经济增长、城镇化及产业结构与碳排放——基于省际面板数据的经验分析

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8、;雕雕嘲矧强雕露雕嬲强零瓣曩l裁聪舞雏疆雕糕赞弼彰强一m引簪DOI:10.3969/j.issn.1003—1154.2015.01.026经济增长\城镇化及产业结构与碳排放——基于省际面板数据的经验分析口周文兴毛爱林朱孝平(重庆大学经济与工商管理学院,重庆400030)[摘要]基于国际公认方法估算中国30个省1997—2011年C0:排放量,运用静态和动态面板模型分别研究经济增长、城镇化及第二产业结构与其影响关系。研究结果显示:C0

9、:排放量与经济增长及城镇化存在倒U型关系,而第二产业结构对C0:排放量有着显著正相关影响;同时上一期C0:排放量与本期有着显著正相关。【关键词】碳排放;倒U型;产业结构;城镇化;经济增长[中图分类号】F2惦[文献标识码]A[文章编号]1伽B一1154(2015)0l—帅76_03一、引言全球气候变暖是因人为二氧化碳等温室气体的大量排放所致,在中国尤其明显,自改革开放以来,中国经济以年均7.8%的增速快速增长,使得工业和城镇化的快速推进导致二氧化碳的排放量,已于2007年超过美国,成为全球第一大碳排放国(IEA

10、,2009),正因国内环境状况日益恶化和国际社会对中国减少碳排放的要求,深入细致研究我国二氧化碳排放现状和主要影响因素,为科学合理制定减排政策提供理论依据具有十分重要的意义。现有大量对二氧化碳(C0,)排放的影响因素研究文献中,主要以经济增长、城镇化及产业结构等为研究对象。就经济增长与碳排放的关系,美国经济学家Gmssman和Kureger⋯通过研究北美自贸区经济增长与环境污染,发现二者存在倒U型关系,也即后来的环境库兹涅茨曲线(EKC)。国内学者同样有过相应的研究,其中林伯强和蒋竺均[21利用中国数据,发现

11、人均收入和人均碳排放之间存在倒U型关系。其次就城镇化与碳排放的关系,PaIikh等口3发现发展中国家城镇化对CO,排放具有显著影响。MaItfnez—Zarzos等H1分析城镇化对C02排放的效应,却发现城镇化与CO,排放存在倒U型关系。国内来看,王芳和周兴b1采用美中日英等9国面板数据研究,发现城镇化与碳排放存在显著地倒U型关系。综合以上,国内外学者在研究影响碳排放因素时主要采用人均碳排放为CO,排放代理变量,以面板模型进行分析,但是中国毕竟是一个人口大国,大量的碳排放必然会因为人口众多而被稀释,因此,制定

12、减少碳排放的政策,应以碳排放总量作为研究对象为宜。本文以1997—2011年30省面板数据为基础,结合目前国际上公认的IPCCl方法计算C0,排放量,通过静态和动态模型来验证CKC曲线和城镇化与碳排放的“EKC曲线”,并给出第二产业对碳排放的影响关系,以期为制定合理的经济政策来实现经济社会的减排目标做理论依据。二、模型及数据来源根据计量经济学中关于静态面板数据模型的定义,为便于消除异方差性,对变量进行对数化处理,拟建立如下模型:Lc02i。=仅i。+BilLGDPi。+pi2LGDP2i。+Bi3URi。+p

13、i4uR2i。[基金项目]国家社科基金项目“包容性增长范式下多层次统筹城乡发展路径研究”(11BJL028).1根据IPcc(2006)选取七种化石能源(煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气)分终端消费、供热和发电三大类来计算c02排放量,限于篇幅,此处计算公式省略。_冒管理现代化+Bi5SIjt+V.tVi。=卜i+8i。i-l2⋯N,t=12⋯T(1)其中LC02。表示第i个省第t年C0:排放量之对数.LGDP。和LGDP2..表示第i个省第t年国内生产总值之对数及其平方,UR;。和UR2。是第i

14、个省第t年城镇化率及其平方,SI;。是第i个省第t年第二产业比重,d。是常数项,pi;(j=12⋯5)是回归系数,№则是不可观测的个体效应,8。是随机扰动项,N表示总共横截面数目,T表示时间跨度。在处理面板数据时,常用的静态面板包括固定和随机效应模型,本文拟从中选择其一进行回归。但由于经济变量总是存在滞后性,为了较好的考察上一期C0,排放量对本期的影响,建立如下的动态面板模型:LC02iI=仅“+9ioLC02_I-l+BilLGDPi.+pi2LGDP2.t+p;3UR“+Bj4UR2it+pi5SIit+

15、Vitvi.=pi+8.ti_l2⋯N,t=12⋯T(2)其中LC02。。表示因变量LC02.。的滞后一期,Bio则是上一期C02排放量对本期排放量的影响系数,它是一个对Co,排放量各种滞后性的综合指标。对于模型(2)存在AreUano和Bond提出的两阶段差分广义距(Diff—GMM)方法来估计,而Arellano和Bover进一步提出系统广义距(Sys—GMM)方法进行估计,相对来说由于后者既考

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