长三角及中部地区的二氧化碳排放量与经济增长关系的实证分析

李菲菲

(亳州学院 经济与管理系，安徽 亳州 236800)

0 引言

据研究机构Carbon Brief发布的最新统计数据推算，2018年我国碳排放总量达到100亿吨，居世界第一[1].为了推动绿色低碳发展，实现深度节能减排，为全球应对气候变化作出贡献，我国在《巴黎协定》中的《自主减排贡献预案(INDC)》中承诺，到2030年我国的碳排放强度将比2005年下降60%～65%.从1978年改革开放至今，我国经济发展取得了巨大的成就，经济总量迅速扩张，GDP总量从不足四千亿元增长至九十万亿元，增长超二百倍.其中2017年长三角地区(传统长三角以上海、江苏、浙江三省为代表，2016年起又纳入了安徽南部的6个市)的经济总量占全国的近1/4，在我国经济社会发展建设中具有举足轻重的影响和地位.中部5省(以前的中部6省为山西、河南、湖北、湖南、安徽、江西，由于将安徽划入长三角地区，故只剩中部5省)的地理位置邻近，均属中原腹地.截至2017年底，生产总值约为17.94万亿元，占全国GDP的近20%.经济快速增长背后的问题也不容忽视，对能源的过度消耗和依赖，使得污染日益凸显.如何协调经济增长与碳减排目标之间的矛盾，在保持经济可持续增长的同时，实现碳排放量的减少，落实生态文明建设和低碳转型，是急需研究的问题.

1 文献综述

学者们对碳排放量与经济增长之间的关系的研究主要以验证“环境库兹涅茨曲线(EKC)”成立与否为主.EKC的主要内容是：经济发展程度较低时，随着经济增长，碳排放量等污染物增加；当经济发展到达某个拐点之后，经济增长的同时碳排放量等污染物将下降.对EKC的研究结果一直以来存在争议.国外学者Carson[2]和Saboori[3]分别对美国和马来西亚的数据进行实证后认为EKC假说成立.而Richmond和Kaufmann[4]却发现经济增长和碳排放量之间并不存在“倒U型”的关系.国内学者在对EKC曲线的研究中发现，大多数省份中两者关系呈现“倒U型”，但也有少部分省市出现“倒N型”或“正U型”.可能原因是选取指标不同和东、中、西部的地域差异.还有部分学者认为产业结构或产业升级对EKC曲线有影响，如吴雪萍等(2018)[5]借助空间杜宾滞后模型和半参数空间滞后模型，发现经济增长和空气污染物排放量的关系并不完全吻合传统的EKC“倒U型”曲线.占华(2018)[6]考虑收入差距的因素后，发现我国经济增长与环境污染物排放量的“倒U型”关系依然存在，收入差距扩大对污染减排有不利影响.张滨等(2019)[7]研究黑龙江省的温室气体排放数据，得出地区生产总值与温室气体排放量的EKC曲线呈现“倒U型”，并且预测2019年达到理论拐点.赵立祥等(2019)[8]采用扩展的EKC模型得到经济增长对我国污染气体排放起到促进作用，能源强度与大气污染程度表现出“倒N型”.另有学者从Tapio弹性分析法角度探讨我国各省市的碳排放量与经济增长的脱钩关系.武娜等(2019)[9]研究晋陕蒙地区经济增长与碳排放热点区和冷点区的变化特征和脱钩关系演变历程.王凤婷等(2019)[10]采用脱钩模型发现京津冀三地能源碳排放量与经济增长的关系由弱脱钩转为强脱钩，抑制碳排放量的两个主要因素是碳排放强度和能源消耗强度.周灵(2019)[11]发现我国整体经济增长与碳排放量之间由弱脱钩转变为强脱钩，部分年份呈现出增长连接和扩张负脱钩状态.陈书强等(2018)[12]对全球4种不同类型的经济体进行了碳排放量与经济发展之间关系的研究，发现各类经济体对碳排放的依赖都正在由强向弱转变，工、农业生产对碳排放有正的显著影响，是碳排放最主要的因素.钱芝网等(2018)[13]利用Tapio脱钩模型和灰色预测模型研究华东“6省1市”的经济增长与碳排放量的关系，得出上海和浙江的脱钩效应最好，强脱钩明显，其他省份以弱脱钩为主.还有学者从农业、工业、交通运输业、旅游业等不同产业及金融结构与碳排放量之间的关系进行研究.叶初升等(2019)[14]发现金融结构可以通过对创新发挥降低减排强度的影响.余娇等(2018)[15]发现郑州市不同产业碳排放强度和用地效益之间的相关性差异大，且脱钩状态波动明显，2012—2015年主要为负脱钩和强脱钩.刘渝等(2018)[16]研究发现我国30个省市物流业的行业产值和碳排放量出现同期增长态势，但两者的离散程度不同，脱钩状态差异明显，仅有3个省市为强脱钩状态.史常亮等(2016)[17]构建扩展的Tapio脱钩指数指出农业碳排放量与农业经济增长之间的关系由“弱脱钩”向“增长连接”转变.尹鹏等(2016)[18]指出我国交通运输业的增长与碳排放量的耦合与协调度比较低，由弱脱钩转向扩张负脱钩.马继等(2019)[19]研究发现入境旅游碳排放量与经济增长之间由增长连接转变成弱脱钩.

以上文献多数是选取GDP总值与碳排放总量指标来阐述两者之间“量”的关系，视角较为单一.本文拟探究长三角4省与中部5省的经济增长与二氧化碳排放量的“质”的水平，在加入一系列控制变量的基础上，采用分位数回归研究不同的二氧化碳排放规模对经济增长的作用程度大小，并使用Tapio弹性分析方法讨论长三角4省和中部5省的脱钩状态趋势.

2 理论模型

2.1 分位数回归模型

分位数回归是1978年由Koenker和Bassett提出的，估计一组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模方法.分位数回归能给出条件分布的大体特征.每个分位点上的回归都赋予条件分布上某个特殊点(中央或尾部)一些特征；把不同的分位点上的分位数回归集中起来就能提供一个关于条件分布的完整的统计特征描述.且不同分位点下所给出的参数估计本身也可以有更值得探讨的意义.

构建的分位数回归模型如下：

ln(Yit)=αi+(lnm(CO2)it)Tβ+(ln(cv)it)Tυ+uit，i=1，…，N;t=1，…，N

(1)

其中：Yit为各省生产总值GDP；m(CO2)it为各省二氧化碳排放量，(cv)it为一系列控制变量.αi为模型常数项，β、υ均为待估计参数，uit为随机扰动项.

2.2 Tapio脱钩模型

“脱钩”是测度经济发展与环境污染关联性的指标，最早由OECD在2002年提出.由于OECD脱钩指标仅有两种，分别为绝对脱钩和相对脱钩，所以应用范围非常有限.Tapio在2005年研究欧洲交通业发展与CO2排放量之间的关系时，将脱钩指标扩展为八种，脱钩指标计算公式为

E(m(CO2)，GDP)=(△m(CO2)/m(CO2))/(△GDP/GDP)

(2)

其中，E(m(CO2)，GDP)为脱钩指标，m(CO2)为二氧化碳排放量，GDP为生产总值.脱钩分为正向脱钩和负向脱钩，若公式(2)中m(CO2)排放量减少且生产总值增加，就称为强脱钩，这是最好的状态.若m(CO2)排放量增加而生产总值减少，则是强负脱钩，这种状态是最不希望出现的.Tapio八种脱钩指数与对照脱钩状态如表1所列[20]：

表1 Tapio八种脱钩指数与脱钩状态对照图

3 实证过程

3.1 变量及数据来源

1)地区生产总值GDP：将长三角地区2000—2016年上海、江苏、浙江、安徽和中部5省山西、河南、湖北、湖南、江西的地区生产总值以2000年为基期做平减，得到长三角地区和中部地区的实际GDP数据.GDP数据取一阶差分表示经济增长水平，地区生产总值数据来自国家统计局网站.

2)二氧化碳排放量CO2：长三角4省和中部5省的二氧化碳排放量的计算方法依据2006年联合国政府间气候变化专门委员会IPCC介绍的估算CO2排放量的三种方法的方法一.估算公式为：

(3)

其中，m(CO2)为待估算的二氧化碳排放量.i分别代表14种能源燃料，NCVi为各能源的平均低位发热量，CEFi为各能源的二氧化碳排放因子，Ei为各能源的燃烧消费量.长三角地区和中部省份的Ei数据来自《中国能源统计年鉴》.14种能源燃料的NCVi和CEFi分别来源于《中国能源统计年鉴2017》和IPCC(2006)，具体数值见表2.

表2 二氧化碳计算方法中涉及的各种指标及系数

人均碳排放强度指标使用各省市碳排放强度与地区人口数的比值计算，各省市碳排放强度为二氧化碳排放量与地区生产总值的比值.

3)影响经济增长的核心解释变量为二氧化碳排放量CO2.控制变量有6个，分别为政府干预程度gov、创新水平inno、城市化率city、能源结构ener、科技支撑水平tec和固定资产投资比例inv.

政府作为经济发展的辅助调控部门，会干预经济的走势.政府干预程度用政府财政收入占GDP的比重来表示.科研经费的投入多少体现了地区的创新水平，创新是一个地区经济增长的不竭动力，因此用科研经费投入占GDP的比重来表示创新水平.城市化率是一个地区经济结构和生活方式的体现，衡量一个地区现代化的水平，也代表了一定的经济发展程度.用非农人口占地区总人口的比重来表示城市化率.开发清洁新能源，推行适宜的节能减排政策会改善能源结构，促进地区经济发展.能源结构用煤炭消耗量占地区能源消耗量的比率来表示.科技创新优势的集聚和科技支撑能力的提升是我国经济稳中有进，快速发展的重要举措.用地方财政科学技术支出占地方财政一般预算支出的比重来表示科技支撑水平.我国早期的经济增长主要是依靠固定资产投资来实现的，用固定资产投资占GDP的比重来表示固定资产投资比例.以上数据均来自国家统计局网站.

3.2 实证过程

3.2.1 二氧化碳排放量和控制变量对经济增长的影响

为防止出现数据序列不平稳导致的“伪回归”，对中部5省和长三角4省的每一变量都进行单位根检验，结果显示△(ln GDP)、lnm(CO2)、ln GOV、ln INNO、ln CITY、ln ENER、ln TEC、ln INV均为一阶单整的变量，所有变量都可以放到同一个回归模型中.其中△(ln GDP)为ln GDP一阶差分.

如表3所示，分别采用混合效应模型、固定效应模型和随机效应模型建立面板数据模型，因变量为经济增长率，自变量分别为二氧化碳排放量、政府干预程度、创新水平、城市化率、能源结构、科技支撑水平、固定资产投资比例.从估计结果来看，固定效应模型整体的解释度最高.Hausman统计量的检验结果也支持固定效应模型.

表3 中部五省二氧化碳排放量对经济增长的回归结果

由固定效应模型的估计结果可知，中部五省的二氧化碳排放量对经济增长具有显著的正向促进作用，二氧化碳排放量每增加1%，会带来经济增长0.27%.表明目前中部五省的经济增长仍然需要煤炭类能源消耗的强力保障.在控制变量对经济增长的作用中，政府干预和固定资产投资对经济增长具有显著的负向影响.说明我国仅靠投资拉动促进经济增长的状况已无法持续，应转向增加消费需求或通过改革创新提升效率来拉动经济增长.政府的主要作用是保持宏观经济稳定和提供公共服务，它对经济活动的干预将抑制经济增长.城市化率对经济增长具有较好的正向促进作用，城市化率的提升意味着劳动生产率的提高、消费市场的扩容和经济增长潜力的释放.据世界银行的报告称，几乎所有的高收入水平的国家，城市化率均超过70%.我国国家统计局数据显示，截至2018年末，我国大陆常住人口城镇化率为59.58%，因此应进一步加快城市化率的步伐.科技支撑水平也会促进中部经济增长，增加科技资金的投入，提高科技投入资金的使用效率，会使中部五省的经济又好又快地发展.创新水平和能源结构对中部经济增长的影响不显著，可能原因是中部省份的创新水平还比较低，创新还未在中部经济的增长中发挥应有的支撑引领作用.

如表4所示，由Hausman统计量检验可知应建立固定效应模型，而且固定效应模型的R2值最大，表明模型的解释度最好.

表4 长三角四省二氧化碳排放量对经济增长的回归结果

由表4模型的估计结果可知，长三角4省二氧化碳排放量对经济增长同样具有显著的促进作用，但二氧化碳排放量每增加1%，仅对经济增长率有0.13%的促进作用.跟中部5省相比较，长三角地区的经济增长对能源尤其是煤炭的需求比中部省份少近一半，经济增长对能源消耗的依赖性较低.创新水平和科技支撑水平对经济增长均有显著的正向作用.据《中国区域创新能力评价报告2018》显示，2018年广东和北京的区域创新能力分别位列第一和第二，北京之后分别是江苏、上海、浙江等省份，反映长三角地区在创新方面的开放度高，市场活力较好，创新创业较为活跃.科技支撑水平对长三角地区经济增长具有正向的推动作用，应充分发挥政府在科技资金投入和经济发展方式转变中的作用.城市化率和能源结构对长三角地区的经济增长具有负向作用，可能原因是长三角地区对周围城市人才的“虹吸”效应明显，城市化率已足够高而出现了一些“副”效应：如交通拥堵、环境污染、贫富差距等抑制经济增长的情况.能源结构对长三角地区经济增长的负向影响表明依靠煤炭等能源的巨大消耗所形成的粗放式的经济发展方式已经阻碍经济增长.固定资产投资和政府干预对长三角地区的经济增长无显著影响.说明单纯靠投资拉动经济增长的方式已不奏效，必须转变经济增长方式，调整经济增长结构.政府这只“看得见的手”干预市场经济也不会促使经济增长，它更应该回归稳定市场秩序，确保经济平稳发展的职能.

3.2.2 二氧化碳不同的排放规模对经济增长的影响

采用面板分位数回归模型，研究当二氧化碳排放量较小和较大的规模分别对经济增长的作用程度.

分别选择分位数为0.1，0.2，0.3，…，0.9的九个分位点作回归，结果见表5.当二氧化碳排放量处于不同分位点时，对经济增长的作用程度不同.对于中部5省来说，在5%显著性水平下，所有分位点处的二氧化碳排放量均对经济增长有正向作用.分位数为0.1时，二氧化碳排放量增长1%，地区经济增长0.025%.分位数为0.9时，二氧化碳排放量增长1%，地区经济增长0.048%.由二氧化碳排放量所处的不同分位点对经济增长的趋势发现，随着分位点数值的增大，二氧化碳排放量的增加，对经济增长的推动作用先增强后减弱.二氧化碳排放量的分位数为0.7时，对经济增长的促进作用达到最大，即tau=0.7时，二氧化碳排放增长1%，地区经济增长0.066%.表5的下半部分是长三角地区不同分位数的二氧化碳排放量对经济增长的作用强弱.分位数为0.1时，二氧化碳排放量增长1%，地区经济增长0.018%.分位数为0.9时，二氧化碳排放量增长1%时，地区经济增长0.033%.随着分位数值的增大，二氧化碳排放量和经济增长的关系也呈现倒“U”型，与中部地区不同的是，长三角地区二氧化碳排放量对经济增长的促进作用最大值出现在分位数为0.6的数值处.表明长三角地区GDP达到最大增长所需的二氧化碳排放量的分位数值与中部省份GDP达到最大增长所需的二氧化碳排放量的分位数值相差无几，说明中部地区和长三角地区的经济发展仍然依赖于高能耗和高排放的产业，经济增长质量有待进一步提高.

表5 中部地区和长三角地区的二氧化碳排放量对经济增长的面板分位数回归

3.2.3 二氧化碳排放量与经济增长之间的脱钩状态

根据式(3)估算得到中部地区和长三角地区2000—2016年的二氧化碳排放量，国家统计局网站上查找这些省市的GDP数据，利用式(2)脱钩指数计算公式得到二氧化碳排放量与经济增长的脱钩指数，对照表1判别中部地区和长三角地区整体和各省市2000—2016年二氧化碳排放量与经济增长的脱钩状态.

纵观中部地区五省二氧化碳排放量与经济增长的脱钩状态，大致都经历弱脱钩-扩张连接-弱脱钩-扩张连接-强脱钩-弱负脱钩这几个状态的交替，只是出现的时期稍有差别.表明中部5省二氧化碳排放量与经济增长的关系还不太稳定.

强脱钩出现说明二氧化碳排放量减少，GDP增加，这是最佳的状态.扩张负脱钩说明二氧化碳排放量增长速度超过GDP增长速度.扩张连接则说明二氧化碳排放量增长速度与GDP增长速度几乎相同.弱脱钩表明二氧化碳排放量增长速度小于GDP增长速度.表6显示，2000—2016年，湖北、河南、湖南、山西和江西的强脱钩状态分别出现5次、4次、3次、2次和1次，说明二氧化碳排放量和经济增长的脱钩状态中最好的省份是湖北，GDP增速快且二氧化碳排放量减少这种可喜的情况同时出现的有5年.而江西的二氧化碳排放量和经济增长呈强脱钩的状态只有1年，其余年份均为扩张负脱钩、扩张连接和弱脱钩交替出现.山西的扩张负脱钩状态在2000年、2001年、2008年、2012年和2015年这5个年度中出现，湖南和江西有两年呈现扩张负脱钩，河南、湖北在2004年和2005年出现扩张负脱钩.湖南的扩张连接状态出现在2002年、2005年、2014年和2015年，江西在2000年、2003年、2006年和2008年出现扩张连接状态，湖北在2001年、2002年和2009年出现扩张连接状态，河南的扩张连接状态出现在2002年、2005年和2016年，其它年份均为负脱钩状态.

2000—2011年中部地区整体的二氧化碳排放量与经济增长的脱钩关系经历了大部分年份为弱脱钩的状态，只有2002年和2004年为扩张连接状态.2011—2016年中部地区二氧化碳排放量与经济增长的关系比较理想，多数年份为强脱钩状态，仅2015年和2016年为弱脱钩和弱负脱钩.说明2000—2011年二氧化碳排放量与经济增长的脱钩状态还不太稳定，弱脱钩与扩张连接的状态交替出现，经济增长此时还需依靠较高的二氧化碳排放量即高能源消耗来激励，经济增长的质量不高.2011—2014年脱钩状态明显好转，表明中部地区近年来二氧化碳排放量得到了控制，经济结构成功转型，经济增长的同时二氧化碳排放量也在下降，经济发展质量向好的方面转变，但2015和2016年又转入弱脱钩和弱负脱钩，这说明中部地区二氧化碳排放量与经济增长的关系还很不稳定，近期二氧化碳排放量有增加趋势或经济增长速度放缓，仍需大力发展低碳产业，持续优化升级产业结构，合理利用能源，破除经济增长过度依赖能源消耗的状况.

表6 中部地区碳排放与经济增长的脱钩指数和脱钩状态

表7显示长三角地区整体及四省的二氧化碳排放量与经济增长的关系，与中部5省相同的是大部分年份也呈现弱脱钩状态.只有少数年份表现出扩张连接、强脱钩等其他状态.浙江在2000—2016年的大部分年份是弱脱钩状态，仅在2003年和2005年为扩张连接，2004年为扩张负连接，表明2003—2005年浙江的二氧化碳的增长速度超过或与GDP增速持平，之后的弱脱钩状态从2006年持续到2011年.2012年、2013年和2015年浙江的碳排放量和经济增长呈现出“最佳”的状态，碳排放量减少且GDP增加.表明这三年浙江的经济发展已从高碳排放向低碳转变.虽然2014年仍为弱脱钩，但脱钩势头良好.江苏的脱钩状态与浙江相比稍差一些，表现在强脱钩的年份只有2013年，说明江苏的经济发展对二氧化碳排放量的依赖度依然很高，仍需大力发展低碳产业，优化能源结构，降低二氧化碳排放量.上海从2000—2008年都是弱脱钩状态，2009年为扩张连接状态，2010年重回弱脱钩状态.2011年、2013年和2015年上海二氧化碳排放量与经济增长表现出最好的强脱钩状态.但这种状态不太稳定，没有能够形成长期趋势，未来仍需加大产业优化升级力度，提高经济增长质量.安徽的脱钩状态与江苏具有相似性，近似呈现弱脱钩-扩张负脱钩-弱脱钩-扩张连接-弱脱钩的循环态势，只有在2014年表现出强脱钩状态，表明安徽的经济增长质量不高，需要摆脱高碳耗能刺激经济增长的模式，优化产业结构，最大限度地减少二氧化碳排放量.长三角地区整体表现出弱脱钩状态，但2003年、2004年和2012年表现出扩张连接状态，2016年为衰退连接状态.仅有2013年表现出强脱钩状态.虽然弱脱钩状态已成趋势，但强脱钩状态出现次数比中部地区少.据中国社科院“2017《工业化蓝皮书》”发布称，长三角地区工业化水平最高，2015年的工业化综合指数为98，已十分接近后工业化阶段.较高的工业化速度与资源环境承载力不平衡，导致二氧化碳排放增加的年份较多，因此仅一年出现强脱钩状态.长三角地区应借力高科技人才聚集，充分发展创新能力和高端产业，大力发展绿色产业，提升绿色经济的技术水平和产业规模.

表7 长三角地区碳排放与经济增长的脱钩指数和脱钩状态

4 结论与政策建议

当前，低碳发展已成为经济可持续增长的前提，对长三角地区和中部地区的二氧化碳排放量和经济增长的关系以及脱钩状态的研究，有助于推动经济高质量发展，落实生态文明建设和经济低碳转型.通过研究得出以下结论和政策建议：

4.1 结论

1)中部地区二氧化碳排放量每增加1%，促使经济增长0.27%；而长三角地区二氧化碳排放量每增加1%，带来的经济增长仅为0.13%.表明中部地区二氧化碳排放量的增加对经济增长的促进作用超过长三角地区.

2)城市化率对中部地区的经济增长有正向的促进作用，但对长三角地区的经济增长是负向作用.创新水平和科技支撑水平能促进长三角地区的经济增长，而创新水平对中部地区的经济增长影响不显著.政府干预和固定资产投资对中部地区的经济增长具有抑制作用，而对长三角地区的经济增长无显著影响.

3)面板分位数回归模型中，随着二氧化碳排放规模的分位点数值的增加，对经济增长的推动作用表现出“先增强后减弱”的趋势，二氧化碳排放量和经济增长的关系呈“倒U型”.

4)中部地区二氧化碳排放量与经济增长的脱钩状态在2000—2010年间大多为弱脱钩，2011年后少数省份表现出强脱钩态势，但不稳定.长三角地区二氧化碳排放量与经济增长的脱钩状态同样表现出弱脱钩的整体趋势，但2011年后强脱钩出现的年份较多，经济发展质量优于中部地区.

4.2 政策建议

1)中部地区的经济增长需改变对能源消耗的依赖，重点发展低碳产业.推动制造业高质量发展，优化产业结构，坚持绿色发展.减少政府对经济的干预，降低投资所占的比重，发展绿色产业和高端产业，提升绿色经济的技术水平.中部地区应根据自己的资源条件和产业现状，制定清晰适合的发展战略，进一步加快城市化进程，扩大开放水平，提高服务业消费容量，释放经济潜力.

2)长三角地区应减缓城市化进程，降低人口高速流入所带来的地区负载量过重，避免出现城市化率过高抑制经济增长的状况.减少煤炭等在能源消耗中的比重，调整能源结构，积极使用清洁新能源.利用长三角地区优越的地理位置实现资源集约利用和产业功能整合.借助长三角区域一体化发展的国家战略的实施，进一步提高国际化进程，吸引高科技人才，充分发挥自主创新和科技支撑对提升经济发展质量的作用，推动长三角地区经济高质量发展.