中国区域碳排放的影响因素及其空间溢出效应分析
时间：2023-02-16 13:40:07 来源：千叶帆 本文已影响人
查道中，祁 鹏
（淮北师范大学 a.碳中和研究中心；
b.经济与管理学院，安徽 淮北 235065）
目前，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，碳达峰碳中和是推动高质量发展的必要条件。新发展理念下，绿色低碳发展将为经济实现“高速增长—绿色增长—高质量增长”提供重要保障。
碳排放水平受到人口、收入水平、能源结构、政策导向、消费方式等多种社会经济因素的影响，对碳排放强度的约束成效可以反映一个国家在自身发展过程中能源利用及相应碳排放的效率改进的状况，且碳排放峰值目标的设定会对经济转型产生一种倒逼机制。然而，我国区域经济发展和资源禀赋具有不均衡型，这决定了我国碳排放存在显著的区域差异。因此，要实现碳减排远景目标还须以地理空间为立足点，有针对性地分析碳排放增长的影响因素与传导机制，综合各区域不同影响因素之间的协同性，有序有效地建设好这项系统性社会工程。
早期国内外学者对碳排放领域的研究多聚焦在动态演进、排放特征、周期波动以及地域差异等方面的分析。胡初枝等[1]较早地对中国碳排放的动态演变进行分析，认为碳排放具明显的阶段性，这种阶段性差异主要受经济规模与工业进程的影响。宋德勇等[2]从周期波动的角度对碳排放影响因素进行研究，提出转变经济增长方式以抑制碳排放的根本途径。Liang et al.[3]以中国30 个省份为样本对区域间碳排放差异进行分析，认为中国碳排放具明显的集群效应，经济发展的不均衡是造成这种情况的主要原因，据此提出在“公平和效率”的原则下推进排放控制政策。
上述研究仅关注了碳排放与各影响因素间的直接关系，没有考虑到各区域之间的相互依赖性。地理学第一定律和空间计量经济学认为，没有一个区域是孤立的，并且地理上相近的区域比相远的区域更相互关联。在把空间因素纳入研究后，学者们深入地研究了碳排放的空间依赖性与其影响因素的空间溢出效应，有了更丰富的研究成果。Al-Mulali et al.[4]把189个国家依据发达国家与发展中国家进行分组，运用空间计量模型分析发现，能源消费与贸易占比的提高对发达国家的碳排放水平具有刺激作用，而贸易占比的提升则对发展中国家的碳排放水平呈抑制作用。Kasman et al.[5]以欧盟国家为研究对象，测算能源消费、城镇化水平和对外开放等对碳排放的影响，发现以上因素与碳排放之间存在明显的倒“U”型曲线关系。Aghasafari et al.[6]进一步把上述的对外开放细化成商品与服务出口，以中东和北非为样本定量考察了其对碳排放水平的影响，发现商品与服务出口的增加不仅会刺激本国碳排放水平的提高，还会产生空间溢出效应，刺激相邻地区的碳排放水平。国内学者王少剑等[7]以1992—2013年中国城市遥感模拟反演碳排放数据，认为中国城市能源消费碳排放的区域差异正在逐步缩小，空间上呈高聚集的特征，且经济增长与人均碳排放呈显著的倒“U”型曲线关系。赵桂梅等[8]将STIRPAT 模型和EKC 模型结合，考察了碳排放时空演进的一般规律，认为我国碳排放的局部空间自相关呈现聚集与分异并存的时空分布特征。尹浙霖等[9]应用Dagum 方法对碳排放进行地区差距分解，并据此分析了形成此差距的主要原因，认为离群区域省份碳排放强度的改变会影响超变密度的变化趋势。高新才等[10]和韩传峰等[11]分别针对黄河流域与长江流域的碳排放空间差异进行分析，碳排放强度均表现出空间非均衡特征，且黄河流域地（市）间碳排放分布具有很强的转移惰性。吴永娇等[12]以中西部地区产业发展为切入点模拟产业发展与碳排放的空间作用关系，认为相比于促进产业结构高级化，提升产业资源配置效率对碳减排的效用更大。
已有文献为我们提供了深刻的洞见。然而上述研究或侧重于能源，如选取能源消费、能源结构和能源禀赋等指标，或侧重于对外开放，如选取FDI、贸易占比和商品与服务出口等指标，又或侧重于产业结构、经济水平和环境因素等。罕有研究把经济、产业、环境综合纳入考虑，分析的影响因素种类有限，不能综合地考察多类社会指标的影响。基于以上分析，文章以2000—2019 年我国30 个省（市、自治区）的相关数据为样本构建空间杜宾模型进行定量考察，尝试在影响因素中纳入环境规制、人力资本水平、城乡收入差距等因素，从更广泛的指标体系与多层次的统计指标出发，旨在揭示影响我国碳排放的关键因素并辨别其变化对相近区域碳排放的辐射效应，为地方政府制定差异化碳减排政策提供经验支持。
（一）变量选取与数据来源
1.被解释变量
被解释变量为二氧化碳总排放量。通过IPCC提供的碳排放系数估算化石燃料燃烧所排放的碳总量，具体公式如下：
其中，Ei表示化石能源i的总消费量；
CEFi为能源i 的碳排放系数；
Hi为平均低位发热量、CHi为单位热值含碳量、CORi为碳氧化率。
2.核心解释变量
（1）环境规制(env)。当前研究中对于环境规制常见的衡量方法有两种，其一是通过对污染物的总量进行标准化加权处理，从而得到一个反映某地区污染程度的负向指标。另一种是用某地环境污染治理支出占该地GDP的比重来反映环境治理程度的正向指标。文章在第一种思路的基础上采用熵权法，对工业废水（万吨）、工业烟尘（万吨）、一般工业固体废弃物（万吨）、工业二氧化硫（万吨）四类污染物排放数据的离散程度进行赋值，得到对环境规制更客观可靠的评价结果。env得分越高代表坏境规制越好，计算公式如下：
（2）产业结构合理化（sr）。产业结构合理化指的是产业间的聚合质量，它一方面是产业之间协调程度的反映，另一方面还应当是资源有效利用程度的反映，也就是说它是要素投入结构和产出结构耦合程度的一种衡量[13]。文章借鉴干春晖等[13]提出的产业合理化的泰尔指数，作为衡量某地区产业结构合理程度的指标。计算公式如下：
其中：Y表示产值，L表示产业从业人数，i从1到3分别代表第一产业、第二产业和第三产业。sr为负向指标，得分越小代表地区产业合理化程度越好。为多角度更全面地探寻产业结构变化与碳排放水平之间的关系，在此还分别引入第二、三产业产值占GDP比重两个变量，用pro2、pro3表示。
（3）城乡收入差距（gap）。鉴于我国城乡经济具二元结构，在此选择王少平等[14]提出的针对我国二元经济结构度量的城乡收入差距泰尔指数，该方法同时把城乡居民绝对收入与城乡人口比例的变化纳入研究，更具科学性。定义和公式如下：
其中，i=1，2 分别表示城镇和农村地区，nit表示t时刻城镇（i=1）或农村（i=2）人口数量，nt表示t时期的总人口，rit表示城镇（i=1）或农村（i=2）的总收入，rt表示t 时期的总收入。gap 得分越小代表收入差距越小。
（4）人力资本水平（lab）。人力资本水平用人均受教育程度表示，公式为：
lab=Pr×6+Ju×9+Se×12+Co×16 （6）
其中，Pr、Ju、Se 和Co 分别表示具备小学、初中、高中（中职）和大专及以上教育程度的从业人员所占比例。
3.其他解释变量
交通通达性（trf）=公路里程数/省域面积。用进出口贸易额占GDP 的比重表示对外开放水平（opl）。用区域内的城市人口占总人口比例表示城镇化进程（ur）。经济发展水平（gdp）用地区生产总值表示。外国直接投资（fdi）为各省市外资直接投资额。
以上数据来源于Wind、各省统计年鉴、各省统计局官网、统计公报、《中国人口和就业年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》。
（二）空间权重矩阵
空间权重矩阵是表达空间依存度的方式，也是空间计量模型的关键。考虑到区域间碳排放联系并不仅仅是“接壤”与“不接壤”的二元关系，因此文章拒绝0-1 矩阵，选择较为契合的地理距离矩阵开展研究。矩阵元素定义如下：
其中，dab表示两区域a、b 的地理中心距离。设区域a的地理中心点A的纬度为β1，经度为α1，区域b 地理中心点B 的纬度为β2，经度为α2，地球半径为R，则：
（三）空间自相关检验
空间相关性指某对象在空间分布中潜在的依赖性，文章用Moran"s I指数来衡量我国30省（市、自治区）的碳排放空间相关性。计算公式如下：
（四）空间计量模型构建
空间误差模型（SEM）、空间滞后模型（SAR）和空间杜宾模型（SDM）均是近年来在空间计量学上被广泛应用的模型。其中，SDM 是对SAR 与SEM进行假设限制而改造成的聚合模型，可以对被解释变量与解释变量进行空间相关性分析。SDM的基础表现样式为：
Y=ρWY+Xβ+θWX+αln+ε（10）
其中，Y为被解释变量，X为解释变量，W为空间权重矩阵，WX和WY分别是解释变量和被解释变量的空间滞后项。ρ是空间自相关系数，α为常数项，β和θ表示回归系数，ε为误差项，ln为n×1阶单位矩阵。
文章重点考察各变量对碳排放强度的空间溢出性作用，不仅要考虑区域内影响因素对碳排放的影响，还要考察邻近地区影响因素和碳排放水平对本区域碳排放强度的影响，所以采用的SDM具体样式表示如下：
其中，W表示空间权重矩阵，WC表示被解释变量碳排放总量的空间滞后项，W*variable意为其他影响要素的空间滞后项。
（一）空间相关性检验
空间自相关检验结果如表1所示，碳排放总量Moran"s I均显著为正，证明我国省际间碳排放水平在空间上存在正相关性，即使用空间计量模型对碳排放进行实证分析存在合理性。
表1 2000—2019我国省际二氧化碳排放的全局Moran"s I 统计值
（二）空间计量模型选择
在确定计量模型前，首先采取不具有空间效应的普通面板回归，得到回归模型的残差，接着基于所得残差进行拉格朗日乘数（LM）检验（见表2）。可以看到，标准的LM-Error（H0:模型残差不存在空间相关）和稳健的LM-Error、LM-Lag（H0:Y=Xβ+λWε+μ,μ～N[0 ,σ2I]）统计量均在1%水平上显著，都拒绝原假设。Hausman 检验在1%的置信水平下拒绝原假设（H0：选择随机效应）。综上，应拒绝非空间模型，选择SEM 与SAR两者结合的SDM且包含固定效应形式的空间计量模型进行实证分析。
表2 普通面板模型LM检验
对SAR（H0:φ=0）与SEM（H0:φ+θβ=0）的Wald 检验和LR 检验（见表3）均在1%的置信水平下拒绝原假设，即SDM 不能退化为SEM 或SAR。根据上述的一系列空间计量模型检验结果，同时按照Log-Likelihood 最大化原则，文章最终选择包含时间-空间双固定效应的SDM展开实证研究。
（三）空间杜宾模型实证结果
SDM回归结果见表3，详细分析如下：
表3 2000—2019年空间杜宾模型（SDM）回归结果
1.碳排放强度的空间滞后系数为-0.505，在5%水平上显著，可见我国省际间的碳排放水平存在空间依赖性。环境规制、交通通达性和外商直接投资三个因素通过了1%水平的显著性检验，检验系数全部是负值，表示以上因素对碳排放具有显著的抑制作用。首先，环境规制对碳排放的抑制作用最为显著，表明各地政府通过命令—控制型手段规制企业排污乱象、明确污染物排放单位的主体责任等措施成效卓著，并逐渐形成追究有力的监管机制，最终产生对碳污染物排放总量的抑制作用。其次，交通条件的改善对碳排放量同样起到了显著的抑制作用。随着我国基础设施建设逐渐完善、城市交通可达性水平不断优化，配以限行、倡导绿色出行和智慧交通等新型交通理念，从缓解交通拥挤、改善交通规划合理性和提高交通管理效率等方面有效地解决了交通对环境污染常态化的顽疾。最后，外商直接投资引入的同时也带来了高效的管理模式与先进的技术，二者分别通过提高生产效率与技术溢出效应两个途径，从根本上提高了碳能源的利用率，减少了碳总量的排放。
2.第二产业占比、第三产业占比通过了1%水平的显著性检验且系数为正,劳动力水平、城镇化进程通过了5%水平的显著性检验且系数为正,产业结构合理化通过了10%水平的显著性检验且系数为负。第二产业集中了大型化、综合化的制造业和建筑业，其产值的增加无疑会拉高我国碳排放的总量。但第三产业占比增加、产业结构合理化与劳动力水平的提高同样推动了碳排放总量的提高，这是意料之外的结果。针对这种现象，我们提出一种假想：在我国城镇化的进程中，我国农村居民不仅在户籍上转为城镇居民，也从第一产业转至第二产业与第三产业的服务业部门，劳动力水平提高的同时带来经济上的富裕，居民有了多元化的消费需求。另外，城市群对节能减排的规模效应还未形成，出现了推动碳排放量增长的结果。
3.W*gap、W*ur、W*gdp 和W*pro2 通过了1%水平的显著性检验，W*env、W*opl 和W*pro3 通过了10%水平的显著性检验，即碳排放总量的空间滞后项与环境规制、城乡收入差距、对外开放水平、城镇化进程、GDP、第二产业占比和第三产业占比的空间交互项均可能存在空间溢出效应，间接影响相邻地区的碳排放总量。
（四）空间溢出性估计结果
下面进一步检验各影响因素在时间—空间双固定效应下对区域碳排放总量的直接效应、间接效应和总效应，结果如表4所示。
表4 2000—2019年空间杜宾模型的效应分解
1.城乡收入差距的间接效应与总效应均在1%水平上显著为正，说明相邻区域收入差距的缩小对本区域的碳排放强度具有抑制作用。这可能是由于某区域收入分配制度的完善会引进相邻区域的优质劳动力与资本，降低邻居区域的碳排放强度，并进一步在总体上抑制碳总量的排放。该实证结果为缩小居民收入差距、降低区域碳排放的双赢局面提供了新的实践路径。
2.对外开放的间接效应与总效应通过了10%水平的显著性检验，系数为负，说明相邻地区对外贸易的扩张会抑制本地区的碳排放强度。在我国提出开放经济下的节能减排目标后，各企业部门积极响应，传统的以量取胜的粗放型贸易方式正在改变，表现为以加工贸易为代表的高耗能低产值出口产品的比重不断下降。结合以上分析，对外开放水平最终表现出负的空间溢出效应。
3.城市化进程、第二产业占比和第三产业占比的直接效应、间接效应和总效应均显著为正。这与上文分析一致，首先是城市群对节能减排的规模效应还未形成，其次，居民从第一产业转至第二和第三产业后，经济富裕带来多元化商品需求，并且这种消费需求会进行蔓延，带动相邻区域的能源消费，对碳排放水平产生刺激效果。经济发展水平的间接效应与总效应均在1%水平上显著为负。经济发展水平的提高隐含着技术创新，技术创新又可有效地改善当地的工业碳排放效率[15]。
文章旨在探究影响我国碳排放的主要因素并辨别其变化对相近区域碳排放的辐射效应，以2000—2019年我国30个省（市、自治区）的相关数据为样本构建空间杜宾模型进行定量分析，结论如下：
1.环境规制、交通通达性和外商直接投资对碳排放总量呈显著的抑制作用，这其中又以环境规制对碳排放的抑制作用最为显著。劳动力水平、城镇化进程、产业结构合理化和第二与第三产业占比对碳排放总量具有显著的正向刺激作用。收入差距、对外开放水平和经济发展水平对碳排放的直接影响不显著。
2.城乡收入差距的缩小、对外开放和经济发展对被解释变量具有显著的负向空间溢出效应，城市化进程、第二与第三产业占比对碳排放总量具有显著的正向空间溢出效应。
3.加强环境规制、发展智慧交通、引入外资、缩小城乡收入差距和扩大对外开放水平是当前达成低碳低排目标的高效路径。
基于以上结论，提出如下政策建议：
1.综合各省市间不同要素之间的差异性，优势互补，各省市之间应针对低碳发展建立高效稳定的交流渠道，以便及时进行碳减排政策与碳排放影响要素的信息交流。
2.扩大对外开放水平，借助市场开放的“鲶鱼效应”激发我国制造业的活力、促进产业技术升级。与国际接轨，引入国际优质投资与低排放技术，持续转变粗放型生产方式。在政策与市场的双重引导下发展低耗能高附加值产品，构建国内外双循环的低碳低排经济体系。
3.产业结构升级与产业集群相结合。产业集群具有生产成本低、获得市场行情效率高的特点，集群内的企业可以资源共享，互通有无。当产业集群数量少、规模小时，会使得区域竞争力水平低下、经济辐射能力弱，进而无法通过专业化分工获得外部规模经济，使其竞争优势难以持续[16]。所以应采取培育产业集群与产业结构升级相结合的模式，利用产业集群的规模优势为产业结构升级持续输能，最终转变产业结构对碳排放的刺激作用。
4.完善收入分配制度，提高分配体系效率，做到公平与效率并重，从制度供给处缩小城乡居民收入差距。宏观上，提高税收调节力度的灵活性，发挥税收对再分配的调节作用。微观上，引导收入与消费的良性循环，提振经济发展活力。具有良好收入分配制度的区域还可以利用此优势吸引先进的技术、优质的资本与高质量人才，在推进城镇化进程的同时发挥收入差距的空间溢出效应，做到城镇化建设与碳减排的双赢。
5.探索建立绿色低碳社会的长效机制。加强环境治理，通过强化排污单位主体责任、社会共同监督、加大对违法排污行为处罚力度等一系列手段，推进国家生态环境治理体系和治理能力现代化。发展智慧交通，提高都市交通通达性。从土地合理分配和交通智能规划着力，引导居民转变出行方式、提高出行效率，进而降低出行碳排放。
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