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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。