去工業(yè)化的碳排放脫鉤效應(yīng)
——來自黃河流域縣域經(jīng)濟體的經(jīng)驗證據(jù)

席建成，安紀(jì)釗

（1.西北工業(yè)大學(xué)公共政策與管理學(xué)院，陜西 西安 710129；2.西北工業(yè)大學(xué)碳達峰碳中和技術(shù)與政策研究中心，陜西 西安 710129）

引言

中國的碳排放總量在2006 年超越了美國，成為全球最大的碳排放國。2020年9月，習(xí)近平總書記在第七十五屆聯(lián)合國大會上提出：“中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030 年前達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和?！惫I(yè)是二氧化碳排放的主要來源，“雙碳”目標(biāo)下，如何兼顧工業(yè)化與碳減排，是當(dāng)下政府和學(xué)術(shù)界關(guān)注的重要議題。

2022年中央經(jīng)濟工作會議指出：“要推動經(jīng)濟社會發(fā)展綠色轉(zhuǎn)型，協(xié)同推進降碳、減污、擴綠、增長，建設(shè)美麗中國?！边@意味著在發(fā)展路徑上，應(yīng)從追求碳減排向低碳增長轉(zhuǎn)變，即促進經(jīng)濟增長與碳排放相脫鉤[1]。根據(jù)黃群慧（2020）[2]的研究，2020 年中國基本實現(xiàn)工業(yè)化，實現(xiàn)了黨的十八大提出的工業(yè)化目標(biāo)。

盡管中國各地工業(yè)化進程不同，但無論是發(fā)達地區(qū)還是欠發(fā)達地區(qū)，近年來工業(yè)占比在逐漸下降，服務(wù)業(yè)占比持續(xù)上升。從工業(yè)到服務(wù)業(yè)的轉(zhuǎn)變，最顯著的特征是勞動力、資本等生產(chǎn)要素逐步從工業(yè)流向服務(wù)業(yè)，這一現(xiàn)象即為“去工業(yè)化”[3]。去工業(yè)化最早發(fā)生于二戰(zhàn)后的戰(zhàn)敗國，為削弱戰(zhàn)敗國的經(jīng)濟基礎(chǔ)，戰(zhàn)勝國對其工業(yè)發(fā)展進行壓迫與限制[4]，導(dǎo)致戰(zhàn)敗國制造業(yè)或者工業(yè)在國民經(jīng)濟中所占比重逐漸降低[5]。根據(jù)工業(yè)化階段的不同，去工業(yè)化又可以分為“正常去工業(yè)化”和“過早去工業(yè)化”。中國的工業(yè)化是發(fā)展極不平衡的工業(yè)化，區(qū)域工業(yè)化水平差異巨大，工業(yè)占比的下降在發(fā)達地區(qū)屬于“正常去工業(yè)化”，但在欠發(fā)達地區(qū)，則稱之為“過早去工業(yè)化”[6-7]。

關(guān)于工業(yè)化（去工業(yè)化）對碳排放的影響，佟新華等（2020）[8]研究了不同工業(yè)化階段的國家，碳排放強度、能源強度、可再生能源占比及工業(yè)化率對碳排放變動的驅(qū)動效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進步在工業(yè)化階段的碳減排作用顯著，而能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整在后工業(yè)化階段的碳減排效果顯著。邵帥等（2019）[9]研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟集聚與碳排放強度存在典型的倒“N”型關(guān)系，當(dāng)經(jīng)濟集聚水平達到一定閾值后，其可能同時表現(xiàn)出節(jié)能和減排的“雙重”效應(yīng)。Dinda（2004）[10]的研究也表明，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，發(fā)展知識密集型工業(yè)與服務(wù)業(yè)能夠減少環(huán)境污染。上述文獻增進了工業(yè)化與碳排放之間關(guān)系的理解，本文在此基礎(chǔ)上，基于黃河流域378 個縣域經(jīng)濟體“去工業(yè)化”和“低碳增長”的典型事實，進一步研究了“去工業(yè)化”是否有助于降低經(jīng)濟增長對碳排放的依賴，不同情形下的“去工業(yè)化”對經(jīng)濟增長的碳排放脫鉤效應(yīng)是否存在差異，以及“去工業(yè)化”影響經(jīng)濟發(fā)展與碳排放相脫鉤的影響因素。

本文可能的邊際貢獻為：第一，基于發(fā)展與減排的雙重視角，研究去工業(yè)化對經(jīng)濟增長碳排放脫鉤效應(yīng)的影響，為“雙碳”目標(biāo)下的工業(yè)轉(zhuǎn)型路徑選擇提供經(jīng)驗支持；第二，引入政府財政能力變量，地區(qū)稟賦因素研究了去工業(yè)化對經(jīng)濟增長碳脫鉤效應(yīng)影響的差異，為制定差別化的碳達峰碳中和政策提供理論參考。黃河流域縣域經(jīng)濟體發(fā)展面臨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、城鎮(zhèn)化與落實“雙碳”目標(biāo)多重任務(wù)，推進縣域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展需統(tǒng)籌經(jīng)濟發(fā)展與碳減排之間的關(guān)系，兼顧縣域資源稟賦和發(fā)展條件的差異，因而以黃河流域縣域經(jīng)濟體為研究對象具有較強的典型性，對于深入理解地方政府落實“雙碳”目標(biāo)過程中正確處理發(fā)展與減排、整體與局部、長遠目標(biāo)與短期目標(biāo)、政府與市場之間的關(guān)系具有重要的啟示。

一、“去工業(yè)化”與“低碳增長”典型事實

（一）黃河流域縣域經(jīng)濟體的工業(yè)化現(xiàn)狀

為了對黃河流域縣域經(jīng)濟體工業(yè)化進程和去工業(yè)化現(xiàn)狀有一個直觀認識，本文根據(jù)縣域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒測算得出研究期內(nèi)工業(yè)化相關(guān)指標(biāo)的變動情況。圖1 為2010—2019 年黃河流域縣域經(jīng)濟體三次產(chǎn)業(yè)增加值比重變動趨勢。

如圖1所示，2011年以來，縣域經(jīng)濟體第一產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）比重持續(xù)下降，第二產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重在2012 年達到峰值（61.29%）后持續(xù)下降，整體呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢。與此同時，以服務(wù)業(yè)為主體的第三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重快速上升，并且第二產(chǎn)業(yè)占比與第三產(chǎn)業(yè)占比差距逐漸縮減。

為進一步探究黃河流域縣域經(jīng)濟體工業(yè)化發(fā)展進程，本文對黃河流域縣域經(jīng)濟體工業(yè)化峰值時間分布進行梳理。通過圖2 可以發(fā)現(xiàn)，黃河流域內(nèi)高達306 個縣域經(jīng)濟體在2015 年前達到工業(yè)化峰值，之后第二產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重便開始下降，同時以服務(wù)業(yè)為主體的第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重逐步上升，呈現(xiàn)出“去工業(yè)化”態(tài)勢。進一步分析發(fā)現(xiàn)，黃河流域縣域經(jīng)濟體中高達65.87%的縣域未完全實現(xiàn)工業(yè)化進程，其第二產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重未能達到黃河流域縣域平均水平后進行“去工業(yè)化”發(fā)展服務(wù)業(yè)?？梢?，黃河流域縣域經(jīng)濟體三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值表現(xiàn)為由農(nóng)業(yè)到工業(yè)再到服務(wù)業(yè)的變化態(tài)勢，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)越來越趨于服務(wù)化，第三產(chǎn)業(yè)對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的貢獻力度越來越大，“去工業(yè)化”現(xiàn)象較為明顯。而橫向的區(qū)域間比較表明不同縣域間工業(yè)化進程差距較大，部分縣域存在“過早去工業(yè)化”現(xiàn)象。

圖2 黃河流域縣域經(jīng)濟體工業(yè)化峰值時間分布

（二）黃河流域縣域經(jīng)濟體低碳增長進程

在物理學(xué)中，脫鉤指數(shù)用于描述物理量之間的響應(yīng)關(guān)系[11]。Tapio（2005）[12]提出新的脫鉤模型，并將其定義為碳排放變化率與經(jīng)濟增長變化率的比值，計算公式如式（1）所示。在式（1）中，△C與△GDP分別代表當(dāng)期與基期之間的碳排放量與地區(qū)生產(chǎn)總值的差異，C與GDP分別代表當(dāng)期碳排放量與地區(qū)生產(chǎn)總值。Tapio 模型目前廣泛應(yīng)用于環(huán)境經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域，根據(jù)Tapio 脫鉤指數(shù)可以將經(jīng)濟體的低碳增長進程分為強脫鉤、弱脫鉤、擴張脫鉤、強負脫鉤、弱負脫鉤、擴張負脫鉤、增長連結(jié)與衰退連結(jié)8種狀態(tài)。其中，強脫鉤是指經(jīng)濟變動為正值，碳排放變動為負值，為最佳狀態(tài)；強負脫鉤與之相反，表示最消極狀態(tài)。

基于Tapio 脫鉤模型，本文測度了黃河流域縣域經(jīng)濟體經(jīng)濟增長與碳排放的脫鉤情況（圖3）。根據(jù)各年度黃河流域縣域經(jīng)濟體脫鉤數(shù)量占縣域總量的比重大致可以分為兩個階段。第一階段為2011 年到2015 年，脫鉤數(shù)量占比從58.58%增長至74.93%，負脫鉤數(shù)量由45.38%降為20.58%。在此期間黃河流域縣域經(jīng)濟體經(jīng)濟發(fā)展與碳排放較為協(xié)調(diào)。第二階段為2016 年到2019 年，該研究期內(nèi)碳脫鉤占比數(shù)量波動性較大，經(jīng)濟增長與碳排放脫鉤狀態(tài)的穩(wěn)定性較弱，呈現(xiàn)出震蕩下降趨勢，負脫鉤數(shù)量占比在2019 年上升到42%，這意味著綠色、低碳的經(jīng)濟發(fā)展模式并未得到有效持久推進，經(jīng)濟增長仍舊處于高能耗、高污染的狀態(tài)。綜上，黃河流域縣域經(jīng)濟體經(jīng)濟增長與碳排放的脫鉤分布呈現(xiàn)較為劇烈的變動態(tài)勢，縣域經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護協(xié)調(diào)程度呈現(xiàn)出先改善后惡化的趨勢，說明縣域經(jīng)濟體在發(fā)展前期對資源的依賴一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展目標(biāo)，但后期隨著經(jīng)濟發(fā)展，依賴資源消耗來實現(xiàn)經(jīng)濟增長的粗放發(fā)展模式只會導(dǎo)致環(huán)境的惡化。

圖3 2011、2015、2019年黃河流域縣域經(jīng)濟體碳脫鉤格局

二、理論與假說

（一）“去工業(yè)化”與經(jīng)濟增長的碳排放脫鉤效應(yīng)

工業(yè)化是推動經(jīng)濟增長，跨越發(fā)展鴻溝的階梯，但工業(yè)化往往伴隨著經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的重型化，擴大了對化石能源的需求，加劇了二氧化碳排放[13]。對碳排放來源的分解也表明，工業(yè)部門的碳排放在碳排放總量中的占比最大[14]。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，勞動力、資本等生產(chǎn)要素逐步由工業(yè)流向服務(wù)業(yè)，服務(wù)業(yè)在國民經(jīng)濟中逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位。相比于工業(yè)，服務(wù)業(yè)對能源的需求顯著降低。同時，“正常去工業(yè)化”能夠更好地發(fā)揮服務(wù)業(yè)規(guī)模效應(yīng)，實現(xiàn)工業(yè)與服務(wù)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)，促進長期經(jīng)濟增長[15]。在環(huán)境經(jīng)濟學(xué)的研究文獻中，上述現(xiàn)象被稱為碳排放庫茲涅茨曲線[16]。盡管對曲線拐點的位置存在爭議，但隨著經(jīng)濟的增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由工業(yè)向服務(wù)業(yè)的轉(zhuǎn)變，碳排放會呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢，以人均收入衡量的經(jīng)濟增長與二氧化碳排放之間存在著倒“U”型的關(guān)系。

在全球化和全國統(tǒng)一大市場背景下，制造業(yè)產(chǎn)品的價格取決于具有一定壟斷勢力的大企業(yè)，這種大企業(yè)的所在地往往是在發(fā)達國家或者發(fā)達地區(qū)。如對于中國而言的“卡脖子”技術(shù)產(chǎn)品，其顯著的特征便是定價權(quán)被歐美等發(fā)達國家的大企業(yè)所掌控，在國內(nèi)，陶瓷、家具、重型機械、汽車等行業(yè)具備定價能力的企業(yè)及以其為核心的產(chǎn)業(yè)均集中在珠三角、長三角等發(fā)達地區(qū)。隨著制造業(yè)的快速發(fā)展，與工業(yè)密切相關(guān)的高端服務(wù)業(yè)興起，經(jīng)濟體中服務(wù)業(yè)占比逐漸上升，工業(yè)占比逐步下降，經(jīng)濟體呈現(xiàn)出去工業(yè)化的特征。對于欠發(fā)達地區(qū)，制造業(yè)產(chǎn)品作為價格的被動接受者，技術(shù)進步使得制造業(yè)產(chǎn)品相對價格顯著下降，制造業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)出的占比逐步被低端服務(wù)業(yè)替代，呈現(xiàn)出“過早去工業(yè)化”的典型特征。

也就是說，從工業(yè)到服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型的去工業(yè)化過程也是經(jīng)濟體逐步降低碳排放的過程。對于發(fā)達地區(qū)，去工業(yè)化過程常伴隨著高端服務(wù)業(yè)的快速增長，高端服務(wù)業(yè)相比于制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率高，對環(huán)境更為友好，以服務(wù)業(yè)為主導(dǎo)的增長模式將更為綠色，因而去工業(yè)化有助于經(jīng)濟體實現(xiàn)經(jīng)濟增長與碳排放相脫鉤。但如果是欠發(fā)達地區(qū)，當(dāng)工業(yè)化仍能夠推動經(jīng)濟發(fā)展時，過早去工業(yè)化則是用生產(chǎn)效率較低的低端服務(wù)業(yè)代替制造業(yè)。由于傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的勞動生產(chǎn)率低于制造業(yè)[17]，過早去工業(yè)化容易產(chǎn)生資源錯配，導(dǎo)致經(jīng)濟增長損失。在這種情形下，去工業(yè)化對經(jīng)濟增長的碳排放脫鉤效應(yīng)將有所下降。由此，我們提出了如下假說。

假說1：去工業(yè)化有助于經(jīng)濟增長與碳排放相脫鉤，但“過早去工業(yè)化”對經(jīng)濟增長的碳排放脫鉤效應(yīng)明顯下降。

作為發(fā)展中的轉(zhuǎn)型經(jīng)濟體，中國的經(jīng)濟發(fā)展不能忽視地方政府之間“為晉升而增長”的強大驅(qū)動力，地區(qū)去工業(yè)化的過程也是政府與市場共生演化共同發(fā)生作用的結(jié)果。因而，地方政府財政能力、地方傳統(tǒng)的發(fā)展模式將會顯著影響“去工業(yè)化”的經(jīng)濟增長碳排放效應(yīng)。

（二）地方政府財政能力的影響

中國是一個社會主義市場經(jīng)濟大國，政治上相對集權(quán)與經(jīng)濟上相對分權(quán)的中國式分權(quán)治理模式保障了經(jīng)濟發(fā)展的集中統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)與地方的差異化政策實施[18]。碳達峰碳中和目標(biāo)的落實不僅需要全國一盤棋，深入實施“1+N”的政策體系和行動方案，而且離不開地方政府的主動作為，對發(fā)展和減排進行權(quán)衡。由于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的差異，地方政府面臨著不同的激勵和約束，使得地方政府在發(fā)展與減排的選擇上存在一定程度的差異。地方政府一方面為了促就業(yè)、保民生，須確保一定的經(jīng)濟增長率；另一方面，為了落實“雙碳”目標(biāo)，需要促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，降低對石化能源的消耗，短期內(nèi)可能損失部分的經(jīng)濟增長。分稅制改革實現(xiàn)了中央政府在經(jīng)濟上特別是財政上的再集權(quán)[19]，但在地方政府層面，加劇了財權(quán)與事權(quán)的失衡，欠發(fā)達地區(qū)的財政支出缺口需要依賴中央政府的轉(zhuǎn)移支付來解決。地方政府面臨的財政壓力，往往會降低環(huán)境規(guī)制水平，對于高污染、高能耗的納稅大戶企業(yè)放寬限制，容忍落后產(chǎn)能進一步擴張與僵尸企業(yè)繼續(xù)生存，同時不斷招商引資，增加轄區(qū)內(nèi)工業(yè)企業(yè)數(shù)量，從而使得地區(qū)環(huán)境污染程度進一步惡化，這一情況也被一些學(xué)者的研究所證實。席鵬輝等（2017）[20]的研究表明，地方財政收入減少、財政壓力增加，顯著增加了地區(qū)工業(yè)的污染水平。包國憲和關(guān)斌（2019）[21]基于206 個地級市的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，財政壓力對地方政府的環(huán)境治理效率具有顯著的負向效應(yīng)，隨著財政壓力的增加，地方政府環(huán)境治理效率逐步降低。相反，在一些發(fā)達地區(qū)，當(dāng)?shù)胤截斦越o率較高，財政收入能夠滿足地方支出的需要時，地方政府往往會提高環(huán)境治理水平，推動經(jīng)濟向綠色轉(zhuǎn)型，從而使得經(jīng)濟增長對碳排放的依賴程度顯著下降。由此，我們提出了如下假說。

假說2：地方政府的財政自給率越強，經(jīng)濟體的去工業(yè)化越有利于經(jīng)濟發(fā)展與碳排放相脫鉤。

（三）傳統(tǒng)發(fā)展模式的影響

由于規(guī)模經(jīng)濟、學(xué)習(xí)效應(yīng)、協(xié)調(diào)效應(yīng)、適應(yīng)性預(yù)期以及既得利益約束等因素的存在，經(jīng)濟發(fā)展一旦選擇了某種模式和體制，則往往會沿著既定的方向不斷自我強化，想改變既定模式面臨著較大的困難。地方政府作為貫徹落實“雙碳”目標(biāo)的主體，在發(fā)展與減排權(quán)衡的過程中，由于資源稟賦和發(fā)展條件不同，去工業(yè)化對經(jīng)濟增長的碳脫鉤效應(yīng)則存在一定程度的差異。企業(yè)引進低碳技術(shù)或者進行技術(shù)創(chuàng)新都需要大量的投資，同時還存在產(chǎn)品結(jié)構(gòu)調(diào)整、經(jīng)營模式轉(zhuǎn)換的風(fēng)險，短期內(nèi)將會對企業(yè)經(jīng)營造成較大影響。因而，對于以重化工業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的地區(qū)，低碳轉(zhuǎn)型面臨著巨大的成本，無論是選擇創(chuàng)新型的減碳方式，還是選擇進取型的減碳方式[22]，短期內(nèi)地方政府都將面臨經(jīng)濟增長的損失。另一方面，經(jīng)濟增長模式以高污染、高消耗為特征的地區(qū)往往具有豐富的自然資源[23]。資源密集型產(chǎn)業(yè)集聚逐漸成長為地區(qū)支柱產(chǎn)業(yè)，進一步加劇環(huán)境壓力，削弱產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整所產(chǎn)生的減排效應(yīng)[24]。因此，經(jīng)濟增長對碳排放依賴程度較強的地區(qū)，高能耗產(chǎn)業(yè)是地區(qū)產(chǎn)出的主要來源，放棄污染型產(chǎn)業(yè)會導(dǎo)致經(jīng)濟增長的下降，導(dǎo)致經(jīng)濟結(jié)構(gòu)失衡，增長動力不足[25]。由此得到假說3。

假說3：傳統(tǒng)的經(jīng)濟發(fā)展模式如果對碳排放的依賴性越強，去工業(yè)化對經(jīng)濟增長的碳排放脫鉤效應(yīng)也將越弱。

三、研究設(shè)計

（一）模型設(shè)定

本文首先構(gòu)建了碳脫鉤指標(biāo)，通過面板數(shù)據(jù)計量模型檢驗去工業(yè)化對經(jīng)濟增長與碳排放脫鉤的影響，模型如下：

其中，i、t 分別表示觀測個體與觀測時間，D表示地區(qū)碳脫鉤指數(shù)，Dil 表示去工業(yè)化程度，X為選擇的一組控制變量，θi和θt分別表示不受控制的個體和時間因素，uit表示隨機誤差項。

經(jīng)濟增長的碳排放效應(yīng)涉及兩個方面的影響因素：一是去工業(yè)化對經(jīng)濟增長的影響；二是去工業(yè)化對碳排放的影響。為了進一步分析去工業(yè)化對經(jīng)濟增長碳排放脫鉤效應(yīng)的驅(qū)動機制，本文進一步設(shè)定模型（3）與模型（4）

其中，C表示地區(qū)碳排放量，GDP表示地區(qū)生產(chǎn)總值，其余符號含義與模型（2）相同。

（二）變量選擇

1.關(guān)鍵被解釋變量

碳脫鉤指數(shù)D。本文參考王書斌和徐盈之（2015）[26]構(gòu)建的霧霾脫鉤指數(shù)，將碳排放脫鉤指數(shù)定義為地區(qū)生產(chǎn)總值與碳排放量之間的比值，以反映經(jīng)濟增長對碳排放依賴程度。同時，本文選擇Tapio 脫鉤指數(shù)作為被解釋變量的替代變量，以此來檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性。由于Tapio 脫鉤指數(shù)存在負值，本文在取對數(shù)前參考陸銘和陳釗（2004）[27]做法，將數(shù)據(jù)同時加100，以解決負值無法取對數(shù)的問題。

2.核心解釋變量

去工業(yè)化程度Dil。由于無法獲取縣級層面工業(yè)產(chǎn)業(yè)（工業(yè)就業(yè)人數(shù)）、制造業(yè)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)就業(yè)人數(shù)）等詳細數(shù)據(jù)，所以本文選擇第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值作為工業(yè)化發(fā)展水平的代理變量，記為Ind。參考王文和孫早（2017）[28]的做法，將去工業(yè)化程度表示為Dil=1-Ind。

3.控制變量

根據(jù)王鋒等 （2010）[29]、 王藝明等（2014）[30]、嚴(yán)成樑等（2016）[31]的研究內(nèi)容，本文選擇人均經(jīng)濟發(fā)展水平、金融發(fā)展?fàn)顩r、財政支出強度、人口密度等影響碳排放脫鉤的重要影響因素加入模型之中。其中：Pgdp 表示人均經(jīng)濟發(fā)展水平，用地區(qū)生產(chǎn)總值與地區(qū)戶籍人口的比值來衡量；Fina表示金融發(fā)展?fàn)顩r，用年末金融機構(gòu)各項貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來衡量；Gov表示政府支出強度，用地方財政一般公共預(yù)算支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來衡量；Pop表示人口密度，用人口數(shù)量與行政區(qū)域面積的比值來代表。

（三）數(shù)據(jù)說明

本文中，DMSP/OLS 與NPP/VIIRS 等測算夜間燈光的數(shù)據(jù)來源于美國國家地球物理數(shù)據(jù)中心，各省區(qū)能源消耗數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》（2011—2020 年）。目前，我國能源消耗統(tǒng)計數(shù)據(jù)僅限于省級層面，難以通過化石能源消耗量直接計算縣級尺度行政區(qū)的碳排放量。因而本文參考Chen 等[32]做法，通過夜間燈光擬合校正數(shù)據(jù)與省級能源消費統(tǒng)計碳排放數(shù)據(jù)構(gòu)建黃河流域縣域碳排放數(shù)據(jù)，這一方法在已有研究中得到運用，具有較高可信度。碳排放具體估算方法包括如下步驟：第一，對DMSP/OLS 與NPP/VIIRS 夜間燈光數(shù)據(jù)進行擬合校正，并裁剪得出黃河流域省、市、縣三級燈光數(shù)據(jù)。第二，基于能源消費數(shù)據(jù)計算省級層面碳排放量。第三，建立省級夜間燈光數(shù)據(jù)與能源消耗碳排放量回歸模型，并得出逐年燈光數(shù)據(jù)與碳排放的擬合參數(shù)。第四，基于擬合參數(shù)，通過各縣域燈光數(shù)值計算得出黃河流域縣域經(jīng)濟體的碳排放數(shù)據(jù)。

黃河流域縣級行政區(qū)生產(chǎn)總值、人口數(shù)量、財政支出、金融狀況等數(shù)據(jù)來源于《中國縣域統(tǒng)計年鑒》（2011—2020 年）、歷年各地級市統(tǒng)計年鑒和各縣國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。為剔除價格因素影響，地區(qū)生產(chǎn)總值均以2010 年為基期進行了平減處理。由于缺乏縣級尺度的價格指數(shù)，各縣域GDP 以所在省區(qū)的GDP 平減指數(shù)進行平減。

傳統(tǒng)課堂，講臺往往是教師一個人“唱獨角戲”的舞臺，課上、課下學(xué)生處于被動接受的地位，有問題不能第一時間溝通交流，嚴(yán)重影響學(xué)習(xí)效果。在線開放課程為師生間、生生間提供交流的平臺。教師利用平臺提出問題，引發(fā)討論；學(xué)生無論在課上還是課下均可第一時間參與進來，交流各自的想法。另外，學(xué)生間也可以在課程平臺自發(fā)地討論學(xué)習(xí)內(nèi)容，協(xié)作完成學(xué)習(xí)任務(wù)。

表1是變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，碳脫鉤指數(shù)均值為7.3956，大致處于中等水平，說明黃河流域縣域普遍比較注重經(jīng)濟增長與碳環(huán)境保護相協(xié)調(diào)。核心解釋變量Dil 中位數(shù)為0.5166，并且各縣去工業(yè)化指標(biāo)存在較為明顯的差異，離散系數(shù)為0.35（標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比值）。同時，人均經(jīng)濟發(fā)展水平、金融發(fā)展?fàn)顩r、財政支出強度和人口密度等控制變量總體上也較為離散，區(qū)域間差異較大。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

根據(jù)F檢驗結(jié)果，固定效應(yīng)模型（FE）優(yōu)于混合最小二乘法（OLS）；LM檢驗結(jié)果顯示，隨機效應(yīng)模型（RE）優(yōu)于混合最小二乘法（OLS）；Hausman檢驗結(jié)果顯示固定效應(yīng)模型（FE）優(yōu)于隨機效應(yīng)模型（RE）。因而本文選用固定效應(yīng)模型（FE）進行實證檢驗，同時給出隨機效應(yīng)模型（RE）與混合最小二乘法（OLS）的回歸結(jié)果以便對比討論。模型（2）至模型（4）基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表2、表3所示。

表2 模型（3）和模型（4）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3 模型（2）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

通過表2 的列（2）和列（5）結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)被解釋變量為LnC 和LnGDP 時，Dil 的估計系數(shù)分別為-0.8819 和-0.0686，并通過了1%的顯著性檢驗，這說明去工業(yè)化對碳排放有顯著的正向影響，同時，去工業(yè)化不利于地區(qū)經(jīng)濟增長。但是，去工業(yè)化對經(jīng)濟增長的碳排放脫鉤效應(yīng)具有正向影響，混合OLS 與隨機效應(yīng)（RE）回歸結(jié)果同樣支持上述結(jié)論。

進一步地，表3 中列（2）顯示，當(dāng)被解釋變量為LnD時，Dil的系數(shù)為0.8133，且在1%的水平上顯著，同時具有經(jīng)濟顯著性與統(tǒng)計顯著性，表明以第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重衡量的去工業(yè)化與地區(qū)碳脫鉤具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。這說明在總體上黃河流域縣級行政區(qū)去工業(yè)化能夠獲得經(jīng)濟增長與碳排量下降的“雙贏”效益。混合OLS 與隨機效應(yīng)（RE）回歸結(jié)果同樣支持上述結(jié)論。

表3還顯示，在控制變量方面，財政支出強度（Gov）與碳脫鉤水平呈負相關(guān)，并通過了5%的顯著性檢驗，表明財政支出對經(jīng)濟增長的碳排放脫鉤有負向效應(yīng)。金融發(fā)展?fàn)顩r（Fina）與碳脫鉤水平呈正相關(guān)，但并未通過至少10%的顯著性檢驗，表明黃河流域縣域經(jīng)濟體金融發(fā)展?fàn)顩r對地區(qū)碳脫鉤并無顯著影響。人均經(jīng)濟發(fā)展水平（Pgdp）與碳脫鉤水平呈正相關(guān)，并通過了5%的顯著性檢驗，表明經(jīng)濟增長能夠促進碳脫鉤水平的提升。這意味著黃河流域縣域總體上形成了以綠色、低碳為特征的經(jīng)濟發(fā)展模式，人均GDP 的提升并不會伴隨著碳排放量的大幅增加。人口密度（Pop）與碳脫鉤水平呈負相關(guān)，并通過了10%的顯著性檢驗，表明人口規(guī)模的增加在資源消耗、交通運輸?shù)确矫娑紝μ寂欧帕康脑黾泳哂幸欢ù龠M作用。

（二）內(nèi)生性討論與穩(wěn)健性檢驗

為驗證基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性，本文進一步在內(nèi)生性分析、縮尾處理、排除樣本誤差和替換變量等方面進行討論與檢驗。

1.內(nèi)生性討論

表4 內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

2.穩(wěn)健性檢驗

（1）排除樣本誤差。我國縣級層面行政區(qū)劃中分為縣、縣級市等不同類型，相比于縣，縣級市往往掌握著更多的自主管轄權(quán)，可以調(diào)動更多的經(jīng)濟資源[33]，因而本文進行剔除縣級市樣本進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表4 列（2）所示?？梢园l(fā)現(xiàn)核心解釋變量估計系數(shù)顯著為正，排除縣級市影響后基準(zhǔn)檢驗結(jié)論依然成立。

（2）縮尾處理。為避免異常值等問題對實證結(jié)果的影響，本文對LnD與Dil進行上下1%的雙邊縮尾處理，結(jié)果如表4 列（3）所示?？梢园l(fā)現(xiàn)對被解釋變量與核心解釋變量縮尾處理后結(jié)果依舊支持基準(zhǔn)回歸結(jié)論。

（3）替換變量。本文選擇Tapio 脫鉤指數(shù)作為被解釋變量的替換變量，由于Tapio 脫鉤指數(shù)為負向指標(biāo)，因此LnTapio 與Dil 回歸系數(shù)為負值時表明去工業(yè)化有助于實現(xiàn)碳脫鉤。通過表4 的列（4）結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，Dil的系數(shù)為-0.0979，并通過了1%的顯著性檢驗，說明基準(zhǔn)回歸結(jié)果依舊成立。

五、進一步討論

（一）過早去工業(yè)化的影響

正常去工業(yè)化與過早去工業(yè)化會對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生迥然相異的影響[17]，因此有必要將兩者分開研究。本文參考尹虹潘（2019）[34]研究內(nèi)容，中國改革開放以來第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP 比重的倒“U”型拐點約為48%，因而本文將第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值為0.48 作為去工業(yè)化狀態(tài)的臨界值。當(dāng)Dil-0.48＜0時，認為該地區(qū)為過早去工業(yè)化（GZ-Dil）；當(dāng)Dil-0.48＞0 時，認為該地區(qū)為正常去工業(yè)化（HL-Dil）。通過表5 列（1）結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，過早去工業(yè)化與正常去工業(yè)化都會對地區(qū)碳脫鉤有顯著的促進作用，但“過早去工業(yè)化”的影響效應(yīng)弱于“正常去工業(yè)化”下的情形，“過早去工業(yè)化”會對經(jīng)濟長期發(fā)展產(chǎn)生不利影響[3]。

表5 去工業(yè)化類型、政府財政能力與傳統(tǒng)發(fā)展模式的影響結(jié)果

（二）政府財政能力

考慮到地方政府的財政能力，本文檢驗了不同的財政自給水平下，去工業(yè)化對經(jīng)濟增長碳排放脫鉤效應(yīng)的影響。借鑒劉樹鑫等（2021）[35]做法，采用各縣域公共財政收入與公共財政支出的比重衡量財政自給率，并與核心解釋變量Dil 相乘得到兩者的交互項Dil×Czzj，模型設(shè)定如式（5）所示。

其中，交互項Dil×Czzj 系數(shù)是本節(jié)關(guān)注的對象，其被稱為調(diào)節(jié)效應(yīng)[36]，刻畫財政自給率對去工業(yè)化的調(diào)節(jié)作用，其含義為“不同財政自給率下，去工業(yè)化對經(jīng)濟增長碳脫鉤影響效應(yīng)的差異”。

回歸結(jié)果如表5 列（2）所示。財政自給率與去工業(yè)化交互項的系數(shù)為0.4999，并通過了5%的顯著性檢驗，這意味著財政自給水平可以協(xié)同去工業(yè)化來降低經(jīng)濟增長對碳排放的依賴性，財政自給率越大、財政壓力越小，去工業(yè)化對碳脫鉤水平的提升作用越強。相反，因財政壓力引致的工業(yè)增長往往是以犧牲環(huán)境為代價[37]。

（三）傳統(tǒng)的發(fā)展模式

考慮到去工業(yè)化效應(yīng)會受到傳統(tǒng)發(fā)展模式的影響，本文根據(jù)樣本結(jié)尾年份（2019 年）各縣區(qū)經(jīng)濟增長與碳排放脫鉤水平，基于自然斷裂點法將樣本分為三組：脫鉤指數(shù)介于0～6.93 之間的經(jīng)濟體，定義為低水平碳脫鉤發(fā)展模式（Dsp）；脫鉤指數(shù)介于6.93～7.93 之間的經(jīng)濟體，定義為中水平碳脫鉤發(fā)展模式（Zsp）；脫鉤指數(shù)介于7.93～10.15 之間的經(jīng)濟體，定義為高水平碳脫鉤發(fā)展模式（Gsp）。基于不同的碳脫鉤水平組，進一步探究去工業(yè)化對經(jīng)濟增長的碳排放脫鉤效應(yīng)。

由表5 中列（3）可以看出，Dsp、Zsp 與Gsp估計系數(shù)分別為0.5027、0.6535 與1.2317，并且除低水平區(qū)域外，其余兩水平區(qū)均通過了1%的顯著性水平檢驗。不同水平區(qū)域去工業(yè)化對碳脫鉤的影響程度大不相同。低水平碳脫鉤區(qū)域去工業(yè)化對地區(qū)碳脫鉤水平的提升并未呈現(xiàn)顯著的影響效應(yīng)；中、高水平碳脫鉤區(qū)域去工業(yè)化促進了碳脫鉤水平的提升，并且高水平區(qū)域的促進程度高于中水平區(qū)域。低水平脫鉤狀態(tài)無異于兩種原因造成：一是經(jīng)濟增長速率不高，同時伴有一定數(shù)額的碳排放產(chǎn)生；二是經(jīng)濟高速增長，但衍生了大量的碳排放。在此狀態(tài)下去工業(yè)化一方面會削弱了原本就低迷的經(jīng)濟增長動力，造成地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展陷入“困境”。另一方面，經(jīng)濟發(fā)展高度依賴碳排放下，強行去工業(yè)化發(fā)展非工業(yè)化產(chǎn)業(yè)雖能夠抑制碳排放，但會造成新型發(fā)展模式不能適應(yīng)現(xiàn)實經(jīng)濟發(fā)展，新舊經(jīng)濟增長動力未能有效銜接，新動力不足造成經(jīng)濟發(fā)展出現(xiàn)停滯[25]，同樣會使碳脫鉤水平并無顯著提升。高水平碳脫鉤區(qū)相較于中水平區(qū)域，其經(jīng)濟發(fā)展初步實現(xiàn)了經(jīng)濟增長與碳排放的脫鉤，去工業(yè)化與低碳發(fā)展是內(nèi)在統(tǒng)一的。

六、結(jié)論與政策建議

本文利用2010—2019 年黃河流域縣域面板數(shù)據(jù)，通過固定效應(yīng)模型分析去工業(yè)化對經(jīng)濟增長與碳排放相脫鉤的影響，并進一步討論過早去工業(yè)化和正常去工業(yè)化、政府財政能力、傳統(tǒng)發(fā)展模式下去工業(yè)化對經(jīng)濟增長與碳排放相脫鉤影響的差異。研究發(fā)現(xiàn)：“去工業(yè)化”對經(jīng)濟增長與碳排放相脫鉤的影響與地方政府的財政能力密切相關(guān)，并存在顯著的路徑依賴效應(yīng)。地方政府的財政能力越強，“去工業(yè)化”對經(jīng)濟增長與碳排放相脫鉤的正向效應(yīng)越明顯；“碳脫鉤”水平越高的地區(qū)，“去工業(yè)化”對經(jīng)濟增長與碳排放相脫鉤的影響效應(yīng)越強。據(jù)此，本文提出如下建議：

第一，正確處理工業(yè)與服務(wù)業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系，保持工業(yè)GDP 占比基本穩(wěn)定于合理區(qū)間，謹(jǐn)防過早去工業(yè)化。我國工業(yè)發(fā)展取得偉大成就，但必須清楚地認識到我國工業(yè)“大而不強”、發(fā)展不平衡不充分的問題突出，并且在產(chǎn)業(yè)升級過程中，制造業(yè)的“引擎”功能并未消失[38]。去工業(yè)化“去”的只是高污染、高能耗產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟中的比重，是為了淘汰落后產(chǎn)能，剔除僵尸企業(yè)?；诖?，黃河流域縣域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級應(yīng)立足工業(yè)化發(fā)展階段，堅持以提高產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量為主，依托《中國制造2025》強國戰(zhàn)略，引導(dǎo)落后產(chǎn)能有序退出，提高發(fā)展質(zhì)量與產(chǎn)業(yè)競爭力，構(gòu)建工業(yè)與服務(wù)業(yè)良性發(fā)展機制，防止工業(yè)化進程未有效推進的情況下盲目發(fā)展服務(wù)業(yè)，造成服務(wù)業(yè)與制造業(yè)發(fā)展“脫軌”。

第二，尊重地區(qū)發(fā)展差異，有序推進地區(qū)經(jīng)濟的低碳增長。黃河流域發(fā)展不平衡不充分與產(chǎn)業(yè)倚能倚重問題突出，經(jīng)濟發(fā)展模式難以快速轉(zhuǎn)換。這需要黃河流域縣域在落實碳達峰碳中和目標(biāo)時要把握自身的定位，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，培育特色經(jīng)濟，探尋差異化發(fā)展路徑。對于經(jīng)濟發(fā)展對碳排放依賴程度較大的地區(qū)，要有序轉(zhuǎn)型、分步推進，推動高污染行業(yè)多元化結(jié)構(gòu)發(fā)展，在最大限度降低對地區(qū)環(huán)境破壞的同時避免新型發(fā)展模式動力不足造成經(jīng)濟發(fā)展停滯。碳脫鉤效應(yīng)優(yōu)勢區(qū)應(yīng)總結(jié)既有做法與工業(yè)轉(zhuǎn)型路徑機理，加快發(fā)展低碳技術(shù)，發(fā)揮碳脫鉤引領(lǐng)作用，推動全流域碳減排水平的提升。

第三，充分考慮地區(qū)財政能力的影響，最大限度降低去工業(yè)化對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的負面影響。一方面，上級政府要使縣域經(jīng)濟體更多地獲得經(jīng)濟增長帶來的稅收分成，適當(dāng)提高縣域政府在共享稅中的分成比例，提高縣域財政收入，降低收支缺口，促使財力與支出責(zé)任相匹配，避免因財政壓力而引致發(fā)生污染行為；另一方面，縣域財政支出應(yīng)量入為出、合理分配，財政政策要支持高質(zhì)量、低能耗的企業(yè)發(fā)展，避免財政資金流向落后產(chǎn)能，造成財政壓力上升且效益低下的困境。進一步地，提高環(huán)境污染治理的轉(zhuǎn)移支付力度，根據(jù)各縣域碳脫鉤水平與工業(yè)化發(fā)展階段，結(jié)合地區(qū)財政狀況合理安排環(huán)保支出轉(zhuǎn)移支付比重。