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    長(zhǎng)三角地區(qū)產(chǎn)業(yè)低碳發(fā)展影響因素識(shí)別與路徑分析

    2020-12-23 07:01:13丁典廖雪伶
    中國(guó)商論 2020年16期
    關(guān)鍵詞:長(zhǎng)三角地區(qū)碳排放制造業(yè)

    丁典 廖雪伶

    摘 要:本文運(yùn)用STIRPAT模型從制造業(yè)比例、制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人口和能源效率三個(gè)角度探究長(zhǎng)三角地區(qū)二省一市——浙江省、江蘇省和上海市制造業(yè)碳排放的影響因素。實(shí)證結(jié)果顯示:制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人口對(duì)浙江省和上海市碳排放具有顯著正向影響;制造業(yè)比例均是二省一市碳排放量的促進(jìn)因素;能源效率對(duì)上海市碳排放具有抑制作用。根據(jù)分析結(jié)果,提出控制就業(yè)人口規(guī)模、降低制造業(yè)比例、發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)、提高能源效率等建議,促進(jìn)長(zhǎng)三角地區(qū)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:STIRPAT模型? 長(zhǎng)三角地區(qū)? 制造業(yè)? 碳排放

    中圖分類號(hào):F127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-0298(2020)08(b)--04

    1 研究背景

    工業(yè)的高度發(fā)展使人們對(duì)資源保護(hù)的預(yù)防措施無法匹配當(dāng)前的工業(yè)發(fā)展速度,致使資源短缺和環(huán)境破壞等問題接踵而至,全球溫室氣體排放量呈指數(shù)上升,環(huán)境問題不僅是國(guó)家問題,如今更是成為全球問題。中國(guó)是能源消耗最大的國(guó)家,也是碳排放量第二大國(guó)家,應(yīng)當(dāng)義不容辭地走在節(jié)能減排第一位。因此,中國(guó)在“十八屆五中全會(huì)”上明確提出,必須走綠色低碳發(fā)展的道路,促進(jìn)建立綠色低碳循環(huán)發(fā)展產(chǎn)業(yè)體系。第十九次全國(guó)人民代表大會(huì)之后,也提出了進(jìn)一步促進(jìn)綠色發(fā)展,建立和完善綠色循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系的建議[1]。

    當(dāng)前,中國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要時(shí)期,經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的主要矛盾已從總量問題轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)性問題。加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)化是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重要途徑。作為中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支柱,制造業(yè)也將向更高的水平發(fā)展,迫切需要加快制造業(yè)中新舊動(dòng)能的轉(zhuǎn)化。當(dāng)前,我國(guó)制造業(yè)中高耗能行業(yè)占比較高,隨之而來的是高碳排放。因此,促進(jìn)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和符合中國(guó)環(huán)境承載力的正確選擇。

    長(zhǎng)江三角洲作為全國(guó)重點(diǎn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶,其碳排放比重占據(jù)全國(guó)碳排放較大比重。這意味著長(zhǎng)江三角洲的碳排放形勢(shì)十分嚴(yán)峻,降低碳排放刻不容緩。長(zhǎng)江三角洲的污染主要來源于制造業(yè),因此降低長(zhǎng)三角地區(qū)的碳排放量,首先要從降低該地區(qū)制造業(yè)的碳排放入手。本文主要通過估算長(zhǎng)三角地區(qū)二省一市制造業(yè)碳排放量,基于STIRPAT模型分析制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人口、制造業(yè)比例和能源效率與碳排放量的關(guān)系,從而探索出長(zhǎng)三角地區(qū)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)現(xiàn)路徑。

    2 文獻(xiàn)綜述

    2.1 制造業(yè)發(fā)展

    隨著時(shí)代的不斷發(fā)展,制造業(yè)以各種方式適應(yīng)時(shí)代發(fā)展,不斷改革生產(chǎn)模式。在制造業(yè)規(guī)模隨著工業(yè)化進(jìn)程變化的同時(shí),其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和發(fā)展機(jī)制也在發(fā)生巨大變化。這是制造業(yè)的結(jié)構(gòu)變化定律,包括內(nèi)部行業(yè)迭代和外部空間轉(zhuǎn)移。制造業(yè)內(nèi)部的行業(yè)迭代,即不同的行業(yè)又經(jīng)歷了“高速增長(zhǎng)-達(dá)到峰值-逐步下降”的過程。

    對(duì)于我國(guó)制造業(yè)現(xiàn)狀,國(guó)內(nèi)外均有許多學(xué)者對(duì)此研究分析,國(guó)外主要學(xué)者有FeenstraR.C(2015)、InklaarR.(2015)等;國(guó)內(nèi)學(xué)者主要有段敏芳(2019)、唐紅祥(2019)等?,F(xiàn)有學(xué)者指出,雖然我國(guó)是全球制造業(yè)規(guī)模最大的國(guó)家,但在龐大規(guī)模的背后暗含管理和技術(shù)問題。隨著國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,歐美發(fā)達(dá)國(guó)家占據(jù)價(jià)值鏈上游,新興工業(yè)化國(guó)家憑借更低廉的勞動(dòng)力、資源和更優(yōu)惠的政策等優(yōu)勢(shì)承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移[2]。而我國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低端、產(chǎn)品質(zhì)量問題頻發(fā)、產(chǎn)能過剩等問題日益突出,小到產(chǎn)品質(zhì)量,大到產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量都亟待關(guān)注。因此,在當(dāng)前的國(guó)際形勢(shì)下,中國(guó)制造業(yè)要站在新一輪工業(yè)革命的前沿,必須提高發(fā)展水平,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),從大規(guī)模的制造業(yè)國(guó)家向強(qiáng)大的制造業(yè)國(guó)家轉(zhuǎn)變。

    2.2 碳排放影響因素

    目前,國(guó)內(nèi)外關(guān)于碳排放影響因素的研究主要分為四類。第一類是關(guān)于能源消費(fèi)模式的研究,分析制造業(yè)能源消費(fèi)現(xiàn)狀,了解制造業(yè)的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和能源利用率,以期為行業(yè)提出可行的對(duì)策建議,為制造業(yè)低碳發(fā)展提供參考。此領(lǐng)域的主要研究學(xué)者有卓駿(2018)、馮杰(2019)等。其中,Gonzalez使用LMDI方法分析了1965—2010年墨西哥的工業(yè)碳排放。結(jié)果表明,結(jié)構(gòu)效率,碳排放系數(shù)和能量強(qiáng)度是影響碳排放的主要因素[3];第二類是關(guān)于技術(shù)水平的相關(guān)研究,分析生產(chǎn)技術(shù)水平和碳排放量之間的聯(lián)系,并揭示其內(nèi)在規(guī)律。國(guó)內(nèi)主要研究者有王柏玲(2015)、韓鈺鈴(2018)、錢浩祺(2019)等;第三類是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),邵帥等(2017)使用GDIM研究了1995—2014年制造業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素[4];第四類是投資,主要研究者有賈妮莎(2016)、冉啟英(2019)等。此外,邵帥等學(xué)者還針對(duì)與投資相關(guān)的因素如投資碳強(qiáng)度、投資效率等展開具體研究。

    綜上,現(xiàn)今國(guó)內(nèi)外有大量學(xué)者對(duì)制造業(yè)的現(xiàn)狀和碳排放情況進(jìn)行了專業(yè)和一定深度的研究,指出了當(dāng)今中國(guó)制造業(yè)的不足和碳排放的影響因素,卻鮮有研究把制造業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和碳排放結(jié)合起來,探索出制造業(yè)如何實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。本研究從兩者聯(lián)系出發(fā),即從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)技術(shù)水平、能源消費(fèi)模式角度進(jìn)行分析,運(yùn)用STIRPAT模型對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)數(shù)據(jù)分析,尋求既能降低制造業(yè)碳排放,同時(shí)又能推進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)現(xiàn)路徑及對(duì)策。

    3 研究方法與數(shù)據(jù)來源

    3.1 二氧化碳排放量的測(cè)算

    由于長(zhǎng)三角二省一市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)方式不同,江蘇省和浙江省的碳排放量根據(jù)規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)的主要能源消費(fèi)量進(jìn)行計(jì)算,而上海市碳排放量根據(jù)工業(yè)能源終端消費(fèi)量進(jìn)行計(jì)算的。

    3.1.1 浙江省和江蘇省碳排放計(jì)算方法

    江蘇省和浙江省的碳排放量利用中國(guó)碳排放交易網(wǎng)提供的各能源碳排放系數(shù)[5]和統(tǒng)計(jì)年鑒中提供的規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)能源消費(fèi)量中的7種主要能源消費(fèi)量,包括焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液態(tài)石油氣,得到兩省主要能源年碳排放量,再相加進(jìn)行匯總,從而得到每年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的碳排放量。計(jì)算方式如下:

    CO2表示待估算的二氧化碳排放量; i表示各種主要能源燃料; Ei代表各種能源的燃燒消費(fèi)量; μi表示各種能源的碳排放系數(shù)[6]。

    3.1.2 上海市碳排放測(cè)算方法

    上海市碳排放量的測(cè)算利用各年主要工業(yè)能源終端消費(fèi)量數(shù)據(jù)。根據(jù)中國(guó)碳排放交易網(wǎng)提供的數(shù)據(jù),燃燒1噸標(biāo)準(zhǔn)煤能排放2.493噸二氧化碳,從而得到上海市2003—2017年工業(yè)碳排放量的估算值。

    3.2 STIRPAT模型的構(gòu)建及指標(biāo)選取

    本文采用York等[7]提出的STIRPAT模型,該模型是對(duì)IPAT模型的進(jìn)一步改進(jìn)和擴(kuò)展,克服了其假設(shè)“各因素等比例影響環(huán)境狀況”的不足,其標(biāo)準(zhǔn)形式為:

    其中:模型系數(shù)為a,誤差為e; I、 P、 A、 T分別代表環(huán)境壓力、人口規(guī)模、富裕程度和技術(shù)水平。 P、 A、 T的指數(shù)分別用b、 c、 d表示[8]。

    在實(shí)際應(yīng)用中,通常在模型的兩側(cè)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理,以減少誤差[9],則模型為:

    其中, I為長(zhǎng)三角地區(qū)各省、直轄市的能源消費(fèi)碳排放量(萬噸); P為制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人口(萬人); A為制造業(yè)比例,即制造業(yè)總產(chǎn)值與地區(qū)生產(chǎn)總值之比; T為能源效率,即制造業(yè)總產(chǎn)值與制造業(yè)能源消費(fèi)量之比(億元/萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤)。

    3.3 數(shù)據(jù)來源

    本文制造業(yè)總產(chǎn)值、地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)就業(yè)人口規(guī)模和能源消費(fèi)量等數(shù)據(jù)來自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局,《上海統(tǒng)計(jì)年鑒(2004—2018)》,《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒(2000—2017)》和《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒(2008—2019)》部分篇目。

    4 實(shí)證分析

    4.1 單位根檢驗(yàn)

    非平穩(wěn)時(shí)間序列會(huì)出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象。因此本文運(yùn)用Eviews 8對(duì)lnP、lnA、lnT和lnI進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn),以保證時(shí)間序列的平穩(wěn)性。結(jié)果顯示,浙江省、江蘇省和上海市的原始變量的平穩(wěn)性并不存在,但在經(jīng)過二階差分后序列平穩(wěn),均變?yōu)榱汶A單整序列。

    4.2 多重共線性檢驗(yàn)

    為避免模型因變量間存在多重共線性而失真,本文運(yùn)用SPSS24.0對(duì)長(zhǎng)三角二省一市的因變量lnI和自變量lnP、lnA、lnT進(jìn)行共線性診斷,通過條件索引判斷變量間是否存在多重共線性。

    共線性診斷結(jié)果如表1所示,當(dāng)維數(shù)達(dá)到3和4時(shí),條件索引的值都大于10,即浙江省、江蘇省和上海市的變量之間均存在多重共線性。使用普通最小二乘回歸進(jìn)行的無偏估計(jì)不再是可靠的估計(jì)結(jié)果。因此,為了消除多重共線性的影響,本文采用嶺回歸法進(jìn)行擬合[10]。

    4.3 嶺回歸分析

    對(duì)于變量之間的共線性問題,嶺回歸本質(zhì)上是一種優(yōu)化的最小二乘法和有偏回歸方法。本文利用SPSSAU軟件對(duì)二省一市進(jìn)行了嶺回歸分析,并通過觀察嶺跡圖和中間過程值確定嶺參數(shù),得到回歸模型。

    4.3.1 浙江省

    在浙江省的嶺跡圖中,當(dāng)嶺參數(shù)K從0變化到0.01時(shí),自變量的回歸系數(shù)發(fā)生較大變化,但當(dāng)嶺參數(shù)K大于0.01之后,自變量的回歸系數(shù)趨于穩(wěn)定。為保證更高的擬合精度,嶺參數(shù)K值應(yīng)盡可能小,故最終確定嶺參數(shù)K=0.01。以lnI為被解釋變量進(jìn)行嶺回歸分析,結(jié)果顯示(表2),模型的R2為0.843,意味著lnP、lnA、lnT可以解釋lnI的84.3%變化原因。模型通過F檢驗(yàn)(p=0.001<0.05),進(jìn)而說明lnP、lnA、lnT中至少有一項(xiàng)對(duì)lnI產(chǎn)生影響。

    得到模型:

    通過總結(jié)分析可知,lnP和lnA會(huì)對(duì)lnI產(chǎn)生顯著正向影響關(guān)系,lnT不會(huì)對(duì)lnI產(chǎn)生影響,即制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人口規(guī)模的增加和制造業(yè)比例的降低會(huì)促進(jìn)浙江省碳排放量的增長(zhǎng),能源效率對(duì)碳排放量沒有顯著影響。

    4.3.2 江蘇省

    根據(jù)SPSSAU和嶺跡圖分析,最終確定嶺參數(shù)K=0.01。

    由表 3可知江蘇省的嶺回歸模型為:

    通過嶺回歸分析可知,lnP和lnT的p值均大于0.05,只有l(wèi)nA對(duì)lnI產(chǎn)生顯著正向影響。因此江蘇省制造業(yè)比例的增加會(huì)促進(jìn)碳排放的增長(zhǎng)。

    4.3.3 上海市

    根據(jù)SPSSAU和嶺跡圖分析,最終確定嶺參數(shù)K=0.03。

    由表 4的嶺回歸分析結(jié)果可知,上海市的嶺回歸模型為:

    模型中,lnP、lnA系數(shù)為正,lnT的系數(shù)為負(fù),由此可得制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人口規(guī)模和制造業(yè)比例均對(duì)上海市的碳排放量產(chǎn)生積極影響,而能源效率對(duì)碳排放量具有抑制作用。

    5 結(jié)論與建議

    本文基于STIRPAT模型,實(shí)證分析長(zhǎng)三角地區(qū)二省一市的制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人口、制造業(yè)比例和能源效率對(duì)碳排放量的影響,得到以下結(jié)論和建議。

    5.1 結(jié)論

    (1)對(duì)浙江省分析結(jié)果來說,制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人口規(guī)模的增加和制造業(yè)比例的增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致浙江省碳排放量的增長(zhǎng),且城鎮(zhèn)就業(yè)人口規(guī)模對(duì)碳排放量的影響更大,即可以通過控制就業(yè)人口規(guī)模,控制制造業(yè)比例來減緩碳排放量的增加。

    (2)對(duì)江蘇省分析結(jié)果來說,僅有制造業(yè)比例影響因素對(duì)碳排放存在影響。制造業(yè)比例的增長(zhǎng)會(huì)對(duì)江蘇省的碳排放產(chǎn)生促進(jìn)作用,可適當(dāng)減緩制造業(yè)的發(fā)展。

    (3)關(guān)于上海市的制造業(yè)碳排放情況,三個(gè)因素均對(duì)碳排放量有顯著影響。其中,制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人口規(guī)模對(duì)碳排放量的影響最大,再是能源效率和制造業(yè)比例。城鎮(zhèn)就業(yè)人口規(guī)模和制造業(yè)比例對(duì)碳排放產(chǎn)生積極影響,而能源效率對(duì)其產(chǎn)生消極影響。因此可以通過控制制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人口規(guī)模、降低制造業(yè)比例和提高能源效率以減少二氧化碳的排放。

    5.2 建議

    (1)控制就業(yè)人口規(guī)模,減少制造業(yè)城鎮(zhèn)人口數(shù)量。實(shí)證分析結(jié)果顯示,制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人口對(duì)浙江省和上海市碳排放量的影響最大。因此,浙江省和上海市要實(shí)現(xiàn)制造業(yè)低碳發(fā)展,必須控制制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人口規(guī)模。同時(shí)政府也應(yīng)該鼓勵(lì)制造業(yè)企業(yè)精細(xì)化人員配置,降低人力成本,提高工作效率,促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

    (2)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),促進(jìn)低碳產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。長(zhǎng)三角地區(qū)二省一市的回歸分析結(jié)果均顯示,降低制造業(yè)比例有利于減少碳排放量。因此,長(zhǎng)三角地區(qū)可適當(dāng)降低制造業(yè)比例,發(fā)展能耗較低的第三產(chǎn)業(yè)以減少二氧化碳的排放。政府可以出臺(tái)一些惠企政策,鼓勵(lì)制造業(yè)企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并引導(dǎo)低碳產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,以促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和環(huán)境保護(hù)。

    (3)提升節(jié)能減排技術(shù),提高能源利用率。發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)就是要提高能源利用率,構(gòu)建清潔能源結(jié)構(gòu)[11]。因此,上海市可增加科技投入,加快制造業(yè)企業(yè)技術(shù)改造和升級(jí),提高能源效率。

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