電力消費、電力消費結構、經濟增長以及CO2排放關系

孫宜楠

【摘要】本文建立自回歸分布滯后模型研究中國電力消費、電力消費結構、經濟增長以及CO2排放之間的關系。結果發現，電力消費在長短期關系中對經濟增長與CO2排放均產生正向作用，電力消費結構對經濟增長的長短期影響系數均為負，而電力消費結構在長期中對CO2排放影響系數統計顯著，且符號為負。CO2排放在長期中會抑制經濟增長，而經濟增長不是CO2排放的主要因素。

【關鍵詞】電力消費；電力消費結構；經濟增長；CO2排放

引言

國內外很多學者研究了經濟增長與能源消費、碳排放關系，但因數據選取與模型方法的差異性，得出的結論也不盡相同。關于經濟增長與能源消費關系的研究，國內外學者針對不同地區進行大量的分析。例如文獻[1-2]研究非洲部分國家的能源消費與經濟增長的因果關系，研究發現能源消費與經濟增長之間有顯著的雙向因果關系[1]，而節能政策對南非的經濟增長會造成負面影響[2]。文獻[3]以東盟部分國家為樣本統計對象，發現經濟增長、CO2排放以及能源消費之間存在環境庫茲涅茨曲線EKC。文獻[4]研究了電力消費與經濟增長的關系，發現二變量之間整體上存在長期均衡關系。最近有文獻[5]基于ARDL邊界檢驗法對葡萄牙、意大利、希臘、西班牙以及土耳其等南歐五個國家的能源消費與經濟增長的關系進行了實證研究，結果發現長短期關系中，能源消費與經濟增長之間都具有雙向的因果關系，并且節能政策將會導致經濟增長的減速。國內文獻[6]將關注點放在能源消費、能源消費結構與經濟增長的關系上，研究發現不存在能源消費和能源消費結構對經濟增長的長期影響，而推行適宜的節能減排政策不會阻滯我國的經濟增長。文獻[7]應用ARDL模型研究的結果顯示，當碳排放量、能源消費量、經濟增長互為回歸變量時，均存在其他解釋變量與回歸變量間的長期穩定的協整關系。

本文研究電力消費、電力消費結構、經濟增長、CO2排放四者之間的關系，以期豐富對該問題的深入研究，提出相關政策性建議。

1、ARDL模型

自回歸分布滯后（ARDL，Autoregressive-Distributed lag）模型，是一種較新的協整檢驗方法，其主要思想為，基于邊限檢驗法確定變量間是否存在長期穩定的關系，并在協整關系存在的前提下估計變量間的相關系數。本文研究中國電力消費（PC）、電力消費結構（PS）、經濟增長（Y）以及CO2排放（CE）之間的關系，以電力消費作為因變量為例，構建方程如下：

（1）

構建方程（2）估計變量長期關系系數：

（2）

基于ARDL-ECM模型，構建方程（3）估計變量短期關系系數：

（3）

上式中，μ1t為白噪聲；α0是漂移項；αi（i=5，6，7，8）表示長期系數；表示短期系數；oi，pi，qi，ri（ =1，2，3）為最大滯后階數。以方程（1）為例檢驗協整關系，原假設為α5=α6=α7=α8=0，備擇假設為α5≠α6≠α7≠α8=0。本文選用更適合小樣本的Narayan[8]所計算的F統計量臨界表。c表示常數項；ζt表示白噪音；q1，q2，q3，q4表示滯后階數，可依據AIC或SBC準則判定；表示長期關系系數；ECMt-1為滯后的誤差修正因子，ECMt-1系數的t值檢驗代表了長期因果效應，而解釋變量聯合F值檢驗則代表了短期因果效應[8-9]。

2、數據來源及處理

數據主要選取1980～2012年中國電力消費總量、第二產業電力消費量占電力消費總量的比值、經濟總支出和CO2排放量。采用以1980年為基期的可比價格GDP值計算。數據來自《中國能源統計年鑒》及國家統計局。在具體計算CO2排放量的過程中，本文采用胡初枝等[10]的做法和徐國泉[11]所給出的碳排放系數的平均值來測算能源消費中CO2排放。為消除原始數據的異方差性，將對自變量和因變量均取對數處理。

3、實證分析

3.1單位根檢驗

首先對各變量進行單位根檢驗，樣本量為33個。檢驗結果為四個變量的自然對數時間序列都符合I（1）平穩，可以進行ARDL模型的估計。

3.2協整檢驗

首先第一步，要確定序列間是否具有協整關系。根據SBC準則，確定最優滯后階數為2。當經濟增長為因變量時，邊界檢驗的F值為5.0478，明顯高于5%顯著水平的上限值，說明存在經濟增長與電力消費、電力消費結構、CO2排放的長期協整關系；當CO2排放為因變量時，其F檢驗值為3.8253大于3.586，在10%水平上顯著，因此CO2排放與電力消費、電力消費結構、經濟增長也存在長期的協整關系。

3.3變量間影響系數的估計與解釋

第二步估計存在協整關系的變量間長期和短期動態關系。本文優先選用SBC（施瓦茨貝葉斯）準則確定模型中各變量的最優滯后階數，并根據樣本實際統計數據，限定各變量的最大滯后階數為3。結果見表1、表2。

表1 估計的自回歸分布滯后模型的長期系數和短期ECM模型

（因變量：lnY，ARDL（2，0，0，2）

表1中經濟增長為因變量。結果表明，不論在長期還是短期，電力消費對經濟增長均產生正向作用，統計顯著，并且電力消費對經濟增長的長期影響大于短期影響，長期看，電力消費向上浮動1%，經濟增長將大約浮動1.5%，短期看，1%的電力消費增長會引起經濟增長上漲0.63%。CO2排放對經濟增長短期影響系數為負，但統計不顯著，這說明CO2排放對經濟增長的短期影響可以忽略。但是CO2排放對經濟增長具有顯著的長期影響，且影響為負。電力消費結構對經濟增長的長短期影響系數均為負，且統計顯著。

表2 估計的自回歸分布滯后模型的長期系數和短期ECM模型

（因變量：ln CE，ARDL（1，3，3，0）

表2結果顯示，電力消費對CO2排放的長短期影響系數均為正，在長期中電力消費增長1%，CO2排放增加0.69%，短期電力消費增長1%，CO2排放增加0.9%，反映出我國的電力生產結構中，主要是以以煤為燃料的火力發電為主，這種由我國現實的資源稟賦決定的電力生產結構還將會持續很長一段時間，因此，電力消費的增長仍舊會增加CO2排放。經濟增長對CO2排放的長短期系數均為負，但都統計不顯著。而電力消費結構對CO2排放的長期影響系數為正，統計顯著。

4、結論

本文建立自回歸分布滯后模型，實證研究電力消費、電力消費結構、經濟增長、CO2排放之間的關系，研究結果發現：只有經濟增長、CO2排放分別為因變量時，與其他變量之間存在長期協整關系。電力消費促進經濟增長，CO2排放抑制經濟增長，電力消費結構對經濟增長的長短期影響系數均為負，說明電力消費結構所反映的我國目前的產業結構，對經濟增長有阻礙作用。電力消費增加會增大CO2排放。經濟增長不是CO2排放的主要影響因素。短期內電力消費結構不是CO2排放變動的主要影響因素。但在長期關系估計中，電力消費結構對CO2排放有正向影響。

基于以上結論，本文認為電力消費可以拉動經濟增長，但同時也增加了CO2排放，這與我國現階段的以火力發電為主的電力生產結構有關，因此優化電力生產結構，增加可再生能源以及清潔能源在電力生產消費中的比例對實現碳減排目標具有重要的意義。而電力消費結構對經濟增長負向影響則反映出我國目前的產業結構對經濟增長具有阻礙作用，因此優化調整產業結構，提高工業用能的利用效率，促進服務業等第三產業的發展，進而優化電力消費結構，這將對我國的經濟增長和環境改善產生積極的正向推動作用。

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基金項目

上海高校人文社會科學重點研究基地——“一帶一路”能源電力管理與發展戰略研究中心，項目編號：WKJD15004.