二氧化碳排放、技术进步与经济增长——基于联立方程模型的分析

孙凌宇，罗杨帆

（中共重庆市委党校经济学教研部，重庆 400041）

改革开放以来，中国经济进入快速发展期，人民生活水平迅速提高，人均国内生产总值从1978年的385元增加至2020年的72 000元，年复合增长率超过13.2%。但长期以来，中国主要采用粗放型经济增长方式，这使得中国迅速成为世界上最大的温室气体排放国和能源消费国。2020年9月22日，习近平总书记在第七十五届联合国大会一般性辩论上的讲话中提出，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。该目标的实现将为全球的环境治理做出巨大贡献。在不断加强环境保护的同时，中国国内经济的稳定增长仍然至关重要。在迈向社会主义现代化的进程中，还需不断优化经济结构，增强城乡区域发展协调性，稳步提高城镇化水平，这都需要国内生产总值年均增长保持在合理区间。

由于化石能源在中国能源结构中占比较大，保持经济增长必将造成大量的二氧化碳排放。中国面临巨大的二氧化碳减排压力，而技术进步是实现节能减排的关键。所以，本文基于2005—2019年29个省级行政区面板数据，建立联立方程模型对二氧化碳排放、技术进步与经济增长间的相关关系进行实证分析。试图回答以下3个问题：第一，二氧化碳排放和技术进步的经济增长效应分别是多大，在研究期内中国经济增长的主要动力是什么；
第二，技术进步和经济增长的二氧化碳排放效应分别是多大，技术进步的二氧化碳减排效应是否可以中和经济增长的二氧化碳排放；
第三，经济增长和二氧化碳排放是否会推动技术进步。上述问题的回答可以为现阶段中国保持经济增长、减少二氧化碳排放、转换经济增长方式提供经验支撑。

近年来，中央政府愈加重视环境与经济的协调发展，许多学者研究了经济增长与碳排放之间的相关关系。一部分学者利用计量分析方法研究两者关系以及验证环境库兹涅茨曲线在中国是否存在。另一部分学者以减少碳排放为约束条件研究如何保持经济增长。

随着诺贝尔经济学奖得主威廉·诺德豪斯和保罗·罗默将气候变化和技术变革引入经济增长研究中，越来越多的学者注重考察技术进步在碳排放和经济增长关系中的重要作用。林伯强和徐斌构建了计量经济模型，对中国各省级行政区1990—2017年的数据进行回归分析，发现技术进步对东中西3个地区的影响效果各异；
孙建利用三部门DSGE模型研究得出，技术进步可以有效减少碳排放，同时保持经济增长。

尽管已经有许多研究利用计量分析方法讨论了二氧化碳排放、技术进步与经济增长间的关系，但这些文献均研究其中3个变量的单向影响或两个变量之间的双向影响，尚未有学者将二氧化碳排放、技术进步与经济增长间的相关关系作为整体进行实证分析。在中国经济转型、能源结构调整和加强环境保护的关键时期，二氧化碳排放、技术进步与经济增长相关关系的实证研究对中国当前经济形势的判断和经济政策的调整显得愈发重要。综上所述，本文的主要贡献在于：首先，现有文献主要集中在二氧化碳排放、技术进步与经济增长中任两个变量的双向关系研究，在此基础上，本文对3个变量的相关关系进行实证分析。其次，虽然学者们对中国经济增长方式已有许多研究，但随着中国经济进入新常态发展阶段，经济增长方式正稳步转型，在此背景下，本文对中国经济增长方式进行再考察。最后，现有研究对技术进步如何影响二氧化碳排放莫衷一是，包括抑制作用和结构性影响，本文对技术进步的减排效应进行再检验。

3.1 二氧化碳排放和技术进步的经济增长效应

采用柯布道格拉斯生产函数，并将能源投入要素加入到模型中：

其中：表示产出；
表示资本存量；
表示劳动力；
表示能源消费；
表示外生性的技术水平；
，，表示生产要素弹性，且1＞，，＞0。

根据IPCC的研究，能源消费量与二氧化碳排放量呈正相关，即：

其中：表示化石能源消费量占能源消费总量的比例；
为化石能源的综合碳排放系数，表示化石能源中煤、石油和天然气的消费结构。将其带入到生产函数中：

假设1：技术进步、资本存量、劳动力、二氧化碳排放与经济增长呈正相关关系。

3.2 经济增长和技术进步的二氧化碳排放效应

经济增长通过优化产业结构改变能源消费结构，进而影响二氧化碳排放。产业结构优化通过改变经济体能源利用效率和能源结构影响碳排放。一方面，产业结构优化作用于产业间的资源配置，提高资源利用效率，进而提高能源利用效率，降低碳排放强度；
另一方面，产业结构优化直接作用于能源结构，优化新能源和化石能源在产业间的配置，减少经济增长所需碳排放。技术进步对二氧化碳排放存在结构性影响，能源偏向性技术进步对碳排放具有抑制作用，而非能源偏向性技术进步对碳排放具有促进作用。

假设2：经济增长促进二氧化碳排放，产业结构优化、能源结构优化抑制二氧化碳排放。

3.3 经济增长和二氧化碳排放的技术进步效应

技术进步包括技术创新、技术扩散和技术转移。技术创新是基于科学技术知识的技术创造，是企业竞争优势的重要来源。技术创新所需的人才、知识、设备等都需要资金支撑，而经济增长使得企业有更多的资金投入到相应项目中。技术扩散和技术转移是一项技术由一个经济单位向另一个经济单位有偿（或无偿）转移的现象。在高速发展的经济体中，面对市场需求，企业或个人都可以更快地引入先进技术以满足生产需要，推动技术进步。此外，通常认为二氧化碳排放对技术进步没有明显影响。

假设3：经济增长促进技术进步。

4.1 变量选择与数据来源

由于本文的研究变量为二氧化碳排放、经济增长和技术进步，三者之间存在因果关系，采用单一方程模型无法将其完整地描述出来，需要建立一个方程组，以充分考虑3个变量间的内生性以及双向因果关系对模型估计结果的影响。因此，本文采用静态与动态面板联立方程模型考察经济增长、二氧化碳排放和技术进步的相互影响。构建的经济增长方程、二氧化碳排放方程和技术进步方程中的变量是不同的，具体的变量说明如下。

4.1.1 被解释变量和解释变量。经济增长、二氧化碳排放和技术进步在联立方程模型的3个方程中互为被解释变量和解释变量。对于经济增长的衡量，采用现有文献常用的方法，以各省（区、市）人均国内生产总值GDP（万元）表示各省（区、市）的经济增长水平，同时采用人均国内生产总值平减指数对数据进行处理，以消除价格变化带来的影响。二氧化碳排放和技术进步，分别通过各省（区、市）的二氧化碳排放总量（吨标准煤）和专利授权量TA（件）来衡量。二氧化碳排放量主要取决于各省（区、市）的化石能源消费量及二氧化碳排放系数。各省（区、市）的化石能源消费量及其比例来源于各省（区、市）的统计年鉴。对于二氧化碳排放系数，联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）、国际能源署（IEA）和美国能源署（EIA）在相关规定中指出，每吨标准煤的二氧化碳排放系数在2.68～2.72吨区间内。本文则采用中间值2.70吨来计算各省（区、市）的二氧化碳排放总量。

4.1.2 控制变量。本文选择资本存量、劳动力和产业结构作为经济增长方程的控制变量。尽管经济增长受到多种因素影响，但资本存量、劳动力和产业结构是其中的核心因素。从新古典经济增长模型开始，资本和劳动力就是经济增长的重要解释变量，因而本文选择资本存量和劳动力作为控制变量。此外，经济发展过程也是产业结构不断变迁的过程，产业结构变迁是理解中国经济增长的核心因素，所以本文还选择产业结构作为控制变量。资本存量、劳动力和产业结构也是绝大部分学者在经济增长相关研究中所采用的核心解释变量或控制变量。例如：王立平等在研究创新驱动的城市经济增长效应时，采用资本存量、劳动力数量、人力资本水平和城镇化水平作为控制变量，将产业升级作为中介变量；
杨先明等在研究西电东输的经济增长效应时，采用人力资本水平、工业化程度、固定资产投资水平、劳动力投入水平和地区消费水平作为控制变量。

参考陈诗一等的做法，以各省（区、市）的从业人员数来表示劳动力总量LF（万人）。参考陈普和万科对于中国分省资本存量算法的改进方法，放松了折旧率的固定约束，采用各省（区、市）公开的折旧数据估算资本存量CS（亿元），通过其在文章中介绍的R软件包来计算各省（区、市）当期的资本存量。参考刘伟明等的做法，以各省（区、市）第二产业增加值与总增加值的比值来衡量各省（区、市）的产业结构状况IS（%）。

本文选择能源消费结构、产业结构和能耗强度作为二氧化碳排放方程的控制变量。潘毅凡构建了一个中国产业二氧化碳排放因素分解模型，将二氧化碳排放分解为能源消费结构变化效应、能耗强度变化效应、产业结构关联效应、最终需求变化效应。由于最终需求变化效应已经在经济增长和技术进步中有所体现，所以本文选择能耗消费结构、能耗强度和产业结构作为控制变量。产业结构的衡量方法与经济增长方程相同。参考罗良忠等的研究，能源消费结构由当期某类能源消费量占能源消费总量比重来衡量，研究中能源消费结构ES（%）使用煤炭消费量占能源消费总量的比重来衡量。通常认为，能耗强度EI(%)以各省（区、市）的能源消费总量与人均国内生产总值的比值来衡量，体现了各省（区、市）在能源使用上的技术水平。何永达认为，R&D投入对制造业技术进步具有正向作用，而技术引进对制造业技术进步的作用不明显。因此，本文选择规模以上工业企业R&D经费投入RDC（亿元）作为技术进步方程的控制变量。

4.1.3 数据来源。本文样本的统计期为2005—2019年。其中，国内生产总值、人均国内生产总值、人均国内生产总值平减指数来源于《中国统计年鉴》，能源消费总量、化石能源消费比例、煤炭消费量、从业人员数、资本存量、第二产业增加值、规模以上工业企业R&D经费投入来自历年各省（区、市）的统计年鉴和《中国能源统计年鉴》。

4.2 实证模型

本文采用联立方程模型来检验这3个变量之间的相关关系，经济增长、二氧化碳排放和技术进步均为内生变量。联立方程如下：

其中：式（4）为经济增长方程，考察二氧化碳排放量、技术进步、劳动力、资本存量和产业结构对人均国内生产总值的影响；
式（5）为二氧化碳排放方程，考察人均国内生产总值、技术进步、产业结构和能耗强度对二氧化碳排放的影响；
式（6）为技术进步方程，考察人均国内生产总值、二氧化碳排放、规模以上工业企业R&D经费投入对技术进步的影响。已有实证分析中，资本存量、制造业比例、二氧化碳排放正向影响经济增长，而技术进步对于经济增长在不同区域中存在正向或负向影响，经济增长、能源消费结构、人口规模、工业化水平正向影响二氧化碳排放，技术进步则负向影响二氧化碳排放。模型中，ε，ε，ε分别为经济增长方程、二氧化碳排放方程和技术进步方程的随机误差项。

在此基础上，考虑到省（区、市）的选取并不是随机的抽样选取，存在不可观测的个体异质性所导致的内生性问题，即模型中的随机误差项包含与某个解释变量有关的因素，因而选择采用固定效应模型。同时，由于经济增长、二氧化碳排放和技术进步在经济运行中的相互惯性影响以及劳动总量、产业结构和资本存量对于经济增长的滞后影响，增加内生变量的滞后一期作为解释变量，得到的动态面板联立方程模型为：

其中，o，o，o分别为经济增长方程、二氧化碳排放方程和技术进步方程中不可观测的个体效应，π，π，π分别为各方程中不可观测的时间效应，两者均为随机变量。

5.1 模型估计及分析

对于静态面板联立方程模型，本文采用一般最小二乘法和双向固定效应进行估计。而对于调整后的动态面板联立方程模型，采用差分广义矩估计和系统广义矩估计。表1为经济增长方程的估计结果。在静态模型的估计中，报告了一般最小二乘法估计和双向固定效应模型估计的结果。在动态模型的估计中，为了检验估计的有效性，同时报告了一般最小二乘法估计、双向固定效应估计、差分广义矩估计和系统广义矩估计的结果。静态面板联立方程模型的估计结果显示，一般最小二乘法估计中，技术进步、资本存量和产业结构在1%的水平上，劳动力水平在5%的水平上，二氧化碳排放在10%的水平上对经济增长具有显著正向影响。尽管一般最小二乘法的估计结果符合理论预期，但一般最小二乘法估计量可能是有偏且不一致的。由于中国幅员辽阔，各省（区、市）受地理位置、文化历史和政治经济等方面的影响，研究个体具有不可忽视的异质性因素，这些异质性因素可能会对经济增长产生影响从而导致内生性问题，所以采用双向固定效应模型控制个体效应。结果显示，二氧化碳排放、技术进步、资本存量和产业结构在1%的水平上，劳动力水平在5%的水平上对经济增长具有显著的正向影响。同时与一般最小二乘法估计结果相比，双向固定效应模型估计结果中，二氧化碳排放、劳动力水平和产业结构对经济增长的影响效应提高，技术进步和资本存量对经济增长的影响效应降低。

表1 经济增长方程的估计结果

在采用双向固定效应模型控制各省（区、市）个体效应的基础上，需要进一步处理模型的内生性问题。一方面，二氧化碳排放、技术进步与经济增长均为内生变量；
另一方面，经济增长方程中的解释变量和控制变量对经济增长存在滞后性影响，所以模型仍然存在内生性问题。通过采用广义矩估计处理内生变量所导致的模型内生性问题，同时添加滞后一期变量对模型进行动态化处理以消除滞后性影响。动态面板联立方程模型的估计结果显示，4种估计方法中滞后一期经济增长均在1%的水平上对经济增长具有显著正向影响，表明模型动态化的合理性。但由于估计方法本身存在缺陷，一般最小二乘法估计会高估被解释变量滞后一期的估计结果，而双向固定效应模型会低估被解释变量滞后一期的估计结果。因此，合理有效的被解释变量滞后一期的系数估计结果应介于一般最小二乘法估计和双向固定效应估计的估计结果之间。同时差分广义矩估计容易受到弱工具变量和小样本的影响而产生向下估计，所以系统广义矩估计的结果更为合理有效。经济增长方程的系统广义矩估计结果显示，滞后一期经济增长、二氧化碳排放、资本存量、劳动力水平和产业结构在1%的水平上，技术进步在5%的水平上对经济增长具有显著的正向影响，假设1被证实。整体来看，对经济增长的影响效应从大到小依次为产业结构、滞后一期经济增长、资本存量、二氧化碳排放、技术进步和劳动力水平。其中，产业结构和滞后一期经济增长对当期经济增长的影响远高于其他解释变量，尤其是技术进步和劳动力水平对经济增长的影响效应仅为产业结构的2.027%和0.704%，两者对于经济增长的促进作用还有待提高。在二氧化碳排放、技术进步与经济增长的相关关系研究中，二氧化碳排放和技术进步均对经济增长具有显著的正向影响，并且二氧化碳排放的影响系数远大于技术进步，是技术进步影响系数的3.481倍。这说明当前中国经济增长仍然较多地依靠资源投入，属于粗放型经济增长方式。中国应大力推动技术进步，加快转变经济增长方式。

表2为二氧化碳排放方程的估计结果。静态面板联立方程模型的估计结果显示，一般最小二乘法估计中，经济增长、技术进步、能耗强度与能源消费结构在1%的水平上，产业结构在5%的水平上对二氧化碳排放具有显著的正向影响；
固定效应估计表明，经济增长、技术进步、能耗强度和能源消费结构在1%的水平上对二氧化碳排放具有显著的正向影响。其中，静态面板联立方程模型的两种估计方法均显示技术进步显著正向影响二氧化碳排放，这不符合理论预期，很可能是模型存在内生性问题而导致的估计结果有偏且不一致。动态面板联立方程模型的估计结果显示，差分广义矩估计的被解释变量滞后一期系数低于一般最小二乘法估计和双向固定效应模型估计所组成的合理区间，而系统广义矩估计的被解释变量滞后一期系数处于该区间，说明系统广义矩估计的结果更为真实有效。系统广义矩估计的结果显示，滞后一期二氧化碳排放、经济增长和能源消费结构在1%的水平上，产业结构和能耗强度在5%的水平上对二氧化碳排放具有显著的正向影响，而技术进步则在5%的水平上对二氧化碳排放具有显著的负向影响。其中，对二氧化碳排放的影响效应从大到小依次为产业结构、滞后一期二氧化碳排放、经济增长、能耗强度、能源消费结构和技术进步。滞后一期二氧化碳排放和产业结构与其他解释变量相比，对当期二氧化碳排放影响较大。由于产业结构优化体现为第二产业增加值占比的下降，能源消费结构优化体现为煤炭消费占比的下降，因而产业结构优化与二氧化碳排放负相关，假设2被证实。在二氧化碳排放、技术进步与经济增长间的相关关系研究中，经济增长显著正向影响二氧化碳排放，技术进步显著负向影响二氧化碳排放，而经济增长对二氧化碳排放的促进作用远大于技术进步对二氧化碳排放的抑制作用。这说明尽管技术进步可以抑制二氧化碳排放，但现有的技术水平与中国实现减排目标所需要的技术水平相比尚有较大差距，还应不断加大技术创新投入，尤其是在提高能源利用效率、发展新能源等有益于减少二氧化碳排放的相关领域。

表2 二氧化碳排放方程的估计结果

表3为技术进步方程的估计结果。静态面板联立方程模型的估计结果显示，一般最小二乘法估计中，二氧化碳排放、经济增长和规模以上工业企业R&D经费投入在1%的水平上对技术进步具有显著的正向影响；
固定效应模型中，二氧化碳排放和经济增长在1%的水平上对技术进步具有显著的正向影响。可以看出，静态面板联立方程模型的估计结果均显示二氧化碳排放显著正向影响技术进步，这并不符合理论预期。在考虑经济的滞后影响并处理内生性问题后，同样地，差分广义矩估计的被解释变量滞后一期系数低于合理区间，而系统广义矩估计的被解释变量滞后一期系数处于合理区间内，因而系统广义矩估计的结果更为合理有效。系统广义矩估计结果显示，滞后一期技术进步和规模以上工业企业R&D经费投入在1%的水平上、经济增长在5%的水平上对技术进步具有显著的正向影响，而二氧化碳排放对技术进步影响不显著，假设3被证实。其中，对技术进步的影响效应从大到小依次为滞后一期技术进步、经济增长和规模以上工业企业R&D经费投入。可见，规模以上工业企业R&D经费投入相比其他解释变量对当期技术进步影响较小。在二氧化碳排放、技术进步与经济增长间的相关关系研究中，经济增长显著正向影响技术进步，二氧化碳排放对技术进步影响不显著。整体来看，经济增长与二氧化碳排放、经济增长与技术进步均为双向正向影响关系，而技术进步单向负向影响二氧化碳排放。

5.2 稳健性检验

本文的被解释变量和核心解释变量为二氧化碳排放、技术进步与经济增长，接下来将通过变换3个变量的衡量方法来检验模型回归结果的可靠性。

参考史贝贝等的做法，使用国内生产总值替换人均国内生产总值来衡量各省（区、市）的经济增长水平。通过替换经济增长方程中被解释变量为国内生产总值，将回归结果与人均国内生产总值的回归结果进行比较，来检验经济增长方程回归结果的稳健性。其中，国内生产总值数据来自国家统计局公开数据，并通过国内生产总值平减指数处理价格变化。同时，使用二氧化碳排放强度和规模以上工业企业R&D人员投入全时当量替换二氧化碳排放量和专利授权量，以进行二氧化碳排放方程和技术进步方程回归结果的稳健性检验。其中，二氧化碳排放强度为二氧化碳排放量与国内生产总值的比值，规模以上工业企业R&D人员投入全时当量来自各省（区、市）的历年统计年鉴。

替换被解释变量的稳健性检验估计结果显示，3个方程的解释变量与表1、表2、表3的各解释变量回归系数的符号完全一致，并且同样可以得出与模型估计和分析相同的结论，即在二氧化碳排放、技术进步与经济增长间的关系研究中，经济增长与技术进步、经济增长与二氧化碳排放均为双向正向影响关系，而技术进步单向负向影响二氧化碳排放。这表明模型估计和分析中二氧化碳排放、技术进步与经济增长间的相关关系研究的估计结果是稳健的。

表3 技术进步方程的估计结果

基于29个省级行政区2005—2019年的面板数据，本文运用静态与动态面板联立方程模型考察了二氧化碳排放、技术进步与经济增长之间的相关关系，并对中国的经济增长方式进行再考察，对技术进步的减排效应进行再检验，得到的结论和提出的政策建议如下。

第一，中国的经济增长方式尚未从资源消耗型转变为创新驱动型。二氧化碳排放和技术进步均会促进经济增长，但技术进步带来的经济增长效应小于二氧化碳排放。在中国现有的经济社会条件下，经济发展仍主要依靠资源投入，表现出“高投入、高产出、高能耗”的特征，技术进步带来的经济增长仅为资源投入带来经济增长的1/3。技术进步在我国经济社会发展中具有重要地位，中国不可能继续采用资源消耗型的发展模式，必须走技术创新的发展道路，推动经济增长方式从要素驱动型向创新驱动型的根本转变。

第二，技术进步的减排效应与中和经济增长过程中二氧化碳排放的目标相比还远远不够。尽管技术进步有利于减少二氧化碳排放，从而缓解经济发展所带来的环境问题，但技术进步对二氧化碳排放产生的抑制作用不足以抵消经济增长带来的二氧化碳排放。中国应加快落实碳排放制度以完成减排目标。一方面，对于省级区域进行碳排放总量和碳排放强度控制，重点关注碳排放量较高的省级行政区，主要包括山东、河北、河南、江苏、浙江、内蒙古等，加快推动这些地区的经济转型；
另一方面，重点调整相关产业结构，包括控制化石能源产业发展和支持新能源产业发展，大力推动汽车行业、建筑行业等采用新技术、新工艺，提高能源利用效率并率先向低碳领域转型。

第三，经济增长是技术进步的有力保障。经济增长和规模以上工业企业R&D经费投入能够提高技术进步水平，且经济增长的技术进步方程系数远高于规模以上工业企业R&D经费投入的系数，而二氧化碳排放的增加对技术进步的影响并不显著。可见，维持经济合理增长有利于推动技术进步。政府应精准实施财政政策、货币政策进行逆经济周期调节，保持全国经济的适度合理增长，并以产业政策引导工业企业在满足自身生存的条件下，为保持或取得技术领先优势，不断加大技术创新投入，增强技术创新能力，提高技术创新水平。

本研究的不足之处在于：首先，根据重要性、数据可获得性仅选取了6个控制变量，控制变量的全面性有待于进一步完善；
其次，采用第二产业增加值占总增加值的比例表示产业结构，可进一步将产业结构细化为产业结构合理化和产业结构高级化。

①根据数据可得性，本文研究的省级行政区不包括新疆维吾尔自治区、西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区。

②限于篇幅，稳健性检验的结果没有汇报，留存备索。

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