導(dǎo)語(yǔ)：碳排放的空間分布與經(jīng)濟(jì)研究一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢(xún)客服老師，歡迎參考。

構(gòu)建模型與數(shù)據(jù)處理

1.指標(biāo)的選擇地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r可以由經(jīng)濟(jì)的多個(gè)方面來(lái)衡量，此外，地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差別，可以從GDP來(lái)考慮，還有地區(qū)占經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)地位的產(chǎn)業(yè)及地區(qū)貿(mào)易狀況等，同時(shí)根據(jù)表1所示，我們也可以看出不同年份不同地區(qū)間碳排放量也是有差別的。那么地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與碳排放量之間是一個(gè)怎樣的相關(guān)關(guān)系，衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的各因素是不是與碳排放之間是一種相關(guān)的關(guān)系，是否經(jīng)濟(jì)的發(fā)展必然要以過(guò)多的碳排放為代價(jià)，這是本文研究的目的所在?？偟膩?lái)說(shuō)，全國(guó)碳排放量是逐年遞增的，圖1展示了中國(guó)碳排放總量的變化趨勢(shì)。由圖1可以看到，近15年來(lái)中國(guó)的碳排放有了顯著的增加，并且在2001年以后碳排放有一個(gè)激增期，2001年的排放量為32億萬(wàn)噸，至2010年，我國(guó)的碳排放總量增長(zhǎng)到71.7億萬(wàn)噸，而同時(shí)每一個(gè)省份的碳排放量也是有差別的。第一，各地區(qū)碳排放量都有所差別，并且呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢(shì)，從表1中可以看出，在排碳量較高的包括河北、山西、遼寧、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、河北、湖北、湖南、廣東、四川這些省份中山東的碳排放量最高?？偟目磥?lái)，這幾個(gè)省份有一些是工業(yè)為其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主導(dǎo)力量，還有一些是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最好的地區(qū)，對(duì)外貿(mào)易較多。從表1中可以看出這幾個(gè)主要的碳排放量較多的省份碳排放的增長(zhǎng)情況。貿(mào)易也是各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展中較為重要的部分，對(duì)外貿(mào)易的狀況可以由各地區(qū)進(jìn)出口總值來(lái)衡量。從圖3中可以看出廣東省的對(duì)外貿(mào)易量是最高的。2.模型構(gòu)建考慮到碳排放量的影響因素與以下幾個(gè)因素相關(guān)，借鑒柯布道格拉斯函數(shù)雙對(duì)數(shù)處理方法構(gòu)建方程為：LnGQit=ci+β1LnGGDPit+β2LnSTRUit+β3LnPRICEit+β4LnTfwit+εit其中，i表示中國(guó)30個(gè)省市、自治區(qū)（直轄市，西藏除外），t為樣本時(shí)間跨度即年份。Ci為截距項(xiàng)，GQit為i地區(qū)t年的碳排放量，GGDPit表示i地區(qū)t年的地區(qū)生產(chǎn)總值，STRUit表示i地區(qū)t年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況，PRICEit表示i地區(qū)t年能源價(jià)格，Tfwit表示i地區(qū)t年的對(duì)外貿(mào)易總量，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。3.模型變量的處理對(duì)于GQit計(jì)算依據(jù)Gi(m)=Ei(m)Etotal(m)Gtotal(m)，Gtotal(m)表示全國(guó)t期全國(guó)排碳量，Etotal(m)用于表示全國(guó)能源消費(fèi)總量（按萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì)算），Ei(m)表示i地區(qū)能源消費(fèi)總量。各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩rGGDPit選用各省歷年地區(qū)的GDP指數(shù)（按不變價(jià)格計(jì)算）；STRUit用第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比，同樣也按不變價(jià)格計(jì)算；PRICEit能源價(jià)格采用“工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)”來(lái)表示，同樣也轉(zhuǎn)化成以1995年為基期的時(shí)間序列，Tfwit為各地區(qū)進(jìn)出口總值，同樣也按不變價(jià)格計(jì)算。4.模型數(shù)據(jù)的來(lái)源研究數(shù)據(jù)取自中國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū)（直轄市，西藏除外）1995-2010年的數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均來(lái)自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2011》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2011》、CCER經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)、《中國(guó)市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省統(tǒng)計(jì)年鑒。

地區(qū)碳排放量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證分析

1.對(duì)面板數(shù)據(jù)的單位根進(jìn)行檢驗(yàn)在EVIEWS中對(duì)這五個(gè)變量進(jìn)行單位根的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，依次采用LLC、IPS、ADF、PP等單位根檢驗(yàn)方法，進(jìn)行了水平檢驗(yàn)和一階差分檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。2.面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)由于Johansen檢驗(yàn)是基于最大特征值的比的統(tǒng)計(jì)量λ-max來(lái)判別變量之間的協(xié)整關(guān)系；多變量Johansen極大似然法可以精確地檢驗(yàn)出協(xié)整向量的數(shù)目r，再根據(jù)無(wú)約束的VAR模型的殘差分析來(lái)確定VAR模型的最優(yōu)滯后期。在對(duì)pool序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，運(yùn)用Fisher(CombinedJohansen)這種方法進(jìn)行檢驗(yàn)，選擇沒(méi)有外生趨勢(shì)的選項(xiàng)，如表3中有4項(xiàng)跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量結(jié)果一致的，說(shuō)明存在協(xié)整關(guān)系。在原假設(shè)為無(wú)協(xié)整關(guān)系的情況下，采用Pedroni(Engle-Grangerbased)方法進(jìn)行協(xié)整分析。所得結(jié)果如表4所示，碳排放量、GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源價(jià)格與對(duì)外貿(mào)易量之間存在協(xié)整關(guān)系，統(tǒng)計(jì)量通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)。3.采用PeriodSUR加權(quán)檢驗(yàn)并進(jìn)行GLS回歸估計(jì)由于面板數(shù)據(jù)中時(shí)期的個(gè)數(shù)少于截面成員的個(gè)數(shù)，在做模型估計(jì)時(shí)，選用PeriodSUR類(lèi)似似乎不相關(guān)回歸，對(duì)時(shí)期異方差和同期相關(guān)進(jìn)行修正，所得結(jié)果如表5所示。從表6可以看出采用這一方法是能夠較好的估計(jì)出模型，對(duì)各解釋變量與因變量之間的關(guān)系作出描述。從表6中可以看出，采用PeriodSUR權(quán)重處理，R2統(tǒng)計(jì)量為0.982702大于未進(jìn)行權(quán)重處理時(shí)的值，此外，未進(jìn)行權(quán)重處理時(shí)，D.W.統(tǒng)計(jì)量為0.869007經(jīng)過(guò)計(jì)算再與臨界值比較，存在較為嚴(yán)重的自相關(guān)。同時(shí)加權(quán)的GLS估計(jì)的殘差平方和也明顯下降，因此可以看出該模型能夠較好的估計(jì)這幾個(gè)解釋變量與因變量的關(guān)系。綜上分析可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(LNSTRU)、對(duì)外貿(mào)易狀況(LNTFW)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況(LNGGDP)對(duì)碳排放量都具有重要的影響，且表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.593、0.406、0.316。能源價(jià)格(LNPRICE)則與碳排放負(fù)相關(guān)。所以根據(jù)研究，政府機(jī)構(gòu)通過(guò)對(duì)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，還有對(duì)外貿(mào)易政策的調(diào)整可以達(dá)到對(duì)地區(qū)碳排放量的影響。

結(jié)論和建議

在各地區(qū)都開(kāi)始試水碳交易的形式下，對(duì)碳排放量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行研究，可以讓我們更加客觀的分析我們進(jìn)行碳減排的方式，做到兩者之間的最佳權(quán)衡。基于以上分析，研究碳排放與經(jīng)濟(jì)各因素之間的關(guān)系是十分有意義的。第一，通過(guò)以上分析可以得知地區(qū)碳排放量與地區(qū)GDP的增長(zhǎng)有一定的正相關(guān)性，但是GDP的增長(zhǎng)不一定伴隨碳排放量的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)。對(duì)外貿(mào)易與地區(qū)碳排放量之間也表現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，出口的增多可能會(huì)導(dǎo)致地區(qū)擴(kuò)大生產(chǎn)，如果不采取措施進(jìn)行碳減排，那么一個(gè)地區(qū)碳排放量會(huì)因此而增加。第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與地區(qū)碳排放之間的關(guān)系是較為密切的，因?yàn)榈诙a(chǎn)業(yè)中工業(yè)所占的比重較大，而工業(yè)是地區(qū)碳排量中一個(gè)較為主要的來(lái)源。例如廣東省的GDP是最高的，但是它的第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)比值相對(duì)不是最高的，廣東省第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也占總GDP中一個(gè)比較大的部分，所以相比于山東，它的碳排放量不是最高的。第三，從我國(guó)整體情況來(lái)看，我國(guó)這種地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡、碳排放量差異性明顯的情況下，我們國(guó)家在碳交易方面應(yīng)該加大發(fā)展力度，可以嘗試鼓勵(lì)省份與省份之間的碳交易。比如廣東省與山東省之間進(jìn)行碳交易，山東省的企業(yè)進(jìn)行碳減排，再與廣東省的企業(yè)進(jìn)行買(mǎi)賣(mài)，這樣既達(dá)到了山東的碳減排也達(dá)到了GDP的上升，同樣對(duì)廣東省的企業(yè)來(lái)說(shuō)，也不必縮小生產(chǎn)規(guī)模。第四，我們國(guó)家也應(yīng)該進(jìn)行更多技術(shù)上投入研發(fā)力度，對(duì)碳減排技術(shù)提供更多的支持，這樣企業(yè)才有動(dòng)力去進(jìn)行碳減排，而地區(qū)和國(guó)家也能做到既減碳又不損害經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

本文作者：雷玉桃楊娟工作單位：華南理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院