晏為謙, 佘立中, 鐘式玉, 陳 凱

(1. 廣州大學 工商管理學院, 廣東 廣州 510006; 2. 廣東省技術(shù)經(jīng)濟研究發(fā)展中心, 廣東 廣州 510070)

為應對全球氣候變化，國際社會積極合作采取措施。2015年12月達成的《巴黎協(xié)定》確立了2020年后全球合作應對氣候變化的方向和目標，將對各國節(jié)能減排形式產(chǎn)生深遠影響[1]。在全球應對氣候變化中低碳轉(zhuǎn)型的背景和形勢下，中國未來經(jīng)濟低碳化發(fā)展已是必然趨勢[2]。低碳發(fā)展是“低碳”與“發(fā)展”的有機結(jié)合，不僅要降低CO2排放，也要兼顧經(jīng)濟社會發(fā)展，因此，研究二者之間的關系是必不可少的。

在碳排放與經(jīng)濟增長的關系研究中，對碳排放庫茲涅茨曲線假說的探討是一個研究熱點。庫茲涅茨曲線最初由美國著名經(jīng)濟學家?guī)炱澞奶岢?，其基本假設是國家收入分配不平等的狀況存在隨著經(jīng)濟增長呈現(xiàn)先擴大而后逐漸縮小的倒U型曲線關系，Grossman等[3]進一步提出了用于描述環(huán)境污染和經(jīng)濟增長之間關系的環(huán)境庫茲涅茨曲線(Environment Kuznets Curve，EKC)。隨后國內(nèi)外學者進行了大量的實證研究，Tiwari 等[4～8]分別從煤炭消費、國際貿(mào)易、政策制度、技術(shù)變革和能源效率等不同方面討論了對EKC的影響，研究對象主要有大氣污染物指標、水污染物指標等環(huán)境指標。近年來溫室氣體排放引發(fā)的氣候問題使學者們更加關注碳排放領域，并逐漸衍生為CO2的庫茲涅茨曲線(Carbon-dioxide Kuznets Curve，CKC)。但由于各個地區(qū)的經(jīng)濟和低碳發(fā)展水平存在較大差異，相應的研究結(jié)果也有較大差別。Saboori等[9]檢驗了馬來西亞的人均CO2排放量與人均GDP之間呈倒U型關系；而Kang等[10]利用空間面板數(shù)據(jù)模型研究了中國CKC的存在性，結(jié)果顯示中國經(jīng)濟增長與CO2排放量之間呈倒N型。許廣月等[11]研究發(fā)現(xiàn)中國東中西三大區(qū)域CKC存在差異。

目前，建筑業(yè)因碳減排潛力大、投資收益高而成為低碳的重點研究領域[12]。Heffernan等[13]對英國實現(xiàn)零碳建筑中的驅(qū)動力和障礙進行研究；Kwok等[14]正在開發(fā)一個建筑生命周期碳排放模型的框架以便整合量化建筑的碳排放信息；Lu等[15]通過確定關鍵因素的影響測算了我國1994～2012年建筑業(yè)碳排放量；Huang等[16]分析了40個國家碳排放量，結(jié)果表明發(fā)展中國家碳排放強度大于發(fā)達國家。對于碳排放與經(jīng)濟增長關系的研究很少涉及到建筑行業(yè)。研究建筑業(yè)人均產(chǎn)值和碳排放之間的關系，有助于評價地區(qū)建筑業(yè)低碳發(fā)展水平，為相關部門制定建筑業(yè)低碳發(fā)展政策提供依據(jù)。

如圖1(數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計年鑒、中國建筑業(yè)統(tǒng)計年鑒)所示，自2003年起廣東省房屋建筑施工面積的年均增速達到8.32%，大量新增建筑體現(xiàn)了廣東省建筑業(yè)的快速發(fā)展，2014年底廣東省建筑業(yè)總產(chǎn)值突破8300億元，占全國建筑業(yè)總產(chǎn)值的4.7%，是2003年的5.5倍，年均增幅達16.78%。房屋建筑施工面積相比上年每增加1%，建筑業(yè)總產(chǎn)值提高2%左右。

圖1 2003～2014年廣東省建筑業(yè)產(chǎn)值和施工面積

“十二五”期間，廣東省大力推動建筑綠色化，新建建筑設計階段和竣工驗收階段的節(jié)能標準執(zhí)行率達100%，但廣東省建筑業(yè)增加值占GDP的比重僅3.4%，建筑業(yè)仍處于相對粗放的發(fā)展階段，因此在綠色發(fā)展的浪潮中，建筑業(yè)的發(fā)展方式也將逐漸轉(zhuǎn)變。因此，選取作為低碳試點的廣東省為對象，測算2003～2014年建筑業(yè)碳排放量并選取CKC模型分析廣東省建筑業(yè)人均產(chǎn)值與人均CO2排放量存在的曲線關系，對碳排放峰值進行預測。

1 區(qū)域建筑業(yè)碳排放測算方法

核算建筑業(yè)的碳排放應包括直接碳排放與間接碳排放兩個部分[17]。建筑業(yè)直接碳排放指建筑業(yè)自身活動產(chǎn)生的碳排放；建筑業(yè)間接碳排放指建筑業(yè)誘發(fā)其他行業(yè)產(chǎn)生的碳排放，即建筑業(yè)對其他行業(yè)的碳排放拉動作用，本文以鋼材、水泥、木材、玻璃、鋁材等5種建筑材料的消費進行間接碳排放測算[18]。

1.1 建筑業(yè)直接碳排放

按照2006年《IPCC國家溫室氣體清單指南》碳核算方法，測算廣東省建筑業(yè)消耗原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣和電力等10種能源的直接碳排放，計算公式如下：

(1)

式中：Cdir為建筑業(yè)直接碳排放量；Eit為第t年第i種能源的消費量；δi為第i種能源的轉(zhuǎn)換因子即標煤折算系數(shù)；ri為第i種能源的碳排放系數(shù)；44/12是碳轉(zhuǎn)換為CO2的排放系數(shù)(表1)。

表1 各類能源標煤折算系數(shù)與碳排放系數(shù)

注：標煤折算系數(shù)選自《綜合能耗計算通則》，碳排放系數(shù)根據(jù)IPCC和文獻[19]的方法計算

1.2 建筑業(yè)間接碳排放

建筑業(yè)消耗水泥、鋼材、玻璃、木材、鋁材等5種建筑材料而形成的間接碳排放，計算公式如下：

(2)

式中：Cind為建筑業(yè)間接碳排放量；Fjt為第t年第j種建筑材料的消耗量；εj為第j種建筑材料的碳排放系數(shù)(水泥0.82，鋼材1.79，玻璃0.97，木材-842.80 kg/m3(木材主要起碳匯作用，因此其碳排放系數(shù)為負)，鋁材2.6[20])；αj為第j種可回收建筑材料的回收系數(shù)，其中鋼材回收系數(shù)為0.8，鋁材回收系數(shù)為0.85[21]。

2 建筑業(yè)CKC模型

自Selden等[22]提出對數(shù)多項式模型以來，大多數(shù)學者更愿意采用對數(shù)多項式模型來研究EKC問題，因為對數(shù)多項式模型的變量相較于多項式模型的變量，其遞增或遞減的速度相對緩慢。參數(shù)估計采用簡化的EKC回歸模型，如下式所示：

(3)

式中：E為建筑業(yè)碳排放量；P為建筑業(yè)從業(yè)人數(shù)(萬人)；γt為描述數(shù)據(jù)的時間效應的常數(shù)；Y為建筑業(yè)總產(chǎn)值；εit為誤差項；βk為第k個解釋變量的系數(shù)；i為省份編號(檢驗單個省可略去)；t為時間序列。根據(jù)解釋變量系數(shù)的符號方向，最常見的是以下四種關系：

(1)當β1<0，β2>0，β3=0時，碳排放量和經(jīng)濟增長呈U型關系，與傳統(tǒng)EKC曲線相反，碳排放量先減少后增加；

(2)當β1>0，β2<0，β3=0時，碳排放量與人均GDP呈倒U型，與傳統(tǒng)EKC曲線相符，碳排放量先增加后減少；

(3)當β1>0，β2<0，β3>0時，碳排放量和經(jīng)濟增長呈N型關系，表示經(jīng)濟增長的同時，碳排放量逐漸降低，之后再次增加；

(4)當β1<0，β2>0，β3<0時，碳排放量和經(jīng)濟增長呈倒N型關系，表示經(jīng)濟增長的同時，碳排放量逐漸增加，但隨后減少。

3 實證研究

3.1 廣東省建筑業(yè)碳排放

根據(jù)式(1)，(2)，結(jié)合《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國建筑業(yè)統(tǒng)計年鑒》得到表2中數(shù)據(jù)，廣東省直接與間接碳排放量變化曲線及直接與間接碳排放結(jié)構(gòu)如圖2～5。廣東省建筑業(yè)間接碳排放量對廣東省建筑業(yè)碳排放量的貢獻最大，是建筑業(yè)低碳減排的關鍵環(huán)節(jié)。2003～2014年廣東省建筑業(yè)直接CO2排放量年均增長率為9.8%，間接CO2排放量年均增長率為11.5%。

表2 2003～2014年廣東省建筑業(yè)生產(chǎn)總值和CO2排放量

由圖2，3可以看出，汽油、柴油和電力消費產(chǎn)生的CO2是廣東省建筑業(yè)直接碳排放最主要來源(建筑業(yè)其余能源消耗產(chǎn)生的CO2相比以上四種能源消耗產(chǎn)生的CO2很少，因此圖中未標明)。

圖2 2003～2014年廣東省建筑業(yè)直接碳排放量

圖3 2014年廣東省建筑業(yè)直接碳排放結(jié)構(gòu)

圖4，5表明廣東省建筑業(yè)間接碳排放中水泥消耗產(chǎn)生的碳排放占比最高，達86%，建筑材料消費仍以傳統(tǒng)的耗能材料為主，但近兩年消耗量增速放緩甚至有所下降。

圖4 2003～2014年廣東省建筑業(yè)間接碳排放量

圖5 2014年廣東省建筑業(yè)間接碳排放結(jié)構(gòu)

3.2 基于EKC曲線的實證分析

3.2.1變量平穩(wěn)性的單位根檢驗

為避免偽回歸等問題的出現(xiàn)，需先對時間序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗[23]，目前普遍采用ADF檢驗方法進行單位根檢驗。本文運用Eviews7.2軟件檢驗建筑業(yè)人均直接碳排放量、建筑業(yè)人均間接碳排放量和建筑業(yè)人均總產(chǎn)值三個變量的對數(shù)值，即ln(E/P)dir、ln(E/P)und和ln(Y/P)的平穩(wěn)性，檢驗結(jié)果見表3：

表3 變量的單位根檢驗結(jié)果

注：檢驗類型(C,T,a)中，C表示ADF單位根檢驗式包含常數(shù)項；T表示數(shù)據(jù)具有時間趨勢，可根據(jù)時間序列圖形或@trend值確定，0則表示不具有時間趨勢；a表示滯后期數(shù)，根據(jù)AIC，SC，H-Q值最小準則確定

結(jié)果顯示，三個變量得到的t統(tǒng)計值均小于顯著性水平為5%的臨界值，所以可在95%的置信度下拒絕原假設，認為三個序列不存在單位根，即表明解釋變量人均直接CO2排放量、人均間接CO2排放量的對數(shù)值和被解釋變量建筑業(yè)人均產(chǎn)值的對數(shù)值都為平穩(wěn)時間序列，無需進行協(xié)整檢驗。

3.2.2格蘭杰因果關系分析

格蘭杰因果檢驗是由Granger提出的一種用來判別變量之間是否存在因果關系的一種檢驗方法。其檢驗結(jié)果見表4。

表4 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

注：滯后期數(shù)取2，根據(jù)AIC、SC最小準則確定

由表4結(jié)果可見，在5%的顯著水平下，ln(Y/P)和ln(E/P)und之間存在雙向因果關系(ln(E/P)und與ln(Y/P)的P值>0.05，但其不大于0.1且僅比0.05大0.0086，將其視為拒絕原假設)；ln(E/P)dir不是另外兩者的格蘭杰原因；ln(Y/P)和ln(E/P)und也不是ln(E/P)dir的格蘭杰原因，故在CKC模型中僅分析ln(Y/P)與ln(E/P)und之間的關聯(lián)。

3.2.3回歸結(jié)果分析

根據(jù)式(3)，用廣東省建筑業(yè)人均產(chǎn)值和建筑業(yè)人均間接CO2排放量對廣東省碳排放庫茲涅茨曲線模型進行擬合，得到如下回歸方程，結(jié)果見表5。

表5 模型回歸結(jié)果

結(jié)合表5中可決系數(shù)R2，選定三次CKC曲線為最優(yōu)擬合模型。得到如下回歸方程，見式(4)：

(4)

從回歸方程來看，滿足β1<0，β2>0，β3<0，說明建筑業(yè)人均間接CO2排放量與建筑業(yè)人均產(chǎn)值存在倒N型關系，即在建筑業(yè)人均產(chǎn)值不斷增長的過程中，建筑業(yè)人均碳排放量先減少再增加，之后再次減少。如圖6，對數(shù)式擬合曲線表現(xiàn)的是兩種指標增長率之間的關系，不同于實際表現(xiàn)的絕對數(shù)值之間的關系。雖然CKC和建筑業(yè)實際人均產(chǎn)值擬合圖一樣都呈倒N型，但建筑業(yè)人均間接CO2排放CKC擬合圖只呈現(xiàn)了倒N型的中間上升部分，其人均CO2排放上升拐點出現(xiàn)在人均產(chǎn)值51144元，下降拐點則在3470815元。2003～2014年廣東省建筑業(yè)人均產(chǎn)值年增長率為12.57%，按此增長率預測廣東省建筑業(yè)間接碳排放將于2033年達到間接碳排放峰值192240萬噸。2015年中國向聯(lián)合國提交的應對氣候變化國家自主貢獻文件中提出CO2排放總量將于2030年左右達到峰值并爭取盡早達峰，廣東省建筑業(yè)間接碳排放達峰時間略晚于該時間。測算采用的歷史數(shù)據(jù)為2003～2014年，但受到2012年經(jīng)濟新常態(tài)后全省建筑業(yè)產(chǎn)值增長速度明顯放緩的影響，2012～2014年建筑業(yè)人均產(chǎn)值增速僅有2.5%，降低了用來預測峰值的2003～2014年的年均增長率，導致測算的達峰年份推后。廣東省建筑業(yè)間接碳排放若要滿足2030年前達峰的目標，在碳排放水平不變情況下，需保持13.6%以上的建筑業(yè)人均產(chǎn)值年增長率。最近兩年廣東省建筑業(yè)碳排放增量出現(xiàn)下降趨勢，對CKC中達到碳排放拐點的影響仍需進一步驗證。

圖6 建筑業(yè)人均間接CO2排放量及其對數(shù)CKC擬合曲線

4 結(jié) 論

研究結(jié)論表明：(1)廣東省建筑業(yè)碳排放量呈波動增長態(tài)勢，其中以建筑材料消耗產(chǎn)生的建筑業(yè)間接碳排放量為主，水泥消耗產(chǎn)生的CO2是建筑業(yè)間接碳排放最主要來源，建筑業(yè)間接碳排放量的變化趨勢與廣東省建筑業(yè)碳排放量基本一致，而由傳統(tǒng)化石能源和電力消費產(chǎn)生的直接CO2排放量占比很??；(2)廣東省建筑業(yè)經(jīng)濟增長是間接CO2排放量增加的雙向格蘭杰原因，而建筑業(yè)經(jīng)濟增長不是引起建筑業(yè)直接碳排放的格蘭杰原因；(3)采用三次EKC曲線的擬合模型判斷廣東省的建筑業(yè)CKC曲線近似具有倒N型曲線關系，間接碳排放將于2033年達到峰值192240萬噸，晚于國家碳排放總量的達峰目標2030年，廣東省建筑業(yè)CO2排放量仍將長期處于隨經(jīng)濟增長而增加的階段，其中碳排放達峰時間受到測算時間段的選取和時間段內(nèi)經(jīng)濟增長波動的影響。

廣東省建筑業(yè)長期以來走的是一條高碳排放的發(fā)展道路，但近些年隨著社會對建筑業(yè)低碳發(fā)展的重視程度提高，人均CO2排放量增速放緩，有助于廣東省提早達到建筑業(yè)CKC的下降拐點，實現(xiàn)建筑業(yè)的低碳發(fā)展要求。在保持建筑業(yè)經(jīng)濟增長的同時，降低建筑材料消耗產(chǎn)生的碳排放量是建筑業(yè)低碳減排的關鍵環(huán)節(jié)，提高建筑材料的利用效率，是實現(xiàn)廣東省建筑業(yè)低碳發(fā)展最有效的途徑。

[1] 高 翔, 滕 飛. 《巴黎協(xié)定》與全球氣候治理體系的變遷[J]. 中國能源, 2016, 38(2): 29-32.

[2] 何建坤. 全球低碳化轉(zhuǎn)型與中國的應對戰(zhàn)略[J]. 氣候變化研究進展, 2016, 12(5): 357-365.

[3] Grossman G M, Krueger A B. Environmental impacts of a North American Free Trade Agreement[J]. Social Science Electronic Publishing, 1993, 8(2): 223-250.

[4] Tiwari A K, Shahbaz M, Hye Q M A. The Environmental Kuznets curve and the role of coal consumption in India: Cointegration and causality analysis in an open economy[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2013, 18: 519-527.

[5] Jebli M B, Youssef S B. The Environmental Kuznets curve, economic growth, renewable and non-renewable energy, and trade in Tunisia[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2015, 47: 173-185.

[6] Brown S P A, McDonough I K. Using the Environmen-tal Kuznets Curve to evaluate energy policy: Some practical considerations[J]. Energy Policy, 2016, 98: 453-458.

[7] Turner K, Hanley N. Energy efficiency, rebound effects and the Environmental Kuznets Curve[J]. Energy Economics, 2011, 33(5): 709-720.

[8] Li K, Lin B. An application of a double bootstrap to investigate the effects of technological progress on total-factor energy consumption performance in China[J]. Energy, 2017, 128: 575-585.

[9] Saboori B, Sulaiman J, Mohd S. Economic growth and CO2emissions in Malaysia: A cointegration analysis of the Environmental Kuznets Curve[J]. Energy Policy, 2012, 51: 184-191.

[10] Kang Y Q, Zhao T, Yang Y Y. Environmental Kuznets curve for CO2emissions in China: A spatial panel data approach[J]. Ecological Indicators, 2016, 63: 231-239.

[11] 許廣月, 宋德勇. 中國碳排放環(huán)境庫茲涅茨曲線的實證研究——基于省域面板數(shù)據(jù)[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟, 2010, (5): 37-47.

[12] 齊寶庫, 趙 璐. 建筑業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與碳排放脫鉤測度研究[J]. 沈陽建筑大學學報(社會科學版), 2014, 16(1): 38-41.

[13] Heffernan E, Pan W, Liang X, et al. Zero carbon homes: Perceptions from the UK construction industry[J]. Energy Policy, 2015, 79: 23-36.

[14] Kwok K Y G, Kim J, Chong W K O, et al. Structuring a comprehensive carbon-emission framework for the whole lifecycle of building, operation, and construction[J]. Journal of Architectural Engineering, 2016, 22(3): 4016006.

[15] Lu Y, Cui P, Li D. Carbon emissions and policies in China’s building and construction industry: Evidence from 1994 to 2012[J]. Building and Environment, 2016, 95: 94-103.

[16] Huang L, Krigsvoll G, Johansen F, et al. Carbon emission of global construction sector[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2018, 81: 1906-1916.

[17] 張智慧, 劉睿劼. 基于投入產(chǎn)出分析的建筑業(yè)碳排放核算[J]. 清華大學學報(自然科學版), 2013, 53(1): 53-57.

[18] 馮 博. 建筑業(yè)二氧化碳排放及能源環(huán)境效率測算分析研究[D]. 天津: 天津大學, 2015.

[19] 趙 敏, 張衛(wèi)國, 俞立中. 上海市能源消費碳排放分析[J]. 環(huán)境科學研究, 2009, 22(8): 984-989.

[20] 張小平, 高蘇凡, 傅晨玲. 基于STIRPAT模型的甘肅省建筑業(yè)碳排放及其影響因素[J]. 開發(fā)研究, 2016, (6):171-176.

[21] 李兆堅. 我國城鎮(zhèn)住宅空調(diào)生命周期能耗與資源消耗研究[D]. 北京： 清華大學, 2007.

[22] Selden T M, Song D. Environmental quality and development: Is there a Kuznets Curve for air pollution emissions? [J]. Journal of Environmental Economics and Management, 1994,27(2):147-162.

[23] 易丹輝. 數(shù)據(jù)分析與Eviews應用[M]. 北京： 中國人民大學出版社, 2014.