經濟增長、結構升級和技術進步影響碳排放的程度及其相互關系

余 凡，孔群喜，盧云卿

（南京財經大學產業發展研究院，江蘇 南京210046）

一、問題的提出

目前，過多的碳排放導致的一系列的環境問題，已經威脅到了人類安全，比如食品安全、水資源安全和生態安全等，這些隱患嚴重阻礙了人類的可持續發展。氣候科學家們表示全球溫室氣體排放不能再增加了，并且必須在2015到2020年間開始減少排放。他們推測想要防止全球平均氣溫再上升2℃，到2050年，全球的溫室氣體排放量需達到1990年水平的80%。

自1978年以來，我國經濟快速增長，但伴隨著的是能源被大量消費，由此增多的碳排放量使得環境問題日益突出。從英國風險評估公司Maplecroft公布的溫室氣體排放量的數據可以看出，中國每年的碳排放量超過60t，處于世界第一。根據世界銀行的測算，中國環境污染損失占中國國內生產總值的5.8%。當前全球氣候正在加速變暖，中國不斷增長的碳排放量受到越來越多國際社會的關注。在國際氣候變化談判中，很多國家都對中國提出了各種減排要求：一些發達國家要求中國承諾具體的減排目標，甚至主張中國承擔與他們同樣的減排義務；發展中國家，尤其是一些常年受到氣候變化威脅的島嶼國家，也主張中國加大減排力度。而我國政府也認識到節能減排的重要性，在2009年的哥本哈根會議上承諾：盡量減少我國單位國內生產總值二氧化碳排放，使得2020年比2005年下降40%～45%，并將其作為約束性指標，在國民經濟和社會發展的長期規劃予以考慮，并制定相應的統計、監測和考核辦法。

由此可見，考究影響我國碳排放量的主要變量及其作用機理，同時將其貢獻率量化，對于加強節能減排政策的科學性和可操作性有重要作用。近年來，陸續有研究者使用不同方法、模型來研究碳排放的影響因素，并分析因素的作用機理，取得了不少成果。而這些成果正在不斷地指導我們的現實行為，而對現實社會的指導成為研究者們不斷研究該主題的動力。概括來說，規模效應、結構效應和技術效應是研究者們普遍認同的影響碳排放量的主要因素。

（一）規模效應與碳排放量的關系

很多學者從經濟增長的角度研究了規模效應與碳排放量的關系。比如，Richard York，Eugene A 和Rosa，Thomas Dietz（2003）指出，按照環境庫茲涅茨曲線（EKC）的基本原理，長期來看，環境壓力與經濟增長之間呈倒 U 型關系［1］；此外，Wu et al.（2005）使用了“三層完全分解法”分析我國1985～1999年碳排放的驅動因素，他發現經濟發展是推動碳排放的最大驅動力［2］；王健、路正南、陳春華（2012）通過構建 Var（2）模型來分析兩者的關系，結果表明，經濟增長可以通過兩個路徑來影響碳排放，即增加能源消費會使碳排放量增加和加大資本投入會減少能源的使用，從而降低碳排放量，但相比于資本投入，能源消費對碳排放的影響更大，所以經濟增長正向影響碳排放量［3］；而虞義華（2011）認為在產業結構不變的情況下，如果不采取另外的政策，經濟增長不能夠帶動碳排放量的大幅度下降［4］；胡宗義、唐李偉、蘇靜基于我國2001～2010年的數據，構建了空間動態面板誤差模型，并對模型設定、樣本容量等方面進行了穩健性檢驗，研究發現，經濟增長伴隨著高碳排放［5］。

（二）結構效應與碳排放量的關系

在已有的文獻中，不少學者將碳排放變化的原因定位在產業結構上。如郭朝先（2010）運用了LMDI方法，分解出了我國從1996～2009年的碳排放量，他的分析結果如下：當前產業結構的變動與碳排放量呈正相關關系，而未來會因為第三產業的大幅度發展而導致產業結構的變動將與碳排放量呈負相關關系［6］；而后，李健、周慧（2012）從產業結構的角度分析了碳排放強度的問題，他認為產業結構調整與低碳經濟發展相互聯系、相互統一［7］；蔣毅一、徐鑫（2013）研究發現產業不同，它對碳排放量的影響不同，于是他們針對不同的產業和行業提出了不同的對策［8］；進一步地，李雪（2014）表示產業結構和碳排放的關系顯著，具體來說，由于異質性，東部、中西部兩者關系親密程度不一，因此他建議，為了升級產業結構，我國應在不同的區域采取不同的方法，完善產業結構發展服務業，不斷地提升企業的技術水平［9］。

（三）技術效應與碳排放的關系

在前人的關于影響碳排放量的研究中，技術進步也是被考慮的一個重要因素，有不少學者嘗試過分析它們之間的關系。例如，ZHANG（2000）采用對數差分方法對中國1980～1997年的碳排放增長的分析表明，如果沒有通過政策和技術手段降低能源強度，中國現階段的碳排放總量比實際值會高50%，所以國際上對中國節能減排中“搭便車”的指責有失公平［10］；還有，Cole（2008）使用計量方法分析了我國企業層面的數據，發現能源消費推動力企業的污染，而提高生產率和增加研發投入能夠減少碳排放［11］；而國內學者李凱杰，曲如曉（2011）針對1978～2008年的數據應用DEA-Malmquist指數法考察技術進步和碳排放之間的相關關系，實證結果表明，短期內，技術進步與碳排放的關系微弱，但從長期來看，技術進步可以有效地減少碳排放量［12］；許菁（2014）通過研究認為技術進步對環境的影響在西部地區表現最為明顯，這也說明想要通過技術進步改善環境需要得到政策的扶持［13］。

（四）規模效應、結構效應和技術效應同時對碳排放量的影響

Crossman和Krueger（1991）是最早將碳排放驅動因素分解的研究者，他們將碳排放的驅動因素分解為規模效應、結構效應和技術效應［14］。后來的學者大都沿襲了Crossman和Krueger的研究，Selden、Forrest和Lockhart（1999）經過研究發現美國1970～1990年碳排放的驅動因素可分解為規模效應、結構效應、能源消耗強度、能源消耗結構和技術效應，其中技術進步導致了能源消耗強度的降低［15］。國內學者也進行了大量的研究，部分研究結果如下：鄒秀萍（2006）表示，若用圖形表示，則每個地區碳排放量與經濟增長的關系呈倒U型，與技術水平呈U型，與第二產業比重呈N型，我國碳排放量的空間分布格局是東南部低、中北部高、西北部低［16］；另外，孫建衛（2010）基于1995～2005年的數據分析指出，技術進步是降低碳排放的主要因素，經濟規模的增加會造成碳排放量的增加，而產業結構的完善是實現節能減排的關鍵［17］；江聰聰（2014）發現，很多因素對碳排放有顯著正效應，比如能源強度、碳排放密度、人均資源使用量和經濟增長，碳排放具備顯著的路口依賴性質，而人口總量與碳排放沒有明顯的關系［18］。

通過對已有文獻的梳理，筆者得知影響碳排放量的主要因素是規模效應、結構效應和技術效應。但在已有的研究中，很少有學者對這些因素的交互關系進行分析。而分析這3種效應的交互關系是很有必要的，因為它們是互相影響，共同發揮作用的。本文將綜合考慮規模效應、結構效應和技術效應與碳排放量的關系及3者之間的相互關系，全面地反映出了各影響因素的作用機理和貢獻率。在本文的結尾，提出實現經濟增長和節能減排雙贏的政策建議。

二、數據說明

聯系我國的實際情況和國內外文獻，筆者得知我國碳排放量受到各個方面的影響。本文最后篩選出GDP、第二產業產值占總GDP比重和能源效率3個變量來構建模型。

本文的數據是1999～2011年我國30個省、自治區、直轄市的相關年度數據。為確保結果的準確性，本文在樣本中剔除了西藏，因為它部分年份的相關變量缺失。最終的面板數據包括30個截面和13個年度，共有390個觀測值，這些數據均采用1999年的不變價。碳排放總量和能源效率都是由《我國能源統計年鑒》中的數據計算得來的，各地區各年份的人口總量和第二產業比重均來自《我國統計年鑒》。

在變量的定義方面，本文和已有文獻存在差別。目前大多數文獻都是用生產總值來衡量經濟效應，第三產業產值占總GDP比重來表示結構效應，以能源效率來體現技術效應。而本文用第二產業產值占總GDP比重來表示結構效應，比重越大，說明產值能耗越高，碳排放量越多。這種考察方式更接近本文的研究對象（碳排放），使結論的實際意義更加明確。

（1）能用二氧化碳排放總量來衡量環境污染程度的原因有2個：一方面，二氧化碳是造成溫室效應的最主要污染物，《京東議定書》等環境保護協議也以二氧化碳排放總量作為考察目標。另一方面，筆者引入人口數作為控制變量，這樣考察二氧化碳時也能夠反映出人口規模。化石能源的消耗會導致大量的碳排放，而化石能源主要是煤炭、石油和天然氣3類。則具體計算公式為：

CO2it＝44/12（ACic＋BCio＋CCig）

其中，CO2it、Cit、Cio、Cig分別表示i省t時期二氧化碳的總排放量、煤炭消費量、石油消費量，天然氣消費量。而式中的A、B、C分別代表的是煤炭、石油、天然氣的碳排放系數，具體情況如表1所示。本文為確保準確性，選取的系數是這些機構數據的平均值。值得注意的是，44/12代表二氧化碳的分子量/碳的分子量，是二氧化碳的轉換系數。

表1 煤炭、石油、天然氣碳排放系數

（2）用地區生產總值來表示經濟規模，記為PGDP。本文選取的變量是該30個地區以1999年為基期的實際生產總值。

（3）產業結構闡釋的是經濟結構由高能耗、高污染行業轉向低能耗、低污染的行業時碳排放量的變化情況。這里用我國30個地區第二產業產值占GDP的比重表示，記為AR。

（4）科學技術對環境的影響是通過能源效率表現出來的。能源效率Tech＝標準煤消耗量與GDP的比值。各變量的描述性統計結果見表2。

表2 變量的統計描述

三、模型的構建

關于碳排放量模型的構建，最早的是Crossman和Krueger（1995）列出了污染物排放量的分解方程：

其中，t、j分別表示時期、行業，E為污染物排放量，Y為地區生產總值，I是污染物的排放強度，S是行業產值占當期生產總值的比重。在方程（1）的兩邊同時對時間做微分處理，再除以Et得到：

其中，ej代表j行業的污染物排放量與當期生產總值的比重。（2）式左邊是污染物的總排放量，右邊依次代表經濟增長效應、產業結構效應和能源效率效應，該方程式描述了污染物排放量的動態過程。在模型（2）的基礎上，學者們根據自己的研究興趣和研究目標將地區的經濟部門劃分為n個產業，則t時期j產業的二氧化碳排放量CEj可以用如下方程表示：

其中，GDPit/GDPt表示該地區t時期j行業的產值與該地區t時期所有行業生產總值的比重，即為Sjt；而ENit/GDPjt表示的是該地區j行業單位產值的能源消耗量，CEjt/ENjt表示該地區j行業單位產值所導致的碳排放量。能源效率對單位產值的能源消耗量和它導致的碳排放量有直接影響：提高能源效率，能減少單位產值的能源消耗量和碳排放量。因此可以把

記為ETit，所以方程可以進一步改寫為：

該方程式將二氧化碳排放量的因素分解為規模效應、產業結構效應和技術進步效應。在理論模型的基礎上，筆者控制了地區人口對碳排放的影響，估算這3種效用的作用，建立了如下的計量回歸分析模型：

其中，下表i和t分別代表地區和年份。CE代表二氧化碳的總排放量，PGDP、AR和Tech分別代表經濟增長效應，產業結構效應和技術進步效應，Popu為地區的人口數量。α是常數項，β是自變量的系數，μ是標準誤差項，表示的是未考慮到的但影響碳排放的因素，ε為隨機誤差項。為了控制可能產生的偏差筆者運用固定效應模型來進行實證分析。

四、實證分析

筆者在上述模型的基礎上，利用1999～2011年的省際面板數據對碳排放的影響因素進行分析，分別研究單因素效應、多因素效應和它們之間的交互關系，從而總結出這些因素對碳排放的影響程度。用hausman進行檢驗后，筆者根據實際情況選擇了固定效應模型。由于模型存在異方差和自相關的問題，筆者使用綜合處理方法有效考慮和處理了異方差和自相關的問題。

筆者首先考察單因素分析，分別將國內生產總值、第二產業比值、能源效率作為自變量進行回歸，構成模型（1）（2）（3），然后將這3種效應同時放入模型中進行回歸，形成模型（4）。具體的回歸結果如表3所示。

表3 回歸分析結果

從表3可以看出，只考慮單個因素時，規模效應、結構效應和技術效應都顯著地影響二氧化碳的排放量。經濟增長和第二產業的發展壯大會導致能耗增多，碳排放量增多，而能源效率的提高會降低單位產值的碳排放量。當從多因素考查時，上述3種效應的作用方向都沒有變化，且依然對二氧化碳排放量有顯著的影響。

接下來，筆者考察分析3種效應之間是否有關系。首先，在回歸方程中將規模效應和結構效應聯合起來，并加入或去掉它們的交互項形成模型（1）和模型（2）；其次，聯合規模效應和技術效應，加入或去掉它們的交互項形成模型（3）和模型（4）；再次，將結構效應和技術效應結合，并加入或去掉它們的交互項形成模型（5）和模型（6）；最后，將這3個變量和它們之間的交互項都綜合到回歸方程中，形成模型（7）。具體結果見表4。

表4 回歸分析結果

從表4可以看出，模型（1）和模型（2）的結果表明，當綜合考察經濟增長和產業結構時，這兩個因素都顯著影響碳排放，并都呈正相關；而當加入它們的交互項時，2個因素及其交互項都顯著影響碳排放量，但此時經濟增長與碳排放呈負相關。從模型（3）和模型（4）的結果可以看出，經濟增長和能源效率都顯著影響碳排放量：經濟規模的擴大使碳排放量增多，而能源效率的提高能有效地降低碳排放量。加入交互項時，這2因素及其交互項對二氧化碳排放量的影響仍是顯著的，但能源效率正向影響碳排放量。結合模型（5）和模型（6）的結果：第二產業結構比重越大，相應地，能源消耗就越多，從而碳排放量就越多，而能源效率的提升能夠降低碳排放量，這些影響都是顯著的；加入兩者的交互項，顯著性不變，但能源效率與碳排放量呈負相關。在模型（7）中，3個變量及其3個交互項的作用都是顯著的，經濟增長、第二產業比重增加和能源效率提高都與碳排放呈現正相關關系。

以上的分析說明，產業結構的升級和能源效率的提高與碳排放有著顯著的正相關關系，且兩種效應之間存在互補性。更具體地說，產業結構的升級對能源技術和碳排放之間的關系起正向的調節作用，也就是說，產業結構的升級能鞏固技術進步對碳排放的正向作用。

五、結論及政策建議

綜上所述，本文利用固定效應模型實證研究了1999～2011年的碳排放，對規模效應、結構效應和技術效應分別進行了單因素和多因素分析得出以下結論：單因素分析時，經濟增長導致碳排放增多，產業結構的升級和技術進步都能夠使能耗降低，碳排放減少，3種效應與碳排放的關系都是顯著的；多因素分析時，3種效應同時顯著影響碳排放，驅動方向與上一致。接下來，本文對3種效應的相互作用關系進行了考察。筆者發現，規模效應、結構效應和技術效應3者存在替代性和互補性，它們相互作用。

降低碳排放量，是一項系統工程，涉及經濟發展，產業結構，能源效率，行業產值，能源稟賦等多方面，因而選擇節能減排路徑時應全面考慮各種因素的影響。實證分析顯示，經濟的持續增長會導致碳排放量的增加。身為發展中國家，經濟規模的擴大是我國國民生存和發展的必要條件，作為一項基本投入的能源消費所導致的環境惡化問題也是難以避免的。因此我國節能減排政策的制定不能靠控制經濟規模的增長來實現，而應致力于優化結構和提高效率。為達到經濟發展和節能減排的雙重目的，筆者提出下列政策建議：

（1）注重經濟質量，降低能耗強度

當經濟穩定增長時，可以從以下2個方面開展碳減排工作：第一，應高度重視經濟增長導致能源消費增多，從而碳排放量增多這一機理，降低能源消費數量和強度，切實控制并降低碳排放。第二，發揮資本投入對碳排放的負向作用，強化資本對能源的替代，從而實現碳減排目標，最終實現經濟、能源、環境的協調發展。

（2）優化產業結構

當前經濟增長對環境資源的依賴程度過高，政府可以利用政策鼓勵產業結構調整，加快產品升級的步伐，一方面逐步剔除效率低、能耗高的行業，促進高技術、低能耗行業的發展；另一方面降低第二產業的比重，大力發展第三產業和現代服務業，促使我國經濟從外延粗放型向內涵集約型轉變。

（3）依靠技術進步，提高能源效率

技術進步能夠提高碳的利用效率，減少碳排放，使筆者對節能減排的前景充滿信心。第二產業的能耗遠高于其他產業，因此必然成為能源效率提高的重點產業。能夠改進的方面包括：積極投資先進節能技術，推動新能源和再生能源的開采、轉換和利用等環節的技術研發和推廣，制定出長久、穩定的能源發展戰略。同時，盡快督促各行業制定《節能法》實施細則，加大執法力度，促進企業研發和使用新的低碳技術進行生產，從法律層面保證能源效率提高的實施效果。

（4）倡導低碳生活方式

在人口增速得到有效控制的情況下，人口結構的優化和居民消費理念的轉變可能會影響碳排放量。從人口發展的角度節能減排，首先應優化人口結構，提高居民素質；其次大力倡導低碳經濟、綠色消費的理念，使人們崇尚低碳的生活方式。

值得注意的是，筆者在制定各地區節能減排的政策時應因地制宜，根據當地的自然條件、經濟社會發展水平、能源資源狀況有針對性地采取措施。各地區也要結合自身的特點，找到適合自己的發展道路，制定有針對性、有重點的政策措施，促進地區的經濟、環境和社會的良性發展。

六、研究展望

本文首先在理論上分析了影響碳排放量的因素，然后進一步地對經濟增長、產業結構和技術進步對碳排放量的影響做了實證研究。研究中存在很多不足和有待改善的地方，未來研究者研究這一主題的路還很寬廣。

未來研究者們一方面可以將對象進行細分，比如按能源類型、產業類型和行業類型，探究這些因素與經濟增長之間的關系，另一方面也可以采用不同的分解方法再進行分解。希望未來研究者們可以從豐富指標因素、變換分解方法上進行嘗試，從而對影響碳排放的因素進行更加合理、完善的研究。

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