中国碳排放的环境库兹涅茨曲线分析——基于空间面板模型的实证研究

第２７卷第５期　ＶｏＬ　２７　Ｎｏ．５　统计与信息论坛　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　８Ｌ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｆｏｒｕｍ　２０１２年５月　Ｍａｙ，２０１２　【统计应用研究】　中国碳排放的环境库兹涅茨曲线分析　——基于空间面板模型的实证研究　陈德湖，张津　（大连理工大学经济学院，辽宁大连１１６０２４）　摘要：在环境库兹涅茨曲线理论的基础上，选用３０个省域２０００－－２００９年数据，运用空间面板计量经济模　型研究碳排放与经济增长的关系，结果表明：利用空间相关性指标检验出经济发展与碳排放之间存在显著的　空间效应；利用空间面板自回归和误差模型发现，中国碳排放与经济增长存在倒Ｕ形关系，转折点在８．１６７　亿元至１１．０２５亿元人均ＧＤＰ之间；工业结构比重对碳减排有消极影响，而技术进步、ＦＤＩ与碳排放之间存在　显著的正效应，这说明通过降低工业结构比重、促进新能源技术的革新以及引进外资等能减少中国的碳排放。　关键词：环境库兹涅茨曲线；碳排放；面板模型；空间自回归模型；空间误差模型　中图分类号：Ｆ０６２．２　文献标志码：Ａ　文章编号：１Ｏ０７—３１１６（２０１２）Ｏ５一Ｏ０４８一Ｏ６　一、引　言　经济增长之间的内在依存关系。　从已有的文献来看，以研究经济增长与碳排放　之间关系的环境库兹涅茨曲线（Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｋｕｚｎｅｔｓ　Ｃｕｒｖｅ，ＥＫＣ）最为经典。环境库兹涅茨曲　线是美国经济学家Ｇｒｏｓｓｍａｎ和Ｋｕｒｅｇｅｒ提出的，　其基本涵义是：在区域经济发展的初期成长阶段，由　于人口增长较快、工业生产技术相对落后和资源浪　费严重，造成了环境污染的不断加剧；随着经济的发　长期以来，中国的经济增长是以自然资源消耗、　污染产品生产与消费为基础的粗放式增长模式，其　结果必然带来严重的环境污染问题。改革开放以　来，中国经济取得了令世界瞩目的高速增长，ＧＤＰ　年均增长率接近于９．８　，能源消费的年均增长率　也达到了６．３　。能源消费的增长，特别以煤炭为　主的能源消费结构，推动了碳排放的快速增长。中　国碳排放占世界排放总量的份额从１９７８年７．８９／６　增长到２００９年的２４．２　，已成为世界上最大的碳　排放国家之一［１］。据世界银行统计，环境污染的损　展，以科技进步为主导的产业发展对经济的贡献作　用越来越突出，人们控制环境污染的意识和能力亦　逐渐增强，污染物排放趋势逐步趋缓，环境质量会得　以改善　。　已有研究表明：二氧化碳和人均收入之间分别　失估计大约每年５４０亿美元，接近中国ＧＤＰ的　８　［２］２。。为了减少环境污染对经济的损害，实现可　存在着线性、二次和三次递减形式关系，其中以支持　二氧化碳库兹涅茨曲线存在的有效证据居多［４］，但　也有一些证据表明两者之间并不存在库兹涅茨关　系＿＿ｓ］，或存在Ｎ型或三次关系以及单调递增或递减　持续发展的目标，国家“十二五”规划确定在今后五　年内，单位国内生产总值碳排放降低１７　，然而要　实现这一约束性指标，必须深入研究中国碳排放与　收稿日期：２０１１—１１—２９；修复日期：２０１２－－０３－－２６　基金项目：教育部人文社会科学研究基金资助项目《我国二氧化硫排污权交易政策选择与影响分析：基于ＣＧＥ模型的动　态模拟研究》（０９ＹＪＣ７９００２２）和《我国技术进步的能源偏向性：理论、实证与政策》（１２ＹＪＣ７９０２４８）；教育部高等　学校博士学科点专项科研基金课题（新教师类）《我国碳减排方案设计与政策模拟研究》（２０１０００４１１２００４２）；中　央高校基本科研业务费专项基金《基于ＣＧＥ模型的我国碳排放权初始分配模式与政策研究＞＞（ＤＵＴ１２ＲＷ４０３）　作者简介：陈德湖，男，安徽当涂人，管理学博士，讲师，研究方向：环境经济与区域经济；　张４８　津，女，河北石家庄人，硕士生，研究方向：区域经济。　陈德湖，张津：中国碳排放的环境库兹涅茨曲线分析　的线性关系。　之所以出现库兹涅茨曲线争议，原因在于库兹　涅茨曲线研究本身存在问题：一方面，由于研究选择　的对象不同，所选择不同的国家和部门数量与不同　的时段和衡量指标以及数据来源的不同，都会造成　碳排放库兹涅茨曲线形态差异；另一方面，就经济计　量方法而言，也存在着异方差性、联立性、遗漏变量　偏误以及协整性等诸多问题　］。　近年来，随着现代计量经济学的发展，特别是空　间计量理论的出现，越来越多的学者也开始关注环　境污染的空间自相关性问题。传统的环境库兹涅茨　理论的经验研究，总是把区域当成一个独立的个体　进行分析，而区域间污染排放的相互影响却往往被　忽略。毫无疑问，任何一个地区的经济都不可能独　立存在，它总是与其他经济体存在着千丝万缕的联　系。就区域碳排放而言，其空间相关性主要原因在　于：首先，按照“污染天堂假说”，区域之间的距离和　共同边界的大小是决定贸易与投资的重要因素，落　后地区越靠近发达地区，越容易承接发达地区污染　产业的转移，因而会有更高的碳排放；其次，研发技　术具有区域外溢性效应，碳减排技术的进步会产生　碳排放的空间相关性［　；最后，中国的工业布局（工　业排污企业的分布）、能源消费结构和污染治理投资　能力都存在较强的区域聚集性，这也使得碳排放存　在一定的空间相关性［８］。如果忽略这种空间相关性　的影响，模型的估计可能是有偏的估计或产生错误　的参数检验［９］１驼。　目前，国内学者利用空间计量模型对中国工业　环境的库兹涅兹曲线研究也取得了一定的进　展［１　ｕ］，然而很少有学者利用空间面板模型对中国　碳排放与经济增长的关系进行经验研究，笔者在国　内外相关研究的基础上，选用３Ｏ个省域２Ｏ０Ｏ一　２００９年经济增长与碳排放的数据，运用空间面板计　量经济模型研究中国碳排放的路径。同时，与上述　研究有所不同的是：第一，与废水、固体废弃物和　ＳＯｚ等污染物相比，碳排放更具有空间扩散性与跨　界危害性，因此利用空间面板模型估计碳排放的库　兹涅兹曲线更具有稳健性；第二，碳排放与能源消费　直接相关，因为地区经济越发达，能源消耗量越多，　相应的碳排放量也越多，所以在空间面板模型设定　上，简单的地理距离加权不能完全反应区域间碳排　放的空间依赖性与空间相关性，而本文在地理权重　矩阵基础上加入了各区域的经济发展权重；第三，为　了更全面地研究中国碳排放的路径，还考虑到了产　业结构、技术进步和外商直接投资对碳排放的影响。　二、空间计量模型设定　（一）碳排放的库兹涅茨模型　传统的环境库兹涅茨曲线模型只考虑了国民收　入和环境之间的关系，但Ａｎｇ在研究中发现，要充　分分析碳排放的影响因素，就必需考虑贸易条件、国　内环境政策、技术条件等因素对碳排放的影响［１　。　为了避免模型遗漏变量偏误，本文在环境库兹涅茨　曲线模型的基础上加入技术进步与产业结构因素，　同时考虑到碳排放与外商直接投资之间的关系，以　检验是否存在“污染天堂假说”，其模型为：　ｐ　一∞＋　ｇｄ　＋　ｇｄｐ：＋　ｔ　＋　ｓｔｒｉ＋　ｆｄｉ　＋￡　（１）　其中Ｐ　代表第ｉ个省市在ｔ年的人均碳排放；ｇｄｐ　代表第ｉ个省市在第ｔ年的经济增长水平；ｔｅ　代表　技术进步，本文用碳排放强度来表示；ｓｔｒ　是产业结　构，以工业ＧＤＰ占ＧＤＰ比重来衡量；ｆｄｉ　为外商直　接投资变量，用外商投资ＧＤＰ比重来衡量　为特　定地区的截面效应　是随机扰动项。　根据估计系统的大小与显著性程度，碳排放与　经济增长指标之间有以下几种关系：　一　一０，说　明经济增长与碳排放之间没有关系；　＞０且　一　０，说明碳排放随经济的增长而线性增加；　＜０且　一０，说明碳排放随经济的增长而线性减少；　＞　０且　＜０，说明碳排放和经济增长之间呈倒Ｕ型，　亦即存在环境库兹涅茨曲线，其转折点根据公式：　一　／２　，　＜０且　＞０，说明碳排放和经济增长　之间呈“正Ｕ型”关系。　（二）数据来源　中国没有直接公布ＣＯｚ排放量，所以必须运用　相关方法对其进行估算。参照ＩＰＣＣ（２００６）以及国　家气候变化对策协调小组办公室和国家发改委能源　研究所（２００７）的方法，本文估算了中国３０个省（直　辖市、自治区）２０００－－２００９年的ＣＯ。排放量，其中西　藏自治区由于数据不可得，因此没有估算在内。　化石能源燃烧的ＣＯ２排放量计算公式为：　ｒ旦１　Ｐ＝　Ｐｉ一∑Ｅｉ×ＣＦｉ×ＣＣｉ×ｃＯ　×３．６７　１　一１　（２）　其中户为估算的各类能源消费的ＣＯｚ排放总量；ｉ为　能源消费种类，包括煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、　燃料油和天然气共７种；Ｅｌ为各省第ｉ种能源的消费　总量；Ｃ　为发热值；ＣＣｉ为碳含量；ＣＯＦ　为氧化因　４９　统计与信息论坛　子；ＣＦｉ×ＣＣＩ×ＣＯＦ　为碳排放系数；ＣＦｉ×ＣＣｉ×　ＣＯ　×３．６７为二氧化碳排放系数。　经济增长指标用人均ＧＤＰ来衡量，与总量指标　相比，人均ＧＤＰ更能反映真实经济发展水平。为保　证可比性，将各年名义ＧＤＰ转换为以２０００年为基期　的实际值。ＦＤＩ数据在模型估计时按当年的平均汇　率进行了换算，文中所有基础数据来源于２０００－－－２００９　年《中国统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》和　２０００－－２００９年《中国能源统计年鉴》。　（三）空间面板ＳＡＲ和ＳＥＭ模型及检验　根据设定模型时“空间作用”体现方法的不同，　空间相关模型可以分为空间自回归模型和空间误差　模型。空间自回归模型（Ｓｐａｔｉａｌ　Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ　Ｍｏｄｅｌ，ＳＡＲ）通过自回归项来探讨空间“溢出效应”　或邻居“扩散效应”。在空间误差模型（Ｓｐａｔｉａｌ　Ｅｒ—　ｒｏｒ　Ｍｏｄｅｌ，ＳＥＭ）中地区间的空间依赖作用是通过　扰动误差项来体现的，并度量了邻近地区关于因变　量的误差冲击对本地区观测值的影响程度。　Ｅｌｈｏｒｓｔ详尽地给出了空间面板数据模型极大　似然估计及相关检验的程序，将空间经济计量模型　的应用扩展到了面板数据Ｌ１引，其中空间面板自回归　ＳＡＲ模型可表示为：　ｙ　一　＋　＋Ｕ／ｔ　“　一　＋ｅ　（３）　ｅ　～Ｎ（Ｏ，　。ＩＮ）　其中Ｗ为空间权重矩阵；ｗ　是因变量的空间自回　归项，表明一个空间单元上的因变量不仅与该区域　的自变量有关，还与临近区域的因变量有关；　是与　空间单元相关的空间效应，可以是固定效应也可以　是随机效应；若空间自回归系数ｐ显著，则表明因变　量之间存在实质性的空间依赖，即相邻的空间单元　之间存在扩散和溢出的相互作用，ｐ的大小反映了　空间单元之间溢出和扩散的平均强度。　空间面板误差ＳＥＭ模型可表示为：　ｙ　一　口＋“　＋ｕ　乱　一　Ｗ　＋￡　（４）　Ｅ　～Ｎ（Ｏ，　ＩＮ）　其中　、￡　是服从正态分布的随机误差项，参数　反　映了临近区域样本观测值的空间依赖作用，即邻近　地区的观测值对本地区观测值的影响方向和程度。　（四）空间加权矩阵的设置　传统的地理权重矩阵遵循的是Ｒｏｏｋ相邻判定　规则，即两个地区拥有共同边界则视为相邻。事实　上，地区间的相互影响关系并非完全相同，因为落后　５０　地区对发达地区的影响力度较小，而发达地区能够　对周围落后地区产生更大的辐射力和吸引力，即有　更强烈的空间影响力。因此，林光平在二元权重矩阵　的基础上设置了经济权重矩阵［１　，其形式为Ｗ—　×Ｅ，其中ｗ为地理权重矩阵；Ｅ是量化区域间经济　差异的权重矩阵。本文通过对考察期间各地区实际　ＧＤＰ占所有地区实际ＧＤＰ之和比重均值的计算来　衡量地区经济水平，并假设经济实力强的地区对周　围地区产生的空间影响力强，反之就弱。经济空间权　重矩阵ｗ是地理空间权重＇．，与各地区ＧＤＰ所占比　重均值为对角元的对角矩阵的乘积，具体形式为：　Ｗ—ｗＸ　ｄｉａｇ（　，爹，…，　）　其中　善ｔｉ　一　塞耋　三、空间面板模型估计结果及分析　（一）空间自相关检验　空间面板数据计量分析首先要进行空间相关性　的检验。检验区域空间相关性的统计量，主要有基于　极大似然估计假设检验的ｗａｌｄｓ、Ｉ　ｒａｔｉｏｓ和ｌｍｓａｒ、　ｌｍｅｒｒｏｒ统计量以及空间相关指数Ｍｏｒａｎ’Ｓ　Ｉ，它们　的原假设均为Ｈ。：ｐ＝＝＝０或　＝０，由于这些空间相　关性检验指标都是针对单个截面回归模型提出的，　不能直接用于面板数据模型。因此本文在空间相关　性检验中使用Ｃ—Ｉ　Ｗ，即增广的空间权重矩阵　代替空间权重矩阵，就可以把这些检验扩展到面板　数据进行分析（见表１）。　表１经济权重空间相关性检验表　表１估计结果知：空间相关性ｗａｌｄｓ、Ｍｏｒａｎ’Ｓ　Ｉ、ｌｍｅｒｒｏｒ、ｌｍｓａｒ、ｌｒａｔｉｏｓ空间相关性检验的小概率　Ｐ值都小于１　９／６的临界值，表明模型的空间相关性　非常显著，说明如果选择普通面板数据模型的设置　是有偏的，以往忽视经济发展与碳排放关系中的空　间自相关性的模型设定，在理论上是存在缺陷的。　陈德湖，张津：中国碳排放的环境库兹涅茨曲线分析　依据Ａｎｓｅｌｉｎ和Ｒｅｙ利用蒙特卡罗实验方法证明结　果［　］，如果ｌｍｓａｒ（或ｌｍｅｒｒｏｒ）比ｌｍｅｒｒｏｒ（或ｌｍｓａｒ）　者的选择，接受原假设说明使用随机效应模型不如　使用固定效应模型更能体现结果的优越性。表２是　空间面板ＳＡＲ和ＳＥＭ模型ＬＲ检验及Ｈａｕｓｍａｎ　检验的结果。　表２空间面板模型的固定效应和随机效应检验表　统计量更显著，那么恰当的模型是空间自回归模型　（或空间误差模型）。估计的结果也表明，ｌｍｓａｒ和　ｌｍｅｒｒｏｒ统计量都通过１　的显著性检验，但从数值　上看Ｉ．ｍｓａｒ检验更显著一些，因此选择空间面板自　回归模型更为可靠。　（二）实证结果与分析　Ｅｌｈｏｒｓｔ将似然比ＬＲ和Ｈａｕｓｍａｎ检验进行创　新，将其与空间面板模型的固定效应与随机效应的　检验进行组合，并根据其结合总结出了空间面板模　型固定效应和随机效应的检验程序［１。］７。。ＬＲ　ｆｏｒ　ＦＥ检验是对无固定效应模型与固定效应模型两者　间的选择，若拒绝原假设说明存在固定效应，应用固　注：如果Ｐ值ｄ０．０１，意味着拒绝随机效应模型。　表２表明：在１　９／６的显著水平上，ＳＡＲ和ＳＥＭ　模型都存在固定效应，而采用固定效应模型的实际　意义是在研究碳排放的环境库兹涅茨曲线的同时，　可以控制临近区域和时间趋势的影响。固定效应模　定效应模型所获得的结果会更好；ＬＲ　ｆｏｒ　ＲＥ检验　是对无固定效应模型与随机效应模型两者间的选　择，如果拒绝原假设，通常说明固定效应存在，随机　效应模型不适合，然而Ｅｌｈｏｒｓｔ证实在空间面板计　量模型中，当模型中存在随机效应时，检验结果也有　可能拒绝原假设［】　ｊ８。，因而还需要进一步的检验。　型根据需要又可以进一步分为无固定效应、空间固　定效应、时间固定效应和空间、时间双向固定效应模　型。ＳＡＲ和ＳＥＭ模型空间固定效应、时间固定效　应和空间、时间双向固定效应运行结果及检验见表　３，同时为了比较，表３和表４还给出无固定效应模　型的估计结果。　Ｈａｕｓｍａｎ检验对固定效应模型与随机效应模型两　表３空间自回归模型ｆＳＡＲ）估计结果表　注：＊＊＊、＊＊、＊分别表示通过１　、５　、１０％水平的显著性检验。　表４空间误差模型（ＳＥＭ）估计结果表　变量　ｇｄｐ　无固定效应　空间固定　时间固定　双向固定　参数　１．４２８　。　丁值　１０．２３０　参数　１．４８８　丁值　１０．９７１　．参数　１３２３　丁值　９．３３０　一６．４３５　６．５９０　参数　１．２９２　。一Ｏ．０６０…．丁值　８．９４９　一６．３５１　６．２８７　一１．９３２　５．２０５　８．３８７　ｇｄｐ２　ｓｔｒ　一Ｏ．０７１…　０．０２４３　一７．２４１　２．１４８　—０．０６９…　０．１３２　一７．４１４　６．４６６　一Ｏ０６０…　．　０．１３３　０１３０。。　．ｆｄｉ　ｔｅ　一６．９８０　０．９６３　０．５１２…　—１．２７８　５．１７６　１７．１３８　—６．２６７　１．３５６　０．５１０…　—１．１５０　７．２７９　１６．９２３　—６．２０１　１．０４６　０．３６５…—１．１８９　—１００３３一　５．２６９　８．２３７　１０３９　’　．０３６９…．Ｒ　０．４２２１　０．５７７　－５１０．２９２　０．６８５　—５１４６９３　．０７３２　．ＬｏｇＬ－５４８．８２２　－４９１．３４９　转折点　１０．０５６　１０．７８３　１１．０２５　１０．７６７　注：＊＊＊、＊＊、＊分别表示通过１　、５　、１０％水平的显著性检验。　５１　统计与信息论坛　（三）结论　对比以上的估计结果，可以得出如下结论：　１．估计的参数结果均符合现实意义。从模型的　整体回归结果上来看，无论是空间自回归模型，还是　空间误差模型，估计的参数结果均符合现实意义。　所有模型的自回归系统Ｐ和误差系数　均为正值且　通过了１　的显著性水平，这说明中国省际区域的　人均ｇｄｐ增长和碳排放的变化具有显著的空问相　关特征，即一个地区的碳排放不仅取决于自身的经　济发展水平与经济结构等内因，还受到邻近区域碳　排放的影响。再从具体细分模型上看，如果忽略了　固定效应，模型的拟合优度Ｒ。最小，随着模型从空　间固定效应转向双向固定效应，Ｒ。逐渐增大。这也　从另一个角度证实碳排放的空间相关性。　２．碳排放库兹涅茨曲线的存在性。经济增长　（ｇｄｐ）的一次项和二次项都在１　水平显著，而且二　次项的系数为负，这说明环境库兹涅兹曲线假说在　中国是成立的，人均ＣＯｚ排放量和经济增长之间呈　现出倒Ｕ型关系，这与杜立民的研究结果相似［１　，　其研究结果表明：经济发展水平和人均ＣＯ２排放量　之间存在着倒Ｕ型的关系，环境库兹涅兹曲线的假　说是成立的。ＣＯ２估计的转折点在８．１６７亿元至　１１．０２５亿元人均ＧＤＰ之间，均在样本区间内。以　此为标准，发现中国目前只有少数发达地区的经济　发展程度达到或超过了转折区间，分别是北京、天　津、上海、浙江，而且这些省市人均碳排放已经呈现　递减趋势。　３．工业结构比重的增加会导致碳排放的增加，　这说明库兹涅茨倒Ｕ型曲线的产生与产业结构转　化紧密相关。经济发展初期阶段的经济起飞往往意　味着工业在国民经济中的比重迅速上升，而工业化　往往意味着对自然资源的过度采伐以及废弃排放物　的迅速增加。随着经济增长方式的转变、产业结构　的调整与优化，工业在产业结构中的比重将不再上　升甚至下降，而服务业比重将上升，这一阶段的经济　发展将不再过于依赖资源的开采和能源品的消耗，　而是技术革新、生产率提高以及管理、组织形式的创　新，以大大缓解碳减排的压力。　４．技术进步对碳减排有促进作用。技术的革　新，特别是新能源技术的革新会大大地降低单位　ｇｄｐ的能耗，从而也带动了碳排放量的减少。技术　进步效应主要体现在直接效应和间接效应两方面：　５２　直接效应是指随着经济的发展，可能会加大对环保　技术研发的投入和增加对有利于环境清洁设备的购　买等，因此环保研发投入和技术的进步直接提高了　环保力度；间接效应是指经济增长方式会随着技术　的进步而有所转变，产业结构将会优化，从而间接地　影响环境质量，因此这是更为广义的一般技术进步　的影响效应。　５．中国碳排放不存在“污染天堂假说”现象。值　得注意的是，ｆｄｉ系数为负值，负的系数表明越高的　ｆｄｉ比重，产出的碳排放量越少，也即ｆｄｉ的增长会促　进碳减排，中国碳排放不存在“污染天堂假说”现象。　随着中国经济的发展，资本稀缺的程度大大缓解，地　方政府引进外资的时候，对外资企业的甄别越来越　严格，因此只要不降低外资引进项目的环境评估和　对外资企业的环境监管，外资企业的引人将加速中　国节能减排道路的实现。同时，引进外资也为中国　提供新技术，促使清洁或绿色生产的实现，对环境质　量和地区可持续发展能力的提高都是有利的。　四、结束语　本文基于ＥＫＣ假定，引入空间的相关因素，运　用空间动态面板模型分析中国碳排放与经济增长的　关系。研究结果表明：中国省域之间经济发展与碳　排放之间存在十分显著的正空间效应，这说明中国　地方政府可能以牺牲周边地区环境来实现本地区经　济的发展，所以中央政府在制定经济与环境政策时，　必须协调各地方的经济发展利益，以解决经济发展　与环境制约的矛盾，避免各自为政。　模型拟合结果也表明：中国碳排放与人均ＧＤＰ　之间的关系符合环境库兹涅茨倒Ｕ型曲线关系。　特别是中国部分发达地区省份也进入碳排放的拐点　阶段，这也进一步验证了中国在工业化进程中能够　良好协调经济发展与环境污染的可能性，也肯定了　中国坚持科学发展观，大力倡导节能减排等发展政　策的初步业绩。然而ＥＫＣ只是一种经验数据的描　述而不能作为预测，必须清醒地认识到经济增长并　不会自动解决环境问题，必须要促进经济发展与环　境保护两者间的良性互动，而这种良性互动关系是　加大技术革新与进一步扩大对外开放、调整产业结　构和转变经济增长方式并与之有关措施的成果　之一。　陈德湖，张津：中国碳排放的环境库兹涅茨曲线分析　参考文献：　［１］　Ｂｒｉｔｉｓｈ　Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ（ＢＰ）．Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　Ｒｅｖｉｅｗ　ｏｆⅥｂｒｌｄ　Ｅｎｅｒｇｙ［ＥＢ／ＯＬ］．２００９Ⅵｗ　ｂｐ．ｃｏｎＬ　［２］Ｗｏｒｌｄ　Ｂａｎｋ　Ｃｈｉｎａ　２０２０：Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｎｅｗ　Ｃｅｎｔｕｒｙ［Ｍ］．Ｅｎｇｌｉｓｈ：Ｏｘｆｏｒｄ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｐｒｅｓｓ，１９９７．　ｒ３］Ｇｒｏｓｓｍａｎ　Ｇ　Ｍ，Ｋｒｕｅｇｅｒ八Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｇｒｏｗｔｈ　ａｎｄ　ｔｈｅ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｔｈｅ　Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，１９９５　（１１２）．　ｒ４］Ｈｕａｎｇ　Ｗ　Ｍ，Ｌｅｅ　Ｇ　Ｗ　Ｍ，Ｗｕ　Ｃ　Ｃ　ＧＨＧ　Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ，ＧＤＰ　Ｇｒｏｗｔｈ　ａｎｄ　ｔｈｅ　Ｋｙｏｔｏ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ：Ａ　Ｒｅｖｉｓｉｔ　ｏｆ　Ｅｎｖｉｏｒｎｍｅｎｔａｌ　ＫｕｚｎｅｔｓｔＣｕｒｖｅ　Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ口］．Ｅｎｅｒｇｙ　Ｐｏｌｉｃｙ，２００８（３６）．　［５］　Ｖａｎ　Ｐ　Ｎ，Ａｚｏｍａｈｏｕ　Ｔ．Ｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｔｉｅｓ　ａｎｄ　Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ　ｉｎ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｑｕａｌｉｔｙ：Ａｎ　Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｄｅｆｏｒｅｓｔａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００７（８４）．　［６］Ｓｔｅｒｎ　Ｄ　Ｌ　Ｔｈｅ　Ｒｉｓｅ　ａｎｄ　Ｆａｌｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｋｕｚｎｅｔｓ　Ｃｕｒｖｅ［Ｊ］．Ｗｏｒｌｄ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，２００４，３２（８）．　［７］Ｋｅｌｌｅｒ　Ｗ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ，２００４，４２（３）．　［８］Ｐｏｏｎ　Ｊ　Ｐ　Ｈ，Ｃａｓａｓ　Ｉ，Ｈｅ　Ｃ　Ｆ　Ｔｈｅ　Ｉｍｐａｃｔ　ｏｆ　Ｅｎｅｒｇｙ，Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ，ａｎｄ　Ｔｒａｄｅ　ｏｎ　Ａｉｒ　Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｅｕｒａｓｉａｎ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ　ａｎｄ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００６，４７（５）．　［９］Ａｎｓｅｌｉｎ　Ｌ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ：Ｍｅｔｈｏｄｓ　ａｎｄ　Ｍｏｄｅｌｓ［Ｍ］．Ｄｏｒｄｒｅｃｈｔ：Ｋｌｕｗｅｒ　Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，１９８８．　［１０］黄莹，王良健，李桂峰，蒋荻．基于空间面板模型的我国环境库兹涅茨曲线的实证分析［Ｊ］．南方经济，２００９（１０）．　［１１］朱平辉，袁加军，曾五一．中国工业环境库兹涅茨曲线分析：基于空间面板模型的经验研究口］．中国工业经济，２０１０（６）．　［１２］Ａｎｇ　Ｊ　Ｂ　ＣＯ２　Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ，Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００９（６８）．　［１３］Ｅｌｈｏｒｓｔ　Ｊ　Ｐ．Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｐａｎｅｌ　Ｄａｔａ　Ｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｒｅｇｉｏｎａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｒｅｖｉｅｗ，２００３，　２６．　［１４］林光平，龙志和，吴梅．我国地区经济收敛的空间计量实证分析［Ｊ］．经济学季刊，２００５（４）．　［１５］Ａｎｓｅｌｉｎ　Ｌ，Ｒｅｙ　Ｓ　Ｊ，Ｍｏｎｔｏｕｒｉ　Ｂ　ｎ　ＵＳ　Ｒｅｇｉｏｎａｌ　Ｉｎｃｏｍｅ　Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ：Ａ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃ　Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．Ｒｅｇｉｏｎａｌ　Ｓｔｕｄｉｅｓ，１９９１，３３（２）．　［１６］Ｅｌｈｏｒｓｔ　Ｊ　Ｐ．Ｓｐａｔｉａｌ　Ｐａｎｅｌ　Ｄａｔａ　Ｍｏｄｅｌｓ［Ｃ］／／Ｆｉｓｃｈｅｒ　Ｍ，Ｇｅｔｉｓ八Ｈａｎｄｂｏｏｋ　ｏｆ　Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｍ］．Ｂｅｒｌｉｎ：　Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１０．　［１７］杜立民．我国二氧化碳排放的影响因素：基于省级面板数据的研究［Ｊ］．南方经济，２０１０（１１）．　Ａｎ　Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｋｕｚｎｅｔｓ　Ｃｕｒｖｅ　ｆｏｒ　Ｃｈｉｎａ＇ｓ　Ｃａｒｂｏｎ　Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ：　Ｂａｓｅｄ　ｏｉｌ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｐａｎｅｌ　Ｍｏｄｅｌ　ＣＨＥＮ　Ｄｅ－ｈｕ，ＺＨＡＮＧ　Ｊｉｎ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｄａｌｉａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄａｌｉａｎ　１１６０２４，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａ１　Ｋｕｚｎｅｔｓ　Ｃｕｒｖｅ　ｔｈｅｏｒｙ，ｕｓｉｎｇ　ｏｆ　ｐａｎｅｌ　ｄａｔａ　ｆｒｏｍ　３０　ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ　ｆｒｏｍ　２０００　ｔｏ　２００９　ａｎｄ　ｓｐａｔｉａｌ　ｐａｎｅｌ　ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｔｏ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｔｈｅ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｃａｒｂｏｎ　ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ａｒｅ　ａｓ　ｆｏｌｌｏｗｓ：ｉｔ　ｅｘｉｓｔｓ　ｓｔｒｏｎｇ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｅｃｏｎｏｍｉｃ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｃａｒｂｏｎ　ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　ｏｆ　ｓｐａｃｅ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ；ｉｔ　ｆｏｕｎｄ　ｃａｒｂｏｎ　ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ　ａｎｄ　ｅｃｏｎｏｍｉｃ　ｇｒｏｗｔｈ　ｈａｖｅ　ｐｏｕｒｅｄ　ｕ—ｓｈａｐｅｄ　ｒｅｌａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　ｏｆ　ｓｐａｃｅ　ｐａｎｅｌ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ａｎｄ　ｅｒｒｏｒ　ｍｏｄｅｌ；Ｔｈｅ　ｔｕｒｎｉｎｇ　ｐｏｉｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃａｒｂｏｎ　ｄｉｏｘｉｄｅ　ｉｓ　ｂｅｔｗｅｅｎ　８１６．７　ｍｉｌｌｉｏｎ　ｙｕａｎ　ｔｏ　１．１０２５　ｂｉｌｌｉｏｎ　ｙｕａｎ　ｐｅｒ　ｃａｐｉｔａ　ＧＤＰ；Ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｈａｖｅ　ｎｅｇａｔｉｖｅ　ｅｆｆｅｃｔ　ｔｏ　ｃａｒｂｏｎ　ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ，ｈｏｗｅｖｅｒ　ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　ｐｒｏｇｒｅｓｓ，ＦＤＩ　ａｎｄ　ｃａｒｂｏｎ　ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ　ｅｘｉｓｔｓ　ｐｏｓｉｔｉｖｅ　ａｎｄ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ｅｆｆｅｃｔ，Ｉｔ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ，ｂｙ　ｒｅｄｕｃｉｎｇ　ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ　ｏｆ　ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｎｅｗ　ｅｎｅｒｇｙ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇ　ｆｏｒｅｉｇｎ　ｃａｐｉｔａｌ　ｃａｎ　ｒｅｄｕｃｅ　ｏｕｒ　ｃａｒｂｏｎ　ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｋｕｚｎｅｔｓ　Ｃｕｒｖｅ；ｃａｒｂｏｎ　ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ；ｐａｎｅｌ　ｄａｔａ　ｍｏｄｅｌ；ｓｐａｔｉａｌ　ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ　ｍｏｄｅｌ；ｓｐａｔｉａｌ　ｅｒｒｏｒ　ｍｏｄｅｌ　（责任编辑：郭诗梦）　５３