如何实现碳减排约束下的经济增长——人力资本的碳减排效应分析

孙 宁

(南京信息工程大学,南京 210044)

2009年11月26日，在研究部署应对气候变化工作的国务院常务会议上,我国政府明确提出了碳减排目标:到2020年我国单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%—45%,会议决定将此碳减排目标作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划,该决定标志着我国正式开始实施碳减排工作。据世界银行的报告,化石能源消耗所产生的二氧化碳排放占温室气体总排放的70%以上,因此国内外学者多根据化石能源消耗量来推算碳排放总量并进行碳减排的相关研究。从终端化石能源消耗的角度,2005年我国的GDP碳排放强度约为4.85吨二氧化碳/万元, 依据上述碳减排目标,2020年至少需降低到2.91 吨二氧化碳/万元,期间GDP增长若按2005年价格、年均增长7%算,2020年将达50.55万亿元,届时将产生147.20亿吨二氧化碳,按2005年化石能源消耗产生66.48亿吨二氧化碳计算,年均增长5.43%。但是,我国近年来(2000年—2007年)化石能源消耗产生的二氧化碳排放量年均增长9.14%,可见由于我国经济发展的能源密集属性,要想达成碳减排目标,必须尽快调整我国经济增长方式,降低经济发展对化石能源的依赖,降低二氧化碳排放的增速。

目前学界关于碳减排和经济增长相互影响问题的研究多比较宏观,通常围绕“气候—能源—经济”三者的相互耦合关系以经济学方法为基础进行建模,如可计算一般均衡模型、最优增长模型、综合评价模型等。由于减排通常涉及化石能源消费约束,而能源约束对经济发展存在明显约束作用[1],理论上讲如果严格实行碳减排,对经济增长必然存在负面影响。因此有必要研究碳减排约束下我国经济的可持续增长问题。

本文尝试通过构建碳排放存量的动态变化方程来描述碳减排约束,然后在此碳减排约束下基于柯布—道格拉斯生产函数建立最优化模型,以此分析碳减排约束下的经济增长问题。周五七和聂鸣认为目前宏观的基于最优增长理论的碳减排机制研究,往往将可持续经济增长寄托于外生的技术进步,而引入人力资本、知识积累等技术进步因素则有助于克服上述不足。[2]鉴于此,本文将人力资本因素引入上述最优化模型,探讨碳减排约束下解决我国经济增长困境的可行途径。

一、碳减排约束下的经济增长困境

为讨论方便起见,在本文的讨论框架内不考虑劳动力的变化,假设其为常数并标准化为1。如此我们讨论的经济系统内的量都可视为人均量,其中Y代表人均产出,K代表人均资本存量,C代表人均消费,T代表人均碳排放存量。为达成经济可持续发展目标,在t时刻投入生产的能源量记为E。由于能源中包含化石能源,于是消耗能源不可避免地会产生碳排放,如此人均碳排放存量T将随时间t而变化:

(1)

t时刻人均碳排放存量的变化由(1)式决定,其中θ为碳排放系数,θE表示t时刻由于投入生产的能源而新产生的碳排放,σ为固碳率,σT表示t时刻由于自然的固碳作用和人为的固碳行为,碳排放存量中减少的部分。

构建一个暂不考虑技术进步的柯布—道格拉斯生产函数,资本和能源为生产要素,并且规模报酬不变:

Y=F(K,E)=AKαE1-α。

(2)

(2)式中A>0,表示一定时期的生产技术水平;K,E分别表示人均资本和人均能源投入;0<α<1,α,1-α分别表示资本和能源的产出弹性,K的变化率如下式所示:

(3)

令消费者的效用函数为:

U(C)=lnC。

(4)

效用贴现率为常数ρ。基于上述假设,问题转化为在(1)(3)式的约束下,选择C和E,以便达到最大化无限时域内消费者贴现后的总效用。如下所示:

针对上述最优化模型,讨论碳减排约束下经济长期稳态增长的情况。构造汉密尔顿函数:

H=lnC+λ1(AKαE1-α-C-δK)+λ2(θE-σT)。

(5)

其中λ1、λ2为t时刻资本和碳排放的影子价格,C和E是控制变量,K和T是状态变量,由最优性条件有:

HC=0⟹λ1=C-1;

(6)

HE=0⟹λ2θ=λ1AKα(1-α)E-α;

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

但是同时由(10)(11)(13)式可得:

(15)

二、考虑人力资本因素的卢卡斯内生经济增长模型

在不考虑技术进步的碳减排约束下,上述模型无法实现经济的长期可持续增长,反证了技术进步是解决碳减排约束下经济增长的动力源泉,那么其他途径呢?通过一个考虑能源消耗及碳减排约束的卢卡斯内生经济增长模型来探讨这个问题,相当于考察人力资本因素能否解决碳减排约束和经济增长之间的矛盾。

基本假设同前文。用L表示t时刻的人力资本存量,劳动者将以γ比例的时间来从事生产,同时把余下的(1-γ)的时间用来进行人力资本建设。如此,人力资本的积累变化满足以下方程:

(16)

其中ω是大于0的常数,表示所谓的“学习生产率”。则生产函数变为:

Y=F(K,E,L)=AKαEβ(γL)1-α-β。

(17)

人均物质资本的变化为:

(18)

令消费者的效用函数同(4)式,效用贴现率为常数ρ。基于上述假设,问题转化为在(1)(16)(18)式的约束下,选择C、E和γ,以便达到最大化无限时域内消费者贴现后的总效用。模型如下:

针对上述最优化模型,构造汉密尔顿函数为:

H=lnC+λ1(AKαEβ(yL)1-α-β-C-δK)+λ2(θE-σT)+λ3(ω(1-γ)L)。

(19)

其中λ1、λ2、λ3为t时刻物质资本、碳排放和人力资本的影子价格,C、E、γ是控制变量,K、T、L是状态变量,最优性条件有:

HC=0⟹λ1=C-1;

(20)

HE=0⟹λ2θ+λ1AKαβEβ-1(γL)1-α-β=0;

(21)

Hγ=0⟹λ1A(1-α-β)KαEβ(γL)-α-β=λ3ω;

(22)

(23)

(24)

(25)

由(20)至(25)式可得:

(26)

(27)

(28)

(29)

(30)

(31)

(32)

(33)

(34)

(35)

(36)

(1-α-β)ω(1-γ)-β(ωγ+σ)>0；

(37)

根据(37)式,结合(16)和(36)式可得:

(38)

上述结果说明,由于在模型中引入人力资本因素,能够实现碳减排约束下的经济增长。因为劳动者通过学习、培训等手段进行人力资本建设,不断积累人力资本,进而转化成生产力。劳动者素质和技能的提高,能够进一步促进新技术的开发和使用,通过技术进步带动经济增长。如此即便能源投入降低,依然能够通过提高能源利用效率来满足经济增长和碳减排的需要。

三、人力资本碳减排效应的实证研究

从碳减排的角度看,人力资本建设具有明显的碳减排效应。

(一)基于STIRPAT模型的实证方法

探究人力资本的碳减排效应,最直接的方法就是将人力资本视作碳排放的影响因素,在考虑其他主要因素的前提下,观察其对碳排放的作用是正或负,如果作用为负,显然可以印证人力资本的碳减排效应。该思路的要点在于:第一,寻找到合适的能够解析碳排放影响因素的方法;第二,找出表征人力资本建设的合理指标。

关于碳排放影响因素的分解分析方法很多,Ehrlich等首次提出IPAT方程[3],由于其理论和形式简洁明了,在环境影响方面得到了广泛应用。本文使用Dietz等、York等在保留了IPAT模型乘法结构的基础上,所提出的STIRPAT模型,[4]即环境影响随机模型。该模型的基本形式为:

(39)

一般取其对数形式:

lnIit=a+b(lnPit)+c(lnAit)+d(lnTit)+eit。

(40)

其中,I为环境影响,如二氧化碳排放量;i为某经济体,如行业、国家等;t为时间,通常为年份;P为人口;A为财富;T为技术水平,通常以能源效率指标来反映,如能源强度等;e为误差;系数b、c、d可以解释为因P、A、T改变而引起的环境影响I改变的百分数,如同经济学中的弹性系数。

自STIRPAT模型提出之后,在环境影响评价领域被迅速接受,近年来尤其在人类碳排放影响因素研究方面应用广泛。例如Ying Fan等采用STIRPAT模型分析了1975年—2000年人口、财富和技术对不同收入水平国家二氧化碳排放量的影响。[5]刘宇等基于加入财富平方项的STIRPAT模型在探讨人口和经济增长对水泥行业二氧化碳排放量的影响的同时,也证明环境库兹涅茨倒U型曲线同样适用于水泥生产的二氧化碳排放量。[6]王小亭等应用STIRPAT模型就张家港市1999年—2005年的人口、富裕程度及其他因素对该市的碳排放量的影响进行了研究。[7]丁唯佳等采用岭估计法估算STIRPAT模型,定量分析了人口、财富和技术因素对我国制造业碳排放的影响。[8]

受上述研究的启发,考虑到人力资本因素相当于STIRPAT模型中的人口因子,同时STIRPAT模型在碳排放影响因素的研究方面已经有了颇为成功的应用,故本文将基于STIRPAT模型,对人力资本的碳减排效应进行实证研究。

(二)实证对象及数据来源

本文以南京的制造业为实证研究对象,财富因素采用南京制造业总产值来表示,一般来说总产值越高,其财富创造能力较强,财富存量也较高。技术因素用南京制造业的能源强度表示,即制造业单位产值的能源消耗量。南京制造业的二氧化碳排放量根据其历年能源消费总量*统计口径为规模以上的制造业企业。换算,碳排放系数取自《2006年IPCC国家温室气体清单指南》。由于南京制造业能源消费总量数据仅能够上溯到1998年,故所有数据的实证时间区间为1998年—2008年,共11年。*由于2009年以后关于工业企业科技人员的统计口径转为“规模以上”,故本文的实证数据截止2008年。

考虑到人力资本主要反映劳动力知识和技能的积累,有很多不同的度量方法,大致上可分为三类。一类通过教育指标来度量,比如用入学率、识字率、平均教育年数、总教育年数等指标来刻画。[9]李晓纯认为这种方法存在天然的缺陷:“教育对人力资本的促进作用不是简单的线性函数,因此用教育指标代替人力资本显然不是客观的。”[10]一类通过成本来度量,主要是通过教育和培训的支出成本来测算人力资本存量。由于成本构成复杂,相关统计很不完善,因此这种度量方法常导致人力资本被低估。还有一类通过收入来计算,这种方法理论上比较准确,但受到实际收入通常难以精确衡量的限制,常存在较大误差。[11]

综上所述,学界对于人力资本的度量还没有特别完善的方法。度量南京制造业的人力资本更为困难,因为制造业行业众多,技术水平参差不齐,制造业的人力资本不均等性十分显著。*所谓人力资本的不均等性,是指“在特定的经济单元,通过教育投资形成的不同教育水平的个体人力资本在总体人口中的不均匀分布状况。”参见李晶莹博士学位论文《我国人力资本不均等对经济增长的影响研究》(哈尔滨工业大学,2009)。如果再加上人口流动的因素,当前要精确衡量南京制造业的人力资本几乎是不可能的。因此笔者采取一种折中的方法:按照舒尔茨对人力资本的界定,在“人的素质既定”的前提下,度量人力资本要素可以直接采用“从事工作的总人数以及劳动市场上总的工作时间”。受数据可得性所限,本实证数据的时间序列仅为11年,故假设在这段时间内南京制造业总体从业人员的素质既定,如此南京制造业从业人员数就能粗略反映其总体人力资本积累的状况。但是，在11年中,南京制造业从业人员的素质不可能保持不变,经验事实显示其素质应该有一定的提升(南京制造业从业人员呈下降态势,仅用该数据显然会低估南京制造业的人力资本),因此根据历年《南京统计年鉴》中可查询到的数据,笔者拟用南京制造业科技活动人员数*该数据用“大中型工业企业”的科技活动人员数代替。占制造业从业人员数的比重来表示南京制造业人力资本的变化。因为相对于一般员工,从事科技活动的制造业从业人员显然属于高素质人力资本,该比重的变化应该能够更为准确地反映南京制造业人力资本建设的变化状况。

所有数据均来自历年《南京统计年鉴》,人力资本用P表示,财富用A表示,技术用T表示,碳排放用I表示,为消除数据异方差,对这些数据均做取对数处理,分别记为lnP、lnA、lnT、lnI。

(三)模型求解及结果分析

按(7)—(38)式构建STIRPAT模型,首先采用OLS法直接进行回归,结果如表1所示,发现虽然模型的校正R2值及F统计值都非常理想,但是lnA和lnT的VIF检验值大于10,因此判断模型数据存在多重共线性,回归结果不可信。为此采用Hoerl首先提出的岭估计法来估计模型。取步长为0.05,得到岭迹图如图1所示,可见岭参数值取在0.05附近时,各变量的标准化系数趋于平稳。

图1 岭迹图

为得到尽量精确的k值,取步长为0.001,计算k值为0.04—0.06区间的各系数VIF值,如图1所示,取满足各系数VIF值小于10的最小k值,最终确定岭参数值k=0.048。

依据此岭参数,采用SPSS15.0软件进行岭回归分析,结果如表1。

可见回归系数的VIF检验值都小于10,因此判断模型的多重共线性得到缓解,同时模型的各统计检验值也较理想,说明回归结果是可信的。表1中回归系数的值反映了因相应自变量改变而引起的制造业碳排放改变的百分数,从而可以得出各影响因素作用的大小。其中财富因素对南京制造业碳排放的影响最大,且呈现明显的正向作用,达0.482 6。南京制造业总产值直接反映了制造业的发展,1998年—2008年南京制造业一直稳步增长,年均增幅达17.22%,南京制造业经济的持续快速增长和规模的不断扩张,必然导致能源需求的增长,从而使得南京制造业碳排放增加。技术因素对南京制造业碳排放则呈现出负向作用,达-0.058 7。这与我国制造业的能源强度持续下降是分不开的,1998年的能源强度达2.57吨标准煤/万元,到2008年制造业能源强度已经下降到1.06吨标准煤/万元,能源强度的下降依赖于制造业技术水平的提升和制造工艺的进步,直接减少了能源消耗,从而减少了碳排放。

表1 岭估计结果

重点考察人力资本的情况。南京制造业科技活动人员占总从业人员的比重从1998年的4.44%增长到2008年的8.75%,这得益于南京制造业科技活动人员不断增加，而南京制造业总从业人员呈现下降趋势。显然这种此消彼长的格局使得南京制造业的人力资本取得了长足的进步,制造业从业人员的综合素质在这11年中持续提高。按照本文的理论分析,其对碳排放的影响作用是负的,即表现出碳减排效应。表1的结果印证了这一点,人力资本因素对南京制造业碳排放的影响的确呈现明显的负向作用,达-0.125 5,其碳减排效应甚至超过了技术因素。当然这一点主要归因于南京制造业科技活动人员数量增长较快,使南京制造业劳动者总体素质得到提升,客观上提升了南京制造业的人力资本。

四、结论及建议

本文的理论研究部分,以碳排放存量约束为前提,依据最优化模型分析了碳减排对经济增长的约束效应,指出在缺乏技术进步因素的背景下,经济的长期可持续增长是无法实现的。为了探究解决上述矛盾的途径,本文引入了不同于技术进步的另一个重要生产性非物质要素——人力资本,并依据卢卡斯内生经济增长理论,采用最优化模型分析人力资本的碳减排效应,在理论上印证了通过人力资本建设能够克服碳减排约束的负面影响,进而带来经济的可持续发展。

针对理论研究的结果,本文以南京制造业为实证研究对象,采用STIRPAT模型重点考察人力资本因素对碳排放的影响。有偏岭回归的结果表明人力资本因素对南京制造业碳排放的影响为-0.125 5,的确呈现出明显的负向作用,从而印证了通过人力资本建设同样可以实现碳减排和制造业经济发展双赢的结论。

基于本文理论和实证相结合的研究结果,依靠人力资本建设是实行碳减排的可行途径。相关的政策建议如下。

(一)充分挖掘人力资本的碳减排潜力

根本上来讲,人力资本的碳减排效应需要以节能的方式或通过技术进步的途径间接地达到。其着眼点在于人自身,这一点往往被忽视,因此在制定减排政策时应该充分认识人力资本巨大的碳减排潜力。本文实证研究部分显示,人力资本的碳减排效应甚至超过了技术因素,因为技术进步终究是由人创造的。

(二)普及减排知识,增强自觉减排意识

碳减排问题不仅是经济问题,更是涉及人类存亡的大事。这一点虽然在科学界早已达成共识,但并没有引起世界范围的足够重视。各国仍然局限在自身利益的小圈子里无法自拔。只有当地球上的每一个国家都能从“地球村”的角度、地球上的每一个人都能从“地球人”的角度去思考问题的时候,减排问题所面临的阻力才会逐渐消散。为了向这个理想的目标迈进,普及减排知识，提高人们的自觉减排意识,意义重大。

(三)提高教育质量,全面提升全民素质

提升公民素质意味着我国的人力资本得到优化。依据本文的研究结果,这必将同时增强碳减排效应。提升公民素质的根本途径是教育,我国在教育普及方面成果斐然,自1999年以来,我国的高等教育普及率逐年提升。当前以及未来相当长的时间内,我国教育面临的头等大事是如何从提高受教育人数转向如何提高教育质量。

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