可再生能源技術創新與行業碳減排
——基于中國省級面板數據的實證檢驗

劉 娟,馬漣蕊,2,馮婉怡

(1.鄭州大學 管理學院;2.鄭州大學 能源環境經濟研究中心,河南 鄭州 450001; 3.中南財經政法大學 工商管理學院,湖北 武漢 430073)

0 引言

2020年9月,中國向國際社會作出“二氧化碳力爭在2030年前達到峰值,努力爭取2060年前實現碳中和”的鄭重承諾,這既是應對全球氣候變化的大國責任擔當,也是我國新時代社會主義現代化建設的重要目標。就如何實現這一目標,中共二十大報告提出“積極穩妥推進碳達峰碳中和,立足我國能源資源稟賦,堅持先立后破”。實現能源轉型的“先立后破”,大力發展可再生能源、實施可再生能源替代行動是重要舉措[1]。

技術創新作為根本動力,能夠推動我國可再生能源的規模化、跨越式發展。早在20世紀50年代,可再生能源技術就被用于解決我國西南地區與農村能源供應問題。2000年以來,我國先后制定實施了《可再生能源產業發展規劃》《可再生能源法》、可再生能源技術重點專項及一系列國家工程,通過財稅金融政策、標準制定和國際合作等支持與引導可再生能源技術發展[2]。“十二五”以來,我國可再生能源專利申請量激增,使用成本大幅下降,可再生能源授權專利超6.5萬項,光伏發電平均成本下降超86%,陸上、海上風電平均成本分別下降超56%、48%[3]。截至2022年末,我國可再生能源裝機規模突破12億千瓦大關,占全國發電總裝機容量的47.3%,成為全球最大的可再生能源增長極。

鑒于零碳、低碳特征及成熟的應用基礎,可再生能源技術創新被認為在應對氣候變化與發展綠色生產力上擁有巨大潛力,是能源生產、工業、交通、建筑等行業的重要減排路徑[4]。然而,可再生能源技術創新的碳減排效應并未得到學界的足夠重視。目前,基于技術角度的碳減排研究重點關注產業整體效率提升與綠色技術進步對碳排放的影響,少量針對可再生能源技術創新的研究聚焦區域碳減排效應的異質性[5],缺少對不同行業碳減排效應的關注。鑒于此,本文基于2000—2019年中國省域可再生能源技術創新和碳排放相關數據,從行業層面對可再生能源技術創新的碳減排效應進行實證分析,進一步剖析碳減排績效在不同區域、發展階段的異質性表現及可能的原因。“十四五”時期是中國推動經濟社會發展全面低碳轉型的關鍵期,也是實現“雙碳”目標的關鍵規劃期[6]。在此背景下,分析可再生能源技術創新對不同行業的碳減排效應及其區域異質性,有助于更加深入了解各行業技術碳減排現狀,評估技術減排潛力,為行業低碳路徑選擇提供引導與支持,為構建符合中國國情的低碳發展戰略提供事實依據。

1 文獻綜述

在氣候變化與科技創新等重大發展議題下,技術創新與碳排放的關系備受學界關注,并圍繞該問題開展了一系列研究。部分學者肯定了技術創新的環境效益,通過對其影響效應、機制的研究發現,技術創新水平的提升通過提高能源使用效率、調整能源消費結構、推動地方產業升級實現碳減排[7-9]。相反,一些研究發現技術創新不僅無助于碳減排,甚至導致碳排放總量增加[10]。基于環境庫茲涅茨(EKC)曲線、能源回彈效應的解釋是,技術進步通過能源效率提升帶來的減排效應無法完全抵消其推動經濟增長帶來的碳排放,最終導致碳排放量不減反增[10-11]。

可再生能源技術創新作為技術創新研究領域的新興分支,學者對其類別的探討尚未達成共識,目前廣泛使用的有綠色技術(環保技術、清潔技術)和低碳技術。前者主要包括碳減排技術(化石能源清潔利用技術、可再生能源技術)和碳移除技術(碳捕集、運輸、封存和利用技術)[12];后者基于技術范式革新力度,將可再生能源技術的徹底性革新稱為低碳技術突破性創新,將現有技術范式的小幅改進(如化石能源清潔利用)稱為低碳技術漸進性創新[13]。本文研究對象可再生能源技術創新是綠色技術創新中碳減排技術的主要組成部分,也稱為低碳技術突破性創新,具體范圍包括風能、太陽能、海洋能、水能、生物質能和儲能。對于可再生能源技術創新與碳排放的關系,已有研究從區域、行業視角肯定了可再生能源技術創新的碳減排效應。如Wang等[14]、Lin等[15]基于中國省級層面數據發現,可再生能源技術創新能夠顯著降低碳排放,且隨著可再生能源使用比重的提高,這一抑制作用逐漸增強;畢克新等(2017)基于中國制造業數據研究發現,低碳技術突破性創新對產業升級具有顯著推動作用,有助于實現經濟低碳轉型。

技術創新對碳減排的影響存在顯著的區域、行業異質性[16-17],這一異質性受收入、市場、環境規制、產業結構、能源消費結構等因素影響,且技術減排效應隨時間推移出現變化[18]。就可再生能源技術創新而言,收入是造成區域減排效應差異的重要因素,只有收入達到既定水平后,可再生能源技術創新才能實現碳減排效應,且其邊際減排效應隨著收入增長而增強[5]。能源消費結構、能源強度和能源回彈效應則是造成行業碳減排差異的重要因素,高能源強度、以煤炭為主體的能源結構和高能源回彈效應不利于行業碳減排[11,13]。此外,減排效果還與行業技術特征和發展階段密切相關。金培振等(2014)、周小亮等[19]基于我國經濟快速增長時期工業細分行業的實證研究發現,中、高技術行業的低碳轉型進展相對較快。技術從研發到應用推廣過程中,受到經濟、政策以及市場環境等諸多外部因素影響[10],尤其對于高成本、長研發周期、高投資風險的可再生能源技術創新,在很大程度上依賴地方經濟、市場和政策的共同引導。流動性較大的金融市場、規范化的技術共享與轉讓環境、相對嚴格的環境規制以及配套的產業支持政策能夠更好地支持可再生能源技術創新及利用,進而實現碳減排[7,20-22]。這一系列外部條件在經濟不發達地區往往難以實現。綜上,已有文獻從區域、產業視角對可再生能源技術創新與碳排放的關系進行了諸多探究,并從行業能源利用特征與技術特征、區域經濟、政策環境等方面分析引致減排效果異質性的原因,但多聚焦區域整體或單一行業層面,研究結論對其它行業的適用性與借鑒性有限,難以完整刻畫可再生能源技術創新的行業碳減排圖景。

通過回顧現有文獻可知,可再生能源技術創新的碳減排效應研究仍有較大成長空間。一方面,現有文獻大多以產業技術創新、低碳技術創新和綠色技術創新為核心解釋變量探究其減排績效,這些變量包含不同特征與減排機制的技術子集,其研究結論無法遷移至可再生能源技術創新的碳減排效應上,也難以為實踐提供更細節、精準的支撐。另一方面,已有關于可再生能源技術創新的文獻多以區域為研究單位,探究其碳減排效應的機制及區域異質性。這些研究將不同行業視為區域經濟的構成,對其進行整體性分析,研究結論無法簡單遷移至不同特征的行業層面,難以為行業層面的技術減排效果及相關政策制定提供更加貼切、全面的事實依據,也無法從行業異質性視角回應可再生能源技術創新與碳排放的關系。針對以上不足,本文邊際貢獻與創新之處在于,將區域、行業納入統一分析框架,從行業層面揭示可再生能源技術創新的碳減排績效及其在不同區域的減碳進程,并進一步探究其原因,為針對性制定行業碳減排政策提供科學支撐。

2 模型與實證方法

本文在不同時空背景下探究可再生能源技術創新的行業碳減排效應及其異質性。在空間上,考慮到我國不同地區社會經濟發展、環境規制、市場等影響技術創新與應用的外部環境存在較大差異,為探究不同外部環境下可再生能源技術創新對行業碳排放的影響,本文根據已有研究與我國三大經濟地帶劃分,將中國內地30個省份(西藏因數據不全,未納入統計)劃分為東部(遼、京、冀、津、魯、蘇、滬、閩、浙、粵、瓊11個省市)、中部(晉、吉、黑、皖、贛、豫、鄂、湘8個省份)、西部(桂、川、黔、云、藏、陜、甘、寧、青、新、渝、蒙12個省區市)地區3組,分別對整體及各區域進行實證檢驗。同時,隨著經濟發展與技術進步,可再生能源技術創新的內、外部條件均發生改變,這使得其減排績效可能出現變化。自2000年起,我國工業化和城市化進程提速,能源消費與碳排放規模也隨之激增。2009年,我國正式提出控制溫室氣體排放的行動目標,并首次將碳減排目標作為約束性指標寫入“十二五”規劃綱要,可再生能源產業開始進入快速發展期。因此,本文將研究區間分為2000—2009年、2010—2019年兩個階段,分別對其進行實證研究,以檢驗不同發展階段下可再生能源技術創新對行業碳排放影響的變化。

2.1 基準模型

為分析可再生能源技術創新對不同行業碳排放的影響,本文構建以下基準模型:

lnCARDIint=α+βlnRETIit+γXint+μin+εint

(1)

其中,CARDIint為行業碳排放量,i表示區域,n表示行業,t表示年份;RETIit是關鍵解釋變量,表示可再生能源技術進步指數;Xint為控制變量向量集,根據不同行業特點發生變化;μin為行業固定效應,εint為隨機誤差,α為常數項;系數β用于描述碳排放對可再生能源技術創新變化的平均(同質)響應。

2.2 分位數回歸模型

鑒于我國區域可再生能源創新水平、產業結構、經濟環境以及各行業碳排放水平等存在較大差異,同時大量研究證實區域、行業減排效果存在異質性,本文采用分位數回歸模型進行分析,以觀測不同碳排放規模下可再生能源技術創新的減排效應。該方法的優勢在于可以分別研究不同分位點處自變量與因變量的回歸關系,且對因變量的總體分布、誤差分布無限制,對異常值也有穩健的統計特性。本文構建如下分位數回歸模型:

Qτ(lnCARDIint)=ατ+βτlnRETIit+γτXint+μin+εint

(2)

其中,Qτ(lnCARDIint)為第t年i省份n行業碳排放水平的τ分位數,βτ為可再生能源技術創新碳減排效應τ分位點的估計系數。借鑒陳強[23]的設定,本文選取10%、30%、50%、70%、90%作為τ分位點。

2.3 空間計量模型

由于可再生能源技術進步存在空間溢出效應[6],同時環境規制、行業政策往往會被其它關聯地區學習和模仿,進一步增強空間關聯地區各經濟變量的聯動性。因此,本文在研究可再生能源技術進步對行業碳排放的影響時,需對可能存在的空間關聯性進行檢驗,構建空間杜賓模型如下:

(3)

其中,CARDIint為行業碳排放量,RETIint為可再生能源技術進步指數,Xint為控制變量向量集;i、j代表區域,n代表行業,t代表年份;ωjn為空間權重矩陣中的元素,φinj為隨機擾動項;ρ、λ0～λ4為待估參數。本文采用已有研究慣常使用的距離標準,即地理距離和經濟距離設定空間權重矩陣。考慮到以任何一種距離標準單獨衡量區域間的空間關聯可能存在偏差,本文進一步參考李婧等[24]的研究,構造同時考慮地理距離和經濟距離的地理經濟嵌套空間權重矩陣。上述矩陣在用于參數估計時均經過標準化處理。

3 變量與數據

3.1 被解釋變量

本文以行業碳排放量作為被解釋變量,基于行業碳排放特征并結合國民經濟行業分類(GB/T 4754-2017),將其合并劃分為9個行業,包括農林牧漁業、能源生產相關行業、輕工業、重工業、高新制造業、建筑業、交通運輸業、服務業以及居民生活。各行業碳排放數據來自中國碳核算數據庫(CEADs)[25],經合并整理后得到最終所需數據形式。該數據庫由多所中外研究機構共同開發,旨在提供多尺度統一、全口徑、可驗證的精細化碳核算數據,得到科技部、國家自然科學基金委員會等相關機構的支持與認可。圖1顯示了2000—2019年中國各行業碳排放規模,可以看出,能源生產相關行業與重工業貢獻了我國絕大多數碳排放,約占排放總量的84%,其次是交通運輸行業與居民生活,各行業碳排放規模存在較大差異。從變化趨勢看,碳排放規模總體呈增長態勢,從2013年開始增速明顯放緩,這主要得益于能源生產與工業部門的節能降碳[19]。輕工業與高端制造業碳排放在2013年達到峰值后,整體呈下降趨勢,建筑業、服務業、農林牧漁業碳排放呈小幅上升趨勢,其它行業碳排放呈明顯上升趨勢。

圖1 2000—2019年各行業碳排放規模Fig.1 Carbon emission scale of industries from 2000 to 2019

圖2 2009、2019年各省份可再生能源技術創新水平Fig.2 Renewable energy technology innovation in each province in 2009 and 2019

3.2 解釋變量

本文核心解釋變量為可再生能源技術創新知識存量[5,18],參考Popp等[26]的設定,利用可再生能源相關專利數據構造可再生能源技術創新知識存量指標。該計算方法包含知識擴散率與衰退率,綜合考慮了地區新技術從產生到推廣應用所需時間以及對原有技術的替代,被相關研究廣泛采用[5,18]。具體計算方式見式(4)。

(4)

其中,REPAT為可再生能源專利授權數量,i表示省份,t表示年份,η1、η2分別為折舊率(0.22)和擴散率(0.03)[5,26]。可再生能源專利數據來自國家知識產權局專利檢索與分析系統,通過可再生能源技術對應的國際專利分類代碼(IPC)、日期及地區進行檢索。本文分析的可再生能源包括風能、太陽能、海洋能、水能、生物質能和儲能,對應的國際專利分類代碼參考Lin等[15]的研究。圖3報告了2009—2019年中國省域可再生能源技術創新水平,可以發現,各省份可再生能源技術創新水平均明顯提高,且地區間差異較大。

圖3 不同地區低碳排放行業分位數估計結果Fig.3 Quantile estimation results of low carbon emission industries in different regions

參考相關研究[5-6,15],本文考慮控制以下變量:①人均GDP (pgdp) ,采用地區國內生產總值與年末常住人口的比值衡量;②人口規模(pop) ,采用地區年末常住人口數量表示;③城鎮化率(urb),采用地區年末城鎮人口與常住人口的比值衡量;④產業規模(scale),用產業增加值表示;⑤能源工業所有制結構(stru),采用能源工業非國有經濟固定資產投資占總固定資產投資的比重衡量;⑥環境規制強度(envir),采用地方財政環境保護支出與財政一般預算支出的比值衡量。上述相關經濟數據均以2000年為基期進行平減,個別缺失值采用線性插補法補齊。原始數據來自《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》,部分產業規模原始數據基于中國多區域投入產出表合并計算獲得。考慮到數據質量與數據可得性,農林牧漁業、交通業、建筑業研究區間為2000—2019年,服務業、居民生活研究區間為2005—2019年,能源生產相關行業、輕工業、重工業及高端制造業研究區間為2012—2017年。

4 實證結果與分析

4.1 分行業實證結果與分析

4.1.1 低碳排放行業

低碳排放行業包括農林牧漁業、輕工業和高端制造業。表1報告了可再生能源技術創新對輕工業碳排放的分位數回歸結果。結果顯示,可再生能源技術創新與輕工業碳排放在不同分組中均呈顯著負相關,且隨著分位數增加,回歸系數逐漸降低,即可再生能源技術創新水平提升能夠促進輕工業碳減排,其中高碳排放省份受益最大。這一結果與周小亮等[19]的研究一致,主要與輕工業能源消費特征與高技術效率推動有關,輕工業的高電氣化使得可再生能源技術創新的減排效應得以快速傳導。同時,我國輕工業碳排放與行業規模高度相關,與區域人口規模無顯著關系,這在一定程度上表明我國輕工業正逐漸擺脫勞動密集型特征。不同區域的輕工業分位數估計結果如圖3(b1～b3)所示,可再生能源技術創新能夠顯著降低東西部地區高碳排放省份的碳排放,如山東、廣東、江蘇、四川等,對中部地區輕工業碳減排的影響不顯著。可能的原因是,研究區間內東部地區輕工業面臨較大規模的國際產能轉移與技術升級,加之東部經濟發達地區具備可再生能源技術利用優勢,使得可再生能源技術創新的碳減排效應得以充分發揮[5,14]。

表1 輕工業分位數估計結果Tab.1 Quantile estimation results of light industry

表2匯報了可再生能源技術創新對高端制造業碳排放的分位數回歸結果。整體上看,可再生能源技術創新有助于降低高端制造業碳排放,但統計結果不顯著。在控制變量中,人口規模與城鎮化率的增長會顯著增加高端制造業碳排放,行業自身規模對碳排放的影響并不顯著。不同區域的高端制造業碳減排結果如圖3(c1～c3)所示,可再生能源技術創新能夠顯著降低東部地區高端制造業碳排放,對中部地區碳排放有一定抑制作用,但會造成西部地區碳排放不減反增。結合已有研究[19],高技術行業低碳轉型進展相對較快,并且技術水平越高的行業,低碳轉型程度越高。東部地區高端制造業憑借其發展優勢,能夠率先實現可再生能源技術的減排效應,但從統計上看,其減排效應尚未有效傳導至中西部地區。

表2 高端制造業分位數估計結果Tab.2 Quantile estimation results of high-tech manufacuring

此外,可再生能源技術創新與農林牧漁業碳排放總體呈負相關(見圖3中a1～a3),產業規模、人口規模和人均GDP在不同分組中均與農林牧漁業碳排放呈顯著正相關。

4.1.2 高碳排放行業

高碳排放行業包括能源生產相關行業和重工業。能源生產相關行業的分位數回歸結果如表3所示。結果顯示,除低碳排放組(QR10%)外,可再生能源技術創新與能源生產相關行業碳排放總體呈正相關,且隨著分位數增加,可再生能源技術創新的回歸系數逐漸上升,即可再生能源技術創新未能抑制能源生產行業碳排放,甚至會擴大高碳排放省份的碳排放規模。正如鄢哲明等[5]認為,能源技術創新促使經濟結構向能源使用密集的第二產業傾斜,最終導致整體碳排放增加。由于能源生產行業的高能源回彈效應[11],在經濟快速增長期,可再生能源技術進步帶來的整體能源效率提升、成本下降會刺激企業能源需求,該行業在能源供需聯動下不斷提高產量,而化石能源增量會抵消可再生能源增量帶來的碳減排,最終削弱可再生能源技術的碳減排效應。同時,能源生產行業長期以煤炭、石油、天然氣等化石能源為主,由于技術門檻效應、“碳鎖定”[27]以及煤電廠與重工業資產的長運行壽命,短期內該行業仍以化石能源高效、清潔使用的“碳削弱”技術為主,以可再生能源為主導的“碳替代”方案將在需求側能源結構轉變與相關基礎設施完善中穩步實現。因此,研究區間內未觀測到可再生能源技術創新對能源生產行業碳排放的抑制作用。分地區回歸結果如圖4(d1～d3)所示,可再生能源技術創新會增加中部地區能源生產行業碳排放,對東部地區碳排放的影響不顯著,對西部地區碳排放具有一定抑制作用。能源轉型需要供需兩側協同推進,東、中部地區工業需求側的“高碳鎖定”是引致能源生產相關行業減排難的重要原因。不同于東部地區煤炭、電力大量依靠外調,中部地區在承擔自身能源需求的同時,還承擔大量調出部分能源的生產,加之持續承接東部地區能源密集型產業轉移,產業快速增長伴隨著高能源回彈效應[8],進一步加劇資源產業的“碳鎖定”,從而削弱可再生能源技術創新的減排效應。相較于東、中部地區,西部地區擁有豐富的可再生能源和較大的政策支持力度,可以在發揮比較優勢的同時,學習東部省份低碳發展經驗,快速通過路徑模仿和可再生能源技術創新等方式實現低碳轉型[19]。

表3 能源生產相關行業分位數估計結果Tab.3 Quantile estimation results of energy-production industries

圖4 不同地區高碳排放行業分位數估計結果Fig.4 Quantile estimation results of high carbon emission industries in different regions

可再生能源技術創新對重工業碳排放影響的分位數回歸結果如表4所示,沒有證據表明可再生能源技術創新能夠降低重工業碳排放。控制變量回歸結果顯示,人口規模、能源工業所有制結構中非國有占比與重工業碳排放呈顯著正相關,而行業規模、城鎮化發展、環境規制與重工業碳排放無顯著關系。這一時期,供給側結構性改革與中國工業綠色發展有效抑制了重工業的能源回彈效應。造成可再生能源技術創新減排效應不顯著的原因可能與重工業的“高碳鎖定”、長運營周期、高成本敏感性及相關可再生能源技術發展不成熟有關[11]。重工業能源消費結構長期以煤炭、石油等化石能源為主,相關生產技術、基礎設施和產業制度等適配化石能源,加之重工業工廠運營周期通常在30年以上,進一步加劇了“高碳鎖定”,使得可再生能源替代很難在短期內完成。研究區間內,部分可再生能源技術仍處于發展初期,尤其是針對重工業高溫高熱需求,可再生能源使用成本相對較高,對于能源使用密集、市場競爭激烈的重工業而言,對能源價格的高敏感性使得其難以在短期內實現可再生能源技術的引進、消化和吸收。如圖4(e1～e3)所示,不同區域的回歸結果顯示,可再生能源技術創新對重工業的碳減排效應不顯著,東、中部地區的碳減排效應略強于西部地區。

表4 重工業分位數估計結果Tab.4 Quantile estimation results of heavy industry

4.1.3 中等排放行業

中等排放行業包括建筑業、交通運輸業、服務業和居民生活。分位數回歸結果顯示,可再生能源技術創新與交通運輸業碳排放總體正相關,在統計上未能有效抑制交通運輸業碳排放。主要是由于在研究區間內,可再生能源技術創新主要通過燃料乙醇與電力系統實現利用,氫能作為最具前景的可再生能源替代方案,技術仍不成熟,不具備成本優勢,同時交通運輸業高度依賴能源且電氣化率較低,使得可再生能源技術創新帶來的碳減排收效甚微。如圖5(g1～g5)所示,除高碳排放省份組外,可再生能源技術創新對交通運輸業碳排放的抑制作用隨時間推移逐漸顯現;分地區看,可再生能源技術創新對東部地區的減碳效應略強于中部地區,但使得西部地區碳排放顯著增加。市場環境是影響可再生能源技術應用與推廣的重要因素,東部地區憑借較發達的經濟、完善的市場環境與配套基礎設施,以新能源汽車為代表的燃料替代技術得以率先利用與推廣[19]。相較之下,西部地區的地理環境、人口分布等限制了相關技術的應用。

圖5 不同地區中等排放行業分位數估計結果Fig.5 Quantile estimation results of medium carbon emission industries in different regions

服務業作為電氣化水平最高的行業,可再生能源技術進步通過電力使用實現的碳減排未能抵消其快速發展引致的碳排放增量,這一點在東部地區尤為顯著(見圖5中h1～h3)。可再生能源技術創新水平提高使得部分省份建筑業碳排放不減反增,行業規模、人口規模、人均GDP均與建筑業碳排放顯著正相關。如圖5(f4～f5)所示,隨著時間推移,可再生能源技術創新對建筑業的碳減排效應逐漸顯現。可再生能源技術創新與居民消費碳排放顯著正相關。隨著相對收入的提高,居民對生活質量的追求,如私家車出行、空調、取暖設備等相關能源使用需求明顯增加,使得可再生能源技術創新的碳減排作用在統計上無效。分地區回歸結果(圖5中i1～i3)進一步驗證了上述結果,東部地區居民收入的快速增長表現為更高的能源回彈效應。限于篇幅,部分行業的分位數回歸結果未在正文中報告。

4.2 空間模型結果與分析

本文利用空間杜賓模型探究可再生能源技術創新對各行業碳減排的空間效應。在進行參數估計前,首先進行空間相關性檢驗,結果如表5所示,其中,列(1)～(9)分別對應農林牧漁業、輕工業、高端制造業、能源生產相關行業、重工業、建筑業、交通運輸業、服務業和居民生活。在地理距離、經濟距離和地理經濟嵌套3種空間權重矩陣設定下,除交通運輸業、重工業外,其余行業均未通過莫蘭指數檢驗。這意味著可再生能源技術創新的碳減排效應不存在顯著的空間相關關系,研究區間內可再生能源技術創新的減排經驗(除交通運輸業、重工業外)未能形成顯著的空間溢出效應。重工業具有生產范圍廣、鏈條長、生產過程高度比例性與連續性等特點,使得可再生能源技術創新得以通過經濟關系產生溢出效應;交通運輸業則通過地理聯動對周邊省份產生影響。從參數估計結果看,本省份重工業、交通運輸業可再生能源技術創新的碳減排績效分別通過經濟關聯與地理關聯顯著提高其它省份的碳減排績效。限于篇幅,空間杜賓模型回歸結果未在文中列出,對其空間溢出效應的機制分析仍有待進一步探究。

表5 各行業莫蘭指數檢驗結果Tab.5 Results of Moran Index test by industry

4.3 穩健性檢驗

鑒于分位數回歸結果自身具有較強的穩健性,前文分區域、分時間段回歸結果也可作為交叉檢驗,本文僅對模型設計與核心解釋變量進行穩健性檢驗。具體地,參考Lin等[12]的設定,本文調整核心解釋變量的計算方式,將計算公式中的技術折舊率(0.22)、擴散率(0.03)分別調整為0.36、0.3,回歸結果與上述研究結果基本一致,說明各行業可再生能源技術創新的碳減排績效具有穩健性。同時,本文對基準面板模型進行F檢驗、LSDV檢驗、LM檢驗和Hausman檢驗,基于AIC準則,其回歸結果與分位數回歸結果基本一致,加入年份固定效應后,結果仍保持穩健。

5 結論與建議

5.1 研究結論

隨著我國“碳達峰”行動的不斷推進,越來越多的研究關注可再生能源技術創新的碳減排績效及其區域異質性,但鮮有文獻從行業層面考察可再生能源技術創新的碳減排效應。本文基于2000—2019年中國內地30個省份9個行業面板數據,利用分位數回歸方法與空間計量模型,實證分析可再生能源技術創新對不同行業碳排放的影響及其時空異質性,并就行業碳減排機制及區域異質性成因展開探討。本文基于行業層面的研究豐富了可再生能源技術創新碳減排績效的研究視角,細化了行業技術減排的研究內容,有利于更加深入了解各行業可再生能源技術減排現狀。

研究發現,可再生能源技術創新對不同行業碳排放的影響存在較大差異,部分行業已通過可再生能源技術創新實現碳減排,可再生能源技術創新的減排效果與行業特征、區域環境及經濟發展階段密切相關。具體地,低碳排放行業率先發揮可再生能源技術創新的碳減排效應,這主要與行業電氣化程度、技術特征有關。同時,碳減排效果與行業發展階段密切相關,東部地區憑借行業發展優勢,其可再生能源技術創新的減排效應得以充分發揮。對于以重工業、能源生產相關行業為代表的高碳排放行業,可再生能源技術創新對碳排放具有顯著抑制作用,這主要與高碳排放行業的化石能源技術、制度鎖定有關,加之能源相關基礎設施運營壽命長,可再生能源技術的引進、消化和吸收需要一定時間。相較之下,西部地區能源生產相關行業憑借“弱鎖定”、地理資源和政策優勢率先實現可再生能源技術減排。與居民生活、城鎮化發展聯系緊密的行業,如居民生活、服務業、建筑業和交通運輸業在經濟社會快速發展階段存在較高的能源回彈效應,使得可再生能源技術創新對碳排放的影響在統計上無效,甚至不減反增。此外,值得關注的是,隨著時間推移,可再生能源技術創新對不同行業的碳減排效應均得到強化。這意味著我國可再生能源技術創新在碳減排上已初見成效,并將在未來為碳減排作出更大貢獻。

5.2 政策建議

本文研究結論可為我國各行業推進低碳發展、實現“雙碳”目標提供重要政策啟示。

(1)持續推進可再生能源技術創新與成果轉化。可再生能源技術創新的減排績效已在部分低碳排放行業充分顯現,對高碳排放行業的碳減排效應仍有待通過進一步發展實現。未來需加大對可再生能源關鍵技術研發的支持力度,推動可再生能源技術創新、實證驗證和工程轉化。鼓勵建設可再生能源市場化專業技術轉移機構和推廣平臺,加大對示范應用項目的支持力度,促進可再生能源技術成果轉化,以實現“技術解鎖”。

(2)統籌推進可再生能源技術在不同區域、行業的差異化應用。可再生能源技術的成功推廣與應用不僅有賴于政策引導,還取決于區域、行業比較優勢。各地區在制定產業政策時,應當充分理解該產業可再生能源技術創新的減排效應所處階段。對于不同種類的可再生能源技術,鼓勵具有比較優勢的行業和地區率先利用,進而通過學習效應與示范效應,加快可再生能源技術創新成果的利用與推廣。

(3)注重居民低碳行為引導。本文研究發現,居民生活、服務業等行業會隨著城鎮化發展與居民收入提高產生高能源回彈效應。因此,在生產側不斷優化能源供給側結構的同時,也要重視消費側的節能行為引導,通過供需兩側協同減排,更加高效地實現高能源回彈行業的低碳轉型。

(4)加強可再生能源技術減排的經驗交流與合作。本文研究發現,可再生能源技術創新的行業碳減排效應具有區域異質性且空間溢出效應不顯著,如東部地區高端制造業、輕工業和農林牧漁業的碳減排優勢未能有效影響中西部地區。因此,應著重推動各行業建立跨區域產學研合作平臺,促進區域間技術要素優化配置,增強可再生能源技術創新的碳減排效應,提高可再生能源技術應用的經濟效益與社會效益。

5.3 研究不足與展望

本文研究結論具有一定現實意義,但也存在一些不足之處。受行業省域數據及篇幅限制,本文未能對各行業可再生能源技術創新的減排機制作深入分析,也未能對不同區域、發展階段可再生能源技術創新碳減排效應的異質性展開更嚴謹的推理。后續研究可針對上述不足,從理論上深入分析可再生能源技術創新促進行業碳減排的機制,進一步挖掘可再生能源技術創新的碳減排潛力;對于區域碳減排效應的異質性,有待深入分析市場環境、能源稟賦、環境規制等與可再生能源技術創新在推動碳減排上的協同效應,以提高研究對實踐指導的適用性。