经济发展水平、能源消费结构与我国二氧化碳排放――基于省级面板数据的研究

第九届中国经济学年会资源与环境经济学1经济发展水平、能源消费结构与我国二氧化碳排放————————基于省级面板数据的研究杜立民（厦门大学中国能源经济研究中心）魏楚(浙江大学经济学院）摘要：全球气候变暖正越来越受到国际社会的关注，我国作为二氧化碳排放大国，国际减排压力也正变得越来越大，客观地评估和分析我国二氧化碳排放的现状、趋势及其影响因素至关重要。本文首次较为精确地估算了1995-2007年我国各省二氧化碳排放量，构建了省级二氧化碳排放面板数据库，并运用相应的静态和动态面板数据计量模型对我国二氧化碳排放的影响因素进行了深入分析，同时通过样本内拟合标准和样本外预测标准进行模型选择，确定最优的计量模型，进而通过情景模拟对直到2020年的人均二氧化碳排放量和排放总量进行了预测。研究结果显示，经济发展水平、能源消费结构、重工业比重、城市化水平以及技术进步是我国二氧化碳排放最重要的影响因素，未来十几年我国人均二氧化碳排放量和排放总量仍将持续上升，虽然排放总量很可能在2015年以后就超过100亿吨，但是人均排放量仍将维持在相对较低水平，即使到2020年也仍然只有9吨左右，只相当于欧盟2007年水平。关键词：面板数据；模型选择；减排；预测一、引言全球气候变暖已是不争的事实，大量证据表明，以CO2为主的人为温室气体排放是主要原因。全球气候变暖对人类生产和生活造成严重威胁，关乎人类社会的可持续发展，因此受到国际社会的广泛关注。IPCC(2007)第四次评估报告指出，气候变化可能会导致一些不可逆转的影响，如果全球平均温度增幅超过工业革命前1.5-2.5℃，那么20%-30%的物种可能灭绝，超过3.5℃则可能导致40%-70%的物种灭绝，近100年来，全球平均气温已经上升了0.74℃，预计未来二十年仍将以每十年增加大约0.2℃的速率变暖，即使所有温室气体和气溶胶的浓度稳定在2000年的水平不变，估计也会以每十年0.1℃的速率变暖。Stern(2007)也警告，如果人类再不采取减排行动，大气中的温室气体最早在2035年就将达到工业革命前的两倍，导致全球平均气温上升超过2℃，所造成的损失将相当于全球GDP每年至少损失5%。气候变化对我国的影响也十分显著，《中国应对气候变化国家方案》指出，近一百年来我国年平均气温升高了0.5-0.8℃，近50年变暖尤其明显，极端天气和气候事件发生的强度和频率明显增加，对我国社会经济造成了重大影响。气候变化的影响波及全球，属于典型的全球公共物品，需要国际社会的共同努力才有可能实现减排目标。1997年12月，在日本京都召开的《联合国气候变化框架公约》缔约方第三次会议，通过了旨在限制发达国家温室气体排放量的《京都议定书》。规定到2010年，所有发达国家二氧化碳等6种温室气体的排放量，要比1990年减少5.2％。我国签署并核准了《京都议定书》，但是作为发展中国家，并没有承担具体的减排任务，因2此被认为存在“搭便车”的嫌疑，美国甚至以此为借口退出《京都议定书》。另一方面，随着工业化和城市化的推进，我国能源消费快速增长，使得CO2排放量也随之快速增加。据荷兰环境评估机构报告，2006年我国的CO2排放总量就达到62亿吨，超过美国成为世界第一，2007年则进一步上升到67.2亿吨，占世界总排放量的24.3%，增长量占世界总增加量的60%。可以肯定的是，随着CO2排放量的进一步增加，国际社会对我国的CO2减排必然会提出更高的要求，特别是后京都时代的到来，我国政府必将面临越来越大的国际CO2减排压力①。对于我国政府而言，当务之急有两点：首先，应客观科学地评估我国CO2等温室气体的排放现状和未来一段时期的排放趋势，为新一轮的国际温室气体减排谈判提供科学的决策依据。未来十年我国CO2排放量具体将达到多少？我国政府最多又能承诺多少减排任务？唯有对此进行科学地研究，才能在新一轮的国际谈判中，为我国争取一个既不妨碍社会经济发展，又不损害负责任大国形象的公平的减排义务。其次，应全面科学地分析影响我国CO2排放的主要因素，为实行减排战略提供科学依据。哪些因素对我国CO2排放的影响最为重要？如何才能采取有效措施推进减排战略？只有对此深入了解，才能有针对性地采取减排措施，为遏制全球变暖做出应有的贡献，毕竟我国幅员辽阔、人口众多，全球变暖对我国的影响巨大。围绕上述两个问题，本文进行了具体研究。本文首次估算了我国各省1995-2007年CO2排放量，构建了省级CO2排放面板数据集，并运用相应的面板数据计量方法对CO2排放的影响因素进行了深入分析，同时通过样本内拟合标准和样本外预测标准进行模型选择，确定最优的计量模型，进而通过情景模拟对直到2020年我国CO2的排放量进行了预测。本文的研究具有重要的理论价值和政策含义。从理论上来说，本文首次评估了各省的排放量，构建了省级面板数据库，相对以往国家层面的时间序列数据研究而言是一大进步。同时，本文通过样本内拟合标准和样本外预测标准进行模型选择，以确定最优的计量模型，相对传统的环境库兹涅兹曲线模型具有一定的优越性。从政策含义上来说，本文确定了影响我国CO2排放最重要的几个因素，对我国CO2减排具有重要的实践意义，同时本文对未来十几年我国CO2排放趋势进行了预测，这对我国政府在国际CO2减排谈判中具有重要的借鉴作用。本文的结构安排如下：第二部分是相关文献综述；第三部分对各省CO2排放量进行了估算，并进行了相应的分析；第四部分是计量模型和估计结果；第五部分是对我国直到2020年人均CO2排放量和排放总量的预测；最后是结论和政策建议。二、文献回顾有关二氧化碳排放量估计、预测及其影响因素分析的研究大致可以分为三类。第一类方法是因素分解分析（DecompositionAnalysis），其中最常用的分解公式是Kaya恒等式，将CO2排放分解为人口总量、人均GDP、能源强度和能源消费的碳强度四个因素②。YangandSchneider(1998)运用Kaya恒等式分解研究了全球CO2排放趋势，发现人口、人均GDP、能源强度和碳强度这四个因素对全球CO2排放都具有重要影响，但是对不同类型国家的影响程度有所不同，同时作者还据此预测了直到2100年全球CO2的排放量。Zhang(2000)也基于Kaya恒等式研究了我国1980-1997年CO2排放的变动情况，发现人均GDP的快速增长是我国CO2排放快速增加的主要原因，而能源强度的大幅度降低则对CO2的减排作出了重①《京都议定书》将在2012年到期，2012年以后温室气体减排框架将在各国谈判的基础上重新确定。②Kaya恒等式可以表示为：CO2=POP×(GPD/POP)×(E/GDP)×(CO2/E)，其中POP是人口总量，E是能源消费量，GPD/POP是人均GDP，E/GDP是能源强度，CO2/E是能源消费的碳强度。3大贡献，如果能源强度仍然维持在1980年水平不变，则我国CO2的排放将翻倍，由此作者认为中国对全球CO2的减排已经作出了重要贡献，并不是“免费搭车”者。Aldy(2007)也运用Kaya恒等式研究了美国能源消费、CO2排放和GDP之间的关系，他的研究发现，1960-1999年期间，美国人口和收入的增长超过了能源强度和碳强度的下降，从而导致能源消费和CO2排放量年均2%的增长。因素分解分析的最大优点在于简单明了，但是由于其分解过程具有固定的程式，往往忽略一些重要的影响因素，如能源消费结构、人口密度、技术进步、地区差异等等，因此分析能力有限。第二类方法是基于计量经济分析的环境库兹涅兹曲线（EnvironmentalKuznetsCurve,EKC）估计。EKC最早由GrossmanandKrueger(1991)提出，其基本含义是，随着人均收入的提高，环境质量会变差，但是一旦越过某一个转折点，人均收入的提高转而将推动环境质量的不断改善。EKC理论提出来以后，大量的文献试图从经验研究的角度检验EKC是否存在，并进行相关预测，包括GrossmanandKrueger(1995)、Arrowetal.(1995)、Dasguptaetal.(2002)、Maddison(2006)、BartzandKelly(2008)等等，其常用的方法是用污染指标对GDP的二次项或三次项进行拟合，并以此推算拐点出现的时间。最初有关EKC的研究主要针对二氧化硫、粉尘、水污染等环境污染问题，后来才逐渐扩展到CO2分析。Tucker(1995)基于137个国家21年的面板数据，考察了人均CO2排放与人均GDP之间的关系，发现经济增长的加速可以使CO2排放的速度放慢，同时发现，能源价格对CO2的排放有显著的影响。Holtz-EakinandSelden(1995)基于全球130多个国家的面板数据，考察了人均GDP和CO2排放之间的关系，发现两者之间确实存在倒U型关系，但是预测结果显示，即使到2100年，全球CO2排放量仍然将是不断增长的，作者认为这主要是因为发展中国家将维持较高的经济增长率和人口增长率的缘故，因此缩小世界各国经济差距对削减CO2排放具有重要的政策含义。RobertsandGrimes(1997)发现CO2和GDP的关系并不是一成不变的，而是从1962年的线性变为1991年的倒U型，作者认为，这是因为发达国家的碳强度降低，而低收入国家和中等收入国家的碳强度提高的缘故。Schmalensee,StokerandJudson(1998)则基于1950-1990年国家水平的面板数据，估计了CO2排量和GDP之间的关系，发现两者之间存在显著的倒U型关系，作者据此预测了直到2050年的全球CO2排放量。用EKC方法来估计和预测CO2排放被广泛应用的同时，也受到大量的质疑和批评，其中最重要的一点是，所谓的EKC可能并不存在，据此预测的拐点和排放量也就值得怀疑。Azomahou,LaisneyandVan(2006)基于1960-1996年100个国家的面板数据，应用非参数核估计（KernelEstimation）方法，研究了人均CO2排放和人均GDP之间的关系，发现两者之间并不存在所谓的倒U型关系。AgrasandChapman(1999)和RichmondandKaufmann(2006)指出以往关于经济发展和CO2排放量的研究忽略了能源价格的影响，当将能源价格考虑在内时，所谓的环境库兹涅兹曲线并不存在。LantzandFeng(2006)基于加拿大1970-2000年省级面板数据，估计了化石燃料CO2排放和GDP、人口、技术之间的关系，发现CO2排放和GDP之间并不存在显著关系，相反，CO2和人口、技术之间分别存在倒U型和正U型关系。Wagner(2008)也指出，以往关于经济发展和CO2排放的研究忽视了两个问题：一，非线性转换后的数据性质可能完全改变，使用线性协整检验和估计往往失败；二，各期数据之间可能存在序列相关性。如果考虑了这些因素，所谓的环境库兹涅兹曲线并不存在，以往所谓的EKC结果都是不恰当的计量方法导致的错误结果。第三类研究则主要基于一些比较独特的方法，相对比较分散。GaleottiandLanza(1999)用Gamma函数和Weibull函数估计了人均CO2排放和人均GDP之间的关系，并据此进行了预测。Garbaccio,HoandJorgenson(1999)运用CGE模型考察了碳税对CO2减排的效果，发现碳税存在双重红利，既可以减少CO2的排放量，长期来说又可以提高GDP和消费。Martinez-ZarzosoandBengochea-Morancho(2004)基于22个OECD国家1975-1998年数据，4运用PooledMeanGroupEstimation方法，对CO2排放和GDP之间的关系进行了检验，发现两者的关系并不明确，对大多数国家而言，两者之间存在N型关系。BrannlundandGhalwash(2008)基于瑞典家庭水平的截面数据研究了收入和污染之间的关系，发现虽然从理论上很难确定两者之间的斜率和曲率（除非加入很强的假设），但是经验研究显示