陳 瑤

內(nèi)容提要 面對全球氣候異常挑戰(zhàn)及國內(nèi)大氣污染排放的雙重壓力，“協(xié)同控制”已經(jīng)成為中國工業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略任務(wù)和優(yōu)化選擇。文章基于區(qū)域異質(zhì)視角，以工業(yè)CO2對SO2的協(xié)同減排為著力點(diǎn)，運(yùn)用計量模型分析工業(yè)CO2對SO2的協(xié)同減排效應(yīng)及擴(kuò)展效應(yīng)，論證工業(yè)部門CO2對SO2協(xié)同減排的區(qū)域異質(zhì)性。研究表明：工業(yè)CO2對SO2的協(xié)同減排及擴(kuò)展效應(yīng)總體顯著，但是技術(shù)創(chuàng)新能力與環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度存在滯后效應(yīng)，且低碳技術(shù)的滯后性會弱化協(xié)同減排效應(yīng)，因此需要探索溫室氣體與大氣污染物協(xié)同控制的技術(shù)工藝，加強(qiáng)協(xié)同創(chuàng)新；工業(yè)CO2對SO2的協(xié)同減排及擴(kuò)展效應(yīng)存在區(qū)域差異，東部和中西部地區(qū)具有更顯著的協(xié)同減排效應(yīng)，東北及西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的協(xié)同減排和擴(kuò)展效應(yīng)均存在滯后性，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的政策效果在東部和西部地區(qū)的滯后性也更加顯著，因此應(yīng)針對不同區(qū)域制定不同的協(xié)同減排實(shí)施方案。

引 言

現(xiàn)階段協(xié)同減排效應(yīng)的研究具有多重視角，國際社會更加關(guān)注溫室氣體減排措施對傳統(tǒng)污染物減排的協(xié)同效應(yīng)，聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)、經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)等國際機(jī)構(gòu)以及歐美國家環(huán)保部門對協(xié)同效應(yīng)的闡述主要集中在溫室氣體協(xié)同控制大氣污染物排放，而中國、日本等亞洲國家主要強(qiáng)調(diào)環(huán)境污染控制政策與氣候變化政策同等重要。①本文主要研究溫室氣體控制對大氣污染物的協(xié)同減排效應(yīng)，這是順應(yīng)大氣污染防治的有效舉措，更是推進(jìn)我國生態(tài)文明建設(shè)的重要抓手。中國工業(yè)是溫室氣體排放的主要領(lǐng)域，工業(yè)化石能源碳排放占全國碳排放的70%以上，②SO2、PM2.5、NO2等也是主要工業(yè)廢氣廢物。2005年以來，中國雖然實(shí)施了一系列SO2控排措施，但仍是僅次于印度和俄羅斯的第三大SO2排放國。③國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2011—2020年，中國88.33%的SO2排放量來自工業(yè)部門，且SO2在工業(yè)污染物中比例最高。因此文章以中國工業(yè)部門為研究對象，力圖量化工業(yè)CO2對主要大氣污染物SO2的協(xié)同減排及擴(kuò)展效應(yīng)，論證協(xié)同減排效應(yīng)的區(qū)域異質(zhì)性，擬解決如下問題：工業(yè)CO2對SO2協(xié)同減排效應(yīng)如何？

工業(yè)CO2減排的同時可以降低多少SO2排放量？不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域的協(xié)同減排擴(kuò)展效應(yīng)如何體現(xiàn)？這些問題的解決為加速推進(jìn)區(qū)域間工業(yè)部門溫室氣體與大氣污染物協(xié)同治理進(jìn)程、協(xié)同控制路徑實(shí)施提供理論支撐，這對實(shí)現(xiàn)工業(yè)污染一體化綜合治理、促成碳排放早日達(dá)峰及實(shí)現(xiàn)碳中和具有重要意義。

國內(nèi)外學(xué)者對協(xié)同效應(yīng)的研究領(lǐng)域及研究方法涉獵較廣，既包括對空氣質(zhì)量影響的研究，④也包括對人體健康、當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展和就業(yè)以及社會福利等影響的研究。⑤在健康效益方面，有學(xué)者估算出2010—2030年氣候政策所產(chǎn)生的燃煤電廠SO2協(xié)同減排產(chǎn)生的協(xié)同收益，每年可以避免1030—12000億美元的經(jīng)濟(jì)損失。⑥在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會影響方面，從全球?qū)用鎭砜?，?00ppmvCO2穩(wěn)定情景下，2020—2100年期間全球道路車輛的SO2、NO2和PM累積排放量減少率分別為22.1%、10.8%和14.4%。⑦從城市層面來看，提升能源利用效率及降低垃圾產(chǎn)生量可以有效緩解氣候變化且實(shí)現(xiàn)協(xié)同效益；地方政府為解決氣候變化問題而采取的舉措可以有效實(shí)現(xiàn)城市協(xié)同效益。⑧在空氣質(zhì)量方面，學(xué)者們主要基于不同模型對不同氣候變化進(jìn)行政策情景模擬，包括從國家層面量化南非全國范圍的空氣污染物和溫室氣體排放及其成本控制，⑨以及從全球?qū)用孢M(jìn)行協(xié)同效應(yīng)的政策評估，認(rèn)為氣候變化減緩政策對SO2和NO2排放的影響最大。⑩

協(xié)同效應(yīng)研究主要涉及鋼鐵、水泥、煤炭、電力等重污染型行業(yè)。在鋼鐵行業(yè)中，部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)節(jié)能減排技術(shù)的普及對降低大氣污染物(SO2、NO2和PM10等)排放量具有顯著的協(xié)同效益。水泥行業(yè)在CO2減排目標(biāo)為5.5%時，可協(xié)同減排230萬噸空氣污染物(SO2、NO2和煙塵等)。煤炭行業(yè)如果從源頭和末端兩方面進(jìn)行控制，可以在2030年達(dá)到碳峰值目標(biāo)，同時有效實(shí)現(xiàn)空氣質(zhì)量的提升。較多學(xué)者關(guān)注電力行業(yè)，發(fā)現(xiàn)CO2減排對SO2減排存在協(xié)同效應(yīng)，且協(xié)同減排效應(yīng)存在區(qū)域異質(zhì)性，能源消耗情景預(yù)測表明低碳路徑可以更好地實(shí)現(xiàn)CO2與空氣污染物的協(xié)同減排。也有部分學(xué)者從行業(yè)差異視角研究協(xié)同效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)電力行業(yè)大多依靠工程減排，水泥和鋼鐵行業(yè)主要靠調(diào)整結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)減排，且末端治理技術(shù)也會造成能源消耗，因此污染物的協(xié)同控制效果較差。協(xié)同效應(yīng)研究廣泛使用的模型包括技術(shù)的市場分配模型(MARKAL)、遠(yuǎn)程能源替代計劃模型(LEAP)、能源系統(tǒng)優(yōu)化模型、可計算一般均衡模型(CGE)、動態(tài)優(yōu)化模型、系統(tǒng)動力學(xué)模型、Kaya恒等式以及回歸模型等。其中Kaya恒等式和LMDI分解法一直是碳排放影響因素分析的基礎(chǔ)模型，在解釋歷史排放變化及內(nèi)部機(jī)理方面具有重要的作用。

研究設(shè)計與變量分析

(一)模型設(shè)計與變量選擇

Kaya恒等式是通過構(gòu)建鏈?zhǔn)匠朔e的形式對碳排放量進(jìn)行分解，并測度各驅(qū)動因素的貢獻(xiàn)，隨著研究領(lǐng)域的深入及擴(kuò)展，很多學(xué)者豐富了Kaya恒等式的研究視角。本研究需要解決CO2的協(xié)同減排問題，因此對Kaya恒等式進(jìn)行擴(kuò)展，納入工業(yè)CO2對SO2的協(xié)同減排效應(yīng)，得出改進(jìn)的Kaya恒等式：

(1)

式(1)中i代表不同地區(qū)，ωi代表每單位工業(yè)CO2排放產(chǎn)生的工業(yè)SO2排放量，即CO2對SO2的協(xié)同減排效應(yīng)；τi代表工業(yè)行業(yè)每單位能源消耗產(chǎn)生的CO2排放量，即各種能源的碳排放因子，為常量；σi代表每單位工業(yè)增加值的能源消耗，即工業(yè)能源強(qiáng)度，πi代表工業(yè)增加值占GDP比重，ρi表示人均GDP，Pi代表人口規(guī)模。

參考Ang對碳排放影響因素的分析，以及傅京燕和原宗琳對電力行業(yè)SO2排放的分解原理，對式(1)進(jìn)行全微分處理，并求基期到T期([0,T])的定積分，將工業(yè)SO2排放的影響因素分解為協(xié)同減排效應(yīng)、能源強(qiáng)度效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)、人口效應(yīng)，其中τi全微分后為零。進(jìn)一步基于對數(shù)平均權(quán)重分解獲得式(3)，對應(yīng)式(2)的右邊的五種效應(yīng)。

(2)

ΔSO2=Δωi+Δσi+Δπi+Δρi+ΔPi

(3)

結(jié)合前人的研究經(jīng)驗(yàn)及上述因素分解過程，本研究以工業(yè)SO2減排量為被解釋變量，對影響SO2減排的解釋變量做以下選取和分類：(1)核心解釋變量。即工業(yè)CO2的減排量，重點(diǎn)分析CO2減排對SO2協(xié)同減排的量化關(guān)系。(2)能源要素，選擇工業(yè)能源消耗與工業(yè)增加值的比重來表示能源要素。如部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)能源消費(fèi)與SO2排放呈現(xiàn)高度線性關(guān)系。(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)要素，選取工業(yè)增加值占GDP的比重來表示。已有研究表明，我國高耗能行業(yè)如煤電、水泥、鋼鐵等均通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了單位能源SO2排放量的降低。(4)技術(shù)要素，選取R&D占GDP的比重代表技術(shù)創(chuàng)新要素，用于分析協(xié)同減排擴(kuò)展效應(yīng)。如部分學(xué)者認(rèn)為節(jié)能減排技術(shù)的普及對降低大氣污染物排放量具有顯著的協(xié)同效益。(5)經(jīng)濟(jì)和社會要素，選擇人均GDP代表全國不同省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，社會要素選取城鎮(zhèn)化水平、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度和人口密度來表示，其中城鎮(zhèn)化水平和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度用于分析協(xié)同減排擴(kuò)展效應(yīng)，城鎮(zhèn)化水平代表市場的潛力大小，環(huán)境規(guī)制則從制度方面考慮，人口密度指單位土地面積上的人口數(shù)量，這些要素均可通過影響工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)與消費(fèi)來改變工業(yè)SO2減排量。

(二)模型構(gòu)建

根據(jù)擴(kuò)展的Kaya恒等式及前人對影響工業(yè)SO2減排要素的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，量化工業(yè)CO2對SO2的協(xié)同減排及擴(kuò)展效應(yīng)，本研究構(gòu)建回歸模型并納入代表協(xié)同減排效應(yīng)、能源強(qiáng)度效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)、人口基數(shù)效應(yīng)的相應(yīng)變量：工業(yè)CO2減排量、工業(yè)能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均GDP及其平方項(檢驗(yàn)是否存在環(huán)境庫茲涅茨曲線假說)、人口密度，建立雙向固定效應(yīng)的回歸模型：

(4)

(5)

式(4)和(5)中i和t分別代表地區(qū)和時間，SO2和CO2分別代表工業(yè)二氧化硫和二氧化碳的減排量，EI、IS、PGDP、PD分別代表工業(yè)能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均GDP和人口密度，R&D、Urban、ER分別代表技術(shù)創(chuàng)新能力、城鎮(zhèn)化水平、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度；考慮到技術(shù)創(chuàng)新能力與環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對CO2減排存在滯后性，模型中納入了這兩個解釋變量的滯后效應(yīng)，α0、β0為常量，μi、δt分別代表個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差。式(4)為基準(zhǔn)回歸模型，式(5)是在基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上納入CO2減排量分別與技術(shù)創(chuàng)新能力、城鎮(zhèn)化水平以及環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的交互作用，具體分析由于經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境要素對CO2減排的影響，進(jìn)而對SO2產(chǎn)生的協(xié)同減排擴(kuò)展效應(yīng)。

(三)數(shù)據(jù)來源與變量描述

本研究選取2005—2020年中國30個省區(qū)市的數(shù)據(jù)(考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性，研究不涉及西藏和港澳臺地區(qū))，實(shí)證分析中國工業(yè)CO2對SO2的協(xié)同減排及擴(kuò)展效應(yīng)。各變量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及各省區(qū)市統(tǒng)計年鑒等，并對相關(guān)資料數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)處理。

各省份工業(yè)SO2排放量的數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國環(huán)境年鑒》。由于工業(yè)CO2排放量的數(shù)據(jù)無法從年鑒中直接獲取，本研究應(yīng)用《IPCC2006年國家溫室氣體排放清單》中不同化石能源的平均低熱值和碳氧化率，根據(jù)化石能源消耗量及碳排放系數(shù)，測算工業(yè)CO2排放量，并進(jìn)一步獲取工業(yè)CO2減排量，主要的化石能源包括：煤炭、石油和天然氣。

實(shí)證結(jié)果分析及政策含義

(一)單位根檢驗(yàn)

為避免回歸模型相互序列間可能存在“偽回歸”現(xiàn)象，對協(xié)同效應(yīng)基準(zhǔn)回歸模型和協(xié)同擴(kuò)展回歸模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，多元時間序列回歸模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)的通常做法是檢驗(yàn)回歸模型是否存在單位根?？紤]到回歸模型面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)可能由于變量參數(shù)限制存在面板數(shù)據(jù)的截面序列相同單位根或不同單位根，對面板數(shù)據(jù)分別進(jìn)行LLC(Levin-Lin-Chu)檢驗(yàn)、IPS(Im-Pesaran-Skin)檢驗(yàn)、Fisher-ADF檢驗(yàn)及Fisher-PP檢驗(yàn)，各變量的一階差分單位根檢驗(yàn)結(jié)果均顯示通過單位根檢驗(yàn)，且在1%水平上顯著，因此各變量一階差分對應(yīng)的序列平穩(wěn)。其次在單位根平穩(wěn)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，我們進(jìn)一步對回歸模型的協(xié)整關(guān)系和序列波動性進(jìn)行檢驗(yàn)，判斷序列間是否存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系。通常以Johansen協(xié)整檢驗(yàn)體現(xiàn)回歸模型序列間的長期均衡關(guān)系，或者建立在Engle and Granger二步法檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗(yàn)(具體方法有Pedroni檢驗(yàn)和Kao檢驗(yàn))。文章采用Kao檢驗(yàn)對我國不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域，以及協(xié)同基準(zhǔn)模型和協(xié)同擴(kuò)展模型中的變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，判斷各回歸模型變量之間是否存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。各模型Kao檢驗(yàn)的P值均表明，在1%的置信水平下，自變量和因變量的Kao檢驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計值非常顯著，拒絕原假設(shè)，表明各檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭忻姘鍞?shù)據(jù)變量各序列間均存在協(xié)整關(guān)系。

(二)回歸結(jié)果分析

文章采用固定效應(yīng)(FE)、可行性廣義最小二乘法(FGLS)以及全面FGLS等估計方法構(gòu)建多個回歸模型進(jìn)行對比分析，模型擬合度較好，回歸模型結(jié)果均顯示工業(yè)部門CO2對SO2具有顯著的協(xié)同減排效應(yīng)。考慮全面FGLS相較于其他回歸模型具有更好的穩(wěn)定性和有效性，并且能夠有效解決回歸模型自相關(guān)、組間異方差、組間同期相關(guān)等問題，文章采用全面FGLS進(jìn)行估計，基準(zhǔn)模型、協(xié)同擴(kuò)展模型及四大區(qū)域的模型的回歸結(jié)果如表1所示。其中模型(1)為協(xié)同效應(yīng)基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果，模型(2)是工業(yè)CO2減排與技術(shù)創(chuàng)新能力、城鎮(zhèn)化水平、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度交互作用下的協(xié)同擴(kuò)展效應(yīng)模型；模型(3)—模型(6)是中國四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的回歸結(jié)果，以模型(2)的回歸結(jié)果對工業(yè)整體情況展開具體分析。

表1 溫室氣體協(xié)同減排效應(yīng)的回歸結(jié)果

(1)協(xié)同減排核心要素

從模型(2)的回歸分析結(jié)果可以看出，工業(yè)部門CO2協(xié)同減排效應(yīng)顯著，即每減少1萬噸工業(yè)CO2排放量，SO2可以協(xié)同減排0.0054萬噸。同時CO2減排與技術(shù)創(chuàng)新能力、城鎮(zhèn)化水平、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度交互作用下對SO2協(xié)同減排的擴(kuò)展效應(yīng)也相應(yīng)顯著。技術(shù)創(chuàng)新能力的交互項(CO2R)顯示，當(dāng)期技術(shù)創(chuàng)新能力對SO2減排具有顯著的正相關(guān)性(0.20056)，即R&D投入在CO2排放控制的同時，對SO2協(xié)同減排有顯著的擴(kuò)展效應(yīng)；但是CO2R的滯后項(L.CO2R)卻是5%水平下的負(fù)相關(guān)(-0.04643)，這可能意味著，低碳技術(shù)可以協(xié)同減排當(dāng)期的SO2，但也會產(chǎn)生能源消耗從而引起下期SO2排放量增加，這一結(jié)論也與顧阿倫等的研究結(jié)果一致。城鎮(zhèn)化水平的交互項(CO2U)顯示，城鎮(zhèn)化水平對工業(yè)SO2減排具有顯著的正相關(guān)性，即提高城鎮(zhèn)化水平對工業(yè)SO2協(xié)同減排有顯著的擴(kuò)展效應(yīng)。環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的交互項(CO2E)顯示，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對工業(yè)SO2減排具有顯著的正相關(guān)性，同時其滯后項(L.CO2E)也具有顯著的相關(guān)性，說明工業(yè)污染治理投入的增強(qiáng)能有效促進(jìn)工業(yè)SO2協(xié)同減排，同時當(dāng)期的工業(yè)污染治理投資具有顯著的滯后性，且對下期的工業(yè)SO2減排具有顯著的協(xié)同減排效應(yīng)。

(2)工業(yè)能源強(qiáng)度要素

工業(yè)能源強(qiáng)度要素(EI)對工業(yè)SO2減排呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)，說明工業(yè)能源強(qiáng)度越小，能源利用效率越高，工業(yè)SO2減排量越大。國際能源署發(fā)布《能源效率2018——分析和展望至2040》提出全球能源效率具有較大的提升潛力，能源效率提升可以提供可觀的經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境效益，這與全球溫室氣體排放達(dá)到峰值也密切相關(guān)。2020年我國能源強(qiáng)度指標(biāo)比2005年下降64.78%，同年工業(yè)和信息化部按照《“十三五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》制定《工業(yè)節(jié)能診斷服務(wù)行動計劃》，對工業(yè)企業(yè)工藝技術(shù)裝備、能源利用效率、能源管理體系開展全面診斷，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)用能問題，查找節(jié)能潛力，提升能效和節(jié)能管理水平。從國家層面來看，工業(yè)能源強(qiáng)度的降低與節(jié)能減排措施對工業(yè)SO2減排具有顯著的成效，應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)節(jié)能管理，挖掘工業(yè)能源利用效率的提升潛力。

(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)要素

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)與工業(yè)SO2減排呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)，即隨著我國工業(yè)增加值占GDP的比重的逐步下降，工業(yè)SO2減排力度呈上升趨勢。從全國整體看，“十一五”至“十三五”期間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，技術(shù)創(chuàng)新能力不斷加強(qiáng)，2006年之后工業(yè)增加值占GDP的比重整體呈下降趨勢，降幅達(dá)28%。隨著產(chǎn)業(yè)持續(xù)升級，傳統(tǒng)工業(yè)尤其是制造業(yè)占經(jīng)濟(jì)比重呈下降趨勢，第三產(chǎn)業(yè)增加值占比呈上升趨勢。2012年，第三產(chǎn)業(yè)占比首次超過第二產(chǎn)業(yè)，達(dá)到45.50%?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》強(qiáng)調(diào)加快現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，加快推進(jìn)制造強(qiáng)國、質(zhì)量強(qiáng)國建設(shè)，促進(jìn)先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合，深入實(shí)施智能制造和綠色制造工程，推動制造業(yè)高端化智能化綠色化，推動生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)向?qū)I(yè)化和價值鏈高端延伸。因此推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級能有效提升工業(yè)SO2減排潛力，但隨著我國制造強(qiáng)國、質(zhì)量強(qiáng)國建設(shè)的持續(xù)推進(jìn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將趨于穩(wěn)定，工業(yè)SO2減排的潛力也將逐步減小。

模型(2)中人均GDP及其平方項顯示經(jīng)濟(jì)發(fā)展與工業(yè)SO2減排呈現(xiàn)顯著的倒“U”型關(guān)系。經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期持續(xù)的能源消耗一定程度上加大了工業(yè)SO2減排力度，但隨著時間推移，當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升并到達(dá)“拐點(diǎn)”或者臨界點(diǎn)時，能源消耗逐步減少，大氣污染狀況相對改善，工業(yè)SO2減排量也逐步下降，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與工業(yè)SO2減排形成環(huán)境庫茲涅茨曲線現(xiàn)象。工業(yè)SO2減排量總體呈穩(wěn)步上升趨勢，可見我國人均收入總體水平仍未達(dá)到工業(yè)SO2減排的環(huán)境庫茲涅茨曲線的“拐點(diǎn)”；人均GDP平方項的顯著負(fù)相關(guān)結(jié)果顯示，隨著人均收入總體水平提升并超過曲線“拐點(diǎn)”，工業(yè)SO2減排量逐步減少，這需要相應(yīng)實(shí)施有效的環(huán)境規(guī)制政策才能保證經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境改善的共贏。此外不能僅從人均GDP與工業(yè)SO2減排形成的環(huán)境庫茲涅茨曲線現(xiàn)象來完全解釋經(jīng)濟(jì)發(fā)展與大氣污染的關(guān)系。

(5)區(qū)域分析

模型(3)—模型(6)分別反映中國東北、東部、中部和西部地區(qū)的回歸結(jié)果，除東北地區(qū)外，其他地區(qū)工業(yè)CO2對SO2的協(xié)同減排效應(yīng)均顯著，每減少1萬噸工業(yè)CO2排放量，四個地區(qū)工業(yè)SO2分別協(xié)同減排0.0021萬噸、0.0052萬噸、0.0055萬噸、0.0055萬噸。工業(yè)CO2對SO2協(xié)同減排的擴(kuò)展效應(yīng)存在較為明顯的區(qū)域差異，東部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力(CO2R)及滯后效應(yīng)(L.CO2R)與全國水平類似，其他地區(qū)的當(dāng)期CO2R均不顯著，東北及西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力均存在滯后性，即當(dāng)期的低碳R&D投入對下期工業(yè)SO2減排具有顯著的協(xié)同擴(kuò)展效應(yīng)。城鎮(zhèn)化水平(CO2U)在東部和中西部地區(qū)具有顯著的協(xié)同減排擴(kuò)展效應(yīng)，而東北地區(qū)結(jié)果不顯著。其他解釋變量的回歸結(jié)果顯示，東北和西部的工業(yè)能源強(qiáng)度(EI)與工業(yè)SO2減排呈顯著的負(fù)相關(guān)，說明兩個地區(qū)的工業(yè)能源利用效率得到有效提升，“東北振興”和“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略在提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時有效促進(jìn)了能源轉(zhuǎn)型升級，降低了大氣污染物排放。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)與工業(yè)SO2減排在東部和西部地區(qū)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，在東北及中部地區(qū)負(fù)相關(guān)水平較弱。研究期間東部地區(qū)工業(yè)增加值占GDP的比重從41.74%持續(xù)降低到32.0%；東部地區(qū)是我國經(jīng)濟(jì)實(shí)力最強(qiáng)、發(fā)展水平最高、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級走在全國前列的經(jīng)濟(jì)區(qū)域，如江蘇省將產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新作為主攻方向，著力以科技創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)向中高端升級轉(zhuǎn)型，并取得了顯著成效。中西部地區(qū)的人均GDP及其平方項顯示經(jīng)濟(jì)發(fā)展與工業(yè)SO2減排呈現(xiàn)顯著的倒“U”型關(guān)系，環(huán)境庫茲涅茨曲線現(xiàn)象較為顯著。

(三)內(nèi)生性問題和穩(wěn)健性檢驗(yàn)

鑒于回歸模型可能存在內(nèi)生性的問題，這包括測算誤差、變量遺漏、核心變量的反向因果等問題，可能降低模型穩(wěn)健性并導(dǎo)致估計結(jié)果偏誤。通常選擇工具變量法解決解釋變量的內(nèi)生性問題，假定核心解釋變量CO2減排量為內(nèi)生變量，CO2的前期排放活動可能影響當(dāng)期SO2的排放，選取CO2減排量的一階滯后項作為工具變量。內(nèi)生性DWH檢驗(yàn)結(jié)果顯示存在內(nèi)生解釋變量，弱工具變量檢驗(yàn)Shea’s Partial R2(F統(tǒng)計量)以及Gragg-Donald Wald F的檢驗(yàn)結(jié)果均顯示不存在弱工具變量，因此選取兩階段最小二乘法估計(2SLS)先分離出外生變量的內(nèi)生部分，再對外生部分回歸分析。2SLS一階段的估計結(jié)果顯示CO2的一階滯后項對CO2具有較好的解釋性。在球狀擾動項的假設(shè)下，2SLS檢驗(yàn)是最有效率的，考慮到擾動項可能存在異方差或者自相關(guān)，為驗(yàn)證模型的穩(wěn)健性及有效性，進(jìn)一步使用廣義矩估計法(GMM)進(jìn)行統(tǒng)計推斷。同時利用最小二乘虛擬變量模型(LSDV)與GMM模型回歸對比分析，發(fā)現(xiàn)GMM模型雖然更加穩(wěn)健與有效，但核心解釋變量的顯著性明顯低于LSDV模型，其余變量總體回歸結(jié)果相似，可以支撐模型的穩(wěn)健性。

結(jié) 論

面對全球氣候異常變化和國內(nèi)大氣污染治理的嚴(yán)峻形勢，“協(xié)同控制”已經(jīng)成為中國工業(yè)應(yīng)對氣候挑戰(zhàn)及緩解大氣污染防治壓力的重要戰(zhàn)略選擇。本研究以中國工業(yè)部門為研究對象，采用改進(jìn)的Kaya恒等式，以2005—2020年數(shù)據(jù)實(shí)證分析工業(yè)CO2對SO2的協(xié)同減排及擴(kuò)展效應(yīng)，論證工業(yè)CO2對SO2協(xié)同減排的區(qū)域異質(zhì)性，得出以下結(jié)論：

(1)工業(yè)CO2對SO2的協(xié)同減排效應(yīng)總體顯著，工業(yè)CO2減排與技術(shù)創(chuàng)新能力、城鎮(zhèn)化水平、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度相互作用下對SO2協(xié)同減排產(chǎn)生顯著的擴(kuò)展效應(yīng)，技術(shù)創(chuàng)新能力滯后項(L.CO2E)顯著，低碳技術(shù)可以協(xié)同減排當(dāng)期的工業(yè)SO2，但也會產(chǎn)生能源消耗從而引起下期工業(yè)SO2排放量增加。環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對工業(yè)SO2減排具有顯著的正相關(guān)性，其滯后項(L.CO2E)也反映出當(dāng)期的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對工業(yè)SO2減排具有較強(qiáng)的滯后性。

(2)工業(yè)能源強(qiáng)度要素(EI)對工業(yè)SO2減排具有顯著的負(fù)相關(guān)性，相關(guān)部門應(yīng)充分發(fā)揮工業(yè)能源效率提升潛力對工業(yè)SO2減排的顯著成效。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)要素(IS)顯示工業(yè)增加值占GDP的比重與工業(yè)SO2減排呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)，即隨著我國工業(yè)增加值占GDP的比重的逐步下降，工業(yè)SO2減排力度呈現(xiàn)上升趨勢。人均GDP及其平方項顯示經(jīng)濟(jì)發(fā)展與工業(yè)SO2減排呈現(xiàn)顯著的倒“U”型關(guān)系，但我國人均收入總體水平仍未達(dá)到工業(yè)SO2減排的環(huán)境庫茲涅茨曲線的“拐點(diǎn)”。

人類的項目管理的實(shí)踐有著悠久的歷史，但是，人類對項目管理模式的研究的歷史卻極其有限。在我國實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化社會的轉(zhuǎn)變，項目管理的模式也由傳統(tǒng)的模式向現(xiàn)代模式進(jìn)行了相應(yīng)的轉(zhuǎn)變。以往項目管理的主要作用是預(yù)算、規(guī)劃、實(shí)行。在20世紀(jì)80年代美國開始對現(xiàn)代項目管理體系進(jìn)行研究，項目管理從傳統(tǒng)模式開始向現(xiàn)代模式改變。所以，分析管理模式的轉(zhuǎn)變對我國的各行業(yè)的管理模式有著重要意義。

(3)工業(yè)CO2對SO2的協(xié)同減排及擴(kuò)展效應(yīng)存在區(qū)域差異。除東北地區(qū)外，其他地區(qū)工業(yè)CO2對SO2的協(xié)同減排效應(yīng)均顯著。東部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力(CO2R)及滯后效應(yīng)(L.CO2R)與全國水平類似，東北及西部地區(qū)CO2R的協(xié)同減排擴(kuò)展效應(yīng)均存在滯后性。城鎮(zhèn)化水平(CO2U)在東部和中西部地區(qū)具有顯著的協(xié)同減排擴(kuò)展效應(yīng)。東北和西部地區(qū)的工業(yè)能源強(qiáng)度(EI)與工業(yè)SO2減排呈顯著的負(fù)相關(guān)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)與工業(yè)SO2減排在東部和西部地區(qū)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，中西部地區(qū)的環(huán)境庫茲涅茨曲線現(xiàn)象較為顯著。

①姜曉群等：《關(guān)于溫室氣體控制與大氣污染物減排協(xié)同效應(yīng)研究的建議》，《環(huán)境保護(hù)》2019年第19期。

②王勇等：《中國工業(yè)碳排放達(dá)峰的情景預(yù)測與減排潛力評估》，《中國人口·資源與環(huán)境》2017年第10期。

③Greenpeace Environment Trust (GET), 2019, “Global SO2Emission Hotspot Database: Ranking the World’s Worst Sources of SO2Pollution”, Greenpeace Environment Trust. https://www.greenpeace.org.au/wp/wp-content/uploads/2019/08/Global- Hotspot-and-Emission-Sources-for-SO2_August-2019_AU_final.pdf.

④D. Burtraw, et al., “Ancillary Benefits of Reduced Air Pollution in the US from Moderate Greenhouse Gas Mitigation Policies in the Electricity Sector”,JournalofEnvironmentalEconomicsandManagement, Vol.45, No.3(2003), pp.650-673.

⑤K. Rypdal, et al., “Nordic Air Quality Co-benefits from European Post——2012 Climate Policies”,EnergyPolicy, Vol.35, No.12 (2007), pp.6309-6322.

⑥B. Groosman, et al., “The Ancillary Benefits from Climate Policy in the United State”,Environmental&ResourceEconomics, Vol.50, No.920(2011), pp.585-603.

⑦T. Takeshita, “Assessing the Co-benefits of CO2Mitigation on Air Pollutants Emissions from Road Vehicles”,AppliedEnergy, No.97(2012), pp.225-237.

⑧T. Lee, S. V. D. Meene, “Comparative Studies of Urban Climate Co-benefits in Asian Cities: An Analysis of Relationships between CO2Emissions and Environmental Indicators”,JournalofCleanerProduction, No.58 (2013), pp.15-24.

⑨L. R. F. Henneman, et al., “Assessing Emissions Levels and Costs Associated with Climate and Air Pollution Policies in South Africa”,EnergyPolicy, Vol.89, No.2 (2016), pp.160-170.

⑩O. B. Radu, et al., “Exploring Synergies between Climate and Air Quality Policies Using Long-term Global and Regional Emission Scenarios”,AtmosphericEnvironmental, Vol.140, No.9 (2016), pp.577-591.