基于环境库兹涅茨曲线的武汉市碳排放分析

2017-02-05黎明，熊伟

湖北大学学报（哲学社会科学版） 2017年1期

关键词：库兹涅武汉市排放量

黎明，熊伟

（湖北工业大学经济与管理学院，湖北武汉430068）

基于环境库兹涅茨曲线的武汉市碳排放分析

黎明，熊伟

（湖北工业大学经济与管理学院，湖北武汉430068）

在环境库兹涅茨曲线理论的基础上，选用1980—2014年武汉市面板数据，研究武汉市碳排放环境库兹涅茨曲线，存在性的结果显示：根据武汉市碳排放与人均GDP的二次曲线方程表明，武汉市存在人均碳排放环境库兹涅茨曲线，人均GDP为9171.1元时武汉市碳排达到拐点；相较于二次曲线方程，三次曲线方程呈现出更好的拟合优度，根据“N”型库兹涅茨曲线，武汉市每1%人均GDP增量伴随0.57%的人均碳排放量增长。因此，改善升级产业结构及提高清洁能源占比将是未来武汉市实现低碳发展的必要措施。

环境库兹涅茨曲线；碳排放；产业结构；清洁能源

一、引言

气候变化已成为全球关注的热点，1992年《联合国气候变化框架公约》明确指出，温室气体的减排是减缓气候变化，确保经济可持续发展的必要条件。中国作为世界第二经济大国，在发展经济的同时，也正面临着越来越大的减排压力。2014年《自然-地球科学》指出，2013年中国碳排放达到100亿吨，人均碳排放量达到7.2吨，超过欧盟和美国。作为负责任的大国，2014年，中国发表声明承诺2030年中国二氧化碳排放将达到峰值，我国减排任务已提上日程。当前，如何处理经济增长和碳排放的关系成为中国实现可持续发展研究领域中十分重要的问题。

关于经济增长对环境质量影响的研究较多，环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve，简称EKC）是其中具有代表性的相关研究。该理论由美国经济学家Simon Kuznets于1955年提出，1991年美国经济学家Grossman和Krueger首次采用该假说研究了大气环境和人均收入之间的相关关系[1]，发现大气污染与人均GDP之间存在倒“U”型曲线关系。1997年Panayotou的研究进一步证实了人均收入与收入不均等之间的倒“U”型曲线，将环境质量与人均收入之间的关系称为环境库兹涅茨曲线[2]。其后大量的研究借助环境库兹涅茨曲线用来描述环境和经济之间的关系，国内外众多学者采用了不同地区的时序、截面或面板数据就环境库兹涅茨曲线的可行性进行了实证研究。

当前，二氧化碳（CO2）等温室气体的增加是引起气候变化的关键因素已得到国际的公认，对温室效应关注也成为当下研究的热点。越来越多的学者将二氧化碳的排放与环境库兹涅茨曲线结合起来讨论，Galeott（i2006）等人研究发现二氧化碳排放与人均收入呈倒“U”型线性关系[3]，也有研究指出人均二氧化碳排放与人均收入呈倒“U”线性关系[4]及“N”型关系[5]。国内学者对碳排与经济增长相关关系的研究相对较少，陈德湖和张津基于空间面板数据的实证研究分析了中国碳排放的环境库兹涅茨曲线，发现中国碳排放与经济增长之间呈倒“U”型关系[6]；林伯强和蒋竺均（2009）在中国碳排放的环境库兹涅茨曲线研究的基础上对其影响因素进行了解析[7]；吴振信和万埠磊的研究发现北京市碳排放环境库兹涅茨曲线呈倒“N”型[8]；顾丽琴等利用环境库兹涅茨曲线对江西省物流业碳排放进行了分析，得出江西省物流业碳排放量短时间内还会继续上升的结论[9]。目前，众多研究集中在验证库兹涅茨曲线的存在，从而针对性地采用市场手段和政策措施来干预其发展态势，达到经济发展与环境质量协同发展[10-11]。

为减缓我国高排放的趋势，国家发改委在2010年8月发布《国家发展和改革委员会关于开展低碳省区和低碳城市试点工作的通知》，在全国五省八市开展低碳省区、低碳城市试点，湖北省也被包括在列。湖北省是我国工业大省，省会武汉也是内地重工业发达的城市，作为中部地区的特大城市，武汉市在全国城市环境质量排名处于偏后的位置，尤其是城市空气环境质量不容乐观。如何在保持经济正常增长的情况下，同时实现武汉环境质量的改善是武汉市低碳建设过程中不可回避的现实问题。因此，研究武汉市二氧化碳等温室气体排放与其经济发展是否存在着库兹涅茨环境曲线发展态势，进而分析其内在存因就显得特别有现实意义。基于以上考量，本文对武汉市规模企业能源消费碳排放进行了估算，结合环境库兹涅茨曲线对武汉市碳排放进行了细致直观的分析，以期能够解析武汉市碳排特征及组成要素，从而为节能减排措施及政策制定提供参考依据。

二、数据与模型

（一）数据来源

研究采用的能源消耗数据来自1995—2014版《武汉统计年鉴》，根据武汉市能源消耗的具体情况，我们选择武汉市规模企业工业能源消费量相关数据作为能耗指标。根据数据的可获得性并结合武汉市能源消费的实际情况，本研究选取了具有代表性的煤炭、原油、燃料油、汽油、柴油、煤油、液化石油气、炼厂干气、电力九种能源进行碳排放量的计算，并将其组分二氧化碳排放整合为煤碳、石油及电力消耗三类二氧化碳排放。

（二）数据估算方法

本文样本区间为1980—2014年，数据均来源于《武汉统计年鉴》，因为武汉市碳排放中工业占很大比重，因此选取规模以上企业能源消耗量作为计算数据。计算武汉市规模企业碳排放量时应注意：①从1999年开始为规模以上企业能源消耗量；②2005年开始电力折算系数由4.04改为1.229；③电力碳排放因子来源于国家发展和改革委员会发布的2010年中国区域及省级电网平均二氧化碳排放因子。

能源消费碳排放量根据IPCC碳排放计算指南，结合武汉市自身特点，采用以下公式进行碳排放量的计算：

式中，E为武汉市碳排放总量；i为能源种类；Ai为能源i的数量；Bi为能源i的碳排放系数，各种能源的碳排放系数如表1所示。

（表1）各能源的碳排放系数

（三）模型构建

传统环境库兹涅茨曲线（EKC）研究所使用的数据有三种：一是时间序列数据；二是截面数据；三是平行数据。本文采用时间序列数据构建二氧化碳的环境库兹涅茨模型，用以阐述武汉市二氧化碳排放和人均收入的关系。环境库兹涅茨可选择的参数模型主要以人均GDP的一次项到三次项为解释变量多项式模型和对数多项式模型[11-12]。为了避免单一方法估计导致对曲线和拐点的认识发生偏差，本文选取线性方程，二次方程，三次方程分别进行拟合分析。

其中Y为二氧化碳排放量，X为人均GDP，ε为干扰项。

三、结果与分析

（一）碳排放的估算分析

通过查找《武汉市统计年鉴》获得1980—2014年武汉市规模企业能源消费情况，并结合表1进行了武汉市能源消费碳排放量的计算，武汉市人均GDP以2000年不变价表示，相关结果如表2所示。

（表2）能源消费碳排放量

从表2的数据可以看出，武汉市能源消费碳排放量上升趋势大致保持一致，但有平缓地带。武汉市碳排放仍以燃煤排放为主，据统计1980—2014年间武汉平均年增长率为5.59%、1993—1999年下降为2.95%、1999年后上升为4.43%；另外随着近几年经济的发展，机动车尾气排放所导致的空气污染增加迅速，1982年达到最低峰，后又逐渐上升，趋势图如图1所示。

（图1）武汉市1980-2014年碳排放总量、人均碳排放量及单位GDP碳排放动态

（二）武汉碳排特征分析

总体来看，武汉市能源消费总量和碳排放总量都处于上升的趋势（图1），二氧化碳排放量随人均GDP的增加而持续增加，碳排放总量由1980年722.15吨增加到2014年的3312.1吨，年均增长率为4.48%，在1980—1994年间增长速度基本保持稳定，但在2003—2005年间碳排放总量增长速度突然加快，由2003年排放1476.24吨增至2005年2395.11吨。而后在2010年碳排放总量又出现加快增长的趋势，于2014年达到3312.1吨。人均碳排基本保持稳定，这与日益加快的城镇化建设相关。单位GDP碳排呈现出逐年降低的趋势，由1980年的13.97吨下降到2014年0.33吨，表明武汉市二氧化碳排放强度随经济发展呈现出趋缓的态势，经济增长的能源要素驱动作用程度呈现下降趋势。

（三）环境库兹涅茨曲线分析

本文将1980—2014年武汉市碳排放数据和环境库兹涅茨曲线结合起来，以便对武汉市能源消费碳排放进行深入分析和对武汉市减少碳排放量提出建议。基于武汉市能源消费碳排放的分析研究，而工业能源消耗是武汉市碳排放的主要来源，选取武汉市人均GDP作为研究数据Y，工业能源消费碳排放量作为研究数据x，并选取线性方程，二次方程，三次方程进行拟合分析，模型概述和参数估计数据如表3所示。

（表3）模型概述和参数估计

结果表明，三种模型的P值均小于0.01，数据拟合呈现显著相关。比较其相关系数，三次模型拟合优度（R2＝0.960）最佳，因此选取三次模型作为对武汉市的碳排放分析模型。

（四）讨论

研究结果表明，武汉市能源消费以燃煤为主，这与我国的能源消费结构一致。近年来，随着节能减排工作的大力推行，煤炭消费维持在恒定水平，石油消耗呈上升趋势。武汉市碳排放总量年均增长率为4.48%，低于全国能源消费碳排放量的年均增长率（5.4%）[13]。碳排放呈现持续增加的趋势，经济的快速发展加快了能源需求。近年来，由于武汉城市化进度的加快，城市人口的增加，人均碳排基本稳定甚至略有下降。单位GDP二氧化碳排放量总体上呈现持续减少的趋势，由1980年的13.97吨下降到2014年0.33吨。因此，可以看出武汉市经济增长的能源要素驱动作用随时间呈现下降趋势，而碳排放强度与能源强度变动呈现紧密相关，能耗强度的降低对碳减排具有积极作用。

（图2）武汉市二氧化碳环境库兹涅茨曲线拟合图

环境库兹涅茨曲线的研究结论一直存在较大争议，污染物的种类、解释变量的选择差异、数据预处理方式及参数方程的选择等均会导致曲线形态及拐点数据难以一致。已有研究结果表明，选取不同的二氧化碳排放指标以及使用不同的估计方法会得出不同类型的环境库兹涅茨曲线，这充分表明了二氧化碳排放比其他本地污染物经济发展间关系更具复杂性[3]。通过对武汉碳排放强度的库兹涅茨曲线关系研究表明，武汉市经济发展与碳排放强度之间呈倒“U”型及“N”型库兹涅茨曲线关系（图2），根据二次曲线方程分析结果，武汉市碳排放在人均收入9171.1元处存在拐点。但本研究中，人均GDP三次项的参数模型在样本区间内拟合优度更好，一次模型和二次模型曲线在样本区间内均有不同程度的偏离。因此，根据“N”型库兹涅茨曲线，武汉市人均GDP每增长1%，人均碳排放量就会增长0.57%。从图2中可以看出，人均GDP不断上升的过程中，能源消费碳排放量持续增加，上升趋势明显，没有达到峰值，图线呈现出一条不太明显的“N”型。根据环境库兹涅茨曲线理论，随着人均GDP的增长，二氧化碳呈现出相似的增长趋势，环境和经济呈负向性发展，未来一段时间中武汉市碳排放量还会持续增长，武汉面临着巨大的减排压力。研究表明，北京、上海、天津的人均二氧化碳排放量与经济增长呈现典型倒“U”型曲线，环境库兹涅茨曲线分析结果显示二氧化碳排放随人均GDP的增长呈现下降趋势[14]，而其他各省包括湖北省在内的人均排放量仍位于上升的阶段。相关研究指出，人均收入与人均二氧化碳排放还受能源消费强度和能源结构碳强度的影响，工业能源强度和煤炭消费比例是两者变动的决定性因素。因此，简单的二氧化碳库兹涅茨模型模拟的理论曲线仅可用于粗略评估武汉市未来二氧化碳排放状况。

时间序列数据表明，武汉市单位GDP二氧化碳排放量随着人均收入的提高而不断下降，但是二氧化碳排放总量与人均GDP排放量均处于增长态势，政府需要对二氧化碳减排做出积极的政策反应。当前，处于快速城市化进程中的武汉市，面对经济发展转型和构建资源节约型及环境友好型社会的迫切要求，必须对产业能源结构调整及提升规模企业节能降耗水平作出积极的响应，从而实现城市经济发展与生态环境之间的协调发展，而不能消极地等待碳排放库兹涅茨曲线拐点的到来。城市的发展牵涉到经济结构变迁、能源结构调整、资源使用效率、生产技术改进、环境保护政策的实施力度等诸多因素影响。在经济发达地区，政策规制作用明显，企业自身创造经济效益的同时也承担了保护环境的义务，其提高生产技术、减少污染的意愿高于低收入地区。因此，二氧化碳的减量必然对城市的经济发展提出巨大挑战，经济发展与节能减排之间的矛盾增加了二氧化碳减排政策落实的难度，这也要求政府相关部门在制定和实施二氧化碳减排政策的同时，需要充分考虑到城市对经济发展的不同要求，从而因地制宜地制定减排政策与措施。

四、建议

基于以上结论，本文为武汉市未来低碳发展建设提出以下政策建议：

第一，优化产业结构，建立绿色生态产业发展模式。近年来，武汉市通过对传统工业进行结构调整，逐渐形成了以信息技术产业、生命健康产业、装备制造工业、汽车与零部件产业等先进制造业为主导的新型产业结构，但目前武汉市具有相对优势的汽车、机械、钢铁和建筑等产业，属于高排放型产业。面对日益增大的减排压力，武汉市应该将提高能源效率，优化能源结构与产业结构的调整结合起来，充分发挥科技优势，大力培育以信息技术、光电技术为核心的高科技产业体系，建立高科技产业研发、推广和转化的平台；积极调整产业结构，促进技术密集型的低碳产业和等高附加值产业的发展，通过提高服务业等高附加值的产业占比，快速形成节能环保的产业结构、生产方式和消费模式。同时在政策及资金层面加以引导，限制高耗能产业的准入，同时鼓励企业进行低碳技术改造，从而实现节能降耗的根本目的。

第二，改进现有能源结构，建立能源价格调控机制，提高清洁能源能耗占比。武汉市仍以较高的能源需求和以煤为主的能源结构维系经济增长，未来较长时间内二氧化碳排放将持续增长。因此，调整现有能源结构及制定科学能源规划将是未来武汉市实现节能降耗的工作重心。通过清洁能源战略的调整和积极的能源环境政策引导，达到改善现有能源消费结构，从而最终实现降低二氧化碳排放。同时，结合武汉市地理环境因素，推进太阳能分布式电站的建设、推行光电建筑一体化、建设低碳节能小区、改善既有建筑的节能效用将是武汉市在低碳发展过程中的切实可行措施。

[1]Gene M.Grossman，Alan B.Krueger.Environmental impacts of a North American Free Trade Agreement[M].National Bureau of Economic Research Working Paper，No.3914.Cambridge MA：NBER，1991.

[2]Theodore Panayotou.Demystifying the environmental Kuznets curve：Turning a black box into a policy tool[J].Environment and Development Economics，2001，2（4）.

[3]Marzio Galeotti，Alessandro Lanza，Francesco Pauli.Reassessing the environmental Kuznets curve for CO2emissions：A robustness exercise[J]. Ecological Economics，2006，57（1）.

[4]Martin Wagner.The carbon Kuznets curve：A Cloudy picture emitted by bad econometrics?[J].Resource and Energy Economics，2008，30（3）.

[5]Inmaculada Martínez-Zarzoso，Aurelia Bengochea.Pooled mean group estimation of an environmental Kuznets Curve for CO2[J].Economics Letters，2004，82（1）.

[6]陈德湖，张津.中国碳排放的环境库兹涅茨曲线分析——基于空间面板模型的实证研究[J].统计与信息论坛，2012，（5）.

[7]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）.

[8]吴振信，万埠磊.基于环境库兹涅茨曲线的北京市碳排放和经济增长相关性研究[J].经济研究导刊，2012，（14）.

[9]顾丽琴，梅志强.基于环境库兹涅茨模型的江西省物流业碳排放分析[J].物流技术，2012，（9）.

[10]Matthew A.Cole.US environmental load displacement：examining consumption，regulations and the role of NAFTA[J].Ecological Economics，2004，48（4）.

[11]王瑞玲.我国“三废”排放的库兹涅茨曲线特征及其成因的灰色关联度分析[J].中国人口·资源与环境，2005，15（2）.

[12]Jean Agras，Duane Chapman.A dynamic approach to the Environmental Kuznets Curve hypothesis[J].Ecological Economics，1999，28（2）.

[13]G Marland，TA Boden，RJ Andres.Global，Regional，and National Fossil-Fuel CO2Emissions[EB/OL].http://cdiac.ornl.gov/trends/emis/overview.

[14]苏为华，张崇辉.关于异质性假说的中国EKC再检验[J].统计研究，2011，28（12）.

［责任编辑：马建强］

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1001－4799（2017）01－0143－06