河北省清潔能源、碳排放與經濟增長關系研究

王春霞，秦 頤，孫明輝，李佳彪

(1.河北北方學院 經濟管理學院，河北 張家口 075000；2.河北宣鋼 設備能源部，河北 張家口 075000)

為優(yōu)化能源結構，實現綠色低碳發(fā)展，近年來河北省大力發(fā)展清潔能源，并取得了顯著成果。2020年，河北省光電發(fā)電量211億千瓦時，居全國第一位；風電發(fā)電量368億千瓦時，居全國第二位。但清潔能源的生產和消費占比仍低于傳統(tǒng)化石能源，碳排放量居華北地區(qū)首位?！半p碳”目標下，深入發(fā)展清潔能源并實現經濟持續(xù)增長對河北省而言任重道遠。目前，國內外學者對清潔能源、二氧化碳排放和經濟增長的相關關系開展了許多研究。在清潔能源與二氧化碳排放的關系方面，多數學者認為清潔能源能夠降低二氧化碳排放[1-3]，但也有人認為清潔能源在不同區(qū)域和階段內會發(fā)揮不同的作用。如徐斌等人認為，從線性角度看，東中西三大區(qū)域內的清潔能源并沒有降低二氧化碳排放[4]；而任曉航等人則發(fā)現清潔能源在發(fā)展初期會增加全國二氧化碳排放，后期才有減排作用[5]。在清潔能源與經濟增長關系方面，現有研究普遍認為清潔能源可以促進經濟增長。如Aperigis和Payn以80個國家作為研究對象，發(fā)現可再生能源消費能促進經濟增長[6]；楊晶發(fā)現清潔能源消費的增加能夠推動京津冀經濟增長[7]。但清潔能源對二氧化碳排放的影響作用仍不明確，有待深入研究。除此之外，現有研究較少以省作為研究對象將清潔能源、二氧化碳排放和經濟增長納入一個分析框架中。因此，文章立足河北省清潔能源發(fā)展現狀，統(tǒng)一探討清潔能源、二氧化碳排放與經濟增長之間的關系，為推動綠色低碳發(fā)展提供對策建議。

一、變量處理與模型建立

數據的獲取與處理是模型建立的基礎，該部分主要介紹文中所用變量的來源與數據的處理以及研究的基礎VAR模型。

(一)樣本的選擇與數據處理

鑒于數據的可得性，文章以1997-2019年河北省數據作為研究對象。第一個變量為清潔能源(CE)，利用《河北統(tǒng)計年鑒》公布的天然氣、一次電力及其他能源在能源生產總量的占比，計算清潔能源產量。第二個變量為二氧化碳排放(CO2)，數據來自中國碳核算數據庫(CEADS)中的省級碳排放清單。第三個變量為經濟增長(PG)，以人均GDP表征經濟增長，為消除價格影響，將數據折算成以1997年為基期的不變價。由于市場尚未公布GDP價格平減指數，因此文章參考趙敏在分析上海能源消費碳排放時的做法[8]，用居民消費價格指數和商品零售價格指數的平均值對人均GDP進行折算，數據來自《河北統(tǒng)計年鑒》。同時，為了消除可能存在的異方差，對以上3個變量作自然對數處理，得到LNCE、LNCO2和LNPG。

(二)VAR模型的建立

向量自回歸模型(VAR)由諾貝爾經濟學獎獲得者Sims在1980年提出，被廣泛用于研究變量間的動態(tài)關系。該模型將系統(tǒng)中每一個變量表示為所有變量的滯后值函數，滯后期為p的VAR(p)模型的數學表示如下：

yt=Γ0+Γ1yt-l+…+Γpyt-p+εt

(1)

其中，yt是同期變量合成的列向量，Γ0、Γ1…Γp為待估系數向量，εt為白噪聲向量。因為文章研究清潔能源、二氧化碳排放與經濟增長3個變量之間的關系,所以yt的具體表達式為[LNCEt、LNCO2t、LNPGt]T。

二、變量關系的實證分析

下文在分析清潔能源、二氧化碳排放和經濟增長變化趨勢的基礎上構建VAR模型，并作協(xié)整檢驗，以分析變量間的動態(tài)關系和長期均衡關系，進一步應用脈沖響應函數和方差分解法深入了解變量間的動態(tài)影響路徑與影響程度。

(一)變量的趨勢分析

河北省清潔能源產量經歷了從緩慢上升(1997-2009年)到快速上升(2010-2019年)的過程(圖1)。由圖1可知，河北省清潔能源產量占比由1997年的1.35%上升到2019年的30.32%，表明該省在清潔能源發(fā)展方面不斷取得成效。二氧化碳排放雖然總體呈上升趨勢，但2012年后增速明顯放緩，甚至出現負增長的現象，這說明河北省自“十二五”以來通過實施發(fā)展戰(zhàn)略性新興產業(yè)、升級改造傳統(tǒng)產業(yè)以及優(yōu)化能源消費結構等系列措施降低二氧化碳排放的效果顯著。此外，河北省人均GDP在樣本期內也呈現出持續(xù)增長的良好態(tài)勢，但近年來增長速度有所下降。

圖1 1997-2017年河北省清潔能源、二氧化碳排放和經濟增長發(fā)展趨勢

(二)變量的VAR模型構建及檢驗

由圖1可知，3個變量在樣本期內總體呈增長趨勢，具有一定的內在聯系。因此，文章通過構建VAR模型以揭示變量之間的動態(tài)關系，并進行協(xié)整檢驗以研究變量間的長期均衡關系。

1.平穩(wěn)性檢驗

對時間序列進行建模的前提是要保證各變量的平穩(wěn)性，以防止模型出現偽回歸的問題。因此，文章首先通過ADF檢驗法對LNCE、LNCO2和LNPG進行單位根檢驗(表1)。表1顯示3個變量均為非平穩(wěn)時間序列，但其一階差分在5%顯著性水平下為平穩(wěn)序列，所以3個變量均為一階單整過程。

表1 ADF檢驗結果

2.VAR模型滯后期數的確定

由于協(xié)整分析對滯后期比較敏感，因此在作檢驗之前要先確定VAR模型的滯后階數。文章參考LR、FPE、AIC、SC和HQ這5個信息準則來確定最優(yōu)滯后階數(表2)。可以看出，LR和AIC準則確定的最優(yōu)滯后階數為4，FPE、HQIC和SBIC準則確定的最優(yōu)滯后階數為1。較大的滯后階數會縮小樣本容量，降低模型預測精確度。因此，為縮小誤差提高模型精確度，文章設定最優(yōu)滯后階數為1。

表2 VAR模型最優(yōu)滯后階數

為進一步驗證最優(yōu)滯后階數1是否合理，文章對VAR(1)模型的殘差進行自相關檢驗(表3)。由檢測結果可知，P值大于顯著性水平5%，所以拒絕存在自相關的假設，即VAR(1)模型的殘差不存在自相關，滯后階數1合理。同時，VAR(1)模型的系數矩陣估計結果見下式。

表3 VAR模型殘差自相關檢驗

(2)

3.協(xié)整檢驗

在確定最優(yōu)滯后階數1的基礎上，采用Johansen提出的極大似然法對3個變量進行協(xié)整檢驗,以確定變量之間是否存在長期的均衡關系。從結果可知，整秩為0的原假設(37.91>34.55)，接受協(xié)整秩為1的原假設(15.05<18.17)(表4)。數據表明只存在一個線性無關的協(xié)整向量，即清潔能源、二氧化碳和經濟增長存在長期均衡關系。

表4 Johansen協(xié)整檢驗結果

在協(xié)整檢驗的基礎上進一步得到標準化后的協(xié)整方程：

LNCE=-139.24-4.48LNCO2+21.77LNPG

(3)

從協(xié)整方程可以看出，清潔能源不僅能降低河北省二氧化碳排放量，還可以促進區(qū)域經濟增長。具體而言，清潔能源生產量每增長1%，二氧化碳排放下降4.48%，人均GDP增長21.77%。因此，大力發(fā)展清潔能源仍是河北省未來實現綠色低碳發(fā)展的重要途徑。

(三)脈沖響應分析

基于上述構建的VAR(1)模型，用脈沖響應函數對變量間長期和短期的動態(tài)關系進行分析。文章主要分析二氧化碳排放和經濟增長對清潔能源的脈沖響應，以及清潔能源對二氧化碳和經濟增長的脈沖響應。

1.二氧化碳對清潔能源的脈沖響應分析

圖2為二氧化碳排放對清潔能源的脈沖響應，橫軸代表滯后期，設定為20期，縱軸代表變量響應值(下同)。從圖2可知，外界環(huán)境給清潔能源一單位正向沖擊后，二氧化碳排放開始顯示為正響應，并經歷了一個先增強后減弱的過程，在第三期達到最強。從第四期起，二氧化碳排放對清潔能源的脈沖響應不斷下降，到第十九期開始轉為負響應。這表明短期內清潔能源會增加二氧化碳排放，長期才會有明顯的減排作用。原因可能是由于清潔能源在發(fā)展初期的產量占比仍低于傳統(tǒng)化石能源，因此對二氧化碳的減排作用并不明顯。隨著清潔能源尤其是一次電力及其他能源的生產技術日益成熟，生產成本不斷降低，清潔能源將會逐步取代傳統(tǒng)能源并占據市場主導地位，對二氧化碳的減排作用顯著增強。

圖2 LNCO2對LNCE的脈沖響應

2.經濟增長對清潔能源的脈沖響應分析

圖3為經濟增長對清潔能源的脈沖響應圖。從圖3可以看出，經濟增長對清潔能源的響應值始終為正，并在第六年達到峰值。從第七期開始，經濟增長受清潔能源的正向沖擊開始逐漸下降，且下降速度逐漸放緩。這表明清潔能源會促進經濟增長，且短期內的促進作用更加明顯。這可能是因為清潔能源產業(yè)在對傳統(tǒng)能源產業(yè)產生“破壞性”效應的同時催生出了新興產業(yè)，為經濟增長帶來“創(chuàng)造性”效應。隨著清潔能源產業(yè)規(guī)模不斷擴大，清潔能源對經濟的“創(chuàng)造性”效應大于“破壞性”效應，經濟增長明顯。但當清潔能源產業(yè)發(fā)展成熟時，“創(chuàng)造性”效應隨之減小，對經濟的帶動作用減弱。

圖3 LNPG對的脈沖響應

3.清潔能源對二氧化碳排放的脈沖響應分析

圖4為清潔能源對二氧化碳排放的脈沖響應圖。由圖4可以看出，外界環(huán)境給二氧化碳排放一單位正向沖擊后，清潔能源始終顯示正響應。響應值經歷了先增大后下降的過程，并在第十期達到峰值。這表明二氧化碳排放的增大一定程度上倒逼了清潔能源的發(fā)展，且這種倒逼作用在短期內表現尤為明顯。但當清潔能源發(fā)展到一定規(guī)模時，二氧化碳排放對清潔能源的影響作用不斷減弱。

圖4 LNCE對LNCO2的脈沖響應

4.清潔能源對經濟增長的脈沖響應分析

圖5為清潔能源對對經濟增長的脈沖響應圖。由圖5可以看出，經濟增長受外部某一正向沖擊后，初期會導致清潔能源產量快速增加，并在第二期達到峰值。后期，清潔能源產量對經濟增長的響應值不斷下降，甚至在第五期之后出現負值。這可能是因為清潔能源發(fā)展初期進入該行業(yè)的門檻比較高，需要大量資金支持，經濟增長能夠促進清潔能源發(fā)展。隨著清潔能源發(fā)展進入成熟期，對經濟增長的依賴作用逐漸減弱，甚至出現因過量資金流入導致清潔能源產量下降的情形。

圖5 LNCE對LNPG的脈沖響應

(四)方差分解分析

上述的脈沖響應分析是用來捕捉一個變量的沖擊對另一個變量的動態(tài)影響路徑，而方差分解可以用來描述變量在動態(tài)變化中的相對重要性。因此，文章在VAR模型估計的基礎上，對清潔能源、二氧化碳排放與經濟增長3個變量進行方差分解分析，以說明變量間的影響程度。

從清潔能源的方差分解圖可知(圖6)，清潔能源對自身的貢獻率最大，二氧化碳排放和經濟增長對清潔能源的貢獻率不斷上升，但二氧化碳排放的貢獻率要高于經濟增長的貢獻率。這表明二氧化碳排放在很大程度上助推了河北省清潔能源發(fā)展。二氧化碳排放的方差分解圖顯示，清潔能源對二氧化碳排放的影響程度經歷了先上升后平穩(wěn)的過程，并且大于經濟增長的影響程度，這說明發(fā)展清潔能源可以有效降低二氧化碳排放(圖7)。經濟增長的方差分解較為復雜，清潔能源對經濟增長的影響先增大后減小，并從十一期開始小于二氧化碳排放的貢獻率(圖8)。這表明短期之內清潔能源對經濟增長起到了較大的貢獻作用，但長期作用減弱。

圖6 清潔能源方差分解

圖7 二氧化碳排量方差分解

圖8 經濟增長方差分解

三、研究結論與對策建議

文章在構建VAR模型的基礎上進行協(xié)整檢驗、脈沖響應分析和方差分解，得到以下研究結論和對策建議。

(一)研究結論

河北省清潔能源、二氧化碳排放與經濟增長之間存在長期均衡關系，發(fā)展清潔能源既可以降低二氧化碳排放，也能促進經濟增長，是實現綠色低碳發(fā)展的有效路徑。脈沖響應分析結果進一步驗證了該結論，并表明短期之內二氧化碳和經濟增長對清潔能源的影響強度較大，長期影響減弱。而方差分解分析結果表明，3個變量的互相影響程度長期來看是趨于平穩(wěn)的。除受自身變動影響之外，清潔能源與二氧化碳排放互為第一影響變量。經濟增長的第一影響變量短期之內為清潔能源，長期則受二氧化碳排放影響較大。

(二)對策建議

基于以上研究結論，文章認為大力發(fā)展清潔能源是降低二氧化碳排放和促進經濟增長的有效路徑。鑒于短期內清潔能源對經濟增長的貢獻率較高，且是二氧化碳的第一影響變量，因此要在早期階段提速發(fā)展清潔能源。一是加大對清潔能源企業(yè)的扶植力度，在政策制定、減免稅收以及資金幫扶等方面下功夫，鼓勵和引導企業(yè)大力發(fā)展清潔能源。二是加快推進核心技術攻關，支持水光風熱儲多能互補，集成優(yōu)化清潔能源利用，加大綠氫和儲能等清潔能源應用示范力度，強化綜合智慧能源融合技術創(chuàng)新研究。三是建立有效考核機制，由于二氧化碳排放對清潔能源起到倒逼作用，因此政府可將碳排放納入地方政府政績考核，以促進清潔能源發(fā)展。

實現“雙碳”目標是一項廣泛而深刻的系統(tǒng)變革，對河北省而言更是貫徹新發(fā)展理念、構建新發(fā)展格局以及推動高質量發(fā)展的內在需要。今后，要快速高效發(fā)展清潔能源，以降低二氧化碳排放，推動經濟穩(wěn)健發(fā)展。