經濟增長與我國碳排放：基于工業行業的面板分析

易艷春，肖六億

（湖北師范學院 經濟與管理學院，湖北 黃石 435002）

1 問題的提出

改革開放30年，是中國締造“經濟奇跡”的30年。2010年中國GDP總量超過日本,成為世界第二大經濟體。

然而，我國已成為世界第一大二氧化碳排放國，大約占世界總排放量的30%左右。2009年12月的哥本哈根氣候會議上，我國政府許下了到2020年單位GDP減排40-45%的承諾。因此，如何更為全面有效地協調經濟增長與碳排放，使中國經濟增長與環境保護均能滿足可持續發展的必然要求。

2 實證分析

2.1 模型與數據說明

根據經濟增長與CO2排放之間的內在聯系，本文構建以下反映工業行業經濟增長與二氧化碳排放的計量模型:

上式中，Ci,t表示第i行業第t年的碳排放量，Yi,t表示第i行業第t年的工業總產值，γi是LnYi,t的系數，βi表示個體效應，反映行業的個體差異，ui,t是隨機誤差項。關于第i行業t年的CO2排放量的數值的計算，本文參考了Pan et al（2008）的方法（該排放系數來源于CAIT提供的轉換率）：以各行業每年的能源消耗量乘以單位能源使用的碳排放系數。單位能源使用的碳排放系數為2.13噸二氧化碳/每噸標準煤。各行業的能源消費總量數據來源于《中國統計年鑒》。各行業各年工業總產值的數據來源于中經網數據庫。實證分析的時間跨度為1994～2010年。

關于行業的分類，2004年之前和之后的分類方法有所差異，因此本節的分析選取了兩種分類方法中名稱相同或類似的且外資參與度高于10%的工業行業，為以下26個行業：農副產品加工業、食品制造業、飲料制造業、紡織業、紡織服裝、鞋、帽制造業、皮革、毛皮、羽絨及其制品業、木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業、家具制造業、造紙及紙制品業、印刷和記錄媒介的復制、文教體育用品制造業、化學原料及化學制品制造業、醫藥制造業、化學纖維制造業、橡膠制品業、塑料制品業、金屬制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、非金屬礦物制造業、有色金屬冶煉及壓延加工業、通用設備制造業、專用設備制造業、交通運輸設備制造業、電氣機械及器材制造業、通信設備、計算機及其他電子設備制造業、儀器儀表及文化、辦公用機械制造業。

2.2 面板單位根檢驗

所謂面板單位根檢驗是指將面板數據中的變量各橫截面序列作為一個整體進行單位根檢驗,由于面板數據的單位根檢驗到目前為止還沒有完全統一,為了檢驗的穩健性,本文采用了四種單位根檢驗方法,主要有：LLC檢驗、IPS檢驗、ADF Fisher檢驗、PP Fisher檢驗。

考慮以下基于面板數據的AR(1)過程:

yi,t=Qiyi,t-1+Li,t

其中,i=1,2,..,N為面板單位數目;t=1,2…,Ti為面板單位的時間跨度;Qi

為自回歸系數;Li,t為相互獨立的異質的擾動項。

根據Qi對同(異)質性假定的不同,所有的檢驗可分為兩類,一類是假定所有的面板單位包含著共同的單位根,即對于各個不同單位的i,Qi=Q,代表性的檢驗如LLC檢驗、Breitung檢驗及Hadri檢驗,這三種檢驗的區別在于LLC檢驗和Breitung檢驗的原假設為各面板單位存在著共同的單位根,而Hadri檢驗則采用了不存在共同單位根的原假設;另一類檢驗則放寬了同質性假定,允許Qi在不同的面板單位中自由變化,與第一類檢驗相比,放寬了假定、進一步接近了客觀現實,其中代表性的如IPS檢驗、Fisher2ADF和Fisher2PP檢驗。

下面利用LLC檢驗、IPS檢驗、ADF Fisher檢驗、PP Fisher檢驗方法對各行業各年度工業總產值和碳排放量的數據進行單位根檢驗的結果如下表1：

表1 LnCi,t與LnYi,t的單位根檢驗結果

由表1的單位根檢驗結果可知，序列LnCi,t與LnYi,t的水平值都是不平穩的，一階差分是平穩的，即序列LnCi,t與LnYi,t均為一階差分平穩序列。

2.3 面板協整檢驗

面板數據的協整檢驗方法可以分為兩大類，一類是建立在Engle and Granger二步法檢驗基礎上的面板協整檢驗，具體方法主要有Pedroni檢驗和Kao檢驗；另一類是建立在Johansen協整檢驗基礎上的面板協整檢驗。

Pedroni提出了幾種協整關系的檢驗方法，那些方法允許截面間存在異質性截取和趨勢系數。可以將模型寫為：

yit=Ait+Ditt+xitBi+eit

其中,t=1,2..,T;i=1,2,..，N;yit和xit分別是(N@T)@1和(N@T)@m維的可觀察變量。

Pedroni建議用兩類檢驗:第一類基于聯合組內尺度檢驗,包括四種統計方法:Panel v統計量,Panel Q統計量,Panel pp統計量和Panel ADF統計量。這些統計量包含了不同變量的自回歸系數對估計的殘差的單位根檢驗。第二類檢驗基于組間尺度檢驗,包括三種統計方法:Group Q統計量,Group pp統計量和Group ADF統計量。這些統計基于每個向量個體估計系數的簡單平均。

檢驗過程中不僅允許不同面板單位存在不同固定效應和短期動態效應,而且允許存在不同的長期協整系數;同時,Pedroni的研究表明,每一個標準化統計量漸進滿足標準正態分布N(0,1)。同時Pedroni給出了各種情況下蒙特卡洛模擬結果,并在Pedroni(1999)給出了利用這些模擬結果構造的近似臨界判別值。要拒絕/不存在協整關系0這個零假設,所計算出來的各個統計量的絕對值必須大于Pedroni中所列示的近似臨界判別值。Pedroni的Monte Carlo模擬實驗的結果顯示,對于大于100的樣本來說,所有的7個統計量的檢驗效力都很好并且很穩定。但是對于小樣本(T＜20)來說,Group ADF統計量是最有效力的,接下來是Panel2V統計量和Panel2Rho統計量。因此,在本文的實證檢驗過程中,如果各個統計量給出的判別結果出現矛盾,將重點考慮這三個統計量所顯示的結果。

由于序列LnCi,t與LnYi,t均為一階單整，下面采取Pedroni檢驗方法對兩個序列進行協整檢驗，以考察兩序列間是否存在長期的協整關系。面板協整檢驗的結果見下表2：

表2 LnCi,t與LnYi,t的協整檢驗結果

由上表的結果可知，除了統計量Panel v之外，其它統計量都在5%的顯著性水平上通過了顯著性檢驗，表明工業行業經濟增長與碳排放之間存在長期的協整關系。下面對變量之間進行因果關系檢驗。

2.4 面板因果關系檢驗

由于行業經濟增長與CO2排放是協整的,也就是說,行業經濟增長與CO2排放在長期中有因果關系,本節運用基于面板的誤差修正模型來發現行業經濟增長與CO2排放是單向的因果關系還是互為因果關系。

與傳統的基于誤差修正模型的檢驗一樣：可以建立如下的面板誤差修正方程:

在上式中，K代表滯后期，Δ代表差值，他們是運用Step-down方法直到最大2個時滯的最佳選擇,C代表二氧化碳排放量，Y指各行業工業總產值。

對方程（2）和（3）獨立變量系數的顯著性進行檢驗，可以確定因果關系。對于短期因果關系，本文對方程（2）檢驗所有i和k，H0∶θ12ik=0 或檢驗方程（3），對所有i和k，H0∶θ12ik=0。長期因果關系可以由觀察調整速度λ的顯著性來檢驗，λ是錯誤修正式的εit-1的系數。λ的顯著性揭示了協整過程的長期關系。沿著這一路徑的運動可以認為是永久的。對長期因果關系，本文檢驗對方程（2）的所有i，H0∶θ12ik=0 或對方程（3）的所有i，H0∶θ12ik=0 。最終，本節運用聯合檢驗（WALD檢驗）來檢驗強因果檢驗。

因為檢驗方程中的變量都是平穩的,所以本文就用WALD檢驗來檢驗工業總產值和碳排放之間的的面板因果關系，見表3。從表3中可知,在短期內無論是用方程（2）還是用方程（3），得出的結果在1%顯著性水平下顯著，說明從短期看工業總產值和碳排放之間存在因果關系。同樣在長期內，無論是用方程（2）還是用方程（3），得出的結果在1%顯著性水平下顯著，說明從長期看工業總產值和碳排放之間存在因果關系。

表3 工業總產值與碳排放之間的因果關系檢驗

3 結論與討論

本文運用我國26個行業1994～2010年的數據,檢驗了經濟增長和CO2排放的協整及因果關系。用面板協整和基于面板誤差修正模型來進行研究。在長短期內，,面板數據得出的結果證實了在長短期工業碳排放與工業總產值之間的相互因果關系。這是因為95%的CO2主要是化石燃料燃燒產生的。化石能源投入的增加會帶來碳排放增加，從而帶來經濟產出的增加。特別在我國，煤炭在能源消費結構中的比重最大，煤炭一直占總能源消費比例的75%。同樣,當工業行業經濟總量擴大時,對化石能源的需求也會增加，從而帶來二氧化碳排放量的增加。這表明CO2排放和工業部門經濟增長是內生的,因此用任何一個單一的方程來預測將會是不準確的。既然能源是經濟增長的一個刺激因素,限制碳排放政策的實施可能會影響到我國經濟增長的趨勢,中國經濟可能會受到減碳的影響。快速的工業化對環境有負面影響。

在全球溫室氣體減排的壓力下,每個國家都面臨著能源戰略和能源政策的調整,我國在2009哥本哈根國際氣候會議中已許下了承諾,2020年碳強度比2005年下降40～45%,這將對中國能源政策的調整產生重要影響,從而會對中國經濟增長產生一定的影響。美國之所以退出京都議定書,主要原因也是因為限制能源消費必然損害美國的經濟增長。這樣，保持我國經濟的可持續增長就必須要改善能源的質量，比如調整能源結構，提高低碳和無碳能源在能源結構中的比重，開發新能源品種，大力發展可再生能源等。

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