方大春：经济增长、产业结构与二氧化碳排放量——基于2001年-2011年面板数据（上）

【摘 要】基于我国区域经济发展的不均衡性，从东、中、西和全国四个区域作为研究对象，以环境库兹涅茨曲线为参考点，考察不同区域二氧化碳排放量影响两大因素。以人均GDP代表经济增长，以碳排放量作为环境质量指标，进行了EKC模型的实证分析。再把第二产业比重作为产业结构升级指标，考察产业结构升级与二氧化碳排放量之间是否存在区域差异。实证结果表明：二氧化碳排放量存在区域差异，东部地区相对较好，西部地区温室气体问题面临严峻挑战，应结合当地的实际情况对其进行环境污染的治理。

【关键词】经济增长；产业结构；二氧化碳排放量；环境库兹涅兹曲线

在2009年9月联合国气候变化峰会上，中国政府郑重向世界宣布到2020年单位GDP碳排放强度要在2005年的基础上下降40%～50%的目标。《亚太地区2010年关键指标》显示，按照购买力平价(PPP)计算，2009年中国大陆人均实际GDP为6 914美元，在亚太地区只排在第12位，经济增长仍然是中国经济主旋律。如何在保证经济增长的情况下降低碳排放是中国政府必须面对的严峻问题。我国地区经济发展水平差异较大，面临压力也不同。把握地区发展水平及产业结构特征对二氧化碳排放量影响，有利于破解减少二氧化碳排放量与经济增长不可兼得的困局。

一、文献综述

早在20世纪90年代，不少学者(Grossman、Krueger[1]，1991； Panayotou[2]，1993)开始研究环境质量与经济发展之间关系。最为著名的是美国经济学家库兹涅茨于1955年所提出的收入分配状况随经济发展过程而变化的曲线，称为库兹涅茨曲线(Kuznets curve)。碳排放与经济增长关系问题

实际上是环境质量与经济发展问题的一个特例，是在全球气候变暖这个大环境下衍生出来[2]。关于碳排放的EKC检验结果呈现多样化。人均碳排放与人均GDP之间存在N型关系(Friedl B.、Getzner M.[3]，2003；Martinez-Zarzoso I.、 Bengochea-Morancho A.[4]，2004)，人均碳排放与人均GDP之间存在线性关系(Roca J.、Padilla E.、Farré M.等[5]，2001； Azomahou T.、Laisney F.、Phu N.V.[6]，2006)，人均碳排放与人均GDP之间不相关(Lantz V.、Feng Q.[7]，2006； He J.、Patrick R.[8]，2010)。随着哥本哈根气候大会的召开，国内学者对二氧化碳排放与经济增长关系的研究逐渐增多，研究结果不尽相同。二氧化碳排放的当前值与前期值之间存在交互影响，而不是简单呈现为倒U型的关系[9]；二氧化碳排放与经济增长之间存在明显的倒U型环境库兹涅茨曲线，但是要达到曲线的拐点需要经历非常漫长的时间(李国志、李宗植[10]，2010；魏下海、余玲铮[11]，2011)；二氧化碳排放与经济增长之间线性函数形式与倒U型函数都是不合适的，N型的函数形式是最合适的(易艳春、宋德勇[12]，2011)；中国东、中、西部碳排放与经济增长之间关系存在区域差异，存在不同类型曲线(许广月、宋德勇[13]，2010；龙志和、陈青青[14]，2011)。林伯强、蒋竺均[15](2009)研究表明中国二氧化碳库兹涅茨曲线的理论拐点对应人均收入为37170元。刘华军、闫庆悦、孙日瑶[16](2011)对中国二氧化碳排放的环境库兹涅茨曲线进行了经验估计，而人均排放量与人均收入之间存在倒N型关系，两个拐点分别位于3304元和44049元。

可以发现：就碳排放与经济增长的关系而言，我国不仅不存在单一的模式，而且存在地区差异。即使在同一地区，如果采用的计量方法和选取指标不同，得到的曲线形状也会不同，说明二氧化碳排放量和收入水平间关系具有不确定性[17]。本文从人均GDP和产业结构升级两大角度探索二氧化碳排放量地区特征差异，为我国制定区域二氧化碳减排政策提供参考。

二、碳排放量测算

对于碳排放量，我国目前还没有正式公布统计数据。学术界用的碳排放数据都是通过估算得到的。本文按照李国志、李宗植[10](2011)文中提出的方法，一个区域的碳排放量主要来源于化石燃料燃烧(IPCC[18]，2007)。先将各种能源消费数量按照一定的系数折算成标准统计量，再乘以各自的碳排放系数，可得到各种能源消费的碳排放数量，最后将各种能源的碳排放量加总即可得到某个地区的二氧化碳排放总量。具体公式如下：

Cit=∑Eijtθjηj    (式1)

其中，Cit为i地区第t年的二氧化碳排放总量；Eijt为i地区第t年第j种能源消费量；θj为第j种能源的标准煤转化系数，ηj为第j种能源的碳排放系数。各种能源折标准煤参考系数与碳排放系数见表1、表2。

表1  各种能源折标准煤参考系数

资料来源：《中国能源统计年鉴2011》。

表2  排放系数

资料来源：IPCC(1995)。

根据《中国统计年鉴》(1991—2012)和《能源统计年鉴》(1991—2011)，计算主要年份全国碳排放总量(因西藏数据无法取得，不计入)，如图1。

图1  1990年—2011年全国碳排放总量

1990年我国碳排量为91587万吨，2011年达到435 084万吨，年均增速为17.05%，增速远大于人均GDP。

三、经济增长与二氧化碳的EKC检验

借用环境污染与经济增长之间库兹涅茨曲线，探索二氧化碳排放与经济增长关系。后来实证进一步拓展经济增长与环境污染关系，除了线性上升和下降外，还存在倒U形、U形、倒N形和N形的关系(图2)。

本文利用面板数据方法来分析二氧化碳排放与经济增长之间的关系。构建二氧化碳排放量和经济增长之间计量模型，如下：

LnCit=α+β1Ln GDPit+β2Ln2 GDPit+β3Ln3GDPit+εit    (式2)

式中：Cit表示碳排放量，下标i和t分别表示第i个省份第t年的数据，εit为残差项，β1、β2、β3为弹性系数。

各省(市)碳排放量需要通过公式1折算而得，GDP数据以2001年为基期，年份跨度为2001年—2011年，西藏因数据无法取得，没有纳入考察对象。

图2  经济增长与环境污染的几种关系

(一)面板数据单位根检验及协整检验

首先本文使用了Levin-Lin-Chut检验、Breitung检验、Im-Pesaran-Shin检验、ADF-Fisher卡方检验以及PP-Fisher卡方检验共5种面板单位根检验方法，分别从东部、中部、西部和全国角度，对LnGDP、Ln2GDP、Ln3GDP、LnC的原序列进行单位根检验时，除个别数据外，均显示不能拒绝“存在单位根”的零假设，因此认为这些序列为非平稳序列。对二阶差分序列进行检查时，均显示为平稳序列。可以判断，同为LnGDP、Ln2GDP、Ln3GDP、LnC序列同为二阶单整。由于篇幅所限，有关面板数据集变量的单位根检验结果从略。再对序列进行进一步协整检验，结果见表3。

从表3中可以看出这4个统计量在1%显著性水平下均强烈拒绝“不存在协整关系”的零假设，可以认为LnGDP、Ln2GDP、Ln3GDP、LnC序列在长期趋于一致，即存在协整关系。由此可建立EKC模型，能够描述不同地区碳排放的特点及其与经济增长之间的长期均衡关系。

表3  协整检验结果

注：①▲、△、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；

②△△表示该变量的二阶差分。

(二)面板模型回归结果及分析

通过Hausman检验，我国各区域温室气体排放与经济增长面板数据模型比较适合个体固定效应，面板数据回归结果如表4。

表4  碳排放量与人均GDP模型的拟合

表4显示，各变量的系数均在不同显著性水平下通过t检验，从最终结果看，三个面板模型的调整后R2值均较大，说明本模型的解释变量能很好地解释被解释变量。模型F值也比较大，说明三个面板模型总体比较显著，拟合较好，可以用来解释现实问题[10]。

从回归方程的曲线来看，我国东部和中部地区温室气体排放与人均GDP呈环境库兹涅茨倒N型曲线关系，主要由于经济发展初期，工业不够发达，经济发展的速度明显高于温室气体排放量的增加速度。随着改革开放，我国工业较迅速的发展，温室气体的排放明显增速，使得与经济增长成正相关关系。随后，环保意识的增强和发展模式的转变将使得温室气体排放与经济增长再次呈现负相关状态。西部地区及全国整体所呈现N型的特征，即随着人均GDP的增长，温室气体排放逐渐上升，之后出现短暂的下降，接着将继续上升。根据表4中模型，进一步计算拐点见表5。

表5  碳转折点所对应的入均GDP

注：人均GDP以2001年为基期。