经济发展水平_产业结构与碳排放强度_中国省级面板数据分析_虞义华

经济理论与经济管理 2011年第 3 期 收稿日期 2010 12 16 作者简介 虞义华 1977 男 江西吉安人 中国人民大学经济学院讲师 经济学博士 郑新业 1969 男 河南新县人 中国人民大学经济学院副教授 经济学博士 张 莉 1973 女 云南玉溪人 中央财经大学中国公共财政与政策研究院副教 授 经济学博士 感谢匿名评审人提出的修改建议 笔者已做了相应修改 本文文责自负 经济发展水平 产业结构与碳排放强度 中国省级面板数据分析 虞义华1 郑新业1 张 莉2 1 中国人民大学 北京 100872 2 中央财经大学 北京 100081 提 要 利用我国 29 个省市自治区 1995 2007 年的面板数据 本文分析了二氧化碳排 放强度同经济发展水平及产业结构之间的关系 通过多项计量检验 比较了不同计量模型之后 笔者选取了能够修正面板异相关和自相关的可行的广义最小二乘法 FGLS 模型 研究表明 1 碳强度同人均 GDP 之间存在 N0 形关系 2 第二产业比重同碳强度存在正相关关系 即第二产业比重越高 二氧化碳排放强度就越高 3 对经济发展与碳排放之间关系进行的情景 分析表明 如果产业结构不改变 没有实施另外的政策 经济增长速度本身难以引致碳排放强度 的大幅下降 2020 年二氧化碳排放强度下降 40 45 的目标难以实现 关键词 二氧化碳排放 环境库兹涅茨曲线 EKC 面板数据 中图分类号 F27 文献标识码 A 文章编号 1000 596X 2011 03 0072 10 一 引言 最近几年 为了顺应转变经济发展方式 以及 应对国际上二氧化碳减排的压力 我国政府在治理 仅有局部影响的温室气体和全球影响的温室气体 如二氧化碳 等方面采取了积极的措施 并从总 量上和比率上制定了若干中长期的减排目标 例 如 5中华人民共和国国民经济和社会发展第十一 个五年规划纲要6 既提出了比率指标 即 十一 五0 期间单位国内生产总值能耗降低 20 左右 也提出了总量控制指标 即主要污染物排放总量减 少 10 另外 为了应对国际上要求中国减少二 氧化碳排放的压力 2009 年 11 月 26 日 中国政 府公布了控制温室气体排放的比率控制指标 决定 到 2020 年单位国内生产总值二氧化碳排放 碳排 放强度 比 2005 年下降 40 45 就我国政府这一政策宣示而言 一个重要的问 题是 经济发展水平提高 经济结构的演变会自动 导致这些目标的实现吗 若结论为 否0 则政府 72 经济理论与经济管理 2011 年第 3 期 以数量管制还是以税收方式 花多大的代价来实现 这个目标呢 为了回答这个问题 我们首先有必要 分析碳排放背后的决定因素 到目前为止 碳排放 的研究主要集中在人均二氧化碳排放水平的决定因 素上 以及 GDP 达到何值时 二氧化碳排放达到 峰值 等等 对碳排放强度方面的讨论相对较少 在有限的文献中 大部分都是以 因素分解0 方法 来分析碳排放强度变化背后的因素 例如 巴哈塔 查亚和尤沙纳拉沙米 Bhattacharyya and Ussanaras samee 利用 LMDI log mean divisia index 分解 法研究了 1981 2000 年泰国能耗强度和 CO2排放 强度的变化 1 范迎等人 Fan et al 利用 AWD adaptive weighting divisia 研究了中国 1980 2003 年碳排放强度的变化 2 张明等人 Zhang et al 利用因素分解法 IDA 分析了 1991 2006 年中国与能源有关的 CO2排放 3 张有国 Zhang 将 因素分解0 与投入产出技术相结合 从需求角 度研究碳排放的影响因素 将碳排放强度分解为需 求和生产技术两类因素 研究我国 1992 2006 年 期间碳排放量以及强度的变化 4 这些研究对我们 理解碳排放的决定因素 判断其发展轨迹具有重要 的意义 不过 若我们希望对 2020 年的碳排放强 度有一定的预测 则这类研究所提供的信息助益 有限 罗伯特和葛莱姆斯 Roberts and Grimes 是笔者能找到的唯一研究碳排放强度与不同经济发展水平相联系的 文章 5 对于碳排放这样的问题 我们关注的重点应该 是长期的 或者是结构性因素 研究表明 经济发 展水平是决定碳排放强度的重要因素 5 就中国的 情况而言 笔者认为产业结构对碳排放强度也有重 要影响 本文将从经验研究的角度讨论经济发展水 平和产业结构对碳排放的影响 本文对碳排放研究文献的贡献在于 1 笔者 首次利用目前国际上公认的计算 CO2的排放量方 法 即政府间气候变化专门委员会 IPCC 的方 法 来估计中国各省市自治区在 1995 2007 年度 三大能源 煤 石油和天然气 消耗所产生的二氧 化碳量 2 本文从碳排放强度 人均 GDP 二氧 化碳排放量 的视角 而不是从已有的众多文献中 的碳排放密度 人均二氧化碳排放量 的视角 来 研究碳排放与经济发展之间的关系 3 就计量 分析而言 对于本文所涉及的面板数据分析 笔 者在选定合适的模型之前进行了一系列的模型设 定检验 model specification tests 这样检验的目 的在于使我们的计量分析模型更令人信服 进而 得到无偏的 有效的参数估计量 以及合适的统 计推断 statistical inference 4 本文的发现为 政策制定者和研究者提供了经验研究的依据和参 考意见 二 中国碳排放现状 图 1 展示了中国碳排放总量的变化趋势 由 图 1 可以看到 近 10 多年来中国的碳排放有了显 著的增加 且排放量增加的部分主要来自于煤炭 消耗 天然气的消耗量一直都很稳定 所以其碳 排放的变化不是很明显 2004 年以后原油的碳排 放与 2000 年以前相比有了相对的增加 但其增 加的幅度不是很大 可以看出 我国的碳排放主 要源于煤炭的消耗 并且在 2001 年以后煤炭的 碳排放有一个激增期 2001 年的排放量为 32 亿 万吨 而在 2007 年 我国的碳排放总量为 63 亿 万吨 图 1 中国碳排总量的变化趋势 1990 2007 资料来源 笔者根据有关数据计算而得 从图 2 可知 我国碳排放的几个大省为山东 山西 河北 辽宁 江苏 河南 内蒙古 广东 其 排 放 量 分 别 为 9164 8 117 7 103 73 经济理论与经济管理 2011年第 3 期 6 176 6 145 6 126 415 4 1 30 也就 是说 排放量前 4位的几个省份的排放量总和就已 经达到了全国排放量总和的 3116 而排放量前 8 位的几个省份已经拥有了全国排放量的 53 11 由此可见 我国的碳排放主要集中在少数几个省 份 这些地区和省份要么属于工业大省 如山东 江苏 辽宁 广东 要么就属于产煤大省 如山 西 内蒙古 图 2 2005 年中国碳排放地区分布 尽管我国的碳排放总量一直都在增加 但是从 长期的趋势来看我国的碳排放强度还是呈现出下降 的趋势 从 1990 年的每单位人民币 113 911 19 吨 下降到 2007 年的每单位人民币 23 077 1 58 吨 降 低了约 79 174 尽管如此 中国的碳排放强度仍 然远远高于世界平均水平 而且碳排放强度位居前 列 见图 3 要实现到 2020 年单位国内生产总值 二氧化碳排 放 碳排放 强度 比 2005 年下 降 40 45 的国际承诺 上述的对中国碳排放的一 些现状分析难以给我们一个清晰的可循路径 由 此 我们有必要进一步挖掘二氧化碳减排的影响因 素及机制 三 经济发展水平 产业结构与碳排放强度 环境库兹涅茨曲线 EKC 被广泛用于描述 经济增长和各类环境指标之间的关系 6 7 8 9 EKC 表明 经济增长和环境质量之间的关系是非 线性的 经济发展水平较低时 经济活动的规模较 图 3 碳排放强度 中国 美国和世界平均 1991 2007 年 资料来源 美国 Energy Information Administration 网 站 http www eia doe gov 小 经济生活并不会产生很强的污染 随着经济的 不断增长和生产活动的不断扩大 污染的程度在不 断增加 污染的程度在经济活动的某一特定水平上 达到顶峰 在峰值后 环境污染带给人们的负效用 超过了生产活动本身带来的收益 人们不仅有控制 污染的主观愿望 更由于经济发展和技术进步而具 有了控制污染的能力 因此当经济发展到某一特定 74 经济理论与经济管理 2011 年第 3 期 阶段 污染程度会逐步下降 在多数情况下 环 境库兹涅茨曲线体现在环境指标与人均 GDP 之间 存在着倒 U 型的曲线 9 10 环境库兹涅茨曲线有 着重要的政策含义 它揭示了经济增长过程本身 就伴随着环境的改善 如果环境库兹涅茨曲线的 假设是成立的 我们可以认为 一旦经济增长达 到某个程度 它便会对环境产生积极的影响 环 境问题就会迎刃而解 而没有必要过于担心环境 问题 所有的 EKC 文献衡量的都是经济增长和环境指标之间的关系 经济增长的程度用人均 GDP 衡量 本文也采取这 一传统 一直以来 有关 EKC 的讨论越来越多 从早 期的一个国家的经济发展水平与环境质量指标之间 关系的简单检验向研究对象 研究技术等方向扩 展 其中最引人注目的是 研究对象从二氧化硫等 本地污染物 local pollutants 延伸到二氧化碳等 全球污染物 11 12 13 事实上 面临全球气候变暖 对人类生存环境的改变和破坏的压力日益紧迫 鉴 于二氧化碳这一最重要的温室气体已经成为全球气 候变化的主要推动因素 从 20 世纪 90 年代起 有 关 EKC 理论的文献也从一般的对环境产生污染的 排放物的研究 扩展到对二氧化碳的排放研究 近 年来尤其如此 14 如前所述 当 GDP 增长时 一方面 经济规 模的扩大会直接导致更多的污染和更多的环境被破 坏 另一方面 与之相伴的可能是经济结构变化和 技术进步 这些改变对污染有减缓作用 由此我们 可以看到 影响碳排放的一个重要因素是 GDP 而且两者之间可能存在着非线性关系 在研究二氧 化碳与经济发展水平关系的文献中 大多集中于人 均 GDP 和人均二氧化碳排放之间的关系 考虑到 本文的任务是研究碳排放强度与 GDP 之间的关系 从而评估 2020 年碳排放强度高低 我们需要考察 的是碳排放强度 人均碳排放量 据笔者所知 罗伯特和葛里姆斯 Roberts and Grimes 是为数不多的研究二氧化碳排放强度 与人均 GDP 关系的文献 15 他们的研究表明 二 氧化碳排放强度与人均 GDP 之间存在着倒 U 型关 系 换句话说 即便没有采取额外的碳排放政策来 降低排放强度 经济发展达到某一个阶段之后 碳 排放强度也会下降 当然 人均 GDP 和碳排放强 度之间的非线性关系并不一定只表现为倒 U 型一 种形式 而有可能呈现出 N 型关系 16 17 18 19 另 外 产业结构也可能会对碳排放产生重大影响 例 如 GDP 相同 近 的两个省因为产业结构不同 它们的碳排放有可能存在很大的差异 山西和湖北 2007 年的人均实际 GDP 差不多 山西的第二产业 构成 第二产业增加值占 GDP 的比重 为 60 湖北为 43 因而山西的人均 CO2排放量比湖北 多出了 10 万多吨 在研究碳排放强度时 笔者在传统的 EKC 基 础上引入产业结构 由此 笔者设定面板模型为 CO2pgdpit B1gdpit B2gdp 2 it B3gdp 3 it B4SECTit Lit 1 式中 CO2pgdpit代表碳排放强度 定义为 i 省份 t 期的单位实际 GDP 的 CO2排放量 取自然对数 形式 gdpit为 i 省份 t 期的人均实际 GDP 1995 年为基期 基期值为 100 取自然对数形式 SECTit代表产业结构变量 定义为 i 省份 t 期的 第二产业增加值占 GDP 的比重 Lit为误差项 如 果 GDP 的三次项系数 B3不等于零且在统计上显 著 则表明 GDP 和二氧化碳排放存在着一种 N 型关系 就计量 分 析而 言 有多 种 方 法来 估 计 式 1 这些方法包括常系数模型 混合最小二乘 法模型 POLS 固定效应模型 个体和 或时 间效应模型 FEM 和误差成分模型 随机个体 和 或时间效应模型 REM POLS 的估计假定 在面板数据中既无显著的个体效应也无显著的时 间效应 而 FEM 和 REM 模型放松对 POLS 估计 的假定 处理的是个体间可能观测不到的异质性 问题 笔者用 F 检验来比较 POLS 模型和 FEM 模 型 如果零假设被拒绝的话 那么传统的只有一个 75 经济理论与经济管理 2011年第 3 期 常数项的回归模型 即 POLS 就不适合用来估计 面板数据 F 统计量给定如下 20 F n 1 nT n k R 2 LSDV R2POLS n 1 1 R2LSDV nT n k 2 式中 n 指的是省份的数目 T 为时间跨度 k 为 解释变量个数 R 2 LSDV和 R 2 POLS分别为 FEM 模型和 POLS 模型的拟合优度 此外 可以用 LM 拉格朗日乘数 Lagrange multiplier LM 检验来检测随机效应 21 拒绝零 假设意味着 REM 模型比 POLS 模型更适用 LM 检验的统计量给定如下 20 LM nT 2 T 1 T 2 ec e ece 1 2 V2 1 3 式中 ec e 为 REM 模型的残差平方和 ece 为 POLS 模型的残差平方和 对于 FEM 和 REM 这两种方法 式 1 中的 误差项可以写成 Lit Ci At Eit 4 式中 Ci用来解释省际间观测不到的异质性 个体 效应 At用来解释随着时间推移影响各省的因素 时间效应 应用 REM 模型的一个重要假定是观 测不到的省际 个体效应与模型中的外生变量不相 关 因此 Hausman 检测可以用来检验这个假定 拒绝零假设意味着 FEM 是一个比 REM 更适合的 模型选择 Hausman 检测的统计量为 m BFEM BREM c V1 V2 1 BFEM BREM V2 k 5 式中 BFEM和BREM分别为 FEM 模型和 REM 模型 的参数估计值 V1和 V2分别为 FEM 模 型和 REM 模型的协方差矩阵的一致估计量 事实上选择 FEM 模型或 REM 模型取决于两 个方面的考虑 经济上的重要性和计量上的重要 性 从经济学上的角度上讲 有可能存在非时变 的 难以量化的随机变量同时影响一些解释变量和 被解释变量 碳排放强度 从计量的角度上讲 在回归模型中加入固定效应要优于随机效应 因为 不大可能拒绝观测不到的特征 变量 与一些解释 变量不相关这一零假设 22 除了考虑上述的模型设定检测外 面板模型的 估计还应考虑两个问题 一个是省际的异方差问 题 另一个是省际 内的相关问题 异方差的存在 与否可以用似然比检验 likelihood ratio test 来 测试 这个测试可以通过 STAT A 软件来实现 具体的讲 就是在 xtgls 命令内加 hetero 选择项来 实现 其中 xtgls 命令用的是通过迭代广义最小二 乘法来估计异方差模型 至于自相关问题 伍德里 奇 Wooldridge 提供了一种检测面板自相关的测 试方法 23 这种测试方法后来被德鲁科 Drukker 加以改进 本文的面板自相关检验来自德鲁科所编 写的 STAT A 程序 24 四 数据来源 燃料在燃烧过程中随氧化释放出二氧化碳 CO2 进入大气 在计算能源使用中排放的 CO2 时 只要知道燃料使用量及各种燃料的含碳量即 可 因此根据经济体中燃料终端使用所消耗的 能源 数 量 就 可 以 精 确 计 算 该 经 济 体 所 排 放 的 CO2 目前国际上计算 CO2的排放量都是依据政府 间气候变化专门委员会 IPCC 的方法来估计 在计算 CO2的排放量时 首先根据各种燃料的热 值含量 将各种燃料消耗量转换成以共同能源单位 焦耳 表示的消耗量 然后乘上各种燃料的有效 二氧化碳排放因子 effective carbon emission fac tor 求得各种燃料消耗中的实际 CO2排放量 各 种燃料的有效 CO2排放因子则是各种燃料消耗的 碳含量 碳氧化率 fraction of carbon oxidized 及 44 12 CO2对碳的分子量比值 的乘积 因 此 CO2排放的计算公式为 Ei FCiCALiCCiiCOi44 12 6 式中 i 代表各种能源 FC 为能源 消耗总量 CA L 为能源的热值 CC 为碳含量 CO 代表碳氧 化率 中国的能源构成 煤炭 石油 天然气 i 各种能源消耗总量 FC 来自历年 5中国能源统计年 鉴6 用于计算的各种能源热值系数来自 2008 年的 5中国能源统计年鉴6 各种燃料消耗的碳含量 CC 76 经济理论与经济管理 2011 年第 3 期 碳氧化率值 CO 来源于政府间气候变化专门委员会 IPCC 出版的国家温室气体库存指南 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Invento ries 能源部分第二卷第一章的表 1 3 和表 1 4 根据我国国情 煤炭 石油 天然气的碳氧化率分 别设定为 0 1 80 0 190 和 0190 此外 计算模型中相关变量所涉及的数据 如 人口 POP 数据 第二产业构成 SECT 数据 和国内生产总值 GDP 数据来自历年的 5中国 统计年鉴6 GDP 数据使用平减后的 GDP 1995 年为基期 基期值为 100 本文以中国各省市自治区为研究单元和时间跨 度为 1995 2007 年而组成的面板数据为研究对象 西藏因为数据严重缺失而不纳入本文的研究 并且 考虑到重庆市在 1997 年设为直辖市 本文把重庆 市的相关数据全部并入到四川省进行计算 因此本 文的最终样本个数为 377 本文中使用的变量的描 述性统计见表 1 表 1碳强度回归分析相关变量描述性统计结果 指标个数均值标准差最小值最大值 GDP 人均实际 GDP 元 37710 252 1 4438 331 1 5991 853 1 00053 369 1 852 POP 万人 3774 25317852 874 1 788240 1 00011 847 1 000 CO2 吨 37711324E 081 1 002E 082 1 762E 066 1383E 08 CO2pgdp 吨 亿元 37716 794 1 34012 4591990528 1 59078 957 1 780 SECT2 3770 1 4540 1 0730 119801600 资料来源 根据 5国际金融危机与中国农民就业6 课题组的调研数据整理 五 主要发现 利用我国 29 个省市自治区从 1995 2007 年的 面板数据对我国二氧化碳排放强度的影响因素进行 实证分析 结果如下 一 混合 OLS FEM REM 回归分析结果 表 2 给出了面板数据框架下各种模型的计量分 析结果 包括 POLS 结果 以供比较 POLS 结 果表明 除了变量 SECT 外 其他变量在统计上 都不显著 但是比较 POLS 与 FEM 模型的 F 检测 统计量 55 174 和比较 POLS 与 REM 模型的 LM 检测统计量 1 441 174 都远远大于其对应的临界 值 表明我们应该拒绝传统的 POLS 回归模型作为 本文中的面板数据分析模型 而选择 FEM 模型或 REM 模 型 同 时 用 于 比 较 固 定 效 应 模 型 FEM 和 随 机效 用 模 型 REM 的 豪 斯 曼 Hausman 检验统计量 15196 在 5 水平下统 计显著 意味着我们应拒绝个体效用和时间效应与 自变量不相关这一零假设 表明带有个体效用和时 间效应的固定模型 FEM 模型是一个更好的 选择 尽管根据计量检验得出固定效应模型比随机 效应模型更适合本文的面板分析 但 FEM 模型 分析得 出的结果 跟 REM 模型在 本质 上相似 FEM 模型的分析结果表明 GDP 的各次项以及 第二产业构成变量 SECT 能够有力地解释我国各 省碳排放强度的变化 固定效应模型中的 R 2 等于 0190 当然模型中的固定效应对模型的拟合 也有一定贡献度 GDP 的一次项 二次项和三次 项在 5 的水平下均统计显著 这个结果意味着 碳排放强度跟 GDP 之间存在既不是线性也不是 U 型的非线性关系 而是一种 N 型关系 并且笔者 发现 GDP 的三次项系数为负 比较表 2 中第二栏 的 FEM 模型和第三栏的 REM 模型 我们可以看 出 暗示了这么一个现象 随着 GDP 的不断提 高 环境质量最终将得以改善 SECT 的系数在 10 水平下统计显著且系数为正 这个结果符合 我们的预期 它表明在保持人均 GDP 不变的情况 下 第二产业的比重越高带来的 CO2排放强度 77 经济理论与经济管理 2011年第 3 期 越高 表 2 模型设定 比较及估计结果 因变量 碳排放强度 项目 混合最小 二乘法模型 POLS 固定效应 模型 FEM 随机效应 模型 REM 可行的广义 最小二乘法 模型 FGLS 常数项39 1 0171531118 134 1914 971043 0 1 64 5131 4177 4 183 gdp 6 1 701 45 1 110 39 1 960 27 1 620 0 1 34 4180 4131 4 100 gdp20 1 3594 1 761 4 1 238 2 1 885 0 1 16 4165 4119 3 166 gdp3 0 1 003 0 1172 0 1 152 0 1 102 0 1 03 4162 4115 3 142 SECT2 0 1 051 0 1 013 0 1 015 0 1 0129 8 1 76 1184 2141 6 100 R2 0 1 340190 NA NA F 检验统计量 55174 1 1 42 LM 检验统计量 1441 1 74 5199 Hausman 检验统计量 15 1 96 9149 LR 异相关检验统计量 479 1 40 41 1 34 Wooldridge 自相关检验统计量 96 121 4 1 20 注 和 分别表示在 5 和 10 的水平上显著 说明 圆括号内值为 t 值 NA 代表不适用 方括号内 值为对应的临界值 二 FGLS 回归分析结果 根据式 8 笔者用碳排放密度 CO2pgdp 对人均 GDP 取偏导数得到 5 CO2pgdp 5 gdp 0 1306gdp 2 5178gdp 27 1 62 0 1 306 gdp 9 1 44 2 0 1 326 因此当 gdp 9 144 时 曲线斜率达到最小值 等于 0 1 326 如果不做进一步的模型设定检验如省际的异方 差检验和省际间自相关检验 我们有可能被表 2 中 FEM 模型给出的 FEM 估计结果所误导 似然比检 验 LR test 统计量 479 140 和 Wooldridge 检验 统计量 96 121 表明本文的面板样本存在异方差和 自相关问题 如果省际间 A R 1 误差结构且省际异 方差存在的话 Hausman 检验零假设或备择假设 下 FEM 系数估计值 BFEM 或 REM 系数估计值 BREM 都不是最优的 并且式 5 中根据标准公 式算出的协方差 V1和 V2都是无效的 因此 笔 者给出一种比 POLS 和 FEM 更有效的分析方 法 可行的广义最小二乘法 feasible genera l ized least squares FGLS FGLS 能够修正省际的 异方差检验和省际间的自相关问题 考虑式 1 中的误差项 Lit 它的方差协方差 矩阵 V 由两部分 省际间的相关和省际异方 差 结合而成 具体的讲 有如下形式 E uuc V R11P11R12P12 R1NP1NR21P 2221P22 2NP2N RN1PN1RN2PN2 RNNPNN 其中 Pij 1QjQ 2 j Q T 1 j Qi1Qj Q T 2 j Q 2 iQi1 Q T 3 j Q T 1 iQ T 2 iQ T 3 i 1 7 这个FGLS 模型其实就是现代教科书中常见的 帕克斯 科曼塔 Parks Kmenta 模型 25 用于比较帕克斯 科曼塔形式的 FGLS 模型和 FEM 模型的 Hausman 检测结果 表 2 没有给出此 检测结果 确实表明 在这篇实证分析文章中 FGLS 模型优于 FEM 模型 当然 从表 2 可以看 出 FGLS 的回归结果同 FEM 模型的结果是相一 致的 具体而言 GDP 的一次项 二次项 三次 项系数和 SECT 的系数均通过了显著性水平为 5 的显著性检验 但可以看出 FGLS 模型得出的系数 估计值 绝对值 要小于 FEM 估计值 根据表 2 的 FGLS 估计结果 笔者写出碳排放强度和 GDP 产业结构之间的关系如下 CO2pgdp 97 104 27162gdp 2 189gdp 2 4 183 4100 3 166 0 1102gdp 3 0 1012SECT 3142 6 100 8 三 经济发展水平与碳排放强度 式 8 的 GDP 三项系数统计上都显著 表明 GDP 跟 CO2排放强度之间呈现出非线性关系 具 体地讲 碳排放强度随着 GDP 的提高先有一个以 递减的速度下降再过渡到以递增的速度急剧下降的 趋势 见图 4 在 gdp 系数等于 9 144 的时候 对 应的人均 GDP 为 12 637176 元人民币 碳排放强 度降得最慢 之后碳排放强度再次呈现快速下降趋 势 在本文的样本内 2007 年我国各省 gdp 系数 78 经济理论与经济管理 2011 年第 3 期 取值范围为 8162 10188 第二产业结构位于 0 137 0 148 之间 由此表明 有的省份在经济 发展的同时 CO2排放强度处于缓慢下降的过程之 中 而有的省份在经济发展时正处于 CO2排放强 度快速下降阶段 2007 年我国的第二产业构成为 48 1 6 到 2020年短短的 13 年内 笔者对第二产业构成的变化定的这个可能的取 值范围应该是合理的 图 4 碳排放强度随 GDP 变化趋势图 说明 gdp 为实际国内生产总值 1995 100 CO2p gdp 为 单位国内生产总值二氧化碳排放 SECT2为第二产业构成 利用式 8 笔者对中国在 2020 年不同经济 发展水平下的碳排放作情景分析 首先利用统计年 鉴中的1978 2007第二产业 GDP 构成的时间序列 数据作第二产业 GDP 构成对时间的线性回归分析 然后 依此预 测 2020 年第二 产业 GDP 构成 为 47 155 然后 笔者假定人均实际 GDP 从 2007 年 本文样本所能到的年份 起分别以 8 15 9 9 15 10 1015 11 的增速增长 最 后 笔者再根据不同的增长率计算所得的 2020 年 的 人 均 实 际 GDP 和 前 述 的 第 二 产 业 构 成 47 1 55 代入式 7 得到表 3 结果 从表 3 的结果可以看出 在 2020 年如果第二 产业构成保持 47 155 的比重不变 即使 GDP 每 年增长率超过 10 碳排放强度下降的空间十分 有限 同 2005 年相比 2020 年碳排放强度下降还不 到 10 离温家宝总理在国务院常务会议上提出 的到 2020 年我国单位国内生产总值二氧化碳排放 比 2005 年下降 40 45 这一目标还有很大的一 段差距 由此表明 如果产业结构不改变并仍然以 现有 的产业 比重 发展 经济的 话 经济 的发 展 GDP 的上升 并不能带来碳排放强度的大幅下 降 我国要实现 2020 年的碳减排目标会很渺茫 表 32020 年不同经济发展水平下碳排放强度情景 假定 2020年第二产业构成为 47155 GDP 增长率 8 1 50 9 1 00 9 1 50 10 1 00 10 1 50 11 1 00 碳排放 强度下降 9 1 40 9 1 45 9 1 50 9 1 55 9 1 59 9 1 64 从另外一个角度上讲 如果我们在 2020 年要 实现温总理提出的目标 即碳排放强度比 2005 年 下降 40 根据式 8 以及不同的第二产业构成 这里笔者假设取值范围为 0 130 0150 笔者 计 算 出 人 均 实 际 GDP 年 均 增 长 速 度 等 于 1817 这个值远远超过了我国目前的 GDP 增长 现状 由此可见我国要实现 2020 年的碳减排目标 希望很渺茫 四 产业结构与碳排放强度 从产业结构与碳排放强度这个方面讲 式 8 表明 在人均 GDP 保持不变的情况下 第二产业 构成越高或者说对第二产业的依赖度越高 碳排放 强度越高 这印证了前面所述的一个事实 在两省 GDP 相当的情况下 第二产业比重大的省份其碳 排放强度较大 这从另一个角度给我们传递了这样 一个信号 如果我们减少对第二产业的过分依赖 大力发展第三产业 我们不仅能够达到同等的 GDP 水平 而且达到了碳排放下降 环境改善的 目的 六 结论与政策涵义 本文旨在利用我国 29 个省市自治区 1995 2007 年的面板数据分析二氧化碳排放强度同经济 发展水平及产业结构之间的关系 通过一系列计量 检验 笔者比较了不同计量模型并选取了能够修正 面板异相关和自相关的 FGLS 模型 可行的广义最 小二乘法模型 根据 FGLS 模型 笔者的主要发 现 1 碳强度同 GDP 之间存在三次幂 N 型 79 经济理论与经济管理 2011年第 3 期 关系 碳排放强度随着 GDP 的提高有一个先下降 再上升然后再下降的趋势 2 第二产业比重同碳 强度存在正相关关系 即第二产业比重越高 单位 GDP 的二氧化碳排放量越高 3 根据笔者对经 济发展与碳排放的情景分析 如果产业结构不改变 并仍然以现有的产业比重发展经济的话 GDP 的 上升并不能带来碳排放强度的大幅下降 我国要实 现 2020 年的人均 GDP 二氧化碳减少 45 的目标 会很渺茫 本文的实证分析表明 似乎存在一种明显的 自发机制0 automatism 使得碳排放随着 GDP 水平的上升而呈下降趋势 然而该机制发挥的影响 力不足以使碳排放降低到我们预期的水平 因此 要履行 2020 年的人均 GDP 二氧化碳减少 45 的 承诺 我国需要出台一个新的政策框架来引发经济 发展的结构性突变 structural break 从而改变 碳排放与 GDP 之间的关系 进而实现我们的减排 承诺 那么政策制定者应该出台一系列政策 包括 大力调整和优化产业结构的政策 我们要大力开发 和利用绿色能源与清洁能源以减少二氧化碳的排放 量 减少对第二产业的过分依赖 大力发展第三产 业 减少整个社会的能源消耗 当然 在制定新政 策的同时 我们应该意识到 我国以煤为主的能源 结构在短期内难以改变 在保持经济持续发展的前 提下要实现大幅度二氧化碳减排是件艰巨的任务 需付出巨大努力 参考文献 1 Subhes Bhattacharyya Arjaree Ussanarassamee Decomposition of Energy and CO2Intensities of T hai Industry be tween 1981 and 2000 J Energy Economics 2004 26 5 2 Fan Ying Liu Lan cui Wang Gang Hsien T ang T sai Wei Y i ming Changes in Carbon Intensity in China Empir i cal Findings from 1980 2003 J Ecological Economics 2007 62 3 4 3 Zhang M ing Mu Ha i lin Ning Ya dong Song Yong chen Decomposition of Energy related CO2Emission over 1991 2006 in China J Ecological Economics 2009 68 7 4 Zhang You guo Structural Decomposition Analysis of Sources of Decarbonizing Economic Development in China 1992 2006 J Ecological Economics 2009 68 8 9 5 Timmons Roberts Peter Grimes Carbon Intensity and Economic Development 1962 1991 A Brief Exploration of the Environmental Kuznets Curve J World Development 1997 25 2 6 Nemat Shafik Sushenjit Bandyopadhyay Economic Growth and Environmental Quality Time Series and Cross coun try Evidence Z Policy Research Working Paper Series 1992 7 Theodore Panayotou Economic Growth and the Environment Z Working Paper 56 Cambridge MA Center for International Development at Harvard University 2000 8 Grossman Gene Alan Krueger Economic Growth and the Environment J The Quarterly Journal of Economics 1995 110 2 9 Thomas Selden Daqing Song Environmental Quality and Development Is T here a Kuznets Curve for Air Pollution Emissions J Journal of Environmental Economics and M anagement 1994 27 2 10 Grossman Gene Alan Krueger Economic Growth and the Environment J The Quarterly Journal of Economics 1995 110 2 11 David Stern M ichael Common Edward Barbier Economic Growth and Environmental Degradation The Environ mental Kuznets Curve and Sustainable Development J World Development 1996 24 7 12 Kenneth Arrow et al Economic Growth Carrying Capacity and the Environment J Ecological Economics 1995 15 2 13 William Harbaugh Levinson Arik Reexamining the Empirical Evidence for an Environmental Kuznets Curve J Review of Economics and Statistics 2002 84 3 14 Jie He Patrick Richard Environmental Kuznets Curve for CO2in Canada Z Ecological Economics 2010 80