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改革开放以来,我国经济保持高速增长状态,但这种以高投入、高排放为特征的粗放型发展模式引发了严重的环境污染和能源稀缺问题。能源消耗会产生二氧化碳等温室气体,严重威胁着人类社会的生存和发展。为了应对温室气体排放和全球气候变暖,国际社会多次召开全球气候大会,从气候治理制度框架构建到各国解决气候变化问题的政策选择,取得一系列的成就。在气候治理全球化背景下,实现我国能源消耗和环境污染双重约束下经济可持续发展问题,对于能源消耗、经济增长和碳排放量三者间关系的研究显得尤为重要。本文选取我国30个省份2000-2016年间的面板数据,运用分位数回归模型研究经济增长、能源消耗对碳排放的影响。为了更好的研究碳排放的影响因素,除了选取人均GDP、能源消耗强度、能源消费结构作为核心变量外,还将人口规模、城镇化水平、产业结构、科技水平和贸易开放程度纳入模型中。本文得出以下结论:(1)总体上看,2000年到2016年,我国碳排放总量是逐年增加的,增速为6.99%,平均每年的碳排放量为22.80亿吨。2011年之前,增长速度较快,2011年之后,由于减排力度加大,减排意识增强,碳排放增长速度放缓。(2)经济增长、能源消耗对碳排放的影响是显著的。经济发展水平对碳排放的影响较大,回归系数估计值均在0.9之上,随着碳排放条件分布从低到高的变动,回归系数估计值逐渐减小,意味着经济发展水平对于低碳排放区的影响最大。从能源消费强度、能源结构两个方面衡量能源对碳排放的影响。能源消费强度体现能源利用效率,其回归系数估计值大于1,对碳排放量的影响富有弹性,随着碳排放水平的增加,回归系数估计值逐渐增加,意味着能源强度对高碳区的影响更大。能源结构对碳排放量存在较弱的正向影响。(3)对于控制变量,除了产业结构和人均专利申请数外,其它变量的系数估计值均是显著的。人口规模对碳排放量的影响是正向显著的,随着分位数水平的增加,系数估计值先增后减,即人口规模对中碳排放区的影响程度最大。城镇化水平对碳排放有促进作用,从系数估计值看,对高碳排放区的促进作用最大。贸易开放程度对碳排放水平具有抑制作用,因此,增加贸易开放程度会减少碳排放。基于本文的研究结论,从以下四个角度给出了相关的政策建议:一是提高能源利用效率,全力改善能源消费结构。二是转变经济发展方式,优化产业结构。三是放弃传统的城镇化发展模式,稳步推进城市化进程。四是完善政策机制,提高低碳环保意识。本文采用面板数据分位数回归模型,研究经济增长、能源消耗对碳排放的影响,本文的创新点如下:(1)受地区经济发展水平、产业结构和能源消费结构等因素的影响,碳排放存在区域异质性。本文采用面板数据代替时间序列数据,不仅增加观测的总数,而且考虑到各区域的碳排放差异。(2)作为普通回归的拓展,分位数回归能更加全面的刻画碳排放量的分布特征。本文运用面板数据分位数回归模型,考察在不同碳排放水平下,经济增长、能源消耗对碳排放的差异性影响,并给出不同分位数水平下,各因素的系数估计值。对各区域如何有针对性的制定碳减排政策,提供一定的理论支撑。