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user: 4. 影响碳排放量的实证分析 4.1. 模型检验 根据Smith & Galesi (2014)，在构建GVAR模型并进行实证分析时应首先对模型中全部33个国家所包含的国内变量与国外变量以及全局变量进行统计检验，包括：单位根检验(Unit root test)、协整检验(co−integration test)以及涉及国外变量的弱外生性检验(Weak exogenous test)。三个检验的结果将分别以表格形式展现，由于本模型包含33个国家，难以在有限的篇幅内全部展示，故在此部分将以中国作为主要例子进行展示。整个实证部分均借助MATLAB进行运算处理。 4.1.1. 单位根检验 在计量过程中，若所运算的序列存在单位根则其过程将不会平稳，甚至导致“伪回归”现象的出现，因此必须首先对时间序列进行单位根检验。单位根检验即是为了检验被检测的序列中是否具有单位根而进行的检验。而时间序列数据的时变性，使得其本身往往就具有一定的非平稳性，而单位根检验也是进行协整检验，建立协整分析的必要基础。本文根据AIC与SC准则确定合理滞后阶数为2。下表2为中国模型的单位根检验结果，表2中t表示带有趋势项，所有检验均为5%的显著系数。 Table 2 Unit root tes 国内变量 统计值 是否平稳 国外变量 统计值 是否平稳 全局变量 统计值 是否平稳 y(t) −1.20091 不平稳 ys(t) −2.69064 不平稳 poil(t) −0.66787 不平稳 Y −0.49283 不平稳 ys −0.63627 不平稳 Poil −0.55777 不平稳 Dy −4.22289 一阶平稳 Dys −3.99256 一阶平稳 Dpoil −6.29796 一阶平稳 ep(t) −2.0292 不平稳 eps(t) −2.80351 不平稳 fdi 0.665275 不平稳 fdis −0.67325 不平稳 Dfdi −2.89208 一阶平稳 Dfdis −5.16061 一阶平稳 co(t) −1.58471 不平稳 cos(t) −1.83871 不平稳 co2 −1.81583 不平稳 co2s −1.14111 不平稳 Dco2 −3.25856 一阶平稳 Dco2s −3.70977 一阶平稳 in(t) −1.19319 不平稳 ins(t) −2.54855 不平稳 In −1.58062 不平稳 ins −1.73153 不平稳 Din −3.03198 一阶平稳 Dins −2.91101 一阶平稳 rd(t) −1.68106 不平稳 rds(t) −1.07813 不平稳 Rd −1.37887 不平稳 rds −0.47669 不平稳 Drd −3.29032 一阶平稳 Drds −3.01071 一阶平稳 表2. 单位根检验 由表2可以看出，中国模型中的全部国内变量，国外变量以及全球变量都为一阶平稳，可以在一阶差分的形式下进行接下来的检验。 4.1.2. 协整检验 协整检验是针对非平稳序列进行因果关系的检验，其目的就是检验一组时间序列数据是否具有相对稳定的均衡关系，从而排除可能存在的随机性趋势。Smith & Galesi (2014)要求建立各国的VECMX模型前依次进行协整检验，需要注意的是全局变量不包含于此检验中。表3为以中国为例进行协整检验的结果： Table 3 The results of the cointegration test of the Chinese mode 协整数量 迹统计量 5%的临界值 r = 0 72.60861 69.81889 r = 1 37.59201 47.85613 r = 2 20.74288 29.79707 r = 3 6.758361 15.49471 表3. 中国模型的协整检验结果 由表3可以看出，中国模型具有一个协整关系，表4就显示中国模型中的协整关系。 Table 4 Cointegration relationship in the Chinese mode BETA CV1 co2 1 y −0.63 in −0.87 rd −0.16 fdi −0.35 ys 1.42 ins −0.34 rds −0.07 fdis −0.23 poil 0.02 表4. 中国模型中的协整关系 通过协整检验后接下来可以进一步进行动态分析。 4.1.3. 弱外生性检验 GVAR模型中的国外变量 x ′ i j 应当被假设为弱外生性的，并需要对其进行弱外生性检验。Pesaran等(2004) [ 14 ]、Dees等(2007) [ 15 ] 指出，在GVAR模型中，国外变量 x ′ i j 具有弱外生性意味着从国内变量 x i j 到国外变量 x ′ i j 间没有长期的反馈，而无需排除二者间的短期反馈。在这样的情况下，国外变量 x ′ i j 可以被认为对于国内变量 x i j 具有长期的影响，这就符合了Garratt (2006) [ 13 ] 关于GVAR模型应当统筹考虑三大传导路径的要求，即与国内变量 x i j 对应的国外变量 x ′ i j 的当期值与滞后值会对国内变量产生影响。在GAVR模型中，对国外变量进行弱外生性检验采用Johansen、Nielsen 等(1998)提出的方法，具体公式表达如下： Δ x ′ i j ， ρ = α i ρ + ∑ t = 1 r i δ i t ， ρ E C M i t ， j − 1 + ∑ s = 1 p i * ϕ ′ i s ， ρ Δ x i ， j − s + ∑ s = 1 q i * φ ′ i s ， ρ Δ x i ， j − s * + η i j ， ρ 因此本文将针对模型中特定国家的国外变量进行的弱外生性检测，检验借助MATLAB，使用F检验对模型中包含的33个国家进行了相应检验，为方便叙述，本文从中抽取了9个较为重要的国家或地区进行展示，详细结果见下表5： Table 5 The weak exogeneity test of the foreign variables of the main countries of the GAVR mode 国家 F检验类型 5%的临界值 ys Cos ins rds fdis 澳大利亚 F (3， 48) 2.798060635 0.187998 0.810706 0.551325 0.597406 1.350009 美国 F (4， 47) 2.569540013 2.108909 0.225437 0.858232 0.778316 0.824656 英国 F (3， 48) 2.798060635 0.412186 0.905459 1.253377 1.029868 0.591651 中国 F (3， 48) 2.798060635 2.176334 0.360134 0.071388 0.344515 2.245621 欧盟 F (4， 47) 2.569540013 0.571408 1.011565 0.550766 0.788875 0.460188 日本 F (4， 47) 2.569540013 0.172487 1.256749 1.604624 1.637887 0.678926 韩国 F (4， 47) 2.569540013 0.172517 0.439013 0.438802 0.285009 0.139228 新加坡 F (4， 47) 2.569540013 0.687399 1.521274 2.20534 2.993855 1.591308 印度 F (3， 48) 2.798060635 0.211882 0.459438 0.509059 0.517962 0.221283 表5. GAVR模型主要国家的国外变量的弱外生性检验 由表5可知，所有选取的国家包含的国外变量与全局变量在5%的显著水平上不显著，说明这些国外变量与全局变量具有弱外生性，意味着这些国外变量对GVAR模型中其他国内变量会具有长期的影响。因此接下来将采用广义脉冲响应全面剖析产业结构与国际贸易的冲击对我国碳排放量的动态影响。 4.2. 影响碳排放量的广义脉冲响应函数分析 与VAR模型类似，GVAR模型也主要依靠脉冲响应函数来进行动态分析。为了适应GVAR模型自身的特点，借鉴周香银等(2017) [ 16 ] 本次研究采用广义脉冲响应函数(GIRF)在国际环境下分析产业结构升级对我国碳排放量的动态影响，脉冲函数的观测周期定位40期。 4.2.1. 中国产业结构对自身碳排放量的动态影响分析 中国产业结构升级对于自身碳排放量的影响如图1所示。 图1. 中国产业结构与经济规模对碳排放的动态影响 如图1所示，中国产业结构对中国自身的二氧化碳排放量均具有较为明显的影响。观察图1可以发现中国产业结构升级对于碳排放量总体具有负向效应，在工业增加值占比的一个标准差的冲击下，中国二氧化碳排放量在前8期迅速下降，直至第8期达到最低的0.46的响应值，在此后中国碳排放的响应值有所回升，但始终处在−0.003之下，最终稳定在−0.31附近。中国的产业结构升级则能有效推动中国的碳减排。结合实际情况探究其原因，中国的经济发展在很长一段时间内都是粗放式的发展，依靠大量的高耗能、高排放、高污染的产业来拉动经济发展，无疑会对环境产生巨大的破坏，形成大量的碳排放。而随着我国产业结构的逐步升级，第三产业尤其金融业、服务业的蓬勃发展，第二产业的比重不断下降，由工业带来的污染得到了遏制。同时随着产业结构升级，产业内部也在不断的进行高级化与低碳改造，从而促进了节能减排。 本文旨在全球视阈下进行研究，因此在此特选取另一大主要经济体美国作为参照国，对比美国的经济规模与产业结构的变动对美国碳排放量的影响，从而更好地分析中国存在的问题与不足。具体结果如图2所示。 图2. 美国的经济规模与产业结构对其自身的碳排放的影响 作为对照组，图2显示了美国产业结构升级对其自身碳排放的影响。由图2可以看出，对美国工业增加值施加一个标准差的冲击，美国碳排放量的响应值也出现了迅速下降，并在第1期后就呈现出负向响应，在第8期达到最低的−0.00021的响应值，其后有所波动，最终稳定在−0.00017左右。由此可以看出，同中国相类似，美国的经济规模增长会促进碳排放量的增长，而产业结构升级则会降低自身碳排放量。 结合图1、图2，对比中美两类相同的脉冲响应的结果，可以得出以下几点结论： 第一，同美国相比，中国的经济规模的增长对自身碳排放量的促进作用要著。 第二，同美国相比，中国产业结构调整对于自身碳排放的降低效果更为显著。 究其原因，中国的经济发展模式长期以粗放型为主，集约化精细化不足，且产业结构上长期以高耗能高污染的第二产业作为支撑；反观作为发达国家的美国，其经济增长模型早已转为集约型，技术发达，产业结构以第三产业为主导，因此中国经济的增长对于碳排放的促进作用要更为明显。但正是因为上述原因，使得中国产业结构调整对于降低碳排放的效应空间更大，在基数巨大的情况下能取得十分显著的效果。 4.2.2. 国际视角下经济规模、产业结构对中国碳排放的影响 正如理论分析部分，各国的情况会相互产生影响，闫云凤，赵忠秀(2012)，彭水军，韦韬等(2016) [ 17 ] 对此已有一定的研究，在此基础上并考虑到篇幅限制，本文选取欧盟作为例子来分析其产业结构升级对我国碳排放的影响，之所以选择欧盟的原因是欧盟作为世界主要经济体，一直都是我国最主要的贸易伙伴，其经济的波动对我国经济发展有显著影响。具体分析结果见图3所示。 图3. 欧盟产业结构升级对我国碳排放的影响 由图3可以看出，在欧盟工业增加值占比的冲击下，中国碳排放的响应值迅速上升，在第8期附近达到最高值0.0025，之后碳排放的响应值有所下降，但整体始终维持正向效应，最终逐步稳定于0.0015左右。综上可知，欧盟的经济增长以及产业结构调整对中国的碳排放都具有显著的促进作用。分析原因如下：第一欧盟为实现产业升级，转型向高附加值产业，就势必会将大量高污染的劳动力密集与资源密集型的产业转移到以中国为主的发展中国家，因此中国就将承受这其中“隐含”的碳排放。第二，欧盟作为中国主要的贸易伙伴之一，在其产业升级后需要大量进口中国产品，欧盟经济增长会带来进口需求旺盛，从而带动中国相关产业生产，产生大量碳排放，这也能从侧面佐证国际贸易会蕴含“碳排放转移”的事实，该结论与马晶梅，王新影(2016) [ 18 ] 的研究结论一致，可互相佐证。