中国经济增长与碳排放之间的长期均衡关系及其短期非线性调整
中国经济增长与碳排放之间的长期均衡关系及其短期非线性调整
张炎涛
【摘 要】运用Hansen和Seo的两区制阈值协整理论,研究了1953—2010年中国经济增长与碳排放之间的关系及其关系的短期非线性调整。结果表明：经济增长与碳排放之间存在非线性协整关系;当两者的长期均衡关系出现短期偏离时,在正常区制中,主要依靠碳排放的调整使两者间关系恢复到长期均衡状态,在极端区制中,碳排放和经济增长都会向均衡状态做出调整,且碳排放的调整速度更快。%This paper applies the theory of two-regime threshold cointegration developed by Hansen and Seo to investigate the relationship between economic growth and carbon emission during 1953-2010 in China and its short-term nonlinear adjustment.The results show as follows：there exists a threshold co-integration relationship between economic growth and carbon emission;when the deviation from the long-run equilibrium between economic growth and carbon emission,short-run response is mainly executed by the adjustment of carbon emission in typical regime,while both economic growth and carbon emission are all moving toward long-term equilibrium in extre
me regime,and the adjustment speed of carbon emission is faster than that of economic growth.
新罗马字体【期刊名称】《技术经济》
【年(卷),期】2012(031)004
【总页数】7页(P75-81)
【关键词】经济增长;碳排放;阈值协整
【作 者】张炎涛
【作者单位】华中科技大学经济学院,武汉430074
【正文语种】中 文
【中图分类】F062.1梦幻西游孩子知识教导
1 研究背景
如何在实现经济持续发展的同时，有效减少温室气体的排放，已成为当今世界各国亟须解决的重大问题。为了应对全球气候变暖所带来的威胁，中国在哥本哈根会议上提出，到2020年中国单位国内生产总值的二氧化碳排放比2005年下降40%～45%。在此背景下，深入研究经济增长与二氧化碳排放之间的关系，具有重要的学术价值和现实意义——它将为政策当局选择、安排未来的能源和环境经济政策提供理论分析和经验检验的参考依据。
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有关中国碳排放与经济增长之间关系的研究较多，所采用的研究工具或方法有环境库兹涅兹曲线[1-4]、因果关系分析方法[5－7]、分解法[8－15]和 CGE模型[16－19]等。
但是，学者们在研究中国碳排放与经济增长之间的关系时很少考虑两者关系的非线性。在研究时考虑碳排放与经济增长之间关系的非线性非常有必要。首先，由于碳排放与经济系统紧密相联，因此外部因素的冲击可能会影响两者的关系。回顾历史，各国政府为了减少碳排放以控制温室效应采取了不同程度的节约政策，这说明外部条件的变化可能导致碳排放与经济增长之间的关系结构发生变化。因此，研究者或政策制订者在构造估计经济增长与碳排放间关系的模型时，应考虑碳排放变化引起的结构变化所导致的二者关系的变化。其次，Balke和Fomby[20]认为，变量间的关系在面向长期均衡调整的过程中并不是不变的，
因为当变量之间存在非对称协整关系时，传统的向量误差修正模型是误设的。最后，笔者发现了一些支持碳排放与经济增长之间关系具有非线性特征的研究文献，如Aslanidis和Iranzo[21]、杨子辉[6]、Chevallier[22]、张炎涛[23]的研究。基于此，本文认为在研究碳排放与经济增长之间的关系时应考虑两者之间关系的非线性调整，并试图运用Hansen和Seo[24]提出的两区制阈值模型研究中国碳排放与经济增长之间的关系。
2 数据与研究方法
2.1 数据来源与处理
上海社保卡本文所用数据的时间跨度为1953—2010年。实际GDP是指根据GDP指数转换为1978不变价格的实际GDP，其数据来自《新中国60年统计资料》和《中国统计年鉴》（2011）。由于中国现有的统计年鉴中并没有一次性能源的碳排放量的直接数据，因此对碳排放量进行估计。鉴于中国的碳排放主要来自化石能源的消费，所以本文利用因素分析方法，并采用能源消费总量及比例数据对碳排放量进行估计。根据扩展的KAYA恒等式① KAYA Y.Impact of carbon dioxide emission control on GNP growth：intepretation of proposed scenarios[R].Paris：IPCC Energy and Industry Subgroup Strategics Working Group，19
90.，可知：
式（1）中：CO为碳排放总量；Ei为第i种能源的消费量；E为能源消费总量；COi为第i种能源消费的碳排放量；Si为第i种能源消费量占能源消费总量的比重；Fi为第i种能源的碳排放系数；i＝1，2，3，4，分别表示煤炭、石油、天然气和电力。
露娜怎么玩根据式（1），要估算碳排放量，需要知道能源i的碳排放系数。表1列示了4家研究机构公布的煤炭、石油、天然气和电力的碳排放系数，笔者取其平均值来估计中国的碳排放量。
表1 煤炭、石油、天然气和电力的碳排放系数资料来源：个人整理而得。数据来源 煤炭 石油 天然气 水电、核电日本能源经济研究所0.756 0.586 0.449 0 DOE／EIA 0.702 0.478 0.389 0国家科委气候变化项目0.726 0.583 0.409 0国家发展和改革委员会能源研究所0.748 0.583 0.444 0平均值0.733 0.558 0.423 0
根据式（1）和表1中的数据估计得到的1953—2010年中国碳排放量见表2。
表2 1953－2010中国碳排放、能源消费与经济增长情况年份 经济增长（亿元）（1978＝100）能源消费总量（万吨标准煤）煤炭 石油 天然气 电力 碳排放（万吨）占能源消费总
量的比重（%）1953 894.06 5411.00 94.33 3.81 0.02 1.84 3856.871954 931.73 6234.00 93.45 4.33 0.02 2.20 4421.371955 995.54 6968.00 92.94 4.91 0.03 2.12 4938.741956 1145.11 8800.00 92.73 4.83 0.03 2.41 6219.741957 1203.05 9644.00 92.32 4.59 0.08 3.01 6776.421958 1458.75 17599.00 94.62 3.92 0.06 1.40 12595.461959 1587.39 23926.00 94.68 4.05 0.14 1.13 17159.621960 1582.33 30188.00 93.90 4.11 0.45 1.54 21527.801961 1149.99 20390.00 91.31 5.47 0.94 2.28 14350.501962 1085.45 16540.00 89.23 6.61 0.93 3.23 11493.211963 1196.29 15567.00 88.93 7.20 0.81 3.06 10826.211964 1414.71 16637.00 87.97 8.04 0.73 3.26 11525.631965 1655.66 18901.00 86.45 10.27 0.63 2.65 13110.681966 1833.30 20269.00 86.24 10.17 0.67 2.92 14020.511967 1728.76 18328.00 84.77 10.89 0.84 3.50 12567.211968 1658.14 18405.00 83.79 12.09 0.76 3.36 12604.811969 1938.17 22730.00 81.93 13.76 0.82 3.49 15474.501970 2314.18 29291.00 80.89 14.67 0.92 3.52 19879.041971 2477.32 34496.00 79.19 16.00 1.44 3.37 23313.571972 2570.60 37273.00 77.51 17.17 1.73 3.59 25020.431973 2772.58 39109.00 74.84 18.58 2.03 4.55 25844.811974 2836.58 40144.00 72.14 20.72 2.49 4.65 26291.771975 3083.14 45425.00 71.85 21.07 2.51 4.57
中国名酒29746.491976 3033.21 47831.00 69.90 23.00 2.80 4.30 31212.171977 3264.26 52354.00 70.25 22.61 3.08 4.06 34246.041978 3645.20 57144.00 70.67 22.73 3.20 3.40 37622.501979 3921.25 58588.00 71.31 21.79 3.30 3.60 38565.521980 4228.73 60275.00 72.15 20.76 3.10 3.99 39649.701981 4450.44 59447.00 72.74 19.96 2.79 4.51 39018.791982 4853.52 62067.00 73.67 18.91 2.56 4.86 40737.531983 5380.27 66040.00 74.16 18.14 2.44 5.26 43265.131984 6196.78 70904.00 75.27 17.45 2.37 4.91 46734.611985 7031.25 76682.00 75.81 17.10 2.24 4.85 50654.631986 7653.26 80850.00 75.83 17.20 2.26 4.71 53471.741987 8539.75 86632.00 76.21 17.02 2.13 4.64 57402.431988 9503.09 92997.00 76.17 17.05 2.06 4.72 61580.651989 9889.22 96934.00 76.10 17.10 2.10 4.70 64181.361990 10268.87 98703.00 76.20 16.60 2.10 5.10 65149.611991 11211.44 103783.00 76.10 17.10 2.00 4.8068672.281992 12808.03 109170.00 75.70 17.50 1.90 4.9072114.211993 14596.58 115993.00 74.70 18.20 1.90 5.2076224.101994 16505.92 122737.00 75.00 17.40 1.90 5.7080377.88

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