黃 耶，江月亭

(中南財經政法大學經濟學院，湖北武漢430000)

1 引言

為應對全球性的氣候變化，低碳排放日益成為全球關注的重點和討論的焦點問題。中國作為碳排放大國，承受著來自國際和國內的多方壓力，而控制與削減碳排放量將成為我國積極應對壓力的關鍵所在。因此，各省市地區(qū)積極減排，對于中國整體減排的作用顯得至關重要。湖北省作為中部地區(qū)的人口和經濟大省，實施節(jié)能減排和發(fā)展低碳經濟是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。當前，湖北省為節(jié)能減排做出了巨大的努力，并實施一系列的相關經濟政策:碳排放權交易市場已經如火如荼的展開，武漢兩型城市圈的不斷推進與建立以及一些生態(tài)項目的實施等等。但是在碳交易市場的建立的背景下，湖北省經濟發(fā)展過程中的高耗能、高排放問題仍然困擾著湖北省的進一步減排。本文采取截止到2013年的較新的湖北省經濟能源相關數(shù)據(jù)，運用VAR模型具體分解分析湖北省碳排放的相關影響因素，為實現(xiàn)在碳配額管理機制下有針對性的實現(xiàn)節(jié)能減排，提出有針對性的建議。

2 文獻綜述與研究背景

關于中國發(fā)展低碳經濟的必要性與緊迫性，相關學者已經做出了詳盡的闡述。宋德勇(2009)指出:發(fā)展低碳經濟，是我國作為負責任的大國、實現(xiàn)和平崛起和可持續(xù)發(fā)展的必然選擇，順乎世界潮流、合乎中國國情;發(fā)展低碳經濟不僅有利于我國產業(yè)結構的優(yōu)化升級，而且能夠在發(fā)展中均衡經濟增長與環(huán)境保護的關系、減少環(huán)境污染，同時也有利于我國在面臨氣候變化的形勢下，提升應對能力。要想有效的控制碳排放，了解中國以及地區(qū)的碳排放因素顯得至關重要。而目前國內關于碳排放影響因素的研究，主要采用以下幾個方法方面。王卉彤、王妙平(2011)運用灰色關聯(lián)法對中國30省區(qū)碳排放因素進行了分析;林伯強(2009)采用指數(shù)因素分解方法來分析中國碳排放因素分解問題;高彩玲、高歌等借鑒LDMI因素分解方法對地區(qū)人均碳排放變化進行了分解，并由結果提出了相關的建議;雷釗利用擴展的STIRPAT模型，采用多元回歸分析法探討了全球或我國各地區(qū)人口、經濟和能源消費等因素對碳排放量的影響。

綜上所述，各地區(qū)的碳排放影響因素存在明顯差異，碳排放影響因素文獻多集中在中國和部分人口密集地區(qū)，多為具體的影響因素分析，缺乏相應的統(tǒng)計檢驗基礎，也缺乏描述各變量之間的動態(tài)影響和長期協(xié)調關系。并且對于湖北省的相關碳排放研究論文數(shù)量較少。本文運用VAR模型可以較好的基于最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對湖北省的碳排放影響因素的貢獻率以及長期的動態(tài)關系做一個較好的描述，為湖北省實現(xiàn)進一步的節(jié)能減排提出有針對性的對策建議以及數(shù)據(jù)支持。

3 VAR模型及變量選擇

向量自回歸模型(VAR)是由Sims在1980年提出，它通常用來預測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)及分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊，從而解釋各種經濟沖擊對經濟變量形成的影響。VAR模型被廣泛應用于預測和分析隨機擾動對系統(tǒng)的動態(tài)沖擊，其模型表示為:

式中:yt是m維內生變量列向量，xt是n維外生變量列向量，p為滯后階數(shù)，T為樣本個數(shù);m×m維矩陣φ1，φ2，…，φp和m × n維矩陣H都待估的系數(shù)矩陣，εt是m維擾動列向量，它們相互之間可以同期相關，但不與自己的滯后值相關且不與等式右邊的變量相關。

應用較為廣泛的是Kaya碳排放恒等式法，它是由日本能源經濟學家茅陽一在1989年聯(lián)合國政府間氣候變化委員會(IPCC)會議上率先提出。Kaya恒等式通過一種簡單的數(shù)學公式將人類活動產生的碳排放量與經濟、政策和人口等因子建立起聯(lián)系。本文將Kaya碳排放恒等式細分，分解出相應的碳排放影響因素，表達為:

其中C為碳排放量;Ci為第i種能源的碳排放量;TE為能源的消費總量;GDP為國內生產總值GDP;P為人口數(shù)量。表達式右側將主要碳排放驅動力分為乘法因子，而左側對應二氧化碳排放量。根據(jù)等式以及相應的文獻分析，碳排放量主要是由人口、經濟發(fā)展水平、能源使用強度和能源的碳排放強度、能源消費總量等影響因素決定的。本文選取以下變量作為主要的研究變量。

(1)碳排放量。由于化石等能源消費是碳排放的主要來源，所以在計算時主要以煤炭、石油和天然氣3種碳排放量大的能源為基礎對碳排放總量進行測算;依據(jù)IPCC提供的測算方法，碳排放量=Σ能源i的消費量×能源i的碳排放系數(shù)(i為能源種類)，能源消費量必須換算成統(tǒng)一熱量單位的標準煤。另外，根據(jù)國家發(fā)展和改革委員會能源研究所的研究結果，煤炭、石油、天然氣的碳排放系數(shù)分別為0.7476t碳/t標準煤、0.5825 t碳/t標準煤、0.4435 t碳/t標準煤。碳排放量記為CI。

(2)能源消費總量根據(jù)《中國能源統(tǒng)計年鑒》，采用湖北省歷年能源消費總量為數(shù)據(jù)來源，記作TE。能源強度采用湖北省歷年能源消費總量與，GDP總值的比值，記作EI。人口規(guī)模根據(jù)《湖北省統(tǒng)計年鑒》，用湖北省歷年年末人口總量表示，記為P。經濟發(fā)展水平用湖北省歷年人均國內生產總值來表示，記為PGDP。

4 VAR模型在湖北省碳排放量及其影響因素關系中的應用

4.1 變量ADF檢驗結果

為了防止虛假回歸，在建立VAR模型之前，必須進行單位根檢驗，以檢驗該時間序列的平穩(wěn)性并確定單整階數(shù)。本文采用ADF單位根檢驗方法。首先，使用Eviews對序列進行顯著性檢驗，其檢驗形式應設為既不含截距項也無時間趨勢，并采用SC信息準則自動設定最優(yōu)滯后階數(shù)。最終，得出檢驗結果變量ln(CI)、ln(TE)、ln(PGDP)和ln(EI)的ADF統(tǒng)計量均大于其臨界值，是不平穩(wěn)的。當一階差分后，所有序列在10%的顯著性水平上通過平穩(wěn)性檢驗。當二階差分后，所有序列在1%，5%，10%的顯著性水平上均通過平穩(wěn)性檢驗。所以ln(CI)、ln(TE)、ln(PGDP)、lnP 和 ln(EI)均為平穩(wěn)序列。

4.2 Johansen協(xié)整檢驗結果

約翰森(Johansen)在1988年及在1990年與杰森留斯(Juselius)一起提出的一種以VAR模型為基礎的檢驗回歸系數(shù)的方法，是一種進行多變量協(xié)整檢驗的較好方法。假設模型中無常數(shù)項和時間趨勢項情況下，對ln CI、ln PGDP、ln P、ln EI和 ln TE 進行 Johansen 協(xié)整檢驗。檢驗結果顯示:跡統(tǒng)計量和λ－max統(tǒng)計量在5%的顯著性水平下均拒絕R=0、R≤1的原假設，接受R≤2、R≤3 和 R≤4 的原假設，說明 ln CI、ln PGDP、ln P、ln EI和ln TE之間存在協(xié)整關系，即湖北省的碳排放與人均GDP、人口規(guī)模、能源強度、能源排放總量之間存在長期均衡的關系。

4.3 VAR模型的建立

4.3.1 平穩(wěn)性檢驗

計量分析采用Eviews7.0軟件，本文運用AR特征多項式的根的單位圓來檢驗VAR模型的穩(wěn)定性，AR特征多項式的根的倒數(shù)，這些點都位于單位圓之內，表明所估計的VAR模型是穩(wěn)定的。

4.3.2 最佳滯后期

VAR模型中一個重要的問題就是滯后階數(shù)的確定。在選擇滯后階數(shù)p時，一方面需要滯后階數(shù)足夠大，從而能夠較為完整的反映所構建模型的動態(tài)特征。但是另一方面，滯后階數(shù)越大，需要估計的參數(shù)也就越多，模型的自由度就減少。所以通常進行選擇時，需要綜合考慮，這里將采用LR、FPE、AIC、SC和HQ等準則檢驗VAR模型最佳滯后階數(shù)p。結果顯示，在LR評價準則下滯后階數(shù)p應為2，SC原則為1，而在FPE、AIC和HQ評價準則下滯后階數(shù)p應為3。較多的原則認為滯后期為3，因此，滯后階數(shù)p為3，即VAR(3)。

4.3 脈沖相應函數(shù)

脈沖響應函數(shù)刻畫了內生變量對誤差變化大小的反應，它是測量其隨機擾動項的一個標準差沖擊對內生變量當前值和未來取值帶來的變化，它不僅能全面映射變量間的動態(tài)關系還可以量化各變量間擾動影響的數(shù)量關系。故運用Eviews7.0軟件對構建的VAR模型進行脈沖響應函數(shù)分析，在此主要分析 lnPGDP、ln P、lnTE、lnEI和lnCI間動態(tài)關系的路徑變化，本文設定滯后階數(shù)為30期，脈沖響應結果如圖1。模、能源強度、能源消費總量的波動都具有不同程度的影響作用，而隨著滯后期的推進，此4個因素對碳排放變化的擾動沖擊將趨于穩(wěn)定。

圖1 碳排放量的脈沖相應函數(shù)相應路徑

4.3.4 方差分解分析

方差分解是重點計算結構沖擊在不同期限內方差總和占各內生變量總方差的比例來度量結構沖擊對內生變量的影響，可以更具體的表示內生變量相互影響的重要程度。它能夠提煉對內生變量產生影響的每個隨機擾動的相對重要性信息，能夠量化每一個沖擊對內生變量變化的貢獻度，這里主要分析lnPGDP、lnP、lnEI和lnTE所受沖擊對碳排放的貢獻率，方差分解結果見圖2。

圖2 碳排放量的方差分解分析圖

經濟發(fā)展水平對碳排放的的沖擊為長期的正效應隨著滯后期的推進，在滯后7期達到峰值0.042832，而后沖擊力度小幅減緩并趨近平穩(wěn)水平，說明經濟發(fā)展水平的高低會對碳排放的變動產生持續(xù)影響。人口對碳排放的沖擊為長期的正效應和短暫的負效應，只在滯后7～14期為負效應，在其它滯后期為正效應，從相關研究成果來看，人口規(guī)模的擴大和城鎮(zhèn)化進程的加快會帶來更大規(guī)模的人口和經濟活動的集聚，從而產生新的一輪的碳排放的增加。圖中湖北省人口規(guī)模與碳排放的發(fā)展趨勢也印證了這種觀點。但圖中縱坐標刻度顯示湖北省人口規(guī)模對碳排放的沖擊幅度較小，最大峰值僅達到0.010492，因此湖北省通過推行積極穩(wěn)妥的城市化進程，以及對人口增長的有效控制，完全可以將碳排放量控制在較低的范圍內。能源強度對碳排放的沖擊有明顯的正效應，在滯后3～11期的正向沖擊值都大于0.1，在滯后5期達到峰值0.029123，影響作用路徑先增后減并逐漸趨于平坦，說明碳排放對來自能源強度的擾動沖擊反應敏感，即能源強度能夠對碳排放產生強大的約束力。湖北省在經濟發(fā)展過程中能源強度對碳排放量變化的影響為正向，能源強度的不斷提高，在未來一段時間內會導致碳排放量增加，并且這種增速是先增大后逐漸減小，并逐漸趨向于零值。因此，湖北應著力降低能源強度，提高能源使用效率，不斷減少碳排放量碳排放對來自能源消費總量的沖擊作用整體較強。碳排放對來自能源消費總量的沖擊是長期的負效應和短期的正效應，這雖然與我們一貫認知的能源消費總量與碳排放之間的正向關系略有不符，但是也表明對于能源消費總量的控制，不能是單純的量上控制，而應該是結構上的多重控制。由此可見，前期經濟發(fā)展水平、人口規(guī)

經濟發(fā)展水平對碳排放變動的貢獻率最大，且從第8期開始貢獻率達到30%趨于穩(wěn)定，說明經濟發(fā)展水平對碳排放不僅會產生即時效應還會在長期產生較強的影響。能源強度對碳排放的貢獻率在在滯后第8期達到最大值15.63%，在之后的滯后期都處于14%的水平，說明能源強度對碳排放的貢獻具有短期時滯性和長期顯赫的影響。能源排放總量在6期之前貢獻微弱，經過滯后6期之后，貢獻率迅速上升，穩(wěn)定在20%左右的水平。碳排放本身對自己的調節(jié)能力很弱，自身影響貢獻趨于穩(wěn)定。由此可知，經濟發(fā)展水平碳排放波動的影響最大，其次是能源消費總量的影響，再次是能源強度的影響，最后是人口規(guī)模的影響。

5 結語

本文通過對湖北省的碳排放及其影響因素進行研究，基于VAR模型運用協(xié)整檢驗、脈沖響應函數(shù)和方差分解等方法，實證研究了人口規(guī)模、經濟發(fā)展水平、能源強度和能源的消費總量對碳排放量變化的影響，得到以下結論:①協(xié)整檢驗結果表明:碳排放、經濟發(fā)展水平、人口規(guī)模、能源強度、能源排放總量5個變量間存在長期的均衡關系。②從脈沖響應函數(shù)分析結果來看:對人口規(guī)模的正向沖擊在長期內會對碳排放量的增加產生穩(wěn)定的促進作用，但影響幅度較小;對經濟發(fā)展水平的正向沖擊在短期內會引起碳排放量有所增加，而在長期內會降低碳排放量，也就是說伴隨著經濟發(fā)展水平的增長對于碳排放量起到一個抑制作用的;對能源強度的正向沖擊可導致碳排放量在長期內產生波動幅度較大的正向影響;而對能源的消費總量的正向沖擊在長期內會對碳排放量產生顯著的負向作用。③從方差分解分析的結果來看，經濟發(fā)展水平對碳排放量變化的貢獻度最大，能源的消費總量和能源強度對碳排放量變化的貢獻度較大?？梢娊洕l(fā)展水平、能源強度和能源的消費總量是湖北省碳排放量變化的重要動因。

根據(jù)以上分析結果，可以看出經濟發(fā)展水平對于湖北的碳排放具有長期持續(xù)的影響效應。湖北的經濟發(fā)展水平在全國處于中上游水平，而經濟發(fā)展水平只有提高到一定的程度才能由對碳排放的增加作用轉向抑制作用，所以為了控制碳排放量，湖北仍然需要大力的建設經濟，轉變經濟發(fā)展方式，以相應的政策措施推動湖北經濟又好又快的發(fā)展。而能源強度和能源消費總量對于湖北的碳排放量的影響，又決定了政府必須做好對于能源強度和能源消費總量雙控制機制。一方面需要建立穩(wěn)定、安全、經濟的清潔能源產業(yè)體系，通過能源結構的轉型實現(xiàn)能源強度的降低和能源消費總量的下降。通過大力加強自主創(chuàng)新，切實抓好節(jié)能減排，積極推進工業(yè)化與信息化融合，先進制造業(yè)與生產性服務業(yè)融合，加快市場主體培育，堅持集約、集聚、集群發(fā)展，努力構建富有競爭力的現(xiàn)代工業(yè)體系。加快推進新型工業(yè)化，不斷提升工業(yè)整體實力和競爭力，促進工業(yè)經濟又好又快發(fā)展，推動工業(yè)大省向工業(yè)強省跨越，為構建促進中部地區(qū)崛起的重要戰(zhàn)略支點提供首要支撐。另一方面推進碳交易市場的建設，2014年湖北碳排放市場總成交量1020萬 t，交易額達到2.34億元人民幣，已成為中國最大的碳排放交易市場，也是華中地區(qū)唯一的碳排放權交易試點省份，根據(jù)湖北各地區(qū)實際情況，科學的將碳配額目標分配到各地區(qū)、各行業(yè)、各企業(yè)。重點推進湖北省煤炭、石油、天然氣和電力等大能耗行業(yè)的技術改革，充分發(fā)揮市場機制的作用，推動能源生產和利用方式的變革。碳配額管理機制在企業(yè)的進一步配額分配應該著重于對經濟生產總值貢獻較高的企業(yè)，促進這些企業(yè)生產總值的進一步上升，從而早日達到產生穩(wěn)定碳排放的產出水平階段。

［1］張卓元.以節(jié)能減排為著力點推動經濟增長方式轉變［J］.經濟縱橫，2007(15).

［2］陳紅敏.如何發(fā)揮地方政府在節(jié)能減排中的作用［J］.經濟縱橫，2008(5).

［3］王卉彤，王妙平.中國30省區(qū)碳排放時空格局及其影響因素的灰色關聯(lián)分析［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2011(7).

［4］舒娛琴.中國能源消費碳排放的時空特征［J］.生態(tài)學報，2012(16).

［5］蔣金荷.中國碳排放量測算及影響因素分析［J］.資源科學，2012，(4)

［6］李艷梅，張 雷，程曉凌.中國碳排放變化的因素分解與減排途徑分析［J］.資源科學，2010(32).

［7］田立新，張蓓蓓.中國碳排放變動的因素分解分析［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2011(21)

［8］唐建榮，張白羽，王育紅.基于LMDI的中國碳排放驅動因素研究［J］.統(tǒng)計與信息論壇，2011(26)

［9］林伯強，劉希穎.中國城市化階段的碳排放:影響因素和減排策略［J］.經濟研究，2010(8).

［10］彭文斌，田銀華.湖南環(huán)境污染與經濟增長的實證研究——基于VAR模型的脈沖響應分析［J］.湘潭大學學報:哲學社會科學版，2011(1).

［11］劉華軍，閆慶悅，孫曰瑤.中國二氧化碳排放的環(huán)境庫茲涅茨曲線——基于時間序列與面板數(shù)據(jù)的經驗估計［J］.中國科技論壇，2011(4).

［12］許士春，習 蓉，何正霞.中國能源消耗碳排放的影響因素分析及政策啟示［J］.資源科學，2012(1).

［13］ Kaya.Y.Impact of Carbon Dioxide Emission Control on GNP Growth:Inter－ predation of Proposed Scenarios［M］.Paris:Paper presented at the IPCC Energy and Industry Subgroup，Response Strategies Working Group，1989:18 ～26.

［14］ Sims C A.Macroeconomics and Reality［J］.Econometrica，1980(48):1～48.

［15］Paulsen J.Order Deter mination of Multivariate Autoregressive Time Series with Unit Roots［J］.Journal of Time Series Analysis，1984(5):115～127.