改革开放以来,我国经济发展水平取得了前所未有的高速增长,然而,长期以来,这种突飞猛进式的增长严重依赖于大量的能源消耗,即依靠高投入来获得高产出,这种粗犷式的经济发展模式显然不符合可持续发展的路线,加剧了经济发展与环境保护、资源利用不协调等问题。因此,转变经济发展方式,探索符合低碳发展的经济增长方式显得尤为必要。最近几年,一度掀起研究经济增长收敛性的热潮,研究者试图发现不同国家或经济体之间经济发展的差异,并考察它们的经济发展水平是否能收敛到同一个稳态,这是一个关系到全人类福利的问题,具有积极重要的意义。受这种研究的启发,本文将这种思想应用到碳排放的收敛性检验当中,将碳排放强度定义为单位GDP的碳排放量,研究我国各省的碳排放强度是否存在收敛。这对于监管机构针对不同的地区因地制宜的制定相应的碳减排政策,促进我国整体产业结构优化,实现低碳发展具有积极的意义。收敛理论源于20世纪50年代中期发展起来的新古典增长理论,这一理论将人均产出的长期增长率归结为技术水平的增长率,这样不同经济的长期增长差异应该来自于技术进步的差异。进一步地,新古典理论将技术增长率视为外部给定的,并没有解释影响这种技术率的因素,所以,当假设技术水平是一种全球范围内的公共物品时,不同的国家就面临着相同的技术选择机会,因而技术增长率是相同的,从这个意义上来说,新古典增长理论预示着经济收敛肯定会发生。为了更好的理解收敛性的理论基础,本文详细的分析了新古典理论中具有代表性的模型—拉姆齐模型,以此阐述经济收敛的具体过渡过程,并由拉姆齐模型推导出后文检验收敛性所需要的计量方程。传统的收敛性检验采用β收敛、σ收敛、俱乐部收敛等,是基于回归方程系数的显著性检验问题。考虑到这些检验建模时使用的方法存在一定的缺陷,本文重点考察了随机收敛性检验,这是—种改进的、基于面板数据单位根检验的方法。面板单位根检验已经广泛应用于购买力平价、国际研发溢出以及经济增长收敛等问题,现在,正在逐渐延伸到能源消费领域。面板的单位根检验是从时间序列方法中衍生出来的,面板数据比时间序列数据有更多的变异性,更大的自由度,包含更多的信息,因此,越来越受到实证经济学家们的青睐。面板计量经济学已经成为现代计量经济学研究的热点,但是,由于面板数据具有个体与时间两个维度,因此,在进行计量建模时,不但可能存在个体时间序列上的自相关,还可能存在不同个体之间的截面相关。现在一些较为成熟的面板单位根检验方法,如LLC检验、IPS检验、组合p值检验以及Hardri的基于残差的LM检验都假设截面独立,尽管在此假设下,应用中心极限定理可以得到有渐近正态分布的检验统计量,但是这个假设太强,往往与实际情况不符。Maddala和Wu(1999)通过蒙特卡洛模拟发现,当面板的单位根检验回归式的随机误差项存在同期相关时,上述检验的检验统计量的渐近分布不再成立。因此,忽视截面相关将使得检验结果产生严重的谬误,使用上述检验进行实证研究时也将得到错误的结论。本文使用的面板单位根检验的方法,是根据Pesaran(2007)提出的一种基于修正的ADF检验的方法,该检验同时解决了存在截面相关和个体序列相关的难题。其核心是将截面相关性视为个体受一种共同因素的影响而造成的,利用个体均值以及其滞后项来来替代这个共同因素,从而消除截面相关性。通过蒙特卡洛模拟,Pesaran发现其模型不会产生尺度偏移(Size Distortion),而且这个检验具有较高的势(Power),甚至在N和T不大时,模型也具有较好的小样本性质,而这也恰恰弥补了本文由于数据样本期较短(T较小)而可能产生偏差的缺陷。