○张家凯

（1、宾汉姆顿大学 美国2、西北大学 陕西

一、变量设定和数据选取

本文选取三个变量分别来代表经济增长、能源消费以及环境污染，首先，用每年的GDP（亿元；Y）来衡量经济增长情况；其次，将生产过程中能源消费总量（E）折合成万吨标准煤；最后，虽然环境污染指标很多，一般包括废物、废水、废气三中污染物排放，但对于能源消费最为直接的是废气排放，所以本文就选取废气排放总量（亿标立方米；X）来反映环境污染状况。由于对于变量进行对数化处理可以避免或者减少异方差的影响，且不会影响变量在时序分析性质，所以经济增长（Y）、能源消费（E）、环境污染（X）对数化处理后，记为lnY、lnE、lnX。

二、数据的相关性分析

本文通过pearson相关关系公式，计算出在α=0.05时，GDP（Y）、能源消费总量（E）以及废气排放量（X）三者之间的相关关系，见表1。

表1

从上表可以看出陕西省GDP、能源消费总量以及废气排放量三者之间存在着高度相关关系，这三个变量选取可以阐释经济增长，能源消费和环境污染三方面的关系，为建立模型提供依据。

三、向量自回归（VAR）模型的建立

表2

1、滞后阶数P的判断

本文通过观察LR、FPE、AIC、SC、HQ这些评价准则来确定VAR模型的滞后阶数，从而建立以陕西省GDP、能源消费总量以及废气排放量这些变量的滞后值所建立的VAR模型，见表2。

由表2可知，该VAR模型的滞后阶数P=1，可以对该VAR模型进行参数估计。

2、VAR模型的建立

VAR模型拟合优较高，都达到0.99以上，AIC准则和SC准则都比较小，这说明该VAR模型相对合理。

3、VAR模型的检验

（1）VAR模型稳定性的检验