經濟增長、產業結構與二氧化碳排放量
——基于2001年—2011年面板數據

方大春，孫明月，鄭晴晴

(安徽工業大學 商學院，安徽 馬鞍山 243032)

經濟增長、產業結構與二氧化碳排放量
——基于2001年—2011年面板數據

方大春，孫明月，鄭晴晴

(安徽工業大學 商學院，安徽 馬鞍山 243032)

基于我國區域經濟發展的不均衡性，從東、中、西和全國四個區域作為研究對象，以環境庫茲涅茨曲線為參考點，考察不同區域二氧化碳排放量影響兩大因素。以人均GDP代表經濟增長，以碳排放量作為環境質量指標，進行了EKC模型的實證分析。再把第二產業比重作為產業結構升級指標，考察產業結構升級與二氧化碳排放量之間是否存在區域差異。實證結果表明：二氧化碳排放量存在區域差異，東部地區相對較好，西部地區溫室氣體問題面臨嚴峻挑戰，應結合當地的實際情況對其進行環境污染的治理。

經濟增長；產業結構；二氧化碳排放量；環境庫茲涅茲曲線

在2009 年9 月聯合國氣候變化峰會上，中國政府鄭重向世界宣布到2020年單位GDP碳排放強度要在2005 年的基礎上下降40%～50%的目標。《亞太地區2010年關鍵指標》顯示，按照購買力平價(PPP)計算，2009年中國大陸人均實際GDP為6 914美元，在亞太地區只排在第12位，經濟增長仍然是中國經濟主旋律。如何在保證經濟增長的情況下降低碳排放是中國政府必須面對的嚴峻問題。我國地區經濟發展水平差異較大，面臨壓力也不同。把握地區發展水平及產業結構特征對二氧化碳排放量影響，有利于破解減少二氧化碳排放量與經濟增長不可兼得的困局。

一、文獻綜述

早在20世紀90年代，不少學者(Grossman、Krueger[1]，1991； Panayotou[2]，1993)開始研究環境質量與經濟發展之間關系。最為著名的是美國經濟學家庫茲涅茨于1955年所提出的收入分配狀況隨經濟發展過程而變化的曲線，稱為庫茲涅茨曲線(Kuznets curve)。碳排放與經濟增長關系問題實際上是環境質量與經濟發展問題的一個特例，是在全球氣候變暖這個大環境下衍生出來[2]。關于碳排放的EKC檢驗結果呈現多樣化。人均碳排放與人均GDP之間存在N型關系(Friedl B.、Getzner M.[3],2003；Martinez-Zarzoso I.、Bengochea-Morancho A.[4]，2004),人均碳排放與人均GDP之間存在線性關系(Roca J.、Padilla E.、Farré M.等[5],2001； Azomahou T.、Laisney F.、Phu N.V.[6],2006)，人均碳排放與人均GDP 之間不相關(Lantz V.、Feng Q.[7]，2006；He J.、Patrick R.[8],2010)。隨著哥本哈根氣候大會的召開，國內學者對二氧化碳排放與經濟增長關系的研究逐漸增多，研究結果不盡相同。二氧化碳排放的當前值與前期值之間存在交互影響，而不是簡單呈現為倒U型的關系[9]；二氧化碳排放與經濟增長之間存在明顯的倒U型環境庫茲涅茨曲線，但是要達到曲線的拐點需要經歷非常漫長的時間(李國志、李宗植[10]，2010；魏下海、余玲錚[11]，2011)；二氧化碳排放與經濟增長之間線性函數形式與倒U型函數都是不合適的，N型的函數形式是最合適的(易艷春、宋德勇[12]，2011)；中國東、中、西部碳排放與經濟增長之間關系存在區域差異，存在不同類型曲線(許廣月、宋德勇[13]，2010；龍志和、陳青青[14]，2011)。林伯強、蔣竺均[15](2009)研究表明中國二氧化碳庫茲涅茨曲線的理論拐點對應人均收入為37 170元。劉華軍、閆慶悅、孫曰瑤[16](2011)對中國二氧化碳排放的環境庫茲涅茨曲線進行了經驗估計，而人均排放量與人均收入之間存在倒N 型關系，兩個拐點分別位于3 304元和44 049元。

可以發現：就碳排放與經濟增長的關系而言，我國不僅不存在單一的模式，而且存在地區差異。即使在同一地區，如果采用的計量方法和選取指標不同，得到的曲線形狀也會不同，說明二氧化碳排放量和收入水平間關系具有不確定性[17]。本文從人均GDP和產業結構升級兩大角度探索二氧化碳排放量地區特征差異，為我國制定區域二氧化碳減排政策提供參考。

二、碳排放量測算

對于碳排放量，我國目前還沒有正式公布統計數據。學術界用的碳排放數據都是通過估算得到的。本文按照李國志、李宗植[10](2011)文中提出的方法，一個區域的碳排放量主要來源于化石燃料燃燒(IPCC[18]，2007)。先將各種能源消費數量按照一定的系數折算成標準統計量，再乘以各自的碳排放系數，可得到各種能源消費的碳排放數量，最后將各種能源的碳排放量加總即可得到某個地區的二氧化碳排放總量。具體公式如下：

Cit=∑Eijtθjηj

(式1)

其中，Cit為i地區第t年的二氧化碳排放總量；Eijt為i地區第t年第j種能源消費量；θj為第j種能源的標準煤轉化系數，ηj為第j種能源的碳排放系數。各種能源折標準煤參考系數與碳排放系數見表1、表2。

表1 各種能源折標準煤參考系數

能源品種折算標準煤系數能源品種折算標準煤系數能源品種折算標準煤系數煤炭(kg)0.7143煤油(kg)1.4714焦炭(kg)0.9712柴油(kg)1.4571原油(kg)1.4286電力(kW·h)0.1229汽油(kg)1.4714燃料油(kg)1.4286天然氣(m3)1.3300

資料來源：《中國能源統計年鑒2011》。

表2 排放系數

能源品種碳排放系數能源品種碳排放系數能源品種碳排放系數煤炭0.7476煤油0.3416焦炭0.1128柴油0.5913原油0.5854電力2.2132汽油0.5532燃料油0.6176天然氣0.4479

資料來源：IPCC(1995)。

根據《中國統計年鑒》(1991—2012)和《能源統計年鑒》(1991—2011)，計算主要年份全國碳排放總量(因西藏數據無法取得，不計入)，如圖1。

圖1 1990年—2011年全國碳排放總量

1990年我國碳排量為91 587萬噸，2011年達到435 084萬噸，年均增速為17.05%，增速遠大于人均GDP。

三、經濟增長與二氧化碳的EKC檢驗

借用環境污染與經濟增長之間庫茲涅茨曲線，探索二氧化碳排放與經濟增長關系。后來實證進一步拓展經濟增長與環境污染關系，除了線性上升和下降外，還存在倒U形、U形、倒N形和N形的關系(圖2)。

本文利用面板數據方法來分析二氧化碳排放與經濟增長之間的關系。構建二氧化碳排放量和經濟增長之間計量模型，如下：

LnCit=α+β1LnGDPit+β2Ln2GDPit+β3Ln3GDPit+εit

(式2)

式中：Cit表示碳排放量，下標i和t分別表示第i個省份第t年的數據，εit為殘差項，β1、β2、β3為彈性系數。

各省(市)碳排放量需要通過公式1折算而得，GDP數據以2001年為基期，年份跨度為2001年—2011年，西藏因數據無法取得，沒有納入考察對象。

a.U形 b.倒N形 c.倒U形 d.N形

圖2 經濟增長與環境污染的幾種關系

(一)面板數據單位根檢驗及協整檢驗

首先本文使用了Levin-Lin-Chut檢驗、Breitung檢驗、Im-Pesaran-Shin檢驗、ADF-Fisher卡方檢驗以及PP-Fisher卡方檢驗共5種面板單位根檢驗方法，分別從東部、中部、西部和全國角度，對LnGDP、Ln2GDP、Ln3GDP、LnC的原序列進行單位根檢驗時，除個別數據外，均顯示不能拒絕“存在單位根”的零假設，因此認為這些序列為非平穩序列。對二階差分序列進行檢查時，均顯示為平穩序列。可以判斷，同為LnGDP、Ln2GDP、Ln3GDP、LnC序列同為二階單整。由于篇幅所限，有關面板數據集變量的單位根檢驗結果從略。再對序列進行進一步協整檢驗，結果見表3。

從表3中可以看出這4個統計量在1%顯著性水平下均強烈拒絕“不存在協整關系”的零假設，可以認為LnGDP、Ln2GDP、Ln3GDP、LnC序列在長期趨于一致，即存在協整關系。由此可建立EKC模型，能夠描述不同地區碳排放的特點及其與經濟增長之間的長期均衡關系。

表3 協整檢驗結果

PanelPP-StatisticPanelADF-StatisticGroupPP-StatisticGroupADF-Statistic東部-10.522▲-7.565▲-12.342▲-6.721▲中部-19.287▲-7.384▲-16.843▲-9.291▲西部-8.808▲-2.184▲-12.077▲-2.779▲全國-5.718▲-5.710▲-15.398▲-9.445▲

注: ①▲、△、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著; ②△△表示該變量的二階差分。

(二)面板模型回歸結果及分析

通過Hausman檢驗，我國各區域溫室氣體排放與經濟增長面板數據模型比較適合個體固定效應，面板數據回歸結果如表4。

表4 碳排放量與人均GDP模型的擬合

地區回歸方程調整后R2P(F)結論東部:LnC=716.66-213.46LnGDP+21.31Ln2GDP-0.70Ln3GDP (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)0.8180.000倒N中部:LnC=428.55-139.12LnGDP+15.24Ln2GDP-0.55Ln3GDP (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)0.9990.000倒N西部:LnC=-371.06+116.35LnGDP-11.97Ln2GDP+0.41Ln3GDP (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)0.8920.000N型全國:LnC=-182.88+56.77LnGDP-5.69Ln2GDP+0.19Ln3GDP (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)0.9200.000N型

表4顯示，各變量的系數均在不同顯著性水平下通過t檢驗，從最終結果看，三個面板模型的調整后R2值均較大，說明本模型的解釋變量能很好地解釋被解釋變量。模型F值也比較大，說明三個面板模型總體比較顯著，擬合較好，可以用來解釋現實問題[10]。

從回歸方程的曲線來看，我國東部和中部地區溫室氣體排放與人均GDP呈環境庫茲涅茨倒N型曲線關系，主要由于經濟發展初期，工業不夠發達，經濟發展的速度明顯高于溫室氣體排放量的增加速度。隨著改革開放，我國工業較迅速的發展，溫室氣體的排放明顯增速，使得與經濟增長成正相關關系。隨后，環保意識的增強和發展模式的轉變將使得溫室氣體排放與經濟增長再次呈現負相關狀態。西部地區及全國整體所呈現N型的特征，即隨著人均GDP的增長，溫室氣體排放逐漸上升，之后出現短暫的下降，接著將繼續上升。根據表4中模型，進一步計算拐點見表5。

表5 碳轉折點所對應的入均GDP

碳排放轉折點所對應入均GDP(元/人)東部中部西部全國第一個拐點人均GDP10436.104274.4812041.3417194.94第二個拐點人均GDP55150.2623246.5823560.1827242.72

注：人均GDP以2001年為基期。

各區域出現差異的主要原因是經濟起步的時間、能源消費結構、產業結構、技術水平、人口規模等不同。

根據2011年各省市人均GDP數據可知，東部地區只有上海、天津2省人均GDP超過高點對應的拐點55 150.26元/人，其余9省均位于倒N型曲線的上升階段，溫室氣體排放和人均GDP呈現正相關性。中部地區山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南經濟發展均未達到拐點23 246.58元/人，但均逼近拐點，溫室氣體排放壓力將逐漸緩和。西部地區N型曲線的拐點為23 560.18元/人，除內蒙古外各省份均位于N型曲線的下降，即隨著人均GDP的增加而下降。從整體來看，我國已超過第一個拐點，完成第一波上升的階段。目前處于N型曲線的下降階段，二者表現的是負相關關系。根據我國目前的經濟發展速度及計算所得低點與高點對應的人均GDP間隔，可以看出，西部和全國的這兩波下降時間段都較短，當人均GDP超過相應的拐點，將會呈現正相關。

(三)省域到達EKC拐點時間預測

根據表5中東、中、西部地區及全國到達拐點的人均實際GDP數值，各省份均超越第一個拐點。按照2001年—2011年人均實際GDP增速進行計算，可以得出我國各省份碳排放EKC曲線到達第二個拐點的年份，如表6。

表6 東、中、西部地區各省達到EKC拐點時間

東部地區中部地區西部地區省份人均GDP年均增速(%)到達拐點年份省份人均GDP年均增速(%)到達拐點年份省份人均GDP年均增速(%)到達拐點年份北 京7.272012山 西11.362014內蒙古17.26已達天 津12.07已達吉 林12.99已達廣 西13.152014遼 寧12.362015黑龍江11.54已達重 慶13.272012上 海7.51已達安 徽12.772014四 川13.172014江 蘇12.512014江 西12.002015貴 州12.952018浙 江10.702015河 南12.662013云 南10.242017福 建11.802015湖 北12.362012陜 西13.272013河 北10.872020湖 南12.462013甘 肅11.072017山 東12.492016青 海11.722014廣 東10.722015寧 夏10.642015海 南10.852021新 疆8.872014

中部地區在2015年碳排放EKC即可全部到達拐點；東部地區的河北和海南省要等到2020年、2021年?？赡苁呛颖焙秃Ｄ鲜儆谖覈鴸|部地區發展較緩慢的省份，近年來為了促進經濟增長，一些大規模工業基礎設施投資，能源消費結構發生變化，導致了碳排放日益增加。中部省份在未來的經濟發展過程中應積極采取各種措施，降低碳排放，力爭碳排放EKC拐點提前來臨。相比較而言，東部地區到達拐點所需的時間較長。究其原因主要是東部地區基本上是我國經濟較發達的地區，發展規模和經濟總量較大，先前產業大多數是以高耗能產業發展起來的，碳排放量較大。這些高的碳排量產業一般具有區域粘性，難以進行轉移，短期內難以改變，導致未來一段時間的溫室氣體排放就很難得到控制。而中部地區相對而言，經濟總量和產業規模較小，經濟發展起步的時間晚于東部地區，能源耗量較少，高排放量產業較東部地區也少，有利于未來碳排放壓力的緩解，能夠更早到達EKC拐點。西部地區各個省份由于經濟發展的初始基礎相差較小，所以人均碳排放EKC到達拐點的時間也比較接近。除云南、甘肅、貴州3省份在2017年和2018年到達拐點，其余各省份在2015年均已全部到達。經計算從全國整體來看將于2014年到達N型曲線的第二個拐點，之后將呈現碳排放與人均GDP正相關的狀態。無論對于西部地區還是全國整體到達拐點后都將是一個挑戰，隨著經濟的增長，碳排放將呈現上升的趨勢。所以，通過降低高耗能產業比重、增加清潔能源消費數量和發展低碳技術作為技術創新的方向。

四、產業結構升級與溫室氣體排放量的實證研究

(一)變量的選取和模型的構建

為了研究產業結構升級與溫室氣體排放的關系，在變量的選取上，選取第二產業占GDP的比重，記為EC，來衡量產業結構升級。數據來源于《中國統計年鑒》(2002年—2012年)，選取各省(市)碳排放量衡量，記作C。構建的模型如下：

LnCit=α+β1LnEC+εit

(式3)

式中：C表示碳排放量，EC為產業結構指標，下標i和t分別表示第i個省份第t年的數據，εit為殘差項，β1為彈性系數。

(二)曲線的擬合及分析

對數據進行面板單位根和協整檢驗均通過，可以進行模型的估計。表7的估計結果證實了產業結構變化是影響污染排放的重要因素，在擬合的方程中，產業結構估計系數都通過了顯著性檢驗，除西部地區調整后R2小于0.7外，其余各方面擬合都很好，可以用來解釋各區域的狀況。

從地區回歸方程可以看出，中部、西部及全國整體，產業結構的系數均為正，說明二產占人均GDP的比重與溫室氣體排放量成正相關，即隨著二產占人均GDP的比重的下降，碳排放量也隨之下降。產業結構的優化有利于環境質量的改變，第二產業的下降尤其是工業的下降對中、西地區的碳減排效應是顯著的。東部地區產業結構的系數是負0.91，即隨著第二產業所占GDP比重的上升，東部地區的碳排放是下降的，下降系數為0.91。這并不符合正常的碳排放量與產業結構的之間的關系，主要是由于中、西部地區與東部地區所處的發展階段不同，東部地區工業已較發達，關于低碳產業的技術相對中、西部地區較先進，這些先進的低碳技術運用到工業中，即使工業所占比重較以前上升，也能帶來較多碳排放量的下降；再者，東部地區是我國經濟最發達的地區，隨著生活水平的不斷提高，人們越來越重視環境的質量，拒絕一些高污染行業中企業的繼續運行和建立，要求工業不斷進行改善，這也使得第二產業中碳排放量下降明顯。不同區域的產業結構對不同區域碳排量的影響力不同符合我國的現狀及基本國情的。

表7 產業結構升級與碳排放量的模型擬合

地區回歸方程調整后R2P(F)結論東部:LnC=12.36-0.91LnEC (0.000) (0.000)0.8540.000負相關中部:LnC=6.63+0.61LnEC (0.000) (0.000)0.9970.000正相關西部:LnC=-1.46+2.58LnEC (0.000) (0.000)0.6000.000正相關全國:LnC=4.55+1.09LnEC (0.000) (0.000)0.7600.000正相關

五、結論

經濟較發達的區域，環境質量得到了較好的改善。東部地區是我國經濟最發達的區域，即隨著人均GDP的增加，大部分省份二氧化碳的排放也已逼近倒N型第二個拐點，即將出現下降趨勢；中部地區相對東部地區稍顯弱勢；西部地區經濟發展最滯后，二氧化碳排放量也即將邁入N型曲線的上升階段。按照目前的趨勢，西部的經濟發展會造成環境的嚴重污染，西部地區在迎來產業承接過程中也面嚴重臨環境問題，需要引起關注。綜上所述，我國應盡快轉變經濟增長方式，優化產業結構，改善能源消費結構，根據各區域的特性，制定科學、合理的環境保護政策，主動的實現環境與經濟的協調發展。

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(責任編輯 周吉光)

Economic Growth, Industrial Structure and Carbon Dioxide Emissions:Base on the Panel Data in 2001-2011

FANG Da-chun， SUN Ming-yue， ZHENG Qing-qing

(Anhui University of Technology, Ma’anshan, Anhui 243002)

Based on the imbalance of regional economic development, whole nation and its east, central and west regions are taken as research objects to investigate the two major influence factors about carbon dioxide emissions in different regions through taking the environmental Kuznets Curve as a reference point. Taking GDP per capita as economic growth and carbon emissions as indicators of environmental quality, EKC Model has been used to conduct empirical analysis. Then the proportion of secondary industry is taken an as indicator of industrial structure upgrading to investigate whether or not there exist regional differences between upgrading of industrial structure and carbon dioxide emissions. Different regions have different environmental effecting factors in China. Environmental quality has been well improved in more economically developed areas. The empirical results show that carbon dioxide emissions exist regional difference. Eastern region is relatively good, and greenhouse gas issues face serious challenges in western region. Environmental pollution control should be combined with the actual situation.

economic growth; industrial structure; carbon dioxide emissions; Environmental Kuznets Curve

2013-12-12

國家社會科學基金項目 “包容性增長的實現路徑研究”(11CJL001)；安徽省高校人文社科重大研究項目“皖江城市跨江發展研究”(SK2013ZD02)。

方大春(1973—)，男，安徽和縣人，復旦大學應用經濟學博士后，安徽工業大學商學院教授，主要研究方向為區域經濟和產業經濟研究。

F062.2

A

1007-6875(2014)01-0001-06