我國CO2排放的影響因素及區域碳強度對比分析*

姚佐文 孫艷艷

（安徽農業大學經濟管理學院，合肥 230036）

我國CO2排放的影響因素及區域碳強度對比分析*

姚佐文 孫艷艷

（安徽農業大學經濟管理學院，合肥 230036）

本文估算了我國29個省、直轄市和自治區1995-2010年的人均CO2排放量，建立動態面板模型，并采用系統廣義矩法對影響我國人均CO2排放的因素進行了回歸分析。在此基礎上，以能源強度和碳強度為依據，采用沃德法將全國劃分為五個區域，并對各區域的碳強度進行對比分析。研究表明，人均CO2排放存在顯著的路徑依賴現象；人均GDP與人均CO2排放量之間呈N型曲線的關系；碳強度的大小主要取決于各區域能源強度、煤炭消費比重和重工業集聚度。

CO2排放；環境污染；面板數據；碳強度

一、引 言

目前，全球氣候變暖已嚴重威脅到人類的生存和健康。而大氣層中二氧化碳等溫室氣體的大量積聚是全球變暖的主要原因（IPCC,2000）。除了自然因素以外，更大程度是人類燃燒化石燃料導致的溫室氣體排放。自1992年《聯合國氣候變化框架公約》制定以來，全面控制和減少二氧化碳等溫室氣體的排放已成為各國環境經濟政策的重要導向。2009年的哥本哈根氣候談判會議要求發展中國家承擔減排義務，中國作為目前世界最大的CO2排放國家，面臨著來自國際社會的巨大壓力。為了應對氣候變化，我國提出爭取到2020年，單位國內生產總值CO2排放（碳排放強度）比2005年降低40%—45%，并將其作為約束性指標納入國民經濟和社會發展中長期規劃。因此，分析影響CO2排放的相關因素，最終找出節能減排的內在動力，對減少溫室氣體的排放，實現可持續發展尤為重要。

二、文獻綜述

對二氧化碳排放影響因素的分解研究始于20世紀70年代，Ehrlich和Holden（1971）提出了IPAT模型來分析人類活動對環境的影響，即I= P·A·T方程，該方程將環境影響（I）表示為人口規模（P）、一國的富裕程度（A）、技術水平（T）三個關鍵驅動力乘積的結果。20世紀90年代以來，經濟全球化不斷加劇，國際貿易快速增長，并成為經濟增長的主要驅動力之一，由此帶來的環境質量的急速下降引起了廣泛關注。1991年，G.Grossman和A.Kureger通過42個國家的面板數據分析特定的制度變遷對環境的可能影響時發現并提出了環境庫茲涅茨曲線（EKC），該曲線表明經濟增長和環境污染之間呈現一種倒 “U”型的關系，即隨著經濟的增長環境質量呈先惡化后改善的趨勢。近年來，國內外許多學者采用不同的污染指標和方法對經濟增長與環境污染之間的關系進行了深入的研究，發現兩者之間或呈倒“U”型關系（張為付等，2011）、單調遞增關系（Shafik等，1994）、N型曲線（Friedl&Getzner,2003）甚至不相關 （Lantz&Feng，2006），得出的拐點相差也很大。1994年，Copeland和Taylor在研究南北貿易和環境的關系時，提出了“污染避難所假說”。該假說認為自由貿易使高污染產業從發達國家轉移至發展中國家，導致污染密集型產品的生產和消費發生分離，產品出口到發達國家而污染卻留在了發展中國家。需要指出的是，當前學術界對“污染避難所假說”尚未達成共識，甚至有的觀點和研究結論截然相反。例如，Antweiler等（2001）將貿易效應引入環境污染的一般均衡理論模型，得到的結論是自由貿易有利于環境質量的改善。

近年來，國內學者對環境效應的分析不斷深入，已延伸至影響經濟發展的各個層面，宋德勇、盧忠寶（2009）采用兩階段迪氏因素分解法，將影響CO2排放的因素分解為產出規模、能源強度、能源結構和能源排放強度四個方面，并引入產出結構效應，對能源強度進行再次分解。結果顯示能源強度的變化主要來自于部門能源強度的變化；林伯強、劉希穎（2010）在Kaya恒等式的基礎上，引入城市化因素，發現城市化的人口轉移對能源和碳排放的沖擊非常明顯，特別是城市化進程中的高耗能特征；李國志、李宗植（2010）將我國30個省份分為低排放、中排放、高排放區域進行比較，結果表明：三個區域的CO2排放存在明顯差異，并且差異性不斷擴大；龍志和、陳青青（2011）認為全國和東部地區EKC曲線呈倒N型，中西部地區則為單調遞增關系。

上述文獻從不同方面考察了CO2排放的影響因素，本文試圖在已有研究的基礎上進行如下改進：首先，在因素選取上，本文結合我國現階段工業化和城市化快速發展的特征，綜合已有研究中影響CO2排放的重要因素，另外考慮到CO2的排放慣性，進一步引入因變量的滯后一期；其次，在技術因素的處理上，現有文獻多數采用因素分解法，選取單因素能源效率指標（能源強度）來衡量，卻忽略了其他相關因素的替代作用。為了彌補這一缺陷，本文采用Hu和Wang（2006）基于數據包絡法提出的全要素能源效率指標；最后，考慮到我國各省份資源稟賦及經濟發展水平的差異性，在區域劃分上，本文克服簡單的以地理位置為依據的東中西劃分方法，首次采用更為科學的沃德法，以單位GDP的能源消耗量和CO2排放量為依據將全國劃分為五個區域，并對各區域的碳強度進行了對比分析。

三、模型構建及數據說明

（一）模型構建

為了檢驗各因素對CO2排放驅動力的大小，構建了如下模型：其中，i和t分別代表省份和年份，ηi和εit分別為各個省份不可觀測的個體差異和隨機擾動項。（CO2）it-1是被解釋變量（CO2）it的一階滯后項，調整系數λ刻畫了上一期CO2排放量的大小對本期CO2排放量的影響，反映了CO2排放慣性的強弱，將ln（CO2）it作為因變量，一是為了使數據平穩，二是為了考察其不同的經濟意義。

（二）數據說明

1．人均CO2排放量。用CO2排放量除以人口數來表示。CO2排放的增量主要來自于化石燃料燃燒、水泥、石灰和鋼鐵等工業生產過程，而化石能源消費和水泥生產排放的 CO2占總排放的97%以上，可以近似代替CO2排放總量。因此，本文估算的CO2排放量包括兩部分，一部分為化石燃料燃燒產生的，另一部分為水泥生產過程中的CO2排放量。水泥生產過程排放的CO2排放總量由水泥生產總量與其CO2排放系數的乘積得到。對化石能源燃燒的CO2排放量的估算采用IPCC（2006）在聯合國氣候變化框架公約以及京都議定書中提供的方法，具體公式如下：

其中，EC代表估算的CO2排放量；i表示能源消費種類（i=1,2,3…7）；E是各省第i種能源的消費量；NCVi為發熱值；CEFi為碳含量；COFi是碳氧化因子；44和22則分別為二氧化碳和碳的分子量。NCVi×CEFi×COFi被稱為CO2排放系數。

鑒于各類能源的碳排放系數各不相同，為了精確起見，本文將最終能源消費種類劃分為7類（煤炭、焦炭、汽油、柴油、煤油、燃料油和天然氣），并參考2008年《中國能源統計年鑒》中各類能源折標準煤參考系數以及發熱值，計算得出各類能源的 CO2排放系數分別為 1.930、2.846、2.925、3.098、3.052、3.185、2.165。水泥的CO2排放系數借鑒杜立民（2010）的研究結果為0.527。

2．經濟規模（Y）。用各省的人均GDP表示。本文將各省的GDP按照各省的CPI全部折算成1995年的不變價格。為了檢驗我國經濟增長與CO2排放量的關系，加入人均GDP的二次方項和三次方項。

3．能源結構（ES）。本文用煤炭消費量占能源消費總量的比重來表示。從能源消費結構看，我國是世界上少有的以煤炭為主要能源消費的國家，而煤炭的碳排放量是最高的，單位標準煤炭燃燒產生的CO2是等量石油排放的1.3倍，天然氣排放的1.7倍（金三林，2010）。所以，將煤炭占比作為解釋變量。

4．重工業集聚度（SIY）。用各省重工業總產值占全國重工業的比重來表示。根據陳詩一（2009）的測算，改革開放期間工業部門排放出全國CO2的83.1%，且重工業排放的污染物又占到工業部門排放的90%以上，因此，選用重工業比重來表示產業結構。

5．貿易開放度（TO）。用各省的對外進出口額與全國進出口總額比值表示。

6．城市化水平（U）。通過城市人口占當地總人口的比重來反映。

7．技術水平（SK）。采用規模報酬不變假設下基于投入法的DEA模型，以各省的資本存量、勞動力和能源消費量為投入要素，以各省GDP為產出要素進行能源效率分析。其中，資本存量借鑒張軍（2004）等人的研究成果，采用永續盤存法進行估算；勞動力用當年年末就業人數和上一年年末就業人數的平均數表示。

本文采用的數據如各省GDP、人口、進出口額數據來源于《新中國六十年統計資料匯編》；各種能源數據均來自《中國能源統計年鑒》；其他相關數據則取自歷年的《中國統計年鑒》。由于重慶市在1997年才被劃分為直轄市，本文為統一口徑，故將重慶市并入四川省進行計算，同時，因為西藏數據多數不可得，所以本文的研究對象是我國29個省1995－2010年的面板數據。

四、方法選擇及結果分析

本文的實證模型中由于納入了滯后被解釋變量,導致解釋變量與隨機擾動項相關，且其他的解釋變量之間也可能存在相關性，因此，模型的內生性問題不可避免地出現了。這時固定效應模型和隨機效應模型均不能保證得出無偏的參數估計，此時，選擇合適的工具變量進行估計是十分必要的。對于這個問題，Arellano和 Bover（1995）以及Blundell和Bond（1998）提出了系統廣義矩 （System GMM）估計方法，系統GMM估計的一致性取決于工具變量的有效性。本文將采用Hansen檢驗和AR檢驗（Arellano-Bond test for AR）來進行判斷。在AR檢驗中，要求一次差分后的擾動項二階序列的相關性為零，但是允許存在一階序列相關。

表1是采用系統GMM法對動態模型 （1）進行估計的結果。AR檢驗顯示，AR（1）在1%的水平上拒絕原假設，AR（2）則接受不存在二階序列相關的原假設，同時，Hansen檢驗的統計量高度不顯著，不能拒絕原假設，說明選擇的工具變量是有效的。由此可知，系統GMM的估計量是一致的。GMM估計是一個大樣本估計，在大樣本的情況下GMM估計量是漸進有效的，在小樣本的情況下，GMM估計量容易產生較大偏倚。本文采用Bond（2002）提出的方法對其進行判斷，即看用系統GMM估計的因變量滯后項的系數是否介于OLS估計量與固定效應模型估計量之間。通過觀察發現，估計結果并未發生較大偏倚。

模型1的估計結果顯示，解釋變量基本上都比較顯著，滯后項的系數為0.807，在0－1之間，且在1%的水平顯著，說明人均CO2排放量存在顯著的路徑依賴現象。需要強調的是，人均CO2排放量滯后項系數的大小不僅反映人均CO2排放量路徑依賴程度的大小，同時也反映了人均CO2排放量具有連續性，是一個不斷累積的調整過程，在全國范圍內，本期的經濟發展將會對未來1.24年（1/0.807）的環境質量產生影響。人均GDP的一次項、二次項和三次項的系數分別為0.354、-0.863和0.0619，并且都在1%的水平上顯著，這表明人均GDP與人均CO2排放量之間呈N型曲線的關系。能源結構的回歸系數在5%的水平顯著，并且系數為正數，說明煤炭消費占比的提高將進一步惡化環境質量。因此，增加替代能源和清潔能源的比重，優化能源結構已刻不容緩。重工業集聚度在10%的水平上與人均CO2排放量呈負相關，即隨著集聚度的提高，雖然污染排放仍在繼續，但是環境污染問題將得到一定的遏制。如表1所示，重工業集聚度每增加1%，將會促使人均CO2排放量減少0.954%。全要素能源效率在1%的水平上顯著，且系數為負，說明能源效率水平越高，產生的人均CO2排放量相對越少。我國是一個煤炭消費大國，環境質量的改善，能源利用效率的提高是至關重要的，今后我們應該加大研發投入進一步提高能源效率水平。貿易開放度的系數顯著為負，這表明“污染避難所假說”在全國層面上是不成立的。原因可能是貿易自由化促使了清潔生產技術的引進和技術溢出效應的產生，從而提高了生產的技術水平，使人均產出的環境損害減少。城市化水平的回歸結果不顯著，說明它不是影響人均CO2排放的重要因素。

表1 計量模型回歸結果

五、碳強度區域劃分和比較

上文只從整體上分析了影響我國CO2排放的因素及各影響因素的效應，為了實現2020年碳強度比2005年降低40%—45%的目標，需要根據各省的碳排放強度劃分不同的區域，綜合分析各區的能源消耗水平、溫室氣體排放的現狀和趨勢、能源結構、產業結構、能源利用效率等多種因素，最終為合理分配各地的減排指標提供理論指導。

本文采用沃德法對全國29個省2010年的能源強度和碳強度進行聚類分析。經過分析得知，全國被分為五個區域比較合理，如表2所示。

表2 2008年中國各省能耗及碳排放的區域劃分

本文在上述模型的基礎上，將碳強度作為被解釋變量，將能源強度（NH）納入解釋變量，同時，由于被解釋變量為碳強度（CEI），所以解釋變量中將不包括經濟規模變量。為了能夠了解導致各區域碳排放強度不同的驅動因素及其驅動力的大小，本文將采取對CO2排放量具有顯著影響的指標同時對這五大區域進行靜態面板數據估計?？紤]到個體之間可能存在的異方差，本文選用廣義最小二乘法并加入AR（1）項消除自相關，回歸結果如表3所示。

分別對模型4至模型8進行F檢驗，結果均拒絕原假設，又經過Hausman檢驗，結果是模型4和模型5支持隨機效應模型，模型6、7、8都支持固定效應模型。模型的擬合優度都在90%以上。模型4描述了高能耗、高排放區域碳強度的驅動因素回歸結果，其中能源消耗、能源結構（ES）、重工業集聚度（SIY）、貿易開放度（TO）都對碳強度有正向作用，其中能源消耗和重工業集聚度對碳強度的影響在五大區域中均是最大的且在1%的水平上顯著，這與該區域煤炭資源豐富有很大的關系，其中山西、貴州、內蒙古都是產煤大省，能源強度和煤炭的平均消費比重都是五大區域中最高的，是導致該區域碳強度最大的主要原因。同時，在產業由東向西轉移的過程中，承接了國外大部分的污染產業，從而造成碳強度的增強。雖然技術水平對碳強度的影響為負，但是驅動力相比要小的多且不顯著，因此，該地區在實現碳強度目標時，應著重提高技術水平，在承接產業轉移時避免繼續走“先污染、后治理”的老路。

模型5給出了高能耗、中排放區域碳強度的驅動因素的估計結果。從上表可以看出，能源消耗在1%的水平顯著，且回歸系數為正；能源結構在5%的水平上顯著。由于本區域各省份能源消耗的煤炭占比較高，即同等能源消耗量的碳排放量較高，使得本區域的碳強度居于高位。從技術水平變量來看，能源的利用效率沒有得到足夠的重視，或者說發展水平不夠，這也是造成能源強度增加的原因。相比高能耗、高排放區域，本區域的重工業集聚度對碳強度的正向作用有所減小，同時，外貿依存度對碳強度的影響也由正向轉變為負向作用，但對拉低碳強度的貢獻比較小，說明在承接產業轉移的時候對環保因素的考慮相對較少。今后，應該將提高能源使用效率，增加清潔能源和替代能源，發揮產業集聚帶來的范圍經濟作為節能減排之重。

模型6描述了中能耗、中排放區域的模型估計結果。同樣，能源消耗、能源結構和重工業集聚度與碳強度在1%水平顯著正相關，且影響系數處于中間水平。外貿依存度在1%的水平顯著，回歸系數為負，但相對來說，對碳強度的負向影響還比較小。技術水平的回歸結果并不顯著，說明技術還不是影響碳強度的重要因素。

模型7估計了中能耗、低排放區域影響碳強度的各因素的回歸系數。結果顯示，各解釋變量都在1%的水平顯著。能源消耗的回歸系數為2.125，在五大區域中排在第二位；能源結構對碳強度的貢獻系數為2.049，其中能源消費量中煤炭的比重約為79%，說明這兩者是引起碳排放增多的重要原因。本區域的重工業集聚度與碳強度呈顯著的負相關，這表示隨著重工業集聚度的提高，碳強度是不斷下降的。原因在于本區域較高的重工業集聚給該地區產業帶來了范圍經濟，同時也使得環保知識和技術外溢產生正外部性。技術水平對碳強度也具有顯著的負向作用，說明能源效率的提高在一定程度上緩解了碳強度的增長。外貿依存度依然對碳強度的增長具有顯著的推動作用，這證明了“污染避難所假說”在中能耗、低排放區域是成立的。

模型8給出了低能耗、低排放區域的模型估計結果。從回歸結果來看，大部分的解釋變量是顯著的，其中能源消耗和能源結構系數與碳強度分別在5%和1%的水平上顯著正相關，且能源消耗對碳強度的驅動力是所有區域中最小的，另外，本區域能源消耗的基數和煤炭的消費比重都是最小的，這是排放水平低的至關重要的原因。通過觀察發現，重工業集聚和能源效率并沒有對碳強度產生顯著的影響。外貿依存度對碳強度具有顯著的負向作用，這是由于本區域的各省份是我國最早一批對外開放的城市，也是經濟發展最快的城市，在承接國外產業轉移的過程中具有更強的自主性，同時，在引進新技術方面，能更好地進行吸收消化。

表3 中國五大區域碳強度的驅動因素回歸結果

六、政策建議

二氧化碳排放的增加主要是由化石燃料燃燒所致，所以碳排放問題也是能源問題。縱觀人類社會發展的歷史，能源的開發利用對世界經濟和人類社會的發展具有極大的推動作用。而當前我國正處在工業化和城市化快速推進的階段，因此能源消費增加是經濟社會發展的客觀必然。當前針對二氧化碳減排問題，主要可以從兩方面著手。

（一）節約能源，提高能源效率，以更有效、更清潔的方式用煤，解決排放增量的問題。具體措施有：（1）推進產業結構調整。堅持把調整產業結構作為能源節約的戰略重點，努力形成“低投入、低能耗、低排放、高效率”的經濟發展方式。大力發展服務業和高新技術產業，嚴格限制高耗能產業發展。（2）重點加強工業節能。工業是中國能源消費的重點領域，尤其是重工業，單位產值能源消耗量較大，發展重工業勢必帶來嚴重的環境污染。因此，應加大傳統重工業改造和升級的力度，加強鋼鐵、有色金屬、煤炭、石油化工、建材等高耗能行業的節能降耗。強制淘汰落后的高耗能產品，支持一批節能降耗的重大及示范項目，帶動工業能效水平提高。（3）依靠科技。大力組織先進能源技術、節能技術的研發和推廣應用，重點攻克高耗能領域的節能關鍵技術，大力提高一次能源和終端能源的利用效率。引導社會資本投資節能技術應用，重點研究開發工業、交通運輸、建筑等領域的節能技術與設備以及節能建材等應用技術。重視能源特別是煤炭的清潔利用，積極發展潔凈煤技術，同時加快燃煤企業脫硫設施建設。鼓勵生產和使用低污染的清潔燃料機動車，支持發展軌道交通和電動公交車。加強能源計量、控制、監督與管理，積極培育節能技術服務體系。（4）倡導社會節能。把節約能源納入教育和技術培訓體系，利用廣播影視、新聞出版等媒體，大力宣傳節能知識，努力形成健康、文明、節約的消費模式，同時要積極發揮政府采購的政策導向作用，帶動社會生產和使用節能產品。

（二）由于一次能源消費中煤炭對CO2排放的影響最大，煤炭的大量使用必然會加劇中國的環境污染程度。因此，需要增加清潔和可再生能源的比例，調整優化能源結構，有效減少煤炭需求。具體措施有：（1）提高油氣的供應能力。鼓勵開發煤層氣，加大石油天然氣資源的勘探開發力度，重點加強對主要含油氣盆地的勘探開發，積極探索陸地新區、新領域、新層系和重點海域勘查，切實穩定增加原油和天然氣產量，改善能源結構。（2）大力發展可再生能源。加快水電、核電、風電建設，推進太陽能光伏發電商業化，增加非化石能源的消費比重，合理控制能源消費總量。

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（責任編輯 秋 妍）

F061.5

A

1001-862X（2012）03－0049－007

安徽省軟科學課題（10030503004）

姚佐文（1963-），男，安徽樅陽縣人，管理學博士，安徽農業大學經濟管理學院教授，碩士生導師。主要研究方向：技術經濟；孫艷艷（1986-），女，山東青島人，安徽農業大學經濟管理學院碩士研究生。主要研究方向：產業經濟學。