經濟發展和碳排放的關系匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇經濟發展和碳排放的關系范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

1能源消費、經濟增長和碳排放關系的實證分析

1.1數據來源及預處理選取1990—2013年我國的能源消費、經濟增長和碳排放作為研究對象，采用年度數據，對三者之間的關系進行研究.能源消耗狀況采用能源消費總量（EC）來反映，數據來自《中國能源統計年鑒》，單位為百萬噸標準煤.經濟的發展狀況采用GDP來度量，數據來自《中國統計年鑒》，單位為億元.碳排放采用CO2排放量（TC）來表示，數據來自美國能源信息署（EIA）網站公布的數據，單位為百萬噸.為保證數據的客觀性和可比性，剔除物價上漲因素，將各年GDP換算成以1990年為基期的實際GDP.為消除能源消費總量，實際GDP和CO2排放量三個時間序列的不平穩性和異方差現象，對三者取自然對數，并分別記為LEC、LGDP、LTC.通過對三者進行兩兩回歸檢驗，證實任意兩者均存在顯著相關關系.

1.2穩定性檢驗采用ADF檢驗法對所有變量進行平穩性檢驗，即是否存在單位根.ADF法可以通過對3個模型（模型1無常數項和時間趨勢項，模型2有常數項無趨勢項，模型3有常數項和趨勢項）進行檢驗，任意一個檢驗模型中的ADF值大于臨界值，就可以認為該序列沒有單位跟，即為平穩序列.若序列不平穩，需要取對數或進行差分處理.對LET、LGDP和LTC及其一階、二階差分序列進行ADF單位根檢驗，檢驗結果如表1所示.LET、LGDP和LTC及其一階差分序列都不平穩，但二階差分序列的檢驗值在1%的顯著性水平下均小于其臨界值.因此，其二階差分序列為平穩序列，即LET、LGDP和LTC三個時間序列是I（2）的單位根過程.

1.3協整檢驗模型含有3個變量，并且均為二階單整，采用Johansen法進行協整檢驗，該法在檢驗前需要確定最優滯后階數.在保證自由度的條件下，根據無約束VAR模型中的AIC、SC和LR等信息準則確定VAR模型的最優滯后階數為2，則協整分析的滯后階數為1.檢驗結果如表2所示.跡檢驗和最大特征值檢驗都表明在5%的顯著性水平下拒絕原假設，即變量之間存在兩個協整關系.檢驗確定最優協整形式為：有線性趨勢且協整方程有截距.取標準化的協整向量.

1.4Granger因果檢驗為確定我國能源消費、經濟增長和碳排放之間的因果關系，對LTC、LEC和LGDP三個時間變量序列進行格蘭杰因果關系檢驗.檢驗結果如表3所示.在5%的顯著性水平下，拒絕LTC不是LGDP的格蘭杰原因假設，拒絕LTC不是LEC的格蘭杰原因假設，并且拒絕LEC不是LGDP的格蘭杰原因假設，即說明1990—2013年我國的CO2排放對能源消費和經濟發展均具有單向因果關系，并且能源消費對經濟發展具有單向因果關系.這表明我國能源消費增加可促進經濟發展，同時碳排放會影響到經濟發展和能源消費，但是經濟發展并不必然導致能源消費增加.

1.5脈沖響應分析和方差分解為全面反映我國能源消費、經濟增長和碳排放之間的互動關系和相互影響程度，對其進行基于VAR的滯后20期的脈沖響應分析和方程分解，結果分別如圖1和圖2所示.脈沖響應分析是考慮擾動項的影響是如何傳播到各變量的，刻畫了對一個擾動項加上一個單位標準差的沖擊后，對內生變量的當前值和未來值所帶來的影響.從CO2脈沖響應圖可知，當期對CO2施加一個單位標準差的正向沖擊，CO2排放有所下降，隨后開始上升，第5期達到最大（0.05464），然后開始下降，達到12期最小時開始增長，并逐漸趨于平穩；CO2對來自GDP的單位標準差的沖擊沒有初始響應，隨后開始逐漸上升，在第4期達到最大（0.01239），然后逐步穩定在0.0098左右；同樣對來自能源消費的單位標準差的沖擊沒有初始響應，隨后開始增強，第3期達到最大（0.01738），隨后開始下降并逐步穩定在0.0046左右；這表明，CO2排放對其自身具有較強的正向影響作用，但波動比較大，能源消費和經濟增長的影響較弱，雖有小幅波動，但是總體趨勢比較穩定.這與長期形成的碳排放路徑有很大關系，也說明我國節能環保政策起到了良好的效果.從GDP脈沖響應圖可知，GDP對來自碳排放、GDP和能源消費的單位標準差的沖擊都具有正效應，響應趨勢均為先增長后下降，然后趨于穩定，但是三者并不同步，存在滯后效果.尤其是受到CO2沖擊影響最大，能源消費影響相對較小，而對來自自身的沖擊響應比較平穩.這三者的促進作用均具有較長的持續效應.

從EC脈沖響應圖可知，能源消費對來自碳排放、GDP和自身的單位標準差的沖擊同樣具有正效應，響應趨勢也相同，均表現為先增長后下降，然后稍有增長并趨于穩定.而短期內對碳排放具有較為明顯的同向效應，而經濟發展和其自身效應較弱.這說明碳排放的正向沖擊對能源消費具有顯著的正向作用，因此通過低碳政策，可以引導我國能源消費的良性發展.體現了我國關于節約能源、提高利用率的相關政策的實施，在一定程度上抑制了能源消費的快速增長.方差分解圖反映了能源消費、經濟增長和碳排放之間相互影響程度.在碳排放的變動中，碳排放對其自身的貢獻率最大，雖然在第一期開始有所下降，但均在80%以上，而GDP和能源消耗對其貢獻率較小，雖有所上升，但卻穩定在較低的水平；在GDP變動中，碳排放和GDP對其的貢獻程度呈現反向趨勢，碳排放對其貢獻是先上升后趨于穩定，而GDP是先下降后趨于穩定，能源消費對GDP的貢獻程度雖然相對較小，但卻較為穩定；在能源消費的變動中，碳排放對其貢獻程度呈現上升并穩定的趨勢，并在第2期及以后貢獻程度最高，而能源消費對其自身的貢獻程度呈現下降趨勢，并趨于穩定，GDP對能源消費的貢獻程度最小.這表明，我國碳排放對其自身依賴性較大，森林碳匯等自然路徑形成了較為完善的控碳系統，尤其是對植樹造林等工作的重視.最近幾年，國家提倡節能減排，加強低碳工作，并取得了很大成效，但能源消費結構仍存在不合理之處，導致能源消費對其自身影響較弱，在低碳方面也并未起到良好的效果.碳排放對經濟增長起到約束作用，能源消費對經濟增長有促進作用.可見，減碳工作對促進我國經濟增長具有重要作用，同時要兼顧能源消費和產業結構優化，使其影響作用進一步增強.

2主要結論與建議

本文基于1990—2013年我國能源消費、經濟增長和碳排放的數據，實證分析三者之間的動態關系和相互影響.主要得出如下結論：

第一，我國能源消費、經濟增長和碳排放之間呈現出趨同增長趨勢，并存在長期均衡關系.第二，Granger因果檢驗表明，碳排放對能源消費和經濟增長存在單向因果關系，能源消費對經濟增長存在單向因果關系.第三，脈沖響應和方差分解結果表明，短期內我國碳排放量增加對其自身具有較強的同向影響；能源消費和經濟增長受到碳排放沖擊影響較大；碳排放、能源消費和GDP的主要貢獻因子均為碳排放.我國能源消費、經濟增長和碳排放三者具有密不可分的關系，在保證經濟發展的同時，提高能源利用率，降低碳排放是可持續發展的前提，如何平衡三者之間的關系是重點.鑒于此，提出以下建議：第一，加大科研投入，引進先進減碳技術.新技術、新設備的引進和推廣使用是節能減排的重要手段和不竭動力，雖然成本較高，但長遠來看，必將有益于我國碳排放的控制，促進經濟資源和環境的可持續發展.本文研究結論顯示，我國森林碳匯、碳循環等自然控碳作用發揮了較明顯的效果.因此，必須要從內部著手，保證技術資本的投入，加快研發腳步，引進國外的先進減碳技術和設備，降低生產生活過程中的碳排放.

第二，穩定經濟發展，優化產業結構.相對于發達國家而已，我國第二產業比重偏大，高排放，高消耗、低利用率的發展模式已經明顯不能適應新國情的需要.我國經濟、能源消費和碳排放均呈現上升趨勢，如何保證經濟發展的同時，對產業結構進行優化是一項十分困難的任務.脈沖響應分析顯示GDP和碳排放存在明顯的正效應，對能源消費有一定影響，即表明經濟增長促進碳排放量增加，引起能源消耗的增長.控制經濟增長速度，保證第一產業，優化第二產業，發展第三產業，是促進生態環境發展的關鍵，有助于實現可持續發展戰略.

篇（2）

中圖分類號 X196 文獻標識碼 A 文章 編號 1002-2104(2008)03-0038-05

改革開放以來，中國經濟發展取得了顯著的績效，快速的經濟增長不可避免帶來了資源消 耗、碳排放增加等問題。1990-2003年間，中國二氧化碳排放量增加了17億t，增幅超過73％ ，已成為世界第二大碳排放國［1］。尤其是2005年的《京都協定書》的生效，雖然 沒有對中國 提出減排任務，但卻給中國經濟發展帶來了嚴峻的挑戰，如何有效地減少碳排放成為國際政 治經濟及學術研究關注的熱點之一，更是中國國際政治交往中的重要內容。針對碳排放與經 濟增長關系研究，具有代表性的是環境庫茲涅茨曲線（EKC）的檢驗和拐點閾值的預測， 類似于經濟發展與環境質量之間的倒“U”型關系［2～3］。但倒“U”型并非兩者唯 一的關系，經 濟發展不是解決環境問題唯一的辦法［4～6］。除了經濟發展之外，許多其他社會因 素也會影響 環境質量［7］。分解分析法能夠揭示各種可能的影響因素對碳排放的貢獻度。在生 態、環境領 域分解分析方法已成為一種重要的分析工具［8～10］。為此，本研究在EKC模型分析 的基礎上，引入分解分析法分析中國碳排放變化的機制。

1 研究方法與數據來源

1.1 碳排放的環境庫茲涅茨曲線模型[BT)]為解釋經濟增長與碳排放之間的關系，本文采用經濟增長―環境質量的簡約式回歸方程進行 分析，以直接模擬經濟發展與碳排放之間的關系，進而根據經濟發展水平估算出污染排放的 變化趨勢。在分析過程中，假定除經濟發展以外的其他因素對碳排放影響不變，用方程中的 截距項表示，得出經驗方程［11～12］：

式中：yi表示第i年碳排放量；x表示經濟發展變量（常用人均GDP表示）；εi為截距項（包括技術 、貿易、制度等影響因素）。對于不同的βi，i＝1、2、3，模型具有不同的意義。具體 來講， 當β3≠0時，模型刻畫了人均碳排放量與人均GDP之間呈現N型或倒N型曲線關系 ；當β2≠0且β3＝0時 ，人均碳排放量與人均GDP之間呈現U型或倒U型曲線關系；而當β1≠0 、β2＝0且β3＝0時，模型反映出人均碳排放量與人均GDP單調變化特征。

1.2 碳排放的分解分析

EKC模型揭示經濟增長與環境質量方面存在著理論上的局限性［13］。為此，在EKC模 型難以全面 解釋碳排放機制的情況下，分解分析的方法被引入EKC研究中，以定量分析碳排放變化過程 中各種影響因素的相對重要性。將碳排放的變化看作經濟規模（以GDP表示）、產業結構（ 七大細分產業分別占GDP的比例Sit）和碳排放強度這3個因素共同作用的結果，即碳 排放變化分解為3種不同的變化效應：規模效應、結構效應和技術效應。

碳排放分解模型可用下式表示：

式中：Et為碳排放量；Yt為t年GDP，代表規模效應；Sit(S it=Yit/Yt)為t年i行業GDP占全國GDP 的份額，代表行業結構效應；Iit(Iit=Eit/Yit)為t年i 行業污染排放強度，代表廣 義技術效應。本研究采用平均分配余量的方法計算碳排放各類效應的貢獻率［10,14］ 。

式中：gx=(xt-x0)x0為t年變量x相對于基年的變化率，x代表r，Iit，Sit，Yt;ei0=Ei0/E0為基年各行業i的碳排放比例。若 三要素變化相應引起的碳排放效應為正值，表示各因素的變化對碳排放的沖擊在增長，其變 化值為碳排放量變化的增量效應；反之，為減量效應。

1.3 數據來源與說明

本研究數據來源于中國能源統計年鑒(1996-1999年，2006年)和中國統計年鑒(2006年)，包 括全國31省、自治區和直轄市(由于資料限制沒有考慮中國香港、澳門和臺灣3個 地區)。行業劃分采用世界上通用的產業結構分類，并結合中國統計年鑒所劃分產業結構，具體為第 一產業（農、林、牧、漁業）；工業；建筑業；交通運輸、郵政和通訊業；商業、批發與零 售業；其他服務業。由于能源數據統計為實物消耗量，為此對能源消耗數據作了相 應的換算， 統一折算成標準煤，其中煤炭的標準煤系數為0.714 3 kg標準煤/kg，石油換 算系數為1.428 6 kg標準煤/kg，天然氣換算系數為1.33 kg標準煤/m3(中國能源年 鑒，2006)。

2 中國碳排放特征及其成因分析

2.1 碳排放量的估算及其特征

中國碳排放量采用以下公式進行估算：

C=∑imi×δi

其中， C為碳排放量；mi為中國一次能源的消費標準量；δi為i類能源的碳排放系數。 通過 查閱有關文獻，收集有關能源消耗的碳排放系數并進行比較計算，最終取平均值確定為各能 源消耗碳排放系數（見表 1），通過整理以上數據得到中國不同行業的碳排放量(見表2)。

從我國碳排放總量以及行業碳排放量來看，具有以下特征：

（1）碳排放量的階段性。在研究時序內，碳排放總量具有明顯的階段性，1980-1996年是 碳排放量的迅速增長階段，1996-1999年是碳排放的平穩階段，2000-2005年是碳排放的急速 增長階段(見圖1)。

（2）行業碳排放具有明顯的差異性。總的碳排放量中，第一產業、工業、建筑業、交 通運 輸郵電業、批發等服務業、其他服務業碳排放所占比重分別約為2.5%、80％、1％、5％、1 ％、10％左右，其中工業碳排放占絕大部分比重，為71％～84％之間，并且有不斷上升的趨 勢，這說明快速工業化過程推動了碳排放量的增長。

（3）行業碳排放差異逐漸擴大。在研究時序內，碳排放量變異系數在不斷擴大，碳排放量 在行業之間的差異不斷的擴大，1980年行業之間的差異系數為0.62，至2005年為0.74（見圖 2）。

2.2碳排放的動態演進分析

（1）碳排放與經濟增長的關系。Grossman等學者依據實證分析［17］，認為這種隨 收入水平提 高環境質量先惡化再好轉的演變與諾貝爾獎獲得者Kuznets提出的收入與經濟增長的相依關 系類似，均呈現出“倒U型”變化趨勢，故稱之為“環境庫茲涅茨(Kuznets) 曲線”。為進 一 步驗證碳排放與收入水平之間的關系，本文選取1980－2005年的數據進行回歸分析得出：

y=1.13×10-7x3-0.002x2+18.24x+38793.55

（R2=0.966，F＝133.59，sig.=0.000）

模型中系數都顯著異于零，且擬合程度很高，β1>0 ,β20，呈現不太明 顯 的N型趨勢，即碳排放量隨經濟的發展先上升，再保持一定的水平，而后又上升，這區別于 一般意義上的倒“U” 型特征，說明我國的碳排放與經濟發展之間處在非均衡、難以協同的 發 展階段。從曲線特征來看，人均GDP達到6 000左右時（即1996年），曲線有所下降。當 達到7 000左右時（即2000年）曲線迅速上揚。我國經濟增長與碳排放之間不具備嚴格的倒 “ U”型關系，這也驗證了我國碳排放具有波動性，與經濟增長之間具有不協調性，為此在下 面分解模型中對碳排放背后的機制進行研究，初步探討經濟規模、產業結構和碳排放強度分 別在不同時期對碳排放變化影響的程度、特點和規律。

（2）碳排放變化的分解分析。為分析中國碳排放變化背后的機制，對1990-2005年的 碳排放每年分別進行了分解(見表3)。

碳排放的規模效應均為正值（6％～33％）,年平均值為15.76％，表明經濟規模的擴 大 導致了碳排放的增加，但隨著經濟增長規模效應呈下降的趨勢。我國在1990-2005年GDP以每 年10%左右的速度遞增，尤其是1992-1994年經濟增長速度達到了14%左右，1996-1999年 經濟增長速度大幅度下降，1999年跌至7.6%，此后經濟保持10%左右的速度高速增長。1990- 1995年的快速上升階段，經濟 增長規模明顯印證了碳排放規模效應的變化規律；1996-199 9年這一效應大幅度下降，這可能是因為1996年我國采取措施淘汰、關閉了一批技術落后、 污染嚴重、浪費資源的小企業和1997年的亞洲金融危機及其滯后效應所致；2000-2005年 規模效應又在波動中上升，這可能是由于擴大內需和增加投資的宏觀政策導致大批高能耗、 重 復性的基礎設施項目和工業項目盲目上馬，導致經濟發展對碳排放貢獻保持高位。所以說中 國經濟規模的不斷增長，導致經濟活動副產品（碳排放）的不斷增加。在可以預見的未來， 中國仍然面臨經濟增長與碳排放的壓力。

結構效應比較平穩，其值在-8％～2％之間，多數年份為負效應，年平均值為-0.8％，中國 經濟結構變動對降低碳排放具有一定的作用，但貢獻不是很大。在時序1990-2005年內 ，第 一產業由26%下降至12.5%；第三產業持續上升了8個百分點，低碳經濟的第三產業能降低碳 排放；第二產業雖然出現了一定的波動性，但仍保持在46%左右，其中工業比重維持在40%左 右。 從我國產業結構變動規律來看，中國作為發展中國家，工業化仍是我國經濟發展的主要特征 ，在工業結構和服務業比重不斷上升的背景下，結構效應是經濟結構在競爭中的結果。在降 低碳排放量的角度，我國經濟結構仍有待優化。

技術效應在研究時序也比較平穩，其值在-3％～32％之間，技術效應值波動較大，年平均值 為4.65％，這說明技術效應對碳排放量的貢獻不是很大，且具有一定的隨意性

3 結論與政策性建議

3.1 結 論

（1）碳排放的非均衡狀態。EKC曲線模擬結果顯示我國碳排放量呈現“N”型，并沒有呈現 嚴格的倒“U”型特征，這與規模效應具有一致性。說明我國經濟增長并不會自發導致碳排 放量的減少，經濟增長也并不一定引發碳排放的增加，關鍵是我國的環境治理的機制、市場 和政策不完善，若不施行合理有效的控制措施，未來在降低碳排放方面面臨著許多風險。

（2）環境經濟政策對碳排放的配置效應。我國碳排放政策的缺失，節能減排政策實施滯后 是導致我國碳排放持續上升的又一重要因素。環境經濟政策的實施改變了不同碳排放單位與 國家、排放單位之間、區域與區域之間的關系，在政府、企業與消費者之間進行有效配置。

（3）經濟結構調整在降低碳排放中的作用。在規模效應、結構效應和技術效應中，只有結 構效應的平均值為負，表明經濟結構優化能降低碳排放，是減少碳排放的有效手段。

（4）碳排放與技術的分離。從理論上講，技術效應對碳排放具有負效應， 然而實際上我國 碳排放技術效應具有隨意性。這說明技術在降低碳排放方面并未發揮優勢，現行技術應用主 要目的是提高勞動生產率，許多技術進步并非與提高環境質量有關，盡管技術進步非常快， 但對降低碳排放的作用并不大。

3.2 控制碳排放的政策性建議

（1）建立和實施不同時間尺度上的環境調控政策。控制經濟發展過程中的碳排放，應建立 實施碳排放法律法規、技術標準、碳交易、碳排放的企業準入門檻、節能減排等政策措施降 低碳排放量。

（2）積極推進產業結構向節能型、高級化發展，并大力發展環保產業。按照“減量化、再 利用、資源化”原則和走新型工業化道路的要求，采取各種有效措施，進一步改進產業結構 和能源結構從而降低碳排放。調整產業結構就要大力發展第三產業和高新技術產業，尤其是 要大力發展環保產業。

（3）推行削減碳排放的技術，提高能源利用效率；發展低碳能源和可再生能源，改善能源 結構。（編輯：王興杰）

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HU Chuzhi HUANG Xianjin ZHONG Taiyang TAN Dan

篇（3）

1各因素對碳排放的影響

根據對相關指標的分類，具體分析各因素對碳排放的影響．能源因素:能源消費總量(X1)與碳排放(X0)之間的相關系數為0.998，為所有指標中的最大值．這反映出，能源消費的不斷增長是導致目前碳排放總量不斷增加的最主要原因;煤炭消費總量(X2)與碳排量(X0)間的相關系數為0.964，結合考慮煤炭在當前能源消費中占主導地位，這反映出推進低碳經濟的發展，降低碳排放量的一條有效途徑就是優化能源消費結構，減少煤炭為代表的化石能源的消費比重，開發以水電、核電為代表的非化石能源，提高新能源在能源消費結構中的地位．人口因素:城市化率(X3)、總人口(X4)、從業人員總數(X5)與碳排放量(X0)之間的相關系數分別為0.994、0.995、0.994，顯示出極強的正相關關系．當前我國的碳排放主要產生在城市地區，從其高達0．994的相關系數可以也看出，城市化率越高，碳排放量越大．而人口則是碳排放的來源載體，只有通過人工的勞動和社會生活才會產生大量的碳排放，這一點也可以從總人口以及從業人員總數和碳排放之間的極高相關系數看出．經濟因素:GDP增長率(X7)、第三產業比重(X8)與碳排放(X0)的相關系數(0．63、0．745)相對較低，但是其絕對值仍遠遠超過了0．5;城鎮居民可支配收入(X9)、GDP總量(X6)與碳排放(X0)之間的相關系數則高達0.992、0.996．這體現出以這四個指標為依據的經濟因素與碳排放量間有著較密接的聯系，經濟發展的能源需要在一定程度上增加低碳建設的壓力．技術因素:高新科技的運用，對于低碳經濟的建設發展有著極其深遠的影響，從具體的指標來看，碳排放量(X0)與單位GDP能耗(X10)、碳生產力(X11)的相關系數分別高達0．972和0．97．這說明走低碳發展的道路，離不開對科學技術的使用，科技的發展可以開闊我們的生存空間，提供新的能源，優化能源結構，并且可以通過實現節能減排以及產業升級轉型提高碳生產力來減少碳排放量．

2基于I=PAT修正模型的中部地區低碳經濟發展的影響因素分析

原模型中考慮的是人口對環境的壓力［5］，故而其選取指標A為人均財富．在本文中，為了能夠準確分析低碳經濟建設過程中的碳排放與區域經濟發展以及其他因素間的定量變化，特在傳統的I=PAT模型中引入了地區經濟發展狀況(GDP總量)以替代人均財富指標，式中，用I代表碳排放總量，單位為萬噸;P表示總人口;A則表示地區經濟發展狀況，用GDP總量表示;T是指單位GDP能耗，代表技術因素．通過各因素中指標的相關系數比較，在人口因素中選取總人口(X4)指標、在經濟因素中選取GDP總量(X6)指標、在技術因素中選取單位GDP能耗(X10)指標與碳排放總量(X0)進行回歸分析，所取樣本數僅滿足最小樣本容量要求．因此由方程2可以看出，影響湖南省碳排放的因素按其對模型的解釋能力依次為總人口、單位GDP能耗、GDP總量．具體來講，總人口的對數每提升(或降低)一個百分點，碳排放量的對數將提高(或降低)14．01556個百分點;單位GDP能耗的對數每提升(或降低)一個百分點，碳排放量的對數將提高(或降低)1．506186個百分點;GDP總量的對數每提升(或降低)一個百分點，碳排放量的對數將提高(或降低)0．405073個百分點．

作者：常騫 柴志陽 單位：湖南師范大學資源與環境科學學院

篇（4）

一、引言

中國改革開放30年來，隨著經濟的快速發展，尤其是化石能源消費的快速增長，中國的碳排放增速一直居世界前列。我國要實現可持續發展，完成哥本哈根氣候大會上的承諾――2020年中國單位國內生產總值碳排放比2005年下降40%或50%，就必須積極尋求節能減排的途徑。而尋求節能減排的前提，是準確的分析和計量促使碳排放增加的影響因素，因此，深入分析碳排放相關因素尤為重要。

二、研究綜述

目前，國內外對于碳排放影響因素實證研究較多，常用的方法有結構分解分析（SDA）與指數分解分析（IDA）。

國內對于碳排放因素分解的研究大部分都采用了IDA方法。筆者從行業、地區、和宏觀經濟方面對國內碳排放影響因素文獻進行綜述。

王偉林、黃賢金（2008）以江蘇省為例，從橫向和縱向兩個方面分析影響碳排放強度變化的因素，表明江蘇省碳排放強度變動由行業碳排放強度和行業產出份額共同作用，其中，行業碳排放強度影響更大。查冬蘭，周德群（2007）利用絕對差異法、相對差異法和基尼系數對我國28個省區1995―2005年間利用能源效率的差異性進行了比較，結果顯示，各地區能源利用效率存在趨同現象。徐國泉、劉則淵、姜照華（2006）采用對數平均權重Divisia分解法（LMDI），建立中國人均碳排放的因素分解模型，結果顯示經濟發展對拉動中國人均碳排放的貢獻率呈指數增長。

綜上所述，我國對于碳排放影響因素研究沒有采用面板數據對碳排放影響因素進行全面分析，具有一定的局限性。本文通過選取中國29個省的碳排放、經濟發展、能源使用等數據，建立固定效應模型，實證分析了中國二氧化碳排放量與經濟增長、產業結構和能源利用效率的函數關系，得出結論并做了相應分析。

三、模型建立

建立回歸模型之前，我們選取了中國29個省的面板數據，一般認為，在相對而言在不是大樣本的情況下初步選擇固定效應模型是較為合適的。

本文假設碳排放量與其影響因素間的關系符合三次多項式簡化模型，模型表達式如下：

模型（1）-（2）中，Cit代表第i個省在第t年的碳排放量；Xit Yit Zit分別代表表人均GDP、能源效率和產業結構；ai為特定的截面效應，ai=a0+（i=1，2，…29；t=1，2，…，12），a0為總體均值截距項，為個體對總體均值偏離的個體截距項，而且有，即所有個體截距項偏離值和為0。

為隨機誤差項。表示各次解釋變量的待估系數。

四、數據選取

本文選取了1996-2007年12年間全國29個省的能源、經濟、人口面板數據。我們以人均GDP作為度量經濟發展水平的指標，第二產業創造的GDP占總GDP的比重作為衡量產業結構的指標，以單位GDP能耗作為衡量能源利用效率的指標。其中，人均GDP的數據取1996年的價格水平為基準計算得出，碳排放量是以各省各時期能源消費量為依據折算得出，折算公式為：

（i＝19；j＝1，2，3）（3）

其中Ejit為i省第t年第j種能源消費量；為第j種能源的碳排放系數，石油0.5825t(c)/t，煤炭0.7476t(c)/t，天然氣0.4435t(c)/t，天然氣密度取0.7174Kg/。

五、實證分析

1.碳排放量與經濟增長、產業結構、能源使用效率的協整分析

為了檢驗中國碳排放量與能源使用效率、經濟增長、產業結構之間是否有長期關系，我們先對模型（1）做OLS回歸，保留方程的殘差面板數據。然后，再對該殘差值進行單位根檢驗。經檢驗如果無單位根，則我們可以斷定碳排放量與能源使用效率、產業結構存在協整關系。

2.實證結果

經過豪斯曼檢驗，我們可確認與Xit相關，故應用固定效應模型。并且采用截面加權以消除截面異方差。

回歸結果表明，擬合優度指標與F統計量結果均令人滿意，說明模型具有一定的解釋力。

（1）碳排放量與人均GDP模型

C=+493.769+0.242*X-5.38e-6*(X)^2+4.335e-11*(X)^3+[AR(1)=0.8264837222]

a*為不同截面個體對總體均值偏離的個體截距項。

人均GDP和碳排放量可以表示為“N”型關系，但與典型的先上升再下降的“N”型不同，此曲線并不存在極大值和極小值，而是單調遞增的。我們看到當省人均GDP達到41368元時，曲線來到拐點。以2008年的數據來看，全國只有上海、北京和天津的人均GDP超過了41368元，其余各省均位于此點的左側。顯然我們的實證結果顯示中國并沒有經歷碳排放量隨著經濟發展而遞減的階段。

（2）碳排放與產業結構的關系模型

Log（C）=+10.572-0.173*Y+0.004*(Y)^2+[AR(1)=0.9350648985]

碳排放量和第二產業產值占總產值比重的回歸曲線為“U”型，存在一個對碳排放量來說最優的產業結構，當第二產業產值占總產值的比重位于22%左右時，這種產業結構對于碳排放，或者擴展來講對于環境的壓力是最小的。從1997年至2008年，各地區之間的數值雖有差別但第二產業產值占GDP的比重都不斷下降，國內有些省市已經逐漸接近了最優產業結構臨界點，比如海南省和北京市。

六、結論

通過分析我們得出以下的結論：

1.最近十余年內中國各省的碳排放量逐年上升，并且碳排放量與人均GDP、第二產業產值占總產值比重和單位GDP能耗有協整關系。

2.碳排放量與人均GDP呈正向關系，碳排放量由緩慢上升轉為急劇上升的拐點出現在人均GDP達到41368元之后。中國并沒有經歷庫茲涅茨經驗曲線假設的倒U型拐點。

3.碳排放量與第二產業比重呈U型關系，第二產業產值比重為21.6%時，碳排放量取最小值。中國各省第二產業產值占GDP比重逐年下降，平均值為46%，遠大于22%的最小環境壓力值。

4.實證結果表明我國碳排放量增長趨勢存在兩方面的力量。首先，產業結構不斷優化，表現在第二產業產值占GDP比重逐年下降有利于碳排放量的控制。然而另一方面，人均GDP增長和單位GDP能耗的降低對碳排放量增加起到正面作用，它們是我國進一步控制碳排放的阻力。在GDP或者人均GDP增長成為政府主要政策目標的當代，如果想控制經濟發展對環境的壓力，我們只有通過改變產業結構，認識到產業技術發展對環境資源影響的加速器作用，才能在保證經濟平穩發展的前提下實現減排目標。

參考文獻

[1]岳瑞峰,朱永杰.1990―2007年中國能源碳排放的省域聚類分析[J].技術經濟,2009(3).

篇（5）

一、引言

作為我國政治、文化、科技中心，京津冀被稱為二十一世紀我國區域經濟發展的新亮點及全國經濟發展的新龍頭。然而，京津冀經濟迅速發展的同時，其環境污染問題也不容忽視，二氧化碳的排放量的增大，給京津冀的經濟發展帶來負面影響。經觀察，近年來，盡管京津冀地區已經開展了節能減排的相關合作，但碳排放量卻一直居高不下。可見，還存在其他因素導致碳排放增加。因此，深入研究并測算京津冀地區碳排放的驅動因素，并在此基礎上制定有指向性的政策法規，才能在實現該地區在經濟發展的同時，減少二氧化碳的排放。對于經濟發展與碳排放量關系的研究，艾爾利希（Ehrlich 1970）最先建立IPAT模型，指出碳排放的主要驅動力為人口規模、經濟發展水平和科技進步等因素的綜合作用。研究表明，碳排放量與人口數量、經濟發展水平、技術進步等因素密不可分，本文將對京津冀區域2000-2013年的碳排放量與人口規模、經濟發展水平、技術進步、產業結構以及能源消費結構之間的關系做實證研究，進而為該區域制定產業經濟政策以及低碳經濟的發展提供有效建議。

二、文獻回顧與假設

一般而言，人口增長會從兩個方面促進二氧化碳的排放，一是較多的人口導致對能源需求較多；二是較快的人口增長可能導致森林破壞，土地利用方式發生改變。現有文獻中，Knapp（1996）研究了二氧化碳量和全球人口之間的因果關系，認為人口是二氧化碳排放量增長的原因。相反，也有學者的觀點與此相反，Bin（2005）認為人口規模的增多能夠促進技術改革，從而在一定程度上可以減緩二氧化碳排放。此外，也有學者認為，人口增長對環境的影響是雙向的。李國志等（2010）提出，一方面，人口增長增加了能源消費導致環境惡化，另一方面人口增長會促進技術改革，從而減輕對環境的負面影響。就人口增長對碳排放量的影響而言，取決于兩方面的效應之和。由于京津冀地區近年來發展速度較快，教育水平、創新能力不斷提高，所以很可能導致該區域內人口增長帶來較大的技術進步，從而使人口對環境正面影響大于負面影響。基于此，本文提出假設1：碳排放量的增長與人口規模負相關，即人口增長能夠使碳排放量減少。就經濟發展水平對碳排放量的影響來看，絕大多數學者認為經濟的高速增長是碳排放量增長的主要因素。Dinda（2004）研究發現碳排放量和人均收入之間呈正向線性關系。Fried陂現人均實際GDP和二氧化碳排放量之間存在立方關系。我國長期以來實行重工業發展戰略，所以導致我國經濟增長進一步加快了重工業的發展，引起對能源、交通的需求增加，碳排放隨之上升。同時，一些地方片面追求經濟增長，造成大片森林被砍伐，環境破壞，這也使得碳排放量隨經濟的增長而增加。基于這些理論研究，本文提出假設2：碳排放量的增長與經濟發展水平正相關。

研究表明，技術進步與能源強度之間存在長期均衡關系，技術進步對能源強度降低作用很明顯，并且存在因果關系。因此國內外目前文獻中，絕大多數學者用能源強度的大小來反映一個地區的技術發展水平，能源強度越高，技術水平越低，相反，能源強度越低，技術發展水平越高。而關于能源強度與碳排放量的關系，Wu（2005）等利用一種新的三層分解方法研究了1996-1999年中國碳排放“突然下降”的原因，結果表明工業部門能源強度下降是碳排放下降的決定因素。Wang等（2005）利用LMDI方法研究了中1957-2000年碳排放變化，結果表明95%的碳排放是由能源強度下降引起的。因此，本文提出假設3：碳排放量與技術進步負相關，與能源強度負相關。關于碳排放量與產業結構的關系，Liu Chunmei等通過建立碳排放和產業結構比重的回歸模型，發現第三產業增加值比重的增加可以有效降低CO2排放強度。此外，莊貴陽、牛鴻蕾、江可申等均指出，不同產業結構會導致不同的碳排放量，且工業增加值比重與碳排放量顯著正相關。基于此，本文提出假設4：碳排放量與產業結構相關，且與第二產業的比重呈正相關。針對能源消費結構對碳排放的影響，Richard基于對美國能源消費和碳排放量的研究發現，1917年以來，美國碳排放量降低的主因之一是替代能源的開發，說明能源結構的改善可以降低碳排放量。此外，國內學者王韶華、于維洋運用途徑分析法研究了一次能源消費比例與碳排放強度的關系，結果表明：煤炭消費是碳排放強度增長的主要原因。因此本文提出假設5：碳排放量與能源消費結構密切相關，與煤炭消費比重正相關。

三、模型設定

四、實證結果及結論

篇（6）

關鍵詞 外商直接投資；碳排放；影響機制

【基金項目】教育部社科規劃項目“FDI‘碳光環’效應對節能減碳的影響作用機制與評價研究”（批準號：13YJA790048） 的階段性成果。

【作者簡介】王昊，河北大學經濟學院碩士研究生，研究方向：國際投資、國際商務；邢美慧，河北大學經濟學院，研究方向：國際金融；張揚，河北金融學院，研究方向：經濟學。

全球環境變化以及我國生態環境問題的日益嚴重，警示我們必須堅定不移地走可持續發展之路，進行發展模式的轉型，謀求經濟與生態環境的協調和高度融合。FDI作為我國經濟發展的重要組成部分，理應適應我國經濟發展模式轉變的要求，所以不斷進行FDI是否適應我國經濟發展模式轉變的跟蹤研究，特別是在低碳經濟發展背景下全面考量FDI 與碳排放的關系，揭示FDI 的碳效應形成機制及FDI對碳排放的影響程度和影響途徑，具有重要的現實意義。

一、隱含在FDI 生態環境效應中的碳排放效應研究

關于FDI 的碳排放效應研究最先包含在FDI的生態環境效應研究中，而國內外對于FDI與生態環境的關系研究，又可以追溯到國際貿易與生態環境效應的研究中，探討研究對外貿易、FDI等國際經濟活動是否對東道國生態環境產生影響以及影響程度。由于生態環境污染問題包含著大氣污染，而二氧化碳排放是導致大氣污染的主要因素，因此，分析研究FDI 對生態環境的影響，會直接或間接反映FDI 與碳排放關系。Grossman& Krueger （1991） 開創性地提出了FDI對生態環境影響的三種效應，即FDI投資規模擴大引致嚴重的污染排放和環境質量下降的規模效應、伴隨著產業結構調整而形成的FDI生態環境結構正效應以及由FDI帶來的專業分工和新技術，形成使單位產出污染量下降的技術效應，由此建立起對外貿易、FDI對生態環境影響的分析框架，被后來學者廣泛應用。

由于不同地區的經濟發展水平和產業結構不同，FDI的流入規模不同，FDI對于東道國的生態環境的影響程度也有差異，其影響效果最終取決于上述這些效應的力量對比。后來的學者就其影響力量強弱不同，并以是否存在污染性產業轉移為切入點，對隱含FDI 與碳排放關系的FDI 生態環境影響研究不斷跟蹤，形成的主要觀點如下：認為FDI 的流入會使東道國成為“污染避難所”（Walter & Ugelow，1989）。該假說認為，由于發展中國家相對寬松的環境管制，污染密集型企業會從環境管制嚴格的國家向環境成本較低的國家轉移，而這種流向往往是發達國家對發展中國家投資，使發展中國家的生態環境進一步惡化。隨著經濟全球化趨勢的加強，國際競爭進一步加劇，導致發展中國家間環境標準的競相降低，進而出現FDI “向底線賽跑”的現象。隨后Baumol& Oates （1998） 對該假說進行了補充和理論上系統的證明，將生態環境作為一種生產要素引入H-O 模型，并得出發展中國家成為發達國家的“污染避難所”的結論。趙細康（2002）、潘申彪等（2005）、應瑞瑤等（2006） 認為我國外商直接投資與生態環境的關系基本符合Walter &Ugelow 提出的污染避難所假說，即當FDI不斷增加時我國的工業污染的程度加重。

同時多數研究成果均采用學者經實證檢驗論證存在FDI進行污染產業轉移的觀點，同時也能從經典的國際貿易理論和國際直接投資理論中找到國際資金轉移所產生的生態環境效應問題。比如國際貿易理論中的比較優勢論、維農的產品生命周期論以及小島清的邊際產業擴張論等，這些理論本身就為發達國家向發展中國家輸出污染提供了理論基礎。

還有一種觀點認為，FDI 的流入有利于東道國生態環境的改善。其理由是發達國家FDI進入發展中國家的同時，也帶來了先進的科學技術和管理經驗，其技術進步的程度高于發展中國家的同行業平均水平，因而在生產過程中能夠有效地進行清潔生產，減少對生態環境的污染和破壞。Grossman & Krueger （1991） 在提出FDI 對環境的三種影響機制的同時，提出了環境庫茲涅茨曲線（EKC曲線），即“倒U”曲線。強調指出，如果FDI 的結構效應和技術效應的總和超過FDI 對于生態環境的規模效應，則FDI的影響作用為正效應。Eskeland & Harrison （2003） 通過對委內瑞拉、科特迪瓦和墨西哥等國的FDI的環境績效進行研究表明，FDI與較清潔的能源使用和較少的單位產出能耗之間存在相關關系，相比較其內資企業，在高污染行業的外企更重視環境保護，更傾向于利用環境友好型的生產和治污技術，能提高東道國的生態福利，這就是著名的“污染暈輪”效應。羅良文等（2012） 分析認為，FDI 的流入不僅可以通過先進技術對生態環境造成良好的影響，而且也會把母國良好的綠色管理體制引入，從而對東道國生態環境產生積極影響。

同樣支持FDI對東道國生態環境產生有利影響的“波特”假說認為，環境管制壓力就像市場競爭壓力一樣，能夠鼓勵企業進行清潔生產技術或產品的創新，改進污染控制技術，使FDI產生生態環境正效應，在競爭中獲取明顯的優勢。

由此可見，FDI 對東道國生態環境產生積極影響還是消極影響，不同階段的研究成果有不同的認識，說明繼續跟蹤探討其發展變化規律具有現實意義。特別是分析研究FDI的生態環境影響作用時，著重關注FDI對大氣污染的影響，在大力發展低碳經濟的背景下具有重要的現實意義。

二、關于FDI 與碳排放關系的研究

對FDI和碳排放的關系研究是近幾年來伴隨著低碳經濟發展的要求而逐漸加深的。美國學者Hoffman （2005） 研究了112 個國家的面板數據，通過格蘭杰因果檢驗考察了FDI和二氧化碳的排放關系，得出了低收入國家的碳排放水平影響了FDI 的進入，中等收入國家的FDI 流入助長碳排放的增加，在高收入國家沒有檢測到FDI與碳排放存在因果關系的結論。這一分析結論成為后來國內外學者不斷實證檢驗FDI與碳排放關系的主要分析范式。

我國對于FDI 與碳排放關系的研究成果不多，目前仍處于實證研究層面，大多是在借鑒國外學者研究的基礎之上，運用數理模型對我國實際利用FDI與碳排放關系進行實證研究。主要的研究分析方法，一是運用相關的時間序列數據，采用協整和格蘭杰因果檢驗等方法，對FDI和碳排放量之間的關系進行實證研究。二是利用國內各地區的面板數據，采用面板數據模型對FDI與碳排放量之間的關系進行實證分析。三是利用地區、行業數據，運用聯立方程的方法，對FDI與碳排放量之間的關系進行研究。

基本研究結論如下：

一是認為FDI的流入增加了東道國二氧化碳的排放量。一方面FDI的大量流入所引發的規模效應會阻礙東道國實現低碳經濟的轉型；另一方面跨國公司會將碳排放量大的生產活動部署在環境標準低的國家，形成“碳泄露”。跨國公司在世界各地投資，高度分工雖然帶來生產效率的提高，但也增加了交通活動的需求，進而顯著提高化石燃料需求，由此增加了碳排放量。對發展中國家來說，跨國公司嚴格控制高新技術向發展中國家轉移，低碳技術的外溢效應不明顯，而且轉移的技術多是處于成熟期或衰退期的技術，發展中國家很難獲得先進的技術（趙曉莉等，2010）。王道臻等（2011） 通過對1980~2008年外國直接投資與經濟規模以及經濟規模與二氧化碳排放之間的格蘭杰因果關系進行檢驗，發現外國直接投資是我國經濟規模增長的格蘭杰原因，而經濟規模是二氧化碳排放的格蘭杰原因，即外國直接投資增加可以通過經濟規模導致我國二氧化碳排放量的上升。程思婧等（2011） 認為，FDI的流入與我國碳排放量的增長存在著極大的正相關關系，同時FDI也是引起碳排放量增長的格蘭杰原因。而從FDI流向的分析中可以看到，流入中國的FDI大多投入到了高碳產業中，比例高達80%以上。從總量上看，我國外商直接投資實際利用額對二氧化碳排放量起到了顯著的帶動作用，并且在長期內這種趨勢仍然存在（朱彥梅，2011）。

二是認為FDI的流入會減少我國二氧化碳排放量。近年來隨著我國經濟發展模式的轉變，我國利用FDI也更加趨于理性。在此背景下分析研究FDI的碳排放效應時，可能會有與不同的觀點和結論。其主要依據是以跨國公司為載體的外商直接投資，可以彌補東道國發展低碳產業的資金短缺，而且FDI的流入有助于通過低碳技術、低碳產品和服務的轉移來促進東道國的生產向低碳經濟轉型，同時在消費過程中提供更加低碳的產品和服務，進而影響消費模式，引導東道國市場偏好（趙曉莉等，2010）。李小平等（2010） 認為，發達國家向中國轉移的產業并不僅僅是污染產業，同時也向中國轉移了低排放系數的“干凈” 產業， 中國并不是發達國家的“ 污染天堂”。陳紅蕾等（2011） 分析了1987～2009年FDI對廣東省發展低碳經濟的長期動態影響，認為FDI 每增加1%，會使碳排放量減少0.293%，即FDI 起到了減少碳排放量的作用。姬世東等（2012） 也認為FDI的流入對于區域碳排放具有一定的抑制作用，也就是說FDI的“污染天堂”假說在中國并不成立，FDI流入在一定程度上有利于我國碳排放問題的改善。姚奕等（2013） 通過分析得出我國FDI與碳強度存在顯著的負相關關系，FDI 技術溢出可以有效地降低我國的碳強度，對我國技術水平的提高具有顯著的溢出效應，FDI的技術溢出是提高我國技術水平的重要途徑。

但也有觀點認為，FDI 對碳排放產生的影響不是單一的，表現在不同時期不同發展戰略下FDI對碳排放產生的影響程度不同，其產生的影響具有復合性。鄒麒（2012） 認為，FDI 對碳排放既產生積極的正效應，也產生消極影響。FDI通過技術擴散、收入變化和行業結構調整產生積極的正效應，而FDI帶來的高碳產業轉移、爭議性技術擴散和生產規模變化則對經濟發展產生消極的影響。從短期看FDI對發展低碳經濟產生消極影響，但從長期看FDI 對碳排放有抑制作用。劉輝煌（2011） 的研究結果表明，對全國大部分省、市、自治區而言，當期的FDI對生態環境影響呈惡化作用，而滯后項的碳排放效應呈現清潔作用，而且我國碳排放的區域性差異較為明顯，東部地區的正動態性最大，而中部的正動態性最小。

關于FDI對碳排放影響的路徑，幾乎一致認同FDI 通過技術擴散有利于降低東道國碳排放量。從最近8 年二氧化碳捕獲和封存技術（CSS技術） 在我國的發展和擴散情況可以看出，我國取得了明顯的技術進步，這根源于先進技術國家的FDI對我國的CCS技術研發產生了正的技術擴散效應（殷硯等，2010；宋德勇等，2011；李子豪等，2011）。而FDI規模效應、結構效應顯著增加了各省二氧化碳排放（李子豪等，2011），而FDI的管制效應對二氧化碳的排放暫時不存在顯著的抑制作用。實際上，FDI對各個行業的影響不同，我國FDI主要投向了制造業，第一產業和第三產業流入的FDI 對于碳排放影響較小。同時， FDI對我國東、西、中部的影響程度也存在差別，其影響與FDI在我國的分布情況一致，呈現出“ 東高西低” 的梯度特征。蔣庚華等（2013） 對外商直接投資地區差距對碳排放的影響進行實證分析，得出外商直接投資地區差距對地區碳排放差距的影響為負的結論。

由此可見，FDI 與碳排放的關系會隨著低碳經濟的發展而越來越受到關注，所以，如何協調FDI與生態環境保護之間的關系，使引進和利用FDI與提高我國生態環境質量的要求相適應，使利用FDI的規模和結構都以解決生態環境要素的稀缺性為中心。特別是在節能減碳背景下，以發揮FDI節能減碳正效應為宗旨，搭建FDI “碳光環”效應發揮的平臺，在利用外資政策和產業目錄調整上引導FDI的碳效應能夠“降負升正”，避免和減少FDI“碳泄露”的負效應產生，以優化實現共同減碳的路徑，是不斷進行跟蹤研究的目的所在。

參考文獻

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篇（7）

中圖分類號：F842.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2011）06-0014-06

一、引言

自從18世紀中期人類社會進入工業化時代以來，人類的社會活動對氣候變化的影響越來越大。從IPCC的四次氣候變化報告來看，越來越多的證據表明人類活動，特別是占溫室氣體主要成分的二氧化碳的排放，是影響最近半個世紀以來氣候變化的主要原因，這也引起了越來越多的國內外學者重新審視以能源消耗為主，大量排放二氧化碳的經濟增長方式。于是，低碳經濟自然成為當前研究的熱點。哥本哈根會議上中國承諾到2020年在2005年的基礎上減排40%~45%，進一步明確了中國走低碳經濟的發展道路。研究能源消費、經濟增長與二氧化碳排放的變動關系，探討減排二氧化碳的影響因素，對實現減排目標和發展低碳經濟具有重要的現實意義。

國內外學者對于影響二氧化碳排放的因素進行了大量的研究。K.Lisakas等[1]利用代數分解方法研究了歐盟1973―1993年的工業二氧化碳排放的變化，研究表明二氧化碳排放量的減少可以在不影響經濟增長的情況下實現。Josep G等[2]研究發現與19世紀90年代相比，2000―2006年二氧化碳的排放增長速率從1.3%到3.3%，其中65.16%來自全球經濟活動的貢獻，17.6%來自全球碳強度的貢獻，18.15%來自最近50年來空氣中二氧化碳的比例變化的貢獻。James B[3]利用協整和誤差修正模型研究了污染物排放、能源消耗和經濟產出的關系，認為三者有密切的相互關系；從長期來看經濟增長和能源消耗、污染物排放的互為Granger因果關系；短期來看，能源消耗與經濟增長具有單向Granger因果關系。李艷梅等[4]以1953―2007年的中國一次能源消耗數據估算了碳排放的變動狀況，研究結果表明中國碳排放增加的因素是經濟總量增長和產業結構變化，而產生碳減排效應的因素惟有碳排放強度降低。徐國泉等[5]采用1990年為基期，利用1995―2004年的數據研究了中國人均碳排放的變化，認為經濟發展是影響人均碳排放增加的主要因素，能源結構的調整作用不大，能源效率有效的抑制了人均碳排放的增長。王迪等[6]利用Laspeyres分解技術，以1996―2007年的6部門終端能源消耗數據研究了江蘇省的碳排放變動，認為經濟增長的規模效應和技術進步效應解釋了江蘇省碳排放量變動的大部分原因，產業結構優化的作用不明顯，能源效率的提高對抑制碳排放起到了積極的作用。

綜合上述文獻可知，因素分解法被廣泛的應用在研究能源和經濟發展相關領域的問題，其有助于找出最主要的影響因素，以及通過理論的指導可以發現哪些因素沒有起到應有的作用，從而為政策制定提供參考依據。盡管國內部分學者也應用因素分解技術研究了影響全國或者區域的碳排放因素，但有的分解因素不夠完善，或者是數據期較短，研究的結論作為節能減排政策制定的參考依據具有一定的局限性。本文以1981―2008年中國能源消耗量、人口數和人均能源碳排放相對于基期的變動狀況為研究對象，利用對數平均權重Divisia分解法（Logarithmic Mean weight Divisia Index method， LMDI）完全分解技術，從經濟增長、能源強度和能源結構三個方面考察對人均能源碳排放的貢獻。

二、模型構建

（一）能源碳排放計算公式

本文根據IPCC[7]能源碳排放的計算方法，將能源碳排放總量分解為：

Ct=Cit=••Et（1）

=••••P（2）

式中，Ct為t時期能源碳排放總量；Cit為第i種能源t時期能源碳排放量；Et為t時期所消耗的能源總量（折算成標準煤，下同）；Eit為第i種能源t時期所消耗的能源總量；Cit為第i種能源t時期碳排放量；Y為t時期的國內生產總值；P為t時期的人口總數。

（二）因素分解模型

由公式（2）可求得，第t時期人均能源碳排放量為：

ACt==•••

=SitFitItRt （3）

公式中，Sit第i種能源第t時期所占總能源的比重，即能源結構；Fit第i種能源第t時期單位能源碳排放量，即能源排放強度，也就是能源的碳排放系數；It第t時期單位GDP消耗的能源量，即能源強度；Rt為第t時期人均GDP量，作為經濟發展指標。

相對于基期的人均能源碳排放變化量為：

?駐AC=ACt-AC0=SitFitIitRt-Si0Fi0Ii0R0

=?駐ACS+?駐ACF+?駐ACI+?駐ACR+?駐ACrsd（4）

D==DSDFDIDRDrsd（5）

式中，?駐ACS，DS分別為能源結構變動因素；?駐ACF，DF分別為能源碳排放強度變動因素；?駐ACI，DI分別為能源強度變動因素；?駐ACR，DR分別為經濟發展變動因素；?駐ACrsd，Drsd分解余量。

需要注意的是，?駐ACS、?駐ACF、?駐ACI、?駐ACR分別是各因素的變化對人均能源碳排放量的貢獻值，有單位；DS、DF、DI、DR分別是各因素的變化對人均能源碳排放量的貢獻率，無單位；

根據Ang等[8]人1998年提出的對數平均權重Divisia分解法（Logarithmic mean weight Divisia Index Method， LMDI），結合式（3），把影響人均能源碳排放的各因素分解，結果如下：

?駐ACS=L（ACit，ACi0）ln（） （6）

?駐ACF=L（ACit，ACi0）ln（） （7）

?駐ACI=L（ACit，ACi0）ln（）（8）

?駐ACR=L（ACit，ACi0）ln（） （9）

?駐ACrsd=?駐AC-?駐ACS-?駐ACF-?駐ACI-?駐ACR

=ACt-AC0-L（ACit，ACi0）（ln（）

+ln（）ln（）ln（））

=ACt-AC0-L（ACit，ACi0）ln（）

=ACt-AC0-ACit，ACi0）

=0（10）

式中，L（ACit，ACi0）=（ACit-ACi0）/（lnACit-lnACi0）

即這是一個完全分解，不帶有殘差。

對式（5）兩邊取對數，可得：

lnD=lnDt-lnD0=lnDS+lnDF+lnDI+lnDR+lnDrsd（11）

由式（5）和式（11），可得：

=====（12）

假設為任意常數，設=

=L（ACit，ACi0）（13）

則有式（12）和式（13）可得：

DS=exp（L（ACit，ACi0）×?駐ACS）（14）

DF=exp（L（ACit，ACi0）×?駐ACF） （15）

DI=exp（L（ACit，ACi0）×?駐ACI）（16）

DR=exp（L（ACit，ACi0）×?駐ACR） （17）

Drsd=1

三、數據來源、處理及實證分析

（一）數據來源及處理

本文所用能源數據來源于《中國能源統計年鑒2009》；人口數據和GDP數據來源于《中國統計年鑒2010》，其中GDP數據已經由作者換算成1978年可比價格；能源碳排放總量數據依據式（1）計算得到；各種能源碳排放系數據見表1，計算結果見表2。

（二）人均能源碳排放因素分解分析

本文依據Ang等[8]人1998年研究中國工業行業人均能源碳排放的分解因素，把影響中國人均能源碳排放變化的因素分解為能源結構、能源碳排放強度、能源強度和經濟發展四個變量。文中假設Fit不變，即各能源碳排放強度不變，所以?駐ACF=0，DF=1，也就是說影響中國人均能源碳排放變化的因素為能源結構、能源強度和經濟發展。本文研究的基期為1981年，依據公式（6）―（9）和（14）―（17）計算可得表3的結果。

從圖1中可以看出，中國人均能源碳排放相對于基期人均能源碳排放的變化總體上呈現增長趨勢，其中1982―1996年相對于基期人均能源碳排放的變化較為緩慢，呈逐年較平穩增長，2002―2008年人均能源碳排放相對于基期的變化顯著。特別是2002年以后，人均能源碳排放量年均增長率為10.03%，略低于中國人均GDP年均增長率10.69%。值得注意的是，中國人均能源碳排放相對于基期的變化從1996―1998年有一個下降的階段，盡管降幅較小；中國人均能源碳排放相對于基期的變化從2007年以后增幅開始顯著收窄，2000―2007年，后一期比前一期的能源碳排放總量增幅都在1 000萬噸以上，但2008年僅比2007年多排放約400萬噸。

經濟發展與人均能源碳排放的增長有顯著的正相關關系，經濟的快速發展是引起中國人均能源碳排放增長的主要因素。從圖1中可以看出，經濟發展曲線對人均能源碳排放曲線的走勢具有決定性作用，其對人均能源碳排放曲線的向上拉動作用顯著，這也符合人們的預期。經濟發展對人均能源碳排放的貢獻呈現先增大、再減小，最后增大的趨勢，這主要與國民經濟的產業結構有關，1990年三大產業的比例為27.1∶41.3∶31.6，2008年則為10.7∶47.4∶41.8，第二產業占比的增加導致了人均碳排放的快速增長。能源結構對人均能源碳排放的影響先呈現正相關，而后呈現負相關，開始起到抑制人均能源碳排放增加的作用，其拐點出現在1995年，但是能源結構對人均能源碳排放相對于基期變化的影響有限，貢獻很小，主要原因是非化石能源的供給總量較小。值得注意的是，能源結構對于人均能源碳排放量變化的抑制作用近來年有加大的趨勢。能源強度相對于基期的變化呈現出逐步加大的趨勢，是抑制人均能源碳排放增長的主要因素，但弱于經濟發展對人均能源碳排放增長的貢獻，且其貢獻有減緩的趨勢。

為了進一步分析各因素對人均能源碳排放的貢獻率的趨勢，我們將各因素對人均能源碳排放變化的影響分為拉動因素和抑制因素，拉動因素為經濟增長，抑制因素為能源強度的降低。由于能源結構在1995年以前對人均能源碳排放變化起到了微弱的促進作用，而后開始起到微弱的抑制作用，故能源結構因素貢獻率數值在很接近數值1的上下微弱變動。根據經驗可知，非化石能源在消耗的總能源中的占比越大，其總能源碳排放量越小，在人口數不變的情況下，人均能源碳排放也越小。綜合以上分析，能源結構的變動也作為人均能源碳排放的抑制因素考慮。為了方便觀察，我們將抑制因素對人均能源碳排放的貢獻取倒數，即為人均能源碳排放降低的貢獻率（見圖2）。

從圖2可以看出，拉動因素（經濟發展）對中國人均能源碳排放的貢獻率呈指數型增長，且各階段的貢獻率明顯大于抑制因素對人均能源碳排放的貢獻率，加上能源結構變化對人均能源碳排放的貢獻率微弱，從而導致人均能源碳排放量呈逐年增加趨勢。能源強度在2002年以前對人均能源碳排放的貢獻率逐步上升，但是在2002―2004年有一個快速下降的趨勢，之后貢獻率開始增加。究其原因，主要是從2002年開始中國的經濟開始了新一輪的快速增長，截至2008年，全社會固定資產投資年均增長率達25.85%，其中房地產開發投資年均增長率更高達26.02%；此時中國的國民經濟也開始了再次重工業化的趨勢，對能源的需求量快速擴大，而能源利用技術卻沒有得到實質性的提高，相反經濟的快速發展還催生出了盲目投資，經濟結構調整有走回頭路的趨勢。2004年以后，能源強度對人均能源碳排放的貢獻率止跌反彈，逐步開始提高。筆者認為這主要得力于2004年11月國家出臺了節能領域的第一個中長期規劃――《能源中長期發展規劃綱要（2004―2020年）》；其后國家先后對焦碳、鋼鐵、水泥、電解鋁等高耗能行業出臺了一系列加大產業結構調整力度的政策文件。在此期間，電冰箱、空調器、洗衣機、照明器具等數十類產品的能效標準相繼出臺，《夏熱冬冷地區居住建筑節能設計標準》等一系列與建筑節能設計有關的標準與規范也陸續頒布，這些文件對2004年以后能源強度對人均能源碳排放貢獻率的增加起到了很大的促進作用。

通過以上分析，筆者發現能源強度的降低對抑制人均能源碳排放量隨經濟規模的增長有著積極的作用，但是2002年以后，由于經濟規模的快速增長，其對人均能源碳排放的貢獻顯著超越了能源強度降低的貢獻，盡管能源強度的貢獻在逐步增加，能源結構對人均能源碳排放的貢獻值由正轉負，即由加劇人均能源碳排放到抑制人均能源碳排放。

四、結論和建議

綜上可知，自1982年以來，中國人均能源碳排放主要呈增長趨勢，且增幅成指數型增長，其中1996―1999年增幅略有下降，2002―2007年增速顯著加快，但2007年以后增速放緩，可能出現下降的趨勢。而抑制中國人均能源碳排放的主要因素是能源強度的降低，而能源結構的改變對人均能源碳排放的變化先有拉動作用，而后出現抑制作用，但效果不顯著。能源強度在抑制人均能源碳排放的作用具有階段性，開始抑制作用明顯，中間有一個調整過程。近年來對人均能源碳排放的抑制作用有不斷放緩的趨勢，但是其和能源結構對人均能源碳排放的抑制作用仍然沒有超過經濟增長對人均能源碳排放的拉動作用，故人均能源碳排放總體上呈現增長趨勢。

減少人均能源碳排放，應注重以下幾個方面：

第一，從中國工業化發展現狀出發，將節約能源，降低能源強度，即提高能源的利用效率作為減少人均能源碳排放的長遠戰略方針。一方面要堅決貫徹“開發與節約并重，近期把節約放在首要位置”的能源發展方針，另一方面要進一步落實遏制高耗能高污染行業過快增長，加快實施淘汰落后生產能力的節能減排政策，有效提高能源的利用效率。

第二，優化能源結構，進一步加大非化石能源總量的供給，逐步提高天然氣、核電、水電和太陽能等其他可再生能源在總能源消耗中的比重。考慮到中國人均水資源緊缺，在水電開發的時候，要注重統籌利用，加大太陽能、風電的開發力度，同時大力發展核電，增大核電能源的供給，有效改變非化石能源所占比例。

第三，應大力發展60萬千瓦及以上超（超）臨界機組、大型聯合循環機組，提高能源轉換效率。加快建設百萬千瓦級大型先進壓水堆核電建設，推進高溫氣冷堆、核中子增殖反應堆、核聚變反應堆等技術的研發應用，真正實現零碳排放。

第四，加快技術升級，推廣節能減排技術的應用，在高效利用煤發電技術、建筑節能、清潔生產等方面組織科研攻關，攻克消耗能源總量大和高耗能領域中的關鍵節能技術，重點發展冶金、制造、水泥、化工等行業的節能減排技術。

第五，轉變經濟結構，加快產業升級。遏制對人均能源碳排放具有決定性影響的高耗能和高排放的第二產業不合理的增長，堅決淘汰高消耗、高污染和高排放的落后產能，轉變國民經濟再次重工業化的不合理趨勢。充分利用財政和稅收等手段，發揮市場對經濟結構調整的靈活性和決定性作用，大力發展高新技術產業和現代服務業，不斷提高第三產業在國民經濟中的占比，有效地引導國民經濟走上低碳發展道路。

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Factor Decomposition and Emission Reduction Approaches Analysis on China's Per

Capita Carbon Emission

Zhu Mingxu, Huang Shaopeng, Sun Na, Xu Guanyu

（Research Center for Economic Development, Anhui University of Finances & Economics, Bengbu 233041, China）

篇（8）

關鍵詞：碳排放； 經濟增長；湖北省

1.引言

1.1 研究背景

通過對近十年湖北省碳排放量分析可發現，近10年，湖北省人均碳排放量低于全國水平，其中能源消費結構及產業結構的優化是造成這種現象的主要原因。湖北省碳排放量由逐年穩定下降轉為快速上升而后又出現波動，其拐點分別為2001年、2005年以及2006年。對湖北省碳排放量的影響因素集中在產業結構、能源消費結構、能源效率及經濟發展規模上，即結構效應、技術效應和規模效應。其中第一階段起主導性作用的是產業結構優化及能源效率提升；第二階段起主導作用的是能源效率下降及能源消費結構中煤炭消費的大量增加；第三階段起主導作用的是能源效率及產業結構變動，因此能源效率及產業結構在碳排放中起到了重要的作用。

1.2 碳排放介紹

碳排放指的是溫室氣體排放的一個總稱。溫室氣體中含量最多的是CO2，并且給全球造成氣溫上升危害最大的也是CO2，所以國際組織為了方便群眾理解即命名這些以CO2，為主的溫室氣體的排放叫做“碳排放”。碳排放分為可再生碳排放和不可再生碳排放兩種。前者指在地球表面的各種動植物正常的碳循環，也包括使用各種可再生能源的碳排放；后者指從地下把幾億年前沉積下來的礦物能源開發出來，燃燒后產生的碳排放。碳排放現在已經成為國際社會普遍用來衡量各地區環境的一個重要參考和數據并且倍受關注。

1.3 研究目的

本文通過建立碳排放定量評價模型，對湖北省碳排放總量進行定量計算，并對其時間序列進行分析（1999-2010年），在此基礎上對碳排放與經濟發展的關系進行研究。在當前背景下深入探討湖北省碳排放量的發展趨勢特征及影響碳排放量的影響因素，制定各種能源政策、抑制碳排放量，并根據計算結果對湖北省的發展提供科學的決策依據，最終實現低碳經濟。

1.4 研究現狀

碳排放與經濟增長間關系問題實際上是環境質量與經濟發展間關系問題的一個特例，是在全球氣候變暖這一大環境下衍生出來的。對于碳排放與經濟增長之間的關系，已有研究表明，CO2排放量和經濟增長之間存在線性關系、倒U形關系和N形關系，其中以支持兩者呈倒U形的環境庫茲涅茲曲（Environmental Kuznets Curve，EKC）關系的有效證據居多（1）。但也有一些證據表明兩者之間并不存在EKC關系。從目前的研究結果來看，CO2排放量和經濟增長之間的關系曲線是否為EKC，還沒有得到實證分析證據的支持。從一般意義上講，EKC理論揭示了碳排放與經濟增長的長期變化趨勢。國外關于碳排放與經濟增長間關系的實證研究結果多數支持EKC假說（2）。

2.湖北省碳排放與經濟增長的關系分析

2.1 碳排放量與GDP數據計算

湖北省1999-2010年總碳排放量采用以下公式計算：

式中，C為碳排放量，104t；Ai為能源i消費量，按萬噸標準煤計，104t；Wi 為能源i的轉換系數，（kg標煤/kg），Bi為能源i碳排放系數，（104t）/（104t）；i為能源種類，取15類。湖北省主要消費能源的碳排放系數來源于IPCC碳排放計算指南缺省值，原始數據以J為單位，為與統計數據單位一致，將能量單位轉化成標準煤，具體轉化系數為1×104t標準煤等于2.93×105GJ（3）。

對1999-2010年湖北省人均碳排放量進行分析，根據定義計算得出：1999年湖北省碳排放總量為4071.8萬噸，在12年的提高當中，尤其從2001年開始，增長速率不斷提高，并以2001年為分界點。2001年以前碳排放量下降而后出現上升，增長趨勢不穩定。2001年后碳排放量一直上升，增長趨勢十分嚴峻。與此同時，自1999年起，湖北省人均碳排放量的變化呈現增加的趨勢。1999-2003年，由于經濟發展較為緩慢，人均碳排放量較低且增長趨勢較為平穩。2004-2009年間，人均碳排放量增長十分突出，2004年為1.03噸/人?年，相對2003年年增長率高達28.8%，而這幾年間增長率相對較為穩定，一般保持在9%左右，而2010年人均碳排放量再創新高，達到1.67噸/人?年，增長率高達10%。我們可以想象，如果湖北省政府及其相關單位，還不能提供一套切實可行多行的治理方案的話，在湖北省未來環境發展中，講、將會遇到越來越多阻礙的因素。

從1978年改革開放以來，湖北省的經濟總量不斷提高，經濟發展勢頭強勁而有力，一躍成為我國的戰略中心地域之一。本文將通過查詢1999-2010年湖北省總GDP，湖北省1999-2010年總人口數，從而得到計算得到人均GDP。

湖北省歷年人均GDP呈現穩步增長趨勢，1999年到2010年，人均GDP從5434元增長到25854元，相對增長率達到375%，特別是2007-2010 年人均GDP出現較迅速增加，2007年為15338元，較2006年增長22%。而2010年較2009年增長23%。近幾年，湖北省第一、第二、第三產業大力的發展，尤其是第三產業發展迅速，政府投資加大，人民生活得到了較好的改善，另一方面，經濟的增長使人們忽略了對周邊環境的保護，導致了人均碳排放量亦增長迅速。

2.2 碳排放與經濟增長的關系分析

當前，已經有很多研究人員運用EKC理論分析經濟增長與碳排放的關系。一般，標準的參數化EKC模型為：

Ln（CO2/P）t =c+β1ln（GDP/P） +β2[In（GDP/P）] 2+β3[1n（GDP/P）] 3+ut

其中，被解釋變量（人均CO2排放量）和解釋變量（人均GDP）均以自然對數形式表示。C代表常數，u代表隨機誤差，t為時間指標（t=l，2，T），βi（i=l，2，3）分別代表一次、二次和三次系數。當β3 ≠0時，人均CO2排放量與人均GDP之間呈現N型或倒N型曲線關系；當β3 =0且β20時，人均CO2排放量隨人均GDP呈U型關系變化；當β3 =0，β2=0且β1≠0時，人均CO2排放量隨人均GDP單調遞增或遞減；當β3 =0，β2 =0且β1=0時，人均CO2排放量與人均GDP沒有關系。

而通過計算出的湖北省1999-2010年的人均碳排放量，人均GDP，運用SPSS軟件，得到標準的參數化EKC模型：

Ln（CO2/P）t=0.018+0.757Ln（GDP/P）-0.071[Ln（GDP/P）]2-0.229[Ln（GDP/P）]3+ut

由EKC模型表明，β1=0.757>0，β2=-0.071

3.結論與展望

3.1 結論

（1）1999-2010年湖北省人均二氧化碳排放量呈現持續增長的趨勢，2004年之前增長比較緩慢，之后增長比較迅速，人均碳排放量由1999年的0.69噸/人?年增長到2010年的1.67噸/人?年，總體上增長形勢十分嚴峻。

（2）根據EKC模型得出，1999-2010年湖北省人均CO2排放量與人均GDP之間存在協整關系，二者之間呈N型曲線關系，總體增長趨勢上碳排放量隨GDP的增長而增長，GDP的增長趨勢較為穩定，而碳排放量增長幅度較大。湖北省隨著人均GDP的上升，目前人均CO2排放量正處于上升階段，尚未達到N型曲線的轉折點。

3.2 本文研究展望

湖北省碳排放量與經濟增長關系的研究還處于起步階段，很多的基礎數據還無從獲得。隨著研究的深入，探求更為精確的居民消費的碳排放核算方法勢在必行，那將意味著對統計數據的要求越來越詳細，對湖北省相關統計部門在進行數據統計時的要求也越來越嚴格。對湖北省當前所做的部分研究中，對能源消費因子的研究不夠具體和深入，因此，亟待加強對能源消費種類及相應碳源碳排放強度的深入研究，為湖北省制定二氧化碳排放量控制決策提供科學依據。（作者單位：華中科技大學文華學院）

參考文獻

篇（9）

中圖分類號：F064.2；F113 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8131（2012）02-0066-06

International Comparison of the Carbon Emissions

Reduction Based on Fair Development RightsLI Jun-jun, ZHOU Li-mei

（Economics School, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China）

Abstract: Developed countries and developing countries have a lot of controversies about historical responsibility for carbon emissions and the task for carbon emission reduction, which make international cooperation mechanism uncertain for international carbon emission reduction responding to global climate change. This paper consturcts an international panel data model to analyze the influence of carbon dioxide emission on economic growth in 32 developed countries and 17 developing countries during 1971―2009, the results show that the income elasticity coefficient of carbon emissions is increasing, that the income elasticity coefficient of carbon emission in developed countries is continuously bigger than that of developing countries, that the developed countries have not strictly fulfilled the obligation for carbon emission reduction, meanwhile, dual policy under “Kyoto Protocol” has not made abnormal transfer of industry. Based on economic development rights owned by each country, it is unfair to require developing countries for taking carbon emission reduction obligation currently, the income elasticity coefficient of carbon emission should be used to evaluate carbon emission reduction effects of each country.

Key words：EKC Curve; economic growth; economic development rights; global carbon emission reduction cooperation mechanism; carbon dioxide emission; carbon emission reduction obligation; carbon emission reduction effect; Kyoto Protocol

一、引言

溫室效應導致氣候異常變化，已經引起國際社會廣泛關注，國際碳減排合作機制正在不斷完善之中，以圖遏制碳排放量的過快增長。但世界工業發展方式還未實現根本性轉變，在維持經濟持續增長的壓力下，各國都在繼續大量使用化石能源，碳排放的增長趨勢短期內難以扭轉。同時，由于各國經濟發展水平的差異和受氣候變化的影響程度不同，實施碳減排的經濟基礎和發展低碳經濟的動機也不同，碳減排任務的分配將是一個長期的利益博弈過程。《聯合國氣候變化框架公約》（簡稱《公約》）規定了發達國家和發展中國家應對氣候變化的不同責任，即“共同但有區別的責任”原則，就是考慮到發展中國家經濟發展水平較低，碳減排壓力太大。2005起年生效的《京都議定書》進一步要求發達國家在2008年到2012年第一承諾期內的溫室氣體排放量比1990年平均減少5.2％，大多數國家要求在1990年基礎上減排8%，而澳大利亞、冰島和挪威則允許一定幅度的上升。但事實上，包括美國、日本等國在內的大多數發達國家都沒有完成既定的碳減排目標，并企圖拋棄《京都議定書》，要求中國等發展中國家也承擔硬性碳減排義務，其理由是發展中國家的碳排放總量迅速增長，占全球比重越來越高，對發達國家和發展中國家不同要求的雙重政策不公平。

李軍軍，周利梅:基于公平發展視角的碳減排國際比較按照“污染避難假說”，在不同國家的碳減排政策標準和實施力度有差距的情況下，碳減排壓力較大的國家，政策措施更為嚴格，對產業的影響就越大；同時，為了避免能源約束和碳稅等低碳政策帶來的不利影響，資本就會轉移到碳減排政策更寬松的國家，導致產業非正常轉移，二氧化碳排放也隨之轉移。為了吸引外資，低收入國家可能競相放松碳排放管制，從而破壞碳減排國際合作機制。積極應對氣候變化，是人類面臨公共環境問題和可持續發展問題的共同選擇，如果不能建立各方都認可的碳減排國際合作機制，全球氣候環境就可能陷入“公地悲劇”。那么，《京都議定書》是否真的是約束了發達國家的碳排放，而提高了發展中國家的碳排放增速？發展中國家是否由于寬松的碳減排政策而獲得額外經濟增長？

從公平角度來看，發達國家和發展中國家都需要發展，都有保持經濟增長的權利，但經濟結構和發展階段不同，經濟增長過程中碳排放量也不同，要正視這種差異。按照環境庫茲涅茨曲線（EKC），二氧化碳排放量和收入之間存在一個倒U形曲線的關系：在相對較低的收入水平，隨著收入的增加，能源的消費量增加并引起二氧化碳排放量增長，此時，兩者呈正相關關系；隨著收入增長到一定的高水平，因為環境保護意識增強，提高了環境政策的調控和傳導效果，二氧化碳排放量將減少，兩者呈負相關關系。因此，在建立和完善國際碳減排合作機制過程中，應該考慮經濟增長對碳排放的影響，科學評價各國經濟增長過程的碳減排效果。

自從Grossman 等（1991）較早發現空氣污染和人均GDP之間存在倒U曲線關系后，當前多用EKC曲線研究碳排放和經濟增長的關系，如：Ang（2007）、Zhang等（2009）、Fodha等（2010）分別建立向量自回歸模型、自回歸分布滯后模型（ARDL）或者向量誤差修正模型（VECM）檢驗二氧化碳排放和GDP之間因果關系，Azomahou（2006）和Romero-ávila（2008）等人用面板數據模型（Panel Data）驗證EKC曲線。但這些研究大多數都基于單個國家或局部區域；也有一些文獻選擇經合組織或大量國家（Wang，2011）作為樣本的，但也都是側重于驗證EKC曲線，沒有從國際對比的角度分析不同碳減排義務的國家。有鑒于此，本文將從經濟發展對碳排放影響的角度分析處于不同發展階段的國家碳減排效果。

二、面板數據模型與數據分析

不失一般性，假設碳排放主要來自化石能源消耗，影響二氧化碳排放增長的主要原因是經濟增長，據此建立雙對數面板數據模型：

如果β>1，說明碳排放增長速度超過經濟增長速度，碳減排形勢惡化，碳排放強度上升；如果β

為了比較發達國家和發展中國家經濟增長對碳排放的影響程度，可以把面板數據的樣本分成發達國家和發展中國家兩部分，分別估計以后比較彈性系數，根據彈性系數的大小來判斷碳減排政策的作用。如果發達國家的彈性系數小于發展中國家，說明經濟發展程度高的國家碳減排形勢好于發展中國家。盡管《京都議定書》規定了發達國家2008年至2012年的強制性碳減排義務，但協議是從2005年開始生效，此后發達國家之間的碳排放交易非常活躍，清潔發展機制（CDM）也允許發達國家和發展中國家進行項目級的碳減排量的轉讓，在發展中國家實施溫室氣體減排項目，CDM項目數量和規模都增長迅速。因此，要判斷碳減排協議的簽訂對各國碳減排效果的影響，可以把2005年作為分水嶺，分別估計并比較前后兩個期間的彈性系數，如果彈性系數下降，說明碳減排政策取得實質性效果。

《京都議定書》規定41個發達國家具有強制性碳減排義務，由于9個國家缺失部分碳排放統計數據，本研究把具有完整數據的32個發達國家納入分析范圍，包括澳大利亞、奧地利、比利時、保加利亞、加拿大、捷克、丹麥、芬蘭、法國、德國、希臘、匈牙利、冰島、愛爾蘭、意大利、日本、盧森堡、馬耳他、摩洛哥、荷蘭、新西蘭、挪威、波蘭、葡萄牙、羅馬尼亞、斯洛伐克、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英國、美國。由于發展中國家較多，本研究選擇其代表性國家，選擇依據是2009年二氧化碳排放量超過一億噸，符合這個標準的國家共17個，分別為中國、印度、伊朗、韓國、沙特、墨西哥、印尼、南非、巴西、泰國、埃及、阿根廷、馬來西亞、委內瑞拉、阿拉伯聯合酋長國、巴基斯坦和越南。二氧化碳排放和GDP數據都采集自國際能源署（IEA）的能源統計年鑒，時間跨度為1971年至2009年。其中二氧化碳排放（CO2）單位是百萬噸；GDP以十億美元為單位，按匯率（GDPE）和按購買力評價（GDPP）兩種方法折算為2000年不變價格。

數據測算表明，2009年世界各國二氧化碳排放總量為290億噸，是1990年的1.38倍，比1971年翻了一倍。樣本中49個國家碳排放總量為238.3億噸，占全球總量的82.2%，具有較好的代表性。其中，17個發展中國家碳排放總量從1990年的47.9億噸快速增長到2009年的126.9億噸，年均增長5.26%，占全球總量的比重從1990年的22.9%上升到2009年的43.9%。同期32個發達國家的碳排放總量則從108.1億噸上升到111.3億噸，上漲了3%，比重從51.6%下降到38.4%。據此來看，近年來全球碳排放總量的快速增長主要歸因于發展中國家，只有發展中國家實施嚴格的碳減排措施，才能有效控制全球碳排放總量的過快增長，這也是近年來在全球氣候峰會上，發達國家強硬要求發展中國家承擔硬性碳減排義務的主要原因。但是從碳排放和經濟發展的關系來看，發展中國家的經濟發展水平較低，大多處于工業化起步階段，增長速度普遍高于發達國家，碳排放增速較快是正常的；而發達國家基本完成工業化，經濟增長速度普遍放緩，碳排放增速理應降低。如果不顧這個事實，強行要求發展中國家承擔嚴格的碳減排義務，不但忽視了發達國家碳排放的歷史責任，也會剝奪發展中國家的經濟增長的權利，加大發達國家和發展中國家的差距，對發展中國家而言是極不公平的。衡量發展中國家碳減排效果，重要的是看經濟增長過程中碳排放的收入彈性，如果彈性系數和碳排放強度下降，就說明其碳減排政策的有效性。

三、檢驗與參數估計

1.單位根檢驗

由于每個時間序列都是由多個國家組成，其檢驗方法要考慮到截面的差異。LLC方法是應用于面板數據模型時間序列單位根檢驗較早的方法，假設各截面序列具有一個相同的單位根，仍采用ADF檢驗形式（Levin et al，2002）；而IPS檢驗則是對每個截面成員進行單位根檢驗以后，利用參數構造統計量檢驗整個面板數據是否存在單位根（Im et al，2003）。Fisher-ADF檢驗和Fisher-PP檢驗也是對不同截面進行單位根檢驗，利用參數的p值構造統計量，檢驗整個面板數據是否存在單位根。分別用四種方法對CO2、GDPE和GDPP三個序列進行單位根檢驗，檢驗時的滯后階數都按AIC最小化準則確定，結果如表1所示。表1 面板數據序列的單位根檢驗

四種方法的檢驗結果非常接近，通過對原序列和一階差分的單位根檢驗結果進行判斷，在1%顯著性水平下三個變量都是非平穩序列，都有單位根，并且是一階單整。因此，可以對三個變量進行協整檢驗。

2.協整檢驗

協整檢驗是判斷變量之間是否存在長期穩定關系的方法，Engle和Granger最早提出的協整檢驗方法是判斷兩個或多個變量回歸后的殘差是否平穩，如果殘差是平穩的，說明變量之間存在協整關系；對于面板數據的協整檢驗，Pedroni（1999）的檢驗方法是假設各截面的截距項和斜率系數不同，Kao（1999）的檢驗方法卻規定第一階段回歸中的系數相同；Maddala等（1999）提出根據單個截面序列的協整檢驗結果構建新的統計量，從而判斷整個面板數據的協整關系。表2列出了采用不同方法分別對CO2和GDPE、CO2和GDPP兩組變量協整檢驗的結果。檢驗結果一致拒絕不存在協整關系的原假設，表明CO2和GDPE、CO2和GDPP兩組變量之間存在長期的穩定關系，據此可以對模型（1）進行參數估計。

表2 面板數據變量的協整檢驗

CO2與 GDPECO2 與GDPPPanel v-Statistic-0.40-0.39Panel rho-Statistic-2.53**-2.53**Panel PP-Statistic-4.36***-4.36***Panel ADF-Statistic-5.27***-5.27***Kao（Engle-Granger）6.49***4.20***Johansen FisherTest trace statistic 163.00*** 163.30***Max-eigenvalue statistic 159.90*** 159.70***

3.參數估計

由于各國經濟發展程度不同，碳排放水平有很大差異，參數估計應該選擇面板數據的變截距模型；至于選擇固定效應還是隨機效應，盡管樣本國家只有49個，但僅僅用于分析這些個體，不涉及其他國家，因此選擇固定效應模型更為合適。另外，截面隨機效應的Hausman檢驗p值為0.94，也不支持采用隨機效應模型。考慮到存在截面異方差，采用加權廣義最小二乘法（GLS）估計參數，并處理序列相關性，參數估計結果如表3所示。

方程1的解釋變量是按匯率計算的國內生產總值（GDPE），方程2的解釋變量是按購買力平價計算的國內生產總值（GDPP），方程擬合優度較高，除截距項外參數都能通過1%顯著性檢驗，兩個方程的系數比較接近，說明以不同方式換算的GDP對結果影響不大。考察不同期間的系數，1971―2009年碳排放的收入彈性系數0.607

D.W.2.0982.1362.571.8991.8741.759Chow-F1.72***0.79方程3的樣本由32個發達國家組成，方程4的樣本由17個發展中國家組成，方程擬合優度較高，除截距項外參數都能通過1%顯著性檢驗。方程3的系數0.712大于方程4的系數0.574，在兩個不同時期內，發達國家的碳排放的收入彈性系數都超過發展中國家。按照公式（2），方程3的分割點檢驗Chow-F值在1%顯著性水平下通過檢驗，也是明顯大于2005年以前的彈性系數。而發展中國家的彈性系數雖然也有上升，但沒有通過分割點檢驗。

四、結論

在環境和能源約束下維持經濟持續穩定增長，無疑是各國經濟政策的重要目標。旨在應對氣候變化的國際碳減排合作機制能否發揮作用，關鍵在于碳減排目標的設定對經濟增長的影響程度以及碳減排任務的分配能否得到各國認可。只有在碳減排任務合理、公平分配的前提下，兼顧到處于不同發展階段國家的承受能力，才能得到廣泛認可，形成合作的基礎。碳排放的收入彈性系數反映經濟增長對碳排放的影響程度，彈性系數的大小和變化趨勢能夠說明一個國家應對氣候變化的努力程度和碳減排效果，也可以作為碳減排任務分配的依據之一。利用面板數據模型分析1971―2009年主要國家經濟增長對碳排放的影響，彈性系數為0.6，碳排放增幅低于經濟增幅，碳減排政策發揮了一定的作用。但是分割點檢驗判定彈性系數有明顯上升趨勢，說明近年來經濟增長過程中碳減排力度在減小。對比發達國家和發展中國家，盡管發達國家的碳排放總量增長緩慢，部分國家的碳排放總量甚至下降，而發展中國家的碳排放總量增長比較快，但發達國家碳排放的收入彈性系數在各個階段一直大于發展中國家，2005年以后也沒有明顯改變。這一方面說明發達國家碳減排政策實施力度不夠，效果還不甚明顯；另一方面也說明《京都議定書》規定發達國家和發展中國家不同的碳減排義務形成的政策差異，并沒有造成資本因為規避碳排放約束而發生明顯的非正常轉移。

因此，從各國公平擁有經濟發展權的角度來看，應該堅持“共同但有區別的責任”原則，在明確發達國家碳排放歷史責任前提下，發揮發達國家良好經濟基礎和先進技術優勢，確實降低碳排放強度。同時，加強國際合作交流，加大技術轉讓和資金援助力度，擴大碳排放權交易范圍，完善清潔發展機制，提高發展中國家的碳減排積極性，降低發展中國家的碳排放增速。只有建立在公平、合理基礎上的國際碳減排合作機制，才能發揮各國碳減排的積極性，有效控制全球碳排放過快增長。

參考文獻：

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PEDRONI P.1999. Critical values for cointegration tests in heterogeneous panels with multiple regressors［J］. Oxford Bull Econ Stat， 61:653670.

篇（10）

摘要：為了從產業結構調整角度對陜西省碳減排政策設計提供決策依據，選擇能源消費、生產鏈、消費需求視角，基于2007和2012年投入產出表，采用IPCC碳排放核算方法和EIO-LCA模型分別測算陜西省2007和2012年30個細分部門的直接碳排放和間接碳排放，構建碳減排效應模型分析各細分部門的2007和2012年的碳減排變化。結果表明，直接碳排放中，電力、熱力的生產和供應業，石油加工、煉焦及核燃料加工業，煤炭開采和洗選業等基礎性能源部門的碳排放量較高；間接碳排放中，建筑業、其他服務業隱含碳排放量較高，而“流出”間接碳排放對最終需求引起的碳排放貢獻最大；在碳減排政策設計中，上述部門應該成為碳減排的重點領域。

關鍵詞：陜西省；碳減排；EIO-LCA模型；產業結構調整；投入產出分析

發展低碳經濟是轉變經濟發展方式的內在要求，陜西作為能源生產和消費大省，發展綠色環保的低碳經濟是必由之路。《國務院關于印發“十二五”控制溫室氣體排放工作方案的通知》中，陜西省的目標是單位GDP碳排放下降15%。陜西省目前處于工業化、城鎮化快速發展期，經濟發展與碳排放需求持續上升。為了在促進經濟增長的同時降低碳排放，產業結構調整與升級是重要途徑之一。因此，系y測算陜西具體產業部門的碳排放量，分析各部門的碳減排潛力，對于有針對性地設計碳減排方案具有重要的理論意義與現實意義。

目前關于碳排放的研究主要集中在碳排放測算、碳強度因素分析、碳排放格局及其與經濟增長關系的研究。碳排放測算方面：一種是以生產者視角的碳排放清單核算框架為主，此方法主要是利用IPCC核算體系，對各部門的直接碳排放進行測算，但這類方法存在“碳泄漏”及排放公平性問題；另一種是基于需求者視角的隱含碳排放測算，主要利用投入產出法核算整個經濟系統的直接和間接碳排放，即進行“碳足跡”追蹤。國外學者運用碳足跡研究了中國、美國、澳大利亞等國家的國際貿易的隱含碳問題，Shui等利用經濟投入產出生命周期評價軟件計算了美國出口到中國的隱含碳排放量；國內學者計軍平建立了EIO-LCA模型分析了溫室氣體排放在部門間的分布結構；唐建榮等對江浙滬地區隱含碳排放進行了估算，石敏俊等應用2002年中國省區間投入產出模型，定量測算了各省區碳足跡。碳強度因素分析方面，徐國泉等采用對數平均權重Divisia分解法分析了1995～2004年間能源結構、能源效率和經濟發展等因素的變化對中國人均碳排放的影響；崔佳運用LMDI法將中國碳排放強度的驅動因素分解為技術因素、能源消費結構因素、能源強度因素和產業結構因素，并結合相關數據對中國碳排放強度驅動效應進行測度；張旺等利用LMDl分解研究了北京能源消費排放增量增長的驅動因素；雷厲通過構建“LMDI分解模型”，認為產業結構變化通過促進能源強度的增加，間接推動了碳排放量的增長。碳排放格局及其與經濟增長關系方面，張雷等試圖通過產業一能源關聯和能源一碳排放關聯兩個基本評價模型，解析中國碳排放區域格局變化的原因；杜婷婷等以庫茲涅茨環境曲線（EKC）及衍生曲線為依據，對中國C02排放量與人均收入增長時序資料進行統計擬合得出中國經濟發展與C02排放的函數關系；趙愛文等選取1953～2008年中國碳排放量和經濟增長數據，運用協整和誤差修正模型及Granger因果關系，研究了碳排放與經濟增長的關系。

以往的研究在分析宏觀層面的產業結構變化帶來的碳排放效應做出了卓有成效的工作，但在微觀的具體行業部門的碳減排問題力有不逮。投入產出模型與生命周期理論相結合即經濟投入產出生命周期評價（EIO-LCA）是分析計算微觀部門生產全過程隱含碳排放的有效方法之一。本文擬運用IPCC碳排放核算辦法及EIO-LCA模型，分別從消費、需求等角度對陜西省各細分部門的直接和隱含碳排放情況進行測算，并對比分析2007和2012年各部門碳排放的結構變化，構建碳減排效應模型對各部門的碳減排效應進行分析。研究結論為政府制定碳減排政策及產業發展政策提供了決策支持。