基于空間面板數(shù)據(jù)的中國CO2排放影響因素研究

摘 要：本文使用2000-2015年空間面板數(shù)據(jù)，研究中國30個省份CO2排放的影響因素。結果顯示，我國CO2排放存在顯著的空間相關性?？臻g誤差模型對中國CO2排放的估計效果優(yōu)于普通面板數(shù)據(jù)模型，具有更好的擬合度和穩(wěn)健性，說明我國CO2排放的空間效應不能忽視。人均GDP、人口數(shù)量和能源結構是影響我國CO2排放的主要因素。其中，人口數(shù)量和能源結構對CO2排放具有正向拉動關系。我國CO2排放與人均GDP呈倒U型EKC曲線關系，CO2排放下降轉(zhuǎn)折點為人均GDP約53140元。

關鍵詞：CO2排放；空間誤差模型；面板數(shù)據(jù)；影響因素

項 目：廣東省自然科學基金（2015A030313216）、廣東省軟科學（2015A070704007）、廣州市哲學社會科學發(fā)展“十二五”規(guī)劃課題（15G05）和中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目（XZD19）。

引言

改革開放以來，我國經(jīng)濟持續(xù)快速發(fā)展，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程不斷加快，這種粗放的經(jīng)濟增長方式導致環(huán)境問題日益加劇，CO2氣體排放不斷增加。降低CO2排放不僅是完成既定的減排目標，更重要的是可以顯著改善我國目前的環(huán)境問題和空氣質(zhì)量。因此，CO2排放與其影響因素間的關系更成為研究的熱點問題。文獻中，國內(nèi)外學者多采用時間序列分析或面板數(shù)據(jù)模型進行研究，結果顯示，經(jīng)濟水平、人口因素、能源消耗、對外貿(mào)易程度、城鎮(zhèn)化水平、金融發(fā)展水平等因素都可能對CO2排放造成影響。但研究多忽略了區(qū)域間的相關性和異質(zhì)性。由于我國目前各個省份在經(jīng)濟、人口、能源結構等方面發(fā)展不平衡，各個省份的CO2排放特點也不盡相同。因此，本文利用2000-2015年的空間面板數(shù)據(jù)，對中國CO2排放的影響因素進行研究。通過空間面板數(shù)據(jù)的實證結果分析，基于各個省份二氧化碳排放的不同特點，可以深入研究各個因素對CO2排放的空間影響，可以為相關政策制定提供一定的依據(jù)。

一、研究方法及數(shù)據(jù)說明

環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）是經(jīng)濟學中一種經(jīng)典理論，用來衡量人均收入和環(huán)境污染之間的關系。在低收入水平上，環(huán)境污染隨著人均收入的增加而上升，在到達某一轉(zhuǎn)折點后，環(huán)境污染隨著人均收入的增加而下降，即環(huán)境污染與人均收入之間表現(xiàn)為倒“U”型關系。

從人口數(shù)量、經(jīng)濟增長、能源結構三個因素作為切入點，研究其與CO2排放的關系，對傳統(tǒng)的EKC模型進行補充。其中經(jīng)濟增長因素用人均GDP指標表示，能源結構用煤炭消費比重指標表示。具體形式如下：

采用的空間面板數(shù)據(jù)是除了我國西藏、臺灣和香港、澳門特別行政區(qū)外的大陸 30 個省、自治區(qū)和直轄市。由于CO2排放量無法直接獲取，因此本文對我國30個?。ㄊ校?、自治區(qū)2000-2015年的CO2排放量進行了估算。其所采用的估算方法是參照IPCC（2006）、國家發(fā)改委能源研究所（2007）等在分析CO2排放時所提供的方法。即根據(jù)化石能源消費結構來進行CO2排放量的估算。其中，煤炭、天然氣、焦炭、燃料油、汽油、煤油和柴油消耗量等能源數(shù)據(jù)來源于2001-2016年《中國能源統(tǒng)計年鑒》，人口數(shù)量、人均GDP等數(shù)據(jù)來源于2001-2016年《中國統(tǒng)計年鑒》。

二、實證分析

首先對CO2排放量以及其它自變量做全局空間相關性Morans I檢驗，得到結果如下：

從表1的結果可以判斷，在5%的顯著性水平下，各變量的全域空間相關性都是顯著的。CO2排放量Morans I檢驗系數(shù)為正， 說明我國各省CO2排放具有明顯的正向空間相關性，即排放較多的省份往往會影響鄰近地區(qū)的排放，體現(xiàn)了地區(qū)間排放相互帶動的情形。此外，人均GDP、人口數(shù)量、能源強度檢驗系數(shù)也為正，體現(xiàn)出各變量均既有顯著的正向空間相關性。

從表2中可以看出，LMLAG和LMERR的統(tǒng)計值均通過了5%的顯著性水平檢驗，可以采用空間面板數(shù)據(jù)模型進行分析。而且LMERR檢驗較LMLAG檢驗更加顯著， R-LMERR檢驗也較R-LMLAG顯著，因此應建立空間誤差模型。本文選用地理距離倒數(shù)矩陣作為空間權重矩陣進行計算。

在研究面板數(shù)據(jù)估計之前，需要進行單位根檢驗。避免出現(xiàn)動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型估計中存在的“虛假回歸問題”。為得到可靠的平穩(wěn)性檢驗結論，本文采用LLC檢驗、ADF檢驗、PP檢驗同時進行單位根檢驗.結果表明在5%的置信水平上各項數(shù)據(jù)均存在單位根。對其一階差分值進行假設檢驗，在5%的置信水平上均拒絕原假設。因此可判斷各變量是一階單整的。使用Kao（1999）提出的DFρ和DFt檢驗進行面板數(shù)據(jù)協(xié)整分析。經(jīng)過疊加法和重抽樣法對殘差的樣本量進行修正后，DFρ和DFt檢驗都在1%的顯著性水平下拒絕原假設，即認為各個變量的CO2排放之間存在協(xié)整關系，可以進行面板數(shù)據(jù)分析。

由表3顯示，在不考慮空間相關性的情況下，各變量檢驗結果均在1%的水平下顯著，人均GDP、能源結構和人口數(shù)量對我國CO2排放有顯著影響。其中，CO2排放與人均GDP呈倒U型EKC曲線關系，CO2排放下降轉(zhuǎn)折點為人均GDP約為42816元。煤炭消費比重每增加1%，CO2排放量將增加0.7864%；人口數(shù)量每增加1%，CO2排放量將增加0.8813%，表明優(yōu)化能源結構和控制人口增長對降低CO2排放的重要性。

在考慮空間相關性的情況下，空間誤差模型得到的調(diào)R2整優(yōu)于普通面板數(shù)據(jù)模型，表明估計方程的擬合度和穩(wěn)健性較好，線性程度較高，模型構建合理。由此可見，我國CO2排放的空間效應不容忽視。其中，空間誤差模型的調(diào)整R2為0.8947，表明建立空間誤差自回歸模型后研究效果進一步優(yōu)化。

各變量系數(shù)在1%的顯著性水平下檢驗結果均為顯著。由估計結果可知，人均GDP、煤炭消費比重、人口數(shù)量是我國CO2排放的主要影響因素，其中，CO2排放與人均GDP呈倒U型EKC曲線關系，CO2排放下降轉(zhuǎn)折點為人均GDP約為53140元，與普通面板數(shù)據(jù)模型相比有所提高，更加接近實際情況。模型系數(shù)估計值有所變化，人口數(shù)量彈性明顯減小，為0.8214。這表明在考慮地區(qū)間的空間相關性之后，人口增長帶動CO2排放增長的效應會由于地區(qū)間人口的流動而減弱。

三、結論

本文利用空間面板數(shù)據(jù)對我國CO2排放影響因素進行了實證研究。結果顯示，我國CO2排放存在顯著的空間相關性，CO2排放較多的地區(qū)會對臨近地區(qū)起到正向拉動作用。人均GDP、能源結構、人口數(shù)量是CO2排放的重要影響因素。CO2排放與人均GDP呈倒U型EKC曲線關系，即CO2排放會隨著人均GDP的增長而上升，到達臨界值后，CO2排放會隨著人均GDP的增長而下降。本文得到CO2排放的下降轉(zhuǎn)折點為人均GDP約53140元。目前我國人均GDP值已接近CO2排放的下降轉(zhuǎn)折點。能源結構、人口數(shù)量與CO2排放存在較強的正向關系。因此，優(yōu)化能源結構，控制人口數(shù)量都是降低二氧化碳排放的有效途徑。

參考文獻：

[1]曲建升，王琴，陳發(fā)虎，等.我國二氧化碳排放的區(qū)域分析[J].第四紀研究，2010，30（03）：466-472.

[2]杜立民.我國二氧化碳排放的影響因素：基于省級面板數(shù)據(jù)的研究[J].南方經(jīng)濟， 2010，（11）：20-33.

[3]王鋒，馮根福，吳麗華.中國經(jīng)濟增長中碳強度下降的省區(qū)貢獻分解[J].經(jīng)濟研究，2013，（08）：143-155.

[4]曾賢剛，龐含霜.我國各省區(qū)CO2排放狀況、趨勢及其減排對策[J].中國軟科學，2009，（S1）：64-70.

[5]陳青青.面板數(shù)據(jù)空間誤差分量模型估計方法研究[D].華南理工大學，2011.

[6]范丹.中國二氧化碳EKC曲線擴展模型的空間計量分析[J].宏觀經(jīng)濟研究，2014，（05）：83-91.

作者簡介：

韓陽 （1992-），男，遼寧錦州人，華南理工大學經(jīng)濟與貿(mào)易學院，研究方向：空間計量。