广州经济发展与水环境的关系米 ◎丁焕峰李佩仪 摘要：本文利用１９８１—２００８年广州水污染数据，从时序维度实证考察广州水污 染与经济增长之间的长期均衡关系和双向动态作用特征，并利用ＥＶＩＥＷＳ分别构造了 两个水污染变量与人均ＧＤＰ的误差修正模型。结果表明：水污染与经济增长之间存在 稳定的协整关系，但短期相互作用不明显；经济增长是水污染的格兰杰原因：经济增 长对水污染的方差贡献大于水污染对经济增长的方差贡献，但贡献度很低。 关键词：经济增长 水污染环境库兹涅茨曲线 向量自回归 向量误差修正模型 长方式的转变，产业结构的调整和优化， 一、引言 技术进步，加上国家重视环境问题，颁布 大量的环保政策，人们的环保意识也提高 环境与经济可持续发展问题已成为 了，环境状况得到改善。其趋势类似于 经济学界的一个重要课题，引发了广泛的 Ｋｕｚｎｅｔｓ（１９５５）提出的关于收入分配和 研究。目前最具代表性的研究是环境库兹 经济发展之间的倒Ｕ型曲线，故定义为环 涅茨曲线（Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｋｕｚｎｅｔｓ Ｃａｒｖｅ， ＥＫＣ）的提出及实证。早期的研究指出环 境库兹涅茨曲线。 随后国外大量研究利用各国的截面 境污染与经济发展之间存在这样一种关 数据、面板数据对ＥＫＣ进行实证分析，而 系：在经济发展初期，经济的发展依赖于 利用单个国家的时间序列数据进行分析的 资源开采和能源消耗，污染排放严重，生 研究则为数不多，研究结果有很大差异。 态环境负荷大，环境质量日益下降；当经 有的研究发现该曲线是存在的，有的则相 济发展超越了一定的临界点，由于经济增 反。国内对ＥＫＣ曲线的研究始于２０世纪末， 噻金项目：广州市哲学社会科学发展“十一五”规划２００８年一般课题（项目批准号：０８Ｙ３１）和教 育部人文社会科学研究青年基金项目。 《城市观察》２ｏ１０年第２期《１ ３７ ／ ，７ ２。１。１ Ｎ。２ ｌ ｌ ｌ 以实证研究为主，研究对象集中在国家、 性；第三，采用Ｇｒａｎｇｅｒ￣果检验法检验 省和部分发达城市，多采用时序数据进行 经济增长和水污染的因果关系；最后，构 实证分析，并未取得较为一致的结论，有 建ＶＡＲ模型，运用广义冲击响应函数法考 的研究支持ＥＫＣ假说，并指出个别污染物 察经济增长和水污染的动态冲击反应，运 的ＥＫＣ曲线已经越过转折点，有的研究不 用方差分解分别考察经济增长、水污染在 支持ＥＫＣ假说。综合已有文献可知，国内 解释对方变动时的重要性。关于ＥＫＣ曲线的研究有了很大进展，但仍 存在一些问题，主要体现为：①大部分研 究没有检验时序数据的平稳性以及协整关 系，容易造成伪回归，得出的结论并不可 靠；②研究经济增长与环境质量协整关系 的实证文献很少考虑二者之间的短期相关 性；③多采用直接回归的方式分析经济增 长与环境质量之问的关系，较少构建ＶＡＲ 系统，对两者进行脉冲响应分析与方差分 解分析，以研究其双向动态作用机制；④ 对广州经济增长与环境关系的实证分析并 不多见。本文拟弥补上述不足，以水污染 为例研究广州经济增长与环境关系。 改革开放以来，广州市经济实力快 速提高，已经达到中等发达国家水平。然 而，随着经济总量的大幅度增长、城市化 步伐加快，区域污染环境负荷有大的增 加，其中水污染问题突出，可持续发展面 临严峻的挑战。因此，分析广州水污染现 状，研究其与经济发展之间的关系对解决 广州的水污染问题具有一定的理论和现实 意义。本文在分析广州市水污染与经济现 状的基础上，利用１９８１—２００８年期间广州 市水污染以及人均ＧＤＰ数据，从时序维度 人手研究广州经济发展与环境之间的关 系。首先对时序数据进行平稳性检验，对 非平稳序列通过差分的方法使之平稳；其 次考察具有相同单整阶数的序列的长期协 整关系，并基于稳定的变量间协整关系进 一步构建误差修正模型，考察其短期相关 伯８ ｌ 慧 二、广州经济发展与水污染现状 ２０世纪８０年代以来，广州经济快速发 展，１９８１年实际人均ＧＤＰ（以１９７８年为基 期）为１２１５元／人，２００８年上升到２４１３６元 从，增幅接近ｌ９倍，年均增长率达１１．８％。 快速的经济增长加大了环境保护的压力， 广州面临严峻的水污染问题：废水排放总 量从１９８１年的６３３５６万吨上升到２００８年的 １２６２００万吨，几近翻了一番，年均增长率 达２．８％；工业废水排放量１９８１年为４０８０８万 吨，２００８年下降为２０６１ １万吨④，下降幅度 将近一半，年均增长率为一２．３３％。 从图１可以看出，１９８１－－２００８年期间 广州市人均收人呈上升趋势，变化幅度较 大，废水排放总量也呈上升趋势，工业废 口口口口 卜 卜 — 卜 ａ ＇‘Ｈ口 ａ ＇‘ 口 ，‘ｒ ．。。。。．・ ・—： ； ； ’一一 ．Ｏ● ◆◆◆ ’ ＋ｌｎａｇｄｐ－Ｄ－ｌｎｗａｔｅｒ－￣ｌｎｉｎｄｗａｔｅｒ 图１ 广州经济发展与水污染现状 数据来源：根据《广州五十年》、各年《广 州统计年鉴》、《广东省统计年鉴２００９》数 据计算整理而得，下同。 一 ｋＯ Ｗ—Ｃ ＡＲ８ＯＮＣＩＴ ｌＥＳ●●—●■●■■■● 水排放量主要呈下降趋势，但近年来有上 升趋势。 三、变量选取及数据来源 经济增长指标采用人均ＧＤＰ来描述， 四、经济增长与环境关系实证分析 （一）单位根检验 检验变量是否稳定的过程称为单 位根检验，单位根检验是协整检验的基 与总量收入相比较，人均收入更能反映出 础，最常用的方法是增广的迪基一福勒 真实的收入水平对环境质量的影响。目前 检验（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｄｉｃｋｅｙ—Ｆｕｌｌｅｒ，ＡＤＦ检 国内外研究也多采用人均ＧＤＰ指标来表述 验）。根据ＡＤＦ单位根检验方法，利用 经济增长水平。考虑到数据的可获得性， 衡量水污染的指标。 ＥＶＩＥＷ软件来检验本研究中涉及的所有 由表２可见，ＬＮＡＧＤＰ、ＬＮＷＡＴＥＲ、ＬＮ— 选取废水排放总量和工业废水排放量作为 相关变量的平稳性，检验结果见表２。 本研究中的数据为年度数据，样本 ＩＮＤＷＡＴＥＲ水平值为非平稳序列，经过一阶 区间为１９８１－－２００８年。在实际分析时对以 差分之后平稳，因此它们都是一阶单整。 上变量先进行对数化处理。各变量定义和 数据来源及构造见表１。 为了验证ＡＤＦ检验结论的稳定性，我 们采用Ｐｈｉｌｌｉｐｓ—Ｐｅｒｒｏｎ单位根检验对上述 表１ 变量名称、单位、符号以及数据来源 名称 单位 符号 ＬＮＡＧＤＰ 数据处理及来源 按１９７８年价格 人均地区生产总值 计算的元／人 废水排放总量 工业废水排放量 万吨 数据由《广州统计年鉴２００８》、《广东省 统计年鉴２００９》整理、计算而得，是消除 了通货膨胀的实际人均ＧＤＰ ＬＮＷＡＴＥＲ 数据源于《广州五十年》、各年的《广州 ＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ 统计年鉴》、《广东省统计年鉴２００９》 表２ ＡＤＦ单位根检验结果 变量 ＬＮＡＧＤＰ 检验形式（Ｃ，Ｔ，Ｋ） ＡＤＦ检验统计量 （Ｃ，Ｔ，５） ——２．８９６ ５％ｆｌ￥界值 ——３．６３３ 结论 非平稳 ＤＬＮＡＧＤＰ ＬＮＷＡＴＥＲ ＤＬＮＷＡＴＥＲ （Ｃ，Ｎ，０） （Ｃ，Ｔ，０） （Ｎ，Ｎ，０） 一３．７１ｌ ——２．９３９ 一５．４１６ 一２．９８１ —一３．５８８ ——Ｉ．９５４ 平稳 非平稳 平稳 ＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ ＤＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ （Ｃ，Ｔ，０） （Ｎ，Ｎ，０） 一２－３ｌｌ 一４．６２３ 一３．５８８ 一１．９５４ 非平稳 平稳 注：检验形式（Ｃ，Ｔ，Ｋ）分别表示单位根检验方程包括常数项，时间趋势和滞后阶数，Ｎ表 示不包括，加入滞后项是为了使残差项为白噪声，最优滞后项数由ＡＩｃ准则和ＳＣ准则共同确 定，并考虑最大滞后阶数，Ｄ表示一阶差分算子。 数据来源：同图１，本文所有表中结果均由Ｅｖｉｅｗｓ５．１计算得出，下同。 时序变量的平稳性进行检验。检验结果 出的两步检验法检验人均ＧＤＰ和水污染变 如表３所示。ＰＰ单位根检验的结果与ＡＤＦ 量之间是否存在协整关系。分别用两个水 单位根检验结果相类似，支持了表２的结 污染变量对人均收入进行普通最小二乘回 论。人均ＧＤＰ与水污染变量均能通过单位 归，回归模型估计结果如下： 根检验，属于Ｉ（１），可进一步检验它们 为了进一步验证上述协整检验结 之间是否存在协整关系。 （二）协整关系分析 本文利用Ｅｎｇｌｅ和Ｇｒａｎｇｅｒ于１９８７年提 果，我们令： ・ Ｅ０ １＝ＬＮＷＡＴＥ Ｒ一０．２ １ ６８ １ ｌ Ｘ ＬＮＡＧＤＰ－－９．５９７２１ １① Ｅ０２：Ｉ．ＮＩＮＤＷＡＴＥＲ＋０．２８２８４０× 表３ ＰＰ单位根检验结果 变量 ＬＮＡＧＤＰ ＤＬＮＡＧＤＰ ＬＮＷＡＴＥＲ 检验形式（Ｃ，Ｔ，Ｋ） （Ｃ，Ｔ，１） （Ｃ，Ｎ，４） （Ｃ，Ｔ，５） ＰＰ检验量 一２．２２４ 一３．６３１ ——２．８６３ ５％临界值 ——３．５８８ —２．９８ｌ ——３．５８８ 结论 非平稳 平稳 非平稳 ＤＬＮＷＡＴＥＲ ＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ ＤＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ （Ｎ，Ｎ，４） （Ｃ，Ｔ，１） （Ｎ，Ｎ，１） ——５．４１５ 一２－３１２ 一４．６２１ —１．９５４ ——３．５８８ —１．９５４ 平稳 非平稳 平稳 注：最优滞后项数由Ｎｅｗｅｖ—ｗｅｓｔ准则确定，下同。 数据来源：同图１。 表４ ＯＬＳ回归模型估计结果 变量 Ｃ ＬＮＡＧＤＰ ＬＮＷＡＴＥＲ ９．５９７２１ １（７４．７２７９５） ０．２１６８１ １（１４．５２５７９）料 ＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ １２．７３５７０（８５．９８２４７）￥女 ——０．２８２８４０（——１６．４３０４１）￥ ａｄｊ—Ｒ ＤＷ值 ０．８８６０７５ １．００５９２２ ０．９０８７７ １ ０．４９５４８９ Ｆ统计值 ２１０．９９８５ ２６９．９５８３ 注：括号内为估计系数的ｔ统计值，其中★★★、★★、★分别表示１％、５％、１０％的显著水平，下 同。 数据来源：同图１。 表５序列Ｅ０１、Ｅ０２的ＰＰ单位根检验结果 变量 ＥＯ１ Ｅ０２ 数据来源：同图１。 检验形式（Ｃ，Ｔ，Ｋ） （Ｎ，Ｎ，４） （Ｎ，Ｎ，０） ＰＰ检验统计量 ——３．１０１ ——２．１８２ ５％临界值 —１．９５４ —１．９５４ 结论 平稳 平稳 １４０ 《城市观察》２０１０年第２期 Ｕｒｂａｎ Ｉｎｓｉｇｈｔ２０１０，Ｎｏ ２ ＬＮＡＧＤＰ－－１２．７３５７０② 艺，加强对生产全过程控制，实现节能、 分别对两个回归方程估计残差序列 节水、降耗、减污，引导工业企业走科技 Ｅ０１、Ｅ０２做单位根检验，ＰＰ单位根检验 含量高，经济效益好、资源消耗低、环境 结果见表５，可见： ＬＮＡＧＤＰ、ＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ和ＬＮＡＧＤＰ之间 污染少的新型工业化道路。因此工业废水 １．表４、表５指出Ｌ Ｎ ｗＡ ＴＥ Ｒ和 排放与收人增长存在良性的关系。 存在稳定的协整关系。这一结果的经济意 （三）建立误差修正模型（Ｅｒｒｏｒ ｒｅｃｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ，ＥＣＭ） 义是显然的：在经济发展过程中不可避免 Ｃｏｒ地伴随着污染排放问题，即经济增长与环 境质量是息息相关的。 误差修正模型解释了水污染变量的 短期波动是如何被决定的。一方面，它受 ２．ＬＮＷＡＴＥＲ与ＬＮＡＧＤＰ之间的协整 人均收入短期波动的影响，另一方面取决 关系为正，表明废水排放量随着广州市人 于误差修正项ＥＣＭ，即变量在短期波动中 均ＧＤＰ的增长而增加。综合考虑，可能的 偏离长期均衡关系的程度。上文已证明水 影响因素有以下几点：①农业面源污染和 污染变量和人均收入之间存在协整关系， 船舶污染还未能得到全面有效控制；②污 因此可建立ＥＣＭ。误差修正模型估计结果 水处理系统配套截污工程的建设及投人使 见表６。 用需要一定的时间，因此仍有部分生活污 水未得到处理；③广州位于珠江口附近， 构建的两个水污染变量与人均收入 误差修正模型的常数项以及人均收入的短 上游城市带来的水污染负荷仍然很大，对 期波动系数均无通过显著性检验，这一事 广州市总体水环境造成一定的影响；④环 实表明水污染与经济增长之间的短期相互 境质量在广州市居民消费需求中并没占有 影响并不明显。而误差修正系数均显著 较高的比重。 为负，符合反向修正机制。上一年度的 ３．ＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ与ＬＮＡＧＤＰ之间的 人均收入与废水排放总量非均衡误差变 协整关系为负，即广州市经济增长、人均 动１％，本年度的废水排放总量反向变动 收入的提高，将有利于降低工业废水的排 ０．５１５％；上一年的人均收人与工业废水 放。对这一结果的原因分析如下：①政 排放量非均衡误差变动１％，本年度的工 ２７４％，调节作 府政策的作用。治理水污染是广州市环保 业废水排放量反向变动０．工作的重中之重，广州市委市政府反复强 用很强。 调要集中力量解决水污染问题，投入巨资 建设污水处理工程，建设全市水污染大户 排放在线监测，颁布并严格落实执行《水 （四）格兰杰（Ｇｒａｎｇｅｒ）因果关系 的污水排放在线监测系统，实现工业污水 检验 由协整检验结果可知，广州市水污 污染防治法》。相对于生活废水排放而 染与经济增长存在长期均衡关系。但协整 言，工业废水排放较为容易得到监管和控 关系式只能说明各个变量之间的长期关系 制。②技术进步的效应。广州市鼓励企业 和趋势。如：工业废水排放量和经济增长 通过技术改造、创新，发展清洁生产工 之间的负相关关系可能是因为工业废水排 《城市观察》２０１ｏ年第２期ｌ １ ４１ Ｕｒｂａｎ Ｉｎｓ臼ｈｔ ２０１０，Ｎｏ ２ ｉ ｌ 表６误差修正模型估计结果 变量 Ｃ ＤＬＮＡＧＤＰ Ｅ（一１） ＤＬＮＷＡＴＥＲ ０．０１７７３４（０．４７４８９１） ０．０７７１６１（０．２４１４９０） ＤＬＮＩＮＤＷＡ ｒＥＲ ０．０１３１３３（０．４０６８０３） 一０．３５１９４１（一１．２７８００８） 一０．５１５２７４（一２．９０４４０７） 料 一０．２７４３６１（一２．０６５４７０）料 ａ，ａｊ—Ｒ ＤＷ值 ０．２００１６６ １．９７９８１２ ０．１４５８８０ １．８４１９９８ Ｆ统计值 数据来源：同图１。 ４．２５３３７４ ３．２２０３５ ｌ 放的增加抑制了经济的长期增长，也可能 限的；此外界定环境污染负外部效应的产 是经济增长使得工业废水的排放减少，但 权保护和市场交易机制不尽完善，污染对 也不能排除两者之间并不存在格兰杰因果 收人变化的反馈机制较弱。 关系。为了明确水污染与经济增长之间的 相互关系，下文对这些指标与人均收入进 见表７。 （五）广义脉冲函数（ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｉｍ— ｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ＧＩＲＦ）检验 行Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验，具体检验结果 ｐｕｌ脉冲响应函数是指系统对其某一变 在这里，我们分析的ＶＡＲ模型是水 由检验结果可知，在１０％的显著水平 量的一个冲击或扰动所作出的反应。 下，广州市经济增长与水污染存在单向的 格兰杰因果关系，即人均收人的变化能够 污染与人均ＧＤＰ的双变量系统。由于原阶 引起废水排放总量、工业废水排放量的改 的水污染序列和人均ＧＤＰ序列所构建的 变，而废水排放总量、工业废水排放量的 ＶＡＲ系统不能通过稳定性检验，我们利用 变化却不是收入变化的格兰杰原因。 一阶差分的水污染序列和人均ＧＤＰ序列重 对此我们的解释是：广州市的经济 新构造ＶＡＲ系统，运用ＧＩＲＦ方法来考察 增长的动力源自于改革开放，多方的资 水污染指标和人均ＧＤＰ之间的冲击响应， 本、生产要素的投人以及政府政策的倾 得到分析结果如表８所示，其中冲击标准 斜，环境质量对经济发展的作用是相对有 差由蒙特卡罗（Ｍｏｎｔｅ Ｃａｄｏ）模拟方法得 表７ Ｇｒａｎｇｅｒｌ￣果关系检验结果 变量 ＬＮＷＡＴＥＲ 零假设（Ｈ。） ＬＮＷＡＴＥＲ不是ＬＮＡＧＤＰ的Ｇｒａｎｇｅｒ原因 ＬＮＡＧＤＰ不是ＬＮＷＡＴＥＲ的Ｇｒａｎｇｅｒ）￣．［］ 滞后期 Ｆ统计量 ２ ５．２０１６３１ ２ Ｐ值 ０．０７４２ ０．５４６６９０ Ｏ．７６０８ ０．０３８８３ ｌ ０．９８０８ ９．２１３７８９ ０．０１００ ＬＮＩＮＤ啊 ＴＥＲ ＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ不是ＬＮＡＧＤＰ的Ｇｒａｎｇｅｒ）￣，［］ ＬＮＡＧＤＰ不是ＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ的Ｇｒａｎｇｅｒ原因 注：滞后期由ＬＲ、ＦＰＥ、ＡＩＣ、ＳＣ、ＨＱ准则共同确定 数据来源：同图１。 ２｝ 糯 他 ∞ Ｈ ∞ ¨ 幛 ＬＯＷ ＣＡＲＢＯＮＣ 一 ＥＳ●——●■●●■●■表８ ＤＬＮＷＡＴＥＲ、ＤＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ与ＤＬＮＡＧＤＰ的冲击响应分析结果 Ｐｅｒｉｏｄ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ ＤＬＮＷＡＴＥＲ ｔｏ ＤＬＮＡＧＤＰ ｔｏ ＤＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ ｔｏ ＤＬＮＡＧＤＰ ｔｏ ＤＬＮＡＧＤＰ ＤＬＮＷＡＴＥＲ ＤＬＮＡＧＤＰ ＤＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ １ —０．００２８８７ —０．００１７７５ —０．０２２７５ １ —０．０１５００１ ２ ０．０１７１３４ ０．００６０５６ ０．Ｏ１８７３３ —０．００４３７６ ３ —０．００８５９８ ０．００４１ ８０ ０．０Ｏ４８５６ —０．ｏ０１２ｌ０ ４ —０．０１２５３６ —０．００４４７４ ０．００１３５０ ——０．０００３３５ ５ ０．００８４８７ —０．００１９９３ ０．００ｏ３７４ —９Ｉ２９Ｅ一０５ ６ ０．００５１ｏ０ ０．ｏ０２６４１ ０．０００１０４ —２．５８Ｅ一０５ ７ —０．ＯＯ６０１６ Ｏ．０００２１７ ２．８７Ｅ一０５ —７．１４Ｅ一０６ ８ ——０．０００５８８ —０．００１３６１ ７．９６Ｅ一０６ —１．９８Ｅ一０６ ９ ０．００３４４６ Ｏ．Ｏ０Ｏ４７５ ２．２１Ｅ一０６ —５．４８Ｅ一０７ １０ ——０．００１１０６ ０．０００５５５ ６．１２Ｅ一０７ —１．５２Ｅ一０７ 累计 ０．０Ｏ２４３６ ０．００４５２１ ０．００２７０５ —０．Ｏ２１０５ 脉冲响应曲线 Ｎ型＋倒Ｎ型 Ｎ型＋ｕ型 倒ｕ型 ｔ 数据来源：同图１。 Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆＤＷＡＴＥＲｔｏＤＡＧＯＰ ＲｅＳｐｏｎｓｅｏｆＯＬＮ￣ＤＷＡＴＥＲｔ０ＯＡＧＤＰ ／ ＼ ’‘～ ， 、 ，‘， ， ．．。 一………一－－． 一 ＾， ＾ ’ ～ ’ ＼ ／、—一 ／一、／…… ～～一一 一’’～・ ． Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ０ＡＧｏＰｔｏ ＤＷＡＴＥＲ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｌＤＡＧＤ ｔｏ ＤＩＮＩＮＤＷＡＴＥＲ ， ， ／ ‘・，／，． 一…。 。’＿， －．、……一一～．． ， ～ ／／——、 、 ／ 一 一 ，一‘… 。～ 一‘，， ，一，， ．‘ ，， ， ， 一 …… ． 图２脉冲响应曲线图 数据来源：同图１。 《城市观察》２０１０年第２期 １４３ Ｕｒｂａｎ／ｎｓｉｇｈｔ ２０１０ Ｎｏ ２ 到，考虑到样本数据容量将冲击响应期设 定为ｌ０期。 ＤＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ对ＤＬＮＡＧＤＰ一个单 位冲击的反应曲线为倒Ｕ型曲线，冲击反 ００３， 两个水污染变量与人均收入变量的 应值多为正，累计冲击反应值为０． 脉冲响应函数分析结果与协整检验结果基 可见经济增长使得工业废水排放加剧。本一致。图中冲击反应曲线的形状指出环 ＤＬＮＡＧＤＰ对ＤＬＮＩＮＤｗＡＴＥＲ的冲击反应 境库兹涅茨曲线倒Ｕ型曲线并不是一个一 曲线为有上升趋势的曲线，冲击反应值均 ０２１，表明工 般规律，我们认为很大原因是由于污染度 为负，累计冲击反应为一０．量指标的选取差异。 业废水排放量上升将抑制经济的增长。 （六）方差分解分析 下面我们将运用方差分解发来考察 ＤＬＮｗＡＴＥＲ对ＤＬＮＡＧＤＰ的冲击反 应曲线为Ｎ型＋倒Ｎ型：冲击反应值有正 有负，累计冲击反应值为０．００２，这一结 果的经济涵义是经济的增长将导致废水 水污染与经济增长之间的影响重要程度。排放总量的上升。同时，观察ＤＬＮＡＧＤＰ 方差分解法将系统的预测均方差分解成系 对ＤＬＮＷＡＴＥＲ的冲击反应曲线发现，其 统中各变量的随机冲击所作的贡献，然后 轨迹是一条Ｎ型＋ｕ型曲线，冲击反应值 计算出每一个变量冲击的相对重要性，即 围绕零值上下波动，累计冲击反应值为 变量的贡献占总贡献的比例。水污染指标 ０．００５，表明废水排放总量的增加会促进 与人均ＧＤＰ的方差分解结果见表９。 ． 经济的增长。 由方差分解结果可知，ＤＬＮＡＧＤＰ 表９ ＤＬＮＷＡＴＥＲ、ＤＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ与ＤＬＮＡＧＤＰ的方差分解结果 Ｖａｒｉａｎｃｅ Ｖａｒｉａｎｃｅ Ｖａｒｉａｎｃｅ Ｖａｒｉａｎｃｅ Ｐｅｒｉｏｄ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ＤＬＮＷＡＴＥＲ ｔｏ ＤＬＮＡＧＤＰ Ｓ．Ｅ． ｒｅｓｕｌｔ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ＤＬＮＷＡＴＥＲ Ｓ．Ｅ． ｒｅｓｕｌｔ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ＤＬＮＡＧＤＰ Ｓ．Ｅ． ｒｅｓｕｌｔ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ＤＬＮＡＧＤＰ ｔｏ ＤＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ Ｓ．Ｅ． ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ＤＬＮＡＧＤＰ ｔｏ ＤＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ ｔｏ ｌ ２ Ｏ．０６４５５４ Ｏ．２０ｏ０５５ ０．０３９６９２ ０．０ＤＣＨＤ００ ０．０５９６７５ １４．５３４６９ ０．０３９３４８ ０．００ｏｏｏ０ ０．０６９８５６ ６．１８６８４０ ０．０４２１５２ ２．４６９６９８ ０．０６２５５４ ２２．１９５７４ ０．Ｏ４０８９１ ０．００１２５３ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ０．０７６４ ６．４３ １４３５ ０．Ｏ４２５５０ ３－３Ｏ５２７ｌ ０．０６２７４２ ２２．６６１７２ ０．０４１０ｏ７ ０．００１３３３ Ｏ．０８０４７９ ８．２２８８４１ ０．Ｏ４３０２２ ４．４１２３６３ ０．０６２７５６ ２２．６９７５ ｌ ０．０４ｌＯｌ６ ０．００１３３９ ０．０８ｌ３４１ ９．１４４０８６ ０．０４３ １２８ ４．６２６１５９ ０．０６２７５８ ２２．７００２６ ０．Ｏ４ｌ０ｌ６ ０．０ｏ１３３９ ０．０８２９５９ ９．１６８７１４ ０．０４３２ｌ２ ４．９８８３２９ ０．０６２７５８ ２２．７Ｏ０４７ Ｏ．０４ｌ０ｌ７ Ｏ．００１３３９ ０．０８３ １９２ ９．６４０４３４ ０．０４３２４８ ４．９８４７０６ ０．０６２７５８ ２２．７００４９ ０．０４ｌＯ１７ ０．０ｏ１３３９ ０．０８３６０９ ９．５４９３１８ ０．Ｏ４３２７０ ５．０７７９２８ ０．０６２７５８ ２２．７００４９ ０．０４ｌ０ｌ７ ０．０ｏ１３３９ ９ １０ ０．０８３７８６ ９．６７８１３６ ０．Ｏ４３２８０ ５．０８５９０３ ０．０６２７５８ ２２．７００４９ ０．０４１０ｌ７ ０．００１３３９ ０．０８３８５４ ９．６７９９４５ ０．Ｏ４３２８３ ５．１０１５７ｌ Ｏ．０６２７５８ ２２．７００４９ ０．Ｏ４１０ｌ７ ０．００１３３９ ａｖｅｒａｇｅ ７．７９０７８０ ４．００５１９３ ２１．８２９２４ Ｏ．Ｏ０１ １９６ 数据来源：同图１。 Ｏ年第２期 １ ４４ 《城市观察》２０１ＵｒｂａｎＩｎｓｉｇｈｔ２０１０，Ｎｏ ２ 对ＤＬＮＷＡＴＥＲ的方差分解的平均贡献为 入变化之问的长期均衡关系和Ｇｒａｎｇｅｒ因果 ７．７９１，高于ＤＬＮＷＡＴＥＲ对ＤＬＮＡＧＤＰ预测 关系以及相互动态影响效应，为广州经济与 方差的平均贡献（４．００５）。ＤＬＮＧＤＰ对 环境协调发展提供借鉴，主要结论如下： ＤＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ的预测方差的平均贡献为 １．对时序数据的平稳性检验发现人 ２ １．８２９，而ＤＬＮＩＮＤＷＡＴＥＲ￣ＤＬＮＡＧＤＰ 均ＧＤＰ、废水排放总量和Ｔ业废水排放量 的预测方差的平均贡献仅为０．００１，几乎 均为一阶单整。 没有影响。总体来说，人均ＧＤＰ对水污染 贡献。 ２．ＥＧ协整检验显示废水排放总量和人 放量与人均ＧＤＰ之间的协整关系为负。 的方差贡献大于水污染对人均ＧＤＰ的方差 均ＧＤＰ之间的协整关系为正，而工业废水排 对这一结果的解释是：环境质量与 ３．在协整关系基础上建立的误差修 产业结构、环保技术、政策等影响因子息 正模型表明水污染与经济增长之问的短期 息相关，相比其他因素而言，人均ＧＤＰ增 相互影响并不明显。 加对环境质量的作用较小。水污染对人均 ４．Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验结果显示经 ＧＤＰ的贡献度小的原因与上文对格兰杰因 济增长是水污染的Ｇｒａｎｇｅｒ原因，而水污 果关系估计结果的分析相类似，在此不再 染并不是经济增长的Ｇｒａｎｇｅｒ原因。 赘述。 ５．广义冲击响应函数法的模拟结果 表明，经济增长会加剧水污染程度；而水 污染对经济发展的作用有正有负。 ６．方差分析结果表明经济增长对解 五、结论 文章采用经济计量分析方法，实证考 释水污染的预测方差贡献较小，水污染对 察了１９８１—２００８年间广州市水污染与人均收 经济增长预测方差的贡献度更小。（ 注释： ①其￣２００８年的工业废水排放量是根据年均增长率计算而得的。 参考文献： ［１】Ｇｒｏｓｓｍａｎ，Ｇ．Ｍ．ａｎｄ Ｋｒｅｕｇｅｒ，Ａ，Ｂ．（１９９１），Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ａ Ｎｏｒｔｈ Ａｍｅｒｉｃａｎ ｆｒｅｅ ｔｒａｄｅ ａｇｒｅｅｍｅｎｔ［Ｒ］．ＮＢＥＲ Ｗｏｒｋｉｎｇ Ｐａｐｅｒ Ｎｏ，３９１４． ［２］Ｓｈａｉｆｃ Ｎ，Ｂａｎｄ３ ｏｐａｄｈｙａｙ Ｓ．Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｑｕａｌｉｔｙ：Ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ａｎｄ ｃｒｏｓｓ—ｓｅｃｔｉｏｎ ｅｖｉｄｅｎｃｅ［Ｊ］．Ｗｏｒｌｄ Ｂａｎｋ Ｐｏｌｉｃｙ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｗｏｒｉｎｇ ｋＰａｐｅｒ≠≠ＷＰＳ９０４，Ｔｈｅ Ｗｏｒｌｄ Ｂａｎｋ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＤＣ，１９９２． ［３］Ｓｅｌｄｅｎ Ｔ，Ｓｏｎｇ Ｄ．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｑｕａｌｉｙｔ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ：Ｉｓ ｔｈｅｒｅ ａ Ｋｕｚｎｅｔｓ ｃｕｒｖｅ ｆｏｒ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎⅢＪｏｕｒｎａｌ ｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，１９９４，３５：１２６—１４１． 【４］Ｇｒｏｓｓｍａｎ，Ｇ．Ｍ．ａｎｄ Ｋｒｅｕｇｅｒ，Ａ．Ｂ．Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［１］．Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ Ｊｏｕｒｎａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ， １９９５，１ １０（２）：３５３－－３７７． 【５］Ｋｕｚｎｅｔｓ Ｓ．Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ｉｎｃｏｍｅ ｉｎｅｑｕａｌｉｙ ｔＵ１．Ａｌ＂ｎｅｒｉｃａｎ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｒｅｖｉｅｗ，１９５５，４５（１）：１—２８ ［６］Ｃａｍｏｎ Ｒ Ｊ Ｙ，Ｍｃ Ｃ Ｍ．１９９７．Ｔｈｅ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ Ａｉｒ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ａｎｄ Ｉｎｃｏｍｅ：ＵＳ ｄａｔａ 卟Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，（２）：４３３－－４５０． 『７］Ｈｉｌｔｏｎ Ｆ Ｇ Ｈ，Ｌｅｖｉｎｓｏｎ Ａ．Ｆａｃｔｏｒｉｎｇ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｋｕｚｎｅｔｓ Ｃｕｒｖｅ：ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓＵ】Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，１９９８，３５：１２６—１４１． ［８Ｕｏｈｎ Ａ．Ｌｉｓｔ，Ｃｒａｉｇ Ａ．Ｇａｌｌｅｔ．Ｔｈｅ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｋｕｚｎｅｔｓ Ｃｕｒｖｅ：Ｄｏｅｓ Ｏｎｅ Ｓｉｚｅ Ｆｉｔ Ａｌｌ？Ⅲ．Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ １９９９，３１：４０９～４２３． 【９］Ｃｏｏｎｄｏｏ Ｄ，Ｄｉｎｄａ Ｓ．２００２．Ｃａｕｓａｌｉｔｙ ｂｅｔｗｅｅｎ ｉｎｃｏｍｅ ａｎｄ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｏｆ ａ ｃｏｕｎｔｒｙ ｇｒｏｕｐ２ ｓｐｅｃｉｉｆｃ ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ Ｕ１．Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ４０（３）：３５ １—３６７． ［１０］Ｌｉａｎｇ Ｊ，Ｍｃｋｉｔｒｉｃｋ Ｒ．２００２．Ｉｎｃｏｍｅ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｉｎ Ｔｏｒｏｎｔｏ：１９７３２１９９７【Ｍ］．Ｍｉｍｅｏ， Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＧｕｅｌｐｈ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ．２２１—２３７． ［１１】彭水军，赖明勇，包群．环境、贸易与经济增长——理论、模型与实证ｆＭＪ．上海：三联书店，２００６． 【１ ２】马树才，李国柱．中国经济增长与环境污染关系Ｋｕｚｎｅｔｓ线Ｕ］．统计研究，２００６，（８）：３７—４０． 【１３】蔡珞珈，黄蔚瑚北省经济增长与环境污染关系研究卟当代财经，２００６，（８）：９０—９３． 【１４】曾昭法，陈青云．湖南省经济增长与环境污染关系的定量研究ｆＪ］．统计与信息论坛，２００８，（８） ：３８－４２． ［１５１吴玉萍，董锁成，送健峰．北京市经济增长与环境污染水平计量模型研究Ｕ］．地理研究，２００２， （３）：２３９—２４６． 【１ ６】王西琴，李芬．天津市经济增长与环境污染水平关系Ｕ］．地理研究，２００５，（１１）：８３４—８４２． 作者简介：丁焕峰，华南Ａ－Ｙ－大学经济与贸易学院副教授，博士，主要从事区域经济发展与规划、区 域外部性与区域发展、区域产业发展等等的研究和教学工作。李佩仪，主要研究区域外部性与区域 经济发展。 （责任编辑：沈超） Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ＤｉｎｇＨｕ￣ｆｆｅ＇ｎｇ，ＩＪＰｅｉｙｉ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ａｉｍｓ ａｔ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｂｙ ａｄｏｐｔｉｎｇ ｔｈｅ ｄａｔａ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ｄｕｒｉｎｇ ａ ｔｉｍｅｆｒａｍｅ ｏｆ １ ８ ｙｅａｒｓ ｓｉｎｃｅ １９８１．Ｉｔ ａｌｓｏ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ＥＶＩＥＷＳ ｆｏｒ ｔｗｏ ｅｒｒｏｒ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｉｎｇ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ： （１）ａ ｓｔａｂｌｅ ＣＯ—ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｅｘｉｓｔｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｗａｔｅｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ，ａｌｔｈｏｕｇｈ ｔｈｅｉｒ ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ａｒｅ ｔｏｏ ｏｂｓｃｕｒｅ ｔｏ ｂｅ ｏｂｓｅｒｖｅｄ；（２）ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ Ｇｒａｎｇｅｒ ｉＳ ｔｈｅ ｃａｕｓｅ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ；（３）ｖａｒｉａｎｃｅ ｃｏｎｔｉｒｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｔｏ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｒｏｗｇｔｈ ｉｓ ｒｅａｔｇｅｒ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ｔｏ ｗａｔｅｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ，ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｒｅｍａｉｎｓ ｌｏｗ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ；ｗａｔｅｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ；ＥＫＣ；ＶＡＲ；ＶＥＣＭ １ ４６ 《城市观察》２０１０年第２期 Ｕｒｂａｎ Ｉｎｓｉｇｈｔ ２０１０，Ｎｏ．２
