《贸易开放、经济增长与中国二氧化碳排放的动态关系》-经济学论文，人口资源与环境论文-论文范文参考-科学狗论文网

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贸易开放、经济增长与中国二氧化碳排放的动态关系

范文

王美昌　徐康宁

摘要在经济全球化和区域经济一体化背景下，贸易开放使经济增长与碳排放之间的关系更加复杂，需要使用一个包含世界主要经济体的计量经济模型考察三者之间的关系。为此，本文从开放宏观经济系统的视角，构建了包含33个国家5个变量的GVAR模型，并基于 1980-2010年的季度数据研究了贸易开放、经济增长和中国二氧化碳排放的动态关系。1985、 2000和2010年三个不同时期贸易权重的模型结果表明：三者间存在共同发展趋势和长期均衡关系：随着贸易开放强度增加，中国二氧化碳排放对经济增长冲击响应由强变弱，呈现从倒U型转变为微弱正向关系特征，两者间关系并不符合环境库茨涅茨曲线假说：中国的贸易开放增加了我国二氧化碳排放：国际石油价格上涨短期内增加了中国二氧化碳排放，但长期以显著的减排作用为主。研究结论进一步证明了选择合适的研究方法对检验环境库茨涅茨曲线假说非常重要；也启示我们，扩大国家间贸易开放，尤其是发达国家放开高新技术产品和服务贸易管制对中国等发展中国家碳减排具有显著的促进作用：加快能源要素价格市场化改革是减少我国碳排放的重要措施。

关键词 GVAR；贸易开放；碳排放；动态关系

中图分类号 F061.3；F062.1 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2015）11-0052-07

科学分析经济增长与二氧化碳排放的内在关系是制定经济增长和环境保护等相关政策的关键[1]。Grossman 和 Krueger提出的环境库茨涅茨曲线是两者关系集中体现[2]，但大量的经验研究对该结论的有效性仍然充满争议[3]，尤其是新兴经济体和发展中国家的贸易开放，参与到全球分工体系把两者间的关系变得更为复杂，如呈现U型、倒U型、N型、S型等关系特征[4-5]。国内不少学者都进行了深入的研究，但其结论也莫衷一是[6-7]。这种复杂性在于一方面贸易开放使得发展中国家为了充分利用比较优势承接发达国家转移的“肮脏”产业，进而放松环境管制，成为“污染避风港”；另一方面，贸易开放不仅获得了改善环境的资金支持，也提高了资源配置效率以及环境质量的需求偏好，进而减少二氧化碳排放。

事实上，在经济全球化和和区域经济一体化背景下，考察贸易开放、经济增长与二氧化碳排放之间的互动关系，不仅要考虑中国与各个国家之间的双边影响，还要考虑世界各国的交互影响和反馈作用，换而言之，需要基于开放宏观经济系统的视角对中国的经验分析，需要发展一种包含全球主要经济体相互影响的经济计量模型来刻画三者的互动关系。为此，本文借助欧洲央行最新发展的全球向量自回归模型（GVAR模型），通过考虑各国之间内在联系，构建世界主要经济体的“贸易开放、经济增长与二氧化碳排放”的GVAR模型，分析贸易开放、经济增长和国际油价对中国二氧化碳排放的作用方向、影响强度、持续时间等。

1 文献综述

关于“国际贸易、经济增长与二氧化碳排放”互动关系的经验研究文献主要可分为三类：

（1）研究经济增长与二氧化碳排放之间的关系，即主要考察经济增长与二氧化碳排放两者关系是否遵循“环境库茨涅茨曲线假说”。许多研究者的结果都支持这一假说。代表性的研究有， HoltzEakin 和 Selden基于130个国家1951-1986年的数据开创性研究了两者的关系，结果支持这一假说，转折点在人均收入高达35 428万美元[8]。Agras 和Chapman使用固定效应面板数据模型研究了34个国家得到一个低人均收入（13630万美元）转折点[9]。刘钻石和张娟发现发展中国家经济增长与碳排放在开放性条件下存在倒U型关系[10]。Hiroyuki Taguchi使用1950-2009年亚太地区19个国家的数据经验分析发现转折点在10 000—50 000美元之间[11]。然而，另外一些经验研究认为，由于二氧化碳是全球污染物不能像工业废水、废气等局部污染物可以在单个国家进行外部性内部化，为此各国采取非合作博弈，导致二氧化碳排放随着经济增长在不断增加，没有转折点[12-15]。经济增长与二氧化碳排放之间是否存在环境库茨涅茨曲线假说经验分析的关键在于函数设定形式正确与否[16]，上述研究的函数形式严格依赖于经济理论而忽视数据生成过程，存在形式设置不灵活性、以及对称性和同质性假设太强等不足，影响检验结论的合理性。另一种解释则认为，上述研究是在一国内的线性框架下的封闭经济体研究，忽视了三者之间的相互关联和其他国家的外部冲击[17-18]。

（2）研究贸易与碳排放之间的关系，主要包括检验“污染天堂假说”和贸易开放对环境的影响。关于“污染天堂假说”的检验也没有一致结论[19-21]，其原因可能在于环境规制的内生性以及“要素禀赋假说”和“污染天堂假说”相冲突[6]。Managi、Cole 和 Elliott遵循Grossman 和 Krueger的思路广泛地检验了众多国家的情况[22-23]，结果发现贸易开放改善了环境。然而，刘钻石和张娟等的研究结果却得到相反的结论[10]。需要指出来的是，上述计量检验忽视了贸易开放与二氧化碳排放的双向互动关系，其估计结果的准确性受到严重影响[24]。

（3）在全球或区域层面多变量统一框架下研究“贸易开放、经济增长与二氧化碳排放”的互动关系是一个新方向，包括时间序列分析方法、结构方程模型和投入产出分析方法等。例如，Ang和许广月等分别基于中国1953-2006年和1980-2007年时间序列数据[25-24]，使用ARDL模型和协整模型发现出口贸易、经济增长和碳排放三者之间存在长期协整分析，贸易开放增加了碳排放。Rashid Sbia等使用相同方法对阿拉伯国家的1975-2011年数据分析也发现了相同的结论[26]。Gryz构建结构方程模型分析了28个国家的经济增长、贸易开放对空气污染的影响，结果表明，在发展中国家经济增长和贸易开放的规模效应大于收入效应增加了二氧化碳排放[27]。彭水军和刘安平构建了一个开放经济系统的环境投入-产出模型，对中国1997-2005年贸易和四类污染物数据分析发现，参与国际贸易对我国污染减排是有利的，“污染避风港”假说在中国是不成立的[17]。Atici则发现日本和东南亚10个国家的贸易开放与二氧化碳排放存在倒S型的关系[28]。

综合而言，现有研究存在以下几方面不足：第一，先验地假设经济增长与碳排放之间、贸易开放与碳排放之间存在线性关系，使用线性计量方法解决非线性的计量问题。第二，关注贸易开放、经济增长对二氧化碳排放影响的单向作用，实际上可能存在内生性问题或者反向因果关系。第三，立足于中国国内这一封闭经济体忽略了其他经济体的经济增长、贸易开放和全球能源价格的外生冲击的影响。第四，强调贸易开放、经济增长对二氧化碳排放影响的静态总效应，缺乏长期动态反应。为此，本文基于全球开放宏观经济系统的视角构建“贸易开放、经济增长与二氧化碳排放”的GVAR模型，可以有效避免上述的不足，同时也可以考察三者关系在各国间的异质性。

2 模型、变量与数据选取

2.1 模型设定

GVAR模型是由Pesaran和Dees构建完成，其优点在于通过考虑各国或各地区内在的经济联系，将各个经济体的经济变量模型构成一个开放全球经济系统，进而分析全球变量冲击对各经济体国内变量的影响以及不同经济体之间的溢出效应[29-30]。目前，该模型以其通透的经济学理论结构、模型结构紧凑、可操作性强等优点成为全球宏观开放经济的重要方法[31]；但主要集中应用于全球经济体经济联系研究领域[32]，国内相关研究也十分有限[33-35]，用于贸易与环境研究尚未出现。模型具体构建步骤如下：

第一，构建连接矩阵，可以通过相互贸易、投资、地理距离等变量进行构建[36-38]。以贸易权重为例， wij表示为第j个国家占i国家的贸易权重系数，wi是（ki+k*i）×ki的矩阵，反映不同地区之间的相互影响程度。

第二，设定各个国家的VARX*模型。VARX*基本形式如（1）式（为表述方便，简单设国内变量和国外变量的滞后阶数均为1）：

其中：Xi，t为第i个国家t时期的国内变量；X*it为与Xi，t的国外变量，并且假定X*it具有弱外生性。φi、Λi0 、Λit为相对应的ki×ki的系数矩阵；εit为ki×1的各国自主冲击向量，并将其假设为非序列相关、均值为零；国外变量，例如国外产出y*it=∑Nj=0wyijyjt。

第三，设定不同国家之间的传导路径。路径1为国内变量Xi，t受国外变量X*的当期值和滞后值影响；路径2为各国的变量受到全球国外变量的共同影响，如全球石油价格；路径3为误差协方差矩阵代表的第i个国家受到第j个国家的当期冲击的影响。

2.2 变量与数据选取

本文的GVAR模型覆盖25个国家和8个欧元区国家组成的经济体，共26个VARX*模型。这33个国家包括美国、中国、日本、英国、加拿大、瑞典、瑞士、挪威、韩国、印度、印度尼西亚、泰国、菲律宾、新加坡、马来西亚、巴西、墨西哥、阿根廷、智利、秘鲁、南非、土耳其、沙特阿拉伯、澳大利亚、新西兰；另外，欧元区经济体为德国、法国、意大利、西班牙、荷兰、比利时、奥地利、芬兰。33个国家的地区生产总值之和占全球总量的80%以上，国际贸易和二氧化碳排放量分别占全球总额的85%和74%，能够较好反映全球经济、贸易和碳排放总体特征。

各国VARX*模型的国内变量和国外变量包括经济增长、贸易开放、汇率和二氧化碳排放，分别用人均地区生产总值、进出口贸易总额占地区生产总值比重、实际汇率和人均二氧化碳排放作为代理变量，全球变量为国际石油价格。地区生产总值、进出口贸易总额和二氧化碳排放来源于世界银行WDI数据库，并采用Eviews8.0将年度数据转化为季度数据。国际石油价格季度值根据布伦特原油价格指数，按当季所有交易日收盘价的平均值计算得到。贸易数据来源于IMF的Datastream。样本区间为1980第一季度到2010第四季度，每组时间序列共计125个观测值，均进行对数化处理。

3 实证分析

3.1 计量检验

在使用GVAR模型进行变量之间的动态关系分析之前，需要对模型进行单位根、协整关系、弱外生性等一些列严格的计量检验。本文的GVAR模型通过一系列严格假设检验，传统VAR模型不具有的检验结果如下（受篇幅限制，相关检验结果可向作者索取）。

（1）弱外生性检验：对中国模型的国外变量的弱外生性检验，结果表明，在GVAR模型中南非协整模型的国际石油价格、加拿大和韩国协整模型的人均地区生产总值、中国与韩国和新西兰的实际汇率通过5%显著性水平检验，表明协整模型中的国外变量符合弱外生性要求，即模型中的国外变量会对其他变量产生长期影响，而其他变量对它们没有长期显著的反馈作用。

（2）国外变量对国内变量影响的同期效应检验：国外变量对国内变量影响的同期效应即两者之间相互替代弹性，显示经济增长和贸易开放度两变量大部分系数为正，且在5%水平下显著，表明各国之间的经济增长、贸易开放、实际汇率和二氧化碳排放相互替代弹性较强，表明相互作用较为明显。对中国模型而言，国外一个季度产出增长1%将促进中国0.487%增长，且通过5%显著水平检验。

（3）自主冲击向量弱序列相关检验：各国自主冲击向量弱序列相关表示新信冲击截面相关性充分的小，是GVAR模型的一个关键假设。结果显示，经济增长、二氧化碳排放、实际汇率和贸易开放三变量的截面相关系数平均值分别为0.949，0.127，0.325和0.481，表明这四变量存在显著的共同发展趋势，但一阶差分后显著下降为0.149，0.048和0.198。同时，VECMX*的残差非常的小，平均值分别仅为0.005，0.009和0.055，相关性明显小于10%。因此，本模型符合假设要求。

3.2 广义脉冲响应函数分析

3.2.1 经济增长与中国二氧化碳排放：EKC假说检验

图1为以1985，2000和2010年双边贸易额为权重的中国二氧化碳排放对中国实际GDP一个标准差正向冲击的反应，表示中国二氧化碳排放对我国经济增长的动态响应过程。中国实际GDP一个标准差正向冲击，相当于实际GDP增长1.2个百分点，基于1985年贸易权重的结果显示，在整个考察期内，中国人均二氧化碳排放主要为负向响应过程，累积下降0.122%，但前两个季度稳步上升至季度末0. 041%，整体上呈现倒U型动态响应。以2000和2010年贸易权重的中国人均二氧化碳排放各期响应值均介于-0.000 3至0.000 7之间，累积响应值分别为-0.000 6和0.001 1；前者除第二季度为正外其余各期均为负向响应，后者各期均为正向响应。基于不同时期双边贸易权重的结果表明，随着我国双边贸易的快速发展，中国GDP增长对我国人均二氧化碳排放的冲击作用主要由负向转为正向，但从长期来看，这种作用较为有限；国际贸易使得中国经济增长与二氧化碳排放之间的关系由倒U型特征转变为弱相关，总而言之，在开放宏观经济体下，经济增长与二氧化碳排放之间的关系发生了明显的变化。

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