經濟增長與CO2排放的關系研究——以長江經濟帶為例

王 健，甄慶媛

一、引言

全球經濟不斷增長，也不斷挑戰(zhàn)著資源環(huán)境的承載能力，氣候變暖、環(huán)境惡化等問題日益嚴重，CO2減排成為世界各國關注的全球性熱點問題。中國作為最大的發(fā)展中國家，既是世界經濟增長的重要引擎，也是最大的CO2排放國，減排任務艱巨。2015年中國承諾將于2030年左右使CO2排放達到峰值并爭取盡早實現(xiàn)。“十三五”規(guī)劃提出今后五年二氧化碳排放量下降18%，十九大報告指出要推進綠色發(fā)展，建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展的經濟體系。

長江經濟帶是我國經濟發(fā)展的重要戰(zhàn)略支撐帶，覆蓋上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州等11個長江沿線省市，橫跨東中西部，人口和經濟增加值超過全國的40%，正面臨著節(jié)能減排及轉變經濟增長方式的雙重挑戰(zhàn)，處理好長江經濟帶經濟增長和碳排放的關系對實現(xiàn)全國減排目標至關重要。定量研究長江經濟帶的碳排放和經濟增長方式的關系，有助于其制定合理的減排政策，引導地區(qū)以更加合理的方式實現(xiàn)經濟增長，實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展的目標。

二、文獻綜述

碳排放與經濟增長關系的研究中，碳排放EKC曲線（Grossman&Krueger，1991）是應用最廣泛的假說，國內外學者用不同區(qū)域的數(shù)據(jù)就EKC曲線進行了 驗 證 。 Martínez-Zarzoso&Bengochea-Morancho（2004）運用OECD國家的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)人均收入和碳排放之間存在倒U型關系。Shahbaz et al.（2013）研究了土耳其經濟增長和CO2排放之間的關系，發(fā)現(xiàn)能源強度與經濟增長增加了CO2排放，EKC曲線成立。Ritietal.（2017）綜合運用ARDL模型、FMOLS模型、DOLS模型對我國1970～2015年經濟增長和碳排放關系進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)我國人均GDP和與經濟相關的碳排放之間呈倒U型關系。許廣月和宋德勇（2010）運用面板數(shù)據(jù)協(xié)整分析方法研究了EKC曲線的存在性，發(fā)現(xiàn)EKC曲線具有區(qū)域特征，我國不同地區(qū)碳排放與經濟增長之間的關系有較大差異。雖然碳排放EKC曲線應用廣泛，但EKC曲線因異質性等問題而頗具爭議，例如Dijkgraaf&Vollebergh（2005）運用OECD國家經濟增長和碳排放數(shù)據(jù)，對EKC假說的同質性假定提出質疑，發(fā)現(xiàn)EKC曲線并不成立。鑒于此，有學者將經濟增長水平之外的其他因素納入EKC曲線，以化解異質性難題，也為考察經濟增長之外的因素對碳排放的影響提供了有益參考，例如余東華和張明志（2016）控制貿易等異質性因素后，運用門限回歸方法考察了EKC曲線的存在性。就碳排放與經濟增長的因果性問題，姚君（2015）運用向量自回歸方法、王仲瑀（2017）運用Tapio脫鉤模型和Granger因果關系檢驗方法，發(fā)現(xiàn)經濟增長和能源消費對CO2排放作用顯著，經濟增長與碳排放呈單向因果關系。

除經濟增長外，影響碳排放的其他因素同樣引起了國內外學者的關注。國外學者中，Pao&Tsai（2010）運用面板數(shù)據(jù)協(xié)整方法，研究發(fā)現(xiàn)金磚國家的外商直接投資增加了碳排放；Bargaoui（2017）基于STIRPAT模型，運用214個國家1980～2010年的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)經濟增長、人口增長、城鎮(zhèn)化水平和京都議定書對二氧化碳排放的影響因國家的收入水平而異；Ren etal.（2014）運用脫鉤理論，計算了我國制造業(yè)的碳排放脫鉤趨勢及其影響因素。國內學者中王鋒等（2017）、孫葉飛和周敏（2016）、楊樹旺等（2012）、唐杰英（2012）、嚴成樑等（2016）分別運用空間杜賓面板模型、面板數(shù)據(jù)模型、時間序列分析方法、動態(tài)面板誤差修正模型、構建包含內生增長模型的方法，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化、產業(yè)結構高級化、FDI、國際貿易、金融發(fā)展、創(chuàng)新等對碳排放有顯著影響。此外，還有學者運用因素分解方法研究經濟發(fā)展與碳排放的關系，分析包括經濟增長在內的因素對碳排放的貢獻。邵帥等（2017）使用廣義迪氏指數(shù)分解法考察了1995～2014年制造業(yè)碳排放演變的驅動因素；黃勤和何晴（2017）運用LMDI模型，研究了長江經濟帶CO2排放增量的驅動因素，發(fā)現(xiàn)影響因素按大小依次為經濟規(guī)模效應、能源強度效應、產業(yè)結構效應和能源結構效應。

通過梳理現(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)，CO2排放與經濟增長的關系有不可忽視的地區(qū)差異，且CO2排放不僅與經濟增長水平有關，更與產業(yè)結構、FDI、城鎮(zhèn)化、技術創(chuàng)新等經濟增長方式密切相關。為了探究長江經濟帶碳排放與經濟增長關系的區(qū)域特征，尋求合理的區(qū)域減排策略，本文以長江經濟帶為研究對象，運用2000～2015年省級面板數(shù)據(jù)，從經濟增長水平和經濟增長方式兩個角度，考察長江經濟帶九省二市經濟增長對碳排放的影響。本文的研究思路是，首先運用Tapio模型歸納長江經濟帶各省市碳排放和經濟增長關系的特征，然后運用面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗，檢驗長江經濟帶碳排放和經濟增長之間長期均衡關系的存在性，之后加入生產結構、對外經濟和區(qū)域治理這三類經濟增長方式指標，運用面板數(shù)據(jù)和滯后期工具變量法，檢驗長江經濟帶地區(qū)經濟增長水平和CO2排放之間的EKC曲線是否存在，并從增長水平和增長方式兩個角度考察經濟增長對CO2排放總量的影響。本文的創(chuàng)新之處在于，綜合運用Tapio脫鉤模型、面板數(shù)據(jù)EKC曲線檢驗和達峰時間預測，充分考慮了長江經濟帶的區(qū)域特征，采用滯后期工具變量法，從經濟增長水平和經濟增長方式兩個角度研究了長江經濟帶九省二市經濟增長與CO2排放之間的關系，并為長江經濟帶綠色低碳發(fā)展提出政策建議。

三、Tapio脫鉤指數(shù)分析

脫鉤理論最早出現(xiàn)在物理領域，用于表示兩個或多個物理變量之間不再按照固有路徑進行響應。Tapio于2005年提出了脫鉤彈性的概念，又稱碳排放彈性，用于測度二氧化碳排放量的變化對經濟增長響應的敏感程度。脫鉤彈性的計算公式為：

表1 脫鉤狀態(tài)類別

2000～2015年，長江經濟帶九省二市的實際GDP均呈現(xiàn)顯著增長，因此不存在經濟衰退情形下的碳排放脫鉤或連接狀態(tài)，而只可能存在經濟增長情形下的強脫鉤、弱脫鉤、擴張連接和擴張負脫鉤的情形。在經濟增長情形下，理論上脫鉤指數(shù)e的取值范圍是（-∞，∞），e越小，表明CO2排放的增速越低于GDP增速，e＜0，表示GDP增長的同時CO2排放量下降， ||e越大表示經濟增長的減排程度越高。為了全面考察經濟增長與CO2排放之間的關系，本文分別考察了經濟增長與CO2排放總量、單位GDP的CO2排放量以及人均CO2排放量的脫鉤狀態(tài)。

（一）碳排放的測算

CO2排放總量（TC）：采用二氧化碳信息分析中心（CDIAC）的統(tǒng)計口徑，包括化石燃料燃燒產生的CO2和水泥生產過程中產生的CO2，反映了經濟社會生活中CO2排放的總體情況。目前我國還沒有二氧化碳排放量的分地區(qū)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此本文參照IPCC《2006年國家溫室氣體清單指南》提供的方法，測算各省份能源消費引起的二氧化碳排放量：

Cit表示i省第t期的碳排放量，Eitj表示i省第t期第j種能源的消費量，EFj表示第j種能源的碳排放系數(shù)。使用能源而引起的碳排放，最終均可歸結于使用一次能源引起的碳排放，因此本文僅考慮使用一次能源引起的碳排放，而不考慮使用二次能源電力及清潔能源引起的碳排放，以避免重復計算。具體而言，各省二氧化碳的排放量等于由《中國能源統(tǒng)計年鑒》統(tǒng)計的煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油、天然氣八種能源消費引起的碳排放的總和。碳排放系數(shù)EFj由作者根據(jù)IPCC《2006年國家溫室氣體清單指南》提供的各種能源的有效CO2排放因子AD和《中國能源統(tǒng)計年鑒2016》中各種能源折算標準煤參考系數(shù)計算得出，計算公式為：

EFj=ADj×HEATj×10-9

ADj表示有效碳排放因子，HEATj表示平均低位發(fā)熱量，計算結果如表2。

表2 八種能源的折算碳排放系數(shù)

CO2排放的主要來源是能源消費和水泥生產過程中碳酸鈣的分解，水泥生產的碳排放系數(shù)約為0.496（林伯強和劉希穎，2010）。因此，本文還根據(jù)水泥產量測算出各省市由生產水泥引起的CO2排放量，相加得到CO2排放總量。長江經濟帶總體的碳排放水平逐年升高，與實際GDP呈現(xiàn)基本相同的趨勢，增長有所放緩①由于文章篇幅受限，沒有給出長江經濟帶經濟增長與碳排放量的趨勢圖，留存?zhèn)渌鳌！?/p>

（二）脫鉤模型結果分析

本文根據(jù)Tapio脫鉤模型計算出了長江經濟帶九省二市的CO2排放總量、人均CO2排放量以及單位GDP的CO2排放量與GDP增長的脫鉤指數(shù)。圖1是經濟長江經濟帶2000～2015年三類脫鉤指數(shù)的演進形態(tài)。三類脫鉤指數(shù)的變化趨勢類似，大體呈倒U型，但是脫鉤指數(shù)到2015年有所反彈。從碳排放總量和人均碳排放與GDP脫鉤指數(shù)的角度看，長江經濟帶的碳排放總量和人均碳排放與GDP的脫鉤指數(shù)基本重合，呈現(xiàn)先升高后降低的演進形態(tài)。2000～2005年經歷了從弱脫鉤到擴張連接的狀態(tài)，2005～2008年再逐漸由擴張連接變?yōu)槿趺撱^，2008～2011年之間脫鉤指數(shù)有所反彈，2011～2014年脫鉤彈性又逐漸下降并實現(xiàn)了強脫鉤，但2015年脫鉤指數(shù)有大幅反彈。脫鉤指數(shù)是碳排放增速與GDP增速的比值，脫鉤指數(shù)形態(tài)的變化，意味著隨著時間推移，經濟增長和碳排放之間聯(lián)系的緊密程度震蕩下降，經濟增長對碳排放的依賴程度降低。由于能源消費引起的碳排放占碳排放總量的九成，因此脫鉤指數(shù)震蕩下降，表明經濟增長對能源消費碳排放的依賴程度有所降低，長江經濟帶能夠同時實現(xiàn)經濟增長和二氧化碳減排。當然2015年脫鉤指數(shù)反彈也表明，經濟增長與碳排放之間還可能復鉤。因此，識別出長江經濟帶經濟增長和碳排放脫鉤的影響因素，才能通過這些因素引導長江經濟帶實現(xiàn)低碳發(fā)展。從碳強度與GDP脫鉤指數(shù)的角度看，2000年以來長江經濟帶碳強度與經濟增長基本處于強脫鉤狀態(tài)，即經濟增長的同時單位GDP的碳排放有所降低。這表明長江經濟帶要同時實現(xiàn)經濟增長和二氧化碳減排，需在降低碳排放總量和人均碳排放量方面做出努力。

表3 長江經濟帶九省二市2000～2015年碳排放脫鉤指數(shù)

圖1 長江經濟帶三類脫鉤指數(shù)變化趨勢

從經濟增長的最終結果來看，CO2排放總量、人均CO2排放量呈現(xiàn)如下特征：

第一是經濟增長方式從粗放到相對集約。2000～2005年長江經濟帶處于較粗放的經濟增長狀態(tài)，經濟增長對化石能源的依賴性較強，經濟總量增長的同時，CO2排放量也有所增長。這一時期，只有上海、浙江、安徽、重慶、貴州處于弱脫鉤狀態(tài)，CO2排放的增長速度略低于經濟總量增長速度；江蘇、江西、湖北、四川則處于擴張連接狀態(tài)，CO2排放與GDP同步增長；湖南和云南處于擴張負脫鉤狀態(tài)，CO2排放的增長速度遠高于GDP的增長速度，云南省CO2排放的增長速度更是達到GDP增速的2倍多。2005～2010年，長江經濟帶CO2排放情況有所好轉，化石能源仍然是經濟增長的重要動力，盡管各地區(qū)全部實現(xiàn)了弱脫鉤狀態(tài)，但是經濟增長仍然伴隨著CO2排放量的增加。2010～2015年各地區(qū)碳排放和經濟增長的脫鉤指數(shù)進一步下降，經濟增長對化石能源消耗的依賴性降低，特別是上海市率先出現(xiàn)了強脫鉤狀態(tài)，GDP增長的同時實現(xiàn)了CO2減排。

第二是各省市的脫鉤指數(shù)先趨同后趨散。2000年至2005年，云南省脫鉤指數(shù)最高，是上海的6倍，處于擴張負鏈接狀態(tài)；2005年至2010年，脫鉤指數(shù)最高的四川省是上海的2倍，處于弱脫鉤狀態(tài)；2010年至2015年，脫鉤指數(shù)最高的江西省是上海的13倍，處于弱脫鉤狀態(tài)。這三個時間段長江經濟帶11個地區(qū)CO2排放脫鉤指數(shù)的變異系數(shù)①變異系數(shù)=樣本均值/樣本標準差，反映樣本數(shù)據(jù)的變化程度。依次為0.55、0.22、0.87，從數(shù)值上看先減小后增大，表明地區(qū)間的脫鉤指數(shù)先趨同后趨散，間接表明地區(qū)之間的碳排放差異呈現(xiàn)先縮小后擴大的情形。

第三是東中西部各有減排的典型代表。長江經濟帶橫跨我國東中西部三大區(qū)域，這三大區(qū)域中各有減排的典型代表。其中東部地區(qū)減排的典型代表是上海和浙江省，上海率先實現(xiàn)了CO2排放強脫鉤，浙江省2010～2015年的CO2排放脫鉤指數(shù)下降為2000～2005年脫鉤指數(shù)的1/9。中部地區(qū)的減排代表是湖北省，2010～2015年的CO2排放脫鉤指數(shù)下降為2000～2005年脫鉤指數(shù)的1/84。西部地區(qū)的減排代表是四川省，2010～2015年的CO2排放脫鉤指數(shù)下降為2000～2005年脫鉤指數(shù)的1/14，從西部地區(qū)碳排放最嚴重的省份變?yōu)樘寂欧旁鏊傧鄬ψ盥氖》荩撱^彈性達到0.078。

從碳強度來看，只有湖南、四川、云南在2000～2005年處于弱脫鉤狀態(tài)，其余地區(qū)和其余年份，長江經濟帶各地區(qū)碳強度都是強脫鉤狀態(tài)，且隨著時間的推移，脫鉤彈性的絕對值越來越大。這表明隨著GDP增長，單位GDP的CO2排放呈現(xiàn)出下降狀態(tài)，GDP的增長并未引起碳強度的明顯增加。

長江經濟帶CO2排放總量、人均CO2排放與經濟增長的脫鉤程度越來越高，長江經濟帶的經濟增長逐漸集約化，對化石能源的依賴有所降低。各省市脫鉤指數(shù)先趨同后趨散，正好符合EKC曲線的特征。隨著時間推移和經濟增長，各省份從均處于EKC曲線左側，碳排放水平有一定差距。之后，一部分地區(qū)跨過拐點，另一部分地區(qū)仍在拐點左側，兩部分地區(qū)碳排放水平相當，差距縮小。最后，跨過拐點的省份碳排放水平繼續(xù)下降，拐點左側的省份碳排放水平繼續(xù)上升，地區(qū)間碳排放差距擴大。長江經濟帶東中西部省市均有減排代表的事實表明，經濟增長水平相似的地區(qū)，由于地區(qū)特點不同，經濟增長方式不同，CO2排放也存在差異。

Tapio脫鉤模型結果表明，長江經濟帶經濟增長與碳排放之間可能存在EKC曲線，經濟增長方式對CO2的排放也至關重要。因此，本文接下來從經濟增長水平和經濟增長方式兩個角度就長江經濟帶經濟增長與碳排放關系做進一步的實證分析。

四、EKC曲線檢驗

（一）模型、變量和數(shù)據(jù)來源

為了定量分析經濟增長水平和經濟增長方式對CO2排放的影響，本文參照齊少洲等（2015）、夏勇和鐘茂初（2016）等學者的做法，擴展環(huán)境庫茲涅茨曲線，以經濟增長水平為核心解釋變量，以經濟增長方式為控制變量，設立如下面板數(shù)據(jù)模型

其中i表示地區(qū)，t表示時間，本文的數(shù)據(jù)集是長江經濟帶九省二市2000～2015年的平衡面板數(shù)據(jù)。lnCit是被解釋變量，為碳排放總量的對數(shù)；lnpgdpit是地區(qū)實際人均GDP的對數(shù)，用來衡量地區(qū)經濟增長水平。μi為非觀測的個體效應，表示除納入模型的變量之外，各省之間持續(xù)存在的影響CO2排放的差異，如資源稟賦等。γt為非觀測時間效應，表示除納入模型的變量之外，各省共同面臨的隨時間而變化的影響CO2排放的因素，如能源價格等。εit是隨機誤差項，與μi和γt不相關。Xit是表示經濟增長方式的控制變量。CO2排放量和人均GDP可能存在互為因果的情況，直接估計模型（5）得到的結果有偏且不一致。齊少洲等（2015）指出，經濟增長對碳排放的作用有滯后性，本期的經濟增長會對下一期碳排放產生影響，因此本文采取滯后期工具變量法克服內生性問題。

經濟增長水平采用大多數(shù)學者的做法，用人均GDP表示。本文將人均GDP用pgdp表示。人均GDP可以大致代表地區(qū)所處的經濟發(fā)展階段，不同的發(fā)展階段通常會有不同的產業(yè)結構、能源消費特征，進而會有不同的CO2排放量。環(huán)境庫茲涅茨曲線又表明碳排放和人均收入可能存在倒U型關系。因此，本文用實際人均GDP來衡量人均收入，在方程中同時加入人均GDP的一次項和二次項，并取對數(shù)。其中人均實際GDP均為2000年不變價格，以保證不同年份的可比性。

經濟增長方式則根據(jù)現(xiàn)有文獻分為生產結構、對外經濟和區(qū)域治理三個方面。

（1）生產結構

產業(yè)結構（thir）。本文用第三產業(yè)增加值占GDP的比重反應產業(yè)結構。第三產業(yè)是較為“清潔”的產業(yè)，能耗相對較低，第三產業(yè)比重的上升通常會減少CO2排放。

能源結構（stru）。不同能源的有效碳排放因子不同，即提供相同熱量產生的CO2排放量不同，原煤和焦炭的有效碳排放因子相對最高，因此會引起更多的CO2排放。本文用原煤消費量占能源消費總量的比重反應能源結構，通常該比重越高，CO2排放量越大。

技術水平（rd）。技術水平越高，越有可能提高能源的利用效率、降低單位能源的碳排放，實現(xiàn)節(jié)能減排。本文用技術市場成交額占GDP的比重表示技術水平。

（2）對外經濟

外資水平（fdifg）。外商直接投資通過規(guī)模效應、結構效應、技術效應對地區(qū)碳排放產生影響（白紅菊等，2017），本文以外商直接投資占GDP的比重衡量地區(qū)運用外資情況。

開放程度（open）。碳排放從生產端計量，進出口貿易通過規(guī)模效應、結構效應、技術效應以及碳排放轉移，均可能會擴大CO2排放（孫金彥和劉海云，2016）。本文用地區(qū)進出口貿易總額占GDP的比重衡量地區(qū)的開放程度。

（3）區(qū)域治理

人力資本水平（edu）。人力資本水平是區(qū)域經濟發(fā)展水平的重要決定因素，并可通過加強自主創(chuàng)新、吸收先進技術等途徑影響碳排放。本文用6歲以上人口平均受教育年限作為地區(qū)人力資本的代理變量。

城鎮(zhèn)化率（cpop）。一方面，城鎮(zhèn)化會增加住宅和基礎設施需求，帶動鋼鐵、水泥、建材等高能耗產業(yè)增長，增加CO2排放（齊少洲等，2015）；另一方面，會通過人力資本積累和清潔生產的渠道而減少CO2排放（張騰飛等，2016）。本文用城鎮(zhèn)人口比重衡量城鎮(zhèn)化率。

環(huán)境治理（er）。地區(qū)環(huán)境治理可能對CO2排放有一定的抑制作用，本文用工業(yè)污染治理投資占GDP的比重衡量地區(qū)環(huán)境治理水平。

財政分權（powe）。財政分權程度越高，地方政府的自主性越強，地方政府越有可進行基礎設施建設等“競爭性支出”，增加CO2排放（肖容和李陽陽，2014）。本文用地方財政收入占全國財政收入的比重衡量財政分權情況。

接下來，本文以長江經濟帶各省為樣本，就各因素對CO2排放水平的影響程度做出估計。各解釋變量的原始數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》、EPS中宏觀經濟數(shù)據(jù)庫、EPS區(qū)域經濟數(shù)據(jù)庫、EPS對外經濟數(shù)據(jù)庫和各省統(tǒng)計年鑒。

表4 變量描述性統(tǒng)計結果

（二）單位根檢驗和協(xié)整檢驗

為了避免偽回歸，本文對面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行了檢驗。LLC和PP檢驗的結果均表明lnTC、lnpgdp、lnpgdp2變量原值非平穩(wěn)，但一階差分平穩(wěn)。

在確定了變量均為一階單整之后，本文對變量之間是否存在協(xié)整關系進行了檢驗。Kao檢驗、Pedroni檢驗、Johansen檢驗均表明，lnTC、lnpgdp、lnpgdp2之間存在協(xié)整關系，即變量之間存在長期均衡關系①由于文章篇幅受限，具體的檢驗結果數(shù)據(jù)未給出，留存?zhèn)渌鳌！?/p>

（三）面板數(shù)據(jù)回歸結果

協(xié)整檢驗結果表明變量間存在長期均衡關系，因此本文繼續(xù)進行回歸分析，考察經濟增長水平和經濟增長方式對CO2排放的影響，并在模型中加入時間趨勢項lnt來表示政策等因素對各地區(qū)CO2排放的共同影響。模型（1）、（2）是隨機效應回歸結果，模型（3）、（4）、（5）是固定效應回歸結果，Hausman檢驗表明應采用固定效應回歸，即模型（3）、（4）、（5）。

模型（3）結果表明，人均GDP對數(shù)的一次項和二次項系數(shù)均在1%的顯著性水平上顯著，且二次項系數(shù)為負，說明長江經濟帶經濟增長水平與CO2排放總量和碳強度之間呈倒U型關系，EKC曲線成立。模型（4）加入了經濟增長方式變量，經濟增長方式包括生產結構、對外經濟、區(qū)域治理三個層面，其中生產結構用產業(yè)結構、能源結構、技術水平三個指標表示；對外經濟用外商直接投資和對外貿易情況兩個指標表示；區(qū)域治理用城鎮(zhèn)化率、環(huán)境規(guī)制、財政分權三個指標表示。模型（4）一方面用于檢驗模型（3）的穩(wěn)健性，另一方面用于考察經濟增長方式對CO2排放的影響。模型（4）結果表明，人均GDP的二次項仍然顯著為負，EKC曲線仍然成立，說明模型（3）的結果是穩(wěn)健的。為了解決模型（4）的內生性問題，本文采取滯后期工具變量法，用人均GDP的對數(shù)及其二次項的滯后項作為人均GDP的對數(shù)及其二次項的工具變量，得到模型（5）。經檢驗，滯后一期人均實際GDP的對數(shù)（工具變量）與當期值相關系數(shù)在1%的顯著性水平下為0.9985，有較強相關性，而當期的碳排放對上一期的實際人均GDP沒有影響，因此工具變量是有效的。

表5 面板數(shù)據(jù)回歸結果

（四）回歸結果分析

模型（5）中人均GDP的一次項和二次項系數(shù)均在1%的顯著性水平上通過了顯著性檢驗，表明滯后期工具變量的作用效果很好。回歸結果表明，實際人均GDP的二次項系數(shù)在1%的顯著性水平下顯著為負，EKC曲線成立。隨著人均GDP增長，長江經濟帶CO2排放總量先增加后減少，經濟增長水平與CO2排放呈現(xiàn)倒U型關系。此外，經濟增長方式上同樣對CO2排放有重要影響。

從生產結構來看，產業(yè)結構、能源結構、技術水平均對地區(qū)CO2排放總量產生了顯著影響。其中，代表產業(yè)結構的第三產業(yè)占GDP的比重每提高1個百分點，CO2排放總量降低0.0163%；代表能源結構的原煤能源消費量占終端能源消費總量的比重每提高1個百分點，CO2排放總量提高0.8696%；代表技術水平的技術市場成交額占GDP的比重每提高1個百分點，CO2排放總量降低0.1205%。以上結論與預期一致，表明優(yōu)化生產結構能夠有效推動CO2減排：推動產業(yè)結構高級化的經濟增長方式能有效降低CO2排放；優(yōu)化能源結構、降低原煤能源依賴程度的經濟增長方式，CO2減排效應最強；注重提高科技創(chuàng)新、研究開發(fā)水平的經濟增長方式，同樣具有可觀的減排效應。

從對外經濟發(fā)展水平來看，外商直接投資對CO2排放總量有顯著影響。外商投資占GDP的比重每提高1個百分點，CO2排放總量降低0.0352%；貿易開放程度未對地區(qū)碳排放產生顯著影響。這表明在長江經濟帶地區(qū)，外商直接投資通過技術效應、規(guī)模效應、結構效應最終表現(xiàn)為有助于CO2減排，引進外資以及開展對外貿易的經濟增長方式沒有使長江經濟帶成為“污染避難所”。

從區(qū)域治理情況看，人力資本水平、城鎮(zhèn)化水平、污染治理、財政分權對CO2排放總量并無顯著影響。這說明長江經濟帶各省人力資本提高并沒有實現(xiàn)CO2減排。之所以出現(xiàn)這種結果，是因為計量模型反應的是各個變量對CO2排放產生的直接影響，而人力資本通常是通過提升技術水平、促進產業(yè)結構升級等其他渠道因素間接促進了CO2減排。事實上，本文的回歸結果表明，這些渠道因素確實對CO2排放產生了顯著影響。區(qū)域治理水平變量的回歸結果還表明，長江經濟帶城鎮(zhèn)化進程并不是引起碳排放增加的主要因素；治理污染投資的高能耗導致其未能助力CO2減排；財政分權程度并未增加CO2排放，說明長江經濟帶地區(qū)政府競爭性投資行為已經有所緩解。

總體來看，回歸結果表明經濟增長方式指標中，生產結構對碳排放的影響最大，對外經濟發(fā)展水平次之，區(qū)域治理情況的影響最小。生產結構中，能源結構是對碳排放影響最大的因素；技術水平次之，產業(yè)結構的影響相對較小。

（五）碳排放達峰時間預測

根據(jù)模型（5）的回歸結果，可以得到如下碳排放方程：

表6 CO2排放總量達峰時間預測

根據(jù)二次方程求極值的方法，當實際人均GDP達到48858元（2000年不變價）時，CO2排放總量達峰。目前長江經濟帶11個地區(qū)中，人均GDP達到CO2排放達峰標準的有上海市、江蘇省、浙江省。中國承諾到2030年實現(xiàn)CO2排放達峰，為了評估長江經濟帶是否能如期完成碳排放達峰目標，本文將對CO2排放總量達峰時間進行預測。由于近年來GDP增速明顯放緩且已現(xiàn)企穩(wěn)跡象，本文以地區(qū)2014～2016年實際GDP的平均增長率為準，測算了未達峰地區(qū)達峰所需年限和達峰時間，結果如表8。未達峰地區(qū)中，重慶市預計達峰時間最早，達峰時間為2018年；云南省預計達峰時間最晚，達峰時間為2033年；長江經濟帶各省市基本能夠實現(xiàn)2030年之前碳排放達峰的目標，其中云南省的經濟發(fā)展和CO2排放需要重點引導。

五、結論與政策建議

本文通過Tapio脫鉤模型、面板數(shù)據(jù)模型、達峰時間預測，研究了長江經濟帶九省二市2000～2015年經濟增長和碳排放關系，得到如下主要結論：

第一，C02排放總量和人均排放量與GDP的脫鉤指數(shù)顯示，2000～2015年長江經濟帶的經濟增長方式逐漸從粗放型向相對集約型轉變，經濟增長對化石能源的依賴程度有所降低；各省市的碳排放脫鉤指數(shù)先趨同后趨散，與EKC曲線的特征相吻合，東中西部各有減排的典型代表，經濟增長方式對CO2減排有重要影響。碳強度與人均GDP的脫鉤指數(shù)則顯示，GDP增長并未引起單位GDP碳排放的顯著增加。第二，單位根檢驗和協(xié)整檢驗表明，CO2排放和實際人均GDP存在長期均衡關系。第三，面板回歸模型顯示，經濟增長水平和經濟增長方式均對CO2排放總量有重要影響。經濟增長水平方面，人均GDP與CO2排放總量之間呈現(xiàn)倒U型關系，EKC曲線成立。經濟增長方式方面，人力資本、生產結構、對外經濟、區(qū)域治理對CO2排放的影響程度依次遞減。原煤占化石燃料的比重每下降1個百分點，CO2排放總量下降0.8612%。技術水平、第三產業(yè)比重、外商直接投資比重每提高1個百分點，分別使得CO2排放總量降低0.1221%、0.0163%和0.0357%。而人力資本水平、城鎮(zhèn)化水平、污染治理投資、財政分權程度對CO2排放總量均無顯著影響。第四，本文根據(jù)回歸結果預測了CO2排放總量的達峰時間，預測結果表明，長江經濟帶各地區(qū)基本能夠在2030年前實現(xiàn)碳排放達峰目標。

綜上所述，經濟增長水平和經濟增長方式都是影響碳排放峰值的重要因素，提高經濟增長水平可以促進碳排放峰值的實現(xiàn)，優(yōu)化經濟增長方式則可以有效降低峰值碳排放水平以及各個經濟增長水平下的CO2排放水平。據(jù)本文預測，CO2達峰目標能夠實現(xiàn)，而碳排放的峰值是多少，不僅取決于經濟增長水平，更取決于經濟增長方式。因此，要從生產結構、對外經濟和區(qū)域治理水平出發(fā)，優(yōu)化經濟增長方式，實現(xiàn)長江經濟帶綠色低碳發(fā)展。為此，本文提出如下政策建議：

第一，各省市統(tǒng)籌協(xié)調發(fā)展。形成長江經濟帶整體性產業(yè)布局，引導形成合理的產業(yè)集群，同時充分利用能源結構優(yōu)化和技術水平提高促進綠色低碳發(fā)展。一方面，優(yōu)化能源結構，通過降低原煤能源依賴程度，提高清潔能源使用比重來降低碳排放。另一方面，鼓勵科技創(chuàng)新，通過提高生產效率和能源利用效率降低碳排放。再者，要引導地區(qū)產業(yè)升級，通過使產業(yè)結構高級化、清潔化來降低碳排放。鑒于生產結構中，能源結構和技術水平的減排效應大于產業(yè)結構升級的減排效應，各地區(qū)不必盲目推動產業(yè)結構高級化，而是要根據(jù)地區(qū)特點因地制宜。例如，湖北省作為工業(yè)大省，可以著重提高技術水平；四川省天然氣資源豐富，可以著重優(yōu)化能源結構；而東部發(fā)達地區(qū)可借助地理優(yōu)勢和技術優(yōu)勢，大力發(fā)展核能、風能等清潔能源。各地區(qū)之間也應加強技術創(chuàng)新成果的良性互動。第二，合理發(fā)展對外經濟。合理利用外資，充分發(fā)揮外商直接投資的結構效應和技術效應，實現(xiàn)長江經濟帶經濟增長和CO2減排雙贏。第三，釋放人力資本潛力，注重發(fā)揮人力資本在經濟發(fā)展和CO2減排中的作用，提高人力資本向實用技術的轉化水平，發(fā)揮人力資本對產業(yè)結構升級的推動作用，以人才作為促進經濟發(fā)展和CO2減排雙贏的重要驅動力。第四，協(xié)調區(qū)域治理。注重城鎮(zhèn)化進程中的人力資本積累，推進城鎮(zhèn)化與CO2減排良性互動。各區(qū)域相互協(xié)調共同推進水污染、大氣污染等治理，降低污染治理能耗，提高污染治理效率，實現(xiàn)污染治理和CO2減排同步推進。建立合理的地方政府考核機制，避免政府競爭性投資。第五，區(qū)域之間互聯(lián)互通，充分發(fā)揮各地區(qū)減排代表的帶動效應和示范效應。發(fā)揮湖北省和上海市碳金融中心的作用，帶動長江經濟帶實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展，進而向全國輻射。