甘肃省碳排放与经济增长动态演进分析

摘要：根据1985-2010年甘肃省相关统计数据建立VAR模型，本文运用协整检验、脉冲响应函数和方差分解等方法，对甘肃省碳排放与经济增长的动态演进关系进行实证研究。研究结果表明：在较短的滞后期内，甘肃省经济增长是导致其碳排放增加的Granger原因；从长期来看，甘肃省碳排放与经济增长之间存在均衡关系，碳排放的增加是甘肃省经济增长的重要动因之一，碳排放量波动对来自于经济增长的冲击影响较小，其经济增长在很大程度上依然是以碳排放作为基础。

关键词：碳排放；经济增长；VAR；脉冲响应函数；方差分解

中图分类号：F061.5文献标识码：B

随着联合国气候变化框架公约第17次缔约方会议在南非德班落幕，加紧应对气候变化、践行低碳发展已经成为全球关注焦点和世界各国共识。甘肃发展低碳经济既是国内外大背景的要求，更是自身经济发展的必然选择和实现可持续发展的必由之路。甘肃省先后出台了一系列促进节能减排、发展低碳经济的政策措施，并加大敦煌水资源合理利用与生态保护、石羊河流域防沙治沙及生态恢复规划等项目的实施力度。

2009年12月，《甘肃省循环经济总体规划》获得国务院正式批复。目前，甘肃省经济发展过程中高耗能、高排放、资源依赖性的特征比较突出，全省既面临着转变发展方式、进行经济结构调整的压力，也面临着资金短缺的困扰，低碳发展的形势较为严峻。因此，在“十二五”乃至未来更长时期，加大对甘肃省碳排放与经济增长关系命题的研究力度，对于全面落实国家新一轮西部大开发战略和实现全省经济、社会和生态环境的协调发展有着重要意义。

一、文献综述

目前，国内关于碳排放与区域经济增长关系的研究，主要集中在四个方面：第一，王中英、王礼茂[1]（2006）、巴曙松（2010）从时间序列角度，通过计量经济方法进行经济增长与碳排放相互影响的对比分析，认为中国过分依赖投资的经济增长方式，和以第二产业为主的经济结构在很大程度上是导致温室气体排放量增加的主要原因；第二，王锋等[2]（2010）从驱动因素角度，通过指数分解和结构分解方法，分析经济与碳排放变化的驱动因素；第三，易艳春、宋德勇等（2011）从经济学投入产出的角度，分析碳排放产生的部门，模拟和预测碳排放与经济增长变化；第四，郑长德等[3]（2011）从空间计量经济学的角度，分析我国各省域碳排放在空间分布上的自相关性，以及各省域碳排放对经济增长的影响程度。已有研究结果显示经济增长与能源消费、资本存量以及劳动力之间存在着长期稳定的均衡关系，碳排放（能源消费）对经济增长起到十分重要的推动作用。此外，一些学者还对甘肃省碳排放和经济增长的数据进行较为简单的定量分析，提出或评价了相应的低碳政策。李端（2010）选取甘肃人均生产总值、碳排放总量为指标，对1994-2008年间的碳排放与甘肃经济增长进行相关性分析和回归分析，得到结论为：甘肃省经济增长与碳排放的关系既不是“倒U型”，也不是“N型”，而是线性图。

综上所述，前人研究为碳排放与区域经济增长问题奠定了良好基础，但是这些研究基本集中在国家或若干跨省区域层面上，可能由于相关数据的缺失，有关我国生态环境较为脆弱地区及甘肃省碳排放与经济增长动态演进关系的实证研究较为少见。在研究方法上，现有研究多以描述性方法或传统的时间序列相关分析为主，且对碳排放指标的选取以及具体的建模形式还有着不同见解。本文借鉴以往研究成果，根据1985-2010年甘肃省相关数据建立VAR模型，通过协整检验、脉冲响应函数和方差分解等方法，对甘肃省碳排放与经济增长的动态关系进行计量分析并提出对策建议，以期为甘肃省科学制定低碳发展整体方案和管理指南提供若干有借鉴意义的理论与实证基础。本文的结构安排如下：第三部分是指标选择、数据来源和模型构建；第四部分是实证结果及对结果的分析，最后是本文的结论和对策建议。

二、指标选择、数据来源和模型设定

（一）指标选择和数据来源

1.经济增长水平。本文主要采用地区生产总值来衡量甘肃省经济增长水平，其数据来源于历年《新中国六十年统计资料汇编》、部分数据来源于历年《甘肃统计年鉴》公布的当年地区生产总值，以1985年为基期，单位为亿元，用GRP表示地区生产总值。为了消除价格波动给地区生产总值计算带来的影响因素，本文采用生产总值指数平减甘肃省1985-2010年的地区生产总值。

2.碳排放量。目前，关于碳排放量的计算方法各异，主流的计算方法为IPAT方法，但因难以体现技术进步影响、不能确定各地区减排责任等原因，IPAT方法存在一定的不足[4]。本文主要借鉴其他两种方法，即Kaya恒等式模型法和碳化学燃烧公式法来核算碳排放量[5]。

第一，Kaya碳排放恒等式模型法。由日本能源经济学家茅阳一（Yoichi Kaya）[6]在1989年联合国政府间气候变化委员会（IPCC）会议上率先提出。Kaya恒等式通过一种简单的数学公式将人类活动产生的碳排放量与经济、政策和人口等因子建立起联系。Kaya碳排放恒等式为：

在式（1）中，C为碳排放量；Ci为第i种能源的碳排放量；E为一次能源的消费量；Ei为第i种能源的消费量；Y为国内生产总值GDP；P为人口数量。式（1）的右侧将主要碳排放驱动力分为乘法因子，而左侧对应于二氧化碳排放量。根据式（1），碳排放量主要是由人口、生活水平、能源使用强度（即为Ei与E的比值）和能源的碳排放强度（即为Ci与Ei的比值）决定的。

第二，碳的化学燃烧公式法。根据碳的化学燃烧公式：C+O2=CO2，可得碳在完全燃烧后，碳的燃烧值约为34 070kj/kg，而每吨标准煤释放的热量为7 000千卡，即约为29 302kj，这就可以粗略的计算出每吨标准煤完全燃烧释放出的二氧化碳。

考虑以上两种碳排放量计算方法，并结合构成标准煤的元素，还有氮、硫、磷、氟、氯、砷等和不完全燃烧因素，因此采用这两种方法计算出的每吨标准煤的碳排放系数介于2.277和2.72之间，本文取两者的算术平均数作为每吨标准煤的碳排放系数，为2.499[3]。碳排放量主要来自于《新中国六十年统计资料汇编》、《甘肃统计年鉴》的“能源消费总量及构成（单位：万吨标准煤）”所列举的甘肃省数据乘以2.499，得到的数据即为碳排放量“Carbon”。

（二）VAR模型的设定

传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型，但经济理论通常并不足以对变量之间的动态关系提供一个严密的说明，而且内生变量在方程两端都可以出现使得估计和判断变得更加复杂。为了解决这些问题，1980年西姆斯（C.A.Sims）[7]将VAR模型引入到经济学中，推动了经济系统动态性分析的广泛应，VAR模型常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。

在式（2）中，yt是包含碳排放、经济增长这两个内生变量的列向量，xt是d维外生变量列向量，p是滞后阶数，T是样本个数。k×k维矩阵Φ1，…，Φp和k×d维矩阵H是带估计的系数矩阵。εt是k维扰动向量，它们之间相互同期相关，但不与本身的滞后值相关且不与式（2）右边的变量相关[8]。

三、实证研究

（一）平稳性检验

计量分析采用Eviews7.0软件，为了确保变量的平稳性，先对单个变量运用标准的ADF方法进行单位根检验，最佳滞后阶数由SIC准则确定。为了消除在计量分析中可能出现的异方差等因素，对1985-2010年甘肃省GRP、碳排放量Carbon取自然对数值，分别计为lnGRP、lnCarbon。检验结果如表1所示，从表1中可以看出lnGRP、lnCarbon的一阶差分在5%的显著性水平下都是平稳的。

（二）Granger因果关系检验

Granger因果关系检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量中。如果某个变量受到其他变量的滞后影响，则称它们具有Granger因果关系。为了较为清楚地解释甘肃省碳排放与经济增长之间的Granger因果关系，可对序列lnGRP和lnCarbon进行滞后长度为4期的Granger因果关系检验，检验结果如表2所示。结果显示在滞后长度为2期时，经济增长在5%的显著性水平下拒绝原假设，说明甘肃经济增长对其碳排放具有较为显著的Granger影响，即存在从序列lnGRP到序列lnCarbon的较为显著的单向因果关系。

（三）VAR模型滞后阶数p的确定

VAR模型中一个重要的问题就是滞后阶数的确定。在选择滞后阶数p时，一方面欲使滞后阶数足够大，以便能够完整反映所构建模型的动态特征；另一方面，滞后阶数越大，需要估计的参数也就越多，模型的自由度就减少。所以，通常进行选择时需要综合考虑，既要有足够多的滞后项，又要有足够数目的自由度。这里将采用LR、FPE、AIC、SC和HQ等准则，检验VAR模型最佳滞后阶数p。表3的结果显示，在LR和SC评价准则下滞后阶数p应为1，而在FPE、AIC和HQ评价准则下滞后阶数p应为2。Paulsen（1984）[9]指出AIC评价准则倾向于选择过大的滞后阶数，滞后阶数p为2，即VAR（2）。

（四）Johansen协整检验

Johansen在1988年及在1990年与Juselius一起提出的，一种以VAR模型为基础的检验回归系数的方法，是一种进行多变量协整检验的较好方法。在滞后阶数为2，假设模型中无常数项和时间趋势项情况下，对lnGRP和lnCarbon进行Johansen协整检验。表4给出协整检验的结果显示，根据迹统计量和λ-max统计量都表明，在5%的显著性水平上lnGRP和lnCarbon之间存在一个协整关系。

从表5可以看出lnGRP对来自lnCarbon的扰动并没有立即做出反应，lnGRP在第一期的响应为0，随后这种冲击对lnGRP的影响缓慢增大，且有发散的趋势，表明甘肃省碳排放量的扰动冲击对经济增长影响的持续时间比较长，且一直为正向效应；lnCarbon对来自lnGRP的响应扰动立即作出了响应，第一期的响应为0.009209，随后对来自lnGRP扰动的响应有所下降，在第4期左右达到最小值，且为负向的。之后lnCarbon对来自lnGRP的响应缓慢增加，也为负向的，在整个前10期的响应期内，lnCarbon对来自lnGRP扰动的累计响应值为-0.133594，表明在绝大部分响应期内，甘肃省经济增长对碳排放量会产生抑制作用，这种抑制作用随着时间的推移是先逐步下降，后略有回升。但总的来看，甘肃省经济增长会导致碳排放量的缓慢下降，而碳排放量的增加则会在较长时间内推动甘肃省的经济增长。

本文采用方差分解方法分析VAR模型中的变量lnCarbon、lnGRP产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息，方差分解的结果如表6所示。结果显示：从长期来看，甘肃省经济增长预测方差中有39.54%的部分是由碳排放冲击所引起的，60.46%的部分是由自身冲击引起的；在甘肃省碳排放波动的方差分解结果中，碳排放预测方差中只有10.46%的部分是由经济增长冲击引起的，89.54%的部分是由碳排放自身冲击引起的。综合方差分解的结果可以发现：在前10个预测期中，甘肃省碳排放的波动主要来自于自身，而碳排放冲击对经济增长波动的贡献度较大，且在40%以内。方差分解结果在某种程度上也验证了脉冲响应函数方法分析的结论。

四、结论与对策建议

本文以甘肃省为研究对象，通过1985-2010年的统计数据，运用VAR模型对碳排放与经济增长之间的动态演进关系进行了实证研究，得到以下结论：

第一，在较短的滞后期内，存在从经济增长序列到碳排放序列的较为显著的单向因果关系，即甘肃省经济增长是导致其碳排放增加的重要原因，而能源消费所带来的以CO2为主的温室气体排放增加对全省经济增长的促进作用不显著。

第二，从长期来看，甘肃省碳排放与经济增长之间存在长期的稳定均衡关系，碳排放量增加对甘肃省经济增长产生影响的持续时间比较长，且一直为正向效应，碳排放冲击对经济增长波动的贡献度较大；反过来，甘肃省经济增长则会导致碳排放量的缓慢下降，但经济增长冲击对碳排放波动的贡献度较小。这表明自20世纪80年代中期以来，甘肃省碳排放与经济增长有着较为紧密的联系。随着甘肃省快速的经济增长，碳排放量在短期内有所增加，而碳排放量的短期增加对经济增长的影响不显著。碳排放与经济增长双变量经过短期的微调后，从二者之间的长期动态演进关系来看，碳排放量的增加是甘肃省经济增长的重要动因之一，甘肃省经济增长在很大程度上依然是以大量的碳排放作为基础，而且碳排放量波动对来自经济增长的冲击影响较小，说明这种“高速增长、高碳排放”的“双高”经济社会发展状况，在未来一段时间内仍会保持较强的“刚性”。

第三，究其原因主要是土地、廉价劳动力、水、电、煤、气等生产要素和高投入、低产出的粗放型经济模式仍主导甘肃省经济发展，而优质资本、创新、核心技术、自主产权、研发等对经济增长的贡献较小。2010年全省单位地区生产总值能耗为1.801吨标准煤/万元，是全国同期平均水平的2.2倍，万元工业增加值电耗是全国同期平均水平的2.1倍。2010年全省能源消费总量中，煤炭占能源消费总量比重为67.03%，工业能源消费量占能源消费总量的73.89%[10]。另外，甘肃省是以工农业为主的后发地区，工业是拉动全省经济增长的主要力量，尤其是以能源和原材料消耗为主的重型工业，如有色冶金、石化、机械、建材等传统行业，是甘肃经济发展的重要基础，是财政收入的主要来源，也是劳动力就业的主要渠道[11]，但这些产业多为高耗能、高排放产业，是甘肃省节能减排的压力所在，也给本省的低碳转型带来了较大的挑战。

针对以上结论，为推动甘肃省低碳发展再上新台阶，实现经济增长速度质量效益相协调、人口资源环境相协调，本文提出以下对策建议：

1.重视低碳能源技术的研发和推广，加快实现能源低碳化。从结论部分中不难看出，碳排放是甘肃省实现经济增长的重要因素。由于发展高新技术和装备制造业是甘肃省推进产业结构转型优化的内在需求，这就使得甘肃省石化、机械、冶金等大型、特大型重工业项目比例持续增长，但这些产业的发展又势必造成能耗增长需求难以减缓，工业高能耗、低能效的格局短时间很难改变。如果此时一味要求上述所有企业降低能耗，无异于踩了甘肃省经济前进的“刹车”。因此，在求发展的今天，能源低碳化对甘肃保持经济高速持续的增长显得尤为重要。太阳能、风能等可再生低碳能源是朝阳产业，前景广阔，但也因为技术落后、耗资巨大、电价高等因素制约了它们的发展。要增强低碳能源的竞争力，使其进入甘肃寻常制造企业，就必须重视低碳能源技术的研发和推广，利用技术创新来不断降低可再生能源的成本，使其与传统能源在价格上具有可比性，从而快速推广使用，成为未来能源消费的主力。

2.建立多元化、多渠道的低碳投融资体系。应对气候变化、降低碳排放和发展低碳经济，甘肃省不仅应着力推进能源低碳化，还应充分拓展融资渠道、引导其他要素资源向低碳产业集聚。

首先，多渠道拓展促进全省低碳经济发展的直接融资途径。积极通过各类债权融资产品和手段支持低碳产业发展，发挥股权投资基金和创业投资低碳企业的资本支持作用，大力支持资源循环利用企业上市融资。

其次，全面改进和提升支持低碳经济发展的金融服务。对由国家、省级低碳经济发展综合管理部门支持的节能、节水、节材、综合利用、清洁生产和“零”排放等减量化项目，废旧汽车零部件、工程机械、机床等产品的再制造和轮胎翻新等再利用项目，以及废旧物资、大宗产业废弃物、建筑废弃物、农林废弃物、城市典型废弃物、冶炼废水、污泥等资源化利用项目，银行业金融机构应当按照商业可持续原则，综合考虑信贷风险评估、成本补偿机制和政府扶持政策等因素，要重点给予信贷支持，通过动态监测、循环授信等具体方式，积极开发与低碳经济有关的信贷创新产品。

再次，加大利用国外资金对甘肃省经济发展的支持力度，支持鼓励低碳经济主体申请清洁发展机制项目（CDM）。甘肃省综合管理部门应积极支持符合条件的低碳经济项目申请使用国际金融组织贷款和外国政府贷款。相关职能部门还应加强对低碳经济项目投资企业的辅导，帮助其熟悉CDM项目基本规则和运作流程，同时引导一些潜在企业开展CDM合作，并支持开展相关的方法学研究。

3.低碳示范先行，鼓励全社会参与。借鉴国内外城市低碳发展的成功经验，宣传低碳经济，开展低碳经济试点示范工作，全面提高甘肃省各个社会层面的低碳发展意识和能力。重点建设低碳科技示范区、低碳产业示范区和低碳建筑示范区，发展低碳产业研发、低碳化生产和低碳化支撑体系三大板块的上下游低碳产业链条和产业集群。观念是行动的前提和先导，推行低碳消费方式必须从培养市民观念入手。除了从消费习惯入手提高社会对低碳产品的认知度，地方政府还应通过财政补贴的方式，大力推广低碳产品，培育低碳消费市场，形成全社会参与低碳发展的良好氛围。

参考文献：

[1] 王中英，王礼茂.中国经济增长对碳排放的影响分析[J].安全与环境学报，2006（6）：88-91.

[2] 王锋，吴丽华，杨超.中国经济发展中碳排放增长的驱动因素研究[J].经济研究，2010（2）：123-136.

[3] 郑长德，刘帅. 基于空间计量经济学的碳排放与经济增长分析[J].中国人口·资源与环境，2011（5）：80-86.

[4] Goldsmith， Raymond W.A Perpetual Inventory of National Wealth [J].Studies in Income and Wealth：National of Economic Research，1951（14）：5-61.

[5] 王小鲁.中国经济增长的可持续性与制度变革[J].经济研究，2000（7）：3-15.

[6] Kaya，Y. Impact of carbon dioxide emission control on GNP growth：inter——predation of Proposed scenarios[M].Paris：Paper presented at the IPCC Energy and Industry Subgroup， Response Strategies Working Group，1989：18-26.

[7] C.A.Sims. Macroeconomics and Reality [J].Econometrica， 1980（48）：1-48.

[8] 高铁梅.计量经济分析方法与建模——Eviews应用及实例（第二版）[M].北京：清华大学出版社，2010：267-268.

[9] Paulsen，J.Order determination of multivariate autoregressive time series with unit roots[J].Journal of Time Series Analysis，1984（5）：115-127.

[10]甘肃省统计局，国家统计局.甘肃发展年鉴2011[M].北京：中国统计出版社，2011（10）：145-166.

[11]姜毅君. 对甘肃高耗能行业发展的思考与建议[J]. 电力需求侧管理，2011，13（6）：44-46.

（责任编辑：关立新）

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