福建省碳排放綠色貢獻的影響因素探究

(中國海洋大學經濟學院 山東 青島 266100)

一、引言

近代，隨著資源的大規模開發和利用，陸地資源日益枯竭，世界各國把發展的目光轉向海洋。中國擁有廣闊的海洋領土，沿海地區擁有豐富的海洋資源，發展海洋經濟已逐漸成為我國新的經濟增長點。在改革開放之后,中國的海洋經濟政策體系初步建立。黨的十一屆三中全會確定了經濟發展為中心的政策，此時政府采取了不平衡的發展戰略，東部沿海地區由于區位優勢得到優先發展，此時的政策重心更多集中在經濟發展上。1991年以后，我國海洋政策體系更完善，政策覆蓋面更廣，對以前政策也做出一定的補充[1]。這一階段的政策強調保護海洋生態資源，促進人與自然的和諧發展；國家政策還通過綜合利用海岸帶管理，體現了對陸地或海洋進行總體規劃的理念。1995年7月，國家發布了《國家海洋發展規劃》，其目的是安排海域和各種資源的開發利用。1996年3月,國家海洋局發布了中國21世紀海洋行動計劃議程,為海洋資源開發和環境保護提出了指導原則和框架。2003年，國家頒布了“國家海洋經濟發展規劃綱要”，這是中國海洋經濟發展的第一個指導方針，確立了中國海洋經濟發展到2010年的愿景。2008年2月7日，國家發布了“國家海洋開發規劃綱要”，這是中華人民共和國成立以來的第一個海洋區域總體規劃。2009年，胡錦濤主席在山東半島視察時提出了建設藍色經濟區的戰略，該戰略不僅闡述了區域海洋經濟總體發展的規劃思路，而且體現了國家行動的基本理念。自2009年以來，國家先后出臺了一系列區域性海洋經濟規劃，有些上升至了國家戰略的高度，如《浙江海洋經濟發展示范區規劃》、《廣東海洋經濟綜合試驗區發展規劃》和《福建海峽藍色經濟試驗區發展規劃》等等。黨的十八大報告中，生態文明的建設被放到了重要位置。改革開放以來中國經濟飛速發展，但隨之而來的環境問題不容忽視。工業、農業生產以及生活垃圾造成了大氣、土壤及水體污染物超標。不僅直接影響了居民生活質量，也對經濟的可持續發展造成阻礙。在建設海洋強國的道路上，要把協調可持續的發展理念不斷融入經濟、文化、社會的建設的方方面面。中國政府十分重視海洋資源的統計計算和相關研究，根據中國海洋統計年鑒，中國的海洋經濟(包括海洋產業和海洋相關產業)的統計覆蓋面大于其他國家。根據《全國海洋經濟發展“十二五”規劃》，到2015年，中國海洋經濟產出將占國內生產總值的10%。根據這一計劃，中國將推進三個重點海洋經濟區的建設：環渤海地區、長江三角洲地區和泛珠江三角洲地區，以此來培育一系列海洋經濟增長極。

福建省憑借著優越的區位條件和豐富的海洋資源成為我國的海洋經濟大省。福建海岸線長3752公里，全省共有大小港灣125個，可建萬噸級以上泊位的深水岸線長210.9公里，發展海洋經濟具有得天獨厚的優勢。多年來，在政府的正確引領下，福建省的海洋經濟發展形勢良好。“十一五”期間，福建海洋生產總值年均增長16.7%，2010年達3680億元，占全國海洋生產總值的9.6%，居全國第五位；海洋漁業、海洋交通運輸、濱海旅游、海洋船舶、海洋工程建筑五個傳統海洋產業優勢明顯，海洋生產總值占地區生產總值的比重達25%，海洋經濟已成為福建省國民經濟的重要支柱。然而，福建省的海洋經濟發展也同時存在著海洋產業層次低、海洋科研成果轉化力不足、海洋資源結構利用不合理以及近岸海域生態和環保壓力等問題。要使海洋經濟協調可持續發展，需要政府進一步的陸海統籌規劃。《福建海峽藍色經濟試驗區發展規劃》于2012年11月發布，目的是提升海洋綜合管理水平，使海洋經濟又快又好地發展。為了對該政策的環境效應做出相應評價，本文使用福建省9個地級市2009-2017年的面板數據，運用雙倍差分法，構建了評價指標，即碳排放綠色貢獻系數；并選擇了一系列的控制變量，構建了相關模型并進行了穩健性檢驗。本文通過量化“綠色貢獻”來評估政策的效果，這對其他省市綠色政策今后的制定和實施提供了借鑒。

二、研究方法與模型構建

(一)雙倍差分法

福建省藍色經濟區規劃實施于2012年11月，產生了一個自然實驗，而雙倍差分法是評估政策平均效應時常用的方法。該方法使用的前提是若不考慮政策的實施，實驗組和控制組的被解釋變量須有相同的變化趨勢。這種情況下，雙倍差分法才能有效度量政策實施后的凈效應。考慮到我國每個省的地理、文化和政策背景接近，因此選取福建的所有地級市的數據作為面板數據是合理的。

(二)模型構建

《福建海峽藍色經濟試驗區發展規劃》的實施區域是福州市、廈門市、漳州市、泉州市、莆田市和寧德市，我們把這六個地級市作為實驗組；龍巖市、三明市和南平市作為控制組，引入組別虛擬變量di，若該城市屬于政策實施區域，即實驗組，那么該城市的di=1;否則該市di=0。該戰略實施于2013年，設定時間虛擬變量dt，政策實施之前，地級市的dt=0，政策實施以后，地級市的dt=1。因此福建省的面板數據可以分為四類，即政策實施之前的實驗組，dt=0，di=1；政策實施之前的控制組dt=0，di=0；政策實施之后的實驗組dt=1，di=1；政策實施之后的控制組dt=1，di=0。組別虛擬變量和時間虛擬變量相乘得到交互項didt是政策的實施變量。考慮到異方差和變量之間量綱的差別，本文對所有控制變量和被解釋變量取對數，構建模型如下：

ln(yit)=α0+δ0dt+δ1di+δ2dtdi+α1ln(xit)+vi+uit

上式中，(i表示非觀測的固定效應，xit為本文的控制變量。綠色貢獻是指某一地區當年GDP占同期全國GDP的比例與資源消耗或污染物排放數量占同期全國資源消耗或污染物排放比例的比值[2]。根據王金南文章中的COD排放指標，我們構建了本文的被解釋變量——碳排放綠色貢獻系數(CGCC)=經濟貢獻率/碳排放貢獻率:Y=CGCC=(Gi/G)/(Pi/P)

上式中，Gi，Pi分別為福建各地級市的GDP與CO2排放量，G、P分別為福建省總的排GDP與CO2排放量。

三、實證分析

(一)變量的選取及描述性統計

閱讀相關文獻后，經過相關實證分析，本文最終選取了四個控制變量構建福建省的碳排放綠色貢獻模型[3]。控制變量及被解釋變量詳細描述見表1。

表1 變量名稱及說明

注：各地級市碳排放數據由作者根據《中國能源統計年鑒》及福建省各地級市統計年鑒數據計算所得，除碳排放數據以外，其余數據均來自《福建省統計年鑒》及福建省各地級市統計年鑒。

產業結構(ind)。我們用工業GDP和GDP的比值來計算產業結構。在我國，工業能源消費可以占到全部終端能源消費的60%以上，原煤、原油、天然氣等化石能源的燃燒是導致CO2等溫室氣體排放量大幅增加的原因。因此，我們預期產業結構的增加會降低碳排放綠色貢獻系數[4]。

研發強度(rd)。我們用該地區研發經費支出來反映研發強度。一般而言，研發強度可以反映技術進步的程度。一方面，技術進步通過提高能源利用效率，即降低單位GDP能耗來降低碳排放系數；另一方面，研發帶來的技術進步會促進經濟增長，從而進一步增加了能源的需求[5,8]。

地區開放度(open)。本文用外商直接投資額來反映地區開放程度。外商投資對碳排放的影響是不確定的。一方面，外商會給被投資國家帶來先進的生產儀器和技術，促進產業的合理分工從而減少污染物排放，改善環境問題；研究也表明，一些外商會把對環境污染程度高的企業轉移到發展中國家，從而對被投資國家的環境產生了不可忽視的負面影響[6]。

城市化率(urban)。城市化進程會伴隨著一些工業企業聚集在城市周圍、私家車保有量的增加和人口的聚集。工業生產會排放大量CO2，汽車尾氣以及城市居民供暖也會產生大量溫室氣體，因此我們預期城市化率會降低碳排放綠色系數[7]。

本文選取了福建省2009-2017年9個地級市的面板數據，各變量取對數后的描述性統計如表2所示。

表2 變量描述性統計

注：數據來源于《中國能源統計年鑒》、《福建省統計年鑒》及福建省各地級市統計年鑒。

(二)計量估計結果及分析

考慮到數據的可得性，本文采用福建省各地級市2009-2017年的面板數據，運用雙倍差分法估計了藍色經濟區規劃的凈效應。表3是使用stata15.1的計量結果。本文逐步引入控制變量，第(1)列沒有引入任何控制變量，第(2)列至第(5)列逐步引入了地區開放度、城市化率、研發強度和產業結構四個控制變量。

本文核心解釋變量didt的符號顯著為正，說明福建藍色經濟區規劃的實施對相應區域內的碳排放綠色貢獻有著正面的影響。分組虛擬變量di的系數顯著為負，說明在時間不變的前提下，政策實施城市的碳排放綠色貢獻低于區域外的城市。時間虛擬變量dt的系數為負，其顯著性隨著控制變量的加入而逐漸消失，說明在不考慮政策實施的情況下，福建省碳排放綠色系數不隨時間而變化。

就控制變量而言，地區開放度(lnopen)的系數隨著控制變量的加入顯著為正，說明外商投資和碳排放綠色貢獻正相關。城市化率(lnurban)的系數在1%的水平上顯著，符號為正，說明城市化率的提高有利于碳排放的降低。研發強度(lnrd)的系數在1%的水平上顯著為負，說明研發經費支出的增加降低了福建省碳排放綠色貢獻系數，即在2009-2017年間，研發活動整體上沒有對碳減排起到正面的影響。產業結構(lnind)的系數顯著為負，說明工業增加值比例的提高不利于福建省的碳減排。

表3 計量估計結果

注：***，**，*分別表示通過1%，5%和10%的顯著性水平檢驗，系數下方括號內的數值為t值。

(三)穩健性檢驗

表3結果反映了2009-2017年，即政策實施五年的平均效應，為了排除偶然性結果，從而驗證模型的可靠性，我們通過在stata15.1中改變時間窗口，從而分別得出福建省藍色經濟區政策實施1年-5年的平均效應，如表4所示。

核心解釋變量didt的系數顯著為正，隨著實施年份的逐漸增加，其值由0.7逐漸變小，第五年時接近0.5，說明政策的實施提高了實驗組的綠色貢獻系數約e0.5。組虛擬變量di的系數顯著為負，隨著時間的增加逐漸接近-0.6，說明在時間點一定的前提下，實驗組比控制組的碳排放綠色貢獻系數低e0.6，隨著政策的實施，實驗組的綠色貢獻系數逐漸增加，最后和控制組趨于相同。四個控制變量的符號均不隨時間變化，且顯著性逐漸提高，說明我們構建的模型通過了穩健性檢驗，是可靠的。

表4 穩健性檢驗

注：***，**，*分別表示在1%，5%和10%的水平上顯著顯。

四、結論

自2009年以來，中國沿海省份陸續出臺了相關的沿海地區發展規劃，把環境保護放到重要位置，以促進經濟協調可持續發展。《福建海峽藍色經濟試驗區發展規劃》于2012年11月出臺。本文運用雙倍差分法，從碳排放綠色貢獻的角度探究了政策實施的環境效應。考慮到實施時間和數據的可得性，本文選取了福建省9個地級市2009-2017年的面板數據，通過一系列的實證檢驗，最終確定了與碳排放綠色貢獻系數顯著相關的四個控制變量，從而構建了本文的模型。在實證方面，我們首先采用了逐步加入控制變量的方法，表3顯示各解釋變量的符號是穩定且顯著的；其次，我們做了穩健性檢驗，即檢驗了戰略實施一年、兩年、三年、四年、五年的動態平均效應，表4顯示各解釋變量的符號和顯著性均無明顯變化。因此，本文構建的模型隨時間變化的穩定性較高，和福建省的情況吻合得比較好。我們有如下結論，福建省藍區發展規劃顯著地提高了實施區域內的碳排放綠色系數，即對碳排放的降低有正面的貢獻；不考慮時間的變化時，政策實施區域內的碳排放綠色系數普遍低于實施區域外，但隨著政策的實施，實施區域內的綠色系數水平逐漸和實施區域外的系數水平相等，即該政策實施前，藍區內的環保水平低于藍區外，但隨著政策的實施，藍區內外的環保水平接近一致；城市化率和外商投資量的提高有利于碳排放的降低，而產業結構和研發經費數量的提高對藍區內的環保水平沒有起到正面貢獻。