广州市经济发展与碳排放的关联性探究

邓沛勇,刘毅华,陈浩龙

(广州大学 地理科学学院,广东 广州 510006)



广州市经济发展与碳排放的关联性探究

邓沛勇,刘毅华,陈浩龙

(广州大学 地理科学学院,广东 广州 510006)

低碳及绿色发展是广州实现新型城市化的一个重要目标,在此背景下,对经济发展与碳排放的关系进行研究具有重要意义。文章选取广州市1993—2014年的能源消费与水泥生产等基础数据,运用计量分析方法,对研究区经济发展与碳排放的关联性进行研究,研究表明：(1)广州市经济发展与碳排放之间并不存在环境库兹涅茨的倒“U”形曲线关系,而是呈现倒“N”形曲线关系长期稳定；(2)广州市经济发展与碳排放之间存在格兰杰单向因果关系,经济发展是碳排放增长的主要原因,而碳排放增长却不会带动经济发展。因此广州市在发展经济的同时协调环境效益,节能降耗,实现低碳增长是可行的。

经济发展；碳排放；关联性；广州市

1 引 言

人类活动引起的大规模能源消费导致的大气中CO2含量迅速升高很可能是全球气候变暖最主要的原因[1]。减少CO2排放是遏制全球气候变暖的重要举措。对于工业化、城市化快速发展的中国,如何协调好经济与环境的关系是当前经济发展和低碳城市建设过程中亟待解决的迫切问题。因此重新辨识城市经济发展与碳排放的内在过程与机制,进而为城市经济发展与转型提供方法与技术支撑。

作为环境经济学的一个经典假说,环境库兹涅茨曲线假说(EKC)已成为国内外学者研究经济发展与碳排放演变关系的重要工具。许多学者专注于验证区域经济发展与碳排放关系是否符合该假说的倒“U”形曲线关系,涌现出大量的研究文献。已有研究表明,以经济发展与碳排放呈倒“U”形曲线关系的有效证据居多,但也有一些证据表明两者之间呈现“N”型关系,而非倒“U”形曲线关系。国内学者在研究经济发展与碳排放关系上起步较晚,但随着碳排放统计技术的成熟,我国学者在运用EKC理论分析经济发展与碳排放关系上成果显著。与国外的研究结果相比,我国关于经济发展与碳排放关系的研究结果大多不接受环境库兹涅茨曲线假说,两者关系倾向于“N”型或倒“N”形曲线关系。

纵观国内外相关研究,取得了众多成果,但也发现大部分研究多用能源消费碳排放来估算总碳排放量,而综合考虑两种或两种以上碳排放的极少；较多的研究以一元线性回归模型对经济发展与碳排放两变量进行简单回归并判断两者关系,在一定程度上影响了研究结果的科学性；现有研究宏观尺度居多,对单个城市经济发展与碳排放关系进行深入研究的甚少。因此,本研究拟以广州市作为典型研究区,根据广州市1993—2014年的时间序列数据,基于一元三次多项式模型,运用计量地理学和计量经济学的方法对广州市经济发展与碳排放的关系进行实证分析,深入解析城市经济发展与碳排放的内在过程,以期为广州市实现CO2减排、建设低碳城市提供科学依据。

2 研究数据及方法

2.1 数据来源

本研究所用数据为广州市1993—2014年的人均GDP与人均碳排放。主要来源有：《广东年鉴》(1994—2015)[2],《广州统计年鉴》(1994—2015)[3]。

2.2 碳排放计算方法

2.2.1 能源消费碳排放

能源消费碳排放的估算采用《广州统计年鉴》中综合能源平衡表的能源数据,包括原煤、焦炭、原油、汽油、柴油、燃料油、液化石油气等七种能源。能源产生碳排放的火力发电与供热被计入“加工转换投入产出量”一项内,因此,能源消费量应该在终端消费量的基础上加上火力发电与供热的投入量,不再计算加工转换与运输过程中的能源损失量以及电力与热力的终端消费量。能源消费碳排放计算公式如下：

(1)

式中：C为能源消费总碳排放量；Ci为第i种能源的碳排放量；Ei为第i种能源的万吨标准煤消费量；P为万吨标准煤热值,即每一万吨标准煤燃烧所产生的热量,数值为2.93×105GJ；Ai为第i种能源的CO2排放系数；i为能源种类。见表1和表2。

表1 不同能源种类的标准折煤系数

表2 不同能源种类的CO2排放系数

2.2.2 水泥生产碳排放

作为高资源和能源消耗型工业,水泥工业的生产过程中,在水泥类型和各类型水泥的熟料比例不确定的情况下,假定综合水泥熟料比例为75%[4]；根据IPCC 2006给定的缺省熟料排放因子[5],原料中的碳酸盐分解的碳排放系数为 0.52；忽略水泥熟料消耗的出口量与进口量。水泥生产碳排放计算公式可以简化为：

E=(q×r)e=(q×0.75×0.52)

(2)

式中：E为水泥生产碳排放量；q为水泥总产量；r为综合水泥熟料比例；e为原料中的碳酸盐分解的碳排放系数。

3 研究结果及分析

3.1 研究结果

3.1.1 经济发展与碳排放时间序列不平稳

对人均GDP和人均碳排放取自然对数,得到ln(CO2/P)和ln(GDP/P) 两个序列,利用Eviews 6.0软件对ln(CO2/P)和ln(GDP/P)及其二次、三次序列作PP检验。在1%显著性水平下,ln(GDP/P)、ln(GDP/P)2、ln(GDP/P)3、ln(CO2/P)序列均不平稳,其一阶差分序列均在5%、10%显著性水平下平稳,即ln(GDP/P) ～I(1)、ln(GDP/P)2～I(1)、ln(GDP/P)3～I(1)、ln(CO2/P) ～I(1)。

3.1.2 经济发展与碳排放之间存在协整关系

由单位根检验结果可以知道,ln(GDP/P)、ln(GDP/P)2、ln(GDP/P)3、ln(CO2/P)序列均为I(1)序列,满足协整检验的前提条件。可采用最小二乘法对标准的参数化EKC模型进行参数估计[6]。标准的参数化EKC模型：

ln(CO2/P)t=C+β1ln(GDP/P)t+β2[ln(GDP/P)t]2+β3[ln(GDP/P)t]3+μt

(3)

式中：ln(GDP/P) 、ln(CO2/P)分别为人均生产总值、人均碳排放的自然对数形式；βi(i=1,2,3)分别为一次、二次、三次系数；t(t=1,2,T)为时间指标；μ为残差；C为常数。

对序列ln(GDP/P)、ln(GDP/P)2、ln(GDP/P)3、ln(CO2/P)进行回归。回归方程判定系数R2达到0.93,说明模型对观测值的拟合效果很好。F检验统计量对应的概率值P为0.0000,小于显著性水平5%,拒绝原假设,即回归方程显著。在t检验中,参数估计值对应的概率值P均小于显著性水平5%,接受原假设,参数估计值显著。D.W.值较小,根据判定区域可知残差序列存在正自相关。为避免残差序列自相关可能引起的后果,采用科克兰内-奥克特迭代法修正残差序列自相关,得到回归方程：

ln(CO2/P)t=536.3759-159.5199ln(GDP/P)t+15.7936[ln(GDP/P)t]2-0.5188 [ln(GDP/P)t]3+μt

(4)

t=(3.3553)(-3.3941)(3.4336)(-3.4620)

μt=1.1210μt-1-0.5892μt-2+εt

(5)

t=(5.9071)(-3.5727)

R2=0.9883,F=203.5445,D.W.=2.1430

回归方程判定系数R2达到0.99,修正后模型的拟合效果比原模型更好。通过了F检验和t检验,说明回归方程及参数估计值显著。D.W.值有所提高,du=1.3910

对残差序列进行ADF单位根检验,残差序列的ADF检验统计值-9.0377小于1%显著水平下的临界值-2.6924,拒绝原假设,残差序列不存在单位根,即残差序列平稳,ln(CO2/P)与ln(GDP/P)序列之间存在着协整关系。说明广州市经济发展与碳排放之间存在着不受短期波动冲击所影响的长期稳定关系。

3.1.3 经济发展是碳排放的格兰杰原因

协整检验证实了ln(CO2/P)与ln(GDP/P)序列之间存在着协整关系,但两者之间是否存在因果关系并不明确,需要引入格兰杰因果检验对ln(CO2/P)与ln(GDP/P)序列进行因果关系检验。当滞后阶数为2时,“ln(GDP/P)不是ln(CO2/P)的格兰杰原因”的概率值P为0.0470,小于显著性水平5%,拒绝原假设,即ln(GDP/P) 是ln(CO2/P)的格兰杰原因。“ln(CO2/P)不是ln(GDP/P)的格兰杰原因”的概率值P为0.1920,大于显著性水平5%,接受原假设,即ln(CO2/P)不是ln(GDP/P)的格兰杰原因。因此,ln(CO2/P)与ln(GDP/P)存在格兰杰单向因果关系。说明广州市的经济发展能够推动碳排放的增长,而碳排放的增长并不能促进经济的发展。

3.2 结果分析

残差序列平稳,说明广州市经济发展与碳排放之间存在长期稳定的协整关系,短期内受到波动冲击,变量会暂时偏离,随着时间推移将回到均衡状态。协整关系的存在也说明了因变量与解释变量的回归是有意义的,回归方程的设定合理,不存在伪回归。由回归结果β1=-159.5199<0,β2=15.7936>0,β3=-0.5188<0可知,广州市经济发展与碳排放之间存在着倒“N”形曲线关系,有悖于传统环境库兹涅茨的倒“U”形曲线关系。从拟合曲线来看(见下图),剔除滞后期1993年和1994年,随着经济的发展,广州市人均碳排放大致呈现缓慢下降后急速上升,随后继续下降的过程,可以分为三个阶段。从长期发展的趋势来看,广州市经济发展与碳排放仍符合倒“U”形曲线关系,但较标准的倒“U”形曲线而言,该倒“U”形曲线的前端缓慢下降。见下图。

广州市ln(CO2/P)与ln(GDP/P)的拟合曲线图

第一阶段为1995—2000年,在这一阶段广州市碳排放量随着经济的发展缓慢下降,主要原因有：(1)自1996年开始,在国家实行资源配给制的情况下,广州火力发电企业的电煤消耗量受到限制,碳排放量亦随之下降；(2)广州积极推进产业结构转型升级。“九五”时期,以金融、信息、保险等服务型产业为代表的低能耗、低排放新兴产业发展迅速,第三产业比重不断提高。随着第三产业所占比重的增加,缓解了第二产业,特别是工业推进节能减排的压力。

第二阶段为2001—2006年,在这一阶段广州市碳排放量随经济的发展急速上升。此阶段,政府推行了一系列重点发展重工业的政策,汽车、石油化工等重工业支柱产业增长势头强劲,有力地拉动广州市经济的快速发展。从这一阶段的能源消费情况来看,煤炭消费量呈现快速增长的趋势,极有可能就是广州市重工业发展对煤炭能源需求刺激所产生的结果。因此,广州市工业的蓬勃发展,煤炭能源需求量的大大增加,导致碳排放随经济的发展而急速上升。

第三阶段为2007—2014年,在这一阶段广州市碳排放量随经济的发展总体上呈现下降趋势。跨越倒“N”形曲线的第二个转折点后,广州市的碳排放量下降,其原因在于为贯彻落实节能减排工作,广州市对工业结构进行优化调整,分期分批关闭和搬迁高耗能、高排放企业,重点发展电子信息、生物医药、新材料等高附加值、高技术含量、低能耗企业的比例。第三产业的发展,特别是信息产业、电子商务、通信设备等产业的迅猛发展,提高了第二产业设备的工作效率、降低单位产品的能耗,缩短了交易过程,降低了中间环节的成本,降低了能源消费强度和消费量,促使碳排放下降。

格兰杰检验结果表明,ln(GDP/P) 是ln(CO2/P)的格兰杰原因,而ln(CO2/P)不是ln(GDP/P)的格兰杰原因。从统计意义上分析,GDP的变化能够引起CO2的变化,而CO2的变化不能引起GDP的变化。换言之,广州市的经济发展能够推动碳排放的增长,经济发展是碳排放增长的主要原因,而碳排放的增长并不能必然促进经济的发展。广州市产业结构的优化升级,节能减排措施的制定及实施碳排放交易是有效、可行的,并不会对经济发展产生负面影响。

4 结论与讨论

本文采用广州市1993—2014年的样本数据,运用时间序列的分析方法,对广州市经济发展与碳排放的关联性进行实证研究。综合以上的计量分析,可以得出以下结论：

(1)广州市经济发展与碳排放之间并不存在环境库兹涅茨的倒“U”形曲线关系,而是呈现倒“N”形曲线关系。长期来看,这种关系稳定而不会受到短期波动冲击影响；

(2)格兰杰因果检验结果显示,广州市经济发展与碳排放之间存在格兰杰单向因果关系,经济发展是碳排放的格兰杰原因,也就是说经济发展能够对碳排放的增长产生正效应,碳排放的增长却不会带动经济发展。因此,广州市在大力发展经济的同时,节能降耗,减少碳排放,建设低碳城市是可行的。

在以往的研究中,学者们在采用时间序列的分析方法研究经济发展与碳排放关系时,普遍选取人均碳排放与人均地区生产总值作为变量,利用一元线性回归模型回归出方程,从而得出经济发展与碳排放呈直线型关系的研究结果。本研究则通过一元三次多项式回归模型得出的参数估计值对经济发展与碳排放的关系进行判断,使得研究结果具有更高的可靠性。然而,本研究仍存在一些不足,比如由于研究的样本数据较少,因此在研究长期关系的时候可能会导致研究结果有所偏差。在今后的研究中,可考虑引入误差修正模型,以期更准确地探讨长期均衡关系,并且对变量关系的驱动因素及形成机制还可作进一步的深入探讨。

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10.13939/j.cnki.zgsc.2016.47.154

教育部人文社会科学研究规划项目(项目编号：13YJA790074)；广东省自然科学基金(项目编号：S2013010014526)；广东省高等学校国际暨港澳台科技合作创新平台项目(项目编号：2014KGJHZ009)；广州市属高校科研计划项目(项目编号：2012A008)。

邓沛勇(1990—),男,人文地理学在读硕士;通讯作者：刘毅华(1964—),女,教授,主要从事人文地理学教学及土地问题研究。