□蘭梓睿
為有效應(yīng)對氣候變化帶來的一系列環(huán)境污染、氣溫升高等問題,2020 年9 月習(xí)近平主席在聯(lián)合國大會(huì)一般性辯論上宣布,中國將提高國家自主貢獻(xiàn)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(dá)到峰值,努力爭取2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和。中國作為碳排放第一大國及經(jīng)濟(jì)體量最大的發(fā)展中國家,在積極主動(dòng)承擔(dān)減排責(zé)任過程中一直探尋實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展的對策方法。這就意味著中國必須重視能源結(jié)構(gòu)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型發(fā)展。而工業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè),其生產(chǎn)總值占全國GDP 的比重長期維持在40%左右,終端能源消費(fèi)量占全國終端能源消費(fèi)量的70%以上[1],在為中國創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)紅利的同時(shí),也逐漸成為能源消耗和污染物排放的主體。對于中國工業(yè)部門的發(fā)展來說,一方面需要加快轉(zhuǎn)變能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以降低碳排放量,另一方面還要實(shí)現(xiàn)部門經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長,這就迫使工業(yè)部門尋求兼顧兩者的發(fā)展途徑?!疤忌a(chǎn)率”指標(biāo)作為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與CO2減排的重要橋梁[2],是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的核心和關(guān)鍵因素[3]。因此,提升工業(yè)碳生產(chǎn)率是符合兩者目標(biāo)的可行途徑,成為工業(yè)低碳發(fā)展的關(guān)鍵。然而,由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源稟賦結(jié)構(gòu)、地理位置等方面具有較大的差異,不同地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率水平也呈現(xiàn)出不均衡性的特征。那么,如何刻畫中國工業(yè)碳生產(chǎn)率的演變特征、空間相關(guān)性以及地區(qū)間工業(yè)碳生產(chǎn)率是否存在空間收斂現(xiàn)象?厘清上述問題,對于更好地了解中國省域工業(yè)碳生產(chǎn)率的演變特征,分析工業(yè)碳生產(chǎn)率的區(qū)域差異以及空間收斂性,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)工業(yè)低碳可持續(xù)發(fā)展,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
對于碳生產(chǎn)率的研究一直是學(xué)者們關(guān)注的重點(diǎn),碳生產(chǎn)率最早是由Kaya 和Yokobori[4]定義,即“單位CO2排放的GDP 產(chǎn)出”,這一概念將碳減排與經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)結(jié)合起來,對于評估發(fā)展中國家的低碳增長績效有重要參考作用[5]。學(xué)術(shù)界關(guān)于碳生產(chǎn)率的研究集中在以下幾方面:(1)在研究方法上,主要包括單要素碳生產(chǎn)率和全要素碳生產(chǎn)率的測度,單要素碳生產(chǎn)率的測算主要采用單位碳排放的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出表示,如潘家華等[6]、沈能等[7]、孫慧等[8]對中國區(qū)域碳生產(chǎn)率進(jìn)行測算并分析其差異性,從而為提高區(qū)域碳生產(chǎn)率水平提供依據(jù);全要素碳生產(chǎn)率的測度得到更廣泛的應(yīng)用,學(xué)者們主要采用方向距離函數(shù)和Malmquist 指數(shù)來進(jìn)行分析,如張成等[2]對中國省際全要素碳生產(chǎn)率進(jìn)行測度,并對其影響因素進(jìn)行研究。(2)在研究尺度上,主要側(cè)重于從國別[9-11]、區(qū)域[6][12]和行業(yè)[13]等層面分析碳生產(chǎn)率的變化,得出的結(jié)論大都表明碳生產(chǎn)率的高低對提升經(jīng)濟(jì)的低碳發(fā)展有至關(guān)重要的作用。(3)在影響機(jī)制識(shí)別方面,多數(shù)研究表明:碳生產(chǎn)率的變化趨勢主要與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和技術(shù)創(chuàng)新等關(guān)聯(lián)[6][12][14],而對于碳生產(chǎn)率優(yōu)化提升的路徑,則考慮從人力資本[15]、全球價(jià)值嵌入[16]和降低煤炭資源配置比例[1]等方面進(jìn)行了嘗試性研究。(4)關(guān)于碳生產(chǎn)率收斂機(jī)制的檢驗(yàn)。關(guān)于碳生產(chǎn)率收斂性的研究方法主要包括α 收斂、β 收斂和俱樂部收斂,α 收斂主要側(cè)重檢驗(yàn)各地區(qū)碳生產(chǎn)率的標(biāo)準(zhǔn)差,標(biāo)準(zhǔn)差隨著時(shí)間變化下降則證明存在α 收斂;如果隨著時(shí)間的推移,高碳生產(chǎn)率地區(qū)的碳生產(chǎn)率增長水平低于低碳生產(chǎn)率地區(qū)的水平,則說明是β 收斂;如果所研究的區(qū)域整體是不收斂,其中部分地區(qū)存在收斂現(xiàn)象,則證明是俱樂部收斂;具體研究如王許亮等[17]、張普偉等[18]、沈能等[7]、張成等[2]分別對服務(wù)業(yè)、建筑業(yè)以及區(qū)域碳生產(chǎn)率的趨同效應(yīng)和收斂趨勢進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)碳生產(chǎn)率存在較強(qiáng)的局部聚集特征和空間條件收斂性,從而較為全面地完善了碳生產(chǎn)率的相關(guān)研究。
梳理近年來的研究文獻(xiàn),從國家、地區(qū)到具體行業(yè)中關(guān)于碳生產(chǎn)率的研究較為豐富,但立足于考察工業(yè)碳生產(chǎn)率的文獻(xiàn)涉及較少,也有少數(shù)文獻(xiàn)針對服務(wù)業(yè)[17]、建筑業(yè)[18]、種植業(yè)[19]和旅游業(yè)[20]碳生產(chǎn)率進(jìn)行研究和分析,而對于工業(yè)碳生產(chǎn)率的測算往往采用單要素碳生產(chǎn)率進(jìn)行測度,缺乏對其空間收斂機(jī)制的深入研究。因此,本文從考察工業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長和碳減排效應(yīng)入手:(1)考慮單要素碳生產(chǎn)率的不足,基于考慮CO2排放的Shephard 距離函數(shù)(以下簡稱Shephard 碳距離函數(shù))和Malmquist 指數(shù)方法,測算2005-2019 年中國其中30 個(gè)省市區(qū)(除西藏、港澳臺(tái)地區(qū))的工業(yè)全要素碳生產(chǎn)率。(2)以往研究只注重工業(yè)的減排效應(yīng),而忽略了其對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用。因此本文從考慮經(jīng)濟(jì)增長和碳排放兩個(gè)目標(biāo)入手,重點(diǎn)考察中國工業(yè)全要素碳生產(chǎn)率的變化趨勢。(3)將空間因素引入傳統(tǒng)的收斂模型,注重考察工業(yè)碳生產(chǎn)率的空間收斂特征,更好地解決生產(chǎn)要素跨區(qū)域流動(dòng)對收斂結(jié)果的偏差問題。(4)深入分析影響工業(yè)碳生產(chǎn)率區(qū)域差異性的影響因素,進(jìn)而為更好地促進(jìn)省域工業(yè)的綠色、低碳發(fā)展提供一定借鑒和參考。
1.全要素工業(yè)碳生產(chǎn)率的測算
(1)工業(yè)CO2排放量的計(jì)算方法
工業(yè)CO2排放的主要來源是工業(yè)生產(chǎn)過程和能源化石燃料燃燒。由于工業(yè)生產(chǎn)過程產(chǎn)生的CO2量較少,且現(xiàn)有研究多是根據(jù)能源消耗量估算CO2排放量[1]。因此,CO2的計(jì)算方法參考“政府間氣候變化專門委員會(huì)”(IPCC)報(bào)告[21]。具體公式如下:
其中,CO2代表二氧化碳排放總量,CO2,i是第i 種能源,n 為能源種類數(shù),選取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣8 種能源作為終端能源,Ei代表能源消耗量,NCVi是第i 種一次能源的凈熱值,CEFi是碳排放因子,COFi是碳氧化因子。
(2)Malmquist 指數(shù)計(jì)算方法
參考前人[14][22]的研究方法,本文基于Shephard 碳距離函數(shù),利用Malmquist 指數(shù)衡量全要素工業(yè)碳生產(chǎn)率,具體公式如下:
其中,K,L,Y 和C 分別代表資本、勞動(dòng)力、期望產(chǎn)出(GDP)和非期望產(chǎn)出(CO2),P 表示一個(gè)生產(chǎn)技術(shù)集,其定義的形式如下:
因此,基于Shephard 碳距離函數(shù),可以利用Malmquist 指數(shù)計(jì)算地區(qū)全要素工業(yè)碳生產(chǎn)率,具體公式如下:
其中,ICPi(m,n)代表第i 省從m 期到n 期的工業(yè)CO2排放水平變化情況,若該指標(biāo)大于1,表明工業(yè)CO2排放績效良好,小于1 表明績效較差;同時(shí),參考Zhou 等[14]的分析方法,將ICPI 指標(biāo)進(jìn)一步分為效率變化和技術(shù)變化兩部分,分解公式如下:
其中,EFFCH 反映一種技術(shù)追趕效應(yīng),當(dāng)EFFCH 指數(shù)大于1,表示其更接近于生產(chǎn)前沿,反之則落后;TECCH 反映一種邊界轉(zhuǎn)移效應(yīng),當(dāng)TECCH 指數(shù)大于1,表示其技術(shù)進(jìn)步,反之則倒退。
2.空間相關(guān)性檢驗(yàn)
為進(jìn)一步了解中國省域工業(yè)碳生產(chǎn)率的整體變動(dòng)趨勢以及空間相關(guān)性,通過Moran'I 指數(shù)對省域工業(yè)碳生產(chǎn)率的空間自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn),Moran'I 指數(shù)的計(jì)算方法如下:
其中,S2=為樣本方差,Yi和Yj分別表示i 地區(qū)和j 地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率,為省域工業(yè)碳生產(chǎn)率的均值,Wij為空間權(quán)證矩陣,即地區(qū)i 與j 的空間關(guān)系,若地區(qū)i 和地區(qū)j 相鄰,則Wij取值為1;反之,則取值為0。若Moran's I<0,則代表負(fù)相空間自相關(guān);若Moran's I>0,則代表正相空間自相關(guān);若Moran's I=0,則表示不存在空間自相關(guān)效應(yīng)。
表1 列出了工業(yè)碳生產(chǎn)率空間自相關(guān)檢驗(yàn)的結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn):2005-2019 年所有年份的Moran's I 指數(shù)均為正且通過5%顯著性檢驗(yàn),說明我國省域工業(yè)碳生產(chǎn)率存在顯著的正向空間相關(guān)性,即工業(yè)碳生產(chǎn)率存在空間集聚特征,呈現(xiàn)高-高、低-低聚集。究其原因是由于相鄰地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源稟賦結(jié)構(gòu)比較相似,要素投入過程中與碳排放的空間關(guān)聯(lián)性比較高,進(jìn)而影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)的低碳發(fā)展。
表1 中國省域工業(yè)碳生產(chǎn)率空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果
1.變量選取
鑒于數(shù)據(jù)的完整性和可得性,選取2005-2019 年中國其中30 個(gè)省市區(qū)(不包括西藏、香港、澳門和臺(tái)灣地區(qū))的數(shù)據(jù)作為研究樣本進(jìn)行分析,根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局區(qū)域劃分方法,將30 個(gè)省市區(qū)進(jìn)行區(qū)域劃分。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南10 個(gè)省市區(qū),中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南6 個(gè)省,東北地區(qū)包括黑龍江、吉林和遼寧3 個(gè)省,西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆11 個(gè)省市區(qū)。
關(guān)于變量選取:(1)工業(yè)碳生產(chǎn)率?;贗PCC 報(bào)告測算的工業(yè)碳排放,考慮單要素工業(yè)碳生產(chǎn)率的不足,采用全要素碳生產(chǎn)率進(jìn)行分析和研究。(2)人均GDP。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū),資本雄厚、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)便利,更加注重經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。本文采用地區(qū)國民生產(chǎn)總值與地區(qū)年末常住人口的比重來反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低。(3)人力資本。人力資本水平越高的地區(qū),對環(huán)境質(zhì)量的要求就越嚴(yán)格,此指標(biāo)可以很好地反映人才水平對區(qū)域發(fā)展的影響,本文采用工業(yè)從業(yè)人員中研發(fā)人員所占比重來衡量。(4)工業(yè)化水平。工業(yè)化水平較高往往伴隨著高能耗、高污染、高排放產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的發(fā)展方式,各地在積極推進(jìn)傳統(tǒng)工業(yè)化向綠色低碳新型工業(yè)化轉(zhuǎn)型,工業(yè)綠色發(fā)展效率也會(huì)隨之上升。采用工業(yè)增加值占地區(qū)GDP 的比重來進(jìn)行衡量。(5)城鎮(zhèn)化水平。已有相關(guān)研究發(fā)現(xiàn),地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的高低以及處于不同發(fā)展階段對碳生產(chǎn)率的提高存在較大差異[23]。本文采用地區(qū)城鎮(zhèn)人口數(shù)量與地區(qū)年末常住人口數(shù)比值衡量。(6)工業(yè)能源結(jié)構(gòu)。合理的工業(yè)能源結(jié)構(gòu)平衡對實(shí)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展有重要作用。本文采用工業(yè)煤炭消費(fèi)量占工業(yè)全部能源消費(fèi)量的比重來衡量(見表2)。
表2 影響因素變量及符號(hào)說明
2.數(shù)據(jù)來源
本文選擇中國部分省域面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,全部樣本來自中國30 個(gè)省市區(qū)(不包括西藏、香港、澳門和臺(tái)灣地區(qū)),樣本數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2005-2019 年,原始數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫,部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法進(jìn)行補(bǔ)充。同時(shí),為消除異方差的影響和量綱問題,對數(shù)據(jù)進(jìn)行了對數(shù)化處理。
探討區(qū)域工業(yè)碳生產(chǎn)率的空間收斂性,首先要對工業(yè)碳生產(chǎn)率值進(jìn)行測算。利用Malmquist 指數(shù)方法對2005-2019 年中國各省市區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率進(jìn)行測算,計(jì)算出全國及東、中、東北、西部地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率均值及年均增長率,結(jié)果如表3 所示??梢钥闯鋈珖I(yè)碳生產(chǎn)率從2005 年的0.734 上漲至2019 年的1.321,整體上呈現(xiàn)上升趨勢。分地區(qū)來看,東部地區(qū)在15 年間的增長率最高為0.049,其次是東北地區(qū)為0.390,西部地區(qū)次之為0.034,中部地區(qū)最后為0.016,說明東部地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升幅度較大,中西部及東北地區(qū)有很大的上升空間。從各年度工業(yè)碳生產(chǎn)率的均值來看,2005-2019 年全國工業(yè)碳生產(chǎn)率均值為1.020,東部地區(qū)為1.144,東北地區(qū)為1.043,中部地區(qū)為1.004,西部地區(qū)為0.907??梢?,東部地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率值遠(yuǎn)高于全國平均水平,西部地區(qū)則低于全國水平。這一方面說明東部地區(qū)在促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí),很好地兼顧了碳減排問題,合理有效地運(yùn)用區(qū)域資源配置機(jī)制,激發(fā)了其減排動(dòng)力;另一方面說明中西部以及東北在地區(qū)經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展過程中,出現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境保護(hù)不協(xié)調(diào)的現(xiàn)象,導(dǎo)致其工業(yè)碳生產(chǎn)率水平較低。
表3 中國區(qū)域工業(yè)碳生產(chǎn)率測算結(jié)果
通過上述空間自相關(guān)分析表明我國工業(yè)碳生產(chǎn)率存在明顯的區(qū)域差異性,基于此,本文進(jìn)一步采用收斂理論來考察中國省域碳生產(chǎn)率的收斂性。主要的收斂有σ 收斂、絕對β 收斂和條件β 收斂,其中β 收斂為σ收斂的必要不充分條件。[5]
σ 系數(shù)主要是衡量樣本的離散程度,本文通過計(jì)算全國及各區(qū)域的σ 系數(shù)來判斷工業(yè)碳生產(chǎn)率是否存在σ 收斂。若工業(yè)碳生產(chǎn)率的σ 系數(shù)隨著時(shí)間推移而逐漸縮小,則說明存在σ 收斂;反之則說明σ 發(fā)散。具體計(jì)算公式如下:
其中,σ 表示σ 系數(shù),ICPi表示i 省份的工業(yè)碳生產(chǎn)率,ICP 表示工業(yè)碳生產(chǎn)率的均值,n 為省份個(gè)數(shù),數(shù)值計(jì)算上取對數(shù)處理。
工業(yè)碳生產(chǎn)率σ 系數(shù)變化趨勢如圖所示,總體來看,全國工業(yè)碳生產(chǎn)率σ 系數(shù)呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢,說明全國工業(yè)碳生產(chǎn)率的省際差異在逐步擴(kuò)大,工業(yè)碳生產(chǎn)率不存在σ 收斂。東部與中部以及東北呈現(xiàn)先上升后下降的“倒V 型”演變趨勢,西部地區(qū)服務(wù)于碳生產(chǎn)率呈現(xiàn)穩(wěn)定的上升趨勢,可以看出東、中部以及東北地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率整體上呈現(xiàn)小幅度的σ 收斂,而西部地區(qū)呈現(xiàn)出σ 發(fā)散勢態(tài)。
圖 2005-2019 年工業(yè)碳生產(chǎn)率σ 系數(shù)變化趨勢圖
1.β 收斂模型的設(shè)定
絕對β 收斂是指每一個(gè)地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率增長速度與初始水平存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,并且會(huì)在未來某一時(shí)刻收斂于相同的穩(wěn)態(tài)水平和增長速度。本文借鑒王許亮等[17]的研究成果,構(gòu)建絕對β 收斂模型如下:
其中,i 和t 分別為省份和時(shí)間,ICPi,t為i 省t 年的工業(yè)碳生產(chǎn)率,α 為常數(shù)項(xiàng),β 為基期工業(yè)碳生產(chǎn)率的回歸系數(shù)。若β 小于0 且通過顯著性檢驗(yàn),則說明工業(yè)碳生產(chǎn)率存在絕對β 收斂,反之則發(fā)散。γi為個(gè)體效應(yīng),ηi為時(shí)間效應(yīng),εi為隨機(jī)干擾項(xiàng)。
條件β 收斂是指由于不同地區(qū)在某些方面條件的不同,各地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率最終收斂于自身的穩(wěn)態(tài)水平。在絕對β 收斂模型的基礎(chǔ)上加入影響工業(yè)碳生產(chǎn)率的控制變量,構(gòu)建條件β 收斂模型如下:
其中,Xit為加入的控制變量,β 為條件β 收斂系數(shù),θ 為控制變量的回歸系數(shù),其余變量的含義與前述相同。若β 為負(fù)且顯著,這說明工業(yè)碳生產(chǎn)率存在條件β 趨同,通過θ 的符號(hào)及顯著性可以探究影響其收斂的主要因素。
2.空間分析
通過對省域工業(yè)碳生產(chǎn)率進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn),可以發(fā)現(xiàn)其存在顯著的空間正相關(guān)。因此,在條件收斂檢驗(yàn)時(shí),必須考慮空間因素的影響,否則會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果的偏差[24]。所以,本文分別構(gòu)建考慮空間因素的空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM),SLM 模型主要是指相鄰地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率通過空間傳導(dǎo)機(jī)制相互影響,SEM 模型假設(shè)地區(qū)間工業(yè)碳生產(chǎn)率的空間依賴性通過誤差項(xiàng)體現(xiàn),具體設(shè)定模型如下:
其中,模型(10)、(11)為SLM 模型,模型(12)、(13)為SEM 模型,W 為空間權(quán)重矩陣,這里采用空間鄰接矩陣,即鄰接為1,反之為0。ρ 為空間滯后系數(shù),λ 為空間誤差系數(shù),εit,μij為隨機(jī)誤差項(xiàng)。
在對空間β 收斂模型選擇時(shí),首先進(jìn)行普通的最小二乘回歸,之后得到殘差,然后進(jìn)行拉格朗日檢驗(yàn)(LM test)和穩(wěn)健性拉格朗日檢驗(yàn)(Robust LM test),基于LM 檢驗(yàn)的結(jié)果選擇具體的空間收斂模型。具體檢驗(yàn)結(jié)果如表4 所示,(1)(3)(5)(7)(9)為絕對β 收斂模型選擇結(jié)果,(2)(4)(6)(8)(10)為條件β 收斂模型選擇結(jié)果。
根據(jù)LM 檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,LM-Error 和LM-Lag 均通過1%的顯著水平檢驗(yàn),此時(shí)需要根據(jù)穩(wěn)健性拉格朗日檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行判別。從表4 可發(fā)現(xiàn),全國地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率的兩種類型β 收斂均通過Robust LM-Lag 檢驗(yàn)且在1%水平下顯著,說明選擇SLM 模型更加合適;東部地區(qū)絕對β 收斂選取SLM 模型更適宜,絕對β 收斂選取SEM 模型更加適宜;中、西部以及東北地區(qū)LM 檢驗(yàn)均不顯著,故該地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率分析選擇傳統(tǒng)的β 收斂模型。對于未考慮空間因素的β 收斂模型和空間β 收斂模型,采用Hausman 檢驗(yàn)進(jìn)行固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果拒絕原假設(shè),說明固定效應(yīng)估計(jì)方法更加適用于該模型,Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果如表4 所示。
表4 空間回歸模型檢驗(yàn)表
1.絕對β 收斂檢驗(yàn)
分別采用傳統(tǒng)β 收斂和考慮空間因素的β 收斂對全國、東部地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率進(jìn)行分析,采用傳統(tǒng)β 收斂對中西部以及東北地區(qū)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表5 所示??梢钥闯?,在不考慮空間因素的無權(quán)重回歸中,全國以及中、東、東北、西地區(qū)的β 值均小于0,且在1%的水平上顯著,說明我國省際間工業(yè)碳生產(chǎn)率存在絕對β 收斂,即工業(yè)碳生產(chǎn)率較低地區(qū)的增長率高于工業(yè)碳生產(chǎn)率較高的地區(qū),工業(yè)碳生產(chǎn)率較低的地區(qū)對較高地區(qū)存在“追趕效應(yīng)”。具體來看,全國工業(yè)碳生產(chǎn)率在考慮空間相關(guān)性后,空間系數(shù)ρ 顯著大于0,說明中國省域工業(yè)碳生產(chǎn)率在空間上存在正向相關(guān)關(guān)系;收斂系數(shù)β 也顯著小于0,說明增加空間因素后工業(yè)碳生產(chǎn)率仍然存在絕對β 收斂。從分區(qū)域的β 收斂結(jié)果來看,不同區(qū)域的β 收斂系數(shù)均顯著為負(fù),表明東、中、東北、西部服務(wù)業(yè)碳生產(chǎn)率存在絕對β 收斂。東部地區(qū)的空間系數(shù)ρ 顯著為正,而中西部以及東北地區(qū)不存在顯著的空間相關(guān)關(guān)系。可能的原因在于:東部地區(qū)憑借其自身優(yōu)越的地理位置吸引更多資源,可以有效地帶動(dòng)整個(gè)地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新和要素流動(dòng)整合,從而較基礎(chǔ)設(shè)施落后、科技發(fā)展水平不高的中、西部以及東北地區(qū)有一定的優(yōu)勢。
表5 工業(yè)碳生產(chǎn)率絕對β 收斂結(jié)果
全國及各地區(qū)的條件β 收斂結(jié)果如表6 所示,全國及東、中、東北、西部工業(yè)碳生產(chǎn)率無論是否考慮空間因素,其β 值均顯著小于0,可以認(rèn)為在控制了經(jīng)濟(jì)水平、人力資本以及工業(yè)能源結(jié)構(gòu)以后,全國及東、中、東北、西部工業(yè)碳生產(chǎn)率存在條件β 收斂,全國空間系數(shù)ρ 及東部地區(qū)的空間系數(shù)λ 均顯著大于0,說明其工業(yè)碳生產(chǎn)率存在顯著正向的空間相關(guān)性。
從控制變量來看,在全國層面,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人力資本對工業(yè)碳生產(chǎn)率有顯著促進(jìn)作用。近年來我國經(jīng)濟(jì)增長速度加快,人力資本存量的增加也在一定程度上改善了區(qū)域創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率,對工業(yè)碳生產(chǎn)率的增長有一定的促進(jìn)作用。工業(yè)化水平與工業(yè)能源結(jié)構(gòu)抑制區(qū)域工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升,表示我國工業(yè)化水平不高且能源結(jié)構(gòu)不合理導(dǎo)致高能耗、高排放行業(yè)仍占有一定的比例。在區(qū)域?qū)用?,?jīng)濟(jì)發(fā)展水平對四個(gè)地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用,而人力資本的促進(jìn)作用在逐漸減弱,主要原因可能是經(jīng)濟(jì)實(shí)力愈發(fā)雄厚的東部地區(qū)吸引人才的能力遠(yuǎn)大于中、西部以及東北地區(qū),先進(jìn)生產(chǎn)力的加入提升東部地區(qū)創(chuàng)新效率,中西部以及東北地區(qū)人才進(jìn)入相對較少且面臨人才流失的現(xiàn)狀。城鎮(zhèn)化率對東部地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率有促進(jìn)作用,而對中西部以及東北地區(qū)則有顯著的抑制作用??赡艿脑蚴牵涸诔擎?zhèn)化進(jìn)程中仍然追求利益最大化的粗放經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式,不利于區(qū)域工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升。工業(yè)化水平和能源結(jié)構(gòu)對四個(gè)區(qū)域工業(yè)碳生產(chǎn)率均有抑制作用,表明工業(yè)化水平的提高并未促進(jìn)碳生產(chǎn)率的提升,反而對其有所抑制。因此,各省市區(qū)在發(fā)展過程中,不應(yīng)一味地追求工業(yè)化水平的絕對提高,而要更加關(guān)注產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。
考慮到不同時(shí)期的經(jīng)濟(jì)狀況和外部環(huán)境可能會(huì)對收斂結(jié)果產(chǎn)生一定的影響,本文參照王許亮等[17]的做法,以2008 年國際金融危機(jī)爆發(fā)的年份為節(jié)點(diǎn),將樣本期劃分為2005-2008 年和2009-2019 年兩個(gè)時(shí)間段,分別進(jìn)行收斂估計(jì),具體結(jié)果如表7 所示:(1)(3)為絕對β 收斂估計(jì)結(jié)果,(2)(4)為絕對β 收斂估計(jì)結(jié)果??梢钥闯觯诟淖儤颖酒诤?,收斂系數(shù)β 始終顯著為負(fù),說明上文的β 收斂結(jié)果具有一定的穩(wěn)定性。
表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果
1.中國全國以及東、中、東北、西部地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率在整體上呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢,其中,東部地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率的年均增長率最高,這與其自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有密切關(guān)系,東北地區(qū)次之,西部地區(qū)再次之,中部地區(qū)最后。中國工業(yè)碳生產(chǎn)率總體上呈現(xiàn)明顯的空間區(qū)域差異性,表現(xiàn)為從沿海向內(nèi)部由東向西逐次遞減的格局。
2.中國省域工業(yè)碳生產(chǎn)率存在顯著的正向空間自相關(guān),某一地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率可能會(huì)受到鄰近地區(qū)的影響。隨著時(shí)間推移,工業(yè)碳生產(chǎn)率的空間自相關(guān)呈波動(dòng)上升的趨勢。
3.全國的工業(yè)碳生產(chǎn)率不存在σ 收斂,其省際差異并未隨時(shí)間推移而縮??;東、中部以及東北地區(qū)存在σ 收斂,其工業(yè)碳生產(chǎn)率的省際間差異正逐漸縮?。晃鞑康貐^(qū)存在σ 發(fā)散。全國及東、中、東北、西部地區(qū)均存在顯著的絕對β 收斂和條件β 收斂,說明工業(yè)碳生產(chǎn)率低的地區(qū)對工業(yè)碳生產(chǎn)率高的地區(qū)存在追趕效應(yīng),且各地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率呈現(xiàn)向自身穩(wěn)態(tài)水平趨同的勢態(tài)。
4.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人力資本以及城鎮(zhèn)化對工業(yè)碳生產(chǎn)率增長有顯著的正向作用,說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高則更有利于吸引優(yōu)秀人才,可以有效推動(dòng)區(qū)域科技創(chuàng)新、提升生產(chǎn)效率,進(jìn)而促進(jìn)工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升。工業(yè)化水平和工業(yè)能源結(jié)構(gòu)則不利于工業(yè)碳生產(chǎn)率提升,部分地區(qū)在工業(yè)化進(jìn)程中過分追求經(jīng)濟(jì)效益的絕對增加,忽視了其帶來的外部環(huán)境壓力。不同區(qū)域工業(yè)碳生產(chǎn)率的差異化影響是工業(yè)碳生產(chǎn)率區(qū)域差異化的重要原因。
1.重視工業(yè)領(lǐng)域的碳減排問題,降低高耗能、高污染企業(yè)排放,以提升工業(yè)碳生產(chǎn)率為發(fā)展目標(biāo),實(shí)現(xiàn)地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長和二氧化碳減排的共贏發(fā)展,從而建立工業(yè)低碳增長的評價(jià)體系。
2.需要注重東、中、東北、西部地區(qū)間經(jīng)濟(jì)的差異性,東部地區(qū)應(yīng)注重以發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè)為主,調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),不斷加強(qiáng)低碳技術(shù)創(chuàng)新水平;而中、東北、西部地區(qū)則在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)上降低CO2排放,并提高環(huán)境監(jiān)管力度,加大資金、技術(shù)投入,以促進(jìn)碳生產(chǎn)率的提高。
3.積極發(fā)揮工業(yè)碳生產(chǎn)率的正面外溢效應(yīng)。工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升會(huì)受到相鄰地區(qū)的顯著影響,一方面要大力發(fā)展區(qū)域協(xié)同、區(qū)域一體化等發(fā)展戰(zhàn)略,促進(jìn)高碳生產(chǎn)率地區(qū)和低碳生產(chǎn)率地區(qū)間的相互轉(zhuǎn)化、外溢,以促進(jìn)整體碳生產(chǎn)率的提升;另一方面,繼續(xù)增強(qiáng)人力資本和城鎮(zhèn)化水平提高在促進(jìn)工業(yè)碳生產(chǎn)率中的作用,并推動(dòng)工業(yè)化進(jìn)程,進(jìn)一步提高資源配置效率及技術(shù)利用效率,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)省域工業(yè)協(xié)同、高質(zhì)量發(fā)展。