煤炭消費比重、人均實際GDP與碳強度一基于省級面板數(shù)據(jù)盧松浩，朱啟貴【摘要】摘要：計算1998—2009年中國30個省、市、自治區(qū)的碳強度，通過構建面板數(shù)據(jù)模型并運用可行廣義最小二乘(FGLS)回歸方法實證分析中國碳強度與煤炭消費比重以及人均實際GDP之間的關系。研究結果表明：(1)碳強度與人均實際GDP之間存在著非線性的倒U型關系，即碳強度隨著人均實際GDP的提高先上升后下降。(2)煤炭消費比重同碳強度之間存在著顯著的正相關關系，并且煤炭消費比重的回歸系數(shù)比較大，說明煤炭比重對于我國碳強度的影響比較大，通過降低煤炭消費比重有助于降低我國的碳強度。期刊名稱】科技管理研究年(卷),期】2014(034)004總頁數(shù)】5【關鍵詞】碳強度；面板數(shù)據(jù)；可行廣義最小二乘法研究背景及相關文獻綜述工業(yè)革命以來，煤炭、石油、天然氣等化石能源快速發(fā)展，成為經(jīng)濟社會發(fā)展的主導能源，這種以化石能源消費為主的經(jīng)濟發(fā)展所帶來的問題便是人們生活和工業(yè)生產(chǎn)過程中排放大量溫室氣體；大氣中溫室氣體的濃度不斷升高，打破了原來的碳平衡，從而影響到能源安全、生態(tài)安全、水資源安全、大氣環(huán)境安全以及糧食安全，甚至威脅到人類生存。在此背景下，2003年英國政府在其政府報告《英國能源白皮書》中首次提出了低碳經(jīng)濟。這種以“低能耗、低污染、低排放和高效能、高效率、高效益”為核心的經(jīng)濟模式一經(jīng)提出就迅速受到了廣泛關注，成為構建全球“責任共同體”的重要途徑。國際社會采取了一系列措施，如成立聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC），簽署《聯(lián)合國氣候變化框架公約》、《京都議定書》等協(xié)議來解決全球環(huán)境與氣候惡化問題，并在2009年12月，由來自192個國家的談判代表在丹麥首都哥本哈根召開了《聯(lián)合國氣候變化框架公約》締約方第15次會議（簡稱哥本哈根會議），商討各國2012年至2020年的全球減排協(xié)議問題。這次會議也被喻為“拯救人類的最后一次機會”的會議，將對地球今后的氣候變化走向產(chǎn)生決定性的影響。為了順應全球低碳經(jīng)濟發(fā)展趨勢，履行哥本哈根會議承諾，我國政府決定到2020年單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放比2005年下降40%~45%，并作為約束性指標納入國民經(jīng)濟和社會發(fā)展中長期規(guī)劃。在國務院已經(jīng)發(fā)布的“十二五”規(guī)劃中，也強調(diào)了“面對日趨強化的資源環(huán)境約束，必須增強危機意識，樹立綠色、低碳發(fā)展理念，以節(jié)能減排為重點，健全激勵與約束機制，加快構建資源節(jié)約、環(huán)境友好的生產(chǎn)方式和消費模式，增強可持續(xù)發(fā)展能力，提高生態(tài)文明水平”[1]。這也表明了發(fā)展低碳經(jīng)濟、降低碳排放及碳強度已經(jīng)提升到了國家戰(zhàn)略的高度，并在接下來的“十二五”期間深入貫徹執(zhí)行。在這樣一個大背景下研究中國的碳強度問題就有著重要的現(xiàn)實意義。目前，關于中國碳強度問題的研究主要有：范迎等[2]利用適應性加權迪氏分解法（AdaptiveWeightingDivisia）分解中國1980—2003年碳排放強度的影響因素，發(fā)現(xiàn)盡管中國CO2排放量增加，但碳強度卻在下降，認為降低碳強度要不要過度依賴能源強度也要關注能源結構的因素。杜立民[3]構建了省級CO2排放面板數(shù)據(jù)庫,并分別在靜態(tài)和動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型框架下考察了我國CO2排放的影響因素，研究結果顯示，重工業(yè)比重、城市化水平等都對我國的CO2排放具有顯著正的影響；經(jīng)濟發(fā)展水平和人均CO2排放量之間則存在倒U型關系，環(huán)境庫茲涅茲曲線假說成立。張友國［4］則分析了經(jīng)濟增長方式轉變對我國GDP碳排放強度的影響。虞義華等［5］利用我國29個省市自治區(qū)1995—2007年的面板數(shù)據(jù)，分析了C02排放強度同經(jīng)濟發(fā)展水平及產(chǎn)業(yè)結構之間的關系，研究表明，碳強度同人均GDP之間存在N形關系，第二產(chǎn)業(yè)比重同碳強度存在正相關關系。丘兆逸［6］借鑒環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)，采用2000—2008年中國30個省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，對碳排放強度與工業(yè)化的關系進行回歸，結果顯示，它們之間呈倒N型關系，目前中國整體上處于工業(yè)化水平中期，完成2020年減排目標的關鍵是跨越第二個拐點進入碳排放強度隨工業(yè)化發(fā)展下降的階段；各省市區(qū)的工業(yè)化程度不同導致其減排壓力不一樣。沈小波等［7］基于自回歸分布滯后模型分析1980—2007年中國碳強度的主要影響因素，結果表明，碳強度與人均GDP、能源效率、工業(yè)增加值比重之間存在長期均衡關系;能源效率改進使碳強度下降,工業(yè)增加值比重上升使碳強度上升；人均GDP與碳強度之間存在倒U型關系。王鋒等［8］運用協(xié)整技術和馬爾可夫鏈模型預測了2011—2020年中國的碳強度趨勢，然后分9個組合情景評估了優(yōu)化能源結構對實現(xiàn)碳強度目標的貢獻潛力，結果表明，通過優(yōu)化能源結構有助于降低中國碳強度。煤炭消費比重、人均實際GDP與碳強度煤炭消費比重與碳強度上述文獻都從各自的研究視角分析了中國的碳強度問題，但都沒有實證分析煤炭消費比重對于中國碳強度的影響。而中國的能源國情是“富煤、貧油、少氣”，即中國石油探明可采儲量只占世界的2.4%，天然氣僅占1.2%，而煤炭卻占世界探明儲量的14%左右，這也就決定了中國的能源消費在相當長一段時期內(nèi)仍以煤炭為主。雖然國家一直在提倡發(fā)展新能源，減少煤炭的消費量，但近十幾年來中國煤炭消費占能源消費的平均比重仍保持在70%以上。如圖1所示描述了中國1995—2008年煤炭消費比重的變化趨勢。在2002年之前，中國煤炭消費比重呈下降趨勢，到2002年中國煤炭消費比重一度降到68%；從2003年開始，中國的煤炭消費比重出現(xiàn)了一個大幅提升的趨勢，從2003年的69.8%攀升為2007年的71%。如圖2所示描述了中國1998—2008年碳強度的變化趨勢。從中不難看出，1998—2002年間中國碳強度呈現(xiàn)下降趨勢，從1998年的4噸/萬元下降到2002年的3.17噸/萬元；從2003年起，中國碳強度一下躍升為3.54噸/萬元，后續(xù)幾年也都保持在3.61噸/萬元以上的高位運行。通過圖1與圖2的對比發(fā)現(xiàn)，中國的煤炭消費比重與碳強度在2003年之前均呈下降趨勢，從2003年開始都出現(xiàn)一個迅速提高并在隨后幾年保持高位運行的態(tài)勢。這就說明在煤炭消費比重與碳強度之間似乎存在著某種聯(lián)系，需要運用面板計量工具來深入挖掘兩者之間的量化關系。2.2人均實際GDP與碳強度近年來國際上關于全球氣候變化和環(huán)境問題的會議絡繹不絕，引發(fā)了政府、學者及公眾對于環(huán)境問題的關注，許多學者都撰寫了論文來分析經(jīng)濟增長與環(huán)境之間的關系。最早研究這方面問題的學者是Grossman和Krueger[9]，他們在1991年對GEMS（全球環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)）的城市大氣質(zhì)量數(shù)據(jù)作了分析，發(fā)現(xiàn)SO2和煙塵與人均收入之間符合倒U形曲線關系。Panayoto[10]在1993年借用庫茲涅茨界定的人均收入水平與收入不均等之間的倒U型曲線來描述環(huán)境質(zhì)量與人均收入水平之間的倒U型曲線關系，并首次將這種關系稱為環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)。所謂環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)是指環(huán)境先隨人均收入增加而惡化，然后當人均收入超過一定水平后環(huán)境會得到改善，即環(huán)境質(zhì)量與人均收入水平呈倒U曲線型關系。隨后，很多學者借用這一理論并套用相關數(shù)據(jù)來驗證本國碳排放與人均收入之間是否存在這樣的EKC曲線，得出的結論也各不相同。因此，本文在研究碳強度問題時也借鑒這一研究成果，把人均實際GDP作為一個影響因素來考察人均實際GDP與碳強度之間是否也存在著類似的關系。綜上所述，本文選取煤炭消費比重和人均實際GDP作為研究中國碳強度問題的自變量，旨在通過構建面板計量模型，運用相關計量檢驗來實證分析中國碳強度與煤炭消費比重以及人均實際GDP之間的內(nèi)在關系。數(shù)據(jù)來源與計量模型構建數(shù)據(jù)來源本文選取中國30個省市自治區(qū)作為研究對象(我國西藏、臺灣、香港、澳門由于數(shù)據(jù)可獲性的原因沒有包括進來),樣本區(qū)間為1998—2009年。由于我國沒有直接公布CO2排放量，因此本文參照IPCC(2006)以及國家氣候變化對策協(xié)調(diào)小組辦公室和國家發(fā)改委能源研究所(2007)的方法，各省市自治區(qū)的煤炭、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油和天然氣消費數(shù)據(jù)來自1999—2010年的《中國能源統(tǒng)計年鑒》，并根據(jù)2008年《中國能源統(tǒng)計年鑒》附錄4中各種能源換算為標準煤單位的折算系數(shù)，將不同種類能源消費量統(tǒng)一換算為標準煤單位；各省市自治區(qū)水泥生產(chǎn)排放采用與能源排放類似的方法計算，從1999—2010年的《中國統(tǒng)計年鑒》中查找各省市自治區(qū)水泥產(chǎn)量數(shù)據(jù)來計算得到其水泥生產(chǎn)的碳排放數(shù)據(jù)。最后將水泥生產(chǎn)排放與能源排放數(shù)據(jù)相加，即為總碳排放量。然后把計算出來的各省市自治區(qū)的碳排放量除以實際GDP（以1998年為基期），就得到各省市自治區(qū)的碳強度（單位：噸/萬元）。各省市自治區(qū)的人均實際GDP（以1998年為基期，單位萬元）是通過查找各省市自治區(qū)1999—2010年統(tǒng)計年鑒的人均GDP數(shù)據(jù)并以1998年為基期折算出來的。各省市自治區(qū)的煤炭消費比重（煤炭消費占終端能源消費的比例）是通過查找歷年《中國能源統(tǒng)計年鑒》的原始數(shù)據(jù)進行計算得到的。計量模型構建本文的面板計量模型構建借鑒了前人的研究成果，考慮到人均實際GDP對于碳強度的影響可能是非線性的，故在構建面板計量模型時加入了人均實際GDP的二次項，然后引入煤炭消費比重。本文的面板計量模型如（1）式所示：LnCit二a+p1LnRGDPit+p2（LnRGDPit）2+p3COALit+pit（1）其中：Cit代表第i個地區(qū)的碳強度（噸/萬元），定義為該地區(qū)t期的每萬元實際GDP的CO2排放量（噸）;RGDPit代表的是i地區(qū)t期的人均實際GDP（萬元）（以1998年為基期）；分別對Cit和RGDPit取自然對數(shù)，記為LnCit和LnRGDPit形式；COALit為i地區(qū)t期的煤炭消費比重，定義為i地區(qū)t期的煤炭消費占終端能源消費的比重；a是常數(shù)項邛1、陽和P3為各解釋變量的待估系數(shù)；pit為模型的誤差項，該誤差項可能隱含著一些觀測不到的個體效應（反映地區(qū)間的個體特質(zhì)）以及會隨時間變動的影響各地區(qū)碳強度的時間效應因素，即pit二ni+Yt+dt,其中ni為個體效應，Yi為時間效應，吐為隨機擾動項，假設sit與解釋變量不相關。計量模型實證分析及回歸結果模型的選擇式(1)中的面板數(shù)據(jù)模型是采用混合最小二乘回歸模型還是采用固定效應模型亦或是隨機效應模型形式，這是一個需要注意的問題。如果模型形式設定不正確，則估計結果將與所要模擬的經(jīng)濟現(xiàn)實偏離甚遠，所以在做面板回歸估計之前需要對面板數(shù)據(jù)的模型形式進行選擇，這樣可以避免模型設定的偏差，從而提高參數(shù)估計的有效性。本文用stata10.0軟件來進行相關的檢驗和回歸估計。首先，本文用F檢驗來對混合最小二乘回歸模型和固定效應模型進行選擇，用stata軟件進行計算，得F檢驗統(tǒng)計量(84.11)在1%水平下統(tǒng)計顯著，所以拒絕原假設，說明固定效應模型比混合最小二乘回歸模型更適合作為本文的面板數(shù)據(jù)模型。接下來用BP-LM檢驗來對混合最小二乘回歸模型和隨機效應模型進行比較，同樣運用stata軟件計算，得LM統(tǒng)計量(1368.46)在1%水平下統(tǒng)計顯著，拒絕原假設，說明對于本文的面板數(shù)據(jù)模型，隨機效應模型也優(yōu)于混合最小二乘回歸模型。所以，無論是F檢驗還是BP-LM檢驗都拒絕了混合最小二乘回歸模型作為本文面板數(shù)據(jù)的回歸分析模型。那么固定效應模型和隨機效應模型哪一個更適合本文的面板數(shù)據(jù)呢？Hausman提出了一種基于隨機效應估計量與固定效應估計量兩者差異的檢驗。在不可觀測效應與可觀測的解釋變量不相關的原假設下，隨機效應估計量是一致的和有效的，而固定效應估計量雖然是一致的卻不是有效的；在不可觀測效應與可觀測效應的解釋變量相關的備擇假設下，固定效應估計量是一致的，而隨機效應估計量是不一致的。運用stata程序得到Hausman檢驗統(tǒng)計量(11.44)在1%水平下統(tǒng)計顯著，所以拒絕原假設，即我們的面板模型中存在著與解釋變量相關的不可觀測的個體效應和時間效應，因此，固定效應模型比隨機效應模型更適合本文的面板數(shù)據(jù)回歸分析。如表1所示給出了分別采用混合最小二乘回歸模型、固定效應模型和隨機效應模型作為本文面板數(shù)據(jù)模型的回歸結果。從表1中可以看出，固定效應模型和隨機效應模型的解釋變量的標準差比較接近，而采用混合最小二乘回歸模型的標準差卻與此相差比較大。這也符合我們前面的檢驗結果，說明面板模型中確實存在著一些不可觀察的影響因素，使得經(jīng)典回歸條件假設下的混合最小二乘回歸模型不再無偏有效。固定效應模型與隨機效應模型中的常數(shù)項以及相關解釋變量的系數(shù)符號均相同且數(shù)值差別不大，說明雖然通過Hausman檢驗，固定效應模型比隨機效應模型更適合本文的面板數(shù)據(jù)，但兩者的分析結果確有著一定的相似性。雖然表1中固定效應模型的每個變量的系數(shù)都很顯著，但這還不能說明這種回歸估計結果就是可靠的，因為面板數(shù)據(jù)往往存在截面相關、組內(nèi)自相關和組間異方差問題,這些問題的存在會使回歸估計的可靠性降低，因此，有必要對固定效應模型的截面相關、組內(nèi)自相關和組間異方差問題進行檢驗，然后根據(jù)檢驗結果來決定是否要對其進行修正。固定效應模型的相關性和異方差檢驗首先，筆者采用Wooldridge自相關檢驗方法檢驗固定效應的自相關問題，結果顯示F(1,29)=110.335,Prob>F=0.0000,拒絕原假設，且在1%水平統(tǒng)計顯著，說明存在組內(nèi)序列自相關。然后，檢驗固定效應模型的截面相關性。本文分別采取Pesaranp'sCD檢驗Friedman非參數(shù)檢驗和Frees檢驗三種方法來檢驗面板模型的截面相關性，檢驗結果都拒絕橫截面相互獨立的零假設,也就是意味著存在橫截面相互依賴的特征。結果如表2所示。最后，運用修正的Wald統(tǒng)計量來檢驗固定效應模型的組間異方差。修正的Wald統(tǒng)計量=590.91，在1%水平下統(tǒng)計顯著，說明固定效應模型存在組間異方差問題。為了修正固定效應模型的截面相關、組內(nèi)自相關和組間異方差問題，就有必要采取一個可以修正這些問題的方法以使得面板模型回歸結果更加可信。計量模型修正及回歸結果為了修正固定效應面板模型存在的截面異方差、截面相關和序列相關問題，筆者采用FGLS(可行的廣義最小二乘估計)方法對面板模型進行估計。用這種方法來修正截面相關、組內(nèi)自相關和組間異方差問題，使得回歸結果更為可信。為便于比較，如表3所示給出了修正前的固定效應模型和采用FGLS方法修正后的模型回歸結果。因此，根據(jù)表3采用FGLS方法修正后的碳強度與人均實際GDP以及煤炭消費比重之間的關系可以用式(2)描述：LnC=0.6066-0.3101LnRGDP-0.0606(LnRGDP)2+0.9328COAL(2)從式(2)可以看出，人均實際GDP的一次、二次項系數(shù)均為負且統(tǒng)計上顯著，說明人均實際GDP對于碳強度的影響是非線性的倒U型關系，即碳強度先隨人均GDP提高而提高然后又下降的這樣一個趨勢。方程(2)中煤炭消費比重COAL的系數(shù)為0.9328且在1%水平統(tǒng)計顯著，說明煤炭消費比重每上升1個百分點，碳強度會上升0.9328個百分點，說明煤炭消費比重對于我國碳強度確實具有比較大的影響。結論與政策涵義結論本文運用我國30個省市自治區(qū)1998—2009年的面板數(shù)據(jù)構建面板計量模型，經(jīng)過一系列較為嚴格的檢驗來進行模型選擇，并運用FGLS方法對面板數(shù)據(jù)模型的序列相關及異方差問題進行了修正，以使得模型回歸結果的可信度提高。本文的結論可以歸納為：碳強度與人均實際GDP之間存在著非線性的倒U型關系，碳排放強度呈現(xiàn)隨人均GDP提高先上升然后又下降的這樣一個趨勢。這表明，我們國家的碳強度與人均實際GDP之間存在著類似庫茲涅茨環(huán)境曲線的關系。這一結論也部分解釋了這樣一個有趣的現(xiàn)象：西方發(fā)達國家的人均實際GDP比中國高，而他們的碳強度卻普遍比中國低。因此，這也暗示著中國作為一個發(fā)展中國家，在通過提升人均實際GDP來降低碳強度方面有著較大的預留空間，而我國政府一貫推行的保持經(jīng)濟增長、提高人民收入的經(jīng)濟政策，無疑對于降低中國碳強度有著積極的現(xiàn)實意義。煤炭消費比重同碳強度之間存在著顯著的正相關關系，并且煤炭消費比重的系數(shù)比較大，說明煤炭消費比重對于我國碳強度的影響比較大。這也符合21世紀以來我國的經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)實：從2003年開始，我國的重工業(yè)發(fā)展提速，重工業(yè)所占的比重不斷提高，到2009年時，重工業(yè)比重已超過70%。重工業(yè)的加速發(fā)展增加了冶煉焦炭和火力發(fā)電的煤炭需求，而煤炭又是造成C02排放最主要的化石燃料，因此煤炭消費比重增加無形中也就增加了CO2的排放量，伴隨而來的就是環(huán)境污染加劇、資源浪費嚴重等問題，同時也使得我國的碳強度在2003年開始出現(xiàn)一個迅速上升的趨勢。直至2008年，由于國內(nèi)年初的雨雪冰凍災害和“512”汶川大地震和下半年的美國金融危機對我國的沖擊，才使得我國碳強度勉強回落到2002年的水平(如圖2)。排除這些偶發(fā)因素，未來中國碳強度仍有抬頭趨勢。因此，通過降低煤炭的消費比重，對于我國政府實現(xiàn)2020年碳強度比2005年下降40%-50%的這一目標有著重要的現(xiàn)實意義。政策涵義基于本文的研究結論來講，我國政府要履行哥本哈根承諾，實現(xiàn)2020年中國碳強度比2005年下降40%~45%這一目標，需要在以下幾個方面進行政策支持：大力開發(fā)和利用新能源(核能、太陽能、風能等)，加大傳統(tǒng)清潔能源(如天然氣)的使用來減少對于煤炭的過度依賴。以煤炭資源清潔高效開發(fā)利用技術創(chuàng)新為突破口，加大清潔技術研發(fā)的政策支持力度，鼓勵相關科研機構和企業(yè)的低碳技術研發(fā)。調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構，降低重工業(yè)比重，關閉淘汰落后產(chǎn)能重工業(yè)企業(yè)并限制火電發(fā)展，從源頭上控制煤炭消費的過快增長。參考文獻：國務院.國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十二個五年規(guī)劃綱要 [EB/OL].(2011-03-16)./2011lh/content_1825838.htmYINGFANA,LAN-CUILIU,GANGWU,et