system: [SYSTEM]

user: 5. 实证分析 本文以基于EKC的能源消费、环境污染与经济增长的理论框架为基础，利用全国30个省级行政单位的面板数据建立动态面板模型，利用系统广义矩估计方法(GMM-System)对能源消费、环境污染与经济增长三者之间的动态关系进行实证分析。 5.1. 变量选择及数据来源和处理 本文选择2004~2012年中国30个省级行政单位 2 的相关数据作为研究对象。以各省份各年的实际GDP总量(简记为rgdp，单位：亿元)表示经济增长水平，实际GDP为各年名义GDP扣除以2004年作为基年的价格变动因素后的实际值，数据来源于历年《中国统计年鉴》和中国国家统计局官方网站。以一次能源消费总量(简记为nyxfl，单位：万吨标准煤)表示能源消费水平，根据《中国统计年鉴》筛选出的一次能源包括煤炭制品(煤炭和焦炭)和石油制品(原油、汽油、煤油、柴油和燃料油) 3 ，根据《中国能源统计年鉴》给出的能源单位换算标准将所有能源产品的单位统一到万吨标准煤，并将其加总得到一次能源消费总量，数据来源于历年《中国能源统计年鉴》和中国国家统计局官方网站。以工业三废(废水、废气和固体废弃物)排放总量(简记为：hjwr，单位：万吨)表示环境污染水平，首先将废水、废气和固体废弃物的单位统一到万吨，再将其加总得到工业三废排放总量，数据来源于历年《中国环境年鉴》和《中国统计年鉴》。全部数据来源描述见表1。 能搜集到的已有GDP总量数据基本上都呈现线性趋势，采用二次指数平滑法对缺失值进行插补，对异常值进行替换。能搜集到的已有能源消费指标数据和环境污染指标数据没有呈现出特定的变化趋势，采用missForest插补法[ 16 ] 进行插补。为克服建立的模型的异方差性，全部数据均进行对数化处理。 5.2. 动态面板模型的建立 基于我国2004~2012年30个省份和直辖市的实际GDP总量(rgdp)、一次能源消费总量(nyxfl)、环境污染总量(hjwr)，采用动态面板模型系统广义矩估计的两步法(two-step GMM-System)估计方程(2)。 5.3. 模型拟合结果 从表2中可以看出，3个动态面板模型的Sargan检验的伴随概率P值均大于0.05的显著性水平，说明3个模型的工具变量选择都是合理的。3个模型的二阶序列相关性检验的伴随概率P值均大于0.05，说明3个模型的随机干扰项均不存在二阶序列相关性。同时，3个模型整体显著性的Wald统计量的伴随概率P值为0.0000，3个模型联合检验的伴随概率P值为0.0000。综合以上检验说明3个模型的拟合情况较好，可以通过变量的显著性程度来判断能源消费、环境污染与经济增长的动态关系 4 。 在0.05的显著性水平下，从模型拟合结果可以发现能源消费、环境污染与经济增长的格兰杰因果关系满足以下结论： 1) 存在从环境污染到能源消费的单向因果关系；2) 存在从环境污染到经济增长的单向因果关系；3) 存在从能源消费到经济增长的双向因果关系。 Table 1 Selected variables and data source of the research on the dynamic relationship among energy consumption， environmental pollution and economic growt 变量 简写 单位 数据来源 实际GDP总量 rgdp 亿元 历年《中国统计年鉴》和中国国家统计局官方网站 一次能源消费总量 nyxfl 万吨标准煤 历年《中国能源统计年鉴》和中国国家统计局官方网站 工业三废排放总量 hjwr 万吨 历年《中国环境年鉴》和《中国统计年鉴》 表1. 能源消费、环境污染与经济增长动态关系研究的变量选择和数据来源 Table 2 GMM-system results of dynamic panel dat 解释变量 被解释变量 Coef. Z P值 Coef. Z P值 Coef. Z P值 6.65963 1.29 0.198 12.1585 3.46 0.001 * 0.93540 11.60 0.000 * 8.44959 0.80 0.423 −14.1668 −1.61 0.108 −0.36240 −3.10 0.002 * −32.2743 −2.52 0.012 * 3.3937 0.36 0.719 0.35562 3.81 0.000 * 19.9859 3.76 0.000 * −0.09700 −0.01 0.991 −0.00035 −0.51 0.609 −0.00786 −0.21 0.831 0.00099 1.54 0.124 0.87365 8.51 0.000 * 0.02823 1.13 0.258 −0.00141 −3.49 0.000 * −0.43931 −1.11 0.266 −0.01472 −0.57 0.567 −0.00017 −0.26 0.792 −0.27033 −0.68 0.493 0.00355 0.10 0.916 0.00802 4.96 0.000 * −0.06846 −0.74 0.460 −0.00294 −1.86 0.063 −0.02059 −0.23 0.821 0.75408 16.35 0.000 * −0.00002 −0.02 0.987 0.68014 3.46 0.001 * 0.47113 8.32 0.000 * 0.00741 5.74 0.000 * −0.36505 −2.19 0.028 * 0.29087 −7.24 0.000 * Sargan Test 统计量 21.57 0.801 统计量 16.04 0.965 统计量 14.32 0.985 M1 Z统计量 −2.09 0.036 Z统计量 −3.11 0.002 Z统计量 −1.88 0.060 M2 −0.53 0.595 −0.45 0.654 0.83 0.406 M3 0.43 0.665 0.07 0.943 −0.86 0.390 M4 1.30 0.192 −0.08 0.932 −1.04 0.299 表2. 动态面板模型的系统广义矩估计(GMM-system)结果 附注： * 表示变量在0.05的水平上是统计显著的。 5.4. 模型拟合结果分析 5.4.1. 从环境污染到能源消费的单向因果关系分析 本文建立的动态面板模型中用工业三废(废水、废气和固体废弃物)的排放总量来代表环境污染程度，而用煤炭制品(煤炭和焦炭)和石油制品(原油、汽油、煤油、柴油和燃料油)的消费总量来代表能源消费水平，因此从理论上来讲应该存在着从能源消费到环境污染的单向因果关系，而模型拟合结果并没有显现出这种因果关系，针对于这个悖论可以从以下几个方面来解释： 1) 从能源消费到环境污染的单向因果关系是“先污染，后治理”的工业化模式的表征，模型拟合结果说明我国工业化发展在逐渐从“先污染，后治理” 的旧模式走向“边发展，边治理”的可持续发展模式。 2) 工业化生产中通过能源消耗产生污染排放是必然的，但是模型拟合结果没有出现从能源消费到环境污染的单向因果关系说明了污染排放增速并没有与能源消费增速保持一致。这说明了当前我国工业化进程中，通过加大对能源产业的投资产生了规模效应或者对能源技术的研发生产出了传统能源的替代产品(如新能源等)使得能源使用效率得到了提升。能源使用效率的提升在长期中会降低污染排放，环境状况将会得到改善，使得能源消费在长期中不再是环境污染的始作俑者。 3) 从模型拟合结果中可以发现滞后三期和滞后二期的环境污染总量对能源消费总量的影响是相反的。事实上，在笔者建立动态面板模型的过程中尝试过增加滞后步长，其结果显示滞后期的环境污染总量对能源消费总量的影响出现正负循环的状况。从这个模型拟合的细微之处可以窥探出当环保体系被纳入工业化发展进程后，环保体系的作用在短期和长期中将会得到显现。 在短期中，环境污染将会与能源消费形成动态均衡机制，即当环境污染总量的增加对能源消费总量产生正效应时，能源消费总量会随之增加，也会带动环境污染总量的增加；而在下一时期，环境污染总量又对能源消费总量产生了负的效应，则环境污染总量的增加又会导致能源消费总量的下降，从而又使环境污染总量下降。这使得环境污染总量和能源消费总量通过一个“相互制约”的方式保持在一个合理的范围内。 在长期中，随着环保产业的发展壮大，环境污染水平将会得到控制甚至改善，届时能源消费对环境污染的影响将会逐步减小，反而环保产业将会刺激能源消费的增长，从而对经济增长产生更大的驱动力。 4) 同时，Arellano and Bond (1991)在介绍一阶差分广义矩估计的二步法时还提出了排除随机干扰项的异方差和序列相关性的稳健性估计方法[ 17 ] 。笔者在建模的过程中也尝试使用稳健估计方法与二步法进行对比发现，在0.05的显著性水平下，前者的因果关系仅存在与从环境污染到能源消费的单向关系。因此从模型的角度可以看出从环境污染到能源消费的单向关系是能源消费、环境污染与经济增长整体动态关系的核心。 综上所述，从环境污染到能源消费的单向因果关系揭示了环境污染和能源消费在短期中形成的动态均衡机制和经济发展方式在长期中发生的转变。 5.4.2. 从环境污染到经济增长的单向因果关系分析 从环境污染到经济增长的单向因果关系这一结果揭示了中国经济在长期以来所取得的巨大成就是以牺牲环境为代价的，这种经济现象在发展中国家和发达国家的工业化进程中都曾出现过，这也说明了我国的经济发展水平还处于EKC曲线的左边。 从模型拟合结果可以发现，环境污染总量的当期和滞后三期的显著性是非常明显的，而滞后二期的在0.07的显著性水平下是显著的，其系数的符号也是正负交替的。系数为正说明了环境污染总量的增加推动了经济增长；系数为负则说明了环境污染总量的减少推动了经济增长。产生这种现象的根本原因仍然是环保产业的快速发展和环境污染的有效控制，这在一定程度上说明了我国经济发展方式的转变正在逐渐摆脱对环境的破坏。 而对于二者关系在短期中的考察仍然沿用上文的思路。由于环保产业的发展对工业化产生的环境污染起到了一定的控制作用，在不影响经济增长的前提下，环境污染总量随着环保产业对环境净化能力的增强而控制在合理的范围内，这样，在短期内环境污染与经济增长之间也形成了动态均衡。 同时，环境污染总量滞后项的系数为负也说明了在短期中随着环保产业的发展，我国经济发展水平有越过EKC曲线拐点的能力，关于这个问题的结论还需要结合下文能源消费与经济增长的关系进行分析。 综上所述，从环境污染到经济增长的单向因果关系揭示了我国长期中的经济发展水平还处于EKC曲线的左边，经济发展方式的转变正在逐渐摆脱对环境的破坏。在短期中，环境污染与经济增长之间形成了动态均衡。 5.4.3. 从能源消费到经济增长的双向因果关系分析 从能源消费到经济增长的双向因果关系证明了能源消费与经济增长关系的反馈假说，反馈假说位于ECK曲线顶端的两侧。而上文的论述证明了我国长期中的经济发展水平还处于EKC曲线的左边，二者结合可以说明在长期中，我国经济已经站上EKC曲线的拐点，处于EKC曲线的第II阶段。 除了传统理论上能源可以视为一种生产要素驱动经济增长而产生的从能源消费到经济增长的单向因果关系外，从经济增长到能源消费的单向因果关系有力地说明了我国经济长期发展正在摆脱对能源的消耗，这同样是源于通过加大对能源产业的投资产生了规模效应或者对能源技术的研发生产出了传统能源的替代产品(如新能源等)使得能源使用效率得到了提升。 同样，能源消费总量滞后项的系数有正有负，这说明了能源消费和经济增长的动态均衡机制已经建立起来。短期内，能源消费的增长驱动经济增长，经济增长又逐渐在摆脱对能源的依赖使得能源消费下降，能源消费下架也会控制经济增长速度，让其保持在合理的范围内，实现可持续性的稳定增长 综上所述，从能源消费到经济增长的双向因果关系加上从环境污染到经济增长的单向因果关系证明了我国经济发展在长期中已经站上EKC曲线的拐点，处于EKC曲线的第II阶段。我国长期的经济增长正在逐渐摆脱对能源的依赖，能源产业的快速发展将成为我国经济发展的内生动力。而在短期中，能源消费与经济增长之间也处于动态均衡状态。