工业化水平、财政分权与碳排放量的实证分析——基于西部地区2000—2011年的省际面板数据

朱万里，郑周胜

（1.兰州商学院陇桥学院 经济贸易系，甘肃 兰州 730101；2.中国人民银行 兰州市中心支行，甘肃 兰州 730000）

工业化水平、财政分权与碳排放量的实证分析
——基于西部地区2000—2011年的省际面板数据

朱万里1，郑周胜2

（1.兰州商学院陇桥学院 经济贸易系，甘肃 兰州 730101；2.中国人民银行 兰州市中心支行，甘肃 兰州 730000）

本文基于面板数据模型设定形式、平稳性检验等方法，从动态视角研究了西部地区2000—2011年工业化水平、财政分权与碳排放量之间的关系。结果表明采用变截距的随机效应形式，变量之间存在稳定的协整关系，三者的关系是：工业化进程中人均国内生产总值的提高以及第二产业所占的比重越大，碳排放量就越多；财政分权程度越高，碳排放量也越多。

碳排放量；工业化；产业结构；财政分权；协整检验

一、引言

改革开放以来，世界上大部分国家经济增长的同时，对能源的消费量也大幅增加，碳排放量也成为学术界研究的一个热门话题。而且现有文献表明，无论是从总量还是增速方面看，中国的碳排放都居于世界前列。

国内外学者对环境污染、能源消费、碳排放做了大量的研究工作。环境污染和经济增长的关系方面，GrossmanG.andKruegeA（1995）分析城市大气质量，发现存在环境污染的“倒U型”库兹涅茨曲线。[1]Cannas（2003）利用16个工业化国家的相关数据证实了N型库兹涅茨曲线的存在。[2]李文洁（2012）利用1997—2007年的省级面板数据研究了能源开发与经济增长的关系，发现能源开发强度和经济增长是负相关的，而且不同地区有一定的差异。[3]林伯强，蒋竺均（2009）验证了在中国是否存在环境污染的“倒U型”曲线。[4]碳排放和产业结构关系方面，李健，周慧（2012）采用灰色关联分析法分析了产业结构对发展低碳经济的影响。[5]张伟等（2012）利用中国30个省区市1998—2008年的面板数据分析了中国工业化水平和能源消费之间的关系，发现工业化水平的提高，增加了能源消费。[6]碳排放和财政分权关系方面，张克中等（2011）从碳排放的角度，利用1998—2008年省级面板数据分析了财政分权与环境污染的关系，提出财政分权程度的提高不利于碳排放的减少。[7]薛刚等（2012）利用1998—2009年省级面板数据对财政分权与污染物排放量的关系进行了实证分析，发现财政分权指标选择不同，最终的结论也不尽相同。[8]

查阅已有文献，发现这些研究的地域主要是全国范围，或者简单的某个省份，对西部地区的研究较少。研究视角方面，更多是从经济增长、产业结构调整、能源消费结构、人口因素等对碳排放量的影响入手。只有少数学者就工业化水平或者财政分权对碳排放量的影响作了研究，同时就工业化水平、财政分权对西部碳排放量的影响研究还比较少。研究方法方面，主要从因素分解、时间序列、静态面板数据方面着手，对面板数据类型的实证检验较少。本文拟通过2000—2011年西部地区各个省份的面板数据，就工业化水平、财政分权对碳排放量的影响作出分析，并实证检验面板数据的类型，试图补充、完善该领域的研究。

二、模型设定、指标选择与研究方法

（一）假说的提出及模型的构建

本文将从工业化水平、财政分权对西部地区碳排放的影响出发，研究三者之间的关系。

1．理论假说

随着西部地区工业化水平的进一步提高，对煤炭、原油、汽油、柴油、天然气、燃料油等能源的消费量会逐步增加，这将导致二氧化碳排放量的增加。在西部地区，这些能源中尤以煤炭的消费量最大，同时其碳排放量系数也是各种化石能源中最高的。①根据国家发改委能源研究所提供的数据：煤炭的碳排放系数为0.7476，石油的为0.5825，天然气的为0.4435。工业化水平的提高依然可能导致碳排放的增加。财政分权改革对我国经济发展的途径、方式都产生了较大的影响。财政分权大大提高了地方政府的积极性和中国经济增长的速度。但是，分权式改革后，地方政府的权力逐步增大，地方性政策的实施空间也进一步扩大。如果地方官员的晋升标准或者业绩评定指标不合理，那么地方官员为了当地的经济增长，就有可能以牺牲环境为代价，这将导致碳排放量的增加。根据以上分析，我们提出文章的假说：（1）工业化水平越高，碳排放量越大；（2）财政分权程度越高，碳排放量越大。

2．模型构建

结合以上假说，为了消除可能存在的异方差，以及便于变量间的结构分析，我们选取双对数模型，把模型设定为：

其中，tp表示碳排放量，indu表示产业结构，pgdp表示人均国内生产总值，decen表示财政分权程度，产业结构和人均国内生产总值这两个指标用来衡量工业化水平。i表示西部地区的各个省份，t表示时间，表示随机干扰项。本文的第三部分将对模型设定的类型作进一步的检验。

（二）指标选取及研究方法

构建模型后，我们须对这些变量的指标进行选择，变量选取的标准主要根据西部地区的实际情况和数据的可得性，并结合学术界已有的研究成果进行改进、处理。

1．指标选取及数据来源

（1）工业化水平：判断一个国家或地区工业化水平，主要通过人均GDP、产业结构、就业结构、消费结构、城镇化水平等指标来衡量。考虑到西部地区的具体情况和数据的可得性，选取人均国民收入水平和产业结构作为衡量工业化水平的指标。人均国民收入水平一般用人均GDP表示（pgdp）。衡量产业结构的指标主要有两大类：一类是各个产业的资本数量总额及占比和就业人数的多少及占比；另一类是各产业所创造的产值及其在总产值中所占的比重。本文采用第二类方法：选取第二产业产值占总产值的比重来衡量产业结构（industry/gdp）。

（2）财政分权程度：关于财政分权的衡量指标，Zhang和Zou（1998）、Lin和Liu（2000）、Wang和Tan（2007）、Zhou和Zhang（2008）等学者从不同角度测算了财政分权程度。这些衡量财政分权的指标侧重点不同，使用的范围也不同。分析这些研究指标，根据它们的优点和不足，我们选择地方人均财政支出占人均中央财政支出的比重来作为财政分权衡量指标。

（3）碳排放量：关于碳排放量，由于目前的统计数据里没有现成的数据，朱勤（2010）、张雷（2010）、李健（2011）等学者从不同角度进行了测算。由于碳排放系数在不同国家的计算标准不同，得到的结果也不一致。另外考虑到有些数据的完整性和可得性，我们采用王怡（2012）的测算方法，用煤炭、汽油、煤油、柴油和燃料油、天然气的年消费量进行估算。[9]在计算的过程中，我们把各种能源的单位统一转化成标准煤。②1kg原煤=0.7143kg标准煤，1kg原油=1.4286kg标准煤，1m3天然气=1.333kg标准煤。对于个别省份的能源消费量由于统计年鉴上缺失，我们采用适当的方法进行了处理。

本文研究样本为2000—2011年中国西部省级面板数据，由于西藏的数据不完全，将其剔除掉。本文的能源指标数据均经相关年份的《中国能源统计年鉴》测算得出，财政分权的指标则经各年《中国财政统计年鉴》计算得出，其他指标均来源于历年的《中国统计年鉴》以及《新中国六十年统计资料汇编》。表1给出了变量的描述性统计。

表1 变量的描述性统计

（三）研究方法

1．模型的类型选择检验

面板数据由于其本身的特殊性，它的模型一般分为三种形式：变系数模型、变截距模型和不变系数模型。利用面板数据研究相关问题时，首先须对模型的形式作出检验。如果模型设定不正确，最终的分析结果将是不准确的。检验模型类型的方法是F检验，根据F统计量的形式和相应的假设我们可以确定采取哪种类型，如果面板数据是变参数模型，则还需要就模型是固定效应还是随机效应作出检验。常用的方法是Hausman检验。

2.单位根检验及协整关系检验

面板数据通常的检验方法有：LLC检验、Breitung检验、Hadri检验，Im-Pesaran-Skin检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验，它们适用于不同的数据类型。如果这些变量的水平值存在单位根，则表示数据是不平稳的。对这些变量差分后，如果存在着同阶单整，则可进行协整检验。具体方法主要有Pedroni检验、Kao检验和Johansen协整检验，若变量间通过了协整检验，则表示这些变量存在着长期稳定的均衡关系。

三、实证结果及说明

（一）模型设定形式的检验

1．F检验

根据本文所使用的数据，解释变量一共有三个：财政分权程度、产业结构和人均国内生产总值，所以k=3。我们采用数据的时间区间是2000—2011年，一共有12年的数据，所以t=12。研究的西部地区除西藏外一共有11个不同的省份和地区，所以n=11。利用@qfdist（d，k1，k2）函数①其中，d为临界值，k1，k2为自由度。，在eviews6.0软件中的工作区计算出F2和F1的临界值。在5%的显著性水平，F2a（0.95，40，66）=1.576，F1a（0.95，30，77）=1.607，然后通过不同类型情形下计算出的残差平方及及上文描述的F统计量公式，计算出：F1=（（S2S1）/30）/（S1/77）=1.12，F2=（（S3S1）/40）/（S1/66）=12.56，由于F2＞1.576，所以拒绝H2；又由于F1＜1.607，所以接受H1。因此，文章模型应采用变截距形式。

2．Hausman检验

对于如何检验模型中个体影响与解释变量之间是否相关，Hausman（1978）提出了一种科学的统计检验方法——Hausman检验。该检验的原假设是：随机影响模型中个体影响与解释变量不相关，其构建的统计量服从卡方分布。表2给出了其检验结果。

表2 Hausman检验

由检验结果可以看出，Hausman检验的p值都大于0.1，所以接受模型类型为随机效应的原假设，因此，文章选择随机效应模型来研究变量间的具体关系。

（二）面板单位根检验

面板单位根的检验方法有很多种，在相同根情形下的单位根检验有LLC检验、Breitung检验、Hadri检验，不同根情形下的单位根检验有Im-Pesaran-Skin检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验。每一种检验方法都有自己的优点和不足，为了保证结果的稳健性，本文分别采用这几种检验方法给出检验结果。检验结果如表3。

表3 面板单位根检验结果

从表 3的检验结果看，对于原假设存在单位根的各种检验方法，变量水平值log（cp）、log（indu）、log（decen）、log（pgdp）在1%的显著水平下不能拒绝有单位根的原假设，说明这几个变量不平稳；而从它们的一阶差分项的面板单位根检验结果看，统计量至少在10%的显著性水平下均能够拒绝存在单位根的原假设，这说明几个变量均为一阶单整的I（1）序列，因此，可以进行协整分析。

（三）面板数据协整检验结果

面板数据的协整检验方法可分为两大类，一类是建立在恩格尔和格兰杰二步法检验基础上的面板协整检验，具体方法主要有Pedroni检验和Kao检验；另一类是建立在Johansen协整检验基础上的面板协整检验。考虑到本文的数据原因，不适合进行Johansen协整检验，所以使用Pedroni检验和Kao检验，回归结果如表4。

表4 协整检验结果

由检验结果可知，原假设成立的概率值很小，只有Panel rho-Statistic的P值超过了5%。所以，不管是Pedroni检验还是 Kao检验，都拒绝了不存在协整关系的原假设，说明log（cp）、log（indu）、log（decen）、log（pgdp）之间存在着稳定的协整关系。

（四）模型的估计结果

由上文的检验结果可知，文章的模型应设定为固定效应的变系数的模型，我们对该模型的各个变量之间的关系进行估计，其结果如表5。

表5 模型的估计结果

根据表5的检验结果，模型的最终形式设定为：

括号里的数据是t值，由模型的估计结果可以看出，模型中各个变量在5%的显著性水平下都通过了t检验，说明每一个变量都是影响西部地区碳排放的重要因素。从估计出来的参数可以看出：在西部地区，第二产业占国内生产总值的比重每增加1%，碳排放量将增加0.68%，这可能是因为在三大产业中，工业和制造业能源消费量最大，同时与这些能源的碳排放强度较大有关。人均GDP每增加1%，碳排放量将增加0.71%。这说明经济增长的同时，一般都伴随着碳排放量的增加，经济增长的方式是导致环境问题的一个重要因素。财政分权程度每提高1%，碳排放量将增加0.12%。财政分权程度越高，地方政府的财政支出就越大。两者出现正相关的主要原因可能和评价地方官员业绩的标准有关，“唯GDP”指挥棒会导致环境污染的加剧。

四、结论

本文利用西部地区省际2000—2011年的相关数据实证分析了工业化水平、财政分权与碳排放量之间的关系，得出结论：在西部地区，工业化水平和财政分权都显著影响碳排放量，人均国内生产总值和产业结构变动与碳排放量之间存在正相关关系，财政分权程度越高，碳排放量就越多。

因此，在西部地区为了发展低碳经济，在经济增长的同时控制碳排放量应该从以下两个方面着手：（1）工业化进程中，注重产业结构的优化升级。经济增长的方式应从粗放型转为集约型，大力发展低碳经济。（2）完善地方官员的晋升标准。在西部地区，环境污染和经济增长之间存在正相关，地方官员会在大力促进当地经济增长的指引下牺牲环境。因此，地方官员的业绩指标应该多元化，将经济发展的质量、环境问题等因素纳入到地方官员的晋升标准中将是降低碳排放量的必然选择。

[1]Grossman G.and Kruege A.Economics and the Environment[J].Quarterly Journal Economics，1995，110（2）：353-377.

[2]Cannas，A.，P.Ferrao and P.con ceicao.A New Environment Kuznets Curves?[J].Ecological Economics，2003，46（3）：217-229.

[3]李文洁.中国低碳经济的发展研究——基于能源开发与经济增长的视角[J].经济学家，2012，（1）：21-29.

[4]林伯强，蒋竺均.中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析[J].管理世界，2009，（4）：27-36.

[5]李健，周慧.中国碳排放强度与产业结构的关联分析[J].中国人口·资源与环境，2012，（1）：7-14.

[6]张伟，张金锁，袁显平.工业化、经济增长与能源消费——基于中国分省面板数据的实证分析[J].统计与信息论坛，2012，（1）：60-66.

[7]张克中，王娟，崔小勇.财政分权与环境污染:碳排放的视角[J].中国工业经济，2011，（6）：65-75.

[8]薛刚.财政分权对中国环境污染影响程度的实证分析[J].中国人口·资源与环境，2012，（1）：77-83.

[9]王怡.中国环境规制、技术创新与碳排放量的实证研究——基于协整检验和Granger因果分析[J].工业技术经济，2012，（6）：137-144.

[责任编辑：董建军]

F124.5

A

1674-3288（2014）02-0018-05

2014-02-16

甘肃省高等学校第二批科研项目（2013B-145）

朱万里（1982-），男，河南周口人，兰州商学院陇桥学院经济贸易系讲师，研究方向：经济计量分析、新制度经济学；郑周胜（1981-），男，福建福州人，中国人民银行兰州市中心支行，经济学博士，研究方向：区域经济学。