（三）数据来源。长三角6个城市的工业平均从业人员、单位从业人员的工业生产总值、能源效率、工业部门内部结构和能源消费结构的数据来源于2005～2009年的《上海工业能源交通统计年鉴》和2010年的《上海能源统计年鉴》、2001～2012年的《南京统计年鉴》、2004～2012年的《苏州统计年鉴》、2004～2012年的《无锡统计年鉴》、2001～2012年的《杭州统计年鉴》、2003～2012年的《宁波统计年鉴》。
　　三、实证分析
　　（一）单位根检验。只有面板数据是平稳的才可以进行回归，否则会产生虚假回归。为了避免出现伪回归现象的发生，必须对面板数据进行单位根检验，以确定其平稳性，检验方法主要有修正的DW统计量方法、GLS估计方法，、LLC检验方法、IPS检验方法、ADF-Fisher和PP-Fisher检验。本文选择LLC检验方法，分别对各个城市的各变量进行了单位根检验，结果如表1所示。从表中可以看出，6个城市的6个变量分别通过了1%、5%和10%水平上的显著性检验，不存在单位根，数据具有平稳性，可以进行最小二乘估计。（表1）
　　（二）模型的确定。使用EVIEWS6.0对长三角6个城市的工业分行业面板数据进行模型的回归，通过极大似然比检验，结果如表2每个城市的第一列数据所示，它们的相伴概率P值均为0，F统计值均在1%的水平上显著，所以拒绝原假设，应当建立固定效应模型而不是混合效应模型。再通过豪斯曼检验，即表中第二列数据所示的检验结果可以看出，它们的统计值也均在1%的显著水平上通过，所以拒绝随机效应模型的原假设，建立固定效应模型。上述两种检验方法都认为应当建立固定效应模型，为问题的分析提供了可靠的依据，因此本文采用固定效应模型进行最小二乘法估计。（表2）
　　（三）结果分析。由模型的回归结果可以看出：从总体上来看，上海、苏州、无锡、杭州和宁波工业分行业的人口规模P、经济规模Y、能源效率E、工业部门内部结构S和能源消费结构M这五个因素对碳排放量C都有显著的影响，但各自的影响程度随城市而有所变化。它们的回归模型的拟合优度达到0.98～0.99，这表明方程中的解释变量至少解释了98%～99%的因变量变化，回归的结果与前期的判断保持一致，并且所有变量都取了对数，所以系数大小将代表弹性。
　　从上海的模型结果来看，工业的人口规模P、经济规模Y、能源效率E、工业部门内部结构S和能源消费结构M都通过了1%显著性水平的检验，说明这5个因素对碳排放的影响都是显著的。其中，影响最大的因素是人口规模P和经济规模Y，其次为工业部门内部结构S，而能源效率E和能源消费结构M的影响较小。人口规模的回归弹性系数为0.4758，与碳排放呈正效应，这表明工业平均从业人员每增加1个百分点，将会增加0.4758个百分点的碳排放；经济规模，即单位从业人员的生产总值的影响系数为0.4250，表明人均产出每增加1%，将会多排放0.4250%的二氧化碳；两者的弹性系数都小于1说明碳排放的增长速度低于人口规模和经济规模的增加速度，但相对其他影响因素，它们的弹性系数比较大；能源效率的影响系数为-0.3654，这体现了能源效率对工业碳排放的影响为负，当工业各行业的能源效率提高的时候，工业碳排放将会降低，每单位的能源使用效率的提高会降低0.3654个百分点的碳排放；工业部门内部结构和能源消费结构对碳排放的影响效应也为正，其中工业部门内部结构对碳排放的正向影响稍大于能源消费结构。
　　其他5个城市南京、苏州、无锡、杭州和宁波的人口规模P、经济规模Y、能源效率E这3个因素对碳排放的影响都很大，而工业部门内部结构S和能源消费结构M的影响就相对比较小，且它们的弹性系数与前三者的差别也比较大。具体来看，南京、无锡和杭州工业分行业对碳排放影响最大的因素都是能源效率，它们通过了1%显著性水平的检验，影响的弹性系数分别为-0.6914、-1.2595和-1.6553，通过比较不难发现，杭州的能源效率对碳排放的影响最大，这说明当3个城市的工业分行业的能源效率提高的时候，它们的工业碳排放量都将会减低，但是杭州的降低幅度将达到最大，每单位的能源使用效率的提高会降低1.6553个百分点的碳排放。其他两个因素人口规模和经济规模工业碳排放呈正相关关系，影响的弹性系数稍低于能源效率，但也不容忽视，因为人口规模的膨胀和工业经济的不断发展将会增加大量的工业二氧化碳排放。对于苏州和宁波的工业碳排放影响最大的是人口规模，每增加1个百分点的人口，将分别增加0.8956、1.2589个百分点的碳排放。另外，宁波的能源效率对碳排放的影响也较大，弹性系数达-1.0613，略低于人口规模的影响力，因此继续提高能源的使用效率将会促使碳排放的大幅度下降。南京、苏州、无锡、杭州和宁波这5个城市的工业部门内部结构和能源消费结构对碳排放的影响相对其他几个因素要小的多，弹性系数均在0.5以下，它们的能源消费结构虽然都通过了1%显著水平的检验，但影响的弹性系数都较低，南京、苏州和宁波的工业部门内部结构也只在5%的显著水平上通过检验，这说明长期以来以煤炭为主的能源消费结构对碳排放的影响虽没有其他因素那么大，但也不能忽视。
　　四、小结
　　通过对长三角6个城市工业分行业的数据建立面板模型进行实证分析，研究了工业碳排放的各个影响因素，我们可以得到如下结论：
　　能源使用效率、人口规模、工业经济规模、能源消费结构和工业部门内部结构这5个因素都不同程度地对碳排放产生了影响，能源使用效率与碳排放呈现负相关关系，在很大程度上减少了二氧化碳排放量，而后4个因素则表现为正相关，在不同水平上促进了二氧化碳排放量的增加。
　　上海、苏州和宁波的人口规模对碳排放的影响系数最大，由回归的结果表明，这3个城市的人口每增加1%，将会分别增加0.48%、0.90%和1.26%的工业碳排放量，而南京、无锡和杭州的能源效率对碳排放的影响系数最大，且表现为抑制作用，能源使用效率每提高1%，工业碳排放量将会分别减少0.69%、1.26%和1.66%。由此可见，长三角6个城市减少工业二氧化碳排放量应当着重从人口规模和能源效率入手，继续控制人口的不断膨胀和提高能源的使用效率。
　　工业经济规模、能源消费结构和工业部门内部结构对于碳排放的影响显著程度随城市不同而不同，上海、苏州、无锡和杭州的工业经济规模是其工业碳排放增加的第二大促进因素，单位人均产出每增加1%，将会分别使碳排放增加0.43%、0.80%、0.98%和1.41%。长三角6个城市的能源消费结构和工业部门内部结构都在一定程度上促进了碳排放量的增加，但它们的影响系数明显小于其他因素，均在0.5以下。因此，我们应当转变经济发展方式，改变一直以煤炭为主的能源消费结构，更加重视发展新能源和可再生能源，降低传统化石能源，尤其是煤炭在一次能源消费总量中的比重，促进光伏、风电、核电等新能源的发展，强调创新驱动、依靠科学技术，关注产业结构调整。
　　主要参考文献：
　　[1]张庆民，葛世龙，吴春梅.三次产业结构演化与碳排放机制研究--基于面板数据模型的实证分析[J].科技与经济，2012.1.
　　[2]孙慧宗，李久明.中国城市化与二氧化碳排放量的协整分析[J].人口学刊，2010.5.
　　[3]KarnjanaSanglimsuwan.TheImpactofPopulationPressureonCarbonDioxideEmissions：EvidencefromaPanel-EconometricAnalysis_InternationalResearchJournalofFinanceandEconomics，2012.

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