辽宁省出口贸易与碳排放量关系的实证分析

时间:2022-06-01 10:47:33

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辽宁省出口贸易与碳排放量关系的实证分析

[摘要]根据碳排放因素分解法计算出辽宁省1985—2009年的碳排放量,实证分析辽宁省碳排放量与出口贸易之间的动态关系。结论显示:两个变量间存在长期协整关系;出口贸易是碳排放的格兰杰原因,而碳排放不是出口贸易的格兰杰原因;碳排放对出口贸易的响应由零变为正,而后不断增强,影响持续为正;出口贸易对碳排放的响应在第2期就达到了最大值,而后递减,但具有持续的正效应。表明辽宁省出口产品结构不尽合理,能源类、高耗能产品比例过高。提出优化出口产品结构、能源消费结构,构建完善的绿色贸易政策体系等对策建议。

[关键词]出口贸易;碳排放;能源消费

[中图分类号]F224.32 [文献标识码]A 文章编号:

一、引言

改革开放以来,辽宁省的对外贸易取得了长足发展,出口额自1985年以来一直保持递增的趋势。对外贸易的迅速发展虽然给辽宁省经济以巨大的拉动力,但随之带来的资源消耗、能源消耗、环境污染等压力业越来越大,特别是碳排放量的不断增加,制约了辽宁省经济的可持续健康发展,逐渐引起了人们的广泛关注。本文旨在厘清辽宁省碳排放与出口贸易之间的关系,客观阐释辽宁省碳排放的增长驱动力。

目前研究出口贸易与能源消费或者碳排放之间关系的文献较多。比如朱启荣(2007)、刘强等 (2008)、许广月,宋德勇(2010)、Dabo Guan et al(2008)、Paresh Kumar Narayan and Russell Smyth(2009)、Thomas Wiedmann(2009)等专家学者对此均进行了深入研究。但是结合辽宁省的实际情况,揭示通过贸易结构的调整减少二氧化碳排放途径的研究还是空白。因此,本文将客观评估和定量分析辽宁省出口贸易与碳排放量的关系,以期为有关部门制订科学的外贸政策提供参考依据,从而优化对外贸易结构、提高对外贸易质量,促进辽宁省经济又好又快地发展。

二、模型设计和数据说明

1.模型设计

一方面出口贸易为辽宁省创造了巨大的经济效益和大量就业机会,成为辽宁经济增长的重要拉动力量,另一方面也造成了大量的能源资源消耗和碳排放,给辽宁经济的进一步持续健康增长带来了压力。特别是作为主要温室气体的二氧化碳排放直接导致环境污染,不仅会降低本地区人民的生活质量和水平,还是造成气候变暖主要因素,影响生态环境。所以,出口贸易与碳排放二者间应存在一种长期稳定的关系,并且这种关系在经济发展的不同阶段呈现不同的特征。

为揭示二者之间的动态关系,把出口贸易和碳排放作为自变量和因变量,建立计量经济模型:

其中, 表示 时期的碳排放量的对数值,单位是万吨; 表示 时期的出口总额的对数值,单位亿美元。 为常数项, 为回归系数, 为随机误差项。显然,如果式(1)成立,则随机扰动项 是平稳序列。

如果 值为正,表示出口贸易具有“增排”效应,意味着出口贸易的碳排放转移效应假说成立;如果为负,说明出口贸易具有“减排”效应。根据辽宁省的实际情况,出口贸易方式仍属于粗放型,是高能耗、高污染和高排放的。据此,理论预期 为正。

2.数据说明

本模型共涉及两个变量,分别是碳排放量指标 、出口贸易指标 。其中计算碳排放的基础数据、出口贸易总额(亿美元)来源于2012年《辽宁统计年鉴》。辽宁省碳排放量的估算则是利用对数均值迪氏分解法(LMDI)。该方法依据扩展的Kaya恒等式,推导出碳排放量的计算公式为:

其中, 是碳排放总量, 表示能源消费总量, 为 种能源消费的碳排放量, 为 种能源的消费量,表示 种能源在能源消费总量中所占份额; 表示各类能源的排放系数(强度),即消费单位 种能源的碳排放量。

由式(2)可知,要测算出碳排放量,关键要确定各类能源消费的碳排放系数。并由此计算整理出辽宁省1985—2009年的碳排放总量。

根据数据的可得性,本文选取了1985—2010年辽宁省碳排放量及出口总额进行考察,图1反映了1985—2010年辽宁省碳排放量及出口总额的变化趋势。

三、实证结果分析

1.单位根检验

为避免时间序列的“伪回归”,首先对序列进行单位根的平稳性检验,以测度变量是否满足协整检验的前提条件。采用ADF检验法分别对 和 进行单位根检验,以考察其是否存在单位根(见表1)。

由表1可以看出, 和 这2个变量的ADF统计量,分别在10%、5%和1%的显著性水平下不显著,而 和 的一阶差分序列分别在在5%、1%的显著性水平下通过了平稳的显著性检验,所以两个变量的水平序列是不平稳的,而一阶差分序列是平稳的,即为I(1)。

2.协整检验

对序列 和 采用基于残差的E-G两步法进行协整检验,首先对式(1)进行普通最小二乘回归(OLS),得到:

括号中的数字为对应的标准误差项,然后对式(3)的残差序列进行单位根检验(无截距项和趋势项)。得到残差序列t统计值为-4.215,查找麦金农(Mackinnon)提供的临界值表,计算发现t统计值小于1%的显著性水平上ADF临界值-2.661,所以拒绝零假设,即残差序列为稳定序列。进而说明变量 与 之间存在(1,1)阶协整关系,表明二者之间存在长期稳定的均衡关系。由协整方程(3)可知,辽宁省出口贸易值增长率每提高1%,其碳排放量的增长率平均提高0.4069%。这表明,辽宁省的出口贸易规模扩大与碳排放量增加之间关系较紧密。

3.格兰杰因果关系检验

协整检验证实了 与 这两个变量之间存在长期协整关系,但是,这两个变量间的因果关系仍不明确。因此用Granger因果检验分析这两个变量之间具体的因果关系,检验结果见表2。

由表2可知,出口贸易规模的变化是导致碳排放变化的格兰杰原因,这意味着出口贸易在促进辽宁省经济增长和济发展的同时,也带来了碳排放量的增加,表明辽宁省的出口贸易方式是非环境友好型。相反,碳排放不是出口贸易的格兰杰原因,意味着碳排放的增长并没有促进出口贸易的增长。

4.脉冲响应分析

运用脉冲响应分析方法,通过 、 作为内生变量得到的误差项加上一个标准差大小的冲击分别对 、 的影响,可以清楚看到 、 在序列冲击时随着时间的推移产生的影响,如图2所示。在图2中,横轴表示冲击作用的期间数(年),纵轴分别表示 、 的变化程度,曲线表示了脉冲响应函数,代表了各相应变量冲击的动态响应;两侧的虚线是脉冲响应函数加减两倍标准差的值,表明冲击响应的可能范围。

由图2可知,LNC 受自身的脉冲响应当期的效应明显,为0.047018,随后不断减少至第5期的最小值为0.018910,而后又呈微弱的递增趋势,总体来说 LNC对自身的影响是呈正向反馈效应的;给定LNEX一个标准信息冲击,LNEX对LNC的冲击第1期为0,LNC在第2期开始反应,而后不断增强,至第5期达到最大为0.053107,随后反应强度不断减少,直至达到最小值,总体来看LNEX对LNC的单位冲击具有持续的正效应,长期趋近0.049579;LNEX对自身的单位冲击的响应具有长期的正效应,当期的效应明显,为0.125662,在第2期达到最小值,之后开始递增,到第5期达到最大值后又开始递减,总体稳定在0.12的水平上;LNC对LNEX的单位冲击第1期为0.037846,第2期达到了最大值,为0.061594,而后递减,但是总体LNC对LNEX的单位冲击具有持续的正效应,长期趋近0.046918。

四、结论与对策建议

1.结论

首先,辽宁省碳排放量和出口贸易之间存在长期的协整关系,出口贸易的弹性系数为0.4069,这表明,长期以来,出口贸易的增长导致了碳排放的增加。说明辽宁省出口贸易每增加1%, 碳排放增加0.4069%。

其次,从辽宁省碳排放和出口贸易两变量间的因果关系来看,出口贸易是碳排放的格兰杰原因,但是碳排放不是出口贸易的格兰杰原因,表明辽宁省出口贸易在推动经济增长的同时,也使得碳排放量不断增加,这种结果与辽宁省高能耗的粗放式外贸增长方式有关,高能耗产品出口增长对能源消费有很强的依赖性,这种增长方式制约了辽宁省经济的可持续健康发展。

第三,辽宁省碳排放和出口贸易两变量间的脉冲响应来看,碳排放对出口贸易的响应由零变为正,而后不断增强,至第5期达到最大值,后虽减小,但影响持续为正;出口贸易对碳排放的响应在第2期就达到了最大值,而后递减,但具有持续的正效应。

2.对策建议

目前,辽宁省出口贸易产品结构总体看还很不合理。全省出口的29种商品中除去食品外,初级产品尤其是能源类产品和高耗能产品占据了较高的比例。显然,这些产品尤其是能源类产品在单位附加值出口中负载了更多的能耗。这种贸易方式大量消耗国内的能源和资源,直接导致了能源消费总量的上升,加大了辽宁省节能减排目标实现的难度,而这种由贸易所引发的能耗量和碳排放量,不利于辽宁省出口贸易的可持续发展。因此,有关部门应采取积极措施,对这些高耗能产品的出口进行适当的控制和积极的引导。首先,优化出口产品结构,进一步降低低附加值产品、能源类产品、化工原料、重化工产品等的出口比重,增加高附加值产品及低能耗产品出口比重。其次,优化能源消费结构,促进出口企业进行技术改造,提高能源使用效率,降低出口产品生产的能耗。第三,构建完善的绿色贸易政策体系。对现有贸易政策体系进行改革,探寻一种健康的贸易增长方式,建立绿色贸易体系,如绿色投资政策、环境关税政策、承接发达国家和地区产业转移时一些高耗能项目的准入制度等。

[参考文献]

[1]朱启荣.山东省出口贸易与能源消费关系的实证分析[J].山东财政学院学报(双月刊),2007(3):65-68.

[2]刘强,庄幸,姜克隽,韩文科.中国出口贸易中的载能量及碳排放量分析[J].中国工业经济,2008(8):46-55.

[3]许广月,宋德勇.我国出口贸易、经济增长与碳排放关系的实证研究[J].国际贸易问题,2010(1):74-79.

[4]Dabo Guan, etal. The Drivers of Chinese CO2 Emissions from 1980 to 2030[J]. Global Environmental Change,2008(10):626-634.

[5]Paresh Kumar Narayan,Russell Smyth.Multivariate Granger Causality Between Electricity Consumption, Exports and GDP:Evidence from a Panel of Middle Eastern Countries[J]. Energy Policy,2009(1):229-236.

[6]Thomas Wiedmann.A First Empirical Comparison of Energy Footprints Embodied in Trade-MRIO Versus PLUM[J]. Ecological Economics,2009(5):1975-1990.

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