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user: 5. 数理分析 5.1. 建立模型 STIRPAT模式是用于分析人口规模、人均财富、技术水平与环境影响之间关系的非比例影响随机模型，该模型是在“IPAT”模型的基础上扩展而来。“IPAT”模型是由Ehrlich首次提出，用于反映人口对环境压力的影响(Ehrlich， 1999)，但该模型无法解决各因素不同比例变化以及难以做计量经验研究的问题。STIRPAT模型突破了这一限制，同时又保留了原模型中的乘法结构，确立了人口、经济和技术作为影响环境的三个主要因素。 具体可表述如下： I = α P β A δ T λ u (2) 其中I为环境影响，在本文中指二氧化碳排放总量，P为人口因素，A为人均财富，T为技术水平。β、δ、λ分别为各因素的影响系数，α为常数项，u为随机扰动项。 为更加清晰人口因素对碳排放量的影响，本文将上式中p进一步分解为包括人口规模以及人口城镇化率等变量在内的综合人口因素，并对各变量采用对数形式，以降低数据中可能存在的异方差问题、消除变量中的波动趋势，从而得到弹性关系的等式。分解后的STIRPAT模型可作如下表述： ln I t = α t + β t ln P ( p ， u r b a n ) + δ t ln A t + λ t ln T t + u t (3) 其中p为各地人口规模，urban为城镇化率，即城镇人口占总人口的比重；上式中的下标 t = 1996 ， 1997 ， ⋯ 2015 代表样本时间。 5.2. 变量选择及描述 具体而言，本文选取如下变量： 1) 二氧化碳排放量(I)。根据上文介绍的方法计算得到(单位：万吨)。 2) 人口规模(p)：计算所有的常住人口，不仅包括具有本市户籍的人口，同时也包括在本市居住超过6个月以上的非本市户籍人口、即常住外来人口(单位：万人)。 3) 人均财富(A)。即人均GDP：以当年GDP总额除以当年常住人口总数得到(单位：元)。 4) 技术水平(T)。即能源消费使用效率：以能源消耗总量除以GDP得到单位GDP的能源消耗量。能源消耗总量以标准煤为计量单位，采用统一的热值标准。我国规定每千克标准煤的热值为7000千卡。将不同品种、不同含量的能源按各自不同的热值换算成每千克热值为7000千卡的标准煤(单位：万吨标准煤)。 5) 三次产业占GDP比重：以历年统计年鉴中三次产业产值除以当年地区生产总值得到(单位：%)。 6) 城镇化率：以城镇常住人口数除以总人口数得到(单位：%)。 各变量的基本统计信息如下表3所示。 Table 3 Data statistics report for each variabl 解释变量 观测数 平均值 sd 最小值 最大值 碳排放总量(万吨) 140 45161.85 32550.63 7528.724 140804.5 人均碳排放量(吨) 140 11.725 6.4758 3.0952 33.3042 GDP (亿元) 140 11640.68 11780.27 1023.09 63002.33 人均GDP (元) 140 32027.3 26246.6 4178 107960 能源消费总量(万吨标准煤) 140 13078.22 9150.726 2452.34 38899 能源使用效率(单位GDP能耗) 140 1.6218 0.9307 0.2978 5.2999 碳排放强度(单位能耗碳排放) 140 5.9337 4.6345 0.4513 27.3058 单位GDP碳排放量 140 3.4158 1.4714 0.9116 7.9462 第二产业产值占GDP比重(%) 140 0.4711 0.0923 0.1974 0.5905 第三产业产值占GDP比重(%) 140 0.4348 0.12 0.3149 0.7965 人口规模(万人) 140 4156.121 2768.722 948 9847 城镇化率(城镇人口比重%) 77 0.6067 0.1529 0.3769 0.8646 表3. 各变量的数据统计值报告 数据来源：见前文中的数据来源介绍。 5.3. 回归分析 根据上文建立的理论模型与变量选择，本文采用面板数据模型进行计量实证分析，面板数据同时包含了时间序列与截面数据的信息，能够反映环渤海地区各省市之间存在的异质性(即时间上和空间上的异质效应)，并避免多重共线性的问题。笔者根据对个体特定效应的不同假设，分别用固定效应模型及随机效应模型对所建立的计量模型进行回归，并结合Hausman检验结果在这两种模型中进行选择。 实证回归中的被解释变量为各地区的碳排放量(取对数)，解释变量包括均取对数的人口规模、人均GDP、单位GDP能耗，以及未取对数的城镇化率、第二及第三产业产值占GDP比重等变量。 如下表4，回归结果显示个体固定效应模型更适用于本文，因而笔者以个体固定效应模型分别对总样本及各地区的碳排放量进行实证分析。总样本回归的结果显示(如表4所示)，人均GDP、单位GDP能耗、产业结构、城镇化率等变量均与环渤海地区的碳排放量显著正相关，而与第三产业占GDP比重相比较，第二产业占比的提高将会使碳排放量的进一步增加。 Table 4 Regression resul 碳排放 固定效应 随机效应 人均GDP 0.7209 *** 1.3964 *** 人口规模 0.1992 1.1468 *** 单位GDP能耗 1.0109 *** 1.7292 *** 第二产业占比 4.5434 *** 2.1980 *** 第三产业占比 4.2779 *** 1.4464 *** 城镇化率 3.1585 *** 0.3811 常数项 −4.5601 *** −15.4074 *** R-sq: within = 0.9280 0.7877 Between = 0.7446 0.9991 Overall = 0.4471 0.9863 Hausman检验： chi2 (6) = 151.85 Prob > chi2 = 0.000 表4. 回归结果 注： * 、 ** 、 *** 分别表示估计系数在10%、5%、1%水平上具有显著性。 从正相关的各变量其系数估计来看，对碳排放量影响最大的是第二、三产业占GDP的比重，其次是城镇化率，再次是单位GDP能耗以及人均GDP，而人口规模的影响不具有统计显著性，说明总体来看，环渤海地区的人口扩张已经不再是造成碳排放的主要原因，而人口的结构性变化以及产业结构才是碳排放量增加的重要来源。 需要特别注意的是，从环渤海地区总体来看，人口规模的扩张对二氧化碳排放量的影响并不显著，这是与以往研究非常不同之处。通常认为，人口规模的增大，会由于需求扩张而造成更大规模的能源消耗，并由此造成二氧化碳排放的增加，使空气质量状况变差；但另一方面，我们也应该看到，随着经济社会的发展也使得人们对于环境质量的要求更高，人们的生活质量得到相应的提高，从而能够促进经济结构与能源消费结构的调整，并增加对污染治理的投资，同时人口素质的提高与技术进步都有利于环境保护与污染治理，最终有可能使得包括空气质量在内的环境状况得以改善。此外，样本数据显示，1996年至2015年环渤海地区人口年均增长率约为1.22%、尤其是除北京、天津二市之外的五省地区年均增长率仅为0.60%，已进入人口总量的低增长阶段，而人口为经济的增长提供了必要的劳动力与人力资源支持，由此可见环渤海地区的人口增长已不再是空气质量恶化的主要压力，而由人口的适度增长带来的经济结构、消费结构等方面的变化则有可能对空气质量有着一定的改善作用。 而产业结构对碳排放量的影响中，以往多数研究中认为第二产业对环境的负面影响显著大于第三产业的结果在本文中并不明显，本文的数据回归分析显示第二产业促进碳排放量的系数仅略大于第三产业，说明环渤海地区的第三产业也并非低碳环保产业，在今后的发展中应着重发展高能效的低碳第三产业，以减少该地区第三产业发展对环境的负面影响。