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基于內(nèi)生增長理論與GVAR模型的能源消費控制目標下經(jīng)濟增長與碳減排研究

2016-12-19 08:47:50崔百勝
中國管理科學 2016年1期
關鍵詞:能源消費經(jīng)濟

崔百勝,朱 麟

(上海師范大學商學院,上海 200234)

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基于內(nèi)生增長理論與GVAR模型的能源消費控制目標下經(jīng)濟增長與碳減排研究

崔百勝,朱 麟

(上海師范大學商學院,上海 200234)

本文通過引入使用可替代能源生產(chǎn)的中間產(chǎn)品,構建能源約束和碳排放約束下的內(nèi)生經(jīng)濟增長模型,并運用全局向量自回歸(GVAR)模型,實證分析了具有空間關聯(lián)性的中國各省(區(qū)市)能源消費控制對經(jīng)濟增長和碳排放的動態(tài)影響。研究結果表明:在不影響經(jīng)濟增長且受碳排放約束條件下完成能源消費總量考核的目標,可以通過研發(fā)可再生能源、提高碳排放清潔技術水平、增加碳基能源的邊際產(chǎn)出等實現(xiàn);能源消費總量的考核目標對能源消費強依賴地區(qū)約束性較強,對其余地區(qū)的約束力較弱,其余地區(qū)可節(jié)能潛力較強;能源結構逆向調(diào)整的存在使得控制能源消費總量對少部分省(區(qū)市)無法達到減排效果。進一步地,本文實證分析了目前節(jié)能減排實施過程中可能存在的問題:科技進步對能源結構順向調(diào)整效果不顯著、可再生新能源的研究效率低下,技術進步對碳排放清潔方面無顯著效果;依靠傳統(tǒng)能源價格的調(diào)整雖能有效減排卻會抑制經(jīng)濟增長。

能源總量控制;GVAR模型;碳排放

1 引言

能源是國民經(jīng)濟的命脈,是促進人類社會發(fā)展的重要物質(zhì)條件,無論是在發(fā)展中國家還是在發(fā)達國家,能源都被視為國家的重要戰(zhàn)略資源。然而使用碳基能源煤炭、石油、天然氣等會排放出大量二氧化碳,2010年世界銀行的世界發(fā)展報告顯示,如果碳排放導致全球氣溫比工業(yè)化前上升2℃以上,就可能會導致十億多人口缺水、15%~30%的物種瀕臨滅絕,糧食安全和水資源問題也將更加突出。中國目前正處于城鎮(zhèn)化和工業(yè)化加快發(fā)展階段,能源消費量也持續(xù)快速增長。21世紀以來,中國的能源消費的年均增速達8%,2013年能源消費總量已達37.5億噸標準煤,碳排放量達28.9萬噸,能源消費和碳排放量均為世界第一大國。能源消費和碳排放的持續(xù)過快增長,已在一定程度上超出了中國的能源供給承受力和環(huán)境負荷能力??刂浦袊茉聪M不僅是中國樹立大國形象、提高國際地位的需要,更是中國未來經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展道路上刻不容緩的任務。為此,中國政府自2007年起對各省(區(qū)市)人民政府和千家重點企業(yè)進行單位GDP能耗控制,2013年起國家又將地區(qū)能源消費總量控制并入考核指標,實行“雙考核”,以期通過控制能源消費總量倒逼經(jīng)濟結構轉(zhuǎn)型,減少碳排放。中國各省(區(qū)市)在通過控制能源消費總量后是否會達到預期、潛力有多大,以及怎樣控制才能達到目標,成為了本文的研究內(nèi)容。

在理論研究方面,“能源消費——碳排放——經(jīng)濟增長”形成了一個復雜的系統(tǒng),相關研究始于1973年中東戰(zhàn)爭引發(fā)石油危機后,早期的如Stiglitz[1],Dasgupta和Heal[2],以及Hartwick[3]等主要研究了耗竭性能源約束下新古典增長模型的最優(yōu)經(jīng)濟增長路徑。隨著內(nèi)生經(jīng)濟增長理論的出現(xiàn)和發(fā)展,王海建[4],王慶曉等[5]很多學者將能源要素和環(huán)境約束引入內(nèi)生增長模型,尋求最優(yōu)經(jīng)濟增長路徑。為了實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)增長,中國必須在能源消費與碳排放的雙重約束下尋求最優(yōu)經(jīng)濟增長路徑。本文理論部分將在目前的研究基礎上進一步深入分析能源消費與碳排放雙重約束下的經(jīng)濟增長模型,為政府在不影響經(jīng)濟增長的條件下實施節(jié)能減排政策提供理論支持。

在實證研究方面,自Kraft和Kraft[6]運用Granger因果關系檢驗方法研究了美國的能源消費和經(jīng)濟增長之間的關系以后,大批的學者檢驗了不同國家或不同時期的能源消費與經(jīng)濟增長、碳排放之間的關系,近年主要的研究[7-12]結果顯示,雖然能源消費、經(jīng)濟增長、碳排放之間的關系在不同國家或地區(qū)、不同時段的研究結果不盡相同,但是主要結論并不矛盾。首先,能源消費對宏觀經(jīng)濟影響顯著,能源消費的增加一般都會促進經(jīng)濟增長,尤其是在發(fā)展中國家,不過兩者不一定會完全同步;其次,能源消費的增加往往會導致碳排放的增加。如何在不影響經(jīng)濟增長的情況下實現(xiàn)節(jié)能減排?這方面的最新研究成果大致可以分為以下三類:

(1)改變能源消費結構。Pereira等[13]認為由于不同的能源的減排邊際成本不同,一旦考慮減排成本,轉(zhuǎn)換能源政策可以在不影響經(jīng)濟活力的同時減少碳排放。巴曙松和吳大義[14]用同樣的方法,利用中國1981~2008年的數(shù)據(jù),得出類似結論,認為可以增加減排成本高和邊際產(chǎn)品高的能源如天然氣的使用量,同時減少減排成本低的能源如煤炭。但林伯強等[15]認為由于中國現(xiàn)階段很多重要行業(yè)對煤炭和火電的依賴程度較高,要想依靠改變能源結構達到減排目的的空間并不大,應該重視其它方面的節(jié)能措施。蔡圣華等[16]也認為依靠消費結構升級帶動產(chǎn)業(yè)升級是一個長期的過程,要想實現(xiàn)減排還必須依靠技術進步、提升非化石能源利用比重。

(2)提高能源使用效率。中國政府為了實現(xiàn)“十二五”期間單位 GDP 能耗下降16%的減排目標,采取了以提高能源效率為核心的節(jié)能減排政策,趙金樓等[17]研究認為,降低煤炭消費比重,向私有產(chǎn)權方向改制、提高能源價格、增加出口貿(mào)易、增加外資依存度等措施均能提高能源效率。但是薛瀾等[18]認為能源效率的提高可能會產(chǎn)生潛在的“回彈效應”,即提高能源使用效率所節(jié)約的能源消費會被因此導致的能源消費的上升所抵消。胡秋陽[19]得出,“回彈效應”可以在考慮產(chǎn)業(yè)側(cè)重后有所減緩,低能耗產(chǎn)業(yè)能效提高的總體節(jié)能績效優(yōu)于高能耗產(chǎn)業(yè)。

(3)其它方面的改革,主要是稅收,補貼以及市場機制改革的選擇。林伯強和何曉萍[20]認為,如果對油氣開采行業(yè)征收20%以下的資源稅,對宏觀經(jīng)濟造成的負面影響并不大。劉世錦和張永生[21]依據(jù)產(chǎn)權理論和外部性理論研究認為,如果各國排放權得到明確界定和嚴格保護,節(jié)能減排就會成為一種可獲利的行為,這將為低碳經(jīng)濟發(fā)展模式替代高能耗高排放的傳統(tǒng)發(fā)展模式提供驅(qū)動力。劉偉和李虹[22]在計算了中國2007年煤炭補貼規(guī)模和補貼率后,運用可計算一般均衡模型模擬發(fā)現(xiàn),取消煤炭補貼可降低單位GDP二氧化碳排放1.78%。

中國不同地區(qū)、省份之間區(qū)位條件和經(jīng)濟基礎差異較大,各地區(qū)間的經(jīng)濟活動具有很強關聯(lián)性,而這種空間關聯(lián)性對區(qū)域政策的實施以及作用效果影響顯著,縱觀現(xiàn)有文獻,除了吳玉鳴和李建霞[23]與陳青青和龍志和[24]在空間關聯(lián)性條件下分別研究了能源消費和碳排放的地區(qū)差異性外,尚未有學者在考慮空間關聯(lián)性的基礎上,對能源消費、經(jīng)濟增長和碳排放三者間動態(tài)關系進行研究。本文的實證分析將在考慮中國各省域空間關聯(lián)性的基礎上進行。

本文其余部分將作如下安排,第二部分在引入可替代能源的中間產(chǎn)品要素條件下,構建能源和碳排放雙重約束的內(nèi)生經(jīng)濟增長模型,得到能源消費控制和碳排放降低條件下實現(xiàn)經(jīng)濟增長的有效途徑;第三部分構建具有空間關聯(lián)的GVAR實證模型,并對變量數(shù)據(jù)進行說明;第四部分運用GVAR模型實證檢驗中國各省(區(qū)市)目前控制能源消費總量后的效果,并且進一步分析了不同類型的控制能源消費措施的影響。第五部分是結語,包括本文的主要結論和政策建議。

2 理論模型

為從理論上分析能源消費控制、碳排放約束與經(jīng)濟增長的內(nèi)在機理,本文以內(nèi)生經(jīng)濟增長理論為基礎,構建宏觀動態(tài)規(guī)劃模型,求解能源與碳排放影子價格決定方程,比較碳基能源(化石能源)與可再生能源(水電、核電等)的產(chǎn)出增長的變動規(guī)律,分析能源消費控制、碳排放清潔技術與經(jīng)濟增長的關系。

2.1 基本模型

(1)生產(chǎn)函數(shù)。為了集中考察能源對經(jīng)濟增長的影響,本文假定勞動人口是外生給定,增長率為0且規(guī)模標準化為1。則生產(chǎn)函數(shù)假設為:

Y=AKαXβ

(1)

Y表示產(chǎn)出水平,A是生產(chǎn)技術系數(shù),K是資本。能源主要包括碳基能源Z和可再生能源R。X表示由化石能源和可再生能源生產(chǎn)出的區(qū)別于一般產(chǎn)品的中間產(chǎn)品(包括運輸),X=(Zκ+Rκ)1/κ表示在生產(chǎn)中間產(chǎn)品時,化石能源Z和可再生能源R完全可替代。α和β分別表示資本和中間產(chǎn)品的產(chǎn)出彈性系數(shù),滿足α+β<1且α>0,β>0。

生產(chǎn)函數(shù)進一步可以表示為:

Y=AKα(Zκ+Rκ)β/κ

(2)

(2)資本的變化方程。假設產(chǎn)出主要用于消費和資本積累,資本變化方程可表示為:

(3)

式中,c表示消費水平。

(3)能源消費約束。假設碳基能源存量為S,可再生能源存量為T,增長速率為λ,化石能源存量和可再生能源存量的變化方程可以分別表示為:

(4)

(5)

(4)碳排放約束。假設影響碳排放的因素主要是能源消費和清潔技術進步情況。由計算碳排放量的因素分解法可知,碳排放與碳基能源消費量成正比,又由于碳排放具有明顯的積累作用,且短期內(nèi)環(huán)境的吸收凈化能力有限,只有清潔生產(chǎn)技術可以實現(xiàn)碳減排。這樣,碳排放隨時間變化的方程可以表示為:

(6)

式中,C表示碳排放,η為碳基能源的碳排放系數(shù),δ表示清潔技術進步率。

(5)代表性消費者效用函數(shù)。代表性消費者在既定的約束下,實現(xiàn)效用最大化。由能源消費產(chǎn)生的碳排放通過進入效用函數(shù),影響消費者效用。所以,假定代表性消費者的效用函數(shù)為:

U(c,C)=(c1-θ-1)/(1-θ)+(Cμ-1-1)/(1-μ)

(7)

式中,θ表示相對風險厭惡系數(shù),θ∈(0,1);μ表示消費者對低碳環(huán)境的需求偏好,μ∈(0,1)。

(6)模型構建。本文在引入可替代能源中間產(chǎn)品要素后,能源和碳排放雙重約束下,構建如下模型:

(8)

其中,ρ為貼現(xiàn)因子。

2.2 模型求解與結果分析

本模型是求解連續(xù)時間內(nèi),泛函積分最大化問題。其中控制變量為(c,R,Z),狀態(tài)變量(K,S,T,C)??梢酝ㄟ^構建現(xiàn)值Hamilton函數(shù),實現(xiàn)最優(yōu)化求解。其函數(shù)形式為:

H=U(c,C)+λ1(Y-c)+λ2(-Z)+λ3(λT-R)+λ4(ηZ-δC)

(9)

其中,λ1、λ2、λ3、λ4分別為資本、化石能源中間產(chǎn)品、可再生能源中間產(chǎn)品和碳排放量的影子價格??梢缘贸隹刂谱兞康囊浑A條件為:

?H/?c=c-θ-λ1=0

(10)

?H/?R=λ1?Y/?R-λ3=0

(11)

?H/?Z=λ1?Y/?Z-λ2+λ4η=0

(12)

狀態(tài)變量的Euler方程分別為:

(13)

(14)

(15)

(16)

由控制變量的一階條件(10)-(12),與狀態(tài)變量的歐拉方程(13)-(16)可以得到影子價格的重要關系式(17)-(20):

(17)

(18)

(19)

(20)

從公式(17)和(18)可以看出,資本與化石能源影子價值的變化情況比較標準,與傳統(tǒng)內(nèi)生經(jīng)濟增長理論模型得出的結論一致。而關于可再生資源以及碳排放的影子價值的內(nèi)涵則值得進一步探討。從可再生資源影子價格變化方程(19)看出,其影子價值按折現(xiàn)率減去可再生資源增長率的速率增長。用在可再生資源上的科技投入越多,可再生資源的增長率則越高。碳排放影子價值的變動等于折現(xiàn)率加上碳排放產(chǎn)生環(huán)境污染帶來的效用損失,再加上清潔技術進步率。

為進一步在可持續(xù)增長條件下,分析可再生能源對碳基能源的替代,我們在凱恩斯—拉姆齊規(guī)則下,分別給出碳基能源和可再生能源的最優(yōu)提取條件。令YK=?Y/?K表示資本的邊際產(chǎn)出,YZ=?Y/?Z表示碳基能源的邊際產(chǎn)出,YR=?Y/?R表示可再生能源的邊際產(chǎn)出。則由公式(11)和(12)可得兩類能源邊際產(chǎn)出的增長率公式:

(21)

(22)

等式(21)和(22)反映了兩類能源的邊際產(chǎn)出社會收益的增長率等于資本的邊際產(chǎn)出減去美化環(huán)境所作努力的收益率,前者受可再生能源增長率的影響,后者則取決于消費者對低碳環(huán)境的偏好和清潔技術進步狀況。

3 GVAR模型的構建與數(shù)據(jù)說明

3.1 具有空間關聯(lián)的GVAR模型構建

全局向量自回歸方法(GVAR)最早由Pesaran等[25]提出,與傳統(tǒng)的VAR模型相比,GVAR模型的最大區(qū)別在于它構建了一個由各個相對獨立的經(jīng)濟體或部門VARX*模型組成的全局系統(tǒng),各個子模型相對獨立,同時也可通過一定傳導途徑相互關聯(lián)。張紅、李洋、張洋[26]通過貿(mào)易矩陣將全球33個國家的模型相互關聯(lián),研究了中國經(jīng)濟增長對其它國家和地區(qū)能源消費與碳排放的影響。本文將循著他們的思路,運用空間權重矩陣關聯(lián)國內(nèi)各省(區(qū)市)的VARX*模型。

各地區(qū)VARX*模型的內(nèi)生變量包括:經(jīng)濟增長y,用各地區(qū)的實際GDP表示,單位為億元,基期為1989年;勞動投入la,用各地區(qū)的就業(yè)人口數(shù)表示,單位為萬人;資本投入ca,用全社會固定資產(chǎn)投資表示當年的投資額,進而計算出當年的資本投入,以1989年為基期;能源消費en,用各地區(qū)的能源消費總量表示,單位為萬噸標準煤;碳排放c,本文主要以碳基能源煤炭、石油、天然氣的消費量為基準計算碳排放量,單位萬噸。

碳排放的計算公式為:

ci=∑Sij×Ei×Fj

(23)

其中,ci表示第i個省的碳排放量,Sij表示第i個省第j種能源消費量的占比,Ei為第i個省的能源消費總量,F(xiàn)j為各類能源的碳排放系數(shù)如表1所示。顯然,能源消費總量相同時,能源消費結構中碳排放系數(shù)高的能源比例越高,碳排放量也越大。

表1 各類能源的碳排放系數(shù)

數(shù)據(jù)來源:國家發(fā)展和改革委員會能源研究所。

對應的其它地區(qū)的變量同樣包括經(jīng)濟增長、勞動投入、資本存量、能源消費、碳排放,分別用y*、la*、ca*、en*、c*表示。全局變量為技術進步sci,和能源價格poil,sci用研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出額表示,這是國際上通用的衡量一個國家或地區(qū)科技投入強度以及科技發(fā)展水平的指標。本文假設每年各地區(qū)用于能源研發(fā)的經(jīng)費占研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出額的比例不變,這樣該指標的變化率可以完全反映能源改革的技術進步率。poil用布倫特原油價格表示,該價格是市場油價的標桿,是能源價格的代表性指標。

假設GVAR模型的傳導途徑分為三類:(1)各省(區(qū)市)的經(jīng)濟變量受到其它地區(qū)相對應的變量當期值和滯后值的影響;(2)各地區(qū)的變量受到全局變量的共同影響(本文為技術進步與能源價格);(3)不同地區(qū)的變量當期沖擊相互影響,這體現(xiàn)在誤差的協(xié)方差矩陣中。各地區(qū)的VARX*模型結構如下:

(24)

Ai0zit=ai0+ai1t+Ai1zi,t-1+Ai2zi,t-2+μit

(25)

其中:Ai0=(Iki,-Γi0),Ai1=(Φi1,Γi1),Ai2=(Φi2,Γi1)。通過二進制空間鄰近權值矩陣Wi繼將每個地區(qū)的VARX*聯(lián)立起來,建立GVAR模型,可以表示為:

G0xt=a0+a1t+G1xt-1+G2xt-2+μt

(26)

其中:

xt=b0+b1t+F1xt-1+F2xt-2+εt

(27)

擴展的GVAR不僅包括各地區(qū)的主要變量,還可以包括全局變量dt,本文中dt=(scit,poil)T。擴展的GVAR模型可以表示為:

(28)

3.2 數(shù)據(jù)來源及變量的描述性統(tǒng)計

鑒于數(shù)據(jù)的可得性,本文選取的數(shù)據(jù)時間跨度為1989~2013年,包括了29個省(區(qū)市),其中,四川和重慶合并,未包括西藏、港、澳、臺。經(jīng)濟增長、勞動投入、能源消費量、能源消費結構數(shù)據(jù)來源包括:歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、各地區(qū)的統(tǒng)計年鑒,《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》,國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫,中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。資本存量1989-2006年數(shù)據(jù)來自單豪杰[27]測算結果,以后部分依據(jù)其方法推算。為保證結果的準確性,本文采用EViews8.0的數(shù)據(jù)插值工具將年度值轉(zhuǎn)化為季度值,這樣本文的樣本期間為1989Q1~2013Q4,每組時間序列數(shù)據(jù)包含100個觀測值。布倫特原油價格數(shù)據(jù)來自彭博數(shù)據(jù)庫,每季度價格為該季度所有交易日收盤價的均價。為了減少數(shù)據(jù)的異方差性干擾,所有數(shù)據(jù)均取其對數(shù)。表2給出了各變量原始數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

4 實證結果分析

4.1 各省(區(qū)市)能源消費依賴強度分析

縱觀1989-2013年各省(區(qū)市)的能源消費量的變化,可以發(fā)現(xiàn):(1)各省(區(qū)市)能源消費量多少的排序變動不大,尤其是消費量較少的省份和消費量較大的省份;(2)二十五年間大部分省能源消費量持續(xù)增長,平均增長率達7.5%,尤其是2003-2012年,十年間各省能源消費平均增長率近10%;(3)2013年各省能源消費量比1989年平均增長了近5倍,增長最快的是消費量一直最少的海南,增長了約11倍,最慢的是黑龍江,增長了約1.5倍。

為了分析需要,本文依據(jù)1989-2013年中國29個省(區(qū)市)的能源消費累計量,由多到少大致將中國分為四類地區(qū),能源強依賴地區(qū),能源較強依賴地區(qū),能源較弱依賴地區(qū),能源弱依賴地區(qū)。如圖1所示,表3為依據(jù)能源消費量的地區(qū)分類。

圖1 1989-2013年中國各省累計能源消費總量

能源強依賴地區(qū)能源較強依賴地區(qū)能源較弱依賴地區(qū)能源弱依賴地區(qū)山東、河北、川渝、廣東、江蘇、遼寧、河南、山西浙江、湖北、湖南、內(nèi)蒙古、黑龍江、上海、安徽吉林、貴州、福建、新疆、云南、陜西、北京廣西、甘肅、天津、江西、寧夏、青海、海南

注:本文的能源依賴僅表示為能源消費依賴。

4.2 模型的統(tǒng)計檢驗

首先用ADF單位根檢驗對各地區(qū)的所有變量進行平穩(wěn)性檢驗,檢驗結果說明各地區(qū)的各變量均含有單位根I(1)過程,模型采用一階差分形式。進一步對各地區(qū)中可能存在的協(xié)整關系檢驗,發(fā)現(xiàn)各地區(qū)均存在1個或2個協(xié)整關系。為保證地區(qū)外變量對地區(qū)內(nèi)變量具有單向的長期影響,即其它地區(qū)的變量對某地區(qū)內(nèi)的變量會產(chǎn)生長期影響,而地區(qū)內(nèi)變量沒有對外的反作用。我們必須要對存在協(xié)整關系的模型中相應變量進行弱外生性檢驗,結果如表4所示。檢驗結果表明大部分地區(qū)外變量滿足弱外生性要求。據(jù)SC和AIC信息準則,確定選取滯后階p=2,q=1。最終得到GVAR模型的估計結果。

4.3 各省(區(qū)市)控制能源消費總量增長的效果分析

我們選擇廣義脈沖響應函數(shù)分析各省(區(qū)市)控制能源消費量增長后,經(jīng)濟增長與碳排放的動態(tài)變化。廣義脈沖響應函數(shù)最早由Koop等[28]提出,并被Pesaran和Shin[29]用于VAR模型,該方法可以有效避免變量排序?qū)Y果的干擾。在給定各省(區(qū)市)能源消費總量增長率的一個負標準差沖擊下,經(jīng)濟增長的表現(xiàn)如圖2所示。

一旦控制能源消費總量的增長,經(jīng)濟增長會受到不同程度的影響。河北、河南等十一個省(區(qū)市)在控制能源消費總量增長率后經(jīng)濟增長表現(xiàn)為正向響應,表明這些地區(qū)近年來積極應對能源消費控制趨勢,能源的經(jīng)濟效率(邊際產(chǎn)出水平)正有效提高或者經(jīng)濟結構正處于有效轉(zhuǎn)型期。遼寧、山西等其余十八個省(區(qū)市)的經(jīng)濟增長表現(xiàn)為負向響應,這表示這些地區(qū)目前的經(jīng)濟增長仍為能源驅(qū)動型。

在能源強依賴地區(qū),除了山西、河北以外的地區(qū)經(jīng)濟增長的響應均集聚在(-0.1%,0.1%)的區(qū)間內(nèi),說明能源消費控制對傳統(tǒng)能源消費大省約束性強,可以有效刺激這些地區(qū)及時采取措施,但由于粗放式經(jīng)濟增長的慣性,短期內(nèi)還無法達到明顯的效果。在能源較強依賴地區(qū)、能源較弱依賴地區(qū)和能源弱依賴地區(qū),經(jīng)濟增長的響應均呈現(xiàn)為分散式,說明能源消費總量控制對能源消費量較少的省份仍有較大潛力,可以考慮進一步縮緊這些地區(qū)的控制指標。

各省(區(qū)市)能源消費總量增長率一個負標準差沖擊對碳排放增長率的影響如圖3所示。

影響生產(chǎn)消費碳排放的因素主要有兩類,一類是能源方面的因素,一類是清潔生產(chǎn)技術進步。能源因素包括能源的消費量和能源消費的結構。由圖3可以看出,控制能源消費總量后,全國絕大數(shù)地區(qū)(除了內(nèi)蒙古)的碳排放增長率立即表現(xiàn)為負向的響應,這是能源消費總量的增速下降引起的。另一方面,由于能源消費總量的控制倒逼了能源消費結構的變化,碳排放增長率在一季度后明顯持續(xù)變化。河北、四川重慶、貴州、甘肅碳排放增長率反應逐漸上升為正向,表明由于能源結構的逆向調(diào)整(降低碳排放系數(shù)高的石油的使用,增加碳排放系數(shù)較低的石油、天然氣或者清潔能源的使用為順向調(diào)整,反之為逆向調(diào)整)而導致的碳排放增長率的增加超過了因能源消費增長率下降而下降的碳排放增長率。還有部分省(區(qū)市)如廣東、山西等,碳排放的增長率在一季度后有小幅增長,但均沒有上升至正向。其余部分省(區(qū)市)江蘇、山東等,碳排放的增長率在一季度后繼續(xù)下降,表明這些地區(qū)能源結構的順向調(diào)整較為成功。各省(區(qū)市)碳排放增長率對能源消費量增長率控制的響應與各省(區(qū)市)能源消費量的多少并沒有顯著的關系。

表4 各地區(qū)模型中地區(qū)外變量的弱外生性檢驗

圖2 各地區(qū)GDP對控制能源消費的脈沖響應

從理論上來看,控制能源消費總量在一定條件下可以成功倒逼各地區(qū)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型從而不影響各地區(qū)的經(jīng)濟增長,并且能同時有效減少碳排放,但為什么大部分地區(qū)目前的效果并不理想,控制能源消費總量在實施過程中出現(xiàn)了哪些問題?本文將進行進一步探討。

4.4 技術進步以及能源價格的控制效果分析

一方面可以依靠技術進步,提高能源的經(jīng)濟效率從而節(jié)約能源消費量或者研發(fā)新型能源替代傳統(tǒng)能源消費。另一方面可以通過提高能源市場價格倒逼能源創(chuàng)新。分別給定各地區(qū)技術進步一個正標準差沖擊,各地區(qū)經(jīng)濟增長和碳排放的表現(xiàn)如圖4所示。

在技術進步的沖擊下,除了能源弱依賴地區(qū),其他地區(qū)的經(jīng)濟增長響應在穩(wěn)定后都是正向,說明能源消費量少的地區(qū)技術進步對能源經(jīng)濟效率的提高并沒有顯著的效果,能源消費量較多的地區(qū)技術進步對能源經(jīng)濟效率的提高作用明顯。各地區(qū)碳排放增長率最后全部穩(wěn)定在正向響應的區(qū)間,這表示者技術進步對碳排放清潔作用不明顯。出現(xiàn)這種反應,或因為有關碳清潔的技術投入較少,效率低下;或因為可再生新能源的研究效率低下,科技進步無法對能源結構順向調(diào)整;還有可能因為技術進步刺激了其它導致高碳排放的經(jīng)濟增長驅(qū)動方向。

分別給定各地區(qū)能源價格一個正標準差沖擊,各地區(qū)經(jīng)濟增長和碳排放的表現(xiàn)如圖5所示。

圖3 各地區(qū)碳排放對控制能源消費的脈沖響應

圖4 各地區(qū)變量對技術進步的脈沖響應

圖5 各地區(qū)變量對能源價格的脈沖響應

能源價格上升,各地區(qū)GDP會立即產(chǎn)生正向反應,一個季度后迅速下降至負向。這由于能源價格傳導存在滯后性,當企業(yè)的經(jīng)營成本因為能源價格上升而上升后,企業(yè)才進行能源改革。顯然,能源價格的倒逼機制對各地區(qū)經(jīng)濟增長的作用效果都不顯著。各地區(qū)的碳排放量在能源價格上升后均表現(xiàn)為負向響應,這是因為能源價格上升,導致能源消費增長量的減少,從而抑制了碳排放增長率的上升。

5 結語

本文通過內(nèi)生經(jīng)濟增長模型理論及具有省域空間關聯(lián)的GVAR實證研究,得出了以下主要結論:

(1)從理論角度來看,即使在能源總量約束的條件下,仍可以采取研發(fā)可再生能源替代碳基能源、提高碳排放清潔生產(chǎn)技術水平、增加碳基能源的邊際產(chǎn)出等措施來節(jié)能減排,并不會影響經(jīng)濟增長。

(2)中國大部分省(區(qū)市)的經(jīng)濟增長仍為能源驅(qū)動型,能源消費總量的考核目標會倒逼各地區(qū)尋求新的經(jīng)濟驅(qū)動力,但該指標對能源消費強依賴地區(qū)約束性較強,對其余地區(qū)的約束力較弱,這些地區(qū)可節(jié)能潛力較強??刂颇茉聪M總量可以使得大部分地區(qū)達到減排效果,但由于能源結構逆向調(diào)整的存在,少部分地區(qū)的碳排放增長并沒有減少。

(3)技術進步可以成功驅(qū)動除弱能源依賴地區(qū)外的省(區(qū)市)的經(jīng)濟增長,但對碳排放清潔方面無顯著效果??稍偕履茉吹难芯啃实拖?,科技進步無法對能源結構順向調(diào)整。依靠傳統(tǒng)能源價格的調(diào)整,可以達到減排目的,但卻會抑制經(jīng)濟增長。

綜述,本文提出如下建議:首先,對能源消費總量相對較少的省份可以適度縮緊能源總量考核額度,同時可以考慮增加各省(區(qū)市)能源消費結構的考核,進一步引導能源改革的方向。其次,要確保技術投入的方向性,尤其要重視碳排放清潔技術的研究。

限于樣本數(shù)據(jù)的可獲得性,本文的實證研究只針對煤炭、石油、天然氣三大主要能源的消費量以及因此產(chǎn)生的碳排放進行了研究,這也是目前能源消費和碳排放最大部分的來源,雖然不影響本文的主要結論,但在具體量化研究方面還有繼續(xù)充實、檢驗的空間。

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Research on Economic Growth and Carbon Abatement Under the Energy Consumption Controlling Objective Based on Endogenous Growth Theory and GVAR Model

CUI Bai-sheng, ZHU Lin

(School of Finance and Business, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China)

In this paper, an endogenous growth model with dual constraints of energy consumption and carbon emission is developed by introducing both, a non-renewable energy and a renewable energy, which can both serve for intermediates. And the global vector auto regression(GVAR)model is established with spatial correlation to analyze the dynamic impact on economic growth and carbon emissions by controlling energy consumption of every province of China.The results show that by using renewable energy, improving cleaner technologies and the marginal output of non-renewable energy, the goal of energy consumption assessment can be achieved, under the constraints of reducing carbon emissions and promoting economic growth.The goal of energy consumption has a strong constraint to provinces consuming more energy but a weak constraint to others, which have greater potential to energy conservation.Because the structure of the energy consumption adjusts against the tide, the carbon emission is not decreasing in some provinces. Furthermore, the problems in the process of reducing energy consumption are tried to be found. The results show that technology research has little effect on adjusting the structure ofenergy consumption and finding renewable energy. And technology research also has little effect on reducing carbon emission.Although relying on the adjustment of traditional energy price can reduce the carbon emission but this would limit economic growth.

controlling energy consumption;GVAR model;carbon emission

1003-207(2016)01-0011-10

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2016.01.002

2014-10-03;

2015-04-02

國家自然科學基金資助項目(71471117);教育部人文社會科學規(guī)劃項目(12JYC790020,11YJA790107);上海市教務科研創(chuàng)新重點項目(14ZS105)

簡介:崔百勝(1975-),男(漢族),安徽宿州人,上海師范大學商學院副教授,研究方向:金融經(jīng)濟學,E-mail:baishengcui@126.com.

F061.2

A

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