江苏省第二产业发展与碳排放关系研究——基于1987—2018年时间序列数据的实证分析

江心英，朱蓉

（江苏大学 管理学院，江苏 镇江 212001）

生态兴则文明兴，生态衰则文明衰。中国自改革开放以来，经济得到了飞速发展，第二产业特别是重工业发展迅速，但前期都是采用粗放低效的经济发展方式，付出了较大的环境代价，致使碳排放量一直位于世界前列。在如此大的节能减排压力下，国务院出台了《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》，要求各级政府切实采取措施，江苏省作为中国经济较发达的省份之一，相应的碳排放量也居高不下，存在着大量高耗能、高排放的企业，作为全国唯一的生态环境治理体系和治理能力建设试点省份，江苏省要走出一条经济发展和生态文明相辅相成、相得益彰的路子，为全国乃至全球节能减排贡献一分力量。

近年来江苏省为发展绿色产业做出了很多努力，2020年印发了《省政府关于推进绿色产业发展的意见》，具体部署了全省系统推进绿色产业发展的具体要求，强力推动经济转型，取得了一定的成绩。但与习近平总书记嘱托的良好生态环境仍存在较大距离，全省高碳产业比重仍居高不下，高耗能产品调低缓慢。其中，第二产业作为江苏省的支柱产业，当前仍以电力、制造业、采矿业等高碳型企业居多，且钢铁、石油化工等产业仍有诸多低端环节，据2018年的数据显示，在全国粗钢产量排名中，江苏省仅次于河北省，约为1亿吨。所以提升第二产业的发展质量，减少碳排放对江苏建设低碳经济至关重要。为发展绿色产业、实现节能减排，研究江苏省第二产业发展和碳排放之间的关系，具有重要的现实意义。

1 文献综述

关于碳排放的影响因素，国内外学者进行了多方面的探索，主要有经济增长、产业结构、城市化、能源消费、技术进步等。关于经济增长和碳排放关系的研究，国外学者Grossman & Krueger[1]研究了北美自由贸易协定对环境的影响，提出了较为著名的环境库兹涅茨曲线，发现空气污染物的排放量会随着经济增长变化，呈倒“U”型的走势，即呈现先增大后减小的变化特点。诸多学者如Verbeke & Clercq[2]认同了环境库兹涅茨曲线的存在，而也有许多学者如Richmond & Kaufmann[3]则否认了环境库兹涅茨曲线的存在。

关于产业发展与碳排放关系的研究，诸多学者进行了探讨。在国外，Talukdar & Meisner[4]对44个发展中国家1987—1995年的数据进行了研究，发现农业的发展在一定程度上能够减少碳排放，而工业比重的增加则显著地增加了碳排放。Matthew等[5]以中国为研究对象，发现中国的能源消耗及碳排放主要来源于第二产业的发展。Abdul & Mete[6]发现发展金融行业可以促进环保技术的提升，并能够为发展环保事业提供资金，由此认为降低碳排放可以从降低工业比重、发展银行业着手。

国内学者大多展开产业结构和碳排放之间关系的研究，原毅军和董琨[7]、李雪[8]认为中国产业结构的发展态势是影响碳排放的关键要素，且优化产业结构有助于节能减排。宫再静和梁大鹏[9]、贺胜兵等[10]研究发现，在中国现行体制下，节能减排对产业结构调整存在倒逼效应，节能减排会促进产业结构优化升级。徐成龙等[11]从省级层面展开，他们以山东省为例，认为调整产业结构有助于碳排放的减少。

有关于第二产业与碳排放关系，郑长德和刘帅[12]、吴振信等[13]、张恪渝等[14]研究认为第二产业占三次产业的比重和碳排放量呈正比关系，第二产业的粗放发展也是导致碳排放增加的主要原因。除第二产业比重过高增加碳排放外，仲伟周和姜锋等[15]、刘安国和张克森等[16]进一步认为第二产业内部结构的变化是影响碳排放的重要原因，优化第二产业内部结构能够减缓碳排放。肖慧敏[17]、曹思奇等[18]认为需大力改造第二产业中高耗能产业、使用清洁能源、加快产品升级换代步伐等来实现节能减排。

根据已有文献，将产业结构作为碳排放的影响因素的研究有很多，而本文则关注第二产业领域，动态考察第二产业发展与碳排放之间的相互关系，且将江苏省作为研究区域，而江苏省作为全国唯一的生态环境治理体系和治理能力建设试点省份，十分具有研究意义。所以本文选取江苏省1987—2018年的时间序列数据，建立第二产业发展和碳排放之间的向量自回归模型（VAR），并运用协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应分析方法进行实证研究。

2 数据处理和模型方法

2.1 变量选取和数据预处理

为了探究江苏省第二产业发展和碳排放的关系，本文选取江苏省第二产业产值占地区生产总值比重（%）和二氧化碳排放量（万吨）分别代第二产业发展、碳排放指标构建模型，并使用Eviews10.0软件进行分析。样本数据选取江苏省1987—2018年的年度数据，本文所涉及的江苏省地区生产总值和第二产业产值数据均来自《江苏省统计年鉴》。关于二氧化碳排放量的数据则根据IPCC《国家温室气体排放清单指南》（2006版)推荐的方法进行估算，通过《中国能源统计年鉴》得到煤炭、焦炭、天然气、汽油、柴油、燃料油、原油七类能源的数据，再通过公式计算得到最终的二氧化碳排放量，如公式（1）所示：

式中：C表示二氧化碳排放量（万吨），i表示能源种类；Ei为能源i的终端消耗量，Ai为能源i的折标准煤系数，bi为IPCC（2016）提供的能源i的碳排放系数。各类能源折标准系数和碳排放系数如表1所示。

表1 各类能源折标准煤系数及碳排放系数

2.2 模型方法

本文使用向量自回归模型（VAR）和基于VAR模型的脉冲响应函数（IRF）对第二产业发展和碳排放关系进行脉冲响应分析。VAR模型使用的是非结构性方法建立各变量之间关系的模型，能够预测相互之间有关联的时间序列系统，并且通过分析随机扰动项对变量系统的冲击，从而揭示各个经济变量在不同的经济冲击下所产生的影响，其一般形式如式（2）：

式中：yt为n维内生变量向量，Φp为n×n系数矩阵，p为滞后阶数，εt为随机扰动项。

3 实证分析

3.1 VAR模型构建及其检验

3.1.1 数据平稳性检验

在对数据进行计量分析之前需对两个变量取自然对数以消除异方差的影响，第二产业发展、碳排放指标分别记作lnRSI、lnCE。计量分析时，为避免产生伪回归，要求采用的时间序列是平稳的，所以首先需要检验时间序列的平稳性。本文选择ADF单位根检验，根据SIC准则来确定滞后阶数。由表2可知ADF单位根检验的结果，lnRSI、lnCE在5%显著性水平下均表现出不平稳。由此继续进行二阶差分，经过二阶差分的检验，两组时间序列均表现出平稳特征，即表现为二阶单整，即lnRSI～I(2)、lnCE～I(2)，已具备后续协整分析的基础。

表2 ADF单位根检验结果

3.1.2 滞后阶数的选择

经过时间序列平稳性检验后，需确定最优滞后阶数。由表3可知，滞后阶数为2期时，判定结果显示最优，此时江苏省第二产业发展和碳排放之间的关系能够被VAR模型合理地反映。为进行后续的脉冲响应分析，在滞后阶数确定后，还需检验VAR的稳定性，即要判断其特征根是否均在单位圆内。由表4和图1可知，VAR(2)的特征根均分布在单位圆内，证明VAR(2)是稳定的，即可进行脉冲响应分析。

图1 单位根检验

表3 VAR模型最优滞后阶数判定结果

表4 VAR(2)特征根分布情况

3.1.3 Johansen协整检验

由ADF单位根检验结果可知，lnRSI和lnCE均是同阶单整，已初步满足构成协整关系的基础，下面将根据Johansen协整检验判断第二产业发展和碳排放之间是否存在长期均衡关系。由表5可知，第二产业发展和碳排放之间，在5%的显著性水平下存在一个长期均衡关系，即存在协整关系。

表5 lnRSI和lnCE协整检验结果

3.2 Granger因果检验

Granger因果检验旨在于解释lnRSI和lnCE这两个变量之间是否存在因果关系，从而可以通过其中一个变量解释另一个变量。Granger因果检验结果由表6可知，在滞后2期和5%的显著性水平下，第二产业发展和碳排放存在双向因果关系，即第二产业发展是碳排放的格兰杰原因，碳排放也是第二产业发展的格兰杰原因。

表6 格兰杰因果性检验结果

3.3 脉冲响应分析

根据单位根检验，VAR(2)模型具备稳定性，可以对其进行进一步的脉冲响应分析。脉冲响应是指施加一个标准差大小的冲击给随机误差项，由此可以反映出内生变量值在当期和未来所产生的动态变化。根据脉冲响应分析的原理，对相互之间有格兰杰因果关系的变量，利用Eviews10.0软件得到脉冲响应图（图2、图3）。其中，纵轴为变量变化率，横轴为滞后阶数，实线代表脉冲响应函数，两侧的虚线表示正负2倍标准差偏离带。

图3 lnCE对lnRSI的脉冲响应

由图2可知，给碳排放一个冲击后，第二产业发展首先受到正向影响，并在第3期达到峰值，之后急剧下降，并且维持在一个负向低水平状态。碳排放对第二产业发展的冲击影响变化说明，碳排放量的增加在初期会带动第二产业占比上升，促进第二产业规模扩大，但长期来看，碳排放对第二产业发展的影响是负向的。因此，过多的碳排放并不利于第二产业的持续发展，既第二产业中的高碳产业终将阻碍第二产业的健康发展。这种阻碍作用也会倒逼第二产业优化升级，如江苏省“十三五”期间实施的节能减排方案，对推进第二产业优化升级已初见成效，2019年依法依规关闭化工企业200多家及部分化工园区，2015—2019年全省电气机械、医药产业、太阳能电池等新兴产业年均增长超10%。

图2 lnRSI对lnCE的脉冲响应

由图3可知，给第二产业发展一个冲击后，碳排放首先受到正向影响，并在第7期达到峰值，维持到第10期后持续下降，逐渐趋向于0。第二产业发展对碳排放的冲击影响变化说明，在初期，江苏省大力发展第二产业来拉动经济增长，第二产业占比的提高促进了碳排放量的增加。但从后期来看，此时江苏省已注重经济的高质量发展，第二产业的发展速度已放缓，第三产业逐渐崛起，根据《江苏省统计年鉴》显示，江苏省的第三产业占GDP比重于2015年首次超过第二产业，由此可见第二产业占比的降低一定程度上抑制了碳排放的增速。表明促进第二产业高质量发展对节能减排行之有效。

4 结论

4.1 结论

本文选取江苏省1987—2018年时间序列数据，通过向量自回归模型、协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应分析方法，对第二产业发展和碳排放之间的关系进行实证分析。得出的主要结论有：（1）在5%的显著性水平下，第二产业发展和碳排放之间存在一个长期均衡关系，即存在协整关系。（2）在滞后2期和5%的显著性水平下，第二产业发展和碳排放存在双向因果关系。即第二产业发展是碳排放的格兰杰原因，碳排放也是第二产业发展的格兰杰原因。因此，第二产业发展与碳排放之间存在双向互动关系，江苏省绿色发展的重要阵地是第二产业，促进第二产业绿色化发展，是降低碳排放的重要抓手。（3）碳排放量的增加在初期会促进第二产业规模扩大，但长期来看，碳排放对第二产业发展的影响是负向的。因此，过多的碳排放并不利于第二产业的持续发展，既第二产业中的高碳产业终将阻碍第二产业的健康发展，这种阻碍作用也会倒逼第二产业优化升级。初期第二产业粗放式发展致使碳排放量增加，后期第二产业发展放缓，碳排放的增幅有所减弱。因此，促进第二产业高质量发展对节能减排行之有效。综上，第二产业发展和碳排放存在双向作用，高碳排放量会阻碍第二产业健康发展，优化第二产业发展方式有助于节能减排。所以，优化第二产业发展结构，是江苏省降低碳排放量、提高绿色发展水平的关键所在。需要注意的是，目前，第二产业依然是江苏省经济繁荣的保障力，因此，江苏省的产业结构调整不应刻意抑制第二产业的发展，降低碳排放的良好对策也不是刻意降低第二产业的比重，而是要适当减少对第二产业的过度依赖，在第二产业正常发展的基础上调整其内部产业结构、引导绿色发展、推动产业技术的进步等。

4.2 对策建议

（1）优化第二产业产品结构。一是要淘汰落后产能。江苏省作为经济大省，但在汽车、钢铁、石油化工、机械等产业仍有诸多低端环节，所以要促进煤电、石化、冶金、轻工、建材产业减量化发展，加快机械、纺织服装、汽车产业转型发展，严格控制冶金、电力、煤炭和化工等行业的碳排放强度，铁腕淘汰高耗能、低产能产业。二是要培育新兴产业。根据江苏省现有产业，要壮大新能源、智能电网信息工程、生物医药、高端装备等战略新兴产业规模，努力将战略新兴产业培育成万亿级低碳经济体量，使之成为地方标志性绿色低碳循环产业。

（2）转变传统高碳能源结构。一是要减少煤炭煤电产销规模。不断提高非化石能源占比。二是要推动清洁能源产业化。江苏省气候资源丰富，风能和太阳能开发利用前景广阔，还拥有生物质能、核能、地热能等低碳能源，所以要有序扩大这些绿色低碳能源的供给，并对清洁能源实施产业化工程，支持建设新能源特色产业集群，形成规模供给。

（3）推动传统产业智慧发展。一是要以信息技术赋能传统产业。具体可以推进制造过程和装备设备智能化升级，建设智能工厂和数字车间并扩大规模，创建智能制造示范区等。二是推动企业创新低碳技术。鼓励企业与高校、科研机构进行产学研合作创新低碳技术，力争在生产过程使用低碳技术并最终呈现低碳产品，实现供给端绿色化、高质量化。