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| 河南省碳排放与经济增长分析 |
| 第678期 作者：□文/孙 昕 时间：2022/4/2 9:49:51 浏览：416次 |
［提要］ 近年来，我国经济和贸易不断发展，其背后对能源需求的扩大以及不可再生资源的消耗导致碳排放量的进一步攀升。河南省碳排放量在我国排放总量中占有较大比例，因此本文应用环境库兹涅茨模型和Tapio脱钩模型对河南省碳排放和经济增长之间的关系进行分析，得出两者之间存在倒U型关系，且河南省当前正处于拐点时期。
关键词：碳排放；经济增长；环境库茨涅兹模型；Tapio脱钩模型
基金项目：校级教改项目：“统计学课程思政的教学改革与实践”（项目编号：2021JGYB36）
中图分类号：F127 文献标识码：A
收录日期：2021年10月24日
引言
自改革开放以来，我国的经济不论是体量还是质量都在飞速发展，但是经济腾飞的过程中对环境不可避免地会产生一些负面影响。我国在2020年的联合国大会上承诺“中国将力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”，并在2021年4月的领导人气候峰会表示将碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局。河南省在此大环境下如何走好一条绿色、可持续发展的道路成为亟须解决的问题。本文通过分析河南省碳排放与经济增长之间的关系，为国家更好地制定相关地区政策提供参考。
一、文献综述
国内外许多学者在碳排放和经济发展的关系方面都曾有过深入的研究。Martínez等通过对发展中国家的数据进行研究发现城镇化水平与碳排放之间呈现倒U型关系。Rahman等利用VAR模型框架下的因果检验和ARDL边界检验的方法研究了孟加拉国1972～2011年碳排放、能源消费与工业增长之间的关系，得出无论是从短期还是长期来看，工业生产和能源消耗对碳排放都具有显著的正向影响。张雨露和丁生喜运用环境库茨涅兹模型和脱钩模型研究出柴达木地区经济增长和碳排放之间的关系符合库兹涅茨“N”型曲线。李玉波等利用EKC理论与LMDI分解模型研究近年来吉林省畜牧养殖业碳排放与经济增长的关系，发现经济产出是吉林省畜牧业碳排放增加的最重要因素，生产效率是减少碳排放的主要贡献因素。
二、实证分析
（一）数据来源与处理。对于碳排放量，根据数据的可获取性以及对不同测算方法的比较，本文选取了当前最主流的《IPCC国家温室气体清单指南》中提供的测量方法。此方法计算总碳排放量的方式为将各类能源消耗量与各自的碳排放系数进行乘积求和。具体公式如下：
CEEC＝■ECi×CEFi
其中，CEEC代表总碳排放量（万吨碳）；ECi表示能源i的消费量（万吨标准煤）；CEFi表示能源i的碳排放系数（万吨碳/万吨标准煤），即每单位能源消费的碳排放量。本文选择了联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）公布的数据，具体系数如表1所示。（表1）
根据《河南省统计年鉴》中能源消费的构成，本文选取2000～2019年统计年鉴中公布的煤炭、石油、天然气和电力数据进行总碳排放量的计算，同时选用2000～2019年河南省的国内生产总值（GDP）数据来衡量经济增长情况。表2为2000～2019年河南省碳排放总量。（表2）
（二）河南省碳排放与经济增长EKC曲线分析。EKC曲线又称为环境库兹涅茨曲线，该曲线描述了环境质量与收入之间的关系，研究发现环境质量和收入呈现倒U型曲线。
本文将碳排放数据作为因变量X，河南省国民生产总值作为自变量Y，通过对两变量进行拟合，检验河南省的碳排放与经济增长之间是否存在倒U型关系。
1、单位根检验。为了保证模型估计的准确性，避免伪回归现象出现，需要对两变量进行平稳性检验；为了去除时间序列可能对回归结果造成的影响，对GDP和总碳排放量进行了取对数处理，分别对LnX、△LnX、△2LnX、LnY、△LnY、△2LnY进行单位根检验。运用Eviews10.0进行ADF检验，检验结果见表3。（表3）
从表3结果中可以看出，原始序列LnX、LnY及一阶差分后的序列△LnX和△LnY的P值均大于显著性水平5%，二阶差分后的序列△2LnX和△2LnY的ADF检验统计量值小于显著性水平为5%时的临界值，因此拒绝原假设，即序列为平稳序列。
2、协整检验。LnX和LnY为同阶单整序列，为判断两变量间是否存在长期均衡关系需进行协整检验。检验结果见表4。（表4）
从表4协整检验的结果来看，原假设为不存在协整关系的P值小于5%，因此拒绝原假设，即存在协整关系；而原假设为最多存在一个协整关系的P值大于显著性水平，因此两变量间存在且只存在一个协整关系。
3、回归分析。由上述分析结果可知，LnX和LnY为同阶单整序列且存在长期的均衡关系，为进一步确定两变量间具体的数量关系，本文使用最小二乘法进行回归分析，运用SPSS分别建立两变量间的线性和二次回归方程并进行显著性检验。具体回归结果见表5。（表5）
由表5的回归结果可以看出，不论是线性模型还是二次模型，回归后的P值均小于显著性水平5%，说明模型显著；但二次模型的可决系数R2为0.99，大于线性模型的0.87，说明二次模型的拟合效果最好，图1为两模型的拟合图像。通过观察图像也可得出二次模型的拟合明显优于线性，因此两变量的回归方程为：
LnCO2=5.315LnGDP-0.215LnGDP2-18.439
方程中二次项系数为-0.215可得该曲线开口向下呈现倒U型，符合EKC模型的特点。这表明经济的增长导致碳排放量增加，环境质量逐步恶化，当经济发展到一定程度，即到达拐点时，环境污染的情况会逐渐改善，环境问题得到一定解决。目前，河南省正处于拐点时期，碳排放得到了有效的控制，近几年河南省大力发展绿色低碳经济体系，未来一段时间内碳排放会逐步减少进而得到有效控制。（图1）
（三）河南省Tapio脱钩分析。资源环境与经济发展之间不再互相依赖的程度和方向可使用脱钩弹性指数进行描述，因此本文采用Tapio脱钩模型对二者的关系进行进一步的分析。Tapio脱钩指数的表达式为：
e=■
其中，e表示碳排放与经济增长的脱钩弹性指数，%△CO2和%△GDP则分别表示CO2和GDP的变化率。脱钩状态主要分为强脱钩、弱脱钩等8种，具体状态和判断标准如表6所示。（表6）
根据Tapio脱钩弹性指数的计算方法，本文得出2000～2019年河南省碳排放与经济增长的脱钩状态，结果如表7所示。（表7）
由表7结果可以看出，近20年来河南省碳排放与经济增长长时间处于弱脱钩的状态，说明整体碳排放的增长速度是小于经济增长的速度的。
其中，2001～2004年呈现出扩张连接状态，说明碳排放的增速与经济发展速度呈现出同比增长的较强依赖状态，这主要是由于这三年经济的高爆发增长，2004年河南省GDP较2001年增长25%，且国家是在“十一五”之后提出的强制性节能减排指标，在这之前全国各地对环境问题并未足够重视导致问题逐步恶化；2005～2014年几乎一直保持在弱脱钩的状态，说明此时碳排放总量虽仍处于增长状态，但增幅明显低于经济增长，这是由于“十一五”期间国家与河南省签订了主要污染物总量削减目标责任书，明确了节能减排的任务和目标；2014年后，碳排放与经济增长基本维持在强脱钩的状态，说明在整体经济持续发展不断增长的同时碳排放呈现出负增长的情况，反映了此前一系列节能减排措施正在进一步发挥作用并取得了良好的成效。
三、结论及建议
本文通过运用环境库兹涅茨（EKC）模型和Tapio脱钩模型探讨2000～2019年河南省碳排放与经济增长之间的具体关系，得到以下主要结论：ADF检验和协整检验验证了碳排放与经济增长两序列存在长期均衡关系；通过回归得到的线性模型与二次模型尽管均通过检验，但二次模型的可决系数为0.99大于线性模型，说明其更贴合碳排放与经济增长的真实趋势；二次曲线呈现倒U型，表明两者之间存在EKC曲线，符合环境污染与经济发展之间的普遍规律。河南省当前正处在拐点时期，只要度过了这个转折点，那么随着经济的进一步发展，碳排放问题将得到明显改善。要达到这样的目的，就需要国家政策、地区落实和人民相互配合。Tapio脱钩模型显示，2000～2019年河南省整体的碳排放与经济增长之间脱钩状态的变化过程为“扩张连接-弱脱钩-强脱钩”，这一发展过程与EKC模型的分析结果也是相互印证的。
针对上述结论，提出三点建议：第一，立足于河南省的实际情况，不断建立健全绿色低碳循环的发展体系，推进工业、农业和服务业的绿色升级；第二，构建多元化清洁能源供应体系，全面推进电气化和节能提效；第三，鼓励绿色低碳技术的研究开发，加速环保技术的成果转化。
（作者单位：郑州西亚斯学院）
主要参考文献：
［1］Inmaculada Martínez-Zarzoso，Antonello Maruotti.The Impact of Urbanization on CO2 Emissions：Evidence from Developing Countries［J］.Ecological Economics，2011.70（07）.
［2］Mohammad Mafizur Rahman，Mohammad Abul Kashem.Carbon Emissions，Energy Consumption and Industrial Growth in Bangladesh：Empirical Evidence from ARDL Cointegration and Granger Causality Analysis［J］.Energy Policy，2017（110）.
［3］张雨露，丁生喜.柴达木盆地经济增长与区域碳排放的关系分析［J］.生态经济，2020.36（08）.
［4］李玉波，李广帅，张凤恒，刘金霖.畜牧养殖业碳排放与经济增长关系——基于吉林省的统计数据［J］.内江师范学院学报，2021.36（06）.
［5］陆文捷.基于VAR模型的中国碳排放与经济增长的分析［J］.内蒙古科技与经济，2021（12）.
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［9］高璐.陕西省工业碳排放与经济增长关系实证研究［D］.西安科技大学，2020.
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