我国经济发展情景下碳排放峰值研究——基于EKC 理论的实证分析

摘要：随着经济的高速发展，我国工业化的不断推进，很多行业都依赖于化石能源，而化石能源的使用不可避免地造成二氧化碳排放量的增加。

同时，二氧化碳作为温室气体的主要成分，随着其排放量的不断增长，超出自然环境所能中和的排放量，现已成为全球气候变暖的一大主要成因。

近年来，已经有越来越多的国家积极参与到碳中和等应对气候变化的行动中，我国也在2019年提出了实现碳达峰、碳中和目标。

根据环境EKC理论，本文依照IPCC 方法计量我国2000年至2018年间的碳排放总量，分析碳排放量与经济增长之间的关系。

结果表明，EKC理论适用于我国整体碳排放与经济增长之间关系的衡量，其曲线呈现倒“U”型，并且随着我国经济的发展，人均GDP水平不断提高，碳排放量目前仍处于递增的状态，但在未来几年内将达到碳排放峰值，并趋于下降。

关键词：EKC曲线；碳排放；碳达峰；经济增长
一、引言
工业革命以来，随着科学技术的进步，各类自然资源得以大规模开发利用，推动世界工业化与城市化进程，也促进着全球经济的发展。

而在经济全球化过程当中，贸易开放、投资开放已经成为我国经济发展进程中不可或缺的一部分。

与此同时，在改革开放等一系列政策的推动下，我国已经从物质基础薄弱、建设资金匮乏的新中国逐渐发展成为世界第二大经济体。

但以往粗放型的增长方式却造成了自然资源以及能源的过快消耗，也使得生态环境遭受了严重破坏。

并且这种粗放型增长方式也同时受限于我国自身资源结构条件，即资源禀赋相对较差：优质能源包括石油、天然气等资源短缺，过多依赖于进口资源；可再生资源储量充沛，但开发利用率不足；铀矿等天然核燃料资源潜力大但勘测程度较低，供给不足。

在这样的自然资源禀赋之下，我国碳排放量位居世界前列，减排面临巨大压力，同时也引发了碳排放与经济增长关系的研究探索。

本文将基于IPCC方法，核算并分析2000—2018年中国能源消耗的碳排放量，并结合我国能源消费现状，利用EKC理论对人均碳排放量与人均GDP之间的关系进行计量分析，并预测在这一数据基础上碳排放与经济增长之间的转折点的存在性。

二、文献综述
环境库兹涅茨曲线是研究环境质量与经济发展之间关系的工具之一。

20世纪90年代初，美国经济学家Grossman和Krueger[1]研究后发现环境质量与经济增长之间呈现倒U型的关系，即随着经济的增长，环境质量出现先恶化、再逐步改善的趋势，也就是环境库兹涅茨曲线(EKC)假设的基本内容。

而自假设提出以来，国内外不同学者基于不同的角度对环境库兹涅茨曲线进行了实证研究和检验，但研究结果不尽相同。

Kacprzy等(2020)[2]研究检验了环境库兹涅茨曲线的存在并指出倒U型曲线转折点二氧化碳排放量低于既往的研究结果。

王银等(2018)[3]运用EKC曲线对河北省碳排放和经济发展进行了实证分析，结果显示河北省碳排放量与GDP之间存在单边递增关系，其EKC曲线呈现“正U型”，与理论上“倒U型”曲线不相符，故在河北省内EKC曲线的实用性并不强。

王菲等(2018)[4]依据不同省份的二氧化碳排放量与人均GDP数据进行研究，结果显示，在不同空间的划分之下，EKC曲线都呈现倒U型，但转折点的出现存在差异。

钱萍等(2020)[5]研究发现在省域能源消费碳排放的时空动态变化下中国碳排放与经济增长的EKC曲线呈现倒U型并处于上升阶段的后期。

而胡兰等(2021)[6]研究表明不同的大气污染物之间可能存在不同的EKC曲线关系，例如以人均GDP作为经济指标，湖南省工业废水等与之呈现倒“N”型关系，而工业固废等与之呈现倒“U”型关系。

在我国经济由高速增长阶段转变为高质量发展阶段，是新时代主要矛盾下的必然选择，而对于环境，人们也有着越来越高的要求，如何平衡经济发展与环境保护也成为一项重要议题。

三、我国能源消费现状
在中国经济快速发展的过程中，人口数量也随着快速增长，工业化和城市化程度不断增强，人们对美好物质生活的追求以及人们的生活水平不断提升，不可避免地涉及
我国经济发展情景下碳排放峰值研究——基于ＥＫＣ理论的实证分析
刘俊生　张兰雅　上海政法学院经济管理学院
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２０２１年３１期　（１１月上旬）
的污染排放也将随之增加。

我国能源消费量从2000年的14.70亿吨标准煤到2018年的47.19亿吨标准煤，以年均6.33%的速度不断增加。

同时根据2019年国际能源署发布的《世界能源展望2019》，我国仍然是世界最大的能源消费国，并据该报告预测，中国将在2040年前成为世界上最大的石油消费国。

而中国能源结构在近几年也发生了一些变化：在2017年至2018年间，我国天然气消费量增长了33%，报告预测至2040年，我国天然气在总能源消耗占比将从7%上涨至13%。

[7]据不同种类能源的化学及物理性质，在提供等量能量的基础上，相较于其他化石能源来说，消耗天然气所排放的二氧化碳是最少的。

这也表明，我国在未来几十年里，不仅能源需求有持续增大的倾向，同时也包含着更多的能源结构上的变化，但仍还不能说明我国生态与经济发展之间存在着冲突。

图1 1996—2019年中国能源消费总量与能源强度如图1所示，在2000—2018年间，我国能源强度在整体上呈现下降趋势，究其原因，我国能源消费增长，但经济更加快速的增长还是导致单位GDP能耗不断减少。

随着我国节能减排等低碳经济政策及措施的实施，相对于能源消费量的增长，我国能源强度有了大幅度的降低，并且在保持经济增长的同时，能源强度持续下降，也说明我国节能减排政策以及发展方向于我国环境资源是有利的。

四、碳排放研究方法及数据来源
碳排放量的变化是各个方面多重因素综合影响造成的，并且对碳的核算有着不同的标准，本文碳排放量主要以二氧化碳排放量来衡量，而二氧化碳的产生90%以上来自于化石燃料的燃烧。

也就是说，化石能源各组分的消费是二氧化碳总排放的一个主要影响因素。

(一)碳排放的预估标准
由于能源消耗所产生的碳排放量占全国碳排放总量比放量记作是由化石能源燃烧所产生的碳排放来近似表示，其中暂不考虑工业生产过程、农业活动等能源活动外因素导致的碳排放。

根据《2006年IPCC国家温室气体指南》能源部分提供的基准方法用以估算我国相关能源活动的碳排放量：
(1)
(2)
其中式(1)中，TC表示二氧化碳的总排放量，i表示化石能源的类型，f
i
表示化石能源i的消费量，e
i
表示相应化石能源i的碳排放系数。

[9]
(二)数据来源
本文收集了1996年至2019年中国能源消费相关的序列。

由于我国尚未公开碳排放量，因此，需要对碳排放量数据进行估算，其涉及各种能源消费量以及能源转化的各种因子系数来自于《中国能源统计年鉴》(2020年)、《省级温室气体清单编制指南(试行)》(2011年)，并由此计算二氧化碳排放量与单位能源碳排放量。

其它数据均来源于中国统计年鉴以及中国能源统计年鉴，选取的数据有：人均GDP(万元/人)；能源消费总量(万吨)；包括原煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油、天然气在内的主要化石能源消费总量(万吨)；人口数量(万人)。

五、EKC实证结果与分析
(一)EKC曲线
按照EKC曲线表达的关系，经济增长与环境污染之间呈现倒U型的关系，即环境质量随着经济增长的积累呈现出先恶化再改善的趋势；也就是说以人均收入来衡量经济增长的积累程度，在转折点之前随人均收入的提高，环境退化程度加剧；但在转折点之后，随着人均收入的提高，环境退化程度反而降低[10]。

在这一理想的函数关系之下，所要描述的是环境与经济发展之间的一种修正关系。

但大量实证结果证明理想的EKC曲线并不是处处适用的，因此，建立EKC模型的形式为：
(3)
(4)
(5)
其中，E为环境污染指标，Y为经济发展指标，ε为误差项，且服从正态分布。

本节中，E
为人均二氧化碳排
5
6
放量(吨/人)，Y 为人均GDP(万元/人)。

在式(3)中，若满足该模型，则表示人均二氧化碳排放量与人均GDP 之间存在单调递增或者单调递减的线性关系，不符合EKC 理论中经济增长与环境污染之间的关系；在式(4)中，当模型中参数
、
，则人均二氧化
碳排放量与人均GDP 之间呈现倒“U ”型，而当模型中参数
、
，则人均二氧化碳排放量与人均GDP 之
间呈现正“U ”型，此外，当参数呈现出其它正负情况时，在其有经济意义的情况下，都是单调的；在式(5)中，当满足该模型时，两变量之间可能呈现出正“N ”型或者反“N ”型的关系。

(二)实证结果与分析
利用Eviews 10对人均二氧化碳排放量进行关于人均GDP 的回归分析，并对三种不同模型的结果做对比，选择较为合适的模型结果。

如表1所示，是关于三种模型的回归分析的相关结果，可以得到，三种模型中三次项模型，F=949.016 1，表现最好，但其系数并不显著，相比之下选定二次项模型更加合理。

表1 各种模型的显著性比较
F
线性
(3)0.966 2
486.683 2
2.888 4(10.041 7) 1.782 6(22.060 9)
--
二次项(4)0.994 01324.816
1.273 3(5.643 6) 3.136 2(19.448 4)-0.198 3(-8.600 5)-
三次项(5)
0.994 7949.016 1
0.736 6(1.738 2)
3.833 3(7.709 9)-0.426 1(-2.733 2)0.021 0(1.476 1)
综上述，EKC 曲线模型的回归结果如下所示：
(6)
根据二次函数的性质，可以知道，存在经济意义的有效区间内，曲线显然该是一个倒U 型的曲线，且方程拟合度足够高，各项参数以及模型总体的检验都可以通过，说明两变量之间存在着函数关系。

图2 中国二氧化碳环境库兹涅茨曲线
据式(6)可知，当人均GDP 为7.907 7万元时，达到最高点，此时人均二氧化碳排放量为13.673 3吨/人。

该预估
值仍旧高于2018年的人均GDP ，即6.600 6万元/人，因而EKC 曲线还处于递增的阶段，即二氧化碳排放量自2000年至今，与GDP 一直处于单边递增，还未达到峰值，并依照人均GDP 的增长速率为6%来看，未来还将继续增长3—5年，在2030年前能够达到人均碳排放峰值，随后稳步下降。

六、结语
本文基于EKC 理论，利用IPCC 方法在我国能源消耗现状的基础上预算了2000—2018年我国二氧化碳排放的总量，构建了以二氧化碳排放总量作为环境质量指标和以人均GDP 为经济发展指标的环境库兹涅茨曲线模型，对未来碳排放量的发展做出预估。

实证结果显示，我国整体碳排放量与经济发展之间呈现出倒“U ”型的曲线，符合EKC 理论中环境质量与经济发展之间的关系，并且也显示出我国能够并且提前达到所承诺的碳排放目标，即在2030年实现“碳达峰”。

从我国能源消费现状和其对应的二氧化碳排放现状中，可以看出，我国在能源结构上进行调整，改善化石能源的使用结构，提高优质能源的利用率以及优质能源使用的普及推广，对碳排放量有着很直观的影响，并且有着较为明
显的作用。

因此，在探寻低碳发展的道路上，如何高效利用已有的能源禀赋以及推动科技进步开发更多清洁能源是至关重要的一个环节。

■参考文献：
[1]Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement.
[2]Shining a new light on the environmental Kuznets curve for CO 2
emissions.
[3]王银.河北省碳排放与经济发展的分析——基于EKC 曲线与ARIMA 模型[J].绿色科技,2018(2):98-100.
[4]王菲,等.于EKC 假说的碳排放与经济增长关系实证研究[J].生态经济,2018(10).
[5]钱萍,等.中国能源消费碳排放动态变化及EKC 实证检验分析[J]湖南师范大学自然科学学报,2020(4).
[6]胡兰,等.基于EKC 的工业污染与经济发展的关系及驱动因素研究——以湖南省为例[J].资源与产业,2021(2):11-22.
[7]BP 世界能源展望2019中文版[EB/OL].[2019-04-10](2021-02-01).https:///view/f607d918900ef12d2af90242a8956bec0875a53d.html.
[8]国家发展和改革委员会应对气候变化司.中华人民共和国气候变化第三次国家信息通报[M].北京:中国经济出版社,2018.
[9]IPCC. Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories[R].Intergovernmental Panel on Climate Change, 2006.
[10]汤姆·蒂坦伯格.环境与自然资源经济学[M].北京:中国人民大学出版社,2016.作者简介：刘俊生(1980—)，男，汉族，山西临汾人，2007年6月毕业于吉林大学商学院，现为上海政法学院经济管理学院讲师，获经济学博士学位，主要从事宏观经济分析与预测研究；张兰雅(1999—)，女，汉族，湖北荆州人，
2021年6月毕业于上海政法学院经济管理学院，获经济学学士学位。