APEC成员国碳排放与经济增长分类研究与启示.pdf
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1、Modeling and Simulation 建模与仿真建模与仿真,2023,12(4),4127-4139 Published Online July 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/mos https:/doi.org/10.12677/mos.2023.124376 文章引用文章引用:陈燕婷,魏力蛟.APEC 成员国碳排放与经济增长分类研究与启示J.建模与仿真,2023,12(4):4127-4139.DOI:10.12677/mos.2023.124376 APEC成员国碳排放与经济增长分类研究与成员国碳排放与经济增长分类研究与
2、 启示启示 陈燕婷陈燕婷,魏力蛟魏力蛟*上海理工大学管理学院,上海 收稿日期:2023年6月19日;录用日期:2023年7月19日;发布日期:2023年7月26日 摘摘 要要 为了研究国家经济发展与碳排放量之间的关系,本文基于为了研究国家经济发展与碳排放量之间的关系,本文基于APEC组织中的组织中的19个国家个国家20052019年的有关年的有关面板数据,运用回归分析方法进行以下研究:首先,在人均面板数据,运用回归分析方法进行以下研究:首先,在人均CO2排放量的影响因素研究中,分析得出人排放量的影响因素研究中,分析得出人均均GDP对二氧化碳排放的贡献最大,其次,分析了其中的经济发展因素对对二氧
3、化碳排放的贡献最大,其次,分析了其中的经济发展因素对CO2排放量的影响,得出结论排放量的影响,得出结论为环境库兹涅茨假说的倒“为环境库兹涅茨假说的倒“U”型曲线并不适用,然后,通过对”型曲线并不适用,然后,通过对APEC成员不同收入类型国家以及中国的成员不同收入类型国家以及中国的碳排放与经济发展之间的关系进行回归,比较分析其环境库兹涅茨曲线的类型与走向,得出高收入、中碳排放与经济发展之间的关系进行回归,比较分析其环境库兹涅茨曲线的类型与走向,得出高收入、中高收入国家以及中国的环境库兹涅茨曲线为倒“高收入国家以及中国的环境库兹涅茨曲线为倒“N”型,中低收入国家的环境库兹涅茨曲线为“”型,中低收入
4、国家的环境库兹涅茨曲线为“N”型。”型。最后,基于研究结果,对我国经济高质量发展条件下“双碳”目标的推进提出相关建议。最后,基于研究结果,对我国经济高质量发展条件下“双碳”目标的推进提出相关建议。关键词关键词 碳排放,经济增长,碳排放,经济增长,环境库兹涅茨曲线环境库兹涅茨曲线 Carbon Emissions and Economic Growth Classification Research of APEC Member Countries and Insights Yanting Chen,Lijiao Wei*Business School,University of Shangha
5、i for Science and Technology,Shanghai Received:Jun.19th,2023;accepted:Jul.19th,2023;published:Jul.26th,2023 Abstract In order to study the relationship between national economic development and carbon emissions,*通讯作者。陈燕婷,魏力蛟 DOI:10.12677/mos.2023.124376 4128 建模与仿真 this paper uses regression analysis
6、 based on relevant panel data of 19 APEC countries from 20052019 to conduct the following studies:firstly,in the study of factors influencing CO2 emis-sions per capita,the analysis concludes that GDP per capita makes the largest contribution to CO2 emissions.Secondly,we analyze the impact of economi
7、c development factors on CO2 emissions and concluded that the inverted“U”type curve of the environmental Kuznets hypothesis is not ap-plicable.Then,we use regression analysis to investigate the relationship between carbon emis-sions and economic development in different income types of APEC member c
8、ountries and China,and we obtain the types and trends of their environmental Kuznets curves.We find that environ-mental Kuznets curves of high-income,upper-middle-income countries and China are of inverted“N”type,and the environmental Kuznets curves of lower-middle-income countries are of“N”type.Fin
9、ally,based on the results of the study,we propose recommendations for the promotion of the carbon peaking and carbon neutrality goals under the conditions of high-quality economic devel-opment in China.Keywords Carbon Emission,Economic Growth,Environmental Kuznets Curve Copyright 2023 by author(s)an
10、d Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言与文献综述与文献综述 二氧化碳等温室气体排放的增加会加速温室效应的形成,导致全球气候变暖,生态环境恶化,碳减排问题日益引起全球关注。2020 年 9 月,中国明确提出 2030 年前达到碳排放峰值,2060 年前实现碳中和的目标(以下简称为“双碳”目标),对于重工业的中国
11、而言,在计划时间内实现“双碳”目标任重而道远。碳排放与经济增长密切相关,而环境库兹涅茨假说在一定程度上揭示了经济增长与碳排放的影响关系,但不少研究表明,该假说所提出的经济增长与碳排放之间的倒“U”型关系并不具有普遍适用性,研究主体不同,所选的研究阶段不同,研究方法不同都有可能形成不同的结论。判断中国的碳排放的发展与其未来走向是否满足环境库兹涅茨假说,对我国“双碳”目标的达成具有一定的指导意义,本文选择 APEC 组织中的 19 个国家进行分析,通过分类研究判断不同经济发展阶段国家的环境库兹涅茨曲线的形态,从而对中国经济实现高质量发展的同时推进碳减排工作,如期实现“双碳”目标提供有效的建议。1.
12、1.碳排放影响因素研究碳排放影响因素研究 国外学者首先开始进行碳排放影响因素分析研究,目前学术界分析了经济、人口、产业结构、碳排放强度、技术进步等主要的影响因素。Ramanathan(2006)基于数据包络分析(DEA)方法对能源消耗、经济发展以及二氧化碳排放量两两之间以及三者的影响关系进行分析,使用该模型进行技术预测,对预测的GDP 水平进行不同效率指数下的排放量和能源消耗的确定1,Knapp(1996)用格兰杰因果检验方法发现人口数量增长在一定程度上会导致全球 CO2排放量的增长,但二者之间并没有长期协整关系2,Puliafito(2008)运用 Lotka-Volterra 捕食者猎物模
13、型对一次能源消费、人口数量、国内生产总值与碳排放量之间的关系进行研究3。国内现在大多立足于中国自身对碳排放影响因素进行探究。林伯强、蒋竺均(2009)认为人均收入、产Open AccessOpen Access陈燕婷,魏力蛟 DOI:10.12677/mos.2023.124376 4129 建模与仿真 业结构、工业能源强度以及能源消费强度都对二氧化碳排放产生显著影响,忽略城市化加快和所处工业化阶段,或者存在衡量指标的差异,会影响到实证结果和最终结论4。李佛关和吴立军(2019)针对中国碳排放量的驱动因素建立 LMDI 模型,研究发现影响中国碳排放水平的因素中,经济发展占主导地位,技术进步在一
14、定程度上抑制碳排放水平,而人口因素以及结构因素变化对碳排放水平产生的影响不大5。束兰根和辛晴(2021)以碳达峰为视角,研究了中国地级以上城市的碳排放与地区生产总值、工业占比、人口数量、服务业占比之间的关系,对不同人口数量与所在区域城市实现碳达峰目标所依赖的路径进行分析探讨6。席艳玲和牛桂敏(2021)通过对 68 个国家的人均 CO2排放量与经济增长之间的关系进行探究,发现发达国家的碳排放总量已基本实现达峰目标,大多数发展中国家的碳排放总量仍然呈不断攀升7。考虑到影响碳排放的主要因素可能会随着研究主体与发展阶段产生变化,本文进一步挖掘和细化核心影响因素,对 APEC 成员国碳排放影响因素进行
15、分析研究。1.2.环境库兹涅茨假说研究环境库兹涅茨假说研究 环境库兹涅茨假说的主要内容是:经济的不断增长会使得环境条件呈现出先持续恶化后不断改善的趋势,二者关系曲线呈倒“U”型。针对 CO2排放与经济增长之间关系这一问题展开的实证研究中,国外学者创立了一系列理论和实证上的研究,但没有形成一种普适理论。Grossman 和 Krueger(1992)利用面板计量模型工具发现在 42 个样本国家中人均 GDP 水平与人均大气污染物排放量间的“N”型变动关系8,Panayotou 参照库兹涅茨曲线有关理论首次提出了解释环境质量在不同经济发展阶段的变化曲线,即环境库兹涅茨曲线(Environmenta
16、l Kuznets Curve,EKC)9,而后 Shafik 和 Bandyopadhyay(1992)通过研究发现空气污染物的排放量会随着人均收入水平的提升而体现先逐步升高后开始下降的倒“U”型变化趋势,并分析了碳排放强度降低的原因10 11。Galeotti(2007)对经济增长与环境污染水平之间的倒“U”型曲线的原因进行分析,认为产业结构变化、技术变化和环境管制力度变化可能会影响曲线形态12。此后,学者们开始考虑行业技术、能源价格等因素或者与生产部门结构或消费组成有关的变量对碳排放的影响。Aslanidis(2009)对低碳领域 EKC 的全部研究结论进行整理总结与比对分析,对质疑环境
17、库兹涅茨理论的文献中新的计量经济学技术进行了批判性探讨13,针对碳排放问题仍然没有确定性的证据能够支持EKC 的存在。卢晓彤等(2012)运用阈值模型方法对传统的环境库兹涅茨理论验证方法进行改进,认为对于 EKC 存在性的研究结论不一致主要依赖于样本本身的差异与所选变量的数据特征14。而针对 APEC成员国经济增长与碳排放水平之间相互关系的 EKC 理论验证的相关研究中,唐褒君(2015)等人通过研究采用较早的数据对 APEC 组织 17 个国家进行研究发现碳排放量不一定随经济的增长呈倒“U”趋势15,该假说的适用性受到挑战。本文选择了经济因素探讨其有关变量与碳排放量之间的关系和影响机制,主要
18、针对 19 个国家整体、三种不同收入等级的国家组合与中国个体分别建立回归模型,检验对于不同研究主体有关碳排放的环境库兹涅茨假说,对于不同收入类别国家实施碳减排有一定的指导意义。2.数据来源与分析数据来源与分析 2.1.数据来源数据来源 本研究采用 APEC 组织 19 个成员国 20052019 年人均二氧化碳排放量、人均 GDP、通电率、人口数量、工业增加值数据,数据来源于世界银行数据库及 Stats APEC 数据库。为了消除序列数据的不稳定性和可能存在的异方差现象,首先对人均 GDP、人均 CO2排放量和人口数量三个变量的数据均进行了对数化处理。2.2.变量选择变量选择 本研究主要以 A
19、PEC 组织 21 个成员中的越南、美国、泰国、新加坡、俄罗斯、菲律宾、秘鲁、巴布陈燕婷,魏力蛟 DOI:10.12677/mos.2023.124376 4130 建模与仿真 亚新几内亚、新西兰、墨西哥、马来西亚、韩国、日本、印度尼西亚、中国、智利、加拿大、文莱、澳大利亚 19 个成员国家 20052019 年的面板数据为样本,不考虑组织中剩余两个地区成员中国台北与中国香港。首先以各国的人均 CO2排放量(人均公吨数;用 c 表示)作为衡量指标对二氧化碳排放的影响因素进行探究,进一步细化核心影响因素,就我国来看,经济增长,人口,工业发展,火力发电等都在一定程度上对碳排放水平产生影响,针对以上
20、因素,选择人均 GDP(选择 2015 年不变价美元,用 g 表示)、人口数量(千,用 p 表示)、通电率(占人口数量的百分比,用 e 表示)、工业增加值(占国民生产总值的百分比,用 i 表示)为解释变量。此外,单独对经济变量,即人均 GDP 的一次、二次与三次方项(分别用 g、g2和g3表示)对人均二氧化碳排放量(c)的影响进行分析,本论文主要采用 Stata 与 Eviews8 软件进行实证部分的研究。2.3.描述性统计分析描述性统计分析 对模型中所有变量进行简单的描述性统计分析,其结果如表 1 所示。Table 1.Descriptive statistics 表表 1.描述性统计 变量
21、 观测值 均值 标准差 最小值 最大值 人均 CO2排放量(c)285 1.670 0.980 0.450 3.040 人均 GDP(g)285 9.410 1.150 7.150 11.02 g2 285 89.82 21.48 51.11 121.5 g3 285 869.6 303.8 365.4 1339 人口(p)285 10.63 1.780 5.900 14.16 工业增加值(i)282 33.90 10.57 17.97 74.11 通电率(e)285 94.73 15.07 12.40 100 2.4.单位根检验单位根检验 表 2 是对人口数量(p)、人均二氧化碳排放量(c)
22、、工业增加值(i)、通电率(e)以及人均 GDP 的一次(g)、二次(g2)、三次项(g3)7 个序列进行单位根检验的结果。Table 2.Unit root test 表表 2.单位根检验 LLC HT IPS Breitung g(C,T)4.5566*g(C,T,1)7.0046*6.9175*g(C,T,2)0.4147*g2(C,T)4.6506*g2(C,T,1)6.895*6.6176*g2(C,T,2)0.3832*g3(C,T)5.02*g3(C,T,1)6.8188*6.4257*陈燕婷,魏力蛟 DOI:10.12677/mos.2023.124376 4131 建模与仿真
23、 Continued g3(C,T,2)0.3528*p(C,T)6.7343*p(C,T,1)2.231*p(C,T,2)0.048*5.5201*c(C,T)2.5104*c(C,T,1)0.1747*6.9079*4.6125*c(C,T,2)i(C,T)i(C,T,1)7.3535*i(C,T,2)e(C,T)3.3882*0.1473*e(C,T,1)8.9693*8.3226*注:(C,T,1)表示有常数项和时间趋势的一阶差分序列,数值为统计量值,*表示在 1%显著性水平下拒绝原假设。根据表 2 中使用 IPS 方法的单位根检验结果来看,所有序列的一阶差分序列均在 1%的水平下显著
24、拒绝了原假设,即上述序列均为一阶单整序列 I(1),满足了同阶单整的前提,因此可以进行进一步的协整检验。2.5.协整检验协整检验 对 APEC 组织 19 个成员人均二氧化碳排放量(c)、人均 GDP(g)、人口数量(p)、工业增长(i)、通电率(e)之间是否存在协整关系进行检验,检验结果如表 3 所示。Table 3.Cointegration test 表表 3.协整检验 检验方法 统计量 统计量值 P 值 Kao ADF 2.2615 0.0119*Pedroni PP 6.7571 0.0000*ADF 3.2388 0.0006*Westerlund Variance ratio 3
25、.8781 0.0001*注:*表示在 5%显著性水平下拒绝原假设,*表示在 1%显著性水平下拒绝原假设。由表 3 可知,4 种不同判别方法中 Pedroni 与 Westerlund 协整检验结果在 1%的水平上显著,Kao 检验结果在 5%的水平上显著,通过了协整检验,可以认为变量 c 与 i,e,g,g2和 g3间存在长期均衡关系。3.碳排放影响因素、与经济增长关系及假说验证碳排放影响因素、与经济增长关系及假说验证 3.1.碳排放量影响因素回归分析碳排放量影响因素回归分析 表 4 为针对碳排放影响因素建立的混合回归模型、使用聚类稳健标准误的固定效应模型、使用聚类稳健标准误的随机效应模型、
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