碳達(dá)峰碳中和背景下工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展探索

鄭滿滿 鄭申海

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目（61902046）。

作者簡(jiǎn)介：鄭滿滿，碩士，重慶市巴南區(qū)經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)，高級(jí)經(jīng)濟(jì)師。研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、應(yīng)用經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)相關(guān)領(lǐng)域;鄭申海，博士，重慶郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院講師，研究方向：大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別。

摘 要：在國(guó)家碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的指引下，經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展迎來(lái)重要發(fā)展機(jī)遇期，同時(shí)也面臨一定挑戰(zhàn)。從工業(yè)視角、構(gòu)建環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系多元回歸模型，驗(yàn)證環(huán)境庫(kù)茲捏茨曲線假設(shè)，探索工業(yè)污染演變趨勢(shì)，提出雙碳背景下工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：工業(yè)污染;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);多元回歸;環(huán)境庫(kù)茲捏茨曲線

中圖分類號(hào)：F2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.11.003

1 理論背景

環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的探討歷來(lái)已久，Grossman（1991）和Krueger（1995）通過(guò)深入研究多個(gè)國(guó)家與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系，分析得出人均GDP與環(huán)境污染之間存在倒“U”型曲線關(guān)系的觀點(diǎn)，即隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，環(huán)境質(zhì)量會(huì)呈現(xiàn)先惡化后改善的倒“U”趨勢(shì)，這條倒“U”型曲線也被稱作環(huán)境庫(kù)茲捏茨曲線（Environmental Kuznels Curve，EKC）。隨后，越來(lái)越多的學(xué)者從不同數(shù)據(jù)來(lái)源和角度對(duì)環(huán)境庫(kù)茲捏茨曲線進(jìn)一步研究，發(fā)現(xiàn)曲線的不同呈現(xiàn)形狀，如倒U型、U型、N型、倒N型等，Markandya A（2006）分析超過(guò)150年的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)收入與空氣污染存在倒“U”型曲線，丁繼紅、年艷（2010）研究發(fā)現(xiàn)江蘇省綜合污染指數(shù)與人均GDP呈現(xiàn)“N”形曲線特，馬樹(shù)才、李國(guó)柱（2006）則發(fā)現(xiàn)工業(yè)廢水、廢氣與人均GDP之間沒(méi)有顯著關(guān)系。

研究指標(biāo)選取方面，國(guó)外研究對(duì)空氣質(zhì)量污染濃度指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的討論，國(guó)內(nèi)研究主要包括空氣中主要污染物、工業(yè)三廢排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的討論。此外，李小勝等（2014）進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境污染質(zhì)量不僅單純與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有關(guān)，人口、科學(xué)技術(shù)、貿(mào)易開(kāi)放、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、教育水平等因素也一定程度影響了環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)。姚成勝（2020）分析工業(yè)聚集、人口城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化以及三者的關(guān)聯(lián)效應(yīng)對(duì)環(huán)境污染的影響。吳信科（2019）通過(guò)空間數(shù)據(jù)分析檢驗(yàn)了FDI和污染物排放在空間維度上的集聚性和相關(guān)性。

實(shí)證研究方法方面，國(guó)內(nèi)外普遍采納有OLS、GMM、VAR回歸等統(tǒng)計(jì)分析方法。D.Armeanu（2018）分析歐盟28個(gè)成員國(guó)數(shù)據(jù)，運(yùn)用OLS回歸分析，證實(shí)了硫氧化物排放和非甲烷揮發(fā)性有機(jī)化合物排放情況下的 EKC 假設(shè)，YS Kong（2019）等分析對(duì)比了14個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家與15個(gè)發(fā)展中國(guó)家，運(yùn)用GMM回歸分析，在固體、液體、氣體、制造業(yè)和建筑業(yè)的排放情況下，證實(shí)了EKC 假設(shè)，金殿臣（2017）運(yùn)用中國(guó)31個(gè)省級(jí)地區(qū)2004-2015年的面板數(shù)據(jù)工業(yè)固體廢物生產(chǎn)量，說(shuō)明了中國(guó)的工業(yè)污染與工業(yè)增長(zhǎng)存在明顯的庫(kù)茲涅茨倒“U”型曲線關(guān)系，也有針對(duì)部分區(qū)域或省市的研究，李治國(guó)（2013）選取1981-2009年山東省人均GDP和衡量環(huán)境污染水平的數(shù)據(jù)，建立經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染的VAR模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)論表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的庫(kù)茲涅茨“倒U型”曲線是否存在取決于地區(qū)的數(shù)據(jù)和衡量環(huán)境污水平指標(biāo)的不同。

已有文獻(xiàn)關(guān)于環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究創(chuàng)造了豐富的理論經(jīng)驗(yàn)，本文考慮現(xiàn)實(shí)社會(huì)中經(jīng)濟(jì)等因素對(duì)環(huán)境污染影響，構(gòu)建環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系多元回歸模型，采用1981-2015年間全國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、工業(yè)廢氣排放等數(shù)據(jù)，展開(kāi)模型實(shí)證分析，對(duì)實(shí)證分析結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，直觀地呈現(xiàn)工業(yè)廢氣排放隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等因素發(fā)展變化趨勢(shì)，探討工業(yè)低碳減排、工業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展實(shí)現(xiàn)路徑。

2 模型創(chuàng)建

2.1 模型構(gòu)建

多元回歸分析是研究多個(gè)變量之間關(guān)系的回歸分析方法，通過(guò)建立經(jīng)濟(jì)變量與解釋變量之間的數(shù)學(xué)模型，對(duì)建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行R檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)，t檢驗(yàn)，在符合判定條件的情況下把給定的解釋變量的數(shù)值代入回歸模型，從而計(jì)算出經(jīng)濟(jì)變量的未來(lái)值即預(yù)測(cè)值。

根據(jù)EKC假設(shè)，國(guó)際常用簡(jiǎn)化環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線計(jì)量模型為：

Grossman and Krueger（1995）將模型拓展到三次函數(shù)式：

其中：Et為第t年環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)，c為地區(qū)特征相關(guān)參數(shù)，Yt為第t年國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出指標(biāo)，ut為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

本文參考李小勝（2014）的結(jié)論，引入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、進(jìn)出口、科技、教育等6個(gè)與環(huán)境污染可能相關(guān)的變量因素，借鑒Grossman and Krueger、YS Kong計(jì)量方法思路，構(gòu)建三次多元回歸模型：

其中：E為全國(guó)工業(yè)廢氣污染情況，gdp代表經(jīng)濟(jì)情況，ρ代表人口情況，ig代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，MX代表對(duì)外開(kāi)放水平，s代表科技水平，e代表教育水平，t為時(shí)間。為克服數(shù)據(jù)異方差、數(shù)量級(jí)不一致，對(duì)環(huán)境指標(biāo)E、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)gdp采用對(duì)數(shù)值。

2.2 指標(biāo)定義

考慮數(shù)據(jù)全面性、可得性，參考相關(guān)研究指標(biāo)的選取方式，各項(xiàng)指標(biāo)具體定義如下：

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：人均國(guó)內(nèi)總產(chǎn)值（元）;人口：人口自然增長(zhǎng)率（%）;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：工業(yè)占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重（%）;對(duì)外開(kāi)放水平：選用進(jìn)出口占比：進(jìn)出口總額占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重（%）;科技水平：科學(xué)研究占財(cái)政支出比例（%）;教育水平：教育占財(cái)政支出比例（%）。工業(yè)廢氣排放量：企業(yè)廠區(qū)內(nèi)燃料燃燒和生產(chǎn)工藝過(guò)程中產(chǎn)生的二氧化硫氣體總量（噸），數(shù)據(jù)來(lái)源于《國(guó)家統(tǒng)計(jì)局》《中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)》。

2.3 方差分析與參數(shù)估計(jì)

運(yùn)用Matlab數(shù)學(xué)工具對(duì)多元回歸計(jì)量模型進(jìn)行方差分析與參數(shù)估計(jì)。方差分析主要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目傮w回歸效果，方差分析的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)顯著則模型總體擬合效果較好，但這不能說(shuō)明每個(gè)變量均對(duì)回歸模型顯著，必須對(duì)解釋變量逐個(gè)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)以決定是否保留在模型中。本文運(yùn)用逐步回歸（stepwise）方法確定保留在模型中的變量，計(jì)算式（3）中各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)的顯著性，逐步回歸結(jié)果顯示各解釋變量指標(biāo)并不完全顯著。其中人口指標(biāo)ρ、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)ig、科技水平指標(biāo)s的p值遠(yuǎn)大于0.05，極其不顯著，被排除在外，最后保留經(jīng)濟(jì)、進(jìn)出口、教育等3個(gè)因素，得到適合的工業(yè)廢氣多元?dú)w回模型，計(jì)算模型在5%顯著性水平下檢驗(yàn)結(jié)果。

表1方差分析方面，剔除變量后的模型的均方根誤差、判定系數(shù)等統(tǒng)計(jì)量十分顯著，模型回歸效果好。表2參數(shù)估計(jì)方面，對(duì)外開(kāi)放解釋變量極其顯著，經(jīng)濟(jì)及經(jīng)濟(jì)冪數(shù)和教育水平比較顯著，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)狀況、對(duì)外開(kāi)放、教育水平與工業(yè)廢氣排放存在多元回歸關(guān)系。根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，得到以下回歸結(jié)果：

lnEt=1.5717+3.9884lngdpt-0.5655lngdpt2+0.0276lngdpt3+0.0116MXt-0.023et （4）

3 實(shí)證分析

運(yùn)用matlab對(duì)構(gòu)建多元回歸模型數(shù)據(jù)擬合，繪制散點(diǎn)圖，分析工業(yè)廢氣排放趨勢(shì)。

圖1表明1983-2015年間工業(yè)廢氣排放量呈現(xiàn)明顯倒“U”型趨勢(shì)，即工業(yè)廢氣的排放量隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)逐漸增加，目前處于倒“U”型的前中期，暫未觀察到峰值出現(xiàn)，根據(jù)環(huán)境庫(kù)茲捏茨曲線（EKC）倒“U”型假設(shè)，在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)，可預(yù)測(cè)隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長(zhǎng)，工業(yè)廢氣的排放量仍然會(huì)逐步增加，當(dāng)達(dá)到拐點(diǎn)后持續(xù)下降，整體將會(huì)呈現(xiàn)倒“U”型趨勢(shì)。這與碳達(dá)峰碳中和實(shí)現(xiàn)路徑一致，碳達(dá)峰是二氧化碳排放軌跡由快到慢不斷攀升、到達(dá)年增長(zhǎng)率為零的拐點(diǎn)后持續(xù)下降的過(guò)程，直到碳排放量與碳清除量相抵，實(shí)現(xiàn)碳中和。

4 結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

本文構(gòu)建環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系模型，對(duì)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)開(kāi)展實(shí)證分析，結(jié)果說(shuō)明了環(huán)境庫(kù)茲捏茨曲線（EKC）的存在，即工業(yè)廢氣排放量隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)現(xiàn)明顯倒“U”型趨勢(shì)，短期內(nèi)隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，工業(yè)廢氣污染程度預(yù)計(jì)將更加最嚴(yán)重，環(huán)境問(wèn)題也會(huì)更為突出，未來(lái)工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展任重道遠(yuǎn)。

4.2 相關(guān)建議

工業(yè)是碳排放的重要領(lǐng)域，能否率先達(dá)峰，特別是重點(diǎn)行業(yè)能否提前達(dá)峰，將是我國(guó)兌現(xiàn)應(yīng)對(duì)氣候變化承諾的關(guān)鍵。雙碳目標(biāo)下針對(duì)我國(guó)工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提出以下建議：

（1）進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)工業(yè)行業(yè)深度減排。近年來(lái)，我國(guó)工業(yè)在保持快速發(fā)展勢(shì)頭的同時(shí)，必須清醒認(rèn)識(shí)到，當(dāng)前我國(guó)工業(yè)結(jié)構(gòu)偏重、綠色技術(shù)創(chuàng)新能力不強(qiáng)、高端綠色產(chǎn)品供給不充分、區(qū)域工業(yè)綠色發(fā)展不平衡等問(wèn)題依然存在。未來(lái)，工業(yè)仍將是中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?，這就意味著我國(guó)工業(yè)領(lǐng)域?qū)μ寂欧趴偭咳杂幸欢ㄐ枨蟆ｋS著工業(yè)能效不斷提高，工業(yè)節(jié)能空間不斷壓縮，要確保碳達(dá)峰、碳中和的目標(biāo)任務(wù)，需要進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)深度減排。

（2）堅(jiān)決遏制高耗能高排放項(xiàng)目盲目發(fā)展。新建、擴(kuò)建鋼鐵、水泥、平板玻璃、電解鋁等高耗能高排放項(xiàng)目嚴(yán)格落實(shí)產(chǎn)能等量或減量置換，出臺(tái)煤電、石化、煤化工等工業(yè)行業(yè)產(chǎn)能控制政策;提升高耗能高排放項(xiàng)目能耗準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn);加強(qiáng)產(chǎn)能過(guò)剩分析預(yù)警和窗口指導(dǎo)。

（3）推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。加快制定能源、鋼鐵、有色金屬、石化化工、建材等行業(yè)和領(lǐng)域碳達(dá)峰實(shí)施方案;以節(jié)能降碳為導(dǎo)向，修訂工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指導(dǎo)目錄;開(kāi)展鋼鐵、煤炭去產(chǎn)能“回頭看”，鞏固去產(chǎn)能成果;加快推進(jìn)工業(yè)領(lǐng)域低碳工藝革新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（4）大力發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè)。加快發(fā)展新一代信息技術(shù)、生物技術(shù)、新能源、新材料、高端裝備、新能源汽車(chē)、綠色環(huán)保以及航空航天、海洋裝備等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè);建設(shè)綠色制造體系。推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)與綠色低碳產(chǎn)業(yè)深度融合。

參考文獻(xiàn)

[1]Grossman G M，Krueger A B.Environmental Impacts of a North Ame-rican Free Trade Agreement[R].NBER，Workingpaper，1991（3914）.

[2]Grossman G M，Krueger A B.Economic Growth and the Environment[J].The Quarterly Journal of Econnomics，1995，110（2）：353-377.

[3]Markandya A，Golub A，Pedroso-Galinato S.Empirical Analysis of National Income and SO2 Emissions in selected European Countris[J].Environmentaland Resource Economics，2006，（35）：221-257.

[4]丁繼紅，年艷.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系剖析——以江蘇省為例[J].南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究，2010，（2）.

[5]馬樹(shù)才，李國(guó)柱.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系的Kuznets曲線[J].統(tǒng)計(jì)研究，2006，（8）.

[6]李小勝，余芝雅，安慶賢.中國(guó)省際環(huán)境全要素生產(chǎn)率及其影響因素分析[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2014，（10）.

[7]姚成勝，曹紫怡，韓媛媛.工業(yè)集聚、人口城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化與環(huán)境污染[J].地域研究與開(kāi)發(fā)，2020，（5）.

[8]Armeanu Daniel，Vintil Georgeta，Andrei Jean Vasile.Exploring the link between environmental pollution and Economic growth in EU-28 countries： Is there an environmental Kuznets curve？ [J].PLOS ONE，2018，（5）：0195708.

[9]Yu Sheng Kong，Rabnawaz Khan.To examine environmental pollution by economic growth and their impact in an environmental Kuznets curve （EKC） among developed and developing countries[J].PLOS ONE，2019，14（3）：0209532.

[10]金殿臣，李媛，楊丹輝.工業(yè)污染與工業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)系研究—基于中國(guó)2004-2015年省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].現(xiàn)代管理科學(xué)，2017，（6）.

[11]李治國(guó)，周德田.基于VAR模型的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系實(shí)證分析——以山東省為例[J].企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2013，（8）.

[12]李小勝，余芝雅，安慶賢.中國(guó)省級(jí)環(huán)境全要素生產(chǎn)率及其影響因素分析[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2014，24（10）.