中國清潔電力發展對二氧化碳排放的空間效應及影響路徑研究

王璐，方行明

（西南財經大學經濟學院，四川成都 611130）

引言

大氣中溫室氣體濃度升高帶來的氣候變暖和極端天氣事件頻發等一系列環境問題使各國逐漸意識到減排的迫切性[1]。作為一個負責任的大國，中國近些年來一直倡導綠色發展并積極參與國際各項環保工作，努力實現國內經濟增長與碳（CO2）排放之間的脫鉤關系。近期，“2060 碳中和”目標的提出更是對中國的低碳任務提出了明確要求。雖然中國已于2018 年實現全國碳排放強度比2005 年下降45.8%，基本扭轉了溫室氣體排放快速增長的局面①數據來源：《中國應對氣候變化的政策與行動2019 年度報告》，參見：http://www.ncsc.org.cn/yjcg/cbw/201912/P020191202625356887110.pdf。，然而，全國CO2排放總量卻仍處于波動上升當中。這說明，從CO2排放總量角度，剖析溫室氣體減排路徑至關重要②溫室氣體中最主要的組成部分為二氧化碳，故本文采取二氧化碳排放等同于碳排放這一設定。。

同時，隨著國家能源安全形勢的進一步嚴峻，清潔能源與溫室氣體排放的關系逐漸受到重視[2]。尤其是對煤炭高度依賴的中國電力行業而言，發展清潔能源關鍵在于實現電力行業的低碳轉型。國家統計局數據顯示，2014—2019 年我國電力產量不斷擴大，清潔發電占總發電量的比重也在逐年提高。這表明清潔電力③清潔電力指利用特定的發電設備（如水力發電機組、太陽能光伏電池等），將水能、太陽能等可再生能源轉化成的電能。另外，本文清潔電力也包括核電。發展在減少CO2排放方面將發揮越來越重要的作用。然而，事實上直到2019 年，中國仍有約70%的電力來自化石能源。這意味著在經濟高質量發展的過程中，必須不斷提高清潔電力的比例，以能源轉型驅動碳減排。在上述背景下，本文將克服現有研究的不足，對中國清潔電力發展與CO2排放之間的長期關系進行實證考察，從而為中國CO2減排提供科學的經驗證據。

1 文獻回顧

目前，學術界關于清潔能源與CO2排放關系的實證研究主要形成兩種觀點：一種觀點認為，清潔能源發展有利于減少CO2排放，如國內學者林美順研究發現增加清潔能源消費是降低CO2排放的主要動因之一[3]。該觀點與魯萬波等[4]以及彭水軍等[5]的研究結論一致。國外學者Baek 等通過多變量協整向量自回歸研究發現核能有助于減少國家的CO2排放[6]。Shafiei 等利用STIRPAT 模型實證得出可再生能源的消費減少了CO2排放的結論[7]。另外一種觀點認為，清潔能源發展并不能顯著減少CO2排放。例如，國內學者徐斌等使用中國30 個省份的面板數據，研究認為從線性角度來看清潔能源發展并不會顯著降低CO2排放量[8]。國外學者Jaforullah 等[9]以及Kahia 等[10]分別通過格蘭杰因果關系檢驗和面板向量自回歸（PVAR）方法發現，CO2排放水平與可再生能源消費無關。

綜合來看，研究結論的不同導致各自對應的政策含義也不明晰。只有明確結論相悖的原因，克服現有研究的不足，才能制定出符合中國國情的清潔能源發展戰略，幫助中國順利實現碳達峰與碳中和。而根據已有學者觀點，悖論原因主要在于：第一，研究對象、研究方法以及使用數據時間跨度的不同[4]；第二，研究期間某些能源對一個國家的重要性發生了改變[11]；第三，所建模型中遺漏其他影響CO2排放的重要變量[9]。除此之外，我們認為現有研究的不足還表現在以下方面：

第一，清潔電力發展對CO2排放可能表現出不同的階段性影響。發展前期，受限于開發技術與相關基建的不成熟，清潔電力僅在可再生能源豐富的西南、西北地區得到大規模生產消費，其他區域的經濟發展仍然依托于化石能源，小規模清潔電力發展帶來的減排量不足以抵消大規模化石能源消費帶來的增排量。另外，由于西南、西北地區清潔電力快速發展，會產生逆向激勵，誘使該地方政府發展高能耗高排放產業，從而造成清潔電力發展并不會帶來CO2排放的大幅減少反而整體上表現為促增效應的局面。然而，等發展到一定階段之后，技術突破可使各地的清潔能源得到充分開發，加上存儲、運輸等基礎設備的完善使清潔電力可以運往各地，此時化石能源消費比例會大幅下降。此外，隨著社會進步居民對物質的追求會轉向環境訴求，迫使政府放棄高污染企業轉而發展綠色產業。當清潔電力發展帶來的減排效益超過化石能源消費帶來的增排效應，就會降低CO2排放總量。因此，清潔電力與CO2排放之間可能并非僅僅是簡單的線性關系，二者之間的長期關系需要使用特殊的非線性計量模型來確定。

第二，在大氣流動及產業轉移等因素的影響下各區域CO2排放理應具有較強的空間相關性[12]。這意味著在研究中國清潔電力發展與CO2排放的長期關系時，需要考慮CO2排放自身的空間溢出效應。另外，中國各地之間存在資源共享、產業互助、經濟互動、污染共治等聯動現象，能源消費、產業結構、經濟發展水平等經濟要素對省域間CO2的影響必然也存在空間效應，通過對各因素溢出效應的細致分解，才可以從全局角度，為國家制定清潔能源發展政策提供針對性的政策建議。但是，現有研究在考察清潔能源發展與CO2排放的關系時大多采用了截面數據模型或者傳統的面板數據模型，沒有考慮到空間要素，這會降低結果的準確性。

第三，盡管少數研究就清潔能源發展對CO2排放的影響機制進行了理論闡述，但其中存在的作用機制尚未進行規范的實證檢驗，使得其中的機理分析缺乏嚴謹性，從而無法準確理解清潔能源發展驅動CO2減排的傳導路徑。

為克服上述研究的不足，本文以1998—2018 年中國省級面板數據為研究樣本，將基于空間杜賓模型（SDM）及中介效應模型就清潔電力發展與CO2排放的長期關系及其傳導途徑進行系統的實證考察，最終提出具有針對性且符合中國實際的清潔能源發展建議。

2 模型構建與數據說明

2.1 基準模型構建

理論上，中國各區域間經濟聯系日益緊密，空間聚集現象愈加明顯，模型構建時既要思考CO2排放的空間溢出效應，也要考慮清潔電力發展帶來的空間溢出效應。另外，其他對CO2排放產生影響的經濟變量也可能存在空間溢出效應，故SDM 適宜作為本文研究的基準模型。本文基于STIRPAT 模型[13]和地理學第一定律[14]，將基準SDM 模型擴展為式（1）：

其中，i、t分別代表中國30 個省份截面單位（不包含西藏、港澳臺數據）和年份，j表示i省份的相鄰省份；ln CO2表示取對數處理的CO2年排放總量；W是衡量中國30 個省份之間聯系的空間權重矩陣；CE 為核心解釋變量，即清潔電力發展水平；X為一組相關控制變量；β0～β6為待估系數；ε為隨機擾動項。

2.2 數據來源與說明

本文共收集了1998—2018 年全國30 個省份的相關統計數據，數據來源于1999—2019 年的《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國人口與就業統計年鑒》。另外，對于《中國統計年鑒》上部分缺失數據通過查找各省份統計年鑒進行補齊。主要變量的解釋與說明及描述性統計結果分別如表1、表2 所示。

表1 主要變量的衡量方式與數據處理

表2 描述性統計結果

2.3 空間權重矩陣

考慮到地理距離空間權重矩陣或經濟距離空間權重矩陣僅體現了地理因素或經濟因素對CO2排放空間分布特征的影響，本文參考邵帥等[16]的研究，令W=ωW1+(1-ω)W2，構造了基于省域的地理距離與經濟距離的嵌套空間權重矩陣（W）。其中，ω表示地理距離空間權重矩陣（W1）的權重且取值為0.5；其中，W1的元素Wij取值為區域i與區域j經緯度距離平方的倒數；W2表示經濟距離空間權重矩陣，其元素Wij為i與j區域1998—2018 年人均GDP 年均值絕對差值的倒數。

3 主要結論與穩健性分析

3.1 CO2 排放的空間相關性檢驗

在回歸之前需要對中國省域CO2排放的空間相關性進行檢驗，以判定前文所構建的基準模型是否恰當。檢驗方法主要是計算歷年全局Moran’sI指數和觀察平均局部Moran’sI散點圖。表3 說明在權重矩陣W下中國1998—2018 年Moran’sI的值均為正且伴隨概率均通過5%水平的顯著性檢驗，這說明中國各省份CO2排放表現為正的空間依賴性。另外，觀察圖1，1998—2018 年中國平均CO2排放值的Moran’sI的系數為0.423，且30 個省級區域有22 個區域處于一、三象限。進一步證明中國省域CO2排放數據呈現“低—低”“高—高”的空間集聚特點。因此，本文所建模型具有合理性。

圖1 中國CO2排放的Moran’s I散點圖

表3 中國省域CO2排放全局Moran’s I指數

3.2 非線性關系是否存在？

表4 報告了中國省域清潔電力發展對CO2排放影響的空間計量分析結果。參照邵帥等所使用的方法[16]，第（1）、（2）和（5）列僅考慮了核心解釋變量（清潔電力發展）和STIRPAT 模型包含的基本變量（經濟增長、衡量人口特征的城市化、共同衡量技術水平的能源強度和研發強度）對CO2排放的影響，第（3）、（4）、（6）列則在此基礎上加入了其他控制變量。除了第（2）、（4）列使用的隨機效應回歸，其余結果均為固定效應回歸。基于面板數據特征以及控制變量選擇的全面性，我們重點關注第（6）列雙固定效應回歸結果。

表4 顯示CO2空間滯后項的系數通過1%的顯著性檢驗，說明CO2的確存在顯著的空間溢出效應，說明我們選擇此計量模型是符合現實經濟的。具體來看，CO2排放空間滯后項的系數為0.277，表明本地區域的CO2排放每增加1 個單位，會向其他地區溢出0.277 個單位。正如Anselin 所言，空間數據都有可能存在空間自相關性[17]，本文證明CO2排放數據也不例外。主要原因在于CO2排放會受到區域間重工業產業轉移、碳排放權交易以及能源利用區域調動等因素影響，使其存在一定的空間自相關性且表現為正向空間溢出效應。同時，表4 各列結果均表明，清潔電力發展的一次方和二次方系數均在1%的水平上顯著，即中國清潔電力發展與CO2排放之間存在顯著的倒U 形關系。這說明在早期階段，清潔電力發展沒有起到顯著減少CO2排放的作用；而到了后期階段，清潔電力發展有助于減少CO2排放。原因在于發展前期，不成熟的清潔能源生產、傳輸及利用等方面的技術以及小規模的產量消費量會導致CO2增加成為清潔能源建設出現的“副產品”。另外，清潔電力發展在我國呈現出明顯的區位差異，這導致西部地區由于清潔電力量豐價低，減排壓力明顯小于其他地區，反而使政府發展高耗能高排放企業。但從長期來看，建設清潔能源技術會逐漸走向成熟，清潔電力行業規模擴大，有望改變以化石能源為主的能源消費結構，此時大規模的清潔電力消費帶來的減排量足以抵消化石能源消耗產生的CO2排放。另外，化石能源使用帶來的CO2大量排放和能源安全問題，已經使政府意識到削減煤炭和石油消費、擴大清潔能源使用的重要性和緊迫性。社會基本矛盾的轉變意味著消費者對環境質量也提出進一步要求，企業也逐漸轉向綠色生產，保持與國家發展步調基本一致。最終，隨著清潔電力生產規模不斷擴大，發展到一定階段之后，其對CO2排放的促減效應會超過其促增效應。

表4 清潔電力發展與CO2排放非線性關系的回歸結果

其他控制變量系數的正負號及顯著性也基本符合預期。從表4 第（6）列的結果來看，實際人均GDP系數顯著為正，表明CO2排放隨著經濟增長而增加。值得一提的是在基準回歸之前本文已在式（1）中加入了人均GDP 的二次項驗證環境庫茲涅茨（EKC）理論是否適用于現在的中國。遺憾的是其回歸系數并未通過顯著性檢驗，表明中國尚未實現經濟增長與CO2排放的完全“脫鉤”[18]。能源強度、能源消費結構、產業結構以及城市化回歸系數同樣在1%的水平下顯著為正，表明這些因素與CO2排放之間存在正相關關系。與大多數關于產業結構與CO2排放關系的研究結論一致[19,20]，本文也發現第二產業比重增加會增加CO2排放。煤炭消費比重增加對CO2排放具有顯著的促增效應[15]。中國大部分地區的城市化和工業化仍處于加速推進階段，城市人口的增加以及工業產值的增加會催生汽車需求、房地產建設等最終帶動化石能源的消費需求[21]。研發強度對CO2排放的影響顯著為負，說明技術創新有望成為低碳經濟發展的關鍵助力。

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 采用新的空間權重矩陣

本小節穩健性檢驗方式主要是針對所建的空間權重矩陣。將嵌套權重空間矩陣分別替換成地理距離權重矩陣（W1）和經濟距離權重矩陣（W2）進行回歸，其檢驗結果如表5所示。可以看到，空間自相關系數項（W·ln CO2）仍在1%的水平下顯著，而且清潔電力發展與CO2排放之間仍然存在顯著的倒U 形關系。因此，前文的基準分析具有較強的穩健性。

表5 穩健性檢驗結果（一）

3.3.2 重新衡量被解釋變量與核心解釋變量

重新衡量變量也是穩健性檢驗的常用方法之一，因此，我們進一步嘗試了替換被解釋變量和核心解釋變量的方法。關于被解釋變量，我們用CO2排放強度（CO2F）取代CO2排放總量（ln CO2）；關于核心解釋變量，采用取對數處理的清潔電力總產量（ln CE）衡量清潔能源發展水平。表6 結果證實了清潔電力發展與CO2排放之間的倒U形關系是相對穩健的。另外，被解釋變量的空間滯后項通過了1%的顯著性檢驗且系數保持為正，這說明本文所構建的空間計量模型也是合適的。

表6 穩健性檢驗結果（二）

4 進一步研究

4.1 空間效應分解

為了系統全面地理解空間計量模型的回歸意義，不僅要解釋基準回歸中被解釋變量的空間滯后項和解釋變量的系數，還應揭示各個解釋變量的空間溢出效應。其中，最常見的方法為Lesage 等[22]以及Elhorst[23]提出的偏導數分解法。因此，本文對中國清潔電力發展影響區域CO2排放的空間溢出效應進行詳細分解并同時報告了其他解釋變量的直接效應、間接效應和總效應。分解與估計結果如表7 所示。

表7 清潔電力發展對CO2排放影響的空間效應分解

從解釋變量的直接效應來看：直接效應跟表4 基準回歸系數相比，區別在于其包括反饋效應（指i地區某變量對j地區的影響反過來又會影響i地區）。本區域清潔電力發展與本地CO2排放之間呈現倒U 形曲線關系。能源強度、經濟增長、產業結構和能源消費結構的直接效應大于表4 中的系數，說明這些變量均存在正向的反饋作用，即本省份的能源效率降低、經濟發展水平提高、產業結構與能源消費結構的調整對自身CO2排放產生的影響會傳遞給鄰近省份，再把鄰近省份的影響傳回該區域自身，最終強化了這些變量與CO2排放之間的正相關關系。同樣，技術水平通過負向反饋效應，使其最終作用于本地的直接減排效應增強。城市化水平表現為負向反饋效應，但整體上，隨著當地城市化水平的提高，該地CO2排放量會增加。

基于解釋變量的間接效應層面：j區域清潔電力的發展與i地區的CO2排放之間也呈現倒U 形關系。綜合直接效應以及間接效應來看，清潔能源的長期發展無論是對本地區還是對所能輻射到的區域而言，均存在一個拐點，即清潔能源發展前期會增加自身以及相鄰地區的CO2排放，而一旦發展水平跨越“門檻值”，就會對所能輻射到的所有地區產生減排效益。能源強度、經濟增長和產業結構對CO2排放影響的間接效應均在1%的顯著性水平下為正。這說明相關部門在開發清潔能源中要堅持區域協作，共同規劃產業布局與制定經濟發展規劃，最終通過各種效應強化效果形成效益最大化。但是有望成為全國碳減排關鍵助力的研發強度因素卻沒有表現出顯著的間接效應，這說明各地在區域合作方面可能還存在技術壁壘。另外，城市化水平與能源消費結構對周邊地區也不存在明顯的輻射效應。這充分說明中國在碳減排工作中還存在地域分割現象，區域合作還有待進一步深化。

從各解釋變量的總效應來看，全國清潔電力發展與CO2排放之間呈顯著倒U 形關系。能源強度增加、煤炭消費比重升高、經濟增長和第二產業產值占GDP比重提升均會顯著增加中國的CO2總排放量。目前，城市化水平和研發強度對省域CO2排放的總效應暫時無法確定。

4.2 清潔電力發展對CO2 排放的影響機制

上文分析了中國清潔電力發展與CO2排放之間的倒U 形關系，并重點探討了各因素影響CO2排放的空間溢出效應。接下來的關鍵問題在于論證清潔電力發展影響CO2排放的傳導途徑。本小節借助中介效應模型對作用機制進行識別檢驗。

基于機理分析，我們認為清潔電力發展可能通過能源消費結構調整、產業結構升級、能源利用效率改變以及技術進步四種途徑影響CO2排放。第一，對于能源消費結構調整而言，清潔電力發展與能源消費結構之間應具有倒U 形關系。清潔能源發展前期會伴隨基礎設施建設，從而會增加水泥、煤炭、鋼鐵等高能耗產品的需求，導致化石能源消費增加。發展后期，清潔能源得到規模生產，能源消費結構必然由煤炭等化石能源逐漸轉向清潔能源消費。第二，對于產業結構升級而言，清潔電力發展與產業結構之間可能也存在倒U 形關系。同理，由于發展前期的基礎設施建設和可能存在的逆向激勵，反而會帶動第二產業的發展，但隨著技術逐漸成熟，第三產業尤其是綠色產業產值會得到大幅增加。隨著產業結構轉向第三產業，清潔電力發展則有助于減排；反之，則會增加CO2排放。第三，清潔能源發展過程中可能會通過多種途徑影響到能源使用效率而最終影響到CO2排放。第四，清潔能源發展需要技術支持，會迫使各地進行技術創新，實現清潔能源的生產消費。這在很大程度上會推動綠色技術進步，使清潔生產的技術和工藝得到推廣應用，從而有利于清潔生產和末端治理[24]，最終實現CO2減排。可見，清潔電力發展會通過影響能源消費結構、產業結構、能源強度和研發強度，最終傳導到對CO2排放的影響。本文使用中介效應模型對上述機理和傳導路徑進行識別檢驗。借鑒杜運周等的相關研究[25]，構建了如下中介效應檢驗模型。

其中，X為控制變量組成的向量集；M為可能的中介變量，包括能源消費結構（ENS）、產業結構（IND）、能源強度（ENE）和研發強度（ln RD）；D為虛擬變量，取值0 或1。當變量M為能源消費結構（ENS）和產業結構（IND）時，D取值為1；當M為能源消費強度（ENE）和研發強度（ln RD）時，D取值為0。根據中介效應模型的原理[26]，若系數α3、γ2或γ3（D為0 時則要求γ2顯著，D為1 時則要求γ3顯著）、β3均顯著，并且系數β3較α3絕對值變小或顯著程度下降，則表明通過檢驗，驗證的影響機制成立。

中介效應模型的估計結果見表8，其中式（4）中清潔電力發展平方項的系數β3對應表4 中的基準回歸系數。通過表8，我們發現，將能源消費結構視為中介變量時，式（2）～式（4）中清潔電力平方項的系數均顯著為負，且式（4）中CE2的系數與式（2）相比絕對值有所下降，符合判斷標準，說明能源消費結構升級具有部分中介作用[27,28]，且符合邏輯機理，其與清潔電力發展之間也存在倒U 形的長期關系。同理，能源強度也符合中介效應成立的判定準則，說明清潔電力發展過程中伴隨的能源利用效率轉變也是影響CO2排放的作用機制。最后，對于產業結構和研發強度這兩個潛在中介變量，式（3）表明兩者關于清潔電力發展的回歸系數并不顯著，據此可以判定產業結構和研發強度的中介作用并不顯著。

表8 清潔電力發展影響CO2排放的機制檢驗

5 結論與建議

本文基于中國30 個省份1998—2018 年的面板數據，采用空間計量模型實證分析了清潔電力發展對CO2排放的非線性影響，并采用多種形式的穩健性檢驗驗證了兩者之間倒U 形關系的穩健性。進一步，采用求偏導數形式的方法對中國相關經濟變量影響本地區和鄰近區域CO2排放的各種空間效應進行分解。最后，利用中介效應模型對清潔電力發展影響CO2排放的作用機制進行了檢驗。基本結論如下：第一，中國省域的CO2排放呈現顯著的空間依賴性，相互之間存在正向的空間溢出效應。整體上，清潔電力發展與CO2排放之間存在顯著的倒U 形關系。此外，效應分解結果表明，無論是基于自身碳減排還是鄰省份低碳發展，清潔電力都只有在達到拐點之后才能發揮其促降效應。第二，從其他變量來看，僅能源強度、經濟增長和產業結構對周邊地區的CO2排放存在顯著的空間溢出效應，而城市化水平、研發強度與能源消費結構沒有發揮出顯著的間接效應，說明現階段中國各省域之間還存在發展壁壘，未能充分做到資源置換與技術互通。第三，影響機制分析表明，現階段中國能源利用效率變化和能源消費結構升級是清潔電力發展影響CO2排放的主要傳導途徑，但是發展過程中可能帶來的產業結構調整和技術創新卻并沒有發揮其中介作用。

本文得到的清潔電力發展、CO2排放及其他經濟變量具有顯著空間溢出效應的結論為我國低碳經濟發展道路必須遵循各地區“共享技術、共同開發、共同減排”的原則提供了經驗證據。對此，我們提出如下政策建議：第一，通過建立區域間生態環境監測治理共享機制，加強區域聯合發展與聯合治理力度，杜絕“以鄰為壑”的發展布局。第二，要大力發展低碳電力，提高新能源發電占比份額，如積極發展風電、光電、核電、水電等清潔能源。第三，清潔能源發展帶來的能源消費結構升級是影響CO2排放的重要傳導路徑，而目前中國依舊是以煤炭為主的化石能源消費大國，其中一個重要原因在于以第二產業為主的產業結構會帶來更多的化石能源能耗。因此，發揮清潔能源的碳減排效用，應該加快促進產業布局合理化，實現第三產業比重的提升，從而實現產業結構升級對碳減排的中介效應，削弱以第二產業為主和以煤炭為主的結構效應對減排的不利影響。第四，電力企業要不斷加大力度，加快步伐，加強科技攻關，推動綠色與清潔方面的相關技術創新，提高清潔電力發展水平并促進能源使用效率的改善；更要在發展過程中注重合作，打破區域間存在的技術壁壘，實現互通有無。