基于动态空间面板模型的市级碳排放影响因素研究

徐宁　马智慧

摘要：目前，中国面临着来自国际社会的减排压力，在城市转型、经济转型、产业结构调整和更新的关键时期，中国进入了“经济新常态”。文章对2007～2016年中国市级二氧化碳排放量及其潜在影响因素数据进行收集，通过对不同模型的分析及结果对比，选择动态空间面板模型对碳排量的影响因素进行识别，其结果可为政府部门倡导区域可持续发展和制订减排政策提供参考。

关键词：碳排放;地级市;动态面板模型

一、引言

由于全球变暖和极端天气的频繁出现，如何控制碳排放量逐渐成为各国政府关注的焦点，由此，碳排放成为研究的热点领域（王少剑等，2018）。为应对碳排放量的增加，截至2050年应将碳排放强度和能源强度同时降低60%左右，而目前年减排率仅为1.1%，需将其提高到2.6%才能达到上述目标（IEA，2015）。截至2014年，中国碳排放总量占全球的比重超过1/4（牛秀敏，2016），超欧洲国家总和。在这种形势下，开展市级尺度上的碳排放研究对于我国积极应对气候变化的国际合作具有重要意义。

现有研究多集中于对单个省市和城市的碳排放进行探究，例如：江苏（黄金碧、黄贤金，2012）、河南济源市（丛建辉等，2014）等。除此之外，其他学者从居民消费碳排放、城市近地面二氧化碳浓度的时空演变以及城市建筑碳排放等方面对市级碳排放进行了研究（苏王新、孙然好，2018）。但总体来看，当前关于地市尺度碳排放的研究相对较少，在城市碳排放的核算方法、比较体系等方面有待于进一步研究。

本文所用数据包括全国281个地级市，覆盖面广且数据缺失较少，在此基础上进行的城市碳排放影响因素研究对政府相关政策的制订具有一定参考意义。

二、数据来源与研究方法

（一）数据来源及预处理

根据数据的可得性和有效性，本文选取了2007～2016年中国281个城市的信息。本研究的数据主要来自《中国统计年鉴》（2008～2017年）、《城市统计年鉴》（2008～2017年）和EPS数据库。利用指数平滑法或邻近年份的数据来填补所缺失的个别数据。

（二）模型建立

参考已有研究（Cheng et al.，2018），建立描述碳排放的一般面板模型：

式中，Y为地区GDP，UL为城镇化水平，FDI为实际利用外商投资，EC为能源消耗总量，ISU为产业结构升级，ISO为产业结构优化，其中：产业结构升级采用第三产业增加值与GDP的比值来衡量;采用泰尔系数的倒数度量产业结构优化的程度。A为常数项，β1～β7为相应变量的回归系数，ε表示误差项，i涉及281個地级市，t∈[2007年，2016年]。基于公式（1），将空间效应、动态效应分别纳入模型，建立静态空间面板模型和一般动态面板模型，具体见公式（2）和公式（3）：

式中，ρ表示空间效应的回归系数，τ表示碳排放一阶滞后的系数。Wij是一个空间权重矩阵，本文采用地理距离来确定空间权重矩阵，即：wij=1/dij，其中：dij表示城市i和城市j的欧几里得距离。综合上述模型，易得到同时考虑空间效应和动态效应的动态空间面板模型：

三、结果与分析

（一）空间相关性分析

模型计算之前，对2007～2016年地级市碳排量的全局Moran指数及其Z值检验进行计算（见表1）。结果显示，Moran指数显著为正，表明碳排放的空间相关性为正，进而说明碳排量相似的城市具有空间集聚效应。除此之外，从2007～2016年，碳排量的莫兰指数呈上升趋势，说明碳排量相近的城市在空间分布上具有更加集聚的趋势。

（二）模型识别

以上结果显示，市级碳排量具有显著的空间相关性，由于传统计量模型忽略了空间效应，无法实现无偏一致估计，故可认为一般动态面板模型的回归结果与实际存在较大偏差。此外，由于经济发展是一个连续的过程，理论上在回归过程中应考虑碳排放的动态效应，静态空间面板模型在构建过程中未纳入这种效应。因此，在回归分析中采用了同时考虑空间效应和动态效应的动态空间面板模型。为了说明动态空间面板模型的优点和有效性，同时使用一般动态面板模型、静态空间面板模型和动态空间面板模型来估计回归方程，比较三种模型的估计结果，其中：使用系统GMM方法对一般动态面板模型进行估计;在静态空间面板模型中，分别用ML方法进行SAR和SEM 模型的估计，由于SAR模型的LM-Lag、Robust LM-Lag测试结果并不显著，因此选择SEM模型进行回归;使用系统空间GMM方法来估计动态空间面板模型。多重共线性可能会导致假设检验的可靠性降低，因此，在对三种模型计算之前进行基于混合回归的多重共线性检验。结果表明，各变量的VIFs均小于10，说明自变量不存在多重共线性。利用STATA软件分别对三种模型进行估计，结果如表2所示。

可以看出，本文探究的主要变量未进入模型（2）的回归过程，因此一般动态面板模型在理论上和实践上均是不理想的。在动态空间面板模型中，碳排放的空间滞后系数在0.01显著性水平下显著为负，究其原因，一方面是因为同一省份的各城市之间经济发展的相关性较低，另一方面可以归结为模型中的其他变量具有较强的解释力。应该指出的是，一般动态面板模型可能会在估计和分析中产生误差，因为它们忽略了这种空间效应。比较有趣的是，动态空间面板模型的结果表明，市级碳排放的动态效应是不明显的，这与之前假设存在出入。此外，对动态空间面板模型和静态空间面板模型的碳排量空间滞后系数进行比较，发现前者的系数比后者的系数要小得多，说明前者可以对后者的误差进行部分修正。综合以上分析，可以认为动态空间面板模型与两外两个模型相比具有更高的合理性。

对动态空间面板模型的回归结果进行分析可以发现：GDP增长、城市化率提高以及实际利用外商投资增加均会对市级碳排量起抑制作用，能源消费总量的增加会增加市级碳排量。现阶段，我国正在持续进行产业结构调整，模型结果显示，产业结构升级和产业结构优化的回归结果并不显著，这意味着二者对碳排量无显著作用。在检验方面，产业结构优化的水平高于产业结构升级的水平，这意味着中国不能单纯盲目追求产业结构升级，在产业结构调整的过程中应更加注重产业间的耦合与协调发展。

四、讨论

本文分析了多种因素对中国地级市碳排放的影响。Moran指数的结果表现出较强的全局空间自相关，为地级市之间碳排放的空间相关性提供了有力证据。利用动态空间面板模型进一步分析可得：GDP增长、城市化率提高以及实际利用外商投资增加均会对市级碳排量起抑制作用;能源消费总量的增加会增加市级碳排量;产业结构升级和产业结构优化对碳排量无显著作用。为降低碳排量，本文对各地政府提出以下有意义、有针对性的建议。

1.继续推进产业结构升级。鼓励发展服务业、低碳环保产业和高技术产业，制约高耗能、高污染制造业快速发展，化解产业产能过剩矛盾。政府还应优化产业布局和资源配置，同时积极解决低水平重复建设和区域产业结构趋同问题。

2.在当前的产业结构调整过程中，应着力优化产业结构。政府不仅要倡导提高教育质量，鼓励发展职业培训，提高劳动力素质，还要采取措施发展劳动密集型服务，吸收低端劳动力进入其他行业，这将促进不同行业之间的协调发展。

3.政府應该鼓励企业建立现代管理体系，提高信息技术水平，逐步完善成本控制、财务管理、生产过程控制和生产质量管理等。此外，政府应该激励企业进行二次创新活动，如集成创新、消化、吸收和再创新，这将有力提高可用能源的利用率。

4.利用技术变革促进产业结构升级和优化，摆脱目前以煤炭为主的能源结构。一方面，大力发展前沿技术和高新技术产业，帮助企业进行设备和技术的改造、升级和更新。另一方面，大力发展新能源和可再生能源，加强天然气、煤层气、页岩气的勘探开发和应用，提高可再生能源和新能源在制造业中的应用比重。

5.制定和完善现有政策。一方面，制定和完善能源税、资源税、环境税等税收政策，将能源的环境成本内在化。另一方面，还应完善能源价格政策，改革现有的能源价格机制。通过能源价格的相对变化，借助时间效应，使改善其他投入因素的替代效应得以实现。

参考文献：

[1]Cheng Z H， Li L S， Liu J. Industrial structure， technical progress and carbon intensity in Chinas provinces[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews，2018（81）.

[2]Geng Y. Eco-indicators：Improve Chinas sustainability targets[J].Nature， 2011（7363）.

[3]Zhan J Y， Liu W， Wu F. Life cycle energy consumption and greenhouse gas emissions of urban residential buildings in Guangzhou city[J].Journal of Cleaner Production，2018（194）.

[4]丛建辉，朱婧，陈楠，刘学敏.中国城市能源消费碳排放核算方法比较及案例分析——基于“排放因子”与“活动水平数据”选取的视角[J].城市问题，2014（03）.

[5]黄金碧，黄贤金.江苏省城市碳排放核算及减排潜力分析[J].生态经济，2012（01）.

[6]牛秀敏.全要素视角下的中国碳排放效率区域差异性及收敛性研究[D].西南财经大学，2016.

[7]苏王新，孙然好.中国典型城市群城镇化碳排放驱动因子[J].生态学报，2018（06）.

[8]王少剑，苏泳娴，赵亚博.中国城市能源消费碳排放的区域差异、空间溢出效应及影响因素[J].地理学报，2018（03）.

（作者单位：山东师范大学地理与环境学院。徐宁为通讯作者）