謝志明+晏奎+周樂(lè)明+楊盼盼

摘要：采用線性面板計(jì)量方法，依據(jù)2000～2014年中國(guó)30個(gè)省區(qū)CO2排放因子數(shù)據(jù)，考量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源轉(zhuǎn)型與CO2排放的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。結(jié)果表明：工業(yè)經(jīng)濟(jì)部門(mén)能源消費(fèi)是導(dǎo)致CO2排放增加的重要因素；能源強(qiáng)度與CO2排放之間存在顯著相關(guān)性與長(zhǎng)期均衡性，能源強(qiáng)度降低1%，CO2排放量將減少0.22%；可再生能源替代化石能源對(duì)CO2排放具有長(zhǎng)期抑制作用，可再生能源占比每增加1%，CO2排放量將減少0.48%。鑒此，應(yīng)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，實(shí)現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，包括提高能源效率、可再生能源替代等政策建議。

關(guān)鍵詞： 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；能源效率；可再生能源替代；碳排放

中圖分類號(hào)：F062.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：10037217（2017）06011306

一、引言

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)煤炭、石油等化石能源的依賴導(dǎo)致CO2過(guò)度排放，成為全球面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。由此引發(fā)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消費(fèi)轉(zhuǎn)型與碳排放關(guān)系的問(wèn)題值得長(zhǎng)期關(guān)注＼[1＼]。相關(guān)學(xué)者探討了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與CO2排放的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。Jaunky（2011）運(yùn)用環(huán)境庫(kù)茨涅茨曲線（Environmental Kuznets Curve， EKC）驗(yàn)證了GDP和CO2排放之間的倒“U”型關(guān)系[2]。胡宗義等（2012）研究表明人均GDP與人均CO2排放量成正相關(guān)[3]。Piaggio和Padilla（2012）對(duì)全球31個(gè)國(guó)家在1950-2006年的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和CO2排放進(jìn)行了協(xié)整分析，指出經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與CO2排放的相關(guān)性受資源的時(shí)空條件、環(huán)境政策的影響，呈現(xiàn)復(fù)雜多樣化的特征[4]。關(guān)于GDP與能源消費(fèi)之間的因果關(guān)系的研究尚未取得一致結(jié)論，Ozturk（2010）認(rèn)為這可能是由于數(shù)據(jù)來(lái)源、所用的因變量及計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型存在差異導(dǎo)致的[5]。

以能源強(qiáng)度和可再生能源占比為主要表征的能源消費(fèi)轉(zhuǎn)型與CO2排放關(guān)系密切 [6]。Lee和Chang（2008）研究指出，能源強(qiáng)度對(duì)CO2排放具有抑制作用，建議亞洲國(guó)家應(yīng)致力于降低工業(yè)部門(mén)的能源強(qiáng)度，以便更好地控制CO2排放[7]。Wing（2008）研究了美國(guó)1958-2000年能源強(qiáng)度對(duì)CO2排放的影響趨勢(shì)，指出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)是降低能源強(qiáng)度的主要途徑[8]。何建坤（2013）通過(guò)低碳情景指標(biāo)分析，認(rèn)為保持低水平的能源強(qiáng)度是CO2排放量盡早達(dá)到峰值的必要條件[9]。Sadorsky（2014）通過(guò)分析新興經(jīng)濟(jì)體的能源強(qiáng)度，指出若在新興經(jīng)濟(jì)體中降低能源強(qiáng)度，收入可能出現(xiàn)增長(zhǎng)，且CO2排放也將會(huì)減少[10]。同時(shí)，開(kāi)發(fā)利用可再生能源，逐步實(shí)現(xiàn)可再生能源對(duì)常規(guī)能源的替代是實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排、解決全球氣變暖威脅的有效途徑[11，13]。但可再生能源替代對(duì)CO2排放趨勢(shì)的影響需要長(zhǎng)期觀測(cè)，相關(guān)研究尚無(wú)一致結(jié)論。Apergis（2010）和Chiu chang（2009）指出，由于可再生能源的開(kāi)發(fā)利用存在間歇性問(wèn)題、存儲(chǔ)技術(shù)不足、棄風(fēng)棄光等現(xiàn)象嚴(yán)重，因此，可再生能源對(duì)遏制CO2排放量影響甚少[14，15]。Chiu chang（2009）認(rèn)為，只有當(dāng)可再生能源消費(fèi)占比高于某個(gè)閾值時(shí)，可再生能源才會(huì)影響CO2排放，并建議持續(xù)地增大可再生能源占比，解決經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源消費(fèi)的相互制約難題。

由于能源強(qiáng)度估計(jì)的復(fù)雜性，可再生能源的間歇性以及中國(guó)CO2排放的時(shí)空差異性，鮮有文獻(xiàn)綜合考慮能源強(qiáng)度和可再生能源替代對(duì)減少CO2排放的影響。基于此，本文利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中時(shí)間序列和長(zhǎng)面板數(shù)據(jù)分析方法，深入探究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、工業(yè)部門(mén)能源消費(fèi)、能源效率、可再生能源等因素與中國(guó)CO2排放的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。以期為加快能源轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)中國(guó)節(jié)能減排目標(biāo)提供實(shí)證支持。

三、實(shí)證分析

（一）面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

利用Eviews8.0軟件對(duì)中國(guó)30個(gè)省450個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，原假設(shè)設(shè)定隨機(jī)效應(yīng)模型優(yōu)于固定效應(yīng)模型，通過(guò)Hausman檢驗(yàn)?zāi)Ｐ突貧w分析假設(shè)。其中，Hausman檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)及結(jié)果如表2所示，可知Hausman檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量為22.175287，檢驗(yàn)結(jié)果顯著p<5%，即表明模型拒絕原假設(shè)。因此，可得出固定效應(yīng)模型更適合于本文的回歸分析。

與此同時(shí)，面板數(shù)據(jù)模型在回歸前需要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。為了避免偽回歸，本文對(duì)各面板序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

由表3可以得到，LN（CO2，it）、LN（GDPit）、LN（EIit）、LN（Rit）在經(jīng)過(guò)一階差分后基本上保持平穩(wěn)，且各變量存在一階單整，因此，它們之間可能存在協(xié)整關(guān)系，可進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。表4為殘差序列的ADF單位根檢驗(yàn)，其中通過(guò)殘差序列的單位根是平穩(wěn)的，表明解釋變量和被解釋變量之間存在長(zhǎng)期平穩(wěn)關(guān)系。雖受經(jīng)濟(jì)的沖擊影響，CO2排放量在短期內(nèi)存在劇烈又明顯的波動(dòng)變化，但這些變量之間卻存在長(zhǎng)期均衡，即CO2排放最終會(huì)逐漸降低直到歸于平穩(wěn)。

表4殘差序列的ADF單位根檢驗(yàn)

Item

Tstatistic

Prob.*

ADF的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值

88.7201

0.00940

1%

92.6263

5%

84.1066

10%

90.7825

（二）回歸結(jié)果分析

表5為面板回歸結(jié)果，其中工業(yè)能源消費(fèi)占比指標(biāo)（LNM）在1%的檢驗(yàn)水平上具有正顯著性（0.36）；而人口數(shù)量（LNPOP）對(duì)該回歸方程不顯著，這表明人口這一變量對(duì)CO2排放的影響不顯著。同時(shí)，模型中能源強(qiáng)度指標(biāo)（LNEI）在5%的檢驗(yàn)水平上具有顯著性且正相關(guān)（0.22）；可再生能源占比（LNR）存在負(fù)相關(guān)（-0.49），因此，降低能源強(qiáng)度和提高可再生能源占比對(duì)減少CO2排放量具有積極作用，這與預(yù)期是一致的。endprint

變量對(duì)CO2排放的影響程度而言，GDP增長(zhǎng)1%，CO2排放量增加0.77%；工業(yè)能源消費(fèi)占比每增加1%，CO2排放量增加0.35%。另一方面，能源效率和可再生能源占比對(duì)抑制長(zhǎng)期CO2排放方面起到重要作用：在其他條件不變的情況下，能源強(qiáng)度降低1%，CO2長(zhǎng)期排放量減少0.22%；可再生能源占比增加1%，CO2排放量減少0.49%。

表6列出了中國(guó)30個(gè)省份的5個(gè)自變量系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)誤差的估計(jì)結(jié)果。其中北京、天津、內(nèi)蒙古、上海、江蘇、浙江、福建、湖北、湖南、廣州、貴州、云南等地的收入水平系數(shù)在5%的檢驗(yàn)水平具有顯著性，各省GDP和CO2排放量關(guān)系相關(guān)性最強(qiáng)的省份是內(nèi)蒙古、上海、江蘇、湖北、湖南和廣東：各省GDP增長(zhǎng)1%，該省份CO2排放量分別增長(zhǎng)0.25%、0.14%、0.15%、0.13%、0.14%、0.13%和0.18%。從表5和6中可以看出，收入和CO2排放量之間存在正相關(guān)性，這意味著在模型增加其他變量的同時(shí)收入增加，CO2排放量也顯著上升。這是由于CO2排放量的改變，可能取決于收入水平對(duì)每個(gè)省份環(huán)境質(zhì)量的需求和供給。

表6中，有18個(gè)省區(qū)能源強(qiáng)度指標(biāo)在5%上與CO2排放顯著正相關(guān)，表明降低能源強(qiáng)度，提高能源效率對(duì)減少CO2排放量具有積極影響。其中，廣東能源強(qiáng)度每降低1%，CO2排放量減少0.178%。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)廣東通過(guò)取締關(guān)停了數(shù)量眾多的污染和能耗密集型中小企業(yè)，大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)如新能源產(chǎn)業(yè)、電子信息制造、新材料、通信技術(shù)及軟件產(chǎn)業(yè)，一方面經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，另一方面能源強(qiáng)度降低。能源強(qiáng)度降低，減排效果顯著。僅2014年廣東省CO2排放減少607.8萬(wàn)噸。

表6中，工業(yè)能源消費(fèi)占比在回歸模型中顯著正相關(guān)（1%水平），其中江蘇、湖北、湖南等工業(yè)能源消費(fèi)占比對(duì)CO2排放量影響較大。各省工業(yè)能源消費(fèi)占比增加1%，CO2排放量分別增加0.83%、0.55%、0.43%。這需要工業(yè)項(xiàng)目建設(shè)審批中特別關(guān)注能源消耗與排放水平，推廣清潔生產(chǎn)技術(shù)，開(kāi)展工業(yè)部門(mén)清潔生產(chǎn)強(qiáng)制審核，從而削減和控制工業(yè)行業(yè)CO2排放。

表6中，可再生能源占比對(duì)CO2排放量影響省區(qū)是四川和內(nèi)蒙古，可再生能源占比增加1%，CO2排放量分別減少0.59%、0.55%。四川水電資源豐富，已經(jīng)形成“三江七片兩線”的水電基地格局。2014年四川省水力發(fā)電2341.3億千瓦時(shí)，占全省當(dāng)年發(fā)電量的97.93%。由于豐富的風(fēng)力資源條件以及固定上網(wǎng)電價(jià)和補(bǔ)貼的政策扶持，內(nèi)蒙古風(fēng)電產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，2014年風(fēng)力發(fā)電量386.2億千瓦時(shí)，規(guī)模居全國(guó)第1位。但在可再生能源基地發(fā)展過(guò)程中，也存在著因?yàn)榘l(fā)電產(chǎn)能階段性過(guò)剩問(wèn)題，表現(xiàn)在2014年，四川的“棄水”電量，內(nèi)蒙古的“棄風(fēng)”電量分別為97億千瓦時(shí)，35億千瓦時(shí)。

四、結(jié)論

基于中國(guó)在全球氣候大會(huì)上的CO2排放峰值的承諾背景，為分析中國(guó)CO2排放的時(shí)間與空間規(guī)律，本文采集了30個(gè)省區(qū)2000-2014年的CO2排放量以及包括GDP、工業(yè)經(jīng)濟(jì)部門(mén)能源消費(fèi)、可再生能源、能源強(qiáng)度等在內(nèi)的排放因子數(shù)據(jù)，通過(guò)線性面板計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，研究了CO2排放量與排放因子之間的長(zhǎng)期趨勢(shì)，結(jié)論如下：

1. 從時(shí)間視域考察，受經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向影響，中國(guó)CO2排放量一直處于上升趨勢(shì)。但隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型以及工業(yè)部門(mén)的技術(shù)進(jìn)步，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)CO2排放量增幅影響明顯收窄，這為中國(guó)2030年實(shí)現(xiàn)排放峰值目標(biāo)提供了證據(jù)。

2. 從空間視域分析，由于各省區(qū)資源條件及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的差異，影響CO2排放量的主要因子可能不同，因而需要采取針對(duì)性強(qiáng)的減排策略。工業(yè)部門(mén)能源消費(fèi)多的省區(qū)，要抓緊淘汰落后產(chǎn)能，發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)；能源強(qiáng)度大的省區(qū)，應(yīng)該加大節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新力度，提高能源效率；可再生能源資源豐富的省區(qū)，由于消納困境而不得不棄風(fēng)、棄光、棄水，這就要按照新修訂的《可再生能源法》的要求，加強(qiáng)區(qū)域協(xié)作，擴(kuò)大可再生能源利用范圍，實(shí)現(xiàn)可再生能源的全額收購(gòu)[22]。

3.由于影響CO2排放的因子存在時(shí)間與空間差異性，各省區(qū)的CO2減排行動(dòng)需要在中國(guó)碳排放承諾目標(biāo)的統(tǒng)一指引下，根據(jù)自身資源條件，推動(dòng)低碳政策與經(jīng)濟(jì)、能源政策形成政策組合，有效解決氣候變化帶來(lái)的一系列挑戰(zhàn)。

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（責(zé)任編輯：鐘瑤）

Abstract：The linear panel measurement method was used to analyze the data of CO2 emission factors in 30 provinces in China during 20002014. The results of the empirical study are obtained as follows. Energy consumption is an important factor leading to the increase of CO2 emissions in the industrial sector； there is a significant correlation between energy intensity and CO2 emissions and longterm equilibrium； energy intensity decreased by 1%， CO2 emissions will be reduced by 0.22%； renewable energy to replace fossil fuels has a longterm inhibition of CO2 emissions， renewable energy accounts for each increase of 1%， CO2 emissions will be reduced by 0.48%. This paper also puts forward some suggestions on how to change the mode of economic growth and realize the strategy of energy transformation， including improving energy efficiency and renewable energy.

Key words：economic growth； energy efficiency； renewable energy alternative； CO2 emissionsendprint