7 8
it
it it
CO GDP
Gini
β β
∂ = +
∂ (10) 由（10）式可以看出，假使所得不均度係數
β
7，與所得不均度及所得交叉 項係數β
8之符號為同向，表示所得增加會強化所得不均度對 CO2排放量之 影響，反之，則所得增加反而可能扭轉不均度對 CO2排放的影響方向。由 此也可看出，所得不均度對 CO2排放之影響在此種關係之設定下，將隨著 所得水準而可能有的不同表現與影響。伍、實證結果與分析
一、各模型估計結果
在進行各種估計工作之前，由於所用之資料是橫跨 52 個國家，縱貫 1990-2003 年之間的時間序列資料，因此，可以先概括的瞭解研究中所用各 相關變數之統計值，以對於這些變數有一個初步的掌握，結果彙整如表一。
每個變數的平均數大小當然不同，其中以基尼係數表示的所得不均度，所 呈現出的大致傾向是，在這一段時間有部分國家如亞賽拜然等，是在 1991 年蘇聯瓦解後方出現的國家，其實質每人 GDP 是屬於低的一群，然所得不 均度及標準差相較於其他國家卻是相對的大。而另有些如英國等高所得國
法制論叢|第 42 期|民國 97 年 7 月
家，其所得不均度之數值與標準差也是屬於高的一類，這些統計數值的簡 單初步對比，可以反應前述所陳述在不同的經濟發展階段，所得不均度對 於 CO2排放可能扮演角色之差異。
立基於此，本研究之實證分析結果將由前述各類模型估計結果中，選 取最理想的估計結果進行後續的相關分析。由於本研究之實證方法包括固 定效果模型、隨機效果模型，除此之外，亦須檢驗樣本國間是否有個別差 異的存在，因此在進行實證分析前必須先對於模型估計方法進行檢定，以 區別最適的估計模型。由表二得知，無論在那一個模型下固定效果模型之 F 值的檢定結果均是顯著的註3，表示跨國間的異質性是顯著存在的。此外，
Hausman
χ
2檢定顯示固定效果模型優於隨機效果模型，表示國家之個別效 果 與 本 研 究 所 選 取 之 解 釋 變 數 的 確 存 有 相 關 性 ， 而 事 實 上 一 國 之 個 別 效 果，如技術、能源價格、消費偏好及環境政策等，顯然會受到該國之所得、所得分配、人口密度及產業結構的影響，本研究之檢定結果與此一推論相 符，因此，綜合上述相關之檢定結果，本研究採用固定效果模型進行後續 相關分析。
其次，由表二類型一模型的所得一次、二次及三次與 CO2排放的估計 結果可看出，未考量所得不均度時，所得與 CO2排放呈現倒 U 字型的關係，
但並未有三次方的關係。而人口密度與工業佔GDP 的比例皆與 CO2排放呈 現顯著的正向關係，時間趨勢變項則與 CO2為負向關係，表示隨時間經過 技術之進步使得每人平均 CO2排放有下降之趨勢。而以所得二次或所得三 次來進行估計，調整後之判定係數（adj R2）差異極小，此顯示所得三次方 加入與否對於模型之解釋能力無太大影響。
註 3：在篇幅的限制，同時亦不影響全文完整性的考量下，本文僅呈現出各類模型與後續分 析有關的固定效果之估計結果。
所得分配在不同經濟發展水準國家對CO2排放減量之影響 澳大利亞(Australia) 30.32
(0.53) 19,337.97
(2,045.12) 4.64
(0.32) 2.37
(0.15) 13.67 (0.94)
奧地利(Austria) 25.26
(1.61) 21,511.41
(1,824.24) 2.09
(0.12) 96.41
(1.40) 19.84 (0.72) 亞塞拜然(Azerbaijan) 44.27
(5.85) 504.87
(2.13) 1,545.72
(224.70) 1.88
(0.36) 48.68
(0.58) 34.84 (4.15)
比利時(Belgium) 29.34
(0.77) 20,606.15
(1,587.57) 2.76
(0.14) 309.85
(3.68) 19.76 (1.27)
巴西(Brazil) 59.65
(1.40) 3,323.13
(92.96) 0.45
(0.05) 19.53
(1.22) 21.85 (1.31)
保加利亞(Bulgaria) 34.82
(1.91) 2,016.12
(218.18) 1.69
(0.26) 74.89
(2.55) 21.84 (5.35)
加拿大(Canada) 29.29
(0.80) 21,247.78
(2,022.46) 4.26
(0.26) 3.28
(0.13) 17.59 (1.22)
智利(Chile) 55.77
(2.65) 3,203.48
(442.27) 0.91
哥倫比亞(Colombia) 57.06
(2.14) 1,419.62
(66.65) 0.42
(0.06) 38.13
(2.88) 15.57 (1.33) 捷克(Czech Republic) 26.19
(0.67) 3,366.59
(217.35) 3.54
(0.80) 133.19
(0.65) 24.86 (1.53)
丹麥(Denmark) 34.49
(0.26) 25,706.19
(2,158.28) 2.84
(0.34) 124.11
(1.98) 16.57 (0.67)
愛沙尼亞(Estonia) 38.53
(1.64) 3,263.60
(627.20) 3.66
(0.45) 33.84
(1.82) 20.10 (6.33)
芬蘭(Finland) 22.98
(2.50) 25,087.26
(3,001.85) 3.00
(0.25) 16.81
(0.23) 23.48 (1.84)
法國(France) 29.30
(1.28) 20,188.36
(1,123.93) 1.69
(0.07) 105.81
(1.78) 16.20 (1.02)
德國(Germany) 26.61
(1.70) 21,735.20
(1,379.24) 2.82
(0.20) 233.78
(2.72) 23.63 (1.99)
希臘(Greece) 34.29
(1.35) 8,970.67
(886.07) 2.10
(0.18) 82.88
(2.20) 12.73 (1.25)
匈牙利(Hungary) 24.51
(1.76) 3,078.83
(404.23) 1.53
印尼(Indonesia) 32.86
(2.09) 887.33
(2.25) 17,733.89
(4,789.77) 2.71
(0.24) 53.60
(2.30) 30.07 (2.57)
以色列(Israel) 35.82
(0.77) 13,156.41
(670.64) 2.49
(0.33) 265.00
(28.96) 16.91 (1.22)
義大利(Italy) 33.73
(0.40) 19,621.21
(1,123.17) 1.96
(0.07) 194.91
(1.26) 21.36 (1.06)
牙買加(Jamaica) 42.66
(3.32) 2,014.26
(51.34) 1.03
(0.08) 232.27
(7.63) 14.86 (2.02)
法制論叢|第 42 期|民國 97 年 7 月
表一 各變數 1990-2003 之平均值與標準差
a日本(Japan) 31.56
(0.33) 27,119.45
(1,019.66) 2.49
(0.08) 344.96
(3.72) 22.40 (2.05) 南韓(South Korea) 34.79
(2.11) 7,758.69
(1,412.92) 2.20
(0.35) 461.29
(16.94) 27.27 (0.80) 吉爾吉斯(Kyrgyz
Republic) 42.14
(7.24) 377.92
(1.14) 2,412.73
(508.56) 0.99
(0.24) 40.00
(1.97) 20.34 (7.58) 立陶宛
(Lithuania) 32.64
(2.18) 2,058.63
(362.91) 1.21
(0.22) 57.26
(1.47) 23.17 (7.64) 盧森堡
(Luxembourg) 27.55
(1.47) 36,083.30
(4,954.80) 6.11
(1.11) 161.28
(8.57) 13.57 (3.01) 馬其頓
(Macedonia, FYR) 32.26
(2.59) 1,700.92
(136.79) 1.48
(0.08) 77.67
(1.51) 21.86 (4.26)
墨西哥(Mexico) 52.53
(1.01) 3,130.13
(203.47) 1.14 荷蘭(Netherlands) 25.46
(0.30) 20,938.38
(1,852.56) 2.50
(0.09) 460.22
(11.88) 16.26 (1.27)
挪威(Norway) 27.27
(1.37) 30,782.19
(3,542.06) 2.20
(0.45) 14.37
(0.35) 12.04 (0.90)
巴拿馬(Panama) 57.69
(0.61) 2,975.33
(278.51) 0.50
(0.09) 37.05
(3.08) 11.22 (1.95)
波蘭(Poland) 32.14
(2.75) 1,918.06
(287.00) 2.34
(0.16) 126.20
(0.84) 22.18 (4.13)
葡萄牙(Portugal) 37.07
(0.77) 7,896.59
(658.05) 1.40
(0.16) 110.51
(1.84) 17.73 (1.01)
羅馬尼亞(Romania) 28.51
(3.43) 1,546.67
(110.70) 1.33
(0.23) 98.19
(1.94) 27.66 (4.57) 俄羅斯(Russian
Federation) 43.24
(8.28) 2,615.46
(461.40) 2.97
(0.41) 8.99
(0.08) 29.92 (6.32) 斯洛伐克(Slovak
Republic) 25.46
(0.79) 2,638.92
(316.75) 2.00
(0.14) 111.39
(0.83) 23.66 (2.79) 斯洛維尼亞(Slovenia) 25.14
(0.91) 8,572.63
(1,134.79) 1.91
(0.22) 98.80
(0.42) 28.58 (2.70)
西班牙(Spain) 32.75
(1.10) 14,114.88
(1,426.70) 1.71
(0.21) 79.80
(1.98) 19.25 (1.28)
瑞典(Sweden) 24.57
(1.86) 26,621.23
(2,485.47) 1.54
(0.09) 21.45
(0.29) 20.60 (1.31)
臺灣(Taiwan) 32.05
(1.22) 10,545.39
(1,090.98) 2.30
(0.34) 598.84
(21.28) 25.94 (2.95)
泰國(Thailand) 43.91
(1.01) 1,782.67
(216.99) 0.81 英國(United Kingdom) 33.76
(0.57) 18,274.94
(2,005.44) 2.59
(0.14) 242.08
(2.94) 19.17 (2.45) 美國(United States) 44.99
(1.23) 25,788.47
(3,343.33) 5.44
(0.17) 29.57
(1.46) 16.45 (1.45) 委內瑞拉(Venezuela) 47.32
(1.24) 2,396.87
(189.35) 1.75
所得分配在不同經濟發展水準國家對CO2排放減量之影響
單獨考量所得不均度之影響的估計結果如表二中的類型二模型，結果 發現所得水準、人口密度、工業佔 GDP 比例及時間趨勢的係數值，所反應 出的結果與未加入所得不均度之估計結果無太大差異，而代表所得分配之 吉尼係數值，無論是在所得二次或所得三次的模型中皆不顯著。但若將所 得不均度與所得的互乘項（
β
8）一併納入模型中進行估計，如表二中的類 型三模型所示，所得不均度（β
7）對 CO2排放之關係轉為顯著的負向影響 關係，此即顯示出所得與所得不均度具有某種的關聯性，而此種關聯性會 連帶影響到所得分配與 CO2排放的關係。此外，所得三次方也由不顯著轉 為在 10%的顯著水準下顯著，顯示當所得到達某一個水準時，CO2 排放會 再度上升的原因，可能與所得及所得分配的交互影響關係有關，此一結果 也顯示所得不均度（β
7）及所得與所得不均度(β
8)的相互關係納入估計式 中，可以強化所得分配與CO2關係之連結。表二中的類型三模型之估計結果也顯示所得不均度係數（
β
7）與所得 不均度及所得交叉項係數(β
8)之符號相反，而所得不均度（β
7）與 CO2排 放為顯著負向關係，表示分配越平均排放量越大，但是 CO2排放與所得不 均度及所得之交叉項(β
8)為顯著正向關係，此表示雖然所得不均度與 CO2排放為負向關係，但此種負向關係會隨著所得水準的增加而減少，顯示所 得不均度與 CO2排放之關係並非固定不變，而是會受到所得水準的影響。
利用（10）式估算而得當人均所得高於 5,031.061 美元時，所得不均度與 CO2 排放之關係，由原本的負向關係轉為正向關係，即所得不均度高愈高 CO2排放量愈大，亦即此一水準為所得不均度對 CO2排放關係改變的一個 分界所得水準。
最後，為了較完整瞭解有無考量所得分配情況下，所得水準與 CO2排放的 關係，根據前述在模型中之自變數的顯著性，特別是與所得不均度及所得 水準相關變數組成之變數的顯著性，及針對固定效果與隨機效果模型檢定 的結果。對於考量所得不均度的模型，則採類型三的三次方固定效果（9）
式之估計結果，而未考量所得不均度的模型，則採類型一的三次方固定效 果（3）式之估計結果進行後續的相關分析。
法制論叢|第 42 期|民國 97 年 7 月
表二 三種類型下之固定效果模型估計與檢定結果
a所得分配在不同經濟發展水準國家對CO2排放減量之影響
二、跨國有無考量所得不均度平均每人所得與人均 CO
2排放之關 係
本研究之資料為 1990 至 2003 年，橫跨 14 個年度的期間，為了觀察考 量所得不均度前後，跨國之所得與 CO2排放關係整體表現，在不同年代所 呈現之關係的可能變化，以觀察隨著時間的邁進，不同年間之所得與 CO2
排放趨勢的變化。也就是可觀察 1990 年橫跨 52 國有無考量所得不均度時，
平均每人所得與每人 CO2排放量之關係，而同樣的，此 52 國經過 14 年後，
至2003 年平均每人所得與每人 CO2排放量之關係又會呈現出何種不同的結 果。
圖六為 1990 與 2003 年考量所得不均度前後之趨勢進行比較，以檢視 不同年度跨國平均每人所得與每人 CO2排放量之關係。若單以考慮不均度 後之趨勢線來比較 1990 與 2003 年之差別，可發現雖然同為考量所得不均 度下之 CO2排放與平均每人所得之關係，1990 年之所得與 CO2排放呈現先 遞增而後趨緩的關係，略有倒U 字型的情況出現，但是到 2003 年則會出現 CO2排放再度遞增的趨勢，表示 1990 年之趨勢線之所以未出現三次方的 N 字型關係，是由於所得準尚未達到會使 CO2排放再度上升之標準的關係。
綜合考量所得不均度後之1990 與 2003 年趨勢線可發現，52 個樣本國 之平均每人所得與人均 CO2排放量，是延著 N 字型的關係發展。而若未考 量所得不均度的影響，則可發現 1990 年與 2003 年所呈現的排放趨勢是不 一致的，1990 之所得水準與 CO2排放趨勢為三次方的關係，然 2003 年則 是轉為二次之倒 U 字型關係。此結果表示，未考量所得不均度時，選用不 同年度的跨國資料來進行所得與 CO2排放關係的驗證，將可能會得到不同 的趨勢關係。此即隱含將所得不均度納入所得與 CO2排放關係中，才能更 適當且完整表現出經濟發展與CO2排放之關係。