趙 哲,陳建成*,白羽萍,王國(guó)峰,劉 雨 (.北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京 0083；2.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,北京 000；3.中國(guó)科學(xué)院農(nóng)業(yè)政策研究中心,北京 000；4.中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京 000；.山西財(cái)經(jīng)大學(xué)國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院,山西 太原 03000；.山東師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院,山東 濟(jì)南 2038)

近年來(lái),隨著全球各國(guó)工業(yè)化進(jìn)程加劇,伴隨著大量能源消耗產(chǎn)生的溫室氣體尤其是二氧化碳,被認(rèn)為是全球氣候變暖的主要驅(qū)動(dòng)因子[1-3].美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)數(shù)據(jù)顯示,1880年以來(lái),全球平均氣溫上升了 0.8℃,照此趨勢(shì),本世紀(jì)內(nèi),全球地表溫度將上升 2～6℃.全球升溫帶來(lái)的極端氣象災(zāi)害在給世界各國(guó)帶來(lái)巨大經(jīng)濟(jì)損失的同時(shí)也威脅著各國(guó)人民的生命安全.2009年哥本哈根大會(huì)使得“相較于工業(yè)革命前全球平均溫度的增溫幅度控制在2℃之內(nèi),相應(yīng)的二氧化碳濃度不超過(guò) 450×10-6”成為各國(guó)間的政治共識(shí);2015年在巴黎舉辦的聯(lián)合國(guó)氣候變化大會(huì)上,195個(gè)與會(huì)國(guó)家達(dá)成通過(guò)減少溫室氣體尤其是二氧化碳排放量來(lái)抑制全球升溫的減排計(jì)劃.但是,政府間氣候變化委員會(huì)(IPCC)研究指出:工業(yè)革命以來(lái),由于人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)所產(chǎn)生的二氧化碳排放量占全球二氧化碳排放總量的 95%以上.那么減少二氧化碳排放是否會(huì)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)?若有,不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的國(guó)家或地區(qū)二者間相互影響程度是否相同?2014年,中國(guó)二氧化碳排放量達(dá)到100億t,占全球二氧化碳排放總量的 30%,超過(guò)美國(guó)和歐洲排放量的總和,成為全球最大的碳排放國(guó)家1數(shù)據(jù)來(lái)源:《Global Carbon Project,2015》.在此背景下,探求“二氧化碳排放”與“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”間的相互關(guān)系及影響程度具有重要的現(xiàn)實(shí)與學(xué)術(shù)意義,也為我國(guó)制定節(jié)能減排方案提供一定的參考依據(jù).

現(xiàn)有關(guān)于碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間關(guān)系的研究主要包括線性關(guān)系[4-5],N型曲線關(guān)系[6],以及倒 U型曲線關(guān)系[7-8],雖然大多數(shù)學(xué)者的研究支持倒 U型曲線關(guān)系即環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC),但 Robalino-López等[9], Baek[10]的研究顯示,倒U型曲線并不成立,學(xué)界對(duì)于碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間關(guān)系尚未達(dá)成共識(shí)[11],且Coondoo and Dinda[12], Dinda[13]的研究指出,相比于“EKC假說(shuō)”單方面探究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)二氧化碳排放的影響,從“因果角度”討論二者關(guān)系更為合理.此后越來(lái)越多的學(xué)者選擇用“因果檢驗(yàn)”的方式探求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與二氧化碳排放之間相互作用的反饋機(jī)制.然而,在數(shù)據(jù)選擇上,現(xiàn)有研究大多選取面板數(shù)據(jù),且主要針對(duì)單一國(guó)家進(jìn)行分析,例如Hamit-Haggar[11], Shahbaz等[14],Shahbaz等[15], Ozturk等[16], Xiong[17]的研究分別基于面板數(shù)據(jù),分析加拿大,巴基斯坦,印度尼西亞,土耳其,中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與二氧化碳排放間的因果關(guān)系,研究結(jié)果卻不盡相同.面板分析框架的前提是假定研究對(duì)象具備相同的發(fā)展軌跡,而時(shí)間序列能夠更好的分析變量間的相互關(guān)系[17-18].基于此,本文在選取長(zhǎng)時(shí)間序列的同時(shí),根據(jù)區(qū)域發(fā)展特點(diǎn),通過(guò)構(gòu)建向量自回歸(VAR)模型進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),探求不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與人均二氧化碳排放量之間因果關(guān)系以及二者間相互影響.

1 樣本選擇及研究方法

1.1 樣本選擇

本文選取了北美地區(qū)(NA),歐洲地區(qū)(EU),東亞及太平洋地區(qū)(EAP),南亞地區(qū)(SA),中東及北非地區(qū)(MENA),拉美及加勒比海地區(qū)(LAC)6個(gè)區(qū)域的生產(chǎn)總值(現(xiàn)價(jià)美元價(jià)格)和人均二氧化碳排放量的指標(biāo)值進(jìn)行分析,進(jìn)而探求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與二氧化碳排放間的關(guān)系.之所以選擇這 6個(gè)地區(qū),主要是由于各區(qū)域內(nèi)國(guó)家政治,經(jīng)濟(jì)聯(lián)系密切,發(fā)展方式具有相對(duì)一致性,且各區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有顯著差別,處在工業(yè)化的不同階段.例如,北美、歐洲區(qū)域內(nèi)各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平明顯高于其他區(qū)域國(guó)家,處于工業(yè)化后期;而南亞各國(guó)均屬于發(fā)展中國(guó)家,整體發(fā)展水平不高,處于工業(yè)化初期.變量間的異質(zhì)性有助于更好的探求其中的關(guān)系.樣本區(qū)域及樣本數(shù)據(jù)時(shí)期說(shuō)明如表 1所示.數(shù)據(jù)均來(lái)自世界銀行網(wǎng)站及歐洲統(tǒng)計(jì)局,各變量均為年度變量.

1.2 研究方法

1.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn) 平穩(wěn)性通常是時(shí)間序列分析的基礎(chǔ),而時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)的方法眾多.由于進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件是被檢測(cè)的變量必須是同根的時(shí)間序列.因此,本文選用單位根方法對(duì)時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn).單位根檢驗(yàn)以DF檢驗(yàn)和ADF檢驗(yàn)最為常見(jiàn),而ADF檢驗(yàn)是DF檢驗(yàn)的拓展,即ADF檢驗(yàn)是DF檢驗(yàn)從AR(1)到AR(P)的拓展.其模型為:

將AR(P)模型寫(xiě)成以下形式用于單位根的檢驗(yàn):

1.2.2 協(xié)整檢驗(yàn) 協(xié)整理論主要強(qiáng)調(diào):通過(guò)將兩個(gè)或兩個(gè)以上非平穩(wěn)變量進(jìn)行線性組合,從而抵消趨勢(shì)項(xiàng)的影響,使組合后的變量成為平穩(wěn)變量,進(jìn)而探求非平穩(wěn)經(jīng)濟(jì)變量間蘊(yùn)含的長(zhǎng)期均衡關(guān)系,避免了用差分后的序列進(jìn)行建模時(shí)產(chǎn)生的長(zhǎng)期調(diào)整信息丟失的問(wèn)題.協(xié)整檢驗(yàn)的常見(jiàn)方法有 E-G兩步檢驗(yàn)與約翰森檢驗(yàn)法,約翰森檢驗(yàn)法主要檢驗(yàn)多變量間的協(xié)整關(guān)系,而對(duì)于兩變量間的協(xié)整關(guān)系,則通常選擇 E-G兩步檢驗(yàn)法[20-21].首先構(gòu)建協(xié)整回歸方程并計(jì)算非均衡誤差:

接下來(lái),對(duì)殘差進(jìn)行單位根檢驗(yàn),若 α=0,意味著誤差項(xiàng)et是平穩(wěn)序列,說(shuō)明變量間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系,否則就不存在協(xié)整關(guān)系:

1.2.3 VAR模型檢驗(yàn) VAR模型實(shí)質(zhì)上是考察多個(gè)變量之間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系,把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為所有變量滯后項(xiàng)的函數(shù)來(lái)構(gòu)造回歸模型,一般形式如下:

式中:Y表示K維的內(nèi)生變量向量; A表示相應(yīng)的系數(shù)矩陣; P表示內(nèi)生變量滯后的階數(shù).建立VAR模型時(shí),滯后階數(shù)的確定是一個(gè)關(guān)鍵的步驟,一般根據(jù) LR、FPE、AIC、SC和HQ等信息準(zhǔn)則來(lái)確定.

1.2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)檢驗(yàn) Granger因果檢驗(yàn)只能說(shuō)明變量間的因果關(guān)系,而對(duì)于具體的影響過(guò)程以及影響方向則需要借助于脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行分析.脈沖響應(yīng)函數(shù)是一個(gè)變量作用對(duì)另一個(gè)變量的動(dòng)態(tài)特征,因此可以通過(guò)考察系統(tǒng)的脈沖函數(shù)對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)充和驗(yàn)證.

1.2.5 格蘭杰因果檢驗(yàn) 在通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)確定變量間是否具備長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系后,若想判斷變量間的因果關(guān)系,需要進(jìn)行 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)來(lái)判斷變量間的因果性.格蘭杰檢驗(yàn)的基本思想是:檢驗(yàn)當(dāng)期Y值在多大程度上可以被前期Y值解釋,如果在回歸模型中添加X(jué)的滯后項(xiàng)后,有助于預(yù)測(cè)Y值,提高模型的解釋能力,則認(rèn)為X是Y的格蘭杰原因.

2 結(jié)果分析

2.1 單位根檢驗(yàn)

區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人均二氧化碳排放量的ADF檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示.

表2 ADF檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 The results of ADF test

由表 2可知,在 5%的顯著水平下,上述各時(shí)間序列變量原序列的ADF值的絕對(duì)值均小于5%臨界值的絕對(duì)值,因此不能拒絕序列存在單位根的原假設(shè),各個(gè)變量的原序列均存在單位根,是不平穩(wěn)序列.而它們的一階差分序列的ADF的絕對(duì)值均大于5%臨界值的絕對(duì)值,因此我們拒絕各個(gè)變量一階差分序列存在單位根的原假設(shè),各個(gè)變量的一階差分序列均不存在單位根,為平穩(wěn)序列,即各變量為一階單整序列I(1),可以進(jìn)行協(xié)整分析.

2.2 協(xié)整檢驗(yàn)

本文選取樣本區(qū)域人均二氧化碳排放量作為被解釋變量,生產(chǎn)總值作為解釋變量,分別構(gòu)建6個(gè)一元回歸模型,其模型的表達(dá)式為:

式中: LNCO2_NA、LNCO2_EU、LNCO2_EAP、LNCO2_MENA和LNCO2_LAC分別表示北美、歐洲、東亞及太平洋、南亞、中東及北非和拉美及加勒比海地區(qū)的人均二氧化碳排放量; LNGDP_NA、LNGDP_EU、LNGDP_EAP、LNGDP_MENA 和LNGDP_LAC分別表示北美、歐洲、東亞及太平洋、南亞、中東及北非和拉美及加勒比海地區(qū)的生產(chǎn)總值;α0、γ0、β0、δ0、φ0和?0為常數(shù)項(xiàng),α1、γ1、β1、δ1、φ1和?1為各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度對(duì)當(dāng)?shù)厝司趸寂欧帕康挠绊懴禂?shù);et為隨機(jī)誤差項(xiàng).

隨后,采用普通最小二乘法 (OLS)對(duì)上述建立的模型進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表3所示.

由表3可以看出,各回歸模型調(diào)整后的R2均大于0.9,說(shuō)明各模型的擬合程度較好,即各個(gè)方程的自變量對(duì)因變量的解釋程度較高,DW 值均接近于 2,表明各方程的殘差項(xiàng)不存在自相關(guān).從自變量的回歸系數(shù)來(lái)看,生產(chǎn)總值的回歸系數(shù)均通過(guò)了 1%水平下的顯著性檢驗(yàn),其中,北美和歐洲地區(qū)生產(chǎn)總值的回歸系數(shù)顯著為負(fù),表明隨著北美地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人均二氧化碳排放量是減少的,東亞及太平洋、南亞、中東及北非、拉美及加勒比海地區(qū)生產(chǎn)總值的回歸系數(shù)均顯著為正,表明隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人均二氧化碳排放量是增加的;從影響系數(shù)的大小來(lái)看,南亞地區(qū)的回歸系數(shù)最大,為 0.432,表明南亞地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于能源消耗的依賴程度較高,實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)必然要經(jīng)歷坎坷艱辛的過(guò)程.接下來(lái)對(duì)上述六個(gè)模型的殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示:

表3 回歸結(jié)果Table 3 The results of regression

表4 殘差序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 The stability test result of residual sequence

從表4可以看出,在 1%的顯著性水平下,各區(qū)域 的回歸殘差均是平穩(wěn)的,說(shuō)明樣本區(qū)域的生產(chǎn)總值與人均二氧化碳排放量之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系.

2.3 VAR檢驗(yàn)

為了研究北美、東亞及太平洋、南亞、中東及北非和拉美及加勒比海地區(qū)生產(chǎn)總值與人均二氧化碳排放量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,本文構(gòu)建 VAR模型進(jìn)行分析.根據(jù)LR、FPE、AIC、SC和HQ等信息準(zhǔn)則來(lái)確定最佳滯后階數(shù),鑒于在構(gòu)建樣本區(qū)域的生產(chǎn)總值與人均二氧化碳排放量的 VAR模型時(shí),滯后階數(shù)均為2.因此我們建立VAR(2)作為考察各個(gè)區(qū)域生產(chǎn)總值與CO2排放量關(guān)系的模型方程.構(gòu)建方程如下:

式中:Ai為2×2階系數(shù)矩陣.

檢驗(yàn)上述 VAR(2)模型的穩(wěn)定性,運(yùn)用 Eviews7.0軟件畫(huà)出AR Roots Graph得到圖1.

圖1分別是北美、歐洲、東亞及太平洋、南亞、中東及北非和拉美及加勒比海地區(qū)的生產(chǎn)總值與人均二氧化碳排放量之間構(gòu)建的 VAR(2)模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果,從中可以看出AR特征根倒數(shù)的模均都落在單位圓內(nèi),說(shuō)明上述構(gòu)建的VAR模型平穩(wěn).即短期內(nèi),當(dāng)模型中的某個(gè)變量發(fā)生變化時(shí),會(huì)使得模型中其他變量隨之發(fā)生變化,但從長(zhǎng)期來(lái)看,某個(gè)變量的變化對(duì)其他變量的影響會(huì)逐漸減弱,從整體來(lái)看,我們所選的各個(gè)區(qū)域生產(chǎn)總值與人均二氧化碳排放量之間所構(gòu)成的系統(tǒng)是穩(wěn)定、可靠的.可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析.

圖1 VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)Fig.1 Stability test of VAR model

2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)

在樣本區(qū)域生產(chǎn)總值與人均二氧化碳排放量的VAR(2)模型基礎(chǔ)上,本文通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析變量間相互的動(dòng)態(tài)關(guān)系,結(jié)果如圖 2所示.其中,縱軸表示選取經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的響應(yīng)程度,實(shí)線代表脈沖響應(yīng)函數(shù),虛線則表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶;橫軸表示沖擊作用的滯后期長(zhǎng)度,本文選取滯后 10期來(lái)觀測(cè)變量之間的影響程度.

由圖 2可以看出,北美地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)人均二氧化碳排放量的沖擊效果,從第 1期開(kāi)始保持逐漸增強(qiáng)的負(fù)向沖擊作用,在第 4期這種負(fù)向沖擊效果達(dá)到最大,隨后逐漸減弱.表明隨著北美地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人均二氧化碳排放量會(huì)逐漸減少;圖 3可以看出北美地區(qū)人均二氧化碳排放量對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊效果,從第 1期開(kāi)始始終為較強(qiáng)的正向沖擊效果,表明北美地區(qū)人均二氧化碳排放量的增加可以促進(jìn)北美經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.

由圖4可以看出,歐洲地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)人均二氧化碳排放量的沖擊效果,從第1期開(kāi)始保持逐漸增強(qiáng)的正向沖擊作用,在第2期這種正向沖擊達(dá)到最大,隨后逐漸減弱,在第6期后轉(zhuǎn)為負(fù)向沖擊,且負(fù)向沖擊不斷增加;表明歐洲地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)使該地區(qū)人均二氧化碳排放量呈現(xiàn)先增加后減少的變化趨勢(shì);圖5可以看出歐洲地區(qū)人均二氧化碳排放量對(duì)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊效果,從第1期開(kāi)始保持逐漸減弱的正向沖擊效果,在第 5期轉(zhuǎn)為負(fù)向的沖擊,并逐漸增強(qiáng);表明歐洲地區(qū)人均二氧化碳排放量增加對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)前期促進(jìn),后期抑制的影響效果.

圖2 北美地區(qū)人均CO2排放量對(duì)GDP的脈沖響應(yīng)Fig.2 The impulse response of CO2 per capita to GDP in North America

圖3 北美地區(qū)GDP對(duì)人均CO2的脈沖響應(yīng)Fig.3 The impulse response of GDP to CO2 per capita in North America

從北美與歐洲地區(qū)脈沖響應(yīng)結(jié)果可以看出,兩地區(qū)均已跨過(guò)碳排放峰值拐點(diǎn),符合 EKC假說(shuō)“當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展達(dá)到一定水平后,隨著人均收入的進(jìn)一步增加,二氧化碳排放量由高趨低,環(huán)境污染程度逐漸減緩”的闡述.區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于能源消耗的依賴程度降低,有利于實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展.

由圖6可以看出,東亞及太平洋地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)人均二氧化碳排放量的沖擊效果,脈沖結(jié)果與北美、歐洲地區(qū)明顯不同,從第1期開(kāi)始保持逐漸增強(qiáng)的正向沖擊作效果,表明東亞及太平洋地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)導(dǎo)致人均二氧化碳排放量的增加;圖7可以看出東亞及太平洋地區(qū)人均二氧化碳排放量對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊效果,從第 1期開(kāi)始為較強(qiáng)的正向沖擊效果至第 7期開(kāi)始保持穩(wěn)定;表明東亞及太平洋地區(qū)人均二氧化碳排放量的增加會(huì)推動(dòng)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.

圖4 歐洲地區(qū)人均CO2排放量對(duì)GDP的脈沖響應(yīng)Fig.4 The impulse response of CO2 per capita to GDP in Europe

圖5 歐洲地區(qū)GDP對(duì)人均CO2排放量的脈沖響應(yīng)Fig.5 The impulse response of GDP to CO2 per capita in Europe

圖6 東亞地區(qū)人均CO2排放量對(duì)GDP的脈沖響應(yīng)Fig.6 The impulse response of CO2 per capita to GDP in East Asia and the Pacific

圖7 東亞地區(qū)GDP對(duì)人均CO2排放量的脈沖響應(yīng)Fig.7 The impulse response of GDP to CO2 per capita in East Asia and the Pacific

由圖8可以看出,南亞地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)人均二氧化碳排放量的沖擊效果,從第1期開(kāi)始保持逐漸增強(qiáng)的正向沖擊效果,表明隨著南亞地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,該地區(qū)人均二氧化碳排放量是增加的;圖 9可以看出南亞地區(qū)人均二氧化碳排放量對(duì)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊效果,從第一期開(kāi)始為較強(qiáng)的負(fù)向沖擊效果,在第2期這種負(fù)向沖擊達(dá)到最大,之后這種負(fù)向沖擊逐漸減弱,在第 5期轉(zhuǎn)為逐漸增強(qiáng)的正向沖擊;表明南亞地區(qū)人均二氧化碳排放量的增加在短期內(nèi)會(huì)抑制該區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,但從長(zhǎng)期來(lái)看依然會(huì)促進(jìn)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.

圖8 南亞地區(qū)人均CO2排放量對(duì)GDP的脈沖響應(yīng)Fig.8 The impulse response of CO2 per capita to GDP in South Asia

從東亞與南亞地區(qū)脈沖響應(yīng)結(jié)果可以看出,兩地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展均會(huì)產(chǎn)生大量的二氧化碳排放,這主要由于該區(qū)域內(nèi)國(guó)家大多處于工業(yè)化初期,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)于能源消耗依賴程度較高,且發(fā)展方式粗放,隨著工業(yè)化與城市化進(jìn)程加劇,該地區(qū)對(duì)于能源的剛性需求會(huì)愈發(fā)強(qiáng)烈,減少二氧化碳排放必然會(huì)付出沉重的社會(huì)經(jīng)濟(jì)代價(jià).因此,實(shí)現(xiàn)減碳目標(biāo)要在優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的同時(shí),加大技術(shù)研發(fā)投入力度,通過(guò)工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提升產(chǎn)業(yè)環(huán)境績(jī)效,使用清潔能源,發(fā)展低碳型經(jīng)濟(jì),從而降低二氧化碳減排帶來(lái)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失.

圖9 南亞地區(qū)GDP對(duì)人均CO2排放量的脈沖響應(yīng)Fig.9 The impulse response of GDP to CO2 per capita in South Asia

此外,作為全球最大的二氧化碳排放國(guó)家,中國(guó)的碳減排工作對(duì)全球二氧化碳減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)有著重大影響.國(guó)家政策制定應(yīng)專注于工業(yè)能源消費(fèi)總量管理,在優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),淘汰落后生產(chǎn)能力,減少產(chǎn)能過(guò)剩的同時(shí)加快發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè),從而降低能耗和環(huán)境污染.同時(shí),完善碳稅與碳交易市場(chǎng),運(yùn)用市場(chǎng)方式優(yōu)化各種減排資源的配置,提高減排效率與實(shí)現(xiàn)減排的持續(xù)性.

圖10 中東及北非地區(qū)人均CO2排放量對(duì)GDP的脈沖響應(yīng)Fig.10 The impulse response of CO2 per capita to GDP in Middle East and North Africa

由圖 10可以看出,中東及北非地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)該區(qū)域人均二氧化碳排放量的沖擊效果,從第1期開(kāi)始保持逐漸減弱的正向沖擊效果,表明中東及北非地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)增加該區(qū)域人均二氧化碳的排放,但是這種影響程度非常微弱.這或許是由于該區(qū)域國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)大多依賴于能源與原材料出口而非制造業(yè)和工業(yè)化,例如沙特阿拉伯、摩洛哥、伊朗等國(guó)家;圖11可以看出中東及北非地區(qū)人均二氧化碳排放量對(duì)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊效果,從第1期開(kāi)始保持較強(qiáng)的正向沖擊效果,在第6期這種正向沖擊達(dá)到最大,隨后逐漸減弱;表明中東及北非地區(qū)人均二氧化碳排放量的增加會(huì)促進(jìn)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.

圖11 中東及北非地區(qū)GDP對(duì)人均CO2排放量的脈沖響應(yīng)Fig.11 The impulse response of GDP to CO2 per capita in Middle East and North Africa

圖12 拉美及加勒比海地區(qū)人均CO2排放量對(duì)GDP的脈沖響應(yīng)Fig.12 The impulse response of CO2 per capita to GDP in Latin America and the Caribbean

由圖 12可以看出,拉美及加勒比海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)該區(qū)域人均二氧化碳排放量的沖擊效果,從第 1期開(kāi)始保持逐漸增強(qiáng)的正向沖擊作用,在第2期這種正向沖擊達(dá)到最大,隨后逐漸減弱,第9期開(kāi)始基本保持穩(wěn)定;表明拉美及加勒比海地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)使人均二氧化碳排放量增加;圖 13可以看出拉美及加勒比海地區(qū)人均二氧化碳排放量對(duì)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊效果,從第1期開(kāi)始保持逐漸增強(qiáng)的正向沖擊效果,在第 5期這種正向沖擊達(dá)到最大,隨后逐漸減弱;表明拉美及加勒比海地區(qū)人均二氧化碳排放量增加會(huì)促進(jìn)改區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.

圖13 拉美及加勒比海地區(qū)GDP對(duì)人均CO2排放量的脈沖響應(yīng)Fig.13 The impulse response of GDP to CO2 per capita in Latin America and the Caribbean

2.5 格蘭杰因果檢驗(yàn)

對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人均二氧化碳排放量間的因果性檢驗(yàn),結(jié)果如表5所示.

表5 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果Table 5 The results of Granger causality test

由表 5可以看出,在 5%的置信水平下,北美地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人均二氧化碳排放量互為格蘭杰原因,表明北美地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)引起人均二氧化碳排放量的變化,而人均二氧化碳排放量的變化也會(huì)引起該區(qū)域生產(chǎn)總值的變化;在 10%的置信水平下,歐洲地區(qū)和東亞及太平洋地區(qū)人均二氧化碳排放量是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因,而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不是人均二氧化碳排放量的格蘭杰原因;同樣在 10%的置信水平下,南亞地區(qū)的結(jié)果與北美地區(qū)結(jié)果相同,在1%與5%的置信水平下,中東及北非地區(qū)與拉美及加勒比海地區(qū)的結(jié)果則與東亞地區(qū)相同,即該區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是人均二氧化碳排放的格蘭杰原因,而人均二氧化碳排放并非該區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因.

3 結(jié)語(yǔ)

根據(jù)協(xié)整及殘差序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果,各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人均二氧化碳排放量存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系,從回歸系數(shù)可以看出經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)二氧化碳排放的影響程度,其中,南亞地區(qū)回歸系數(shù)最大,表示該區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)于能源消耗的依賴程度最高;此外,現(xiàn)有研究大多基于 EKC假說(shuō)單方面探求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)二氧化碳排放量的影響,本文通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)探求二者間因果關(guān)系及相互影響,結(jié)果顯示,各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展均會(huì)對(duì)本地區(qū)人均二氧化碳排放量產(chǎn)生影響,但人均二氧化碳排放量并非都是該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的格蘭杰原因,也就是說(shuō)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是二氧化碳排放量增加的一個(gè)刺激因素,而二氧化碳排放并不一定是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的刺激因素;從脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果可以看出,在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)人均二氧化碳排放量的影響上,除北美與歐洲地區(qū)外,其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展都會(huì)帶來(lái)人均二氧化碳排放量的增加,但影響程度存在差異.主流研究 EKC假說(shuō)認(rèn)為“二氧化碳排放量在低收入水平上隨人均GDP增加而上升,高收入水平上隨 GDP增長(zhǎng)而下降”,這在本文研究區(qū)域中的北美、歐洲、東亞、南亞、拉美地區(qū)都是成立的,尤其是歐洲地區(qū),基本符合倒U型曲線的變化趨勢(shì),一定程度上驗(yàn)證了EKC假說(shuō).但是從中東及北非地區(qū)的脈沖響應(yīng)結(jié)果我們看出,雖然該區(qū)域不乏沙特、阿聯(lián)酋等人均GDP較高的國(guó)家,但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)二氧化碳排放存在正向影響,影響程度比較微弱,其原因可能在于區(qū)域內(nèi)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依靠能源出口、工業(yè)基礎(chǔ)薄弱等原因.基于此,本文認(rèn)為二氧化碳排放量變化不僅取決于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,也受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式和資源稟賦的影響,隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)達(dá)到某個(gè)拐點(diǎn)時(shí),二氧化碳排放量達(dá)到峰值,隨后逐漸減少一定程度上是通過(guò)清潔能源使用、產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)優(yōu)化、生產(chǎn)工藝提高而實(shí)現(xiàn)的.因此,在全球減碳過(guò)程中,應(yīng)該根據(jù)不同區(qū)域或國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平制定減排目標(biāo),尋求經(jīng)濟(jì)發(fā)展與二氧化碳減排的均衡區(qū)間,以最小的社會(huì)經(jīng)濟(jì)代價(jià)達(dá)到全球二氧化碳減排目標(biāo).