范勇

（華東交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西南昌330013）

我國(guó)二氧化碳的排放量從2006年起就超過(guò)美國(guó)，至今都是世界上最大的二氧化碳排放國(guó)，更有甚者，我國(guó)碳排放總量目前還在呈逐年上升的態(tài)勢(shì)。因此，在當(dāng)前發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的國(guó)際潮流下，我國(guó)推動(dòng)實(shí)現(xiàn)二氧化碳減排的任務(wù)十分艱巨和緊迫。盡管如此，我國(guó)政府仍然提出了一個(gè)節(jié)能減排的宏偉目標(biāo)，即通過(guò)加大我們節(jié)能、提高能效和增加森林碳匯的力度，大幅度降低碳排放強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)到2020年單位GDP二氧化碳排放量下降40%～45%的目標(biāo)。就目前的實(shí)際情況而言，我國(guó)要實(shí)現(xiàn)上述二氧化碳減排目標(biāo)，還面臨著經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、制度等方面的諸多障礙和困難，這些困難勢(shì)必使我國(guó)減排的努力需要付出更大的代價(jià)。在當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)還前途未卜的背景下，我們節(jié)能減排的努力到底會(huì)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生什么樣的影響？本文的目的就是要通過(guò)對(duì)二氧化碳排放與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系的實(shí)證分析來(lái)回答這一問(wèn)題。

源于二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系問(wèn)題的重要意義，這一問(wèn)題越來(lái)越成為眾多學(xué)者研究的一個(gè)焦點(diǎn)[1]。學(xué)術(shù)界對(duì)二氧化碳減排與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系問(wèn)題的關(guān)注，最初來(lái)自于對(duì)環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系問(wèn)題的討論。近年來(lái)，在全球氣候變化危機(jī)加劇的背景下，隨著全球二氧化碳排放量的逐年上升，特別是2003年首次提出低碳經(jīng)濟(jì)概念后，對(duì)環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系問(wèn)題討論的重點(diǎn)，就有越來(lái)越向二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系問(wèn)題上傾斜的趨向[2]。這種情況在中國(guó)尤為明顯。由于中國(guó)面臨巨大的二氧化碳減排壓力，近幾年，關(guān)于二氧化碳排放與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系問(wèn)題、中國(guó)二氧化碳的環(huán)境庫(kù)茨涅茨曲線(xiàn)問(wèn)題、以及中國(guó)二氧化碳排放的驅(qū)動(dòng)因素等問(wèn)題都成了目前國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界討論的熱點(diǎn)問(wèn)題[3-6]。其中，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與二氧化碳排放的關(guān)系問(wèn)題的研究，由于數(shù)據(jù)和研究方法上的差別，研究結(jié)論也存在較大的差異，研究結(jié)果并非都一致支持兩者間呈倒U型的庫(kù)茨涅茨曲線(xiàn)關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)結(jié)論[7-9]。本文利用我國(guó)1978－2010年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)以及誤差修正模型等實(shí)證研究方法，來(lái)分析我國(guó)二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，特別是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)二氧化碳排放的長(zhǎng)期影響和短期影響，同時(shí)得出相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)研究結(jié)論及其政策性啟示。

1 二氧化碳減排與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證分析

對(duì)二氧化碳排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系問(wèn)題的實(shí)證分析，本文采用協(xié)整檢驗(yàn)和向量誤差修正模型方法，來(lái)揭示二氧化碳減排與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期均衡和短期均衡關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)有兩種不同的方法，即E-G兩步法和基于向量自回歸模型方法的JJ（Johansen-Juselius）協(xié)整檢驗(yàn)。由于EG法局限較多，而Johansen方法更具有普遍性，因此，本文采用JJ檢驗(yàn)方法[10]。主要的分析步驟包括：首先運(yùn)用單位根的ADF檢驗(yàn)方法來(lái)對(duì)各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)；然后建立VAR模型進(jìn)行JJ協(xié)整檢驗(yàn)和向量誤差修正模型分析，從而考察變量之間的長(zhǎng)期與短期關(guān)系；最后通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證二氧化碳減排和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。

1.1 分析變量及數(shù)據(jù)處理

本文實(shí)證分析所涉及的變量包括二氧化碳排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)兩個(gè)變量，我們分別采用人均二氧化碳排放量與實(shí)際人均實(shí)際GDP來(lái)表示。人均二氧化碳排放量（PCO2）為各年二氧化碳排放總量除以當(dāng)年總?cè)丝跀?shù)，其中二氧化碳排放量1978－2006年的數(shù)據(jù)來(lái)源于世界銀行的WDI數(shù)據(jù)庫(kù)，2007年數(shù)據(jù)取自于Yan Yunfeng和Yang Laike[4]（2009）文章中的數(shù)據(jù)，2008年以后的數(shù)據(jù)系本文作者根據(jù)灰色預(yù)測(cè)方法推算的結(jié)果；人均實(shí)際GDP（PY），由歷年實(shí)際GDP除以各年年底人口總數(shù)計(jì)算得到，歷年實(shí)際GDP以1995年不變價(jià)格計(jì)算，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2011》。

1.2 變量平穩(wěn)性的單位根檢驗(yàn)

在時(shí)間序列分析中，為了避免虛假回歸問(wèn)題，首先需要對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。所謂平穩(wěn)性，就是指一個(gè)序列的均值和自協(xié)方差不隨時(shí)間變化而改變，符合這一要求就說(shuō)它是平穩(wěn)的；相反，如果這個(gè)序列的均值和自協(xié)方差隨時(shí)間變化而變化，則是非平穩(wěn)的。差分平穩(wěn)序列稱(chēng)為單整，記為I（d）。

對(duì)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)可以有不同的方法，本文采用ADF單位根檢驗(yàn)方法。為了盡可能消除數(shù)據(jù)異方差性的影響，本文對(duì)所涉及的變量采取對(duì)數(shù)化處理，并記為L(zhǎng)nPCO2和LnPY。表1的單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明，人均二氧化碳排放量和人均實(shí)際GDP兩個(gè)變量的對(duì)數(shù)值均為非平穩(wěn)時(shí)間序列，但經(jīng)過(guò)一次差分后為平穩(wěn)時(shí)間序列，我們把這種經(jīng)過(guò)一次差分變成平穩(wěn)的時(shí)間序列，稱(chēng)作1階單整，記為I（1）。

表1 變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Unit root test

表1中△LnPCO2，△LnPY分別表示原序列的差分；檢驗(yàn)類(lèi)型中的C表示單位根檢驗(yàn)方程中包含常數(shù)項(xiàng)，T表示包含時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)，K表示滯后階數(shù)。單位根檢驗(yàn)的類(lèi)型由各變量的折線(xiàn)圖及單位根檢驗(yàn)的原理確定，滯后階數(shù)K依據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則確定。

1.3 協(xié)整檢驗(yàn)與誤差修正模型分析

協(xié)整檢驗(yàn)有一個(gè)前提是要求所有變量必須滿(mǎn)足同階單整。上述單位根檢驗(yàn)的結(jié)果表明人均二氧化碳排放量與人均實(shí)際GDP這兩個(gè)變量均為一階單整。對(duì)于服從I（1）過(guò)程變量的協(xié)整檢驗(yàn)，我們采用Johan?sen檢驗(yàn)方法，由于這種方法是以向量自回歸（VAR）模型為基礎(chǔ)來(lái)檢驗(yàn)回歸系數(shù)，因此需要建立相應(yīng)的向量自回歸模型。而向量自回歸模型的有效性必須要滿(mǎn)足兩個(gè)條件，一是滯后期的選擇，二是模型的穩(wěn)定性。對(duì)于前者，如何選擇最優(yōu)的滯后期，一般情況下應(yīng)該根據(jù)似然比檢驗(yàn)、AIC和SC信息準(zhǔn)則等加以確定。而后者關(guān)于模型穩(wěn)定性的問(wèn)題，我們可以利用滯后期確定后的VAR模型的特征方程的根的大小來(lái)判斷，如果模型特征方程的根的倒數(shù)值均小于1，也就是說(shuō)都在單位圓之內(nèi)，即表示該向量自回歸模型是穩(wěn)定的。

依據(jù)上述原則，本文用作協(xié)整檢驗(yàn)的向量自回歸模型的滯后期確定為滯后4期，而且該模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)表明所有特征方程的根的倒數(shù)值均小于1。最后我們可以得到協(xié)整檢驗(yàn)的具體結(jié)果。如表2所示。

表2 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Co-integration test

表2所示的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)表明，人均GDP和二氧化碳排放量在0.05的顯著性水平上至少存在一個(gè)協(xié)整向量，標(biāo)準(zhǔn)化后的協(xié)整向量為（1，-0.431，2.559）。所以，協(xié)整方程為

方程的括號(hào)內(nèi)數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)差，ecm代表均衡誤差（殘差），t代表時(shí)期，表明該變量為時(shí)間序列。上述協(xié)整方程說(shuō)明了人均GDP和二氧化碳排放量之間必然存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。長(zhǎng)期中，人均二氧化碳排放量與人均GDP呈單調(diào)遞增關(guān)系。人均二氧化碳排放量對(duì)人均GDP的彈性為0.431，也就是說(shuō)，在其他條件不變時(shí)，人均GDP每增加1%，二氧化碳排放量增加0.431%。

上述協(xié)整分析描述了二氧化碳排放和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間的長(zhǎng)期關(guān)系，但不能體現(xiàn)短期動(dòng)態(tài)變化的特征。對(duì)于解釋二氧化碳排放量的變化而言，由于長(zhǎng)期和短期作用都可能是十分重要的，因此，本文在前面建立的VAR模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步估計(jì)了向量誤差修正模型，以此來(lái)描述上述變量之間的短期動(dòng)態(tài)關(guān)系。

上式中符號(hào)△表示差分，（-1）表示滯后一期，以此類(lèi)推。括號(hào)內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)誤差，CointEq1表示誤差修正項(xiàng)，用以體現(xiàn)長(zhǎng)期均衡對(duì)短期波動(dòng)的影響，其系數(shù)的大小反映了對(duì)偏離長(zhǎng)期均衡的調(diào)整力度。上式中，誤差修正項(xiàng)的系數(shù)為小于零，符合反向修正機(jī)制。上述模型中各解釋變量差分的滯后項(xiàng)的系數(shù)表明了這種短期的影響關(guān)系。結(jié)果表明，短期內(nèi)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平對(duì)二氧化碳排放的影響表現(xiàn)為負(fù)向關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)使二氧化碳排放減少，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)二氧化碳排放的這種反向影響在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上并不顯著；短期內(nèi)對(duì)二氧化碳排放起到顯著影響的是其滯后項(xiàng)，這種影響總體上表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系，而且滯后一期的二氧化碳排放對(duì)當(dāng)期排放的影響表現(xiàn)為正效應(yīng)，但滯后期越往后，其影響則減弱并轉(zhuǎn)為負(fù)效應(yīng)。這應(yīng)該是符合經(jīng)驗(yàn)的，即前期二氧化碳排放越嚴(yán)重，本期減排的壓力就會(huì)越大，在較短的時(shí)期里，二氧化碳減排存在一定的慣性。

1.4 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

本節(jié)我們采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)一步驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和二氧化碳排放量之間的關(guān)系。進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)同樣需要選擇最優(yōu)滯后期，其滯后期數(shù)可以由相應(yīng)的VAR模型的最優(yōu)滯后期來(lái)確定。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和二氧化碳排放量之間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3的檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%的顯著性水平下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是引起二氧化碳排放量增加的格蘭杰原因，但二氧化碳排放卻并非經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平變化的原因。這一結(jié)論不僅符合我們的經(jīng)驗(yàn)認(rèn)識(shí)，而且也和本文前面的分析結(jié)論相一致。

表3 格蘭杰因果檢驗(yàn)Tab.3 Granger causality tests

2 研究結(jié)論及政策含義

本文通過(guò)對(duì)我國(guó)二氧化碳減排和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)兩者之間關(guān)系的實(shí)證分析，得出如下結(jié)論：

1）二氧化碳減排和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在穩(wěn)定的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。對(duì)非平穩(wěn)變量人均二氧化碳排放量與人均實(shí)際GDP的協(xié)整檢驗(yàn)表明，二氧化碳排放量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。換言之，伴隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高，二氧化碳排放也隨之水漲船高。這一趨勢(shì)對(duì)我國(guó)實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的轉(zhuǎn)型和二氧化碳減排的努力勢(shì)必帶來(lái)不利影響。

2）格蘭杰因果檢驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)二氧化碳減排存在著顯著影響。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平是引起二氧化碳排放量增加的格蘭杰原因，但二氧化碳排放量不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平變化的格蘭杰原因。也就是說(shuō)，在目前的經(jīng)濟(jì)模式下，盡管經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)對(duì)我國(guó)二氧化碳減排帶來(lái)壓力，但二氧化碳減排的努力卻并不會(huì)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響，這也進(jìn)一步說(shuō)明我國(guó)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展具有可行性。

3）利用向量誤差修正模型對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與二氧化碳減排關(guān)系的短期效應(yīng)分析表明，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)二氧化碳排放的影響表現(xiàn)為負(fù)向關(guān)系，但這種負(fù)影響并不顯著；同時(shí)，實(shí)證分析還表明，短期二氧化碳排放存在一定的慣性，即前期二氧化碳排放越嚴(yán)重，本期減排的壓力就會(huì)越大。這也說(shuō)明減少二氧化碳排放量的任務(wù)十分緊迫，越往后壓力越大，我們付出的代價(jià)也就越大。

4）綜合上述研究結(jié)論，得出如下政策性推論：二氧化碳排放量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的這種正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明過(guò)去我國(guó)長(zhǎng)期以來(lái)走的是一條高碳排放的發(fā)展之路，正是由于高碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式，才使我國(guó)出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)越發(fā)展，二氧化碳減排的壓力就越大的問(wèn)題。所以，如果不從根本上改變過(guò)去這種高碳發(fā)展模式，努力提高能源利用效率，降低二氧化碳排放量，必然會(huì)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)不利影響。實(shí)際上，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，兼顧經(jīng)濟(jì)發(fā)展和二氧化碳減排的雙重需要，也是我國(guó)應(yīng)對(duì)全球氣候變化以及實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)在要求。

5）減少二氧化碳排放、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展，其根本是我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，主要途徑在于調(diào)整和優(yōu)化我國(guó)不合理的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，開(kāi)發(fā)新能源替代傳統(tǒng)化石能源，努力提高能源的綜合利用效率，加快技術(shù)進(jìn)步降低能源消費(fèi)過(guò)程中二氧化碳排放，并通過(guò)制度創(chuàng)新來(lái)促進(jìn)這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

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