基于STIRPAT模型的长江经济带碳排放驱动因素研究

朱冬元，纪 磊

（中国地质大学（武汉）经济管理学院，武汉 430074）

随着全球气候的恶化，发展低碳经济已成为各国协调经济发展与环境保护的重要途径。中国作为最大的发展中国家，既是世界经济增长的重要引擎，也是最大的CO2排放国，在未来10～15年内减排压力是巨大的。2015年中国承诺将于2030年左右使CO2排放达到峰值并争取尽早实现。“十三五”规划提出今后5年CO2排放量下降18%，十九大报告指出要推进绿色发展，建立健全绿色低碳循环发展的经济体系。

长江经济带几乎覆盖整个长江流域，跨越11个省、市，面积达205.24万km2，占全国国土面积的21.4%，人口与经济总量均超过全国40%，处于贯通东西的区域范围与连接南北的中间位置，“国家腹部”的战略地位尤为突出。现今长江经济带发展战略已上升为国家战略，与京津冀一体化、“一带一路”倡议并称为中国三大经济战略规划。习近平总书记视察时提出的“共抓大保护，不搞大开发”方针为长江经济带发展指明了方向，坚持走绿色发展道路，实现经济发展与资源环境的相适应。减少碳排放既是坚持绿色低碳发展道路的基本要求，又是实现绿色低碳发展的重要标志，是实现长江经济带绿色发展的重要途径。

碳排放问题在中国低碳经济的发展中尤为重要，经济增长和环境污染之间关系的研究集中于二者之间是否遵循库兹涅茨曲线。1991年，美国经济学家Grossman等［1］提出的库兹涅茨曲线描述了以下现象：在经济发展的初始阶段，环境质量（用污染物排放水平来衡量）随着经济增长而恶化，当代表经济发展水平的人均收入到达某个临界点后，环境质量随着收入的提高而得到好转。根据目前的研究结果来看，库兹涅茨曲线的倒U型尚未得到强有力的实证检验。Narayan等［2］调查了181个国家经济增长和CO2排放的动态关系后指出，只有12%的国家符合库兹涅茨曲线。另一方面，也有大量研究显示经济和环境之间关系并非呈倒U型，而是出现N型、同步型、U型等多种类型［3］。仅有的CO2库兹涅茨曲线研究只限于简单地检验CO2排放与人均收入的关系，未考虑其他经济因素与排放之间的关系。深入研究经济发展中CO2排放量的驱动因素，对有的放矢地制定减排政策、发展低碳经济、应对气候变化有着重要的理论和现实意义。

国内外学者对碳排放的驱动因素进行了相关研究。Yi等［4］探讨了城镇化与碳排放的关系，实证检验得出城镇化的集聚会导致温室气体过量排放，二者存在正相关关系；姚亮等［5］使用综合生命周期分析法算得2007年中国城镇居民碳排放量达到碳排放总量的76.44%；在不考虑其他因素的前提下，一个农村居民转变为城镇居民能源消费量将会增加1 085.26 kg标准煤［6］。谭飞燕等［7］通过设定不同模型形式考察了各种因素特别是产业结构变动的碳排放效应，结果显示产业结构变动是碳排放增长的重要驱动因素之一，工业化进程加剧了CO2的排放；郑长德等［8］利用省域面板数据实证分析了中国产业结构与碳排放的关系，发现第二产业对碳排放影响力最大，第一、第三产业的影响较小。多数研究结果指出，技术进步通过能源效率或能源强度的改善节约了能源，对碳排放起着积极作用。Ang等［9］基于Divisia分解法对中国和韩国制造业的CO2排放进行了比较研究，结果显示产业部门能源强度的下降是CO2排放下降的主要原因；朱勤等［10］、史安娜等［11］、仲云云等［12］的研究也均证实了通过技术进步而降低的能源强度对碳排放具有明显的拉动作用。人口规模对整个国家或者地区的经济、能源、社会乃至生态环境均有很大的影响。该影响主要体现在人口总量及增长对碳排放所起到的驱动作用［13］。随着全球化的加强，外商直接投资（FDI）也成为地区碳排放值得考虑的因素。Pao等［14］运用面板数据协整方法进行研究，发现金砖国家的外商直接投资增加了碳排放。Lee［15］检验了FDI、碳排放和经济增长之间的长短期关系，运用格兰杰因果检验发现，FDI和碳排放对产出有短期的因果关系。从学者们的研究可以发现，经济类因素的变化对CO2排放产生的正效应最大，其他因素变化对CO2排放产生的影响相对较小。

中国碳排放省域研究一般集中在以省级面板数据对假说做实证研究。孙耀华等［16］基于IPAT公式对1999—2008年中国各省区碳排放数据进行分析，显示该时段各省区碳排放量均有增加，不同省区驱动因素的作用不同，多数省区能源强度和碳排放强度都出现下降趋势，但单位能源的碳排放有增长趋势。在长江经济带战略上升为国家战略及长江大保护的背景下，本研究利用STIRPAT模型对长江经济带CO2排放驱动因素进行分析，可以很好地反映长江经济带环境压力的变化，为区域可持续发展提供决策依据。

1 数据来源与方法

1.1 数据来源与处理

采用CEADs（中国碳排放数据库团队）所测量的CO2排放量的数据进行分析。CEADs研究团队采用的核算方法以能源平衡表和工业分部门能源消费量为基础，统计口径涵盖17种化石能源、47个社会部门以及9种工业过程，测算结果可靠性较强，被研究机构广泛采用。

采用2008—2016年中国长江经济带11个省市的面板数据，数据主要来自2008—2016年的国家统计局官网、《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》、CEADs及各省份统计年鉴等，模型中各相关指标见表1。

为了消除不同量纲带来的影响，采用总和标准化的方法对长江经济带CO2排放量以及各影响要素数据进行处理，分别求出各类要素所对应的数据的总和，以各要素数据除以该要素数据的总和。

这种标准化方法所得到的新数据为：

1.2 研究方法

1.2.1 STIRPAT模型介绍 20世纪末期，Ehrlich等［17］率先提出IPAT模型，该模型主要用来解释人口对环境压力的影响。此后，由于该模型在考察解释变量与环境后果间的非比例影响等方面存在局限，York等［18］在此基础上又进一步发展出STIRPAT模型，即：

式（3）中，I反映环境压力，P反映人口数量，A反映富裕程度，T反映技术水平。a为模型系数，b、c、d分别为人口、财富和技术因素的系数，e为随机误差项。STIRPAT模型是一个多自变量的非线性模型，将模型两边取对数，可写为：

式（4）中，lnI为因变量，lnP、lnA、lnT为自变量，lna为常数项，lne为误差项。

根据弹性系数概念，P、A、T每发生1%的变化，将分别引起I发生b%、c%、d%的变化。

1.2.2 模型扩展及变量说明 STIRPAT模型作为研究碳排放与经济发展之间关系的经典理论，被广泛用于实际环境问题分析，已经得到学术界的普遍认可。黄蕊等［19］利用STIRPAT模型定量分析江苏省能源消费碳排放量与人口、富裕度、技术进步和城镇化水平之间的关系；张丽峰［20］基于STIRPAT模型构建状态空间模型，定量分析了北京市1980—2011年人口规模、人口城市化结构、居民消费与经济规模多个变量对碳排放随时间变化的动态影响；朱勤等［21］从消费压力人口因素出发探讨碳排放，利用扩展后的STIRPAT模型分析居民消费水平、城镇化率、人口规模3个因素对中国碳排放的影响。

在STIRPAT模型原式的基础上，可以根据研究需要增加其他变量来进行相关分析，但要求增加的解释变量应与公式（3）的乘积形式保持一致。因此，结合长江经济带实际情况，对原式进行了拓展，建立的碳排放经济计量模型如下。

式（5）中，I为能源消费产生的碳排放量；P为人口数量；A为富裕程度，以人均GDP表示；T为能源强度，即能源消费量与GDP的比值；X为环境治理强度，以环境污染治理投资额表示；U为城市化水平，以城镇人口与常住人口的比值表示；F为外资的投入情况，以实际利用外资额表示；ε为模型随机干扰项。为了通过回归分析确定有关参数，对式（5）两边取对数，得：

式中，β1、β2、β3、β4、β5、β6为弹性系数，表示当P、A、T、X、U、F每变化1%时，分别引起I发生β1%、β2%、β3%、β4%、β5%、β6%的变化。

比起传统意义上的STIRPAT模型，本研究通过对现有传统模型的分析及改进，将人口变量用地区年末人口数量表示，将富裕程度变量用人均GDP表示，将技术变量用单位GDP能耗表示。同时在此基础上引入城镇化率、环境污染治理投资、FDI等多个变量，以此观测区域要素对碳排放的影响。

1.2.3 计量方法 在前文理论分析的基础上，依据有关数据，选用面板数据进行分析。运用Stata 14.0软件对整体面板数据分别进行了ADF检验和Hausman检验，检验结果都显著支持固定效应。综合国内外研究和现实情况，本研究在利用面板数据进行STIRPAT建模时选择固定效应模型进行拓展。

2 实证分析

2.1 描述性统计

由各变量的描述性统计结果（表2）可知，长江经济带各省市产生的CO2总量差异明显，反映出各地区面临的环境压力不同，且各省市之间在人口数量、富裕程度、技术水平等各方面也有所差异。

表2 2008—2016年长江经济带主要变量描述性统计结果

2.2 平稳性检验

建立模型前，首先需对各变量的时间序列进行平稳性检验。利用Stata 14.0软件对各变量序列进行平稳性检验，再用ADF方法对各变量的平稳性进行检验。对lnI、lnP、lnA、lnT等变量单位根的检验结果如表3所示。可以看出，所有时间序列变量的ADF统计量绝对值小于5%临界值水平。因此，所有变量序列都是平稳的。

表3 变量数据平稳性检验

2.3 CO 2排放量时空演变

根据2008—2016年长江经济带CO2排放量得到在这一时期内长江经济带CO2排放量时空演化过程，如图1至图4所示。可以发现，2008—2016年长江经济带整个区域内碳排放量总体呈增长态势，其中下游地区的江苏省、浙江省的CO2排放量在整个区域内保持前列，上游地区的贵州省碳排放量在这一时期内显著增长。

图1 2008年长江经济带CO2排放量空间分布

图4 2016年长江经济带CO2排放量空间分布

2.4 CO 2排放量影响因素分析

从回归分析结果（表4）可以看出，各因素对CO2排放量影响大小分别为城镇化水平（0.765 0）、人口数量（0.424 5）、能源强度（0.202 7）、人均GDP（0.085 6）、环境污染治理投资（0.085 3）、实际利用外资（0.057 5），这些变量与CO2排放量之间均存在正相关关系。

表4 CO2排放量影响因素分析

城镇化水平是影响长江经济带碳排放量最重要的因素。城镇化率每提高1%，就会使区域内碳排放量增加0.765 0%。2008年以后，长江经济带城镇化进程加快，从空间上看中西部地区城镇化水平显著提高。城镇化过程中城市建设加快，基础设施、住宅、交通等需求大量增加，人口在城镇集聚，对能源的消耗增加，从而导致碳排放量大幅增加。下游地区城镇化率处于全国前列，但中上游地区城镇化水平处于或低于全国平均水平，所以城镇化水平这一驱动因素将继续对区域内碳排放产生显著影响。

图2 2011年长江经济带CO2排放量空间分布

图3 2014年长江经济带CO2排放量空间分布

人口数量是影响长江经济带碳排放量的另一重要因素，人口数量每增加1%，就会导致区域内碳排放量增加0.424 5%。人口数量的系数并不是最大的，但本研究认为它是造成碳排放增长的主要因素。人们的生产生活都会消耗能源并产生CO2，区域人口数量的增长必然导致碳排放量的刚性增长。长江经济带目前处于发展的黄金时期，是全国经济的重要增长极，吸引了大量的优秀人才，同时随着经济水平的提高，能源消耗也将不断增加，人口这一因素将进一步影响着区域内的碳排放。

能源强度也对长江经济带碳排量产生了重要影响，单位GDP能耗每增加1%，就会使区域内碳排放量增加0.202 7%。区域内能源强度是不断下降的，即各省份单位GDP能耗是下降的，但碳排放量是上升的，表明目前区域内能源强度的降低并没有起到足够减少碳排放的作用，这与区域内的能源结构有关。长江经济带大部分地区的能源消费以煤炭为主，且大多为原煤直接燃烧，虽然技术进步提高了能源的利用效率，但仍未达到降低能源消费量的程度。

人均GDP的变化同样影响了长江经济带的碳排放量，人均GDP每增加1%，就会使区域内碳排放量增加0.085 6%。人均GDP增长使得人均收入提高，生活水平和质量也不断改善，消费能力和水平逐步增强。但个人消费并不是完全消费高耗能和高排放产品，因此，由人均GDP所造成的碳排放总量增长并不十分明显，其影响程度相对较低。

环境污染治理投资同样对长江经济带的碳排放量产生了一定影响，环境污染治理投资每增加1%，区域内碳排放量将增加0.085 3%。在环境污染治理的过程中尽管对环境有所改善，但其环境治理活动受到技术等因素的限制，对环境的治理效率并不高，对碳排放量的影响较小。环境污染治理投资的增长与碳排量是相互影响的，碳排放量的增长反而会影响环境污染治理投资额的增加，故二者呈现同向增长。

实际利用外资对碳排放量的影响较弱，其每增加1%，将会使区域内CO2排放量增加0.057 5%。资本的投入带来了更多的经济活动，会对地区产业发展起到促进作用，但在这一过程中带来了能源消耗的增长，碳排放量的增加也是不可避免的。长江经济带作为重要的战略发展区域，对外资的吸引力必将逐渐增加，尤其是上中游地区，有很大引进外资的空间，预计外资这一驱动因素的影响力将会提高。

3 小结与建议

本研究基于STIRPAT模型理论，对长江经济带环境压力因素（碳排放）与人口、财富、技术等因素的关系进行了分析。结果表明，各指标因素对长江经济带CO2排放总量影响各有不同，其驱动因素从大到小为城镇化水平（0.765 0）、人口数量（0.424 5）、能源强度（0.202 7）、人均GDP（0.085 6）、环境污染治理投资（0.085 3）、实际利用外资（0.057 5）。其中，城镇化水平、人口、能源强度对区域内CO2排放量有着较为显著的影响。从区域发展态势及能源消耗来看，未来长江经济带碳排放量仍将继续增加，这不仅会进一步加剧生态环境压力，也使得区域面临较大的减排压力。

本研究提出如下建议：①城镇化过程中新增的建筑将产生大量的CO2，同时拆除旧建筑也产生了大量建筑垃圾，因此政府应倡导使用更为环保的材料代替传统水泥，并且增加建筑寿命，提高建筑质量，减少由此产生的建筑垃圾；②发展公共交通，大力发展新能源汽车行业并推广使用，减少交通对传统能源的消耗；③大力发展节能减排技术，提高技术利用率，并将其转化成生产力，提高能源使用效率，降低能源强度，并加大技术创新力度，提高环境治理效率；④调整能源结构，利用地理优势，以三峡建设为基础，积极发展水力发电，深入开发风能、太阳能和生物质能等清洁能源和可再生能源，提高非碳能源在能源消费中的比例，减少对传统能源如煤和石油的使用；⑤规范外商行为，对外国资本的投入使用决不能以牺牲环境为代价，高质量利用外资帮助实现区域可持续发展；⑥充分发挥媒体的优势与作用，广泛宣传绿色生活理念，倡导低碳的居民生活方式和消费方式，减少居民生活产生的碳排放。