“双碳”目标背景下可再生能源发展对区域碳排放效率的影响评估.pdf
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1、第 24 卷第 3 期2023 年 6 月南华大学学报(社会科学版)Journal of University of South China(Social Science Edition)Vol.24 No.3Jun.2023收稿日期 2023-02-27基金项目 国家社会科学基金项目“供应链创新赋能双碳与经济稳定发展双目标实现机制研究”资助(编号:22CJY006)作者简介 文雷(1971),男,北京市人,陕西师范大学国际商学院副教授,博士。1 陕西师范大学国际商学院硕士研究生。“双碳”目标背景下可再生能源发展对区域碳排放效率的影响评估文 雷,梁雅昆1(陕西师范大学 国际商学院,陕西 西安
2、710119)摘 要 基于 20002019 年的省级面板数据,使用 DEA 窗口下的非径向 DDF 测算碳排放效率,采用半参数模型和固定效应模型探究可再生能源发展与碳排放效率的非线性和线性关系。结果表明:全国平均碳排放效率呈现上升趋势,且东部地区高于平均水平、中西部地区低于平均水平。在“生产效应”和“消费效应”的共同作用下,碳排放效率随可再生能源发展呈现“N”型变动趋势。可再生能源对全国碳排放效率的促进效果并不显著,但它每增加 1%,会分别提升东、中部地区碳排放效率的 0.62%和 3.5%,降低西部地区碳排放效率的 7.43%,实现东、中、西部地区的资源优化配置。据此,文章从碳定价、财税优
3、惠等方面提出了提高我国碳排放效率和促进“双碳”目标实现的建议。关键词 可再生能源发展;碳排放效率;半参数模型;DEA 窗口下的非径向 DDF中图分类号 F416.2 文献标识码 A文章编号 1673-0755(2023)03-0021-11DOI:10.13967/ki.nhxb.2023.0034 2021 年全球气候状况报告显示,人类活动造成的气候变化给全球经济的可持续发展带来了严峻的考验。如何降低二氧化碳排放量、提升碳排放效率成了世界各国关注的重要问题。2020 年,习近平在第 75 届联合国大会一般性辩论会上提出:“中国将提高国家自主贡献力度,采取更加有力的政策和措施,二氧化碳排放力争
4、于2030 年前达到峰值,努力争取 2060 年前实现碳中和。”这一讲话是中国在缓解全球气候变暖方面做出的庄严承诺,表明了中国在碳减排方面的坚定决心。要在保证经济平稳增长的前提下实现我国的承诺,就必须提高传统能源的利用效率或寻找新型、绿色能源,以此来提升碳排放效率。短期来看,加快水能、风能、太阳能等可再生能源对传统能源的替代可以最大限度地合理利用各地区的区位优势,有利于实现资源优化配置、推动“西电东送”等政策的实施。长远来看,开发可再生能源能够减缓化石能源的耗竭、解决当前全球能源供应紧张的局面,保证我国未来社会经济发展的需求,实现能源数量和质量的稳定供应,减弱对进口能源的依赖,保障我国能源安全
5、。一 文献回顾与研究假设(一)文献回顾目前经济学领域有关可再生能源发展经济后果的相关研究可以分为三类:可再生能源与就业、可再生能源与经济增长和可再生能源与环境。可再生能源发展与经济增长的关系存在“创造效应”和“破坏效应”的争论。一方面,可再生能源发展会催生新能源电池、新能源汽车等新兴产业部门的兴起,带动能源网络设施等基础设施的投资,对经济增长产生“创造效应”1-6。另一方面,可再生能源的发展会降低对化石能源生产行业以及石油加工业、煤炭开采业等重污染、高能耗制造业的需求7,加之推广新能源具有高昂的成本8,会对经济增长产生“破坏效应”。在此基础上,多位学者均通过构建能源环境经济的理论分析框架,运用
6、非参数可加模型9、联立方程模型、时间序列 VAR模型4,10,证明了由于“创造效应”和“破坏效应”的共同作用,可再生能源发展与经济增长之间存在着“W 型”“倒 U 型”的非线性关系。可再生能源发展对就业的影响存在着“创造效应”和“替代效应”的争议。“创造效应”是指,风能、核能、太阳能、生物质能等新兴产业部门催生了大批就业岗位,进一步带动可再生能源关联产业的兴起,提高社会总体就业水平11-14。“替代效应”是指,可再生能源的发展对能源生产水平和技术创新程度提出了更高的要求,这使得企业增大了对高技术劳动力的需求、降低了对低技术劳动力的需求,但现有低技术劳动力无法在短期内提升技能,因而会面临失业的风
7、险15。类似地,学者们对于可再生能源发展与碳排放关系的探讨也存在着差异。大部分学者认为可再生能源发展有利于碳减排和环境保护。传统能源消费量的提高不仅会消耗大量的资源,还会排放一系列污染物,进而引发对于生态环境的破坏,而可再生能源作为一项不产生有害气体或固体废料的能源,其自身的低碳性、清洁性会直接降低二氧化碳排放强度,改善环境质量、提升生态效率16-19。此外,由于“资源配置逐效率论”,能源绿色化、产业结构绿色化的转型过程中,生产投入要素会从效率较低的行业流向效率较高的行业,社会资源被合理配置、利用,这有利于碳减排和生态效率的提升。如可再生能源补贴政策和可再生能源供暖政策均能够显著降低二氧化碳、
8、二氧化硫等污染物的排放程度,改善空气质量20-22。与此不同的是,Kahia M 等以 24 个中东和北非国家为样本,基于面板向量自回归模型,探究了可再生能源对碳排放的影响,发现二者不存在明显的因果关系23。这可能是因为可再生能源发展伴随着能源消费量的提高,当可再生能源规模较小时,能源消费依旧以煤、石油、天然气等传统化石能源为主,因而在能源消费需求高速增长的背景之下,可再生能源消费增长量远小于传统能源消费增长量,导致可再生能源消费产生的碳减排效应被抵消9。进一步地,任晓航等24、徐斌等9通过构建能源环境经济的分析框架,探讨了可再生能源发展与碳减排的非线性关系。前者利用 VAR 模型探究发现,受
9、到可再生能源发展的冲击后,碳排放会呈现出先下降后上升的“U 型”变动趋势;后者利用非参数可加模型研究得出,可再生能源对碳排放的影响在我国东、中、西部地区分别呈现“M 型”、平缓“U 型”以及“U 型”的非线性关系。学者们对于可再生能源发展与碳排放关系的差别看法可能由多方面原因造成。首先,可再生能源的发展会历经“生产投资”到“使用消费”的过程,在生产端,国家会通过投资设厂等方式保证可再生能源的顺利发展,该过程会依赖化工业等大量非环保重工业的参与,从而加剧碳排放、降低碳排放效率,产生“生产效应”;在消费端,企业、居民在获取并使用可再生能源的过程中,由于可再生能源的绿色性和低碳性,区域碳排放效率会有
10、所提升,产生“消费效应”。而上述学者均从能源使用端探讨可再生能源发展所造成的“消费效应”,忽视了可再生能源的“生产效应”。其次,在“生产效应”和“消费效应”的共同作用下,可再生能源发展与碳排放效率之间可能存在着复杂的非线性关系,而仅有个别文献关注到了二者之间的非线性关系。Grange 曾指出,世界几乎是由非线性关系构成的25。可见经济现象盘根错节且易变,各经济变量之间往往会存在着大量的非线性关系。最后,上述学者在衡量碳减排和环境污染程度时大都使用碳排放强度、碳生产率、碳指数等单要素碳排放效率,该指标通俗易懂,具有较强的适用性,但仅从一个角度定义了碳排放效率,具有一定的局限性,因此应当使用全要素
11、的方式去构建指标,才能更加全面、适宜且准确地测算出碳排放效率26。现有学者们多采用数据包络法(DEA)和随机前沿法(SFA)对碳排放效率进行测算,在测算的基础上,学者们使用 PVAR 模型、面板 Tobit 模型、门槛模型、固定效应模型等方法,探究经济基础、外部性和能源结构这三个方面的因素与碳排放效率之间的关系。在“能源结构与碳排放效率”这一论题下,各类文献多从能源消费的视角验证了能源结构优化升级对碳排放效率的促进效应27-29,但理论机制以及投资视角的研究却阙如。基于此,本文以 20002019 年的省级数据为研究样本,使用 DEA 窗口下的非径向方向距离函数(DDF)对碳排放效率进行测算,
12、采用半参数模型验证可再生能源发展与碳排放效率的非线性关系,并进一步使用固定效应模型探究二者的线性关系及其区域异质性。(二)研究假设可再生能源的发展会历经生产投资使用消费的过程,因此它的发展主要带来两种效应:“生产效应”和“消费效应”。“生产效应”是指国家为大力发展生产可再生能源所相应付出的代价,是处于生产投资端的一种效应;“消费效应”是指地区、企业或居民在获取并使用可再生能源过程中所获取的收益,是处于使用端的一种效应。从生产投资端来看,国家会通过投资设厂等方式来保障可再生能源的顺利生产与获取,如在部分区域建造能源发展基地,如核电站、风力发电站、水22 南华大学学报(社会科学版)2023 年力发
13、电站、光伏发电站等,该过程会依赖钢铁工业、化工业、机械业等传统非环保重工业,产生大量的发展成本,加大二氧化碳的排放量、降低碳排放效率。此外,能源的生产与获取必定伴随着能源的转化,接收、储存、转化能源(如太阳能)的过程会制造大量的二氧化碳,从而降低碳排放效率。从使用消费端来看,现阶段我国以煤、石油为主导的传统能源结构在一定程度上抑制了碳排放效率的提升27-29,而可再生能源自身具有环保性与绿色性,在使用过程中不会产生二氧化碳,因而可再生能源使用比例的不断上升能加速绿色要素的流动、推动绿色产业的发展,达到降低碳排放、提升碳排放效率的作用。结构主义的“资源配置逐效率论”指出,要素和资源总是会朝向效率
14、更高的方向流动30。因此,在可再生能源不断发展、产业结构向绿色化不断转型的过程当中,社会中的生产投入要素会从碳排放效率较低的行业流向碳排放效率较高的行业,社会资源被合理配置、利用,这能够有效提升碳排放效率。同时,在国家可再生能源发展政策的鼓励之下,政府会给予清洁、绿色等低能耗产业更多的投资与补贴20,而相应减少对于传统污染行业的投资,高耗能产业部门逐渐发生迁移或会被低耗能的绿色产业替代,进而降低碳排放强度、提高碳排放效率。可见,可再生能源发展既存在于生产投资端,也存在于使用消费端,可再生能源对碳排放效率的净效应取决于“生产效应”和“消费效应”的相对大小。更多地进行可再生能源投资生产且更少使用可
15、再生能源的地区,“生产效应”会大于“消费效应”,从而造成较为严重的环境问题,最终对碳排放效率产生抑制作用;而更少地进行可再生能源投资生产且更多地使用可再生能源的地区,“生产效应”会小于“消费效应”,从而有利于减少碳排放,达到提升碳排放效率的目的。基于此,本文提出了第一个假设:H1-a:如果“生产效应”占主导,则可再生能源发展对碳排放效率的提升具有正向影响。H1-b:如果“消费效应”占主导,则可再生能源发展对碳排放效率的提升具有负向影响。进一步地,本文认为“生产效应”与“消费效应”的相对大小存在着区域异质性,这可能与资源的区域配置有关。区域资源优化配置理论认为,应当按照一定的原则在不同时间、空间
16、和部门之间合理分配资源,以达到帕累托最优的目的。因此可再生能源在何处生产、在何处使用,需要结合区域特征进行分配,以实现区域资源的优化配置。西部地区经济大多欠发达,因而人们对环境质量的期望较低,为改善环境而付出代价的意愿也相应较低,即环境边际价值较低;加之西部地区人烟稀少,有大量的绿色植被,环境承载力相对较强,因此人们会更倾向于将二氧化碳等污染物排放在西部地区。相反地,经济较为发达的东部地区和一部分中部地区人口密度较大,收入水平和城市化水平较高,而植被稀少、环境承载能力较弱,这决定了中、东部地区的环境边际价值较低,即较小的污染都将带来较大的损耗。可见,在东、中部地区排放二氧化碳的边际成本远大于在
17、西部地区的边际成本,因此,为了更加方便、合理地实现可再生能源的区域配置,西部地区将更多地承担生产可再生能源的代价,中、东部地区将更多地享有使用可再生能源的收益。基于此,本文提出第二个假设:H2-a:平均来看,西部地区的“生产效应”占主导,可再生能源发展会抑制碳排放效率的提升。H2-b:平均来看,中、东部地区的“消费效应”占主导,可再生能源发展会促进碳排放效率的提升。二 研究设计(一)模型与方法1.DEA 窗口下的非径向方向距离函数传统的方向距离函数属于径向的效率测评方法,它通过给定一个方向向量来扩大期望产出,并以同等同比例减少投入和非期望产出,但是该方法具有一定的局限性,即当存在非零松弛变量时
18、,效率值存在被高估的嫌疑。Zhou 等在上述方法的基础上,计算了方向性松弛变量并提出了非径向方向距离函数的概念31:DO(K,L,E,y,c)=supwT:(K,L,E,y,c)+g diag()T1(1)其中,K,L,E,y,c 分别为资本投入、劳动投入、能源投入、期望产出 GDP 和非期望产出二氧化碳排放量。T1为包含非期望产出的生产可能性集,T1=(K,L,E,y,c):投入(K,L,E)可以得到期望产出 y和非期望产出 c。g=(gK,gL,gE,gy,gc)为设定的方向向量,用来规定投入产出的变动方向;=(K,L,E,y,c)T为比例因子向量,用来衡量投入产出的增加或减少量;w=(w
19、K,wL,wE,wy,wc)T为各投入产出指标的标准化权重向量,用来反映各投入产出指标的重要性。因此 wT=wKK+wLL+wEE+wyy+wcc,表示所有投入产出变量增加或减少的总权重。能够看出,公式(1)的非径向方向距离函数能够非比例地调整投入和产出。方向向量 DO(K,L,E,y,c)能够通过求解以下32第 3 期文 雷,梁雅昆:“双碳”目标背景下可再生能源发展对区域碳排放效率的影响评估DEA 模型获得:DO(K,L,E,y,c)=max wKK+wLL+wEE+wyy+wccs.t.Nn=1znKn K-KgKNn=1znLn L-LgLNn=1znEn E-EgENn=1znyn y
20、+ygyNn=1zncn=c-cgcK,L,E,y,c 0;zn 0;n=1,2,N(2)根据 Zhang 等34的测算方法,碳排放效率为潜在目标碳强度与实际碳强度之比:TCPI=c-c cy+y y()cy()=1-c1+y(3)其中,c和 y为最优的 GDP 增加值和二氧化碳减少值。Charnes 和 Cooper 提出的 DEA 窗口分析能够探索一系列重叠窗口的效率演变,因此本文利用多个重叠的窗口来测算碳排放效率,以便更准确地反映碳排 放 效 率 的 动 态 变 化 情 况。具 体 地,参 考Zhang32、Halkos 和 Tzeremes33等,本文将时间窗宽设置为 3 年,即分别测
21、算出 TCPI2000TCPI2002、TC-PI2001TCPI2003、TCPI2017TCPI2019,再对每一个年份求取平均值,便可获取最终的年度碳排放效率(其中 2000 年和 2019 只有一个效率值,2001 年和2018 年有两个效率值,其他年份有三个效率值)。2.传统参数模型多项研究表明,可再生能源发展与碳排放之间可能存在着线性关系,一部分学者证明了可再生能源发展会直接降低碳排放、提升环境质量6,16-19,一部分学者研究发现二者不存在显著的因果关系24。因此本文首先设置了如下的固定效应模型,以验证可再生能源发展与碳排放效率的线性关系:efficienti,t=i+1clea
22、ni,t+5i=1iXi,t+i,t(4)其中,efficient 代表碳排放效率,cleani,t代表可再生能源发展程度,Xi,t代表一系列控制变量:产业结构(stu),城市化程度(urbun),对外开放程度(open),技术创新(inn)以及能源强度(nyqd)。此外,为了进行稳健性检验并得出可再生能源对碳排放效率平均影响的区域异质性,本文将样本分为了东部、西部与中部,进一步进行了异质性的检验。3.半参数模型传统的参数模型需要假定变量之间的函数关系,并且需要关注被解释变量与解释变量之间的平均效应,即线性关系。但是现实生活中变量之间多存在着非线性关系,传统的参数估计具有一定的局限性。非参数方
23、法不需要提前假定变量之间的函数形式,能够完全根据变量的数值特征挖掘其中的非线性关系,从而避免了模型设定偏误的问题。但是它对于样本容量的要求非常大,否则当解释变量较多时,便可能面临“维度的诅咒”,从而降低准确性。而介于传统参数模型和非参数模型之间的半参数模型既不会对模型形式作出具体的限制,也不会对样本容量要求过高,从而能够很大程度提升模型估计的效率和准确性。根据假设 1,可再生能源对碳排放效率的影响净效应取决于“生产效应”和“消费效应”的相对大小,即很可能存在着非线性的关系。正因如此,本文设置半参数模型如下:efficienti,t=f(cleani,t)+5i=1iXi,t+i,t(5)其中,
24、f(cleani,t)为模型中的非线性部分,Xi,t为一系列控制变量,i,t为残差项。多位学者认为在模型中加入较多的控制变量可以有效避免非线性部分的内生性34-36,因而本文在模型中加入一系列控制变量以保证 f(cleani,t)部分的外生性。(二)变量选取与数据来源为了数据的可获得性,本文选取我国 30 个省和自治区(西藏除外)20002019 年的数据作为样本。1.解释变量。本文的解释变量为可再生能源发展(clean),借鉴徐斌等9的方法,使用中国能源统计年鉴中各省(自治区)水电、风力和太阳能等可再生能源发电量的占比来衡量。2.被解释变量。被解释变量为碳排放效率,采用 DEA 窗口分析与非
25、径向方向距离函数(DDF)相结合的方法进行测算,具体共涉及 5 个投入产出变量。资本投入:用资本存量表示。借鉴张军37的方法,采用永续盘存法进行测量,Ki,t=Ii,t+(1-i,t)Ki,t-1,其 中 固 定 资 产 折 旧 率 t设 置 为 9.6%。20002004 年的数据来源于中国国内生产总值核算历史资料 19522004,20052019 年的数据来源于中国统计年鉴。劳动投入:用各省(自治区)期初和期末(或者年末)从业人数的平均值来衡量,具体数值来源于各省、自治区统计年鉴。能源投入:42 南华大学学报(社会科学版)2023 年能源消费总量(万吨标准煤),数据来源于中国统计年鉴。期
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