能源消費、碳排放和經濟增長關系的實證性研究

姚韜

[摘 要] 通過運用協整檢驗和VAR模型，對能源消費、碳排放和經濟增長的相關性進行了實證分析。計量結果表明我國的碳排放量、能源工業增加值、能源消費彈性系數以及國內生產總值增長率之間存在著長期穩定的均衡關系。其中我國碳排放量大小的變動對經濟增長的影響較為顯著。對我國目前而言，必須盡快加大第三產業在國民經濟中的比重，特別是積極發展能耗低且附加值高的現代服務業，加快經濟結構向能源集約型的轉變。

[關鍵詞] 能源消費；碳排放；經濟增長；相關性

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 02. 022

[中圖分類號] F27 [文獻標識碼] A [文章編號] 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濟的高速發展帶來的各產業對能源需求量的增加，直接導致了企業和個人二氧化碳排放量急劇上升。盡管我國采取了一系列節能減排的措施，但是我國工業企業中存在的無控制碳排放和能源浪費的情況并沒有得到根本的改變。鑒于我國能源工業發展所帶來的高能耗和高污染的問題， 在“十一五”規劃中我國明確提出了要在10年之內實現人均GDP能源消耗量下降20%的目標。2009年9月在聯合國氣候變化峰會上，我國政府提出了在15年內中國GDP碳排放總量下降40%的目標。要完成以上目標，研究經濟增長和碳排放、能源消費之間的關系就顯得非常必要。那么能源消費、碳排放與經濟增長之間究竟是否存在關聯性，如果具有關聯性，那么其中對經濟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）的非結構多變量計量模型來實證研究能源消費、碳排放和經濟增長的相關性，希望能夠為我國低碳產業結構的逐步實現提供參考性意見。

1 文獻回顧

Salvador[1]（1999）采用Lotka-Volterra模型及Michael Dalton[2] （2003）采用PET模型對產業結構、單位能耗、能源消費與碳排放量之間的關系進行研究，提出了能源排放強度、能源生產消費和經濟增長之間確實存在關聯性。Roberts Grimes[3]（2002）的研究表明，不僅人均GDP和二氧化碳排放強度之間存在著線性關系。并且從還存在著自動表現為N型和U型的非線性關系，也就是說假設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度也會自動呈N型和U型的浮動趨勢。Treffers[4]（2007）等學者對德國碳排放量和經濟發展關系的研究后認為政府在長期內采用一定措施，可以實現碳排放量的逐漸減少的同時保持經濟的穩定增長。

張雷和黃園淅認為，在短期內能源消費量隨著工業化的發展會出現一個快速增加的過程[5]，并且在工業化的初級階段可能會產生能源消費疊加效應，這部分效應主要由制造業和加工業產生。但是進入工業發展的成熟階段后，隨著第三產業比重的不斷增加，能源消費增速效應會日趨下降。實證研究表明，低碳城市產業結構的快速調整對經濟增長存在一定的影響作用，兩者之間具有較為顯著的相關性[6]。

2 檢驗與分析

2.1 研究方法

Christopher Sims提出VAR模型，利用矩陣行列式變量來聯立方程，通過某一個內生變量對模型中全部內生變量滯后項進行回歸，以此來衡量動態變量之間的關系 。我們還可以由單變量自回歸模型推導出多元矩陣變量組成的自回歸模型[7]。模型建立后，用脈沖響應函數結果分析干擾項變化和模型對某些變量系統性動態效果。方差分析結果來分析各結構對內生變量影響變化的貢獻值。在本文中脈沖響應函數可以檢驗碳排放量和能源消費量對各經濟變量的影響強度和持續時間；通過方差分解，可以確定各變量在經濟增長中的大小。VAR模型的一般形式為：

yt=v+A1yt-1+…+Apyt-p+B0xt+B1xt-1+…+Bqxt-q+μt t∈{-∞，+∞}

其中，yt=（y1t…ynt）表示n階隨機向量，

A1到Ap表示n×n階的參數矩陣，xt表示n階外生變量向量，

B1到Bq是n×m階待估系數矩陣，并且假定μt是干擾項。

理論上來說，滯后期p和q越長，對反映所構造模型的全部信息描述越完整。但是隨著滯后期的延長，參數估計所需要所選取的變量的數值就越大，估計的自由度就會減少。因此在具體的操作過程，需要根據自身的需要，在自由度與滯后期之間找出一種均衡狀態。一般情況是選取SC和AIC準則中較小的數值作為滯后期統計量[8]。

2.2 變量的選取

本文選取GDP的增長率，中國碳排放量、能源工業增加值，能源消費彈性指數作為內生變量，影響經濟增長的其他要素作為隨機項，來建立向量自回歸模型。

中國碳排放量：國內外眾多文獻對經濟增長與碳排放量之間的關系進行過研究，研究的結果各不相同，但都承認碳排放量和經濟增長之間確實存在重要的關系。碳排放總量是指能源消費所放出的二氧化碳量的總和。關于計算碳排放量的方法有很多種，本文采用基于Yoichi Kaya公式的碳排放量計算法，該算法認為能源的二氧化碳總排放量取決于人口數、人均GDP、能源強度、碳強度4個因素，其公式為：

F=P ×（G/P）×（E/G）×（F/E）=P×g×e×f

其中，F為每年世界二氧化碳總排放量；P為世界人口總數；G為世界GDP；g=（G/P）為全球人均GDP；E 為每年全球一次性能源消費量；e=（E/G） 為全球GDP的能源強度； f=（F/E）為能源的碳強度。

能源工業增加值：能源工業增加值反映的是一個國家或地區，在一段時間內由能源工業提供的全部產品和服務的市場價值總和，這是國民經濟核算中的一項重要指標，該指標也反映了能源工業生產部門和單位對國內生產總值的貢獻。

能源消費彈性系數：指的是在一段時期內一個國家或地區能源消費量的增長率與經濟增長率之間的比例。計算和分析能源消費彈性系數的目的是為了研究國民經濟增長和能源消費之間的相關性。以便于國家能夠有效地預測今后的能源消費對國民經濟增長的影響[9]。

GDP增長率：國內外大多數文獻用GDP增長率來反映不同地區在不同時間的經濟增長速度，本文照例采用國家統計局提供的不同時期國內生產總值的比值來衡量經濟增長的速度。

2.3 數據的定義和來源

在實證分析中，上述變量的數值均取自然對數，用LGDP表示GDP增長率，LCCE表示中國碳排放量，LEIAV表示能源工業增加值，LECEC表示能源消費彈性系數。本文指標的選取時間段為2000年到2010年，經濟指標數據均來自2000-2010年《中國統計年鑒》、《BP能源統計報告》、《中國能源統計年鑒》。本文的數據處理借助于Evieivs 6. 0計量經濟分析軟件進行。

3 實證分析

實證分析的基本步驟是：先對變量序列做單位根檢驗，以確定變量序列是否平穩；如不平穩則需要對變量序列進行差分；當進行到第k次差分時序列平穩，則說明該變量序列服從k階單整，當檢驗的結果均服從同階單整時，可進行多變量序列進行Johnsen協整檢驗，格蘭杰因果分析，并且構造向量自回歸模型；隨后對所建立的向量自回歸模型進行計量分析。

3.1 平穩性檢驗

我們運用ADF檢驗法對中國碳排放量LCCE，能源工業增加值LEIAV，能源消費彈性系數LECEC，GDP增長率等序列進行平穩性檢驗，其檢驗結果見表1。

注：Δ代表一階差分，（C，T，D）表示所檢驗的序列中的截距，時間趨勢及滯后階數。

3.2 協整檢驗

單位根檢驗的結果表明，所有變量序列均服從同階單整，可以進行協整檢驗。格爾-格蘭杰的兩步法是國內外文獻常采用的估計協整向量的主要方法，但是這種方法需要大量的樣本量來支持論證過程，如果沒有大量的數據作為支持，那么估計量會存在一定的誤差[10]。為了避免EG兩步法可能帶來的檢驗缺陷，本文采用多變量Johnsen協整檢驗方法對GDP增長率、中國碳排放量、能源工業增加值、能源消費彈性系數進行協整檢驗，檢驗的結果見表2和表3。

檢驗結果表明我國的中國碳排放量、能源工業增加值、能源消費彈性系數以及國內生產總值增長率之間存在著長期穩定的均衡關系。但是這種變量之間的相關性是否存在因果關系還需要進一步檢驗。

3.3 格蘭杰因果檢驗

協整檢驗結果證明，在樣本所選取的年份內，我國的中國碳排放量、能源工業增加值、能源消費彈性系數以及國內生產總值增長率之間存在著長期穩定的均衡關系，但是這種關系是否構成因果關系需要通過格蘭杰因果分析來驗證。通過格蘭杰因果檢驗，根據AIC和SC原則選取滯后階為2，檢驗結果見表4。

注：表示在10%的水平上顯著

①在顯著水平為10%的情況下，LCCE是LGDP的Granger原因.說明碳排放量的數值變化和國內生產總值的數值變化存在因果關系。②在顯著水平為10%的情況下，LEIAV是LGDP的Granger原因，說明能源工業增加值波動對國內生產總值的波動會帶來影響。③在顯著水平為10%的情況下，LECEC是LGDP的Granger原因，即能源消費彈性系數的變化會對GDP的數值帶來影響。

根據格蘭杰因果檢驗得出的結論，說明國內生產總值增長率對能源消費，碳排放不存在顯著影響，但是能源消費，碳排放對國內生產總值增長率存在明顯的反作用，也就是說在如果利用國內生產總值對低碳產業結構進行調節，其成效將不會很顯著，相反如果利用低碳產業結構對國內生產總值進行調節，其成效將會非常顯著。這與通常的看法有較大反差。導致這種情況的原因是樣本區間太小的緣故，或者是有關GDP能源要素各年數據波動較大使得GDP變動對各要素影響不顯著。

3.4 VAR模型的建立和驗證

3.4.1 VAR模型的構建

我們選擇：LGDP、LCCE、LEIAV和LECEC四個變量，建立四維的向量自回歸模型。建立VAR模型之前，首先要確定模型滯后階數。本文根據確定SC準則和AIC準則最小值的方法，認為該VAR模型的的選取的滯后期為2，即建立VAR（2），模型方程如下：

LGDPtLCCEtLELAVtLECECt=0.0522.3041.5170.035+1.44 0.04 0.32 0.170.22 -0.30 0.60 0.750.18 0.52 -1.25 1.670.27 -0.30 0.65 0.94LGDPt-1LCCEt-1LELAVt-1LECECt-1+-0.67 0.11 0.07 -0.05-0.09 0.15 -0.82 -1.92 0.18 0.57 -0.62 -2.53 0.41 -0.36 8.86 -0.08LGDPt-2LCCEt-2LELAVt-2LECECt-2+ε1tε2tε3tε4t

整個模型的擬合度為0.981 462 5，擬合效果比較好，并且所有單位特征根全部位于單位圓內，這表明所建立是穩定的模型結構。

3.4.2 脈沖響應沖擊分析

由于VAR模型參數的最小二乘估計量可能存在一致性，單個參數估計值對經濟現象解釋不夠穩定。對VAR模型做出較為穩定的分析，主流的方法是對向量自回歸模型進行的脈沖響應沖擊。脈沖響應函數是指在白噪聲序列上加一個標準差大小的沖擊，來測試各內生變量對誤差的反應，進而分析內生變量現值和期值可能產生的變化[11]。本文選取部分脈沖響應函數進行分析。

根據前面所推導的結論，說明本文使用的數據滿足建立模型的前提條件。再根據所建立的VAR模型，可以得到各種脈沖響應函數圖，這里只給出中國碳排放量LCCE和能源工業增加值LEIAV對經濟增長的脈沖響應圖，橫軸表示脈沖響應的滯后期數，縱軸表示GDP，實線表示脈沖響應函數，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。

首先，給碳排放量一個單位標準差的正向沖擊會引起經濟增長加速，然后減少，再加速，從第6期開始，經濟增長會穩定在零增長率這一均衡水平（圖1），也就是說，碳排放量對經濟增長的沖擊影響在不斷減少，最后趨于消失。本文對此的解釋是在21世紀初我國經濟增長呈粗放型的特征，高污染和高耗能的企業在產業結構所占比重較大，對經濟增長的影響十分明顯。中間個別年份由于國家出臺強制性政策和法規，或是國際能源機構的相關制約，使得這些年份的碳排放量顯著減少，對中國GDP總量影響并不大。但是我國粗放式的生產方式和高污染高能耗的企業在我國行業所占較大比重的情況并沒有發生根本性的改變。隨著我國生產方式的不斷進步和完善，大力推動低碳經濟發展，建設綠色GDP社會，已成為我國可持續發展戰略的重要目標。

其次，給能源工業增加值一個單位標準差的正向沖擊，在前4期中，基本上是引起經濟的明顯增長，到了第6期后，經濟增長基本趨于穩定（圖2）。這是因為工業生產是產業結構中對經濟增長影響較大的一部分，而能源工業增加值的上升會直接引起工業總產值的提高，影響GDP增長率。隨著能源工業增長幅度的不斷加大，到達增長的頂峰時，其對經濟增長的影響力也會不斷衰退。

3.4.3 方差分解分析

時間序列中內生變量的變化是自身波動和系統干擾項共同作用的結果。而方差分解的目的是用系統的均方差來解釋各個變量為沖擊所做的貢獻。本文通過該方法來分析各變量對經濟增長的貢獻率。

注：因小數的四舍五入，表中的數據之和可能不等于100。

從表5的檢驗結果可知，GDP增長率變化的方差分解顯示LCCE的沖擊從長期來看能解釋GDP增長率變化的67%左右，而LEIAV和LECEC的沖擊對GDP增長率變化的解釋加起來不超過33%，但是LCCE的沖擊對GDP增長率變化的影響在逐年減少，這和我國產業結構逐年向低碳化，環保化的目標是一致的，其中第8期的碳排放量因素對GDP影響最小，這和2008年北京奧運會舉行當年的低碳化政策的嚴格執行不無關系。值得注意的是在給LEIAV一個沖擊后，GDP從第3期到第4期呈快速增長趨勢，此后，逐漸趨于穩定，說明在第3期能源工業增加值對GDP的影響有了大幅的提高，從2003年開始我國的第二產業生產效能水平提高較快。

4 結論與建議

4.1 研究結論

本文通過使用向量自回歸模型，利用協整分析，格蘭杰因果分析，脈沖響應函數和方差分解等計量經濟學方法，對影響我國經濟增長的能源消費和排放要素，進行了較為詳細的實證分析，可以得出以下幾個結論：

（1）中國的碳排放量、能源工業增加值、能源消費彈性指數和GDP增長率之間存在相關關系和因果關系。并且這種變化是長期的、穩定的、線性的。

（2）碳排放量是上述變量中影響我國經濟增長的最主要的因素，但是其對GDP增長影響力正在逐年減少。主要的原因是我國正逐年加大第三產業在國民經濟中所占比例，特別是積極發展高附加值和低能耗的現代服務業。并且從2000年，我國開始對污染程度較高的制造業和加工業進行內部行業結構調整，加大了對高新技術企業和環保型企業的支持力度。一定程度上降低了碳排放量對GDP的影響力。

（3）能源工業增加值變化對我國經濟增長也具有非常重要的作用。這個結論和中國的能源工業發展的現狀基本一致。目前我國國內生產總值的增長和我國能源工業的發展存在正相關的關系，能源工業的發展已成為影響我國GDP增長的重要因素之一。

（4）能源消費彈性指數的波動對經濟增長的影響并不顯著。主要原因是我國的能源市場并不開放，主要消費來源于國有大中型企業的需求，這造成了能源消費彈性指數的變化對我國經濟增長的影響并不大的原因。另外，我國能源數據統計和核算體系還存在一些不足， 尤其是能源服務業統計方法較為落后，數據收集層次比較單薄，能源價格指數并不健全，也從客觀上造成了這一結果。

4.2 建議和對策

（1）加大對經濟結構的調整力度，減少高污染高能耗的傳統工業企業的數量，大力開發低耗能和高附加值的環保和高新技術產業，從產業結構上實現能源集約化的轉變。

（2）擴大能源出口和國內能源的消費能力，實現經濟發展由投資驅動型向消費驅動型和出口驅動類型轉換。

（3）在我國經濟穩定和持續發展的基礎上，嚴格執行國家節能政策和環境保護的基本法律制度，提高承接節能產業的準入門檻。

（4）盡量減少因碳排放量過大而產生的多余社會成本。鼓勵節儉化、低碳化的生活消費模式，以便于實現綠色環保的社會形態。

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