高瀟博，孔群喜，李曉偉

(南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院，江蘇 南京 210046)

碳排放區(qū)域差異與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系

高瀟博，孔群喜，李曉偉

(南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院，江蘇 南京 210046)

依據(jù)IPCC碳排放估算方法，測算了中國30個(gè)省市1999～2011年的CO2排放量，并選取碳排放總量、碳排放強(qiáng)度和人均碳排放量三個(gè)指標(biāo)作為分類依據(jù)，運(yùn)用多指標(biāo)截面數(shù)據(jù)聚類法，將30個(gè)省劃分為高、中、低三大碳排放區(qū)域。聚類結(jié)果顯示，高碳排放區(qū)包括寧、內(nèi)蒙古、晉、魯、遼和冀六省，中碳排放區(qū)域包括粵、吉、蘇、浙、豫、鄂、皖、黑、新、陜，低碳排放區(qū)域包括川、甘、贛、滇、滬、京、津、桂、渝、湘、閩、瓊、青。并考察了碳排放與環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系，結(jié)果顯示三大區(qū)域人均GDP和人均碳排放量之間均存在長期協(xié)整關(guān)系并且符合環(huán)境庫茲涅茨曲線特征。

區(qū)域差異；碳排放；環(huán)境庫茲涅茨曲線；經(jīng)濟(jì)增長

一、問題的提出

近年來，大氣中以CO2為主的溫室氣體排放量逐漸增多，這種現(xiàn)象導(dǎo)致了全世界共同關(guān)注一個(gè)重大問題——溫室效應(yīng)，在此宏觀環(huán)境背景下，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)并降低碳排放量是有效阻止全球氣溫持續(xù)上升的一項(xiàng)重要舉措。隨著工業(yè)化和城市化進(jìn)程的不斷加快，中國CO2排放量與能源消費(fèi)量迅速上升。依據(jù)國際能源署統(tǒng)計(jì)資料，中國CO2排放量在2007年首次超過美國，成為全球第一大碳排放國。2009年12月，中國政府向全世界承諾，到2020年我國單位GDP的CO2排放量在2005年基礎(chǔ)上下降40%～50%，并將此目標(biāo)納入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展長期規(guī)劃中。中國地域廣闊，不同省份及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，能源資源稟賦差異很大，因此碳排放表現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征，這就要求在制定減排措施方面有必要將碳排放的區(qū)域差異特征和影響因素考慮其中。因此，本文首先對中國CO2排放的地區(qū)差異進(jìn)行考察，然后深入探討經(jīng)濟(jì)增長與CO2排放量之間的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上為制定科學(xué)合理的減排政策提供參考和依據(jù)。

目前，研究CO2排放區(qū)域的差異已成為國內(nèi)外學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)。譚丹等(2008)[1]在我國碳排放區(qū)域差異研究中發(fā)現(xiàn)，碳排放增長速度和排放量最大的是東部地區(qū)，而中部地區(qū)碳排放增長速度最慢，西部碳排放量最少。此外，徐大豐(2010)[2]的研究結(jié)果顯示，中西部地區(qū)碳排放量低于東部，且碳排放區(qū)域差異比較顯著的行業(yè)為建筑業(yè)、工業(yè)和運(yùn)輸業(yè)。然而，這些研究多是簡單的概括和描述，并沒有采用相關(guān)的衡量指標(biāo)對碳排放的區(qū)域差異給予量化研究。岳超等(2010)[3]利用Theil系數(shù)研究了中國各省市碳排放強(qiáng)度差異的變化和來源，但因其測算公式不太準(zhǔn)確而導(dǎo)致研究結(jié)果可信度不高。杜克銳(2011)[4]在測算碳排放效率時(shí)發(fā)現(xiàn)，中國各地區(qū)碳排放效率差異明顯且差異程度呈繼續(xù)擴(kuò)大的趨勢，制定減排措施過程中要重點(diǎn)考慮地區(qū)差異因素。國外有關(guān)CO2排放區(qū)域差異的研究主要集中在跨國層面(Heil和Wodon，1997；Padilla和Serrano，2006；Duro和Padilla，2006；Groot，2010；Cantore和Padilla，2010)[5] [6] [7] [8] [9]，但關(guān)于中國碳排放地區(qū)間差異研究的文獻(xiàn)并不多見。目前國外僅有Clarke-Sather等(2011)[10]運(yùn)用泰爾指數(shù)和變異系數(shù)等方法將中國地域單元按東中西進(jìn)行劃分，并研究了中國1997～2007年碳排放的區(qū)域差異。

此外，經(jīng)濟(jì)增長與碳排放量之間的關(guān)系也是現(xiàn)階段學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。Grossman和Krueger(1995)[11]提出了反映經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境質(zhì)量之間關(guān)系的倒“U”型曲線，即著名的環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)。國外學(xué)者(Schmalesee等，1998)[12]研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)達(dá)國家碳排放與人均收入呈現(xiàn)比較強(qiáng)的相關(guān)性，即二者存在EKC曲線特征。然而，也有研究得出不同的結(jié)論，如Friedl在研究奧地利碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系時(shí)得出二者呈“N”型關(guān)系的結(jié)論[13]。國內(nèi)學(xué)者也驗(yàn)證了環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的倒“U”型特征(吳振信，2012；王飛成等2014)[14] [15]。當(dāng)然，也有不少文獻(xiàn)駁斥了EKC理論的存在，如劉國平、諸大建(2011)[16]和范允奇、王文舉(2011)[17]都通過建立面板數(shù)據(jù)模型，發(fā)現(xiàn)環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)增長之間并不存在倒“U”型關(guān)系。而于衛(wèi)國(2011)[18]在研究污染物排放與人均GDP之間關(guān)系時(shí)，甚至得出經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境質(zhì)量影響并不顯著的結(jié)論。由此可知，EKC假設(shè)在我國能否成立還存在著很大爭議。

目前有關(guān)碳排放區(qū)域差異的研究存在一些不足，這主要表現(xiàn)在區(qū)域劃分方面，大多數(shù)文獻(xiàn)是依據(jù)某一具體指標(biāo)進(jìn)行劃分的，或是直接借鑒地理位置劃分。另外，現(xiàn)有文獻(xiàn)也較少涉及碳排放地區(qū)差異，為給政府制定減排政策提供依據(jù)，研究各地區(qū)碳排放差異具有重要價(jià)值。而中國地域遼闊，各地區(qū)資源稟賦差異極大，這也導(dǎo)致了各地區(qū)碳排放狀況存在較大差異。因此，本文在以往研究基礎(chǔ)上將碳排放量、碳排放強(qiáng)度和人均碳排放量三個(gè)指標(biāo)作為依據(jù)，將我國30個(gè)省市的碳排放分為高、中、低三個(gè)區(qū)域，并研究各區(qū)域間的差異?；诖?，本文從碳排放的區(qū)域差異及其與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系兩個(gè)視角展開分析，為低碳經(jīng)濟(jì)政策的制定提供參考和依據(jù)。

二、中國各省市碳排放量的測算

1.數(shù)據(jù)來源與測算方法

本文所涉及碳排放量的面板數(shù)據(jù)來源于1999～2011年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中缺少西藏和港、澳、臺(tái)的能源數(shù)據(jù)，因而本研究沒有把這幾個(gè)地區(qū)納入考察范圍。由于各省市CO2排放量在統(tǒng)計(jì)年鑒中沒有直接給出，因此CO2排放量都是通過估算得出的。因?yàn)镃O2產(chǎn)生于主要能源的消耗，故由主要能源消費(fèi)量就可測算出碳排放量，估算過程中，主要能源消費(fèi)量直接來源于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，而各能源碳排放系數(shù)則可以由IPCC獲得。此外，IPCC也給出了各種類型燃料的碳含量、有效CO2排放系數(shù)以及CO2排放量的計(jì)算方法。具體估算方法如式(1)：

(1)

其中，Ei和ηi分別代表第i種能源的消費(fèi)量和碳排放系數(shù)，CE是碳排放量。IPCC提供的碳排放系數(shù)具體數(shù)值見表1：

表1 各類能源的碳排放系數(shù)

資料來源：國家發(fā)展和改革委員會(huì)能源研究所.中國可持續(xù)發(fā)展能源暨碳排放情景分析[R] .2003.

2.測算結(jié)果與分析

本文首先根據(jù)各類能源消耗量、碳排放系數(shù)以及公式(1)計(jì)算出1999～2011年各省市CO2排放量，然后根據(jù)CO2排放量計(jì)算出各地區(qū)碳排放強(qiáng)度(Ci)和人均碳排放量(Cp)，其中，Ci由碳排放量(CE)除以各地區(qū)GDP得出，Cp則由碳排放量除以各地區(qū)人口數(shù)得出(表2)。從表2可以看出，2011年各省市無論在CE、Ci還是Cp上都存在較大差異。魯、內(nèi)蒙古、晉、豫、蘇、冀、粵、遼、浙幾省CE較高；瓊、青、京、津、渝、贛、甘和滬CE較低；內(nèi)蒙古、寧、晉、貴、新、甘和陜幾省Ci較高，京、滬、粵、浙、閩、瓊以及川Ci較低；而內(nèi)蒙古、寧、晉、新、遼、津、魯和冀等Cp較多，川、京、贛、桂、瓊、湘等Cp較少。

從總體趨勢來看，1999～2011年間CE以7.3%的年均增長率逐年增長。根據(jù)增長速度將這一時(shí)期劃分為不同的時(shí)段：1999～2002年年均增長率為2.1%，碳排放量增長趨勢平穩(wěn)，稱為平穩(wěn)增長期；2003～2010年年均增長率為10.6%，碳排放量增長趨勢迅速，稱為快速增長期。而在這一期間，碳排放強(qiáng)度以6.3%的年均下降率逐年降低。

圖1反映了1999～2011年中國碳排放總量和碳排放強(qiáng)度的變化情況。

表2 2011年各省市CE、Ci和Cp

圖1 1999～2011年中國碳排放總量和碳排放強(qiáng)度變化

三、中國各省市碳排放的區(qū)域差異分析

1.多指標(biāo)聚類分析

聚類分析的思想是根據(jù)樣本的多個(gè)觀測指標(biāo)，找出能夠度量樣本或指標(biāo)之間相似程度的統(tǒng)計(jì)量，據(jù)此將相似程度較大的樣本聚合為一類，形成一個(gè)由大到小的分類系統(tǒng)(鄧維斌等，2012)[19]。為了克服單一分類指標(biāo)包含信息較少的缺陷，本文選取CE、Ci和Cp三個(gè)指標(biāo)作為聚類分析的依據(jù)。將2011年數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理之后，選取歐氏距離度量數(shù)據(jù)之間的親疏程度：

其中，m為空間維度；Xit是樣本i在空間t中的位置；而dij表示樣本Xi到Xj的距離。最后，在進(jìn)行聚類分析時(shí)選用離差平方和法，得到下面的樹狀聚類譜系圖，將我國30個(gè)省市劃分為三大類。

圖2 中國30個(gè)省市碳排放聚類譜系圖

高排放區(qū)域包括寧、內(nèi)蒙古、晉、魯、遼和冀，這些省、市的煤炭消耗量占能源消耗總量的比例較高，是高能耗產(chǎn)業(yè)的主要分布區(qū)域，工業(yè)總產(chǎn)值尤其是重工業(yè)總產(chǎn)值占GDP比例高。這部分地區(qū)具有CE和Cp均較高的特征，其中，寧夏碳排放總量并不高，但是其總體面積較小，人口也較少，因此經(jīng)濟(jì)總量較小，其Ci和Cp均排第二位，因此也被歸為高排放區(qū)；中排放區(qū)包括粵、吉、蘇、浙、豫、鄂、皖、黑、新和陜幾個(gè)省份。從地理位置上來看，中碳排放區(qū)綜合了高、低兩區(qū)域的碳排放特征，處在高低排放區(qū)的交界處。中排放區(qū)多為經(jīng)濟(jì)人口大省，其CE、Ci和Cp三個(gè)因素中有一個(gè)或兩個(gè)相對較高；低排放區(qū)有贛、桂、滇、渝、湘、川、滬、閩、京、瓊、甘、青和津。此區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對合理，與其他兩個(gè)排放區(qū)比較，新能源相對豐富，能源利用效率高，且第三產(chǎn)業(yè)占比較高。處在低排放區(qū)的省份多表現(xiàn)出碳排放強(qiáng)度低、碳排放總量和人均碳排放較小的特征。其中，廣東省雖然CE很大，但Ci和Cp卻較低，因此將其劃分為低排放區(qū)。

2.區(qū)域差異性分析

由1999～2011年各省市碳排放數(shù)據(jù)和聚類分析可知，2011年高、中、低三類碳排放區(qū)CE分別占全國CE總量的37.61%、41.88%、20.51%，而三大區(qū)域GDP卻分別占全國GDP總量的37.61%、46.94%、30.58%。

圖3 1999～2011年三類區(qū)域碳排量變化

由圖3可知(3條折線分別代表高、中、低碳排放區(qū)域)，三區(qū)域碳排放量階段性特征比較明顯，且整體上都呈逐年遞增趨勢。1999～2000年為平穩(wěn)增長階段，2003～2011年為迅速增長階段，在平穩(wěn)階段，高、中、低三類排放區(qū)碳排放量年均增長率分別為8.909%、4.929%和4.969%，而迅速增長階段三區(qū)域碳排放量的年均增長率分別為15.161%、15.775%和12.176%。

圖4 1999～2011年三類區(qū)域碳排放強(qiáng)度變化

圖4是中國三大碳排放區(qū)碳排放強(qiáng)度的變化趨勢圖。從整體上來看，現(xiàn)階段三區(qū)域CE的增長速度均小于GDP的增長速度，這表明中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量在不斷提升，Ci在不斷降低。高、中、低三大區(qū)域碳排放強(qiáng)度的年均遞減速率分別為7.77%、8.44%、10.30%。

圖5 1999～2011年三類區(qū)域人均碳排量變化

三大區(qū)域人均碳排放量的變化情況與碳排放強(qiáng)度變化情況相反，圖5反映了三區(qū)域人均碳排放量的變化趨勢，圖形顯示高中低三區(qū)域人均碳排放量均逐年遞增，且年均增長率分別為16.18%、13.67%和11.90%。

從地理分布上看，三區(qū)域南北差異明顯，南方地區(qū)多為低碳排放區(qū)，北方則多為高、中排放區(qū)，究其原因主要有以下幾個(gè)方面：(1)北方是煤炭產(chǎn)地的集中區(qū)，煤炭消耗量較高。(2)高排放區(qū)經(jīng)濟(jì)增長方式多為粗放型的，單位GDP消耗的能源較多，因而不利于提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。(3)中、高排放區(qū)人口規(guī)模相對較大，經(jīng)濟(jì)總量高，因此CE也相對較高。(4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)情況顯著影響碳排放量，高、中碳排放區(qū)中的重工業(yè)比例較高。

變異系數(shù)是用來衡量各觀測值變異程度的一個(gè)指標(biāo)，其定義為標(biāo)準(zhǔn)差與平均數(shù)的比值。我們分別計(jì)算三大區(qū)域的三個(gè)指標(biāo)的變異系數(shù)(圖6)。由圖6可以看出三個(gè)區(qū)域碳排放差異不斷增大。區(qū)域間CE、Ci和Cp的變異系數(shù)分別由1999年的0.28、0.41與0.42增長到2011年的0.34、0.47與0.50。

比較三區(qū)域CE和人均CE的年均增長率發(fā)現(xiàn)，高碳排放區(qū)最大，低排放區(qū)次之，中排放區(qū)最小。然后比較三區(qū)域Ci的年均遞減速率發(fā)現(xiàn)高碳排放區(qū)低于其他兩類區(qū)域，且這種差距越來越大，而低排放區(qū)又小于中排放區(qū)，說明中低排放區(qū)的差距在不斷減小。

圖6 1999～2011年三區(qū)域碳排放變異系數(shù)

四、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系實(shí)證分析

1.模型構(gòu)建與檢驗(yàn)

EKC曲線指出，環(huán)境質(zhì)量在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期伴隨人均收入增長逐漸惡化，而在人均收入達(dá)到一個(gè)臨界點(diǎn)之后則隨人均收入增加而有所改善，即二者呈倒“U”型特征(鐘茂初等，2010)[20]。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，CE隨經(jīng)濟(jì)增長而增加，而在工業(yè)化后期，經(jīng)濟(jì)增長會(huì)減少對能源消耗的依賴，甚至?xí)霈F(xiàn)CE隨GDP增長而下降的現(xiàn)象(李玉文等，2005)[21]。

首先根據(jù)1999～2011年三區(qū)域人均CE和人均GDP繪制散點(diǎn)圖，然后利用SPSS軟件對散點(diǎn)圖進(jìn)行擬合，從擬合效果來看，二次方程擬合程度最好，因此構(gòu)建如下EKC模型：

(3)

上式中，Cp單位為噸，表示人均CE；α為常數(shù)項(xiàng)，β1和β2分別為一次項(xiàng)和二次項(xiàng)的系數(shù)；Gp與上文所指一致，代表人均GDP，單位為萬元。

為規(guī)避偽回歸的出現(xiàn)，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。對Cp、Gp以及Gp2進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)并不平穩(wěn)，然后再對一階差分和二階差分進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)二階差分序列是平穩(wěn)的。盡管有些經(jīng)濟(jì)變量不平穩(wěn)，但是如果這些變量之間存在長期均衡關(guān)系，它們的線性組合則有可能是平穩(wěn)的。Cp、Gp和Gp2在ADF檢驗(yàn)下均為二階單整，然后運(yùn)用EG兩步法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)并驗(yàn)證EKC曲線的存在。通過OLS進(jìn)行協(xié)整回歸，估計(jì)協(xié)整向量并計(jì)算殘差，對殘差進(jìn)行ADF檢驗(yàn)得出序列平穩(wěn)，說明Cp、Gp和Gp2之間存在長期協(xié)整關(guān)系。

2.回歸分析

首先，對高碳排放區(qū)進(jìn)行OLS回歸得到EKC方程：Cp=0.2957+1.8492Gp-0.2082Gp2。利用Matlab軟件畫出高碳排放區(qū)的庫茲涅茨曲線如圖7所示，二次方程模型中β1為正、β2為負(fù)的特點(diǎn)說明高碳排放區(qū)域存在碳排放拐點(diǎn)，人均碳排放量和人均GDP呈倒“U”型特征，根據(jù)拐點(diǎn)計(jì)算公式得出高碳排放區(qū)拐點(diǎn)出現(xiàn)在人均GDP44 409元時(shí)。對比此拐點(diǎn)位置，得知目前我國高碳排放區(qū)中蒙、遼、寧三省已達(dá)理論EKC曲線拐點(diǎn)。

圖7 高碳排放區(qū)域的EKC曲線

然后，運(yùn)用同樣的方法得到中碳排放區(qū)庫茲涅茨曲線方程為：Cp=0.3107+0.8531Gp-0.0698Gp2，中碳排放區(qū)域的庫茲涅茨曲線(圖8)方程中β1為正，β2為負(fù)，說明中碳排放區(qū)同樣存在碳排放拐點(diǎn)，人均碳排放量和人均GDP也呈倒“U”型特征，拐點(diǎn)出現(xiàn)在GDP為61 110元時(shí)，因此中排放區(qū)中陜、新和吉已跨越拐點(diǎn)。

圖8 中碳排放區(qū)域的EKC曲線

最后，對低碳排放區(qū)域進(jìn)行OLS回歸，得到低碳排放區(qū)庫茲涅茨曲線(圖9)模型為：Cp=0.2328+0.6988Gp-0.0940Gp2，同高、中排放區(qū)一樣，低排放區(qū)β1為正，β2為負(fù)，因此該區(qū)域也存在拐點(diǎn)，Cp和人均GDP也呈現(xiàn)倒“U”型特征。由公式計(jì)算的拐點(diǎn)在GDP37 170元處，因此低碳排放區(qū)域中津、滬、閩、渝、甘以及青幾省市已達(dá)到拐點(diǎn)。

圖9 低碳排放區(qū)域的EKC曲線

從理論上計(jì)算中國EKC曲線拐點(diǎn)將出現(xiàn)在2020年左右，人均GDP 37 170元處，(林伯強(qiáng)等，2009)[22]，但實(shí)證預(yù)測到2040年拐點(diǎn)仍不會(huì)出現(xiàn)。影響碳排放量的因素很多，例如收入、能源強(qiáng)度以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等，且不同因素都會(huì)對EKC曲線形狀產(chǎn)生影響。就經(jīng)濟(jì)發(fā)展本身而言，在改革開放初期，我國采用東、中、西部地區(qū)階梯狀發(fā)展戰(zhàn)略，東部地區(qū)最早起步，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展就要付出巨大的環(huán)境成本。中部和西部地區(qū)相對東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)起步略有推后，因此它們在起步和發(fā)展的過程中可以吸取東部地區(qū)發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，進(jìn)而在一個(gè)較低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越過環(huán)境庫茲涅茨曲線的臨界點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境改善的雙贏模式。

五、結(jié)論與政策建議

依據(jù)IPCC碳排放量計(jì)算公式以及聚類分析法，本文選取CE、Ci和Cp作為評價(jià)指標(biāo)，將我國30個(gè)省市劃分為高中低碳排放區(qū)。高排放區(qū)集中在北方幾個(gè)省份：寧、內(nèi)蒙古、晉、魯、遼和冀；中排放區(qū)有皖、粵、浙、黑、陜、鄂、吉、新、貴、蘇和豫；低排放區(qū)包含滬、贛、桂、滇、湘、渝、川、閩、京、津、瓊、甘和青。另外，三大區(qū)域分別在CE、Cp和Ci上均存在較大差異。

三大排放區(qū)人均GDP與Cp之間均存在EKC曲線關(guān)系，且三區(qū)域拐點(diǎn)出現(xiàn)位置不同。理論上，高碳排放區(qū)拐點(diǎn)出現(xiàn)在人均GDP 44 409元的位置，中碳排放區(qū)域?yàn)?1 110元，低碳排放區(qū)為37 170元。然而，結(jié)合本文結(jié)論以及EKC曲線理論拐點(diǎn)位置來看，三區(qū)域目前大體上都還沒有達(dá)到拐點(diǎn)位置，仍處在曲線的前半階段?？傊?，為促使EKC曲線拐點(diǎn)早點(diǎn)到來，各省市需要從能源消費(fèi)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等幾個(gè)方面采取措施。

根據(jù)以上的實(shí)證分析，本文在改善環(huán)境質(zhì)量與節(jié)能減排方面提出幾點(diǎn)建議：

第一，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，如東部沿海和京津地區(qū)，目前減排潛力已基本耗盡。因此，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和技術(shù)進(jìn)步來提升減排潛力是該地區(qū)的最優(yōu)減排路徑，同時(shí)還要結(jié)合該地區(qū)經(jīng)濟(jì)與資源稟賦優(yōu)勢，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，開發(fā)利用可再生能源和清潔能源，如核電、水電以及風(fēng)電等。

第二，次發(fā)達(dá)地區(qū)，如東北地區(qū)和中部地區(qū)，由于這些地區(qū)目前減排潛力還未充分發(fā)揮，因此還有一定的減排空間。其次，該地區(qū)碳排放量與人均GDP之間具有明顯的正相關(guān)性，人們對能耗型產(chǎn)品需求仍處在增長階段，所以可通過大力宣傳以提高人們減排意識來達(dá)到減排效果。另外，這部分地區(qū)目前正處在經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展階段，因此可在淘汰本地落后產(chǎn)業(yè)的同時(shí)承接?xùn)|部產(chǎn)業(yè)來提升減排空間。

第三，不發(fā)達(dá)地區(qū)，如西北和西南等相對落后的地區(qū)，碳排放量較少，大規(guī)模調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)或更新技術(shù)會(huì)帶來規(guī)模不經(jīng)濟(jì)。對于正處在產(chǎn)業(yè)升級的西南地區(qū)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是減排政策的重點(diǎn)，但對于西北地區(qū)，能源利用效率相對落后，可通過提高技術(shù)來提高能源效率，以此實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)。

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責(zé)任編校：田 旭，馬軍英

Research of Regional Differences of Carbon Emissions Based on Cluster Analysis and the Relationship Between Economic Growth

GAO Xiao-bo, KONG Qun-xi, LI Xiao-wei

(Nanjing University of Finances and Economics, Institute of industry development, Nanjing 210046，China)

According to the Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) carbon emissions calculation method, the paper calculates carbon emissions of 30 provinces in china between 1999 and 2011 except Hong Kong, Macau and Taiwan. Selecting the amount of emissions、carbon intensity and per capita carbon emissions as three indicators, 30 provinces are divided into three carbon emission region through cluster analysis of multivari-able sectional data. Clustering results show that high emission region includes Ningxia, Inner Mongolia, Shanxi, Shandong, Liaoning and Hebei. Moderate emission region have Anhui, Hubei, Zhejiang, Guangdong, Heilongjiang, Shaanxi, Jilin, Xinjiang, Guizhou,J iangsu and Henan. And low-carbon emission region including Jiangxi, Guangxi, Chongqing, Yunnan, Hunan, Sichuan, Shanghai, Fujian, Beijing, Hainan, Gansu, Qinghai and Tianjin. Besides, co-integration test and regression analysis was performed of carbon emissions and GDP per capita of the three groups. Results show that a co-integration relationship had long been exiting between them and fit the environmental Kuznets inverse U curve. It is predicted that the total carbon emission of the country will keep on increasing for a long time, however, with a growth rate of carbon emission lower than that of the GDP, which means the carbon emission intensity will keep on declining.

regional difference; carbon emission; environmental Kuznets curve

2015-05-25

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71303105)；江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PAPD)

高瀟博，女，漢，河南商丘人，碩士，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)組織與服務(wù)經(jīng)濟(jì)。 孔群喜，男，漢，江蘇徐州人，副院長，副教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)組織與公共政策。

F062.2

A

1007-9734(2015)04-0021-07