城镇化对建筑业碳排放影响的门槛效应分析

2018-11-28焦应茹卢娜

中国集体经济 2018年30期

焦应茹　卢娜

摘要：對全国各省市建筑业碳排放进行核算，并由此分析建筑业碳排放与城镇化之间的非线性关系，发现：1. 城镇化对建筑业碳排放的影响存在门槛效应，门槛估计值为■=4.036。门槛值左右两区间内建筑业碳排放对城镇化的弹性系数分别为0.0476与-0.0139，表明低水平城镇化使建筑业碳排放增加，而高水平城镇化则使其减少。2. 城镇化对建筑业碳排放的影响存在显著的地区差异，中西部地区各省市城镇化促进了建筑业碳排放，而东部地区大多省市则抑制了建筑业碳排放。

关键词：建筑业碳排放；城镇化；门槛效应

气候变化问题一直以来都是全社会关注的热点话题，导致全球变暖、海平面上升的温室效应也已经成为社会各界不得不面对的现实问题。温室效应是由于空气中二氧化碳浓度增大而引起的，要解决温室效应关键在于控制二氧化碳排放量。根据IPCC第五次评估报告显示，2010年全球32%的终端能源消耗和30%的碳排放与建筑业有关，对建筑业碳排放的控制是实现整个社会碳减排的重要方面。城镇化是经济活动和人口在空间上的集聚，是一国经济发展的产物，更是其实现经济腾飞的路径。我国正处于城镇化率30%～70%的快速发展阶段，城镇化的发展必然带动建筑业大发展。建筑业建造过程本身及建筑材料的生产都将消耗大量能源，从而产生碳排放。如何在城镇化过程中实现建筑业的低碳发展是我国新型城镇化发展的一个重要课题。城镇化发展具有一定的阶段性特征，该特征对建筑业碳排放有何影响值得深入探讨，即验证城镇化对建筑业碳排放影响的门槛效应对于正确认识二者之间的关系以及我国在城镇化发展过程中建筑业碳减排的实现具有指导意义。

一、国内外研究现状与理论基础

（一）国内外研究现状

考察碳排放与城镇化之间关系的研究有很多，主要分析了城镇化与碳排放之间的非线性关系。陈艳玲采用非动态门槛面板方法，考察了城镇化对碳排放的门槛效应。李卫东等利用省级面板数据分析城镇化对碳排放的影响，发现二者呈倒U型关系，预计城镇化为63.57%时达到拐点。王星等根据城镇化发展质量水平进行分组研究，发现城镇化质量越高，其对碳排放的驱动作用越弱。孙昌龙等考察了城市化动态演进阶段与碳排放之间的相关性，发现城市化对碳排放的影响具有驱动和制动的两重性。

相对于国家整体层面碳排放与城镇化之间的非线性研究，关于建筑业碳排放的研究还主要集中于对建筑业碳排放的核算、建筑业碳排放与经济发展的关系以及建筑业碳排放影响因素分析这三个方面。研究方法主要有投入产出法、环境库兹涅茨曲线、Tapio弹性脱钩模型、Kaya恒等式分解法以及LMDI因素分解法等。何长全等研究了我国2001～2012年建筑业碳排放与经济增长脱钩状态，发现碳排放与经济增长整体呈弱脱钩态势。祁神军等运用Kaya恒等式分解了建筑业直接碳排放和隐含碳排放的变动趋势。冯博等利用Tapio脱钩模型分析了全国30个省份建筑业碳排放的脱钩状态，并运用LMDI对碳排放的影响因素进行了分解分析。杜强等建立了建筑业碳排放库兹涅茨曲线，发现中国建筑业碳排放库兹涅茨曲线近年来呈“U”型右侧上升趋势。

已有研究并未将城镇化引入建筑业碳排放的影响因素研究中，只停留在城镇化与建筑业发展关系的层面上。姜彩楼对城市化进程与建筑业发展之间关系的研究发现：建筑业发展和我国城市化进程各项指标之间存在协整关系。冯亚娟等[]则采用VAR模型对我国的人口城市化与建筑业发展这两个变量进行了动态计量分析。综上可知，目前还鲜少有关于城镇化对建筑业碳排放的影响的研究，更缺乏城镇化对建筑业碳排放的影响具有怎样的特征以及如何实现等方面的研究。基于研究现状，本文将城镇化引入到建筑业碳排放的影响因素分析中，深入分析城镇化对建筑业碳排放影响的阶段特征。

（二）理论基础

城镇化表现为经济活动与人口在空间上的集聚，一方面，城镇化的发展导致大量人口向城市迁移，住宅及公共基础设施不断兴建，推动建筑业发展的同时也带来了大量的建筑业碳排放；另一方面，城镇化导致的人口集聚提高了住宅及其他建筑的利用效率，同时城镇化促进要素集聚，推动科技发展，使清洁生产与建筑业碳减排的实现成为可能，这些都对建筑业碳排放产生了抑制作用。综上可见，城镇化对建筑业碳排放的影响具有两重性，即使建筑业碳排放增加的促进作用和使其减少的抑制作用，在城镇化发展过程中两种作用同时存在，此消彼长，使城镇化对建筑业碳排放的影响在其发展的不同阶段呈现出不同的特征。当促进作用占主导时，城镇化的发展会促进建筑业能耗和碳排放，而当抑制作用占主导时，城镇化的发展则会带来建筑业能耗及碳排放的降低。在城镇化初期，其发展表现为粗放的大规模扩张，大量的住宅及公共基础设施的建设导致建筑业碳排放的增加；而当城镇化发展到一定阶段取得质的飞跃时，城镇化带来的建筑利用效率的提高及科技的发展、清洁能源的使用等都会抑制建筑业碳排放。因此，可以初步推断城镇化对建筑业碳排放的影响具有门槛效应，当城镇化水平低于门槛值时，城镇化对建筑业碳排放起促进作用，跨过门槛之后，城镇化的发展则会抑制建筑业碳排放。

二、模型构建与数据来源

（一）模型构建

本文以IPAT模型的扩展模型STIRPAT模型为基础，结合Hansen提出的门槛模型的设定方法，构建城镇化对建筑业碳排放影响的面板门槛模型。STIRPAT模型的基本结构如下：

Iit=αP■■A■■T■■e■（1）

其中，i和t分别表示观测个体和时间；I为环境影响，在本文的研究中将其设定为建筑业碳排放c；P为总人口；A为财富程度，本文中用人均地区生产总值pg表示；T为技术水平，由于本文研究城镇化对建筑业碳排放的影响，因此将其设定为城镇化率urb。用本文研究的变量替换（1）式中的变量，并两边取对数，得到式（2）：

lncit=μi+b1lnpit+b2lnpgit+b3lnurbit+εit（2）

其中，μi为个体异质性；εit为独立同分布的随机误差项。环境库兹涅茨假说认为环境污染与经济发展之间存在倒U型关系，因此本文引入收入的平方项（（lnpgit）2）来验证建筑业碳排放与收入之间的非线性关系。此外，式（2）中反映了城镇化与建筑业碳排放间的线性关系，而在城镇化发展的不同阶段其对建筑业碳排放的影响可能存在差异，因此本文参照Hansen对门槛模型的设定方法，将城镇化率作为门槛变量把（2）式拓展为面板门槛模型，如下（3）式：

lncit=μi+b1lnpit+b2lnpgit+b3（lnpgit）2+b4lnurbit·I（lnurbit<γ）+b4′lnurbit·I（lnurbit≥γ）εit（3）

其中，γ为门槛值。当城镇化水平低于门槛值γ时，城镇化对建筑业碳排放的影响系数为b4，当城镇化水平高于门槛值γ时，城镇化对建筑业碳排放的影响系数为b4′。

（二）数据来源

本文的研究根据数据的可获得性及面板模型的需要，选取2005～2013年全国30个省市（西藏，港澳台由于数据缺失，不考虑）的相关数据作为样本。人口、人均地区生产总值、城镇化率均来源于《中国统计年鉴》，建筑业能源消耗数据来源于《中国能源统计年鉴》。

本文建筑业碳排放的核算参考IPCC提供的计算方法，将建筑业碳排放分为直接碳排放与间接碳排放两部分，然后分别计算两部分的排放量，具体计算公式见（4）～（6）式。

C=（Cd+Cin）×12/44（4）

Cd=■Ei×CSi×Cei（5）

Cin=■Qj×αj×（1-βj）（6）

式中，C、Cd、Cin分别为建筑业碳排放、直接碳排放和间接碳排放；（5）式中，Ei为第i种终端能源消耗量，Csi为第i种终端能源对应的折标煤系数，Cei为第i种终端能源对应的碳排放系数，直接碳排放核算中考虑建筑业对原煤、洗精煤、型煤、焦炭、焦炉煤气、原油、煤油、汽油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气、热力和电力等20种能源的消耗；（6）式中Qj为第j种建材消耗量，αj为第j种建材对应的排放系数（排放系数是考虑各种建材在生产过程中产生的二氧化碳而计算得到的系数），βj为第j种建材对应的回收系數，间接碳排放计算中核算的建材包括钢材、木材、水泥、玻璃和铝材。各种终端能源对应的折标煤系数来源于《综合能耗计算通则》（GB/T 2589-2008）；碳排放系数来源于《2006年IPCC国家温室气体清单指南目录》。各种建材所对应的排放系数参考冯博等的研究；回收系数参考李兆坚的研究。

三、实证分析

（一）面板门槛模型估计结果分析

参考Hansen对面板门槛模型的设定方法，本文将城镇化作为门槛变量，研究建筑业碳排放与城镇化之间的非线性关系。文中共进行了两次门槛值的搜索，第一次为单一门槛模型门槛值的搜索，第二次为双重门槛模型门槛值的搜索，第二次搜索的目的在于检验是否有其他门槛值的存在。两次门槛值搜索的估计结果见表1。

表1中列出了两次搜索的结果，当设定为单一门槛模型时，搜索到的门槛估计值为γ^=4.036，95%的置信区间的上下限分别为4.216和3.595，区间长度较小，反映了该门槛估计值的真实性比较高；而当设定为双重门槛模型时，搜索到的两个门槛估计值分别为γ^1=3.829和γ^2=4.034，这两个门槛估计值非常接近，且与单一门槛模型的估计值也非常接近，因此可以初步判断城镇化对建筑业碳排放的影响至多存在一个门槛。此外，双重门槛模型的两个门槛估计值所对应的95%的置信区间都将单一门槛模型的估计值包含在内，再一次表明本文的研究更适合单一门槛模型，且门槛估计值为■=4.036。采用单一门槛模型回归的结果如表2所示。

表2中（1）列表示的是常规标准误条件下的回归结果，（2）表示的是考虑异方差的稳健标准误条件下的回归结果，两种条件下的回归结果基本一致，本文仅对第一种回归结果进行解释。表2中变量lnurb_x_d1是回归过程的中间量，其回归系数与变量lnurb回归系数相加的结果反映的是门槛值左侧区间内城镇化对建筑业碳排放的影响系数，而lnurb的回归系数则反映了门槛值右侧区间内两者间的关系系数，即本文中b4及b4′的估计量分别为0.0476和-0.0139。当城镇化水平低于门槛估计值时，城镇化每增加1%，建筑业碳排放平均增加约0.0476%，低水平城镇化对建筑业碳排放的促进作用大于抑制作用，表现为城镇化过程中建筑业碳排放不断增加；而当城镇化水平越过门槛值时，城镇化每上升1%，平均而言建筑业碳排放减少约0.0139%，高水平城镇化对建筑业碳排放的抑制作用占主导，城镇化的进程有利于建筑业碳减排的实现。

（二）假设检验

Hansen提出的面板门槛模型的假设检验包括F检验（Bootstrap自抽样检验）与LR检验，其中F检验主要检验门槛是否存在，LR主要检验门槛值是否等于真实值，这种检验方法一般为门槛估计值确定一个95%的置信区间。本文的F检验结果见表3。

表3中，单一门槛模型的原假设为b4=b4′，即不存在门槛效应，检验结果为P<0.05，拒绝原假设，表明城镇化对建筑业碳排放的影响存在门槛效应且在5%的水平下显著成立，而双重门槛的检验结果表示在任一显著水平下，都无法拒绝只有一个门槛的原假设，因此城镇化对建筑业碳排放的影响存在门槛效应且只存在一个门槛。

（三）地区差异分析

对样本范围内各地区越过门槛值的年份进行统计，即将各地区2005～2013年的城镇化率的对数与门槛估计值γ^=4.036分别进行比较以确定样本范围内各地区越过门槛值的大致年份。部分统计结果如表4所示。

表4中，北京、天津、辽宁、上海以及广东在2005年以前的年份就已越过门槛估计值，本文研究的样本范围目前无法判断其具体越过年份，而表4中未列出的河北、山西、吉林、安徽、江西、山东、河南、湖北、湖南、广西、海南、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏以及新疆这19个地区在样本范围内还未越过门槛估计值，由于样本数据的局限性无法判断其各自的越过时间，其余省份越过门槛估计值的时间见表4。统计结果表明，目前我国仍有大部分地区处于粗放扩张的低水平城镇化阶段，可以预见未来几年我国城镇化的发展仍将对建筑业碳排放产生促进作用，同时通过对比发现东部沿海地区大多较早地越过了门槛值，进入到高水平城镇化阶段，城镇化的发展抑制了建筑业碳排放，而中西部地区则基本还未越过门槛值，仍处于城镇化发展的初级阶段，城镇化会促进建筑业碳排放。

四、结论与建议

（一）结论

本文首先对建筑业碳排放进行了核算，在此基础上构建了城镇化与建筑业碳排放的面板门槛模型，通过对模型参数的估计以及假设检验，验证了城镇化对建筑业碳排放的影响存在门槛效应，门槛估计值为■=4.036。当城镇化水平低于门槛估计值时，城镇化每增加1%，建筑业碳排放平均增加约0.0476%，低水平城镇化的发展会对建筑业碳排放起到促进作用；而当城镇化水平越过门槛值时，城镇化每上升1%，平均而言建筑业碳排放减少约0.0139%，高水平城镇化的发展有利于建筑业碳减排的实现。此外，城镇化对建筑业碳排放的影响具有显著的地区差异，东部地区城鎮化对建筑业碳排放产生抑制作用，而中西部地区则产生了促进作用。

（二）政策建议

本文的结论为我国城镇化的发展以及城镇化过程中建筑业碳减排的实现提供了理论基础。首先，城镇化对建筑业碳排放的影响具有门槛效应，因此在制定减排政策时要依据城镇化的发展水平，不同阶段应制定相适应的减排政策，而由于高水平城镇化是城镇化发展的成熟阶段，对建筑业碳排放有抑制作用，因此，应尽量缩短低水平城镇化的持续时间，尽早跨越门槛实现城镇化发展质的飞跃。其次，城镇化对建筑业碳排放的影响具有地区差异，所以各省市应按照各自的发展特点制定相应的减排政策、寻求适合自身的城镇化道路。对于东部地区，由于其已经越过门槛值，步入到高水平城镇化阶段，因此该地区应坚持自身的城镇化道路，努力向更高水平城镇化迈进；而对于中西部地区，由于其仍处于低水平城镇化阶段，因此各地区应积极寻找城镇化发展迟缓的原因，对症下药努力实现门槛值的跨越。

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