東盟國家碳排放動態演變及環境庫茲涅茨曲線實證檢驗分析

藍 艷,花瑞祥①,景宜然,賈惜春,李嘉文 〔.生態環境部對外合作與交流中心,北京 0005;.中國環境科學研究院,北京 000;.同方知網(北京)技術有限公司,北京 009〕

目前,氣候變化是全世界最關注的環境問題之一,不僅影響自然生態環境和人類健康[1-3],更是對全球經濟模式、能源戰略、國際政治造成深遠影響[4-6]。研究表明,人類活動導致的碳排放是氣候變化的主要原因之一[7-8]。東南亞地處熱帶海洋地區,受全球氣候變化影響較大[9],深入了解東盟碳排放的變化趨勢和結構特征,并探索分析碳排放與經濟社會發展的定量關系,對東盟地區實施碳中和政策具有重要指導意義,同時也有助于提升我國與東盟在環境、能源、產業等領域的合作層次,更好地服務我國“走出去”外交戰略。

東南亞國家聯盟(Association of Southeast Asian Nations,ASEAN),簡稱東盟,是亞洲第三大經濟體和世界第六大經濟體,也是全球新興的經濟中心之一[10]。此外,東盟還是中國最大的對外貿易伙伴和最主要對外投資目的地,同時也是共建“一帶一路”的重點地區之一[11]。過去三十多年,快速城市化和工業化造成東盟傳統化石能源消費快速增長,碳排放量也隨之激增[12]。由于特殊的地理位置和氣候條件,且人口和經濟活動主要集中在沿海地區,使得東盟成為受氣候變化影響最為嚴重的地區之一[13]。目前,東盟所有成員國均已簽署《巴黎氣候變化協定》,并且宣布了碳減排目標[14]。據預測,未來東盟經濟將保持高速增長,成為全球經濟重要增長極,經濟增長帶來的能源消費增加造成碳排放壓力巨大[15-16]。因此,如何實現經濟可持續增長與碳中和雙重目標,成為東盟國家發展面臨的重大挑戰。

環境庫茲涅茨曲線(environmental Kuznets curve,EKC),由CROSSMAN等[17]于1991年參照經濟學中庫茲涅茨曲線提出,目前已成為分析經濟社會發展與環境質量關系的重要工具。最初,國內外學者僅對環境污染與經濟增長之間的倒U型假說關系進行驗證[18-19],即環境質量隨著經濟增長呈現“先惡化后改善”規律。隨著全球氣候變化問題研究的深入,EKC被應用于能源消費、二氧化碳排放等研究[20]。國內外學者利用時間序列數據、面板數據等對EKC理論進行實證研究,結果表明,環境污染物、二氧化碳排放與經濟增長存在著單調遞增、單調遞減、U型、倒U型、N型、倒N型等多種復雜形狀[21-23]。目前,對碳排放的EKC檢驗多集中在單個國家或區域[24-25]、具體行業或領域[26-27],且主要集中在發達經濟體或碳排放大國,對欠發達國家的研究不足,且缺乏長時間序列不同國家、不同發展階段碳排放與經濟社會發展關系的對比分析研究。

以東盟國家為研究對象,基于全球大氣研究排放數據庫公布的碳排放數據,深入分析東盟國家1970—2021年碳排放的動態演變規律,并從橫向、縱向對比不同國家、不同發展階段碳排放結構變化特點。此外,基于聯合國統計數據庫發布的經濟社會數據,利用面板模型對東盟國家碳排放與經濟社會發展之間開展EKC實證檢驗分析。基于長時間序列碳排放和社會經濟數據,運用環境庫茲涅茨假說理論揭示東盟國家碳排放與經濟社會發展之間存在的異質性和階段性特征,以期豐富對環境與經濟社會發展的理論探索,并為我國同東盟國家開展務實合作、促進綠色低碳轉型提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 數據來源

以東盟文萊、柬埔寨、印度尼西亞、老撾、馬來西亞、菲律賓、新加坡、泰國、緬甸和越南10個國家為研究對象。東盟國家1970—2021年碳排放數據來自全球大氣研究排放數據庫(emissions database for global atmospheric research,EDGAR,https:∥edgar.jrc.ec.europa.eu/dataset_ghg70)[28]。EDGAR是一個多用途、獨立的全球溫室氣體人為排放和地球空氣污染數據庫,由歐盟聯合研究中心(JRC)和荷蘭環境評估機構(PBL)聯合發布,使用國際統計數據和政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)方法核算了全球214個國家和地區不同部門的碳排放量,已被國內外學者用于研究中國和全球碳排放問題[29-33]。1971—2021年東盟各國人均國內生產總值(GDP)、總人口數據來自聯合國統計數據庫(UN Data,http:∥data.un.org/Default.aspx)。

1.2 研究方法

1.2.1曼-肯德爾趨勢檢驗

曼-肯德爾(Mann-Kendall,M-K)趨勢檢驗是一種非參數的統計檢驗方法,已被普遍用于環境方面時間序列的趨勢檢測[34]。M-K趨勢檢驗通過計算統計量Z來判斷某個時間序列中是否存在單調增加或減小趨勢,以及檢測到的趨勢是否具有統計學意義。具體計算公式如下:

(1)

(2)

(3)

式(1)～(3)中,S和Z為統計量;Sign為符號函數;xi和xj分別為第i、j年碳排放量,t;n為時間序列長度。當Z>0時,時間序列呈增加趨勢;當Z<0時,時間序列呈減少趨勢。當|Z|≥1.28、1.64和2.32時,分別表示結果通過信度為90%、95%和99%的顯著性檢驗。

1.2.2EKC檢驗

參考鄔娜等[22]研究方法,以人均二氧化碳排放量作為表征環境變化的變量,以人均GDP作為決定

環境污染的變量構建靜態面板模型,公式如下:

ECO2=β0+β1GDP+β2(GDP)2+β3(GDP)3+ε。

(4)

式(4)中,ECO2為人均二氧化碳排放量,t;GDP為人均GDP(表1),美元;ε為隨機誤差;β0為截距;β1、β2和β3為待估計參數,3個參數的取值決定了人均GDP與人均二氧化碳排放量的關聯關系,也決定了曲線形狀(表2)。

表1 1971—2021年東盟各國人均GDPTable 1 Per capita GDP data of ASEAM member states 美元

表2 模型參數與曲線形狀關系Table 2 The relationship between model parameters and curve shape

2 結果與討論

2.1 東盟國家碳排放分析

2.1.1碳排放總量分析

1970—2021年,東盟國家經濟增長、能源消費增加,造成碳排放總量增加,從1.22×108t增加到1.74×109t,增加13倍,年均增加率達5.4%(圖1)。其中,2020年東盟碳排放量首次同比下降,降幅為6%。東盟碳排放國家集中度高,半數國家排放了區域絕大部分二氧化碳。1970—2021年,東盟碳排放量前5名國家總排放量占比接近90%。但隨著區域整體經濟社會發展,東盟欠發達國家近年來碳排放量占比不斷提高。1970年,東盟碳排放前5名國家總排放量占比為88.6%,1992年增加到93.6%,隨后在波動中下降,2021年下降至91.8%。

圖1 1970—2021年東盟碳排放總量Fig.1 The total carbon emissions of ASEAN from 1970 to 2021

碳排放受經濟發展水平、人口規模和產業結構等影響[35-36]。作為區域人口大國和經濟強國,2021年,印度尼西亞碳排放總量為6.03×108t,位居東盟10國之首;越南次之,為3.21×108t;泰國、馬來西亞和菲律賓碳排放量均超過1×108t,分別為2.70×108、2.52×108和1.48×108t(圖2)。由于經濟體量小、發展水平較低等原因,新加坡、緬甸、老撾、柬埔寨和文萊碳排放量較低。相較于1970年,2021年碳排放量增幅最大的國家為柬埔寨和老撾,分別達78.6和69.9倍;其后依次為印度尼西亞、越南、馬來西亞和泰國,分別為18.3、17.3、16.6和13.8倍;新加坡、緬甸、菲律賓和文萊碳排放量增幅較低,分別為7.8、7.5、4.6和2.5倍。

圖2 1970—2021年東盟各國碳排放量Fig.2 The carbon emissions of ASEAN member states from 1970 to 2021

2.1.2碳排放結構分析

1970—2021年,東盟電力部門碳排放增速最快,工業燃燒、其他和交通部門次之,建筑部門碳排放增速最低。2021年,東盟電力、工業燃燒、其他、交通和建筑部門碳排放量較1970年分別增加38.0、13.6、12.7、9.1和1.9倍(圖3)。

圖3 1970—2021年東盟碳排放結構Fig.3 Carbon emission structure of ASEAN from 1970 to 2021

在不同發展階段東盟碳排放結構存在明顯差異。1970—1976年,東盟碳排放量第一大部門為交通,其后依次為工業燃燒、建筑和電力,其他部門碳排放占比最低。1977—1999年,東盟碳排放量第一大部門為工業燃燒,其后依次為電力、交通和其他部門,建筑排放占比最低。2000—2021年,電力成為東盟國家碳排放第一大部門,其后依次為工業燃燒、交通和其他部門,建筑排放占比最低。碳排放結構演變規律顯示,電力已成為東盟碳排放最大的部門,2021年電力部門碳排放量占比超40%,說明電力部門綠色低碳轉型成為實現東盟碳中和目標的關鍵。因此,建議我國與東盟國家加強清潔能源電力合作,發揮我國在光伏等新能源領域的技術和產業優勢,助力東盟國家實現碳減排目標。

從東盟各國碳排放結構演變圖(圖4)來看,除緬甸和文萊外,建筑部門碳排放占比持續下降,其中,緬甸建筑部門碳排放占比先下降后上升,而文萊建筑部門碳排放占比基本保持不變。印度尼西亞、越南、老撾和文萊工業燃燒部門碳排放占比先上升后下降,泰國、新加坡和緬甸工業燃燒部門碳排放占比先下降后上升,馬來西亞和菲律賓工業燃燒部門碳排放占比一直呈下降趨勢,而柬埔寨工業燃燒部門碳排放占比最低,且總體變化不大。對其他部門碳排放占比而言,印度尼西亞、馬來西亞、柬埔寨和文萊總體呈下降趨勢,新加坡和緬甸總體呈增加趨勢,越南、泰國和老撾呈先上升后下降趨勢,菲律賓則基本保持不變。除新加坡外,東盟其他國家電力部門碳排放占比總體呈上升趨勢,而新加坡電力部門碳排放占比在1990—2000年達到峰值后逐漸下降。對交通部門碳排放量占比而言,印度尼西亞和馬來西亞基本保持不變,越南、老撾、柬埔寨則呈先增加后下降趨勢,泰國、菲律賓、新加坡和緬甸總體呈下降趨勢,而文萊則呈增加趨勢。交通部門碳排放的變化,一方面與經濟社會發展密切相關,交通運輸、私家車的發展會增加碳排放量;另一方面,技術進步、環境規制等因素會降低交通部門碳排放量。

2020年代僅包括2020和2021年。圖4 東盟各成員國碳排放結構演變Fig.4 The temporal characteristics of carbon emission structure in the ASEAN member states

2.2 東盟國家碳排放趨勢分析

1970—2021年,東盟及各成員國碳排放M-K趨勢檢驗統計量(Z值)均通過了信度為99%的顯著性檢驗,呈現顯著增加趨勢(表3)。以10年為跨度,東盟及各成員國碳排放變化趨勢結果顯示,東盟自1970年至今,碳排放總量均呈現增加趨勢,且均通過信度為99%的顯著性檢驗,表明東盟作為全球新興經濟中心之一,未來仍將保持顯著的碳排放增加趨勢?，F有研究也預測受經濟和人口增長影響,到2030年東盟能源消費將保持4.4%的年均增速[37]。印度尼西亞、柬埔寨、老撾、馬來西亞、菲律賓和泰國碳排放M-K趨勢檢驗Z值均為正值,表明碳排放一直保持增加態勢,特別是印度尼西亞和馬來西亞,作為東盟最大的兩個經濟體,檢驗結果均通過信度為99%的顯著性檢驗。受動亂、經濟轉型等影響,文萊、緬甸、新加坡和越南碳排放分別在2010年代、1980年代、2000年代和1970年代呈下降趨勢。其中,在能源效率提升、經濟結構轉型等因素影響下,2000—2010年,新加坡能源碳排放強度大幅下降[38]。由于全球金融危機后經濟強勁復蘇,在貿易開放[39]等因素影響下,2010年之后,新加坡碳排放總體呈增加趨勢。值得注意的是,2010年以來,文萊碳排放呈下降趨勢,泰國碳排放雖然也呈增加趨勢,但檢驗結果未通過信度為90%的顯著性檢驗,這表明文萊和泰國碳排放或將成為東盟最早實現碳達峰的國家。

表3 東盟及各成員國碳排放M-K趨勢檢驗結果Table 3 The results of M-K test for carbon emissions of ASEAN countries

2.3 東盟國家碳排放EKC實證檢驗分析

為避免造成各相關變量的偽回歸結果,確保估計結果有效性,基于ADF-Fisher檢驗方法對各相關變量進行平穩性檢驗。檢驗結果(表4)顯示,雖然東盟國家人均碳排放和人均GDP的原時間序列未通過顯著性檢驗,但差分后的時間序列通過了顯著性檢驗,為平穩序列。為檢驗東盟國家人均碳排放和人均GDP之間是否存在長期均衡穩定關系,采用Engle-Granger檢驗方法進行協整分析檢驗。檢驗結果(表5)表明,東盟各國人均碳排放和人均GDP具有長期穩定均衡關系。

表4 東盟各國人均碳排放和人均GDP單位根檢驗結果Table 4 The unit root test of per capital carbon emission and per capita GDP in ASEAN member states

表5 東盟各國人均碳排放和人均GDP時間序列協整分析檢驗結果Table 5 The panel co-integration test results of per capital carbon emission and per capita GDP in ASEAN member states

EKC實證檢驗分析結果(表6)顯示,除文萊外,東盟其余國家碳排放和經濟發展水平幾乎滿足EKC驗證,特別是印度尼西亞、柬埔寨、老撾、馬來西亞、新加坡、泰國和越南7個國家EKC曲線擬合程度非常高,擬合度(R2)超過0.9。除文萊和馬來西亞外,東盟其余8個國家人均碳排放和人均GDP之間存在N型關系。從人均GDP可以看出,東盟各國經濟社會發展水平差異較大,既有世界上最不發達的國家,如緬甸和老撾;也有經濟快速發展中的國家,如印度尼西亞、越南等;還有發達國家,如新加坡。綜合東盟各國EKC曲線可以看出,人均GDP不超過5 000美元的國家,包括印度尼西亞、柬埔寨、老撾、緬甸、菲律賓和越南,其人均碳排放量隨人均GDP的增加總體呈上升趨勢,即經濟社會發展對能源消費的作用是促進。這說明經濟增長將不可避免地導致能源消費增加,從而造成碳排放量增加。但當人均GDP超過5 000美元后,人均碳排放量將不再隨人均GDP增加而增加。HEIDARI等[40]研究發現當東盟5國(對印度尼西亞、馬來西亞、菲律賓、新加坡和泰國)人均GDP達到4 686美元時,人均碳排放量會出現拐點。研究結果(圖5)顯示,從東盟內部來看,不同國家出現的拐點不盡相同。如,泰國人均GDP增加到約6 000美元后,人均碳排放量便不再增加,保持穩定趨勢。而馬來西亞和新加坡則分別在人均GDP達到9 000和2 0000美元后,人均碳排放量維持一段時間穩定后下降。這是由于隨著經濟社會發展水平提高,環境意識的增強、環境管制的加強、技術水平的提高和環境治理投入的增加,造成碳排放強度下降。當人均GDP進一步增加后,人均碳排放量隨人均GDP的增加而進一步增加。出現這種情況,一方面,可能是由于技術進步帶來的碳減排效益小于規模效益造成的碳排放增加;另一方面,也可能是環境狀況改善后,對環保領域的投入低于經濟增長速度,造成碳排放隨經濟增長而增長。例如,新加坡人均GDP增加到5.5萬美元后,人均碳排放量隨人均GDP增加而進一步增加。

圖5 東盟國家人均碳排放和人均GDP的EKC擬合曲線Fig.5 The EKC fitting curve of per capita carbon emission and per capita GDP in ASEAN member states

表6 東盟各國碳排放量與社會經濟關系的EKC曲線回歸結果Table 6 The regression result of EKC model between carbon emission per capital and GDP per capita in ASEAN member states

3 結論

東盟碳排放總量從1970年的1.22×108t增加到2021年的1.74×109t,增加13倍,年均增加率達5.4%。2021年,印度尼西亞、越南、泰國、馬來西亞和菲律賓碳排放量位居東盟前5位,碳排放總量占比為91.8%。2021年,東盟電力、工業燃燒、其他、交通和建筑部門碳排放量較1970年分別增加38.0、13.6、12.7、9.1和1.9倍。2021年,電力成為東盟碳排放最大的部門,占比超40%。從各國碳排放結構看,除新加坡外,其余國家電力部門碳排放占比均呈增加趨勢;工業燃燒部門碳排放呈波動變化趨勢;建筑部門碳排放占比總體持續下降;受經濟社會水平、環境規制等因素影響,各國交通部門碳排放變化趨勢迥異。

1970—2021年,東盟及各成員國碳排放M-K趨勢檢驗統計量Z值均通過信度為99%的顯著性檢驗,呈現顯著增加趨勢。這表明東盟作為全球新興經濟中心之一,未來碳排放仍將顯著增加。以10年為跨度,除文萊、緬甸、新加坡和越南碳排放量分別在2010年代、1980年代、2000年代和1970年代下降外,東盟各國碳排放量均呈增加趨勢。2010年以來的趨勢分析結果顯示,文萊和泰國碳排放或將成為東盟最早實現碳達峰的國家。

除文萊外,東盟其余國家人均碳排放量和人均GDP的EKC曲線擬合程度均較高,特別是印度尼西亞、柬埔寨、老撾、馬來西亞、新加坡、泰國和越南,擬合度超過0.9。東盟國家人均GDP不超過5 000美元時,人均碳排放量隨人均GDP增加而增加。當人均GDP超過5 000美元時,人均碳排放量不再隨人均GDP增加而增加,不同國家出現不同拐點值。但當人均GDP進一步增加時,人均碳排放量隨人均GDP增加而進一步增加。因此,建議我國持續加大環保投入,并保持環境政策連續性。