技术进步、经济增长与二氧化碳排放：理论和经验研究，本文主要内容关键词为：经济增长论文,技术进步论文,经验论文,二氧化论文,理论和论文，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。
一 引言
改革开放以来，中国经济得到了快速发展，但同时也带来了二氧化碳排放的急剧增加。根据世界银行2011年发布的《世界发展指标》，1978-2008年，中国的二氧化碳排放量从14.6亿吨增加到了70.3亿吨，增幅达381.5%，成为世界第一大二氧化碳排放国。2011年通过的“十二五”规划纲要明确指出，到2015年中国的单位GDP碳排放将比2010年下降17%，减少二氧化碳排放成为中国的一个重要任务。中国作为一个发展中国家，主要任务仍是保持长期的经济增长，而随着经济的增长，二氧化碳排放量可能会持续增加。如何既保持经济增长又减少二氧化碳排放成为摆在中国面前的一个现实问题。
技术进步是影响经济增长和二氧化碳排放关系的关键因素。首先，技术进步是经济持续增长的主要动力；其次，技术进步可能增加二氧化碳排放也可能减少二氧化碳排放(Jaffe等，2002)。它可以通过两条途径影响二氧化碳排放：一是技术进步带动经济增长间接影响二氧化碳排放，即“技术进步-经济增长-二氧化碳排放”，这是技术进步对二氧化碳排放的间接效应；另一是技术进步本身可以直接影响二氧化碳排放，即“技术进步-二氧化碳排放”，这是技术进步对二氧化碳排放的直接效应。但是这种直接效应的影响方向不确定，因为技术进步存在一定的路径依赖，如果企业初始的获利技术是肮脏技术，那么企业新技术研发可能依旧是肮脏的新技术，就会增加二氧化碳排放；反之，如果企业初始的获利技术是清洁技术，则新技术也可能是清洁型的，就能够减少二氧化碳排放(Acemoglu等，2009)。技术进步对二氧化碳排放的综合效应是什么？在什么条件下既可以保证经济增长又能减少二氧化碳排放？本文将构建技术进步、经济增长和二氧化碳排放的理论模型来分析解决以上两个问题。中国的技术进步对二氧化碳排放的影响如何，是否实现了经济增长和减少排放的目标？本文将在理论模型基础上，利用省际面板数据进行经验检验并回答上述问题。
本文其余章节安排如下：第二部分为文献综述；第三部分为理论模型的构建，我们在Aghion和Howitt(1992)内生增长模型的基础上推导出二氧化碳排放增长率与GDP增长率之间的关系，从中得到技术进步、经济增长对二氧化碳排放的影响；第四部分为经验研究方法及数据介绍；第五部分为结果分析；最后是本文结论。
二 文献综述
关于技术进步、经济增长和二氧化碳排放的研究主要分为两类：一类是将污染排放纳入增长模型的理论研究。早期的研究多是在技术进步外生假定的新古典增长模型框架内分析经济增长对环境的影响。Nordhaus(1974、1977)分析了经济增长对环境的影响之后，又扩展了新古典Ramsey模型(Nordhaus，1993)，构建了气候变化和经济的动态综合模型(dynamic integrated model of climate change and the economy，DICE model)，用于分析经济增长和环境的相互关系。Forster(1980)、Selden和Song(1995)、Dinda(2005)以及陆旸和郭路(2008)都是在新古典增长模型内分析了经济增长对污染排放的影响。很多经验研究证实了内生技术进步的存在(Newell等，1999；Popp，2002)，内生技术进步对经济增长与环境关系问题的分析有重要启示(Jaffe等，2002)，忽视内生技术进步可能会夸大经济增长对环境的影响(Sue Wing，2003；Manne和Richels，2004)。大量研究开始在内生增长模型框架下考察经济增长和环境关系，代表性文献有Nordhaus(2002)、Di Maria和Valente(2006)以及Grimaud和Rouge(2008)。Acemoglu等(2009)将增长模型扩展为清洁与污染两个部门，进而考察了经济增长对二氧化碳排放的影响，他们认为技术进步存在路径依赖，如果企业已经在污染部门大量创新，则企业未来依然会选择污染部门进行技术创新，导致二氧化碳排放增加。但是上述研究均是遵循“技术进步-经济增长-二氧化碳排放”的路径，并没有考虑技术进步对二氧化碳排放的直接效应，更没有综合考虑“技术进步-经济增长-二氧化碳排放”和“技术进步-二氧化碳排放”两条路径的效应。
另一类是经验研究，主要包括基于人口、富裕程度和技术的环境影响模型(IPAT)的分析和对环境库兹涅茨曲线假说的验证。Ehrlich和Holden(1971)首先提出了IPAT模型，认为影响环境的因素包括人口(P)、富裕程度(A)和技术(T)。Dietz和Rosa(1994)在IPAT模型基础上引入随机因素，扩展了该模型。一些研究利用扩展模型考察了技术进步、经济增长对二氧化碳碳排放的影响。朱勤等(2010)利用该模型发现技术进步对二氧化碳排放作用不明显，经济增长增加了二氧化碳排放；李国志和李宗植(2010)则认为技术进步减少了二氧化碳排放。而环境库兹涅茨曲线(Environmental Kuznets Curve，EKC)假说始于Grossman和Krueger(1991)对经济增长与污染排放之间关系的经验分析，他们认为经济增长和污染排放之间呈倒U型关系，称为“EKC假说”，其中污染排放的下降主要源于技术效应的增强。Holtz-Eakin和Selden(1995)、Richmond和Kaufmann(2006)以及He和Richard(2010)用该假说验证了技术进步、经济增长和二氧化碳排放的关系。韩玉军和陆旸(2009)、林伯强和蒋竺均(2009)以及许广月和宋德勇(2010)则利用中国的数据对二氧化碳排放的环境库兹涅茨曲线做了有益研究，但因采用的数据和方法有所不同，得出的结果也存在较大差异。这些研究均从数据出发，缺乏理论基础，而且由于技术进步的不可观测，多数研究是使用代理变量来表示技术进步，不能准确反映它对二氧化碳排放的影响。
上述研究有利于我们理解技术进步、经济增长和二氧化碳排放的关系，但在统一框架下考察三者关系的文献相对缺乏，尚没有综合考察技术进步对二氧化碳排放的直接效应和间接效应的研究。基于此，本文在Aghion和Howitt(1992)的内生增长模型基础上，构建了技术进步、经济增长与二氧化碳排放关系的理论模型，综合考察“技术进步-经济增长-二氧化碳排放”和“技术进步-二氧化碳排放”两条路径，分析技术进步既可以实现经济增长又可以实现二氧化碳减排的条件，并利用省级面板数据检验中国整体及东、中、西部地区1997-2009年技术进步对二氧化碳排放的影响及程度。
三 技术进步、经济增长与二氧化碳排放的理论模型构建
(一)二氧化碳排放技术弹性的经济内涵
本节在Aghion和Howitt(1992)模型的基础上建立了一个包含最终产品、中间产品和研发三部门的模型来讨论技术进步、经济增长和二氧化碳排放之间的关系。为方便分析，假设一个代表性消费者经济体，居民消费最终产品。消费者终身效用函数为：
(4)式说明所有以单位最终产品衡量的中间品的价值均相同，与技术水平无直接联系。其经济学意义在于生产函数确定了所有中间产品之间并不存在替代关系，因此种类之间的质量差并不影响不同种类中间品的价值。
根据生产函数可得到中间品的需求曲线以及式(4)可以得到所有中间品的生产量服从以下关系：
由(15)和(17)式可以看出，技术进步推动经济增长并带来二氧化碳排放的增加，技术进步对二氧化碳排放的间接影响为正，技术进步对二氧化碳排放的直接效应则不确定，取决于λ的取值。然而作为计量模型，技术进步(
)的数据不可观测，使得式(17)难以计量，不能确定技术进步对二氧化碳排放的最终影响。我们对式(15)进行简单的推导，得到以GDP增长率表示的技术进步,在代入(17)式得到如下计量模型：
式(18)综合了技术进步对二氧化碳排放的直接效应和间接效应，蕴含着技术进步对二氧化碳排放影响的程度。但是作为计量模型，其存在一定的内生性问题。因此，在模型估计时，我们采用了工具变量法来降低内生性的影响。根据式(18)我们可以判断出技术进步对二氧化碳排放的综合影响，当λ(1-α)/α＞0时，技术进步对二氧化碳排放的直接效应为正，间接效应也为正，二氧化碳排放将大幅增加；当-1＜λ(1-α)/α＜0时，技术进步对二氧化碳排放的直接效应为负，间接效应为正。但技术进步带来的二氧化碳排放增长率的降低不足以抵消经济增长导致的二氧化碳排放增长率的提高，二氧化碳排放增长率提高。当λ(1-α)/α＜-1时，技术进步的直接效应为负，间接效应为正。但技术进步带来的二氧化碳排放增长率的降低足以抵消由经济增长导致的二氧化碳排放增长率的提高，二氧化碳排放增长率下降。由此，我们可以得到命题2。
命题2在技术进步率为正且其他因素不变的前提下，“λ(1-α)/α＜-1”意味着技术进步带来的二氧化碳排放增长率的降低足以抵消经济增长导致的二氧化碳排放增长率的提高，即在此情况下技术进步既可以保证经济增长又可以实现二氧化碳减排。反之亦然。
四 经验研究及数据
本节在检验理论模型的基础上，采用计量检验的方法分析技术进步、经济增长对二氧化碳排放的影响，即模型中λ(1-α)/a的值。为了计算二氧化碳技术进步弹性λ的值，本文设定劳动报酬占GDP的份额α为50%，③则λ(1-α)/α的值等于技术弹性λ。
(一)计量模型及技术弹性的获得
1.计量模型。出于推导的方便，我们在理论模型部分使用了连续时间，但由于数据集是以年份为划分的离散时间，本文采取了对于离散时间数值取对数差分的方式代表各变量的增长率。根据式(18)可以得出计量验证的线性关系式为：
在(19)式中“
-1”或“-
”的值暗含了技术弹性的大小。在计量技术弹性之前，我们需要验证理论模型是否合理。如果计量结果服从如下假设，则可以判定理论不能被经验检验拒绝。
假设1“-1”与“-”异号或同时等于0，且“+”不显著异于1(本文设定为5%水平)。
假设2“
”不显著异于1。
如果计量模型是无偏一致的估计，可以通过联合的F检验对假设1进行检验，利用t检验对假设2进行检验，以鉴定理论模型是否合理，即模型对现实数据是否具有解释力。
2.技术弹性的获得。根据理论模型，在劳动力份额“1-α”设定在50%的前提下，“-1”或“-”本身就是技术弹性值。但是二者的计量结果和标准误不可能完全相同，因此我们无法确切的获得技术弹性值。为了克服这个困难，我们通过如下步骤以获得该值：
1)对模型进行回归验证“假设1”是否成立，若“假设1”不成立则无法获得技术弹性值；2)在“假设1”成立的基础上，限定“-1”和“-”相等，并将GDP增长速度和劳动力增长速度视为一个变量重新进行回归，得到限定回归下的系数值“-1”或“-”，该系数会有相同的标准误。我们以该值作为隐含的技术弹性值，以该标准误作为技术弹性的标准误。
由此我们可以利用二氧化碳排放的技术弹性值来检验命题1，确定技术进步对二氧化碳排放的直接效应的方向及大小。我们除了了解二氧化碳排放的技术弹性的大小之外，还需了解命题2是否能够成立，即在其他因素不变的前提下，技术进步的程度是否可以既实现经济增长又实现二氧化碳排放减少。对命题2的检验步骤如下：(1)重复获得技术弹性的步骤获得GDP前系数“”。(2)对该系数小于0做单边t检验，其小于0的概率即为命题2成立的概率。
(二)数据来源与基本描述
2.数据来源。本文数据主要来源于《中国统计年鉴》(1997-2010年)、《中国能源统计年鉴》(1997-2010年)，其中能源消费量的数据来源于《中国能源统计年鉴》和《新中国55年统计资料汇编》，各省人均GDP和地区GDP经过价格指数调整。由于《中国能源统计年鉴》没有西藏的数据，所以本文只有30个省市自治区(以下简称省)的面板数据。
3.基本情况描述。各关键变量的均值及组间标准差在表2中报告。虽然三大区域⑦的二氧化碳排放绝对量和发展水平差异性很大，但是增长率的差异并不大，反映在二氧化碳排放增长率的组间标准差只有3%左右。我们看到全国二氧化碳排放量以7.8%的速度增长，东部地区略高，在8.3%左右；中部地区略低，在6.9%左右。单从均值看，二氧化碳排放的增长率在各地区都低于实际GDP的增长率，中部差距最大，有5个百分点左右，西部差距最小，有2个百分点左右。GDP增长率与劳动增长率的差值在全国及各地区均值都为正，且都在10%左右。根据式(15)，该差值应与技术进步符号相同，因此我们可以认为中国的技术进步为正。
二氧化碳增长率低于实际GDP增长率说明二氧化碳排放强度在降低。它可能源自于技术进步，但也可能来自于一些不可观测的因素，比如经济环境的变化等或在模型之外的因素。而本文的贡献是在控制住其他不可观测因素的前提下，考察技术进步、经济增长对二氧化碳排放的影响。
(三)内生性的处理
本文的理论模型本身表明(19)式存在内生性问题：一些不能观测到的经济冲击
被遗漏在计量模型的干扰项之中，这些经济冲击会通过(15)式影响GDP的增长率，因此计量模型的GDP增长率与干扰项相关。普通最小二乘法的计量结果有偏且不一致。
本文利用工具变量法去除模型中GDP增长率变量的内生性。具体方法为：利用各省公里里程数的对数值作为实际GDP增长率的工具变量，然后采用工具变量法对计量模型进行估计。其原理在于公路建设的计划往往提前很多年，公路里程数的变化理论上与GDP的增量相关，但与短期的经济冲击并不直接相关。作为GDP工具变量的各省公路里程数来源于《中国统计年鉴》(1997-2010年)。为了检验工具变量选择是否正确，本文进行了2个基本检验：(1)我们首先使用了Davidson和MacKinnon(1993)提出的对固定效应面板模型进行内生性检验的方法检验了模型是否存在内生性，该方法与Durbin-Wu-Hausman检验相似，但克服了Hausman检验要求系数差的协方差矩阵必须为正定矩阵的假设前提，更具通用性。(2)识别不足检验(underidentification test)，即检验工具变量及内生性变量是否存在相关性。
本文在面板固定效应下使用二阶段最小二乘法(G2SLS)。⑧由于GDP增长速度的内生性，我们无法通过类似的固定效应模型来限制二者系数和为“1”做回归。而如果仅在两阶段回归的第二阶段进行限制性回归又会得到大于真实值的标准误，使得系数的估计产生较大的偏差。因此，我们获得技术弹性的步骤如下：(1)以GDP增长率为因变量与外生变量回归得到GDP增长速度的拟合值；(2)通过最小二乘法得到二氧化碳排放增长速度的拟合值；(3)以二氧化碳排放增长速度的拟合值作为因变量，将GDP增长速度的拟合值和劳动力增长率做限制性回归得到技术弹性及其标准误。
五 经验研究结果
(一)固定效应模型
我们首先对(19)式进行了固定效应模型的回归分析，上面已经提到，由于没有考虑连续时间的经济冲击因素，这种方法存在内生性问题。表3的结果第1列描述了以全国各省份为样本的固定效应模型回归结果。结果表明GDP增长率对二氧化碳排放增长率的贡献大于1，而劳动力增长率的系数等于0.061，但统计意义上不显著。假设1在5%的显著水平上被拒绝，⑨即-1与相加等于1在统计意义上不成立。这表明该结果不支持理论模型，因此无法确定技术弹性的大小。其后加入时间虚拟变量和工具变量的结果表明，这由内生性引起。
(二)加入时间虚拟变量的固定效应模型
表3第2列报告了以全国各省份为样本的“加入时间虚拟变量的固定效应模型”回归结果。我们首先对时间虚拟变量做了F检验以检验时间虚拟变量整体是否显著，检验结果高度拒绝了其他时间虚拟变量同时为0的假设。这在一定程度上说明经济冲击对二氧化碳排放的变化有影响。相比固定效应模型，GDP增长率的系数明显下降，并在1以下。GDP的系数显著异于“0”说明GDP增长率对二氧化碳排放增长率的作用为负被拒绝。
对“假设1”进行的F检验结果表明：如果该计量模型估计为一致无偏的估计，本文的理论模型在统计上就不能被拒绝，可以认为模型是适用的。在此模型的基础上我们计算出计量模型隐含的技术弹性值为-0.044，标准误为0.109，在5%的水平上并不显著。该结果表明技术进步对中国二氧化碳排放没有显著影响。
表4为分地区“加入时间虚拟变量的固定效应模型”的估计结果，从中可以看出“假设1”在5%水平上都不能被拒绝。但是地区间的技术弹性具有一定的差异：东部和中部的技术弹性为负，说明技术进步直接效应为负，技术进步在一定程度上减少了二氧化碳排放，但是该值在统计意义上不显著；西部的技术弹性为正，说明技术进步在一定程度上增加了二氧化碳排放，但统计意义上同样不显著。
在扩展的双向固定效应模型中，我们加入了人均GDP的增长率、GDP的对数和GDP的对数平方以用于衡量人力资本变化、人口变化对二氧化碳排放的影响和检验环境库兹涅茨曲线假说。结果发现这些变量均不显著，且受关注的变量GDP增长率和人力资本增长率的系数无明显变化。
通过全国和各地区样本的分别回归，我们得到以下结论：平均意义而言，中国在近14年技术进步的直接效应并不明显，没有偏向于减少或者增加二氧化碳排放。虽然加入时间虚拟变量的固定效应模型在一定程度上减少了内生性问题，但并不能彻底解决该问题，因此我们引入工具变量，在固定效应模型基础上进行G2SLS估计以解决内生性问题。
(三)固定效应下的G2SLS法
为了消除计量模型的内生性，本文在固定效应模型基础上引入工具变量，并在此基础上重新进行了估计。工具变量选取的是公路里程数的对数值。表3的模型3报告了我们感兴趣的主要系数值及统计量。
我们对G2SLS模型进行了基本检验以保证模型的合理性。Davidson和MacKinnon检验结果表明，全国水平在5%水平上拒绝了不存在内生性的假设，因此我们认为基础模型(未加入时间变量的固定效应模型)存在内生性。Anderson LR检验结果表明内生变量不存在识别不足问题。综合考虑内生性问题，我们认为工具变量法得到的结果更为可靠。
对“假设1”和“假设2”的计量结果表明，无论是全国样本还是分地区样本，G2SLS模型不拒绝理论模型的合理性。那么就可以利用该理论模型估计出全国和各地区二氧化碳排放的技术弹性并验证命题2是否成立。
从表3可以看出，全国二氧化碳排放的技术弹性为-0.212，显著为负，说明中国过去14年的经济发展过程中，技术进步的直接效应为负，技术进步减少了二氧化碳排放。技术每进步1个百分点，二氧化碳排放量会减少0.212个百分点。表4给出了各个地区二氧化碳排放的技术弹性，东部地区为-0.307，中部地区为-0.218，西部地区为0.048，其中东部地区和中部地区均显著为负，而西部地区在统计意义上不显著。说明东部、中部地区技术进步直接效应为负，技术进步减少了二氧化碳排放，且东部地区技术进步的减排效果要大于中部地区，而西部地区技术进步可能增加二氧化碳排放。这可能与东、中、西部地区经济发展水平以及政府环境规制有关。东部地区经济最为发达，随着经济的发展，居民对环境质量的关注不断提高，政府逐步加强了环境规制，关、转、并、停了一些高能耗、高污染的企业，鼓励企业发展低排放技术和环境友好型产品，东部地区技术进步本身更加偏向于减少二氧化碳排放；中部地区经济发展水平慢于东部地区，政府规制程度也弱于东部地区，承接了部分东部地区高排放产业的转移，多数生产仍旧使用传统技术，技术进步对二氧化碳减排的作用要弱于东部地区；西部地区地方政府以发展作为自己最主要的任务，为了快速发展，承接了一些高污染、高能耗企业的转移，虽然技术进步总体水平有所提高，但是增加了二氧化碳排放。
从命题2的t值可以看出，无论是全国样本还是地区样本，命题2均被拒绝。说明全国以及地区经济增长推动了二氧化碳排放的增加，而技术进步减少了二氧化碳排放。但是技术进步减少二氧化碳排放的程度还不足以抵消经济发展带来的二氧化碳排放增加，最终导致二氧化碳排放量的增加。
六 结论
本文以Aghion和Howitt(1992)的内生增长模型为基础，加入二氧化碳排放与中间产品生产的常弹性关系假设，综合考察“技术进步-经济增长-二氧化碳排放”和“技术进步-二氧化碳排放”两条路径，识别了不可观测的技术进步，构建计量检验模型，并利用中国1997-2009年的省级面板数据检验了理论模型的适用性，结果发现该理论模型对现实有一定的解释力度。
在此模型基础上，本文检验了技术进步对中国二氧化碳排放影响。由于模型存在内生性，我们选取公路里程数作为GDP的工具变量，消除了模型的内生性问题。估计结果表明，在过去经济发展中，中国技术进步的直接效应为负，减少了二氧化碳排放。分地区样本中，东、中部地区技术进步显著地减少了二氧化碳排放，且东部地区技术进步的减排效果要大于中部地区，西部地区技术进步可能增加了二氧化碳排放。命题2在全国水平和各地区均被拒绝，说明目前的技术进步程度还不足以既实现经济增长又实现二氧化碳排放减少的双重目标。究其根源，可能是因为中国经济粗放式地快速发展带来了二氧化碳排放大幅增加；而相对较为落后的技术水平，对二氧化碳排放减少所起的作用还十分有限。为了既实现经济增长又实现二氧化碳排放减少的双重目标，未来中国应加快产业技术升级，鼓励高新技术产业发展和引进低排放技术，逐步转变目前粗放式的生产方式。
作者感谢北京师范大学经济管理学院江铨在讨论过程中给予的帮助，感谢匿名审稿人提出的宝贵建议，当然文责自负。
注释：
①本文以中国省级行政区域作为一个经济单位，包括省、自治区和直辖市。
②排放强度是指单位产品生产所带来的二氧化碳排放量。部门产品技术不同，则排放强度也不同。
③李稻葵等(2009)计算了中国1960-2005年劳动收入比重为52%，白重恩和钱震杰(2009)认为1995-2006年，GDP中的劳动份额从59.1%下降到47.31%。多数研究均认为中国劳动收入比重在不断下降(李扬和殷剑锋，2007；白重恩和钱震杰，2009)，基于此，本文假定劳动收入占比为50%。作者也对其他劳动收入份额情况下λ值进行了估算，结果与本文差别不大。
④作者根据审稿人意见，利用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)提供的国家温室气体清单指南第2卷第6章提供的参考方法估算了各类能源排放系数，结果与本文所使用二氧化碳排放系数一致。
⑤各类能源折算标准煤系数分别为：1千克原煤=0.7143千克标准煤；1千克原油=1.4286千克标准煤，1立方米天然气=1.33千克标准煤。数据来源：《中国能源统计年鉴》(2010)附录4。
⑥由于《中国能源统计年鉴》中没有西藏的数据，因此样本只有30个省市自治区的数据。此外，2002年海南和2001年、2002年宁夏的能源消费总数据来自《新中国55年统计数据汇编》。
⑦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、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆11个省、自治区。
⑧具体方法参见Balestra和Varadharajan-Krishnakumar(1987)。
⑨对假设1的检验是通过对GDP增长率和劳动力增长率相加是否等于1进行联合的F检验，该检验服从分子自由度为1，分母自由度为28的F分布。对于“-1”与“-”是否异号是通过直接观察得到的，并没有在报告的概率值中得以体现。
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