趙成柏

摘要：文章運(yùn)用單位根、格蘭杰因果檢驗(yàn)和自向量回歸模型，利用我國(guó)1980～ 2010年的樣本數(shù)據(jù)， 對(duì)我國(guó)的碳排放強(qiáng)度影響因素進(jìn)行計(jì)量分析。研究發(fā)現(xiàn)：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、城市化和投資對(duì)碳排放強(qiáng)度具有長(zhǎng)期影響，能源結(jié)構(gòu)和人口規(guī)模變化對(duì)碳排放強(qiáng)度具有短期效應(yīng)。碳排放強(qiáng)度的影響因素依重要程度排序?yàn)椋寒a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化、能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步。

關(guān)鍵詞：碳排放強(qiáng)度;VAR模型;影響因素

2009年11月，我國(guó)政府首次對(duì)國(guó)際社會(huì)公布我國(guó)碳減排目標(biāo)，即單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放量（碳排放強(qiáng)度）到2020年相對(duì)于2005年下降40%～45%，并將其作為約束性指標(biāo)納入國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃。那么碳排放強(qiáng)度目標(biāo)如何實(shí)現(xiàn)，其驅(qū)動(dòng)因素是什么等一系列問(wèn)題需要進(jìn)一步探討。

在我國(guó)沒(méi)有提出碳強(qiáng)度目標(biāo)被提出以前，很少有文獻(xiàn)關(guān)注碳排放強(qiáng)度這一指標(biāo)。僅有何建坤（2004）、劉蘭翠（2006）、Fan等（2007）等少數(shù)學(xué)者對(duì)我國(guó)的碳排放強(qiáng)度進(jìn)行了研究。但自從我國(guó)政府提出以碳排放強(qiáng)度作為我國(guó)對(duì)外承諾碳減排指標(biāo)有以后，碳排放強(qiáng)度問(wèn)題逐漸成為研究熱點(diǎn)。張友國(guó)（2010）、陳詩(shī)一（2011）等學(xué)者對(duì)碳排放強(qiáng)度進(jìn)行大量研究。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來(lái)看，現(xiàn)有對(duì)碳排放強(qiáng)度研究采用分解分析法（如IDA 方法、AWD方法）較多， 而采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析方法較少， 其研究結(jié)果說(shuō)服力不強(qiáng)。本文采用VAR 模型分析碳排放強(qiáng)度與其驅(qū)動(dòng)因素之間的關(guān)系。由于向量自回歸模型對(duì)估計(jì)參數(shù)做單獨(dú)分析比較困難，因此，這里采用引入脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解方法分析我國(guó)碳排放強(qiáng)度驅(qū)動(dòng)因素對(duì)碳排放強(qiáng)度沖擊影響及其作用效果。

一、模型的設(shè)定與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）模型設(shè)定

本文將采用VAR模型對(duì)我國(guó)碳排放強(qiáng)度驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行研究。作為非結(jié)構(gòu)化的多方程模型，VAR模型通常采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)和隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響分析。本文選取第二產(chǎn)業(yè)比重（CYJG ）、固定資產(chǎn)投資（GDZCTZ）、能源結(jié)構(gòu)（NYJG）、能源價(jià)格（NYJIAG）、技術(shù)進(jìn)步（JSJB）、人口規(guī)模（POP）和城市化（CSH）因素作為影響碳排放強(qiáng)度的因素，碳排放強(qiáng)度用y表示。建立如下VAR模型：

Yt=α+■βiYt-i+Ut

式中Y=（I cyjg gdzctz nyjg nyjiag pop csh）T，α，βi分別表示系數(shù)矩陣，Ut表示隨機(jī)干擾項(xiàng)矩陣。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

為了便于分析，本文選取了1980～2015年的年度數(shù)據(jù)，其中第二產(chǎn)業(yè)比重、能源結(jié)構(gòu)（NYJG）、能源價(jià)格（NYJIAG）、城市化和人口規(guī)模數(shù)據(jù)均源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。全社會(huì)固定資產(chǎn)投資按固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)進(jìn)行折算。能源價(jià)格以能源行業(yè)工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)代替。考慮到我國(guó)1991年之前的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)、能源價(jià)格指數(shù)相關(guān)資料缺失，因此，1991 年之前的實(shí)際這些不做處理，1991 年之后這些價(jià)格指數(shù)折算成 1991 年價(jià)格。技術(shù)進(jìn)步本文采用全要素生產(chǎn)率替代。全要素生產(chǎn)率用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法來(lái)測(cè)算得到。碳排放強(qiáng)度就是將二氧化碳排放量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）相比，就得到二氧化碳排放強(qiáng)度。碳排放強(qiáng)度所有的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來(lái)自于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值按照1980年不變價(jià)格折算成實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。

二、實(shí)證分析

（一）序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由于變量為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，為了避免由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性而導(dǎo)致的“偽回歸”，需要對(duì)模型中時(shí)間序列變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。表1分別對(duì)碳排放強(qiáng)度（JCK）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（GDP）、固定資產(chǎn)投資、能源結(jié)構(gòu)、能源價(jià)格和技術(shù)進(jìn)步進(jìn)行序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果，其結(jié)果見(jiàn)表1。

從表1可以看出，雖然模型中的時(shí)間序列變量均是非平穩(wěn)的，但卻均是1階單整。因此，各個(gè)變量之間存在協(xié)整關(guān)系。

（二）長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系分析

協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?shí)際上是對(duì)無(wú)約束VAR模型進(jìn)行協(xié)整約束后得到的VAR模型，使用的Johansen檢驗(yàn)是一種以VAR模型為基礎(chǔ)的檢驗(yàn)回歸系數(shù)方法，其結(jié)果見(jiàn)表2。

從表2可以看出，Johansen檢驗(yàn)表明存在協(xié)整關(guān)系，可見(jiàn)這些變量之間既具有長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，又相互影響，又相互交叉。

（三）格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步說(shuō)明各變量之間的因果關(guān)系，對(duì)變量進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，考慮到格蘭杰因果檢驗(yàn)對(duì)滯后期的選擇非常敏感，根據(jù)前面分析所確定2期作為格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)最優(yōu)滯后期。其檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

由表3可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放強(qiáng)度存在雙向的因果關(guān)系。即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是引起碳排放強(qiáng)度的Granger原因，反之也成立;能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、固定資產(chǎn)投資和城市化水平是引起碳排放強(qiáng)度的Granger原因，反之不成立;能源價(jià)格、人口規(guī)模不是引起碳排放強(qiáng)度的Granger原因。因此VAR 模型中不包含這兩個(gè)變量。

（四）VAR模型分析

本文利用 AIC信息準(zhǔn)則和 SC信息準(zhǔn)則來(lái)選擇滯后階數(shù)，在對(duì)殘差進(jìn)行正態(tài)獨(dú)立同分布診斷的基礎(chǔ)上，經(jīng)多次測(cè)算比較，最后確定滯后階數(shù)為 2，模型設(shè)定為 VAR（2）。采用最小二乘法（OLS）估計(jì)該模型。模型中由于存在同個(gè)變量的多個(gè)滯后值而產(chǎn)生了多重共線性問(wèn)題，因此，一些變量的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，但從模型的整體檢驗(yàn)來(lái)看，方程的擬合程度較高，AIC 值和 SC 值較小，各特征方程特征根均位于單位圓內(nèi)，說(shuō)明模型穩(wěn)定且整體解釋力較強(qiáng)。因此，這個(gè)回歸結(jié)果是比較可信的，可以作為進(jìn)一步分析依據(jù)。

（五）脈沖響應(yīng)分析

從圖 1 可以看出，碳排放強(qiáng)度受自身慣性的影響在前幾年比較明顯，隨后影響逐漸增強(qiáng)，到第6期達(dá)到最大，隨后有逐漸減小，但幅度不及開(kāi)始。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息對(duì)碳排放強(qiáng)度的沖擊開(kāi)始時(shí)負(fù)的，開(kāi)始幾年呈現(xiàn)波動(dòng)性沖擊，到第7年對(duì)碳排放強(qiáng)度沖擊為正，大小逐漸變大，到第9期有所下降。固定資產(chǎn)投資的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息對(duì)碳排放強(qiáng)度的沖開(kāi)始沖擊是負(fù)向的，并且保持恒定，但從第4期開(kāi)始呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，到第7期開(kāi)始回升。技術(shù)進(jìn)步的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息對(duì)碳排放強(qiáng)度的沖擊，在開(kāi)始幾年為正響應(yīng)，從第5年開(kāi)始變?yōu)樨?fù)響應(yīng)，但沖擊程度較小。碳排放強(qiáng)度對(duì)人口城市化的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊一開(kāi)始響應(yīng)是負(fù)的，到第4期轉(zhuǎn)為正響應(yīng)，沖擊效應(yīng)逐漸增大，到第7期達(dá)到最大，但數(shù)值僅為0.1557。碳排放強(qiáng)度對(duì)人口規(guī)模的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊在前 10 年中呈現(xiàn)先正向后負(fù)向響應(yīng)，在第4期響應(yīng)由正轉(zhuǎn)為負(fù)，但無(wú)論是正響應(yīng)還是負(fù)響應(yīng)，影響均較為微弱。說(shuō)明我國(guó)能源價(jià)格體制改革滯后，技術(shù)進(jìn)步對(duì)提高能源使用效率還沒(méi)有發(fā)揮其作用，兩者在節(jié)能降耗方面并沒(méi)有發(fā)揮相應(yīng)的作用。

（六）方差分解

方差分解通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，圖2為各變量的方差分解結(jié)果。方差分解的結(jié)果表明，碳排放強(qiáng)度的影響因素依重要程度排序?yàn)椋禾寂欧艔?qiáng)度自身、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、固定資產(chǎn)投資、城市化、技術(shù)進(jìn)步。從短期看，碳排放強(qiáng)度自身變化對(duì)碳排放強(qiáng)度變化的貢獻(xiàn)率在 50%以上，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)率在 20%左右，固定資產(chǎn)投資貢獻(xiàn)率在15%左右，城市化貢獻(xiàn)率在6%左右，能源結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)率在3%左右，技術(shù)進(jìn)步在2%左右。

三、結(jié)論與建議

通過(guò)對(duì)碳排放強(qiáng)度演變的多因素動(dòng)態(tài)沖擊響應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)：一是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、城市化和投資對(duì)碳排放強(qiáng)度具有長(zhǎng)期影響，能源結(jié)構(gòu)和人口規(guī)模變化對(duì)碳排放強(qiáng)度具有短期效應(yīng)。二是驅(qū)動(dòng)碳排放強(qiáng)度因素依據(jù)重要程度排序?yàn)椋寒a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化、能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步。

根據(jù)以上結(jié)論，本文認(rèn)為降低我國(guó)碳排放強(qiáng)度的途徑主要有：一是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。一方面加快生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展，提高現(xiàn)代服務(wù)業(yè)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的比重，另一方面，改善工業(yè)結(jié)構(gòu)。由于我國(guó)工業(yè)是二氧化碳主要排放源，節(jié)能減排重點(diǎn)行業(yè)是工業(yè)，所以要優(yōu)化工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，大力度推進(jìn)重工業(yè)領(lǐng)域的資源重組和整合，對(duì)傳統(tǒng)高排放、高能耗工業(yè)加強(qiáng)科技投入，進(jìn)行技術(shù)革新，實(shí)行優(yōu)化升級(jí)改造，提高其附加值高，減排二氧化碳排放。大力發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)，實(shí)行高碳產(chǎn)業(yè)低碳化改造。二是調(diào)整投資結(jié)構(gòu)。要減緩高碳工業(yè)的投資規(guī)模，支持有利于發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的行業(yè)投資與建設(shè)。除此以外還應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)固定資產(chǎn)投資項(xiàng)目的引導(dǎo)、調(diào)控和監(jiān)督，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)節(jié)能減排。三是增加低碳技術(shù)投入，促進(jìn)低碳技術(shù)進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)技術(shù)減排。制定市場(chǎng)準(zhǔn)入門(mén)檻，加強(qiáng)信息發(fā)布和政策引導(dǎo)。

參考文獻(xiàn)：

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[2]張友國(guó).經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式變化對(duì)中國(guó)碳排放強(qiáng)度的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010（04）.

[3]陳詩(shī)一.中國(guó)碳排放強(qiáng)度的波動(dòng)下降模式及經(jīng)濟(jì)解釋[J].世界經(jīng)濟(jì)，2011（04）.

*基金項(xiàng)目：江蘇省高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目（2017ZDIXM025）江蘇大氣污染區(qū)域協(xié)同控制研究階段研究成果。

（作者單位：淮陰工學(xué)院商學(xué)院）