我國東中西部二氧化碳排放的驅(qū)動(dòng)因素研究

我國東中西部二氧化碳排放的驅(qū)動(dòng)因素研究

F062.2：A1671-7023(2011)03-0111-06一、引言自1980年以來，相對美國和日本，中國大陸碳排放呈快速增長趨勢(見圖1)。進(jìn)入新世紀(jì)，中國大陸碳排放量占世界總排放量的比例年均增長超過1%，從2000年的12%上升至2007年的超過20%，同一時(shí)期，美國這一指標(biāo)由24%降至20%左右，日本則基本保持在4%～5%的水平。2006年，中國碳排放總量更是首次超過美國，達(dá)到了62億噸，而同年中國GDP總量只相當(dāng)于美國的1/10[1]1-570。哥本哈根大會(huì)上，中國政府做出了到2020年單位GDP的二氧化碳排放量在目前基礎(chǔ)上降低40%到50%的承諾，可以說我國碳減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)形勢不容樂觀。我國地區(qū)差別性明顯，大致可以依據(jù)發(fā)展水平、地理位置、經(jīng)濟(jì)聯(lián)系、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等特征將我國分成東中西部三個(gè)經(jīng)濟(jì)帶：東部地區(qū)發(fā)展水平最高，第二、第三產(chǎn)業(yè)占其產(chǎn)值比重大，人口密度最大；中部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)，工業(yè)發(fā)展相對滯后，人口密度相對較高；西部地區(qū)整體發(fā)展水平落后，人口稀少。當(dāng)前，我國正經(jīng)歷著沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級、產(chǎn)業(yè)向中西部轉(zhuǎn)移的現(xiàn)狀。此外，三大地區(qū)也存在著人口數(shù)量、富裕程度、城市化水平和能源結(jié)構(gòu)等方面的不同，這些因素都會(huì)影響我國整體和地區(qū)的碳排放水平。圖1世界及三大經(jīng)濟(jì)體碳排放趨勢圖[1]1-570因此，本文試圖以STIRPAT模型為基本框架并對其進(jìn)行拓展，利用面板數(shù)據(jù)，從人口數(shù)量、富裕程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化水平和能源強(qiáng)度五個(gè)方面對全國和東中西部地區(qū)的碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行深入考察。二、文獻(xiàn)綜述經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在帶來社會(huì)財(cái)富的同時(shí)也造成了大量的二氧化碳排放。伴隨著人口增長、城市化等過程，人類對能源的消耗不斷增加，從而導(dǎo)致碳排放急劇上升。許多學(xué)者基于人口因素解釋碳排放的增加，其中Ehrlichetal.提出的IPAT方程最具開創(chuàng)性，他們將環(huán)境影響(I)的驅(qū)動(dòng)因素分解為人口(P)、富裕程度(A)以及技術(shù)(T)，構(gòu)造出等式I=P·A·T[2]1212-1217。IPAT方程是分析人類活動(dòng)對環(huán)境影響的有效工具。JamesC.Cramer使用IPAT模型估計(jì)了人口、政策管制、技術(shù)、人均收入對美國加州地區(qū)排放量的影響，并分析了污染對于上述因素的反向效應(yīng)[3]22-52。KuishuangFengetal.利用IPAT等式分析了中國5個(gè)代表性地域在1950-2002年的不同發(fā)展階段中各種因素對碳排放的影響，并在進(jìn)一步分析各地區(qū)以及全國的消費(fèi)模式之后，認(rèn)為中國在實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的同時(shí)需要向可持續(xù)發(fā)展的方向轉(zhuǎn)變，中國過多的基礎(chǔ)設(shè)施投資將成為碳排放激增的隱患[4]145-154。但是IPAT模型也存在著諸多缺點(diǎn)。IPAT模型“適用于數(shù)量評估、學(xué)科研究輔證，而不能提供合適的數(shù)據(jù)對該模型的適用性評估”[5]175-179；IPAT模型忽視了個(gè)體行為方式(如消費(fèi)偏好)對環(huán)境的影響，有學(xué)者據(jù)此提出了各種改進(jìn)的模型[6]149-150，[7]3；而IPAT等式最大的問題在于作為會(huì)計(jì)等式，不能用于檢驗(yàn)各種人文驅(qū)動(dòng)因素對環(huán)境壓力的影響的假說，等式中一些值確定性地決定了其他值，并且先驗(yàn)性地確定了環(huán)境及其影響因素之間的比例變化關(guān)系[8]31-51。鑒于上述缺點(diǎn)，ThomasDietzetal.1994年提出STIRPAT模型，用以定量分析各種驅(qū)動(dòng)因素對環(huán)境的影響，由此極大拓展了對包括碳排放在內(nèi)的環(huán)境狀況影響因子的研究[9]277-300。許多學(xué)者運(yùn)用STIRPAT模型分析了碳排放的驅(qū)動(dòng)因素，這些研究幾乎一致認(rèn)為富裕程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化都會(huì)對碳排放產(chǎn)生影響，只是在碳排放的人口彈性的大小上存在爭議。后來ThomasDietz利用111個(gè)國家1989年的截面數(shù)據(jù)估計(jì)了各種因素對碳排放量的影響，發(fā)現(xiàn)碳排放的人口彈性小于1[5]175-179。RichardYork分析了146個(gè)國家的截面數(shù)據(jù)也得到了人口彈性小于1的結(jié)論[8]31-51。AnqingShi運(yùn)用93個(gè)國家的面板數(shù)據(jù)，引入收入水平和時(shí)間兩個(gè)虛擬變量，考察了碳排放的人口彈性，得出發(fā)展中國家人口變動(dòng)對碳排放的影響比發(fā)達(dá)國家要大的結(jié)論[10]29-42。RichardYorketal.以二氧化碳排放量、甲烷排放量和全球變暖趨勢(GlobalWarmingPotential，GWP)為被解釋變量，利用137個(gè)國家1991年的截面數(shù)據(jù)，研究了環(huán)境和人類活動(dòng)之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)環(huán)境影響的人口彈性為單位彈性[11]1-10。選取了八個(gè)國家1980-2004年的數(shù)據(jù)，依據(jù)收入水平分為兩組，對每一國家單獨(dú)采用OLS方法計(jì)算碳排放的影響因素的系數(shù)，發(fā)現(xiàn)碳排放的人口彈性在不同國家的差別很大[12]26-39。有關(guān)環(huán)境狀況與其驅(qū)動(dòng)因素的關(guān)系的一個(gè)有趣問題是EKC曲線(EnvironmentKuznetzCurve，環(huán)境庫茲涅茲曲線)的驗(yàn)證。RichardYork發(fā)現(xiàn)能源消費(fèi)與人均GDP之間的EKC曲線關(guān)系并不成立[13]855-872。ThomasDietzetal.認(rèn)為當(dāng)人均收入在10000美元(1989年價(jià))時(shí)，碳排放的Kuznets拐點(diǎn)將出現(xiàn)[5]175-179。RichardYorketal.以能源足跡為被解釋變量時(shí)，發(fā)現(xiàn)EKC曲線對城市化程度和人均GDP均不適用[8]31-51。一般而言，EKC曲線適用于單個(gè)國家或地區(qū)的時(shí)間序列，但卻不適用于截面數(shù)據(jù)[14]32-42。國內(nèi)在碳排放的驅(qū)動(dòng)因素方面的研究，以EKC曲線在中國環(huán)境下的驗(yàn)證為主，并且都得到當(dāng)人均GDP達(dá)到一定水平，Kuznets拐點(diǎn)即出現(xiàn)的結(jié)論，只是人均GDP的數(shù)值從1200-1500元(1978年價(jià))到10萬(2006年價(jià))不等[15]88-99，[16]93-94。綜上所述，現(xiàn)有研究存在以下不足：1)沒有將碳排放驅(qū)動(dòng)因素的研究深入到國家內(nèi)部不同地域；2)在面板數(shù)據(jù)的研究中未能依據(jù)不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平加以分類，沒有考慮到不同地域在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口基數(shù)等方面的差異；3)國內(nèi)學(xué)者的研究局限于EKC曲線的驗(yàn)證，沒有全面考察碳排放的驅(qū)動(dòng)因素。三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)(一)模型構(gòu)建本文基于STIRPAT模型來測度全國及東中西部碳排放的驅(qū)動(dòng)因素。STIRPAT(StochasticImpactsbyRegressiononPopulation，AffluenceandTechnology)模型由ThomasDietzetal.1994年提出，其目的在于定量測度各種驅(qū)動(dòng)因素對碳排放的貢獻(xiàn)程度的大小[9]277-309。初始的STIRPAT模型形式如下：(二)樣本和數(shù)據(jù)樣本區(qū)間為1990，1995-2007共計(jì)13個(gè)年份①。將我國31個(gè)省、自治區(qū)和直轄市分為東中西部三個(gè)地區(qū)②。碳排放的監(jiān)控僅在少數(shù)發(fā)達(dá)國家和地區(qū)進(jìn)行。本文中碳排放量數(shù)據(jù)通過IPCC(政府間氣候變化專門委員會(huì)，IntergovernmentalPanelonClimateChange)給出的各種能源碳排放系數(shù)與各地區(qū)各年份能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)相乘得到各地區(qū)在樣本區(qū)間內(nèi)的碳排放數(shù)據(jù)。能源消費(fèi)數(shù)據(jù)③來源于中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒。1998年，2005年及以后的人口和城市化數(shù)據(jù)來源于中國人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒，其他年份數(shù)據(jù)來源于中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒。兩種年鑒均由國家統(tǒng)計(jì)局人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)司主編，統(tǒng)計(jì)口徑一致。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)通過查詢各地區(qū)各年第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及地區(qū)總產(chǎn)值計(jì)算求得。除1995年外，其他數(shù)據(jù)均來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒。1995年的總產(chǎn)值以及三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的數(shù)據(jù)來源于新中國50年統(tǒng)計(jì)資料匯編。富裕程度通過各地總產(chǎn)值除以總?cè)丝谟?jì)算求得?？偖a(chǎn)值數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)年鑒上為名義變量，因此將各年總產(chǎn)值除以當(dāng)年全國CPI數(shù)據(jù)(以1900年為基年)以更好地反映富裕程度的實(shí)際變化。能源強(qiáng)度通過計(jì)算總能源消耗量(以萬噸單位標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì))除以地區(qū)總量GDP求得。總能源消耗量來自中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒，其中寧夏2002年總能源消費(fèi)量來源于寧夏統(tǒng)計(jì)年鑒。四、實(shí)證分析(一)總體分析基于研究特點(diǎn)，本文采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行OLS回歸④，結(jié)果如表2所示。對比兩模型，模型二相對模型一缺失變量，模型一中(的系數(shù)不顯著，且此時(shí)的系數(shù)出現(xiàn)錯(cuò)誤的預(yù)期符號，回歸結(jié)果表明EKC曲線不成立，人口增長對碳排放的影響大于單位彈性，這與ThomasDietz等人1997年的結(jié)論有所不同，這是因?yàn)楸M管我國的計(jì)劃生育政策取得了很大的成效，但人口增長的絕對數(shù)仍然較大，這直接導(dǎo)致了能源消耗的快速增長，由此導(dǎo)致碳排放的增加。城市化進(jìn)程對區(qū)域碳排放的影響并不顯著，這主要是由于我國城市化進(jìn)程并未相應(yīng)帶來整體城市生活質(zhì)量、服務(wù)水平上的提升，因此城市化因素對能源需求不構(gòu)成主要因素，所以對碳排放的影響較小。而且，城市化既可能提升環(huán)境效率(environmentalefficiency)，也可能導(dǎo)致對環(huán)境的負(fù)面影響[17]567-586。第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對我國碳排放的影響為正，與預(yù)期符號一致，這是因?yàn)槲覈诙a(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展導(dǎo)致對能源的需求激增，同時(shí)資本效率、產(chǎn)品科技含量提高較慢導(dǎo)致碳排放增加。而金融、旅游等作為服務(wù)業(yè)“綠色產(chǎn)業(yè)”的代表由于對能源的需求較穩(wěn)定，加上我國第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度一直較低，而對碳排放也不構(gòu)成顯著影響。能源強(qiáng)度對碳排放的影響為正，則是由于能源利用效率的提高會(huì)減少能源消耗，從而降低碳排放。上述總體分析暗含的前提假定是東中西部三地的碳排放驅(qū)動(dòng)因素是相同的且具有相同的影響。但實(shí)際上三地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度等不同決定了其碳排放驅(qū)動(dòng)因素必然存在一定的異質(zhì)性。因此下面將分區(qū)域進(jìn)行更深入的研究。(二)區(qū)域?qū)Ρ确治鰧|中西部三地的碳排放分別進(jìn)行OLS回歸，結(jié)果如表3所示。模型A1、B和C1為考慮所有變量后的回歸結(jié)果，A2、B和C2為最優(yōu)回歸結(jié)果。表3說明三地的碳排放驅(qū)動(dòng)因素確實(shí)存在一定的差異，下面的分析主要集中于模型A2、B和C2。1.人口三地區(qū)碳排放的人口彈性均為正，表明人口的增長增加了物質(zhì)消費(fèi)，從而對能源的消耗增加，導(dǎo)致碳排放的上升。系數(shù)呈現(xiàn)東中部較高、西部較低的特征。這是由于東中西部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比西部發(fā)達(dá)，而地區(qū)富裕程度的上升往往會(huì)導(dǎo)致家庭規(guī)模的減小和家庭數(shù)目的增加，這必然會(huì)增加對能源的需求[18]13-18，因此東中部地區(qū)碳排放的人口彈性比西部要大。2.富裕程度東中西部三地的富裕程度的提升都對碳排放產(chǎn)生了正向影響，與總體分析的結(jié)果一致。但彈性并未隨著人均GDP的上升而增加，而是出現(xiàn)先上升后下降的情況。這類似于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與環(huán)境狀況之間呈現(xiàn)的EKC曲線關(guān)系[5]175-179。這是由于高收入地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長更加依賴于服務(wù)業(yè)，并且高收入地區(qū)更有能力進(jìn)行提高能源利用效率的研發(fā)。3.城市化東西部城市化水平的提升對碳排放并沒有顯著影響，其背后的原因可能不同。東部地區(qū)發(fā)展水平高，城市化進(jìn)程中更加注重環(huán)保、基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)；西部地區(qū)城市化進(jìn)程緩慢，對碳排放的影響因此不顯著；而中部地區(qū)城市化水平的提升反而帶來碳排放的減少，應(yīng)當(dāng)與我國城市化滯后于工業(yè)化的整體發(fā)展現(xiàn)狀有關(guān)。4.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)東中西部第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對碳排放的影響差異很大，東部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)碳排放的發(fā)展對碳排放的影響為正，中部為負(fù)，西部則影響不顯著。這是由于東部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)集中在勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，中部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)雖然產(chǎn)值不高，但是呈現(xiàn)資本密集型特征，其資本/勞動(dòng)力比速度上升快。根據(jù)張軍等(2004)提供的資料進(jìn)行測算[19]，中部八省1998年人均資本占有量是1995年的1.33倍，2002年人均資本占有量是1998年的1.22倍⑤。因此中部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對碳排放的影響為負(fù)。西部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展十分緩慢是其不顯著影響碳排放的原因。東部地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展對碳排放無顯著影響，中部影響為負(fù)，西部為正。西部地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展對碳排放的影響與傳統(tǒng)理論相悖，這是由于西部地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)主要以房地產(chǎn)、交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)等部門為主，這些部門的相對能耗較高，對碳排放的影響較大。據(jù)筆者測算，2007年，上述4個(gè)部門產(chǎn)值占第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重西部為60.17%，而東部和中部僅為25%。5.能源強(qiáng)度東中部地區(qū)的能源強(qiáng)度對碳排放的影響均為正，與總體分析結(jié)論相同，西部地區(qū)的能源強(qiáng)度對碳排放無顯著影響。這主要是不同地區(qū)特殊的能源結(jié)構(gòu)所致。東部地區(qū)主要依靠石油及其加工品，次為天然氣，西部地區(qū)主要依靠天然氣和石油，中部地區(qū)則依靠煤炭。石油、天然氣能源熱值高而碳排放系數(shù)小，中部地區(qū)依靠碳排放系數(shù)較高的煤炭⑥，但其能源結(jié)構(gòu)改變較大，能源強(qiáng)度的降低對碳排放的減少影響較大。東西部地區(qū)能源強(qiáng)度的變化情況構(gòu)成其是否影響碳排放的主要因素。五、結(jié)論本文以STIRPAT模型為基本分析框架，全面考察了全國及東中西部三個(gè)經(jīng)濟(jì)帶的碳排放驅(qū)動(dòng)因素，發(fā)現(xiàn)影響東中西部碳排放的因素存在一定的共性：人口富裕程度、第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對碳排放有影響，城市化、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展則對其無顯著影響；同時(shí)也存在較大的差異性：不同因素對碳排放的影響程度有較大差異，甚至出現(xiàn)不同方向的影響，這是由于三大經(jīng)濟(jì)帶在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源結(jié)構(gòu)、人口密度等方面的不同特點(diǎn)所致。這表明在總體分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行區(qū)域?qū)Ρ确治鍪钟幸饬x。實(shí)證分析表明改善我國地區(qū)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、提高能源利用效率、注重城市化與工業(yè)化的平衡發(fā)展對我國實(shí)現(xiàn)低碳的可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。較為特殊的是中部地區(qū)的碳排放影響因子無論是在程度還是方向上都與東西部相比呈現(xiàn)許多的不一致性，更深入地考察造成中部地區(qū)排放因子獨(dú)特性的原因，這可以成為進(jìn)一步研