国际海运中碳排放量、世界海运贸易量及经济活动的关系,计量经济学论文.docx
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1、国际海运中碳排放量、世界海运贸易量及经济活动的关系,计量经济学论文国际贸易离不开海上运输,假如根据体积来计算,国际贸易的商品有 80% 是通过海运来运输的;假如根据重量来计算,这个比例是 90%。国际海事组织 ( IMO) 表示国际海运贸易在过去的 40 年里增长了 500%,海运产生的空气污染物和温室气体排放量也相应增加。IMO 于 2018 年发布了第二次温室气体研究报告,该报告表示清楚 2007 年全球海运业的 CO2排放量到达10. 4 亿吨,占当年全球 CO2排放总量的 3. 3%; 华而不实国际海运业的 CO2排放量到达8. 7 亿吨,占全球 CO2排放总量的 2. 7%。该报告预
2、测,随着海运贸易的增长,假如不采取任何措施,到 2050 年船舶温室气体的排放量将会在 2007 年的基础上增加 150% 250%; 假如采取有效的控制措施,努力提高船舶的能源效率,那么能够减少排放量 25% 75%。国际贸易是世界经济情况的晴雨表,当世界经济快速发展时,国际贸易也将呈现增长的趋势,随之必然对国际航运产生强烈的需求; 反之,当世界经济衰退时,国际贸易则处于萎缩状态,货源缺乏将使海上货物运量下降。所以,世界经济贸易是影响国际航运的首要因素。2008 年,国际海事组织的一个会议报告指出海运产生的温室气体排放总量不取决于运输本身而是由全球需求决定。可见,国际航运产生的 CO2排放量
3、与世界海运贸易量及世界经济增长之间应该有一种长期稳定的关系。然而关于三者之间因果关系的研究较少,大部分研究集中在某个国家或地区经济增长、温室气体排放量以及能源消耗的关系。鉴于该研究的空白,笔者拟采用计量经济学的方式方法,从长期和短期两个方面来研究讨论国际海运中温室气体的排放量、世界海运贸易量以及世界经济活动之间的因果关系。1 主要研究方式方法基于本文的研究对象及其特点,笔者选用计量经济学中的协整理论,对国际海运业的 CO2排放量、世界海运货物周转量及世界经济总量 3 个时间序列进行动态协整分析,建立反映三者之间长期平衡关系的协整方程。协整理论主要用于探求非平稳的经济变量之间所蕴含的长期平衡关系
4、,它对传统的数量经济模型,尤其是对动态模型,进行了比拟清楚明晰的描绘叙述,澄清了传统的数量经济学在统计推断中一些比拟模糊的概念,成为 20 世纪 80 年代中后期以来数量经济领域应用较为广泛的一种建模理论。协整关系是指一些经济变量本身是非平稳序列,但是它们的线性组合是平稳序列。动态协整性分析一般是通过单位根检验、Granger 因果关系检验、Johansen 检验这 3 种协整检验方式方法,看一组非平稳序列的线性组合能否具有协整关系。其原理是通过单位根检验序列的平稳性,避免伪回归现象的出现,假如出现单位根,就要进行差分,使其平稳; 通过 Granger因果关系能够检验一个变量的滞后项能否能够引
5、入到其他某个变量方程中,假如这个变量遭到引入变量的滞后项影响,就讲明这两个变量之间具有Granger 因果关系; 通过 Johansen 检验来检验多变量之间协整关系。根据 Granger 定理,若干个一阶非平稳变量间假如存在协整关系,那么这些变量一定存在误差修正模型表示出式。误差修正模型是有协整关系的一阶单整时间序列之间包含的,一个反映长期平衡对短期波动影响的 误差修正机制 的,特定形式的差分方程模型。除此之外,笔者应用 Econometric Views 软件作为研究工具。该软件不仅具有数据处理、统计分析、作图、回归建模、数值模拟分析等功能,而且还能够进行定量的研究,本研究的数据处理与分析
6、正是基于此软件。2 实证分析2. 1 数据及数据处理笔者选取世界 总量作为衡量世界经济形势的指标,选取世界海运货物周转量作为世界海运贸易的指标。国际海运 CO2排放量的数据来自于国际海事组织 ( IMO) 温室气体研究报告,世界海运货物周转量数据来自于联合国贸发委,全球 数据来自于世界银行。详细数据如表 1 所示。【表1】在研究时间序列的经过中,经常需要将数据进行自然对数变换 ( 下面简称 LN) ,然后再将对数序列进行差分 ( 下面简称 DLN) ,得到对数收益率。这是由于通过对数变换能够把序列的生长曲线趋势转化为线性趋势,并且消除异方差性对结果的干扰,而差分则进一步将线性趋势剔除。数据处理
7、结果如表 2 所示。【表2】2. 2 单位根检验运用 EVIEWS 软件作 3 个时间序列的折线图,如此图1、2、3 所示。由折线图可知,3 个时间序列随着时间的递进存在明显趋势而且 3 个变量的均值并不为零,初步判定 3 个序列存在时间趋势项以及截距项。本文采用 ADF 检验法分别对 LNCE,LNT 和LN 进行单位根检验,以考察能否存在单位根,进而判定其平稳性,结果如表 3 所示。从表 3 能够看出,LNCE、LNT 和 LN 这 3个变量及其一阶差分序列的 ADF 统计量,在 5%和1% 的显着性水平下均不显着,而二阶差分序列的ADF 统计量在 1% 的显着性水平下是显着的,由此能够断
8、定这 3 个变量的一阶差分序列是不平稳的,而二阶差分序列是平稳的,即为 I ( 2) 。2. 3 协整关系检验根据上面的分析,3 个变量同为 I ( 2) ,知足了协整检验的基本前提。由于研究对象牵涉 3 个变量,故选择 Johansen 协整检验方式方法进行协整关系检验。根据 SC 和 AIC 准则确定 LNCE、LN、LNT 的 Jo-hansen 检验的最优滞后期为 3,在这里基础上,得到的检验结果如表 4 和表 5 所示。表 4 和表 5 讲明,对于没有协整关系的原假设,协整检验的特征根迹检验和最大特征值检验的检验统计量均大于 5% 显着性水平下的临界值,这意味着能够在 95% 的置信
9、水平下拒绝无协整关系的假设,讲明 LNCE、LNT 和LN 这 3 个变量之间存在协整关系; 对于最多存在两个协整关系的原假设,特征根迹检验和最大特征值检验的检验统计量均小于 5% 显着性水平下的临界值,表示清楚不能拒绝最多存在两个协整向量的原假设。因而 LNCE、LNT 和 LN 这 3 个变量至少有一个协整向量关系。协整方程如式 ( 1) 所示。Lnce = 0. 008981ln( 0. 00215)+ 0. 853162lnt( 0. 00499)+ 0. 004036( 8. 4E0. 5)( 1)协整方程中括号内的数字为对应的标准误,估计方程的似然比为 195. 5971。从协整方
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