经济增长与环境污染关系研究

合肥市是安徽省省会，合肥都市圈中心城市，皖江城市带核心城市之一，也是长三角城市群副中心城市，国家重要的科研教育基地、现代制造业基地和综合交通枢纽。合肥地处中国华东地区、江淮之间，环抱巢湖，位于安徽省中部，东连滁州市、马鞍山市，南接芜湖市、安庆市，西依六安市，北靠淮南市，由此合肥市经济建设的成效对安徽社会可持续发展的影响具有重大意义。

可持续发展主要包括自然资源、生态环境、经济与社会三个方面的协调发展。关于经济与环境之间的相互作用机制研究大多数学者都是对中国的所有省市进行研究，如吴开亚，陈晓剑通过建立一种新型的环境库兹涅兹曲线模型对安徽省1987 2000年的人均GDP与工业三废排放量之间的关系进行分析，发现安徽省的环境库兹尼兹曲线特征为“U型十倒U型”，与传统的环境库兹涅兹曲线不同，具有新的特征。吕健对上海市经济增长与环境污染实证分析，得出上海市环境污染与经济增长之间的关系，并给出了合理的建议。马忻通过构建测度环境压力的指标体系，选取近30年的我国水环境、大气环境以及土壤环境方面的统计数据，应用因子分析法分析我国的经济增长与环境压力变化趋势，研究发现我国环境压力总体上随经济增长呈先土升后稳定的趋势，并就未来一个时期的环境保护工作重心提出相关建议。然而，对具体城市环境污染与经济增长关系的研究甚少，特别是利用向量自回归方法研究环境污染与经济增长之间相互影响机制的文献就更少。1理论基础1.1研究方法

向量自回归模型(VAR) -般用于研究具有相互关联的时间序列系统的预测及用于随机扰动对系统的动态影响分析。该模型在处理多个相关经济指标的分析与预测越来越受到经济工作者的重视。含有k个变量的VAR(p)模型的数学表达式是：

Yt一西y,1+-+qjpYt-p+￡。，t=l,2，…，T

其中，y。是k维内生变量列向量，滞后阶数为p，样本个数为T，甄，…，或是k2为待估系数矩阵，s。是k维随机干扰项，随机干扰项￡：（i一1，2，…，忌）满足Cov(e：，￡，)=0，i≠歹。上式可以展开为k个方程：

由于VAR模型系统中涉及的待估参数比较多，无法通过分析参数的估计值来分析VAR模型，需要借助于Granger因果关系检验、方差分解及IRF脉冲响应函数等工具对建立的VAR模型进行分析，判断模型中内生变量之间的动态影响关系。1.2指标与数据的选取

选取合肥市、芜湖市和蚌埠市的工业废水排放量、工业固体废物产生量、工业废气排放量作为环境污染的指标、人均GDP作为经济增长指标。样本数据1998年到2015年相应数据（变量符号见表1）。

为了消除序列数据可能存在的异方差性，获得平稳的时间序列，对上述所有数据都进行了对数化的处理，并分别定义为Lfq、Lfs、Lgf和Lmgdp，如图1所示。易见，合肥、芜湖、蚌埠三市各序列有着大体一致的共同趋势。2基于VAR模型的合肥市经济增长与环境污染关系分析2.1平稳性检验

时间序列的平稳性是时序分析的基础，这里采用常用的ADF检验进行平稳性分析。ADF检验结果发现合芜蚌三个城市的四个指标均是非平稳的，而对其一阶差分处理后的数据序列均显示为平稳。表2仅仅足合肥市的平稳性检验结果，因此，序列Lfq、Lfs、Lgf和Lmgdp都是一阶单整过程，满足协整分析的前提条件。2.2迹统计量检验

为了能够建立向量自回归模型，下面对三个城市的指标数据进行协整检验，结果如表3所示。

通过表3迹统计量检验结果可以判断：无论是合肥市，还是芜湖市、蚌埠市，Lfq、Lfs、Lgf和Lmgdp这四个变量序列间均存在3个协整关系，充分说明合肥市人均GDP和工业废水排放量、工业固体废物产生量、工业废气排放量之间具有长期稳定的关系。这一结论为下述将Lfq、Lfs、Lgf和Lmgdp结合起来建立无限制性的VAR模型奠定了理论基础。3 VAR模型的建立

在单位根检验的基础上，建立以合肥市人均GDP、工业废水排放量、工业固体废物产生量、工业废气排放量为因变量，以上述4个变量的滞后期为自变量的各市的VAR模型。并根据AIC值和SC值越小越好的评价准则确定VAR模型的滞后期。