基于ARDL模型的国际贸易与碳排放关系研究

李 敏，李 炜，赵成柏

(1.淮阴工学院 商学院, 江苏 淮安 223001,2.淮阴工学院 机械工程学院，江苏 淮安 223003)

基于ARDL模型的国际贸易与碳排放关系研究

李 敏1，李 炜2，赵成柏1

(1.淮阴工学院 商学院, 江苏 淮安 223001,2.淮阴工学院 机械工程学院，江苏 淮安 223003)

通过单位根、边界值检验分析变量间协整关系，利用1985～2012年的样本数据，使用ARDL模型方法对我国经济增长、能源消耗、国际贸易和CO2排放相互关系进行了实证研究。研究发现，经济增长、能源消费对CO2排放在长期和短期内都有显著影响，且经济增长与能源消耗也存在相互的影响；未发现国际贸易对CO2排放的长期影响，研究结论为制定节能减排政策提供了依据。

CO2排放；能源消费；经济增长；国际贸易；ARDL模型

0 引言

全球气候变暖已经成为一个关系到人类生存与发展的关键议题。联合国政府间气候变化委会(IPCC)的评估报告指出，近百年来，地球气候正经历一次以全球变暖为主要特征的明显变化，而近50年的全球变暖主要是由人类活动大量排放的CO2等温气体造成的。全球变暖对地球的负面影响严重：冰川融化导致海平面升高；旱涝灾害频发；疾病流行。这些都直接威胁人类的生存与发展。国际社会逐步意识到气候变化问题的严重性和紧迫性。气候变暖实质上就是CO2、CFCs、CH4等气体排放增加。根据IPCC测算，CO2、CFCs、CH4分别对气候变暖贡献分别达到56%、24%、15%。可以看出，控制气候变暖就必须控制CO2等气体排放，然而，我国正处在工业化时期，化石能源需求将不断增加。化石能源消费是CO2排放的主要排放源，所以如何减缓化石能源消费排放的CO2是降低温室气体排放的关键。这就要求在保证经济在平稳发展的基础上控制CO2排放量。而控制CO2排放是否阻碍经济增长，又取决于能源消耗、国际贸易等相关因素。因此，弄清这四者之间的相互关系，确定四者之间的互动机制，是制定节能减排政策的关键。

关于经济增长、能源消耗和环境污染排放研究文献主要有三条路径。第一条路径主要集中研究经济增长与环境污染之间的关系，主要检验EKC假设是否存在。在上世纪90年代，人们发现经济增长与环境污染之间的关系呈“倒U型”关系，因此，EKC就成为分析经济增长与环境质量关系的工具。许多学者验证这个观点，如Stern(2004)[1]，Heil和Selden(1999)[2]，以及Managi 和Jena(2008)[3]，林伯强(2009)[4]。第二条路径主要是研究能源消耗与经济增长的关系。经济发展水平越高，需要更多的能源，而经济发展水平的提高更有利于提高能源的使用效率。Kraft和Kraft(1978)[5]在这方面作出杰出的贡献。随后许多学者运用Granger因果关系检验和协整方法验证了能源消耗与经济增长关系。第三条路径是研究经济增长、能源消耗与污染排放三者的动态关系，Richmond和Kaufman(2006)[6]，和Akbostanci et al.(2009)[7]的研究表明：经济增长——能源消耗——环境污染三者是相互影响和相互联系的。

通过增加国际贸易等变量对上述模型进行改进，主要尝试减少由于省略一些变量而带来估计偏差问题。意味着一个国家在生产中产生污染与另一个国家的消费和生产相关联。Wyckoff and Roop(1994)研究表明OCED中最大六国的13% CO2排放量来自这些国家进口的商品。Mongelli et al.(2006)的研究也得到相似结论[8]。所以，国际贸易是影响CO2排放的重要因素。

1 模型构建

ARDL模型是使用滞后的被解释变量和解释变量及其滞后项构建，通过这种方法可以直接估计出变量间的长期效应和短期的平衡关系。构建以下方程：

(1)

(2)

(3)

(4)

b1i、b2i、b3i、b4i、b5i为模型的短期系数，b6、b7、b8、b9、b10长期系数，y表示GDP的对数，e表示能源消费量的对数，c表示二氧化碳排放的对数，f表示进出口总额的对数，b0截距项，vt为白噪声。

2 实证结果

2.1 数据说明

改革开放之后我国经济快速发展，进出口贸易逐步增加的同时，能源消耗和碳排放也在增加，研究的样本期选取1985-2012年的相应数据；CO2排放量，单位为吨，计算CO2排放量(c)采用公式CO2=∑Si×Fi×E计算，其中，E，为我国一次能源的消费总量，Fi为i类能源的二氧化碳排放系数，Si为i类能源在总能源所占的比重。这里，Fi取值根据国家发展和改革委员会能源研究所提供资料，煤炭为2.745，石油为2.146，天然气为1.629，水电、核电为0，我们可以计算出1985年至2013年期间我国每年的二氧化碳排放总量，再折算CO2；经济增长用国内生产总值来表示，根据平减指数换算为1985年不变价格的实际GDP，单位是万元；能源消费用能源消费表示，单位是吨标准煤；国际贸易用进出口总额表示，分别用进口价格指数和出口价格指数对进口、出口以1985年基期进行调整，计算实际进出口总额，单位是万元。以上统计数据主要根据各年的《中国能源统计年鉴》、《中国统计年鉴》和《新中国五十五年统计资料汇编》提供的数据并进行整理。2.2 单位根检验

由于边界检验所依赖的F统计量是基于时间序列具有I(0)或I(1)特性计算得出的，所以需要进行单位根检验。主要考察变量的时间序列是否存在二阶平稳，如果出现二阶平稳的序列，则边界检验的统计量可能会产生偏误。

为了使得单位根检验的结果比较稳健，分别采用ADF、PP、KPSS、和DF—GLS检验四种单位根检验方法，通过AIC和SIC准则共同确定最优滞后阶数，其检验结果见表1，可以看出，待检验变量的时间序列水平值的检验都未拒绝原假设，而一阶差分值都拒绝了原假设，这说明本文研究的经济增长、能源消耗、国际贸易和二氧化碳排放等变量的时间序列都是一阶平稳的，可以使用ARDL模型的进行估计[9]。

表1 变量单位根检验

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的水平上显著。

2.3 边界值检验

通过软件对(1)、(2)和(3)式分别进行回归，并计算相应的F统计量的值，从而对边界进行检验，根据结果确定变量间是否存在协整关系。运用AIC和SIC准则最终确定三个模型的最优滞后阶数为3，实证过程中的计算均通过Microfit4.1软件模拟得出。

表2 边界值检验结果

注:***、**、*分别表示1%、5%、10%的水平上显著。临界值取自Narayan(2005)计算的K=4，n=30所对应的值。

由表2计算的F统计量值及其与相应边界值对比的结果显示，当CO2排放量和GDP作为被解释变量时，边界检验的F统计量的值大于1%显著水平的临界值，这说明CO2排放量和GDP与其他变量间的长期协整关系，而能源消费量作为被解释变量时边界检验F统计量的值大于10%显著水平的临界值，说明能源消费与其他变量间也存在长期协整关系，所以国际贸易与其他变量之间不存在长期协整关系，这说明长期来说国际贸易对于能源消费，CO2排放不会产生明显的冲击。

2.4 模型的估计与解释

在确定了变量间长期协整关系之后，下一步就是通过模型估计存在协整关系的变量间是否存在长期和短期影响。由于国际贸易作为被解释变量时并不存在与其他变量之间的协整关系，故只对式(3)进行实证检验。在进行长期系数的估计前需要确定模型中的滞后阶数，本文考虑到样本时间序列长度和使用AIC准则确定模型中各变量的最佳滞后阶数，最终确定最大滞后阶数为4。研究发现CO2排放量、GDP和能源消费量作为被解释变量时分别选用ARDL(4，4，4，3，4)、ARDL(4，4，4，2，4)和ARDL(4，4，4，4，3)的模型更为合适。对被解释变量分别为CO2排放量、GDP和能源消费量的长期和短期的估计结果见表3、表4和表5。

表3 估计的自回归分布滞后模型的长期系数和

表3是CO2排放量作为被解释变量通过ARDL模型得出的GDP、能源消费量和进出口对其长期和短期的影响系数。可以发现，经济增长、能源消费和国际贸易的影响均是显著的。在长期过程中CO2与经济增长呈“倒U型”关系，能源消费的影响要明显大于国际贸易对CO2排放的影响，降低1%的能源消费量，要降低1.144%的CO2排放量。而进出口总额变动1%，CO2排放量变动0.026%。在短期中，CO2与经济增长仍然呈“倒U型”关系，而且“倒U型”更为明显，能源消费对CO2排放影响更为明显，降低1%的能源消费，要降低1.316%的CO2排放量，这说明要想降低CO2排放，首先要提高能源效率，降低能源消费，而国际贸易对CO2排放的影响比长期有所降低，进出口总额变动1%，CO2排放量变动0.017%。从上面分析可知，无论是长期还是短期，CO2与经济增长呈“倒U型”关系，能源消费是CO2排放主要影响因素，国际贸易对CO2排放影响是显著的，但效应不是很明显。误差修正项系数是-2.506，并且是显著的，这说明短期经济系统向长期均衡的调整的力度为2.5059，属于超调型调整。

表4 估计的自回归分布滞后模型的长期系数和

表4是GDP作被解释变量通过ARDL模型得出的CO2排放、能源消费量和进出口对其长期和短期的影响系数。可以发现，CO2排放、能源消费和国际贸易的影响均是显著的，并且系数均是正的。在长期过程中CO2排放增加1%引起GDP增长1.488%，能源消费的影响要明显大于国际贸易对CO2排放的影响，增加1%的能源消费，引起GDP增长1.68%。而进出口总额变动1%，GDP变动0.037%。在短期中，CO2排放、能源消费和国际贸易的影响不及长期那么明显，增加1%的CO2排放、能源消费和进出口，GDP增长分别为0.043%、0.039%和0.004%，影响很小。误差修正项系数是-0.145，这说明短期经济系统向长期均衡的调整的力度为0.145，属于同向调整。表5是能源消费量作为被解释变量通过ARDL模型得出的GDP、CO2排放和进出口对其长期和短期的影响系数。

表5 估计的自回归分布滞后模型的长期系数和

表6 格兰杰因果关系结果

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的水平上显著。

从表5中可以发现，CO2排放、经济增长国际贸易的影响均是显著的。在长期中CO2排放与能源消费关系最为明显，回归系数达到0.874，大于GDP的0.527和进出口的0.0229，从估计结果发现能源消费与进出口之间的关系是负的。在短期中，能源消费与经济增长更为明显，回归系数达到1.699，大于CO2排放的0.739和进出口的0.013，能源消费与进出口之间的关系是负的。误差修正项系数是2.177，并且是显著的，说明短期经济系统向长期均衡的调整力度为2.177，属于同向超速型调整。

2.5 因果关系检验

根据表2边界值检验结果，通过协整检验(c│y，y2，e，f)、(y│c，y2，e，f)、(e│c，y，y2，f)存在协整关系。因此，按照式(4)进行格兰杰因果关系检验时带有误差修正项，而(y2│c，y，e，f)、(f│c，y，y2，e)由于不存在协整关系，在格兰杰因果关系检验时，就不带有误差修正项。表6是长期和短期格兰杰因果关系检验结果。在长期，(c│y，y2，e，f)、(y│c，y2，e，f)、(e│c，y，y2，f)存在因果关系。在表6中还可以看出，能源消费与CO2排放之间存在双向格兰杰因果关系，经济增长与CO2排放、能源消费，国际贸易与能源消费之间存在单向格兰杰因果关系。

3 结束语

通过计量经济学方法分析我国CO2排放、经济增长、能源消费和国际贸易的动态关系。

首先，通过边界值检验发现CO2排放、经济增长和能源消费与其他变量之间存在长期的协整关系，并未发现国际贸易与其他变量之间存在长期协整关系，这说明国际贸易与CO2排放、经济增长和能源消费之间存在单向因果关系。

其次，经济增长与CO2排放之间的相互影响是显著的，经济增长对CO2排放的影响长期比短期更为明显，而CO2排放对经济增长则相反。能源消费与CO2排放之间的相互影响也是显著的，这两者的关系短期比长期更为明显。能源消费与经济增长的关系也是显著的，能源消费对经济增长影响长期比短期明显，而经济增长对能源消费影响是相反的。国际贸易对CO2排放、经济增长和能源消费的影响是不明显的。

最后，通过格兰杰因果关系检验发现，能源消费与CO2排放之间存在双向因果关系，经济增长与CO2排放、能源消费，国际贸易与能源消费之间存在单向因果关系。

为了实现节能减排目标，需要制定新环境保护政策来阻止环境恶化。目前，经济高增长会导致环境恶化，但经济低增长也会导致失业率上升等社会经济问题。所以，节能减排应该是建立在我国经济保持一定的水平之上。在制定环境保护政策应该注重提高能源利用效率，开拓新能源，降低能源强度，减少CO2排放，转变经济增长方式，促进经济又好又快发展。

[1]SternDI．TheriseandfalloftheenvironmentalKuznetscurve[J]．WorldDevelopment， 2004(32)：1419-1439．

[2]HeilMT，SeldenTM．Panelstationaritywithstructuralbreaks：carbonmissionsandGDP[J]．AppliedEconomicLetters,1999(6)：223-225．

[3]ManagiS，JenaPR．EnvironmentalproductivityandKuznetscurveinIndia[J].EcologicalEconomics,2008(65)：432-440．

[4] 林伯强．中国CO2的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析[J].管理世界，2009(4)：27-36．

[5]KraftJ，KraftA．OntherelationshipbetweenenergyandGNP[J].JournalofEnergyDevelopment，1978(3)：401-403．

[6]RichmondAK，KaufmanRK．Isthereaturningpointintherelationshipbetweenincomeandenergyuseandcarbonemissions?[J].EcologicalEconomic，2006(56)：176-189．

[7]AkbostanciE，Turut-AsikS，TuncGI．TherelationshipbetweenincomeanenvironmentinTurkey：IsthereanenvironmentalKuznetscurve?[J].EnergyPolicy，2009(37)：861-867．

[8]MongelliI，TassielliG，NotarnicolaB．Globalwarmingagreements，internationaltradeandenergycarbonembodiments：aninput-outputapproachtotheItaliancase[J]．EnergyPolicy，2006(34)：88-100．

[9] 高铁梅．计量经济分析方法与建模：应用及实例[M].北京：清华大学出版社,2006.

(责任编辑：尹晓琦)

Research on the Relationship between Foreign Trade and CO2Emissions Based on ARDL Model

LI Min1，LI Wei2，ZHAO Cheng-bai1

(1.Faculty of Business，Huaiyin Institute of Technology，Huai'an Jiangsu 223001,China;2.Faculty of Mechanical Engineering，Huaiyin Institute of Technology，Huai'an Jiangsu 223003，China)

The interrelationship between the variables was tested using root test and the bounds testing to co-integration procedure. According to sample data through 1985-2012, the relationship among economic growth, energy consumption, foreign trade and carbon emission was empirically investigated with ARDL model. We concluded that economic growth and energy consumption had significant impact on carbon emission both in the long and short terms, interdependence existed between economic growth and energy consumption, and foreign trade had no long terms impact on carbon emission. The results provided important policy recommendation.

CO2emission; energy consumption; economic growth; foreign trade; ARDL model

2015-09-12

江苏省教育厅高校哲学社会科学基金资助项目(2014SJB684)；淮阴工学院科研基金项目(xgc1331)；淮阴

李敏(1979-)，女，江苏淮安人，讲师，博士，主要从事环境资源经济学、生态经济研究。

C812

A

1009-7961(2015)05-0073-06

工学院重点学科建设资助