我国经济增长与碳排放之间的变协整与阈值效应
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摘要
基于变协整检验和双阈值误差修正模型,分析我国1953～2015年经济增长和碳排放的长期非线性协整关系和短期非对称调整效果。结果显示,我国经济增长和碳排放的协整关系在1980年前后发生了显著的结构变化,且结构变化的类型符合环境库兹涅茨曲线的倒"U"型特征。从新中国成立初期到改革开放初期,经济增长与碳排放的均衡关系并不稳定。而改革开放至今两者的短期动态调整存在显著的非对称特征:经济发展水平较低的阶段,经济增长的回调速度更快;经济发展水平较高的阶段,碳排放的回调速度更快。
Based on cointegration tests with endogenous structural break and three-regime thresholds vector error correction model, this paper makes an empirical analysis of the long-term nonlinear cointegration between Chinese economic growth and carbon emission and their short-term nonlinear adjustments from 1953 to 2015. A significant structural break around 1980 is detected, and the character of break is compatible with the inverse U shape of Environment Kuznets Curve. From the founded of the People's Republic of China to the early stage of reform and opening-up, the long-term equilibrium between economic growth and carbon emission is not stable. And from reform and opening-up to now,significant asymmetric short-term adjustments are found. When GDP is relatively low, the adjustment speed of economic growth is faster, when GDP is relatively high, the adjustments speed of carbon emission is faster.
Based on cointegration tests with endogenous structural break and three-regime thresholds vector error correction model, this paper makes an empirical analysis of the long-term nonlinear cointegration between Chinese economic growth and carbon emission and their short-term nonlinear adjustments from 1953 to 2015. A significant structural break around 1980 is detected, and the character of break is compatible with the inverse U shape of Environment Kuznets Curve. From the founded of the People's Republic of China to the early stage of reform and opening-up, the long-term equilibrium between economic growth and carbon emission is not stable. And from reform and opening-up to now,significant asymmetric short-term adjustments are found. When GDP is relatively low, the adjustment speed of economic growth is faster, when GDP is relatively high, the adjustments speed of carbon emission is faster.
引文
[1]GROSSMAN G M,KRUEGER A B.Environmental impacts of a North American Free Trade Agreement[C].NBER Working Paper No w3914,1991.
[2]PANAYOYOU T.Demystifying the environmental Kuznets curve:turning a black box into a policy tool[J].Environment and Development Economics,1997,2(4):465-484.
[3]DINDA S.Environmental Kuznets curve hypothesis:a survey[J].Ecological Economics2004,49(4):431-455.
[4]BALKE N S,FOMBY T B.Threshold cointegration[J].International Economic Review,1997,38(3):627-645.
[5]MCCONNELL K E.Income and the demand for environmental quality[J].Environment and Development Economics,1997,2(4):383-399.
[6]钟茂初,张学刚.环境库兹涅茨曲线理论及研究的批评综论[J].中国人口·资源与环境,2010(2):62-67.
[7]SURIV,CHAPMAN D.Economic growth,trade and energy:implications for the environmental Kuznets curve[J].Ecological Economics,1998,25(2):195-208.
[8]BROCK W A,TAYLOR M S.Economic growth and the environment:a review of theory and empirics[C].NBER Working Paper No.w10854,2004.
[9]STOKEY N L.Are there limits to growth?[J].International Economic Review,1998,39(1):1-31.
[10]ARIGA J M.Internalizing environmental quality in a simple endogenous growth model[D].University of Maryland,2002:14-16.
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[12]ASLANIDIS N,IRANZO S.Environment and development:is there a Kuznets curve for CO2 emissions?[J].Applied Economics,2009,41(6):803-810.
[13]SHAFIK N.Economic development and environmental quality:An Econometric Analysis[J].Oxford Economic Papers,1994,46:757-773.
[14]张成,朱乾龙,同申.环境污染和经济增长的关系[J].统计研究,2011(1):59-67.
[15]王凯,邵海琴,周婷婷,等.基于EKC框架的旅游发展对区域碳排放的影响分析---基于1995~2015年中国省际面板数据[J].地理研究,2018(4):742-750.
[16]陈华文,刘康兵.经济增长与环境质量:关于环境库兹涅茨曲线的经验分析[J].复旦学报(社会科学版),2004(2):87-94.
[17]包群,彭水军.经济增长与环境污染:基于面板数据的联立方程估计[J].世界经济,2006(11):48-58.
[18]杨子晖.“经济增长”与“二氧化碳排放”关系的非线性研究:基于发展中国家的非线性Granger因果检验[J].世界经济,2010(10):139-160.
[19]吴雪萍,高明,曾岚婷.基于半参数空间模型的空气污染与经济增长关系再检验[J]统计研究,2018(8):82-93.
[20]张炎涛.中国经济增长与碳排放之间的长期均衡关系及其短期非线性调整[J].技术经济,2012(4):75-81.
[21]ESTEVE V,TAMARIT C.Threshold cointegration and nonlinear adjustment between CO2 and income:the Environmental Kuznets curve in Spain,1857-2007[J].Energy Economics,2012,6(34):2148-2156.
[22]韩玉军,陆旸.门槛效应、经济增长与环境质量[J].统计研究,2008(9):24-31.
[23]ZIVOT E,ANDREWS D W K.Further evidence on the great crash,the oil-price shock,and the unit-root hypothesis[J]Journal of Business&Economic Statistics1992,10(3):251-270.
[24]GREGORY A W,HANSEN B E.Residual-based tests for cointegration in models with regime shifts[J].Journal of Econometrics,1996,70(1):99-126.
[25]GREGORY A W,HANSEN B E.Tests for cointegration in models with regime and trend shifts[J].Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1996,58(3):555-560.
[26]HANSEN B E,SEO B.Testing for tworegime threshold cointegration in vector error correction models[J].Journal of Econometrics,2002,110(2):293-318.
(1)政府的短期规制性政策除外,例如为了改善由于气象原因造成的空气污染,政府可能出台短期勒令停止生产的政策。
(2)由于数据原因,国内研究选择的时间跨度一般较短。为了克服使用短期数据回答长期均衡关系的矛盾,一般做法是利用面板数据扩充数据量。使用面板数据时,考虑到不同地区经济环境系统的异质性,多数研究根据经济发展水平或者工业化程度对地区进行分组。但是,一方面,这些主观分组的处理方式并不一定能够保证组内的同质性;另一方面,当考察的地区样本有所差异、时间跨度有所差异以及分组标准有所差异时,所得到的实证结果仍然会存在较大的差异。
(1)在选择环境质量的指标时,部分国内研究使用污染的“总量”作为指标进行分析,但绝大多数研究采用“人均量”作为测度指标进行分析,这是造成现有研究实证结果存在差异的另一个重要原因。
(2)化石能源的消费量主要来源于《新中国60年统计资料》和《中国统计年鉴》。
(3)世界二氧化碳信息分析中心公布的中国碳排放数据始于1949年,世界银行公布的中国碳排放数据始于1960年,两种数据从1960年起基本吻合。
(4)根据笔者的计算,两种途径得到的碳排放量的比值均值为3.83,方差仅为0.029。
(5)从20世纪50年代末到60年代中期,单位碳排放异常地高于长期趋势,这很可能是由于“大跃进”过程中全民“大办煤炭”“大办电力”“大办矿山”等导致化石能源的过度消费和碳排放量激增,而同时期内宏观经济并没有出现显著的增长。
(1)对1953~1979年和1980~2015年两个子样本区间的人均GDP和人均碳排放序列分别进行EG检验,得到的T值分别为-3.97和-4.14。因此,在两个子区间内可以认为两个序列存在线性协整关系。
(2)基于sub-LM统计量的检验方法尚无法实现对多阈值协整关系的检验。
(3)针对阈值向量误差修正模型(Threshold Vector Error Correction Model,TVECM),传统的估计方法主要包括两个步骤:第一,对协整残差进行阈值自回归(Threshold Autoregression,TAR)得到最优阈值估计量;第二,基于第一步估计出的残差阈值在不同区制内分别估计误差修正模型。Balke与Fomby提出了通过格点搜索方法估计最小化残差平方和的TAR模型,随后TAR和TVECM在实证研究中得到了广泛应用。但两步估计法不能实现TVECM残差平方和的最小化。Hansen&Seo随后提出了直接估计单阈值VECM的方法,该方法基于双维格点搜索方法同时确定最优阈值与协整系数,并基于最大似然法直接估计误差修正系数,后续研究进一步将其扩展为双阈值向量误差修正模型。
[2]PANAYOYOU T.Demystifying the environmental Kuznets curve:turning a black box into a policy tool[J].Environment and Development Economics,1997,2(4):465-484.
[3]DINDA S.Environmental Kuznets curve hypothesis:a survey[J].Ecological Economics2004,49(4):431-455.
[4]BALKE N S,FOMBY T B.Threshold cointegration[J].International Economic Review,1997,38(3):627-645.
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[8]BROCK W A,TAYLOR M S.Economic growth and the environment:a review of theory and empirics[C].NBER Working Paper No.w10854,2004.
[9]STOKEY N L.Are there limits to growth?[J].International Economic Review,1998,39(1):1-31.
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[11]SORETZ S.Stochastic pollution in an endogenous growth model[J].Manchester School2003,71(4):448-469.
[12]ASLANIDIS N,IRANZO S.Environment and development:is there a Kuznets curve for CO2 emissions?[J].Applied Economics,2009,41(6):803-810.
[13]SHAFIK N.Economic development and environmental quality:An Econometric Analysis[J].Oxford Economic Papers,1994,46:757-773.
[14]张成,朱乾龙,同申.环境污染和经济增长的关系[J].统计研究,2011(1):59-67.
[15]王凯,邵海琴,周婷婷,等.基于EKC框架的旅游发展对区域碳排放的影响分析---基于1995~2015年中国省际面板数据[J].地理研究,2018(4):742-750.
[16]陈华文,刘康兵.经济增长与环境质量:关于环境库兹涅茨曲线的经验分析[J].复旦学报(社会科学版),2004(2):87-94.
[17]包群,彭水军.经济增长与环境污染:基于面板数据的联立方程估计[J].世界经济,2006(11):48-58.
[18]杨子晖.“经济增长”与“二氧化碳排放”关系的非线性研究:基于发展中国家的非线性Granger因果检验[J].世界经济,2010(10):139-160.
[19]吴雪萍,高明,曾岚婷.基于半参数空间模型的空气污染与经济增长关系再检验[J]统计研究,2018(8):82-93.
[20]张炎涛.中国经济增长与碳排放之间的长期均衡关系及其短期非线性调整[J].技术经济,2012(4):75-81.
[21]ESTEVE V,TAMARIT C.Threshold cointegration and nonlinear adjustment between CO2 and income:the Environmental Kuznets curve in Spain,1857-2007[J].Energy Economics,2012,6(34):2148-2156.
[22]韩玉军,陆旸.门槛效应、经济增长与环境质量[J].统计研究,2008(9):24-31.
[23]ZIVOT E,ANDREWS D W K.Further evidence on the great crash,the oil-price shock,and the unit-root hypothesis[J]Journal of Business&Economic Statistics1992,10(3):251-270.
[24]GREGORY A W,HANSEN B E.Residual-based tests for cointegration in models with regime shifts[J].Journal of Econometrics,1996,70(1):99-126.
[25]GREGORY A W,HANSEN B E.Tests for cointegration in models with regime and trend shifts[J].Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1996,58(3):555-560.
[26]HANSEN B E,SEO B.Testing for tworegime threshold cointegration in vector error correction models[J].Journal of Econometrics,2002,110(2):293-318.
(1)政府的短期规制性政策除外,例如为了改善由于气象原因造成的空气污染,政府可能出台短期勒令停止生产的政策。
(2)由于数据原因,国内研究选择的时间跨度一般较短。为了克服使用短期数据回答长期均衡关系的矛盾,一般做法是利用面板数据扩充数据量。使用面板数据时,考虑到不同地区经济环境系统的异质性,多数研究根据经济发展水平或者工业化程度对地区进行分组。但是,一方面,这些主观分组的处理方式并不一定能够保证组内的同质性;另一方面,当考察的地区样本有所差异、时间跨度有所差异以及分组标准有所差异时,所得到的实证结果仍然会存在较大的差异。
(1)在选择环境质量的指标时,部分国内研究使用污染的“总量”作为指标进行分析,但绝大多数研究采用“人均量”作为测度指标进行分析,这是造成现有研究实证结果存在差异的另一个重要原因。
(2)化石能源的消费量主要来源于《新中国60年统计资料》和《中国统计年鉴》。
(3)世界二氧化碳信息分析中心公布的中国碳排放数据始于1949年,世界银行公布的中国碳排放数据始于1960年,两种数据从1960年起基本吻合。
(4)根据笔者的计算,两种途径得到的碳排放量的比值均值为3.83,方差仅为0.029。
(5)从20世纪50年代末到60年代中期,单位碳排放异常地高于长期趋势,这很可能是由于“大跃进”过程中全民“大办煤炭”“大办电力”“大办矿山”等导致化石能源的过度消费和碳排放量激增,而同时期内宏观经济并没有出现显著的增长。
(1)对1953~1979年和1980~2015年两个子样本区间的人均GDP和人均碳排放序列分别进行EG检验,得到的T值分别为-3.97和-4.14。因此,在两个子区间内可以认为两个序列存在线性协整关系。
(2)基于sub-LM统计量的检验方法尚无法实现对多阈值协整关系的检验。
(3)针对阈值向量误差修正模型(Threshold Vector Error Correction Model,TVECM),传统的估计方法主要包括两个步骤:第一,对协整残差进行阈值自回归(Threshold Autoregression,TAR)得到最优阈值估计量;第二,基于第一步估计出的残差阈值在不同区制内分别估计误差修正模型。Balke与Fomby提出了通过格点搜索方法估计最小化残差平方和的TAR模型,随后TAR和TVECM在实证研究中得到了广泛应用。但两步估计法不能实现TVECM残差平方和的最小化。Hansen&Seo随后提出了直接估计单阈值VECM的方法,该方法基于双维格点搜索方法同时确定最优阈值与协整系数,并基于最大似然法直接估计误差修正系数,后续研究进一步将其扩展为双阈值向量误差修正模型。