宋杰鯤，宋 卿，張 冬，欒 龍，陸悠悠

（中國石油大學(xué)（華東）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 青島 266580）

一、引言

20世紀(jì)90年代以來，能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境三元復(fù)合系統(tǒng)開始成為研究的熱點(diǎn)。Hanley等研究了蘇格蘭能源效率對(duì)于經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的影響，指出單一化促進(jìn)能源效率提高的政策可能導(dǎo)致更多的污染[1]。Soytas 等探討了美國和土耳其的能源消費(fèi)、國民收入和碳排放之間的Granger 因果關(guān)系，指出美國國民收入不是碳排放的Granger原因，而能源消費(fèi)是其原因[2]；土耳其碳排放是能源消費(fèi)的Granger 原因，但能源消費(fèi)不是碳排放的Granger 原因，國民收入和碳排放雙向之間均不存在Granger因果關(guān)系[3]。牛叔文等分析了亞太八國能源消耗、經(jīng)濟(jì)增長和碳排放的關(guān)系，指出三者之間存在長期均衡關(guān)系[4]。葉紅等運(yùn)用指標(biāo)數(shù)據(jù)定性分析了廈門市集美區(qū)能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境之間的關(guān)系，揭示3E關(guān)系瓶頸產(chǎn)生的原因[5]。Lin利用灰關(guān)聯(lián)分析方法研究了臺(tái)灣工業(yè)37個(gè)部門的GDP、能源消費(fèi)量以及CO2排放量之間的相關(guān)性[6]。楊冬艷運(yùn)用GDP、環(huán)境污染指數(shù)、能源消費(fèi)量等參數(shù)對(duì)貴州省能源、環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行計(jì)量分析[7]。翟石艷、王錚運(yùn)用ARDL模型對(duì)長三角碳排放、能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行分析[8]。劉心、楊晨運(yùn)用VAR模型討論了遼寧省碳排放、能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系[9]。萬紅飛等構(gòu)建了我國CO2、SO2與能源消費(fèi)強(qiáng)度、人均GDP和人口的回歸方程式[10]。崔和瑞、王娣運(yùn)用能源消費(fèi)總量、GDP和二氧化硫排放量建立了我國能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境的VAR模型，并以此為基礎(chǔ)對(duì)三者進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析[11]。劉志雄以經(jīng)濟(jì)增長、資本存量、勞動(dòng)力數(shù)量、能源消費(fèi)量和碳排放量（以工業(yè)廢氣代替）等指標(biāo)數(shù)據(jù)探討了我國能源、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系[12]。許廣月運(yùn)用1990-2007年的指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)我國能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行分析，結(jié)果表明三者之間存在著長期協(xié)整關(guān)系[13]。Zhang&Cheng 運(yùn)用中國1960-2007年GDP、凈固定資產(chǎn)、城市人口、能源消費(fèi)量、碳排放的數(shù)據(jù)進(jìn)行能源、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境間的Granger 因果檢驗(yàn)，結(jié)果表明GDP 到能源消費(fèi)、能源消費(fèi)到碳排放之間存在間接的Granger 因果關(guān)系，但碳排放和能源消費(fèi)到經(jīng)濟(jì)增長則無Granger因果關(guān)系[14]。陳紅梅等運(yùn)用ARDL 協(xié)整分析方法分析了1965-2007年中國的經(jīng)濟(jì)增長、能源消費(fèi)和碳排放之間的關(guān)系，結(jié)果表明三者之間具有長期協(xié)整關(guān)系，且能源消費(fèi)是CO2排放的Granger 原因，CO2排放是經(jīng)濟(jì)增長的Granger 原因[15]。胡宗義等利用中國1960-2008年的樣本數(shù)據(jù)對(duì)中國能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長三者之間的因果關(guān)系進(jìn)行了計(jì)量分析[16]，結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)都是CO2排放的單向Granger原因，能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長之間存在雙向的Granger 因果關(guān)系。王惠敏和傅濤研究表明1980-2010年間中國經(jīng)濟(jì)增長、能源消費(fèi)與碳排放之間存在長期均衡關(guān)系，能源消費(fèi)與碳排放具有雙向Granger 因果關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長是能源消費(fèi)的Granger 原因，但能源消費(fèi)與碳排放均不是經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因[17]。

可見，不同學(xué)者在進(jìn)行能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)分析時(shí)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)、能源指標(biāo)的選擇相對(duì)比較一致，對(duì)于環(huán)境指標(biāo)的選擇則有所不同，多以CO2排放為主；定量分析方法以計(jì)量分析模型為主。但是，即使都選擇GDP、能源消費(fèi)量和CO2排放作為分析指標(biāo)，由于研究對(duì)象、樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間區(qū)間、來源和處理方式不同，對(duì)于能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)的計(jì)量分析結(jié)論亦不一致。本文借鑒上述成果，選取GDP代表經(jīng)濟(jì)，能源生產(chǎn)總量和能源消費(fèi)總量代表能源，其中前者表示能源經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，后者則表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源的刺激活動(dòng)，CO2排放量代表環(huán)境，以山東省1995-2012年的樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建山東省能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)向量自回歸（VAR）模型，對(duì)其能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行分析，并對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)。

二、山東省能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)VAR模型構(gòu)建

向量自回歸（VAR）是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后期的函數(shù)來構(gòu)造模型，常用于預(yù)測(cè)多個(gè)相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)，分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊，解釋各種沖擊對(duì)內(nèi)生變量形成的影響[18]。VAR 理論要求模型中的每個(gè)變量都是平穩(wěn)的，對(duì)于非平穩(wěn)序列要先經(jīng)過差分得到平穩(wěn)序列后再構(gòu)建VAR模型。

選取1995-2012年山東省GDP、能源生產(chǎn)總量（EnergyP）、能源消費(fèi)總量（EnergyC）和CO2排放量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為模型樣本。其中，GDP和能源生產(chǎn)總量數(shù)據(jù)來自于《山東統(tǒng)計(jì)年鑒2013》，并對(duì)GDP 統(tǒng)一折算為1995年可比價(jià)下的數(shù)值；能源消費(fèi)總量數(shù)據(jù)來自1997-2013年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，CO2排放量數(shù)據(jù)則根據(jù)作者測(cè)算的能源消費(fèi)碳排放系數(shù)和《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》中的終端能源消費(fèi)量計(jì)算得到[19]。原始數(shù)據(jù)見表1所列。

表1 1995-2012年山東省能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)

表1 中的能源消費(fèi)總量數(shù)據(jù)說明如下：①1995年、2000年、2005-2012年的能源消費(fèi)總量數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2013》；②1995-1999年的數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒1997-1999》；③2002-2004年的數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2006》（該統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)與2007-2011年相應(yīng)數(shù)據(jù)吻合）；④2001年數(shù)據(jù)在《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2000-2002》和《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2004》中的數(shù)據(jù)相同，但2000年、2002-2004年的數(shù)據(jù)在《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2004》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2006》兩個(gè)年鑒中不同，為了與2000年、2002-2004 的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)一致，對(duì)2001年數(shù)據(jù)按照2000年、2002年在兩個(gè)年鑒中的數(shù)據(jù)進(jìn)行差值得到。

由表1 可以看出，山東省GDP、能源生產(chǎn)總量、能源消費(fèi)總量、CO2排放量這四個(gè)時(shí)間序列總體呈上升趨勢(shì)，可能存在異方差。將原始時(shí)間序列取自然對(duì)數(shù)，數(shù)據(jù)仍然存在增長趨勢(shì)，對(duì)取對(duì)數(shù)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，得到結(jié)果見表2所列。

表2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

平穩(wěn)性檢驗(yàn)表明：lnGDP是平穩(wěn)序列，lnEnergyP、lnEnergyC和lnCO2均為非平穩(wěn)序列；經(jīng)過一階差分后，lnEnergyP和lnCO2為平穩(wěn)序列，lnGDP 和lnEnergyC 為非平穩(wěn)序列；經(jīng)過二階差分后，四個(gè)序列均為平穩(wěn)序列。由于四個(gè)時(shí)間序列均服從二階單整，有可能存在協(xié)整關(guān)系。對(duì)lnGDP、lnEnergyP、lnEnergyC 和lnCO2進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，其中選擇合適的滯后階數(shù)p 不論對(duì)VAR 模型還是Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)來說都很重要。一方面，為減少殘差的自相關(guān)性和參數(shù)估計(jì)的非一致性，要保證滯后階數(shù)不能過?。涣硪环矫?，為防止估計(jì)參數(shù)過多，自由度過少，又要保證滯后階數(shù)不能過大。綜合考慮樣本量、似然比（LR）、最終預(yù)測(cè)誤差（FPE）、赤池信息準(zhǔn)則（AIC）、施瓦茨準(zhǔn)則（SC）和漢南—奎因信息準(zhǔn)則（HQC）等準(zhǔn)則，最佳滯后階數(shù)p 為2，其LR、FPE、AIC、SC、HQ均最小，見表3所列。

表3 VAR滯后階數(shù)確定

基于VAR(2)模型，利用Johansen檢驗(yàn)法對(duì)各時(shí)間序列進(jìn) 行協(xié)整檢驗(yàn)，得到檢驗(yàn)結(jié)果見表4所列。

表4 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

跡統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和最大特征根檢驗(yàn)均表明四個(gè)變量之間存在著長期協(xié)整關(guān)系。同時(shí)，得到四個(gè)變量的聯(lián)立方程組即VAR（2）模型為：

lnGDP=1.771 65×lnGDP(-1)-0.769 255×lnGDP(-2)+

0.017 110×lnENERGYP(-1)-0.014 702×lnENERGYP(-2)+

0.023 692×lnENERGYC(-1)+0.026 324×lnENERGYC(-2)-

0.018 557×lnCO2(-1)-0.037 139×lnCO2(-2)-0.023 484；

lnENERGYP=-2.060 439×lnGDP(-1)+1.992 714×lnGDP(-2)+

0.462 035×lnENERGYP(-1)-0.082 964×lnENERGYP(-2)+

0.709 354×lnENERGYC(-1)-0.072 246 4×lnENERGYC(-2)-

0.257 243×lnCO2(-1)-0.078 938 1×lnCO2(-2)+3.465 957；

lnENERGYC=5.226 066×lnGDP(-1)-4.383 793×lnGDP(-2)+

0.344 933×lnENERGYP(-1)-0.225 468×lnENERGYP(-2)+

0.811 141×lnENERGYC(-1)-0.857 762×lnENERGYC(-2)-

0.102 869×lnCO2(-1)+0.145 017×lnCO2(-2)+0.296 737；

lnCO2=8.305 727×lnGDP(-1)-7.525 991×lnGDP(-2)-

1.618 848×lnENERGYP(-1)+0.809 178×lnENERGYP(-2)-

0.412 296×lnENERGYC(-1)+1.486 931×lnENERGYC(-2)-

0.207 323×lnCO2(-1)-0.456 332×lnCO2(-2)+3.667 766

在確定了變量間的協(xié)整關(guān)系之后，應(yīng)用AR根的圖表驗(yàn)證協(xié)整關(guān)系的平穩(wěn)性。得到AR根模的倒數(shù)如圖1所示，可見8個(gè)單位根模倒數(shù)均在單位圓內(nèi)，表明所建VAR(2)模型是穩(wěn)定的。

圖1 AR根模的倒數(shù)

三、基于VAR的山東省能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)預(yù)測(cè)

對(duì)1997-2015年的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，得到結(jié)果見表5。1997-2012年GDP 的最大相對(duì)誤差絕對(duì)值為3.614 5%，相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均值為2.294 6%；能源生產(chǎn)量最大相對(duì)誤差絕對(duì)值為6.290 1%，相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均值為2.726 6%；能源消費(fèi)量最大相對(duì)誤差絕對(duì)值為9.616 9%，相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均值為4.845 8%；碳排放預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)較差，但從2009年以來誤差逐年下降，一直在8%以內(nèi)，最大相對(duì)誤差絕對(duì)值為18.485 3%，相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均值為8.716 7%。

表5 1997-2015年山東省能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)預(yù)測(cè)結(jié)果

續(xù)表5

可見，所得VAR 模型的預(yù)測(cè)結(jié)果較好，按照該預(yù)測(cè)模型，2015年山東省GDP 預(yù)測(cè)值為46 857.67 億元（1995年不變價(jià)），比2012年增長了38.69%，年均增長11.52%；2015年能源生產(chǎn)和消費(fèi)總量分別為19 908.52、54 449.01 萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，分別比2012年增長了13.41%和34.63%，年均增長4.29%和10.42%；2015年CO2排放量為18 486.8萬噸，比2012年增長了34.54%，年均增長10.39%。

四、山東省能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)的Granger因果檢驗(yàn)

由于lnGDP、LnEnergyP、lnEnergyC 和lnCO2間存在協(xié)整關(guān)系，故可對(duì)它們進(jìn)行Granger 因果性檢驗(yàn)，結(jié)果見表6 所示?？梢姡?%的顯著性水平下拒絕“CO2波動(dòng)不是GDP的Granger 原因”、“EnergyC 波動(dòng)不是EnergyP 的Granger 原因”、“GDP 波動(dòng)不是EnergyC 的Granger 原因”、“EnergyC、EnergyP、GDP 波動(dòng)不是CO2波動(dòng)的Granger 原因”，在10%的顯著性水平下拒絕“GDP 波動(dòng)不是EnergyP 的Granger 原因”，即碳排放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的Granger 影響，能源消費(fèi)對(duì)能源生產(chǎn)具有顯著的Granger 影響，經(jīng)濟(jì)增長對(duì)能源消費(fèi)具有顯著的Granger 影響，經(jīng)濟(jì)增長、能源生產(chǎn)和能源消費(fèi)對(duì)碳排放具有顯著的Granger 影響，經(jīng)濟(jì)增長對(duì)能源生產(chǎn)具有一定的Granger影響。

表6 lnGDP、lnEnergyP、lnEnergyC和lnCO2的Granger因果檢驗(yàn)

五、山東省能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是一個(gè)內(nèi)生變量對(duì)殘差沖擊的反應(yīng)。具體而言，它描述的是在隨機(jī)誤差項(xiàng)上施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊（來自系統(tǒng)內(nèi)部或外部）后對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來值所產(chǎn)生的影響（動(dòng)態(tài)影響）。為了更全面地反映沖擊情況，假設(shè)脈沖響應(yīng)函數(shù)的追蹤期為20期，得到GDP的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖2所示。

從GDP 對(duì)其自身的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加GDP，對(duì)未來GDP 具有一定的正效應(yīng)，第1 期至第6 期逐漸上升，第7 期至12 期逐漸下降，自第13 期開始有所上升，自15 期開始一直保持在0.03左右。從GDP對(duì)能源生產(chǎn)的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加GDP，對(duì)能源生產(chǎn)具有微弱的正效應(yīng)，基本保持在0.01 左右；從GDP 對(duì)能源消費(fèi)的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加GDP，對(duì)能源消費(fèi)具有微弱的正效應(yīng)，自第8期開始一直保持在0.001～0.004 之間；從GDP 對(duì)CO2的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加GDP，對(duì)CO2具有微弱的負(fù)效應(yīng)，并基本保持在-0.005左右?？傮w而言，山東省經(jīng)濟(jì)增長短期內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展具有一定的促進(jìn)作用，會(huì)刺激能源生產(chǎn)和能源消費(fèi)，同時(shí)其優(yōu)化內(nèi)涵式發(fā)展的效果已逐步顯現(xiàn)，在一定程度上抑制了碳排放的快速增長。

圖2 GDP的脈沖響應(yīng)函數(shù)

能源生產(chǎn)的脈沖響應(yīng)函數(shù)見圖3。從能源生產(chǎn)對(duì)GDP 的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加能源生產(chǎn)，對(duì)第1-4 期經(jīng)濟(jì)增長有一定的正效應(yīng)，第5-8 期呈負(fù)效應(yīng)，自第9 期開始一直呈正效應(yīng)，到第17期時(shí)這種正效應(yīng)極其微弱；從能源生產(chǎn)對(duì)其自身的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加能源生產(chǎn)，對(duì)1-6 期能源生產(chǎn)有一定的正效應(yīng)，第7-11 期呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng)，自第12期開始呈微弱的正效應(yīng)；從能源生產(chǎn)對(duì)能源消費(fèi)的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加能源生產(chǎn)，對(duì)第1-4 期能源消費(fèi)有一定的正效應(yīng)，第5-7 期有一定的負(fù)效應(yīng)，第8-9 期、10-11 期、12-15期則呈現(xiàn)微弱的正、負(fù)交替效應(yīng)，自第15期開始效應(yīng)近趨于零；從能源生產(chǎn)對(duì)碳排放的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，第1-3期呈負(fù)效應(yīng)、第4期、5-7期、8-10期、11-19期、20期呈極其微弱的正、負(fù)交替效應(yīng)?？傮w而言，山東省能源生產(chǎn)短期內(nèi)會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、能源生產(chǎn)和能源消費(fèi)，但對(duì)碳排放的作用方向不明顯。

圖3 能源生產(chǎn)的脈沖響應(yīng)函數(shù)

能源消費(fèi)的脈沖響應(yīng)函數(shù)見圖4。從能源消費(fèi)對(duì)GDP 的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加能源消費(fèi)，對(duì)第1-8 期經(jīng)濟(jì)增長有一定的正效應(yīng)，第9-11 期呈弱負(fù)效應(yīng)，自第12 期開始呈現(xiàn)一定的正效應(yīng)；從能源消費(fèi)對(duì)能源生產(chǎn)的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加能源消費(fèi)，對(duì)前2 期能源生產(chǎn)具有一定的負(fù)效應(yīng)，第3-9 期呈一定的正效應(yīng)，第10-12 期呈極其微弱的負(fù)效應(yīng)，第13期開始呈弱正效應(yīng)；從能源消費(fèi)對(duì)其自身的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加能源消費(fèi)，對(duì)第1-7 期能源消費(fèi)具有一定的正效應(yīng)，第8-10 期呈較弱的負(fù)效應(yīng)，第11 期開始呈弱正效應(yīng)；從能源消費(fèi)對(duì)CO2的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加能源消費(fèi)，對(duì)第1-10期碳排放具有較弱的負(fù)效應(yīng)，第11-12 期和第13-20 期分別呈微弱的負(fù)、正效應(yīng)?？傮w而言，山東省能源消費(fèi)短期內(nèi)會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，刺激能源生產(chǎn)與消費(fèi)，同時(shí)，山東省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的碳減排作用已開始呈現(xiàn)，一定程度上抑制了碳排放的快速增長。

碳排放的脈沖響應(yīng)函數(shù)見圖5。從碳排放對(duì)GDP 的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加碳排放，第1 期對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有較弱的負(fù)效應(yīng)，第2-8期呈一定的正效應(yīng)，第9-13期呈較弱的負(fù)效應(yīng)，自第14期開始呈現(xiàn)一定的正效應(yīng)；從碳排放對(duì)能源生產(chǎn)的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加碳排放，對(duì)第1-2 期、第3-10期能源生產(chǎn)分別具有一定的負(fù)、正效應(yīng)，第11-14期和第15-20 期分別呈微弱的負(fù)、正效應(yīng)；從碳排放對(duì)能源消費(fèi)的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加能源消費(fèi)，對(duì)前2 期能源消費(fèi)具有較弱的負(fù)效應(yīng)，第3-7期呈一定的正效應(yīng)，第8-13期和第14-20 期分別呈微弱的負(fù)效應(yīng)和正效應(yīng)；從碳排放對(duì)其自身的脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，當(dāng)期增加碳排放，對(duì)第1 期、第2-9 期的碳排放分別呈一定的正、負(fù)效應(yīng)，第10-13 期、第14-20 期分別呈微弱的正、負(fù)效應(yīng)。總體而言，山東省碳排放對(duì)能源生產(chǎn)與消費(fèi)的作用方向不明顯，其短期內(nèi)會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，并抑制碳排放的快速增長。這表明，山東省碳減排政策的實(shí)施可能會(huì)降低經(jīng)濟(jì)增速，但一定程度上將抑制碳排放的快速增長。

圖4 能源消費(fèi)的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖5 碳排放的脈沖響應(yīng)函數(shù)

六、山東省能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)的方差分解

方差分解(variance decomposition)主要用來分析影響內(nèi)生變量變化的結(jié)構(gòu)沖擊的貢獻(xiàn)度，其目的是確定系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量的主要影響因素。得到方差分解結(jié)果見圖6。

由圖6可知，在山東省GDP的變動(dòng)中，GDP本身的貢獻(xiàn)率最大，由第1 期的100%逐漸下降至第8 期的91.1%，之后保持在90%左右；能源生產(chǎn)的貢獻(xiàn)率由第1期的0%逐漸升至第8 期的4.74%，之后保持在5.5%左右；能源消費(fèi)的貢獻(xiàn)率由第1 期的0%逐漸升至第6 期的2.17%，自第7 期開始基本保持在1.5%～2%之間；碳排放的貢獻(xiàn)率由第1期的0%漸升至第9期的2.44%，之后保持在2.5%～2.6%之間?？梢?，GDP的主要影響因素是其自身，能源生產(chǎn)作為經(jīng)濟(jì)的重要組成，對(duì)其具有一定的影響，而碳排放和能源消費(fèi)的影響相對(duì)較小。

圖6 方差分解結(jié)果

在山東省能源生產(chǎn)量的變動(dòng)中，經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率由第1期的不到1%快速上升到第4 期的37.32%，繼而由第5 期的35.99%逐漸上升至第14 期的57.49%，自第15 期開始一直保持在58%～59%之間；能源生產(chǎn)自身的貢獻(xiàn)率由第1 期的近100%驟降至第3 期的40.17%，繼而緩降至第13 期的25.04%，自第14 期開始保持在23%～24%之間；能源消費(fèi)的貢獻(xiàn)率先由第1 期的0%驟升至第2 期的15%，第3 期到第13期保持在16%～22%之間，第14-20 期在14%～16%之間；碳排放的貢獻(xiàn)率由第1 期的0%上升至第2 期的6.05%，自第3期開始一直在3%～5%之間。可見，經(jīng)濟(jì)增長需求很大程度上促進(jìn)了能源生產(chǎn)量的增長，而能源生產(chǎn)量本身和能源消費(fèi)需求也對(duì)能源生產(chǎn)具有較大的影響，碳排放對(duì)能源生產(chǎn)的影響則相對(duì)較小。

在山東省能源消費(fèi)量的變動(dòng)中，經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率由第1期的65.65%快速上升到第2 期的86.83%，之后保持在86%～91%之間；能源生產(chǎn)的貢獻(xiàn)率由第1 期的13.35%漸變至第6期的5.92%，之后保持在6%～7%之間；能源消費(fèi)自身的貢獻(xiàn)率由第1 期的21%下降至第3 期的5.89%，之后保持在4%～5%之間；碳排放的貢獻(xiàn)率由第1 期的0%漸升至第5 期的1.93%，之后保持在2%～2.4%之間?？梢?，經(jīng)濟(jì)增長需求促進(jìn)了能源消費(fèi)量的增長，能源生產(chǎn)和能源消費(fèi)需求本身對(duì)能源消費(fèi)具有一定的影響，碳排放對(duì)能源消費(fèi)的影響則相對(duì)較小。

在山東省碳排放的變動(dòng)中，經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率由第1 期的18.15%快速上升到第4期的76.86%，之后保持在80%～82%之間；能源生產(chǎn)的貢獻(xiàn)率由第1 期的21.50%先增至第2 期的28.87%，后降至第5 期的8.08%，之后保持在8.5%～10.5%之間；能源消費(fèi)的貢獻(xiàn)率由第1 期的1.38%漸變至第5 期的4.77%，之后保持在4%左右；碳排放自身的貢獻(xiàn)率由第1 期的58.96%降至第5 期的6.34%，之后保持在5%左右?？梢姡?jīng)濟(jì)增長很大程度上促進(jìn)了碳排放增加，能源生產(chǎn)、碳排放自身和能源消費(fèi)對(duì)碳排放也有一定的影響。

七、結(jié)論與建議

本文構(gòu)建了山東省能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)的VAR模型，對(duì)山東省能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)進(jìn)行了分析與預(yù)測(cè)，得到如下結(jié)論：

（1）運(yùn)用構(gòu)建的VAR模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果良好。按照該預(yù)測(cè)模型，2015年山東省GDP、能源生產(chǎn)總量、消費(fèi)總量和碳排放量預(yù)測(cè)值分別為46 857.67 億元（1995年不變價(jià)）、19 908.52萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤、54 449.01萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤、18 486.8萬噸，分別比2012年增長了38.69%、13.41%、34.63%和34.54%。

（2）Granger因果檢驗(yàn)表明：碳排放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長，能源消費(fèi)對(duì)能源生產(chǎn)，經(jīng)濟(jì)增長對(duì)能源消費(fèi)，經(jīng)濟(jì)增長、能源生產(chǎn)和能源消費(fèi)對(duì)碳排放，均具有顯著的Granger影響。

（3）脈沖響應(yīng)分析表明：山東省經(jīng)濟(jì)增長短期內(nèi)會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展、能源的生產(chǎn)和消費(fèi)，能源生產(chǎn)和消費(fèi)短期內(nèi)會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長及能源的持續(xù)生產(chǎn)與消費(fèi)。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和碳減排政策的實(shí)施均對(duì)碳減排產(chǎn)生了較好的效果，但碳減排的同時(shí)將對(duì)經(jīng)濟(jì)快速增長產(chǎn)生一定的阻滯影響。

（4）方差分解結(jié)果表明：GDP 的主要影響因素是其自身，能源生產(chǎn)作為經(jīng)濟(jì)的重要組成，對(duì)其具有一定的影響。經(jīng)濟(jì)增長很大程度上促進(jìn)了能源生產(chǎn)、能源消費(fèi)和碳排放，而能源生產(chǎn)、能源消費(fèi)和碳排放之間均具有一定的相互影響。

結(jié)合上述分析結(jié)果，為了促進(jìn)山東省能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)科學(xué)、可持續(xù)發(fā)展，今后應(yīng)重點(diǎn)強(qiáng)化以下措施：

（1）適當(dāng)放緩GDP增速，持續(xù)推進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。經(jīng)濟(jì)增長對(duì)能源生產(chǎn)、能源消費(fèi)和碳排放均具有促進(jìn)作用，經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵式增長的碳減排效果已逐步顯現(xiàn)。今后山東省應(yīng)適當(dāng)降低GDP增速目標(biāo)，以減少對(duì)能源的需求，降低碳排放，同時(shí)應(yīng)繼續(xù)注重經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，大力發(fā)展服務(wù)業(yè)，適當(dāng)控制對(duì)能源需求大、碳排放較多的重工業(yè)發(fā)展。

（2）發(fā)展低碳能源，持續(xù)優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。能源生產(chǎn)和能源消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長、碳排放均具有一定的影響，優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)可以促進(jìn)碳減排，今后山東省要積極開發(fā)利用太陽能、風(fēng)能、核能、地?zé)崮芎蜕镔|(zhì)能等低碳能源，并推行天然氣清潔能源的消費(fèi)利用，實(shí)現(xiàn)能源生產(chǎn)與消費(fèi)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)。

（3）繼續(xù)強(qiáng)化碳減排政策的實(shí)施。碳減排對(duì)經(jīng)濟(jì)與碳排放快速增長具有一定的抑制作用，對(duì)能源生產(chǎn)與消費(fèi)也具有一定的作用。今后山東省應(yīng)從能源生產(chǎn)領(lǐng)域和消費(fèi)領(lǐng)域等碳源角度強(qiáng)化碳減排政策的制定與執(zhí)行，并從森林碳匯、碳捕集與封存等碳匯角度推進(jìn)碳減排，將碳排放增速延緩至最低，從而推動(dòng)能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境系統(tǒng)科學(xué)、持續(xù)地發(fā)展。

［1］Nick D Hanley，Peter G McGregor，J Kim Swales，et al. The impact of a stimulus to energy efficiency on the economy and the environment: A regional computable general equilibrium analysis［J］. Renewable Energy，2006，31（2）：161-171.

［2］Ugur Soytas，Ramazan Sari，Bradley T Ewing. Energy consumption，income，and carbon emissions in the United States［J］. Ecological Economics，2007，62（6）：482-489.

［3］Ugur Soytas，Ramazan Sari. Energy consumption，economic growth，and carbon emissions：Challenges faced by an EU candidate member［J］. Ecological Economics，2009，68（6）：1667-1675.

［4］牛叔文，丁永霞，李怡欣，等. 能源消耗、經(jīng)濟(jì)增長和碳排放之間的關(guān)聯(lián)分析——基于亞太八國面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究［J］. 中國軟科學(xué)，2010（5）：12-19.

［5］葉紅，黃靜，崔勝輝. 半城市化區(qū)域能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境關(guān)系分析［J］. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào)，2009，18（4）：1346-1350.

［6］Lin Sue J，Lu I J，Charles Lewis. Grey relation performance correlations among economics，energy use and carbon dioxide emission in Taiwan［J］. Energy Policy，2007，35（3）：1948-1955.

［7］楊冬艷. 貴州省能源消費(fèi)、環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系研究［D］. 貴陽：貴州財(cái)經(jīng)學(xué)院，2011.

［8］翟石艷，王錚. 基于ARDL模型長三角碳排放、能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系研究［J］. 長江流域資源與環(huán)境，2013，22（1）：94-103.

［9］劉心，楊晨. 遼寧省碳排放、能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證研究［J］. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2013，43（6）：69-78.

［10］萬紅飛，周德群，高亞平. 可持續(xù)發(fā)展的能源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)（3E）關(guān)聯(lián)模型［J］. 連云港化工高等?？茖W(xué)校學(xué)報(bào)，2000（1）：50-53.

［11］崔和瑞，王娣. 基于VAR 模型的我國能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境（3E）系統(tǒng)研究［J］. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2010，12（1）：22-28.

［12］劉志雄. 我國能源消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)增長與碳排放的關(guān)系研究［J］. 煤炭經(jīng)濟(jì)研究，2011，31（4）：37-41.

［13］許廣月. 中國能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究［D］. 武漢：華中科技大學(xué).2010.

［14］Xing-Ping Zhang，Xiao-Mei Cheng. Energy consumption，carbon emissions，and economic growth in China［J］. Ecological Economics，2009，68：2706-2712.

［15］陳紅梅，寧云才，齊秀輝. 中國經(jīng)濟(jì)增長、能源消費(fèi)與碳排放之間的關(guān)系研究［J］. 科技管理研究，2012（10）：198-202.

［16］胡宗義，劉亦文，唐李偉. 中國能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證研究［J］. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2012，39（7）：84-88.

［17］王惠敏，傅濤. 基于協(xié)整和ECM的中國能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系研究［J］. 中國能源，2013，35（5）：35-38.

［18］高鐵梅. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模：EViews 應(yīng)用及實(shí)例［M］. 北京：清華大學(xué)出版社，2009：136-147.

［19］宋杰鯤. 基于LMDI的山東省能源消費(fèi)碳排放因素分解研究［J］. 資源科學(xué)，2012，34（1）：35-41.