聂鑫，刘丹青

（1.中南财经政法大学MBA学院，武汉430073；2.华中科技大学经济学院，武汉430074）

河南省出口商品结构与碳排放关系的实证分析

聂鑫1，刘丹青2

（1.中南财经政法大学MBA学院，武汉430073；2.华中科技大学经济学院，武汉430074）

文章基于VAR模型研究了河南省出口商品结构与碳排放的关系，结果发现：河南省碳排放除受到自身惯性因素的显著影响外，各出口贸易结构性因素也是影响主因，特别地，低附加值产品出口波动对碳排放量的作用更为明显。因此，实现河南省低碳经济发展的出口贸易政策包括加速产业结构升级、强化低碳技术研究、提高环境标准、完善财税制度以及开展国际合作。

河南省；出口商品结构；碳排放；VAR

0 引言

目前，国内外学者就贸易与环境污染问题进行了广泛的研究。就国外文献而言，Van Bergeijk（1991）、Anderson&Blackhurst（1992）、Beckerman（1992）、Martin&Wheeler（1992）、Porter&Van der Linde（1995）、Cole（1998）、Wheeler（2000）、Antweiler（2001）、Cole&Elliott（2003）等的研究认为贸易与环境是相容的，贸易自由化将有利于环境改善；Low&Yeats（1992）、Barrett（1994）、Chilchilnisky（1994）、Daly&Goodland（1994）、Ropke（1994）、Beghin（1995，2002）、Holtz-Eakin&Selden（1995）、Ayres（1996）、Rock（1996）、Dua&Esty（1997）、Esty&Geradin（1997）、Lopez（1997）、Ulph（1999）、Joseph C.H.Chai（2002）、Lofdahl（2002）、Akins（2004）等的研究则认为贸易与环境是不相容的，国际贸易是造成跨国污染的重要诱因；Grossman&Krueger（1991，1995）、Shafik&Bandy Padhyay（1992）、Bhagwati（1993）、Keydiche Stevens（1993）、Panayotou（1993，1995，2000）、Runge（1993）、Copeland&Taylor（1994，1995）、Selden&Song（1994）、Xepapadeas&Amri（1995）、Van Beer&Vanden Bergh（1996）、Dean（l997）、Andreoni&Levinsion（1998）、Suri&Chapman（1998）、Fridel&Getzner（2002）等的研究认为自由贸易与环境污染的关系不是确定单向性的，它存在一定的阈值。就国内文献而言，翟凡和李善同（1999）、雷激风（2001）、段琼和姜太平（2002）、张连众等（2003）、兰天（2004）、李秀香和张婷（2004）、杨海生和贾佳等（2005）、李斌等（2006）、万能（2007）、李坤望和孙玮（2008）、王军（2008）等人的研究则支持了中国并未因自由贸易而成为污染避难所的观点；陆穗峰（1997）、李慕菡等（2005）、余北迪（2005）、马莉（2006）、王文中和程永明（2006）、张梅（2006）、党玉婷和万能（2007）、叶继革和余道先（2007）、朱启荣（2007）、郭红燕和韩立岩（2008）、周茂荣和祝佳（2008）等的研究认为贸易自由化对中国环境消极的规模效应和结构效应远远超过了积极的技术效应，即贸易自由化使中国环境恶化；杨西（1997）、张晓（1999）、范金（2000）、张燕文（2004）、陈丽萍和杨忠直（2005）、郭峰濂（2005）、刘力（2005）、彭水军（2005）、沈荣珊和任荣明（2006）等的研究认为国际贸易与环境污染问题关系复杂。

然而，现有的文献多侧重于贸易总量视角的研究，对于贸易结构视角的理论研究与实证研究则相对有限，而同时又专门针对省域经济该问题研究的文献则更是为数不多。本文正是基于此考虑，将以河南省为例并运用非结构建模的VAR方法对河南省出口商品结构与碳排放的关系进行研究。

1 方法论

由于传统的结构建模方法常利用经济理论来描述变量之间的关系。然而，经济理论往往不能达到为变量间动态关系提供严格的定义的目的，加之内生变量可能同时出现在方程的左右两边，使得估计和推论问题变得复杂化。为了解决上述问题而产生了有关多变量建模的非结构方法。其中，向量自回归（VAR：Vector Autoregression）模型就是非结构化的多方程模型，它通常用于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态影响。同时，该模型避开了结构建模方法中需要对系统中每个内生变量关于所有内生变量滞后值函数的建模问题。

向量自回归模型实际上是向量自回归移动平均（VARMA）模型的简化，后者因参数过多带来很多问题而鲜有应用。通常，一般的VAR模型数学表达式如下：

上式中，yt是m维内生变量向量，xt是d维外生变量向量，A1,…，Ap和B1,…，Br是待估计的参数矩阵，内生变量和外生变量分别有p和r阶滞后期。εt是随机扰动项，其同时刻的元素可以彼此相关，但不能与自身滞后值和模型右边的变量相关。该基本模型可以称为一个VAR(p)模型。在实际应用中，通常希望滞后阶数足够大以完整反映模型的动态特征。然而，由于滞后阶数和自由度存在权衡取舍，因此必须通过AIC和SC最小化准则寻求平衡的模型阶数。

该模型应用的主要步骤如下：

第一步，对时间变量序列及其差分序列的平稳性进行检验。如果一个时间序列的均值或自协方差函数随时间而改变，那么这个序列就是非平稳时间序列。如：随机过程{yt,t=1,2,…}，若yt=ρyt-1+εt中ρ=1，εt为一稳定过程，且E(εt)=0，Cov(εt,εt-s)，这里s=0,1,2,…，，则称该过程为单位根过程。存在单位根的变量不可直接回归，否则有可能造成伪回归并影响模型分析的真实情况。对此，若单位根过程经过一阶差分成为平稳过程，即yt-yt-1=(1-B)yt=εt，则时间序列yt称为一阶单整序列，记作I(1)。一般地，若非平稳时间序列经过d次差分后达到平稳，则称其为d阶单整序列，记作I(d)。对于需要回归的变量而言，只有满足同阶单整的条件下，回归分析才可以进行。

第二步，VAR模型的建立。VAR模型的滞后阶数需要根据AIC和SC准则确定，但是，当AIC准则和SC准则在确定最优滞后期数方面存在不一致情况时，则需要根据LR检验进行取舍。在零假设下，LR统计量有渐进的χ2分布，其自由度为不同阶数下的VAR模型被施加的零约束个数。此外，在建立VAR模型时一般不进行筛选，仍然保留各个滞后变量。

第三步，格兰杰因果关系检验。为防止伪回归和确认序列之间是否存在因果关系，格兰杰因果关系检验通常先估计当前的某变量被其自身滞后期取值所能解释的程度，然后验证通过引入另一变量的滞后值是否可以提高对先前变量的解释程度。如果可以，则称后一变量是前一变量的格兰杰成因。

第四步，脉冲响应分析。在随机扰动项上加一个标准差大小的冲击会对内生变量的当前值和未来值产生一定的影响，脉冲响应函数就是用来跟踪这种影响的。将脉冲响应函数绘制成脉冲响应曲线图，则可以更直观地分析冲击对每个内生变量的动态影响。如果脉冲响应曲线趋于0，说明一变量暂时变化对另一变量没有持久影响；如果趋于某一数值，则说明一变量暂时变化对另一变量有持久影响；如果脉冲响应曲线位于零坐标线上方，即显示一变量暂时变化可引起另一变量同向变化；若曲线位于零坐标线下方，则表示一变量暂时变化可引起另一变量反向变化。

第五步，方差分解。Sims于1980年提出的方差分解法，提供了一种判断经济序列变量间动态相关性的重要方法。方差分解实质上是一个新息计算过程，是将系统在不同预测期限的预测均方误差（MSE）分解为系统中各变量冲击所作的贡献。方差分解的主要思想是将系统中每个内生变量（共m个）的波动（k步预测均方误差）按其成因分解为与各方程新息相关联的m个组成部分，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性。方差分解不仅是样本期间以外的因果关系检验，而且可以将每个变量的单位增量分解为一定比例自身原因和其他变量的贡献。

2 实证分析

2.1 变量定义

本文中，分别定义LnCt为对数化的河南省碳排放量，LnXt为对数化的河南省出口总额，LnPPXt为对数化的河南省初级产品出口额，LnMPXt为对数化的河南省工业制成品出口额，LnNIPXt为对数化的河南省自然资源密集型产品出口额，LnLIPXt为对数化的河南省劳动密集型产品出口额，LnCTIPXt为对数化的河南省资本和技术密集型产品出口额。

2.2 平稳性分析

对各变量水平值序列及其一阶差分值序列和二阶差分值序列进行单位根检验，检验直至进行到不存在单位根或二阶差分序列为止，检验方法采用扩充迪基——富勒检验（Augmented Dickey-Fuller Test）方法，最终结果见表1。

表1 各变量的平稳性检验

表1显示，所有非平稳的变量时间序列在经过二阶差分之后均变为平稳的时间序列，即为。

2.3 VAR模型的建立

对LnCt和LnXt、LnCt和LnPPXt及LnMPXt、LnCt和LnNIPXt及LnLIPXt及LnCTIPXt分别建立向量自回归（VAR）模型，其中模型的滞后期按照AIC和SC最小化原则以及LR检验加以确定。将参数估计结果写成矩阵形式可得：

在以上三矩阵中，本文更为关心的是碳排放变量本身以及各贸易变量是如何影响河南省碳排放的，由其易见：随着滞后期的增加，当期碳排放量受各滞后期碳排放量的影响强度呈现衰减态势，而影响方向则不确定；出口贸易变量滞后期越大，其对碳排放的影响强度就越大，但影响方向则不确定；各滞后期初级产品出口贸易变量对当期碳排放变量影响强度较大却影响方向不定，而工业制成品出口贸易变量会随着滞后期的增加对当期碳排放变量带来逐渐增强的正向影响；各滞后期自然资源密集型产品出口贸易变量会对当期碳排放量产生较大影响，但方向不定，而各滞后期劳动密集型产品出口贸易变量以及资本和技术密集型产品出口贸易变量则分别会对当期碳排放量产生正向和负向影响。

2.4 格兰杰因果关系检验

为进一步说明各变量之间的因果关系，对变量进行格兰杰因果关系检验，结果如下：

表2 格兰杰因果关系检验结果

表2显示：当设定显著性水平为25%时，除工业制成品出口贸易不是碳排放的格兰杰成因外，其余贸易变量均是引起碳排放的格兰杰成因，且初级产品出口贸易的影响最为显著。

2.5 脉冲响应分析

脉冲响应函数是用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响。在Eviews中，根据VAR的输出结果可以绘制出如图1脉冲响应函数组图。

由图1可见：各模型中，碳排放量对自身的一个标准差新息均有较强烈的响应；碳排放量对出口贸易的一个标准差新息在前三期几乎没有响应，而从第四期开始出现正负交替的强烈响应；碳排放量对初级产品出口贸易以及工业制成品出口贸易的一个标准差新息在前八期几乎没有响应，而从第九期开始出现逐渐增强的响应，且对前者响应更为剧烈；碳排放量对各要素密集型产品出口贸易的一个标准差新息在第一期均没有响应，但从第二期开始出现正负交替的强烈响应，且对自然资源密集型产品出口贸易的响应最剧烈，对劳动密集型产品出口贸易以及资本和技术密集型产品出口贸易的响应幅度大体一致。

2.6 方差分解

在此，采用方差分解技术进一步研究模型的动态特征，在Eviews中，分解结果如图2。

由图2可见：各模型中，碳排放量的波动在第一期只受自身波动冲击的影响；之后各期中，来自其自身的波动冲击影响不同程度地有所下降，而来自各贸易变量的波动冲击影响均不同程度地有所上升，其中出口贸易总额、初级产品出口贸易额、工业制成品出口贸易额、劳动密集型产品出口贸易额以及资本和技术密集型产品出口贸易额的波动冲击影响较为有限，但自然资源密集型产品出口贸易额的波动冲击影响自第二期开始较为显著。该方差分解结果与前述分析结论基本一致。

3 主要结论及政策建议

总之，河南省碳排放除受到自身惯性因素的显著影响外，各出口贸易结构性因素也是影响主因，特别地，低附加值产品出口波动对碳排放量的作用更为明显。因此，实现河南省低碳经济发展的出口贸易政策选择必须从以下方面入手：

(1)加速产业结构升级以实现出口贸易低碳化。国际贸易对环境的污染问题具体体现在规模效应、结构效应和技术效应三个方面，其中结构效应对减少贸易污染具有积极意义。随着产业结构的自然升级，碳污染密集部门将逐渐被淘汰，低碳部门将逐渐成为支撑经济发展的主体，因而会对河南省碳排放的加剧恶化带来抑制作用。因此，河南省必须加速产业结构升级，通过生产领域的低碳化推动贸易领域的低碳化。

(2)强化低碳技术研究以实现出口贸易低碳化。低碳技术主要包括以节能减排为目标的减碳技术，以可再生能源利用开发为主的无碳技术，以及以碳捕捉与碳埋存处理为主的去碳技术。当前，由于上述核心技术大多为发达国家所掌握，广大发展中国家在很大程度上只能依靠自主创新实现低碳发展。因此，河南省应当以科学发展观为指导，不断完善其低碳技术创新体系，并在充分考虑自身比较优势的基础上有计划地重点扶持一批低碳技术项目，从而为低碳贸易提供技术支持。

(3)提高环境标准以实现出口贸易低碳化。传统的粗放式经济发展方式是以资源浪费和环境退化为典型特征的不可持续的增长模式，在当今世界各国日益重视人与自然环境协调发展的大背景下，河南省必须积极转变发展观念和发展模式，通过提高出口贸易品的生产环境标准，一方面可以有效避免外资将本土视为“污染天堂”，另一方面也可以迫使内资外贸企业加速技术创新以适应苛刻的环境标准，从而提升其贸易品的环境竞争力。

(4)完善财税制度以实现出口贸易低碳化。现代经济学认为，制度是影响经济增长的重要变量，对任何经济现象的解释都可以找到其制度性根源，而有效的制度设计可以提高经济效率，相反，不当的制度设计则会引起经济低效率甚至无效率。因此，河南省出口贸易的低碳化发展必然需要一个相对完善的制度化平台（特别是财税制度）来加以引导，通过财税政策的约束与激励确保贸易低碳化目标的实现。

(5)开展国际合作以实现出口贸易低碳化。鉴于发达国家在发展低碳经济方面的绝对优势，河南省应当通过多种国际合作方式引进、消化和利用先进经验，着力发展高附加值产业出口。同时，充分利用清洁发展机制（CDM），努力寻求多方共赢。实践表明，全球气候问题必须基于全球合作框架才能够有效解决，而出口贸易作为世界各国联系的重要纽带，其低碳化的实现更需要不同国家和地区之间的相互理解、相互支持与高度协调。

[1]Copeland,B.R.,M.S.Taylor.Trade and the Environment:Theory and Evidence[M].New Jersey：Princeton University Press,2003.

[2]Copeland,B.R.,M.S.Taylor.Trade,Growth and the Environment[J].Journal of Economic Literature,2004,42(1).

[3]Copeland,B.R.,M.S.Taylor.North-South Trade and the Environment[J].Quarterly Journal of Economics,1994,109(4).

[4]Lopez,R.The Environment As A Factor of Production:The Effects of Economic Growth and Trade Liberalization[J].Journal of Environmental Economics and Management,1994,(27).

[5]M.A.Cole,A.J.Rayner.The Environmental Effects of Trade[J].The World Economy,1997,10(4).

[6]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国统计出版社，2002.

F224

A

1002－6487（2011）07－0122-03

河南省哲学社会科学规划项目阶段性研究成果（2010BJJ016）

聂鑫（1969-），男，湖北武汉人，博士研究生，研究方向：公司治理。

（责任编辑/浩天）