基于碳排放强度影响因素分析的贵州低碳经济发展建议

?基于碳排放强度①影响因素分析的贵州
低碳经济发展建议
袁国龙②
【摘要】随着低碳经济理念的不断深入人心，发展低碳经济成为共识，而碳排放强度是研究低碳经济的一个重要指标。

所以，本文通过对贵州碳排放强度影响因素的研究，利用回归分析的方法，揭示出各影响因素对贵州碳排放强度的影响效果，找到贵州发展低碳经济的问题所在，从而为贵州低碳经济的建设提供理论依据。

【关键字】碳排放强度；影响因素；格兰杰检验
在新一轮西部大开发的背景下，如何实现贵州经济又好又快的发展，是一个不得不面对的课题。

改变原有的生产方式，走生态文明之路，实现低碳经济，符合贵州经济的发展要求。

低碳经济是以低能耗、低排放、低污染为基础的经济模式。

其实质是提高能源利用效率和创建清洁能源结构，核心是技术创新、制度创新和发展观的转变。

发展低碳经济是一场涉及生产模式、生活方式、价值观念和国家权益的全球性革命③。

关于低碳经济的研究，一些学者基于碳排放总量的研究，认为只要降低碳排放总量，就是在发展低碳经济，忽略了经济发展的基础，对低碳经济的研究存在着误解与偏差。

所以，本文在研究贵州怎样发展低碳经济时，采用碳排放强度这个指标，即单位产值的碳排放。

低碳经济不是为了节能减排而不发展经济，同样也不是为了经济发展而不考虑环境承受力。

在低碳经济的约束下中国未来10年潜在增长的情景，现有低水平增长模式不足以承受这样的减排压力，而技术进步和机构转型在未来中国经济增长中将发挥越来越大的作用（袁富华，2010）。

只有将经济建设与节能减排相互协调，才能为经济的更好，更快的发展创造条件。

在研究贵州的碳排放强度时，首先要考虑的是哪些因素影响着贵州的碳排放强度。

只有深入研究了影响贵州碳排放强度的影响因素与碳排放强度之间的关系，才能了解如何降低碳排放强度，才能为贵州发展低碳经济提供的理论根基，从而为贵州发展低碳经济提供政策性建议。

①②③碳排放强度=碳排放总量/地区生产总值。

作者：袁国龙（1981—）男，汉族，河北衡水人，贵州财经学院产业经济学在读研究生。

此观点来源于：市政协十二届三次会议，刘梦海委员提案。

基于碳排放强度影响因素分析的贵州低碳经济发展建议
一、贵州碳排放强度影响因素数量分析模型
（一）模型设定
贵州作为一个欠发达地区，在发展低碳经济方面存在着特殊性，我们要把国家层面的普遍性与欠发达地区层面的特殊性有机结合，才能发展好贵州的低碳经济。

本文参照日本学者Yoichi Kaya的恒等式，采用的数据为1978 2008年贵州统计年鉴数据，定量分析地区生产总值、人均消费、能源消费总量、年平均人口、一次能源生产总量、第二产业占总产值的比重六个指标作为影响碳排放强度的因素，依次分别简记为X1、X2、X3、X4、X5、X
6
、Y，模型如下式所示：
ln Y=βln X
1+χln X
2
+δln X
3
+φln X
4
+μln X
5
+γln X
6
+ε
为了更清晰的阐述问题，将涉及到的七个变量解释如下：
（1）地区生产总值（X
1
）：贵州作为欠发达地区，虽然每年保持很高的年增长率①，但经济总量一直处于倒数几位，经济发展空间极大。

由于贵州的经济发展建立在能源过度消耗的基础上，对能源的依赖性很强，而能源的消耗中必然产生碳排放。

所以，选择地区生产总值作为影响碳排放因素变量有意义。

（2）人均消费（X
2
）：林伯强在研究中国城市化阶段碳排放时，把人均收入作为影响碳排放的因素是有意义，因为人均GDP能够代表一个经济体大致所处的经济发展阶段，而不同的经济发展阶段则意味着不同的能源消费特征（林伯强，2010）。

但贵州是收入低，而消费高的省份，如果使用人均GDP作为影响碳排放的指标，将会严重低估对能源的消费水平，从而低估碳排放。

（3）能源消费总量（X
3
）：能源消费对碳排放的影响最为直接。

因为能源在消费过程中，必然会出现二氧化碳排放的结果，采用这个数据，符合实际。

（4）年平均人口（X
4
）：Birdsall认为人口增长对二氧化碳的排放产生影响存在两种方式，一是较多的人口对能源需求会越来越多，因此能源消费的产生的碳排放也越来越多；二是快速的人口增长导致森林的破坏，改变了土地的利用方式等，从而导致碳排放的增加（朱勤等，2010）。

（5）一次能源生产总量（X
5
）：使用这个变量的主要考虑到贵州作为能源输出大省，能源虽然没有全部在本地区消费掉，但能源在生产过程中，依然产生了大量的碳排放，从而会影响总体的碳排放。

（6）第二产业占总产值的比重（X
6
）：由于第二产业中以工业为主，而工业涉及到大量的能源消耗，所以第二产业在总产值中的比重也间接影响着碳排放水平。

同时，产业结构的调整也是经济发展的方向，推进产业结构的高度化，对于降低碳排放具有很重要的意义。

（7）碳排放强度（Y）：碳排放强度是衡量一个地区的碳排放质量，它是根据碳排放总量与地区生产总值相除得出的结果。

通过分析一个地区的碳排放强度，可以为该地区的经济发展与节能减排寻找一个平衡点。

①1978 2008年贵州经济的年平均增长率为9．47%（按不变价格计算）。

人口·社会·法制研究
（二）单位根检验
在对时间序列数据进行计量分析时，首先要对各变量进行平稳性检验，否则直接对非平稳的时间序列进行回归将导致伪回归（spurious regression）现象。

采用ADF检验对变量进行单位根检验，以确定时间序列是否为平稳序列。

表2ADF单位根检验
变量
ADF
检验值
检验形式
（I，T，L）
1%临界值结论
lnY－6．318（0，0，1）－2．647平稳
lnX1－3．945（1，0，1）－3．679平稳
lnX2－2．227（0，0，1）－2．647平稳
lnX3－6．752（0，0，1）－3．679平稳
lnX4－5．536（1，1，1）－4．31平稳
lnX5－3．979（1，0，1）－3．679平稳
lnX6－4．309（0，0，1）－2．647平稳
注：I、T、L分别表示截距项、趋势项和滞后阶数；七个变量均表示取自然对数。

通过对上组变量的ADF检验表明表2中的七个变量在1%显着性水平下都是一阶单整变量，表明地区生产总值、人均消费、能源消费总量、年平均人口、一次能源生产总量、第二产业占总产值的比重等六个指标的对数差分序列不存在单位根，是平稳序列。

但可能存在协整的关系，所以需要对该时间序列进行协整检验。

（三）协整、误差修正模型结果与分析
协整是指多个非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的。

协整分析对于检验变量之间的长期均衡关系非常重要，而且也是区别真实回归与伪回归的有效方法。

判断模型是否协整关系的方法通常包括约翰森协整检验、E－G两步法检验等。

利用Eviews6．0所估计的模型显示：从统计意义上来说，如下模型相对于其他模型来讲更为合理；从经济意义上来说，也是比较符合贵州省的现实经济意义的。

模型结果见式（1）。

LNY=1．88－0．63ˑLNX
2+0．30ˑLNX
3
+0．12ˑLNX
5
+0．71ˑABS（LNX
6
）+Re-
side01
T9．68－10．795．542．545．48
P值0．000．000．000．020．00（1）ST．E0．190．060．050．050．13
R2=0．87，F=45．21（P值=0），DW=1．54
由于各变量均为一阶单整变量，为了避免伪回归，需要进一步检验模型是否存在协整关系。

ADF单位根检验表明式（1）的残差为平稳序列，说明模型为协整模型，而不是伪回归。

模型残差的ADF检验结果见表3。

基于碳排放强度影响因素分析的贵州低碳经济发展建议
表3E－G两步法残差单位根检验
变量ADF检验值1%临界值5%临界值结论
Reside01－4．19－2．64－1．95平稳
式（1）中各变量的T值也都是非常显着的，且联合显着。

同时模型的拟合优度比较高（R^2=0．87）。

结果表明：除人均消费外，其余变量系数均为正。

对碳排放强度影响大小的依次为二产占GDP比重、能源消费总量、一次能源生产总量。

二产占GDP比重增加一个百分点，碳排放强度将增加0．71个百分点，能源消费总量增长一个百分点，碳排放强度增长0．3个百分点，一次能源生产总量增长一个百分点，碳排放强度增长0．12个百分点。

通过误差修正模型，来分析短期内，地区生产总值、人均消费、能源消费总量、年平均人口、一次能源生产总量、第二产业占总产值的比重等六个指标对碳排放水平的影响程度，从而补充这些因素对碳排放水平的长期影响。

ECM2：D（LNY）=－0．05－0．41ˑD（LNX
2）+0．8ˑD（LNX
3
）+0．4ˑD（abs
（LNX
6
））－0．37ˑReside02（－1）
T（P值）－5．21（0）－4．79（0）14．84（0）4．12（0）－2．37（0．03）
Std．E0．010．090．050．100．16（2）R2=0．94，F=97．63（P=0）DW=2．08
误差修正模型表明各变量都很显着，且DW值在2左右表明不存在一阶自相关，拟合优度比较高，模型比较合理。

模型（2）表明短期内能源消费总量对碳排放强度影响比较大，碳排放总量每变动一个百分点，碳排放强度上升0．8个百分点，其次为第二产业占总产值的比重，变动的浮动为0．4。

（四）格兰杰因果关系检验
Granger因果检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中。

一个变量如果受到其他变量的滞后影响，则称它们具有Granger因果关系。

表4LNY与各指标的格兰杰检验
Null Hypothesis：Obs F－Statistic Prob．LNX1does not Granger Cause LNY290．429000．6561 LNY does not Granger Cause LNX13．567160．0440 LNX2does not Granger Cause LNY290．049710．9516 LNY does not Granger Cause LNX25．020330．0151 LNX3does not Granger Cause LNY290．429000．6561 LNY does not Granger Cause LNX34．680260．0192 LNX4does not Granger Cause LNY290．152010．8598
人口·社会·法制研究
续表LNY does not Granger Cause LNX40．762130．4776 LNX5does not Granger Cause LNY290．485670．6212 LNY does not Granger Cause LNX55．088540．0144 LNX6does not Granger Cause LNY293．690980．0400 LNY does not Granger Cause LNX62．848990．0776
由表4的格兰杰因果检验，可以得知在5%的显着性水平下：碳排放强度都能够格兰杰引起地区生产总值、人均消费、能源消费总量和一次能源生产总量的变化；但是第二产业占GDP的比重可以格兰杰引起碳排放强度的变化。

二、贵州碳排放强度影响因素模型结果分析
通过上述模型，我们可以得出明显影响贵州碳排放强度几个重要因素分别为：人均消费、能源消费总量、第二产业占地区总产值的比重。

这三个角度成为贵州发展低碳经济真正的瓶颈所在，也就是贵州发展低碳经济的突破点。

基于上述三个影响因素，我们可以得出以下结论。

（1）贵州的人均消费与碳排放强度存在着负相关的关系。

虽然朱勤等研究人口与消费对碳排放影响时，得出的结论为居民的消费水平的提高对碳排放产生了深刻的影响———财富的增长刺激了人们消费的欲望，而消费增长将会对碳排放水平产生直接的促进作用。

但贵州有其自身的独特的发展状况，造成了人均消费与碳排放强度存在着负相关关系。

首先，根据支出法的地区生产总值，地区生产总值是最终消费支出、资本形成总额与货物和服务净流出总和。

如图4所示，消费是生产总值的重要组成部分，每年都保持很高的比重。

最终消费支出的增加促进生产总值的增加；而假定碳排放总量不变的前提下，根据碳排放强度的公式由来，地区生产总值与碳排放强度之间存在着负相关的关系，即随着地区生产总值的增加，碳排放强度呈现下降的趋势。

①
图4贵州地区生产总值（支出法）与最终消费支出
①图4、图5、图6、图7的数据来源：《贵州统计年鉴60年》（1949—2009）．
基于碳排放强度影响因素分析的贵州低碳经济发展建议
其次，如图5所示，贵州的恩格尔系数即食品消费的比重虽然每年处于下降的趋势，但截止到2008年，城镇的恩格尔系数为43．09%，农村的恩格尔系数为51．7%，即贵州的食品消费比重依然很高，如果加上穿、住的消费，那将是一个很高的比重。

由于贵州的人均收入①处于全国的最后一名，本地区的人均消费缺乏坚实的基础。

所以在恩格尔系数较高的情况下，贵州当地的消费支出很少用在耐用消费品的上面。

一方面，在收入约束的前提下，贵州的消费水平低；另一方面，消费结构中，食品的消费占有很大的比较，消费层次比较低。

图5贵州城乡恩格尔系数
最后，贵州的工业结构中，如图6所示，重工业的比重远远高于轻工业，并且有继续上升的趋势。

同时，如图7所示，贵州的产品和服务的净输入1994年后保持着很高的水平和增长速度，从1978 2008年的平均增长速度为13．1%，高于地区生产总值的增长速度。

根据上述两点，输入的产品中必定会以轻工业产品为主，居民的部分消费是由外部供应的，所以，造成了生产地与消费地的分离，消费的产品在生产地已经完成了部分的碳排放。

所以，基于此理由，人均消费的增加未必造成碳排放总量的增加或者人均消费的增速要高于碳排放总量的增速。

图6贵州工业体系中的重工业与轻工业
①2008年国家人均生产总值为22698元，而贵州人均生产总值为8824元，贵州人均生产总值位居全国最后一位。

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图7货物和服务净流入（亿元）
所以，基于贵州最终消费状况、城乡恩格尔系数，轻重业的比重，以及每年货物和服务流入贵州的状况的考虑，我们可以得出贵州的人均消费与碳排放强度存在着负相关的关系，这是由贵州欠发达、欠开发的状况以及工业结构失衡造成的。

（2）贵州的能源消费总量与碳排放强度存在正相关的关系。

虽然在长期和短期存在些差异，在长期中，能源消费总量每增长一个百分点，将会推动碳排放强度增加0．3个百分点，而在短期内，两者之间的弹性变为0．8个百分点。

说明短期比长期对碳排放强度的影响更大，长期中技术因素将会起作用，技术可以降低单位产值的能耗，从而降低能源消费总量，但总体来看影响的方向是一致的。

能源消费总量是影响碳排放总量的重要影响因素，即随着能源消费总量的增加，碳排放总量也会增加，而随着碳排放总量的增加，在地区生产总值不变的前提下，碳排放强度也会增加。

所以，能源消费总量与碳排放强度存在正相关关系。

（3）第二产业占地区生产总值的比重与碳排放强度存在着正相关的关系。

三个产业中，第二产业的碳排放总量最大，这个是一个不争的事实，所以第二产业占地区生产总值的比重的增加，注定会促进碳排放总量的增加。

同时，第二产业的发展壮大，有利于地区生产总值的增加。

所以，第二产业的发展将造成两个结果，一个是碳排放总量的增加；另一个为地区生产总值的增加。

至于对哪个结果的影响更大，这取决于该地区的工业结构，即轻工业和重工业的比重。

重视周知，贵州的工业体系中，重工业占据绝对的优势，根据上述图3可以清晰的看出。

所以，由于重工业的碳排放数量要高于轻工业，所以在工业总量一定的假定下，以重工业为主的工业体系的碳排放总量要大于以轻工业或两者均衡的工业体系的碳排放总量。

三、贵州发展低碳经济的建议
贵州作为欠发达、欠开发的代表省份，在发展低碳经济方面与发达省份之间存在明显的差异，所以要具体问题具体分析。

根据上述的结论，我们可以找出真正影响贵州在发展低碳经济的瓶颈所在，从而笔者认为从以下几个角度进行尝试突破。

首先，树立科学合理的生活方式和消费结构。

虽然贵州的人均消费与碳排放强度之间存在负相关的关系，但是，这也不能作为过度消费的依据，因为消费的产品在生产过程中终将造成二氧化碳的排放。

所以，我们应该倡导人们树立科学合理的生活方式和消费
基于碳排放强度影响因素分析的贵州低碳经济发展建议
结构，提高公众应对气候变化意识，调动全社会参与减排的积极性，形成良好的节能减排的习惯。

同时政府应积极推广产品碳标识，鼓励公司在商品包装上详细标注商品生产和使用中的碳排放量，供消费者参考和选择，通过引导消费行为，推动生产企业减排，从而为贵州生态文明的建设创造条件（庄贵阳，2010）。

其次，依靠科学技术，提高能源的利用效率。

要解决好能源消费总量的问题，必须依靠科学技术，提高能源的利用效率，降低单位能耗的碳排放和单位产值的能源消费，从而在总体上降低贵州的能源的消费总量。

所以，政府应该对技术的研发、推广的阶段提供相应的政策和财政支持，帮助企业与科研机构实现对接，加快技术市场化的进程，从根本上解决能源消费的问题，真正实现既不影响经济发展的同时，又能降低贵州的碳排放强度，开创经济发展与环境保护双赢的局面。

最后，推进产业结构的调整，实现产业结构高度化。

由于第二产业占地区总产值的比重与碳排放强度存在着正相关，贵州要发展低碳经济，必须转变经济的增长方式，加速产业结构升级，带动经济向低碳转型。

要通过技术创新、产业转型，淘汰高投入、高耗能、高污染、低效益产业，抑制过剩产业，大力发展低能耗、低污染、高效益的战略性新兴产业（曹新，2010）。

只有通过贵州产业结构调整，才能为贵州经济发展的注入新的活力。

同时，根据上述模型的结果分析，调整产业结构，降低第二产业占总产值的比重，从而有利于降低碳排放强度。

产业结构的调整必然会对贵州发展低碳经济产生深远的影响。

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