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碳减排行动下的中国经济增长与碳排放脱钩分析

2015-10-13张苗等

湖北农业科学 2015年18期
关键词:协整检验

张苗等

摘要:基于DDEPM模型对1984-2020年的中国碳排量和GDP进行预测,对预测值进行Johansen协整检验,然后展开碳排放量与GDP的脱钩分析。结果表明,①2020年单位GDP碳排放量将比2005年降低61.49%,超过中国政府碳减排目标,中国将在2014年提前实现降低幅度为40%的碳减排目标;②1984-2010年,碳排放量与GDP关系整体处于弱脱钩态势,表明中国经济增长在一定程度上带动了碳排放量的增长,但是经济增长速度大于碳排放量增长速度;③预测2010-2020年十年间中国弱脱钩的状态并没有改变,表明碳减排目标的实现并未改变经济增长与碳排放的弱脱钩状态。最后根据研究结论,提出未来的研究方向。

关键词:碳减排目标;DDEPM模型;协整检验;脱钩分析

中图分类号:F062.1;F124.5 文献标识码:A 文章编号:0439-8114(2015)18-4635-05

DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.18.062

工业化时代以来,大量以煤、石油、天然气为主的化石燃料燃烧产生的以二氧化碳为主的温室气体是全球气候变化的最主要人为因素[1]。人类为保护惟一的家园,采取了不同的措施来防止全球气候变化,国际上针对主要的世界经济体和主要的二氧化碳排放国家制订了如《联合国气候变化框架公约》、《京都议定书》和《哥本哈根协议》等公约,中国作为发展中国家遵循“共同但有区别的责任”原则,同各国一起积极推进应对气候变化。2009年11月,中国国务院宣布到2020年,在2005年基础上将碳排放强度,即单位GDP二氧化碳排放量降低40%~45%[2]。那么中国能否顺利实现碳减排的国际承诺?二氧化碳排放量和GDP存在什么关系,碳减排目标实现过程中两者关系会怎样发生变化?本研究试图回答以上两个问题。

1 研究现状

1.1 碳减排目标研究现状

目前,关于碳减排目标方面的研究文献不多,研究观点大致分为两派。一部分学者认为依据中国现有减排能力无法完成2020年碳减排目标。张传国等[3]认为中国朝着“重型化”发展,煤炭在中国经济增长中的地位愈来愈重要,这将给中国的减排目标带来挑战,另外他还从能源结构优化的角度对能源结构调整下的二氧化碳排放进行预算,认为在无约束条件下中国不可能实现碳减排目标,在能源规划约束下2020年最多能实现40%的减排目标;孙根年等[4]通过碳减排环境学习曲线模型的计算,得出2020年中国各省区碳减排潜力为15%~58%,全国碳减排总效率为30.6%,这距离最低40%的减排目标还有9.4%的缺口。还有一部分学者认为通过转变经济增长方式和调整能源结构可以实现碳减排承诺目标。如李忠民等[5]认为经济增长、基础设施投资和工业化进一步发展是碳排放增加的主要动力,他通过对产业结构调整的研究,认为要实现2020年碳减排目标,转变经济增长方式势在必行;刘磊[6]则通过分析中国能源消耗和经济发展的历史和现状,系统梳理了到目前为止中国所制定和实施的能源政策,并结合情景分析法进行预测,认为中国实现碳减排目标是乐观的,但仍需要有针对性的政策导向。

1.2 中国经济增长与碳排放脱钩分析研究现状

目前相关研究主要是基于宏观层面分析碳排放与经济增长之间的脱钩关系。有些学者从国家角度展开分析,彭佳雯等[7]通过构建经济与能源碳排放脱钩分析模型探讨中国经济增长与能源碳排放的脱钩关系及程度,分析了二者脱钩发展的时间和空间演变趋势。有些学者从省域角度进行研究,如刘竹等[8]以中国低碳试点省份为研究对象,探讨了试点省份1995-2008年经济增长与碳排放变化的相关关系。本研究在上述研究现状基础上,综合各种预测方法的优点,采取DDEPM预测方法对2010-2020年中国碳排放和GDP进行预测,并与2005年数据进行比较,验证碳减排目标的可达性,同时对2010-2020预测年间的碳减排与GDP进行脱钩分析,从定量角度来预测中国未来经济增长与碳排放的脱钩关系。

2 碳排放与GDP数值预测

2.1 基准数据来源说明

在工业国家,能源消费碳排放是最主要的碳排放类型,占二氧化碳排放的90%以上[8]。本研究以能源消费碳排放代替碳排放量,碳排放数据采用IPCC温室气体排放清单核算指南中的能源消费碳排放量数据,能源表观消费量数据来自1986-2009年《中国能源统计年鉴》具体计算数值,GDP数值来自1981-2009年《中国统计年鉴》(表1)。

2.2 基于DDEPM的碳排放与GDP预测

离散二阶差分方程预测模型(DDEPM)是基于时间序列的预测方法,能够有效弥补目前预测方法的局限性。本研究采用赵息等[9]推导的DDEPM,借助Matlab软件,基于1980-2009年的碳排放数据和GDP数据对2010-2020年的数值进行预测,各指标数据见表1,其预测值与实际值的曲线分别表示为图1和图2。

3 经济增长与碳排放脱钩分析

3.1 脱钩分析模型简介

采用脱钩理论深入分析碳排放量和GDP之间的相互关系,现行通用的脱钩指标构建分为OECD模型和TAPIO模型,其中TAPIO模型相比OECD模型具有稳定性、精确性和不受统计量纲变化的影响等优点,故本研究采用TAPIO构建模型:

DI■=■ (1)

其中DI为脱钩指数;EP为环境压力变量;DF为经济驱动力变量;t0、t1为时间段的起止时刻。本研究中EP为碳排放量预测值,DF为GDP预测值。

TAPIO脱钩模型本质上是弹性分析,并根据弹性值的大小划分为8种脱钩状态(表2)。

3.2 预测数据协整检验

本研究选取的碳排放量和GDP数据均为时间序列数据,当碳排放量和GDP关系不稳定时,研究两者的脱钩关系是没有意义的[10]。因此,在做脱钩分析之前,先对两者是否存在长期稳定关系进行检验,本研究采用Johansen协整检验方法[11]。endprint

如果两个变量都是单整变量,只有当他们的单整阶相同才可能协整[12]。在进行协整检验之前,先对碳排放和GDP预测数据进行ADF单位根检验,结果表明,碳排放预测数据在二阶差分后(1%水平)序列平稳,GDP预测数据在二阶差分后(1%水平)序列平稳。据此认为碳排放和GDP预测数据都是二阶单整,因此可以进行Johansen协整检验。本研究借助EViews6.0软件对两者进行协整检验,迹统计量的检验判定为:原假设None假设下的迹统计量值为34.046 04,大于临界值25.872 11且概率P值为0.003 8,可以拒绝原假设,认为至少存在一个协整关系;下一个假设“At most 1”表示最多有一个协整关系,该假设下迹统计量值为4.873 425,小于临界值12.517 89,可以接受原假设,认为最多有一个协整关系。

综上,认为碳排放量预测数据和GDP预测数据之间存在长期稳定关系,可以展开脱钩分析。

3.3 脱钩分析

以表1中的碳排放量和GDP预测数据(1984-2020)为基准数据,根据脱钩分析模型得出脱钩状态表3。为了直观地显现表3,描绘了1984-2020年中国碳排放和GDP预测数据的关系趋势图(图3)。为避免两者量纲的影响,图中的标准化值是指将碳排放量与GDP值分别进行标准化,标准化公式为:

x′t=(xi-xmin)/(xmax-xmin) (2)

其中,x′t表示指标标准值,xi表示指标原始值,xmin表示该项指标的最小值,xmax表示该项指标的最大值。

4 结果与分析

4.1 碳减排目标能否实现

应用DDEPM所预测的碳排放量数值,误差率最大值为7.21%,最小值为0.56%,超过6%的误差率仅有6次,可见其预测精准度很高[9]。根据表1中1984-2020年碳排放和GDP预测值计算2005、2010-2020年单位GDP碳排放的预测值,其中2005年单位GDP碳排放量采用预测值,具体见图4,其中平行于x轴的横线表示中国预期2020年最低实现碳减排目标。

通过图4可以看出,在2014年中国可实现最低碳减排目标,即达到中国政府提出的比2005年碳排放量降低40%的目标,至2020年将实现降低60%以上的碳减排幅度。该结果不但提前实现了中国政府的国际减排政治意愿,还超过预期目标20个百分点,通过降低趋势图可以看出降低幅度呈上升发展趋势。

4.2 碳排放量与GDP关系变化分析

通过表3看出,1984-2010年间,中国碳排放量与GDP脱钩情况除去2001-2004年处于扩张负脱钩,以及个别年间如1989-1990、1992-1993年处于强脱钩状态外,大部分年间处于弱脱钩的整体态势。强脱钩是一种经济发展和碳排放的最理想状态,此时碳排放量变化率下降,GDP变化率上升,表明经济水平在提高,碳排放量水平在下降,经济增长与碳排放实现脱钩发展。按照环境库茨涅茨曲线的倒“U”型理论,认为经济发展处于曲线的右半部分,经济增长的同时环境污染程度在下降,如针对1998-2000年中国碳排放量与GDP的强脱钩状态,有学者从宏观经济发展角度解释认为这是由1996年中国采取措施淘汰、关闭了一批技术落后、污染严重、效率低下的小企业以及1997年亚洲金融危机及其滞后效应所致[7]。扩张负脱钩是指碳排放变化率、GDP变化率同时提高,但是碳排放量变化速度远远大于GDP变化速度,这是经济发展与碳排放的不理想状态。本研究认为中国2001-2004年间处于扩张负脱钩状态,与彭佳雯等认为2000-2005年间中国经济增长与能源碳排放处于扩张负脱钩状态的研究结果基本一致。2000-2005年是中国宏观经济周期运行的一个重要阶段[13],2001年中国加入WTO,进入了全方位开放的再工业化和迎接“世界工厂”阶段,采取了增加投资扩大内需的一系列宏观经济政策,有力地带动了中国工业的发展,GDP增长率增长相对较快,同时工业化的发展带动能源消费,导致碳排放变化率提高,从而出现扩张负脱钩现象。本研究2004-2005年出现的增长连结的状态,是指碳排放变化率与GDP变化率保持同步上升状态,同样是一种不理想的状态。弱脱钩是中国目前的整体态势,也称相对脱钩,是指碳排放变化率在上升,GDP变化率也在提高,但是GDP变化率大于碳排放变化率,相对于扩张性负脱钩和增长连结是一种较好的状态,但是仍未能实现经济增长与碳排放的脱钩发展。

根据表3预测的2010-2020年间经济增长与碳排放的脱钩关系,除去2015-2016年为增长连结,2019-2020年为扩张负脱钩外,其余年间仍呈现弱脱钩的整体态势,研究结论从定量的角度验证了彭佳雯等[7]的推断:随着工业化和城市化的加速发展,未来中国经济与能源碳排放弱脱钩发展趋势在一定时期内仍将持续。可以认为,假如中国不采取新的能源政策,中国经济增长与碳排放的弱脱钩状态仍将持续,中国经济增长方式改变的环境效应最早能在2020年以后体现,甚至时间更长。

图3也验证了上述分析,1984-2020年GDP一直处于上升趋势,碳排放量整体处于上升趋势,但是上升速度不及GDP,偶尔有些年份出现下降现象,这是导致强脱钩、扩张负脱钩和增长连结会偶尔出现在弱脱钩的整体态势中的原因。

综上分析可知,碳减排目标虽然能够提前实现,但是未能改变中国经济增长与碳排放的弱脱钩发展态势。

5 结论与讨论

5.1 结论

本研究基于DDEPM模型对碳排放和GDP数据进行预测,根据预测值判断碳减排目标能否实现,并基于预测值展开脱钩分析,从定量角度预测未来十年碳排放与GDP的脱钩关系,得出以下研究结论。

1)2020年中国单位GDP碳排放量为0.012 3万t/亿元,2005年的单位GDP碳排放量为0.032 0万t/亿元,2020年单位GDP碳排放量将比2005年降低61.49%,超过中国政府降低40%~45%的碳减排目标。更精确地说,中国将在2014年提前实现降低幅度为40%的碳减排目标。endprint

2)1984-2010年,碳排放量与GDP关系可描述为整体处于弱脱钩态势,表明中国经济增长在一定程度上带动了碳排放量的增长,但是经济增长速度大于碳排放量增长速度。预测2010-2020年十年间中国弱脱钩的状态并没有改变,中国经济增长方式改变的环境效应最早能在2020年体现,甚至时间更久,碳减排目标的实现未能改变经济增长与碳排放的弱脱钩状态。

5.2 讨论

1)目前相关研究主要是基于全国层面来回答中国碳减排目标的可达性。未来的研究应将碳减排目标在省域、地级市层面展开目标分解,进一步验证中国碳减排目标的可达性,同时将碳减排任务落实到地方,同GDP增长一起纳入政府考核体系。

2)有研究表明,中国一直以来的经济增长与能源消耗之间具有双向的因果关系[14],本研究结论认为中国的经济增长与碳排放一直处于未脱钩发展状态,甚至未来十年都是此种态势。中国应该怎样转变经济增长方式和采用能源利用对策来尽早实现经济增长和碳排放的脱钩发展也是值得进一步研究的问题。

参考文献:

[1] IPCC.Climate change 2007:The fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M].Cambridge: Cambridge University Press,2007.

[2] QIU J. Chinas climate target: Is it achievable?[J].Nature,2009,462(12):550-551.

[3] 张传国,许 姣.国外环境税问题研究进展[J].审计与经济研究,2012(3):105-112.

[4] 孙根年,李 静,魏艳旭.环境学习曲线与我国碳减排目标的地区分解[J].环境科学研究,2011(10):1194-1202.

[5] 李忠民,陈向涛,姚 宇.基于弹性脱钩的中国减排目标缺口分析[J].中国人口·资源与环境,2011(1):57-63.

[6] 刘 磊.中国碳减排目标的可达性:能源政策与经济发展[J].生态经济,2012(2):52-55.

[7] 彭佳雯,黄贤金,钟太洋,等.中国经济增长与能源碳排放的脱钩研究[J].资源科学,2011,33(4):626-633.

[8] 刘 竹,耿 涌,薛 冰,等.中国低碳试点省份经济增长与碳排放关系研究[J].资源科学,2011,33(4):620-625.

[9] 赵 息,齐建民,刘广为.基于离散二阶差分算法的中国碳排放预测[J].干旱区资源与环境,2013,27(1):63-69.

[10] 王 莉,陈 浮,魏 娜,等.基于协整检验的碳排放脱钩分析系统[J].国土与自然资源研究,2012(4):66-68.

[11] 李嫣怡,刘 荣,丁维岱.EViews统计分析与应用[M].北京:电子工业出版社,2013:178-186.

[12] 李子奈,潘文卿.计量经济学[M].北京:高等教育出版社,2011:297.

[13] 2000-2005年:中国宏观经济运行回顾与展望[EB/OL].新华网.http://news.xinhuanet.com/video/2005-01/24/content_2499962.htm.

[14] HOU Q.The relationship between energy consumption growths and economic growth in China[J].International Journal of Economics and Finance,2009,1(2):232-237.endprint

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