東盟國(guó)家碳排放動(dòng)態(tài)演變及環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線實(shí)證檢驗(yàn)分析

藍(lán) 艷,花瑞祥①,景宜然,賈惜春,李嘉文 〔.生態(tài)環(huán)境部對(duì)外合作與交流中心,北京 0005;.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院,北京 000;.同方知網(wǎng)(北京)技術(shù)有限公司,北京 009〕

目前,氣候變化是全世界最關(guān)注的環(huán)境問(wèn)題之一,不僅影響自然生態(tài)環(huán)境和人類健康[1-3],更是對(duì)全球經(jīng)濟(jì)模式、能源戰(zhàn)略、國(guó)際政治造成深遠(yuǎn)影響[4-6]。研究表明,人類活動(dòng)導(dǎo)致的碳排放是氣候變化的主要原因之一[7-8]。東南亞地處熱帶海洋地區(qū),受全球氣候變化影響較大[9],深入了解東盟碳排放的變化趨勢(shì)和結(jié)構(gòu)特征,并探索分析碳排放與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的定量關(guān)系,對(duì)東盟地區(qū)實(shí)施碳中和政策具有重要指導(dǎo)意義,同時(shí)也有助于提升我國(guó)與東盟在環(huán)境、能源、產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域的合作層次,更好地服務(wù)我國(guó)“走出去”外交戰(zhàn)略。

東南亞國(guó)家聯(lián)盟(Association of Southeast Asian Nations,ASEAN),簡(jiǎn)稱東盟,是亞洲第三大經(jīng)濟(jì)體和世界第六大經(jīng)濟(jì)體,也是全球新興的經(jīng)濟(jì)中心之一[10]。此外,東盟還是中國(guó)最大的對(duì)外貿(mào)易伙伴和最主要對(duì)外投資目的地,同時(shí)也是共建“一帶一路”的重點(diǎn)地區(qū)之一[11]。過(guò)去三十多年,快速城市化和工業(yè)化造成東盟傳統(tǒng)化石能源消費(fèi)快速增長(zhǎng),碳排放量也隨之激增[12]。由于特殊的地理位置和氣候條件,且人口和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主要集中在沿海地區(qū),使得東盟成為受氣候變化影響最為嚴(yán)重的地區(qū)之一[13]。目前,東盟所有成員國(guó)均已簽署《巴黎氣候變化協(xié)定》,并且宣布了碳減排目標(biāo)[14]。據(jù)預(yù)測(cè),未來(lái)東盟經(jīng)濟(jì)將保持高速增長(zhǎng),成為全球經(jīng)濟(jì)重要增長(zhǎng)極,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)的能源消費(fèi)增加造成碳排放壓力巨大[15-16]。因此,如何實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)與碳中和雙重目標(biāo),成為東盟國(guó)家發(fā)展面臨的重大挑戰(zhàn)。

環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(environmental Kuznets curve,EKC),由CROSSMAN等[17]于1991年參照經(jīng)濟(jì)學(xué)中庫(kù)茲涅茨曲線提出,目前已成為分析經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量關(guān)系的重要工具。最初,國(guó)內(nèi)外學(xué)者僅對(duì)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的倒U型假說(shuō)關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證[18-19],即環(huán)境質(zhì)量隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)“先惡化后改善”規(guī)律。隨著全球氣候變化問(wèn)題研究的深入,EKC被應(yīng)用于能源消費(fèi)、二氧化碳排放等研究[20]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)等對(duì)EKC理論進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果表明,環(huán)境污染物、二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在著單調(diào)遞增、單調(diào)遞減、U型、倒U型、N型、倒N型等多種復(fù)雜形狀[21-23]。目前,對(duì)碳排放的EKC檢驗(yàn)多集中在單個(gè)國(guó)家或區(qū)域[24-25]、具體行業(yè)或領(lǐng)域[26-27],且主要集中在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體或碳排放大國(guó),對(duì)欠發(fā)達(dá)國(guó)家的研究不足,且缺乏長(zhǎng)時(shí)間序列不同國(guó)家、不同發(fā)展階段碳排放與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展關(guān)系的對(duì)比分析研究。

以東盟國(guó)家為研究對(duì)象,基于全球大氣研究排放數(shù)據(jù)庫(kù)公布的碳排放數(shù)據(jù),深入分析東盟國(guó)家1970—2021年碳排放的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律,并從橫向、縱向?qū)Ρ炔煌瑖?guó)家、不同發(fā)展階段碳排放結(jié)構(gòu)變化特點(diǎn)。此外,基于聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)布的經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù),利用面板模型對(duì)東盟國(guó)家碳排放與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展之間開(kāi)展EKC實(shí)證檢驗(yàn)分析?；陂L(zhǎng)時(shí)間序列碳排放和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用環(huán)境庫(kù)茲涅茨假說(shuō)理論揭示東盟國(guó)家碳排放與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展之間存在的異質(zhì)性和階段性特征,以期豐富對(duì)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的理論探索,并為我國(guó)同東盟國(guó)家開(kāi)展務(wù)實(shí)合作、促進(jìn)綠色低碳轉(zhuǎn)型提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

以東盟文萊、柬埔寨、印度尼西亞、老撾、馬來(lái)西亞、菲律賓、新加坡、泰國(guó)、緬甸和越南10個(gè)國(guó)家為研究對(duì)象。東盟國(guó)家1970—2021年碳排放數(shù)據(jù)來(lái)自全球大氣研究排放數(shù)據(jù)庫(kù)(emissions database for global atmospheric research,EDGAR,https:∥edgar.jrc.ec.europa.eu/dataset_ghg70)[28]。EDGAR是一個(gè)多用途、獨(dú)立的全球溫室氣體人為排放和地球空氣污染數(shù)據(jù)庫(kù),由歐盟聯(lián)合研究中心(JRC)和荷蘭環(huán)境評(píng)估機(jī)構(gòu)(PBL)聯(lián)合發(fā)布,使用國(guó)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和政府間氣候變化專門委員會(huì)(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)方法核算了全球214個(gè)國(guó)家和地區(qū)不同部門的碳排放量,已被國(guó)內(nèi)外學(xué)者用于研究中國(guó)和全球碳排放問(wèn)題[29-33]。1971—2021年?yáng)|盟各國(guó)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、總?cè)丝跀?shù)據(jù)來(lái)自聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)(UN Data,http:∥data.un.org/Default.aspx)。

1.2 研究方法

1.2.1曼-肯德?tīng)栚厔?shì)檢驗(yàn)

曼-肯德?tīng)?Mann-Kendall,M-K)趨勢(shì)檢驗(yàn)是一種非參數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法,已被普遍用于環(huán)境方面時(shí)間序列的趨勢(shì)檢測(cè)[34]。M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)通過(guò)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量Z來(lái)判斷某個(gè)時(shí)間序列中是否存在單調(diào)增加或減小趨勢(shì),以及檢測(cè)到的趨勢(shì)是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。具體計(jì)算公式如下:

(1)

(2)

(3)

式(1)～(3)中,S和Z為統(tǒng)計(jì)量;Sign為符號(hào)函數(shù);xi和xj分別為第i、j年碳排放量,t;n為時(shí)間序列長(zhǎng)度。當(dāng)Z>0時(shí),時(shí)間序列呈增加趨勢(shì);當(dāng)Z<0時(shí),時(shí)間序列呈減少趨勢(shì)。當(dāng)|Z|≥1.28、1.64和2.32時(shí),分別表示結(jié)果通過(guò)信度為90%、95%和99%的顯著性檢驗(yàn)。

1.2.2EKC檢驗(yàn)

參考鄔娜等[22]研究方法,以人均二氧化碳排放量作為表征環(huán)境變化的變量,以人均GDP作為決定

環(huán)境污染的變量構(gòu)建靜態(tài)面板模型,公式如下:

ECO2=β0+β1GDP+β2(GDP)2+β3(GDP)3+ε。

(4)

式(4)中,ECO2為人均二氧化碳排放量,t;GDP為人均GDP(表1),美元;ε為隨機(jī)誤差;β0為截距;β1、β2和β3為待估計(jì)參數(shù),3個(gè)參數(shù)的取值決定了人均GDP與人均二氧化碳排放量的關(guān)聯(lián)關(guān)系,也決定了曲線形狀(表2)。

表1 1971—2021年?yáng)|盟各國(guó)人均GDPTable 1 Per capita GDP data of ASEAM member states 美元

表2 模型參數(shù)與曲線形狀關(guān)系Table 2 The relationship between model parameters and curve shape

2 結(jié)果與討論

2.1 東盟國(guó)家碳排放分析

2.1.1碳排放總量分析

1970—2021年,東盟國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消費(fèi)增加,造成碳排放總量增加,從1.22×108t增加到1.74×109t,增加13倍,年均增加率達(dá)5.4%(圖1)。其中,2020年?yáng)|盟碳排放量首次同比下降,降幅為6%。東盟碳排放國(guó)家集中度高,半數(shù)國(guó)家排放了區(qū)域絕大部分二氧化碳。1970—2021年,東盟碳排放量前5名國(guó)家總排放量占比接近90%。但隨著區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展,東盟欠發(fā)達(dá)國(guó)家近年來(lái)碳排放量占比不斷提高。1970年,東盟碳排放前5名國(guó)家總排放量占比為88.6%,1992年增加到93.6%,隨后在波動(dòng)中下降,2021年下降至91.8%。

圖1 1970—2021年?yáng)|盟碳排放總量Fig.1 The total carbon emissions of ASEAN from 1970 to 2021

碳排放受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等影響[35-36]。作為區(qū)域人口大國(guó)和經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó),2021年,印度尼西亞碳排放總量為6.03×108t,位居?xùn)|盟10國(guó)之首;越南次之,為3.21×108t;泰國(guó)、馬來(lái)西亞和菲律賓碳排放量均超過(guò)1×108t,分別為2.70×108、2.52×108和1.48×108t(圖2)。由于經(jīng)濟(jì)體量小、發(fā)展水平較低等原因,新加坡、緬甸、老撾、柬埔寨和文萊碳排放量較低。相較于1970年,2021年碳排放量增幅最大的國(guó)家為柬埔寨和老撾,分別達(dá)78.6和69.9倍;其后依次為印度尼西亞、越南、馬來(lái)西亞和泰國(guó),分別為18.3、17.3、16.6和13.8倍;新加坡、緬甸、菲律賓和文萊碳排放量增幅較低,分別為7.8、7.5、4.6和2.5倍。

圖2 1970—2021年?yáng)|盟各國(guó)碳排放量Fig.2 The carbon emissions of ASEAN member states from 1970 to 2021

2.1.2碳排放結(jié)構(gòu)分析

1970—2021年,東盟電力部門碳排放增速最快,工業(yè)燃燒、其他和交通部門次之,建筑部門碳排放增速最低。2021年,東盟電力、工業(yè)燃燒、其他、交通和建筑部門碳排放量較1970年分別增加38.0、13.6、12.7、9.1和1.9倍(圖3)。

圖3 1970—2021年?yáng)|盟碳排放結(jié)構(gòu)Fig.3 Carbon emission structure of ASEAN from 1970 to 2021

在不同發(fā)展階段東盟碳排放結(jié)構(gòu)存在明顯差異。1970—1976年,東盟碳排放量第一大部門為交通,其后依次為工業(yè)燃燒、建筑和電力,其他部門碳排放占比最低。1977—1999年,東盟碳排放量第一大部門為工業(yè)燃燒,其后依次為電力、交通和其他部門,建筑排放占比最低。2000—2021年,電力成為東盟國(guó)家碳排放第一大部門,其后依次為工業(yè)燃燒、交通和其他部門,建筑排放占比最低。碳排放結(jié)構(gòu)演變規(guī)律顯示,電力已成為東盟碳排放最大的部門,2021年電力部門碳排放量占比超40%,說(shuō)明電力部門綠色低碳轉(zhuǎn)型成為實(shí)現(xiàn)東盟碳中和目標(biāo)的關(guān)鍵。因此,建議我國(guó)與東盟國(guó)家加強(qiáng)清潔能源電力合作,發(fā)揮我國(guó)在光伏等新能源領(lǐng)域的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì),助力東盟國(guó)家實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)。

從東盟各國(guó)碳排放結(jié)構(gòu)演變圖(圖4)來(lái)看,除緬甸和文萊外,建筑部門碳排放占比持續(xù)下降,其中,緬甸建筑部門碳排放占比先下降后上升,而文萊建筑部門碳排放占比基本保持不變。印度尼西亞、越南、老撾和文萊工業(yè)燃燒部門碳排放占比先上升后下降,泰國(guó)、新加坡和緬甸工業(yè)燃燒部門碳排放占比先下降后上升,馬來(lái)西亞和菲律賓工業(yè)燃燒部門碳排放占比一直呈下降趨勢(shì),而柬埔寨工業(yè)燃燒部門碳排放占比最低,且總體變化不大。對(duì)其他部門碳排放占比而言,印度尼西亞、馬來(lái)西亞、柬埔寨和文萊總體呈下降趨勢(shì),新加坡和緬甸總體呈增加趨勢(shì),越南、泰國(guó)和老撾呈先上升后下降趨勢(shì),菲律賓則基本保持不變。除新加坡外,東盟其他國(guó)家電力部門碳排放占比總體呈上升趨勢(shì),而新加坡電力部門碳排放占比在1990—2000年達(dá)到峰值后逐漸下降。對(duì)交通部門碳排放量占比而言,印度尼西亞和馬來(lái)西亞基本保持不變,越南、老撾、柬埔寨則呈先增加后下降趨勢(shì),泰國(guó)、菲律賓、新加坡和緬甸總體呈下降趨勢(shì),而文萊則呈增加趨勢(shì)。交通部門碳排放的變化,一方面與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展密切相關(guān),交通運(yùn)輸、私家車的發(fā)展會(huì)增加碳排放量;另一方面,技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境規(guī)制等因素會(huì)降低交通部門碳排放量。

2020年代僅包括2020和2021年。圖4 東盟各成員國(guó)碳排放結(jié)構(gòu)演變Fig.4 The temporal characteristics of carbon emission structure in the ASEAN member states

2.2 東盟國(guó)家碳排放趨勢(shì)分析

1970—2021年,東盟及各成員國(guó)碳排放M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(Z值)均通過(guò)了信度為99%的顯著性檢驗(yàn),呈現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)(表3)。以10年為跨度,東盟及各成員國(guó)碳排放變化趨勢(shì)結(jié)果顯示,東盟自1970年至今,碳排放總量均呈現(xiàn)增加趨勢(shì),且均通過(guò)信度為99%的顯著性檢驗(yàn),表明東盟作為全球新興經(jīng)濟(jì)中心之一,未來(lái)仍將保持顯著的碳排放增加趨勢(shì)。現(xiàn)有研究也預(yù)測(cè)受經(jīng)濟(jì)和人口增長(zhǎng)影響,到2030年?yáng)|盟能源消費(fèi)將保持4.4%的年均增速[37]。印度尼西亞、柬埔寨、老撾、馬來(lái)西亞、菲律賓和泰國(guó)碳排放M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)Z值均為正值,表明碳排放一直保持增加態(tài)勢(shì),特別是印度尼西亞和馬來(lái)西亞,作為東盟最大的兩個(gè)經(jīng)濟(jì)體,檢驗(yàn)結(jié)果均通過(guò)信度為99%的顯著性檢驗(yàn)。受動(dòng)亂、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型等影響,文萊、緬甸、新加坡和越南碳排放分別在2010年代、1980年代、2000年代和1970年代呈下降趨勢(shì)。其中,在能源效率提升、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等因素影響下,2000—2010年,新加坡能源碳排放強(qiáng)度大幅下降[38]。由于全球金融危機(jī)后經(jīng)濟(jì)強(qiáng)勁復(fù)蘇,在貿(mào)易開(kāi)放[39]等因素影響下,2010年之后,新加坡碳排放總體呈增加趨勢(shì)。值得注意的是,2010年以來(lái),文萊碳排放呈下降趨勢(shì),泰國(guó)碳排放雖然也呈增加趨勢(shì),但檢驗(yàn)結(jié)果未通過(guò)信度為90%的顯著性檢驗(yàn),這表明文萊和泰國(guó)碳排放或?qū)⒊蔀闁|盟最早實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的國(guó)家。

表3 東盟及各成員國(guó)碳排放M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 The results of M-K test for carbon emissions of ASEAN countries

2.3 東盟國(guó)家碳排放EKC實(shí)證檢驗(yàn)分析

為避免造成各相關(guān)變量的偽回歸結(jié)果,確保估計(jì)結(jié)果有效性,基于ADF-Fisher檢驗(yàn)方法對(duì)各相關(guān)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果(表4)顯示,雖然東盟國(guó)家人均碳排放和人均GDP的原時(shí)間序列未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),但差分后的時(shí)間序列通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),為平穩(wěn)序列。為檢驗(yàn)東盟國(guó)家人均碳排放和人均GDP之間是否存在長(zhǎng)期均衡穩(wěn)定關(guān)系,采用Engle-Granger檢驗(yàn)方法進(jìn)行協(xié)整分析檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果(表5)表明,東盟各國(guó)人均碳排放和人均GDP具有長(zhǎng)期穩(wěn)定均衡關(guān)系。

表4 東盟各國(guó)人均碳排放和人均GDP單位根檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 The unit root test of per capital carbon emission and per capita GDP in ASEAN member states

表5 東盟各國(guó)人均碳排放和人均GDP時(shí)間序列協(xié)整分析檢驗(yàn)結(jié)果Table 5 The panel co-integration test results of per capital carbon emission and per capita GDP in ASEAN member states

EKC實(shí)證檢驗(yàn)分析結(jié)果(表6)顯示,除文萊外,東盟其余國(guó)家碳排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平幾乎滿足EKC驗(yàn)證,特別是印度尼西亞、柬埔寨、老撾、馬來(lái)西亞、新加坡、泰國(guó)和越南7個(gè)國(guó)家EKC曲線擬合程度非常高,擬合度(R2)超過(guò)0.9。除文萊和馬來(lái)西亞外,東盟其余8個(gè)國(guó)家人均碳排放和人均GDP之間存在N型關(guān)系。從人均GDP可以看出,東盟各國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平差異較大,既有世界上最不發(fā)達(dá)的國(guó)家,如緬甸和老撾;也有經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展中的國(guó)家,如印度尼西亞、越南等;還有發(fā)達(dá)國(guó)家,如新加坡。綜合東盟各國(guó)EKC曲線可以看出,人均GDP不超過(guò)5 000美元的國(guó)家,包括印度尼西亞、柬埔寨、老撾、緬甸、菲律賓和越南,其人均碳排放量隨人均GDP的增加總體呈上升趨勢(shì),即經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)能源消費(fèi)的作用是促進(jìn)。這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將不可避免地導(dǎo)致能源消費(fèi)增加,從而造成碳排放量增加。但當(dāng)人均GDP超過(guò)5 000美元后,人均碳排放量將不再隨人均GDP增加而增加。HEIDARI等[40]研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)東盟5國(guó)(對(duì)印度尼西亞、馬來(lái)西亞、菲律賓、新加坡和泰國(guó))人均GDP達(dá)到4 686美元時(shí),人均碳排放量會(huì)出現(xiàn)拐點(diǎn)。研究結(jié)果(圖5)顯示,從東盟內(nèi)部來(lái)看,不同國(guó)家出現(xiàn)的拐點(diǎn)不盡相同。如,泰國(guó)人均GDP增加到約6 000美元后,人均碳排放量便不再增加,保持穩(wěn)定趨勢(shì)。而馬來(lái)西亞和新加坡則分別在人均GDP達(dá)到9 000和2 0000美元后,人均碳排放量維持一段時(shí)間穩(wěn)定后下降。這是由于隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平提高,環(huán)境意識(shí)的增強(qiáng)、環(huán)境管制的加強(qiáng)、技術(shù)水平的提高和環(huán)境治理投入的增加,造成碳排放強(qiáng)度下降。當(dāng)人均GDP進(jìn)一步增加后,人均碳排放量隨人均GDP的增加而進(jìn)一步增加。出現(xiàn)這種情況,一方面,可能是由于技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的碳減排效益小于規(guī)模效益造成的碳排放增加;另一方面,也可能是環(huán)境狀況改善后,對(duì)環(huán)保領(lǐng)域的投入低于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度,造成碳排放隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而增長(zhǎng)。例如,新加坡人均GDP增加到5.5萬(wàn)美元后,人均碳排放量隨人均GDP增加而進(jìn)一步增加。

圖5 東盟國(guó)家人均碳排放和人均GDP的EKC擬合曲線Fig.5 The EKC fitting curve of per capita carbon emission and per capita GDP in ASEAN member states

表6 東盟各國(guó)碳排放量與社會(huì)經(jīng)濟(jì)關(guān)系的EKC曲線回歸結(jié)果Table 6 The regression result of EKC model between carbon emission per capital and GDP per capita in ASEAN member states

3 結(jié)論

東盟碳排放總量從1970年的1.22×108t增加到2021年的1.74×109t,增加13倍,年均增加率達(dá)5.4%。2021年,印度尼西亞、越南、泰國(guó)、馬來(lái)西亞和菲律賓碳排放量位居?xùn)|盟前5位,碳排放總量占比為91.8%。2021年,東盟電力、工業(yè)燃燒、其他、交通和建筑部門碳排放量較1970年分別增加38.0、13.6、12.7、9.1和1.9倍。2021年,電力成為東盟碳排放最大的部門,占比超40%。從各國(guó)碳排放結(jié)構(gòu)看,除新加坡外,其余國(guó)家電力部門碳排放占比均呈增加趨勢(shì);工業(yè)燃燒部門碳排放呈波動(dòng)變化趨勢(shì);建筑部門碳排放占比總體持續(xù)下降;受經(jīng)濟(jì)社會(huì)水平、環(huán)境規(guī)制等因素影響,各國(guó)交通部門碳排放變化趨勢(shì)迥異。

1970—2021年,東盟及各成員國(guó)碳排放M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z值均通過(guò)信度為99%的顯著性檢驗(yàn),呈現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)。這表明東盟作為全球新興經(jīng)濟(jì)中心之一,未來(lái)碳排放仍將顯著增加。以10年為跨度,除文萊、緬甸、新加坡和越南碳排放量分別在2010年代、1980年代、2000年代和1970年代下降外,東盟各國(guó)碳排放量均呈增加趨勢(shì)。2010年以來(lái)的趨勢(shì)分析結(jié)果顯示,文萊和泰國(guó)碳排放或?qū)⒊蔀闁|盟最早實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的國(guó)家。

除文萊外,東盟其余國(guó)家人均碳排放量和人均GDP的EKC曲線擬合程度均較高,特別是印度尼西亞、柬埔寨、老撾、馬來(lái)西亞、新加坡、泰國(guó)和越南,擬合度超過(guò)0.9。東盟國(guó)家人均GDP不超過(guò)5 000美元時(shí),人均碳排放量隨人均GDP增加而增加。當(dāng)人均GDP超過(guò)5 000美元時(shí),人均碳排放量不再隨人均GDP增加而增加,不同國(guó)家出現(xiàn)不同拐點(diǎn)值。但當(dāng)人均GDP進(jìn)一步增加時(shí),人均碳排放量隨人均GDP增加而進(jìn)一步增加。因此,建議我國(guó)持續(xù)加大環(huán)保投入,并保持環(huán)境政策連續(xù)性。