李 群，劉 基 偉，劉 濤

（1.中國林業(yè)生態(tài)發(fā)展促進會生態(tài)發(fā)展研究院，北京市 100013；2.中國社會科學院數(shù)量經(jīng)濟與技術經(jīng)濟研究所，北京市 100732；3.中國社會科學院大學應用經(jīng)濟學院，北京市 102488；4.河北科技大學經(jīng)管學院，河北石家莊 050018）

一、引言

經(jīng)濟社會發(fā)展、科學管理以及人才資源開發(fā)利用對中國社會主義現(xiàn)代化建設至關重要。同時，隨著改革開放不斷深入，對外開放力度不斷加大，不確定性因素越來越多地影響著中國現(xiàn)代化建設。當前，國內(nèi)外政治經(jīng)濟環(huán)境發(fā)生了顯著的變化，一個突出表現(xiàn)就是不確定性事件頻繁發(fā)生。在碳中和目標下，中國還面臨疫情、國際局勢等諸多方面的壓力和不確定性問題。隨著經(jīng)濟、生態(tài)系統(tǒng)的內(nèi)在聯(lián)系日益緊密，分析經(jīng)濟不確定性對中國碳排放的影響，對有效推進碳中和、防止運動式“減碳”打亂經(jīng)濟雙循環(huán)秩序、防范滯脹具有重要意義。

經(jīng)濟政策不確定性（Economic Policy Uncer?tainty，EPU）指市場主體無法準確預知政府是否、何時以及如何制定或改變現(xiàn)行經(jīng)濟政策[1]。經(jīng)濟政策不確定性涵蓋經(jīng)濟政策變動過程中的所有不確定性，如預期和效應的不確定性，經(jīng)濟政策通過塑造經(jīng)濟環(huán)境，影響經(jīng)濟平穩(wěn)運行，發(fā)揮政策穩(wěn)定器作用。

2008年國際金融危機后，世界經(jīng)濟進入深度調(diào)整期，為促進經(jīng)濟復蘇，各國不斷推出刺激政策，導致經(jīng)濟政策不確定性增強。中國作為新興市場國家，為緩解經(jīng)濟下行壓力，相繼出臺了四萬億經(jīng)濟刺激計劃、供給側(cè)結(jié)構性改革等政策。除此之外，2018年開始的中美貿(mào)易戰(zhàn)、2019年底開始的新冠肺炎疫情等也加劇了中國經(jīng)濟政策的不確定性。

當前，中國經(jīng)濟的高速增長依賴于巨大的能源消費，這使得中國一躍成為全球最大的碳排放國[2]。2020年9月，中國明確提出了2030年前實現(xiàn)碳達峰、2060年前實現(xiàn)碳中和的目標。從碳達峰到碳中和，中國將用30年走完西方國家60年的路，任重道遠，國際上沒有類似案例可供借鑒，中國需要摸著石頭過河，在爬坡過坎中探索自己的碳中和道路。在碳中和目標下，中國《關于完整準確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達峰碳中和工作的意見》（以下簡稱《意見》）、《2030年前碳達峰行動方案》（以下簡稱《方案》）等政策綱要陸續(xù)出臺，各部門緊隨其后制定相關規(guī)劃、路線圖。在國際局勢動蕩、經(jīng)濟政策不確定性加劇的背景下，一旦經(jīng)濟政策實施效果與預期存在差異，經(jīng)濟政策不確定性就會給國民經(jīng)濟發(fā)展帶來不利影響[3]，進而影響能源、制造業(yè)、交通行業(yè)等的發(fā)展和政策規(guī)劃，不利于中國碳中和目標的實現(xiàn)。阿德多因（Adedoyin）等[4]和迪茨（Dietz）等[5]發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟政策不確定性會影響碳排放。里克特（Richter）等[6]也進行了有關碳排放影響因素的研究，但未深入分析經(jīng)濟政策不確定性與碳排放之間的關系。關于經(jīng)濟政策不確定性對碳排放影響的研究，主要集中在國家層面和部門層面。塞繆爾（Samuel）等[7]利用小組因果關系法分析了二氧化碳排放與能源消耗、經(jīng)濟政策不確定性與二氧化碳排放以及經(jīng)濟增長與二氧化碳排放之間的雙向影響關系，同時基于自回歸分布滯后模型進行研究，發(fā)現(xiàn)能源消耗和經(jīng)濟增長有助于二氧化碳排放，從長期來看，經(jīng)濟不確定性與二氧化碳排放量之間存在顯著關聯(lián)。皮爾蓋普（Pirgaip）等[8]研究了1998—2018年G7 國家經(jīng)濟政策不確定性與能源消耗和碳排放之間的關系，采用由自舉（Bootstrap）面板格蘭杰因果檢驗證實了經(jīng)濟政策不確定性與能源消耗間的因果關系，發(fā)現(xiàn)因果關系的方向在不同國家間存在差異。

在2022年國務院政府工作報告中，“穩(wěn)”字出現(xiàn)了80多次?！胺€(wěn)”字當頭與中國高層對國際、國內(nèi)形勢的認識密不可分。國家對當前形勢的判斷是：世界經(jīng)濟復蘇動力不足，大宗商品價格高位波動，外部環(huán)境更趨復雜嚴峻和不確定，我國碳中和發(fā)展面臨嚴峻挑戰(zhàn)。如何量化中國碳中和目標實現(xiàn)過程中的工作，如何脈絡清晰、科學嚴謹?shù)卦u價中國整體低碳、脫碳工作是重中之重，要圍繞碳達峰、碳中和具體目標制訂詳細的行動計劃，要構建碳達峰綜合評價指標體系。

目前，學術界提出了多種碳相關評價指標體系，如圍繞企業(yè)碳排放和碳交易構建的碳減排指數(shù)[9]，結(jié)合行業(yè)、企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營和污染物排放狀況構建的碳污協(xié)同減排指數(shù)[10]，基于太陽能、風能、核能等發(fā)展情況構建的中國低碳指數(shù)[11]，從效率和公平角度構建的碳排放效率指數(shù)[12]，從城市、行業(yè)等角度構建的中國城市碳中和指數(shù)[13]、中國城市低碳發(fā)展指數(shù)[14]、房地產(chǎn)建筑業(yè)碳中和指數(shù)[15]、電力碳排放指數(shù)體系[16]、中國碳中和大數(shù)據(jù)指數(shù)[17]，但缺少圍繞國家政策、規(guī)劃、路線圖構建的碳中和指數(shù)，缺少對相關政策的有效反饋。為應對這一挑戰(zhàn)，順應產(chǎn)業(yè)變革規(guī)律，減少對中國經(jīng)濟增長和社會發(fā)展的負面影響，需要從現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)的碳排放和增強碳匯兩個主要方面入手，在指標體系中構建“增碳指數(shù)”和“減碳指數(shù)”兩個一級指標，圍繞《方案》提出的能源綠色低碳轉(zhuǎn)型行動、節(jié)能降碳增效行動、工業(yè)領域碳達峰行動、城鄉(xiāng)建設碳達峰行動、交通運輸綠色低碳行動、循環(huán)經(jīng)濟助力降碳行動、綠色低碳科技創(chuàng)新行動、碳匯能力鞏固提升行動、綠色低碳全民行動、各地區(qū)梯次有序碳達峰行動等碳達峰十大行動，構建指標體系，彌補中國現(xiàn)階段政策、規(guī)劃、路線圖等評價體系的不足。

本研究將根據(jù)《方案》的目標、任務及各項碳達峰行動，構建2001—2019年中國碳中和發(fā)展指數(shù)，結(jié)合黃（Huang）等[18]提出的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)，利用向量自回歸模型（Vector Autore?gressive Model，VAR）[19]、格蘭杰因果檢驗對二者因果關系及沖擊效應形成機理進行實證檢驗和探討。通過分析經(jīng)濟政策不確定性對中國碳中和發(fā)展的影響，總結(jié)以往工作中遇到的問題，提出應對策略，為今后各有關部門落實《意見》《方案》，有效應對各類風險挑戰(zhàn)提供參考。

二、理論基礎與指標體系構建

（一）經(jīng)濟政策不確定性與碳中和的關系

學界對經(jīng)濟政策不確定性的理解多以貝克（Baker）等[1]的定義為準，此后，有關經(jīng)濟政策不確定性的研究成果不斷涌現(xiàn)，涉及貨幣、能源、交通、環(huán)境等諸多領域[20]。當前穩(wěn)定問題備受關注，研究經(jīng)濟政策不確定性對中國碳中和目標的影響具有一定的現(xiàn)實意義。但有關經(jīng)濟政策不確定性對碳排放、碳中和影響的研究尚不多見?，F(xiàn)有文獻充分證明，經(jīng)濟政策不確定性對宏觀經(jīng)濟和金融變量具有影響，包括對油價[21-24]、公司投資決策[23，25]、能源燃料選擇[26-27]等方面的影響。經(jīng)濟政策不確定性直接影響企業(yè)外部商業(yè)環(huán)境，間接影響企業(yè)財務績效和投資決策，進而影響企業(yè)排放績效[13]。經(jīng)濟政策不確定性從多個方面影響碳排放、碳績效，進而影響中國碳中和發(fā)展。本文以此為切入點，結(jié)合增碳、減碳兩個方面，構建碳中和發(fā)展體系，進一步分析經(jīng)濟政策不確定性與碳中和發(fā)展之間的關系。

（二）碳中和發(fā)展綜合評價指標體系構建

1.指標選取的基本原則

（1）系統(tǒng)性原則。要求評價指標能夠充分反映評價主體的性質(zhì)，不能無序堆砌，而要分層次清晰展示待評價主體。要綜合考慮指標體系中絕對值指標、逆向指標、比率性指標之間的關系，并確保存在異常數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)情況下指標測算結(jié)果的穩(wěn)定性。

（2）可操作性原則。要求指標可以被量化，結(jié)論更加客觀。

（3）全面性原則。要求指標體系與評價主體在內(nèi)涵及結(jié)構上一致，能夠最大限度地反映主體的本質(zhì)特征。因此，所選指標應與《方案》中各項任務高度相關，但指標之間的相關性較低，既要有效反映要素水平的得分，又要最大限度地減少對同一特征的重復覆蓋。

（4）歷史可比性和區(qū)域可比性原則。要求在獲取最新年度數(shù)據(jù)時，不需要重新計算往年的碳中和發(fā)展指數(shù)數(shù)據(jù)，能夠保持計算數(shù)據(jù)的連貫性。同時，指標可以客觀地反映不同地區(qū)的差異。

2.指標體系構建

依據(jù)《方案》提出的目標、任務、各項碳達峰行動以及國家政策、規(guī)劃、路線圖，參考《低碳發(fā)展藍皮書：中國碳中和發(fā)展報告（2022）》[28]，構建中國碳中和發(fā)展綜合評價指標體系（見表1）。

表1 中國碳中和發(fā)展綜合評價指標體系

三、指數(shù)選取測算與研究方法

（一）經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)選取

貝克等[1]用文本分析方法，通過對主流媒體新聞報道中不確定性詞語的分析，構建不同國家經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)。隨著學界對經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)研究的深入，其測算方法更加嚴謹、科學。本文選用黃（Huang）提出的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)①，其核心構成依賴于新聞指數(shù)，即根據(jù)指定新聞媒體報道中“經(jīng)濟”“不確定性”“政策”三類關鍵詞的數(shù)量比例編制而成。

（二）碳中和發(fā)展綜合評價指標權重設定和指數(shù)測算

碳中和發(fā)展指標體系使用主觀與客觀相結(jié)合的方法進行權重設定。將指標體系劃分為經(jīng)濟系統(tǒng)、碳排放系統(tǒng)兩部分。在經(jīng)濟系統(tǒng)指標中，2021年11月，邀請12 名數(shù)量經(jīng)濟學、電力、能源、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等領域?qū)＜覍W者，使用專家打分法分別對一級指標、二級指標、三級指標分層進行排序式打分。在回收后進行信度分析并測算第一輪打分結(jié)果，經(jīng)過背靠背兩輪打分后，打分表通過一致性檢驗。在碳排放系統(tǒng)中，根據(jù)2019年6月提交的《中華人民共和國氣候變化第三次國家信息通報》和2018年12月提交的《中華人民共和國氣候變化第二次兩年更新報告》中部門間碳排放當量計算權重，在客觀賦權后，進一步結(jié)合當前碳達峰、碳中和（簡稱“雙碳”）發(fā)展中的突出問題和熱點議題，進行權重調(diào)整（具體方法參見《低碳發(fā)展藍皮書：中國碳中和發(fā)展報告（2022）》[28]），最終獲得碳中和發(fā)展綜合評價指標權重（見表2）。接下來，對三級指標加權求和得到中國碳中和發(fā)展指數(shù)，其中需要對原始數(shù)據(jù)中的逆向指標進行正向化處理，并以2001年為基期進行標準化。[28]碳中和發(fā)展綜合評價指標數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》②《中國能源統(tǒng)計年鑒》③《中國電力年鑒》④《中國電力統(tǒng)計年鑒》⑤《中國林業(yè)和草原統(tǒng)計年鑒》⑥和中國碳核算數(shù)據(jù)庫（Carbon Emission Accounts and Datas?ets，CEADs）⑦等

表2 碳中和發(fā)展綜合評價指標權重

（三）向量自回歸模型

本文使用向量自回歸模型（Vector Autoregres?sive Model）[29-30]，并考慮經(jīng)濟政策不確定性和碳中和發(fā)展可能存在的雙向影響和滯后作用，構建模型1：

其中，yt為t期被解釋變量，A為回歸系數(shù)，t為時期，p為滯后期，e為殘差。lnEPU和lnCNI分別表示取對數(shù)后的經(jīng)濟政策不確定性和碳中和發(fā)展指數(shù)。

本文主要梳理二者間的因果關系并進行脈沖響應分析，而向量自回歸模型對數(shù)據(jù)依賴程度低，無需對參數(shù)加以約束，模型設定簡便易操作。因此，未使用向量自回歸模型的擴展模型。

四、結(jié)果與分析

（一）中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)分析

由表3可知，2008年金融危機發(fā)生后，中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)到達第一個頂峰，隨著2008年四萬億經(jīng)濟刺激計劃的出臺，經(jīng)濟政策不確定性逐漸平穩(wěn)。2011年標準普爾公司下調(diào)世界最大經(jīng)濟體美國的主權信用評級后，中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)達到第二個頂峰。2013—2019年，國內(nèi)政策發(fā)生變化，金融市場遭遇重大事件，如2013年的金融業(yè)錢荒事件、2015年的中國股災、2016年的中國股市“熔斷機制”發(fā)布、2018—2019年的中美貿(mào)易摩擦等，中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)上下波動。

表3 2011—2019年中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)和碳中和發(fā)展指數(shù)

（二）中國碳中和發(fā)展指數(shù)分析

從表3可以看出，2001—2019年，中國碳中和發(fā)展指數(shù)發(fā)生了很大變化，從2001年的164.95 上升至2019年的182.50。其原因是，2001年《全國林業(yè)發(fā)展第十個五年計劃》印發(fā)，全國上下增資源、增效益、優(yōu)化環(huán)境，全面推動林業(yè)現(xiàn)代化進程，森林作為重要碳匯資源，為中國低碳轉(zhuǎn)型打下堅實基礎。2002年，中國碳中和發(fā)展指數(shù)得到較大提升，從2001年164.95 升至169.50。循環(huán)經(jīng)濟遵循生態(tài)學和經(jīng)濟學規(guī)律，是實現(xiàn)碳中和的重要路徑。2005年國務院發(fā)布《關于加快發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟的若干意見》，2006年國家發(fā)展和改革委員會等五部門印發(fā)《千家企業(yè)節(jié)能行動實施方案》，全國大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟，節(jié)能減排，建設資源節(jié)約型和環(huán)境友好型社會，進一步夯實碳中和發(fā)展基礎，之后中國碳中和發(fā)展指數(shù)波動上升。2015年開始實行能源消耗總量和強度“雙控”行動，為中國綠色轉(zhuǎn)型注入強勁動力，之后中國碳中和發(fā)展指數(shù)呈加速上升趨勢，2016年突破170，2018年突破180，2019年為182.50，比2015年時提高了12.68。

（三）因果分析和脈沖響應分析

1.格蘭杰因果檢驗

平穩(wěn)性檢驗是向量自回歸模型分析的第一步。本文采用增廣迪基-福勒（Augmented Dickey-Fuller，ADF）單位根檢驗方法對經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)與碳中和指數(shù)進行平穩(wěn)性檢驗。檢驗結(jié)果見表5。

在平穩(wěn)性檢驗中，二者具有相同的單整階數(shù)，且t統(tǒng)計量均在5%的水平上顯著，這表明研究變量的時間序列全部平穩(wěn)，可以構建向量自回歸模型。

格蘭杰因果檢驗適用于時間序列分析，應用廣泛。根據(jù)時間序列長度，檢驗最大滯后階數(shù)為5，結(jié)果如表5所示。在表5中，當檢驗的滯后階數(shù)為2、4、5時lnEPU是lnCNI的格蘭杰原因（p值小于0.05），即經(jīng)濟政策不確定性影響了中國碳中和發(fā)展；當檢驗滯后階數(shù)為5時，lnCNI是lnEPU的格蘭杰原因，即中國碳中和發(fā)展在一定程度上對經(jīng)濟政策不確定性產(chǎn)生了影響。

表4 ADF檢驗結(jié)果

表5 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

2.向量自回歸模型及其穩(wěn)定性檢驗

殘差項自相關檢驗通過Q檢驗（Ljung-Box 方法）實現(xiàn)[31]，在原假設（殘差項為白噪聲）成立的條件下，Q（m）服從自由度為m的卡方分布。根據(jù)赤池信息準則和貝葉斯信息準則確定殘差項滯后階數(shù)為5。利用自相關系數(shù)（ACF）和Q檢驗來驗證所構建向量自回歸模型的穩(wěn)定性。

由表6可知，殘差項無明顯自相關性。

表6 lnEPU和lnCNI自相關系數(shù)

當滯后階數(shù)不同時，lnEPU和lnCNI變量所對應向量自回歸模型方程的殘差Q檢驗結(jié)果如表7所示。其中，原假設為向量自回歸模型方程的殘差是白噪聲，最大滯后階數(shù)為5。由表7可知，lnEPU變量所對應方程殘差的p值均大于0.05，這說明無法拒絕Q檢驗原假設。lnCNI在滯后階數(shù)為1、2、5時，p值均大于0.05，由于Q檢驗中只有當所有滯后階數(shù)均拒絕原假設時，才認為模型殘差是非白噪聲，可知lnCNI變量所對應方程的殘差為白噪聲。

表7 Q檢驗結(jié)果

經(jīng)檢驗可知，向量自回歸模型是穩(wěn)定的，可以進行方差分解和脈沖響應分析。脈沖響應分析可用以判定變量間因果關系的真實性。隨著時間的推移，模型中各變量對沖擊的反應情況可以反映經(jīng)濟政策不確定性與碳中和發(fā)展之間的動態(tài)變化過程。使用柯列斯基（Cholesky）分解法分析向量自回歸模型中l(wèi)nEPU和lnCNI的脈沖響應，設定追蹤期數(shù)為10，結(jié)果如表8所示。

表8 脈沖響應分析結(jié)果

從lnEPU對自身的的脈沖響應來看，在給lnEPU本期一個正向沖擊的情況下，經(jīng)濟政策不確定性變化最為敏感，且對自身的沖擊效應震蕩波動。具體來看，起始脈沖響應量為0.105 4，第1 期該數(shù)值降至-0.028 3；第3期突破0，達到0.038 8；第4期降至-0.001 7；第6期突破0，達到0.081 2；第7～8 期，數(shù)值平緩上升達到峰值0.126 9；第9～10期，該數(shù)值開始下降并趨于0。盡管脈沖響應量圍繞0波動，但實際中大部分追蹤期的脈沖響應量大于0，即經(jīng)濟政策不確定性對自身的沖擊由正到負往復循環(huán)，但在更大程度上起到了正效應。

lnEPU對lnCNI的沖擊效應先負后正。具體來看，起始脈沖響應量幾乎為0，隨后平緩下降，在第4 期達到最小值-0.005 7，然后加速上升，在第6 期突破0，達到0.001 2，隨后繼續(xù)呈現(xiàn)上升趨勢，在第9 期達到最大值0.009 8，第10 期小幅回落。但從第6期開始，偏離帶范圍加速變寬，穩(wěn)定性偏弱，正效應可信度降低，即經(jīng)濟政策不確定性增大在短期內(nèi)對碳中和發(fā)展起抑制作用，從長期來看，可能產(chǎn)生正效應。

從lnCNI對lnEPU的脈沖響應來看，在給lnCNI本期一個正向沖擊后，lnCNI對lnEPU的沖擊效應是負的，在第1～3期，脈沖響應量大于0，且數(shù)值較??；第4期為-0.086 0，第5期小幅回升，達到-0.077 2。隨后，數(shù)值快速下降至第6 期的-0.165 7，第8 期降至最小值-0.302 6，第9～10期，數(shù)值快速上升，并有轉(zhuǎn)正的趨勢。lnCNI對lnEPU的影響滯后性比較強，第1～3 期正效應較小，而第4～8 期負效應越來越顯著，這說明碳中和發(fā)展有利于抑制經(jīng)濟政策不確定性，但抑制作用持續(xù)時間短，效果不明顯。碳中和發(fā)展水平反映了“雙碳”“雙控”、能源等領域政策規(guī)劃體系的完善程度和“雙碳”工作的完成情況，不同階段對政策規(guī)劃的完善、對短期目標的及時調(diào)整有利于這種抑制作用的延續(xù)，能降低較長時期內(nèi)不確定性增大的風險。

lnCNI對自身的沖擊效應先升后降，變化速率相對平緩。從第1 期的0.003 7 上升至第3 期的0.013 7，達到最大值。在第4～5期脈沖響應量不斷減小，但依然是正效應。第6 期降為負值，經(jīng)小幅下降后趨于平緩，第9 期降至最小值-0.022 1。但從第6期開始，偏離帶范圍加速變寬，穩(wěn)定性偏弱，影響效應可信度降低。

綜上所述，向量自回歸模型可以評價每個沖擊對內(nèi)生變量影響的重要性（見表9）。表9第1和2 列數(shù)據(jù)表明，lnEPU主要受自身沖擊影響，各期lnEPU對自身影響的重要性大多在80%以上，lnCNI對lnEPU的影響相對較弱，尤其是前3期的作用微乎其微，第5～8 期的重要性在20%以上，對lnEPU具有一定的調(diào)控作用，但從長期來看，其重要性逐漸減弱。表10 第3 和4 列數(shù)據(jù)表明，在第1期，lnCNI受自身和lnEPU沖擊的比重均接近50%，但受自身沖擊的影響更為顯著，這說明存在兩種調(diào)控碳中和的高效路徑。在第2期，lnEPU的重要性迅速提升至72.09%，表明lnEPU的重要性逐步提高，二者地位發(fā)生了互換。從第2 期開始，經(jīng)濟政策不確定性成為主導碳中和發(fā)展的重要原因，并在第10 期升至82.62%，這說明碳中和發(fā)展在很大程度上受到經(jīng)濟政策不確定性的影響。反觀lnCNI受自身沖擊影響的情況，除第1 期外，其余9期的影響均偏弱。

表9的方差分解結(jié)果和表5的格蘭杰因果檢驗結(jié)果一致性強，表明結(jié)果具有較高的可信度。

表9 方差分解結(jié)果%

五、研究結(jié)論和政策建議

（一）研究結(jié)論

1.遵循系統(tǒng)性、可操作性、全面性、可比性等原則構建的中國碳中和發(fā)展綜合評價指標體系能夠反映中國碳中和發(fā)展的客觀現(xiàn)實

分析結(jié)果表明，中國碳中和發(fā)展指數(shù)從2001年的164.95 上升至2019年的182.50，充分體現(xiàn)了《全國林業(yè)發(fā)展第十個五年計劃》和能源消耗總量和強度“雙控”行動的影響和作用。該指標體系能夠較好地反映中國碳中和發(fā)展的動態(tài)趨勢，評估中國推進碳中和發(fā)展的狀況，為有關部門全面把握地區(qū)目標進程提供參考和依據(jù)，為“雙碳”事業(yè)的統(tǒng)籌謀劃與綜合部署提供數(shù)據(jù)支持。

2.格蘭杰因果檢驗結(jié)果表明，經(jīng)濟政策不確定性和中國碳中和發(fā)展之間的影響是相互的

由方差分解結(jié)果可知，經(jīng)濟政策不確定性對碳中和發(fā)展影響的重要性從第1 期的47.12%持續(xù)增大到第10 期的82.62%，碳中和發(fā)展對經(jīng)濟政策不確定性影響的重要性從第1 期的0.00%增大至第6期的30.54%，達到最大值，隨后又降至第10期的19.47%。從影響的正負效應來看，碳中和發(fā)展對自身在短期起正向調(diào)控作用，這種滯后作用來自能源、交通多個行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展對自身的帶動作用，其中交通運輸行業(yè)是能源消耗和直接碳排放的大戶，而且從發(fā)展規(guī)律來看，其與現(xiàn)代化進程和人民生活水平提高具有高度的正相關性。這進一步說明，為實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展與碳排放“脫鉤”，現(xiàn)階段仍要在很大程度上依賴于能源和交通行業(yè)的“雙降”。從短期來看，碳中和發(fā)展能夠起到穩(wěn)定經(jīng)濟政策不確定性的作用，這說明綜合評價考核結(jié)果的及時反饋對政策規(guī)劃的制定與完善具有推動作用。經(jīng)濟政策不確定性的增大是阻礙中國碳中和發(fā)展的重要原因，這就需要增強經(jīng)濟政策的穩(wěn)定性。2022年3月29日召開的國務院常務會議要求“穩(wěn)定經(jīng)濟的政策早出快出，不出不利于穩(wěn)定市場預期的措施，制定應對可能遇到更大不確定性的預案”。根據(jù)“雙碳”發(fā)展狀況，實施有針對性的政策是減小中國經(jīng)濟不確定性、制定應對更大不確定性預案的有效手段。中國經(jīng)濟存在阻礙碳減排的因素，但如果能夠及時謀劃，階段性、階梯型、有規(guī)劃地去制定政策，就能夠有效減小經(jīng)濟政策不確定性，進而減少經(jīng)濟政策不確定性對碳中和造成的短期負效應。

（二）政策建議

為避免經(jīng)濟政策不確定性、區(qū)域差異增大帶來的風險，減少經(jīng)濟政策不確定性對經(jīng)濟運行產(chǎn)生的負面影響。

1.充分把握經(jīng)濟政策不確定性發(fā)展規(guī)律，利用好政策工具平緩經(jīng)濟政策不確定性

要深刻認識各種因素對經(jīng)濟政策不確定性影響的差異性，防范經(jīng)濟政策不確定性對經(jīng)濟發(fā)展的負面影響，探索規(guī)避不確定性負面影響的多樣化方式，在追求經(jīng)濟增長之外，最大程度保證經(jīng)濟穩(wěn)步發(fā)展。

2.因地制宜發(fā)揮地區(qū)資源優(yōu)勢，補足短板

要警惕對外開放過程中所伴隨的風險，在積極融入全球化浪潮的同時也要對可能面臨的不確定性做好充分的準備。東部地區(qū)要建立健全風險預警機制，在保持自身發(fā)展優(yōu)勢的同時輻射帶動其他區(qū)域發(fā)展；中西部地區(qū)要加強與其他地區(qū)的協(xié)同聯(lián)動、跨界聯(lián)合，同時積極投身城鎮(zhèn)化建設，完善地區(qū)內(nèi)部交通基礎設施，縮短與發(fā)達地區(qū)之間的空間距離，并以科技發(fā)展作為經(jīng)濟增長的內(nèi)在驅(qū)動力。

3.建立業(yè)務導向的碳中和考核體系，為政策制定提供參考

從對碳中和發(fā)展的考核來看，要利用好綜合評價考核體系，按時期、按需要進行考核。各省市區(qū)可根據(jù)自身需求，進一步建立符合本地發(fā)展需要的考核體系，形成考核全面、反饋及時的機制，為政策制定提供參考。此外，有關部門、企業(yè)可針對關鍵任務、重點管理項目構建多樣化的考核內(nèi)容體系，如低碳供應鏈管理績效評價、低碳交通管理績效評價等。同時各體系要遵循穩(wěn)定性、連續(xù)性、綜合性等原則，即在新增年份數(shù)據(jù)后無需對以往結(jié)果進行調(diào)整，對異常數(shù)據(jù)具有一定抗干擾性，反映多維度發(fā)展趨勢，避免朝令夕改，以降低經(jīng)濟政策中無法預期因素的影響，減小經(jīng)濟政策不確定性。

4.切實推動產(chǎn)學研深度融合，完善低碳產(chǎn)品標準制定，加強法律保障

經(jīng)濟政策不確定性可通過能源價格、企業(yè)決策等來影響碳排放。相關行業(yè)、企業(yè)應完善新能源開發(fā)利用新機制，并聯(lián)合高校、科研院所持續(xù)完善適應高比例新能源電力市場體系的頂層設計，通過市場機制促進新能源消納。為了完善中國碳足跡認證體系，進一步提升企業(yè)進行產(chǎn)品低碳認證的積極性，主管部門應盡快出臺碳足跡認證標準規(guī)范、認證流程，制定評價等級及相應指標，建立低碳產(chǎn)品評級與公示制度、市場化激勵機制和相關法律體系，鼓勵企業(yè)加大對低碳設計的投入力度。

注釋：

①數(shù)據(jù)來源：https：//economicpolicyuncertaintyinchina.wee?bly.com/。

②數(shù)據(jù)來源：http：//www.stats.gov.cn/tjsj./ndsj/。

③數(shù)據(jù)來源：https：//data.cnki.net/Trade/yearbook/single/N20 21050066?zcode=Z023。

④數(shù)據(jù)來源：https：//data.cnki.net/Trade/yearbook/single/N20 21050269?zcode=Z025。

⑤數(shù)據(jù)來源：https：//www.yearbookchina.com/navibooklist-n3 021112403-1.html。

⑥數(shù)據(jù)來源：https：//data.cnki.net/Trade/yearbook/single/N20 21060073?zcode=Z010。

⑦數(shù)據(jù)來源：https：//www.ceads.net/user/index.php?id=913&l ang=cn。