潘喜蓮 侯宇恒
工業(yè)革命以來,氣候變化造成的生態(tài)危機(jī)使人類的發(fā)展面臨著巨大的挑戰(zhàn),引起了國際社會(huì)的高度重視。IPCC(2007)[1]在第四次評估報(bào)告中明確指出:全球氣候變化主要是由于人類活動(dòng)的結(jié)果,其中二氧化碳作為最重要的人為溫室氣體,更多的是因?yàn)榛剂系氖褂?。在此基礎(chǔ)上,IPCC(2014)[2]第五次評估報(bào)告評估了不同治理水平和不同經(jīng)濟(jì)條件下的緩解方案,但最終根據(jù)實(shí)際情況并不推薦任何特定的緩解方案。依據(jù)《巴黎協(xié)定》(2015)設(shè)定的全球“努力將升溫控制在1.5℃范圍內(nèi)的目標(biāo)”和《全球升溫1.5 ℃特別報(bào)告》(2018)提出的目標(biāo)對應(yīng)著更為嚴(yán)格的碳預(yù)算,中國作為全球二氧化碳排放大國,想要在30多年去實(shí)現(xiàn)任務(wù)比較艱巨。2020年9月22日,我國在聯(lián)合國大會(huì)上提出二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值,努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和;2021年,在全國兩會(huì)上,碳達(dá)峰、碳中和被首次寫入政府工作報(bào)告;同年,中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第九次會(huì)議明確提出實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和的基本思路及主要舉措。這些重大宣示不僅體現(xiàn)了我國對節(jié)能減排、推動(dòng)構(gòu)建人類命運(yùn)共同體、加強(qiáng)生態(tài)文明建設(shè)的重視程度,更為我國二氧化碳排放路徑的研究確定了關(guān)鍵性的節(jié)點(diǎn)。
中國作為世界上最大的發(fā)展中國家,目前仍處于社會(huì)主義初級階段,處于工業(yè)化后期,經(jīng)濟(jì)發(fā)展在很大程度上依賴能源消耗,在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成全球溫升控制目標(biāo)相對于發(fā)達(dá)國家而言需要加大節(jié)能減排的速度和力度。尤其是在有效推進(jìn)“3060”碳目標(biāo)中,主要面臨著四個(gè)方面的挑戰(zhàn):從碳排放總量來看,我國的溫室氣體碳排放量還處于逐步上升趨勢,其上升斜率在逐步減緩,同時(shí)碳排放總量與能源消費(fèi)總量趨勢相同;從能源結(jié)構(gòu)上來看,我國仍以煤炭為主,約占60%,其所產(chǎn)生的二氧化碳排放要比石油高,更是無法與清潔能源相比,需要克服科學(xué)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等各方面的問題;從能源強(qiáng)度來看,我國每單位的GDP所消耗的能源在逐年減少,一定程度上反映了能源使用率的逐年提升,于2019年能源強(qiáng)度為0.49噸標(biāo)煤/萬元,雖然有了顯著下降,但與世界平均水平0.349噸標(biāo)煤/萬元仍有較大的差距,需要技術(shù)創(chuàng)新的可持續(xù)加持;加之我國尚未完成新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略,來自建筑行業(yè)的碳排放量也是不利于“3060”碳目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的重要因素之一。因此,研究能源消費(fèi)、清潔能源發(fā)展、城鎮(zhèn)化與GDP對二氧化碳排放影響效應(yīng),有助于針對經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的東中西部地區(qū)對碳排放量影響的異質(zhì)性以及主要影響因素制定差異化的現(xiàn)實(shí)路徑,以實(shí)現(xiàn)制定節(jié)能減排政策的科學(xué)性和可操作性,加快推動(dòng)綠色生產(chǎn)生活方式的形成。
在內(nèi)容覆蓋范圍廣泛、主題細(xì)化多變、涉及學(xué)科眾多的二氧化碳排放因素的研究中,國內(nèi)外學(xué)者對于能源消費(fèi)、能源結(jié)構(gòu)、綠色發(fā)電量比重、城鎮(zhèn)化率、GDP與人均二氧化碳排放之間關(guān)系的研究呈現(xiàn)出交叉狀態(tài),并未全部覆蓋所有變量,主要研究內(nèi)容分為以下三個(gè)方面:
國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于城市化對二氧化碳排放的影響結(jié)果差異較大:一是成正相關(guān);Jones(1991)[3]在研究發(fā)展中國家城市化對能源消費(fèi)的影響時(shí),對1980年的59個(gè)發(fā)展中國家進(jìn)行了回歸分析,指出在保持人均收入和工業(yè)化不變的情況下,居住在城市的人口比例增加10%,現(xiàn)代人均能源消費(fèi)將增加4.5-4.8%,這直接影響了二氧化碳排放量;孫輝煌(2012)[4]、周葵和戴小文(2013)[5]、王薇(2014)[6]、張中杰等(2020)[7]也認(rèn)為城鎮(zhèn)化率的提升會(huì)造成人均能源消費(fèi)碳排放量的增加,即二者成正向影響。二是成負(fù)相關(guān)或倒U型關(guān)系,以及線性遞增關(guān)系、倒N型關(guān)系;Dong Xiangyang 和 Yuan Guiqiu(2011)[8]、束克東和李影(2020)[9]的研究結(jié)果認(rèn)為城鎮(zhèn)化與二氧化碳排放存在負(fù)相關(guān)或者呈倒U型關(guān)系;許士春和龍如銀(2014)[10]通過實(shí)證更進(jìn)一步地發(fā)現(xiàn)這種倒U型關(guān)系存在于除了我國東部地區(qū)的其他地區(qū),東部地區(qū)呈現(xiàn)的是線性遞增關(guān)系;王小斌和邵燕斐(2014)[11]在對我國1995-2011年30個(gè)省級面板數(shù)據(jù)研究中也得出了與其相似的結(jié)論;李佳佳(2020)[12]的實(shí)證分析結(jié)果則是全國、東部、西部與中部差異較大,分別出現(xiàn)了倒N型和U型;楊曉軍和陳浩(2013)[13]的研究又出現(xiàn)了新的結(jié)果,即全國和東部、西部地區(qū)兩者之間也呈現(xiàn)倒N型關(guān)系,但與中部地區(qū)卻呈現(xiàn)N型關(guān)系。除此之外,還出現(xiàn)了第三種結(jié)論,曾德珩和王霞(2015)[14]通過研究發(fā)現(xiàn)城市化與二氧化碳排放之間可能并無必然的因果關(guān)系,但是發(fā)達(dá)國家的人均碳排放的增長卻成為加速城市化的原因,且在一些國家中的結(jié)果與此相反,由此說明兩者存在一定的因果關(guān)系。由此可見,城市化與二氧化碳排放之間的關(guān)系因不同國家的發(fā)展程度、同一國家不同地區(qū)的發(fā)展水平以及通過不同的方法和影響因素進(jìn)行實(shí)證分析而產(chǎn)生不同的結(jié)果。
關(guān)于城市化、人口與能源消費(fèi)強(qiáng)度或者效率與二氧化碳排放之間的關(guān)系,國內(nèi)外學(xué)者最終的研究結(jié)果在因素、異質(zhì)性上有所不同:一是人口、城市化率和能源強(qiáng)度與二氧化碳排放成正相關(guān),這是Cole等(2004)[15]對1975-1998年期間的86個(gè)國家進(jìn)行了二氧化碳排放的樣本分析結(jié)果。二是不同發(fā)展程度的國家其研究結(jié)果存在異質(zhì)性,Martínez-Zarzoso等(2011)[16]通過對1975-2003年的88個(gè)國家進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)不僅城市化與二氧化碳排放量呈倒U形關(guān)系,收入、人口、能源效率、工業(yè)活動(dòng)和城市化等對中低、低收入國家的二氧化碳排放都起了作用;而且一旦城市化達(dá)到一定水平對碳排放的影響就是負(fù)面的,有助于減少環(huán)境污染。三是在各因素中能源強(qiáng)度對二氧化碳排放的影響最大,衛(wèi)平和周亞細(xì)(2014)[17]利用亞太經(jīng)合組織中17個(gè)國家1986-2010年的相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)證分析認(rèn)為,在變量因素中能源強(qiáng)度對二氧化碳排放的影響最大,甚至大于城市人口比重和工業(yè)增加值比重對碳排放量變化的影響程度之和;除此之外還有城市人口、能源消費(fèi)量等。由此可以看出,降低能源強(qiáng)度、提高能源效率有助于減少二氧化碳的排放,在城市化進(jìn)程中實(shí)現(xiàn)減排是可能的。
目前國內(nèi)外學(xué)者還未將城市化、能源消費(fèi)、能源結(jié)構(gòu)、人均GDP等全部作為解釋變量與二氧化碳排放做直接的關(guān)聯(lián),而是呈現(xiàn)出交叉的狀態(tài),主要表現(xiàn)為:一是城市化與能源消費(fèi)、人均GDP、能源結(jié)構(gòu)等作為多項(xiàng)但不是全部要素對于二氧化碳排放的影響;孫作人和周德群(2013)[18]認(rèn)為城市化對碳排放增量的貢獻(xiàn)明顯高于產(chǎn)業(yè)比重,且減排在能源結(jié)構(gòu)方面主要依賴于煤炭消費(fèi)比例的下降;束克東和李影(2020)[9]認(rèn)為除城市化因素外,人均收入、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)都和二氧化碳排放存在顯著性相關(guān);林伯強(qiáng)和蔣竺均(2009)[19]的研究結(jié)果指出這其中每一項(xiàng)對其影響并不相同且差異較大;王永哲等(2015)[20]將這些因素對二氧化碳排放的影響進(jìn)行了差異排列,發(fā)現(xiàn)除了產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度為抑制因素外,其余的均為拉動(dòng)因素;朱勤等(2009)[21]在此基礎(chǔ)上還增加了經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出規(guī)模對二氧化碳排放的影響研究,且影響較大。二是能源消費(fèi)和二氧化碳排放之間存在雙向因果關(guān)系;肖德和張媛(2016)[22]對1990-2011年全球61個(gè)國家的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,明確指出能源消費(fèi)對二氧化碳排放有著決定性的影響,且世界整體樣本、高等收入國家和低等收入國家均存在經(jīng)濟(jì)增長和能源消費(fèi)、能源消費(fèi)和二氧化碳排放之間的雙向因果關(guān)系。三是可再生能源消費(fèi)(清潔能源)、人均GDP對二氧化碳的影響研究;肖德和張媛(2019)[23]考察了1994—2016年33個(gè)發(fā)達(dá)國家可再生能源消費(fèi)和二氧化碳排放間的非線性關(guān)系,其中當(dāng)金融發(fā)展處于中、高等水平時(shí),可再生能源的消費(fèi)可以減少二氧化碳的排放;這一結(jié)論與陳玉龍等(2017)[24]的實(shí)證分析兩者呈負(fù)相關(guān)吻合,但這與 Poumanyvong 等(2010)[25]的研究結(jié)果相反;Dogan 等(2016)[26]和 Zoundi(2017)[27]指出清潔能源與二氧化碳排放之間的關(guān)系為雙向因果關(guān)系;而徐斌等(2019)[28]基于中國30個(gè)省區(qū)市1979—2016年的真實(shí)數(shù)據(jù)和2017—2030年的預(yù)測數(shù)據(jù)構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)研究卻發(fā)現(xiàn),清潔能源發(fā)展并沒有起到顯著減少二氧化碳排放的作用;齊紹洲和李揚(yáng)(2018)[29]則以可再生能源補(bǔ)貼、能源消費(fèi)強(qiáng)度和人均GDP為門檻變量進(jìn)行研究,結(jié)果表明當(dāng)可再生能源補(bǔ)貼和能源消費(fèi)強(qiáng)度高于門檻值以及人均 GDP 低于門檻值時(shí),推動(dòng)可再生能源消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)代價(jià)比較大,并不是節(jié)能減排的最優(yōu)路徑;姚樹潔和張帥(2019)[30]則使用1990-2014年17個(gè)國家和全球6大經(jīng)濟(jì)地理區(qū)域面板數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)人均碳排放與人均GDP及其平方項(xiàng)皆呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,與可再生能源使用率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,而可再生能源使用率與人均GDP之間也存在著顯著的U型關(guān)系,且發(fā)展中國家與發(fā)達(dá)國家的EKC具有不同特征;肖容和李陽陽(2013)[31]在對我國的實(shí)證研究中發(fā)現(xiàn),西部地區(qū)人均GDP與人均碳排放呈現(xiàn)正U型關(guān)系;這一結(jié)果與李湘梅和姚智爽(2014)[32]對我國的整體研究、Li等(2011)[33]對于我國東部和西部的研究相一致;也有學(xué)者得出另一種結(jié)論,即人均 GDP 和二氧化碳排放量不相關(guān)(Lantz et al,2006[34])。
綜上所述,城市化、人均GDP、清潔能源發(fā)展或者可再生能源消費(fèi)與二氧化碳排放之間關(guān)系隨著不同國家的發(fā)展水平、同一國家的區(qū)域差異或者行業(yè)差異有關(guān),還與其研究方法、變量選擇以及變量之間的交互作用有很大的關(guān)系。但是可以肯定的是能源消費(fèi)、能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整對二氧化碳排放有著顯著的影響,特別是對發(fā)展中國家。在我國應(yīng)對氣候變化新理念和促進(jìn)能源高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)下,如何從全局、全面的有效推進(jìn)實(shí)現(xiàn)“3060”碳目標(biāo),需要從我國的實(shí)際情況出發(fā),結(jié)合東中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源稟賦差異等視角來研究碳排放的影響因素?;诖耍疚牡睦碚摶蛘邔?shí)證分析的邊際貢獻(xiàn)在于:依據(jù)我國“3060”碳目標(biāo)的主要挑戰(zhàn),重點(diǎn)對碳排放的影響因素作差異性分析,如深入考察人均GDP、清潔能源消費(fèi)占比、清潔電力占比、城鎮(zhèn)化率等因素與碳排放的關(guān)系,有助于分析各個(gè)變量對于全國以及各地區(qū)碳排放的關(guān)系,并結(jié)合各自的稟賦差異,從區(qū)域?qū)用嫔踔寥珖餐蛩貙用嫣岢鲠槍π缘恼呓ㄗh,對我國綠色、高質(zhì)量發(fā)展就具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
為實(shí)證分析影響我國碳達(dá)峰的主要因素,首先本文考慮二氧化碳排放存在拐點(diǎn),利用環(huán)境庫茲涅茲曲線描述人均二氧化碳排放與人均收入的二次函數(shù)關(guān)系,構(gòu)建基準(zhǔn)模型方程:
其中,被解釋變量Cit表示人均碳排放量,GDPit表表示人均國內(nèi)生產(chǎn)總值。結(jié)合我國多煤少油少氣能源結(jié)構(gòu)以及能源強(qiáng)度較高的實(shí)際情況,在能源消費(fèi)作為解釋變量的同時(shí),也將能源結(jié)構(gòu)納入解釋變量中,進(jìn)一步刻畫能源結(jié)構(gòu)對碳排放的影響,將方程擴(kuò)展為:
其中,Enit表示人均能源使用量,PCEit表示清潔能源消費(fèi)占總能源消費(fèi)的比例。在能源消費(fèi)中電力生產(chǎn)占較大的比重,且火力發(fā)電所消費(fèi)的能源占原煤生產(chǎn)中較大的比重,因此在建模過程中本文將綠色電力生產(chǎn)結(jié)構(gòu)也作為解釋變量考慮進(jìn)來。城鎮(zhèn)化從能源強(qiáng)度、碳強(qiáng)度、規(guī)模效應(yīng)等方面都會(huì)影響碳排放量,且我國還處于新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中,因此也將城鎮(zhèn)化納入方程中,最終將模型設(shè)定如下:
其中,PCPit表示清潔能源發(fā)電量占總發(fā)電量的比例,PURit表示城鎮(zhèn)化率。αi表示常數(shù)項(xiàng),β表示各解釋變量對被解釋變量的影響系數(shù),εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。下標(biāo)i、t分別表示為選取的觀測樣本和觀測時(shí)間。
本文使用短面板數(shù)據(jù)進(jìn)行模型估計(jì),由于面板數(shù)據(jù)樣本容量大,能夠提供更多個(gè)體動(dòng)態(tài)行為信息,能有效解決個(gè)體不可觀測差異性導(dǎo)致的遺漏變量問題??紤]到我國各省各地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的差異性,使用線性回歸模型和固定效應(yīng)模型(FEM)分別對全國以及東中西部進(jìn)行模型估計(jì)。具體模型情況如下:
其中yit為上文中提到的東中西部的人均碳排放量Cit,xit'可以隨個(gè)體和時(shí)間而變,在此模型中為上文提到的解釋變量,zi'為不隨時(shí)間變化的個(gè)體特征。擾動(dòng)項(xiàng)由(ui+εit)兩部分組成,稱為“復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)”,ui為個(gè)體異質(zhì)性的截距項(xiàng),εit為隨個(gè)體與時(shí)間而改變的擾動(dòng)項(xiàng)。如果ui與某個(gè)解釋變量相關(guān),則稱為固定效應(yīng)模型(FEM),在此情況下若用普通最小二乘法(OLS)所估計(jì)得到的結(jié)果是不一致的。如果ui與所有解釋變量以及不隨時(shí)間變化的個(gè)體特征不相關(guān),則稱為隨機(jī)效應(yīng)模型(REM)?;旌匣貧w模型(PRM)則將個(gè)體效應(yīng)都平均掉。由于不同模型選擇會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性,因此對面板數(shù)據(jù)估計(jì)要進(jìn)行模型選擇。
本文選取1997年至2019年23年間的相關(guān)數(shù)據(jù),其中人均GDP、能源消費(fèi)數(shù)據(jù)直接來自《國家統(tǒng)計(jì)局》,能源結(jié)構(gòu)、電力結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率數(shù)據(jù)是本文根據(jù)《國家統(tǒng)計(jì)局》數(shù)據(jù)自行計(jì)算得到,碳排放量來自《中國碳核算數(shù)據(jù)庫》。在數(shù)據(jù)整理過程中,我國的西藏自治區(qū)、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺(tái)灣省有部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失,因此在用數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析過程中將其去除,選取剩余30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)作為樣本。數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如下表:
表1 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)
從表中可以看出,人均能源消費(fèi)、人均GDP、人均碳排量的方差都很大,最小值與最大值有較大的區(qū)別,因此在對模型估計(jì)中,有必要對模型的選取進(jìn)行檢驗(yàn)。
全國碳排放影響因素的分析數(shù)據(jù)采用全國的加總數(shù)據(jù),并使用線性回歸通過普通最小二乘法(OLS)估計(jì)得到全國的回歸系數(shù)。根據(jù)模型(3),在回歸方程(1)至(6)中依次增加了人均GDP、人均GDP的平方、清潔能源消費(fèi)占比、清潔電力占比、城鎮(zhèn)化率,從回歸結(jié)果來看,大多數(shù)的系數(shù)在1%的置信水平下,都通過了顯著性檢驗(yàn),并從回歸系數(shù)來看,模型通過了穩(wěn)健性檢驗(yàn),其結(jié)果有較強(qiáng)的說服力。本文數(shù)據(jù)采用stata16.1軟件處理,回歸結(jié)果如下:
表2 混合回歸估計(jì)結(jié)果
從模型回歸結(jié)果來看,碳排放量與人均能源消費(fèi)、人均GDP成正相關(guān),與人均GDP的平方、清潔能源消費(fèi)占比、清潔發(fā)電量占比、城鎮(zhèn)化率成反比,除清潔能源消費(fèi)占比未通過顯著性檢驗(yàn)以外,其余變量均通過了顯著性檢驗(yàn),在加入清潔發(fā)電量占比后,清潔能源消費(fèi)占比由顯著變?yōu)椴伙@著,主要原因可能是由于清潔能源消費(fèi)占比與能源消費(fèi)、清潔發(fā)電量占比存在多重共線性。在6個(gè)回歸方程中,方程(6)的判定系數(shù)的值最大為0.999,說明所選的解釋變量在很大程度上解釋了碳排放量的相關(guān)影響因素,但是從6個(gè)回歸方程的判定系數(shù)的變化來看,每增加一個(gè)解釋變量對判定系數(shù)的增加值幅度不大,充分說明能源消費(fèi)是碳排放量的主要因素。從回歸系數(shù)的值也進(jìn)一步可以看出能源消費(fèi)是碳排放量的主要影響因素,且清潔能源以及綠色發(fā)電量對碳排放有著重要的抑制作用。因此,提高能源利用效率,提升清潔能源消費(fèi)比重,提升清潔電力生產(chǎn)使用率能有效降低二氧化碳排放量。同時(shí),模型回歸結(jié)果也符合環(huán)境庫茲涅茲曲線,人均GDP的平方項(xiàng)的系數(shù)為負(fù),且顯著不為0,說明碳排放量與經(jīng)濟(jì)增長呈倒“U”型曲線,雖然人均GDP的平方項(xiàng)的系數(shù)比較小,但隨著經(jīng)濟(jì)的增長,碳排放量會(huì)達(dá)峰并逐漸下降。城鎮(zhèn)化率與碳排放量成負(fù)相關(guān),城鎮(zhèn)化水平有利于節(jié)能減排,其原因可能是由于研究對象為人均碳排放水平,城鎮(zhèn)化帶來的規(guī)模效應(yīng)降低了單位用能成本,同時(shí)城鎮(zhèn)化能提高能源利用效率,有效減少能源強(qiáng)度。由于我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展還存在不均衡的現(xiàn)象,本文進(jìn)一步考慮東中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展的異質(zhì)性,討論其差異化的影響因素。
我國東中西部地區(qū)的劃分是按照地理位置、政策實(shí)施、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等綜合因素來劃分的,東部地區(qū)是最早執(zhí)行沿海開放政策且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高的?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市),主要包括北京市、天津市、上海市、廣東省、福建省、浙江省、海南省、江蘇省、河北省、遼寧省、山東省。中部地區(qū)是指經(jīng)濟(jì)相對不太發(fā)達(dá)的地區(qū),其中包括安徽省、河南省、黑龍江省、湖北省、湖南省、吉林省、江西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、山西省、廣西壯族自治區(qū)。西部地區(qū)是指經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū),其中包括甘肅省、貴州省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、青海省、陜西省、四川省、西藏自治區(qū)(在實(shí)證過程中由于收集的部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失,因而未納入計(jì)算)、云南省、重慶市。對于隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型的選擇進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn),得出的p值分別為0.000、0.013、0.000,拒絕個(gè)體特征與解釋變量不相關(guān)的原假設(shè),在模型估計(jì)中,各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)存在異質(zhì)性,由于個(gè)體特征的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與解釋變量存在相關(guān)性,因此本文模型估計(jì)采用固定效應(yīng)模型(FEM)進(jìn)行估計(jì),同時(shí)在估計(jì)中去掉存在多重共線性的清潔能源消費(fèi)占比這一項(xiàng)。
表3 面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)回歸估計(jì)結(jié)果
從模型回歸結(jié)果來看,三個(gè)模型的F值分別為45.78、6.68、10.68,均通過了F檢驗(yàn),拒絕個(gè)體擾動(dòng)項(xiàng)為0的原假設(shè),即拒絕混合回歸是可接受的假設(shè),說明固定效應(yīng)回歸明顯優(yōu)于混合回歸。東部地區(qū)只有人均GDP以及其平方項(xiàng)通過了5%置信水平的顯著性檢驗(yàn),其他的解釋變量均未通過顯著性檢驗(yàn)。東部地區(qū)的人均碳排放量呈現(xiàn)環(huán)境庫茲涅茲倒“U”型曲線,說明在經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)的資本密集型的地區(qū),能源消費(fèi)、能源結(jié)構(gòu)、電力結(jié)構(gòu)對其碳排放量的影響不顯著,一定程度上也能反映出東部地區(qū)的能源強(qiáng)度和碳強(qiáng)度相對較低。橫向?qū)Ρ葋砜?,在中部和西部地區(qū),人均GDP及其平方項(xiàng)未通過顯著性檢驗(yàn),其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平還需進(jìn)一步提升,也從側(cè)面看出我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展還存在區(qū)域發(fā)展不平衡;縱向?qū)Ρ葋砜?,東部地區(qū)和全國的人均GDP系數(shù)相差較小,說明東部地區(qū)人均碳排放量由達(dá)峰到拐點(diǎn)過渡。
中部地區(qū)只有人均能源消費(fèi)量通過了1%置信水平的顯著性檢驗(yàn),其他的解釋變量均未通過顯著性檢驗(yàn)。中部地區(qū)主要以能源、工業(yè)制造業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè),且經(jīng)濟(jì)發(fā)展還不夠充分,因此其碳排放量的影響因素主要為能源消費(fèi)。提升能源使用效率,提高大型能源消費(fèi)企業(yè)清潔能源使用占比規(guī)模,能對節(jié)能減排起到重要的作用。橫向?qū)Ρ葋砜?,雖然西部地區(qū)的人均能源消費(fèi)水平也通過了顯著性檢驗(yàn),但其系數(shù)小于中部地區(qū)的值,中部地區(qū)能源消費(fèi)對碳排放量占主導(dǎo)作用。三個(gè)地區(qū)中的城鎮(zhèn)化率對碳排放量的影響系數(shù)為正,且均未通過顯著性檢驗(yàn),這與全國的城鎮(zhèn)化率對碳排放量的影響成負(fù)相關(guān)且通過顯著性檢驗(yàn)有較大的區(qū)別,城鎮(zhèn)化水平對我國東中西地區(qū)的碳排放量影響不顯著,二者的矛盾關(guān)系可能來自于相加進(jìn)行混合回歸從而消除了個(gè)體間的異質(zhì)性;因此,通過固定效應(yīng)模型得出的結(jié)果更具有科學(xué)性。
西部地區(qū)人均能源消費(fèi)在5%的置信水平下通過了顯著性檢驗(yàn),綠色發(fā)電量占比在1%的置信水平下通過了顯著性檢驗(yàn)。從橫向?qū)Ρ葋砜?,西部地區(qū)是綠色電力占比對碳排放有抑制效應(yīng)的唯一地區(qū),其他地區(qū)均未通過顯著性檢驗(yàn);且從回歸系數(shù)來看,綠色發(fā)電量占比對抑制碳排放量有著重要的作用,這與我國清潔能源布局有重要關(guān)系,西部地區(qū)利用其自身稟賦優(yōu)勢,大力發(fā)展風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等清潔發(fā)電方式,對有效降低碳排放量有著重要的作用。從碳排放影響因素的顯著性可以看出,依據(jù)我國東中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源結(jié)構(gòu)、以及新能源發(fā)展部署的差異性,可以為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)碳中和提出針對性的實(shí)現(xiàn)路徑和有效的政策方案。
本文基于中國30個(gè)省份1997-2019年的面板數(shù)據(jù),通過PRM和FEM模型分別對全國以及東中西部進(jìn)行模型估計(jì),分析了人均碳排放與能源消費(fèi)、能源結(jié)構(gòu)、電力生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率、人均GDP及其平方項(xiàng)之間的關(guān)系,主要結(jié)論如下:(1)從全國來看,碳排放量與人均能源消費(fèi)、人均GDP成正相關(guān),與人均GDP的平方、清潔能源消費(fèi)占比、清潔發(fā)電量占比、城鎮(zhèn)化率成反比;說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展、需求的擴(kuò)張會(huì)增加碳排放,而清潔能源的生產(chǎn)和使用、城鎮(zhèn)化的能源集中使用可以在一定程度上達(dá)到節(jié)能減排的效果;因此要從根本上解決碳排放的問題,需要從注重城市化質(zhì)量和轉(zhuǎn)變能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面著手。(2)通過對東中西部的實(shí)證分析,能源消費(fèi)是碳排放量的主要影響因素,其中東部作為經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)地區(qū),科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)使其對碳排放的影響較??;中部由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要,其自身能源優(yōu)勢及其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)凸顯出能源消費(fèi)對碳排放的顯著影響;由于西部的資源依賴型發(fā)展模式,重工業(yè)占比大,在技術(shù)、人才方面遠(yuǎn)不如東部,其能源消費(fèi)對碳排放的影響比東部大。(3)清潔能源的使用對抑制碳排放量有著重要的作用,尤其是西部地區(qū)蘊(yùn)藏豐富的水電、風(fēng)電和太陽能資源,在一定程度上緩解了能源消費(fèi)產(chǎn)生碳排放。
根據(jù)上述結(jié)論,為有效推進(jìn)“3060”碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),本文提出以下建議:(1)立足東中西部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和其自身能源資源稟賦,以“新發(fā)展理念”為引領(lǐng),樹立新的能源安全觀,因地制宜、梯次有序地推進(jìn)“碳達(dá)峰十大行動(dòng)”,優(yōu)化綠色低碳發(fā)展區(qū)域布局和能源地域空間,對中西部進(jìn)行差異化政策引導(dǎo)。(2)重構(gòu)能源體系,實(shí)現(xiàn)我國能源的高質(zhì)量發(fā)展;即在轉(zhuǎn)變能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)上,努力降低化石能源的直接性消耗,充分發(fā)揮清潔能源在降低二氧化碳排放和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長過程中的積極作用,全面推進(jìn)清潔生產(chǎn),大力發(fā)展風(fēng)能、太陽能、地?zé)崮艿龋粩嗵岣叻腔茉聪M(fèi)比重。(3)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級,構(gòu)建低碳、可持續(xù)能源體系,發(fā)展環(huán)保產(chǎn)業(yè)和,大力挖掘除擴(kuò)大資源以外的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn),加快深加工、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等的發(fā)展速度,促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代化升級,將高質(zhì)量現(xiàn)代服務(wù)業(yè)與“3060”碳目標(biāo)有效融合,切實(shí)調(diào)動(dòng)新興企業(yè)的積極性,是實(shí)現(xiàn)“3060”碳目標(biāo)的重要途徑。(4)技術(shù)創(chuàng)新支持和財(cái)政支持、政策和法制保障等方面多維度協(xié)同推進(jìn)實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)“3060”碳目標(biāo):完善政策機(jī)制,充分發(fā)揮政府投資引導(dǎo)作用,加大對綠色低碳技術(shù)研發(fā)的投資,健全碳排放交易市場;從立法、管理體制、監(jiān)管機(jī)制、賠償機(jī)制以及公民的參與制度全方位地保障生態(tài)文明建設(shè)。