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江苏省经济增长和产业结构变化对碳排放
影响的实证研究
陈艳*
（中国矿业大学管理学院，江苏 徐州 221008） 5
摘要：低碳经济已成为未来全球经济发展的新趋势，本文以江苏省为例，探讨经济增长和产
业结构变化对碳排放的影响效应。本文选取 1985-2009 年江苏省的人均 GDP、三大产业占总
产值比率和碳排放量建立回归模型。结果表明，经济增长一定程度加深江苏省碳排放的压力。
三大产业发展对碳排放存在正向的影响效应，且以工业为主的第二产业对江苏省碳排放的影
响效应最大，而第三产业对其碳排放的影响较小且并不显著。 10
关键词：经济增长；产业结构；碳排放
中图分类号：
Empirical Study on the Impact of Economic Growth and
Industrial Structure in Jiangsu on Carbon Emission 15
CHEN Yan
(School of Management,China University of Mining and Technology, JiangSu XuZhou 221008)
Abstract: Low-carbon economy has become the new trend of global economic development. This
paper mainly discusses the effect of changes of the economic growth and industry structure in
Jiangsu on Carbon emission. This paper selected per capita GDP, industrial structure ratio and 20
carbon emission to establish regression model. The results show that economic growth can deepen
Jiangsu’s carbon emission pressure to a certain extent. The development of three major industries
has a positive impact on carbon emission. And the second industry has the largest impact in
Jiangsu. In addition, the impact of the third industry on carbon emission is quite small and not
significant. 25
Keywords: Economic growth; Industrial Structure; Carbon Emission
0 引言
20 世纪 90 年代以来,全球温室效应的不断加深迫切要求各国转变经济发展模式,以低能
耗,低污染、低排放为基础的低碳经济逐渐成为全球经济发展的新趋势。然而随着工业化、30
城市化、现代化的推近，作为发展中国家的中国正处在能源需求快速增长阶段，目前，我国
的二氧化碳排放量居世界第二，仅次于美国。“高碳”特征突出的“发展排放”已经成为制
约我国可持续发展的一大挑战，如何转变经济发展模式，调整产业结构，从而改善我国碳排
放现状已成为日益紧迫的一项重大课题。
江苏省作为我国经济发展最快的省份之一，其高碳排放型的产业结构却沿袭了粗放型的35
经济增长模式,能源消耗成为江苏省碳排放的主体,碳排放总量从 1985 年 4028 万吨增长到
2009 年 20767 万吨,年均增长速度达到 %。同时根据中科院研究报告表明，江苏省的低
碳发展水平处于相对高碳区。可见，江苏省碳排放形式严峻，如何缓解高碳排压力，转变经
济增长和产业结构，有利于江苏省低碳经济的发展。
1 相关文献综述 40
近年来，国内外学者针对于碳排放的影响因素从不同角度做了相关研究。首先对于研究
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方法的选择， Ang 等人（1998）最先提出 LMD 对数平均权重 DIVISI 分解法应用于能
源需求分解，并且以新加坡、中国和韩国的相关数据进行实证分析，从而论证这种方法的优
越性[1]。其次对于具体影响碳排放的因素问题，理论上说，经济增长可以通过规模效应、结
构效应和技术效应影响环境[2]，从而影响碳排放水平。首先经济增长效应是二氧化碳排放增45
加的主要因素，国外学者 Koen Schoors 等人（2002）采用 shapley 方法借助四个国家的 46
年的数据对二氧化碳排放量影响因素分解分析，发现碳利用强度与经济增长的脱钩效应显著
[3]。而国内学者主要是利用 LMD 方法进行分析，宋德勇等（2009）基于我国 1990-2005 年
数据，将二氧化碳排放因素分解为产出规模、能源结构、排放强度和能源强度，再引入产出
结构效应进行分析，发现经济增长方式的差异是影响碳排放波动的重要原因[4]。且温景光50
（2010）利用碳排放量基本等式建立江苏人均碳排放的因素分解模型，研究表明经济发展对
促进江苏人均碳排放的贡献率呈指数增长，而能源结构和能源效率对江苏人均碳排放的贡献
率并不显著[5]。而虞义华等人（2011）利用广义最小二乘法模型对我国 19 个省市 1995-2007
年的面板数据进行实证，发现碳强度同人均 GDP 之间存在“N”形关系，但如果产业结构
不变，经济增长速度本身难以引致碳排放强度的大幅下降[6]。同时根据相关文献表明，产业55
结构也是影响二氧化碳排放增加的主要因素。Jorgenson（2007）对 1980-1999 年 35 个发展
中国家的数据分析发现第一产业的发展与二氧化碳排放存在显著的正相关性[7]，而 Cole el al
（2008）则发现第二产业是影响中国能源消耗和二氧化碳排放的重要因素[8]。Stefanski 等人
（2009）对英国产业结构和二氧化碳排放数据进行相关性分析，发现产业机构的演变是造成
二氧化碳排放呈倒“U”型的关键性因素[9]。而国内学者帅通等（2009）根据上海工业能消60
耗和 GDP 增长极产业机构变化相关数据分析其碳排放趋势，研究发现能源结构是上海万元
GDP 碳排放量下降的主要原因[10]。唐丽等（2011）利用我国 1980-2006 年的数据分析发现
第一产业和第三产业对我国二氧化碳排放量的影响较小，而第二产业与二氧化碳排放量的关
系显著[11]。且肖慧敏（2011）利用 1995-2008 年我国省级的面板数据进行进一步深入分析，
发现产业结构演进决定二氧化碳排放的基本走向，且我国以第二产业主导的产业结构对我国65
二氧化碳的排放产生了明显的增速反应，有效延缓了二氧化碳排放呈倒“U”型变化过程[12]。
综合已有的相关文献可以看出，经济增长和产业结构的变化是影响二氧化碳排放量的重
要因素，尤其是我国正处于能源需求的上升阶段，以第二产业为主导的产业结构更加剧了能
源的消耗，从而导致我国碳排放量的居高不下，如何调整经济增长模式和产业结构对于我国
低碳经济的建设具有重要意义。本文立足于区域经济角度，以江苏省为例，探讨江苏省经济70
增长、产业结构和碳排放现状，并进一步研究经济增长和产业结构变化对江苏省碳排放的影
响性，有利于江苏省经济的可持续发展。
2 变量选择和处理
变量选择与数据来源
关于自变量的选择，由于本文研究的是江苏省经济增长和产业结构变化对碳排放的影75
响。所以自变量选择应代表经济增长和产业结构两个方面。Gdp 代表江苏省人均 GDP 经济
增长，R1 代表第一产业产值占地区总产值比率，R2 代表第二产业产值占地区总产值比率，
R3 代表第三产业产值占总产值比率。关于自变量的选择，则选取经计算得到的江苏省碳排
放量，用符号 C 表示。且为避免时间序列数据的异方差性，对人均国内生产总值（gdp）和
碳排放量（C）取对数，分别表示为 Lngdp 和 LnC。 80
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本文选取的数据范围是 1985 年-2009 年，数据来源是 1991-2010 年的 《江苏省统计年
鉴》。
碳排放量估算
由于江苏省碳排放量数据无法直接得到，本文综合各种能源消费产生的 CO2 排放量得
到江苏省碳排放总量 C，计算公式如下： 85
iitt EWC ∑=
其中 Ct 表示 t 年江苏省碳排放总量，Wit 表示 t 年 i 类能源消费量，Ei 表示 i 类能源消
费的 CO2 排放系数。
本文主要选取多种能源类型，其具体碳排放系数见表 1。
90
表 1 各类能源碳排放系数
Tab. 1 Carbon emission factor of energy
能源类型 碳排放系数 （吨碳/吨标准煤） 能源类型
碳排放系数
（吨碳/吨标准煤）
煤炭 煤油
焦炭 柴油
原油 燃料油
汽油 液化石油气
注：煤炭能源碳排放系数来源为国家发展和改革委员会能源研究所：中国可持续发展能源暨碳排放情
景分析[R].2003。其他能源碳排放系数根据《IPCC 碳排放计算指南》（2006）所得
95
3 计算结果及分析
江苏省经济增长和产业结构发展现状
江苏省作为我国经济增长最快的省份之一,2010 年地区国内生产总值达到 40903 亿元,
比上年增长 %，全国排名第二，其中第一产业增长 %，第二产业增长 %，第三产
业增长 %，三次产业增加值比例调整为 ::，江苏省的产业机构、区域经济结100
构得到进一步优化，经济保持平稳较快增长。
图 1 1985-2009 年江苏省三大产业结构变化和人均 GDP 增长情况
Fig. 1 Structural changes of three industries and growth rate of GDP per capita in Jiangsu from 1985 to 2009
105
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根据图 1 可以看出，总体来说，在 15 年的发展过程中，江苏省人均 GDP 呈现明显上升
趋势，江苏省经济增长明显。分阶段来说，1985-1992 年属于经济调整阶段，由于处于改革
开放初期，经济结构单一，经济发展滞缓；1993-2002 年属于经济缓慢上升阶段，自南巡讲
话后，社会主义市场经济得到初步发展，在国家政策的鼓励下，江苏省的经济也得到缓慢的
提升；2003-2009 年数据经济迅速上升阶段，随着社会主义市场经济的不断完善，经济开放110
程度得到提高，江苏省经济的增长亦得到迅速的提升。其次关于产业结构的变化，总体来说，
江苏省的产业结构仍是以第二产业为主，第二产业所占比重历年都在 50%以上，工业经济
的主导性地位同样加重了江苏省碳排放量的情况。以农业为主的第一产业比重在 15 年间呈
现明显的下降趋势，而第三产业比重在近年来得到稳步的提升，至 2009 年达到 40%，且第
三产业和第三产业的差距正逐年缓慢缩小，可见江苏省的产业结构正在进一步的优化，从而115
促进经济的持续稳步增长。
江苏省碳排放现状
以工业为主导的产业结构在推动江苏省经济快速增长的同时，带来了能源需求的不断上
升，从而导致江苏省碳排放压力的加重。
120
图 2 1985-2009 年江苏省碳排放总量情况
Fig. 2 Jiangsu carbon emissions from 1985 to 2009
根据图 2 可以看出，1985-2009 年期间，江苏省碳排放总量成显著地上升趋势，且近年
来上升势头迅猛。分阶段来看，1985-1992 年期间碳排放总量稳定在 4000-6000 万吨，125
1993-2000 年期间碳排放总量上升至 5000-8000 万吨，且这两个阶段江苏省碳排放总量增速
缓慢。然而 2001-2009 年期间，碳排放总量增长速度呈跨越式上升，仅 2002 年已经超过 1
亿吨，到 2009 年江苏省碳排放量将达到 亿吨。跨越式的增长速度充分凸显了江苏省经
济增长的压力，尤其是现今低碳经济成为全球经济发展的新趋势，如何平衡经济增长和碳排
放压力，实现可持续发展，将是江苏省未来发展低碳经济必须解决的问题。 130
变量的平稳性检验
为避免“变化趋势”存在而导致的模型伪回归，在建立回归模型进行分析时，必须对时
间序列数据进行平稳性检验，即使用 ADF 单位根方法进行检验。
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表 2 各变量 ADF 检验结果
Tab. 2 ADF test results of variables 135
变量 检验形式 统计量 P值
LnC （C,0）
DLnC （C,0） **
Lngdp （C,0）
DLngdp （C,0） **
R1 （C,T）
DR1 （C,T） **
R2 （C,T）
DR2 （C,T） **
R3 （C,T）
DR3 （C,T） **
注：“C”表示常数项，“T”表示趋势项，“**”表示在5%显著水平下拒绝原假设
由表 2 中可以看出，LnC、Lngdp、R1、R2 和 R3 的 P 值分别是 、、
和 ，其 P 值都小于 ，表示各变量的统计量都大于 5%显著水平下的统计量，所以
各变量在 5%显著水平下接受原假设，即各变量都不平稳。而 DLnC、DLngdp、DR1、DR2140
和 DR3 的 P 值都小于 ，表示各变量的统计量都小于 5%显著水平下的统计量，所以一阶
差分后的各变量在 5%显著水平下拒绝原假设，即各变量的时间序列数据都是一阶平稳的。
变量间的因果关联
由于各变量的时间序列都是 I(1)平稳的，则对各变量之间的因果关联性进行 Granger 因
果检验。 145
表 3 变量间格兰杰因果检验结果
Tab. 3 Granger causality test results of variables
原假设 F 统计量 P 值
Lngdp 不是 LnC 的 Granger 原因 **
R1 不是 LnC 的 Granger 原因 **
R2 不是 LnC 的 Granger 原因 *
R3 不是 LnC 的 Granger 原因
注：“*”表示在10%显著水平下拒绝原假设，“**”表示在5%显著水平下拒绝原假设
由表 3 可以看出，原假设 Lngdp 和 R1 不是 LnC 的 Granger 原因的 P 值分别是
和 ，都小于 ，所以在 5%置信水平下拒绝原假设，即 Lngdp 和 R1 在 5%置信水平
下是 LnC 的 Granger 原因。而关于 R2 的原假设 P 值为 ，小于 ，所以在 10%置信
水平下拒绝原假设，即 R2 在 10%置信水平下是 LnC 的 Granger 原因。而关于 R3 的原假设
P 值为 ,大于 ，在 10%置信水平接受原假设，即 R3 在 10%置信水平那个不是 LnC
的 Granger 原因。但由于 Granger 因果检验自身的局限性，只能说明变量间的短期关系，所155
以综合模型的建立并不排斥 R3 变量。
综合效应分析
为了考察经济增长和产业结构变化对江苏省碳排放总量的影响效应问题，本文构建了一
个综合效应模型。
表 4 经济增长和产业结构变化影响江苏省碳排放的直接效应模型结果 160
Tab. 4 The direct-effect model results of impact of Economic Growth and Industrial Structure in Jiangsu on
Carbon Emission
变量 Lngdp R1 R2 R3 R2
系数
T-统计量
P 值 ** ** **
注：“**”表示在 5%显著水平下拒绝原假设
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根据表 4 可以看出，该模型的解释变量整体对被解释变量的解释程度达到 %，模
型整体的回归效果比较好，能够整体的反映经济增长和产业结构对江苏省碳排放的影响程165
度。其次关于反映经济增长的变量人均国内生产总值对江苏省碳排放的弹性系数为 ，
且通过显著性检验，即表示人均国内生产总值对江苏省碳排放存在显著地正向效应，且人均
国内生产总值每增加 1%，江苏省碳排放量增加 %。另外三大产业结构变化对于江苏
省碳排放的弹性系数分别为 ， 和 ，且第一产业和第二产业弹性系数通过
显著性检验，而第三产业弹性系数并没有通过显著性检验。这说明在三大产业结构中，第一170
产业和第二产业对于碳排放的影响性较大，第一产业比值每增加 1%，江苏省碳排放量增加
%，而第二产业比值每增加 1%，江苏省碳排放量增加 %，且第二产业比值变化
对碳排放的影响要高于第一产业的影响效应。然而相比前两大产业，第三产业比值每增加
1%，江苏省碳排放量仅增加 %，说明第三产业的变化对于碳排放量的影响相对较小
且并不显著。因此，调整产业结构比例，提高产业发展效率，进一步优化产业结构，有利于175
缓解江苏省日益提高的碳排放压力。
4 结论与建议
通过研究分析，本文得出以下结论：
第一，随着社会主义市场经济的发展和完善，经济开放程度的不断提高，近年来，江苏
省经济增长呈现明显上升趋势，经济发展势头良好。其次江苏省仍是以第二产业为主体，工180
业主导经济增长的产业结构格局，但是以农业为主的第一产业所占比值正逐年明显下降，第
三产业得到大力发展，且第三产业和第二产业所占比重的差距正不断缩小。
第二，人均国内生产总值对于江苏省碳排放存在显著地正相关性，经济增长一定程度加
深了江苏省碳排放的压力。其次三大产业变化同样对碳排放量产生深远影响，其中以工业为
主导的第二产业对碳排放的影响效用大于其他两大产业，以农业为主的第一产业比例增加将185
会加大碳排放压力，影响效果显著，而第三产业对拉升碳排放量增加的影响效果最小，且效
用并不显著。
根据本文研究结论，为缓解碳排放压力，实现低碳经济的良好趋势发展，江苏省在未来
的经济发展中必须坚持节能减排的策略，调整经济增长模式，优化产业结构。总体来说构建
以节能减排为基础的经济发展模式，走新型工业化道路，大力发展新能源产业，环保产业等190
新型低碳高效的产业。具体来说，首先也是最重要的是推进低碳技术的进步，提高能源的利
用效率，尤其是新能源的利用，逐步改变传统的以煤炭为主的能源结构。同时加强对高碳排
能源的监督，重点治理高能耗部门和企业，一定程度限制高耗能产业的发展，推进工业企业
的节能减排。其次提高科学技术对农业的投入力度，优化农业结构和生产方式，大力发展低
碳高效农业，减少农业污染。同时进一步优化产业结构，大力发展服务业，提高服务业的发195
展水平，逐步提高低能耗的第三产业的经济发展比例。最后还可以不断发展循环经济，提高
资源的综合利用水平。总之，只有坚定不移的贯彻节能减排的政策方向，才能有效缓解江苏
省碳排放的压力，对江苏省未来低碳经济的可持续发展具有重大的意义。
[参考文献] (References) 200
[1] Ang, Zhang, Ki-Hong Choi. Factorizing Changes in Energy and Environmental Indicators through
Decomposition[J]. Energy,1998, 23(6):489-495.
[2] Gene M. Grossman, Alan B. Krueger. Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement[R].
NBER Working Paper No. 3914,1991.
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中国科技论文在线
[3] Johan Albrecht, Delphine Francois, Koen Schoors. A Shapley decomposition of carbon emissions without 205
residuals [J]. Energy policy, 2002(30):727-736.
[4] 宋德勇, 卢忠宝. 中国碳排放影响因素分解及其周期性波动研究[J]. 中国人口.资源与环境, 2009(3):
18-24.
[5] 温景光. 江苏省碳排放的因素分解模型及实证分析[J]. 华东经济管理, 2010(2):29-32.
[6] 虞义华, 郑新业, 张莉. 经济发展水平、产业结构与碳排放强度--中国省级面板数据分析[J]. 经济理论与210
经济管理, 2011(3):72-81.
[7] Andrew K. Jorgenson. Does Foreign Investment Harm the Air We Breathe and the Water We Drink? A Cross
National Study of Carbon Dioxide Emissions and Organic Water Pollution in Less Developed Countries[J].
Organization Environment, 2007(20): 137-156.
[8] Matthew A. Cole, Robert . Elliott, Shanshan Wu. Industrial Activity and the Environment in China: An 215
Industry-level Analysis [J]. China Economic Review, 2008(19):393-408.
[9] Radoslaw L., Stefanski. Essays on Structural Transformation in International Economics [D]. Minnesota:
University of Minnesota, 2009.
[10] 帅通, 袁雯. 上海市产业结构和能源结构的变动对碳排放的影响及应对策略[J]. 长江流域资源与环境,
2009(10):885-889. 220
[11] 帅晶, 唐丽. 中国产业结构变动对碳排放量的影响分析[J]. 中国财经政法大学研究生学报,2011(2):
132- 137.
[12] 肖慧敏. 中国产业结构变动的碳排放效应研究——基于省级面板数据[J]. 地域研究与开发, 2011(5):
84-87.
225
