碳排放区域差异与经济增长的关系
一、问题的提出
近年来，大气中以CO2为主的温室气体排放量逐渐增多，这种现象导
致了全世界共同注重一个重大问题———温室效应，在此宏观环境背
景下，发展低碳经济并降低碳排放量是有效阻止世界气温持续上升的
一项重要举措。随着工业化和城市化进程的持续加快，中国CO2排放
量与能源消费量迅速上升。依据国际能源署统计资料，中国CO2排放
量在2007年首次超过美国，成为世界第一大碳排放国。2009年12月，中国政府向全世界承诺，到2020年我国单位GDP的CO2排放量在2005年基础上下降40%～50%，并将此目标纳入经济社会发展长期规划中。
中国地域广阔，不同省份及区域经济发展不平衡，能源资源禀赋差异
很大，所以碳排放表现出明显的区域特征，这就要求在制定减排措施
方面有必要将碳排放的区域差异特征和影响因素考虑其中。所以，本
文首先对中国CO2排放的地区差异实行考察，然后深入探讨经济增长
与CO2排放量之间的关系，在此基础上为制定科学合理的减排政策提
供参考和依据。
当前，研究CO2排放区域的差异已成为国内外学术界注重的热点。谭
丹等(2008)在我国碳排放区域差异研究中发现，碳排放增长速度和排
放量最大的是东部地区，而中部地区碳排放增长速度最慢，西部碳排
放量最少。此外，徐大丰(2010)［2］的研究结果显示，中西部地区碳
排放量低于东部，且碳排放区域差异比较显著的行业为建筑业、工业
和运输业。不过，这些研究多是简单的概括和描述，并没有采用相关
的衡量指标对碳排放的区域差异给予量化研究。岳超等(2010)利用
Theil系数研究了中国各省市碳排放强度差异的变化和来源，但因其测算公式不太准确而导致研究结果可信度不高。杜克锐(2011)在测算碳
排放效率时发现，中国各地区碳排放效率差异明显且差异水准呈继续
扩大的趋势，制定减排措施过程中要重点考虑地区差异因素。国外相
关CO2排放区域差异的研究主要集中在跨国层面(Heil和Wodon，1997;Padilla和Serrano，2006;Duro和Padilla，2006;Groot，
2010;Cantore和Padilla，2010)，但关于中国碳排放地区间差异研究的文献并不多见。当前国外仅有Clarke－Sather等(2011)使用泰尔指数和变异系数等方法将中国地域单元按东中西实行划分，并研究了中国1997～2007年碳排放的区域差异。此外，经济增长与碳排放量之间的关系也是现阶段学术界的研究热点。Grossman和Krueger(1995)提出了反映经济增长与环境质量之间关系的倒“U”型曲线，即著名的环境库兹涅茨曲线(EKC)。国外学者(Schmalesee等，1998)研究发现，发达国家碳排放与人均收入表现比较强的相关性，即二者存有EKC曲线特征。不过，也有研究得出不同的结论，如Friedl在研究奥地利碳排放与经济增长关系时得出二者呈“N”型关系的结论。国内学者也验证了环境质量与经济发展之间的倒“U”型特征(吴振信，2012;王飞成等2014)。当然，也有很多文献驳斥了EKC理论的存有，如刘国平、诸大建(2011)和范允奇、王文举(2011)都通过建立面板数据模型，发现环境质量与经济增长之间并不存有倒“U”型关系。而于卫国(2011)在研究污染物排放与人均GDP之间关系时，甚至得出经济增长对环境质量影响并不显著的结论。由此可知，EKC假设在我国能否成立还存有着很大争议。
当前相关碳排放区域差异的研究存有一些不足，这主要表现在区域划分方面，绝大多数文献是依据某一具体指标实行划分的，或是直接借鉴地理位置划分。另外，现有文献也较少涉及碳排放地区差异，为给政府制定减排政策提供依据，研究各地区碳排放差异具有重要价值。而中国地域辽阔，各地区资源禀赋差异极大，这也导致了各地区碳排放状况存有较大差异。所以，本文在以往研究基础上将碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量三个指标作为依据，将我国30个省市的碳排放分为高、中、低三个区域，并研究各区域间的差异。基于此，本文从碳排放的区域差异及其与经济增长的关系两个视角展开分析，为低碳经济政策的制定提供参考和依据。
二、中国各省市碳排放量的测算
1．数据来源与测算方法本文所涉及碳排放量的面板数据来源于
1999～2011年《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》。因为《中
国统计年鉴》中缺少西藏和港、澳、台的能源数据，因而本研究没有
把这几个地区纳入考察范围。因为各省市CO2排放量在统计年鉴中没
有直接给出，所以CO2排放量都是通过估算得出的。因为CO2产生于
主要能源的消耗，故由主要能源消费量就可测算出碳排放量，估算过
程中，主要能源消费量直接来源于统计数据，而各能源碳排放系数则
能够由IPCC获得。此外，IPCC也给出了各种类型燃料的碳含量、有效CO2排放系数以及CO2排放量的计算方法。
2．测算结果与分析本文首先根据各类能源消耗量、碳排放系数以及
公式(1)计算出1999～2011年各省市CO2排放量，然后根据CO2排放
量计算出各地区碳排放强度(Ci)和人均碳排放量(Cp)，其中，Ci由碳
排放量(CE)除以各地区GDP得出，Cp则由碳排放量除以各地区人口数
得出(表2)。从表2能够看出，2011年各省市无论在CE、Ci还是Cp
上都存有较大差异。鲁、内蒙古、晋、豫、苏、冀、粤、辽、浙几省
CE较高;琼、青、京、津、渝、赣、甘和沪CE较低;内蒙古、宁、晋、贵、新、甘和陕几省Ci较高，京、沪、粤、浙、闽、琼以及川Ci较低;而内蒙古、宁、晋、新、辽、津、鲁和冀等Cp较多，川、京、赣、桂、琼、湘等Cp较少。从总体趋势来看，1999～2011年间CE以7．3%的年均增长率逐年增长。根据增长速度将这个时期划分为不同的时段：1999～2002年年均增长率为2．1%，碳排放量增长趋势平稳，称为平
稳增长期;2003～2010年年均增长率为10．6%，碳排放量增长趋势迅速，称为快速增长期。而在这个期间，碳排放强度以6．3%的年均下降率逐年降低。
三、中国各省市碳排放的区域差异分析
1．多指标聚类分析聚类分析的思想是根据样本的多个观测指标，找
出能够度量样本或指标之间相似水准的统计量，据此将相似水准较大
的样本聚合为一类，形成一个由大到小的分类系统(邓维斌等，2012)［19］。为了克服单一分类指标包含信息较少的缺陷，本文选择CE、
