中國碳生產率與能源效率實證研究

汪 行 范中啟

(中國礦業大學(北京)管理學院，北京市海淀區，100083)

中國碳生產率與能源效率實證研究

汪 行 范中啟

(中國礦業大學(北京)管理學院，北京市海淀區，100083)

提高碳生產率問題已成為我國“十三五”時期低碳政策關注點，而能源效率的提高有助于碳生產率的提高。基于VAR模型對碳生產率與能源效率之間的動態關系展開研究，結果表明：從長期來看，碳生產率與能源效率之間的變動呈現正向關系且二者之間存在長期穩定的協整關系，能源效率對碳生產率有較強的促進作用且影響效果顯著。研究結果對制定科學的能源政策和碳減排政策提供了借鑒和參考。

碳生產率 能源效率 協整檢驗 脈沖響應分析 方差分解

AbstractChina's efforts to improve carbon productivity have become the focus of low-carbon policy during "13th Five-year Plan" period, and the improvement of energy efficiency contributes to the improvement of carbon productivity. Based on VAR model, the dynamic relationship between carbon productivity and energy efficiency was studied. The results showed that there was a positive relationship between the change of carbon productivity and energy efficiency in the long-term run, and there was a long-term stable correlation between these two. Energy efficiency had significantly strong effect on carbon productivity. The research results provide reference for the formulation of scientific energy policy and carbon emission reduction policy.

Keywordscarbon productivity, energy efficiency, correlation test, impulse response analysis, variance decomposition

1 引言

隨著全球氣候變暖、能源短缺等問題的加劇，如何減少以CO2為主的溫室氣體的排放、提高能源效率受到了大家的廣泛關注。麥肯錫咨詢公司研究表明，中國應以提高能源效率和碳生產率作為核心，減少碳排放，進而實現碳排放與經濟增長逐步脫鉤。因此，如何處理好中國碳生產率與能源效率之間的互動關系就顯得格外重要，對我國實現碳減排具有重要的現實意義和理論價值。

提高碳生產率是控制溫室氣體排放、提高能源效率、穩定經濟增長的根本手段，碳生產率也逐漸成為發展中國家經濟發展的重要指標。近年來，學術界從三個方面就碳生產率影響因素進行了分析。一是采用面板數據模型展開的實證分析。彭文強等(2012)運用東、中、西部面板數據模型發現，東、中、西三個地區碳生產率呈現遞減的趨勢；張成等(2013)采用面板數據模型，對1995-2011年中國30個省市的人均GDP與碳生產率的數據進行回歸。二是采用指數分解法進行考察。Beinhocker等(2008)采用Divisia指數分解對碳生產率與碳強度關系進行檢驗；路正南等(2015)運用Laspeyres分解方法研究了產業結構與碳生產率之間的關系；范曉莉(2015)則采用向量自回歸模型對經濟增長與碳生產率之間的關系展開研究。三是采用DEA模型開展的實證研究。曹珂等(2014)采用DEA的方法研究了碳排放變動的驅動因素；張巍鈺(2014)基于中國各省市2004-2012年的面板數據，采用DEA-Malmquist的方法分析了產業結構對區域碳生產率的影響。

綜上所述，學術界對碳生產率與能源效率之間關系的研究，在研究方法上，以計量經濟方法為主，從靜態角度反映二者之間的關系，鮮有研究涉及二者的短期及長期關系分析；在研究內容上，以協整分析和格蘭杰因果檢驗為主。文獻中關于我國碳生產率與能源效率長期均衡關系的實證研究還很少，本文將對此進行研究，探究碳生產率和能源效率之間的動態響應機制。本文在借鑒國內外最新研究成果的基礎上，選擇1953-2014年統計數據，研究中國碳生產率與能源效率之間的短期動態和長期均衡關系；并進一步對模型結果進行詳細分析，研究提高碳生產率和能源效率的對策，為實現2020年碳減排目標提供合理的依據。

2 實證分析

2.1 數據來源及處理

碳生產率(CP)的概念是由Kaya和Yokobori在1993年提出的，即經濟產出與碳排放量之間的比值。由于統計年鑒沒有給出碳排放的數據，所以不同學者采用各種方法進行估算。本研究得到的碳排放量為化石燃料消費量乘以相應的碳排放系數。由于一次能源消費中水電、風電、核電所占的比例較小，對計算結果可以忽略不計，因此本文不將水電、核電、風電計入碳排放量，其中能源碳排放系數的取值借鑒了國內多篇文獻的研究，采用多個結構測算的平均值來計算碳排放量，具體計算結果見表1。

表1 各類能源的碳排放系數

能源效率(EF)，即經濟產出與能源消費量之間的比值。

本文選取的樣本區間為1953-2014年。為了減少序列的波動性且克服數據中可能出現的異方差問題，本文在實證分析前對碳生產率和能源效率分別做對數變換，記為LNCP和LNEF，其時序趨勢見圖1。由圖1可以看出LNCP和LNEF變動方向一致且具有相同的增長趨勢，即為不平穩的序列。對碳生產率和能源效率分別做差分處理，記為DLNCP和DLNEF，其趨勢見圖2。由圖2可以看出DLNCP和DLNEF是平穩的。

圖1 LNCP和LNEF的時序圖

圖2 DLNCP和DLNEF的一階差分圖

2.2 序列平穩性檢驗

為了保證VAR模型的有效性和合理性，首先采用ADF方法對LNCP和LNEF的平穩性進行檢驗，檢驗結果見表2。

表2 序列的ADF單位根檢驗

由表2可知，LNCP、LNEF經過差分后均在5%的顯著性水平上達到平穩且LNCP-I(1)、LNEF-I(1)。

2.3 協整檢驗

由單位根檢驗結果可知，碳生產率與能源效率兩變量原時間序列不平穩，因此不能直接按照傳統的回歸模型來分析兩個變量之間的關系。但LNCP、LNEF均為I(1)的過程，可以進行協整檢驗。

首先對序列LNCP和LNEF進行OLS回歸，輸出結果如式(1)：

LNEFt=-0.5275(-31.4003)+0.9416LNCPt(107.1971)+εt

(1)

adj.R2=0.9947S.E.=0.0313F=11491.22DW=0.0493

由協整回歸可知，變量都顯著，調整后的R2為0.9947，F統計值為11491.22，表明模型擬合度較高且具有很好的解釋力。由于DW值僅為0.0493，表明殘差序列存在自相關。因此需進一步對殘差進行檢驗，由LM檢驗結果可知，殘差序列存在自相關。因此考慮在模型中加入滯后項得到式(2)：

LNEFt=-0.0308(-2.0586)+0.9630LNCPt(101.1534) +0.9480LNEFt-1(34.3788)-0.9146LNCPt-1(-37.5155)+εt

(2)

adj.R2=0.9998S.E.=0.0060F=103118.9DW=1.7078

對式(2)的εt進行ADF檢驗，結果見表3。

表3 殘差序列的ADF單位根檢驗

由表3可知，能源效率與碳生產率之間存在協整關系，表明本文構建的碳生產率與能源效率的回歸模型是有效的，能源效率短期會導致碳生產率暫時偏離平衡位置，但長期能源效率會使碳生產率趨于平衡位置，有利于經濟的可持續協調發展。

LNEF=0.9308LNCP+εt

(3)

由式(3)可知，能源效率對碳生產率具有較強的促進作用(彈性系數為0.9308)。變量LNCP和LNEF之間存在協整關系且協整向量為(1，-0.9308)。

2.4 脈沖響應分析

為了進一步分析能源效率與碳生產率之間的動態關系，利用Cholesky分解法對能源效率與碳生產率進行脈沖響應函數分析，結果見圖3、圖4、圖5和圖6。

圖3 碳生產率對自身單位沖擊的響應曲線

圖4 能源效率對碳生產率單位沖擊的響應曲線

從圖3、圖4、圖5和圖6的脈沖響應函數曲線可見，當碳生產率對自身單位發生正向沖擊之后，碳生產率首先受到正向波動，為0.005。第2期之后這種影響持續增強，第3期到第12期出現了碳生產率的快速增長，到第13期之后這種正向波動仍在持續但增速緩慢，在第20期達到正向影響最大值，為0.081。總體來看，在短期內碳生產率能夠較快影響自身的波動；長期來看，碳生產率對自身的影響是正向的，且具有較長的持續效應。當在本期給能源效率一個正的沖擊，碳生產率在當期就受到影響，為0.070，碳生產率一直處于正向波動，在短期內碳生產率呈快速上升趨勢，在第4期達到最高峰值，為0.130，之后碳生產率處于下降的正向波動。長期來看，提高能源效率有助于碳生產率的提高。當在本期給碳生產率一個正的沖擊，能源效率在當期沒有受到影響，從第2期開始，能源效率開始提高且這種影響持續增強，并在第20期達到峰值，為0.073。總體來看，碳生產率波動在短期內能較快地影響能源效率，即當期碳生產率提高對能源效率影響的正向效應明顯，在第20期達到最大值。當能源效率對自身單位發生正向沖擊之后，能源效率在當期就受到影響，為0.067，之后逐漸上升，該影響在第4期達到最大值0.127，之后影響程度逐漸下降。總之，能源效率對自身影響是正向的且呈現一定的波動性。

圖5 碳生產率對能源效率單位沖擊的響應曲線

圖6 能源效率對自身單位沖擊的響應曲線

2.5 方差分解分析

為了進一步準確解釋碳生產率與能源效率的相互作用過程與作用程度，利用Cholesky分解法對碳生產率與能源效率進行動態方差分解，結果如表4所示。

在碳生產率的方差分解過程中，由于自身使其貢獻率在第1期達到100%，由于能源效率的作用，碳生產率在各滯后期的方差解釋率呈現逐步下降的趨勢，直至滯后15期的方差解釋率仍維持在86.40%，可知影響碳生產率最大的因素仍然是其本身。在能源效率的方差分解過程中，碳生產率對能源效率起到了極大的推動作用，其貢獻率從第1期的0增加到第15期的15%以上，但影響幅度在逐漸變緩。能源效率對于自身作用的貢獻率由第1期的100%下降到最后1期的84%以下，下降速度也逐漸緩慢，即逐漸趨于平穩的態勢。

表4 碳生產率與能源效率的方差分解表

3 結論與建議

3.1 結論

(1)由協整檢驗表明，從長期來看，碳生產率與能源效率之間存在一種長期的協整關系且協整向量為(1，-0.9308)，能源效率對碳生產率的長期彈性為0.9308。

(2)由脈沖響應函數可以看出，能源效率對碳生產率的影響在第1期就受到正向的波動，之后迅速上升，到第4期達到最大，而后又迅速下降；碳生產率對能源效率的波動在當期沒有受到影響，從第2期開始，能源效率開始提高且這種影響持續增強，并在第20期達到峰值。因此，政府應該處理好能源效率與碳生產率之間的關系，提高能源效率和碳生產率對實現經濟低碳轉型具有理論價值和現實意義。

(3)由方差分解的結果可以看到，在碳生產率方差分解過程中，由于自身作用使其貢獻率在第1期達到100%，由于能源效率的影響，碳生產率自身的貢獻率呈下降趨勢，到第15期時下降為86.40%。在能源效率的方差分解過程中，碳生產率對能源效率起到了極大的推動作用，其貢獻率在第15期達到15%以上，但影響幅度在逐漸變緩。因此，國家在制定能源政策時應加大新能源技術方面的投資，不斷提高能源使用效率，實現碳減排的目標。

3.2 建議

(1)調整能源結構為主攻方向。能源結構的調整對碳減排具有重要意義，政府部門應逐步降低經濟增長對化石能源的依賴，推動清潔能源產業的快速發展，適當調整對清潔發展機制等環保類型項目的審批策略，從“粗放型鼓勵”向需要扶植且效益低的節能項目傾斜，同時應增加水能、風能和太陽能等的使用，進而提高碳生產率。

(2)能源效率的提高有助于碳生產率的提高。短期內我國多煤、少油、貧氣的能源結構很難改變，而碳排放主要是由能源過度消耗引起的。隨著能源效率的提高，會逐漸減少碳排放，從而促進碳生產率的提高；碳生產率的提高，說明我國低碳技術進步與管理水平的提高，會進一步促進能源效率的提高。因此，要從根本上提高碳生產率，需調整優化能源結構和發展低碳技術。

(3)大力發展低碳經濟。為了有效解決氣候變暖等問題，政府部門應出臺相關的節能政策，加大對能源技術研發的投資力度和資金支持，同時鼓勵企業引進吸收先進的能源技術，促進節能技術和新能源技術的開發利用，降低能源消耗。

[1] 吳曉華，李磊.中國碳生產率與能源效率省際差異及提升潛力[J].經濟地理，2014(5)

[2] 楊翔，李小平，周大川.中國制造業碳生產率的差異與收斂性研究[J].數量經濟技術經濟研究，2015(12)

[3] 彭文強，趙凱.我國碳生產率的收斂性研究[J].西安財經學院學報，2012(5)

[4] 張成，蔡萬煥，于同申．區域經濟增長與碳生產率——基于收斂及脫鉤指數的分析[J].中國工業經濟，2013(5)

[5] 路正南，楊洋，王健.碳結構變動對產業系統碳生產率的影響——基于Laspeyres分解模型的經驗分析[J].科技管理研究，2015(10)

[6] 范曉莉．新型城鎮化視角下中國碳生產率影響因素研究——基于VEC模型的動態關系分析[J].管理現代化，2015(1)

[7] 曹珂，屈小娥．中國區域碳排放績效評估及減碳潛力研究[J].中國人口·資源與環境，2014(8)

[8] 張巍鈺．產業結構合理化對區域碳生產率的影響——基于DEA-Malmquist指數法的分析[J].湘潭大學學報(哲學社會科學版)，2014(5)

[9] 彭佳雯，黃賢金，鐘太洋等.中國經濟增長與能源碳排放的脫鉤研究[J]．資源科學，2011(4)

[10] 蔣金荷.中國碳排放量測算及影響因素分析[J].資源科學，2011(4)

[11] 高鐵梅.計量經濟分析方法與建模：Eviews應用及實例[M].北京：清華大學出版社，2006

[12] 王霞，淳偉德．我國能源強度變化的影響因素分析及其實證研究[J].統計研究，2010(10)

[13] 夏良杰，趙道致，何龍飛等.基于自執行旁支付契約的供應商與制造商減排博弈與協調[J].管理學報，2014(5)

[14] 武紅，谷樹忠，關興良等．中國化石能源消費碳排放與經濟增長關系研究[J].自然資源學報，2013(3)

(責任編輯 宋瀟瀟)

EmpiricalresearchonChina'scarbonproductivityandenergyefficiency

Wang Xing, Fan Zhongqi

(School of Management, China University of Mining & Technology, Beijing, Haidian, Beijing 100083, China)

TD-9

A

汪行，范中啟. 中國碳生產率與能源效率實證研究[J].中國煤炭，2017，43(9):10-14. Wang Xing, Fan Zhongqi. Empirical research on China's carbon productivity and energy efficiency [J].China Coal，2017，43(9):10-14.

汪行(1989-)，男，中國礦業大學(北京)管理學院博士研究生。主要研究方向：能源經濟、計量經濟。