能源消费与环境污染的边限协整分析

　　能源是经济和社会发展的重要物质基础，然而能源的大量消费虽然推动了经济的快速发展,但却带来了严重的环境污染问题。我国“丰煤少油”的资源稟賦，决定了当前的一次能源消费结构是以煤炭为主,这是导致我国环境质量不断恶化的重要原因之一,我国经济增长的资源环境代价已经过大。如何促进经济、能源与环境之间的可持续发展，目前已成为各界共同关注的问题之一，同时也引起了国家的重视,2007年10月15日，中国共产党第十七次全国代表大会明确提出建设生态文明；国家的“十一五规划纲要”也提出了“十一五”期间单位国内生产总值能耗降低20%左右，主要污染物排放总量减少10%的约束性指标。

　　我国学者对能源消费与环境间的关系研究也比较多，国涓分析了能源消费对环境的影响以及能源活动的环境成本任彪、李少颖运用灰色关联分析中国能源消耗和环境污染与经济发展之间的关系，结果表明水电的消耗和环境污染治理投资对经济发展影响较大，而水电的消耗又对环境污染治理投资的影响比较大;曾波,苏晓燕将灰色关联分析引人到我国的能源消费和环境质量关系的研究中，探索了现有的能源消费结构和环境影响的内在灰色关联,确定各种能源消费对我国环境质量的不同影响程度;杨永华等从经济学的视角分析了能源使用与环境质量的关系,并试图从理论上论证环境质量改善的关键在于资源生产率的提高；王舜，张颖从哲学视角出发，分析能源与环境关系的历史,并探讨了处理和解决能源与环境关系的出路与设想。巳有文献中的多数为定性分析,少量的定量分析也局限于研究能源消费与环境间的相关关系，并没有探讨二者的长期均衡关系，且还没有学着对能源消费结构与环境污染之间的定量关系进行研究。本文运用自回归分布滞后一误差修正模型和边限检验对能源消费总量、能源消费结构与不同环境污染物之间的长期和短期关系进行了实证研究。

　　1样本选取和研究方法

　　1.1样本选取

　　我国当前以煤为主的能源消费结构,造成了严重的大气环境污染,主要污染物是SQz、烟尘和氮氧化物。图1显示了1985-2007年我国一次能源消费构成情况，图2反映了我国1985-2007年SOz和工业烟尘的排放量的变化趋势。

　　从图1中可以看出，我国煤炭占能源消费总量的比重一直维持在70%左右，2002年达到最低点66.32%后，又有所上升;水电、核电、风电占能源消费总量的比重一直在上升。

　　图2显示了二氧化硫的排放量存在长期上升的趋势，工业烟尘的排放量则存在下降趋势。本文采用二氧化硫(SOz)、工业烟尘(GY)的排放量来衡量我国环境污染的状

　　况，采用能源消费总量(EC)、煤炭占能源消费总量的比重(CC)和水电、核电、风电占能源消费总量的比重(XC)三个指标来衡量我国能源消费的现状,选取1985-2007年的年度数据作为样本区间。在数据处理时为了消除异方差的影响，进行了对数化处理。

　　1.2研究方法

　　在多元模型中,由于序列的非平稳性可能会给传统的回归模型带来“伪回归”问题。20世纪80年代Engel和Granger的协整理论指出,两个或多个非平稳时间序列的线形组合可能是平稳的[6]。对于相同的非零阶单整序列，则可用JJ(Johansen-Juselius)检验来分析变量间长期和短期的均衡关系[7]。然而该方法要求所有变量具有相同阶数，尤其当在分析中涉及内生变量、外生变量的选择,滞后阶数、趋势项和截距项的确定时，研究结论具有很大的不确定性,模型的稳定性不高。因此Pesaran和Shin(1999)与Pesaran等（2001)提出自回归分布滞后（AutoregressiveDistributedLagApproach,ARDL)协整方法和边限检验(boundstesting)这种分析方法不要求变量具有相同单整阶数，适用于无法确定模型变量是零阶单整、一阶单整还是混合形式,同时对样本容量的变化不太敏感。由于本文只有23个数据样本,于是采用基于ARDL模型和更加稳健的边限协整检验来识别能源消费与环境污染间的长期关系，同时采用误差修正模型(ECM)来分析能源消费和环境污染的短期动态关系。

　　边限检验所基于的无约束误差修正模型的表达式如下：

　　式⑴中A表示一阶差分,ln表示对序列取自然对数，WR为污染物，在具体分析时采用处和工业烟尘这两个指标。边限检验是通过对滞后变量、丨lnCC,.,^lnATC,。系数的联合检验来实现的,采用的是Wald检验，输出结果为F统计量。检验的原假设是变量间不存在协整关系，表达式如式(2)所示。

　　利用式(1)计算的F统计值检验水平变量间可能存在的协整关系。Pesaran等(2001)构造了检验条件误差修正模型的上下两组边限临界值，临界值上限假设所有变量都是一阶单整的，临界值下限假设所有变量都是零阶单整的。若计算的F统计值大于临界值上限，则拒绝原假设，认为存在协整关系;若F统计值小于临界值下限，则不能拒绝原假设，也就是说变量间不存在协整关系；若F统计值落在临界值上下限之间，则不能得出确定性的结论。

　　2模型估计结果及经济含义

　　2.1模型估计结果

　　在利用ARDL模型时我们先按照式(1)对各差分变量进行滞后并利用AIC信息准则选择最佳滞后期，考虑到S02的排放存在上升趋势，本文在进行方程估计时加人了趋势项,然后根据系数的显著性判断是否需要保留;接着利用边限临界值进行检验，判断变量间是否存在着长期稳定关系，如果存在长期的稳定关系就将变量放人条件误差修正模型中，最后采用ARDL估计方法估计水平变量之间的长期关系和差分变量间的短期动态关系。

　　由于本文的样本滞后期越长序列相关越严重,且受数王姗姗等:能源消费与环境污染的边限协整分析

　　据样本容量的限制，我们选择差分变量的最大滞后阶数为值、1阶和2阶序列相关的m检验统计量、边限检验的f2(即p=3)。根据一阶差分变量的不同滞后期得到AIC统计量值,如表1所示。

　　根据AIC信息准则并结合序列相关的UV1检验统计量，计算式（1)中滞后水平变量系数约束的WALD检验的F统计量，与Pesamn等(2001)计算出的边限临界值上下限进行比较，判断水平变量间是否存在长期协整关系。从表1中可以看出，SOz包含趋势项在5%(p=2)的显著性水平上拒绝式（1)不存在长期协整关系的原假设;工业烟尘无论包不包含趋势项均在l%(p=2)的显著性水平上拒绝原假设。依据AIC和相关诊断对％和工业烟尘的估计方程进行处理，剔除不显著阶数，使模型简化。经处理后最终确定的ARDL模型为：Sp2(1010)，工业烟尘。

　　根据最终设定的模型，我们对式(1)重新进行估计，估计结果如表2、表3所示。

　　从表2中可以看出，长期来说能源消费总量、煤炭占能源消费总量的比重和水电、核电、风电占能源消费总量

　　表2SOi和能源消费之间ARDL-ECM模型的估计结果

　　的比重对SQj的排放量的影响在1%的显著性水平上都是显著的，短期来说，只有煤炭占能源消费总量的比重在10%的显著性水平上可以很好的解释我国S02的排放量。能源消费总量、煤炭占能源消费总量的比重和水电、核电、风电占能源消费总量的比重的长期弹性系数分别为:

　　表3是工业烟尘对应的方程（1)表达式的估计结果。从长期看，只有水电、核电、风电占能源消费总量的比重对工业烟尘的排放量在10%的显著性水平上影响显著，能源消费总量和煤炭占能源消费总量的比重对工业烟尘排放量的影响都不显著;从短期来看能源消费总量和水电、核电、风电占能源消费总量的比重对工业烟尘排放量的影响在5%的显著性水平上显著。能源消费总量、煤炭占能源消费总量的比重和水电、核电、风电占能源消费总量的比

重的长期弹性系数分别为:0.06、0.27和-1.40。

　　为了检验模型的拟合效果,本文做了诊断检验,同时为了检验模型最终设定的可靠性,还利用了估计方程递归残差累计和(cumulativesumofrecursiveresiduals)与递归残差平方累计和(cumulativesumdsquaresofrecursiveresiduals)对模型参数结构的稳定性进行检验。结果见表4。

　　从表4的检验结果可以看出自回归分布滞后一误差修正模型(ARDL-ECM)的拟合效果较好，模型比较稳定，估计结果可靠。

　　2.2估计结果的经济含义

　　通过上面的分析可以看出，不同污染物在长期和短期受能源消费总量和能源消费结构的影响不同，因此在降低污染物排放方面，从长期和短期来说也分别要有不同的侧重点，采取不同的措施。

　　从长期来看，能源消费总量、煤炭占能源消费总量的比重和水电、核电、风电占能源消费总量的比重对SQ2的排放量影响均显著。我们可采取以下措施降低SQ2排放量:降低能源消费总量,提高水电、核电、风电占能源消费总量的比重,但要想在经济发展的同时降低能源消费总量,只有通过提高能源使用效率,降低各产业部门的能源强度，调整产业结构,使产业结构从能源消耗比较大的第二产业向能源消耗较小的第三产业转移来实现。对工业烟尘排放量来说只有水电、核电、风电占能源消费总量的比重的影响是显著的。降低烟尘排放量，只能通过调整能源消费结构,提高新能源和可再生能源在能源构成中的比重,走可持续能源发展战略来实现。

　　从短期来看,只有煤炭占能源消费总量的比重对S02的排放量有显著影响，这进一步印证了我国S02的排放是由煤炭消费引起的。要想短期内降低S02的排放量，只能减少煤炭、焦碳等低质能源的使用,提高污染物的净化处理和煤炭清洁有效利用技术的使用率。能源消费总量和水电、核电、风电占能源消费总量的比重对工业烟尘的排放有显著影响。作为发展中国家，社会与经济的发展需要有相应的能源提供支撑和保障，因此,只能通过改变能源消费方式，提高节能意识,加大科研投人,尽快开发和推广可循环利用和治理污染的先进技术，发展清洁能源和可再生能源等措施来降低工业烟尘的排放量。

　　3结论

　　本文以1985-2007年的年度数据为样本，采用边限检验的方法研究了我国能源消费和环境污染之间的长期关系，运用自回归分布滞后一误差修正模型分析了能源消费总量、能源消费结构对SQ2、工业烟尘排放量的影响。综合上述的研究结果,可以得出如下结论:①从长期来看,能源消费总量、煤炭占能源消费总量的比重和水电、核电、风电占能源消费总量的比重对SCb的排放量的影响都是显著的，对工业烟尘的排放量来说只有水电、核电、风电占能源消费总量的比重的影响是显著的;②从短期来看，只有煤炭占能源消费总量的比重对S02的排放量有显著影响，而能源消费总量和水电、核电、风电占能源消费总量的比重对工业烟尘的排放量的影响显著。

　　要想从根本上改变我国目前“髙消耗、高排放、低产出”的粗放型经济增长方式和“能源使用效率低,环境污染严重”的现状，建议①优化能源消费结构，加快发展清洁能源和可再生能源,尽快实现能源消费的清洁化;②尽可能提高能源的使用效率;③加快产业结构和产品结构的升级;④提高全社会的节能环保意识。