影响因素实证分析 重庆市碳排放量影响因素实证分析

　　摘要：应用WLS与VAR分析模型对重庆市碳排放量影响因素进行研究，发现人均可支配收入、经济增长状况及能源价格是影响重庆市碳排放量的主要因素。利用脉冲响应函数及方差分解进一步探究相关规律，并对如何有效加速重庆低碳经济发展提出了对策。
　　关键词：碳排放量　VAR模型　影响因素　重庆市
　　重庆市作为中国西部开发的龙头，近年来经济发展步入快车道，GDP也快速加入“万亿元俱乐部”，但能源消费与碳排放量也逐步增加。今年“两江新区”经济特区的确立，给重庆市经济带来机遇和挑战，研究重庆市碳排放量影响因素具有重要的现实意义和实践意义。
　　一、国内外研究现状
　　国外对低碳经济的研究起步较早，但大多侧重于节能减碳，对低碳发展的深层次问题探索不多。2001年，Wang，Lian Meng在研究中国经济发展与能源消耗的关系时发现，能源消费和经济增长呈反向变化。2001年，Thorns G. Rawsk分析了1990年以来中国能源和经济增长之间的关系，发现中国经济保持快速增长的同时能源消费却呈下降态势，并对中国1998年以来的经济增长速度提出质疑。国内学者主要从低碳经济的含义、发展低碳经济的必要性及建议等方面进行定性描述，定量分析相对较少。2008年，国内学者胡初枝等对碳排放量的影响因素进行了研究，认为增加碳排放量的主要因素是经济发展规模；产业结构的优化调整能抑制碳排放量，但作用并不明显；现行技术对降低碳排放优势并不明显。2010年苏方林等从经济规模、产业结构调整及物价等方面分析了对碳排放的影响，发现能源价格、人均收入水平和外商直接投资对碳排放的影响随时期变化的响应比较稳定。本文认为，影响碳排放量的因素很多，经济增长方式、产业结构的优化、能源的价格、人均可支配收入的增加及相关技术的应用主要是通过对能源消费量的影响而影响碳排放量。因此，定量研究这些因素对重庆市碳排放量的影响，可以为重庆市委、市政府制定有关政策提供参考依据。
　　二、影响重庆市碳排放量因素的实证分析
　　（一）变量的选择及样本区间的确定
　　考虑数据的可得性，本文选择1985—2009年作为样本区间。以重庆市的GDP、人均可支配收入、第二产业与第三产业的比值、外商直接投资及能源价格作为影响因素，分别用X1、X2、X3、X4、X5表示，人均可支配收入为城市与农村居民的人均收入之和，能源价格以重庆市的物价指数代替，碳排放量以重庆市能源消费总量乘换算系数0.63①，用Y表示，所有数据均换算成1985年的可比价。为消除异方差性，所有数据均取自然对数，取对数后数据分别用lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5及lnY表示，建立多元线性回归分析，所有的数据来自《重庆市统计年鉴》，数据分析均用EVIEWS6.0。
　　（二）利用WLS估计回归参数
　　为有效消除异方差性，用WLS方法对重庆市近25年的碳排放量及影响因素进行回归分析。先对重庆市碳排放量及影响因素应用OLS进行线性回归分析得到残差，然后再用WLS进行参数估计。从计算结果可知，在5%的显著性水平下，除截距项外，其他的系数都通过了t检验；可决系数达到0.9998，F值也较大，说明回归直线的模拟效果很好，方程整体可靠程度达到99.98%。从回归系数来看，经济发展规模、人均可支配收入及产业结构的优化对碳排放具有正向效应，其每增长1%，碳排放量相应增加0.4204%、0.6073%及0.1919%，人均可支配收入影响最大。因此，有必要建立重庆市的VAR分析模型，进一步准确地估计碳排放量影响因素的影响程度及分析在不同时期的影响效果。
　　（三）VAR模型分析
　　鉴于一些因素影响的效应可能要经过滞后几期才会显现，因此有必要建构向量自回归模型VAR，达到观测影响系数时滞效应的目的。根据VAR模型根检验结果，我们发现，变量特征根均小于1，同时依据似然比LR、AIC及SC准则，确定最优滞后期数2。根据格兰杰因果联合检验可知，影响碳排放量的五个因素均为内生变量。通过运用重庆市影响碳排放量的五个影响因素的VAR分析得知：
　　1、重庆市的碳排放量对其自身的影响滞后一期的估计值为0.7014，显著性程度要比滞后二期0.3219高一些，说明碳排放的影响在当期就相当明显，之后影响呈现逐渐减小的趋势。
　　2、重庆市的经济发展状况滞后一期和二期的参数估计值分别为0.4035、0.3670，但不显著；说明重庆经济增长的路径短时期内难以改变，粗放式生产还占一定比重，能源利用效率有待提高。
　　3、重庆市的产业结构滞后一期系数为-0.0130，对碳排放有一些抑制作用但不明显；滞后二期的系数为0.0565，抑制作用消失。说明重庆市的产业结构还有待进一步调整和优化。
　　4、重庆市居民可支配收入在滞后一期对碳排放影响的特征是呈现一种不显著的正相关关系，其系数为0.0644；而在滞后二期参数估计变为负值，为-0.2494，对碳排放具有抑制作用，说明随着居民可支配收入的提高，能源消费增长，但受能源价格的影响，长期来说，采用比较先进的技术产品，虽然能源消费有所增长，但碳排放量却降低了。
　　5、重庆市的价格指数对碳排放量的影响在滞后一、二期时分别为-0.2146、-0.4521，表明能源价格的上涨会对重庆碳排放量的抑制作用很明显，另外，能源价格上涨导致相对收入减少，也抑制了消费的增长。
　　6、重庆市的外商直接投资对碳排放量的影响在滞后一、二期时分别为-0.0130、-0.0566，显著为负，说明重庆在引进外资投资时对环境管制较严，对重庆市碳排放长期起到抑制作用。
　　（四）单位根检验与协整检验
　　为确定序列的平稳性，用ADF检验得知：
　　在5%显著性水平上，各变量原始序列的对数值及一阶差分均不稳定（产业结构一阶差分是平稳的），而二阶差分都平稳，说明原始数据的对数值是I（2）的，可以进行协整检验，五个因素对碳排放量的影响是否存在长期稳定的关系。然后进行Johansen协整检验，检验结果如表1所示。