技术进步对中国二氧化碳排放的影响，本文主要内容关键词为：中国论文,技术进步论文,二氧化论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：C812 文献标识码：A 文章编号：1002-4565(2010)07-0036-09
一、引言
目前，全球气候变化已经成为不争的事实。大量研究表明，大气层中二氧化碳等温室气体的大量积聚是全球变暖的主要原因(IPCC，2000)[1]。如何控制二氧化碳排放量的增长速度、减缓气候变化已成为近年来国内外学者和政策制定者研究的重要问题。
研究中国的二氧化碳减排，必须考虑到三个问题：第一，中国经济增长还可能持续相当长的时期；第二，经济持续高增长意味着能源消费持续扩大，与此同时，城市化、工业化尤其是基础设施建设所必须的重工业意味着能源强度很难降低；第三，中国以煤为主的能源结构在中短期不会有大的改变，而煤炭是污染排放最高的化石能源。这种结构以及世界油气资源价格的冲击可能进一步推动对煤炭的需求，意味着中国的经济增长面临着资源及环境约束。在保持经济增长的同时，将环境污染控制在容许范围，减缓对全球气候变化的影响，这就需要制订合理可行的二氧化碳减排措施、政策及战略，因此，研究二氧化碳排放量的影响因素显得尤为重要。
对于环境污染的影响因素分析，有关的文献主要分为以下三类：
第一类文献主要基于Ehrilich和Holden(1971)[2]所提出的IPAT模型，如下式所示：
I=P·A·T(1)
其中，I代表环境压力，通常以污染物的排放量来表示；P表示人口规模；A表示一国的富裕程度；T则代表技术水平。该模型将环境影响与人口规模、人均财富和技术水平联系起来，至今仍被广泛用于分析一国或地区环境污染的影响因素①。由于IPAT模型存在一些局限性，Dietz等(1994)[3]在IPAT模型的基础上建立了STIRPAT模型。国内学者林伯强等(2009)[4]通过中国1978-2007年的时间序列数据，采用STIRPAT模型分析了中国人均二氧化碳排放的影响因素。从实证结果来看，大部分采用IPAT或STIRPAT模型进行分析的结果表明，环境污染程度与人口规模和收入水平呈单调递增的关系，而随着技术水平的提高单调递减。
第二类文献以研究经济增长与环境污染关系的环境库兹涅茨曲线(EKC，Environmental Kuznets Curve)最为经典。该曲线由经济学家Grossman和Kureger(1995)[5]提出，表明经济增长和环境污染之间呈现先污染、后改善的倒U形曲线。Stokey(1998)[6]在一个静态的生产函数优化模型框架下进行倒U型曲线的理论分析，其逻辑是：在收入水平达到阈值之前，人们往往采用较污染的生产技术；随着经济增长和环境恶化，在收入水平超越阈值以后，清洁生产技术被广泛采用，从而使环境质量改善。然而，倒U形曲线意味着在较高的收入水平，环境污染的收入弹性为负，该结论与IPAT模型的结论矛盾。国内学者如林伯强等(2009)的研究利用传统的环境库兹涅茨模型模拟和在二氧化碳排放预测的基础上进行实证预测的两种方法，对中国的二氧化碳库兹涅茨曲线做了对比研究，发现结果存在较大差异，通过实证预测的二氧化碳并不存在拐点。迄今为止，对EKC存在性的实证研究并没有得出一致的结论。
第三类文献主要采用投入产出的方法研究一国各行业(或各部门)排放量的变化，最典型的方法为构建可计算的一般均衡(CGE)模型进行政策模拟。采用CGE方法的特点在于能够量化分析不同能源环境政策的二氧化碳减排效果及其对宏观经济的影响。然而，CGE方法要求大量的数据支持并且对函数形式和参数选择进行假设。从目前来看，研究中国碳排放的CGE模型主要基于2002年的投入产出表，由于现有数据的不足，采用CGE方法需要对宏观经济结构的变化进行假设，这将影响最终的模拟结果。
本文利用1997-2007年31个省市的面板数据对中国
排放的影响因素进行了实证研究，与以往研究不同的是：首先，本文将内生增长理论和环境污染模型相结合，综合考察了中国排放的影响因素，包括规模效应、结构效应、技术效应以及贸易效应，并着重分析技术进步的作用；其次，尽管目前已有一些文献研究中国排放的影响因素，但采用面板数据研究仍无人问津；第三，本文采用专利数据构建并计算中国1997-2007年29个省份的知识存量，作为衡量自主研发的指标。在考虑自主研发的基础上，为了更详细、全面地衡量技术进步的影响，本文还考虑了技术引进以及消化吸收能力对二氧化碳减排的影响；此外，由于我国各地区经济发展和资源禀赋的不同，我们还进行地区差异分析，这为因地制宜地制定有利于节能减排的技术创新政策提供了实证参考。
本文的结构安排如下：第二部分从理论基础和实证模型角度对技术进步与排放的关系提出分析框架；第三部分通过采用专利数据构造衡量自主研发知识存量的指标；第四部分对变量选择及数据来源进行简要说明；第五部分实证分析技术进步对中国排放的影响，并进行地区差异分析及比较；最后，提出结论和政策建议。
二、理论与方法分析框架
(一)理论分析框架
Grossman等(1995)提出影响环境的三大主要因素，即经济规模、经济结构和技术水平。首先，随着经济总量的增大，经济发展需要更多的资源投入和能源消耗，所产生的污染物排放量也相应增长，这就是所谓的规模效应；其次，工业化进程的加快使资源消耗率逐渐超过资源的再生速率和环境承受能力，导致环境状况恶化，当经济发展到更高水平时，产业结构从能源密集型为主的重工业向以服务业为主的第三产业转移，环境污染开始减少，此为结构效应；再次，根据内生增长理论，技术进步会提高自然资源利用率，使资源得以大量节约和循环利用，从而在一定的产出水平下使能源的消耗量进一步降低，相应的污染排放和生态破坏也减少，此为技术效应(于峰等，2007)[7]。
在Grossman等提出的理论框架基础上，Antweiler等(2001)创建了开放经济条件下环境污染的一般均衡理论模型[8]。从环境污染的理论假设出发，推出一国(或地区)的环境污染由规模效应、结构效应、技术效应及贸易效应构成，如下所示：
依据Antweiler等的理论模型，对于不同发展阶段的国家或地区，经济规模和经济结构对环境污染排放的影响程度并不同。在一国或地区的初始发展阶段，由于技术水平的相对落后，经济总量的增大以及产业结构的重工业化使污染物排放的增长显著加快；当经济发展到更高的水平，随着产业结构的升级和技术水平的提高，规模效应和结构效应所导致的污染物排放的增长速度将逐渐减慢。基于以上分析，
三、知识存量的构建
知识存量是表明技术进步能力和潜力的重要指标。企业、行业或国家所拥有的技术知识，很大部分依赖于以往的研发所产生的知识和经验的积累(蔡虹等，2005)。实证文献通常把R & D活动分为R & D投入与R & D产出两方面，其中，R & D投入往往采用R & D支出或R & D人员来衡量，R & D产出则主要以专利数据或新产品销售收入来衡量。采用R & D投入衡量知识存量具有如下缺陷：首先，R & D支出本身仅仅反映了R & D活动的投入状况而不是产出状况，而在大量的中小企业中，还存在着很多非正式的研发活动；其次，一些研究表明，知识生产过程中，R & D投入与产出之间存在非线性关系；再次，由于我们不能具体了解R & D支出的最终用途和目标，采用R & D支出衡量知识往往会出现偏误。
在知识产出方面，由于数据的限制，文献中评估R & D产出最常用的指标是专利数据。尽管这一指标也存在一定的缺陷③，但相对于其他指标而言，专利在衡量创新产出方面具有三个明显优势：第一，专利的内涵界定与创新密切相关；第二，专利统计数据是公开并可获得的；第三，专利在较大程度上反映了技术创新的成果。因此本文从R & D产出的角度，采用专利数据来构造知识存量，作为衡量自主研发的指标。
对知识存量的构建需要考虑两个因素：一是知识的陈腐率(Decay Rate)，代表旧知识的老化速度，表明随着新技术与新发明的产生，已有技术逐渐被新技术所替代；二是知识的扩散率(Diffusion Rate)，表明从新技术、新知识的产生到大规模应用(即技术扩散)需经过一定的时间。因此，在知识存量的构成中应考虑到知识的扩散率，以衡量从专利的产生到大规模应用的滞后时间。Popp(2001)[13]通过采用专利数据构造了知识存量，并将其用于估计技术创新对能源消费的影响，其方法如下式所示：
如图1所示，新专利的生产率在第3年达到峰值，之后，随着使用年限的增加，其生产率不断下降，并最后趋向于0。也就是说，新专利在其产生后的前3年能够对现有知识存量产生最大的影响。从第4年以后，随着时间的推移、知识的更新换代，知识的老化效应逐渐起主导作用并超过了扩散效应，于是，该专利技术对现有知识存量所产生的效应不断下降，该结果与经济学理论基本一致。
四、变量选择及数据说明
(一)数据来源
本文采用的数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》以及中经网数据库。其中，产出、经济结构、专利数据主要来源于《中国统计年鉴》，进出口总值数据来源于中经网，技术引进经费数据来源于《中国科技统计年鉴》，各省煤炭、石油、天然气消费量的数据则主要来源于《中国能源统计年鉴》。对于受价格波动影响的变量，为了将名义值折算成实际值，使用了各省市区相应年份的价格指数数据，这些数据均来源于《中国统计年鉴》。
为保证数据统计口径的一致性，我们只选取1997-2007年共11年的省级面板数据。由于西藏自治区的数据缺失值太多，从样本中剔除；由于1997年之后才有单独的重庆统计数据，将四川和重庆的数据进行合并。这样，每年共有29个省市自治区的数据进入样本，共计319个观测值。
采用包括各省份截面和时间序列数据的面板数据，主要原因是面板数据包含较多数据点，可以提供较大的自由度。而且结合截面变量和时序变量的两维信息，能够显著减少缺省变量带来的问题。此外，很多研究者发现，二氧化碳排放的影响因素同时具有时序特征和截面特征，采用综合时序-截面两维信息的面板数据，能够反映出地区发展差异的影响。下面对本文实证模型所用的各个变量进行说明。
(二)变量选择及构建
1.各省市的经济规模、经济结构、贸易开放度及二氧化碳排放量。
各省的经济规模以各省的国内生产总值(GDP)表示。在选取经济结构的代表性变量时，本文采用各省的工业化水平，即工业产值占GDP的比例来表示经济结构。采用当年价的以美元的各省市进出口总值与其GDP之比表示贸易开放度，汇率一律采用8元人民币/美元。
目前，尚无官方或权威机构公布的中国各省(市)的排放数据⑦。我们采用下式计算各省的排放量：
二氧化碳的排放=(化石燃料燃烧排放)+(水泥生产过程中碳酸钙分解排放)-(二次能源净出口而没在国内消费的化石燃料燃烧排放)⑧
其中，化石能源主要包括煤炭、石油和天然气，煤炭、石油和天然气燃烧排放的二氧化碳等于各自的消费量乘以转化率，再乘以二氧化碳排放系数⑨。
2.知识存量和技术引进存量的计算。
自主研发知识存量的构建在前一部分已经进行论述⑩。对于国外技术引进存量，由于缺乏各省的专利技术引进数据，本文采用各省大中型工业企业的国外技术引进经费支出，并运用永续盘存法(PIM，Perpetual Inventory Method)来计算国外技术引进存量。计算公式如下：
首先，将国外技术引进经费支出以1996年为不变价用各省市相应年份的固定资产投资价格指数平减成实际值。对于折旧率，已有文献通常将之设定为15％(吴延兵，2008)。对于基期技术引进存量，设样本前(1996年之前)所有时期的技术引进支出的平均增长率为g，已有文献通常将之设定为5％，则基期技术引进存量可以表示为：
(1+δ)。核算出基期存量后，就可以利用永续盘存法计算出各省市1997-2007年的国外技术引进存量。
五、实证分析结果与讨论
(一)实证分析结果
首先，根据上述模型所寓含的经济理论，回归方程中的个体效应与其他解释变量存在着相关性，将个体效应设定为固定效应可以得到理论上的支持。相反，随机效应假定不可观测的个体效应与回归方程中的解释变量不相关，这种假设在该模型中被认为是不合适的。此外，从计量经济学的角度，固定效应模型有利于分析对于任意给定的截面单位，因变量与截面均值之间的差异程度。面板数据往往会因各截面单位个体的不同特征而具有异质性，把这些异质性纳入模型，可能会引起参数估计的非一致性，固定效应模型能够较好地处理这一问题。
对于验证面板数据模型的设定应该是固定效应还是随机效应，一般采用Hausman检验方法。检验结果支持固定效应模型，即固定效应方法优于随机效应方法。根据上述检验，我们只给出固定效应方法的估计结果，详见表1。
从计量经济检验的角度来看，模型的回归效果比较理想。首先，从三个模型的参数看，调整后的拟合优度
较高，T检验则表明，除了消化吸收能力变量以外，各个解释变量的系数显著。并且，三个模型中，经济规模、经济结构的一次项以及贸易开发度的系数均为正，自主研发变量的系数均为负，说明模型的估计结果较稳健。
为了进一步阐明模型的经济含义，本文采用计量经济学的Delta法进一步计算了各模型中排放对经济规模、经济结构、技术水平以及贸易强度的总弹性及其T检验(11)，结果详见表2。
表2 我国排放对各经济要素的弹性
模型1 模型2 模型3
弹性t值 弹性t值 弹性 t值
经济规模 0.48*** 13.2
0.78*** 19.13 0.72***
17.97
经济结构 1.03*** 13.03
1.01*** 13.83 1.04***
14.99
技术-0.12*** -6.97 -0.13*** -5.08 -0.18***
-3.00
自主研发 -0.12*** -6.97 -0.05*** -2.73 -0.07***
-2.77
技术引进 -0.08*** -2.99 -0.06* -1.73
消化吸收 -0.05 -1.15
自由贸易 0.79*** 8.81
0.38***
4.01 0.29***3.31
注：***、**、*分别表示结果在1％、5％、10％水平上显著。
根据表2的结果，我国排放总量上升与经济规模的扩大、工业化水平的提高显著正相关。其中，经济规模弹性值介于0.4-0.8之间，经济结构的弹性值则大于1，表明在其他经济要素不变的情况下，随着工业化进程的加快，工业增加值的比例上升1％，将导致排放的绝对量增加1％，即结构效应具有显著的正向影响；技术进步对我国排放的效应为负，意味着生产率的提高、包括低碳技术在内的技术创新与推广能够提高资源的利用效率，促进温室气体减排。然而，从弹性值来看，目前技术进步对我国排放的负向影响较小，介于0.1-0.2之间。
从经济规模和经济结构影响排放的相对水平来看，表1的结果表明，经济规模、经济结构变量的一次项为正，二次项为负，经济总量的变化与排放增长的变化存在一种倒U型的非线性关系，这与预期相符。在一国或地区的初始发展阶段，由于技术水平的相对落后，伴随着经济总量扩大以及工业化进程的加快，能源、资源等消耗量增加，相应地，排放的增长也显著提高；然而，随着经济的增长和产业结构的升级，技术水平的提高对排放的负向影响逐渐增加，规模效应和结构效应所引起的排放增长也逐渐下降。
自由贸易的总环境效应为正，在此我们需要进一步解释。Antweiler等(2001)指出，贸易对一国或地区环境污染的影响取决于自由贸易所产生的规模、技术和结构效应。其中，贸易所引起的规模效应导致污染排放量增加，而技术效应则有利于环境质量的改善，至于贸易引起的结构效应则取决于一国的比较优势。因此，贸易对环境的净效应最终取决于贸易所引起的各个影响因素之间的相互制约程度，这需要通过实证进行检验。表2的结果表明，自由贸易对我国排放的总影响为正，中国外贸的粗放型特征使出口商品中很大一部分属于资源密集型初级产品和低附加值、低技术含量的工业制成品，贸易自由化所产生的规模和结构效应超过了技术的负效应，导致了国内环境状况的恶化。
(二)技术进步的影响
技术效应是本文关注的重点，本文分别从自主研发、技术引进以及消化吸收能力三个方面来分析。生产技术的创新使单位产出的投入下降，促进生产工艺的改进和废物回收利用率的提高，从而有利于节能减排。表1中，
的系数均为负，表明自主创新、国外技术引进是促进我国碳减排的有效机制。表2的结果则表明，在保持其他经济要素不变的情况下，自主研发对我国排放具有直接的负效应，其弹性值介于0.1-0.2之间；技术引进的弹性值则介于0.06-0.08之间，表明引进国外的先进技术有利于我国的减排，尽管这种影响比较小。
下面考察自主研发和技术引进的交互作用对排放的影响。表1中，自主创新与国外技术引进的交互项的系数估计值
为负，但不显著，表明我国的自主创新吸收能力较低，并没有与国外技术引进互为补充共同促进环境质量的改善。在已有文献中，吴延兵(2008)的研究也表明，由于R & D吸收能力较低，并不能通过与R & D途径结合促进生产率提高。本文的估计结果表明，目前我国自主研发实力有限，创新能力基础薄弱，这对成功地模仿、消化和吸收国内外先进技术构成了一定障碍。此外，我国R & D投入的结构不合理，R & D产出并没有与技术引进充分匹配，从而限制了学习和吸收外来先进技术的能力。
以上分析表明，在发展低碳经济、促进节能减排方面，提高我国自主创新的实力是关键。由于自主研发具有双重效应，因此，加大研发投入力度、增强自主创新的能力，不仅能够促进新技术的发明和创新，发挥R & D改善环境质量的直接作用，而且有助于增强研发的技术吸收功能，促进企业有效吸收国外的先进技术，从而间接地促进二氧化碳的减排。
(三)地区差异分析
中国幅员辽阔，东部沿海地区与中西部内陆地区在资源分布和经济基础方面有很大差异。改革开放以来，沿海地区的经济发展水平高于内陆地区，区域间的创新水平和技术引进也表现出了不均衡的特征。因而，技术进步对环境污染的影响在不同区域也应该表现出不同的特征。为了对这种区域差异进行检验，本文将29个省市区按照东、中、西(12)划分为三个子样本，采用模型2对三个子样本分别进行回归，估计结果如表3所示。由于模型3中消化吸收变量不显著，因此，我们将该变量删去。此外，对于模型1和模型2，我们还进行了似然比(LR)遗漏变量检验，检验结果表明，模型2优于模型1，如表1所示。因此，我们只采用模型2进行地区差异分析。
如表3所示，与全部样本估计结果相一致的是，三个区域中经济规模、工业化水平的总环境效应均为正，而且经济规模、经济结构的一次项系数为正，二次项系数为负，表示经济规模、经济结构的变化与排放增长的变化具有非线性的关系。此外，除中部地区以外，贸易对排放的总效应也为正。
然而，技术进步与排放的关系则表现出了明显的地区差异。自主创新对东部地区的排放有显著负影响，但对中部和西部地区的排放没有显著影响。技术引进对东部和中部地区的排放有显著负影响，对西部地区则没有显著影响。根据各个地区的经济基础和技术发展水平可以对这一结果做出合理的解释。
首先，东部沿海地区经济基础相对雄厚，为企业进行自主创新提供了雄厚的资金来源和基础，企业注重节能环保技术的投入、不断增强创新能力，而产业集聚也为自主研发的溢出效应创造了有利条件。这些因素均促进了东部地区的自主研发对生产率的正向作用，从而促进资源和能源的有效利用和减排。其次，技术引进的减排效果也具有地区差异性。由于东中部地区更为开放，技术进步较快，与国外技术水平差距相对较小，国外先进技术的引进对东中部地区的减排具有显著影响。
相对而言，西部地区较为落后，自主创新基础薄弱，较少的研发投入并不能显著促进生产率增长，而能源基础设施的不完善使各种能源技术无法获得大规模的应用，从而阻碍了技术创新。在自主研发能力薄弱、外商直接投资企业较少因而技术溢出较少的情况下，西部地区与国外技术水平差距较大，基础设施的落后与先进技术不相配套，因此，技术引进对西部地区的环境质量改善并没有显著的效果。
六、结论与政策建议
本文将内生增长理论与环境污染模型相结合，运用1997-2007年中国省市面板数据，对我国二氧化碳排放的影响因素进行实证分析，着重研究了技术进步对减排的贡献。本文得到如下结论：总体而言，我国排放总量上升与经济总量的扩大、工业化水平的提高以及贸易自由化进程的加快等因素正相关；其次，自主研发、技术引进对我国的减排具有显著促进作用，但自主研发的消化吸收能力较低，在促进生产率提高和改善环境质量方面，与技术引进形成互补优势的能力尚待提高；再次，自主研发、国外技术引进对排放的影响表现出明显的地区差异。自主研发对东部地区的减排具有显著促进作用，但对中西部地区则没有显著影响；技术引进对东部和中部地区的减排有显著促进作用，但对西部地区则没有显著影响。造成该现象的主要原因可能来源于各地区经济基础以及技术发展水平的差异。
上述研究结论有着重要的政策含义：①由于规模效应、结构效应以及贸易效应均会对我国的二氧化碳排放产生正效应，而技术进步具有负效应，因此，实现我国节能减排的关键是依靠科技进步，促进生产率的提高，发展低碳技术；②自主研发对减排的积极作用：通过市场机制和行政手段(如增加财政投入、加强知识产权保护、制定相关的环境政策，如征收能源税、环境税等)相结合推动企业的技术创新，为其营造良好的外部环境，促进我国经济增长方式的转变和可持续发展；③在激励企业提高创新能力的同时，要注重引进并学习国外的先进技术，加快自身发展速度，发挥自主研发的双重效应以促进节能减排；④能源环境政策和科技创新政策的制定要考虑各地区的经济基础和技术发展条件。东中部地区与国外技术水平的差距相对较小，在提高自主创新能力的同时，通过消化和吸收发达国家的核心能源技术以发挥技术引进对技术提升的促进作用。西部地区与国外技术水平的差距相对较大，难以消化和吸收国外的先进技术，需要进一步加强和改善相关的基础设施和配套环境。
注释：
①在对温室气体排放影响因素进行分解的相关文献中，IPAT公式也被成为Kaya公式。
②目前，中国的二氧化碳减排的关键在于减缓二氧化碳排放量的增长速度。因此，对于被解释变量，我们采用对数值来表示。
③专利统计可能存在着如下缺陷：专利获得者和专利发明者可能并不一致；获得专利的发明创造的质量存在着很大的差别；某些行业的创新并不注册为专利申请的，而且专利之间经济效益的差别较大。
④将扩散率与s+1相乘，能够保证当前年份的知识存量不为0，详见Popp(2001)。
⑤Popp(2000)的研究认为，美国专利技术的平均陈腐化率为44％。
⑥国外学者如Popp(2001)等通过一定的样本统计和概率分布，研究结果表明，专利技术的扩散率约为0.03。
⑦二氧化碳排放包括化石能源的燃烧以及水泥生产的排放。根据CDIAC(2007)的数据，2004年我国二氧化碳的排放中，化石能源燃烧所占的比例超过90％，水泥生产的排放不到10％。由于数据的局限性，为了保证口径的统一，我们主要计算各省化石能源燃烧的二氧化碳排放量。
⑧林伯强等(2009)也采用上式预测了中国未来的二氧化碳排放。
⑨煤炭排放系数来自BP，为1.86t/t；石油排放系数来自CDIAC，排放系数为3.12t/t；天然气的排放系数为0.00209t/
。煤炭、石油和天然气的转化率来自CDIAC。在生产水泥的过程中，除了煅烧水泥熟料和烘干原料用燃料燃烧产生二氧化碳以外，石灰石中的碳酸钙分解氧化钙的同时生成二氧化碳。普通硅酸盐水泥熟料含氧化钙65％，1吨水泥熟料生成0.51吨二氧化碳。各省(市)水泥产量的数据来源于中经网统计数据库。对于中国，二次能源净出口而没有在国内消费的化石燃料主要是焦炭的净出口。2007年中国出口焦炭所排放的二氧化碳为3656万吨，其对总量的影响很少，对此，忽略不计。
⑩由于数据的限制，中国自1985年以后公布专利数据，因此，我们计算的1997-2007年的知识存量的基期为1985年。
(12)东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省市。中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省。西部地区包括内蒙古、广西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆10个省自治区。
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