劉國平

（1.上海立信會計金融學(xué)院，上海 201620；2.同濟大學(xué)上海指數(shù)研究院，上海 200092）

隨著全球氣候危機日益嚴峻，促進低碳發(fā)展已成為世界各國和地區(qū)共識。低碳發(fā)展的本質(zhì)要求是要在碳排放空間剛性約束下創(chuàng)造盡可能多的經(jīng)濟社會福祉，實現(xiàn)可持續(xù)繁榮。由此引申出的關(guān)鍵科學(xué)問題是碳排放績效及其影響因素是什么？為探索這一問題，本文依照1990 年代崛起的生態(tài)經(jīng)濟學(xué)理論，擬從生態(tài)福利績效（wellbeing performance of ecological input，WPEI）視角［1］，嘗試構(gòu)建以福利提升為導(dǎo)向的碳排放績效指標(biāo)及其影響因素模型，并在此基礎(chǔ)上進行實證分析，為中國未來低碳發(fā)展提供理論借鏡與實證支撐。

1 文獻回顧

在低碳經(jīng)濟研究文獻中，學(xué)者們主要采用碳生產(chǎn)率、碳強度、能源生產(chǎn)率、能源強度等指標(biāo)與方法來測度碳排放績效，其中以碳生產(chǎn)率研究最為流行。碳生產(chǎn)率分為單要素碳生產(chǎn)率和全要素碳生產(chǎn)率。單要素碳生產(chǎn)率是指在一定時期內(nèi)經(jīng)濟產(chǎn)出與二氧化碳排放量之比，反映了單位二氧化碳排放所產(chǎn)生的經(jīng)濟效益。全要素碳生產(chǎn)率的研究思路是基于多投入多產(chǎn)出的視角測量不同個體的相對效率，通常的做法是分別將經(jīng)濟增長和二氧化碳排放作為意愿產(chǎn)出和非意愿產(chǎn)出，而將勞動、資本、能源作為投入，考察各單元的投入產(chǎn)出效率。

需要指出的是，有關(guān)碳生產(chǎn)率的研究將經(jīng)濟性福利等同于總體福利，忽略了非經(jīng)濟性福利，有悖于可持續(xù)發(fā)展的宗旨。有鑒于此，部分學(xué)者基于生態(tài)經(jīng)濟學(xué)理論，嘗試從生態(tài)福利績效的視角構(gòu)建以提升經(jīng)濟社會總體福利產(chǎn)出為導(dǎo)向的能源與碳排放績效指標(biāo)與模型，如能源福利績效、碳排放福利績效等。生態(tài)福利績效是指單位生態(tài)投入所帶來的經(jīng)濟會社會福利產(chǎn)出。從數(shù)值上來看，生態(tài)福利績效則等于經(jīng)濟社會福利產(chǎn)出與生態(tài)消耗之比。援引生態(tài)福利績效的概念內(nèi)涵，能源福利績效便可定義為單位能源消費所帶來的經(jīng)濟社會福利產(chǎn)出，其指標(biāo)數(shù)值為福利與能源消耗之比。Jorgenson 等［2］構(gòu)建了一個福利能源強度指標(biāo)（EIWB），其數(shù)值等于人均能源消費指數(shù)與預(yù)期壽命指數(shù)之比（與能源福利績效之間呈倒數(shù)關(guān)系）。在此基礎(chǔ)上運用縱向分析技術(shù)分析了12 個中、東歐國家1992—2010 年民主化水平、健康衛(wèi)生支出的地區(qū)生產(chǎn)總值占比、不平等程度、制造業(yè)的地區(qū)生產(chǎn)總值占比、出口依存度對福利能源強度的影響。研究發(fā)現(xiàn)：民主化水平、健康衛(wèi)生支出的地區(qū)生產(chǎn)總值占比與福利能源強度呈負相關(guān)關(guān)系；不平等程度、制造業(yè)的地區(qū)生產(chǎn)總值占比、出口依存度與福利能源強度之間為正相關(guān)關(guān)系。表明提升民主化水平與健康衛(wèi)生支出可以降低福利能源強度。而增加不平等程度、制造業(yè)的地區(qū)生產(chǎn)總值占比和出口依存度將推高福利能源強度。Sweidan 等［3］通過對海灣阿拉伯國家合作委員會成員國1995—2012 年健康衛(wèi)生支出、出口依存度、民主化水平對福利能源強度的影響，發(fā)現(xiàn)健康衛(wèi)生支出、民主化水平與福利能源強度之間為正相關(guān)關(guān)系。出口依存度與福利能源強度之間為負相關(guān)關(guān)系。由此可見，對不同樣本不同時間段進行分析所得出來的結(jié)果也不同。劉國平［4］從生態(tài)福利績效視角，構(gòu)建了一個能源福利績效指標(biāo)，通過LMDI 因素分解模型將能源福利績效變化總效應(yīng)分解為技術(shù)效應(yīng)與服務(wù)效應(yīng)，在此基礎(chǔ)上對G20 國家1990—2013 年的績效及其效應(yīng)貢獻進行了實證分析。

依照生態(tài)福利績效的內(nèi)涵，碳排放福利績效表示單位碳排放所帶來的經(jīng)濟社會福利產(chǎn)出，其數(shù)值等于福利與碳排放之比。劉國平等［5］用人類發(fā)展指數(shù)與碳排放之比來測度碳排放福利績效，通過LMDI因素分解模型將碳排放福利績效總效應(yīng)分解為技術(shù)效應(yīng)與服務(wù)效應(yīng)，在此基礎(chǔ)上對G20 國家1990—2007 年的績效及其效應(yīng)貢獻進行了比較分析。彭鵑等［6］將碳排放福利績效分解成可持續(xù)發(fā)展績效與能源排放比率的乘積，將碳排放福利績效總效應(yīng)表示成可持續(xù)發(fā)展效應(yīng)和能源排放效應(yīng)之和。胡劍波等［7］構(gòu)建了中國碳排放福利績效模型，剖析了1997—2014 年中國東部、中部和西部三大區(qū)域的碳排放福利績效區(qū)域差異及貢獻度。實證結(jié)果表明：除貴州碳排放福利績效總體呈增長趨勢外，其余省份都呈下降趨勢。中國碳排放福利績效總差異主要來源于區(qū)域內(nèi)差異，其中東部地區(qū)的內(nèi)部差異最大。王壘等［8］基于1990—2014 年中國省級動態(tài)面板數(shù)據(jù)，分析了地方政府行為對碳排放福利績效的影響。結(jié)果表明：政府間競爭導(dǎo)致區(qū)域環(huán)境質(zhì)量惡化的同時兼顧地區(qū)福利水平提高，對地區(qū)福利的促進效應(yīng)大于對碳排放的影響效應(yīng)，有助于推動碳福利績效提升。

2 研究方法與數(shù)據(jù)

2.1 碳排放福利績效指標(biāo)構(gòu)建

按照生態(tài)經(jīng)濟學(xué)理論，生態(tài)福利績效是指單位生態(tài)資本投入所帶來的經(jīng)濟社會福利產(chǎn)出。生態(tài)福利績效從數(shù)值上等于福利水平與生態(tài)資本投入之比，嚴格援引生態(tài)福利績效的定義方式，碳排放福利績效（wellbeing performance of carbon emissions，WPCE）指單位碳排放所帶來的經(jīng)濟社會福利產(chǎn)出，其數(shù)值等于福利水平與碳排放之比，如式（1）所示：

根據(jù)式（1）可知，確定福利和碳排放指標(biāo)的具體形式是測度碳排放福利績效的關(guān)鍵。當(dāng)前國內(nèi)外研究文獻中，一般將福利劃分為主觀福利和客觀福利兩大類。主觀福利研究通常也被稱為幸福研究，主要是通過調(diào)查提問方式，設(shè)定若干選項，并給各選項賦予不同的分值，測量人們對生活的滿意度。主觀福利研究比較適合考察某項政策實施的民意效果或?qū)δ稠椫贫鹊南埠贸潭鹊?。其較明顯的局限在于，主觀感受因人而異，即使是同一個人的主觀感受也會因時因地而異，導(dǎo)致評價分值容易出現(xiàn)波動，從而影響研究結(jié)論的穩(wěn)健性?？陀^福利研究主要采取兩種途徑對福利進行測度：一種途徑是在GDP/GNP 指標(biāo)的基礎(chǔ)上加以改進以衡量福利水平。這些改進指標(biāo)主要有：綠色地區(qū)生產(chǎn)總值（Green GDP，GGDP）、經(jīng)濟福利指標(biāo)（measured economic welfare，MEW）、可持續(xù)性經(jīng)濟福利指標(biāo)（index of sustainable economic welfare，ISEW）、真實進步指標(biāo)（genuine progress indicator，GPI）等，此類指標(biāo)以市場估價和貨幣計量的方式，在GDP/GNP 指標(biāo)的基礎(chǔ)上增添或刪除一些影響福利的項目，本質(zhì)上仍未脫離以經(jīng)濟增長為導(dǎo)向的評價思維；另一種途徑則是從可行能力的視角衡量經(jīng)濟社會發(fā)展水平，相應(yīng)的變量指標(biāo)名稱為人類發(fā)展指數(shù)（human development index，HDI）。自1990 年起，聯(lián)合國開發(fā)計劃署（The United Nations Development Programme，UNDP）每年發(fā)布一份全球人類發(fā)展報告，在報告中公布各國人類發(fā)展指數(shù)，人類發(fā)展指數(shù)由收入、預(yù)期壽命、教育3 個分項指數(shù)構(gòu)成。在有關(guān)客觀福利的研究文獻中，采用人類發(fā)展指數(shù)作為福利測度指標(biāo)的做法較為多見。人類發(fā)展指數(shù)的不足之處在于，其分項指標(biāo)中包含了收入指數(shù)，仍然難以避免GDP/GNP 及其改進指標(biāo)所存在的問題。此外，收入很可能與教育和壽命存在相互因果關(guān)聯(lián)。將3個指標(biāo)放置于同一層面上加以算術(shù)平均或幾何平均易導(dǎo)致原因與結(jié)果相混淆。本文秉持人類發(fā)展關(guān)鍵在于提升可行能力的理念，嘗試對人類發(fā)展指數(shù)進行改進和優(yōu)化，將其3 個分項指標(biāo)中的收入指數(shù)刪除，保留教育指數(shù)和預(yù)期壽命指數(shù)。通過這種方式，可以與GDP/GNP 及其改進指標(biāo)明顯區(qū)分開來，同時也有效地降低了分項指標(biāo)之間的內(nèi)生性。更為重要的是，文化教育水平和預(yù)期壽命長短實際上在很大程度上表征了身體和靈魂的韌度，身體和文化素質(zhì)是人類福利的本質(zhì)內(nèi)涵所在。將教育指數(shù)和預(yù)期壽命指數(shù)這兩個分項指數(shù)合成為福利指數(shù)還有兩大優(yōu)點：首先，作為計算教育指數(shù)基礎(chǔ)的平均受教育年限和預(yù)期受教育年限以及作為計算壽命指數(shù)基礎(chǔ)的人均預(yù)期壽命，都是以年為單位，以時間尺度作為測量單位相比用貨幣進行計量更為公平透明，有效避免了通貨膨脹和通貨緊縮以及升值貶值等運用貨幣計價所可能帶來的不確定性影響；其次是數(shù)據(jù)可得性強，各國和地區(qū)教育數(shù)據(jù)和預(yù)期壽命數(shù)據(jù)比較完備，便于開展學(xué)術(shù)和政策研究。

按照聯(lián)合國開發(fā)計劃署人類發(fā)展指數(shù)的設(shè)定方法，本文的福利指數(shù)（wellbeing index，WI）由預(yù)期壽命指數(shù)（life expectancy index，LEI）和教育指數(shù)（education index，EI）兩項分指數(shù)合成。教育指數(shù)等于預(yù)期受教育年限指數(shù)（expected years of schooling index，EYSI）與平均受教育年限指數(shù)（mean years of schooling index，MYSI）的算術(shù)平均值。各項指數(shù)都需要做標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理的原則為：標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)值=（實際值-最小值）/（最大值-最小值）。合成后的福利指標(biāo)的表現(xiàn)形式為福利指數(shù)（wellbeing index，WI），其數(shù)值等于教育指數(shù)與預(yù)期壽命指數(shù)的幾何平均值。福利指數(shù)及其分指數(shù)的具體計算方法如式（2）：

關(guān)于碳排放指標(biāo)的確立，主要有兩個方面的基準(zhǔn)需要加以考慮：一是歷史累計排放與年度排放；二是年度排放總量和人均排放量。理論上而言，以歷史累計排放量來分攤責(zé)任更能彰顯公平合理性。但按這樣的標(biāo)準(zhǔn)來分配減排責(zé)任不具有可操作性，首先是歷史累計排放起始時點的確定存在爭議；其次是隨著歷史的變遷，各國的管轄范圍、人員構(gòu)成乃至政治制度都發(fā)生了諸多變化，要有效厘清各自的責(zé)任實屬不易；再者，碳排放對氣候的影響會因其在大氣中存留時間的延長而產(chǎn)生衰減效應(yīng)，衰減模型的建立有相當(dāng)大的難度。若按照歷史累計排放來確定責(zé)任分擔(dān)額度，很可能會導(dǎo)致互相推諉，最終釀成公地悲劇。相對來講，年度排放總量和人均排放量的確定比較容易，而人均指標(biāo)比總量指標(biāo)更符合公平正義的本質(zhì)屬性，人際公平是國際公平和區(qū)際公平的基石。有鑒于此，采用年度人均碳排放量（carbon emissions per capita，CEPC）作為構(gòu)建碳排放指標(biāo)的基礎(chǔ)更具現(xiàn)實意義和可操作性。由于福利和經(jīng)濟增長指標(biāo)都是無量綱的指數(shù)形式，因此有必要按同樣的方法對碳排放指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，形成無量綱的碳排放指數(shù)（carbon emissions index，CEI）1）。

碳排放指數(shù)的構(gòu)造公式（3）為：

將變量標(biāo)準(zhǔn)化后，得到最終的以指數(shù)形式呈現(xiàn)的碳排放福利績效計算公式（4）：

2.2 碳排放福利績效影響因素模型

本文擬建立面板數(shù)據(jù)模型對碳排放福利績效影響因素進行分析。面板數(shù)據(jù)模型既能夠分析截面關(guān)系又能夠分析時間序列關(guān)系，比截面數(shù)據(jù)模型和時間序列模型的分析更為深入。根據(jù)已往的研究成果，選擇城市化率、能源消費結(jié)構(gòu)、政府規(guī)模、外貿(mào)依存度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為解釋變量，計量模型如下所示：

首先，財政、審計、教育管理部門作為學(xué)校管理的監(jiān)督者和引導(dǎo)者，應(yīng)對中小學(xué)財務(wù)管理有關(guān)的內(nèi)部控制提出明確的要求，例如，地方財政局可以隨時檢查各個學(xué)校財務(wù)內(nèi)部控制的落實情況，對財務(wù)管理有關(guān)的內(nèi)部控制存在嚴重缺陷的學(xué)校提出相應(yīng)的改進措施，以此引起中小學(xué)管理人員對財務(wù)管理內(nèi)部控制的重視，進而加強學(xué)校財務(wù)管理相關(guān)的內(nèi)控意識。

2.2.1 城市化率（URB）

城市化率有時也稱城鎮(zhèn)化率，其數(shù)值為城鎮(zhèn)人口數(shù)與總?cè)丝跀?shù)之比。城市聚集了較多的生產(chǎn)者、中間商與消費者，各經(jīng)濟主體之間在信息、技術(shù)、人才、組織模式等各方面都能得到更加有效地學(xué)習(xí)與溝通。城市競爭市場的發(fā)育，有利于促進彼此優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量與消費結(jié)構(gòu)。此外，人口的高密度降低了公共基礎(chǔ)設(shè)施的單位成本，提升了投入產(chǎn)出效率與資源生產(chǎn)率。雖然城市化有時會伴隨一些問題，如貧民窟、環(huán)境污染、犯罪等。但總體來看，多數(shù)學(xué)者認為城市化發(fā)展有利于提高城市和區(qū)域競爭力。

2.2.2 政府規(guī)模（GOS）

政府規(guī)模用一般政府最終消費支出總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來表示，反映政府的治理能力。一般政府最終消費支出是指所有用于購買商品和服務(wù)的政府當(dāng)期支出（含雇員報酬）。它包括國防和安全方面的大部分支出，但屬于政府資本形成那部分政府軍事支出不在其中。政府的主要功能在于生產(chǎn)、提供或者安排公共物品，以防止或減少因市場失靈所帶來的社會福利損失。一般情況下，政府支出增加意味著可以提供更多更好的基本公共服務(wù)。但Davies［9］、諸大建等［10］、劉國平等［11］學(xué)者指出，政府規(guī)模并非越大越好，而是有一個適度區(qū)間，即政府規(guī)模存在治理門檻。綜合考慮，本文將政府規(guī)模的一次項與二次項同時列入解釋變量。如果二次項系數(shù)為負，政府規(guī)模與碳排放福利績效之間為倒“U”型曲線關(guān)系，可以支持治理門檻假設(shè)。

2.2.3 外貿(mào)依存度（TRD）

外貿(mào)依存度指進出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重。對外貿(mào)易本質(zhì)上是資源在國際的配置，生產(chǎn)要素、產(chǎn)品和服務(wù)在各國或地區(qū)自由流動，互通有無，各取所需，以期增加彼此的福利水平。但是另一方面，進出口貿(mào)易會對生態(tài)環(huán)境造成影響。

2.2.4 能源消費結(jié)構(gòu)（ENS）

能源消費結(jié)構(gòu)（ENS）指經(jīng)濟系統(tǒng)所消費的各種能源數(shù)量在能源消費總量中的占比，或換而言之，指各種能源消費數(shù)量的比例關(guān)系。本文用可再生能源終端消費量占終端能源消費總量之比來表征能源消費結(jié)構(gòu)。如果說能源強度測量的是經(jīng)濟系統(tǒng)中間環(huán)節(jié)的投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)換效率，那么能源消費結(jié)構(gòu)則表示經(jīng)濟系統(tǒng)輸入端的基礎(chǔ)技術(shù)水平。

2.2.5 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（INS）

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用服務(wù)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值之比表征。從世界各國發(fā)展經(jīng)驗來看，服務(wù)業(yè)占比與經(jīng)濟社會發(fā)展水平呈正相關(guān)關(guān)系。服務(wù)業(yè)的發(fā)展，尤其是高端服務(wù)業(yè)的發(fā)展，有利于降低農(nóng)業(yè)工業(yè)的生產(chǎn)和交易成本，同時減少生態(tài)資源消耗與環(huán)境污染。另一方面，又可以更好地滿足顧客多樣化的需求，提高滿意度。

2.3 研究樣本與數(shù)據(jù)來源說明

本文擬對二十國集團（Group 20，G20）成員國的碳排放福利績效及其影響因素進行分析。選擇G20 作為研究樣本的理由在于該集團覆蓋面廣，代表性強。目前G20 人口占全球的67%，國土面積占全球的60%，國內(nèi)生產(chǎn)總值占全球的90%，貿(mào)易額占全球的80%，年度碳排放總量占全球的84%。從地域范圍來看，G20 成員國遍布于歐洲、亞洲、北美洲、南美洲、大洋洲、非洲六大洲；從成員國發(fā)展階段來看，G20 兼含發(fā)達國家與發(fā)展中國家。G20對于促進全球經(jīng)濟發(fā)展、控制氣候變化、推動全球治理具有舉足輕重的作用，選取G20 國家作為國別比較樣本，既減輕了因研究個體過多而導(dǎo)致的泛泛而談，也比較有效地控制了由于樣本容量太少而帶來的以偏概全。本文各變量數(shù)據(jù)從聯(lián)合國開發(fā)計劃署網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫和世界銀行WDI 數(shù)據(jù)庫獲取。由于1990 年為公認的全球減排責(zé)任起始年，WDI 數(shù)據(jù)庫中碳排放數(shù)據(jù)最近截止年份為2018 年，為保證數(shù)據(jù)的時間匹配性，樣本時間段確定為1990—2018 年。

3 實證分析

3.1 G20 國家碳排放福利績效對比分析

根據(jù)公式（4）計算得到G20 各國歷年的碳排放福利績效。表1 顯示，2018 年績效排前五位的國家是英國（1.307）、法國（1.269）、阿根廷（1.256）、巴西（1.248）德國（1.247）。1990—2018 年歷年績效均值排前五位的國家是法國（1.178）、阿根廷（1.164）、英國（1.159）、澳大利亞（1.146）、德國（1.139）。兩項排名中，英國、法國、阿根廷、德國四國都位居前五，績效優(yōu)越性相對比較穩(wěn)固。英法兩國2018 年人均碳排放分別為5.4 t 和4.6 t，雖然低于G20 各國平均水平（8.0t），但是已超過世界人均水平（4.5 t）。福利指數(shù)分別高達0.929和0.883。2018 年阿根廷人均碳排放為4.0 t，福利指數(shù)為0.856，以較低的資源環(huán)境代價取得了高水平的福利績效，是典型的可持續(xù)發(fā)展國家。需要特別指出的是，雖然澳大利亞的碳排放福利績效較高，但是其歷年的人均碳排放都在15 t 以上，不僅遠遠高于世界平均水平，也高于絕大多數(shù)發(fā)達國家。2018 年澳大利亞的福利指數(shù)在G20 國家中是最高的，然而用高額資源環(huán)境代價換取高水平福利績效的模式，偏離了可持續(xù)發(fā)展的本質(zhì)要求，并不值得推崇，在碳排放空間極為有限的情況下，如此高的碳排放是人類不可承受之重。

表1 1990—2018 年G20 成員國碳排放福利績效

2018 年碳排放福利績效排后五位的國家是印度（1.081）、俄羅斯（1.046）、中國（0.015）、沙特阿拉伯（0.008）、南非（0.938）。1990—2018 年歷年績效均值排后五位的國家是土耳其（0.970）、中國（0.964）、俄羅斯（0.943）、沙特阿拉伯（0.883）、南非（0.837）。兩項排名中，中國、沙特阿拉伯、俄羅斯、南非四國都位居后五，表明其低碳競爭核心能力處于劣勢，其中南非的境況最為不利。2018年南非的人均碳排放為7.5 t，是世界人均水平的1.7倍，而福利指數(shù)只有0.698，較高的資源環(huán)境代價所換取到的是較低的福利績效，是典型的不可持續(xù)國家。沙特阿拉伯和俄羅斯的碳排放福利績效雖然高于南非，但兩國人均碳排放都非常高，2018 年沙特阿拉伯人均碳排放高達15.3 t。中國2018 年碳排放福利績效和1990—2018 年歷年績效均值在G20 國家中分別排名倒數(shù)第三和倒數(shù)第四名，低碳競爭力亟待提高。

從碳排放福利績效增量來看，G20 成員國中改進幅度排前五位的國家是英國、土耳其、德國、意大利、巴西（如圖1 所示）。雖然從20 世紀(jì)90 年代起氣候變化與能源環(huán)境便已成為世界各國的重要議題，但真正將低碳經(jīng)濟發(fā)展提升為國家戰(zhàn)略的首倡者則是英國。2003 年英國政府發(fā)表以《我們能源的未來——創(chuàng)建低碳經(jīng)濟》為題的能源白皮書，掀起了低碳經(jīng)濟革命。1990—2018 年英國人均碳排放由9.7 t 下降至5.4 t，碳排放總量由5.6 億t 降至3.6億t。預(yù)期受教育年限由13.7 年提高至17.4 年，平均受教育年限從7.9 年增加至13.0 年，出生時預(yù)期壽命由75.7 歲上升至81.2 歲。由此導(dǎo)致碳排放指數(shù)從0.769 降低至0.711，福利指數(shù)由0.743 提升至0.929，碳排放福利績效從0.966 提升至1.307，增量高達0.341，實現(xiàn)了福利與碳排放的絕對脫鉤發(fā)展。1990—2018 年土耳其人均碳排放由2.6 t 上升至5.0 t，其碳排放福利績效的改善主要得益于福利水平的提升，預(yù)期受教育年限由8.9 年提高至16.4年，平均受教育年限從4.5 年增加至7.7 年，預(yù)期壽命由64.3 歲上升至77.4 歲，福利指數(shù)由0.520 提升至0.793。以較小的碳排放增量獲得了較大的福利提升，實現(xiàn)了福利與碳排放的相對脫鉤發(fā)展。德國向來是先進思想和技術(shù)的發(fā)源地和傳播地，可持續(xù)發(fā)展理念早已深入人心。政府、企業(yè)、社會齊心協(xié)力，已形成自上而下和自下而上的良性互動。在可持續(xù)性學(xué)術(shù)科研方面，德國最具盛名的是伍珀塔爾研究所（Wuppertal Institute），該研究所成立于1991 年，主要致力于研究和構(gòu)建面向地方、國家以及國際層面的可持續(xù)發(fā)展模型、戰(zhàn)略和工具。側(cè)重于資源、氣候和能源相關(guān)的挑戰(zhàn)及其與經(jīng)濟和社會的關(guān)系，不斷推進經(jīng)濟社會發(fā)展與自然資源消耗脫鉤創(chuàng)新。1990—2018 年德國人均碳排放從12.0 t 下降到8.6 t，碳排放總量由9.6 億t 減少至7.1 億 t。碳排放指數(shù)由0.790下降至0.756，福利指數(shù)由0.769提高到0.943。意大利同樣是在碳排放減少的情況下使福利水平得到了提高。巴西與土耳其的共同點是以較小的碳排放增量獲得了較大的福利提升，實現(xiàn)了福利與碳排放的相對脫鉤發(fā)展。值得注意的是，2018 年人均碳排放為2.0 t，不到世界人均碳排量的一半，可見巴西還有較大的碳排放空間，有望在低于世界人均碳排水平的條件下，獲得高水平福利產(chǎn)出，實現(xiàn)經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展。

圖1 1990—2018 年G20 國家碳排放福利績效增量

碳排放福利績效增量排最后五位的國家是南非、韓國、中國、美國、加拿大，其中美國1990—2018年的人均碳排放由19.4 噸降至15.2 t，福利指數(shù)0.843提升到0.903。雖然符合絕對脫鉤發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)，但在此需要特別審慎考慮的是，美國的人均碳排放遠高于世界均值，大多數(shù)年份人均碳排放都在20 t 左右，2000 年時甚至達到20.5 t。如果其他國家效仿這種高碳排模式，全球發(fā)展將面臨巨大災(zāi)難。2018 年加拿大和韓國的人均碳排放分別為15.5 t 和12.2 t，同樣需要大幅減排。1990—2018 年南非的人均碳排放由6.7 t 提高到7.5 t，福利指數(shù)從0.588 上升到0.698。目前南非的發(fā)展現(xiàn)狀是以高于世界人均碳排放均值3.0 噸的代價獲取相對低水平的國民福祉。1990—2018 年間，中國經(jīng)濟社會福利突飛猛進，成就斐然。預(yù)期受教育年限由8.8 年提高至13.9 年，平均受教育年限從4.8 年增加至7.9 年，出生時預(yù)期壽命由69.3歲上升至76.7歲，福利指數(shù)由0.554提升至0.753。但是另一方面也應(yīng)該看到，2018 年中國人均碳排放為7.4 t，是1990 年的3.8 倍，比世界均值高出2.9 t。必須及時遏止這種碳排放快速增長的趨勢，否則于內(nèi)難以完成經(jīng)濟社會向可持續(xù)發(fā)展轉(zhuǎn)型，于外將面臨更多輿論及談判壓力。

3.2 碳排放福利績效影響因素分析

根據(jù)模型（5）和G20 數(shù)據(jù)，首先進行混合回歸估計。從表2 中的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，混合回歸模型所有參數(shù)值的t統(tǒng)計量在5%的檢驗水平上都是顯著的，但是混合回歸模型的擬合優(yōu)度比較低，可決系數(shù)值為0.430，調(diào)整后的可決系數(shù)為0.424。此外，DW 統(tǒng)計量非常小，只有0.036，意味著混合回歸模型很可能存在設(shè)定偏誤，有必要改進回歸模型。

表2 混合模型的估計結(jié)果

考慮到樣本數(shù)據(jù)截面較多、時間跨度較長，可能存在截面異方差和同期相關(guān)，本文嘗試使用截面加權(quán)的SUR（seemingly unrelated regression）估計法，進行廣義最小二乘回歸（GLS），回歸估計結(jié)果如表3 所示。從中可以看到，模型質(zhì)量產(chǎn)生了實質(zhì)性的提升，常數(shù)項和所有解釋變量的系數(shù)都是高度顯著的，擬合優(yōu)度超過0.99，DW 統(tǒng)計量值為1.72?；貧w估計結(jié)果的特征顯示，采用SUR 方法加權(quán)后的固定效應(yīng)變截距模型對樣本數(shù)據(jù)進行估計是比較適宜的。

表3 固定效應(yīng)變截距模型GLS 估計結(jié)果

回歸估計結(jié)果表（3）顯示，城市化發(fā)展對碳排放福利績效具有正向的推進作用，這主要得益于城市規(guī)模效應(yīng)和集聚效應(yīng)的發(fā)揮。由于城市聚集了較多的人口，人口密度的增加可以催生更多的消費需求，而更多的消費需求又會拉動投資需求和產(chǎn)品供給，激發(fā)經(jīng)濟發(fā)展活力。此外，城市基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)的共享，使資源得到更為集約地利用，有利于控制人均資源消耗和人均環(huán)境污染，降低碳排放。政府規(guī)模的一次項與碳排放福利績效呈正相關(guān)關(guān)系，平方項與碳排放福利績效呈負相關(guān)關(guān)系，即政府規(guī)模與碳排放福利績效呈倒“U”型曲線關(guān)系，支持了治理門檻假說。表明隨著政府規(guī)模的擴大，其對碳排放福利績效的邊際貢獻將呈現(xiàn)遞減趨勢?？梢娬?guī)模并不是越大越好，也并非越小越好，而是要根據(jù)各國或地區(qū)的實際情況做出適切地調(diào)整。外貿(mào)依存度的回歸系數(shù)正值，表明樣本期間G20 國家對外貿(mào)易的發(fā)展提升了碳排放福利績效。有必要指出的是，美國著名生態(tài)經(jīng)濟學(xué)家戴利［12］主張在地化貿(mào)易，并不是要反對國際貿(mào)易，其核心思想是希望減少生態(tài)足跡和生態(tài)包袱。在產(chǎn)品同質(zhì)和成本相同前提下，能在當(dāng)?shù)亟鉀Q的問題，就不要擴散至外地。能在國內(nèi)解決的問題，就不要延伸至國外。不同地域間人力、物力、財力和信息的運送都需要有生態(tài)資本作為支撐。可再生能源在能源消費總量中的占比與碳排放福利績效應(yīng)該呈正相關(guān)關(guān)系。可再生能源的發(fā)展一方面有利于促進經(jīng)濟社會發(fā)展低碳化，另一方面則能催生更高水平的科技與文明，“一石二鳥”地提高碳排放福利績效。服務(wù)產(chǎn)業(yè)增加值占比與碳排放福利績效之間為正相關(guān)關(guān)系。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷能夠反映一國或地區(qū)經(jīng)濟社會的發(fā)育程度。收入彈性理論認為，隨著收入的增加，食物等生活必需品消費的增加非常有限。而工業(yè)又通常具有大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)的特征，很難滿足現(xiàn)時代消費者多樣化、個性化的需求，服務(wù)業(yè)的發(fā)展恰好可以彌補此項不足，既可以利用規(guī)模經(jīng)濟提供基本公共服務(wù)，又可以通過定制化模式增強服務(wù)產(chǎn)品差異化程度。此外，就業(yè)是民生的重要方面，而服務(wù)業(yè)的就業(yè)彈性2）在三次產(chǎn)業(yè)中是最高的。再者，服務(wù)業(yè)的能源和碳排放強度相對較低。因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從以農(nóng)業(yè)為主導(dǎo)轉(zhuǎn)向以工業(yè)為主導(dǎo)，進而轉(zhuǎn)向以服務(wù)業(yè)為主導(dǎo)，既是收入增加的過程，也是資源節(jié)約的過程，同時還是民生福祉提高的過程。

4 主要結(jié)論與政策啟示

本文從生態(tài)經(jīng)濟學(xué)理論中生態(tài)福利績效的視角，構(gòu)建了碳排放福利績效指標(biāo)及其影響因素面板計量模型，在此基礎(chǔ)上對G20 國家1990—2018 年的碳排放福利績效進行了國別比較和影響因素實證估計分析。結(jié)果顯示：（1）2018 年英國、法國、阿根廷、巴西、德國的碳排放福利績效較高，1990—2018 年間英國、土耳其、德國、意大利以及巴西等國的碳排放福利績效增速較快；中國2018 年碳排放福利績效和歷年均值在G20 國家中都排名靠后，且增速較慢，表明中國低碳競爭力缺乏靜態(tài)和動態(tài)優(yōu)勢。（2）城市化率、可再生能源在能源消費中的占比、外貿(mào)依存度以及服務(wù)業(yè)增加值在GDP 中的占比對碳排放福利績效有正向影響；政府規(guī)模與碳排放福利績效呈倒“U”型曲線關(guān)系，表明政府規(guī)模存在治理門檻。以上結(jié)論為中國制定未來可持續(xù)發(fā)展政策提供了重要啟示：

第一，加快形塑城市緊湊化發(fā)展空間。城市是低碳發(fā)展的空間載體，低碳發(fā)展是要讓城市生活變得更加美好。與此要求相適應(yīng)，需要將傳統(tǒng)的蔓延型城市發(fā)展模式轉(zhuǎn)向緊湊型城市發(fā)展模式。所謂緊湊型城市發(fā)展模式，并不是指擁擠和緊張，而是指有序和舒適；不單指城市內(nèi)部的緊湊，也指城市之間的緊湊；不僅指有形的物質(zhì)維度緊湊，而且還包括無形的精神維度緊湊。推動緊湊型城市發(fā)展一要提高城市經(jīng)濟密度，促進精明增長，二要縮短城市空間距離，增強市場可達性；三是要打破城市制度分割，助力包容性發(fā)展，共享城市繁榮。

第二，大力推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化轉(zhuǎn)型。一方面要深化拓展共享經(jīng)濟。共享經(jīng)濟通過企業(yè)不賣產(chǎn)品賣服務(wù)和個人擁有者的物品分享，創(chuàng)造服務(wù)的循環(huán)，減少稀缺物質(zhì)資源和能源資源的閑置和浪費，同時也有效降低了廢棄物污染和碳排放。通過消費者與生產(chǎn)者的身份轉(zhuǎn)換，推動生產(chǎn)與消費的民主化，提升滿意度和幸福感。另一方面要促進制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展。借助高端和優(yōu)質(zhì)服務(wù)，工業(yè)和制造業(yè)可以在節(jié)約資源消耗和減少碳排放的同時，提升產(chǎn)品的附加值。而強大的工業(yè)和制造業(yè)也會催生出更多新型服務(wù)業(yè)業(yè)態(tài)，倒逼服務(wù)質(zhì)量，并進一步帶動服務(wù)貿(mào)易優(yōu)化升級。

第三，穩(wěn)健有序改善能源消費結(jié)構(gòu)。中國能源稟賦的結(jié)構(gòu)特點是“富煤貧油少氣”，由此給減排造成了極大壓力。雖然近20 年來中國能源消費結(jié)構(gòu)漸趨優(yōu)化，但必須看到，短期內(nèi)中國以煤炭消費為主的能源結(jié)構(gòu)不會發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。這就決定了碳減排必須循序漸進，分清輕重緩急，短期以提高傳統(tǒng)化石能源（尤其是煤炭）的利用效率為主，長期則要大力開發(fā)清潔及可再生能源，并讓其在能源結(jié)構(gòu)中占據(jù)主導(dǎo)地位。

第四，構(gòu)造價值共創(chuàng)的低碳治理模式。比政府最優(yōu)規(guī)模更重要的問題是政府應(yīng)該干什么，如何做到不缺位、不越位。低碳發(fā)展關(guān)涉到多方面利益主體，不僅要求政府與市場的協(xié)作配合，還要求公民社會與非政府組織的參與。以價值共創(chuàng)為導(dǎo)向的利益相關(guān)者合作治理，才是促進低碳發(fā)展的有效途徑。政府層面重點是要基于行政機制，把控好碳排放總量，促進碳排放權(quán)公平分配；企業(yè)層面要基于市場機制，努力提升資源配置效率；公眾層面則應(yīng)基于參與機制，進行低碳行為互動，涵養(yǎng)生態(tài)人格。

注釋：

1）碳排放數(shù)據(jù)來源于世界銀行世界發(fā)展指標(biāo)（World Development Indicators，WDI）數(shù)據(jù)庫，在WDI 數(shù)據(jù)庫中各國歷年人均碳排放最大值為101.053 t（阿聯(lián)酋，1969 年），最小值為0.004 t（柬埔寨，1979 年）。根據(jù)自然對數(shù)函數(shù)以及碳排放的特性，只有當(dāng)Ln(x)中的x≥1 時，所建立的碳排放指數(shù)才有實際意義。合理的方法是在指數(shù)化時，將單位由噸轉(zhuǎn)換為kg，因此人均碳排放的最大值和最小值分別設(shè)定為101 053 kg（101.053 t）、4 kg（0.004 t）。

2）就業(yè)彈性是就業(yè)增長率與經(jīng)濟增長率的比值，即經(jīng)濟增長每變化一個百分點所對應(yīng)的就業(yè)數(shù)量變化的百分比。