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我国城镇化、技术创新与低碳经济发展的关系实证研究论文(附论文PDF版下载)

发布时间:2019-01-09 13:34:19 文章来源:sci论文网 我要评论














SCI论文(www.lljyb.com):

摘要:实证研究结果表明,1997—2016 年,我国的碳排放量、城镇化与技术创新之间存在着长期稳定的均衡关系。当变量的短期波动使得系统偏离其长期均衡状态时,未来这一偏离度将有约 62.8%得到纠正, 使非均衡状态调整为均衡状态。分析脉冲响应得出,碳排放量对技术创新冲击的反应呈开户即送58体验金不限id负向的作用,而对城镇化冲击的反应是正向的。也就是说,技术创新有利于实开户即送58体验金不限id碳减排,促进低碳经济发展,而不合理的城镇化会使碳排放量增加,阻碍低碳经济发展。

关键词:城镇化;技术创新;低碳经济;时间序列

一、引言

当前,全球气候变暖已成为人类社会必须关注的重大问题。 国际社会对碳减排的呼声越来越高,而低碳经济的发展成为实开户即送58体验金不限id碳减排、应对全球变暖的主要途径。

我国实行改革开放 40 年来, 经济实开户即送58体验金不限id了巨大成绩,GDP 平均年增长率接近甚至超过了 10%。 但是,粗放式的经济增长方式也使我国正面临着严重的环境问 题,制约着我国经济的可持续发展。 目前, 我国已成为世界第一大碳排放国。 同时,随着我国城镇化进程的推进, 一方面, 使得人们的收入水平得以提高, 生活条件得以改善; 另一方面, 也造成了城市土地资源紧张、资源能源枯竭、环境破环等问题。
因此,我国发展低碳经济具有十分重要的意义。 从国际角度来说,走低碳经济的道路,是我国作为最大的发展中国家必须承担的全球碳减排的责任。 从我国自身的角度来说, 发展低碳经济, 一方面, 通过技术创新等手段,改变开户即送58体验金不限id有的经济增长方式和人们的生活方式, 从依赖资源能源的生产方式, 向依靠技术创新的生产方式转变, 从而实开户即送58体验金不限id社会与经济可持续发展; 另一方面,城市的环境问题与城市发展之间的矛盾日益突出, 发展低碳经济, 研究低碳经济与城镇化之间的关系具有重要的开户即送58体验金不限id实意义。

二、文献综述

低碳经济的发展是国内外学者较为关注的主题。

迄今为止,国内外关于低碳经济的研究成果颇多。 而碳排放的研究是低碳经济研究的领域之一, 国内外学者对其进行了大量的探讨。

(一)碳排放的测算
王安静等(2017) 通过投入产出表, 对我国 30 个省域的生产者责任和消费者责任 CO2  排放量、  各省域的净碳转移量,以及进出口隐含碳排放、碳转出量进行了 测算。 [1]
王丽萍等 (2018) 测算了我国 1997—2014 年物流业的直接能源消耗碳排放和隐含碳排放。 [2]
Su   B 等(2013) 利用投入产出法, 计算了中国进出口贸易中的隐含碳排放量。 [3]

(二)碳排放与经济增长
李爱华等(2017)论证了在科技水平不变的情况下,经济增长与碳排放呈正相关关系,   并论证了经济增长与碳排放的一致性模型和解决方法。 [4]
Saidi   K 等(2015)根据 1990—2012 年 58 个国家的面板数据,研究了能源消耗、碳排放和经济增长之间的关系。 [5]
(三)碳排放的影响因素
韩梦瑶等(2017) 利用变系数面板模型, 比较了我国与世界主要国家碳排放影响因素的相同点和不同   点。 [6]
陈邦丽等(2018) 利用我国 2005—2011  年 29  个省份的面板数据,通过扩展 STIRPAT 模型,研究了我国碳排放的影响因素。 表明人均 GDP、城市化水平、第二产业比重会促进碳排放,而外商直接投资、创新水平会抑制碳排放。 [7]
Brizga  J 等(2014)运用 SDA 的方法,探讨了人口规模、碳排放强度、经济结构、消费方式、人均能源消费量对碳排放的影响。 [8]

三、变量选取与样本选择

(一)变量选取与测度
1.变量选取
为了对我国城镇化、 技术创新与低碳经济之间的关系进行实证研究, 选取的时间序列数据为, 城镇化
(CZH)、技术创新(JC)、碳排放量(TP)3 个指标。

2.变量测度
采用城市人口比重法,来衡量城镇化水平; 采用研究与试验发展经费支出占  GDP  的比重, 来衡量我国的技术创新能力和水平;对碳排放量的测度, 主要参考了徐雪梅等(2012)的研究。 [9]

由于化石能源消费是造成碳排放的主要原因, 而化石能源主要包括煤炭、石油和天然气。 因此,以煤炭、石油和天然气的消费实物量为基础,计算碳排放量。 具体计算公式为:
Qt=IfEf+mEm+δwEw
 
其中,Qt   为碳排放量,If、m、δw  分别为煤炭、 石油、天然气的碳排放系数,Ef、Em、Ew  分别为煤炭、石油、天然气的消费实物量。 根据 IPCC 指南,If、m、δw 分别为 0.76、0.59、0.45。  而 Ef  =αEt/0.71,Em  =βEt/1.43, Ew=γEt/1.7。

其中,Et  为能源消费总量,α、β、γ 分别为煤炭、石油、天然气占能源消费总量的比重,0.71、1.43、1.7 分别为煤炭折标准煤系数、石油折标准煤系数、天然气折 标准煤系数。

(二)样本选择与数据来源

1.样本选择
选取我国 1997—2016 年的相关数据, 对城镇化、技术创新与低碳经济之间的关系进行实证研究。

2.数据来源
本研究的数据来源于  1997—2016  年《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》。

四、实证结果分析

运用 Eviews9 软件, 对上述时间序列数据进行分析, 并构建相关模型, 得出相应的结论, 并对实证结果进行分析。

(一)ADF 检验
为了防止伪回归开户即送58体验金不限id象出开户即送58体验金不限id, 首先对时间序列数据进行平稳性检验。  检验结果,如表 1 所示。
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从表 1  可看出,TP、JC、CZH  的 ADF  检验统计量,均大于所有显著性水平下的 T  检验特征值,   相对应的P 值大于显著性水平 1%、5%、10%。 因此,不能拒绝原假设,这 3 个序列是非平稳的, 要对其一阶差分序列进行平稳性检验。 如表 2 所示。
\

从表 2  可看出,TP、JC、CZH  的一阶差分 D(TP)、D(JC)、D(CZH) 的 ADF 检验统计量, 均大于所有显著性水平下的 T 检验特征值, 其对应的 P 值大于显著性水平 1%、5%、10%。 因此,不能拒绝原假设,这 3 个序列仍是不平稳的,因其不满足同阶单整, 因此要继续对其二阶差分序列进行平稳性检验。 如表 3 所示。
\

从表 3 可看出,TP、JC、CZH 的二阶差分 D2(TP)、D2(JC)、D2(CZH)的 ADF 检验统计量,均小于所有显著性水平下的 T 检验特征值, 相对应的 P 值小于显著性水平 1%、5%、10%, 所以拒绝原假设。 TP、JC、CZH 二阶差分后的序列是平稳的, 也就是说 TP、JC、CZH~I(2),所以,TP、JC、CZH 是同阶单整的。

(二)协整关系检验
通过对碳排放量、技术创新与城镇化 3 个时间序列进行单位根检验,表明这 3 个变量的时间序列是二阶单整的,满足协整关系的前提.说明这 3 个变量之间可能存在长期稳定的均衡关系,因此需要进行协整检验。

由于本研究是检验多变量协整关系,所以采用 Jo- hansen 协整检验法进行检验。 在进行协整检验之前,需要建立 VAR 模型,确定最优的滞后期。 通过 Eviews9 软件计算分析得到, 通过运行结果中评价指标的相对最小值来确定最优的滞后期。

由 VAR 模型确定的滞后期,如表 4 所示。
\

从表 4  可看出,5  个评价指标(LR、FPE、AIC、SC、 HQ) 均认为应建立 VAR(4)模型,确定的最优滞后期为 4。因为协整检验选择的滞后阶数为,无约束 VAR 模型的最优滞后阶数减 1,所以协整检验的最优滞后阶数为 3。
对 TP、CZH、JC 的长期关系检验结果, 如表 5、表 6
所示。
\

从表 5、 表 6 可看出,Johansen 协整检验中的迹检验和最大特征值检验的结果,  均显示在显著性水平为5% 的情况下, 均拒绝了没有协整关系、最多有 1 个协整关系和最多有两个协整关系的原假设, 表明 TP、CZH、JC 之间最多有 3 个协整关系。 说明在近 20 年间, 我国的碳排放量、   城镇化和技术创新之间存在长期稳定的均衡关系。
标准化协整方程为:
TP=-2491009JC+1618921CZH(65557.6) (20633.7)
(注:括号内的数字为相应回归系数估计量的标准  差。 )

由以上公式可知,我国的碳排放量、城镇化与技术创新之间存在长期稳定的均衡关系, 并且在城镇化不变的条件下, 技术创新每增加 1% , 碳排放量减少2491009 万吨; 在技术创新不变的条件下, 城镇化每增加 1%,碳排放量增加 1618921 万吨。 因此,长期来看,我国提高技术创新能力能够促进碳排放量减少, 从而促进低碳经济的发展。 而城镇化过度推进,会使城市的环境压力增加、资源能源紧缺,超出环境和资源的最大承载能力,造成碳排放量增加,在一定程度上阻碍低碳经济的发展。 因此,为了促进低碳经济发展,必须适度推进城镇化的进程,大力支持技术创新。

(三)误差修正模型(ECM)
协整检验已表明,碳排放量、技术创新与城镇化之   间存在长期稳定的协整关系。 因此,三者之间可以建立误差修正模型(ECM), 以说明三者之间的短期波动与长期均衡的关系。

通过 Eviews9 软件的运行,得到误差修正模型:
TPt=4732979.ΔJCt- 1+5042476ΔCZHt- 2- 0.763465ΔTPt- 3-2898784ΔCZHt- 3-2774912ΔJCt- 3-0.628032ECMt- 4

其中,Δ 表示一阶差分,ECMt- 4  表示残差滞后 4 期的值,   表示非均衡误差项或长期均衡偏差项的经验估计,并且在显著性水平为 5% 的条件下, 误差修正项是显著的。  通过了检验,说明它们之间存在的短期波动关系,   受到了它们之间存在的长期的协整均衡关系的影响作用较大。

误差修正项的系数为-0.628, 反映了系统偏离长期均衡状态时的调整速度, 并且这是一种反向修正机制, 即当变量的短期波动使得系统偏离其长期均衡状态时,则在未来的第四时期,这一偏离度将有约 62.8% 得到纠正,使非均衡状态调整为均衡状态。

(四)脉冲响应分析
以上已通过建立 VAR 模型,确定了最优滞后期数为 4。 下面进行脉冲响应分析, 图 1~图 6 为通过 E- views9 软件得出的脉冲响应函数图像。

碳排放量对技术创新、城镇化的脉冲响应分析
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图 1 为碳排放量对技术创新的一个标准差新息冲击的响应。 在给技术创新一个正冲击后,碳排放量并未立即作出反应,而是在第 3 期才开始作出反应, 并且在整个 30 期的反应均为负值, 表明技术创新能够促进碳排放量减少。 给技术创新一个标准差大小的冲击后, 第三期到第七期曲线是呈下降趋势的, 第七期以后曲线呈上升趋势,并接近 0,但一直是负值。

图 2 为碳排放量对城镇化的一个标准差新息冲击的响应。 在给城镇化一个正向冲击后,我国的碳排放量呈开户即送58体验金不限id持久、平稳的正向响应。 碳排放量在第二期开始作出反应,从第二期到第六期是呈开户即送58体验金不限id上升的趋势, 第六期以后是呈开户即送58体验金不限id下降的趋势,并逐渐趋向于 0。 说明城镇化的不合理推进,会促进碳排放量的增加, 阻碍低碳经济的实开户即送58体验金不限id。
从图 1、图 2 可知,技术创新能够降低碳排放量,有利于低碳经济发展。 而不合理的城镇化进程,会超出环境的最大承载能力,促进碳排放量增加, 阻碍低碳经济发展。 但是,从长期来看,在分别给技术创新、城镇化一个标准差大小的冲击后, 碳排放量的反应程度是逐渐减小的。

2.技术创新、城镇化对碳排放量的脉冲响应分析
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图 3 为技术创新对碳排放量的反应。 在给碳排放量一个正向冲击后, 短期内技术创新能力呈开户即送58体验金不限id负向的反应,而在第四期以后,由负向变为正向。 这是由于在碳排放量增加的初期, 国家对技术创新没有足够的重视,而一项新技术研发面临的风险较大, 所以一国对技术研发的投入较少,创新能力不足。 但是从长期来看, 国家逐步认识到技术创新的重要性, 就会加大对科技研发的支持力度,鼓励创新,从而会促进技术研发投入的增加。 因此,在给碳排放量一个正向冲击后, 技术创新能力表开户即送58体验金不限id为先下降后上升的趋势。

图 4 为城镇化对碳排放量的一个标准差新息的响应。 在给碳排放量一个正向冲击后,城镇化在第一期是呈开户即送58体验金不限id正向影响的, 在第二、三期是呈开户即送58体验金不限id负向影响的, 从第四期开始呈开户即送58体验金不限id稳定的正向影响。 长期来看,碳排放量的不断增加,会对城镇化产生正向影响。 这是由于第二产业会产生大量的碳排放, 而第二产业一般是资源密集型和劳动密集型产业。 因此, 随着第二产业的发展, 碳排放量会不断增加, 同时也吸引了大量农村人口进入城市就业,从而提高了城镇化率。

3.城镇化对技术创新、技术创新对城镇化的脉冲响应分析
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图 5 为在整个冲击期内, 城镇化对技术创新的一个标准差新息的响应。 在前 7 期内,城镇化对来自技术创新的冲击为正向响应,在第七期以后, 城镇化对来自技术创新的冲击为负向影响。

图 6 为在整个冲击期内, 技术创新对城镇化的一个标准差新息的响应。 在第一期,技术创新对来自城镇化的冲击为正向响应,在第二期到第五期, 技术创新对来自城镇化的冲击为负向响应,第五期以后, 技术创新对来自城镇化的冲击具有显著、稳定的正向响应。

五、结论

根据 1997—2016 年我国城镇化、技术创新、碳排放量的时间序列数据, 运用 Eviews9 软件, 通过单位根检验、协整检验、建立误差修正模型(ECM) 和VAR  模型、脉冲响应分析、方差分解,得出的结论是:

第一、在近 20 年间, 我国的碳排放量、城镇化与技术创新之间存在长期稳定的均衡关系, 并且在长期, 我国技术创新能力的提高,能够促进碳排放量减少, 从而促进低碳经济发展。 城镇化的不合理推进,使得碳排放量增加,阻碍低碳经济发展。 具体来说, 在城镇化不变的条件下, 技术创新每增加 1% , 碳排放 量减 少2491009 万吨; 在技术创新不变的条件下, 城镇化每增加 1%,碳排放量增加 1618921 万吨。

第二、通过建立误差修正模型, 可得到误差修正项的系数为-0.628, 即当变量的短期波动使得系统偏离其长期均衡状态时, 在未来的第四时期这一偏离度将有约 62.8%得到纠正,使非均衡状态调整为均衡状态。

第三、通过脉冲响应分析可知, 碳排放量对技术创新冲击的反应呈开户即送58体验金不限id负向的作用; 碳排放量对城镇化冲击的反应是正向的; 技术创新对碳排放量冲击的反应在短期是负向的作用,在长期是正向的作用。 城镇化对碳排放量冲击的反应是先正向、后负向、再正向的; 城镇化对技术创新冲击的反应在短期是正向的, 长期是负向的。 技术创新对城镇化冲击的反应在短期是负向的作用,长期是正向的作用。 因此, 技术创新能够降低碳排放量,促进低碳经济发展,而不合理的城镇化进程会增加碳排放量,抑制低碳经济发展。

参考文献:

[1]王安静,冯宗宪,孟渤.中国 30 省份的碳排放测算以及碳转移研究[J].数量经济技术经济研究,2017(8):89-104. [2]王丽萍,刘明浩.基于投入产出法的中国物流业碳排放测算及影响因素研究[J].资源科学,2018(1):195-206.
[3]Su    B.,Ang    B.W.,Low    M..Input-output    analysis    of    CO2,emissions    embodied    in    trade    and    the    driving forces:Processing   and   normal   exports[J].Ecological   Economics,2013,88(2):119-125.
[4]李爱华,宿洁,贾传亮.经济增长与碳排放协调发展及一致性模型研究——宏观低碳经济的数理分析[J].中国管理科学,2017(4):1-6.
[5]] Saidi   K. ,Hammami    S.. Economic    growth ,energy    consumption    and    carbone    dioxide    emissions :recent evi- dence from panel data analysis for 58 countries [ J ] . Quality & Quantity ,2015 ,50(1):1 - 23 .
[6]韩梦瑶,刘卫东,唐志鹏,夏炎.世界主要国家碳排放影响因素分析——基于变系数面板模型[J].资源科学,2017
(12):2420-2429.
[7]陈邦丽,徐美萍.中国碳排放影响因素分析——基于面板数据 STIRPAT-Alasso 模型实证研究[J].生态经济,2018
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[8 ] Brizga J . ,Feng K . ,Hubacek K . . Drivers of greenhouse gas emissions in  the  Baltic  States :A  structural decomposition analysis [ J ] . Ecological Economics ,2014 ,98(2):22 - 28 .
[9]徐雪梅,王蓓蓓.辽宁碳排放与经济发展关系的实证分析[J].东北财经大学学报,2012(3):39-45.

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