我国经济增长对CO_2排放影响的区域差异分析_基于省际面板数据的实证研究
中国经济增长、能源消费与二氧化碳排放互动关系研究
中国经济增长、能源消费与二氧化碳排放互动关系研究作者：刘章发高建刚何丽娜来源：《重庆社会科学》2023年第09期摘要：基于中國1995—2021年30省份的面板数据，构建PVAR模型，采用Granger因果检验、脉冲反应函数等方法对中国经济增长、能源消费、二氧化碳排放之间的关系进行实证分析。
研究表明：（1）全国的能源消费、经济增长与二氧化碳排放两两之间均为因果关系；（2）东部地区存在能源消耗与二氧化碳排放对经济增长的正向显著关系，中部地区存在能源消耗对经济增长、能源消耗对二氧化碳排放正向显著关系，西部地区存在能源消耗与二氧化碳排放对经济增长、经济增长对能源消费与二氧化碳排放之间的正向显著关系；（3）脉冲响应函数和预测误差方差分解分析均表明能源消费对二氧化碳排放冲击较大。
为实现可持续发展，本文提出积极发展清洁能源与提高能源利用技术水平、重点培育中部地区经济发展的新动能、产业结构转型升级及出台相关制度与政策等建议。
关键词：经济增长；能源消费；二氧化碳排放；面板VAR基金项目：国家社会科学基金项目“黄河流域‘水—能源—粮食’纽带系统与生态系统协同安全的机制与路径研究”（20BJY074）；山东省金融应用重点研究项目“双碳目标下山东省绿色金融服务实体经济发展绩效评价研究”（2022-JRZZ-20）。
［中图分类号］ F062.9 ［文章编号］ 1673-0186（2023）009-0111-014［文献标识码］ A ［DOI编码］ 10.19631/ki.css.2023.009.008作者简介：刘章发，聊城大学东昌学院副教授、首届羡林学者，研究方向：区域经济；高建刚，聊城大学商学院教授、硕士生导师，研究方向：绿色发展；何丽娜，聊城大学商学院硕士研究生，研究方向：数字经济与绿色发展。
经济增长、资源消耗与环境保护之间存在着相互制约相互依存的紧张关系。
20世纪90年代以来，伴随着中国经济的快速发展，资源紧张、环境恶化特别是温室效应的问题日益凸显，不但影响中国经济的健康发展，也对全球经济的可持续发展带来不利影响。
数字经济发展对我国制造业升级的影响——基于省际面板数据的经验考察
数字经济发展对我国制造业升级的影响——基于省际面板数据的经验考察数字经济发展对我国制造业升级的影响——基于省际面板数据的经验考察摘要：随着数字经济的快速发展，它对我国制造业的升级产生了深远影响。
本文基于省际面板数据，从产业结构调整、技术创新和企业运营模式等方面，对数字经济对我国制造业升级的影响进行经验考察。
研究发现，数字经济的快速发展促进了产业结构的优化升级，推动了技术创新的加速和转型升级，并改变了企业的经营模式。
关键词：数字经济；制造业升级；省际面板数据；产业结构调整；技术创新；企业运营模式1. 引言随着数字经济的快速崛起和发展，它对于我国制造业的升级带来了诸多机遇和挑战。
数字经济通过技术创新和信息化程度的提升，打破了传统制造业的边界，推动了制造业迈向高端和智能化发展的新阶段。
本文通过对省际面板数据的经验研究，探讨数字经济发展对我国制造业升级的影响及其机制，为相关政策制定和产业升级提供参考。
2. 数字经济的定义和发展概况2.1 数字经济的定义数字经济是指利用信息和通信技术进行经济活动的过程和结果。
它是一种基于数字化、网络化和信息化的新型经济形态，包括数字产业、数字商务、数字金融等多个领域。
2.2 数字经济的发展概况近年来，数字经济在我国保持了快速增长的势头。
据统计数据显示，我国数字经济规模不断扩大，对经济增长的贡献逐渐增加。
在2019年，我国数字经济规模达到了约35万亿元，占GDP比重超过36%。
数字经济在促进经济发展、提高生产力和改善社会福利等方面发挥了重要作用。
3. 数字经济发展对我国制造业升级的影响3.1 产业结构调整数字经济的快速发展对我国制造业的产业结构调整起到了重要推动作用。
传统制造业的低附加值和低技术含量产品受到挤出，同时高附加值和高技术含量产品在数字经济的推动下迅速崛起。
数字经济的应用使得我国制造业向高端、智能化和绿色化转型升级。
3.2 技术创新数字经济的发展推动了我国制造业的技术创新。
中国区域经济增长差异以及制约因素研究--基于省际面板数据的固定效应向量分解分析
中国区域经济增长差异以及制约因素研究--基于省际面板数据的固定效应向量分解分析刘亚清【摘要】This paper use a Fixed Effect Vector Decomposition model(FEVD) to study the regional economic growth disparity based on provincial panel data, specifically, the effects of investment, expenditure and net export on regional economic disparity. Empirical results show that growth of government expenditure, citizen consumption, FDI and net export have significant effects on the economic growth of east area in China, while middle area's growth rate is relatively slow, with higher effects on fixed asset investment comparing with the east area and west area. The results we got have direct policy implications on the adjustment of regional economic structure and promotion of regional economic growth.%文章运用省际面板数据的固定效应向量分解模型，研究了我国区域经济增长差异的现状，分析了投资、消费和净出口等影响变量对区域经济差异的影响。
我国土地财政的区域差异与成因——基于省际面板数据的实证研究
都超 过 政府 可支 配财 力 的一半 。 人们 普遍 认 为 ， 土地 财政 乃是 如 下经 济和 社会 问题 的 “ 罪魁 祸 首 ” 地 方 财政 收 入结 构 脆 弱 、 ： 节节 攀
［ 中图分 类号 ］ ８ ０ ２ ［ Ｆ１． 文献标识码 ］ ［ Ａ 文章编 号］ ６４— ２ ８ ２ １ ）２０ ０ — １７ ８ ９ （０ １ ０ －１３１ ０
一
引
言
伴 随着 近年 来 我 国经 济 快 速 增 长 和 城 市 规 模 迅 速 扩 张 ， 出现 了一 个 具 有 中 国特 色 的非 褒 义 性 称 谓— — “ 地财政 ” 其指 地方 政 府 的财政 支 出 １ 土 ， ３益依 赖 于通 过 出让 土地 使 用权 获 得 的各 种 收 人 。具体 而言 ， 可将 与土 地财 政相 关 的收入 分 为两 部分 ： 是 与 土 地有 关 的税 收 ， 括房 地 产 和 建筑 业 等 的营业 一 包
较 大 ， 在 ２ ０ ２０ 且 ０ ３— ０ ７年 间呈 现 先 下 降继 而 小 幅 上 升 的变 化 轨 迹 。从 东 中 西 三 大 地 带看 ， 地 财 政 强度 呈 现 土 “ 高 西低 ” 局 。基 于 省 际 面板 数 据 的 实证 检 验 结 果 支 持 土 地 财 政 动 因 的 “ Ｄ 东 格 Ｇ Ｐ锦 标 赛 说 ” 拒 绝 “ 政 压 而 财 力 说 ” 正是 发 展 条 件 不 同 的各 地 区 围绕 Ｇ Ｐ增 长 展 开 锦 标 赛 ， 土 地 作 为 招 商 引 资 筹 码 ， 。 Ｄ 将 以及 推 动 城 市扩 张 和 大 力 发 展 房 地 产 业 的 载 体 ， 而 导 致 了土 地 财 政 的 区域 差 异 。 从 ［ 键 词 】 地 财 政 ； 财 政 压 力 ； Ｇ Ｐ锦 标 赛 ； 面 板 回 归 关 土 Ｄ
我国环境规制与经济增长关系的区域差异分析_基于东_中_西部面板数据的实证研究
变量 东 部 中 部 西 部 均值
一阶差分序列进行单位根检验时， 也选取了只包 含截距项的检验模型。在此基础上分别对两变量 B 检验、 IPS 检验、 ADFFisher 检 进行 LLC 检验、 Fisher 检验， 验和 PP检验结果见表 2 。 由检验结 果可知， 当对东、 中、 西部地区 RGDP 以及 RI 的水 “存 平值进行检验时， 检验结果都表明不能拒绝 的零假设； 当对 RGDP 和 RI 的一阶差 在单位根” 分进行检验时， 各变量的一阶差分值 （ 除 B 检验） 至少通过 5% 的显著性水平， 检验结果可以强烈 “存在单位根 ” 地拒绝 的零假设， 因此可以认为， RGDP 和 RI 的面 就东部、 中部和西部地区而言， 板数据均为一阶单整变量。由于面板数据的不稳 应用最小二乘法可能导致伪回归 ， 因而必须 定性， 要分析相关变量的协整关系， 进而分析模型的长 。 期关系 （ 二） 面 板 数 据 协 整 分 析 及 长 期 因 果 关 系 检验 通过面板数据单位根检验发现， 东、 中、 西部 地区的环境规制以及经济增长两个变量均为一阶 因此两变量间可能存在协整 单整序列（ 见表 2 ） ， 关系。为了研究环境规制和地区经济增长之间的 Granger 两步法检验三大地 关系， 本文利用 Engle区中变量之间的协整关系。 在面板数据回归中， 可以依据 Hausman 检验 Haus结果在固定效应和随机效应之间做出选择 ， man 检验结果显示选择固定效应模型对式 （ 1 ） 和 式（ 2 ） 进 行 回 归， 得到残差平稳性检验结果见 表 3。 根据两步法， 首先检验环境规制是否是人均 GDP 的长期原因。 结果发现， 对于中、 西部地区 的残差序列 E i， 除了 B 检验没有拒绝其存在单 t， 位根的原假设外， 其他检验都拒绝其存在单位根 的原假设， 因此认为残差序列 E i， t 是平稳的 。 对 于东部地区的残差序列 E i， 五种检验都拒绝其 t， 存在单位根的原假设。总体结论是， 东部地区、 中 部地区和西部地区的环境规制均是人均 GDP 的 长期原因。运用同样的方法检验人均 GDP 是否 是环境规制的长期原因。对面板方程估计得到的 残差序列 E i， 可以发现除中部 t 进行单位根检验 ， 地区残差序列 E i， 其余检验结 t 未通过 B 检验外 ， 果至少通过 10% 的显著性水平， 说明东、 中、 西部 地区人均 GDP 也是环境规制的长期原因。
经济增长对碳排放影响的区域差异研究
经济增长对碳排放影响的区域差异研究河南财经政法大学公共管理学院 杨凯摘 要：本文利用2000年～2014年中国省际层面的面板数据，采用系统GMM方法实证检验了经济增长对碳排放影响的区域差异。
结果表明，我国省际二氧化碳排放量具有明显的滞后效应，由于在能源强度、能源消费结构和产业结构方面的不同，经济增长对碳排放的影响具有显著的区域差异,并根据实证结果提出对策建议。
关键词：经济增长 碳排放 区域差异中图分类号：F205 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2017)05(b)-162-04自从Grossman and Krueger(1991)[1]首次通过实证证明环境质量与人均收入之间关系之后，经济增长在环境变化中所起到的作用得到了更多的阐释。
在低碳经济理念盛行的今天，经济增长与二氧化碳排放量之间的关系也成为人们研究的焦点。
自20世纪70年代以来，我国经济保持了近40年的高速增长，年均增长率超过9%，然而在振奋之余，我们也应看到，在经济高速增长的同时，我国的二氧化碳排放量也从20世纪70年代的10亿吨左右，增加到2012年的近100亿吨。
二氧化碳排放量的剧增导致了一系列环境问题，并逐步演变成为制约我国经济社会可持续发展的重要因素。
因此有必要研究我国经济的迅速增长对二氧化碳排放究竟产生了何种影响？由于我国各地区在能源强度、产业结构和能源消费结构等方面存在差异，经济增长对碳排放的影响也可能不尽相同。
因此研究经济增长对碳排放影响的区域差异，并进一步探讨导致差异产生的原因对我国各地区的碳减排具有重要的理论和现实意义。
1 相关文献回顾在经济增长与环境质量之间的关系研究中，一个突出的贡献就是Panayotou(1993)首次把经济发展与环境质量之间这一倒“U”型关系命名为环境库兹涅茨曲线(EKC)[2]。
目前，以二氧化碳作为环境指标的研究也有很多，由于研究者所考虑的影响因素、所使用的统计方法和所考察的对象不同，而无法得到一致的研究结果。
我国经济增长对碳排放驱动效应的实证研究
线性关 系 ， 均收 入 的增 加 会 导 致人 均 二 氧化 碳 的 人 排放情 况 不 断 恶化 。 ｏ 、 ａｎｒ Ｂ ｔｓ １９ ） ¨ Ｃｌ Ｒ ｖｅ 和 ａ （９７ ｅ ｅ 通过建 立包含 截 面 固定效 应 和时 间固定效 应 的面板
数据模 型对 Ｏ Ｃ 国家 进行 分 析 ， 为 人 均二 氧 化 ＥＤ 认
一
、
文 献 综述
型对 参数 的估计 基 于最 小 二 乘 法 ， 样本 质 量 要求 对 较 高 。针对这些 不 足我们 提 出状 态 空 间 一Ｓ Ｉ Ｐ Ｔ ＴＲ Ａ 模型（ 简称 Ｓ Ｓ Ｉ Ｐ Ｔ） 并 将 其用 于 分析 我 国经 Ｓ— Ｔ Ｒ Ａ ， 济增 长对碳 排放 驱动 效应 的动 态特征 。 本文 在 比较 Ｅ Ｃ模 型 、Ｔ Ｒ Ａ Ｋ Ｓ Ｉ Ｐ Ｔ模 型 和 Ｓ Ｓ— Ｓ Ｉ Ｐ Ｔ模 型 的基 础上 ， 三 个 模 型分 别 就 我 国 经 ＴＲ Ａ 用 济增 长对碳 排 放驱动 效应进 行分 析并将 结果 进行 比
较， 然后 分析 我 国经 济 增 长对 碳 排 放 驱 动效 应 的 动
态 特征 。
二 、 型 比较 模
（ Ｅ Ｃ模型 一） Ｋ
碳排放 与人 均收 入 之 间存在 倒 Ｕ 型 的关 系 。 Ｃ ｎ ａ—
ｎｓ （ ０ ３ 通 过 对 １ ａ 等 ２０ ） ６个 工 业 化 国家 １６ ９ ０年～
我 国 经 济 增 长 对 碳 排 放 驱 动 效 应 的 实 证 研 究
范允奇 ， 王文举
（ 首都经济 贸易大学 经济学院 ， 京 北 １０ ２ ） ０ ０ ６
摘
要 ： Ｅ Ｃ模 型 、ＴＲ Ａ 用 Ｋ Ｓ Ｉ Ｐ Ｔ模 型 和 Ｓ Ｓ—Ｓ Ｉ Ｐ Ｔ模 型 分 别 对 １ ８－ ２ ０ ＴＲ Ａ ９ ０ ０ ８年 我 国 经 济 增 长 对 碳 排 放 驱 动 效 应 进 行 实 证分析 ， 果显示 Ｓ 结 Ｓ—Ｓ Ｉ Ｐ Ｔ模 型 不 仅 能 够 分 析 动 态 特 征 而 且 模 型 预 测 性 质 更 好 。研 究 发 现 ， 国 的 碳 排 放 ＴＲ Ａ 我
碳排放文献综述
1. 我国二氧化碳排放绩效的动态变化区域、差异及影响因素中国工业经济2010方法：用DEA构建Malmquist指数测算效率，用固定效应模型进行影响分析门伉也尸y计严：汁匕肝皿:朋才指标符号：-+++-2. 能源消耗、二氧化碳排放与中国工业的可持续发展陈诗一经济研究2009方法：普通面板回归模型In/k = 0i + + 阳 + 片目才+ 丙\nX>f+ 占〉j （J 3/ b〕_¥j InA^f +屁—J3. 生产中碳排放效率长期决定及其收敛性分析数量经济技术经济研究2010指标：R&D投入、能源价格、公共投资、对外开放度、产业结构、技术溢出4. 我国二氧化碳排放的影响因素：基于省级面板数据的研究南方经济2010启示：查一篇已下载含滞后项的英文SFA文献w n W 处面板数据模型指标：人均收入、能源消费结构、产业结构、工业结构（重工业总产值占工业总产值的比重）、城市化水平、时间趋势人均收入：在不同的收入阶段，人们对环境的要求有所不同，低收入阶段时，人们更关注物质生活，对环境的要求不高，而随着收入的提高，人们很可能转而更关注环境质量。
因此，两者之间很可能存在倒u型关。
这一理论也被称为环境库兹涅兹曲线假说。
能源消费结构：不同种类能源消费所产生的CO2排放量并不相同。
煤炭燃烧的CO2排放量是天然气的1.6倍，石油的1.2倍，而核电、水电、风电、太阳能等则是清洁能源，并不排放CO2。
各省煤炭消费量占该省一次能源消费总量的比重作为能源消费结构的代理变量。
城市化水平：1、城市化的推进需要进行大规模基础设施建设，需要消耗大量的钢铁和水泥，从而产生大量的C02排放。
2、城市化也改变人们的生活习惯，城市人口的能源消费要大大高于农村人口的能源消费，而能源消费的大幅度增加则是C02排放增加的主要原因。
本文以非农人口比重作为各省城市化水平的代理变量。
产业结构和工业结构：工业的能源消耗往往要比农业和第三产业高很多，特别是重工业,一般都是高耗能产业。
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2012年6月贵州商业高等专科学校学报Jun．2012第25卷第2期Journal of Guizhou Commercial College Vol．25No．2我国经济增长对CO 2排放影响的区域差异分析———基于省际面板数据的实证研究岳立1，赵婷2（1．2．兰州大学经济学院，甘肃兰州730000）摘要：通过选取我国各地区2000—2009年人均GDP 和CO 2排放量的面板数据，建立变截距模型分析了经济增长对CO 2排放量的影响，建立变系数模型分析了经济增长对CO 2排放量影响的地区差异性，运用聚类分析了各省能源利用结构差异，最终证明经济增长并非是CO 2排放量增加的直接原因，我国可以实现CO 2减排与经济增长的双赢。
关键词：经济增长；CO 2排放量；区域差异；面板数据中图分类号：F061．5文献标识码：A 文章编号：1671－9549（2012）02－0020－06Analysis on the influence of China ＇s economicdevelopment to the CO 2emissions———Empirical reach of inter －provincial panel dataYue Li 1，Zhao Ting 2（1．2．School of Economics ，Lanzhou University ，Lanzhou ，GanSu 730000）Abstract ：This paper based on the panel data form 1999to 2008of GDP per capital and CO 2emissions of every prov-inces ，establishing variable intercept model ，analyzed the influence of of economic development to the CO 2emissions ，establishing variable coefficient model ，analyzed the differences in areas about the effects economic development to the CO 2emissions．Using clustering analysis analysed the provinces resource structure difference．Eventually got the conclu-sion that economic development is not the direct reason to the CO2emissions increasing ，China can realize CO 2emission reduction and economic development is a win －win situation．Key words ：Economic development ；CO 2emissions ；Panel data一、引言及文献回顾气候变化是全世界所面临的重大环境问题，渗透到能源、粮食安全、贸易、金融和国际安全等诸多领域，越来越受到国际社会的关注。
低碳经济，作为应对气候变化，实现可持续发展的有效途径，已经成为世界各国实现温室气体减排目标、保证经济持续健康增长的战略选择。
中国是全球温室气体排放第二大国，当前正处于快速工业化和城市化进程中，以煤为主导的一次能源消费结构使得国内外众多研究机构预计中国2020年前后将超过美国成为世界温室气体排放第一大国。
在如上背景下，我国政府明确将发展低碳经济作为国家长远战略，提出了到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%－50%的约束性指标，并纳入国·02·收稿日期：2012－06－02基金项目：甘肃省科技厅软科学计划项目“兰州市大气污染的价值损失评估与优化途径研究”（编号：0805ZCRA090）；“中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“提升区域发展能力：继续推进西部大开发战略的路径选择的对策研究”（编号：12lzujbwzz002）；受2011年甘肃省社科规划项目《甘肃省区域和行业碳减排问题研究》资助。
作者简介：1．岳立（1969－），女，兰州大学经济学院副教授，经济学博士。
研究方向：区域经济学、区域可持续发展。
2．赵婷（1988－），女，兰州大学经济学硕士。
研究方向：区域经济学。
民经济和社会发展长期规划。
但是，在我国一些经济增长落后的地区，仍有人认为节能减排的实施阻碍了项目建设，延缓了地方经济的发展，成了经济增长的绊脚石，影响了发展低碳经济中各种措施的落实。
因此，有必要进行经济增长对CO2排放量的影响分析，并发现各个省份之间的差异性，有助于各省在发展低碳经济的进程中相互借鉴，取长补短，为我国低碳经济增长作出贡献。
从国内外的文献来看，对碳排放量的研究主要侧重于对国内外的CO2排放现状、影响因素及趋势进行分析，并提出减排的建议，如方精云（2010）运用变率分析分析了1850－2008中国及世界主要国家的碳排放，说明中国已经失去了历史碳排放较低的优势［1］。
冯相昭（2008）对影响中国碳排放量的因子进行了分析，说明经济增长和人口的增长是CO2排放增加的主要驱动因素，能源强度的改善和能源结构的低碳化将是将是中国能耗降低的重中之重［2］。
李慧明（2010）对低碳经济评价指标体系进行了研究［3］。
叶祖达（2009）对碳排放量评估在低碳城市规划中的应用进行了研究［4］。
贾俊松（2010）运用经典最小二乘法对CO2碳排放量的宏观驱动因素进行了分析，表明总人口量、城市人口率、GDP及人类生产生活等活动是CO2排放的重大的宏观驱动因素［5］。
陈佳瑛、彭希哲、朱勤（2009）对家庭模式对CO2碳排放的影响进行了宏观实证分析［6］。
徐大丰（2010）对我国碳排放结构的区域差异进行了分析［7］。
查冬兰，周德群（2007）得用绝对差异法、相对差异法和基尼系数对我国28个省区1995—2005年间能源利用效率的差异性进行了比较，并引入Theil指数和Kaya因子，深入研究了能源消耗导致的地区间人均CO2排放的差别，进一步将28个省区划分为八个经济区，分解Theil指数为区间和区内贡献，结论为节能减排提供了参考［8］。
邹秀萍、陈邵峰、宁淼、刘扬（2006）运用面板数据多项式简化模型对中国省级区域碳排放的影响因素进行了分析，发现我国碳排放量与人均GDP呈倒U型关系，与能源消耗程度呈U型曲线关系，与第二产业比重呈N型曲线关系［9］。
王中英、王礼茂（2006），徐呈旭（2010）分别用相关分析和协整分析研究了中国经济增长与碳排放量的关系［10］［11］。
Ramakrishnan Ramanathan （2006）采用DEA方法（数据包络分析法）同时分析了GDP、能源消耗、碳排放量之间的联系并基于DEA分析的技术预测（technology forecasting）得到了碳排放量与能源消耗量的曲线图［12］。
Ugur Soy-tas（2007）等采用包含GDP、能源消耗、二氧化碳排放量、劳动力和固定资本总额等变量的VAR模型研究了美国能源消耗、GDP与碳排放量之间的因果关系［13］。
Xing－Ping Zhang，Xiao－Mei Cheng（2009）研究了中国能源消耗、碳排放量与经济增长之间的格兰杰因果关系及方向，认为经济增长并非是碳排放量增加的直接原因，能源消耗的增加造成了碳排放量的增加［14］。
综上所述，我们发现还没有文献用面板数据的变截距模型和变系数模型来研究我国经济增长与CO2排放量的关系。
本文在以上文献的基础上，建立面板数据的固定效应模型来分析我国经济增长对CO2排放量的影响，并通过模型分析我国各省区之间经济增长对CO2排放量影响的差异性，以确定经济增长是否对CO2排放增加有正向的影响，并运用聚类分析对我国各省份能源结构进行了分析。
二、数据来源及处理文中用各省区的人均GDP来代表经济增长水平，各个省区GDP数据来源于《中国统计年鉴2010》，为了具有可比性，根据统计年鉴中各地区历年物价指数以1999年为基数折算；人口数据来源于《中国人口统计年鉴2010》。
CO2排放量通过各个省区的能源消费总量计算获得，各个省区的能源消费总量来源于2000—2009年度《中国能源统计年鉴》中中国30个省区（不包括西藏）能源平衡表中的能源消费量，并将其折合为标准煤，各种能源的折标准煤系数见表1。
根据《IPCC温室气体排放指南》［18］能源部分所提供的基准方法，利用式（1）计算得出各地区历年的CO2排放量：Ait=BitˑCs1≤i＜31，2000≤t≤()2009（1）Ait为第i个省t年的CO2排放量，B it为第i个省t年的能源消费量（以标准煤计，104t），C s为第s 种能源的CO2排放系数（104t/104t），本文选取了17种能源，各种能源的CO2排放系数见表2。
·12·岳立，赵婷：我国经济增长对CO2排放影响的区域差异分析———基于省际面板数据的实证研究表1各种能源折标煤系数能源名称折标煤系数折标煤系数折标煤系数原煤0．7143千克标准煤/千克煤油1．4714千克标准煤/千克洗精煤0．9000千克标准煤/千克柴油1．4571千克标准煤/千克其它洗煤0．2857千克标准煤/千克燃料油1．4286千克标准煤/千克型煤0．6千克标准煤/千克液化石油气1．7143千克标准煤/千克焦炉煤气0．5928千克标准煤/立方米炼厂干气1．5714千克标准煤/千克其它煤气0．57975千克标准煤/立方米天然气1．3300千克标准煤/立方米焦炭0．9714千克标准煤/千克其他石油制口1．2千克标准煤/千克原油1．4286千克标准煤/千克其他焦化制品1．3千克标准煤/千克汽油1．4714千克标准煤/千克表2各种能源CO2排放系数能源名称CO2排放系数（104t/104t）能源名称CO2排放系数（104t/104t）原煤2．7718煤油2．1067洗精煤2．7718柴油2．1711其它洗煤2．7718燃料油2．2678型煤2．8568液化石油气1．8488焦炉煤气1．3009炼厂干气1．6877其它煤气1．3009天然气1．6437焦炭3．1351其他石油制品2．1477原油2．1477其他焦化制品2．3646汽油2．1711三、实证分析（一）面板数据单位根检验在对CO2排放量和人均GDP的关系进行检验之前，首先对回归序列的平稳性进行检验。