我國(guó)超大城市碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究

李云燕　趙國(guó)龍

(北京工業(yè)大學(xué)，北京　100124)

我國(guó)超大城市碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究

李云燕趙國(guó)龍

(北京工業(yè)大學(xué)，北京100124)

〔摘要〕城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開能源消費(fèi)，而能源消費(fèi)直接導(dǎo)致大量的碳排放，深入研究碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系對(duì)超大城市實(shí)施節(jié)能減排、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)具有重要意義。本文分別選取了上海市、北京市、天津市和重慶市1995～2014年碳排放和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)兩者的脫鉤關(guān)系和格蘭杰因果關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，得出長(zhǎng)期內(nèi)實(shí)施碳減排政策不會(huì)阻礙超大城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)論。因此，超大城市應(yīng)該積極推動(dòng)低碳城市建設(shè)，不斷推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，積極實(shí)施節(jié)能減排政策和倡導(dǎo)低碳生活。

〔關(guān)鍵詞〕超大城市碳排放經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤狀態(tài)格蘭杰因果檢驗(yàn)

引　言

全球氣候變暖問題已引起國(guó)際社會(huì)的廣泛關(guān)注，《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》第21次締約方會(huì)議于2015年11月在法國(guó)巴黎舉行，順利達(dá)成全球氣候變化新協(xié)定——《巴黎協(xié)定》(近200個(gè)締約方一致同意通過)，并對(duì)2020年后全球應(yīng)對(duì)氣候變化行動(dòng)作出安排。該協(xié)定主要包括目標(biāo)、適應(yīng)、減緩、技術(shù)、資金、透明度、損失損害、能力建設(shè)、全球盤點(diǎn)等29條內(nèi)容，與會(huì)各國(guó)均作出碳減排目標(biāo)的承諾。

自改革開放30多年來，中國(guó)城市化和工業(yè)化的快速推進(jìn)，造成能源大量消耗和污染物過度排放，中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與資源環(huán)境約束之間的矛盾愈發(fā)顯現(xiàn)，生態(tài)環(huán)境問題突出。城市能源消費(fèi)量占到全球能源消耗的75%以上，溫室氣體排放量也占到全球近80%。國(guó)務(wù)院在2014年11月印發(fā)《關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》，將城市劃分為5類7檔，其中超大城市劃分的依據(jù)是指城區(qū)常住人口1000萬以上(注：城區(qū)包括市轄區(qū)、不設(shè)區(qū)的市，以及區(qū)、市政府連接到的居民委員會(huì)所轄區(qū)域等)。根據(jù)新標(biāo)準(zhǔn)，人口在1000萬以上的城市有6個(gè)(即北京、上海、天津、重慶、廣州、深圳)。這類城市對(duì)城市建設(shè)要求很高，其發(fā)展水平基本達(dá)到國(guó)際化水準(zhǔn)，不僅在區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面發(fā)揮引擎作用，而且在控制碳排放方面發(fā)揮突出作用。在超大城市范圍內(nèi)，推行清潔生產(chǎn)、循環(huán)經(jīng)濟(jì)、節(jié)能減排、低碳城市建設(shè)等低碳發(fā)展路徑，有助于解決當(dāng)前城市面臨的能源危機(jī)、環(huán)境危機(jī)，顯著提高超大城市的國(guó)際影響力和競(jìng)爭(zhēng)力。目前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展已進(jìn)入新常態(tài)，呈現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度適宜、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、社會(huì)和諧等趨勢(shì)。超大城市在保持城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的同時(shí)，提出一系列減碳政策并制定行動(dòng)計(jì)劃，在碳排放方面也取得了卓有成效的成果。本文研究超大城市碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)內(nèi)在關(guān)系，主要考慮到低碳經(jīng)濟(jì)未來國(guó)際發(fā)展新趨勢(shì)，以及超大城市在目前中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中扮演的重要角色，加強(qiáng)低碳城市建設(shè)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。

1　碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究綜述

20世紀(jì)70年代發(fā)生的石油危機(jī)引起專家學(xué)者對(duì)能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究，隨著環(huán)境污染問題突出和公眾環(huán)保意識(shí)增強(qiáng)，碳排放引起國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的關(guān)注，能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間的關(guān)系受到重視。

1.1理論研究方面

Galeottia和Lanza在內(nèi)生技術(shù)進(jìn)步的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)框架下研究了100多個(gè)國(guó)家近25年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，探究技術(shù)進(jìn)步、生態(tài)污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間的關(guān)系，得到二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)兩者之間的環(huán)境庫茲涅茨曲線，根據(jù)曲線特征并提出了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的最優(yōu)路徑[1]。20世紀(jì)90年代，Grossman，Kruege最早提出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境效益影響的3種路徑，即規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)。其中，規(guī)模效應(yīng)是指隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)要求各類能源、資源的大量投入，但化石能源的大量消耗導(dǎo)致污染物的過度排放；結(jié)構(gòu)效應(yīng)是指經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)將促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，而不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境影響差別很大；技術(shù)效應(yīng)是指環(huán)境保護(hù)產(chǎn)業(yè)將吸收更多的資源來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，同時(shí)污染處理的技術(shù)水平得到提高[2]。

1.2實(shí)證研究方面

受計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展局限，各階段實(shí)證研究所采用的方法有所不同：最初，在VAR研究模型基礎(chǔ)上，運(yùn)用傳統(tǒng)格蘭杰Granger和質(zhì)譜分析Sims等因果檢驗(yàn)方法，例如Kraft等學(xué)者采用雙變量Sims因果檢驗(yàn)方法[3]，結(jié)果表明美國(guó)(1947～1974)存在從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到能源消費(fèi)單向因果關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能導(dǎo)致碳排放量增加。之后，協(xié)整理論和誤差糾正模型被應(yīng)用到能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)。例如，Yu和Jin研究美國(guó)1974～1990年間兩者能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系時(shí)采用季度數(shù)據(jù)，運(yùn)用E-G兩步法，結(jié)果表明兩者之間不存在任何方向因果關(guān)系[4]；Glasure等選取韓國(guó)和新加坡1961～1990年的年度數(shù)據(jù)，運(yùn)用了雙變量誤差糾正模型，最終表明兩國(guó)能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)兩者具有雙向因果關(guān)系[5]；Soytas和Sari[6]構(gòu)建了能源消費(fèi)和生產(chǎn)總值雙變量誤差糾正模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)16個(gè)國(guó)家的能源消費(fèi)和生產(chǎn)總值之間具有非固定性關(guān)系，但也表現(xiàn)出顯著差異性，有7個(gè)國(guó)家具有固定線性協(xié)整關(guān)系，各國(guó)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果并不一致。Asafu-Adjaye研究了亞洲部分發(fā)展中國(guó)家的能源價(jià)格、能源消費(fèi)量和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間的關(guān)系，得出印度和印尼兩國(guó)能源消費(fèi)到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在單向因果關(guān)系，但泰國(guó)和菲律賓兩者具有雙向因果關(guān)系[7]。2005年之后，面板單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)和因果關(guān)系檢驗(yàn)等方法被采用。面板數(shù)據(jù)計(jì)量方法不僅提高樣本數(shù)據(jù)容量和自由度，還能減輕異方差和共線性等影響，提高數(shù)據(jù)估計(jì)有效性。Lee根據(jù)18個(gè)發(fā)展中國(guó)家1975～2001年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，采用異質(zhì)面板協(xié)整和因果檢驗(yàn)方法，研究得出：無論從長(zhǎng)期還是短期考慮，這些發(fā)展中國(guó)家的能源消費(fèi)到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都具有單向因果關(guān)系[8]。

國(guó)內(nèi)外研究碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系大都基于一個(gè)國(guó)家或特定地區(qū)，但不同國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平差異性較大，同樣的研究思路和方法可能得出相反的研究結(jié)論。Richmond、Marzio Galeotti等均采用CKC曲線模擬、檢驗(yàn)和分析了經(jīng)濟(jì)合作發(fā)展組織(OECD)國(guó)家。Soytas等研究美國(guó)能源消費(fèi)、收入和碳排放之間的關(guān)系，得出能源消費(fèi)直接導(dǎo)致了二氧化碳碳排放增加，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不一定引起二氧化碳碳排放增加[9]?；谀硞€(gè)國(guó)家的實(shí)證研究，由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)便利性、一致性，很多學(xué)者主要選取一個(gè)國(guó)家進(jìn)行經(jīng)濟(jì)計(jì)量統(tǒng)計(jì)研究。由于各個(gè)國(guó)家有不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征，也會(huì)造成碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系之間不同的研究結(jié)論，甚至處于同一經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的國(guó)家，長(zhǎng)期來看兩者之間也會(huì)有不同的經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)作用。

2　超大城市碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究模型構(gòu)建

2.1碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤模型構(gòu)建

2.1.1脫鉤模型的構(gòu)建

常見的兩種脫鉤模型：Tapio模型和OECD模型。Tapio模型有關(guān)彈性指數(shù)的劃分更為精細(xì)，更清晰地反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放在不同地區(qū)不同時(shí)間或同一地區(qū)不同時(shí)間表現(xiàn)的脫鉤狀態(tài)，且Tapio模型對(duì)時(shí)間基期選擇要求低，且不易受指標(biāo)量綱的影響。因此，本文構(gòu)建Tapio模型研究4個(gè)超大城市碳排放和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤關(guān)系，即：

(1)

該式中，wn是脫鉤彈性指數(shù)，RΔC是碳排放量增長(zhǎng)率，即碳排放水平第n年相對(duì)于第n-1年的變化率，RΔGDP則指某超大城市第n年的地區(qū)生產(chǎn)總值相對(duì)第n-1年的變化率。

2.1.2脫鉤狀態(tài)的表示

根據(jù)脫鉤彈性指數(shù)的不同特征，Tapio將脫鉤狀態(tài)劃分為8種類型[10]，如表1，轉(zhuǎn)化到空間直角坐標(biāo)為圖1。我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展過程中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率一定大于零，因此脫鉤只會(huì)位于第一、四象限，存在強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤、增長(zhǎng)連結(jié)和擴(kuò)張負(fù)脫鉤4種脫鉤狀態(tài)。

圖1　經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放的脫鉤狀態(tài)

2.2格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

2.2.1單位根檢驗(yàn)

單位根檢驗(yàn)的目的是檢查時(shí)間序列的平穩(wěn)性，避免分析中偽回歸發(fā)生，它也是分析各變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系和進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系的前提。本論文采用ADF檢驗(yàn)方法，該方法是由DF檢驗(yàn)(Dickey-Fuller檢驗(yàn))基礎(chǔ)上發(fā)展而來，DF檢驗(yàn)僅適用于1階自回歸過程的檢驗(yàn)，ADF檢驗(yàn)?zāi)軌蜻m用于多階AR(p)過程的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

ADF檢驗(yàn)原理，以1階自回歸序列為例：xt=φxt-1+αt

該序列特征方程為：λ-φ1=0

當(dāng)特征根φ1在單位圓內(nèi)時(shí)，該序列是平穩(wěn)的；反之，則說明該序列是非平穩(wěn)的。

原假設(shè)H0：序列xt是非平穩(wěn)的；備澤假設(shè)H1：序列xt是平穩(wěn)的。

(2)

在進(jìn)行ADF檢驗(yàn)之前，可先對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行初步判斷，可用時(shí)序圖初步判斷時(shí)間序列是否不平穩(wěn)，為避免數(shù)據(jù)較大程度的波動(dòng)性，容易得出平穩(wěn)序列，本論文可以將生產(chǎn)總值GDP和二氧化碳排放CO2分別取對(duì)數(shù)，可分別記為L(zhǎng)NCO2和LNGDP。本論文采用Eviews 8軟件進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。

2.2.2協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)是對(duì)非平穩(wěn)序列的因果關(guān)系檢驗(yàn)，協(xié)整即存在共同隨機(jī)性趨勢(shì)，對(duì)序列進(jìn)行協(xié)整處理主要是檢驗(yàn)變量之間是否存在穩(wěn)定的關(guān)系，防止非平穩(wěn)序列引起的偽回歸。1978年，Engle和Granger提出協(xié)整理論[11]，如果兩個(gè)隨機(jī)游走的變量序列的某個(gè)線性組合為穩(wěn)定的，則這兩序列是協(xié)整的，兩個(gè)序列單整階數(shù)相同，是兩序列之間存在協(xié)整性的必要條件。

若已知兩個(gè)序列xt和yt為非平穩(wěn)的，但都是d階單整序列，那么就可以用協(xié)整回歸方程(OLS)：xt=α+βyt+εt的殘差εt是否存在平穩(wěn)的檢驗(yàn)判斷xt和yt協(xié)整性，若xt和yt不存在協(xié)整，則其任意一個(gè)線性組合均為非平穩(wěn)，即殘差εt必然也是非平穩(wěn)。所以，若檢驗(yàn)表明殘差εt為平穩(wěn)的，那么我們可以認(rèn)為xt和yt之間具有協(xié)整關(guān)系。

2.2.3格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

格蘭杰檢驗(yàn)僅是對(duì)平穩(wěn)時(shí)間序列的一種預(yù)測(cè)，假設(shè)有兩個(gè)經(jīng)濟(jì)變量C(碳排放量)和G(GDP)，在同時(shí)包含兩者信息的條件下，對(duì)于變量C的預(yù)測(cè)效果，一般優(yōu)于僅單獨(dú)由C過去信息來對(duì)C的預(yù)測(cè)效果，即變量G有助于改善對(duì)變量C的解釋和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，那么則認(rèn)為變量X和Y之間存在格蘭杰因果關(guān)系。兩變量的自回歸模型為：

(3)

(4)

要對(duì)βi(i=1，2，…，m)=0進(jìn)行檢驗(yàn)，即“G不是導(dǎo)致C變化的原因”，同樣拒絕βi(i=1，2，…，m)=0原假設(shè)，也就是肯定了從G到C的格蘭杰因果關(guān)系；同理，βj(j=1，2，…，m)=0假設(shè)則是驗(yàn)證Y到X的格蘭杰因果關(guān)系。

此外，我們必須注意到格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)僅僅是進(jìn)行統(tǒng)計(jì)意義上的判斷，并不代表真正意義上的因果關(guān)系，因此不是簡(jiǎn)單地肯定或否定最終因果關(guān)系的依據(jù)[12]。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的前提是只能用于平穩(wěn)序列的檢驗(yàn)，其結(jié)論并非保證實(shí)際存在的因果關(guān)系，但仍有重要參考價(jià)值，尤其在與經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方面起到很大的作用。

2.3二氧化碳碳排放測(cè)算方法

基于能源消費(fèi)的碳排放核算方法有很多，常用的有3類：基于能源平衡表、基于一次能源消費(fèi)量和基于終端能源消費(fèi)量的能源消費(fèi)碳排放核算方法，不同的能源碳排放方法將導(dǎo)致最終的核算結(jié)果出現(xiàn)很大差異，主要原因在于排放因子選擇、碳氧化水平及加工轉(zhuǎn)換過程的不確定性影響[13]。

根據(jù)IPCC提供的碳排放計(jì)算公式，并結(jié)合超大城市能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，本文基于一次能源消費(fèi)量的碳排放核算方法，采用以下公式計(jì)算碳排放量：

(5)

式中，C代表碳排放總量，單位104t；Ei代表能源i的消費(fèi)量，根據(jù)不同能源計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)核算，Ci為能源i的二氧化碳排放系數(shù)(表略)；i為能源種類。本論文在計(jì)算碳排放時(shí)不將電力、熱力納入核算范圍，只考慮一次能源的碳排放。

3　超大城市碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的比較分析

3.1超大城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)比較分析

本文選取上海、北京、天津、重慶4個(gè)超大城市作為研究對(duì)象，如圖2，各城市之間地區(qū)GDP差距較大，2014年上海市GDP是重慶市的近2倍，而上海市和北京市總量相當(dāng)，天津市和重慶市總量相當(dāng)。如圖3，各城市歷年GDP增長(zhǎng)率，總體處于較高水平，但各年增長(zhǎng)率都處于較大波動(dòng)，自2010年開始4個(gè)城市增長(zhǎng)率均出現(xiàn)不同程度下降，上海市和北京市自2012年開始增長(zhǎng)率進(jìn)入8%以下，但經(jīng)濟(jì)增量依然很大；相比，天津市和重慶市增長(zhǎng)率仍然處于高位，大大高于全國(guó)平均水平。

圖2　超大城市地區(qū)GDP趨勢(shì)(1995～2014)

3.2超大城市碳排放比較分析

本文采用一致的碳排放測(cè)算方法，主要基于一次能源中主要能源消費(fèi)品種的碳排放系數(shù)換算得來。如圖4，上海市二氧化碳排放量最高，這與能源消費(fèi)總量變化趨勢(shì)基本一致，而北京市二氧化碳排放量整體變化不大，主要源于能源結(jié)構(gòu)的改善，二氧化碳排放系數(shù)較高的煤炭、焦炭、燃料油消費(fèi)量下降明顯，天然氣消費(fèi)量上升明顯(約是天津的2.5倍)；天津市二氧化碳排放水平高于北京、重慶的原因，在于以煤炭、焦炭、原油等高排放為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)；重慶市二氧化碳排放低于天津市的原因，在于焦炭使用量不高，由于統(tǒng)計(jì)口徑或數(shù)據(jù)缺陷原因，重慶市原油使用量極其少，這是造成其二氧化碳排放水平較低的主要原因。如圖5，4個(gè)城市單位GDP碳排放量逐年減少，北京市下降幅度最為明顯，由1995年6.45噸/萬元下降到2014年的1.28噸/萬元，是目前單位GDP碳排放最小的城市，其次是上海市、重慶市和天津市，其中天津市單位GDP碳排放一直處于較高水平。

圖4　超大城市歷年二氧化碳排放量變化趨勢(shì)(1995～2014)

圖5　超大城市單位GDP碳排放變化趨勢(shì)(1995～2014)

基于統(tǒng)一的碳排放計(jì)算公式和各城市常住人口總數(shù)可以得出人均二氧化碳排放量，如圖6，重慶市人均二氧化碳排放量最低，但近幾年呈現(xiàn)不斷上漲趨勢(shì)，(1)重慶市常住人口基數(shù)大，近20年變化不明顯；(2)總體經(jīng)濟(jì)體量近幾年增長(zhǎng)速度快，帶動(dòng)能源消費(fèi)量不斷攀高，但碳排放水平仍處于較低水平，若考慮重慶市森林碳匯，其人均二氧化碳排放量還會(huì)更低；近年來，天津市人均二氧化碳排放量處于較高水平，主要在于煤炭、焦炭等碳排放系數(shù)較高的能源消費(fèi)增長(zhǎng)過快，這與天津市三次產(chǎn)業(yè)中第二產(chǎn)業(yè)比重近50%有關(guān)，而能源消費(fèi)占比中第二產(chǎn)業(yè)超過70%。

圖6　超大城市人均二氧化碳排放量變化趨勢(shì)比較(1995～2014)

4　超大城市碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證分析

4.1碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤分析

根據(jù)上述脫鉤模型分別計(jì)算得到上海市、北京市、天津市和重慶市1995～2014年間碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤狀態(tài)圖7～10，4個(gè)超大城市大部分年份位于弱脫鉤狀態(tài)，表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度明顯快于碳排放增加速度。其中，北京市脫鉤狀態(tài)最好，強(qiáng)脫鉤年份較多，且其脫鉤彈性系數(shù)較小，從時(shí)間序列來看，脫鉤呈現(xiàn)良好勢(shì)頭發(fā)展，自2008年以來強(qiáng)脫鉤年份增加，說明北京市節(jié)能減排政策取得良好效果。而上海市的脫鉤狀態(tài)與北京市類似，歷年脫鉤狀態(tài)均位于弱脫鉤和強(qiáng)脫鉤區(qū)域，說明經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)并未帶來碳排放量的過快增長(zhǎng)。

圖7　上海市1995～2014年碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤狀態(tài)

圖8　北京市1996～2014年碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤狀態(tài)

圖9　天津市1994～2014年碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤狀態(tài)

天津市和重慶市的脫鉤狀態(tài)較為一致，從時(shí)間序列上看脫鉤狀態(tài)年際變化大；從整體分布上看，大部分年份弱脫鉤狀態(tài)表現(xiàn)并不明顯，脫鉤系數(shù)值較大，說明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)伴隨碳排放量增加。這與兩座城市正處于快速發(fā)展的時(shí)期有關(guān)，也與三次產(chǎn)業(yè)中第二產(chǎn)業(yè)比重占有重要位置有關(guān)，而第二產(chǎn)業(yè)是能源消費(fèi)的主要來源，也是導(dǎo)致碳排放增加的根源。

4.2格蘭杰檢驗(yàn)

4.2.1單位根檢驗(yàn)(ADF檢驗(yàn))——以上海市為例

(1)根據(jù)4個(gè)超大城市碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)得到各城市GDP與CO2時(shí)間序列圖，可以看出1995～2014年間各城市經(jīng)濟(jì)均處于高速增長(zhǎng)水平，但碳排放年際變化差異較大，其中北京市碳排放量波動(dòng)較小，且處于下降趨勢(shì)。

(2)為保證時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，分別對(duì)4個(gè)超大城市LNCO2和LNGDP進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，本文采用ADF檢驗(yàn)方法，滯后期數(shù)為2，檢驗(yàn)原理參照前述要求。例如表2為上海市ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果，在5%的顯著水平下t統(tǒng)計(jì)量為0.992746，其P值大于顯著性水平α，所以接受原假設(shè)，即GDP時(shí)間序列數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)序列，且LNGDP一階差分后仍然接受原假設(shè)。當(dāng)對(duì)LNGDP進(jìn)行二階差分時(shí)，5%顯著水平下的t統(tǒng)計(jì)量為-5.647835，小于顯著性水平α，拒絕原假設(shè)，即LNGDP為二階單整序列，顯著性水平為1%。同理，LNCO2為二階單整序列，顯著性水平為1%。

續(xù)　　表

同理，得到北京市在1%顯著水平下，LNGDP和LNCO2均為二階單整序列。天津市在1%的顯著水平下，兩者均為二階單整序列。重慶市LNGDP為二階單整序列，LNCO2為一階單整序列。

4.2.2協(xié)整檢驗(yàn)分析——以上海市為例

根據(jù)ADF檢驗(yàn)結(jié)果，若LNGDP和LNCO2在不同顯著性水平下為平穩(wěn)時(shí)間序列，說明可能存在協(xié)整的長(zhǎng)期穩(wěn)定均衡關(guān)系，因此可以對(duì)其進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)分析。其中上海市協(xié)整回歸結(jié)果如表3，用Eviews軟件對(duì)LNGDP和LNCO2時(shí)間序列數(shù)據(jù)做協(xié)整分析，以為L(zhǎng)NCO2因變量，LNGDP為自變量，進(jìn)行OLS(最小二乘估計(jì))回歸分析得到協(xié)整回歸方程為：

LNCO2=6.845602+0.348285LNgdp+ut

R2=0.96，F(xiàn)=416.84，DW=0.875660，自變量的系數(shù)通過檢驗(yàn)，說明回歸方程具有較高的顯著性。從協(xié)整方程來看，經(jīng)濟(jì)總值GDP增長(zhǎng)的估計(jì)系數(shù)是0.348285，表示GDP每增加一個(gè)單位，二氧化碳CO2排放會(huì)增加0.348285。對(duì)殘差進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，結(jié)果表明殘差序列 為平穩(wěn)序列，Eviews軟件操作結(jié)果如表3和表4。

表3　上海市碳排放量與GDP協(xié)整回歸結(jié)果

表4　上海市碳排放量與GDP協(xié)整回歸殘差的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

4.2.3格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

根據(jù)前述原理，分別對(duì)4個(gè)城市LNCO2和LNGDP進(jìn)行格蘭杰因果性檢驗(yàn)，遵從SC和AIC最小化準(zhǔn)則，我們確定格蘭杰因果性檢驗(yàn)的滯后期為2，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，上海市的兩個(gè)假設(shè)的顯著性概率均大于0.05，接受原假設(shè)，即上海市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)GDP和二氧化碳排放之間不具有因果關(guān)系。同時(shí)，反映出上海市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)處于可持續(xù)發(fā)展路徑上，經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)不會(huì)引起二氧化碳排放量的增加，二氧化碳的排放也不會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。北京市檢驗(yàn)結(jié)果與上海市類似，而天津市和重慶市檢驗(yàn)結(jié)果一致，即存在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到碳排放的單向格蘭杰因果關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是二氧化碳排放的格蘭杰原因，反之則不成立，實(shí)施碳減排措施，長(zhǎng)期來看并不會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

表5　格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

5　結(jié)論及建議

(1)通過比較分析和實(shí)證研究，4個(gè)超大城市的碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤狀態(tài)以弱脫鉤為主，其中北京市脫鉤狀態(tài)最佳，脫鉤趨勢(shì)逐漸由弱脫鉤向強(qiáng)脫鉤轉(zhuǎn)變，天津市和重慶市各年脫鉤狀態(tài)變化較大。通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，上海市和北京市檢驗(yàn)結(jié)果較為一致，表明碳排放和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)兩者不具有格蘭杰因果關(guān)系，而天津市和重慶市表現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到碳排放的單向格蘭杰因果關(guān)系，說明長(zhǎng)期來看，碳排放的增長(zhǎng)并不會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，即實(shí)施強(qiáng)有力的節(jié)能減排措施，長(zhǎng)期內(nèi)不會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)下滑。

(2)通過超大城市內(nèi)部經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和碳排放的差異分析，經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)并不一定引起能源消費(fèi)量的增加，主要在于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是否合理、能源效用效率是否不斷提高，上海市和北京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，更加注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。能源消費(fèi)量的增加并不一定導(dǎo)致碳排放增加，主要在于能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是否改善，天津市和重慶市以煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，勢(shì)必導(dǎo)致碳排放的大量增加。

(3)城市是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人們生活最為集中的區(qū)域，同樣也是能源消費(fèi)和污染物排放最為集中的區(qū)域，因此，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)就需要重視低碳城市建設(shè)。其中，政府在低碳城市建設(shè)中起到主體作用，也是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型推廣低碳經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)者。實(shí)現(xiàn)城市的低碳化，必須努力從推行低碳經(jīng)濟(jì)和實(shí)現(xiàn)低碳生活這兩個(gè)方面入手。實(shí)現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的低碳化，可以從經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)調(diào)整、經(jīng)濟(jì)發(fā)展能源以及節(jié)能減排新技術(shù)的政策扶持等4個(gè)方面進(jìn)行努力；實(shí)現(xiàn)城市社會(huì)生活的低碳化，必須要積極宣傳普及低碳生活的理念，實(shí)現(xiàn)低碳城市規(guī)劃，推廣建筑節(jié)能實(shí)現(xiàn)綠色建筑，加強(qiáng)城市的綠化建設(shè)來提高城市森林覆蓋率[15]。

(4)我國(guó)超大城市在引領(lǐng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中起到風(fēng)向標(biāo)的導(dǎo)向作用，建設(shè)低碳城市是一項(xiàng)系統(tǒng)性工程，需要政府、企業(yè)和公眾的廣泛深層次參與。超大城市應(yīng)明確自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體定位，構(gòu)建完善的城市發(fā)展體系，科學(xué)規(guī)劃城市發(fā)展路線，積極合理建設(shè)超大城市交通體系，實(shí)現(xiàn)與周邊地區(qū)的良性經(jīng)濟(jì)互動(dòng)，引領(lǐng)周邊城市群的低碳建設(shè)之路。通過調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高資源使用效率，能夠最大限度的降低碳排放水平。要不斷加強(qiáng)新能源開發(fā)利用，提高可再生能源的比率，例如推進(jìn)供熱煤改氣等清潔轉(zhuǎn)型，鼓勵(lì)可再生能源技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用[16]。同時(shí)，完善節(jié)能減排相關(guān)政策法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，建立健全超大城市調(diào)控和決策機(jī)制，例如加強(qiáng)節(jié)能減排目標(biāo)的考核和監(jiān)督力度，建立區(qū)域能源管理聯(lián)動(dòng)機(jī)制和消費(fèi)總量預(yù)測(cè)預(yù)警機(jī)制。

參考文獻(xiàn)

[1]Galeotti M,Lanza A.Desperately Seeking Environmental Kuznets[J].Environmental Modelling & Software.2005,20(11):1379～1388

[3]Kraft J,Kraft A.On the Relationship Between Energy and GNP[J].Journal of Energy and Development，1978，(3):401～403

[4]Yu,H E S,Choi,et al.The Causal Relationship Between Energy and GNP:An International Comparison[J].Journal of Energy and Development，1985,10(2):249～272

[5]Glasure,U.Y,Lee,et al.Cointegration,Error-correction,and the Relationship Between GDP and Electricity:The Case of South Korea and Singapore[J].Resource and Energy Economics，1997,20:17～25

[6]Soytas U,Sari R.Energy Consumption and GDP:Causality Relationship in G-7 Countries and Emerging Markets[J].Energy Economics，2003,25(1):33～37

[7]Asafu-Adjaye J.The Relationship Between Energy Consumption,Energy Prices and Economic Growth:Time Series Evidence from Asian Developing Countries[J].Energy Economics，2000,22(6):615～625

[8]Lee C.Energy Consumption and GDP in Developing Countries:A Cointegrated Panel Analysis[J].Energy Economics，2005,27(3):415～427

[9]Soytas U,Sari R,Ewing B T.Energy Consumption,Income,and Carbon Emissions in the United States[J].Ecological Economics，2007,62(3-4):482～489

[10]Tapio P.Towards a Theory of Decoupling:Degrees of Decoupling in the EU and the Case of Road Traffic in Finland Between 1970 and 2001[J].Transport Policy，2005,12(2):137～151

[11]Engle R F,J G C.Cointegration and Error Correct Ion:Representation,Estimation,and Testing[J].Econometria，1987,55:251～276

[12]武紅，谷樹忠，關(guān)興良，等.中國(guó)化石能源消費(fèi)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究[J].自然資源學(xué)報(bào)，2013,(3):381～390

[13]劉竹，耿涌，薛冰，等.城市能源消費(fèi)碳排放核算方法[J].資源科學(xué)，2011，(7):1325～1330

[14]王小斌，邵燕斐．中國(guó)城鎮(zhèn)化、能源消耗與二氧化碳排放研究——基于1995～2011省級(jí)面板數(shù)據(jù)[J]．工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2014，(4)：115～123

[15]李云燕，趙國(guó)龍.中國(guó)低碳城市建設(shè)研究綜述[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2015，(2):36～43

[16]吳振信，萬埠磊.基于環(huán)境庫茲涅茨曲線的北京市碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)性研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2012，(14):61～64

(責(zé)任編輯：史琳)

The Empirical Study on the Relationship between Carbon Emissions and Economic Growth in Megacity Behemoths

Li YunyanZhao Guolong

(Beijing University of Technology，Beijing 100124，China)

〔Abstract〕The development of city economy depends on huge exhaustion of energy,but it can directly lead to the increase of carbon emissions.The empirical study on the relationship between carbon emissions and economic growth is of great significance for megacity behemoths to implement energy conservation and emissions reduction,development of low carbon economy.This paper selects the Shanghai-Beijing-Tianjin-Chongqing data on carbon emissions and economic growth from 1995 to 2014,to study their decoupling relations and granger causality.It is concluded that implementation of carbon reduction policy will not hinder economic growth of the megacity behemoths in the long term.Therefore,megacity behemoths should actively promote low-carbon urban construction,constantly promote the upgrading of industrial structure,improve energy consumption structure,active implementation of energy conservation and emissions reduction policy and advocate low carbon life.

〔Key words〕megacity behemoths;carbon emission;economic growth;decoupling relations;Granger causality test

〔中圖分類號(hào)〕F290

〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．10．018

作者簡(jiǎn)介：李云燕，北京工業(yè)大學(xué)循環(huán)經(jīng)濟(jì)研究院教授，博士，博士生導(dǎo)師。研究方向：環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)、環(huán)境管理與規(guī)劃。趙國(guó)龍，通訊作者，北京工業(yè)大學(xué)循環(huán)經(jīng)濟(jì)研究院碩士研究生。研究方向：環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社科基金項(xiàng)目“基于DPSIR模型框架的京津冀霧霾成因分析及綜合治理對(duì)策研究”(項(xiàng)目編號(hào)：15BJY059)；北京市社科基金項(xiàng)目“京津冀地區(qū)PM2.5污染控制政府績(jī)效評(píng)估模式的構(gòu)建”(項(xiàng)目編號(hào)：14JGB036)。

收稿日期：2016—05—15