曹俐 范黎明

摘要：文章基于ORNL提出的碳排放測(cè)算方法對(duì)中國(guó)沿海11個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）2009—2018年的海洋漁業(yè)碳排放進(jìn)行測(cè)算，并通過(guò)加入財(cái)政分權(quán)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素，對(duì)傳統(tǒng)STIRPAT模型進(jìn)行拓展，考察中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素。研究結(jié)果顯示：財(cái)政分權(quán)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科研投入是中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放的重要驅(qū)動(dòng)因素。其中由于財(cái)政分權(quán)體制不完善等原因，財(cái)政分權(quán)成為海洋漁業(yè)碳排放的正向驅(qū)動(dòng)因素;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)海洋漁業(yè)碳排放的正向影響隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高逐漸減弱;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科研投入是海洋漁業(yè)碳排放的負(fù)向驅(qū)動(dòng)因素。基于此，文章建議優(yōu)化完善財(cái)政分權(quán)結(jié)構(gòu)和政府考核機(jī)制，加大科研投入，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從而促進(jìn)海洋漁業(yè)低碳發(fā)展。

關(guān)鍵詞：海洋漁業(yè);碳排放;STIRPAT模型;經(jīng)濟(jì)發(fā)展;海洋強(qiáng)國(guó)

中圖分類(lèi)號(hào)：F326.4;P74??? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A??? 文章編號(hào)：1005-9857（2022）05-0039-08

Research on Driving Factors of China's Marine Fisheries Carbon Emissions Based on STIRPAT Model

CAO Li，F(xiàn)AN Liming

（College of Economics and Management，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China）

Abstract：Based on the ORNL carbon emission measurement method，the marine fishery carbon e-missions of 11 coastal provinces in China were calculated from 2009 to 2018，and by adding factors such as fiscal decentralization and industrial structure，the traditional STIRPAT model was ex-panded to examine the driving factors of China's marine fishery carbon emissions. The research re-sults showed that：fiscal decentralization，economic development level，industrial structure and scientific research investment are important driving factors for China's marine fishery carbon emissions. Among them，due to the imperfect fiscal decentralization system and other reasons，fiscal decentralization has become a positive driving factor for marine fishery carbon emissions. The positive impact of economic development，level on marine fishery carbon emissions gradually weakened with the increase of economic development level. Industrial structure and scientific re-search investment were the negative driving factors of marine fishery carbon emissions. Based on this，the paper proposed to optimize and improve the fiscal decentralization structure and govern-ment assessment mechanism ，increase scientific research investment，optimize the industrial struc-ture，and promote the low-carbon development of marine fisheries.

Keywords：Marine fisheries，Carbon emission，STIRPAT model，Economic development，

Maritime power

0??? 引言

海洋漁業(yè)是中國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，其與海洋經(jīng)濟(jì)收益和食品供給等諸多方面息息相關(guān)，是海洋強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略中至關(guān)重要的一環(huán)，但與此同時(shí)海洋漁業(yè)對(duì)能源、資源依賴(lài)度高，對(duì)環(huán)境產(chǎn)生了較大影響，海洋漁業(yè)所排放的溫室氣體約占全球的3%～6%[1]，中國(guó)海洋捕撈業(yè)單位產(chǎn)值碳排放量是農(nóng)業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)和水利行業(yè)平均水平的3.4倍[2]，海洋漁業(yè)已成為溫室氣體排放的重要來(lái)源之一。中國(guó)作為世界碳排放大國(guó)，一直積極應(yīng)對(duì)全球氣候變化，不斷提高國(guó)家自主貢獻(xiàn)力度。

海洋漁業(yè)碳排放具有復(fù)雜性和雙向性的特點(diǎn)，識(shí)別海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素對(duì)實(shí)現(xiàn)海洋漁業(yè)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)具有重要意義。目前有關(guān)海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素的研究相對(duì)較少。單因素研究方面，張熒楠[3]探究海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)海洋漁業(yè)碳排放的影響，研究結(jié)果表明海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)海洋漁業(yè)碳排放效率具有顯著的正向影響并且具有空間溢出性;多因素研究方面，邵桂蘭等[4]基于LMDI法將海洋漁業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素分解為碳排放系數(shù)、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)規(guī)模4個(gè)因素對(duì)海洋漁業(yè)碳排放進(jìn)行實(shí)證研究;曾冰[5]選擇經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技推廣力度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和對(duì)外開(kāi)放水平4個(gè)因素作為漁業(yè)碳排放效率的驅(qū)動(dòng)因素。目前海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素主要集中于經(jīng)濟(jì)、科技和產(chǎn)業(yè)方面，對(duì)于體制因素涉及相對(duì)較少。自1994年中國(guó)正式實(shí)行分稅制改革以來(lái)，中央政府和地方政府新的財(cái)稅分配權(quán)制度對(duì)地方政府行為產(chǎn)生了深刻的影響，并進(jìn)一步影響了生態(tài)環(huán)境。一方面，合理的財(cái)政分權(quán)使地方的事權(quán)和支出責(zé)任相匹配，各級(jí)政府之間政策協(xié)調(diào)能力加強(qiáng)，財(cái)政分權(quán)體制使具有信息優(yōu)勢(shì)的地方政府自主性提高，促進(jìn)了地方環(huán)境公共物品方面的供給效率，有利于環(huán)境治理;另一方面財(cái)政分權(quán)以及基于政績(jī)考核下的政府競(jìng)爭(zhēng)容易造成地方政府公共支出結(jié)構(gòu)的扭曲，地方政府為吸引外商直接投資（FDI）會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)主動(dòng)降低環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)這種“逐底效應(yīng)”，造成環(huán)境問(wèn)題的惡化。2020年5月國(guó)務(wù)院頒布的《生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域中央與地方財(cái)政事權(quán)和支出責(zé)任劃分改革方案》中明確指出，加快構(gòu)建生態(tài)文明體系應(yīng)充分發(fā)揮中央和地方兩個(gè)積極性體制機(jī)制。財(cái)政分權(quán)已成為推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展的重要力量，如何發(fā)揮財(cái)政分權(quán)在環(huán)境治理方面的積極作用至關(guān)重要，目前已有少數(shù)學(xué)者在研究農(nóng)業(yè)生態(tài)問(wèn)題時(shí)嘗試考慮財(cái)政分權(quán)體制因素[6]，但目前有關(guān)財(cái)政分權(quán)與海洋漁業(yè)碳排放之間關(guān)系的研究依舊較為缺失，在海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素研究體系中引入財(cái)政分權(quán)因素有助于為財(cái)政分權(quán)如何有效促進(jìn)海洋漁業(yè)碳減排提供借鑒，有助于加快實(shí)現(xiàn)海洋漁業(yè)低碳發(fā)展。

基于此，本研究采用美國(guó)能源部橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（ORNL）[7]提出的碳排放測(cè)算方法對(duì)中國(guó)沿海11個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2009—2018年的海洋漁業(yè)碳排放進(jìn)行測(cè)算，并使用改進(jìn)的STIRPAT模型，選擇財(cái)政分權(quán)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科研投入4種驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放因素研究。本研究對(duì)中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行研究，為海洋漁業(yè)實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)打下基礎(chǔ)。同時(shí)本研究探究了財(cái)政分權(quán)體制因素對(duì)海洋漁業(yè)碳排放的影響，豐富了海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素研究體系，為財(cái)政分權(quán)如何有效地促進(jìn)海洋漁業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，實(shí)現(xiàn)海洋漁業(yè)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)提供指引方向。

1??? 理論分析與模型構(gòu)建

1.1??? 理論分析

筆者在研究海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素時(shí)，引入財(cái)政分權(quán)作為體制因素，選擇財(cái)政分權(quán)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科研投入作為影響海洋漁業(yè)碳排放的重要因素。

財(cái)政分權(quán)指中央政府將財(cái)政控制下放給地方政府[8]。理論層面上，Tiebout模型和奧茨（Oates）分權(quán)定理等財(cái)政分權(quán)理論指出，由地方政府差異化提供公共物品如環(huán)境治理等，比統(tǒng)一由中央政府提供更能增加社會(huì)福利。中央政府的信息滯后性容易造成資源誤配，導(dǎo)致決策成本增加，地方政府具有區(qū)域信息優(yōu)勢(shì)，財(cái)政分權(quán)將財(cái)政控制下放給地方政府會(huì)更有利于降低地方公共事務(wù)決策成本，提高決策效率，有利于環(huán)境治理等公共服務(wù)的供給。但事實(shí)上，中國(guó)財(cái)政分權(quán)體制賦予了地方政府控制和支配財(cái)政收入剩余的權(quán)力，地方政府可以從地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和財(cái)政收入增加中獲得利益，因此地方政府的行為往往追求經(jīng)濟(jì)利益最大化從而容易出現(xiàn)環(huán)境污染惡化、碳排量增加等現(xiàn)象。財(cái)政分權(quán)導(dǎo)致的地方政府之間的不合理競(jìng)爭(zhēng)容易造成地方政府公共支出結(jié)構(gòu)的扭曲，甚至還會(huì)出現(xiàn)地方政府為增加財(cái)政收入吸引FDI而降低環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)這種“逐底效應(yīng)”，造成環(huán)境問(wèn)題的惡化。除此之外，中國(guó)財(cái)政分權(quán)體制下還可能出現(xiàn)地方政府官員為獲得晉升、認(rèn)可等政治利益，而追求任期內(nèi)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，導(dǎo)致財(cái)政支出偏好短期收益高的項(xiàng)目，而碳減排等非經(jīng)濟(jì)性公共產(chǎn)品因其短期內(nèi)無(wú)法提供直接經(jīng)濟(jì)效益而被忽視，甚至還可能出現(xiàn)尋租等行為進(jìn)一步阻礙碳排放的控制。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放之間的關(guān)系被廣泛討論，其中EKC曲線是最常用于分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放兩者關(guān)系的方法。EKC曲線描述了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放之間的非線性關(guān)系，即前期經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐漸增長(zhǎng)時(shí)，由于生產(chǎn)活動(dòng)的不斷擴(kuò)張往往伴隨著環(huán)境破壞以及污染增加，所以此階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放會(huì)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系;當(dāng)污染不斷增加，環(huán)境污染給人們帶來(lái)的負(fù)效應(yīng)超過(guò)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的收益時(shí)，人們會(huì)產(chǎn)生控制污染的主動(dòng)愿景，并且基于前期經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步的基礎(chǔ)，人們也擁有了一定控制污染的能力，如用于治理污染減少碳排放的資金和技術(shù)等，因此此階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)了生產(chǎn)要素在產(chǎn)業(yè)部門(mén)之間的分配狀況與關(guān)聯(lián)方式[9]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)則反映發(fā)展模式的變化，對(duì)生態(tài)環(huán)境會(huì)產(chǎn)生重要影響。漁業(yè)三產(chǎn)主要包括水產(chǎn)流通、水產(chǎn)運(yùn)輸?shù)攘魍ê头?wù)業(yè)，相比漁業(yè)一產(chǎn)和二產(chǎn)，漁業(yè)三產(chǎn)生產(chǎn)過(guò)程中的碳排放相對(duì)較低。以漁業(yè)三產(chǎn)產(chǎn)值占漁業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值比重表示的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放之間應(yīng)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

科研投入與碳排放之間的關(guān)系可以從科技進(jìn)步、科技創(chuàng)新的角度進(jìn)行分析?？蒲型度氲乃侥軌蛟谝欢ǔ潭壬戏从晨萍歼M(jìn)步與科技創(chuàng)新的水平，已有相關(guān)研究表明科技進(jìn)步和科技創(chuàng)新能夠帶來(lái)碳排放的減少。Lee等[10]研究發(fā)現(xiàn)綠色科研投入有助于降低碳排放量，韓川[11]研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步可以有效推動(dòng)中國(guó)工業(yè)碳減排工作的實(shí)施，張金鑫等[12]通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放具有顯著的負(fù)向影響。

1.2??? 模型構(gòu)建

1.2.1??? 海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素研究模型概述

科學(xué)全面地研究中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素需要選擇科學(xué)合理的研究方法，目前關(guān)于碳排放驅(qū)動(dòng)因素的研究方法主要有Kaya恒等式、LMDI方法、EKC模型以及STIRPAT模型。由日本學(xué)者Kaya提出的Kaya恒等式將溫室氣體排放量與相關(guān)宏觀因子相聯(lián)系，林伯強(qiáng)等[13]采用修正的Kaya恒等式對(duì)中國(guó)城市化階段碳排放的影響因素進(jìn)行了研究。韋沁等[14]引用Kaya恒等式將能源因素去掉，加入農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行研究。Kaya恒等式具有數(shù)學(xué)形式簡(jiǎn)單、對(duì)驅(qū)動(dòng)因素具有較強(qiáng)的解釋力等優(yōu)點(diǎn)，但在使用Kaya恒等式進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素分析時(shí)，需要進(jìn)行逐年或者分時(shí)段的分析，其局限于動(dòng)態(tài)變化量的解釋[15]。LMDI方法是一種指數(shù)因素分解法，Ang等[16]運(yùn)用LMDI分解法對(duì)世界各國(guó)電力碳強(qiáng)度的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分解，發(fā)現(xiàn)發(fā)電熱效率是主要驅(qū)動(dòng)因素之一。王鳳婷等[17]運(yùn)用LMDI模型探究了京津冀產(chǎn)業(yè)能源碳排放的驅(qū)動(dòng)因素，研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度因素正向促進(jìn)碳排放。Lin等[18]利用Kaya恒等式和LMDI分解方法考察了影響中國(guó)能源密集型產(chǎn)業(yè)碳排放的主要因素，然后采用協(xié)整理論構(gòu)建碳排放量與主要因素之間的長(zhǎng)期關(guān)系。LMDI方法雖能實(shí)現(xiàn)無(wú)殘差分解，量化特定年份影響因素的貢獻(xiàn)率，但無(wú)法分析考察各因素的彈性[19]。EKC曲線認(rèn)為環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)“U”型曲線關(guān)系，學(xué)者基于EKC曲線進(jìn)行拓展研究碳排放與經(jīng)濟(jì)等宏觀因素之間的關(guān)系。范丹[20]將能源強(qiáng)度、空間相關(guān)性引入EKC曲線中，重新構(gòu)建中國(guó)二氧化碳EKC模型探究碳排放驅(qū)動(dòng)因素。張?jiān)频萚21]基于工業(yè)行業(yè)EKC模型研究發(fā)現(xiàn)對(duì)外貿(mào)易開(kāi)放有助于減少碳排放。目前EKC曲線中經(jīng)濟(jì)與碳排放的關(guān)系已經(jīng)多被其他碳排放研究模型考慮。STIRPAT模型源于IPAT模型，IPAT模型將環(huán)境因素與社會(huì)因素用乘法相聯(lián)系，隨后學(xué)者通過(guò)引入差異彈性和誤差項(xiàng)建立了STIRPAT模型，STIRPAT模型后被廣泛用于碳排放驅(qū)動(dòng)因素研究中。Ma等[22]使用STIRPAT模型分析評(píng)估影響中國(guó)公共建筑碳排放的驅(qū)動(dòng)力，將城鎮(zhèn)化水平和中國(guó)人均建筑面積引入模型中。王向前等[23]在傳統(tǒng)STIRPAT模型中引入能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)并從煤炭生產(chǎn)側(cè)與消費(fèi)側(cè)視角對(duì)工業(yè)煤炭碳排放的影響因素進(jìn)行研究。STIRPAT 模型考慮了差異彈性和誤差項(xiàng)，能夠?qū)⒏黩?qū)動(dòng)因素的影響作為參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，具有較強(qiáng)的拓展性?；诒狙芯繉?duì)中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素研究體系進(jìn)行了豐富拓展，綜合考慮財(cái)政分權(quán)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科研投入4種驅(qū)動(dòng)因素，因此選擇改進(jìn)的STIRPAT模型對(duì)中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行研究。

1.2.2??? STIRPAT模型構(gòu)建

STIRPAT模型來(lái)源于IPAT模型，該模型于1971年由Ehrlich等[24]提出，其將環(huán)境因素與社會(huì)因素用乘法聯(lián)系在一起，公式表示為：

I=P×A×T??? （1）

式中：I為環(huán)境因素;P為人口因素;A為經(jīng)濟(jì)因素;T為技術(shù)因素。但該模型沒(méi)有考慮差異彈性等因素，具有局限性，因此Dietz等[25]于2003年為克服局限性對(duì)IPAT模型進(jìn)行改進(jìn)，引入差異彈性和誤差項(xiàng)建立了STIRPAT模型，公式表示為：

I=aPATe??? （2）

式中：a為模型的系數(shù);b、c、d分別為變量P、A、T的驅(qū)動(dòng)指數(shù);e為誤差項(xiàng)。實(shí)際研究中多使用其對(duì)數(shù)形式，公式表示為：

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+lne??? （3）

STIRPAT模型的適用性很強(qiáng)，但在研究海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素時(shí)需要對(duì)其進(jìn)行一些改變來(lái)讓研究更具有針對(duì)性。①剔除人口因素，海洋漁業(yè)雖然從業(yè)人數(shù)眾多，但是本研究的海洋漁業(yè)碳排放主要是海洋漁業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中產(chǎn)生的碳排放量，因此人口因素不再適合作為驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行研究。②基于財(cái)政分權(quán)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的影響機(jī)理，引入財(cái)政分權(quán)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)兩個(gè)變量作為驅(qū)動(dòng)因素研究。③基于環(huán)境庫(kù)茲涅茲曲線，引入人均地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）的二次項(xiàng)，全面考察經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響?；谝陨戏治?，本研究設(shè)定改進(jìn)的STIRPAT模型如式（4）。

lnC=βlnFD+βlnGDP+βlnGDP+βlnSTR+βlnTECH+ε??? （4）

式中：i為省市截面單位;t為年份;C為海洋漁業(yè)碳排放量;FD為財(cái)政分權(quán);GDP為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;STR為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);TECH為科研投入;ε為隨機(jī)誤差項(xiàng);β為回歸系數(shù)。

1.2.3??  變量選取

本研究選取以下變量進(jìn)行中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素研究。

海洋漁業(yè)碳排放量（C）：海洋漁業(yè)碳排放量指海洋漁業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的碳排放量。其中碳排放量可分為直接碳排放量和間接碳排放量，直接碳排放量指來(lái)源于能源燃燒所產(chǎn)生的直接碳排放量，主要指捕撈業(yè)中機(jī)動(dòng)漁船生產(chǎn)過(guò)程中能源燃燒所產(chǎn)生的碳排放量。間接碳排放量指來(lái)源于電力使用而導(dǎo)致的間接碳排放，主要指海水養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的供氧通電以及海水產(chǎn)品加工業(yè)中冷凍、加工等過(guò)程中消耗電力而導(dǎo)致的碳排放。漁業(yè)經(jīng)濟(jì)總能耗中捕撈業(yè)能耗占比已高達(dá)70%[26]，海洋捕撈漁船的碳排放量占漁船總碳排放量的81%[27]，漁船柴油機(jī)產(chǎn)生的廢氣排放容易造成全球變暖、酸雨等嚴(yán)重問(wèn)題，因此海洋捕撈業(yè)是漁業(yè)碳排放的主要領(lǐng)域，是海洋漁業(yè)節(jié)能減排實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的關(guān)鍵對(duì)象?；诖耍狙芯窟x擇海洋捕撈漁船生產(chǎn)過(guò)程中能源燃燒所產(chǎn)生的直接碳排放量作為海洋漁業(yè)碳排放量進(jìn)行研究。

海洋漁業(yè)碳排放量的測(cè)算方法借鑒張祝利等[28]對(duì)我國(guó)漁船作業(yè)過(guò)程中碳排放的估算方法，采用ORNL提出的化石燃料燃燒排放二氧化碳的計(jì)算方法，計(jì)算公式：

Q=Q×F×C×ξ??? （5）

式中：Q為碳量，單位為t;Q為有效氧化分?jǐn)?shù)，數(shù)值為0.982;F為每噸標(biāo)煤含碳量，數(shù)值為0.732 57;C為標(biāo)準(zhǔn)煤當(dāng)量，本研究按柴油折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)為1.457 1計(jì)算;ξ表示在獲得相同熱能的情況下，燃油排放二氧化碳與燃煤排放二氧化碳的比值，數(shù)值為常數(shù)0.813。

在測(cè)算出碳量的基礎(chǔ)上使用計(jì)算公式（6）測(cè)算海洋漁業(yè)二氧化碳排放量，計(jì)算公式：

Q=Q×ω??? （6）

式中：Q為二氧化碳排放量;3為碳換算二氧化碳常數(shù)，數(shù)值為3.67（以二氧化碳的碳含量為27.27%計(jì)算）。

驅(qū)動(dòng)因素方面，財(cái)政分權(quán)（FD）本研究選擇預(yù)算內(nèi)地方財(cái)政收入與預(yù)算內(nèi)地方財(cái)政支出之比來(lái)表示。預(yù)算內(nèi)地方財(cái)政收入與預(yù)算內(nèi)地方財(cái)政支出之比為財(cái)政自給度，陳碩等[29]研究發(fā)現(xiàn)財(cái)政自給度是一種能夠有效反映省份之間的差異，可以衡量中央政府與地方政府之間的財(cái)政關(guān)系的指標(biāo);經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）本研究選擇人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值表示，并使用GDP平減指數(shù)剔除價(jià)格因素。同時(shí)引入人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的平方項(xiàng)，研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與海洋漁業(yè)碳排放之間是否存在非線性關(guān)系;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（STR）本研究選擇各?。ㄊ校O業(yè)三產(chǎn)產(chǎn)值（漁業(yè)流通和服務(wù)業(yè)）與漁業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值之比來(lái)表示;科研投入（TECH）本研究選擇各省（市）水產(chǎn)科技推廣機(jī)構(gòu)占比來(lái)表示。

本研究使用2009—2018年中國(guó)沿海11個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)，主要數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)漁業(yè)年鑒》《中國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)平臺(tái)。具體數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述情況見(jiàn)表1。

2??? 實(shí)證分析

基于改進(jìn)的STIRPAT模型對(duì)中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行實(shí)證研究。首先通過(guò)F檢驗(yàn)以及Hausman檢驗(yàn)確定面板數(shù)據(jù)回歸模型的類(lèi)型，通過(guò)F檢驗(yàn)判斷模型是否選擇混合回歸模型，如果不選擇混合回歸模型則進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)在固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型中進(jìn)行選擇。表2為中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素實(shí)證回歸結(jié)果。

從表2可以看出，F(xiàn)檢驗(yàn)的結(jié)果強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，即應(yīng)該允許每位個(gè)體擁有自己的截距項(xiàng)，說(shuō)明應(yīng)該排除混合回歸模型。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，說(shuō)明固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型兩者之間應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型。固定效應(yīng)模型可以分為單向固定效應(yīng)模型和雙向固定效應(yīng)模型，本研究對(duì)時(shí)間虛擬變量進(jìn)行聯(lián)合假設(shè)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示固定效應(yīng)模型應(yīng)該使用同時(shí)考慮個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的雙向固定效應(yīng)模型。

表2中固定效應(yīng)模型為雙向固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，通過(guò)回歸結(jié)果可以看出財(cái)政分權(quán)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科研投入4種因素都顯著影響海洋漁業(yè)碳排放量，是海洋漁業(yè)碳排放的重要驅(qū)動(dòng)因素。雙向固定效應(yīng)模型中，財(cái)政分權(quán)前的系數(shù)為正，并在5%顯著性水平上顯著，說(shuō)明財(cái)政分權(quán)程度的增加會(huì)導(dǎo)致海洋漁業(yè)碳排放量的增加，即財(cái)政分權(quán)對(duì)海洋漁業(yè)碳排放具有顯著正向影響。這說(shuō)明目前財(cái)政分權(quán)在海洋漁業(yè)碳減排領(lǐng)域并沒(méi)有發(fā)揮積極作用，財(cái)政分權(quán)給予了地方政府一定的財(cái)政控制權(quán)，地方政府本應(yīng)該發(fā)揮自身信息優(yōu)勢(shì)，提高公共物品決策效率增加社會(huì)福利，更好地完成環(huán)境保護(hù)碳減排等工作。但是由于財(cái)政分權(quán)給予了地方政府控制和支配財(cái)政收入剩余的權(quán)力，經(jīng)濟(jì)收益最大化目標(biāo)以及不完善的政治考核機(jī)制導(dǎo)致了不合理的政府間競(jìng)爭(zhēng)和政府行為，扭曲了公共支出，政府更加注重能帶來(lái)經(jīng)濟(jì)收益的項(xiàng)目而忽略了環(huán)境保護(hù)碳減排等非經(jīng)濟(jì)性公共產(chǎn)品的供給。同時(shí)財(cái)政分權(quán)體制下容易出現(xiàn)事權(quán)與支出責(zé)任不匹配的問(wèn)題，中央政府與地方政府以及各級(jí)政府之間出現(xiàn)事權(quán)錯(cuò)位導(dǎo)致職責(zé)不清政府行為效率下降，同時(shí)地方政府支出責(zé)任與財(cái)政收入的不適應(yīng)導(dǎo)致地方政府出現(xiàn)對(duì)碳減排等公共服務(wù)投入不足的現(xiàn)象。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一次項(xiàng)系數(shù)為正，并在5%顯著性水平上顯著，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的二次項(xiàng)系數(shù)同樣為正，并在1%顯著性水平上顯著。這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致海洋漁業(yè)碳排放量的增加，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)海洋漁業(yè)碳排放具有顯著正向影響。值得注意的一點(diǎn)是，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一次項(xiàng)系數(shù)遠(yuǎn)大于二次項(xiàng)系數(shù)，說(shuō)明當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)海洋漁業(yè)碳排放的正向影響會(huì)顯著減弱，即說(shuō)明海洋漁業(yè)碳排放符合環(huán)境庫(kù)茲涅茲曲線但是還沒(méi)有到達(dá)曲線拐點(diǎn)。目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的增長(zhǎng)依舊伴隨著海洋漁業(yè)碳排放的增加，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，但是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的增加也表示能夠有更多的資金可以投入到海洋漁業(yè)碳減排發(fā)展方面，因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)海洋漁業(yè)碳減排的正向影響是逐漸減弱的。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)前的系數(shù)為負(fù)，并在1%顯著性水平上顯著，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)海洋漁業(yè)碳排放具有顯著負(fù)向影響。優(yōu)化漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以從產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式角度促進(jìn)海洋漁業(yè)的低碳化發(fā)展。漁業(yè)三產(chǎn)相比漁業(yè)一產(chǎn)和二產(chǎn)在生產(chǎn)過(guò)程中具有低碳的特點(diǎn)，調(diào)整優(yōu)化漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和范圍是促進(jìn)低碳發(fā)展的重要舉措。

科研投入方面，科研投入前的系數(shù)為負(fù)，并在1%顯著性水平上顯著，說(shuō)明科研投入的增加可以顯著降低海洋漁業(yè)碳排放量，科研投入對(duì)海洋漁業(yè)碳排放具有顯著負(fù)向影響。漁業(yè)科研投入的增加能夠帶來(lái)顯著的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)，是減少海洋漁業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生碳排放的關(guān)鍵手段，是從根本上解決碳減排問(wèn)題的重要舉措。如何最大限度地發(fā)揮科研投入在海洋漁業(yè)低碳發(fā)展中的支撐和引領(lǐng)作用是海洋漁業(yè)實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的重要任務(wù)。

3??? 結(jié)論與建議

本研究基于改進(jìn)的STIRPAT模型，使用2009—2018年中國(guó)沿海11個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行實(shí)證研究并得到以下結(jié)論：財(cái)政分權(quán)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科研投入4種因素是中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放的重要驅(qū)動(dòng)因素。其中由于目前的財(cái)政分權(quán)體制和政府考核機(jī)制的不完善以及事權(quán)和支出責(zé)任不匹配等原因，地方政府的公共支出結(jié)構(gòu)出現(xiàn)扭曲，地方政府傾向于發(fā)展經(jīng)濟(jì)而忽略環(huán)境保護(hù)等非經(jīng)濟(jì)性公共服務(wù)的供給，財(cái)政分權(quán)目前是海洋漁業(yè)碳排放的正向驅(qū)動(dòng)因素。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平目前也是海洋漁業(yè)碳排放的正向驅(qū)動(dòng)因素，不過(guò)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的二次項(xiàng)系數(shù)說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)海洋漁業(yè)碳減排的正向影響是逐漸減弱的。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科研投入是海洋漁業(yè)碳排放的負(fù)向驅(qū)動(dòng)因素，能夠有效抑制海洋漁業(yè)碳排放的增加，是海洋漁業(yè)碳排放實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

結(jié)合上述研究結(jié)果和分析，本研究提出政策建議如下：一是優(yōu)化完善財(cái)政分權(quán)體制和政府考核機(jī)制，將財(cái)政分權(quán)轉(zhuǎn)變?yōu)橥苿?dòng)海洋漁業(yè)低碳發(fā)展的重要力量。合理的財(cái)政分權(quán)體制和政府考核機(jī)制下，財(cái)政分權(quán)能夠發(fā)揮地方政府的信息優(yōu)勢(shì)，提高地區(qū)公共服務(wù)供給效率，有利于地區(qū)環(huán)境保護(hù)和碳減排。因此要不斷完善財(cái)政分權(quán)體制，合理劃分事權(quán)和支出責(zé)任，同時(shí)增加政府考核機(jī)制中的環(huán)境考核指標(biāo)，加強(qiáng)有效監(jiān)管?chē)?yán)格落實(shí)指標(biāo)考核。二是加大科研投入，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)?？蒲型度胧呛Ｑ鬂O業(yè)碳排放的重要負(fù)向驅(qū)動(dòng)因素，加大科研投入，增強(qiáng)科技創(chuàng)新，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新，提升海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)的整體技術(shù)水平，重視科技創(chuàng)新能力的提升并通過(guò)科技進(jìn)步從根本上高效實(shí)現(xiàn)海洋漁業(yè)碳減排。優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)低碳發(fā)展，大力發(fā)展休閑漁業(yè)等低碳排放部門(mén)，降低海洋漁業(yè)中高碳排放生產(chǎn)部門(mén)的比重。

參考文獻(xiàn)

[1]CORBETT J J，WANG C，WINEBRAKE J J，et al. Allocation and forecasting of global ship emissions [R]. USA：Clean Air Task Force，2007.

[2]張祝利，王賢瑞，丁建樂(lè).國(guó)內(nèi)外捕撈漁船碳減排技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r[J].漁業(yè)現(xiàn)代化，2013，40（2）：71-75.

[3]張熒楠.海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)碳排放效率的影響：基于我國(guó)沿海地區(qū)的空間計(jì)量分析[J].海洋開(kāi)發(fā)與管理，2021，38（4）：3-15.

[4]邵桂蘭，孔海崢，于謹(jǐn)凱，等.基于LMDI法的我國(guó)海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素分解研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2015（6）：119-128.

[5]曾冰.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶漁業(yè)經(jīng)濟(jì)碳排放效率空間格局及影響因素研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理，2019，41（2）：44-48.

[6]曹俐，范黎明，雷歲江.財(cái)政分權(quán)、環(huán)境規(guī)制與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2021，37（19）：138-143.

[7]ORNL.Estimate of CO2 emission from fossil fuel burning and cement manufacturing[M].ORNL/CD IAC225.Carbon Dioxide Information Analysis Center，Oak Ridge National Laboratory，Oak Ridge，Tennessee，USA，1990.

[8]林毅夫，劉志強(qiáng).中國(guó)的財(cái)政分權(quán)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].北京大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2000（4）：5-17.

[9]周建安.中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與就業(yè)問(wèn)題的灰色關(guān)聯(lián)分析[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2006，27（143）：94-98.

[10]LEE K H，MIN B.G-reen R&D for eco-innovation and its impact on carbon emissions and firm performance[J].Journal of Cleaner Production，2015，18：534-542.

[11]韓川.技術(shù)進(jìn)步對(duì)中國(guó)工業(yè)碳排放的影響分析[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2018，39（2）：65-73.

[12]張金鑫，王紅玲.環(huán)境規(guī)制、農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)碳排放[J].湖北大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2020，47（4）：147-156.

[13]林伯強(qiáng)，劉希穎.中國(guó)城市化階段的碳排放：影響因素和減排策略[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010，45（8）：66-78.

[14]韋沁，曲建升，白靜，等.我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素和南北區(qū)域差異分析[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào)，2018，34（4）：318-325.

[15]袁路，潘家華.Kaya恒等式的碳排放驅(qū)動(dòng)因素分解及其政策含義的局限性[J].氣候變化研究進(jìn)展，2013，9（3）：210-215.

[16]ANG BW，SU B.Carbon emission intensity in electricity pro-duction：a global analysis[J].Energy policy，2016，94：56-63.

[17]王鳳婷，方愷，于暢.京津冀產(chǎn)業(yè)能源碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤彈性及驅(qū)動(dòng)因素：基于Tapio脫鉤和LMDI模型的實(shí)證[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2019，38（8）：32-40.

[18]LIN B，TAN R.Sustainable development of China's energy intensive industries：from the aspect of carbon dioxide emissions reduction [J]. Renewable and sustainable energy reviews，2017，77：386-394.

[19]陳占明，吳施美，馬文博，等.中國(guó)地級(jí)以上城市二氧化碳排放的影響因素分析：基于擴(kuò)展的STIRPAT模型[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2018，28（10）：45-54.

[20]范丹.中國(guó)二氧化碳EKC曲線擴(kuò)展模型的空間計(jì)量分析[J]. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2014（5）：83-91.

[21]張?jiān)?，韓露露，尹筑嘉.中國(guó)對(duì)外貿(mào)易環(huán)境效應(yīng)：工業(yè)行業(yè)EKC與碳泄漏實(shí)證分析[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2019（2）：110-118.

[22] MA M，YAN R，CAI W.An extended STIRPAT Model-based methodology for evaluating the driving forces affecting carbon emissions in existing public building sector：evidence from China in 2000—2015 [J ]. Natural hazards，2017，89（2）：741-756.

[23]王向前，夏丹.工業(yè)煤炭生產(chǎn)—消費(fèi)兩側(cè)碳排放及影響因素研究：基于STIRPAT-EKC的皖豫兩省對(duì)比[J].軟科學(xué)，2020，34（8）：84-89.

[24] EHRLICH P，HOLDREN J.Impact of Population Growth[J]. Science，1971，171：1212-1217.

[25] DIETZ T，ROSA E A.Rethinking the Environmental Impacts ofPopulation，AffluenceandTechnology[J].HumanEcology Review，1994，1（2）：277-300.

[26]徐勝，張?chǎng)?碳金融對(duì)我國(guó)現(xiàn)代漁業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展支持研究[J].中國(guó)漁業(yè)經(jīng)濟(jì)，2010，28（5）：11-19.

[27]張祝利.我國(guó)漁船溫室氣體排放研究[C]//農(nóng)業(yè)部科技教育司.發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)應(yīng)對(duì)氣候變化：低碳農(nóng)業(yè)研討會(huì)論文集，2010：5.

[28]張祝利，王瑋，何雅萍.我國(guó)漁船作業(yè)過(guò)程碳排放的估算[J].上海海洋大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，19（6）：848-852.

[29]陳碩，高琳.央地關(guān)系：財(cái)政分權(quán)度量及作用機(jī)制再評(píng)估[J].管理世界，2012（6）：43-59.