河南省碳排放量影響因素研究

林志宏 馮麗

摘?要：運(yùn)用向量自回歸的方法，選取河南省1978—2019年經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源消費(fèi)總量、人口規(guī)模和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)四個(gè)指標(biāo)，研究其對(duì)碳排放量的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，各變量之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，其中能源消費(fèi)總量是影響碳排放量的核心驅(qū)動(dòng)因素，其次是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及人口規(guī)模。減少碳排放，河南省應(yīng)降低能源消費(fèi)總量、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變以及保持人口規(guī)模合理增長(zhǎng)。

關(guān)鍵詞：碳排放量?Johansen協(xié)整檢驗(yàn)?脈沖響應(yīng)?方差分解

一、引言

截至2020年，中國(guó)依舊是世界上碳排放量最多的國(guó)家，人均碳排放量也處于世界平均水平之上，中國(guó)在節(jié)能減排方面面臨著巨大壓力。黨的十九大報(bào)告指出，建設(shè)生態(tài)文明是中華民族永續(xù)發(fā)展的千年大計(jì)，要把踐行綠色發(fā)展理念放在極端重要的位置。這也充分說明我國(guó)對(duì)于節(jié)能減排工作的重視以及對(duì)建設(shè)綠色中國(guó)的向往。自2011年我國(guó)在一些地區(qū)開放碳排放交易市場(chǎng)以來，我國(guó)每年碳排放量都得到有效遏制，至2020年底，生態(tài)環(huán)境部出臺(tái)《碳排放交易管理辦法（試行）》，正式啟動(dòng)全國(guó)碳市場(chǎng)第一個(gè)履約周期。

對(duì)于碳排放量影響因素的研究已有不少學(xué)者涉足。李湘梅，姚智爽（2014）通過研究證明，能源消費(fèi)總量對(duì)我國(guó)的碳排放量起著最為關(guān)鍵作用，能源消費(fèi)總量越大，碳排放量越多，而城市化水平的影響略低于能源消費(fèi)總量。但對(duì)碳排放量起著反向作用，認(rèn)為我國(guó)應(yīng)充分推進(jìn)煤炭、石油和天然氣的改革，挖掘可再生能源。馮梅，楊桑，鄭紫夫（2018）對(duì)北京市碳排放影響因素進(jìn)行定性和定量分析，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放影響最大，二者呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，而人均碳排放和城鎮(zhèn)化率的影響較小。河南省作為我國(guó)的人口大省，也是能源大省，節(jié)能減排任務(wù)重責(zé)任大。2017年河南省“十三五”規(guī)劃指出，要樹立世界眼光，把握時(shí)代特征，加強(qiáng)戰(zhàn)略思維，遵循發(fā)展規(guī)律，堅(jiān)持改革創(chuàng)新，著力推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式加速轉(zhuǎn)變。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)：2019年全國(guó)能源消費(fèi)總量為48.7億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，其中煤炭、石油、天然氣的消費(fèi)比重分別為57.7%、18.9%和8.1%;而河南省在2019年能源消費(fèi)總量中煤炭、石油、天然氣的比重分別為67.4%、15.7%和6.1%，由上述數(shù)據(jù)可以看出，河南省的煤炭消耗比重遠(yuǎn)高于我國(guó)平均水平，而煤炭的碳排放系數(shù)最高，因此在此種能源結(jié)構(gòu)下產(chǎn)生的二氧化碳會(huì)較多。

為應(yīng)對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)的挑戰(zhàn)，本文基于河南省1978—2019年相關(guān)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，建立VAR模型，驗(yàn)證各變量之間的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，同時(shí)為河南省發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)、促進(jìn)節(jié)能減排提供針對(duì)性的建議以及數(shù)據(jù)支持。

二、VAR模型及變量選取

（一）VAR模型

VAR模型的實(shí)質(zhì)是考慮各變量之間的相互關(guān)系，解釋某個(gè)沖擊對(duì)另一變量的長(zhǎng)期影響，本文即要研究碳排放量、能源消費(fèi)總量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的相互影響及長(zhǎng)期均衡關(guān)系，并測(cè)量其隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前值以及滯后期的影響。本文建立的VAR模型如下所示：

yt=a1yt-1+…+apyt-p+θXt+εt;t=1，2，…，T[KH*5]

其中yt代表k維內(nèi)生變量向量，Xt代表d為維外生變量向量，T代表樣本個(gè)數(shù)，a1......ap和θ代表待估系數(shù)矩陣，εt是代表機(jī)擾動(dòng)向量。

（二）指標(biāo)選取

本文選取對(duì)河南省碳排放量影響較大的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源消費(fèi)總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及人口規(guī)模四個(gè)因素進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)選自2020年河南省統(tǒng)計(jì)年鑒，由于碳排放量不可直接取得，本文將DOE/EIA、ORNL、日本能源經(jīng)濟(jì)研究所、國(guó)家科委氣候變化項(xiàng)目、國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)公布的煤炭消耗排放系數(shù)、石油消耗排放系數(shù)及天然氣排放消耗系數(shù)取平均值，最終得到煤炭消耗排放系數(shù)平均為0.731，石油消耗排放系數(shù)平均為0.563，天然氣消耗排放系數(shù)平均為0.419，由此計(jì)算出最終的碳排放量。對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，選取人均地區(qū)生產(chǎn)總值替代，人口規(guī)模選取每年年末人口數(shù)。對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，由于第二產(chǎn)業(yè)對(duì)碳排放量影響較大，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)中，本文選取了第二產(chǎn)業(yè)所占百分比。

為下文實(shí)證研究更好區(qū)分，用CI表示碳排放量，PD表示人均地區(qū)生產(chǎn)總值，ET表示能源消費(fèi)總量，PS表示人口規(guī)模，IS表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。由于在對(duì)各變量取對(duì)數(shù)后并不會(huì)影響時(shí)間序列的平穩(wěn)，還有助于分析各變量之間的線性關(guān)系，并在一定程度上消除異方差，因此本文將對(duì)上述相關(guān)數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)，并用lnCI，lnPD，lnET，lnPS，lnIS來表示。

三、實(shí)證研究

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在對(duì)時(shí)間序列建立VAR模型之前，必須確保時(shí)間序列的穩(wěn)定性，因此首先對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示，由表可知變量lnCI，lnPD，lnET和lnIS是不平穩(wěn)的;但是lnPS的檢驗(yàn)結(jié)果顯示其在5%水平下顯著。于是對(duì)不平穩(wěn)的lnCI、lnPD、lnET和lnIS進(jìn)行一階差分，一階差分過后lnCI、lnPD、lnET和lnIS均通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)，滿足建立VAR模型的前提條件。

（二）Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

為了加強(qiáng)各個(gè)參數(shù)的解釋力度，首先確定模型的滯后階數(shù)，結(jié)果如表2所示。由表2可知該模型的滯后階數(shù)為1階。隨后對(duì)建立的模型進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3、表4所示，無論是跡檢驗(yàn)還是極大特征根檢驗(yàn)均表明lnCI、lnPD、lnET、lnIS、PS之間存在協(xié)整關(guān)系，且在5%的顯著水平下至少存在三個(gè)協(xié)整關(guān)系，表明幾個(gè)變量之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，各個(gè)變量對(duì)碳排放量均具有長(zhǎng)期影響。