梁一鳴 雷社平

摘要：利用STIRPAT面板模型分析中部六省2000-2012年碳排放情況，發(fā)現(xiàn)：六省的碳排放量遞增，碳排放強(qiáng)度遞減，地區(qū)差異顯著。人均收入水平的二次項系數(shù)顯著為負(fù)，環(huán)境庫茲涅茨假說成立。城鎮(zhèn)化水平、技術(shù)水平與碳排放量、排放強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān);人口規(guī)模、能源結(jié)構(gòu)與碳排放量、排放強(qiáng)度呈正相關(guān)。運用灰色GM（1，1）模型，預(yù)測中部六省2015年、2020年碳排放量分別達(dá)到12萬噸、18萬噸，碳排放強(qiáng)度分別降至6.7噸/萬元、4.7噸/萬元。最后提出了節(jié)能減排的措施。

Abstract： The STIRPAT panel model is used to analyze the carbon emissions of the six central provinces from 2000 to 2012， and it is found that the carbon emissions of the six provinces are increasing， the carbon emission intensity is decreasing， and the regional differences are significant. The quadratic coefficient of per capita income level is significantly negative， and the environmental Kuznets hypothesis is established. Urbanization level and technical level are negatively correlated with carbon emissions and emission intensity; population size and energy structure are positively correlated with the carbon emissions and emission intensity. Using the gray GM （1，1） model， it is predicted that the carbon emissions in the six central provinces in 2015 and 2020 will reach 120，000 tons and 180，000 tons respectively， and the carbon emission intensity will be reduced to 6.7 tons/10，000 yuan and 4.7 tons/10，000 yuan respectively. Finally， measures for energy conservation and emission reduction are proposed.

關(guān)鍵詞：中部六省;碳排放;STIRPAT模型;GM（1，1）模型;預(yù)測

Key words： six provinces in central China;carbon emissions;STIRPAT model;GM （1， 1） model;prediction

中圖分類號：X502;F224? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2019）21-0011-04

0? 引言

近十年來，氣候問題被國際社會列為全球十大環(huán)境問題之首。而碳排放是引起全球氣候變暖的主要原因。目前我國的中西部節(jié)能碳減排壓力較大[1]。因此，深入探析中部地區(qū)碳排放的影響因素，是中部地區(qū)節(jié)能減排的重要前提，對中部崛起戰(zhàn)略的實施，實現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展具有重大的意義。

國內(nèi)外關(guān)于碳排放影響因素研究的文獻(xiàn)比較多，分解法是學(xué)者們常用的方法。分解法主要有結(jié)構(gòu)分解法（Structural Decomposition Analysis，SDA）和指數(shù)分解法（Index Decomposition Analysis，IDA）（Ang et al.，1998[2];Peters，2008[3];陳詩一，2011[4]），分解因素較為單一，應(yīng)用規(guī)范的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法進(jìn)行的較為少見（李小平，盧現(xiàn)祥，2010[5];何小鋼，張耀輝2011[6]）。結(jié)合STIRPAT模型研究碳排放問題的也不多（何小鋼，張耀輝2012[7]）。總的來看，國內(nèi)外碳排放研究較成熟，具有方法模型化、手段信息化、尺度多元化、視野拓展化等趨勢。中部六省發(fā)展模式多為高能耗的粗放型增長方式，會給自然生態(tài)系統(tǒng)帶來較大壓力，影響社會經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)文明的建設(shè)。齊紹洲等[8]運用面板模型對中部六省經(jīng)濟(jì)增長方式對區(qū)域碳排放的影響進(jìn)行了研究，而針對中部六省碳排放的驅(qū)動因素分析研究較為少見，基于此，本文利用STIRPAT模型對中部六省2000-2012年碳排放影響因素進(jìn)行分析，并利用灰色系統(tǒng)GM（1，1）模型對2015-2020年的碳排放進(jìn)行預(yù)測，可為中部六省節(jié)能減排政策的制定提供科學(xué)依據(jù)，也有利于中部地區(qū)的生態(tài)建設(shè)及可持續(xù)發(fā)展。

1? 研究方法及數(shù)據(jù)

1.1 STIRPAT碳排放因素模型的建立

式（3）中斜率系數(shù)b、c、d表示在其他影響因素不變時，該因素每變化1%所引起的環(huán)境影響變化的百分比。

最后利用面板數(shù)據(jù)模型分析碳排放影響因素，利用灰色GM（1，1）預(yù)測中部地區(qū)碳排放量。

1.2 中部地區(qū)碳排放核算及分析

1.2.1 數(shù)據(jù)選取

本文根據(jù)中國能源統(tǒng)計年鑒計算碳排放量，用C表示，并采用美國能源部DOE/EIA推薦的碳排放系數(shù)（單位：kg碳/kg標(biāo)準(zhǔn)煤）：煤炭，0.702;石油，0.478;天然氣，0.389 ①。

1.2.2 碳排放量

1.2.3 碳排放強(qiáng)度

碳排放強(qiáng)度（噸/億元）指單位產(chǎn)值碳排放的數(shù)量。圖3是中部六省碳排放強(qiáng)度歷史數(shù)據(jù)趨勢圖?？梢钥闯觯轿魇〉奶寂欧艔?qiáng)度先增后減，且始終保持較高水平。其他五省的碳排放強(qiáng)度逐年下降，并且遠(yuǎn)小于山西省排放量。

1.2.4 人均碳排放量

如圖4，2000-2012年，山西省呈波動增長，且增速快;其余五省增速緩慢。

1.2.5 預(yù)測模型構(gòu)建

灰色系統(tǒng)預(yù)測是一種以 “小樣本”、“貧信息”的不確定系統(tǒng)為研究對象[11]，實現(xiàn)對系統(tǒng)運行行為、演化規(guī)律的正確描述，運算簡便、精度高、易于檢驗，常用于能源指標(biāo)預(yù)測[12]。本文采用灰色GM（1，1）模型對中部六省2015-2020年碳排放量進(jìn)行預(yù)測。

2? 中部地區(qū)碳排放的因素分析

本文選取5個影響因素指標(biāo)，即人均收入水平、城鎮(zhèn)化率、人口規(guī)模、技術(shù)水平和能源結(jié)構(gòu)。具體數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》和各省統(tǒng)計年鑒。

2.1 實證分析

2.1.1 面板模型選擇

為判定模型的具體形式，運用EViews8.0，首先對模型進(jìn)行F檢驗，結(jié)果如表1。

結(jié)果顯示，P值小于0.01，表明拒絕建立混合模型的原假設(shè)，建立個體固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合模型。接下來，對模型進(jìn)行Hausman檢驗，結(jié)果如表2。

2.1.2 實證結(jié)果

利用EViews8.0軟件并采用加入時間趨勢變量lnt以控制時間、政策等對各省碳排放的共同影響。表3是因變量分別為碳排放量自然對數(shù)和碳強(qiáng)度自然對數(shù)的回歸結(jié)果。模型1、2用固定效用模型估計了回歸方程（4）?？梢钥闯觯胁苛∪司杖胨降囊淮雾?、二次項的系數(shù)均顯著，人均收入水平的二次項系數(shù)為負(fù)，說明人均收入水平與碳排放量成倒U型關(guān)系，環(huán)境庫茲涅茨假說成立。為了檢驗?zāi)Ｐ?的穩(wěn)健性，在其基礎(chǔ)上增加了城鎮(zhèn)化率、人口規(guī)模、技術(shù)水平、能源消費結(jié)構(gòu)4個控制變量得到模型2，從回歸結(jié)果看，人均收入水平的二次項在5%的水平上顯著為負(fù)，再一次證明環(huán)境庫茲涅茨假說成立。由于模型2可能存在內(nèi)生性的問題，采用滯后期工具變量策略，以內(nèi)生變量中部六省人均收入水平對數(shù)的滯后一期和人均收入水平對數(shù)二次項的滯后一期為當(dāng)期值的工具變量得到模型3。經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，滯后期的內(nèi)生變量（工具變量）與當(dāng)期值有較強(qiáng)的相關(guān)性，通過當(dāng)期值對碳排放產(chǎn)生影響，而當(dāng)期的碳排放對前一期的內(nèi)生變量則沒有影響，因此工具變量選擇符合要求。

從模型3 的估計結(jié)果來看，人均收入水平的二次項顯著為負(fù)，環(huán)境庫茲涅茨假說仍然成立，人均收入水平的一次項和二次項通過了1%和5%水平檢驗，說明滯后期工具變量作用明顯;城鎮(zhèn)化水平顯著為負(fù)，即城鎮(zhèn)化水平越高，碳排放量和碳排放強(qiáng)度均下降;人口規(guī)模水平在1%水平上顯著且為正，表明人口總量的增加，碳排放量和碳排放強(qiáng)度均增加;技術(shù)水平在1%的水平上顯著且為負(fù)，即單位能源消耗利用率增大，碳排放和碳排放強(qiáng)度均減小;能源結(jié)構(gòu)在10%的水平上顯著為正，即煤炭消費比重越大，碳排放量和碳排放強(qiáng)度均增大。

2.2 碳排放預(yù)測

設(shè)中部六省碳排放保持“慣性發(fā)展”，以2000-2012年碳排放量、碳排放強(qiáng)度作為原始數(shù)據(jù)，通過灰色系統(tǒng)GM（1，1）計算，可對2015-2020年碳排放量、碳排放強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果見表4。

由表4可知，中部六省2020年碳排放量將是2005年的2.82倍，碳排放強(qiáng)度為2010年的37.63%，降幅為62.37%，表明中部六省如果按目前節(jié)能減排強(qiáng)度持續(xù)推進(jìn)，至2020年能夠完成國家設(shè)定的單位GDP排放較2005年下降40～45%的目標(biāo)。

3? 結(jié)論與政策建議

3.1 結(jié)論

2000-2012年中部地區(qū)不同省份的排放量差距很大。2012年，排放量最多，且始終保持較高水平的山西省，比江西省多5萬噸，排放量是江西省的10.81倍。其他五省的碳排放強(qiáng)度逐年下降，并且遠(yuǎn)小于山西省。這期間，山西省人均碳排放量呈波動增長趨勢，其余五省人均碳排放量都呈穩(wěn)健增長趨勢。

從碳排放影響因素來看，人均收入水平的二次項顯著為負(fù)，環(huán)境庫茲涅茨假說仍然成立。城鎮(zhèn)化水平越高，碳排放量和碳排放強(qiáng)度均下降。人口規(guī)模增加，碳排放量增加和碳強(qiáng)度也增加。技術(shù)水平系數(shù)顯著且為負(fù)，即單位能源消耗利用率提高，碳排放和碳排放強(qiáng)度均下降。能源結(jié)構(gòu)系數(shù)顯著為正，即煤炭消費比重越大，碳排放和碳排放強(qiáng)度也越大。

根據(jù)灰色預(yù)測的結(jié)果，中部六省碳排放量2015年將達(dá)到120063.31萬噸，2020年將達(dá)到182709.2萬噸，碳排放強(qiáng)度2015年降至67409.94噸/億元，2020年降至47431.18噸/億元。中部六省如果按目前節(jié)能減排強(qiáng)度持續(xù)推進(jìn)，至2020年能夠完成國家設(shè)定的單位GDP排放較2005年下降40～45%的目標(biāo)。

3.2 政策建議

從上文分析得知，中部六省未來碳排放量將進(jìn)一步加大，將會進(jìn)一步加劇生態(tài)環(huán)境的壓力，中部崛起戰(zhàn)略的實際效果要打折扣，生態(tài)文明建設(shè)面臨重大挑戰(zhàn)，據(jù)此，提出以下建議：

優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。降低煤炭消費比重，積極開發(fā)利用低污染的太陽能、水能、生物能等清潔能源，努力提高能源利用率。

繼續(xù)落實國家人口計劃生育政策，努力將人口數(shù)量控制在資源環(huán)境承載力范圍內(nèi)。同時，倡導(dǎo)綠色低碳環(huán)保消費，實現(xiàn)生活生態(tài)化，以降低生活消費的碳排放量。

調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，加快經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向資源環(huán)保型轉(zhuǎn)變，大力發(fā)展低能耗、高附加值的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)及環(huán)保產(chǎn)業(yè)。植樹造林，提高植被覆蓋率，加快碳匯農(nóng)林業(yè)，充分發(fā)揮碳匯潛力。

注釋：

①資料來源：國家發(fā)展和改革委員會能源研究所（國家發(fā)展和改革委員會能源研究所.中國可持續(xù)發(fā)展能源暨碳排放情景分析綜合報告[R].2003：37）：王剛、馮霄（汪剛，馮霄.基于能量集成的CO2減排量的確定[J].化工進(jìn)展，2006，25（12）：1467-1470）。

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