基于庫(kù)茲涅茨模型的江蘇省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放影響的實(shí)證分析

摘要：為了盡快實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)，江蘇省作為經(jīng)濟(jì)大省應(yīng)起到示范作用。文章在分析江蘇省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了庫(kù)茲涅茨模型分析江蘇省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整對(duì)碳排放的影響，并加入了能源強(qiáng)度效應(yīng)、碳排放強(qiáng)度等因素進(jìn)一步探討各因素對(duì)江蘇省及三大城市群碳排放產(chǎn)生的影響。結(jié)果表明，總體而言產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整會(huì)導(dǎo)致碳排放的降低，但是第三產(chǎn)業(yè)中隱含碳排放也不容忽視。文章最后進(jìn)行了總結(jié)并提出江蘇省碳減排措施。

關(guān)鍵詞：庫(kù)茲涅茨模型；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；碳排放

中圖分類號(hào)：X22，F(xiàn)127中圖分類號(hào)" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：文獻(xiàn)標(biāo)志碼A

0 引言

隨著全球氣候變化的加劇，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)減少二氧化碳的排放是各國(guó)追求的目標(biāo)。我國(guó)致力于在2030年前實(shí)現(xiàn)全國(guó)碳排放峰值，即2030年碳排放強(qiáng)度較2005年水平降低65%以上，2060年實(shí)現(xiàn)碳中和。目前我國(guó)二氧化碳減排任務(wù)非常艱巨，主要因?yàn)槌擎?zhèn)化進(jìn)程和能源強(qiáng)度的變化會(huì)加大碳排放，除此之外不合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也將導(dǎo)致碳排放的增加。江蘇省作為經(jīng)濟(jì)、科技強(qiáng)省，同時(shí)也是碳排放大省，迫切需要加快綠色轉(zhuǎn)型，探尋以科技創(chuàng)新助力實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展的新路徑，從而成為長(zhǎng)三角地區(qū)實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的關(guān)鍵突破口，有力推動(dòng)全國(guó)雙碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

1 江蘇省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放發(fā)展現(xiàn)狀

近年來(lái)，江蘇省GDP連續(xù)多年保持全國(guó)排名第二，2006—2020年GDP平均增速為9.39%。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)伴隨著能源消耗以及碳排放量的上升。2020年，江蘇省規(guī)上工業(yè)企業(yè)總量為3.14億噸，比2006年增長(zhǎng)40.56%，2006—2020年年均增長(zhǎng)45.85%，碳排放量由2006年的4.19億噸標(biāo)準(zhǔn)煤上升至6.25億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，15年間平均增長(zhǎng)速度為44.45%。2006—2020年，江蘇省工業(yè)碳排放總體呈上升趨勢(shì)，由4.19億噸上升至6.25億噸。江蘇省工業(yè)碳排放主要來(lái)源于煤炭類能源的消費(fèi)，“十三五”期間，碳排放總量得到控制，煤炭碳排放占比由“十二五”期間的最高點(diǎn)即2012年的76%下降至2020年的71%。江蘇省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值持續(xù)發(fā)展壯大，經(jīng)GDP不變價(jià)計(jì)算可知，2006—2020年，每年第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值平均增速為11.83%，占GDP的比重由37%提高至47%。

2 模型構(gòu)建與分析

2.1 模型構(gòu)建

美國(guó)學(xué)者Simon Kuznets通過(guò)收集18個(gè)國(guó)家的有關(guān)資料，對(duì)收入差距水平和居民收入水平的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，二者之間的趨勢(shì)圖呈倒“U”型，該趨勢(shì)圖被稱為庫(kù)茲涅茨曲線。后來(lái)，Grossman和Krueger將庫(kù)茲涅茨曲線運(yùn)用到環(huán)境品質(zhì)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的分析之中^［1］，他們認(rèn)為，最初環(huán)境會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展逐漸惡化，但到達(dá)一個(gè)拐點(diǎn)之后，環(huán)境則會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展得到改善。國(guó)內(nèi)學(xué)者梁青青^［2］（基于經(jīng)典環(huán)境農(nóng)業(yè)）通過(guò)研究構(gòu)建了我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的簡(jiǎn)化模型，宋帥等^［3］（基于環(huán)境庫(kù)）構(gòu)建了貴州省環(huán)境庫(kù)茲涅茨模型研究城鎮(zhèn)化與環(huán)境污染的擬合關(guān)系。

在上述學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，本文建立了模型（1）：

C=α+β1GI+β2（GI）2+ε（1）

式（1）中，C為碳排放水平，α為常數(shù)項(xiàng)，GI為人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，β1和β2為待估計(jì)參數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。梁力軍等^［4］、郭文強(qiáng)等^［5］等學(xué)者認(rèn)為，除了人均GDP，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度效應(yīng)和碳排放強(qiáng)度等因素均對(duì)二氧化碳的排放產(chǎn)生了影響。因此，本文在（1）式的基礎(chǔ)上逐步加入上述三個(gè)影響因素得到模型（2）、（3）、（4）。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與優(yōu)化有利于低碳經(jīng)濟(jì)的實(shí)現(xiàn)，本文以IS為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素，用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重表示。由于江蘇省碳排放主要來(lái)自煤炭類能源的消費(fèi)，并且集中于電力、工業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)，近年來(lái)，江蘇省電力消耗逐年增長(zhǎng)導(dǎo)致碳排放量隨之增多。本文以單位GDP的電力消耗量作為能源強(qiáng)度指標(biāo)，用EI表示；以碳排放強(qiáng)度作為技術(shù)指標(biāo)，說(shuō)明單位GDP的碳排放量，用TEC表示。

C=α+β1GI+β2（GI）2+β3IS+ε（2）

C=α+β1GI+β2（GI）2+β3IS+β4EI+ε（3）

C=α+β1GI+β2（GI）2+β3IS+β4EI+β5TEC+ε（4）

為了減少異方差，對(duì)GI、IS、EI、TEC等數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，進(jìn)行對(duì)數(shù)運(yùn)算后，轉(zhuǎn)換為模型（5）、（6）、（7）：

lnC=α+β1lnGI+β2（lnGI）2+β3lnIS+ε（5）

lnC=α+β1lnGI+β2（lnGI）2+β3lnIS+β4lnEI+ε（6）

lnC=α+β1lnGI+β2（lnGI）2+β3lnIS+β4lnEI+β5lnTEC+ε（7）

本文通過(guò)上述系列模型首先對(duì)江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的庫(kù)茲涅茨曲線進(jìn)行分析，然后再對(duì)江蘇省三大城市群的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)二氧化碳的影響進(jìn)行探究。本文對(duì)以地理位置劃分為依據(jù)的城市群進(jìn)行研究^［6］，即蘇南、蘇中和蘇北3個(gè)城市群。其中蘇南城市群有南京和蘇州兩個(gè)核心城市，蘇中以南通為核心城市，蘇北以徐州為核心城市。通過(guò)3個(gè)城市群的數(shù)據(jù)針對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放影響的地域差異進(jìn)行研究。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

基于碳排放數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選擇了2006—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。人口、GDP、能源消耗等數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年的《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，GDP數(shù)據(jù)均以2005年為基準(zhǔn)作了不變價(jià)處理。各個(gè)城市的碳排放數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)（China Emission Accounts and Datasets，CEADs），該數(shù)據(jù)采用人工智能算法將DMSP/OLS和NPP/VIIRS兩套夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，測(cè)度了中國(guó)縣級(jí)市的二氧化碳排放量^［7-8］，各城市群的碳排放量由相應(yīng)地級(jí)市的數(shù)據(jù)匯總而成。

基于模型（1）—（7）運(yùn)用最小二乘法進(jìn)行線性回歸分析，發(fā)現(xiàn)各自變量之間存在高度的相關(guān)性導(dǎo)致方差膨脹因子（VIF值）大于10。為解決此問(wèn)題，本文采用嶺回歸法對(duì)碳排放模型進(jìn)行回歸。嶺回歸法通過(guò)設(shè)置非負(fù)因子K的方法來(lái)消除多重共線性，它放棄了最小二乘法的無(wú)偏性，損失了部分信息，從而使得回歸結(jié)果更為可靠。嶺回歸參數(shù)K值為0.01，運(yùn)用SPSS 26.0進(jìn)行計(jì)算。

2.3 擬合結(jié)果分析

運(yùn)用模型（1），對(duì)碳排放和人均GDP指標(biāo)取對(duì)數(shù)后可計(jì)算出回歸方程為：

lnc=5.626+0.715×lnGI-0.052×（lnGI）2（8）

式（8）中，β1gt;0，β2lt;0，表示人均GDP和環(huán)境質(zhì)量之間呈現(xiàn)出典型的倒U型關(guān)系，符合庫(kù)茲涅茨曲線的形態(tài)。即隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，碳排放量不斷增長(zhǎng)，當(dāng)過(guò)了增長(zhǎng)的拐點(diǎn)之后，由于技術(shù)改進(jìn)等原因，環(huán)境狀況向好轉(zhuǎn)變。

根據(jù)式（5）、（6）、（7）由嶺回歸計(jì)算分別得出模型一、二、三（見(jiàn)表1）。三個(gè)模型的R2均大于0.9，基于F檢驗(yàn)顯著性P值為0.000^***，表明模型解釋因變量變異性的程度較為優(yōu)秀，模型一除產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)外，未考慮其他控制因素，此時(shí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明提高第三產(chǎn)業(yè)占比將會(huì)減少碳排放。在模型二和模型三中，所有自變量的系數(shù)均為正，表示在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中，能源的大量使用將會(huì)引起碳排放量的增長(zhǎng)，技術(shù)水平的發(fā)展，尤其是碳減排技術(shù)的發(fā)展將會(huì)降低二氧化碳的排放總量。但是隨著模型二、模型三中加入其他變量后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)由負(fù)數(shù)變?yōu)檎龜?shù)，表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整反而會(huì)引發(fā)碳排放量增長(zhǎng)，這可能是由于江蘇省作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份，第三產(chǎn)業(yè)的占比較高，第三產(chǎn)業(yè)中的交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)與郵政業(yè)的碳排放年年攀升，住宿與餐飲業(yè)的碳排放持續(xù)增長(zhǎng)，金融業(yè)的數(shù)據(jù)中心能耗增加均會(huì)造成第三產(chǎn)業(yè)占比提高導(dǎo)致碳排放增長(zhǎng)。

模型四、五、六為蘇南產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量影響碳排放的回歸結(jié)果（見(jiàn)表2），三個(gè)模型均通過(guò)了顯著性水平為1%的F檢驗(yàn)。模型四中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)為負(fù)，表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改善會(huì)降低碳排放，模型五中加入了能源強(qiáng)度效應(yīng)因素、模型六中加入了技術(shù)因素后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)仍為負(fù)值，這說(shuō)明雖然蘇南地區(qū)的碳排放占江蘇省60%，但是其在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，加大了技術(shù)投入，有效采取了碳減排措施，也表明蘇南地區(qū)率先通過(guò)了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的拐點(diǎn)。

模型七、八、九由式（5）、（6）、（7）通過(guò)嶺回歸計(jì)算而得（見(jiàn)表3）。擬合優(yōu)度R2均大于0.9，基于F檢驗(yàn)顯著性P值為0.000^***，表明擬合模型較為優(yōu)秀。三個(gè)模型的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)均為負(fù)值，表示在蘇中地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和優(yōu)化有效地減少了該地區(qū)的碳排放。隨著技術(shù)投入的增加，碳排放也得到了相應(yīng)的控制。

模型十、模型十一、模型十二3個(gè)模型回歸效果比較顯著（見(jiàn)表4）。在模型十一和模型十二中，隨著其他控制因素的加入，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)均大于0，表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整引起了碳排放的增長(zhǎng)，說(shuō)明該地區(qū)在進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化時(shí)，提升第三產(chǎn)業(yè)隱含碳排放的效率成為當(dāng)務(wù)之急。

3 結(jié)論與啟示

3.1 結(jié)論

本文基于環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線構(gòu)建回歸模型，分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)對(duì)碳排放的影響，得出以下結(jié)論。

（1）對(duì)于調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高第三產(chǎn)業(yè)在GDP中的占比是否能夠降低碳排放，從江蘇省及三大城市群的分析結(jié)果來(lái)看，如果不能有效抑制第三產(chǎn)業(yè)的碳排放則會(huì)加大總體碳排放量。

（2）環(huán)境庫(kù)茲涅茨模型可用來(lái)判斷某地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間的形態(tài)及關(guān)系，并計(jì)算到達(dá)拐點(diǎn)時(shí)所需要的時(shí)間及人均GDP水平。通過(guò)分析江蘇省三大城市群的回歸模型，蘇南、蘇中和蘇北地區(qū)分別處于庫(kù)茲涅茨曲線的不同位置，應(yīng)該根據(jù)地域特點(diǎn)采取" 不同的能源使用及相應(yīng)的碳減排措施。

（3）碳達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，需要地方政府根據(jù)所在區(qū)域特點(diǎn)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，推動(dòng)科技發(fā)展創(chuàng)新，采取措施切實(shí)實(shí)現(xiàn)區(qū)域碳排放量的降低。

3.2 啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出江蘇省碳減排措施如下。

（1）蘇北地區(qū)自然資源豐富，可充分發(fā)展清潔能源；蘇南地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，可探索建立產(chǎn)業(yè)鏈的“碳長(zhǎng)”制，利用零碳、負(fù)碳技術(shù)，實(shí)施節(jié)能改造，加快經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放的脫鉤。

（2）調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)能源轉(zhuǎn)型，鼓勵(lì)低消耗、低排放、高產(chǎn)出產(chǎn)業(yè)發(fā)展，減少第三產(chǎn)業(yè)隱含碳排放。企業(yè)可與省內(nèi)高校院所合作，加快碳中和相關(guān)科技成果的產(chǎn)出和轉(zhuǎn)化。

（3）加強(qiáng)區(qū)域交流合作與協(xié)同發(fā)展。加強(qiáng)江蘇省內(nèi)蘇南、蘇中和蘇北的協(xié)同、長(zhǎng)三角城市群的協(xié)同發(fā)展，加強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)合作，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)空間布局，推動(dòng)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，推動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)向綠色低碳轉(zhuǎn)型。

參考文獻(xiàn)

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（編輯 張碧雪）

Empirical analysis of the impact of industrial structure on carbon emission

in Jiangsu Province based on the Kuznets model

ZHANG" Min， SHI" Xingxing， XI" Xi

（Jincheng College，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics， Nanjing 211156， China）

Abstract：" In order to achieve the dual-carbon target as soon as possible，Jiangsu Province as a large economic province should play a demonstration role. This paper analyses the current situation of industrial structure and carbon emission in Jiangsu Province，constructs a Kuznets model to analyse the impact of industrial structure adjustment on carbon emission in Jiangsu Province，and adds energy intensity effect and carbon emission intensity to further explore the impact of each factor on carbon emission in Jiangsu Province and the three major urban agglomerations. The results show that，in general，the adjustment of industrial structure will lead to the reduction of carbon emissions，but the implicit carbon emissions in the tertiary industry should not be ignored. The article concludes with a summary and proposes measures for carbon emission reduction in Jiangsu Province.

Key words： Kuznets model; industrial structure; carbon emission