羅露璐 繆輝

［收稿日期］2023-12-15

［基金項(xiàng)目］貴州省2023年度教育廳高校人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目資助“新時(shí)代貴州大生態(tài)戰(zhàn)略行動(dòng)縱深推進(jìn)路徑研究”（2023GZGXRW165）。

［摘 要］為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)雙贏的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)，研究影響碳排放的因素已成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。文章以2004—2021年貴州省碳排放強(qiáng)度數(shù)據(jù)為被解釋變量，選用人均地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（Gross Domestic Product，GDP）比重、人均用電量等9個(gè)指標(biāo)作為解釋變量，通過(guò)建立標(biāo)準(zhǔn)化多元線性回歸模型，進(jìn)行回歸診斷與穩(wěn)健性檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明，單位GDP水耗、建成區(qū)面積、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重對(duì)碳排放量的增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用，而研究與試驗(yàn)發(fā)展（Research and Development，R&D）經(jīng)費(fèi)支出、單位GDP能耗和人均用電量對(duì)貴州省碳排放量具有抑制作用。最后，文章根據(jù)實(shí)證結(jié)果提出貴州省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)建議。

［關(guān)鍵詞］碳排放強(qiáng)度；低碳經(jīng)濟(jì)；影響因素；貴州省

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.10.052

［中圖分類(lèi)號(hào)］F207；X321［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A［文章編號(hào)］1673-0194（2024）10-0-03

0? ? ?引 言

近年來(lái)，二氧化碳排放量增加引起的全球氣候變暖問(wèn)題，成為國(guó)際社會(huì)日益關(guān)注的熱點(diǎn)。自2003年低碳經(jīng)濟(jì)概念提出后，發(fā)展以低能耗、低污染、低排放為基礎(chǔ)的低碳經(jīng)濟(jì)逐漸成為國(guó)際共識(shí)。為了更好地推動(dòng)我國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展，改善生態(tài)環(huán)境，學(xué)者們紛紛關(guān)注與能源消費(fèi)有關(guān)的碳排放研究，重點(diǎn)集中于碳排放影響因素分析、碳排放現(xiàn)狀、預(yù)測(cè)及減排路徑等。在這些研究中，研究碳排放影響因素被認(rèn)為是其中的重要環(huán)

節(jié)［1-4］。大量研究文獻(xiàn)盡管覆蓋了國(guó)家、區(qū)域和省級(jí)層面，同時(shí)涉及空間和時(shí)間維度的復(fù)雜性，但對(duì)于西南地區(qū)的重要省份——貴州省的具體分析尚未充分展開(kāi)。

貴州省地處中國(guó)西南腹地，與重慶、四川、湖南、云南、廣西接壤，地理位置十分重要，擁有富饒的礦產(chǎn)資源。其中，煤炭?jī)?chǔ)量豐富，這對(duì)于支撐貴州省的能源需求和促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。當(dāng)前，如何實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，同時(shí)減少碳排放，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)保目標(biāo)的共同實(shí)現(xiàn)，成為貴州省面臨的重要問(wèn)題。為此，本文采用多元線性回歸的方法，旨在發(fā)現(xiàn)影響貴州省碳排放的主要因素，為實(shí)現(xiàn)貴州省的減碳目標(biāo)奠定實(shí)踐基礎(chǔ)，更好地推動(dòng)貴州省低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

1? ? ?指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1? ?指標(biāo)選取

1.1.1? ?被解釋變量

本文將碳排放強(qiáng)度（Ct）作為被解釋變量，即單位GDP的碳排放量。本文借鑒了《2006 IPCC 國(guó)家溫室氣體清單指南》和田建國(guó)與王玉海［5］的方法，對(duì)碳排放量進(jìn)行測(cè)算，如式（1）所示：

Ct=∑ Ejt×ηj（j=1，2，3，4，5，6，7，8）（1）

式（1）中，Ct為貴州省第t年的碳排放總量，Ejt為第t年第j種能源消費(fèi)量，ηj為第j種能源的碳排放系數(shù)。表1展示了8種能源的碳排放系數(shù)。

表1 8種主要能源的碳排放系數(shù)單位：t碳/t標(biāo)準(zhǔn)煤

能源類(lèi)型 碳排放系數(shù) 能源類(lèi)型 碳排放系數(shù)

原煤 1.900 3 煤油 3.017 9

焦炭 2.860 4 柴油 3.095 9

原油 3.020 2 燃料油 3.170 5

汽油 2.925 1 天然氣 2.162 2

1.1.2? ?解釋變量

國(guó)內(nèi)外學(xué)者已從多個(gè)層面分析碳排放的影響因素，主要包括經(jīng)濟(jì)、能源、人口、技術(shù)、城市化等。不同的影響因素對(duì)碳排放量的影響方向和強(qiáng)度也存在差異。基于此，本文選取5個(gè)一級(jí)指標(biāo)和9個(gè)二級(jí)指標(biāo)作為解釋變量，具體如表2所示。

1.2? ?數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2004—2021年貴州省部分?jǐn)?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于貴州省統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒與中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒等。

表2 碳排放影響因素指標(biāo)

一級(jí)指標(biāo) 二級(jí)指標(biāo) 單位

經(jīng)濟(jì) 人均地區(qū)生產(chǎn)總值 元/人

第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重 %

能源 能源消費(fèi)總量 萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤

人均用電量 kwh/人

單位GDP能耗 tce/萬(wàn)元

單位GDP水耗 立方米/萬(wàn)元

技術(shù) 研究與試驗(yàn)發(fā)展R&D經(jīng)費(fèi)支出 億元

人口 城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎?%

城市化 建成區(qū)面積 平方千米

2? ? ?實(shí)證研究

2.1? ?模型構(gòu)建

本文選取2004—2021年貴州省碳排放相關(guān)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，以碳排放強(qiáng)度為被解釋變量，記為Ct，其余指標(biāo)為解釋變量，包括人均地區(qū)生產(chǎn)總值（X1）、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重（X2）、能源消費(fèi)總量（X3）、人均用電量（X4）、單位GDP能耗（X5）、單位GDP水耗（X6）、研究與試驗(yàn)發(fā)展R&D經(jīng)費(fèi)支出（X7）、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎兀╔8）、建成區(qū)面積（X9），基于以上變量建立多元線性回歸模型，具體如下：

Ct=β0+βi Xi+ε（i=1，2，…，9）（2）

式（2）中，ε為殘差項(xiàng)，βi為回歸系數(shù)。為了消除變量的單位限制，以便進(jìn)行綜合測(cè)評(píng)分析，本文采用“Z-score標(biāo)準(zhǔn)化”，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為無(wú)量綱化指標(biāo)。

本文先通過(guò)計(jì)算變量相關(guān)系數(shù)，檢測(cè)碳排放強(qiáng)度是否與其他變量具有相關(guān)性，如表3所示。其中，變量間相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值均大于0.7，表明變量間存在顯著的線性相關(guān)性。因此，接下來(lái)需要進(jìn)一步研究回歸模型的一些特性。

2.2? ?回歸診斷

為檢驗(yàn)建立的多元線性回歸模型是否合適，本文進(jìn)一步進(jìn)行回歸診斷?；貧w診斷需要確定并解決問(wèn)題如下：①殘差項(xiàng)不存在自相關(guān)性（獨(dú)立性檢驗(yàn)）、同方差（等方差檢驗(yàn)）且服從正態(tài)分布（正態(tài)性檢驗(yàn)）；②變量間具有線性關(guān)系；③變量間不存在完全共線性（多重共線性檢驗(yàn)）；④模型具有穩(wěn)健性（影響分析）。

2.2.1? ?等方差檢驗(yàn)

本文首先進(jìn)行等方差檢驗(yàn)。本文采用Breusch－Pagan檢驗(yàn)，得出P=0.602 5，該值大于0.05，可認(rèn)為殘差項(xiàng)方差基本相等。

2.2.2? ?正態(tài)性檢驗(yàn)

正態(tài)性檢驗(yàn)是指模型的殘差服從正態(tài)分布。由

圖1可知，點(diǎn)均在直線附近，且處于置信區(qū)間內(nèi)，通過(guò)正態(tài)性檢驗(yàn)。

圖1 正態(tài)性檢驗(yàn)圖

2.2.3? ?獨(dú)立性檢驗(yàn)

DW檢驗(yàn)（Durbin-Watson test）可用于檢測(cè)數(shù)據(jù)是否具有隨時(shí)間變化的自相關(guān)關(guān)系。結(jié)果可知，DW=2.100 575，P=0.148＞0.05，說(shuō)明解釋變量間無(wú)自相關(guān)關(guān)系，殘差相互獨(dú)立。

2.2.4? ?線性關(guān)系檢驗(yàn)

成分殘差圖可以檢查被解釋變量與解釋變量之間是否呈線性關(guān)系，否則需要建立非線性模型。圖2中兩條線幾乎重合，因此，本文所選數(shù)據(jù)適合使用線性模型。

2.2.5? ?多重共線性檢驗(yàn)

為消除多重共線性影響，本文采用逐步回歸法，得出模型中含有X2、X4、X5、X6、X7、X8、X9；但其中X8未通過(guò)t檢驗(yàn)。通過(guò)對(duì)比模型的擬合優(yōu)度，由于檢驗(yàn)不顯著（P=0.135 1＞0.05），此時(shí)需要剔除變量X8，實(shí)現(xiàn)模型擬合最優(yōu)。

2.2.6? ?穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證模型的有效性，需要進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其中，樣本點(diǎn)1、6、15、18均為異常值點(diǎn)。為了減少模型受異常值的影響，可以采用穩(wěn)健回歸方法（MM穩(wěn)健估計(jì)）。通過(guò)以上檢驗(yàn)與修正，本文最終得到最優(yōu)的貴州省碳排放標(biāo)準(zhǔn)化線性回歸模型，具體如下：

Ct=0.276X2-0.134X4-0.221X5+1.164X6-0.308X7+

0.477X9+ε（3）

本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，因此可以使用標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)來(lái)比較不同解釋變量對(duì)被解釋變量的影響大小。實(shí)證結(jié)果顯示，在影響貴州省碳排放的多個(gè)主要因素中，它們的影響大小順序?yàn)閱挝籊DP水耗（X6）、建成區(qū)面積（X9）、研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)支出（X7）、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重（X2）、單位GDP能耗（X5）以及人均用電量（X4）。

3? ? ?研究結(jié)論和建議

由貴州省碳排放標(biāo)準(zhǔn)化線性回歸模型可知，單位GDP水耗對(duì)碳排放的影響最顯著，呈正相關(guān)關(guān)系。這是因?yàn)樗墨@取、處理和供應(yīng)過(guò)程中需要消耗大量的能源，而能源消耗導(dǎo)致碳排放。因此，貴州省可以通過(guò)采用更清潔的能源和提高水資源利用效率，減少單位GDP水耗對(duì)碳排放的影響。其次是建成區(qū)面積與碳排放強(qiáng)度也呈正相關(guān)關(guān)系。建成區(qū)面積的增加通常伴隨著工業(yè)和商業(yè)活動(dòng)的擴(kuò)張、人口和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的集中、生活水平的提升和消費(fèi)模式更豐富等，導(dǎo)致能源的需求增加，從而帶動(dòng)碳排放的增加。因此，貴州省可以通過(guò)采用更具可持續(xù)性的城市規(guī)劃、綠色建筑建設(shè)和交通管理等措施，減少單位面積的碳排放。此外，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重也與碳排放強(qiáng)度正相關(guān)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展中工業(yè)化的推進(jìn)往往伴隨著更大規(guī)模的生產(chǎn)和更多的工業(yè)活動(dòng)，這促進(jìn)了能源使用，而能源使用則推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但同時(shí)也帶來(lái)了碳排放。

另外，研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)支出、單位GDP能耗以及人均用電量與碳排放呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。這表明低碳經(jīng)濟(jì)概念提出后，貴州省較好地將技術(shù)創(chuàng)新成果應(yīng)用于生產(chǎn)領(lǐng)域，采用更高效的生產(chǎn)和能源利用技術(shù)，減少了對(duì)高碳能源的依賴(lài)，有效提高了生產(chǎn)過(guò)程中的資源利用效率，實(shí)現(xiàn)了“用電≠排碳、用能≠排碳”的目標(biāo)，從而降低了碳排放強(qiáng)度。

因此，貴州省可以采取有效的技術(shù)創(chuàng)新、促進(jìn)能源效率提升和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等手段，同時(shí)加強(qiáng)企業(yè)和行業(yè)的碳排放監(jiān)管，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和碳排放減少。總之，貴州省要采取可持續(xù)的發(fā)展戰(zhàn)略，降低碳排放強(qiáng)度，更快更好地發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)。

主要參考文獻(xiàn)

［1］任宏洋，杜若嵐，謝貴林，等.中國(guó)碳排放影響因素及識(shí)別方法研究現(xiàn)狀［J］.環(huán)境工程，2023（10）：195-203，244.

［2］徐英啟，程鈺，王晶晶.中國(guó)資源型城市碳排放效率時(shí)空演變與綠色技術(shù)創(chuàng)新影響［J］.地理研究，2023（3）：878-894.

［3］蘇宇凡，劉珺，孟鑫，等.資源型地區(qū)碳排放時(shí)空演變和影響因素分析［J］.遙感信息，2023（5）：114-121.

［4］田澤，王顥霏，任陽(yáng)軍.碳排放約束下我國(guó)工業(yè)水資源利用效率及其影響因素研究［J］.資源與產(chǎn)業(yè)，2023（5）：50-60.

［5］田建國(guó)，王玉海.財(cái)政分權(quán)、地方政府競(jìng)爭(zhēng)和碳排放空間溢出效應(yīng)分析［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2018（10）：36-44.