区域经济复杂度与二氧化碳排放关系研究

张芷若?闵慧

一、前言

“十四五”以来，国家不断深入推进“双碳”政策的实施，结合我国各区域经济与生态环境差异较大的现状，探究区域经济发展水平与二氧化碳排放相关性具有现实意义。推进碳减排有助于产业的绿色低碳转型，从而实现区域经济的可持续发展。碳减排政策的具体措施包括调整能源消费结构、优化产业结构等[1]。以上措施可以促进产业链的优化升级，而产业链优化升级的水平一定程度上可以体现在经济复杂度指数上，因此经济复杂度作为一种灵敏的经济指标，能够描述不同区域经济发展水平的差异性，是研究经济发展与二氧化碳排放相关性时可以利用的良好指标。

二、碳排放与经济复杂度指标与现状

（一）我国二氧化碳排放现状

使用国家发展和改革委员会能源研究所（2007）的碳排放系数法对全国30个省级行政区（除港澳台和西藏）2002—2017年的二氧化碳排放量进行了测算，各地区化石能源消耗量以及化石能源折标准煤参考系数来自《中国能源统计年鉴》，化石的碳排放系数来自《温室气体排放清单》。

图1显示了我国2002—2017年省域人均二氧化碳排放量，从图示以及未展示的数据可以得出，我国人均二氧化碳排放量整体呈上升趋势，近几年来增幅有所下降。北京和上海的人均排碳量近年来显著下降，浙江、福建、山东等省份人均碳排增量近年来持平或者增幅下降，宁夏、山西、陕西等省份人均碳排量依旧呈上升趋势，且没有放缓迹象。经济发达地区通常具有较为先进的生产技术，因此其能源利用效率较高，能源消费结构相对合理，所以二氧化碳排放量较低。二氧化碳人均排放量居于前五的省份分别是内蒙古自治区、宁夏回族自治区、山西省、新疆维吾尔自治区与河北省。能源密集型区域拥有丰富的煤炭与石油资源，在能源的利用与生产过程中不仅要完成本省的需求，还要向其他省份输送资源，因此具有较高的煤炭消费比例[2]。

（二）各省经济复杂度的测算

采用了平均波及步数测度法，基于投入产出分析框架，計算了2002、2007、2012、2017四年的全国以及各省级行政区（除西藏和港澳台地区）的经济复杂度（见表1），数据来源于《中国投入产出表》以及各省投入产出表。因为各年份对产业的分类有所不同，因此借鉴了李善同[3]（2013）的整合原则将42个产业合并为36个产业。

从各省级行政区经济复杂度来看，我国东部地区经济复杂度要高于西部地区与中部地区，中部地区略高于西部地区。2002年江苏省为经济复杂度最高的省级行政区，数值为4.437，黑龙江省为经济复杂度最低的省级行政区，数值为2.449。2017年北京为经济复杂度最高的省级行政区，数值为4.469，黑龙江省依旧是经济复杂度最低的省份，数值为2.833。东部地区各省份的经济复杂度大都高于均值，西部地区各省份的经济复杂度基本处于均值以下。

三、实证分析

（一）模型构建

探究经济增长对碳排放时常用到等使用的模型。该模型认为，除了经济水平外，人口数量、技术变革都可能改变人类活动对环境的影响[4]，因此将使用此模型分析经济发展水平、人口规模、技术水平以及产业结构对二氧化碳排放量的影响，模型公式如下：

（1）

式（1）中，I表示环境压力指标、P表示人口指标；A表示经济发展指标；T表示技术进步程度；a是模型系数；b、c、d分别是P、A、T的系数；e为误差项。为了降低模型中可能存在的异方差，实证中通常采用对数据取自然对数的方式进行测算，因此得到如下方程：

（2）

使用经济复杂度指数经济发展水平变量A；参考路正南和罗雨森（2020）使用单位面积人口表示人口规模变量P；参考杜立民[5]（2010）的做法使用能源消费结构指数代表技术进步程度变量T；参考邓荣荣（2020）等人的做法使用第二产业占当地GDP总量的比重作为衡量产业结构的变量IS，得到如下方程：

（3）

其中表示省份；t表示年份，ai表示截距项；β1，β2，…，β4表示各个解释变量的系数，ε表示随机扰动项，I表示各个时期不同省份的碳排放总量。鉴于数据的完整性，文章选取了2002、2007、2012、2017年30个省份的面板数据进行研究。

（二）单位根检验

为了避免伪回归的出现，在进行实证前对各个变量进行了单位根检验，以保证数据的平稳性。所有数据均在1%水平上通过了Fisher—PP检验，APL、P通过了HT检验，其余指标在一阶差分后也通过了HY检验（见表2）。

（三）回归结果

对全国及各区域的数据进行了检验后均拒绝了原假设，因此选择固定效应模型对数进行回归，回归结果见表3。

根据表3的回归结果可知，经济复杂度与二氧化碳排放量存在较为显著的正向关系，其中西部地区经济复杂度的二氧化碳效应最为明显。东部地区经济复杂度与二氧化碳排放量的相关系数最低。目前，我国经济发展水平呈现东—中—西依次下降的差异状态，而回归结果中三大区域经济复杂度与二氧化碳排放量相关系数则呈现东—中—西依次增加的状态，说明我国区域经济发展不平衡的现状。

1.人口规模

从国家层面来看单位面积人口与人均碳排放量成正相关性。中部地区人口指标变量系数最大，而西部地区变量系数为负数。中部地区人口基数大，劳动密集型产业占比大，劳动密集型产业包括服装纺织、食品加工、酒店餐饮服务等产业。以上产业通常不属于高能耗产业，但是生产过程中依旧会产生二氧化碳等温室气体，因此劳动密集型产业的占比越大，其人口指数与碳排放指数的相关性越强。西部地区重工业发达，人口密度较低且相较于国内其他地区人口增长率较低，随着科技的发展，煤炭等能源密集型产业机械化发展迅速，并不需要过多的人力参与其中，因此人口数量与人均碳排放呈负相关性。

2.能源消费结构

从结果可以看出，在国家层面上煤炭消费占能源总消费的比例与人均二氧化碳排放量成正相关性。其中，东部效果不显著，一是由于样本量不够大，二是由于东部地区经济发展水平较高，低能耗技术以及清洁能源的使用已较大程度普及。中部区域能源消费结构与人均碳排放量成正相关性。中部地区兼具东部与西部的特点，低能耗技术以及清洁能源的使用并未大面积普及，低成本高能耗产业依旧是其经济收入的重要来源，且部分中部省份属于能源密集型地区，拉高了中部地区整体的煤炭消费比例。最后，西部经济较为落后，技术升级具有滞后性，因此煤炭消费占比与人均碳排放量成正相关性。

3.产业结构

结果表明我国第二产业占比与人均二氧化碳排放量呈正相关性。从各区域来看，东部区域第二产业占比呈明显下降趋势，但是第二產业包括大量高能耗传统产业，产业升级还未完全实现，因此第二产业碳排放依旧是碳排放的主要来源。中部与西部区域回归结果不显著，结合各省历年产业结构数据分析得知，中部与西部省份第二产业占比处于持平或者下降状态，随着先进产业的发展，第二产业的赋能效果已经下降，但是二氧化碳排放量下降具有滞后性，中西部地区目前处于转换阶段，因此相关性不显著。从国家层面来看，近年来我国通过推进产业结构优化升级来改善能源配置，对节能减排产生了一定程度上的正向影响，但还未能平衡经济发展与环境保护的关系。

（四）稳健性检验

为了检验回归的可靠性，需对模型进行稳健性检验，以2002年为基期，利用人均平减指数进行折减的各年人均国内生产总值代替经济复杂度指标作为富裕程度指数进行回归，人均国内生产总值用表示得到如下回归结果（见表4）。由表4的结果可以看出，人均及其他解释变量的回归系数符号与表3中各解释变量回归系数符号一致，说明模型估计结果是稳健的。

四、结论与建议

研究了区域经济复杂度与碳排放的相关性。从实证结果来看，在当前的发展水平下，我国各区域经济复杂度的提升还不能对二氧化碳排放产生抑制作用。由于我国幅员辽阔，区域间的经济发展水平因其能源禀赋以及发展路径的不同存在巨大的差异。我国的能源结构、技术结构都有着巨大的进步空间，尤其是中西部地区，如何利用好自身的优势实现绿色低碳发展才是重点。

（一）“因地制宜”落实碳减排政策

我国东部以及西部较为寒冷的区域对能源有着较大的需求量，可以通过制定相关促进清洁能源开发的政策，鼓励绿色技术发展，降低对非清洁能源的依赖。中部地区人口密度大，加速工业化的同时应该鼓励其采用清洁生产技术[6]，在吸纳优秀劳动力的同时引入资金投入和技术支持，发挥其人口优势，在碳减排的同时实现经济发展。在国家层面，基于联合国等不同国际组织，与其他国家进行交流与协作，共同探索具有可行性的碳减排方案。

（二）多角度助力提高经济复杂度

增强中西部产业关联度，拓展产业链、用新理念新技术使传统产业重新焕发活力，形成具有区域特色的产业聚集发展中心，对中西部地区实现可持续发展意义重大。政府应重视示范区域以外地区的创新投资，创新不仅是技术创新，也有传统产业的改革创新。在国家层面，政府应该促进与其他国家的贸易与合作，例如我国于2020年与其余十四个国家共同签订的协定能够有效促进贸易在区域间的流动，畅通区域产业链的延伸、促进资源优化配置、稳定外贸发展，全球产业链的高效流通对于我国加快形成“双循环”新发展格局具有重要现实意义。

（三）优化能源消费结构

想要优化能源消费结构，首先需要落实补贴政策，例如，对使用清洁能源的企业以及个人提供财政支持、税收优惠等政策。对使用非清洁能源的企业进行环保税的征收，让使用清洁能源具有更高的性价比，才能真正实现清洁能源使用的普及[7]。同时，政府要加强对新能源产业的支持，尤其对于严格使用清洁能源的中小企业更应该提供支持与保护，如此才能为清洁能源产业的可持续发展提供动力和保障。

五、结语

兼顾经济与环境的发展道路才是可持续的发展路径。在经济全球化不断加快的背景下，想要国内二氧化碳排放迅速下降是艰难的，因此，深入了解经济发展与二氧化碳排放的关系，从产业结构升级、优化能源消费结构、政策制定等多方面着手分析，能够有效推动我国经济与资源环境的协调发展。

引用

[1]许华，王莹.EKC视角下陕西经济增长与碳排放量实证研究[J].调研世界，2021（01）：54-59.

[2]刘博.经济复杂度对二氧化碳排放的影响研究[D].杭州：浙江科技学院，2023.

[3]吴三忙，李善同.中国经济复杂的及其演变：基于1987年至2007年的投入产出表测度[J].经济与金融，2013（03）：2-11+7.

[4]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（04）：27-36.

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

[6]徐斌，陈宇芳，沈小波.清洁能源发展、二氧化碳减排与区域经济增长[J].经济研究，2019，54（07）：188-202.

[7]王璇，侯正，方勇.双向FDI、环境规制与碳生产率[J].经济与管理研究，2022，43（12）：60-72.

基金项目：1.国家自然科学基金（项目编号：52000085）；2.吉林省自然科学基金项目（项目编号：20220101182JC）

作者单位：吉林建筑大学

责任编辑：王颖振