基于STIRPAT模型的江苏省碳排放影响因素研究

郭承龙，徐蔚蓝

(南京林业大学 经济管理学院，南京 210037)

1 引言

改革开放以来，我国经济迅猛发展，保持了近10%的增速，成为了世界上最大的碳排放国。江苏省的综合经济实力一直位于前列。根据地区生产总值统一核算结果，2020年全省实现生产总值 102 719 亿元，按可比价格计算，同比增长3.7%，经济增长的同时也导致了二氧化碳的高排放，江苏省碳排放总量从2000年的 8 005.29 万t上升到2010年的 20 888.88 万t，涨幅达160%。2020年，我国提出了2030年碳达峰和2060年碳中和的目标。为实现这个目标，江苏作为全国经济增长与能源消耗的主力军，更需探究江苏省碳排放的影响因素。研究主题对我国区域性经济发展及完成节能减排目标具有理论意义和参考价值。

2 文献回顾

学者们使用多种方法对碳排放影响因素进行了研究。杨文杰等(2019)使用ARMA模型对造纸企业未来5年碳排放量进行估算，并指出强制减排对造纸企业碳排放强度影响受强制配额制度调节[1]；崔和瑞等(2019)通过动态面板模型和系统矩估计方法的研究结果表明，人均GDP与产业结构对碳排放强度具有显著正向效应[2]，但王鑫静等(2020)得到的结论正好相反[3]；Fan等(2015)等研究结果表明工业结构在一定程度上减少碳排放[4]，Mohsen等(2014)却认为结构因素的减排效应并不显著[5]；魏厦(2019)认为人均GDP和人口总量增长会增加碳排放[6]；人口要素是碳排放增长的促进性因素基本是研究者的共识(王长建等，2017；丁凡琳等，2019)[7]；城镇化率提升对碳排放增长总体呈现抑制作用[8]，但韩梦瑶等(2017)认为城市化率对碳排放降低具有显著作用[9-10]；马振涛等(2014)研究发现，居民消费与碳排放呈正相关[11]，消费能力是城市居民碳排放的重要因素(丁凡琳等，2019)[12]，且城乡居民消费生产间接碳排放为主(张琼晶，2009)[13]有必要将居民消费纳入到碳排放影响因素中；STIRPAT是常用碳排放影响因素研究模型，C-D生产函数、回归分析、灰色关联法、空间自相关等是常用计算方法；Dietz 等(1994)[14]提出了STIRPAT，该模型具有的较强弹性和拓展性适用于碳排放影响因素研究[15]；郭承龙(2020)基于STIRPAT模型的回归结果表明人口要素、城镇居民人均消费和社会财富等对森林工业二氧化碳排放构成正向影响[16]。

上述文献从不同视角揭示碳排放影响因素，为制定有效碳减排政策提供依据。江苏省碳排放影响因素的研究成果相对不足。鉴于此，本文构建基于STIRPAT模型的碳排放影响因素模型，将居民消费水平、人口总量、城镇化率、人均GDP、能源结构、产业结构、科技水平和对外贸易集成在一起共同测度江苏省碳排放影响因素，为完成江苏省能源消耗总量和能源强度“双控”任务奠定实证性基础，为绿色发展战略提供重要依据。

3 理论框架

本研究基于STIRPAT模型构建江苏省碳排放量影响因素模型，使用STATA软件进行回归分析，根据结果提出江苏省碳减排的措施，对经济转型和转变发展方式具有重要意义。

3.1 模型构建

Ehrlich和Holdren(1971)提出了IPAT方程，即I=PAT[17]。该方程要求因变量I与自变量P、A、T成等比例变动关系，有一定的局限性，由此一些学者开始改进此模型。Dietz和Rosa(1994)对IPAT模型进行了修正，提出了STIRPAT模型[18]。其表达式为：

I=aPbAcTde

(1)

其中，I(Impact)代表环境压力，P(Population)代表人口规模，A(Affluence)代表富裕程度，T(Technology)代表技术水平。α为模型的系数，b、c、d分别为人口数量、富裕程度、技术水平的指数，e为误差项。为了避免异方差，对公式(1)两边取自然对数，得到式(2)。

lnI=lna+b(lnP)+c(lnA)+d(lnT)+lne

(2)

其中，以lnI为因变量，lna为常数项，lnP、lnA和lnT为自变量，lne为误差项。

在STIRPAT基础上，本研究增加了解释变量。人均GDP和人口总量是碳排放的共识性影响因素(张庆宇等，2019)[19]。城镇化水平推动了生产集聚、消费规模和类型扩大。改革开放后江苏省城镇化进程取得较快发展，应是碳排放影响因素之一。江苏省居民消费结构趋于优化，故引入居民消费水平变量测度消费对碳排放的影响。能源结构、产业结构等也对碳排放产生影响(金柏辉等，2018)[20]。此外，江苏科技水平近年来飞速提高，2020年全社会研发投入超过 2 800 亿元，科技进步贡献率达65.1%，理应作为碳排放的影响因素。进出口贸易的增多也加大了资源与环境的压力，进而应作为一项影响因素。结合众多学者的研究结果以及江苏省经济环境特点，选取人口总量(P)、城镇化水平(U)、人均GDP(G)、居民消费水平(R)、能源结构(E)、产业结构(I)、科技水平(T)和对外贸易(F)八个指标构建江苏省碳排放强度的STIRPAT扩展模型，如式(3)所示。

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lnC=α+β1lnP+β2lnU+β3lnG+β4lnR+β5lnE+β6lnI+β7lnT+β8lnO+e

(3)

其中：α为常数项，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7、β8分别表示人口总量、城镇化率、人均GDP、居民消费水平、能源结构、产业结构、科技水平和对外贸易的弹性系数。

3.2 指标选取

环境压力用碳排放量(C)来表示。人口总量、城镇化率、人均GDP、居民消费水平、能源结构、产业结构、科技水平和对外贸易释义见表1。

表1 模型中各变量描述

根据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中能源部分所提供的基准方法，化石燃料消费产生的碳排放量的计算公式为：

其中，C为估算的碳排放量，i为能源种类，E为各类能源消费量(万t)，CEF为各类能源的二氧化碳排放系数，44和12分别为二氧化碳和碳的分子量。

3.3 数据说明

本研究期为2000—2019年。数据来源于《江苏省统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》，整理并计算得出。

4 实证分析

4.1 单位根检验

由表2可知，变量lnG、lnR、lnI和lnT拒绝“存在单位根”的原假设，即为平稳序列，满足回归需求，lnC、lnP、lnU、lnE和lnO存在单位根，为不平稳序列，需进一步做协整检验。

表2 单位根检验结果

4.2 协整检验

协整检验的基本思想是如果多个单位根序列拥有“共同的随机趋势”，则可以对这些变量作适当的线性组合而消去此随机趋势，从而得到平稳序列[21]。本文运用Johansen检验进行协整分析，该检验适用于模型变量中存在多个协整关系的情况。最终根据p值=0得出协整关系是显著的，表3表明结果有4个线性无关的协整向量，即存在协整关系，关系如下：

表3 协整检验

lnC=(1.42e-14)lnP-(-1.78e-15)lnE+1.03lnO-4.4

lnP=(-5.55e-17)lnC-(2.22e+16)lnU-(5.55e+17)lnE+0.12lnO-8.44

lnU=(-4.44e-16)lnC-(1.33e+15)lnE+0.67ln0+3.47

lnE=(5.55e-16)lnC+(-8.88e-16)lnU-0.33lnO-0.96

为了确定模型的平稳性，平稳性检验如图1。结果表明除了模型本身所假设的单位根之外，所有特征值均落在单位圆之内，所以该模型稳定。

4.3 模型检验

为避免多重共线性，本文采用逐步回归法进行分析，最终剔除变量人均GDP、对外贸易、科技水平、居民消费水平和能源结构五个指标，结果如下表4所示。

图1 平稳性检验

表4 回归结果

模型检验的拟合优度R2为 0.992 4，F检验在1%的显著性水平下通过检验，说明模型拟合性较好，回归结果较为理想。三个变量lnP、lnU和lnI均在5%的水平下显著，lnP和lnU对碳排放量为正向影响，lnI对碳排放量呈负向影响。2000—2019年期间，变量每变化1%个单位导致碳排放量变动的百分比从小到大依次为：产业结构-1.40，城镇化率1.61，人口总量9.23。

人口总量是影响江苏省碳排放的重要因素。江苏省2000年的总人口为 7 327.0 万人，到2019年增长到 8 070.0 万人，19年来增长了743万人。人口规模的持续扩大，增加了人类对自然资源的需求，生产发展的同时能源也在不停地被消耗，从而导致碳排放的增加。相同条件下，人口规模每变动1%，会导致碳排放量变动9.23%。

江苏省的城镇化水平不断提高。2002—2011年，全省城镇人口由 3 310.3 万人增加到 4 889.4 万人，城市化率提高到61.9%。城市化的发展也会导致能源消耗和碳排放量增加。相同条件下，城镇化率每变动1%个单位，会导致碳排放量变动1.61%。

产业结构也与碳排放密不可分。近年来，江苏省的第三产业占比最大，第三产业的地区生产总值由2000年的 3 069.46 亿元增长到2019年的 51 064.73 亿元，增幅较大。第三产业比重增加，进而高耗能的第二产业比重降低，从而降低碳排放量。相同条件下，产业结构每变动1%，碳排放量变动-1.40%。

5 研究结论与建议

①人口总量对碳排放具有正向影响，说明人口总量越大，碳排放量越大[22-23]。由此可知，人口数量的迅猛增加，虽然带动了经济的发展，但会带来资源环境与碳排放的压力[24-25]。因此，江苏省应利用人口增长为其注入活力这一特点，优化人口结构，人才的引进带来技术的不断革新，大力发展绿色经济，采用高新技术合理优化碳排放方式，提高能源利用率。

②城镇化率也是导致碳排放量增多的一大因素。江苏省城市化进程的不断加快，导致各地资源使用、污染排放也大大增加。因而应利用城市化水平提高导致人口消费聚集这一特点，实现聚集效应与规模效应，促进资源的合理配置与循坏利用，实现经济发展与环境保护的双赢。此外，在城市化建设过程中，要注意优化人口结构，保证经济的可持续发展，从而有效控制碳排放。

③产业结构对于碳排放量的抑制作用在于第三产业占总产业的比重很高。江苏省目前以第三产业为主，比重近年来超过高碳排放量的第二产业，有助于降低碳排放。发展第三产业不仅有利于碳排放量降低，更有利于建立和完善社会主义市场经济体制，加快经济健康发展[26]。由此，优化产业结构，促进经济产业之间协调发展，实现资源优化配置是重中之重。大力发展第三产业不意味着削弱第一、第二产业，而是促进其他产业的进步，带动科技进步与创新驱动，使第二产业使用更多的清洁能源，更好地降低碳排放量，早日实现江苏省碳减排目标。