经济集聚的节能减排效应:理论与中国经验
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摘要
经济集聚和节能减排分别作为中国经济转型发展的重要推力和目标函数,两类政策能否达到"珠联璧合"的实施效果,是决定未来中国绿色转型发展能否顺利实现的关键。本文试图从理论和经验两个层面,就中国城市群崛起和区域协调发展背景下的经济集聚现象对节能和减排两个维度的影响机制进行系统考察。本文将能源消费和碳排放分别作为投入要素和非期望产出纳入传统的产出密度模型,就经济集聚和能源强度对碳排放强度的非线性影响机制进行规范阐释,进而利用由1995～2016年中国30个省级地区数据所构成的动态空间面板杜宾模型,并结合中介效应模型,对提出的理论假说进行实证检验。研究发现:经济集聚与碳排放强度及人均碳排放之间均存在典型的"倒N"型曲线关系,而能源强度与碳排放强度及人均碳排放之间存在典型的"倒U"型曲线关系;当经济集聚水平达到一定阈值后,其可能同时表现出节能和减排的"双重"效应;能源强度可以成为经济集聚影响碳排放的中介变量,即经济集聚可以通过其各种正外部性对碳排放产生直接影响,同时还会通过能源强度对碳排放产生间接影响;碳排放和能源强度在时间维度上表现出显著的"滚雪球"效应,在空间维度上则具有明显的策略性竞争效应。本文据此提出,中国在大力发展城市群经济的过程中,需要有效发挥经济集聚对节能减排的积极作用,促进经济集聚与节能减排政策的相互协调,同时还要推动地区间形成节能减排政策的协同联动机制。
Economic agglomeration and energy saving & emission reduction are the primary diver and objective function of China's economic development transformation, respectively. Whether their corresponding policies could achieve a"win-win"effect is the key to achieving China's green development transformation. This paper theoretically and empirically investigates the influential mechanism of economic agglomeration on energy saving and emission reduction under the background of China's urban agglomeration boom and regional harmonious development. We introduce energy consumption and carbon emissions into traditional production density model as input and undesirable output, respectively,to theoretically discuss the non-linear influential mechanism of agglomeration and energy intensity on carbon intensity. Furthermore, based on the panel data of China's 30 provincial-level regions over 1995～2016, we use the dynamic spatial panel Dubin model to verify the explanatory power of our theoretical model. The results show that economic agglomeration and carbon intensity present a typical inverted N-shape curve relationship, while energy intensity and carbon intensity have a typical inverted U-shape curve relationship. When the agglomeration reaches a certain threshold,it can simultaneously exert an energy-saving effect and an emission-reduction effect. Moreover, energy intensity can be a mediator of economic agglomeration to mitigate carbon emissions, i.e., the agglomeration not only shows a direct effect on carbon intensity, but also exerts an indirect effect on it through energy intensity. Carbon emissions and energy intensity all present an evident"snow ball"effect in the time dimension and an obvious strategic competition effect in the spatial dimension. Accordingly, we argue that in the process of vigorously impelling urban agglomeration, China should make efforts to promote the positive impacts of economic agglomeration on energy saving and emission reduction through their consistent policies, and should promote the inter-regional linkage and coordination of energy-saving and emission-reduction policies.
Economic agglomeration and energy saving & emission reduction are the primary diver and objective function of China's economic development transformation, respectively. Whether their corresponding policies could achieve a"win-win"effect is the key to achieving China's green development transformation. This paper theoretically and empirically investigates the influential mechanism of economic agglomeration on energy saving and emission reduction under the background of China's urban agglomeration boom and regional harmonious development. We introduce energy consumption and carbon emissions into traditional production density model as input and undesirable output, respectively,to theoretically discuss the non-linear influential mechanism of agglomeration and energy intensity on carbon intensity. Furthermore, based on the panel data of China's 30 provincial-level regions over 1995～2016, we use the dynamic spatial panel Dubin model to verify the explanatory power of our theoretical model. The results show that economic agglomeration and carbon intensity present a typical inverted N-shape curve relationship, while energy intensity and carbon intensity have a typical inverted U-shape curve relationship. When the agglomeration reaches a certain threshold,it can simultaneously exert an energy-saving effect and an emission-reduction effect. Moreover, energy intensity can be a mediator of economic agglomeration to mitigate carbon emissions, i.e., the agglomeration not only shows a direct effect on carbon intensity, but also exerts an indirect effect on it through energy intensity. Carbon emissions and energy intensity all present an evident"snow ball"effect in the time dimension and an obvious strategic competition effect in the spatial dimension. Accordingly, we argue that in the process of vigorously impelling urban agglomeration, China should make efforts to promote the positive impacts of economic agglomeration on energy saving and emission reduction through their consistent policies, and should promote the inter-regional linkage and coordination of energy-saving and emission-reduction policies.
引文
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(1)即丝绸之路经济带、长江经济带和21世纪海上丝绸之路。
(2)如2012年底以来,京津冀和长三角地区成为我国雾霾污染最严重的地区。
(3)Ciccone和Hall(1996)、Ushifusa和Tomohara(2013)均认为α反映了导致单位面积要素边际报酬递减的拥挤效应,并指出这种“拥挤效应”意味着生产效率的降低。假定只有劳动、资本和土地3种生产要素,且满足希克斯中性技术的条件下,那么α的存在使得在不考虑集聚正外部性的情况下,产出密度函数表现出边际报酬递减的特征。这种边际报酬递减现象主要源于要素的“拥挤效应”,即在既定土地上追加劳动、资本投入,单位土地的要素投入会越来越“拥挤”,反而使得资本和劳动的生产率下降,导致其边际产出递减。
(4)(2)式的推导过程说明如下:首先,在(1)式基础上引入能源和碳排放的新产出密度函数为:其中,q'为考虑能源和碳排放条件下的单位面积产出,再将(Qi+Ci)/Ai=(Qi/A)(1+Ci/Qi)代入上式整理后即可得到下式:需要说明的是,尽管以实物量计量的碳排放与以价值量计量的非农产出不具有直接的可加性,但在实施碳排放交易等碳减排政q'i=(Qi+Ci)/Ai=Ωi[nβiκl ie1-β-l i]α[(Qi+Ci)/Ai](λ-1)/λq'i=(Qi+Ci)/Ai=Ωi[nβiκl ie1-β-l i]α[(Qi+Ci)/Ai](λ-1)/λ(1+Ci/Qi)(λ-1)/λ策的条件下,碳排放被赋予了商品属性而拥有了实际价格,从而使其实物量可以转化为价值量。在这种情形下,上式及(2)式中出现的非农产出与碳排放就可以以相加的形式出现。事实上,中国于2017年12月启动的全国性碳排放交易市场可为这一模型设定形式提供现实依据。
(5)当x→0时,ln(1+x)≈x。显然,在选择合适的数量级单位的情况下可以使0节能减排技术不断改进的条件下,C/Q会呈现逐渐下降的趋势,从而使得上述数学条件得到满足。
(6)即去物质化(dematerialisation)和去污染化(depollution),使经济活动的环境影响逐渐减少的过程(de Bruyn and Opschoor,1997)。
(7)本文基于全球能源消费总量中的煤炭消费比重数据及中国相关统计数据分析发现:无论从全球还是中国的能源消费结构变化趋势来看,能源消费总量中的煤炭消费比重均呈现出不断下降的趋势,同时清洁、低碳能源的消费比重不断提高。此外,本文还利用样本数据考察了经济集聚及相关因素对能源消费结构(由煤炭消费比重度量)的影响,回归结果显示:经济集聚对煤炭消费比重具有显著的抑制作用。这一结果为假说2的合理性提供了重要的经验证据。有兴趣的读者可向作者索要相关分析结果。作者感谢匿名审稿专家关于增强假说2论证严谨性的建设性意见。
(8)作为经济集聚的直接空间载体,经济集聚现象在城市层面上具有更加明显的体现,因而城市样本可能更适合考察经济集聚对节能减排的影响,但限于统计数据的可得性(中国城市层面的化石能源分类消费数据在相关统计资料中并未被系统报告,仅有煤气、液化石油气、燃料煤等少数几种化石能源数据可得),中国城市层面的碳排放量、能源消费总量及能源结构等数据均无法准确获取,因此本文只能采用这种利用城市层面数据构造省级层面经济集聚指标的方式来弥补上述数据不可得的缺憾。显然,与直接采用单个城市单位面积的非农产出来度量经济集聚的做法,本文采用的城市数据加总的经济集聚度量指标,同样可以在平均意义上反映各省份城市层面的经济集聚水平。
(9)限于篇幅,本文没有报告Hausman检验的结果,有兴趣的读者可以向作者索取。
(10)本文中的拐点值均通过对回归方程求一阶偏导后令其为零求解而得,并且拐点值的计算采用了保留更多位有效数字的参数直接估计结果,因此与基于本文实际报告的估计参数的拐点值计算结果略有差异。为便于比较考察,在下文中将经济集聚水平的单位均换算成了万元/平方公里。参考文献
(2)陈良文、杨开忠、沈体雁、王伟:《经济集聚密度与劳动生产率差异--基于北京市微观数据的实证研究》,《经济学(季刊)》,2008年第1期。
(3)程叶青、王哲野、张守志、叶信岳、姜会明:《中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量》,《地理学报》,2013年第10期。
(4)包群、邵敏、杨大利:《环境规制抑制了污染排放吗?》,《经济研究》,2013年第12期。
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(8)付云鹏、马树才、宋琪:《中国区域碳排放强度的空间计量分析》,《统计研究》,2015年第6期。
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(1)即丝绸之路经济带、长江经济带和21世纪海上丝绸之路。
(2)如2012年底以来,京津冀和长三角地区成为我国雾霾污染最严重的地区。
(3)Ciccone和Hall(1996)、Ushifusa和Tomohara(2013)均认为α反映了导致单位面积要素边际报酬递减的拥挤效应,并指出这种“拥挤效应”意味着生产效率的降低。假定只有劳动、资本和土地3种生产要素,且满足希克斯中性技术的条件下,那么α的存在使得在不考虑集聚正外部性的情况下,产出密度函数表现出边际报酬递减的特征。这种边际报酬递减现象主要源于要素的“拥挤效应”,即在既定土地上追加劳动、资本投入,单位土地的要素投入会越来越“拥挤”,反而使得资本和劳动的生产率下降,导致其边际产出递减。
(4)(2)式的推导过程说明如下:首先,在(1)式基础上引入能源和碳排放的新产出密度函数为:其中,q'为考虑能源和碳排放条件下的单位面积产出,再将(Qi+Ci)/Ai=(Qi/A)(1+Ci/Qi)代入上式整理后即可得到下式:需要说明的是,尽管以实物量计量的碳排放与以价值量计量的非农产出不具有直接的可加性,但在实施碳排放交易等碳减排政q'i=(Qi+Ci)/Ai=Ωi[nβiκl ie1-β-l i]α[(Qi+Ci)/Ai](λ-1)/λq'i=(Qi+Ci)/Ai=Ωi[nβiκl ie1-β-l i]α[(Qi+Ci)/Ai](λ-1)/λ(1+Ci/Qi)(λ-1)/λ策的条件下,碳排放被赋予了商品属性而拥有了实际价格,从而使其实物量可以转化为价值量。在这种情形下,上式及(2)式中出现的非农产出与碳排放就可以以相加的形式出现。事实上,中国于2017年12月启动的全国性碳排放交易市场可为这一模型设定形式提供现实依据。
(5)当x→0时,ln(1+x)≈x。显然,在选择合适的数量级单位的情况下可以使0
(6)即去物质化(dematerialisation)和去污染化(depollution),使经济活动的环境影响逐渐减少的过程(de Bruyn and Opschoor,1997)。
(7)本文基于全球能源消费总量中的煤炭消费比重数据及中国相关统计数据分析发现:无论从全球还是中国的能源消费结构变化趋势来看,能源消费总量中的煤炭消费比重均呈现出不断下降的趋势,同时清洁、低碳能源的消费比重不断提高。此外,本文还利用样本数据考察了经济集聚及相关因素对能源消费结构(由煤炭消费比重度量)的影响,回归结果显示:经济集聚对煤炭消费比重具有显著的抑制作用。这一结果为假说2的合理性提供了重要的经验证据。有兴趣的读者可向作者索要相关分析结果。作者感谢匿名审稿专家关于增强假说2论证严谨性的建设性意见。
(8)作为经济集聚的直接空间载体,经济集聚现象在城市层面上具有更加明显的体现,因而城市样本可能更适合考察经济集聚对节能减排的影响,但限于统计数据的可得性(中国城市层面的化石能源分类消费数据在相关统计资料中并未被系统报告,仅有煤气、液化石油气、燃料煤等少数几种化石能源数据可得),中国城市层面的碳排放量、能源消费总量及能源结构等数据均无法准确获取,因此本文只能采用这种利用城市层面数据构造省级层面经济集聚指标的方式来弥补上述数据不可得的缺憾。显然,与直接采用单个城市单位面积的非农产出来度量经济集聚的做法,本文采用的城市数据加总的经济集聚度量指标,同样可以在平均意义上反映各省份城市层面的经济集聚水平。
(9)限于篇幅,本文没有报告Hausman检验的结果,有兴趣的读者可以向作者索取。
(10)本文中的拐点值均通过对回归方程求一阶偏导后令其为零求解而得,并且拐点值的计算采用了保留更多位有效数字的参数直接估计结果,因此与基于本文实际报告的估计参数的拐点值计算结果略有差异。为便于比较考察,在下文中将经济集聚水平的单位均换算成了万元/平方公里。参考文献