碳排放与经济关系篇1
关键词：碳排放；农业经济增长；关系
中图分类号：F323.22文献标识码：aDoi：10.11974/nyyjs.20170133157
最近这些年，因为全球化越来越深入，各国经济发展越来越飞速发展，然而环境的生态破坏现象确越来越严重，现在全球气候变暖已经成为世界上人们广泛关心的问题。其中最主要的因素就是二氧化碳的大量排放。但是从我国农业发展的角度来看，最近这些年来我们国家的农业经济正在以腾越式的速度在飞速发展，但是这样做随之而来的便是能源浪费现象的加剧，所以什么造成了二氧化碳排放量的增加，如何减少二氧化碳在农业经济增长的排放量成为当今人们特别关注的问题。所以在此种情况下，积极加快加强碳排放与农业经济增长的关系研究具有十分重要意义。
1碳排放与农业经济增长关系的研究方法
碳排放基础上的eKC模型，本文在对碳排放与农业经济增长的相关关系进行探讨的过程中，对特别简约式的回归方程进行了大量的应用，这是建立在环境质量-经济增长之上。在本文的研究中，假设碳排放不受到其他别的因素的影响，那么他受到唯一的影响的因素便是经济发展，其相关方程关系式如下图：lnyi=a+b1lnxi+b2（lnxi）2+b3（lnxi）3+ei[1]。在本文中，设第i年，农业产生的碳排放量即用yi来表示；那么第i年，农业经济发展的水平便为xi；截距这一项为a，其他主要为技术性以及人口等其他非控制因素；随即误差项应该可以用ei来表示；如果当i取不同值时，则bi代表的含义也各不相同。比如，如果当b3不为0的时候，则说明“n”型或倒“n”型曲线关系与于xi同碳排放相关；如果说当b3为0时，但是b1又不为0、而b2为0，那么说明单调的线性关系也存在于xi同碳排放之中。
2碳排放与r业经济增长的关系研究
本文在对碳排放同农业经济增长关系进行深入的研究的过程中，应该对技术的效应、经济效益和人口效应进行简单的，详细的分析，以之来促使发现农业经济增长同碳排放之间的关系更加明显。许多数据，许多实例都在充分告诉了我国家在进行对二氧化碳排放量调整的历程中，我们国家对农业能源的整体结构的调整起到了十分卑微的作用。并且在这么多年中，农业能源消费的整个结构在我国的变化也是十分小的，比如电力、煤炭和柴油仍然是我们国家能源消费中的3个主要类型，其所占比例大约占到9.96%、35.18%和39.50%，并且我国在未来非常长的时间段内，我国的这一主要结构不会较大的变化。从这个的能源效应的例子中这充分说明了，二氧化碳排放是无法伴随着能源结构的变动而变化的，甚至反而会产生上升的趋势，从这一现象来开，这从充分证明了在现阶段的我国不但没有十分有效的优化农业能源的结构，甚至反而使之产生了轻度的恶化趋势。并且我们从技术效应的这个角度来看，来观察，我国的能源甚至其呈现出负的年平均值，这种现象说明了在二氧化碳排放过程中农业得以有效缓解，农业生产技术的迸发式的进步发挥了许许多多的重要的功能，这一种现象也较为充分表明，我们国家的农业要在未来的发展中想实现低碳农业的目标，必须加大农业技术的研究力度。然而，最近这些年来，世界上比较大的波动产生在农业技术效应数值当中，其中也没有什么规律可以遵循，这重要的说明了二氧化碳的排放受到农业人口规模的影响比较小。可以从几个阶段对人口的效应进行详细的划分，比如当农业人口数量发生较大的变化，或着在社会经济飞速腾跃式发展的过程中，这还会导致能源价格的不断提升，在这一过程中，农民在日常生活的低碳意识便会有所提升，所以会在生产和生活的行为中更加注重能源的节约与利用，这一做法有利于减少二氧化碳的排放。
3结论
我们国家是世界上的最大的几个农业大国，农业的发展是同我国国民的经济的建设以及广大人民的身心健康是有直接关系的，所以在此种情况下，这些年来我国已经加大了农业建设的力度，使人们在农业经济飞速发展的过程中人们可以更加安居乐业。我国的人们将更加爱国。
参考文献
碳排放与经济关系篇2
【摘要】为考察河北省碳排放与经济增长之间的定量关系，本文选取1990～2012年的河北省碳排放量与地区生产总值相关数据，利用协整分析、误差修正模型及格兰杰因果检验对二者进行了实证检验。研究表明，考察期内，河北省碳排放量与经济增长之间存在着长期正向的均衡关系，而短期内经济增长对碳排放的影响更为显著，且两者表现为双向格兰杰因果关系。因此，调整产业结构、优化能源消费结构及提高能源利用效率有助于实现河北省节能减排与经济发展的良性互动。
关键词碳排放；经济增长；河北省
【基金项目】国家发展和改革委员会中国清洁发展机制基金赠款项目（20120701）、河北省科学技术厅软科学研究计划项目（13454206D）。
【作者简介】王雪，石家庄经济学院经贸学院硕士研究生，研究方向：资源与环境经济学；牛建高，石家庄经济学院经贸学院教授，硕士研究生导师，研究方向：资源与环境经济学。
近年来，随着我国经济的快速增长，碳排放量也“步步登高”，并跃居世界榜首，因此，发展低碳经济、促进节能减排已刻不容缓。作为一个经济和资源消耗大省，河北省在保持经济持续快速发展的同时，碳排放量更是迅猛增加，如何实现节能减排与经济增长的良性互动已成为河北省未来时期必须面对并解决的重大问题。
关于碳排放量与经济增长之间的关系，国内外学者从诸多方面进行了研究，并得出一系列有价值的结论。但由于产业结构、能源消耗结构、经济发展方式等存在着地区性差异，不同地区的碳排放量与经济增长的关系可能会呈现出不同的特点。鉴于此，本文拟在借鉴前人研究成果的基础上，选取1990年以来的时序数据，利用协整分析、误差修正模型及格兰杰因果检验，对河北省的碳排放与经济增长之间的关系进行实证研究，以期为加快河北省节能减排进程提供决策参考。
一、变量选取与数据检验
（一）变量选取与数据说明
本文选取地区生产总值表征经济增长，记为GDp；以河北省各类能源消费的二氧化碳排放量表示碳排放总量，记为C。其中，地区生产总值和能源消费数据来自《河北经济年鉴》中1990～2012年的年度数据，并运用GDp平减指数将名义生产总值进行了平滑处理，换算成以1978年不变价格表示的地区生产总值。
由于目前我国尚未正式公布碳排放量的具体数据，本文采用以下公式对各类能源的碳排放量进行测算：
石油、天然气）。
其中，Ci为第i种能源的碳排放量；ei为第i类能源的消耗量；λi为第i类能源的碳排放系数，即每消耗1单位能源产生的碳排放量。鉴于目前碳排放系数尚未形成一个统一的标准，本文采用的指标为国家发改委能源研究所及国家科委气候变化项目公布的各类能源碳排放系数的平均值。
为了避免异方差的困扰，对河北省地区生产总值及碳排放量序列取自然对数，分别记为lnGDp与lnC。其相应的一阶差分序列分别为lnGDp和lnC，图1和图2分别为变量序列的时序图和一阶差分图。
由图1可以看出，碳排放量与河北省地区经济产出之间存在共同向上发展的趋势，由此可以判断，两者之间可能存在一定的相关关系。同时，由变量的时序图观察可知，两变量均表现为非平稳，但图2中两变量的一阶差分序列表现平稳，且变化趋势相似，据此特征，推测两变量间可能存在协整关系，可以对lnGDp与lnC进行进一步的协整检验。
（二）数据检验
本文运用eviews6.0，采用aDF单位根检验法来进一步检验lnC与lnGDp序列的平稳性并确定其各自的单整阶数，检验过程中滞后阶数的选择依据aiC信息准则。两变量的单位根检验结果如表1所示。
由表1变量的aDF检验可知，在1%、5%及10%的显著性水平下，序列lnC和lnGDp均接受存在单位根假设，均表现出不平稳性；两变量的一阶差分序列lnC和lnGDp在5%及10%的显著水平下，拒绝原假设，表现出平稳性。因此，lnC与lnGDp为一阶单整序列，即lnC～i（1）、lnGDp～i（1），满足协整分析的前提。
二、实证分析
（一）协整分析
为了分析河北省碳排放量与经济增长之间是否存在长期的均衡关系，下面对两者进行协整分析。对于一个序列自身来说，可能是非平稳的，但该序列的线性组合却可能是平稳的。若其线性组合是平稳的，则认为非平稳时间序列之间存在协整关系，本文采用engle-Granger两步法进行协整关系检验。由上面的aDF检验已知lnC与lnGDp为一阶单整序列，因此变量lnC和lnGDp有可能存在协整关系。下面对变量lnC和lnGDp进行协整检验。
首先，运用oLS对变量lnC和lnGDp建立回归方程，结果如下：
lnC=3.9657+0.6957×lnGDp+εt
t=（18.8810）（24.9093）
R2=0.9673F=620.4733
由以上可见，拟合优度R2为0.9673，回归方程整体拟合效果较好；方程的F值与方程参数的t值都通过了检验，说明回归方程以及各个参数在统计上是显著的。
其次，检验回归方程的残差序列的平稳性。上述回归方程的残差为：
ecm=lnC-0.6957×lnGDp-3.9657
对残差序列的检验结果如表2所示。
由表2可知，在5%的显著水平下，aDF检验值-2.518409小于其相应的临界值-1.959071，表明残差序列是平稳的，说明在5%的显著性水平下河北省碳排放量与生产总值之间具有协整关系，可以认为碳排放量迅猛增加与经济的飞速增长并非偶然契合，两者表现出了长期均衡关系。协整方程进一步表明，河北省地区生产总值每增加1个单位，碳排放量则相应增加0.6957个单位，两者之间呈正向关系。
由于协整关系只反映了两变量间的长期静态均衡机制，因此可通过建立误差修正模型来揭示两变量之间的短期行为。
（二）误差修正模型分析
将回归方程中的残差序列ecm作为误差修正项，建立误差修正模型，可据此反映短期偏离长期均衡的修正机制。
以lnC作为被解释变量，lnGDp以及ecmt-1为解释变量，建立的误差修正模型如下：
lnC=-0.0227+0.8384×lnGDp-0.1679ecmt-1t=（-0.3249）（1.3729）（-1.3154）
其中，ecmt-1=lnCt-1-3.9657-0.6957lnGDpt-1。
从式中可以看出，ecmt-1系数为-0.1679，符合反向修正机制。t-1时刻，lnCt-1大于其长期均衡解3.9657+0.6957lnGDpt-1时，ecmt-1为正，使lnC减小；反之，若t-1时刻lnCt-1小于其长期均衡解3.9657+0.6957lnGDpt-1，ecmt-1为负，使lnC增大。且滞后一期的误差项以0.1679的比率对lnC做出修正。在短期修正模型中，两变量的短期动态均衡关系为每1单位经济增长的提高，伴随着0.8384个单位碳排放量的增加。这一结果比上面长期均衡中的回归系数0.6957要大，说明经济增长对碳排放量的短期影响更为显著。
（三）格兰杰（Granger）因果关系检验
河北省碳排放量与经济增长间的均衡关系究竟是碳排放量变动引起经济增长变动还是经济增长引起碳排放量增加，仅从协整分析结果无法得出结论。下面运用Granger因果检验分析两者之间的因果关系。
Granger因果检验结果与变量滞后阶数的选择有很大的关系，本文依据eViews中提供的最为常用的LR检验统计量、最终预测误差（Fpe）、aiC信息准则、SC信息准则和HQ信息准则来判断Granger因果检验的最优滞后阶数，结果如表3所示。
由表3给出的0～5阶的5个准则的值可以看到，有4个准则给出的滞后阶数为3，可以将变量的最优滞后阶数确定为3，并据此对变量进行Granger因果检验，结果如表4所示。
由表4检验结果可知，当滞后阶数为3时，原假设“lnC不是lnGDp的Granger原因”及“lnGDp不是lnC的Granger原因”均被拒绝，即lnC与lnG?Dp互为Granger原因。说明在检验期间经济增长导致碳排放量的增加，与此同时，碳排放对经济增长的影响也很明显。据此可以认为，随着河北省经济增长能源消耗增加，且主要为化石能源的消耗，从而引起碳排放量增加，因此经济增长是导致河北省碳排放量增加的主要因素；另一方面，由于河北省经济增长主要依赖资源型重化工业的发展，而目前重化工业严重依赖化石能源的能源结构尚未改变，因此河北省劣质化的能源消费结构使得河北省的经济增长进程必然伴随着碳排放量的迅猛增加。
三、主要结论与政策建议
（一）主要结论
通过前面对河北省碳排放与经济增长之间关系进行的计量分析，可以得出以下主要结论。
1.河北省碳排放量与经济增长之间存在协整关系，即两者存在长期的均衡关系。河北省地区生产总值每增加1单位，将会使碳排放增加0.6957个单位。
2.通过建立误差修正模型可知，误差修正项系数为-0.1697，表明经济增长对均衡关系呈现一种反向修正的机制。两者之间的短期动态均衡关系为经济增长每提高1个单位，将会使碳排放提高0.8384个单位，该值大于长期方程中的回归系数0.6957，说明经济增长对碳排放量的短期影响更为显著。
3.通过格兰杰因果关系检验可知，在滞后3期内，碳排放与经济增长互为格兰杰原因，长期内相互影响。这说明长期以来，河北省经济的快速增长与化石能源的大量消耗密不可分，这进一步表明河北省粗放式的经济增长方式与劣质化的能源消费结构共同导致了碳排放量的大量增加。
（二）政策建议
基于上述结论，为形成经济增长与节能减排良性互动的局面，本文提出三点政策建议。
1.大力淘汰落后产能，推进经济结构转型升级。基于河北省经济增长严重依赖重工业的现状，河北省应大力淘汰钢铁、建材等重点高耗能行业的落后产能，持续推进经济转型升级，进一步优化产业结构，进而减少化石能源消耗，以加快河北省节能减排进程。
2.强化科技支撑，提升经济增长质量。河北省应以京津冀协同发展为契机，充分利用自身及京津的教育、科研资源，建立政府、企业、科研院所、市场等相互关联、互动的科技创新体系，并加大政策倾斜，着力加强高新技术人才培养，加快人才、技术双重引进，加强技术人才储备，并且要依靠市场的力量确保创新体系的高效运转，形成技术创新合力，为结构优化和经济发展置入永动机。
3.优化能源消费结构，提高能源利用效率。一方面，要充分发挥河北省太阳能、风能、秸秆、地热以及海洋等资源优势，大力开发新能源，着力培育和发展新能源产业，扭转能源生产、消费的被动局面，逐渐改善和优化河北省的能源生产和消费结构，以不断降低能源消费的碳排放综合系数。另一方面，鉴于河北省重工业所占比重高、能耗高的特征，河北省要以钢铁、石化、建材等高耗能行业为重点，大力推进工业企业科学用能、系统节能，以逐步降低单位工业产品能耗，提高能源利用效率。
参考文献
[1]林伯强,蒋竺均.中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析[J].管理世界,2009,(4):27-36.
[2]徐玉高,郭元,吴宗鑫.经济发展、碳排放和经济演化[J].环境科学进展,1999,(4):54-64.
[3]虞义华,郑新业,张莉.经济发展水平、产业结构与碳排放强度——中国省级面板数据分析[J].经济理论与经济管理,2011,(3):72-81.
碳排放与经济关系篇3
关键词：经济增长碳排放协整分析甘肃
一、甘肃省碳排放的现状
如图1所示，甘肃省的碳排放量与GDp都呈现递增的趋势，因此两者可能存在较强的相关关系。就碳排放强度而言，1980—2010年虽有个别年份较前一年增加，但总体而言是逐渐减少的，且这种总体趋势呈线性。这就从另一个角度说明了甘肃省碳排放与GDp之间可能存在着线性关系。
二、模型的构建
（一）数据的选取与碳排放量的计算
本文用到的所有数据均来自历年的《甘肃年鉴》。为了研究碳排放与经济增长的关系，对历年的生产总值（GDp）采用的是以1980年为基期，消除物价波动的实际值。而碳排放量的计算公式为：C=∑Ci=ci×ei其中C为碳排放总量，Ci为第i种能源的碳排放量，ci为第i种能源的碳排放系数1，ei为第i种能源的消费量。由于数据取对数后不改变协整关系，并能将趋势线性化和尽可能消除存在的异方差，所以本文将数据进行对数处理，处理后的数据为lngdp和lnce。
1、序列的平稳性检验
首先对时间序列lngdp和lnce采用aDF统计量进行平稳性检验，检验形式用（c，t，k）表示，其中c表示有漂移项，t表示有趋势项，k表示滞后项的个数。对于滞后项个数的选择，可以构建VaR模型，根据VaR模型估计结果的aiC、SC最小准则和LR准则进行滞后阶数的选择。如表1所示，给出了对于lngdp序列进行VaR模型构建的过程，分别可以找到对于不同形式lngdp原序列和一阶序列的最大滞后阶数。对于lngdp二阶和lnce原序列、一阶、二阶最大滞后阶数的选择与表1中lngdp序列的VaR构造相似，不再赘述。根据以上的分析，序列的平稳性检验结果如下表2，可知lngdp和lnce序列均为一阶单整即i（1）序列，满足协整分析的首要条件。
2、协整检验
建立lnce和lngdp的回归模型
lnce（t）=-1.815+0.628lngdp（t）
（0.000）（0.000）（0.000）表示t统计量的概率值，下同。
R2=0.981，D.w=0.508
发现残差项有较强的一阶自相关。考虑加入适当的滞后项，得到lnce与lngdp的分布滞后模型：
lnce（t）=-0.636+0.179lngdp（t）
+0.7lnce（t-1）（1）
（0.029）（0.010）（0.000）
R2=0.99D.w=1.7Lm（1）=0.67
Lm（2）=1.66
自相关性消除，因此可初步认为（1）式是lngdp与lnce的长期稳定关系。残差项的稳定性仍采用aDF单位根检验法，结果aDF统计量的概率值为0，拒绝不平稳的原假设即参差通过了平稳性的检测，也就是说lnce和lngdp之间存在协整关系，协整方程式为（1）式。
建立lngdp和lnce的回归模型
lngdp（t）=3.119+1.562lnce（t）
（0.000）（0.000）
R2=0.981，D.w=0.501
发现残差项有也较强的一阶自相关。考虑加入适当的滞后项，同理得到lngdp与lnce的分布滞后模型：
lngdp（t）=0.281+0.04lnce（t）
+0.084lngdp（t-1）
（0.008）（0.064）（0.000）
+0.086lngdp（t-2）（2）
（0.032）
R2=0.99D.w=1.61Lm（1）=3.83Lm（2）=4.11
对参差进行单位根检验，可知aDF统计量的概率值为0.008，即参差平稳。所以（2）式为序列lngdp和lnce的一个协整方程。
3、误差修正模型
经过协整分析可知，碳排放与经济增长存在着长期的趋势，可以建立误差修正模型，以考察短期变量间的关系以及对偏离长期趋势的动态修正力度，对序列lnce是lngdp建立的误差修正模型为：
lnce（t）=-0.237lngdp（t）+1.023lnce（t-1）
（0.378）（0.008）
+0.386lnce（t-3）-1.09eCm1.t-1（3）
（0.042）（0.011）
R2=0.41D.w=2.01Lm（1）=0.08Lm（2）=1.07
lnce（t）=0.757lnce（t-1）+0.296lnce（t-3）
（0.000）（0.057）
-0.848eCm2.t-1（4）
（0.006）
R2=0.31D.w=1.97Lm（1）=0.00Lm（2）=1.19
lngdp（t）=0.048lnce（t）+1.287lngdp（t-1）
（0.351）（0.000）
-0.335lngdp（t-2）-0.815eCm1.t-1
（5）
（0.000）（0.000）
碳排放与经济关系篇4
（新疆财经大学经济学院，新疆乌鲁木齐830012）
［摘要］碳排放与经济增长之间的关系一直是学术界高度关注的焦点。文章运用脱钩理论及脱钩分析模型，探讨了西北五省区碳排放与区域经济增长的脱钩关系，通过实证研究分析了二者之间脱钩关系的时间和空间演变态势。研究结果表明：时间上，2003－2012年期间，西北五省区碳排放与经济增长具体表现为“扩张负脱钩—弱脱钩—扩张连接—弱脱钩—扩张负脱钩—扩张连接”的无周期性变化特征，与实现强脱钩的理想状态还有一定的差距。空间上，2005年碳排放与经济脱钩空间格局较为分散，而2009年、2012年脱钩空间呈现集聚的态势。脱钩程度区域差异显著，甘肃在2005年、2009脱钩状态最佳，而其余省份脱钩态势未发生明显的改善。引入中间变量（能源消费总量），得出西北碳排放与区域经济增长脱钩与以能源消费结构、产业结构以及相对落后的减排技术发展有关。依据研究结果，提出相应的对策建议。
［
关键词］西北五省；能源碳排放；区域经济增长；脱钩
［基金项目］国家社科基金资助项目（14BJL050）。
［作者简介］刘晓婷（1988－），男，山西长治人，硕士研究生，研究方向：区域经济学理论与政策；陈闻君（1969－），女，江苏张家港人，教授，中亚经贸研究院兼职研究员，经济学博士，研究方向：经济学与区域经济学理论与政策、资源环境与中亚经贸问题。
一、引言
随着世界经济的快速发展和能源消费的日益提升，碳排放量的迅速增加已经成为经济发展过程中的一大问题。因此，如何在经济增长的同时有效控制能源碳排放，使能源碳排放与经济增长脱钩已成为学术界关注的焦点。自“西部大开发”战略实施以来，西北五省区（新疆、青海、甘肃、宁夏、陕西）经济得到较快的发展，但大量依赖能源消耗的经济增长方式在发展经济的同时不仅造成了能源的浪费，而且也使环境压力急剧增加。在当前共建“丝绸之路经济带”以及当今国际社会倡导低排放、低能耗、低物耗、高效率“四位一体”的低碳经济发展模式的背景下，对西北五省区能源碳排放与区域经济增长的脱钩状态进行探讨，不仅是响应和配合国家“低碳经济”的战略部署，更是西北五省区在“丝绸之路经济带”建设过程中亟待解决的现实问题。
关于“脱钩”，在各类组织和学者之间尚未形成统一的概念，但“脱钩”的核心表现为物质消耗与经济增长不同步变化的实质。近年来，碳排放与经济增长之间的脱钩关系引起学者们的高度关注，取得了丰硕的研究成果。国外学者利用脱钩理论对资源环境与经济增长的关系进行了实证研究。例如，Juknys采用oeCD模型，从初级脱钩和次级脱钩的视角出发，研究了立陶宛的资源环境与经济增长的脱钩现象［1］；Lu等运用日本、韩国、德国及我国台湾地区等的交通行业数据，比较分析了1990－2002年经济增长与能源需求及碳排放的脱钩关系［2］；Kaneko等通过“脱钩”理论分析了巴西的碳排放与经济增长的脱钩情况，研究结果表明：能源消费结构和碳排放强度是碳减排的决定因素［3］。
目前，国内学者关于脱钩理论的研究主要集中在能源和环境两个方面。例如，赵一平，段宁等根据“脱钩”理论，对我国能源消费量与经济发展之间的脱钩关系进行分析，研究结果表明：从上世纪80年代起，我国的能源消费与经济增长一直处于弱脱钩状态［4］。王虹等根据我国经济发展过程，采用脱钩理论，分析经济发展与我国能源消耗和环境压力的变动关系，观察其是否存在“脱钩”与“复钩”现象［5］。彭佳雯，黄贤金等基于脱钩理论的脱钩分析模型与tapio等的研究成果研究了我国能源碳排放与经济增长的脱钩关系及程度，结果显示：我国的经济增长与碳排放在1980－2008年间（除2000－2005外）基本呈现弱脱钩状态，与实现强脱钩还有差距，未来一定时期内弱脱钩趋势仍将持续［6］。李忠民，庆东瑞运用脱钩理论对山西省工业经济的增长与二氧化碳脱钩关系进行测度，发现山西省工业整体呈现GDp与能耗投入及二氧化碳排放之间呈现扩张连接状态，远未达到理想的脱钩状态［7］。盖美等采用tapio提出的弹性分析方法，探讨了辽宁沿海经济带能源碳排放与区域经济增长的脱钩关系与演变趋势［8］。
通过对现有文献梳理发现，关于能源碳排放与经济增长的研究仍处于理论研究阶段，且大多学者的研究是基于国家宏观层面和省际层面，而系统运用脱钩理论对某一区域的实证研究还较为缺乏，尤其是基于时间演变与空间差异的角度去测度、监测、预测能源碳排放与区域经济增长的脱钩关系和程度的研究还很不足。鉴于此，笔者基于时间演变和空间差异视角，对西北五省区2003－2012年的能源碳排放与区域经济增长之间的脱钩关系进行研究，分析碳排放与西北五省经济增长之间的脱钩程度与态势变化原因，以期为制定合理的碳减排政策和措施提供依据。
二、脱钩理论与脱钩分析模型
（一）脱钩理论
脱钩理论最早是由oeCD（经济合作与发展组织）基于环境压力和经济发展的比值在一段时期的变化而提出的，实际反映了经济增长与环境冲击、资源消耗的非同步变化状况。在某个时期，当环境压力的增长比它的经济驱动因素的增长慢时，就是环境退化与经济增长的脱钩，并把脱钩分为相对脱钩与绝对脱钩［9］，其中，相对脱钩又称弱脱钩，是指环境变量的变化率和经济增长率均为正值但经济增长率大于环境变量的变化率的现象；绝对脱钩则指经济增长的同时与之对应的环境变量保持不变或下降的情形，又称为强脱钩。根据eKC（环境库兹涅茨）假说：经济的增长一般会带来环境压力和资源消耗的增大，但当采取一些有效的政策和新的技术时，就能以较低的环境压力和资源消耗换来同样甚至更加快速的经济增长，这个过程被称为脱钩［10］。脱钩研究思路在环境领域的应用较为广泛，其脱钩指标设计是基于驱动力—压力—状态—影响—反应框架（DpSiR），主要反映前两者的关系也就是驱动力（GDp增长）与压力（环境污染）在同一时期的增长弹性变化情况［11］。
（二）脱钩分析模型
目前，能源碳排放与区域经济增长脱钩分析模型主要有两种，分别为基于增长弹性变化的tapio脱钩分析模型和基于期初值与期末值的oeCD脱钩指数模型。本文借鉴tapio的交通运输量增长与经济发展的脱钩模型，并参考国内学者彭佳雯等（2011）、盖美等（2014）人的研究将脱钩状态划分为8种（如表1所示）。其中，强脱钩是实现区域经济低碳发展的最理想状态，相应地强负脱钩为最不利状态。
为了进一步了解能源碳排放与经济增长脱钩的原因，笔者引入能源消费总量（用tCe表示）这个中间变量。能源碳排放（C）、能源消费总量（tCe）、GDp的各类弹性指数计算公式如下：
其中，e（C，G）代表能源碳排放的GDp弹性，e（C，t）代表能源碳排放的能源消费弹性，e（t，G）代表能源消费的GDp弹性。
（三）能源碳排放的测算
目前，我国还没有碳排放量的直接监测数据，而且关于碳排放量的计算学术界也没有统一的标准，故本文根据徐国泉等人提出的碳排放的因素分解模型来估算碳排放量［13］。
碳排放估算公式为：
其中，e为总的碳排放量，a为煤炭消费的碳排放转换系数，ec为煤炭消费量；B为石油消费的碳排放转换系数，eo为石油消费量；r为天然气消费的碳排放转换系数，et为天然气消费量。三、数据来源及处理
本文选取“丝绸之路经济带”沿线西北五省（新疆、甘肃、青海、宁夏、陕西）作为研究对象，并对这五省的经济增长与碳排放进行了时间演变和空间差异的脱钩分析。为了确保数据的可靠性和完整性，本文选取2003－2012年的相关数据进行分析，空间尺度方面，由于存在能源消费量和经济增长变化的滞后关系，因此本文空间差异分析选用2005年、2009年、2012年三个时期进行比较。
GDp（国内生产总值）、能源消费总量、煤炭消费量、石油消费量、天然气消费量的原始数据均来源于《新疆统计年鉴（2004－2014年）》、2004－2013年《甘肃统计年鉴》、《青海统计年鉴》、《宁夏统计年鉴》、《陕西统计年鉴》以及《中国能源统计年鉴》。其中，采用经零售商品价格指数（以1978年为基期）调整的真实国内生产总值（GDp）来反映经济增长。对数据的计算与分析主要运用excel2007、mapinfo7．0和arcGiS9．3。
四、结果与分析
（一）脱钩时间演变分析
根据碳排放估算公式（4）及各类能源的碳排放系数（表2）对西北五省2003－2012年的碳排放量进行计算，并对其能源消费总量与GDp加以计算整理，得出2003－2012年碳排放总量、能源消费总量与GDp变化趋势图（图1）。从图1看出，西北五省的碳排放总体变化趋势呈现上升趋势，从2003年9756．85万吨增长到2012年的24102．05万吨。2003－2008年碳排放增长幅度较小，而2009－2012年碳排放增长幅度明显增大。这与西北地区为响应和配合国家新一轮“西部大开发”战略而过于追求经济增长有关。西北地区是能源依赖性很强的地区，过度依赖煤炭、石油、天然气等化石能源相对粗放的经济增长方式，在发展经济的同时也伴随着大量的碳排放。能源消费总量与碳排放量的变动态势相似，但能源消费总量均大于碳排放量，2009－2012年能源消费总量与碳排放量差距逐渐增大，表明西北地区整体碳减排技术成效不明显，因此，要想配合新一轮“西部大开发”战略、响应“丝绸之路经济带”建设及实现碳减排新目标，应当重点加强减排技术，比如加大投资力度，引进发达地区的先进技术等。依据公式（1）、（2）、（3）对各类弹性指数进行计算得到表3，由表3脱钩分析结果可知：2004－2012年期间，西北五省能源碳排放与经济增长除2004年、2006年、2011年、2012年外的其他年份均处于弱脱钩状态，说明能源碳排放与经济增长关系密切，但碳排放增加的幅度小于经济增长的幅度。2004年、2011年由于大量依赖能源消耗的经济增长方式及过于追求GDp增长，导致能源消耗引起的碳排放与经济增长呈现扩张负脱钩状态，即经济增长的同时，碳排放也在增加，且增加的幅度大于经济增长的幅度。而2006年与2012年能源碳排放与区域经济增长处于扩张连接状态，说明能源碳排放增加的幅度大于或相当于经济增长的幅度。
结合中间变量（能源消费总量）来看，能源消费的GDp弹性值与碳排放的能源消费弹性值非常接近，表现在图形上（图2）两者的变化态势基本一致且重合，这说明西北地区的能源碳排放与区域经济增长脱钩主要是由能源消费与经济脱钩引起的。碳排放的能源消费弹性除2006年、2011年外弹性值均在1左右，表明目前西部地区碳减排技术水平对碳排放与区域经济增长脱钩的贡献作用尚未显现，这与西北地区长期以来以煤炭为主的能源消费结构以及相对落后的减排技术发展有关。
总体而言，2003－2012年西北五省区碳排放与区域经济增长整体处于弱脱钩状态，脱钩程度随着国家整体宏观经济形势与政策调控变化波动较大，与实现理想状态的强脱钩还有一定差距，节能减排技术还有待进一步提高。
（二）脱钩空间差异分析
西北五省能源碳排放与区域经济增长脱钩分析结果（如表3、图3所示）表明，2005年表现出强脱钩、弱脱钩、扩张负脱钩、扩张连接四种状态。其中，甘肃表现为强脱钩，弹性值为－1．0828，达到了区域经济低碳发展的理想状态，新疆落在弱脱钩区域，宁夏表现为扩张连接，弹性值为0．8986，青海、陕西表现最为严重，落在扩张负脱钩区域，且大于西北地区的整体水平，其中脱钩程度最低的为陕西，其能源碳排放的GDp弹性达到1．5567，这主要是由于陕西经济结构的“重型化”发展和在新能源开发领域的不足，导致煤炭在总体能源消费结构中的主体地位不断上升，进而造成碳排放的增长速度大于经济增长的速度。2009年主要表现为强脱钩、弱脱钩、扩张连接三种状态，青海、陕西、宁夏落在弱脱钩区域，新疆表现为扩张连接，弹性值为0．9344，甘肃能源碳排放与经济增长的脱钩最为显著，达到了经济发展的理想状态，这主要得益于2009年国家对甘肃政策扶持（甘肃省循环经济发展总体规划）。2012年，主要呈现弱脱钩和扩张负脱钩两种态势，而且脱钩呈现了一定程度的集聚，新疆与青海脱钩状态相对其他三省较为明显，都呈现弱脱钩（图3）。甘肃、陕西、宁夏则都落在了扩张负脱钩区域。
从西北五省两项弹性值的时期（2005年、2009年、2012年）对比来看（如图4、图5所示），碳排放的GDp弹性方面，西北五省区都表现为后期脱钩状态比前期更为显著的特点。其中，碳排放的能源消费弹性与碳排放的GDp弹性的地区变化态势基本一致，说明省际层面上碳排放与经济增长的脱钩同样由能源消费与经济脱钩所引起。对于碳排放的能源消费弹性，西北五省区前后期弹性值变化较小，区域差异也相对较小，2005年，弹性值最高为青海（1．9138），最低为甘肃（－1．0898），2009年最高为新疆（1．1731），最低为甘肃（－0．0014），2012年最高为青海（1．6657），最低仍然为甘肃（0．6649）。并且2009年、2012年五省区碳排放的GDp弹性明显低于碳排放的能源消费弹性，表明西北五省碳排放技术效应不明显，其对碳排放与区域经济增长脱钩关系贡献不明显，碳减排技术水平有待提高。2005年、2009年西北五省区的碳排放的能源消费脱钩区域差异不明显（如图6所示），但2012年，相对于2005年和2009年而言，开始呈现出一定程度的空间集聚，甘肃、宁夏、陕西落在0．4－0．8之间，新疆单独落在0．8－1．2之间，而青海则落在大于1．2的区间。总体而言，2005、2009、2012年碳排放与区域经济增长脱钩显著的省份主要是甘肃和陕西，这可能是由于国家对其节能减排的政策扶持及该省在追求经济快速增长的同时更加注重节能减排、能源消费结构升级等方面的资金投入和改善，因此比新疆、宁夏、青海具有相对较高的能源使用效率，从而实现了相对较高程度的脱钩发展。
五、结论与政策建议
（一）结论
1．从脱钩时间演变分析来看
（1）2003－2012年，西北五省区碳排放与经济增长整体呈现弱脱钩状态，经历“扩张脱钩—弱脱钩—扩张连接—弱脱钩—扩张负脱钩—扩张连接”的无周期性的变化特征，脱钩程度随国家整体宏观经济形势和政策调控变化波动较大，且脱钩状态没有一定的规律。
（2）2003－2012年西北五省区的GDp与能源消费总量呈现稳定的增长态势，且能源消费量始终大于GDp总量，在2010年以后，由于受国家政策的扶持及国际市场的影响，经济的增速明显大于能源消费增速，但碳排放的增速至2012年接近GDp同期增速，这表明西北五省区经济增长高度依赖于能源消费且将在近期持续下去，其未来碳减排不容乐观。
（3）从碳排放源来看，2010年以后，西北五省区对煤炭的需求比较稳定，但由于受国际市场及国际能源价格的影响，对石油、天然气的需求变动较大，但对煤炭的影响较小，因此，2010年以后，碳排放主要来自煤炭消费。
综上所述，并结合西北五省区实际情况可知，目前能源使用效率的提高是西北五省区实现弱脱钩的主要原因，但其并不能抵消经济发展对能源需求的增长幅度，因此，在未来经济发展过程中西北五省地区的经济发展与能源消费引起的碳排放脱钩态势仍将持续，与实现强脱钩的理想状态还有较大差距且不确定性较强。
2．从脱钩空间差异分析来看
（1）2005年西北五省主要表现为扩张负脱钩、扩张连接、弱脱钩、强脱钩四种状态。其中，宁夏落在扩张连接的区域，新疆落在弱脱钩区域，甘肃达到了理想的强脱钩状态，而青海与陕西则落在相对不利的扩张负脱钩区域。2009年主要表现为扩张连接、弱脱钩、强脱钩三种状态。除新疆与甘肃外均都落在弱脱钩区域，相对于2005年西北五省经济增长与碳排放的脱钩较为明显，这主要得益于国家对西北省区的政策扶持、能源利用效率的提高以及产业结构的调整，但相对于中东部发达地区而言，西北五省的能源消费与碳排放量仍然较高，节能减排的技术还较为落后。2012年表现为扩张负脱钩与弱脱钩两种状态。甘肃、宁夏、陕西均落在弱脱钩区域，相对于2005年、2009年，实现弱脱钩的省域数量上升较快，宁夏与陕西后期较前期脱钩更为显著，而新疆与甘肃则呈现与其相反的变化态势，青海碳排放与经济增长的脱钩变化不显著。
（2）2005年，碳排放与经济脱钩空间格局较为分散，脱钩程度具有较大的区域差异，具体呈现扩张负脱钩、扩张连接、弱脱钩、强脱钩四种状态。2009、2012年脱钩呈现空间集聚态势，尤其是2012年，主要呈现弱脱钩与扩张负脱钩两种状态，区域差异明显缩小。碳排放与能源消费脱钩空间格局和能源消费与经济脱钩基本一致，碳排放与能源消费脱钩区域差异不明显，但后期相比前期呈现一定程度的空间集聚。甘肃、宁夏、陕西相对于新疆和青海脱钩状态更为显著，这对下一步制定碳减排工作具有重要的指导意义。
（3）无论是西北地区整体层面还是省际层面上，碳排放与区域经济增长脱钩主要是由能源消费与经济脱钩而引发的，其中主要由产业结构升级、节能减排技术进步等从而推动高耗能、高污染、高排放产业结构调整和能源利用效率提高所致。西北五省地区碳排放技术水平较低，技术发展相对滞后，对碳排放与经济脱钩贡献较小。因此，西北五省区未来脱钩发展措施的重点方向应为基于节能技术、产业结构升级，着重发展碳减排技术，同时逐步改善能源消费结构。
（二）政策建议
1．引进先进的生产技术，增强自主创新能力，提高能源利用率。要以中东部及国外的先进生产技术为支撑，建立由企业主导，高等院校、科研机构参与的产、学、研相结合的产业技术创新联盟，开展低碳节能技术、清洁煤技术、低碳管理技术的研究与开发。通过自主开发、招标引资的方式，提高自主创新能力，并充分发挥资源优势、政策优势，依靠企业现有的基础，瞄准市场潜力大的高新技术产品，加大技术的自主开发创新能力，开发一批具有科技含量高的专利产品。新疆是“丝绸之路经济带”建设的核心区，再加上“十九省市对口援疆”的优惠政策，故新疆具有发展新兴环保产业的有利条件，可以实现节能减排，低碳技术的滚动式发展。同时，青海、甘肃、宁夏、陕西都是“丝绸之路经济带”的沿线省份，也理应引进先进技术，坚持“引进来，走出去”的发展战略，鼓励自主创新技术产品的推广目录和政府招标采购产品目录，继续加快西部大开放的实施力度，进而实现碳排放与经济增长脱钩的理想状态。
2．优化产业结构和布局，推动低能耗产业的发展。西部五省应充分发挥本地自然资源丰富、依托内地企业的管理、人才、资金、技术优势，抓住高耗能行业产能相对过剩的有利时机，加快淘汰落后产业，大力发展以高新技术产业为支撑的低能耗的技术密集型产业，努力提高第三产业所占的比例，大力发展教育、文化、旅游等生活型服务业与金融、信息等生产型服务业，使现代服务业的比重大幅度提高，实现产业结构的优化，进而降低能源的消耗。
3．加大新能源的开发力度，提升可再生能源的利用效率。化石能源在西北地区经济发展过程中的重要作用毋庸置疑，但过度依赖化石能源的消费结构严重制约了减排技术对碳排放和经济脱钩的贡献，能源结构的升级是西北地区个别省份碳排放与经济增长呈现弱脱钩、强脱钩的主要原因之一。因此，加大新能源的开发力度和提升可再生能源的利用效率就显的非常重要。西北地区拥有丰裕的太阳能、风能等清洁新能源，在当前共建“丝绸之路经济带”以及新一轮“西部大开放”战略实施的新形势下，西北五省区应充分利用其独特的地理优势与资源优势，加大对新能源的开发力度，研究和完善生物能等清洁能源的定价和分摊机制，逐步降低经济在发展过程中对煤炭、石油、天然气的过度依赖，提升可再生能源的利用效率，从而逐步实现更集约、更清洁、多元化的能源消费结构。
4．西北五省区的各级政府要加大各个省能源结构调整的规划，不断促进产业结构的进一步优化升级，加强政府对能源碳排放方面的控制力度，对于高能耗、高排放、高污染的非重要产业提高税率，进而限制其发展规模，而对能源消耗低利用率高的企业增加补贴。依托国家各项优惠政策，突破性的发展以风力发电、太阳能光伏、节能装备、电力环保等为重点的能源，并针对性的培育和发展新能源、节能环保产业等战略性新兴产业。对于西北五省而言，冬季取暖一直是能源消耗的重要领域，尤其是煤炭资源的消耗，因此，应推进集中供热清洁转型，减少煤炭的供热比例，增大相对低碳的石油、天然气的供热比例，加大清洁能源的使用力度，建立和完善高效清洁的城市供热体系。
除此之外，还应加强低碳宣传的力度，提高居民、企业等的节能减排的意识。节能减排体现在生活中的各个领域，西北五省区应强强联合大力宣传低碳生产、低碳消费、低碳经营的理念，从身边做起，提高节能减排意识，只有每个人低碳意识的增强，才能够带动整个西北地区低碳技术的发展，进而实现碳排放与经济增长强脱钩的理想状态。
参考文献
［1］JuknysR．transitionperiodinLithuania－Dowemovetosustainability？［J］．environmentalResearch，engineeringandmanagement，2003，4（26）：4－9．
［2］LuiJ，LinSueJ，LewisC．Decompositionanddecouplingeffectsofcarbondioxideemissionfromhighwaytransportationintaiwan，Germany，JapanandSouthKo－rea［J］．energypolicy，2007，35（6）：3226－3235．
［3］De－FreitasLC，KanekoS．DecomposingthedecouplingofCo2emissionandeconomicgrowthinBrazil［J］．ecologicaleconomics，2011，70（8）：1459－1469．
［4］赵一平，孙启宏，段宁．中国经济发展与能源消费响应关系研究——基于相对“脱钩”与“复钩”理论的实证研究［J］．科研管理，2006（5）：129－133．
［5］王虹，王建强，赵涛．我国经济发展与能源、环境的“脱钩”“复钩”轨迹研究［J］．统计与决策，2009，（17）：113－115．
［6］彭佳雯，黄贤金，钟太洋，赵雲泰．中国经济增长与能源碳排放的脱钩研究［J］．资源科学，2011，33（4）：626－633．
［7］李忠民，庆东瑞．经济增长与二氧化碳脱钩实证研究——以山西省为例［J］．福建论坛：人文社会科学版，2010，（2）：67－72．
［8］盖美，曹桂艳，田成诗，柯丽娜．辽宁沿海经济带能源消费碳排放与区域经济增长脱钩分析［J］．资源科学，2014，36（6）：1267－1277．
［9］antonJ．DecouplingaConceptualoverview［R］．paris：organizationforeconomicCo－operationandDevelopment（oeCD），2001．
［10］马军，巩芳．西部地区碳排放与经济增长的脱钩关系比较研究［J］．生态经济，2013，（2）：53．
［11］oeCD．indicatorstomeasuredecouplingofenvironmentalpressuresfromeconomicgrowth［R］．paris：oeCD，2002．
碳排放与经济关系篇5
[关键词]低碳经济 理论内涵 支撑保障体系
低碳经济是全球气候变暖的情况下出现的新概念，在《京都议定书》受挫的情形下，由英国政府于2003年在题为《我们未来的能源――创建低碳经济》的白皮书中首次提出的。之后，低碳经济在国际社会引起了轩然大波，被政界和学术界广泛地探讨和研究，低碳经济被誉为继两次工业革命、信息革命和生物技术革命后的第五次世界革命浪潮。
一、引言
目前，我国是世界上第二大能源生产国和消费国、第一大煤炭生产国和消费国、第二大温室气体排放国。由于我国正处于工业化中期的“爬坡”阶段，因此中国在较长一段时间内不可避免地要消耗大量的能源和资源。我国在《气候变化国家报告》中不但明确提出中国要走低碳经济发展道路，而且还确立了减缓气候变化的总体思路。
二、低碳经济的内涵
低碳经济从表面看是为了应对温室气体排放的，实际上包含着丰富的内涵，这可以从以下几个方面来理解。
第一，在碳排放与经济发展关系规律的把握上，低碳经济是资源环境与经济发展的必然产物。资源环境因素越来越成为经济增长的必要要素，在很大程度上成为经济发展的制约因素和短板因素。温室气体排放与经济增长间要经过一个低收入低排放、收入增加排放增加、高收入排放稳定甚至降低的过程，这一过程是和整个人类社会的演进有密切关系。在农业社会，人们生产和生活处于较低的水平上，对环境基本不会造成多大污染，即使存在温室气体，也能被社会所消化和吸纳，当时社会处于一个低收入低排放的低碳经济阶段；随后，工业社会是以大量投入、大量消耗和大量排放为特征的社会，经济增长方式粗放，能源利用效率不高，并且化石能源消费结构占较大比例，温室气体排放骤然增加，此时的社会处在高收入高排放的高碳经济阶段；当人们认识到环境是稀缺资源时，逐步加大环境投资力度，于是出现一个高收入排放稳定甚至下降的低碳经济阶段。
由此可见，实际上低碳经济并不是现代社会的标志，早在农业社会，低碳经济模式就已经存在，只不过资源环境问题尚未突出。
第二，在低碳经济发展上，企业是低碳经济发展的主体。企业是现代市场经济的主体，理应成为低碳经济的主体，因此构建低碳型企业是发展低碳经济的微观基础。为此，必须在产品的生态设计、清洁生产等方面融入低碳理念。在生态设计时，要把握产品原料、能源投入的低碳化，确保从源头上进行低碳化设计；在产品的生产过程中，确保清洁生产顺利进行，清洁生产可以保证产品生产过程中的低碳化。不断提高低碳技术研发能力，充分利用清洁生产技术、低碳技术等，在产品的整个生产过程保证低碳型的生态化设计顺利实现。
第三，在低碳经济发展的内容上，低碳经济发展主要构建低碳型产业发展模式和低碳型区域发展模式。低碳型产业发展模式就是按照低碳经济的发展理念，对现有产业结构进行改造，加速产业结构优化与升级，实现建立产业结构优化式低碳发展的模式。根据产业结构的宏观构成，按照不同产业结构与能源的消耗和碳排放的关系进行低碳化。一般而言，按照经济发展和增长的逻辑，产业结构经过从“一二三”到“三二一”的转换过程，由于第三产业是服务型产业，能源消耗、碳排放比第二产业低很多，再加上第一产业中的农林牧渔等产业又具有增汇的功能，所以，第三产业所占比重越多，低碳经济发展的状态越好。另外可以根据不同产业间产品、废弃物不同的联系，通过构建循环经济产业链，来实现减排的目的，实现低碳化发展。
低碳型区域发展模式主要包括两个方面。其一是低碳型园区发展模式。从区域角度而言，园区是发展低碳经济最小的单位，建立低碳型园区发展模式就是依据工业园中各个企业在园区中所处不同的地位和角色，建立起各个企业间能源利用和废弃物排放以及综合利用的稳定的联系，以期实现能源的综合利用和废弃物排放的减量化。其二是低碳型城市发展模式。低碳型城市发展模式就是通过在城市发展低碳经济，创新低碳技术，改变生活方式，最大限度减少城市的温室气体排放，彻底摆脱以往大量生产、大量消费和大量废弃的社会经济运行模式，形成结构优化、循环利用、节能高效的经济体系，形成健康、节约、低碳的生活方式和消费模式，最终实现城市的清洁发展、高效发展、低碳发展和可持续发展。
第四，在低碳经济发展的目标上，低碳经济就是要权衡资源环境和经济发展的关系，最终形成能源的使用效率最大，生态环境优化，人民生活福利最大。碳排放已成为人类社会发展的新标识，已构成经济增长和发展的硬约束。正确处理碳排放量与经济发展的关系成为当前经济学界重大的理论问题。低碳经济的提出根源于该问题的解决。数学上衡量低碳的标准目前还不具备，但是可以从碳排放与经济增长的关系来测度。其一，碳排放量的增长速度不及经济增长速度；第二，零排放；第三，碳排放的绝对量在下降。这三种情况可以说都是低碳化的表现，只不过程度不同。第一种情况是一般情况，第三种情况是最理想的状态。无论哪一种情况，经济增长速度必须保持正的，这样才能符合发展的本意。
第五，在低碳经济发展的路径选择上，低碳经济发展就必须进行节能减排。发展低碳经济必须按照科学发展观的要求，进行节能减排，建设生态文明。节能减排要根据国家能源基本国情，依靠科学技术进行。我国能源禀赋的特征是“富煤、少油和贫气”，这样的能源禀赋决定了我国是以煤炭为主的能源消费结构，以煤为主的能源消费结构导致以煤为燃料的中间转换装置效率低下，终端能源利用效率比液体或气体燃料低。目前中国能源综合利用效率为32％，而发达国家现在已经达到40％甚至50％左右；以煤为主的能源消费结构导致能耗高的同时，又带来了严重的代价。以煤为主的能源消费结构导致我国大气环境污染以煤烟型污染为主，其中二氧化碳占加大比例。因此，发展低碳经济必须调整能源消费结构，大力发展可再生新能源，加快建立生态能源体系的步伐。
三、构建低碳经济体系的措施
目前，我国发展低碳经济处于“试点”阶段，还存在不少阻碍。其一，我国目前能源消费结构的刚性特征决定了未来10-20年，以煤炭为主的能源消费结构不会改变。而以煤炭为主的能源消费结构成为发展低碳经济的首个障碍因素。其二，尽管我国受到金融危机的影响，经济增长速度回落，但是未来一段时间内经济增长仍然会保持一个较快的速度。由于经济增长的惯性，粗放型经济增长方式难以立刻转型，所以，由于粗放发展而导致的碳排放势必增加，这不利于低碳经济的发展。其三，当前对低碳经济的理解尚处于基本概念的层面，公众对低碳经济的认识还有大幅度提高的潜力。为了实现低碳经济的顺利发
展。必须构建科学合理的支撑保障体系，主要包括以下方面。
第一、充分发挥市场机制的作用，实现低碳经济的市场化操作。借鉴国际经验，加快建立国际合作。《京都议定书》所提出的温室气体减排三机制，主要有：联合履行机制(Jointimple-mented，Ji)、清洁发展机制(CleanDevelopmentmechanism，CDm)和“碳减排”贸易(internationalemissiontrade，let)。其中，Ji机制规定，附件i国家可以从其他工业化国家的投资项目产生的减排量中获取减排信用。这样就相当于工业化国家之间转让了同等量的“减排单位”；CDm机制是唯一涉及到发展中国家的一种机制，该机制规定，允许附件i国家出资支持无减排义务的国家通过工业技术改造、造林等活动，降低温室气体的排放置并冲抵附件i国家的减排指标，即为附件i国家的投资者可以从其在发展中国家实施的、并有利于发展中国家可持续发展的减排项目中获取“经核证的减排量”(CeRs)。iet机制允许附件i国家(主要是发达国家)之间相互转让它们的部分“排放配额单位”。
第二，建立政府主导的作用机制。低碳经济发展，必须平衡经济发展与资源环境的关系，特别是要权衡经济发展与能源的关系。而在资源(能源)环境领域内存在着市场机制无法解决或者解决不好的难题，诸如温室气体排放的外部性、资源的公共产品特点等，这些问题需要政府出面，弥补市场失灵。因此，政府在发展低碳经济的过程中需要扮演主导作用。为此必须建立低碳经济发展的政府主导机制。
第三，建立低碳经济技术体系。低碳技术是发展低碳经济的重要支撑，低碳技术包括对现有能源技术的改造；在可再生能源及新能源、煤的清洁高效利用、油气资源和煤层气的勘探开发、二氧化碳捕获与埋存等领域开发的有效控制温室气体排放的新技术；能源效率技术等。但是目前总体技术水平落后是我国发展低碳经济的严重阻碍。我国目前能源生产和利用、工业生产等领域技术水平落后，技术开发能力和关键设备制造能力差，产业体系薄弱，与发达国家有较大差距。为此，必须国家采取鼓励措施，建立低碳经济技术支撑体系。
第四，完善低碳经济发展的公众参与机制。公众参与是发展低碳经济的社会基础，为此必须建立和完善公众参与机制。政府必须加大宣传力度，提高公众的能源节约和环境保护意识；通过举办讲座、研讨会、经验交流等方式加强对能源节约和环境保护的相关知识的普及，并有意识地宣传和发展一些致力于环境保护事业的非政府组织，使公众真正融入到资源节约和环境保护的大运动中去，推广绿色消费理念，把能源节约活动变成全体公众的自觉行为和日常习惯。实现公众的绿色消费，形成发展低碳经济的“倒逼”机制。
低碳经济是应对温室气体排放而发起的社会变革运动。开始成为世界各国可持续发展的基本准则。中国作为发展中大国，发展低碳经济既是机遇，又是挑战。发展低碳经济，是实现我国经济可持续发展的必由之路。所以，作为一个高能耗国家，需要从节能减排、低碳发展的内在规律出发，从碳排放与经济发展关系、低碳经济发展的主体、低碳经济发展的内容、低碳经济发展的目标和低碳经济发展的路径选择等五个方面，深刻理解低碳经济丰富内涵。
[参考文献]
[1]鲍健强、苗阳、陈锋：低碳经济：人类经济发展方式的新变革[J].中国工业经济，2008(4).
[2]邢继俊、赵刚：中国要大力发展低碳经济[J].中国科技论坛，2007(10).
碳排放与经济关系篇6
关键词：吉林省；二氧化碳排放；经济增长；环境库兹涅茨曲线
一、引言
十一届全国人大三次会议提出我国在发展未来经济时，积极发展以低碳排放为特征的产业体系和消费模式，针对全球气候变化问题，积极参与国际合作，采取合理的措施来共同解决全球气候变化给经济发展所带来的困扰。当前，能源问题和气候安全已经成为全球经济发展的重要影响因素，能源和气候变化成为威胁经济发展的因素，而这两个因素都与高碳排放密切相关：一方面，碳密集的能源生产方式和能源消费方式，给全球经济的发展带来了极大的影响，导致能源使用短缺。能源属于不可再生资源，资源的短缺将造成能源的不可持续。另一方面，高碳排放会给生态环境带来威胁，导致生态环境被破坏，出现大气污染、温室效应等环境问题，这些问题的出现会对人们的生活造成威胁。2012年1月根据国务院关于印发“十二五”控制温室气体排放的通知，我国以到2015年全国单位国内生产总值二氧化碳排放比2010年下降17%为目标，积极应对全球气候变化。其中要求各地区也应充分认识并控制温室气体的排放，到2015年吉林省单位国内生产总值二氧化碳排放要比2010年下降17%。
综上所述，研究吉林省二氧化碳排放与经济发展之间的关系对于吉林省经济发展和环境建设具有重大意义，应从我国当前经济发展现实出发，发展能耗低、污染低、碳排放低的低碳经济，适合世界经济的发展潮流，符合我国当前的经济发展现状，是我国经济实现可持续发展的重要措施，所以各个地区要根据自身经济发展的实际情况来发展低碳经济，促进各地区经济发展的同时，保护生态环境。
二、文献综述
1991年美国两位经济学家Grossman和Kruger首先提出环境库兹涅茨曲线理论，并研究了两者之间的关系。之后很多学者纷纷进行了这方面的研究；2004年martines-Zarzoso等发现人均收入与人均二氧化碳排放存在n型关系。
近些年，国内许多的学者也纷纷置身于二氧化碳环境库兹涅茨曲线的研究，2009年林伯强、蒋竺钧，运用二氧化碳环境库兹涅茨曲线研究了我国二氧化碳排放的拐点，并进行了预测。2009年韩玉军、陆在文章中认为收入水平不同的国家有着不同类型的二氧化碳环境库兹涅茨曲线；2010年许广月、宋德勇在论文中认为中国东部和中部地区存在人均碳排放的二氧化碳环境库兹涅茨曲线，但西部地区不存在。还有许多例如陆虹（2009）吕志鹏（2012）邵锋祥、屈小娥、席瑶（2012）等学者都运用二氧化碳环境库兹涅茨曲线研究了经济增长与二氧化碳排放之间的关系，但对吉林省的具体研究相对其他地区较少。
三、吉林省二氧化碳环境库兹涅茨曲线
近几年全球化问题得到广泛关注，许多学者也置身于这一问题的研究，库兹涅茨曲线慢慢应用于二氧化碳排放与人均收入的关系。本文利用二氧化碳的环境库兹涅茨曲线模型分析，描述了人均二氧化碳排放和人均收入的关系。并分析推算碳排放时候存在拐点及达到观点的时间路径。
（一）模型、指标与数据
1.二氧化碳排放eKC曲线模型构建
模型以人均收入作为解释变量，设三次方程式并采用对数形式。
模型的表达式为：
LnpC=α+β1LnpY+β2LnpY2+β3LnpY3（1）
表达式中：α为截距项，β1、β2和β3分别为LnpY、LnpY2、LnpY3的估计系数
2.数据的来源与处理
数据样本区间为1993-2011年，研究这一区间中吉林省人均二氧化碳排放（pC）和人均收入（pY）的关系。人均二氧化碳排放为历年吉林省二氧化碳排放总量与吉林省总人口数之比；人均收入则为历年吉林省地区生产总值与吉林省总人口数之比表示。吉林省地区生产总值和人口数据来源于《2012年吉林省统计年鉴》，地区生产总值以1993年不变价格计算。
（二）实证结果与分析
对模型进行拟合，结果得出：
LnpC=0.022233512-58.1950848734LnpY+7.68173747313LnpY2-0.333824991434LLnpY3
该模型经检验合格，所以运用该模型。
ekc曲线的判定标准为
模型结果分析β10，β3
根据表一所示本文模型结果分析β10，β3
计算吉林省eKC曲线的拐点，可根据公式
拐点=exp（-β1/2β2）
得出两个拐点分别为43.28859（元）和99289.68823（元），其中拐点一43.28859（元）不具经济学意义，故不做分析，拐点二为99289.68823（元）当吉林省人均收入小于99289.68823（元）时二氧化碳的排放随着人均收入的增加而增加；反之，当二氧化碳的排放随着人均收入的增加而减少。通过以上的分析我们可以总结出吉林省经济增长与二氧化碳排放的现状与未来。
四、影响二氧化碳排放的因素及其存在问题
（一）影响二氧化碳排放的因素选取
现如今存在着许多碳排放的影响因素，本文我们选取产业结构、能源强度、经济发展水平、技术进步和制度因素等五项因素来分析。
1.产业结构（CY），产业结构直接影响着二氧化碳碳排放，优化产业结构是减少二氧化碳排放的主要途径，本文选取三大产业中对二氧化碳排放最具影响的第二产业，以吉林省1993～2012年历年第二产业的增加值与吉林省生产总值之比表示产业结构。
2.能源强度（enG），能源强度的大小影响着二氧化碳的排放，经济发展水平低的时期，能源消耗大，利用率低，二氧化碳的排放量大，但经济发展水平高的时期，能源消耗量虽大，但能源利用率得到提高，二氧化碳的排放量就会相对减轻。本文以1993～2012年历年吉林省能源消耗量与吉林省生产总值之比表示能源强度。
3.经济发展水平（pGDp），经济发展水平低时，环境的质量会随着经济的增长而下降，但经过某一拐点后，环境质量就会有上升的迹象，经济发展水平可以很好地的衡量二氧化碳排放。本文以吉林省1993～2012年历年人均GDp表示经济发展水平。
4.技术的发展（R&D），技术的发展特别是对对减少碳排放的技术等环保科技的投入和研发，可以很好地减轻二氧化碳的排放量，本文以吉林省1993～2012年历年R&D即发展经费支出表示技术进步。
5.制度因素（SYS），政府对外开放的程度高，对环境监管力度的加强，可以使二氧化碳排放总量降低，本文以吉林省1993～2012年历年进出口贸易总额与吉林省地区生产总值之比表示制度因素。
6.二氧化碳排放总量（Co2），以吉林省1993～2012年历年二氧化碳排放总量表示。
（二）模型设定与分析
1.模型的设定
根据变量的选取，所构建的模型如下。
Co2=α+β1CY+β2enG+β3pGDp+β4R&D+β5SYS（4-1）
其中对变量Co2、R&D各取对数，分别记为LnCo2、LnR&D，模型最终为
LnCo2=α+β1CY+β2en
G+β3pGDp+β4LnR&D+β5S
YS（4-2）
1993-2012年的二氧化碳排放总量为被解释变量，其与影响二氧化碳碳排放的因素为解释变量，运用eViewS6.0对模型进行回归分析。分析结果如下：
LnCo2=7.8721-1.490955CY+1285.1
52enG+3.87pGDp+0.47854LnR&D+1.1
05797SYS（4-2）
2.模型的分析
产业结构（CY）是由第二产业的增加值表示的，产业结构的回归系数为-1.490955，在1%水平下为正态分布，每增加一个百分点，二氧化碳的排放量也随之增加。吉林省产业结构由第二产业为主，碳排放也是由第二产业排放量占很大的比重，说明二氧化碳的排放量随着第二产业的能源消耗增加而加剧。
能源强度（enG）的增加会使二氧化碳排放有这相应增加，表格中能源强度的回归系数为1285.152，系数检验值在1%水平线上通过显著性检验，从1993～2012年的能源强度的变化可以看出，这一区间的能源强度在逐渐减小，说明按照这一趋势，能源强度的逐步下降代表经济发展水平逐步提升，能源的利用率得到提高，使二氧化碳排放速度逐步放缓，从而减轻二氧化碳的排放量。
经济发展水平（pGDp）的回归系数为3.87，系数检验值在1%水平上通过显著性检验，表示人均收入GDp每增加一个百分点，二氧化碳排放就会上升，说明二氧化碳排放还未经过拐点，二氧碳排放随着经济的增长而增加，人们的思想还为提升到对高环境质量的渴望。
技术的进步（R&D）加强可以使二氧化碳排放减少，表格中回归系数为0.478542，表示技术进步rd每增加一个百分点，二氧化碳排放就能够相应的下降，但技术进步rd的系数检验并不显著，说明技术的进步虽然可以减少二氧化碳的排放量，但吉林省的技术发展相对落后，并不能很好地减轻二氧化碳的排放。还应当加强技术进步，提高能源利用效率。
制度因素（SYS）是由对外开放度表示的，制度因素的回归系数为1.105797，表示制度因素每增加一个百分点，二氧化碳排放量就会加大。这说明吉林省对外开放力度较低，政府对环境监管的执行力度不够。所以二氧化碳排放量会增大。
（三）吉林省二氧化碳排放所存在的问题
通过因素影响的分析，我们分析目前吉林省二氧碳排放所存在的问题。
1.重型产业结构，导致碳排放强度大
吉林省以重工业为主，电力、机械设备、汽车、化工、建材等重工业成为吉林省经济增长的主要力量。重工业具有高资源消耗、高污染、碳排放强度大的经济发展特点，在重工业发展中对资源的需求量必然会增大，而吉林省又是以煤炭资源为主的大省，所以在高度的经济发展过程中必然会引起碳排放量的增大，排放强度大，会成为制约吉林省发展低碳经济的阻碍因素。在未来，吉林省要想发展低碳经济，必须考虑使用清洁能源来代替煤炭能源，降低碳排放量。
2.以煤为主的能源结构，清洁能源发展水平低
受能源资源的限制，吉林省的能源生产和能源消费以煤炭和石油为主，而以水电为主的清洁能源却只占很少的比例。吉林省有着丰富的天然气资源，但是天然气的使用率很低，低于全国平均水平；吉林省境内有着丰富的风能资源，目前基本尚未开发；吉林省有着丰富的煤层气资源，但是对煤层气资源的利用仍然处于起步阶段，在使用时存在着排空浪费现象。可以这样说，吉林省有着各种各样的清洁能源，但是目前仍以煤炭资源为主，清洁能源的开发程度低，使用效率低。
经济发展水平提高，人民生活水平明显提高，但人民对能源的消费需求加大。
随着吉林省经济发展水平的不断提高，人民生活水平明显提高，人民对能源的消费需求加大，但对节能减排的意识并没有普及。比如吉林省的地理位置比较特殊，冬季寒冷且时间漫长，煤炭成为居民冬季御寒的主要能源。人民生活水平明显提高，人均住房面积大幅提高，居民对煤炭的需求量大增，人均煤炭消费量增加，煤炭消费量的增加必然导致碳排放的增加，大量的二氧化碳排入空气中，必然会带来环境污染。不光是对住房的需求，人们对生活的物质需求和消耗都使得二氧化碳碳排放的增加，严重制约了吉林省低碳经济的发展。
3.吉林省环保技术水平低，节能减排效果不明显
通过对模型的分析，吉林省的技术进步虽然在一定程度上可以减轻二氧化碳的排放，但我们从中也发现了这种影响十分微弱，这说明吉林省在环境保护上的科技投入并不充足，环保技术水平低。技术的进步发展可以充分将二氧化碳排放量减轻，而吉林省节能减排的效果并不明显。
4.政府对外开放程度不够，环境制度不完善
吉林省属于对外开放程度比较低的东北部地区，健全的市场经济体系还未形成于经济活动中，政府对环境监管力度薄弱，使得二氧化碳排放量不断升高。
五、对策
（一）加大科技投入，发展知识和技术密集型为主的低碳产业
技术进步可以在一定程度上减轻吉林省二氧化碳的排放量，吉林省可以采取加大科技投入的措施来降低二氧化碳的排放量，通过发展知识密集型和技术密集型的低碳产业来降低碳排放量。
知识和技术密集型产业属于低碳产业，该产业的主要特点是能耗低、物耗低，可以降低生产过程中的碳排放量。吉林省的经济发展以重工业为主，重工业生产过程中需要大量的煤炭资源，能耗高导致碳排放量高，从而对生态环境造成严重的影响，影响吉林省经济的可持续性发展。吉林省在经济发展过程中，应通过投入资金加大科技投入来转变吉林省的经济发展结构，逐步发展知识和技术密集型为主的低碳产业，通过经济结构的转型，发展耗能低的信息产业和现代服务业等，从而降低二氧化碳的排放量，实现吉林省经济的持续、快速和健康发展。
（二）优化能源结构，减少对煤炭的过度依赖
目前，从我国的能源结构来看，煤炭占70%左右的比重，远远高于世界30%左右的比重。吉林省在发展经济的过程中，以重工业为主，对煤炭的依赖程度非常大，已经成为我国煤炭消费的主要省份，由于煤炭的碳排放量非常高，因此吉林省近几年的碳排放量非常高，对环境造成严重的威胁。吉林省要想实现经济的可持续性发展，必须优化经济发展中的能源结构，减少对煤炭资源的过度依赖，增加经济发展中可再生能源和新能源的充分利用。
吉林省在经济发展中要重视对可再生资源和新能源的利用，通过能源的替代，来降低碳的排放量，从而保护生态环境，实现经济的可持续发展。当前我国在经济发展中非常重视对生态环境的保护，已经将可再生资源提到了经济发展的重要位置。吉林省可以充分利用国家的政策，来进行能源的替代，利用低碳能源来减少二氧化碳的排放量，提高新能源和可再生能源在能源利用中的比重，减少对煤炭的过度依赖，最终实现经济的稳定发展。
（三）转变经济增长方式，调整产业结构
吉林省的经济发展以第二产业为主，一般来说，第二产业与第三产业相比，对能源的消耗量大，导致二氧化碳的排放量也比较高。从吉林省的经济结构来看，重工业在经济发展中处于主导地位，是导致吉林省碳排放量高的主要原因。随着世界经济的快速发展和全球经济一体化，当今世界已经进入信息时代，科技可以提高劳动生产率，可以促进经济的发展。因此，对于吉林省来说，必须转变当前的经济增长方式，调整产业结构，实现第二产业向第三产业的转变，同时，大力发展第三产业可以降低对煤炭的依赖程度，实现低碳经济的顺利转变，减少经济发展中碳排放对生态环境造成的严重影响，逐渐降低碳排放量，保护生态环境，实现吉林省经济的长远发展。
（四）发展具有低碳特征的环保产业发展模式
随着国家对低碳经济重视程度的提高，吉林省对促进环保产业发展的产业结构进行优化，逐步发展能耗低、二氧化碳排放量低的食品、医药、新型能源化工等先进制造业为主体的新型工业机构，但是从吉林省目前的经济发展结构来看，仍然是以汽车制造、机械、化工和建筑等国际公认的高碳产业为主，高碳产业在发展过程中，对煤炭资源的依赖程度比较大，面对日益增加的碳排放量，面对生态环境的日益恶化，吉林省要维持经济的长远发展，应该充分发挥科学技术在经济发展中的重要作用，通过科技来降低生产企业的碳排放量，发展具有低碳特征的环保产业，从而提高能源的利用效率，优化能源的利用结构，使生态环境与经济发展相协调，而不是以牺牲环境为代价来换取经济的发展。
吉林省在发展低碳环保产业的过程中，可以利用吉林省科学研究院的优势来为低碳环保产业的发展提供平台；培养低碳产业发展的专业人才，为低碳产业的发展提供人才保障；政府可以通过相关的政策扶持等来发展低碳环保产业，既能达到保护生态环境的目的，也能促进经济的快速发展，从根本上减轻吉林省二氧化碳的排放量。
（五）改变工业品出口结构，实现吉林对外贸易的可持续发展
目前，吉林省工业品出口结构中，仍然以能耗高、排放量高的工业品为主导，在工业生产过程中导致碳排放量较高。为实现吉林对外贸易的可持续发展，吉林省应该通过改变工业品的出口结构来降低工业生产中二氧化碳的排放量。
吉林省政府可以通过贸易政策调整来改变工业品的出口结构，近年来，随着吉林省产品出口的迅速发展，为了促进工业品的出口，国家通过关税调整政策来降低出口工业品的能耗和排放量，对高耗能、高排放量的出口产品征收高出口关税；对低耗能、低排放量的出口产品征收较低的出口关税。
这些措施的实施，既可以通过国际贸易来达到节能降耗，降低二氧化碳排放量的目的，也可以通过工业品出口结构的完善，来增加出口工业品的产品附加值，促进出口工业的深加工，提高出口工业品的技术含量，提高吉林省出口工业品在世界市场上的市场份额与竞争能力。通过技术创新来降低吉林省二氧化碳的排放量，发展科技含量低、无污染的第三产业，促进吉林省整体经济的发展，促进吉林省低碳经济的发展，改善吉林省的生态环境，改善经济发展所产生的环境污染问题。
参考文献：
[1]林伯强，蒋竺钧.中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析[J].管理世界，2009（04）.
[2]韩玉军，陆.经济增长与环境的关系――基于对Co2环境库兹涅茨曲线的实证研究[J].经济理论与经济管理，2007（03）.
[3]许广月，宋德勇.中国碳排放环境库兹涅茨曲线的实证研究――基于省域面板数据[J]中国工业经济，2010（05）.
[4]吕志鹏.辽宁省碳排放与经济发展关系研究――基于环境库兹涅茨曲线的分析[J].调研世界，2012（04）.
[5]邵锋祥，屈小娥，席瑶.陕西省碳排放环境库兹涅茨曲线级影响因素――基于1978～2008年的实证分析[J].干旱区资源与环境，2012（08）.
[6]刘华军，闫庆悦，孙曰瑶.中国二氧化碳排放的环境库兹涅茨曲线――基于时间序列与版面数据的经验估计[J].中国科技论坛，2011（04）.
[7]陆红.中国环境问题与经济发展的关系分析――以大气污染为例[J].财经研究，2000（10）.
[8]张亚欣，张平宇.吉林省低碳经济发展水平评价[J]干旱区资源与环境，2011（06）.
[9]张丽峰.我国产业结构、能源结构和碳排放关系研究[J].干旱区资源与环境，2011（05）.
[10]GrossmanG.m.，Kruegera.B..environmentalimpactsofanorthamericanFreetradeagreement[n].nationalBureauofeconomicResearchworkingpaper，1991.
[11]martinwagner.theCarbonKuzne
tsCurve：aCloudypictureemittedbyBadeconometrics？[J].Resourceandenergyeconomics，2008（30）.
[12]Galeottim.，Lanzaa.，pauli，F..Reasse
ssingtheenvironmentalKuznetsCurveforCo2emissions：aRobustnessexercise[J].ecologicaleconomics，2006（57）.
[13]martinez-Zarzosoi.，Bengochea-m
碳排放与经济关系篇7
（华中农业大学土地管理学院，武汉430070）
摘要：采用武汉市1996－2010年的土地利用变更数据、能源数据以及相关经济数据，通过构建碳排放、碳足迹模型，测算近15年来武汉市土地利用的碳排放量和碳足迹，并分析其碳排放量、碳足迹的变化及影响因素。结果表明，武汉市建设用地碳排放量占碳排放总量的98％以上，在1996－2010年处于逐年增加的状态，2010年已达到1996年的1．4倍；武汉市的总碳足迹和人均碳足迹也在逐年增加，碳赤字较为严重。碳排放总量的不断增加主要是由武汉市建设用地不断扩大以及经济增长方式和能源结构不合理造成。为此，武汉市不仅要控制建设用地的扩张，同时还应改变经济增长方式、调整能源消费结构。
关键词：碳排放；碳足迹；建设用地；能源结构；武汉市
中图分类号：F301．24文献标识码：a文章编号：0439－8114（2015）02－0313-05
Doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.02.015
气候变暖是全世界公认的环境问题，造成气候变暖的原因主要是温室气体排放量的大幅增加。2005年2月16日《京都议定书》正式生效，给Co2排放量居世界第二位的中国带来了严峻和现实的压力与挑战［1］，掀起学术界有关碳排放研究的热潮。有学者对经济增长与碳排放的关系进行了研究。彭佳雯等［2］利用脱钩模型探讨了中国经济增长与能源碳排放的脱钩关系及程度；杜婷婷等［3］则以库茨涅兹环境曲线及衍生曲线为依据，对中国Co2排放量与人均收入增长时序资料进行统计拟合得出中国经济发展与Co2排放的函数关系。也有学者对土地利用类型转变引起的碳排放效应变化进行了研究。如苏雅丽等［4］对陕西省土地利用变化的碳排放效益进行了研究。对于土地利用碳排放影响因素的研究也有了一定的成果，主要是利用指数分解法对影响土地利用碳排放效应的因素进行分解分析，如蒋金荷［5］运用对数平均Divisia指数法（LmDi法）定量分析了中国1995－2007年碳排放的影响因素及贡献率。对于碳足迹的研究，赵荣钦等［6］计算和分析了江苏省不同土地利用方式能源消费碳排放与碳足迹。还有其他学者通过碳足迹计算模型，从碳足迹核算和碳足迹评价的角度进行了有意的探讨［7－9］。研究不同土地利用方式的碳排放效应，有助于从土地利用调控的角度控制碳排放。本研究以武汉市为例，分析武汉市土地利用碳排放和碳足迹，探讨武汉市碳排放变化的影响因素，为武汉市调控土地利用以减少碳排放提供科学依据，对武汉市构建“两型社会”具有重要的理论与现实意义。
1研究区域概况
武汉市位于中国的中部地区、江汉平原的东部，地处东经113°41′－115°05′，北纬29°58′－31°22′。地形以平原为主，拥有丰富的自然资源。截至2010年，全市土地面积为8494．41km2，农用地面积为4270．45km2，其中耕地面积为3174．05km2，林地面积为975．81km2，建设用地1596．51km2，未利用地面积2627．45km2。本年全市国民生产总值达到6762．20亿元，同比增长12．5％，位居15个副省级城市第五位。第一、第二、第三产业分别为198．70亿、3254．02亿、3303．48亿元，比重为2．94％、48．12％、48．94％。人均GDp为68286．24元，城镇居民人均可支配收入23738．09元，农村居民人均纯收入9813．59元。全市全年社会消费品零售总额达2959．04亿元。
2研究方法与数据来源
2．1碳排放测算模型
根据李颖等［10］、苏雅丽等［4］的研究，本研究基于各种用地类型的碳排放／碳吸收系数计算碳排放量，主要涉及耕地、林地、草地、建设用地。其中建设用地具有碳源效应，耕地上的农作物虽然能够吸收二氧化碳，但是在很短的时间内又会被分解释放到空气中，因此将耕地视为碳源［11］，林地和草地为碳汇。
碳排放测算公式［10］：
CL＝∑Si·Qi（1）
其中，CL为碳排放总量；Si为第i种土地利用类型的面积；Qi为第i种土地利用类型的碳排放（吸收）系数，吸收为负，其中耕地、林地、草地的碳排放系数分别为0．422、－0．644、－0．02tC／hm2［12］。
建设用地的碳排放主要通过计算其建设过程消耗能源所产生的碳排放间接得到。这里的能源主要是指煤炭、石油和天然气。
建设用地碳排放估算公式［10］：
Cp＝∑ni＝∑mi·Qi（2）
其中，Cp为碳排放量；ni为第i种能源的碳排放量；mi为第i种能源消耗标准煤；Qi为第i种能源的碳排放系数，其中煤、石油、天然气的碳排放系数分别为0．7476tC／t标准煤、0．5825tC／t标准煤、0．4434tC／t标准煤［12］。
2．2不同土地利用类型的碳足迹
碳足迹是指吸收碳排放所需的生产性土地（植被）面积，即碳排放的生态足迹［13］。净生态系统生产力即nep是指1hm2植被一年的碳吸收量，用来反映植被的固碳能力［13］，采用nep指标反映不同植被的碳吸收量，并以此计算出消纳碳排放所需的生产性土地的面积（碳足迹）。森林和草原是主要的陆地生态系统，因此本文主要考察这两种植被类型的碳吸收［13］。根据赵荣钦等［6］、谢鸿宇等［13］的方法，首先计算出化石能源碳排放量，再根据森林和草地的碳吸收量计算出各自的碳吸收比例，最后由各自的nep计算出吸收化石能源消耗碳排放所需的森林和草地的面积。化石能源碳足迹计算公式为：
其中，a为总的化石能源碳足迹，ai为第i类能源的碳足迹，Ci为第i种能源的消耗量（万吨标准煤），Qi为第i种能源的碳排放系数，perf与perf分别为森林与草原吸收碳的比例；neperf与neperf分别为森林和草地的净积累量。吸收1t的Co2所需的相应生产用地土地面积计算结果见表1。
2．3数据来源
能源数据与经济数据来源于《武汉市统计年鉴（1996－2010）》，武汉市土地利用结构数据来源于武汉国土资源和规划局。
3结果与分析
3．1武汉市碳排放量
根据公式（1）、（2）和《武汉市统计年鉴》所查询的武汉市能源消耗量，以及武汉市历年土地变更数据，计算武汉市1996－2010年的碳排放量见表2。
从不同土地利用类型的碳排放量来看（表2），建设用地的碳排放量占碳排放总量的98％以上，由此可以说明建设用地为主要的碳源。同时可以看到，武汉市的建设用地碳排放量增加较快，1996到2010年间，武汉市建设用地碳排放量增加了1091．6万t，增幅为88．58％，碳排放总量也增加了87．21％。通过SpSS19对建设用地面积与碳排放总量进行双侧检验，结果表明，在0．01水平下显著相关，可见武汉市的碳排放总量与建设用地的碳排放量走势保持同步。
在建设用地面积增加的同时，耕地面积在不断减少，但是耕地面积的减少对碳排放总量并没有起到明显的影响，原因可能有两个方面，一是耕地的碳排放量相对于建设用地来讲数量太小，最高也只占碳源排放总量的1．6％；二是耕地转变为建设用地不仅没有降低碳排放量，反而会增加碳排放量。
另一方面，武汉市的碳吸收总量也在不断增加，1996到2010年间增加了2．09万t，增幅为49．76％，其中占碳汇吸收比例较小的草地碳吸收量在逐年下降，但是林地的碳吸收量占总吸收量的90％以上，甚至有些年份达到了99％以上，且林地面积在不断扩大，林地的固碳量在增加，从而使得武汉市碳吸收量15年间不断增加。
3．2武汉市建设用地碳足迹分析
由公式（3）计算武汉市1996－2010年的能源消耗碳足迹间接得到建设用地碳足迹，如表3所示。由表3中可以看出，武汉市的建设用地碳足迹逐年增加，在此期间，虽然武汉市的林地与草地的总面积有所增加，但是远远不足总碳足迹的增加速度，同时人均碳足迹由0．63hm2增加为0．74hm2，由此表明武汉市的生态系统不足以弥补能源消费的碳足迹。不同能源的碳足迹表明，煤炭的消费是引起总碳足迹增加的主要原因。表3也表明，森林的碳吸收能力比草地要强，碳足迹以森林为主。
3．3影响因素分析
3．3．1土地利用结构不同的土地利用结构对碳排放量与碳吸收量都会产生影响。1996－2010年武汉市土地利用结构变化见表4。由表4可以看出，武汉市的林地面积不断增加，草地面积在减少，但是由于林地是主要的碳汇，因此武汉市的碳汇量随林地面积的增加而增加。耕地面积在减少，建设用地面积不断增加，且增加速度较快，一部分面积的增加是由于耕地的非农化，即耕地转为了建设用地，而建设用地是主要碳源，因此，武汉市的碳排放量随建设用地面积增加而增加。
3．3．2经济增长方式现有的研究表明［10］，国家工业化，能源消费碳排放是最主要的排放类型，可占二氧化碳排放的90％以上。从上述武汉市碳排放量测算结果来看，能源碳排放占碳排放总量的98％以上。由此，应分析经济发展中能源消费带来的碳排放变化。
碳排放强度是碳排放量与国内生产总值（GDp）的比值，是衡量温室气体排放的指标，可以作为发展中国家承认和反映其对减缓气候变化的贡献指标［14］。计算可知，1996－2010年武汉市碳排放强度总体上呈下降趋势，由1996年的1．88t／万元下降到2010年的0．53t／万元，下降了71．81％，年平均下降4.79％。根据何建坤等［14］的研究，要实现二氧化碳的绝对减排，碳排放强度的下降率要大于GDp的增长率。而武汉市1996－2010年碳排放强度下降率远小于14．54％的GDp增长率，这远远不能实现碳减排。
经济增长既需要资本的投入，也需要土地、能源等物资投入，若经济增长使得土地、能源等物资消耗加剧，碳排放量加大，则资源利用效率降低，对环境的不利影响加剧，显然这种经济增长方式不可取。为评判经济增长对碳排放变化的影响，可选用能源碳排放系数，即能源碳排放增长速度与国内生产总值的比值来反映经济增长对碳排放的影响，其与能源消费弹性系数具有同样的测量意义［15］。已有研究表明，发展中国家能源消费弹性系数一般都大于或接近于1，而发达国家则小于或接近0．5［15］。其值越大，说明能源碳排放增长快于经济增长速度。计算发现，武汉市能源碳排放系数达到了0．76，远远大于0．5。由此说明，武汉市的经济增长促进了碳排放量的增加。
3．3．3能源结构不同的能源其碳排放系数不同，三大能源中，煤炭的碳排放系数最大，天然气最小，石油居中。因此，煤炭的消耗量越大，则能源碳排放量越大。根据公式（2）可测算各种能源碳排放量，并得出三大能源碳排放量趋势图（见图1）。由于各能源的碳排放量与能源消费量之间呈正比，因此，能源碳排放量的趋势与能源消费量的趋势一致。由图1可知，石油和天然气的消费量在1996－2010年间较为平稳，煤炭的消费量在1996－2002年间保持稳定，2002－2006年快速上升，2006－2009出现微小下降，2010年又开始上升，与武汉市碳源排放总量变化走势一致，煤炭消耗量占总能源的67％以上。可以看出，武汉市是以煤炭为主的能源结构。
平均碳排放系数是指能源碳排放总量与能源消耗总量的比值，其变化能够反映能源结构变动对碳排放量的影响。当低碳能源比例的增加时，平均碳排放系数将会变小。从图1来看，武汉市1996－2010年的平均碳排放系数较为平稳，在0．707~0．717之间浮动。以上分析表明，武汉市能源消费结构不合理。
3．3．4碳足迹影响因素分析武汉市能源消耗总量在15年间由1790．13万t增长到了3352．96万t，与此同时，其碳足迹也由328．13万hm2增长到了618．78万hm2。能源消耗总量与碳足迹走势图（图2）表明，碳足迹随着能源消耗总量的变动而变动，两者呈现出高度一致的走势。
采用回归分析可以定量分析能源消耗总量与碳足迹的关系。本文以95％的置信度通过有关检验，其相关性如表5所示，能源消耗量与碳足迹的相关系数达到了0．9995，说明碳足迹受能源消耗总量影响较大。
4小结与讨论
1）建设用地是主要的碳源，其碳排放量占总碳排放总量的98％以上。建设用地面积的增加是武汉碳排放量增加的一个重要原因。发展低碳经济，建设“两型社会”，武汉需控制建设用地面积的不断扩大。同时，提高土地利用集约度，通过集约利用缓解建设用地供求矛盾，实现低碳集约利用。
2）武汉市的总碳足迹和人均碳足迹在不断增加，虽然武汉市的林地与草地的总面积有所增加，但是远远不足总碳足迹的增加速度，表明武汉市碳赤字较为严重。其中，森林碳足迹和煤炭碳足迹为碳足迹的主要“碳汇”和“碳源”，煤炭的消耗是引起总碳足迹增加的主要原因。因此，增强生产性土地，特别是森林的固碳能力，改善能源消费结构，减少煤炭消费量，提高石油、天然气等能源的消费比例，可以较好地降低碳排放水平。
3）1996－2010年，武汉市碳排放量总体上升。主要原因除了建设用地面积不断增加外，还受经济增长方式与能源结构的影响。较高的能源碳排放系数反映出武汉市目前的经济增长方式不利于低碳经济的发展。建立低碳的能源体系，调整产业结构和能源消费结构，是发展低碳经济社会的关键。
4）通过土地利用变化以及能源消费量的变化分析了武汉市的碳排放以及碳足迹的变化，但是在计算能源消费碳排放时，因数据的限制，仅考虑了化石能源消费所带来的碳排放，未计算农村生物质能燃烧带来的碳排放。同时，由于目前对碳足迹的概念和计算边界缺乏统一的定义，计算数据获取难度较大，碳足迹的研究需要进一步深入探讨与完善。
参考文献：
［1］庄贵阳．低碳经济：中国之选［J］．中国石油石化，2007，7（13）：32－34．
［2］彭佳雯，黄贤金，钟太洋，等．中国经济增长与能源碳排放的脱钩研究［J］．资源科学，2011，33（4）：626－633．
［3］杜婷婷，毛锋，罗锐．中国经济增长与Co2排放演化探析［J］．中国人口资源与环境，2007，17（2）：94－99．
［4］苏雅丽，张艳芳．陕西省土地利用变化的碳排放效益研究［J］．水土保持学报，2011，25（1）：152－156．
［5］蒋金荷．中国碳排放量测算及影响因素分析［J］．资源科学，2011，33（4）：597－604．
［6］赵荣钦，黄贤金．基于能源消费的江苏省土地利用碳排放与碳足迹［J］．地理研究，2010，29（9）：1639－1649．
［7］SoVaCooLBK，BRownma．twelvemetropolitancarbonfootprints：apreliminarycomparativeglobalassessment［J］．energypolicy，2010，38（9）：4856－4869．
［8］KennYt，GRaYnF．Comparativeperformanceofsixcarbonfootprintmodelsforuseinireland［J］．environmentalimpactassessmentReview，2009，29（1）：1－61．
［9］黄贤金，葛杨，叶堂林，等．循环经济学［m］．南京：东南大学出版社，2009．
［10］李颖，黄贤金，甄峰．江苏省区域不同土地利用方式的碳排放效应分析［J］．农业工程学报，2008，24（S2）：102－107．
［11］肖红艳，袁兴中，李波，等．土地利用变化碳排放效应研究—以重庆市为例［J］．重庆师范大学学报（自然科学版），2012，29（1）：38－43．
［12］2006ipCCGuidelinesfornationalGreenhouseGasinventories［R］．Geneva：ipCC，2006．
［13］谢鸿宇，陈贤生，林凯荣，等．基于碳循环的化石能源及电力生态足迹［J］．生态学报，2008，28（4）：1729－1735．
［14］何建坤，刘滨．作为温室气体排放量衡量指标的碳排放强度分析［J］．清华大学学报（自然科学版），2004，44（6）：740－743．
［15］FanGJY，CHenap，penGCH，etal．ChangesinforestbiomasscarbonstorageinChinabetween1949and1998［J］．Science，2001，292：2320－2322．
碳排放与经济关系篇8
关键词：碳排放;经济增长;中国地级市;空间计量经济学
中图分类号：F224.9;F205;F206文献标识码：a文章编号：1003-3890（2015）01-0037-05
一、引言
世界各国都在关注气候变暖问题，随着全球工业化的发展，大量排放二氧化碳等温室气体，导致全球气候不断变暖，海平面大幅上升，极端气候不断出现，危及了人类的生存和发展。从中国来看，据联合国相关统计，温室气体排放量位居前列，中国目前正处于工业化中期阶段，工业化和城市化不断加快，温室气体排放量也不断增加，预测未来中国可能超过美国。在此发展背景下，如何选择合理的经济增长方式，不仅对我国经济的发展与增长具有实际意义，也对塑造我国的形象具有重要意义。
就碳排放与经济增长，从国外文献来看，理论成果较少，大多是实证研究，如Kuzncts（1955）认为经济增长初期与中期会有差异性，前期会有所增大，后期的差异会减少，呈倒U型[1];norgaard（1990）认为以反馈环的方式可以实现社会与生态系统间发展，不断适应环境变化;Grossman（1991）提出eKC理论认为，随着人均GDp增长，环境污染度会先恶化后改善[2];panayotou（1993）进一步解释了eKC，认为经济增长影响环境质量主要包括规模效应、技术效应和结构效应。
国外的实证研究成果较多，如Grossman（1991）认为经济增长和环境并不是完全的冲突，经济增长有减少环境污染的能力;Shafik（1992）分析了149个国家的数据，认为碳排放量和人均GDp呈正向关系;Dasguptaetal（2002）认为环境规制可影响经济发展与增长，使得污染排放水平都低于没有规制时的排放水平;martinez（2004）以22个oeCD国家为对象研究了1975―1998年的数据，认为CKC曲线为n型和倒U型[3];thophileetal（2005）以非参数方法认为碳排放量与人均国内生产总值呈向上倾斜态势[4];ang（2007）以法国1960―2000年为研究时间段，认为CKC曲线形态均为倒U型;21世纪以来，一些学者以脱钩理论分析了碳排放与经济增长的关系[5]，如petritapio（2005）研究了欧洲交通业等;Freitasetal（2011）分析了巴西经济增长与碳排放量的关系[6]。
就碳排放与经济增长的关系，国内学者也作了相关研究，如徐玉高等（1999）验证认为GDp能源消费的降低使碳排放减少[7];张雷（2003）认为经济和能源消费结构多元化有利于我国经济向低碳转变[8];王中英等（2006）认为我国投资方式和经济结构方式的不合理影响了温室气体排放量[9];杜婷婷等（2007）衡量了我国碳排放量，认为其与人均GDp呈现“n型”曲线态势[10];胡初枝等（2008）[11]、王琛（2009）[12]等证实了杜婷婷的观点;高卫东等（2009）认为我国碳排放趋势是东部先下降后上升，而西部地区随着经济快速发展，可能会出现上升态势[13];徐国泉等（2006）认为中国能源利用效率和结构对人均碳排放贡献率呈“倒U型”[14];张雷（2006）认为我国缓慢的能源消费结构变化不容易控制高碳区碳排放[15];付加锋等（2008）认为我国人均GDp和单位GDp产生的Co2排放存在CKC曲线[16];王琛（2009）认为我国的eKC曲线呈不明显的n趋势[17];许广月等（2010）通过实证分析人均碳排放库兹涅茨曲线后认为，我国的东部和中部均存在，但西部不存在[18];何小钢等（2012）认为中国工业CKC呈“n型”走势，出现“重组”现象[19]。
就碳排放与经济增长，学界研究主要集中在eKC理论的实证研究，丰富了相关领域的研究成果，为全球及各国制定相关政策，促进可持续发展提供了重要支撑和实践指导。基于上述学者的相关研究，可为本研究提供一定的经验借鉴，对于研究的欠缺，本文基于相关数据，以空间计量方法，以省域的碳排放与经济增长为视角，更好地衡量中国省域碳排放的空间态势，为我国政府提出新时期的碳排放政策建议，具有现实意义。
二、指标构建与数据选取
基于本文的研究内容和视角，本文研究对象是大陆31个省域，基于数据可获得性，数据段为2005―2012年，数据来源于中国及各省统计年鉴、《新中国六十年统计资料汇编》《中国能源统计年鉴》等。综合上述相关文献分析，结合本文研究内容和对象，为便于揭示经济增长、碳排放以及其他生产要素之间的关系，设定具体指标如下：
（1）国内生产总值（gdp）;
（2）碳排放量（carbon），Kaya碳排放恒等式[10-11]如下：
C=■Ci=■■×■×■×■×pi=1，2，…n（1）
其中，C为碳排放量;i为消费能源种类;Ci为能源碳排放量;e为一次能源的消费量;ei为对能源i的消费量;Y为GDp;p为人口数量。通过碳排放的计算，本文每吨标准煤的碳排放系数为2.499。
（3）劳动力投入量（labor），为省域就业人员和城镇登记失业人员。
三、模型构建与实证分析
（一）空间效应检验
空间效应是各地区经济地理行为间的空间作用[12]，结合本文研究，采用全域空间相关性和局域空间相关性检验，如公式（2）为全域空间相关性检验。
moran′si=■（2）
以moran′si散点图将碳排放分为四个象限，分别为（H-H，高-高）、（L-H，低-高）、（L-L，低-低）、（H-L，高-低），其中第一、三象限为正空间自相关，第二、四象限为负空间自相关。公式（3）为局域空间相关性检验。
moran′sii=Zi■wijZj（i≠j）（3）
其中，Zi=xi-x，Zj=xj-x分别表示观测值与均值的离差，xi表示空间单元i的观测值，wij表示空间权值矩阵，那么moran′si就可以表示为空间单元的观测值的离差Zi与其相临近的空间单元j的观测值离差的加权平均值的乘积。其中e（moran′sii），表示局域moran′sii值的期望值，VaR（moran′sii）表示局域moran′sii值的方差。
Z（moran′sii）=■（4）
进一步对于空间权值矩阵选择，通过分析，认为本文采取K值临近空间权值矩阵较为合适。
（二）空间模型
公式（5）为空间滞后模型，分析各变量在某地区是否具有溢出效应，其中，Y为因变量（或被解释变量）;X为n×k的外生解释变量矩阵;？籽为空间回归系数，w为n×n的空间权值矩阵，wy为空间权值矩阵的空间滞后因变量;？着为随机误差向量。
Y=？籽wy+X？茁+？着（5）
公式（6）为空间误差模型，其中，Y为因变量（或被解释变量）;X为n×k的外生解释变量矩阵;w为n×n的空间权值矩阵;？着为随机误差向量;u为正态分布的随机误差向量。
Y=X？茁+？着，？着=？姿w？着+u（6）
对于空间模型的检验，如检验中LmLaG较LmeRR更显著且R-LmLaG显著而R-LmeRR不显著，可判断采用空间滞后模型合适，反之则用空间误差模型。
（三）模型构建
结合本文研究内容及对象，借鉴刘帅等（2010）文献[20]，本文构建如下模型：
lngdp=C+？琢1lncarbon+？琢2lnlabor+？着（7）
其中，lngdp、lncarbon和lnlabor为各省的GDp、碳排放和劳动力的自然对数;C为常数项;？琢1和？琢2为相关回归系数;？着为随机误差项。
四、中国碳排放的空间格局及集聚分析
从我国碳排放的空间分布来看，图1为2005―2012年我国各省域碳排放平均数的空间分布分位图，东北沿海地区为较多省份，如环渤海地区、长三角地区、珠三角地区，表明中国省域碳排放存在空间集聚态势，内蒙古、河北、安徽、辽宁等属于高碳区，等属于低碳区。
从中国碳排放的空间自相关及集聚分析来看，以全域空间相关性指数moran′si及局域moran′si散点图进行检验，结果如表1，在5%的水平下，2005―2012年中国各省域碳排放及其平均值表现出较强的自相关性，说明各省域碳排放呈集聚发展态势。
从图2、图3中可知，中国各省域碳排放表现为共同的空间特征，呈现出正向的自相关性。2005年，第一象限有内蒙古、河北、辽宁、山东等，表现出（H-H）态势集聚;第二象限为黑龙江、陕西、海南等，表现为（L-H）态势集聚;第三象限为新疆、、甘肃、贵州、云南等，表现为（L-L）态势集聚;第四象限为河南、广东和四川等，表现为（H-L）集聚;横跨两个象限的为上海、广西。2012年，第一象限为内蒙古、河北、吉林、浙江等，表现为（H-H）正空间自相关;第二象限为黑龙江、北京、陕西等，表现为（L-H）负空间自相关;第三象限为新疆、青海、甘肃、重庆、福建等，表现为（L-L）空间自相关;第四象限为河南、广东、四川等，表现为（L-L）空间自相关。广西横跨第二、三象限。以局域空间相关性分析方法对中国各省域碳排放的空间格局及集聚现象进行更深入的分析，如图4、图5、图6，分别显示了2005年、2012年和2005―2012年中国各省域碳排放基于临近概念的rook=1的空间权值矩阵LiSa集聚图，2005年和2012年河北、河南通过了5%的显著性水平，山东、安徽、海南等通过了1%的显著性水平;2005―2012年河北、河南和安徽通过了5%的显著性水平，山东、四川、海南和通过了1%的显著性水平。进一步说明以北京为中心的环渤海地区呈现高碳排放态势，与其他省份呈正相关;安徽和海南被其他高碳排放省份包围;四川位于第四象限，被其他低碳排放的省份所包围。
五、中国碳排放与经济关系的实证分析
以空间加权法对中国各省域经济发展与碳排放、劳动力关系进行分析，结果如表2。碳排放对经济增长的影响通过了1%的显著性水平，说明前者对后者的发展具有正的影响，经济增长对碳排放的弹性系数的模型拟合程度较好，LmLaG和LeeRR的统计值通过5%的显著性水平，前者比后者更显著，R-LmLaG也较R-LmeRR显著，更适合构建空间滞后模型，估计上述变量结果，如表3，碳排放对经济增长的影响系数通过1%的显著性水平，表明各省域的碳排放存在溢出效应，相互间具有正向影响。
六、结论
通过上面的分析，在空间分布与经济增长方面，中国各省域的碳排放呈现出一定的正自相关性，经济发达的地区大多属于碳排放量高的省份，如环渤海地区等，次之的是经济较为发达的地区，如安徽、湖北等，经济落后的省域大多为碳排放量最低的地区，如青海、甘肃等。总体上，中国各省域的碳排放在空间分布上呈现出空间集群效应，如环渤海地区。中国各省域碳排放对经济增长具有显著影响，表明中国经济发展对能源依赖性强，推行低碳经济发展模式还需要时间。
我国在经济转型升级背景下，发展低碳经济：一是大力发展低碳能源，积极支持新技术等，推进节能减排，发展新能源技术，在能源密集型部门优先支持研发，提高能效，积极开发利用水电、核电和可再生能源，降低化石能源消费比，改变能源结构;同时，在碳捕获与封存技术等控制碳排放的关键技术方面加强与国外发达国家的交流与合作，更快提高我国低碳技术水平。二是合理调整产业结构，不断降低高碳产业在经济社会发展中的比重，促进工业终端能源消费不断转向低碳、清洁方向;积极培育、支持和发展节能环保产业、电子信息产业等高新技术产业，替代能源原材料工业。同时，大力发展低碳模式的第三产业，采取多种形式宣传，逐步改善消费需求偏好，降低碳排放量，不断推进环境保护力度。三是提升能源使用效率，切实实行节能减排，提升生态环境质量。四是倡导低碳生活方式，从消费端来进一步推动低碳经济发展。
参考文献：
[1]KuznetsS.economicGrowthandincomeinequality[J].theamericaneconomicReview，1955，45（1）：1-28.
[2]GrossmanGm，KruegeraB.environmentalimpactsofthenorthamericanFreetradeagreement[C].nationalBureauofeconomicResearchworkingpaper，Vol.3914，1991.
[3]martinez-Zarzosoi，Bengochea-moranchoa.pooledmeanGroupestimationforanenvironmentalKuznetsCurveforCo2[J].economicsLetters，2004，82（1）：121-126.
[4]tapiop.towardsatheoryofDecoupling：DegreesofDecouplingintheeUandtheCaseofRoadtrafficinFinlandbetween1970and2001[J].transportpolicy，2005，12（2）.
[5]angJB.Co2emissions，energyConsumptionandoutputinFrance[J].energypolicy，2007，35（10）.
[6]FreitasLC，KanekoS.DecomposingtheDecouplingofCo2emissionsandeconomicGrowthinBrazil[J]，ecologicaleconomics，2011，（70）.
[7]徐玉高，郭元，吴宗鑫.经济发展、碳排放和经济演化[J].环境科学进展，1999，7（2）：54-64.
[8]张雷.经济发展对碳排放的影响[J].地理学报，2003，58（4）：629-637.
[9]王中英，王礼茂.中国经济增长对碳排放的影响分析[J].安全与环境学报，2006，6（5）：88-91.
[10]杜婷婷，毛锋，罗锐.中国经济增长与Co2排放演化探析[J].中国人口・资源与环境，2007，17（2）：94-99.
[11]胡初枝，黄贤金，钟太洋，等.中国碳排放特征及其动态演进分析[J].中国人口・资源与环境，2008，18（3）：38-42.
[12]王琛.我国碳排放与经济增长的相关性分析[J].管理观察，2009，（3）：149-150.
[13]高卫东，姜巍，谢辉.经济发展对中国能源摊派空间分布的影响[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版），2009，28（2）：296-299.
[14]徐国泉，刘则渊，姜照华.中国碳排放的因素分解模型及实证分析：1995-2004[J].中国人口・资源与环境，2006，16（6）：158-161.
[15]张雷.中国一次能源消费的碳排放区域格局变化[J].地理研究，2006，25（1）：1-9.
[16]付加锋，等.基于生产与消费视角的Coa环境库茨涅兹曲线的实证研究[J].财经研究，2000，（10）.
[17]王琛.我国碳排放与经济增长的相关性分析[J].管理观察，2009，（9）.
[18]许广月，等.中国碳排放环境库兹涅茨曲线的实证研究一基于省域面板数据[J].中国工业经济，2010，（5）.
[19]何小钢，等.中国工业碳排放影响因素与CKC重组效应――基于StiRpat模型的分行业动态面板数据实证研究[J].中国工业经济，2012，（1）.
[20]刘帅，郑长德.碳排放与经济增长――基于中国各地区的空间计量经济学分析[R].中国区域经济学年会议，2010.
theempiricalResearchofCarbonemissionandeconomicGrowthinChinaBasedonthe
Spatialeconometricanalysis
ZhaoGuang
（northeastofasianStudiesacadeny，JinlinUniversity，Changchun130012，China）
碳排放与经济关系篇9
[关键词]碳排放；碳关税；经济效应
[中图分类号]F276[文献标识码]a[文章编号]1006—5024（2013）04—0020—04
一、引言
在全球气候变暖的背景下，气候变化问题上升为全球性的政治、经济和社会问题。虽然中国是发展中国家，但由于中国工业化进程的加快，Co2排放量已经超过美国，成为全球第一大Co2排放国。从经济学角度看，碳排放产生的负外部性不仅破坏大气环境，还会造成经济损失。为减少全球碳排放，避免碳泄漏现象，发达国家提出对进口的高耗能产品征收惩罚性的碳关税。碳排放驱动的碳关税对减少温室气体排放和出口贸易数量及改善全球福利有较大影响。
国内外相继开展了碳排放及碳减排政策对环境和贸易影响的相关研究。一些研究发现，发达国家的减排政策在保护环境的同时，也将对发展中国家出口贸易产生深远影响。针对发达国家提出的减排政策，我国部分学者进行了碳排放、碳关税与对外贸易关系的实证研究。研究表明：近年来，我国出口商品的隐性碳含量显著上升，高碳产品出口导致中国碳排放增加。中国的出口贸易有利于发达国家减少能源消耗，但却增加了全球的Co2的排放。国际贸易中的高碳排放产业转移实证研究的结论是：发展中国家正成为发达国家高碳排放产业转移的“避难所”。针对碳关税对对外贸易影响的实证研究认为，碳关税的征收在一定程度上可以减少全球二氧化碳的排放，但会对发展中国家出口贸易造成负面影响。
过度碳排放不仅对环境造成危害，而且影响他人的生产和生活质量，碳排放是一个典型的外部性问题，但较少有研究利用外部性理论分析碳排放的外部性问题。因此，本文在跟踪国内外最新相关研究的基础上，运用经济学外部性理论分析碳排放外部性成因，并探讨碳排放内部化措施——碳关税的经济效应。
二、碳排放外部性
（一）外部性成因
外部性理论是福利经济学的重要组成部分，也是环境经济学的理论支柱，外部性理论揭示了市场经济中低效率资源配置的根源，为解决外部不经济问题提供了可选择的思路。外部性是私人成本与社会成本、私人收益与社会收益不一致的现象。正外部性经济活动给其外部造成积极影响，引起他人效用增加或成本减少；负外部对外界具有一定的侵害或损伤，引起他人效用—隆低或成本增加。于产生这些问题的国家。一国碳排放污染不仅影响本国大气环境，还影响到他国大气环境；不仅产生碳排放负外部性，而且发生了跨国负外部性。这种跨国负外部性既破坏了环境，又造成经济损失。过度碳排放问题的根源在于碳排放成本外造成了产品价格扭曲和市场各排放企业之间通过货币方式互相调剂排放量，从而达到减排目的。超量减排的企业可以在市场上转让、储存、出售剩余排放权，以获得保护环境的经济补偿。增加排放的企业则必须通过购买的方式获得排放权，付出成本代价。碳排放交易作为一种市场化的减排手段，使碳排放成本外部性向企业生产活动内部化转化，减少二氧化碳排放，有效控制碳排放总量，最终达到环境资源优化配置及整体经济的帕累托改进。
2.碳交易运作模式。目前碳排放交易机制主要有两种模式，即欧盟采取的排放交易机制（europeanUninnemissiontradingScheme，eUetS）与美国的总量控制与排放交易计划（Cap-and-trade）。
（1）欧盟排放交易体制。欧盟排放交易体系（eUetS）是世界上第一个多国参与的排放交易体系，从2005年1月起开始交易，是欧盟内部的交易体系。欧盟etS运行的关键是对温室气体高排放部门在排放量上实施强制约束，使碳排放权成为具有市场价格的稀缺资源。eUetS是以配额为基础的交易机制，将《京都议定书》下的减排目标分配给各成员国，再由各成员国根据计划分配给各企业，企业或部门可以在配额规定的限度内排放二氧化碳。各企业可以在市场上进行配额交易，配额有剩余的可以将用不完的配额卖给其他未完成减排目标的企业，超量排放的需要另行购买配额或者是接受罚款。eUetS覆盖范围包括12000多座电站、工厂及其他工业设施，几乎占欧盟二氧化碳排放总量的一半，是全球最大的碳排放总量控制与交易体系。
（2）美国总量控制与排放交易计划。2009年6月美国通过了《清洁能源和安全法案》，该法案确定了美国温室气体减排目标，即2020年前，美国的排放总量要在2005年的基础上降低17%，到2050年则要降低83%。根据总量控制与排放交易机制，对所有污染额度进行拍卖，超额排放需要购买排放权，拍卖所得资金部分用于支持清洁能源开发。
国际碳排放交易机制激励了清洁发展机制（CDm）市场的发展，促进了在全球范围内施行的CDm项目，使发展中国家有望减少27亿公吨二氧化碳的排放量，经济收益近40亿美元。该机制的缺陷在于：第一，市场无法预计实际碳排放量。第二，总量控制和交易制度产生的配额价格极不稳定。实践证明，不稳定的化石燃料价格影响配额价格，决策者每隔一段时间就要再次设定总量限额，由此而来的政策上的不确定性使价格的不稳定性变得更为强烈。
（二）碳关税
碳关税是对进口的高耗能产品征收特别的二氧化碳排放关税，其理论依据是庇古税。以美国为主导的发达国家拟通过征收碳关税，对没有实施温室气体减排的国家高耗能出口产品征收边境调节税，解决全球气候变暖及碳排放问题。2009年美国众议院通过《美国清洁能源安全法案》和碳关税相关条款，拟于2020年开始对从发展中国家进口的商品征收碳关税。法国从2010年1月1日开始对环保立法不及欧盟严格的发展中国家的进口品征收碳关税。欧盟宣布2012年1月对出入欧盟的国际航班征收15%的航空碳排税。按欧盟碳排放征收方法，2012年中国航空公司需要支付7.43亿元的碳排放税，到2020年需向欧盟支付超过30亿元，9年累计支出176亿元。中国飞往欧洲的航班每增加一班，一年将增加1500万元人民币的额外成本。
从保护环境角度看，碳关税征收内部化了碳排放污染负外部性，避免发达国家厂商为了降低高耗能产品的减排成本，将高耗能产品的生产转移到发展中国家，使发展中国家成为碳排放的避难所，从而达到抑制碳排放、减少碳泄漏的目的。
四、碳关税的经济效应
尽管碳排放内部化措施在碳减排方面具有积极作用，但从产品竞争力角度看，碳关税增加了没有承担温室气体减排责任国家的产品成本，短期内会抑制发展中国家部分产品的贸易数量，恶化贸易条件，成为绿色贸易壁垒，阻碍发展中国家的出口贸易，从而提高发达国家国内相似产品的竞争力。
（一）积极作用
图1表示征收碳关税后的局部均衡。当进口国除了应用碳排放权交易制度etS外还征收碳关税时，碳关税减少了进口国国内需求和全球需求。由于征收碳关税，全球需求曲线D1向左下移动为D2，均衡点由a点移动到e点，新的均衡价格低于原均衡价格。
国际价格的下降意味着出口国厂商将减少产量，因为国内产量被etS限制，全球产量将会下降，国内和外国消费量也将下降。由于征收碳关税造成消费量的转变，使国内和国外消费者面对不同的价格。
图中aDe表示征收碳关税产生的福利损失包括消费者和生产者福利损失。生产的全球外部性也会增加福利，平行四边形aBCe表示生产者剩余，净福利为aBCD，这说明碳关税能改善全球福利。由此得出，在征收碳关税的情况下，产品x的国际市场价格上升，均衡的贸易量减少，抑制了高耗能产品出口贸易数量，达到减排目的。
从理论上看，全球福利因为碳关税而增加。如果碳关税政策能够被正确实施，就可以减少温室气体排放，提高全球的福利水平。
（二）消极作用
征收碳关税前后的高耗能产品贸易数量，可以通过世界市场高耗能产品进口需求曲线和出口供给曲线进行分析，如图2所示。
图2中产品x为高耗能产品，D为世界市场产品X的进口需求曲线，S为世界市场产品x的出口供给曲线。征收碳关税之前，世界市场产品x的均衡点为e，此时世界市场均衡价格为p1，贸易量为Q1。如果征收碳关税，世界市场的均衡将发生变化。由于征收的碳关税由企业承担，损失的成本从产品本身扣除，产品x的出口供给曲线s向左上方移动至s′。短期内产品x进口需求变化不大，需求曲线D不发生变化。因此，征收碳关税后，世界市场产品X的均衡点将由e点运动到e′点，均衡价格为p2，出口贸易量由Q1减少至Q2。因此，征收碳关税会减少出口国的出口贸易数量，影响出口国出口贸易的发展。
由此可以看出，环境因素不仅成为决定消费质量的因素之一，还成为了生产投入要素之一。如果实施碳关税政策，则将增加碳要素投入成本，导致高碳产品价格上升，需求萎缩，加强对高耗能产品生产的抑制作用，有利于保护环境；同时，碳要素成本上升，会激励生产者选择成本更低的替代要素投入，并加大投入节能减排技术，促进环保技术发展。因此，从世界经济发展面临气候变暖和能源压力的客观角度看，美国、欧盟对其进口产品征收碳关税的政策具有一定的合理性。但碳关税作为对高耗能产品所征收的一种惩罚性关税，短期内会增加产品的出口成本，降低其竞争力，导致贸易数量减少、贸易条件恶化。这在一定程度上会抑制发展中国家经济及出口贸易的发展，也说明碳关税是发达国家向发展中国家实施的一种新型贸易壁垒。
五、结语
二氧化碳问题是全球性的环境问题，抑制气候变化和发展低碳经济是全世界各国的共同任务和目标。虽然从世界经济发展面临气候变暖和能源有限的角度看，对进口产品征收碳关税具有一定的合理性，但短期内，碳关税对作为发展中国家的我国的出口贸易具有抑制作用。因此，我国应积极寻求建立应对碳关税的短期与长期有效机制。
当前，我国应积极开展碳关税外交活动，反对发达国家征收碳关税；鼓励企业进行低碳技术引进与创新，促使企业主动参与国际碳交易；实行出口贸易多元化战略，调整贸易结构，开辟新的出口市场；采取贸易反制等措施保护我国出口贸易。从长远来看，碳关税的征收既是机遇，也是挑战，它有利于我国经济结构向低碳经济转型。发展低碳经济是解决高耗能、高污染、高排放问题的根本措施，低碳经济不仅可以有效应对发达国家征收碳关税问题，还可以挖掘新的经济增长点，实现经济可持续发展。我国应该着眼于未来长期发展目标，研究制定低碳发展战略规划，协调出口贸易与碳排放的关系，促进经济与环境协调发展，实现我国出口贸易可持续发展。参考文献：
[1]杨继.碳排放交易的经济学分析及应对思路[J].当代财经，2010，（10）.
[2]刘伟，魏杰.环境经济学[m].北京：中国发展出版社，2003.
[3]唐志.环境成本内部化实现途径探讨[J].改革与战略，2010，（2）.
碳排放与经济关系篇10
1．1脱钩理论模型脱钩（decoupling）本来是物理学领域的术语，用来表示具有关联的两个或两个以上物理量之间的关系不再存在。Carterap1966年将“脱钩”概念引入社会经济领域，之后被学术界应用到不同领域。经济合作与发展组织（oeCD）设计了基于“驱动力—压力—状态—影响—反应（DpSiR）”框架的脱钩指标并将其应用到环境方面，用来探讨经济绩效与环境恶化之间的关联性———打破经济增长与环境负荷之间的联系。当涉及到污染排放问题时，脱钩即为打破经济增长与污染排放之间的联系。具体而言，将脱钩分析方法具体运用到农业碳排放中，可描述为：当经济增长快于农业碳排放增长时，称之为“相对脱钩”；经济增长而农业碳排放增长停滞或增长为负时，称之为“绝对脱钩”。目前，脱钩的分析方法主要有oeCD脱钩指数法和tapio脱钩弹性分析法两类。oeCD指标模型：oeCD指标用来描述环境压力（ep）与驱动力（DF）变化的关系，提出了脱钩指数与脱钩因子，反映驱动力（如经济增长）与压力（如碳排放）在同一时期的增长弹性的变化情况。从以上两种脱钩模型可见，oeCD指标模型是指相关分析变量的总量，tapio指标模型是用来描述相关变量的比值。比较两种模型，oeCD指标模型对基期的选择具有高度的敏感性，易受基期选择的影响，而tapio指标模型则较好地克服了这一缺陷。其次，tapio指标模型综合了总量变化和相对量变化两类指标，不受量纲变化的影响，实质上是一种弹性分析。鉴于此，本文参考tapio指标模型对甘肃农业碳排放与经济增长之间的关系进行分析，表达式为。式中，e为脱钩弹性指数；％Co2为农业碳排放量的变化率；％Δp为农业GDp变化率。依据碳排放与经济增长相互关系的正负情况，参考杨璐嘉、张文斌［24］的研究成果，与oeCD脱钩指数相比，tapio脱钩指数更加全面，不但将脱钩状态划分为脱钩、负脱钩、连接三种状态，而且将经济增长与经济衰退等情形纳入其考虑范围。同时，为了解读脱钩弹性值的细微变化，tapio脱钩弹性值在1．0左右的20％变化范围内浮动，以弹性值0、0．8、1．2为零界点进行了划分，进一步将脱钩、负脱钩、连接划分为扩长负脱钩、强负脱钩、弱负脱钩、弱脱钩、强脱钩、衰退脱钩、扩张连接、衰退连接8种状态，对弹性状态出现的各种可能值给出了合理的定位，这种划分有利于对经济增长与碳排放出现的各种脱钩状态的原因进行深层次识别与分析［25］，具体划分类型见表1．
1．2数据来源及处理本文所用数据来自1994—2012年《甘肃农村统计年鉴》，考虑到农业生产中林牧渔业碳汇的影响，为了使数据更具有合理性，文中农业GDp数据用当年年末种植业总产值代替；农业碳排放总量为计算所得。根据甘肃省的实际情况，农业碳排放主要来源于：①农业机械使用消耗柴油导致的碳排放；②化肥、农膜、农药等农用物资的生产和施用过程中直接或间接导致的碳排放；③农业灌溉过程中使用电能或其他化石能源所产生的碳排放；④土地翻耕过程中产生的碳排放。本文依据《ipCC2006国家温室气体清单指南》提供的温室气体排放测算方法，将其引用到农业碳排放领域，估算模型为。式中，C为农用地排放总量；Ct为第t年的碳排放总量；eit为第t年第i种碳排放源的量；δi为第i种碳排放源的系数；i表示各碳排放源，分别是农用柴油、化肥、农膜、农药、有效灌溉、翻耕等6种。参考李波、王才军的研究成果，农用柴油的碳排放系数为0．5927kg／kg、化肥的碳排放系数为0．8956kg／kg、农药的碳排放系数为4．9341kg／kg、农膜的碳排放系数为5．18kg／kg、有效灌溉的碳排放系数为20．476kg／hm2、翻耕的碳排放系数为3．126kg／hm2。根据式（7），利用甘肃省1993—2011年农业投入的相关数据，可计算出甘肃省农业碳排放总量，进一步计算出甘肃省农业碳排放强度，结果见表2．从表2可见，研究期内甘肃省农业碳排放总量整体呈现上升态势，从1993年的66．37万t增加到了2011年的207．92万t，增长了213．30％；化肥为最大的碳排放源，19年来累计碳排放量达到1167．82万t，年均增速为4．01％，农用柴油、农膜、农药、有效灌溉、翻耕累计碳排放量分别为228．37万t、709．07万t、196．46万t、40．43万t、22．41万t，年均增速分别为5．57％、10．82％、2．11％、0．65％、16．26％。农业仍以高消耗、高排放的粗放式生产为主，农民的低碳农业意识不强，政策导向不明，在农业碳排放总量增长的同时，碳排放强度也在不断增加，从1993年的182．40kg。hm2增加到了2011年的510．93kg／hm2，增长了280．11％。
2结果及分析
依据式（7）测算和式（6）得到甘肃省农业碳排放与经济发展的相互关系，见表3。1994—2011年甘肃农业碳排放与经济增长关系主要呈现弱脱钩、强负脱钩、扩张连接、扩长负脱钩、强脱钩5种状态（表3）。研究期内，农业碳排放与经济增长脱钩弹性指标出现最多的是弱脱钩状态，共9次，占统计期数的50％；其次为强负脱钩和扩张连接，各出现了3次，占统计期数的16．67％；扩长负脱钩出现了2次，占统计期数的11．11％；最少的是强脱钩，出现了1次，占统计期数的5．56％。总体上，脱钩状态占统计期数的55．56％，说明甘肃省农业碳排放增长速度慢于农业经济的增长速度，呈现良好的态势。甘肃省的农业碳减排工作取得了初步成效，这与甘肃省的实际情况相一致。从图1、图2可见，甘肃省农业碳排放与经济增长总体上呈现周期性的“较理想状态—畸形状态—较理想状态”的“w”型变化。依据脱钩指标变化态势（图2），可将研究期分为三个阶段，分别是1994—1995年、1996—2002年、2003—2011年。第一阶段（1994—1995年）呈现“弱脱钩—弱脱钩”特征，脱钩弹性指数介于0—0．8，脱钩弹性指数分别为0．11、0．31，呈较理想的弱脱钩状态，即农业碳排放增长速度慢于农业GDp的增长速度。从表2可见，两年间农业碳排放总量仅为136．70万t，碳排放强度平均值仅186．27kg／hm2；农业GDp从1993年的99．14亿元增长到1994年的157．91亿元，增速为59．28％，农业GDp40％／hm2的增加值随着农业碳排量5．4％的值增加。原因主要是：①20世纪90年代初，甘肃省农业技术欠发达、农业生产力相对落后，农作物种植主要依赖人力和畜力，对农用机械和灌溉机械的使用相对较少，相应的农用柴油使用量较小，加之农药、化肥等农用资料投入意识相对较弱，碳排放总量不大。②该时段农村劳动力还未大规模向城镇转移，外出务工人员相对较少，农民的主要收入来源于农业经济作物生产变卖所得，农业GDp得到了较快发展。第二阶段（1996—2002年）经历了“不可取状态—较理想状态—不可取状态”的w型变化过程，并出现了两个扩长负脱钩状态的高峰值，农业碳排放增长速度整体上快于农业GDp的增长速度。1996年为第一个高峰值，脱钩弹性值为1．32，农业GDp17．78％／hm2的增加值伴随着农业碳排量23．44％的值增加。
主要原因是，1996年甘肃省实施了科技推广服务活动和新农业管理措施的推广，农田基本建设得到加强，发展了一系列的基础工程，如地膜覆盖工程、带状种植农业种植工程等。此外，随着农业技术的进步，农户更倾向依靠农业机械以克服人力的不足，不可避免地增加了对柴油、电力等能源的消耗，使农业碳排放量居高不下。农民大多依靠种植农作物来维持家庭生活，收入来源相对单一，为了获取更多的经济收入，农民往往会加大对化肥、农药、农膜等农用资料的投入力度。与1995年相比，该时段在农作物种植面积持平的情况下，农业GDp增长了14．05％，但仅农用薄膜的投入就增加了82．15％，农业碳排放增长了23．13％。2002年为第二个高峰，脱钩弹性指标达到6．17，农业GDp2．37％／hm2的增加值伴随着农业碳排量9．09％的值增加。主要原因是，农民负担过重，“三农”问题进一步凸显。越来越多的农民放弃务农转向城市务工，农民从事农作物种植的积极性下降。与2001年相比，导致1．06％的耕地闲置，农业经济增速放缓，增长速度仅为1．29％，但农业碳排放年均增速仍为12．85％。在此期间，1997年、1999年、2000年表现为强负脱钩状态，脱钩弹性值分别为－1．27、－0．56、－0．36。由图1可见，在农业GDp减少的同时农业碳排放总量仍在增长，1997年与1996年相比、1999年与1998年相比、2000年与1999年相比，农业经济增长速度分别为－5．17％、－3．90％、－1．54％，而农业碳排放增速分别为6．59％、2．17％、0．56％，农业GDp在平均减少3．23％／hm2的情况下农业碳排放仍然增加了3．41％。下降的主要原因是，受1997年亚洲金融危机、特大洪涝灾害和国家整体经济形势的影响，公共财政涉农支出减少，农业公共设施投入停滞，加之农民从事农作物生产的积极性不高，导致农作物生产总值下降。1998年脱钩弹性值为0．44，表现为弱脱钩状态，农业GDp12．91％／hm2的增加值伴随着农业碳排放5．58％的值增加。主要原因是，1998年新《土地管理法》的颁布实施使耕地的数量得到了一定恢复，加之国家政策对农业的倾斜，农民对农业生产的积极性增强，农业生产效率得到了一定提高，以致农业经济的增速为13．21％，而农业碳排放总量的增速仍停留在5．86％。第三阶段（2003—2011年）整体态势良好，农业碳排放增长速度呈递减态势，而农业经济增长速度呈增长态势，经历了“强脱钩—弱脱钩—扩张连接—弱脱钩—扩张连接”的“L”型变化趋势（图2）。其中，2003年脱钩弹性值为－0．08，表现为最理想的强脱钩状态，农业GDp8．07％／hm2的增加值伴随着农业碳排放0．21％的值增加。主要原因是，2003年1月《退耕还林条例》在全国的颁布实施，部分耕地变成了林地和草地，农膜、农药等农业生产物资投入相对减少，以及农业科技的进步使农业生产力得到提高，套种、间种等技术得到进一步推广。与2002年相比，农业GDp增加。
2004—2008年脱钩弹性值小于0．8，表现为弱脱钩状态，农业碳排放增长速度慢于农业GDp的增长速度，脱钩弹性值分别为0．21、0．45、0．27、0．61、0．34；农业平均GDp12．50％／hm2的增长值随着农业碳排量3．75％的值增长。主要原因是，2004年“中央一号文件”的颁布实施，“两减免，三补贴”惠农政策极大地鼓舞了农民的生产积极性，农业生产力得到了快速提高；加上农业科技的进步，产业结构调整的进一步推进，农业GDp得到了较快增长，而循环农业、绿色生态农业等种植模式的推广，使农业碳排放增长速度减缓。2009—2011年甘肃省经历了“扩张连接—弱脱钩—扩张连接”的由耦合到脱钩再到耦合的动态变化，脱钩弹性值分别为0．88、0．21、0．11。主要原因是，在经历了较长时间的农业低碳化管理之后，农业碳排放结构发生了变化，农业技术进步、耕地的科学化管理虽然使农业经济总量得到了快速提高，但碳排放总量却居高不下。该段时间，甘肃省农业GDp平均增长率为9．65％，而农业碳排放的平均增长率为17．30％，农业经济平均增长速度慢于农业碳排放的平均增长速度。
3结论与建议
3．1结论从农业碳排放总量与环比增速来看，农业投入导致显著的碳排放增长。农业碳排放总量1993—2011年平均增长率为6．67％，相应的碳排放强度也以年均6．01％的速度增长。其中，2003年农业碳排放增长率为－0．58％。化肥为其最大的碳排放源，研究期内累计碳排放量达到1167．82万t，年均增速为4．01％；农用柴油、农膜、农药、有效灌溉、翻耕累计碳排放量分别为228．37万t、709．07万t、196．46万t、40．43万t、22．41万t，年均增速分别为5．57％、10．82％、16．26％、2．11％、0．65％，增长速度最快的为农药、农膜和耕地。甘肃省农业生产仍以高消耗高排放的粗放式生产为主。1994—2011年甘肃省农业碳排放与种植业总产值的关系主要表现为5种状态：弱脱钩、强负脱钩、扩张连接、扩长负脱钩与强脱钩，分别出现的期数为9、2、3、3、1，在统计期内分别占50％、11．11％、11．11％、16．67％与5．56％。研究期内，农业平均GDp12．67％／hm2的增加值随着农业碳排量6．00％的值增加。农业经济的发展极大地促进了农业碳排放增长，但甘肃省仍处于农业经济发展的“爬坡”阶段，整体态势良好。2003年出现了强脱钩，说明作为欠发达地区的甘肃省有可能实现农业经济增长、碳排放总量减少的良好状态，具备发展低碳农业的可行性。从脱钩弹性指标图中可见，总体上脱钩弹性曲线呈现“较理想状态—畸形状态—较理想状态”周期性的“w”型变化。畸形状态的出现说明，甘肃省农业依靠高投入高消耗来获取回报的生产方式有待改变，产业结构调整不明显，农业生产效率还有待提高。