關于長江經濟帶低碳發展的思考

袁磊

[摘 要] 隨著全球氣候的惡化，低碳經濟已成為世界各國協調經濟發展與保護環境的重要途徑。基于相關文獻，對長江經濟帶15年11個省份的面板數據，利用Kaya公式，選取影響碳排放的主要指標構建變系數不變截距模型，通過類似似乎不相關方法回歸（SUR）對影響碳排放的主要因素進行實證分析，并分區域進行研究，結果表明：長江經濟帶的低碳發展與發展水平息息相關，東部高水平發展省份應加大低碳技術投入，緩解人口壓力；中部省份須加快產業結構轉型，引進新型人才；西部省份應充分發揮資源稟賦優勢，注重經濟兼顧低碳。

[關鍵詞] 低碳經濟；長江經濟帶；SUR；區域異質性

[中圖分類號] F061.5 [文獻標識碼] A [文章編號] 1009-6043（2018）05-0039-04

改革開放以來，我國經濟飛速發展，工業化進程不斷加快，各種高能耗、高污染、高排放產業不可避免的出現，在能源的消耗上與日俱增，碳排放過高已成為我國無法忽視的問題。2001年3月，全國人大九屆四次會議通過了《國民經濟和社會發展第十個五年計劃綱要》，形成生態建設、環保、經濟與社會的全方位發展體系。但是在2016年美國耶魯大學發布的《環境績效指數報告》中，中國在空氣質量方面排名倒數第二。2014年，國務院總理李克強在重慶主持召開座談會，研究依托黃金水道建設長江經濟帶，為中國經濟持續發展提供重要支撐。長江經濟帶歷來就是中國最重要的工業走廊之一，中國鋼鐵、汽車、電子、石化等現代工業的精華大部分匯集于此，集中了一大批高耗能、大運量、高科技的工業行業和特大型企業，在能源的消耗上具有典型性，推進該經濟帶的低碳經濟對于全國低碳發展起著示范作用。長江經濟帶的低碳經濟發展研究具有深刻且緊迫的現實意義。

一、文獻綜述

在碳排放方面，國外學者較早便有了相關研究。1989年日本教授Yoichi Kaya通過簡單數學公式將經濟、能源、人口和CO2結合起來，提出了Kaya公式，將低碳經濟與碳排放聯系了起來。1995年美國普林斯頓大學的經濟學家A·克魯格和G·格魯斯曼通過研究發現，大部分污染物的變動趨勢和人均國民收入的變動趨勢之間呈現出倒U型關系，提出了環境庫茲涅茨曲線（Environmental Kuznets Curve，EKC）假說。

相比之下，國內學者起步較晚。近年來，國內學者大多從產業結構、能源效率、經濟增長等方向對碳排放進行分析：一是研究產業結構調整對碳排放的影響，如劉再起（2010）通過實證分析得出，所有產業發展均會促進碳的排放，但影響程度隨第一、二、三產業依次遞減；王修華（2012）通過建立雙對數模型，發現了產業結構升級和低碳經濟發展之間的耦合。二是研究產業結構與能源效率的相關性，于斌斌（2017）提出要充分利用產業結構調整質量對能源效率改善的空間溢出效應來改善周邊地區的能源效率；周肖肖（2015）發現，中國經濟增長顯著存在能源效率—產業結構協同效應。三是低碳與經濟增長的關系研究，楊斐（2011）利用EKC模型擬合經濟增長與碳排放之間的關系，發現了二者之間特定的曲線關系；王鋒（2010）發現人均GDP增長是CO2排放量增長的最大驅動因素。還有部分學者如許廣月（2010）從庫茲涅茨曲線理論出發，對我國東、中、西部地區進行研究，指出低碳發展需要依托區域經濟發展的異質性。

盡管該方面研究發展迅速，但主要側重于某一個或幾個因素對于碳排放的影響，忽略了研究主體的外部關聯性與區域異質性。為此，基于Kaya公式展開，選取影響碳排放的主要指標，構建了變系數不變截距模型，對長江經濟帶15年省際面板數據采用類似似乎不相關回歸（SUR）方法進行實證研究。由于各省份之間必然存在著或多或少的協同效應，會產生無法觀測的相關性，同時解釋變量中人口、GDP、能源消費量等相互影響，采用SUR方法既可以考慮經濟帶沿線各省份之間的相互影響，又可以排除到變量之間的相關性，同時從外部環境和內部結構兩方面解釋碳排放的影響因素，并以此提出相應的理論建議。

二、長江經濟帶低碳發展

（一）背景

2014年6月，李克強總理在國務院常務會議上提出，部署建設綜合立體交通走廊打造長江經濟帶，同時，會議要求要特別注重發展與環境相結合，切實加強和改善長江生態環境保護治理。長江經濟帶聯系著11個省市約6億人口，它是長江流域最發達的地區也是全國高密度的經濟走廊之一，與京津冀一體化、“一帶一路”并稱為中國三大經濟戰略規劃。

低碳經濟的實質是碳排放與經濟增長之間實現脫鉤。然而改革開放以來，我國一直作為高耗能國家，采取粗放式增長模式，對能源的依賴程度極大。自2001年以來，我國便一直強調可持續的科學發展，碳排放與經濟增長的脫鉤也在逐步實現。

（二）發展現狀

根據EKC假說可知，一個地區的碳排放與經濟發展水平存在著倒“U”型相關性，且碳排放的相關曲線包括：碳排放總量、人均碳排放和碳排放密度，其中碳排放密度表示平均每單位GDP產生的CO2排放量。為突出區域性差異，將長江經濟帶分成三個地區進行討論。圖1、圖2、圖3分別為碳排放總量TCE、人均碳排放PCE、碳排放密度EI的趨勢圖。可以發現，經濟帶碳排放總量和各區域碳排放總量自2001年起逐漸增加，在2013年開始出現下降趨勢，且東、中、西部人均碳排放也從2012年開始陸續出現了下降的趨勢，碳排放密度自2001年起逐步下降，印證了環境庫茲涅茨曲線，也說明了整個長江經濟帶正處于向弱脫鉤轉型的時期。

考慮到區域間差異，將三個曲線圖內部進行對比。在碳排放總量曲線中，東部地區>中部地區>西部地區，在人均碳排放曲線圖中也是如此，而東部地區經濟水平高，在碳排放密度曲線圖中，則是正好相反。盡管都具有拐點，但拐點的高度具有顯著的差異性，說明發展低碳經濟必須結合發展水平的高低，從不同的角度進行管理，制定低碳經濟的評價標準時，也不可單從碳排放的總量或者均量考慮。

三、實證分析

根據前文所提，國民經濟中的人口、地區生產總值、能源消耗、產業結構等因素之間不存在絕對的獨立性，且各省的經濟發展、政策選擇等會通過彼此間的交流與競爭出現調整，因而不可避免的會出現異方差與自相關。為此，構建了變截距不變系數模型，選擇類似似乎不相關回歸（SUR）方法，自動修正了橫截面中出現的異方差和自相關，以此對長江經濟帶十五年的省際面板數據進行實證分析。

（一）變量選擇與模型構建

Kaya公式采用因素分解法，巧妙地將碳排放與其他指標結合起來，通過逐層遞推，將CO2的排放與人口、GDP等宏觀指標相聯系，具體展開形式為：

對等式左右兩邊取對數得：InCO2=InCi+InEi+InYi+InPi，由上述等式可知，CO2排放量的直接影響因素有能源消費量、地區生產總值、人口數。同時，我國學者劉再起（2017）研究發現，產業結構的升級可以抑制碳排放，促進低碳經濟的發展。另外，由于現有技術水平的限制，各種機器的能量做工效率無法實現百分之百，會導致能源的浪費。通過增加科學技術支出可以提高機器的效率，同樣能抑制碳排放。故本文在模型中加入了產業結構str和科學技術支出tch作為控制變量。因此，最終構建的回歸模型為：

Intceit=αi+β1lnpgdpit+β2lnpopit+β3lneeit+β4strit+β5lntchit+μit

式中，tce表示各省各年份的碳排放量；pgdp表示地區人均產值；pop表示地區年末常住人口；ee為平均每噸標準煤能源的產值，在此處可表示為能源的利用效率，與因科學技術水平提高導致的能源轉化效率區別開來；str表示產業結構的量化指標；tch表示各省政府每年科學技術支出的絕對量，代表能源轉化效率的提升程度，因政府低碳技術支出無詳細數據，本文使用與之相關的工具變量，仍具有政策指導意義；μ表示隨機擾動項，且模型中所有的“In”均表示對該變量取對數。由于產業結構指標主要用于反映產業的調整與升級，即第三產業與第二產業的發展水平，所以以三產與二產的比值作為產業結構指標。

（二）數據來源

在碳排放的研究上，由于數據的可獲得性與準確性等原因，CO2排放總量作為碳排放指標已成為公認選擇。本文使用劉傳江（2017）的碳排放計算方法：

tce=ΣEi*NCVi*CEFi*COFi*44/12（i=1，2，…7）

其中，Ei表示第i種能源的實物消費量，包括原煤、焦炭、燃料油、汽油、煤油、柴油和天然氣等七種能源；NCVi表示第i種能源的平均低位發熱量，COFi表示第i種能源的碳氧化系數。其中，各種能源消費量數據來源于國泰安數據庫，能源的平均低位發熱量參照《中國能源統計年鑒》，碳氧化系數參考《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》。地區人口數、地區生產總值、三次產業生成總值、政府科技支出等數據均來源于《中國統計年鑒》。

（三）回歸結果

如表2所示，列（1）為對長江經濟帶全區域采用SUR方法的回歸結果，列（2）（3）（4）為去除部分或全部控制變量的回歸結果，經對比可以發現，加入控制變量后的回歸結果并無顯著差異，且加入控制變量后擬合優度顯著增加，說明控制變量科技支出tch和產業結構str加入后，回歸模型變得更為穩健。從列（1）的回歸結果可以看出，人均產值和人口的增加對碳的排放有顯著的促進作用，能源效率的提高和產業結構的升級可以顯著的抑制碳排放。但是科技支出對碳排放卻存在促進作用，說明盡管政府在科技方面財政支出不菲，卻可能只有很少一部分用于低碳發展，大部分支出仍作用于非低碳方向，缺少低碳技術扶持，導致低碳經濟發展受到了嚴重阻礙。本文所有回歸結果均來自stata12.0。

（四）異質性分析

由于長江經濟帶東西橫跨十一個省份，各省份之間的經濟發展水平存在較大差距，低碳發展必然不可一概而論，理論必須與實際相結合才能發揮出最好的效果，發展低碳也必須從地區特征出發，否則可能事則其反。本文將長江經濟帶劃分為東、中、西三個區域，分別代表發展水平高、中、低三個層次，劃分標準同我國東、中、西部方法相同，即上海、江蘇、浙江為東部省份，安徽、湖北、湖南、江西為中部省份，重慶、四川、貴州、云南為西部省份。同樣對各區域采用SUR方法進行回歸，分區域回歸結果見表3。

通過對比表3的三列回歸結果可知，東、中、西部的低碳發展存在明顯的區域異質性，盡管人均產值和人口對碳排放的促進作用、能源效率對碳排放的抑制作用仍然存在，但東部地區的影響系數明顯大于中部與西部地區。東部地區人均產值對碳排放的作用程度為（1.182***），而中部地區的作用程度為（0.565***），西部地區為（0.499***），東部地區的作用程度為中部和西部的2倍，而且在人口方面，東部地區對碳排放促進效果（1.303***）為西部地區（0.272***）的4.79倍，說明在東部的人口增長對碳排放的影響巨大，造成了嚴重的環境破壞，相比于中西部需要更多投入才能挽救，這是由于東部地區人口過度擁擠，超出環境所能承受的人口閾值，導致環境的邊際損耗增大，這也會在很大程度上阻礙東部省份的低碳經濟發展。

同時，由于東部發展水平高，產業結構高度化，產業結構的調整與升級對于碳排放的抑制作用已達到瓶頸，不再顯著。與之相比，中部的產業結構正在逐步由第二產業主導向第三產業升級，對于碳排放存在著顯著的抑制作用（-0.908***），而西部地區由于較為落后的發展水平，處于第二產業的高度發展時期，第三產業發展緩慢，相關產業技術不夠成熟，產業結構的調整對碳排放存在著顯著的促進作用（0.512***），這也證明了我國東西部地區經濟發展的不平衡。

在科技支出方面，東部地區對碳排放雖然存在著負相關（-0.0271），但結果并不顯著，說明該項支出并沒有形成一定規模，盡管在低碳方面有所努力，效果并不明顯，與之相比，東部和西部的科技支出與前文全區域一致，均對碳排放有著顯著促進作用，但中部地區（0.0818***）比西部（0.277***）影響程度小的多，東、中、西部省份在該解釋變量上的逐層變化也反映了經濟發展水平與低碳經濟重視程度的相關關系。

最后，與全區域回歸結果的擬合優度R2（0.819）相比，分區域擬合優度R2（東0.985；中0.934；西0.871）顯著提高，這也充分表明了考慮區域異質性對于低碳經濟道路選擇的重要程度。

同時，對區域異質性的分析采用了不同的分類方式，比如以湖北為分界，將經濟帶沿線十一省分為處于長江上游或下游兩類，回歸結論與此相比并不存在顯著性差異。

四、結論與政策建議

（一）結論

基于長江經濟帶沿線十一個省份2001-2015年15年的碳排放及相關數據，構建計量模型，采用類似似不相關回歸（SUR）方法進行分析，對低碳經濟發展提出思考，重點分析碳排放與地區產值、人口和能源消費量等因素的關系，同時考慮到因區域異質性導致的結構性差異，對不同區域進行分析。結果發現，在對長江經濟帶全區域進行實證分析時，各解釋變量與一般學者所得結論并無顯著差異，即人均產值的增加和人口的增長會顯著促進碳排放，這是我國現階段經濟發展所無法避免的，能源效率的提高和產業結構的升級調整可以對碳排放存在著顯著的抑制作用。然而在進行分區域探討時，卻發現不同地區之間存在著顯著的結構性偏差，須結合實際情況，具體問題具體分析。

（二）建議

在充分考慮地區間聯系的同時，地區差異始終是個不可忽視的問題，發展低碳經濟理論需與地區實際發展水平相結合才能獲得最好的結果，否則可能導致政策的無效甚至反向。在低碳經濟的發展上，長江經濟帶各省份應從自身發展水平、資源稟賦出發，選擇合適的道路：

1.東部發展水平較高的省份的人口超過環境承載度，明顯過度擁擠，邊際碳排放遠高于中西部，應適度減少人口，將人口向中西部轉移。同時，由于東部發展水平較高，能源利用效率的提高對碳排放的減少有著顯著的作用，但產業結構和科技支出對于低碳經濟的貢獻不再顯著，應加大在低碳方面的科技支出，提高能源的利用效率，不可只著眼于產業結構的高度化，妄圖通過產業結構高度化實現低碳經濟。

2.中部地區工業發展迅速，處于低碳發展的典型時期，即可通過產業結構的調整來抑制碳排放。但過度發展經濟而忽視低碳技術，只會增加未來的成本，政府的科技支出應適度傾斜，進行低碳技術方面的研發。同時，應做好人才引進政策，大力發展第三產業，加快產業結構的調整。

3.西部地區發展較為落后，現階段的發展水平還無法支持低碳經濟，過度重視碳排放只會嚴重阻礙西部地區經濟發展，拉大東西部差距。且西部地區第三產業發展較為落后，在低碳發展道路上還有很長的路要走，國家在此方面應有政策傾斜，幫助西部地區人才引進，利用好西部地區充足的資源優勢，加快第三產業的發展，形成新型產業鏈。

長江經濟帶作為我國經濟發展的一大動力源泉，擁有各種資源優勢，發展后勁強大，發展前景廣袤。我國要在低碳經濟的道路上獲得成功，勢必需要該經濟帶的支撐，因此，相關性的研究亟待推進，需要政府和學界的共同努力。

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