体上看，全国的碳排放强度相当于中度排放区域的碳

图2

排放强度。

2000～2009

年全国和三大区域碳排放强度变化趋势

四、碳排放水平影响因素的实证分析

目前，对于碳排放水平的影响因素，国内有不少学者均做过研究，但考虑的对象和影响因素有所不同。邱灵等

［9］

（一）模型设定及变量说明

根据前面分析，同时考虑各区域的异质性，本文构建的碳排放强度影响因素的面板数据模型如下：

CEIit=K+β1ECSit+β2EUEit+β3EDLit+β4ISit+β5TPit+φi+δt+εit

（3）

（3）式中，CEI为被解释变量，表征碳排放强ECS、EUE、EDL、IS、TP均为解释变量，分别度，

产业结构、技术进步。其中，碳排放强度用碳排放总量除以国内生产总值得到，能源消费结构用一次能源消费中煤炭的比例来描述，能源利用效率用单位GDP能耗来表征、经济发展水平用人均GDP来度量，产业结构用第二产业产值占总产值的百分比来表示，技术进步用工业劳动生产率来描述。βi为待估系数，εi，φi，δt分别表示地区和时间效应，i，tt为残差项，为区域和年份。

（二）数据来源

上述变量中，与能源相关的变量如能源消费结《中国能源统计年鉴》（2001～2010年），涉及经济的变量像经济发展水平、产业结构、技术水平等数据来自于《中国统计年鉴》（2001～2010年），另有少量数据来源于一些省的统计年鉴等相关资料，需要说明的是，由于西藏地区的能源数据缺失，故分析结果未包含该地区的数据。

（三）实证分析

计量经济学上一般可以采用三种模型

［15］

把能源利用效率作为研究对象，假想经

济发展水平、产业结构、能源结构、价格水平、技术水平和投资水平等为自变量，构建面板数据模型分析它们对能源利用效率的影响。李齐云等

［10］

以碳排放

量为研究对象，从人均GDP、总人口、能源强度、表示能源消费结构、能源利用效率、经济发展水平、城市化水平以及15－64岁人口比例等五大因素来分析其对碳排放量的影响程度。王群伟等

［11］

建立以二

氧化碳排放绩效为因变量、能源强度、经济发展、产业结构、对外开放以及所有制结构均为自变量的广义最小二乘法回归模型来研究它们之间的关系。纵观类似文献，不难发现三点，第一，研究对象主要是能源利用效率、碳排放量、人均碳排放量等。第二，对上述研究对象普遍影响因素有能源消费结构、经济发展水平、产业结构等，而差别影响因素包括能源利用效率、技术进步等。第三，各影响因素与研究对象之间

［12］

倒“U”型（环境库兹涅茨）曲线、“N”型（三

、“U”型曲线、构、能源利用效率、能源价格等数据来源于近年的动态关系有多种，主要包括线性次）曲线

［13］

等。

基于上述分析，本文采用最能全面反映碳排放水平的碳排放强度为研究对象，假定能源消费结构、能源利用效率、经济发展水平、产业结构、技术进步等因素共同影响碳排放强度，通过建立传统的面板数据

［14］

模型并选择可行的广义最小二乘法（FGLS）模型

（或称Parks－Kmenta模型）来分析得出碳排放强度的影响因素，在此基础上再建立三次曲线模型进一步研究各主要因素与碳排放强度之间的演变关系与动态趋势。

对面板

数据进行回归分析，分别是混合最小二乘（POLS）模型、固定效应（FE）模型和随机效应（RE）模型，后两种模型也叫变截距模型。混合模型与变截距

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