導(dǎo)語(yǔ)：中國(guó)經(jīng)濟(jì)中環(huán)保投資的價(jià)值一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

0引言

近年來隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，環(huán)境污染問題越來越嚴(yán)重，成為影響甚至制約經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素，環(huán)境污染已日益成為制約我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“瓶頸”。國(guó)內(nèi)學(xué)者分別采用了不同的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法對(duì)我國(guó)的環(huán)保投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行了大量研究，但總體來看還存在著以下問題：（1）一些研究所采用的時(shí)間序列數(shù)據(jù)樣本較小，在進(jìn)行E--G兩步法分析環(huán)保投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的協(xié)整性與因果關(guān)系時(shí)可能造成參數(shù)估計(jì)的誤差較大。（2）一些研究沒有考慮誤差修正對(duì)Granger因果關(guān)系的影響。（3）很多研究在建立C--D生產(chǎn)函數(shù)的過程中，對(duì)于勞動(dòng)力這一因素沒有考慮其質(zhì)量的變化。（4）一些研究忽略了技術(shù)進(jìn)步對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，這與現(xiàn)實(shí)情況并不相符。因此，本文以C--D生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用我國(guó)1990～2009年近20年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，采用VAR模型下的JJ協(xié)整檢驗(yàn)法，檢驗(yàn)變量之間的協(xié)整關(guān)系，并建立長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系及誤差修正模型，進(jìn)而尋求GDP、勞動(dòng)力、經(jīng)濟(jì)建設(shè)投資、環(huán)保投資以及TFP全要素之間的函數(shù)關(guān)系。

1模型的構(gòu)建

1.1經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素分析與C—D生產(chǎn)函數(shù)

GDP用來衡量經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，在生產(chǎn)函數(shù)中常以Y表示。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出Y的影響因素主要包括：勞動(dòng)投入（L）、經(jīng)濟(jì)建設(shè)投入（K）、環(huán)保投入(H)以及綜合衡量知識(shí)與科技進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與制度等因素的全要素生產(chǎn)率(TFP)。

1.2參數(shù)的確定及數(shù)據(jù)來源

本文時(shí)間序列數(shù)據(jù)來源均為相應(yīng)年份的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（1）GDP：采用1990～2009年我國(guó)GDP歷年統(tǒng)計(jì)結(jié)果，并折合為1999年的不變價(jià)格。（2）K(t)：由于相關(guān)的數(shù)據(jù)比較難收集，因此這里使用全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額代表經(jīng)濟(jì)建設(shè)資金，并折合為1999年的不變價(jià)格。（3）L(t)：本文的勞動(dòng)力L使用歷年統(tǒng)計(jì)的全社會(huì)職工工資總額，而非傳統(tǒng)方法采用的歷年從業(yè)人員總計(jì)，原因是前者包含著經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及勞動(dòng)力質(zhì)量變化等因素。應(yīng)用時(shí)以1999年為基期，折算成以1999年為不變價(jià)格的職工工資總額（如圖1）。（4）H(t)：環(huán)境污染治理投資是環(huán)保投資的主要部分，根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文中環(huán)保投資數(shù)據(jù)用環(huán)境污染治理投資數(shù)據(jù)代替，并采用歷年統(tǒng)計(jì)的并折合為1999年的不變價(jià)格（如圖2）。

2數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與模型的實(shí)證分析

2.1統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的處理及平穩(wěn)性檢驗(yàn)為了避免模型的“虛假回歸”或“偽回歸”的問題，要求各時(shí)間序列的變量具有同階平穩(wěn)性且相互之間具有協(xié)整關(guān)系。首先需對(duì)時(shí)間序列Lny、Lnk、Lnh進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，本文采用ADF單位根檢驗(yàn)方法。在ADF檢驗(yàn)過程中最優(yōu)滯后階數(shù)選取的原則為:在保證殘差不相關(guān)的前提下，AIC值或SC值越小越好，本文采用AIC準(zhǔn)則。

2.2VAR模型與變量協(xié)整分析

在確定了時(shí)間序列變量Lny、Lnk、Lnh同階平穩(wěn)性后，通過協(xié)整分析來判斷三個(gè)變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系，能排除“虛假回歸”或“偽回歸”問題的可能性，本文運(yùn)用基于回歸系數(shù)的JJ檢驗(yàn)法。在采用JJ檢驗(yàn)法進(jìn)行協(xié)整分析之前，先構(gòu)建Lny、Lnk、Lnh的向量自回歸模型VAR。在構(gòu)建模型中滯后階數(shù)的選取尤為重要，確定時(shí)要綜合考慮LogL、LR統(tǒng)計(jì)量、FDE（最終預(yù)測(cè)誤差）、AIC信息準(zhǔn)則、SC信息準(zhǔn)則、HQ信息準(zhǔn)則。運(yùn)用Eviews6.0建立VAR模型并進(jìn)行滯后階數(shù)的選?。ㄒ姳?），可知LR、FDE、AIC、SC、HQ均指向1階滯后。因此，本文選取1階滯后（見表2）。為準(zhǔn)確地確定VAR模型的滯后階數(shù)，還需對(duì)VAR模型進(jìn)行滯后排除檢驗(yàn)（見表3），可知內(nèi)生變量Lny、Lnk、Lnh的第一階滯后χ2統(tǒng)計(jì)量分別為7.487764、10.44207、8.739941，相應(yīng)的概率P值為0.04787、0.015159、0.032956，在5%的顯著性水平下，都通過了顯著性檢驗(yàn)，從而說明在VAR模型中，Lny、Lnk、Lnh所有的滯后內(nèi)生變量是聯(lián)合顯著的。第一階滯后和Joint所在元素的χ2統(tǒng)計(jì)量=35.40513，相應(yīng)的概率值=5.05e-05，在5%的顯著性水平下，通過顯著性檢驗(yàn)。因此，VAR模型選取一階滯后（見表3）。之后進(jìn)行內(nèi)生變量的協(xié)整檢驗(yàn)，根據(jù)式（2）協(xié)整方程應(yīng)包含截距項(xiàng)且有線性趨勢(shì)。在此前提下，將檢驗(yàn)的滯后階數(shù)選取為1階，則基于VAR模型的JJ協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果。可知，在“存在零個(gè)協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)下，跡統(tǒng)計(jì)量=41.46278,5%的臨界值=35.01090，跡統(tǒng)計(jì)量大于臨界值，因此拒絕原假設(shè)，從而表明至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。在“至多1個(gè)協(xié)整關(guān)系的”的原假設(shè)下，跡統(tǒng)計(jì)量=13.96667,5%的臨界值=18.39771，跡統(tǒng)計(jì)量小于臨界值，因此不能拒絕原假設(shè)，進(jìn)而表明在5%顯著性水平上存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。無(wú)論是跡檢驗(yàn)還是最大特征值檢驗(yàn)，都表明在5%的顯著性水平下，拒絕原假設(shè)，即拒絕沒有協(xié)整方程的零假設(shè)，支持存在1個(gè)協(xié)整方程的假設(shè)。也就是說內(nèi)生變量Lny與內(nèi)生變量Lnk、Lnh之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，并且這種關(guān)系具有線性趨勢(shì)。

2.3Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

由于Lny與Lnk、Lnh之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，則各個(gè)變量之間必然存在Granger因果關(guān)系。然而對(duì)于非平穩(wěn)變量之間存在協(xié)整關(guān)系，首先要通過差分的方法使變量達(dá)到平穩(wěn)，但是在這一過程中會(huì)在一定程度上消除長(zhǎng)期趨勢(shì)，因此在VAR模型中的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)只包含短期趨勢(shì)，而得出的結(jié)論會(huì)有一些誤差。因此本文采用基于VCEM的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。

2.4回歸與實(shí)證分析

以（2）式為基礎(chǔ)，對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行回歸，結(jié)果如表6所示。即回歸方程為：Lny=1.948983+0.014652t+0.029014Lnk+0.005896Lnh由R2值可判斷，回歸方程的擬合優(yōu)度能滿足分析的要求，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量下的P值很小，說明方程在整體上是顯著的。對(duì)單個(gè)解釋變量Lnh的P值=0.0977，在10%的顯著性水平下，可以拒絕系數(shù)不顯著的原假設(shè)。雖然Lnk的系數(shù)不顯著，但可以作為綜合分析的參考。由回歸方程可知，經(jīng)濟(jì)建設(shè)投資的彈性系數(shù)α=0.029014，環(huán)保投資的彈性系數(shù)θ=0.005896，故勞動(dòng)力的彈性系數(shù)β=0.96509。在這20年中，考慮到在長(zhǎng)期均衡情況下，GDP與環(huán)保投資之間存在著雙向的Granger原因，而短期內(nèi)GDP是環(huán)保投資的單向Granger原因，可以認(rèn)為我國(guó)的環(huán)保投資短期內(nèi)是由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶動(dòng)的，長(zhǎng)期內(nèi)又反過來影響經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，但是其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度比較小。包含了技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與制度等因素的全要素TFP年均增長(zhǎng)率為1.4652%。說明了全要素TFP對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著正的作用，因此在環(huán)保過程中，要提高技術(shù)水平，合理調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

2.5脈沖響應(yīng)分析與方差分解

VAR模型把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后項(xiàng)的函數(shù)來構(gòu)造。本文利用VAR模型建立脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠描述對(duì)一個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)模型中所有內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來值的影響。而方差分解分析每個(gè)信息沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，從而了解各信息對(duì)模型內(nèi)生變量的相對(duì)重要性。本文以勞動(dòng)力平均GDP增長(zhǎng)率gy、勞動(dòng)力平均經(jīng)濟(jì)建社投資增長(zhǎng)率gk、勞動(dòng)力平均環(huán)保投資增長(zhǎng)率gh為內(nèi)生變量建立VAR模型，并進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析和方差分解，VAR模型的滯后階數(shù)選取為1階。在脈沖響應(yīng)分析之前，要對(duì)gy、gk、gh建立的VAR模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)以確保脈沖響應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)誤差的有效性。先給出VAR模型的AR的特征多項(xiàng)式根的圖，如圖4所示。由圖4可知所有根的倒數(shù)的模都小于1，并且位于單位圓之內(nèi)，因此所構(gòu)建的VAR模型是平穩(wěn)的。之后對(duì)VAR模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，重點(diǎn)關(guān)注gy對(duì)加在gk、gh之上的沖擊的脈沖響應(yīng)（見圖5）。從圖5中可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)gk、gh受正沖擊時(shí)，兩者都會(huì)對(duì)gy產(chǎn)生負(fù)面影響，并且這種影響第2年達(dá)到最大，之后逐漸減小，在16-17年后基本趨近與零。這一結(jié)論看似與新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論中的單位人均資本投入越多，產(chǎn)出越多的觀點(diǎn)相矛盾，但在這我們仔細(xì)分析gy、gk、gh的含義不難發(fā)現(xiàn)：本文中g(shù)y、gk、gh分別代表勞動(dòng)力平均GDP與勞動(dòng)力平均經(jīng)濟(jì)建設(shè)投資與勞動(dòng)力平均環(huán)保治理投資的變化率，與新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論中的人均產(chǎn)量，和人均資本意義不同。對(duì)gk、gh的正沖擊，可理解為經(jīng)濟(jì)建設(shè)投資和環(huán)保投資的增長(zhǎng)率均高于全社會(huì)職工工資的增長(zhǎng)率。對(duì)全社會(huì)而言，能夠使勞動(dòng)者工資增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)建設(shè)投資和環(huán)保投資的投入成本均增加了。對(duì)gy的負(fù)影響可以理解為GDP的增長(zhǎng)率小于全社會(huì)職工工資的增長(zhǎng)率，而對(duì)于全社會(huì)而言，其GDP增長(zhǎng)的勞動(dòng)成本升高了。由此可見，經(jīng)濟(jì)建設(shè)投資和環(huán)保投資的增長(zhǎng)相對(duì)過快，而勞動(dòng)者工資的增長(zhǎng)沒有跟上,將會(huì)致使勞動(dòng)的產(chǎn)出效率下降或者對(duì)GDP增長(zhǎng)的勞動(dòng)成本相應(yīng)提高。對(duì)VAR模型進(jìn)行方差分解，重點(diǎn)關(guān)注gk、gh的變化對(duì)gy的方差分解（表7）。gy列是勞動(dòng)力平均GDP變化率預(yù)測(cè)方差中由自身引起的部分的百分比；gk列是勞動(dòng)力平均GDP變化率預(yù)測(cè)方差中由平均經(jīng)濟(jì)建設(shè)投資變化率引起的部分的百分比；gh列是勞動(dòng)力平均GDP變化率預(yù)測(cè)方差中由環(huán)保投資變化率引起的部分的百分比；這三列的百分比之和為100。可見，在不考慮gy對(duì)自身變化貢獻(xiàn)率的前提下，gk、gh對(duì)gy的貢獻(xiàn)率隨著時(shí)間的推移越來越大，其中g(shù)k對(duì)gy的貢獻(xiàn)較大。

3結(jié)論與建議

根據(jù)上述分析可見，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)保投資之間存在明顯的均衡關(guān)系，但目前后者對(duì)前者的彈性系數(shù)比較小。基于VECM的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)表明，短期內(nèi)GDP是環(huán)保投資的單向Granger原因，而GDP、經(jīng)濟(jì)建設(shè)投資，環(huán)保投資兩兩之間存在雙向長(zhǎng)期Granger因果關(guān)系。總的來說環(huán)保投資短期內(nèi)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)不是很大，但是長(zhǎng)期而言對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)將逐漸增大，這也符合目前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的對(duì)環(huán)境問題逐漸重視的發(fā)展階段。

綜合以上結(jié)論，本文提出以下建議：（1）進(jìn)一步加大科技研發(fā)、制度與管理模式優(yōu)化和創(chuàng)新的力度，增加全要素生產(chǎn)率對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。（2）大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與升級(jí)，加大環(huán)保投資的力度，建立大型骨干企業(yè)，提高其專業(yè)性水平，減少低水平的重復(fù)建設(shè)。（3）調(diào)整我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模型中勞動(dòng)力投資增幅過大的模式，多關(guān)注民生和福利問題，保持經(jīng)濟(jì)建設(shè)投資、環(huán)保投資與勞動(dòng)者工資增速的協(xié)調(diào)和同步，這對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定持續(xù)增長(zhǎng)具有積極的意義。