張錚燕 楊曉露 林振思 蔡彬清

(福建工程學院管理學院，福建 福州 350118)

1 概述

近年來，人類活動產(chǎn)生的大量二氧化碳等溫室氣體，致使溫室效應(yīng)持續(xù)加劇，全球性氣候問題日益嚴重，干旱、臺風、高溫熱浪、寒潮、沙塵暴等極端天氣頻繁發(fā)生[1]。為阻止全球變暖趨勢，1992年聯(lián)合國專門制訂了《聯(lián)合國氣候變化框架公約》。目前，全球范圍內(nèi)能源及產(chǎn)業(yè)發(fā)展低碳化的大趨勢已經(jīng)形成，各國積極制定節(jié)能減排措施與政策以實現(xiàn)減排目標。

我國是世界上最大的發(fā)展中國家，在經(jīng)濟高速發(fā)展的同時，能源消耗和碳排放問題也隨之而來。我國是世界上最大的碳排放國，占世界能源碳排放總量的28.8%[2]。為了緩解溫室效應(yīng)，保護自然環(huán)境，2015年，中國政府在《中美元首氣候變化聯(lián)合聲明》及巴黎氣候大會上承諾，我國計劃于2017年啟動全國碳排放交易體系；2020年，習近平主席在第七十五屆聯(lián)合國大會上提出“二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和”，“雙碳”目標是我國對構(gòu)建人類命運共同體的莊嚴承諾。

根據(jù)我國建筑節(jié)能協(xié)會公布的數(shù)據(jù)，建筑業(yè)全生命周期碳排放總量占全國碳排放總量比重超半數(shù)，是能源消耗和碳排放的主要來源之一[3]。我國是建筑大國，建筑業(yè)是我國重要的支柱產(chǎn)業(yè)，減少建筑業(yè)能源浪費、降低碳排放量對于建筑業(yè)減排和實現(xiàn)我國“雙碳”目標具有重要意義。但是我國幅員遼闊，資源分布不均，經(jīng)濟發(fā)展水平不同，導致各地區(qū)碳排放水平差異巨大，對減排政策的理解和減排行為的實施程度也不盡相同[4]。因此，本文選取2005—2018年中國大陸地區(qū)30個省(因數(shù)據(jù)不全，不含西藏)的建筑業(yè)全生命周期碳排放量，并劃分出東部、西部和中部三大地區(qū)，比較系統(tǒng)、全面地分析全國及各地區(qū)的收斂性特征，研究地區(qū)間碳排放的差異，找出碳排放的影響因素，提出有針對性的減排建議。

2 研究方法和數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

美國著名經(jīng)濟學家Swan[5]和Solow[6]提出了新古典增長模型，指出不同經(jīng)濟體的人均產(chǎn)出會收斂于穩(wěn)定狀態(tài)。20世紀20年代中后期，“新經(jīng)濟增長理論”產(chǎn)生，認為各經(jīng)濟體的經(jīng)濟增長并不一定趨于收斂，而且有可能趨于發(fā)散。收斂理論從適用于區(qū)域經(jīng)濟增長的收斂性研究逐步擴展到其他領(lǐng)域。收斂性檢驗的方法主要有α收斂、絕對β收斂和條件β收斂三種[7]。

2.1.1 α收斂

α收斂是指不同地區(qū)間的研究因素隨時間變化逐漸呈現(xiàn)下降趨勢，且不考慮研究因素的初始水平和各地區(qū)的初始要素結(jié)構(gòu)，是絕對收斂的一種。具體的衡量指標有極差、標準差、差異系數(shù)和加權(quán)變異系數(shù)等[8]。

本文選取差異系數(shù)進行α收斂分析，差異系數(shù)是樣本的標準差與其均值的比值，可以反映數(shù)據(jù)的離散程度，是一種相對指標，差異系數(shù)越大，表示樣本的波動程度越大，計算公式為：

(1)

(2)

2.1.2 絕對β收斂

絕對β收斂是指假定各地區(qū)具有相同的外部條件，包括相同的人口、資源稟賦、技術(shù)水平等，隨著時間推移，不同地區(qū)間的研究因素將收斂于相同的均衡穩(wěn)態(tài)水平[9]。本文參照Barro及Sala-i-Martin[10]提出的未加入空間效應(yīng)的傳統(tǒng)絕對β收斂方程：

(3)

β=-(1-e-θT)

(4)

式中，T為考察的時間長度，Yi,t+T和Yi,t分別為t+T和t時間內(nèi)i地區(qū)的觀察變量，α為常數(shù)項，β為收斂系數(shù)，θ為收斂速度。若β<0且通過1%、5%或10%水平下的顯著性檢驗，表示研究地區(qū)在T時間段內(nèi)存在收斂趨勢，即建筑業(yè)碳排放量的增加速度與初始水平成反比，初始碳排放較低的地區(qū)相較于初始碳排放較高地區(qū)，有著更高的碳排放增加趨勢。收斂速度越大，代表收斂于穩(wěn)態(tài)均衡水平的速度越快，計算公式如下：

(5)

2.1.3 條件β收斂

條件β收斂不同于絕對β收斂，考慮了不同地區(qū)的人口規(guī)模、資源稟賦、技術(shù)進步等因素，各地區(qū)不會隨著時間變化收斂于同一穩(wěn)定狀態(tài)，而是有著各自的穩(wěn)定狀態(tài)[11]。計算公式如下：

(6)

式中，Xi,t表示各影響因素，βi表示各影響因素的系數(shù)。本文參考王娟、張克中[12]和馮博[13]等學者的研究成果，選取城鎮(zhèn)化率(X1)、人均GDP(X2)、能源效率(X3)作為碳排放的控制因素。城鎮(zhèn)化率是指各地區(qū)城市人口數(shù)量和地區(qū)總?cè)丝诘谋戎担浅鞘谢亩攘恐笜薣14]；人均GDP：換算為以2005年為基期的人均實際GDP，表示經(jīng)濟發(fā)展水平；能源效率是指DEA-Malmqusit全要素能源效率，作為反映技術(shù)進步的指標。

2.2 數(shù)據(jù)來源

2.2.1 建筑業(yè)全生命周期碳排放

根據(jù)既有研究[15-16]計算2005—2018年中國大陸地區(qū)30個省份的建筑業(yè)全生命周期碳排放量。建筑業(yè)全生命周期分為6個階段，建筑業(yè)全生命周期CO2總排放量等于所有階段的排放量之和，如式(7)所示。

Q=Q1+Q2+Q3+Q4+Q5+Q6

(7)

其中，Q為建筑業(yè)CO2總排放量，Q1、Q2、Q3、Q4、Q5、Q6分別代表建材生產(chǎn)階段、建材運輸階段、建造階段、運行階段、拆除階段和垃圾處理階段的CO2排放量。每個階段的CO2排放量根據(jù)IPCC推薦的方法進行計算：

Emission=AD×EF

(8)

其中，AD表示活動數(shù)據(jù)，EF表示排放因子，即單位活動排放量。AD和EF的具體定義在不同階段有所不同。在材料生產(chǎn)階段，AD為某一材料的數(shù)量，EF為該材料生產(chǎn)時的CO2排放因子。在建材運輸階段和垃圾處理階段，AD為運輸?shù)臄?shù)量乘以運輸距離，EF為某一特定運輸方式的排放因子。在建筑施工、運營、拆除三個階段中，AD為各個階段各種活動所消耗的能量，EF為某一特定能源(如煤、油、氣)的排放因子。

建材消耗量來自《中國建筑業(yè)統(tǒng)計年鑒》，各種能源消耗情況數(shù)據(jù)來源為《中國能源統(tǒng)計年鑒》及CEIC 數(shù)據(jù)庫。各種能源CO2排放因子見表1，我國東部、西部和中部三大地區(qū)的劃分見表2。

表1 能源CO2排放因子

表2 我國三大地區(qū)對應(yīng)省份

利用以上方法計算得到2005—2018我國各地區(qū)建筑業(yè)全生命周期CO2排放量，如表3所示。我國建筑業(yè)全生命周期CO2排放量整體呈現(xiàn)上升趨勢，三大地區(qū)建筑業(yè)全生命周期CO2排放量的變動趨勢基本一致，均在2012年達到最大值，詳見圖1。

圖1 全國及三大地區(qū)建筑業(yè)全生命周期CO2排放趨勢

表3 2005—2018年各地區(qū)建筑業(yè)全生命周期CO2排放 單位：百萬噸

2.2.2 DEA-Malmqusit全要素能源效率

以建材消耗量、建筑業(yè)能源消耗量、建筑業(yè)從業(yè)人員、自有施工機械設(shè)備年末總功率、建筑業(yè)總資產(chǎn)為投入指標，建筑業(yè)總產(chǎn)值和竣工面積為期望產(chǎn)出指標，建筑業(yè)全生命周期碳排放為非期望產(chǎn)出指標，計算我國各地區(qū)的建筑業(yè)DEA-Malmqusit全要素能源效率，結(jié)果見表4。建材消耗量、建筑業(yè)從業(yè)人員、自有施工機械設(shè)備年末總功率、建筑業(yè)總資產(chǎn)、建筑業(yè)總產(chǎn)值和竣工面積數(shù)據(jù)來自《中國建筑業(yè)統(tǒng)計年鑒》，建筑業(yè)能源消耗量數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

表4 2005—2018年我國三大地區(qū)DEA-Malmqusit全要素能源效率

3 我國建筑業(yè)全生命周期碳排放收斂性分析

本文采用α收斂、絕對β收斂和條件β收斂對我國及三大地區(qū)的建筑業(yè)全生命周期碳排放量進行收斂性分析。

3.1 α收斂分析

表5為全國及三大地區(qū)建筑業(yè)全生命周期碳排放的差異系數(shù)值。全國及東部地區(qū)的碳排放的差異系數(shù)均在2011年達到最大值，為1.10和0.93；西部和中部地區(qū)碳排放的差異系數(shù)則在2012年最大，為 1.21和1.00。2005—2018年間，全國的差異系數(shù)除2005年和2018年為0.74外，其余年份均大于0.74；東部地區(qū)的差異系數(shù)2005年最小，為0.59；西部地區(qū)的差異系數(shù)的最小值為0.53；中部地區(qū)的差異系數(shù)均在0.29以上。除2012年、2014年外，其他年份中部地區(qū)的差異系數(shù)均為三個地區(qū)中的最小值。

表5 全國及三大地區(qū)碳排放差異系數(shù)

全國及三大地區(qū)碳排放差異系數(shù)趨勢如圖2所示。全國及三大地區(qū)差異系數(shù)的曲線變化情況基本一致，呈現(xiàn)出緩慢增長，達到最大值后逐漸減小。2005—2009年間全國及三大地區(qū)的差異系數(shù)呈現(xiàn)出小幅增長趨勢，說明全國及各地區(qū)的碳排放量處于相對穩(wěn)定的階段，不存在α收斂；2010—2013年間，差異系數(shù)均大幅度增加，而后又大幅度減少，說明全國碳排放量呈現(xiàn)出區(qū)域間不平衡狀態(tài)，其中2011—2013年間全國及東部地區(qū)存在α收斂，2012—2013年間西部和中部地區(qū)存在α收斂；2013—2018年間，中部地區(qū)的差異系數(shù)先后兩次達到高峰，但值均小于上一時期；2014—2015年和2016—2017年的中部地區(qū)、2014—2015年的西部地區(qū)以及2013—2014年的東部地區(qū)存在α收斂，相應(yīng)時間段內(nèi)各地區(qū)的差異系數(shù)均呈現(xiàn)出下降趨勢。

圖2 全國及三大地區(qū)碳排放差異系數(shù)趨勢

3.2 絕對β收斂分析

本文采用混合回歸模型、固定效應(yīng)模型和雙邊固定效應(yīng)模型檢驗絕對β收斂的值，混合回歸的基本假設(shè)是不存在個體效應(yīng)；固定效應(yīng)模型表示個體效應(yīng)與回歸變量有較強的關(guān)聯(lián)度，但只能反映隨時間而變的變量信息；雙邊固定效應(yīng)模型在固定效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上，考慮了時間效應(yīng)，彌補了固定效應(yīng)模型的不足[15]。

全國混合回歸模型的絕對β值為負，通過1%的顯著性檢驗，擬合度為0.0299。固定效應(yīng)模型的擬合度為0.1326，而雙邊固定效應(yīng)模型的擬合度達到了0.3549，是三種模型中的最大值。東部地區(qū)在混合回歸模型下，不存在絕對β收斂趨勢，在固定效應(yīng)模型和雙邊固定效應(yīng)模型的絕對β值為負，分別通過1%和5%的顯著性檢驗，擬合度仍是在雙邊固定效應(yīng)模型下達到了最大值，為0.3847。西部地區(qū)在混合回歸模型下通過10%的顯著性檢驗，固定效應(yīng)模型和雙邊固定效應(yīng)模型均通過1%的顯著性檢驗，且雙邊固定效應(yīng)模型的擬合度最大。中部地區(qū)模型估計結(jié)果均表明存在絕對β收斂，均通過1%的顯著性檢驗，其中雙邊固定效應(yīng)模型具有最大的擬合度。通過上述分析可知，雙邊固定效應(yīng)模型較其他兩個模型更優(yōu)，因此本文采用雙邊固定效應(yīng)模型來檢驗全國及三大區(qū)域的建筑業(yè)全生命周期碳排放的收斂性。具體結(jié)果見表6。

表6 絕對β收斂的三種模型

由表7可知，全國、西部和中部地區(qū)的二氧化碳排放量的β值均為負，且均通過1%的顯著性檢驗，東部地區(qū)的β值同樣為負，通過5%的顯著性檢驗，即全國整體、東部、西部和中部地區(qū)建筑業(yè)的碳排放量存在絕對β收斂，各地區(qū)建筑業(yè)碳排放強度的增長與其各自的初始水平呈負相關(guān)關(guān)系，假設(shè)在具有相同外部條件的情況下，全國及三大地區(qū)收斂于相同的均衡穩(wěn)態(tài)水平，將形成一致的減排行為。

表7 絕對β收斂的雙邊固定效應(yīng)模型

根據(jù)公式(2)～(5)，測算得到全國、東部、西部和中部的收斂速度分別為0.7601、0.4811、0.7529和1.0797。因此，中部地區(qū)的收斂速度最快，全國和西部次之，東部地區(qū)的速度最小。

3.3 條件β收斂分析

在絕對β收斂模型的基礎(chǔ)上，加入城鎮(zhèn)化率、人均 GDP 和能源效率三個控制變量，對各變量均取對數(shù)，采用面板數(shù)據(jù)進行檢驗，得到條件β收斂的結(jié)果，見表8。

表8 條件β收斂的雙邊固定模型

全國及三大地區(qū)Hausman檢驗的統(tǒng)計量均為正值，P值均為0.0000，拒絕原假設(shè)，證明了采用固定效應(yīng)模型較為合適，在此基礎(chǔ)上加入時間變量，因此，同樣采用雙邊固定效應(yīng)模型對全國及三大地區(qū)的碳排放量進行條件β收斂。加入控制變量后，全國及三大地區(qū)的β值均為負，且均通過1%的顯著性檢驗，說明全國及三大地區(qū)碳排放存在顯著的條件收斂，收斂速度分別為0.8992、0.7338、0.7304和1.1660，相較于絕對收斂的收斂速度，條件收斂的收斂速度有了很大變化，可以看出控制變量會影響碳排放量的變化，并且導致各地區(qū)條件收斂的影響因素是不同的。

城鎮(zhèn)化率和全國、中部地區(qū)的碳排放呈正相關(guān)，和東部、西部地區(qū)的碳排放關(guān)系為負相關(guān)，其中，只有中部地區(qū)的城鎮(zhèn)化率因素通過了10%水平下的顯著性檢驗。城鎮(zhèn)化率對東部地區(qū)的碳排放影響不顯著，主要是由于東部地區(qū)經(jīng)濟較為發(fā)達，建筑業(yè)發(fā)展較為成熟，城鎮(zhèn)化率高。因此，城鎮(zhèn)化率并不是建筑業(yè)全生命周期碳排放的主要影響因素，對區(qū)域趨同的效果不明顯。

人均GDP在全國和東部、西部均通過不同水平下的顯著性檢驗，西部地區(qū)除外。這表明人均GDP對全國和東部、西部地區(qū)建筑業(yè)碳排放均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。隨著人均GDP的增長，碳排放量也隨之增長，從而進一步加快區(qū)域間的條件收斂，而西部地區(qū)人均GDP和碳排放之間的關(guān)系不顯著。

能源效率和全國及三大地區(qū)建筑業(yè)全生命周期的碳排放量均為負相關(guān)，且只有中部地區(qū)未通過顯著性檢驗，這表示能源效率的提高會在一定程度上抑制建筑業(yè)全生命周期碳排放的增加，從而逐漸消除區(qū)域間碳排放的條件收斂趨勢，但中部地區(qū)的能源效率未表現(xiàn)出此趨勢。

4 結(jié)論與建議

結(jié)合經(jīng)濟增長理論的收斂概念，本文以我國30個省份的建筑業(yè)全生命周期碳排放數(shù)據(jù)為研究樣本，利用α收斂、絕對β收斂和條件β收斂分析模型，對全國及東部、西部和中部三大區(qū)域的碳排放的收斂性進行了分析，得出以下結(jié)論:

①隨著時間的推移，全國及三大區(qū)域的變異系數(shù)曲線均呈現(xiàn)出緩慢增長，達到最大值后逐漸減小的趨勢，說明碳排放的σ收斂僅存在于較少的年份。

②全國及三大地區(qū)既存在絕對β收斂，又存在條件β收斂，這說明我國建筑業(yè)全生命周期碳排放的空間差異呈現(xiàn)逐步縮小趨勢，且這種趨勢較為穩(wěn)固，反映出我國目前碳減排的相關(guān)政策和措施取得了一定的成效，并且通過各地區(qū)控制碳排放來實現(xiàn)總體碳減排是可行的，應(yīng)繼續(xù)推進此舉來達到“雙碳”目標。

③城鎮(zhèn)化率并不是建筑業(yè)全生命周期碳排放的主要影響因素。人均GDP對建筑業(yè)碳排放呈現(xiàn)出正相關(guān)作用，說明人均GDP的增加會促進建筑業(yè)碳排放量的增加，加快區(qū)域間的條件收斂。能源效率對建筑業(yè)碳排放呈現(xiàn)出負相關(guān)作用，說明提高能源效率會減緩建筑業(yè)碳排放量的增加及區(qū)域間的條件收斂過程。我國目前正處于轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關(guān)期，所以加快經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展、提升能源效率和調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)是我國碳減排工作的重中之重。

人均GDP對全國和東部地區(qū)的碳排放量呈顯著正相關(guān)，能源效率和全國和東部地區(qū)的碳排放量之間存在顯著的負相關(guān)。顯著影響西部地區(qū)碳排放條件收斂的因素只有能源效率，而城鎮(zhèn)化率和人均GDP是中部地區(qū)碳排放條件收斂的影響因素。由此可以看出，不同地區(qū)的條件收斂的影響因素不同，應(yīng)結(jié)合各地區(qū)的實際情況，針對性地制定適合各地區(qū)的碳減排政策和措施。