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文檔簡介
1、1我國林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與氣候之間的因果關(guān)系研究我國林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與氣候之間的因果關(guān)系研究向中華1曾勝2(1.西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院成都610031)(2.重慶工商大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院重慶400067)摘要摘要我國林業(yè)經(jīng)濟(jì)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中有著重要的地位,森林與氣候之間也有著密切的關(guān)系。利用格蘭杰因果檢驗(yàn)分析林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與氣溫、降水量、濕度與日照數(shù)等氣候因素之間的因果關(guān)系,林業(yè)生產(chǎn)總值與降水量、氣溫、濕度之間具有單向因果關(guān)系,林業(yè)生產(chǎn)總值與日照數(shù)之
2、間因果關(guān)系不明顯。通過這種因果關(guān)系,可以捕捉到氣候因素的變化趨勢,當(dāng)認(rèn)識(shí)到這種變化趨勢,就可以采取相應(yīng)的措施。這將會(huì)對(duì)制定宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃與森林資源開發(fā)戰(zhàn)略,具有一定的指導(dǎo)與實(shí)踐意義。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞林業(yè)經(jīng)濟(jì)氣候因果關(guān)系格蘭杰因果檢驗(yàn)分類號(hào)分類號(hào)F062.9ResearchofthecausalitybetweenFestryEconomyDevelopmentClimateofChinaXiangzhonghua1Zengsheng2(1
3、.SchoolofBusinessfestclimatehavecloserelationshipaswell.ThroughtheGrangerCausalityTestverifythecausalitybetweenfestryeconomicdevelopmentclimatefactssuchasthetemperatureprecipitationmoisturesunshine.Thereisaunidirectional
4、causalityfromFestrytotaloutputvaluetoprecipitationtemperaturemoisturehowevernotobvioustosunshine.ThroughThecausalitywecatchthetrendsofclimaticfacts.Whenwerealizethisvariationtendencyoftemperatureprecipitationmoisturesuns
5、hineweshouldtakecrespondingmeasures.Itwillhaveguidancepracticalmeaningfmacroeconomicdevelopmentplanningfestresourcesdevelopmentstrategy.KeywdsFestryEconomyClimateCausalityGrangerCausalityTest我國林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,近年來取得了較快的增長,從2000年以來
6、,每年都以超過10%的增長速度,而其中有5個(gè)年份增長率超過了20%。林業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值在我國GDP中所占的比重也有增加的趨勢(見表1)。林業(yè)經(jīng)濟(jì)在我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著越來越重要的作用,而碳匯交易又將是林業(yè)經(jīng)濟(jì)一個(gè)新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。因此,對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)的研究有著十分重要的意義。林業(yè)經(jīng)濟(jì)的來源主要是靠森林資源,而氣候?qū)ι仲Y源有重要的影響,從而氣候影響林業(yè)經(jīng)濟(jì),反過來,森林資源的發(fā)展也會(huì)影響著氣候的變化。本文將研究林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與氣候之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,在
7、這里林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以作為森林資源的效益指標(biāo)看待。而碳匯交易機(jī)制與森林能源低碳消費(fèi)的相關(guān)問題有待下一步進(jìn)行深入研究。表1林業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值在我國GDP中的比重單位:%年份20002001200220032004200520062007200820092010比重3.713.793.894.344.324.554.904.684.565.095.73注:數(shù)據(jù)來源于歷年中國統(tǒng)計(jì)年鑒與中國林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒。1文獻(xiàn)回顧文獻(xiàn)回顧有關(guān)林業(yè)與氣候之間的關(guān)系的文
8、獻(xiàn)主要在以下幾個(gè)方面。第一,林業(yè)對(duì)氣候的影響。Christopher(2009)認(rèn)為森林可以改善溫室氣體對(duì)氣候的影響[1]。曾華鋒(2009)認(rèn)為林業(yè)在應(yīng)對(duì)氣候變暖中具有不可替代的作用、潛力巨大[2]。Ronald(2010)利用全球性林業(yè)產(chǎn)品模型3(2)211sstitijtjtijxxyu???????????其中白噪音和假定為不相關(guān)。1tu2tu單位根檢驗(yàn)?zāi)P陀腥缦氯N形式:(3)11pttjtjtjyyyu???????????
9、(4)11pttjtjtjyyyu?????????????(5)11pttjtjtjytyyu???????????????其中或者由實(shí)驗(yàn)來確定。模型(3)沒有常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢,模型(4)僅含有常數(shù)項(xiàng),123p?沒有時(shí)間趨勢,模型(5)含有常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢。3模型分析模型分析本文數(shù)據(jù)采用19852010年的歷史數(shù)據(jù)(歷年中國統(tǒng)計(jì)年鑒、中國林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒與中國氣象年鑒)。林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展用林業(yè)生產(chǎn)總值表示。由于氣象資料的獲取靠的是氣象觀測站的
10、數(shù)據(jù),觀測點(diǎn)越多數(shù)據(jù)越多,所獲取的數(shù)據(jù)越接近真實(shí)的情況,但從中國統(tǒng)計(jì)年鑒與氣象年鑒所能獲得的是我國主要34個(gè)城市的數(shù)據(jù),而這34個(gè)城市覆蓋了我國所有區(qū)域,特別是重要的森林覆蓋區(qū),因此,氣象數(shù)據(jù)就選擇我國主要34個(gè)城市的降水量、平均氣溫、濕度和日照數(shù)的平均數(shù)。由于大連、青島、???、桂林、重慶有個(gè)別年份數(shù)據(jù)缺失,便采用相近區(qū)域城市數(shù)據(jù)與前后年份數(shù)據(jù)進(jìn)行平均化處理而得。根據(jù)模型(3)—(5)式對(duì)林業(yè)生產(chǎn)總值(Festrytotaloutput
11、value)與降水量(precipitation)、氣溫(temperature)、濕度(moisture)、日照數(shù)(sunshine)的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。林業(yè)生產(chǎn)總值序列一階平穩(wěn),降水量、溫度、濕度、日照數(shù)在一定時(shí)間階段保持相對(duì)的穩(wěn)定性,表現(xiàn)為原數(shù)據(jù)序列平穩(wěn),也是一階平穩(wěn),這樣它們皆是一階平穩(wěn)。因此,可以對(duì)林業(yè)生產(chǎn)總值、降水量、溫度、濕度、日照數(shù)之間進(jìn)行協(xié)整分析,以及格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。表2林業(yè)生產(chǎn)總值、降水
12、量、溫度、濕度與日照數(shù)的ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果序列ADF檢驗(yàn)值10%顯著水平5%顯著水平1%顯著水平是否平穩(wěn)林業(yè)生產(chǎn)總值(FV)1.365523.23673.60274.3738否FV一階差分3.561313.24183.61184.3942是降水量(PP)3.341353.23673.60274.3738是PP一階差分8.031553.24183.61184.3942是氣溫(TP)3.247403.23673.60274.3738是TP
13、一階差分9.728563.24183.61184.3942是濕度(MT)4.198823.23673.60274.3738是MT一階差分10.807033.24183.61184.3942是日照數(shù)(SH)3.495433.23673.60274.3738是SH一階差分7.771443.24183.61184.3942是注:本文所給出的10%、5%、1%顯著水平的臨界值是MacKinnon協(xié)整檢驗(yàn)單位根的臨界值。利用回歸模型(1)—(2)
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