楊麗珠　王世進(jìn)

摘要：文章根據(jù)江蘇省13個(gè)地區(qū)2006～2017年12年的的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用Tapio脫鉤模型對江蘇省GDP增長和工業(yè)碳排放進(jìn)行分析，考察江蘇省地區(qū)的碳排放狀態(tài)以及研究工業(yè)碳排放的脫鉤影響因素。

關(guān)鍵詞：工業(yè)碳排放;Tapio脫鉤;面板數(shù)據(jù)

江蘇省正處在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要時(shí)期，隨著工業(yè)化的進(jìn)一步發(fā)展和居民生活水平的不斷提高，并且江蘇省以煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)并沒有改善，能源的利用效率有待提高，第一、第二產(chǎn)業(yè)所占比重較大。以上因素都會(huì)導(dǎo)致碳排放總量的持續(xù)增加并且在一定程度上約束著全省經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。根據(jù)江蘇省13個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)，利用Tapio脫鉤和面板數(shù)據(jù)分析江蘇省工業(yè)碳排放的狀況。

一、模型選取與數(shù)據(jù)來源

（一）脫鉤模型利用脫鉤模型，分析江蘇省經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)碳排放之間的關(guān)系

式中：e為脫鉤彈性指數(shù);ΔCE為工業(yè)碳排放變量;ΔGDP為國內(nèi)生產(chǎn)總值的變量。脫鉤狀態(tài)劃分為8類：當(dāng)ΔCE<0時(shí)，ΔGDP>0，e<0時(shí)為強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，ΔGDP<0，01.2時(shí)為衰退脫鉤狀態(tài)。當(dāng)ΔCE>0時(shí)，ΔGDP>0，00，0.8≤e≤1.2時(shí)為增長連結(jié)狀態(tài);ΔGDP>0，e>1.2時(shí)為擴(kuò)張負(fù)脫鉤狀態(tài);ΔGDP<0，e<0時(shí)為強(qiáng)負(fù)脫鉤狀態(tài)。

（二）面板數(shù)據(jù)模型

利用面板數(shù)據(jù)模型來分析江蘇省碳排放的影響因子。

其中，yit為被解釋變量;Xit為解釋變量;i表示不同的截面;t表示不同的時(shí)間;uit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。設(shè)CE0為碳排放量的基準(zhǔn)年和設(shè)CEe為碳排放量的期年，△CEe為變化量，分解如下：

式中：X1為經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度，表示人口平均生產(chǎn)總值;X2為工業(yè)強(qiáng)度，表示工業(yè)總產(chǎn)值;X3為研發(fā)強(qiáng)度，反映科研經(jīng)費(fèi)支出與GDP占比;X4為能源結(jié)構(gòu)，通過煤炭消費(fèi)量與工業(yè)能源消費(fèi)總量的占比表示;X5為單位產(chǎn)值能耗，表示一單位GDP對工業(yè)能源的消耗量;X6為能源消費(fèi)系數(shù)，能源消費(fèi)的彈性與GDP的彈性之比。

（三）數(shù)據(jù)來源

根據(jù)《江蘇省能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《各市統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)。

二、碳排放脫鉤狀態(tài)

通過選取2006～2017年的數(shù)據(jù)對江蘇省13個(gè)地區(qū)的碳排放脫鉤狀態(tài)進(jìn)行分析。

根據(jù)表中數(shù)據(jù)信息，對江蘇省工業(yè)碳排放脫鉤的分析如下。

（一）分布的時(shí)間性

2009年蘇南蘇中地區(qū)均為弱脫鉤狀態(tài)，受到2008年中國奧運(yùn)會(huì)的影響，經(jīng)濟(jì)增長需要工業(yè)碳消費(fèi)的支持。蘇北地區(qū)的鹽城、徐州地區(qū)為強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，表明中國奧運(yùn)會(huì)對碳排放量大的地區(qū)有一定的限制作用，其中連云港碳排放量多于其他地區(qū)。

2013年蘇南蘇北地區(qū)仍然弱脫鉤狀態(tài)為主流，其中蘇州和南京有所變化，蘇州在原來的基礎(chǔ)上增加了碳排放，南京的碳排放減少。蘇北地區(qū)的大多數(shù)地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，增加了工業(yè)碳排放量，其中徐州地區(qū)數(shù)據(jù)最為明顯。

2017年蘇南蘇北地區(qū)由原來的弱脫鉤大都轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)脫鉤，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有所調(diào)整，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展逐漸脫離對能源消費(fèi)的依賴。蘇北地區(qū)的鹽城、徐州、宿遷地區(qū)為強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，其中徐州被評(píng)為淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)的中心城市，對碳排放拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展這一模式有所改變。

（二）分布的區(qū)域性

2009年江蘇省依賴碳排放推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，蘇南蘇中地區(qū)均為弱脫鉤，蘇北的的鹽城、徐州地區(qū)為強(qiáng)脫鉤。2013年蘇南蘇北地區(qū)的蘇州和南京有所變化，其他地區(qū)仍然弱脫鉤狀態(tài)為主流，蘇北地區(qū)經(jīng)濟(jì)落后發(fā)展離不開工業(yè)的煤炭消費(fèi)，因此脫鉤狀態(tài)不可觀。2017年隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，技術(shù)的進(jìn)步以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，蘇南蘇中大部分地區(qū)脫鉤狀態(tài)發(fā)展良好，蘇北地區(qū)在發(fā)展淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)的同時(shí)，也對工業(yè)碳排放的影響因素進(jìn)行改良。徐州作為淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)的中心城市發(fā)展最為突出。

三、工業(yè)碳排放面板模型估計(jì)

工業(yè)碳排放由經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度， 工業(yè)強(qiáng)度， 研發(fā)強(qiáng)度， 能源結(jié)構(gòu)， 單位產(chǎn)值能耗， 能源消費(fèi)系數(shù)6個(gè)指標(biāo)共同作用決定。通過對這6個(gè)影響因子進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出面板模型的估計(jì)結(jié)果。

根據(jù)Wald檢驗(yàn)法，Hausman檢測值為135.71，選擇固定效應(yīng)模型。

由表2可知，經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度， 工業(yè)強(qiáng)度， 研發(fā)強(qiáng)度通過1%的顯著水平檢驗(yàn)，其中經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度與工業(yè)強(qiáng)度對工業(yè)碳排放的作用為正。經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度表明，人均GDP水平的提高，使得居民的消費(fèi)水平有所提高，刺激了人們的消費(fèi)欲望，忽略了對節(jié)能減排的重視程度。工業(yè)強(qiáng)度表明，工業(yè)水平的發(fā)展促進(jìn)GDP增長的同時(shí)也增加了對碳排放的力度，工業(yè)發(fā)展是GDP增長不容忽視的一個(gè)重要因素，因此工業(yè)發(fā)展帶來碳排放增加不足為奇。研發(fā)強(qiáng)度對碳排放的作用為負(fù)，研發(fā)力度離不開技術(shù)水平的提高，表明研發(fā)力度對工業(yè)碳排放有一定的抑制作用。

能源結(jié)構(gòu)與單位產(chǎn)值能耗通過10%的顯著水平檢驗(yàn)，能源結(jié)構(gòu)的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，表明以煤炭為主的工業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)有所改變，在工業(yè)的發(fā)展過程中，煤炭的主導(dǎo)地位有所改變，新能源的發(fā)展不容忽視。單位產(chǎn)值能耗的估計(jì)系數(shù)為正，GDP的發(fā)展與碳排放呈正相關(guān)關(guān)系。

能源消費(fèi)系數(shù)通過5%的顯著水平檢驗(yàn)，并且估計(jì)系數(shù)為正，表明能源消費(fèi)與工業(yè)碳排放呈正相關(guān)關(guān)系。

四、結(jié)論

對工業(yè)碳排放的結(jié)論如下：

1. 2006～2017年江蘇省大多地區(qū)由弱脫鉤轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)脫鉤，蘇南、蘇中地區(qū)的大多發(fā)達(dá)城市為強(qiáng)脫鉤，表明節(jié)能減排的意識(shí)與技術(shù)有所提高，其中無錫、泰州、揚(yáng)州有待提升。蘇北地區(qū)鹽城、徐州、宿遷地區(qū)發(fā)展較好，徐州地區(qū)為重工業(yè)發(fā)展為主的地區(qū)，但工業(yè)碳排放為強(qiáng)脫鉤，表明徐州節(jié)能減排力度有所提升。

2. 江蘇省工業(yè)碳排放量的減少離不開技術(shù)的支持，加大產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是節(jié)能減排的重要措施。蘇南、蘇中地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步使得碳排放量減少，普遍呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。蘇北地區(qū)經(jīng)濟(jì)比較落后，提高技術(shù)水平不容忽視。

3. 江蘇省工業(yè)碳排放以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)有所改變，表明新能源的發(fā)展可以有效減少碳排放量。

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（作者單位：江蘇師范大學(xué)商學(xué)院）