中國人均碳排放影響因素的長期均衡與因果動態(tài)關(guān)系研究
——基于結(jié)構(gòu)突變ARDL-VECM模型的實證分析

劉金培, 宋曉霞, 陳華友, 汪官鎮(zhèn), 王 珍

(1.安徽大學(xué) 商學(xué)院，安徽 合肥 230601; 2.北卡羅萊納州立大學(xué) 工業(yè)與系統(tǒng)工程系,美國 羅利 27695; 3.安徽大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，安徽 合肥 230039; 4.東南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 211189)

0 引言

自20世紀(jì)90年代以來，國際社會多次召開了與氣候變化相關(guān)的全球性會議，旨在推動各國共同節(jié)能減排，改善全球氣候狀況。我國一直依賴的粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式，在為我國經(jīng)濟(jì)帶來發(fā)展紅利的同時，也使得環(huán)境問題日益嚴(yán)重。我國碳排放量逐年增加，并從2006年開始躍居世界第一。在這種巨大的減排壓力下，我國政府制定了階段性目標(biāo)，到2020年我國碳排放強(qiáng)度要比2005年低40～45個百分點。值得注意的是，雖然隨著經(jīng)濟(jì)社會的不斷發(fā)展，我國碳排放強(qiáng)度呈下降趨勢，人均碳排放卻仍呈上升趨勢，大氣環(huán)境依然不斷惡化。因此，深入研究人均碳排放的影響因素，對我國實現(xiàn)人均碳排放下降的目標(biāo)，構(gòu)建生態(tài)文明具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

國內(nèi)外學(xué)者對碳排放的影響因素進(jìn)行了大量的研究，如經(jīng)濟(jì)增長、貿(mào)易開放、技術(shù)創(chuàng)新、城鎮(zhèn)化等方面，然而，這些影響因素與碳排放之間的作用關(guān)系仍然存在較大的爭議。

經(jīng)濟(jì)增長方面，經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展需要大量的能源消耗來支撐，大量的能源消耗造成碳排放大量增加。眾多研究表明，經(jīng)濟(jì)的增長是以環(huán)境為代價的。然而，當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展達(dá)到一定程度時，隨著經(jīng)濟(jì)的增長，碳排放會減少，這就是著名的環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)。Ibrahim和Law[1]通過對69個發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家的面板數(shù)據(jù)的實證分析，驗證了該假設(shè)，Saboori等[2]的研究結(jié)果也支持了EKC曲線的存在。鄒慶等[3]研究表明我國環(huán)境與收入之間的EKC假設(shè)是成立的。然而，有些學(xué)者的研究并不支持該假設(shè)，如胡初枝等[4]研究發(fā)現(xiàn)我國碳排放與人均收入之間關(guān)系并不是理論上的倒“U”型，而是呈“N”型，Du等[5]分析1995～2009年省域面板數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示在我國EKC假設(shè)并不成立。

其次，貿(mào)易開放對碳排放影響的爭議點在于其是否是“污染天堂”。一方面，貿(mào)易開放有利于引進(jìn)國外先進(jìn)的技術(shù)和經(jīng)驗，提升技術(shù)水平，從而有助于減少能源的消耗，降低碳排放。另一方面，貿(mào)易開放通過擴(kuò)大市場規(guī)模，刺激能源需求，進(jìn)而增加了碳排放。此外，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)的國家會將本國的高能耗、高污染企業(yè)轉(zhuǎn)移到環(huán)境規(guī)制較弱的國家，使得環(huán)境規(guī)制較弱的國家成為“污染避難所”。Shui和Harriss[6]研究結(jié)果顯示中國7%～14%的碳排放量來源于出口美國商品的生產(chǎn)過程。而周五七和聶鳴[7]運用ARDL模型對我國1978～2010年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明從長期來看貿(mào)易開放與碳排放強(qiáng)度負(fù)相關(guān)，而短期上兩者正相關(guān)的關(guān)系并不顯著。

為了分析技術(shù)創(chuàng)新對碳排放的影響，嚴(yán)成樑等[8]和Mao[9]都驗證了技術(shù)創(chuàng)新與碳排放顯著負(fù)相關(guān)，能夠在一定程度上減少碳排放。但是，也有研究顯示目前我國的技術(shù)創(chuàng)新并不能顯著影響碳排放，如周五七和聶鳴[10]運用1985～2009年的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)我國專利的時間滯后性使得短期內(nèi)技術(shù)進(jìn)步對碳排放的影響不顯著。另外，申萌[11]探討了技術(shù)進(jìn)步對碳排放的直接與間接影響，研究表明技術(shù)進(jìn)步對碳排放的負(fù)向直接影響不能彌補技術(shù)進(jìn)步的正向間接影響，使得碳排放量非減反增。

關(guān)于我國城鎮(zhèn)化與碳排放的關(guān)系，學(xué)者們的研究結(jié)果也大相徑庭。一方面，城鎮(zhèn)化過程是人口、產(chǎn)業(yè)集聚的過程，這一過程會推動城市基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，刺激居民的消費需求，從而會增加能源的消耗，促進(jìn)碳排放。另一方面，人口、產(chǎn)業(yè)的集中，不但有助于推廣相關(guān)節(jié)能技術(shù)、集中治理排放物，還能幫助政府優(yōu)化城市空間布局，減少碳排放。Bin[12]運用VAR模型分析了中國鋼鐵行業(yè)碳排放的影響因素，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化與碳排放之間是倒“U”型關(guān)系，即短期內(nèi)城鎮(zhèn)化不利于碳減排，但從長期來看城鎮(zhèn)化有助于碳減排。劉丙泉等[13]將城鎮(zhèn)化細(xì)分為人口、空間、收入和產(chǎn)業(yè)四種城鎮(zhèn)化要素，研究了我國物流產(chǎn)業(yè)的碳排放變動機(jī)理。

實際上，綜合考慮經(jīng)濟(jì)增長、貿(mào)易開放、城鎮(zhèn)化等多個變量的影響，分析其與碳排放間的關(guān)系可以得到更為合理的結(jié)論。如Boutabba[14]通過對印度1971～2008年的數(shù)據(jù)分析了金融發(fā)展、收入、能源消耗、對外貿(mào)易對碳排放的影響。結(jié)果表明，金融發(fā)展、能源消耗都能顯著增加碳排放，而貿(mào)易對碳排放的影響不顯著，并且證明了印度EKC模型同樣成立。然而，基于中國國情綜合考慮多種碳排放影響因素的因果動態(tài)關(guān)系研究還需進(jìn)一步深入。

已有的研究方法和模型也存在一定的局限性。一是宏觀變量數(shù)據(jù)生成過程中可能存在結(jié)構(gòu)突變，導(dǎo)致變量數(shù)據(jù)平穩(wěn)性受到?jīng)_擊，出現(xiàn)分階段平穩(wěn)的現(xiàn)象，已有文獻(xiàn)很少考慮到人均碳排放、經(jīng)濟(jì)增長等變量可能存在多個內(nèi)生結(jié)構(gòu)突變點的問題。如鄧吉祥[15]運用LMDI方法研究碳排放與各變量的關(guān)系，孫欣和張可蒙[16]、龐麗[17]等則運用ARDL模型進(jìn)行分析，但均未考慮碳排放發(fā)生結(jié)構(gòu)突變的ARDL情況。而Kanjilal和Ghosh[18]對印度1971～2008年碳排放與能源消耗等變量進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，不考慮斷點時，ARDL邊限協(xié)整檢驗無法得出碳排放與其他變量間存在協(xié)整關(guān)系，而考慮斷點后，門檻協(xié)整檢驗驗證了碳排放與其他變量間存在協(xié)整關(guān)系。因此，在不考慮變量的結(jié)構(gòu)突變點時得出的結(jié)論很可能出現(xiàn)誤差。二是雖然少數(shù)學(xué)者考慮了碳排放的結(jié)構(gòu)突變問題，但并未將內(nèi)生結(jié)構(gòu)突變點納入模型。林伯強(qiáng)和毛東昕[19]運用BP結(jié)構(gòu)突變檢驗得出碳排放強(qiáng)度存在三個結(jié)構(gòu)突變點，據(jù)此分析碳排放強(qiáng)度階段性演化特征。孫建[20]和周少甫[21]等在研究中運用了具有內(nèi)生結(jié)構(gòu)突變檢驗的Gregory-Hansen協(xié)整檢驗，但沒有將結(jié)構(gòu)突變點納入模型中，而是以突變點為界進(jìn)行分段研究。三是已有研究證實基于VAR的Granger檢驗只適用于變量間不存在協(xié)整關(guān)系的情況，而當(dāng)變量間存在協(xié)整關(guān)系時，運用基于向量誤差修正(VECM)模型的Granger檢驗，結(jié)果更為準(zhǔn)確[22,23]。

為了克服上述問題，本文采用能夠檢測出多個內(nèi)生結(jié)構(gòu)突變點的BP檢驗，并將檢測出的結(jié)構(gòu)突變點設(shè)為虛擬變量，加入到自回歸分布滯后(ARDL)模型中，探討經(jīng)濟(jì)增長、城鎮(zhèn)化、技術(shù)創(chuàng)新、貿(mào)易開放與人均碳排放的長期均衡和短期動態(tài)調(diào)整關(guān)系。同時，構(gòu)建基于VECM模型的Granger因果關(guān)系檢驗，研究各變量之間是否存在因果關(guān)系，探討中國低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展路徑。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 基礎(chǔ)模型設(shè)定

根據(jù)已有的研究模型和本文的研究需要，將基礎(chǔ)計量模型設(shè)定為:

(1)

其中，CE為人均碳排放，GDP為人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，TR為貿(mào)易開放(用進(jìn)出口貿(mào)易額占GDP比重來表示)，UR為城鎮(zhèn)化(用城鎮(zhèn)常住人口數(shù)占總?cè)丝诒戎貋肀硎?，TE為技術(shù)創(chuàng)新(用專利授予量表示)，C是常數(shù)項，ε是隨機(jī)擾動項，β1(i=1,2,…,5)為待估參數(shù)。為減少數(shù)據(jù)異常波動和異方差對模型造成影響，同時保持各變量之間的作用關(guān)系不變，在設(shè)定模型時對所有變量取對數(shù)。

2.2 研究方法

(1)BP結(jié)構(gòu)突變點檢驗

結(jié)構(gòu)突變點的研究始于1989年，其原因是部分?jǐn)?shù)據(jù)的非平穩(wěn)性源自某個或者多個結(jié)構(gòu)突變點(structural breaks)對數(shù)據(jù)的劇烈內(nèi)生或外生沖擊，這種沖擊可能會對數(shù)據(jù)生成過程產(chǎn)生較大的影響，改變數(shù)據(jù)的未來變化方向。Bai和Perron[24]在前人的研究基礎(chǔ)上，構(gòu)造了關(guān)于結(jié)構(gòu)突變點的BP檢驗。此后，眾多學(xué)者如Kim和Perron[25]、聶巧平[26]等都對該檢驗進(jìn)行了更深入的研究。與其他檢驗方法相比，BP檢驗有三個優(yōu)勢：一是適用于小樣本，具有良好的小樣本性質(zhì)；二是無需事先設(shè)定突變點的位置及個數(shù)；三是可以檢測出2個以上的結(jié)構(gòu)突變點。BP檢驗假設(shè)變量在時間內(nèi)發(fā)生了m次遷移，產(chǎn)生了m個結(jié)構(gòu)突變點，其模型可表示為:

(2)

其中，yt為因變量，xt與zt為自變量，xt與zt分別是p維和q維的列向量，β與δj(j=1,2,…,m+1)均為相應(yīng)的待估參數(shù)向量，ut為隨機(jī)擾動項，T為樣本總量，m為結(jié)構(gòu)突變點的數(shù)量，T1,T2,…,Tm是m個結(jié)構(gòu)突變點發(fā)生的時間。當(dāng)xt不存在時，則上述模型即成為純結(jié)構(gòu)變動模型，其矩陣表達(dá)形式為:

Y=Zδ+U

(3)

BP檢驗就是根據(jù)公式(2)，對每個可能的分割采用最小二乘法估計式中待估參數(shù)。進(jìn)而尋找殘差平方和最小的分割，對其進(jìn)行統(tǒng)計檢驗，便可得到結(jié)構(gòu)突變點。本文用Bai和Perron構(gòu)造的DM tests(UDmax和WDmax)統(tǒng)計量判斷變量是否發(fā)生結(jié)構(gòu)突變，SupF(l+1|l)序列統(tǒng)計量來確定結(jié)構(gòu)突變點的個數(shù)和時間。DM tests統(tǒng)計量的原假設(shè)為不存在結(jié)構(gòu)突變點，備擇假設(shè)為存在一個有上限的結(jié)構(gòu)突變點；SupF(l+1|l)序列統(tǒng)計量的原假設(shè)為存在l個結(jié)構(gòu)突變點，備擇假設(shè)為存在l+1個結(jié)構(gòu)突變點。

(2)自回歸分布滯后模型(ARDL)

為了解決時間序列數(shù)據(jù)非平穩(wěn)性所帶來的偽回歸問題，在估計參數(shù)結(jié)果前需要用協(xié)整檢驗來驗證變量間是否具有長期穩(wěn)定關(guān)系。由Pesaran等學(xué)者提出并不斷完善的ARDL邊限檢驗法(Bounds Testing)[27,28]，與其他協(xié)整檢驗方法相比，具有明顯優(yōu)勢。首先，該方法對變量數(shù)據(jù)是否具有同階單整性沒有要求，在確定最優(yōu)滯后期的前提下，無論各變量是I(0)、I(1)，還是混合序列，ARDL都可以分析變量的長期關(guān)系。其次，對樣本量要求不高，即使樣本量較小，檢驗結(jié)果仍然穩(wěn)健。最后，在變量協(xié)整關(guān)系存在的情況下，即使變量存在內(nèi)生性問題，ARDL模型仍能得到一個有效且無偏的估計結(jié)果。一般來說，構(gòu)建ARDL模型主要包括以下兩個步驟：

首先，根據(jù)式(1)，建立如下ARDL模型，進(jìn)行邊限協(xié)整檢驗。

γ4TRt-1+γ5URt-1+γ6TEt-1+ur

(4)

其中，Δ為一階差分，k為差分項的滯后階數(shù)，λ1k～λ6k，是對應(yīng)變量的長期相關(guān)系數(shù),γ1～γ6是對應(yīng)變量的長期相關(guān)系數(shù)。ut為白噪聲序列。模型(4)的原假設(shè)為H0:γ1=γ2=γ3=γ4=γ5=γ6=0，其備擇假設(shè)為：H1=γ1～γ6不全為0。若不能拒絕H0，則認(rèn)為各變量間不存在協(xié)整關(guān)系；反之，則認(rèn)為存在?？捎蒄統(tǒng)計量與臨界值的關(guān)系來判斷是否拒絕H。

其次，當(dāng)變量間存在協(xié)整關(guān)系后，建立長期協(xié)整方程，估計各解釋變量間的長期均衡系數(shù)。通過簡單線性變換，得到ARDL-VECM模型，估計各解釋變量的短期系數(shù)。同時，為避免參數(shù)的不穩(wěn)定性影響模型設(shè)定的可靠性，還需要對構(gòu)建的模型做參數(shù)穩(wěn)定性檢驗來判斷模型的構(gòu)建是否合理。

(3)Granger因果關(guān)系檢驗

ARDL模型只能驗證變量之間的協(xié)整關(guān)系，但是協(xié)整關(guān)系的存在并不能證明變量間的因果關(guān)系，因此需要進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗。當(dāng)變量之間存在協(xié)整關(guān)系時，采用一期滯后的誤差修正項(ECMt-1)形式的Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果更為準(zhǔn)確?；谡`差修正項(ECMt-1)的Granger因果關(guān)系檢驗通過向量誤差修正模型進(jìn)行，模型如式(5)所示：

(5)

其中，1-B為差分算子，q表示滯后階數(shù)，ECM為誤差修正項。

2.3 數(shù)據(jù)來源

我國從1985年開始才公布專利申請狀況，因此選取的研究樣本區(qū)間為1985～2014年。由于我國并未公布碳排放的相關(guān)數(shù)據(jù)，本文將根據(jù)IPCC提供的計算方法與陳詩一[29]的方法相結(jié)合來計算我國1985～2014年的碳排放量。專利授予量來源于中國知識產(chǎn)權(quán)官網(wǎng)，其他相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。同時，GDP被調(diào)整為1985年的不變價格。

3 實證分析

3.1 BP檢驗

運用Eview 9.0軟件對所有變量進(jìn)行BP檢驗，檢驗結(jié)果顯示，人均碳排放存在結(jié)構(gòu)突變點，其它變量不存在結(jié)構(gòu)突變，表1為對人均碳排放進(jìn)行BP檢驗后的結(jié)果。在5%的顯著性水平下，UDmax統(tǒng)計值、WDmax統(tǒng)計值和SupF(1)均顯著，說明人均碳排放至少存在一個結(jié)構(gòu)突變點。根據(jù)Perron的建議，采用SupF(l+1ll)序列統(tǒng)計量來判斷人均碳排放的突變點個數(shù)和突變時間，結(jié)果表明人均碳排放存在2個結(jié)構(gòu)突變點，結(jié)構(gòu)突變時間為1993年和2004年。

表1 BP結(jié)構(gòu)突變點檢驗結(jié)果

注:**代表顯著性水平為5%。

在得出人均碳排放的2個結(jié)構(gòu)突變點后，以突變點為界引入虛擬變量，將整個時間序列劃分為三個子區(qū)間。則模型(1)轉(zhuǎn)化為式(6):

β4URt+β5TEt+β6DU1993+β7DU2004+εt

(6)

其中,DU1993與DU2004分別為1993年和2004年的結(jié)構(gòu)突變點虛擬變量。當(dāng)t<1993時，DU1993=0，反之，DU1993=1。同理，當(dāng)t<2004時，DU2004=0，反之，DU2004=1。在下文進(jìn)行邊限協(xié)整檢驗和構(gòu)建ARDL模型時，均將這兩個虛擬變量納入其中。

3.2 邊限協(xié)整檢驗

雖然邊限協(xié)整檢驗在變量平穩(wěn)性方面的要求較其他方法更為寬松，但仍然不適用于I(2)及以上時間序列。因此，我們首先進(jìn)行單位根檢驗來驗證本文相關(guān)時間序列數(shù)據(jù)是否滿足邊限協(xié)整檢驗的要求。本文采用ADF單位根檢驗方法進(jìn)行檢驗，結(jié)果見表2。

表2 各變量單位根檢驗結(jié)果

注：K為回歸方程的擴(kuò)展度，K=0為無趨勢無常數(shù)項，K=1含常數(shù)項，K=2包括常數(shù)項和趨勢項；*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。

由表2可知，CE、GDP、GDP2、TR、TE為I(1)序列，UR為I(0)序列。因此，可以采用邊限協(xié)整檢驗(結(jié)果見表3)。表3中邊限協(xié)整的F統(tǒng)計量值為5.211，超過在1%顯著性水平下I(1)的臨界值。因此，在樣本期間內(nèi)，人均碳排放與經(jīng)濟(jì)增長等變量之間存在協(xié)整關(guān)系。

表3 邊限協(xié)整檢驗結(jié)果

注:*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。

3.3 ARDL模型估計

本文采用Microfit 4.1軟件進(jìn)行ARDL模型估計。由于樣本量的限制，本文將變量的最大滯后期設(shè)為2，并根據(jù)SBC信息準(zhǔn)則確定各變量的最優(yōu)滯后階數(shù)，模型估計結(jié)果見表4。ARDL模型估計結(jié)果顯示，包含趨勢項時，ARDL(0,2,1,1,1,1,1,1)模型中截距項和趨勢項都不顯著，并且含趨勢項和不含趨勢項模型的R2非常接近。結(jié)合DW值、AIC值和SBC值，發(fā)現(xiàn)不含趨勢項的ARDL(0,1,2,1,1,1,1,1)模型估計結(jié)果更優(yōu)。同時，對ARDL(0,1,2,1,1,1,1,1)模型進(jìn)行診斷檢驗(見表4下半部分)，發(fā)現(xiàn)模型設(shè)定恰當(dāng)。因此，本文以ARDL(0,1,2,1,1,1,1,1)為基礎(chǔ)，建立長期協(xié)整模型和ARDL-ECM模型，分析各變量對人均碳排放的長期和短期影響。

根據(jù)ARDL(0,1,2,1,1,1,1,1)模型確立的長期協(xié)整估計結(jié)果如表5所示。從估計結(jié)果來看，人均GDP、城鎮(zhèn)化率、技術(shù)創(chuàng)新、貿(mào)易開放以及兩個結(jié)構(gòu)突變點都與人均碳排放存在顯著相關(guān)關(guān)系。長期來說，人均GDP每提高1%，人均碳排放相應(yīng)會增加1.476%，而人均GDP的平方項每提高1%時，人均碳排放會相應(yīng)減少0.023%，這驗證了在我國“EKC”假設(shè)成立。然而，我國目前仍處在倒“U”型曲線的上升階段，達(dá)到拐點仍需較長時間。

貿(mào)易開放顯著正向影響人均碳排放，彈性系數(shù)為0.735。外貿(mào)活動每增加1%，我國人均碳排放量會增加0.735%。我國外貿(mào)活動一直以來以簡單的加工貿(mào)易為主，出口的大多是高能耗、高污染的商品，這些產(chǎn)品的輸出不利于碳排放量的下降。而引進(jìn)的大多是從發(fā)達(dá)國家產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移下來的，其所能發(fā)揮的技術(shù)效應(yīng)極為有限。并且部分承接的產(chǎn)業(yè)是發(fā)達(dá)國家污染密集型的“骯臟產(chǎn)業(yè)”，這些產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步惡化了環(huán)境，使我國成為“污染天堂”。

城鎮(zhèn)化與人均碳排放顯著負(fù)相關(guān)，彈性系數(shù)為-2.781，即城市化水平的提高能大幅度減少碳排放。從長期來說，隨著城市化水平的提高和基礎(chǔ)設(shè)施的完善，城市的聚集效應(yīng)能夠有效的改善資源配置效率，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。同時人口、產(chǎn)業(yè)的集中有利于節(jié)能環(huán)保等技術(shù)溢出，會大范圍的提高工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率和資源利用率，減少碳排放。

在10%顯著性水平上，創(chuàng)新對碳排放有負(fù)向影響，彈性系數(shù)為-0.075，即技術(shù)創(chuàng)新每提高1%，碳排放量就會降低0.075%。技術(shù)創(chuàng)新不僅可以通過新技術(shù)提高能源利用率來減少碳排放，還能通過新的生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)方法改變經(jīng)濟(jì)增長方式降低碳排放。推動技術(shù)創(chuàng)新，特別是對新能源和環(huán)保技術(shù)的研發(fā)，能夠顯著減少我國的碳排放量。

兩個結(jié)構(gòu)突變點1993和2004對我國碳排放也有顯著性影響，其中1993年的相關(guān)政策有利于碳排放的下降，而2004的經(jīng)濟(jì)快速增長導(dǎo)致碳排放量上升。

表4 ARDL模型估計結(jié)果

注：*、**、***分別表示顯著性水平為10%、5%和1%。

表5 ARDL長期協(xié)整估計結(jié)果

注：*、**、***分別表示顯著性水平為10%、5%和1%。

3.4 誤差修正模型估計

進(jìn)一步，建立ARDL-VECM模型，用以分析各變量間的短期變動關(guān)系，結(jié)果見表6。

表6 ARDL-VECM系數(shù)估計結(jié)果

注：*、**、***分別表示顯著性水平為10%、5%和1%。

由表6可知，模型設(shè)定良好，并且ECM(-1)為-1，符合反向修正機(jī)制，表明人均碳排放量在偏離長期均衡水平后，會在下一年以100%的幅度修正，從而回歸均衡。短期來說，經(jīng)濟(jì)增長與碳排放之間的“EKC”假設(shè)不能得到驗證。對外貿(mào)易水平的變動對碳排放的影響仍顯著為正，且其短期效應(yīng)(0.509)略低于長期效應(yīng)(0.735)。因此，如果不及時調(diào)整我國進(jìn)出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)，這種負(fù)向效應(yīng)的累積會對我國環(huán)境造成嚴(yán)重的影響。與長期效應(yīng)差異較大的是，城鎮(zhèn)化與技術(shù)創(chuàng)新的短期變動與人均碳排放的變動正相關(guān)，但這種正向效應(yīng)并不明顯。短期內(nèi)城鎮(zhèn)化的“生活效應(yīng)”不明顯，初期無序的城市化情況下，資源配置效率和能源利用率不高，能源浪費嚴(yán)重。眾所周知，科技成果被市場接受并廣泛運用需要一定的時間，這種時滯性導(dǎo)致了短期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新并不能有效的抑制碳排放。

3.5 Granger因果關(guān)系檢驗

協(xié)整關(guān)系的存在并不意味著變量間具有因果關(guān)系，為了驗證長短期效應(yīng)在經(jīng)濟(jì)意義上的合理性，需要對變量進(jìn)行Granger因果檢驗。本文選用基于VECM的Granger因果檢驗來驗證變量間的因果關(guān)系，檢驗結(jié)果見表7。

表7 基于VECM的Granger因果關(guān)系檢驗

注：單個解釋變量的χ2檢驗統(tǒng)計量的自由度為1；( )中的數(shù)據(jù)為P值。

從表7可以看出，短期內(nèi)所有解釋變量都是碳排放的Granger原因。同時，碳排放也是經(jīng)濟(jì)增長和貿(mào)易開放的Granger原因，這意味著當(dāng)前的碳排放變化對會對未來的“經(jīng)濟(jì)增長”和“貿(mào)易開放”產(chǎn)生影響。這說明特定時期過度的減排政策可能會對經(jīng)濟(jì)發(fā)展和拓展對外貿(mào)易產(chǎn)生不利影響。碳排放與經(jīng)濟(jì)增長、貿(mào)易開放之間的雙向Granger因果關(guān)系，啟示我國政府在實現(xiàn)碳減排這一目標(biāo)的過程時應(yīng)合理安排減排目標(biāo)，循序漸進(jìn)。

3.6 參數(shù)穩(wěn)定性檢驗

運用時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整估計，可能會對參數(shù)估計結(jié)果的穩(wěn)定性產(chǎn)生影響，因此需要對模型參數(shù)的穩(wěn)定性進(jìn)行驗證。本文借鑒前人的研究方法進(jìn)行參數(shù)穩(wěn)定性檢驗[7,14]，結(jié)果如圖1和圖2所示。圖1和圖2顯示CUSUM和CUSUMSQ的數(shù)值均在兩條臨界線內(nèi)，表明人均碳排放與各解釋變量間的參數(shù)估計值是穩(wěn)定可靠的。

圖1 遞歸殘差累計和(5%顯著水平)

圖2 遞歸殘差平方累計和(5%顯著水平)

4 討論

下面結(jié)合我國國情，對實證分析的結(jié)果進(jìn)一步解釋、分析和討論。

實證分析的結(jié)果表明，長期來說，我國經(jīng)濟(jì)增長與碳排放間呈倒“U”型關(guān)系，這支持了吳振信等[30]的研究結(jié)論。相關(guān)研究表明，當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平時，經(jīng)濟(jì)增長對碳排放的技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)占主導(dǎo)地位，超過規(guī)模效應(yīng)，使得經(jīng)濟(jì)增長有利于抑制碳排放。然而，目前我國仍處于EKC曲線的上升階段，達(dá)到拐點仍需很長時間，短期內(nèi)兩者間的倒“U”型關(guān)系不成立?？赡艿脑蚴?，改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依靠高能耗、高污染的粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式。同時，近年來城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的高速發(fā)展，使得能源需求增加，加劇了碳排放。

其次，貿(mào)易開放對我國碳減排具有不利影響，這與李鍇和齊紹洲的觀點一致[31]。一個主要的原因是我國的貿(mào)易結(jié)構(gòu)不合理。當(dāng)前，我國對外貿(mào)易仍以加工貿(mào)易為主，外貿(mào)依存度較高，且有重出口輕進(jìn)口的現(xiàn)狀，出口的多是能耗較高的工業(yè)制品，使得碳排放增加。另外，我國政府環(huán)境規(guī)制力較弱，引進(jìn)的大多是資源密集型產(chǎn)業(yè)，這對環(huán)境造成了進(jìn)一步惡化。因而，我國貿(mào)易開放的技術(shù)效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能彌補結(jié)構(gòu)效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)給環(huán)境帶來的不利影響，使得貿(mào)易開放成為“污染天堂”。

實證分析的結(jié)果也驗證了趙紅和陳雨蒙[32]的研究結(jié)論，也就是說，從長期來看城鎮(zhèn)化有利于降低碳排放。這是因為隨著城鎮(zhèn)化率的提高，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)也會逐漸增強(qiáng)，從而能夠充分發(fā)揮城鎮(zhèn)化的集聚效應(yīng)，如共享交通物流、信息網(wǎng)絡(luò)等公共設(shè)施，進(jìn)而減少能源消耗，降低碳排放。同時，城市化水平的提高也能夠帶動人力資本的積累。人力資本作為一種清潔生產(chǎn)要素，既可以減少能源消耗，還能促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，進(jìn)而抑制碳排放。然而，短期內(nèi)城鎮(zhèn)化對碳排放呈現(xiàn)正向影響，但統(tǒng)計上并不顯著。這可能歸因于當(dāng)前我國城鎮(zhèn)化質(zhì)量不高，基礎(chǔ)設(shè)施有待進(jìn)一步完善，且規(guī)模經(jīng)濟(jì)性不強(qiáng)，資源配置效率和能源利用率不高，能源浪費嚴(yán)重。

同時，長期來說技術(shù)創(chuàng)新有利于實現(xiàn)節(jié)能減排，這與嚴(yán)成樑的研究結(jié)果[8]較為一致。技術(shù)創(chuàng)新既包括生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步，也包含低碳技術(shù)和清潔技術(shù)的發(fā)展。生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步意味著生產(chǎn)效率和能源利用率提高，進(jìn)而使得能源消耗降低，碳排放下降。低碳技術(shù)和清潔技術(shù)能夠更加直接有效的抑制碳排放。然而，目前我國技術(shù)創(chuàng)新注重于提高生產(chǎn)效率，環(huán)保屬性較弱，專利授予量中與節(jié)能減排有關(guān)的專利占比較少，導(dǎo)致我國技術(shù)創(chuàng)新的抑制作用不明顯。與周五七和聶鳴[10]研究結(jié)論相似，短期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新不能減少碳排放，這是因為技術(shù)創(chuàng)新成果進(jìn)入市場并被廣泛運用需要較長時間。

此外，1993年和2004年兩個結(jié)構(gòu)突變點也對碳排放產(chǎn)生了顯著影響。從1993年開始，市場部門參與資源配置，這一政策優(yōu)化了資源配置，提高資源使用效率，有效的抑制了碳排放。從2004年開始我國進(jìn)入新一輪投資熱潮，投資規(guī)模過猛，經(jīng)濟(jì)增長迅速，2004～2011年的GDP增速超過9%，而2007年甚至達(dá)到14.2%，經(jīng)濟(jì)的過快增長導(dǎo)致能源供應(yīng)緊張，從而不利于碳排放量的下降。此外，這一時期，工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的高速發(fā)展使得我國高能耗、高污染問題更為突出，碳排放激增。

5 結(jié)論與建議

本研究選取1985～2014年的數(shù)據(jù)，運用BP內(nèi)生結(jié)構(gòu)突變點檢驗和結(jié)合結(jié)構(gòu)突變點的ARDL模型以及基于VECM模型的Granger因果關(guān)系檢驗，探討經(jīng)濟(jì)增長、城鎮(zhèn)化、技術(shù)創(chuàng)新、貿(mào)易開放與我國人均碳排放的長期均衡和短期動態(tài)關(guān)系。具體研究結(jié)果如下：

(1)長期來說，碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的“EKC”假說得以驗證，碳排放與經(jīng)濟(jì)增長能夠?qū)崿F(xiàn)共贏。然而，我國目前還處于EKC曲線的上升階段，達(dá)到拐點仍需很長時間。貿(mào)易開放對碳排放存在不利影響，城鎮(zhèn)化能顯著有效的降低碳排放，技術(shù)創(chuàng)新有助于抑制碳排放，但減排效果有限。兩個結(jié)構(gòu)突變點對碳排放有顯著性的沖擊，其中1993年的經(jīng)濟(jì)政策有利于碳排放的下降，而2004年以后經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，導(dǎo)致碳排放顯著增加，環(huán)境惡化趨勢明顯。

(2)短期來說，“EKC”假說不成立，貿(mào)易開放對碳排放存在不利影響，城市化與碳排放正相關(guān)但統(tǒng)計上并不顯著，技術(shù)創(chuàng)新并不能有效減少碳排放。

(3)Granger因果檢驗結(jié)果顯示，短期內(nèi)所有解釋變量都是人均碳排放的Granger原因，碳排放也是經(jīng)濟(jì)增長和貿(mào)易開放的Granger原因，即碳排放與經(jīng)濟(jì)增長、貿(mào)易開放之間存在反向作用機(jī)制。短期內(nèi)，碳排放的過度下降很可能不利于經(jīng)濟(jì)的增長和貿(mào)易開放。

結(jié)合研究結(jié)論，提出以下政策建議：

(1)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)。從長期來說，必須加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式，發(fā)展綠色低碳經(jīng)濟(jì)。在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式的同時，雙管齊下，盡量使用和推廣新能源，推動拐點盡快到來，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的共贏。從短期來說，需要在保持經(jīng)濟(jì)增長的情況下，適度控制碳減排的速度，循序漸進(jìn)的減少碳排放量，盡可能減少碳減排對經(jīng)濟(jì)的不利影響。

(2)加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制，推動低碳貿(mào)易。長期以來，我國對外依存度較高，2010年我國進(jìn)出口貿(mào)易額占GDP的比重達(dá)到50.57%，近兩年略有下降，但仍在40%以上。而我國對外出口的商品多為附加值不高，能耗高的初級商品。因此，要改變現(xiàn)狀，實現(xiàn)雙贏，就要調(diào)整貿(mào)易結(jié)構(gòu)，減少高污染、高能耗產(chǎn)品的出口，推行低碳貿(mào)易。同時，還需制定有效的環(huán)境規(guī)章制度，加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制力度，調(diào)整外商投資的產(chǎn)業(yè)和地區(qū)導(dǎo)向，構(gòu)建完善的產(chǎn)業(yè)技術(shù)引入體系，推動外商投資環(huán)保低碳產(chǎn)業(yè)。

(3)提高城市化水平，建設(shè)綠色低碳新城鎮(zhèn)。1985年以來，我國城鎮(zhèn)化率大幅度提高，從23.71%上升到54.77%，與發(fā)達(dá)國家相比，我國城鎮(zhèn)化率仍然偏低，仍有約20%的上升空間。然而，我國城鎮(zhèn)化質(zhì)量普遍不高，并且良莠不齊。城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)，城鎮(zhèn)空間分布不合理，城市基礎(chǔ)設(shè)施體系不完善等問題突出，這不僅嚴(yán)重阻礙了城鎮(zhèn)化的發(fā)展，還造成了交通擁堵和環(huán)境污染，增加了社會成本。因此，政府要建設(shè)健康有序的城鎮(zhèn)，合理規(guī)劃城市空間布局，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，避免資源浪費。

(4)強(qiáng)化政策扶持力度，加快自主創(chuàng)新進(jìn)程。我國專利構(gòu)成中發(fā)明專利所占比例極少，而與其他類型的專利相比，發(fā)明專利在碳減排方面發(fā)揮著更為重要的作用。因此，政府要發(fā)揮其公共服務(wù)職能，制定創(chuàng)新引導(dǎo)政策，通過財政補貼，金融補助等方式減少創(chuàng)新成本，減少發(fā)明者的后顧之憂，從而激發(fā)人們大膽創(chuàng)新。此外，政府還應(yīng)減少專利申請程序，加快審查、授權(quán)速度，注重創(chuàng)新成果的商業(yè)化，加快其市場化進(jìn)程，縮短創(chuàng)新的時間滯后性。

本文研究對實現(xiàn)節(jié)能減排具有一定的現(xiàn)實意義，但在部分問題上仍需進(jìn)一步探究。首先，碳排放量的計算本文借鑒陳詩一的方法，僅考慮了我國三大主要能源消耗產(chǎn)生的碳排放量。為了進(jìn)一步提升研究結(jié)論的準(zhǔn)確性，未來可以考慮更多種類的能源消費量來對碳排放量進(jìn)行估算。其次，本文構(gòu)建的是對稱ARDL模型，未來可以在本文的研究基礎(chǔ)上，構(gòu)建非對稱ARDL模型，研究某一變量的增長或下降對碳排放的非對稱性影響。