中国碳强度分布的地区差异与收敛性_基于1995_2009年省际数据的实证研究(1)

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—收稿日期：2011-11-26

基金项目：教育部人文社科研究项目（11YJA90038）；山东省自然科学基金项目（ZR 2010GM016）；山东省软科学研究项目（2010R KE18037）

作者简介：杨骞，山东财经大学讲师，经济学博士，主要从事低碳发展与环境、能源经济研究；刘华军，山东财经大学副教授，经济学博士，主要从事品牌经济、低碳经济研究。

过量CO 2排放引致温室效应已经成为全世界共同关注的焦点问题。根据国际能源机构（IEA ）2009年的统计数据，2007年中国CO 2排放量已超过美国而成为世界最大CO 2排放国。作为一个负责任的发展中国家，中国在2009年哥本哈根气候变化大会上向世界承诺，2020年单位GDP 二氧化碳排放量（以下简称碳强度）要在2005年基础上降低40%~45%。与此同时，国家“十二五”规划明确要求，到2015年单位GDP 二氧化碳排放量要比2010年降低17%。从目前来看，我国碳减排目标

实现的困境，重点在于区域碳减排目标分解的依据缺乏。

[1]

我国幅员广阔，不同地区发展水平和特征呈现较大差异，这势必导致碳强度的分布特征也存在一定差异。那么，我国碳强度分布的区域差异有多大？这种差异有多少是由区域内部的省际差异导致的？有多少是由区域间差异导致的？碳强度的地区差异随着时间推移将呈现如何的演变规律？是否存在落后地区的“追赶效应”

？研究以上问题，可以为我国分配各地区的碳减排任务，制定与实施科学合理的区域碳减排提供重要依据。

一、文献述评

泰尔指数是测算区域差异的重要指标之一，该指标可以将区域间的总体差异分解为组内差异和组

中国碳强度分布的地区差异与收敛性

———基于1995-2009年省际数据的实证研究

杨

骞a ，刘华军b

（山东财经大学a.公共管理学院；b.经济学院，山东济南250014）

摘要：通过利用IPC C 的方法，估算1995-2009年中国省际二氧化碳排放量，并运用泰尔

指数及其分解方法，对我国碳强度分布的地区差异进行测度并按照东、中、西、东北四大区域进行了结构分解；同时借鉴经济增长理论中的收敛性检验方法，对我国碳强度的区域差异进行了收敛性检验。研究发现：（

1）从总体上看，中国碳强度的分布存在明显的区域差异，而且差异主要是来自于四大区域内部，其中中部地区对碳强度总体差异的影响最大，西部地区对碳强度总体差异的影响正在逐步加大。（2）运用面板数据和横截面数据的估计结果均显示1995-2009年中国碳强度的地区分布不存在绝对β收敛和条件β收敛，此外也无明显的σ收敛特征。以上结论表明中国碳强度水平不会自动降低到“稳态”，对碳减排的干预将是必不可少的。

关键词：碳强度；区域差异；泰尔指数；收敛性

中图分类号：F 061.5

文献标识码：A

文章编号：1005－02(2012)02－0087－12

间差异两部分，从而揭示组内差异和组间差异各自变动的方向和变动幅度，以及各自在总差异中的重要性及其影响。从现有文献来看，大多数对我国碳排放地区差异的研究是基于绝对量上的对比（谭丹

等，2008；曲建升等，2010；徐大丰，2010

），[2-4]

缺乏运用相关指标对碳排放地区差异予以量化的研究，更缺乏对这一区域差异进行分解的研究。岳超等（

2010）利用我国分省区的化石能源消费数据和美国橡树岭国家实验室CO 2信息分析中心公布的我国碳强度数据测算了我国省级碳强度的泰尔指数，

但遗憾的是，他们因所用的公式有误而导致结果缺乏可信性。

[5]

从国外研究进展来看，对CO 2排放区域差异的文献主要是从层面展开（Heil 和Wodon,1997；Duro 和Padilla,2006；Groot,2010;Cantore

和Padilla,2010），[6-9]

对于中国碳排放地区差异的研究较少。据笔者掌握的文献，截至目前，国外仅有

Clarke-Sather 等（2011）研究了中国碳强度的区域差异，他们研究的时间跨度为1997-2007年；研究

方法主要是变异系数、基尼系数和泰尔指数；地域单元按照东、中、西三大区域划分。

[10]收敛理论是经济增长理论的重要内容之一，近年来该理论已突破了仅仅研究区域经济增长的收敛问题，把研究空间扩展到对能源效率、碳排放等问题的收敛性研究。目前在对我国碳排放收敛特征的研究中，因所采用的碳排放衡量指标、所采取的收敛检验手段以及研究样本时间跨度的不同而导致得到的结论不同。许广月（2010）以“人均碳排放量”为衡量指标，得出1995-2007年碳排放存在东、

中、西部地区的俱乐部收敛以及β相对收敛。[11]王群伟等（2010）以“全要素框架下的碳排放绩效”为指标，得出1996-2007年碳排放绩效存在绝对β收敛。[12]孙传旺等（2010）以“碳强度约束下的全

要素生产率”为衡量指标，得出2001-2007年碳排放不存在σ收敛和绝对β收敛，但存在条件β收

敛。[13]魏梅等（2010）以“生产中碳排放效率”为指标，得出我国各地区碳排放效率既不存在条件β收敛也不存在绝对β收敛。[14]国外研究对碳排放是否收敛同样存在不同的结论，其中Strazicich 和List （2003）、Westerlund 和Basher （2007）、Ezcurra （2007）等认为碳排放存在收敛特征；[15-17]而Nguyen-Van （2005）、Aldy （2007）等在以不同国家或地区进行研究时，得出了碳排放不存在收敛的结论。

[18-19]基于以上文献，本文将在以下两个方面予以突破：一是运用泰尔指数的测算及其分解方法对1995-2009年我国29个省市（由于数据获取的，不包括，重庆并入四川）碳强度的地区差异程度进行定量测算，并且对总体差异按照四大区域的地域划分标准进行结构分解。这与

Clarke-Sather 等（2011）[10]研究样本的时间以及区域划分标准有所不同。二是首次以碳强度作为衡量指标，

运用经济收敛理论中不同的收敛检验方法，对1995-2009年我国碳强度区域差异的收敛性进行检验。

二、方法、模型与数据来源

（一）泰尔指数测算方法

本文之所以选择泰尔指数测算碳强度的区域差异，是为了能够准确反映我国碳强度在各区域之间以及各区域内部的差异程度，以及总体碳强度差异中有多大是由区域内部差异产生的，有多少是由区域间差异产生的。根据Theil （1967）、Bourguignon （1979）、Cowell （1980）和Shorrocks （1980）对

泰尔指数及其结构分解的方述，[20-23]我们提出碳强度泰尔指数的相关公式，如（1）-（5）式所示：

T=i

Σ

C

i

C

ΣΣLn C i /C GDP i

/GDP ΣΣ（1）T wi =i

Σ

C ji C j

ΣΣLn C ji /C j

GDP ji

/GDP j ΣΣ

（2）

T w =j

Σ

Cj

C ΣΣT wi

=i

Σj

ΣC j

ΣΣC ji C j

ΣΣLn C ji /C j

GDP ji

/GDP j

ΣΣ（3）

当代财经2012年第2期总第327期

T b =j

Σ

C

j

ΣΣLn C j /C GDP j

/GDP ΣΣ（4）T=T w +T b =j

Σ

C

j

C

ΣΣT wi

+T b

（5）

在以上各式中，C 、C j 、C ji 分别表示全国碳强度总体水平、各区域碳强度水平和区域内各省碳强度水平；X 、X j 和X ji 分别表示全国GDP 总体水平、各区域GDP 水平和区域内各省GDP 水平。公式（1）-（4）分别测算的是总体泰尔指数、区域内部各省份的泰尔指数、区域内泰尔指数和区域间泰尔指数；公式（5）显示了泰尔指数可加分解的特性，表示总体泰尔指数等于区域内泰尔指数与区域间泰尔指数之和。通常泰尔指数介于0到1之间，指数越小，说明地区差异越小；指数越大，说明地区差异越大。此外我们分别定义：区域间贡献率为区域间泰尔指数与总体泰尔指数之比，区域内贡献率为区域内泰尔指数与总体泰尔指数之比，各区域贡献率为加权后各区域泰尔指数与总体泰尔指数之比。

（二）收敛性检验方法与模型

对碳强度收敛性进行检验是为了研究我国碳强度区域差异的趋同或发散情况。若碳强度存在收敛特征，则表明碳强度地区差异正在不断缩小。文献中常用的收敛分析有三种类型：σ收敛、绝对β收

敛和条件β收敛（

Sala-I-Martin ，1996）。[24]

我们将上述三种收敛类型分别应用到对我国碳强度收敛检验的分析模型中。

1.σ收敛

σ收敛检验是针对存量水平的描述，反映区域碳强度偏离整体平均水平的差异及其不平衡的动态过程。如果不同地区碳强度分布的分散程度随时间推移而趋于降低，则认为存在σ收敛。通常检验σ收敛的方法有σ系数、标准差、变异系数、基尼系数、泰尔指数等，其中σ系数的公式如（6）所示，在式中Ln C i,t 为某地区i 在t 时期碳强度的对数值，Ln C t 为t 时期各地区碳强度对数值的平均数，N 为地区个数。

σ=

i

ΣLn C i,t -Ln C t Σ

Σ2

Σ

Σ

/N 姨（6）

2.绝对β收敛

假定各地区具有相同的经济基础条件（如产业结构、能源结构、收入水平等），则不同地区的碳强度最终会收敛于相同的稳态水平，这就是所谓的绝对β收敛（absolute convergence ），也称为无条件收敛（unconditional convergence ）。对于绝对β收敛的检验方法有横截面方法和面板分析方法。参照Sala-i-Martin （1996），碳强度β绝对收敛检验的横截面分析模型如（7）式所示。在（7）式中，i 代表不同的地区，t 代表不同时期，C i,t 代表期初碳强度，α为常数项，β为估计系数，μi,t 为随机误差项，T 为某一时期间隔，Ln C i,t+T /C i,t ΣΣ/T 代表从时期t 到时期t+T 碳强度的平均增长率。当T=1时，即为（

8）式，我们将其作为绝对β收敛检验的面板分析模型，其中Ln C i,t+1/C i,t ΣΣ代表各年碳强度的增长率。在（7）式和（8）式中，如果β<0，则表示存在绝对β收敛，即碳强度的增长与碳强度的初始值成反比，碳强度较低的地区存在追赶碳强度较高地区的趋势。

Ln C i,t+T /C i,t ΣΣ/T=α+βLn C i,t +μi,t （7）Ln C i,t+T /C i,t ΣΣ=α+βLn C i,t +μi,t

（8）

3．条件β收敛

相比较绝对β收敛，条件β收敛（

conditional convergence ）考虑了不同地区影响强度的不同因素，中国碳强度分布的地区差异与收敛性———基于1995-2009年省际数据的实证研究

因此各地区碳强度不可能达到相同的水平，而是会收敛于各自的稳定水平。根据已有研究成果（魏巍

贤等，2010；杜立民，2010；刘华军等，2011），[25-27]本文将影响碳强度水平的主要因素作为控制变量，

包括人口、人均GDP 、能源强度、能源结构、产业结构、城市化率、贸易开放度、外商直接投资，检验碳强度β条件收敛的横截面模型和面板模型分别如（

9）式和（10）式所示。Ln C i,t+T /C i,t /T=α+βLn C i,t +λX i,t +μi,t （9）Ln C i,t+T /C i,t =α+βLn C i,t +λX i,t +μi,t

（10）

条件β收敛模型与绝对β收敛模型的唯一不同在于增加了控制变量，在（9）式和（10）式中，X i,t 代表控制变量，λ是控制变量X 的估计系数，其中控制变量X 包括：人口（

P ）、人均国民生产总值(PGDP)、能源强度（E ，用能源消费量与GDP 的比值表示）、能源结构（S ，用煤炭占全部能源的比重表示）、产业结构（S ，用第二产业占GDP 的比值表示）、城市化率（U ，用非农业人口占总人口的比重表示）、贸易自由度（T ，用进出口总额占GDP 的比重表示）和外商直接投资（F ，用FDI 与GDP 的比值表示）。在（9）式和（10）式中，如果β<0，则认为存在条件β收敛。

（三）数据来源及处理1.碳排放强度

碳排放强度是CO 2排放总量与GDP 之比，对各省碳强度的估算是本文研究的基础。目前对碳排放量的测算均是通过估算得到的。由于化石能源消费是二氧化碳的主要来源，本文主要以煤炭、原油和天然气三种一次能源消费量为基准来估算中国分省的二氧化碳排放量。在具体估算中，利用2006年联合国间气候变化专门委员会（IPCC ）提供的参考方法，二氧化碳排放总量的计算公式如（11）所示：

CO 2=3

i=1

ΣCO 2,i =3

i=1

ΣE i ×NCV i ×δi

（11）

其中，CO 2表示估算的二氧化碳排放量，i=1，2，3分别表示三种一次能源（煤炭、原油、天然气），E 代表它们的消耗量，在《中国能源统计年鉴》的能源消费及分地区、分行业能源消费数据中，煤炭、原油和天然气都是实物量，单位分别为万吨煤炭、万吨原油和亿立方米天然气。NCV 为2010年《中国能源统计年鉴》附录4提供的中国三种一次能源的平均低位发热量，煤炭、原油和天然气的平均低位发热量分别为20908kj/kg 、41816kj/kg 和331kj/kg 。δ为IPCC 提供的有效二氧化碳排放系数，煤炭、原油和天然气的有效二氧化碳排放系数分别为95333kg/tj 、73300kg/tj 和56100kg/tj 。各省GDP 来源于《中国统计年鉴》，并按照2005年不变价格进行调整。

2.其他变量

在对碳强度进行条件β收敛检验时，需要引入的控制变量包括：各省的人口规模、人均GDP 、能源强度、能源结构、产业结构、城市化率、贸易开放度、外商直接投资。其中各省人口数据为各省上年年末人口数与本年年末人口数的算术平均数，各年年末人口数来源于《中国统计年鉴》；人均GDP 来源于历年《中国统计年鉴》，并按照2005年不变价格进行调整；能源强度用“能源消费量与GDP 的比值”表示，相关数据来源于历年《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》；能源结构用“煤炭占全部能源的比重”表示，相关数据来源于历年《中国能源统计年鉴》；产业结构用“第二产业占地区生产总值的比重”表示，相关数据来源于历年《中国统计年鉴》；城市化率用“非农业人口占总人口的比重”表示，数据来源于历年《

中国人口与就业统计年鉴》；贸易开放度用“进出口总额占GDP 的比重”来表示，进出口总额来源于历年《中国统计年鉴》；外商直接投资用“FDI 占GDP 的比重”表示，数据来源于商务部统计资料。

当代财经2012年第2期总第327期

三、我国碳强度地区差异的测算及分解

（一）碳强度地区差异的可视化描述

利用地理信息系统（GIS ）的可视化方法，本文绘制了2009年中国各省碳强度的分布图，如图1所示。由图1可以看出，我国碳强度呈现出不均衡分布的态势，碳强度低于2吨/万元的省份有9个，高于5吨/万元的省份有5个，介于2~5吨/万元的省份有15个。其中，碳强度最高的是宁夏，达到10.57吨/万元；最低的是北京，为0.96吨/万元；山西、贵州、内蒙古、等中西部地区的省份碳强度较高；而天津、福建、上海、广东等东部地区的省份碳强度较低。从四大区域平均分布来看，西部地区平均碳强度水平最高，东部地区平均碳强度水平最低，东北地区的平均碳强度水平略高于中部地区。尽管可视化方法可以较为直观地描述碳强度的区域不均衡性，但是要进一步研究碳强度区域差异的演变规律及结构分解的规律，需要借助泰尔指数测算方法。

图12009年我国碳强度的分布（单位：吨/万元）图21995-2009年我国碳强度泰尔指数及其分解

（二）测算结果及分析

利用泰尔指数的测算及分解方法，我们测算得出了1995-2009年全国和四大区域①碳强度的泰尔指数以及各泰尔指数的贡献率，分别如表1和表2所示。图2是全国及区域内、区域间泰尔指数的变动趋势，图3是四大区域泰尔指数的变动趋势，图4是区域内、区域间及四大区域泰尔指数贡献率的变动趋势。

从表1和图2可知，1995-2009年我国碳强度的总体泰尔指数变动幅度较小，但整体上呈现一个有升有降的过程，如1995-1997年处于上升阶段，1997-2000年处于下降阶段，2000-2003年又不断上升等等，其中泰尔指数最高值为0.1795（1997年），最低值为0.1518（2009年），平均值为0.1615。

从图3可知，区域间泰尔指数除了1997年超过0.07外，其他年份均在0.05~0.07之间，总体上呈现缓慢下降态势。区域内泰尔指数均高于区域间泰尔指数，总体上呈现缓慢上升态势。从四大区域的泰尔指数来看：中部地区最高，东北地区最低，西部地区泰尔指数在1997年前低于东部地区，但自1997年起开始超越东部地区并接近中部地区。以上数据分析表明了中部地区内部省际间的碳强度差异最大，以2009年为例，中部地区碳强度最高的省份是山西，为8.8吨/万元；碳强度最低的省份是江西，为1.84吨/万元，二者相差近5倍。东北地区内部省际间的碳强度差异最小，以2009年为例，东北三省碳强度均在3.1~3.8吨/万元之间。对碳强度总体水平最高的西部地区来说，近年来其省际间的碳强度差异较大且呈波浪式上升态势；而对于碳强度总体水平最低的东部地区，其省际间的碳强度差异较小且变化不明显。

Á ÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁ中国碳强度分布的地区差异与收敛性———基于1995-2009年省际数据的实证研究

表1泰尔指数及其分解

图31995-2009年我国四大区域的碳强度泰尔指数图41995-2009年我国碳强度泰尔指数的贡献率

由表2和图4可知，区域间泰尔指数贡献率的均值为36.82%，远低于区域内泰尔指数贡献率的均值（63.18%），且区域间泰尔指数贡献率整体上呈现的是不断降低的态势，而区域内泰尔指数贡献率整体呈现不断上升的态势。从四大区域泰尔指数的贡献率来看，中部地区泰尔指数的贡献率最大，这与中部地区泰尔指数最高是一致的；东北地区泰尔指数贡献率最小，其均值仅为0.59%，这与东北地区泰尔指数最低也是一致的；但是东部地区泰尔指数贡献率在绝大多数年份高于西部地区，这与东部地区泰尔指数低于西部地区是不一致的，究其原因主要是由于东部地区碳排放量比重大于西部地区所导致的；西部地区泰尔指数贡献率呈现不断上升态势。以上数据分析表明中部地区碳强度差异对总体差异的影响最大，而东北地区碳强度差异对总体差异的影响几乎可忽略不计，东部地区碳强度差异对

总体差异的影响略高于西部地区，但西部地区碳强度差异对总体差异的影响在不断增大。

表2

碳强度泰尔指数的贡献率

单位：%

年份区域间区域内东北东部中部西部199539.6960.310.1420.6829.7.71199639.1160.0.2419.0730.1611.41199744.4055.60 1.7216.4825.1612.25199837.6562.350.2617.8330.1014.16199937.8062.200.3718.4028.2215.21200042.1857.82 1.1016.3024.9815.43200137.1362.870.9217.6028.9715.38200234.0066.000.9816.5934.3414.08200334.8665.140.7014.9230.8318.69200437.0662.940.9517.0226.9118.07200533.9266.080.4522.7326.1816.72200632.7867.220.3220.4224.3522.14200733.8866.120.3624.5523.5117.70200833.9266.080.1723.7722.0320.11200933.9166.090.1723.4721.2421.21均值

36.82

63.18

0.59

19.32

27.12

16.15

四、我国碳强度的收敛性检验

（一）σ收敛检验

使用变异系数和σ系数两种统计方法对全国以及四区域碳强度的变异和趋同规律分别进行分析。图5是全国碳强度的变异系数和σ系数的变化趋势，图6是四大区域σ系数的变化趋势。从全国来看，根据变异系数的变化趋势，1995-1998年是缓慢上升阶段，表明我国碳强度的地区差异在逐渐扩大；1998-2003年在降低到最低点（0.6117）后升高至最高点（0.7356）；2003-2009年是有波动的下

图5全国碳强度的变异系数和σ系数变化趋势图6四大区域碳强度的σ系数变化趋势

中国碳强度分布的地区差异与收敛性———基于1995-2009年省际数据的实证研究

（二）绝对β收敛

根据（8）式，我们首先采用面板数据分别对全国及四大区域碳强度水平进行绝对β收敛检验。在经过Hausman检验后，所有模型均应采用固定效应模型，但经过进一步检验发现，所有模型均存在异方差、截面相关和序列相关三种误差结构（鉴于篇幅关系，没有报告检验结果），而广义最小二乘法是解决这三种误差结构的估计方法。为了结论的稳健性，本文同时报告了固定效应（FE）、广义最小二乘法（FGLS）估计方法对绝对β收敛的检验结果。为保证面板数据计量模型检验结果的稳健性，我们进一步采用横截面数据对全国碳强度的地区分布进行绝对β收敛。分别考察1995-1999年、2000-2004年、2005-2009年、1995-2009年四个阶段的收敛性。表3报告了全国层面绝对β收敛检验的估计结果，表4报告了四大区域绝对β收敛检验的估计结果。

表3全国碳强度分布的绝对β收敛检验

模型及变量

面板数据横截面数据

FE FGLS1995-19992000-20042005-20091995-2009

常数项-0.1528044***

(-4.38)

-0.03449***

(-4.79)

-0.050337**

(-2.17)

0.014184

(0.41)

-0.0200124

(-0.52)

-0.0015955

(-0.06)

LnC 0.0925518***

(3.32)

0.0203887**

(2.26)

-0.0199981

(-1.46)

-0.013905

(-0.58)

-0.0191599

(-0.78)

-0.023233

(-1.56)

R20.02850.08040.02110.04240.1855 F统计值11.02 2.120.330.61 2.42 Wald 5.10

样本数400629292929注：***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

表4四大区域碳强度分布的绝对β收敛检验

模型及变量

东北东部中部西部FE FGLS FE FGLS FE FGLS FE FGLS

常数项-0.2045212

(-1.60)

-0.0711832

(-0.77)

-0.914771***

(-3.24)

-0.0651984***

(-6.14)

-0.0948146

(-1.03)

-0.0353353**

(-1.97)

-0.29933***

(-2.88)

-0.0658656***

(-2.82)

LnC 0.0408

(1.13)

0.0058092

(0.10)

0.0770513**

(2.10)

0.0265978**

(2.18)

0.03266

(0.48)

-0.0060024

(-0.50)

0.1734658**

(2.63)

0.0226923*

(1.80)

R20.03250.03300.00300.0508

F统计值 1.28 4.410.23 6.90

Wald0.01 4.730.25 3.25

样本数42421401408484140140

注：***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

从全国层面看，根据表3回归结果，LnC的回归系数在固定效应和广义最小二乘法估计方法下均当代财经2012年第2期总第327期

显著为正，从而表明我国碳强度的地区分布在整体上并不存在绝对β收敛。横截面数据模型估计结果表明，LnC 的回归系数均为负值，但在统计上均不显著，因此我们通过截面数据模型回归也没有得到全国碳强度绝对β收敛的证据。从区域层面看，根据表4的回归结果，东北地区的LnC 的回归系数在两种估计方法下均为正值，但在统计上并不显著，表明东北地区碳强度不存在绝对β收敛。东部地区LnC 的回归系数在两种估计方法下均显著为正，表明东部地区碳强度也不存在绝对β收敛。中部地区的广义最小二乘法估计方法下的LnC 回归系数尽管为负值，但在统计上不显著；而固定效应模型中LnC 的回归系数为正，但在统计上并不显著，表明中部地区的碳强度也不存在绝对β收敛。最后是西部地区，两种估计结果中的LnC 的回归系数均显著为正，表明西部地区碳强度存在显著的发散趋势。

（三）条件β收敛

同样的，在条件β收敛检验过程中，考虑到模型中存在异方差、截面相关和序列相关等三种误差结构，而固定效应模型并不能有效解决这些问题，因此我们采用广义最小二乘法（FGLS ）估计方法进行回归，同时为保证面板数据计量模型检验结果的稳健性，我们进一步采用横截面数据对全国碳强度的地区分布进行条件β收敛，分别考察1995-1999年、2000-2004年、2005-2009年、1995-2009年四个阶段的条件β收敛。表5报告了全国层面条件β收敛检验的估计结果，表6报告了四大区域条件β收敛检验的估计结果。

从全国层面看，根据表5回归结果，LnC 的回归系数在广义最小二乘法估计方法下显著为正，从

表5

全国碳强度分布的条件β收敛检验

模型及变量

面板数据

横截面数据

FGLS

1995-19992000-20042005-20091995-2009常数项-0.6148793**(-2.59)0.0071461(0.11)0.0530088(0.66)0.1249344(1.26)0.0587442(1.36)LnC 1.070751***(10.05)-0.0467534(-0.74)-0.1033494(-1.15)-0.0382042(-0.73)-0.0352804(-0.87)P 0.0000023(0.13)-0.0000115**(-2.69)-0.00000425(-1.02)-0.00000324(-0.88)-0.00000523**

(-2.76)PGDP 0.0000152***

(2.81)-0.00000302(-0.78)-0.00000191(-0.)-0.00000421*(-1.81)-0.00000149(-0.72)E -0.2362***(-4.76)0.0053069(0.24)0.0562662(1.04)0.0124388(0.51)0.0033547(0.23)S -0.0029934***

(-2.69)0.0002032(0.34)0.0004525(0.83)-0.0000483(-0.07)0.0004219(1.14)I -0.0078726***

(-3.37)0.0006926(0.38)-0.00000134(-0.00)-0.002129(-1.02)-0.0006744(-0.76)U -0.0052127**(-2.10)-0.000186(-0.14)-0.0002755(-0.18)0.0004302(0.37)-0.0007359(-1.12)T 0.000488(0.96)0.0001255(0.54)-0.0004455(-0.94)0.0001519(0.48)-0.0001012(-0.60)F 0.0098308***

(3.43)-0.0009375(-0.39)

0.0023959(0.28)

0.00599(0.87)

0.0012054(0.69)

Wald 170.37

R 20.440.49140.50800.6747F 统计值 1. 2.84 1.76 5.15样本数

40629

29

29

29

注：***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

中国碳强度分布的地区差异与收敛性———基于1995-2009年省际数据的实证研究

表6四大区域碳强度分布的条件β收敛检验：FGLS估计

模型及变量东北东部中部西部

常数项-3.423536***

(-2.74)

0.9124762***

(7.24)

-2.369238***

(-5.40)

-1.426714***

(-7.43)

LnC 1.330456***

(5.65)

1.024535***

(13.96)

1.522385***

(5.96)

0.1935312

(1.)

P -0.0001658*

(-1.86)

0.0000215*

(1.91)

0.0001135**

(2.31)

0.0000552***

(3.92)

PGDP 0.0000176**

(2.33)

0.00000935***

(5.13)

-0.0000518***

(-2.61)

0.00000655

(0.)

E -0.4062301***

(-3.71)

-0.6116301***

(-11.05)

-0.4238256***

(-3.82)

0.1609443***

(3.66)

S 0.001632

(0.56)

-0.0110282***

(-9.83)

-0.0037902

(-1.60)

0.0082378***

(5.72)

I 0.0079968*

(1.82)

-0.0102154***

(-6.13)

-0.0032882

(-0.)

-0.0029291

(-1.08)

U 0.0398297

(1.31)

-0.0056732***

(-4.47)

-0.0052839

(-0.79)

0.0029875

(0.81)

T 0.0037593

(1.06)

-0.0000361

(-0.14)

-0.0053605*

(-1.78)

0.0006531

(0.45)

F -0.0396611**

(-1.97)

0.0012777

(0.58)

-0.0069104

(-0.54)

-0.04782***

(-5.84)

Wald56.28341.83110.26216.57

样本数4214084140注：***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

五、结论与启示

对中国碳强度分布的地区差异与收敛性的研究，对于精确掌握中国二氧化碳排放的分布规律和特征，制定并实施有效的地区碳减排具有重要的理论价值和现实意义。本文对1995-2009年中国碳强度的地区差异及其敛散性进行了实证分析，主要结论如下：

首先，运用泰尔指数及其分解方法，测算了全国29个省（市、自治区）碳强度的总体差异、四大区域间的差异、四大区域内的差异以及四大区域各自的差异，结果表明：1995-2009年我国碳强度的区域差异程度变动并不大，其中区域间的碳强度差异在逐渐降低，而区域内部的碳强度差异在逐渐提高；此外，中部地区省际间的碳强度差异最大，东北地区省际间碳强度差异最小，碳强度总体水平最高的西部地区省际间差异较大，而碳强度总体绝对水平最低的东部地区省际间差异较小。因此，在碳减排区域的制定过程中，对于东北、东部等省际间碳强度差异较小的区域，从制定成本的角度可以考虑制定统一的碳减排；而对中部、西部等省际间碳强度差异较大的区域来讲，应积极鼓励各地方参与碳减排、碳交易等游戏规则的制订与博弈，[28]并对个别碳强度较高的省份制订更为严格的碳减排任务。

当代财经2012年第2期总第327期

其次，分别对区域间、区域内及各区域泰尔指数对总体泰尔指数的贡献率进行了测算，结果显示：1995-2009年区域内泰尔指数贡献率呈现不断走高的态势，平均为63.18%，远高于区域间泰尔指数贡献率（

36.82%）；在四大区域中，中部地区泰尔指数贡献率最高（为27.12%），其次是东部地区和西部地区（分别是19.32%和16.15%），东北地区泰尔指数贡献率可忽略不计。以上表明：样本期间我国碳强度的总体差异主要是由区域内差异造成的，区域间差异对总体差异的影响小于区域内差异对总体差异的影响，且这一差距在不断扩大；此外，中部地区对总体碳强度差异的影响最大，西部地区对总体碳强度差异的影响正在不断增大。因此，若要削减我国碳强度的区域差异，应格外重视缩小中部地区和西部地区省际间的碳强度差异。

最后，运用经济增长理论中的收敛检验方法，对1995-2009年碳强度进行了σ检验，并同时分别运用面板数据和横截面数据进行了绝对β检验和条件β检验，结果显示：我国碳强度既不存在明显的σ收敛，同时也不存在绝对β收敛和条件β收敛。这与绝大多数的研究结论不同，但是与孙传旺等（2010）、魏梅等（2010）的研究结论基本一致。碳强度不存在β收敛，表明我国碳强度水平不会自动降低到统一的“稳态”水平或者是各自的“稳态”水平，因此，对碳减排的干预是必不可少的。2009年我国碳排放强度的平均值为3.43吨/万元，比2005年降低了16.1%，这已经充分肯定了我国在碳减排干预中的积极作用。在未来，能源消费仍旧是碳排放的最主要来源，应重点通过提高能源效率、优化能源结构等手段进行节能改造，降低碳排放。此外，工业是碳排放的重要产业，而第三产业碳排放量较低。因此，合理调整产业结构，增加第三产业在国民经济中的比

重，也应作为降低碳强度、缩小碳强度地区差异的有效手段。

[29]

———————————————注

释：

①四大区域包括东北地区、东部地区、中部地区和西部地区，其中东北地区包括辽宁、吉林和黑龙江；东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括四川（含重庆）、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、、内蒙古、广西。

———————————————参考文献：

[1]曲

亮.中国碳减排应走什么路[N].光明日报，2010-12-28.

[2]谭丹，黄贤金.我国东、中、西部地区经济发展与碳强度的关联分析及比较[J].中国人口资源与环境，2008，(3).[3]曲建升，王

琴，陈发虎，曾静静，张志强，李燕.我国二氧化碳强度的区域分析[J].第四纪研究，2010，(3).

[4]徐大丰.我国碳强度结构的区域差异分析[J].江西社会科学，2010，(4)：79-82.[5]岳

超，胡雪洋，贺灿飞，朱江玲，王少鹏，方精云.1995-2007年我国省区碳强度及碳强度的分析———碳排放与

社会发展Ⅲ[J].北京大学学报(自然科学版)，2010，(4)：510-514.

[6]Heil M .T.,Wodon Q.T..Inequality in CO 2Emissions between Poor and Rich Countries[J].The Journal of Environmen-tal and Development ，1997,6(4)：426-452.

[7]Duro J.A.,Padilla E..International Inequalities in Per Capita CO 2Emissions ：A Decomposition M ethodology by Kaya Factors[J].Energy Economics ，2006，28(2)：170-187.

[8]Groot L..Carbon Lorenz curves[J].Resource and Energy Economics,2010，32(1)：45-.

[9]Cantore N.,Padilla E..Equality and CO 2Emissions Distribution in Climate Change Integrated Assessment M odeling[J].Energy ，2010，35(1)：298-313.

[10]Afton Clarke-Sather et al.Carbon Inequality at the Sub-national Scale:A Case Study of Provincial-level Inequality in CO 2Emissions in China 1997-2007[J].Energy Policy,2011，39(9)：5420-5428.

[11]许广月.碳排放收敛性：理论假说和中国的经验研究[J].数量经济技术经济研究，2010，(9)：31-42.

中国碳强度分布的地区差异与收敛性———基于1995-2009年省际数据的实证研究

[12]王群伟，周鹏，周德群.我国二氧化碳排放绩效的动态变化、区域差异及影响因素[J].中国工业经济，2010，(1).

[13]孙传旺，刘希颖，林静.碳强度约束下中国全要素生产率测算与收敛性研究[J].金融研究，2010，(6)：17-33.

[14]魏梅，曹明福，江金荣.生产中碳排放效率长期决定以及收敛性分析[J].数量经济技术经济研究，2010，(9).

[15]Strazicich M.C.,List,J.A..Are CO2Emission Levels Converging Among Industrial Countries?[J].Environmental and Resource Economics，2003，24(3)：263-271.

[16]Joakim Westerlund，Syed A.Basher.Testing for Convergence in Carbon Dioxide Emissions Using a Century of Panel Data[J].Environmental and Resource Economics，2008,40(1)：109-120.

[17]Roberto Ezcurra.Is there Cross-country Convergence in Carbon Dioxide Emissions?[J].Energy Policy，2007,35(2).

[18]Nguyen-Van P..Distribution Dynamics of CO2Emissions[J].Environmental and Resource Economics，2005，32(4).

[19]Aldy Joseph E..Divergence in State-level Per Capita Carbon Dioxide Emissions[J].Land Economics，2007，83(3).

[20]Theil H..Economics and Information Theory[M].Amsterdam:North Holland Publishing Company，1967.

[21]Bourguignon F..Decomposable Income Inequality M easures[J].Econometrica,1979，47(4)：901-920.

[22]Cowell F.A..On the Structure of Additive Inequality M easures[J].The Review of Economic Studies，1980，47(3).

[23]Shorrocks R..The Class of Additively Decomposable Inequality M easures[J].Econometrica，1980,48(3)：613-625.

[24]Sala-i-M artin X.X..The Classical Approach to Convergence Analysis[J].Economic Journal，1996,106(437)

[25]魏巍贤，杨芳.技术进步对中国二氧化碳排放的影响[J].统计研究，2010，(7)：36-44.

[26]杜立民.我国二氧化碳排放的影响因素：基于省际面板数据的研究[J].南方经济，2010，(11)：20-33.

[27]刘华军，闫庆悦.贸易开放、FDI与中国CO2排放[J].数量经济技术经济研究，2011，(3)：21-35.

[28]周文波，陈燕.论我国碳排放权交易市场的现状、问题与对策[J].江西财经大学学报，2011，(3)：12-17.

[29]刘美平.我国低碳经济推进与产业结构升级之间的融合发展[J].当代财经，2010，(10)：86-91.

Regional Differences and Convergence of Carbon Intensity Distribution in China:Based on an

Empirical Study of Provincial Data1995-2009

YANG Qian,LIU Hua-jun

(Shandong University of Finance and Economics,Jinan250014,China) Abstract：By adopting the IPCC method to estimate the provincial carbon dioxide emissions from 1995to2009in China,this paper measures the regional differences of the carbon intensity distribu-tion in China and conducts a structural decomposition according to the four major regions of east, middle,west and northeast.At the same time,it makes use of the convergence testing method from the theory of economic growth to perform a convergence test on the regional differences of China’s carbon intensity.The study finds that:(1)Generally speaking,the distribution of China’s carbon in-tensity has obvious regional differences and the differences come mainly from the inside of the four major regions;of which the central region has the greatest influence on the overall difference of car-bon intensity,while the impact of the western region on the overall differences is increasing.（2）The results of the estimate with the panel data and cross-sectional data show that there is neither absolute βconvergence nor conditionalβconvergence existing in China’s carbon intensity regional distribution from1995to2009,even no obviousσconvergence.The above conclusion indicates that China’s car-bon intensity will not automatically reduce to the steady state,the government policy intervention to reduce carbon emissions will be essential.

Key words：carbon intensity;regional differences;Theil index;convergence

责任编校：史言信