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user: 5. 实证分析 首先对各时间序列进行单位根检验，避免因非平稳数据造成的伪回归；然后进行Granger因果检验；在确定最佳滞后阶数，建立VAR模型；最后依次进行VAR平稳性检验，协整检验、脉冲响应分析和方差分解分析。 Table 1 Variable definition 变量名 变量意义 变量名 变量意义 变量名 变量意义 agdp 人均GDP lnagdp 对数化后人均GDP dlnagdp 一阶差分后的lnagdp it 第三产业占GDP比重 lnit 对数化后第三产业占GDP比重 dlnit 一阶差分后的lnit SO 2 二氧化硫排放量 lnSO 2 对数化后二氧化硫排放量 dlnSO 2 一阶差分后的lnSO 2 inwater 工业废水排放量 lninwater 对数化后工业废水排放量 dlninwater 一阶差分后的lninwater 表1. 变量定义 (一) 单位根检验 时间序列的平稳性检验有多种方法，包括DF检验、ADF单位根检验、PP单位根检验等。本文选择常用的PP单位根检验，滞后阶数根据SIC、SC准则确定。由表2可知，在5%的显著性水平下，lnagdp、lnit、lnSO 2 、lninwater、lninsolid不平稳；一阶差分后，四类时间序列数据拒绝有单位根的原假设表现为平稳，即lnagdp、lnit、lnislnSO 2 、lninwater均是一阶单整。 (二) 确定最佳滞后阶数 滞后阶数确定及VAR模型建立。除了各时间序列数据需要满足一定的平稳性条件外，最优滞后阶数的确定亦是VAR模型构建的重要组成部分。根据Eviews 8.0软件提供的滞后阶数判定标准得到相关结果。由表3可知，AIC和SC选择不同的滞后阶数，则检验LR统计量如下： LR = − 2 [ ln ( p ) − ln ( p + i ) ] = − 2 × [ 139.207 − 160.4601 ] = 42.5062 > χ 0.05 2 ( 16 ) = 26.296 故拒绝原假设选择VAR(2)。 此时VAR(2)模型能够反映云南省经济增长、产业结构、环境污染之间的关系，表达式如下： [ lnagdp t lnit t lninwater t lns o 2 t ] = [ 2.0548 − 1.1488 1.6183 2.1058 ] + [ 1.001 − 0.091 − 2.045 0.268 − 0.096 0.042 0.082 − 0.150 0.102 − 2.633 0.543 − 0.053 1.339 − 1.371 − 0.241 0.489 ] [ lnagdp t − 1 lnit t − 1 lninwater t − 1 lns o 2 t − 1 ]     + [ 0.086 0.128 0.456 − 1.075 0.306 0.574 2.029 1.284 − 0.072 − 0.110 0.012 − 0.012 0.052 0.236 − 0.733 − 0.551 ] [ lnagdp t − 2 lnit t − 2 lninwater t − 2 lns o 2 t − 2 ] (三) VAR平稳性检验 再确定了最佳滞后阶数后还应进行VAR平稳性检验避免后面脉冲响应分析和方差分解分析没有意义。判断标准为VAR方程的特征根在单位圆内部检验结果如表4和图5所示。 (四) Johansen协整检验 由PP检验可知，lnagdp、lnit、lninwater、lnSO 2 都是1阶单整，是变量具有协整关系的前提，下面将根据Johansen协整检验判断经济增长、产业结构和度量环境污染的指标之间的协整关系如表5所示。 Table 2 Unit root tes 序列 检验模式(c， t， k) PP统计量 5%显著水平临界值 10%显著性水平临界值 是否平稳 lnagdp (c， 0， 0) 0.6276 −3.0299 −2.6552 非平稳 lnit (c， t， 0) −1.3525 −3.0299 −2.6552 非平稳 lnSO 2 (c， 0， 0) −1.1838 −3.0299 −2.6552 非平稳 lninwater (c， t， 0) −2.3980 −3.6736 −3.2773 非平稳 dlnagdp (c， t， 0) −5.3560 −3.0521 −2.6665 平稳 dlnit (c， 0， 0) −4.1581 −3.0403 −2.6606 平稳 dlnSO 2 (0， 0， 0) −3.8316 −1.9614 −1.6066 平稳 dlninwater (c， t， 0) −6.2830 −3.9608 −3.2869 平稳 表2. 单位根检验 注：检验模式(c， t， k)中，c代表截距项；t代表趋势项；k代表滞后项；0代表示没有该项。 图5. 特征根分布图 Table 3 Delayed order decision result 滞后阶数 LogL LR FPE AIC SC HQ 0 48.27461 NA 8.59e−08 −4.919401 −4.721541 −4.892119 1 139.2070 131.3468* 2.21e−11 −13.24523 −12.25592* −13.10881 2 160.4601 21.25309 1.72e−11* −13.82890* −12.04816 −13.58336* 表3. 滞后阶数判定结果 注：*表示判定结果。 Table 4 Characteristic root distribution tabl Root Modulus 0.968868 0.968868 0.878187 − 0.257403i 0.915133 0.878187 + 0.257403i 0.915133 −0.809709 0.809709 0.351620 − 0.607277i 0.701728 0.351620 + 0.607277i 0.701728 −0.272130 − 0.233020i 0.358264 −0.272130 + 0.233020i 0.358264 表4. 特征根分布表 No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition. Table 5 Co-integration test results of lnagdp， lnit， lninwater and lnSO Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.998475 193.4864 47.85613 0.0000 At most 1 * 0.969865 83.22893 29.79707 0.0000 At most 2 * 0.541835 23.69403 15.49471 0.0023 At most 3 * 0.458408 10.42510 3.841466 0.0012 表5. lnagdp、lnit、lninwater、lnSO 2 协整检验结果 注：*表示在5%显著性水平下拒绝原假设。 由表5协整检验结果可知至少存在三个协整向量说明lnagdp、lnit、lninwater、lnSO 2 存在协整关系。 (五) Granger因果检验 Johansen协整检验显示lnagdp、lnit、lninwater、lnSO 2 存在协整关系，然而这4个变量之间是否存在相互关系却不得而知，所以要对以上四个时间序列进行Granger因果检验，结果如表6所示。 由表6可知在5%的显著性水平下人均GDP是产业结构、环境污染的格兰杰原因，反之则不然。将显著性水平放宽到10%可知产业结构和环境污染存在单向的格兰杰因果关系即环境污染是产业结构的格兰杰原因，但是产业结构不是环境污染的格兰杰原因。 (六) 基于VAR模型的响应脉冲分析 由VAR平稳性检验可知特征根在单位圆内故VAR(2)是平稳的，由此可知所构建的VAR模型是有效的。所以可在VAR模型估计的基础上，使用脉冲响应分析人均GDP和环境污染的各项指标之间的冲击响应，刻画每个变量之间动态的变化关系。所得到脉冲响应图，如图6~图8所示，其中，横轴为滞后阶数；纵轴为施加冲击后变量变化率；蓝色的曲线表示脉冲响应函数，表示受其他变量随机干扰项一个标准差的冲击后所研究变量在现在和未来之间持续的变化率。两边的红色虚线为±2倍标准差偏离带。本文选取的脉冲响应模型滞后期数为20期。 如图6所示，在当期给产业结构一个标准差的冲击后，会对云南省经济增长产生负面效应，并在第6年达到最小值，随后第7年到第17年递增，从第18年开始递减直至第20年趋近与0。初期，云南省的产业结构主要是以第二产业为主，但慢慢地随着以旅游为主导的第三产业的兴起，云南省的经济呈现一定程度的繁荣。因此产业结构迫切需要新一轮产业结构调整。给工业废水排放一个冲击后，经济增长受到了负向的影响，在第5年达到最小值后开始递增，到第20年趋于零，这与工业废水排放量的“倒U型”的环境库兹涅茨曲线不符。生产规模增加会产生更多的工业废水，从治理的角度的来看处理废水的代价要高于经济增长的速度，但随着时间的推移这种负反馈会越来越小，大量的废弃物的排放会给经济增长带来负面影响。给SO 2 排放量一个冲击后，经济增长受到了正向影响，在第8年达到最大值后开始下降，到第20年趋近于0。这种显现先上升后下降的变化趋势表明了云南省的经济增长与环境污染呈现一定“倒U型”的环境库兹涅茨曲线，总的来说“倒U型”环境的库兹涅茨曲线是否成立依赖于所选地区的数据和所选取的环境污染指标的不同。云南省旅游业的兴起带来相应的工业生产规模增加会产生更多的SO 2 的排放，从而在短期内提高经济产出，由于超过规模效应最佳值，大量的SO 2 排放会给经济增长带来负面影响。此阶段若加大环境治理力度，倡导绿色旅游，则可将不利影响转化成促进经济增长的积极因素。 从图7可知，给经济增长一个冲击后，初期会对云南省的产业结构产生不利的影响，但随着时间的变化这种不利的影响逐渐降低，到第12年人均GDP的增长达到最大，随后至第20年降至0附近。即从 图6. lnagdp对lnagdp、lnit、lninwater和lnSO 2 的脉冲响应分析 图7. lnit对lnagdp、lnit、lninwater和lnSO 2 的脉冲响应分析 图8. lninwater对lnagdp、lnit、lninwater和lnSO 2 的脉冲响应分析 Table 6 Granger causality tes Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. LNIT does not Granger Cause LNAGDP 18 1.97722 0.1779 LNAGDP does not Granger Cause LNIT 8.69296 0.0040 LNINWATER does not Granger Cause LNAGDP 18 2.51209 0.1196 LNAGDP does not Granger Cause LNINWATER 3.56727 0.0582 LNSO 2 does not Granger Cause LNAGDP 18 0.90845 0.4273 LNAGDP does not Granger Cause LNSO 2 2.68037 0.0040 LNINWATER does not Granger Cause LNIT 18 4.56971 0.0314 LNIT does not Granger Cause LNINWATER 1.32447 0.2996 LNSO 2 does not Granger Cause LNIT 18 3.14999 0.0767 LNIT does not Granger Cause LNSO 2 2.12615 0.1589 LNSO 2 does not Granger Cause LNINWATER 18 0.27004 0.7675 LNINWATER does not Granger Cause LNSO 2 0.41179 0.6708 表6. Granger因果检验 长期来看，经济增长对产业结构会产生负向影响，但随着产业结构的转型，这种不利的情况得以缓解。本文用第三产业与生产总值的比重代表产业结构系数，从产业结构对经济增长冲击响应效果分析可知，经济增长对第三产业的依赖较强，但这种趋势也符合云南省实际发展情况。2013年之前，第三产业比重始终处于增长状况但低于第二产业的比重；2013年，以旅游业为代表的第三产业占GDP的比重赶超第二产业成为促进云南省经济增长的新动力；在2013年后由“二三一”到“三二一”产业结构升级已经初步形成，符合产业结构转型升级的规律。给工业废水排放量和SO 2 排放排放量一个冲击后，产业结构受到微弱的负向影响，并在第5年达到峰值，之后在0附近波动，且SO 2 排放量波动幅度大于工业废水排放的幅度。环境污染增的加剧在初期会引起第三产业规模的小幅度的下降随后第三产业呈正向增长，即会在短期内抑制第三产业占比，但在产业结构转型升级的大背景下，由于以旅游为特色的第三产业崛起，一定会挤占第二产业占比的上升趋势。 从图8和图9可知，给经济增长一个冲击后，负向影响工业废水排放量和SO 2 排放量，到第4年达到最大，随后有一定上升趋势随后至第20年逐渐衰减到0.即初期工业废水排放量和SO 2 排放量与经济增长有一定关联，随后关联越来越弱。同样，对产业结构施加一个冲击，工业废水排放量和SO 2 排放量受到的影响几乎与横轴平行，即受到的影响十分微弱，此结果符合格兰杰因果检验中的结论。即产业结构往往具有很强的惰性，很难在短时间内发生太大的调整，因此它对工业废水排放量和SO 2 排放量的冲击是长期延续的，且随着时间迁移这种影响会越来越弱。 (七) 基于VAR模型的方差分解分析 一般来说，与脉冲响应分析不同的是，方差分解分析可以将VAR模型系统内一个变量的方差分解到每个个扰动项上，并提供每个扰动因素影响VAR模型内各个变量的相对程度 [ 14 ] 。将时间区间(1997 2016年)作为滞后期，在VAR (2)结果的基础上，分别对经济增长、产业结构和对度量环境污染的指标进行方差分解。 图9. lnSO 2 对lnagdp、lnit、lninwater和lnSO 2 的脉冲响应分析 由图10结合方差分析图可知，经济增长由其自身解释的占比迅速下降，由第1期的100%滑落至第20期的50%，从第10期开始，下降速度放缓，第10到第20期变化不明显。产业结构在8期之前对经济增长的解释呈现正向增长的趋势，并在第8期达到峰值为11.24%，随后稍有回落随后逐渐趋于平缓，对经济的增长解释维持在10%左右。经济增长由SO 2 排放量解释程度在第11期前保持上升趋势，随后增长较为缓慢，在第25期后，成为经济增长波动最主要的解释部分。总体上看，前9期经济增长自身解释占主体；第10期至第24期，则是产业结构；经济增长由工业废水排放量解释占比排在最末。结合云南省实际的经济运行状况，在1997~2016年，云南省产业结构还处在“二三一”向“三二一”结构转型的阶段，虽然第二产业对于云南省经济贡献较大，但从2013年开始以旅游业为特色的第三产业在经济增长的作用超过了第二产业。在这样的大环境下，云南省经济增长更多的依靠第三产业推动，第三产业不景气，则会影响云南省的经济发展。随着2013年之后的“三二一”产业结构转型升级，第三产业的地位得到提升显著提高，云南省经济发展将迎来新一轮的上涨。 由图11结合方差分析图可知，在产业结构的波动中，由本身的解释程度逐渐下降，在第20期维持 图10. lnagdp的方差分解分析 图11. lnit的方差分解分析 在28%左右。经济增长的解释呈先下降，在上升再下降的波动的形式在第20期维持在32.15%。SO 2 的解释占比则不断攀升，最后稳定在30%左右，说明在产业结构的波动中，SO 2 的排放起到了主导地位，这也表明两者的格兰杰因果关系。工业废水的排放量的解释占比维持在3%左右，说明工业废水在产业结构变动中作用不大。但是工业废气却对云南省产业结构转型有着较大的影响，推动着云南省经济加速从“二三一”到“三二一”产业结构的转型，经济增长对产业结构的变化只是作为长期的基础性的作用。 图12和图13可知，在工业污水的排放和SO 2 排放的波动中的波动中，其经济增长占据了主导地位，始终维持在40%~50%之间，而产业结构的波动维持在10%左右的水平。这是因为第二产业是所有行业环境污染源的主体，环境污染的指标对产业结构变化十分敏感。而第三产业对环境污染远不及第二产业， 图12. lninwater的方差分解分析 图13. lnSO 2 的方差分解分析 第三产业对于经济增长的贡献从2013年开始超过第二产业。所以加快云南省产业结构从“二三一”到“三二一”的转变刻不容缓。这与云南省发展绿色经济有直接关系，单位GDP所带能来的环境污染逐年下降，经济增长与环境污染正加速实现脱离。