碳排放与经济关系范文篇1

[关键词]广东省；出口贸易；碳排放；实证分析

[中图分类号]F752.8[文献标识码]A[文章编号]1002-736X（2013）09-0059-04

一、引言

我国从1978年实施改革开放试点探索，伴随着外贸管理体制的锐意改革、灵活的贸易形式和迅速增长的外商直接投资，我国对外贸易规模得到了快速的壮大。我国对外贸易的进出口总额由1978年的206.4亿美元快速增长到2011年的3.54万亿美元，2011年同比增长22.5%，33年间进出口金额增长超过176倍。其中，出口贸易额从1978年的101.4亿美元迅速增长到2011年的5317.93亿美元。0海关数据显示，2012年前三季度，广东省进出口贸易总值为7156.2亿美元，同比增长6.1%，其中9月份进出口规模再次刷新月度历史纪录，9月单月出口值突破500亿美元。广东省自改革开放以来，进出口总值一直保持在全国的领先位置和高企的外贸依存度。然而，在对外贸易飞速发展的同时，许多国内外学者的研究指出，对外贸易的快速发展往往伴随着碳排放的增加。国际能源署预测未来20年中国的碳排放平均增速将高达2.7%，居全球首位。

广东省作为我国经济发展的大省，有必要扮演好碳排放先驱的角色，促进大范围的减排活动和可持续发展。全球化贸易与发展已经成为当今社会经济发展的重要模式，对贸易与环境之间的互动关系进行探讨研究显得非常必要。作为以外资导向型外贸为特色的广东省，从对外贸易的角度探讨广东省经济可持续发展具有一定的现实价值。

关于研究出口贸易与碳排放之间的关系。相关的研究主要集中在以下两个方面。一是用计量分析工具将研究重点放在出口贸易与碳排放之间的关系，现有的文献大部分都是研究出口贸易对碳排放的影响，少数文献则研究碳排放对出口贸易的影响。张菲菲（2010）研究了湖北省出口贸易对碳排放的影响，对1978—2008年的数据进行ADF检验、协整检验和Granger检验，协整检验显示二者存在长期关系，出口增长1%会导致碳排放增长0.15883%，Granger检验表明，湖北省出口贸易是碳排放量增加的格兰杰原因。。许广月、宋德勇（2010）根据碳排放因素分解法计算出我国1980—2007年的碳排放量，然后实证分析了出口贸易、经济增长与碳排放量之间的动态关系。结论显示，3个变量间存在长期协整关系：出口贸易是碳排放和经济增长的Granger原因，而经济增长不是碳排放的Granger原因：碳排放对出口贸易的响应强度不断增强，随后不断较少，直至达到最小值；碳排放对经济增长的响应强度由负变正，且不断增强，达到最大值后减少。二是从全球价值链的角度对出口贸易和碳排放之间的关系进行分析，大多利用投入产出模型和结构分解模型进行分析。李斌、彭星（2011）引入了全球价值链视觉，通过联立方程计量经济学模型对中国1995—2010年的时间序列数据进行实证分析，研究结果表明：对外贸易规模的扩张、技术的不断进步及逐渐融入全球价值链是对外贸易影响中国碳排放的三大主要因素，而对外贸易商品结构的差异对碳排放的影响则不显著。杜运苏（2011）从贸易中隐含碳排放的测算方法出发，利用投入产出模型，总结了我国对外贸易中隐含碳排放失衡、碳排放责任认定及影响因素三个方面的研究进展，并且指明了未来的研究方向。

由于现有的相关研究大部分都集中在对全国范围的研究，相比而言对小范围或区域发展的研究成果则比较少。广东省作为我国对外贸易发展的先驱，研究广东省出口贸易与碳排放之间的关系具有一定的价值，能为我国其他省份的发展提供参考。本文将选取广东省1985—2011年共27年的对外贸易时间序列数据以及根据能源消耗计算出各年的碳排放数据，利用计量经济学的工具对出口贸易和碳排放之间的关系进行实证分析，探讨两者之间的关系从而为对外贸易政策和碳减排方案提供具有实践性的建议，推动省域低碳经济健康发展。

二、广东省出口贸易的碳排放研究

（一）模型设计及研究方法

1.模型设计。为了更针对性地分析广东省出口贸易对碳排放的影响，本文将不考虑其它因素的影响，将广东省出口贸易额和碳排放量作为同一模型下的两个变量，其中广东省出口贸易作为自变量，碳排放量作为因变量，建立广东省出口贸易对碳排放影响的实证分析模型。模型为：

LnC=α+βLnE+μ（1）

其中，LnC是LnCarbon的简写，为碳排放量的对数值；LnE是LnExport的简写，为出口贸易的对数值；二者分别是模型中的因变量和自变量。将变量取自然对数是为了消除异方差的影响，提高模型的拟合度效果，更准确地验证变量之间的关系。模型中，α是截距项，μ是残差项，β是待估计的变量系数。若估算出来的β值为正数，则表明广东省出口贸易的增加会导致碳排放的增加；反之，则广东省出口贸易的增加有利于碳排放的减少。鉴于我国的出口贸易结构还处于粗放型和高能耗的发展阶段，因此，本文实证分析理论预期在该模型中β为正数。

2。研究方法。本文的实证分析分为五个步骤，采用定性和定量分析相结合的方法。第一步，定性分析与现状描述。对广东省1985—2011年27年来的对外贸易发展情况和碳排放量现状进行定性的分析和描述。第二步，平稳性检验。平稳性检验简称为ADF检验，利用该方法对LnC和LnE序列数据进行稳定性检验。第三步，协整检验。在平稳性检验的基础上，运用Johanson协整检验实证分析二者是否存在长期的协整关系。第四步，误差修正检验。误差修正模型也称ECM模型，该模型将建立在协整检验的基础之上，检验变量之间的短期变动关系。

（二）数据来源与处理

1.出口贸易数据的来源与处理。广东省历年的出口贸易数据可以通过官方的统计获得，数据来源于历年《广东统计年鉴》以及《新中国六十年统计资料汇编》。为了消除价格变动的影响，本文以1985年为基期对后续各年的出口额进行CPI平减处理。CPI指数数据来源于历年《广东统计年鉴》和《新中国六十年统计资料汇编》。

2.碳排放数据的计算。由于目前为止尚未有固定标准统计出来的碳排放数据，而碳排放量的多少与能源的使用息息相关，因此碳排放量数据需要在能源使用的基础上获得，国际上通常是通过能源消耗来计算的。按能源品种核算碳排放量，碳排放的能源品种主要有煤炭、石油和天然气。目前国内关于碳排放的测算主要采用碳排放系数和能源消耗计算获得。本文通过《广东统计年鉴》和《新中国六十年统计汇编》收集到广东省历年的各类主要能源的具体消费数据。

本文假设电力不产生碳排放，分析集中在煤炭、石油和天然气三类能源的消耗上。本文参考徐国泉等（2006）研究提出的碳排放计算模型，该模型在测算碳排放量上具有很好的参考意义和代表性。依据Kaya恒等式，利用对数均值迪氏分解法计算广东省1985—2011年的碳排放量，具体计算公式为：

TC=∑i（Ei/E）*（Ci/Ei）*E=∑iSi*Fi*Ei（2）

公式中，TC为碳排放总量，i为能源种类，Ei表示能源i的消耗量，E表示能源的消耗总量，Ci表示能源i的碳排放量，Si表示能源i在能源消耗总量中所占的份额，Fi表示各种能源的排放系数。则进一步推导出碳排放总量的公式为：

碳排放总量=∑能源i的消费量*能源i的碳排放系数（3）

碳排放系数是指每一种能源燃烧或使用过程中单位能源所产生的碳排放量，该排放系数是在正常的技术和管理条件下的统计平均值。通过查阅相关文献，本文查阅到美国能源部、日本能源经济研究所和国家发改委能源研究所等五个权威机构统计的能源碳排放系数。

为了使碳排放数据更准确，综合上述几个机构所的碳排放系数，本文最终采用的能源碳排放系数将取上述数据的均值，则本文所取的煤炭、石油和天然气的碳排放系数值分别是0.73592、0.5625和0.4269。综合各种能源使用的数据及对应的能源碳排放系数，计算得出广东省1985—2011年各年碳排放量（见表-2）。

（三）实证分析

1.定性分析与现状描述。在进行实证分析前，首先对广东省1985—2011年的对外贸易额和碳排放量进行初步的数量走势分析。随着广东省对外贸易的稳步发展，碳排放量保持着逐年上升的趋势，在进入21世纪后首次超过4000万吨的排放量，并以加快的速度持续地增长。到2011年底止，广东省的碳排放量达到了1.1亿吨左右，是1985年碳排放量的8倍多，显示了广东省碳排放的快速增长情况。同时，根据对数据处理的结果，本文在进行了简单的定性分析后，参考张晓峒（2010）编著的Eviews使用指南并利用计量软件Eviews6.0对广东省1985—2011年出口贸易对碳排放的影响进行实证分析。根据前述的模型设计，在实证分析前对各年的出口贸易和碳排放数据进行取自然对数处理。

2.平稳性检验。本文采用ADF检验对时间序列数据进行平稳性检验。根据AIC准则确定变量的滞后阶数，计量软件Eviews6.0操作分析的结果显示，LnE和LnC两个变量在1%、5%和10%的显著水平下均不能拒绝存在单位根的假设，两个变量的一阶差分序列分别在5%和10%的显著性水平下通过了平稳的显著性检验。因此，LnE和LnC两个变量的水平序列是不平稳的，而一阶差分序列是平稳的，即为一阶单整I（1），接下来可以进一步进行协整检验。

3.协整检验。根据上述的ADF平稳性检验结果，序列LnE和LnC都是一阶单整I（1）序列。由于上述序列均通过了平稳性检验且两个变量都是同阶单整的，这就符合协整检验的前提条件，接下来可以对变量进行进一步检验与分析，检验二者之间是否存在长期协整关系。本文的协整检验采用Johanson最大似然检验法，检验结果如表-4所示。无约束协整秩检验在轨统计量和极大特征值均表明在5%的显著性水平上拒绝了没有协整向量的假设，说明了LnC和LnE两个变量之间存在着协整关系，二者的长期均衡协整关系为：

LnC=0.550835*LnE+0.839582（4）

（0.02064）（0.19176）

协整方程中括号内为相应的误差项，估计方程的似然比为65.47399。由协整方程可知，广东省碳排放量对出口贸易的弹性系数为0.550835，即广东省出口贸易增长1%，相应导致的碳排放量就会增长0.550835%。以此看来，广东省出口贸易对碳排放具有不利影响，出口贸易增加会导致碳排放的增加。

4.ECM误差修正模型。上述的检验结果表明广东省的出口贸易与碳排放之间存在长期协整关系，但接下来需要进一步对变量之间的短期变动关系进行检验。本文采用ECM误差修正模型进行分析，误差修正模型能反映具有协整关系变量的序列，能检验自变量离开均衡状态时的偏差值以解释因变量的调整值，反映了序列与均衡之间的关系。因此，根据上述的协整检验，可建立如下误差修正模型：

DlnCt=0.018001+0.224847*DlnE+0.465062*DlnCt-1-0.074995*DlnEt-1-0.523393*ECMt-1

（0.669554）（2.298364）（1.452801）（-0.684496）（-1.444384）

DW=2.063265，Logl=41.86134

回归结果显示，该模型通过了显著性检验，变量的变动方向与长期均衡模型的变动方向一致，出口贸易的短期变动对碳排放存在不利影响，本期的出口贸易每增加1%，碳排放则增加0.225%。由于短期的调整系数是显著的，具体数值为-0.523393，符合反向修正机制，表明了碳排放与长期均衡值的偏差中的52.3%被修正。该模型反映了LnC受LnE影响的短期波动规律，表明广东省出口贸易对碳排放二者之间存在紧密的联系。

三、结论与建议

本文对广东省1985—2011年的出口贸易与碳排放数据，针对出口贸易对碳排放的影响进行实证分析，实证研究结果表明出口贸易与碳排放之间存在长期均衡稳定关系，出口贸易每增加一个单位，碳排放量就会增加0.55个单位。误差修正模型表明了广东省出口贸易与碳排放二者之间在短期内存在紧密联系，在短期内，碳排放受到出口贸易的波动影响。本文将对广东省出口贸易以及低碳经济的发展提出一些政策与建议，以推动省域经济的健康可持续发展。

（一）创新和推广低碳技术，大力发展低碳经济

要切实减少碳排放，最根本的途径是减少对化石能源的使用和依赖，需要政府和社会各界加强在技术和科技创新方面的投入，走新型可持续发展的绿色道路。从长远来说，发展低碳经济需要在政府和社会的共同努力下，创建自有品牌，鼓励全社会进行自主创新，改变粗放经济发展模式，通过发展低碳技术，促进相关低碳高科技产业的发展，带动本国经济走向复苏。同时，加大对新兴绿色能源和可再生能源的研究，争取在可替代能源领域保持的优势，不断引领科技发展的潮流，避免消极被动应付。

（二）构建碳交易平台，积极推动碳排放交易

2012年初国家发改委正式批准全国七个省份启动碳排放交易试点，政府应进一步顺应时展的潮流和趋势，大力推广碳排放交易试点，扩大碳排放交易试点的范围，推动碳产业成为经济发展的新增长点。同时，适应全球低碳经济发展的趋势，着力构建完善的碳交易体系，建立碳交易的平台，全面推动碳减排。

（三）优化出口贸易结构，促进产业布局升级

广东省的出口贸易伴随着改革开放得到快速的发展，出口贸易中工业制成品的比例占据了90%以上，对环境带来了非常不利的影响，同时，出口贸易也是拉动经济发展的一大动力，因此，必须重视出口贸易对环境和气候带来的负面影响，对出口产品加征税收以提高出口产品的品质。在优化出口贸易结构的同时，需要以低碳技术为契机，降低经济对出口的依赖，积极调整产业结构，力争将劳动密集型产业向高新技术产业的发展转型，促进产业链的有效整合，利用广东省自身的地理区位优势、人口资源优势和国家倾斜政策吸引外商投资。

（四）构建低碳产业体系，完善法律法规

广东省作为全国经济发展的先驱，应在低碳产业发展体系的构建中扮演带头的角色，积极推动环保节能项目、传统产业节能减排、清洁发展机制项目和增加森林碳汇等方面的发展，提高节能效果。构建低碳产业体系的同时，要逐步完善有关碳减排的相关法律法规，为低碳经济的发展提供有效的法律保障机制。欧盟国家的成功实践表明，能源税、碳税和排放交易机制等财税政策是促进碳排放的有效途径。

注释：

①广东统计年鉴[Z].广东省统计信息网.

②中华人民共和国海关总署广东分署官网.

③冯相昭.碳减排还有哪些潜力可挖？[J].环境保护，2011，（10）：40-42.

④张菲菲.湖北省出口贸易对碳排放的影响研究[J].中国商界，2010，（2）：203.

⑤许广月，宋德勇.我国出口贸易、经济增长与碳排放关系的实证研究[J].国际贸易问题，2010，（1）：74-79.

⑥李斌，彭星.国对外贸易影响环境的碳排放效应研究——引入全球价值链视觉的实证分析[J].经济与管理研究，2011，（7）：40-48.

⑦杜运苏.我国对外贸易中隐含碳排放增长的结构分解分析[J].国际贸易，2011，（5）：19-24.

碳排放与经济关系范文篇2

关键词：经济增长率碳排放增长率技术进步

研究背景

我国在2009年3月了《2009中国可持续发展战略报告》，提出了到2023年单位GDP的CO2排放量比2005年下降40%-50%的目标。设要完成的目标为n，即有下式：

（1）

对（1）式变形得：

（2）

（2）式反映的是以2005为基期的碳排放的定期增长率与经济的定基增长率之间的关系，由于我国是发展中国家，在降低碳排放的过程中，还要继续保持经济的增长，而目前阶段我国经济的增长必然会带动碳排放量的增加，对这一命题很多学者研究我国经济增长与碳排放量的关系中已得到确定（徐国泉、刘则渊，2006；杨子晖，2011；林伯强、蒋竺均，2009），因此为了实现上述目标，需注重经济与碳排放量增长速度的关系。此外还要考虑影响这二者的主要因素—技术进步，大量的研究表明，技术进步可以通过各种途径降低碳排放量，是碳排放负向驱动力的主要因素（申萌、李凯杰等，2012；李国志、李宗植，2010；庄贵阳，2007；何建坤，2009；徐匡迪，2011；魏巍贤、杨芳，2010），而技术进步无论作为外生因素，还是内生因素，对经济的持续增长都起着关键性的作用。鉴于此，本文尝试分析我国碳排放增长率与经济增长率和技术进步的关系。

理论模型

碳排放来源于能源的消费，而能源的消费又促进了经济增长，因此本文将能源作为经济增长的生产要素，假定i地区在t时间的C-D生产函数为：

Yit=AitγKitαLitβEitλ（3）

其中Y为产出，K为资本存量，L为劳动投入量，E为能源投入量，A为技术系数。参数α、β、γ、λ分别为资本、劳动、技术和能源的产出弹性。用p表示产品价格，根据厂商利润最大化原则，劳动的边际产品价值等于工资w，资本的边际产品价值等于资本的成本r，能源的边际产品价值等于能源价格指数e，即：

（4）

（5）

（6）

由（4）、（5）、（6）式可以得到和，将其带入（3）式可得：（7）

将（7）式进行整理，得到能源消费的基本模型为：

（8）

其中，，。CO2排放量=cE，其中c是能源的碳排放系数，一般情况下为常数，因此（8）式可以写成下式：

（9）

（9）式两边同时对时间t求导，得到增长率的方程如下：

（10）

（10）式反映的是碳排放增长率由经济增长率与技术进步所决定的，基于研究背景中所关心的重点和取对数尽可能的消除异方差，并考虑到其它影响碳排放增长率的随机因素，本文用以下方程进行分析：

（11）

本文中碳排放和经济的增长率分别用c_ch、gdp_ch表示，技术进步用tfp_ch来表示，则（11）式变为：

（12）

指标的计算及数据处理说明

技术进步指标的计算用考虑能源要素投入的全要素生产率来表示，选取基于动态非参数前沿生产面的DEA-Malmquist方法来测算全要素生产率。要素投入用各地区资本存量、从业人口数量和能源消费量来表示，产出用经过价格指数平减的地区GDP表示。资本存量借鉴张军等（2004）采用的永续盘存法进行估算，全要素生产率的计算结果如表1所示。

IPCC的CO2排放量的计算公式为，Q为碳排放量；Fi是燃料i消费量；Fi表示某化石能源的燃消耗量，计算公式为：Fi=火力发电量+供热量+终端消费量-用作原料量，其中i表示能源消费种类。包括原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、天然气、其他石油制品、其他焦化产品共17种。分别对应的碳排放系数为：1.978、2.491、1.329、1.550、3.044、7.978、7.978、3.067、2.985、3.08、3.159、3.235、3.165、2.651、21.84、2.76、3.044，单位为：万吨/万吨或万吨/亿立方米。EFi是燃料i的二氧化碳排放系数。

本文经济增长率与碳排放增长率用以2000年为基期的定基增长率来表示，此外技术进步是个逐渐累积的过程，因此，同样采用以2000年为基期进行处理，本文的数据来源于《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。

长期协整分析

（一）面板单位根检验

为了避免面板数据模型估计中出现“虚假回归问题”，确保估计结果的有效性，必须对各面板数据的平稳性进行检验。文中采用五种单位根检验方法（LLC检验、IPS检验、Breitung检验、FisherADF这PP检验和Hadri检验）对lngdp_ch、lnc_ch、lntfp_ch进行单位根检验。

由表2可知，对lngdp_ch、lntfp_ch和lnc_ch的水平值检验时，在多数检验方法下，不能完全拒绝“存在单位根”的原假设（5%显著水平），表示这三个变量是非平稳的；对它们的一阶差分变量进行单位根检验时，各个变量均显著地拒绝“存在单位根”的原假设。因此可以认为lngdp_ch、lntfp_ch和lnc_ch都是一阶单整序列。

（二）面板协整检验

Kao（1999）、KaoandChiang（2000）利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法，其零假设是没有协整关系；Pedroni（1999）在零假设是动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法，本文采用Pedroni检验和Kao检验。

由表3可知，尽管Pedroni检验中没有通过Panelrho-statistic和Grouprho-statistic检验，但其它的检验全部通过，并且在T

（三）协整方程及结果分析

通过WaldF检验、LM检验和Hausman检验，均拒绝原假设，表示应选择固定效应模型，因此协整方程如下式：

lnc_ch=0.8037*lngdp_ch-0.5078lntfp_ch

（0.033）（0.151）

+0.0418（13）

（0.013）

[24.750***][-3.360***][3.110***]

小括号内为聚类稳健的标准差，中括号内为z统计量的值，表明各变量协整关系显著。从协整方程（13）式可得，经济增长率和技术进步每提高1个单位，碳排放增长率分别提高0.8037和-0.5078个单位，表明在经济持续、快速增长的前提下，我国的碳排放量一定会增加，但经济与碳排放哪一个增加得快取决于技术的进步。就《2009中国可持续发展战略报告》中所提的目标而言，假设经济增长率保持在8%水平上，要实现下降40%的目标，就要求每年碳排放的增长率至多为4.38%。根据协整方程，当gdp_ch等于217.22%时，不考虑技术进步，碳排放增长率为194.49%，即平均每年碳排放增长7.47%，大于4.38%水平。因此为了实现这一目标，技术进步增长率相对2005年应等于或大于452.82%，即平均每年至少增长12.07%。

短期动态分析

（一）Granger因果关系分析

lngdp_ch、lnc_ch和lntfp_ch之间存在协整关系，所以至少存在单向的因果关系，将lnc_ch、lngdp_ch和lntfp_ch写成如下的面板误差修正模型：

（14）

（15）

（14）式和（15）式中，表示一阶差分运算，ECMi，t-1表示长期均衡误差，本文取k=1得到两个方程的估计结果如表4所示。

由表4可知，λ1和λ2在1%水平上显著不为零且为负，说明反向误差修正机制成立和技术进步与经济增长率的变动是碳排放增长率长期变动的Granger原因；γ4j在1%的水平上显著也不为零，说明经济增长率的变动是碳排放增长率短期变动的Granger原因。γ2j虽然不为零，但并不显著，说明技术进步在短期对碳排放增长率的影响不一致，通过下面的分析，将阐明这一短期影响。

（二）面板向量自回归（PanelVAR）模型

面板向量自回归（PanelVAR）模型可以写成：。

其中Vi，t是一个包含所有内生变量的向量，本文选用（lnc_ch，lngdp_ch，lntfp_ch）。ηj表示个体效应，φi表示时间效应，εi，t是被假设为服从正态分布的随机扰动，结合以上对面板模型选择的检验结果，本文考虑个体效应，但不考虑时间效应。PanelVAR模型识别的条件是T>2m+3，其中T是选取的时间长度，m是滞后阶数。对于滞后阶数的选择，本文参考脉冲响应函数图是否收敛来选择，经过不断修正，选择滞后阶数为1阶，因此T=10也满足PanelVAR模型的识别条件。PanelVAR模型脉冲响应分析使用蒙特卡洛实验生成脉冲响应误差，设置蒙特卡洛实验重复500次，得到如图1所示的脉冲响应函数图。

由图1可知，经济增长率一个标准差的冲击对碳排放增长率当期没有影响，进而逐渐增大，在第1期到达最大值，且第2期与第1期的水平相近，第2期之后，逐渐减少，在第6期后趋于平稳。因此经济增长率对碳排放增长率的影响是滞后的，当年经济增长率的提高并不能引起当年碳排放增长率的提高。这是因为低耗能和低强度的产业对我国经济的贡献越来越大。2000-2010年，我国第三产业和第二产业的能源强度平均为0.28和5.56，而第三产业和第二产业占GDP的比重平均每年的增长率为16.2%和15.5%。因此第三产业对经济增长率的贡献要大于第二产业且第三产业的能源强度要远小于第二产业，所以当年经济增长率的提高并不能显著地引起当年碳排放增长率的增高，但无论如何，下一年的GDP要高于当期的，需要更多的能源，因此碳排放增长率也增加。

技术进步对碳排放增长率一个标准差的冲击在当期没有影响，在第1期达到最小值，且为负值，以后逐渐增大，在第3期等于0，继而转为正，且趋于平稳，说明我国短期内，技术进步对碳排放的影响不一致，在前3期的影响为负，而在3期之后影响为正，即技术进步对碳排放在短期中存在“回弹效应”，这与很多作者的研究结论相同（徐士元，2009；王群伟、周德群等，2009；周勇、林源源，2007）。但技术进步对碳排放的正驱动比较小，连续的技术进步对碳排放增长率的负冲击效应大于正的效应，因此在长期中，技术进步对碳排放增长率有抑制作用，这与协整方程得出的结论一致。

技术进步对经济增长率一个标准差的冲击在当期和第1期都为0，之后逐渐增加，在第3期达最大值，且在略低于最大值的水平上趋于稳定。技术进步是个累积的过程，由于我国处于改革开放转型时期，主要还是以粗放式的经济增长方式为主，当期的技术进步对经济增长率的影响并不是明显，但随着技术水平的不断提高，技术累积的程度越高，技术进步对经济增长率的影响增加。这与技术进步对碳排放增长率的影响不一致，技术进步对碳排放增长率的负驱动在第1期就达到最小值，要快于技术进步对经济增长率的影响，因此可以抑制碳排放的增长率。此外这也解释了技术进步对碳排放增长率为什么在第3期后趋于正，是因为在第3期之后，技术进步提高了经济增长率，经济的增长需要消费更多的能源，从而碳排放增长率也相应地提高，即“回弹效应”。

结论

本文通过分析《2009中国可持续发展战略报告》所提出的2023年单位GDP的CO2排放量比2005年下降40%-50%的目标，将实现这一目标的关键点着眼于经济增长速度与碳排放量增加速度的关系上。此外考虑影响这两者的一个“工具”，即技术进步。通过理论模型的推导，建立这三者的面板数据模型，分别从长期是否协整，如果协整，短期如何波动的思路分析了这三者的关系，得出以下结论：碳排放增长率、经济增长率和技术进步存在长期的协整关系，经济增长率变动1个单位，碳排放增长率变动0.8037个单位，技术进步变动1个单位，碳排放增长率变动-0.5078个单位，因此从长期而言，提高技术进步可以有效地降低碳排放。就短期而言，经济增长率的变动是碳排放增长率变动的Granger原因，经济增长率对碳排放增长率的影响是“滞后”的。而技术进步不是碳排放增长率变动的Granger原因，通过分析脉冲响应函数可知，是因为技术进步对碳排放增长率的影响存在“回弹效应”，在预期的第1-2期为负，但在第3期之后变为正，而且持续的时间比较长。此外，分析得出，技术进步在预测的第1-3期对碳排放增长率的负影响要大于对经济增长率的正影响，因此，即使“回弹效应”的存在，不断的技术进步冲击还是可以降低碳排放的增长率，这就反映在长期的协整方程中。

参考文献：

1.徐国泉，刘则渊.中国碳排放的因素分解模型及实证分析：1995-2004[J].中国人口·资源与环境，2006，16（6）

2.杨子晖.经济增长能源消费与二氧化碳排放的动态关系研究[J].世界经济，2011（6）

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碳排放与经济关系范文篇3

关键词：经济增长；碳排放；矿区；回归分析

中图分类号：F061.5文献标识码：A文章编号：1001-828X（2013）10-0-01

鸡西矿区作为我国重要的煤炭生产基地及东部煤电化基地的重要组成部分，对降低碳排放承担着重要的责任，目前矿区正处于经济快速发展的阶段，但长期以来形成的资源开采和初级加工为主的经济发展方式，只是单一的追求经济增长，产业结构单一，资源依赖度高，最终导致碳排放量不断增加，环境污染问题日益突显，严重影响到矿区经济发展的可持续性。有关碳排放与经济增长关系的研究，最具代表性的是环境库兹涅茨曲线（EKC）的提出和实证，因此，本文以经典的EKC理论为基础，通过建立EKC模型，并运用相关分析方法，对鸡西矿区能源碳排放与经济增长之间的关系进行实证分析。

一、指标选取与模型构建

（一）指标选取。国民生产总值。本文选取国民生产总值作为矿区经济增长衡量的指标，数据主要来源于《黑龙江统计年鉴》所公布的2006-2010年鸡西地区生产总值，以1978年为基期，单位为亿元，用GDP表示国民生产总值。

碳排放量。据世界自然基金会对我国温室气体排放调查研究，我国91%的碳排放量来自能源消耗，其余都来自生产过程中释放的二氧化碳，但生产过程中的碳排放不易计算，国际上都只计算来源于能源消耗的碳排放量。本文主要采用国际上最为通行且权威的碳排放计算方法公式：

式中，为总碳排放量，单位104t；为能源的消费量，按标准煤计量，单位104t；为能源的碳排放系数，104t/104tce；为能源消费种类；为第i种能源。本文引用的碳排放系数是IPCC碳排放计算指南中所列的各种能源碳排放系数。

（二）模型构建。有关经济发展与环境质量水平的环境库兹涅茨曲线拟合模型主要有四种形式：二次函数型、三次函数型、二次对数型以及三次对数型，结合鸡西矿区的实际情况，根据模拟的图形结果和模型检验参数，比较判定系数R2，在四种函数模型中进行最优选择，本文选取以下模型：

二、研究方法

1995年，美国经济学家格鲁斯曼和克鲁格受到库兹涅茨曲线的影响，根据经验数据得出环境质量与经济增长之间呈倒“U”型关系，并提出环境库兹涅茨曲线（EKC）的概念。该理论认为，经济发展初期，环境质量水平较高，但随着经济发展，环境质量水平会下降，当经济发展到一定程度时，环境质量又会开始改善，并与经济发展成正相关关系，即形成倒“U”形曲线。

本文借助EKC模型，采用相关分析方法以及SPSS和Excel统计软件，探究矿区碳排放量与GDP增长的相关性，并对二者的时间序列数据进行统计拟合，得出该矿区碳排放与经济增长之间的函数关系。

三、结果分析

（一）经济增长过程中能源碳排放量变化。据统计，2011年该矿区规模以上工业企业能耗达到488.1万吨，同比增长12.1%，与能源消费增长相对应，碳排放量增长也较快。

基于矿区各种能源（主要是规模以上工业企业高碳能源种类）消费数据基础，运用国际上最为通行且权威的碳排放计算公式对鸡西矿区“十一五”期间的碳排放量进行估算，在此基础上，对该矿区“十二五”期间碳排放量增长趋势进行预测。

计算结果显示，“十一五”以来，碳排放量一直保持增长态势，2011年矿区碳排放量达1294.97万吨，到2012年后才呈微弱下降趋势，但鸡西当前的阶段性特征，决定了其下降的基础并不稳固。

（二）能源碳排放与矿区经济增长的相关性分析。采用相关分析方法，结合使用SPSS统计软件和EXCEL软件，对鸡西矿区2006-2015年人均GDP和人均碳排放量进行回归拟合，其拟合方程为：

由此可以看出，2006-2015年期间该地区人均碳排放量的变化与人均GDP的增长呈显著相关（），即两者的相关性比较高，并不符合标准的环境库兹涅茨曲线“倒U型”关系，而表现为线性的三次方模型。目前矿区经济增长尚不平衡，满足基本发展需求是第一位的，因此，碳排放的需求仍然很大，即经济增长还没有达到EKC曲线的阈值点，随着经济的持续增长，碳排放量还会继续增加。

由图1可以看出，依据其变化特征可分为两个时期：2006-2012年，人均碳排放量随着经济增长持续增加；2013-2015年，人均碳排放量随着经济增长呈微弱下降趋势，且曲线形状趋于平缓，这表明该地区碳排放与经济增长开始进入“相对脱钩”阶段，但达到“绝对脱钩”的状态仍需经历相当长的时期。由此看来，矿区二氧化碳的排放仍处于恶化阶段，并没有显示EKC曲线拐点出现的迹象。

图1人均碳排放量与人均GDP关系图

四、对策建议

（一）提高能源利用效率，降低单位GDP能耗。依托矿区煤炭资源以及产业基础优势，大力推进煤炭规模化生产和洗选，并加快发展煤转电、煤化工和煤炭综合利用，提高能源利用效率，改善能源消费结构。另一方面，加快调整产业结构，严格控制高耗能、高排放以及产能过剩行业的发展，加大淘汰落后产能力度，大力发展第三产业，积极推进现代服务业的发展，提高第三产业的比重，不仅能够降低碳排放量，还有利于能源消耗的减少。

（二）加快培育新能源产业。加快推进煤层气、风能、生物质能和太阳能等新能源的开发利用，以实现对煤炭等化石能源的有效替代，减少煤炭能源所占的份额。积极推进能源科技进步与自主创新，大力实施生物质能固体成型燃料及燃煤锅炉实施生物质能改造，加快秸秆气化、固化、煤层气发电、垃圾发电等资源循环利用项目建设。

（三）积极开发节能减排的新举措和新技术。与科研院校合作开展节能减排科技研发，加快技术研发服务平台的构建，重点建设技术标准示范企业，强化企业内部用能管理，使得能源利用效率不断提高。此外，运用高新技术，促进传统产业升级，并提高高新技术产业在工业中的比重，同时，大力推广节能减排新产品的使用，达到降低能耗、减少碳排放量的目的。

（四）制定激励政策，完善法律法规。低碳经济的发展是一场能源技术创新、制度创新以及人类生存发展观念发生根本性转变的绿色革命，需要政府积极的采用政策引导，可以从收费和补贴两方面出台相应的政策，鼓励企业主动的践行低碳经济的发展道路。同时，为有效实现低碳政策的导向作用，还应制定完善的与低碳经济相关的法律法规，为低碳经济的快速发展提供有效的法律保障，有利于环保事业的落实与开展。

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