基于中國東、中、西部面板數據的碳排放和產值結構關系研究

吳振信 謝曉晶 王書平

（北方工業大學經濟管理學院，北京 100144）

隨著工業化和城市化步伐不斷加快，中國化石能源消耗迅速增加，帶動碳排放量逐年上升，目前已成為全球最大的CO2排放國。中國政府對此高度重視，做出了到2020年CO2排放強度（即單位GDPCO2排放量）比2005年下降40% －45%的承諾。為此，國家“十二五”規劃明確指出，要把加快轉變經濟發展方式作為今后發展的重要著力點，加快調整產業結構，積極發展低碳經濟。那么，產業結構和碳排放之間的關聯如何，即產業結構調整會對碳排放產生怎樣的影響，或是在低碳發展的政策約束下如何進行產業結構的調整，將成為目前中國乃至世界各國都十分關注的問題。

1 文獻綜述

關于碳排放和產業結構關聯研究，有學者從定性方面進行分析。李宏岳和陳然［1］、金樂琴和劉瑞［2］等學者認為中國目前通過結構調整、技術創新等途徑，可以有效推行節能減排。李姝和姜春海［3］認為目前正是中國產業結構調整的關鍵時期，并且第三產業的比重一直在增加，表明近年來政府的一系列扶持第三產業的政策正在發揮積極的作用。莊貴陽［4］認為，在經濟規模或總量、技術水平相同的前提下，產業結構的不同將導致碳排放量的顯著不同，傳統農業和服務業單位產值耗能有限，而工業制造業、建筑業和交通運輸業才是真正大量消耗能源的產業。因此，調整產業結構是中國實現低碳經濟發展的途徑之一。

關于碳排放和產業結構關聯的定量分析，有學者基于不同國家和地區進行了研究。Liu等［5］基于五個國家（美國、英國、日本、德國和中國）1970－2006年間的數據，對CO2排放強度和各產值結構比重建立回歸模型，認為在不同的產業結構主導階段，第一、二、三產業對CO2排放強度的影響是不同的。Minihan和Wu［6］基于傳統的投入產出分析法和線性規劃的靈敏度分析法，對北愛爾蘭地區的減排情況進行了分析，認為減排的政策在短期內可通過調整相對價格直接影響經濟體系，在長期內則會通過調整經濟結構間接發揮作用，而且不同類型的結構調整產生的效果也各異。劉再起［7］對全球具有代表性的7個國家（美國、日本、德國、法國、英國、俄羅斯及中國）的CO2排放強度進行了分析，認為產業結構調整對低碳經濟發展影響大，各國產業結構變化對CO2排放強度的影響程度不一，幾乎所有產值的增加都會導致CO2排放強度增加，但是第一、二、三產值的影響逐漸減少。因此，不同的國家應根據相應國情選擇合適的主導產業進行產業結構調整，以快速進入低碳經濟時代。Chatterjee和Han［8］對9個發展中國家1972－1990年間的 CO2排放量、經濟增長、產業結構變化、燃料供應和能源效率進行了研究，結果表明，產業結構的變化使得這9個國家CO2排放量增加，認為當經濟體進入一個新的發展階段時，一些產量高、能耗大的行業將會進入經濟體，因此，發展中國家將會變得更加產業化，而且會有更多能源密集型行業。

另一方面，有學者基于中國整體的碳排放情況和產業結構關聯進行了研究。Zhang［9］基于中國1996－2009年的時間序列數據，建立了關于CO2排放強度和三次產業關系的線性回歸方程，認為產業結構的類型直接決定了CO2的排放強度，第二產業同CO2的排放強度呈現正相關性，發展第三產業將有助于減排。胡初枝等［10］從規模、結構和技術效應三個方面建立碳排放的因素分解模型進行分析，認為產業結構效應對碳排放有一定抑制作用，但是仍需加強這方面的功能。包頡和侯建明［11］利用產業結構彈性指標對中國第二產業、第三產業和碳排放之間的關系進行了估算，認為降低第二產業比重、增加第三產業比重能夠達到減排的目的。陳詩一［12］運用對數均值迪氏指數分解法，考察了中國1995－2007年間6個產業部門（農業、工業、建筑業、交通運輸業、商業以及居民消費）的CO2排放情況，認為能源結構和產業結構是影響CO2排放的重要因素，居民生活消費對CO2排放的影響較低，因此，有必要進行產業結構調整，促使生產要素從高能耗、高排放的產業向技術集約型、低排放、低能耗的產業流動。張友國［13］基于投入產出模型的結構分解方法，從需求模式變化和技術變化兩個方面考察了從1987－2007年中國經濟發展方式變化對碳排放強度的影響，認為生產部門能源強度的降低是導致中國碳排放強度下降的最主要因素，直接能源消費率的下降也對碳排放強度產生了明顯的抑制作用。

綜上所述，關于碳排放和產業結構關聯的定量研究中，目前多集中在以不同國家和地區為研究對象進行分析，以及基于中國整體的產業和碳排放的時間序列數據進行分析，缺少不同區域及省份之間的比較分析。中國地大物博，受資源稟賦的影響，各地區的碳排放情況顯然有所不同。在低碳經濟的約束下，碳排放的減少必然會對一些高能耗、高排放省份的經濟發展產生較大影響，因而這些省份也迫切需要進行產業結構的調整;而產業結構的調整也可使得在經濟發展的同時，達到減排的目的。因此，對中國不同區域在低碳經濟下的產業結構調整進行分析是十分必要的。本文基于中國東、中、西部地區，對碳排放和產值結構的關聯進行分析。研究方法上，本文運用面板數據模型進行分析，因為此方法能夠同時反映研究對象在時間和截面兩個方面的變化規律及不同時間、不同單元的特性，能夠綜合利用樣本信息，使研究更加深入，同時可以減少多重共線性的影響。另外，就計量分析而言，在建立面板數據模型前，本文將通過一系列模型的判別檢驗，以求得到無偏、有效的參數估計量。

2 研究方法和模型構建

2.1 研究方法

2.1.1 面板數據單位根檢驗

對面板數據進行回歸分析之前需要進行單位根檢驗，以避免偽回歸問題，并且保證數據的平穩性。為此，對合成數據建立如下AR（1）過程:

其中，N表示截面總數，Ti表示第i個截面的時期總數，Xit表示模型中的外生變量向量，包含截面中固定效應或時間趨勢;不同截面之間εit為相互獨立的隨機擾動;ρi為自回歸系數，如果|ρi|＜1，則說明序列yi是平穩的，如果|Pi|=1，則說明序列包含單位根，即此序列是非平穩的。

面板數據的單位根檢驗分為同質單位根檢驗法和異質單位根檢驗法兩大類。前者是指各截面單元序列具有相同的單位根過程，包括LLC檢驗和Breitung檢驗;后者指各截面單元序列具有不同的單位根過程，包括IPS檢驗、ADF－Fisher檢驗和PP－Fisher檢驗，本文將運用這五種方法分別進行分析。

2.1.2 面板數據協整檢驗

2.1.3 面板模型估計

面板數據模型主要有三種類型，即無個體影響的不變系數模型、變截距模型和變系數模型。其形式分別如下:

在參數不隨時間變化的情況下，截距和斜率參數可以有如下兩種假設:

若接受H2，則選擇模型（2），建立混合模型;若拒絕H2，接受H1，則選擇模型（3），建立變截距模型;否則，拒絕H1，選擇模型（4），建立變系數模型。變截距模型和變系數模型都有固定效應和隨機效應模型之分，如果僅以樣本自身效應為條件進行研究，宜使用固定效應模型;如果以樣本對總體效應進行推論，則應采用隨機效應模型，這亦可通過Hausman檢驗進行判別。另外，F檢驗則可用于判斷建立混合模型或是固定效應模型。

2.2 模型構建

本文建立如下面板數據模型:

其中，cit表示碳排放強度，定義為i省份第t期單位實際GDP的碳排放量，單位為t/萬元表示均值截距項，為所有省市的平均自發碳排放水平;αi為i省市的自發碳排放水平對平均值的偏離，用來反映不同省市間的碳排放差異，表示保持在現有經濟水平下各省份的碳排放水平，且，ind2it表示產業結構變量，分別定義為i省份第t期第一產業與第二產業比值，第三產業與第二產業比值;不同截面之間μit為相互獨立的隨機擾動。

3 樣本選取和數據處理

本文選取的樣本區間為1997－2009年，共13年時間。數據包括全國30個省（除西藏和港、澳、臺）的GDP數據（為消除價格影響，以1996年作為基期的不變價格計算，單位:億元）、第一產業與第二產業比值、第三產業與第二產業比值數據（各產業產值數據以1996年作為基期的不變價格計算）、各省煤炭、石油和天然氣的年度消費數據（單位:萬t標準煤），數據來源于《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》及國家統計局網站。

本文參考《中國統計年鑒》，把中國分為東部、中部和西部地區，其中，東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南，共11個省市;中部包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，共8個省份;西部包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆，共11個省市區。

由于中國目前沒有權威部門公布的碳排放統計值，根據IPCC（政府間氣候變化專門委員會）第四次評估報告，碳排放主要來自于化石燃料燃燒①資料來源:《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南第二卷（能源）》，日本全球環境戰略研究所，2006。。本文采用徐國泉等［14］提出的因素分解方法進行碳排放量估算，碳排放總量可以根據各種能源消費引起的碳排放量加總求和得到，方法如下:

其中，Cit為i省總的碳排放量，Cic為i省煤炭年度消費量，Cio為i省石油年度消費量，Cig為i省天然氣年度消費量;α，β和γ為三種燃料燃燒時碳排放量的轉換系數。對其大小，我們采用國家發展和改革委員會能源研究所2003年公布的報告《中國可持續發展能源暨碳排放情景分析》，分別為0.7476、0.5825 和 0.4435。如此，可得到各省碳排放量，再除以各省每年相應的實際GDP，即得到碳排放強度。為消除異方差影響，對碳排放強度及產業結構數據取自然對數。

4 實證分析

4.1 面板數據單位根檢驗

在協整檢驗之前，必須確保數據是平穩的，否則會出現偽回歸現象。本文分別對全國及三大地區的面板數據進行單位根檢驗，綜合運用前述五種檢驗方法，原值序列中除全國的ind2序列（即第三產業與第二產業比值）在LLC檢驗形式下通過5%的顯著性檢驗水平外，其余序列均無法拒絕原假設，即存在單位根，綜合來看，原值序列無法拒絕存在有單位根的原假設，即為非平穩序列;一階差分序列中除ind2序列在Breitung檢驗形式下未通過5%的顯著性水平檢驗外，其余序列均通過5%的顯著性水平檢驗，這表明一階差分后序列是平穩的，可判斷各變量是一階單整的②注:由于篇幅所限，本文暫不給出面板數據單位根檢驗結果。。

4.2 面板數據協整檢驗

由于各經濟變量是同階單整序列，滿足協整檢驗前提，運用Fisher方法進行協整檢驗，結果如表1所示。

在原假設為“沒有協整關系”時，由表1可知，跡檢驗及最大特征根檢驗統計量的P值均小于0.05，因此拒絕原假設，表明存在協整關系;在原假設為“至多一個協整關系”時，統計量的P值均大于0.05，因此接受原假設，說明碳排放強度和第一產業與第二產業比值、第三產業與第二產業比值間分別存在有協整關系。即全國及三大地區的碳排放強度和產業結構間均存在協整關系，所要研究的因變量和自變量在長期中存在穩定的均衡關系。這表明，即使在短期內由于各種因素影響使得碳排放強度變化，但是通過誤差糾正可以保證二者在長期內有穩定的均衡關系。

表1 面板數據協整檢驗

4.3 面板模型類型判別

在建立面板數據模型前，要先對模型的類型進行判別。其中，F檢驗用于判別模型中是否存在固定效應，該檢驗的原假設為真實模型是混合模型，備擇假設為真實模型應是固定效應模型。由表2知全國及三大地區的p值均小于0.05，表明與固定效應變截距模型相比，混合模型是無效的，因此拒絕原假設，即在全國及三大地區分別建立固定效應模型是合適的。Hausman檢驗用于判別應建立隨機效應模型還是固定效應模型，該檢驗的原假設是應建立隨機效應模型，備擇假設是應建立固定效應模型。另外，從實際研究需要來看，研究的對象是全國30個省市的碳排放強度等變量，不存在從總體中隨機抽樣問題，因此相比隨機效應模型來說，建立固定效應模型是合適的。

表2 面板模型類型判別

4.4 面板模型參數估計

由前述討論，本文對全國及三大地區分別建立個體固定效應模型進行分析。另外，通過實證檢驗發現，變截距模型的估計結果優于變系數模型，因此，采用個體固定變截距模型進行參數估計，模型參數估計結果如表3所示。

其中ind1、ind2分別表示第一產業與第二產業比值、第三產業與第二產業比值。從模型整體來看，模型的擬合優度及顯著性都較高，說明模型整體的擬合效果較好，且D.W.統計量表明模型估計結果的殘差序列不存在一階序列自相關性。

表3 面板模型參數估計

從系數估計值來看，第一產業與第二產業比值系數、第三產業與第二產業比值系數估計值均為負數，且t統計量都顯著，這表明產業結構和碳排放強度的影響關系顯著，且呈現負相關關系。就全國來看，第一產業與第二產業比值每上升1%，碳排放強度下降0.4813%;第三產業與第二產業比值每上升1%，碳排放強度下降0.4165%。并且從全國及三大地區模型估計系數來看，第一產業與第二產業比值對碳排放的影響強于第三產業與第二產業比值對碳排放的影響，我們認為，這主要是由于第三產業中交通運輸業的碳排放較高造成的。

從產業結構調整對碳排放影響強度來看，東部地區碳排放強度受產業結構調整的影響最大，第一產業與第二產業比值每上升1%，碳排放強度下降0.996 2%;第三產業與第二產業比值每上升1%，碳排放強度下降0.581 3%。其次是中部地區，影響最小的是西部地區。

從截距項均值代表的自發碳排放水平來看，碳排放基數均值最大的是中部地區，其次是西部，最小的是東部地區。表4表示相應省市自發碳排放強度相對于平均值的偏離，用于反映各省市碳排放強度的差異，表示保持在現有經濟水平下各省份的碳排放水平。可以看到，東部地區自發碳排放強度最大的是河北省，其次是山東省和遼寧省，最小的是海南省。中部地區自發碳排放強度最大的是山西省，其次是河南省和安徽省，最小的是江西省。西部地區自發碳排放強度最大的是貴州省，其次是四川省，最小的是青海省。

表4 各省市自發碳排放強度

綜合以上分析，東部地區的碳排放基數最小，而且碳排放強度受產業結構調整的影響最大;中、西部地區碳排放基數較大，碳排放強度受產業結構調整的影響較小。究其原因，東部地區的碳排放強度受產業結構調整的影響最大，可能是由于東部發達地區對國家減排的政策執行力度較高，能夠積極進行產業結構優化和轉型，并且在減排上能產生積極效果。而中、西部地區在中部崛起戰略及西部大開發戰略的推動下，發展的重點是加大基礎設施建設，積極發展工業，因此，對國家減排的政策執行力度較低，產業結構調整步伐緩慢。另外，碳排放基數較大的省市多集中在中北部地區，如河北、山東、山西等，這些省份多為工業大省或是產煤大省;還有西部地區的貴州、四川等地自發碳排放強度水平也較高。可能的原因是在中部崛起戰略及西部大開發戰略的推動下，中部及西部地區大量興建基礎設施，在地方經濟快速增長的同時，能源消耗不斷增加，碳排放也逐步增大。碳排放基數較小的省市多集中在東南部沿海發達地區，如海南、天津、上海、福建等地。海南的產業結構主要以旅游業、農業為主導;近年來上海、天津、福建等地的產業結構逐漸轉向以服務業為主導，另外，發達省市擁有較高的技術支持，對傳統產業技術改造也較快。這些都能有效減緩這些地區的碳排放。

5 結論和建議

本文基于中國30個省市1997－2009年的面板數據，以全國、東、中、西部地區為劃分對象，研究碳排放與產值結構的關聯關系，通過實證檢驗，選取個體固定變截距模型進行擬合，得到以下主要結論:①全國及三大地區的碳排放強度和產業結構間均存在協整關系。②產業結構和碳排放強度的影響關系顯著，且呈現負相關關系。③東部地區的碳排放基數最小，碳排放強度受產業結構調整的影響最大;而中、西部地區碳排放基數較大，碳排放強度受產業結構調整的影響較小。

從本文的結論可以看到，由于中國東、中、西三大區域各自的經濟發展基礎不同，初始條件也各異，導致各區域的自發碳排放強度大小、產業結構調整對碳排放影響程度也各異。因此，應當針對不同區域的具體發展情況，制定相應的區域減排政策。

東部地區經濟基礎雄厚，中國的主要工業經濟體都集中在這里，因此東部地區應該履行較多的減排義務，制定嚴格的減排政策。從本文的實證結果可以看到，東部地區的碳排放強度受產業結構調整的影響最大，因此，有條件的東部省市可以先試點，努力探索發展低碳經濟的新型道路。東部地區要堅持走低能耗、低排放的發展道路，尤其對于一些碳排放基數較高的省份，如河北、山東、遼寧、江蘇等，需要對這些高排放省份制定嚴格的節能減排政策。

中部地區能源豐富，山西、河南等省份的碳排放基數也較大，西部地區經濟基礎較為落后，生態環境也較為脆弱。另外，隨著“中部崛起”及“西部大開發”戰略的實施，各項基礎設施建設項目大量投入，會導致中西部地區能源消耗不斷增大，碳排放也會逐漸增大。考慮到中西部地區相對落后的經濟基礎，在一定時期內可以對這兩個地區實施相對寬松的減排政策。但是，在中西部地區經濟迅速擴張的過程中，減排的約束一定要逐年加大，要大力發展資源節約型、環境友好型的產業，以實現經濟增長和碳排放的雙贏發展。

（編輯:劉照勝）

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