2排放量关系的实证分析-我国人均GDP

1、2排放量关系的实证分析 > 我国人均GDP 内容摘要：我国经济在保持良好发展态势的过程中，消耗了大量的含碳资源，使得空气中CO2含量明显升高，随着“温室效应”、“低碳经济”等相关概念的普及，人们日益关注经济发展与环保之间的关系。本文以1990-2009年的统计数据为基础，运用协整、ECM模型和Granger因果关系检验，对我国人均GDP与人均CO2排放量进行实证分析，并结合环境库兹列茨曲线，得出主要结论，以期对我国低碳经济的发展提供新的视角。 /213084936关键词：低碳经济 碳排放量 协整回归1995年，克鲁格曼首次提出环境库兹列茨曲线（EKC）的概念，开启了研究经济发展与环境污染

2、之间的相互关系的先河。随着近来“低碳生活”、“低碳经济”等低碳概念的流行，人们日益关注经济发展与CO2排放量之间的关系。同时，低碳经济作为一种“三低”（低污染、低排放、低能耗）、“三改变”（能源技术的改变、制度的改变、生活理念的改变）全新经济发展方式及经济发展理念，必将对我国乃至全球的经济发展方式及理念的转变起重要作用。本文在此背景下，建立协整及ECM模型对人均GDP与人均CO2排放量进行回归分析，以期为我国低碳经济的发展提供新的视角。模型的设定（一）指标的选择本文选择我国人均GDP作为研究变量，基于以下两点考虑：首先是因为与EKC在测度变量关系时采用人均的概念相契合；其次，本文所指的GDP为

3、实际GDP。在人均CO2排放量变量选择时，由于历年的环境统计年鉴均没有CO2统计数据。所以本文选取了胡鞍钢在考虑环境因素的省级技术效率排名一文中所使用的CO2排放量的测算方法，如下：CO2的排放量= 含碳能源消费量碳折算系数CO2气化系数其中，含碳能源消费量是指煤炭、石油、天然气等在消费过程中释放的CO2 ；碳折算系数是指CO2与C的质量比，即 3.67（44:12） ；CO2气化系数为国家发改委能源研究所制定的系数0.67。（二）数据说明我国人均GDP及人均CO2排放量数据均来自中国统计年鉴2010，同时为了消除时间序列数据可能存在的异方差问题，本文对变量取自然对数处理，计量分析软件运用Ev

4、iews6.0。1990-2009年各相关的数值如表1所示。（三）分析方法选择本文采用协整及ECM对变量进行回归分析，并进行Granger因果关系检验，具体步骤如下：一是对时间序列进行平稳性检验。采用单位根检验的方法，考察时间序列是否为单整序列。二是在第一步平稳性检验的基础上，如果各变量为同阶单整，则应用E-G两步法建立协整型对变量进行回归。三是建立ECM模型来考察变量之间短期行为及误差纠正。四是进行Granger因果关系检验。其意义在于当两个变量之间暂时存在先导和滞后关系时，是否能从统计上查明其因果关系。模型的估计（一）单位根检验对所有变量进行单位根检验的结果如表2所示，结果表明，原变量及一

5、阶差分后各变量在5%的显著性水平下均不平稳，而对变量进行二阶差分后均在5%的显著性水平下拒绝原假设，即变量为二阶单整I（2）。（二）协整检验表2单位根检验的结果表明，所有的变量都是非平稳的，但是经过二阶差分后，变量变得平稳且单整阶数均为二，因此可以进行协整分析，进一步考察变量之间的长期关系。本文采用E-G两步法检验LNGDP与LNCO2是否存在协整关系。第一步：对LNGDP与LNCO2进行OLS回归。回归结果见表3。方程的变量系数在1%的水平下均显著。第二步：检验残差的平稳性，见表4。至此，可得协整方程的如下：LNGDP=5.8416+1.5816LNCO2 （1）（三）误差修正模型（ECM）

6、的建立根据协整与误差修正模型的关系，在通过变量的协整检验情况下，以协整检验中求得的残差作为非均衡误差加入到ECM，并用OLS估计相应的参数。建立如下方程：LNGDPt=ECMt-1+LNCO2t+t （2）其中，ECM（ t-1表示滞后一期），协整方程（1）产生的残差项，其调整系数应为负数。回归结果见表5。根据回归结果，得ECM方程：LNGDPt=-0.1245ECMt-1+1.2131LNCO2t （3）模型的误差修正项在5%水平下显著且系数均为负，符合反向修正机制。（四）Granger因果关系检验以上分析表明LNGDP与LN CO2存在协整关系，本文进一步用Granger因果关系检验二者是

7、否存在因果关系（见表6）。检验结果表明，人均CO2排放量是人均GDP的原因，而不是结果。这说明我国人均GDP的增长很大一部分是工业发展所推动，含碳能源的消费是我国经济增长的重要动力。实证分析的主要结论及相关政策建议（一）实证分析的主要结论由协整方程（1）可得，我国人均GDP对人均CO2排放量的弹性为 1.5816，即人均CO2排放量每增加1%，我国人均GDP增加 1.5816%，且方程调整后的R值及变量的T值及P值均在显著。说明含碳能源的消费对我国经济增长的贡献明显。协整方程（1）同时表明，我国人均GDP与人均CO2排放量存在显著的线性关系。根据克鲁格曼的环境库兹列茨（EKC）的实证结果分析，

8、环境污染程度与人均GDP呈倒U曲线，即在经济发展初期，随着人均GDP的提高，环境污染程度相应恶化，当超过某个临界值时环境污染程度会随着人均GDP的进一步提高而有所缓解并逐步好转。而本文的实证结果表明，目前我国人均GDP与人均CO2排放量存在较为显著的线性关系，并没有出现所谓的“拐点”。在协整方程（1）的基础上进一步研究中国人均GDP与人均CO2排放量的关系，在协整方程中引入新的变量（LNGDP）2，且将LNCO2作为因变量，LNGDP及（LNGDP）2作为自变量进行回归，结果见表7。回归结果显示，尽管方程的调整R值及F值的P值均表明方程整体显著，且各个变量的P值均小于0.005即各个变量也显著

9、，方程通过检验，得回归方程：LNCO2=12.56632-3.573102LNGDP+ 0.270710（LNGDP）2 （4）但是变量（LNGDP）2的系数 0.270710为正且显著，与倒U的EKC中变量系数为负不符，进一步表明，中国人均GDP与人均CO2不存在倒U关系，即目前为止，库兹列茨的拐点在中国人均GDP与人均CO2不存在。Granger因果关系检验说明，我国目前经济增长的主要动力来自含碳能源等工业的推动。在目前我国所处的经济发展阶段，要继续保持经济的较高增长，大量含碳资源的耗费将不可避免。在大力倡导低碳的今天，以低碳排量为主要特征的“低碳经济”将使我国处于经济发展与环境保护的两难

10、境地。如何在理论及实践中更好地发展“低碳经济”，以促进我国经济增长同时减少碳排放量将有重大意义。（二）相关政策建议提高含碳能源利用技术及利用效率。由公式：CO2的排放量=含碳能源消费量碳折算系数CO2气化系数可知，如果要减少二氧化碳的排放量，在给定碳折算系数及CO2气化系数的情况下只能减少含碳能源消费量，而本文的实证分析结论表明，目前我国经济增长在很大程度上由含碳能源消费量来推动，在此情况下，只能提高含碳能源的利用技术，从而提高能源的利用效率，相对地减少二氧化碳的排放量，充分利用好含碳资源，更好地促进我国经济发展。加大新能源研发力度，减少温室气体排放。从目前来看，尽管新能源的应用规模不是很大，

11、但是整个世界的趋势就是节能减排，“绿色生活”将是未来生活的格调。加大新能源技术研发，促进能源技术转化，引进清洁能源，从使用含碳量高的燃料转向含碳量低的燃料，或转向不含碳的能源等，这些都有利于在促进经济发展的同时，减少温室气体的排放，提高人们的生活质量。提高人们环保意识，加大“低碳”概念的宣传及普及力度。在现实生活中，政府、新闻媒介及相关公共部门应加大“低碳经济”、“低碳生活”等概念的宣传及普及力度，不断提高人们的环保意识，把生活工作等作息时间所耗用的能量减到最少，从而在家居、办公、交通、旅游等各方面减少二氧化碳的排放量。参考文献：1.徐玖平，卢毅.低碳经济引论M.科学出版社，20112.胡鞍钢.考虑环境因素的省级技术效率排名