環(huán)境治理約束與中國經(jīng)濟增長
——以控制碳排放為例的實證分析

朱 磊,張建清,孫元元,楊立生

(1.武漢大學中國中部發(fā)展研究院，湖北 武漢 430072；2.武漢大學 經(jīng)濟與管理學院，湖北 武漢 430072；3.云南民族大學 管理學院，云南 昆明 450000)

改革開放以來，中國經(jīng)濟高速發(fā)展，尤其是最近十年，中國經(jīng)濟增長更是成為世界經(jīng)濟增長的引擎，然而，伴隨而來的環(huán)境污染問題同樣十分突出。為此，十九大報告明確提出，我國要成為全球生態(tài)文明建設的重要參與者、貢獻者和引領者。2017年11月，中國在波恩氣候變化大會(COP23)上的積極表現(xiàn)，不僅為完成《巴黎協(xié)定》實施細則的談判奠定了基礎，也再一次彰顯了我國踐行生態(tài)文明的決心。毫無疑問，我國近年來在應對氣候變化方面做出的努力已經(jīng)走在了世界的前列。

作為生態(tài)環(huán)境治理的重要抓手，控制碳排放量已經(jīng)成為實現(xiàn)經(jīng)濟綠色和可持續(xù)發(fā)展的重中之重，但我們同時也注意到，在落實相關控碳、減碳政策的過程中，地方政府仍然存在顧慮：一方面，由于受到經(jīng)濟、政治、社會等因素制約，各方的博弈往往導致在排放總量的分配上，難以達成一致；另一方面，碳作為一種“惡品”[1]，又必然需要通過各種方式不斷的減少供給乃至最終爭取完全消除。環(huán)境治理與經(jīng)濟增長之間似乎存在著不可兼得的關系。本文基于以上前提，提出如下兩個理論假設并嘗試尋求解答：一是環(huán)境制約政策是否必然會使我國經(jīng)濟增長受阻或出現(xiàn)下滑；二是若環(huán)境約束將不可避免的存在，它又會如何影響我國經(jīng)濟技術效率。

目前，學術界關于環(huán)境約束與經(jīng)濟增長關系的研究主要集中在以下幾個方面：一是對環(huán)境效率的探究。一部分學者運用超效率DEA模型測算出環(huán)境治理效率，并由此推導出可行的政策工具[2-3]；另一部分學者將環(huán)境效率與環(huán)境效率幻覺[4]結合起來，探究效率影響因素的作用路徑。二是對經(jīng)濟效率影響因素的研究。較早的研究主要從全要素生產(chǎn)率(TFP)角度出發(fā)[5]，探討經(jīng)濟效率的影響因素。此后，學者們開始嘗試將環(huán)境因素納入到TFP的設定中參與測算[6]，通過SBM方法和DEA測算綠色全要素生產(chǎn)率[7]，這類測算大多采用“三廢”作為環(huán)境約束的代理變量[8]。三是環(huán)境污染與經(jīng)濟增長的EKC分析。近年來，國內學者在這方面做了大量研究，一些學者推導了我國經(jīng)濟發(fā)展處于庫茲涅茲曲線的具體階段[9-10]，盡管結論尚有爭議，但也形成了一些基本共識；另部分學者總結了跨越環(huán)境質量拐點的國際經(jīng)驗和做法，為我國提供借鑒[11]。本文認為環(huán)境約束與經(jīng)濟增長效率的研究可以從以下幾個方面繼續(xù)探討：首先，盡管前期文獻已對經(jīng)濟效率的影響因素、環(huán)境污染與經(jīng)濟增長的相互關系分別做了研究，但將兩者結合起來的文獻相對較少；其次，雖然環(huán)境庫茲涅茲曲線目前已被廣泛運用，但以碳排放量作為環(huán)境質量代理變量的研究并不多見；最后，目前對于環(huán)境約束的概念未作明確界定，多數(shù)文獻指標體系選取范圍相對較窄，難以宏觀的表征環(huán)境約束對經(jīng)濟增長的作用。綜上所述，為對環(huán)境治理約束進行限定，本文選取碳排放量作為研究的切入視角，通過運用面板門檻模型(panel threshold model)，探究環(huán)境約束情況下我國經(jīng)濟增長趨勢是否出現(xiàn)了“門檻效應”，并在此基礎上引入異質性隨機邊界分析模型(TFE-SFA)，進一步研究控排背景下我國經(jīng)濟增長效率是否出現(xiàn)了損失及其影響因素。最后，采用反事實度量法，對效率損失進行測算。

一、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)面板門檻模型構建

嚴格的控排政策是我國“十二五”以來為適應全球氣候變化、減少溫室氣體排放而實施的，旨在通過政策引導來實現(xiàn)經(jīng)濟增長方式的轉型。因此，在研究污染與增長的相互關系時，必然要對政策因素加以考慮。本文認為，2010年左右環(huán)境約束政策制度存在突變，碳排放量與經(jīng)濟增長的關系也可能在這一時期出現(xiàn)變化，由于我國各省碳排放量和經(jīng)濟發(fā)展水平差異很大，且可能存在非線性關系，傳統(tǒng)的OLS回歸可能出現(xiàn)估計偏誤。鑒于此，本文采用面板門檻模型對二者關系進行研究。模型基本形式如下：

Yit=α0+α1CEit·I(T≤γ)+α2CEit·I(T>γ)+Xβ+Dit+eit

(1)

其中，i表示第i個省份，i=1，2，…，29；t表示時間；CEit表示各年度省份碳排放量；Yit表示各年度省份經(jīng)濟發(fā)展水平，用GDP來衡量；X是其他控制變量矩陣，包括城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結構、對外開放程度、技術創(chuàng)新能力、進出口額以及社會消費水平；I是門檻虛擬變量，取值為0和1；T是門檻變量，表示年份，T=2000，2001，…,2015；γ是門檻值；Dit是控制時間效應的虛擬變量；eit包括其他所有與控制變量不相關的因素。若無門檻效應，說明不存在環(huán)境約束的結構突變；若存在門檻效應，則重點考察γ的取值。

(二)異質性隨機邊界分析模型構建

經(jīng)濟增長效率是指技術效率的提升，F(xiàn)arrell(1957)和Leibenstein(1966)分別從投入和產(chǎn)出的角度給出了技術效率的定義[12-13]，認為產(chǎn)出邊界(production frontier)是推導技術效率的前提。本文沿著Leibenstein(1966)的思路，將經(jīng)濟增長效率定義為地區(qū)等量要素投入條件下，實際產(chǎn)出與最大產(chǎn)出的比值?？梢钥闯?，效率值介于0-1之間，數(shù)值越大說明效率越高。兩者之間的差距即是效率損失，也是本文關注的重點。

根據(jù)Kumbhakar等(2000),Coelli等(2005)，Greene(2008)對SFA模型的研究[14-16]，可將其一般形式設為：

yit=[f(xit,β)exp(vit)]·TEit

(2)

TEit=exp(-uit)

(3)

其中，yit表示實際產(chǎn)出，f為生產(chǎn)可能性邊界，xit為各種要素投入，β是待估參數(shù)，vit是第一部分隨機干擾項，假設其服從正態(tài)分布，即vit～N(0，σv2)，TEit表示技術效率，uit為第二部分誤差項，被稱為無效率項(inefficiency term)，同時假設cov(uit，vit)=0。根據(jù)Battese等(1988)對于TEit的估計[17]，uit服從半正態(tài)分布，即uit～N+(u，σu2)，技術效率的最佳估計式如(4)式所示，并且一旦獲得了各個參數(shù)的MLE估計量，就可以估計出TEit。

TEit=E{exp(-uit)|εit}

(4)

可以看出，當uit越小時，TEit越大，說明無效率項越小，技術效率越高，實際產(chǎn)出越接近產(chǎn)出邊界，反之亦然。當uit=0時，技術效率達到最大值1，此時實際產(chǎn)出等于最大產(chǎn)出，不存在效率損失。

另外，由于將碳排放作為影響經(jīng)濟增長效率的因素進行考察，其排放值是隨地區(qū)和時間不斷變化的，因此，本文假設無效率項uit會隨截面和時間同時發(fā)生變化。為了獲得更有效的估計值，模型設定的基本思路采用Battese等(1992)提出的“時間衰減(time decay)”-SFA模型的研究成果[18]，借鑒Wang等(2010)引入縮放因子g(t)的做法[19]，對uit的設定如下：

uit=g(t)·ui

=exp[-γ(t-Ti)]·ui

(5)

或

uit=git·ui

git=f(zitδ)

ui～N+(μ,σit2)

(6)

其中，Ti表示第i個個體中最大時間長度。γ是延遲參數(shù)，用來衡量非效率項隨時間的下降程度。當采用縮放因子后，可以有效減少待估參數(shù)個數(shù)，避免“伴隨參數(shù)問題(incidental parameters problem)”。此時，git是影響非效率項的外生變量zit的函數(shù)，同時還受到不隨時間變化的長期影響因素ui的影響。

為了采用SFA方法對經(jīng)濟效率進行估計，還需對經(jīng)濟生產(chǎn)函數(shù)進行假設，本文采用了相對靈活的超越對數(shù)函數(shù)形式。由于Battese等(1995)提出的估計方法沒有考慮不可觀測的地區(qū)異質性[20]，會使模型得不到一致的估計[21]，因此，本文采用Greene(2005)提出的“真正固定效應模型(TFE model)”，同時考慮縮放因子的方法，對SFA模型進行估計。模型設定如下：

lnYit=β0+β1lnLit+β2lnKit+β3(lnLit)2+β4(lnKit)2+β5(lnLitlnKit)+vit-uit

git=δ1CEit+δ2inviit+δ3energyit+δ4secondit+δ5thirdit+δ6openit

其中，vit～N(0，σvi2)，uit～N+(ωi,σui2)。Yit為地區(qū)實際總產(chǎn)出，Lit是勞動總投入，Kit是資本總投入。inviit是地區(qū)工業(yè)污染治理占實際GDP的比重，energyit是化石能源消費量，secondit和thirdit是產(chǎn)業(yè)結構代理變量，openit是對外開放程度。為了得到收斂的回歸結果，部分指標取對數(shù)后加入模型。

(三)指標選取與數(shù)據(jù)來源

本文所采用的各省市碳排放量(CE)數(shù)據(jù)主要依據(jù)IPCC(2006)《國家溫室氣體排放指南》中的相關規(guī)定，對各省煤炭、焦煤、原油等8類化石能源的消費量進行統(tǒng)計[22]，并根據(jù)各自的排放因子測算得出。經(jīng)濟發(fā)展水平為2000年=100的實際GDP(Y)。對模型其他指標的選取主要有以下考慮。

1.投入產(chǎn)出變量

經(jīng)濟增長的要素投入，文獻中的常用做法是采用勞動和資本投入來描述。經(jīng)濟產(chǎn)出(Y)用以2000年的價格水平為基期的各省實際GDP來表示。勞動投入(L)考慮到從業(yè)人員數(shù)無法反映出勞動力質量上的差異，本文采用人力資本存量指標來衡量勞動投入，該指標是平均受教育年限和從業(yè)人員數(shù)的乘積所得[23]。資本投入(K)是以2000年價格為基期，采用永續(xù)盤存法計算而來[24]，折舊率為9.6%(張軍等，2004)。

2.影響因素變量

經(jīng)濟效率的影響因素是本文研究的重點。本文選取碳排放量(CE)作為環(huán)境約束的主要代理變量，為加強模型穩(wěn)健性，增加工業(yè)污染治理投資強度(invi)和化石能源消費量(energy)兩個指標。其他影響因素還包括：(1)城鎮(zhèn)化水平(urban)。城鎮(zhèn)化水平越高，說明城鎮(zhèn)人口占比越重，經(jīng)濟發(fā)展水平越高。(2)產(chǎn)業(yè)結構。產(chǎn)業(yè)結構決定了地區(qū)經(jīng)濟增長的高度，對于經(jīng)濟增長的影響十分突出。為避免共線性，本文采用第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重(second)和第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重(third)作為產(chǎn)業(yè)結構代理變量。(3)對外開放程度。隨著我國能源和環(huán)境壓力日益增大，貿易對我國污染排放的影響不容忽視。本文以進出口總額(trade)及其外貿依存度(open)作為對外開放程度的代理變量。(4)技術創(chuàng)新能力(rd)。技術創(chuàng)新能力強的地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展速度和質量相對會較高，本文采用R&D經(jīng)費支出與GDP的比值作為代理變量。(5)社會消費水平(consumption)。消費是拉動經(jīng)濟增長的“三駕馬車”之一，是地區(qū)經(jīng)濟健康、持續(xù)發(fā)展的重要保證，本文采用社會消費品零售總額做為消費的代理變量。

根據(jù)上述指標體系，分別統(tǒng)計全國29個省、市、區(qū)(不含西藏、海南)的相關數(shù)據(jù)，統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于2000-2015年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、《中國人口統(tǒng)計年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及相關省份的統(tǒng)計年鑒，部分不完整數(shù)據(jù)來自于《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》。另外，為體現(xiàn)模型的穩(wěn)健性，本文將在部分模型中采用實際人均GDP(PY)作為經(jīng)濟發(fā)展的替代變量，碳排放強度(CI)作為環(huán)境約束的代理變量。為確保回歸結果的顯著性，部分變量采用了其對數(shù)形式。

二、面板門檻模型實證結果及分析

根據(jù)方程(1)構建面板門檻模型，本文將采用四個模型來說明碳排放與經(jīng)濟增長的關系。模型一將實際GDP和碳排放量作為經(jīng)濟增長和環(huán)境約束的代理變量，描述控制碳排放量對經(jīng)濟增長的影響；模型二為前者的對照組，采用實際人均GDP作為經(jīng)濟增長的代理變量，說明其穩(wěn)健性；模型三用實際GDP和碳排放強度作為經(jīng)濟增長和環(huán)境約束的代理變量，來說明環(huán)境約束下，能源效率的提升對經(jīng)濟增長的影響，一定程度上反映了環(huán)境政策的必要性；模型四是模型三的對照組，反映其穩(wěn)定性，采用實際人均GDP和碳排放強度作為經(jīng)濟增長和環(huán)境約束的代理變量。

本文對面板門檻模型的估計采用Hansen(1999)的兩階段最小二乘法[25]，在各模型回歸之前，采用bootstrap方法計算統(tǒng)計量的漸進分布，檢驗門檻效應的顯著性。檢驗結果如表1所示：

表1可以看出，模型一和模型二的F值在單一門檻、雙重門檻和三重門檻上都不顯著，說明這兩個模型不存在門檻效應，CE和Y之間不存在結構突變情況。這說明，在我國環(huán)境治理政策收緊的情況下，碳排放量和經(jīng)濟增長之間的相互關系并沒有出現(xiàn)拐點，盡管碳排放總量受到管控，但控碳和減碳政策的實施并未導致經(jīng)濟也隨之拐頭向下。因此，人們普遍認為的環(huán)境治理約束必然導致經(jīng)濟增長也會受到制約，這一觀點并不符合實際。高碳排放帶來的經(jīng)濟增長是工業(yè)文明下的“野蠻擴張”和粗放低效，這是一種不健康的無法持續(xù)的增長方式；相反，在環(huán)境約束下的低碳發(fā)展是生態(tài)文明下的有序發(fā)展，會給經(jīng)濟發(fā)展帶來更多新的增長點，低碳綠色發(fā)展對高碳粗放存在一定的“替代效應”。

模型三的F統(tǒng)計量在單一門檻和雙重門檻處，在5%的顯著性水平上不等于0。經(jīng)計算，其單一門檻值為2004.5，雙重門檻值為2004.5和2007.5。模型四的F統(tǒng)計量也在5%的水平下，單一門檻和雙重門檻效應顯著。其中，單一門檻值為2004.5，雙重門檻值為2007.5和2013.5。

從模型三的單一門檻估計結果看，2004年后隨著單位GDP碳排放量的增加，經(jīng)濟不但不會增長，反而會下降，這表明高能耗的增長模式已經(jīng)無法滿足我國經(jīng)濟發(fā)展的需要，科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)轉型升級已迫在眉睫。模型三的雙重門檻估計結果進一步印證了單一門檻的結論，在加入了2007年這第二個門檻值后，ci_3的估計值為-0.0659，在1%的水平上顯著。相較于ci_2，此時的斜率進一步增大，說明經(jīng)濟增長對于環(huán)境污染強度更加敏感，碳排放強度稍有增加，負增長的幅度更大。此時，往往大的技術突破會帶來產(chǎn)業(yè)的重大重組。在模型四的門檻效應檢驗中，單一門檻只在10%水平下顯著，雙重門檻效應更為明顯。從其參數(shù)估計結果來看，單一門檻模型的參數(shù)估計結果并不顯著。雙重門檻模型中，碳排放強度估計值均顯著為負，ci_3的估計值相較于ci_1和ci_2，絕對值更大并且顯著性更強。這說明早在2007年前后，碳排放強度與經(jīng)濟增長的關系就出現(xiàn)了結構突變，碳強度越大，實際人均GDP越低。這種突變在2013年左右再一次出現(xiàn)，并且ci_3的估計值絕對值更大，反映出這種負相關關系在進一步加強。作為對照組，模型四與模型三的估計結果基本保持一致。

總體上看，控制碳排放量沒有明顯制約我國的經(jīng)濟增長，環(huán)境治理約束不會導致經(jīng)濟增長與污染物排放的關系出現(xiàn)拐點。相反，若對環(huán)境沒有施加約束，繼續(xù)走低效的能源消耗之路，才會真正導致經(jīng)濟增長出現(xiàn)拐點。2010年，我國批準在七個省、市開展碳排放權交易試點，各項環(huán)境治理政策也開始逐步收緊，政策突變促使企業(yè)逐漸加大科技創(chuàng)新投入，淘汰落后產(chǎn)能，碳排放強度與經(jīng)濟增長在此處出現(xiàn)門檻值符合實際情況。

表1 門檻效應的顯著性檢驗

注：***表示在1%水平上顯著，**表示在5%水平上顯著，*表示在10%水平上顯著。

表2 參數(shù)估計結果

注：括號內為t值，*10%顯著水平，**5%顯著水平，***1%顯著水平。

三、異質性隨機邊界模型實證結果及分析

通過面板門檻模型分析可知，盡管在環(huán)境治理政策收緊的情況下，碳排放量與經(jīng)濟增長的關系沒有出現(xiàn)結構突變，但控排政策的實施對經(jīng)濟效率的影響不可避免。因此，本文采用異質性SFA模型繼續(xù)研究了控排政策實施背景下，經(jīng)濟效率的影響因素情況。根據(jù)是否加入環(huán)境約束變量和影響因素變量，本文將隨機邊界分析分為四個模型來進行研究。模型一中不考慮環(huán)境約束，也不考慮其他影響因素，采用Battese和Coelli(1992)方法估計；模型二中加入環(huán)境約束，但不加入其他經(jīng)濟影響因素；模型三中加入經(jīng)濟影響因素，但不加入環(huán)境制約因素；模型四既有環(huán)境約束，也加入了經(jīng)濟影響因素。模型二至模型四采用考慮縮放因子的Greene(2005)TFE法。實證結果如表3所示：

表3 模型回歸結果

注：括號內為標準誤，*10%顯著水平，**5%顯著水平，***1%顯著水平。

從四個模型的回歸結果來看，模型一中解釋變量估計結果全部顯著，說明產(chǎn)出邊界方程采用超越對數(shù)函數(shù)形式是相對恰當?shù)?，L和K的二次項估計值為負，說明是開口向下的拋物線，與實際情況相符。模型二在模型一的基礎上加入了環(huán)境約束。其中，碳排放量系數(shù)估計為0.154，說明隨著碳排放量的增加，非效率產(chǎn)出水平u也隨之增加，根據(jù)方程(4)，技術效率TE將會降低，實際產(chǎn)出也遠離產(chǎn)出邊界。這一結果表明，在實施控排政策的背景下，碳排放量的增加確實會降低經(jīng)濟增長效率。同理，根據(jù)工業(yè)污染治強度和化石能源消費量的參數(shù)估計結果，相應變量的增加，也會導致技術效率的下降。模型三中只考慮經(jīng)濟增長影響因素而未考慮環(huán)境約束。第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重兩個變量參數(shù)估計值分別為-1.167和-1.466，說明隨著第二、三產(chǎn)業(yè)占比的提升，非效率產(chǎn)出u的水平會下降，技術效率TE將會上升，實際產(chǎn)出與產(chǎn)出邊界距離縮小。對外開放程度的參數(shù)估計值為-0.047，表明對外開放程度的增加同樣也會提升技術效率TE的水平。模型四為同時考慮了環(huán)境約束和經(jīng)濟影響因素的情況，這一設定也最為接近實際。從整體上看，回歸結果與模型二、模型三基本保持一致，但模型四中參數(shù)估計值的絕對值除碳排放量和對外開放程度外，其他均小于模型二和模型三，說明當只考慮環(huán)境制約因素或只考慮經(jīng)濟影響因素時，其對經(jīng)濟效率的沖擊可能會被高估。由于促進經(jīng)濟增長的因素也可能會變向增加碳排放，因此，在模型四中CE的估計系數(shù)出現(xiàn)了上升。同樣，當存在環(huán)境治理約束時，國內企業(yè)由于某些高能耗、高污染產(chǎn)品的生產(chǎn)成本過高，而不得不轉向進口這類產(chǎn)品，這就可能造成對外開放程度對經(jīng)濟效率的影響估計系數(shù)值上升。總之，環(huán)境約束政策在一定程度上會增加非期望產(chǎn)出水平，這會造成技術效率的損失，從而影響實際產(chǎn)出水平。

四、環(huán)境治理約束下的效率損失

表4 各地區(qū)經(jīng)濟效率損失測算(%)

從測算結果可以看出，與反事實效率相比，2015年東北地區(qū)的經(jīng)濟效率損失最大，達到了29.6%，在趨勢上，東北地區(qū)的技術效率損失隨著環(huán)境約束政策的收緊也是逐年遞增。這說明該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展對環(huán)境因素的依賴程度較高，一旦國家實行了嚴格的環(huán)保制度，該地區(qū)的經(jīng)濟效率就會隨之出現(xiàn)明顯的下滑。究其原因，東北是我國的老工業(yè)基地，由于企業(yè)自身和外部市場兩方面的原因共同導致了產(chǎn)業(yè)發(fā)展困難，從而也影響到相關的轉型升級進程。企業(yè)不得不面對一方面無法實現(xiàn)科技創(chuàng)新和落后產(chǎn)能的淘汰，另一方面?zhèn)鹘y(tǒng)產(chǎn)能又無法滿足新的環(huán)保要求的窘境，因此，造成經(jīng)濟效率的一再下滑。中部地區(qū)情況稍好于東北地區(qū)，2015年效率損失為25.55%。中部地區(qū)效率損失呈現(xiàn)出一定的起伏趨勢：2010-2011年效率損失下降，2011-2014效率損失出現(xiàn)上升，2014-2015年效率損失再一次下降。由于中部地區(qū)肩負著承接東部沿海產(chǎn)業(yè)轉移的任務，重污染產(chǎn)業(yè)逐步布局到中部地區(qū)，這導致該地區(qū)的效率損失出現(xiàn)一定波動，產(chǎn)業(yè)轉移可能存在的周期性就體現(xiàn)在效率損失的這一起伏之中。西部地區(qū)比其他地區(qū)情況稍好，該地區(qū)在“十二五”期間，效率損失明顯低于其他三個地區(qū)，說明環(huán)境約束政策對西部地區(qū)的經(jīng)濟效率影響最小，這與我國西部環(huán)境容量大，前期開發(fā)程度低有著重要關聯(lián)。但隨著產(chǎn)業(yè)轉移政策進一步的實施，大量東、中部地區(qū)重工業(yè)企業(yè)逐漸布局到西部，環(huán)境制約對該地區(qū)的經(jīng)濟效率影響也在進一步加強。2015年西部地區(qū)效率損失為20.68%，這一數(shù)字已經(jīng)超過東部地區(qū)。東部地區(qū)是我國經(jīng)濟規(guī)模最大，同時也是環(huán)境治理壓力最大的地區(qū)。根據(jù)測算結果，2010-2012年期間，東部地區(qū)由于環(huán)境約束導致的效率損失一直是全國最高，但隨著近年來低端落后產(chǎn)能的逐漸淘汰，綠色產(chǎn)能的逐漸崛起，前期技術創(chuàng)新投入的成效初現(xiàn)，使得東部地區(qū)在2012年之后，效率損失逐漸下降。2015年東部地區(qū)經(jīng)濟效率損失僅18.34%，為全國最低。

五、結論與對策建議

通過本文的分析，可以總結出以下結論：

第一，環(huán)境治理政策的實施不會導致經(jīng)濟增長與碳排放的關系出現(xiàn)結構突變。實證結果表明，2000-2015年碳排放量與經(jīng)濟增長之間并不存在門檻值，低碳政策的加入并未導致兩者關系發(fā)生結構突變。這說明低碳政策的實施并未對經(jīng)濟增長起到明顯的抑制作用，控排減排政策抑制的是低端產(chǎn)能，但同時激發(fā)的卻是綠色的高端生產(chǎn)力，綠色GDP對“黑色”GDP形成了“替代效應”。

第二，環(huán)境治理政策會使得經(jīng)濟增長與碳排放強度的關系出現(xiàn)突變。門檻回歸結果顯示，2000-2015年間，可能存在兩到三個門檻值，分別為2004年、2007年和2013年。但對于每個門檻值，碳排放強度與經(jīng)濟增長的關系都是顯著的負相關，并且系數(shù)的絕對值是逐漸增大。這說明，目前我國經(jīng)濟增長對碳排放強度的變化越來越敏感，若不施加環(huán)境約束，繼續(xù)采用粗放的發(fā)展方式，以環(huán)境為代價的“黑色GDP”都難以持續(xù)，環(huán)境約束勢在必行。

第三，碳排放等環(huán)境因素會降低經(jīng)濟增長效率。盡管在環(huán)境約束下，碳排放與經(jīng)濟增長之間不存在結構突變，但對于經(jīng)濟增長效率仍然存在影響。結果顯示，隨著碳排放量的增加以及其他環(huán)境因素的惡化，非預期產(chǎn)出會增加，從而降低了經(jīng)濟增長效率。

第四，我國四個地區(qū)的效率損失測算。測算結果表明，2015年東北地區(qū)在環(huán)境約束政策下，技術效率損失最多；中部地區(qū)效率損失偏高；西部地區(qū)效率損失可以承受；東部地區(qū)效率損失最低。

本文對環(huán)境治理約束下經(jīng)濟發(fā)展的對策建議是：首先，技術進步，特別是投資回報率的增長，并不一定與資源產(chǎn)出效率同向改善。改革開放以來，我國生產(chǎn)量和投資回報率迅速上升的同時，資源產(chǎn)出效率卻朝著另一個方向運行，如何讓二者相互協(xié)調、共生，這是當前經(jīng)濟增長與控制污染問題的根源。為使增長與污染之間不出現(xiàn)結構突變，投資回報率的提升必須依靠科技創(chuàng)新，資源產(chǎn)出效率的改善要積極推進去產(chǎn)能，而舊產(chǎn)能的淘汰以及新產(chǎn)能的出現(xiàn)仍然離不開創(chuàng)新驅動。因此，要努力將高新技術引入到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中來，提高工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的附加值，減少對資源的依賴，堅決淘汰高能耗、高污染的落后產(chǎn)能，鼓勵創(chuàng)新和研發(fā)新技術，支持企業(yè)加大技改投入和環(huán)保投入。

其次，碳強度與增長之間的門檻效應反映出了經(jīng)濟轉型的迫切性。綠色低碳轉型發(fā)展的方向已經(jīng)明確，只有搶占了低碳市場和低碳技術，才能占領未來科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制高點。目前我國大量的技術研發(fā)是由研究院所、高校完成，科技創(chuàng)新轉變?yōu)閮r值創(chuàng)造還需要一個技術資本孵化的過程。近年來，有兩種模式值得我們借鑒：一種是經(jīng)合組織國家在積極探索的新型政府采購模式——創(chuàng)新采購。即財政資金通過與企業(yè)或相關科研單位在事前簽訂創(chuàng)新產(chǎn)品購買合同的方式，從需求端倒逼創(chuàng)新產(chǎn)品的供給。另一種是歐盟國家大力推動的PPP模式。即由產(chǎn)業(yè)界代表提出技術研發(fā)立項申請，由歐盟成立專項技術研發(fā)團隊進行研發(fā)。實踐表明，這一政企互動的科技創(chuàng)新模式，既可以緩解財政科技支出壓力，還能提升全社會科技創(chuàng)新資源的配置效率。

再次，由于碳排放仍會對經(jīng)濟增長的技術效率產(chǎn)生負面影響，因此要繼續(xù)削減碳排放總量，并通過技術創(chuàng)新探索更加清潔廉價的替代能源。要擴大可再生能源項目在CDM項目中的比重，將自愿減排項目(CCER)作為碳市場發(fā)展的重要補充，積極納入林業(yè)碳匯交易項目，鼓勵打造近零碳排放城市，建設低碳、零碳城鎮(zhèn)和工業(yè)園，積極探索低碳、零碳發(fā)展模式，總結試點經(jīng)驗并逐步向全國推廣。

最后，為實現(xiàn)控碳、減碳的政策目標，有時個人也需要為全社會未來的發(fā)展做出適當犧牲。通過改變我們的消費行為和生活方式，為子孫后代的可持續(xù)發(fā)展創(chuàng)造條件。政府要積極倡導公民以自下而上的方式自愿參與到節(jié)能減排行動中來，為全人類的發(fā)展做出有益的貢獻。