唐 杰 溫照傑 王 東 孫靜宇

（哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 深圳 518000）

一、碳排放達(dá)峰研究的理論方法和實證結(jié)果

過去數(shù)十年，經(jīng)濟(jì)學(xué)家和科學(xué)家提出了若干碳排放達(dá)峰研究理論框架和技術(shù)分析方法。本文概要評價三個基礎(chǔ)模型和三類因素分解方法。三個基礎(chǔ)模型，一是Kaya提出的Kaya恒等式，為其后開展的碳排放因素分解提供了簡捷的可以擴(kuò)展的理論分析思路[1]；二是Grossman和Krueger提出的，以結(jié)構(gòu)升級、技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)境偏好解釋人均收入提高與環(huán)境污染的倒U關(guān)系，即“污染在低收入水平上隨人均GDP 增加而上升，高收入水平上隨GDP增長而下降”，被稱作環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)；[2-3]三是以諾德豪斯為代表的資源最優(yōu)配置的動態(tài)均衡方法。[4-8]碳排放是經(jīng)濟(jì)增長的對偶因素，在增加當(dāng)期產(chǎn)出的同時，碳排放的累積效應(yīng)會減少經(jīng)濟(jì)增長的收益。動態(tài)跨期的碳排放分析打破了傳統(tǒng)的“父債子償”的行為方式，將碳排放產(chǎn)生的長期經(jīng)濟(jì)社會損失，貼現(xiàn)為當(dāng)期的負(fù)收益，形成了當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長與碳排放負(fù)效應(yīng)的動態(tài)收益比較。三類分解方法，第一類是基于指標(biāo)分解法。主要是IPAT和STIRPAT模型。IPAT恒等式將碳排放分解為人口、富裕程度與技術(shù)水平等三個因素，更進(jìn)一步是生產(chǎn)單位產(chǎn)出所需要的原材料投入，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，生產(chǎn)單位產(chǎn)品的原材料消耗，以及社會組織、制度、文化及消費習(xí)慣等。第二類是自下而上方法，以LEAP(Longrange Energy Alternatives Planning System)為代表。第三類是基于系統(tǒng)優(yōu)化模擬，主要包括MARKAL- MACRO 模型、IESOCEM模型和中國能源環(huán)境綜合政策評價模型(IPAC)等。有關(guān)碳排放達(dá)峰研究的實證結(jié)論可歸納為如下幾個方面。

一是碳排放水平與經(jīng)濟(jì)增長方式關(guān)系密切。Green和Stern、Liu等、He 認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長轉(zhuǎn)向更有質(zhì)量、更可持續(xù)和更具包容性的新發(fā)展模式，經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)張從與碳排放脫鉤轉(zhuǎn)換為帶動碳排放量下降。[9-11]碳排放強度差異與經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段決定的經(jīng)濟(jì)增長方式關(guān)系密切。[12-13]涂正革和諶仁俊運用LMDI兩層分解法分析了工業(yè)化、城鎮(zhèn)化對碳排放的動態(tài)邊際凈影響。[14]

二是能源產(chǎn)出效率提高與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級互動。Jiang等，Wang等觀察發(fā)現(xiàn)，我國能源密集型產(chǎn)業(yè)，水泥、鋼鐵和電力行業(yè)，空間分布高度不平衡，造成碳排放與城市化，碳排放與產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu)之間的雙向正因果關(guān)系[15-16]。郭朝先、Li和Wei、Zheng等證實，碳排放強度主要受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和資源稟賦差異影響顯著，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，減少過度依賴資源稟賦會獲得可持續(xù)發(fā)展和碳減排的多重收益[17-19]，以可再生能源和天然氣替代煤炭是遏制碳排放的突破性選擇。[20]

三是碳排放決定于人均收入和城市化水平但不是簡單線性關(guān)系。Sharma使用69個國家1985-2005年面板數(shù)據(jù)，對碳排放量與國際貿(mào)易，人均GDP，城市化和一次能源消費量的關(guān)系進(jìn)行了實證分解分析，其中，人均GDP和城市化是全球碳排放增長的關(guān)鍵因素。按照人均GDP進(jìn)行高中低分組，高收入國家對應(yīng)高人均碳排放水平和低碳排放增長率[21]?，F(xiàn)代城市起源于工業(yè)空間集聚，環(huán)境污染與碳排放因此與城市化過程息息相關(guān)（Li等，2017；Wang等，2018；Bilgili等，2016）[22-24]。后工業(yè)化時期，創(chuàng)新聚集成為城市的主要功能，城市化從碳排放的驅(qū)動力量，轉(zhuǎn)換為碳排放達(dá)峰的驅(qū)動力量。[25-26]Li和Lin（2015）將73個國家面板數(shù)據(jù)劃分為四個收入水平組。低收入組，城市化增加了碳排放量；中低收入和中高收入組，工業(yè)化提高了能源效率，碳排放量依然增加；高收入組，能源消耗上升，碳排放量不增長。[27]

四是有為政府是解決市場機(jī)制失靈的關(guān)鍵。氣候變化是有史以來最嚴(yán)重的市場失靈。[28]Acemoglu 等給出了如下論證過程，若經(jīng)濟(jì)中有兩個生產(chǎn)部門，后發(fā)的清潔生產(chǎn)部門與先行的環(huán)境污染的骯臟生產(chǎn)部門。骯臟生產(chǎn)部門因具有先行的規(guī)模優(yōu)勢，會吸引創(chuàng)新和生產(chǎn)資源更多進(jìn)入獲利，加劇了負(fù)外部性，生態(tài)環(huán)境惡化。若通過合理的政策設(shè)計，調(diào)整不同技術(shù)間成本收益關(guān)系，骯臟部門企業(yè)獲利降低，清潔部門有利可圖，政府干預(yù)就有可能克服市場失敗。在清潔技術(shù)成長為主導(dǎo)技術(shù)后，政府退出干預(yù)，實現(xiàn)長期增長和良好環(huán)境生態(tài)之間的平衡。[29]Lemoine討論了這樣一種狀況，若創(chuàng)新與能源投入互補，經(jīng)濟(jì)增長會從依賴傳統(tǒng)技術(shù)轉(zhuǎn)向新能源技術(shù)。[30]Zhang發(fā)現(xiàn)，推進(jìn)高耗能行業(yè)的碳減排具有明顯的比較優(yōu)勢，相對于一刀切的減排方式，所付出的短期經(jīng)濟(jì)增長代價要小。[31]

五是碳排放達(dá)峰及走向碳中和是技術(shù)創(chuàng)新和體制創(chuàng)新結(jié)果。Levin和Rich回顧并展望了全球碳排放達(dá)峰的進(jìn)程，1990年有19個國家達(dá)到峰值，占當(dāng)期全球碳排放量的21%；2000年有33個國家達(dá)到峰值，占當(dāng)期全球排放量的18%（基于2000年碳排放量）；2010年達(dá)到峰值國家增至49個，占全球排放量的36%（基于2010年碳排放量）；2020年占全球排放量40%的53個國家（基于2010年排放數(shù)據(jù)）將達(dá)到峰值；2030年可能增長到57個國家，占全球排放量的60%。[32]創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長核心驅(qū)動力，新產(chǎn)業(yè)和新技術(shù)的創(chuàng)新爆發(fā)期往往伴隨著投資浪潮，這有利于經(jīng)濟(jì)增長，也應(yīng)防止可能形成的經(jīng)濟(jì)泡沫或是大規(guī)模的公共和私人債務(wù)（Mercure等，2019）。[33]2019年12月歐盟公布了“歐洲綠色協(xié)議”，提出應(yīng)對氣候和環(huán)境挑戰(zhàn)與實現(xiàn)歐盟經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，標(biāo)志著從碳減排轉(zhuǎn)向碳中和的重大步驟。2050年實現(xiàn)碳中和的行動路線圖幾乎涉及了所有經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，清潔能源、循環(huán)經(jīng)濟(jì)、生物多樣性、減少污染的核心在于提高資源利用效率。歐盟能源供給將向主要依賴可再生能源轉(zhuǎn)變，同時終結(jié)煤炭作為燃燒能源的歷史。歐盟企業(yè)要成為全球清潔生產(chǎn)和技術(shù)的領(lǐng)軍者，歐盟要以應(yīng)對氣候變化引導(dǎo)創(chuàng)新、增加就業(yè)，實現(xiàn)可持續(xù)健康經(jīng)濟(jì)增長。[34]

二、OECD碳排放達(dá)峰的實證分析

經(jīng)過幾十年的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)合作組織（OECD）從20個國家擴(kuò)展到36個國家，近13億人口，占世界經(jīng)濟(jì)總量超過60%，有高收入國家，也有墨西哥和土耳其等中高收入國家，實現(xiàn)了人均碳排放和碳排放總量達(dá)峰。實證檢驗OECD達(dá)峰過程階段性特征，以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展、結(jié)構(gòu)變化、技術(shù)創(chuàng)新過程，有助于我們以更寬的視野，從推動我國經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)變的角度審視碳排放達(dá)峰和碳中和的意義。一般說來，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法可以解決實證數(shù)據(jù)存在的技術(shù)問題，但研究者要解決合理使用數(shù)據(jù)的風(fēng)險，可得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)往往不是理論模型的合理代理變量。為避免望文生義，簡單化運用統(tǒng)計指標(biāo)得到肯定與否定的實證檢驗，我們首先從更加寬廣的范圍對OECD經(jīng)濟(jì)社會、創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)和技術(shù)結(jié)構(gòu)變化以及政府管制能力進(jìn)行概覽性的綜述，而后運用可獲得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行可比照的實證檢驗。

（一）OECD經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展概覽

（二）OECD碳達(dá)峰的計量模型設(shè)計

為保證統(tǒng)計數(shù)據(jù)連續(xù)可比較，我們統(tǒng)一采用了世界銀行發(fā)展指數(shù)中的數(shù)據(jù)，1971-2014年OECD國別數(shù)據(jù)中，人口、人均GDP、工業(yè)增加值占比、人口城鎮(zhèn)化率、能源強度、清潔能源占比等是連續(xù)的，可以支持以面板數(shù)據(jù)方式對OECD碳排放達(dá)峰和經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，城市化轉(zhuǎn)型以及可再生能源發(fā)展所代表的能源革命性轉(zhuǎn)型的綜合分析，見表1。

表1 模型中各變量含義及符號

碳排放總量方程寫為：

人均碳排放方程寫為：

式中 C——碳排放總量

PC——人均碳排放

βi——碳排放總量模型中變量系數(shù)值

γi——人均碳排放模型中變量系數(shù)值

楊元惺，中國藝術(shù)攝影學(xué)會主席，絲路國家攝影組織國際聯(lián)盟主席，北京國際攝影周執(zhí)行主席。1956年開始攝影，1976年在周恩來總理逝世及隨后的“四五運動”悼念總理等重大活動中，拍攝了大量珍貴的歷史鏡頭。1978年調(diào)入中國科協(xié)秘書處工作，1996年開始有針對性地游歷拍攝中國和世界的大好河山。

ε，?——隨機(jī)誤差項

i——第i個國家

t——第t年（t=1971,…,2014）

對OECD國家面板數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析及檢驗，以下為檢驗結(jié)果。表2為模型中引入統(tǒng)計變量的描述性分析。為防止回歸結(jié)果出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，本文分別采用LLC、ADF及IPS方法，對各變量進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗，表3為單位根檢驗結(jié)果，顯示各變量均通過LLC檢驗，說明本文模型中變量是平穩(wěn)的。由于方程變量個數(shù)比較多，需對變量間的協(xié)整性進(jìn)行檢驗，本文對變量間協(xié)整關(guān)系進(jìn)行Kao檢驗，結(jié)果如表4所示。結(jié)果表明在1%的顯著性水平下拒絕存在單位根，說明可以認(rèn)為被解釋變量碳排放總量、人均碳排放與其他解釋變量之間存在協(xié)整關(guān)系。注：★、★★、★★★ 分別代表變量在10%、5%及1%的顯著性水平下顯著。

表2 OECD國家變量描述性統(tǒng)計分析①本文數(shù)據(jù)來源：溫照杰.中國與OECD國家碳排放達(dá)峰進(jìn)程分析[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2019.

表3 各變量單位根檢驗

表4 協(xié)整關(guān)系檢驗表

（三）OECD國家面板回歸結(jié)果與分析

表5為OECD碳排放總量和人均碳排放量面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果，其中，OLS、FE、RE分別為最小二乘回歸模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。根據(jù)Hausman檢驗結(jié)果，選擇隨機(jī)效應(yīng)模型解釋解釋碳排放總量，選擇固定效應(yīng)模型解釋人均碳排放。得到的實證回歸結(jié)果如表5所示。

表5 OECD國家碳排放總量/人均碳排放面板回歸結(jié)果

1.實證結(jié)果顯示，人口數(shù)量每增加1%，碳排放增加約1.1%，表明技術(shù)條件不變時，人口增長帶動碳排放總量增長。

2.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高，人均GDP帶動資源消耗上升的收入效應(yīng)遞減。在所考察的時間內(nèi)，OECD人口增長率從期初平均1.2%下降到2014年0.64%；人口凈增長約1.8億，碳排放總量卻達(dá)到了峰值。人均GDP平方值對碳排放總量和人均碳排放量年度影響系數(shù)分別為-0.044和-0.046?？此戚^低，但從基期到報告期累計的碳減排影響已經(jīng)是收入效應(yīng)帶動碳排放增長量的三倍以上，人均收入提高不再是碳排放增長因素。其中包含的動態(tài)最優(yōu)的含義是，人均GDP提高與勞動邊際成本上升和勞動生產(chǎn)率邊際增長持續(xù)同步上升，更高的生產(chǎn)率使經(jīng)濟(jì)增長從帶動碳排放增長，轉(zhuǎn)向脫鉤并最終轉(zhuǎn)身負(fù)向帶動，高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)增長減少碳排放，這也是未來實現(xiàn)碳中和的內(nèi)存邏輯。

3.制造業(yè)占比與碳排放的關(guān)系不確定和不顯著。制造業(yè)一直曾經(jīng)是碳排放量增長主要推動力量，待檢驗的假設(shè)是，制造業(yè)占GDP比率下降會引起OECD碳排放總量下降。面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果為，制造業(yè)增加值占GDP比重與碳排放總量下降方向相同，有些意外的是二者關(guān)系不具有顯著性。這是令人生疑卻似乎合理的結(jié)論。在統(tǒng)計樣本時間內(nèi)，OECD制造業(yè)占比持續(xù)下降，制造業(yè)產(chǎn)出絕對量的增長幅度依然很大。故合理的解釋應(yīng)當(dāng)是，碳排放達(dá)峰并非是簡單化的去工業(yè)化過程。未來研究中，需要深入理解新技術(shù)引入如何改變了工業(yè)內(nèi)部技術(shù)結(jié)構(gòu)，提升了制造業(yè)的要素投入效率和能源效率。

4.城市化與碳排放存在著顯著的倒U關(guān)系。中低級城市化水平，城市化率提高對碳排放量上升存在顯著正向帶動作用。隨著城市化比例持續(xù)上升后，對碳排放總量的貢獻(xiàn)由正轉(zhuǎn)負(fù)。其中的內(nèi)在原因是城市功能發(fā)生變化。過往四十年，計算機(jī)革命、互聯(lián)網(wǎng)革命、移動通訊為主的信息革命演化成一浪高過一浪數(shù)字革命。高端創(chuàng)新過程向城市聚集，高水平大學(xué)和研究開發(fā)機(jī)構(gòu)云集使城市轉(zhuǎn)型成為創(chuàng)新中心。[35]在人口結(jié)構(gòu)（如，高等教育入學(xué)率）和產(chǎn)業(yè)技術(shù)和組織創(chuàng)新支持下，傳統(tǒng)的城市生產(chǎn)方式和生活方式正在發(fā)生深刻變化，使城市化與碳排放之間出現(xiàn)倒U關(guān)系是理論與實證檢驗相一致的內(nèi)在邏輯。

5.能源強度（ei）每降低1%，碳排放總量和人均碳排放可分別下降0.88%和0.86%。能源強度是碳排放量下降的決定性因素，是能源效率、能源結(jié)構(gòu)以及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長綜合反映。值得關(guān)注的是，可再生能源發(fā)電比例(eq,為扣除水電后可再生能源發(fā)電占比)每提高1%，碳排放總量和人均碳排放減少約0.05%，彈性系數(shù)似乎不高，但是影響與潛力均較大。推算的結(jié)果是，過去20年OECD太陽能及風(fēng)能等可再生能源占比（eq值）從1.5%提高至11.5%，對OECD碳排放總量下降的貢獻(xiàn)約為0.5%。未來，可再生能源成為主導(dǎo)能源過程就是碳排放量持續(xù)下降和碳中和的過程。

三、OECD國家碳排放達(dá)峰對我國的借鑒意義

一是我國與OECD經(jīng)濟(jì)增長動態(tài)具有明顯相似性。我國經(jīng)濟(jì)要素投入由低向高的動態(tài)再配置、創(chuàng)新能力、結(jié)構(gòu)變化與OECD同方向變化,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距還較大，但提升速度更快。我國人口總量略高于OECD，碳排放總量和人均碳排放水平均為OECD的90%左右，經(jīng)濟(jì)總量與人均GDP約是OECD的1/4。我國實現(xiàn)人均GDP超過一萬美元，臨近高收入國家門檻后，經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)換的緊迫性空前提高。抓住新能源革命機(jī)遇對加快經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)型具有極其重要的意義。

二是我國城市化率和高等教育入學(xué)率與OECD平均水平有20年差距。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，城市化水平和人口質(zhì)量的提升將構(gòu)成新的重要的發(fā)展紅利。我國城市化率上升過程中，創(chuàng)新驅(qū)動的貢獻(xiàn)會持續(xù)上升，城市化對碳排放量的拉動作用轉(zhuǎn)為脫鉤和推動碳排放達(dá)峰。要廣泛引入新能源技術(shù)，推動能源革命，積極推動能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，從高碳能源轉(zhuǎn)向低碳能源和可再生能源發(fā)展。

三是研究開發(fā)費用占比已與OECD相當(dāng)，持續(xù)的創(chuàng)新投入增長表現(xiàn)為商標(biāo)、專利與工業(yè)設(shè)計量已經(jīng)趕上或是超過了OECD的總和?？茖W(xué)期刊論文發(fā)表2017年即已經(jīng)接近OECD總和的30%。數(shù)量型要素投入驅(qū)動型增長已經(jīng)讓位于創(chuàng)新驅(qū)動增長。

四是我國制造業(yè)占比是OECD平均數(shù)的二倍，無重量的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度和占GDP的比重已經(jīng)高于OECD的平均水平。創(chuàng)新能力增長與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，技術(shù)結(jié)構(gòu)的變化亮點紛呈，以營商便利性衡量的我國政府績效進(jìn)步很快，以專利申請衡量的能源與環(huán)境領(lǐng)域的創(chuàng)新進(jìn)展與OECD大致相當(dāng)。

五是加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化過程對我國實現(xiàn)2030年碳排放達(dá)峰具有決定性意義。首先是加快工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和新技術(shù)使用，降低單位產(chǎn)出的能耗水平。實施工業(yè)去過剩產(chǎn)能、落后產(chǎn)能、限制高能耗和高碳排放技術(shù)發(fā)展，優(yōu)化行業(yè)內(nèi)部技術(shù)與產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，提高能源效率，實現(xiàn)我國工業(yè)部門化石能源消耗和碳排放量達(dá)到峰值。其次是我國化石能源占比仍然較高，高碳排放的燃煤發(fā)電占比與OECD差距持續(xù)擴(kuò)大。要堅定地推動能源革命，促進(jìn)低碳能源發(fā)展，限制煤炭生產(chǎn)和消費，有效降低單位能耗的碳排放水平。在電力需求仍將高速增長情況下，推動電力行業(yè)脫碳，實現(xiàn)更快的碳排放強度下降。[36-37]第三是可再生能源是未來能源革命的主戰(zhàn)場，能源革命與數(shù)字技術(shù)融合發(fā)展是各國產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的制高點。大力發(fā)展以可再生能源為支點的新能源技術(shù)對創(chuàng)新驅(qū)動具有重要意義。

六是，碳排放達(dá)峰是一個跨學(xué)科的問題，不僅是應(yīng)對氣候變化議題，也不僅是環(huán)境污染問題，碳排放是經(jīng)濟(jì)增長過程中要素投入的負(fù)的邊際產(chǎn)出。從提高社會凈產(chǎn)出的長期動態(tài)視野看問題，所有企業(yè)應(yīng)用環(huán)境和氣候友好型的新技術(shù)，全社會的創(chuàng)新能力就會增強，環(huán)境生態(tài)破壞就會減少，低資源消耗的新興產(chǎn)業(yè)部門就會有較快增長，環(huán)境生態(tài)和氣候變化的社會成本就會降低，人民群眾就能從綠水青山中獲得更多的幸福感。

七是強有力的政府干預(yù)有助于打破傳統(tǒng)技術(shù)先入為主的市場規(guī)模效應(yīng)，讓新技術(shù)的效率超越傳統(tǒng)技術(shù)，創(chuàng)造出超過傳統(tǒng)技術(shù)市場份額的新市場。更高的能源產(chǎn)出效率，更低的能源消費的碳排放，要求降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的能源密度。這種變化內(nèi)生于動態(tài)經(jīng)濟(jì)過程，自然而然地包括了聰明政府的作用。政府政策的有效性表現(xiàn)為讓傳統(tǒng)生產(chǎn)技術(shù)付出更高的成本，讓新技術(shù)獲得更大的市場規(guī)模。