我国地区碳排放特征及与经济增长关系的
实证研究
谭菲*
作者简介：谭菲，（1987- ），女，汉族，江苏盐城人，中国矿业大学管理学院09 级研究生。研究方向：
计量经济，金融工程. E-mail: tanfeideshijie@163.com
5 （中国矿业大学管理学院，江苏 徐州 221008）
摘要：研究基于面板数据模型对我国各省级地区碳排放量的特征及其与经济发展的关系从横
截面和时间的角度进行了实证研究。实证研究表明：我国各地区碳排放量存在显著的差异；
碳排放量与经济发展均为非平稳变量，二者之间存在着长期的均衡关系；从不同省区的角度
来看，碳排放量存在显著的差异，GDP 每增长1%，碳排放量就会增长0.6692%；从时间角度
10 来看，各年的碳排放量也存在着显著的差异，GDP 每增长1%，碳排放量将增长0.6055%。
关键词：经济发展；碳排放量；面板数据模型
中图分类号：F061
 30 0 引言
气候变化是全球所面临的重大环境问题，越来越受到国际社会的关注。尽管目前对气候
变暖的成因解释上还存在分歧，但温室气体特别是CO2 浓度增加导致气候变暖的观点已经
成为全球共识[1]。根据政府气候变化专门委员会（IPCC）颁布的第四次气候变化评估报告可
知，1994 年我国温室气体排放总量为40.6 亿吨二氧化碳当量。2004 年中国温室气体排放总
35 量约为61 亿吨二氧化碳当量，温室气体排放总量年均增长率约为4%，二氧化碳排放量在
温室气体排放总量中所占的比重急剧的上升[2]。
国内外学者对碳排放的研究，主要集中在碳排放现状特征，影响因素以及与经济发展的
关系问题上。ZHANG Z X[3]是最早对中国碳排放进行研究的学者之一，他采用对数差分方
法对中国1980—1997 年碳排放增长的分析表明，我国若没有通过政策与技术手段降低能源
40 消耗强度，中国现阶段的碳排放总量会比实际值高50%。在围绕碳排放与经济发展的关系
问题，国内外学者从不同角度进行了大量的实证研究。查冬兰和周德群[4]在对中国28 个省
 区近10 年能源利用效率进行差异性分析的基础上，研究了能源消耗导致的不同地区间人均
二氧化碳排放的差别。张雷[5]对国家经济发展与碳排放的关系进行了研究，认为经济和能源
消费两者的结构多元化的演进促使国家向低碳燃料的转变。徐玉高等[6]利用中国、日本、美
45 国的相关数据，分析了人口增长、能源消费变化对人均碳排放的影响，认为人均GDP 的增
加是人均碳排放增加的主要来源。Fan Ying 等[7]利用STIRPAT 模型对1975—2000 年不同国
家的人口、经济和技术水平对碳排放的影响进行了分析，认为这些因素对不同发展水平国家
碳排放的影响是不同的。Sue J.Lin 等[8]利用灰色关联分析法对台湾37 个部门的CO2 排放与
经济水平、能源消费间的关系进行了分析，认为台湾经济的快速增长是CO2 排放增加的主
50 要原因。
目前，对CO2 的分析大多采用的是时间序列，或是从总量的角度来分析全国或某个地
区的碳排放量的特征及其与经济发展之间的关系。由于我国幅员辽阔，各省区的经济结构和
能源消费结构等都存在着巨大的差异，把各个地区的经济发展水平、碳排放量视为一个同质
的整体且运用时间序列数据进行分析，往往很难解释它们各自的碳消耗特征和经济发展与碳
55 排放的内在联系。本文使用我国省级的面板数据，运用面板数据模型对我国各省级地区的碳
排放特征及碳排放与经济发展的协整关系进行实证分析，从而来揭示我国经济增长与碳排放
之间的内在联系。
1 研究方法
1.1 碳排放的测算方法
60 CO2 排放可分为自然排放和人工排放。人工排放是由人类活动引起的CO2 排放，主要包
括化石燃料消耗、生物质燃烧等，而化石燃料消耗所排放的CO2 占全部CO2 排放量的95%
以上。在我国，煤炭、石油、天然气是最大的化石燃料消耗，利用这三种化石燃料估计碳排
放的估算公式为[9]：
CO c c p p g g E E E E 2
= δ +δ +δ
其中， CO2 E 为CO2 碳排放量， c E 为煤炭消耗标准煤量， p E 为石油消耗标准煤量， g 65 E
为天然气消耗标准煤量， c δ ， p δ ， g δ 分别为对应的碳排放转换系数。
1.2 面板数据分析方法
面板数据分析方法是最近二十年来发展起来的计量经济方法，面板数据可以克服时间序
列分析受多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由
70 度和更高的估计效率，面板数据的单位根检验和协整检验是当前最前沿的研究领域之一。
面板数据模型的解析表达式为：
it it it it it y =α + x β +μ ， i = 1,2,…
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