黄河流域城镇化、科技创新与碳排放.pdf
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1、 收稿日期:2 0 2 3-0 2-1 2作者简介:杨蒙蒙(1 9 9 5),女,河南周口人,硕士研究生,就职于商丘工学院。黄河流域城镇化、科技创新与碳排放杨蒙蒙(商丘工学院,河南 商丘 4 7 6 0 0 0)摘 要:基于黄河流域6 5个地级市面板数据,构建空间计量模型,得出黄河流域内城镇水平和科技创新与人均二氧化碳排放呈现出倒“U”型,并且城镇化水平和科技创新对于人均碳排放影响路径不同。基于此,提出提高城镇化的质量及有效提高科学技术支出的效率,实施因地制宜的精准碳减排等对策,从而有利于实现黄河流域的低碳绿色发展。关键词:城镇化;科技创新;碳排放;空间溢出 中图分类号:X 2 4 文献标识码
2、:A 文章编号:1 0 0 76 9 2 1(2 0 2 3)1 30 0 0 30 4 随着全球变暖,海平面升高,导致人类生存环境面临巨大的挑战。为避免温室效应带来的后果,二氧化碳排放逐渐受到世界各国关注,并且纷纷积极参与到碳排放管控和减排的活动中。但是我国现处在工业化和城镇化加速发展阶段,能源消耗的增加及新能源利用效率低导致我国碳排放量位居世界前列,现行我国面临着巨大的碳减排压力1。黄河流域又是全国石油、煤炭等能源资源的供应基地,生态环境保护与经济发展矛盾突出,为了缓解这种矛盾,国家在2 0 1 9年将黄河流域生态保护和高质量发展提升为国家区域发展战略,以减排为目标,使综合治理和可持续发展
3、成为统筹与协调该地区保护与发展之间矛盾的重要突破路径2。1 文献综述1.1 城镇化与碳排放现有城镇化对于碳排放的影响主要分为两种观点:城镇化对碳排放呈线性关系。改革开放后,我国开始推进城镇化进程,伴随着大量农村人口转入城市导致城镇人口剧烈增加,城镇人口规模快速扩张形成产业集聚等,导致更多的能源消耗和二氧化碳排放增加3-4,因此城镇化的推进导致了更多的二氧化碳。或者,城镇化推进过程中形成人口集聚、产业集聚,通过共享基础设施、共享劳动力和技术溢出实现了能源节约以及提高了能源利用效率,从而减少了二氧化碳排放5。城镇化与碳排放呈非线性关系。城镇化初始阶段伴随着经济规模扩大、信息传播因而在城市化初期必然
4、伴随着工业化、高碳化的特点6,随着城市化的进一步推进,高人口密度有助于促进公共基础设施的规模经济,从而将环境损害降得更低7。再者,随着人们对碳排放的意识增强,经济发展方式由粗放的增长模式转变成集约型经济发展模式、工业污染问题通过环境法规、技术创新等解决方法有利于减少二氧化碳排放量,城镇化对于碳排放的影响是先导致碳排放增加后有利于减少碳排放。1.2 科技创新与碳排放科技创新对碳排放具有不同影响结果:科技创新支出增加,二氧化碳排放量增加;当科技创新刺激消费需求,加大生产力度促进经济发展导致二氧化碳排放量增加,或者科技创新支出促进清洁技术、能源利用技术创新减排的效果不明显,因此科技创新支出增加反而导
5、致二氧化碳排放量增加。科技创新支出增加,减少二氧化碳排放量。如果清洁技术、能源利用技术创新带来的减排效应大于由经济增长导致的二氧化碳增加效应,科技创新支出增加有利于减少二氧化碳的排放8。1.3 城镇化与科技创新城镇化与科技创新之间存在联动性:科技创新有利于城镇化建设,提高城镇化质量。王文寅等9在研究中得出城镇化是现代化发展的必经之路,科技创新能力对新型城镇化建设具有正向作用,并且是新 型 城 镇 化 建 设 中 不 可 缺 少 的 动 力。郑强1 0研究得出科技创新对新型城镇化的影响会随着科技创新水平的提高和时间的推移影响效果将会减弱。城镇化建设有利于科技创新。城镇化的推进,促使城市基础设施的
6、完善,有便利的交通,良好32 0 2 3年7月内 蒙 古 科 技 与 经 济J u l y 2 0 2 3第1 3期 总第5 2 7期I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y&E c o n o m yN o.1 3 T o t a l N o.5 2 7的居住环境及生活质量的提高等,有利于人才、物质等要素集聚,为科技创新提供了一个良好的环境。现有的研究中主要集中在城镇化与二氧化碳排放、科技创新与二氧化碳排放以及城镇化与科技创新之间的关系,罕有文献将三者关系进行梳理并一同进行研究。鉴于此,本研究将对城镇化、科技创新、
7、碳排放三者之间的影响进行研究。2 模型设计与数据说明2.1 计量模型设计E h r l i c h等1 1首 次 建 立 了I P AT模 型(亦 称I P AT恒等式)来反映人类活动对环境的影响,其表达式为:I=P A T(1)式中:I为环境影响(本研究为城市人均二氧化碳排放量),P为人口规模,A为富裕程度,T为技术水平。该模型是一个过渡简化的分析框架,只能将环境的变化用人口、财富和技术分析,同时该模型也不能具体分析某一变量对环境的影响,因此在现实中并不适用。基于此R o s a等1 2修改和完善了该模型,并提出了以下S T I R P AT模型,表达式为:I=a PbAcTde(2)式中:
8、a、b、c、d分别为常数项,e为随机误差项。为消除可能存在的异方差将公式(2)取对数,并且通过参考宋志秀等1 3做法将城镇化、科技创新和产业结构比重指标乘以1 0 0,其他变量指标作对数进行处理,由此所有估计参数可被直接解释为人均碳排放水平对各自变量的弹性,最终根据本研究的目的及实际情况对模型进行拓展,其拓展模型如下:l n P Ci t=nj=1Wi jl n P Gi t+1U r bi t+2T e ci t+3(U r bi t)2+4(T e ci t)2+5U r bi tT e ci t+i tXi t+i+ui tui t=nj=1Wi jui t+i t,ui t(0,2I)
9、i t(0,2I)(3)l n P C为城市人均C O2排放量(t/人),U r b表示城镇化水平,T e c表示科技创新水平,Xi t表示其他控制变量,1、2表示城镇化、科技创新对人均二氧化碳排放回归系数,3、4表示城镇化、科技创新的平方对人均二氧化碳排放回归系数,5表示城镇化和科技创新联合效应对人均二氧化碳排放回归系数,为其他控制变量的回归系数。i、t表示第i个城市在t年的观测水平。i表示时间固定效应。ui t表示随机误差项,且假设服从独立随机分布(i,i.d)。是标准差,I是单位矩阵,ui t(0,2I)表示服从正态分布的随机扰动项,是空间误差系数,为空间滞后系数。2.2 数据说明与变量
10、选择笔者收集了2 0 1 02 0 1 9年黄河流域6 5个城市相关统计数据,原始数据来源于 中国城市统计年鉴 中国统计年鉴 中国电力统计年鉴 及中国经济网等。其中,所有与时间有关的经济变量均以2 0 1 0年为基期进行折算,并且所缺失的数据由均值法或线性差值进行了处理。2.2.1 被解释变量。人均二氧化碳排放量(t/人),选取黄河流域6 5个地级市人均二氧化碳排放量,时间跨度为2 0 1 02 0 1 9年。由于地级市并没有公布二氧化碳的排放量,借鉴韩峰等测算方法,根据各地级市消耗的电力、煤气、液化天然气计算得出各地级市二氧化碳排放总量,将二氧化碳总量除以地级市总人口数量得出人均二氧化碳排放
11、量1 4。针对社会用电来说,最主要考虑煤炭发电是二氧化碳排放的主要原因,虽然每个城市煤炭发电占总发电的比例不同,但 是 该 差 别 并 不 悬 殊,因 此 参 考 任 晓 松等1 5对煤炭占比测算方法,根据历年 中国电力年鉴 中统一比例进行核算。I=Cn+Cp+Ce=k En+Ep+(Ee)(4)Cn、Cp、Ce分别为全社会用电量、煤气、液化天然气带来的二氧化碳排放量。En、Ep、Ee分别为全社会用电量、煤气、液化天然气的消耗量;k、分别为全社会用电量、煤气、液化天然气的排放系数。其中,Ce=(Ee),为煤电燃料链温室气体排放 系 数(马 忠 海,1 9 9 9)1 6折 合 等 效C O2为
12、1.3 0 2 3 k g/(kWh);为煤电发电量占总发电量的比例。各类能源排放系数见表1,各年煤电发电量占总量的比重见表2。表1 C O2排放系数C O2排放系数系数值单位全社会用电1.3 2 0 3k g C O2/k Wh煤气2.1 6 2 2k g C O2/m3液化石油气3.1 0 1 3k g C O2/k g表2 各年份煤电发电量占比年份煤电发电量占比/%年份煤电发电量占比/%2 0 1 08 0.8 1 32 0 1 57 3.7 0 72 0 1 18 2.4 4 82 0 1 67 1.8 4 92 0 1 27 8.7 2 32 0 1 77 0.9 9 52 0 1
13、37 8.5 8 42 0 1 87 0.4 0 92 0 1 47 5.4 2 92 0 1 96 8.8 7 64总第5 2 7期内 蒙 古 科 技 与 经 济2.2.2 核心解释变量。城镇化率:城镇化水平一般有人口城镇化和土地城镇化两个指标,基于数据可得性及结果准确性选取人口城镇化率进行研究。人口城镇化即用城镇人口比总人口来表示城镇化水平。科技创新:科学技术的支出是科技有效创新的基础,因此笔者选择科学技术支出衡量该城市的科技创新投入力度,用科技支出占财政总支出比重进行测度。2.2.3 控制变量。产业结构优化:产业结构高级化是对产业结构优化的具体测量方式,参考干春晖等测算方法采用三产业产值
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