能源資源稟賦對(duì)碳排放的影響與傳導(dǎo)機(jī)制

孫耀華

內(nèi)容提要：中國(guó)實(shí)現(xiàn)碳強(qiáng)度下降目標(biāo)面臨一系列約束條件，其中之一就是中國(guó)“多煤、貧油、少氣”的“高碳”能源資源稟賦特征。本文在構(gòu)建能源資源稟賦影響碳排放的數(shù)理模型與分析框架的基礎(chǔ)上，通過空間面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)茉促Y源稟賦通過人均收入、能源效率、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)開放度、外商直接投資、能源價(jià)格等中介變量對(duì)碳排放影響的強(qiáng)度、方向及傳導(dǎo)機(jī)制。研究表明：省際碳排放具有空間正相關(guān)性和集聚特征。能源資源稟賦抑制碳排放的主要途徑是“資源詛咒”效應(yīng)，通過降低人均收入進(jìn)而抑制能源消費(fèi)和碳排放增長(zhǎng)。盡管如此，能源資源稟賦通過提高煤炭在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中所占比重和第二產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占比重、降低能源價(jià)格、降低市場(chǎng)開放度、阻礙外資流入和降低能源效率的途徑推動(dòng)碳排放上升。

關(guān)鍵詞：能源資源稟賦;碳排放;傳導(dǎo)機(jī)制;“資源詛咒”;空間效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F061.3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001-148X（2020）06-0065-10

一、引言

改革開放40余年，中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)伴隨能源消費(fèi)量和CO2排放快速上升①（見圖1），不僅承受來自資源環(huán)境領(lǐng)域的約束，也使中國(guó)在全球氣候談判面臨巨大輿論壓力?；诼男袊?guó)際義務(wù)、構(gòu)建和諧對(duì)外關(guān)系和實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)社會(huì)健康、協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展等多重需要，中國(guó)政府向國(guó)際社會(huì)承諾到2020、2030年實(shí)現(xiàn)碳強(qiáng)度相對(duì)于2005年分別下降40%—45%、60%—65%，并提出在“十三五”期間實(shí)現(xiàn)碳強(qiáng)度下降18%的階段性減排目標(biāo)②。

然而，實(shí)現(xiàn)碳強(qiáng)度減排目標(biāo)面臨一系列約束條件，其中之一就是中國(guó)“多煤、貧油、少氣”的“高碳”能源資源稟賦特征。首先，能源資源分布呈現(xiàn)西多東少、北多南少的格局，主要分布在內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、新疆等內(nèi)陸省區(qū)，而中國(guó)經(jīng)濟(jì)重心位于珠三角、長(zhǎng)三角、京津唐等沿海地區(qū)，能源資源分布與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需求存在空間區(qū)位上的錯(cuò)位，不僅加大交通運(yùn)輸壓力，而且在能源資源運(yùn)輸過程中也產(chǎn)生損耗和污染;其次，能源資源結(jié)構(gòu)不合理，以煤炭為主，石油和天然氣儲(chǔ)量相對(duì)不足，導(dǎo)致中國(guó)一次能源供應(yīng)的70%都來自于煤炭的消費(fèi)，遠(yuǎn)高于29%的世界平均水平。據(jù)中國(guó)科學(xué)院可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略研究組（2009）[1]測(cè)算，釋放1標(biāo)準(zhǔn)煤熱量的煤炭排放的CO2量分別是石油和天然氣的1.28倍和1.67倍。此外，能源資源稟賦還通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源效率、外商直接投資等途徑“內(nèi)生性”地致使一地區(qū)最終形成“高碳”發(fā)展路徑[2]。由此可見，“高碳”資源稟賦特征成為中國(guó)實(shí)施節(jié)能減排與可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的先天障礙。因此，量化能源資源稟賦對(duì)CO2排放的影響并厘清其傳導(dǎo)機(jī)制成為制定減排目標(biāo)和實(shí)施減排策略的重要目標(biāo)之一。

本文以1998—2016年中國(guó)30個(gè)省區(qū)面板數(shù)據(jù)為研究樣本③，引入人均收入、能源效率、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)開放度、外商直接投資、能源價(jià)格等中介變量，從理論模型和經(jīng)驗(yàn)研究?jī)煞矫娣治瞿茉促Y源稟賦對(duì)CO2排放的效應(yīng)及其傳導(dǎo)機(jī)制。

二、能源資源稟賦影響CO2排放的理論模型與分析框架

本文建立能源資源稟賦與CO2排放之間關(guān)系的理論模型：

g·=gf·，ZRE（1）

式（1）中，g·為CO2排放函數(shù)，受經(jīng)濟(jì)總量f·及中介變量Z的影響，RE表示能源資源稟賦系數(shù)，用于度量能源資源的豐裕程度。

基于以下理論分析并參考以往學(xué)者的研究成果，本文選擇的中介變量包括人均收入（PerCapitaIncome，PI）、能源效率（EnergyEfficiency，EEF）、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（EnergyConsumptionStructure，ESTR）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IndustrialStructure，ISTR）、市場(chǎng)開放度（MarketOpening，MOP）、外商直接投資（ForeignDirectInvestment，F(xiàn)DI）、能源價(jià)格（EnergyPrices，EPR）等7個(gè)變量。

對(duì)式（1）求關(guān)于能源資源稟賦系數(shù)（RE）的偏導(dǎo)，可得：

dgf·，ZREdRE=∑7i=1gf·，ZiREZi*ZiRE（2）

其中，Zi為中介變量，分別代表上述7個(gè)中介變量。gf·，ZiREZi*ZiRE為能源資源稟賦通過上述某一中介變量對(duì)CO2排放的效應(yīng)，∑7i=1gf·，ZiREZi*ZiRE為能源資源稟賦通過上述7個(gè)中介變量對(duì)CO2排放效應(yīng)的總和。

本文選擇人均收入（PI）、能源效率（EEF）、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（ESTR）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ISTR）、市場(chǎng)開放度（MOP）、外商直接投資（FDI）、能源價(jià)格（EPR）7個(gè)因素作為中介變量的理論分析如下：

人均收入（PI）：能源資源稟賦對(duì)人均收入具有重要影響，而人均收入通過能源消費(fèi)量等途徑影響CO2排放。能源資源稟賦可能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)而提高人均收入，也可能因“資源詛咒”效應(yīng)降低人均收入;在人均收入較低的水平上，CO2排放可能隨人均收入的增加而上升，但當(dāng)人均收入達(dá)到一定程度后，CO2排放會(huì)隨著人均收入的增加而下降，即CO2排放與人均收入之間存在倒“U”型環(huán)境庫茲涅茨曲線的關(guān)系[3]。本文以各省區(qū)人均GDP作為人均收入的代理變量，盡管可以肯定能源資源稟賦通過人均收入對(duì)CO2排放有重要影響，但難以確定其影響的具體方向。

能源效率（EEF）：能源資源稟賦對(duì)能源效率有重要影響，而能源效率是影響CO2排放的主要因素之一，能源效率提高可有效抑制CO2排放上升。一般而言，能源資源越豐富，能源效率越低[4]，因?yàn)橐话阍谀茉促Y源豐富的地區(qū)，能源資源的價(jià)格較低，企業(yè)從事技術(shù)研發(fā)、提高能源效率的積極性較低，這也符合當(dāng)前中國(guó)能源資源稟賦與能源效率空間分布的一般特征。因?yàn)楣I(yè)部門能源消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量的比重超過70%。因此，工業(yè)部門的能源效率對(duì)中國(guó)整體能源效率具有典型代表性，本文以1998年不變價(jià)格計(jì)算的各省區(qū)工業(yè)增加值與其工業(yè)部門能源消費(fèi)量之比作為能源效率的代理變量，并預(yù)期能源資源稟賦通過降低能源效率進(jìn)而促進(jìn)CO2排放上升。

能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（ESTR）：能源資源稟賦對(duì)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)具有直接決定作用，能源資源稟賦結(jié)構(gòu)中煤炭所占比重越高，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中煤炭的比重也會(huì)越高，單位能源碳強(qiáng)度越高，導(dǎo)致CO2排放越高。本文以各省區(qū)煤炭消費(fèi)量占其能源消費(fèi)總量的比重作為能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的代理變量，并預(yù)期能源資源稟賦通過能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)促進(jìn)CO2排放上升。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ISTR）：依據(jù)比較優(yōu)勢(shì)原理和H—O要素稟賦理論，能源資源稟賦對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有重要影響，能源資源豐富的地區(qū)一般傾向于發(fā)展能源資源初級(jí)加工產(chǎn)業(yè)[5]，進(jìn)而導(dǎo)致CO2排放較高。因此，本文以各省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占其GDP的比重作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理變量，并預(yù)期能源資源稟賦通過提升第二產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的比重進(jìn)而促進(jìn)CO2排放上升。

市場(chǎng)開放度（MOP）：市場(chǎng)開放度的提高對(duì)于提高經(jīng)濟(jì)效率、降低交易成本和促進(jìn)技術(shù)擴(kuò)散具有重要作用，進(jìn)而有利于抑制CO2排放。然而“資源詛咒”假說認(rèn)為，自然資源豐裕的地區(qū)傾向于封閉保守，或豐富的自然資源稟賦可能強(qiáng)化政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)程度，導(dǎo)致市場(chǎng)開放度下降[6-7]。本文以各省區(qū)進(jìn)出口總額占其GDP的比重作為市場(chǎng)開放度的代理變量，并預(yù)期能源資源稟賦通過降低市場(chǎng)開放度進(jìn)而促進(jìn)CO2排放上升。

外商直接投資（FDI）：依據(jù)“污染天堂”假說，外商直接投資多屬于污染性產(chǎn)業(yè)，傾向于轉(zhuǎn)移到環(huán)境規(guī)制標(biāo)準(zhǔn)較低的國(guó)家和地區(qū)[8]。因此，外商直接投資會(huì)導(dǎo)致環(huán)境質(zhì)量的下降和CO2排放上升。然而，外商直接投資也帶來新的管理模式和先進(jìn)技術(shù)，通過提高能源效率等途徑抑制CO2排放上升[4]。本文以各省區(qū)外商直接投資占其GDP的比重作為外商直接投資的代理變量，但難以確定能源資源稟賦通過外商直接投資對(duì)CO2排放影響的具體方向。

能源價(jià)格（EPR）：價(jià)格是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的主要調(diào)節(jié)手段，能源資源稟賦對(duì)能源價(jià)格具有重要影響。一般來說，能源資源越豐富，能源價(jià)格越低，而能源價(jià)格的提高有利于降低CO2排放[9]。由于現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)體系中沒有綜合能源價(jià)格指標(biāo)，本文以各省區(qū)燃料、動(dòng)力類購進(jìn)價(jià)格指數(shù)作為能源價(jià)格的代理變量，并預(yù)期能源資源稟賦通過降低能源價(jià)格進(jìn)而促進(jìn)CO2排放上升。

三、資源豐裕度指標(biāo)、空間權(quán)重矩陣構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源說明

（一）資源豐裕度指標(biāo)的構(gòu)建

本文定義一省區(qū)煤炭開采量占全國(guó)煤炭開采量比重與該省區(qū)GDP占全國(guó)GDP比重的比值為煤炭資源稟賦系數(shù)REi，t，coal，并采取類似的方法定義石油資源稟賦系數(shù)REi，t，oil和天然氣資源稟賦系數(shù)REi，t，gas：

REi，t，l=Vi，t，lVt，lYi，tYt（3）

其中，Vi，t，l、Yi，t分別表示第i個(gè)省區(qū)在t年第l種資源的開采量和GDP，Vt，l、Yt分別表示全國(guó)在t年第l種資源的開采總量和GDP總量。本文構(gòu)建的資源稟賦系數(shù)本質(zhì)上是一個(gè)相對(duì)指標(biāo)，如果RE1，表明該省區(qū)在第l種資源方面具有比較優(yōu)勢(shì);如果0RE<1，則說明該省區(qū)在第l種資源方面不具有比較優(yōu)勢(shì)。考慮到各省區(qū)不同的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)且其他能源種類如核能、水能等不直接產(chǎn)生CO2。故而，本文將1998—2016年各省區(qū)煤炭、石油和天然氣各自消費(fèi)量占該省區(qū)這三種能源消費(fèi)總量的比重作為權(quán)重，對(duì)以上三種能源資源稟賦系數(shù)進(jìn)行加權(quán)求和，得到綜合能源資源稟賦系數(shù)RE（簡(jiǎn)稱資源稟賦系數(shù)），依此度量各省區(qū)能源資源的豐裕程度：

REi，t=wi，t，coalREi，t，coal+wi，t，oilREi，t，oil+wi，t，gasREi，t，gas（4）

其中，wi，t，coal、wi，t，oil、wi，t，gas分別為1998—2016年第i個(gè)省區(qū)在t年煤炭、石油和天然氣各自消費(fèi)量占該省區(qū)這三種能源消費(fèi)總量的比重。

（二）空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

空間權(quán)重矩陣要求盡可能反映不同經(jīng)濟(jì)主體之間的空間關(guān)聯(lián)信息，且必須是外生的。一般來說，同一區(qū)域不與自身空間相關(guān)。故而，空間權(quán)重矩陣W中主對(duì)角線上的元素Wii為0，而非主對(duì)角線上的元素Wij（i≠j）表示區(qū)域i和區(qū)域j的空間關(guān)聯(lián)信息。為減少外在影響和便于結(jié)果的解釋，通常將每個(gè)元素除以其所在行各元素之和，使得W中每行元素之和為1，稱為空間權(quán)重矩陣W的行標(biāo)準(zhǔn)化。空間權(quán)重矩陣一般分為地理空間權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣及將前兩者嵌套的綜合空間權(quán)重矩陣三大類。比較而言，綜合空間權(quán)重矩陣能更加全面、深入地反映經(jīng)濟(jì)主體之間的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。

關(guān)于空間權(quán)重矩陣的選擇，目前尚無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，大多都是學(xué)者依據(jù)各自研究需要以及相關(guān)數(shù)據(jù)的可得性自行選擇。本文構(gòu)建基于空間地理區(qū)位和能源資源稟賦雙重效應(yīng)的綜合空間權(quán)重矩陣，其原因在于針對(duì)本文研究主題而言，大部分CO2都是由化石能源消費(fèi)產(chǎn)生的。省際CO2排放的空間相關(guān)性不僅受空間地理區(qū)位的影響，也在很大程度上受能源資源稟賦特征的影響，能源資源稟賦不僅通過能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等途徑影響本地區(qū)的CO2排放，還通過省際能源輸出—輸入貿(mào)易等方式影響其他地區(qū)的CO2排放。依據(jù)比較優(yōu)勢(shì)原理和H—O要素稟賦理論，省際能源資源稟賦差異越大，發(fā)生能源輸入—輸出聯(lián)系的可能性越大，但這種聯(lián)系強(qiáng)度受到空間距離遠(yuǎn)近的制約。例如，張翠菊和張宗益（2015）[2]研究表明，能源稟賦對(duì)碳強(qiáng)度還具有顯著的空間外溢效應(yīng)，豐裕的能源資源在推高當(dāng)?shù)靥紡?qiáng)度的同時(shí)，還會(huì)輻射到周邊地區(qū)，并進(jìn)一步影響全國(guó)碳強(qiáng)度。就地理空間權(quán)重矩陣而言，本文研究對(duì)象是全國(guó)30個(gè)省區(qū)，在空間分布上具有連續(xù)性，且省級(jí)行政單元地理范圍廣，確定中心坐標(biāo)的難度較大。因此，本文采用一階Rook鄰近原則構(gòu)建地理空間權(quán)重矩陣WD④。因?yàn)楸疚氖褂玫氖敲姘鍞?shù)據(jù)，故而需將截面數(shù)據(jù)模型中的空間權(quán)重矩陣WN進(jìn)行一定的轉(zhuǎn)化[10]：

WD=ITWN（5）

就能源資源稟賦矩陣而言，本文在式（4）的基礎(chǔ)上構(gòu)建能源資源稟賦矩陣WRE：

WREij=1REi-REj，當(dāng)i≠j

0，當(dāng)i=j（6）

其中，REi=119∑2016t=1998REit。

綜合空間權(quán)重矩陣W*為地理空間權(quán)重矩陣WD與能源資源稟賦空間權(quán)重矩陣WRE的乘積：

W*=WijD*WijRE（7）

（三）CO2排放的計(jì)算

CO2排放量及相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取是本文研究的基礎(chǔ)。CO2排放量的計(jì)算公式如下：

Ct=∑3i=1Ci，t=∑3i=1Ei，t*NCVi*CEFi*COFi*4412（8）

其中，C為CO2排放量，i=1、2、3分別代表不同的能源種類，即原煤、原油和天然氣，E表示這些不同種類能源的消費(fèi)量（原煤、原油單位為萬噸，天然氣單位為億立方米），NCV、CEF、COF分別為原煤、原油和天然氣的平均低位發(fā)熱值、碳排放系數(shù)和氧化率，44和12為CO2和碳的分子量。由于中國(guó)特殊的資源稟賦特征，《IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》中提供的不同種類能源的平均低位發(fā)熱值、碳排放系數(shù)和氧化率等參數(shù)不一定適用于中國(guó)。陳詩一（2011）[11]依據(jù)中國(guó)資源稟賦特征對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行了修正，詳見表1，本文采用其研究成果。（8）式中能源消費(fèi)數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》（1999—2017）。

（四）數(shù)據(jù)來源說明

本文相關(guān)變量的定義、符號(hào)、度量單位及數(shù)據(jù)來源說明見表2。GDP、工業(yè)增加值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、進(jìn)出口總額、外商直接投資、1998—2017年各省區(qū)名義GDP等變量均采用1998年的物價(jià)指數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到實(shí)際數(shù)值。

四、省際CO2排放的空間相關(guān)性分析

本文依據(jù)式（8）和表1計(jì)算得到中國(guó)各省區(qū)1998—2016年的CO2排放量，并運(yùn)用地理信息系統(tǒng)軟件ArcGIS10.2和空間計(jì)量軟件Geoda095i繪制各省區(qū)1998—2016年的CO2排放量及其莫蘭散點(diǎn)圖，據(jù)此分析省際CO2排放的空間分布格局及空間相關(guān)性特征。因篇幅限制，這里只列出各省區(qū)1998、2007、2016三個(gè)年份的CO2排放量（單位：106tCO2e）及其莫蘭散點(diǎn)圖（見圖2和圖3）。

圖2顯示，1998-2016年間，中國(guó)各省區(qū)CO2排放量呈逐年上升態(tài)勢(shì);橫向比較，CO2排放較高的省區(qū)多分布在以下兩類地區(qū)：（1）傳統(tǒng)工業(yè)大省，如河北、遼寧等，這些省區(qū)以鋼鐵等傳統(tǒng)制造業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，對(duì)能源消費(fèi)的巨大需求導(dǎo)致其CO2排放位居全國(guó)前列;（2）沿海經(jīng)濟(jì)大省，如廣東、江蘇、山東等，這些省區(qū)經(jīng)濟(jì)總量位居全國(guó)前列，導(dǎo)致其CO2排放較高。西部省區(qū)如青海、寧夏、甘肅等CO2排放較少，主要是因?yàn)檫@些省區(qū)經(jīng)濟(jì)總量較小，能源消費(fèi)量少，排放的CO2也就較少。圖3顯示，大多數(shù)省區(qū)CO2排放屬性值（指CO2排放量的高低）在莫蘭散點(diǎn)圖中位于第一、三象限，說明省際CO2排放具有空間正相關(guān)性。因此，在研究省際CO2排放相關(guān)問題時(shí)，應(yīng)納入省際空間效應(yīng)，否則可能導(dǎo)致模型回歸參數(shù)存在偏誤，這也是本文構(gòu)建空間計(jì)量模型的主要原因。

五、計(jì)量模型設(shè)定與回歸結(jié)果分析

（一）模型設(shè)定：Durbin—Wu—Hausman檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)

本文首先構(gòu)建不含空間效應(yīng)的傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型，見式（9），以確定空間相關(guān)性的具體形式，進(jìn)而確定空間計(jì)量模型的具體類型。

lnCi，t=α1REi，t+∑8j=2αjZi，j，t+αi+ηt+εi，t，εi，t～N0，σ2I（9）

其中，lnC為CO2排放的對(duì)數(shù)值，RE表示能源資源稟賦系數(shù)，Zj為控制變量，也是上述能源資源稟賦影響CO2排放的中介變量，αi、ηt分別為個(gè)體固定效應(yīng)項(xiàng)和時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)項(xiàng)。

本文首先對(duì)傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型式（9）進(jìn)行Durbin-Wu-Hausman檢驗(yàn)，所得統(tǒng)計(jì)量為18.56，伴隨概率為0.078。因此，可以判定在10%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，將模型設(shè)定為固定效應(yīng)模型更為合適。然后采用無約束模型和受約束模型的回歸殘差平方和構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量，以確定固定效應(yīng)模型的具體類型。本文回歸得到無約束模型的回歸殘差平方和為URSS=0.037，受約束模型的殘差平方和為RRSS=2.596。將URSS、RRSS的數(shù)值代入F統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算公式，計(jì)算得到F=1273.54>F0.01（29，534）。故而拒絕原假設(shè)，將模型設(shè)定為個(gè)體固定效應(yīng)模型更好，其經(jīng)濟(jì)含義是除已被納入模型的解釋變量、控制變量外，全國(guó)30個(gè)省區(qū)由于自身因素的差異，如地理區(qū)位等這些只隨個(gè)體變化、而不隨時(shí)間變化的因素對(duì)CO2排放產(chǎn)生影響，但由于這些因素難以量化或數(shù)據(jù)缺失，未能納入模型⑤。

（二）模型設(shè)定：LM檢驗(yàn)和穩(wěn)健性LM檢驗(yàn)

為判斷空間相關(guān)性的具體來源，進(jìn)而確定是設(shè)定空間滯后模型還是空間誤差模型，對(duì)不含空間效應(yīng)的傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型式（9）進(jìn)行估計(jì)，并對(duì)回歸殘差進(jìn)行LM檢驗(yàn)及穩(wěn)健性LM檢驗(yàn)，結(jié)果見表3。

表3顯示，MoransI在5%的顯著性水平上拒絕殘差值隨機(jī)分布的假設(shè)，這說明省際CO2排放存在空間相關(guān)性。對(duì)比LM檢驗(yàn)、穩(wěn)健性LM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的大小及其伴隨概率可知，LM-Error大于LM-Lag，且LM-Error通過5%的顯著性水平檢驗(yàn)，而LM-Lag只能通過10%的顯著性水平檢驗(yàn)，RobustLM-Lag雖然大于RobustLM-Error，但在統(tǒng)計(jì)意義上不顯著。故而判斷，省際CO2排放的空間相關(guān)性主要體現(xiàn)在誤差項(xiàng)中，固定效應(yīng)空間誤差面板數(shù)據(jù)模型是研究省際CO2排放空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)更好的選擇。本文在以上分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建固定效應(yīng)空間誤差面板數(shù)據(jù)模型研究能源資源稟賦及相關(guān)控制變量對(duì)CO2排放的作用，見式（10）。

lnCi，t=α1REi，t+∑8j=2αjZi，t+αi+εi，t，εi，t=λW*TNεi，t+μi，t，εi，t～N0，σ2I（10）

其中，W*TN為適用于面板數(shù)據(jù)模型的綜合空間權(quán)重矩陣，λ為空間相關(guān)系數(shù)，用于度量誤差項(xiàng)之間的空間相關(guān)程度，其余變量的含義同式（9）。

（三）模型估計(jì)與回歸結(jié)果分析

用去均值法除去固定效應(yīng)項(xiàng)，運(yùn)用Matlab7.0軟件對(duì)式（10）進(jìn)行ML估計(jì)。為分析每個(gè)變量對(duì)CO2排放的效應(yīng)及各變量系數(shù)、顯著性之間的關(guān)系，本文采用逐步引入變量的方法，同時(shí)為對(duì)比傳統(tǒng)計(jì)量模型與空間計(jì)量模型的不同，本文同時(shí)估計(jì)不含空間效應(yīng)的模型（9），具體結(jié)果見表4。

表4顯示，在空間面板數(shù)據(jù)模型（1）-（5）中，能源資源稟賦系數(shù)（RE）的回歸系數(shù)顯著為正，說明能源資源稟賦結(jié)構(gòu)中含碳量的上升促進(jìn)CO2排放增加，這與于向宇等（2019）[12]的研究結(jié)論相一致。

對(duì)比空間面板數(shù)據(jù)模型和傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在所有空間面板數(shù)據(jù)模型的回歸結(jié)果中，空間誤差項(xiàng)的回歸系數(shù)都顯著為正，說明影響各省區(qū)CO2排放的誤差項(xiàng)之間存在空間正相關(guān)的關(guān)系，在研究省際CO2排放問題時(shí)應(yīng)納入空間效應(yīng)，而忽略空間效應(yīng)的傳統(tǒng)計(jì)量模型的回歸結(jié)果可能存在偏誤。傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型（8）中大部分變量都不顯著，且部分回歸系數(shù)的符號(hào)與經(jīng)濟(jì)理論及預(yù)期也不一致，模型的擬合優(yōu)度較低，說明空間面板數(shù)據(jù)模型相對(duì)于傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型是更好的選擇。

本文以空間面板數(shù)據(jù)模型（7）為基準(zhǔn)并結(jié)合其他模型的回歸結(jié)果分析各控制變量的回歸參數(shù)及其經(jīng)濟(jì)含義。人均收入（PI）的回歸系數(shù)顯著為正，人均收入的提高對(duì)CO2排放的增加起正向促進(jìn)作用，說明現(xiàn)階段中國(guó)仍處于以CO2排放作為環(huán)境指標(biāo)的環(huán)境庫茲涅茨曲線的左上方，隨著城市化進(jìn)程的深化和人均收入的進(jìn)一步提高，CO2排放將繼續(xù)上升;同時(shí)也說明中國(guó)政府提出以碳強(qiáng)度作為減排約束指標(biāo)是符合當(dāng)前國(guó)情的，總量減排約束指標(biāo)對(duì)于現(xiàn)階段的中國(guó)而言是不切實(shí)際的。

能源效率（EEF）的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明近年來中國(guó)能源利用效率提高對(duì)于抑制CO2排放增長(zhǎng)起到重要作用，這說明對(duì)發(fā)展中國(guó)家而言，節(jié)能相對(duì)于減排顯得更加迫切，也更加符合當(dāng)前實(shí)際需要，而且節(jié)能也是減排的主要途徑。

能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（ESTR）對(duì)CO2排放的影響時(shí)而為正，時(shí)而為負(fù)，但大多數(shù)年份內(nèi)都不顯著，這說明受能源資源稟賦特征的限制，中國(guó)以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)短期內(nèi)不會(huì)發(fā)生根本性改變，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化對(duì)CO2排放影響較小。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ISTR）的回歸系數(shù)顯著為正，說明第二產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占比重的提高促進(jìn)CO2排放上升。一般而言，第二產(chǎn)業(yè)相對(duì)于第一、三產(chǎn)業(yè)具有高能耗的特點(diǎn)，因此第二產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占比重的提高通常伴隨著大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施投資和工業(yè)投資，進(jìn)而導(dǎo)致能源消費(fèi)和CO2排放上升。

市場(chǎng)開放度（MOP）的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，這與Fanetal（2015）[13]、邵帥等（2019）[14]的研究結(jié)論相一致，原因可能在于市場(chǎng)開放度的提高有利于改善資源配置效率和促進(jìn)技術(shù)擴(kuò)散，從而有利于抑制CO2排放。

外商直接投資（FDI）的回歸系數(shù)為負(fù)，說明外商直接投資有利于CO2排放下降，“污染天堂”假說在中國(guó)不成立，但引入外商直接投資變量后，市場(chǎng)開放度和外商直接投資的回歸系數(shù)都不再顯著，可能因?yàn)閮烧叽嬖趪?yán)重的多重共線性所致。

能源價(jià)格（EPR）的回歸系數(shù)為負(fù)，但未能通過顯著性檢驗(yàn)，說明能源價(jià)格對(duì)CO2排放作用有限，這可能是因?yàn)橹袊?guó)能源資源實(shí)施政府主導(dǎo)定價(jià)，且低于市場(chǎng)均衡價(jià)格，企業(yè)對(duì)能源價(jià)格變化不敏感，導(dǎo)致能源價(jià)格變化對(duì)CO2排放的作用有限。

在空間面板數(shù)據(jù)模型（6）-（7）中，隨著引入控制變量的增多，能源資源稟賦的系數(shù)不再顯著，說明其作用已經(jīng)被包括在相關(guān)控制變量（即中介變量）之中了，這就需要對(duì)能源資源稟賦通過中介變量影響CO2排放的傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行實(shí)證分析。

六、能源資源稟賦通過中介變量影響CO2排放的傳導(dǎo)機(jī)制分析

本文在以上理論分析及經(jīng)驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建中介變量對(duì)能源資源稟賦的回歸方程：

Zi，t=φi+β1REi，t+β2lnyi，0+εi，t，εi，t～N0，σ2I（11）

式（11）中，Z為被解釋變量，也是能源資源稟賦影響CO2排放的中介變量，分別表示人均收入水平（PI）、能源效率（EEF）、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（ESTR）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ISTR）、市場(chǎng)開放度（MOP）、外商直接投資（FDI）和能源價(jià)格（EPR）;RE為能源資源稟賦系數(shù)，用于度量各省區(qū)能源資源的豐裕程度;引入控制變量lny0是為了減弱各省因初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同對(duì)被解釋變量造成的影響，本文對(duì)各省區(qū)1998年的實(shí)際人均GDP取對(duì)數(shù)作為各省區(qū)初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理變量。

從表5可以看出能源資源稟賦對(duì)各中介變量的影響。具體來說，能源資源稟賦對(duì)人均收入（PI）的提高具有阻礙作用，盡管系數(shù)很小，但依然通過10%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明在中國(guó)省級(jí)層面存在“資源詛咒”現(xiàn)象，這與李江龍和徐斌（2018）[15]等大多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)論相一致;能源資源稟賦對(duì)能源效率（EEF）具有顯著的負(fù)效應(yīng)，這可以從表5中得到解釋：能源資源稟賦會(huì)阻礙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，降低能源價(jià)格及市場(chǎng)開放度，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源價(jià)格和市場(chǎng)開放度提高都有利于能源效率的提高;能源資源稟賦對(duì)市場(chǎng)開放度（MOP）和能源價(jià)格（EPR）具有顯著的負(fù)效應(yīng)，這與前面的理論分析相一致;能源資源稟賦對(duì)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（ESTR）具有正向作用，說明豐富的能源資源稟賦會(huì)阻礙能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)，表面上看是因?yàn)閮烧咧笜?biāo)的選取具有高度一致性：本文以煤炭消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量的比重度量能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，以各省區(qū)煤炭、石油和天然氣資源稟賦系數(shù)的加權(quán)之和度量能源資源稟賦的豐裕度，其中煤炭資源稟賦系數(shù)的權(quán)重約占0.7，這就必然導(dǎo)致兩者的高度一致，但實(shí)質(zhì)上反映的是能源資源稟賦特征對(duì)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)具有直接的決定作用;初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lny0）對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)具有阻礙作用，似乎違反常識(shí)，初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后的地方工業(yè)化程度反而更高？這主要是由中國(guó)工業(yè)發(fā)展的歷史造成的。建國(guó)初期，出于國(guó)防建設(shè)的需要，很多大型工業(yè)企業(yè)都選址在東北和西部等偏遠(yuǎn)地區(qū)，如今這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)依然是以工業(yè)為主，工業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占比重過高，服務(wù)業(yè)發(fā)展滯后。初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)人均收入（PI）和外商直接投資（FDI）具有顯著正效應(yīng)，對(duì)于能源效率（EEF）、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（ESTR）、市場(chǎng)開放度（MOP）和能源價(jià)格（EPR）的作用均不顯著。表6對(duì)能源資源稟賦通過中介變量影響CO2的作用進(jìn)行匯總。

從表6可以看出，能源資源稟賦抑制CO2排放的主要途徑是“資源詛咒”效應(yīng)，通過降低人均收入進(jìn)而抑制能源消費(fèi)和CO2排放增長(zhǎng)。雖然能源資源稟賦對(duì)人均收入的效應(yīng)很小，但由于人均收入對(duì)CO2排放的效應(yīng)很大，導(dǎo)致能源資源稟賦通過人均收入對(duì)CO2排放的效應(yīng)依然很大，占總效應(yīng)的-350.102%。盡管如此，能源資源稟賦通過中介變量對(duì)CO2排放的總效應(yīng)依然為正，這主要是因?yàn)槟茉促Y源稟賦通過其他中介變量促進(jìn)CO2排放上升，如通過提高煤炭在能源消費(fèi)總量中所占比重、阻礙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)和降低能源價(jià)格的途徑推動(dòng)CO2排放上升，分別占總效應(yīng)的221.087%、103.544%和68.846%。此外，能源資源稟賦還通過降低市場(chǎng)開放度、降低外資流入和降低能源效率的途徑導(dǎo)致CO2排放上升，分別占總效應(yīng)的32.002%、18.574%和6.039%。

能源資源稟賦對(duì)CO2排放的總效應(yīng)等于所有中介變量效應(yīng)的加總：

dgf·，ZREdRE=∑7i=1gf·，ZREZi*ZiRE=0.103（12）

由以上分析可知，能源資源稟賦不僅通過“資源詛咒”效應(yīng)阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，還通過多種途徑導(dǎo)致CO2排放上升，能源資源稟賦系數(shù)每提升一個(gè)單位，導(dǎo)致CO2排放上升10.3%。

本文揭示了能源富集地區(qū)CO2排放較高的原因：能源資源稟賦通過促進(jìn)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的“高碳化”和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的“重型化”、降低能源價(jià)格水平、降低市場(chǎng)開放度、阻礙外資流入及降低能源效率的途徑促進(jìn)CO2排放增加。需要特別指出的是，雖然能源資源稟賦通過“資源詛咒”效應(yīng)降低人均收入進(jìn)而抑制能源消費(fèi)和CO2排放增長(zhǎng)，但這不應(yīng)該成為減排的途徑?？傮w上，中國(guó)資源富集地區(qū)發(fā)展滯后，只有進(jìn)一步發(fā)展經(jīng)濟(jì)、改善民生，才是實(shí)現(xiàn)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的根本途徑，但如何協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)及節(jié)能減排之間的沖突，是當(dāng)前面臨的首要問題。

七、結(jié)論與建議

本文研究表明省際CO2排放具有空間正相關(guān)性和集聚特征。在對(duì)空間相關(guān)性的具體來源進(jìn)行檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建空間誤差面板數(shù)據(jù)模型研究能源資源稟賦對(duì)CO2排放的影響及其傳導(dǎo)機(jī)制。研究結(jié)論表明：能源資源稟賦抑制CO2排放的主要途徑是“資源詛咒”效應(yīng)，通過降低人均收入進(jìn)而抑制能源消費(fèi)和CO2排放增長(zhǎng)。盡管如此，能源資源稟賦通過提高煤炭在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中所占比重和第二產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占比重、降低能源價(jià)格、降低市場(chǎng)開放度、阻礙外資流入和降低能源效率的途徑推動(dòng)CO2排放上升。

上述結(jié)論表明，能源資源的詛咒效應(yīng)不僅體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，能源資源通過一系列途徑同樣對(duì)環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生詛咒效應(yīng)。因此，只有實(shí)現(xiàn)能源富集地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的協(xié)同發(fā)展，才能真正解決“資源詛咒”問題，這也是實(shí)現(xiàn)能源富集地區(qū)綠色轉(zhuǎn)型與高質(zhì)量發(fā)展的應(yīng)有之意。本文研究在一定程度上擴(kuò)展了“資源詛咒”的涵義，豐富了“資源詛咒”假說的理論研究?；谝陨涎芯拷Y(jié)論，本文針對(duì)減排工作提出以下建議：

第一，地方政府要結(jié)合本地區(qū)的區(qū)位條件、資源稟賦特征、技術(shù)水平等因素做好產(chǎn)業(yè)發(fā)展的中長(zhǎng)期規(guī)劃，避免因追求短期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而產(chǎn)生的投資鎖定效應(yīng)與路徑依賴，并充分利用財(cái)政、稅收、信貸等優(yōu)惠政策促進(jìn)以制造業(yè)、服務(wù)業(yè)為中心的產(chǎn)業(yè)多元化發(fā)展和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級(jí)。

第二，實(shí)施簡(jiǎn)政放權(quán)，充分引入市場(chǎng)機(jī)制，尤其是理順能源資源及其產(chǎn)品的價(jià)格形成機(jī)制，使其真正反映市場(chǎng)供求關(guān)系和產(chǎn)品價(jià)值，包括資源價(jià)值和對(duì)生態(tài)環(huán)境的補(bǔ)償價(jià)值，不僅能使西部地區(qū)的資源優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，有利于縮小區(qū)域間差距，而且可以提高節(jié)約資源和保護(hù)生態(tài)環(huán)境的積極性，從根本上扭轉(zhuǎn)長(zhǎng)期以來對(duì)資源“掠奪式”開發(fā)導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)之間的沖突局面，實(shí)現(xiàn)兩者的協(xié)調(diào)發(fā)展。

第三，建立不同省區(qū)之間減排的利益協(xié)調(diào)機(jī)制和聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制。CO2排放的公共物品屬性及其省際空間相關(guān)性客觀上要求從中央政府層面建立不同省區(qū)之間的利益協(xié)調(diào)機(jī)制和聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制，核心是開展相鄰省區(qū)在信息共享、政策協(xié)調(diào)等領(lǐng)域的減排合作，尤其是充分考慮各省區(qū)能源資源稟賦差異及由此引發(fā)的省際空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)[16]。

第四，提高能源利用效率，延長(zhǎng)能源產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品價(jià)值鏈。近年來，中國(guó)能源效率提高成為減排的主要驅(qū)動(dòng)因素，但目前中國(guó)整體能源效率與發(fā)達(dá)國(guó)家相比依然有較大差距，存在繼續(xù)提高的潛力。未來應(yīng)進(jìn)一步發(fā)揮技術(shù)節(jié)能潛力，同時(shí)完善節(jié)能領(lǐng)域的法規(guī)制度和執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)，尤其是細(xì)化產(chǎn)品的節(jié)能標(biāo)識(shí)并強(qiáng)制推廣;完善節(jié)能市場(chǎng)化機(jī)制，推廣合同能源管理;同時(shí)大力發(fā)展煤制氣、煤制油等傳統(tǒng)能源的清潔利用和精深加工技術(shù)，不僅可以減少污染物排放，還可以提高產(chǎn)品附加值。

第五，開發(fā)清潔能源，優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。化石能源的不可再生性及對(duì)環(huán)境造成的嚴(yán)重污染注定其將來會(huì)被淘汰，而新型能源如風(fēng)能、太陽能、生物質(zhì)能、地?zé)崮芤蚓哂锌稍偕?、環(huán)境友好等特性而備受青睞。此外，發(fā)展新型能源還可減少對(duì)進(jìn)口油氣資源的依賴，對(duì)維護(hù)國(guó)家能源安全具有重要戰(zhàn)略意義。政府應(yīng)充分利用信貸支持和財(cái)政補(bǔ)貼等措施進(jìn)一步加大對(duì)新能源企業(yè)在技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品推廣等方面的支持力度，為新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)I造良好的外部環(huán)境，促進(jìn)其健康快速成長(zhǎng)。

注釋：

①現(xiàn)實(shí)生活中為表述方便，通常以碳排放代指CO2，但碳排放并不等同于CO2排放，因?yàn)榍罢咭?jīng)過氧化反應(yīng)才能得到后者，本文也沿用這種稱謂。為表述方便，本文中“碳排放”都指的是CO2排放。

②2019年11月27日，國(guó)務(wù)院發(fā)布《中國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化的政策與行動(dòng)2019年度報(bào)告》，指出2018年中國(guó)碳強(qiáng)度比2005年下降45.8%，已提前兌現(xiàn)2020年碳強(qiáng)度比2005年下降40%—45%的承諾。

③基于數(shù)據(jù)可得性和可比性角度的考慮，本文研究樣本中不包括港澳臺(tái)和西藏地區(qū)。為表述方便，本文以省區(qū)代指省、自治區(qū)、直轄市。此外，重慶在1997年劃為直轄市，基于數(shù)據(jù)完整性方面的考慮，本文將1998年作為研究時(shí)間段的起始點(diǎn)。

④海南地理區(qū)位特殊，因此盡管海南與廣東不接壤，本文在構(gòu)建地理空間權(quán)重矩陣時(shí)依然視其為相鄰關(guān)系。

⑤本文構(gòu)建包含地理區(qū)位和資源稟賦雙重效應(yīng)的綜合空間權(quán)重矩陣，一定程度上彌補(bǔ)了模型設(shè)定在該領(lǐng)域存在的問題。

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InfluenceofEnergyResourceEndowmentonCarbonEmissionandItsTransmission

Mechanism：AnEmpiricalAnalysisbasedonSpatialEconometricModel

SUNYao-hua

（SchoolofManagement，ShenzhenPolytechnic，Shenzhen518055，China）

Abstract：Chinafacesaseriesofconstraintstoachievethegoalofcarbonintensityreduction，oneofwhichisthe“highcarbon”energyresourceendowmentcharacteristicsof“morecoal，lessoilandlessgas”.Basedontheconstructionofthemathematicalmodelandanalysisframeworkofenergyresourceendowmentinfluencingcarbonemissions，thispaperempiricallyteststheintensity，directionandtransmissionmechanismofenergyandresourceendowment′simpactoncarbonemissionsthroughpercapitaincome，energyefficiency，energyconsumptionstructure，industrialstructure，marketopenness，foreigndirectinvestment，energypriceandotherintermediaryvariables.Theresultsshowthat：interprovincialcarbonemissionshavespatialpositivecorrelationandagglomerationcharacteristics.Themainwaytocurbcarbonemissionsisthe“resourcecurse”effect，whichcanrestrainthegrowthofenergyconsumptionandcarbonemissionsbyreducingpercapitaincome.However，theenergyandresourceendowmentpromotestheincreaseofcarbonemissionsbyincreasingtheproportionofcoalintheenergyconsumptionstructureandtheproportionofthesecondaryindustryinthenationaleconomy，reducingenergyprices，reducingmarketopenness，hinderingtheinflowofforeigncapitalandreducingenergyefficiency.

Keywords：energyresourceendowment;carbonemission;transmissionmechanism;resourcecurse;spatialeffect

（責(zé)任編輯：周正）