基于空间计量经济学的碳排放与经济增长分析
[实证,经济]碳排放与经济增长的实证研究
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碳排放与经济增长的实证研究关键词：能源消耗；碳排放；经济增长一、研究背景近些年来，全球生态环境日益恶化，气候变暖、雾霾天气、河流污染等等，给我们的日常生活和经济发展造成严重损失，因此引起了全球范围的广泛关注。
目前，我国是世界上最大的能源生产国和消耗国，也就面临着更大的压力。
二、理论分析（一）能源Energy、环境Economy、经济Environment理论在可持续发展理论的基础上发展起来了能源、环境、经济（3E）系统理论，这是对可持续发展理论的具体化和操作化。
这一理论强调了能源、环境、经济三者之间的综合平衡与协调发展，以及对各子系统之间交互作用程度测算方法和模型的研究。
但是，我国在实践能源―经济―环境理论时还存在着许多缺陷和冲突，例如发展传统行业会排放出大量的废水、废气以及固体废弃物，这些都将造成环境污染。
同时，国际上的相关条约也制约了我国的能源发展，我国也在履约中付出了高昂的成本。
这一切也都在提示我国，要真正将经济发展与能源环境的和谐统一起来。
（二）环境库兹涅茨曲线库兹涅茨曲线是用来分析经济增长与收入分配关系的曲线。
收入分配不均等程度会随着经济的增长程度而先增大后减小，呈现倒U型形状。
当一个国家经济发展水平较低时，环境污染也相对较轻，但发展经济就更多的投入，因而环境污染会更加明显，生态环境的恶化程度随经济的增长而加剧；当经济发展达到一定水平即“拐点”时，随着新科技的发展产生了清洁能源，并伴随着产业结构的优化升级，这些都会对环境产生正效应，从而使环境质量逐步得到改善。
三、实证分析及检验（一）变量的选取和说明构建一个包含上述四个变量的生产函数：Yt=fKt，Lt，Et采取自然对数形式的计量模型：（二）ADF检验首先，对lnYt、lnKt、lnLt、lnEt进行ADF检验。
经过检验，在10%的显著性水平下，所有变量的原时间数据序列都存在单位根，是非平稳的，而所有变量的一阶差分序列则通过了平稳性检验，这说明lnYt、lnKt、lnLt、lnEt都是一阶差分平稳序列，即：ΔlnYt～I1、ΔlnKt～I1、ΔlnLt～I1、ΔlnEt～I1。
基于空间计量经济学的碳排放与经济增长分析
收稿日期:2010－12－26作者简介:郑长德，博士，教授，博导，主要研究方向为区域经济与区域金融、国际金融、碳金融、空间计量经济学。
通讯作者:刘帅，硕士生，主要研究方向为国际金融、碳金融、主权财富基金、空间计量经济学。
*教育部人文社会科学研究项目基金(编号:09XJA790014)资助。
基于空间计量经济学的碳排放与经济增长分析*郑长德刘帅(西南民族大学经济学院，四川成都610041)摘要本文采用空间计量经济学的方法对我国各省份的经济增长与碳排放之间的关系进行了实证分析，结果表明:我国各省份的碳排放在空间分布上表现出一定的空间正自相关性，碳排放量最高的省份多处于经济发达的沿海地区，如以北京为中心的环渤海地区，以上海为中心的长三角地区和以广东为核心的珠三角地区，而次之的是经济较为发达的地区，如中部的山西、湖北、湖南、江西、安徽和西南地区;我国各省份的碳排放在空间分布上存在一定的空间集群效应，如环渤海地区就表现出高碳排放的空间集群效应，而西部地区的西藏、新疆、甘肃、青海却表现出低碳排放的空间集群效应。
经济增长与碳排放呈现出正相关关系，高碳排放的地区多处于经济发达的沿海地区，而低碳排放的地区多处于经济落后的内陆地区;我国目前的经济增长对碳排放的依赖性较强，经济增长对碳排放的弹性系数约为0.8左右，说明在未来的短时间内很难实行低碳经济的发展模式。
关键词碳排放;经济增长;空间计量经济学中图分类号F061．5文献标识码A文章编号1002－2104(2011)05－0080－07doi :10．3969/j．issn．1002－2104．2011．05．014最近，关于我国碳排放与经济增长的关系引起了学者们的高度关注。
徐玉高、郭元［1］等采用时间序列和截面数据的计量分析方法，对我国经济增长与碳排放的关系进行了实证研究，认为人均碳排放与人均GDP 之间不存在库兹涅茨曲线，人口增长和人均GDP 的增加是人均碳排放增加的主要来源，而GDP 能源消费强度的下降则是碳排放减少的重要来源。
基于环境EKC理论的碳排放与经济增长实证研究
基于环境EKC理论的碳排放与经济增长实证研究作者：方晖来源：《现代营销·学苑版》2019年第03期摘要：根据环境EKC理论，本文利用24个省市1999年至2015年的面板数据建立个体固定效应变截距模型，分析二氧化碳排放与经济增之间的关系。
结果表明，碳排放与人均GDP 呈现倒 U型曲线的关系，我国存在着环境质量随着经济增长先退化后改善的趋势，与环境EKC理论一致。
对此，本研究提出相应建议，以期实现环境保护与经济发展的双赢。
关键词：EKC 曲线;碳排放;经济增长一、前言随着全球经济的高速发展，工业化与城市化进程使得人类对化石燃料的需求急剧膨胀，气候变暖及其带来的各种环境问题已经成为世界各国关注的焦点。
据测算，目前中国能源消耗占世界总量的四分之一，二氧化碳排放占世界总量的三分之一，其中化石能源的消费已经占到我国能源消费比重的 90%（贾书梅、宋天和，2011）。
中国经济的增长主要依赖高污染、高能耗的粗放型发展模式，在经济新常态下，这种模式难以为继，低碳经济已经成为一个新的经济增长点和发展机遇，碳排放与经济增长的关系成为研究的热点。
20世紀六七十年代，人类社会的生产力极大地提高了，环境污染、资源短缺、生态恶化、物种灭绝等现象伴随着经济发展接踵而来，人们开始关注生态环境与经济增长之间的关系，代表性的研究是《增长的极限》。
1970年，美国麻省理工学院教授米都斯等人受罗马俱乐部的委托，就当前的增长趋势与未来人类境关系进行研究，于 1972 年提交了一份名为《增长的极限》的研究报告，他们认为资源耗竭和环境污染最终会导致经济系统的崩溃，主张经济零增长，人口和资本保持基本稳定（金燕，2005）。
由于《增长的极限》所描述的前景过于悲观，学界出现了相反的观点，有些学者认为经济增长与环境质量的关系是一种相互促进的和谐关系，通过价格机制和技术进步可以减少或者弥补经济发展对于自然的破坏。
20世纪90年代，关于经济发展与环境质量之间的关系再次掀起研究的热潮。
基于环境EKC理论的碳排放与经济增长实证研究
基于环境EKC理论的碳排放与经济增长实证研究碳排放与经济增长之间的关系一直是环境研究领域的热点问题。
环境知识框架（EKC）理论提供了一种解释碳排放和经济增长关系的框架。
本文基于EKC理论，进行了一项实证研究，探讨了碳排放与经济增长之间的关系。
我们介绍了EKC理论的基本原理。
EKC理论认为，在经济增长初期，碳排放会随着经济增长而增加。
这是因为经济发展过程中，对能源的需求会增加，而能源的消耗通常会导致碳排放。
当国家的经济发展到一定水平时，碳排放量会逐渐降低，因为人们开始重视环境保护，并采取一系列减排措施。
EKC理论认为，碳排放与经济增长之间存在一个倒U型的关系，即经济增长初期碳排放增加，但随着经济增长进一步发展，碳排放会逐渐减少。
接着，我们收集了大量的碳排放和经济增长数据，并运用统计方法进行了实证研究。
我们选择了几个代表性的国家进行分析，包括发达国家和发展中国家。
通过对数据的分析，我们发现了一些有趣的结果。
我们发现了EKC理论的部分支持。
在发达国家中，碳排放与经济增长之间的关系呈现出一定的倒U型。
也就是说，在发达国家中，经济增长的初期会伴随着碳排放的增加，但随着经济进一步增长，碳排放量会逐渐减少。
这与EKC理论的预测一致。
在发展中国家中，我们并没有发现明显的倒U型关系。
相反，碳排放与经济增长之间呈现出一种正向线性关系。
这意味着，在发展中国家中，经济增长与碳排放量之间存在着正向的关系，即经济增长越快，碳排放量就越高。
这可能是因为发展中国家在经济发展初期更注重经济增长，而环境保护措施相对较弱。
我们还发现了一些其他的影响碳排放与经济增长关系的因素。
能源结构和技术水平等因素对碳排放与经济增长之间的关系起到了重要作用。
能源结构的转型和技术的进步可以促进经济增长同时减少碳排放。
通过基于EKC理论的实证研究，我们发现碳排放与经济增长之间确实存在一定的关系，但这种关系在发达国家和发展中国家之间存在差异。
能源结构和技术水平等因素也对碳排放与经济增长之间的关系有着重要影响。
碳排放能源消费与经济增长的实证研究-科技促进发展
* 国家教育部人文社会科学重点研究基地重大项目 （10JJDZONGHE 015） ； ** 陈真玲， 中科院科技政策与管理科学博士， 主要研究方向为社会可持续发展， 宏观经济系统； 王光辉， 博士， 研究方向： 可持续发展、 风险与应急管理。
SCIENCE&TECHNOLOGY Fห้องสมุดไป่ตู้R DEVELOPMENT
[9]
量来表示经济增长中的能源消费，研究时间序列选取 19782010 年 [11]。 3）二氧化碳： 经济增长过程会产生一定的环境污 染，其中二氧化碳排放是典型的大气污染物，二氧化 碳排放的高低显示了经济增长环境代价。19782008 年 二氧化碳数据来自于世界银行 [12]，2009 和 2010 年数据 利用时间序列的移动平均 MA(2) 模型进行预测，得到 二氧化碳 2009 年排放量为 768440.5 万吨，2010 年排 放量为 796806.8 万吨。 为了研究经济增长、能源消费和碳排放的数量关 系，需对以上变量取对数，这样不仅可以消除异方差 的影响，而且回归模型中的系数也是弹性系数，具有 一定的经济意义。三个变量分别为经济增长（LGDP） 、 能源消费总量（LNEY） 、二氧化碳排放量（LCO2） 。 2．计量模型 本研究用向量自回归（Vector Auto Regressive， VAR）模型分析各个变量之间的动态关系。VAR 模型 采用多方程联立的形式，在模型的每一个方程中，内 生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，从 而估计变量之间的动态关系。构造的非限制 VAR(p) 模
Yt = α + ∑ β i Yt −i + ε t 型可以表示为：
i =1
p
等基于省际
面板数据分析了中国的能源消费和 GDP 关系，长期来 看中国总体能源消费和 GDP 存在双向因果关系。王 灿等
中国经济增长与环境污染的计量分析
中国经济增长与环境污染的计量分析[摘要]本文使用协整理论对我国经济增长和环境污染之间的关系进行了研究，结果表明，人均GDP与环境污染之间并没有必然的联系。
要想组织环境的恶化，需要制定相关的政策和激励措施，以及企业自身在生产上减少污染等。
[关键词]经济增长环境污染环境Kuznets曲线一、引言关于经济增长与环境污染之间的关系,国内外很多学者进行了大量研究“1992年,美国经济学家G•Grossma和A•Kureger对此提出了一个环境Kuznets曲线(Environment Kuznets Curve,EKC)的假设。
该假设试图说明如果没有一定的环境政策干预，一个国家的整体环境质量或污染水平是随着经济增长和经济实力的积累呈先恶化后改善的趋势。
另外，一种是Pezzey和Opschoor 提出的N形关系，这种观点认为从长期来看倒U形曲线不能很好地解释经济发展和环境之间的后阶段关系，他们认为当经济发展到一定水平后，环境压力随着收入提高而降低，但收入再提高到一定阶段后，环境压力又会随着收入的提高而增加，即呈一种N形的关系。
改革开放以来，我国经济取得了很大的发展。
我国工业经济发展是国民经济高速发展的主要推动力，而其所造成的环境污染问题也是我国环境问题的主要组成部分。
因此，对我国经济增长与环境污染之间是否符合EKC的关系研究，对我国经济持续快速的增长，避免减少环境污染和资源浪费有着重要意义。
二、经济增长和环境污染间关系的实证分析（一）模型的建立本文用来研究经济增长和环境关系的指标是这样设计的：用来反映经济增长的指标是人均实际GDP(通过价格指数进行平减)；反映环境污染程度的指标是用工业废水排放量、工业废气排放量和工业废物排放量三个指标。
关于环境污染程度指标和人均GDP关系的EKC研究国际上通常用如下两种形式的简化模型来进行：一是二次多项式；另一个是三次多项式，可以包括常数项或时间项。
经济增长与我国碳排放_基于环境库兹涅茨曲线的分析
值见表 1。本文取平均值作为各种能源消耗 碳排放系 数。一次
能源的消 费总量与各类能源 占总 能源 的比 重数 据来 源于 %中 国统计年 鉴 &、 %中国能源统计 年鉴 &、 %新 中国五 十五年 统计
资料汇编 &。 表1
各种能源的碳排放系数
数据来源 美国能源部 日本能源经济研究所 国家科委气候变化项目 国家发改委能源研究所 平均值
为了 检验解释变量 与被 解释 变量 时间 序 列的 平稳 性, 本 文应用 ADF 检验。H0 假设指被解释变量 CO2t的水平值的 非平 稳性在任 何合理的 显著 性水平 下都 不能被 拒绝。我 们用 ADF
检验来检 验时间序列的平稳性, 我们得出在 1% 的显著性 水平 上拒绝 H0。定性地讲, 中国 碳排放的 时间序 列不能 独立于 时 间。相反, 时间序列显示出 碳排放随时间而向上增长的趋势。
图 2 实际 GDP、碳排放与单位 GDP 的碳排放 ( 1978= 100; 1978~ 2008年 )
2. 经验模型
借鉴 B irg it F ried l和 M ichael G etzner ( 2003) 的模型, [ 4] 本
文应用以 下模型来检验 EKC 假说
CO2t = f ( Y t, X t, A t )
( 2)
CO2t指第 t年的 二氧 化碳 排放, Y t 代 表人 均 GDP。 Xt 代
表实际出 口 总 额 ( 1978 年 为 基 期 ), A t 表 示 实 际 农 业 产 值
( 1978年为 基期 ), rt 代表协整回归的残差。
3. 二氧化碳排放时间序列: 平稳性与协整分析
( 1) 二氧化碳排放时间序列的平稳性
基于环境EKC理论的碳排放与经济增长实证研究
基于环境EKC理论的碳排放与经济增长实证研究引言随着人类经济的快速发展和城市化进程的加速，全球碳排放量不断增加，导致了严重的环境问题。
为了实现经济的健康增长和环境的可持续发展，各国都在积极寻求降低碳排放的途径。
在这种背景下，研究碳排放与经济增长之间的关系显得尤为重要。
环境Kuznets曲线（Environmental Kuznets Curve, EKC）理论被广泛应用于分析环境污染与经济增长之间的关系。
根据EKC理论，环境污染在国家经济发展的不同阶段呈现出不同的趋势：在起初阶段，随着经济增长和城市化的加速，环境污染呈现出增加的趋势；但当国家经济发展到一定水平后，环境污染将逐渐减少。
本文旨在通过对EKC理论的实证研究，探讨碳排放与经济增长之间的关系，为制定环境保护政策提供理论依据。
一、EKC理论及实证研究方法EKC理论最早由西蒙·库兹内茨（Simon Kuznets）于1955年提出，他通过对经济发展与不平等收入之间的关系进行研究，提出了收入不平等与国家经济增长之间的倒U型曲线关系。
后来，学者们将这一理论应用到环境污染与经济增长的关系研究中，提出了EKC理论。
为了验证EKC理论的有效性，研究者通常采用计量经济学的方法进行实证研究。
在碳排放与经济增长的关系研究中，通常会采用面板数据模型进行分析，以验证EKC理论对于碳排放与经济增长之间关系的解释。
二、碳排放与经济增长关系的实证研究1. 国内实证研究针对中国的碳排放与经济增长的关系，国内学者进行了大量的实证研究。
孙昱等（2015）研究了2006-2013年中国30个省份的面板数据，发现中国的碳排放总量与GDP之间存在着倒U型的关系，即在GDP增长到一定水平后，碳排放总量开始下降。
张文贤等（2016）则通过时间序列分析中国碳排放与经济增长的关系，结果显示中国的碳排放总量与GDP之间存在着倒U型的曲线关系，表明在国家经济发展的不同阶段，碳排放总量呈现出不同的趋势。
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值大于 0，说明空间存在正自相关，数值越大说明空间分
布的正自相关性越强; 若其数值小于 0，说明空间相邻的
·81·
中国人口·资源与环境 2011 年 第 5 期
单元之间不具有相似的属性，数值越小则说明各空间单元
的差异性越大; 若其数值为 0，则说明该空间服从随机分
布。
通过绘制空间相关关系系数的 Moran's I 散点图，可以
济、人口和政策等因素与人类活动产生的二氧化碳建立起
了一种数学联系，基本公式是:
C
=
n
∑i = 1 Ci
=
n
∑
i =1
Ei E
× Ci Ei
×
E Y
×
Y P
×P
i = 1，2，K n ( 1)
其中，C 表示总的碳排放量; i 表示所消费能源的种
类; Ci 为第 i 种能源的碳排放量; E 表示一次能源的消费 量; Ei 为对第 i 种能源的消费量; Y 表示国内生产总值 ( GDP) ; P 为人口数量。
=
1 n
n
∑(
i =1
Yi
－ Y) ，Y =
1 n
n
∑
i =1
Yi
，Y
i
表示第 i 地区
的观测值( 如本文中的碳排放) ，n 为地区总数( 在本文中
为 31 个省份) ，Wij 为二进制的临近空间权值矩阵，用以定 义空间对象的相互临近关系。
全域 Moran's I 的取值范围介于 － 1 － 1 之间，若其数
和落后地区等经济地理结构，从而导致经济社会发展存在
较大的空间差异性。本文主要采用全域空间相关性检验
和局域空间相关性检验来检验我国各地区碳排放的空间
效应。
2． 1． 1 全域空间相关性检验
全域空间相关性又称全域空间自相关( Global Spatial
Autocorrelation) ，是指从区域空间的整体上刻画区域碳排
局域 Moran's I 指数还可以定义为:
性条件下，围绕该空间单元的其他相似空间单元之间所具
有的空间集群程度; 所有空间单元的 LISA 之和与对应的
全域空间相关性指标成比例。对于局域空间相关性的分
析主要包括局域 Moran's I 指数和局域 Geary 指数，本文采
用的是局域 Moran's I 指数，定义为:
n
Moran's
Ii
=
Z
i
等人的研究也证实了该观点。高卫东、姜巍［7］等的研究表 明随着产业结构的演进和生产技术进步的加快，我国能源 碳排放的增速有了明显的减缓，从区域分布来看，东部地 区碳排放经历了先下降后上升的过程，而西部地区碳排放 则是保持上升的趋势。也有学者从其他角度对我国的碳 排放问题进行了 研 究。 徐 国 泉、刘 则 渊、姜 照 华［8］ 等 基 于 碳排放恒等式，采用对数平均权重 Diveisia 分解法，建立了 我国人均碳排放量的因素分解模型，对我国 1995 － 2004 年间，影响人均碳排放的各种因素进行了分析，认为经济 发展对人均碳排放的贡献率呈指数增长的态势，能源利用 效率和能源结构对人均碳排放的贡献率呈“倒 U 型”关 系。张雷［9］认为产业结构的演进不仅决定着地区经济发 展的基本状态，而且同样决定着国家一次能源消费空间的 基本格局; 地区产业结构多元化程度越是走向成熟，其一 次能源消费的增速也就越是减缓; 缓慢的一次能源消费结 构变化是难以实现地区碳排放增长有效控制的关键。与 以上学者的研究相比，本文从空间经济学的角度，采用空 间计量经济学的方法对我国各省份( 自治区、直辖市) 的 碳排放与经济增长之间的关系进行了实证研究。
( Spatial Autocorrelation) ) 和 空 间 异 质 性。空 间 依 赖 性 意
味着空间上的观测值之间缺乏独立性，也意味着空间相关
的强度及模式由空间的绝对位置( 格局) 和相对位置( 距
离) 共同来决定。空间异质性是指地理空间上的区域缺乏
均质性，也即存在中心和外围地区、核心和边缘地区、发达
收稿日期: 2010 － 12 － 26 作者简介: 郑长德，博士，教授，博导，主要研究方向为区域经济与区域金融、国际金融、碳金融、空间计量经济学。 通讯作者: 刘帅，硕士生，主要研究方向为国际金融、碳金融、主权财富基金、空间计量经济学。 * 教育部人文社会科学研究项目基金( 编号: 09XJA790014) 资助。
中国人口·资源与环境 2011 年 第 21 卷 第 5 期 CHINA POPULATION，RESOURCES AND ENVIRONMENT Vol． 21 No． 5 2011
基于空间计量经济学的碳排放与经济增长分析*
郑长德 刘 帅
( 西南民族大学经济学院，四川 成都 610041)
摘要 本文采用空间计量经济学的方法对我国各省份的经济增长与碳排放之间的关系进行了实证分析，结果表明: 我国各省份的碳 排放在空间分布上表现出一定的空间正自相关性，碳排放量最高的省份多处于经济发达的沿海地区，如以北京为中心的环渤海地区， 以上海为中心的长三角地区和以广东为核心的珠三角地区，而次之的是经济较为发达的地区，如中部的山西、湖北、湖南、江西、安徽 和西南地区; 我国各省份的碳排放在空间分布上存在一定的空间集群效应，如环渤海地区就表现出高碳排放的空间集群效应，而西部 地区的西藏、新疆、甘肃、青海却表现出低碳排放的空间集群效应。经济增长与碳排放呈现出正相关关系，高碳排放的地区多处于经 济发达的沿海地区，而低碳排放的地区多处于经济落后的内陆地区; 我国目前的经济增长对碳排放的依赖性较强，经济增长对碳排放 的弹性系数约为 0. 8 左右，说明在未来的短时间内很难实行低碳经济的发展模式。 关键词 碳排放; 经济增长; 空间计量经济学 中图分类号 F061． 5 文献标识码 A 文章编号 1002 － 2104( 2011) 05 － 0080 － 07 doi: 10． 3969 / j． issn． 1002 － 2104． 2011． 05． 014
∑W
j=1
ij
Z
j
( 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，
因此 Moran's I 就可以表示为空间单元 i 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。
2． 1． 2 局域空间相关性检验
局域空 间 相 关 性 又 称 为 空 间 关 联 局 域 指 标 ( Local
Indicators of Spatial Association，LISA) ，它是探索性空间数 据分析的重要组成部分。Anselin［13］ 认为 LISA 分析应该
满足两个条件: 每个空间单元的 LISA 描述了在一定显著
由( 1) 可分析出几个影响碳排放的因素，并给出如下
的定义:
能源结构因素
Si
=
Ei E
表示对第
i
种能源的消费在
一次能源消费中所占的比重; 各类能源的排放强度 Fi =
Ci Ei
表示消费单位第
i
种能源的碳排放量;
能源效率因素
I
=
E Y
表示单位
GDP
的能源消耗量(
可以理解为 GDP 的能
源消耗系数) ; 经济发展因素 R =
公报、《中国能源统计年鉴》。
1． 2 指标选取
1． 2． 1 国内生产总值
本文采用国内生产总值( GDP) 来衡量各省份的经济
发展水平，以 1978 年为基期，单位为亿元。
1． 2． 2 碳排放量
由于目前我国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一个统一的标准，因而大
部分的研究都是基于对能源消费的测算得来。本文采用
低 － 低) : 右下方为第四象限，表示高碳排放的省份被低碳
排放的其他省份所包围( H － L，高 － 低) 。第一、三象限为
正的空间自相关关系，表示相似碳排放省份之间的空间关
联; 而第二、四象限为负的空间自相关关系，表示不同碳排
放省份之间的空间关联，如果各省份碳排放均匀地分布于
四个象限之内，则说明各省份之间不存在空间相关关系。
最近，关于我国碳排放与经济增长的关系引起了学者 们的高度关注。徐玉高、郭元［1］等采用时间序列和截面数 据的计量分析方法，对我国经济增长与碳排放的关系进行 了实证研究，认为人均碳排放与人均 GDP 之间不存在库 兹涅茨曲线，人口增长和人均 GDP 的增加是人均碳排放 增加的主要来源，而 GDP 能源消费强度的下降则是碳排 放减少的重要来源。 张 雷［2］ 的 研 究 认 为 经 济 结 构 多 元 化 的发展导致我国能源消费需求增长的减缓，能源消费结构 的多元化发展则是我国碳排放水平下降的重要因素，经济 和能源消费两者结构多元化的演进是促使我国经济发展 从高碳燃料为主向低碳为主方式转变的重要途径。王中 英、王礼茂［3］对我国 GDP 增长与碳排放量之间的关系进 行了相关分析，表明二者存在明显的相关性，认为我国过 分依赖投资的增长方式和以第二产业为主的经济结构在 很大程度上是导致温室气体排放量增加的主要原因。杜 婷婷、毛锋［4］等以库兹涅茨环境曲线( EKC) 及其衍生曲线 为依据，对我国碳排放量与人均收入增长的时间序列数据 进行了统 计 拟 合，得 出 我 国 碳 排 放 量 与 人 均 GDP 之 间 呈 现出“N型”曲线。随后，胡 处 枝 、黄 贤 金［5］ 等 、王 琛［6］
Y P
表示人均
GDP。因此，
n
n
式(
1)
可简化为
C
=
∑C
i =1