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传导效率下的碳排放论文 1数据来源及处理 研究中变量的界定及计算方法说明如下：（1）经济增长（GDP）：用1996～2011年期间的GDP表示，并折算为以1996年为基期的可比价格，单位为亿元人民币。（2）能源消费(ENERGY)：指能源消费总量，包括化石能源和非化石能源，用折算为标准煤后的能源消费总量表示，单位为万吨标准煤。（3）碳排放量(CARBON)：指化石能源的消费引起的碳排放，采用日本全球环境战略研究所《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的“方法1”来估算碳排放量，该方法可以反映各省市的能源供应结构不同对碳排放量的影响。数据根据相关年份的《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》计算、整理得到。 2实证结果与分析 2.1面板单位根检验 采用适用于相同根情形LLC（Levin-Lin-Chu）检验方法和不同根情形的IPS(Im-Pesaran-Shin)检验方法并采用Eviews6.0软件对lnGDPit、lnENERGYit和lnCARBONit进行单位根检验。***表示1%的显著水平下拒绝原假设。由表1可知，在LLC检验和IPS检验下，lnGDP、lnEN-ERGY和lnCARBON三个变量的水平值均不能拒绝单位根假设。而三个变量的一阶差分在1%的显著性水平下均拒绝单位根假设，为1阶单整I(1)过程。因此，可以对变量进一步做面板协整检验。 2.2面板协整检验 采用基于回归残差的Pedroin检验方法对lnGDPit和lnENERGYit、lnENERGYit和lnCARBONit之间的关系分别进行面板协整检验，考察变量之间的长期均衡关系。检验结果见表2。从表2检验结果来看，7个统计量均在1%的显著水平下拒绝“不存在协整关系”的原假设，表明lnGDPIt和lnENERGYit、lnENERGYit和lnCARBONit之间存在显著的协整关系。从表3检验结果可以看出，2个残差序列均在1%的显著性水平下均拒绝单位根假设，因此残差序列为平稳序列，表明我国省际经济增长和能源消费、能源消费和碳排放之间存在长期均衡关系。 2.3面板协整方程估计 确定变量之间存在协整关系之后，通过Hausman检验，本文选择固定变系数模型，并采用广义最小二乘法对模型（1）、（2）进行面板协整估计。限于篇幅，仅对面板协整估计结果的弹性系数值进行讨论。从模型的拟合效果来看，R-squared值接近1表示拟合度相当好；P值和P(F-statistic)值均为0，模型的显著性明显；D-W值接近2，表明模型的残差序列不存在自相关性。因此，1996～2011年期间中国及省际经济增长与能源消费和能源消费与碳排放之间的关系可以分别用模型（1）、（2）表示。为进一步明确经济增长、能源消费与碳排放的传导效率，根据表4的弹性系数值，可以得到我国省际从经济增长到能源消费到碳排放的传导系数。从图1可以看出，能源消费对经济增长、碳排放对能源消费的传导系数均为正值，表明全国及各省市经济增长、能源消费和碳排放的变化方向一致，三者之间具有相互依赖相互促进关系。传导系数大小表明了三者的相互依赖程度。从经济增长对碳排放的传导系数大小来看，可以分为三组：首先是北京和上海，其传导系数大于3.0，经济增长带来的碳排放比例最大，传导效率较差；其次，全国及天津、辽宁、山西、安徽、吉林、湖北、黑龙江、甘肃、广东、贵州、重庆、江西、四川、江苏、浙江、河北等16省市为一组，其传导系数在1.0～2.0之间，经济增长的幅度小于碳排放增长的幅度，传导效率一般；最后，其余省份的传导系数小于1，经济增长的幅度大于碳排放增长的幅度，传导效率较好。从地域分布来看，东北地区和东部地区的弹性系数较大，西北地区的弹性系数较小，究其原因与该地区的能源消费结构、经济发达程度等因素有关。从传导效率来看，目前我国内蒙古、福建、山东、河南、湖南、广西、海南、云南、陕西、青海、宁夏和新疆等12个省市达到或超越了环境波特假说的拐点。全国及其他省市则尚未达到环境波特假说的拐点，要实现减排目标需要以牺牲更大的经济增长为代价，需要因地制宜制定不同的发展政策。 2.4面板误差修正模型 为分析变量之间的短期调整效应，根据模型（3）、（4），本文进一步对变量关系采用面板误差修正模型进行估计。为减少篇幅，本文这里只对误差修正项系数进行讨论，模型（3）、（4）的面板误差修正项系数如表5所示。从面板误差修正的估计结果来看，误差修正项系数均在1%的显著性水平下通过检验，表明模型（3）、（4）的误差修正机制成立。由表5可知，模型（3）中全国及各省市的误差修正项系数的绝对值都较小，表明能源消费对经济增长的短期调节作用不显著。模型（4）中，从误