中國碳排放強度的區域差異與驅動因素——基于1995-2013年省際面板數據的實證分析

周杰琦,韓 穎,2

(1.廣東財經大學　經濟與貿易學院，廣州　510320；2.東北大學,沈陽　110004)

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中國碳排放強度的區域差異與驅動因素
——基于1995-2013年省際面板數據的實證分析

周杰琦1,韓 穎1,2

(1.廣東財經大學經濟與貿易學院，廣州510320；2.東北大學,沈陽110004)

[摘要]探究碳強度的區域差異及其成因，對于中國制定差異化減排政策、實現2020年減排承諾及促進可持續發展，具有重要意義。在測度中國1995-2013年28個省份排放量基礎上，利用泰爾指數測算碳強度的區域差異，并對碳強度省際差距進行結構分解。進一步地，結合可導性對數方差分解法，挖掘碳強度省際差距的動因，結果發現：(1)中國碳強度存在明顯的區域差異，碳強度省際差異在樣本期間大部分年份呈現擴大趨勢；(2)碳強度省際差異主要源于區域內差異，但區域間差異對總差異的貢獻率呈上升態勢；(3)人均實際GDP是碳強度省際差異形成的首要因素，其他因素按照貢獻由高到低依次是能源結構、人口結構、技術水平、產業結構，對外開放的貢獻較低。

[關鍵詞]碳強度；區域差異；泰爾指數；因素分解

一、引言

伴隨工業化與城市化的推進，中國能源消費和CO2排放日益增長，成為全球第二大能源消費國與CO2排放增量最大的國家。以CO2為代表的溫室氣體排放被認為是全球氣候變化的主因[1]，據“共同卻有區別責任”原則，中國尚無須承擔強制性的減排義務，但中國為減緩溫室氣體排放一直不懈努力，于2009年提出2020年碳強度要比2005年下降40%-45%，并作為約束指標納入“十二五”規劃。這一減排承諾是在充分考慮自身發展階段基礎上確定的，然而，中國幅員遼闊，各地區在資源稟賦、經濟發展水平、能源結構等方面參差不齊，可能導致CO2排放呈現明顯區域差異。研究CO2排放區域差異及其演變趨勢，并定量考察碳排放區域差異驅動因素的貢獻度，對于制定區域差異化的減排戰略、實現節能減排和經濟增長的雙贏，具有重要理論價值和現實意義。

對CO2排放地區差異問題的研究，最早可追溯到IPCC關于全球氣候變化的報告[2]，其考察了處于不同發展階段的各國對全球溫室氣體排放作用的差異。自Heil等[3]對該領域進行拓展研究后，國外學者將收入差距測度指標用于分析全球CO2排放區域差異問題[4-5]。從研究方法看，國外文獻可劃分為兩類，一類采用集中度指數(如基尼系數)衡量CO2排放地區差異[6-7]。另一類文獻通過熵指數(如泰爾指數)對CO2排放地區差異進行分解[8-9]。國外研究較為成熟，其經驗和方法可資借鑒，國內相關研究也較為豐富，潘家華等[10]、劉華軍等[11]等學者采用泰爾指數、基尼系數也進行了相關的實證分析，普遍認為中國碳強度在區域分布上存在顯著的非均衡特征，這種地區差異呈現擴大趨勢，但大多文獻樣本時期的末尾年份普遍較早，且沒有進一步對區域間碳強度差距形成及其變遷的成因進行定量考察，以至所提出的政策建議缺乏針對性。

有關中國CO2排放影響因素的文獻，從研究方法看可劃分為三類，第一類采用指數分解法[12-13]，該方法直觀明確，能夠根據研究需要對分解恒等式進行層層分解和一定的調整，但分解因素比較單一，難以將更多因素納入分析框架；第二類文獻采用投入產出法[14]，該方法優點是能夠對細分部門之間內在聯系進行分析，但在數據時效性上有一定局限；第三類文獻采用計量經濟方法[15-16]，是研究碳排放問題的重要工具。目前研究對中國碳排放區域間差距形成及其變遷的影響因素并未形成一致的結論，究其原因，主要是由研究視角、樣本、驅動因素貢獻分解計量方法的不同所引起的。

借鑒已有研究，本文考察中國CO2排放的區域差異及其成因，并在如下4個方面對現有研究進行拓展：首先，多數文獻采用碳排放總量、人均CO2排放量作為衡量二氧化碳排放水平的指標，這些指標優點在于簡單直觀、便于國際比較，然而，中國應對氣候變化的關鍵戰略指標是碳強度，從碳強度角度考察中國CO2排放的區域差異更具現實意義。其次，無論從理論還是實踐來看，碳排放取決于諸多因素的綜合作用，且這些因素對碳排放的影響可能有所區別。因此，本文對中國碳強度的影響因素進行更加系統的梳理與檢驗，并比較研究碳排放影響因素的區域差異。再次，現有文獻較少考慮解釋變量的內生性問題，這容易導致估計結果的有偏非一致性，容易引起對結果可信性的相關質疑。本文采用SYS-GMM方法考察碳強度與各解釋變量之間的經濟邏輯關系與區域差異性；最后，在回歸基礎上引入一種較新的分解計量方法——可導性對數方差分解法，對省際間碳強度差距進行影響因素貢獻分解，從而更深刻地揭示形成碳排放區域差距的原因，為在碳減排的各種路徑中分清輕重緩急、尋找政策著力點、實現區域經濟又好又快發展提供理論支撐。

二、測度方法、計量模型與數據說明

(一)省際碳強度的測度方法

中國尚無區域層面CO2排放的官方數據，鑒于CO2主要來自能源消耗和水泥工業生產過程中的排放①，參考IPCC(2006)的方法，測算能源燃燒排放的CO2，測算式為：

(1)

式(1)中，CO2是能源燃燒排放的二氧化碳排放量，Ei是煤炭、石油與天然氣的消費總量，數據源于《中國能源統計年鑒》“地區能源平衡表”。NCVi是能源發熱值，數據源于《中國能源統計年鑒》。CEF是碳排放系數，由IPCC(2006)提供。COF是碳氧化因子(因燃燒過程中大部分的碳均被氧化，將其設為1)。44/12是CO2和碳分子量的比例。關于水泥生產過程中排放的CO2，參考林伯強等[17]的做法進行推算，計算式為：

CC=Q×EFcement

(2)

式(2)中，CC為水泥生產過程中的碳排放量，Q是水泥生產量，EFcement是水泥生產的CO2排放系數(0.496)。結合上述能源消費產生的碳排放，得出各省CO2排放總量。

(二)碳強度區域差異的測度方法

本文采用泰爾指數與變異系數兩種方法測度碳強度的區域差異，并采用泰爾指數對碳強度的省際總體差異進行地區分解，以考察區域內部差異和區域間差異對總體差異的影響。根據Conceicao等[18]的方法，泰爾指數測算式為：

(3)

式(3)中，TCO2/GDP為碳強度的總體泰爾指數，用于測算碳強度省際總體差異，N為全國省份數，Ci是i省區的CO2排放總量，C是全國碳排放總量，GDPi為i省區的國民生產總值，GDP為全國的國民生產總值。可以按下式對TCO2/GDP進行區域分解：

TCO2/GDP=TCO2/GDP(wr)+TCO2/GDP(br)

(4)

式(4)表明，碳強度省際總體差異可以分解為區域內差異與區域間差異。TCO2/GDP(wr)、TCO2/GDP(br)是測算碳強度區域內差異和區域間差異的泰爾指數，計算式為：

(5)

(6)

式(6)中，Cj、GDPj分別為j區域的碳排放總量和國民生產總值，j(N)為j區域內包含的省份個數，M代表區域劃分個數。按照中國東、中、西三大區域劃分標準，區域劃分個數M=3，j=1、2、3分別代表東、中、西地區。Cji、GDPji分別為j區域i省份的碳排放量和國內生產總值。為考察區域內差異和區域間差異對總體差異作用的大小，分別定義區域內貢獻率為TCO2/GDP(wr)/TCO2/GDP、區域間貢獻率為TCO2/GDP(br)/TCO2/GDP。

(三)碳強度影響因素的計量模型

IPAT模型因設定形式簡潔，被廣泛用于分析環境的人口、經濟和技術因素[19]。Dietz等[20]將IPAT模型轉化為隨機形式，構建如下STIRPAT模型：

I=aPb1Ab2Tb3e

(7)

式(7)中，I、P、A、T、e分別是污染物排放指標、人口規模、人均富裕程度、技術水平和隨機誤差。STIRPAT模型既允許對回歸參數進行估計，又能夠對各驅動因素進行恰當分解。結合中國碳排放模式及排放驅動因素的實際，并借鑒相關成果，本文對STIRPAT模型加以拓展，以更全面考察驅動因素對中國碳排放及其區域差距的影響，構造如下計量模型：

lnCit=α0+α1lnyit+α2(lnyit)2+α3lnPit+α4lnTit+βX+ηit+εit

(8)

其中，i與t是省區和年份，C為二氧化碳排放水平指標，采用碳強度作為二氧化碳排放的相對指標。解釋變量包含兩類：一是核心解釋變量：人均收入(y)、人口因素(P)、技術水平(T)；二是控制變量，以向量X代表其他一些控制因素。ηi是非觀察的地區固定效應，反映區域特征對碳強度的影響。變量選取邏輯及數據來源的說明如下：

(1)人均實際GDP(y)。根據EKC曲線假說，在低收入水平，人們更注重物質生活，但隨著收入水平提高，人們開始追求更高的環境質量，故碳排放和人均收入間可能存在倒U型關系。本文以人均實際GDP衡量人均收入，并引入人均GDP的一次項及平方項。為保證可比性，將歷年名義人均GDP轉化為以1995年為基期的實際值。

(2)人口因素(P)。既有文獻一般將人口規模作為人口指標，然而，采用人口規模指標容易掩蓋人口結構變化的信息。因此，用非農業人口占總人口比重衡量人口因素，考察城鎮化過程中人口向城市遷移對環境的影響。

(3)技術水平(T)。理論上，中國可以通過加快技術進步提高能源效率與改善能源結構，從而有助于提高環境質量，預期T對碳排放影響為負。在技術水平度量上，學界一直存在分歧。借鑒Popp[21]，從創新產出角度，通過專利數據構建知識存量指標來衡量技術水平，詳細構建方法見Popp的研究[21]。

(4)產業結構(IS)。第三產業在能源消耗與污染排放較低的同時，產出水平也較高，而第二產業占GDP比重的提高將導致碳排放量的明顯增加。以第二產業增加值占GDP比重衡量各省區產業結構②。預期該指標越高，碳強度也越高。

(5)能源結構(ES)。不同類型的能源存在差異化的碳排放系數，以煤炭消費占一次能源消費總量比重反映能源結構，預期ES估計系數符號為正。

(6)對外開放水平(OPEN)。對外開放為中國經濟發展注入了強大的動力，同時對環境也可能帶來嚴重的影響。學界關于對外開放的環境效應存在兩種相對的觀點，Vogel等[22]、Antweiler[23]等認為，對外開放不僅使東道國更易接觸國際先進環保技術，還通過“干中學”、競爭等機制促進環境全要素生產率。而Dua等[24]則認為，作為對外開放帶來的一種后果，發展中國家競相降低環境標準以吸引發達國家污染產業的轉移，將導致其成為發達國家的“污染天堂”。由于對外貿易和FDI均為表征地區對外開放的重要方面，若僅用單一的指標來度量，則不能全面準確衡量地區對外開放水平。因此，利用主成分分析法將外貿依存度(進出口貿易總額占GDP比重)與外資依存度(外商直接投資額占GDP比重)這兩個指標進行加權，構造一個全面反映地區對外開放水平的指標。

(7) 政策因素(GP)。進入新世紀，中國政府相繼推出促進節能減排技術研發、產業結構優化升級、能源價格改革等的政策，可能會對環境帶來直接或間接的影響，參考李鍇等[25]，通過引入時間趨勢變量來捕捉政策因素對各地區環境的效應。

三、碳強度的區域差異及其地區分解

(一)中國區域碳強度的變化趨勢及比較

圖1　全國及區域碳排放強度及其演變趨勢：1995-2013

首先，本文測算中國及其三大區域1995-2013年碳強度的平均水平④，結果見圖1，可見，在1995-2013年期間，全國及三大區域的碳排放強度大體呈現不斷下降的趨勢，但東部地區碳強度明顯較低，樣本考察期一直低于全國平均水平，而中、西部地區碳強度較高，尤其是西部地區歷年均顯著高于全國水平，并與東、中部地區的差距呈現不斷擴大的趨勢。如果令全國平均水平為1，1995年三大區域碳強度的比率為0.84∶1.06∶1.12，東部地區最低，西部最高；2005年變為0.81∶0.98∶1.17，東中部地區相對接近，東、中部與西部的差異均更為明顯；到2013年這一比率為0.72∶0.96∶1.28，東部碳強度顯著低于其他地區，東部與其他兩個地區差距有擴大的趨勢。以上結果表明，雖然全國及三大區域的碳強度在樣本期均呈現下降趨勢，但碳強度的區域分化較為明顯，究其原因，可能是在東部地區產業結構升級的同時，中西部也加快了承接東部產業轉移的步伐，但受經濟發展水平、制度環境、人力資本等因素的限制，中西部承接的往往是技術水平低、能源消耗大的投資項目，中西部粗放式的經濟發展模式被進一步強化，從而加劇省際碳強度的失衡。

(二)碳強度省際總體差異的測度

圖2　中國碳強度省際總體差異的演變趨勢：1995-2013

為考察中國碳強度的省際差異，按照式(3)及變異系數公式測度1995-2013年中國碳強度的泰爾指數和變異系數，結果由圖2顯示，可見，在樣本考察期碳強度的泰爾指數和變異系數的變化趨勢基本上呈現出一致性，具體來看，可劃分三個階段：第一，兩個測度指數在1995-2003年呈現上升態勢；第二，2004-2010年兩者呈現下降態勢；第三，2011-2013年兩者又開始呈上漲趨勢。這些結果表明，在大多數年份，中國各省份碳排放總量與國內生產總值的非匹配程度呈現強化趨勢，究其原因主要在于，在經濟增長、就業、財政乃至政治晉升等多維目標的驅動下，各地政府存在很強的激勵通過采用降低環境標準這種“追逐到底”的方式吸引污染產業的轉移，經濟發展方式比較粗放，同時，各地區盲目攀比與惡性競爭進一步引發了資源的巨大浪費與配置的扭曲，從而加劇了區域環境保護與經濟發展之間的不協調性。因此，中國地區在協調經濟發展和碳排放的關系上尚有較大提升空間。

(三)中國碳強度省際總體差異的區域分解

進一步，為分析東部、中部、西部三大區域內部差異和區域間差異對中國碳強度省際總體差異的影響，分別計算三大區域碳強度的泰爾指數、區域內泰爾指數、區域間泰爾指數及各自對總體泰爾指數的貢獻率，結果由表1報告，可以發現：

按照三大區域劃分標準，第一，碳強度省際總體差異主要源自區域內差異，在樣本考察期，區域內差異對總體差異的貢獻率均保持在70%以上，但其對總體差異的貢獻呈下降態勢。區域間差異對省際總體差異的貢獻率較低，歷年均未超過30%，然而，近年來區域間差異對總體差異的貢獻率呈上漲趨勢；第二，在各區域的內部差異中，東部地區內部差異對碳強度省際總體差異的貢獻率歷年保持在50%上下，是形成中國碳強度省際總體差異的重要來源。中部、西部內部地區差異對碳強度省際總體差異的貢獻率較低，中部地區內部差異的貢獻率基本呈下降態勢，而西部地區內部差異的貢獻率近年來呈上漲趨勢。這些結果表明，按照三大區域劃分標準，雖然中國碳強度的區域內部差異要大于區域間差異，但伴隨中部崛起、振興東北老工業基地等一系列區域經濟發展政策的實施，東、中部地區內部各省際間經濟發展及工業化水平差距趨于縮小，從而這些區域內的省際碳強度存在趨同趨勢，呈現出俱樂部收斂特征，但西部地區內部各省份碳強度并未出現追趕效應，因此需要加強對西部地區碳排放狀況的重點監測和防控。

2.3 兩組產婦情況比較 兩組產婦的產后出血量、輸血量、術后并發癥發生率、轉入ICU率比較，差異均無統計學意義(P>0.05)。見表4。

表1　中國碳強度總體差異的地區分解: 1995-2013

注：系數指泰爾系數系數;貢獻率的單位為%.

四、碳強度省際差異的影響因素分析

(一)基礎回歸模型的實證結果

在對碳強度區域差異進行測算的基礎上，進一步對導致這種差異的影響因素進行檢驗。表2報告了回歸方程(8)的估計結果。本文通過Hausman檢驗發現使用固定效應模型進行估計更優。因此，表2模型(1)用固定效應模型估計人均收入、人口結構、技術水平這些核心解釋變量對碳強度的影響。為驗證模型(1)的穩健性，模型(2)引入了影響碳強度的控制變量。然而，鑒于固定效應方法無法解決解釋變量的內生性問題，而系統GMM能較好地控制內生性，此外，由于系統GMM法不僅結合了水平方程和差分方程的信息，還放松了古典假設的嚴格限制，相對混合OLS、固定效應模型，系統GMM估計結果更為可信。因此，在模型(3)-(7)中采用系統GMM法(Sys-GMM)進行估計，其中模型(4)報告了全樣本的回歸結果，模型(5)、(6)和(7)給出了東部、中部及西部地區的回歸結果。

表2　計量方程(8)的參數估計結果

注：1.FE、Sys-GMM分別表示固定效應估計和系統GMM估計；2. *、**、***分別表示10%、5%、1%的顯著性水平；3.回歸系數括號里的數字表示標準誤差，AR(2)檢驗、Hansen檢驗對應的數均為P值.

表2提供了GMM估計的二階序列相關與工具變量過度識別的檢驗結果。結果顯示，AR(2)和Hansen檢驗值的伴隨概率均大于0.1，意味著不存在二階序列相關，并且系統GMM估計是有效的。

表2顯示，從全樣本結果來看，模型(1)、(3)支持人均GDP與碳強度呈倒“U”型環境庫茲涅茨曲線，而一旦加入控制變量，結果卻不支持以上結論，說明二氧化碳環境庫茲涅茨假說的經驗結論不具有穩健性，這部分解釋了現有文獻相關結論的差異。從模型(4)的結果看，人口結構、技術水平對碳強度分別具有顯著的正向、負向影響，在加入控制變量之后這一結果仍然是穩健的，另外，產業結構、能源結構對碳強度有顯著為正的影響，這符合理論預期，與李鍇等[25]的研究結論也是一致的。而對外開放的回歸系數在統計上均顯著為正，表明中國對外開放總體上對環境造成了負面影響，這可能是由于對外開放引致的“向環境標準逐底競賽”效應超過了環境收益效應。政策變量與碳強度呈顯著負相關，這表明中國政府各項節能減排政策有效促進了地區碳強度的下降。

從分區域的結果看，模型(5)、(6)回歸結果支持環境庫茲涅茨假說在東部、中部地區成立，但模型(7)的結果并不支持環境庫茲涅茨假說在西部地區成立，這反映了西部地區的經濟發展水平還沒有跨越改善環境質量的門檻值。人口結構、技術水平、產業結構、能源結構、對外開放、政策因素對各區域碳強度的影響方向與全國的情況基本一致，但各變量對碳強度的影響程度在不同地區之間呈現出明顯的差異，這可能反映由于經濟發展水平、能源資源稟賦、技術水平以及對外開放水平等方面存在較大的差異，各地區碳強度的具體原因及其效應存在一定的結構性差異。主要原因在于，西部地區迫于經濟增長的壓力，往往以高能耗與高污染為代價進行招商引資，而沒有注重移植東部發達地區碳排放績效較高的產業，加之西部自身的環保技術相對落后，因此產業結構變動對于西部地區碳強度的負面效應要大于東、中部地區。

(二)碳強度省際差距的影響因素貢獻度測算

表2給出了驅動因素對碳強度的影響效應，但尚不能據此量化各影響因素對碳強度省際差距的貢獻，借鑒朱子云[26]的思路，利用可導性對數方差分解法，把式(8)中因變量(lnCit)的省際差異(通過方差來測度)分解為回歸方程中自變量的貢獻度。如果lnC=α+ΣβilnXi+μ，在滿足如下兩個假設條件下：一是同方差；二是自變量Xi是隨機變量，但與隨機干擾項μ不相關，可得出碳強度省際差距的各因素貢獻的方差分解方程：

σ2(lnC)=Σβicov(lnC,lnXi)+δ2(μ)

(9)

式(9)中，σ2(lnC)、σ2(μ)是因變量lnCit與隨機干擾項的方差，cov(lnC,lnXi)為因變量lnCit和自變量Xi的協方差，βi是回歸方程各自變量的回歸參數。

式(9)兩邊同時除以σ2(lnC)得出：

1=Σβicov(lnC,lnXi)/σ2(lnC)+δ2(μ)/σ2(lnC)

(10)

式(10)中，Σβicov(lnC,lnXi)/σ2(lnC)為各個自變量對省際碳強度差距的總貢獻，cov(lnC,lnXi)/σ2(lnC)為某一自變量對省際碳強度差距的貢獻；δ2(μ)/σ2(lnC)表示未在模型中體現的其他影響因素對省際碳強度差距的貢獻。

根據表2模型(4)中的回歸結果及各變量的樣本觀察數據，基于式(10)可測算出各因素對省際碳強度差距的貢獻度，結果列于表3⑤。從表3可以看到，人均收入、能源結構、人口結構、技術水平、產業結構以及對外開放等因素對中國碳強度省際差距的形成與變遷具有較強的解釋力，各因素的總貢獻度在1995年最低，為47.55%，在2009年最高，達74.25%，歷年平均值達到64%。

表3　各因素對碳強度省際差異的貢獻度和累計值：1995-2013(單位：%)

從單影響因素來看，人均GDP是碳強度省際差距形成的關鍵動力，歷年貢獻度平均達37.81%。能源結構對碳強度省際差距的貢獻度平均達7.68%，貢獻度經較持續上漲后于2006年開始下降，這可能與中國在此期間制定的節能減排目標與措施有關。人口結構對碳強度省際差異的平均貢獻度達6.29%，并呈上升趨勢，這可能與不同地區間人口城市化進程差異所引致的節能減排效應的差異性有關。技術水平對碳強度省際差距的貢獻度平均為4.75%，這一貢獻度在樣本期處于上漲趨勢，這可能反映了省際間技術水平差距呈現不斷擴大的趨勢，技術因素在解釋碳強度省際差異的作用逐步得以體現。一般來說，研發投入與技術進步高度相關，據統計，2013年，東部的廣東、江蘇、上海三地全社會研發投入近三千億，約占GDP的2.7%，達到發達國家水平，明顯高于全國1.8%的平均水平，區域間研發投入的明顯差異導致了區域技術水平差距的持續擴大。產業結構對碳強度省際差異的解釋程度較低，歷年平均貢獻度為4.69%，但在樣本期內貢獻度呈現上升態勢，其原因在于，在實施西部大開發、中部崛起的背景下，中西部地區加快承接東部地區的產業轉移，一些重型化工業的轉移在優化東部產業結構的同時，使得中西部地區的產業發展模式更具有粗放型特征，從而擴大了區域間碳強度的差距。對外開放對碳強度省際差異的解釋程度最小，平均貢獻度為2.79%，但其貢獻呈現不斷上漲的趨勢，表明省際參差不齊的對外開放逐步影響了碳強度的區域差異，與中西部相比，對外開放帶來的技術溢出更有利于東部提升生產管理和環保技術水平，從而有利于該區域的減排。

五、結論和政策啟示

在估算中國1995-2013年28個省區排放量的基礎上，本文利用泰爾指數及變異系數，測算碳強度的區域差異及演化趨勢，并對碳強度省際的總體差異進行區域分解；進一步地，結合STIRPAT模型與可導性對數方差分解法，對省際碳強度差距進行影響因素的貢獻分解，得出以下豐富的結論和啟示：

第一，無論從區域層面抑或是省際層面來看，中國碳強度均呈現明顯的地區差異。三大區域碳強度呈現出東、中、西逐次遞增的格局，區域間碳強度的差異呈現擴大趨勢；樣本考察期大多數年份中國碳強度的省際差異在波動中呈擴大趨勢。這反映中國碳排放空間分布具有較為嚴重的非均衡性，同時也表明各地區碳排放與經濟發展水平之間不匹配程度呈強化趨勢，因此中國在區域經濟環境協調發展上仍有較大的提升空間。中央應根據各地區經濟發展的階段性特征，將各地區經濟發展嵌入生態文明建設，改進生態環境質量的評估方法，公平科學分配各地減排額度，通過差別化的政績考核機制促進地區經濟與環境的協調發展。

第二，根據三大區域劃分標準，中國碳強度的省際差異主要源于區域內部差異，但區域內部差異對總差異的貢獻率呈下降態勢，而區域間差異對總差異的貢獻率呈上升態勢。在區域內部差異中，東部地區內部差異是構成區域內差異的主要來源，同時也是引起省際總體差異的主要來源。中部地區差異的貢獻率一直呈下降的趨勢，而西部地區差異的貢獻率近年呈上升趨勢。而在八大區域的劃分標準下，區域間差異對碳強度省際差異貢獻率較大，欠發達地區對總體差異具有較大貢獻并且呈現擴大趨勢。因此，為有效縮小碳強度的區域差距，既要對區域差異貢獻大的重點地區加強環境規制，實行更嚴格的減排政策，又要動態監管對區域差異貢獻具有上升勢頭的區域，同時，中央應考慮將重點生態工業項目與清潔工業企業優先落戶于欠發達地區。此外，各地政府還可以利用各區域在資源稟賦、能源效率、氣候特征、人力資本等方面的差異性，搭建合作交流平臺，建立長效合作機制，加強產業轉型升級、節能減排技術、環境監管政策等方面的協同創新。

第三，碳排放影響因素的計量結果表明，人口結構、產業結構、能源結構及對外開放對中國碳強度具有顯著的正向影響，技術水平、政策因素對碳強度具有顯著的負向影響。進一步，基于可導性對數方差分解法的結果顯示，人均收入對碳強度省際差距的貢獻最高，表明優先縮小區域間經濟發展水平差距是平衡區域間碳強度的戰略舉措，貢獻度由高到低的因素依次是能源結構、人口結構、技術水平及產業結構，而對外開放對碳強度省際差異的解釋度較小。這表明，為實現可持續發展和2020年減排目標，不僅要求中央必須積極應對碳排放的驅動因素，而且要求各級政府厘清各因素對碳排放省際差異的差異化影響，在涉及減排的系統工程中分清輕重緩急。

[注釋]

①根據IPCC(2006)估算，除礦石燃料燃燒外，水泥、石灰、鋼鐵等生產過程也會排放CO2，其中，水泥占57%，石灰占34%，鋼鐵占比不到10%.由于石灰和鋼鐵的分省數據難以收集且排放份額較低，本文并不對這些排放源加以考慮.

②雖然也有文獻采用重工業比重來反映產業結構(杜立民，2011)，但由于重工業比重與本文的IS具有較高的相關性，為避免嚴重的多重共線性問題，本文舍棄重工業比重.

③由于西藏、海南數據大量缺失，從樣本中剔除，重慶市的數據并入四川省，樣本不包含港澳臺地區.

④按照一般的區域劃分方法，東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東及廣東共10個省份；中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南共8個省份；西部地區包括廣西、內蒙古、云南、四川(包括重慶)、貴州、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆10個省份.

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[責任編輯：張曉娟]

Regional Difference Influence Factors of China's Carbon Intensity：Empirical Analysis Based on Provincial Panel Data from 1995 to 2013

ZHOU Jie-qi1,HAN Ying2

(1.The Faculty of Economics,Guangdong University of Finance and Economics,Guangzhou 510320, China;2.Northeastern University，Shenyang 110004,China)

Abstract:Analyzing regional difference of carbon intensity and the influence factors of this difference for China, has important significance for reasonable formulation of emission reduction policies, achieving the 2020 emission reduction commitments and the sustainable development of China. Basing on estimating the quantity of emissions for 28 provinces of China covering the years from 1995 to 2013，this paper uses Theil index to investigate regional difference of carbon intensity, and decomposes inter-provincial differences of carbon emission intensity into between and within region components. Using extensive STIRPAT Model and a variance decomposition methodology, this paper empirically studies the causes of inter-provincial differences of carbon intensity. The results show that: (1)The imbalance between regions is obvious, inter-provincial difference of carbon emission intensity shows an enlarging trend in fluctuation; (2) According to the three zone standards, the inter-provincial difference of carbon emission intensity is mainly from the regional difference, but the contribution of the inter-regional difference to the total difference is on the rise. The overall difference are mainly from the inter-regional differences in eight zones standards ;(3)The per capita income has the most important influence on the inter-provincial difference of carbon emission intensity, followed by energy consumption structure, demographic factors, technology level, industry structure, but explanation degree of opening to the outside world is low.

Key words:carbon intensity; regional difference; Theil index; factor decomposition

[中圖分類號]F205

[文獻標識碼]A

[文章編號]2095-5863(2016)01-0018-09

[作者簡介]周杰琦(1983-)，男，廣東韶關人，廣東財經大學經濟與貿易學院講師，博士，從事低碳發展與科技對策研究.

[基金項目]教育部人文社會科學研究青年基金項目(15YJCZH242)；廣東省普通高校人文社科研究項目(14GDQX04B76)；廣東省教育廳國家級重大培育項目(2014GWXM018)；廣東省打造理論粵軍重大項目(2013A2)；國家自然科學基金項目(71173052)

[收稿日期]2015-12-13