孫 寧

(南京信息工程大學(xué),南京 210044)

2009年11月26日，在研究部署應(yīng)對(duì)氣候變化工作的國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議上,我國(guó)政府明確提出了碳減排目標(biāo):到2020年我國(guó)單位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%—45%,會(huì)議決定將此碳減排目標(biāo)作為約束性指標(biāo)納入國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃,該決定標(biāo)志著我國(guó)正式開(kāi)始實(shí)施碳減排工作。據(jù)世界銀行的報(bào)告,化石能源消耗所產(chǎn)生的二氧化碳排放占溫室氣體總排放的70%以上,因此國(guó)內(nèi)外學(xué)者多根據(jù)化石能源消耗量來(lái)推算碳排放總量并進(jìn)行碳減排的相關(guān)研究。從終端化石能源消耗的角度,2005年我國(guó)的GDP碳排放強(qiáng)度約為4.85噸二氧化碳/萬(wàn)元, 依據(jù)上述碳減排目標(biāo),2020年至少需降低到2.91 噸二氧化碳/萬(wàn)元,期間GDP增長(zhǎng)若按2005年價(jià)格、年均增長(zhǎng)7%算,2020年將達(dá)50.55萬(wàn)億元,屆時(shí)將產(chǎn)生147.20億噸二氧化碳,按2005年化石能源消耗產(chǎn)生66.48億噸二氧化碳計(jì)算,年均增長(zhǎng)5.43%。但是,我國(guó)近年來(lái)(2000年—2007年)化石能源消耗產(chǎn)生的二氧化碳排放量年均增長(zhǎng)9.14%,可見(jiàn)由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的能源密集屬性,要想達(dá)成碳減排目標(biāo),必須盡快調(diào)整我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式,降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)化石能源的依賴(lài),降低二氧化碳排放的增速。

目前學(xué)界關(guān)于碳減排和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相互影響問(wèn)題的研究多比較宏觀,通常圍繞“氣候—能源—經(jīng)濟(jì)”三者的相互耦合關(guān)系以經(jīng)濟(jì)學(xué)方法為基礎(chǔ)進(jìn)行建模,如可計(jì)算一般均衡模型、最優(yōu)增長(zhǎng)模型、綜合評(píng)價(jià)模型等。由于減排通常涉及化石能源消費(fèi)約束,而能源約束對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在明顯約束作用[1],理論上講如果嚴(yán)格實(shí)行碳減排,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)必然存在負(fù)面影響。因此有必要研究碳減排約束下我國(guó)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)問(wèn)題。

本文嘗試通過(guò)構(gòu)建碳排放存量的動(dòng)態(tài)變化方程來(lái)描述碳減排約束,然后在此碳減排約束下基于柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)建立最優(yōu)化模型,以此分析碳減排約束下的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問(wèn)題。周五七和聶鳴認(rèn)為目前宏觀的基于最優(yōu)增長(zhǎng)理論的碳減排機(jī)制研究,往往將可持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)寄托于外生的技術(shù)進(jìn)步,而引入人力資本、知識(shí)積累等技術(shù)進(jìn)步因素則有助于克服上述不足。[2]鑒于此,本文將人力資本因素引入上述最優(yōu)化模型,探討碳減排約束下解決我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)困境的可行途徑。

一、碳減排約束下的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)困境

為討論方便起見(jiàn),在本文的討論框架內(nèi)不考慮勞動(dòng)力的變化,假設(shè)其為常數(shù)并標(biāo)準(zhǔn)化為1。如此我們討論的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)的量都可視為人均量,其中Y代表人均產(chǎn)出,K代表人均資本存量,C代表人均消費(fèi),T代表人均碳排放存量。為達(dá)成經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo),在t時(shí)刻投入生產(chǎn)的能源量記為E。由于能源中包含化石能源,于是消耗能源不可避免地會(huì)產(chǎn)生碳排放,如此人均碳排放存量T將隨時(shí)間t而變化:

(1)

t時(shí)刻人均碳排放存量的變化由(1)式?jīng)Q定,其中θ為碳排放系數(shù),θE表示t時(shí)刻由于投入生產(chǎn)的能源而新產(chǎn)生的碳排放,σ為固碳率,σT表示t時(shí)刻由于自然的固碳作用和人為的固碳行為,碳排放存量中減少的部分。

構(gòu)建一個(gè)暫不考慮技術(shù)進(jìn)步的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),資本和能源為生產(chǎn)要素,并且規(guī)模報(bào)酬不變:

Y=F(K,E)=AKαE1-α。

(2)

(2)式中A>0,表示一定時(shí)期的生產(chǎn)技術(shù)水平;K,E分別表示人均資本和人均能源投入;0<α<1,α,1-α分別表示資本和能源的產(chǎn)出彈性,K的變化率如下式所示:

(3)

令消費(fèi)者的效用函數(shù)為:

U(C)=lnC。

(4)

效用貼現(xiàn)率為常數(shù)ρ。基于上述假設(shè),問(wèn)題轉(zhuǎn)化為在(1)(3)式的約束下,選擇C和E,以便達(dá)到最大化無(wú)限時(shí)域內(nèi)消費(fèi)者貼現(xiàn)后的總效用。如下所示:

針對(duì)上述最優(yōu)化模型,討論碳減排約束下經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期穩(wěn)態(tài)增長(zhǎng)的情況。構(gòu)造漢密爾頓函數(shù):

H=lnC+λ1(AKαE1-α-C-δK)+λ2(θE-σT)。

(5)

其中λ1、λ2為t時(shí)刻資本和碳排放的影子價(jià)格,C和E是控制變量,K和T是狀態(tài)變量,由最優(yōu)性條件有:

HC=0?λ1=C-1;

(6)

HE=0?λ2θ=λ1AKα(1-α)E-α;

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

但是同時(shí)由(10)(11)(13)式可得:

(15)

二、考慮人力資本因素的盧卡斯內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型

在不考慮技術(shù)進(jìn)步的碳減排約束下,上述模型無(wú)法實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期可持續(xù)增長(zhǎng),反證了技術(shù)進(jìn)步是解決碳減排約束下經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力源泉,那么其他途徑呢?通過(guò)一個(gè)考慮能源消耗及碳減排約束的盧卡斯內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型來(lái)探討這個(gè)問(wèn)題,相當(dāng)于考察人力資本因素能否解決碳減排約束和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的矛盾。

基本假設(shè)同前文。用L表示t時(shí)刻的人力資本存量,勞動(dòng)者將以γ比例的時(shí)間來(lái)從事生產(chǎn),同時(shí)把余下的(1-γ)的時(shí)間用來(lái)進(jìn)行人力資本建設(shè)。如此,人力資本的積累變化滿足以下方程:

(16)

其中ω是大于0的常數(shù),表示所謂的“學(xué)習(xí)生產(chǎn)率”。則生產(chǎn)函數(shù)變?yōu)?

Y=F(K,E,L)=AKαEβ(γL)1-α-β。

(17)

人均物質(zhì)資本的變化為:

(18)

令消費(fèi)者的效用函數(shù)同(4)式,效用貼現(xiàn)率為常數(shù)ρ?；谏鲜黾僭O(shè),問(wèn)題轉(zhuǎn)化為在(1)(16)(18)式的約束下,選擇C、E和γ,以便達(dá)到最大化無(wú)限時(shí)域內(nèi)消費(fèi)者貼現(xiàn)后的總效用。模型如下:

針對(duì)上述最優(yōu)化模型,構(gòu)造漢密爾頓函數(shù)為:

H=lnC+λ1(AKαEβ(yL)1-α-β-C-δK)+λ2(θE-σT)+λ3(ω(1-γ)L)。

(19)

其中λ1、λ2、λ3為t時(shí)刻物質(zhì)資本、碳排放和人力資本的影子價(jià)格,C、E、γ是控制變量,K、T、L是狀態(tài)變量,最優(yōu)性條件有:

HC=0?λ1=C-1;

(20)

HE=0?λ2θ+λ1AKαβEβ-1(γL)1-α-β=0;

(21)

Hγ=0?λ1A(1-α-β)KαEβ(γL)-α-β=λ3ω;

(22)

(23)

(24)

(25)

由(20)至(25)式可得:

(26)

(27)

(28)

(29)

(30)

(31)

(32)

(33)

(34)

(35)

(36)

(1-α-β)ω(1-γ)-β(ωγ+σ)>0；

(37)

根據(jù)(37)式,結(jié)合(16)和(36)式可得:

(38)

上述結(jié)果說(shuō)明,由于在模型中引入人力資本因素,能夠?qū)崿F(xiàn)碳減排約束下的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。因?yàn)閯趧?dòng)者通過(guò)學(xué)習(xí)、培訓(xùn)等手段進(jìn)行人力資本建設(shè),不斷積累人力資本,進(jìn)而轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力。勞動(dòng)者素質(zhì)和技能的提高,能夠進(jìn)一步促進(jìn)新技術(shù)的開(kāi)發(fā)和使用,通過(guò)技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。如此即便能源投入降低,依然能夠通過(guò)提高能源利用效率來(lái)滿足經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和碳減排的需要。

三、人力資本碳減排效應(yīng)的實(shí)證研究

從碳減排的角度看,人力資本建設(shè)具有明顯的碳減排效應(yīng)。

(一)基于STIRPAT模型的實(shí)證方法

探究人力資本的碳減排效應(yīng),最直接的方法就是將人力資本視作碳排放的影響因素,在考慮其他主要因素的前提下,觀察其對(duì)碳排放的作用是正或負(fù),如果作用為負(fù),顯然可以印證人力資本的碳減排效應(yīng)。該思路的要點(diǎn)在于:第一,尋找到合適的能夠解析碳排放影響因素的方法;第二,找出表征人力資本建設(shè)的合理指標(biāo)。

關(guān)于碳排放影響因素的分解分析方法很多,Ehrlich等首次提出IPAT方程[3],由于其理論和形式簡(jiǎn)潔明了,在環(huán)境影響方面得到了廣泛應(yīng)用。本文使用Dietz等、York等在保留了IPAT模型乘法結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,所提出的STIRPAT模型,[4]即環(huán)境影響隨機(jī)模型。該模型的基本形式為:

(39)

一般取其對(duì)數(shù)形式:

lnIit=a+b(lnPit)+c(lnAit)+d(lnTit)+eit。

(40)

其中,I為環(huán)境影響,如二氧化碳排放量;i為某經(jīng)濟(jì)體,如行業(yè)、國(guó)家等;t為時(shí)間,通常為年份;P為人口;A為財(cái)富;T為技術(shù)水平,通常以能源效率指標(biāo)來(lái)反映,如能源強(qiáng)度等;e為誤差;系數(shù)b、c、d可以解釋為因P、A、T改變而引起的環(huán)境影響I改變的百分?jǐn)?shù),如同經(jīng)濟(jì)學(xué)中的彈性系數(shù)。

自STIRPAT模型提出之后,在環(huán)境影響評(píng)價(jià)領(lǐng)域被迅速接受,近年來(lái)尤其在人類(lèi)碳排放影響因素研究方面應(yīng)用廣泛。例如Ying Fan等采用STIRPAT模型分析了1975年—2000年人口、財(cái)富和技術(shù)對(duì)不同收入水平國(guó)家二氧化碳排放量的影響。[5]劉宇等基于加入財(cái)富平方項(xiàng)的STIRPAT模型在探討人口和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)水泥行業(yè)二氧化碳排放量的影響的同時(shí),也證明環(huán)境庫(kù)茲涅茨倒U型曲線同樣適用于水泥生產(chǎn)的二氧化碳排放量。[6]王小亭等應(yīng)用STIRPAT模型就張家港市1999年—2005年的人口、富裕程度及其他因素對(duì)該市的碳排放量的影響進(jìn)行了研究。[7]丁唯佳等采用嶺估計(jì)法估算STIRPAT模型,定量分析了人口、財(cái)富和技術(shù)因素對(duì)我國(guó)制造業(yè)碳排放的影響。[8]

受上述研究的啟發(fā),考慮到人力資本因素相當(dāng)于STIRPAT模型中的人口因子,同時(shí)STIRPAT模型在碳排放影響因素的研究方面已經(jīng)有了頗為成功的應(yīng)用,故本文將基于STIRPAT模型,對(duì)人力資本的碳減排效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究。

(二)實(shí)證對(duì)象及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以南京的制造業(yè)為實(shí)證研究對(duì)象,財(cái)富因素采用南京制造業(yè)總產(chǎn)值來(lái)表示,一般來(lái)說(shuō)總產(chǎn)值越高,其財(cái)富創(chuàng)造能力較強(qiáng),財(cái)富存量也較高。技術(shù)因素用南京制造業(yè)的能源強(qiáng)度表示,即制造業(yè)單位產(chǎn)值的能源消耗量。南京制造業(yè)的二氧化碳排放量根據(jù)其歷年能源消費(fèi)總量*統(tǒng)計(jì)口徑為規(guī)模以上的制造業(yè)企業(yè)。換算,碳排放系數(shù)取自《2006年IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》。由于南京制造業(yè)能源消費(fèi)總量數(shù)據(jù)僅能夠上溯到1998年,故所有數(shù)據(jù)的實(shí)證時(shí)間區(qū)間為1998年—2008年,共11年。*由于2009年以后關(guān)于工業(yè)企業(yè)科技人員的統(tǒng)計(jì)口徑轉(zhuǎn)為“規(guī)模以上”,故本文的實(shí)證數(shù)據(jù)截止2008年。

考慮到人力資本主要反映勞動(dòng)力知識(shí)和技能的積累,有很多不同的度量方法,大致上可分為三類(lèi)。一類(lèi)通過(guò)教育指標(biāo)來(lái)度量,比如用入學(xué)率、識(shí)字率、平均教育年數(shù)、總教育年數(shù)等指標(biāo)來(lái)刻畫(huà)。[9]李曉純認(rèn)為這種方法存在天然的缺陷:“教育對(duì)人力資本的促進(jìn)作用不是簡(jiǎn)單的線性函數(shù),因此用教育指標(biāo)代替人力資本顯然不是客觀的?！盵10]一類(lèi)通過(guò)成本來(lái)度量,主要是通過(guò)教育和培訓(xùn)的支出成本來(lái)測(cè)算人力資本存量。由于成本構(gòu)成復(fù)雜,相關(guān)統(tǒng)計(jì)很不完善,因此這種度量方法常導(dǎo)致人力資本被低估。還有一類(lèi)通過(guò)收入來(lái)計(jì)算,這種方法理論上比較準(zhǔn)確,但受到實(shí)際收入通常難以精確衡量的限制,常存在較大誤差。[11]

綜上所述,學(xué)界對(duì)于人力資本的度量還沒(méi)有特別完善的方法。度量南京制造業(yè)的人力資本更為困難,因?yàn)橹圃鞓I(yè)行業(yè)眾多,技術(shù)水平參差不齊,制造業(yè)的人力資本不均等性十分顯著。*所謂人力資本的不均等性,是指“在特定的經(jīng)濟(jì)單元,通過(guò)教育投資形成的不同教育水平的個(gè)體人力資本在總體人口中的不均勻分布狀況?！眳⒁?jiàn)李晶瑩博士學(xué)位論文《我國(guó)人力資本不均等對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究》(哈爾濱工業(yè)大學(xué),2009)。如果再加上人口流動(dòng)的因素,當(dāng)前要精確衡量南京制造業(yè)的人力資本幾乎是不可能的。因此筆者采取一種折中的方法:按照舒爾茨對(duì)人力資本的界定,在“人的素質(zhì)既定”的前提下,度量人力資本要素可以直接采用“從事工作的總?cè)藬?shù)以及勞動(dòng)市場(chǎng)上總的工作時(shí)間”。受數(shù)據(jù)可得性所限,本實(shí)證數(shù)據(jù)的時(shí)間序列僅為11年,故假設(shè)在這段時(shí)間內(nèi)南京制造業(yè)總體從業(yè)人員的素質(zhì)既定,如此南京制造業(yè)從業(yè)人員數(shù)就能粗略反映其總體人力資本積累的狀況。但是，在11年中,南京制造業(yè)從業(yè)人員的素質(zhì)不可能保持不變,經(jīng)驗(yàn)事實(shí)顯示其素質(zhì)應(yīng)該有一定的提升(南京制造業(yè)從業(yè)人員呈下降態(tài)勢(shì),僅用該數(shù)據(jù)顯然會(huì)低估南京制造業(yè)的人力資本),因此根據(jù)歷年《南京統(tǒng)計(jì)年鑒》中可查詢到的數(shù)據(jù),筆者擬用南京制造業(yè)科技活動(dòng)人員數(shù)*該數(shù)據(jù)用“大中型工業(yè)企業(yè)”的科技活動(dòng)人員數(shù)代替。占制造業(yè)從業(yè)人員數(shù)的比重來(lái)表示南京制造業(yè)人力資本的變化。因?yàn)橄鄬?duì)于一般員工,從事科技活動(dòng)的制造業(yè)從業(yè)人員顯然屬于高素質(zhì)人力資本,該比重的變化應(yīng)該能夠更為準(zhǔn)確地反映南京制造業(yè)人力資本建設(shè)的變化狀況。

所有數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年《南京統(tǒng)計(jì)年鑒》,人力資本用P表示,財(cái)富用A表示,技術(shù)用T表示,碳排放用I表示,為消除數(shù)據(jù)異方差,對(duì)這些數(shù)據(jù)均做取對(duì)數(shù)處理,分別記為lnP、lnA、lnT、lnI。

(三)模型求解及結(jié)果分析

按(7)—(38)式構(gòu)建STIRPAT模型,首先采用OLS法直接進(jìn)行回歸,結(jié)果如表1所示,發(fā)現(xiàn)雖然模型的校正R2值及F統(tǒng)計(jì)值都非常理想,但是lnA和lnT的VIF檢驗(yàn)值大于10,因此判斷模型數(shù)據(jù)存在多重共線性,回歸結(jié)果不可信。為此采用Hoerl首先提出的嶺估計(jì)法來(lái)估計(jì)模型。取步長(zhǎng)為0.05,得到嶺跡圖如圖1所示,可見(jiàn)嶺參數(shù)值取在0.05附近時(shí),各變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)趨于平穩(wěn)。

圖1 嶺跡圖

為得到盡量精確的k值,取步長(zhǎng)為0.001,計(jì)算k值為0.04—0.06區(qū)間的各系數(shù)VIF值,如圖1所示,取滿足各系數(shù)VIF值小于10的最小k值,最終確定嶺參數(shù)值k=0.048。

依據(jù)此嶺參數(shù),采用SPSS15.0軟件進(jìn)行嶺回歸分析,結(jié)果如表1。

可見(jiàn)回歸系數(shù)的VIF檢驗(yàn)值都小于10,因此判斷模型的多重共線性得到緩解,同時(shí)模型的各統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值也較理想,說(shuō)明回歸結(jié)果是可信的。表1中回歸系數(shù)的值反映了因相應(yīng)自變量改變而引起的制造業(yè)碳排放改變的百分?jǐn)?shù),從而可以得出各影響因素作用的大小。其中財(cái)富因素對(duì)南京制造業(yè)碳排放的影響最大,且呈現(xiàn)明顯的正向作用,達(dá)0.482 6。南京制造業(yè)總產(chǎn)值直接反映了制造業(yè)的發(fā)展,1998年—2008年南京制造業(yè)一直穩(wěn)步增長(zhǎng),年均增幅達(dá)17.22%,南京制造業(yè)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速增長(zhǎng)和規(guī)模的不斷擴(kuò)張,必然導(dǎo)致能源需求的增長(zhǎng),從而使得南京制造業(yè)碳排放增加。技術(shù)因素對(duì)南京制造業(yè)碳排放則呈現(xiàn)出負(fù)向作用,達(dá)-0.058 7。這與我國(guó)制造業(yè)的能源強(qiáng)度持續(xù)下降是分不開(kāi)的,1998年的能源強(qiáng)度達(dá)2.57噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元,到2008年制造業(yè)能源強(qiáng)度已經(jīng)下降到1.06噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元,能源強(qiáng)度的下降依賴(lài)于制造業(yè)技術(shù)水平的提升和制造工藝的進(jìn)步,直接減少了能源消耗,從而減少了碳排放。

表1 嶺估計(jì)結(jié)果

重點(diǎn)考察人力資本的情況。南京制造業(yè)科技活動(dòng)人員占總從業(yè)人員的比重從1998年的4.44%增長(zhǎng)到2008年的8.75%,這得益于南京制造業(yè)科技活動(dòng)人員不斷增加，而南京制造業(yè)總從業(yè)人員呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。顯然這種此消彼長(zhǎng)的格局使得南京制造業(yè)的人力資本取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,制造業(yè)從業(yè)人員的綜合素質(zhì)在這11年中持續(xù)提高。按照本文的理論分析,其對(duì)碳排放的影響作用是負(fù)的,即表現(xiàn)出碳減排效應(yīng)。表1的結(jié)果印證了這一點(diǎn),人力資本因素對(duì)南京制造業(yè)碳排放的影響的確呈現(xiàn)明顯的負(fù)向作用,達(dá)-0.125 5,其碳減排效應(yīng)甚至超過(guò)了技術(shù)因素。當(dāng)然這一點(diǎn)主要?dú)w因于南京制造業(yè)科技活動(dòng)人員數(shù)量增長(zhǎng)較快,使南京制造業(yè)勞動(dòng)者總體素質(zhì)得到提升,客觀上提升了南京制造業(yè)的人力資本。

四、結(jié)論及建議

本文的理論研究部分,以碳排放存量約束為前提,依據(jù)最優(yōu)化模型分析了碳減排對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的約束效應(yīng),指出在缺乏技術(shù)進(jìn)步因素的背景下,經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期可持續(xù)增長(zhǎng)是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。為了探究解決上述矛盾的途徑,本文引入了不同于技術(shù)進(jìn)步的另一個(gè)重要生產(chǎn)性非物質(zhì)要素——人力資本,并依據(jù)盧卡斯內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論,采用最優(yōu)化模型分析人力資本的碳減排效應(yīng),在理論上印證了通過(guò)人力資本建設(shè)能夠克服碳減排約束的負(fù)面影響,進(jìn)而帶來(lái)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

針對(duì)理論研究的結(jié)果,本文以南京制造業(yè)為實(shí)證研究對(duì)象,采用STIRPAT模型重點(diǎn)考察人力資本因素對(duì)碳排放的影響。有偏嶺回歸的結(jié)果表明人力資本因素對(duì)南京制造業(yè)碳排放的影響為-0.125 5,的確呈現(xiàn)出明顯的負(fù)向作用,從而印證了通過(guò)人力資本建設(shè)同樣可以實(shí)現(xiàn)碳減排和制造業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展雙贏的結(jié)論。

基于本文理論和實(shí)證相結(jié)合的研究結(jié)果,依靠人力資本建設(shè)是實(shí)行碳減排的可行途徑。相關(guān)的政策建議如下。

(一)充分挖掘人力資本的碳減排潛力

根本上來(lái)講,人力資本的碳減排效應(yīng)需要以節(jié)能的方式或通過(guò)技術(shù)進(jìn)步的途徑間接地達(dá)到。其著眼點(diǎn)在于人自身,這一點(diǎn)往往被忽視,因此在制定減排政策時(shí)應(yīng)該充分認(rèn)識(shí)人力資本巨大的碳減排潛力。本文實(shí)證研究部分顯示,人力資本的碳減排效應(yīng)甚至超過(guò)了技術(shù)因素,因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步終究是由人創(chuàng)造的。

(二)普及減排知識(shí),增強(qiáng)自覺(jué)減排意識(shí)

碳減排問(wèn)題不僅是經(jīng)濟(jì)問(wèn)題,更是涉及人類(lèi)存亡的大事。這一點(diǎn)雖然在科學(xué)界早已達(dá)成共識(shí),但并沒(méi)有引起世界范圍的足夠重視。各國(guó)仍然局限在自身利益的小圈子里無(wú)法自拔。只有當(dāng)?shù)厍蛏系拿恳粋€(gè)國(guó)家都能從“地球村”的角度、地球上的每一個(gè)人都能從“地球人”的角度去思考問(wèn)題的時(shí)候,減排問(wèn)題所面臨的阻力才會(huì)逐漸消散。為了向這個(gè)理想的目標(biāo)邁進(jìn),普及減排知識(shí)，提高人們的自覺(jué)減排意識(shí),意義重大。

(三)提高教育質(zhì)量,全面提升全民素質(zhì)

提升公民素質(zhì)意味著我國(guó)的人力資本得到優(yōu)化。依據(jù)本文的研究結(jié)果,這必將同時(shí)增強(qiáng)碳減排效應(yīng)。提升公民素質(zhì)的根本途徑是教育,我國(guó)在教育普及方面成果斐然,自1999年以來(lái),我國(guó)的高等教育普及率逐年提升。當(dāng)前以及未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi),我國(guó)教育面臨的頭等大事是如何從提高受教育人數(shù)轉(zhuǎn)向如何提高教育質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)：

[1] 楊宏林,田立新,丁占文. 能源約束下的經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)[J].系統(tǒng)工程,2004,(3).金碚.資源與環(huán)境約束下的中國(guó)工業(yè)發(fā)展[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2005,(4).

[2] 周五七,聶鳴. 碳排放與碳減排的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究文獻(xiàn)綜述[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論,2012,(5).

[3] Ehrlich P R, Holdren J P. Impact of population growth [J]. Sci,1971,(171).Ehrlich P R, Holdren J P. One-dimensional economy [J]. Bulletin of the Atomic Scientists, 1972,(16).

[4] Dietz T, Rosa E A.Effects of population and affluence on CO2emissions [J].Proceedings of the National Academy of Sciences,1997, (94).York Richard, Eugene A Rosa, Dietz T. Bridging environmental science with environmental policy: plasticity of population, affluence and technology [J]. Social Science Quarterly, 2002, (83).

[5] Ying Fan, Lan-Cui Liu, Guang Wu, Yi-Ming Wei. Analyzing impact factors of CO2emissions using the STIRPAT model[J]. Environmental Impact Assessment Review, 2006, (26).

[6] 劉宇,匡耀求,黃寧生,等.水泥生產(chǎn)排放二氧化碳的人口經(jīng)濟(jì)壓力分析[J].環(huán)境科學(xué)研究, 2007,(1).

[7] 王小亭,高吉喜.張家港碳排放人類(lèi)驅(qū)動(dòng)分析[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì),2009,(1).

[8] 丁唯佳,吳先華,孫寧,等.基于STIRPAT模型的我國(guó)制造業(yè)碳排放影響因素研究[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,2012,(3).

[9] 王曾.人力資本、技術(shù)進(jìn)步與CO2排放關(guān)系的實(shí)證研究——基于中國(guó)1953—2008年時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析[J].科技進(jìn)步與對(duì)策,2010,(22).

[10] 李曉純.教育、人力資本、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——理論闡釋和實(shí)證檢驗(yàn)[D].長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2009.

[11] 李晶瑩.我國(guó)人力資本不均等對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2009.