郭娜娜, 乔 英， 高岳林,
(1.北方民族大学 数学与信息科学学院， 银川 750021；
2.宁夏智能信息与大数据处理重点实验室， 银川 750021)
随着产业规模不断扩大，经济实现快速增长，但能源过度消耗、温室气体大量排放等问题随之而来。21世纪二氧化碳排放问题受全世界密切关注。为减缓碳排放增速，“十四五”规划将“碳中和”“碳达峰”正式写入经济和社会发展五年规划。减少二氧化碳温室气体排放、促进国家经济增长已是学术领域最关心的话题。
国内外关于碳排放与经济增长的研究大多基于EKC假说。EKC曲线是用来揭示环境与收入间存在的关系形态，最早由Grossman等[1]提出，指出发达国家环境污染和经济增长间呈现倒“U”型关系，Esteve等[2]对西班牙人均收入和碳排放关系进行研究，认为呈倒“U”型关系，EKC假说成立。胡初枝等[3]构建基于EKC模型的碳排放因素分解模型，得出经济增长与碳排放间是正“N”型关系。
低碳转型事实上就相当于一场不同类型的工业革命[4]。Li等[5]通过构建综合评价模型得出，中国产业结构在逐步完善，但相比日本等发达国家工业化仍处于初级阶段。国内学者基于分解和计量两个角度进行研究。林伯强等[6]选取LMDI、STIRPAT分解方法分析中国二氧化碳影响因素，认为能源强度及其消费结构和产业结构对碳排放具有显著影响；
原嫄等[7]依据面板回归分析认为第二产业占比对碳排放具有恒定促进作用，产业结构升级在中等发展水平国家将更早达到碳达峰。除此之外，相关关系模型也是探究关联性的重要方法。中国长江经济带地区产业结构存在逐年增长强的空间正相关性和集聚性[8]，而产业结构升级减排主要是通过降低邻近地区碳排放来带动整个经济带碳减排[9]。
碳排放不仅受单个因素影响，各影响因素之间还有着动态交互关系。Adom等[10]采用Bounds协整、格兰杰因果关系分析、方差分解的方法，探究非洲3个国家CO2、经济增长和产业结构之间的动态关系。陶长琪等[11]构建自回归分布滞后模型对碳排放及其影响因素间进行动态关系计量研究，发现影响因素对二氧化碳排放解释力度由大到小依次为人均能源消费量、人均国民总收入、对外贸易。姚君[12]构建向量自回归模型研究碳排放、能源消费和经济增长间互动影响。李国志等[13]基于动态面板模型分析中国碳排放与人口、经济、技术的关系，研究发现影响程度在不同地区存在差异性；
李福祥等[14]将中国各省市分为高碳地区和低碳地区，构建PVAR模型比较分析两组地区经济增长、进出口贸易额与能源消费间动态关系，结果表明三者间动态关系在不同分组中差异显著。吴继贵等[15]以京津冀为例构建SSPVAR模型，基于空间视角下探究资本累积、经济增长与能源碳排放的动态冲击效应。
1.1 模型构建
向量自回归(VAR)模型是一种计量经济学模组，一般用于处理多组相关经济指标及估计联合内生变量的动态关系，而面板向量自回归(PVAR)模型，最初是由Holtz-Ealin等[16]提出，不断优化后形成现如今常用的形式，主要应用于面板数据。PVAR模型是VAR模型在面板数据模型基础上的拓展，在一定程度上克服了两种模型的缺陷，并且结合其优势，个体效应和时间效应均允许存在差异，扩大了应用范围。PVAR模型的一般表达式为
(1)
式中：Yit为1×3阶列向量，包含碳排放(C)、经济增长(GDP)和产业结构(AIS)3个内生变量；
a0为截距项；
j为滞后阶数；
aj为滞后j阶的参数矩阵；
βi为个体固定效应；
γi为个体时点效应；
εit为随机扰动项。
1.2 变量选择
考虑数据合理性和可得性，选取1995—2019年中国30个省区市(不包含西藏、港澳台)省级面板数据。数据来源于国家统计局、《中国统计年鉴》及《中国能源统计年鉴》，涉及碳排放、经济增长与产业结构3个变量。
1.2.1 碳排放(C)
目前政府未公布统一碳排放数据，故需对碳排放量进行测算。碳排放主要来源为能源活动，据此从能源活动角度核算碳排放数据，个别缺失数据采用线性插值法补充。据IPCC(2006)可知碳排放系数法是较为常见的测算方法，在计算能源燃烧产生的碳排放量时，需考虑其所对应碳排放系数的因素，化石燃料燃烧产生的碳排放量具体计算公式为
(2)
式中：C为碳排放量；
Ei为能源种类i的消费量；
SCCi为能源种类i的折标煤系数；
Fi为能源种类i的碳排放系数；
Hi为能源种类i的低位发热量；
CPCi为能源种类i的单位热值含碳量；
COFi为能源种类i的碳氧化因子；
44/12为二氧化碳分子质量与碳元素质量的比值。选取7种主要能源产品消费作为碳排放来源，即n为7。依据表1运用式(2)计算出各省的碳排放量。
表1 碳排放系数表
数据来源：中国碳排放交易网站。
1.2.2 经济增长(GDP)
有关经济的衡量指标有很多，学者们根据不同的研究目的及内容采用不同的方法进行度量。研究内容主要针对中国各省份整体经济状况，并不偏向于某一层面，且需客观反映出当地宏观经济发展状况，故而直接选用各省份地区生产总值作为经济增长的衡量指标。
1.2.3 产业结构(AIS)
国家或地区产业结构的发展一直处于动态变化中，一般趋于高效益的高级化发展，参考付凌晖[17]提出的产业结构高级化指标作为产业结构衡量指标，构建方法如下：
将产业结构按照国民经济行业细分为9个行业，空间向量中各个分量为每一类行业占GDP的比重，构成一组9维产业结构空间向量：X0=(x0.1,x0.2,x0.3,x0.4,x0.5,x0.6,x0.7,x0.8,x0.9)，基本单位向量组的基准向量为X1=(1,0,0,0,0,0,0,0,0)、X2=(0,1,0,0,0,0,0,0,0)、X3=(0,0,1,0,0,0,0,0,0)、X4=(0,0,0,1,0,0,0,0,0)、X6=(0,0,0,0,0,1,0,0,0)、X5=(0,0,0,0,1,0,0,0,0)、X7=(0,0,0,0,0,0,1,0,0)、X8=(0,0,0,0,0,0,0,1,0)、X9=(0,0,0,0,0,0,0,0,1)，分别计算产业结构空间向量X0与基本单位向量组的基准向量的夹角θj：
(3)
式中：xj,i表示基本单位向量组Xj的第i个分量；
x0,i表示向量X0的第i个分量。最后计算产业结构高级化指数：
(4)
1.3 变量描述性统计分析
按各地区经济增长指标平均水平排序，由高到低依次为东部、全国、中部、西部，东部地区GDP均值达到17 870.19亿元，中部地区GDP均值接近全国经济平均水平，达11 259.41亿元，西部地区GDP均值仅6 363.9亿元。说明中国东部地区经济发展较快，经济水平较高，而西部地区整体经济发展较为落后，整体来看中国各省市经济发展水平存在较大差异。
各地区碳排放平均水平由高到低依次是东部、中部、全国、西部，即24 086.65万、22 493.82万、20 547.08万、14 742.21万t，东部地区和中部地区均位于全国平均水平之上，初步说明碳排放与经济增长之间存在某种关系。
从产业结构高级化指标来看，东部地区产业结构高级化指标数值最大，为57.177，中部地区的产业结构高级化水平最差，为56.292，说明中国产业结构高级化发展不均衡，存在较大的差异，这也可能是影响各地区碳排放的原因之一。
2.1 平稳性检验
为避免模型出现伪回归性，需要对数据进行平稳性检验。首先对原数据进行对数化处理，然后采用LLC检验、IPS检验两种方法进行数据稳定性检验，两种检验均通过时，表明序列平稳。由表2可知，各变量数据均为一阶单整。
表2 不同准则下各变量一阶差分单位根检验结果
2.2 最优滞后阶数选择
构建PVAR模型时，首先需要确定模型最优滞后阶数，模型滞后阶数的选择关乎最终估计结果的准确性，足够的滞后阶数能使模型充分反映出变量间的动态特征，但是为避免造成效率损失，同时也要兼顾自由度。利用Stata17软件，计算AIC、BIC、HQIC统计量的值，结果见表3。最后依据最小原则确定最优滞后阶数，最终选择滞后1阶为最优滞后阶数。
2.3 GMM参数估计
借助Stata17构建PVAR模型，其GMM参数估计结果见表4。
表3 模型最优滞后阶数选择
碳排放作被解释变量时，其滞后1期的值对碳排放具有显著正向影响，其中全国、中部地区更为显著；
滞后1期的经济增长对碳排放具有显著正向影响，全国、东部和西部地区更为显著。滞后1期的产业结构更易对碳排放产生显著正向影响，这种影响在全国、中部地区较为显著，而东西部地区则不显著。
经济增长作被解释变量时，其滞后1期的值对经济增长具有正向影响，全国、东、中、西部地区的这种影响均在1%显著性水平下显著；
滞后1期的碳排放对经济增长产生正向影响，其中全国、东部和中部地区更为显著，而西部地区不显著；
滞后1期的产业结构对经济增长具有正向影响，但在全国和各地区均不显著。东部和西部地区碳排放受经济增长的影响较明显，而中部地区受产业结构影响较为明显。
产业结构作被解释变量时，其滞后1期的值对自身具有高度显著正向影响，各地区均在1%水平下显著；
滞后1期的经济增长对产业结构具有负向影响，这种影响在全国、东部地区更为显著。滞后1期的碳排放对产业结构产生正向影响，这种影响在全国、东部地区较为显著，而中西部地区则不显著。
2.4 脉冲响应函数分析
脉冲响应函数是通过图形来直观描述变量间动态影响的变化路径，对碳排放、经济增长和产业结构间的交互作用进行刻画，最终获得两两之间的时滞关系及动态关系。通过10期、200次蒙特卡洛模拟，得出正交化脉冲响应图，如图1～图4所示。图中横轴代表年度期数s，纵轴代表变量受到冲击后产生的脉冲响应大小，虚线分别为95%置信区间的上下限，中间实线为蒙特卡洛模拟的脉冲响应线。
表4 PVAR模型GMM估计结果
图1 全国脉冲响应图(滞后1期)
图2 东部脉冲响应图(滞后1期)
图3 中部脉冲响应图(滞后1期)
图4 西部脉冲响应图(滞后1期)
根据图1～图4，可得出如下结论：
1)当碳排放、经济增长和产业结构面对自身的一个标准差冲击时，全国、东部、中部和西部地区均表现出逐渐减小的正向影响，表明各变量均具有经济惯性，存在一定的自我增强效应。
2)面对来自碳排放的一个标准差冲击时，经济增长均立即产生递增的正向影响，后逐期递减趋于平稳，其中中部地区更为显著；
全国和东部地区的产业结构立即产生负向影响，其中全国呈现小于0的“U”型趋势，而东部地区负向影响先减小后呈现“U”型趋势。中部和西部地区的产业结构立即产生正向影响，后持续呈现小于0的“U”型趋势。中部地区碳排放对经济增长的正向促进作用更为显著，碳排放拉动经济增长，但以此付出的环境代价也是不可估量的，且碳排放对产业结构高级化发展一直起到阻碍作用。
3)面对来自经济增长的一个标准差冲击时，碳排放均表现出正向的先增后减的倒“U”型，其西部地区更为显著；
产业结构均立即产生递减的正向影响，后呈现出负向的先增后减的“U”型，说明长期来看经济增长将抑制产业结构高级化发展，可能原因是长期以来经济发展不平衡且过度依赖能源，导致产业结构偏重。
4)面对来自产业结构的一个标准差冲击时，碳排放、经济增长均表现出正向的先增后减的倒“U”型，其中中部地区经济增长受到的正向影响更为显著，而西部地区经济增长受到正向影响较微弱，说明中部地区产业结构高级化发展和经济增长已产生良性互动，而西部地区产业结构单一，经济相对落后，亟待优化产业结构。
2.5 方差分解分析
方差分解分析是对一个内生变量的预测误差项进行分解，解释为各变量在受到相应冲击后做出的贡献，得出各变量随时间变化对系统贡献度的变化，结果见表5。第5、10、15个预测期的方差分解结果基本一致，各变量的正交化冲击对所有变量波动的解释力度持稳定状态。
全国碳排放对自身的贡献率为87.8%，经济增长的贡献率为11.0%，产业结构的贡献率为1.2%；
东西部地区经济增长对碳排放的贡献率分别为11.3%、13.4%，超过了产业结构对其的影响；
中部地区经济增长与产业结构对碳排放的贡献率相当，不足4%。
表5 PVAR模型方差分解结果
全国经济增长对自身的贡献率为69.9%，碳排放对其的贡献率为29.3%，产业结构对其的贡献率为0.8%；
东中部地区碳排放对经济增长的贡献率分别高达34.7%、39.8%，西部地区达20%，远大于产业结构对经济增长的贡献率，其中中部地区产业结构对其贡献率较明显，但发展有待提高。
全国产业结构对自身的贡献率为87%，碳排放对其的贡献率为2.7%，经济增长对其的贡献率为10.3%；
中西部地区碳排放、经济增长对产业结构的贡献率与全国类似，分别约为2%、9%左右，而东部地区碳排放、经济增长对产业结构的贡献率略高，分别为8.1%、15.9%。
在已有研究的基础上，利用中国1995—2019年省级面板数据，构建面板向量自回归模型，对全国及东、中、西部地区碳排放、产业结构与经济增长间动态关系进行实证研究。得出的主要结论如下：
1)从全国范围看，经济增长带动产业结构高级化发展，并与碳排放之间存在长期动态耦合关系，碳排放抑制产业结构高级化发展，但短期内产业结构高级化发展不能抑制碳排放，还需从长远角度看待产业结构带来的低碳减排作用。
2)从区域异质性角度出发，中国东中西碳排放、经济增长与产业结构协调度存在明显差异。东中部地区基本实现了变量间的协调发展，中部地区碳排放、产业结构对经济增长的正向影响更大，但碳排放对产业结构高级化发展短期为促进作用，而东部地区为持续抑制影响；
西部地区碳排放对经济增长更依赖，经济增长可以在更大程度上，更为直接影响未来期的碳排放，但经济增长和产业结构、产业结构和碳排放之间并没有形成良好的互动机制。
针对区域异质性，各地区应制定差异化碳减排政策，基于以上结论，为制定相关政策提出如下建议：
1)东部地区在经济稳定、持续、高效增长的前提下，要起到碳减排先进示范作用。东部地区碳排放持续抑制产业结构高级化发展，要加大优化产业结构力度，降低能源消费强度。一方面，可以加大节能环保技术发展力度，促进清洁能源产业发展，降低石化产业高耗能强度，加速产能和产业的高端化更替；
另一方面，可以积极倡导新型工业化道路，带动工业化发展，降低传统工业高能耗、高排放产出比重，由传统能源消耗向技术创新和科技创新方向转变，推动碳排放、经济增长与产业结构深入协调发展。
2)中部地区产业结构高级化与经济增长的正向促进协调度更高，但同时碳排放与经济增长也呈双向促进趋势，因此在经济快速发展的同时，要更加重视结构偏煤、偏重的产业，在不同行业形成多样化低碳发展模式。增加低碳减排投入，积极引进先进节能环保技术，充分发挥产业结构对经济发展的推动作用。
3)西部地区要实现经济高质量发展，应通过产业结构多样化发展，减少对能源消耗的依赖，实现低碳减排与经济和产业结构协调发展。国家应加大财政资金对西部地区低碳行业的扶持力度，采取财政补贴、优惠贷款额度、税收减免以及建设土地无偿使用等措施助推低碳化产业发展，并大力支持鼓励节能环保技术的创新研发，开创新型低碳减排模式。
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