我国物流业对环境影响的动态效应研究——基于非限制性VAR模型的经验，本文主要内容关键词为：限制性论文,物流业论文,效应论文,模型论文,经验论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
改革开放以来，在我国经济取得快速增长的同时，也对环境和资源消耗巨大，使得经济增长和环境之间的矛盾日益显现。“十一五”期间，我国在环境保护和生态建设方面做出了前所未有的努力，投入大量资金并出台了相关政策推进节能减排。但是2013年1月，雾霾笼罩了1/3的国土，74个重点监测城市近半数严重污染，空气污染指数纷纷“爆表”，北京城区PM2.5值一度逼近1000[1]，这使得我们意识到“十二五”期间节能减排压力依然很大，同时也认识到党的十八大提出加强生态文明建设的及时性。
就全球来看，过量排放温室气体的不利影响日益突出，各国政府开始出台一系列的措施应对。2003年英国首先提出低碳经济的观念[2]；2007年日本政府制定了《21世纪环境立国战略》，2008年日本政府又通过了“低碳社会行动计划”[3]。2009年意大利推出了“绿色证书”制度和“白色证书”制度引导发展低碳经济[4]；近年来，瑞典、荷兰、法国等国家都采取了相应措施发展低碳经济[5]。在2009年哥本哈根会议(即《联合国气候变化框架公约》第15次缔约方会议)上我国承诺2020年碳排放强度较2005年下降40%～45%[6]。
“十二五”期间，我国的节能减排任务重、时间紧，学者和政府对此都很关注，因此，研究和分析碳排放问题具有十分重要的现实意义。对我国物流业而言，减排任务不再是前瞻性的理论课题，而是正在逼近的现实压力。为了实现哥本哈根会议上的承诺，我国必将出台有关减少碳排放的具体政策，比如考虑征收碳排放税。我国“十二五”规划纲要明确提出：“加快低碳技术研发应用，控制工业、建筑、交通和农业等领域温室气体排放。”十八大也明确提出“单位国内生产总值能源消耗和二氧化碳排放大幅下降，主要污染物排放总量显著减少”。一旦相关具体法规和政策出台，届时将直接左右我国物流业的发展，对物流业产生巨大的直接冲击，因此，需要从理论方面研究物流业和碳排放之间的内在关系。
1 文献回顾
国外对碳排放研究主要集中在碳排放与经济发展之间的关系，以及如果征收碳税会对经济社会产生什么样的影响。如卡蒙(Common)和萨尔玛(Salma)[7]、伦曾(Lenzen)[8]借助投入—产出结构分析了澳大利亚碳排放的情况和最终消费品中的
强度。盖(Gay)[9]研究了英国的碳排放与经济发展之间的关系。沙克费尔(Schacffer)和德萨(de Sá)[10]研究了巴西进出口商品中的强度。格兰杰(Grainger)和科尔斯塔德(Kolstad)[11]利用美国数据研究了“总量控制与交易”政策所导致的税负增加对美国经济的影响。弗洛罗斯(Floros)和维拉舒(Vlachou)[12]利用1982-1998年数据分析了碳税对希腊工业的影响。鲁埃达-坎图切(Rueda-Cantuche)[13]使用SUBE估算了欧盟27个国家的二氧化碳排放量。
我国的很多学者也对碳排放问题进行了研究，如郑玉歆和樊明太[14]用PRCGEM模型分析了我国二氧化碳排放量分别降低5%、10%和20%对经济的影响。高鹏飞和陈文颖[15]用MARKAL-MACRO模型分析了征收碳税对中国经济的相关影响。王灿等[16]CGE模型模拟了减排政策下GDP、能源价格、资本价格等宏观经济变量的变化。庞军等[17]CGE模型模拟了我国征收燃油税对经济影响的相关情况。谌伟等[18]上海市1978-2007年碳排放总量与碳生产率的关系进行了动态分析。总之，我国学者的研究也是主要集中在碳税的征收对经济的宏观影响，缺乏对行业发展与碳排放关系的深入研究，所以笔者选择我国物流业，通过实证探讨碳排放与物流业发展的内在关系，为我国物流业未来发展指明方向，同时也为我国治理环境问题提供有效的政策建议。
2 变量选取及数据来源
2.1 变量选取
物流行业的运输、仓储、流通加工等环节对环境的影响是多方面的，但由于物流业绝大部分活动主要依靠消耗化石燃料，碳排放是最主要的污染，因此本文以排放量作为物流行业影响环境的指标()；物流活动是一个复杂的社会经济过程，选取什么指标能较全面反映物流水平，目前还没有达成共识，本文在考虑计量数据的可得性、复杂性和有效性的基础上，选取交通运输、仓储和邮政业增加值为我国物流行业增加值，作为反映我国物流水平的指标(WL)。
2.2 数据来源
本文的物流行业碳排放量是根据历年《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》计算、整理所得。我国物流行业增加值是剔除了物价因素的交通运输、仓储和邮政业增加值，反映实际物流活动对环境发生的影响，笔者以1990年为基期对当年的交通运输、仓储和邮政业增加值进行折算。碳排放量计算是在借鉴阿尔布雷希特(Albrecht)等[19]提出的碳排放量计算公式的基础上进行改进的，由于本研究关注的是物流行业的碳排放，因而以化石燃料消耗为主要碳源，碳排放估算公式为：
3 模型构建及参数分析
3.1 模型构建
目前理论上不能严格说明物流运营与碳排放之间的关系，所以以经济理论为基础的传统的经济计量方法不适合。而在非限制性VAR模型中所有变量都被视为内生变量且对称地进入各个估计方程，与传统分析法相比，非限制性VAR模型可以较少地受到既有理论的约束。故此，笔者采用非限制性VAR模型考察我国物流运营与碳排放之间的长期均衡关系及动态演绎特征。
本文构建的非限制性VAR模型如下：
3.2 平稳性检验
为了避免产生伪回归，需要在回归分析之前对时间序列变量进行平稳性检验[20]。目前对时间数列进行平稳性检验的方法很多：有ADF(augment dickey fuller)检验法，PP(Phillips.Perron)检验及KPSS检验法等。本文采用ADF和PP两种检验法对
和lnWL数列进行双重平稳性检验，以确保结果的可靠性。利用计量软件Eviews6.0多次检验比较后得出滞后期为2时最合适，检验结果如表1和表2所示。由表1和表2可知在10%的显著水平下，变量和lnWL统计值都大于各自的临界值，数列和lnWL存在单位根，是非平稳的。为确定和lnWL是否是单整的，进一步对其一阶差分数列进行PP和ADF检验，经比较后，选择滞后期为1，使得AIC和SC最小。由表1和表2可知在1%的显著水平下，Δ和ΔlnWL的PP和ADF统计值都分别小于它们的临界值，这表明至少可以在99%的置信水平下拒绝原假设，可以认为序列Δ和ΔlnWL不包含单位根，所以非平稳序列和lnWL经过一阶差分后平稳，是一阶单整的。因此，非平稳的时间数列和lnWL不能够用传统的回归方程，本文将选择使用协整来研究变量和lnWL之间的长期关系。
3.3 协整分析
通过对和lnWL样本容量的分析，本文选取JJ协整检验方法进行协整检验，通过多次检验比较后确定最佳的滞后期为2，利用Eviews6.0计量软件计算结果如表3所示。由表3知，在1990-2010的样本区间内，变量和lnWL之间存在一个协整向量，即在95%的显著水平下，可以认为和lnWL之间存在一个协整关系。由以上ADF和PP平稳检验知和lnWL是非平稳序列，且都是1阶单整的，所以构建协整方程如下：
=0.949 Adj.=0.946 DW=1.927 F=351.904
回归方程lnWL的系是正的，系数值也比较合理，符合物流行业产值增加会引起碳排放增长的预期；由=0.979、Adj.=0.981和F=351.904可以判断方程总体拟合的比较好；ln WL系数的t值为18.759，表明回归系数显著，即lnWL对影响显著；DW=1.932说明协整方程不存在自相关。
如果回归方程正确地显示了和lnWL之间的长期稳定关系，则对其均衡点的偏离只是暂时的，
笔者在分别选取最大滞后期为1、2、3、4进行Granger因果关系检验，根据使AIC和SC最小的准则，比较后选择滞后期为2更合理。由计量软件Eviews6.0作出的和lnWL的Granger因果性检验结果如表4所示。由表4知道：在1%的显著性水平下，可以拒绝原假设物流业不是引起碳排放增加的Granger原因，即接受我国物流业是引起碳排放量增加的Granger原因，但是在10%的显著性水平下，不可拒绝原假设碳排放增加不是引起物流业发展的Granger原因，即可以认为碳排放量的增加不是物流产值增加的Granger原因，这一检验结论符合现实和理论预期。
3.5 脉冲响应函数分析
在研究经济行为时，不仅仅要关注变量间的长期均衡关系，还需要关注模型变量受到外在某种冲击或扰动时系统会受到的动态影响。故此，需要分析当在计量模型的扰动项上加上一个标准误差的冲击后，对系统相关变量的当期和滞后期造成的动态影响。下面笔者利用IRF(脉冲响应函数)刻画我国物流行业受到冲击对环境的动态效应，由Eviews6.0计算整理得脉冲响应函数结果如图1。图1反映了如果在当期给我国物流业增加值(lnWL)施加一个标准差的正冲击后，物流业的碳排放量()在滞后10期内的动态影响，即代表了我国物流业受到一个正冲击对环境的动态影响。可以看出环境在受到物流业的一个正冲击后，在前两期没有形成明显的影响，但是从第2期到第5期对环境的影响明显显现，从第5期以后开始趋向平稳，在第7期达到最大值(max=0.049)。这就表明如果我国物流业在受到外部条件的冲击后，经过能源需求的传递对环境带来同向的冲击，且对环境有显著的影响，并且影响具有长期稳定的效应，同时，物流业增加值能解释排放量的很大部分，而排放量对物流业增加值的解释方面所起的作用相当小。表明1990年以来，物流业的快速发展导致了能源消耗的增长，从而引起碳排放量上升，而碳排放量的增加反过来会抑制物流业的发展。
4 结论及启示
本文借助非限制性VAR模型，实证分析了1990-2010年间我国碳排放量与物流业之间的长期均衡关系及动态影响效应，得出以下结论：
我国碳排放量与物流业之间存在长期的均衡关系，表明我国物流业与环境变化之间具有显著的相关性，另外随着我国物流业的发展、物流技术水平的提高，将有助于降低物流过程中的排放量。
由Granger因果性检验知，物流业的发展导致了排放量上升，对环境具有一定的影响，而排放量的增加反过来也会抑制物流业的发展，但其影响存在一定的滞后期(主要是政策出台有滞后期)。
从脉冲响应函数结果可以看出，物流业增加值能解释排放量预测方差的很大部分，而排放量在物流业增加值的预测方差方面所起的作用相当小。表明1990年以来，我国物流业是以环境为代价发展起来的。
改革开发以来，由于我国经济快速增长，引起物流业的蓬勃发展，这一结论已经被学者证实和接受，但是物流业是一个消耗能源为主的行业，物流业的发展必然导致碳排放量的增加是摆在我们面前的又一个急需解决的课题。和发达国家比较来看，我国在发展经济过程中对环境问题重视不够，缺乏有效的碳排放权交易市场，导致碳排放的负外部效应无法通过产权的清晰界定而约束碳排放行为。因此，我国政府需要从宏观层面上着力，健全碳排放权交易市场，借助市场的力量对碳排放权进行定价，实施碳排放权交易，以充分发挥环境约束对行业投资决策和运营的充分影响。
文献引用：上官绪明.我国物流业对环境影响的动态效应研究——基于非限制性VAR模型的经验[J].生态经济，2013(8)：111～114，143.