基于面板數(shù)據(jù)的我國(guó)碳排放區(qū)域差異研究

王亞政，趙 濤， 王雅楠， 崔操操

(天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072)

基于面板數(shù)據(jù)的我國(guó)碳排放區(qū)域差異研究

王亞政，趙 濤， 王雅楠， 崔操操

(天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072)

主要利用30個(gè)省市1997—2012年共16年間的面板數(shù)據(jù)，結(jié)合STIRPAT模型，考慮人口、人均GDP、能源強(qiáng)度、城鎮(zhèn)化水平、工業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外貿(mào)易程度等6種影響碳排放的因素，對(duì)我國(guó)東中西3個(gè)區(qū)域*東部地區(qū)包括11個(gè)省、直轄市、自治區(qū)，分別是遼寧、北京、天津、河北、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8省，西部地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古、廣西等12個(gè)省份。由于西藏?cái)?shù)據(jù)缺失，本文研究的西部地區(qū)主要包括11個(gè)省份，因此，本文的研究對(duì)象為我國(guó)的30個(gè)省份。的碳排放差異進(jìn)行比較分析。研究結(jié)果表明：東部區(qū)域?qū)ν赓Q(mào)易程度的提高是降低碳排放的主要因素，而城鎮(zhèn)化水平則是影響碳排放增加的主要驅(qū)動(dòng)因素；工業(yè)結(jié)構(gòu)是影響中部區(qū)域的碳排放的主要因素；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)于西部區(qū)域的碳排放影響作用最大。不同區(qū)域應(yīng)當(dāng)根據(jù)區(qū)域特點(diǎn)，制定符合區(qū)域特色的節(jié)能減排對(duì)策，實(shí)施區(qū)域差異化減排策略。

碳排放; 區(qū)域差異; 面板數(shù)據(jù); STIRPAT

進(jìn)入21世紀(jì)以來，全球性氣候變化的問題逐漸引起世界各國(guó)的廣泛關(guān)注。而被廣泛認(rèn)同的導(dǎo)致氣候變化的主要原因是溫室氣體和溫室效應(yīng)[1]。研究數(shù)據(jù)表明:2007年我國(guó)碳排放量依然超過美國(guó)，成為世界第一碳排放大國(guó)[2]。2009年12月，中國(guó)對(duì)世界承諾到2020年，單位GDP的二氧化碳排放比2005年降低40%～45%，并將其作為約束性指標(biāo)納入國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃[3]。2015年11月，在巴黎召開的《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》會(huì)議中，我國(guó)宣布將在2030年達(dá)到碳排放峰值[4]。我國(guó)在減排方面將面臨巨大壓力。我國(guó)幅員遼闊，區(qū)域之間人口規(guī)模、技術(shù)水平、能源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等各不相同，要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需要各個(gè)區(qū)域根據(jù)各自特點(diǎn)采取相應(yīng)的措施，區(qū)域間的差異直接影響著控制碳排放峰值的目標(biāo)。因此，有必要對(duì)我國(guó)分區(qū)域進(jìn)行碳排放差異的研究，分析不同區(qū)域之間碳排放現(xiàn)狀和影響因素，從而能夠根據(jù)區(qū)域特點(diǎn)制定相應(yīng)的減排措施。

針對(duì)區(qū)域碳排放差異的研究，Duro和Padilla[5]應(yīng)用泰爾指數(shù)方法分解分析國(guó)際間人均碳排放不平等的關(guān)系，結(jié)果顯示：收入差距是導(dǎo)致國(guó)家間二氧化碳排放差異的主要原因。Clarke-Sather等[6]通過基尼系數(shù)方法對(duì)中國(guó)二氧化碳排放的區(qū)域差異進(jìn)行了研究，認(rèn)為區(qū)域內(nèi)部不平等是碳排放不公平的主要原因。雷厲等[7]測(cè)度了1995—2008年我國(guó)29個(gè)省市的碳排量，利用LMDI模型分解研究了人均GDP、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度等3個(gè)1級(jí)影響因素，將進(jìn)一步把能源強(qiáng)度分解為產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)2個(gè)2級(jí)影響因素，并根據(jù)結(jié)果分析了我國(guó)東、中、西3個(gè)區(qū)域之間的碳排放差異。鄒秀萍等[8]在對(duì)我國(guó)1995—2006年30個(gè)省市的碳排放核算的基礎(chǔ)上，將我國(guó)劃分為東北、華北等6大區(qū)域，并利用LMDI方法將影響因素分解為能源效率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和能源結(jié)構(gòu)3種因素。曹洪剛等[9]將中國(guó)劃分三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域，運(yùn)用泰爾指數(shù)法分解分析了以人口為權(quán)重和以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為權(quán)重的中國(guó)區(qū)域碳排放量差異，通過對(duì)比分析人口因素和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)區(qū)域碳排放差異的影響，提出具有針對(duì)性的節(jié)能減排對(duì)策。

綜上所述，對(duì)于區(qū)域碳排放差異的研究已經(jīng)取得一定的成果，但是已有成果對(duì)于影響碳排放的因素考慮相對(duì)單一，基本只在經(jīng)濟(jì)水平、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)3個(gè)方面考慮，很少涉及其他方面，這就為研究區(qū)域碳排放差異帶來一定的局限性。因而，本文將主要利用面板數(shù)據(jù)，將影響因素劃分為人口、人均GDP、能源強(qiáng)度、城鎮(zhèn)化水平、工業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外貿(mào)易程度等六大因素，對(duì)我國(guó)東中西三個(gè)區(qū)域的碳排放影響因素進(jìn)行比較分析，進(jìn)一步深入探討影響區(qū)域碳排放差異的主要驅(qū)動(dòng)因素，為針對(duì)不同區(qū)域?qū)嵭刑囟ǖ墓?jié)能減排政策提供參考依據(jù)。

1 區(qū)域面板數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

本文的模型采用STIRPAT模型，具體如下：

α4lnURBit+α5lnISit+α6lnFTDit+Eit

其中：i表示省份，i=1,2,…,30；t代表年份，本文研究時(shí)間是從1997到2012年，因此，t=1,2,…,16。下面分別按區(qū)域?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。從人口來看，各地區(qū)變化幅度不大，中部地區(qū)的人口數(shù)量最多，西部地區(qū)人口數(shù)量最少(圖1)。從人均GDP來看，各地區(qū)呈逐年上升趨勢(shì)，由于東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，因此人均GDP遠(yuǎn)高于其他兩個(gè)地區(qū)(圖2)。從能源強(qiáng)度來看，各地區(qū)呈逐年下降趨勢(shì)，東部地區(qū)的能源強(qiáng)度最低，表明東部地區(qū)單位GDP的能源消耗最少，說明能源的利用率較高，而中部地區(qū)和西部地區(qū)也逐年下降，說明能源利用的技術(shù)水平不斷提高(圖3)。從城鎮(zhèn)化水平來看，3個(gè)地區(qū)的城鎮(zhèn)化率不斷提高，這是由于我國(guó)近幾年來不斷加強(qiáng)城鎮(zhèn)化建設(shè)，其中東部地區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展比較快、水平最高，越來越多的人口聚集在東部地區(qū)，城鎮(zhèn)化的建設(shè)也就不斷加快(圖4)。從工業(yè)結(jié)構(gòu)來看，第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的比重在東部地區(qū)逐年下降，而在中部和西部地區(qū)逐年上升，這是由于東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整引起的，政府加快產(chǎn)業(yè)升級(jí)，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)方式，主要以第三產(chǎn)業(yè)代替第二產(chǎn)業(yè)，因此，東部的許多工業(yè)轉(zhuǎn)移到中部和西部地區(qū)(圖5)。從對(duì)外貿(mào)易程度來看，東部地區(qū)的對(duì)外貿(mào)易程度遠(yuǎn)高于中部和西部地區(qū)，這是因?yàn)闁|部沿海地區(qū)是我國(guó)外貿(mào)開放的首要區(qū)域，并且經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境好，加之我國(guó)鼓勵(lì)外商投資，因此對(duì)外貿(mào)易程度較高(圖6)。

圖1 我國(guó)分區(qū)域人口數(shù)量Fig.1 Regional population distribution of China

圖3 我國(guó)分區(qū)域能源強(qiáng)度Fig.3 Regional energy intensity of China

圖4 我國(guó)分區(qū)域城鎮(zhèn)化水平Fig.4 Regional urbanization level of China

圖5 我國(guó)分區(qū)域工業(yè)結(jié)構(gòu)Fig.5 Regional industry structure of China

2 面板數(shù)據(jù)模型

2.1 面板數(shù)據(jù)的計(jì)量模型

面板數(shù)據(jù)可以表示為yit(i=1,2,…,N;t=1,2,…,T)，其中：i表示個(gè)體維度；t表示時(shí)間維度；N和T分別表示變量的個(gè)體數(shù)和時(shí)間長(zhǎng)度。當(dāng)時(shí)間t恒定時(shí)，此時(shí)的數(shù)據(jù)為橫截面數(shù)據(jù)；當(dāng)個(gè)體i恒定時(shí)，此時(shí)的數(shù)據(jù)為時(shí)間序列數(shù)據(jù)。一般表達(dá)式為：

(1)

其中：yit為被解釋變量；αit表示截距項(xiàng)；Xit為k×1階變量向量；βit為k×1階參數(shù)向量(包含k個(gè)參數(shù))；μit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

圖6 我國(guó)分區(qū)域?qū)ν赓Q(mào)易程度Fig.6 Regional foreign trade degree of China

本文選取人口(P)、人均GDP(A)、能源強(qiáng)度(EI)、城鎮(zhèn)化水平(URB)、工業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)和對(duì)外貿(mào)易程度(FTD)6個(gè)變量，利用我國(guó)30個(gè)省市1997—2012年16年的數(shù)據(jù)來構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型。

(2)

其中：i=1,2,…,30;t=1,2,…,16。

2.2 面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型的分類

通常將面板數(shù)據(jù)模型分為3種：固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型和混合估計(jì)模型。

1) 固定效應(yīng)模型

在截距項(xiàng)不同、斜率系數(shù)相同的情況下，稱之為變截距模型：

(3)

其中：m=1,2,…,k表示第m個(gè)解釋變量；k表示解釋變量的最大個(gè)數(shù)；Xmit表示t時(shí)間內(nèi)，i個(gè)體第m個(gè)解釋變量。

在固定效應(yīng)模型中，βm只與第m個(gè)解釋變量有關(guān)，與個(gè)體i無關(guān)；而αi是隨著個(gè)體不同而發(fā)生改變的，因此此模型被稱為固定效應(yīng)變截距模型。

2) 隨機(jī)效應(yīng)模型

隨機(jī)效應(yīng)模型假設(shè)模型中存在著隨機(jī)因素的影響，且不隨時(shí)間變化，并與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)，因此隨機(jī)效應(yīng)模型的表達(dá)式為

(4)

其中υi表示隨機(jī)效應(yīng)，是無法進(jìn)行觀測(cè)的。

隨機(jī)效應(yīng)變截距模型的表達(dá)式也可以寫成：

(5)

其中δit=υi+μit，被稱作復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)。

對(duì)于隨機(jī)效應(yīng)模型，一般適用廣義最小二乘法(GLS)進(jìn)行估計(jì)。

3) 混合估計(jì)模型

對(duì)于任何個(gè)體和截面，模型中的斜率系數(shù)和截距項(xiàng)均相同，此時(shí)的解釋變量與誤差項(xiàng)不相關(guān)，也稱之為固定系數(shù)模型。

2.3 面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型的檢驗(yàn)

1) 單位根檢驗(yàn)

常用的單位根檢驗(yàn)方法有LLC檢驗(yàn)(Levin-Lin-Chu)、IPS檢驗(yàn)(Im-Pesaran-Shin)、Fisher-ADF和Fisher-PP。本文檢驗(yàn)結(jié)果如表1～3所示。結(jié)果表明：各個(gè)變量在水平上不完全平穩(wěn)，但是經(jīng)過一階差分后，存在單位根的原假設(shè)均被顯著拒絕，即不存在單位根，所以變量同階平穩(wěn)。

2) Hausman檢驗(yàn)

Hausman檢驗(yàn)?zāi)軒椭鷽Q定是選用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型，是選用變截距模型還是選擇變系數(shù)模型。Hausman統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算公式：

(6)

3) 面板多重共線性檢驗(yàn)

利用方差膨脹因子(VIF)分別對(duì)3個(gè)地區(qū)的各個(gè)變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。

由表4可見：利用方差因子對(duì)3個(gè)地區(qū)各變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，得到的VIF值均小于10，說明變量間不存在明顯的多重共線性，通過了多重共線性檢驗(yàn)。

表1 東部地區(qū)面板的單位根檢驗(yàn)Table 1 Unit root test of eastern region panel data

表2 中部地區(qū)面板的單位根檢驗(yàn)Table 2 Unit root test of central region panel data

表3 西部地區(qū)面板的單位根檢驗(yàn)Table 3 Unit root test of central region panel data

表4 3個(gè)區(qū)域的VIF值Table 4 VIF values of 3 regions

3 區(qū)域面板數(shù)據(jù)碳排放影響因素分析

在對(duì)模型進(jìn)行回歸之前，本文首先進(jìn)行了Hausman檢驗(yàn)，通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)拒絕原假設(shè)，因此選取固定效應(yīng)模型(FE)。其次，采用Modified Wald Test進(jìn)行異方差檢驗(yàn)(Heteroskedasticity Test)，采用Wooldridge Test進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)(Autocorrelation Test)，采用Pesaran’s CD Test進(jìn)行橫截面相關(guān)性檢驗(yàn)(Cross-sectional Independence)。同時(shí)，還對(duì)模型進(jìn)行了FGLS和PCSE估計(jì)。當(dāng)時(shí)間跨度T大于截面數(shù)N時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)誤差會(huì)低估真實(shí)的可變性，因此采用FGLS估計(jì)；而當(dāng)截面數(shù)N大于時(shí)間度T時(shí)適用PCSE估計(jì)；如果同時(shí)存在橫截面相關(guān)性和自相關(guān)，可以采用DK估計(jì)。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果的不同，選取更加適合的估計(jì)方法。結(jié)果表明：中部和西部地區(qū)均存在橫截面相關(guān)性、異質(zhì)性和自相關(guān)，東部地區(qū)不存在橫截面相關(guān)性，而中部和西部地區(qū)存在截面相關(guān)。因此，本文共采用了4個(gè)估計(jì)方法，產(chǎn)生了12個(gè)模型，在東部地區(qū)主要關(guān)注模型2，中部地區(qū)重點(diǎn)關(guān)注模型8，西部地區(qū)重點(diǎn)關(guān)注模型12。

3.1 東部地區(qū)碳排放影響因素分析

從表5可以看出：各個(gè)變量在東部地區(qū)均顯著，表明他們對(duì)碳排放均有影響，其中城鎮(zhèn)化水平在東部地區(qū)對(duì)碳排放的影響最大。原因有兩個(gè)方面：一方面，由于國(guó)家的城鎮(zhèn)化政策導(dǎo)致。政府在近幾年鼓勵(lì)城鎮(zhèn)化建設(shè)，截止2014年，北京、上海等地城鎮(zhèn)化率已經(jīng)超過80%，快速的城鎮(zhèn)化建設(shè)勢(shì)必導(dǎo)致資源的枯竭與生態(tài)環(huán)境的惡化。尤其是我國(guó)的城鎮(zhèn)化建設(shè)仍然是粗放的，缺乏長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃，對(duì)資源環(huán)境的壓力在未來會(huì)逐漸增加。數(shù)據(jù)表明，在1991到2010年間，中國(guó)市鎮(zhèn)常住人口增長(zhǎng)1.15倍，城市建成區(qū)面積則擴(kuò)大了1.86倍，城鎮(zhèn)用地的盲目瘋狂擴(kuò)張直接導(dǎo)致了土地資源的嚴(yán)重浪費(fèi)[10]。同時(shí)，在建設(shè)過程中增加了公共和私人交通的需求，也耗費(fèi)了大量的能源，產(chǎn)生更多的二氧化碳排放。另一方面，由于我國(guó)大量的務(wù)工人員往東部發(fā)達(dá)省市遷移，導(dǎo)致流動(dòng)人口增加，加大了城市的承載負(fù)荷，增加了公共和私人的消費(fèi)需求，進(jìn)而導(dǎo)致碳排放增加。從第1個(gè)原因來看，各個(gè)國(guó)家都會(huì)在城鎮(zhèn)化建設(shè)過程中遇到這樣的問題，因此可以借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，主要從合理規(guī)劃城鎮(zhèn)建設(shè)、建設(shè)低碳城市等方面入手來提出政策建議。而第2個(gè)原因是基于我國(guó)特有的國(guó)情?，F(xiàn)如今，在中西部的農(nóng)村，大量農(nóng)民從土地中解放出來去東部地區(qū)打工，這樣一來就導(dǎo)致了東部城市的負(fù)荷加重，交通、能源、公共物品的需要增加，進(jìn)而導(dǎo)致碳排放增加，因此，要想徹底解決流動(dòng)人口帶來的資源環(huán)境問題是比較復(fù)雜的。從建設(shè)低碳城市角度出發(fā)，政府一方面要加大技術(shù)投入，另一面也要發(fā)揮大都市圈的集聚效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)。

從表5中可以看出：東部地區(qū)各個(gè)變量對(duì)碳排放的影響系數(shù)均顯著，除了對(duì)外貿(mào)易水平，其他變量均與碳排放呈正相關(guān)。而對(duì)外貿(mào)易水平與碳排放呈負(fù)相關(guān)，當(dāng)對(duì)外貿(mào)易水平提高1%時(shí)，碳排放將會(huì)降低約0.12%，表明外貿(mào)水平不斷增加，可以降低我國(guó)東部地區(qū)的二氧化碳排放，這是由于外商投資的技術(shù)溢出效應(yīng)產(chǎn)生的結(jié)果。這也是我國(guó)一直以來引進(jìn)外資的目標(biāo)。通過引進(jìn)國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)來提高能源使用效率，進(jìn)而降低碳排放。

表5 東部地區(qū)面板數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果Table 5 Panel data estimation results of the eastern region

*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001。

3.2 中部地區(qū)碳排放影響因素分析

從表6可以看出：各個(gè)變量的回歸系數(shù)均顯著，除了城鎮(zhèn)化水平與碳排放呈負(fù)相關(guān)外(這與實(shí)際情況相違背，可能是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的結(jié)果造成)，其他變量均呈正相關(guān)關(guān)系。其中，工業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)中部地區(qū)的影響最大。由于中部地區(qū)多年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后，產(chǎn)業(yè)仍然以第二產(chǎn)業(yè)為主，在2006年實(shí)施中部崛起戰(zhàn)略后，雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，導(dǎo)致能源消耗增加，碳排放也隨之增多。尤其是主要以煤炭為主的山西，第二產(chǎn)業(yè)占全省GDP總額近60%，碳排放量逐年增多。到2012年，山西的二氧化碳排放量達(dá)到1.8億噸，遠(yuǎn)高于中部的其他省份。因此，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)碳減排的必經(jīng)之路，必須改變以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)。同時(shí)，在一定地域范圍內(nèi)形成產(chǎn)業(yè)集聚，優(yōu)化配置資源，建立良性發(fā)展的生態(tài)經(jīng)濟(jì)圈。

表6 中部地區(qū)面板數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果Table 6 Panel data estimation results of the central region

*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001。

3.3 西部地區(qū)碳排放影響因素分析

從表7可以看出：城鎮(zhèn)化水平和對(duì)外貿(mào)易水平不顯著，其他變量均與碳排放呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，其中，影響西部地區(qū)碳排放的主要因素為人均GDP，也就是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。從1999年開始，黨中央啟動(dòng)了西部大開發(fā)戰(zhàn)略，此后，西部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐年提升，但隨著經(jīng)濟(jì)不斷的發(fā)展，環(huán)境問題也日益突出，尤其是碳排放不斷增多。

在實(shí)施西部大開發(fā)戰(zhàn)略初始，主要考慮到的是西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)原因。西部12省擁有685萬km2的面積，占到全國(guó)總面積的71.4%，各項(xiàng)資源豐富，市場(chǎng)潛力很大，戰(zhàn)略位置也非常重要。然而由于地理位置不佳等自然因素，與國(guó)家重點(diǎn)發(fā)展東部沿海地區(qū)等政治社會(huì)因素，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值僅相當(dāng)于東部地區(qū)平均水平的40%，迫切需要加快改革開放和現(xiàn)代化建設(shè)步伐，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。2000年到2014年，西部地區(qū)GDP增長(zhǎng)迅速，均保持在10.0%左右，與前幾年相比有了較大提升。同時(shí)，特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展開始起步，財(cái)政收入逐年增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)效益逐步提高，人民生活不斷改善，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)取得較大進(jìn)展。十多年間，陸續(xù)新開工60多個(gè)重大建設(shè)工程，投資總規(guī)模約8 500億元以上?；谖鞑看箝_發(fā)的大背景，本文認(rèn)為造成大量碳排放的原因主要從以下幾個(gè)角度分析：

第一，在能源領(lǐng)域，我國(guó)以西電東送、西氣東輸?shù)戎攸c(diǎn)工程為龍頭，加快了西部地區(qū)的能源建設(shè)。如今，西部地區(qū)已經(jīng)形成了一批大型水電基地、火電基地以及煤炭和石油天然氣基地。因此，快速的能源建設(shè)不僅消耗了大量能源，同時(shí)增加了碳排放，尤其是工業(yè)碳排放。

第二，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人們對(duì)環(huán)境的要求也越來越高，環(huán)境政策的制定也較為苛刻，因此，大量的高能耗、高污染、高排放的工業(yè)企業(yè)由東部轉(zhuǎn)移到了西部，這樣一來，這些企業(yè)一方面帶動(dòng)了工業(yè)發(fā)展，創(chuàng)造了更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，增加了工業(yè)產(chǎn)值，但是也帶來了一系列的環(huán)境問題，消耗了大量能源，產(chǎn)生了大量的碳排放。

第三，西部大開發(fā)后，盡管工業(yè)得到了巨大發(fā)展，經(jīng)濟(jì)得到了快速增長(zhǎng)，但是這種發(fā)展和增長(zhǎng)是粗放的，技術(shù)水平落后是導(dǎo)致能耗和碳排放不斷增加的不可忽視的原因。

表7 西部地區(qū)面板數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果Table 7 Panel data estimation results of the western region

*p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001。

4 結(jié)論及建議

在對(duì)我國(guó)30個(gè)省份1997—2012年共16年的面板數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，本文利用STIRPAT模型分別對(duì)我國(guó)東部、中部和西部的碳排放影響因素進(jìn)行定量分析。首先從面板數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果上對(duì)三大經(jīng)濟(jì)區(qū)的現(xiàn)狀進(jìn)行描述，其次，介紹了面板數(shù)據(jù)的計(jì)量模型和相對(duì)應(yīng)的檢驗(yàn)方法。本文對(duì)數(shù)據(jù)通過4種方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，進(jìn)而進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，同時(shí)對(duì)變量的多重共線性也進(jìn)行檢驗(yàn)。最后，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果選取了4種面板估計(jì)的方法，針對(duì)不同的檢驗(yàn)結(jié)果選取合適的估計(jì)方法。從東部地區(qū)來看，各個(gè)變量在東部地區(qū)均顯著，表明其對(duì)碳排放均有影響，其中，城鎮(zhèn)化水平在東部地區(qū)對(duì)碳排放的影響最大，而對(duì)外貿(mào)易水平與碳排放呈負(fù)相關(guān)。從中部地區(qū)來看，各變量的回歸系數(shù)均顯著，除了城鎮(zhèn)化水平與碳排放呈負(fù)相關(guān)，其他變量均呈正相關(guān)關(guān)系，其中工業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)中部地區(qū)的影響最大。從西部地區(qū)來看，城鎮(zhèn)化水平和對(duì)外貿(mào)易水平不顯著，其他變量均與碳排放呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，其中影響西部地區(qū)碳排放的主要因素是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

根據(jù)所得結(jié)論，要實(shí)現(xiàn)2020年的減排以及2030年的排放峰值的目標(biāo)，必須以各個(gè)區(qū)域的特點(diǎn)為立足點(diǎn)，實(shí)行區(qū)域差異化的戰(zhàn)略措施，分區(qū)域逐步推進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式。國(guó)家和區(qū)域的發(fā)展策略應(yīng)當(dāng)從以下幾個(gè)方面考慮：

1) 政府應(yīng)該從宏觀的角度控制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的步伐，以速換質(zhì)，以降低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的目標(biāo)，換取環(huán)境效益的優(yōu)質(zhì)高速發(fā)展。重在過程中治理與監(jiān)管，防止走污染之后再治理的老路子，不斷積累實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，加快推進(jìn)各個(gè)區(qū)域調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，優(yōu)化工業(yè)結(jié)構(gòu)，調(diào)整產(chǎn)業(yè)布局，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)循環(huán)綠色低碳可持續(xù)發(fā)展。事實(shí)上，政府已經(jīng)逐年調(diào)整GDP的增長(zhǎng)幅度，從宏觀上把脈我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。

2) 針對(duì)東部地區(qū)，應(yīng)當(dāng)在確保經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的情況下，調(diào)整發(fā)展模式，重點(diǎn)把控新型城鎮(zhèn)的配套設(shè)施建設(shè)，探索構(gòu)建新型綠色低碳循環(huán)的城鎮(zhèn)發(fā)展模式，加快改進(jìn)升級(jí)傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化的發(fā)展模式。同時(shí)，依靠獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，加大對(duì)外貿(mào)易的水平，吸引外界先進(jìn)技術(shù)。其次，控制人口規(guī)模，創(chuàng)新科技發(fā)展，不斷優(yōu)化工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，降低能源強(qiáng)度。

3) 針對(duì)中部地區(qū)，重點(diǎn)調(diào)整工業(yè)結(jié)構(gòu)，利用科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)高耗能高排放高污染的工業(yè)體系向著低能耗低排放轉(zhuǎn)變，發(fā)揮東部區(qū)域的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，帶動(dòng)中部區(qū)域邁上更高的臺(tái)階。此外，還應(yīng)注重中部地區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展和人口效益。

4) 針對(duì)西部地區(qū)，應(yīng)當(dāng)依靠西部地區(qū)地廣人稀的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，科學(xué)合理地進(jìn)行功能定位和合理規(guī)劃利用自然資源，杜絕高能耗高污染的工業(yè)產(chǎn)業(yè)二次污染西部區(qū)域。配合東部和中部地區(qū)，協(xié)調(diào)承擔(dān)減排的責(zé)任。

[1]IPCC.ClimateChange2007:theFourthAssessmentReportoftheIntergovermentalPanelonClimateChange[M].England:CambridgeUniversityPress，2007.

[2]IEA.CO2emissionsfromfueleombustion2008edition[R].InternationalEnergyAgency(IEA),HeadofCommunicationandInformationOffice,2009．

[3]GENGY.Eco-indicators:improveChina’ssustainabilitytargets[J].Nature,2011，477：162.

[4] 《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》會(huì)議[Z].2015.

“UnitedNationsFrameworkConventiononclimatechange”Meeting[Z].2015.

[5]CLARKE-SATHERA.CarbonInequalityattheSub-NationalScale:ACaseStudyofProvincial-levelInequalityinCO2EmissionsinChina1997—2007[J].EnergyPolicy,2011,39(9):5420-5428.

[6]DUROJA,PADILLAE.InternationalInequalitiesinperCapitaCO2Emissions:ADecompositionMethodologybyKayaFactors[J].EnergyEconomics,2006(28):170-187.

[7] 雷厲,仲云云,袁曉玲.中國(guó)區(qū)域碳排放的因素分解模型及實(shí)證分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué),2011,33(9):59-65.

LEIli，ZHONGYunyun，YUANXiaoling.DecompositionModelandEmpiricalStudyofRegionalCarbonEmissionsforChina[J].ModernEconomicScience,2011,33(9):59-65.

[8] 鄒秀萍,宋敦江.中國(guó)碳排放的區(qū)域差異及驅(qū)動(dòng)因素分解分析[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì),2013(1):52-55.

ZOUXiuping,SONGDunjiang.AnalysisontheRegionalGapsoftheCarbonEmissionsandItsImpactFactorsinChina[J].EcologicalEconomy，2013(1)：52-55.

[9] 曹洪剛,佟昕,陳凱,等.中國(guó)碳排放的區(qū)域差異實(shí)證研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2015(11):84-96.

CAOHonggang，TONGXin，CHENKai，etal.AnEmpiricalStudyofRegionalDisparityofChina’sCarbonEmission[J].JournalofIndustrialTechnologicalEconomics,2015(11):84-96.

[10]王桂新.城市化基本理論與中國(guó)城市化的問題及對(duì)策[J].人口研究.2013,37(6):43-51.

WANGGuixin.TheBasicTheoryofUrbanizationandProblemsandCountermeasuresofChina’sUrbanization[J].PopulationResearch,2013,37(6):43-51.

(責(zé)任編輯 劉 舸)

Study on Regional Differences of Carbon Emission in China Based on Panel Data

WANG Ya-zheng, ZHAO Tao, WANG Ya-nan, CUI Cao-cao

(College of Management and Economics，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

This paper uses the panel data of 30 provinces about 16 years during 1997-2012, combined with the STIRPAT model, to compare and analyze the regional difference factors of carbon emissions of Eastern, Central and Western China, including population, per capita GDP, energy intensity, urbanization level, industrial structure and foreign trade degree. The results show that the increase of foreign trade degree is the key reason to reduce the carbon emissions of Eastern China, while urbanization level is the main driving factor that affects the increase of carbon emissions; industrial structure is the main factor affecting the carbon emission in the central region; and economic development level has the greatest impact on the carbon emission in the western region. According to regional characteristics, different regions should implement the strategy of regional difference reduction, and take the road of energy saving and emission reduction with Chinese characteristics.

carbon emission; regional difference; panel data; STIRPAT

2016-09-28

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71373172)；教育部人文社科規(guī)劃基金資助項(xiàng)目(15YJA790091)；教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究重大課題攻關(guān)項(xiàng)目(15JZD21)

王亞政(1990—)，男，碩士研究生，主要從事碳排放研究，E-mail:yzwang_tju@163.com。

王亞政，趙濤， 王雅楠，等.基于面板數(shù)據(jù)的我國(guó)碳排放區(qū)域差異研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))，2017(1):58-66.

format：WANG Ya-zheng, ZHAO Tao, WANG Ya-nan, et al.Study on Regional Differences of Carbon Emission in China Based on Panel Data[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2017(1):58-66.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2017.01.010

X5;O21

A

1674-8425(2017)01-0058-09