中国省际CO2排放影响机理研究

李晶

摘要：CO₂排放问题受到世界各国的广泛关注，发展低碳经济、应对气候变化已成为全球共识。本文基于2005-2014年间中国30个省份的面板数据，参照IPCC所提供的方法，估算了我国30个省份的CO₂排放量。运用空间自相关分析方法和空间面板数据模型分析了我国省际CO₂排放的影响机理，从而为我国政府碳减排政策的制定提供依据。结果表明：中国省际CO₂排放存在较为稳定的空间正相关性，空间集聚现象显著；GDP、能源结构、能源强度及土地利用结构与各省CO₂排放正相关；能源价格及对外开放度与各省CO₂排放负相关。最后根据模型估算结果提出了相应的政策建议。

关键词：CO₂排放 空间面板数据 模型影响机理政策建议

一、引言

改革开放三十多年以来，中国经济快速发展，但与之相对应的却是环境质量的持续恶化。根据国际能源署（IEA，2009）统计数据，2007年中国CO₂排放量就已经超越美国，成为全球头号CO₂排放国，2015年中国全年CO₂排放量更是达到101亿吨，超过美国和欧盟之和。作为一个负责任的大国，中国在“十二五规划”中提出到2020年单位GDP的碳排放量（简称碳排放强度）要在2005年的基础上降低40%～45%，就中国当前的发展状况来说，要实现这个目标，仍然面临着巨大的挑战，本文通过对可能影响中国CO₂排放的因素进行分析，从而实现为中国政府碳减排政策制定提供理论依据和决策支持的目的。

二、二氧化碳排放现状

近年来，我国城镇化及工业化持续发展，对能源需求量也在不断增加，与此同时，CO₂排放总量也在不断上升，然而节能减排技术与政策还不够完善，区域差异性也较为显著，这对我国实现“十二五”规划所提出的在2005年基础上降低40%-45%的碳强度减排目标形成了极大的阻碍。2005年中国CO₂排放量为628288万吨，单位GDP的C02排放量为2.6吨，万元（2010年不变价）；2014年C02排放量达到965789万吨，与2005年相比增长了53.72%，年均增长率为4.94%，单位GDP的C02排放量为1.71吨，万元（2010年不变价），较2005年下降了34.15%，距离40%-45%的目标仍有一定差距。

三、影响机理分析

（一）数据来源及处理

本文对中国30个省份（不包括西藏及港澳台）2005-2014的数据进行分析，能源数据源自《中国能源统计年鉴》，汽车数据源自《中国汽车年鉴》，土地数据源自《中国国土资源统计年鉴》，其他数据来源于《中国统计年鉴》及各省统计年鉴，空间面板数据的计算运用MATLAB软件完成，COO₂排放数据参照IPCC提供的方法估计，计算公式如下：

其中，CS为各类化石能源COO₂排放总量，单付：万吨；NCVO_i表示第i种能源的平均低位发热量，单位是上kj/kg（天然气是kj/m³）；CEF_i表示IPCC提供的第i种能源CO₂排放系数，单位是。本文选取国内生产总值（GDP）、产业结构（IS）、能源价格（PC）、能源结构（ES）、能源强度（EI）、对外开放度（OPEN）、城镇化水平（UR）、汽车数量（CAR）、技术水平（TECH）及土地利用结构（LS）作为解释变量。

（二）模型构建

（三）结果分析

传统的LM空间滞后检验结果显示，无论是混合OLS、空间固定效应、时间固定效应或双向固定效应都通过了10%显著性水平检验，而且除双向固定效应外，混合OLS、空间固定效应、时间固定效应也都拒绝了没有空间自相关误差项的假设；进一步考察稳健的LM检验，结果顯示混合OLS、空间固定效应、时间固定效应或双向固定效应同样拒绝了没有空间滞后被解释变量的假设，而混合OLS及空间固定效应拒绝了没有空间自相关误差项的假设。综合传统的LM检验和稳健的LM检验的结果，可以看出这些研究数据之间存在空间自相关性，因此传统的OLS模型已经不适用于本文的研究，需要使用空间面板数据模型。

本文进一步研究空间固定效应和时间固定效应的联合显著性，由此引入了LR检验，检验结果表明，在1%的显著性水平上，空间固定效应的联合非显著的假设被拒绝（621.6848，30，P<0.01），时间固定效应的联合非显著的假设同样被拒绝（12.1902，10，P<0.01），因此，空间面板数据模型应包括空间固定效应和时间固定效应。

由于上文的分析仅考虑了固定效应而忽略了随机效应的存在，因此进一步运用Hausman检验来判断是否需要引入随机效应，由于此处进行的是单边测试，因此假设当P值<0.05时，随机效应优于固定效应，检验结果否定了这一假设（14.0900，15，P>0.05），因此本文认为仅考虑固定效应的存在。

在10%的显著性水平上，根据Wald检验和LR检验结果（表4），可知H₀：γ=0的假设被柜绝，EIISDM模型不能被简化为SAR模型；与此同时，对于H₀：γ+ρβ=0，即SDM模型可以被简化为SEM模型的假设同样被拒绝因此SDM模型最适合本文的研究。

从SDM模型的估计结果可以看出，SDM模型的ρ值大于0，且通过了5%的显著性水平检验，表明当周围地区的CO₂排放量增加1%时，该地区的CO₂排放量也会增加0.14%，空间溢出效应较为显著；解释变量GDP的系数通过了5%的显著性水平检验，且表现为正相关性，当人均GDP增加1%时，CO₂排放量增加0.87%；当IS增加1%时，CO₂排放量将会增加0.22%；能源价格CO₂排放负相关，且在5%的显著性水平上，其系数通过了显著性检验，当能源价格增长1%时，CO₂排放量减少0.18%；当ES增加1%时，CO：排放量将会增加0.46%；当EI增加1%时，CO₂排放量将会增加1.16%；El与C02排放之间存在正向关系；对外开放度的系数通过了1%的显著性水平检验，当对外开放度增加1%时，CO₂排放量减少0.04%；当汽车数量增加1%时，CO₂排放量增长0.13%；城镇化水平每提高1%，CO₂排放量增长0.03%；建设用地占土地利用的比重每增加1%，CO₂排放量增长0.04%；技术水平与CO₂排放量之间的关系未能通过显著性检验。

四、结论与政策建议

本文在分析中国CO₂排放时空分布特点的基础上，探讨了省际CO₂排放空间自相关关系，从全局Moran's I的估计结果来看，省际CO₂排放存在明显的空间正相关关系，局部Moran's l估计结果表明省际CO₂排放空间集聚现象显著；通过LM检验发现非空间面板数据模型已不适用于本文的研究，相对于SLM、SEM模型而言，SDM模型更适用于本文的分析；从SDM模型的估计结果来看，国内生产总值、产业结构、能源消费结构、能源强度、城镇化水平、汽车数量及土地利用结构与中国省际CO₂排放正相关，而能源价格和对外开放度与中国省际CO₂排放负相关，技术水平与CO₂排放之间的关系未能通过显著性水平检验。

基于上述结论，本文提出如下几点建议：（1）中国碳减排政策的制定需要充分考虑区域差异性的存在，加强区域间协同合作，充分发挥联防联控的作用。（2）优化产业结构。大力发展能耗相对较低的第三产业，通过减少能源需求从而抑制CO₂排放的增长。（3）优化能源结构。大力发展清洁能源，加大清洁能源在能源消费中所占的比重，减少化石能源的使用。（4）加强技术创新，提升能源利用效率，降低能源强度。