不同来源技术进步对碳排放效应的差异性研究

马 艳 艳， 李 丹， 逯 雅 雯

(大连理工大学 管理与经济学部，辽宁 大连 116024)

一、引 言

中国于2009年提出控制温室气体的量化行动目标：到2020年碳排放强度比2005年降低40%～45%，并且这一碳减排目标已作为约束性指标纳入国家第十二个五年规划中。在确保完成“十二五”碳强度下降目标的基础上，“十三五”时期我国又继续设立强有力的碳排放控制目标。在中国现实国情下，如何实现低碳发展事关国家的长远发展战略[1]。国内外学者对碳减排路径的研究表明，技术进步推动能源强度下降，是碳减排的核心动力[1-2]，这已经成为共识。技术进步是技术创新(R&D)或技术引进(包括直接技术引进和间接技术引进)的结果，并表现为全要素生产率的提升[3-4]。然而，技术创新和技术引进这两条路径对于碳减排效应的差异性并未得到清晰的阐述。

已有研究表明R&D是提高生产率、促进技术进步的重要因素[5]。R&D不仅能够通过新的生产组合直接提高能源效率，还会通过发展新兴产业、改造传统产业、优化产业结构等方式间接影响能源消费，而能源强度和能源结构分别为碳排放量的第一和第二制约因素[6]。开放经济条件下，发展中国家的技术进步不仅来自于国内的R&D活动，还可以通过技术引进实现技术进步乃至技术追赶[5]。技术引进主要通过两种方式实现：一种方式是直接引进国外先进技术；另一种方式是通过FDI和国际贸易等渠道间接引进先进技术[7-8]。直接技术引进能够在一定程度上改变产业结构，并能够给发展中国家带来先进高效的技术，从而提高环境效率[9]。间接技术引进能够促进清洁生产技术和环保技术的国际转移，同时，基于比较优势的国际专业化分工还能够提高资源配置效率，促进经济发展，为改善环境提供资金[10]。然而，现有研究大多关注单一来源技术进步(R&D或技术引进)的碳排放效应。不同来源技术进步的碳排放效应是否存在差异？何种技术进步路径更有利于碳减排的实现？这些问题有待于我们作进一步的探讨。

二、研究述评

1.R&D与碳排放效应

关于R&D对碳排放的直接效应，学者们认为R&D能够激励企业通过生产更多绿色产品和充分利用可再生能源技术来节省能源，表现出降低能源强度的作用[5, 11-12]，而能源强度因素具有最为明显的碳减排作用[13]。Honjo认为R&D有利于促进碳固定和利用技术的研发，而碳的固定和利用则在产生二氧化碳等温室气体之后采取技术手段对其回收利用或采用化学方法固定利用，既可以降低碳排放量，也可以实现污染物的有效回收利用[14]。

关于R&D对碳排放的间接效应，现有研究认为R&D能够带动产业结构的优化，间接降低碳排放强度。技术创新导致劳动生产力提高以及企业物质资本成本的节约，二者共同作用推动了中国产业结构优化[15]。Zhou等学者甚至认为技术进步本身并未降低碳排放强度，但是技术进步促使产业结构升级和合理化，进而间接降低了碳排放强度[2]。朱永彬和王铮以研发投资为减排手段，在最优经济增长模型框架下构建了碳排放强度目标约束下的最优控制模型，研究发现为完成2009年提出的碳减排目标，中国需从2014年开始大幅提高研发投资强度至2.85%，随后每年都要保持在3%的水平[16]。

2.技术引进与碳排放效应

直接引进技术的企业通过使用先进技术以及发挥人力资本的作用而提高了劳动生产率，促进了技术进步。此外，直接技术引进还可以通过产业关联、示范效应、人员流动等方式产生技术外溢[7]。直接引进国外技术是碳减排的有效机制，Hubler等发现长期以国际技术转让能促使中国有效地完成碳减排目标[17]。

FDI是国家间知识扩散和外溢的主要渠道。FDI的碳排放效应具有双重机制[18]。一方面，FDI的流入带动了经济增长，如果技术水平的提升速度有限，经济增长将依赖资本、劳动和资源的大量投入，导致更加严重的资源短缺和环境恶化。Ren等、Tang和Tan的研究证实了这一观点[19-20]。另一方面，如果FDI的流入引起东道国产业结构升级和技术水平的提升，那么FDI将有助于改善东道国的环境状况[19-20]。Elliott等研究发现FDI与能源强度存在显著的负相关关系[21]。在能源结构不变的前提下，降低一个单位的能源强度与降低一个单位的碳排放强度是同步的[22]。国际贸易同样也是国外先进技术向国内溢出的重要途径。“出口中学习”假设认为企业通过出口活动可以提高其生产率；而进口技术溢出方面，企业可以进口高技术含量的中间产品，或者学习进口产品中物化的技术而提高其技术水平[5]。国际贸易在污染转移过程中发挥了重要作用。Antweiler等学者将国际贸易对环境的影响分解为“规模效应”、“结构效应”和“技术效应”，并采用1971～1996年43个国家108个城市的二氧化硫浓度数据对这3种效应进行估计，研究发现自由贸易有助于环境改善[23]。然而，也有学者认为国际贸易对环境的影响是负面的。例如，Ren等学者认为不断上升的贸易顺差是中国碳排放快速增长重要原因之一[19]。上述研究对于我们深入分析不同来源技术进步的碳排放效应具有重要参考价值，但现有研究也存在如下局限：第一，对技术进步的来源刻画不足，仅考虑了单一来源技术进步的碳排放效应，并没有比较研究不同来源技术进步对碳排放影响的差异性，难以深入揭示技术进步的碳排放效应。第二，仅关注R&D或技术引进对碳排放的直接影响，并未考虑技术引进对碳排放的影响是否依赖于一个国家或地区的R&D能力。

本文的主要创新是：将不同来源技术进步纳入统一的分析框架，在系统梳理R&D、直接技术引进、间接技术引进的碳排放效应相关理论的基础上，利用2002～2012年我国30个省、自治区、直辖市(数据不包括西藏)的面板数据，运用动态面板广义矩(GMM)估计方法实证检验不同来源技术进步的碳减排效应，考察R&D、直接技术引进和间接技术引进3种不同来源技术进步对碳减排作用的差异性，以及R&D与技术引进对碳排放强度的交互影响。本研究对于我国促进碳减排的技术进步路径选择具有重要的借鉴意义。

三、研究设计

1.模型建立

IPAT模型是最早也是最广泛应用于分析人类行为对环境影响的方程[24]，其基本公式为：

I=P×A×T

(1)

其中，I为环境指标(Impact)，P为人口规模(Population)，A为人均财富(Affluence)，T为技术进步(Technology)。然而，由于该模型不能反映驱动力之间非比例效应以及产生遗漏变量等问题，York等提出STIRPAT模型[25]，其基本公式为：

I=αPα1Aα2Tα3ε

(2)

其中，α为模型的系数，α1、α2、α3分别表示P(人口规模)、A(人均财富)、T(技术进步)变化的弹性系数，ε表示随机误差。不管是IPAT还是STIRPAT模型，所涉及的环境驱动力因素均包括人口规模、人均财富以及技术进步。但一般而言，人口规模是历史积累的结果，短时间内难以改变，而经济增长在目前来讲是每个国家追求的目标，尤其对于发展中国家而言，经济增长和环境改善的目标也是难以取舍的。因此根据这两个模型，一国环境政策的制定应该重点关注技术进步。

以IPAT和STIRPAT模型为基础，本文重点考察技术进步对环境变化的影响，将技术进步分解为3种不同来源，即R&D、直接技术引进和间接技术引进(间接技术引进包含FDI和国际贸易)，并引入除P、A和T以外的影响碳排放强度的控制变量，构建的计量经济模型如下：

co2=α0+α1lnrd+α2lntec+α3lnfdi+α4lnimp+α5lnexp+α6lnrd*lntec+α7lnrd*lnfdi+α8ins+α9lnpop+α10pergdp+α11pergdp2+ε

(3)

其中，co2为碳排放强度；lnrd、lntec、lnfdi、lnimp、lnexp分别为R&D、直接技术引进、FDI、进口以及出口；lnrd*lntec为R&D与直接技术引进的交互项；lnrd*lnfdi为R&D与FDI的交互项；ins、lnpop、pergdp、pergdp2分别表示产业结构、人口规模、人均GDP以及人均GDP的平方项；ε为随机误差项。

2.变量选取与数据来源

(1)因变量

二氧化碳排放强度，即单位GDP的二氧化碳排放量[26]。由于中国尚未公布各省份碳排放量的直接监测数据，现有研究通常采用能源消耗量间接计算该指标。本文采用IPCC提供的方法，按照国家统计局的统计口径，选取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气等8类主要能源，进行碳排放量的估算，分别计算各类能源消耗所产生的碳排放量，最终汇总得出碳排放总量的估算值。计算方法如下：

C=∑Ei×ηi

(4)

其中，C为二氧化碳排放量；Ei为第i种能源消耗量，i=1,2,…,8；ηi为第i种能源的碳排放系数，借鉴李国志和李宗植[27]的研究，各种能源的碳排放系数分别为：煤炭为0.7476t碳/t标准煤、焦炭为0.1128t碳/t标准煤、原油为0.5854t碳/t标准煤、汽油为0.5532t碳/t标准煤、煤油为0.3416t碳/t标准煤、柴油为0.5913t碳/t标准煤、燃料油为0.6176t碳/t标准煤、天然气为0.4479t碳/t标准煤[27]。

为了统一计算单位，利用《中国统计年鉴》提供的折标准煤系数，将各能源消耗量转换成标准单位消耗量，即煤炭为0.7143吨标煤/吨，焦炭为0.9714吨标煤/吨，原油和燃料油为1.4286吨标煤/吨，汽油和煤油为1.4714吨标煤/吨，柴油为1.4571吨标煤/吨，天然气为13.3吨/立方米。

(2)自变量

R&D采用R&D经费内部支出额表示。R&D投资通过积累能够产生R&D存量，它是一个国家、行业和企业技术进步的重要因素，构成了后续R&D活动的基础[5]。2002～2012年我国30个省(自治区、直辖市)R&D经费内部支出额的相关数据来源于《中国科技统计年鉴》。

直接技术引进采用国外技术引进合同数(项)表示。对中国这样一个处于工业化中期的发展中国家而言，从国外工业化发达国家引进成熟的生产技术更能节省成本。2002～2012年我国30个省(自治区、直辖市)国外技术引进合同数(项)相关数据来源于《中国科技统计年鉴》。

FDI采用实际利用外资额来表示。传统观点认为通过FDI先进管理和工艺技术的溢出效应可以提高当地产出水平和环境技术效率。但不同的观点认为，西方发达国家严厉的环保措施导致高污染、高能耗产业向发展中国家转移，如果考虑环境污染因素，FDI增加并不能提升当地环境技术效率[28]。2002～2008年我国30个省份实际利用外资额的相关数据来源于《新中国60年统计资料汇编》；2008～2012年我国各省区实际利用外资额的相关数据来源于各省份统计年鉴。

国际贸易分别采用进口额和出口额表示。2002～2012年中国30个省份进口额和出口额的相关数据来源于国家统计局网站公布的数据。

(3)控制变量

为了考察地区R&D对于技术引进的碳减排效应的调节作用，本文通过将两个变量中心化后相乘的方法考察R&D与技术引进对碳排放强度的交互作用。其中，技术引进包括FDI和国外技术引进合同，将两个变量分别与R&D相乘形成交互项引入模型中。

产业结构采用第二产业占GDP的比重表示。第二产业是影响碳排放强度的主要因素。2002～2012年我国30个省(自治区、直辖市)产业结构的相关数据来源于《中国统计年鉴》。

人口规模采用年末人口数进行衡量。从已有研究看，大多数学者认同人口规模的扩张会造成碳排放量的增加[29]。2002～2012年我国30个省(自治区、直辖市)人口规模的相关数据来源于《中国统计年鉴》。

已有研究多以人均GDP作为衡量经济发展的指标研究其与碳排放之间的关系，即验证“库兹涅兹曲线”是否成立。本文将人均GDP和人均GDP的平方项作为控制变量纳入模型中，为了剔除价格因素，本文以2002年为基期，通过GDP指数计算得到2002～2012年我国30个省(自治区、直辖市)的实际GDP，数据来源于《中国统计年鉴》。

(4)描述性统计

本文对各主要变量进行描述性统计，结果如表1所示。表2为2002～2012年中国30个省(自治区、直辖市)二氧化碳排放量和二氧化碳排放强度(鉴于数据可得性，数据不包括西藏)。可以看出，中国30个省(自治区、直辖市)二氧化碳排放量一直处于上升趋势，而二氧化碳排放强度则在波动中保持着基本的下降趋势。这意味着我国在经济增长的同时，每单位GDP带来的二氧化碳排放量在下降，碳生产能力在提高，表明我国正处于低碳化进程中。

表1 变量描述性统计(N=330)

表2 2002～2012年中国30个省、自治区、直辖市的二氧化碳排放情况

注：因篇幅有限，故仅列出部分年份的二氧化碳排放量及二氧化碳排放强度，数据备索。

图1显示了2002～2012年我国30个省份二氧化碳排放强度与技术进步的散点图。从图1中可以看出，R&D、直接引进国外技术、FDI、进口贸易、出口贸易与碳排放强度之间均存在负相关关系，但是这并不能表明不同来源的技术进步均能在一定程度上降低碳排放强度，这是因为其中可能存在着内生性问题。导致内生性问题的一个来源是双向因果关系，如较严格的环境规制往往会提高企业的生产成本，降低企业产品的竞争力，这时企业往往会通过技术改进以提高生产率；内生性问题的另一个来源是遗漏变量，图1仅考察了两两变量之间的线性回归关系，遗漏了其他影响变量，因此可能与两两变量的实际关系存在差异。

图1 不同来源技术进步与二氧化碳排放强度关系图

四、实证结果分析

不同来源技术进步中，R&D、对外贸易和技术引进与碳排放之间的双向关系备受学者们关注。所以，本文采用滞后期工具变量策略，以R&D和对外贸易、FDI的滞后一期和滞后两期及国外技术引进合同的滞后一期(数据限制)作为工具变量，其原因在于滞后值与解释变量相关，但与被解释变量即当期的碳排放强度无关，可以避免弱工具变量问题。本文选取9个工具变量，其个数多于5个内生解释变量且该模型为固定效应模型，对面板数据进行GMM估计会更有效率。对模型分别进行识别不足检验和过度识别检验，Under-identification检验值为21.895，p值为0.00，所以不存在识别不足问题；Sargan-Hansen检验值为5.486，p值为0.24，接受原假设，所有工具变量均为外生，即不存在过度识别问题。

表3中模型1至模型7为逐一加入R&D、国外技术引进、FDI、进口、出口、R&D与国外技术引进的交互项、R&D与FDI的交互项等变量的二阶段GMM估计结果。从模型7的估计结果可以看出，R&D与碳排放强度呈显著负相关关系，表明R&D是实现碳减排的重要因素。这与王峰等[30]学者的观点一致，他们认为碳排放量下降的主要驱动因素是工业部门能源利用效率的提高，而研发经费支出大幅度提高所推动的技术进步是工业部门能源利用效率提高的深层次原因之一。

国外技术引进与碳排放强度呈正相关关系，但并不显著。Gallagher[31]认为从美国或其他国家引进先进的污染控制技术，其对碳减排的积极影响可能会被国内高速的经济增长和高耗能产业比例迅速扩大的消极影响所抵消，从而未能表现出这种潜在积极影响，这一观点与本文结果一致。然而，Ockwell和Watson等[32]以引进低碳技术和环境之间的关系为研究对象，认为引进低碳技术对发展中国家减少碳排放具有关键作用。因此，我国直接技术引进与碳排放强度正相关的原因可能在于：我国在引进国外技术的种类及其比重方面偏向于提高产能，致力于低碳发展的技术相对较少。

FDI与碳排放强度呈显著负相关关系，这在一定程度上打破了“污染天堂假说”。以往的研究也表明，伴随着FDI流入所带来的“绿色技术进步”可能会导致能源使用效率迅速提高，从而减少二氧化碳排放量[33]。另外，发达国家具有较完善的环境保护技术和管理体系，我国在引入外资的同时也相应引入国外先进环保技术，FDI的技术外溢效应会更显著。

表3 面板数据模型GMM估计结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

由表3可知，进口贸易与碳排放强度呈显著负相关关系，而出口贸易与碳排放强度呈显著正相关关系。这表明进口通过直接向国内输入高技术产品，在促进自身技术进步的同时，对环境产生正外部性，有效地降低了碳排放强度。然而，出口贸易是中国碳排放强度增加的重要因素，中国的碳排放中有相当部分通过贸易被其他国家抵消了。又因为我国国际竞争力较强的出口部门主要集中在碳排放强度较高的加工制造业，而碳排放强度较低的农业、金融业和服务业的竞争力水平则较低，导致我国出口产品中高碳产品比重较大[34]，使得碳排放强度随出口贸易的增加而增加。R&D和国外技术引进的交互项能显著降低二氧化碳排放强度，这说明当一个国家或地区自主创新程度较高，引进国外技术对环境改善的影响将更显著。这与Ang的观点一致，他认为增加国内的研发活动将有助于一国或地区更有效地吸收国外先进技术，表明R&D对碳减排存在着间接的积极影响[35]。同时李平等也认为进一步加强基础研究投入，将有助于扭转基础研究和技术资源配置的不协调状态，能够为更好地发挥技术引进的碳减排效应创造良好的基础[33]。如果仅考虑国外技术引进，该指标与碳排放强度无显著关系。这说明某地区国外技术引进不仅仅取决于数量，更取决于该地区自身技术创新程度。R&D和FDI的交互项(lnrd*lnfdi)与碳排放强度之间的关系不显著，这说明某地区FDI对碳排放强度的影响，与该地区的自主创新程度无明显关系。

除不同来源技术进步之外，本文还将人口规模，产业结构和人均GDP作为模型的控制变量，从而降低遗漏变量对模型估计的影响。估计结果表明产业结构的调整能够显著降低碳排放强度。由于第二产业以采矿业、电力及制造业等高耗能产业为主，其比例必然与碳排放强度之间存在较为显著的关系。人口规模的扩大则会增加碳排放强度，造成环境的进一步恶化。同时，人均GDP的系数为正，而人均GDP的平方系数为负，这一结果验证了库兹涅兹曲线的存在。

五、结论及政策建议

本文以IPAT和STIRPAT模型为基础，构建不同来源技术进步的碳排放效应模型，采用2002～2012年我国30个省(自治区、直辖市)面板数据，考虑到内生性问题，引入滞后期工具变量实证分析不同来源技术进步对各省份碳排放强度的影响。本文的基本结论及政策建议如下：

第一，在不同来源的技术进步中，R&D、FDI、进口以及R&D与国外技术引进的交互均具有碳减排效应。R&D每上升1%，碳排放强度降低1.12%；FDI每上升1%，碳排放强度降低0.34%；进口每上升1%，碳排放强度降低0.89%；R&D与国外技术引进的交互项每上升1%，碳排放强度降低0.13%。可以看出，R&D对于降低碳排放强度的作用最大。这意味着各省份应着重提升企业、高校或其他机构自身的技术创新水平，引导资金更多地流向低耗能、低排放等相应技术领域，这需与各地区引进技术的吸收水平相结合，以便更有效地发挥研发投入对碳减排的积极影响。

第二，直接引进技术、出口、R&D与FDI的交互均导致碳排放强度上升。其中，出口对碳排放强度的正向作用最大，但这也意味着我国可以以出口作为促进碳减排的突破口，加大出口结构调整的力度，降低出口隐含碳，在维持发展的前提下，有效降低出口贸易对环境的负效应。采取诸如通过提高绿色产品出口退税金额鼓励清洁产品的出口，增加污染密集型产品的出口关税，甚至限制碳排放量高的产品出口等措施，对出口这一重要污染途径加以控制。这样不仅可以促使国内企业降低碳排放，也可以避免国际上因碳税问题对中国的贸易壁垒，从而使得我国的贸易模式向环境友好型发展。