绿色技术创新对碳排放绩效的影响研究——以东北地区为例

胡习习，石薛桥

（中北大学经济与管理学院，太原 030051）

东北振兴是一场持久战［1］。2016年国务院颁布了《关于全面振兴东北地区等老工业基地的若干意见》，标志着东北全面振兴进入新的实施阶段［2］。在一系列措施实施后，东北地区经济取得新突破。在构建全国高质量发展新格局的背景下，东北地区全面振兴不只是经济层面的振兴，还是生态环境、低碳绿色全方位振兴。为加快东北地区生态经济带建设，国家出台了《东北地区西部生态经济带发展规划》，规划到2025年东北地区西部绿色经济体系基本建立，2030年实现全面全方位振兴，形成绿色经济示范区。明确提出化解过剩产能，进行绿色建材技术改造。在矿产资源方面，实施安全绿色开采与高效清洁利用，对设备进行升级改造，提高综合利用水平。在“十四五”新时期，东北地区要实现高质量发展，必须坚持通过科技创新激活各类要素，发展新兴高科技产业，完善生态保护路径，倡导绿色低碳发展，坚持生态、生活、生产的良性协调向前推进。因此，东北地区如何平衡绿色低碳与经济发展，绿色经济示范区目标如何达成，是现阶段需要着重考虑的问题。

1 文献综述

随着绿色转型发展和新时代“双碳”目标的提出，碳排放绩效成为当今学者们关注的焦点。关于碳排放绩效的衡量，国内外学者提出了许多不同的度量方法。大致分为两类，即局部要素指数法与全要素指数法。局部要素指数法主要是以碳排放量与GDP之比为指标来考察碳排放的变化情况。Chen［3］和Du等［4］分别用碳生产率和碳强度指标衡量碳排放绩效。全要素指数法则考虑到多种投入与产出的替代指标，可分为动态和静态两类。静态指标反映生产活动偏离生产前沿方向的轻微偏差。Wang等［5］和Guo等［6］用方向距离函数来测量碳排放的性能。鉴于静态指标不能反映技术变化的作用，Zhang等［7］采用参数化方法来评估碳排放生产率。

绿色技术创新对碳排放绩效的影响情况是国内外学者普遍关注的问题。Weina等［8］研究发现，绿色创新可以提高环境生产力，但不会显著降低碳排放。Du等［9］在1996—2012年收集了71个经济体的面板数据，研究了绿色技术创新对碳排放表现的单一门槛效应，与收入水平相关。综合以往研究结论，绿色技术创新对二氧化碳排放的影响在不同情况下可能是正向的，而且受到多种因素的影响。中国关于绿色技术创新在经济增长与减少碳排放之间作用的经验证据仍然很少。国内学者从碳排放交易［10］、环境管制［11-13］和产业结构［14］等角度研究了环境管制对碳排放绩效的影响。因此，绿色技术创新是否能有效提高中国的碳排放绩效，现有的研究主要集中在一般技术进步对碳减排的影响，而非绿色技术创新［15］。

从已有研究成果来看，国内外学者主要从环境规制、产业结构、对外贸易等角度对碳排放绩效进行影响机制研究，从技术创新角度进行分析的文献甚少，尤其从绿色技术创新角度探讨其对碳排放绩效影响的文献相对缺乏。因此，本研究以中国东北地区2008—2019年面板数据为例，利用非合意SESBM模型测算全要素碳排放绩效，并探究东北三省绿色技术创新与碳排放绩效的门槛效应及其影响因素。

2 研究方法与理论模型

2.1 非期望SE-SBM模型

数据包络模型是一种基于多投入与多产出测量同一类型决策单元比较有效的方法。在测算碳排放绩效的框架中，不仅考虑期望产出，还需考虑非期望产出，将二氧化碳排放量作为非期望指标。通过对各种DEA方法的比较，最终选取了考虑变量松弛问题的SE-SBM模型，此模型由Tone等［16］在2001年提出，其在目标函数中引入松弛变量，考虑到投入产出过程中的松弛问题，也避免了径向与角度带来的偏差。构造一个生产可能性集，其中包含产出变量、投入变量和非期望产出变量，设生产系统有多个决策单元DMU，记作n，投入变量记作m，期望产出记作s1，非期 望 产 出记 作s2，定 义 矩 阵X、Yg、Yb为X=因此，非期望产出的SE-SBM模型如下：

式中，s-＞0，sb＞0，sg＞0，λ＞0，i=1,2,…,m；r=1,2,…,q；j=1,2,…,n(j≠0)，s为投入与产 出的松弛量，λ为权重向量；对于决策单元，当且仅有p为1时，决策单元为有效单元。权重设置为1∶1，结果选用SBM-VRS模型。

2.2 面板门槛模型

Hansen［17］于1999年首次提出门槛模型，用以分析不同门槛下解释变量对被解释变量的影响。杨亚萍等［18］利用门槛模型研究环境规制对中国旅游碳排放的影响及区域差异。孙海波等［19］在研究环境规制、清洁技术创新对中国工业绿色转型的影响关系时也采用了门槛效应模型。在门槛模型中，一个门槛值代表一个临界点，不同区间内变量间的影响关系不同，故依据门槛的个数可构造单门限或多门限模型。式中，Yit为不同地区、不同时间的绿色技术创新值；i为地区，t为不同时间，μi为观测值的特征值，I(·)为指示性函数，γ为门槛值的大小，qit为门限变量。

3 碳排放绩效实证分析

3.1 指标选取与数据来源

本研究将劳动力投入、资本投入、能源投入作为投入指标，其中劳动力投入指标采用东北三省年底城镇从业人员总数来表示，资本投入参照单豪杰［20］的永续盘存法计算所得。能源投入选用以单位标准煤表示的能源消耗总量来表示。以2008年为基期的实际地区人均GDP设定为期望产出指标，以二氧化碳的排放量为非期望产出指标，计算过程参照IPCC《国家温室气体排放清单指南》2006版（IPCC 2006）的计算方法，具体公式如下：

式中，EC为各类各期能源总和，i为能源消费类别，本研究i选取了9种能源，分别是柴油、煤油、电力、原煤、原油、汽油、天然气、焦炭、燃料油。Ei为第i种能源的消耗量，CF为最低发热值，COFi为氧化性因子，CCi为碳含量，αi为第i种能源碳排放系数，44/12为CO2与C的分子或原子质量之比。国际上通用IPCC数据如表1所示［12］。

表1 各类能源的碳排放系数与标准量转换系数

选取2008—2019年中国东北地区的相关面板数据，部分缺失数据由均值插值法进行处理。数据来源于《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

3.2 实证结果

基于2008—2019年中国东北地区投入产出面板数据，采用MAXDEA8.0软件测算各省的碳排放绩效，将合意产出与非合意产出设定为相等的权重占比，即为1∶1。对超绩效SBM-VRS模型测算出的结果进行归纳整理，得到碳排放绩效测算结果（表2、图1）。

表2 考虑非期望产出的东北地区碳排放绩效

由图1可直观看出，东北地区从整体上来看，2008—2019年碳排放绩效整体呈先平稳上升后下降趋势。2008—2013年东北地区碳排放绩效逐年上升，于2013年达到峰值0.669 8，而后逐渐下降，2019年降至近12年最低，为0.424 9。2013年国务院发布了《国务院关于化解产能严重过剩矛盾的指导意见》，重点推动辽宁、山东等省钢铁产业结构调整，加大对非契合污染物排放标准企业的处罚力度，提高环境质量，降低碳排放量。因此，2013年东北地区碳排放绩效达到峰值。2014—2019年东北三省由于人口减少、缺乏大城市引领、资源枯竭、对外贸易缺乏港口等原因，GDP由占全国比重的8.96%减少为5.07%。从投入产出角度来看碳排放绩效整体下滑。

图1 2008—2019年东北地区碳排放绩效趋势

从东北地区各省碳排放绩效来看，吉林省碳排放绩效高于东北地区整体水平，辽宁省基本与整体水平持平，黑龙江省则略低于整体水平。东北三省碳排放绩效均呈先增后减趋势。三省建立了排污权和碳排放权交易平台，吉林省于2015年碳排放绩效达到峰值0.754 0，黑龙江省与辽宁省于2013年达到峰值，分别为0.611 2、0.689 6。达到峰值年后，三省碳排放绩效均出现下滑趋势，与整体水平下滑缘由一致，都是受到人口减少、资源枯竭等因素的影响。

根据标准偏差与均值之比可得各省份变异系数指标，由此建立十字坐标轴差异图，即2008—2019年东北地区碳排放绩效差异（图2）。从整体角度来看，在第一、三、四象限中，东北地区各省碳排放绩效差异分布零散。2008—2014年东北三省碳排放绩效于0.03～0.07波动，差异较小。2015—2018年三省碳排放绩效差异逐渐拉大，2016年达到最大值0.176 6。吉林省碳排放绩效处于东北地区整体水平之上，而辽宁省、黑龙江省则位于整体水平之下。2015—2019年吉林省更加注重生态环境保护，故与黑龙江省、吉林省拉开了差距。

图2 2008—2019年东北地区碳排放绩效差异

4 碳排放绩效的影响因素研究

4.1 模型构建

碳排放绩效不仅受投入产出指标影响，还受各种控制变量的影响。如产业结构、环境规制、能源结构等。本研究从绿色技术创新角度研究其对碳排放绩效的门槛效应，以绿色专利申请量为核心解释变量，人均产出缺口比率即人均GDP与GDP之比作为阈值变量，城镇化水平、产业结构、人均GDP、能源消费结构、贸易开放程度为控制变量，建立绿色技术创新与碳排放绩效之间的门槛模型，其表达式如下。

式中，TWEit为非期望产出碳排放绩效，i为地区，t为不同时间，GP为绿色技术创新，γ为阈值变量大小，I(·)为指示性函数，IS为产业结构，GDP为LN（人均GDP），UL为城镇化水平，ERS为能源消费结构，TO为对外贸易程度，μ为观测值的特征值，ε为随机误差项。

4.2 变量说明与数据来源

各变量数据主要来源于《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》以及其他数据资料。①被解释变量：非期望产出的二氧化碳排放绩效；②核心解释变量：绿色技术创新，以绿色专利申请量表示。③阈值变量：使用人均产出缺口比率=人均GDP/人均GDP的最大值，其反映了一个经济体的收入水平相对于样本期内收入最高的观测值。④其他控制变量：城镇化水平指标用城镇人口占比来表示；贸易开放程度以进出口总额与GDP之比来表示；产业结构指标用工业部门在整个经济中的产出份额表示；经济发展指标用地区人均GDP的对数值来表示；能源消费结构指标用煤炭消耗总量与能源消耗总量之比来表示。

4.3 实证结果分析

基于以上变量数据与模型构建，采用Stata 15.0软件对绿色技术创新与碳排放绩效进行门槛回归分析，结果见表3和表4。表4里的GP为门槛初始值，T1、T2分别为第一门槛值、第二门槛值。

由表3可看出，单、双门槛检验均在5%水平下显著，由此说明绿色技术创新对碳排放绩效存在双门槛效应，第一门槛值为0.328 3（对应人均GDP约为12 961元），第二个门槛值为0.229 9（对应人均GDP约为24 758元）。

表3 门限效果自抽样检验

由表4可知，绿色技术创新对东北地区碳排放绩效存在双门槛效应，当人均产出缺口比率即收入水平小于第一门槛值0.328 3时，绿色技术创新与碳排放绩效的相关系数为-0.000，表明绿色技术创新对碳排放绩效具有负向作用，当收入水平介于第一门槛值0.328 3与第二门槛值0.229 9之间时，绿色技术创新对碳排放绩效具有抑制作用，且在10%水平下显著，与第一区间相比，对碳排放绩效抑制作用更小。当收入水平大于第二门槛值时，绿色技术创新对碳排放绩效具有正向作用。因此，绿色技术创新在不同门槛区间影响趋势不同，碳排放绩效呈U型线性关系。在收入水平较低时，绿色技术创新处于弱势阶段，技术研发、人才流入等需要更高的成本作为支撑，大力发展经济、提高经济实力需要消耗更多的能源燃料等资源，会加重碳排放量，进而导致碳排放绩效降低。当达到第二门槛值0.229 9后，人均收入已处于较高水平，政府和社会有经济实力注重生态环境保护，开发更多低碳环保产品，从源头上减少碳排放量，或者使用先进的清洁产品使碳排放绩效得以提升。

表4 双门槛效应模型回归结果

人均GDP与碳排放绩效的相关系数为0.624，表明两者呈显著正相关关系，且在5%水平下显著，即人均生产总值的对数值上升1个单位时，碳排放绩效则提升0.624个单位。2019年东北三省GDP均处于缩减状态。由于东北三省存在产能过剩严重，石油、煤炭等自然资源逐渐枯竭，致使东北地区经济下滑，人才外流严重。且东北地区绿色创新技术匮乏，碳排放量未得到有效控制。因此，近几年来，东北三省GDP缩减的同时，碳排放绩效也处于下滑趋势。

对外贸易与碳排放绩效的相关系数为负值，表明对外贸易对碳排放绩效具有抑制作用，即对外贸易中发达国家的一些污染企业或产业可能转移到中国东北地区，导致碳排放绩效降低，进而对生态环境产生不利影响。

城镇化与碳排放绩效的相关系数为-4.220，表明城镇化水平对碳排放绩效具有负面作用，且在5%水平下显著。东北地区近几年来存在经济低迷、人才流失严重等问题，城镇化发展动力欠缺，发展质量有待提升。

产业结构与碳排放绩效的相关系数为0.550，表明产业结构的优化升级对碳排放绩效具有积极影响。在共建“一带一路”与2016年提出的“振兴东北经济”战略重大机遇面前，促进产业结构优化升级应为东北经济努力的方向。由于东北地区经济属于依赖资源型的第二产业，产业结构单一，过度消耗石油、煤炭等资源带来环境逐渐恶化。因此，对传统产业结构优化升级可提升碳排放绩效，缓解环境问题带来的压力。

能源消费结构与碳排放之间的相关系数为-0.491，表明能源消费结构每下降1个单位，碳排放绩效提高0.491个单位。东北地区为中国老工业基地，还有很长一段时间需通过消耗能源等资源拉动经济增长，且存在能源利用率低等问题。因此，东北地区应更加注重可持续发展，通过能源结构优化升级提高碳排放绩效。

5 结论与建议

全国经济高质量发展进程逐步向前推进，作为龙头的东北地区不能掉队。《辽宁沿海经济带高质量发展规划》《东北全面振兴“十四五”实施方案》等文件的出台使东北地区面临新机遇与新挑战［21］。东北全面振兴不仅是摆脱“被抛弃的工业锈带”的经济振兴，更是生态环保的绿色振兴。本研究在梳理已有文献基础上，采用考虑非合意产出的超效率SESBM模型，以能源投入、资本投入、劳动力投入作为投入指标，以代表经济发展水平的人均GDP为期望指标，以碳排放量为非合意指标，测算中国东北三省全要素碳排放绩效；并以绿色技术创新为核心变量，以代表收入水平的人均产出缺口比率为阈值变量，利用门槛模型研究了绿色技术创新与碳排放绩效之间的门槛效应，并分析了经济发展水平、能源消费结构、城镇化水平、产业结构、对外贸易程度对碳排放绩效的影响作用。结果表明，2008—2019年东北地区的碳排放绩效整体呈先上升后下降的趋势，并于2013年达到碳排放绩效峰值。从碳排放变异系数可看出，东北地区碳排放绩效存在显著差异。绿色技术创新与碳排放绩效存在双门槛效应现象，在不同的门槛区间内表现出负向或正向影响，且绿色技术创新与碳排放绩效呈U型关系。经济发展、产业结构升级对碳排放呈正向作用，但城镇化水平、对外贸易程度、能源消费结构对碳排放绩效呈负向影响。鉴于上述结论，提出以下建议。

1）推进东北全面振兴进程，提高绿色技术创新水平。自实施东北老工业基地振兴战略以来，东北地区经济逐渐取得积极进展，但也存在经济规模未与全国同步增长的情况，科技创新能力处于弱势阶段，绿色技术创新匮乏。因此，东北三省应在新时代高质量发展的新格局及东北全面振兴的背景下，抓住机遇大力发展经济，提高经济实力，为研发绿色低碳技术提供坚实的物质支撑，使用清洁设备以减少碳排放量，提高碳排放绩效。

2）优化能源消费结构，推进绿色发展。东北地区能源产业结构特点为轻工业比重小、重工业所占比重较大。随着国家对东北地区经济的重视与调整，第一产业比重下降，第三产业比重逐步上升，但第二产业所占比重依然很大。在新时代能源生产与消费的革命中，坚持以清洁低碳为导向，构建绿色能源技术创新体系，深刻理解碳达峰、碳中和的内在含义，实事求是，稳中求进地推进能源革命。

3）搭乘中欧班列快车，发展绿色贸易产业。东北地区碳排放绩效与对外贸易程度具有负向作用，说明对外贸易深化发展是以碳排放量的增加为代价的。随着中欧班列的发展，为东北地区进出口贸易开辟一条富有生机潜力、安全高效的国际通道。辽宁中欧班列逐渐成为辽宁省对外经济贸易发展新引擎甚至是振兴东北老工业基地的新动力。因此，东北地区应搭乘国际班列顺风车，发展绿色低碳型对外贸易产业，研发低碳清洁技术，实现低碳环保与经济发展的协调共进。

4）优化升级产业结构，向绿色低碳化转型。东北地区作为老工业基地，近年来产业结构存在不合理现象。主要表现在过度依赖重工业以及资源型产业，导致东北三省矿产资源濒临枯竭，经济逐步走向衰退。因此，东北地区必须优化产业结构，降低对资源的依赖性，在绿色低碳发展理念的指引下，通过产业转移与优化，实现传统老工业向低碳化方向推进。