(安徽大學(xué),安徽 合肥 230601)
隨著我國社會經(jīng)濟不斷發(fā)展,二氧化碳排放成為日益凸顯的社會問題與環(huán)境問題?!笆濉币?guī)劃中強調(diào)要堅持綠色發(fā)展,著力改善生態(tài)壞境,推動低碳循環(huán)發(fā)展方式,加快能源革命。習(xí)近平在2015年巴黎世界大會開幕式講話中提出“到2030年國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放比2005年下降60%~65%,中國碳排放達到峰值”承諾。發(fā)展低碳經(jīng)濟已成為轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式,全面建成小康社會的重要體現(xiàn),也是中國樹立負責(zé)任大國形象的主要標志之一。物流業(yè)屬高能耗、高排放行業(yè),推動物流業(yè)實現(xiàn)“低能耗、低污染、低排放”目標對實現(xiàn)我國低碳經(jīng)濟持續(xù)、健康、跨越式發(fā)展意義重大?!渡藤Q(mào)物流發(fā)展“十三五”規(guī)劃》提出,深入推廣、使用綠色物流設(shè)備與包裝,推進物流設(shè)施設(shè)備循環(huán)共用,創(chuàng)新綠色物流運作模式,提高能源資源使用效率。
近年來,安徽省憑借優(yōu)越區(qū)位條件、人口紅利與政策支持,物流業(yè)得到快速發(fā)展。據(jù)相關(guān)資料顯示,“十二五”期間,安徽省物流業(yè)增加值由2010年670億元增長到2015年1 280億元,年平均增長率為13.8%;物流業(yè)總費用由2010年占GDP比重18.1%下降到2015年16.8%;2015年物流業(yè)增加值占GDP比重為5.8%,占第三產(chǎn)業(yè)增加值15.6%。從安徽省物流業(yè)發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)可見,安徽省物流業(yè)發(fā)展態(tài)勢良好,但由于物流運作模式較粗放、低效,導(dǎo)致物流成本居高不下,造成能源消耗增加及產(chǎn)能過剩。因此,安徽省要實現(xiàn)低碳物流,促進低碳經(jīng)濟健康發(fā)展,必須改變過度消耗能源增長方式,形成經(jīng)濟效應(yīng)與環(huán)境效應(yīng)相協(xié)調(diào)的低碳、綠色發(fā)展模式。本文通過對安徽省物流業(yè)碳排放與城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟增長間動態(tài)關(guān)系研究,為安徽省及其他區(qū)域制定合理低碳物流發(fā)展規(guī)劃提供參考。
城鎮(zhèn)化與物流業(yè)碳排放關(guān)系研究較早開始于城鎮(zhèn)化對區(qū)域及行業(yè)碳排放影響研究。Jones利用1980年59個發(fā)展中國家截面數(shù)據(jù)回歸分析,結(jié)果表明城鎮(zhèn)化使個人交通方式得到改變,從而提高交通運輸業(yè)能源消耗,即城鎮(zhèn)化對交通運輸業(yè)碳排放具有促進作用[1]。Parikh等在分析城鎮(zhèn)化與能源消耗增加基礎(chǔ)上,利用固定效應(yīng)模型實證分析城鎮(zhèn)化與碳排放關(guān)系,認為發(fā)展中國家城鎮(zhèn)化對碳排放有重大影響[2]。Poumanyvong等認為以往城鎮(zhèn)化與碳排放關(guān)系研究中忽略了城鎮(zhèn)化發(fā)展進程及城鎮(zhèn)人口收入水平,因此基于STIRPST模型分析1975—2015年99個國家平衡面板數(shù)據(jù),結(jié)果表明城鎮(zhèn)人口收入水平對碳排放影響顯著[3]。國內(nèi)學(xué)者物流業(yè)碳排放研究主要有物流業(yè)碳排放特征[4]、區(qū)域差異[5-6]、驅(qū)動因素[7-8]、脫鉤效應(yīng)研究[9-10]等,城鎮(zhèn)化與物流業(yè)碳排放關(guān)系研究成果較少。楊建華等基于通徑分析模型研究北京市物流業(yè)碳排放驅(qū)動因素發(fā)現(xiàn),城鎮(zhèn)化是物流業(yè)碳排放正向影響因素。劉丙泉等擴展Kaya恒等式,在應(yīng)用LMDI基礎(chǔ)上將城鎮(zhèn)化對物流業(yè)碳排放影響效應(yīng)分為四部分,并利用我國29個省市面板數(shù)據(jù)實證分析表明,城鎮(zhèn)化對我國各區(qū)域物流業(yè)碳排放變動影響作用超過其他非城鎮(zhèn)化因素[11]。
Grossman等提出的環(huán)境庫茲涅茨曲線為經(jīng)濟增長與碳排放關(guān)系研究提供理論基礎(chǔ)[12]。Glaser基于環(huán)境庫茲涅茨曲線檢驗奧地利經(jīng)濟發(fā)展與碳排放關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn)1960—1999年經(jīng)濟增長與碳排放間關(guān)系曲線呈現(xiàn)“N”型[13]。國內(nèi)學(xué)者在經(jīng)濟增長與物流業(yè)碳排放關(guān)系研究中大多將經(jīng)濟增長作為物流業(yè)碳排放眾多驅(qū)動因素之一加以分析。劉龍政等基于LMDL分解法分析我國1996—2009年時間序列數(shù)據(jù)表明,影響我國物流業(yè)碳排放最重要因素是經(jīng)濟增長,經(jīng)濟增長拉動物流需求,需求擴大帶來能源消耗增加即碳排量增加[14]。馬越越在闡述我國物流業(yè)碳排放特征基礎(chǔ)上,定量分析1991—2010年物流業(yè)碳排放影響因素,結(jié)果表明經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放影響最顯著,在研究年份間呈指數(shù)增長趨勢[4]。張立國構(gòu)建物流業(yè)碳排放變化驅(qū)動因素分解分析模型,將物流業(yè)碳排放驅(qū)動因素分解為六種不同效應(yīng),通過我國2003—2014年30個省面板數(shù)據(jù)實證分析表明,經(jīng)濟增長效應(yīng)是物流業(yè)碳排放持續(xù)增高的最主要動力,東西部地區(qū)物流業(yè)碳排放驅(qū)動因素不同[6]。汪欣等運用能源系數(shù)法分析安徽、上海、江蘇與浙江四省市物流業(yè)碳排放表明,經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放促進作用在影響因素中占比最大,對安徽省物流業(yè)碳排放累計效應(yīng)最大[15]。
Hoselitz較早研究城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長關(guān)系,以亞洲城市發(fā)展為例檢驗二者是否存在相關(guān)性[16]。Berry通過對城市發(fā)展分析認為城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長間存在密切聯(lián)系[17],之后一些學(xué)者實證分析城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長關(guān)系[18]。我國城鎮(zhèn)化發(fā)展比國外起步晚,與城鎮(zhèn)化相關(guān)研究始于20世紀80年代。王時福在分析城鎮(zhèn)化與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系基礎(chǔ)上,認為我國必須堅持走區(qū)域經(jīng)濟全面發(fā)展的城鎮(zhèn)化道路,并對當(dāng)前城鎮(zhèn)化發(fā)展過程中問題給出系統(tǒng)建議[19]。張世晴建立“城鎮(zhèn)人口—經(jīng)濟增長的動態(tài)模型”,將區(qū)域城鎮(zhèn)化發(fā)展速度與經(jīng)濟發(fā)展速度動態(tài)比較表明,東西部地區(qū)城鎮(zhèn)化對經(jīng)濟的影響作用大于經(jīng)濟增長對城鎮(zhèn)化的影響[20]。周小剛等江西省城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長協(xié)整關(guān)系分析表明,若城鎮(zhèn)化率每提高一個百分點則人均增加515元[21]。朱孔來等通過建立VAR模型,利用脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解實證分析1978—2009年我國城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長動態(tài)關(guān)系,運用面板數(shù)據(jù)單位根檢驗與協(xié)整檢驗表明,城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長之間存在長期穩(wěn)定均衡關(guān)系[22]。劉洪等基于非參數(shù)法和二次多項式模型分析湖北省城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長間關(guān)系,結(jié)果表明城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長間存在協(xié)整關(guān)系且城鎮(zhèn)化率與經(jīng)濟發(fā)展之間存在促進作用[23]。
綜上所述,學(xué)者探討城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟增長與物流業(yè)碳排放關(guān)系往往基于兩者間視角研究,很少探討三者間整體關(guān)系。因此,本文以安徽省為例,在建立向量自回歸模型基礎(chǔ)上,運用Johansen協(xié)整檢驗、Granger因果關(guān)系檢驗以及脈沖響應(yīng)定量分析城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟增長與物流業(yè)碳排放三者間關(guān)系。
1.物流業(yè)碳排放。物流行業(yè)在運輸、倉儲、流通加工、包裝、裝卸搬運等活動過消耗大量化石燃料,成為物流業(yè)碳排放的主要來源。因此,本文參照劉龍政等相關(guān)研究[14],以物流業(yè)能源消費量估算碳排放量。將物流業(yè)不同能源消費量乘以各自折合標準煤系數(shù)、碳排放系數(shù),由此估算出物流業(yè)碳排放量,測算公式為:
式(1)中,C表示物流業(yè)碳排放總量;i表示第i種能源類別,其中包括煤炭、柴油、汽油、煤油、燃料油、其他石油制品、天然氣和電力8種能源類別[6];Ci表示第i種能源碳排放量;Ei表示物流業(yè)第i種能源消費量;θi與δi分別表示第i種能源折合標準煤標準系數(shù)與碳排放系數(shù)。在現(xiàn)有統(tǒng)計口徑中無針對物流業(yè)統(tǒng)計類別,因此本文以交通運輸、倉儲和郵政業(yè)能源消耗量作為物流業(yè)能源消耗量。能源消耗量數(shù)據(jù)來源歷年《中國能源統(tǒng)計年鑒》,折合標準煤標準系數(shù)與碳排放系數(shù)來源于2016年《中國能源統(tǒng)計年鑒》,并根據(jù)式(1)測算1995—2015年安徽省物流業(yè)碳排放量。
2.城鎮(zhèn)化。目前我國還沒有直接量化指標測度城鎮(zhèn)化水平,學(xué)者衡量城鎮(zhèn)化水平常用方法有五種,即人口比重法、城鎮(zhèn)土地利用比重法、調(diào)整系數(shù)法、農(nóng)村城鎮(zhèn)化指標體系法與現(xiàn)代城市化指標體系法[24]。其中,人口比重法包括城鎮(zhèn)人口比重法與非農(nóng)業(yè)人口比重法,而城鎮(zhèn)人口比重法以城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎睾饬磕车貐^(qū)或國家城鎮(zhèn)化水平。綜合考慮數(shù)據(jù)可得性與研究需要,本文選取城鎮(zhèn)人口比重法衡量1995—2015年安徽省城鎮(zhèn)化發(fā)展水平,相關(guān)數(shù)據(jù)來源于歷年《安徽省統(tǒng)計年鑒》。
3.經(jīng)濟增長。為更加確切反映物流業(yè)經(jīng)濟增長速度與增長效應(yīng),以物流行業(yè)增加值作為衡量物流業(yè)經(jīng)濟增長指標。同樣由于在現(xiàn)有統(tǒng)計口徑中沒有針對物流業(yè)統(tǒng)計類別,即以交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的增加值替代物流業(yè)增加值,并按照1995年可比價格換算以剔除價格因素影響。交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值數(shù)據(jù)來源于歷年《安徽省統(tǒng)計年鑒》。
由于時間序列數(shù)據(jù)可能會出現(xiàn)異方差問題和多重共線性等情況,本文對交通運輸、倉儲和郵政業(yè)碳排放量、城鎮(zhèn)化與交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值三組時間序列取自然對數(shù),分別表示為LNC、LNURB、LNZ,利用Eviews8.0軟件對安徽省1995—2015年物流業(yè)碳排放、城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長相關(guān)變量實證分析。
在式(2)中,yt為k維內(nèi)生變量列向量,xt為d維外生變量列向量,ρ為滯后階數(shù),T為樣本個數(shù);α1,…,αρ為k×k維待估計系數(shù)矩陣,β為k×d維待估計系數(shù)矩陣;εt為k維擾動列向量。
為防止模型出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象,對所選取時間序列平穩(wěn)性檢驗,本文采用ADF法檢驗時間序列是否存在單位根,若時間序列存在單位根,則表明原序列非平穩(wěn)序列,反之則說明原時間序列為平穩(wěn)序列,結(jié)果見表1。由表1可知,原序列LNC、LNURB、LNZ的ADF檢驗值均大于各相應(yīng)水平下臨界值,不能拒絕序列有單位根原假設(shè),表明時間序列LNC、LNUR、LNZ含有單位根,為非平穩(wěn)序列。對原序列LNC一階差分(DLNC)、原序列LNURB一階差分(DLNURB)和原序列LNZ的一階差分(DLNZ)ADF檢驗,結(jié)果表明差分序列DLNC在5%顯著性水平下拒絕序列有單位根原假設(shè),差分序列DLNURB和DLNZ在1%顯著性水平下拒絕序列由單位根原假設(shè),因此DLNC、DLNURB和DLNZ均為平穩(wěn)序列。
為檢驗時間序列LNC、LNURB、LNZ是否存在長期穩(wěn)定關(guān)系,對其協(xié)整檢驗。由平穩(wěn)性檢驗可知,LNC、LNUR與LNZ均為一階單整時間序列,滿足協(xié)整檢驗前提條件。協(xié)整檢驗滯后階數(shù)一般為無約束VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)減1,因此確定協(xié)整檢驗滯后階數(shù)為1,檢驗結(jié)果見表2。
表1 變量的ADF檢驗
表2 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果
由表2可知,原假設(shè)None表示序列間不存在協(xié)整關(guān)系,該假設(shè)下跡檢驗值46.006,大于5%顯著性水平下臨界值29.797,概率p值為0.0003,拒絕不存在協(xié)整關(guān)系原假設(shè);原假設(shè)At most 1表示序列間至多存在一個協(xié)整關(guān)系,該假設(shè)下跡檢驗值18.464,大于5%顯著性水平下的臨界值15.495,概率p值為0.0173,拒絕至多存在一個協(xié)整關(guān)系原假設(shè);原假設(shè)At most 2表示序列間至多存在兩個協(xié)整關(guān)系,該假設(shè)下跡檢驗值1.391,小5%顯著性水平下臨界值3.841,概率p值為0.2382,不拒絕至多存在兩個協(xié)整關(guān)系原假設(shè),確定序列間存在兩個協(xié)整關(guān)系,即物流業(yè)碳排放、城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長間存在長期穩(wěn)定均衡關(guān)系。根據(jù)Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果得到標準化協(xié)整方程如式(3)所示:
從式(3)中可看出,城鎮(zhèn)化對物流業(yè)碳排放長期彈性為3.563,即長期內(nèi)城鎮(zhèn)化水平每提高1%,物流業(yè)碳排放增加3.563%;經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放長期彈性為0.524,長期內(nèi)經(jīng)濟增長水平?jīng)]提高1%,物流業(yè)碳排放增加0.524%。從長期來看,城鎮(zhèn)化對物流業(yè)碳排放正向影響大于經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放正向影響。
Johansen協(xié)整檢驗表明安徽省物流業(yè)碳排放、城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長間存在長期均衡關(guān)系,但變量間是否存在因果關(guān)系以及三者間因果關(guān)聯(lián)需通過Granger因果關(guān)系檢驗分析,而時間序列Granger因果關(guān)系檢驗建立在VAR模型基礎(chǔ)上,且穩(wěn)定VAR模型為脈沖分析和方差分解基礎(chǔ)。在建立VAR模型時滯后階數(shù)選擇非常重要,若滯后階數(shù)太小,可能會出現(xiàn)待估參數(shù)非一致性問題;若滯后階數(shù)太大,可能影響待估參數(shù)及有效性[25]。由于樣本限制,VAR模型滯后階數(shù)選擇在1至4階間選擇,根據(jù)AIC、SC最小原則及多次試驗,最終選擇VAR模型滯后階數(shù)為2,此時AR根均處于單位圓內(nèi),滿足VAR模型穩(wěn)定性條件要求,檢驗結(jié)果如圖1所示。
在構(gòu)建VAR模型基礎(chǔ)上檢驗時間序列Granger因果關(guān)系,結(jié)果見表3。首先,城鎮(zhèn)化LNURB在5%顯著性水平下構(gòu)成對物流業(yè)碳排放LNC單向Granger原因。安徽省2017年常住人口城鎮(zhèn)化率已達到50.5%,年平均增長率為1.5%。隨著安徽省城鎮(zhèn)化不斷發(fā)展,大量農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移,而農(nóng)村人口市民化伴隨城鎮(zhèn)醫(yī)療、教育、住房、交通等基礎(chǔ)設(shè)施增加以及城鎮(zhèn)居民消費需求擴大,這些社會經(jīng)濟活動開展均離不開物流業(yè)支撐,如生鮮物流、冷鏈物流、城市物流和生產(chǎn)資料物流等。因此,城鎮(zhèn)化發(fā)展刺激物流業(yè)潛在市場消費需求,促進物流業(yè)市場規(guī)模擴大,從而增加物流產(chǎn)業(yè)能源消耗,導(dǎo)致物流業(yè)碳排放量增加。其次,經(jīng)濟增長LNZ在5%顯著性水平下構(gòu)成對物流業(yè)碳排放LNC單向Granger原因。說明安徽省物流業(yè)發(fā)展會導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)碳排放量增加,但物流業(yè)碳排放與物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢無關(guān)聯(lián)。安徽省近年來物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,“十二五”期間全省物流業(yè)增加值由2010年的670億元增長到2015年的1 280億元,年平均增長率達到13.8%,物流業(yè)總費用雖有所下降但仍占生產(chǎn)總值比率較大,如2015年安徽省社會物流業(yè)總費用占生產(chǎn)總值比率為16.8%,高于全國同期平均水平16%。但安徽省目前物流業(yè)發(fā)展仍較粗放,尚未真正實現(xiàn)低碳物流、綠色物流發(fā)展目標。因此,現(xiàn)行物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展必然導(dǎo)致碳排放量增加。另外,經(jīng)濟增長LNZ在5%顯著性水平下構(gòu)成對城鎮(zhèn)化LNURB單向Granger原因。物流業(yè)發(fā)展對城鎮(zhèn)化建設(shè)過程中就業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及產(chǎn)業(yè)聯(lián)動等發(fā)揮重要作用。如物流業(yè)發(fā)展吸收大量勞動力,減輕農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口就業(yè)壓力;改善城鎮(zhèn)交通基礎(chǔ)設(shè)施,促進城鎮(zhèn)化進程中基礎(chǔ)服務(wù)體系建設(shè);物流業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè),有助于城鎮(zhèn)化建設(shè)過程中形成以服務(wù)經(jīng)濟為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),促進產(chǎn)業(yè)聯(lián)動發(fā)展。因此,物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展對城鎮(zhèn)化水平、質(zhì)量提升具有重要影響。
圖1 AR根圖
表3 Granger因果關(guān)系檢驗
脈沖響應(yīng)函數(shù)描述被解釋變量對解釋變量一標準差沖擊后響應(yīng)變化反應(yīng),基于Granger因果關(guān)系檢驗,可利用脈沖響應(yīng)函數(shù)進一步研究變量間短期動態(tài)響應(yīng)關(guān)系。為探析城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放以及經(jīng)濟增長對城鎮(zhèn)化的短期動態(tài)影響,根據(jù)上述建立VAR(2)模型,對變量LNC、LNURB、LNZ做脈沖響應(yīng)函數(shù)分析,將VAR(2)模型沖擊作用追蹤期設(shè)為10期,結(jié)果如圖2所示。
圖2中前兩幅圖分別顯示城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長一個標準差沖擊引起物流業(yè)碳排放變動脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。從第一幅圖LNC對LNURB的脈沖響應(yīng)中可見,當(dāng)期城鎮(zhèn)化LNURB未引起物流業(yè)碳排放LNC反應(yīng)數(shù)值的變化;從第二期開始物流業(yè)碳排放反應(yīng)數(shù)值有較大幅度提高;從第二期到第四期物流業(yè)碳排放反應(yīng)數(shù)值平緩增長,并在第四期物流業(yè)碳排放反應(yīng)數(shù)值達到最大0.032;從第五期開始城鎮(zhèn)化對物流業(yè)碳排放正向效應(yīng)趨于平緩,在一個沖擊周期內(nèi),城鎮(zhèn)化對物流業(yè)碳排放累計響應(yīng)值為0.233。第一幅圖分析結(jié)果表明:短期內(nèi)由于城鎮(zhèn)化水平提高,引起物流需求擴張及物流企業(yè)集聚,使得物流業(yè)碳排放急劇增加;但隨著城鎮(zhèn)化建設(shè)深入發(fā)展,如以節(jié)約集約、生態(tài)宜居、和諧發(fā)展等為特征的新型城鎮(zhèn)化概念出現(xiàn),物流業(yè)碳排放將會出現(xiàn)一定程度下降,最終趨于平緩。從第二幅圖LNC對LNZ的脈沖響應(yīng)中可見,當(dāng)期經(jīng)濟增長LNZ未引起物流業(yè)碳排放LNC反應(yīng)數(shù)值變化;第二期物流業(yè)碳排放反應(yīng)數(shù)值快速增長并達到最大值0.029;從第二期到第六期經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放脈沖響應(yīng)表現(xiàn)為正負效應(yīng)交替出現(xiàn);從第八期開始經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放正向效應(yīng)趨于平緩,在一個沖擊周期內(nèi),經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放累計響應(yīng)值為0.099。第二幅圖分析結(jié)果表明:短期內(nèi)經(jīng)濟增長將會引起物流業(yè)碳排放增加,但隨著經(jīng)濟水平發(fā)展到一定程度,人們環(huán)保意識逐步提高,物流業(yè)碳排放也將出現(xiàn)一定程度下降,最終趨于平緩。圖2中第三幅圖顯示經(jīng)濟增長一個標準差沖擊引起城鎮(zhèn)化變動脈沖函數(shù)圖。從第三幅圖LNURB對LNZ的脈沖響應(yīng)中可見,當(dāng)期經(jīng)濟增長LNZ未引起城鎮(zhèn)化LNURB反應(yīng)數(shù)值1變化;第一期到第三期城鎮(zhèn)化反應(yīng)數(shù)值增長率約由0.02提高到9.203,并在第三期達到最大值0.019;從第三期到第六期經(jīng)濟增長對城鎮(zhèn)化正向效應(yīng)不斷減弱;從第七期開始,經(jīng)濟增長對城鎮(zhèn)化的正向效應(yīng)趨于平緩,在一個沖擊周期內(nèi),經(jīng)濟增長對城鎮(zhèn)化的累計響應(yīng)值為0.088。第三幅圖分析結(jié)果表明,經(jīng)濟增長會提高城鎮(zhèn)化發(fā)展水平,經(jīng)濟增長可有效轉(zhuǎn)移農(nóng)村勞動力、統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展、改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),為提高城鎮(zhèn)化建設(shè)水平提供強有力支撐。
圖2 脈沖響應(yīng)函數(shù)
通過利用安徽省1995—2015年相關(guān)數(shù)據(jù)研究物流業(yè)碳排放與城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟增長關(guān)系,基于VAR模型,運用協(xié)整檢驗、Granger因果關(guān)系檢驗以及脈沖響應(yīng)定量分析城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟增長與物流業(yè)碳排放三者間關(guān)系,得出如下結(jié)論:①協(xié)整檢驗結(jié)果顯示,安徽省物流業(yè)碳排放、城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長三者之間存在長期均衡關(guān)系。從標準化協(xié)整方程式可知,城鎮(zhèn)化對物流業(yè)碳排放長期彈性為3.563,經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放長期彈性為0.524,即從長期來看,城鎮(zhèn)化對物流業(yè)碳排放正向影響大于經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放正向影響,初步判斷城鎮(zhèn)化相比經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放影響顯著。②Granger因果關(guān)系檢驗表明,城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長是物流業(yè)碳排放單向Granger原因,經(jīng)濟增長是城鎮(zhèn)化單向Granger原因,即安徽省城鎮(zhèn)化水平提高與物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展均會引起物流業(yè)碳排放增加,且物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展推動城鎮(zhèn)化建設(shè)。③從脈沖響應(yīng)函數(shù)來看,城鎮(zhèn)化水平提高與經(jīng)濟增長均能引起物流業(yè)碳排放增加,且證明城鎮(zhèn)化相比經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放影響顯著。另外,社會經(jīng)濟發(fā)展到一定階段,在追求經(jīng)濟效益同時也會重視環(huán)境效益,城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放影響最終趨于平緩。
基于上述結(jié)論,為有效降低物流業(yè)碳排放,促進低碳經(jīng)濟快速發(fā)展,提出以下政策建議:①在城鎮(zhèn)化進程中加強人力資本投入,提高科學(xué)文化素養(yǎng)和環(huán)境保護意識。對城鎮(zhèn)居民而言,推廣低碳物流與綠色物流發(fā)展理念,在滿足物流需求過程中盡量選擇綠色運輸、綠色包裝與綠色流通加工等物流企業(yè),倡導(dǎo)低碳物流消費方式;對物流業(yè)而言,要優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu),提高清潔能源使用效率,把優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)作為發(fā)展低碳物流重要手段。城鎮(zhèn)化進程加快為物流業(yè)帶來消費需求與發(fā)展?jié)撃?,加大物流業(yè)能源消費,目前安徽省物流業(yè)能源消費中主要以原煤、汽油與柴油等高污染、高排放化石燃料為主。因此,物流業(yè)要從環(huán)境效應(yīng)與節(jié)約資源角度出發(fā),改善物流體系,加大天然氣等清潔能源利用率。②經(jīng)濟增長對物流業(yè)碳排放具有正向影響,表明安徽省物流業(yè)經(jīng)濟發(fā)展方式有待轉(zhuǎn)變,未能形成經(jīng)濟效應(yīng)與環(huán)境效應(yīng)協(xié)調(diào)發(fā)展模式。因此,物流企業(yè)要建立低碳物流與綠色物流管理機制,營造低碳環(huán)保企業(yè)文化氛圍,積極承擔(dān)企業(yè)社會責(zé)任,把低碳物流、綠色物流等發(fā)展理念融入企業(yè)經(jīng)營活動過程。一方面物流企業(yè)要加大低碳物流、綠色物流技術(shù)研究與開發(fā)力度,推動物流企業(yè)與高校、科研機構(gòu)間合作,完善應(yīng)對新技術(shù)、新設(shè)備需求機制,為低碳物流、綠色物流發(fā)展提供強有力技術(shù)支撐;另一方面物流企業(yè)要合理開發(fā)和優(yōu)化配置企業(yè)內(nèi)部物流資源,建立經(jīng)濟效益與環(huán)境保護等多指標企業(yè)綜合評價體系,推進企業(yè)低碳物流、綠色物流可持續(xù)健康發(fā)展。③經(jīng)濟增長是城鎮(zhèn)化單向Granger原因,且經(jīng)濟增長對城鎮(zhèn)化貢獻率較大,表明安徽省物流業(yè)經(jīng)濟水平提高加快城鎮(zhèn)化進程,但城鎮(zhèn)化對物流業(yè)經(jīng)濟發(fā)展促進作用不明顯。因此,在進一步發(fā)揮物流業(yè)吸納農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口、改善城鄉(xiāng)交通基礎(chǔ)設(shè)施、縮小城鄉(xiāng)差距等促進城鎮(zhèn)化作用基礎(chǔ)上,要以城鎮(zhèn)化發(fā)展為契機,提高物流經(jīng)濟發(fā)展水平。
[1]Jones D W.How Urbanization Affects Energy-use in Developing Countries[J].Energy Policy,1991(7):621-630.
[2]Parikh J,Shukla V.Urbanization,Energy Ise and Greenhouse Effects in Economic Development:Results from a Cross-national Study of Developing Countries[J].Angewandte Chemie,1995(13):3932-3936.
[3]Poumanyvong P,Kaneko.Does Urbanization Lead to Less Energy use and Lower CO2Emissions?A cross-country Analysis[J].Ecological Economics,2010(2):434-444.
[4]馬越越,王維國.中國物流業(yè)碳排放特征及其影響因素分析——基于LMDI分解技術(shù)[J].數(shù)學(xué)的實踐與認識,2013(10):31-42.
[5]張晶,蔡建峰.我國物流業(yè)碳排放區(qū)域差異測度與分解[J].中國流通經(jīng)濟,2014(8):25-30.
[6]張立國,李東,周德群.中國物流業(yè)二氧化碳排放績效的動態(tài)變化及區(qū)域差異——基于省級面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].系統(tǒng)工程,2013(4):95-102.
[7]張立國.中國物流業(yè)二氧化碳排放變化驅(qū)動因素分析[J].中國流通經(jīng)濟,2016(12):29-39.
[8]楊建華,高卉杰.北京城市物流業(yè)碳排放及驅(qū)動因素研究[J].數(shù)學(xué)的實踐與認識,2016(6):54-61.
[9]苑清敏,張文龍,寧寧寧.京津冀物流業(yè)碳排放驅(qū)動因素及脫鉤效應(yīng)研究[J].科技管理研究,2016(5):222-226.
[10]梁雯,張勤,陳廣強.中國物流業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與能源碳排放的脫鉤研究[J].廣西社會科學(xué),2017(4):61-67.
[11]劉丙泉,程凱,馬占新.城鎮(zhèn)化對物流業(yè)碳排放變動影響研究[J].中國人口·資源與環(huán)境,2016(3):54-60.
[12]Grossman M G,Krueger B A.Economic Growth and the Environment[J].Quarterly Journal of Economics,1995(2):353-377.
[13]Glaser M.Determinants of CO2Emissions in a Small Open Economy[J].Ecological Economics,2003,45(1):133-148.
[14]劉龍政,潘照安.中國物流產(chǎn)業(yè)碳排放驅(qū)動因素研究[J].商業(yè)研究,2012(7):189-196.
[15]汪欣,萬明.安徽省物流業(yè)碳排放規(guī)模及其影響因素研究——基于長三角四省市比較[J].安徽大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版),2017(3):148-156.
[16]Hoselitz B F.Urbanization and Economic Growth in Asia[J].Economic Development&Cultural Change,1957(1):42-54.
[17]Berry B J L.City Classification Handbook:Methods and Applications[M].New York:John Wiley&Sons,1970.
[18]Northam R M.Urban Geography[M].New York:John Wiley&Sons,1975.
[19]王時福.城鎮(zhèn)化與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展[J].經(jīng)濟地理,1991(1):45-50.
[20]張世晴.我國三大區(qū)域城鎮(zhèn)人口——經(jīng)濟增長速度的比較[J].人口與經(jīng)濟,1993(3):3-12.
[21]周小剛,陳東有.江西城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長協(xié)整關(guān)系的實證研究[J].江西社會科學(xué),2008(8):32-36.
[22]朱孔來,李靜靜,樂菲菲.中國城鎮(zhèn)化進程與經(jīng)濟增長關(guān)系的實證研究[J].統(tǒng)計研究,2011(9):80-87.
[23]劉洪,王江濤.基于非參數(shù)方法的城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟發(fā)展的分析[J].統(tǒng)計與決策,2013(22):92-95.
[24]姜愛林.城鎮(zhèn)化水平的五種測算方法分析[J].中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2002(8):76-80.
[25]王兵,陳雪梅.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與廣東經(jīng)濟增長——基于VAR模型的實證分析[J].暨南學(xué)報,2006(4):46-50.