我國碳排放區(qū)域差異及成因分析

辛玲++付志剛++劉瑩

[摘 要] 進(jìn)行碳排放的區(qū)域差異及成因研究，可以為制定合理科學(xué)、針對性強(qiáng)的節(jié)能減碳政策提供信息支持。論文較準(zhǔn)確地測算了1995-2013年我國各省市的碳排放，從空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度分析碳排放的區(qū)域特點(diǎn)，并構(gòu)建空間滯后模型考察造成我國碳排放區(qū)域差異的成因。結(jié)果表明：一是我國各省市碳排放區(qū)域差異明顯，且存在“北高南低”的特點(diǎn)；二是我國各地區(qū)碳排放差異存在空間集聚效應(yīng)，霧霾現(xiàn)象會跨地區(qū)連片形成；三是科技創(chuàng)新效率、居民收入、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是造成我國碳排放區(qū)域差異的主要成因，對外貿(mào)易度和城市化水平對碳排放區(qū)域差異的影響不大。

[關(guān)鍵詞] 碳排放差異；區(qū)域；空間滯后模型

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 19. 057

[中圖分類號] F830 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）19- 0133- 05

0 前 言

作為世界上最大的碳排放國家， 2015年我國政府在巴黎氣候大會上再次承諾：2030年單位GDP的碳排放比2005年下降60%～65%。低碳減排行動實(shí)施以來，我國單位GDP的碳排放水平從2005年的29.68噸/萬美元下降到2014年的19.65噸/萬美元，下降幅度達(dá)到33.8%，低碳減排行動效果顯著。但與單位GDP碳排放效率高的國家相比，我國還有較大差距。例如瑞士的單位GDP碳排放水平只有1.35噸/萬美元，僅為我國的6.87%。我國各省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡、資源稟賦差異使得各省市的碳排放水平不同，碳排放區(qū)域差異是否明顯，引起差異的主要影響因素有哪些，能否依據(jù)區(qū)域差異有針對性地制定碳減排政策，此類問題值得思考。鑒于此，論文將在測算我國各省市碳排放的基礎(chǔ)上，分析區(qū)域差異特點(diǎn)并探究其成因，為制定合理科學(xué)、針對性強(qiáng)的節(jié)能減碳政策提供支持。

1 我國各省市碳排放的測算及差異分析

1.1 碳排放的測算方法

目前，我國尚未公布碳排放量的相應(yīng)數(shù)據(jù)，因此應(yīng)根據(jù)相關(guān)方法進(jìn)行測算?？紤]到化石能源燃燒和水泥、石灰等產(chǎn)品生產(chǎn)均會產(chǎn)生CO2，因此本文測算的碳排放不僅包括化石能源燃燒的CO2排放量，還包括水泥生產(chǎn)過程中的CO2排放量（各省市石灰等產(chǎn)品的相應(yīng)數(shù)據(jù)難以獲得，其比重較小，故未對其進(jìn)行測算），由此保證碳排放測算的完整性。各類CO2排放系數(shù)見表1。

化石能源燃燒產(chǎn)生的CO2排放量計(jì)算公式：

CO2排放量估算值=第i種能源消費(fèi)量×化石能源燃燒中CO2排放系數(shù)（1）

水泥生產(chǎn)過程產(chǎn)生的CO2排放量計(jì)算公式：

CO2排放量估算值=水泥產(chǎn)量×水泥生產(chǎn)的CO2排放系數(shù)（2）

1.2 估算各省市碳排放

以人均CO2排放量代表各地區(qū)的碳排放水平，按上述方法測算，我國30個省市1995年至2013年人均CO2排放估算值見表2。限于篇幅，論文中僅列出2013年各省市的人均CO2排放估算值。

1.3 各省市碳排放區(qū)域差異分析

測算的1995-2013年各省市人均CO2數(shù)據(jù)顯示，我國各省市碳排放的區(qū)域差異存在以下特點(diǎn)：

一是我國各省市碳排放區(qū)域差異明顯且呈現(xiàn)出“北高南低”兩級集聚的特點(diǎn)。高碳排放集中于北部地區(qū)，例如內(nèi)蒙古、寧夏、山西、新疆、河北、遼寧、青海等地區(qū)，內(nèi)蒙古和寧夏的碳排放分別高達(dá)27.98和26.33噸/人。低碳排放則集中于南部地區(qū)，例如廣東、廣西、湖南、江西等地區(qū)，其碳排放均在5噸/人以下。高碳地區(qū)和低碳地區(qū)的碳排放相差五倍。比較特殊的是北京市，其地理位置在我國北部，但其碳排放最低，這應(yīng)該與北京市近年來能耗和碳排放的有效控制有關(guān)。

二是各地區(qū)的碳排放不同程度的增長使得區(qū)域差異加劇。各地區(qū)按照2013年碳排放高低順序排列。從1995年至2013年，北京市碳排放出現(xiàn)下降的變化趨勢，其他地區(qū)碳排放均呈現(xiàn)不同幅度的增長，這使得區(qū)域變化明顯且差異加劇。1995年，碳排放最低的海南省僅為0.63噸/人，碳排放最高的山西省為9.54噸/人，二者差距為8.91噸/人。至2013年，由于北京市碳排放的負(fù)增長使其碳排放降至4.43噸/人，海南省高達(dá)12.52%的年均增長使其碳排放上升至5.26噸/人，所以碳排放最低的地區(qū)由原來的海南省變?yōu)楸本┦?。又因?yàn)閮?nèi)蒙古自治區(qū)的碳排放增長速度高達(dá)11.62%，高于山西省的4.18%，因此2013年內(nèi)蒙古自治區(qū)的碳排放升至最高，其碳排放高達(dá)27.98噸/人。碳排放的區(qū)域差異正在逐步擴(kuò)大，2013年差距已經(jīng)高達(dá)23.55噸/人，為1995年差距的近3倍。

2 我國各省市碳排放區(qū)域差異的空間效應(yīng)分析

考慮到經(jīng)濟(jì)單元的空間依存性，一個地區(qū)的碳排放并不是獨(dú)立的，它不僅取決于自身因素，還會受相鄰區(qū)域的影響，因此有必要檢驗(yàn)我國碳排放是否存在顯著的空間相關(guān)效應(yīng)。

2.1 空間權(quán)重矩陣的確定

在進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)之前，我們先定義各地區(qū)之間的空間權(quán)重矩陣Wij來表達(dá)地區(qū)之間的鄰近關(guān)系，其形式如下：

Wnw11 w12 … w1nw21 w22 … w2nwn1 wn2 … wnn（3）

其中，n表示地區(qū)總數(shù)，Wij表示區(qū)域i與區(qū)域j的鄰近關(guān)系?？臻g權(quán)重矩陣有很多形式，最常用的是0-1矩陣和距離矩陣。論文中采用0-1矩陣度量空間鄰近關(guān)系。其定義如下：

Wij=1，當(dāng)區(qū)域i和區(qū)域j相鄰0，當(dāng)區(qū)域i和區(qū)域j不相鄰

其中，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；m=n，或者，規(guī)定區(qū)域i與其自身不屬于鄰居關(guān)系，即Wii=0。

2.2 我國各省市碳排放的空間自相關(guān)檢驗(yàn)

為分析我國碳排放的空間分布狀況，論文借助Morans I指數(shù)分析我國各地區(qū)碳排放的空間關(guān)聯(lián)性。評價空間關(guān)聯(lián)程度的指標(biāo)主要有Morans I指數(shù)和Gearys C系數(shù)，鑒于Morans I的數(shù)值分布特征比Gearys C更理想，論文采用Morans I指數(shù)。endprint

Morans I指數(shù)計(jì)算公式：

式（4）中I表示Morans I指數(shù)，Wij為式（1）中的權(quán)重矩陣，取1或者0，n表示地區(qū)總數(shù)，xi、xj分別為地區(qū)i和地區(qū)j的碳排放水平。Morans I指數(shù)取值范圍為-1～1。當(dāng)0

根據(jù)我國各地區(qū)1995年至2013年的人均CO2排放數(shù)據(jù)，計(jì)算出歷年人均CO2排放的Morans I指數(shù)。表3中的Morans I指數(shù)都落在0～1之間，且均通過1%顯著性水平檢驗(yàn)，說明我國碳排放高的地區(qū)相鄰近，而碳排放低的地區(qū)相鄰近，即我國各地區(qū)碳排放存在顯著的空間集聚效應(yīng)，空間相關(guān)效應(yīng)對碳排放區(qū)域差異影響明顯，分析碳排放區(qū)域差異的影響因素時，空間因素必不可少。1995-2013年Morans I統(tǒng)計(jì)量基本上保持穩(wěn)定狀態(tài)，說明空間因素對碳排放的影響一致，沒有發(fā)生階段性變化。

3 影響我國碳排放區(qū)域差異的成因分析

由于我國碳排放的區(qū)域差異存在空間集聚效應(yīng)，因此在分析各地區(qū)碳排放的影響機(jī)制和影響因素時，論文構(gòu)建空間統(tǒng)計(jì)模型探討分析影響我國碳排放差異的成因。

3.1 模型的設(shè)定

體現(xiàn)空間效應(yīng)的空間統(tǒng)計(jì)模型主要包括空間滯后面板模型SLM和空間誤差面板模型SEM?？臻g滯后面板模型SLM主要用于研究相鄰地區(qū)的行為對系統(tǒng)內(nèi)其他地區(qū)有影響的情形，空間誤差面板模型SEM主要用于研究因地區(qū)所處相對位置不同而導(dǎo)致地區(qū)之間的相互作用存在差異的情形。鑒于我國各地區(qū)碳排放的變化規(guī)律存在空間集聚效益，論文選用空間滯后模型SLM探究導(dǎo)致碳排放區(qū)域差異的成因有哪些。

空間滯后模型SLM：Y=ρWNTY+Xβ+ε（5）

模型中Y為人均CO2排放量，X為解釋變量構(gòu)成的矩陣，ρ為空間自回歸系數(shù)，β為解釋變量的影響系數(shù)向量，ε為隨機(jī)誤差向量。WNT為NT階方陣，且WNT=IT？茚WN，即T階單位矩陣與N階空間權(quán)重矩陣的Kronecker乘積，T和N分別為時間跨度和地區(qū)數(shù)量。

為消除數(shù)據(jù)的異方差性并便于彈性分析，對模型中的變量取對數(shù)，則碳排放區(qū)域差異影響因素的空間滯后模型設(shè)定為：

SLM：LnY=C+ρWTNLnY+β1Ln（X1）+β2Ln（X2）+β3Ln（X3）+β4Ln（X4）+β5Ln（X5）+β6Ln（X6）+ε（6）

3.2 解釋變量的確定

國內(nèi)學(xué)術(shù)界大多認(rèn)為影響碳排放的可能因素為居民收入、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外貿(mào)易度、城市化水平和技術(shù)水平。

首先，居民收入與碳排放的關(guān)系呈現(xiàn)二次曲線變化特點(diǎn)，即碳排放首先隨著居民收入提高而上升，但進(jìn)入到高收入階段后碳排放隨著居民收入的提高而下降。

其次，由于各類能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放存在差異，因此能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)將會影響其碳排放的高低。

再次，各次產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)過程中均產(chǎn)生不同程度的碳排放，尤其是第二產(chǎn)業(yè)中的重工業(yè)大多是高能耗產(chǎn)業(yè)，從而也是高碳產(chǎn)業(yè)，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將明顯影響碳排放。

第四，由于對外貿(mào)易實(shí)現(xiàn)了碳排放轉(zhuǎn)移，因此對外貿(mào)易度會給碳排放帶來一定影響。

第五，城市化的推進(jìn)意味著大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，能源消費(fèi)特點(diǎn)表現(xiàn)為消耗量大、增長快，從而產(chǎn)生大量碳排放，因此，城市化水平的高低會影響碳排放。

最后，隨著節(jié)能減排技術(shù)不斷提升，能源利用效率逐步提高，碳排放將隨之下降，因此，科技創(chuàng)新效率是影響碳排放的核心因素。

綜上考慮，選取人均GDP的一次項(xiàng)X1和二次項(xiàng)、煤炭消費(fèi)占一次能源消費(fèi)總量的比重X2、高能耗產(chǎn)業(yè)占GDP的比重X3、出口貿(mào)易占GDP的比重X4、城鎮(zhèn)人口比重X5、能源消耗強(qiáng)度X6即單位產(chǎn)值的能源消耗量作為模型中的解釋變量。以上變量的數(shù)據(jù)根據(jù)歷年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省市的《統(tǒng)計(jì)年鑒》查閱或測算獲得。

3.3 成因分析

表4結(jié)論顯示，在1%的顯著性水平上，LR for FE檢驗(yàn)、LR for RE檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)均表明SLM固定效應(yīng)模型較隨機(jī)效應(yīng)模型更合適。模型估計(jì)結(jié)果見表5。

表5結(jié)論顯示，各固定效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度R2和自然對數(shù)似然函數(shù)值Log L表明模型的擬合效果較好。各解釋變量對人均碳排放的影響如下：

首先，居民收入（變量X1）在1%水平顯著且系數(shù)為正，居民收入二次項(xiàng)（變量）作用不顯著。這說明在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，居民收入不高，屬于低中收入階段，因此隨著居民收入提高，碳排放也相應(yīng)上升，這與環(huán)境庫茲涅茨曲線理論相吻合。同時，居民收入是碳排放區(qū)域差異形成的第二關(guān)鍵因素，各地區(qū)的之間居民收入方面的差異造成了碳排放的區(qū)域差異。

其次，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（變量X2）在在1%水平顯著，且系數(shù)為正，這說明能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是造成碳排放區(qū)域差異的重要因素之一。煤炭消費(fèi)比重在70%以上的內(nèi)蒙古、山西、寧夏、河北、新疆等地的碳排放很高，而煤炭消費(fèi)比重多為60%左右的北京、廣東、湖南、海南等地的碳排放則低很多，因此各地區(qū)煤炭消費(fèi)水平差異會導(dǎo)致各地區(qū)碳排放存在差異。

再次，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（變量X3）在在5%水平顯著，且系數(shù)為正。這說明高能耗產(chǎn)業(yè)比重是影響碳排放水平的另一重要因素。北京、廣州、四川、湖南等地的高能耗產(chǎn)業(yè)比重一般在30%左右，碳排放相應(yīng)較低，而如新疆、河北、山西、寧夏、內(nèi)蒙古等地的高能耗產(chǎn)業(yè)比重大多高達(dá)50%左右，碳排放相應(yīng)也高。

第四，對外貿(mào)易度（變量X4）和城市化水平（變量X5）對區(qū)域碳排放影響小且不顯著。此結(jié)論與其他學(xué)者研究我國碳排放成因問題時提出的觀點(diǎn)有區(qū)別。這可能是因?yàn)楦鞯貐^(qū)的對外貿(mào)易度指標(biāo)只統(tǒng)計(jì)出口國外的數(shù)據(jù)，不會包括輸出到國內(nèi)其他地區(qū)的數(shù)據(jù)，因此不足以體現(xiàn)對外貿(mào)易度給碳排放區(qū)域差異帶來的影響。關(guān)于城市化水平這一變量，在考察樣本周期內(nèi)各地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平變動情況時，發(fā)現(xiàn)隨著城鎮(zhèn)化水平的逐步提高，各地區(qū)碳排放持續(xù)上升，但高碳排放地區(qū)和低碳排放地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平變化差異不明顯。因此，城鎮(zhèn)化水平的影響不顯著，它不是造成碳排放區(qū)域差異的關(guān)鍵因素。

第五，科技創(chuàng)新效率（變量X6）在1%水平顯著，系數(shù)為正且影響最大。低碳排放地區(qū)如北京、廣東、廣西、湖南、江西等地單位產(chǎn)值的能源消耗量都在1噸/元以下，北京僅為0.34噸/元，近年來北京碳排放快速降低的主要原因是科技創(chuàng)新效率的提升。高碳排放地區(qū)如青海、河北、新疆、山西、寧夏、內(nèi)蒙古等地的都在1噸/元以上，寧夏更是高達(dá)1.86噸/元。這說明隨著科學(xué)技術(shù)的不斷推進(jìn)，能源利用效率逐步提升，碳排放隨之下降。因此，哪個地區(qū)的科學(xué)技術(shù)進(jìn)步越快，碳排放下降也越快?？萍紕?chuàng)新效率是碳排放區(qū)域差異形成的首要關(guān)鍵因素。

最后，空間滯后性的系數(shù)為正，通過5%的顯著性檢驗(yàn)。正向的空間滯后性表明區(qū)域碳排放存在空間集聚效益，即本省區(qū)碳排放高相鄰省區(qū)碳排放也高，這與前文的空間相關(guān)分析結(jié)論吻合。

4 建 議

根據(jù)前文分析結(jié)論，提出相關(guān)建議如下：

一是制定差異化的區(qū)域減排目標(biāo)和減排政策。我國碳排放區(qū)域差異顯著，政府面對區(qū)域碳排放管理問題時，應(yīng)因地制宜，制定差異化的區(qū)域減排目標(biāo)。北部地區(qū)碳排放量高，應(yīng)進(jìn)行重點(diǎn)控制，碳排放預(yù)算應(yīng)嚴(yán)格控制，低碳減排政策主要圍繞低碳節(jié)能技術(shù)的應(yīng)用推廣、高能耗產(chǎn)業(yè)實(shí)施強(qiáng)制性產(chǎn)業(yè)升級和煤炭消費(fèi)比重降低等方面來制定。南部地區(qū)碳排放量低，則可適當(dāng)放寬減排目標(biāo)，低碳減排政策主要圍繞低碳技術(shù)創(chuàng)新、能源利用效率提升等方面來制定。

二是建立區(qū)域合作機(jī)制共同減排。由于我國碳排放區(qū)域差異存在空間集聚效應(yīng)，因此低碳減排是一個系統(tǒng)工程。各地區(qū)之間應(yīng)建立合作機(jī)制，協(xié)調(diào)解決區(qū)域突出環(huán)境問題，重視減排政策措施的空間聯(lián)動性。如京、津、冀、晉、蒙五地可以統(tǒng)一生態(tài)環(huán)境規(guī)劃、標(biāo)準(zhǔn)、監(jiān)測、執(zhí)法體系要求，建立區(qū)域環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)合作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)區(qū)域碳排放的聯(lián)防聯(lián)控。

三是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時，多渠道縮小碳排放差異。鑒于碳排放區(qū)域差異的成因研究結(jié)論，各地推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時，會不可避免地帶來碳排放的上升，因此推進(jìn)科技創(chuàng)新、調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將是各地政府低碳減排的有效手段。低碳排放地區(qū)在節(jié)能減排方面應(yīng)發(fā)揮帶頭作用，加快節(jié)能減排技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用，引導(dǎo)其他地區(qū)實(shí)現(xiàn)有效減排。高碳排放地區(qū)可以通過借鑒低碳排放地區(qū)的技術(shù)、政策和經(jīng)驗(yàn)，大力加強(qiáng)低碳技術(shù)和節(jié)能技術(shù)的研究、應(yīng)用和推廣，快速有效地提高能源利用效率以縮小碳排放差距。同時，大力發(fā)展太陽能、風(fēng)能、水能等清潔能源以降低煤炭消費(fèi)比重、限制高能耗產(chǎn)業(yè)發(fā)展以優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也是高碳排放地區(qū)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排、縮減差距的有效方法。

主要參考文獻(xiàn)

[1]Wang Can，Chen Jining，Zou Ji. Decomposition of Energy-related CO2 Emission in China： 1957-2000[J].Energy，2005，30（1）.

[2]查冬蘭，周德群.地區(qū)能源效率與二氧化碳排放的差異性——基于Kaya因素分解[J].系統(tǒng)工程，2007（11）.

[3]王鋒，吳麗華，楊超. 中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中碳排放增長的驅(qū)動因素研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010（2）.

[4]趙奧，武春友.中國CO2排放量變化的驅(qū)動力與減排界域分析[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2010（10）.

[5]樊星，馬樹才，朱連洲. 中國碳減排政策的模擬分析——基于中國能源CGE模型的研究[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2013（9）.

[6]朱啟榮. 中國出口貿(mào)易中的CO2 排放問題研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2010（1）.

[7]張友國. 經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式變化對中國碳排放強(qiáng)度的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010（4）.

[8]劉紅光，劉衛(wèi)東，唐志鵬.中國區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的CO2減排效果分析——基于區(qū)域間投入產(chǎn)出表的分析[J].地域研究與開發(fā)，2010（3）.

[9]王群偉，周鵬，周德群.我國二氧化碳排放績效的動態(tài)變化、區(qū)域差異及影響因素[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2010（1）.

[10]胡玉瑩.中國能源消耗、二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長[J].當(dāng)代財經(jīng)，2010（2）.

[11]仲云云，仲偉周.中國區(qū)域全要素碳排放績效及影響因素研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2012（1）.

[12]劉亦文，胡宗義.中國碳排放效率區(qū)域差異性研究——基于三階段DEA模型和超效率DEA模型的分析[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2015（2）.endprint