论文总字数：24531字

目 录

1 引言 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究现状 1

2 理论基础 3

2.1 VAR模型 3

2.2 序列平稳性 4

2.3 协整分析 5

2.4 Granger因果检验 5

2.5 脉冲响应函数 6

2.6 方差分解 7

2.7 面板数据模型 7

2.7.1 模型介绍 7

2.7.2 模型选择 8

3 实证分析 8

3.1数据来源和指标选取 8

3.2 基于VAR模型的雾霾污染与经济发展关系分析 8

3.2.1单位根检验 8

3.2.2 VAR模型建立 9

3.2.3 Johansen协整检验 10

3.2.4 Granger因果关系检验 10

3.2.5 脉冲响应函数分析 11

3.2.6 方差分解 13

3.3 基于面板数据模型的雾霾污染与经济发展关系分析 14

3.3.1 工业SO₂与人均GDP的EKC检验 14

3.3.2 工业烟粉尘与人均GDP的EKC检验 15

4 结论 16

5 讨论 17

参考文献： 18

附录 20

致谢 21

中国经济增长与雾霾之间的关系研究

张雪纯

，China

Abstract：In this paper, firstly, the vector autoregressive model (VAR) was established based on the data of haze pollution, industrial SO₂, industrial smoke and dust emissions and the economic indicators of per capita GDP from 1995 to 2014. The impulse response function and variance decomposition were used to analyze the dynamic relationship between the haze pollutants and economic development. Then, according to the panel data of 30 provinces and cities in China from 2007 to 2014, the environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis of industrial SO₂ emission, industrial smoke and dust emissions and per capita GDP was verified. The results show that there is a long-term stable relationship between per capita GDP and industrial SO₂ emissions and industrial smoke and dust emissions, Economic growth will lead to an increase in industrial SO₂ emissions, while industrial smoke emissions are relatively reduced. At the same time, the degree of contribution between economic development and haze pollutant emissions is high. Simultaneously, there has inverted U-shaped curve between the two haze pollution emissions and per capita GDP, and the critical value of the curve turning point is at a low level.

Key words：Economic growth; Haze pollution; Vector autoregressive model; Environmental kuznets curve; Panel estimates

1 引言

1.1 研究背景

雾霾，顾名思义就是雾和霾。雾是相对湿度达到百分百，且大气层、风速都稳定的情形下，由水汽凝结形成的水滴在空气中悬浮而组成的气溶胶系统。霾，也叫作灰霾，是由空气中的大量烟、尘、及各类复杂化合物的微粒物悬浮形成的浑浊现象，会使人类的视觉产生障碍。雾霾是伴随特殊的天气条件和各类社会活动彼此互相作用而产生的，大量的人口以及经济发展活动必然会排放大批量的微粒物，排放量一旦超过大气系统的承受能力，细小微粒物持续聚积，浓度增大，若是这时受到稳定天气的影响，就容易产生大范围的雾霾。目前认为，造成雾霾污染天气形成的首要原因就是可吸入颗粒物，特别是直径小于2.5微米的颗粒物(PM_2.5)。

改革开放以来，中国经济增长的速度加快，各项发展也取得了相当大的成就，但同时中国在环境方面也付出了沉重代价。值得关注的是，近些年来国家加快工业化、城镇化建设的举措，需要大量的化石燃料等来支撑，2013年我国的煤炭使用量为36亿吨，达到了煤炭使用顶峰，比世界上其他国家的使用量总和还要大，其燃烧排放的SO₂、NO_X和烟尘、粉尘等污染物会引起严重的大气环境污染。2016年，我国共产生8次中到重度雾霾污染天气，尤其以京津冀地区最为严重，仅12月份这一个月就发生了5次大范围空气重污染过程，平均雾霾污染天数的比例达到43.2%。

为应对雾霾天气，国家和地方出台了一系列相关法律法规及污染防治方案。2012年2月，国务院颁布了新修改的《环境空气质量标准》，增设PM_2.5监测指标，首次将PM_2.5纳入空气质量评价标准。2012年底，环保部发布了《重点区域大气污染防治“十二五”规划》，这是中国第一个关于大气污染的综合性防治规划。2013年9月10日，国务院颁布《大气污染防治行动计划》，这是专门针对大气污染治理制订出来的计划。为适应新形势的需要，十二届全国人大会常委会第十六次会议于2015年8月29日通过了修订后的《中华人民共和国大气污染防治法》，自2016年1月1日起施行。此外，《北京市大气污染防治条例》等地方法规也相继出台。

雾霾污染与经济发展水平有紧密的关系，第二产业是推动经济发展的主导力量，然而它作为雾霾污染产生的主要原因^[1]，带来的环境问题不容小觑。经济增长与环境污染之间存在的对立统一的辩证关系，如何正确把握这二者之间的关系是一个值得深思的问题。因此，本文将研究经济增长与雾霾污染之间的内在关联，探讨如何处理环境系统与经济系统协调发展的问题，从而为中国在可持续发展道路上的前进增加科学依据。

1.2 研究现状

随着我国工业化进程的加速，经济发展与大气污染两者之间存在的矛盾日渐凸显，成为我国经济发展在可持续道路上的巨大阻碍。在这个背景下，许多学者对环境污染与经济发展的问题做了研究。

上世纪70年代末开始，国外一些经济学家发现经济发展与环境之间的关系是相互促进的，环境与经济之间可能存在一种和谐的关系，许多国内外学者为此进行了相关的实证性检验。在这些相关研究中，最为人们熟知的就是环境库兹涅茨曲线(Environmental Kuznets Curve, EKC)和向量自回归(Vector Autoregressive Model, VAR)模型。1991年，Grossman和Krueger^[2]提出EKC假说，研究指出随着经济的增长，环境质量可能会先恶化后改善，人均收入水平与环境质量之间可以用一种倒U型的曲线来表示。1992年，Bandyopadhyay和Shafik^[3]采用近150个国家和地区经济增长与环境污染的横截面数据进行了研究，结果显示环境污染与经济发展之间的关系并不只呈现一种形态，并且表明环境污染问题的改善是非常可能的。之后，Selden和Song^[4]将世界30个国家地区作为研究对象，采用其截面数据分析了污染指标与经济增长之间的联系，结果显示各类污染物的排放量与人均收入均呈现倒U型曲线，但估计出的各类污染物对应的收入的拐点是不相同的，而且大多数国家的收入水平还未达到拐点，因此认为在未来全球污染会持续恶化，环境质量在很久之后才会改善。Dasgutpa等^[5]研究发现，严格的环境规划可以有效的降低污染物排放量，使拐点的出现时间提前，并且相应的EKC曲线形状会相对平缓一些。Apergis和Ozturk^[6]基于广义矩估计(Generalized Method of Moments, GMM)研究了收入和政策对环境的影响，验证了14个亚洲国家的EKC假说。Baek^[7]则发现北极地区的国家，人均收入与CO₂排放量之间不存在EKC曲线。

由于我国在经济发展初期追求国内生产总值的增长速度，因此忽略了对生态环境带来的污染问题，所以我国学者对于经济发展与环境质量之间关系的研究进展起步稍晚。张晓^[8]利用我国废气排放量、SO₂排放量与人均收入的数据，分析出它们之间存在有微弱的倒U型关系，符合EKC曲线，但烟尘排放量与收入之间呈U型关系。李龚^[9]以PM_2.5作为环境污染指标，通过空间计量经济学模型研究了我国138个城市的EKC曲线，在我国城市尺度上证明了EKC假说。高标等^[10]基于EKC模型探究我国区域农业碳排放与经济增长的演进关系，结果表明研究地区农业碳排放量、农业碳排放强度的EKC曲线分别是二次与三次的，符合倒U型的EKC假说。李海鹏等^[11]在检验CO₂排放总量与经济关系的模型中引入了基尼系数，认为过高的收入差距不利于改善环境质量，EKC曲线的转折点会提高并滞后到达。何枫等^[12]采用面板数据研究雾霾与经济增长之间的环境库兹涅茨曲线，结果显示我国东部地区为倒N型曲线，中部和西部地区分别为N型和U型曲线，且拐点各不相同。彭水军和包群^[13]对污染物排放量与经济增长的关系进行了研究，VAR模型的脉冲函数法与方差分解法分析的结果显示，经济增长是影响环境污染的重要原因，污染物排放对经济增长也存在着反作用但具有一定的滞后效应。吕健^[14]利用VAR模型研究了上海市的环境污染与经济发展之间的关系和影响机制，认为经济增长依赖于工业废物排放量的增加，而且经济增长与工业废物之间存在良性互动，此外，研究发现污染排放对经济发展影响较大，而经济增长对污染排放量的影响很小。彭水军和包群^[15]对中国的经济发展与环境污染排放指标之间的关系进行了研究，结果表明EKC的倒U型曲线在一定程度上取决于环境指标以及模型方法的选择，而且中国这类发展中国家也有着以相对低的人均GDP水平超越倒U型EKC临界值的可能。吴玉萍等^[16]对北京市环境污染与经济发展情况进行研究，分析认为北京市环境污染指标与人均GDP之间存在明显的倒U型曲线关系，并且北京市的曲线转折点比一些发达国家出现的更早。

很多学者研究环境污染与经济增发展之间的关系时，只注重验证EKC假说，忽略了经济与环境之间可能存在双向的影响关系，VAR模型就能很好的研究它们之间的双向作用机制，虽然一些学者也利用VAR模型探究了二者之间的动态关系，但是大部分局限于省际研究，全国范围内的研究较少。为此，本文基于全国雾霾污染物排放数据与经济发展数据建立VAR模型，基于我国省际面板数据验证EKC假说，分别从单向和双向两种角度研究中国的经济增长与雾霾污染之间的关系，更好地把握它们之间的内在变动规律。

2 理论基础

2.1 VAR模型

VAR模型是Sims在1980年提出的^[17]，由多个联立方程中的每个内生变量对模型内所有变量的若干滞后变量进行回归，可以得到全部内生变量之间的相关关系^[18-20]。VAR可以用于多个变量的时间序列的预测与探究随机干扰项对系统内生变量的影响。

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