摘要：当前，中国经济的发展已经步入了“经济新常态”时期。在中国改革发展的新阶段下，山西省作为一个能源大省，在寻求经济良性发展的同时，如何摆脱“能源诅咒”，成为经济新常态下山西发展的机遇与挑战。

在本文中，首先对国内外经济与环境相关理论成果做出分类回顾；其次，对山西省历年来经济发展与环境污染情况做出描述；第三，通过1991年至2017年山西省工业废水、工业废气、工业固体废弃物三个污染指标与人均GDP这一经济指标，利用VAR模型，通过数据平稳性检验、Johansen协整检验和方差分解来研究山西省经济增长和环境污染之间的关系。

本文通过研究得出以下结论：（1）山西省经济增长与工业污染存在长期均衡关系（2）工业废水、废气及固体废弃物的排放均是经济发展的原因（3）工业固体废弃物对经济发展的影响是最大的，但其影响是负向的；工业废气的影响次之，工业废水的影响最小，但二者对经济发展的影响是正向的。

关键词：经济增长、环境污染、VAR 模型

1导 论

1.1国内外研究现状

在国外研究方面，1991年Grossman和Krueger[16]在北美自由贸易区谈判中，分析墨西哥环境恶化并影响美国本土环境的问题时，引入并实证研究了环境质量与人均收入之间的关系，发现二者呈 U 关系之。Shafik（1994）利用美国城市大气质量数据研究发现悬浮颗粒随着人均收入的增加先增后减，呈现倒 U 型曲线关系。国内学者方面，张晓[1]（1999）利用我国的环境与经济的时序数据进行了实证分析，表明人均二氧化硫、人均废气等污染物的排放量与人均GDP之间的关系符合 EKC 曲线的特征。包群等（2005）[3]利用 1996 至2002 年中国面板数据进行实证分析，发现影响倒U曲线的主要因素是污染指标及估计方法的选取。周敏、黄苏萍（2010）[4]利用北京市相关数据，运用对数模型分析了各类环境指标与人均 GDP 的实证关系，结果表明北京市的环境质量与经济发展并不完全符合环境库兹涅茨曲线。

1.2 本文的创新之处

参考以往文献，针对山西省工业污染与经济增长的文献相对较少，研究年限大都为10-15年，且时间相对靠前。本文截取1991年-2017年相关数据进行实证研究，相对而言数据较多且较新，结合我省最新环境污染与经济发展状况，研究二者之间的关系。

2山西省经济发展与环境污染现状分析

2.1山西省经济发展现状

在1991年—2017年间，山西省人均国民生产总值大致上可以划分为三个阶段。1991年—2001年为第一个阶段，在此阶段，山西省人均国民生产总值平均年增幅不大，仅为13.4%。2002年—2012年为第二个阶段，山西省人均国民生产总值高速增长，由2002年的7082元上升到2012年的33628元，平均增长幅度为16.8%。2013至2017年为第三个阶段，山西省人均国民生产总值处于较高阶段且相对平稳，属于稳定发展时期。

2.2 山西省环境污染现状

水资源总量不足的同时，水污染情况同样严重。由山西省环保厅数据可知，2017年全省地表水资源属于中度污染，在100个监测点当中，水质优良检测断面为49个，重度污染监测断面为29个。其中，2004年到2012年为污水排放量高度增长期，2012年后污水排放增长率相对较低。

根据山西省生态环境厅发布的空气预报数据可知，2017年全省11个地级市空气质量达标天数为274天，占据全年检测天数75.1%。其中，大同，朔州、吕梁空气质量以良至轻度污染为主，长治、临汾、晋城、运城重度污染天数比列达到10%以上。

山西省固体废弃物来源构成稳定，其中以尾矿和采煤、燃煤产生的固体废弃物最多，占总量80%左右。山西省固体废弃物的排放呈现小幅度不断上升趋势，从2002年的8294.5万吨增长到2012年的29031.5万吨，年均增长率13.34%。

3 山西省经济增长与环境污染实证分析

3.1基于VAR模型山西省经济增长与环境污染分析

在VAR模型当中，不需要区分内生变量和外生变量，回避了结构化模型的需要。VAR模型一般的数学表达式为：

 

 

 

其中：yt是k维内生变量列向量，xt是d维外生变量列向量，p是滞后阶数，T是样本个数。k×k 维矩阵，…，和k×d维矩阵H是待估计的系数矩阵。是k维扰动列向量。

3.1.1指标选取与数据处理

本文选取样本长度为1991年—2017年，数据均来源于历年《山西省统计年鉴》。为降低数据的异方差性，使数据更加平稳，对所得数据进行对数化处理。

表1指标名称、符号及量纲

 

 

 

 

 编号指标本文采用的变量符号

1人均GDP（元） LNRG

2工业废水排放量（万吨） LNDW

3工业废气排放量（亿立方米） LNDG

4工业固体废弃物排放量（万吨） LNDS

3.12单位根检验

VAR模型是建立在变量平稳的基础上。所以，首先对时间序列数据进行平稳性检验，检验结果见表2。

 

 

 

 

 

 

  

 

 

注：※※※、※※、※分别表示在1%、5%、10%的显著性水平下拒绝原假设，c表示在检验回归式中含常数项，t表示含趋势项，取0时表示不含相应项，滞后阶数P由AIC准则确定。

由上表可以看出，LnRG与LnDW、LnDG、LnDS均存在单位根，因为其检验统计量均大于显著性水平 5%的临界值，所以是非平稳的。分别将序列 LnRG、LnDW、LnDG与LnDS 进行一阶差分后，得到序列dLnRG、dLnDW、dLnDG与dLnDS，再对其进行单位根检验。

3.13 Johansen协整检验

为进一步检验了变量之间的平稳关系，经行 Johansen协整检验，分别建立dLnRG与dLnDW、dLnDG、dLnDS之间的方程，检验结果如表3所示。

 

 

 

 

 

注：、※分别表示在5%的显著性水平下拒绝对应原假设

由表3的协整检验结果可知，在5%的显著水平下，协整检验结果均显示变量之间存在协整关系，其中与工业废气存在一个协整关系，与工业废水及工业固体废弃物存在两个协整关系。

3.14 VAR模型的稳定性检验

在脉冲响应分析之前采用AR根估计的方法对VAR模型估计的结果进行平稳性检验变量，如果被估计的VAR模型的所有根模的倒数都小于1，即位于单位圆内，则其是稳定的，VAR模型满足稳定性条件。

   图 3.1 AR特征多项式根显示图

 

 

 

 

                  

由图3.1可知，AR 根估计所有的根的模都在单位圆内，即模型是稳定的，可以进行广义脉冲响应函数分析和方差分解。

3.15方差分解

方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。方差分解结果如下表所示。

 

 

 

 

 

从表四可以看出，从平均贡献率的角度来分析，工业固体废弃物在三中污染源中的贡献率是最大的，工业废气排放量的贡献率次之，工业废水排放量的贡献率是最低的。这说明在污染物的排放上面，对山西省经济增长影响的主要是工业固体废弃物的排放，其他污染物排放量的影响相对较低。

3.16 本章小结

在本章节中，通过构建模型，对山西省经济增长与环境污染关系进行实证分析。为了进一步分析山西省经济增长与环境污染之间的相互影响关系与双向作用机制，引入向量自回归模型（VAR），通过方差分解的结果，探讨了变量之间的影响关系。同时分行业分析污染贡献度，确定主要工业污染源。

通过Eviews8.0进行模型估计，建立VAR模型，得到模型估计结果为：

DLNRG=0.349451418167*DLNRG(-1)+0.200233660883*DLNRG(-2)+0.412822001106*DLNDG(-1)+0.0343683259781*DLNDG(-2)-0.417963292002*DLNDS(-1)-0.115111526877*DLNDS(-2)-0.09981344071*DLNDW(-1)+0.0132894199208*DLNDW(-2) + 0.0515191245212

由估计结果可知，环境污染的情况将影响工业经济的发展。其中，固体废弃物污染对经济发展的贡献值是最高的，无论是t-1期还是t-2期，响应系数据处于较高水平，但其影响方向是负向的，即工业固体废弃物污染程度越高，会阻碍经济的发展。工业废气的影响值次之，工业废水的系数则最低，但二者对经济的发展的影响均为正值，即工业废气和工业废水的排放量越多，经济发展速度越快。

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