王晨昱

摘 要 本文收集了1990—2016年江苏省相关数据作为研究基础，采用向量自回归（VAR）模型研究江苏省产业结构与环境污染的关系，通过因子分析从5类环境污染指标中提取综合污染指数，再用ADF方法检验稳定性，通过信息准则确定滞后阶数，用Granger方法检验因果关系，最后用脉冲响应函数（IRF）分析方法来描述一个内生变量对由误差项所带来的冲击的反应，用方差分解分析影响内生变量的结构冲击的贡献度。研究结论表明：江苏省产业结构会根据污染及时作出调整。产业结构变化对污染的影响是先越来越强，然后变弱，呈“倒U”形。虽然第二产業发展会增加污染，但增加的程度很小，第三产业的程度更小。

关键词 产业结构 综合污染指数 VAR模型 ADF 检验 Granger检验 脉冲分析 方差分解

一、基于VAR模型的实证分析

（一）数据来源

为研究江苏省环境污染状况与产业结构之间的关系，笔者整理了1990—2016年《江苏省统计年鉴》中的环境污染5项指标、三大产业贡献度和人均GDP数据。其中，提取废水排放总量（万吨）、废气排放总量（亿 m?）、废气中二氧化硫排放量（万吨）、废气中烟尘排放量（万吨）和工业固体废物排放总量（万吨）5个指标，分别用fs、fq、so2、yc和gtfw来表示。第一、二、三产业贡献度分别用ycy、ecy、scy表示。

（二）实证研究过程

首先在stata中，对废水排放总量（fs）、废气排放总量（fq）、二氧化硫排放量（so2）、烟粉尘排放量（yc）、固体废物（gtfw）进行标准化处理，得到fs1、fq1、so21、yfc1和gtfw1这5个新的变量，并对它们做相关性分析后发现，fq与fs呈现出极为显著的正相关（p<0.01），gtfw与fq、fs呈现出极为显著的正相关（p<0.01）。这说明江苏省的废水、废气、固体废物存在显著关联性，而废气中污染物如二氧化硫、烟尘则较为独立，与其他污染的相关系数较小。所以有关部门在相关的治理过程中，只抓住污染重点治理的方法难以奏效，必须注重对“三废——废水、废气和固体废物”的联合治理。与此同时，对于废气中的污染物——二氧化硫以及烟尘，需要单独建立另一套治理方法，才能达到预期的效果。在stata软件支持下经过方差旋转，利用下列公式计算综合污染指数，即f=a1f1+a2f2+a3f3。

f即为综合污染指数zb1。

提取综合污染指数后，为了对变量进行时间序列分析，需要对变量进行ADF单位根检验，目的在于确保VAR模型是有效的，排除“伪回归”的可能性。本文对变量ycy、ecy、scy和zb1做了ADF检验。经检验，p值都小于0.05，可认为第一、二、三产业以及综合污染指数都是平稳的。平稳才能接着研究。

接下来要通过信息准则确定滞后阶数。FPE、AIC、HQIC给出的最佳阶数均为一阶滞后、SBIC给出的结论是0阶滞后，我们选取一阶滞后。通过stata建立var模型，我们发现前一年的污染增大一个单位的话，第二年的第二产业贡献率就会减少2.4%，第二年第三产业贡献率就会增加3.6%左右。可以看到，江苏省政府对环保的关心度很高，并能对产业结构及时作出调整。

接下来，我们对上述建立的VAR模型进行稳定性检验，因为只有在稳定的情况下才可以通过脉冲响应函数进行分析以及方差分解。其中滞后阶数为1，有3个内生变量，得到3个单位根，都位于单位圆内，如图1所示，所以VAR模型是稳定的。

第二产业扰动对综合污染指数的影响，由于纵轴的标尺最大仅显示为0.1，且在27期内出现的响应小于正负0.05，可以认为第二产业的波动对综合污染指数的冲击较小。整体曲线呈现“倒U”形，影响的程度不是很明显，说明有关部门对第二产业的监管能力较强，严格控制排污标准，才使得第二产业的发展没有导致污染物的爆发式增长。图1为第三产业贡献度的冲击对综合污染指数的影响，最大响应不超过0.025，第三产业对综合污染指数的影响时长要短于第二产业，且影响更小。

从图1我们可以看出第二产业贡献度对综合污染指数的反应敏感，综合污染指数一提高，第二产业贡献度就很快下降。从图1同样可以看出第三产业贡献度反应敏感，综合污染指数一提高，第三产业贡献度很快上升，且最大响应接近10，上升到最高点之后，最后长期趋于0值。

二、结论和政策性建议

研究结论表明：江苏省产业结构会根据污染及时作出调整。产业结构变化对污染的影响是先越来越强，然后变弱，呈“倒U”形。虽然第二产业发展会增加污染，但增加的程度很小，第三产业的程度更小。

（作者单位为北京语言大学）