[摘要]实现绿色发展的关键在于减少二氧化碳等温室气体的排放，工业是减少碳排放的一个重要领域，工业碳减排的核心在于工业的技术进步。对中国工业各行业的技术进步和碳减排状况进行的实证分析显示：第一，工业技术进步具有明显的碳减排效用；第二，工业技术进步的碳减排效具有行业的异质性，资本密集型和劳动密集型所具有的碳减排效应有所不同；第三，工业技术进步并不是实现碳减排的唯一因素，市场化、对外开放以及规模经济这些因素对于碳减排也具有积极的意义。加快工业技术进步，推进市场化改革，深化对外开放，实现规模经济，是碳减排或绿色发展政策选择的重要取向。

　　[关键词]技术进步；碳排放；市场化；对外开放；规模经济

　　[中图分类号]F42[文献标识码]A[文章编号]1000-3541（2016）02-0155-06

　　Abstract：Thekeytoachievegreendevelopmentistoreducecarbondioxideandothergreenhousegasemissions，eofindhahypothesis，itisneededtoanalyziricalanalysisshows：（1）Industrialtechnologyprogresshasobviouscarbonemissionreductioneffect；（2）Thereexistsindustrialheterogeneityofcarbonemissionreductioneffectthatvariesbetweencapital-intensiveandlabor-intensivesectors；（3）Besidesindustrialtechnologicalprogress，marketization，opening-upandeconomore，toacceleratetheprogressofindustrialtechnology，topromotemarket-orientedreforms，todeepentheopening-upandtoachieveeconomiesofscaleareimportantpolicychoicesforcarbonemissionreductionorgreendevelopment.

　　Keywords：TechnologicalProgress；CO2Emission；Marketization；Opening-up；Economiesofscale

　　一、引言

　　“坚持绿色发展，着力改善生态环境”，这是《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划建议》中提出的五大发展理念之一。绿色发展需要重新确立人与自然的关系，改变以掠夺自然并把生产“三废”无度地向环境排放的传统发展方式，而转向有计划地开发自然并尽力减少向环境排放“三废”的绿色发展方式。根据目前对气候变化的研究，日益严重的气候变化，其主要影响因素是碳排放以及由此引起的温室效应。在这一结论的基础上，碳减排便成为应对气候变化的一个关键要素。从目前的碳减排结构来看，工业无疑是碳排放的主要领域，因此也是碳减排的突破口。如何减少工业的碳排放？作为一种经验判断，这自然与工业的技术进步相关联。但从研究的角度看，工业技术进步与碳排放本文的“碳排放”或“碳减排”均为“二氧化碳排放”或“二氧化碳减排”。并不是简单的促进或者抑制关系。Acemoglu等（2012）认为，技术进步存在一定的路径依赖，通过肮脏技术或清洁技术获利后的企业可能会在已有技术而非相反方面继续创新，这样碳排放增加或减少就是不确定的[1]。申萌等人（2012）则归纳了技术进步影响碳排放的两条路径，即“技术进步—碳排放”与“技术进步—经济增长—碳排放”，并指出前者属于技术进步碳排放的直接效应，而后者属于间接效应。技术进步碳排放的直接效应是一种正效应，而间接效应是不确定的，从而加总效应也是不确定的[2]。这一分析框架可以在一定程度上解释技术进步与碳排放关系的不确定性，不过，更多的研究还是支持技术进步对碳减排的正向作用。姚西龙和于渤（2012）发现工业全要素生产率对碳排放具有抑制作用，不过运用的是省级样本[3]。魏巍贤和杨芳（2010）研究了自主研发、技术引进以及消化吸收（自主研发与技术引进的交互项）的碳减排贡献，发现前两种途径有明显的促进效应，而通过对外来技术消化吸收再创新的途径只有微弱的碳减排效应，该文也是在省级样本基础上做出的检验[4]。邵帅等人（2010）运用上海工业分行业（二位数）样本研究了研发强度对碳排放的影响，发现抑制作用明显，而且该文是基于文献中常用的环境STIRPAT计量模型展开分析的[5]。

　　本文将采取与上述文献不同的分析进路，首先针对STIRPAT模型运用在产业层面上比较困难的情况，提出一种修正方法，即回到IPAT等式的原意上重新构造产业STIRPAT模型，以此来进行计量分析；其次，我们不仅分析了工业行业技术进步的碳减排效应，还考虑到行业异质性，发现技术进步在资本和劳动密集型行业的不同碳减排机制。为实现这一分析思路，本文的研究结构体现为，第二部分是实证策略、变量以及数据来源的说明；第三部分是本文的实证结果及分析；第四部分是结论并提出可行的政策建议。

　　二、实证策略、变量和数据

　　（一）实证策略

　　对环境或碳排放问题来说，STIRPAT模型（Dietz和Rosa，1994）将经典的IPAT等式随机化，[6]逐步发展成为常用的回归分析工具：

　　进行一阶差分消除个体效应（differenceGMM），利用InCi，t-2及更多滞后期项为差分方程式提供有效的工具变量来解决内生性问题。Blundell和Bond（1998）的系统广义矩估计（systemGMM）方法可以在上述差分GMM矩条件的基础上增加InCit的滞后差分项为方程式（4）的工具变量，从而会产生更加高效的估计结果[8]。除了全样本考察以外，本文还设置了资本、劳动密集型对照组，在一定程度上考察行业异质性下的碳排放特征，为了符合GMM的“大截面，小时间”数据要求，上述分组以劳均资本存量为判定指标从大到小排序并进行等分处理。资本密集型行业有：煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业、饮料制造业、烟草制品业、造纸及纸制品业、石油加工炼焦及核燃料加工业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学原料及化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、橡胶制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、交通运输设备制造业、通信设备计算机及其他电子设备制造业、电力热力的生产和供应业、燃气生产和供应业和水的生产和供应业。劳动密集型行业有：有色金属矿采选业、非金属矿采选业、农副食品加工业、食品制造业、纺织业、纺织服装鞋帽制造业、皮革毛皮羽毛（绒）及其制品业、木材加工及木竹藤棕草制品业、家具制造业、印刷业和记录媒介的复制、文教体育用品制造业、塑料制品业、非金属矿物制品业、金属制品业和仪器仪表及文化办公用机械制造业。

　　（二）变量与数据

　　本文的被解释变量为碳排放量，对此，我们利用《中国能源统计年鉴》中提供的16种工业行业终端能源实物消费总量计算工业行业碳排放量，具体参考IPCC（2006）确定的计算公式为：

　　技术进步是本文的核心解释变量，它对于碳减排的作用，是一个在逻辑上很容易被认同的关系。然而本文更为关注的是基于行业异质性的技术进步对于碳排放的影响分析。我们选择由Cobb-Douglas生产函数测算的全要素生产率（TFP）以综合反映行业技术进步的情况。由于行业分类标准和工业统计口径在各时期并不统一，曹利战（2012）进行了极为细致的比较、劈分和估算，并最终形成36个工业二位数行业的1978—2010年的投入产出数据集。[9]（pp56-58）因此，本文依照曹利战对工业行业的分类调整，并直接引用其36行业的TFP数据。为了避免TFP可能存在的测量误差，本文同时给出利用单位产出中科研经费占比作为投入型的技术进步变量。由于规模以上工业行业的科研或研发数据的统计并不连续，因此我们利用《中国科技统计年鉴》大中型工业企业科研或研发经费内部支出占行业总产值的比重代替。

　　除了公式（4）中的InCi，t-1、Kit和（E/K）it外，为保证实证结果的稳定性，我们还控制一系列其他影响碳排放的重要变量。一是能源消费结构。从公式（5）中，我们发现同一行业的碳排放量与能源消费量之间的差异仅在于各种能源碳排放系数的不同，而这体现的是行业能源消费结构的不同。因为就原煤、原油和天然气三种一次能源来说，单位产热量原煤比原油、天然气分别多排放29%和69%的二氧化碳。因此，我们设置煤炭消费占比以考察能源消费结构对碳排放的影响。二是市场化程度。中国改革开放之后，坚持了一条市场化改革的路径，这对中国经济产生了深远的影响，可以讲，在此过程中探讨任何经济变化都不能忽视市场化这一重要因素。现在，我们分析工业行业的碳排放问题也不能不考虑市场化这一因素，本文选择（1-国有就业比重）来表示市场化并分析它对工业行业碳排放的影响，这有两个原因，一是工业行业的国有经济主导地位更为突出，以此来分析它对工业行业碳排放的影响更能反映市场化程度的效应，而且对政策选择来说，分析清楚这一关系所具有的政策意义更为明显；二是就业数据比其他价值量数据（如总产值）在统计上更稳定（曹利战，2012）。三是出口开放度。改革开放后，借助改革带来的工业活力和开放形成的市场扩张，我国逐步发展成为一个“制造业大国”，工业产品的出口比重因此不断上升，如2009年中国货物出口总额中工业制成品的比重高达95%。这样的结构决定了工业行业的碳排放具有很强的出口效应，也就是说，工业产品出口增加引致碳排放的增长。四是规模经济。工业碳排放是否具有规模经济性是一个很有意义的检验，这不仅适用于行业层面，对于企业层面的意义或许更大。如果碳排放存在规模经济性，这意味着碳排放强度（碳排放量/产出）是边际递减的，在当前面临的能源消费强度约束下，企业成本最小化的生产行为或许面临新的选择。规模经济、市场化程度和出口开放度的原始数据均来自《中国工业经济统计年鉴》和《中国经济普查年鉴》（2004年、2008年）。五是政策变量。我们知道中国政府在“十一五”规划中提出了单位国内生产总值能源消耗降低20%左右（比2005年）的约束性目标，并进一步提出了节能重点工程建设等。为控制“十一五”期间能源消耗的政策性影响，我们设置一个虚拟变量，将2006—2010年取值为1，其他年份为0。

　　由于中国工业统计口径在1998年发生了重大调整，之前为，按隶属关系统计，之后则按规模大小统计，因此，可比行业数据应选择1998年及之后区间，不过在本文的解释变量贸易开放度中，其原始数据自2001年才由《中国工业经济统计年鉴》发布，为获取平衡数据，本文将样本期设定为2001—2010年。1998年之后的统计口径也发生了微小的变动，比如，1998—2006年的统计范围为全部国有及年主营业务收入在500万元以上非国有工业企业，而2007年至2010年为年主营业务收入在500万元以上工业企业（即规模以上工业企业），由于这些微调不至于影响本文的定量分析，因此不予调整。

　　三、计量结果、检验及分析

　　（一）基本回归结果

　　表2中模型1为基于36个工业行业的主回归结果，模型2使用第二个技术进步指标检验技术进步作用的稳定性。首先，我们分析本文使用的系统GMM回归的两个重要的检验。一个是Arellano-Bond检验，表中报告的是常用的AR（2），它检验差分方程的误差项是否存在二阶自相关。显然，模型1和模型2的概率值（P值）表明拒绝二阶自相关的原假设。一个是Hansen检验，它检验工具变量的有效性，P值同样表明模型1和模型2不拒绝工具变量是有效的原假设。这两项检验从统计学上支持了模型估计结果的可信性。从对回归模型的结果可以看到如下的一些经济意义。

　　（1）技术进步。不论是全要素生产率（TFP），还是科研经费占比（S&T），其与行业碳排放量的关系都是负向的，这体现了工业技术进步的碳减排效应。由于我们使用的技术进步指标是综合性的，比如，TFP是去除要素投入量后的“索罗残差”，S&T也是科研或研发投入的总量概念并没有区分是生产技术还是节能技术。而我们的被解释变量为不含任何经济因素的碳排放量，因此，这个回归结果的意义在于工业行业广义的技术进步存在碳减排的倾向。

　　（2）资本规模和能源资本比。在实证策略部分，我们曾分析传统的STIRPAT模型在工业行业研究时应用的不足，建议使用资本规模和能源资本比替代人口规模和人均财富，模型1和模型2的估计系数均在1%的水平上显著，这从统计上支持了我们替换的合理性。

　　（3）煤炭消费占比和出口开放度对碳排放的影响是正向的。前者符合预期，后者说明出口导向的贸易发展模式或许是引致碳排放量不断增长的原因之一，并且这一结论从碳排放的角度支持了“污染天堂假说”（Copeland和Taylor，1994）。CopelandBR，TaylorMSNorth-SouthTradeandtheEnvironment[J]QuarterlyJournalofEconomics，1994，109（3）：755。企业规模指数的估计系数是负向显著的，这说明从整体来看，中国工业行业碳排放是存在规模经济的。市场化变量的符号为负，但是不具有统计显著性，因此，市场化改革与碳排放的关系需要更多的证据来探讨，至少在工业行业整体层面上还不十分确切。“十一五”虚拟变量的估计系数是正的，这一结论说明可能存在两个问题：一是我们设置的虚拟变量并没有很好地控制“十一五”期间的节能政策；二是如果被解释变量替换为碳排放强度或能源消费强度，政策性约束或许更明显一些。此外，滞后一期的碳排放量在两个模型里均为负向显著，说明0DuMhx1LAw4xzBLN6FQumB1VOd9DIhZ5i14RmUVau8k=工业行业当期碳排放至少受到前一期水平的影响，也就是存在所谓的路径依赖。

　　（二）对照组分析

　　为了发现中国工业行业技术进步与碳减排的更多经验性特征，我们设置了以资本密集度指标排序并等分处理的资本密集型与劳动密集型小组。通过对二者进行简单地比较，我们发现技术进步的碳减排效应存在行业异质性。下面我们对模型3和模型4的估计结果进行具体的分析。

　　首先，技术进步的碳减排效应在劳动密集型行业不仅存在而且在统计上显著，但资本密集型行业技术进步的碳减排效应还不能确定，因为尽管资本密集型行业中技术进步的估计系数是负数但是却不能获得统计上的支持。为了解释这一结果，我们可以先观察表1中的碳排放量，比较资本密集型和劳动密集型，我们发现前者的平均值要高于后者，这意味着资本密集型行业也往往是高排放行业。为了表明为什么高排放行业的技术进步效应会不显著，我们做了如下的辅助回归。

　　表3中的HCE为高排放行业的虚拟变量，我们将工业行业在2001—2010年的碳排放量均值进行降序排列，取前36/2=18个行业为高排放组，取值为1，其他行业为低排放组，取值为0。可以发现，技术进步的碳减排效应非常显著，高排放组的碳减排量也显著高于低排放组，而我们关注的重点，也就是技术进步与碳排放虚拟变量的交互项的估计系数为正值，这里的含义是如果工业行业的碳排放水平处于高位，那么其对于技术进步的碳减排效应会起到抑制作用。这可能是导致表2中模型3技术进步变量不显著的原因。

　　其次，劳动密集型行业中的市场化对于碳减排的作用变得显著。从表1中，我们发现劳动密集型行业的市场化水平更高，这意味着市场竞争更为激烈。随着能源价格逐步放开，非国有产权的企业会不断地调整其能源消费量和结构，而国有企业由于在能源获取和价格上的比较优势其调整幅度可能会比较微弱和缓慢。资本密集型行业在对外开放度指标上不再显著，这可能是因为其出口开放度依然较低所致。

　　此外，资本规模、能源资本比、煤炭消费占比、企业规模指数、政策变量和滞后一期的碳排放量的结果与模型1是一致的，这里就不再赘述。

　　四、结论及政策建议

　　本文是对中国工业行业的技术进步与碳排放问题的经验分析。我们重新构造和解释了产业STIRPAT模型，在应用分析中，我们发现2001—2010年间的技术进步在总体上存在碳减排倾向，但从行业异质性出发却有不尽相同的结果，劳动密集型行业的碳减排效应明显，而资本密集型行业的碳减排效应并不能确定。不仅如此，市场化变量和出口开放度对碳排放的影响在资本和劳动密集型行业中也有差异。基于这些结果，我们提出如下的政策建议：

　　第一，加大对工业行业技术进步的支持和推动的力度，特别是加大对资本密集型工业行业技术进步的支持和推动力度。为此，要把对工业行业技术进步的政策支持与实现碳减排目标挂起钩来，以碳减排的量确定对该行业或企业的税收、金融、进出口优惠支持的程度。

　　第二，深化国有经济改革，特别是打破行业垄断，这是实现碳减排的必要选择。为此，在政策上要加大对工业行业的民营经济支持力度，同时加快能源等资源价格的市场化改革进程。与此相适应，要打破工业行业的垄断，并对资源型行业的垄断采取打破垄断和抑制行业利益相结合的政策措施。

　　第三，优化工业出口贸易结构，构建有利于碳减排的工业行业结构。比如政府可以通过差别化的出口退税政策、征收出口关税等手段促使低能耗行业在全球价值链上的攀升。当然，政府更要在碳排放的核算问题上积极参与国际磋商，努力建立基于生产和消费共同承担碳排放责任的核算标准，为出口贸易结构的改善创造良好的外部环境。