潘喜蓮 侯宇恒

工業(yè)革命以來(lái)，氣候變化造成的生態(tài)危機(jī)使人類(lèi)的發(fā)展面臨著巨大的挑戰(zhàn)，引起了國(guó)際社會(huì)的高度重視。IPCC（2007）［1］在第四次評(píng)估報(bào)告中明確指出：全球氣候變化主要是由于人類(lèi)活動(dòng)的結(jié)果，其中二氧化碳作為最重要的人為溫室氣體，更多的是因?yàn)榛剂系氖褂?。在此基礎(chǔ)上，IPCC（2014）［2］第五次評(píng)估報(bào)告評(píng)估了不同治理水平和不同經(jīng)濟(jì)條件下的緩解方案，但最終根據(jù)實(shí)際情況并不推薦任何特定的緩解方案。依據(jù)《巴黎協(xié)定》（2015）設(shè)定的全球“努力將升溫控制在1.5℃范圍內(nèi)的目標(biāo)”和《全球升溫1.5 ℃特別報(bào)告》（2018）提出的目標(biāo)對(duì)應(yīng)著更為嚴(yán)格的碳預(yù)算，中國(guó)作為全球二氧化碳排放大國(guó)，想要在30多年去實(shí)現(xiàn)任務(wù)比較艱巨。2020年9月22日，我國(guó)在聯(lián)合國(guó)大會(huì)上提出二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和；2021年，在全國(guó)兩會(huì)上，碳達(dá)峰、碳中和被首次寫(xiě)入政府工作報(bào)告；同年，中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第九次會(huì)議明確提出實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和的基本思路及主要舉措。這些重大宣示不僅體現(xiàn)了我國(guó)對(duì)節(jié)能減排、推動(dòng)構(gòu)建人類(lèi)命運(yùn)共同體、加強(qiáng)生態(tài)文明建設(shè)的重視程度，更為我國(guó)二氧化碳排放路徑的研究確定了關(guān)鍵性的節(jié)點(diǎn)。

中國(guó)作為世界上最大的發(fā)展中國(guó)家，目前仍處于社會(huì)主義初級(jí)階段，處于工業(yè)化后期，經(jīng)濟(jì)發(fā)展在很大程度上依賴(lài)能源消耗，在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成全球溫升控制目標(biāo)相對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家而言需要加大節(jié)能減排的速度和力度。尤其是在有效推進(jìn)“3060”碳目標(biāo)中，主要面臨著四個(gè)方面的挑戰(zhàn)：從碳排放總量來(lái)看，我國(guó)的溫室氣體碳排放量還處于逐步上升趨勢(shì)，其上升斜率在逐步減緩，同時(shí)碳排放總量與能源消費(fèi)總量趨勢(shì)相同；從能源結(jié)構(gòu)上來(lái)看，我國(guó)仍以煤炭為主，約占60%，其所產(chǎn)生的二氧化碳排放要比石油高，更是無(wú)法與清潔能源相比，需要克服科學(xué)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等各方面的問(wèn)題；從能源強(qiáng)度來(lái)看，我國(guó)每單位的GDP所消耗的能源在逐年減少，一定程度上反映了能源使用率的逐年提升，于2019年能源強(qiáng)度為0.49噸標(biāo)煤/萬(wàn)元，雖然有了顯著下降，但與世界平均水平0.349噸標(biāo)煤/萬(wàn)元仍有較大的差距，需要技術(shù)創(chuàng)新的可持續(xù)加持；加之我國(guó)尚未完成新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略，來(lái)自建筑行業(yè)的碳排放量也是不利于“3060”碳目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的重要因素之一。因此，研究能源消費(fèi)、清潔能源發(fā)展、城鎮(zhèn)化與GDP對(duì)二氧化碳排放影響效應(yīng)，有助于針對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的東中西部地區(qū)對(duì)碳排放量影響的異質(zhì)性以及主要影響因素制定差異化的現(xiàn)實(shí)路徑，以實(shí)現(xiàn)制定節(jié)能減排政策的科學(xué)性和可操作性，加快推動(dòng)綠色生產(chǎn)生活方式的形成。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在內(nèi)容覆蓋范圍廣泛、主題細(xì)化多變、涉及學(xué)科眾多的二氧化碳排放因素的研究中，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于能源消費(fèi)、能源結(jié)構(gòu)、綠色發(fā)電量比重、城鎮(zhèn)化率、GDP與人均二氧化碳排放之間關(guān)系的研究呈現(xiàn)出交叉狀態(tài)，并未全部覆蓋所有變量，主要研究?jī)?nèi)容分為以下三個(gè)方面：

1.1 城市化與二氧化碳排放的關(guān)系研究

國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于城市化對(duì)二氧化碳排放的影響結(jié)果差異較大：一是成正相關(guān)；Jones（1991）［3］在研究發(fā)展中國(guó)家城市化對(duì)能源消費(fèi)的影響時(shí)，對(duì)1980年的59個(gè)發(fā)展中國(guó)家進(jìn)行了回歸分析，指出在保持人均收入和工業(yè)化不變的情況下，居住在城市的人口比例增加10%，現(xiàn)代人均能源消費(fèi)將增加4.5-4.8%，這直接影響了二氧化碳排放量；孫輝煌（2012）［4］、周葵和戴小文（2013）［5］、王薇（2014）［6］、張中杰等（2020）［7］也認(rèn)為城鎮(zhèn)化率的提升會(huì)造成人均能源消費(fèi)碳排放量的增加，即二者成正向影響。二是成負(fù)相關(guān)或倒U型關(guān)系，以及線(xiàn)性遞增關(guān)系、倒N型關(guān)系；Dong Xiangyang 和 Yuan Guiqiu（2011）［8］、束克東和李影（2020）［9］的研究結(jié)果認(rèn)為城鎮(zhèn)化與二氧化碳排放存在負(fù)相關(guān)或者呈倒U型關(guān)系；許士春和龍如銀（2014）［10］通過(guò)實(shí)證更進(jìn)一步地發(fā)現(xiàn)這種倒U型關(guān)系存在于除了我國(guó)東部地區(qū)的其他地區(qū)，東部地區(qū)呈現(xiàn)的是線(xiàn)性遞增關(guān)系；王小斌和邵燕斐（2014）［11］在對(duì)我國(guó)1995-2011年30個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究中也得出了與其相似的結(jié)論；李佳佳（2020）［12］的實(shí)證分析結(jié)果則是全國(guó)、東部、西部與中部差異較大，分別出現(xiàn)了倒N型和U型；楊曉軍和陳浩（2013）［13］的研究又出現(xiàn)了新的結(jié)果，即全國(guó)和東部、西部地區(qū)兩者之間也呈現(xiàn)倒N型關(guān)系，但與中部地區(qū)卻呈現(xiàn)N型關(guān)系。除此之外，還出現(xiàn)了第三種結(jié)論，曾德珩和王霞（2015）［14］通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)城市化與二氧化碳排放之間可能并無(wú)必然的因果關(guān)系，但是發(fā)達(dá)國(guó)家的人均碳排放的增長(zhǎng)卻成為加速城市化的原因，且在一些國(guó)家中的結(jié)果與此相反，由此說(shuō)明兩者存在一定的因果關(guān)系。由此可見(jiàn)，城市化與二氧化碳排放之間的關(guān)系因不同國(guó)家的發(fā)展程度、同一國(guó)家不同地區(qū)的發(fā)展水平以及通過(guò)不同的方法和影響因素進(jìn)行實(shí)證分析而產(chǎn)生不同的結(jié)果。

1.2 城市化、人口、能源消費(fèi)強(qiáng)度或效率與二氧化碳排放的關(guān)系研究

關(guān)于城市化、人口與能源消費(fèi)強(qiáng)度或者效率與二氧化碳排放之間的關(guān)系，國(guó)內(nèi)外學(xué)者最終的研究結(jié)果在因素、異質(zhì)性上有所不同：一是人口、城市化率和能源強(qiáng)度與二氧化碳排放成正相關(guān)，這是Cole等（2004）［15］對(duì)1975-1998年期間的86個(gè)國(guó)家進(jìn)行了二氧化碳排放的樣本分析結(jié)果。二是不同發(fā)展程度的國(guó)家其研究結(jié)果存在異質(zhì)性，Martínez-Zarzoso等（2011）［16］通過(guò)對(duì)1975-2003年的88個(gè)國(guó)家進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)不僅城市化與二氧化碳排放量呈倒U形關(guān)系，收入、人口、能源效率、工業(yè)活動(dòng)和城市化等對(duì)中低、低收入國(guó)家的二氧化碳排放都起了作用；而且一旦城市化達(dá)到一定水平對(duì)碳排放的影響就是負(fù)面的，有助于減少環(huán)境污染。三是在各因素中能源強(qiáng)度對(duì)二氧化碳排放的影響最大，衛(wèi)平和周亞細(xì)（2014）［17］利用亞太經(jīng)合組織中17個(gè)國(guó)家1986-2010年的相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)證分析認(rèn)為，在變量因素中能源強(qiáng)度對(duì)二氧化碳排放的影響最大，甚至大于城市人口比重和工業(yè)增加值比重對(duì)碳排放量變化的影響程度之和；除此之外還有城市人口、能源消費(fèi)量等。由此可以看出，降低能源強(qiáng)度、提高能源效率有助于減少二氧化碳的排放，在城市化進(jìn)程中實(shí)現(xiàn)減排是可能的。

1.3 城市化、能源消費(fèi)、能源結(jié)構(gòu)、人均GDP等與二氧化碳排放的關(guān)系研究

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者還未將城市化、能源消費(fèi)、能源結(jié)構(gòu)、人均GDP等全部作為解釋變量與二氧化碳排放做直接的關(guān)聯(lián)，而是呈現(xiàn)出交叉的狀態(tài)，主要表現(xiàn)為：一是城市化與能源消費(fèi)、人均GDP、能源結(jié)構(gòu)等作為多項(xiàng)但不是全部要素對(duì)于二氧化碳排放的影響；孫作人和周德群（2013）［18］認(rèn)為城市化對(duì)碳排放增量的貢獻(xiàn)明顯高于產(chǎn)業(yè)比重，且減排在能源結(jié)構(gòu)方面主要依賴(lài)于煤炭消費(fèi)比例的下降；束克東和李影（2020）［9］認(rèn)為除城市化因素外，人均收入、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)都和二氧化碳排放存在顯著性相關(guān)；林伯強(qiáng)和蔣竺均（2009）［19］的研究結(jié)果指出這其中每一項(xiàng)對(duì)其影響并不相同且差異較大；王永哲等（2015）［20］將這些因素對(duì)二氧化碳排放的影響進(jìn)行了差異排列，發(fā)現(xiàn)除了產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度為抑制因素外，其余的均為拉動(dòng)因素；朱勤等（2009）［21］在此基礎(chǔ)上還增加了經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出規(guī)模對(duì)二氧化碳排放的影響研究，且影響較大。二是能源消費(fèi)和二氧化碳排放之間存在雙向因果關(guān)系；肖德和張媛（2016）［22］對(duì)1990-2011年全球61個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，明確指出能源消費(fèi)對(duì)二氧化碳排放有著決定性的影響，且世界整體樣本、高等收入國(guó)家和低等收入國(guó)家均存在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和能源消費(fèi)、能源消費(fèi)和二氧化碳排放之間的雙向因果關(guān)系。三是可再生能源消費(fèi)（清潔能源）、人均GDP對(duì)二氧化碳的影響研究；肖德和張媛（2019）［23］考察了1994—2016年33個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家可再生能源消費(fèi)和二氧化碳排放間的非線(xiàn)性關(guān)系，其中當(dāng)金融發(fā)展處于中、高等水平時(shí)，可再生能源的消費(fèi)可以減少二氧化碳的排放；這一結(jié)論與陳玉龍等（2017）［24］的實(shí)證分析兩者呈負(fù)相關(guān)吻合，但這與 Poumanyvong 等（2010）［25］的研究結(jié)果相反；Dogan 等（2016）［26］和 Zoundi（2017）［27］指出清潔能源與二氧化碳排放之間的關(guān)系為雙向因果關(guān)系；而徐斌等（2019）［28］基于中國(guó)30個(gè)省區(qū)市1979—2016年的真實(shí)數(shù)據(jù)和2017—2030年的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)研究卻發(fā)現(xiàn)，清潔能源發(fā)展并沒(méi)有起到顯著減少二氧化碳排放的作用；齊紹洲和李揚(yáng)（2018）［29］則以可再生能源補(bǔ)貼、能源消費(fèi)強(qiáng)度和人均GDP為門(mén)檻變量進(jìn)行研究，結(jié)果表明當(dāng)可再生能源補(bǔ)貼和能源消費(fèi)強(qiáng)度高于門(mén)檻值以及人均 GDP 低于門(mén)檻值時(shí)，推動(dòng)可再生能源消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)代價(jià)比較大，并不是節(jié)能減排的最優(yōu)路徑；姚樹(shù)潔和張帥（2019）［30］則使用1990-2014年17個(gè)國(guó)家和全球6大經(jīng)濟(jì)地理區(qū)域面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人均碳排放與人均GDP及其平方項(xiàng)皆呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，與可再生能源使用率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，而可再生能源使用率與人均GDP之間也存在著顯著的U型關(guān)系，且發(fā)展中國(guó)家與發(fā)達(dá)國(guó)家的EKC具有不同特征；肖容和李陽(yáng)陽(yáng)（2013）［31］在對(duì)我國(guó)的實(shí)證研究中發(fā)現(xiàn)，西部地區(qū)人均GDP與人均碳排放呈現(xiàn)正U型關(guān)系；這一結(jié)果與李湘梅和姚智爽（2014）［32］對(duì)我國(guó)的整體研究、Li等（2011）［33］對(duì)于我國(guó)東部和西部的研究相一致；也有學(xué)者得出另一種結(jié)論，即人均 GDP 和二氧化碳排放量不相關(guān)（Lantz et al，2006［34］）。

綜上所述，城市化、人均GDP、清潔能源發(fā)展或者可再生能源消費(fèi)與二氧化碳排放之間關(guān)系隨著不同國(guó)家的發(fā)展水平、同一國(guó)家的區(qū)域差異或者行業(yè)差異有關(guān)，還與其研究方法、變量選擇以及變量之間的交互作用有很大的關(guān)系。但是可以肯定的是能源消費(fèi)、能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整對(duì)二氧化碳排放有著顯著的影響，特別是對(duì)發(fā)展中國(guó)家。在我國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化新理念和促進(jìn)能源高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)下，如何從全局、全面的有效推進(jìn)實(shí)現(xiàn)“3060”碳目標(biāo)，需要從我國(guó)的實(shí)際情況出發(fā)，結(jié)合東中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源稟賦差異等視角來(lái)研究碳排放的影響因素?；诖?，本文的理論或者實(shí)證分析的邊際貢獻(xiàn)在于：依據(jù)我國(guó)“3060”碳目標(biāo)的主要挑戰(zhàn)，重點(diǎn)對(duì)碳排放的影響因素作差異性分析，如深入考察人均GDP、清潔能源消費(fèi)占比、清潔電力占比、城鎮(zhèn)化率等因素與碳排放的關(guān)系，有助于分析各個(gè)變量對(duì)于全國(guó)以及各地區(qū)碳排放的關(guān)系，并結(jié)合各自的稟賦差異，從區(qū)域?qū)用嫔踔寥珖?guó)共同因素層面提出針對(duì)性的政策建議，對(duì)我國(guó)綠色、高質(zhì)量發(fā)展就具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說(shuō)明

2.1 模型設(shè)定

為實(shí)證分析影響我國(guó)碳達(dá)峰的主要因素，首先本文考慮二氧化碳排放存在拐點(diǎn)，利用環(huán)境庫(kù)茲涅茲曲線(xiàn)描述人均二氧化碳排放與人均收入的二次函數(shù)關(guān)系，構(gòu)建基準(zhǔn)模型方程：

其中，被解釋變量Cit表示人均碳排放量，GDPit表表示人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。結(jié)合我國(guó)多煤少油少氣能源結(jié)構(gòu)以及能源強(qiáng)度較高的實(shí)際情況，在能源消費(fèi)作為解釋變量的同時(shí)，也將能源結(jié)構(gòu)納入解釋變量中，進(jìn)一步刻畫(huà)能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的影響，將方程擴(kuò)展為：

其中，Enit表示人均能源使用量，PCEit表示清潔能源消費(fèi)占總能源消費(fèi)的比例。在能源消費(fèi)中電力生產(chǎn)占較大的比重，且火力發(fā)電所消費(fèi)的能源占原煤生產(chǎn)中較大的比重，因此在建模過(guò)程中本文將綠色電力生產(chǎn)結(jié)構(gòu)也作為解釋變量考慮進(jìn)來(lái)。城鎮(zhèn)化從能源強(qiáng)度、碳強(qiáng)度、規(guī)模效應(yīng)等方面都會(huì)影響碳排放量，且我國(guó)還處于新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，因此也將城鎮(zhèn)化納入方程中，最終將模型設(shè)定如下：

其中，PCPit表示清潔能源發(fā)電量占總發(fā)電量的比例，PURit表示城鎮(zhèn)化率。αi表示常數(shù)項(xiàng)，β表示各解釋變量對(duì)被解釋變量的影響系數(shù)，εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。下標(biāo)i、t分別表示為選取的觀(guān)測(cè)樣本和觀(guān)測(cè)時(shí)間。

本文使用短面板數(shù)據(jù)進(jìn)行模型估計(jì)，由于面板數(shù)據(jù)樣本容量大，能夠提供更多個(gè)體動(dòng)態(tài)行為信息，能有效解決個(gè)體不可觀(guān)測(cè)差異性導(dǎo)致的遺漏變量問(wèn)題?？紤]到我國(guó)各省各地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的差異性，使用線(xiàn)性回歸模型和固定效應(yīng)模型（FEM）分別對(duì)全國(guó)以及東中西部進(jìn)行模型估計(jì)。具體模型情況如下：

其中yit為上文中提到的東中西部的人均碳排放量Cit，xit'可以隨個(gè)體和時(shí)間而變，在此模型中為上文提到的解釋變量，zi'為不隨時(shí)間變化的個(gè)體特征。擾動(dòng)項(xiàng)由（ui+εit）兩部分組成，稱(chēng)為“復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)”，ui為個(gè)體異質(zhì)性的截距項(xiàng)，εit為隨個(gè)體與時(shí)間而改變的擾動(dòng)項(xiàng)。如果ui與某個(gè)解釋變量相關(guān)，則稱(chēng)為固定效應(yīng)模型（FEM），在此情況下若用普通最小二乘法（OLS）所估計(jì)得到的結(jié)果是不一致的。如果ui與所有解釋變量以及不隨時(shí)間變化的個(gè)體特征不相關(guān)，則稱(chēng)為隨機(jī)效應(yīng)模型（REM）?；旌匣貧w模型（PRM）則將個(gè)體效應(yīng)都平均掉。由于不同模型選擇會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此對(duì)面板數(shù)據(jù)估計(jì)要進(jìn)行模型選擇。

2.2 數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文選取1997年至2019年23年間的相關(guān)數(shù)據(jù)，其中人均GDP、能源消費(fèi)數(shù)據(jù)直接來(lái)自《國(guó)家統(tǒng)計(jì)局》，能源結(jié)構(gòu)、電力結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率數(shù)據(jù)是本文根據(jù)《國(guó)家統(tǒng)計(jì)局》數(shù)據(jù)自行計(jì)算得到，碳排放量來(lái)自《中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)》。在數(shù)據(jù)整理過(guò)程中，我國(guó)的西藏自治區(qū)、香港特別行政區(qū)、澳門(mén)特別行政區(qū)和臺(tái)灣省有部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，因此在用數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析過(guò)程中將其去除，選取剩余30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）作為樣本。數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如下表：

表1 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

從表中可以看出，人均能源消費(fèi)、人均GDP、人均碳排量的方差都很大，最小值與最大值有較大的區(qū)別，因此在對(duì)模型估計(jì)中，有必要對(duì)模型的選取進(jìn)行檢驗(yàn)。

3 實(shí)證分析

3.1 全國(guó)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

全國(guó)碳排放影響因素的分析數(shù)據(jù)采用全國(guó)的加總數(shù)據(jù)，并使用線(xiàn)性回歸通過(guò)普通最小二乘法（OLS）估計(jì)得到全國(guó)的回歸系數(shù)。根據(jù)模型（3），在回歸方程（1）至（6）中依次增加了人均GDP、人均GDP的平方、清潔能源消費(fèi)占比、清潔電力占比、城鎮(zhèn)化率，從回歸結(jié)果來(lái)看，大多數(shù)的系數(shù)在1%的置信水平下，都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，并從回歸系數(shù)來(lái)看，模型通過(guò)了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，其結(jié)果有較強(qiáng)的說(shuō)服力。本文數(shù)據(jù)采用stata16.1軟件處理，回歸結(jié)果如下：

表2 混合回歸估計(jì)結(jié)果

從模型回歸結(jié)果來(lái)看，碳排放量與人均能源消費(fèi)、人均GDP成正相關(guān)，與人均GDP的平方、清潔能源消費(fèi)占比、清潔發(fā)電量占比、城鎮(zhèn)化率成反比，除清潔能源消費(fèi)占比未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)以外，其余變量均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，在加入清潔發(fā)電量占比后，清潔能源消費(fèi)占比由顯著變?yōu)椴伙@著，主要原因可能是由于清潔能源消費(fèi)占比與能源消費(fèi)、清潔發(fā)電量占比存在多重共線(xiàn)性。在6個(gè)回歸方程中，方程（6）的判定系數(shù)的值最大為0.999，說(shuō)明所選的解釋變量在很大程度上解釋了碳排放量的相關(guān)影響因素，但是從6個(gè)回歸方程的判定系數(shù)的變化來(lái)看，每增加一個(gè)解釋變量對(duì)判定系數(shù)的增加值幅度不大，充分說(shuō)明能源消費(fèi)是碳排放量的主要因素。從回歸系數(shù)的值也進(jìn)一步可以看出能源消費(fèi)是碳排放量的主要影響因素，且清潔能源以及綠色發(fā)電量對(duì)碳排放有著重要的抑制作用。因此，提高能源利用效率，提升清潔能源消費(fèi)比重，提升清潔電力生產(chǎn)使用率能有效降低二氧化碳排放量。同時(shí)，模型回歸結(jié)果也符合環(huán)境庫(kù)茲涅茲曲線(xiàn)，人均GDP的平方項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)，且顯著不為0，說(shuō)明碳排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈倒“U”型曲線(xiàn)，雖然人均GDP的平方項(xiàng)的系數(shù)比較小，但隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，碳排放量會(huì)達(dá)峰并逐漸下降。城鎮(zhèn)化率與碳排放量成負(fù)相關(guān)，城鎮(zhèn)化水平有利于節(jié)能減排，其原因可能是由于研究對(duì)象為人均碳排放水平，城鎮(zhèn)化帶來(lái)的規(guī)模效應(yīng)降低了單位用能成本，同時(shí)城鎮(zhèn)化能提高能源利用效率，有效減少能源強(qiáng)度。由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展還存在不均衡的現(xiàn)象，本文進(jìn)一步考慮東中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展的異質(zhì)性，討論其差異化的影響因素。

3.2 東中西部地區(qū)的實(shí)證分析

我國(guó)東中西部地區(qū)的劃分是按照地理位置、政策實(shí)施、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等綜合因素來(lái)劃分的，東部地區(qū)是最早執(zhí)行沿海開(kāi)放政策且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高的省（自治區(qū)、直轄市），主要包括北京市、天津市、上海市、廣東省、福建省、浙江省、海南省、江蘇省、河北省、遼寧省、山東省。中部地區(qū)是指經(jīng)濟(jì)相對(duì)不太發(fā)達(dá)的地區(qū)，其中包括安徽省、河南省、黑龍江省、湖北省、湖南省、吉林省、江西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、山西省、廣西壯族自治區(qū)。西部地區(qū)是指經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)，其中包括甘肅省、貴州省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、青海省、陜西省、四川省、西藏自治區(qū)（在實(shí)證過(guò)程中由于收集的部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，因而未納入計(jì)算）、云南省、重慶市。對(duì)于隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型的選擇進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，得出的p值分別為0.000、0.013、0.000，拒絕個(gè)體特征與解釋變量不相關(guān)的原假設(shè)，在模型估計(jì)中，各省（自治區(qū)、直轄市）存在異質(zhì)性，由于個(gè)體特征的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與解釋變量存在相關(guān)性，因此本文模型估計(jì)采用固定效應(yīng)模型（FEM）進(jìn)行估計(jì)，同時(shí)在估計(jì)中去掉存在多重共線(xiàn)性的清潔能源消費(fèi)占比這一項(xiàng)。

表3 面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)回歸估計(jì)結(jié)果

從模型回歸結(jié)果來(lái)看，三個(gè)模型的F值分別為45.78、6.68、10.68，均通過(guò)了F檢驗(yàn)，拒絕個(gè)體擾動(dòng)項(xiàng)為0的原假設(shè)，即拒絕混合回歸是可接受的假設(shè)，說(shuō)明固定效應(yīng)回歸明顯優(yōu)于混合回歸。東部地區(qū)只有人均GDP以及其平方項(xiàng)通過(guò)了5%置信水平的顯著性檢驗(yàn)，其他的解釋變量均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。東部地區(qū)的人均碳排放量呈現(xiàn)環(huán)境庫(kù)茲涅茲倒“U”型曲線(xiàn)，說(shuō)明在經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的資本密集型的地區(qū)，能源消費(fèi)、能源結(jié)構(gòu)、電力結(jié)構(gòu)對(duì)其碳排放量的影響不顯著，一定程度上也能反映出東部地區(qū)的能源強(qiáng)度和碳強(qiáng)度相對(duì)較低。橫向?qū)Ρ葋?lái)看，在中部和西部地區(qū)，人均GDP及其平方項(xiàng)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平還需進(jìn)一步提升，也從側(cè)面看出我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展還存在區(qū)域發(fā)展不平衡；縱向?qū)Ρ葋?lái)看，東部地區(qū)和全國(guó)的人均GDP系數(shù)相差較小，說(shuō)明東部地區(qū)人均碳排放量由達(dá)峰到拐點(diǎn)過(guò)渡。

中部地區(qū)只有人均能源消費(fèi)量通過(guò)了1%置信水平的顯著性檢驗(yàn)，其他的解釋變量均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。中部地區(qū)主要以能源、工業(yè)制造業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè)，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展還不夠充分，因此其碳排放量的影響因素主要為能源消費(fèi)。提升能源使用效率，提高大型能源消費(fèi)企業(yè)清潔能源使用占比規(guī)模，能對(duì)節(jié)能減排起到重要的作用。橫向?qū)Ρ葋?lái)看，雖然西部地區(qū)的人均能源消費(fèi)水平也通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，但其系數(shù)小于中部地區(qū)的值，中部地區(qū)能源消費(fèi)對(duì)碳排放量占主導(dǎo)作用。三個(gè)地區(qū)中的城鎮(zhèn)化率對(duì)碳排放量的影響系數(shù)為正，且均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這與全國(guó)的城鎮(zhèn)化率對(duì)碳排放量的影響成負(fù)相關(guān)且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)有較大的區(qū)別，城鎮(zhèn)化水平對(duì)我國(guó)東中西地區(qū)的碳排放量影響不顯著，二者的矛盾關(guān)系可能來(lái)自于相加進(jìn)行混合回歸從而消除了個(gè)體間的異質(zhì)性；因此，通過(guò)固定效應(yīng)模型得出的結(jié)果更具有科學(xué)性。

西部地區(qū)人均能源消費(fèi)在5%的置信水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，綠色發(fā)電量占比在1%的置信水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。從橫向?qū)Ρ葋?lái)看，西部地區(qū)是綠色電力占比對(duì)碳排放有抑制效應(yīng)的唯一地區(qū)，其他地區(qū)均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；且從回歸系數(shù)來(lái)看，綠色發(fā)電量占比對(duì)抑制碳排放量有著重要的作用，這與我國(guó)清潔能源布局有重要關(guān)系，西部地區(qū)利用其自身稟賦優(yōu)勢(shì)，大力發(fā)展風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等清潔發(fā)電方式，對(duì)有效降低碳排放量有著重要的作用。從碳排放影響因素的顯著性可以看出，依據(jù)我國(guó)東中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源結(jié)構(gòu)、以及新能源發(fā)展部署的差異性，可以為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)碳中和提出針對(duì)性的實(shí)現(xiàn)路徑和有效的政策方案。

4 結(jié)論與政策建議

本文基于中國(guó)30個(gè)省份1997-2019年的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)PRM和FEM模型分別對(duì)全國(guó)以及東中西部進(jìn)行模型估計(jì)，分析了人均碳排放與能源消費(fèi)、能源結(jié)構(gòu)、電力生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率、人均GDP及其平方項(xiàng)之間的關(guān)系，主要結(jié)論如下：（1）從全國(guó)來(lái)看，碳排放量與人均能源消費(fèi)、人均GDP成正相關(guān)，與人均GDP的平方、清潔能源消費(fèi)占比、清潔發(fā)電量占比、城鎮(zhèn)化率成反比；說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展、需求的擴(kuò)張會(huì)增加碳排放，而清潔能源的生產(chǎn)和使用、城鎮(zhèn)化的能源集中使用可以在一定程度上達(dá)到節(jié)能減排的效果；因此要從根本上解決碳排放的問(wèn)題，需要從注重城市化質(zhì)量和轉(zhuǎn)變能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面著手。（2）通過(guò)對(duì)東中西部的實(shí)證分析，能源消費(fèi)是碳排放量的主要影響因素，其中東部作為經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)使其對(duì)碳排放的影響較??；中部由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，其自身能源優(yōu)勢(shì)及其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)凸顯出能源消費(fèi)對(duì)碳排放的顯著影響；由于西部的資源依賴(lài)型發(fā)展模式，重工業(yè)占比大，在技術(shù)、人才方面遠(yuǎn)不如東部，其能源消費(fèi)對(duì)碳排放的影響比東部大。（3）清潔能源的使用對(duì)抑制碳排放量有著重要的作用，尤其是西部地區(qū)蘊(yùn)藏豐富的水電、風(fēng)電和太陽(yáng)能資源，在一定程度上緩解了能源消費(fèi)產(chǎn)生碳排放。

根據(jù)上述結(jié)論，為有效推進(jìn)“3060”碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，本文提出以下建議：（1）立足東中西部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和其自身能源資源稟賦，以“新發(fā)展理念”為引領(lǐng)，樹(shù)立新的能源安全觀(guān)，因地制宜、梯次有序地推進(jìn)“碳達(dá)峰十大行動(dòng)”，優(yōu)化綠色低碳發(fā)展區(qū)域布局和能源地域空間，對(duì)中西部進(jìn)行差異化政策引導(dǎo)。（2）重構(gòu)能源體系，實(shí)現(xiàn)我國(guó)能源的高質(zhì)量發(fā)展；即在轉(zhuǎn)變能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)上，努力降低化石能源的直接性消耗，充分發(fā)揮清潔能源在降低二氧化碳排放和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)過(guò)程中的積極作用，全面推進(jìn)清潔生產(chǎn)，大力發(fā)展風(fēng)能、太陽(yáng)能、地?zé)崮艿?，不斷提高非化石能源消費(fèi)比重。（3）促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級(jí)，構(gòu)建低碳、可持續(xù)能源體系，發(fā)展環(huán)保產(chǎn)業(yè)和，大力挖掘除擴(kuò)大資源以外的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，加快深加工、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等的發(fā)展速度，促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代化升級(jí)，將高質(zhì)量現(xiàn)代服務(wù)業(yè)與“3060”碳目標(biāo)有效融合，切實(shí)調(diào)動(dòng)新興企業(yè)的積極性，是實(shí)現(xiàn)“3060”碳目標(biāo)的重要途徑。（4）技術(shù)創(chuàng)新支持和財(cái)政支持、政策和法制保障等方面多維度協(xié)同推進(jìn)實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)“3060”碳目標(biāo)：完善政策機(jī)制，充分發(fā)揮政府投資引導(dǎo)作用，加大對(duì)綠色低碳技術(shù)研發(fā)的投資，健全碳排放交易市場(chǎng)；從立法、管理體制、監(jiān)管機(jī)制、賠償機(jī)制以及公民的參與制度全方位地保障生態(tài)文明建設(shè)。