江苏省碳排放与经济增长关系研究

□文/英 宇

（南京财经大学经济学院 江苏·南京）

［提要］我国当下面临巨大的碳减排压力，而江苏省作为我国经济最发达的省份之一，也是碳排放量最大的省份之一，必须承担起碳减排大任，因此探索江苏省碳排放与经济增长的动态关系是保证其经济增长速度的同时降低碳排放总量的重要前提条件。本文利用江苏省各县级市和市辖区历年碳排放量及经济数据，建立三次对数模型，探索碳排放量与经济发展的关系。

一、问题提出

随着世界各国工业化和城市化步伐的加快，全球的化石能源消费量正在逐年增加，这直接导致全球二氧化碳排放总量不断上升，因此当下有诸多国家地区均将“低碳减排”列入发展计划，中国作为碳排放的大国，理应承担大国的减排责任。

本文的主要研究内容涉及经济增长与碳排放的“脱钩”关系。“脱钩”这一概念最初源于物理学领域，用以表述具有响应关系的两个或多个物理量之间的相互关系不再存在。20世纪末，经济合作与发展组织（OECD）将脱钩概念逐渐引入到其他领域，包括环境经济学研究领域。本文在“脱钩”概念的基础上，将研究内容拓展到碳排放与经济增长的具体关系方面，考察地区在大力发展经济的过程中是否意识到空气环境质量的重要性，以及在控制碳排放的过程中是否会选择牺牲经济增长作为代价实现环境质量改善。

根据《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》数据显示，2007～2016年中国人均碳排放的年增长率为3.63%，而江苏省这一指标约为4.73%，远高于全国水平。尽管江苏省相较于其他地区在发展低碳经济方面，拥有较好的经济基础，并且在新能源开发、科技创新等方面领先于国内许多省份，但是当前江苏省的产业结构显示，高碳产业仍占主导地位，并且随着城市化、工业化的进程加快，高碳行业实现短时间内向清洁行业转型愈加困难，因此江苏省未来节能降碳的形势依然严峻。基于此现实，对碳排放与经济增长之间的动态关系进行深入分析显得尤为重要。同时，由于江苏省各地级市在经济发展水平、资源禀赋、产业结构以及技术水平等多方面皆存在显著差异，这也导致了不同发展程度的地区在能源结构转型和二氧化碳排放方面也有一定的差距，如果一味地以清洁能源或可再生能源来制定统一的标准则会违背社会发展过程的科学规律，因此定位当前江苏省低碳发展阶段并就不同阶段研究经济增长与二氧化碳排放的关系具有非常重要的现实意义和政策实践意义。

二、文献综述

“低碳”概念最早见诸于政府文件是在2003年英国能源白皮书《我们能源的未来：创建低碳经济》，此后英国、丹麦、日本、美国等国家也逐渐意识到二氧化碳管控的重要性，低碳政策纷纷出炉，伴随而来的是越来越多的学者开始关注低碳政策工具的实际效果。目前的低碳政策工具主要分为法律法规、碳价格和补贴三类，这三类工具的实施效果有较大差异，碳减排技术、相应低碳管制政策措施的成本，以及政府部门的低碳宣传和社会舆论导向等因素，将影响到不同减排模式的作用范围。

许多学者研究了当前各种减排工具的实施效果。范子英基于中国2007年开始在中级人民法院设立环保法庭这一准自然实验，通过中国283个地级市2003～2014年的面板数据，结合双重差分方法，对环保司法强化的环境效应进行了评估，研究表明环保法庭的设立能够有效降低工业污染物的排放总量和人均排放量，通过法治强化促进环境污染治理是实现污染防治的一个重要思路。曹静则根据环境经济学的基本理论结合中国国情，对排污权交易和税机制的优缺点做了比对研究，得出相较于基于污染量控制的排污权交易，基于价格变化的碳税政策更适合当前中国国情的结论。Oueslati、Baranzini也认为无论碳税的税制怎样改革，短期福利效应总是负面的，并且其主要负面影响可以通过税收设计和使用产生的财政收入来补偿。吴茵茵则结合中国当前排污“费改税”地区实际执行情况，通过构建差异化环保税的微观理论模型分析了中国差异化环保税实现有效减排的充要条件，研究结果表明中国现行的差异化环保税政策设计能够在小幅度地减少污染总排放的同时对经济总产出产生较小的负向冲击，并将显著地增加地方政府的环保税收入，因此没有必要提高环保税额标准。杨曦在异质性企业贸易理论框架下，研究了发达国家征收碳关税以及发展中国家减排技术改善的贸易、气候及福利效应，结果发现征收碳关税不仅不利于降低碳排放量，还同时降低了发达国家和发展中国家的贸易竞争力，不利于贸易自由化和气候保护，相较于碳关税政策，发达国家更有必要通过技术转让或援助等手段帮助发展中国家改善减排技术，从而能够实现双倍红利效果———改善经济福利和减少排放。任胜钢的研究结果发现，排污权交易制度试点地区的SO2减排和经济增长显著高于非试点地区，排污权交易制度政策可以实现经济与环境的“双赢”结果，并且在此基础上进一步研究发现，排污权交易制度显著提高了试点地区的上市企业全要素生产率，且年度效应滞后两年后逐年递增。Gail Cohen利用省级数据对我国温室气体排放与GDP之间的关系进行了综合分析，得出中国的库兹涅茨弹性约为0.6，随着中国逐渐富裕，将会出现长期的脱钩趋势，同时较富裕的省份往往比较贫穷的省份具有较小的库兹涅茨弹性。

目前国内关注经济增长与碳排放动态关系的学者颇多，并且取得了一系列研究成果，如李国志和李宗植认为二氧化碳排放与经济增长之间存在明显的倒“U”型环境库兹涅茨曲线；胡初枝等则通过分析1990～2005年经济规模对碳排放的贡献，得出的结论是经济增长与碳排放之间呈现出“N”型关系，经济增长是推动碳排放的主要因素。也有许多学者关注了经济发展中具体哪些方面对碳排放的影响较大，如王中英和王礼茂、李健和周慧等学者一致认为中国以第二产业为主的产业结构是造成碳排放的主要原因；张友国则认为经济发展方式对中国碳排放强度影响显著；申萌等发现技术进步对降低二氧化碳排放量存在明显正向效应。

三、数据来源和预处理

根据数据的可得性，本文将选用的样本数据时间范围确定为2000～2017年，为保证研究结果更具可信度，需要有足够数量的样本做支撑，因此本文并非选用江苏省地级市样本，而是各县级市和市辖区，所有数据均来自历年《中国统计年鉴》。

四、研究方法

（一）变量选择。碳排放指标参考选用不同学者一致使用的7种化石能源消费产生的二氧化碳排放量P来表示。在被解释变量选择上，本文选用江苏省各地区的实际国民生产总值（Y）来表示；而考虑到江苏省第二产业和第三产业占比较大，所以分别采用第二产业增长值（second）和第三产业增长值（third）占GDP的比重来刻画，以此衡量产业结构对碳排放的影响。所有名义变量均通过平减指数处理（以2000年为基期）得到实际值，并且将绝对值变量作对数化处理。表1是几个主要变量的描述性统计，所有经济数据来自县级统计年鉴。（表1）

表1 主要变量描述性统计一览表

（二）模型选择。本文使用三次对数模型来分析，P为被解释变量，Y为解释变量。得到如下面板方程：

其中，i表示江苏省各县级市和市辖区，i=1，2…；t表示时间单位（年）；Pit表示CO2排放量；Yit表示江苏省各地区的实际GDP，反映各地区经济水平；secondit和thirdit分别表示产业结构的影响，以第二产业增长值和第三产业增长值衡量；δt和μi分别表示时间固定效应和样本固定效应，为了控制各样本随时间变化的因素所发生的影响以及各县样本自身存在的差异对回归结果造成的干扰；εit是与时间和地区都无关的随机误差项。

当模型中的参数不同时，会导致曲线的形状不同。参考王紫的研究，本文根据系数的不同将模型分成以下几类：

（1）若α1＝α2＝α3＝0，碳排放总量与经济总量（GDP）之间并无显著统计关系。

（2）若α1＜0，α2＝α3＝0，碳排放总量随着经济总量（GDP）增长而单调递减，即碳排放与GDP呈线性正相关。

（3）若α1＞0，α2＝α3＝0，碳排放总量随着GDP总量增长单调递增，即碳排放与GDP呈线性负相关。

（4）若α1＜0，α2＞0，且α3＝0，碳排放量随着经济增长先增后减再增加，碳排放与GDP之间存在“U”型关系。

（5）若α1＞0，α2＜0，且α3＝0，碳排放总量与GDP总量之间的关系呈倒“U”型曲线，符合环境库兹涅茨曲线（EKC）假设，并且转折点在处。

（6）若α1＞0，α2＜0，且α3＞0，碳排放总量与GDP总量之间的关系呈正“N”型，并且当α22-3α1α3＞0时，存在两个转折点，在GDP总量超过第一个转折点后碳排放从上升开始下降，突破第二个转折点后碳排放开始随着GDP的增长而上升，转折点在处。

（7）若α1＜0，α2＞0，且α3＜0，碳排放总量与GDP总量之间的关系呈倒“N”型，与第（6）种情况相反，第一个转折点后随着GDP的增加，碳排放从下降开始上升，在第二个转折点随着GDP的增长，碳排放开始下降，这一情况可视作是正“U”型和倒“U”型的结合。

（三）单位根检验。考虑到本文所选时间周期较长，为了避免出现伪回归现象，有必要对其进行平稳性检验。主要考察的是样本的各个变量的均值、方差和协方差是否随时间而发生改变，如果不发生改变，则能够证明各变量随时间变化稳定的，否则就是不稳定的。而本文这里主要选用单位根检验作为平稳性检验的主要方法。因此，本文通过Stata16.0软件采用LLC法检验变量的平稳性，结果见表2所示。（表2）

表2 碳排放量单位根检验结果一览表

结果显示，变量的adjusted t*显著为负，因此强烈拒绝面板含有单位根的原假设，本文所用数据变量随时间变化为平稳过程。

（四）协整性检验。在明确数据变量随时间变化平稳基础上，进一步对其进行协整性检验，即检验变量的关系是否稳定，防止出现伪回归的问题。这里运用Stata16.0进行裴德劳因（pedroni）命令进行协整性检验，最终结果如表3所示。（表3）

最终的检验结果显示，所用的数据变量均存在协整关系，即江苏省各县区的碳排放量和国民生产总值的对数以及二次项、三次项之间的统计关系可靠。

（五）Husman检验。在本文得出模型的最终形式前需要对面板数据进行判断，在固定效应或者随机效应模型中，要么全部解释变量与μ有关（固定效应），要么全部与μ无关（随机效应），介于二者之间的混合情形是，某些解释变量与μ有关，某些解释变量与μ无关，在这种情况下，有可能使用工具变量法得到对不随时间变化的变量系数的一致估计。本文用RStudio软件进行豪斯曼检验，结果如表4所示。（表4）

表4 Husman检验结果一览表

结果显示，p值小于0.5，拒绝原假设，应当选择固定效应模型，也证实本文最初的假设双固定效应模型是合理科学的。

（六）实证研究结果。本文首先通过式（1）三次对数模型进行基准分析，得到的最终回归结果如表5所示。（表5）

表5 三次对数模型回归结果一览表

从表5中可以明显看出，模型（1）中对应的系数分别为：α1=108.865，α2=-8.747，α3=0.2230，因此得到对应的环境库兹涅茨曲线类型为正“N”型，即二氧化碳排放量先随经济总量的增长而增加，之后二者呈负相关，通过临界值后又呈现出正相关关系，并且最终得到的回归方程为：

根据方程，对应的两个回归点为：lnY=10.208和lnY=15.942。此外，为了进一步探索目前江苏省各县区处于“N”型曲线的什么位置，本文进一步通过作图尝试对此进行解答。

图1中，横坐标为各地区实际GDP的对数值，纵坐标则是碳排放量，从图中可以明显看出，目前江苏省大多数县区处于N型的下降段和上升段位置，随着GDP水平的提高，二氧化碳排放量还会随之上升，这一结果令人吃惊，也说明目前低碳减排工作刻不容缓。（图1）

图1 各县区碳排放量与GDP对数值散点图

五、结论与展望

（一）主要结论。根据最终得到的结果可得出结论：目前江苏省碳排放与GDP之间存在正“N”型曲线关系，即随着GDP的增长，碳排放总量呈现上升-下降-上升的状态，且当下江苏省大部分县区均处在下降阶段与后半段的上升阶段，经济增长的模式是以牺牲大气质量为代价的，虽然暂时的环境影响并不严重，但是为了实现长期可持续发展，仍然需要进一步地改善发展模式。

（二）未来展望。结合本文得到的结论以及当前江苏省所处的绿色发展阶段，本文提出几点政策建议：（1）改善能源结构，鼓励和支持天然气、风能、生物质能等清洁能源的开发利用。目前，江苏省的能源消费结构中化石能源仍占较大比重，而化石能源的碳排放系数较高，因此江苏省有必要尽快调整能源结构，降低煤炭等传统化石能源的消费比重。此外，江苏省的海岸线较长，拥有较大面积的平原和港口资源，风能、海洋能较为丰富，应当充分利用自身的地理优势，开发和利用清洁能源。比如，对天然气等清洁能源进行消费补贴，或者对风能、太阳能和海洋能等产业的设备购置提供资金补助，从而通过提高清洁能源的消费比重，降低对传统能源的依赖程度。（2）政府加大低碳减排的管理力度，引导高碳企业进行产业转型。政府的政策导向很大程度上影响地区高质量发展进度，因此江苏省可以借鉴其他地区碳减排的先进经验，制定出较为可行的碳减排规定；政府可以通过一些直接或间接的手段，监督其制定的碳减排政策的落实工作，淘汰落后产能，引导江苏省走节能减排、污染防治的绿色发展道路。