清潔發展機制（CDM）項目在中國區域分布結構
——基于中國各省市面板數據的實證研究

朱智洺，何冰雁，沈天苗

（河海大學商學院，江蘇南京211100）

清潔發展機制（CDM）項目在中國區域分布結構
——基于中國各省市面板數據的實證研究

朱智洺，何冰雁，沈天苗

（河海大學商學院，江蘇南京211100）

清潔發展機制（CDM）是我國實現低碳經濟發展的需要。文章考察了我國2007-2012年31個省、市、自治區的CDM項目數量，借鑒離散型非線性模型——負二項式模型，運用面板數據對CDM在中國區域分布結構進行回歸分析。結果表明，地區人均GDP、電力消費、第三產業發展水平以及外商投資對CDM項目分布結構存在影響：地區人均GDP和第三產業發展水平對CDM項目分布存在負向影響；電力消費對CDM項目分布存在正向影響；外商投資與CDM項目則存在非線性U型關系。最后，從我國碳減排、碳交易市場建立方面給出政策啟示。

清潔發展機制；電力消耗；外商投資；人均GDP；負二項式模型

一、引言

在全球發展低碳經濟的大背景下，我國作為世界碳排放第一大國，減排的壓力越來越大。哥本哈根會議前夕，中國政府便向世界承諾，到2020年我國的碳排放強度（單位GDP二氧化碳）將比2005年下降40%～45%。國際上，碳減排大都通過建立碳交易市場、企業買賣碳排放權、實現減排資源的最優配置，降低總減排成本。歐盟碳交易市場是國際上最大的碳交易市場，歐盟各國的市場機制主要有三種：歐盟內部建立的碳排放權交易系統（EUETS）、與轉型期國家建立聯合履約（JI）、與發展中國家建立清潔發展機制（CDM），其中CDM機制是唯一與發展中國家相關聯的機制。近年來，我國積極參與到清潔發展機制（CDM）以及核證減排交易之中（CER）。然而，由于我國各地區由于經濟、環境、政府政策等存在差異，導致CDM項目數量分布不均衡，如CDM項目主要集中在經濟發展相對落后的西部省份，而在廣東、浙江等富裕的沿海省份，CDM項目數量相對較少。與此同時，缺少對CDM項目數量分布結構的深層原因分析，使基于CDM項目的中國碳排放交易在國際上處于交易鏈低端，很大程度上影響到我國參與到清潔發展機制（CDM）以及核證減排交易（CER）之中。因此，探究影響CDM項目分布的內生因素，確定CDM分布結構原因，對政府調控CDM項目數量、降低碳減排總成本，建立全國性碳交易市場，具有重要的理論與現實意義。

關于CDM項目機制的研究，國內外學者已有不少成果。國外一些學者試圖從CDM大區域的角度去分析CDM分布結構：Painuly、Jyoti探討了CDM項目對發展中國家的利弊，認為發展中國家可以通過排放權交易市場來獲利，且其收益在非發展中國家，包括在交易機制下時有期望達到最大［1］。Castro、Paula認為在CDM機制下，碳排放權價格對發達國家CDM項目具有抑制作用，對欠發達國家執行CDM項目則具有促進作用［2］。Jung則運用集群分析法，對主要CDM項目國家，包括中國、巴西、阿根廷、印度、墨西哥以及南非等進行實證分析，認為在亞洲以及拉丁美洲的工業化程度發展較高的國家相對非洲國家，CDM項目更加具有吸引力［3］。Mi?chaelowa則從碳交易（sCER）的角度，發現CDM項目在工業化地區如亞洲比較落后地區發展更有力，并且提出這可能與國家機制存在不可分割的聯系［4］。此外Castro在2011年針對各地數據做統計分析也發現落后地區CDM項目的潛力較不足，并認為大多數發展中國家都具有相當大的潛力實施CDM項目，從而較少減排成本，這與政府的鼓勵是密不可分的［5］。另外一些學者試圖從不同的政權體制的角度去研究對CDM分布結構的影響。如Lütken和Michaelowa則認為CDM項目是政府調控的必然結果［6］。Schroeder則從政治角度分析了清潔發展機制在印度的狀況，認為印度政府積極引導技術轉移，大力發展清潔發展機制，以此去促進地區發展［7］。但就目前國外的研究來看，關于CDM項目的研究多以定性說明為主，少量的定量研究則多集中于大范圍內的整體研究，認為CDM項目大都分布在工業較發達地區，沒有考慮各個具體地域的經濟環境存在區別以及政治體制的差異，如我國的CDM項目主要集中在經濟發展相對落后的西部省份、富裕的沿海省份，CDM項目數量相對較少。

國內研究相對有些滯后，但目前一些學者亦已逐步展開對情節發展機制的研究。以地區為觀察點出發進行實證研究，童罡從我國廣東省的天然氣分布式能源的發展現狀、發展空間出發，認為我國CDM項目機制應充分利用地區資源優勢，但同時強調政府政策性鼓勵對CDM項目發展不可或缺［8］。張紅蕾通過對我國云南省的水電CDM項目的考察，運用GIS技術，發現云南某些市相對其他縣市在水電CDM項目上面具有明顯優勢［9］。肖靜靜、王侃宏、張永新則將CDM項目與該地區具體的地熱資源相聯系，通過以河北省某縣地熱供暖項目為例，根據CDM方法學AM0072“地熱源替代化石燃料的區域供暖”，計算了項目減排量，并進行了經濟性分析比較。結果表明，該地區發展地熱供暖的潛力很大，而CDM項目的實施將有助于地熱供暖產業的發展［10］。從另一側面反映出CDM數量分布與地區的一些實際情況可能存在聯系。魏子力則從經濟平衡的角度去說明CDM項目能夠促進地區經濟發展不平衡問題［11］。通過對四川省的數據分析，發現該省CDM項目的數量和二氧化碳減排量都位居全國前列，并發現通過CDM機制，四川可獲得資金和技術發展低碳經濟，一定程度上減少了地區的發展不平衡。然而另外一些學者則試著從我國政府的具體政策角度出發。如郭元從我國政府對國內CDM項目管理的經濟手段方面去探究，提出政府從公平的角度出發，促進了我國貧困區域的CDM項目數量增加［12］。羊志洪、鞠美庭則提出政府應鼓勵發展清潔發展機制，并借鑒CDM經驗構建中國國內碳排放交易市場，從碳交易市場的角度去佐證CDM項目的政策性鼓勵［13］。

總體來看，這些文獻往往針對某一地區的某一變量，實證分析后得出結論，沒有進一步深化研究我國各個地區的CDM項目分布情況，并且對于影響CDM項目的各個內生變量沒有做深入探究。在綜合考慮已有相關文獻研究成果與局限的基礎之上，本文分析我國各省市清潔發展機制結構中，引入地區GDP、電量消耗、第三產業發達程度以及外商投資作為內生變量，經過一系列假設，運用負二項式模型進行回歸，實證分析各省市CDM項目的分布結構，為國家發展CDM項目提供政策參考。

二、理論假設

（一）解釋變量的選擇

據已有研究情況來看，經濟發展對CDM項目數量之間具有正向影響［14］，即清潔發展機制主要集中在大型并且發展迅速的工業化國家或地區［4，15-16］。我國的實際情況存在差異，由表1的數據可以看出，即使在我國的貧困省份，CDM項目數量相對富裕省份也是較多的。

表1 我國各省市CDM項目的數量

這一發現在理論上是符合邏輯的：一方面，落后的省份技術水平相對較低，資源也相對較廉價，當企業在這些區域投資時，可獲利機會更多［17］；另一方面我國政府鼓勵政策也存在很大影響，由于東西部經濟發展不平衡，國家鼓勵支持西部大開發，需要在一定程度上調節經濟發展的平衡問題。因此，本文選取能夠反映地區富裕程度的人均GDP作為考察對象之一，這里取人均，為防止規模效應對本研究造成相關干擾。其次，CDM項目開發旨在減少溫室氣體的排放成本，而能源消耗則是產生溫室氣體的主要來源之一。根據盧俊宇、黃賢金（2013）等研究，能源消耗是碳足跡的一個有力證據［18］，所以本研究將能源消耗納為影響CDM項目的另一重要考察對象。能源消耗涉及電力、煤炭、石油等，為防止各省地理資源以及環境的差異對本研究造成不同程度的干擾，以各省電力消耗來替代各地區的能源消耗量作為分析指標。鑒于我國的能源消耗主要發生在第一、二產業，而新興的第三產業主要以服務業為主，對能耗的要求較低，所以在考察能耗的同時，將第三產業在整個產業中所占比例也作為重要考察指標之一。最后，根據《京都議定書》，清潔發展機制作為三大靈活機制之一，允許工業化的國家在符合其排放義務、緩解氣候變化的情況下，提供資金以及技術，在發展中國家（“聯合國氣候變化框架公約”，2012年）建立CDM項目，以降低其減排成本。即發達國家對我國進行投資，提供資金技術而發展中國家提供產地與資源。因此外商投資對于CDM項目必然存在一定影響，所以將外商投資作為最后一個關鍵性解釋變量。

（二）研究假設

（1）人均GDP與CDM項。CDM項目分配的其中一個決定性因素是財富。在一個給定的國家，一些地區比其他地區要富裕，如中國的長三角相對西部地區要富裕很多。根據標準經濟理論，生產力是決定財富的一個重要因素［19-20］。持續的經濟增長需要生產力的不斷提高，同時技術進步也是經濟增長必不可少的條件，且我國是能源消耗大國，能源方面的技術相對而言起著尤為重要的作用。根據以往研究，能源技術與經濟增長之間具有互相影響的效果，能源技術為經濟增長提供必需的動力，經濟增長又提高了人類開發和利用能源資源的技術水平，從而提高了能源的利用效率、優化了消費結構［21］。所以我國的經濟增長多發生在技術密集型行業，如出口制造業領域等。在相對發達的沿海區域，經濟發展程度相對較高，資源配置已經相對較合理，科學技術水平也已發展到一個相對先進階段。在此前提之下，富裕省份為進一步提高經濟增長，更加依賴外部技術水平進行資源配置。因此做出合理的假設，富裕的省份相對更加依賴先進的技術。根據經濟學原理，富裕省份碳減排的邊際成本應該更高，這使各方在投資富裕地區CDM項目上可獲利機會相對貧困區域更少。

其次，宏觀上，我國政府為降低總減排項目成本，更加鼓勵支持在邊際成本較低的落后省份去實施CDM項目。這樣一方面可以降低總成本，另一方面也能夠在一定程度上縮小地區間貧富差距，否則政府將很難吸引到國內外的投資。根據以上理由，做出如下假設：

假設1在一個給定的時間內，該地區人均GDP與地區CDM項目數量呈負相關關系。

（2）電力消耗與CDM項目。能源的不斷消耗伴隨著二氧化碳的持續產生，侯建朝、譚忠富［22］的研究認為，電力的消耗對碳排放的增多存在多個方面的影響。根據Kaya恒等式，電量消耗生產二氧化碳如下：

其中，Ctot為電力生產二氧化碳排放總量；Ci為第i種能源生產電力導致的CO2排放量，i=1，2，3，4分別表示煤炭、石油、天然氣和其他能源；其他能源不產生排放CO2排放；P為人口總量；Y為國內生產總值；G為總電力生產量；Gi為第i種能源生產的電量；Qi為電力生產中消耗的第i種能源數量；Inc=Y/P為人均國內生產總值；I=G/P為電力生產強度；Si則為第i種能源生產電量占總電力生產量的比重，即電力生產結構；Eri為發電的煤耗；Ri即為第i種能源CO2排放系數。

由（1）式我們知道，Ctot與Si存在正向關系，即電量產生和消耗越多，CO2排放總量也在不斷增多。我國大量CDM項目可以在較大程度上減少為生產電力能源而產生的含碳氣體，因此某地區電力消耗的增大，該地區可獲利的CDM項目的機會也隨之增多。所以消耗電力較大的省份相對消耗電力較小的省份來說，CDM項目數應該相對多一些。隨著時間的推移，電力消費不斷遞進，那么CDM項目也逐漸增加。根據以上理由做出如下假設：

假設2在一個給定的時間內，地區電力消費與地區CDM項目數量呈正相關關系。

5)運用回歸分析的方法建立了含水率同連接力之間的關系模型。檢驗結果表明，模型的擬合程度非常高，能夠有效地表達含水率與連接力間的關系。

（3）第三產業發達程度與CDM項目。如果假設2得到證實，本文將進一步考察第三產業對CDM項目的影響。首先，高層次的經濟財富與龐大的服務部門是密不可分的，如我國的金融中心上海。然而服務部門又往往能源強度較低。第三產業通常具有低碳排放的特點［23］，所以他并不是CDM項目的理想選擇之地。為了說明問題，下面使用的數據顯示，考察上海市在2007-2011年期間，地區GDP與服務行業進行分析。分析結果見表2。

表2 上海市GDP與服務行業數目相關分析

根據統計學誤差p＜0.001，存在顯著相關。根據以上做出如下假設：

假設3在一個給定的時間內，地區第三產業發達程度與地區CDM項目數量呈負相關關系。

（4）外商投資與CDM項目。清潔發展機制（CDM）是聯合國根據減排溫室氣體的邊際成本而實行的可轉讓排污許可。CDM的出現為我國吸引外資和利用外資彌補我國經濟發展的資金缺口和促進可持續發展提供了新的領域和機會［24］，其項目本身也是外商投資的一個部分。然而外商投資對CDM項目的影響存在多種可能。根據之前研究，一些大型外商投資的直接流入可能意味著，外國投資者對該地區擁有豐富的經驗以及數據，這就可能減少他們在項目實施過程中的交易成本。然而，這種說法卻忽略了另外一個重要方面，那就是增加外國直接投資也意味著，在當前狀況下該地區已經獲得先進的外國技術，提高了生產率［25］。如果再提高生產力和提高能源利用效率，將造成碳減排的邊際成本越來越大。反過來說，這種越來越大的邊際成本也將降低投資CDM項目的盈利能力。所以，研究外商投資對CDM項目的影響應該綜合考慮兩者之間的作用大小。根據上述做出如下假設：

假設4在一個給定時間內，地區外商投資與地區CDM項目之間存在非線性U形關系。

三、理論分析

（一）模型的選擇

從已有文獻來看［4，15-16］，CDM項目分布以及分布結構大都借鑒了離散型非線性模型，尤以一般形式的Poisson回歸模型和負二項式模型居多。但利用Poisson分布來模擬各類事件包含了若干很強并且不可靠的經驗假設［26］，例如Poisson分布假設被研究的時間序列的均值與方差是相同的。而實際上本文這類相關研究很少發現均值與方差是一致的。表3即為本研究中各變量的描述性統計值。

表3 各變量的描述性統計值

由表3發現方差已經有超過均值的趨勢，這時就產生了所謂的過度離散現象。其產生的原因源于未觀測到的非均質性以及時變性［27］，即可以理解為Poisson分布是負二項式分布的極限情況，若沒有發生過度離散，兩者效果是等同的。與此同時，本文以面板數據為基礎數據，而負二項模型較適合于對觀測對象的重復觀察值之間存在的序列進行研究。綜合以上因素，構建以下模型（2），來檢驗關于影響CDM項目的分布結構的因素：

其中，CDMst表示清潔發展機制數量，s表示各省分指標，t表示時間，Xst表示影響CDM數量分布因素的特征向量。a為常數項，b為特征向量系數，c為不可觀測效應。可以視為隨機也可以視為固定。

（二）解釋變量和被解釋變量

為了檢驗假設，本文以中國31個省市自治區2007-2012年的CDM項目數量的數據作為被解釋變量的數據，包括已注冊的項目，以及已批準項目和待驗證階段項目。分析單位是全省一年。解釋變量包含地區人均GDP（PGDP）、地區電力消費（EC）、第三產業占總產業比例（TIP）以及地區外商投資（FDI），如表4所示。

表42007-2012年各省市CDM項目數量

續表4

（三）分析與討論

基于外商投資對CDM項目的不確定性，加入解釋變量外商投資的平方作為另一考察對象，并進行回歸分析。基于面板數據回歸的Hausman檢驗法，對本研究中所涉及的模型進行檢驗，檢驗結果發現P＞10%，因此本研究采用負二項式隨機效應模型進行回歸分析。具體的回歸結果由STATA12.0軟件得出。從下表5的回歸結果可以看出大部分變量的系數通過1%顯著性檢測，說明各個模型都具有較好的解釋能力。

表5為各解釋變量以及加入外商投資平方項后的回歸結果。其中模型1未引入其他變量，觀察人均GDP對CDM項目分布的影響。模型2、3、4為分別單獨考察電量消耗、第三產業所占比例以及外商投資對CDM項目分布的影響。模型5在模型4的基礎上加入平方項，考察外商投資是否對CDM項目存在非線性U型關系。模型6為各解釋變量對CDM項目的整體回歸結果。

根據估計結果，發現假設一是完全成立的，即人均GDP與CDM數量分布負相關。模型1與模型6的系數均為負，且模型1通過0.1%的檢測，模型6通過1%的檢測。這也進一步驗證隨著地區富裕程度增強，技術提高，CDM項目的邊際成本也隨之增加，數目也就隨之下降這一觀點。其次，政府干預也在一定程度上對CDM數量起到了很好的調節作用，政府考慮總成本最低，在貧困地區加強政府的鼓勵政策，對CDM項目支持，一定程度上帶動了經濟的發展，降低了地區經濟發展不平衡。

表5 負二項式隨機效應模型回歸結果

通過對比模型2與模型6可以發現，兩者的回歸系數均為正，且模型5中P值為0，說明電力消費與CDM數量存在強烈的正相關。這是因為地區電力消費大，對于像我國這樣的發展中國家來說，意味著產生電力的煤炭等燃料消耗必然隨之變多，這時CDM項目可獲利的空間在該地區也大大增強，投資并應運而生了。

在模型1的基礎上，根據模型3的結果，其在5%的范圍內接受了檢驗，可以判斷：第三產業的發達程度與CDM數量存在負相關，盡管從模型6可以看出P值相對較大，但是對于總體期望而言，負向效應還是較強烈。第三產業發達程度往往與地區的富裕程度成正比，這也很好地驗證了假設。

綜合考量模型4、模型5、模型6，假設4即外商投資與CDM項目存在U形也是完全成立的。模型4中FDI這一估計量的系數為負，而加入FDI的平方項后，由模型5看出其估計量的系數為正且在5%的水平下接受檢驗。模型6中各系數與模型5的結果也具有類似特征。以上檢驗結果充分說明外商投資對CDM項目的影響為非線性U型。這表明隨著外商投資的不斷增加，能源技術不斷地注入，CDM項目投資邊際成本越來越大，可獲利機會越來越少，CDM項目呈下降的趨勢，當到達一定程度后，外商投資越多，會使交易成本會隨之減少，從而增大了投資的利潤，導致CDM項目數反向呈上升趨勢。

四、結論與政策啟示

一直以來，對于CDM項目分布結構內生機制一直沒有得到清晰地解釋。本文通過一系列可能假設以及引用負二項式模型，從理論和實踐兩方面對其進行了研究。得到以下幾點結論：①我國CDM項目主要集中在西部區域，相對較廉價的能源技術，為CDM項目的開展提供了契機；②CDM項目的分布與能源消耗尤以電力消耗存在密切關系，電量消耗的增多將拉動CDM項目的進程；③地區第三產業發達程度將在一定范圍內造成CDM數量發生變化；④外商投資對于CDM項目存在多種影響，總體呈U型關系。

以上CDM分布結構內生機制的研究對我國具有一定的啟示作用：

第一，政府CDM項目調控重點應該集中在CDM項目較多區域，如云南、四川等地。CDM項目的聚集一方面表明該地區實施清潔發展機制邊際成本較低，另一方面說明該地區實施CDM項目的外部環境優勢相對其他地區較為明顯。在這些地區，政府可利用其獨特的地理環境與優勢，鼓勵積極開展調控與CDM相關的招商引資項目，如在云南某些縣市利用其水利CDM項目優勢，重點建設該地區可發展的水利CDM項目。努力在順利完成我國碳減排目標之時可使總成本達到最低，使資源達到最優配置。

第二，應當加快制定出臺有效的政策方案，引導我國CDM項目的實施。如針對CDM項目提供資金、稅收支持，鼓勵扶持某些實施CDM項目外部優勢明顯但招商力度相對薄弱的區域，如四川貴州等區域。健全財稅金融政治體系，推動外商形成合理的投資心態。同時，加強各地區對碳減排意識的形成，發揮各地區的優勢以及CDM項目所產生的投資誘發效應。此外，繼續加強我國清潔發展機制（CDM）的節能減排的技術能力，如引進歐美CDM項目中較為先進的減排技術與方法，使我國能夠更深層次、更大范圍地參與到全球范圍內清潔發展機制的合作之中。

第三，針對我國基于CDM項目的碳交易在國際上處于交易鏈低端，參與程度較低，應加快推進中國碳交易市場的建立。根據我國各地區CDM項目分布情況，輔以適當的交易體制，如將期權期貨交易方式引入到我國碳交易市場建立之中，鼓勵在CDM項目發達的西部先建立起較為完善的碳交易市場，運用配額與市場交易相結合的方式，為我國碳交易市場初始價格進行制定，使我國碳市場真正與國際市場相接軌，擺脫目前我國在國際市場上的不合理的交易局面。在優化CDM項目分布結構的基礎之上，實行統一的管理和集中調度，真正實現我國低碳排放目標。

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［責任編輯：余志虎］

The Regional Distribution Structure of Clean Development Mechanism(CDM)Projects—An Empirical Study on the Panel Data at Provincial Level in China

ZHU Zhi-ming，HE Bing-yan，SHEN Tian-miao
（School of Business，Hohai University，Nanjing 211100，China）

The clean development mechanism(CDM)is the need for China to achieve low-carbon economic development.Ac?cording to the analyses on the number of CDM projects in 31 provinces，autonomous regions and municipalities of China during the year of 2007 to 2012，drawing discrete nonlinear model-negative binomial model and applying panel data to make a re?gression analysis on the regional distribution structure of CDM in China，the study shows that per capita GDP，electricity con?sumption，development level of the tertiary industry and foreign investment have an impact on the distribution structure of CDM projects.Among them，the per capita GDP and the development level of the tertiary industry have a negative effect on the distribution structure of CDM projects，while the electricity consumption plays a positive role in the distribution structure of CDM projects.Meanwhile，the relationship between the foreign investment and the CDM projects presents the nonlinear U shape.Finally，the paper proposes policy suggestions from reduction of carbon emission and establishment of carbon trading market in China.

CDM；electricity consumption；foreign investment；per capita GDP；negative binomial model

F205

A

1007-5097（2014）08-0046-06

●中國經濟

10.3969/j.issn.1007-5097.2014.08.009

2013-10-29

國家社會科學基金項目（09BJL046）；江蘇省社會科學研究項目（13SQC-037）

朱智洺（1970-），女，江蘇姜堰人，副教授，碩士生導師，博士，研究方向：國際貿易，國際金融；

何冰雁（1990-），男，安徽南陵人，碩士研究生，研究方向：金融學；

沈天苗（1990-），女，江蘇揚州人，碩士研究生，研究方向：國際貿易。