基于中国东、中、西部面板数据的碳排放和产值结构关系研究

吴振信 谢晓晶 王书平

（北方工业大学经济管理学院，北京 100144）

随着工业化和城市化步伐不断加快，中国化石能源消耗迅速增加，带动碳排放量逐年上升，目前已成为全球最大的CO2排放国。中国政府对此高度重视，做出了到2020年CO2排放强度（即单位GDPCO2排放量）比2005年下降40% －45%的承诺。为此，国家“十二五”规划明确指出，要把加快转变经济发展方式作为今后发展的重要着力点，加快调整产业结构，积极发展低碳经济。那么，产业结构和碳排放之间的关联如何，即产业结构调整会对碳排放产生怎样的影响，或是在低碳发展的政策约束下如何进行产业结构的调整，将成为目前中国乃至世界各国都十分关注的问题。

1 文献综述

关于碳排放和产业结构关联研究，有学者从定性方面进行分析。李宏岳和陈然［1］、金乐琴和刘瑞［2］等学者认为中国目前通过结构调整、技术创新等途径，可以有效推行节能减排。李姝和姜春海［3］认为目前正是中国产业结构调整的关键时期，并且第三产业的比重一直在增加，表明近年来政府的一系列扶持第三产业的政策正在发挥积极的作用。庄贵阳［4］认为，在经济规模或总量、技术水平相同的前提下，产业结构的不同将导致碳排放量的显著不同，传统农业和服务业单位产值耗能有限，而工业制造业、建筑业和交通运输业才是真正大量消耗能源的产业。因此，调整产业结构是中国实现低碳经济发展的途径之一。

关于碳排放和产业结构关联的定量分析，有学者基于不同国家和地区进行了研究。Liu等［5］基于五个国家（美国、英国、日本、德国和中国）1970－2006年间的数据，对CO2排放强度和各产值结构比重建立回归模型，认为在不同的产业结构主导阶段，第一、二、三产业对CO2排放强度的影响是不同的。Minihan和Wu［6］基于传统的投入产出分析法和线性规划的灵敏度分析法，对北爱尔兰地区的减排情况进行了分析，认为减排的政策在短期内可通过调整相对价格直接影响经济体系，在长期内则会通过调整经济结构间接发挥作用，而且不同类型的结构调整产生的效果也各异。刘再起［7］对全球具有代表性的7个国家（美国、日本、德国、法国、英国、俄罗斯及中国）的CO2排放强度进行了分析，认为产业结构调整对低碳经济发展影响大，各国产业结构变化对CO2排放强度的影响程度不一，几乎所有产值的增加都会导致CO2排放强度增加，但是第一、二、三产值的影响逐渐减少。因此，不同的国家应根据相应国情选择合适的主导产业进行产业结构调整，以快速进入低碳经济时代。Chatterjee和Han［8］对9个发展中国家1972－1990年间的 CO2排放量、经济增长、产业结构变化、燃料供应和能源效率进行了研究，结果表明，产业结构的变化使得这9个国家CO2排放量增加，认为当经济体进入一个新的发展阶段时，一些产量高、能耗大的行业将会进入经济体，因此，发展中国家将会变得更加产业化，而且会有更多能源密集型行业。

另一方面，有学者基于中国整体的碳排放情况和产业结构关联进行了研究。Zhang［9］基于中国1996－2009年的时间序列数据，建立了关于CO2排放强度和三次产业关系的线性回归方程，认为产业结构的类型直接决定了CO2的排放强度，第二产业同CO2的排放强度呈现正相关性，发展第三产业将有助于减排。胡初枝等［10］从规模、结构和技术效应三个方面建立碳排放的因素分解模型进行分析，认为产业结构效应对碳排放有一定抑制作用，但是仍需加强这方面的功能。包颉和侯建明［11］利用产业结构弹性指标对中国第二产业、第三产业和碳排放之间的关系进行了估算，认为降低第二产业比重、增加第三产业比重能够达到减排的目的。陈诗一［12］运用对数均值迪氏指数分解法，考察了中国1995－2007年间6个产业部门（农业、工业、建筑业、交通运输业、商业以及居民消费）的CO2排放情况，认为能源结构和产业结构是影响CO2排放的重要因素，居民生活消费对CO2排放的影响较低，因此，有必要进行产业结构调整，促使生产要素从高能耗、高排放的产业向技术集约型、低排放、低能耗的产业流动。张友国［13］基于投入产出模型的结构分解方法，从需求模式变化和技术变化两个方面考察了从1987－2007年中国经济发展方式变化对碳排放强度的影响，认为生产部门能源强度的降低是导致中国碳排放强度下降的最主要因素，直接能源消费率的下降也对碳排放强度产生了明显的抑制作用。

综上所述，关于碳排放和产业结构关联的定量研究中，目前多集中在以不同国家和地区为研究对象进行分析，以及基于中国整体的产业和碳排放的时间序列数据进行分析，缺少不同区域及省份之间的比较分析。中国地大物博，受资源禀赋的影响，各地区的碳排放情况显然有所不同。在低碳经济的约束下，碳排放的减少必然会对一些高能耗、高排放省份的经济发展产生较大影响，因而这些省份也迫切需要进行产业结构的调整;而产业结构的调整也可使得在经济发展的同时，达到减排的目的。因此，对中国不同区域在低碳经济下的产业结构调整进行分析是十分必要的。本文基于中国东、中、西部地区，对碳排放和产值结构的关联进行分析。研究方法上，本文运用面板数据模型进行分析，因为此方法能够同时反映研究对象在时间和截面两个方面的变化规律及不同时间、不同单元的特性，能够综合利用样本信息，使研究更加深入，同时可以减少多重共线性的影响。另外，就计量分析而言，在建立面板数据模型前，本文将通过一系列模型的判别检验，以求得到无偏、有效的参数估计量。

2 研究方法和模型构建

2.1 研究方法

2.1.1 面板数据单位根检验

对面板数据进行回归分析之前需要进行单位根检验，以避免伪回归问题，并且保证数据的平稳性。为此，对合成数据建立如下AR（1）过程:

其中，N表示截面总数，Ti表示第i个截面的时期总数，Xit表示模型中的外生变量向量，包含截面中固定效应或时间趋势;不同截面之间εit为相互独立的随机扰动;ρi为自回归系数，如果|ρi|＜1，则说明序列yi是平稳的，如果|Pi|=1，则说明序列包含单位根，即此序列是非平稳的。

面板数据的单位根检验分为同质单位根检验法和异质单位根检验法两大类。前者是指各截面单元序列具有相同的单位根过程，包括LLC检验和Breitung检验;后者指各截面单元序列具有不同的单位根过程，包括IPS检验、ADF－Fisher检验和PP－Fisher检验，本文将运用这五种方法分别进行分析。

2.1.2 面板数据协整检验

2.1.3 面板模型估计

面板数据模型主要有三种类型，即无个体影响的不变系数模型、变截距模型和变系数模型。其形式分别如下:

在参数不随时间变化的情况下，截距和斜率参数可以有如下两种假设:

若接受H2，则选择模型（2），建立混合模型;若拒绝H2，接受H1，则选择模型（3），建立变截距模型;否则，拒绝H1，选择模型（4），建立变系数模型。变截距模型和变系数模型都有固定效应和随机效应模型之分，如果仅以样本自身效应为条件进行研究，宜使用固定效应模型;如果以样本对总体效应进行推论，则应采用随机效应模型，这亦可通过Hausman检验进行判别。另外，F检验则可用于判断建立混合模型或是固定效应模型。

2.2 模型构建

本文建立如下面板数据模型:

其中，cit表示碳排放强度，定义为i省份第t期单位实际GDP的碳排放量，单位为t/万元表示均值截距项，为所有省市的平均自发碳排放水平;αi为i省市的自发碳排放水平对平均值的偏离，用来反映不同省市间的碳排放差异，表示保持在现有经济水平下各省份的碳排放水平，且，ind2it表示产业结构变量，分别定义为i省份第t期第一产业与第二产业比值，第三产业与第二产业比值;不同截面之间μit为相互独立的随机扰动。

3 样本选取和数据处理

本文选取的样本区间为1997－2009年，共13年时间。数据包括全国30个省（除西藏和港、澳、台）的GDP数据（为消除价格影响，以1996年作为基期的不变价格计算，单位:亿元）、第一产业与第二产业比值、第三产业与第二产业比值数据（各产业产值数据以1996年作为基期的不变价格计算）、各省煤炭、石油和天然气的年度消费数据（单位:万t标准煤），数据来源于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》及国家统计局网站。

本文参考《中国统计年鉴》，把中国分为东部、中部和西部地区，其中，东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南，共11个省市;中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，共8个省份;西部包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆，共11个省市区。

由于中国目前没有权威部门公布的碳排放统计值，根据IPCC（政府间气候变化专门委员会）第四次评估报告，碳排放主要来自于化石燃料燃烧①资料来源:《2006年IPCC国家温室气体清单指南第二卷（能源）》，日本全球环境战略研究所，2006。。本文采用徐国泉等［14］提出的因素分解方法进行碳排放量估算，碳排放总量可以根据各种能源消费引起的碳排放量加总求和得到，方法如下:

其中，Cit为i省总的碳排放量，Cic为i省煤炭年度消费量，Cio为i省石油年度消费量，Cig为i省天然气年度消费量;α，β和γ为三种燃料燃烧时碳排放量的转换系数。对其大小，我们采用国家发展和改革委员会能源研究所2003年公布的报告《中国可持续发展能源暨碳排放情景分析》，分别为0.7476、0.5825 和 0.4435。如此，可得到各省碳排放量，再除以各省每年相应的实际GDP，即得到碳排放强度。为消除异方差影响，对碳排放强度及产业结构数据取自然对数。

4 实证分析

4.1 面板数据单位根检验

在协整检验之前，必须确保数据是平稳的，否则会出现伪回归现象。本文分别对全国及三大地区的面板数据进行单位根检验，综合运用前述五种检验方法，原值序列中除全国的ind2序列（即第三产业与第二产业比值）在LLC检验形式下通过5%的显著性检验水平外，其余序列均无法拒绝原假设，即存在单位根，综合来看，原值序列无法拒绝存在有单位根的原假设，即为非平稳序列;一阶差分序列中除ind2序列在Breitung检验形式下未通过5%的显著性水平检验外，其余序列均通过5%的显著性水平检验，这表明一阶差分后序列是平稳的，可判断各变量是一阶单整的②注:由于篇幅所限，本文暂不给出面板数据单位根检验结果。。

4.2 面板数据协整检验

由于各经济变量是同阶单整序列，满足协整检验前提，运用Fisher方法进行协整检验，结果如表1所示。

在原假设为“没有协整关系”时，由表1可知，迹检验及最大特征根检验统计量的P值均小于0.05，因此拒绝原假设，表明存在协整关系;在原假设为“至多一个协整关系”时，统计量的P值均大于0.05，因此接受原假设，说明碳排放强度和第一产业与第二产业比值、第三产业与第二产业比值间分别存在有协整关系。即全国及三大地区的碳排放强度和产业结构间均存在协整关系，所要研究的因变量和自变量在长期中存在稳定的均衡关系。这表明，即使在短期内由于各种因素影响使得碳排放强度变化，但是通过误差纠正可以保证二者在长期内有稳定的均衡关系。

表1 面板数据协整检验

4.3 面板模型类型判别

在建立面板数据模型前，要先对模型的类型进行判别。其中，F检验用于判别模型中是否存在固定效应，该检验的原假设为真实模型是混合模型，备择假设为真实模型应是固定效应模型。由表2知全国及三大地区的p值均小于0.05，表明与固定效应变截距模型相比，混合模型是无效的，因此拒绝原假设，即在全国及三大地区分别建立固定效应模型是合适的。Hausman检验用于判别应建立随机效应模型还是固定效应模型，该检验的原假设是应建立随机效应模型，备择假设是应建立固定效应模型。另外，从实际研究需要来看，研究的对象是全国30个省市的碳排放强度等变量，不存在从总体中随机抽样问题，因此相比随机效应模型来说，建立固定效应模型是合适的。

表2 面板模型类型判别

4.4 面板模型参数估计

由前述讨论，本文对全国及三大地区分别建立个体固定效应模型进行分析。另外，通过实证检验发现，变截距模型的估计结果优于变系数模型，因此，采用个体固定变截距模型进行参数估计，模型参数估计结果如表3所示。

其中ind1、ind2分别表示第一产业与第二产业比值、第三产业与第二产业比值。从模型整体来看，模型的拟合优度及显著性都较高，说明模型整体的拟合效果较好，且D.W.统计量表明模型估计结果的残差序列不存在一阶序列自相关性。

表3 面板模型参数估计

从系数估计值来看，第一产业与第二产业比值系数、第三产业与第二产业比值系数估计值均为负数，且t统计量都显著，这表明产业结构和碳排放强度的影响关系显著，且呈现负相关关系。就全国来看，第一产业与第二产业比值每上升1%，碳排放强度下降0.4813%;第三产业与第二产业比值每上升1%，碳排放强度下降0.4165%。并且从全国及三大地区模型估计系数来看，第一产业与第二产业比值对碳排放的影响强于第三产业与第二产业比值对碳排放的影响，我们认为，这主要是由于第三产业中交通运输业的碳排放较高造成的。

从产业结构调整对碳排放影响强度来看，东部地区碳排放强度受产业结构调整的影响最大，第一产业与第二产业比值每上升1%，碳排放强度下降0.996 2%;第三产业与第二产业比值每上升1%，碳排放强度下降0.581 3%。其次是中部地区，影响最小的是西部地区。

从截距项均值代表的自发碳排放水平来看，碳排放基数均值最大的是中部地区，其次是西部，最小的是东部地区。表4表示相应省市自发碳排放强度相对于平均值的偏离，用于反映各省市碳排放强度的差异，表示保持在现有经济水平下各省份的碳排放水平。可以看到，东部地区自发碳排放强度最大的是河北省，其次是山东省和辽宁省，最小的是海南省。中部地区自发碳排放强度最大的是山西省，其次是河南省和安徽省，最小的是江西省。西部地区自发碳排放强度最大的是贵州省，其次是四川省，最小的是青海省。

表4 各省市自发碳排放强度

综合以上分析，东部地区的碳排放基数最小，而且碳排放强度受产业结构调整的影响最大;中、西部地区碳排放基数较大，碳排放强度受产业结构调整的影响较小。究其原因，东部地区的碳排放强度受产业结构调整的影响最大，可能是由于东部发达地区对国家减排的政策执行力度较高，能够积极进行产业结构优化和转型，并且在减排上能产生积极效果。而中、西部地区在中部崛起战略及西部大开发战略的推动下，发展的重点是加大基础设施建设，积极发展工业，因此，对国家减排的政策执行力度较低，产业结构调整步伐缓慢。另外，碳排放基数较大的省市多集中在中北部地区，如河北、山东、山西等，这些省份多为工业大省或是产煤大省;还有西部地区的贵州、四川等地自发碳排放强度水平也较高。可能的原因是在中部崛起战略及西部大开发战略的推动下，中部及西部地区大量兴建基础设施，在地方经济快速增长的同时，能源消耗不断增加，碳排放也逐步增大。碳排放基数较小的省市多集中在东南部沿海发达地区，如海南、天津、上海、福建等地。海南的产业结构主要以旅游业、农业为主导;近年来上海、天津、福建等地的产业结构逐渐转向以服务业为主导，另外，发达省市拥有较高的技术支持，对传统产业技术改造也较快。这些都能有效减缓这些地区的碳排放。

5 结论和建议

本文基于中国30个省市1997－2009年的面板数据，以全国、东、中、西部地区为划分对象，研究碳排放与产值结构的关联关系，通过实证检验，选取个体固定变截距模型进行拟合，得到以下主要结论:①全国及三大地区的碳排放强度和产业结构间均存在协整关系。②产业结构和碳排放强度的影响关系显著，且呈现负相关关系。③东部地区的碳排放基数最小，碳排放强度受产业结构调整的影响最大;而中、西部地区碳排放基数较大，碳排放强度受产业结构调整的影响较小。

从本文的结论可以看到，由于中国东、中、西三大区域各自的经济发展基础不同，初始条件也各异，导致各区域的自发碳排放强度大小、产业结构调整对碳排放影响程度也各异。因此，应当针对不同区域的具体发展情况，制定相应的区域减排政策。

东部地区经济基础雄厚，中国的主要工业经济体都集中在这里，因此东部地区应该履行较多的减排义务，制定严格的减排政策。从本文的实证结果可以看到，东部地区的碳排放强度受产业结构调整的影响最大，因此，有条件的东部省市可以先试点，努力探索发展低碳经济的新型道路。东部地区要坚持走低能耗、低排放的发展道路，尤其对于一些碳排放基数较高的省份，如河北、山东、辽宁、江苏等，需要对这些高排放省份制定严格的节能减排政策。

中部地区能源丰富，山西、河南等省份的碳排放基数也较大，西部地区经济基础较为落后，生态环境也较为脆弱。另外，随着“中部崛起”及“西部大开发”战略的实施，各项基础设施建设项目大量投入，会导致中西部地区能源消耗不断增大，碳排放也会逐渐增大。考虑到中西部地区相对落后的经济基础，在一定时期内可以对这两个地区实施相对宽松的减排政策。但是，在中西部地区经济迅速扩张的过程中，减排的约束一定要逐年加大，要大力发展资源节约型、环境友好型的产业，以实现经济增长和碳排放的双赢发展。

（编辑:刘照胜）

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