建設用地與碳排放：基于省域面板數據的聯立方程模型

□秦昌才

建設用地與碳排放：基于省域面板數據的聯立方程模型

□秦昌才

通過建立省域面板數據的聯立方程模型，系統分析了建設用地與碳排放的關系，并對各減排措施進行了情景模擬。研究發現，建設用地對碳排放的綜合影響遠大于直接影響；中碳區建設用地通過產業結構和經濟產出對碳排放的間接影響最大；不同碳區建設用地對碳排放和經濟產出的綜合影響并不一致，節能減排的經濟成本不同；中碳區控制國有能源工業固定資產投資，高碳區提升第三產業比重，低碳區加快城市化進程，分別是各碳區有效的基于建設用地角度的節能減排措施。最后，基于上述結論是對供給側資源、技術和結構改革的啟示。

建設用地；碳排放；面板數據聯立方程；碳區

一、引 言

改革開放以來，中國經濟高速增長，城市化和工業化進程不斷推進。1978 年以來，中國城市化率以每年約1%的幅度增加，城市人口規模從1.72億增長到6.91億，年均增長率4.29%(趙可等,2014)。與此同時，化石能源大量消耗，碳排放不斷增加。2007年,中國的二氧化碳排放總量為67.2億噸,超過美國成為全球最大的二氧化碳排放國。2013年中國碳排放量達到100億噸，超過了歐盟和美國的總和。城市化進程的加快，引起建設用地面積的大幅擴張和農用地面積的不斷減少。我國城市建設用地從1981年的6720km2 擴張到2011年41805.3km2，年均擴張率高達6.28%(趙可等，2014)。到2013年，我國建設用地總面積達到374564.03km2。研究表明，土地利用與覆被變化是僅次于化石燃料燃燒導致大氣中二氧化碳增加的原因(Stuiver M.，1978)。從碳排放的源頭來看，建設用地是人口、建筑、交通、

工業和物流的集中地，亦是高耗能和高碳排放的集中地。建設用地作為城市土地最主要的構成部分，是土地利用類型中碳排放最大的地類(Ali G, Nitivattananon V.，2012)。眾多研究也表明，建設用地規模擴張對碳排放有著顯著的正向作用(杜官印，2010，曲福田等，2011，張梅等，2013)。

關于建設用地與碳排放關系的研究可以分為三類，一類是著眼于建設用地也是碳排放的驅動因素之一的角度進行研究。杜官印(2010)研究發現：建設用地與人口和人均GDP一起都是碳排放的主要驅動因素，建設用地擴張作為工業化和城市化的直接體現，對碳排放具有顯著的正向影響。毛熙彥等(2011)也發現，建設用地對碳排放增長存在正向影響。王佐(2015)的結論是：建設用地規模擴張是碳排放的重要原因；建設用地集約利用程度與碳排放負相關。另一類是著眼于建設用地利用過程的碳排放程度或效率研究。張苗等(2016)、朱志遠等(2016)基于松弛測度(SBM)模型估算了建設用地開發強度或者集約利用的碳排放效率。游和遠等(2010)基于投入導向的CCR和BCC模型測算了土地利用的碳排放效率，測度了建設用地等與能源消耗碳排放的關聯度。第三類是從土地科學的角度計算建設用地的碳排放。張梅等(2013)利用全國的植被類型圖、土壤類型圖以及土地利用遙感影像，借助ArcGIS 9.3的空間分析功能，對中國華北等六大區域的各種土地利用類型轉變的碳排放強度進行了研究。孫赫等(2015)基于研究單元全部土地利用類型數據，估算了中國31個省區土地利用碳排放強度，揭示其時空演變規律，探討了中國省級土地利用碳排放強度的空間關聯特征。

前兩類研究其方法側重于基于kaya等式、IPAT方程、DEA模型、SBM模型等的單方程研究，后一類則是從資源科學而非經濟學的角度進行研究。其不足之處在于：一是對建設用地影響碳排放的研究主要集中于分析對碳排放的直接影響，而忽略了建設用地通過產業結構、經濟產出這些經濟渠道對碳排放的間接影響；二是從土地資源的角度分析減排效應和效率，缺乏從經濟成本的角度進行經濟學分析；三是中國各省區能源、土地等資源稟賦以及經濟發展水平、節能減排技術等區域差異較大，現有研究對省域建設用地與碳排放關系的比較研究不足?；诖?，本文建立了省域面板數據的聯立方程模型，從經濟學的角度系統分析了建設用地對碳排放、經濟產出的綜合影響，以及不同碳區省份之間的差異，從時間和空間、整體和局部等角度全面分析了建設用地與碳排放的關系。

二、模型構建與數據處理

1.理論分析

首先，建設用地會直接影響碳排放。主要是土地利用或覆被類型轉變而導致的生態系統類型更替造成的碳排放，以及土地經營管理方式轉變或生態系統碳匯所驅動的碳排放(杜官印，2010)。建設用地承載了絕大多數的能源消耗，遠遠高于耕地利用過程中農作物生長產生的碳排放量，同時，建設用地擴展又意味著林地和草地等碳匯的減少(張潤森等，2012)。建筑容積率的提高帶來城市單位建筑面積碳儲量的增加和土地利用強度的提升，會引起建設物資及能源投入的增加，進而導致單位建筑面積上碳排放強度提高(趙榮欽等，2014)。其碳排放總量和強度是其他用地類型的幾十倍甚至上百倍(張苗等，2016)，是土地利用類型中最主要和最大的碳源(孫建衛等，2010)。研究表明，建設用地和未利用地向其它土地利用類型的轉變基本表現為碳匯，而其它土地利用類型向建設用地和未利用地的轉變則表現出明顯的碳排放作用(張梅等，2013)。

其次，建設用地間接影響碳排放。建設用地是城市化和工業化進程中最為重要的自然資源、建設資本及能源投入載體，是人口、建筑、交通、工業和物流的集中地(顧朝林等，2009)，承載著包括工業生產、 居住生活、交通運輸等各類消耗化石能源的高能耗和高碳排的人為源碳排放活動。而且，建設用地通過影響產業結構、經濟發展等間接影響碳排放。研究表明，建設用地的總量增長與經濟增長顯著相關。建設用地擴張通過影響投資、資本及資本產出比率而影響經濟發展。建設用地擴張與投資增幅正相關，從而帶來投資和資本存量的增加，帶來經濟增長(尹鋒等，2008)。二者同在碳排放影響因素的框架中，就導致了建設用地的變化將通過影響經濟增長而產生其影響作用的放大效應(毛熙彥等，2011)。

最后，當城市化和工業化水平發展到一定階段以后，建設用地集約性利用，所承載的產業結構低碳化轉變，能源清潔技術提高，甚至是環境政策和公眾環保意識的加強，都會使得碳排放效應逐漸降低。

2.模型構建

根據上述理論分析，建設用地與碳排放的關系可以用下圖1表示：

圖1 建設用地與碳排放的關系

鑒于建設用地與經濟產出、產業結構、碳排放等變量之間存在復雜的經濟關系，使用結構式聯立方程模型可以系統的刻畫他們之間的內在關聯機制，能夠清楚的反映經濟變量受到其它內生變量以及外生前定變量和隨機項的影響。

借鑒Grossman和Krueger(1995)的相關研究，碳排放函數設定為經濟產出、產業結構和建設用地以及節能減排投資的函數。其中，經濟產出用國內生產總值GDP表示，產業結構用第二產業比重來表示，而節能減排投資則用國有能源工業固定投資數據作近似(傅京燕等，2015)?？紤]到建設用地對碳排放的直接和間接貢獻度量，以及本文使用的是省域面板數據，模型形式采用柯布道格拉斯形式。借鑒Shen(2006)和He(2006)的研究方法，構造如下對數形式的聯立方程模型：

LNCO2it=α0+α1LNGDPit+α2LNS2it+α3LNCLit+α4LNEIit+εit

(1)

LNCOit=β0+β1LNS3it+β2LNS2it+β3LNCLit+β4LNURit+μit

(2)

LNS2it=θ0+θ1LNS3it+θ2LNEIit+θ3LNCLit+θ4LNFLit+ηit

(3)

LNCLit=φ0+φ1LNURit+φ2LNEIit+φ3LNS3it+φ4LNFLit+νit

(4)

其中，CO2,GDP,S2,CL分別表示碳排放、經濟產出、第二產業比重和建設用地四個內生變量，UR,EI,S3,FL分別表示城市化、國有能源工業固定投資、第三產業比重和農用地四個外生變量，下標i和t分別表示省區和時間，αi,βi,θi,φi為聯立方程待估參數，εit,μit,ηit,νit表示方程的隨機誤差項。以上四個方程分別是碳排放方程、產出方程、產業結構方程和建設用地方程。

3.數據處理和描述性分析

本文采用的是同時包括省份截面和時間序列特征的面板數據，以較大的數據點、自由度和信息量，來反應建設用地規模變化和地區發展差異對碳排放的影響。由于變量統計口徑上缺少西藏自治區的數據，因此本文使用的是中國大陸除西藏之外30個省份的面板數據。各變量數據來源及處理如下：

1)碳排放數據。各省份二氧化碳排放的計算公式為：

其中，GHGk(k=1,2,3)分別表示二氧化碳、甲烷和一氧化二氮這三種溫室氣體的排放量，GWPk為相應的全球變暖潛能值，分別為1、25和298。FEj表示第j種化石能源的終端消費量，NCVj為第j種化石能源的平均低位發熱值，EFjk為第j種化石能源產生第k種溫室氣體的缺省排放因子。數據主要來自于《中國統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》。

2)建設用地數據。我國有關建設用地的權威數據來源，2002年之前是《中國國土資源年鑒》，2002年之后是《中國統計年鑒》。原因就是2002年起我國土地利用調查開始使用新的《全國土地分類》，導致2002年前后建設用地的統計口徑發生了變化。而且，由于土地面積的數據是根據國土普查得來的，而普查一般幾年一次，所以《中國統計年鑒》上建設用地的數據只到2008年，2009年后沒有及時更新。因此,本文使用的建設用地數據是2003-2008年的，來源為2004-2009年的《中國統計年鑒》。

3)經濟產出數據。本文的經濟產出GDP數據是以2003年為基期年進行計算的實際GDP，公式為：

其中，GDPIt為以第(i-1)年為100的第i年GDP指數，數據來源于《中國統計年鑒》。

本文根據上述二氧化碳排放數據和實際GDP數據，計算得到了2003-2008年中國30個省份的碳強度數據，其計算公式為：

并得到了各省份樣本期內的平均碳強度，如圖2。

圖2 各省份平均碳強度

本文根據平均碳強度大小將30個省份劃分為低碳區、中碳區和高碳區。碳強度低于0.02噸/百元的的廣東(GD)、福建、北京、海南、江蘇、江西、上海、天津到黑龍江(HLJ)十個省份為低碳區；碳強度高于0.03噸/百元的安徽(AH)、甘肅、河北、湖北、吉林、內蒙古、寧夏、山西、云南到貴州(GZ)十個省份為高碳區；中間的廣西(GX)、重慶、河南、湖南、遼寧、青海、四川、山東、陜西到新疆(XJ)十個省份為中碳區，如圖2所示。

4)其他變量數據。本文選用國有能源工業固定投資數據作為對節能減排投資的替代，數據來源為相應年份的《中國能源統計年鑒》，本文做了等效年度處理。對于城市化數據，考慮到數據的可獲取性及權威性，本文采用通行的做法利用城市人口占總人口的比重作為城市化的衡量指標，數據來源為《中國統計年鑒》。此外，農用地、第二、三產業比重數據來源都是《中國統計年鑒》。

本文基于中國2003——2008 年30個省份的年度面板數據進行實證分析，以上主要經濟變量的含義和描述性統計結果詳見表1。

表1 變量及描述性統計

4.計量方法

對于聯立方程模型的估計有兩種方法：單方程估計方法和系統估計方法。單方程估計方法適用于模型中不同方程之間不存在系數約束，可以使用普通最小二乘法、加權最小二乘法、兩階段最小二乘法、加權兩階段最小二乘法和似不相關回歸估計方法，對系統中的每個方程進行單獨估計。與單方程估計方法相比，系統估計法利用了系統的全部信息，可以使用三階段最小二乘法、完全信息極大似然估計法和廣義矩方法對系統中全部結構方程同時進行估計。由于本文采用的是面板數據的聯立方程模型，考慮到面板數據存在截面維度上的特定差異，且各方程均為恰好識別，因此本文采用的是考慮了截面固定效應的三階段最小二乘法(3SLS)。由于本文的樣本數據時期數遠小于截面數(6<30)，并進行了對數處理，因此可不進行平穩性檢驗和協整分析而直接進行回歸。

三、回歸結果與實證分析

1.回歸結果

各樣本數據的回歸結果如表2所示。

表2 全國與各碳區樣本的回歸結果

注：1)本文的計算軟件是Eviews 8.0；2)******分別代表在0.001.0.01,0.1水平上通過了顯著性檢驗。

我們將碳排放和經濟產出方程中建設用地的系數定義為建設用地對二者的直接影響，而將聯立方程中建設用地通過第二產業比重以及經濟產出對碳排放以及經濟產出的影響定義為間接影響。根據此界定，得到了建設用地每變化一個百分點對碳排放和經濟產出的影響結果，如表3所示。

表3 建設用地每變化1%對碳排放和經濟產出的綜合影響

第一，從全國樣本來看，建設用地每增加1%，碳排放會增加0.824%，其中0.375%來自于直接影響，而通過經濟產出的間接影響為0.405%。而杜官印(2010)的結論是建設用地對碳排放的彈性系數是0.435-0.529。這一方面驗證了眾多研究結論中關于建設用地規模擴張是碳排放增加的一個重要因素，又進一步說明了建設用地對碳排放的綜合影響遠大于直接影響。從區域樣本來看，綜合影響最大的是中碳區，建設用地每增加1%，碳排放會增加1.686%。通過經濟產出間接影響碳排放最大的區域也是中碳區，為1.362%。中碳區的省份絕大多數都是地理上的中國中西部省份，其二、三產業落后于東部省份，經濟發展壓力較大。自2000年“西部大開發”、2004年“中部崛起計劃”之后，各省份進入經濟發展的快車道，城市化和工業化進程迅速推進，建設用地規模不斷擴張，碳排放數量也不斷增加，因此建設用地通過經濟產出對碳排放的間接影響會更明顯。通過產業結構間接影響碳排放最大的區域是低碳區，為0.146%。低碳區的省份幾乎都是東部省份，城市化進程已經放慢速度，建設用地進入集約化使用階段，產業結構傾向于對建設用地規模要求相對較小的第三產業。因此，根據邊際生產力遞減規律，建設用地規模的擴張帶來的第二產業擴張間接引起的碳排放數量反而是最大的。經濟產出和產業結構兩個間接影響渠道比較來看，四個樣本區域經濟產出都遠大于產業結構，甚至于中碳區和高碳區出現了符號相反的情況，即建設用地通過產業結構渠道對碳排放的影響是負的。

第二，從全國樣本來看，建設用地每增加1%，經濟產出會增加1.042%，其中0.963%來自于直接影響。建設用地是城市化和工業化進程中最為重要的自然資源、建設資本及能源投入載體。尹鋒等(2008)認為，建設用地擴張帶來投資和資本存量大幅增加，從而帶來經濟增長。綜合影響方面，低碳區是最大的，高達2.743%，2.27%來自于通過對產業結構的間接影響，遠大于0.473%的直接影響。與之形成鮮明對比的是，直接影響最大的是中碳區。說明三大區域中中碳區經濟增長對建設用地的需求是最大的。間接影響方面，中碳區與高碳區通過產業結構對經濟產出的影響卻是負的。

2.情景模擬與減排分析

我們來模擬國有能源工業固定資產投資、城市化、第三產業比重、農用地等外生變量的變化對碳排放和經濟產出的綜合影響。情景設定為各變量分別上升一個百分點，結果如表4。

表4 有關外生變量的情景模擬

國有能源工業固定資產投資下降1%會帶來碳排放減少0.48%，其中中碳區減排最多為0.88%。這說明中碳區進行節能減排投資的效果是最明顯的。但作為經濟產出的重要支柱產業，能源工業固定資產投資下降，會帶來GDP減少0.29%，其中中碳區減排的經濟代價也最大，為經濟產出下降0.93%。為了完成碳減排目標，實現經濟向節能低碳集約型的發展模式轉變，降低高耗能行業的固定資產投資而導致相應經濟成本的付出是值得承受的代價。從數據來看，隨著碳強度的增加，能源工業投資對碳排放和經濟產出的影響都呈現著倒U形形狀。

第三產業比重上升1%，碳排放減少1.31%，高碳區減少幅度最大為3.64%。這說明產業結構的調整特別是低碳的第三產業比重的上升，對高碳區節能減排的效果是最明顯的。但由于高碳區的產業結構是以高碳的化石能源消耗為主的工業制造業為主，因此，第三產業比重的上升帶來的經濟產出的增加，沒有第二產業比重的下降帶來的經濟產出的減少要多，因此會造成同期經濟產出的下降，幅度也高達2.85%。這說明通過產業結構的低碳化調整進行節能減排，高碳區的經濟代價是最大的。

城市化水平上升1%，碳排放會上升0.87%，經濟產出會增加1.51%。在經濟增長仍是重要經濟目標的現階段，這說明城市化進程仍需要繼續向前推進。但對于低碳區來講，城市化進程上升1%，碳排放會減少0.86%。這應該源于低碳區的省份城市化程度已經處于較高的水平，以北京為例，2003年城市化水平就達到了79.05%，更加注重建設用地的集約利用，更加注重清潔能源及能源清潔技術的使用，因此碳排放水平反而會下降。這也驗證了前面理論分析的結論。但對于中碳區和高碳區，城市化進程都會在增加經濟產出的同時帶來碳排放的增加，中碳區的幅度都是最大的。而且，隨著碳強度的增加，城市化對碳排放和經濟產出的影響也呈現著先增加后減少的情況。

四、結論與啟示

本文使用中國省級面板數據聯立方程模型研究了建設用地對碳排放的直接、間接影響，并根據碳強度概念將省份劃分為高中低三組進行比較研究，得到了不同減排措施在不同碳區省份的模擬結果。本文研究結論是：

第一，建設用地對碳排放的綜合影響遠大于直接影響。無論對于全國總體樣本，還是高中低碳區的區域樣本，這個結論都是成立的。這說明建設用地通過產業結構和經濟產出對碳排放的間接影響是值得高度重視的。通過產業結構低碳化調整和經濟產出的低碳化增長，降低建設用地在兩個間接渠道方面的碳排放效應是必要的。

第二，不同碳區建設用地對碳排放和經濟產出的綜合影響并不一致，也即不同碳區節能減排的經濟成本代價不同。其中，中碳區對碳排放的綜合影響是最大的，但對于經濟產出的綜合影響卻不是最大；低碳區對對碳排放的綜合影響不是最大的，但對于經濟產出的綜合影響卻是最大的。這給我們一個啟示，對于中碳區，通過建設用地投入的變化適當犧牲經濟產出可以更好的實現節能減排的環境目標；而對于低碳區，通過犧牲經濟產出達到節能減排目標的經濟成本較高。

第三，通過控制國有能源工業固定資產投資、調整產業結構和城市化進程，可以有效實現基于建設用地角度的節能減排目標。其中不同碳區不同措施的效果是有差異的，控制國有能源工業固定資產投資對于中碳區，提升第三產業比重對于高碳區，加快城市化進程對于低碳區分別是最有效的。

綜上，建設用地作為城市化和經濟發展重要的自然資源投入，其節能減排目標約束下的有效利用屬于資源供給側改革的一個重要內容?？刂茋心茉垂I固定資產投資、加大和優化節能減排技術的投入，則是供給側改革的技術要求。而產業結構低碳化調整及優化升級則屬于供給側結構改革的應有之義。因此，基于上述建設用地與碳排放的研究，為實現經濟“新常態”下的可持續發展，不同碳區省份應該進行側重不同的供給側結構性改革。

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F299.23；X196

A

1008-8091(2017)04-0085-07

2017-03-27

山東省軟科學研究計劃項目(2017RKB01006)：城市化建設的溫室效應-基于山東半島的實證研究；山東省社會科學規劃青年基金項目(13DJJJ22))：低碳經濟背景下的山東省能源可持續發展戰略研究。

煙臺大學經濟管理學院，山東 煙臺,264005

秦昌才(1980- )，男，山東沂水人，博士，副教授，碩士生導師，煙臺大學經濟管理學院教師，主要從事數量經濟學、能源經濟學與環境經濟學等方面的研究。