基于VAR模型的江苏省对體易、增长和碰翻实证研

　　一、引言

　　2013年江苏省口岸进出口总值高达5508.44亿美元，位列全国第二。随着经济快速发展，江苏省直接碳排放量显着增长。2001年~2010年省内二氧化碳年均排放量增长率为7.79%，高于全国同期6.67%的水平。尽管江苏省在发展低碳经济方面具有新能源开发、科技创新等优势，但省内高碳产业仍占主导地位，节能降碳形势依然严峻。因此，分析江苏省对外贸易、经济增长和碳排放之间的关系，探索适合江苏省发展的低碳模式，有利于江苏省贸易政策的调整和进一步落实可持续发展战略。

　　对外贸易、经济增长和碳排放这三者的动态关系一直是国内外学者关注的重要问题。目前主要研究成果有：DaboGuanetal(关大博等，2008)利用中国1980年~2030年的碳排放量实际和预测数据，分析得出促进我国碳排放量持续增长的三大主要因素分别为家庭消费、出口贸易以及资本投资。[StreteskyaLynchb(斯垂特斯卡林奇，2009)结合269个国家1989年?2003年的出口贸易以及二氧化碳排放量，研究结论表明全球大部分国家出口贸易的发展导致二氧化碳排放量不断增加。但Kearsley&Riddel(基尔斯利和里德尔，2010)选取了全球27个经合组织（OECD)国家对外贸易以及二氧化碳排放量的数据进行分析，结论表明这27个国家的对外贸易对其二氧化碳排放量的正向效应并不显着。中国作为世界上二氧化碳排放量位居前列的国家，有效降低二氧化碳排放量已经成为当务之急。沈利生(2008)结合投入产出模型，具体研究了我国对外贸易对S02排放量的影响，研究结论表明，导致我国对外贸易污染排放逆差的主要原因是不断增加的外贸顺差和出口贸易产业结构的恶化。陶长琪(2010)等运用ARDL模型，结合我国1971年~2008年的面板数据研究了我国二氧化碳排放、能源消费、人均GNI及其平方对对外贸易系数的作用效应，结论显示这三者与对外贸易系数存在长期的正向效应。^李锴(2011)等利用中国1997年~2008年的二氧化碳排放量，面板数据覆盖我国30个省份，全面分析了各省份对外贸易系数与二氧化碳排放量之间的动态关系，结果表明对外贸易系数与我国各省份二氧化碳排放量之间存在长期均衡关系，对外贸易的增长增加了我国二氧化碳排放量和碳强度。

　　二、模型与变量的选取

　　(-)VAR模型

　　向量自回归（VectorAutoregression，VAR)模型米用多方程联立的形式，结合统计数据，基于系统中内生变量的滞后值函数构建形成的模型，从而实现将自回归模型的变量从单一推广至多元时间序列的突破。滞后阶数为P的VAR模型可以表达为：

　　yt=^1yt-1+L+$pyt-p+0xt+stt=1，2，L，T

　　其中，yt为k维内生向量，xt为d维外生向量，p为滞后阶数，kxk维矩阵屯，L，$p和kxk维矩阵0是系数矩阵，&为k维随机误差向量，T为样本个数。

　　(二）变量的选择

　　笔者共选取3个变量分别是人均国内生产总值(Gt)、人均碳排放指标(Ct)、对外贸易依存度（Ft)为模型指标。模型中还涉及到各期对外贸易总量、各期人民币汇率以及人口数量的数据均取自1995年~2013年《江苏统计年鉴》。对外贸易依存度以及二氧化碳排放量计算利用如下公式求得：

　　(1) 对外贸易依存度=进出口贸易总额/国内生产总值x100%

　　(2) 二氧化碳(CO0排放量=KxE

　　(3) 二氧化碳排放系数（K)=单位热值含碳量x平均低位发热量x碳氧化因子x44/12。

　　其中，进出口贸易总额使用年平均汇率换算；E为不同类型能源以标煤为单位换算的使用量；K为不同类型能源的二氧化碳排放系数。

　　我国二氧化碳排放主要来自7种能源：原煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、柴油、煤油，各能源二氧化碳排放系数如表1所示。文中所涉及的7种能源的消费量均取自1995年~2013年《江苏统计年鉴》。3.上表后两列来源于《省级温室气体清单编制指南》（发改办气候[2011]1041号）。

　　在进行实证分析之前，先对文中时间序列变量进行自然对数转换，其目的在于使实证数据趋向线性的同时又可以有效消除异方差的影响，设变量人均国内生产总值（Gt)、人均碳排放指标(Ct)、对外贸易依存度(Ft)分别为LN(Gt)、LN(Ct)、LN(Ft)。笔者分析的结果均通过Eviews7.2计算得出。

　　(三）实证分析

　　1.稳定性检验

　　本文共涉及3个系统变量分别为人均国内生产总值(Gt)、人均碳排放指标(Ct)、对外贸易依存度（Ft)，建立无约束且滞后期为P的VAR模型，依据PLR、FPE、AIC、SC和HQ等准则确定VAR模型的滞后期P，表2分析结果表明P为2。VAR模型的稳定性可以根据其所有特征根模的倒数是否小于1来判断，当模型所有特征根的模的倒数均小于1则模型稳定。如图1所示，VAR(2)的特征根模的倒数均在半径为1的圆的范围内。因此，VAR(2)稳定，具备进行脉冲响应分析的条件。

　　检验

　　笔者使用ADF检验方法对时间序列进行单位根检验，其目的在于避免时间序列的“伪回归”现象并测度变量的平稳性水平。如表3结果所示，LN(Gt)、LN(Ct)、LN(Ft)的ADF值均大于其对应的5%临界值，即变量为非平稳。而其对应的一阶差分ALN(Gt)、ALN(Ct)、△LN(Ft)的ADF值均大于其对应的5%临界值，表明变量的一阶差分通过了平稳的显着性检验，为一阶单整。

　　ADF检验结果表明变量LN(Gt)、LN(Ct)、LN(Ft)在5%的显着水平下为非平稳序列，而一阶差分序列ALN(Gt)、ALN(Ct)、ALN(Ft)在5%的显着水下序列平稳，为一阶单整。ADF检验结果表明ALN(Gt)、ALN(Ct)、ALN(Ft)都服从1(1)，据此可以进行协整检验。Johansen检验是在VAR模型的基础上产生多变量协整检验方法。表4中Johansen检验结果表明，迹检验以最大特征

　　表4 Johansen检验结果值检验在5%的显着性水平下至少存在2个协整方程。由此可知三个变量之间存在长期均衡关系。

　　r因果关系检验

　　协整分析表明对外贸易、经济增长与碳排放之间存在长期均衡关系，但并不能明确表明变量之间的因果关系和因果关系的方向，所以在脉冲响应分析之前需进行Granger因果关系检验，根据Granger因果关系检验的结果判断各变量之间的因果关系及其方向。鸣下一步进行的脉冲响应分析来说，Granger因果关系检验结果可以说明对于目标变量而言，某些内生变量能否判定作为外生变量。

　　表5中Granger因果关系检验结果表明经济增长是碳排放的单向Granger因，而对外贸易与碳排放互为Granger因。这说明碳排放量的增加对对外贸易的不断发展具有正向效应，但当碳排放量持续增加并达到一定程度时，即超过一定的环境容量时，一定程度上就会制约对外贸易的持续发展。同时，经济增长又是对外贸易的Granger因。综上结论说明江苏省目前的经济发展方式仍然是“高投入、高消耗、高污染”的粗放型，这必然导致未来碳排放量的持续增加。

　　5.脉冲分析

　　脉冲响应函数可以捕捉变量之间全面复杂的动态关系，根据建立的VAR(2)模型，分别作出它们的脉冲响应函数图，如图2所示。其中，横坐标表示跟踪期（笔者选择10期），纵坐标反映脉冲响应的程度；实线表示脉冲响应函数10期的变化路线，虚线表示正负两倍标准差偏离带。

    (1) 碳排放对对外贸易和经济增长的影响

　　碳排放对自身信息的一个标准化冲击立即作出响应，首先是迅速衰退，然后缓慢下降，表明江苏省碳排放在短期内会大量下降，但在长期内如果没有其他因素干扰，其下降幅度会减弱。碳排放对对外贸易信息的一个标准化冲击响应后，先是迅速提高，达到正效应最大值，然后逐渐衰退，随后又经历一轮小幅升降才趋于平稳，这表明从长期来看，江苏省碳排放对对外贸易带来同向的冲击作用，短期内碳排放促进对外贸易的增加。碳排放对经济增长信息的一个标准化冲击，首先是一个负向冲击，然后效应慢慢减弱，第2期开始回升并趋于0，说明在短期内江苏省碳排放对经济增长有一定的影响，且对未来经济增长的作用效应不明显。

　　(2) 对外贸易对碳排放和经济增长的影响

　　对外贸易对碳排放信息的一个标准化冲击后正向效应开始衰弱，第三期以后缓慢增加，但处于负效应状态。表明江苏省对外贸易的增长短期内会促进碳排放的增加，长期来看并不具有促进作用。对外贸易对自身信息的一个标准化冲击响应，同样是迅速下降然后继续缓慢增加，第3期达到最大值0.27，然后开始逐渐减少并趋于0。对外贸易对经济增长信息的一个标准化冲击的响应，负向效应由降转升并逐渐趋于0，这表明短期内江苏省对外贸易对经济增长并不具有促进作用。

　　(3) 经济增长对碳排放和对外贸易的影响

　　经济增长对碳排放信息的一个标准化冲击响应，碳排放迅速增加，第2期达到效应的最大值，然后开始缓慢减少趋于0附近，表明江苏省经济增长对碳排放具有正向持久的冲击作用，这与前文协整理论分析的结果吻合。经济增长对对外贸易的冲击影响，同样在第1期开始下降又于第4期回升至正向效应，且该正向冲击作用一直持续到第10期，说明江苏省经济增长对对外贸易同样具有积极作用。经济增长对自身信息的一个标准化冲击，首先是正向效应迅速下降，直到第5期基本保持稳定，表明江苏省经济增长在短期内对自身有一定的促进作用，但这种作用持续的时间不长。

　　1. 方差分解分析

　　脉冲响应函数形象地展示了一个变量的冲击对另一个变量的动态影响路径，而要准确地计算出每一个结构冲击对每个内生变量变化贡献的数值到底有多大，则需要用到方差分解方法。[9]运用Eviews7.2进行分析，运行结果如表6所示

　　从表6可以看出，碳排放对自身的预测方差贡献率呈不断下降趋势，自第8期开始逐渐保持在-0.8%的稳定水平上，可见碳排放受到其自身的影响不大。经济增长对碳排放的贡献率相对来说不高，第一期贡献率为0，并逐期下降且一直为负值，说明江苏省经济增长对碳排放具有抑制效应，这和近几年来江苏省提倡节能减排、发展低碳经济相关。对外贸易对碳排放的贡献率在第二期达到2.5%后又回落趋于稳定，充分说明了对外贸易发展在短期内会引起碳排放的增加。

　　从经济增长的方差分解可以看出，短期内，碳排放对经济增长贡献率较大，但正向效应处于逐渐衰弱的趋势，并最终稳定在0.2%左右，对外贸易对经济增长的影响先降后升，变动幅度不大，稳定在0.2%-0.3%之间，说明江苏省对外贸易对经济增长的促进作用并不明显。

　　从对外贸易的方差分解可以看出，碳排放对对外贸易预测方差的贡献率由第一期6.03%逐期下降，且到第8期基本保持在0.2%左右，说明短期内江苏省碳排放量增加对对外贸易不断发展具有正向效应，但当碳排放量持续增加直至超过一定的环境容量时，碳排放量继续增长又成为制约对外贸易增长的主要因素之一，这与前文分析一致。经济增长对对外贸易预测方差的贡献率也是由第一期的3.25%逐期下降，并在第十期回正为0.07%。经济增长对对外贸易的贡献率短期内有积极促进作用，但长期作用效应不大。