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摘 要：由于经济增长，产业结构和空气污染间密切相关，因此研究三者之间的动态关系对促进上海市的可持续发展具有重要意义。文章选取了1995—2015年上海市经济增长，产业结构和空气污染的相关数据，建立VAR模型，运用脉冲响应函数和方差分解的方法，对上海市经济增长，产业结构和空气污染之间的相互影响机制和动态关系进行了研究。研究表明，上海市经济增长确实加剧了空气污染且具有滞后作用；产业结构对经济增长短期内呈现负向作用而长期则呈现为正向作用，产业结构的调整有利于抑制上海市的空气污染；从方差分解结果上看，经济增长对空气污染的方差贡献度较小，而空气污染对经济增长方差贡献度较大，产业结构对经济增长和空气污染的方差贡献度都比较小，反之，经济增长和空气污染对产业结构的方差贡献度较大。关键词：VAR模型；空气污染；经济增长；产业结构中图分类号：F 061.5 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2017）06-0610-05
Research on the Dynamic Relationship between Economic
Growth，Industrial Structure and Air Pollution in Shanghai
——Basd on VAR Model Empirical Analysis
QIN Bing-tao，CHEN Jian-xiong
（School of management，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200237，China）
Abstract：Economic growth，industrial structure and environmental pollution are closely related to each other，so it is of great significance to study the dynamic relationship between the three to promote the sustainable development of Shanghai.Based on the related data of the economic growth，industrial structure and air pollution of 1995—2005 in Shanghai，the paper established the model of VAR and used the method of impulse response function and variance decomposition to study the mutual influence mechanism and dynamic relationship between the economic development，industrial structure and air pollution of Shanghai City.The study found that Shanghai’s economic growth has indeed increased air pollution and has a lag effect.The industrial structure has a negative effect on the economic growth in the short term but has a positive effect in the long term，and the adjustment of industrial structure is helpful to restrain the air pollution in Shanghai.From the results of variance decomposition，the contribution of economic growth to air pollution is small，but the contribution of air pollution to economic growth is larger.The contribution of industrial structure to economic growth and air pollution is small.On the contrary，the contribution of economic growth and air pollution to the industrial structure is larger.
Key words：VAR model；air pollution；economic growth；the industrial structure
0 引 言近年来，中国大多数城市都被雾霾所笼罩，上海市的空氣质量也长期处于中度甚至重度污染。雾霾中含有的PM 2.5污染物对人体伤害极大，给人们的身体健康造成了极大危害。2013年开始，中国环保部开始对74个重点城市进行环境监测。从2015年的监测结果来看，上海市的PM 2.5年平均浓度达到53 μg/m3，远高于世界卫生组织公布的PM 2.5的安全标准。空气污染依旧较为严重。与此同时，雾霾问题也是一个经济问题，反映出了环境与经济之间的不协调。上海市位于长江入海口，作为长三角地区的龙头，其发展模式不仅对自身也对其他城市发挥着巨大作用。自1995年以来，上海市的经济得到了快速发展，年人均GDP从1995年的17 779元逐步增加到2015年的103 795元。20年间人民的生活水平得到大幅度改善。然而经济发展的同时，环境污染等问题却愈发严重。上海市的空气质量呈现逐年恶化的趋势，1995年工业废气排放量为4 625亿m3，而2015年却达到了12 802亿m3，这种以牺牲环境而发展经济的模式是否能够持续引发了越来越多人的深思。而产业结构就好比是经济增长和空气污染间的桥梁，产业结构的调整对经济增长和空气污染都有着重大影响。1995—2015年间上海市产业结构发生了重大变化，其中第二产业比重在逐年下降。1995年第二产业生产总值占总产值的57%，而2015年这个比重降到了32%.上海市在产业结构调整中更倾向于向第三产业转移。那么产业结构的调整对上海市经济增长和空气污染具有怎样的影响呢？因此研究三者间关系对于上海市可持续发展具有重要意义。（数据来源于《上海统计年鉴》） 1 文献综述近年来，国内外许多专家围绕经济增长，产业结构和环境污染之间的关系进行了研究。如 Grossman等（1991）在研究经济增长和空气污染间关系时，得出“倒U型”的EKC曲线[1]。之后，Bandyopadhyay等（1992）及 Lu-cas（1992）用环境库兹涅茨曲线对不同的国家经济增长和环境污染关系进行研究，得出环境库兹涅茨曲线在发达国家和发展中国家都适用的结论[2-3]。基于国外的研究，国内学者彭水军等（2006）针对我国进行了相关研究，发现选择不同的计量方法和数据指标，环境库兹涅兹曲线表现出不同的形状[4]。因此对于我国是否满足环境库兹涅兹曲线的倒U形状，目前还没有达成共识。与此同时，国外一些学者開始对产业结构和环境污染之间进行相关研究。Grossman（1995）通过对亚洲国家和地区做研究，发现在不同的经济发展阶段，产业结构与环境污染之间满足“倒U型”曲线关系[4]。但 Brajer（2011）进行了深入研究，发现选取不同的污染物，产业结构与环境污染之间呈现倒“U”型关系是不成立的[5]。而 Jnicke 等人则认为，不同国家产业结构和环境污染间具有不一样的关系[6]。以上大多是国外学者对经济增长，产业结构和环境污染等问题的相关研究。由于指标和地区选取不同以及时间序列非平稳性等原因，所得结果也具有一定差异，国外的研究结果对我国的情况未必完全适用。为此一些学者针对我国具体情况进行了相关研究。例如：彭水军等（2006）建立VAR模型，研究我国6类污染物和经济增长间的动态关系，运用脉冲响应函数和方差分解的方法进行分析，研究结果表明，经济增长确实对我国的环境污染产生了巨大影响，环境污染对经济增长具有反向作用且有滞后性[7]，方差分解结果显示经济增长对各类污染物排放的方差贡献度较大，而污染排放对经济增长的方差贡献度则相对较小。吕健（2010）则以上海市为例构建VAR模型，发现上海市环境污染对经济增长的方差贡献度较大，而经济增长对环境污染的方差贡献度较小[8]；李鹏等（2009）对山西省经济增长和环境污染进行研究，得出经济增长和环境污染间存在“倒 U 型”曲线关系[9]。以上学者均是从经济增长和环境污染之间进行研究，而王瑞鹏等（2013）则运用VAR模型研究新疆城市化，产业结构和环境污染间关系。结果显示，环境污染和产业结构之间满足长期的均衡关系[10]。杨冬梅等（2014）通过对山东省的研究，得出产业结构对环境污染贡献有滞后性的结论，产业结构的调整有利于环境质量改善，但是作用效果不明显[11]。以上研究文献中，都是基于不同视角，不同区域和不同的研究方法进行研究，得出的结论具有很大差异。而大多数学者都是介于经济增长，环境污染和产业结构两两之间动态关系进行研究，却没有研究三者之间相互作用的关系。因此本文在前人研究的基础上将研究区域选定为上海市，并通过VAR模型探究经济增长，产业结构和空气污染三者之间的动态关系。
2 数据与模型构建
2.1 指标与数据选取文章选取了1995—2015年上海市的工业废气排放量用以衡量空气污染水平。经济增长指标选取剔除通货膨胀的上海市人均实际GDP.产业结构指标我们选用第二产业生产总值与二三产业生产总值之和的占比表示（这里因为第一产业占比太小，不作考虑）。因为数据的自然对数可以消除异方差的存在，因此本文对工业废气排放量和人均实际GDP进行了对数化处理。本文用到的数据指标和符号见表1.（数据均来自于对应年份的《上海市统计年鉴》。）
2.2 模型估计与结果
2.2.1 单位根检验由于时间序列的不平稳，单位根容易出现“伪回归”现象。这里为了避免出现这个问题，我们对时间序列进行ADF单位根检验，具体结果见表2.
由表2可知，各变量均满足ADF检验的一阶平稳条件。因此不需要进行协整检验，接下来需要确定模型最优滞后阶数。
2.2.2 确定最优滞后阶数及稳定性检验
VAR模型是一种动态联立方程模型，由模型中当期变量和所有变量的滞后值进行回归得到，可以方便反映出各变量间的动态关系。在此基础上，对上海市经济增长，空气污染和产业结构各指标使用脉冲响应函数和方差分解的方法进行实证分析。VAR模型的表达式为
其中Yt为k维向量；Xt为D维向量；p为滞后阶数；A1，A2，…，Ap和B为k×k和 k×D维系数矩阵；ut为随机扰动项。
以上海市人均实际LNGDP，工业废气排放量LNGAS和产业结构UD为自变量建立VAR模型。可以根据LogL，LR，FPE，AIC，SC和HQ等标准进行确定模型的最优滞后阶数。滞后阶数的加大，能够避免误差项中的自相关，可是却容易减少自由度，对参数估计的有效性造成影响。运用Eviews 8.0软件进行最优滞后阶数的确定，发现一阶是最优滞后阶数，即建立VAR（1）模型。建立VAR模型以后，应检验模型的稳定性。通常检验模型稳定性的方法为AR根图法。判断方法是所有点都落在单位圆内部，即所有根模的倒数都小于1则模型是稳定的，反之，则不具有稳定性。经检验，所有点均位于单位圆内部。因此，模型是稳定的。
2.3 VAR模型的参数估计在确定稳定性后，文中用VAR（1）模型进行参数估计，运用Eviews 8.0软件将估计的结果用方程写为如下形式
（2）从参数的估计结果来看，上海市经济增长LNGDP，空气污染水平LNGAS和产业结构UD均受各自滞后期指标值的影响。首先经济增长和产业结构的滞后值对空气污染的影响为负，而经济增长的滞后系数较小，说明短期内经济增长对空气污染影响不大，而产业结构的调整有利于减轻上海市的空气污染。其次，空气污染和产业结构的滞后值对经济增长影响为正，说明了短期内产业结构的升级和空气污染对上海市经济增长具有促进作用。第三，经济增长的滞后值对产业结构影响为负，而空气污染的滞后值对产业结构的影响为正，说明短期内上海市经济增长不利于产业结构的优化升级。 2.4 脉冲响应函数分析脉冲响应函数方法描述了由误差项带来的冲击对内生变量当期及未来时期的反应，也就是给随机误差项一个标准差大小的冲击后，内生变量对这次冲击在当期和未来时期将会产生怎样的影响。基于VAR（1）模型，分别给LNGDP一个正的单位冲击，得到2个关于LNGAS，UD的脉冲响应函数图，如图1所示。其中实线就是脉冲响应函数，正负2倍标准差偏离如图虚线所示。滞后期数（单位：年）用横轴表示，而受冲击后变量的响应则用纵轴表示。图1（a）表示空气污染关于经济增长的脉冲响应图。从图中可以看出当期给经济增长一个单位的正冲击后，空气污染的响应点从第一期0逐渐增加，并在第八期达到最大正响应点0.021 463.期间一直保持正响应，说明上海市的经济增长对空气污染具有滞后作用。经济增长短期内对空气污染影响不大，但是随着时间的延长，经济增長对空气污染的影响逐年加剧。由图1（b）经济增长关于空气污染的脉冲响应图可以看出，在当期给空气污染一个单位的正冲击，经济增长迅速做出正响应，并在第三期达到最大值
0.017 842，随后缓慢下降趋于平缓，说明空气污染短期内对经济经济增长具有正向作用，但是长期内空气污染对经济增长的影响较小。由图1（c）表示的是空气污染关于产业结构的脉冲响应图，可以看出在当期给产业结构一个单位的正冲击，空气污染缓慢做出负响应，并且在第四期达到最小值-0.015 839，随后开始上升并渐渐趋于稳定，期间一直保持着负响应。表明上海市产业结构的调整在短期内对环境污染起到了抑制作用，但是随着时间的延长，这种抑制作用在不断地减弱。而图1（d）经济增长关于产业结构的脉冲响应图，我们可以看到在当期给产业结构一个单位的正冲击，经济增长首先做出正响应且在第三期达到最大正响应点0.001 987，随后作出负响应且在第9期达到最大负响应点-0.002 630并趋于稳定，说明短期内上海市产业结构的调整有利于经济的增长，而在长期则不利于经济的增长。进一步说明了上海市产业结构的布局在某些方面还存在不合理性。因此，上海市在产业结构调整过程中应当注意经济与环境的协调发展，走可持续发展道路。
2.5 方差分解方差分解的思想是分析由随机误差项带来的冲击对内生变量变化的贡献程度，并评价不同变量间相互冲击的贡献程度。表3显示了经济增长，产业结构和空气污染三者间相互冲击的结果。
根据方差理论，本部分测量了空气污染，产业结构和经济增长三者之间的贡献程度。由表3可以看出，首先空气污染对经济增长的方差贡献度逐年增大，并且在第8期达到最大值69.99%，10年间
的平均方差贡献度为58.77%.而经济增长对空气污染的方差贡献度则由第一期的0逐年增加到第十期的12.77%，平均贡献度为4.65%，说明了上海市的空气污染对其经济增长的方差贡献度很大，但是经济增长对空气污染的方差贡献度却较小。其次，经济增长对产业结构的方差贡献度由第一期的0.68%逐年增加，在第六期达到最大值32.08%，十期的平均值为22.31%，而产业结构对经济增长的方差贡献度则由第一期的0逐年增加，到第十期方差贡献度达到1.52%，说明了上海市的经济增长对产业结构的方差贡献度较大，而产业结构对上海市经济增长的方差贡献度很小。第三，空气污染对产业结构的方差贡献度呈现出先减小后增加的趋势，由第一期的62.71%下降到第六期45.41%之后又上升到第十期的54.66%.平均贡献度达到52.76%.而产业结构对空气污染的方差贡献度呈现出先上升再趋于平稳的趋势，十年的平均贡献度为5.08%，说明上海市空气污染对产业结构的方差贡献度很大，但是产业结构对上海市空气污染的贡献度却比较小。
3 结论及政策建议 通过对上海市1995—2015年人均实际GDP，第二产业占比和工业废气排放量的数据建立VAR模型进行实证分析，可以得出以下结论：首先，上海市的经济增长对空气污染表现为正向作用，经济增长加剧了上海市的空气污染，但是这种正向作用具有滞后性，从脉冲响应图可以看出经济增长前2年内对空气污染影响不大，从第三年开始，影响作用才被逐渐放大，而空气污染短期内却有利于经济的增长。从方差分解结果可以得出空气污染对经济增长的方差贡献度较大，反之，经济增长对空气污染的方差贡献度较小。其次，产业结构的调整对空气污染具有负向作用，说明产业结构的优化升级在一定程度上抑制了上海市的空气污染。从方差分解结果上看，空气污染对产业结构的方差贡献度较大，而产业结构对空气污染的方差贡献度较小。最后，产业结构对经济增长的影响是双向的，首先产业结构的调整在短期内对经济增长具有促进作用，而长期却表现为负向作用。从方差分解结果上看，经济增长对产业结构的方差贡献度较大，反之，则较小。根据以上结论，我们尝试提出以下建议。
第一，上海市的经济增长确实引起了空气质量的恶化，而空气质量的恶化也在短期内加速了上海市经济的快速增长。经济增长和空气质量之间呈现出一种作用与反作用的关系。主要表现为煤、石油、天然气等化石燃料的燃烧，巨大的能源消耗短期内对经济的拉动作用表现十分强劲，然而这种发展方式却是不符合可持续发展理念的。从经济的长期稳定发展而言，上海市政府必须协调经济与环境之间的关系，在发展经济的同时，对环境污染进行控制。而控制污染无非从两个方面进行：一是对污染源的监控，二是加强对污染的治理。首先，从污染源方面考虑，上海市政府应对一些高能耗高污染企业加大监控力度，完善污染排放的相关制度法规，保证废气，废水以及废物的排放达到标准。其次机动车的数量也是造成空气污染的重要原因之一，因此对机动车的数量有必要进行控制。例如：政府可以加大对机动车牌照的审批难度，可以从数量上进行控制。也可以从机动车质量上进行改进，比如政府提供一笔资金对上路机动车安装清洁装置，使之尾气的排放较之前能够有大幅度降低。从污染治理方面而言，加大环保资金投入，适当提高环保人员的待遇，使他们在工作上可以尽心尽力，从而提高环境治理效率。第二，产业结构在经济增长和空气污染中起到了桥梁作用，产业结构的调整可能短期内不利于经济的快速增长，然而对空气质量却有巨大的改善作用。因而，产业结构的调整对可持续发展具有重要意义。2015年上海市第二产业比重为32%，相较于1995年有大幅度下降，说明这么多年来上海市在产业结构调整过程中的努力还是值得肯定的，然而上海市坐落于全国金融中心，金融行业非常发达，第二产业比重仍有下降空间。因此，政府可以对一些高能耗的行业进行去产能，并根据自身优势进一步推进服务业的发展。同时，上海市在吸引外资方面，做好严格监管，严禁一些高污染的企业进驻，防止上海市成为他国污染企业的“天堂”。第三，改变环境治理思路。政府的力量毕竟是渺小的，而环境保护工作需要公众都参与进来。因为公众对良好的环境质量具有极大需求，所以对环境治理以及协助政府治理环境都有较高的积极性。政府应该充分利用这种积极性，加大节能环保方面的宣传，提倡清洁生产，清洁出行。并根据民众提供的诉求及时弥补相关制度法规上的缺陷，对环境污染做到有效治理。 参考文献：
[1] Grossman G M，Krueger A B.Economics growth and the environment[J].Quarterly Journal of Economics，1995，110（2）：353-377.
[2] Bandyopadhyay S，Shafik N.Economic growth and envionmental：time series and cross-country evidence[R].Worldbank：Background Paper for World Development Report，1992.
[3] Lucas E，Wheeler D.Economic development，environmental regulation and the international migration of toxic industrial pollution 1960—1988[R].Worlodbank：Background Paper for World Development Report，1992.
[4] 彭水军，包 群.经济增长与环境污染——环境库兹涅茨曲线假说的中国检验[J].财经问题研究，2006（8）：4-17.
[5] Victor Brajer，Robert W Mead，Feng Xiao.Searching for an environmental kuznets curve in Chinas air pollution[J].China Economic Review，2011，22（3）：383-397.
[6] Martin Jnicke，Harald Mnch，Thomas Ranneberg，et al.Structural change and environmental impact[J].Intereconomics，1989，24（1）：24-35.
[7] 彭水軍，包 群.中国经济增长与环境污染——基于广义脉冲响应函数法的实证研究[J].中国工业经济，2006（5）：15-22.
[8] 吕 健.上海市经济增长与环境污染——基于VAR模型的实证分析[J].华东经济管理，2010，24（8）：1-6.
[9] 李 鹏，兰宜生.经济增长与环境污染关系的研究——基于山西省数据的实证分析[J].国际商务对外经济贸易大学学报，2009（6）.
[10]王瑞鹏，王朋岗.城市化、产业结构调整与环境污染的动态关系——基于 VAR模型的实证分析[J].工业技术经济，2013（1）：26-31
[11]杨冬梅，万道侠，杨晨格.产业结构、城市化与环境污染[J].经济与管理评论，2014（2）：67-74.
Research on the Dynamic Relationship between Economic
Growth，Industrial Structure and Air Pollution in Shanghai
——Basd on VAR Model Empirical Analysis
QIN Bing-tao，CHEN Jian-xiong
（School of management，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200237，China）
Abstract：Economic growth，industrial structure and environmental pollution are closely related to each other，so it is of great significance to study the dynamic relationship between the three to promote the sustainable development of Shanghai.Based on the related data of the economic growth，industrial structure and air pollution of 1995—2005 in Shanghai，the paper established the model of VAR and used the method of impulse response function and variance decomposition to study the mutual influence mechanism and dynamic relationship between the economic development，industrial structure and air pollution of Shanghai City.The study found that Shanghai’s economic growth has indeed increased air pollution and has a lag effect.The industrial structure has a negative effect on the economic growth in the short term but has a positive effect in the long term，and the adjustment of industrial structure is helpful to restrain the air pollution in Shanghai.From the results of variance decomposition，the contribution of economic growth to air pollution is small，but the contribution of air pollution to economic growth is larger.The contribution of industrial structure to economic growth and air pollution is small.On the contrary，the contribution of economic growth and air pollution to the industrial structure is larger.
Key words：VAR model；air pollution；economic growth；the industrial structure
0 引 言近年来，中国大多数城市都被雾霾所笼罩，上海市的空氣质量也长期处于中度甚至重度污染。雾霾中含有的PM 2.5污染物对人体伤害极大，给人们的身体健康造成了极大危害。2013年开始，中国环保部开始对74个重点城市进行环境监测。从2015年的监测结果来看，上海市的PM 2.5年平均浓度达到53 μg/m3，远高于世界卫生组织公布的PM 2.5的安全标准。空气污染依旧较为严重。与此同时，雾霾问题也是一个经济问题，反映出了环境与经济之间的不协调。上海市位于长江入海口，作为长三角地区的龙头，其发展模式不仅对自身也对其他城市发挥着巨大作用。自1995年以来，上海市的经济得到了快速发展，年人均GDP从1995年的17 779元逐步增加到2015年的103 795元。20年间人民的生活水平得到大幅度改善。然而经济发展的同时，环境污染等问题却愈发严重。上海市的空气质量呈现逐年恶化的趋势，1995年工业废气排放量为4 625亿m3，而2015年却达到了12 802亿m3，这种以牺牲环境而发展经济的模式是否能够持续引发了越来越多人的深思。而产业结构就好比是经济增长和空气污染间的桥梁，产业结构的调整对经济增长和空气污染都有着重大影响。1995—2015年间上海市产业结构发生了重大变化，其中第二产业比重在逐年下降。1995年第二产业生产总值占总产值的57%，而2015年这个比重降到了32%.上海市在产业结构调整中更倾向于向第三产业转移。那么产业结构的调整对上海市经济增长和空气污染具有怎样的影响呢？因此研究三者间关系对于上海市可持续发展具有重要意义。（数据来源于《上海统计年鉴》） 1 文献综述近年来，国内外许多专家围绕经济增长，产业结构和环境污染之间的关系进行了研究。如 Grossman等（1991）在研究经济增长和空气污染间关系时，得出“倒U型”的EKC曲线[1]。之后，Bandyopadhyay等（1992）及 Lu-cas（1992）用环境库兹涅茨曲线对不同的国家经济增长和环境污染关系进行研究，得出环境库兹涅茨曲线在发达国家和发展中国家都适用的结论[2-3]。基于国外的研究，国内学者彭水军等（2006）针对我国进行了相关研究，发现选择不同的计量方法和数据指标，环境库兹涅兹曲线表现出不同的形状[4]。因此对于我国是否满足环境库兹涅兹曲线的倒U形状，目前还没有达成共识。与此同时，国外一些学者開始对产业结构和环境污染之间进行相关研究。Grossman（1995）通过对亚洲国家和地区做研究，发现在不同的经济发展阶段，产业结构与环境污染之间满足“倒U型”曲线关系[4]。但 Brajer（2011）进行了深入研究，发现选取不同的污染物，产业结构与环境污染之间呈现倒“U”型关系是不成立的[5]。而 Jnicke 等人则认为，不同国家产业结构和环境污染间具有不一样的关系[6]。以上大多是国外学者对经济增长，产业结构和环境污染等问题的相关研究。由于指标和地区选取不同以及时间序列非平稳性等原因，所得结果也具有一定差异，国外的研究结果对我国的情况未必完全适用。为此一些学者针对我国具体情况进行了相关研究。例如：彭水军等（2006）建立VAR模型，研究我国6类污染物和经济增长间的动态关系，运用脉冲响应函数和方差分解的方法进行分析，研究结果表明，经济增长确实对我国的环境污染产生了巨大影响，环境污染对经济增长具有反向作用且有滞后性[7]，方差分解结果显示经济增长对各类污染物排放的方差贡献度较大，而污染排放对经济增长的方差贡献度则相对较小。吕健（2010）则以上海市为例构建VAR模型，发现上海市环境污染对经济增长的方差贡献度较大，而经济增长对环境污染的方差贡献度较小[8]；李鹏等（2009）对山西省经济增长和环境污染进行研究，得出经济增长和环境污染间存在“倒 U 型”曲线关系[9]。以上学者均是从经济增长和环境污染之间进行研究，而王瑞鹏等（2013）则运用VAR模型研究新疆城市化，产业结构和环境污染间关系。结果显示，环境污染和产业结构之间满足长期的均衡关系[10]。杨冬梅等（2014）通过对山东省的研究，得出产业结构对环境污染贡献有滞后性的结论，产业结构的调整有利于环境质量改善，但是作用效果不明显[11]。以上研究文献中，都是基于不同视角，不同区域和不同的研究方法进行研究，得出的结论具有很大差异。而大多数学者都是介于经济增长，环境污染和产业结构两两之间动态关系进行研究，却没有研究三者之间相互作用的关系。因此本文在前人研究的基础上将研究区域选定为上海市，并通过VAR模型探究经济增长，产业结构和空气污染三者之间的动态关系。
2 数据与模型构建
2.1 指标与数据选取文章选取了1995—2015年上海市的工业废气排放量用以衡量空气污染水平。经济增长指标选取剔除通货膨胀的上海市人均实际GDP.产业结构指标我们选用第二产业生产总值与二三产业生产总值之和的占比表示（这里因为第一产业占比太小，不作考虑）。因为数据的自然对数可以消除异方差的存在，因此本文对工业废气排放量和人均实际GDP进行了对数化处理。本文用到的数据指标和符号见表1.（数据均来自于对应年份的《上海市统计年鉴》。）
2.2 模型估计与结果
2.2.1 单位根检验由于时间序列的不平稳，单位根容易出现“伪回归”现象。这里为了避免出现这个问题，我们对时间序列进行ADF单位根检验，具体结果见表2.
由表2可知，各变量均满足ADF检验的一阶平稳条件。因此不需要进行协整检验，接下来需要确定模型最优滞后阶数。
2.2.2 确定最优滞后阶数及稳定性检验
VAR模型是一种动态联立方程模型，由模型中当期变量和所有变量的滞后值进行回归得到，可以方便反映出各变量间的动态关系。在此基础上，对上海市经济增长，空气污染和产业结构各指标使用脉冲响应函数和方差分解的方法进行实证分析。VAR模型的表达式为
其中Yt为k维向量；Xt为D维向量；p为滞后阶数；A1，A2，…，Ap和B为k×k和 k×D维系数矩阵；ut为随机扰动项。
以上海市人均实际LNGDP，工业废气排放量LNGAS和产业结构UD为自变量建立VAR模型。可以根据LogL，LR，FPE，AIC，SC和HQ等标准进行确定模型的最优滞后阶数。滞后阶数的加大，能够避免误差项中的自相关，可是却容易减少自由度，对参数估计的有效性造成影响。运用Eviews 8.0软件进行最优滞后阶数的确定，发现一阶是最优滞后阶数，即建立VAR（1）模型。建立VAR模型以后，应检验模型的稳定性。通常检验模型稳定性的方法为AR根图法。判断方法是所有点都落在单位圆内部，即所有根模的倒数都小于1则模型是稳定的，反之，则不具有稳定性。经检验，所有点均位于单位圆内部。因此，模型是稳定的。
2.3 VAR模型的参数估计在确定稳定性后，文中用VAR（1）模型进行参数估计，运用Eviews 8.0软件将估计的结果用方程写为如下形式
（2）从参数的估计结果来看，上海市经济增长LNGDP，空气污染水平LNGAS和产业结构UD均受各自滞后期指标值的影响。首先经济增长和产业结构的滞后值对空气污染的影响为负，而经济增长的滞后系数较小，说明短期内经济增长对空气污染影响不大，而产业结构的调整有利于减轻上海市的空气污染。其次，空气污染和产业结构的滞后值对经济增长影响为正，说明了短期内产业结构的升级和空气污染对上海市经济增长具有促进作用。第三，经济增长的滞后值对产业结构影响为负，而空气污染的滞后值对产业结构的影响为正，说明短期内上海市经济增长不利于产业结构的优化升级。 2.4 脉冲响应函数分析脉冲响应函数方法描述了由误差项带来的冲击对内生变量当期及未来时期的反应，也就是给随机误差项一个标准差大小的冲击后，内生变量对这次冲击在当期和未来时期将会产生怎样的影响。基于VAR（1）模型，分别给LNGDP一个正的单位冲击，得到2个关于LNGAS，UD的脉冲响应函数图，如图1所示。其中实线就是脉冲响应函数，正负2倍标准差偏离如图虚线所示。滞后期数（单位：年）用横轴表示，而受冲击后变量的响应则用纵轴表示。图1（a）表示空气污染关于经济增长的脉冲响应图。从图中可以看出当期给经济增长一个单位的正冲击后，空气污染的响应点从第一期0逐渐增加，并在第八期达到最大正响应点0.021 463.期间一直保持正响应，说明上海市的经济增长对空气污染具有滞后作用。经济增长短期内对空气污染影响不大，但是随着时间的延长，经济增長对空气污染的影响逐年加剧。由图1（b）经济增长关于空气污染的脉冲响应图可以看出，在当期给空气污染一个单位的正冲击，经济增长迅速做出正响应，并在第三期达到最大值
0.017 842，随后缓慢下降趋于平缓，说明空气污染短期内对经济经济增长具有正向作用，但是长期内空气污染对经济增长的影响较小。由图1（c）表示的是空气污染关于产业结构的脉冲响应图，可以看出在当期给产业结构一个单位的正冲击，空气污染缓慢做出负响应，并且在第四期达到最小值-0.015 839，随后开始上升并渐渐趋于稳定，期间一直保持着负响应。表明上海市产业结构的调整在短期内对环境污染起到了抑制作用，但是随着时间的延长，这种抑制作用在不断地减弱。而图1（d）经济增长关于产业结构的脉冲响应图，我们可以看到在当期给产业结构一个单位的正冲击，经济增长首先做出正响应且在第三期达到最大正响应点0.001 987，随后作出负响应且在第9期达到最大负响应点-0.002 630并趋于稳定，说明短期内上海市产业结构的调整有利于经济的增长，而在长期则不利于经济的增长。进一步说明了上海市产业结构的布局在某些方面还存在不合理性。因此，上海市在产业结构调整过程中应当注意经济与环境的协调发展，走可持续发展道路。
2.5 方差分解方差分解的思想是分析由随机误差项带来的冲击对内生变量变化的贡献程度，并评价不同变量间相互冲击的贡献程度。表3显示了经济增长，产业结构和空气污染三者间相互冲击的结果。
根据方差理论，本部分测量了空气污染，产业结构和经济增长三者之间的贡献程度。由表3可以看出，首先空气污染对经济增长的方差贡献度逐年增大，并且在第8期达到最大值69.99%，10年间
的平均方差贡献度为58.77%.而经济增长对空气污染的方差贡献度则由第一期的0逐年增加到第十期的12.77%，平均贡献度为4.65%，说明了上海市的空气污染对其经济增长的方差贡献度很大，但是经济增长对空气污染的方差贡献度却较小。其次，经济增长对产业结构的方差贡献度由第一期的0.68%逐年增加，在第六期达到最大值32.08%，十期的平均值为22.31%，而产业结构对经济增长的方差贡献度则由第一期的0逐年增加，到第十期方差贡献度达到1.52%，说明了上海市的经济增长对产业结构的方差贡献度较大，而产业结构对上海市经济增长的方差贡献度很小。第三，空气污染对产业结构的方差贡献度呈现出先减小后增加的趋势，由第一期的62.71%下降到第六期45.41%之后又上升到第十期的54.66%.平均贡献度达到52.76%.而产业结构对空气污染的方差贡献度呈现出先上升再趋于平稳的趋势，十年的平均贡献度为5.08%，说明上海市空气污染对产业结构的方差贡献度很大，但是产业结构对上海市空气污染的贡献度却比较小。
3 结论及政策建议 通过对上海市1995—2015年人均实际GDP，第二产业占比和工业废气排放量的数据建立VAR模型进行实证分析，可以得出以下结论：首先，上海市的经济增长对空气污染表现为正向作用，经济增长加剧了上海市的空气污染，但是这种正向作用具有滞后性，从脉冲响应图可以看出经济增长前2年内对空气污染影响不大，从第三年开始，影响作用才被逐渐放大，而空气污染短期内却有利于经济的增长。从方差分解结果可以得出空气污染对经济增长的方差贡献度较大，反之，经济增长对空气污染的方差贡献度较小。其次，产业结构的调整对空气污染具有负向作用，说明产业结构的优化升级在一定程度上抑制了上海市的空气污染。从方差分解结果上看，空气污染对产业结构的方差贡献度较大，而产业结构对空气污染的方差贡献度较小。最后，产业结构对经济增长的影响是双向的，首先产业结构的调整在短期内对经济增长具有促进作用，而长期却表现为负向作用。从方差分解结果上看，经济增长对产业结构的方差贡献度较大，反之，则较小。根据以上结论，我们尝试提出以下建议。
第一，上海市的经济增长确实引起了空气质量的恶化，而空气质量的恶化也在短期内加速了上海市经济的快速增长。经济增长和空气质量之间呈现出一种作用与反作用的关系。主要表现为煤、石油、天然气等化石燃料的燃烧，巨大的能源消耗短期内对经济的拉动作用表现十分强劲，然而这种发展方式却是不符合可持续发展理念的。从经济的长期稳定发展而言，上海市政府必须协调经济与环境之间的关系，在发展经济的同时，对环境污染进行控制。而控制污染无非从两个方面进行：一是对污染源的监控，二是加强对污染的治理。首先，从污染源方面考虑，上海市政府应对一些高能耗高污染企业加大监控力度，完善污染排放的相关制度法规，保证废气，废水以及废物的排放达到标准。其次机动车的数量也是造成空气污染的重要原因之一，因此对机动车的数量有必要进行控制。例如：政府可以加大对机动车牌照的审批难度，可以从数量上进行控制。也可以从机动车质量上进行改进，比如政府提供一笔资金对上路机动车安装清洁装置，使之尾气的排放较之前能够有大幅度降低。从污染治理方面而言，加大环保资金投入，适当提高环保人员的待遇，使他们在工作上可以尽心尽力，从而提高环境治理效率。第二，产业结构在经济增长和空气污染中起到了桥梁作用，产业结构的调整可能短期内不利于经济的快速增长，然而对空气质量却有巨大的改善作用。因而，产业结构的调整对可持续发展具有重要意义。2015年上海市第二产业比重为32%，相较于1995年有大幅度下降，说明这么多年来上海市在产业结构调整过程中的努力还是值得肯定的，然而上海市坐落于全国金融中心，金融行业非常发达，第二产业比重仍有下降空间。因此，政府可以对一些高能耗的行业进行去产能，并根据自身优势进一步推进服务业的发展。同时，上海市在吸引外资方面，做好严格监管，严禁一些高污染的企业进驻，防止上海市成为他国污染企业的“天堂”。第三，改变环境治理思路。政府的力量毕竟是渺小的，而环境保护工作需要公众都参与进来。因为公众对良好的环境质量具有极大需求，所以对环境治理以及协助政府治理环境都有较高的积极性。政府应该充分利用这种积极性，加大节能环保方面的宣传，提倡清洁生产，清洁出行。并根据民众提供的诉求及时弥补相关制度法规上的缺陷，对环境污染做到有效治理。 参考文献：
[1] Grossman G M，Krueger A B.Economics growth and the environment[J].Quarterly Journal of Economics，1995，110（2）：353-377.
[2] Bandyopadhyay S，Shafik N.Economic growth and envionmental：time series and cross-country evidence[R].Worldbank：Background Paper for World Development Report，1992.
[3] Lucas E，Wheeler D.Economic development，environmental regulation and the international migration of toxic industrial pollution 1960—1988[R].Worlodbank：Background Paper for World Development Report，1992.
[4] 彭水军，包 群.经济增长与环境污染——环境库兹涅茨曲线假说的中国检验[J].财经问题研究，2006（8）：4-17.
[5] Victor Brajer，Robert W Mead，Feng Xiao.Searching for an environmental kuznets curve in Chinas air pollution[J].China Economic Review，2011，22（3）：383-397.
[6] Martin Jnicke，Harald Mnch，Thomas Ranneberg，et al.Structural change and environmental impact[J].Intereconomics，1989，24（1）：24-35.
[7] 彭水軍，包 群.中国经济增长与环境污染——基于广义脉冲响应函数法的实证研究[J].中国工业经济，2006（5）：15-22.
[8] 吕 健.上海市经济增长与环境污染——基于VAR模型的实证分析[J].华东经济管理，2010，24（8）：1-6.
[9] 李 鹏，兰宜生.经济增长与环境污染关系的研究——基于山西省数据的实证分析[J].国际商务对外经济贸易大学学报，2009（6）.
[10]王瑞鹏，王朋岗.城市化、产业结构调整与环境污染的动态关系——基于 VAR模型的实证分析[J].工业技术经济，2013（1）：26-31
[11]杨冬梅，万道侠，杨晨格.产业结构、城市化与环境污染[J].经济与管理评论，2014（2）：67-74.