劉曉潔

(貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

貴州省碳排放與經(jīng)濟(jì)、人口關(guān)系研究

劉曉潔

(貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

文章根據(jù)IPAT模型運(yùn)用單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、誤差修正模型及Granger因果檢驗(yàn)，對(duì)貴州省碳排放與經(jīng)濟(jì)增長、人口規(guī)模、能源碳強(qiáng)度關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明：貴州省碳排放與經(jīng)濟(jì)增長、人口總量、能源碳強(qiáng)度之間存在著顯著的長期均衡關(guān)系；當(dāng)這種長期均衡關(guān)系受到短期因素干擾時(shí)，調(diào)整時(shí)間大概要3.505年；碳排放與經(jīng)濟(jì)增長、能源碳強(qiáng)度在2009年前不存在顯著的因果關(guān)系，2009年后存在單向因果關(guān)系；相對(duì)經(jīng)濟(jì)增長和能源碳強(qiáng)度的影響，人口規(guī)模的影響較小。

碳排放；經(jīng)濟(jì)增長；人口規(guī)模

減排已成為全球共識(shí)，作為最大的發(fā)展中國家和新興市場(chǎng)國家，我國面臨著因粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式所導(dǎo)致的資源生態(tài)環(huán)境壓力。2015巴黎氣候變化大會(huì)，中國在提交給聯(lián)合國的“自主貢獻(xiàn)計(jì)劃”中，提出到2030年單位GDP二氧化碳排放比2005年下降60%～65%的更高目標(biāo)，且不附加任何條件，也不與任何國家的減排目標(biāo)掛鉤。[1]我們必須恪守發(fā)展與生態(tài)兩條底線，減少和控制碳排放，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的低碳發(fā)展。在這一背景下，國內(nèi)外關(guān)于碳排放核算及其與經(jīng)濟(jì)、人口關(guān)系的相關(guān)研究日益增加，已成為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的熱點(diǎn)問題。貴州省面臨后發(fā)趕超重要任務(wù)，且作為能源省份，研究碳排放核算及其與經(jīng)濟(jì)、人口關(guān)系是建設(shè)生態(tài)文明的基本要求，是守住兩條底線的重要體現(xiàn)。

一、文獻(xiàn)綜述

對(duì)于碳排放關(guān)系的研究較少，主要集中在能源消費(fèi)或環(huán)境問題與經(jīng)濟(jì)關(guān)系的研究。Kraft et al(1978)選用美國二十八年的經(jīng)濟(jì)增長和能源消費(fèi)的數(shù)據(jù)，分析兩者的關(guān)系，表明實(shí)行提高能源環(huán)保措施不會(huì)影響經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展。Jin et al(1992)選用協(xié)整方法發(fā)現(xiàn)美國的能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長不存在長期均衡關(guān)系。研究環(huán)境和經(jīng)濟(jì)增長的相互影響關(guān)系具有代表性的是環(huán)境庫茲涅茨曲線，它可直觀的在坐標(biāo)軸上表示區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境質(zhì)量的關(guān)系。Hilton(1998)用汽車尾氣中鉛排放量作為和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系研究的環(huán)境指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)擬合曲線形狀呈倒“U”型。Birdsall(1992)認(rèn)為較多的人口會(huì)加大對(duì)能源的需求，且快速增長的人口會(huì)導(dǎo)致森林和耕地破壞，二者共同作用導(dǎo)致了溫室氣體排放量增加。Knapp(1996)對(duì)全球CO2排放量、總?cè)丝谶M(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，得出兩者之間不存在長期協(xié)整關(guān)系，但總?cè)丝诘脑黾邮荂O2排放量增長的原因。

國內(nèi)學(xué)者馬超群等(2004)研究了中國從1954-2003年GDP與能源消費(fèi)及能源消費(fèi)各構(gòu)成部分間的長期均衡關(guān)系。楊朝峰等(2005)選用1952-2003年中國能源消費(fèi)和GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整分析，得出存在單向的從經(jīng)濟(jì)增長到能源消費(fèi)的因果關(guān)系，且該關(guān)系長期穩(wěn)定，不隨時(shí)間發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化。王中英等(2006)采用相關(guān)分析法研究證實(shí)，經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境間有顯著的相關(guān)性。朱永彬等(2009)將能源動(dòng)力學(xué)機(jī)制引入EKC曲線，分析我國經(jīng)濟(jì)增長與碳排放的關(guān)系。彭希哲等(2010)用STIRPAT擴(kuò)展模型，剖析了近三十年來我國人口規(guī)模、居民消費(fèi)及技術(shù)進(jìn)步因素對(duì)碳排放產(chǎn)生的影響。李楠等(2011)選用我國碳排放量、人口總數(shù)、城市化率、老齡化率、恩格爾系數(shù)等，對(duì)我國人口結(jié)構(gòu)與碳排放量關(guān)系做了實(shí)證分析。劉廣為(2012)用離散二階差分方程估計(jì)了2020年我國碳排放和GDP，認(rèn)為碳排放與煤炭消費(fèi)比重高度相關(guān)。

由此可見，以往關(guān)于碳排放與經(jīng)濟(jì)、人口的關(guān)系研究還較少，并且因?yàn)樘寂欧啪哂袇^(qū)域差異性，考慮到貴州省作為重要的能源省份，碳排放與經(jīng)濟(jì)、人口的關(guān)系也可能存在特殊性，因此，本文以貴州省作為研究對(duì)象具有一定的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

二、研究方法

考慮以碳排放作為表示環(huán)境壓力的指標(biāo)，主要受兩方面影響：其一是宏觀規(guī)模，例如經(jīng)濟(jì)總量、人口規(guī)模變化的影響；其二是碳生產(chǎn)率的影響。因此選用Ehrlich、Comnoner提出的IPAT模型來探討。

IPAT模型：I=P×A×T

I代表環(huán)境沖擊，用碳排放(C)表示；P代表人口規(guī)模，用年末人口總量(P)表示；A代表經(jīng)濟(jì)水平，用地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)表示；T代表單位能耗或單位生產(chǎn)總值產(chǎn)生的環(huán)境影響，用能源碳排放強(qiáng)度(T)表示。假設(shè)碳排放受當(dāng)期GDP直接影響，與前期末人口規(guī)模、前期能源碳排放強(qiáng)度有關(guān)。因?yàn)榍捌谀昴┤丝谝?guī)模直接進(jìn)入當(dāng)期，對(duì)碳排放有直接需求，當(dāng)期新增人口是一個(gè)過程，對(duì)碳排放的影響記入下期；當(dāng)期的碳排放強(qiáng)度是建立在前期生產(chǎn)技術(shù)水平之上，受前一期的影響。因此IPAT模型就變?yōu)椋?/p>

C=P-1×GDP×T-1

P-1代表上期人口總量，T-1代表上期單位GDP碳排放，即能源碳排放強(qiáng)度。為了分析人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)增長、碳排放強(qiáng)度對(duì)碳排放量的影響，對(duì)上式變換：

εt表示誤差。對(duì)上式取對(duì)數(shù)，得出α、β、λ分別為P、GDP、T的彈性系數(shù)，即其他條件不變的情況下，P、GDP、T每變化1%，會(huì)分別引起C變化α%、β%、λ%。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)方法和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法，具體分析步驟如下：(1)檢驗(yàn)變量是否存在單位根，進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)；(2)考慮非平穩(wěn)變量之間是否存在協(xié)整，進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)與估計(jì)；(3)進(jìn)行誤差修正，建立誤差修正模型；(4)考慮因果關(guān)系，進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，確定因果關(guān)系。

三、碳排放與經(jīng)濟(jì)、人口關(guān)系

本文以1978年為基年，消除價(jià)格變動(dòng)的影響，算出不變價(jià)GDP。碳排放數(shù)據(jù)由IPCC清單法估算而得，結(jié)合不變價(jià)GDP，計(jì)算出1978-2014年碳排放強(qiáng)度(見圖1)。

圖1 1978-2014年貴州省碳排放趨勢(shì)

同時(shí)，為了消除異方差性，對(duì)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)變換，新的變量lnC、lnGDP、lnP和lnT。對(duì)四個(gè)變量做出1978-2014年的趨勢(shì)圖。

圖2 1978-2014年碳排放GDP、人口、碳排放強(qiáng)度趨勢(shì)

圖3 1978-2014年lnC、lnGDP、lnP和lnT趨勢(shì)

1.單位根檢驗(yàn)

對(duì)各序列做單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表1。若變量間同階單整，則可進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。寬限說法認(rèn)為有多個(gè)變量時(shí)，被解釋變量的單整階數(shù)不得高于任一解釋變量的單整階數(shù)，另當(dāng)解釋變量單整階數(shù)高于被解釋變量單整階數(shù)時(shí)，則必須至少兩個(gè)解釋變量的單整階數(shù)高于被解釋變量的單整階數(shù)。在10%的顯著性水平下，所有變量經(jīng)過一階差分后都是平穩(wěn)的，它們都是一階單整I(1)，滿足變量協(xié)整關(guān)系的前提條件?？紤]寬限的說法，則lnC～I(xiàn)(1)、lnP～I(xiàn)(1)、lnGDP～I(xiàn)(2)、lnT～I(xiàn)(2)。

表1 各變量時(shí)間序列的ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

2.協(xié)整檢驗(yàn)

分別對(duì)lnC與lnGDP、lnC與lnP、lnC與lnT作協(xié)整回歸(OLS法)，檢驗(yàn)殘差的平穩(wěn)性，殘差序列均值為0，無截距、無趨勢(shì)的ADF檢驗(yàn)。結(jié)果表明，變量間存在協(xié)整關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，建立動(dòng)態(tài)滯后模型估計(jì)lnC與lnP(-1)、lnGDP與lnT(-1)的長期參數(shù)，并檢驗(yàn)其是否存在協(xié)整關(guān)系。建立lnC與lnP、lnGDP、lnT的動(dòng)態(tài)滯后模型：

InC=0.1165InP(-1)+0.9522InGDP+0.2239InT(-1)

由上可知，碳排放對(duì)生產(chǎn)總值的彈性是0.9522，GDP增加1%時(shí)，碳排放增加0.9651%；碳排放對(duì)上期人口總量的彈性是0.1165，上年人口增加1%時(shí)，當(dāng)年的碳排放增加0.1165%；碳排放對(duì)上期碳排放強(qiáng)度的彈性是0.2239，上年碳排放強(qiáng)度減少1%時(shí)，當(dāng)年碳排放減少0.2239%。

lnC與lnP、lnGDP與lnT的協(xié)整檢驗(yàn)是對(duì)其動(dòng)態(tài)之后模型的殘差序列作ADF檢驗(yàn)。

表2 εt的ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

εt的ADF檢驗(yàn)值均小于1%～10%的顯著水平臨界值，殘差序列是平穩(wěn)的，認(rèn)為lnC與lnP、lnGDP與lnT存在長期協(xié)整關(guān)系。

3.誤差修正模型

建立誤差修正模型分析C與GDP、P、T間的協(xié)整關(guān)系在短期因素影響時(shí)將如何調(diào)整。由誤差修正模型(ECM)1(見表3)可知，DlnP(-1)和DlnT(-1)對(duì)lnC的影響不顯著。在去掉不顯著變量DlnP(-1)和DlnT(-1)后得到新誤差修正模型(ECM)2，相關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)如表4。(ECM)2說明短期內(nèi)，碳排放與后一期的GDP呈正相關(guān)，當(dāng)前一期的GDP增加1%時(shí)，當(dāng)期的碳排放增加0.8664%，誤差修正系數(shù)ECM為-0.2853，即當(dāng)短期波動(dòng)偏離長期均衡時(shí)，將以-0.2853的調(diào)整力度將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)，調(diào)整的時(shí)間約需3.505年，負(fù)號(hào)表示修正是反向的，符合反向修正機(jī)制原理。

表3 誤差修正模型(ECM)1、(ECM)2相關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)

DInC=0.8664DInGDP-0.2853ECM(-1)

4.Granger因果檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)證明了lnC與lnP、lnGDP與lnT有長期均衡關(guān)系，對(duì)于是否構(gòu)成因果關(guān)系，用Granger因果檢驗(yàn)。該方法對(duì)滯后階數(shù)的選取較敏感，分別選滯后階數(shù)1，2，3，…，8逐一檢驗(yàn)。

表4 lnC與lnGDP的Granger因果檢驗(yàn)

由表4可以看出，5%顯著水平下，接受H0，lnGDP不是lnC的Granger原因，即貴州省GDP增加不是引起碳排放增加的Granger原因。對(duì)于另一H0：lnC不是lnGDP的Granger原因，5%顯著水平下，滯后階數(shù)為1-5時(shí)拒絕H0，滯后階數(shù)大于5則接受H0。即2009年后貴州省碳排放增加是引起GDP增加的Granger原因，2009年前貴州省碳排放增加不是引起GDP增加的Granger原因。因此，2009年以前貴州省碳排放與GDP不存在顯著因果關(guān)系，2009年后碳排放與GDP存在單向因果關(guān)系。

表5 lnC與lnT(-1)的Granger因果檢驗(yàn)

由表5可以看出，5%的顯著水平下，接受H0，lnT(-1)不是lnC的Granger原因，即貴州省上一期能源碳強(qiáng)度增加不是引起當(dāng)期碳排放增加的Granger原因。另一結(jié)果表明，2009年前l(fā)nC不是lnT(-1)的Granger原因，2009年后lnC是lnT(-1)的Granger原因。因此，2009年前碳排放與能源碳強(qiáng)度之間不存在顯著因果關(guān)系，2009年以后碳排放與前期能源碳強(qiáng)度呈單向因果關(guān)系。

表6 lnC與lnP(-1)的Granger因果檢驗(yàn)

由表6可以看出，5%的顯著水平下，接受兩種H0，即lnC與lnP(-1)互相不存在Granger原因?？紤]更加寬限的情況時(shí)，也可說lnC是lnP(-1)的Granger原因，lnP(-1)是lnC的Granger原因。

事實(shí)上，相對(duì)于GDP和能源碳強(qiáng)度，人口對(duì)碳排放的影響要復(fù)雜得多。人口的年齡結(jié)構(gòu)、男女比例、城鄉(xiāng)人口比例、人口消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等對(duì)碳排放產(chǎn)生影響。通過lnC與lnP、lnGDP、lnT的動(dòng)態(tài)滯后模型也可以看出，人口規(guī)模對(duì)碳排放的影響是三個(gè)因素中最小的。

四、結(jié)語

本文研究的貴州省碳排放與經(jīng)濟(jì)增長、人口總量、能源碳強(qiáng)度之間存在著顯著的長期均衡關(guān)系。當(dāng)這種長期均衡關(guān)系受到短期因素干擾時(shí)，調(diào)整的時(shí)間大概需要3.505年。貴州省碳排放與經(jīng)濟(jì)增長不存在顯著的因果關(guān)系，但到2009年后碳排放與經(jīng)濟(jì)增長、能源碳強(qiáng)度之間存在單向的因果關(guān)系，即碳排放增加是引起經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因，但經(jīng)濟(jì)增長并不是引起碳排放增加的Granger原因。碳排放與能源碳強(qiáng)度之間也存在相同的情況，2009年以前不存在因果關(guān)系，而到2009年以后上半年的能源碳排放強(qiáng)度是當(dāng)年碳排放增加的原因，當(dāng)期碳排放與前期能源碳強(qiáng)度呈單向因果關(guān)系。相對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長和能源碳強(qiáng)度對(duì)碳排放的影響，人口規(guī)模的影響雖沒那么顯著，但目前人口規(guī)模擴(kuò)大對(duì)碳排放的壓力正在增加，進(jìn)一步控制人口也是減緩碳排放的一種途徑。

[1]馬超群，儲(chǔ)慧斌，李科，等.中國能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長的協(xié)整與誤差校正模型研究[J].系統(tǒng)工程，2004，(10).

[2]李楠，邵凱，王前進(jìn).中國人口結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放量影響研究[J].中國人口·資源與環(huán)境，2011，(6).

[3]劉廣為，趙濤，米國芳.中國碳排放強(qiáng)度預(yù)測(cè)與煤炭能源比重檢驗(yàn)分析[J].資源科學(xué)，2012，(4).

[4]彭希哲，朱勤.我國人口態(tài)勢(shì)與消費(fèi)模式對(duì)碳排放的影響分析[J].人口研究，2010，(1)．

[5]王中英，王禮茂.中國經(jīng)濟(jì)增長對(duì)碳排放的影響分析[J].安全與環(huán)境學(xué)報(bào)，2006，(5).

[6]楊朝峰，陳偉忠.能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長：基于中國的實(shí)證研究[J].石油大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2005，(1)

[7]朱永彬，王錚，龐麗，等.基于經(jīng)濟(jì)模擬的中國能源消費(fèi)與碳排放高峰預(yù)測(cè)[J].地理學(xué)報(bào)，2009，(8).

[8]Birdsall N．Another look at Population and Global Warming:Population，Health and Nutrition Policy Research[C].Working Paper，DC：World Bank，Washington，1992.

[9] J.Kraft，A.Kraft.On the Relationship between Energy and GNP[J].Energy Development，1978，(4).

[10]Knapp T，Mookerjee R.Population Growth and Global CO2 Emissions[J].Energy Policy，1996，(1)．

[11]Yu S.H.，Jin J.C.Co-integration tests of energy consumption，income and employment[J].Resources Energy，1992，(14).

責(zé)任編輯：谷曉紅

Relation Study on Carbon Emission，Economics，and Population in Guizhou

LIU Xiao-jie

(Guizhou University of Finance and Economics，Guiyang 550025，China)

The relation between carbon emission，economic growth，population size，and energy carbon intensity in Guizhou province is examined with IPAT model concerning unit root test，co-integration test，error correction model and Granger causality. The results show：the factors are correlated significantly in a long-terms balance way；when the long-term balance relation is interfered with short-term factors it takes 3.505 years to adjust；there is no significant causality between carbon emission，economic growth，and energy carbon intensity before 2009 and there is one-direction causality after 2009；comparing with the effect of economic growth on energy carbon intensity，the effect from population size is low.

carbon emission；economic growth；population size

2016-06-28

劉曉潔(1991-)，河北張家口人，碩士研究生，主要從事經(jīng)濟(jì)與社會(huì)統(tǒng)計(jì)研究。

1004—5856(2017)04—0047—05

F124

A

10.3969/j.issn.1004-5856.2017.04.011