郭承龍，徐蔚藍(lán)

(南京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南京 210037)

1 引言

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展，保持了近10%的增速，成為了世界上最大的碳排放國。江蘇省的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力一直位于前列。根據(jù)地區(qū)生產(chǎn)總值統(tǒng)一核算結(jié)果，2020年全省實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值 102 719 億元，按可比價格計算，同比增長3.7%，經(jīng)濟(jì)增長的同時也導(dǎo)致了二氧化碳的高排放，江蘇省碳排放總量從2000年的 8 005.29 萬t上升到2010年的 20 888.88 萬t，漲幅達(dá)160%。2020年，我國提出了2030年碳達(dá)峰和2060年碳中和的目標(biāo)。為實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo)，江蘇作為全國經(jīng)濟(jì)增長與能源消耗的主力軍，更需探究江蘇省碳排放的影響因素。研究主題對我國區(qū)域性經(jīng)濟(jì)發(fā)展及完成節(jié)能減排目標(biāo)具有理論意義和參考價值。

2 文獻(xiàn)回顧

學(xué)者們使用多種方法對碳排放影響因素進(jìn)行了研究。楊文杰等(2019)使用ARMA模型對造紙企業(yè)未來5年碳排放量進(jìn)行估算，并指出強(qiáng)制減排對造紙企業(yè)碳排放強(qiáng)度影響受強(qiáng)制配額制度調(diào)節(jié)[1]；崔和瑞等(2019)通過動態(tài)面板模型和系統(tǒng)矩估計方法的研究結(jié)果表明，人均GDP與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放強(qiáng)度具有顯著正向效應(yīng)[2]，但王鑫靜等(2020)得到的結(jié)論正好相反[3]；Fan等(2015)等研究結(jié)果表明工業(yè)結(jié)構(gòu)在一定程度上減少碳排放[4]，Mohsen等(2014)卻認(rèn)為結(jié)構(gòu)因素的減排效應(yīng)并不顯著[5]；魏廈(2019)認(rèn)為人均GDP和人口總量增長會增加碳排放[6]；人口要素是碳排放增長的促進(jìn)性因素基本是研究者的共識(王長建等，2017；丁凡琳等，2019)[7]；城鎮(zhèn)化率提升對碳排放增長總體呈現(xiàn)抑制作用[8]，但韓夢瑤等(2017)認(rèn)為城市化率對碳排放降低具有顯著作用[9-10]；馬振濤等(2014)研究發(fā)現(xiàn)，居民消費(fèi)與碳排放呈正相關(guān)[11]，消費(fèi)能力是城市居民碳排放的重要因素(丁凡琳等，2019)[12]，且城鄉(xiāng)居民消費(fèi)生產(chǎn)間接碳排放為主(張瓊晶，2009)[13]有必要將居民消費(fèi)納入到碳排放影響因素中；STIRPAT是常用碳排放影響因素研究模型，C-D生產(chǎn)函數(shù)、回歸分析、灰色關(guān)聯(lián)法、空間自相關(guān)等是常用計算方法；Dietz 等(1994)[14]提出了STIRPAT，該模型具有的較強(qiáng)彈性和拓展性適用于碳排放影響因素研究[15]；郭承龍(2020)基于STIRPAT模型的回歸結(jié)果表明人口要素、城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)和社會財富等對森林工業(yè)二氧化碳排放構(gòu)成正向影響[16]。

上述文獻(xiàn)從不同視角揭示碳排放影響因素，為制定有效碳減排政策提供依據(jù)。江蘇省碳排放影響因素的研究成果相對不足。鑒于此，本文構(gòu)建基于STIRPAT模型的碳排放影響因素模型，將居民消費(fèi)水平、人口總量、城鎮(zhèn)化率、人均GDP、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技水平和對外貿(mào)易集成在一起共同測度江蘇省碳排放影響因素，為完成江蘇省能源消耗總量和能源強(qiáng)度“雙控”任務(wù)奠定實(shí)證性基礎(chǔ)，為綠色發(fā)展戰(zhàn)略提供重要依據(jù)。

3 理論框架

本研究基于STIRPAT模型構(gòu)建江蘇省碳排放量影響因素模型，使用STATA軟件進(jìn)行回歸分析，根據(jù)結(jié)果提出江蘇省碳減排的措施，對經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和轉(zhuǎn)變發(fā)展方式具有重要意義。

3.1 模型構(gòu)建

Ehrlich和Holdren(1971)提出了IPAT方程，即I=PAT[17]。該方程要求因變量I與自變量P、A、T成等比例變動關(guān)系，有一定的局限性，由此一些學(xué)者開始改進(jìn)此模型。Dietz和Rosa(1994)對IPAT模型進(jìn)行了修正，提出了STIRPAT模型[18]。其表達(dá)式為：

I=aPbAcTde

(1)

其中，I(Impact)代表環(huán)境壓力，P(Population)代表人口規(guī)模，A(Affluence)代表富裕程度，T(Technology)代表技術(shù)水平。α為模型的系數(shù)，b、c、d分別為人口數(shù)量、富裕程度、技術(shù)水平的指數(shù)，e為誤差項。為了避免異方差，對公式(1)兩邊取自然對數(shù)，得到式(2)。

lnI=lna+b(lnP)+c(lnA)+d(lnT)+lne

(2)

其中，以lnI為因變量，lna為常數(shù)項，lnP、lnA和lnT為自變量，lne為誤差項。

在STIRPAT基礎(chǔ)上，本研究增加了解釋變量。人均GDP和人口總量是碳排放的共識性影響因素(張慶宇等，2019)[19]。城鎮(zhèn)化水平推動了生產(chǎn)集聚、消費(fèi)規(guī)模和類型擴(kuò)大。改革開放后江蘇省城鎮(zhèn)化進(jìn)程取得較快發(fā)展，應(yīng)是碳排放影響因素之一。江蘇省居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)趨于優(yōu)化，故引入居民消費(fèi)水平變量測度消費(fèi)對碳排放的影響。能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等也對碳排放產(chǎn)生影響(金柏輝等，2018)[20]。此外，江蘇科技水平近年來飛速提高，2020年全社會研發(fā)投入超過 2 800 億元，科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率達(dá)65.1%，理應(yīng)作為碳排放的影響因素。進(jìn)出口貿(mào)易的增多也加大了資源與環(huán)境的壓力，進(jìn)而應(yīng)作為一項影響因素。結(jié)合眾多學(xué)者的研究結(jié)果以及江蘇省經(jīng)濟(jì)環(huán)境特點(diǎn)，選取人口總量(P)、城鎮(zhèn)化水平(U)、人均GDP(G)、居民消費(fèi)水平(R)、能源結(jié)構(gòu)(E)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(I)、科技水平(T)和對外貿(mào)易(F)八個指標(biāo)構(gòu)建江蘇省碳排放強(qiáng)度的STIRPAT擴(kuò)展模型，如式(3)所示。

8.28%的同學(xué)認(rèn)為作文課輕松愉快，豐富多彩，41%的同學(xué)認(rèn)為單調(diào)無趣，22%的同學(xué)認(rèn)為嚴(yán)謹(jǐn)無樂趣，9%的同學(xué)則認(rèn)為難以忍受。

lnC=α+β1lnP+β2lnU+β3lnG+β4lnR+β5lnE+β6lnI+β7lnT+β8lnO+e

(3)

其中：α為常數(shù)項，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7、β8分別表示人口總量、城鎮(zhèn)化率、人均GDP、居民消費(fèi)水平、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技水平和對外貿(mào)易的彈性系數(shù)。

3.2 指標(biāo)選取

環(huán)境壓力用碳排放量(C)來表示。人口總量、城鎮(zhèn)化率、人均GDP、居民消費(fèi)水平、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技水平和對外貿(mào)易釋義見表1。

表1 模型中各變量描述

根據(jù)《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中能源部分所提供的基準(zhǔn)方法，化石燃料消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放量的計算公式為：

其中，C為估算的碳排放量，i為能源種類，E為各類能源消費(fèi)量(萬t)，CEF為各類能源的二氧化碳排放系數(shù)，44和12分別為二氧化碳和碳的分子量。

3.3 數(shù)據(jù)說明

本研究期為2000—2019年。數(shù)據(jù)來源于《江蘇省統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》，整理并計算得出。

4 實(shí)證分析

4.1 單位根檢驗(yàn)

由表2可知，變量lnG、lnR、lnI和lnT拒絕“存在單位根”的原假設(shè)，即為平穩(wěn)序列，滿足回歸需求，lnC、lnP、lnU、lnE和lnO存在單位根，為不平穩(wěn)序列，需進(jìn)一步做協(xié)整檢驗(yàn)。

表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

4.2 協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)的基本思想是如果多個單位根序列擁有“共同的隨機(jī)趨勢”，則可以對這些變量作適當(dāng)?shù)木€性組合而消去此隨機(jī)趨勢，從而得到平穩(wěn)序列[21]。本文運(yùn)用Johansen檢驗(yàn)進(jìn)行協(xié)整分析，該檢驗(yàn)適用于模型變量中存在多個協(xié)整關(guān)系的情況。最終根據(jù)p值=0得出協(xié)整關(guān)系是顯著的，表3表明結(jié)果有4個線性無關(guān)的協(xié)整向量，即存在協(xié)整關(guān)系，關(guān)系如下：

表3 協(xié)整檢驗(yàn)

lnC=(1.42e-14)lnP-(-1.78e-15)lnE+1.03lnO-4.4

lnP=(-5.55e-17)lnC-(2.22e+16)lnU-(5.55e+17)lnE+0.12lnO-8.44

lnU=(-4.44e-16)lnC-(1.33e+15)lnE+0.67ln0+3.47

lnE=(5.55e-16)lnC+(-8.88e-16)lnU-0.33lnO-0.96

為了確定模型的平穩(wěn)性，平穩(wěn)性檢驗(yàn)如圖1。結(jié)果表明除了模型本身所假設(shè)的單位根之外，所有特征值均落在單位圓之內(nèi)，所以該模型穩(wěn)定。

4.3 模型檢驗(yàn)

為避免多重共線性，本文采用逐步回歸法進(jìn)行分析，最終剔除變量人均GDP、對外貿(mào)易、科技水平、居民消費(fèi)水平和能源結(jié)構(gòu)五個指標(biāo)，結(jié)果如下表4所示。

圖1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

表4 回歸結(jié)果

模型檢驗(yàn)的擬合優(yōu)度R2為 0.992 4，F(xiàn)檢驗(yàn)在1%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，說明模型擬合性較好，回歸結(jié)果較為理想。三個變量lnP、lnU和lnI均在5%的水平下顯著，lnP和lnU對碳排放量為正向影響，lnI對碳排放量呈負(fù)向影響。2000—2019年期間，變量每變化1%個單位導(dǎo)致碳排放量變動的百分比從小到大依次為：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)-1.40，城鎮(zhèn)化率1.61，人口總量9.23。

人口總量是影響江蘇省碳排放的重要因素。江蘇省2000年的總?cè)丝跒?7 327.0 萬人，到2019年增長到 8 070.0 萬人，19年來增長了743萬人。人口規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大，增加了人類對自然資源的需求，生產(chǎn)發(fā)展的同時能源也在不停地被消耗，從而導(dǎo)致碳排放的增加。相同條件下，人口規(guī)模每變動1%，會導(dǎo)致碳排放量變動9.23%。

江蘇省的城鎮(zhèn)化水平不斷提高。2002—2011年，全省城鎮(zhèn)人口由 3 310.3 萬人增加到 4 889.4 萬人，城市化率提高到61.9%。城市化的發(fā)展也會導(dǎo)致能源消耗和碳排放量增加。相同條件下，城鎮(zhèn)化率每變動1%個單位，會導(dǎo)致碳排放量變動1.61%。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也與碳排放密不可分。近年來，江蘇省的第三產(chǎn)業(yè)占比最大，第三產(chǎn)業(yè)的地區(qū)生產(chǎn)總值由2000年的 3 069.46 億元增長到2019年的 51 064.73 億元，增幅較大。第三產(chǎn)業(yè)比重增加，進(jìn)而高耗能的第二產(chǎn)業(yè)比重降低，從而降低碳排放量。相同條件下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)每變動1%，碳排放量變動-1.40%。

5 研究結(jié)論與建議

①人口總量對碳排放具有正向影響，說明人口總量越大，碳排放量越大[22-23]。由此可知，人口數(shù)量的迅猛增加，雖然帶動了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但會帶來資源環(huán)境與碳排放的壓力[24-25]。因此，江蘇省應(yīng)利用人口增長為其注入活力這一特點(diǎn)，優(yōu)化人口結(jié)構(gòu)，人才的引進(jìn)帶來技術(shù)的不斷革新，大力發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)，采用高新技術(shù)合理優(yōu)化碳排放方式，提高能源利用率。

②城鎮(zhèn)化率也是導(dǎo)致碳排放量增多的一大因素。江蘇省城市化進(jìn)程的不斷加快，導(dǎo)致各地資源使用、污染排放也大大增加。因而應(yīng)利用城市化水平提高導(dǎo)致人口消費(fèi)聚集這一特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)聚集效應(yīng)與規(guī)模效應(yīng)，促進(jìn)資源的合理配置與循壞利用，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)的雙贏。此外，在城市化建設(shè)過程中，要注意優(yōu)化人口結(jié)構(gòu)，保證經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，從而有效控制碳排放。

③產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對于碳排放量的抑制作用在于第三產(chǎn)業(yè)占總產(chǎn)業(yè)的比重很高。江蘇省目前以第三產(chǎn)業(yè)為主，比重近年來超過高碳排放量的第二產(chǎn)業(yè)，有助于降低碳排放。發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)不僅有利于碳排放量降低，更有利于建立和完善社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制，加快經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展[26]。由此，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)之間協(xié)調(diào)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置是重中之重。大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)不意味著削弱第一、第二產(chǎn)業(yè)，而是促進(jìn)其他產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步，帶動科技進(jìn)步與創(chuàng)新驅(qū)動，使第二產(chǎn)業(yè)使用更多的清潔能源，更好地降低碳排放量，早日實(shí)現(xiàn)江蘇省碳減排目標(biāo)。