低碳转型背景下中国碳生产率的区域差异及驱动因素研究

[关键词]碳生产率；区域差异；驱动因素；低碳转型

On the regional differences and the driving factors of China’s carbon pr♀oductivity under the background of low carbon transformation

XU Dong-lan， LI Lin

（School of Economics， Ocean University of China， Qingdao 266100， China）

Key words：carbon productivity； regional difference； driving factors； low-carbon transformation

一、引言

随着全球气候变化问题的日益严重，以降低人类生产生活中碳排放为目标的低碳发展模式受到各国的广泛关注。中国已成为全球第一大碳排放国，长期采用的高碳经济发展模式严重威胁着经济的可持续发展。适时发展低碳经济才是我国经济发展的出路，而低碳经济发展的关键在于提高碳生产率，在于减少碳排放的同时保持经济增长。因此研究我国碳生产率问题，不仅具有重要的理论价值，而且具有深刻的现实意义。

二、区域碳生产率的测算

（一）碳生产率的内涵

碳生产率定义为一定时期内一个国家（地区）国内生产总值总量与同期二氧化碳排放量之比，等于单位GDP碳排放强度的倒数[7]，反映了单位碳排放所产生的经济效益。碳生产率从经济学角度将碳排放作为一种隐含在能源和物质产品中的要素投入，衡量一个经济体消耗单位碳资源所带来的相应产出，可与传统的劳动或资本生产率相比较[5]。碳生产率的特征主要包括两方面：一是经济的稳定持续增长；二是控制碳排放。

（二）区域碳生产率的测算

区域碳生产率可以用一定时期内某一地区的生产总值与同期碳排放量之比来表示，计算公式如下：

（1）

其中，GDPi表示i地区的生产总值，CO2i表示i地区的碳排放量。本文碳排放量的计算采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的方法1，根据燃料的消费量以及碳排放系数来估算所有燃料源（煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气）的碳排放。计算公式如下：

（2）

（三）碳生产率的区域差异性分析

表1 我国省际碳生产率情况 （万元/吨）

河 南 0.572 0.762 0.827 0.920 0.699 0.795 0.899 0.789 16

四 川 0.622 1.194 1.619 1.470 1.531 1.693 1.991 1.461 5

青 海 0.438 0.563 0.657 0.730 0.638 0.640 0.802 0.641 19

宁 夏 0.243 0.328 0.393 0.200 0.230 0.243 0.238 0.270 28

新 疆 0.360 0.399 0.449 0.520 0.492 0.489 0.442 0.455 24

注： 数据由《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》相应 ヅ年份数据计算而得，其中重庆市数据合并于四川省进行计算；由于数据较多，仅列出各省部分年份结果

图1 全国及三大区域的碳生产率比较

三、我国碳生产率的驱动因素分析

（一）变量定义、数据说明与模型构建

1.变量定义与数据说明

（1）产业结构。产业结构是影响能源消费、碳排放与经济增长关系的重要因素。第二产业能源消费量远高于第

一、三产业能源消费量，第二产业所占比重高的地区碳排放量多。本文以各地区第二产业增加值占本地区GDP的比重表示产业结构。

（2）能源消费结构。能源消耗是造成碳排放的重要因素，不同化石能源的利用效率及产生的碳排放量不同，在其他标准相同的情况下，煤炭产生的碳排放量最大。本文用各地区煤炭消费量占本地区能源消费总量的比重表示能源消费结构。

（3）技术进步。技术进步是促进经济增长的重要因素，同时，技术进步对节能减排也有很大的促进作用。本文选择各地区国内3种专利申请授权数表示技术进步。

（4）对外开放度。出口贸易是经济增长的重要组成部บ分，但随着对外开放的深入，大量商品在国内进行生产导致碳排放量增加。本文以各地区进出口总额占本地区GDP的比重表示对外开放度。

2. 模型构建

（3）

（二）实证结果分析

1.序列的平稳性检验

为了避免伪回归，确保回归结果的有效性，首先对面板序列进行平稳性检验。检验数据平稳性最常用的方法是单位根检验，本文采用四种面板单位根检验方法，包括相同根单位根检验方法LLC检验和不同根单位根检验方法IPS检验、ADF-Fisher、PP-Fisher检验（见表2）。

表2 面板单位根检验结果

序列 LLC检验 IPS检验 Fisher-ADF Fisher-PP 结论

LnTECH 7.29452

（1.0000） 4.11470

（1.0000） 不平稳

（0.0000） 226.563

♂（0.0000） 253.029

（0.0000） 平稳

LnOPEN -2.21719

（0.0133） -1.56717

（0.0585） 69.7363

（0.1390） 61.1604

（0.3632） 不平稳

（0.0000） -12.6493

（0.0000） 248.432

（0.0000） 295.995

（0.0000） 平稳

（ 0.1519） -1.85599

（0.0317） 91.9675

（ 0.0030） 75.6624

（ 0.0596） 不平稳

（0.0000） -10.8678

（0.0000） 222.594

（0.0000） 299.074

（0.0000） 平稳

LnINDUS -0.33412

（0.9874） 51.0464

（ 0.7293） 30.3741

（0.9990） 不平稳

ΔLnINDUS -16웃.5903

（0.0000） -14.6085

（0.0000） 285.194

（0.0000） 386.101

（0.0000） 平稳

注：括号内为统计值的P值

由表2可知，对变量进行单位根检验时，LnTECH、lnOPEN、lnENERGY和lnINDUS在四种检验方法下均不显著，即存在单位根，4个解释变量序列不平稳。因此，对各解释变量进行一阶差分后再进行单位根检验，结果发现，所有变量均通过1%显著性水平检验。由此可以得出，变量LnTECH、lnOPEN、lnENERGY和lnINDUS均存在一阶单整，即一阶差分后的序列是平稳的。

2.协整分析与回归结果分析

通过以上序列平稳性检验可知，解释变量序列均为一阶单整序列，因此，对面板数据模型进行进一步协整分析。首先，为消除面板随机误差项存在的异方差，选择按截面加权的广义最小二乘法对模型进行估计，回归结果见表3。其次，对回归残差进行平稳性检验和协整分析，检验结果见表4。

表3 面板数据模型回归结果

解释变量 系数 标准差 统计值 P值

LnENERGY -0.580210 0.050477 -11.49451 0.0000

LnINDUS -0.550587 0.062036 -8.875293 0.0000

表4 面板模型回归残差的平稳性检验

检验方法 统计值 P值 LLC检验 -2.88757 0.0019

Fisher-ADF 82.4884 0.0190

Fisher-PP 83.3220 0.0163

通过LLC、IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP四种平稳性检验的P值结果均小于0.05可知，面板模型的回归残差项为平稳性序列，这意味着所构建模型

（3）为碳生产率、技术进步、对外开放度、能源消费结构和产业结构5个变量之间的一个协整表达式，具有长期的稳定关系。上述回归为协整回归，因此直接对原方程进行的回归结果是较精确的。

建立面板数据模型时，通过F检验和HAUSMAN检验，从混合模型、固定效应模型和随机效应模型中确定了应选择固定效应模型中的个体固定效应模型进行回归，表3的回归结果即为个体固定效应模型回归结果。

从表3的回归结果可以看出，技术进步、对外开放度、能源消费结构和产业结构4个解释变量对被解释变量有显著影响。其中，技术进步变量的回归系数为正值，对我国区域碳生产率水平的提升有显著的正相关关系，而对外开放度、能源消费结构和产业结构变量的回归系数均为负值，对提升我国区域碳生产率具有负效应。

四、结论与政策建议

3.影响我国碳生产率驱动因素的回归结果表明，技术进步通过促进经济增长和提高能源利用效率，降低碳排放，对提高碳生产率产生双重正向驱动效应；而产业结构、能源消费等结构要素以及对外开放度对碳生产率的提高有反向驱动作用。其中，产业结构和能源消费结构对碳生产率的提高负效应较大，不合理的产业结构和能源消费结构从经济增长和碳排放两个方面阻碍着碳生产率的提高。对外开放度的深化使我国承载越来越多的能源消耗，碳排放的增长速度超过对外贸易带来的GDP增长速度，对碳生产率的提高产生负效应。

基于上述研究结果可知，我国各地区的碳生产率均有不同程度的提升空间。各地区提高碳生产率水平，缩小区域间碳生产率差距应有不同的侧重点。因此，提出以下政策建议：

1.各省市根据经济发展程度以及本省资源禀赋，因地制宜，提高碳生产率。经济发展缓慢的青海、宁夏、新疆等省市应充分利用本省的太阳能和风能资源，发展以其为主的低碳能源产业，增加生产总值，同时减少消费传统能源，降低碳排放量。对于北京、上海、江苏等经济发达的省市，提高碳生产率的主要途径是减少碳排放。这些省市在保持稳定经济增长的同时，可借鉴海南减少碳排放的措施，提高森林覆盖率，增加人均城市园林绿地面积，提升森林碳汇能力。此外，各地区应加快建立行业低碳发展评估指标体系以及相应的监督、考核机制，完善促进低碳发展的财税金融等政策体系以实现碳减排。

2.根据地区自身情况，采取相应措施有效提高碳生产率，缩小东、中、西三大地区碳生产率的差距。东部地区整体经济发展水平很高，在保持经济稳定增长的同时，运用先进低碳技术，调整能源结构，促进产业结构升级，大力发展以核能、生物质能为主的低碳能源产业，建立新能源产业体系，逐步降低传统能源的消费比重。中部地区目前处于经济迅速发展时期，为缩小与东部地区碳生产率的差距，需优化资源的行业配置，使资源由碳生产率低的行业向碳生产率高的行业转移，提升行业的生产总值，降低行业碳排放量。在西部大开发的进程中，西部地区应主要通过提高经济发展水平来缩小与其他地区的碳生产率差距；充分利用本地区清洁能源，加快产业多样化发展，在低碳排放的情况下，增加地区产值，提高碳生产率。 3.为提高我国整体碳生产率水平，我国在深化对外开放过程中，应更加注重对先进低碳技术的引进，同时研发适合我国行业发展特点的低碳技术，提高能源利用效率。我国应积极参与国际上关于低碳能源和低碳能源技术的交流与合作，鼓励企业与高校和科研机构通过项目合作的方式研发低碳技术，并转化为现实生产力，加快低碳技术的普及应用和推广。与此同时，政府必须制定并实施有效的环境、产业等相关节能减排政策，尽快建立市场化的减排机制，加大节能减排制度的激励力度，合理内化和有效降低减排成本，使各行业进行低碳生产，各地区向低碳模式发展。