我國碳排放區域差異及成因分析

辛玲++付志剛++劉瑩

[摘 要] 進行碳排放的區域差異及成因研究，可以為制定合理科學、針對性強的節能減碳政策提供信息支持。論文較準確地測算了1995-2013年我國各省市的碳排放，從空間統計學的角度分析碳排放的區域特點，并構建空間滯后模型考察造成我國碳排放區域差異的成因。結果表明：一是我國各省市碳排放區域差異明顯，且存在“北高南低”的特點；二是我國各地區碳排放差異存在空間集聚效應，霧霾現象會跨地區連片形成；三是科技創新效率、居民收入、能源消費結構和產業結構是造成我國碳排放區域差異的主要成因，對外貿易度和城市化水平對碳排放區域差異的影響不大。

[關鍵詞] 碳排放差異；區域；空間滯后模型

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 19. 057

[中圖分類號] F830 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）19- 0133- 05

0 前 言

作為世界上最大的碳排放國家， 2015年我國政府在巴黎氣候大會上再次承諾：2030年單位GDP的碳排放比2005年下降60%～65%。低碳減排行動實施以來，我國單位GDP的碳排放水平從2005年的29.68噸/萬美元下降到2014年的19.65噸/萬美元，下降幅度達到33.8%，低碳減排行動效果顯著。但與單位GDP碳排放效率高的國家相比，我國還有較大差距。例如瑞士的單位GDP碳排放水平只有1.35噸/萬美元，僅為我國的6.87%。我國各省市的經濟發展不平衡、資源稟賦差異使得各省市的碳排放水平不同，碳排放區域差異是否明顯，引起差異的主要影響因素有哪些，能否依據區域差異有針對性地制定碳減排政策，此類問題值得思考。鑒于此，論文將在測算我國各省市碳排放的基礎上，分析區域差異特點并探究其成因，為制定合理科學、針對性強的節能減碳政策提供支持。

1 我國各省市碳排放的測算及差異分析

1.1 碳排放的測算方法

目前，我國尚未公布碳排放量的相應數據，因此應根據相關方法進行測算?？紤]到化石能源燃燒和水泥、石灰等產品生產均會產生CO2，因此本文測算的碳排放不僅包括化石能源燃燒的CO2排放量，還包括水泥生產過程中的CO2排放量（各省市石灰等產品的相應數據難以獲得，其比重較小，故未對其進行測算），由此保證碳排放測算的完整性。各類CO2排放系數見表1。

化石能源燃燒產生的CO2排放量計算公式：

CO2排放量估算值=第i種能源消費量×化石能源燃燒中CO2排放系數（1）

水泥生產過程產生的CO2排放量計算公式：

CO2排放量估算值=水泥產量×水泥生產的CO2排放系數（2）

1.2 估算各省市碳排放

以人均CO2排放量代表各地區的碳排放水平，按上述方法測算，我國30個省市1995年至2013年人均CO2排放估算值見表2。限于篇幅，論文中僅列出2013年各省市的人均CO2排放估算值。

1.3 各省市碳排放區域差異分析

測算的1995-2013年各省市人均CO2數據顯示，我國各省市碳排放的區域差異存在以下特點：

一是我國各省市碳排放區域差異明顯且呈現出“北高南低”兩級集聚的特點。高碳排放集中于北部地區，例如內蒙古、寧夏、山西、新疆、河北、遼寧、青海等地區，內蒙古和寧夏的碳排放分別高達27.98和26.33噸/人。低碳排放則集中于南部地區，例如廣東、廣西、湖南、江西等地區，其碳排放均在5噸/人以下。高碳地區和低碳地區的碳排放相差五倍。比較特殊的是北京市，其地理位置在我國北部，但其碳排放最低，這應該與北京市近年來能耗和碳排放的有效控制有關。

二是各地區的碳排放不同程度的增長使得區域差異加劇。各地區按照2013年碳排放高低順序排列。從1995年至2013年，北京市碳排放出現下降的變化趨勢，其他地區碳排放均呈現不同幅度的增長，這使得區域變化明顯且差異加劇。1995年，碳排放最低的海南省僅為0.63噸/人，碳排放最高的山西省為9.54噸/人，二者差距為8.91噸/人。至2013年，由于北京市碳排放的負增長使其碳排放降至4.43噸/人，海南省高達12.52%的年均增長使其碳排放上升至5.26噸/人，所以碳排放最低的地區由原來的海南省變為北京市。又因為內蒙古自治區的碳排放增長速度高達11.62%，高于山西省的4.18%，因此2013年內蒙古自治區的碳排放升至最高，其碳排放高達27.98噸/人。碳排放的區域差異正在逐步擴大，2013年差距已經高達23.55噸/人，為1995年差距的近3倍。

2 我國各省市碳排放區域差異的空間效應分析

考慮到經濟單元的空間依存性，一個地區的碳排放并不是獨立的，它不僅取決于自身因素，還會受相鄰區域的影響，因此有必要檢驗我國碳排放是否存在顯著的空間相關效應。

2.1 空間權重矩陣的確定

在進行空間自相關檢驗之前，我們先定義各地區之間的空間權重矩陣Wij來表達地區之間的鄰近關系，其形式如下：

Wnw11 w12 … w1nw21 w22 … w2nwn1 wn2 … wnn（3）

其中，n表示地區總數，Wij表示區域i與區域j的鄰近關系?？臻g權重矩陣有很多形式，最常用的是0-1矩陣和距離矩陣。論文中采用0-1矩陣度量空間鄰近關系。其定義如下：

Wij=1，當區域i和區域j相鄰0，當區域i和區域j不相鄰

其中，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；m=n，或者，規定區域i與其自身不屬于鄰居關系，即Wii=0。

2.2 我國各省市碳排放的空間自相關檢驗

為分析我國碳排放的空間分布狀況，論文借助Morans I指數分析我國各地區碳排放的空間關聯性。評價空間關聯程度的指標主要有Morans I指數和Gearys C系數，鑒于Morans I的數值分布特征比Gearys C更理想，論文采用Morans I指數。endprint

Morans I指數計算公式：

式（4）中I表示Morans I指數，Wij為式（1）中的權重矩陣，取1或者0，n表示地區總數，xi、xj分別為地區i和地區j的碳排放水平。Morans I指數取值范圍為-1～1。當0

根據我國各地區1995年至2013年的人均CO2排放數據，計算出歷年人均CO2排放的Morans I指數。表3中的Morans I指數都落在0～1之間，且均通過1%顯著性水平檢驗，說明我國碳排放高的地區相鄰近，而碳排放低的地區相鄰近，即我國各地區碳排放存在顯著的空間集聚效應，空間相關效應對碳排放區域差異影響明顯，分析碳排放區域差異的影響因素時，空間因素必不可少。1995-2013年Morans I統計量基本上保持穩定狀態，說明空間因素對碳排放的影響一致，沒有發生階段性變化。

3 影響我國碳排放區域差異的成因分析

由于我國碳排放的區域差異存在空間集聚效應，因此在分析各地區碳排放的影響機制和影響因素時，論文構建空間統計模型探討分析影響我國碳排放差異的成因。

3.1 模型的設定

體現空間效應的空間統計模型主要包括空間滯后面板模型SLM和空間誤差面板模型SEM?？臻g滯后面板模型SLM主要用于研究相鄰地區的行為對系統內其他地區有影響的情形，空間誤差面板模型SEM主要用于研究因地區所處相對位置不同而導致地區之間的相互作用存在差異的情形。鑒于我國各地區碳排放的變化規律存在空間集聚效益，論文選用空間滯后模型SLM探究導致碳排放區域差異的成因有哪些。

空間滯后模型SLM：Y=ρWNTY+Xβ+ε（5）

模型中Y為人均CO2排放量，X為解釋變量構成的矩陣，ρ為空間自回歸系數，β為解釋變量的影響系數向量，ε為隨機誤差向量。WNT為NT階方陣，且WNT=IT？茚WN，即T階單位矩陣與N階空間權重矩陣的Kronecker乘積，T和N分別為時間跨度和地區數量。

為消除數據的異方差性并便于彈性分析，對模型中的變量取對數，則碳排放區域差異影響因素的空間滯后模型設定為：

SLM：LnY=C+ρWTNLnY+β1Ln（X1）+β2Ln（X2）+β3Ln（X3）+β4Ln（X4）+β5Ln（X5）+β6Ln（X6）+ε（6）

3.2 解釋變量的確定

國內學術界大多認為影響碳排放的可能因素為居民收入、能源消費結構、產業結構、對外貿易度、城市化水平和技術水平。

首先，居民收入與碳排放的關系呈現二次曲線變化特點，即碳排放首先隨著居民收入提高而上升，但進入到高收入階段后碳排放隨著居民收入的提高而下降。

其次，由于各類能源消費產生的碳排放存在差異，因此能源消費結構將會影響其碳排放的高低。

再次，各次產業在生產過程中均產生不同程度的碳排放，尤其是第二產業中的重工業大多是高能耗產業，從而也是高碳產業，因此產業結構將明顯影響碳排放。

第四，由于對外貿易實現了碳排放轉移，因此對外貿易度會給碳排放帶來一定影響。

第五，城市化的推進意味著大規模的基礎設施建設，能源消費特點表現為消耗量大、增長快，從而產生大量碳排放，因此，城市化水平的高低會影響碳排放。

最后，隨著節能減排技術不斷提升，能源利用效率逐步提高，碳排放將隨之下降，因此，科技創新效率是影響碳排放的核心因素。

綜上考慮，選取人均GDP的一次項X1和二次項、煤炭消費占一次能源消費總量的比重X2、高能耗產業占GDP的比重X3、出口貿易占GDP的比重X4、城鎮人口比重X5、能源消耗強度X6即單位產值的能源消耗量作為模型中的解釋變量。以上變量的數據根據歷年的《中國統計年鑒》、《能源統計年鑒》、《工業統計年鑒》和各省市的《統計年鑒》查閱或測算獲得。

3.3 成因分析

表4結論顯示，在1%的顯著性水平上，LR for FE檢驗、LR for RE檢驗、Hausman檢驗均表明SLM固定效應模型較隨機效應模型更合適。模型估計結果見表5。

表5結論顯示，各固定效應模型的擬合優度R2和自然對數似然函數值Log L表明模型的擬合效果較好。各解釋變量對人均碳排放的影響如下：

首先，居民收入（變量X1）在1%水平顯著且系數為正，居民收入二次項（變量）作用不顯著。這說明在當前經濟發展階段，居民收入不高，屬于低中收入階段，因此隨著居民收入提高，碳排放也相應上升，這與環境庫茲涅茨曲線理論相吻合。同時，居民收入是碳排放區域差異形成的第二關鍵因素，各地區的之間居民收入方面的差異造成了碳排放的區域差異。

其次，能源消費結構（變量X2）在在1%水平顯著，且系數為正，這說明能源消費結構是造成碳排放區域差異的重要因素之一。煤炭消費比重在70%以上的內蒙古、山西、寧夏、河北、新疆等地的碳排放很高，而煤炭消費比重多為60%左右的北京、廣東、湖南、海南等地的碳排放則低很多，因此各地區煤炭消費水平差異會導致各地區碳排放存在差異。

再次，產業結構（變量X3）在在5%水平顯著，且系數為正。這說明高能耗產業比重是影響碳排放水平的另一重要因素。北京、廣州、四川、湖南等地的高能耗產業比重一般在30%左右，碳排放相應較低，而如新疆、河北、山西、寧夏、內蒙古等地的高能耗產業比重大多高達50%左右，碳排放相應也高。

第四，對外貿易度（變量X4）和城市化水平（變量X5）對區域碳排放影響小且不顯著。此結論與其他學者研究我國碳排放成因問題時提出的觀點有區別。這可能是因為各地區的對外貿易度指標只統計出口國外的數據，不會包括輸出到國內其他地區的數據，因此不足以體現對外貿易度給碳排放區域差異帶來的影響。關于城市化水平這一變量，在考察樣本周期內各地區的城鎮化水平變動情況時，發現隨著城鎮化水平的逐步提高，各地區碳排放持續上升，但高碳排放地區和低碳排放地區的城鎮化水平變化差異不明顯。因此，城鎮化水平的影響不顯著，它不是造成碳排放區域差異的關鍵因素。

第五，科技創新效率（變量X6）在1%水平顯著，系數為正且影響最大。低碳排放地區如北京、廣東、廣西、湖南、江西等地單位產值的能源消耗量都在1噸/元以下，北京僅為0.34噸/元，近年來北京碳排放快速降低的主要原因是科技創新效率的提升。高碳排放地區如青海、河北、新疆、山西、寧夏、內蒙古等地的都在1噸/元以上，寧夏更是高達1.86噸/元。這說明隨著科學技術的不斷推進，能源利用效率逐步提升，碳排放隨之下降。因此，哪個地區的科學技術進步越快，碳排放下降也越快?？萍紕撔滦适翘寂欧艆^域差異形成的首要關鍵因素。

最后，空間滯后性的系數為正，通過5%的顯著性檢驗。正向的空間滯后性表明區域碳排放存在空間集聚效益，即本省區碳排放高相鄰省區碳排放也高，這與前文的空間相關分析結論吻合。

4 建 議

根據前文分析結論，提出相關建議如下：

一是制定差異化的區域減排目標和減排政策。我國碳排放區域差異顯著，政府面對區域碳排放管理問題時，應因地制宜，制定差異化的區域減排目標。北部地區碳排放量高，應進行重點控制，碳排放預算應嚴格控制，低碳減排政策主要圍繞低碳節能技術的應用推廣、高能耗產業實施強制性產業升級和煤炭消費比重降低等方面來制定。南部地區碳排放量低，則可適當放寬減排目標，低碳減排政策主要圍繞低碳技術創新、能源利用效率提升等方面來制定。

二是建立區域合作機制共同減排。由于我國碳排放區域差異存在空間集聚效應，因此低碳減排是一個系統工程。各地區之間應建立合作機制，協調解決區域突出環境問題，重視減排政策措施的空間聯動性。如京、津、冀、晉、蒙五地可以統一生態環境規劃、標準、監測、執法體系要求，建立區域環保標準合作機制，實現區域碳排放的聯防聯控。

三是經濟發展的同時，多渠道縮小碳排放差異。鑒于碳排放區域差異的成因研究結論，各地推動經濟發展的同時，會不可避免地帶來碳排放的上升，因此推進科技創新、調整能源消費結構和優化產業結構將是各地政府低碳減排的有效手段。低碳排放地區在節能減排方面應發揮帶頭作用，加快節能減排技術的創新應用，引導其他地區實現有效減排。高碳排放地區可以通過借鑒低碳排放地區的技術、政策和經驗，大力加強低碳技術和節能技術的研究、應用和推廣，快速有效地提高能源利用效率以縮小碳排放差距。同時，大力發展太陽能、風能、水能等清潔能源以降低煤炭消費比重、限制高能耗產業發展以優化產業結構也是高碳排放地區實現節能減排、縮減差距的有效方法。

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