趙 哲,陳建成*,白羽萍,王國峰,劉 雨 (.北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,北京 0083；2.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,北京 000；3.中國科學(xué)院農(nóng)業(yè)政策研究中心,北京 000；4.中國科學(xué)院大學(xué),北京 000；.山西財經(jīng)大學(xué)國際經(jīng)濟與貿(mào)易學(xué)院,山西 太原 03000；.山東師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院,山東 濟南 2038)

近年來,隨著全球各國工業(yè)化進程加劇,伴隨著大量能源消耗產(chǎn)生的溫室氣體尤其是二氧化碳,被認為是全球氣候變暖的主要驅(qū)動因子[1-3].美國國家航空航天局(NASA)數(shù)據(jù)顯示,1880年以來,全球平均氣溫上升了 0.8℃,照此趨勢,本世紀內(nèi),全球地表溫度將上升 2～6℃.全球升溫帶來的極端氣象災(zāi)害在給世界各國帶來巨大經(jīng)濟損失的同時也威脅著各國人民的生命安全.2009年哥本哈根大會使得“相較于工業(yè)革命前全球平均溫度的增溫幅度控制在2℃之內(nèi),相應(yīng)的二氧化碳濃度不超過 450×10-6”成為各國間的政治共識;2015年在巴黎舉辦的聯(lián)合國氣候變化大會上,195個與會國家達成通過減少溫室氣體尤其是二氧化碳排放量來抑制全球升溫的減排計劃.但是,政府間氣候變化委員會(IPCC)研究指出:工業(yè)革命以來,由于人類經(jīng)濟活動所產(chǎn)生的二氧化碳排放量占全球二氧化碳排放總量的 95%以上.那么減少二氧化碳排放是否會影響經(jīng)濟增長?若有,不同經(jīng)濟發(fā)展水平的國家或地區(qū)二者間相互影響程度是否相同?2014年,中國二氧化碳排放量達到100億t,占全球二氧化碳排放總量的 30%,超過美國和歐洲排放量的總和,成為全球最大的碳排放國家1數(shù)據(jù)來源:《Global Carbon Project,2015》.在此背景下,探求“二氧化碳排放”與“經(jīng)濟增長”間的相互關(guān)系及影響程度具有重要的現(xiàn)實與學(xué)術(shù)意義,也為我國制定節(jié)能減排方案提供一定的參考依據(jù).

現(xiàn)有關(guān)于碳排放與經(jīng)濟增長間關(guān)系的研究主要包括線性關(guān)系[4-5],N型曲線關(guān)系[6],以及倒 U型曲線關(guān)系[7-8],雖然大多數(shù)學(xué)者的研究支持倒 U型曲線關(guān)系即環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC),但 Robalino-López等[9], Baek[10]的研究顯示,倒U型曲線并不成立,學(xué)界對于碳排放與經(jīng)濟發(fā)展間關(guān)系尚未達成共識[11],且Coondoo and Dinda[12], Dinda[13]的研究指出,相比于“EKC假說”單方面探究經(jīng)濟增長對二氧化碳排放的影響,從“因果角度”討論二者關(guān)系更為合理.此后越來越多的學(xué)者選擇用“因果檢驗”的方式探求經(jīng)濟增長與二氧化碳排放之間相互作用的反饋機制.然而,在數(shù)據(jù)選擇上,現(xiàn)有研究大多選取面板數(shù)據(jù),且主要針對單一國家進行分析,例如Hamit-Haggar[11], Shahbaz等[14],Shahbaz等[15], Ozturk等[16], Xiong[17]的研究分別基于面板數(shù)據(jù),分析加拿大,巴基斯坦,印度尼西亞,土耳其,中國經(jīng)濟增長與二氧化碳排放間的因果關(guān)系,研究結(jié)果卻不盡相同.面板分析框架的前提是假定研究對象具備相同的發(fā)展軌跡,而時間序列能夠更好的分析變量間的相互關(guān)系[17-18].基于此,本文在選取長時間序列的同時,根據(jù)區(qū)域發(fā)展特點,通過構(gòu)建向量自回歸(VAR)模型進行格蘭杰因果檢驗,探求不同地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平與人均二氧化碳排放量之間因果關(guān)系以及二者間相互影響.

1 樣本選擇及研究方法

1.1 樣本選擇

本文選取了北美地區(qū)(NA),歐洲地區(qū)(EU),東亞及太平洋地區(qū)(EAP),南亞地區(qū)(SA),中東及北非地區(qū)(MENA),拉美及加勒比海地區(qū)(LAC)6個區(qū)域的生產(chǎn)總值(現(xiàn)價美元價格)和人均二氧化碳排放量的指標值進行分析,進而探求經(jīng)濟增長與二氧化碳排放間的關(guān)系.之所以選擇這 6個地區(qū),主要是由于各區(qū)域內(nèi)國家政治,經(jīng)濟聯(lián)系密切,發(fā)展方式具有相對一致性,且各區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展水平具有顯著差別,處在工業(yè)化的不同階段.例如,北美、歐洲區(qū)域內(nèi)各國經(jīng)濟發(fā)展水平明顯高于其他區(qū)域國家,處于工業(yè)化后期;而南亞各國均屬于發(fā)展中國家,整體發(fā)展水平不高,處于工業(yè)化初期.變量間的異質(zhì)性有助于更好的探求其中的關(guān)系.樣本區(qū)域及樣本數(shù)據(jù)時期說明如表 1所示.數(shù)據(jù)均來自世界銀行網(wǎng)站及歐洲統(tǒng)計局,各變量均為年度變量.

1.2 研究方法

1.2.1 平穩(wěn)性檢驗 平穩(wěn)性通常是時間序列分析的基礎(chǔ),而時間序列平穩(wěn)性檢驗的方法眾多.由于進行協(xié)整檢驗的前提條件是被檢測的變量必須是同根的時間序列.因此,本文選用單位根方法對時間序列的平穩(wěn)性進行檢驗.單位根檢驗以DF檢驗和ADF檢驗最為常見,而ADF檢驗是DF檢驗的拓展,即ADF檢驗是DF檢驗從AR(1)到AR(P)的拓展.其模型為:

將AR(P)模型寫成以下形式用于單位根的檢驗:

1.2.2 協(xié)整檢驗 協(xié)整理論主要強調(diào):通過將兩個或兩個以上非平穩(wěn)變量進行線性組合,從而抵消趨勢項的影響,使組合后的變量成為平穩(wěn)變量,進而探求非平穩(wěn)經(jīng)濟變量間蘊含的長期均衡關(guān)系,避免了用差分后的序列進行建模時產(chǎn)生的長期調(diào)整信息丟失的問題.協(xié)整檢驗的常見方法有 E-G兩步檢驗與約翰森檢驗法,約翰森檢驗法主要檢驗多變量間的協(xié)整關(guān)系,而對于兩變量間的協(xié)整關(guān)系,則通常選擇 E-G兩步檢驗法[20-21].首先構(gòu)建協(xié)整回歸方程并計算非均衡誤差:

接下來,對殘差進行單位根檢驗,若 α=0,意味著誤差項et是平穩(wěn)序列,說明變量間存在長期協(xié)整關(guān)系,否則就不存在協(xié)整關(guān)系:

1.2.3 VAR模型檢驗 VAR模型實質(zhì)上是考察多個變量之間的動態(tài)互動關(guān)系,把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為所有變量滯后項的函數(shù)來構(gòu)造回歸模型,一般形式如下:

式中:Y表示K維的內(nèi)生變量向量; A表示相應(yīng)的系數(shù)矩陣; P表示內(nèi)生變量滯后的階數(shù).建立VAR模型時,滯后階數(shù)的確定是一個關(guān)鍵的步驟,一般根據(jù) LR、FPE、AIC、SC和HQ等信息準則來確定.

1.2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)檢驗 Granger因果檢驗只能說明變量間的因果關(guān)系,而對于具體的影響過程以及影響方向則需要借助于脈沖響應(yīng)函數(shù)進行分析.脈沖響應(yīng)函數(shù)是一個變量作用對另一個變量的動態(tài)特征,因此可以通過考察系統(tǒng)的脈沖函數(shù)對分析結(jié)果進行補充和驗證.

1.2.5 格蘭杰因果檢驗 在通過協(xié)整檢驗確定變量間是否具備長期穩(wěn)定關(guān)系后,若想判斷變量間的因果關(guān)系,需要進行 Granger因果關(guān)系檢驗來判斷變量間的因果性.格蘭杰檢驗的基本思想是:檢驗當(dāng)期Y值在多大程度上可以被前期Y值解釋,如果在回歸模型中添加X的滯后項后,有助于預(yù)測Y值,提高模型的解釋能力,則認為X是Y的格蘭杰原因.

2 結(jié)果分析

2.1 單位根檢驗

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與人均二氧化碳排放量的ADF檢驗結(jié)果如表2所示.

表2 ADF檢驗結(jié)果Table 2 The results of ADF test

由表 2可知,在 5%的顯著水平下,上述各時間序列變量原序列的ADF值的絕對值均小于5%臨界值的絕對值,因此不能拒絕序列存在單位根的原假設(shè),各個變量的原序列均存在單位根,是不平穩(wěn)序列.而它們的一階差分序列的ADF的絕對值均大于5%臨界值的絕對值,因此我們拒絕各個變量一階差分序列存在單位根的原假設(shè),各個變量的一階差分序列均不存在單位根,為平穩(wěn)序列,即各變量為一階單整序列I(1),可以進行協(xié)整分析.

2.2 協(xié)整檢驗

本文選取樣本區(qū)域人均二氧化碳排放量作為被解釋變量,生產(chǎn)總值作為解釋變量,分別構(gòu)建6個一元回歸模型,其模型的表達式為:

式中: LNCO2_NA、LNCO2_EU、LNCO2_EAP、LNCO2_MENA和LNCO2_LAC分別表示北美、歐洲、東亞及太平洋、南亞、中東及北非和拉美及加勒比海地區(qū)的人均二氧化碳排放量; LNGDP_NA、LNGDP_EU、LNGDP_EAP、LNGDP_MENA 和LNGDP_LAC分別表示北美、歐洲、東亞及太平洋、南亞、中東及北非和拉美及加勒比海地區(qū)的生產(chǎn)總值;α0、γ0、β0、δ0、φ0和?0為常數(shù)項,α1、γ1、β1、δ1、φ1和?1為各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展程度對當(dāng)?shù)厝司趸寂欧帕康挠绊懴禂?shù);et為隨機誤差項.

隨后,采用普通最小二乘法 (OLS)對上述建立的模型進行回歸分析,結(jié)果如表3所示.

由表3可以看出,各回歸模型調(diào)整后的R2均大于0.9,說明各模型的擬合程度較好,即各個方程的自變量對因變量的解釋程度較高,DW 值均接近于 2,表明各方程的殘差項不存在自相關(guān).從自變量的回歸系數(shù)來看,生產(chǎn)總值的回歸系數(shù)均通過了 1%水平下的顯著性檢驗,其中,北美和歐洲地區(qū)生產(chǎn)總值的回歸系數(shù)顯著為負,表明隨著北美地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展,人均二氧化碳排放量是減少的,東亞及太平洋、南亞、中東及北非、拉美及加勒比海地區(qū)生產(chǎn)總值的回歸系數(shù)均顯著為正,表明隨著區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展,人均二氧化碳排放量是增加的;從影響系數(shù)的大小來看,南亞地區(qū)的回歸系數(shù)最大,為 0.432,表明南亞地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對于能源消耗的依賴程度較高,實現(xiàn)碳減排目標必然要經(jīng)歷坎坷艱辛的過程.接下來對上述六個模型的殘差序列進行單位根檢驗,檢驗結(jié)果如表4所示:

表3 回歸結(jié)果Table 3 The results of regression

表4 殘差序列平穩(wěn)性檢驗結(jié)果Table 4 The stability test result of residual sequence

從表4可以看出,在 1%的顯著性水平下,各區(qū)域 的回歸殘差均是平穩(wěn)的,說明樣本區(qū)域的生產(chǎn)總值與人均二氧化碳排放量之間存在長期均衡關(guān)系.

2.3 VAR檢驗

為了研究北美、東亞及太平洋、南亞、中東及北非和拉美及加勒比海地區(qū)生產(chǎn)總值與人均二氧化碳排放量之間的動態(tài)關(guān)系,本文構(gòu)建 VAR模型進行分析.根據(jù)LR、FPE、AIC、SC和HQ等信息準則來確定最佳滯后階數(shù),鑒于在構(gòu)建樣本區(qū)域的生產(chǎn)總值與人均二氧化碳排放量的 VAR模型時,滯后階數(shù)均為2.因此我們建立VAR(2)作為考察各個區(qū)域生產(chǎn)總值與CO2排放量關(guān)系的模型方程.構(gòu)建方程如下:

式中:Ai為2×2階系數(shù)矩陣.

檢驗上述 VAR(2)模型的穩(wěn)定性,運用 Eviews7.0軟件畫出AR Roots Graph得到圖1.

圖1分別是北美、歐洲、東亞及太平洋、南亞、中東及北非和拉美及加勒比海地區(qū)的生產(chǎn)總值與人均二氧化碳排放量之間構(gòu)建的 VAR(2)模型的穩(wěn)定性檢驗結(jié)果,從中可以看出AR特征根倒數(shù)的模均都落在單位圓內(nèi),說明上述構(gòu)建的VAR模型平穩(wěn).即短期內(nèi),當(dāng)模型中的某個變量發(fā)生變化時,會使得模型中其他變量隨之發(fā)生變化,但從長期來看,某個變量的變化對其他變量的影響會逐漸減弱,從整體來看,我們所選的各個區(qū)域生產(chǎn)總值與人均二氧化碳排放量之間所構(gòu)成的系統(tǒng)是穩(wěn)定、可靠的.可以進行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析.

圖1 VAR模型穩(wěn)定性檢驗Fig.1 Stability test of VAR model

2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)

在樣本區(qū)域生產(chǎn)總值與人均二氧化碳排放量的VAR(2)模型基礎(chǔ)上,本文通過脈沖響應(yīng)函數(shù)分析變量間相互的動態(tài)關(guān)系,結(jié)果如圖 2所示.其中,縱軸表示選取經(jīng)濟指標的響應(yīng)程度,實線代表脈沖響應(yīng)函數(shù),虛線則表示正負兩倍標準差偏離帶;橫軸表示沖擊作用的滯后期長度,本文選取滯后 10期來觀測變量之間的影響程度.

由圖 2可以看出,北美地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對人均二氧化碳排放量的沖擊效果,從第 1期開始保持逐漸增強的負向沖擊作用,在第 4期這種負向沖擊效果達到最大,隨后逐漸減弱.表明隨著北美地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展,人均二氧化碳排放量會逐漸減少;圖 3可以看出北美地區(qū)人均二氧化碳排放量對經(jīng)濟發(fā)展的沖擊效果,從第 1期開始始終為較強的正向沖擊效果,表明北美地區(qū)人均二氧化碳排放量的增加可以促進北美經(jīng)濟的發(fā)展.

由圖4可以看出,歐洲地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對人均二氧化碳排放量的沖擊效果,從第1期開始保持逐漸增強的正向沖擊作用,在第2期這種正向沖擊達到最大,隨后逐漸減弱,在第6期后轉(zhuǎn)為負向沖擊,且負向沖擊不斷增加;表明歐洲地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展會使該地區(qū)人均二氧化碳排放量呈現(xiàn)先增加后減少的變化趨勢;圖5可以看出歐洲地區(qū)人均二氧化碳排放量對該區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的沖擊效果,從第1期開始保持逐漸減弱的正向沖擊效果,在第 5期轉(zhuǎn)為負向的沖擊,并逐漸增強;表明歐洲地區(qū)人均二氧化碳排放量增加對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)前期促進,后期抑制的影響效果.

圖2 北美地區(qū)人均CO2排放量對GDP的脈沖響應(yīng)Fig.2 The impulse response of CO2 per capita to GDP in North America

圖3 北美地區(qū)GDP對人均CO2的脈沖響應(yīng)Fig.3 The impulse response of GDP to CO2 per capita in North America

從北美與歐洲地區(qū)脈沖響應(yīng)結(jié)果可以看出,兩地區(qū)均已跨過碳排放峰值拐點,符合 EKC假說“當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展達到一定水平后,隨著人均收入的進一步增加,二氧化碳排放量由高趨低,環(huán)境污染程度逐漸減緩”的闡述.區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展對于能源消耗的依賴程度降低,有利于實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展.

由圖6可以看出,東亞及太平洋地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對人均二氧化碳排放量的沖擊效果,脈沖結(jié)果與北美、歐洲地區(qū)明顯不同,從第1期開始保持逐漸增強的正向沖擊作效果,表明東亞及太平洋地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展會導(dǎo)致人均二氧化碳排放量的增加;圖7可以看出東亞及太平洋地區(qū)人均二氧化碳排放量對經(jīng)濟發(fā)展的沖擊效果,從第 1期開始為較強的正向沖擊效果至第 7期開始保持穩(wěn)定;表明東亞及太平洋地區(qū)人均二氧化碳排放量的增加會推動該區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展.

圖4 歐洲地區(qū)人均CO2排放量對GDP的脈沖響應(yīng)Fig.4 The impulse response of CO2 per capita to GDP in Europe

圖5 歐洲地區(qū)GDP對人均CO2排放量的脈沖響應(yīng)Fig.5 The impulse response of GDP to CO2 per capita in Europe

圖6 東亞地區(qū)人均CO2排放量對GDP的脈沖響應(yīng)Fig.6 The impulse response of CO2 per capita to GDP in East Asia and the Pacific

圖7 東亞地區(qū)GDP對人均CO2排放量的脈沖響應(yīng)Fig.7 The impulse response of GDP to CO2 per capita in East Asia and the Pacific

由圖8可以看出,南亞地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對人均二氧化碳排放量的沖擊效果,從第1期開始保持逐漸增強的正向沖擊效果,表明隨著南亞地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展,該地區(qū)人均二氧化碳排放量是增加的;圖 9可以看出南亞地區(qū)人均二氧化碳排放量對該區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的沖擊效果,從第一期開始為較強的負向沖擊效果,在第2期這種負向沖擊達到最大,之后這種負向沖擊逐漸減弱,在第 5期轉(zhuǎn)為逐漸增強的正向沖擊;表明南亞地區(qū)人均二氧化碳排放量的增加在短期內(nèi)會抑制該區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展,但從長期來看依然會促進該區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展.

圖8 南亞地區(qū)人均CO2排放量對GDP的脈沖響應(yīng)Fig.8 The impulse response of CO2 per capita to GDP in South Asia

從東亞與南亞地區(qū)脈沖響應(yīng)結(jié)果可以看出,兩地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展均會產(chǎn)生大量的二氧化碳排放,這主要由于該區(qū)域內(nèi)國家大多處于工業(yè)化初期,經(jīng)濟增長對于能源消耗依賴程度較高,且發(fā)展方式粗放,隨著工業(yè)化與城市化進程加劇,該地區(qū)對于能源的剛性需求會愈發(fā)強烈,減少二氧化碳排放必然會付出沉重的社會經(jīng)濟代價.因此,實現(xiàn)減碳目標要在優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的同時,加大技術(shù)研發(fā)投入力度,通過工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提升產(chǎn)業(yè)環(huán)境績效,使用清潔能源,發(fā)展低碳型經(jīng)濟,從而降低二氧化碳減排帶來的社會經(jīng)濟損失.

圖9 南亞地區(qū)GDP對人均CO2排放量的脈沖響應(yīng)Fig.9 The impulse response of GDP to CO2 per capita in South Asia

此外,作為全球最大的二氧化碳排放國家,中國的碳減排工作對全球二氧化碳減排目標的實現(xiàn)有著重大影響.國家政策制定應(yīng)專注于工業(yè)能源消費總量管理,在優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),淘汰落后生產(chǎn)能力,減少產(chǎn)能過剩的同時加快發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè),從而降低能耗和環(huán)境污染.同時,完善碳稅與碳交易市場,運用市場方式優(yōu)化各種減排資源的配置,提高減排效率與實現(xiàn)減排的持續(xù)性.

圖10 中東及北非地區(qū)人均CO2排放量對GDP的脈沖響應(yīng)Fig.10 The impulse response of CO2 per capita to GDP in Middle East and North Africa

由圖 10可以看出,中東及北非地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對該區(qū)域人均二氧化碳排放量的沖擊效果,從第1期開始保持逐漸減弱的正向沖擊效果,表明中東及北非地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展會增加該區(qū)域人均二氧化碳的排放,但是這種影響程度非常微弱.這或許是由于該區(qū)域國家經(jīng)濟增長大多依賴于能源與原材料出口而非制造業(yè)和工業(yè)化,例如沙特阿拉伯、摩洛哥、伊朗等國家;圖11可以看出中東及北非地區(qū)人均二氧化碳排放量對該區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的沖擊效果,從第1期開始保持較強的正向沖擊效果,在第6期這種正向沖擊達到最大,隨后逐漸減弱;表明中東及北非地區(qū)人均二氧化碳排放量的增加會促進該區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展.

圖11 中東及北非地區(qū)GDP對人均CO2排放量的脈沖響應(yīng)Fig.11 The impulse response of GDP to CO2 per capita in Middle East and North Africa

圖12 拉美及加勒比海地區(qū)人均CO2排放量對GDP的脈沖響應(yīng)Fig.12 The impulse response of CO2 per capita to GDP in Latin America and the Caribbean

由圖 12可以看出,拉美及加勒比海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對該區(qū)域人均二氧化碳排放量的沖擊效果,從第 1期開始保持逐漸增強的正向沖擊作用,在第2期這種正向沖擊達到最大,隨后逐漸減弱,第9期開始基本保持穩(wěn)定;表明拉美及加勒比海地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展會使人均二氧化碳排放量增加;圖 13可以看出拉美及加勒比海地區(qū)人均二氧化碳排放量對該區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的沖擊效果,從第1期開始保持逐漸增強的正向沖擊效果,在第 5期這種正向沖擊達到最大,隨后逐漸減弱;表明拉美及加勒比海地區(qū)人均二氧化碳排放量增加會促進改區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展.

圖13 拉美及加勒比海地區(qū)GDP對人均CO2排放量的脈沖響應(yīng)Fig.13 The impulse response of GDP to CO2 per capita in Latin America and the Caribbean

2.5 格蘭杰因果檢驗

對于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與人均二氧化碳排放量間的因果性檢驗,結(jié)果如表5所示.

表5 格蘭杰因果檢驗結(jié)果Table 5 The results of Granger causality test

由表 5可以看出,在 5%的置信水平下,北美地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與人均二氧化碳排放量互為格蘭杰原因,表明北美地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展會引起人均二氧化碳排放量的變化,而人均二氧化碳排放量的變化也會引起該區(qū)域生產(chǎn)總值的變化;在 10%的置信水平下,歐洲地區(qū)和東亞及太平洋地區(qū)人均二氧化碳排放量是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因,而經(jīng)濟增長不是人均二氧化碳排放量的格蘭杰原因;同樣在 10%的置信水平下,南亞地區(qū)的結(jié)果與北美地區(qū)結(jié)果相同,在1%與5%的置信水平下,中東及北非地區(qū)與拉美及加勒比海地區(qū)的結(jié)果則與東亞地區(qū)相同,即該區(qū)域經(jīng)濟增長是人均二氧化碳排放的格蘭杰原因,而人均二氧化碳排放并非該區(qū)域經(jīng)濟增長的格蘭杰原因.

3 結(jié)語

根據(jù)協(xié)整及殘差序列平穩(wěn)性檢驗結(jié)果,各區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與人均二氧化碳排放量存在長期均衡關(guān)系,從回歸系數(shù)可以看出經(jīng)濟發(fā)展對二氧化碳排放的影響程度,其中,南亞地區(qū)回歸系數(shù)最大,表示該區(qū)域經(jīng)濟增長對于能源消耗的依賴程度最高;此外,現(xiàn)有研究大多基于 EKC假說單方面探求經(jīng)濟增長對二氧化碳排放量的影響,本文通過格蘭杰因果檢驗探求二者間因果關(guān)系及相互影響,結(jié)果顯示,各區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展均會對本地區(qū)人均二氧化碳排放量產(chǎn)生影響,但人均二氧化碳排放量并非都是該區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的格蘭杰原因,也就是說經(jīng)濟增長是二氧化碳排放量增加的一個刺激因素,而二氧化碳排放并不一定是經(jīng)濟增長的刺激因素;從脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果可以看出,在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展對人均二氧化碳排放量的影響上,除北美與歐洲地區(qū)外,其他地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展都會帶來人均二氧化碳排放量的增加,但影響程度存在差異.主流研究 EKC假說認為“二氧化碳排放量在低收入水平上隨人均GDP增加而上升,高收入水平上隨 GDP增長而下降”,這在本文研究區(qū)域中的北美、歐洲、東亞、南亞、拉美地區(qū)都是成立的,尤其是歐洲地區(qū),基本符合倒U型曲線的變化趨勢,一定程度上驗證了EKC假說.但是從中東及北非地區(qū)的脈沖響應(yīng)結(jié)果我們看出,雖然該區(qū)域不乏沙特、阿聯(lián)酋等人均GDP較高的國家,但經(jīng)濟增長對二氧化碳排放存在正向影響,影響程度比較微弱,其原因可能在于區(qū)域內(nèi)國家經(jīng)濟發(fā)展主要依靠能源出口、工業(yè)基礎(chǔ)薄弱等原因.基于此,本文認為二氧化碳排放量變化不僅取決于經(jīng)濟發(fā)展水平,也受到經(jīng)濟發(fā)展方式和資源稟賦的影響,隨著經(jīng)濟增長達到某個拐點時,二氧化碳排放量達到峰值,隨后逐漸減少一定程度上是通過清潔能源使用、產(chǎn)業(yè)機構(gòu)優(yōu)化、生產(chǎn)工藝提高而實現(xiàn)的.因此,在全球減碳過程中,應(yīng)該根據(jù)不同區(qū)域或國家的經(jīng)濟發(fā)展水平制定減排目標,尋求經(jīng)濟發(fā)展與二氧化碳減排的均衡區(qū)間,以最小的社會經(jīng)濟代價達到全球二氧化碳減排目標.