碳排放与经济增长关系的实证分析——以京津冀为例

(天津财经大学 天津 300222)

一、引言

我国经济快速发展，必然会使我国面临的能源供给、环境污染等压力越来越大。京津冀在我国经济发展中有非常重要的地位，随着经济的持续发展，能源消耗导致的碳排放量也在逐年增加。

张雷通过多元化指数从经济能源结构的角度研究了经济发展对碳排放的影响。他认为，经济结构的变化导致能源消耗结构、煤炭比重和能源消费中的煤炭消耗以及碳排放的变化。在对碳排放因素的研究中，有学者认为经济的高速增长是影响碳排放的直接原因。王中英、王礼茂(2006)也用计量经济学方法研究了我国GDP增长，这个研究表明，R2=0.96，意味着碳排放和经济发展存在显著的相关关系。他们发现，中国GDP增长主要取决于工业增加值和投资增长率，导致中国碳排放大幅增加。

本文通过描述性统计方法确定京津冀地区经济增长和碳排放的相关概念和趋势。在实证分析阶段，运用时间序列分析模型，使用单位根检验来检查时间序列是否稳定。然后，利用协整检验判断经济发展与碳排放之间是否存在均衡关系。最后采用格兰杰因果分析来判断经济增长与碳排放间的关系。采用面板数据建立模型，先采用面板单位根检验来检验面板数据是否稳定，在达到差分同阶平稳后，采用Granger协整检验，包括面板协整检验和误差修正模型证明北京、天津和河北的经济增长与碳排放之间的关系。

二、统计方法

(一)京津冀地区碳排放与经济增长关系模型

模型为含截距项、误差项的一元三次模型。其中，y为碳排放总量，x为地方GDP总值，i为地区，t为时间，α为常数项，βi为因变量的系数，εit是随机误差项。

(二)时间序列分析方法

为了研究非平稳时间序列数据之间的关系，先检验序列平稳性，采用单位根检验，单位根检验是进行协整检验和模型估计的基础；在不平稳、存在单位根且差分后同阶平稳的基础上，进行协整检验，协整意味着变数之间存在稳定的关系；在协整检验存在协整关系的基础上，对模型进行拟合；进行格兰杰因果检验，验证统计意义上的因果关系，格兰杰因果检验是考察统计意义的原因，并不意味着存在现实意义上的因果关系。

(三)面板数据分析方法

面板数据是截面数据和时间序列数据两者相结合的数据面板数据。面板单位根检验是指将变量的截面作为一个整体对其进行单位根检验，使用LLC检验，PP检验和IPS检验。面板数据的协整检验，采用Pedroni检验和Kao检验。面板模型估计方法如下。

①无个体影响的常系数模型的单方程回归，设定结构不变也没有个体成员影响。

②变截距模型的单方程回归，设定结构不变但有个体成员影响。

③变系数模型的单方程回归，设定结构变化，也有个体成员影响。

协整关系成立基础上，就能建立误差修正模型：若截距项不为0，则经济增长是碳排放的短期格兰杰原因；若β系数不为0，则经济增长是碳排放的长期格兰杰原因。同理，可验证经济增长是否为碳排放的长期或者短期格兰杰原因。

三、实证分析

描述性统计分析：从1995—2018年，京津冀能源消耗量都是呈不断上升的趋势，尤其以河北能源消耗增量最为明显。京津冀能源消费总体碳排放呈不断上升趋势。河北碳排放量变化最大。天津碳排放量变化幅度较北京大，北京变化较为稳定。

京津冀地区国内生产总值实现了大飞跃，经济增长速度一直保持着高速和中高速。从人均GDP来看，虽然河北的经济总量是第一位的，但反映居民生活水平的人均GDP都位居最后。

京津冀碳排放与经济增长的时间维度分析如下。

首先将GDP和碳排放总量取对数，消除异方差，然后对其进行序列单位根检验。lngdp和lnc经过一阶差分后平稳，ADF检验的P值分别为0.01和0.038，京津冀地区整体经济增长与碳排放的关系符合一次线性模型。

其次进行序列协整回归：lnC=0.3856lnGDP+6.05597,R2为0.9512,则说明模型拟合程度较好。整体来看，碳排放与经济增长存在正相关关系，系数为正,β1、α不为0，β2、β3均为0。对残差序列进行检验，残差序列平稳。所以，京津冀经济增长与碳排放存在协整关系。

最后进行格兰杰因果关系检验：在滞后长度为2，并且在5%的显著性水平上，接受lnC并不是lnGDP的格兰杰原因，拒绝lnGDP不是lnC的格兰杰原因。由此可见，京津冀经济发展会造成碳排放增多，但是碳排放量的增加，或能源大量消耗并不会促进经济发展。但总体而言，京津冀地区情况符合我国粗放型经济发展模式。碳排放与经济增长息息相关。

京津冀碳排放与经济增长的空间维度分析如下。

面板单位根。Lnc、lngdp、lng2、lng3原序列不平稳，经过一阶差分后均平稳，P值均小于0.05，存在单位根，可进行下一步的协整检验。kao检验和Pedroni检验均通过协整检验，在协整的基础上对lnc、lngdp、lng2、lng3进行模型估计。

面板模型估计。采用固定效应法对经济发展和碳排放和长期均衡方程估计，R2为0.9348，回归系数为正，表明碳排放与经济发展方向一致。

误差修正模型。使用经过一阶差分平稳后的面板数据，α11不显著，在统计学意义上，经济增长不是碳排放的短期格兰杰原因；α21显著不为0，碳排放是经济增长的短期格兰杰原因；β1显著不为0，经济增长是碳排放的长期格兰杰原因；β2不显著，碳排放不是经济增长的长期格兰杰原因。

格兰杰因果检验。北京：在统计意义上，北京的经济发展并未带来该地区碳排放量的增加，而碳排放量的增加也没有促进经济发展，北京地区走上低碳经济发展的道路。天津、河北：由结果可见，天津、河北的经济增长带来了碳排放量的增加，而碳排放量的增加并未导致经济增长。

四、结论及展望

(一)研究结论

本文对京津冀整体经济发展与碳排放之间、分区域北京、天津、河北的经济发展和碳排放关系进行实证研究。得出以下结论。

第一，对京津冀的经济发展进行了描述分析。从分地区来看，虽然河北经济总量最大，但是人均 GDP最低，碳排放量较大，天津、北京在经济增长和碳排放量方面明显优于河北。

第二，从时间角度分析了京津冀整体碳排放量与经济发展之间的关系。在统计意义上京津冀GDP增长会导致碳排放量的增加，但碳排放量的多少不会影响经济发展。

第三，采用面板数据分析方法，得到天津、河北经济发展长期将促进碳排放，碳排放短期会对经济发展产生影响。北京的经济发展与碳排放没有直接统计意义上的因果关系，发展经济并没有造成环境的恶化。

(二)对策

京津冀地区只有实现经济增长与能源消耗、碳排放之间协同发展，才能使京津冀地区有更好的未来、构建和谐美好的社会、鼓励创新和绿色发展。

第一，政府的政策指引。各地政府部门要跟着国家发展低碳经济的方向，制定出与本地经济发展相适应的经济发展战略，不断引导企业结构转型发展，对高能耗、高污染企业征收高环境税。

第二，调整经济产业、能源结构，不断地改善企业对能源的依赖，利用科技研发、技术升级促使企业由高耗能向低耗能转变，尤其是化工、制药、钢铁等产业；提高一次能源中可再生、替代、清洁能源的比例。

第三，要加大人力资本投资，鼓励研究开发，推动科技进步，将科技进步转化为生产力来促进经济增长，并且通过科技的进步，改进企业生产结构，减少能源消耗，降低污染物排放。政府公共研发应该更多地投向基础学科和关键生产技术等；鼓励企业积极投入技术、能源的开发，通过研发技术运用于生产生活领域来降低温室气体的排放。