碳排放、產業結構與經濟增長的關系研究

董耀武

摘 要：低碳經濟發展對產業結構優化與環境保護提出了更高的要求。本文采用貴州省1990～2014年度相關數據，利用VAR模型、因果關系分析等方法深入探討碳排放、產業結構與經濟增長間的互動關系，通過實證分析三者之間動態均衡效應，解析其可能存在的相互關系及影響效應，并在此基礎上提出相應的政策建議。

關鍵詞：碳排放；產業結構；經濟增長；VAR模型

近年來，貴州省經濟快速增長，經濟增長速度一直排名全國前列。但經濟社會全面發展的同時，伴隨而來的是對能源的大量消耗。當前以煤炭、石油等高碳排放能源為主要消耗的經濟發展模式也導致了二氧化碳等溫室氣體的大量排放，同時也造成了對環境的污染。隨之貴州提出低碳、綠色發展理念，產業結構調整逐漸深化，而產業結構的調整尤其是低碳經濟發展模式不僅可以減少二氧化碳排放量，也利于節約能源資源、提高能源利用效率，大大減少環境污染，形成健康可持續經濟發展之路。因此，深入研究貴州省碳排放、產業結構調整與經濟增長之間的關系，探討三者之間的相互影響及動態均衡特征，為相關政策的制定提供理論支撐，對于促進貴州經濟與社會健康增長，無疑具有較強的現實意義。

一、模型構建及變量選取

（一）模型構建

為能恰當反應變量之間的相互作用，描述因變量與自變量間的動態平衡，本文采用VAR（Vector Auto-regression）模型來綜合分析碳排放、產業結構及經濟增長間的關系。VAR模型的一般形式為：

在（1）式中，k為變量的滯后階數；為維回歸常數向量（或截距向量）；為階的系數矩陣，為維擾動向量，并且與以前的各期變量均不相關，即擾動向量不存在自相關。實際應用中，VAR模型也會加入與內生變量有因果關系的外生變量，以增加對模型的解釋性及獲取變量間的相互關系。

（二）變量選取

1、碳排放

我國目前還沒有碳排放的直接監測數據，本文采用文獻中蔡靜霞等的方法，提出碳排放量的計算公式如下：

在（2）式中，c表示由煤炭、石油、天然氣等能源消費產生的碳排放總量；表示第類能源消費量，本文中分別表示煤炭、石油、天然氣三種能源類型；表示第類能源的碳排放系數，不同的國家和研究機構對碳排放系設定的數值均有所差異，基于我國國情，此處采用國家發展和改革委員會能源研究所提供的碳排放系數進行測算。同時，為了能進一步反應碳排放隨經濟增長的變化程度，令CQD=c/GDP，表示單位GDP的碳排放量，即碳排放強度。

2、產業結構多元化系數

通常把三大產業產出的比例（10：60：30）作為衡量一個國家或地區產業多元化程度的指標，這種方法看起來比較直觀，但并不能很好地體現出產業結構的演變進程及規律。為此，一些學者們提出了產業結構多元化系數這一概念，用來對產業結構的演變進行描述。本文采用黃華的研究成果，提出產業結構多元化系數表達式為：

上式中，P、S、T分別表示第一產業產出、第二產業產出及第三產業產出。MESD為產業結構多元化系數，MESD數值越大，認為該國家或地區的產業結構的演變越深化。

3、經濟增長率

本文采用國內生產總值（GDP）的增長率作為衡量經濟增長率的指標，在實際應用中，在不影響統計分析的前提下，經常采用GDP的自然對數值代替其原值，以減少序列異方差性的負面影響。

二、實證分析

（一）基礎數據處理

本文的基礎數據來源于《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》和《貴州統計年鑒》，包括貴州省1990～2014年度GDP（含一、二、三產業數據）及煤炭、石油、天然氣等主要能源消費量數據。把上述各項基礎數據代入式（2）、（3），便可獲得碳排放量及產業結構多元化系數MESD值。為減少時間序列變量的異方差性，同時又不影響變量之間的相互關系，對GDP與碳排放量C取自然對數，分別記為LNC、LNGDP。由此可獲得變量LNC、CQD、LNGDP、MESD的時間序列數據走勢，如圖1所示。

（二）單位根檢驗

為避免“偽回歸”給時間序列變量之間關系帶來的誤導，需要在建模之前對各變量做平穩性檢驗。碳排放強度與碳排放量相比，突出了與經濟增長之間的聯系，能更深層次體現碳排放的變化，因而接下來的分析涉及碳排放指標時將以CQD作為選擇對象。本文采用ADF 單位根方法（Augmented Dickey-Fuller test）來考察各變量的平穩性問題，由檢驗結果可知，變量LNGDP、LNC、MESD及CQD的一階差分序列在95%的條件下均通過了檢驗，為平穩序列，表明各變量間可能存在著長期穩定關系，從而可以在此基礎上進一步建立VAR模型。

（三）VAR模型的構建

構建VAR模型之前首先要確定模型的最優滯后期，滯后期過小，可能導致殘差項的自相關，滯后期過大，則會因待估參數過多而降低模型的自由度，進而影響參數估計的有效性。通過檢驗包括LogL、LR、FPE、AIC、SC 及HQ 等統計量值，最終確定最優滯后期數確定為1期，進而可以構建包括變量LNGDP、CQD、MESD之間的VAR模型，如下所示：

LNGDP=0.06+0.98LNGDP（-1）+0.01CQD（-1）+0.04MESD（-1）

CQD=5.30-0.20 LNGDP（-1）+0.59 CQD（-1）-0.44 MESD（-1）

MESD=-1.60+0.37 LNGDP（-1）+0.02 CQD（-1）+0.72 MESD（-1）

由以上各式可以看出：其一，經濟增長滯后期對當期的影響系數為0.98，表明經濟增長率自身的變化規律為內正相關影響，增長率的變動為相互促進的累積過程；經濟增長對產業結構多元化系數的影響表現為正值，具體為0.37，說明經濟增長促進了產業結構的調整，同時也說明了貴州省產業結構隨著經濟的增長進行了內在的持續性調整；經濟增長對碳排放強度的影響系數為負值。表明隨著貴州省經濟增長，碳排放強度表現逐漸降低，由圖1也可印證，1990～2014年以來，碳排放強度基本呈下降之勢。其二，產業結構多元化系數MESD對經濟增長的影響系數正的0.04，這表明產業結構與經濟增長之間都表現為正相關，產業結構優化調整促進了經濟增長；產業結構多元化系數MESD對碳排放強度的影響系數是負的，說明產業結構升級促進了碳排放強度的降低。對比圖1可以發現，從1990～2011年，基本上是產業結構優化的同時伴隨碳排放強度的降低，但從2012年開始到2014年，產業結構并未優化并有惡化的趨勢，與此同時碳排放強度卻一直呈下降之勢，原因在于近幾年貴州第三產業比重雖然有所下降，但第一產業比重卻有所上升，從2011年占比12.7上升到2014年的13.8，相比之下第一產業碳排放較小。同時，第二產業近幾年能源利用效率也有所提高，因此出現MESD與CQD同步的現象；產業結構多元化系數MESD對自身的影響系數正的0.72，表明貴州省產業結構調整有著內在的動力，呈現不斷優化的過程。其三，可以看出，碳排放強度對各要素的影響全為正值，這點與圖1不符，具體原因還要看接下來的格蘭杰因果關系檢驗。

（四）格蘭杰（Granger）因果關系檢驗

為進一步觀察碳排放強度、產業結構與經濟增長之間的動態關系，需要對以上變量做因果關系檢驗。本文利用基于VAR模型下的格蘭杰（Granger）因果關系檢驗考察變量間的因果關系。為此，根據前面得到的VAR模型，得到Granger因果關系檢驗結果，由檢驗結果可知，在10%的置信度下，產業結構多元化系數MESD是經濟增長LNGDP與碳排放強度CQD的Granger原因；LNGDP是CQD的Granger原因、不是MESD的Granger原因；CQD不是LNGDP與MESE的Granger原因。表明產業結構優化升級推動了GDP的增長，而GDP的增長也表現出低碳的趨勢，使得碳排放強度逐步降低。MESD與LNGDP的單方面因果關系，即MESD是LNGDP的Granger原因，而LNGDP不是MESD的Granger原因，進一步印證了產業結構優化與經濟增長不完全同步，原因在于貴州省經濟持續依然處于粗放型增長態勢，經濟增長更多的是來自于投資拉動，而不是技術進步型，因此當產業結構升級時，推動了經濟增長，但經濟增長反過來并未促進產業結構優化。

三、結語

本文運用VAR模型，構建了碳排放、產業結構與經濟增長之間的動態關系系統，并根據貴州省的年度數據進行了實證研究。通過構建反應三者之間動態關系的VAR模型，并根據相應的因果關系檢驗，可以發現：貴州產業結構優化升級對GDP的增長及碳排放強度的降低作用明顯；GDP的增長能夠顯著促進碳排放強度的降低；同時發現，貴州省產業結構調整表現為被動性調整，這種調整沒有適應經濟增長，與經濟增長存在不同步的現象，因而導致產業結構優化與經濟增長之間的單向因果關系，即產業結構優化推動了經濟增長，而經濟增長并未促進產業結構優化。

隨著我國經濟發展新常態及綠色生態發展的要求，貴州省再次迎來經濟轉型升級的有利時機。短期而言，強制性的節能減排可能會對經濟增長產生一定的影響，但長期來看，減少碳排放會促進企業技術更新、提高效率，能加快產業結構調整，并有利于經濟的持續穩定增長?，F階段，應積極實施“互聯網+”行動，促進信息化和傳統產業的深度融合，以優結構、促轉型、增效益為主線，加強對深化產能和技術合作的利用，支持企業瞄準國際同行業標桿推進技術改造，采用高新技術、先進適用技術和大數據信息技術改造，推動落后產能有序退出，實現傳統產業發展從規模速度型粗放增長向質量效益型集約增長轉變，支持企業加快推進原材料工業生態化發展，促進產業升級改造，推動傳統產業實現綠色化、品牌化，提升產業競爭力，加快產業結構轉型升級。

參考文獻：

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