中国地区低碳经济发展水平影响因素的实证分析

李正辉，付 陶

（湖南大学 金融与统计学院，长沙 410079）

0 引言

经济的不断发展引起了环境的不断恶化。自“低碳经济”2003年见诸于英国能源白皮书《我们能源的未来：创建低碳经济》以来，对低碳经济的讨论日渐激烈。尽管目前对低碳经济的界定存在不一致的认识，但可持续发展的理念、利用创新手段减少高碳能源的消耗等都是其中的核心。而从低碳经济追求的目标来看，低碳经济是为了达到经济社会发展与生态环境保护双赢的一种经济发展形态。中国一直处于发展低碳经济的实践中。从2007年6月《中国应对气候变化国家方案》的发布，到2010年3月《政府工作报告》的重点工作；从2007年7月国务院节能减排工作领导小组的组织会议，到2010年8月，发改委确定在5省8市开展的低碳产业建设试点工作；这一系列的进展都说明了中国发展低碳经济的决心与迫切性。

本文以状态指标为基础对低碳经济水平进行综合评价，进而利用低碳经济发展过程中的驱动力指标，对中国各地区低碳经济发展水平的影响因素进行研究。

1 低碳经济发展水平的评价及其影响因素

1.1 低碳经济发展水平的评价

低碳经济发展水平是经济社会发展与生态环境保护双赢的一种经济发展形态，所以对低碳经济发展水平的评价需要从状态性指标评价为主。本文从指标体系构建的基本原则出发，构建由低碳发展、低碳环境、低碳技术与政策三个方面构成的低碳经济发展水平评价指标体系，具体指标体系如表1所示。

1.2 低碳经济发展水平的影响因素

低碳经济发展的影响因素主要包括人口规模、经济发展水平、能源强度、单位能耗碳排放量、能源消费结构、产业结构、城市化、国际贸易分工等方面。从经济的内在机理出发，这些因素之间存在内部的相关性，如单位能耗碳排放量与经济发展水平及能源消费结构等。基于此，本文从碳排放的驱动机制入手，分析低碳经济发展水平的影响因素。从驱动机制来看，碳排放的影响因素包括对碳排放产生需求作用、供给作用、以及技术效应三个方面。

从需求角度，对低碳经济需求产生显著影响的因素为经济结构。经济结构是一个由许多系统构成的多层次、多因素的复合体，有着十分明显的对比关系。从国民经济各部门和社会在生产的各个方面的组成和构造考察经济结构，经济结构可以划分为第一、二和第三产业。不同的产业部门对能源的消耗具有很大的差异性。从经济发展的演变规律来看，农业对能源特别是基础能源如木材等消耗高于第二产业，而第二产业对能源的消耗高于第三产业。产业结构的演化理论说明产业从第一、二到第三产业逐渐演化。

从供给的角度，对低碳经济产生显著影响的因素为能源消费结构。能源按性质可以划分为有燃型能源（如木材、煤炭、石油、天然气等）和非燃料型能源（如风能、水能、地热能、海洋能等）。有燃型能源消耗伴随着CO2的排放，且由于不同能源碳排放系数不同，单位能源消费对碳排放总量的影响则不一样。从碳排放系数来看，越是初级的能源，碳排放系数越大，消费单位能源相应的碳排放量越多。

从技术角度，对低碳经济产生显著影响的因素为科技创新效率。科技创新效率是指创造和应用新知识和新技术、新工艺，采用新的生产方式和经营管理模式，开发新产品，提高新产品的质量，提供新服务的效率，在定量测度上体现为科技投入产出比。

表1 低碳经济发展水平评价指标体系

2 低碳经济发展影响因素理论模型构建

2.1 低碳经济水平的测度

（1）评价指标的正向化

本文所选取的指标中，逆指标包括：城乡恩格尔系数、碳足迹、工业化学需氧量等。这些逆指标通常需要转化为正向指标才能正确的评价低碳经济发展水平。本文采用倒数法对逆向指标进行正向化。

倒数法公式为：

（2）评价指标的无量纲化

指标的无量纲化方法很多，本文采用的是归一化处理法对各个指标作无量纲化处理。归一化处理法的优点是处理后的指标取值，且无固定的最大、最小值。归一化处理法的公式如下：

（3）指标的加权

本文选取均方差法计算权重，对评价指标进行加权。均方差法权重系数的计算公式如下：

（4）低碳经济发展水平的综合得分

本文综合评价的得分计算采用的是线性加权法，综合之后指标的得分计算如下式：

式中Y为系统的综合评价值，wi是与评价要素xi相对应的权重系数。

2.2 解释变量的选择

(1)经济结构

经济结构是一个各要素之间相互关联、相互结合的多层次、多因素的经济系统，有着一定的数量对比关系。通过研究经济结构和碳排放总量的关系，可以研究经济结构对低碳经济发展水平的影响。经济结构的划分通常以产业划分为基础，从国民经济各部门的组成和构造出发，产业有第一、第二和第三产业之分。不同产业对能源消费量不同，从而使得经济结构对碳排放量，进而对低碳经济发展水平具有显著的影响。本文以产业结构的演变过程为基础，以第一产业增加值为基准值，以此对第二产业和第三产业状况做出评价，最后将评价结果进行简单的线性相加，从而构建了如下的经济结构多元化系数：

根据式（5），可以计算出中国2006～2009年间的经济结构多元化系数表。

张雷（2003）研究的结果表明：无论是发达国家还是发展中国家，工业化之初，国家的经济结构多元化系数均小于2。进入工业化社会之后，产业主导地位快速更迭，经济结构演进最终突破了自然生态系统的生产法则，发达国家或地区经济结构多元化化系数增长数十倍，一般都超过了50。而发展中国家经济结构多元化系数也提高10倍左右。从经济结构多元化系数表可以看出，中国的经济结构多元化系数整体上呈现出不断上升的趋势，各省份由于地区差异，增长的速度也不一样。

(2)能源消费结构

能源消费结构对低碳经济发展水平的影响主要是通过能源消费结构多元化系数不同从而引起碳排放总量的不同来体现的。能源消费结构的变化是属于功能相近、不同能源种类的产品的相互替代的从一元化向多元化演变的过程。本文仿照经济结构多元化系数的构造方法，选取国家工业化最初的主导产品--煤为基准产品，以主流的能源消费品种--石油、天然气作为煤的替代产品，对能源消费结构作状况评价，最后对其进行累加。基于此得到能源结构消费多元化系数计算公式如下：

根据式（6），利用数据可以计算出我国2006～009年间能源消费结构多元化系数。

从数据上观察，2006～009年间，中国的能源消费结构多元化系数总体呈现出不断上升的趋势，但总体变动不大、基本上保持稳定，且2006～009年间没有省份的数据超过2。这也充分的反映了中国煤炭主体能源消费的结构特征。

(3)科技创新效率

国际化竞争日趋激烈的今天，科技创新效率已经逐渐成为一个国家综合竞争力的重要体现。低碳经济作为一种低能耗、低污染、低排放的经济发展模式，采用科技创新手段降低碳排放总量对低碳经济的发展水平有着不可小觑的作用。基于此，本文构建了科技进步对GDP的贡献率来测度科技创新对低碳经济发展水平的影响。

根据式（7），可以计算出中国2006-2009年间的科技进步对GDP的贡献率。

从数据上，我们可以看到天津、上海的科技创新效率较高。说明这几个省份的科技创新效率较高。另外，我们也发现上海、广东这两个地区的科技创新效率并不显得十分大，这也意味着虽然上海、广东高新产业值总量较大，但是相比较于更大的GDP总量，高新产业也显示不出它的高GDP占比了。

2.3 理论模型的构建

以低碳经济水平得分Y为因变量、以对低碳经济产生显著影响的经济结构、能源消费结构、科技创新效率为解释变量，建立面板数据模型，并以此来研究各个影响因素对低碳经济的影响方向和大小。

式（8）是考虑了3个影响因素在30个省份2006～009年间的变动关系。

3 低碳经济发展水平的实证分析

3.1 我国各省低碳经济发展水平的综合评价

本文对指标数据经过正向化、无量纲化、加权的处理之后，利用线性加权法计算了各省市低碳经济发展水平的综合评价得分，并根据综合评价得分对其进行了排名。从2006～009年间我国30个省份的综合评价得分排名表的比较中我们可以得到以下结论：

(1)从总体上看，低碳经济发展水平均较高、一般、较低的省份的重复率均比较高。这说明2006～009年间我国各省份的综合评价排名的比较稳定。并且，我们也要看到，我国2006～2009年间低碳经济发展水平的综合排名变动不大，其中变化最大的是云南省。云南省2008年的低碳环境、低碳技术与政策的要素得分均有一定程度的下降，从而使得2008年的综合评价排名下降了7个名次，成为排名变动最大的省份。另外，我们也可以看到各省份2006～2009年间最后的综合评价得分的变化也很小，没有明显的上升趋势。这说明，虽然我国近些年一直大力提倡和发展低碳经济，但是效果却不是很明显。

(2)北京的低碳经济发展水平的综合评价得分在2006～2009年间始终处于全国第1。并且北京的得分远远高于排名第2和第3的青海和上海。究其原因，北京是我国经济和文化的中心，经济发展水平高，科技创新发展迅速。上海虽然低碳发展、低碳技术与政策的要素得分都比北京要高，但是其低碳环境的要素得分却不是十分的理想，这也是其综合排名落后于北京的主要原因。另外我们还可以看到，经济发展水平得分不高的青海在2006～2009年间的综合得分却高于上海。从数据的分析中我们知道，青海的工业二氧化硫削减率、自然保护区占比均位于全国前列，这也使得青海的低碳技术与政策、低碳环境要素得分均位于全国前列。

(3)河南、安徽、贵州和河北的低碳经济发展水平在全国处于最低层次。这几个省份经济发展水平比较差、科技投入水平比较低，并且这几个省份正处于工业化不断推进的发展阶段，能源消耗较多，CO2排放较多，污染问题十分的严重，这些都不可避免的拉低了低碳环境技术与政策的要素得分。而在本文所涉及的指标体系中，赋值的计算采用的是方差法，结构表明权重最大的是低碳技术与政策。这些原因都导致了这几个省份的低碳经济发展水平的综合评价得分不可避免的较低。

3.2 影响因素分析

对30个省份2008、2009年的3个影响因素做混合面板数据回归之后，得出如下的混合回归模型估计结果：

其中X1t表示经济结构这个影响因素，X2t表示能源消费结构这个影响因素，X3t表示的是科技创新效率这个影响因素。混合回归模型的所有参数的估计值的t统计量在5%的检验水平上都是相当显著的，可以认为该模型中的三个解释变量都对综合评价得分有显著的影响。

从影响因素回归模型我们可以得出以下的结论：

(1)在地区低碳经济发展水平的影响因素中，X1t（经济结构）的影响作用最为显著，其系数的绝对值高达0.018260。这表明能源经济结构每增加1个单位，低碳经济发展水平的得分将减少0.018260。庄贵阳（2005）认为同等规模或总量的经济，处于同样的技术水平，如果产业结构不同，则碳排放量可能相去甚远。他认为第一产业和第三产业的单位产值消耗的能源非常有限，真正需要大量消耗能源的是以工业制造业、建筑业和交通运输业为代表的第二产业。所以说，一个地方要提高其低碳经济发展水平，最根本的是要调整其经济结构，改变传统的生产模式，降低高度依赖石化能源的第二产业的比重，增加低能耗的第三产业的比重。

(2)对地区低碳经济发展水平影响较大的是X2t（能源结构）和X3t（科技创新效率）。其系数分别为0.002666和0.001878。这说明能源结构每增加一个单位，地区的低碳经济发展水平得分就增加0.0026666。科技创新效率每增加一个单位，对地区低碳经济发展水平的得分就增加0.001878.从综合评价排名表我们可以看出，能源结构和科技创新效率也是排名靠后的省份，如安徽、河北、河南的软肋。一个地方要提高其低碳经济发展水平，也要注意调整其能源结构，减少含碳量高的能源的使用，以低碳能源甚至无碳能源代替含碳量高的能源，促进能源供应的多元性，减少CO2的排放量。另外，我国正处于工业化快速发展的时期，能源的消耗很高，但是利用效率却十分的低。积极研发低碳技术，加强科技创新的力度和效率也是十分重要的。

4 基本结论

根据统计学的方法论，本文构建了地区低碳经济发展水平的综合评价指标体系，接着利用数据和该评价指标体系计算了我国30个省份2006～2009年间的低碳经济发展水平的综合评价得分，并且根据综合评价得分对我国30个省份的进行了低碳经济发展水平的综合排名。之后，从驱动机制入手，选取了影响能源消费结构、经济结构、科技创新效率这三个影响低碳经济发展水平的主要因素，并对其进行了实证分析。主要得到了如下的结论：

(1)从总体上看，2006～2009年间，我国30个省份的低碳经济发展水平的排名比较稳定。虽然我国近些年一直大力提倡和发展低碳经济，但是通过比较综合评价的得分我们并没有看到不断增加的趋势。可见，我国的低碳经济发展面临着很多困难。例如，我国目前正处于加快工业化和城市化建设的新时期，不可避免的增加第二产业在整个国名经济发展中的比重，使得产业结构不合理的问题更加突出，等等。总之，我国发展低碳经济的道路任道而重远。

(2)在所选取的三个驱动型影响因素中，对低碳经济发展水平影响因素最大的是经济结构，其次是能源消费结构，最后是科技创新效率。其实，不管是经济结构、能源消费结构还是科技创新效率都是通过影响CO2的排放量从而影响低碳经济的发展水平。可见，在当今环境日益受到人们重视的社会里，以高科技的低碳产品代替传统的高碳产品，以低能源消耗的第二、第三产业代替高能源消耗的第一产业，已经逐渐成为人们对低碳经济发展水平的关注焦点。

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