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    中國(guó)區(qū)域低碳發(fā)展評(píng)價(jià)及影響因素研究:基于面板數(shù)據(jù)模型

    2018-10-18 08:51:24蔣金荷
    關(guān)鍵詞:排放量能源系數(shù)

    蔣金荷

    (中國(guó)社會(huì)科學(xué)院 數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所, 北京 100872)

    一、引言

    綠色低碳是我國(guó)今后經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基本理念。隨著新型城鎮(zhèn)化的不斷推進(jìn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入轉(zhuǎn)型期,傳統(tǒng)發(fā)展模式所引發(fā)的資源、環(huán)境和氣候變暖問(wèn)題日益受到重視。2015年聯(lián)合國(guó)氣候峰會(huì)通過(guò)了《巴黎氣候協(xié)議》,期望國(guó)際社會(huì)共同努力遏阻全球變暖趨勢(shì),中國(guó)政府提出將于2030年實(shí)現(xiàn)單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放(即碳排放強(qiáng)度)比2005年下降60%~65%的承諾。由于我國(guó)各地區(qū)能源消費(fèi)、化石能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生態(tài)環(huán)境保護(hù)措施的差異,各地區(qū)的碳排放特征也存在明顯的區(qū)別。研究區(qū)域碳排放問(wèn)題,對(duì)于合理分配各地區(qū)碳排放配額指標(biāo)、完成中國(guó)減排目標(biāo)的國(guó)際承諾是非常必要的,同時(shí)也可為各區(qū)域制定綠色低碳發(fā)展路徑提供決策支撐。

    目前,對(duì)碳排放問(wèn)題的研究文獻(xiàn)相當(dāng)豐富,研究?jī)?nèi)容也相當(dāng)廣泛。其中,涉及區(qū)域低碳發(fā)展以及利用各種計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法(如協(xié)整檢驗(yàn)理論、格蘭杰因果檢驗(yàn))來(lái)研究碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的有:杜婷婷等以環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線理論為基礎(chǔ),對(duì)我國(guó)碳排放量與人均收入的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行研究[1];遲遠(yuǎn)英等利用協(xié)整理論研究人口規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等與我國(guó)碳排放的關(guān)系[2];林伯強(qiáng)等引入城鎮(zhèn)化發(fā)展因素構(gòu)建模型,采用蒙特卡洛模擬法對(duì)我國(guó)碳排放量進(jìn)行分析[3];李躍輝等利用面板數(shù)據(jù)模型分析碳排放問(wèn)題[4];王泳璇考慮城鎮(zhèn)化的影響構(gòu)建能源排放模型[5];劉軍躍等研究了不同碳排放水平下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與碳排放的關(guān)系[6]。國(guó)外涉及這一主題的研究文獻(xiàn)包括:Hanif[7],Nasreen等[8],Wang等[9],Wu[10],F(xiàn)odha等[11],Yang等[12],Zeb等[13],Zhao等[14], Zilio等[15],Al-Mulali[16],Ang[17],Esso等[18],Kais等[19]。

    綜述這些涉及中國(guó)碳排放的文獻(xiàn),要么直接基于每省面板數(shù)據(jù)(如碳排放總量、人口、GDP等)進(jìn)行探討,要么對(duì)單個(gè)省市或某個(gè)區(qū)域的碳排放變化進(jìn)行研究。這些研究存在的主要問(wèn)題是:一是對(duì)各省市碳排放量的估算不統(tǒng)一,并且缺乏碳排放分能源品種的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù);二是缺乏系統(tǒng)綜合分析,一些研究的數(shù)據(jù)已經(jīng)過(guò)時(shí)。因而,基于目前可利用的能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),本文首先對(duì)省級(jí)的碳排放數(shù)據(jù)分能源品種統(tǒng)一估算,系統(tǒng)評(píng)價(jià)各地區(qū)低碳發(fā)展水平,并利用指數(shù)分解模型分析影響各地區(qū)人均碳排放的主要驅(qū)動(dòng)因子和貢獻(xiàn)率;其次,在研究期內(nèi)考慮各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源消費(fèi)政策、環(huán)境保護(hù)措施、城鎮(zhèn)化率不斷提高,基于STIRPAT擴(kuò)展模型,利用面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證研究各地區(qū)碳排放的影響因素。

    二、省級(jí)碳排放總量及分品種排放量估算

    考慮到數(shù)據(jù)的可利用性,對(duì)于省級(jí)碳排放總量的估算,我們只能利用歷年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中“分地區(qū)分品種能源消費(fèi)量”表的數(shù)據(jù)進(jìn)行估算,該表給出了9種能源實(shí)物量消費(fèi)值,包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、電力。根據(jù)IPCC提供的溫室氣體排放清單估算參考方法,得到以下CO2排放的估算公式:

    C=∑iCi=∑iEQi×TEFi×CEFi(i表示能源種類,i=1,…,9)

    (1)

    其中:C為估算的碳排放量,i=1,2,…,9,表示化石能源種類,EQi表示能源i消費(fèi)量(萬(wàn)噸或億立方米),TEFi表示能源i的折標(biāo)煤系數(shù),CEFi表示單位能源i的碳排放系數(shù)。

    在估算CO2時(shí),考慮到表中的煤炭是原煤、型煤等的合計(jì),沒有直接的折標(biāo)煤系數(shù),所以利用全國(guó)各年各種煤炭的消費(fèi)量——實(shí)物量和標(biāo)準(zhǔn)量,求出每年的煤炭折標(biāo)煤系數(shù)的平均值作為這次計(jì)算各省市的系數(shù)(表1、表2),其他能源折標(biāo)煤系數(shù)和碳排放系數(shù)根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的系數(shù),電力供電碳排放系數(shù)的估算方法可參看文獻(xiàn)[20](表3)。表4、表5分別列出了2000年、2015年各省市碳排放總量、能源消費(fèi)總量、人均碳排放總量、人均能源消費(fèi)量、單位GDP的能源消費(fèi)量即能源消費(fèi)強(qiáng)度、人均GDP[注]由于重慶市的能源消費(fèi)數(shù)據(jù)從2000年開始才可利用,故這次計(jì)算的期限為2000—2015年;西藏?cái)?shù)據(jù)不全,這次沒有包括。,為了便于比較,GDP均按2005年不變價(jià)格計(jì)算。限于篇幅,表6僅列出了2015年30個(gè)省市區(qū)分能源品種碳排放量和總排放量及其比例。

    表1 9種能源折標(biāo)煤系數(shù)和碳排放系數(shù)

    表2 2000—2015年煤炭折標(biāo)煤系數(shù)(kgce/kg)

    表3 2000—2015年中國(guó)平均供電碳排放系數(shù)(gCO2/kWh)

    表4 2000年中國(guó)各地區(qū)能源消費(fèi)、碳排放主要指標(biāo)

    表6 2015年30個(gè)省市碳排放量及結(jié)構(gòu)

    三、區(qū)域低碳發(fā)展水平比較分析

    分析表4、表5、表6,關(guān)于各地區(qū)的低碳發(fā)展水平可以得到以下幾點(diǎn)結(jié)論。

    (1)2000—2015年,除了少數(shù)地區(qū)最近幾年略有波動(dòng)外,各地區(qū)碳排放量、能源消費(fèi)量都隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高而增長(zhǎng),這反映了各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源和碳排放的強(qiáng)依賴性。圖1給出了2000—2015年各地區(qū)碳排放總量增長(zhǎng)幅度和人均GDP年均增長(zhǎng)率的排序,其中海南、寧夏、內(nèi)蒙古位列前三,碳排放增長(zhǎng)率分別為16.4%、14.7%、12.2%,遠(yuǎn)高于全國(guó)碳排放增長(zhǎng)率為6.9%的平均水平。低于全國(guó)平均水平的只有北京、上海等12個(gè)省市。2015年碳排放總量居于前三的有山東、河北、遼寧,這三省的總和占全國(guó)碳排放總量的18.2%。

    圖1 2000—2015年各地區(qū)碳排放總量增長(zhǎng)率(%)和人均GDP增長(zhǎng)率排序

    (2)超半數(shù)省市區(qū)人均碳排放量在2000—2015年都具有不同程度的增長(zhǎng),包括全國(guó)和13個(gè)省市區(qū)的人均碳排放達(dá)到峰值后出現(xiàn)波動(dòng)。2015年,人均碳排放量高于全國(guó)平均水平的有8個(gè)省市(圖2),人均碳排放量位列前三的是寧夏、內(nèi)蒙古、遼寧,分別達(dá)到13.2 tCO2、11.3 tCO2、10.8 tCO2,遠(yuǎn)高于全國(guó)人均碳排放為7.0 tCO2的平均值。人均排放量處于最低端的云南、湖南、江西,都屬于農(nóng)業(yè)大省。從各地區(qū)人均GDP和人均排放量排序的關(guān)系分析(圖3),兩者沒有必然的聯(lián)系。

    圖2 2015年各地區(qū)人均碳排放量排序(tCO2/人)

    圖3 2015年各地區(qū)人均GDP排序(元/人)(當(dāng)年價(jià))

    其中,人均碳排放峰值出現(xiàn)最早的是上海9.48 tCO2(2008年)和北京市5.83 tCO2(2009年),位居峰值最高前三位的是:內(nèi)蒙古11.82 tCO2(2012年)、遼寧11.64 tCO2(2012年)、新疆11.41 tCO2(2014年)(圖4)。

    圖4 2000—2015年5省市區(qū)人均碳排放量(tCO2/人)

    (3)2000—2015年,除了新疆是下降的(增長(zhǎng)率為-0.5%)外,各地區(qū)能源效率都有不同程度的提高(圖5)。研究期內(nèi)全國(guó)能源效率年均增長(zhǎng)(即能源強(qiáng)度下降)2.2%,除了新疆、寧夏、海南、青海、陜西和湖南,其余省市區(qū)的能效增長(zhǎng)率都高于全國(guó)平均水平,其中北京的能源效率提高最大,年均增長(zhǎng)率達(dá)6.6%(圖6)。

    圖5 2000—2015年各地區(qū)能源效率年均增長(zhǎng)率(%)

    按照2005年不變價(jià)格計(jì)算,2015年萬(wàn)元GDP耗能最低的是北京0.4 tce/萬(wàn)元GDP,最高的是寧夏3.04 tce/萬(wàn)元GDP,后者是前者的7.56倍,全國(guó)平均水平是0.86 tce/萬(wàn)元GDP,高于全國(guó)平均水平的有11個(gè)省市區(qū)(圖6)。

    圖6 2015年各地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度(tce/萬(wàn)元GDP)排序

    (4)碳排放強(qiáng)度即萬(wàn)元GDP碳排放量可以粗略反映一個(gè)地區(qū)的碳生產(chǎn)率水平,2015年碳排放強(qiáng)度最低的3個(gè)地區(qū)是北京、重慶、廣東(圖7),萬(wàn)元GDP產(chǎn)出需排放CO2分別為0.63 tCO2、0.66 tCO2、0.69 tCO2;碳排放強(qiáng)度最大的3個(gè)省市分別為寧夏、新疆、山西,遠(yuǎn)高于2.07 tCO2/萬(wàn)元GDP的全國(guó)平均水平。其中,寧夏碳排放強(qiáng)度達(dá)到4.95 tCO2/萬(wàn)元GDP,高于全國(guó)平均水平的有7個(gè)省市區(qū)。

    圖7 2015年各地區(qū)碳排放強(qiáng)度(tCO2/萬(wàn)元GDP)排序

    四、區(qū)域人均碳排放量變化的LMDI模型分解

    根據(jù)前文分析,影響各地區(qū)碳排放變化的有經(jīng)濟(jì)、人口、能源等因素,消除人口因素的作用,分析各地區(qū)人均碳排放量增長(zhǎng)幅度的差異。一般用Divisia指數(shù)模型對(duì)影響各地區(qū)的人均碳排放量變化的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分解??紤]到數(shù)據(jù)的可利用性,各個(gè)地區(qū)缺少分部門的碳排放數(shù)據(jù),因此本文不考慮分行業(yè)的影響。需要指出的是,對(duì)于每個(gè)省市區(qū)來(lái)說(shuō),電力的碳排放屬于間接排放,但電力因素的影響對(duì)于一個(gè)地區(qū)的能源消費(fèi)和碳排放是不可忽視的。由于電力的碳排放系數(shù)(表2)每年都是變化的,因此,在分解模型(2)中不能忽略能源排放系數(shù)(ki)對(duì)人均碳排放變化的影響。也就是說(shuō),區(qū)域人均碳排放量的變化是由以下4種效應(yīng)引起的,能源碳排放系數(shù)效應(yīng)(DHkt)(反映能源消費(fèi)中低碳能源所占比例的變化對(duì)人均碳排放量的影響,與能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)有一定的類似)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)效應(yīng)(DHet)、能源強(qiáng)度效應(yīng)(即能源效率效應(yīng),DHIt)、經(jīng)濟(jì)水平效應(yīng)(DHGt)。根據(jù)指數(shù)分解方法,本文利用對(duì)數(shù)平均Divisia指數(shù)(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)的一種變形LMDIII模型,式(3)即為區(qū)域人均碳排放Ht的LMDIII乘法分解式。

    (2)

    DHt=Ht/Ht-1=DHkt×DHet×DHIt×DHGt

    (3)

    各地區(qū)人均碳排放變化的LMDIII模型分解結(jié)果如表7所示[注]LMDIII模型屬于完全分解方法,即沒有殘余項(xiàng)。但表中個(gè)別省份的分解結(jié)果與真實(shí)值不一致,這是由于這些省的天然氣消費(fèi)量數(shù)據(jù)缺失,當(dāng)作0處理,所以造成結(jié)果差異。,表中僅列出2000—2015年人均碳排放變化的分解結(jié)果及各種效應(yīng)的貢獻(xiàn)率。各地區(qū)人均碳排放變化按年分解結(jié)果由于篇幅所限未給出。對(duì)于全國(guó)人均碳排放分解,由于所用能源為一次能源及分品種能源,所涉及的電力為核能、水能等屬于“零碳”排放,故碳排放結(jié)構(gòu)中沒有電力碳排放數(shù)據(jù),所有碳排放系數(shù)效應(yīng)均為1,即碳排放系數(shù)沒有隨著時(shí)間而變化,對(duì)人均碳排放的變化不起作用。

    表7 2000—2015年各地區(qū)人均碳排放變化LMDIII分解結(jié)果

    續(xù)表(表7)

    分析表7,可以得到以下幾點(diǎn)結(jié)論:

    (1)2015年,除天津和上海分別下降了19%、21%外,各地區(qū)人均碳排放量相比2000年都有不同幅度的增加,其中海南、內(nèi)蒙古、寧夏增長(zhǎng)幅度最大,分別比2000年增加了587%、487%、469%;全國(guó)平均水平增加了152%。

    (2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平效應(yīng)是促進(jìn)各地區(qū)人均碳排放量增加的主要驅(qū)動(dòng)因子,其中貢獻(xiàn)率最大的是北京市,最小的是新疆和寧夏;全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)人均碳排放增加貢獻(xiàn)了144%。

    (3)能源強(qiáng)度效應(yīng)提高是促進(jìn)碳排放增加的另一個(gè)主要因子。隨著能源強(qiáng)度的提高,人均碳排放量增加,能源強(qiáng)度降低則人均碳排放量減少,即能源效率的提高有助于碳排放量的下降。除了青海省略有提高,其余地區(qū)在研究期內(nèi)能源強(qiáng)度都有不同程度的下降,因而,能源強(qiáng)度效應(yīng)起著抑制人均碳排放量增加的作用。由于下降幅度差別明顯,因而,對(duì)抑制碳排放作用的效應(yīng)也有較大差別,全國(guó)平均水平貢獻(xiàn)率為12%。

    (4)能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源碳排放系數(shù)效應(yīng)對(duì)碳排放變化有正向和反向作用,貢獻(xiàn)率一般都比較低;同一個(gè)省市,這兩者的作用往往也不一致。比如廣東省,2015年人均碳排放量比2000年增加了111%,其中經(jīng)濟(jì)水平的提高對(duì)碳排放增加貢獻(xiàn)了261%,能源強(qiáng)度的下降對(duì)碳排放減少貢獻(xiàn)了43%,而能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的改變對(duì)碳排放的增加貢獻(xiàn)了5%,但總體能源碳排放系數(shù)的改變卻對(duì)碳排放減少貢獻(xiàn)了-1%。這與廣東省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)有關(guān)(圖8),因?yàn)樵谟?jì)算碳排放時(shí)考慮了電力部門的間接碳排放,而2015年煤炭、電力的消費(fèi)比例增加了4個(gè)百分點(diǎn),故導(dǎo)致人均碳排放量增加,但同時(shí)由于石油制品的碳排放系數(shù)比較高,2015年石油比例下降了近10個(gè)百分點(diǎn),故總體碳排放系數(shù)是下降的。

    五、區(qū)域碳排放與環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線:面板數(shù)據(jù)模型

    圖8 2000年、2015年廣東省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)(%)的變動(dòng)

    IPAT模型是學(xué)術(shù)界公認(rèn)的分析人類活動(dòng)對(duì)環(huán)境影響的工具,被廣泛作為一個(gè)分析環(huán)境變化驅(qū)動(dòng)力的框架,IPAT規(guī)定環(huán)境影響是人口、富裕程度(人均消費(fèi)或生產(chǎn))和技術(shù)(每單位消費(fèi)或生產(chǎn)的影響)3個(gè)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力的復(fù)合作用。隨著應(yīng)用的深入,基于IPAT模型提出了各種擴(kuò)展的模型,如ImPACT模型、STIRPAT模型等。其中環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系,就是著名的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)。盡管對(duì)該曲線還存在一些爭(zhēng)議,但是爭(zhēng)議的焦點(diǎn)在于曲線拐點(diǎn)是否存在,而對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量的相關(guān)性基本上是認(rèn)可的,也有大量實(shí)證研究的案例。本文為了實(shí)證研究影響我國(guó)區(qū)域碳排放的主要因子,包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源消費(fèi)政策、環(huán)境治理措施等,基于EKC假說(shuō)及IPAT擴(kuò)展模型(Hanif[7],Hanif和Gago-de-Santos[21]),構(gòu)建了以下模型:

    C=f(G,G2,X)

    (4)

    基于前文分析,具體展開為:

    (5)

    其中:Cit為i省市t期碳排放量,α0是常數(shù)項(xiàng),表示碳排放的差異性,βi(i=1,2,…,5)表示各自變量的估計(jì)系數(shù),Git表示i省市t期的人均GDP,本文引入人均GDP的平方項(xiàng)來(lái)驗(yàn)證環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線理論,Uit表示i省市t期的人口城鎮(zhèn)化率,F(xiàn)it表示i省市t期的化石能源消費(fèi)量,亦即能源消費(fèi)總量除去清潔能源量,Vit表示i省市t期的生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù),μit代表隨機(jī)誤差項(xiàng)。考慮到城鎮(zhèn)化率和生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)都是無(wú)單位量綱的變量,為了結(jié)果便于經(jīng)濟(jì)學(xué)含義解釋,故在模型中一般不考慮對(duì)其取對(duì)數(shù)。

    對(duì)這些變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行常規(guī)處理后,再進(jìn)行模型計(jì)算,主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表8所示。本文數(shù)據(jù)來(lái)自于我國(guó)30個(gè)省份(除西藏)2000—2015年的主要變量的取值,其中碳排放總量作為因變量。為了反映能源消費(fèi)管理政策對(duì)碳排放的影響,考慮到清潔能源(如電力)在終端使用時(shí)不直接排放碳,故本文利用化石能源消費(fèi)量,亦即將消費(fèi)總量直接減去清潔能源消費(fèi)量作為電力消費(fèi)量;人均GDP體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策的影響,既可反映某個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,也可粗略反映當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)富裕程度;人均GDP的平方用于檢驗(yàn)碳排放是否符合環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線,城鎮(zhèn)化率反映城市擴(kuò)張、人口變動(dòng)狀況對(duì)碳排放的影響。

    為了反映生態(tài)環(huán)境保護(hù)政策實(shí)施對(duì)各地區(qū)碳排放的影響,利用了“生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)”??紤]到數(shù)據(jù)可得性與評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性,本文選取2015年中華人民共和國(guó)環(huán)境保護(hù)部發(fā)布的《全國(guó)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量報(bào)告(2014)》 附錄的《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》中用于評(píng)價(jià)生態(tài)環(huán)境的“生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及計(jì)算方法”[注]《全國(guó)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量報(bào)告(2014年)》:http://www.cnemc.cn/qgsthjzlbg2092944.jhtml??紤]到數(shù)據(jù)可利用性,本文僅選取3個(gè)二級(jí)指標(biāo)和11個(gè)三級(jí)指標(biāo)。 感謝中國(guó)社會(huì)科學(xué)院研究生院2018屆碩士生貝曉萌對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)處理的幫助。,其中“生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)”又包括“生物豐度指數(shù)”“水網(wǎng)密度指數(shù)”和“污染負(fù)荷指數(shù)”3個(gè)二級(jí)指標(biāo),3個(gè)二級(jí)指標(biāo)又細(xì)分為11個(gè)三級(jí)指標(biāo),最終將評(píng)分變量作為各地區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況的表征變量。每個(gè)指標(biāo)的計(jì)算方法可見《全國(guó)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量報(bào)告(2014)》附錄。指標(biāo)中所需數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2017年)和《中國(guó)環(huán)境年鑒》(2001—2017年)。

    表8 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

    模型處理結(jié)果見表9。首先使用最小二乘估計(jì)(OLS)方法做個(gè)基準(zhǔn)模型 (見表9列(1)),一般來(lái)說(shuō),在估算面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型的時(shí)候,利用兩種控制效應(yīng)模型——個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng),但是本文選取的是省級(jí)面板數(shù)據(jù),時(shí)間跨度(2000—2015年)較短,因而,由于樣本太小,控制太多固定效應(yīng)(也就是加虛擬變量)很容易造成系數(shù)不顯著的現(xiàn)象。表中列(2)給出了只控制個(gè)體固定效應(yīng)的計(jì)算結(jié)果,列(3)是控制個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)的模型結(jié)果。可見,因?yàn)槭鞘〖?jí)數(shù)據(jù)且樣本比較小,列(3)結(jié)果不是很顯著,但是模型估計(jì)系數(shù)大小和方向與列(2)差異不大,列(2)中的人均GDP、人均 GDP平方、化石能源消費(fèi)的顯著性水平比較顯著,故本文采用列(2)的結(jié)果進(jìn)行分析。

    表9 模型回歸估算結(jié)果

    六、面板數(shù)據(jù)模型結(jié)果分析

    表9列(2)模型結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平(人均GDP)對(duì)區(qū)域CO2排放具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上比較顯著的促進(jìn)作用,更確切地說(shuō),當(dāng)其他變量不變時(shí),人均GDP每增加1%,對(duì)各省市區(qū)的碳排放量增長(zhǎng)貢獻(xiàn)了0.875%,這個(gè)結(jié)論與一些研究結(jié)論一致。人均GDP平方對(duì)碳排放有較明顯的抑制作用,人均GDP平方每增加1%,對(duì)區(qū)域碳排放減少約0.05%,因而,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平對(duì)碳排放的正向作用及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平平方對(duì)碳排放的負(fù)面影響支持環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)假設(shè)。根據(jù)EKC假設(shè),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間存在倒U型關(guān)系,本文認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的上升會(huì)增加碳排放,但在某個(gè)拐點(diǎn)之后,經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步增加會(huì)減少二氧化碳的排放。

    這個(gè)結(jié)論隱含的政策含義表明,由于各個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在很大差異,發(fā)展水平較低的省市區(qū),可能在“節(jié)能減排”控制的投資、政策法規(guī)的實(shí)施上積極性稍弱,而更注重“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是第一要?jiǎng)?wù)”的硬指標(biāo)。而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū),或許已經(jīng)過(guò)了曲線的“拐點(diǎn)”,則對(duì)高質(zhì)量環(huán)境有較高的訴求,如提高可再生能源的消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比,積極實(shí)施能源政策以減少碳排放。這個(gè)實(shí)證研究結(jié)果與我國(guó)現(xiàn)狀大體是相符的。

    模型結(jié)果也顯示出,化石能源消費(fèi)(F)對(duì)碳排放具有明顯的促進(jìn)作用,如果所有其他因素都不變,那么化石能源消耗量每增加1%,會(huì)使區(qū)域碳排放量增加約1.08%。根據(jù)表5不難發(fā)現(xiàn),絕大多數(shù)的省市區(qū)直接碳排量占比均超過(guò)60%,尤其在資源密集型、高耗能發(fā)達(dá)的地區(qū)(如河北、山西、遼寧等)均超過(guò)70%。因此,積極推廣實(shí)施可再生能源、清潔能源,對(duì)于保護(hù)環(huán)境、減少碳排放是非常必要的。從短期而言,需要增加可替代能源的相應(yīng)投資,但長(zhǎng)期來(lái)說(shuō),可大大降低化石能源消耗對(duì)環(huán)境的污染和危害,提高居民的生活質(zhì)量。

    模型結(jié)果顯示,城鎮(zhèn)化率提高對(duì)碳排放的抑制作用和環(huán)境指數(shù)的增加對(duì)碳排放的促進(jìn)作用,在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上不具有顯著的影響。但實(shí)證分析結(jié)果表明,城鎮(zhèn)化率的提高對(duì)碳排放增加具有促進(jìn)作用??紤]到本文中的環(huán)境狀況指數(shù)更多反映的是各地區(qū)實(shí)施一系列環(huán)境措施后的本地區(qū)的環(huán)境效果,對(duì)碳排放量的變化指向不明顯,當(dāng)前的環(huán)境保護(hù)政策實(shí)施對(duì)碳排放的效果有待進(jìn)一步評(píng)估。這個(gè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果也反映出城市人口擴(kuò)張對(duì)碳排放的增加不足以達(dá)到統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的顯著影響。

    七、結(jié)論與建議

    (1)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和化石能源燃料的使用仍是研究期內(nèi)各個(gè)地區(qū)碳排放增加的主要驅(qū)動(dòng)因子。

    (2)少數(shù)地區(qū)的人均碳排放量在研究期內(nèi)出現(xiàn)峰值,考慮到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)碳排放的促進(jìn)作用和較大的貢獻(xiàn)率,由于絕大多數(shù)地區(qū)經(jīng)濟(jì)處于下行期,那么這種人均碳排放量的下降是由技術(shù)進(jìn)步等引起的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)行為還是一種暫時(shí)現(xiàn)象,需要進(jìn)一步深入研究。

    (3)提高能源效率是減少碳排放量的主要途徑。研究期內(nèi),一般來(lái)說(shuō)經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的地區(qū)能源效率提高幅度較大,因而,對(duì)碳排放量減少的貢獻(xiàn)也大,但經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較落后的西北地區(qū)和廣西、海南,研究期內(nèi)能效提高對(duì)降低碳排放的貢獻(xiàn)較小,因而,未來(lái)如何提高能效對(duì)這些地區(qū)的減排來(lái)說(shuō)是十分重要的課題。

    (4)總體上,研究期內(nèi)能源結(jié)構(gòu)的改變不足以對(duì)碳排放量的減少帶來(lái)顯著影響,亦即清潔能源、低碳能源的比例仍過(guò)低。未來(lái)各個(gè)地區(qū)都面臨提高清潔能源比例、優(yōu)化電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、降低供電碳排放系數(shù)等問(wèn)題。

    (5)模型結(jié)果顯示,統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳排放呈現(xiàn)出環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線。隨著經(jīng)濟(jì)水平的進(jìn)一步提高以及城鎮(zhèn)化的推進(jìn),經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較落后的地區(qū)人均碳排放量還將增加。也就是說(shuō),如何在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)相應(yīng)地抑制碳排放量的增加,是新型城鎮(zhèn)化和綠色低碳發(fā)展面臨的課題。

    (6)本文研究的一大目的是驗(yàn)證各種節(jié)能減排能源政策和環(huán)境保護(hù)措施對(duì)碳排放的影響。但結(jié)論的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)不顯著,側(cè)面反映了政策實(shí)施的效益不明顯,需要進(jìn)一步加大生態(tài)環(huán)境保護(hù)治理力度,降低對(duì)不可再生資源的消耗,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)綠色低碳及可持續(xù)發(fā)展。

    (7)區(qū)域協(xié)調(diào)合作也是低碳發(fā)展的一條途徑。碳排放屬于跨區(qū)域的環(huán)境問(wèn)題,況且各個(gè)地區(qū)存在能源資源配置差異以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡,因而需要開展深層次的區(qū)域合作,制定有效的能源管理和環(huán)境治理戰(zhàn)略,解決資源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

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