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低碳經濟通常是指在以可持續發展為理論指導，主要是通過清潔能源開發、技術改進創新、產業結構升級、制度層面的創新等多種渠道，盡可能地降低化石燃料的消耗，從而減少溫室氣體排放，使得社會經濟發展和自然生態環境達到一種雙贏的狀態。近年來，隨著經濟高速發展，溫室氣體的排放量不斷增加，對人類可生存的環境造成巨大的威脅。人類社會意識到現行能源消費結構的弊端，開始開發新的清潔能源試圖取代化石燃料，例如，生物智能、風能、太陽能、水能、太陽能、核能等。我國目前處于城市化和工業化階段，對能源的需求逐年增加，我國勢必要進行低碳經濟轉型，也就是開發清潔能源，提高能源的利用效率和改變現有的能源消費結構。開發新能源勢必會造成我國能源成本的上升，從而經濟發展成本上升，阻礙我經濟的快速發展。能源消費結構是長期由于自身資源稟賦、地理位置和周圍經濟發展水平決定，在短時期內很難改變，因此，節能是比較可行的方法。由于各省的經濟發展水平、技術的先進水平、資源稟賦和地理位置的差異導致區域低碳經濟的差異性。本文借鑒前人研究，采用既包括截面數據又包括時間維度的面板數據來研究，來研究低碳經濟區域之間的差異。

1模型構建和數據來源

1.1模型構建

在針對碳排放量的實證研究中，碳排放量直接受到各種化石能源消費結構的影響，我們采用與碳排放量密切相關密切相關的4個解釋變量，借鑒C-D函數雙對數經驗模式，建立靜態面板LNTPit=Ci+β1LNGDPit+β2LNSTRUit+β3LNEXit+β4LNFDIit+μit(1)其中i代表除西藏和港澳臺外的中國的30個省市區，t代表不同的年份，t0=1995。靜態面板數據模型可以描述了省域碳排放量與其影響因素間當期的對應關系，β是各個影響因素的參數估計值，其中，β1-5衡量了影響因素的當期影響度，β6-7衡量了影響因素的跨期影響度。LNTPit表示i地區t年碳排放量，LNGDPit表示i地區t年的國內生產總值，LNSTRUit表示i地區t年產業結構狀況，LNEXit表示i地區t年出口總值，LNFDIit表示i地區t年創新投入，μit表示隨機干擾項。對于被解釋變量碳排放量(TP)，目前我國還沒有檢測碳排放的具體部門，因此我們采用國家公布單位能源消耗的碳排放系數乘以各省歷年能源消費總量的對數值來表示各省市區的碳消耗量。對于解釋變量，省域經濟發展狀況(LNGDP)：各省歷年地區生產總值，取對數來表示，并先轉化成以1995為基期的時間序列；產業結構(LNSTRU)：以各省“第二產業與第三產業產值之比”的對數值，第二產業與第三產業也轉化為1995為基期的時間序列；人口發展狀況(LNPEO)：采用各省歷年來的“人口總量”的對數值；能源價格(LNPRICE)：采用各省歷年“工業品出廠價格指數”的對數值，其中，海南2002年以前與青海1995~1996年間數據缺失，采用對應年份居民消費價格指數代替，并均轉化成以1995為基期的價格指數序列；人均收入水平(LNPY)：采用各省“城鎮居民平均每人全年家庭收入與農村居民家庭人均純收入”之和，取對數值來表示。模型回歸必須進行平穩性檢驗，這樣回歸結果才具有準性。⑴在進行檢驗時，時間序列可能是由比較高階的自回歸過程生成的，或者隨機干擾項并不是白噪聲。這時如果使用OLS法進行估計就會表現出隨機干擾項出現自回歸的現象，導致DF檢驗產生偏差。還有就是，時間序列中包含趨勢項，即隨著時間推移出現一種趨勢這也使得檢驗中出現子先關隨機干擾項問題。為了解決DF檢驗中出現隨機干擾項的自相關問題，Dicky和Fuller對DF檢驗中不足的地方進行了擴展，從而形成了ADF檢驗。ADF檢驗是通過下面三個模型來實現的：ΔXt=δXt-1+∑i=1mβiΔXt-1+εi(2)ΔXt=α+δXt-1+∑i=1mβiΔXt-1+εi(3)ΔXt=α+βt+δXt-1+∑i=1mβiΔXt-1+εi(4)（4）式既有截距項又有趨勢項，（3）式只有截距項，（2）式既無截距項又無趨勢項。（4）式中t是表示時間的趨勢項。三個模型的虛擬假設都是H0:δ=0,即存在單位根。具體檢驗的過程中，先從模型（4）開始，之后模型（3），模型（2）。直到檢驗結果拒絕零假設，也就是原序列不存在單位根，序列為平穩序列為止。只要不平穩，就要一直檢驗下去。原理同ADF檢驗，模型（2）（,3）（,4）的檢驗結果分別對應不同的臨界值表。⑵協整檢驗主要是檢驗經濟變量之間是否存在長期均衡關系，即經濟變量之間不存在破壞均衡的內部機制。變量在某一時期受到干擾偏離其均衡狀態時，在外來某個時期會自動回到其均衡狀態。假設Y與X間的長期均衡關系為公式(5)所描述：Yt=α0+α1Xt+μt(5)式中μt是隨機干擾項。該公式的均衡關系表明，對于一個給定X值，Y的均衡值相應地也隨之確定為α0+α1X。在t-1期末，存在如下情形之一：Yt-1=(<>)α0+α1Xt-1(6)在時期t，假設X的變化量為ΔXt，如果變量X與Y在時期t和t-1末期仍滿足它們間的長期均衡關系，則Y的相應變化量ΔYt的表達式為公式(7):ΔYt=α1Xt-1+vt(7)其中，vt=μt-μt-1。然而情況并沒有這么簡單。假如在t-1期末，發生了上述大于或小于情況，即Y大于或小于其均衡值，則Y的變化往往會比第一種情形下Y的變化ΔYt大一些或小一些。公式(7)指出了Y與X之間的長期穩定的均衡關系，則意味著Y對其均衡點的偏離從實質上說是臨時的。因此，一個重要的假設是隨機干擾項μt必須是平穩序列。因為，如果μt是有隨機性趨勢的，則會導致Y相對其均衡點來說的任何偏離都會長期累積下來，且不能被消除。一般情況下，如果n個序列都是d階單證的，存在向量α=(α1,α2...αn)，使得Zt=αX''''t~I(d-b)，其中，b>0,Xt~(X1t,X2t,...,Xnt),則認為序列X1t,X2t,…,Xnt是（d,b）階協整。由此可見，如果兩個變量都是單證變量，只有他們的單整階數相同時，才可能協整。

1.2數據來源

研究區域是除西藏和港澳臺外的中國的30個省市區。區域的劃分我們借鑒學術界比較普遍的分類方法，東、中、西部的劃分如下：東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東和海南等省市；西部包括內蒙古、四川、重慶、云南、廣西、新疆，貴州、青海、寧夏、陜西等省份，剩下的為中部地區。所有數據均來自于《中國統計年鑒》(2006~2010)、《中國能源統計年鑒》(2006~2010)、各省統計年鑒(2006~2010)、《新中國六十年統計資料匯編》，所有結果均是在stata11.0里面運行完成的。

2碳排放量與其影響因素的實證研究

2.1平穩性檢驗結果

由于面板數據模型實證分析是建立在數據平穩基礎上的，數據不平穩可能導致回歸結果的偏差。目前面板單位根檢驗主要有四種，分別為LLC檢驗、Breintung檢驗、ADF-Fisher檢驗和PP-Fisher檢驗，其中LLC檢驗和Breintung檢驗適用于相同根下的檢驗，ADF-Fisher檢驗和PP-Fisher檢驗適用于不同根下的檢驗。根據表1，對碳排放量和各影響因素原值的對數值進行單位根平穩性檢驗，除了LNGDP、LNEX、LNFDI在LLC檢驗形式和LNEX在PP-Fisher檢驗形式通過1%顯著水平檢驗外，其他變量在四種檢驗方法下均不顯著，也就是變量存在單位根。Pedroni認為檢驗結果不一致時，檢驗結果應更看重ADF-Fisher檢驗，我們可以得出以下結論：LNTP、LNGDP、LNSTRU、LNEX、LNFDI均沒有拒絕存在單位根的原假設，即各變量的原值取對數后存在單位根現象，對各變量的對數值進行一階差分單位根檢驗發現，除了△LNGDP在Breintung檢驗形勢下沒通過10%的顯著性水平外，其他變量在四種檢驗形式下均通過了10%顯著性水平檢驗。綜合以上檢驗結果，我們可以得出，LNTP、LNGDP、LNSTRU、LNEX、LNFDI均存在一階單整，因變和自變量的原指對數一階差分是平穩的序列。如表2，我們繼續做面板協整檢驗，發現，組內統計量Panelv、Panelrho、PanelADF在10%顯著性水平下不支持不存在協整關系的原假設，但是PanelPP在1%顯著性水平下接受不存在協整關系的原假設檢驗。組間統計量Grouprho在10%顯著性水平不支持不存在協整關系的原假設。Pedroni認為每一個統計量都服從標準化的正態分布，且認為PanelADF和GroupADF檢驗結果更重要，檢驗結果要以這兩個檢驗結果為主，Residualvariance和HACvariance檢驗結果都通過1%顯著水平下檢驗，PanelPP-Statistic的檢驗結果。所以Pedroni協整檢驗判斷省域碳排放量和其影響因素間存在協整關系。Kao協整檢驗結果均通過了1%顯著性水平檢驗，意味著省域碳排放量和其影響因素間存在協整關系。根據以上研究結果，省域碳排放量與地區經濟發展狀況、產業結構、出口總值、創新投入存在長期且穩定的內生關系。

2.2區域碳排放量影響因素面板數據實證分析

為了確保結果的穩定性，文中使用混合最小二乘、個體固定效應模型和隨機效應模型。分別對東、中、西部地區的碳排放量影響因素進行模擬。從表3可以看出，三種方法中除了混合最小二乘估計中的常數項和個體固定效應模型以及隨機效應模型中的LNFDI的參數估計值不顯著外，其他情況均通過1%的顯著性水平檢驗。此外，三個模型的R2均在0.9以上，說明東部地區模型擬合的很好。通過hausman檢驗發現個體固定效應要好于隨機效應，因此我們主要分析個體固定效應。固定效應模型中，LNGDP和LNSTRU是影響東部地區碳排量的最主要的因素，影響度分別為1.482和-0.231，說明在其他變量不變的情況下，各省域經濟每增長1%，省域碳排放量將增加1.482%；產業結構參數估計值為-0.231，說明在其他變量不變的情況下，產業結構的比值每增長1%，省域碳排放量將減少0.231%；LNEX和LNFDI的參數估計值為0.140和-0.165，說明在其他變量不變的情況下，區域出口總值和創新投入每增加1%，區域碳排放量將增加0.140%和-0.165%。以上實證結果表明，東部地區持續穩定的經濟發展是碳排放量降低的主要動力。產業結構與碳排放量成反比，第二、三產業與第一產業的比值越大，碳排放量越小，產業結構的升級對區域碳排放量的降低，有積極的促進作用。由于我國的出口主要是制造業，有潛在的碳轉移跡象。從表3中可以看出，中部地區實證分析中，除了混合最小二乘估計中的LNEX和隨機效應模型中LNSTRU的參數估計值不顯著外，其他情況下變量均通過了5%的顯著性水平檢驗，通過hausman檢驗發現西部地區固定效應好于隨機效應，因此，我們仍然采用個體固定效應進行分析。與東部地區一樣，影響中部地區碳排放的兩個重要因素也是經濟增長狀況和產業結構，參數估計值為0.668和-0.551，這意味著經濟增長狀況和產業結構每增加1%，碳排放量將增加0.668%和-0.551%。中部地區出口總值和研發投入的參數估計值為0.124和0.132，說明二者每增加1%，省域碳排放量將增加0.124%和-0.132%，與東部地區相比研發投入對中部地區碳排放量的影響較明顯。對西部地區來說，混合最小二乘估計中只有LNGDP和常數項比較顯著，其他變量均沒通過顯著性水平檢驗，個體固定效應和隨機效應中的LNSTRU和LNEX均沒通過顯著性水平檢驗，hausman檢驗發現隨機效應好于固定效應。經濟增長情況的參數估計值為0.586，說明在其他影響因素不變的情況下，經濟增長每增加1%，碳排放量將增加0.586%。產業結構的參數估計值為-0.303，說明在其他影響因素不變得情況下，第二、三產業結構的比例增加1%，西部地區的碳排放量將降低0.303%。由于西部地區經濟發展比較落后，第二、三產業發展不足，因此產業結構調整將對碳排放量降低帶來明顯的效果。西部地區大多處于內陸經濟不發達地區，出口產值較小因而對碳排量的影響微乎其微。

3結論和政策建議

本文中用的1995~2010年的我國除西藏和港澳臺外的30個省市區的靜態面板數據，從我國東、中、西部來研究中國區域低碳經濟的差異性。從實證分析得出，經濟增長狀況是影響區域碳排放量的關鍵要素，尤其對西部的影響度更大。產業結構對東部和中部地區的影響較大，且為負，說明二、三產業的相對于第一產業的比重越大，對東部和中部的減少碳排放量有效，對西部地區碳排放量影響不明顯。區域出口值和產業結構一樣對東部和中部地區明顯，西部地區不明顯。研發投入對中西部地區碳排放量影響顯著，對東部地區則不明顯。基于以上實證結果，我們提出以下政策建議：

（1）促進地區經濟發展，將強產業結構升級。地區經濟的發展水平對區域的碳排放量有直接的影響，要強調經濟的高效發展，降低單位產值的能源消耗。加快產業結構升級可以有效地降低碳排放量，從而實現低碳經濟。

（2）禁止高碳排放產品出口。出口產業在我國經濟發展占有重要的地位，而我國的出口產業主要是制造業，其實是我國為進口國承擔了碳排放職責。我國應制定政策對一些高碳排放的產業禁止出口，防止西方國家的碳排放轉移到我國。

（3）加大科研投入。實證研究中，我們發現東部地區科研投入與對地區碳排量的影響不顯著，中部和西部地區對碳排放影響比較顯著，說明科研投入的增加在經濟不發達地區會增加碳排放量，但當經濟發展到一定時期，科研投入對碳排放量的影響將下降。科研投入通過改進和創新為地區低碳經濟發展帶來新的動力。