基于经典环境库茨涅茨曲线的我国农业碳排放拐

来源：中国惯性技术学报 【在线投稿】栏目：期刊导读时间：2021-03-14

近年来，随着全球气候变暖与能源危机等众多问题出现，CO2等温室气体排放与经济增长之间的关系成为很多学者关注的热点问题。EKC作为一种重要的手段，在研究CO2排放与经济增长关系时也得到了广泛运用。本文以现有文献为基础，具体研究农业碳排放与农业经济增长的关系。

1 我国农业碳排放与经济增长的实证分析

1.1 农业碳排放与经济增长的简化模型

本文采用对数形式的经济增长—环境质量的简约式回归方程，消除了不同单位所带来的不良影响。同时结合我国农业碳排放和经济增长的现状，来分析我国人均农业碳排放EKC的存在性，并计算达到拐点时的农业人均GDP和所需的时间。

Y表示农业碳排放总量；X表示农业经济发展水平，在本文中用农业人均GDP表示；t表示时间；α为截距项，表示其他因素(包括人口、技术、政策等)的影响；u表示随机误差项。

根据模型中β1与β2的符号，可以判断出碳排放与经济增长的几种典型关系如表1。

同时通过一阶求导，得到我们可以计算出“U”型或倒“U”型曲线的转折点(TP)为为环境质量达到转折点时所对应的经济发展水平。

表1 碳排放与经济增长关系β1与β2的符号关系收入水平与环境质量之间的关系农业碳排放与经济增长的关系β1=β2=0收入水平与环境质量之间没有关系即农业碳排放与经济增长之间没有任何关系β1>0,且β2=0X与Y之间呈单调上升关系,环境随收入上升而恶化表示伴随经济增长,农业碳排放总量急剧增加β1<0,且β2=0X与Y之间存在单调下降关系,环境随收入增加而改善表示随着经济增长,农业碳排放量会减少,经济增长对碳排放总量起到抑制作用β1>0,β2<0X与Y之间呈倒U型关系表示经济增长与碳排放总量之间存在倒“U”型关系,是典型的库兹涅茨曲线β1<0,β2>0X与Y之间呈U型关系表示经济增长与碳排放总量之间存在“U”型关系,是与库兹涅茨曲线完全相反的关系。收入水平较低阶段,环境随收入上升而改善;反之收入水平较高阶段,环境随收入上升而恶化

1.2 变量与数据说明

农业碳排放总量数据参见参考文献[1-2]，农业人均GDP来源于1991—2014年《中国统计年鉴》。通过对数处理，得到我们要用的数据。

1.3 变量的平稳性检验和协整分析

1.3.1 单位根检验

表2可以综合判定lnY、lnX和(lnX)2序列均为二阶单整序列。

表2 ADF单位根检验结果序列ADF检验值1%临界值5%临界值10%临界值结论lnY-1.-3.-3.0-2.不平稳lnY(1)-3.0-3.-3.0-2.不平稳lnY(2)-5.-3.-3.0-2.平稳lnXt-0.-3.-不平稳lnXt(1)-3.-3.-3.0-2.不平稳lnXt(2)-4.--2.7011平稳

1.3.2 协整检验

迹统计量大于5%关键值，且P统计值<5%。说明农业碳排放量与经济增长之间存在长期均衡关系。

1.3.3 OLS回归结果

通过回归结果可知，F=43.369 9，Xt与的Sig<0.05，回归方程整体显著，同时也通过了DW检验。

回归方程为:

lnYt=3.678 620+0.966 983ln+u

(0.945 073) (0.250 708) (0.016 555)

t=(3.892 419) (3.854 587)(-2.415 115)

β1>0，β2<0，X与Y之间呈倒U型关系，表示经济增长与碳排放总量之间存在倒“U”型关系，符合典型的库兹涅茨曲线，拐点为12.08，到达拐点处人均GDP为177 162.66元。

1.4 农业碳排放与经济增长的VAR模型

由VAR模型结果可以得出：每个方程的可决系数均超过95%，F值均较大，方程对被解释变量的拟合程度较好；点都在单位圆内，所估计的VAR模型是稳定的。

1.5 脉冲相应函数分析