能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系實(shí)證性探究

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1、能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系實(shí)證性探［摘要］通過運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)和VAR模型，對(duì)能源消費(fèi)、碳排放和經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)性進(jìn)行了實(shí)證分析。計(jì)量結(jié)果表明我國的碳排放量、能源工業(yè)增加值、能源消費(fèi)彈性系數(shù)以及國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。其中我國碳排放量大小的變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響較為顯著。對(duì)我國目前而言，必須盡快加大第三產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的比重，特別是積極發(fā)展能耗低且附加值高的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，加快經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向能源集約型的轉(zhuǎn)變。［關(guān)鍵詞］能源消費(fèi)；碳排放；經(jīng)濟(jì)增長；相關(guān)性doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2014.02.022

2、［中圖分類號(hào)］F27［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A［文章編號(hào)］1673-0194(2014)02-0032-04近年來我國的人均二氧化碳排放量始終處于世界前列，其主要原因是中國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展帶來的各產(chǎn)業(yè)對(duì)能源需求量的增加，直接導(dǎo)致了企業(yè)和個(gè)人二氧化碳排放量急劇上升。盡管我國采取了一系列節(jié)能減排的措施，但是我國工業(yè)企業(yè)中存在的無控制碳排放和能源浪費(fèi)的情況并沒有得到根本的改變。鑒于我國能源工業(yè)發(fā)展所帶來的高能耗和高污染的問題，在“十一五”規(guī)劃中我國明確提出了要在10年之內(nèi)實(shí)現(xiàn)人均GDP能源消耗量下降20%的目標(biāo)。2009年9月在聯(lián)合國氣候變化峰會(huì)上，我國政府提

3、出了在15年內(nèi)中國GDP碳排放總量下降40%的目標(biāo)。要完成以上目標(biāo)，研究經(jīng)濟(jì)增長和碳排放、能源消費(fèi)之間的關(guān)系就顯得非常必要。那么能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間究竟是否存在關(guān)聯(lián)性，如果具有關(guān)聯(lián)性，那么其中對(duì)經(jīng)濟(jì)增長影響的核心要素有哪些，本文嘗試采用基于VAR(向量自回歸)的非結(jié)構(gòu)多變量計(jì)量模型來實(shí)證研究能源消費(fèi)、碳排放和經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)性，希望能夠?yàn)槲覈吞籍a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的逐步實(shí)現(xiàn)提供參考性意見。1文獻(xiàn)回顧Salvador[1](1999)采用Lotka-Volterra模型及MichaelDalton[2](2003)采用PET模型對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、單位能

4、耗、能源消費(fèi)與碳排放量之間的關(guān)系進(jìn)行研究，提出了能源排放強(qiáng)度、能源生產(chǎn)消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長之間確實(shí)存在關(guān)聯(lián)性。RobertsGrimes[3](2002)的研究表明，不僅人均GDP和二氧化碳排放強(qiáng)度之間存在著線性關(guān)系。并且從還存在著自動(dòng)表現(xiàn)為N型和U型的非線性關(guān)系，也就是說假設(shè)政府在不采用任何制約碳排放量的舉措，從長期看碳排放量的強(qiáng)度也會(huì)自動(dòng)呈N型和U型的浮動(dòng)趨勢。Treffers[4](2007)等學(xué)者對(duì)德國碳排放量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究后認(rèn)為政府在長期內(nèi)采用一定措施，可以實(shí)現(xiàn)碳排放量的逐漸減少的同時(shí)保持經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長。張雷和黃園淅認(rèn)為，在短期內(nèi)能

5、源消費(fèi)量隨著工業(yè)化的發(fā)展會(huì)出現(xiàn)一個(gè)快速增加的過程［5］,并且在工業(yè)化的初級(jí)階段可能會(huì)產(chǎn)生能源消費(fèi)疊加效應(yīng)，這部分效應(yīng)主要由制造業(yè)和加工業(yè)產(chǎn)生。但是進(jìn)入工業(yè)發(fā)展的成熟階段后，隨著第三產(chǎn)業(yè)比重的不斷增加，能源消費(fèi)增速效應(yīng)會(huì)日趨下降。實(shí)證研究表明，低碳城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的快速調(diào)整對(duì)經(jīng)濟(jì)增長存在一定的影響作用，兩者之間具有較為顯著的相關(guān)性［6］。2檢驗(yàn)與分析2.1研究方法ChristopherSims提出VAR模型，利用矩陣行列式變量來聯(lián)立方程，通過某一個(gè)內(nèi)生變量對(duì)模型中全部內(nèi)生變量滯后項(xiàng)進(jìn)行回歸，以此來衡量動(dòng)態(tài)變量之間的關(guān)系。我們還可以由單變量自回歸模型

6、推導(dǎo)出多元矩陣變量組成的自回歸模型［7］。模型建立后，用脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果分析干擾項(xiàng)變化和模型對(duì)某些變量系統(tǒng)性動(dòng)態(tài)效果。方差分析結(jié)果來分析各結(jié)構(gòu)對(duì)內(nèi)生變量影響變化的貢獻(xiàn)值。在本文中脈沖響應(yīng)函數(shù)可以檢驗(yàn)碳排放量和能源消費(fèi)量對(duì)各經(jīng)濟(jì)變量的影響強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間；通過方差分解，可以確定各變量在經(jīng)濟(jì)增長中的大小。VAR模型的一般形式為：yt=v+Alyt_］+???+Apyt—p+B0xt+B］xt_］+???+Bqxt—q+Ptt丘{-°°,+°°}其中，yt=(ylt---ynt)表示n階隨機(jī)向量，Al到Ap表示nXn階的參數(shù)矩陣，xt表示n階外生變量

7、向量，B1到Bq是nXm階待估系數(shù)矩陣，并且假定X是干擾項(xiàng)。理論上來說，滯后期P和q越長，對(duì)反映所構(gòu)造模型的全部信息描述越完整。但是隨著滯后期的延長，參數(shù)估計(jì)所需要所選取的變量的數(shù)值就越大，估計(jì)的自由度就會(huì)減少。因此在具體的操作過程，需要根據(jù)自身的需要，在自由度與滯后期之間找出一種均衡狀態(tài)。一般情況是選取SC和AIC準(zhǔn)則中較小的數(shù)值作為滯后期統(tǒng)計(jì)量[8]o2.2變量的選取本文選取GDP的增長率，中國碳排放量、能源工業(yè)增加值，能源消費(fèi)彈性指數(shù)作為內(nèi)生變量，影響經(jīng)濟(jì)增長的其他要素作為隨機(jī)項(xiàng)，來建立向量自回歸模型。中國碳排放量：國內(nèi)外眾多文獻(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)

8、增長與碳排放量之間的關(guān)系進(jìn)行過研究，研究的結(jié)果各不相同，但都承認(rèn)碳排放量和經(jīng)濟(jì)增長之間確實(shí)存在重要的關(guān)系。碳排放總量是指能源消費(fèi)所放出的二氧化碳量的總和。關(guān)于計(jì)算碳