謝品杰，解玉文,2，楊帆

（1. 上海電力大學 經(jīng)濟與管理學院，上海 200090；2. 廣東電網(wǎng)有限責任公司湛江供電局，廣東 湛江 524000；3. 浙江電力輸變電工程有限公司，浙江 杭州 310016）

隨著城鎮(zhèn)化水平的深入，中國經(jīng)濟完成了跨越式發(fā)展。其繁榮的背后卻是以大量化石能源的投入和環(huán)境資源的犧牲為代價，這也導致碳排放強度急劇增加。1980年中國能源消費相關(guān)的碳排放量僅是美國的29.1%。但2007 年中國已超過美國上升為世界最大碳排放國。Global Carbon Project （https://www.globalcarbonproject.org/index.htm）的數(shù)據(jù)顯示，2020 年我國碳排放占全球的30.7%。如此高額的碳排放量致使我國既面臨著國內(nèi)生態(tài)環(huán)境支撐力問題，也面臨著溫室氣體減排國際新框架的艱難談判和不同利益集團在政治外交上的博弈[1]。2020 年，習近平主席在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上提出了 “雙碳” 目標，這意味著中國要用不到10 年時間實現(xiàn)碳達峰，再用30 年左右時間實現(xiàn)碳中和，即碳排放達峰后就快速下降，中國實現(xiàn) “雙碳” 目標的減排任務(wù)異常艱巨。降低單位國內(nèi)生產(chǎn)總值碳排放，即降低碳排放強度無疑是實現(xiàn)碳減排、最終實現(xiàn)碳達峰和碳中和的重要途徑之一。實際上，我國 “十四五” 規(guī)劃中就提出，實施以碳強度控制為主、碳排放總量控制為輔的制度[2]，并給出了碳排放強度降低18%的目標。在此背景下，開展碳排放強度驅(qū)動因素的識別和評估研究，對于有的放矢地制定節(jié)能減排政策以實現(xiàn)碳達峰和碳中和尤為重要。

1 文獻綜述

很多學者們致力于碳排放強度影響因素的相關(guān)研究，并取得豐碩成果。根據(jù)所用分析方法，目前應(yīng)用最廣泛的主要有因素分解法和計量回歸方法。

一方面，因素分解法主要包括指數(shù)分解（IDA）和投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)分解（SDA）。其中，ANG 等[3]提出的LMDI法能夠有效避免殘差問題，并處理零值和負值。因此，LMDI 法在中國碳排放問題上的應(yīng)用十分廣泛。SHAO等[4]、XIE 等[5]、QUAN 等[6]、SONG 等[7]和MA 等[8]利用該方法分別就能源領(lǐng)域、電力行業(yè)、物流業(yè)、交通部門以及商業(yè)建筑領(lǐng)域的碳排放展開研究。但是，LMDI難以考慮眾多解釋變量之間的相關(guān)關(guān)系[9]，而且各因素所占權(quán)重的認定過程存在主觀性，缺乏具體的經(jīng)濟意義。

另一方面，VAR 模型、協(xié)整理論和誤差修正模型是計量經(jīng)濟中用于分析碳排放強度驅(qū)動因素的主要方法。XU 等[10]、OUYANG 等[11]、ZHANG 等[12]、XIE 等[13]用于研究中國的碳排放問題。其中，OUYANG[11]、XIE等[13]分別研究了重工業(yè)和電力行業(yè)的碳排放的影響因素，而ZHANG 等[12]分區(qū)域?qū)χ袊寂欧诺闹饕绊懸蛩剡M行研究。但是這些計量回歸方法往往僅關(guān)注于經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)和能源等幾種常見因素[14]。

雖然關(guān)于中國碳排放強度影響因素的研究取得諸多成果，但現(xiàn)有文獻大多數(shù)基于整個樣本期展開分析。鮮有學者深入考察中國不同經(jīng)濟周期下的碳強度影響因素的 “碳效應(yīng)” 可能存在的差異性，致使其實證結(jié)論難以為節(jié)能減排政策提供有力支持。實際上，經(jīng)濟的周期性普遍存在于全球發(fā)展過程中[15]。且由于不同經(jīng)濟周期所處的全球經(jīng)濟環(huán)境和宏觀政策規(guī)劃的差異性，不同經(jīng)濟周期下碳排放強度表現(xiàn)出不同的變化趨勢，所對應(yīng)的經(jīng)濟、社會、能源子系統(tǒng)等影響因素的 “碳效應(yīng)” 也可能存在一定的差異，故研究碳排放強度的影響因素必須兼顧經(jīng)濟周期的發(fā)展特征。

分經(jīng)濟周期考察碳排放強度的影響因素，需要解決以下問題：一是如何劃分經(jīng)濟周期，二是如何找出不同經(jīng)濟周期下碳排放的關(guān)鍵影響因素及其具體影響效應(yīng)。對于前者，雖然H-P 濾波和B-P 濾波是劃分經(jīng)濟周期常用的方法，但這兩類方法需要事先確定相對隨意性的濾波參數(shù)，且只將經(jīng)濟周期劃分為縮小和擴張兩種狀態(tài)。但改革開放以來中國經(jīng)濟周期表現(xiàn)為低速、中速和高速三種狀態(tài)[16-17]。因此，本文選取馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移（MSAR）的3 區(qū)制模型來劃分經(jīng)濟周期。對于后者，上述模型都難以對碳排放強度的驅(qū)動因素做出細致的考察，且無法避免多重共線性問題。為此，本文將利用正交偏最小二乘法（OPLS）研究不同經(jīng)濟周期下碳排放強度的影響因素，該方法的優(yōu)點在于能夠在保證模型精度的情況下，有效避免數(shù)據(jù)的多重共線性。

綜上所述，本文可能的貢獻和創(chuàng)新點如下：一是在研究視角上，將經(jīng)濟周期引入碳排放強度影響因素研究考察范疇之內(nèi)?？紤]中國經(jīng)濟發(fā)展特征，將1978—2019 年劃分為低速期、中速期、高速期，分別進行碳排放強度影響因素分析，更能體現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展與碳強度影響因素的關(guān)系。二是在分析方法的選擇上，利用MSAROPLS 兩步法進行實證分析。首先，選擇MSAR 模型對經(jīng)濟周期進行劃分，根據(jù)經(jīng)濟增速不同劃分為三個經(jīng)濟周期，更加符合改革開放以來中國經(jīng)濟發(fā)展的實際情況。其次，選擇OPLS 回歸對碳強度影響因素進行分析，避免了小樣本高維數(shù)據(jù)的多重共線性問題和變量考慮不周的缺陷，因時制宜為中國未來低碳轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略和減排政策的具體制定和實施提供幫助和參考。

2 方法與模型

2.1 MSAR模型

由于其只需依據(jù)樣本數(shù)據(jù)便可對不同經(jīng)濟周期的非線性轉(zhuǎn)換進行合理刻畫，馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移的自回歸（MSAR）模型對于非線性時間序列數(shù)據(jù)能夠可靠地識別出樣本中的所有經(jīng)濟周期轉(zhuǎn)折點，可以通過非均勻非線性的時序觀測數(shù)據(jù)進行不同經(jīng)濟周期的劃分。MSAR 模型是在AR 模型的基礎(chǔ)上引入?yún)?shù)的區(qū)制轉(zhuǎn)移性質(zhì)構(gòu)建的，參考劉金全等[18]的做法，得到MSAR 模型表達式如下：

式中：yt=(y1t,y2t, …,ynt)為n維時間序列向量，即國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率；ηi為自回歸系數(shù)；θ為均值；θt為擾動項；p為滯后階數(shù)；It-1為t-1 時刻的信息集。gt是區(qū)制狀態(tài)變量，隨區(qū)制轉(zhuǎn)變而變化。

MSAR 法從區(qū)制α到區(qū)制β的轉(zhuǎn)移概率是：

并以此形成的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P為：

通常利用最大似然估計法，求得MSAR 模型中不同區(qū)制間的pαβ以及各個區(qū)制的回歸方程參數(shù)。采用EM（expectation maximization）優(yōu)化算法來估計MSAR模型參數(shù)。Hamilton 框架下MSAR 模型對數(shù)似然函數(shù)為：

定義變量如下：

其中，式（5）為濾波概率。

式（4）可表達為：

因此，似然函數(shù)的計算轉(zhuǎn)變?yōu)閷Ζ忙力?t)、λαβ(t)的求解。通過Hamilton 的重復迭代。在計算得出模型參數(shù)和轉(zhuǎn)移矩陣的基礎(chǔ)上，可獲取對數(shù)似然值以及各時刻的平滑概率和濾波概率。

2.2 OPLS模型

本文分析碳排放強度（Y）與其影響因素X的關(guān)系，因此只考慮單因變量的OPLS 算法即可，其簡化的OPLS 算法如圖1 所示。

圖1 OPLS算法圖

3 變量選取與數(shù)據(jù)來源

對于碳排放強度的解釋因素，本文從系統(tǒng)角度，選取了覆蓋經(jīng)濟、社會、能源三個子系統(tǒng)的8 個代表性的因素指標。本文首先利用1978—2019 年的年度數(shù)據(jù)劃分3 個經(jīng)濟周期。基于數(shù)據(jù)的可得性，利用1983—2019 年的年度數(shù)據(jù)分析各因素對中國碳排放強度的影響效應(yīng)。各變量測算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來自于EPS 數(shù)據(jù)平臺（http://olap.epsnet.com.cn/）。凡涉及價格因素，均換算成以2000 年為基期的。為了使回歸模型系數(shù)有著更為明確的經(jīng)濟學含義、并消除原始數(shù)據(jù)可能存在的異方差性，本文對各變量均取自然對數(shù)處理。各因素變量如下：

（1）經(jīng)濟發(fā)展水平（PGDP）。盡管目前中國國內(nèi)生產(chǎn)總值總量居全世界第二，預(yù)測到2035 年將超越美國成為世界第一，但由于中國人口眾多和發(fā)展質(zhì)量等問題，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值遠不及世界平均。因此，在分析經(jīng)濟發(fā)展水平對碳排放強度影響作用時，選取人均國內(nèi)生產(chǎn)總值來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平，以考察人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的提升對碳排放強度產(chǎn)生何種影響。同時，考慮到不同經(jīng)濟周期主要表現(xiàn)在GDP 增長速度不同，故利用國內(nèi)生產(chǎn)總值的對數(shù)增長率DLGDP 來考察經(jīng)濟周期，即：DLGDPt=100×[ln(GDPt)-ln(GDPt-1)]。

（2）外資引入程度（FDI）。1978 年以來，外商直接投資的流入規(guī)模為上升趨勢。雖然在一定程度上促進我國經(jīng)濟增長，但同時也會帶來環(huán)境等其他問題，外資引入的復雜性使得其對依賴度的影響有待考究?？紤]到資本的時滯性與累計性，本文采用外資存量為代理指標，其 計 算 公 式 為：FDIt=(1-δt)FDIt-1+It/Dt。其 中，F(xiàn)DIt、δt、It、Dt分別為第t年的外資存量、外資投入折舊率、名義外資存量投資額和固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)。中國在1979 年才開始統(tǒng)計外商直接投資額。因此，本文以1979—1982 年的累計值作為外資存量基年數(shù)據(jù)FDI0[20]，δt采用單豪杰[21]所估計的10.96%，Dt即歷年外資流入（換算成人民幣）。

（3）貿(mào)易開放水平（IE）。作為經(jīng)濟發(fā)展的 “三駕馬車” 之一，外貿(mào)在中國經(jīng)濟的騰飛中處于關(guān)鍵地位。但與此同時，對外貿(mào)易尤其是出口帶來的副作用也日益嚴重，往往拉動中國碳排放[22]。國際貿(mào)易如何在利用最少投入獲得最大產(chǎn)出的同時減小環(huán)境壓力？這是中國碳減排課題的重中之重。本文利用貿(mào)易依存度作為指標，即單位GDP 的進出口貿(mào)易總額。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）。大部分研究結(jié)果顯示，第二產(chǎn)業(yè)份額在各個區(qū)域尺度上均對碳排放和能源消費具有顯著的正向影響[23]。但第三產(chǎn)業(yè)相對而言能耗低、產(chǎn)出高。因此，政府提出 “退二進三” 政策來進行節(jié)能減排[24]。但由于不同經(jīng)濟周期產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、速度和質(zhì)量不同，需關(guān)注 “退二進三” 在不同經(jīng)濟周期和眾多因素綜合作用下的影響效果如何？據(jù)此，本文選擇第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比為表征指標。

第二，完善國家綠色金融支持體系。政府需要加快相關(guān)法律法規(guī)的制定以及政策實施，加速建設(shè)并完善金融支持體系，加強對綠色金融市場的管理控制，優(yōu)化市場準入機制，從而最大限度的提高綠色金融對生態(tài)產(chǎn)業(yè)以及整個綠色產(chǎn)業(yè)的正效應(yīng)。

（5）城市化水平（UL）。1978—2019 年，中國的城市化率從17.92%迅速上升到60.60%。預(yù)計，將在2030 年將達到70%。城市化在帶動經(jīng)濟增長的同時，也給環(huán)境資源帶來負面壓力。因此，實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的雙贏目標，是中國推進城市化進程題中應(yīng)有之義。但城市化對碳排放有著較為復雜的影響機理，其具體的影響作用往往與經(jīng)濟發(fā)展狀況密切相關(guān)。因此，亦需要結(jié)合經(jīng)濟周期考察城市化對碳排放強度的綜合作用是碳拉動還是碳抑制。指標采用城市人口占總?cè)丝诘谋戎亍?/p>

（6）科技研發(fā)（RD）。通常認為，研發(fā)投入所帶來的技術(shù)進步是實現(xiàn)節(jié)能減排和降低碳排放強度的重心[25]。但由于融資的束縛，研發(fā)投入強度與經(jīng)濟周期存在一定的關(guān)聯(lián)性。因此，有必要結(jié)合經(jīng)濟周期討論科技研發(fā)對碳強度的影響作用。本文采用科技研發(fā)資本存量表征中國的科技研發(fā)水平，其計算公式為RDl=(1-δ)RDl-1+Fl。其中：RDl為第l年的研發(fā)資本存量；δ為科技研發(fā)資本存量的折舊率，按照5%[26]來計算；Fl表示為第l年的研發(fā)支出。由于中國的科技研發(fā)經(jīng)費官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)自1992 年開始，因此1991 年之前的科技研發(fā)經(jīng)費以國家財政科技投入來代替。研發(fā)資本存量基年數(shù)據(jù)RD0：RD0=S0/(h+δ)。其中：S0為基年研發(fā)支出經(jīng)費，h為測算樣本期研發(fā)投資支出年均增長率。

（7）能源價格（EP）。市場經(jīng)濟下，能源價格能夠優(yōu)化資源配置、提高能源利用率。但由于能源價格的隨機性和中國能源市場化改革具有滯后性，使得能源價格對能源供需進而對碳排放強度的調(diào)節(jié)作用有所減弱。因此，需要進一步實證檢驗?zāi)茉磧r格在降低碳排放強度中所起的作用，特別是討論在不同經(jīng)濟周期下其所起的作用是否存在差異性。本文利用能源價格相對指數(shù)來闡述。即能源價格指數(shù)和社會零售價格之比。

（8）能源結(jié)構(gòu)（ES）。大基數(shù)的能源消費與不合理的能源結(jié)構(gòu)是二氧化碳的主要來源。因此，通過油氣替代煤炭、非化石能源替代化石能源等措施優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)成為中國政府實現(xiàn)碳達峰和碳中和的必然選擇之一。特別是，自2007 年開始中國加大了新能源投資力度。中國總體能源結(jié)構(gòu)中，煤炭消費占比從72.5%降至57.7%，而水電、核電等清潔能源消費占比從7.5%增至15.3%。然而，能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化在不同經(jīng)濟周期下能否有效降低、多大幅度地降低碳強度有待于進一步分析。本文選取非化石能源占比作為指標。

4 實證結(jié)果與分析

4.1 中國經(jīng)濟周期的劃分

以國內(nèi)生產(chǎn)總值的對數(shù)增長率DLGDP為對象，通過構(gòu)建三區(qū)制各種類型的MSAR 模型，從中選擇最優(yōu)模型并據(jù)此區(qū)分中國經(jīng)濟周期。本文運用基于Oxmetric的MSAR 軟件包進行模型的參數(shù)估計和檢驗。

根據(jù)信息準則AIC、HQ 和SC 以及對數(shù)似然值LL（log-likelihood）規(guī)則，將模型的滯后階數(shù)選擇為2，并建立各種類型的MSAR 模型以及線性AR(2)模型。上述MSAR 模型和線性AR 模型的對數(shù)似然值LL 以及各信息準則，如表1 所示。

表1 MSAR模型選擇

從表1 可以看出，MSMH(3)AR(2)模型的對數(shù)似然值（LL）最大。根據(jù)信息準則，該模型的AIC 和HQ 最小。因此，可認為MSMH(3)AR(2)模型為最優(yōu)模型。進一步，MSMH(3)AR(2)模型的似然比為26.646 1，卡方統(tǒng)計量和DAVIES 統(tǒng)計量的P值小于5%。這說明在5%的顯著性水平下拒絕線性原假設(shè)，也證明了選擇MSMH(3)AR(2)模型是合理的[27]。

圖2 為MSMH(3)AR(2)三區(qū)制模型的過濾、平滑和預(yù)測概率曲線圖。如圖2 所示，低速增長期為1981 年、1986 年、1989 年、1991 年、1995年及2008 年；中速增長期為1980 年、1990 年、1996—2006 年及2009—2019 年；高速增長期為1982—1985 年、1987—1988 年、1992—1994 年及2007 年。整體來看，從改革開放到20 世紀90年代初期，中國處于由計劃經(jīng)濟不斷向市場經(jīng)濟的過渡過程。1978 年起中國實行改革開放，但改革初期經(jīng)濟對外開放程度較低，故1980 年中國處于中速增長期而1981 年處于經(jīng)濟低速增長期。隨著對外開放的擴張，中國經(jīng)濟迎來了自1982—1985 年連續(xù)4 年的高速增長期。1986—1991 年，由于經(jīng)濟發(fā)展持續(xù)過熱，不穩(wěn)定因素增加，政府采取治理整頓措施，經(jīng)濟整體波動較大，但是除1987—1988 年外，基本較為低迷。20 世紀90 年代以來，伴隨著 “八五” 計劃和鄧小平同志南方談話，經(jīng)濟發(fā)展進入高速增長期。1995 年中國經(jīng)濟發(fā)展實現(xiàn) “軟著陸” ，使得1996—2006 年經(jīng)歷了長達十年的經(jīng)濟中速增長期，期間未發(fā)生較大波動。前后由于中國股市的 “史上最大牛市” 的出現(xiàn)，2007 年中國經(jīng)濟表現(xiàn)出過熱現(xiàn)象。2008 年的全球金融危機導致中國經(jīng)濟增速再次由高變低。此后中國經(jīng)濟進入 “新常態(tài)” ，經(jīng)濟一直保持穩(wěn)定增長。綜上，MSAR 模型對經(jīng)濟周期的劃分與現(xiàn)實情況基本吻合。

圖2 MSMH(3)AR(2)三區(qū)制模型的過濾、平滑、預(yù)測概率曲線

4.2 OPLS回歸分析

（1）多重共線性診斷。利用方差膨脹因子（VIF）法進行多重共線性診斷，結(jié)果見表2。表2 中8 個影響變量的VIF 及其平均值均遠大于5?？梢哉J為，自變量之間存在嚴重的多重共線性，這樣表明了本文采用OPLS 模型進行回歸分析具有合理性。

表2 各因素VIF統(tǒng)計表

（2）變量投影重要性分析。變量投影重要性指標（VIP）可以代表解釋變量的解釋程度[28]。本文分別對3 個經(jīng)濟周期的8 個影響因素進行變量投影重要性分析，VIP 統(tǒng)計表如表3 所示。根據(jù)表3，除了中速增長期的對外開放程度（IE）的VIP值略小于0.8，其他周期影響因素的VIP 值均大于0.8，這驗證了本文選取的指標的解釋能力均良好。

表3 3個經(jīng)濟周期各因素VIP指標統(tǒng)計表

（3）特異點檢驗和合理性檢驗。OPLS 回歸中，特異點判別條件構(gòu)成一個T2橢圓圖。3 個經(jīng)濟周期的累計貢獻率T2橢圓圖如圖3 所示。圖中樣本均分布在橢圓內(nèi)，故原始數(shù)據(jù)不存在特異點。這說明OPLS 模型的擬合效果較好。除此之外，3 個經(jīng)濟周期的OPLS 回歸得到t1/u1平面圖（圖4）。t1與u1存在明顯的線性關(guān)系，說明此模型是合理的[28]。

圖3 3個經(jīng)濟周期T2橢圓圖

圖4 3個經(jīng)濟周期t1/u1平面圖

（4）確定OPLS 提取成分。OPLS 模型能夠通過交叉有效性標準來確定正交成分個數(shù)，交叉有效性系數(shù)Q2達到判別臨界值作為選擇正交成分個數(shù)的依據(jù)。經(jīng)濟低速增長期、中速增長期、高速增長期的累計解釋能力和累計交叉檢驗系數(shù)如表4 所示。

表4 累計解釋能力和累計交叉檢驗系數(shù)

表4 累計解釋能力和累計交叉檢驗系數(shù)

T1 T2 T3images/BZ_22_731_1745_758_1780.pngT1 T2 T3低速增長期 0.966 3 0.994 2 0.998 4 低速增長期 0.949 0 0.977 9 0.995 1中速增長期 0.872 6 0.961 3 0.975 7 中速增長期 0.844 5 0.852 9 0.960 2高速增長期 0.973 1 0.985 7 0.997 9 高速增長期 0.947 8 0.946 2 0.993 4

一般選取0.95 為判別臨界值，根據(jù)表4 可得：在低速增長期，提取2 個主成分已經(jīng)達到滿意精度。T1、T2對因變量Y的累計解釋能力分別為99.63%、99.42%。在中速增長期，提取2 個主成分已經(jīng)達到滿意精度。T1、T2、T3對因變量Y的累計解釋能力分別為87.29%、96.13%、97.57%。在高速增長期，提取3 個主成分已經(jīng)達到滿意精度。T1、T2、T3對因變量Y的累計解釋能力分別為97.31%、98.57%、99.79%。

（5）OPLS 回歸結(jié)果。對標準化回歸系數(shù)進行逆標準化處理得到低速增長期、中速增長期、高速增長期這3 經(jīng)濟周期下影響因素對碳排放強度的回歸方程如下：

根據(jù)回歸方程的彈性系數(shù)，不同經(jīng)濟周期各因素對碳排放強度的影響不盡相同。除了低速增長期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、中速增長期的能源價格、高速增長期的城鎮(zhèn)化水平和科技研發(fā)存量對碳排放強度起到拉動效應(yīng)外，其他因素都對其起到抑制效應(yīng)。

（6）模型擬合效果。為了考察劃分經(jīng)濟周期的優(yōu)勢，本文對不劃分經(jīng)濟周期和劃分經(jīng)濟周期分別進行OPLS回歸擬合，將擬合值與實際值按照時間排序如圖5 所示。同時選平均絕對百分比誤差（MAPE）和根均方誤差（RMSE）來量化OPLS 的擬合效果。其中，MAPE 和RMSE 的計算方法如下：

圖5 1983—2019年碳排放強度擬合效果

式中：yk是碳排放強度的實際值，是碳排放強度的擬合值，N時間序列的長度。

根據(jù)圖5，分經(jīng)濟周期對碳排放強度的影響變量進行OPLS 回歸分析，其擬合效果與實際情況的吻合度良好，且MAPE 和RMSE 的值顯著小于全周期情況，表明本文所構(gòu)建的模型具有很好的擬合效果。

4.3 實證結(jié)果分析

基于式（10）回歸模型，下文進一步分析各因素在不同經(jīng)濟周期下對碳排放的影響作用。

（1）經(jīng)濟發(fā)展（PGDP）。在低速增長期、中速增長期、高速增長期，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值每增加1%，碳排放強度分別降低0.059%、0.034%、0.052%。這說明，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值增長對碳排放強度呈現(xiàn)抑制效應(yīng)，中國以碳達峰和碳中和為目標的發(fā)展路徑不但沒有與發(fā)展經(jīng)濟相矛盾，反而在保證經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的前提下繼續(xù)提升人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，有利于降低碳排放強度，以助于 “雙碳” 目標的實現(xiàn)。

（2）外資引入程度（FDI）。外資存量在不同經(jīng)濟周期對碳排放強度均呈現(xiàn)抑制效應(yīng)，但其作用力度有所差異。在低速和高速增長期，外資存量每增加1%，則碳排放強度分別降低0.042%、0.06%；而在中速增長期，則達到0.163%。這表明，改革開放以來，與所造成的碳排放增加量相比，外資引入所帶來的經(jīng)濟效應(yīng)更加顯著。特別是2009 年隨著經(jīng)濟發(fā)展再次步入穩(wěn)定的中速增長期，中國利用外資質(zhì)量和水平明顯提升。外資對服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的比重顯著增加。2010 年服務(wù)業(yè)利用外資比首次超過制造業(yè)，2019 年服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)外資利用比重分別為68.97%和28.3%。隨著外資結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，其對碳排放強度 “抑制” 效應(yīng)更為明顯[29]。

（3）貿(mào)易開放水平（IE）。對外貿(mào)易能通過技術(shù)溢出提高能源環(huán)境效率[30]。而本文發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟低速和高速階段，貿(mào)易依存度每增加1%，碳排放強度將分別降低0.142%、0.141%。即，貿(mào)易開放水平的提升確實有利于降低碳排放強度。但在經(jīng)濟中速增長期，貿(mào)易開放水平并不是影響碳排放強度的關(guān)鍵性因素。其可能原因在于，對外貿(mào)易的能源環(huán)境效應(yīng)是出口途徑和進口途徑兩者綜合作用結(jié)果，而兩者對碳排放強度的影響在方向上和程度上均不同[31]。同時，也提醒我們在當前中國經(jīng)濟步入穩(wěn)定發(fā)展的新常態(tài)下，如何促使對外貿(mào)易成為實現(xiàn) “雙碳” 目標的有效推動力之一，是個需要深入探討的問題。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）。以三產(chǎn)增加值與二產(chǎn)增加值之比衡量的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在不同經(jīng)濟周期對碳排放強度的影響方向及影響程度存在明顯的差異性。三產(chǎn)增加值與二產(chǎn)增加值之比每增加1%，在中速和高速階段，碳排放強度分別降低0.45%和0.032%。但在低速增長期，將拉動碳排放強度升高0.236%。這一方面說明，中國 “退二進三” 政策應(yīng)該根據(jù)不同的經(jīng)濟周期制定不同的具體措施[21]；另一方面也說明，在推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級過程中，不能簡單地以提高三產(chǎn)與二產(chǎn)之比為目標，更值得關(guān)注的是優(yōu)化第三產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

（5）城市化水平（UL）。城市人口占比每增加1%，在低速增長期和中速增長期分別抑制0.107%、0.02%的碳排放強度，而在高速增長期則增加0.024%的碳排放強度。王少劍等[32]認為，中國城市化進程通過城市土地擴張與利用類型轉(zhuǎn)變來改變碳匯和碳循環(huán)過程，同時城市土地開發(fā)也會帶來后續(xù)的能源需求。因此，對中國碳排放強度產(chǎn)生顯著的積極影響。但本文研究表明：除高速增長期，城市化水平對碳排放強度呈現(xiàn)抑制作用，其可能的原因在于在城市化進程在帶來環(huán)境壓力的同時產(chǎn)生了更大的經(jīng)濟效應(yīng)，降低了碳排放強度。與此同時，這也說明了不同經(jīng)濟周期下城市化水平對碳排放強度有不同的作用。經(jīng)濟高速增長期下應(yīng)更加注重城市化進程中所帶來的環(huán)境問題。

（6）科技研發(fā)（RD）。技術(shù)進步有助于降低碳排放強度[33]。但本文的結(jié)果表明，科技研發(fā)支出對碳排放強度的影響效應(yīng)在不同經(jīng)濟周期下亦有著不同的表現(xiàn)。在低速和中速階段，科技研發(fā)存量的增加雖然有助于降低碳排放強度，但其作用力度極小，這可能是中國科技研發(fā)成果轉(zhuǎn)化效率相對較低所致。在高速增長期，科技研發(fā)對碳排放強度的影響作用與理論預(yù)期相反。其可能的原因是，中國研發(fā)強度支出呈現(xiàn)逆周期變化現(xiàn)象[33]，在經(jīng)濟高速增長期，科技研發(fā)支出增速小于經(jīng)濟擴張，加之較低轉(zhuǎn)化效率使得科技研發(fā)誘發(fā)的碳排放降低量低于經(jīng)濟擴張導致的碳排放增加量。

（7）能源價格（EP）。處于低速增長期或高速增長期的改革開放初期，由于能源價格一直維持在較低水平，企業(yè)對其變動表現(xiàn)出較大的敏感性，當能源價格上漲時，企業(yè)利用投入要素之間的替代關(guān)系，有利于降低碳排放強度。20 世紀90 年代以來，價格形成機制市場化改革進入快速推進階段，但考慮到社會經(jīng)濟的影響以及公眾對改革力度的接受程度，能源價格并未完全市場化。目前能源價格仍無法反映供求意愿及能源成本。導致在穩(wěn)定發(fā)展階段出現(xiàn)能源價格升高1%、碳排放強度隨之上升0.247 2%的扭曲現(xiàn)象，表明了能源價格在中速經(jīng)濟期并未起到配置資源的效果。

（8）能源結(jié)構(gòu)（ES）。非化石能源消費量占比每增加1%，碳排放強度在低速、穩(wěn)定和高速三個經(jīng)濟周期分別降低0.223%、0.338%、0.06%。由此可見，改革開放以來，調(diào)整能源結(jié)構(gòu)有效降低碳排放強度。因此，在保證經(jīng)濟社會發(fā)展所必需的能源總量前提下，不斷提升非化石能源的利用占比，是中國實現(xiàn) “雙碳” 目標的關(guān)鍵措施。實際上，自經(jīng)濟進入 “新常態(tài)” ，新能源投資一直呈現(xiàn)積極發(fā)展勢頭。2030 年風電和太陽能發(fā)電裝機將高達12 億千瓦以上，超過煤電。到2060 年，新能源發(fā)電量占比可能超過50%。值得注意的是，在此背景下，如何突破現(xiàn)有技術(shù)條件有效協(xié)調(diào)能源體系的低碳性、安全性與經(jīng)濟性是一個需要深入研究的問題。

5 結(jié)論及政策建議

本文從經(jīng)濟周期的研究視角出發(fā)，對中國1978—2019 年的碳強度影響因素進行分析，得到以下結(jié)論。

（1）改革開放以來中國經(jīng)濟存在明顯周期性特征，并且經(jīng)濟的周期性對于碳排放問題有著不可忽視的影響。根據(jù)國內(nèi)生產(chǎn)總值增速數(shù)據(jù)，MSMH(3)AR(2)模型對經(jīng)濟周期劃分結(jié)果如下：低速增長期為1981 年、1986 年、1989年、1991 年、1995 年、2008 年；中速增長期為1980 年、1990 年、1996—2006 年、2009—2019 年；高速增長期為1982—1985 年、1987—1988 年、1992—1994 年、2007 年。

（2）通過對不同經(jīng)濟周期的碳強度影響因素進行OPLS 回歸分析，本文發(fā)現(xiàn)3 個經(jīng)濟周期中影響碳排放強度的關(guān)鍵因素及其產(chǎn)生的 “碳效應(yīng)” 也有所差異。中國的節(jié)能減排政策必須兼顧階段性經(jīng)濟特征。中國經(jīng)濟正處于中速增長期，雖然近幾年新冠疫情對全球經(jīng)濟的沖擊可能引發(fā)近兩三年一定程度的經(jīng)濟波動，但是從長期來看，目前的經(jīng)濟發(fā)展實力以及政策優(yōu)勢決定了中國經(jīng)濟在2060 年實現(xiàn)碳中和之前還是基本處于經(jīng)濟中速增長期。因此，碳減排的焦點應(yīng)該集中在提高低碳產(chǎn)出效率[34]。特別是，加快技術(shù)革新，帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整等。其中，低速增長期的關(guān)鍵影響因素是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放水平和外資引入程度；中速增長期的關(guān)鍵影響因素是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源價格和外資引入程度；高速增長期的關(guān)鍵影響因素是貿(mào)易開放水平和能源價格。因此，碳減排政策在各行各業(yè)的具體落實應(yīng)根據(jù)碳排放強度因素的作用強度和相關(guān)性分別制定和調(diào)整，不能千篇一律。在正處于的經(jīng)濟中速增長期要加快產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，對第三產(chǎn)業(yè)增加產(chǎn)業(yè)占比和優(yōu)化內(nèi)部部署兩手抓，降低能源消耗，減少碳排放強度。除此之外，經(jīng)濟發(fā)展、外資引入程度、對外貿(mào)易水平和能源結(jié)構(gòu)對碳強度呈現(xiàn)普遍制動作用，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在經(jīng)濟低速增長期、能源價格在中速增長期以及城市化水平和科技研發(fā)在高速增長期對碳強度表現(xiàn)出驅(qū)動作用。

（3）通過上述實證分析，8 個影響因素在不同經(jīng)濟周期對碳排放強度的影響在方向和程度上均有不同。因此，中國 “碳減排” 的相關(guān)政策也應(yīng)根據(jù)當下所處的經(jīng)濟周期 “因時制宜” 地進行調(diào)整，不能一成不變。能源結(jié)構(gòu)在3 個經(jīng)濟周期都是 “碳減排” 的關(guān)鍵因素；低速增長期中，對外貿(mào)易水平的 “碳抑制” 效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的 “碳拉動” 效應(yīng)表現(xiàn)明顯；中速增長期中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的 “碳抑制” 和能源價格的 “碳拉動” 表現(xiàn)明顯；高速增長期中， “碳減排” 的關(guān)鍵因素主要是對外貿(mào)易水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。所以，在推進城市化進程中擴大外資引入規(guī)模，需要繼續(xù)進一步推進城市化進程、提升外資引入規(guī)模，實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量增長。