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碳排放与经济增长
--基于中国各地区的空间计量经济学分析?
刘帅1 郑长德
（西南民族大学 经济学院 四川 成都 610041）
摘 要：本文采用空间计量经济学的方法对我国各省份的经济增长与碳排放之间的关系进行了实证分析，分析结果表明：我国各省份的碳排放在空间分布上表现出一定的空间正自相关性和空间集群效应，尤其是以北京为中心的环渤海地区、以上海为中心的长三角地区和以广东为核心的珠三角地区；经济增长与碳排放呈现出正相关关系，高碳排放的地区多处于经济发达的沿海地区，而低碳排放的地区多处于经济落后的内陆地区；我国目前的经济增长对碳排放的依赖性较强，在未来的短时间内很难实行低碳经济的发展模式。
关键词：碳排放；经济增长；空间计量经济学
The Empirical Research of Carbon Emission and Economic Growth
in China Based on the Spatial Econometric Analysis
Liu shuai Zheng changde
（School of Economics, Southwest University for Nationalities, Chengdu 610041, China） Abstract: In this paper,we used the method of Spatial Econometric to analysis the relationship of carbon emission and economic development,and our study showed that the spatial distribution of carbon emission in China existed spatial autocorrelation and spatial cluster effects,which was more obvious in the Littoral Area of Bohai, Yangtze River Delta Area and Peal River Delta Area.Economic growth and carbon emissions showed a positive correlation,the high carbon emission areas were in the developed coastal region and the low carbon emission areas in the economically backward inland areas.China's economic development showed a strong dependence on carbon emission,so it's difficult to implement the low-carbon emission economic development pattern.
Keywords: carbon emission;economic development;spatial econometric
1．引言及相关研究
2009年12月7--18日，在丹麦的哥本哈根召开了世界气候大会，世界各国就气候变暖、温室气体排放与人类发展等问题进行了广泛深入的讨论，但遗憾的是由于发达国家的相互推诿，本次大会并未达成实质性的共识。作为世界上最大的发展中国家，中国的温室气体排放一直是一些 ?
基金项目：教育部人文社会科学研究项目基金资助，项目批准号（09XJA790014），项目主持人：郑长德。
[作者简介]刘帅（1985-），男，河南新乡人，西南民族大学经济学院国际经济研究所，研究方向：国际金融、碳金融；郑长德（1962-），男，四川广元人，西南民族大学经济学院院长，教授，博士研究生导师，研究方向：国际金融、区域金融。
发达国家关注的焦点，更是他们攻击中国的一种手段。根据IPCC（政府间气候变化专门委员会）的预测，在未来的30--50年，中国有可能超过美国，成为世界上第一温室气体排放大国，而二氧化碳（CO2）是温室气体的主要成份，因此开展有关碳排放与经济增长关系的研究就显的尤为重要。
有关碳排放与经济增长之间的关系，我国的学者做了较为深入的研究，如徐玉高、郭元等（1999）采用时间序列和截面数据的计量分析方法，对我国经济增长与碳排放的关系进行了实证研究，认为人均碳排放与人均GDP之间不存在库兹涅茨曲线，人口增长和人均GDP的增加是人均碳排放增加的主要来源，而GDP能源消费强度的下降则是碳排放减少的重要来源[1]。张雷（2003）的研究认为经济结构多元化的发展导致我国能源消费需求增长的减缓，能源消费结构的多元化发展则是我国碳排放水平下降的重要因素，经济和能源消费两者结构多元化的演进是促使我国经济发展从高碳燃料为主向低碳为主的方式转变的重要途径[2]。
王中英、王礼茂（2006）通过相关分析的方法探讨了我国GDP增长与碳排放量的关系，研究结果表明二者存在明显的相关性，我国过分依赖投资的增长方式和以第二产业为主的经济结构在很大程度上是导致温室气体排放量增加的主要原因[3]。
杜婷婷、毛锋等（2007）采用SPSS和Excel统计软件，以库兹涅茨环境曲线（EKC）及衍生曲线为依据，对我国的碳排放量与人均收入增长的时间序列数据进行统计拟合，得出我国经济发展与碳排放之间的函数关系，研究结果表明我国碳排放量与人均GDP呈现出“N型”曲线，而非“倒U型”曲线[4]。随后，胡处枝、黄贤金等（2008）[5]、王琛（2009）[6]等人此后的研究也证实了该观点。
高卫东、姜巍等（2009）研究了经济发展对我国能源碳排放空间分布的影响，研究结果表明随着产业结构演进和生产技术进步的加快，我国能源碳排放的增速有了明显的减缓，从区域分布来看，东部地区碳排放经历了先下降后上升的过程，而西部地区碳排放则是保持上升的趋势；从省区分布来看，各个省份的碳排放都有所增长，但排放量的差距在逐渐的扩大[7]。
也有学者从其他的角度对我国的碳排放问题进行了研究。徐国泉、刘则渊、姜照华等（2006）基于碳排放等式，采用对数平均权重Diveisia分解法，建立了我国人均碳排放量的因素分解模型，对我国1995--2004年间，影响我国人均碳排放的各种因素进行了分析，认为经济发展对人均碳排放的贡献率呈指数增长的态势，能源利用效率和能源结构对人均碳排放的贡献率呈“倒U型”关系[8]。张雷（2006）从产业的角度对我国一次能源消费的碳排放区域格局进行了研究，认为产业结构的演进不仅决定着地区经济发展的基本状态，而且同样决定着国家一次能源消费空间的基本格局；地区产业结构多元化程度越是走向成熟，其一次能源消费的增速也就越是减缓；缓慢的一次能源消费结构变化是难以实现地区碳排放增长有效控制的关键[9]。
与以上学者的研究相比，本文从空间经济学的角度，采用空间计量经济学的方法对我国各省份（自治区、直辖市）的碳排放与经济增长之间的关系进行了实证研究，目前尚没有学者从该角度进行研究。
本文的结构安排如下：第二部分是样本数据与指标的选择；在第三部分中我们主要介绍了所采用的实证方法、实证模型和计量模型的选取及确定；在第四部分中，我们主要采用全域空间相关性检验和局域空间相关性检验对我国各省份碳排放的空间分布和集群效应进行了分析；第五部
分是本文的实证分析，在本部分中我们采用了空间加权最小二乘估计和空间滞后模型对碳排放与经济增长之间的关系进行了实证分析，最后是本文的结论部分。
2．样本数据与指标选取
2.1样本数据
本文采用的空间样本数据是除了我国台湾省和香港、澳门特别行政区的大陆31个省、自治区和直辖市（以下简称为各省份）。本文的样本区间为2005--2008，数据主要来源于《新中国六十年统计资料汇编》、部分数据来源于各省份《统计年鉴》及统计公报、《中国能源统计年鉴》。
2.2 指标选取
为了能够全面系统的揭示经济增长与碳排放以及其他生产要素之间的关系，我们采用了多种指标，并使用了不同的衡量方法，对影响经济增长的各个因素作了解析。具体指标选取如下：
国内生产总值。本文中采用国内生产总值来衡量各省份的经济发展水平，其数据主要来源于《新中国六十年统计资料汇编》所公布的2005--2008年各省份当年GDP，部分数据来源于各省份历年《统计年鉴》或统计公报公布的当年GDP，以1978年为基期，单位为亿元，用GDP表示国民生产总值。
碳排放量。由于目前我国没有碳排放量的直接监测数据，而且关于碳排放量的计算学术界也没有一个统一的标准，因而大部分的测算研究都是基于对能源消费的测算得来的。本文主要采用了两种方法来计算各省份的碳排放量，分别是Kaya碳排放恒等式法和碳的化学燃烧公式法。
Kaya碳排放恒等式[10][11]是由日本学者Yoichi Kaya于1989年在联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）研讨会上提出的，该等式通过一种简单的数学公式将经济、人口和政策等因素与人类活动产生的二氧化碳建立起了一种数学联系，该等式的基本公式如下：
C??Ci??i?1i?1nnEiCiEY????P i?1,2,?n （1） EEiYP其中，C表示碳排放量；i表示消费能源的种类；Ci为能源i的碳排放量；E表示一次能源的消费量；Ei为对能源i的消费量；Y表示国民生产总值（GDP）；P为人口数量。
那么，由（1）式中我们可分析出几个影响碳排放的因素，并给出了如下的定义： 能源结构因素Si?放强度Fi?Ei，表示对能源i的消费在一次能源消费中所占的比重；各类能源的排EECi，表示消费单位能源i中的碳排放量；能源效率因素I?，表示单位GDP的能
YEi源消耗量，我们也可以理解为能源的消耗系数；经济发展因素R?nnY，表示人均GDP。那么，P式子（1）就可以简化为C??Ci??Si?Fi?I?R?P (i?1,2?n)，这样一个地区的碳排放量
i?1i?1就和该地区的能源消费结构因素、各类能源的排放强度、能源的利用效率、经济的发展因素以及
人类的活动联系到了一起。
在碳排放计算的第二种方法中，我们使用了碳的化学燃烧公式：C?O2?CO2，在该过程中，碳的燃烧值约为34070kj/kg，而每吨标准煤释放的热量为7000千卡，即约为29302kj，那么我们就可以粗略的计算出每吨标准煤完全燃烧释放出的二氧化碳。
但是考虑到第二种方法中标准煤的碳含量、含有硫、氮等元素、不完全燃烧等因素，因此，最后我们采用两种方法计算出的每吨标准煤的碳排放系数介于2.277和2.72之间，我们取两者的算术平均数作为本文中每吨标准煤的碳排放系数，为2.499。本文中所选取的碳排放量主要来自于《新中国六十年统计资料汇编》中各省份“能源消费总量及构成”所公布的2005-2008年数据、部分数据来源于《中国能源统计年鉴》以及各地区《统计年鉴》或统计公报中公布的能源消费总量（单位为万吨标准煤）乘以每吨标准煤的碳排放系数得来，单位为万吨，用carbon表示碳排放量。
劳动力投入量。本文中劳动力投入量的选取主要来源于《新中国六十年统计资料汇编》中各省份“就业人员和城镇登记失业人员”公布的数据、部分数据来源于各省份《统计年鉴》中“按三次产业分就业人员数”或统计公报公布的数据，单位为万人，用labor表示劳动力的投入量。
3．实证方法与模型设定
3.1 空间效应检验
空间效应（Spatial Effects）是指各地区间的经济地理行为之间一般都存在一定程度的空间相互作用，可以分为空间依赖性（Spatial Dependence，也叫空间自相关性（Spatial Autocorrelation））和空间异质性(也叫空间差异性)[12]。
空间依赖性是空间计量经济学模型识别的第一个来源，其一，它意味着空间上的观测值之间缺乏独立性；其二，它意味着空间相关的强度及模式由空间的绝对位置（格局）和相对位置（距离）共同来决定。
空间异质性是空间计量经济学模型识别的第二个来源，它是指地理空间上的区域缺乏均质性，也即存在中心和外围地区、核心和边缘地区、发达和落后地区等经济地理结构，从而导致经济社会发展存在较大的空间差异性。在本文中，我们主要采用全域空间相关性检验和局域空间相关性检验对我国各地区碳排放的空间效应进行检验。 （1）全域空间相关性检验
全域空间自相关（Global Spatial Autocorrelation）是从区域空间的整体上刻画区域碳排放空间分布的集群情况。在本部分中我们主要采用Moran's I指数法来对我国碳排放的全域空间相关性进行检验。全域Moran's I指数定义如下：
??W(Y?Y)(Yijinnj?Y) (2)
Moran's I?i?1j?1S2??Wiji?1j?1nn