中亚五国自华进口贸易技术溢出及碳排放影响研究

黄 丽， 王武林， 龚 姣

（1.华东师范大学全球创新与发展研究院，上海 200062；2.福州大学环境与安全工程学院，福建 福州 350108）

在全球生态环境日趋严峻和经济全球化背景下，国际贸易中的碳排放议题引起学术界和各国气候谈判的广泛关注［1］，全球技术进步和技术创新日新月异，为国家间的技术溢出创造了现实条件。基于国际贸易技术溢出下的碳排放议题，现有研究将对外贸易的技术效应作为相关要素分析其对东道国碳排放的影响，大致形成了3种观点［2］：其一，认为对外贸易的技术溢出在一定程度上降低了碳排放［3］，不论自主研发或进口贸易技术引进，均有助于减少碳排放［4］，本土研发和进口技术溢出均对降低碳排放产生显著作用［5］，进口商品中隐含的碳排放无疑减弱了本国的碳排放［6］，尤以新能源产业等进口贸易技术溢出的碳减排效应较为显著［7］。其二，认为对外贸易的技术溢出增加了碳排放，如果东道国环境规制不力，出口竞争压力可能导致本土企业通过牺牲环境达到降低成本的目的［8］。其三，认为由于受制于许多不确定因素而使得技术溢出对碳排放的影响具有不确定性［9］，这些不确定因素或与进出口商品的技术含量［10］、劳动力受教育程度［11］、行业的要素密集度［12］等条件相关，亦没有证据表明通过扩大开放程度获取技术溢出能降低碳排放强度［13］，包含本土研发、外商直接投资以及贸易等要素在内的技术因素对碳排放的影响尚未达成共识［5］。从研究区域来看，国际贸易对碳排放的影响研究主要集中在自然资源丰富但经济欠发达的国家或地区［14］，研究方法则以结构分解方法［1］、可拓展的随机回归影响模型（STIRPAT）［15］、数据包络分析方法（DEA）［16］、对数平均迪氏指数法（LMDI）［17］等计量方法较为常见。

自1991 年Grossman 等提出经济增长与环境污染之间呈倒“U”型关系的环境库兹涅茨曲线以来，该方法也成为了分析碳排放与经济增长之间关系的主要方法［18-19］。相关研究模拟了碳排放与经济增长及产业结构等之间的环境库兹涅茨曲线关系，并试图预估经济增长的拐点值［19-20］，由此得出碳排放与经济增长之间倒U型［21-22］、N型［23］、单调增减［24］等不同关系类型。毫无疑问，经济、社会等因素均是影响碳排放的环境库兹涅茨曲线关系的重要因素，该曲线拐点是规模、结构、技术3种效应共同作用的结果［18］，具体表现为产业结构优化升级［24］、国际贸易［25］、研发能力［26］、资金和技术［27］等均会对国家或地区的碳排放及环境效应产生深刻影响。

“一带一路”沿线国家研发能力低、低碳经济发展水平滞后、低碳发展效率低下、碳排放问题严峻等问题较为普遍［28］。其中的中亚五国作为陆上丝绸之路的商业咽喉［29］，战略地位十分重要。中亚五国与世界其他国家或地区一样，均面临着全球CO2等温室气体浓度上升和气候变暖的挑战，加之中亚五国生态环境相对脆弱、水资源相对紧缺，处于全球气候变化的敏感地区，更易受到全球气候变化的影响。中亚五国与中国在地理上唇齿相依、经贸上互融互促，中亚五国是中国连接欧洲陆上走廊的门户和中转站，中国则是中亚五国走向太平洋的依托和捷径，近年来中国与中亚五国经贸合作步伐加快，在贸易、投资和经济技术合作、金融合作等领域均取得了显著的成效。然而，现有研究鲜少关注“一带一路”沿线中亚国家自华进口的贸易技术溢出及其碳排放议题，较少将进口贸易技术溢出存量加以物化［30］。中亚五国碳排放议题涉及到当地的环境治理、经济社会发展、产业结构优化、国家研发能力以及与中国的经贸合作等领域，该议题应服务于“一带一路”建设和全球治理的开放发展大局，研究意义重大。具体而言，本文以中亚五国为研究区域，将自华进口贸易技术溢出存量分解为中间品和资本品，并建立合理的空间面板数据模型，探究中亚五国自华进口贸易技术溢出对其碳排放的影响。本研究有助于认知中亚五国碳排放的潜在规律，也可为我国向中亚五国的技术出口提供科学参考。

1 研究区概况

本文以中亚五国哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦为研究区域，中亚五国面积合计约4.008×106km2，2018 年中亚五国人口合计约7.186×107人，国内生产总值（GDP）合计约2.774×1011USD。中亚五国拥有丰富的资源和能源储备，其中哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦3 个国家的工业生产是其国民经济的主要来源，塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦的工业基础较为薄弱。近年来中亚五国与我国的交流合作日趋紧密，从中国进口贸易额呈现出较快的增长趋势，中亚五国自华进口额由1992 年的1.284×109USD 增长到2018 年的7.901×1010USD，年均增长17.169%，其中自华进口资本品总额由9.754×106USD增长到1.461×109USD，年均增长21.247%，自华进口中间品总额由6.801×107USD增长到3.209×109USD，年均增长15.978%。

2 数据与方法

2.1 数据来源

本文1992—2018 年研究时段内的主要数据及其来源包括：（1）中亚五国碳排放数据，来自国际能源署网站（https://www.iea.org）公开数据；（2）中亚五国GDP 及人均GDP、工业增加值占GDP 比重、研发投入占GDP 比重数据等数据，来自世界银行网站（https://data.worldbank.org.cn/）公开数据；（3）中亚五国自华进口总额及其SITC3位数分类商品进口数据，来自联合国双边交易数据库（https://comtrade.un.org/data/）；（4）中国的GDP 及研发投入等数据，来自相关年份的《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。

2.2 研究方法

2.2.1 人均碳排放库兹涅茨曲线模拟与拐点预测

环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets curve,EKC）认为随着收入不断提高，环境污染程度经历先增长后降低的演变过程。Grossman 等［18］从技术、环境需求、产业结构调整3个方面阐释EKC关系呈现倒U型的形成机制。碳排放与经济增长之间是否存在类似于线性或非线性关系日益受到学术界的关注，借鉴经典的环境库兹涅茨曲线视角，可采用人均碳排放库兹涅茨曲线（Carbon Kuznets curve, CKC）进行验证［31］。本文从整体上探究中亚五国人均碳排放与人均GDP的关系，故采用时间序列回归方法，测度其CKC关系，模型如下：

R&D资本存量一般采用永续盘存法计算［35］，即t时期的R&D资本存量可以采用过去所有时期R&D支出的现值与t-1时期的某一定基R&D资本存量价值之和来表示，计算方法如下：

式中：St为t时期的R&D 资本存量（104USD）；St-1为t-1时期的R&D资本存量（104USD）；Rt为t时期的R&D 支出；δ为R&D 资本存量的折旧率，依据经验一般采用5%计算［36］。

进口贸易的技术溢出主要通过中间品、资本品的进口来实现，将式（2）中的Sjt分别调整为Interijt和Capijt表示中间品和资本品的进口贸易额，则可以得到中间品的进口贸易技术溢出存量（ZJ）和资本品的进口贸易技术溢出存量（ZB）：

本文根据联合国BEC分类法，按照商品最终用途，技术含量较高的中间品、资本品代码为41、42、53 和521。其中代码42 和53 代表资本货物零配件（运输设备零配件除外）和运输设备零配件，可以当成中间品；代码41 和521 分别代表资本货物（运输设备除外）和运输设备，属于资本品。

2.2.3 进口贸易技术溢出对碳排放的影响测算参考Grossman等提出的理论框架［37］，将经济发展分解为规模效应、结构效应和技术效应3 个途径进而对环境产生影响，用公式表示为：

式中：CP为碳排放；Y为经济发展水平，反映规模效应；S为产业结构，反映结构效应；T为碳减排技术水平，反映技术效应。其中，碳减排技术来自内外2个渠道，内部渠道主要来自国内自主研发，外部渠道主要是向外的进口贸易：

式中：RDI 为国内自主研发；RDF 为国外的进口贸易。以进口贸易技术溢出作为自变量，将规模效应、结构效应、国内技术进步效应作为控制变量，而其中技术效应主要来自国内研发投入和进口贸易产生的技术溢出，进口贸易技术溢出来自中间品技术溢出存量（ZJ）和资本品技术溢出存量（ZB）。基于上述各有关指标构建碳排放的面板回归模型如下：

表1 不同β取值下人均碳排放库兹涅茨曲线（CKC）形状及拐点计算公式Tab.1 Shape and inflection point calculation formula of per capita CKC with different β values

式中：LnCPit为i国t时期碳排放的自然对数；α0为常数项；α1～α5为相应的回归系数；LnPCGDPit为i国t时期人均GDP 的自然对数；LnSit为i国t时期工业增加值占GDP比重的自然对数；LnRDIit为i国t时期研发投入的自然对数；LnZJit为i国t时期自华进口中间品技术溢出存量的自然对数；LnZBit为i国t时期自华进口资本品技术溢出存量的自然对数；εit为随机扰动项。考虑到各变量之间的非线性关系，便于合理解释估计参数以及降低数据非平稳性的影响，将所有变量取自然对数。

3 结果与分析

3.1 中亚五国碳排放变化及人均碳排放库兹涅茨曲线模拟

1992—2018 年中亚五国碳排放经历了先降后升的过程，碳排放年均增长率波动较大（图1），从1992 年的4.120×108t 下降到1997 年的2.602×108t，再增长到2018 年的4.118×108t，历年碳排放变化率差异较大。其中，哈萨克斯坦碳排放占中亚五国比重最大，约占中亚五国碳排放总量的40.710%～61.261%，哈萨克斯坦碳排放从1992 年的2.524×108t下降到2018年的2.455×108t，历年碳排放变化率波动较大；乌兹别克斯坦的碳排放约占中亚五国的19.293%～42.976%，且在波动中呈下降趋势，从1992年的1.112×108t 下降到2018 年的8.015×107t；土库曼斯坦碳排放约占中亚五国的6.711%～17.381%，且在波动中呈现上升趋势，从1992年的2.765×108t增长到2018 年的7.156×108t；塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦碳排放分别占中亚五国的0.580%～1.818%和1.402%～3.227%，塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦的碳排放均在波动中有所下降，分别从1992年的7.490×106t和1.330×107t减少到5.786×106t和8.771×106t。

图1 1992—2018年中亚五国碳排放量及其年均增长率Fig.1 Carbon emissions and its average annual growth rate in the five Central Asian countries during 1992—2018

运用式（1）对人均碳排放自然对数（LnPCCO2it）与人均GDP 自然对数（LnPCGDPit）进行回归分析得到回归系数β1～β3，并拟合二者的CKC 关系（图2、表2），哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦的CKC 关系的拟合优度相对较好。哈萨克斯坦和土库曼斯坦的CKC 关系表现为倒N 型，其中1992—2018年哈萨克斯坦人均GDP介于1.130×103～1.389×104USD，人均GDP 的拐点值分别为1.345×103USD和2.064×104USD，而2.064×104USD 拐点值在人均GDP样本值外，说明当前哈萨克斯坦人均碳排放随着人均GDP 增长而增长，当未来人均GDP 达到2.064×104USD的拐点值，人均碳排放将随人均GDP的增长而减少；土库曼斯坦人均GDP 介于549～962 USD，拐点值分别为2.215 USD 和1.176×104USD，2个拐点值均在样本值外，说明当前土库曼斯坦人均碳排放随着人均GDP增长而增长，当未来人均GDP达到1.176×104USD的拐点值，人均碳排放将随人均GDP 的增长而减少。乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦和中亚五国的CKC关系表现为N型，其中1992—2018 年乌兹别克斯坦人均GDP 介于3.833×102～2.615×103USD，拐点值4.805×102USD 和2.437×103USD均位于样本值以内，说明乌兹别克斯坦人均碳排放随着人均GDP 的增长经历先升后降再升的N 型趋势；塔吉克斯坦人均GDP 介于1.384×102～1.104×103USD，拐点值3.415×102USD和1.013×103USD 均位于样本值以内，说明塔吉克斯坦人均碳排放随着人均GDP的增长经历先升后降再升的N型趋势；吉尔吉斯斯坦人均GDP 介于2.580×102～1.282×103USD，拐点值5.681×102USD 和7.602×102USD 均位于样本值以内，说明吉尔吉斯斯坦人均碳排放随着人均GDP 的增长表现为N 型趋势；同理，中亚五国人均GDP 介于6.741×102～5.419×103USD，拐点值1.470×103USD和3.039×103USD均位于样本值以内，说明中亚五国人均碳排放随着人均GDP的增长表现为N型趋势。哈萨克斯坦和土库曼斯坦的CKC 关系表现为倒N 型，这种倒N 型关系与1995—2007 年中国省域人均GDP 与人均碳排放之间的倒N 型曲线关系相似［38］，这可能与各国经济发展水平有关，哈萨克斯坦和土库曼斯坦的人均GDP水平明显高于其他3个中亚国家和中亚五国整体水平。而乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦和中亚五国整体的CKC关系则表现为N型，与1989—2008年辽宁省沈阳市碳排放与人均GDP 之间的N 型拟合曲线相似［39］。

图2 1992—2018年中亚五国碳排放库兹涅茨曲线（CKC）Fig.2 CKC of the five Central Asian countries during 1992—2018

3.2 中亚五国自华进口中间品和资本品及其技术溢出存量变化

中亚五国自华进口的中间品和资本品合计约占自华进口总额的3.920%～10.976%（图3），除2000年以外，中亚五国中间品占进口总额的比重均超过资本品所占比重，其中中间品所占比重约为3.090%～9.432%，资本品所占比重约为0.427%～5.440%。哈萨克斯坦自华进口的中间品和资本品比重约占自华进口总额的2.501%～12.825%，其中中间品所占比重约为2.112%～5.656%，资本品所占比重约为0.389%～8.539%；乌兹别克斯坦自华进口的中间品和资本品比重约占自华进口总额的6.492%～17.203%，其中中间品所占比重约为2.939%～16.496%，资本品所占比重约为0.707%～7.390%；土库曼斯坦自华进口的中间品和资本品比重约占自华进口总额的3.358%～16.385%，其中中间品所占比重约为1.267%～11.913%，资本品所占比重约为0～15.118%；塔吉克斯坦自华进口的中间品和资本品比重约占自华进口总额的1.001%～17.271%，其中中间品所占比重约为0.667%～16.524%，资本品所占比重约为0.049%～8.819%；吉尔吉斯斯坦自华进口的资本品和中间品比重约占自华进口总额的2.482%～16.495%，其中中间品所占比重约为2.118%～15.882%，资本品所占比重约为0.156%～1.447%。

借鉴相关研究［7,15］，采用永续盘存法计算技术溢出存量，可得到1992—2018年中亚五国自华进口中间品技术溢出存量和资本品技术溢出存量（图4）。中亚五国及各国自华进口中间品和资本品的技术溢出存量均获得不同程度的增长，中间品技术溢出存量明显大于资本品技术溢出存量，中间品技术溢出存量从1.691×106USD增长到1.793×108USD，年均增长19.649%，资本品技术溢出存量从2.424×105USD 增长到8.162×107USD，年均增长25.132%。哈萨克斯坦中间品和资本品的技术溢出存量占中亚五国的比重最大，分别从1.334×106USD 和1.361×105USD 增长到7.834×107USD 和3.021×107USD，年均增长16.972%和22.962%；乌兹别克斯坦中间品和资本品的技术溢出存量占中亚五国的比重较大，分别从2.606×105USD 和1.003×105USD 增长到4.636×107USD 和3.231×107USD，年均增长22.063%和24.886%；土库曼斯坦中间品和资本品的技术溢出存量占中亚五国的比重较小，分别从2.73×104USD和0增长到3.129×106USD和4.022×106USD，年均增长19.573%和24.549%；塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦2个国家的中间品和资本品的技术溢出存量占中亚五国的比重最小，其中塔吉克斯坦分别从4.00×103USD和1.60×103USD增长到1.870×107USD和6.049×106USD，年均增长35.168%和24.385%，吉尔吉斯斯坦分别从6.43×104USD 和4.40×103USD 增长到3.274×107USD 和9.035×106USD，年均增长27.428%和27.704%。

图4 1992—2018年中亚五国自华进口的资本品和中间品的技术溢出存量Fig.4 Stock of technology spillover of intermediate and capital goods imports from China in the five Central Asian countries during 1992—2018

3.3 基于面板数据模型的碳排放影响因素分析

3.3.1 单位根检验及豪斯曼检验为检验数据的稳健性和提高实证结果的可靠性，首先采用LIC、IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher 4种面板单位根方法检验式（8）中LnCPit、LnPCGDPit、LnSit、LnRDIit、LnZJit和LnZBit6 组变量数据的平稳性，6 组变量中仅有LnSit是平稳的，其余5 组变量的一阶差分分别用D(LnCPit)、D(LnPCGDPit)、D(LnRDIit)、D(LnZJit)、D(LnZBit)表示，该5 组变量均为平稳序列（表3）。然后对面板数据模型进行豪斯曼检验，以确定选择随机效应模型或固定效应模型，豪斯曼检验的统计量为97.61，伴随概率为0，说明应拒绝固定效应模型与随机效应模型不存在系统差异的原假设，可以建立固定效应模型进行回归分析。

表3 面板数据单位根检验Tab.3 Unit root inspection of panel data

3.3.2 碳排放影响因素分析中亚五国碳排放、人均GDP、产业结构、研发投入、自华进口贸易等方面差异较大，其碳排放可能存在不随时间而变的遗漏变量，故应考虑使用固定效应模型进行评估，亦表明豪斯曼检验的结果与实际情况相吻合。由于一国的经济规模、产业结构及中间品和资本品的技术溢出存量可能对碳排放存在交叉影响，因此在原面板回归模型基础（模型1）上，加入自华进口中间品技术溢出存量的自然对数（LnZJit）、自华进口资本品技术溢出存量的自然对数（LnZBit）与人均GDP的自然对数（LnPCGDPit）的交互项LnPCGDPit×LnZJit、LnPCGDPit×LnZBit，建立新的模型2；加入自华进口中间品技术溢出存量的自然对数（LnZJit）、自华进口资本品技术溢出存量的自然对数（LnZBit）与工业增加值占GDP 比重的自然对数（LnSit）的交互项LnSit×LnZJit、LnSit×LnZBit，建立新的模型3。将交互后的模型2、模型3 与未经交互的模型1 进行对比分析（表4），经单位根检验发现交互项LnPCGDPit×LnZJit、LnPCGDPit×LnZBit、LnSit×LnZJit、LnSit×LnZBit均为非平稳序列，其一阶差分均为平稳序列。根据表4 的回归结果，包含交互项LnSit×LnZJit和LnSit×LnZBit的模型3调整后的R2值最大、AIC值最小，拟合程度相对最优，以模型3 的回归结果解释中亚五国碳排放影响因素更为合理。

表4 碳排放影响因素分析Tab.4 Analysis of factors affecting carbon emissions

（1）人均GDP增长对碳排放增长的影响显著为正，说明中亚五国人均GDP增长对碳排放具有促进作用，不利于碳排放的降低，人均GDP 每增长1%，碳排放会相应地增加0.337%。换言之，中亚五国人均GDP的提升依赖于经济规模的增长，经济规模增长无疑会引发不同程度的碳排放增长。这与前文分析的CKC关系吻合，哈萨克斯坦和土库曼斯坦的人均GDP未达到拐点值之前，人均碳排放随着人均GDP 的增长而增长，乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦的人均碳排放随着人均GDP 的增长呈现波动增长的趋势。

（2）工业增加值占GDP比重增长是碳排放增长的主要影响因素。工业化是发展中国家向高收入国家转变过程中不可逾越的阶段，长期以来中亚五国均致力于提升本国的工业化水平。中亚五国工业增加值占GDP 比重对碳排放的影响系数显著为正，说明本国工业增加值占GDP比重上升会导致碳排放的上升，工业增加值占GDP比重每上升1%，碳排放相应增加0.343%。换言之，中亚五国可通过加快产业结构优化升级，有效降低本国的碳排放。

（3）加强研发投入能显著减少本国碳排放。中亚五国研发投入对本国碳排放的影响显著为负，说明加大研发投入有利于减少碳排放，中亚五国的研发投入每增加1%，碳排放相应地减少约0.432%。中亚五国研发投入获得较快增长，从1992 年的9.723×109USD 增长到2018 年的3.374×1010USD，年均增长率为4.902%，扩大研发投入可以提高生产效率、促进经济持续增长，是降低碳强度、减少碳排放的关键所在［40］，大部分研究均认可加大研发投入可有效降低碳排放的观点［26,40］。

（4）中间品和资本品的技术溢出存量对本国碳排放影响较小且不显著，中间品技术溢出存量抑制工业增加值占GDP 比重上升带来的碳排放增加的作用有限。中间品和资本品的技术溢出存量回归系数较小，分别为0.166 和-0.122，说明当前中亚五国自华进口中间品和资本品的技术溢出存量尚未达到显著降低碳排放的水平，未来中亚五国自华进口中间品和资本品以降低本国碳排放的合作前景广阔。交互项LnZJit×LnSit的回归系数较小但显著为负，表明中间品技术溢出存量极其轻微地减少了因工业增加值占GDP比重上升而导致的碳排放；交互项LnZBit×LnSit对碳排放的影响较小且不显著。

4 结论

本文以中亚五国碳排放为研究主题，搜集整理1992—2018年中亚五国人均碳排放以及人均GDP、产业结构、研发投入、自华进口中间品和资本品的技术溢出存量等数据，构建CKC关系模拟人均碳排放与人均GDP的关系，构建面板数据模型探究相关影响因素对碳排放的影响机制，剖析了1992—2018年中亚五国碳排放及其影响因素的时空演变过程。主要结论如下：

（1）中亚五国碳排放经历了先降后升的过程，各国碳排放的变化率较大。哈萨克斯坦碳排放占中亚五国的比重最大，其次是乌兹别克斯坦、土库曼斯坦，塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦碳排放占比最小。就中亚五国人均碳排放与人均GDP 拟合的CKC关系而言，哈萨克斯坦和土库曼斯坦表现为倒N型，在两国人均GDP未达到其较大拐点值之前，两国的人均碳排放随人均GDP的增长而增长；乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦和中亚五国人均碳排放随着人均GDP 的增长经历先升后降再升的N型趋势。

（2）中亚五国自华进口中间品和资本品合计约占自华进口总额的3.920%～10.976%，大部分年份中亚五国中间品占进口总额的比重均超过资本品所占比重。中间品技术溢出存量均明显大于资本品技术溢出存量，哈萨克斯坦中间品和资本品的技术溢出存量占中亚五国的比重最大，乌兹别克斯坦的占比较大，土库曼斯坦的占比较小，塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦的占比最小。

（3）在影响中亚五国碳排放的诸多因素中，人均GDP 和工业增加值占GDP 比重对碳排放的影响显著为正，人均GDP 每增长1%，碳排放会增加0.337%，工业增加值占GDP比重每上升1%，碳排放增加0.343%；研发投入、交互项LnZJit×LnSit对碳排放的影响显著为负，研发投入每增加1%，碳排放可减少约0.432%，中间品技术溢出存量降低工业增加值占GDP比重上升导致碳排放的作用极其有限。

5 建议

中亚五国均为转型中的发展中国家，人均碳排放随人均GDP 增长而增长的整体趋势与其经济社会发展所处的阶段有关，在加快产业优化升级、扩大研发投入等常规手段以外，还应关注进口贸易技术溢出对低碳经济发展的作用，中亚五国可通过自华进口吸收中国先进技术，进而影响本国的碳排放。首先，中亚五国应积极改善经济社会环境，发挥与中国等国家产业互补的禀赋优势和比较优势，加快转移国内过剩产能，推动低端制造业转型升级，促进产业结构多元化发展，降低对传统制造业或传统农业的依赖程度。其次，尽管中亚五国研发投入能有助于减少碳排放，然而1992—2018年中亚五国研发投入和GDP 的均经历了波动性增长的过程，研发投入占GDP比重偏低并呈现出不同程度的负增长，例如哈萨克斯坦研发投入占GDP的比重年均增速为-4.060%、乌兹别克斯坦为-5.520%、吉尔吉斯斯坦为-2.936%等，中亚五国研发投入增长与GDP增长脱节的现象值得关注，未来加大研发投入以减少碳排放的潜力空间较大。此外，中亚五国自华进口中间品和资本品的数量占从中国进口总额的比重较低，中间品和资本品的技术溢出存量对减少碳排放的作用还十分有限，未来中亚五国应加强对华经贸合作，提升自华进口中间品和资本品的技术溢出存量，加强在资本密集型商品和高技术产业终端装配制造等领域的贸易合作。