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    基于動(dòng)態(tài)空間面板模型的市級(jí)碳排放影響因素研究

    2020-07-15 06:08:40徐寧馬智慧
    中國(guó)集體經(jīng)濟(jì) 2020年18期
    關(guān)鍵詞:排量市級(jí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

    徐寧 馬智慧

    摘要:目前,中國(guó)面臨著來(lái)自國(guó)際社會(huì)的減排壓力,在城市轉(zhuǎn)型、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和更新的關(guān)鍵時(shí)期,中國(guó)進(jìn)入了“經(jīng)濟(jì)新常態(tài)”。文章對(duì)2007~2016年中國(guó)市級(jí)二氧化碳排放量及其潛在影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行收集,通過(guò)對(duì)不同模型的分析及結(jié)果對(duì)比,選擇動(dòng)態(tài)空間面板模型對(duì)碳排量的影響因素進(jìn)行識(shí)別,其結(jié)果可為政府部門(mén)倡導(dǎo)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展和制訂減排政策提供參考。

    關(guān)鍵詞:碳排放;地級(jí)市;動(dòng)態(tài)面板模型

    一、引言

    由于全球變暖和極端天氣的頻繁出現(xiàn),如何控制碳排放量逐漸成為各國(guó)政府關(guān)注的焦點(diǎn),由此,碳排放成為研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域(王少劍等,2018)。為應(yīng)對(duì)碳排放量的增加,截至2050年應(yīng)將碳排放強(qiáng)度和能源強(qiáng)度同時(shí)降低60%左右,而目前年減排率僅為1.1%,需將其提高到2.6%才能達(dá)到上述目標(biāo)(IEA,2015)。截至2014年,中國(guó)碳排放總量占全球的比重超過(guò)1/4(牛秀敏,2016),超歐洲國(guó)家總和。在這種形勢(shì)下,開(kāi)展市級(jí)尺度上的碳排放研究對(duì)于我國(guó)積極應(yīng)對(duì)氣候變化的國(guó)際合作具有重要意義。

    現(xiàn)有研究多集中于對(duì)單個(gè)省市和城市的碳排放進(jìn)行探究,例如:江蘇(黃金碧、黃賢金,2012)、河南濟(jì)源市(叢建輝等,2014)等。除此之外,其他學(xué)者從居民消費(fèi)碳排放、城市近地面二氧化碳濃度的時(shí)空演變以及城市建筑碳排放等方面對(duì)市級(jí)碳排放進(jìn)行了研究(蘇王新、孫然好,2018)。但總體來(lái)看,當(dāng)前關(guān)于地市尺度碳排放的研究相對(duì)較少,在城市碳排放的核算方法、比較體系等方面有待于進(jìn)一步研究。

    本文所用數(shù)據(jù)包括全國(guó)281個(gè)地級(jí)市,覆蓋面廣且數(shù)據(jù)缺失較少,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的城市碳排放影響因素研究對(duì)政府相關(guān)政策的制訂具有一定參考意義。

    二、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

    (一)數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

    根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性和有效性,本文選取了2007~2016年中國(guó)281個(gè)城市的信息。本研究的數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008~2017年)、《城市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008~2017年)和EPS數(shù)據(jù)庫(kù)。利用指數(shù)平滑法或鄰近年份的數(shù)據(jù)來(lái)填補(bǔ)所缺失的個(gè)別數(shù)據(jù)。

    (二)模型建立

    參考已有研究(Cheng et al.,2018),建立描述碳排放的一般面板模型:

    式中,Y為地區(qū)GDP,UL為城鎮(zhèn)化水平,F(xiàn)DI為實(shí)際利用外商投資,EC為能源消耗總量,ISU為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),ISO為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,其中:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)采用第三產(chǎn)業(yè)增加值與GDP的比值來(lái)衡量;采用泰爾系數(shù)的倒數(shù)度量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的程度。A為常數(shù)項(xiàng),β1~β7為相應(yīng)變量的回歸系數(shù),ε表示誤差項(xiàng),i涉及281個(gè)地級(jí)市,t∈[2007年,2016年]?;诠剑?),將空間效應(yīng)、動(dòng)態(tài)效應(yīng)分別納入模型,建立靜態(tài)空間面板模型和一般動(dòng)態(tài)面板模型,具體見(jiàn)公式(2)和公式(3):

    式中,ρ表示空間效應(yīng)的回歸系數(shù),τ表示碳排放一階滯后的系數(shù)。Wij是一個(gè)空間權(quán)重矩陣,本文采用地理距離來(lái)確定空間權(quán)重矩陣,即:wij=1/dij,其中:dij表示城市i和城市j的歐幾里得距離。綜合上述模型,易得到同時(shí)考慮空間效應(yīng)和動(dòng)態(tài)效應(yīng)的動(dòng)態(tài)空間面板模型:

    三、結(jié)果與分析

    (一)空間相關(guān)性分析

    模型計(jì)算之前,對(duì)2007~2016年地級(jí)市碳排量的全局Moran指數(shù)及其Z值檢驗(yàn)進(jìn)行計(jì)算(見(jiàn)表1)。結(jié)果顯示,Moran指數(shù)顯著為正,表明碳排放的空間相關(guān)性為正,進(jìn)而說(shuō)明碳排量相似的城市具有空間集聚效應(yīng)。除此之外,從2007~2016年,碳排量的莫蘭指數(shù)呈上升趨勢(shì),說(shuō)明碳排量相近的城市在空間分布上具有更加集聚的趨勢(shì)。

    (二)模型識(shí)別

    以上結(jié)果顯示,市級(jí)碳排量具有顯著的空間相關(guān)性,由于傳統(tǒng)計(jì)量模型忽略了空間效應(yīng),無(wú)法實(shí)現(xiàn)無(wú)偏一致估計(jì),故可認(rèn)為一般動(dòng)態(tài)面板模型的回歸結(jié)果與實(shí)際存在較大偏差。此外,由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一個(gè)連續(xù)的過(guò)程,理論上在回歸過(guò)程中應(yīng)考慮碳排放的動(dòng)態(tài)效應(yīng),靜態(tài)空間面板模型在構(gòu)建過(guò)程中未納入這種效應(yīng)。因此,在回歸分析中采用了同時(shí)考慮空間效應(yīng)和動(dòng)態(tài)效應(yīng)的動(dòng)態(tài)空間面板模型。為了說(shuō)明動(dòng)態(tài)空間面板模型的優(yōu)點(diǎn)和有效性,同時(shí)使用一般動(dòng)態(tài)面板模型、靜態(tài)空間面板模型和動(dòng)態(tài)空間面板模型來(lái)估計(jì)回歸方程,比較三種模型的估計(jì)結(jié)果,其中:使用系統(tǒng)GMM方法對(duì)一般動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行估計(jì);在靜態(tài)空間面板模型中,分別用ML方法進(jìn)行SAR和SEM 模型的估計(jì),由于SAR模型的LM-Lag、Robust LM-Lag測(cè)試結(jié)果并不顯著,因此選擇SEM模型進(jìn)行回歸;使用系統(tǒng)空間GMM方法來(lái)估計(jì)動(dòng)態(tài)空間面板模型。多重共線性可能會(huì)導(dǎo)致假設(shè)檢驗(yàn)的可靠性降低,因此,在對(duì)三種模型計(jì)算之前進(jìn)行基于混合回歸的多重共線性檢驗(yàn)。結(jié)果表明,各變量的VIFs均小于10,說(shuō)明自變量不存在多重共線性。利用STATA軟件分別對(duì)三種模型進(jìn)行估計(jì),結(jié)果如表2所示。

    可以看出,本文探究的主要變量未進(jìn)入模型(2)的回歸過(guò)程,因此一般動(dòng)態(tài)面板模型在理論上和實(shí)踐上均是不理想的。在動(dòng)態(tài)空間面板模型中,碳排放的空間滯后系數(shù)在0.01顯著性水平下顯著為負(fù),究其原因,一方面是因?yàn)橥皇》莸母鞒鞘兄g經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)性較低,另一方面可以歸結(jié)為模型中的其他變量具有較強(qiáng)的解釋力。應(yīng)該指出的是,一般動(dòng)態(tài)面板模型可能會(huì)在估計(jì)和分析中產(chǎn)生誤差,因?yàn)樗鼈兒雎粤诉@種空間效應(yīng)。比較有趣的是,動(dòng)態(tài)空間面板模型的結(jié)果表明,市級(jí)碳排放的動(dòng)態(tài)效應(yīng)是不明顯的,這與之前假設(shè)存在出入。此外,對(duì)動(dòng)態(tài)空間面板模型和靜態(tài)空間面板模型的碳排量空間滯后系數(shù)進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)前者的系數(shù)比后者的系數(shù)要小得多,說(shuō)明前者可以對(duì)后者的誤差進(jìn)行部分修正。綜合以上分析,可以認(rèn)為動(dòng)態(tài)空間面板模型與兩外兩個(gè)模型相比具有更高的合理性。

    對(duì)動(dòng)態(tài)空間面板模型的回歸結(jié)果進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn):GDP增長(zhǎng)、城市化率提高以及實(shí)際利用外商投資增加均會(huì)對(duì)市級(jí)碳排量起抑制作用,能源消費(fèi)總量的增加會(huì)增加市級(jí)碳排量?,F(xiàn)階段,我國(guó)正在持續(xù)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,模型結(jié)果顯示,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的回歸結(jié)果并不顯著,這意味著二者對(duì)碳排量無(wú)顯著作用。在檢驗(yàn)方面,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的水平高于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的水平,這意味著中國(guó)不能單純盲目追求產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的過(guò)程中應(yīng)更加注重產(chǎn)業(yè)間的耦合與協(xié)調(diào)發(fā)展。

    四、討論

    本文分析了多種因素對(duì)中國(guó)地級(jí)市碳排放的影響。Moran指數(shù)的結(jié)果表現(xiàn)出較強(qiáng)的全局空間自相關(guān),為地級(jí)市之間碳排放的空間相關(guān)性提供了有力證據(jù)。利用動(dòng)態(tài)空間面板模型進(jìn)一步分析可得:GDP增長(zhǎng)、城市化率提高以及實(shí)際利用外商投資增加均會(huì)對(duì)市級(jí)碳排量起抑制作用;能源消費(fèi)總量的增加會(huì)增加市級(jí)碳排量;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)碳排量無(wú)顯著作用。為降低碳排量,本文對(duì)各地政府提出以下有意義、有針對(duì)性的建議。

    1.繼續(xù)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。鼓勵(lì)發(fā)展服務(wù)業(yè)、低碳環(huán)保產(chǎn)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè),制約高耗能、高污染制造業(yè)快速發(fā)展,化解產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩矛盾。政府還應(yīng)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局和資源配置,同時(shí)積極解決低水平重復(fù)建設(shè)和區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨同問(wèn)題。

    2.在當(dāng)前的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整過(guò)程中,應(yīng)著力優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。政府不僅要倡導(dǎo)提高教育質(zhì)量,鼓勵(lì)發(fā)展職業(yè)培訓(xùn),提高勞動(dòng)力素質(zhì),還要采取措施發(fā)展勞動(dòng)密集型服務(wù),吸收低端勞動(dòng)力進(jìn)入其他行業(yè),這將促進(jìn)不同行業(yè)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展。

    3.政府應(yīng)該鼓勵(lì)企業(yè)建立現(xiàn)代管理體系,提高信息技術(shù)水平,逐步完善成本控制、財(cái)務(wù)管理、生產(chǎn)過(guò)程控制和生產(chǎn)質(zhì)量管理等。此外,政府應(yīng)該激勵(lì)企業(yè)進(jìn)行二次創(chuàng)新活動(dòng),如集成創(chuàng)新、消化、吸收和再創(chuàng)新,這將有力提高可用能源的利用率。

    4.利用技術(shù)變革促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和優(yōu)化,擺脫目前以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)。一方面,大力發(fā)展前沿技術(shù)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè),幫助企業(yè)進(jìn)行設(shè)備和技術(shù)的改造、升級(jí)和更新。另一方面,大力發(fā)展新能源和可再生能源,加強(qiáng)天然氣、煤層氣、頁(yè)巖氣的勘探開(kāi)發(fā)和應(yīng)用,提高可再生能源和新能源在制造業(yè)中的應(yīng)用比重。

    5.制定和完善現(xiàn)有政策。一方面,制定和完善能源稅、資源稅、環(huán)境稅等稅收政策,將能源的環(huán)境成本內(nèi)在化。另一方面,還應(yīng)完善能源價(jià)格政策,改革現(xiàn)有的能源價(jià)格機(jī)制。通過(guò)能源價(jià)格的相對(duì)變化,借助時(shí)間效應(yīng),使改善其他投入因素的替代效應(yīng)得以實(shí)現(xiàn)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]Cheng Z H, Li L S, Liu J. Industrial structure, technical progress and carbon intensity in Chinas provinces[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews,2018(81).

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    [8]王少劍,蘇泳嫻,趙亞博.中國(guó)城市能源消費(fèi)碳排放的區(qū)域差異、空間溢出效應(yīng)及影響因素[J].地理學(xué)報(bào),2018(03).

    (作者單位:山東師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院。徐寧為通訊作者)

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