徐德義，馬瑞陽(yáng)，朱永光

（中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北武漢 430074）

1 問題的提出

以全球變暖為主要特征的氣候變化已經(jīng)開始威脅到生態(tài)系統(tǒng)與人類健康［1］，各國(guó)政府正在積極推進(jìn)節(jié)能減排政策來應(yīng)對(duì)全球變暖帶來的挑戰(zhàn)。根據(jù)聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）的評(píng)估報(bào)告，人類活動(dòng)導(dǎo)致大量化石能源消耗與CO2排放是全球變暖的主要原因［2］。為了控制CO2排放，國(guó)際社會(huì)先后簽訂了《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》《京都議定書》和《巴黎協(xié)定》。作為一個(gè)負(fù)責(zé)任的大國(guó)，中國(guó)相繼在“十一五”規(guī)劃、“十二五”規(guī)劃、“十三五”規(guī)劃中提出約束性的能源強(qiáng)度或碳排放強(qiáng)度控制指標(biāo)。目前，中國(guó)是世界上CO2排放第一大國(guó)以及經(jīng)濟(jì)體量最大的發(fā)展中國(guó)家［3］，研究、分析中國(guó)CO2排放量的趨勢(shì)特征、影響因素，探尋中國(guó)經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展路徑成為亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題。

中華人民共和國(guó)國(guó)務(wù)院在《“十三五”控制溫室氣體排放工作方案》中強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)低碳科技創(chuàng)新，研發(fā)能源、工業(yè)、建筑、交通、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、海洋等重點(diǎn)領(lǐng)域經(jīng)濟(jì)適用的低碳技術(shù)，加快推動(dòng)低碳技術(shù)進(jìn)步。已有研究證實(shí)，技術(shù)進(jìn)步是實(shí)現(xiàn)中國(guó)節(jié)能減排的重要手段，低碳技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展的重要途徑［4］。然而，Acemoglu等［5］認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步存在一定的路徑依賴，企業(yè)擁有的技術(shù)既包括污染型技術(shù)又包括清潔型技術(shù)，技術(shù)進(jìn)步可能增加CO2排放也可能減少CO2排放［6］。那么，何種類型的技術(shù)進(jìn)步能夠有效抑制中國(guó)的CO2排放？中國(guó)地域遼闊，各省份的資源稟賦、所處發(fā)展階段和戰(zhàn)略地位等條件和狀況顯著不同，技術(shù)進(jìn)步的碳減排效應(yīng)在不同區(qū)域上存在著怎樣的差異？本文嘗試對(duì)上述問題作出回答，從區(qū)域差異視角理清不同類型技術(shù)進(jìn)步與碳排放之間的復(fù)雜關(guān)系，以期為更好地制定中國(guó)區(qū)域間節(jié)能減排政策提供準(zhǔn)確依據(jù)與經(jīng)驗(yàn)支持。

2 文獻(xiàn)綜述

導(dǎo)致CO2排放的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素眾多且復(fù)雜，技術(shù)進(jìn)步是應(yīng)對(duì)氣候變化和碳減排的關(guān)鍵因素，因此，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者關(guān)注技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的影響并且進(jìn)行了深入研究，然而，不同學(xué)者關(guān)于技術(shù)進(jìn)步與碳排放關(guān)系的研究結(jié)果存在著一定的差異，研究結(jié)論主要可以分為3類：第1類，技術(shù)進(jìn)步能夠抑制CO2排放。如，李國(guó)志等［7］研究人口、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)3種因素對(duì)中國(guó)CO2排放影響時(shí)發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步在一定程度上緩解了CO2排放；Xu等［8］、Du等［9］以及Wu等［10］均得出相似的研究結(jié)論。第2類，技術(shù)進(jìn)步會(huì)促進(jìn)CO2排放。如，Wang等［11］研究廣東省的碳減排問題時(shí)以碳排放強(qiáng)度作為技術(shù)進(jìn)步的替代變量，結(jié)果證實(shí)技術(shù)進(jìn)步會(huì)促進(jìn)廣東省的碳排放；相似的研究結(jié)論也在其他研究中得到［12］。第3類，技術(shù)進(jìn)步與碳排放之間并不存在顯著的關(guān)系。如，李凱杰等［13］將全要素生產(chǎn)率作為技術(shù)進(jìn)步的測(cè)量指標(biāo)，運(yùn)用向量誤差修正模型檢驗(yàn)技術(shù)進(jìn)步與中國(guó)碳排放的關(guān)系，結(jié)果表明短期內(nèi)技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳減排沒有明顯作用；Wang等［14］以能源技術(shù)相關(guān)的專利存量作為技術(shù)進(jìn)步的代理變量，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步與碳排放的關(guān)系在統(tǒng)計(jì)上不顯著。

在現(xiàn)有研究中，或以碳排放強(qiáng)度、全要素生產(chǎn)率、能源強(qiáng)度等不同的代理變量間接衡量技術(shù)進(jìn)步，較少涉及不同類型技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的異質(zhì)性影響。Acemoglu等［5］研究認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步的種類可分為污染型技術(shù)與清潔型技術(shù)。Li等［15］研究認(rèn)為不同種類技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的影響方式不同：一種是從源頭提高能源利用效率，指在生產(chǎn)或者生活中發(fā)展清潔能源，以及在生產(chǎn)過程中提高生產(chǎn)工藝，減少CO2排放；另一種指的是末端治理，利用污染處理設(shè)備對(duì)已經(jīng)產(chǎn)生的CO2進(jìn)行收集處理，減少排放到大氣中的CO2，例如碳捕集與存儲(chǔ)技術(shù)。因此，本文將以不同種類技術(shù)進(jìn)步作為研究對(duì)象，探討不同種類技術(shù)進(jìn)步的碳排放效應(yīng)，嘗試?yán)砬寮夹g(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放影響的復(fù)雜機(jī)制，以為碳減排的經(jīng)濟(jì)政策制定提供實(shí)證依據(jù)。

考慮不同種類技術(shù)進(jìn)步有助于理清技術(shù)進(jìn)步影響碳排放的復(fù)雜機(jī)制，能夠避免“一刀切”的碳減排技術(shù)政策。已有少數(shù)學(xué)者考慮到不同種類技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的影響，從研究方法來看，為數(shù)不多的研究可以分為兩類：第一類的研究方法為因素分解法，如羅良文等［16］基于環(huán)境效益分解模型，將碳排放變動(dòng)的技術(shù)效應(yīng)分解為環(huán)保技術(shù)效應(yīng)、生產(chǎn)技術(shù)效應(yīng)、混合技術(shù)效應(yīng)、結(jié)構(gòu)生產(chǎn)技術(shù)以及結(jié)構(gòu)環(huán)保技術(shù)，研究認(rèn)為大多數(shù)年份內(nèi)環(huán)保技術(shù)效應(yīng)在中國(guó)有利于工業(yè)碳排放水平的降低，結(jié)構(gòu)生產(chǎn)技術(shù)效應(yīng)對(duì)碳排放存在明顯促進(jìn)作用；張偉等［17］利用因素分解模型研究發(fā)現(xiàn)，1995—2010年間中國(guó)30個(gè)省份能源使用和碳排放的技術(shù)因素對(duì)CO2減排效率和CO2減排效率的變化率有較強(qiáng)的正影響，現(xiàn)階段提高能源使用和碳排放的技術(shù)效率和技術(shù)水平是提升中國(guó)全要素碳減排效率的關(guān)鍵因素。第二類為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，如鄢哲明等［18］使用面板固定效應(yīng)模型，基于全球?qū)＠麛?shù)據(jù)對(duì)比研究清潔技術(shù)創(chuàng)新與污染技術(shù)創(chuàng)新對(duì)碳強(qiáng)度的影響，實(shí)證結(jié)果得到清潔技術(shù)創(chuàng)新顯著抑制碳強(qiáng)度，污染技術(shù)創(chuàng)新存在促進(jìn)作用，并且碳強(qiáng)度變化對(duì)后者更加敏感；張文彬等［19］基于動(dòng)態(tài)面板模型研究異質(zhì)性技術(shù)進(jìn)步的碳減排效應(yīng)，結(jié)果表明廣義技術(shù)進(jìn)步和能源利用技術(shù)進(jìn)步增加了碳排放，而環(huán)境技術(shù)進(jìn)步和資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步有利于降低碳排放。

上述研究成果對(duì)本文深入研究不同技術(shù)進(jìn)步的碳排放效應(yīng)具有重要參考價(jià)值，本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上作出以下改進(jìn)：首先，本文將從宏觀視角出發(fā)，考慮到化石能源利用效率、環(huán)境中CO2減排和廣義技術(shù)創(chuàng)新3個(gè)角度的技術(shù)進(jìn)步，利用合理的變量表示3種技術(shù)進(jìn)步；其次，部分學(xué)者在考慮技術(shù)進(jìn)步與中國(guó)CO2排放之間關(guān)系時(shí)沒有考慮到區(qū)域差異，部分學(xué)者對(duì)中國(guó)按東、中、西部劃分為三大區(qū)域，而本文將根據(jù)各省份CO2排放量大小劃分不同區(qū)域；最終，大多數(shù)實(shí)證研究使用線性模型和普通最小二乘法來估計(jì)碳排放驅(qū)動(dòng)因素的效應(yīng)，采用這兩種方法一方面經(jīng)濟(jì)變量之間存在的大量非線性關(guān)系會(huì)被忽略，另一方面普通最小二乘法只能反映自變量對(duì)因變量條件均值的影響大小，而本文將采用面板分位數(shù)模型進(jìn)行實(shí)證分析，面板分位數(shù)模型不僅可以捕捉經(jīng)濟(jì)變量之間的非線性關(guān)系，描述因變量條件分布的全貌，而且不需要隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足經(jīng)典假定例如零均值、同方差、正態(tài)分布等，當(dāng)隨機(jī)誤差項(xiàng)不滿足經(jīng)典假定時(shí)分位數(shù)回歸的系數(shù)估計(jì)值比普通最小二乘估計(jì)更加穩(wěn)健。

3 模型方法與數(shù)據(jù)來源

3.1 模型建立與變量選取

Ehrlich等［20］最早提出用以評(píng)估環(huán)境壓力的IPAT模型，目前該模型已被研究者們廣泛應(yīng)用于研究環(huán)境污染的影響因素。IPAT模型的表達(dá)式為：

然而，許多學(xué)者指出傳統(tǒng)的IPAT模型存在著一些缺陷：首先，式（1）是數(shù)學(xué)上的恒等式，不允許統(tǒng)計(jì)上的參數(shù)估計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn)［21］；其次，模型假設(shè)這3個(gè)影響因素的彈性系數(shù)為1，但在實(shí)際情況中難以滿足［22］。在IPAT模型的基礎(chǔ)上，Dietz等［23］提出了STIRPAT模型，具體形式如下：

STIRPAT模型形式靈活并且多變，允許對(duì)每個(gè)因素進(jìn)行適當(dāng)?shù)胤纸猓?3］，因此本文基于此模型對(duì)技術(shù)進(jìn)步因素進(jìn)行適當(dāng)分解，研究不同類型技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的影響。Li等［15］研究認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步能通過兩種途徑來減少CO2排放：一種是提高化石能源利用效率，從生產(chǎn)活動(dòng)源頭減少化石能源消耗，進(jìn)而減少CO2排放；另一種是從末端減少CO2排放，末端減排主要依靠碳捕獲與儲(chǔ)蓄（CCS）技術(shù)。本文選取單位生產(chǎn)總值的化石能源消耗量表示能源使用技術(shù)進(jìn)步，其值可以從源頭上反映化石能源利用效率，值越小說明單位產(chǎn)值所消耗化石能源越少，能源利用效率越高，反之能源利用效率越低［24-25］；同時(shí)，已有學(xué)者證實(shí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化能夠影響單位生產(chǎn)總值的能源消耗量，為了使單位生產(chǎn)總值的能源消耗量更好地表示能源使用的技術(shù)因素，在式（2）中加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量作為控制變量，控制住產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的影響。CO2排放技術(shù)進(jìn)步改善環(huán)境的途徑主要是利用污染處理設(shè)備或者技術(shù)，對(duì)已經(jīng)產(chǎn)生的碳排放進(jìn)行收集或處理，使排放量達(dá)到排放標(biāo)準(zhǔn)，減少污染物對(duì)環(huán)境的損害［26］。CO2排放技術(shù)進(jìn)步代表技術(shù)進(jìn)步的末端減排效應(yīng)，用單位化石能源消耗的碳排放量表示，其主要包括處理已產(chǎn)生CO2的技術(shù)水平與能源消耗結(jié)構(gòu)變化對(duì)CO2排放量的影響，本文認(rèn)為能源消耗結(jié)構(gòu)的變化在時(shí)間上變化緩慢，因此在式（2）中加入能源消耗結(jié)構(gòu)變量控制住能源結(jié)構(gòu)變化對(duì)碳排放量的影響。為了更好地比較研究，本文還考慮廣義型技術(shù)進(jìn)步，其包含各種形式知識(shí)的積累與技術(shù)改進(jìn)，用各省份專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)表示。此外，本文從中國(guó)實(shí)際情況考慮，在式（2）中加入城鎮(zhèn)化水平作為控制變量，因?yàn)楦魇》菡诮?jīng)歷快速城鎮(zhèn)化，城市人口的激增導(dǎo)致城市房地產(chǎn)和交通基礎(chǔ)設(shè)施快速發(fā)展，城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)導(dǎo)致鋼鐵、水泥的大量生產(chǎn)從而增加化石能源消耗并且造成大量CO2排放。為了消除變量可能存在的異方差的影響，本文將所有變量進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，研究樣本為中國(guó)30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市（未含西藏和港澳臺(tái)地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)。為了更加直觀地顯示模型各變量，具體的模型形式如下：

為了研究不同分位點(diǎn)處各影響因素對(duì)碳排放影響的異質(zhì)性，本文采用面板分位數(shù)模型。Koneker［27］首次提出面板分位數(shù)回歸模型，通過面板分位數(shù)回歸模型不僅能夠揭示因變量條件分布的全貌，而且不對(duì)殘差項(xiàng)進(jìn)行嚴(yán)格假定，估計(jì)結(jié)果也不易受極值點(diǎn)的影響。基于式（3）確定的具體變量，利用面板分位數(shù)模型，式（3）可變形為：

3.2 數(shù)據(jù)來源與描述統(tǒng)計(jì)

由于中國(guó)尚未公布各省份CO2排放量的直接監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，本文按照2006年IPCC給出的碳排放系數(shù)和各省份主要消耗的9種化石能源，包括煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣、煉廠干氣，估算出各省份化石能源消耗總量以及CO2排放量。9種化石能源消耗量的原始數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，其他種類化石能源消耗量很小，所以本文在估算碳排放量過程中不予考慮。鑒于數(shù)據(jù)的一致性，以30個(gè)省份2001—2017年的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。人均GDP、總?cè)丝?、城?zhèn)化率、第二產(chǎn)業(yè)占比的數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)來源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。相關(guān)變量說明及其描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量說明及樣本數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果

4 實(shí)證研究結(jié)果

4.1 區(qū)域劃分

從實(shí)際情況考慮，中國(guó)地域廣闊，各省份之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源稟賦、能源消耗結(jié)構(gòu)等因素存在著顯著差異，如果不考慮區(qū)域差異，全部照搬一個(gè)模式，則很難實(shí)現(xiàn)各區(qū)域最優(yōu)的減排路徑、達(dá)到節(jié)能減排目標(biāo)。本文按照2001—2017年30個(gè)省份的年平均CO2排放由小到大的順序，繪制出樣本地區(qū)2001、2017年以及2001—2017年的年平均CO2排放量曲線圖（見圖1），可得年均碳排放最大的省份（山東）與最小的省份（海南）都是中國(guó)東部地區(qū)，并且西部?jī)?nèi)蒙古的CO2排放量要大于大部分東部與中部省份，因此東、中、西部區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)可能并不適合對(duì)各省份CO2排放量進(jìn)行區(qū)域分析。從圖1可以看出，年平均CO2排放量基本能夠反映各省份2001—2017年碳排放量大小的變化特征，因此本文將從年均碳排放量的大小考慮，考察5個(gè)有代表性的分位點(diǎn)（0.10、0.25、0.50、0.75、0.90），將30個(gè)省份分為6個(gè)組（見表2）。由圖1可知，不同省份的CO2排放量大小存在著明顯差異，說明本文采用面板分位數(shù)模型是合理并且適用的。

圖1 樣本地區(qū)CO2排放量比較

表2 樣本地區(qū)基于CO2排放量的區(qū)域分組

4.2 面板單位根檢驗(yàn)

大多數(shù)經(jīng)濟(jì)變量的序列都是非平穩(wěn)的，使用非平穩(wěn)序列進(jìn)行回歸分析可能會(huì)導(dǎo)致偽回歸問題，所以在采用面板分位數(shù)模型估計(jì)之前，很有必要對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。面板單位根檢驗(yàn)主要有兩大類檢驗(yàn)方法：第一類檢驗(yàn)方法假設(shè)不同截面存在相同的單位根，例如LLC（Levin-Lin-Chu）檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)和Hadri檢驗(yàn)；第二類檢驗(yàn)方法假設(shè)不同截面之間存在不同的單位根，主要包括IPS（Im-Pesaran-Skin）檢驗(yàn)、Fisher-ADF檢驗(yàn)和Fisher-PP檢驗(yàn)，并且允許一階自回歸系數(shù)在不同的截面單元可以不同。從實(shí)際情況考慮，中國(guó)各省份之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步、資源稟賦等因素都存在著顯著的異質(zhì)性，與第一類檢驗(yàn)方法相比，第二類單位根檢驗(yàn)方法與客觀事實(shí)更加符合，因此，本文應(yīng)用IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP檢驗(yàn)對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。通過單位根檢驗(yàn)結(jié)果可以得到（見表3），大部分序列在0.1的水平下沒有通過顯著性檢驗(yàn)，說明這些序列是非平穩(wěn)的。為了得到平穩(wěn)序列，通常做法是將不平穩(wěn)序列進(jìn)行差分處理，然而，差分序列不再具有原序列的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義，模型的估計(jì)系數(shù)也難以解釋。Engle等［28］提出協(xié)整理論，即使回歸模型中包含非平穩(wěn)序列，只要模型殘差是平穩(wěn)的，那么變量之間也存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系。本文所建立的模型都通過了面板協(xié)整Pedroni檢驗(yàn)，說明變量之間存在著長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，可以建立面板分位數(shù)模型（限于篇幅，本文內(nèi)未具體給出）。

表3 樣本數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果

4.3 分位數(shù)回歸結(jié)果

面板分位數(shù)模型可以估計(jì)出每一個(gè)分位點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的回歸方程，系數(shù)估計(jì)結(jié)果能夠揭示不同CO2排放水平上解釋變量對(duì)被解釋變量的邊際影響。本文選取5個(gè)有代表性的分位點(diǎn)（0.10、0.25、0.50、0.75、0.90）分別估計(jì)能源使用技術(shù)進(jìn)步（T1）、CO2排放技術(shù)進(jìn)步（T2）、廣義型技術(shù)進(jìn)步（T3）的模型結(jié)果，估計(jì)結(jié)果分別見表4、表5、表6所示，其最后一列同時(shí)列出OLS的估計(jì)結(jié)果。同時(shí)，為了更加全面分析不同分位點(diǎn)處技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的影響，本文估計(jì)0.01～0.99之間99個(gè)分位點(diǎn)的模型結(jié)果，繪制T1、T2、T3系數(shù)大小隨著分位點(diǎn)τ變化的曲線圖，分別見圖2、圖3、圖4所示（限于篇幅，其他解釋變量的系數(shù)大小隨分位數(shù)τ變化的曲線圖沒有給出）。

4.3.1 能源使用技術(shù)進(jìn)步

表4結(jié)果表示，在10%的顯著性水平下，大多數(shù)解釋變量的系數(shù)估計(jì)值都通過了顯著性檢驗(yàn)。其中，能源使用技術(shù)進(jìn)步在5個(gè)分位點(diǎn)處以及OLS估計(jì)的系數(shù)全部為正，并在1%的顯著性水平下顯著。能源使用技術(shù)進(jìn)步的值越小，說明能源利用效率越高、技術(shù)水平越高［24-25］，系數(shù)顯著為正，說明提高能源利用效率能夠抑制CO2排放。Berkhout等［29］的研究證實(shí)提高能源效率對(duì)能源消費(fèi)的影響包括兩個(gè)方面：一方面，能源利用效率的提高，相同單位產(chǎn)出消耗化石能源總量變少，能夠從源頭上減少化石能源消耗；另一方面，能源利用效率提高，會(huì)降低企業(yè)產(chǎn)品的單位生產(chǎn)成本與價(jià)格，導(dǎo)致產(chǎn)品需求和消費(fèi)增加，引起更多的化石能源消耗，產(chǎn)生所謂的能源回彈效應(yīng)。樣本地區(qū)的能源技術(shù)進(jìn)步通過在源頭影響能源消耗量，進(jìn)而影響CO2排放量的大小，系數(shù)估計(jì)值為正，表明導(dǎo)致碳排放量減小的技術(shù)效應(yīng)大于能源回彈效應(yīng)引致碳排放量的增加值，凈效應(yīng)為技術(shù)水平提高會(huì)降低CO2排放。

表4 樣本地區(qū)能源使用技術(shù)進(jìn)步的模型估計(jì)結(jié)果

由圖2可知，系數(shù)估計(jì)值隨著分位數(shù)τ變化的曲線始終在0的上方，并且95%的置信區(qū)間沒有與0相交，進(jìn)一步說明在其他分位點(diǎn)處能源使用技術(shù)進(jìn)步的估計(jì)系數(shù)也顯著為正，系數(shù)大小隨著分位數(shù)τ呈“U”型結(jié)構(gòu)，即樣本地區(qū)能源使用技術(shù)進(jìn)步的碳減排效應(yīng)大小隨著CO2排放水平提升表現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)。

圖2 樣本地區(qū)能源使用技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)折線

4.3.2 CO2排放技術(shù)進(jìn)步

由表5可知，CO2排放技術(shù)進(jìn)步的估計(jì)系數(shù)全部為正，但在0.10的分位點(diǎn)上不顯著，其他系數(shù)在10%的顯著水平下全部顯著，說明除了0.10分位點(diǎn)，在其他分位點(diǎn)處CO2排放技術(shù)進(jìn)步能夠抑制CO2排放。

表5 樣本地區(qū)CO2排放技術(shù)進(jìn)步的模型估計(jì)結(jié)果

圖3結(jié)果顯示，大約在0.25分位點(diǎn)之前，T2估計(jì)系數(shù)的95%置信區(qū)間包括0，表明在τ＜0.25時(shí)估計(jì)系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)，而在τ＞0.25時(shí)系數(shù)估計(jì)值顯著為正并且變化幅度很小，這說明CO2排放技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的影響存在著門檻效應(yīng)，即只有在碳排放量達(dá)到一定程度的省份，CO2排放技術(shù)進(jìn)步才會(huì)起到明顯抑制CO2排放的作用。本文認(rèn)為τ＜0.25對(duì)應(yīng)省份碳排放量小，當(dāng)?shù)卣畬?duì)碳減排問題關(guān)注不夠，沒有足夠動(dòng)力督促當(dāng)?shù)仄髽I(yè)進(jìn)行低碳技術(shù)創(chuàng)新，對(duì)排放到大氣中的CO2沒有進(jìn)行相應(yīng)處理，因此無法顯現(xiàn)出CO2排放技術(shù)進(jìn)步的碳減排效應(yīng)。以碳排放量最小的2個(gè)省份（海南、青海）為例，根據(jù)環(huán)保部可得數(shù)據(jù)顯示，2007年與2009年青海省作為中國(guó)創(chuàng)建綠色社區(qū)數(shù)量最少的省份，分別創(chuàng)建了綠色社區(qū)3個(gè)和15個(gè)，海南省在2007年與2009年分別創(chuàng)建綠色社區(qū)15個(gè)和10個(gè)，均遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全國(guó)平均標(biāo)準(zhǔn)的273個(gè)與238個(gè)。根據(jù)《中國(guó)綠色專利統(tǒng)計(jì)報(bào)告（2014—2017年）》顯示，2017年青海省、海南省是樣本地區(qū)中綠色專利申請(qǐng)量最少的兩個(gè)地區(qū)，分別為80件、87件。通過上述分析可知，CO2排放量較少的省份對(duì)碳排放問題關(guān)注度不夠，相應(yīng)低碳技術(shù)創(chuàng)新投入不足導(dǎo)致CO2排放技術(shù)進(jìn)步無法發(fā)揮其碳減排效應(yīng)。

圖3 樣本地區(qū)CO2排放技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)估計(jì)

4.3.3 廣義型技術(shù)進(jìn)步

由表6可得，廣義型技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)估計(jì)值在5個(gè)分位點(diǎn)的系數(shù)估計(jì)值全部為負(fù)數(shù)，但在10%顯著性水平下，沒有通過顯著性檢驗(yàn)；圖4中，系數(shù)估計(jì)值的曲線圖位于0的下方，95%的置信區(qū)間幾乎全部都包括0。這說明在樣本地區(qū)中廣義型技術(shù)進(jìn)步并沒有起到明顯抑制CO2排放的作用，提高廣義型技術(shù)進(jìn)步水平并不能有效減少CO2排放。本文認(rèn)為該結(jié)果與各省份高消耗、高污染、高排放的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式有關(guān)。經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)中大多數(shù)技術(shù)可以被貼上清潔或污染的標(biāo)簽［5］，廣義型技術(shù)進(jìn)步包含各種形式知識(shí)的積累與技術(shù)改進(jìn)，既包括以提高生產(chǎn)力為主卻會(huì)污染環(huán)境的污染技術(shù)，例如內(nèi)燃機(jī)與機(jī)動(dòng)車的發(fā)明，又包括可再生能源技術(shù)或碳捕獲與封存等清潔技術(shù)，因此，與能源使用技術(shù)進(jìn)步類似，廣義型技術(shù)進(jìn)步對(duì)CO2排放也存在著兩方面的效應(yīng)：第一，廣義型技術(shù)進(jìn)步不是“綠色偏向”的，而是朝著提高生產(chǎn)效率和擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模的方向進(jìn)行［30］，導(dǎo)致CO2排放增加，稱之為規(guī)模效應(yīng)；第二，廣義型技術(shù)進(jìn)步會(huì)促進(jìn)低碳技術(shù)與清潔生產(chǎn)技術(shù)的產(chǎn)生，從而減少CO2排放，稱之為技術(shù)效應(yīng)［19］。由本文實(shí)證結(jié)果可知，樣本地區(qū)的技術(shù)效應(yīng)尚未充分發(fā)揮，目前各省份在提高廣義型技術(shù)進(jìn)步水平時(shí)首要考慮的是如何促進(jìn)生產(chǎn)率發(fā)展經(jīng)濟(jì)規(guī)模，導(dǎo)致化石能源大量消耗、二氧化碳排放增加，忽視了節(jié)能減排問題，所以廣義型技術(shù)進(jìn)步并沒有表現(xiàn)出明顯抑制樣本地區(qū)排放的效應(yīng)。

表6 樣本地區(qū)廣義型技術(shù)進(jìn)步的模型估計(jì)結(jié)果

圖4 樣本地區(qū)廣義型技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)估計(jì)分布

4.3.4 整體分析

將3種技術(shù)進(jìn)步對(duì)比來看，能源使用技術(shù)進(jìn)步、CO2排放技術(shù)進(jìn)步具有抑制CO2排放的作用，而廣義型技術(shù)進(jìn)步未表現(xiàn)出顯著的碳減排作用。從系數(shù)估計(jì)值的大小來看，CO2排放技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)遠(yuǎn)大于能源使用技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)，說明CO2排放技術(shù)進(jìn)步是改善中國(guó)環(huán)境質(zhì)量、減少碳排放的重要手段；圖2、圖3結(jié)果顯示，能源使用技術(shù)進(jìn)步與CO2排放技術(shù)進(jìn)步在τ＞0.90的省份（江蘇、河北、山東）碳減排效應(yīng)都是最大的，這可能與各省份教育投入有關(guān)，因?yàn)槿肆Y本是技術(shù)進(jìn)步的源泉，特別是高等教育是所有技術(shù)進(jìn)步的重要來源［8］。根據(jù)教育部、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局所收集到的數(shù)據(jù)，2003—2017年江蘇、河北、山東3省年平均預(yù)計(jì)本科畢業(yè)人數(shù)為225 981人，比樣本區(qū)域中其他5組內(nèi)各地區(qū)的本科畢業(yè)人數(shù)都要多，τ＜0.10的省份為63 532人，τ為0.10～0.25的省份為68 711人，τ為0.25～0.50的省份為99 992人，τ為0.50～0.75的省份為143 319人，τ為0.75～0.90的省份為138 443人。由此可見，τ＞0.90的省份在高等教育方面投入最多，人力資本投入最大，導(dǎo)致當(dāng)?shù)厝藗児?jié)能環(huán)保意識(shí)更強(qiáng)，高校在清潔能源技術(shù)、低碳技術(shù)等研發(fā)與技術(shù)投入也會(huì)隨之增多，進(jìn)而導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步抑制CO2排放的作用要強(qiáng)于其他省份。

5 結(jié)論和政策建議

研究不同類型技術(shù)進(jìn)步對(duì)中國(guó)區(qū)域碳排放的影響，有利于為區(qū)域節(jié)能減排政策的合理制定提供準(zhǔn)確依據(jù)。本文以中國(guó)30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市2001—2017年的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，從宏觀層面考慮能源使用技術(shù)進(jìn)步、CO2排放技術(shù)進(jìn)步、廣義型技術(shù)進(jìn)步，利用面板分位數(shù)模型研究3種技術(shù)進(jìn)步對(duì)區(qū)域碳排放影響的差異性，實(shí)證結(jié)果表明：能源使用進(jìn)步對(duì)CO2排放具有雙重效應(yīng)，抑制碳排放的技術(shù)效應(yīng)要強(qiáng)于促進(jìn)碳排放的能源回彈效應(yīng)，凈效應(yīng)為抑制CO2排放，凈效應(yīng)大小與CO2排放水平之間呈現(xiàn)“U”型結(jié)構(gòu)，在τ＜0.10與τ＞0.90對(duì)應(yīng)省份的減排效應(yīng)要強(qiáng)于τ為0.50～0.75和τ為0.75～0.90對(duì)應(yīng)省份；CO2排放技術(shù)進(jìn)步的碳減排效應(yīng)最強(qiáng)，但是其對(duì)CO2排放的影響存在著門檻效應(yīng)，只有在τ＞0.25的省份才會(huì)發(fā)揮減排作用；廣義型技術(shù)進(jìn)步并沒有表現(xiàn)出顯著抑制CO2排放的作用；能源使用技術(shù)與CO2排放技術(shù)進(jìn)步在τ＞0.90對(duì)應(yīng)省份（江蘇、山東、河北）的減排效果都要強(qiáng)于其他省份。

上述研究結(jié)果對(duì)中國(guó)節(jié)能減排技術(shù)政策的制定具有如下啟示：第一，通過提高技術(shù)水平來實(shí)現(xiàn)CO2減排目標(biāo)時(shí)應(yīng)考慮技術(shù)進(jìn)步的類別，避免“一刀切”的政策。目前來說，能源使用技術(shù)進(jìn)步與CO2排放技術(shù)進(jìn)步能夠有效抑制中國(guó)的CO2排放，應(yīng)該將其作為抑制碳排放的重要手段，政府加大相關(guān)領(lǐng)域的資金投入，提高技術(shù)水平，通過技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)CO2減排。第二，海南、青海等碳排放量小的省份也應(yīng)該重視節(jié)能減排問題。目前，碳排放量小的省份并不意味著以后碳排放量也少，在工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的進(jìn)程中，海南、青海等省份也可能成為碳排放量的大省，這些省份也應(yīng)該重視環(huán)境保護(hù)、經(jīng)濟(jì)綠色低碳發(fā)展等問題，決不能走“先污染、后治理”的老路，提高綠色低碳技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)支出，發(fā)揮CO2排放技術(shù)進(jìn)步的碳減排效應(yīng)。第三，制定節(jié)能減排政策時(shí)要充分發(fā)揮CO2排放技術(shù)進(jìn)步的碳減排效應(yīng)。CO2排放技術(shù)進(jìn)步的減排效應(yīng)在3種技術(shù)進(jìn)步中最強(qiáng)，要重視相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)投入，例如碳捕獲與采集技術(shù)。第四，需要繼續(xù)加大高等教育投入與人力資本投資，通過人力資本投資帶動(dòng)CO2減排。人力資本是所有技術(shù)進(jìn)步的重要來源，技術(shù)進(jìn)步的碳減排效應(yīng)在教育投資高的省份會(huì)更強(qiáng)，加大教育投入將提高國(guó)民素質(zhì)，節(jié)能環(huán)保意識(shí)也會(huì)隨之提高，高校在低碳技術(shù)與節(jié)能技術(shù)領(lǐng)域的科研產(chǎn)出也會(huì)隨之增多，進(jìn)而會(huì)促進(jìn)CO2減排。