經(jīng)濟增長、能源轉(zhuǎn)型與CO----2--排放的長期均衡6800字

1、經(jīng)濟增長、能源轉(zhuǎn)型與CO?2?排放的長期平衡6800字 摘要：采用線性面板計量方法，根據(jù)20002022年中國30個省區(qū)CO2排放因子數(shù)據(jù)，考量經(jīng)濟增長、能源轉(zhuǎn)型與CO2排放的長期平衡關(guān)系。結(jié)果說明：工業(yè)經(jīng)濟部門能源消費是導致CO2排放增加的重要因素；能源強度與CO2排放之間存在顯著相關(guān)性與長期平衡性，能源強度降低1%，CO2排放量將減少0.22%；可再生能源替代化石能源對CO2排放具有長期抑制作用，可再生能源占比每增加1%，CO2排放量將減少0.48%。鑒此，應(yīng)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式，實現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，包括進步能源效率、可再生能源替代等政策建議。 關(guān)鍵詞： 經(jīng)濟增長；能源效率；可再生能源替代；碳排

2、放中圖分類號：F062.2文獻標識碼：A文章編號：10037217202206011306一、引言經(jīng)濟增長對煤炭、石油等化石能源的依賴導致CO2過度排放，成為全球面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。由此引發(fā)的經(jīng)濟增長、能源消費轉(zhuǎn)型與碳排放關(guān)系的問題值得長期關(guān)注1。相關(guān)學者討論了經(jīng)濟增長與CO2排放的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。Jaunky2022運用環(huán)境庫茨涅茨曲線Environmental Kuznets Curve， EKC驗證了GDP和CO2排放之間的倒“U型關(guān)系2。胡宗義等2022研究說明人均GDP與人均CO2排放量成正相關(guān)3。Piaggio和Padilla2022對全球31個國家在1950-2022年的經(jīng)濟活動和CO2排

3、放進展了協(xié)整分析，指出經(jīng)濟活動與CO2排放的相關(guān)性受資源的時空條件、環(huán)境政策的影響，呈現(xiàn)復雜多樣化的特征4。關(guān)于GDP與能源消費之間的因果關(guān)系的研究尚未獲得一致結(jié)論，Ozturk2022認為這可能是由于數(shù)據(jù)來源、所用的因變量及計量經(jīng)濟模型存在差異導致的5。以能源強度和可再生能源占比為主要表征的能源消費轉(zhuǎn)型與CO2排放關(guān)系親密 6。Lee和Chang2022研究指出，能源強度對CO2排放具有抑制作用，建議亞洲國家應(yīng)致力于降低工業(yè)部門的能源強度，以便更好地控制CO2排放7。Wing2022研究了美?1958-2000年能源強度對CO2排放的影響趨勢，指出產(chǎn)業(yè)構(gòu)造轉(zhuǎn)型晉級是降低能源強度的主要途徑8。

4、何建坤2022通過低碳情景指標分析，認為保持低程度的能源強度是CO2排放量盡早到達峰值的必要條件9。Sadorsky2022通過分析新興經(jīng)濟體的能源強度，指出假設(shè)在新興經(jīng)濟體中降低能源強度，收入可能出現(xiàn)增長，且CO2排放也將會減少10。同時，開發(fā)利用可再生能源，逐步實現(xiàn)可再生能源對常規(guī)能源的替代是實現(xiàn)節(jié)能減排、解決全球氣變暖威脅的有效途徑11，13。但可再生能源替代對CO2排放趨勢的影響需要長期觀測，相關(guān)研究尚無一致結(jié)論。Apergis2022和Chiu chang2022指出，由于可再生能源的開發(fā)利用存在間歇性問題、存儲技術(shù)缺乏、棄風棄光等現(xiàn)象嚴重，因此，可再生能源對遏制CO2排放量影響甚少

5、14，15。Chiu chang2022認為，只有當可再生能源消費占比高于某個閾值時，可再生能源才會影響CO2排放，并建議持續(xù)地增大可再生能源占比，解決經(jīng)濟增長與能源消費的互相制約難題。由于能源強度估計的復雜性，可再生能源的間歇性以及中國CO2排放的時空差異性，鮮有文獻綜合考慮能源強度和可再生能源替代對減少CO2排放的影響?；诖耍疚睦糜嬃拷?jīng)濟學中時間序列和長面板數(shù)據(jù)分析方法，深化探究經(jīng)濟增長、工業(yè)部門能源消費、能源效率、可再生能源等因素與中國CO2排放的長期平衡關(guān)系。以期為加快能源轉(zhuǎn)型、實現(xiàn)中國節(jié)能減排目的提供實證支持。三、實證分析一面板數(shù)據(jù)單位根檢驗和協(xié)整檢驗利用Eviews8.0軟件

6、對中國30個省450個數(shù)據(jù)進展回歸分析，原假設(shè)設(shè)定隨機效應(yīng)模型優(yōu)于固定效應(yīng)模型，通過Hausman檢驗模型回歸分析假設(shè)。其中，Hausman檢驗的數(shù)據(jù)及結(jié)果如表2所示，可知Hausman檢驗的統(tǒng)計量為22.175287，檢驗結(jié)果顯著p5%，即說明模型回絕原假設(shè)。因此，可得出固定效應(yīng)模型更合適于本文的回歸分析。與此同時，面板數(shù)據(jù)模型在回歸前需要檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。為了防止偽回歸，本文對各面板序列的平穩(wěn)性進展檢驗，其檢驗結(jié)果如表3所示。由表3可以得到，LNCO2，it、LNGDPit、LNEIit、LNRit在經(jīng)過一階差分后根本上保持平穩(wěn)，且各變量存在一階單整，因此，它們之間可能存在協(xié)整關(guān)系，可進展

7、協(xié)整檢驗。表4為殘差序列的ADF單位根檢驗，其中通過殘差序列的單位根是平穩(wěn)的，說明解釋變量和被解釋變量之間存在長期平穩(wěn)關(guān)系。雖受經(jīng)濟的沖擊影響，CO2排放量在短期內(nèi)存在劇烈又明顯的波動變化，但這些變量之間卻存在長期平衡，即CO2排放最終會逐漸降低直到歸于平穩(wěn)。表4殘差序列的ADF單位根檢驗ItemTstatisticProb.*ADF的檢驗統(tǒng)計量值88.72010.009401%92.62635%84.106610%90.7825二回歸結(jié)果分析表5為面板回歸結(jié)果，其中工業(yè)能源消費占比指標LNM在1%的檢驗程度上具有正顯著性0.36；而人口數(shù)量LNPOP對該回歸方程不顯著，這說明人口這一變量對C

8、O2排放的影響不顯著。同時，模型中能源強度指標LNEI在5%的檢驗程度上具有顯著性且正相關(guān)0.22；可再生能源占比LNR存在負相關(guān)-0.49，因此，降低能源強度和進步可再生能源占比對減少CO2排放量具有積極作用，這與預期是一致的。 變量對CO2排放的影響程度而言，GDP增長1%，CO2排放量增加0.77%；工業(yè)能源消費占比每增加1%，CO2排放量增加0.35%。另一方面，能源效率和可再生能源占比對抑制長期CO2排放方面起到重要作用：在其他條件不變的情況下，能源強度降低1%，CO2長期排放量減少0.22%；可再生能源占比增加1%，CO2排放量減少0.49%。表6列出了中國30個省份的5個自變量系

9、數(shù)和標準誤差的估計結(jié)果。其中北京、天津、內(nèi)蒙古、上海、江蘇、浙江、福建、湖北、湖南、廣州、貴州、云南等地的收入程度系數(shù)在5%的檢驗程度具有顯著性，各省GDP和CO2排放量關(guān)系相關(guān)性最強的省份是內(nèi)蒙古、上海、江蘇、湖北、湖南和廣東：各省GDP增長1%，該省份CO2排放量分別增長0.25%、0.14%、0.15%、0.13%、0.14%、0.13%和0.18%。從表5和6中可以看出，收入和CO2排放量之間存在正相關(guān)性，這意味著在模型增加其他變量的同時收入增加，CO2排放量也顯著上升。這是由于CO2排放量的改變，可能取決于收入程度對每個省份環(huán)境質(zhì)量的需求和供給。表6中，有18個省區(qū)能源強度指標在5%

10、上與CO2排放顯著正相關(guān)，說明降低能源強度，進步能源效率對減少CO2排放量具有積極影響。其中，廣東能源強度每降低1%，CO2排放量減少0.178%。通過分析發(fā)現(xiàn)廣東通過取締關(guān)停了數(shù)量眾多的污染和能耗密集型中小企業(yè)，大力開展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)如新能源產(chǎn)業(yè)、電子信息制造、新材料、通信技術(shù)及軟件產(chǎn)業(yè)，一方面經(jīng)濟快速增長，另一方面能源強度降低。能源強度降低，減排效果顯著。僅2022年廣東省CO2排放減少607.8萬噸。表6中，工業(yè)能源消費占比在回歸模型中顯著正相關(guān)1%程度，其中江蘇、湖北、湖南等工業(yè)能源消費占比對CO2排放量影響較大。各省工業(yè)能源消費占比增加1%，CO2排放量分別增加0.83%、0.55%、

11、0.43%。這需要工業(yè)工程建立審批中特別關(guān)注能源消耗與排放程度，推廣清潔消費技術(shù)，開展工業(yè)部門清潔消費強迫審核，從而削減和控制工業(yè)行業(yè)CO2排放。表6中，可再生能源占比對CO2排放量影響省區(qū)是四川和內(nèi)蒙古，可再生能源占比增加1%，CO2排放量分別減少0.59%、0.55%。四川水?資源豐富，已經(jīng)形成“三江七片兩線的水電基地格局。2022年四川省水力發(fā)電2341.3億千瓦時，占全省當年發(fā)電量的97.93%。由于豐富的風力資源條件以及固定上網(wǎng)電價和補貼的政策扶持，內(nèi)蒙古風電產(chǎn)業(yè)快速開展，2022年風力發(fā)電量386.2億千瓦時，規(guī)模居全國第1位。但在可再生能源基地開展過程中，也存在著因為發(fā)電產(chǎn)能階段

12、性過剩問題，表如今2022年，四川的“棄水電量，內(nèi)蒙古的“棄風電量分別為97億千瓦時，35億千瓦時。四、結(jié)論基于中國在全球氣候大會上的CO2排放峰值的承諾背景，為分析中國CO2排放的時間與空間規(guī)律，本文采集了30個省區(qū)2000-2022年的CO2排放量以及包括GDP、工業(yè)經(jīng)濟部門能源消費、可再生能源、能源強度等在內(nèi)的排放因子數(shù)據(jù)，通過線性面板計量經(jīng)濟模型，研究了CO2排放量與排放因子之間的長期趨勢，結(jié)論如下：1. 從時間視域考察，受經(jīng)濟增長的正向影響，中國CO2排放量一直處于上升趨勢。但隨著經(jīng)濟構(gòu)造轉(zhuǎn)型以及工業(yè)部門的技術(shù)進步，經(jīng)濟增長對CO2排放量增幅影響明顯收窄，這為中國2030年實現(xiàn)排放峰

13、值目的提供了證據(jù)。2. 從空間視域分析，由于各省區(qū)資源條件及經(jīng)濟增長方式的差異，影響CO2排放量的主要因子可能不同，因此需要采取針對性強的減排策略。工業(yè)部門能源消費多的省區(qū)，要抓緊淘汰落后產(chǎn)能，開展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)；能源強度大的省區(qū)，應(yīng)該加大節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新力度，進步能源效率；可再生能源資源豐富的省區(qū)，由于消納困境而不得不棄風、棄光、棄水，這就要按照新修訂的?可再生能源法?的要求，加強區(qū)域協(xié)作，擴大可再生能源利用范圍，實現(xiàn)可再生能源的全額收買22。3.由于影響CO2排放的因子存在時間與空間差異性，各省區(qū)的CO2減排行動需要在中國碳排放承諾目的的統(tǒng)一指引下，根據(jù)自身資源條件，推動低碳政策與經(jīng)濟、能源政

14、策形成政策組合，有效解決氣候變化帶來的一系列挑戰(zhàn)。參考文獻：1武紅，谷樹忠，關(guān)興良，魯莎莎.中國化石能源消費碳排放與經(jīng)濟增長關(guān)系研究J.自然資源學報，2022，03：381-390.2Jaunky V C.The CO2 emissionsine nexus： evidence from rich countriesJ.Energy Policy，2022，39 3：1228-1240.3胡宗義，唐偉李，蘇靜.開放條件下CO2排放的非參數(shù)APLM研究J.財經(jīng)理論與理論，2022，336：76-80.4Piaggio M，Padilla E.CO2 emissions and economic

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