中國人均碳排放影響因素的長期均衡與因果動態關系研究
——基于結構突變ARDL-VECM模型的實證分析

劉金培, 宋曉霞, 陳華友, 汪官鎮, 王 珍

(1.安徽大學 商學院，安徽 合肥 230601; 2.北卡羅萊納州立大學 工業與系統工程系,美國 羅利 27695; 3.安徽大學 數學科學學院，安徽 合肥 230039; 4.東南大學 經濟管理學院，江蘇 南京 211189)

0 引言

自20世紀90年代以來，國際社會多次召開了與氣候變化相關的全球性會議，旨在推動各國共同節能減排，改善全球氣候狀況。我國一直依賴的粗放型經濟增長方式，在為我國經濟帶來發展紅利的同時，也使得環境問題日益嚴重。我國碳排放量逐年增加，并從2006年開始躍居世界第一。在這種巨大的減排壓力下，我國政府制定了階段性目標，到2020年我國碳排放強度要比2005年低40～45個百分點。值得注意的是，雖然隨著經濟社會的不斷發展，我國碳排放強度呈下降趨勢，人均碳排放卻仍呈上升趨勢，大氣環境依然不斷惡化。因此，深入研究人均碳排放的影響因素，對我國實現人均碳排放下降的目標，構建生態文明具有重要的理論價值和現實意義。

國內外學者對碳排放的影響因素進行了大量的研究，如經濟增長、貿易開放、技術創新、城鎮化等方面，然而，這些影響因素與碳排放之間的作用關系仍然存在較大的爭議。

經濟增長方面，經濟的快速發展需要大量的能源消耗來支撐，大量的能源消耗造成碳排放大量增加。眾多研究表明，經濟的增長是以環境為代價的。然而，當經濟發展達到一定程度時，隨著經濟的增長，碳排放會減少，這就是著名的環境庫茲涅茨曲線(EKC)。Ibrahim和Law[1]通過對69個發達國家和發展中國家的面板數據的實證分析，驗證了該假設，Saboori等[2]的研究結果也支持了EKC曲線的存在。鄒慶等[3]研究表明我國環境與收入之間的EKC假設是成立的。然而，有些學者的研究并不支持該假設，如胡初枝等[4]研究發現我國碳排放與人均收入之間關系并不是理論上的倒“U”型，而是呈“N”型，Du等[5]分析1995～2009年省域面板數據，結果顯示在我國EKC假設并不成立。

其次，貿易開放對碳排放影響的爭議點在于其是否是“污染天堂”。一方面，貿易開放有利于引進國外先進的技術和經驗，提升技術水平，從而有助于減少能源的消耗，降低碳排放。另一方面，貿易開放通過擴大市場規模，刺激能源需求，進而增加了碳排放。此外，環境規制強的國家會將本國的高能耗、高污染企業轉移到環境規制較弱的國家，使得環境規制較弱的國家成為“污染避難所”。Shui和Harriss[6]研究結果顯示中國7%～14%的碳排放量來源于出口美國商品的生產過程。而周五七和聶鳴[7]運用ARDL模型對我國1978～2010年的數據進行分析，結果表明從長期來看貿易開放與碳排放強度負相關，而短期上兩者正相關的關系并不顯著。

為了分析技術創新對碳排放的影響，嚴成樑等[8]和Mao[9]都驗證了技術創新與碳排放顯著負相關，能夠在一定程度上減少碳排放。但是，也有研究顯示目前我國的技術創新并不能顯著影響碳排放，如周五七和聶鳴[10]運用1985～2009年的數據，研究發現我國專利的時間滯后性使得短期內技術進步對碳排放的影響不顯著。另外，申萌[11]探討了技術進步對碳排放的直接與間接影響，研究表明技術進步對碳排放的負向直接影響不能彌補技術進步的正向間接影響，使得碳排放量非減反增。

關于我國城鎮化與碳排放的關系，學者們的研究結果也大相徑庭。一方面，城鎮化過程是人口、產業集聚的過程，這一過程會推動城市基礎設施的建設，刺激居民的消費需求，從而會增加能源的消耗，促進碳排放。另一方面，人口、產業的集中，不但有助于推廣相關節能技術、集中治理排放物，還能幫助政府優化城市空間布局，減少碳排放。Bin[12]運用VAR模型分析了中國鋼鐵行業碳排放的影響因素，發現城鎮化與碳排放之間是倒“U”型關系，即短期內城鎮化不利于碳減排，但從長期來看城鎮化有助于碳減排。劉丙泉等[13]將城鎮化細分為人口、空間、收入和產業四種城鎮化要素，研究了我國物流產業的碳排放變動機理。

實際上，綜合考慮經濟增長、貿易開放、城鎮化等多個變量的影響，分析其與碳排放間的關系可以得到更為合理的結論。如Boutabba[14]通過對印度1971～2008年的數據分析了金融發展、收入、能源消耗、對外貿易對碳排放的影響。結果表明，金融發展、能源消耗都能顯著增加碳排放，而貿易對碳排放的影響不顯著，并且證明了印度EKC模型同樣成立。然而，基于中國國情綜合考慮多種碳排放影響因素的因果動態關系研究還需進一步深入。

已有的研究方法和模型也存在一定的局限性。一是宏觀變量數據生成過程中可能存在結構突變，導致變量數據平穩性受到沖擊，出現分階段平穩的現象，已有文獻很少考慮到人均碳排放、經濟增長等變量可能存在多個內生結構突變點的問題。如鄧吉祥[15]運用LMDI方法研究碳排放與各變量的關系，孫欣和張可蒙[16]、龐麗[17]等則運用ARDL模型進行分析，但均未考慮碳排放發生結構突變的ARDL情況。而Kanjilal和Ghosh[18]對印度1971～2008年碳排放與能源消耗等變量進行分析發現，不考慮斷點時，ARDL邊限協整檢驗無法得出碳排放與其他變量間存在協整關系，而考慮斷點后，門檻協整檢驗驗證了碳排放與其他變量間存在協整關系。因此，在不考慮變量的結構突變點時得出的結論很可能出現誤差。二是雖然少數學者考慮了碳排放的結構突變問題，但并未將內生結構突變點納入模型。林伯強和毛東昕[19]運用BP結構突變檢驗得出碳排放強度存在三個結構突變點，據此分析碳排放強度階段性演化特征。孫建[20]和周少甫[21]等在研究中運用了具有內生結構突變檢驗的Gregory-Hansen協整檢驗，但沒有將結構突變點納入模型中，而是以突變點為界進行分段研究。三是已有研究證實基于VAR的Granger檢驗只適用于變量間不存在協整關系的情況，而當變量間存在協整關系時，運用基于向量誤差修正(VECM)模型的Granger檢驗，結果更為準確[22,23]。

為了克服上述問題，本文采用能夠檢測出多個內生結構突變點的BP檢驗，并將檢測出的結構突變點設為虛擬變量，加入到自回歸分布滯后(ARDL)模型中，探討經濟增長、城鎮化、技術創新、貿易開放與人均碳排放的長期均衡和短期動態調整關系。同時，構建基于VECM模型的Granger因果關系檢驗，研究各變量之間是否存在因果關系，探討中國低碳經濟的發展路徑。

2 研究方法與數據來源

2.1 基礎模型設定

根據已有的研究模型和本文的研究需要，將基礎計量模型設定為:

(1)

其中，CE為人均碳排放，GDP為人均國內生產總值，TR為貿易開放(用進出口貿易額占GDP比重來表示)，UR為城鎮化(用城鎮常住人口數占總人口比重來表示)，TE為技術創新(用專利授予量表示)，C是常數項，ε是隨機擾動項，β1(i=1,2,…,5)為待估參數。為減少數據異常波動和異方差對模型造成影響，同時保持各變量之間的作用關系不變，在設定模型時對所有變量取對數。

2.2 研究方法

(1)BP結構突變點檢驗

結構突變點的研究始于1989年，其原因是部分數據的非平穩性源自某個或者多個結構突變點(structural breaks)對數據的劇烈內生或外生沖擊，這種沖擊可能會對數據生成過程產生較大的影響，改變數據的未來變化方向。Bai和Perron[24]在前人的研究基礎上，構造了關于結構突變點的BP檢驗。此后，眾多學者如Kim和Perron[25]、聶巧平[26]等都對該檢驗進行了更深入的研究。與其他檢驗方法相比，BP檢驗有三個優勢：一是適用于小樣本，具有良好的小樣本性質；二是無需事先設定突變點的位置及個數；三是可以檢測出2個以上的結構突變點。BP檢驗假設變量在時間內發生了m次遷移，產生了m個結構突變點，其模型可表示為:

(2)

其中，yt為因變量，xt與zt為自變量，xt與zt分別是p維和q維的列向量，β與δj(j=1,2,…,m+1)均為相應的待估參數向量，ut為隨機擾動項，T為樣本總量，m為結構突變點的數量，T1,T2,…,Tm是m個結構突變點發生的時間。當xt不存在時，則上述模型即成為純結構變動模型，其矩陣表達形式為:

Y=Zδ+U

(3)

BP檢驗就是根據公式(2)，對每個可能的分割采用最小二乘法估計式中待估參數。進而尋找殘差平方和最小的分割，對其進行統計檢驗，便可得到結構突變點。本文用Bai和Perron構造的DM tests(UDmax和WDmax)統計量判斷變量是否發生結構突變，SupF(l+1|l)序列統計量來確定結構突變點的個數和時間。DM tests統計量的原假設為不存在結構突變點，備擇假設為存在一個有上限的結構突變點；SupF(l+1|l)序列統計量的原假設為存在l個結構突變點，備擇假設為存在l+1個結構突變點。

(2)自回歸分布滯后模型(ARDL)

為了解決時間序列數據非平穩性所帶來的偽回歸問題，在估計參數結果前需要用協整檢驗來驗證變量間是否具有長期穩定關系。由Pesaran等學者提出并不斷完善的ARDL邊限檢驗法(Bounds Testing)[27,28]，與其他協整檢驗方法相比，具有明顯優勢。首先，該方法對變量數據是否具有同階單整性沒有要求，在確定最優滯后期的前提下，無論各變量是I(0)、I(1)，還是混合序列，ARDL都可以分析變量的長期關系。其次，對樣本量要求不高，即使樣本量較小，檢驗結果仍然穩健。最后，在變量協整關系存在的情況下，即使變量存在內生性問題，ARDL模型仍能得到一個有效且無偏的估計結果。一般來說，構建ARDL模型主要包括以下兩個步驟：

首先，根據式(1)，建立如下ARDL模型，進行邊限協整檢驗。

γ4TRt-1+γ5URt-1+γ6TEt-1+ur

(4)

其中，Δ為一階差分，k為差分項的滯后階數，λ1k～λ6k，是對應變量的長期相關系數,γ1～γ6是對應變量的長期相關系數。ut為白噪聲序列。模型(4)的原假設為H0:γ1=γ2=γ3=γ4=γ5=γ6=0，其備擇假設為：H1=γ1～γ6不全為0。若不能拒絕H0，則認為各變量間不存在協整關系；反之，則認為存在。可由F統計量與臨界值的關系來判斷是否拒絕H。

其次，當變量間存在協整關系后，建立長期協整方程，估計各解釋變量間的長期均衡系數。通過簡單線性變換，得到ARDL-VECM模型，估計各解釋變量的短期系數。同時，為避免參數的不穩定性影響模型設定的可靠性，還需要對構建的模型做參數穩定性檢驗來判斷模型的構建是否合理。

(3)Granger因果關系檢驗

ARDL模型只能驗證變量之間的協整關系，但是協整關系的存在并不能證明變量間的因果關系，因此需要進行Granger因果關系檢驗。當變量之間存在協整關系時，采用一期滯后的誤差修正項(ECMt-1)形式的Granger因果關系檢驗結果更為準確。基于誤差修正項(ECMt-1)的Granger因果關系檢驗通過向量誤差修正模型進行，模型如式(5)所示：

(5)

其中，1-B為差分算子，q表示滯后階數，ECM為誤差修正項。

2.3 數據來源

我國從1985年開始才公布專利申請狀況，因此選取的研究樣本區間為1985～2014年。由于我國并未公布碳排放的相關數據，本文將根據IPCC提供的計算方法與陳詩一[29]的方法相結合來計算我國1985～2014年的碳排放量。專利授予量來源于中國知識產權官網，其他相關數據來源于《中國統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》。同時，GDP被調整為1985年的不變價格。

3 實證分析

3.1 BP檢驗

運用Eview 9.0軟件對所有變量進行BP檢驗，檢驗結果顯示，人均碳排放存在結構突變點，其它變量不存在結構突變，表1為對人均碳排放進行BP檢驗后的結果。在5%的顯著性水平下，UDmax統計值、WDmax統計值和SupF(1)均顯著，說明人均碳排放至少存在一個結構突變點。根據Perron的建議，采用SupF(l+1ll)序列統計量來判斷人均碳排放的突變點個數和突變時間，結果表明人均碳排放存在2個結構突變點，結構突變時間為1993年和2004年。

表1 BP結構突變點檢驗結果

注:**代表顯著性水平為5%。

在得出人均碳排放的2個結構突變點后，以突變點為界引入虛擬變量，將整個時間序列劃分為三個子區間。則模型(1)轉化為式(6):

β4URt+β5TEt+β6DU1993+β7DU2004+εt

(6)

其中,DU1993與DU2004分別為1993年和2004年的結構突變點虛擬變量。當t<1993時，DU1993=0，反之，DU1993=1。同理，當t<2004時，DU2004=0，反之，DU2004=1。在下文進行邊限協整檢驗和構建ARDL模型時，均將這兩個虛擬變量納入其中。

3.2 邊限協整檢驗

雖然邊限協整檢驗在變量平穩性方面的要求較其他方法更為寬松，但仍然不適用于I(2)及以上時間序列。因此，我們首先進行單位根檢驗來驗證本文相關時間序列數據是否滿足邊限協整檢驗的要求。本文采用ADF單位根檢驗方法進行檢驗，結果見表2。

表2 各變量單位根檢驗結果

注：K為回歸方程的擴展度，K=0為無趨勢無常數項，K=1含常數項，K=2包括常數項和趨勢項；*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。

由表2可知，CE、GDP、GDP2、TR、TE為I(1)序列，UR為I(0)序列。因此，可以采用邊限協整檢驗(結果見表3)。表3中邊限協整的F統計量值為5.211，超過在1%顯著性水平下I(1)的臨界值。因此，在樣本期間內，人均碳排放與經濟增長等變量之間存在協整關系。

表3 邊限協整檢驗結果

注:*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。

3.3 ARDL模型估計

本文采用Microfit 4.1軟件進行ARDL模型估計。由于樣本量的限制，本文將變量的最大滯后期設為2，并根據SBC信息準則確定各變量的最優滯后階數，模型估計結果見表4。ARDL模型估計結果顯示，包含趨勢項時，ARDL(0,2,1,1,1,1,1,1)模型中截距項和趨勢項都不顯著，并且含趨勢項和不含趨勢項模型的R2非常接近。結合DW值、AIC值和SBC值，發現不含趨勢項的ARDL(0,1,2,1,1,1,1,1)模型估計結果更優。同時，對ARDL(0,1,2,1,1,1,1,1)模型進行診斷檢驗(見表4下半部分)，發現模型設定恰當。因此，本文以ARDL(0,1,2,1,1,1,1,1)為基礎，建立長期協整模型和ARDL-ECM模型，分析各變量對人均碳排放的長期和短期影響。

根據ARDL(0,1,2,1,1,1,1,1)模型確立的長期協整估計結果如表5所示。從估計結果來看，人均GDP、城鎮化率、技術創新、貿易開放以及兩個結構突變點都與人均碳排放存在顯著相關關系。長期來說，人均GDP每提高1%，人均碳排放相應會增加1.476%，而人均GDP的平方項每提高1%時，人均碳排放會相應減少0.023%，這驗證了在我國“EKC”假設成立。然而，我國目前仍處在倒“U”型曲線的上升階段，達到拐點仍需較長時間。

貿易開放顯著正向影響人均碳排放，彈性系數為0.735。外貿活動每增加1%，我國人均碳排放量會增加0.735%。我國外貿活動一直以來以簡單的加工貿易為主，出口的大多是高能耗、高污染的商品，這些產品的輸出不利于碳排放量的下降。而引進的大多是從發達國家產業轉移下來的，其所能發揮的技術效應極為有限。并且部分承接的產業是發達國家污染密集型的“骯臟產業”，這些產業進一步惡化了環境，使我國成為“污染天堂”。

城鎮化與人均碳排放顯著負相關，彈性系數為-2.781，即城市化水平的提高能大幅度減少碳排放。從長期來說，隨著城市化水平的提高和基礎設施的完善，城市的聚集效應能夠有效的改善資源配置效率，優化產業結構。同時人口、產業的集中有利于節能環保等技術溢出，會大范圍的提高工業企業的生產效率和資源利用率，減少碳排放。

在10%顯著性水平上，創新對碳排放有負向影響，彈性系數為-0.075，即技術創新每提高1%，碳排放量就會降低0.075%。技術創新不僅可以通過新技術提高能源利用率來減少碳排放，還能通過新的生產技術和生產方法改變經濟增長方式降低碳排放。推動技術創新，特別是對新能源和環保技術的研發，能夠顯著減少我國的碳排放量。

兩個結構突變點1993和2004對我國碳排放也有顯著性影響，其中1993年的相關政策有利于碳排放的下降，而2004的經濟快速增長導致碳排放量上升。

表4 ARDL模型估計結果

注：*、**、***分別表示顯著性水平為10%、5%和1%。

表5 ARDL長期協整估計結果

注：*、**、***分別表示顯著性水平為10%、5%和1%。

3.4 誤差修正模型估計

進一步，建立ARDL-VECM模型，用以分析各變量間的短期變動關系，結果見表6。

表6 ARDL-VECM系數估計結果

注：*、**、***分別表示顯著性水平為10%、5%和1%。

由表6可知，模型設定良好，并且ECM(-1)為-1，符合反向修正機制，表明人均碳排放量在偏離長期均衡水平后，會在下一年以100%的幅度修正，從而回歸均衡。短期來說，經濟增長與碳排放之間的“EKC”假設不能得到驗證。對外貿易水平的變動對碳排放的影響仍顯著為正，且其短期效應(0.509)略低于長期效應(0.735)。因此，如果不及時調整我國進出口貿易結構，這種負向效應的累積會對我國環境造成嚴重的影響。與長期效應差異較大的是，城鎮化與技術創新的短期變動與人均碳排放的變動正相關，但這種正向效應并不明顯。短期內城鎮化的“生活效應”不明顯，初期無序的城市化情況下，資源配置效率和能源利用率不高，能源浪費嚴重。眾所周知，科技成果被市場接受并廣泛運用需要一定的時間，這種時滯性導致了短期內技術創新并不能有效的抑制碳排放。

3.5 Granger因果關系檢驗

協整關系的存在并不意味著變量間具有因果關系，為了驗證長短期效應在經濟意義上的合理性，需要對變量進行Granger因果檢驗。本文選用基于VECM的Granger因果檢驗來驗證變量間的因果關系，檢驗結果見表7。

表7 基于VECM的Granger因果關系檢驗

注：單個解釋變量的χ2檢驗統計量的自由度為1；( )中的數據為P值。

從表7可以看出，短期內所有解釋變量都是碳排放的Granger原因。同時，碳排放也是經濟增長和貿易開放的Granger原因，這意味著當前的碳排放變化對會對未來的“經濟增長”和“貿易開放”產生影響。這說明特定時期過度的減排政策可能會對經濟發展和拓展對外貿易產生不利影響。碳排放與經濟增長、貿易開放之間的雙向Granger因果關系，啟示我國政府在實現碳減排這一目標的過程時應合理安排減排目標，循序漸進。

3.6 參數穩定性檢驗

運用時間序列數據進行協整估計，可能會對參數估計結果的穩定性產生影響，因此需要對模型參數的穩定性進行驗證。本文借鑒前人的研究方法進行參數穩定性檢驗[7,14]，結果如圖1和圖2所示。圖1和圖2顯示CUSUM和CUSUMSQ的數值均在兩條臨界線內，表明人均碳排放與各解釋變量間的參數估計值是穩定可靠的。

圖1 遞歸殘差累計和(5%顯著水平)

圖2 遞歸殘差平方累計和(5%顯著水平)

4 討論

下面結合我國國情，對實證分析的結果進一步解釋、分析和討論。

實證分析的結果表明，長期來說，我國經濟增長與碳排放間呈倒“U”型關系，這支持了吳振信等[30]的研究結論。相關研究表明，當經濟發展到一定水平時，經濟增長對碳排放的技術效應和結構效應占主導地位，超過規模效應，使得經濟增長有利于抑制碳排放。然而，目前我國仍處于EKC曲線的上升階段，達到拐點仍需很長時間，短期內兩者間的倒“U”型關系不成立。可能的原因是，改革開放以來，我國經濟發展主要依靠高能耗、高污染的粗放型經濟增長方式。同時，近年來城鎮化和工業化的高速發展，使得能源需求增加，加劇了碳排放。

其次，貿易開放對我國碳減排具有不利影響，這與李鍇和齊紹洲的觀點一致[31]。一個主要的原因是我國的貿易結構不合理。當前，我國對外貿易仍以加工貿易為主，外貿依存度較高，且有重出口輕進口的現狀，出口的多是能耗較高的工業制品，使得碳排放增加。另外，我國政府環境規制力較弱，引進的大多是資源密集型產業，這對環境造成了進一步惡化。因而，我國貿易開放的技術效應遠遠不能彌補結構效應和規模效應給環境帶來的不利影響，使得貿易開放成為“污染天堂”。

實證分析的結果也驗證了趙紅和陳雨蒙[32]的研究結論，也就是說，從長期來看城鎮化有利于降低碳排放。這是因為隨著城鎮化率的提高，規模經濟效應也會逐漸增強，從而能夠充分發揮城鎮化的集聚效應，如共享交通物流、信息網絡等公共設施，進而減少能源消耗，降低碳排放。同時，城市化水平的提高也能夠帶動人力資本的積累。人力資本作為一種清潔生產要素，既可以減少能源消耗，還能促進技術進步，進而抑制碳排放。然而，短期內城鎮化對碳排放呈現正向影響，但統計上并不顯著。這可能歸因于當前我國城鎮化質量不高，基礎設施有待進一步完善，且規模經濟性不強，資源配置效率和能源利用率不高，能源浪費嚴重。

同時，長期來說技術創新有利于實現節能減排，這與嚴成樑的研究結果[8]較為一致。技術創新既包括生產技術的進步，也包含低碳技術和清潔技術的發展。生產技術的進步意味著生產效率和能源利用率提高，進而使得能源消耗降低，碳排放下降。低碳技術和清潔技術能夠更加直接有效的抑制碳排放。然而，目前我國技術創新注重于提高生產效率，環保屬性較弱，專利授予量中與節能減排有關的專利占比較少，導致我國技術創新的抑制作用不明顯。與周五七和聶鳴[10]研究結論相似，短期內技術創新不能減少碳排放，這是因為技術創新成果進入市場并被廣泛運用需要較長時間。

此外，1993年和2004年兩個結構突變點也對碳排放產生了顯著影響。從1993年開始，市場部門參與資源配置，這一政策優化了資源配置，提高資源使用效率，有效的抑制了碳排放。從2004年開始我國進入新一輪投資熱潮，投資規模過猛，經濟增長迅速，2004～2011年的GDP增速超過9%，而2007年甚至達到14.2%，經濟的過快增長導致能源供應緊張，從而不利于碳排放量的下降。此外，這一時期，工業化和城鎮化的高速發展使得我國高能耗、高污染問題更為突出，碳排放激增。

5 結論與建議

本研究選取1985～2014年的數據，運用BP內生結構突變點檢驗和結合結構突變點的ARDL模型以及基于VECM模型的Granger因果關系檢驗，探討經濟增長、城鎮化、技術創新、貿易開放與我國人均碳排放的長期均衡和短期動態關系。具體研究結果如下：

(1)長期來說，碳排放與經濟增長之間的“EKC”假說得以驗證，碳排放與經濟增長能夠實現共贏。然而，我國目前還處于EKC曲線的上升階段，達到拐點仍需很長時間。貿易開放對碳排放存在不利影響，城鎮化能顯著有效的降低碳排放，技術創新有助于抑制碳排放，但減排效果有限。兩個結構突變點對碳排放有顯著性的沖擊，其中1993年的經濟政策有利于碳排放的下降，而2004年以后經濟快速發展，導致碳排放顯著增加，環境惡化趨勢明顯。

(2)短期來說，“EKC”假說不成立，貿易開放對碳排放存在不利影響，城市化與碳排放正相關但統計上并不顯著，技術創新并不能有效減少碳排放。

(3)Granger因果檢驗結果顯示，短期內所有解釋變量都是人均碳排放的Granger原因，碳排放也是經濟增長和貿易開放的Granger原因，即碳排放與經濟增長、貿易開放之間存在反向作用機制。短期內，碳排放的過度下降很可能不利于經濟的增長和貿易開放。

結合研究結論，提出以下政策建議：

(1)調整產業結構，發展低碳經濟。從長期來說，必須加快產業結構升級，轉變經濟增長方式，發展綠色低碳經濟。在轉變發展方式的同時，雙管齊下，盡量使用和推廣新能源，推動拐點盡快到來，實現經濟與環境的共贏。從短期來說，需要在保持經濟增長的情況下，適度控制碳減排的速度，循序漸進的減少碳排放量，盡可能減少碳減排對經濟的不利影響。

(2)加強環境規制，推動低碳貿易。長期以來，我國對外依存度較高，2010年我國進出口貿易額占GDP的比重達到50.57%，近兩年略有下降，但仍在40%以上。而我國對外出口的商品多為附加值不高，能耗高的初級商品。因此，要改變現狀，實現雙贏，就要調整貿易結構，減少高污染、高能耗產品的出口，推行低碳貿易。同時，還需制定有效的環境規章制度，加強環境規制力度，調整外商投資的產業和地區導向，構建完善的產業技術引入體系，推動外商投資環保低碳產業。

(3)提高城市化水平，建設綠色低碳新城鎮。1985年以來，我國城鎮化率大幅度提高，從23.71%上升到54.77%，與發達國家相比，我國城鎮化率仍然偏低，仍有約20%的上升空間。然而，我國城鎮化質量普遍不高，并且良莠不齊。城鄉二元結構，城鎮空間分布不合理，城市基礎設施體系不完善等問題突出，這不僅嚴重阻礙了城鎮化的發展，還造成了交通擁堵和環境污染，增加了社會成本。因此，政府要建設健康有序的城鎮，合理規劃城市空間布局，并在此基礎上進行基礎設施建設，避免資源浪費。

(4)強化政策扶持力度，加快自主創新進程。我國專利構成中發明專利所占比例極少，而與其他類型的專利相比，發明專利在碳減排方面發揮著更為重要的作用。因此，政府要發揮其公共服務職能，制定創新引導政策，通過財政補貼，金融補助等方式減少創新成本，減少發明者的后顧之憂，從而激發人們大膽創新。此外，政府還應減少專利申請程序，加快審查、授權速度，注重創新成果的商業化，加快其市場化進程，縮短創新的時間滯后性。

本文研究對實現節能減排具有一定的現實意義，但在部分問題上仍需進一步探究。首先，碳排放量的計算本文借鑒陳詩一的方法，僅考慮了我國三大主要能源消耗產生的碳排放量。為了進一步提升研究結論的準確性，未來可以考慮更多種類的能源消費量來對碳排放量進行估算。其次，本文構建的是對稱ARDL模型，未來可以在本文的研究基礎上，構建非對稱ARDL模型，研究某一變量的增長或下降對碳排放的非對稱性影響。