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        深圳市土地利用碳排放環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線協(xié)整分析

        2013-09-14 09:19:16劉偉玲張林波王麗霞張繼平張麗麗
        水土保持研究 2013年4期
        關(guān)鍵詞:單位根協(xié)整深圳市

        劉偉玲,張林波,龔 斌,王麗霞,張繼平,張麗麗,3

        (1.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院 國(guó)家環(huán)境保護(hù)區(qū)域生態(tài)過(guò)程與功能評(píng)估重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100012;2.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院 環(huán)境基準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100012;3.西南林業(yè)大學(xué),昆明650224)

        土地利用變化是僅次于化石燃料燃燒的人類碳源。過(guò)去150 a,土地利用變化引起的碳排放占人類活動(dòng)影響總排放量的1/3以上,數(shù)量達(dá)到同期工業(yè)碳排放量的一半[1-2]。全國(guó)土地利用變更調(diào)查統(tǒng)計(jì),1998—2007年底,全國(guó)累計(jì)新增建設(shè)用地502.41 h m2,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張一定程度上助推了工業(yè)和城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大,進(jìn)而與CO2的排放相關(guān)聯(lián)[3]。另外,據(jù)估算,20世紀(jì)70年代末以來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展累計(jì)貢獻(xiàn)了約86%的CO2排放增量[4],因此,研究碳排放及其與驅(qū)動(dòng)因素的關(guān)系,越來(lái)越成為一個(gè)重要的課題[5-6]。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者用Gr oss man和Kr ueger[7]提出的開(kāi)創(chuàng)性環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線理論對(duì)碳排放與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行了一些研究[8-10],但鮮有學(xué)者在城市尺度上針對(duì)城市擴(kuò)張帶來(lái)的非工業(yè)化碳排放(土地利用變化碳排放)、能源消費(fèi)碳排放與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行綜合研究。

        鑒于此,本文以中國(guó)城市化快速發(fā)展的典型城市——深圳市為例,基于30 a來(lái)城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)展的土地利用變化與能源消費(fèi)碳排放量和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷史數(shù)據(jù),利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,借助協(xié)整理論,嘗試檢驗(yàn)城市土地利用變化與能源消費(fèi)碳排放環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的存在性,分別確定深圳市土地利用與能源消費(fèi)碳排放達(dá)到拐點(diǎn)的時(shí)間,以期為我國(guó)城市碳減排提供新的研究思路和科學(xué)依據(jù)。

        1 研究區(qū)概況與研究方法

        1.1 研究區(qū)概況

        深圳市地處中國(guó)廣東省南部沿海,陸域范圍東經(jīng)113°45′44″—114°37′21″,北緯22°26′59″—22°51′49″,全市陸地面積約2 000 k m2,地勢(shì)東南高、西北低,地貌以低山丘陵為主。屬南亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候,雨熱同期。全年平均氣溫為22.8℃,平均日照數(shù)為2 060 h,太陽(yáng)年輻射量5 225 MJ/k m2。多年平均降雨量1 948 mm,年均降水總量34.22億m3。土壤類型分為山地黃壤、山地紅壤、赤紅壤、濱海砂土、南亞熱帶水稻土、濱海鹽漬沼澤土6類,其中以赤紅壤分布最為廣泛。地帶性植被類型為熱帶雨林型的常綠季雨林,現(xiàn)存常綠闊葉林、針闊混交林、常綠針葉林及稀樹(shù)灌叢4種類型。2010年末,深圳市常住人口達(dá)1 035.79萬(wàn)人,人均GDP達(dá)91 876元,居全國(guó)大中城市之首,三次產(chǎn)業(yè)比重為0.1∶47.5∶52.4。

        1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

        (1)人口數(shù)量???cè)丝谑侵干钲谑挟?dāng)年年末的常住人口數(shù)量,歷年人口數(shù)據(jù)來(lái)自1979—2009年[11]。

        (2)真實(shí)GDP。用不變價(jià)格計(jì)算的GDP稱為真實(shí)GDP,是剔除了物價(jià)變動(dòng)后的GDP。真實(shí)GDP計(jì)算方式如下:

        其中名義GDP是沒(méi)有剔除物價(jià)變動(dòng)前的GDP,來(lái)自歷年《深圳統(tǒng)計(jì)年鑒》中各年的GDP(單位:萬(wàn)元人民幣)。GDP平減指數(shù)(GDP Deflator),又稱GDP縮減指數(shù),反映一般物價(jià)水平走向,是對(duì)價(jià)格水平最宏觀的測(cè)量。

        為了準(zhǔn)確地反映GDP的增長(zhǎng)情況,本文中采用真實(shí)GDP作為測(cè)試驗(yàn)證依據(jù)。

        (3)土地利用碳排放量(LC)。土地利用碳排放包括直接碳排放和間接碳排放[12],土地利用直接碳排放主要包括:土地利用類型轉(zhuǎn)變的碳排放和土地利用類型保持的碳排放,如采伐森林、建設(shè)用地?cái)U(kuò)張等土地利用/覆被類型轉(zhuǎn)變,農(nóng)田耕作、種植制度改變等土地經(jīng)營(yíng)管理方式轉(zhuǎn)變的碳排放;不包括取暖、交通用地的尾氣、工礦用地的工藝排放等間接碳排放。深圳市土地利用直接碳排放主要從植被和土壤兩方面來(lái)估算,其中植被碳儲(chǔ)量數(shù)據(jù)基于深圳市森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù),采用材積源—生物量法進(jìn)行估算[13-14],土壤碳儲(chǔ)量采用0—30 c m土壤有機(jī)碳密度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)[15],結(jié)合1979年的 MSS影像、1989、1995、2000年的T M影像、2003年的SPOT影像,2010年HJ-1影像解譯結(jié)果(附圖2),對(duì)1979年、1989年、1995年、2003年、2010年的深圳城市建設(shè)用地碳排放量進(jìn)行估算[16],其余年份碳排放數(shù)據(jù),通過(guò)分段線性內(nèi)插法插值得到。

        (4)能源消費(fèi)碳排放量(EC)。能源消費(fèi)碳排放量采用以下公式進(jìn)行估算:

        式中:EC——能源消費(fèi)碳排放量;mi——i類能源的消費(fèi)量,即歷年《深圳統(tǒng)計(jì)年鑒》、《深圳年鑒》、《深圳市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》[17-18]中各年的能源消費(fèi)實(shí)際量;γi——i類能源的折算標(biāo)煤參考系數(shù);δi——i類能源的碳排放系數(shù)。各種能源的碳排放系數(shù)見(jiàn)表1。

        表1 各種能源的碳排放系數(shù)

        (5)數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果。圖1表明,深圳市1979—2009年的GDP、土地利用和能源消費(fèi)碳排放量都呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。1979年的GDP為19 638元,至2009年達(dá)到了82 012 300元,年均增長(zhǎng)32.04%左右;而土地利用碳排放量,1979年為27 729.8 t,2010年為4 099 930 t,年均增長(zhǎng)17.49%;能源消費(fèi)碳排放量,1979年為68 401.36 t,2009 年 為 50 115 235.2 t,年 均 增 長(zhǎng)24.59%;為了消除原始數(shù)據(jù)可能存在的異方差,對(duì)土地利用碳排放和能源碳排放數(shù)據(jù)均進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理,分別記為ln G、l n LC和ln EC。通過(guò)相關(guān)檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)GDP和土地利用碳排放兩者相關(guān)系數(shù)為0.989 8,GDP和能源消費(fèi)碳排放兩者相關(guān)系系數(shù)為0.997 1,說(shuō)明GDP分別和土地利用碳排放、能源消費(fèi)碳排放之間存在很強(qiáng)的正相關(guān)性。然而它們之間其具體經(jīng)濟(jì)關(guān)系尚需借助計(jì)量方法進(jìn)行更為嚴(yán)密的檢驗(yàn)。

        1.3 研究方法

        1.3.1 CKC模型構(gòu)建 簡(jiǎn)單的CKC曲線描述了人均CO2和人均 GDP的關(guān)系[19]。本文選擇Shafik[20]使用的人均收入作為解釋變量的二次方程形式,并采用對(duì)數(shù)形式。碳排放庫(kù)茲涅茨模型表達(dá)式為:

        式中:PCO2——人 均 CO2的 排 放 量;PY——人 均GDP;PY2——人均GDP的平方,分別對(duì)各變量取對(duì)數(shù),分別記為ln PCO2,ln PY;α——反映個(gè)體差異的變量,表示時(shí)間效應(yīng);ωit——隨機(jī)誤差項(xiàng)。

        圖1 深圳市歷年GDP、土地利用和能源消費(fèi)碳排放

        1.3.2 檢驗(yàn)方法 采用單位根檢驗(yàn)方法和基于回歸殘差的E—G兩步法[21]對(duì)ln PCO2,ln PY,l n PY2進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),進(jìn)而檢驗(yàn)CKC的存在性。

        本研究數(shù)據(jù)模型的計(jì)量檢驗(yàn)均采用Eviews 6.0計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包處理[22]。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 深圳市碳排放與GDP關(guān)系的計(jì)量分析

        2.1.1 單位根檢驗(yàn) l n GDP、ln LC和ln EC數(shù)據(jù)序列的水平值A(chǔ)DF單位根檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

        表2 土地利用碳排放量、能源消費(fèi)碳排放量和GDP單位根檢驗(yàn)

        表2顯示,原數(shù)據(jù)序列在10%的顯著水平下未通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn),一階差分序 Δln GDP、Δln LC和Δl n EC都在5%的顯著性水平下通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn),即它們是Ⅰ(1)序列,可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。2.1.2 協(xié)整檢驗(yàn)

        (1)GDP和LC的協(xié)整關(guān)系。采用E—G兩步法進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),得到靜態(tài)回歸方程為:

        從靜態(tài)回歸方程4可以看出,回歸方程的顯著性、相關(guān)系數(shù)以及回歸系數(shù)的顯著性較優(yōu),為了進(jìn)一步證實(shí)l n GDP和l n LC之間是否具有長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系,進(jìn)一步對(duì)回歸殘差序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)(表3),結(jié)果表明,殘差序列通過(guò)一階差分的單位根檢驗(yàn)。

        表3 殘差A(yù)DF檢驗(yàn)結(jié)果

        從計(jì)算結(jié)果可以看出,殘差序列統(tǒng)計(jì)量t值為-9.840 152,顯著性水平為1%的 ADF臨界值為-4.309 824,在該顯著水平下拒絕了存在單位根的假設(shè),表明殘差項(xiàng)是穩(wěn)定的。因此,可以認(rèn)為l n LC和ln GDP存在顯著的協(xié)整關(guān)系,說(shuō)明了這兩變量間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的“均衡”關(guān)系。

        (2)GDP和EC的協(xié)整關(guān)系。采用E—G兩步法進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),得到:

        靜態(tài)回歸方程為:

        從靜態(tài)回歸方程5可以看出,回歸方程的顯著性、相關(guān)系數(shù)以及回歸系數(shù)的顯著性較優(yōu),為了進(jìn)一步證實(shí)ln GDP和ln EC之間是否具有長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系、進(jìn)一步對(duì)回歸殘差序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表4。

        表4 殘差A(yù)DF檢驗(yàn)結(jié)果

        從計(jì)算結(jié)果可以看出,殘差序列統(tǒng)計(jì)量t值為-5.434 416,P 值為0.000 7,顯著性水平為1%的ADF臨界值為-4.309 824,在該顯著水平下拒絕了存在單位根的假設(shè),表明殘差項(xiàng)是穩(wěn)定的。因此,可以認(rèn)為l n EC和l n GDP存在顯著的協(xié)整關(guān)系,說(shuō)明了這兩變量間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的“均衡”關(guān)系。

        2.1.3 誤差修正模型

        (1)GDP和LC的誤差修正模型。對(duì)于(2,1)階自回歸分布滯后模型ln LC=4.604094+0.635425 l n GDP,誤差修正項(xiàng):ec m=l n LC-4.604094-0.635425l n GDP,ec m解釋了因變量l n LC的短期波動(dòng)Δln LC是如何被決定的,反映變量在短期波動(dòng)中偏離它們之間長(zhǎng)期均衡關(guān)系的程度。得到的誤差修正模型為:

        誤差修正系數(shù)為-0.530 068,顯著小于零,符合反向修正機(jī)制,表明土地利用碳排放與城市化之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系;誤差修正系數(shù)表明53.01%的偏離均衡部分會(huì)在一年之內(nèi)得以調(diào)整,土地利用碳排放不會(huì)偏離均衡值太遠(yuǎn)。由(6)式可得土地利用碳排放關(guān)于GDP的短期彈性為0.452 217,表明在短期內(nèi),GDP每增加1%,土地利用碳排放增加0.452 217%。

        (2)GDP和EC的誤差修正模型。對(duì)于(1,1)階自回歸分布滯后模型l n EC=1.829281+0.956021 ln GDP,誤差修正項(xiàng):ec m=ln EC-1.829281-0.956021l n GDP,ec m解釋了因變量l n EC的短期波動(dòng)Δl n EC是如何被決定的,反映變量在短期波動(dòng)中偏離它們之間長(zhǎng)期均衡關(guān)系的程度。得到的誤差修正模型為:

        誤差修正系數(shù)為-0.486 496,顯著小于零,符合反向修正機(jī)制,表明能源消費(fèi)碳排放與GDP之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系;誤差修正系數(shù)表明48.65%的偏離均衡部分會(huì)在一年之內(nèi)得以調(diào)整,能源消費(fèi)碳排放不會(huì)偏離均衡值太遠(yuǎn)。由(7)式可得能源消費(fèi)碳排放關(guān)于城市化的短期彈性為1.029 142,表明在短期內(nèi),GDP每增加1%,能源消費(fèi)碳排放增加1.029 142%。

        2.1.4 格蘭杰因果檢驗(yàn)

        (1)GDP和LC的格蘭杰因果關(guān)系分析。本文應(yīng)用Granger因果檢驗(yàn)來(lái)論證GDP與土地利用碳排放之間的因果關(guān)系。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5。

        從表5可以看出,深圳市土地利用碳排放和GDP值存在單向因果關(guān)系,拒絕ln GDP不是ln LC的Granger原因的原假設(shè),同時(shí)接受l n LC不是l n GDP的Granger原因的原假設(shè),也就是說(shuō),經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中,GDP導(dǎo)致了土地利用碳排放增加,而不是土地利用碳排放促進(jìn)了GDP增長(zhǎng)。也證明了GDP周期波動(dòng)導(dǎo)致了土地利用碳排放的周期波動(dòng),而不是土地利用碳排放周期波動(dòng)促進(jìn)GDP周期的產(chǎn)生。

        表5 1979-2009年ln GDP和ln LC的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

        (2)GDP和EC碳排放的格蘭杰因果關(guān)系分析。本文應(yīng)用Granger因果檢驗(yàn)來(lái)論證GDP與能源消費(fèi)碳排放之間因果關(guān)系。從表6看出,深圳市能源消費(fèi)碳排放和GDP值存在單向因果關(guān)系,拒絕l n GDP不是l n EC的Granger原因的原假設(shè),接受l n EC不是l n GDP的Granger原因的原假設(shè),也就是說(shuō),改革開(kāi)放以來(lái),深圳市經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)導(dǎo)致能源消費(fèi)增加,而不是能源消費(fèi)增加促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。也證明了經(jīng)濟(jì)的周期波動(dòng)導(dǎo)致了能源消費(fèi)的周期波動(dòng),而不是能源消費(fèi)周期波動(dòng)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)周期產(chǎn)生。

        表6 1979-2009年ln GDP和ln EC的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

        2.2 深圳市人均GDP和人均LC碳排放趨勢(shì)

        圖2 深圳市1979-2009年人均GDP、土地利用碳排放量、能源消耗碳排放量變化趨勢(shì)

        基于深圳市名義GDP和真實(shí)GDP,以及歷年人口統(tǒng)計(jì)資料,計(jì)算得到人均真實(shí)GDP、人均LC和人均EC(圖2)。從圖2可知,自1979年以來(lái),實(shí)際人均GDP、人均LC和人均LC均隨著時(shí)間的推移呈增加趨勢(shì)。

        2.2.1 單位根檢驗(yàn) 在設(shè)定模型形式和對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)之前,首先要對(duì)ln GDP、ln LC和(ln GDP)2數(shù)據(jù)序列的水平值進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表7。表7表明,ln GDP、ln LC和(ln GDP)2序列的ADF檢驗(yàn)均通過(guò)了5%臨界值,均為水平平穩(wěn)序列,可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

        表7 ln GDP、ln LC、ln EC和(ln GDP)2 水平值單位根檢驗(yàn)結(jié)果

        2.2.2 協(xié)整檢驗(yàn)

        (1)人均GDP和人均LC的協(xié)整關(guān)系。本文采用E—G兩步法進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),得到靜態(tài)回歸方程為:

        從靜態(tài)回歸方程8可以看出,回歸方程的顯著性、相關(guān)系數(shù)以及回歸系數(shù)的顯著性較優(yōu),為了進(jìn)一步證實(shí)l n LC、l n GDP和(l n GDP)2之間是否具有長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。進(jìn)一步對(duì)l n LC、l n GDP和(l n GDP)2的殘差序列進(jìn)行一階差分的單位根進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表8。

        表8 殘差A(yù)DF檢驗(yàn)結(jié)果

        從計(jì)算結(jié)果可以看出,殘差序列統(tǒng)計(jì)量t值為-11.293 10,顯著性水平為1%的 ADF臨界值為-4.309 824,在該顯著水平下拒絕了存在單位根的假設(shè),表明殘差項(xiàng)是穩(wěn)定的。因此,可以認(rèn)為l n LC、ln GDP和(ln GDP)2存在顯著的協(xié)整關(guān)系,說(shuō)明了這3個(gè)變量間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的“均衡”關(guān)系。

        l n LC、ln GDP和(ln GDP)2之間存在長(zhǎng)期協(xié)整系數(shù)估計(jì)如表9所示。

        表9 人均土地利用CKC協(xié)整系數(shù)估計(jì)

        深圳市人均土地利用碳排放和GDP之間的協(xié)整系數(shù)的數(shù)值如表9所示,β2為負(fù)數(shù),且在1%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn),所以,深圳市存在人均土地利用CKC。由此得到深圳市人均LC處于拐點(diǎn)時(shí)的人均真實(shí)GDP是28 708.60元。

        (2)人均GDP和人均能源消費(fèi)碳排放的協(xié)整關(guān)系。采用E-G兩步法進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),得到靜態(tài)回歸方程為:

        從靜態(tài)回歸方程9可以看出,回歸方程的顯著性、相關(guān)系數(shù)以及回歸系數(shù)的顯著性較優(yōu),為了進(jìn)一步證實(shí)ln EC、ln GDP和(ln GDP)2之間是否具有長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。進(jìn)一步對(duì)對(duì)l n EC、l n GDP和(l n GDP)2預(yù)測(cè)分析的殘差序列進(jìn)行一階差分的單位根進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表10。

        從計(jì)算結(jié)果可以看出,殘差序列統(tǒng)計(jì)量t值為-6.823 955,顯著性水平為1%的ADF臨界值為-4.323 979,在該顯著水平下拒絕了存在單位根的假設(shè),表明殘差項(xiàng)是穩(wěn)定的。因此,可以認(rèn)為l n EC、ln GDP和(ln GDP)2存在顯著的協(xié)整關(guān)系,說(shuō)明了這3個(gè)變量間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的“均衡”關(guān)系。

        ln EC、ln GDP和(l n GDP)2之間存在長(zhǎng)期協(xié)整系數(shù)估計(jì)如表11所示。

        表10 殘差A(yù)DF檢驗(yàn)結(jié)果

        表11 人均能源消費(fèi)CKC協(xié)整系數(shù)估計(jì)

        人均能源消費(fèi)碳排放和GDP之間的協(xié)整系數(shù)的數(shù)值如表11所示,β2為負(fù)數(shù),且在1%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn),所以,深圳市存在人均能源消費(fèi)CKC。由此得到深圳市人均能源消費(fèi)碳排放量處于拐點(diǎn)時(shí)的人均真實(shí)GDP是59 604.89元。

        2.2.3 預(yù)測(cè)分析 在不考慮國(guó)家對(duì)碳排放強(qiáng)度控制目標(biāo)的情況下,根據(jù)拋物線的性質(zhì)和拐點(diǎn)理論,可以求出深圳市達(dá)到拐點(diǎn)時(shí)的人均真實(shí)GDP水平,并由此判斷實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和碳排放減少的雙贏發(fā)展的所需時(shí)間,結(jié)果如表12所示。

        表12 深圳能源消費(fèi)和土地利用CKC的拐點(diǎn)預(yù)測(cè)

        根據(jù)表12的結(jié)果,深圳存在人均能源消費(fèi)和人均土地利用CKC,當(dāng)人均水平分別為59 604.89元和28 708.60元時(shí),人均能源消費(fèi)碳排放和人均土地利用碳排放分別達(dá)到最大值,而后不斷減少。按照十二五規(guī)劃人均GDP的年均增長(zhǎng)速度7%計(jì)算,人均能源消費(fèi)量與人均碳排放量達(dá)到拐點(diǎn)的時(shí)間分別為17.7 a和6.9 a,而后人均能源消費(fèi)碳排放和人均土地利用碳排放下降。

        3 結(jié)論

        (1)改革開(kāi)放以來(lái),深圳市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分別與土地利用碳排放和能源消費(fèi)碳排放量成正相關(guān),它們之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.989 8和0.997 1。深圳市的土地利用碳排放和能源消費(fèi)碳排放分別與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間存在著長(zhǎng)期協(xié)整的均衡關(guān)系,這意味著碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間短暫的偏離會(huì)消失,在長(zhǎng)期內(nèi)一定會(huì)趨近于二者長(zhǎng)期的均衡路徑。

        (2)基于誤差修正模型的Granger因果檢驗(yàn)表明,深圳市土地利用碳排放、能源消費(fèi)碳排放分別和GDP值存在單向因果關(guān)系。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促使城市建設(shè)用地的擴(kuò)張,進(jìn)而導(dǎo)致了土地利用碳排放的增加;GDP增長(zhǎng)也促進(jìn)了能源消費(fèi)碳排放,說(shuō)明深圳市目前的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式是由高碳排放推動(dòng)的,是典型的粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式,因此,無(wú)論短、長(zhǎng)期內(nèi),實(shí)現(xiàn)能源消費(fèi)碳排放的減少必然會(huì)對(duì)深圳市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成不利影響。

        (3)由于深圳市存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系的CKC曲線,所以這種長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系并不會(huì)因?yàn)槎唐谝蛩氐挠绊懚l(fā)生變化。但是短期內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平以及出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)等可以影響這種曲線的位置和形狀。碳排放強(qiáng)度的降低并不能改變這種協(xié)整關(guān)系,但是,可以改變CKC曲線的拐點(diǎn)位置。因此,通過(guò)土地利用格局優(yōu)化,增強(qiáng)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳匯功能,降低土地利用碳排放強(qiáng)度,依靠科技創(chuàng)新、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、提高碳減排技術(shù)水平,降低碳強(qiáng)度,提高碳生產(chǎn)率,使深圳市人均碳排放拐點(diǎn)可以提前到來(lái)。

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