【正文】 na） abstract this paper adopts the method of spatial econometrics to analysis the relationship between carbon emission and economic development of china,and our study showed that the spatial distribution of carbon emission in china presented spatial autocorrelation. the provinces whose amount of carbon emission was the highest usually locate in the most developed coastal regions,such as the littoral area of bohai, yangtze river delta area and peal river delta area. the provinces whose amount of carbon emission take the second status locate in the less developed regions,such as shanxi,hubei,hunan,jiangxi,anhui and southwestern regions. besides,the spatial distribution of carbon emission in china presented spatial clusters. the littoral area of bohai presented a high spatial cluster, while some provinces presented a low spatial ctuster, such as tibet,xinjiang,gansu and relationship between economic growth and carbon emission showed a positive correlation。此外，我國(guó)各省份 的碳排放在空間分布上也存在一定的空間集群效應(yīng)，如環(huán)渤海地區(qū)就表現(xiàn)出高碳排放的空間集群效應(yīng)，而西部地區(qū)的西藏、新疆、甘肅、青海卻表現(xiàn)出低碳排放的空間集群效應(yīng)。 5 結(jié) 論 我國(guó)各省份的碳排放在空間分布上以及與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都呈現(xiàn)出一定的正自相關(guān)性。 對(duì)比表 2和表 3中的估計(jì)結(jié)果，可以看出采用空間滯后模型后的估計(jì)結(jié)果整體上要好于采用空間加權(quán)最小二乘估計(jì)的結(jié)果。 從空間依賴性檢驗(yàn)中可以看出，除 2020 年外，其他年份的 lmlag和 lmerr的統(tǒng)計(jì)值均通過(guò)了 5%的顯著性水平檢驗(yàn)，而且 lmlag檢驗(yàn)較 lmerr檢驗(yàn)更加顯著， r lmlag檢 驗(yàn)也較 r lmerr顯著，因此應(yīng)建立空間滯后模型。 樣本期間內(nèi)碳排放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響系數(shù)都通過(guò)了 1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這說(shuō)明碳排放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響是顯著的。 以北京為中心的環(huán)渤海地區(qū)傾向于分布于第一象限，呈現(xiàn)出高碳排放的空間分布態(tài)勢(shì)，與其他省份呈現(xiàn)出空間正相關(guān)關(guān)系；安徽和海南分布于第二象限，呈現(xiàn)出低碳排放的省份被其他高碳排放的 省份所包圍；西藏始終分布于第三象限，是低碳排放的地區(qū)，與其他省份呈現(xiàn)出空間負(fù)相關(guān)關(guān)系；西南的四川始終位于第四象限，屬于高碳排放的省份被其他低碳排放的省份所包圍。 碳排放的局域空間相關(guān)性 采用局域空間相關(guān)性分析方法（ lisa 分析）對(duì)各省份碳排放的空間 格局和集群現(xiàn)象進(jìn)行 更深入的分析，以彌補(bǔ)全域空間相關(guān)性分析方法的不足。廣西同時(shí)橫跨 第二、三象限。上海同時(shí)橫 跨了第一、二象限，廣西同時(shí)橫跨了第二、三象限。 圖 1圖 4是 moran s i散點(diǎn)分布圖，可以看出，我國(guó)各省份碳排放 表現(xiàn)出共同的空間分布特征 ，即各省份的碳排放在空間上呈現(xiàn)出正的自相關(guān)性。 碳排放的空間自相關(guān)及集群現(xiàn)象檢驗(yàn) 采用全域空間相關(guān)性指數(shù) moran s i 及局域 morans i 散點(diǎn)圖對(duì)各省份的碳 排放在空間上是否存在自相關(guān)及集群現(xiàn)象進(jìn)行了檢驗(yàn)。 碳排放的空間分布描述 從宏觀的角度對(duì)各省份碳排放的空間分布進(jìn)行描述性分析，可以清楚地看出各省份的碳排放在三個(gè)不同時(shí)段的空間分布呈現(xiàn)出一種明顯的空間格局，就是碳排放量較高的省份大多 處于沿海地區(qū)，尤其是以北京為核心的環(huán)渤海地區(qū)、以上海為中心的長(zhǎng)三角地區(qū)和以廣東為核心的珠三角地區(qū)。 計(jì)量模型的設(shè)定 從上面的分析，結(jié)合相關(guān)的經(jīng)濟(jì)理論，本文設(shè)定的 計(jì)量模型是： lngdp=c+α 1lncarbon+α 2lnlabor+ε （ 9） 其中， lngdp、 lncarbon和 lnlabor分別表示各省份的gdp、碳排放和勞動(dòng)力的自然對(duì)數(shù)； c表示常數(shù)項(xiàng)； α 1和 α 2 分布為相關(guān)的回歸系數(shù)； ε 為隨機(jī)誤差項(xiàng)。參數(shù)β主要反映了自變量 x對(duì)因變量 y 的影響，空間滯后因變量 w y是一內(nèi)生變量，反映了空間距離對(duì)各空間單元之間的作用。 空間模型 空間滯后模型 空間滯后模型主要是探討各變量在一地區(qū)是否具有擴(kuò)散效應(yīng)（或溢出效應(yīng)）。利用公式（ 5）就可以對(duì)局域空間相關(guān)性進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。 局域 moran s i 指數(shù)還可以定義為： moran s i i=(z im)∑ [dd(x]jw ij zj(i≠ j)（ 4） 其中 m 表示空間觀測(cè)單元的數(shù)量，若 moran s i i值為正， 則說(shuō)明該空間單元周圍存在相似的空間集群 ；若moran s i i 值為負(fù)，則說(shuō)明該空間單元周圍存在非相似的空間集群。 anselin［ 13］認(rèn)為 lisa 分析應(yīng)該滿足兩個(gè)條件：每個(gè)空間單元的 lisa描述了在一定顯著性條件下，圍繞該空間單元的其他相似空間單元之間所具有的空間集群程度；所有空間單元的 lisa之和與對(duì)應(yīng)的全域空間相關(guān)性指標(biāo)成比例。第一、三象限為正的空間自相關(guān)關(guān)系，表示相似碳排放省份之間的空間關(guān)聯(lián)；而第二、四象限為負(fù)的空間自相關(guān)關(guān)系，表示不同碳排放省份之間的空間關(guān)聯(lián)，如果各省份碳排放均勻地分布于四個(gè)象限之內(nèi)，則說(shuō)明各省份之間不存在空間相關(guān)關(guān)系。 全域 moran s i的取值范圍介于 11 之間，若其數(shù)值大于 0，說(shuō)明空間存在正自相關(guān)，數(shù)值越大說(shuō)明空間分布的正自相關(guān)性越強(qiáng)；若其數(shù)值小于 0，說(shuō)明空間相鄰的單元之間不具有相似的屬性，數(shù)值越小則說(shuō)明各空間單元的差異性越大；若其數(shù)值為 0，則說(shuō)明該空間服從隨機(jī)分布。這里主要采用 moran s i 指數(shù)法來(lái)對(duì)我國(guó)碳排放的全域空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。本文主要采用全域空間相關(guān)性檢驗(yàn)和局域空間相關(guān)性檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)我國(guó)各地區(qū)碳排放的空間效應(yīng)?？臻g依賴性意味著空間上的觀測(cè) 值之間缺乏獨(dú)立性，也意味著空間相關(guān)的強(qiáng)度及模式由空 間的絕對(duì)位置（格局）和相對(duì)位置（距離）共同來(lái)決定。 勞動(dòng)力投入量 本文中勞動(dòng)力投入量選取的是各省份的就業(yè)人員數(shù)，單位為萬(wàn)人，用 labor表示。 但是考慮到第二種方法中標(biāo)準(zhǔn)煤的碳含量、含有硫、氮等元素、不完全燃燒等因素，最后本文采用兩種方法所計(jì)算出的每噸標(biāo)準(zhǔn)煤的碳排放系數(shù)介于 ，取 兩者的算術(shù)平均數(shù)作為每噸標(biāo)準(zhǔn)煤的碳排放系數(shù)，為 。因此，式（ 1）可簡(jiǎn)化為 c=∑ni=1[dd)]c i=∑ ni=1[dd)]si f i i r p(i=1,2， k n)，這樣一個(gè)地區(qū)的碳排放量就和該地區(qū)的能源結(jié)構(gòu)因素、各類能源的排放強(qiáng)度、能源利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素以及人類的活動(dòng)聯(lián)系 到了一起。 kaya 碳排放恒等式［ 1011］是由日本學(xué)者 yoichi kaya于 1989年在聯(lián)合 國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（ ipcc）研討會(huì)上提出的，該等 式通過(guò)一種簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)公式將經(jīng)濟(jì)、人口和政策等因素與人類活動(dòng)產(chǎn)生的二氧化碳建立起了一種數(shù)學(xué)聯(lián)系，基本公式是： c=∑ni=1[dd)]c i=∑ ni=1[dd)]e ie c ie i ey yp p i=1,2,k n（ 1） 其中， c 表示總的碳排放量； i表示所消費(fèi)能源的種類； c i 為第 i 種能源的碳排放量； e 表示一次能源的消費(fèi)量；e i為對(duì)第 i種能源的消費(fèi)量； y表示國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（ gdp）；p 為人口數(shù)量。 碳排放量 由于目前我國(guó)沒(méi)有碳排放量的直接監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，而且關(guān)于碳排放量的計(jì)算學(xué)術(shù)界也沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，因而大部分的研究都是基于對(duì)能源消費(fèi)的測(cè)算得來(lái)。樣本區(qū) 間為 20202020年，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》，部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于各省份統(tǒng)計(jì)年 鑒及統(tǒng)計(jì)公報(bào)、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。 與以上學(xué)者的研究相比，本文從空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度，采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法對(duì)我國(guó)各省份（自治區(qū)、直轄市）的碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。徐國(guó)泉、劉則淵、姜照華［ 8］等基于碳排放恒等式，采用對(duì)數(shù)平均權(quán)重 diveisia 分解法，建立了我國(guó)人均碳排放量的因素分解模型，對(duì)我國(guó)19952020年間，影響人均碳排放的各種因素進(jìn)行了分析，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)人均碳排放的貢獻(xiàn)率呈指數(shù)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，能源利用效率和能源結(jié)構(gòu)對(duì)人均碳排放的貢獻(xiàn)率呈 “ 倒 u型 ”關(guān)系。高衛(wèi)東、姜巍［ 7］等的研究表明隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)和生產(chǎn)技術(shù)進(jìn) 步的加快，我國(guó)能源碳排放的增速有了明顯的減緩，從區(qū)域分布來(lái)看，東部地區(qū)碳排放經(jīng)歷了先下降后上升 的過(guò)程，而西部地區(qū)碳排放則是保持上升的趨勢(shì)。杜婷婷、毛鋒［ 4］等以庫(kù)茲涅茨環(huán)境曲線（ ekc）及其衍生曲線為依據(jù)，對(duì)我國(guó)碳排放量與人均收入增長(zhǎng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)擬合，得出我國(guó)碳排放量與人均 gdp之間呈現(xiàn)出 “n 型 ” 曲線。張雷［ 2］的研究認(rèn)為經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)多元化的發(fā)展導(dǎo)致我國(guó)能源消費(fèi)需求增長(zhǎng)的減緩，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的多元化發(fā)展則是我國(guó)碳排放水平下降的重要因素，經(jīng)濟(jì)和能源消費(fèi)兩者結(jié)構(gòu)多元化的演進(jìn)是促使我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展從高碳燃料為主向低碳為主方式轉(zhuǎn)變的重要途徑。 關(guān)鍵詞 碳排放；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 最近，關(guān)于我國(guó)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系引起了學(xué)者們的高度關(guān)注。 碳排放論文空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文：基于空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分析 摘要 本文采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法對(duì)我國(guó)各省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間的關(guān)系進(jìn)行了 實(shí)證分析，結(jié)果表明：我國(guó)各省份的碳排放在空間分布上表現(xiàn)出一定的空間正自相關(guān)性，碳 排放量最高的省份多處于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的沿海地區(qū)，如以北京為中心的環(huán)渤海地區(qū)，以上海為中 心的長(zhǎng)三角地區(qū)和以廣東為核心的珠三角地區(qū)，而次之的是經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，如中部的 山西、湖北、湖南、江西、安徽和西南地區(qū)；我國(guó)各省份的碳排放在空間分布上存在一定的 空間集群效應(yīng)，如環(huán)渤海地區(qū)就表 現(xiàn)出高碳排放的空間集群效應(yīng)，而西部地區(qū)的西藏、新疆、 甘肅、青海卻表現(xiàn)出低碳排放的空間集群效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，高碳 排放的地區(qū)多處于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的沿海地區(qū)，而低碳排放的地區(qū)多處于經(jīng)濟(jì)落后的內(nèi)陸地區(qū)；我 國(guó)目前的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)碳排放的依賴性較強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)碳排放的彈性系數(shù)約為 0 8左右，說(shuō) 明在未來(lái)的短時(shí)間內(nèi)很難實(shí)行低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式。徐玉高、郭元［ 1］等采用時(shí)間序列和截面數(shù)據(jù)的計(jì)量分析方法，對(duì) 我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，認(rèn)為人均碳排放與人均 gdp 之間不存在庫(kù)茲涅茨曲線，人口增長(zhǎng)和人均 gdp的增加是人均碳排放增加的主要來(lái)源，而 gdp能源消費(fèi)強(qiáng)度的下降則是碳排放減少的重要來(lái)源。王中英、王禮茂［ 3］對(duì)我國(guó) gdp增長(zhǎng)與碳排放量之間的關(guān)系進(jìn)行了相關(guān)分析，表明二者存在明顯 的相關(guān)性，認(rèn)為我國(guó)過(guò)分依賴投資的增長(zhǎng)方式和以第二產(chǎn)業(yè)為主的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu) 在很大程度上是導(dǎo)致溫室氣體排放量增加的主要原因。隨后，胡處枝、黃賢金［ 5］等、王琛［ 6］等人的研究也證實(shí)了該觀點(diǎn)。也有學(xué)者從其他角度對(duì) 我國(guó)的碳排放問(wèn)題進(jìn)行了研究。張雷［ 9］認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)不僅決定著地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本狀態(tài)，而且同樣決定著國(guó)家一次能源消費(fèi)空間的基本格局；地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié) 構(gòu)多元化程度越是走向成熟，其一次能源消費(fèi)的增速也就越是減緩；緩 慢的一次能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化是難以實(shí)現(xiàn)地區(qū)碳排放增長(zhǎng)有效控制的關(guān)鍵。 1 樣本數(shù)據(jù)與指標(biāo)選取 樣本數(shù)據(jù) 本文采用的空間樣本數(shù)據(jù)是除了我國(guó)臺(tái)灣省和香港、澳門特別行政區(qū)外的大陸 31個(gè)省、自治區(qū)和直轄市。 指標(biāo)選取 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 本文采用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（ gdp）來(lái)衡量各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以 1978年為基期，單位為億元。本文采用了兩種方法來(lái)計(jì)算各省份的碳排放量，分別是 kaya碳排放恒等式法和碳的化學(xué)燃燒公式法。 由（ 1）可分析出幾個(gè)影響碳排放的因素，并給出如下的定義：能源結(jié)構(gòu)因素 s i=e ie 表示對(duì)第 i種能源的消 費(fèi)在一次能源消費(fèi)中所占的比重；各類能源的排放強(qiáng)度 fi=c ie i表示消費(fèi)單位第 i種能源的碳排放量；能源效率因素 i=ey表示單位 gdp的能源消耗量（可以理解為gdp 的能源消耗系數(shù)）；經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素 r=yp表示人均 gdp。 碳排放計(jì)算的第二種方