交通运输、经济增长和碳排放的动态关系研究—— 基于1949~2012 年数据的实证分析

交通运输系统工程与信息 ›› 2015, Vol. 15 ›› Issue (4): 10-17.

交通运输、经济增长和碳排放的动态关系研究—— 基于1949~2012 年数据的实证分析

吴继贵，叶阿忠^*

福州大学经济与管理学院，福州350108

收稿日期:2015-03-31 修回日期:2015-05-03 出版日期:2015-08-25 发布日期:2015-08-25
作者简介:吴继贵(1985-)，男，福建寿宁人，博士生.
基金资助:
国家自然科学基金(71171057)；教育部高等学校博士点基金(20103514110009)；教育部人文社科基金 (10YJA790227, 12CJY011).

Dynamic Linkages among Transportation, Economic Growth and Carbon Emissions in China: Empirical Research on the Data from 1949 to 2012

WU Ji-gui, YE A-zhong

School of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China

Received:2015-03-31 Revised:2015-05-03 Online:2015-08-25 Published:2015-08-25

摘要/Abstract

摘要：

本文采用1949~2012 年的数据，应用向量自回归模型(VAR)对中国交通运输、经济增长和碳排放三者间相互影响的动态关系进行探讨.研究表明，经济增长和交通运输对碳排放的贡献存在“拐点效应”，即二者在短期内对碳排放的贡献表现出上升趋势明显的现象，然而从长远角度看，这一影响逐渐减弱；碳排放对经济增长的短期刺激效应较为突出，而长期方向上则表现为递减的现象，同时，在样本区间内，经济增长对交通运输业冲击的响应较为微弱，缺乏敏感性；经济增长和碳排放均对交通运输业的发展产生了不同程度的正向刺激作用.

关键词: 交通运输经济, 动态关系, 向量自回归, 脉冲响应, 方差分解

Abstract:

Appling VAR model with the time- series data during 1949 to 2012 period, this paper explores the dynamic relationship between transportation industry, economic growth and carbon emissions. The research results show that: Between the contribution of economic growth and transportation industry to carbon emissions, there is an“inflection point”effect , which indicates that the impacts of both economic growth and transportation industry on carbon emissions strengthen in the short term, while in the long-term scale, the impacts moderate progressively; The impacts of carbon emissions on economic growth are significant in the short term, however, in the long run the impacts decrease progressively, in the sample interval, the response of economic growth is faint under the shock from transportation industry; Both economic growth and carbon emissions can stimulate the development of transportation industry positively in varying degrees.

Key words: transportation economy, dynamic relation, VAR model, impulse response, variance decomposition

中图分类号:

F207

吴继贵，叶阿忠. 交通运输、经济增长和碳排放的动态关系研究—— 基于1949~2012 年数据的实证分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2015, 15(4): 10-17.

WU Ji-gui, YE A-zhong. Dynamic Linkages among Transportation, Economic Growth and Carbon Emissions in China: Empirical Research on the Data from 1949 to 2012[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2015, 15(4): 10-17.

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文: http://www.tseit.org.cn/CN/abstract/abstract19021.shtml

http://www.tseit.org.cn/CN/Y2015/V15/I4/10

参考文献

[1] IEA. CO2 Emissions from Fuel Combustions 2013[R]. Paris: IEA Report, 2013.

[2] 胡宗义, 唐李伟, 苏静. 碳排放与经济增长:空间动态效应与EKC再检验[J]. 山西财经大学学报, 2013, 35 (12): 30- 37. [HU Z Y, TANG L W, SU J. Carbon emission and economic growth: Spatial dynamic effect and re–study on EKC[J]. Joumal of Shanxi Finance and Economics University, 2013, 35(12): 30-37.]

[3] Wang W W, Zhang M, Zhou M. Using LMDI method to analyze transport sector CO2 emissions in China[J]. Energy, 2011, 36(10): 5909-5915.

[4] Zhang C, Nian J. Panel estimation for transport sector CO2 emissions and its affecting factors: A regional analysis in China[J]. Energy Policy, 2013, 63(7): 918- 926.

[5] 朱长征. 基于协整分析的我国交通运输业碳排放影响因素研究[J]. 公路交通科技, 2015, 32(1): 153-158. [ZHU C Z. Study on influencing factors of carbon emission in transport industry based on co-integration analysis[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development, 2015, 32(1): 153-158.]

[6] Burnett J W, Bergstrom J C, Wetzstein M E. Carbon dioxide emissions and economic growth in the US[J]. Journal of Policy Modeling, 2013, 35(6): 1014-1028.

[7] Begum R A, Sohag K, Abdullah S M S, et al. CO2 emissions, energy consumption, economic and population growth in Malaysia[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2015, 41: 594-601.

[8] Liddle B. What are the carbon emissions elasticities for income and population? Bridging STIRPAT and EKC via robust heterogeneous panel estimates[J]. Global Environmental Change, 2015, 31: 62-73.

[9] 康继军, 张宗益, 傅蕴英. 开放经济下的经济增长模型: 中国的经验[J]. 数量经济技术经济研究, 2007, 1: 3-12. [KANG J J, ZHANG Z Y, FU Y Y. The economic growth model of an open economy[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2007, 1: 3-12.

[10] 张文尝, 王姣娥. 改革开放以来中国交通运输布局的重大变化[J]. 经济地理, 2008, 128(5): 705-710. [ZHANG W C, WANG J E. Changes on layout of transportation and traffic in China since reforming & opening-up[J]. Economic Geography, 2008, 128(5): 705-710.]

[1]	王健, 王慧, 胡晓伟, 李园园. 高峰期考虑乘客议价的网约车定价与平台收益及社会福利优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 54-63.
[2]	王景鹏, 祝蕊, 王鹏飞. 需求不确定下的网约车司机最优工资水平研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 178-185.
[3]	徐素秀, 谢冰, 秦威, 程会兵. 电动汽车充电与换电模式定价及投资策略[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(5): 183-189.
[4]	鲁皓, 卢鑫, 焦柳丹. 收费公路资产证券化定价及发行方法研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(4): 40-46.
[5]	王永, 谭克虎, 张娟. 基础设施公私合营模式融资影响因素及空间溢出效应研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(4): 47-53.
[6]	吴贞瑶，帅斌，左博睿. 通货膨胀下高速公路公私合营项目的收入调节研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(1): 156-161.
[7]	杨亚璪，李全森. 基于面板数据的乘用车购买偏好分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(1): 227-232.
[8]	彭勇，高鹤. 带时间窗的多行程交换箱甩挂路径优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2020, 20(1): 166-174.
[9]	梁喜，陈月. 基于客流量和车公里的城市公共交通混合财政补贴优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(3): 41-47.
[10]	高永峰，四兵锋. 基于需求弹性的城市公交票价优化方法及实证分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(3): 163-168.
[11]	李杰梅，吴浩，刘陈，郝京京 . 边境城市跨境可达性对口岸经济的影响机理[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(2): 30-36.
[12]	孙湘湘，周小亮. 交通基础设施投资、要素市场扭曲和经济增长[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(1): 13-18.
[13]	吴桐雨，王健. 基于多层复杂网络的物流枢纽城市多尺度分析及发育评价[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(1): 33-39.
[14]	任晓红，徐彩睿，任其亮，但婷 . 交通基础设施收入效应的门槛值分析：以西部11省区农村为例[J]. 交通运输系统工程与信息, 2018, 18(6): 28-34.
[15]	席好宁，张一，何流，张毅. 面向多用户类的拥堵和排放收费方案研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2018, 18(6): 140-147.