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        高質(zhì)量發(fā)展背景下的區(qū)域能源碳排放規(guī)制研究
        ——以浙江為例

        2020-10-14 07:14:46陳宇光
        關(guān)鍵詞:排放量彈性變量

        陳宇光

        (臺(tái)州行政學(xué)院,浙江 臺(tái)州 318000)

        在全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力的新常態(tài)下,實(shí)現(xiàn)社會(huì)生產(chǎn)的高質(zhì)量發(fā)展,已成為我國(guó)生產(chǎn)力可持續(xù)發(fā)展、穩(wěn)步提高居民收入的必由之路。高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),有賴于建立一個(gè)科學(xué)的指標(biāo)體系,從而形成可操作的實(shí)施路徑。在眾多規(guī)制指標(biāo)中,碳排放量作為一項(xiàng)綜合性的環(huán)境指標(biāo),其增減變化能深刻反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度等變量的異質(zhì)性變動(dòng),與地方經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型升級(jí)強(qiáng)相關(guān)。同時(shí),碳排放空間是一種絕大多數(shù)行業(yè)都必需的同質(zhì)化要素,對(duì)其開展研究和規(guī)制,可以發(fā)揮“抓手”的作用,從而形成一種帶有普遍性的倒逼機(jī)制。因此,碳排放量指標(biāo)突破了狹隘的應(yīng)對(duì)氣候變化的范疇,“十一五”期間在全國(guó)范圍內(nèi)逐漸受到重視,并以碳強(qiáng)度的形式進(jìn)入全國(guó)和各省市的“十二五”規(guī)劃。本研究以浙江省為例,旨在探討區(qū)域能源碳排放量的異質(zhì)性,并從高質(zhì)量發(fā)展的角度提出相應(yīng)的規(guī)制建議。

        一、文獻(xiàn)綜述和模型設(shè)定

        (一)模型基礎(chǔ)概述

        現(xiàn)有的關(guān)于環(huán)境指標(biāo)的定量分析,大多基于IPAT恒等式的分析基礎(chǔ)。IPAT模型起源于20世紀(jì)70年代Ehrlich等(1970)(1)Ehrlich P, Holdren J, The People Problem, Saturday Review, 1970, No.4, pp.42-43.、Commoner(1971)(2)Commoner B,The Closing Circle, Alfred Knopf, 1971, pp.1-5.等關(guān)于影響環(huán)境“人口增長(zhǎng)論”與“技術(shù)決定論”的討論。該模型認(rèn)為,環(huán)境影響是人口、富裕程度、技術(shù)水平三個(gè)變量的乘積:

        I=P×A×T

        (1)

        其中,I、P、A、T分別代表環(huán)境變量、人口數(shù)量、富裕程度、技術(shù)水平。

        1989年日本教授Yoichi Kaya在IPCC研討會(huì)上提出將IPAT模型具體化,將A用人均收入指標(biāo)代替,用T代表單位GDP的環(huán)境影響,從而將IPAT模型演化為KAYA恒等式(3)Kaya Y, Impact of Carbon Dioxide Emission Control on GNP Growth: Interpretation of Proposed Scenarios, IPCC Energy and Industry Subgroup, Response Strategies Working Group, 1989, pp.2-4.:

        (2)

        KAYA恒等式的提出,使IPAT模型在理論和實(shí)證層面有了可操作的基礎(chǔ),之后模型的改良演化不斷涌現(xiàn),相應(yīng)的實(shí)證分析已運(yùn)用到能源、生態(tài)足跡、大氣污染和水污染等眾多環(huán)境領(lǐng)域,已然成為環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域一個(gè)重要的研究方法體系。雖然IPAT恒等式識(shí)別出了影響環(huán)境的主要因素,但在理論上仍然存在一定的短板。

        第一,有效變量遺漏較多。對(duì)于IPAT恒等式來(lái)說(shuō),只有滿足乘積恒等關(guān)系的變量,才能進(jìn)入模型,從而造成變量選取的范圍過(guò)于狹窄。而文化、制度等只能以名義數(shù)字代表的因素,顯然也是環(huán)境的影響因素,但由于無(wú)法滿足乘積關(guān)系,只能籠統(tǒng)地隱含在變量T以內(nèi)。如何繼續(xù)向下分解以包涵更多變量,依然是IPAT研究體系懸而未決的難題。

        第二,模型的拓展和應(yīng)用余地較小。環(huán)境影響因素由假設(shè)先驗(yàn)地予以確定,不支持假設(shè)檢驗(yàn)。而環(huán)境經(jīng)濟(jì)理論的發(fā)展總是提出各種假說(shuō),需要由模型加以實(shí)證分析,例如Grossman等(1991)關(guān)于環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的論斷(4)Grossman G, Krueger A, Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement, NBER Working Papers 3914, National Bureau of Economic Research, 1991, pp.2-36.,其實(shí)證需要在模型中引入富裕程度的二次方甚至三次方,這即使在IPAT恒等式的對(duì)數(shù)形式中也很難實(shí)現(xiàn)。

        第三,技術(shù)變量的代表性存在爭(zhēng)議。為了保證恒等關(guān)系成立,作為表征技術(shù)水平的變量T是在I、P、A已知的情況下求出的,并非獨(dú)立變量,其數(shù)值的上升或下降是否僅體現(xiàn)技術(shù)水平的變化,值得商榷。如果把變量T獨(dú)立出來(lái),使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中一個(gè)與P、A無(wú)關(guān)卻能代表技術(shù)因素的指標(biāo),又難以保證恒等關(guān)系。

        為了減少IPAT模型固有缺陷帶來(lái)的影響,York等(2003)改良IPAT恒等式的對(duì)數(shù)形式,將其定義為隨機(jī)形式,即STIRPAT模型(5)York R, Rosa E, Dietz T, Stirpat, Ipat and Impact: Analytic Tools for Unpacking the Driving Forces of Environmental Impacts, Ecological Economics, 2003, No.3, pp.351-365.:

        I=C0×Pα×Aβ×Tγ×e

        (3)

        在隨機(jī)形式中,不僅變量可以通過(guò)指數(shù)α、β、γ和常數(shù)C0來(lái)不同程度地影響環(huán)境變量,而且可以適度添加原本不滿足乘積恒等關(guān)系的變量。

        (二)碳排放指標(biāo)計(jì)量模型設(shè)定

        根據(jù)IPAT模型的思想,針對(duì)碳排放量指標(biāo)的實(shí)際特征,可以將其每一年的數(shù)據(jù)分解出人口、城鎮(zhèn)化率、人均收入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)和排放系數(shù)等因素。在式(4)中,P為地區(qū)常住人口數(shù);通過(guò)分類變量i將P分為城鄉(xiāng)兩類人口Pi,其比值為城鎮(zhèn)化率U,對(duì)應(yīng)的人均收入為pGDPi;通過(guò)分類變量j將GDP分為三次產(chǎn)業(yè)增加值Iij,從而形成產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量ISij、能源強(qiáng)度變量EIijk;通過(guò)分類變量k對(duì)應(yīng)消費(fèi)的20種主要能源Eijk,構(gòu)建第k種能源的消費(fèi)比重,即能源結(jié)構(gòu)ESijk;Пk為第k種能源的碳排放系數(shù),該系數(shù)可假定始終保持穩(wěn)定。

        (4)

        通過(guò)引入分類變量,上述IPAT模型保證了恒等關(guān)系的成立。根據(jù)STIRPAT模型的改良思路以及節(jié)約自由度的考慮,通常只選取同一分類變量中最具代表性的一組數(shù)據(jù)進(jìn)入模型。在針對(duì)浙江碳排放量的其他相似研究中,孫敬水等(2011)引入人口、人均收入、能源強(qiáng)度、煤炭比重和單位能耗排碳量五個(gè)指標(biāo)(6)孫敬水、李志堅(jiān)、陳稚蕊:《低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素研究——以浙江省為例》,《中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2011年第2期,第48-55頁(yè)。;魏丹青等(2017)引入人口、人均收入、能源強(qiáng)度、煤炭比重、城鎮(zhèn)化率和三產(chǎn)比例六個(gè)指標(biāo)(7)魏丹青、黃煒、曹植:《省域碳排放影響因素分析及減碳機(jī)制探討——以浙江省為例》,《生態(tài)經(jīng)濟(jì)》2017年第12期,第14-18頁(yè)。。筆者經(jīng)過(guò)前期試算,先選取人口、人均收入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度進(jìn)入模型,城鎮(zhèn)化率、能源結(jié)構(gòu)因素在后文另行闡述。對(duì)模型兩邊取對(duì)數(shù),即可得到碳排放量的長(zhǎng)期均衡函數(shù):

        (5)

        現(xiàn)有的IPAT恒等式應(yīng)用研究絕大多數(shù)是直接對(duì)上式進(jìn)行回歸,而實(shí)際上自變量對(duì)因變量的影響通常是逐年遞減而非完全一一對(duì)應(yīng)的,如此計(jì)量將忽略變量的滯后效應(yīng),混淆自變量的短期和長(zhǎng)期彈性。根據(jù)格蘭杰表述定理,協(xié)整變量間的短期非均衡關(guān)系,總可以由一個(gè)誤差修正模型表述。故選擇構(gòu)建較為節(jié)省自由度的1階自回歸分布滯后DHSY函數(shù),并將其變形為誤差修正模型加以估計(jì),其表達(dá)式如下(8)Davidson J, Hendry D, Srba F, Econometric Modelling of the Aggregate Time-series Relationship between Consumers’ Expenditure and Income in the United Kingdom, The Economic Journal, 1978, No.6, pp.661-692.:

        (6)

        其中,ecm代表t-1期的非均衡誤差,根據(jù)誤差修正機(jī)制的思想,上一期的非均衡誤差將在均衡關(guān)系的作用下于本期進(jìn)行修復(fù),故ecm前的系數(shù)必須為負(fù),且各變量前的系數(shù)將由式(5)中的長(zhǎng)期彈性,改變?yōu)閮H體現(xiàn)本期自變量變化的影響,即為短期彈性。此外,誤差修正模型是差分模型,故預(yù)期不存在常數(shù)項(xiàng)。

        二、浙江碳排放量誤差修正模型的估計(jì)和檢驗(yàn)

        (一)數(shù)據(jù)來(lái)源和描述性統(tǒng)計(jì)

        浙江能源碳排放數(shù)據(jù)由歷年能源消費(fèi)終端數(shù)據(jù)計(jì)算得到,根據(jù)《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》地區(qū)能源平衡表、《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)區(qū)域電網(wǎng)基準(zhǔn)線排放因子》等資料估算得到1990—2018年排放量數(shù)據(jù),估算的公式如下:

        (7)

        其中,C表示當(dāng)年二氧化碳排放總量;Ck是第k種能源消費(fèi)產(chǎn)生的排放量,其計(jì)算分兩部分:本地能源的消費(fèi)采用物料衡算法,Ek是該種能源的消費(fèi)量,NCVk表示該種燃料的平均低位發(fā)熱量,VCk表示單位熱值含碳量,COFk表示碳氧化率;外省電力調(diào)入引起的間接排放采用凈調(diào)入電力E電調(diào)乘以排放系數(shù)EFOM的計(jì)算辦法。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整因素采用二產(chǎn)比例除以三產(chǎn)比例衡量;能源強(qiáng)度因素采用標(biāo)準(zhǔn)煤能源消費(fèi)量除以GDP衡量。這些變量的歷年數(shù)值均源自《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》,其中,涉及GDP的變量均以2000年不變價(jià)為基準(zhǔn)折算。

        (二)模型參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)

        對(duì)于時(shí)序數(shù)據(jù)誤差修正模型的估計(jì),首先需要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性和協(xié)整關(guān)系成立。對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF檢驗(yàn),得知所有數(shù)據(jù)都是一階單整;對(duì)OLS擬合殘差進(jìn)行AEG檢驗(yàn),在帶漂移項(xiàng)、滯后三階時(shí)取得最小系數(shù)-3.499,p值為0.0011,可認(rèn)為通過(guò)了協(xié)整檢驗(yàn)。

        誤差修正模型的建立需經(jīng)兩步,首先需要估計(jì)長(zhǎng)期均衡模型式(5),得到殘差ecm值代入式(6)。對(duì)式(5)經(jīng)過(guò)試算檢驗(yàn)得知,OLS回歸會(huì)產(chǎn)生自相關(guān)問(wèn)題,故采用一階廣義差分法進(jìn)行回歸,經(jīng)迭代后估得長(zhǎng)期彈性和殘差ecm值。將上一期殘差放入本期觀察值,與對(duì)數(shù)差分?jǐn)?shù)據(jù)一并進(jìn)行OLS回歸,得到誤差修正模型的短期彈性值。兩步法的參數(shù)擬合結(jié)果如表1所示。

        表1 兩步法的模型參數(shù)擬合結(jié)果

        兩個(gè)模型的參數(shù)擬合結(jié)果都較好地符合了變量的經(jīng)濟(jì)意義,正負(fù)號(hào)正常且數(shù)值適中。在誤差修正模型中,ecm前的系數(shù)為-0.29,常數(shù)項(xiàng)不顯著,都符合預(yù)期。對(duì)兩個(gè)模型的殘差進(jìn)行偏度—峰度、Shapiro-Wilk、Shapiro-Francia三種正態(tài)性檢驗(yàn),結(jié)果顯示沒(méi)有拒絕正態(tài)的原假設(shè),從而說(shuō)明t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)有效。White檢驗(yàn)、BP檢驗(yàn)結(jié)果沒(méi)有拒絕同方差的原假設(shè)。在共線性檢驗(yàn)中,誤差修正模型的VIF平均僅為1.53倍,一階廣義差分模型的VIF偏高,這也是時(shí)序數(shù)據(jù)的普通現(xiàn)象,鑒于t檢驗(yàn)顯著,可認(rèn)為模型自身較為富余的自由度較好地克服了共線性問(wèn)題。在殘差自相關(guān)檢驗(yàn)中,兩個(gè)模型的DW統(tǒng)計(jì)量分別為1.729、1.457,同時(shí)結(jié)合BG檢驗(yàn)和Ljung-Box Q檢驗(yàn),可認(rèn)為自相關(guān)問(wèn)題已經(jīng)得到緩解。對(duì)誤差修正模型進(jìn)行RESET檢驗(yàn),顯示沒(méi)有遺漏變量。

        在參數(shù)穩(wěn)健性檢驗(yàn)中,分別采用其他同質(zhì)指標(biāo)替換產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度變量,重新計(jì)算發(fā)現(xiàn),無(wú)論是第一步的一階差分模型還是第二步的誤差修正模型,其參數(shù)數(shù)值正負(fù)號(hào)都顯示正確,大小合理,且人口、人均收入等未替換變量的參數(shù)數(shù)值沒(méi)有重大差異。然后,刪去較易產(chǎn)生共線性問(wèn)題的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)解釋變量,將其更換為能源結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率再次回歸,發(fā)現(xiàn)擬合效果雖有所下降,但系數(shù)估計(jì)值仍然大體一致。檢驗(yàn)數(shù)據(jù)如表2所示,綜合認(rèn)為原誤差修正模型的參數(shù)估計(jì)較為穩(wěn)健。

        三、浙江碳排放量指標(biāo)異質(zhì)性的模型解釋

        (一)模型的短期和長(zhǎng)期彈性

        對(duì)誤差修正模型參數(shù)的解讀,需要從短期和長(zhǎng)期兩方面來(lái)看。人口數(shù)量因素對(duì)排放增長(zhǎng)有刺激作用,回歸結(jié)果顯示,在人口變化的當(dāng)年,排放的人口彈性為1.3倍,即人口數(shù)量變化1%,將導(dǎo)致當(dāng)年排放增長(zhǎng)約1.3%;同時(shí)由于滯后作用的存在,長(zhǎng)期來(lái)看,將總共導(dǎo)致排放增長(zhǎng)約2.31%,說(shuō)明人口因素?zé)o論是在短期還是在長(zhǎng)期,都富有彈性,且作用時(shí)效較長(zhǎng)。人均收入因素的短期彈性為0.49,但長(zhǎng)期彈性可達(dá)0.73,說(shuō)明人均收入的提高在短期內(nèi)對(duì)排放增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用并不明顯,但從長(zhǎng)期來(lái)看其功效會(huì)逐漸提高。

        產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素的長(zhǎng)期彈性0.27低于短期彈性0.42,說(shuō)明二產(chǎn)比重下降和三產(chǎn)比重上升1%時(shí),短期來(lái)看具有約0.42%的減排功效,但長(zhǎng)期來(lái)看其減排績(jī)效會(huì)有所反彈。能源強(qiáng)度的長(zhǎng)期彈性和短期彈性較為接近,其下降1%將導(dǎo)致排放降低約0.57%,且該減排功效在一年內(nèi)基本發(fā)揮完畢。ecm前的系數(shù)為-0.29,說(shuō)明在該協(xié)整關(guān)系中,上一年對(duì)均衡關(guān)系的偏離將在當(dāng)年修復(fù)約29%,進(jìn)一步證實(shí)了各因素對(duì)排放量作用的滯后性和長(zhǎng)期性。

        在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中,城鎮(zhèn)化率的測(cè)試結(jié)果顯示,1990—2019年,浙江省的城鎮(zhèn)化率由36%上升至70%,達(dá)到歐洲發(fā)達(dá)國(guó)家水平,但城鎮(zhèn)化率的大幅提升對(duì)排放量的刺激作用并不顯著。其原因在于浙江居民的富裕程度、城鄉(xiāng)均衡發(fā)展水平長(zhǎng)期走在全國(guó)前列,故農(nóng)村居民的生活水平及相應(yīng)的碳排放水準(zhǔn)與城鎮(zhèn)居民并不存在較大差別,所以人口由農(nóng)村遷徙到城市,并不會(huì)導(dǎo)致排放量的迅猛增長(zhǎng)。

        能源結(jié)構(gòu)的測(cè)試結(jié)果與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)類似,其長(zhǎng)期彈性1.37,也小于其短期彈性2.03,反映出煤炭比例下降的減排效果存在后期反復(fù)。其原因在于風(fēng)電、光電穩(wěn)定性差、平價(jià)上網(wǎng)難等短板依舊存在,水電、核電等清潔能源的發(fā)電量較為固定,所以能源結(jié)構(gòu)中用煤比例的下降只會(huì)導(dǎo)致油氣比例的上升。雖然油氣的單位熱值含碳量VC值低于煤炭,但仍遠(yuǎn)高于清潔能源的近零排放,故能源結(jié)構(gòu)調(diào)整雖然存在減排功效,但目前仍未能得到充分發(fā)揮。

        綜合模型系數(shù)結(jié)果可知,當(dāng)前對(duì)浙江排放量起刺激作用的主要是人口、人均收入因素,起抑制作用的有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源強(qiáng)度下降和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化因素。比較各變量的系數(shù)發(fā)現(xiàn),刺激類因素的彈性加總要高于抑制類因素,而且在長(zhǎng)時(shí)間跨度下,人口因素的滯后作用會(huì)逐步顯現(xiàn),而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的減排作用還會(huì)反彈,導(dǎo)致目前排放量依然保持逐漸上升的趨勢(shì)。

        (二)自變量驅(qū)動(dòng)程度分析

        將模型中解釋變量1990—2018年的年均復(fù)合增長(zhǎng)率乘以其長(zhǎng)期彈性,得到各變量對(duì)排放量增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)程度,再除以合計(jì)數(shù)即可得到碳排放量變動(dòng)的計(jì)量分解結(jié)果(見表3)。該結(jié)果與采用LMDI方法分解的前期研究具有一致性(9)陳宇光:《浙江省能源碳排放增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)因素探究——基于行業(yè)和能源的二維LMDI模型》,《嘉興學(xué)院學(xué)報(bào)》2016年第2期,第36-42頁(yè)。。

        表3 自變量對(duì)碳排放量年度增長(zhǎng)率的驅(qū)動(dòng)情況

        從分解結(jié)果看,首先,城鎮(zhèn)居民收入的提高,是浙江區(qū)域碳排放增長(zhǎng)最主要的驅(qū)動(dòng)因素,驅(qū)動(dòng)排放量增長(zhǎng)了101.01%。其次,人口數(shù)量增長(zhǎng)可以解釋排放量增長(zhǎng)率的31.78%。居民持續(xù)增收、流動(dòng)人口向東南沿海區(qū)域匯聚,仍然是浙江乃至全國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的必然趨勢(shì),也是高質(zhì)量發(fā)展的預(yù)期成果,實(shí)踐中亦不可能為了降低環(huán)境影響而人為地壓制人口和人均收入因素。

        產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度作為抑制排放上升的因素,可以解釋排放下降程度的8.31%和24.49%。與計(jì)量模型得到的結(jié)論類似,三產(chǎn)比率的提高未顯現(xiàn)出較大的減排效應(yīng),甚至后期出現(xiàn)反彈。其原因在于三產(chǎn)相比二產(chǎn),存在規(guī)模小、數(shù)量大的特點(diǎn),從業(yè)人員素質(zhì)良莠不齊,加之我國(guó)水、電等基礎(chǔ)要素供應(yīng)價(jià)格偏低,故其減排潛力雖大但在實(shí)踐中節(jié)能降耗普遍不受重視。能源強(qiáng)度改善是目前抑制排放增長(zhǎng)最有力的措施,原因在于能源強(qiáng)度是各省市五年規(guī)劃的剛性約束指標(biāo),且上級(jí)部門每年會(huì)考核地方政府目標(biāo)落實(shí)情況,故能源強(qiáng)度通常都會(huì)進(jìn)入大中型項(xiàng)目落地前的環(huán)境類評(píng)價(jià),從而切實(shí)發(fā)揮減排功效。

        四、政策建議

        針對(duì)計(jì)量估算顯示,浙江省碳排放量的變動(dòng)存在異質(zhì)性因素。其中,城鎮(zhèn)化的推進(jìn)與排放增長(zhǎng)脫鉤,這可能是區(qū)別其他城鄉(xiāng)差距較大省份的一個(gè)顯著特征;同時(shí),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整所帶來(lái)的減排功效出現(xiàn)某種反復(fù)拉鋸現(xiàn)象,其減排潛力尚有待發(fā)掘。人口數(shù)量、居民收入則體現(xiàn)出與其他地區(qū)的同質(zhì)特性。異質(zhì)性和同質(zhì)性并存,對(duì)此可考慮在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)等方面強(qiáng)化政策力度。

        (一)提升第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)排放空間經(jīng)濟(jì)效用最大化

        浙江“四換三名”“騰籠換鳥”“鳳凰涅槃”等經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型浪潮方興未艾,第三產(chǎn)業(yè)中的新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)、康養(yǎng)服務(wù)和文化創(chuàng)意等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展迅猛,對(duì)于降低全省排放強(qiáng)度起到積極作用,下一步應(yīng)繼續(xù)鼓勵(lì)節(jié)能咨詢、計(jì)量檢測(cè)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)等兼具經(jīng)濟(jì)效益及環(huán)境效益的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展。結(jié)合傳統(tǒng)第三產(chǎn)業(yè)數(shù)量多、規(guī)模小等特征,適宜采用制度成本較低的行政化規(guī)制手段來(lái)發(fā)掘其減排潛力。例如,出臺(tái)通用的節(jié)能標(biāo)準(zhǔn),嚴(yán)格把牢市場(chǎng)準(zhǔn)入門檻;深化水電氣、排污權(quán)等生產(chǎn)要素的價(jià)格改革,明確數(shù)量階梯價(jià)格、行業(yè)差別價(jià)格、超額懲罰價(jià)格的實(shí)施范圍,使通用要素價(jià)格能真正反映資源從開采到廢物處理的全周期成本。

        (二)倒逼存量,嚴(yán)控增量,打破用能單位能源強(qiáng)度鎖定效應(yīng)

        浙江能耗基數(shù)低,在經(jīng)歷初期的技術(shù)節(jié)能和管理節(jié)能階段后,能源強(qiáng)度下降的潛力已得到很大程度的釋放,需進(jìn)一步尋找節(jié)能邊際成本相對(duì)較低的領(lǐng)域??蛇\(yùn)用稅收優(yōu)惠、行業(yè)補(bǔ)貼和行政命令等途徑,類比“以畝均論英雄”的產(chǎn)業(yè)調(diào)整思路,推動(dòng)重點(diǎn)耗能行業(yè)能效對(duì)標(biāo),繼續(xù)深挖工業(yè)節(jié)能潛力。力爭(zhēng)主要耗能領(lǐng)域能耗保持全國(guó)領(lǐng)先水平,部分耗能領(lǐng)域達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平,形成一批節(jié)能建筑、節(jié)能物流、節(jié)能園區(qū)和節(jié)能政府試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)。

        (三)以扎實(shí)穩(wěn)健的技術(shù)攻關(guān)開發(fā)新能源,實(shí)現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化

        能源多樣化是打破能源要素制約、保障能源安全的重要戰(zhàn)略措施。應(yīng)當(dāng)抓住目前全球能源供應(yīng)寬松的有利時(shí)機(jī),加快天然氣、石油儲(chǔ)運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),加強(qiáng)油氣資源戰(zhàn)略儲(chǔ)備。浙江省的核電、水電、風(fēng)電和太陽(yáng)能等低碳能源品種齊全且資源豐富,應(yīng)當(dāng)加快突破一批能源裝備關(guān)鍵組件和材料的生產(chǎn)工藝,降低光伏、風(fēng)電產(chǎn)品發(fā)電成本,早日實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng),同時(shí)加快燃煤電廠清潔排放整治提升,增強(qiáng)電網(wǎng)調(diào)峰能力,從而推動(dòng)清潔能源技術(shù)在浙江的規(guī)模化發(fā)展。

        (四)多措調(diào)節(jié)高耗能產(chǎn)品消費(fèi),培養(yǎng)綠色低碳的生活方式

        居民人均收入提高后,必然增加對(duì)各種產(chǎn)品的消費(fèi),此時(shí)需要政府有關(guān)部門加強(qiáng)宣傳引導(dǎo),提倡節(jié)約環(huán)保的生活理念,減少不必要的奢侈消費(fèi)、面子消費(fèi)和非理性消費(fèi)。同時(shí),運(yùn)用消費(fèi)稅、環(huán)保稅、增值稅和資源稅等稅收工具,加大對(duì)高碳產(chǎn)品的征稅力度,或者考慮在現(xiàn)有碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的基礎(chǔ)上,對(duì)廣大中小排放源實(shí)行碳稅制度,實(shí)現(xiàn)以市場(chǎng)價(jià)格手段引導(dǎo)綠色消費(fèi),還能夠?yàn)榈貐^(qū)環(huán)境污染治理、生態(tài)補(bǔ)償和環(huán)保監(jiān)測(cè)等工作籌集資金。

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