環境規制、技術進步與能源碳排放效率

王 東，李金葉

（1.新疆大學 經濟與管理學院，新疆 烏魯木齊 830046；2.新疆大學 新疆宏觀經濟高質量發展研究中心，新疆 烏魯木齊 830046）

一、引言

伴隨著中國經濟的快速增長，環境問題日益嚴峻，為應對環境污染及全球氣候變化，中國不斷加大環境治理力度，并制定一系列環境規制政策，促進節能減排。碳排放行為在經濟發展過程中具有較強負外部性，市場機制在降低碳排放、提高能源碳排放效率上存在失靈現象，需要政府進行環境規制作為彌補市場失靈的必要補充和重要手段。長期以來高能耗、高排放、高污染的生產方式是導致碳排放加劇的重要因素，隨著中國經濟進入高質量發展階段，技術進步對實現經濟發展方式由要素驅動向創新驅動轉變具有重要推動作用，“碳達峰”“碳中和”背景下技術進步無疑是影響能源碳排放效率的重要因素。因此，分析環境規制、技術進步對能源碳排放效率的影響與傳導機制，對探討環境目標約束下如何實現經濟增長與環境保護的“雙贏”及經濟高質量發展具有一定的現實意義。

二、文獻綜述

1.環境規制與能源碳排放效率

已有文獻關于環境規制對能源碳排放效率的影響研究存在兩種觀點：一種觀點認為環境規制存在“綠色悖論”，而另一種觀點則認為環境規制具有“倒逼減排”的效應。Sinn(2008)認為，隨著環境規制力度的不斷加大可能會導致化石能源開采的提前加速，進而使碳排放迅速增長[1]，當政府制定刺激低碳能源的發展政策以在將來部分替代化石燃料的政策時，市場預期表現為未來化石能源需求減少[2]，因此能源所有者會在環境規制政策的宣布與實施之間的過渡期做出反應，致使能源開采路徑前移[3]，使得當前能源供應增加，能源消耗加速，因而不利于能源碳排放效率的提高。張華(2014)基于中國2000—2011 年省級面板數據的實證分析發現，地方政府競爭的存在使得環境規制對本地區和相鄰地區的碳排放產生促進作用，證實了“綠色悖論”的存在[4]。伍格致、游達明(2018)通過實證研究也得出相似結論[5]。而Van&Withagen(2012)認為當替代化石燃料的清潔能源價格相對于邊際全球變暖損失更為廉價時，并不會出現“綠色悖論”現象[6]。何小鋼、張耀輝(2012)基于STIRPAT 模型和動態面板數據，對中國工業碳排放影響因素進行實證分析，發現政府環境規制有利于降低碳排放，環境規制的“減排效應”顯著[7]。許廣月(2013)通過構建碳強度俱樂部收斂模型，研究發現環境規制可抑制碳排放，具有顯著的減排效應，有助于能源碳排放效率提升[8]。張華、魏曉平(2014)則認為“綠色悖論”效應會隨著環境規制力度的逐漸強化而削弱，進而對碳排放形成顯著的抑制作用[9]。

2.技術進步與能源碳排放效率

經濟發展新常態下，只有加快提高技術進步水平，推動創新引領高質量發展，才能促進碳排放強度的顯著下降，提高能源碳排放效率[10]。Anderson(2001)從污染控制的視角出發，研究了技術進步對環境污染的影響，發現通過采用先進的污染治理技術后，可以以較小的生產成本實現污染的大幅減少[11]。馮烽(2015)運用面板向量自回歸模型進行實證檢驗，發現技術進步能夠顯著提升能源效率[12]。李強等(2014)認為技術進步顯著促進了能源節約和能源碳排放效率的提升[13]。但是由于技術進步推動經濟快速發展，會對能源產生新的需求，使得因能源效率的提升所節約的能源消耗被部分抵消，即技術進步對能源消費的“回彈效應”會影響能源碳排放效率提升[14]。張江山、張旭昆(2014)對中國28 個省份1987—2012 年的能源“回彈效應”進行測算，發現技術進步不一定能達到減少能源消耗和降低碳排放的預期目的，反而會出現能耗逆反增長[15]。

3.環境規制與技術進步

環境規制與技術進步對能源碳排放效率的影響不僅體現在直接效應上，也可能存在間接效應，即環境規制可能通過影響技術進步進而對能源碳排放效率產生影響。“遵循成本說”認為環境規制雖然會提升社會整體福利水平，但是也會造成企業成本上升，抑制企業創新投入，降低企業技術創新能力[16]。而“波特假說”認為合理的環境規制有助于企業促進技術創新并能夠抵消遵循成本，提高競爭力，對經濟績效產生促進作用[17]。Berman&Bui(2001)認為環境規制對創新具有“補償效應”，會彌補環境治理帶來的成本負擔，有利于經濟效率提升[18]。蔣伏心等(2013)認為適宜的環境規制政策可以實現創新績效對投入成本的補償，進而提升技術進步水平[19]。苗苗等(2019)基于A 股上市企業數據進行實證分析，認為加強環境規制力度顯著提升了企業創新能力，促進了技術進步[20]。

通過以上文獻梳理可知，已有文獻對環境規制、技術進步與能源碳排放效率進行了較為豐富的研究，但是一方面已有文獻大多用CO2排放量、碳排放與GDP 比重等指標衡量能源碳排放效率，將其定義為單一投入產出系統，并未涉及碳排放與其他要素投入之間的關系，對經濟活動的整體效率水平考慮不足；另一方面，已有文獻多針對環境規制、技術進步對能源碳排放效率的直接效應分析，對于環境規制通過技術進步影響能源碳排放效率的中介傳導機制分析不足，缺乏間接效應分析。鑒于此，文章使用同時包含經濟增長、要素投入和二氧化碳非合意產出的“能源碳排放效率”為指標，將環境規制、技術進步與能源碳排放效率制納入同一框架，對環境規制影響能源碳排放效率的直接效應和通過影響技術進步進而影響能源碳排放效率的間接效應進行實證考察，厘清三者的作用機制，并提出相應政策建議。

三、能源碳排放效率的測算

1.測算模型的構建

相較于單要素碳排放效率而言，基于多投入產出系統的全要素碳排放效率是同時考慮了經濟增長、資源型和非資源型投入以及能源碳排放量等綜合性指標，因此更能全面客觀地反映經濟活動的整體效率水平。數據包絡分析是采用線性規劃技術，根據決策單元(DMU)的投入和產出來確定生產有效前沿面，并通過衡量每個決策單元距離前沿面的遠近判斷其技術效率的非參數方法，在全要素碳排放效率測算方面得到了較為廣泛的應用[21]。但是由于傳統DEA 模型多為徑向和角度的特征，并未充分考慮投入和產出的松弛性問題，致使評價結果與實際經濟狀況產生較大差異，會對碳排放效率評價結果的精準性產生一定影響。Tone 提出的SBM 模型充分考慮了非期望產出的松弛度，能很好地處理非期望產出，提高估計精度，較為符合現實經濟情況，而在SBM基礎上的超效率SBM模型可進一步對決策單元的效率值進行排序，提高了評價精準度[22，23]，因此文章選用超效率SBM模型對含有非期望產出的能源碳排放效率進行測算。

2.基于非期望產出的超效率SBM 模型

假設有n 個決策單元(DMU)，每個決策單元所包含m 單位投入、S1單位期望產出和S2單位非期望產出，其元素向量可表示為：x∈Rm，yg∈RS1和yb∈RS2，矩陣X、yg、yb的定義如下：設定xi＞0，則生產可能性集合表示為：P={(x，yg，yb)進一步，根據已知的投入產出要素測度決策單元效率，公式如下：

其中，決策單元為(x0，yg，yb)；S-，Sg，Sb分別為DMU 的投入、期望產出和非期望產出的松弛量，當ρ=1 時，認為被評價單元有效，0≤ρ＜1 時認為被評價單元無效率。公式(1)中模型為非線性，可通過Charnes—Cooper 方法轉換為線性規劃模型，以便更好地測算效率值，線性轉化模型如下：

為避免效率值出現多個決策單元的絕對效率狀態，保證效率分析及評價的合理性，將超效率與SBM模型結合，具體測算公式如式(3)所示，ρ*代表各決策單元即中國各省區的效率值，其數值大小可以大于1，有助于對效率值進行比較分析。

3.能源碳排放效率的測度與分析

指標層面參考齊紅倩、陳苗(2018)，李金鎧等(2020)的做法選取能源、勞動、資本作為資源與非資源型投入指標，選取國內生產總值和一般公共預算收入作為期望產出指標，選取二氧化碳排放量為非期望產出指標[24，25]。其中，二氧化碳排放量的測算參考牛秀敏(2016)的研究，選取煤炭、焦炭、燃料油、汽油、煤油、柴油、天然氣七種化石能源消費量數據，根據IPCC(2006)提供的碳排放系數進行能源碳排放量的計算，最后將各種能源的碳排放量進行加總求和得出[26]。數據分別來源于歷年《中國能源統計年鑒》 《中國人口和就業統計年鑒》 《中國統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》，表1 報告了能源碳排放效率測算的相關指標具體內容。

表1 能源碳排放效率測算的指標體系構建

考慮各省區市經濟發展水平的差異性選擇基于規模報酬可變(VRS)的生產技術約束，測算中國省際能源碳排放效率，表2分別列示出2006 年、2013 年和2020 年各省份能源碳排放效率值以及2006—2020 年各省份及地區能源碳排放效率的均值，從表中可以看出海南、青海、上海、廣東、北京等省份能源碳排放效率均值位居全國前列，前五名中除青海以外，其他四省市全部為東部地區省份，表明東部地區省市經濟發展和環境保護的協調性較好。河南、山西、新疆、黑龍江等省份能源碳排放效率值較低，位居全國倒數。從區域視角來看，東部地區能源碳排放效率最高，中西部地區能源碳排放效率平均值低于全國平均值，中國三大區域整體呈現出東部地區最高、西部地區次之、中部地區最低的特征。

表2 中國省份及地區能源碳排放效率

四、研究設計

1.指標選取

（1） 被解釋變量

由于文章探討環境規制、技術進步與能源碳排放效率的關系及影響機制，因此選擇上述基于非期望產出的超效率SBM模型測算出的能源碳排放效率(ceff)為被解釋變量。

（2） 核心解釋變量

文章以環境規制(erinv)為核心解釋變量，環境規制是以保護環境為目的，旨在通過政府指定法律法規實現環境保護和經濟可持續發展的一種約束性力量[27]，用工業污染治理投資額占GDP 的比重表示[28]。

（3） 中介變量

由于文章探討環境規制能否通過技術進步中介機制對能源碳排放效率產生影響，因此，以技術進步(tech)作為中介變量進行研究，技術進步變量指標采用熵值法對各地區R&D 人員、R&D支出、發明專利授權數及技術市場成交額4 項指標進行綜合評價，用綜合評價得分表示，首先對單項指標進行標準化處理：

其中，i 表示各省份(i=1，2，3，…，30)，j 表示綜合評價選取的4 項指標(j=1，2，3，4)，xij代表各省份4 項指標的原始數值，每個指標中的最大值用max(xj)表示，最小值則用min(xj)，進一步將4 項指標進行標準化處理，記為zij，進而計算第j 項指標的熵值為：

基于熵值確定指標權重：

則各省份的技術進步指數為：

（4） 控制變量

產業結構是人類活動影響環境質量的重要環節，產業結構升級是促進綠色發展的重要驅動力，對能源碳排放效率具有重要影響，因此選取產業結構(str)作為控制變量，用第三產業與第二產業比重表示[29]；依據“資源詛咒”理論，能源稟賦會對地區經濟發展與碳排放產生一定影響，因此選取能源稟賦(res)作為控制變量，用能源產量與能源消費量比重表示[30]，2020 年省際能源生產及能源消費量用總量與各省份2019 年能源生產及消費量占全國比重的乘積表示；由于人力資本(hcl)體現了人自身的知識與技能，是技術進步和創新發展的重要力量，用各省份普通本專科畢業學生數占總人口比重表示；開放水平(open)可能引起污染轉移和技術溢出等效應,對技術進步與碳排放效率具有較大影響，用進出口貿易總額占GDP 比重表示；長期以來，以投資為主要驅動力的發展方式對環境污染造成重大影響[31]，因此選取固定資產投資(fai)作為控制變量，用地區固定資產投資額的對數表示；經濟發展水平是影響地區環境治理能力和二氧化碳排放的關鍵因素，因此選擇經濟發展水平(pgdp)作為控制變量，用人均地區生產總值表示。

2.數據來源與描述性統計

文章選取的面板數據是除中國香港、澳門、臺灣地區及西藏以外的30 個省級行政單位2006—2020 年的相關數據，原始數據均來自歷年《中國統計年鑒》 《中國科技統計年鑒》 《中國環境統計年鑒》 《中國能源統計年鑒》 《中國環境年鑒》及各省份的統計年鑒，表3 報告了數據的統計特征。

表3 變量描述性統計

3.基準回歸模型

基于以上分析，文章構建式(8)所示的面板數據計量模型：

其中，i 代表截面數，t 代表時期數，ceff 為被解釋變量即能源碳排放效率，erinv 為核心解釋變量環境規制，β1代表估計系數，Xit代表一系列控制變量，估計系數為γ，λi為地區固定效應，μit為隨機干擾項。

通過計算方差膨脹因子識別解釋變量的多重共線性，解釋變量VIF 均小于10，故而面板數據不存在多重共線性問題，估計量β1和γ 可識別，對面板數據進行Hausman 檢驗，結果強烈拒絕原假設，即認為應該使用固定效應模型，因此運用面板數據固定效應模型進行實證分析，分別采用最小二乘估計、極大似然估計以及廣義最小二乘方法進行估計，基準回歸結果見表4。

表4 基準回歸結果

從表4 中可以看到，環境規制對能源碳排放效率的影響系數均至少在10%水平上顯著為負，說明環境規制不利于能源碳排放效率提升，資源稟賦、對外貿易和固定資產投資均對能源碳排放效率起到抑制作用，經濟發展水平則有利于提升能源碳排放效率，三種估計方法回歸結果一致，說明回歸結果具有一定穩健性。

4.中介效應檢驗

由于可能存在創新補償效應，環境規制對能源碳排放效率的影響可能不僅存在直接效應，還可能通過技術進步這一傳導機制對能源碳排放效率產生影響。因此，通過中介效應模型檢驗技術進步在環境規制影響能源碳排放效率過程中的作用機制，將技術進步作為中介變量引入模型，探討環境規制是否通過影響技術進步水平進而影響能源碳排放效率[32]，中介效應模型如下：

首先，對方程(8)做基準回歸，回歸系數β1表示環境規制對能源碳排放效率的總效應，若β1＞0 且通過顯著性檢驗，則說明環境規制對能源碳排放效率起到正向促進作用，若β1＜0 則說明環境規制抑制能源碳排放效率提升；其次，對方程(9)做回歸分析，檢驗環境規制與中介變量技術進步之間的相互關系，若θ1＞0 且通過顯著性檢驗，則說明環境規制有利于促進技術進步；最后，對方程(10)進行回歸估計，φ1表示環境規制對能源碳排放效率的直接效應，θ1?為環境規制經過技術進步對能源碳排放效率產生的間接影響，如果θ1和?均顯著，則說明中介效應成立，進一步判斷φ1的顯著性，如果φ1顯著，說明模型存在部分中介效應，即環境規制部分通過技術進步的中介效應影響能源碳排放效率，如果φ1不顯著，說明模型存在完全中介效應，即環境規制對能源碳排放效率的影響完全通過技術進步中介路徑實現。如果θ1和?均不顯著或者至少有一個不顯著，則需要做Sobel 檢驗或者Bootstrap 檢驗進行進一步判斷。若系數θ1?和φ1的符號相同，則中介效應為同向中介，如果符號不相同，則模型呈現反向中介效應，中介效應占比為θ1?占β1的比重。

5.實證結果分析

通過對面板數據進行Hausman 檢驗，結果強烈拒絕原假設，即認為應該使用固定效應模型，因此運用面板數據固定效應模型進行實證分析，中介效應回歸結果如表5 所示。從回歸結果可知，列(1)為中介效應模型第一步回歸結果，環境規制對能源碳排放效率的總效應為負，回歸系數為-0.063，在10%水平上顯著，表明環境規制對能源碳排放效率具有顯著的抑制作用；列(2)為中介效應模型第二步回歸結果，從回歸結果可見，環境規制系數為-0.133，在1%水平上顯著，說明環境規制顯著抑制了技術進步水平的提升；列(3)報告了中介效應模型的第三步回歸結果，其中環境規制系數為-0.060，技術進步回歸系數為0.021，兩者均在1%水平上顯著，因此，模型回歸結果表明技術進步具有顯著的部分中介效應，環境規制通過抑制地區技術進步水平進而抑制能源碳排放效率的提升，中介效應占總效應比重為4.43%。產業結構升級、資源稟賦、對外開放、固定資產投資顯著抑制了能源碳排放效率提升，而經濟發展水平有利于促進地區能源碳排放效率的提升，人力資本水平回歸系數不顯著。

表5 中介效應檢驗回歸結果

進一步對模型回歸結果進行分析，從核心解釋變量來看，環境規制對能源碳排放效率的直接效應表現為顯著的抑制作用；從間接效應層面上看，技術進步對能源碳排放效率具有顯著的促進作用，通過提升技術進步水平可以提升地區能源碳排放效率，但是由于環境規制顯著抑制了技術進步水平的提升，因此不利于提高能源碳排放效率。可能的原因有：一是環境規制強度的提升增加了企業治理污染的投入，造成企業收益縮減，企業資金壓力增大，對企業用于技術創新的資金產生了分流作用，不利于地區技術進步水平的提升；二是環境規制使得企業現有生產工藝被迫改變，產品市場面臨一定困境，技術進步激勵的補償效應對環境規制成本彌補不足，導致期望產出增長乏力，進而對能源碳排放效率起到一定抑制作用；三是由于技術創新研發具有投資金額大、投資周期長和投資風險高的特點，而加強環境規制使得企業為規避綠色技術研發風險大多選擇進行環境污染的末端治理，致使能源利用效率難以得到根本提升，企業綠色轉型困難，因此二氧化碳排放仍然處于總量增長趨勢，不利于能源碳排放效率提升；第四，由于中國不同省份之間的環境規制強度存在較大差異，部分地方政府為追求GDP 數量的增長而忽視環境與生態保護，甚至出現地區之間嚴重的“逐底競爭”現象，使得污染排放較高的企業和產業有區際間轉移的可能性，導致能源消耗和能源碳排放增加，進而對能源碳排放效率起到抑制作用。

從控制變量來看，產業結構升級對能源碳排放效率影響顯著為負，盡管產業結構升級使得第二產業占比不斷下降，第三產業比重提升，但是從產值方面看，中國工業產值仍然不斷增加，由于第二產業具有高投入、高排放的特點，是工業碳排放的主要來源，因此，隨著工業行業的不斷發展，能源需求進一步上升，不利于提升能源碳排放效率。資源稟賦對能源碳排放效率具有負向抑制作用，可能的原因是由于地區能源資源豐富，較容易形成依托資源和能源的重化工業產業基礎，使得地區產業綠色轉型速度緩慢，資源型產業發展的路徑依賴導致“資源詛咒”和“碳鎖定”效應的出現，因而對能源碳排放效率具有一定的抑制作用。對外開放水平對能源碳排放效率具有顯著的抑制作用，說明對外開放可能產生一定的“污染天堂”效應，且對外貿易中存在一定程度的隱含碳轉移和“碳泄漏”現象。而依靠固定資產投資拉動經濟增長具有傳統的粗放式經濟發展特征，不利于實現創新引領和經濟發展的動力變革，因此對能源碳排放效率產生不利影響。經濟發展水平的提升一方面增強了地方政府財政收入，使得地方政府對企業技術創新的支持力度不斷加大，推動區域創新能力的提升；另一方面，隨著人均生產總值的不斷提升，消費者對綠色環保產品的需求不斷增強，進一步推動企業進行綠色技術創新，不斷提升能源利用效率和綠色環保工藝的使用，進而降低二氧化碳排放，提高能源碳排放效率。

五、結論及政策建議

文章利用超效率SBM 模型測算了2006—2020 年中國能源碳排放效率，發現中國能源碳排放效率呈現不斷增長趨勢，在空間上呈現東部地區＞西部地區＞中部地區分布格局，進一步運用面板數據模型和中介效應模型分析環境規制對能源碳排放效率的影響，以及環境規制通過影響技術進步進而影響能源碳排放效率的中介傳導機制，回歸結果顯示環境規制對技術進步和能源碳排放效率具有顯著的抑制作用，技術進步水平對能源碳排放效率具有顯著的促進作用，中介效應模型回歸結果顯示技術進步存在顯著的部分中介效應，環境規制通過抑制技術進步水平而降低能源碳排放效率。

以上結論有著較為重要的政策啟示：

第一，要堅持新發展理念，優化綠色績效考核，繼續加強環境治理能力和水平，提高環境規制強度，通過環境規制激勵企業轉變高消耗、高排放的生產方式，加強污染治理和技術創新，推進清潔生產和提高資源利用效率。

第二，科學合理地選擇和制定環境規制政策，通過多種環境規制途徑減輕環境污染，通過環境治理投資明確企業技術進步方向，降低企業環境投資的不確定性，更好地擴大創新補償效應，實現能源碳排放效率提升。

第三，加大技術創新投入，營造良好的創新環境，加大財稅、金融支持力度，促進科技成果轉化和優化科技資源配置效率，激發企業創新活力和市場競爭力，提高技術進步水平，推動綠色轉型升級，促進經濟發展與環境保護的雙贏。