我国区域碳排放的影响因素

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我国区域碳排放的影响因素

作者：崔佳 孔英 陆强 来源：《开放导报》2016年第05期

[摘要] 目前，中国已成为世界最大碳排放国，有必要加强对碳排放的相关研究。基于过往相关研究的总结，笔者从人口、经济等七个方面较全面研究了中国1998-2012年27省两大区域的碳排放影响因素。研究结果表明：改善经济增长方式，建立新型考核指标，优化能源结构，提升能源效率将有利于区域碳排放的减少。

[关键词] 区域碳排放 影响因素 STIRPAT模型 系统聚类分析法

[中图分类号] X51 [文献标识码] A [文章编号] 1004-6623（2016）05-0099-04

[作者简介] 崔佳（1980 — ），女，辽宁沈阳人，哈尔滨工业大学深圳研究生院博士研究生，研究方向：经济管理；孔英（1960 — ），北京人，清华-伯克利学院、约克大学教授，研究方向：经济学；陆强（1964 — ），北京人，哈尔滨工业大学深圳研究生院教授，博士生导师，研究方向：管理科学与工程。 一、碳排放影响因素研究现状

全球环境变化是由自然和人为因素引起的，影响系统功能的全球尺度变化。针对全球环境无法预期的变化，地球系统科学联盟（ESSP）推出了四大“联合研究计划”，其中“全球碳计划”位列研究首位（葛全胜，2011）。

随着气候变化的影响，国内外学者对碳排放的影响因素研究也逐渐增多。Shafik和Bandyopadhyay（1992）对149个国家1960～1990年数据研究发现：碳排放量与人均收入呈现正向相关关系。Kruznets （1955）最早提出“倒U型”库兹涅茨曲线概念，他发现经济发展与收入分配存在不均衡关系。当经济水平提高时，收入分配不均程度增大，到达峰值后，收入分配的不均衡程度开始缩小。Birdsall（1992）认为人口增长对温室气体排放产生的影响存在两种方式：一是较多的人口对能源需求会越来越多，因此能源消费产生的温室气体排放越来越多；二是快速的人口增长导致森林破坏，改变土地利用方式，这些都导致了温室气体排放量的增加。由Taylor和 Copeland（1994）提出的“污染避难所假说”，认为国家的环境管制降低了国内污染企业的竞争力，导致产业的转移，污染密集型企业会从环境成本内部化程度高的国家向低的国家迁移，从而使实施较低环境标准的国家成为污染密集型产业的避难所。Xu和Jiang（2007）基于美国1980～2004年数据研究发现，产业结构的改变成为影响能源效率的最重要因素。He等（2010）等说明能源政策有利于建立良好的环境，此外想要更高的空气质量，更好的产业结构和能源结构是必不可少的。外商直接投资对碳排放具有影响。

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学者对碳排放影响因素研究模型主要集中在EKC、LMDI、KAYA和 STIRPAT模型上。虽然这些模型研究的目标相同，但是这些模型的侧重点各不相同。其中，环境库兹涅茨曲线模型（EKC）研究的侧重点在经济增长与碳排放的倒U型关系，研究范围狭窄；指数分解法LMDI模型偏重于从技术和结构角度研究碳排放影响因素；Kaya（IPAT）等式及其变型只能反映变量之间等比例的变动关系，分析某个变量对碳排放的影响时只能够假定其它变量不变；因此，衍生出了STIRPAT模型，该模型系数可以反映各指标对碳排放的影响程度，研究的指标范围可以包括人口、经济、技术以及其它与碳排放存在函数关系的变量张佳丽（2010）。同时，这个模型着眼于国家层面衡量碳排放，既可以分析一国经济体内部完全的碳排放影响因素，又可以通过对外贸易的角度分析国际碳排放转移和泄漏的问题。

综上所述，我们可以看到，目前针对中国的区域碳排放影响因素的研究尚不充分，有必要对其进行深入的研究，而且STIRPAT模型在研究碳排放方面有一定的优势。因此，本文从人口总量、城市化、人均GDP、碳排放密度、产业结构、能源结构和外商直接投资七个方面运用STIRPAT模型对中国碳排放区域影响因素进行了分析和研究。 二、我国区域碳排放影响因素

为了研究不同因素对区域碳排放增长速度的影响，我们首先需要进行区域分类。简单的使用行政划分并不能显示出区域特征，因此，我们使用聚类分析法将中国27个省市按照碳排放总量、人均碳排放量、碳排放强度（单位GDP的增长所带来的碳排放量）以及碳排放密度（单位经济产出的碳排放量）四类指标的年平均增速作为划分依据，分为碳排放高速增长区和碳排放缓速增长区，其结果如表1所示。

此外，从表2可以看到，碳排放高速增长区9省中，东、中、西部分别包含2个、1个、6个省，比例为22%、11%、67%，以西部省份居多；碳排放缓速增长区18个省中，东、中、西部分别包含8个、6个、4个省，比例为44%、33%、23%，以东、中部省份居多。 缓速增长区内，河北、江苏、辽宁、广东、浙江分别为碳排放总量前五位的省区；高速增长区内，山东、内蒙古、河南、陕西、云南分别为碳排放总量前五的省区。

完成聚类，我们需要重点筛选几个有可能影响区域碳排放量的因素。韩文科等指出，从中国减少碳排放的手段来看，主要有两个途径：发展非化石能源和广义节能。其中，广义节能包括结构节能和技术节能。途径可概括为能源结构、产业结构和生产技术的调整（韩文科等，2012）。另外，Dietz和Rosa（1997）指出，在IPAT等式和STIRPAT模型中，技术变量包含了除人口、富裕程度以外的其他对环境产生影响的因素。因此，我们挑选了人均GDP、经济规模、城市化水平、煤炭消耗比重（代表能源结构）、第三产业比重（代表产业结构）、碳排放密度、外商直接投资总额七个变量作为研究重点，采用1998～2012年27个省共405个观测值，运用STIRPAT模型回归分析①，全面地从人口规模、经济规模、技术水平、能源结构、产业结构五个方面研究中国不同区域的碳排放影响因素。

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回归的结果表明，碳排放高速增长地区与缓速增长地区的碳排放影响因素存在显著的差异。

1. 在两区域内，即碳排放高速增长区和低速增长区内，显著影响碳排放水平的因素（对碳排放贡献率绝对值由大到小）为：人均GDP、外商直接投资以及城市化水平，且这三个指标都显著正向影响碳排放，只在高速增长区显著的指标有能源结构与碳排放密度，只在缓速增长区显著的指标有人口总量；

2. 碳排放高速增长区内，显著影响碳排放水平的因素（对碳排放贡献率绝对值由大到小）为：人均GDP、外商直接投资总额、城市化水平、人口总量，且这些指标都与碳排放总量正相关；产业结构、能源结构、碳排放密度对碳排放没有显著影响。其中，就能源结构而言可能有以下两个原因：煤炭比重很高（81.43%），该地区经济发展严重依赖煤炭这种高碳资源，煤炭占比小幅度的减小不一定能够带来显著的碳排放量减小，“积极结构效应”很小；该地区追求经济快速增长，第二产业迅速扩张，产生巨大的能源消耗，很大程度上掩盖了能源结构调整对碳排放的积极影响。而碳排放密度与碳排放水平无显著相关性，可能有以下两个原因：该地区技术水平较弱，碳排放密度下降幅度很小，几乎对碳排放无影响；技术进步通过提高能源利用效率降低了单位能源消耗，从而降低了单位成本。

3. 碳排放缓速增长区内，显著影响碳排放水平的因素（对碳排放贡献率绝对值由大到小）为：人均GDP、外商直接投资总额、能源结构、城市化水平、碳排放密度，且都与碳排放总量正相关；人口总量和产业结构对碳排放没有显著影响。碳排放缓速增长区人均GDP水平要高于缓速增长区人均GDP水平。普遍来说，缓速增长区人口教育程度较高，更愿意消费低碳产品，并希望通过科技力量来改善环境；在高速增长区，人们普遍追求经济发展，经济发展就会增加环境成本、消耗能源，增加碳排放量。

一个出乎意料的发现是第三产业比重对两地区的碳排放水平无显著影响，两地区第三产业比重都不高，第二产业比重已超过50%，第三产业产生的“积极结构影响”相对较小。另外，虽然第三产业主要是具有高加工度、高技术含量、高附加值等特征的技术密集型产业，几乎没有碳排放量，但是，高产值的运输业、房地产业等第三产业实质属于第二产业的附加，这些行业产值比重的增长，反而会导致碳排放量的增加。因此，两地区第三产业对碳排放的影响不显著。

三、政策建议

基于以上实证结果，本文认为我国两大区域应从以下七个方面制定碳减排政策： 1. 改善经济增长方式，建立新型考核指标。一方面，碳排放高速增长区经济增长严重依赖自然资源，经济增长方式表现为高耗能、低效益。因此，在该区域保持经济发展、提高工业化水平的前提下，要实现节能减排，就必须转变经济增长方式，走一条低能耗、低污染、高效益的新型工业化道路：开发节能技术、引进先进技术设备和理念，迅速推广技术应用，提高重工