湖南省交運業碳排放與經濟增長的EKC檢驗

李思寰

(懷化學院 商學院， 湖南 懷化 418000)

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湖南省交運業碳排放與經濟增長的EKC檢驗

李思寰

(懷化學院 商學院， 湖南 懷化 418000)

摘要：交通運輸行業是能源消耗的重要部門和環境污染的重要來源。以湖南省交通運輸行業作為研究對象，選取湖南省2003-2012年交通運輸行業的相關數據作為時間序列，首先運用LMDI模型計算湖南省交通運輸行業的碳排放量，其次運用ADF檢驗法檢驗數據的平穩性、運用喬納森協整檢驗法檢驗變量之間是否具有長期的均衡關系，最后用最小二乘法分析變量之間的擬合度。研究結果表明：湖南省交通運輸行業的經濟增長和碳排放之間存在EKC曲線，并且呈現倒“U”型關系。

關鍵詞：碳排放；碳庫茲涅茨曲線；交通運輸行業；湖南省

污染問題不僅源于第一、二產業，交通運輸行業也占了相當大的比例。隨著經濟的發展，湖南省交通運輸行業所帶來的環境污染問題日益嚴重，湖南省交通運輸業民用車量增加迅猛。2014年全省民用車擁有量有989.05萬輛，同比增長7.8%。其中，營運車輛占到10%左右，非營運車輛占到90%左右。與此同時，湖南省交通運輸業能源消耗也在增加，2014年，湖南省交通運輸業上半年能源消耗為41.48萬噸標準煤，同比增長7.6%；其中柴油是能源消耗的主要能源，為34.69萬噸標準煤，同比增長3.7%；增長速度較快的是天然氣，同年消耗為3.35萬噸標準煤，同比增長62.6%。由于能源消費量的增加會引起能源強度的上升，而能源強度是影響碳排放的重要因素，因此交通運輸業對環境的污染越來越嚴重，在一定程度上抑制湖南省經濟的發展。2011年“十二五”規劃中，提到要將交通運輸業作為重點，同年政府還推出了《加快推進綠色循環低碳交通運輸發展指導意見》，因此低碳交通的構建已經成為越來越迫切的任務。

本文對湖南省交通運輸業進行實證研究，湖南省交通運輸業的發展剛開始的確會引起碳排放量的上升，但是發展到一定時間段，隨著經濟的持續發展，人們生活水平的提高，對低碳生活的提倡，會使得碳排放量得到一定控制，環境會得到大大改善。目前湖南省要加強對交通運輸業的管控，特別是要發展環保交通運輸工具，提高對化石能源的利用率等，從源頭上控制碳排放量的增加，讓時間拐點提前到來。對于提高人們對交通運輸行業碳排放問題的重視及驗證湖南省交通運輸業經濟增長和碳排放之間的變動關系，并找出變動軌跡有重要的意義。

一、文獻綜述

已經有大量國外學者研究分析碳庫茲涅茨曲線(EKC)。美國兩位經濟學家Grossman和Krueger(1991)[1]最早對人均收入數據進行實證分析，研究了人均收入和環境質量兩者之間的關系。根據Grossman和Krueger的研究結論，有其他學者站在其他的角度、運用其他的研究方法分析了EKC曲線，例如:Ang(2008)[2]、Soytasetal(2007)[3]通過多變量驗證經濟增長、能源消費和環境污染之間的動態關系。Lin and Sun(2010)[4]運用投入產出方法分析了國際貿易對碳排放的影響。Martin Wagner(2008)[5]分析出人均二氧化碳與人均收入之間呈現逐漸遞增的狀態，并且不存在拐點。Soytasetal(2007)[3]用EKC曲線驗證經濟增長、能源消費和環境污染之間的關聯度。國內學者雖然對EKC曲線研究較晚，然而隨著中國經濟的發展，低碳經濟的興起和發展，讓國內學者近些年將研究的焦點放在了環境庫茲涅茨曲線上。例如：林柏強、蔣竺均(2009)[6]預測了未來我國的二氧化碳庫茲涅茨曲線走勢，并且估算了拐點出現的具體時間，最后運用LMDI模型和STIRPA模型，總結了中國人均CO2排放的影響因素。杜立民(2010)[7]基于樣本面板數據，深入剖析了影響我國二氧化碳排放的因素。陶長琪、宋興達(2010)[8]采用ARDL模型對我國的二氧化碳排放、能源消費、人均國民收入三者和外貿依存度之間的關系分別進行了深入研究，結果表明這些因素之間存在長期的均衡關系。許廣月、宋德勇(2010)[9]對樣本面板數據進行單位根檢驗和協整檢驗，分析了我國是否存在碳排放環境庫茲涅茨曲線，并且得出了只有我國以及東中部地區存在人均碳排放環境庫茲涅茨曲線，而西部地區不存在EKC曲線。李鍇、齊紹洲(2011)[10]運用贗本面板數據模型，以及將外部工具、滯后期工具變量和內部工具變量相組合，深入研究國際貿易的中國環境效應。張永正、長青(2009)[11]運用了EKC模型對中國的節能源消耗進行了分析，并為節能減排提供了對策研究。朱啟榮(2010)[12]從中國出口貿易方面分析了CO2的排放問題。

本文運用ADF檢驗法對其數據的時間序列進行平穩性分析，用喬納森檢驗法進行協整檢驗，最后用最小二乘法進行方程估計，并且對其結果進行分析，分析出湖南省交通行業的碳庫茲涅茨曲線的存在性，以及是否是典型的倒U型曲線。綜合以上國內外學者的研究，可以發現各個學者的研究方向不一樣，研究成果也具有很大的差異性，相對于其他學者，本文的創新點有以下幾點：第一，國內不少學者雖然對國內其他省域進行了EKC曲線相關的實證研究，但是目前還沒有學者對湖南省進行相關的研究分析，而本文彌補了這一缺陷，對湖南省交通運輸業進行實證研究。第二，過去的學者研究基本是將焦點關注在第一二產業，少量關于交通運輸業的研究也是研究“旅游交通”這一模塊，并沒有學者從交通運輸業的整體進行研究。

二、湖南省交通運輸行業EKC曲線的實證研究

(一)EKC曲線的基本表達式

一般而言，我們將EKC模型設為：

(1)

其中，Y為交通運輸行業的碳排放指量，代表交通運輸行業對環境的影響；x表示交通運輸行業的人均國內生產總值，表示經濟增長指標，通常用人均GDP表示，ε表示隨機誤差。對上述表達式，我們可以分為以下幾種關系情況：

第一種情況是一次項系數不為零，二次項和三次項系數都為零的情況，該情況表明交通運輸行業和人均GDP之間存在線性關系。當一次項系數a1>0時，則表示是正相關，直線向右上方傾斜，并且是上升趨勢，代表交通運輸業的發展是以破壞環境破壞作為代價的。反之，則表示是負相關，直線向右下方傾斜，代表交通運輸業的發展在一定程度上會帶來環境的改善。

第二種情況是一次項系數大于零，二次項和三次項系數都不為零的情況，該情況表明交通運輸行業和人均GDP之間存在非線性關系。當二次項系數a2<0,a3>0時,曲線是“N”形狀，代表交通運輸業的碳排放量是先上升然后減少最后又上升的狀態。

第三種情況是一次項系數小于零，二次項和三次項系數都不為零的情況。當a2>0,a3>0(a3<0)時，表示曲線是向右上(右下)傾斜的。

第四種情況是三次項取值零，當a1<0,a2>0,曲線是U型；當a1>0,a2<0,曲線是倒U型，也就是傳統的環境庫茲涅茨曲線；由于橫軸我們都是取正值，所以a1<0,a2<0不存在。

第五種情況是二次項取值零，當a1>0,a3<0時，是“N”型，反之，是倒“N”型。

第六種情況是三個系數都為零，這代表交通運輸業和人均GDP之間不存在相關關系。

(二)湖南省交通運輸業的碳排放計算

1.LMDI模型

由于交通運輸業所消耗的能源都是化石能源，本文將采用LMDI模型計算碳排放量數據，該模型依據拓展的Kaya恒等式，推導出碳排放公式。Kaya恒等式是指通過公式將經濟、政策等因素與人類生產活動所產生的CO2建立是關系，其基本公式是：

(2)

其中，C表示碳排放量，Ci表示某種能源的碳排放量，E為一次能源的消費量，Ei表示某種能源的消費量，Y表示國內生產總值，P表示人口。能源結構因素Si=Ei/E，能源強度Fi=Ci/E。從公式(2)可以推導出碳排放公式：

(3)

排放總量通過各類化石能源產生的碳排放數值按其在能源結構中權重換算得出。其中C代表是碳排放總量，代表能源消費總量，Ci代表i種化石能源的消費總量，Si代表i種化石能源在能源消費總量中的權重比值，Fi代表能源的排放強度，即每消費一單位i種能源所產生的碳排放量，本文中主要選取交通運輸行業中消耗較多的能源，即原煤、燃料油、汽油、煤油、柴油、液化石油氣以及天然氣，以2003-2012年作為時間序列研究。

表1　湖南省交通運輸行業2003-2012年能源強度

注：根據2003-2012《國家統計年鑒》和《湖南省統計年鑒》得出湖南省交通運輸業總產值和湖南省交通運輸業總消耗量，能源強度=湖南省交通運輸業總產值/湖南省交通運輸業總消耗量。

表2　湖南省交通運輸行業2003年-2012年各能源消費比重(萬噸標準煤)

注：資料來源于2003-2012年《湖南統計年鑒》

根據公式(3)即可得出湖南省2003年至2012年碳排放總量。

2.湖南省交通運輸業的碳排放總量

從圖1和圖2可以看出：湖南省交通運輸業碳排放基本是呈上升趨勢，湖南省交通運輸行業碳排放總量從1329.011556萬噸標準煤增加至2478.668447萬噸標準煤，翻了將近一倍。并且從碳排放量和總產值兩幅圖我們可以看出，兩者的變化趨勢基本一致。

表3　2003-2012年湖南省交通運輸業碳排放總量以及增長速度

圖1　湖南省2002-2013年交通運輸業的碳排放總量

圖2　2003-2012年湖南省交通運輸業總產值(單位：億元)

詳細分析圖1，我們可以看出：2003-2004年、2009-2011年兩個時間域之間，碳排放量的增幅較大，前者是由于在此期間，我國整體的交通運輸行業處于飛速發展的時期，導致期間碳排放量的快速上升；后者是由于在2009年之后，我國家用轎車的數量增加，導致交通運輸業快速發展，從而也造成了碳排放量的增加。數據顯示碳排放量在2008年和2012年有所下降，主要原因是2008年和2012年出現了經濟危機，對經濟增長和能源需求具有一定的沖擊性，能源消費市場萎靡，對石油、煤炭等能源需求下降，導致能源消耗量降低；并且2011年“十二五”規劃實施后，將交通運輸的結構作為規劃的主攻方向，加強對老汽車上路的控制力度，提高天然氣的利用率。

(三)基于時間序列的進一步實證分析

第一步：運用ADF檢驗法對數據進行平穩性檢驗，避免時間序列的偽回歸問題；

第二步：利用喬納森檢驗進行協整檢驗，判斷變量之間是否存在長期的均衡關系；

第三步：運用最小二乘法估算方程，判斷變量之間的擬合度。本文運用Eviews7.2版本建立模型，根據模型實證湖南省交通運輸行業碳庫茲涅茨曲線的存在性。樣本是湖南省交通運輸行業的碳排放的相關數據，因為樣本數據是時間序列，生活中的時間序列經常是不平穩的，如果直接對其進行回歸會產生偽回歸問題，進而會造成結果準確性下降，因此，在建立模型之后，會對回歸結果進行平穩性檢驗和協整檢驗，提高結果的精確度。

1.平穩性檢驗

由于變量的平穩性檢驗有DF檢驗和ADF檢驗，兩者之間的差別在于DF檢驗必須是在擾動項之間相互獨立并且服從統一分布的前提下才能進行檢驗，因此DF檢驗有其局限性。如果數據的時間序列不滿足其前提條件，會使得檢驗失敗。而ADF檢驗是彌補了DF檢驗的不足，可以用未來檢驗含有高階序列相關的序列的單位根。因此，本文在處理時間序列時，先對時間序列進行平穩性檢驗，為了避免偽回歸問題的出現，也為了結果的精確度，對其進行單位根檢驗[13]。

本文利用Eviews運用ADF檢驗對Y、X變量進行單位根檢驗(Y表示湖南省交通運輸業二氧化碳的排放量，X表示湖南省交通運輸行業的人均生產總值)。ADF檢驗的原理：原假設為H0，表示時間序列存在單位根，若ADF檢驗統計值小于各顯著水平下的臨界值，則拒絕原假設，表明該時間序列是不存在單位根的，并且是平穩的；若ADF檢驗統計值大于各顯著水平下的臨界值，則接受絕原假設，表明該時間序列是存在單位根的，并且是不平穩的。

表4　各變量ADF檢驗結果

在表4中，D表示變量的一階差分，D(Y,2)表示變量Y的二階差分。我們可以看出，樣本序列和一階差分下的湖南省交通運輸業的碳排放量和湖南省交通運輸行業的人均GDP在1%、5%和10%顯著水平上均不顯著，即變量ADF統計值大于顯著水平下的臨界值，則表示不能拒絕原假設H0，因此存在單位根，是不平穩的；而二階差分在5%和10%水平下均顯著，即變量ADF統計值小于顯著水平下的臨界值，則表示拒絕原假設H0，因此不存在單位根，是平穩的。所以變量的二階差分是滿足平穩條件的，因此可以進行協整分析。

2.協整檢驗

協整檢驗表明序列之間是存在某種共同趨勢的，它的前提條件是必須要求變量的時間序列是同階單整的，否則無法進行協整檢驗。上面我們已經檢驗出變量之間都是二階差分，屬于同階單整條件，因此可以進行協整檢驗。常用的協整方法有兩種：“兩部步估計法”和“EG估計法”，但是這兩種方法有其局限性，只適用于變量之間存在一個協整關系，當變量之間有多個協整關系時，通常采用喬納森檢驗法[14]。本文由于變量之間具有兩個協整關系，因此采用喬納森檢驗法，該檢驗法的意義在于檢驗湖南省交通運輸行業碳排放和湖南省交通運輸行業的人均GDP之間是否存在長期的穩定關系。原假設H0∶r=0，表明不存在協整向量，也就是說兩者之間不存在協整關系；若特征根檢驗統計值小于臨界值時，則接受原假設；若特征根檢驗統計值大于臨界值時，則拒絕原假設，表示存在一個協整方程。

表5　喬納森檢驗結果

根據結果我們可以知道，在原假設H0∶r=0下，特征根ηr=17.23>5%顯著水平下的14.597，則拒絕原假設，變量之間存在協整關系；ηr=20.2364<10%顯著水平下的20.597,則接受原假設，變量之間不存在協整關系。特征根η2=3.69295<5%顯著水平下的3.9626，η3=1.25532<5%顯著水平下的1.3506，則接受原假設，η2=5.32355<10%顯著水平下的4.6226，η3=2.7422<10%顯著水平下的2.3864，則接受原假設，變量之間不存在協整關系。結論表明在5%顯著水平下存在協整向量，即湖南省交通運輸行業碳排放量和湖南省交通運輸業人均GDP之間是協整關系，即兩者之間存在線性關系。

3.最小二乘法估算方程

根據喬納森結果表明兩個變量之間存在協整關系，利用eviews運用最小二乘法對模型進行參數估計，可以都得到方程：

Y=15478，65213+12.36196X-0.00034851X2……

t=(2.52)(7.35)(-0.631)

p=(0.046)(0.001)(0.0057)

R2=0.97

圖3　人均GDP和碳排放的關系

X表示湖南省交通運輸業人均GDP，Y表示湖南省交通運輸業碳排放量，t表示對該回歸系數做假設檢驗的結果，P表示拒絕原假設的顯著性水平，若P<5%，則拒絕原假設，反之，則接受原假設(原假設H0：方程的整體小性關系不顯著)。從上面的方程我們可以知道：X的系數為12.36196，t=7.35，P=0.001小于5%的顯著性水平檢驗，X的系數為-0.00034851，t=-0.631,P=0.0057小于5%的顯著性水平檢驗，檢驗通過。R2=0.97接近于1，說明上述方程具有較好的擬合度，F統計量的伴隨概率為0.001<5%,則表示拒絕原假設，表明方程的整體線性關系顯著。因此湖南省交通運輸行業碳排放的庫茲涅茨曲線是存在的，并且a1=12.36196>0，a2=-0.00034851<0，a3=0，符合EKC曲線的第四種關系的第二種情況，表明湖南省交通運輸行業是典型的倒U型關系，也就是隨著湖南省交通運輸行業的人均GDP的上升，湖南省交通運輸行業的碳排放的軌跡呈現先上升后下降的狀態。

本文根據2003-2012年面板數據利用LMDI模型計算出了湖南省交通運輸業的碳排放量，然后運用EKC一般表達式和變量檢驗方法對湖南省交通運輸業的經濟增長和碳排放之間的關系進行了實證研究，主要研究結論及啟示如下：

第一，喬納森檢驗結果表明，湖南省交通運輸業的經濟增長和碳排放之間存在長期的均衡關系，并且呈現為典型的倒“U”型EKC曲線，這說明在經濟起步階段，湖南省交通運輸業的碳排放量隨著人均GDP的上升而上升，但是當經濟水平達到某一個階段時，碳排放量隨著人均GDP的上升而下降，也就是說在未來某個階段，湖南省交通運輸業的經濟增長和碳排放可以同時得到兼顧和持續發展，這樣可以改善氣候破壞、環境污染程度，實現全省交通運輸業的可持續發展。第二，研究結果表明湖南省交通運輸業的經濟增長和碳排放之間是倒“U”型EKC關系，也就是說有拐點的存在，即拐點之前湖南省交通運輸業的碳排放量隨著經濟增長而增加，拐點之后碳排放量隨著經濟增長的上升而下降，那么采取什么措施能讓拐點提前到來，提出了幾點建議：(1)改善策略。大力發展科技創新，充分發揮科技創新對湖南省交通運輸業的支撐作用，讓湖南省交通運輸業從依靠資源消耗發展為依靠科技進步，自主研發新能源和節能汽車，提高能源的利用率，減少汽車尾氣的排放。(2)轉移策略。政府要優化交通運輸的發展方式，限制個體機動交通和高污染交通的發展，提倡以低碳交通為導向的城市交通發展模式，特別長沙市、株洲市、湘潭市、岳陽市等PM2.5較高的城市，應大力發展公交、地鐵、自行車等碳排放低的綠色交通運輸方式。同時加強現代綜合交通運輸體系建設進度和交通基礎設施建設的力度，規范政府交通部門的宏觀調控行為，加強執法監控工作，可以建造城市汽車尾氣監督管理站等進行監督。(3)避免策略。對城市進行總體規劃，對土地進行合理開發，將居民區、休閑區和工作區等功能區域融合為一體，減少人們的出行頻率和交通需求，從而降低碳排放。通過以上幾個措施希望可以讓拐點時間早點到來。

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The EKC Test of Hunan Transportation Carbon Emissions and Economic Growth

LI Si-huan

(BusinessCollege,HuaihuaUniversity,Huaihua,Hunan418008)

Abstract：Transportation industry is an important sector of energy consumption and an important source of environmental pollution.Based on the analysis of transportation industry in Hunan province and related data in 2003-2012,the author holds that the first LMDI model can be applied to estimate the transportation industry in Hunan province carbon emissions.By using the ADF to test data stability and the use of Jonathan co-integration test,the author explores the long-term equilibrium relationship between variables and analyses variables by least square fitting.The results show that the transportation industry in Hunan province economic growth and carbon emissions between EKC curve and presents the inverted“U”shaped relationship.

Key words：carbon emissions;carbon Kuznets curve;transportation industry;Hunan province

中圖分類號：F203.9

文獻標識碼：A

文章編號：1671-9743(2016)04-0023-07

作者簡介：李思寰，1981年生，女，湖北大悟人，副教授，博士，研究方向：物流管理、企業管理。

基金項目：國家社科基金“汽車尾氣跨區域減排的技術經濟優化路徑及政策模擬研究”(14BGL158)。

收稿日期：2016-03-23