新常态下自主创新能力对低碳经济贡献度研究

戴美真

（青岛理工大学，山东 青岛 266520）

新常态下自主创新能力对低碳经济贡献度研究

戴美真

（青岛理工大学，山东 青岛 266520）

降低碳排放强度的关键因素是自主创新能力。本文为研究自主创新能力对低碳经济的贡献度，以1995-2012年相关数据，在STIRPAT模型的基础上，选出更加具有代表自主创新能力的专利产出指标作为核心解释变量，城镇化水平、人均GDP等为控制变量，建立误差修正模型以探究不同层次专利对碳排放强度的弹性大小。研究结果表明：在其他变量不变的情况下，其他专利每增长1%，平均来说碳排放强度会降低0.208%，而发明专利每增长1%，平均来说碳排放强度会提高0.222%。

新常态；自主创新能力；低碳经济；贡献度

一、引言

“低碳经济”在2003年的英国能源白皮书《我们能源的未来：创建低碳经济》中第一次出现，指的是降低单位国内生产总值消耗的二氧化碳量，即降低碳排放强度。降低碳排放强度主要通过两个途径来实现，即技术进步和优化产业结构。产业结构优化的根本动力也来源于技术进步，而技术进步按照实现路径来看又分为技术引进与自主创新，技术引进属于后发优势，自主创新属于先发优势，低碳经济需要先发优势驱动型发展模式支持。2013年以来“雾霾”一词成为人们日常生活中的常态，在中国经济进入低速换挡的“新常态”时期，如何推动建立绿色低碳循环经济，实现经济健康稳健转型成为政府急需解决的问题。

二、文献综述

国外现有研究关于技术进步对低碳经济的影响主要有如下几种观点。Jaffe等（2002）在研究技术进步与环境之间的关系时，发现技术进步对碳排放会产生两种不同的效应，一种是规模效应，会增加碳排放；一种是技术效应，会减少碳排放。Gerlagh（2007）认为技术进步一方面可通过价格机制减少强制减排的负担，另一方面可通过技术创新带来的学习收益降低减排的成本。而Ang（2009）则认为技术创新对减少碳排放具有显著积极作用。

国内学者研究方面，刘建翠（2013）在探究产业结构、技术进步与碳排放关系时，以1996-2011年相关数据，运用指数分解方法分析得出技术进步是减少碳排放总量和降低碳排放强度的主要因素。韩坚等（2014）运用回归分析方法对我国东部地区15个省市2000-2010年的面板数据进行了实证研究，在引入控制变量的基础上，分析了碳排放总量及强度与产业结构、技术创新之间的关系，研究发现技术创新无论是在减少碳排放总量还是降低碳排放强度方面都有积极的作用。仲伟周等（2014）在分析我国碳排放强度的驱动因素、区域差异变化时，基于我国1997—2011年30个省市自治区相关数据建立了双固定效应模型，研究表明经济发展水平越高、产业结构越合理、技术创新能力越强的地区，碳排放强度越低，反之则亦然。

根据中国正处于经济转型的关键时期，自主创新的能力是实现低碳经济的根本途径，以往文献选取R&D经费支出作为我国自主创新能力或技术进步指标，但由于R&D经费支出只是对自主创新的投入，并不能准确反映自主创新能力水平，所以选取了更具代表自主创新能力的指标专利申请授权数，而专利又包括发明、实用新型和外观设计三种类型，本文将探究不同层次专利对碳排放强度的弹性大小。

三、理论模型

碳排放强度指的是单位国内生产总值的二氧化碳排放量。根据碳排放强度的定义，可得到碳排放强度公式：

其中，CE是碳排放强度，cei为第i产业碳排放强度，表示第i产业产值占国内生产总值的比重。从式（1）可以看出碳排放强度取决于两个因素：一个是各个产业的二氧化碳排放强度，这主要取决于该产业的技术水平；另一个是各个产业在国内生产总值中占的比重，即产业结构。产业结构的调整离不开技术进步的支持，技术进步主要通过以下几个方面来调整产业结构：一是技术进步可以提高社会劳动生产率，解放出更多的劳动力投入到新兴产业或是第三产业，从而调整产业结构。二是技术进步可以降低产品成本，刺激需求结构，扩大市场需求，而需求结构的改变是产业结构改变的主要原因，从而起到调节产业结构的作用。三是技术进步可以促成新兴产业的出现，加快产业结构的优化转型等等。总而言之，影响碳排放强度的主要因素是技术水平。因此，本文将研究自出创新能力对碳排放强度的贡献度。

Ehrlich与Holdren于20世纪70年代提出了IPAT模型，具体形式为：I=P*A*T。其中，I表示环境影响，P代表人口的规模，A表示财富水平或是人均收入水平，T代表技术水平，该模型是用来分析各因素对环境的影响情况。由于该模型假定这三个因素对环境影响的弹性都是单位弹性，即弹性均为1，故不符合各个因素对环境的实际影响大小，为克服此缺陷，Dietz等1997年在IPAT模型的基础上构建了更加合理的STIRPAT模型，具体表示形式为：I=β0×Pβ1×Aβ2×Tβ3×e。无论是IPAT，还是改进的STIRPAT模型都是非线性模型，为了模型估计的简便性，本文对STIRPAT模型两边取对数得到如下线性形式：

四、实证分析

1、数据来源

本文所选取的数据来源于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《2006年IPCC国家温室气体排放清单指南》，为消除价格因素的影响，GDP和人均GDP均折算成以1995年为基期的可比量。

2、统计描述

（1）碳排放强度的计算公式为：

其中，CE表示碳排放强度，SCC表示碳折标系数，CEF表示碳排放系数。

（2）自主创新的创造产出主要指的是专利，而专利包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利。发明专利是国际上通用的反映自主知识产权的核心指标，与其他两种专利相比，技术含量最高。为探究不同专利层次对碳排放强度的弹性大小，本文将分别研究不同层次的专利对碳排放强度的贡献度大小。

3、实证检验

（1）单位根检验。本文采用最常见的ADF检验方法对碳排放强度等变量的对数形式进行检验。通过检验，可以看出各个原始变量的对数形式均为不能拒接原假设，即为非平稳序列，它们的一阶差分为非平稳序列，而二阶差分拒绝原假设，即为平稳序列，可表示为I（2）。

（2）协整检验。本文将采用Engle和Granger1987年提出的协整检验方法（AEG），即对回归方程的残差进行单位根检验。

lnCE=-11.750-0.208lnQT+0.222lnZL-0.889lnURB+ 1.357lnSR

T=-3.955976-2.2357752.646438-1.164324 4.120096

F=43.74288DW=1.465038R2=0.930841

从各个统计量来看，协整回归方程是显著的。从可决系数R2=0.930841来看，模型对样本的拟合优度很好；从F统计量来看，方程整体很显著；从T统计量来看，各个解释变量的系数显著不为零，即拒绝原假设。在5%的显著性水平下，残差序列的ADF值为-3.104575，小于临界值，表明残差序列不存在单位根，是平稳的，这表明变量之间存在协整关系。

表1　　折标系数与碳排放系数

（3）误差修正模型。

DlnCE=4.479-0.021DlnQT-0.029DlnZL-0.198et-1+ 0.540lnUTB-0.452lnSRS

T=3.012589-0.306553-0.495667-1.167500 3.378128-2.938781

F=3.504962DW=1.411814R2=0.614371

上述估计结果表明，碳排放强度的变化不仅取决于自主创新水平的变化，而且还取决于上一期碳排放强度对均衡水平的偏离，误差项et-1估计的系数-0.198体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期修正的量就越大，即系统存在误差修正机制。

五、政策建议

1、发展低碳技术，推进低碳技术的应用

驱动自主创新的因素主要包括资金和人力资本的投入，而资金的来源主要依靠政府、企业。一方面，政府可通过增加财政对科技的投入、减免税收、创造孵化基地等途径为企业等部门的自主创新提供支持，要不断增加对教育的投资；另一方面，政府可通过积极的政策（如建立激励提高发明专利质量的考核机制）引导企业、公众加大对自主创新的投资力度，把更多的物质、人力资源投入到自主创新体系中。

2、优化产业结构，推动产业低碳化发展

高能耗、高污染产业主要集中于第二产业，今后需逐步淘汰落后产业与技术，不断降低工业的比重，大力推进第三产业和高新技术产业的发展。不再以国内生产总值作为政府绩效考核的准则，而是将核能、风能、太阳能等新能源的利用比重作为考核地方政府绩效的重要依据。

3、提高居民节能减排意识，提倡低碳化生活方式

“低碳经济”不仅意味着要加快淘汰高能耗、高污染的落后产业，推进节能减排的技术创新，还意味着消费模式和生活方式的改变，以充分发掘服务业和消费生活领域的巨大潜力。政府要向居民普及低碳、环保节能、减排相关知识，鼓励消费者选择资源节约型产品、提倡社会循环式消费，引导居民消费习惯的转变。

[1]Jaffe A B，Newell R G，Stavins R N.Environmental Policy and Technological Change[J].Environmental and Resource Economics，2002，22（2）.

[2]刘建翠：产业结构变动、技术进步与碳排放[J].首都经济贸易大学学报，2013（5）.

[3]韩坚、盛培宏：产业结构、技术创新与碳排放实证研究——基于我国东部15个省（市）面板数据[J].上海经济研究，2014（8）.

[4]仲伟周、张金灿、南士敬：中国碳排放强度的驱动因素、区域差异及变化趋势分析[J].科技进步与对策，2014，31（21）.

（责任编辑：郭亚娟）