工業(yè)化對環(huán)境效應影響范文

本站小編為你精心準備了工業(yè)化對環(huán)境效應影響參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發(fā)您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

《資源開發(fā)與市場雜志》2015年第八期

1模型設定、指標選擇與數據來源

1．1VAR模型設定及脈沖響應函數向量自回歸模型(VAR模型)的優(yōu)勢在于不用判斷是否為內外生變量，通過將系統(tǒng)中每一個內生變量作為系統(tǒng)中所有內生變量滯后值的函數來構造模型，從而將單變量自回歸推廣到由多元時間序列變量組成的向量自回歸模型。當變量是非平穩(wěn)時間序列時，基于VAR模型進行的協(xié)整檢驗是可靠的。本文對處在同一工業(yè)化階段的環(huán)境質量進行研究，通常將含有n個變量、滯后p期的VAR模型定義。脈沖響應函數用于衡量某個內生變量隨機擾動項的一個標準差沖擊對VAR模型所有內生變量的當前值和未來值所造成的影響，對第i除了影響自身，還會通過動態(tài)滯后結構對其他的內生變量進行傳導。在計算時給一個變量的擾動項一個沖擊，那么也影響了其他擾動項，得到的結果再沖擊引起下一期值的變化。隨著時間的推移，擾動的最初影響在VAR模型中擴散引起模型中所有內生變量的變化。

1．2指標選擇與數據來源參照已有的工業(yè)化指標體系，選擇相關工業(yè)發(fā)展指標且與環(huán)境質量有關的變量:人均GDP、三產業(yè)結構比、工業(yè)環(huán)境污染的廢水中化學需氧量排放量(COD)、廢氣中二氧化硫(SO2)、工業(yè)環(huán)境治理的投資(EINVEST)、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)單位數(NIE)。對上述的經濟的時間序列數據取自然對數，這樣變換后可減少異方差，不會改變各經濟的時間序列數據特征。因此，在所有變量前加上LN表示相應的數據經過對數轉換為新變量，分析結果具有合理的經濟意義。人均GDP取對數即為LNAGDP，三次產業(yè)比對數變換為LNIND1、LNIND2、LNIND3，避免模型信息的重疊性，選取第二產業(yè)比重進入模型，廢水中化學需氧量排放量(COD)取對數變換為LNCOD，廢氣中二氧化硫(SO2)取對數變換為LNSO2，工業(yè)環(huán)境治理投資(EI)取對數變換為LNEI，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)單位數(NIE)取對數變換為LNNIE。考慮數據的可得性和統(tǒng)一性，在處理工業(yè)化發(fā)展的環(huán)境效應方面，選用的數據主要來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、國研網數據庫、國家統(tǒng)計局網站和2004—2012年各省的統(tǒng)計年鑒等。

2模型檢驗、估計與結果分析

2．1單位根檢驗由于經濟時間序列變量會表現出非平穩(wěn)的特征，為了避免“偽回歸”問題的產生，減少模型估計的系統(tǒng)性偏誤，需要在建立模型之前檢驗變量的平穩(wěn)性，使研究結論具有廣泛性。通常情況下是用增廣的Dickey－Fuller(ADF)單位根檢驗方法來檢驗數據的平穩(wěn)性。先設定一個原假設，原假設的假設序列存在一個單位根，再進行檢驗。如果ADF統(tǒng)計量很顯著，則拒絕原假設，認為數據是平穩(wěn)的;否則，接受原假設，認為數據存在一個單位根，數據是不平穩(wěn)的。運用Eviews6．0軟件對上面六個變量進行單位根檢驗，ADF單位根平穩(wěn)性檢驗見表1。從表1平穩(wěn)性檢驗結果可見，LNAGDP、LNIND2、LNCOD、LNSO2、LNEI、LNNIE在各顯著水平上均是非平穩(wěn)的。當進行一階差分后，在95%的置信區(qū)間內可拒絕存在單位根的原假設，即它們的差分序列都是平穩(wěn)的，都是一階單整數列，滿足協(xié)整檢驗條件。

2．2Johansen協(xié)整檢驗協(xié)整檢驗一般是用來檢驗變量間是否存在長期均衡關系，如果非平穩(wěn)變量的某種線性組合是平穩(wěn)的，則稱這些變量序列間有協(xié)整關系存在，即變量間存在長期均衡關系［13］。上述ADF平穩(wěn)性檢驗得到的差分序列均為平穩(wěn)序列;進一步做協(xié)整檢驗，采用Johansen特征根跡檢驗，結果表明在5%的顯著性水平下，拒絕原假設，意味著變量DLNAGDP、DLNIND2、DLNCOD、DLNSO2、DLNEI、DLNNIE之間存在協(xié)整關系，即存在一種長期均衡。協(xié)整檢驗結果見表2。

2．3VAR模型建立與估計根據AIC、SC準則，滯后階數的選取上以二階滯后為最優(yōu)，因此確定建立的VAR模型滯后階數為二階滯后。對VAR模型進行參數估計，得到環(huán)境質量與經濟增長的相互效應影響的VAR模型的估計結果。VAR模型的擬合優(yōu)度為0．95386，擬合效果較好。根據估計出VAR模型根的模可知，所有根的模都小于1，即AR的特征根的倒數都在單位圓內，體現了VAR(2)的穩(wěn)定性，因此用脈沖響應函數來分析模型中內生變量對其他內生變量的擾動所做出的反應。

2．4脈沖響應函數分析圖1分別表示各工業(yè)環(huán)境污染指標對工業(yè)環(huán)境治理變化的響應函數圖。其中，縱軸為彈性大小，橫軸為滯后期間數。結果表明，當在本期給工業(yè)環(huán)境污染一個正的沖擊，在第一期對工業(yè)環(huán)境治理有一負影響;在第二期變?yōu)檎担诘谌谶_到正的影響最大，而后開始下降，到第五期以后逐漸趨向于零，并沒有明顯的上升或下降趨勢，整個呈現“N”型波動。說明給工業(yè)環(huán)境污染一個正的沖擊，工業(yè)環(huán)境治理呈現出上升狀態(tài)，工業(yè)環(huán)境污染對環(huán)境治理具有促進和持續(xù)效應。在本期給工業(yè)環(huán)境污染一個正的沖擊，在第一期對工業(yè)結構有一個負的影響，在第二期達到負影響的高峰，到第四期之后影響變?yōu)檎担笾饾u減弱，呈現“一負一正”的波動趨勢。從中可得出:隨著時間的推移，這種沖擊造成的影響逐漸減少，最終環(huán)境污染指標穩(wěn)定在零增長率這一均衡水平。

3結論和啟示

從VAR模型中可見，在工業(yè)規(guī)模、工業(yè)環(huán)境治理、工業(yè)結構、工業(yè)環(huán)境污染和經濟增長這些指標的相互作用下，工業(yè)規(guī)模DLNNIE對環(huán)境污染指標DLNCOD的影響率為－0．7439，對環(huán)境污染指標DLNSO2的影響率為－0．8436，表明工業(yè)企業(yè)規(guī)模的增多對環(huán)境污染有著促進作用，導致環(huán)境污染更加嚴重。工業(yè)結構的影響與工業(yè)規(guī)模大致相同，工業(yè)結構與工業(yè)環(huán)境治理呈正向關系，說明工業(yè)的任何一方面的擴大都會導致工業(yè)環(huán)境治理的成本增加。因此，調整工業(yè)結構、加快工業(yè)新型化建設，才能為經濟發(fā)展提供保障。

基于以上分析，針對我國各省份所處的工業(yè)化階段，要遵循“削減總量、改善質量、防范風險”的原則和相關要求，控制工業(yè)化進程中主要污染物排放總量，做好工業(yè)污染源治理的工作，增加環(huán)境治理投資，加快工業(yè)結構調整，使環(huán)保能力得到提升。主要重視以下幾個方面:①調整優(yōu)化產業(yè)結構，發(fā)展新型化產業(yè)。在遵循產業(yè)結構變動規(guī)律的前提下，發(fā)展第二產業(yè)，促進第一產業(yè)、第三產業(yè)的大力發(fā)展，實現產業(yè)結構的平衡。近幾年，我國第三產業(yè)比重的增加，大大降低了對環(huán)境的依存度。隨著第二產業(yè)的增加，工業(yè)污染水平增加，雖然這些產業(yè)能促進經濟的迅速發(fā)展，但仍需要合理保持第二產業(yè)在生產總值中的比重，避免東中部地區(qū)高污染、高能耗的產業(yè)向西部地區(qū)轉移。因為這些大型重工業(yè)給經濟發(fā)展帶來機遇，但超出了環(huán)境凈化能力，給環(huán)境造成越來越大的壓力。因此，一方面需要減少高污染型產業(yè)，另一方面需要優(yōu)化產業(yè)結構，從污染密集型產業(yè)向技術密集型產業(yè)轉變，發(fā)展新型化產業(yè)，減少對環(huán)境的依賴程度。②提高工業(yè)環(huán)境治理投資水平。工業(yè)環(huán)境治理投資水平是衡量環(huán)境治理力度的重要指標之一。雖然國家在工業(yè)治理投資上的投入每年有增長，但不同區(qū)域環(huán)境承載能力不同，環(huán)境污染排放量不同，導致工業(yè)環(huán)境治理水平也不同，尤其是西部地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，自我修復能力差，仍然使用落后高耗能的治理技術，利用工業(yè)環(huán)境治理投資的效率都非常低，所以要重視工業(yè)環(huán)境治理投資的效率，發(fā)揮投資能力在環(huán)境治理方面的作用。③轉變經濟發(fā)展方式，以低能耗、低污染、低排放為基礎，把節(jié)能減排作為經濟轉變發(fā)展方式的突破口，在發(fā)展工業(yè)時應注重經濟增長效率、經濟增長質量和環(huán)境效益，同時大力發(fā)展循環(huán)經濟。對工業(yè)化發(fā)展較緩慢的地區(qū)可借鑒工業(yè)程度較高地區(qū)的經驗，改變粗放型增長方式，轉變?yōu)榈团欧拧⒌拖摹⒏咝实难h(huán)經濟模式。④加強科技投入，提高生產效率。在工業(yè)化的進程中，科技水平的提高會使生產力得到發(fā)展，社會進步，但會帶來環(huán)境污染。科技創(chuàng)新會使環(huán)境污染物減少，在工業(yè)結構、環(huán)境污染、科技進步三者相互影響和相互作用中，增加科技投入會提高企業(yè)的生產效率，所以加強高科技投入力度，提高資源利用率，以達到減排的效果。

作者：張瑞萍 單位：甘肅省循環(huán)經濟與可持續(xù)發(fā)展法制研究中心