空间效应视角下中国省域碳排放总量的驱动因素分析.docx

空间效应视角下中国省域碳排放总量的驱动因素分析□吴玉鸣1，吕佩蕾2（1.华东理工大学，上海200237；2.广西师范大学，广西桂林541006）摘要：运用空间计量经济学模型实证分析中国省域碳排放的空间效应及驱动因素的结果显示，中国省域碳排放存在显著的空间自相关性和集群趋势，并主要集中在经济发达、人口密集和能源消费强度大的地区；能源消费强度、人口规模和人均GDP对碳排放总量影响显著，其中能源消费的影响最大；城市化、产业结构和技术创新对碳排放的影响不显著。该研究结论为我国城市化和产业结构升级进程中控制碳排放增量、国家和地方政府建立相应的碳减排鼓励政策和技术研发支持机制，以及各省域构建各具区域特色的低碳经济发展模式具有决策参考意义。关键词：碳排放；经济增长；空间效应；空间滞后模型；空间误差模型F061.5：A：1004-1494（2013）01-0040-06一、引言20世纪90年代以来，世界经济迅猛发展，能源需求量逐年增加。能源消费所导致的二氧化碳排放在人为温室气体排放总量中占有绝对优势。碳排放问题正日益受到国际社会的广泛关注，对其测算及影响因素问题，国内外很多学者从不同角度、应用不同方法进行了大量实证研究。国内碳排放研究方面，宋德勇等用“两阶段”LMDI方法，从全国层面将一次性能源消费产生的二氧化碳排放相关影响因素分解并进行了周期性波动研究［1］。李国志等利用状态空间模型构造可变参数数据模型，分析了出口贸易结构对二氧化碳排放的影响［2］。胡初枝等通过经验数据对江苏区域碳排放进行估算，分析了苏南、苏中、苏北三大区域产业结构的碳排放效应差异［3］。马军杰等测算了1990年—2006年我国省域一次能源CO2排放量并对其影响因素进行了空间计量经济分析［4］。姚亮等采用结构分解分析（SDA）方法对影响居民消费碳排放量变化的驱动因素进行了分析［5］。可见，现有关于碳排放的研究多以传统的时间序列数据分析为基础，主要集中在测算碳排放量及其因素分解方面，忽略了截面数据包含的空间效应。事实上，在多区域的经济和环境系统中，一个区域由于能源消费导致的碳排放行为不仅受该地区内部决定因素的影响，而且越来越多地受到周边地区碳排放量的关联作用，区域之间的能源消费及碳排放活动呈现出明显的空间自相关性［4］。可见，在理论和实证研究中忽略空间邻近效应，势必会影响传统OLS模型参数的无偏估计，导致研究结论的可靠性受到质疑。为此，本文在考虑空间效应的前提下，利用“十一五”规划期间的碳排放数据，研究中国省域碳排放量的驱动因素，分析省域碳排放的空间依赖及邻近省域碳排放量的空间溢出效应，从而为国家和各省域制定节能减排政策提供决策支持依据。二、省际碳排放的决定因素及理论假说现有对碳排放决定因素模型的研究主要有EKC模型和IPAT模型。但是大多研究仅考虑了人口、经济发展、能源消费强度等因素的影响，忽略了技术创新和城市化因素的作用。根据有关经验研究，本文对IPAT模型进行改进，重点考虑人口、经济发展水平、能源消费强度、产业结构、技术创新及城市化等六个决定因素，使用空间计量经济模型研究其对中国省域碳排放量的作用。1.人口规模（POP）。中国作为人口大国，为满足广大人民群众日益提高的生活水平，刚性的能源消费需求必然会导致区域碳排放量的不断增大。因此，人口是影响碳减排压力的一个重要变量，本文预期其与碳排放之间呈正相关关系。2.经济发展水平（PGDP）。在经济快速发展的同时，也必然伴随着相应的能源消耗及其碳排放。本文选用人均GDP衡量一个地区的富裕度和经济发展水平，用以检验其对碳排放的影响。一般来说，区域经济发展水平越高，能源消费量相对越大，由此产生的碳排放量也就相应越多，二者之间应为正相关关系。3.能源消费强度（ENERGY）。能源消费强度定义为生产单位GDP所消耗的能源数量，能源强度越低，意味着能源利用效率越高。能源利用效率的不断提高，使得单位GDP所消耗的能源减少，从而减少碳排放量。因此，本文将能源消费强度纳入影响碳排放的驱动因素之一，并预计两者呈正相关关系。4.产业结构（STRU）。经济增长方式的转变同样影响着能源消耗和碳排放量的大小。长期以来，中国经济增长方式粗放，直接影响以煤碳为主的能效的提高，使得碳排放增长的态势难以遏制。实现经济方式由粗放式向集约式的转变是减少碳排放的必然选择。本文以第二产业与第三产业产值之比刻画产业结构对碳排放的作用。鉴于我国目前正处于产业结构转型过程中，预期其对碳排放的作用尚未充分发挥。5.城市化（URB）。近年来，中国城市化过程中的人口迁移对能源消耗和碳排放产生冲击，大规模城市基础设施和住房建设所需要的大量水泥与钢铁生产，导致高能耗高排放。城市化进程也是影响碳排放量的重要因素。本文选用城镇人口占总人口的比重衡量城市化［6］，初步预期其对碳排放产生正向作