孫 莉

（建湖經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)環(huán)保服務(wù)中心， 江蘇 鹽城 224700）

0 引言

工業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展是人類社會(huì)進(jìn)步和繁榮的重要推動(dòng)力。但是，伴隨著工業(yè)發(fā)展的同時(shí)，所帶來(lái)的環(huán)境問(wèn)題也日益突出，其中碳排放問(wèn)題成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)[1]。碳排放是指人類活動(dòng)所產(chǎn)生的二氧化碳和其他溫室氣體排放到大氣中的過(guò)程，而這些溫室氣體的積累與全球氣候變化密切相關(guān)。隨著全球氣候變化的迅速加劇，減少碳排放已成為各國(guó)政府和國(guó)際社會(huì)所面臨的重要挑戰(zhàn)[2]。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，許多國(guó)家和地區(qū)紛紛采取了一系列措施，希望實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放水平之間的脫鉤效應(yīng)。碳排放脫鉤即指在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)碳排放的減少，即通過(guò)提高資源利用效率和推廣清潔能源等方式，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)減少碳排放量。然而，實(shí)際上，碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤并非易事。許多國(guó)家在追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，碳排放量也在不斷上升。這一現(xiàn)象的背后可能涉及多種因素的綜合影響，例如能源利用效率、工業(yè)結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新等。因此，需要通過(guò)考察不同能源利用方式對(duì)碳排放和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，以及建立相應(yīng)的指標(biāo)體系來(lái)評(píng)估碳排放的脫鉤效應(yīng)。因此，研究采用迪克富勒檢驗(yàn)（ADF）或KPSS 檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并通過(guò)Johansen 方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，同時(shí)利用赤池信息準(zhǔn)則或Ljung-Box 統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行短期、長(zhǎng)期內(nèi)數(shù)據(jù)間的因果檢驗(yàn)，最后采用Tapio 指數(shù)計(jì)算脫鉤指數(shù)并通過(guò)面板回歸模型回歸處理，為制定有效的環(huán)境政策和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略提供理論基礎(chǔ)和實(shí)踐指導(dǎo)。

1 碳排放脫鉤效應(yīng)方法設(shè)計(jì)

1.1 單位根平穩(wěn)性檢驗(yàn)

研究從《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲得全國(guó)各省市的年度能源消耗數(shù)據(jù)，首先需要檢驗(yàn)這些時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，常用的方法有擴(kuò)展的迪克富勒檢驗(yàn)ADF和KPSS 檢驗(yàn)。ADF 檢驗(yàn)是最常用的單位根檢驗(yàn)方法之一，它的原假設(shè)是序列存在單位根，即非平穩(wěn)。備擇假設(shè)是序列是平穩(wěn)的，若檢驗(yàn)結(jié)果的P 值小于設(shè)定的顯著性水平（通常為0.05），則可以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為序列是平穩(wěn)的。反之，如果P 值大于顯著性水平，則不能拒絕原假設(shè)，認(rèn)為序列是非平穩(wěn)的。KPSS 檢驗(yàn)則是用來(lái)檢驗(yàn)序列是否是平穩(wěn)的，它的原假設(shè)是序列是平穩(wěn)的[3]。備擇假設(shè)是序列存在單位根，即非平穩(wěn)。同樣，如果檢驗(yàn)結(jié)果的P 值小于顯著性水平，則可以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為序列是非平穩(wěn)的。如果P 值大于顯著性水平，則不能拒絕原假設(shè)，認(rèn)為序列是平穩(wěn)的。

1.2 協(xié)整檢驗(yàn)

在驗(yàn)證了獲得的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性之后，需要判斷時(shí)間序列數(shù)據(jù)之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。研究采用協(xié)整檢驗(yàn)方法進(jìn)行檢測(cè)，其是一種經(jīng)濟(jì)學(xué)中的統(tǒng)計(jì)方法，用于判斷時(shí)間序列數(shù)據(jù)之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)基于向量自回歸模型（VAR）的框架，通過(guò)檢驗(yàn)殘差序列是否具有平穩(wěn)性來(lái)確定變量之間的協(xié)整關(guān)系，如果變量在某個(gè)線性組合上是協(xié)整的，意味著它們長(zhǎng)期共同運(yùn)動(dòng)，并且可能存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。常用的方法為Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)，首先整理需要進(jìn)行協(xié)整性檢驗(yàn)的變量的相關(guān)數(shù)據(jù)，然后根據(jù)問(wèn)題的需求定義一個(gè)協(xié)整模型[4]。接著使用Johansen方法計(jì)算協(xié)整檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，下一步根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原則，設(shè)置顯著性水平。最后根據(jù)設(shè)置的顯著性水平進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，如果拒絕了原假設(shè)，即可得出變量之間存在協(xié)整關(guān)系。

1.3 長(zhǎng)期及短期內(nèi)的因果檢驗(yàn)

雖然驗(yàn)證了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消費(fèi)以及碳排放之間的均衡關(guān)系，但還需要檢測(cè)三者之間的兩兩關(guān)系，避免其相互影響。研究采用基于向量誤差修正模型（VECM）的短期和長(zhǎng)期格蘭杰因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，首先準(zhǔn)備需要進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)，使用向量自回歸模型確定向量誤差修正模型，然后采用赤池信息準(zhǔn)則（AIC）或Ljung-Box 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)確定最佳滯后階數(shù)。下一步通過(guò)最小二乘法估計(jì)向量誤差模型的參數(shù)，最后分別進(jìn)行短期格蘭杰因果檢驗(yàn)和長(zhǎng)期格蘭杰因果檢驗(yàn)。在短期內(nèi)，通過(guò)F 統(tǒng)計(jì)量或類似的檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)變量之間的因果關(guān)系。從統(tǒng)計(jì)意義上講，如果一個(gè)時(shí)間序列的過(guò)去值能夠顯著地預(yù)測(cè)另一個(gè)時(shí)間序列的當(dāng)前值，那么就可以說(shuō)存在短期的Granger 因果關(guān)系。在長(zhǎng)期內(nèi)，使用Johansen 共整檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)變量之間的因果關(guān)系。如果變量之間沒(méi)有共整關(guān)系，那么可以得出它們之間不存在長(zhǎng)期的Granger 因果關(guān)系。

1.4 基于能源和指標(biāo)分類的脫鉤指數(shù)計(jì)算

確定了碳排放、能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系之后，需要進(jìn)一步探討我國(guó)能源消耗的碳排放和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系。為實(shí)現(xiàn)這一目的，研究采用皮塔爾（Tapio）脫鉤指數(shù)從能源和指標(biāo)兩個(gè)分類角度進(jìn)行分析，Tapio 指數(shù)是一種衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與資源消耗之間關(guān)系的指標(biāo)，其用于評(píng)估經(jīng)濟(jì)發(fā)展與自然資源利用之間的分離程度，即資源消耗是否與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)保持相對(duì)獨(dú)立。Tapio 脫鉤指數(shù)的計(jì)算方法如式（1）所示：

式中：TC，GDP為碳排放與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的脫鉤指數(shù)，ΔC 為現(xiàn)期的碳排放量和基期碳排放量的差；Ct-1為基期的碳排放量，代表現(xiàn)期的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和基期的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的差；Ct為現(xiàn)期的碳排放量；GDPt為現(xiàn)期的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；t 為年份。

1.5 碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤指數(shù)回歸

最后采用面板回歸模型對(duì)碳排放、能源消費(fèi)以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤變化情況進(jìn)行分析，構(gòu)建的面板回歸模型如式（2）所示：

式中：Yi（t）為i 地第t 年的脫鉤狀態(tài)；X 為影響因素，α為個(gè)體固定效應(yīng)；β1，β2，…，βk分別為各影響因素對(duì)應(yīng)的影響系數(shù)；ui（t）為誤差項(xiàng)。在回歸模型中，當(dāng)所有個(gè)體的α 相等時(shí)，使用混合回歸模型。當(dāng)α 發(fā)生改變，且其受個(gè)體影響，而與時(shí)間無(wú)關(guān)，使用個(gè)體固定效應(yīng)模型，當(dāng)其受時(shí)間影響而與個(gè)體無(wú)關(guān)時(shí)，使用時(shí)間固定效應(yīng)模型。在實(shí)際情況中，使用的模型根據(jù)Haus-man檢驗(yàn)與似然比判斷。Haus-man 檢驗(yàn)通過(guò)比較兩個(gè)模型的估計(jì)結(jié)果與真實(shí)值之間的差異，而似然比是比較兩個(gè)模型的似然函數(shù)值計(jì)算的，如果兩個(gè)模型的估計(jì)結(jié)果在統(tǒng)計(jì)意義上沒(méi)有顯著差異，那么可以選擇較簡(jiǎn)單的模型，若有顯著差異，那么應(yīng)該選擇復(fù)雜的模型。

2 基于能源和指標(biāo)雙分類視角的碳排放脫鉤效應(yīng)分析

2.1 基于能源的碳排放脫鉤效應(yīng)分析

我國(guó)作為工業(yè)大國(guó)，能源消費(fèi)、碳排放量和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系是衡量我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。通過(guò)Tapio 脫鉤指數(shù)可以獲得碳排放和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤狀態(tài)，結(jié)果如表1 所示。

表1 碳排放和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤狀態(tài)

當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率大于0，碳排放增長(zhǎng)率小于0，碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)處于絕對(duì)脫鉤狀態(tài)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和碳排放的增長(zhǎng)率都大于0，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率大于碳排放的增長(zhǎng)率，兩者處于相對(duì)脫鉤狀態(tài)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率小于碳排放的增長(zhǎng)率時(shí)，兩者處于增長(zhǎng)負(fù)脫鉤狀態(tài)。當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率小于0，碳排放增長(zhǎng)率大于0 時(shí)，兩者處于絕對(duì)負(fù)脫鉤狀態(tài)。兩者的增長(zhǎng)率均小于0 時(shí)，當(dāng)碳排放的增長(zhǎng)率小于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，兩者處于相對(duì)負(fù)脫鉤狀態(tài)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率小于碳排放的增長(zhǎng)率時(shí)，兩者處于衰退脫鉤狀態(tài)。因此，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，我國(guó)需要采取有效的措施來(lái)降低能源消耗和碳排放量。

2.2 基于指標(biāo)的碳排放脫鉤效應(yīng)分析

要實(shí)現(xiàn)碳排放脫鉤，需要達(dá)到總碳排放、人均排放量以及碳排放強(qiáng)度的脫鉤。因此，為進(jìn)一步探討能源消耗、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系，研究從這三項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析。近年來(lái)，我國(guó)制定了一系列減排政策和措施，包括推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、提高能源利用效率、加強(qiáng)清潔能源開(kāi)發(fā)和利用、發(fā)展低碳交通等。這些政策的實(shí)施有效降低了碳排放總量，我國(guó)的碳排放和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)保持在絕對(duì)脫鉤狀態(tài)。但是，中國(guó)在碳排放脫鉤方面仍面臨一些挑戰(zhàn)。碳排放脫鉤需要長(zhǎng)期的政策和措施的支持，需要持續(xù)加大對(duì)清潔能源和綠色技術(shù)的投資和研發(fā)力度。同時(shí)，中國(guó)發(fā)展的不平衡性和能源結(jié)構(gòu)的依賴問(wèn)題也是碳排放脫鉤的障礙，需要進(jìn)一步促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)和能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。此外，碳排放脫鉤還需要加強(qiáng)國(guó)際合作，全球氣候變化是一個(gè)全球性的問(wèn)題，需要各國(guó)共同應(yīng)對(duì)。我國(guó)作為世界上最大的碳排放國(guó)家之一，應(yīng)該積極參與國(guó)際合作，推動(dòng)全球碳排放脫鉤，為全球氣候變化作出貢獻(xiàn)。

3 結(jié)語(yǔ)

工業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展給人類帶來(lái)了巨大的物質(zhì)財(cái)富，但是工業(yè)化過(guò)程中所產(chǎn)生的副作用，尤其是碳排放量的增加，也給全球環(huán)境和人類健康帶來(lái)了嚴(yán)重的影響和挑戰(zhàn)。為探究碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤效應(yīng)，研究采用ADF 和KPSS 兩種檢驗(yàn)方法對(duì)能源消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)和分析，同時(shí)使用Johansen 方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，并通過(guò)AIC 準(zhǔn)則或Ljung-Box統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行因果檢驗(yàn)，最后采用Tapio 指數(shù)計(jì)算脫鉤狀態(tài)并通過(guò)面板回歸模型回歸處理。從能源消耗和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)兩個(gè)方面出發(fā)，采用雙分類視角的方法，系統(tǒng)分析工業(yè)經(jīng)濟(jì)中的碳排放脫鉤效應(yīng)，以期為工業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展和低碳轉(zhuǎn)型提供指導(dǎo)和借鑒。