1.4　低碳經濟發展對我國經濟增長影響的實證研究

1.4.1　指標設置與數據來源

本章主要研究低碳經濟發展對我國經濟增長的影響，為此我們選擇碳排放量、能源消耗總量、國內生產總值三個指標進行實證。在第一部分中描述低碳經濟的國內背景。低碳經濟的發展在國內的歷史并不是很長，因此本章采用1998—2017年近20年的數據。數據來源于國家統計局網站，另有部分數據查自東方財富網數據中心和百度百科。

（1）碳排放量（CO₂）。本章用二氧化碳排放量作為碳排放的統計數據，采用國家統計局統計的每年二氧化碳排放量作為實證數據。

（2）能源消耗總量（NEC）。低碳發展程度需要多個指標去衡量，本章除了引進碳排放量這一指標，還運用了能源消耗總量這一指標，這兩者都和低碳發展息息相關。本章收集1998—2017年該變量的相關數據來分析低碳經濟的發展程度。

（3）經濟增長（EG）。低碳經濟的發展會直接影響碳排放量和能源消耗總量。這兩者又和經濟增長有直接關系，所以在探究低碳發展和經濟發展的關系時，引入這兩個變量。衡量經濟的指標有很多，本章以國內生產總值（GDP）來衡量經濟發展，GDP數據來源于國家統計局。見表1-1。

1.4.2　模型建立

VAR模型由克里斯托弗·西姆斯提出。在研究幾個變量之間的關系時，國際上用得較多的是VAR模型。該模型的建立可以分析某一變量的波動對其他變量的影響。

本章構建的是我國碳排放量、能源消耗總量和國內生產總值之間的VAR模型，模型等式如下：

1.4.3　實證過程

1.4.3.1　樣本數據的基本特點

從圖1-2可以看出，2017年我國二氧化碳排放量為86.12億噸，與1998年的29.6億噸相比，上漲了接近2倍。碳排放量變化曲線可以分為兩個組成部分：1998—2012年是上升階段，碳排放總量增加到92.22億噸，人均二氧化碳排放量增加到7.09噸，其中，2011年增長率最高，達到25.86%；2012年以后，隨著環保工作的開展，政府加強節能減排，碳排放總量開始下降，2017年我國二氧化碳排放總量為86.12億噸，相比2012年下降了6.61%。

能源在生產生活中必不可少，能源問題關系到一個國家的政治、經濟、軍事命脈。我國作為大國，在全球的政治、經濟、文化等方面都占據著一定的位置。從圖1-3可以看出，我國能源消耗的趨勢可以分為幾個階段。第一階段是1998—2003年，這一時期我國能源消耗增長率維持在3%左右，增長趨勢緩慢。第二階段是2003—2012年，我國開始大力發展第二產業，能源消耗量在這幾年大幅增長。第三階段是2012—2017年，隨著低碳發展，國家政策要求企業節能減排，近幾年我國經濟增速減緩，因而能源消費總量增速放緩，基本維持在3%左右。

1998年，GDP穩步增長，增長率有波動，但是總體不高。2000年以后，增幅在12%上下波動。2007年之后，我國的經濟增長速度開始減緩，增長幅度基本維持在7%。最近20年GDP增幅很大，1998年是83817億元，到2017年已經上升到827122億元，年平均增長率約46.6%。人均GDP從1998年的6447元增加到2017年的63624元。

從圖1-2至圖1-4可以看出，2008年之前，二氧化碳排放量呈現增長趨勢。2008—2011年出現了先降后升的波動，2011年后是下降的趨勢。能源消耗總量和GDP的變化趨勢大致相同，最近20年里都在穩步增長。不同的是，2012年之前GDP增長速度較快，2012年之后增長速度減緩。從三者的變化趨勢來看，經濟增長速度的減緩可能和二氧化碳的排放量下降有關，并且低碳經濟的發展影響到了經濟增長。

1.4.3.2　相關系數檢驗

我們用傳統的計量方法對這三個變量進行分析可得出以下結論，CO₂、NEC、GDP三者之間的相關度都很高，由此我們可以推斷出二氧化碳排放量對GDP存在著一定的影響。

1.4.3.3　ADF平穩性檢驗

ADF檢驗是對D-F檢驗進行擴充而形成的，是目前主流的單整檢驗方法，為了能夠使數據更趨向于線性化，對數據做自然對數變換。變換后各個變量用LNCO₂、LNNEC、LNGDP表示，本章使用Eviews8.0檢驗。見表1-2。

第一，對二氧化碳排放量進行檢驗。

（1）檢測LNCO₂的平穩性。由表1-3可見，ADF的檢測值為-1.450125，大于每個顯著性的值。這說明LNCO₂序列有單位根，序列LNCO₂不平穩。

（2）檢測LNCO₂一階差分的平穩性。由表1-4可見，ADF的檢測值為-2.954466，不小于每個顯著性的值。這說明ΔCO₂序列有單位根，ΔCO₂序列不平穩。

（3）檢測LNCO₂二階差分的平穩性。由表1-5可見，ADF的檢測值為-6.943088，小于每個顯著性的值。這說明Δ2 CO₂序列沒有單位根，Δ2 CO₂序列是平穩的。綜合以上兩步可知，序列LNCO₂是I（2）。

第二，對能源消耗總量進行檢驗。

（1）檢測LNNEC的平穩性。由表1-6可見，ADF的檢測值為-2.636267，大于每個顯著性的值。這說明LNNEC序列有單位根，LNNEC序列不平穩。

（2）檢測LNNEC一階差分的平穩性。由表1-7可見，ADF的檢測值為-1.92492，大于每個顯著性的值。這說明ΔNEC序列有單位根，ΔNEC序列不平穩。

（3）檢測LNNEC二階差分的平穩性。由表1-8可見，各種顯著水平的臨界值都大于ADF，表明Δ2 NEC序列沒有單位根，Δ2 NEC序列平穩。綜合以上兩步可知，序列LNNEC是I（2）。

第三，對國內生產總值進行檢驗。

（1）檢測LNGDP的平穩性。由表1-9可見，ADF的檢測值為-1.217795，大于每個顯著性的值。這說明LNGDP序列不平穩。

（2）檢測LNGDP一階差分的平穩性。由表1-10可見，ADF的檢測值為-2.497068，大于每個顯著性的值。這說明ΔGDP序列有單位根，ΔGDP序列不平穩。

（3）檢測LNGDP二階差分的平穩性。由表1-11可見，各種顯著水平的臨界值都大于ADF值，所以拒絕原假設，即表明Δ2GDP序列沒有單位根，Δ2GDP序列平穩。綜合以上兩步可知，LNGDP序列是I（2）。

由表1-3至表1-11可知，在原始序列上，三個變量LNCO₂、LNNEC、LNGDP的檢驗結果均接受有單位根的假設，因此它們都是非平穩的；這三個變量經過一階差分后，都不拒絕有單位根的假設，表明經過一階差分后，變量依然不是平穩的；而這三個變量經過二階差分后，都拒絕原假設，表明經過二階差分后，變量都是平穩的，因此模型中的所有變量都符合I（2）的特征，即二階單整，變量通過平穩性檢驗，滿足了做協整檢驗的前提。

1.4.3.4　協整檢驗

應用計量經濟學進行協整檢驗時有兩種方法：EG檢驗法和Johansen檢驗法。本章涉及多個變量的關系，所以選擇Johansen檢驗法來檢驗時間序列之間是否存在協整關系。通過之前的單位根檢驗可以得出：三個變量均為I（2），滿足進行協整檢驗的條件。見表1-12。

從協整檢驗結果來看，三者存在長期關系，協整方程為

通過協整檢驗，發現GDP、CO₂、NEC有長期關系。下面我們進一步檢驗三者的關系。

1.4.3.5　格蘭杰因果關系檢驗

接下來，我們將研究二氧化碳排放量和經濟之間的因果關系，分析出它們之間到底是誰影響誰。

通過分析，我們發現CO₂排放量和GDP不存在因果關系。從經濟理論來看，GDP和CO₂排放量之間應該存在因果關系，上述檢驗之所以沒有驗證這一結論，是由于隨著低碳經濟道路的發展，低碳技術在不斷更新，可再生能源的利用使得CO₂和GDP之間的關系不再那么顯著，即經濟發展不一定要以污染環境為代價。見表1-13。

1.4.3.6　VAR模型平穩性檢驗

滯后階數的選取對VAR模型的影響很大，我們首先要確定最優滯后階數，這主要根據AIC和SC兩個指標來選擇。從表1-14可以看出，2個評價量都選定滯后3階為最優。那么根據慣例，我們最終決定構建VAR（3）模型。見表1-14。

進行模型估計，得出下列VAR模型：

通過軟件操作，我們確定了VAR（3）的系數，但該模型是否穩定還需進一步判斷。從圖1-5可以看出，所有的點都落在圓內，即單位根在圓內，這說明我們建立的模型是穩定的。

1.4.3.7　脈沖響應分析

脈沖響應分析用來反映誤差變化對內生變量的影響值大小，具體來說，就是自變量的波動是否會造成本期以及下一期因變量的變動。如果有，那么這種影響是否劇烈。脈沖響應分析對時間序列的研究十分有用。在上文判斷了模型平穩之后，接下來就要對模型進行脈沖響應函數分析，以探究變量之間的短期均衡關系。本章所做的變量之間的脈沖響應圖，如圖1-6所示。

第一排圖是二氧化碳排放量脈沖響應情況，其中，當碳排放量有變化時，其自身表現出強烈的正向反應，且迅速遞減，沖擊持續時間較長。二氧化碳排放量對能源的沖擊表現出先增后減的反應，到第九期反應消失。當GDP有一個正沖擊后，二氧化碳排放量第一期沒有反應，第二期有一個正向的反應，由于經濟體的時滯性，GDP受到沖擊后對二氧化碳排放量當期的影響存在滯后性，因而第二期開始出現反應，第二期之后出現負向影響。

第二排是能源消耗的脈沖響應情況，其中，當碳排放量有變化時，能源消耗表現出強烈的正向反應，并在第二期達到峰值。當能源消耗有一個正沖擊后，其自身出現先增后減的正向反應，第七期后趨于穩定，并逐漸消失。能源消耗對二氧化碳的沖擊表現出強烈的正向反應，并在第二期達到峰值。能源消耗量對GDP的沖擊表現出先增后減的負向反應，第五期達到最大，之后開始減弱，最后趨于0。

第三排是GDP的脈沖響應情況，其中，當碳排放量有變化時，GDP對二氧化碳的擾動沒有做出反應，第二期開始表現出強烈的反應，達到峰值0.07，GDP表現出波動的正向反應，最后趨于0，說明二氧化碳排放對GDP有一個滯后作用。GDP對能源消耗的沖擊幾乎沒有反應，最開始只有0.01的變化，之后一期反應開始變強，第六期達到最大，隨后趨于平穩。當GDP有一個正沖擊后，其自身最開始表現出同向反應并達到峰值，接近0.05，隨后逐漸開始下降，到第二期時出現負向反應，隨后趨于平穩。

1.4.3.8　方差分解

在一個系統模型中，每個變量之間都是相互影響的，我們稱之為貢獻，如果想要分析每個變量受其他變量影響的多少，可以通過方差分解來分析。表1-15展示的是變量CO₂的方差分解。從中可以看出，CO₂自身的影響隨著時間的延長出現大幅的下降，到第十期時，其方差貢獻是41.62%；能源消費第一期沒有貢獻，第二期后開始穩步上升，最后穩定在49%左右；GDP第一期沒有貢獻，第二期后貢獻值開始緩慢增加，第十期時穩定在9%。

表1-15展示的是變量NEC的方差分解。從中可以看出，最初CO₂的貢獻值最大，隨后逐漸下降，到第十期時，其方差貢獻是22.10%；能源消費第一期貢獻36.44%，后期還在穩步上升，第十期后穩定在70.06%左右；GDP第一期沒有貢獻，第二期后貢獻值開始緩慢增加，到第十期時穩定在7.84%。

表1-15展示的是變量GDP的方差分解。從中可以看出，CO₂在第一期只有0.03%的貢獻值，第二期出現強烈反應，貢值達到57.69%，隨后開始下降，到第十期時，其方差貢獻是12.07%；能源消費第一期貢獻8.10%，第二期穩定，第三期出現強烈反應，貢獻值達到46.70%之后繼續上升，第十期時達到78.00%；GDP第一期貢獻91.87%，第二期后快速下降，到第十期時貢獻值為9.92%。

1.4.4　結果分析

通過本節的實證分析，可以得出以下結論：

（1）通過協整分析，我們發現三個指標間存在長期關系。格蘭杰因果分析CO₂排放量和GDP之間不存在因果關系，從經濟理論來看，本章認為可能是可再生能源的利用使得CO₂和GDP之間的關系不再那么顯著。三者近20年的變化趨勢也能印證該結論，在變化趨勢中，碳排放量近5年呈現下降趨勢，但是經濟仍然在穩步增長。

（2）從脈沖響應分析，發現曲線整個變化趨勢是先上升后下降。曲線的上升，意味著碳排放量的增加會導致經濟增長，結合實際來看，這符合我國高碳發展的國情；曲線的下降，意味著碳排放量的增加導致經濟增長的幅度越來越小，結合實際來看，之所以會出現這種情況，是因為我國正在走低碳經濟道路，經濟結構開始轉型，經濟增長對二氧化碳排放量的依賴逐漸降低。能源消耗總量對我國經濟增長也會有一個正向沖擊，整體的趨勢也是先升后降。在原始經濟模式下，我國的經濟發展主要依靠第二產業，而第二產業的發展需要消耗大量的能源，第二產業發展迅速，是能源消耗量增加導致經濟增長幅度增加。第六期之后曲線開始下降，是因為低碳技術的進步，導致經濟發展對能源消耗的依賴程度越來越小。

（3）從方差分解分析，發現二氧化碳排放量對經濟增長的影響力先升高后降低。從我國最近20年的發展來看，經濟結構在轉變，在最初高碳經濟發展時代，我國經濟發展完全依賴對環境的破壞，并且高污染行業還在不斷地發展，這也是碳排放量對經濟增長的影響力逐漸升高的原因，之后隨著經濟結構的轉變，低碳經濟的深入發展，碳排放和經濟的關系減弱。能源消耗的影響力逐年升高，是因為低碳技術進步、新能源開發利用及化石能源轉化率提高。在提高能源效率的同時減少了能源使用過程中的污染排放，從而提高了經濟產值，導致能源消耗對經濟的影響逐年升高。