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〔摘要〕 本文利用西部地区12个省（自治区、直辖市）1997～2015年的面板数据，构建PVAR模型，采用脉冲响应函数、方差分解和格兰杰因果检验等分析方法，实证分析了对外贸易与环境污染之间的双向动态作用关系。结果表明：环境污染冲击可以促进对外贸易和出口而阻碍进口，但对外贸易冲击对环境污染的影响不定且呈现出明显的周期性；进口依存度对环境污染变动的贡献率最高，出口依存度居中，外贸依存度最低，而环境污染对对外贸依存度变动、出口依存度变动和进口依存度变动的方差贡献率依次递减，但其解释能力在不断增强；环境污染是对外贸易依存度和出口依存度的格兰杰原因；出口依存度和进口依存度不是环境污染的格兰杰原因。
〔关键词〕 对外贸易 环境污染 PVAR模型
〔中图分类号〕F752；X22 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0694（2018）06-0088-10
一、引言
随着西部大开发、供给侧结构性改革等战略的进一步实施，西部地区社会经济实现了举世瞩目的高速增长，同时与世界经济的联系也日益紧密。西部地区主要出口产品集中于机器电气设备、纺织原料及制品和化工制品等资源密集型和劳动密集型产品。而西部地区的进口结构比出口结构更为集中，主要的两大进口产品为矿产品和机器电气设备，且前者为西部地区进口规模最大的产品，所占比重也逐年上升。西部地区进出口贸易总额、出口总额、进口总额分别由1997年的135.97亿美元、90.42亿美元、45.55亿美元增长到2017年的3099.20亿美元、1785.04亿美元、1314.16亿美元，呈现出持续高速的增长趋势。②数据来源：历年《中国统计年鉴》。急剧扩大的对外贸易规模对西部地区的资源环境产生了巨大压力，长期形成的粗放式发展模式造成西部地区“高消耗、高污染、高排放”企业遍布，导致资源利用效率低下、污染排放量日益增长，其中，废气排放量、废水排放量、固体废弃物排放量分别由1997年的27851亿标立方米、410564万吨、16889万吨增长到2015年的177962亿标立方米、1505186.46万吨、111069万吨，年均增长率分别高达28.37%、14.03%、29.35%。②
对外贸易与环境污染之间的影响是多方面的，在参与国际贸易的进程中，西部地区科技、资本等基础较为薄弱，只能依托廉价的劳动力、自然资源和扩大生产规模来生产服务世界市场的产品，导致资源耗费严重、生产工艺落后进而造成大量污染排放。党的十九大提出“建设美丽中国”，要求“推进绿色发展”“着力解决突出环境问题”等。因此，在新时代背景下，明晰对外贸易与污染排放之间的关系，推进对外开放与环境保护同步发展，对促进西部地区实现经济绿色转型发展具有重要意义。
二、文献综述
长期以来，对外贸易与环境污染的关系一直是学术界研究的重点，国外学者围绕这一主题做了大量的研究。Copeland & Taylor（1994）构建了一个简单的南北贸易模型，并对国民经济、环境污染和对外贸易之间的关系进行了分析，发现对外贸易会导致富裕国家生产清洁化，贫穷地区污染加重，即污染天堂假说。〔1〕在此之后，大量学者围绕该假说是否成立展开了深入的研究。例如：Mulatu et al（2009）应用欧洲13个国家的16个制造业的数据，证明污染避难所效应是存在的。〔2〕Ang J B（2009）也发现能源使用、收入增长和贸易开放与二氧化碳排放量呈正相关。〔3〕Jing G & Liu Y J（2012）以中美之间外贸和FDI为研究对象，发现美国到中国的外商直接投资并没有导致污染产业的转移，但全球FDI进入导致中国沦为世界性“污染天堂”。〔4〕与此同时，Blyde J S（2000）则指出，对外贸易会使发达国家和发展中国家的生产清洁化，从而不断减少环境污染。〔5〕Antweiler et al（2001）、Glen et al（2006）也提出对外贸易会有效降低污染排放的类似观点。〔1〕〔6〕
国内学者也针对这一问题进行了大量研究。沈亚芳、应瑞瑶（2005）认为，我国在核算外贸的比较优势时并未考虑到环境成本，我国以出口导向为主的外贸发展战略是造成环境污染加剧的重要原因。〔8〕杨万平（2008）、宁学敏（2010）、王天凤（2011）、曹春苗（2011）等均发现我国的出口贸易与碳排放之间存在着长期均衡关系，出口贸易的增长将加剧环境污染、降低环境质量。〔9～12〕刘子飞（2014）进一步指出，经济规模、资本丰裕度、人均收入和贸易开放度均会对我国农业环境产生显著负作用。〔13〕但彭艳君、张志辉（2005）却得出相反结论，认为外商投资和国际贸易对我国环境污染的影响较小，且其影响力在逐步下降。〔14〕李小平、卢现祥（2010）也认为我国并没有通过国际贸易成为发达国家的“污染产业天堂”，原因是我国的生产清洁度在不断提高。〔15〕刘巧玲（2012）发现国际贸易有利于促进美国环境污染减少，但对中国环境质量的影响并不显著。〔16〕沈利生（2008）、傅京燕（2011）、代丽华（2015）均指出对外贸易通过门槛提高、技术传播等渠道可以促进我国节能减排。〔17～19〕对外贸易对环境污染的影响机制方面，何洁（2010）指出我国出口企业所面对的市场竞争增强，可以有效促进污染治理技术进步进而降低环境污染。〔20〕李国志（2011）发现产品出口结构会明显影响污染排放总量，如初级产品出口会加剧二氧化碳排放，而工业制成品出口则会减少二氧化碳排放。〔21〕张同斌（2016）发现因对外贸易导致的技术进步创新补偿效应可以有助于减少污染排放。〔22〕唐剑（2017）指出对外贸易对环境污染的影响包括规模效应和结构效应，前者表现为环境污染在不同禀赋和收入水平国家间转移，而后者表现為出口产品结构的改变。〔23〕
综合分析，目前有关对外贸易和环境污染方面的研究成果比较丰富，但存在以下不足：一是相关研究大多采用单一指标，很难有效衡量地区的综合污染水平。二是现有研究多集中于国家层面，忽视地区层面尤其是经济较为落后的地区的研究。PVAR模型可以有效解决变量内生性问题、描述系统变量间的冲击反应和方差分解。因此，本文基于西部地区12个省（自治区、直辖市）1997～2015年的面板数据，构建可以衡量综合环境污染的指标并测算其水平，进而采用PVAR模型分析西部地区对外贸易与环境污染的相互影响，以期为西部地区对外贸易与环境保护的协调发展提供依据。 （2）数据来源。本文所用数据来源于历年《中国环境统计年鉴》《中国区域经济数据库》《中国工业经济数据库》和《中国宏观经济数据库》。为了消除数据潜在的异方差问题，本文对数据进行对数化处理。所有检验结果均使用stata.14软件进行计算分析。
3.实证分析
（1）单位根检验。为避免因数据不平稳而出现的“伪回归”问题，本文在进行协整关系检验和PVAR模型估计之前，首先对西部地区12个省（自治区、直辖市）所有变量序列的平稳性进行检验，如果原始序列不平稳则需要对数据进行差分处理。因此，本文利用LLC、IPS、ADF和BT四种方法进行单位根检验。结果表明，本文所选4个变量的原始序列并不平稳，在经过一阶差分处理后是平稳的，说明这4个变量均属于一阶单整序列（详见表1）。
（2）滞后阶数选择。在运用PVAR模型进行估计的过程中，必须选择合适的滞后阶数，如果滞后阶数过长，可能会导致自由度损失，在小样本的情况下影响较大；如果滞后阶数过短，则可能会导致检验结果失真。基于所用数据的特征，本文根据AIC信息准则（Akaike Information Criterion）、BIC信息准则（Bayesian Information Criterion）和HQIC信息准则（Hannan and Quinn Information Criterion）选择变量的滞后阶数（详见表2），各准则得到的最优滞后阶数都不统一，AIC为滞后7阶而BIC和HQIC均为滞后1阶，因此，参照一般做法，将最优滞后阶数确定为3阶。
（3）协整检验。游士兵、蔡远飞（2017）指出当变量存在协整关系时，应建立面板向量误差修正模型（PVEC），如不存在协整关系，则建立面板向量自回归模型（PVAR）更有效。〔26〕在单位根检验和滞后阶数确定的基础上，进一步对面板数据进行协整检验，以分析对外贸易与环境污染之间是否存在着长期均衡关系。单位根检验结果表明，所有变量均为一阶单整，因此，可以进行协整检验。本文采用Westerlund（2007）的协整检验方法，〔27〕该方法将产生4个统计量来检验是否存在协整关系，其中，两个组统计量Gt和Ga的原假设为至少有一个样本不存在协整关系，两个面板统计量Pt和Pa的原假设为所有样本均不存在协整关系。协整检验结果表明，对外开放与环境污染之间不存在协整关系。因此，本文采用面板向量自回归模型（PVAR）进行分析。
（4） PVAR估计结果。在PVAR估计之前，本文运用前向均值差分（Helmet）过程消除掉模型包含的固定效应即年效应，这可以保证滞后变量与转换后的变量正交，进而与误差项无关，进而可以使用滞后变量作为工具变量，在此基础上采用GMM方法得到系数的有效估计（详见表3）。GMM估计结果表明，不仅对外贸易会对环境污染产生影响，而且环境污染的变化对对外贸易的反向影响作用也较为显著，环境污染对不同外贸指标的作用规律也存在很强的异质性。
（5）脉冲响应函数分析。本文的主要目的是考察对外贸易各个指标与环境污染之间的长期动态关系，前面PVAR模型估计得出的相关参数只能反映所选变量之间的局部关系，而无法对各个变量之间的长期动态关系进行有效分析。因此，本文进一步采用脉冲响应函数（IRF），对随机扰动的一个单位标准化信息对内生变量产生的影响进行分析。因为脉冲响应函数由PVAR参数构造，必须考虑标准差因素的影响，而标准差无法通过计算获得，本文使用蒙特卡洛方法模拟产生相关的置信区间（脉冲响应结果略）。
首先，就对外贸易三个指标来看，在未来6期内三者对其自身的影响都为正，表明当期行为对其后期行为有同向作用，三者均受到自身前期发展状况的影响。出口依存度冲击和进口依存度冲击对外贸依存度的影响分别为正和负；外贸依存度冲击和进口依存度冲击对出口依存度的影响分别为正和负；外贸依存度冲击对进口依存度的影响在未来第1期、第3期、第4期为正，其他时期为负。在未来6期内，环境污染冲击对外贸依存度和出口依存度的影响均为正，且呈现出先增长、后降低、之后继续不断上升的趋势，表明环境污染冲击会对促进对外贸易和出口。而环境污染冲击对进口依存度的影响为负，且呈现出降低-增长-再降低的趋势，表明环境污染冲击会对进口产生阻碍作用。
其次，在本期给环境污染一个标准差冲击后，在未来6期内对其本身的影响都为正，但呈现出降低、增长、再降低的趋势，表明当期环境污染对其后期行为有同向作用。外贸依存度冲击对环境污染的影响在未来第2期为负，其他时期为正，且呈现出明显的降低、增长、再降低趋势，表明外贸依存度总体上对其行为产生促进作用，但作用在逐渐减弱。出口依存度冲击和进口依存度对环境污染的影响基本为负，具有明显的周期性和规律性，前者呈现出增长-降低-增长的趋势，而后者截然相反，表明总体上二者遏制了环境污染。
（6）方差分解分析。广义脉冲响应函数虽然可以帮助分析冲击响应的符号和响应的程度，但很难进一步分析不同冲击的重要程度。因此，本文进一步采用方差分解方法，以衡量和分析PVAR模型中的各个对外贸易变量和环境污染变量之间相互作用的重要程度。
首先，环境污染变动对其自身变动的解释能力最高，在第10期对其方差的贡献率达56.61%，说明环境污染变动的56.61%可由自身解释，而在第20期和第30期，贡献率分别下降为52.17%、48.78%，表明其解释能力在逐步下降。在三个外贸指标方面，外贸依存度对环境污染变动的解释能力最小，但显现出缓慢增长的趋势。在第10期对其方差的贡献率达6.733%，说明环境污染变动的6.733%可由外貿依存度解释，而在第20期和第30期，贡献率分别达到8.950%和10.486%，其解释能力在逐步增强。出口依存度对环境污染变动的解释能力也较小，在第10期、第20期和第30期其对环境污染方差的贡献率分别为11.876%、9.934%、8.228%，显现出逐步降低的趋势；进口依存度对环境污染变动的解释能力最强且持续增强，在第10期、第20期和第30期对环境污染方差的贡献率分别为24.775%、28.937%和32.500%，表明在第10期、第20期和第30期环境污染24.775%、28.937%、32.500%的变动可由进口依存度解释。 其次，环境污染对外贸依存度变动、出口依存度变动和进口依存度变动的方差贡献率在第10期分别为11.043%、10.674%和4.389%，在第20期时方差贡献率分别达到15.171%、14.670%、7.205%，而在第30期时方差贡献率分别达到18.384%、17.829%、9.548%，其解释能力在不断增强。
（7）格兰杰因果检验。进一步使用格兰杰因果检验来确定所选变量之间的因果关系，本文中格兰杰因果检验的原假设为“环境污染不是对外贸易增长的格兰杰原因”和“对外贸易增长不是环境污染的格兰杰原因”，若统计量大于卡方的临界值，则拒绝原假设；否则接受原假设。由格兰杰因果检验结果可知，环境污染是对外贸易依存度和出口依存度的格兰杰原因，不是进口依存度的格兰杰因果原因，由此可见当前西部地区对外贸易增长尤其是出口的增长仍然是以牺牲环境质量为代价的。对外贸易依存度不是环境污染的格兰杰原因，而出口依存度和进口依存度是环境污染的格兰杰原因，表明当前西部地区的进口和出口贸易行为也会导致环境质量恶化和污染排放严重。
四、主要结论及政策建议
本文应用西部地区12个省（自治区、直辖市）1997～2015年的面板数据，对西部地区对外贸易与环境污染之间双向动态作用关系的时空特征进行模拟和分析，并运用方差分析进一步研究对外贸易与环境污染在解释对方变化时的贡献度。结果表明，环境污染冲击对外贸依存度和出口依存度的影响均为正，对进口依存度的影响为负，环境污染冲击可以促进对外贸易和出口而阻碍进口；外贸依存度冲击对环境污染的影响基本为正、出口依存度冲击和进口依存度冲击对环境污染的影响基本为负，且呈现出明显的周期性。进口依存度对环境污染变动解释力最高，出口依存度居中，外贸依存度最低；环境污染对外贸依存度变动、出口依存度变动和进口依存度变动的方差贡献率依次递减，但其解释能力在不断增强。环境污染是对外贸易依存度和出口依存度的格兰杰原因，出口依存度和进口依存度不是环境污染的格兰杰原因。
整体来讲，西部地区并没有因对外贸易而产生明显的“污染天堂”效应，但还是应当进一步加强对进出口贸易的限制和调整以便于减少环境污染。鉴于西部地区存在产业结构不合理、环保政策体系不完善、环境管制执行力度不够等诸多问题，为应对经济全球化所带来的环境污染，西部地区应从以下方面入手：一是西部地区应优化对外贸易模式，促进本地出口加工贸易转型升级，促进服务贸易和技术贸易等产业发展，不断降低初级矿产品、劳动力密集型产品的贸易比重。二是西部各省（自治区、直辖市）应结合地区之间的资源禀赋特点及优势产业，发挥互补优势，实现错位发展，形成分工明确、优势互补的对外贸易格局，从而避免地区间恶性竞争和进出口结构高度相似等问题。三是积极建立健全进出口贸易的环境保护审批制度和环境影响评价制度，提高外来企业入驻的生态标准。四是加强西部地区清洁生产技术的创新和应用，鼓励向资源可持续利用、高附加值产业、清洁产业的投资，提高资源综合利用率，从而有效地控制污染物排放。
参考文献：
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〔26〕游士兵，蔡远飞.人口老龄化对经济增长影响的动态分析——基于面板VAR模型的实证分析[J].经济与管理，2017，（01）.
〔27〕Westerlund J.Testing for Error Correction in Panel Data[J].Oxford Bulletin of Economics & Statistics，2010，（06）.
（责任编辑 博 农）
〔关键词〕 对外贸易 环境污染 PVAR模型
〔中图分类号〕F752；X22 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0694（2018）06-0088-10
一、引言
随着西部大开发、供给侧结构性改革等战略的进一步实施，西部地区社会经济实现了举世瞩目的高速增长，同时与世界经济的联系也日益紧密。西部地区主要出口产品集中于机器电气设备、纺织原料及制品和化工制品等资源密集型和劳动密集型产品。而西部地区的进口结构比出口结构更为集中，主要的两大进口产品为矿产品和机器电气设备，且前者为西部地区进口规模最大的产品，所占比重也逐年上升。西部地区进出口贸易总额、出口总额、进口总额分别由1997年的135.97亿美元、90.42亿美元、45.55亿美元增长到2017年的3099.20亿美元、1785.04亿美元、1314.16亿美元，呈现出持续高速的增长趋势。②数据来源：历年《中国统计年鉴》。急剧扩大的对外贸易规模对西部地区的资源环境产生了巨大压力，长期形成的粗放式发展模式造成西部地区“高消耗、高污染、高排放”企业遍布，导致资源利用效率低下、污染排放量日益增长，其中，废气排放量、废水排放量、固体废弃物排放量分别由1997年的27851亿标立方米、410564万吨、16889万吨增长到2015年的177962亿标立方米、1505186.46万吨、111069万吨，年均增长率分别高达28.37%、14.03%、29.35%。②
对外贸易与环境污染之间的影响是多方面的，在参与国际贸易的进程中，西部地区科技、资本等基础较为薄弱，只能依托廉价的劳动力、自然资源和扩大生产规模来生产服务世界市场的产品，导致资源耗费严重、生产工艺落后进而造成大量污染排放。党的十九大提出“建设美丽中国”，要求“推进绿色发展”“着力解决突出环境问题”等。因此，在新时代背景下，明晰对外贸易与污染排放之间的关系，推进对外开放与环境保护同步发展，对促进西部地区实现经济绿色转型发展具有重要意义。
二、文献综述
长期以来，对外贸易与环境污染的关系一直是学术界研究的重点，国外学者围绕这一主题做了大量的研究。Copeland & Taylor（1994）构建了一个简单的南北贸易模型，并对国民经济、环境污染和对外贸易之间的关系进行了分析，发现对外贸易会导致富裕国家生产清洁化，贫穷地区污染加重，即污染天堂假说。〔1〕在此之后，大量学者围绕该假说是否成立展开了深入的研究。例如：Mulatu et al（2009）应用欧洲13个国家的16个制造业的数据，证明污染避难所效应是存在的。〔2〕Ang J B（2009）也发现能源使用、收入增长和贸易开放与二氧化碳排放量呈正相关。〔3〕Jing G & Liu Y J（2012）以中美之间外贸和FDI为研究对象，发现美国到中国的外商直接投资并没有导致污染产业的转移，但全球FDI进入导致中国沦为世界性“污染天堂”。〔4〕与此同时，Blyde J S（2000）则指出，对外贸易会使发达国家和发展中国家的生产清洁化，从而不断减少环境污染。〔5〕Antweiler et al（2001）、Glen et al（2006）也提出对外贸易会有效降低污染排放的类似观点。〔1〕〔6〕
国内学者也针对这一问题进行了大量研究。沈亚芳、应瑞瑶（2005）认为，我国在核算外贸的比较优势时并未考虑到环境成本，我国以出口导向为主的外贸发展战略是造成环境污染加剧的重要原因。〔8〕杨万平（2008）、宁学敏（2010）、王天凤（2011）、曹春苗（2011）等均发现我国的出口贸易与碳排放之间存在着长期均衡关系，出口贸易的增长将加剧环境污染、降低环境质量。〔9～12〕刘子飞（2014）进一步指出，经济规模、资本丰裕度、人均收入和贸易开放度均会对我国农业环境产生显著负作用。〔13〕但彭艳君、张志辉（2005）却得出相反结论，认为外商投资和国际贸易对我国环境污染的影响较小，且其影响力在逐步下降。〔14〕李小平、卢现祥（2010）也认为我国并没有通过国际贸易成为发达国家的“污染产业天堂”，原因是我国的生产清洁度在不断提高。〔15〕刘巧玲（2012）发现国际贸易有利于促进美国环境污染减少，但对中国环境质量的影响并不显著。〔16〕沈利生（2008）、傅京燕（2011）、代丽华（2015）均指出对外贸易通过门槛提高、技术传播等渠道可以促进我国节能减排。〔17～19〕对外贸易对环境污染的影响机制方面，何洁（2010）指出我国出口企业所面对的市场竞争增强，可以有效促进污染治理技术进步进而降低环境污染。〔20〕李国志（2011）发现产品出口结构会明显影响污染排放总量，如初级产品出口会加剧二氧化碳排放，而工业制成品出口则会减少二氧化碳排放。〔21〕张同斌（2016）发现因对外贸易导致的技术进步创新补偿效应可以有助于减少污染排放。〔22〕唐剑（2017）指出对外贸易对环境污染的影响包括规模效应和结构效应，前者表现为环境污染在不同禀赋和收入水平国家间转移，而后者表现為出口产品结构的改变。〔23〕
综合分析，目前有关对外贸易和环境污染方面的研究成果比较丰富，但存在以下不足：一是相关研究大多采用单一指标，很难有效衡量地区的综合污染水平。二是现有研究多集中于国家层面，忽视地区层面尤其是经济较为落后的地区的研究。PVAR模型可以有效解决变量内生性问题、描述系统变量间的冲击反应和方差分解。因此，本文基于西部地区12个省（自治区、直辖市）1997～2015年的面板数据，构建可以衡量综合环境污染的指标并测算其水平，进而采用PVAR模型分析西部地区对外贸易与环境污染的相互影响，以期为西部地区对外贸易与环境保护的协调发展提供依据。 （2）数据来源。本文所用数据来源于历年《中国环境统计年鉴》《中国区域经济数据库》《中国工业经济数据库》和《中国宏观经济数据库》。为了消除数据潜在的异方差问题，本文对数据进行对数化处理。所有检验结果均使用stata.14软件进行计算分析。
3.实证分析
（1）单位根检验。为避免因数据不平稳而出现的“伪回归”问题，本文在进行协整关系检验和PVAR模型估计之前，首先对西部地区12个省（自治区、直辖市）所有变量序列的平稳性进行检验，如果原始序列不平稳则需要对数据进行差分处理。因此，本文利用LLC、IPS、ADF和BT四种方法进行单位根检验。结果表明，本文所选4个变量的原始序列并不平稳，在经过一阶差分处理后是平稳的，说明这4个变量均属于一阶单整序列（详见表1）。
（2）滞后阶数选择。在运用PVAR模型进行估计的过程中，必须选择合适的滞后阶数，如果滞后阶数过长，可能会导致自由度损失，在小样本的情况下影响较大；如果滞后阶数过短，则可能会导致检验结果失真。基于所用数据的特征，本文根据AIC信息准则（Akaike Information Criterion）、BIC信息准则（Bayesian Information Criterion）和HQIC信息准则（Hannan and Quinn Information Criterion）选择变量的滞后阶数（详见表2），各准则得到的最优滞后阶数都不统一，AIC为滞后7阶而BIC和HQIC均为滞后1阶，因此，参照一般做法，将最优滞后阶数确定为3阶。
（3）协整检验。游士兵、蔡远飞（2017）指出当变量存在协整关系时，应建立面板向量误差修正模型（PVEC），如不存在协整关系，则建立面板向量自回归模型（PVAR）更有效。〔26〕在单位根检验和滞后阶数确定的基础上，进一步对面板数据进行协整检验，以分析对外贸易与环境污染之间是否存在着长期均衡关系。单位根检验结果表明，所有变量均为一阶单整，因此，可以进行协整检验。本文采用Westerlund（2007）的协整检验方法，〔27〕该方法将产生4个统计量来检验是否存在协整关系，其中，两个组统计量Gt和Ga的原假设为至少有一个样本不存在协整关系，两个面板统计量Pt和Pa的原假设为所有样本均不存在协整关系。协整检验结果表明，对外开放与环境污染之间不存在协整关系。因此，本文采用面板向量自回归模型（PVAR）进行分析。
（4） PVAR估计结果。在PVAR估计之前，本文运用前向均值差分（Helmet）过程消除掉模型包含的固定效应即年效应，这可以保证滞后变量与转换后的变量正交，进而与误差项无关，进而可以使用滞后变量作为工具变量，在此基础上采用GMM方法得到系数的有效估计（详见表3）。GMM估计结果表明，不仅对外贸易会对环境污染产生影响，而且环境污染的变化对对外贸易的反向影响作用也较为显著，环境污染对不同外贸指标的作用规律也存在很强的异质性。
（5）脉冲响应函数分析。本文的主要目的是考察对外贸易各个指标与环境污染之间的长期动态关系，前面PVAR模型估计得出的相关参数只能反映所选变量之间的局部关系，而无法对各个变量之间的长期动态关系进行有效分析。因此，本文进一步采用脉冲响应函数（IRF），对随机扰动的一个单位标准化信息对内生变量产生的影响进行分析。因为脉冲响应函数由PVAR参数构造，必须考虑标准差因素的影响，而标准差无法通过计算获得，本文使用蒙特卡洛方法模拟产生相关的置信区间（脉冲响应结果略）。
首先，就对外贸易三个指标来看，在未来6期内三者对其自身的影响都为正，表明当期行为对其后期行为有同向作用，三者均受到自身前期发展状况的影响。出口依存度冲击和进口依存度冲击对外贸依存度的影响分别为正和负；外贸依存度冲击和进口依存度冲击对出口依存度的影响分别为正和负；外贸依存度冲击对进口依存度的影响在未来第1期、第3期、第4期为正，其他时期为负。在未来6期内，环境污染冲击对外贸依存度和出口依存度的影响均为正，且呈现出先增长、后降低、之后继续不断上升的趋势，表明环境污染冲击会对促进对外贸易和出口。而环境污染冲击对进口依存度的影响为负，且呈现出降低-增长-再降低的趋势，表明环境污染冲击会对进口产生阻碍作用。
其次，在本期给环境污染一个标准差冲击后，在未来6期内对其本身的影响都为正，但呈现出降低、增长、再降低的趋势，表明当期环境污染对其后期行为有同向作用。外贸依存度冲击对环境污染的影响在未来第2期为负，其他时期为正，且呈现出明显的降低、增长、再降低趋势，表明外贸依存度总体上对其行为产生促进作用，但作用在逐渐减弱。出口依存度冲击和进口依存度对环境污染的影响基本为负，具有明显的周期性和规律性，前者呈现出增长-降低-增长的趋势，而后者截然相反，表明总体上二者遏制了环境污染。
（6）方差分解分析。广义脉冲响应函数虽然可以帮助分析冲击响应的符号和响应的程度，但很难进一步分析不同冲击的重要程度。因此，本文进一步采用方差分解方法，以衡量和分析PVAR模型中的各个对外贸易变量和环境污染变量之间相互作用的重要程度。
首先，环境污染变动对其自身变动的解释能力最高，在第10期对其方差的贡献率达56.61%，说明环境污染变动的56.61%可由自身解释，而在第20期和第30期，贡献率分别下降为52.17%、48.78%，表明其解释能力在逐步下降。在三个外贸指标方面，外贸依存度对环境污染变动的解释能力最小，但显现出缓慢增长的趋势。在第10期对其方差的贡献率达6.733%，说明环境污染变动的6.733%可由外貿依存度解释，而在第20期和第30期，贡献率分别达到8.950%和10.486%，其解释能力在逐步增强。出口依存度对环境污染变动的解释能力也较小，在第10期、第20期和第30期其对环境污染方差的贡献率分别为11.876%、9.934%、8.228%，显现出逐步降低的趋势；进口依存度对环境污染变动的解释能力最强且持续增强，在第10期、第20期和第30期对环境污染方差的贡献率分别为24.775%、28.937%和32.500%，表明在第10期、第20期和第30期环境污染24.775%、28.937%、32.500%的变动可由进口依存度解释。 其次，环境污染对外贸依存度变动、出口依存度变动和进口依存度变动的方差贡献率在第10期分别为11.043%、10.674%和4.389%，在第20期时方差贡献率分别达到15.171%、14.670%、7.205%，而在第30期时方差贡献率分别达到18.384%、17.829%、9.548%，其解释能力在不断增强。
（7）格兰杰因果检验。进一步使用格兰杰因果检验来确定所选变量之间的因果关系，本文中格兰杰因果检验的原假设为“环境污染不是对外贸易增长的格兰杰原因”和“对外贸易增长不是环境污染的格兰杰原因”，若统计量大于卡方的临界值，则拒绝原假设；否则接受原假设。由格兰杰因果检验结果可知，环境污染是对外贸易依存度和出口依存度的格兰杰原因，不是进口依存度的格兰杰因果原因，由此可见当前西部地区对外贸易增长尤其是出口的增长仍然是以牺牲环境质量为代价的。对外贸易依存度不是环境污染的格兰杰原因，而出口依存度和进口依存度是环境污染的格兰杰原因，表明当前西部地区的进口和出口贸易行为也会导致环境质量恶化和污染排放严重。
四、主要结论及政策建议
本文应用西部地区12个省（自治区、直辖市）1997～2015年的面板数据，对西部地区对外贸易与环境污染之间双向动态作用关系的时空特征进行模拟和分析，并运用方差分析进一步研究对外贸易与环境污染在解释对方变化时的贡献度。结果表明，环境污染冲击对外贸依存度和出口依存度的影响均为正，对进口依存度的影响为负，环境污染冲击可以促进对外贸易和出口而阻碍进口；外贸依存度冲击对环境污染的影响基本为正、出口依存度冲击和进口依存度冲击对环境污染的影响基本为负，且呈现出明显的周期性。进口依存度对环境污染变动解释力最高，出口依存度居中，外贸依存度最低；环境污染对外贸依存度变动、出口依存度变动和进口依存度变动的方差贡献率依次递减，但其解释能力在不断增强。环境污染是对外贸易依存度和出口依存度的格兰杰原因，出口依存度和进口依存度不是环境污染的格兰杰原因。
整体来讲，西部地区并没有因对外贸易而产生明显的“污染天堂”效应，但还是应当进一步加强对进出口贸易的限制和调整以便于减少环境污染。鉴于西部地区存在产业结构不合理、环保政策体系不完善、环境管制执行力度不够等诸多问题，为应对经济全球化所带来的环境污染，西部地区应从以下方面入手：一是西部地区应优化对外贸易模式，促进本地出口加工贸易转型升级，促进服务贸易和技术贸易等产业发展，不断降低初级矿产品、劳动力密集型产品的贸易比重。二是西部各省（自治区、直辖市）应结合地区之间的资源禀赋特点及优势产业，发挥互补优势，实现错位发展，形成分工明确、优势互补的对外贸易格局，从而避免地区间恶性竞争和进出口结构高度相似等问题。三是积极建立健全进出口贸易的环境保护审批制度和环境影响评价制度，提高外来企业入驻的生态标准。四是加强西部地区清洁生产技术的创新和应用，鼓励向资源可持续利用、高附加值产业、清洁产业的投资，提高资源综合利用率，从而有效地控制污染物排放。
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（责任编辑 博 农）