1、甘肃省经济增长、产业结构与碳排放量关系实证分析提要 本文使用甘肃省 20002010 年的数据，采用相应的计量方法，分析经济增长、产业结构与碳排放量关系，发现产业结构是碳排放量增加的 Granger 原因，经济增长是碳排放量增加的 Granger 原因，产业结构是经济增长增加的 Granger 原因。这说明经济增长越快，碳排放量就越多；第二产业所占比重越大，碳排放量也越多；甘肃省经济增长第二产业作出的贡献最大，这说明产业结构还不太合理，最后提出降低碳排放量的相应对策建议。 关键词：甘肃省；产业结构；碳排放量；经济增长 中图分类号：F127 文献标识码：A 原标题：甘肃省经济增长、产业结构与碳排
2、放量关系的实证分析 收录日期：2013 年 3 月 4 日 一、引言 能源作为经济发展重要的要素之一，对经济增长的推动作用越发明显。改革开放以来，中国经济在高速发展的同时也带动了能源消费的快速增长。中国的能源消耗占世界能耗的比重越来越大。数据显示，一次能源生产总量从 1978 年的 6.2 亿吨标准煤上升到 2008 年的 26 亿吨标准煤；能源消费总量从 1978 年的 5.7 亿吨标准煤上升到 2008 年的 28.5 亿吨标准煤。2000 年以来，我国能源消费更是快速增长，20002008 年年均增长超过 10%。因此，提倡低碳经济就显得更加必要。关于低碳经济，国内外的学者从不同角度作了
3、大量的研究。 关于碳排放量与经济增长关系方面，宋春燕（2011）计算出了中国自 1978 年到 2008 年总的碳排放量和人均量，并对中国 TP 与 GDP 两者的关系进行协整分析和因果检验，得出碳排放量同经济增长存在正向关系，并且这种关系是平稳的。Grossman、Krueger（1991）对 GEMS 城市大气质量，通过相关数据作了分析，发现 SO2 与 gdp 之间存在着所谓的环境库茨涅茨曲线。Cannas 等（2003）也通过相应数据检验了 N 型的环境库茨涅茨曲线，并解释了出现这种曲线的原因。高云虹、王美昌（2011）则运用脉冲响应分析法分析了江西省经济增长与环境污染之间的长期关系。
4、杨桂元、李璐（2011）通过建立 VAR 模型，研究了中国经济增长与碳排放量之间的动态关系，提出降低碳排放量的关键因素。 关于碳排放量和产业结构之间的关系方面，罗浩（2007）在对古典索罗模型进行扩展的基础上，对约束经济增长的资源瓶颈进行分析，提出产业转移和技术进步的解决办法。 张丽峰（2011）分析了我国产业结构、能源生产结构、能源消费结构等变量与碳排放的关系。陈兆荣（2011）则采用结构变动指数研究了中国产业结构高级化变动过程与碳排放量波动的相关关系。 甘肃省作为西部一个发展较快的省份，在发展的过程中对能源使用上可能存在很多问题，碳排放量和经济增长的关系是一个值得分析的问题。同样，甘肃产业
5、结构还有待进一步的完善，产业结构变动可能对甘肃省碳排放量也有重要影响。纵观国内外学者对三者关系的研究，我们发现单独研究碳排放量和经济增长的关系，或者碳排放量与产业结构关系的比较多，综合三者的研究相对较少，同时更多学者的视角是基于全国或某个大的区域，针对某个省尤其是西北地区省份的较少。所以，本文试着根据相应数据分析甘肃省碳排放量、经济增长和产业结构三者的关系。 二、数据来源及变量选择 根据数据的可得性和目前学术界的一般处理方式，我们选取人均 GDP作为衡量甘肃省经济增长的被解释变量，记为 GDPP，产业结构方面，为了消除不同省份的区域差异，我们选取相对指标，因为第二产业在甘肃省的经济发展中作用最
6、为明显，我们用第二产业占三大产业产值的比重来衡量，记为 INS；对于碳排放量的指标，目前学术界有不同的方法，由于具体计算碳排放量比较繁琐，我们仿照王怡（2012）的做法，用煤炭、汽油、煤油、柴油和燃料油、天然气的年消费量进行估算，但这些能源的统计指标一般是实物量，在估算碳排放量时，首先需要将这些消费的能源根据折算系数换成以标准煤为计量基础的能源消费量，因为天然气的单位是立方米，我们也把它转化成标准煤单位，然后计算出相应的碳排放量，记为 TP。 本文的数据人均 GDP 来源于中国统计年鉴历年数据，产业结构方面的数据同样根据中国统计年鉴历年数据整理计算得出。碳排放量的数据则来源于历年的中国能源统计
7、年鉴 ，并通过整理、计算得到。人均国内生产总值则是根据 2000 年为基期调整后的实际数据。我们首先对这些变量的统计值进行简单的描述，变量描述性统计具体见表 1，趋势图见图 1。 （表 1、图 1） 通过变量描述性统计表和趋势图，初步可以得出甘肃省的经济增长速度还是比较快的，同时第二产业所占的比重偏大，这些年始终稳定在45%左右，没有出现明显的下降，这说明产业结构还不太合理；随着经济的增长，碳排放量的增长速度也是很快的，曲线的斜率为正，除个别年份，其斜率呈现出递增的趋势。这说明，这些年我们的能源消费量太大，经济的增长更多的可能是靠生产要素的大量投入，尤其是第二产业的投入带来的，增长的模式还不是
8、集约型的。文章的第三部分内容将对这些变量之间的关系做规范的实证分析，以此来证明我们的推测。 三、实证检验及结果分析 1、单位根检验。根据以上选取的变量和相应的理论分析，我们构建如下计量模型： log（TPT）=？茁 0+？茁 1log（INST）+？茁 2log（GDPP）+？滋 T （1） 根据前面假定，GDPP 为人均国内生产总值，用来衡量经济增长；INS为第二产业占三大产业产值的比重，用来衡量产业结构；TP 为碳排放量，T 表示时间。？滋 T 为随机干扰项。如上文分析，为了避免出现异方差问题，我们取各个变量数据的对数来处理。 文章首先采用 ADF 检验法检验数据的平稳性，检验结果如表 2
9、。 （表2） 由表 2 的结果可以看到，GDPP、INS、TP 这些变量的原始数据都没有通过 ADF 检验（检验的结果都大于临界值） ，这说明每一个时间序列都是非平稳性数据，若直接对这些变量做进一步的实证分析，则没有任何的意义。然而，对这些变量进行一阶差分后，所有变量都通过了平稳性检验（检验的结果都小于临界值） 。所以，它们都满足一阶单整 I（1） 。如果变量之间满足同阶单整，那么我们可以继续检验它们是否存在长期的均衡关系。 2、协整分析。就协整检验的方法而言，如上文所示，主要有 Engfe-Granger 两步法、Johansen 极大似然法、频域非参数谱回归法等。频域非参数谱回归法在这里不
10、能使用，而恩格尔和格兰杰的检验方法主要适用于样本容量大的情况，本文仅仅是从 2000 年到 2010 年间取数据，样本容量较少，所以我们同样不能使用这种检验方法。相对于两步法，Johnsen 协整检验还能检验多重协整关系，而且他对样本容量问题的要求不是很严格，所以我们采用 Johnsen 协整检验。 （表 3） 根据计量经济学的相关知识，我们知道只要迹统计量大于临界值，则就拒绝假定。由表 3 的协整检验结果可以看出，检验结果在 5%显著性水平上明显拒绝了不存在协整关系的原假设，也拒绝了存在至多 1 个的协整关系，接受至多存在 2 个协整关系的假定，说明它们之间存在两个协整关系，协整关系度量系统
11、的稳定性，因此我们可以认为变量log（TPT） 、log（INST） 、log（GDPPT）之间存在着稳定的关联关系，即碳排放量与国内生产总值和产业结构是密切相关的。 3、格兰杰检验。根据格兰杰因果关系检验原理，运用 Eviews6.0，对甘肃省碳排放量、产业结构调整与经济增长任意两个变量之间的因果关系进行格兰杰因果检验，检验结果如表 4 所示。 （表 4） 从表 4 可以看出，产业结构是碳排放量增加的 Granger 原因，第二产业所占的比重越大碳排放量就越大，碳排放量不是产业结构的 Granger原因；经济增长是碳排放量增加的 Granger 原因，经济增长越迅速，碳排放量就越大，碳排放量
12、不是经济增长的 Granger 原因；产业结构是经济增长增加的 Granger 原因，第二产业对经济增长作出的贡献最大，经济增长不是产业结构的 Granger 原因。 四、结论及政策建议 文章通过 20002010 年的相关数据分析了碳排放量、产业结构和经济增长三者的关系。检验了碳排放量、产业结构和经济增长三者之间的协整关系，得出如下结论：（1）碳排放量、产业结构和经济增长三者之间存在着稳定的联系。 （2）格兰杰检验表明：产业结构是碳排放量增加的 Granger 原因，经济增长是碳排放量增加的 Granger 原因，产业结构是经济增长增加的 Granger 原因。这说明经济增长越快，碳排放量就
13、越多；第二产业所占比重越大，碳排放量也越多；甘肃省的经济增长第二产业作出的贡献最大，第三产业还没有发挥出应有的作用。 我们提出如下政策建议：（1）促进产业结构的调整和优化升级。应增强不同产业间的协调性，大力发展第三产业；要大力发展有利于节能环保、新能源等战略性的新兴产业。通过这些领域的发展来改善经济运行质量，减少碳排放量，以此来实现产业的优化升级；（2）提倡低碳理念，通过政策引导，形成低碳经济发展的长效机制。低排放、低耗能和低污染的发展理念要深入人心。同时，政府部门一方面要加强对环境污染的监管力度，另一方面要鼓励企业进行相应的低碳发展技术创新。 主要参考文献： 1罗浩.自然资源与经济增长：资源瓶颈及其解决途径J.经济研究，2007.6. 2杨桂元，李璐.影响我国碳排放量因素分析与低碳经济的路径选择J.科技与产业，2011.1. 3高云虹，王美昌.经济增长与环境污染的广义脉冲响应函数分析以江西省为例J.经济问题探索，2011.6. 4王怡.中国环境规制、技术创新与碳排放量的实证研究基于协整检验和 Granger 因果分析J.工业技术经济，2012.6.
