胡劍波,羅志鵬,韓 君
(1.貴州財經大學 經濟學院,貴州 貴陽 550025;2.蘭州財經大學 統計學院,甘肅 蘭州 730020)
2015年,為避免氣候災難,凝聚各方共識的《巴黎協定》明確了21世紀末將全球溫升控制在不超過工業化前2℃的目標,并將1.5℃溫控目標確立為應對氣候變化挑戰的長期努力方向,減少CO2等溫室氣體排放已成為世界各國共同努力的目標。中國提出的“二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值,努力爭取2060年前實現碳中和”重大戰略決策明確了碳減排的工作重心變化以及時間規劃,標志著中國低碳戰略進入總量控制階段[1]。因此,亟須采取更加強有力的政策措施,在保證經濟增長的同時最大程度降低碳排放,提高碳生產率則是一條契合中國經濟社會實際的綠色高質量發展的有效方案。作為最主要的化石燃料能源消耗主體,產業部門的能源性生產活動是CO2等溫室氣體排放的最大來源,推動產業部門梯次達峰可以最大程度降低碳排放峰值進而為碳中和進程減輕壓力,是中國當前一段時期內應對氣候變化問題的重要課題,厘清產業部門的碳生產率真實水平與特性以確定梯次達峰實施的最優路徑是確保長期碳減排目標如期高質量實現的關鍵因素。目前,有關產業部門碳生產率的研究十分有限,且大多使用傳統碳生產率作為基礎指標,即產業部門直接產生的增加值與直接產生的碳排放量的比值,考慮到產品生產會引發產業部門的連鎖反應和波及效應[2],從宏觀視角看,使用傳統方法計算得出的產業部門碳生產率與真實碳生產率之間可能會存在一定偏頗。產業部門生產的產品在其用途上可以分為最終使用品和中間產品,中間產品是由于其他產業部門的生產需要而被生產出來的產品,如果將二者等同對待,忽略中間產品的生產過程,那么計算得到的碳生產率僅能反映特定產業部門的技術特性,無法包含產業生產組合之內的各種影響效應。將產業部門看成一個“大工廠”,傳統碳生產率衡量的是“大工廠”內某臺機器的效率水平,而本文將提出的隱含碳生產率度量的是某一條流水線的生產效率,這其中包含的不僅僅是機器自身的技術水平,還體現了機器與機器之間的協調。顯然,從“大工廠”的生產優化出發,后者給出的信息更加充分且具有實際價值。因此,就研究意義而言,傳統碳生產率對了解真實的生產與排放的關系提供的有效信息十分有限。就政策意義而言,基于傳統碳生產率的產業政策無差別作用于具體的行業,不管該行業內部的企業究竟是生產中間產品還是最終產品,都會成為被針對的對象,實際操作起來困難不說,具體的效果也可能治標不治本;基于隱含碳生產率的政策,其目標針對最終產品,具體可以通過沖擊最終產品價格、調整相關稅率等市場化手段引導消費者的具體行為以實現減碳目的。顯然,隱含碳生產率具備更佳的可操作性。進一步,產業部門間的隱含碳生產率究竟存在怎樣的差距?這種差距是否有縮小的傾向?隱含碳生產率作為一種特殊卻不失一般性的生產率,它是否存在收斂的性質?即隨著各產業部門自身隱含碳生產率的增長而出現增速減緩的現象,厘清這些問題能夠有助于更好地了解產業部門間隱含碳生產率的差異性,更好把握推進產業部門碳減排工作的阻力與潛力,為穩步推進碳達峰、碳中和目標愿景提供理論支撐與政策依據。
碳生產率的理論基礎來自宏觀經濟學中的經濟增長理論,隨著人們對氣候變化問題認識進一步深入,各國在穩定大氣中的溫室氣體濃度方面達成了高度共識,環境大氣中的碳排放空間成為與資本、勞動力等同的可決定經濟增長的核心要素[3],許多學者開始把碳排放納入經濟增長理論的研究框架。碳生產率概念最早由Kaya和Yokobori在研究可持續戰略時提出[4],在2008年麥肯錫全球研究所的報告《碳生產率的挑戰:遏制氣候變化,保持經濟增長》中對碳生產率提出了更加詳細與明確的界定,即碳生產率以CO2排放與其對應的經濟產出比值衡量。此外,劉國平和曹莉萍把碳生產率分為廣義碳生產率與狹義碳生產率,認為狹義碳生產率是衡量經濟層面的碳要素利用效率,而廣義碳生產率是衡量福利層面的碳要素利用效率[5]。一般地,根據碳生產率指標對要素考慮的不同,可以分為單要素碳生產率與全要素碳生產率。全要素視角下的碳生產率綜合考慮了碳要素與其他生產要素之間的替代,是在新古典增長理論基礎上,利用各種分析方法,對碳要素的產出效率進行的定量評價。全要素碳生產率在不變產出約束下求出各投入要素可共同減少的比例或測算不變碳要素投入下的經濟產出離生產前沿面的距離來體現經濟生產活動中CO2排放意義下的相對效率,是一種綜合的評價指標。學者們采用方向距離函數結合Malmquist指數對全要素碳生產率進行測算并以此為基礎開展進一步研究[6-7]。在單要素視角下,碳生產率被定義為增加值與碳排放的比值,單要素指標相較于全要素指標,雖沒有綜合考慮其余要素對經濟產出的影響,但是其反映真實的碳要素利用效率,能夠直觀地表現碳排放與經濟產出的關系,并且具有表達簡潔、定義明確、可操作性強等優點,特別是在明確的“雙碳”目標約束下,可以結合國家碳減排目標進行直接分析,是當前主流的碳生產率評價指標。相關學者已經在此領域取得了許多頗有價值的研究成果,何建坤和蘇明山認為碳生產率的增長率近似等價于碳減排率和經濟增長率之和,并提出了提高碳生產率的途徑[8];Hu和Liu構建單要素碳生產率指標測算澳大利亞建筑業碳生產率,并進一步分解出影響碳生產率的主要因素[9];張哲晰和穆月英分析論證了產業集聚對農業碳生產率的影響[10]。
根據技術擴散理論,由于技術具有外部性,技術追趕是造成生產率收斂的主要原因,無論是索洛增長模型還是內生增長理論都對技術進步有一個潛在假設,即新的技術一旦產生就立即轉換為生產效率的改進,而由于技術擴散的時滯性以及擴散速度的遞減性,在發生技術變革后,碳生產率的增長率將可能出現遞減,為了定量測算這種遞減的趨勢和性質,需要對碳生產率的收斂性開展研究,收斂性最早是指在長期均衡理論框架下,不同初值的經濟體最終會趨于同一發展水平。按照要素邊際收益遞減規律,經濟增長最終會收斂到均衡狀態。近些年來,收斂性定義被擴展和改進,廣泛應用于能源和環境效率領域[11]。當前,碳生產率收斂性分析的主要方法有σ收斂、β收斂以及俱樂部收斂。σ收斂使用的指標主要為泰爾指數和變異系數[12];β收斂又可分為絕對β收斂和條件β收斂,條件β收斂相對于絕對β收斂,可以吸收其他經濟社會因素的干擾[13];俱樂部收斂的識別可以采取不同的方法,主流的方法有kernel密度方法、基于非線性時變模型的logt檢驗方法等[14-15]。
綜上所述,已有的文獻在碳生產率測算及其應用研究上進行了頗有意義的探索,并取得了一定成果。現有研究的潛在改進空間以及本文的邊際貢獻在于:第一,現有文獻對產業部門的低碳水平進行評價時,多數學者使用傳統碳生產率指標作為分析工具,但產業部門作為高度關聯的生產部門組成的集合,在全局目標下分析,不應將其等同于國家或區域實行“國土原則”把直接的碳排放與經濟產出作為效率核算的依據,而應將產業部門間的聯系納入體系,本文利用非競爭型投入產出模型,建立區別于傳統單要素碳生產率的一種隱含碳生產率指標,并在此基礎上測算與分析中國產業部門隱含碳生產率的動態演進;第二,已有的研究對直接生產環節與間接生產環節多是從碳排放的視角加以區別對待,從增加值視角加以區分的極少,并且僅考察絕對的排放或產出也難以全面把握兩個生產環節特性與效率的差異,本文根據生產的直接和間接環節,分別測算直接碳生產率與間接碳生產率,厘清產業部門生產的結構特點;第三,現有的文獻主要是對碳生產率進行σ收斂以及β收斂,由于σ收斂和β收斂的模型特性,可能會出現無法識別“短期發散、長期收斂”的情況,且在識別出收斂性后很少進行進一步的分析,本文采用σ、β以及俱樂部收斂檢驗識別中國產業部門隱含碳生產率的收斂性質,并借助QAP分析方法進一步討論其發散的原因。
(一)中國產業部門隱含碳生產率的測算模型構建
根據傳統碳生產率定義,碳生產率為直接產生的增加值和與之對應碳排放量的比值,但用此指標衡量產業部門的碳要素在生產中的實際效率有較大局限性。碳生產率指標直接應用在產業部門時會忽略產業部門間在整個生產系統內部的聯系,此時應建立更加系統全面的隱含碳生產率指標,隱含碳生產率指標的定義如下:
(1)
(2)
其中,Ci表示第i產業部門直接碳排放量;Ci,k表示為第i產業部門第k種能源的直接碳排放量;θi,k表示第i產業部門第k種能源消費量;φk表示第k種能源消耗排放的CO2系數;NCVk表示平均發熱量;CEFk表示單位熱值含碳量;COFk表示碳氧化率;44和12分別表示CO2和C的分子量。
令各產業部門直接碳排放系數為:
(3)
其中,Xi,t為第i產業部門在第t期的總產出。記Et為Ei,t組成的行向量,引入投入產出模型,計算隱含碳排放系數向量:
Ft=Et(I-At)-1
(4)
(5)
(6)
在求得最終使用的隱含碳排放量后,需要估算其對應的隱含增加值,類似于隱含碳排放的核算,令第i產業部門在第t期的增加值率為:
(7)
其中,Vi,t為第i個產業部門在第t期的增加值,VRi,t為增加值率向量VRt的第i個元素。參照隱含碳排放系數計算原理,將中間投入的進口價值量剔除,則剔除進口的隱含增加值系數向量可以表示為:
(8)
(9)
將式(1)、式(6)、式(9)聯立可以求得隱含碳生產率:
(10)
隱含碳生產率表示第i產業部門的最終使用隱含增加值量與隱含碳排放量的比值,隱含碳生產率指標與單要素生產率類指標的本質是一致的,區別于傳統碳生產率,其經濟學意義是,在既定的生產關聯關系與產品需求條件下,為生產第i產業部門最終使用,整個系統投入單位碳要素(CO2排放量)能夠產出的增加值總量。同理,可以得到由n個細分產業部門組成的產業部門集合的隱含碳生產率:
(11)
隱含碳生產率的經濟學意義從細分產業部門到產業部門集合(如將所有細分產業視為一個整體)都與生產率的本質保持了一致,當以所有產業部門組成的集合即產業部門整體作為隱含碳生產率的測算對象時,產業部門間的關聯效應將被內部化,此時,在理論上隱含碳生產率與傳統碳生產率是等價的。
將產品的生產環節分為直接生產環節與間接生產環節,則隱含碳排放便是直接碳排放與間接碳排放之和,隱含增加值為直接增加值與間接增加值之和,則細分產業部門的直接碳生產率為:
(12)
細分產業部門的間接碳生產率可以表示為:
(13)
由細分產業部門組成的產業部門集合的直接碳生產率為:
(14)
由細分產業部門組成的產業部門集合的間接碳生產率為:
(15)
(二)中國產業部門隱含碳生產率的收斂性指標構建
1.σ收斂
σ收斂的檢驗通常使用變異系數指標,即樣本標準差與均值的比值。它衡量的是截面樣本之間的差異程度，通過對變異系數時間趨勢的分析可以識別面板數據的收斂情況。變異系數公式為:
cv=sd/μ
(16)
其中,變異系數cv越大表明數據內部的離散程度越高,sd為樣本標準差,μ為樣本均值,當cv隨時間推移減小,則存在σ收斂。
2.絕對β收斂
絕對β收斂描述的是產業部門隱含碳生產率越低所具有的隱含碳生產率增長速度越高,意味著各個產業部門的隱含碳生產率將收斂于穩態水平,絕對β收斂的檢驗模型如下:
(17)
其中,β1=-(1-eλ1)/(τ-t),λ1為絕對β收斂的收斂速度,ECPi,t和ECPi,τ分別表示第i產業部門第t期和第τ期的隱含碳生產率,εi,t為隨機擾動項,α1和β1為模型待估計參數,若β1顯著小于0，則說明存在絕對β收斂。
3.條件β收斂
條件β收斂描述的是各產業部門在控制外部條件差異的情況下,隱含碳生產率仍會收斂到穩定狀態,且距離自身穩態越遠會有更高的收斂速度。為了實現對現實中各個產業部門的差異性控制,參考相關研究以及結合本文的研究實際[18-19],在對產業部門隱含碳生產率進行β收斂性檢驗時加入了一些控制變量,控制變量分別是:(1)技術進步:清潔技術的研發與推廣是隱含碳生產率提升的強勁動力,也是造成產業部門隱含碳生產率差異的重要原因,用各產業部門研究與試驗發展經費內部支出與各產業部門增加值比值來衡量;(2)稟賦結構:稟賦結構的差異一定程度上決定了產業部門生產技術的特性,以及產業部門隱含碳生產率對外部沖擊的敏感程度,以各產業部門資本存量與勞動力數量的比值度量,資本存量計算參考單豪杰的方法并略作調整,勞動力數量則根據陳詩一的方法計算工業細分產業部門的勞動力數量,其余產業部門在對應年鑒上均存在匹配數據[20-21];(3)環境規制:環保政策可能會隱性地提高能源要素的使用成本,對產業部門的投入要素抉擇造成影響,進而影響隱含碳生產率的變化,而中國過去較少將碳排放作為約束指標,在國務院、省級以及市級政府的工作報告中主要設定能源強度作為約束性指標,因此選取各產業部門能源消費總量與增加值的比值進行度量;(4)產業規模:產業規模的變化可能會給生產帶來規模經濟或規模不經濟,進而影響隱含碳生產率的變動,由于本文核算主要是基于投入產出分析的視角,產業規模用各產業部門的最終使用對數表示。條件β收斂的檢驗模型具體設定如下:
(18)
其式,β2=-(1-eλ2)/(τ-t),λ2為條件β收斂的收斂速度,ECPi,t和ECPi,τ分別表示第i產業部門第t期和τ期的隱含碳生產率,εi,t為隨機擾動項,teci,t表示技術進步,ensi,t表示稟賦結構,pei,t表示環境規制,scai,t表示產業規模,α2為截距項,β2為模型核心解釋變量待估計系數,β3、β4、β5、β6為控制變量待估計系數。若β2顯著小于0，則說明存在條件β收斂。
4.基于logt檢驗的俱樂部收斂
非線性時變模型最先由Phillips和Sul在研究經濟增長的收斂性問題時提出[22]。經過發展改進廣泛應用于效率收斂性的俱樂部識別。非線性時變模型的原始單一因子模型如下:
Di,t=δi,tμt
(19)
其中,δi,t表示異質性指標,即被分解指標Di,t隨著時間變化的部分與仍保持不變部分μt的相對差距。異質性指標δi,t可以進一步拆分成如下式子:
δi,t=δi+σiξi,tL(t)-1t-α
(20)
其中,ξi,t服從i.i.dN(0,1),σi為表示規模的異質性參數,L(t)為關于時間t的增函數,α為收斂性參數,當α為負數,L(t)趨于正無窮,δi,t將收斂于常數δi。具體考慮隱含碳生產率的情況:
ECPi,t=δi+di,t
(21)
其中,δi表示各產業部門隱含碳生產率不隨時間變化的部分,di,t表示時變部分。進一步將隱含碳生產率指標表示為非線性時變模型原始形態:
(22)
其中,wt為被檢驗產業部門同質性時變指標,bi,t為第i產業部門異質性時變指標。若所有的bi最終隨時間收斂到常數b,那么說明各產業部門的隱含碳生產率最終收斂到相同的穩態。為檢驗bi是否收斂到常數b,構造轉換參數如下:
(23)
其中,轉換參數hi,t衡量個體值與均值隨時間t推移的偏差,當t→∞,且hi,t→1,截面方差因子Ht將收斂到常數0。
(24)
截面方差因子Ht可以用收斂速度α和常數A表示為:
(25)
至此,根據上述理論可以建立俱樂部收斂檢驗回歸方程:
(26)
其中,L(t)=log(t+1),由于b=2α,若估計的ψ2非負,即ψ2的T統計量大于-1.65,則所有個體異質性時變指標bi隨著時間的推移最終將收斂于常數b,即受檢驗的產業部門集合隱含碳生產率長期收斂于同一穩態。
(三)數據來源及處理
為保證數據的可靠性,研究所需能源消費數據源自《中國能源統計年鑒》,產業增加值及最終使用數據來自《中國投入產出表》和《中國投入產出延長表》。根據《國民經濟行業分類標準(GB/T4754—2017)》將歷年能源消費量與投入產出數據相互對應、合并分類,最終將能源消費部門和投入產出部門合并為對應的28個產業部門,使研究數據保持主體一致性,且歷年價值量數據根據《中國統計年鑒》中GDP數據計算平減指數全部轉換為2005年不變價格表示。在計算產業部門碳排放時,采用2006年《IPCC國家溫室氣體清單指南》推薦方法及其缺省因子核算煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料、天然氣8種能源的分行業碳排放,為避免重復計算,剔除加工轉換以及損耗的能源量。值得注意的是,在測算細分產業部門的直接、間接和隱含碳生產率時,某細分產業部門并非傳統意義的產業部門,根據計算公式,本研究將生產某最終產品與服務相關的主體都歸結為某細分產業部門,如化學工業生產的中間產品若是為了滿足紡織業的最終產品生產需求,則將該部分中間產品的碳排放與增加值歸于紡織業。但本研究的產業部門整體與傳統意義下的產業部門整體是統一的,因為所有的中間生產都是為了產業部門整體生產最終使用服務的。為保持與隱含碳生產率所指向的產業部門一致,資本、勞動、能源等變量均使用投入產出法轉變為剔除中間進口后最終使用對應的隱含變量,且相關數據從《中國科技統計年鑒》《中國固定資產投資統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》等整理計算可以得到。
(一)中國產業部門隱含碳生產率的有效性分析
隱含碳生產率指標應用的基本前提是測算的結果具有有效性,首先對隱含碳生產率的有效性進行分析。忽略投入產出法的估算誤差,產業部門整體的隱含碳生產率在理論上與產業部門整體的傳統碳生產率數值相等,投入產出法計算得到的中國產業部門隱含碳生產率與傳統方法計算得到的中國產業部門碳生產率的差異如表1所示,兩種方法計算結果相差極小,誤差幅度均不超過5%,可見,隱含碳生產率具有高度的可靠性,且隱含碳生產率的最大優勢在于,可以系統地看待細分產業部門生產活動對產業部門整體的沖擊與影響,在這一點上,傳統碳生產率顯然是無法做到的,因為傳統方法計算的細分產業部門的碳生產率是孤立的,并未考慮產業間的生產關聯。綜上所述,使用隱含碳生產率指標是有效且可行的。
表1 2002—2020年中國產業部門整體傳統碳生產率與隱含碳生產率對比
(二)中國細分28個產業部門隱含碳生產率的動態演進
細分的28個產業部門隱含碳生產率具體數值、均值與排序如表2所示。從隱含碳生產率的變動上看,基本都呈現上升趨勢,但在2002—2005年呈現全面下降,這一結果與孫廣生、林伯強等觀察到該時期能源生產率下降的結論類似[23-24],相關原因可以參考其解釋,本文不再贅述。縱觀整個研究期間,在2002—2020年間,隱含碳生產率均值最高的三個產業部門依次是批發零售、住宿和餐飲業,農業,其他服務業,且這三個產業部門在研究階段的每個時期都是隱含碳生產率最高的三個產業部門,它們隱含碳生產率歷年均值依次為1.101 5萬元/噸、0.982 1萬元/噸、0.973 4萬元/噸,而隱含碳生產率均值最低的三個產業部門為:電力、熱力的生產和供應業最低,其次是金屬冶煉及壓延加工業,再次是非金屬礦物制品業,三者都屬于能源密集型產業或重工業,隱含碳生產率歷年均值分別為0.054 4萬元/噸、0.114 8萬元/噸、0.166 9萬元/噸。隱含碳生產率年均增長率較高的產業部門為燃氣生產和供應業(6.98%)、石油和天然氣開采業(5.94%)、批發零售、住宿和餐飲業(5.07%),三者增幅均超過100%。在研究期間,所有產業部門的隱含碳生產率均實現了上升,由于產業部門間隱含碳生產率有由其產業性質決定的慣性,各產業部門的隱含碳生產率相對高低具有一定的穩定性。不過值得注意的是,石油和天然氣開采業隱含碳生產率從2002年在產業部門中排名第24位(0.164 5萬元/噸)到2020年在產業部門中排名13位(0.464 9萬元/噸),實現隱含碳生產率的跨越式上升。
表2 2002—2020年中國28個產業部門隱含碳生產率變動及排序
(三)中國細分28個產業部門生產結構特性分析
2002—2020年直接碳生產率增長較快的產業部門為儀器儀表及文化辦公用機械制造業、木材加工及家具制造業、燃氣生產和供應業,年均增長率分別為15.02%、13.25%、11.34%(1)限于篇幅,未列出28個產業部門碳生產率的測算結果。若有需要,可聯系作者。;間接碳生產率增速較高的產業部門為其他服務業,批發零售、住宿和餐飲業,石油加工、煉焦及核燃料加工業,年均增長率分別為4.72%、4.42%、4.13%。值得注意的是,2002—2020年,電力、熱力的生產和供應業的直接碳生產率、間接碳生產率均呈現負增長,而隱含碳生產率卻實現正增長,表明該產業部門產品在生產中存在較好的產業內部協同效應以及正規模效應。總體上看,直接碳生產率均值靠前的產業部門以高端制造業和服務業為主,靠后的主要是重工業,間接碳生產率均值靠前的產業部門以輕工業和服務業為主,而靠后的主要是能源、資源密集型產業。直接、間接碳生產率排序差值較大的有水生產和供應業,電氣機械及器材制造業,交通運輸、倉儲及郵政業,食品和煙草加工制造業,排序差值大于等于15個位次,其中,交通運輸、倉儲及郵政業,食品和煙草加工制造業看上去低效率,即其直接產生的經濟效益相對直接的碳排放而言較低,但由于其生產需要拉動的國民經濟的其他產業部門的增加值與碳排放的比值較高,從系統整體上看是具有較高的效率的;而電氣機械及器材制造業,水的生產和供應業對于系統整體而言是低效率的,但孤立地看,它們的生產卻具有較高的效率。
總體而言,間接碳生產率普遍低于直接碳生產率,間接碳生產率越低意味著該產業部門產品生產所依賴的上游產業部門碳要素利用效率較為低下。中國產業部門目前的情況是,高碳排放與低增加值的產業往往充當中間生產環節,且多位于生產價值鏈的上游,因此應充分激活間接生產環節的減排潛能,加大產品生產、加工中間環節的清潔技術研發并提升產業間的協同效應,推動實現產業部門全環節的碳減排,促進隱含碳生產率的進一步上升。
(四)中國產業部門隱含碳生產率的斂散性分析
1.σ收斂性分析
對各產業部門隱含碳生產率進行σ收斂檢驗,考察各產業部門隱含碳生產率差異程度是否隨時間而降低。28個產業部門的變異系數隨時間變化的趨勢如圖1所示,可以看到,僅在2002—2005年、2015—2017年兩個時期產業部門隱含碳生產率存在σ收斂。其他時期各產業部門隱含碳生產率的無序程度均在擴大,不存在σ收斂。2002—2005年中國產業結構出現了重化現象,經濟整體上存在粗放式擴張,大部分產業部門隱含碳生產率均出現了降低,不過,石油和天然氣開采業等隱含碳生產率相對落后的產業部門可能由于規模經濟的存在,其隱含碳生產率在這一時期出現了一定程度的逆勢增長,因此這一時期出現的σ收斂現象可能的原因是高隱含碳生產率的產業部門向低隱含碳生產率的產業部門靠攏。2015—2017年是整個研究時期隱含碳生產率增長最快的時段,且第二產業的增長幅度要遠遠大于第一產業與第三產業,此外,2015年還是新修訂《中華人民共和國環境保護法》的實施之年,在更加強有力的環境規制下,中國低隱含碳生產率的產業部門受強環境規制影響,隱含碳生產率獲得加速提升,加上供給側結構性改革的深入推進,低利潤、高污染的過剩產能被大規模去除,雙重政策外部干預下,低隱含碳生產率產業部門對高隱含碳生產率產業部門表現出“追趕效應”。
圖1 變異系數趨勢
2.β收斂性分析
使用固定效應模型對隱含碳生產率進行絕對β收斂性檢驗回歸,表3報告了產業部門隱含碳生產率變動的各個時期絕對β收斂性檢驗的回歸結果。根據回歸結果,無論是否加入年份固定效應,全樣本時期基期隱含碳生產率對數的系數估計值均在1%的統計性水平上顯著為負,表明存在顯著的絕對β收斂,各產業部門隱含碳生產率有減速增長的趨勢,且該結果具有一定穩健性。同時,值得注意的是,2002—2012年的分樣本回歸系數與2012—2020年的分樣本回歸系數均通過了1%的顯著性水平,且后者的負向效應顯著大于前者。黨的十八大以后,生態文明建設進入新時期,一方面,低隱含碳生產率產業部門具有較低的減排成本且更容易受到強力約束,環境規制產生的效應通常更大;另一方面,高隱含碳生產率產業部門由于要素邊際報酬遞減規律,隱含碳生產率增長開始相對乏力,產業部門間隱含碳生產率的絕對差異快速收窄。
表3 絕對β收斂回歸結果
考慮到產業部門間各種性質的差異性,進行條件β收斂性檢驗回歸。由表4可知,無論是否加入年份固定效應,全樣本時期內核心解釋變量基期隱含碳生產率對數系數估計值均在1%的統計性水平上顯著為負值,這表明各產業部門隱含碳生產率在研究期間存在條件β收斂,即各產業部門的隱含碳生產率相較于自身水平越高,增長速度就會變得更慢,隱含碳生產率增長的邊際增長速度是遞減的,同時意味著各產業部門隱含碳生產率朝著自身穩態收斂。且2002—2012年的分樣本回歸系數與2012—2020年的分樣本回歸系數均通過了1%的顯著性水平,且后者的負向效應更大,這一結果與絕對β收斂回歸結果一致。
表4 條件β收斂回歸結果
3.俱樂部收斂性分析
在判定隱含碳生產率存在β收斂后,可以發現各產業部門隱含碳生產率在增長的過程中存在減速的現象,即收斂到各自的穩態,那么隨著時間的推移最終各自的穩態是會相同,還是會聚類式收斂于多個不同的穩態,值得進一步進行探討。采用logt檢驗對產業部門隱含碳生產率進行俱樂部收斂分析,考察28個產業部門隱含碳生產率是否長期趨于共同穩態,全局收斂檢驗的估計結果如下:
(27)
(2.75) (-10.09)
參數估計值下對應的括號內為t檢驗統計值,ψ2的估計值為-1.529,其t檢驗統計值為-10.09,ψ2的估計值在1%統計性水平上顯著為負,強烈拒絕全局收斂假設,檢驗結果表明28個產業部門中至少有一個產業部門的隱含碳生產率與其他產業部門的隱含碳生產率長期不趨同。
進一步考察產業部門內部是否存在收斂俱樂部,借鑒Phillips和Sul識別收斂俱樂部的“四步法則”,將產業部門按照最后一期的隱含碳生產率高低進行排序并選擇最高的兩個產業部門作為初始檢驗對象,然后將產業部門依次遍歷所有組合進行檢驗,最終識別聚類出5個收斂俱樂部,收斂俱樂部情況如表5所示[22]。
表5 收斂俱樂部
表5中,除食品和煙草加工制造業,金屬冶煉及壓延加工業,電力、熱力的生產和供應業,批發零售、住宿和餐飲業外,其他產業部門均歸屬于收斂俱樂部,在logt檢驗中無法拒絕原假設,與同一俱樂部的產業部門有隱含碳生產率長期趨同趨勢。俱樂部A、B、C、D、E的隱含碳生產率歷年均值分別為0.977 8萬元/噸、0.440 8萬元/噸、0.323 2萬元/噸、0.236 1萬元/噸、0.186 4萬元/噸。長期趨同這一性質使產業部門間的隱含碳生產率擁有更高的可比性,同一俱樂部中隱含碳生產率較低的產業部門相對其他俱樂部中的成員而言,擁有更大的減排潛力。
4.進一步探討:中國產業部門隱含碳生產率發散原因
為深入探討中國產業部門隱含碳生產率出現差異背后的原因,綜合參考孫亞男和楊名彥的研究,構建以下隱含碳生產率差異的二次指派過程(Quadratic Assignment Procedure,QAP)模型[25]:
ECPd=f1(Td,Pd,Ed,Yd,C)
(28)
其中,ECPd是28個產業部門隱含碳生產率的歷年均值取相互差值的絕對值后構成的差異矩陣,Td為技術進步的差異矩陣,Pd為環境規制的差異矩陣,Ed為稟賦結構的差異矩陣,Yd為產業規模的差異矩陣,C為俱樂部關系矩陣,當兩產業部門是同一俱樂部則取值為1,反之,取值為0。另外,構建碳生產率增長率差異的QAP模型:
ECPgd=f2(Td,Pd,Ed,Yd,C)
(29)
其中,ECPgd是28個產業部門隱含碳生產率的年均增長率取相互差值的絕對值后構成的差異矩陣。設定隨機置換次數為5 000,對式(28)和式(29)中涉及的變量進行QAP相關性分析,結果如表6所示,各矩陣中存在一定程度的多重共線性,需使用QAP回歸方法才能較好地加以克服,QAP作為一種非參數方法,能夠表現得更加穩健。
表6 隱含碳生產率及其增長率差異與各影響因素的QAP相關性分析結果
表7報告了隱含碳生產率差異的QAP回歸分析結果,概率1表示隨機置換產生的回歸系數大于等于實際值的概率,而概率2則表示隨機置換產生的回歸系數小于等于實際值的概率。標準化系數相較于非標準化系數具有可以直接比較的優勢,因此,選擇標準化系數作為分析的依據,環境規制的差異在1%的統計性水平下對產業部門間的隱含碳生產率差異造成正向影響,即行業差異化的環境規制會加劇產業部門隱含碳生產率的分化,出臺相應公平普適的“節能降碳”引導政策總體上可以減少產業部門間隱含碳生產率的差異;俱樂部關系在1%的統計性水平減緩了產業部門間隱含碳生產率絕對差異的擴大,同一俱樂部成員擁有相同的均衡穩態,因此,可以采取有效措施促進同一俱樂部成員隱含碳生產率的集體提升;此外,產業規模的差異也在10%的統計性水平下正向擴大隱含碳生產率的差異,但從標準化系數上看,這一效應要弱于差異化環境規制的影響。
表7 隱含碳生產率差異的QAP回歸分析結果
進一步對隱含碳生產率增長率差異進行QAP回歸分析,回歸結果如表8所示?？梢钥吹?對隱含碳生產率水平值差異產生影響的變量均無法顯著表現出對隱含碳生產率增長率差異的影響作用。僅有稟賦結構差異在5%的統計性水平上促進了產業部門間隱含碳生產率的增長率差異,稟賦結構的不同在很大程度上會對生產方式造成影響進而改變產業部門接受新技術的意愿以及應用減排技術的可能性。這也在一定程度上說明,產業部門間隱含碳生產率增速的差異主要受制于各自內部的要素份額特征,受到外部政策與技術沖擊的影響有限。因此,在未來減碳措施的推行中,要充分考慮產業部門稟賦結構的異質性特征,避免將減碳成效全部歸因于產業部門或者企業的減碳努力,加強減碳政策制定的科學性,突出以結構調整為重點方向的政策導向。
表8 隱含碳生產率增長率差異的QAP回歸分析結果
本文基于2002—2020年中國投入產出數據,構建了區別于傳統單要素碳生產率的隱含碳生產率指標,并在全局視角下驗證了它的有效性,在此基礎上,分析中國產業部門隱含碳生產率及其動態演進,根據生產的直接和間接環節,分別測算直接碳生產率與間接碳生產率,進一步厘清產業部門生產結構特點,并采用變異系數與β收斂模型檢驗其收斂特征,使用基于logt檢驗的俱樂部收斂模型檢驗識別哪些產業部門是長期收斂于同一最終穩態的聚類,最后借助QAP分析方法進一步討論隱含碳生產率發散的原因。
首先,中國產業部門整體的隱含碳生產率呈現較大幅度的增長,在2002—2020年隱含碳生產率從0.369 3萬元/噸上升到了0.630 0萬元/噸,增幅為70.59%,年均增長3.01%;細分的28個產業部門隱含碳生產率均有不同程度的攀升,其中,燃氣生產和供應業的增幅超過200%。由于產業部門間隱含碳生產率有由其產業性質決定的慣性,各產業部門的隱含碳生產率相對高低具有一定的穩定性。值得注意的是,石油和天然氣開采業隱含碳生產率排序升高11個位次,實現隱含碳生產率的跨越式上升。
其次,從中國產業部門隱含碳生產率的結構特性上看,各產業部門的直接碳生產率普遍高于間接碳生產率,這一定程度上體現了中國產業部門的碳減排實踐以直接碳減排為主,間接碳減排的潛力還有待挖掘。交通運輸、倉儲及郵政業,食品和煙草加工制造業從局部看上去低效率但對整個國民經濟而言是高效率;電氣機械及器材制造業以及水的生產和供應業對于系統整體而言是低效率的,但孤立地看,它們的生產卻具有較高的效率。2002—2020年,電力、熱力的生產和供應業的直接碳生產率、間接碳生產率均呈現負增長,而隱含碳生產率卻實現正增長,表明該產業部門產品的生產中存在較好的產業協同效應以及正規模效應。
最后,產業部門在2002—2005年、2015—2017年變異系數出現了降低,產業部門間隱含碳生產率的無序與差異程度呈現收窄,但兩個時期隱含碳生產率表現出σ收斂的原因有所不同。在所有研究時期內,產業部門隱含碳生產率均存在顯著的絕對β收斂與條件β收斂。俱樂部收斂結果表明在產業部門中存在5個長期趨同的俱樂部,俱樂部中隱含碳生產率較低的產業部門相對其他該俱樂部成員而言,擁有更大的減排潛力。差異化環境規制是各產業部門間隱含碳生產率分化的主要因素,而俱樂部關系的形成有助于減緩產業部門間隱含碳生產率絕對差異的擴大,此外,稟賦結構差異是產業部門間隱含碳生產率增速產生分化的主要原因。
因此,在產業減排政策制定時應充分考慮產業部門的隱含碳生產率、直接碳生產率、間接碳生產率因素,綜合分析產業部門隱含碳生產率提升的阻力和潛力,本文提出的政策建議為:
第一,兼顧生產排放的全流程,堅持末端治理與源頭治理兩手抓。產業之間不是完全獨立的生產個體,而是為達成生產目的而進行產品相互流動的生產單元。各產業部門中的企業作為其所在產業鏈中的一環,其生產行為大多是由最終產品拉動的,如果盲目打壓碳排放多、經濟收益差的產業,無異于“頭痛醫頭、腳痛醫腳”,對全局層面的碳減排效果是不確定的,甚至將對經濟增長帶來較大損害。應綜合考慮不同產業部門最終產品生產的直接效應、間接效應,加強政策的系統性、協同性,如電氣機械及器材制造業等直接碳生產率較大優于間接碳生產率的產業部門,它們的減碳治理范圍就應同時包納生產鏈的上游以提高政策效果。
第二,區別推進各產業部門低碳化進程,引領需求側消費綠色升級。不同產業部門存在差異性的排放特性與減排難度,在推進產業部門梯次碳達峰時,可以將隱含碳生產率作為結構調整的重要參考,諸如通信設備、計算機及其他電子設備制造業這類隱含碳生產率靠前的產業部門,減少產量帶來的減碳成效比較小,且通過低碳技術改造的減碳收益也不高,不太適合成為碳減排工作的重心。像化學工業等隱含碳生產率低的產業部門,通過減產帶來的碳減排收益很高,且加快低碳技術改進以提升隱含碳生產率也能夠獲得較大的碳減排收益,當然,具體采取哪種方式還需要結合國家的產業戰略與產業安全性等因素進行綜合研判。此外,在推進碳減排工作時,還應系統地看待產業部門的生產行為,重視最終需求的結構,以消費綠色升級作為引導驅動產業結構低碳化的強勁動力。
第三,引導低碳政策向“高潛力、低阻力”產業部門傾斜,助推前沿減碳技術加速落地與擴散。一方面,屬于同一收斂俱樂部的產業部門,由于隱含碳生產率較低的產業部門距離共同穩態較遠,隱含碳生產率的增加阻力將會比高隱含碳生產率產業部門更低且具有更高的預期增速,并擁有更大的減碳內生動力,應重點對收斂俱樂部內低隱含碳生產率部門開展碳減排工作,此外還應引導產業部門從勞動密集型、能源密集型向資本密集型轉變,推動低隱含碳生產率產業部門向高隱含碳生產率產業部門加速靠攏。另一方面,技術進步是隱含碳生產率提升的主要動力,由于低隱含碳生產率產業部門往往具有更高的隱含碳生產率增速,技術進步對低效率部門的促進效應更加強烈。因此,應健全市場化導向的綠色創新體系,全面推行清潔生產,完善對綠色技術產權保護機制,疏通產業間清潔技術擴散的阻礙,加速產業綠色低碳化進程,以此推動產業部門隱含碳生產率的全面提高。
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