能源消費與環境污染的邊限協整分析＊

王姍姍徐吉輝邱長溶

(1.西安交通大學經濟與金融學院,陜西西安 710061;2.空軍工程大學工程學院,陜西西安 710038)

能源消費與環境污染的邊限協整分析＊

王姍姍1徐吉輝2邱長溶1

(1.西安交通大學經濟與金融學院,陜西西安 710061;2.空軍工程大學工程學院,陜西西安 710038)

能源的使用是導致環境惡化的主要原因之一,所以研究能源消費與不同污染物之間的關系就很有必要。本文以1985-2007年的年度數據為樣本,建立了自回歸分布滯后—誤差修正模型,并運用邊限檢驗對我國的能源消費與環境污染之間的關系進行了實證研究。研究結果表明:長期來看能源消費總量、煤炭占能源消費總量的比重和水電、核電、風電占能源消費總量的比重對SO2的排放有重要影響,但是對工業煙塵排放量來說只有水電、核電、風電占能源消費總量的比重的影響是顯著的;短期來看煤炭占能源消費總量的比重對SO2排放的影響是顯著的,能源消費總量和水電、核電、風電占能源消費總量的比重對工業煙塵的排放有顯著影響。由于能源消費總量和結構對不同污染物的長期和短期影響存在較大差異,所以在治理時應區別對待。

能源消費;環境污染;ARDL-ECM;邊限檢驗

能源是經濟和社會發展的重要物質基礎,然而能源的大量消費雖然推動了經濟的快速發展,但卻帶來了嚴重的環境污染問題。我國“豐煤少油”的資源稟賦,決定了當前的一次能源消費結構是以煤炭為主,這是導致我國環境質量不斷惡化的重要原因之一,我國經濟增長的資源環境代價已經過大。如何促進經濟、能源與環境之間的可持續發展,目前已成為各界共同關注的問題之一,同時也引起了國家的重視,2007年10月15日,中國共產黨第十七次全國代表大會明確提出建設生態文明;國家的“十一五規劃綱要”也提出了“十一五”期間單位國內生產總值能耗降低20%左右,主要污染物排放總量減少10%的約束性指標。

我國學者對能源消費與環境間的關系研究也比較多,國涓分析了能源消費對環境的影響以及能源活動的環境成本[1];任彪、李少穎運用灰色關聯分析中國能源消耗和環境污染與經濟發展之間的關系,結果表明水電的消耗和環境污染治理投資對經濟發展影響較大,而水電的消耗又對環境污染治理投資的影響比較大[2];曾波,蘇曉燕將灰色關聯分析引入到我國的能源消費和環境質量關系的研究中,探索了現有的能源消費結構和環境影響的內在灰色關聯,確定各種能源消費對我國環境質量的不同影響程度[3];楊永華等從經濟學的視角分析了能源使用與環境質量的關系,并試圖從理論上論證環境質量改善的關鍵在于資源生產率的提高[4];王舜,張穎從哲學視角出發,分析能源與環境關系的歷史,并探討了處理和解決能源與環境關系的出路與設想[5]。已有文獻中的多數為定性分析,少量的定量分析也局限于研究能源消費與環境間的相關關系,并沒有探討二者的長期均衡關系,且還沒有學著對能源消費結構與環境污染之間的定量關系進行研究。本文運用自回歸分布滯后—誤差修正模型和邊限檢驗對能源消費總量、能源消費結構與不同環境污染物之間的長期和短期關系進行了實證研究。

1 樣本選取和研究方法

1.1 樣本選取

我國當前以煤為主的能源消費結構,造成了嚴重的大氣環境污染,主要污染物是SO2、煙塵和氮氧化物。圖1顯示了1985-2007年我國一次能源消費構成情況,圖2反映了我國1985-2007年SO2和工業煙塵的排放量的變化趨勢。

從圖1中可以看出,我國煤炭占能源消費總量的比重一直維持在70%左右,2002年達到最低點66.32%后,又有所上升;水電、核電、風電占能源消費總量的比重一直在上升。

圖1 我國一次能源消費構成情況(1985-2007年)Fig.1 The composition of primary energy consumption in China

圖2 我國二氧化硫和工業煙塵排放量(1985-2007年)Fig.2 Discharging of SO2and industrial fumes in China(1985-2007)

圖2顯示了二氧化硫的排放量存在長期上升的趨勢,工業煙塵的排放量則存在下降趨勢。本文采用二氧化硫(SO2)、工業煙塵(GY)的排放量來衡量我國環境污染的狀況,采用能源消費總量(EC)、煤炭占能源消費總量的比重(CC)和水電、核電、風電占能源消費總量的比重(XC)三個指標來衡量我國能源消費的現狀,選取1985-2007年的年度數據作為樣本區間。在數據處理時為了消除異方差的影響,進行了對數化處理。

1.2 研究方法

在多元模型中,由于序列的非平穩性可能會給傳統的回歸模型帶來“偽回歸”問題。20世紀80年代Engel和Granger的協整理論指出,兩個或多個非平穩時間序列的線形組合可能是平穩的[6]。對于相同的非零階單整序列,則可用JJ(Johansen-Juselius)檢驗來分析變量間長期和短期的均衡關系[7]。然而該方法要求所有變量具有相同階數,尤其當在分析中涉及內生變量、外生變量的選擇,滯后階數、趨勢項和截距項的確定時,研究結論具有很大的不確定性,模型的穩定性不高。因此Pesaran和Shin(1999)與Pesaran等(2001)提出自回歸分布滯后(Autoregressive Distributed Lag Approach,ARDL)協整方法和邊限檢驗(bounds testing)[8][9]。這種分析方法不要求變量具有相同單整階數,適用于無法確定模型變量是零階單整、一階單整還是混合形式,同時對樣本容量的變化不太敏感。由于本文只有23個數據樣本,于是采用基于ARDL模型和更加穩健的邊限協整檢驗來識別能源消費與環境污染間的長期關系,同時采用誤差修正模型(ECM)來分析能源消費和環境污染的短期動態關系。

邊限檢驗所基于的無約束誤差修正模型的表達式如下:

式(1)中△表示一階差分,ln表示對序列取自然對數,WR為污染物,在具體分析時采用SO2和工業煙塵這兩個指標。邊限檢驗是通過對滯后變量lnWRt-1、lnECt-1、lnCCt-1和lnXCt-1系數的聯合檢驗來實現的,采用的是Wald檢驗,輸出結果為F統計量。檢驗的原假設是變量間不存在協整關系,表達式如式(2)所示。

利用式(1)計算的F統計值檢驗水平變量間可能存在的協整關系。Pesaran等(2001)構造了檢驗條件誤差修正模型的上下兩組邊限臨界值,臨界值上限假設所有變量都是一階單整的,臨界值下限假設所有變量都是零階單整的。若計算的F統計值大于臨界值上限,則拒絕原假設,認為存在協整關系;若F統計值小于臨界值下限,則不能拒絕原假設,也就是說變量間不存在協整關系;若F統計值落在臨界值上下限之間,則不能得出確定性的結論。

2 模型估計結果及經濟含義

2.1 模型估計結果

在利用ARDL模型時我們先按照式(1)對各差分變量進行滯后并利用AIC信息準則選擇最佳滯后期,考慮到SO2的排放存在上升趨勢,本文在進行方程估計時加入了趨勢項,然后根據系數的顯著性判斷是否需要保留;接著利用邊限臨界值進行檢驗,判斷變量間是否存在著長期穩定關系,如果存在長期的穩定關系就將變量放入條件誤差修正模型中,最后采用ARDL估計方法估計水平變量之間的長期關系和差分變量間的短期動態關系。

由于本文的樣本滯后期越長序列相關越嚴重,且受數據樣本容量的限制,我們選擇差分變量的最大滯后階數為2(即p=3)。根據一階差分變量的不同滯后期得到AIC值、1階和2階序列相關的LM檢驗統計量、邊限檢驗的F統計量值,如表1所示。

表1 ARDL模型滯后階數選擇、AIC準則、序列相關LM統計量和邊限檢驗F統計量Tab.1 Lag order of the ARDL model,AIC criterion,serial correlation LM statistic and bounds testing

根據AIC信息準則并結合序列相關的LM檢驗統計量,計算式(1)中滯后水平變量系數約束的WALD檢驗的F統計量,與Pesaran等(2001)計算出的邊限臨界值上下限進行比較,判斷水平變量間是否存在長期協整關系。從表1中可以看出,SO2包含趨勢項在5%(p=2)的顯著性水平上拒絕式(1)不存在長期協整關系的原假設;工業煙塵無論包不包含趨勢項均在1%(p=2)的顯著性水平上拒絕原假設。依據AIC和相關診斷對SO2和工業煙塵的估計方程進行處理,剔除不顯著階數,使模型簡化。經處理后最終確定的ARDL模型為:SO2(1010),工業煙塵(1101)。

根據最終設定的模型,我們對式(1)重新進行估計,估計結果如表2、表3所示。

從表2中可以看出,長期來說能源消費總量、煤炭占能源消費總量的比重和水電、核電、風電占能源消費總量的比重對SO2的排放量的影響在1%的顯著性水平上都是顯著的,短期來說,只有煤炭占能源消費總量的比重在10%的顯著性水平上可以很好的解釋我國SO2的排放量。能源消費總量、煤炭占能源消費總量的比重和水電、核電、風電占能源消費總量的比重的長期彈性系數分別為:1.70、-6.47和-0.59。

表2 SO2和能源消費之間ARDL-ECM模型的估計結果Tab.2 The ARDL-ECM model estimation results between SO2and energy consumption

表3 工業煙塵和能源消費之間ARDL-ECM模型的估計結果Tab.3 The ARDL-ECM model estimation results between industrial fumes and energy consumption

表3是工業煙塵對應的方程(1)表達式的估計結果。從長期看,只有水電、核電、風電占能源消費總量的比重對工業煙塵的排放量在10%的顯著性水平上影響顯著,能源消費總量和煤炭占能源消費總量的比重對工業煙塵排放量的影響都不顯著;從短期來看能源消費總量和水電、核電、風電占能源消費總量的比重對工業煙塵排放量的影響在5%的顯著性水平上顯著。能源消費總量、煤炭占能源消費總量的比重和水電、核電、風電占能源消費總量的比重的長期彈性系數分別為:0.06、0.27和-1.40。

為了檢驗模型的擬合效果,本文做了診斷檢驗,同時為了檢驗模型最終設定的可靠性,還利用了估計方程遞歸殘差累計和(cumulative sumof recursive residuals)與遞歸殘差平方累計和(cumulative sumof squares of recursive residuals)對模型參數結構的穩定性進行檢驗。結果見表4。

表4 模型估計結果的診斷檢驗Tab.4 The diagnostic tests for the model estimation results

從表4的檢驗結果可以看出自回歸分布滯后—誤差修正模型(ARDL-ECM)的擬合效果較好,模型比較穩定,估計結果可靠。

2.2 估計結果的經濟含義

通過上面的分析可以看出,不同污染物在長期和短期受能源消費總量和能源消費結構的影響不同,因此在降低污染物排放方面,從長期和短期來說也分別要有不同的側重點,采取不同的措施。

從長期來看,能源消費總量、煤炭占能源消費總量的比重和水電、核電、風電占能源消費總量的比重對SO2的排放量影響均顯著。我們可采取以下措施降低SO2排放量:降低能源消費總量,提高水電、核電、風電占能源消費總量的比重,但要想在經濟發展的同時降低能源消費總量,只有通過提高能源使用效率,降低各產業部門的能源強度,調整產業結構,使產業結構從能源消耗比較大的第二產業向能源消耗較小的第三產業轉移來實現。對工業煙塵排放量來說只有水電、核電、風電占能源消費總量的比重的影響是顯著的。降低煙塵排放量,只能通過調整能源消費結構,提高新能源和可再生能源在能源構成中的比重,走可持續能源發展戰略來實現。

從短期來看,只有煤炭占能源消費總量的比重對SO2的排放量有顯著影響,這進一步印證了我國SO2的排放是由煤炭消費引起的。要想短期內降低SO2的排放量,只能減少煤炭、焦碳等低質能源的使用,提高污染物的凈化處理和煤炭清潔有效利用技術的使用率。能源消費總量和水電、核電、風電占能源消費總量的比重對工業煙塵的排放有顯著影響。作為發展中國家,社會與經濟的發展需要有相應的能源提供支撐和保障,因此,只能通過改變能源消費方式,提高節能意識,加大科研投入,盡快開發和推廣可循環利用和治理污染的先進技術,發展清潔能源和可再生能源等措施來降低工業煙塵的排放量。

3 結 論

本文以1985-2007年的年度數據為樣本,采用邊限檢驗的方法研究了我國能源消費和環境污染之間的長期關系,運用自回歸分布滯后—誤差修正模型分析了能源消費總量、能源消費結構對SO2、工業煙塵排放量的影響。綜合上述的研究結果,可以得出如下結論:①從長期來看,能源消費總量、煤炭占能源消費總量的比重和水電、核電、風電占能源消費總量的比重對SO2的排放量的影響都是顯著的,對工業煙塵的排放量來說只有水電、核電、風電占能源消費總量的比重的影響是顯著的;②從短期來看,只有煤炭占能源消費總量的比重對SO2的排放量有顯著影響,而能源消費總量和水電、核電、風電占能源消費總量的比重對工業煙塵的排放量的影響顯著。

要想從根本上改變我國目前“高消耗、高排放、低產出”的粗放型經濟增長方式和“能源使用效率低,環境污染嚴重”的現狀,建議①優化能源消費結構,加快發展清潔能源和可再生能源,盡快實現能源消費的清潔化;②盡可能提高能源的使用效率;③加快產業結構和產品結構的升級;④提高全社會的節能環保意識。

(編輯:劉呈慶)

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AbstractEnergy use isone of the prime factors to lead to environmental deterioration.Thus it’s necessary to research the correlation between energy use and different infectants.The authors selected annual data from 1985 to 2007 as sample,and did empirical research by the methodologies of bounds testing and autoregressive distributed lag error correction model(ARDL-ECM)to investigate the relationship between energy use and environmental pollution.The research indicated that,in the long term,total energy consumption,the proportion of coal in total energy consumption,the proportionof hydroelectric power,nuclear power and wind power in total energy consumption are observably influential to the dischargingof SO2,but for the dischargingof industrial fumes,only the proportionof hydroelectric power,nuclear power and wind power in total energy consumption have distinct influence on the discharge of SO2;in the short term,the proportion of coal in total energy consumption has distinct influence on the discharging of SO2.T otal energy consumption and the proportion of hydroelectric power,nuclear power and wind power in total energy consumption have remarkable influence on the discharging of industrial fumes.In the view of large differences between the long term and short term influence from different total energy consumption and structure on different pollutants,we should make a difference when control pollution.

Key wordsenergy consumption;environmental pollution;ARDL-ECM;bounds testing

Bounds Testing for Energy Consumption and Environmental Pollution

WANG Shan-shan1XU Ji-hui2QIU Chang-rong1
(1.School of Economics and Finance,Xi’an Jiaotong University,Xi’an Shaanxi 710061,China;
2.Engineering College,Air Force Engineering University,Xi’an Shaanxi 710038,China)

F224.0

A

1002-2104(2010)04-0069-05

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.04.012

2009-09-25

王姍姍,博士生,主要研究方向為數量經濟學。

＊西安交通大學科研基金(No.08140002)。