浙江省低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型關(guān)系的實(shí)證研究

黃沁華 杭州電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院

一、引言

隨著全球經(jīng)濟(jì)社會(huì)不斷發(fā)展，粗獷型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式帶來(lái)的環(huán)境污染問(wèn)題日益凸顯。因此，綠色低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式逐漸進(jìn)入人們的眼球。浙江省是一個(gè)資源小省，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型是其實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要舉措。

對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的研究已引起眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注，并取得了許多研究成果。2003年，“低碳經(jīng)濟(jì)”一詞首次出現(xiàn)在英國(guó)發(fā)布的能源白皮書(shū)中，被定義為以低能耗、低污染為基礎(chǔ)的綠色生態(tài)經(jīng)濟(jì)。2010年，李曉燕運(yùn)用模糊層次分析法，評(píng)價(jià)四川省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。2011年，譚晨將低碳經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)分為社會(huì)發(fā)展指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)等四個(gè)層次，建立低碳經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)體系。2008年，邢朝輝利用區(qū)位商模型，對(duì)平頂山市石龍區(qū)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型作實(shí)證分析。2010年，趙嶸基于浙江省當(dāng)年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消耗情況，從低碳經(jīng)濟(jì)角度探討浙江省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的出路。但是，現(xiàn)有研究中評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的選取方法多為德?tīng)栰撤?，主觀色彩較重，且并未對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型間關(guān)系進(jìn)行建模分析。

本文利用層次分析法，針對(duì)浙江省能源消耗量、第三產(chǎn)業(yè)占比等數(shù)據(jù)，建立浙江省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)體系。進(jìn)而運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)法，確定低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型間因果關(guān)系。最后，建立低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的VAR模型，揭示兩者間數(shù)量關(guān)系。本文數(shù)據(jù)來(lái)源于1991-2011年浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒等。

二、構(gòu)建低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)

本節(jié)利用層次分析法，構(gòu)建低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。首先，將影響評(píng)價(jià)對(duì)象的因素分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層。其次，運(yùn)用因子分析法確定各準(zhǔn)則層與指標(biāo)層權(quán)重。最后，對(duì)準(zhǔn)則層進(jìn)行線性加權(quán)，得到低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。

1.構(gòu)建低碳經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)

本節(jié)選取科技發(fā)展、社會(huì)發(fā)展、能源消耗、生態(tài)環(huán)境等4項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成準(zhǔn)則層。選取工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率、能源消耗彈性系數(shù)、生活垃圾無(wú)害化處理量、污水處理率、工業(yè)固體廢物綜合利用率、R&D經(jīng)費(fèi)占GDP比重、城市化率、恩格爾系數(shù)、人均住房面積、每萬(wàn)人擁有公交車數(shù)、每百戶擁有汽車數(shù)、能源消費(fèi)總量、煤炭消費(fèi)量、單位GDP能耗、單位能耗碳排放量、人均碳排放量、二氧化硫排放總量、森林覆蓋率、人均公共綠地面積、自然保護(hù)區(qū)面積比、耕地面積等21項(xiàng)為基礎(chǔ)指標(biāo)。

首先，對(duì)各指標(biāo)做KMO與球形檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，其KMO值均大于0.6，且相伴概率均小于0.05，故可進(jìn)行因子分析。進(jìn)而利用主成分分析法和公式（2.1），得到科技發(fā)展、社會(huì)發(fā)展、能源消耗、生態(tài)環(huán)境等4項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重，分別為0.305、0.265、0.189、0.241。

這里 kW 為各準(zhǔn)則層指標(biāo)權(quán)重，ijα 和 ijβ 為各指標(biāo)在旋轉(zhuǎn)矩陣中成分1和成分2下的數(shù)值，1λ 和2λ 分別為成分1和成分2的因子貢獻(xiàn)率，φ 為所提取主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率。最后，基于所得權(quán)重對(duì)4項(xiàng)準(zhǔn)則層進(jìn)行線性加權(quán)，得到1990-2010年浙江省低碳經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，如表1所示。

表1 低碳經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)

2.構(gòu)建經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)

與上節(jié)所用方法類似，本節(jié)選取經(jīng)濟(jì)與民生、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)能力、經(jīng)濟(jì)國(guó)際化能力等4項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成準(zhǔn)則層。選取GDP增長(zhǎng)率、人均社會(huì)固定資產(chǎn)投資、人均GDP、職工人均工資、科技從業(yè)人員占比、每10萬(wàn)人在校大學(xué)生數(shù)、申請(qǐng)專利數(shù)合計(jì)、專利授權(quán)數(shù)合計(jì)、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)比重、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)出口比重、進(jìn)口依存度、外商投資依存度、出口依存度、對(duì)外直接投資占比等16項(xiàng)為基礎(chǔ)指標(biāo)。

由KMO與球形檢驗(yàn)可知，各指標(biāo)KMO值均大于0.6，且相伴概率均小于0.05，故可做因子分析。進(jìn)一步，得到經(jīng)濟(jì)與民生、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)能力、經(jīng)濟(jì)國(guó)際化能力等4項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重，分別為0.306、0.296、0.179、0.219。最后，給出1990-2010年浙江省經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，如表2所示。

表2 經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)

三、低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型關(guān)系的研究

本節(jié)基于表1和2，利用EG兩步法對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)（LC）和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)（ET）做協(xié)整分析。進(jìn)而使用格蘭杰因果檢驗(yàn)法，確定兩者間因果關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)建立VAR模型。

1.低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型格蘭杰因果檢驗(yàn)

首先，利用ADF單位根法對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)（LC）和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型指標(biāo)（ET）做單位根檢驗(yàn)。結(jié)果表明，這兩個(gè)變量的一階差分ADF值分別為-5.20和-2.95，均通過(guò)10%下檢驗(yàn)，為一階單整序列。

其次，運(yùn)用EG兩步法對(duì)ET和LC進(jìn)行協(xié)整分析，對(duì)兩者建立OLS模型，得到如下結(jié)果。

公式（3.1）中 R2為0.681，即LC變量可解釋68.1%的ET變量，且對(duì)ET起促進(jìn)作用。運(yùn)用ADF單位根法對(duì)公式（3.1）的殘差序列e做平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明序列e平穩(wěn)，故ET與LC存在協(xié)整關(guān)系。

在此基礎(chǔ)上，對(duì)LC和ET做格蘭杰因果檢驗(yàn)。結(jié)果表明，在滯后期為2時(shí)，ET是LC的格蘭杰原因，在滯后期為4時(shí)，ET與LC有雙向格蘭杰因果關(guān)系，故認(rèn)為ET與LC間存在雙向格蘭杰因果關(guān)系。

2.低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的VAR模型

（1）VAR模型的建立

為進(jìn)一步揭示低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型間數(shù)量特征，本節(jié)利用EVIEWS軟件對(duì)ET和LC建立VAR模型。其中，最大滯后期為4，AIC和SC指標(biāo)分別為-5.17和-4.29，得到如下模型。

公式（3.2）和（3.3）的調(diào)整 R2分別為0.985和0.90，表明此模型擬合程度較高。其中，t值結(jié)果顯示，除公式（3.2）中 ( 1)LC - 、LC ( - 4)和公式（3.3）中 LC ( - 2)不顯著外，其余變量均顯著。

由公式（3.2）可知，雖然 ( 1)LC - 和 ( 4)LC - 不顯著，但LC ( - 3)對(duì)ET有正向影響且系數(shù)較大。故LC在短期內(nèi)對(duì)ET促進(jìn)作用不大，但在長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)ET促進(jìn)作用顯著。因此，本文認(rèn)為從長(zhǎng)期來(lái)看，低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型起促進(jìn)作用。

由公式（3.3）可見(jiàn)， ( 2)ET - 和 ( 4)ET - 對(duì)LC起正向作用，但ET ( - 1)和 ET ( - 3)對(duì)LC起負(fù)向作用。由于 ET ( - 1)和 ET ( -4 )的系數(shù)較小，故認(rèn)為這兩項(xiàng)對(duì)LC效用微弱。因此，本文認(rèn)為從短期來(lái)看，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展起促進(jìn)作用。

（2）模型模擬

本節(jié)基于公式（3.2）和（3.3），利用EVIEWS對(duì)LC和ET進(jìn)行動(dòng)態(tài)求解，結(jié)果顯示，低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體呈上升趨勢(shì)，在1994-1997年和2005-2006年稍有回落。今后幾年低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平仍將持續(xù)增長(zhǎng)，但速度較平緩。此外，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型上升趨勢(shì)十分顯著，在2000-2006年轉(zhuǎn)型增速最快。今后幾年經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型進(jìn)程仍將繼續(xù)加快。

四、結(jié)論

由格蘭杰因果檢驗(yàn)可知，浙江省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型間互為格蘭杰因果關(guān)系，即在長(zhǎng)期上兩者會(huì)互相影響。由協(xié)整檢驗(yàn)表明，低碳經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型起正向作用，但低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不是引起經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的全部原因。為此，對(duì)浙江省低碳經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)建立VAR模型。模型結(jié)果顯示，低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型在長(zhǎng)期內(nèi)有促進(jìn)作用，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展在短期內(nèi)推動(dòng)作用明顯。此外，對(duì)VAR模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)求解，結(jié)果表明今后幾年低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢(shì)頭平穩(wěn)，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型進(jìn)程速度會(huì)進(jìn)一步加快。

[1]李曉燕.基于模糊層次分析法的省區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)探索[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2011，24（2）：24-28.

[2]譚晨.基于層次分析法的低碳經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建[J].科技向?qū)В?011，（14）：68-69.

[3]趙嶸.發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)促進(jìn)浙江省經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型[J].中國(guó)市場(chǎng)，2011，45（11）：71-72.

[4]邢朝輝.資源型地區(qū)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的實(shí)證分析—以河南省平頂山市石龍區(qū)為例[J].經(jīng)濟(jì)師，2008，（8）：263-265.

[5]李志堅(jiān).浙江省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響因素與綜合評(píng)價(jià)研究[D].浙江工商大學(xué)，2011.

本文在葉仁道老師指導(dǎo)下完成