中美碳排放与经济发展、电力消费相互关系分析

胡 杰,那广宇，刘奭昕

(1．东北电力设计院有限公司，吉林 长春 130021；2．国网辽宁省电力有限公司，辽宁 沈阳 110006)

美国和中国作为全球第一和第二大经济体，也是二氧化碳排放量最高的两个国家。根据2021年两国签署的《中美应对气候危机联合声明》和《中美关于在21世纪20年代强化气候行动的格拉斯哥联合宣言》，两国共同提出应对气候变化的相关行动与合作任务。

考虑到2020年新冠疫情影响，全球经济及碳排放数据具有特殊性，本文采用1990—2019年相关数据，对中美碳排放情况进行对比分析，表明我国碳排放总量始终处于增长状态，碳排放强度较高，碳排放尚未实现达峰，而美国近期碳排放量呈减少状态，碳排放强度较低，并已实现碳达峰。通过散点图分析中美碳排放与经济发展相互关系，证明中美两国CO2排放量与人均国民收入(GNI)的关系均基本符合环境库兹涅茨曲线，且在达峰前，两国经济增长与CO2排放量基本保持正相关性；通过Eviews软件对中美碳排放与电力能源消费占比的Granger因果关系检验分析，证明两国电力能源消费占比是碳排放量的单向Granger原因。在此基础上，为促进中国尽早实现碳达峰提出有关电力消费方面的建议。

1 碳排放量分析

1.1 碳排放总量分析

2019年，中国碳排放总量约9876.5×106t，美国碳排放总量约为4744.5×106t[1]。1990—2019年，中国碳排放总量年均增速约为5.5%；而美国在2007年达到峰值后，碳排放总量呈现下降趋势。2006年，中国碳排放总量超过美国，成为全球碳排放量最高的国家。1990—2019年中美碳排放量变化情况见图1。

根据历史碳排放量已达最高水平且在碳排放量达峰后5年左右时间内，地区碳排放量减少10%以上等[2]评判标准，美国已实现碳达峰，而中国尚未实现碳达峰。

1.2 碳排放强度分析

2019年，中国碳排放强度约为1.56 kg/美元(GDP为2000年可比值，下同)，美国碳排放强度约为0.32 kg/美元[1,3-4]，中国约是美国的4.9倍。中国碳排放强度呈现波动性下降趋势，美国碳排放强度下降趋势较为平缓，从量值看，中国与美国碳排放强度差距较大，可下降潜力巨大。1990—2019年中美碳排放强度变化情况见图2。

2 电力消费分析

2.1 电力消费总量

2019年，中国电力消费总量约为71 542.7 亿kWh，美国电力消费总量约为41 867 亿kWh[5]。1990—2019年，中国电力消费年均增速约为9.1%，近10年由于基数的增加，年均增速降至7.5%，但仍明显高于3.1%的全球平均增速；而美国电力消费增速基本保持在1%左右，近10年的平均增速降至0.6%。2011年，中国电力消费总量超过美国，成为全球电力消费量最高的国家。1990—2019年中美电力消费总量变化情况见图3。

2.2 电力能源消费占比

2019年，中国电力能源消费占比约为26.80%，美国电力能源消费占比约为20.73%[6]。1990—2019年，中国电力能源消费占比基本处于稳定提高的状态，而美国电力能源消费占比相对稳定，近期基本保持在20%左右。1990—2019年中美电力能源消费占比变化情况见图4。

3 经济增长与碳排放量关系分析

1991年，Grossman等对二氧化硫和烟2种污染物浓度与经济增长之间关系的研究发现，在国民收入水平较低的情况下，其浓度随人均GDP的增长而增加，而在收入水平较高的情况下，其浓度随人均GDP的增长而降低[7]。Panayotou在库兹涅茨“倒U字形曲线”假说基础上，首次将环境质量与人均收入之间的关系称为环境库兹涅茨曲线[8-9](environment kuzents curve，EKC)。

本文利用散点图对中美人均CO2排放量[1,10]与人均GNI数据[11]进行分析，初步论证中美经济增长与碳排放量之间的关系。由于中国尚未实现碳达峰，国家经济增长与CO2排放量基本保持了正相关性，且拟合优度R2很高，拟合程度较好。美国已经实现碳达峰，达峰前国家经济增长与CO2排放量和中国情况相似，基本保持了正相关性，而达峰后，随着人均GNI的增加，CO2排放量呈现减少的趋势。中美两国CO2排放量与人均GNI的关系均基本符合环境库兹涅茨曲线。图5和图6分别为1990—2019年中美两国人均CO2排放量与人均GNI的散点图。

4 碳排放与电力消费Granger因果关系检验分析

本文通过协整理论和分析方法论证中美碳排放与电力消费的相互关系。为消除数据的异方差性，使模型更具实际意义，对1990—2019年中美碳排放量、电力消费量、电力能源消费占比3类数据进行数据变换，分别用lnCO2、lnPC、lnPCP表示。

4.1 数列稳定性分析

实施经济计量和预测的基本前提是样本数据反映的统计特征具有代表性、可延续性，均值、方差、协方差等统计量的取值在未来仍能保持不变，称这样的样本时间序列为平稳序列。在经济系统中，非平稳的时间序列通常均可通过差分变换的方法转换成为平稳序列。在应用协整理论进行分析前，需检验被分析序列变量是否平稳[12]。本文应用Eviews软件，采用ADF检验方法验证数据稳定性，检验结果如表1所示。

表1 中美CO2、PC、PCP数据单位根检验结果

由表1检验结果表明，1990—2019年中国及美国的lnCO2序列不平稳，但一阶差分后能够满足相应的平稳性。中国的lnPC序列不平稳，在一阶差分后仍不能满足相应的平稳性要求。因此，本文选取中美一阶差分后均稳定的dlnCO2和dlnPCP序列进行Granger因果关系检验。

4.2 Granger因果关系检验

Granger因果关系检验主要用于分析经济变量之间的因果关系，从时间序列的意义上提出了因果关系的计量经济学定义，“欲判断X是否引起Y，则考察Y的当前值在多大程度上可以由Y的过去值解释，然后考察加入X的滞后值是否能改善解释程度，如果X的滞后值有助于改善对Y的解释程度，则认为X是Y的Granger原因”[13]。中美CO2和PCP的Granger因果关系的检验结果见表2。

表2 中美CO2和PCP的Granger因果关系的检验结果

检验结果表明，在滞后阶数(本文为数据滞后年数)分别为1、2、3时，认为中国的dlnPCP不是dlnCO2的Granger原因的假设概率分别为0.1399、0.0397、0.0438，除滞后阶数为1的情况外，均小于0.05，假设不能被接受；认为美国的dlnPCP不是dlnCO2的Granger原因的假设概率分别为0.0364、0.0003、0.0006，均小于0.05，假设不能被接受。在滞后阶数(本文为数据滞后年数)分别为1、2、3时，认为中国的dlnCO2不是dlnPCP的Granger原因的假设概率分别为0.1379、0.7465、0.1384，均大于0.05，假设可以被接受；认为美国的dlnCO2不是dlnPCP的Granger原因的假设概率分别为0.0834、0.0180、0.0809，除滞后阶数为2的情况外，均大于0.05，假设可以被接受。上述结果分析表明，在95%以上的置信水平下，中美两国的dlnPCP是dlnCO2的Granger原因。因此，根据1990—2019年中美两国碳排放量和电力能源消费占比数据分析，电力能源消费占比是碳排放量的单向Granger原因。

5 结论

a.1990—2019年，中国碳排放总量始终处于增长态势，美国在2007年达到峰值后，碳排放总量呈现下降趋势，目前美国已实现碳达峰，而中国尚未实现碳达峰；中国碳排放强度呈现波动性下降趋势，美国碳排放强度下降趋势较为平缓，中国与美国碳排放强度差距较大，可下降潜力巨大。

b.通过散点图对中美人均CO2排放量与人均GNI数据的分析，初步证明中国经济增长与CO2排放量基本保持了正相关性，且拟合优度R2很高，拟合程度较好；美国在碳达峰后，随着人均GNI的增加，CO2排放量呈现减少的趋势。中美两国CO2排放量与人均GNI的关系均基本符合环境库兹涅茨曲线。

c.中美碳排放量与电力能源消费占比存在长期稳定的均衡关系，且电力能源消费占比是碳排放量的单向Granger原因。因此，提高能源消费电气化程度可有效促进碳排放量的下降。结合近期中国提出的建议以新能源为主体的新型电力系统，建议应进一步加大电力在能源消费终端的利用率，提高清洁能源在电力消费中的占比，促进用能结构的优化改善，尽早实现中国碳达峰。