基于Tapio解耦模型和GMM模型评估中国碳排放环境监管效率外文翻译资料

基于Tapio解耦模型和GMM模型评估中国碳排放环境监管效率

摘要

本文以2004-2015年全国30个省份为研究样本，采用Tapio解耦模型、微分GMM方法和峰值预测模型分析环境调控对碳排放的影响，并从区域和时间维度对研究样本进行细分，分析不同地区、不同时间段环境调控的有效性。分析结果表明，随着环境调控的推进，我国经济增长对化石能源的依赖经历了由弱到强、弱的过程。环境调节与CO₂排放和CO₂排放强度之间存在显著的倒U形曲线关系。随着环境调节强度从弱到强的变化，影响效应从“绿色悖论”效应转变为“反强迫减少”效应。东部地区环境调控效果优于中西部地区。但随着环境调控的实施，环境调控与碳排放之间的倒U型曲线逐渐变得平缓。峰值预测结果显示，我国已跨越CO₂排放强度高峰，但尚未超过CO₂排放高峰。通过进一步优化环境法规，中国到2030年可能达到CO₂排放高峰。总体而言，现阶段中国的环境法规能够有效遏制碳排放，实现预期目标。

1. 引言

改革开放实施以来，我国取得了显著的经济增长。然而，中国经济增长具有鲜明的二元论性质。即农业补贴产业。GDP占初级产业的比重继续从1978年的27.7%下降到2016年的8.6%。中国经济的快速增长高度依赖工业的发展。然而，中国工业的高增长具有明显的特点，即高投资、高能耗、高排放。在经济高速增长的背景下，中国面临的环境污染和气候变化问题日益突出。为实现经济可持续增长和环境保护，中国政府提出构建“美丽中国”目标，将生态文明融入经济、政治、文化、社会发展，形成可持续发展的总体布局。同时，该中国政府承诺，2020年中国二氧化碳排放强度将比2005年下降40%-45%。为实现建设“美丽中国”、减少二氧化碳排放的目标，中国政府先后出台了一系列环境政策，限制和引导公司的二氧化碳排放做法，并通过实施环境调控政策，纠正市场机制对二氧化碳排放的反应。但也有学者对环境调控的必要性和有效性提出质疑。环境调控能否减少碳排放，目前尚未达成共识。可以概括为三个角度：首先，基于新古典经济学理论，相关学者提出“限制理论”，称环境调控会增加企业的生产成本，消耗企业的创新投入而造成“绿色悖论”效应，不利于减少碳排放（Schou，2002；Sinn，2008）。二是波特假说。Porter和Vander林德（1995）认为，适当的环境调控可以激发“创新补偿”效应，不仅可以弥补公司的“合规成本”，还可以增加公司的生产力和生产力。这意味着，环境调节可导致“反强迫减少”效应。最后，环境监管对碳排放的影响尚不确定。中国的环境法规能够减少碳排放，即lsquo;反强迫减排rsquo;效应是否确立？或者加速碳排放，导致“绿色意见”效应？回答上述问题，不仅有助于准确评估我国环境法规在减少碳排放方面的有效性，而且对我国环境监管政策的制定具有重要的现实意义。

1. 文献综述

关于环境调控能否减少碳排放，学术界主要有三个观点。第一种观点认为，环境监管不能减少二氧化碳排放，但会产生相反的结果。Sinn（2008）提出了“绿色悖论”的概念，认为限制气候变化的政策措施将导致化石能源的加速开发，加快温室气体排放。Sinn（2008）进一步总结了导致“绿色悖论”效应的三种可能机制：（1）不正确的碳征税；（2）减少化石能源需求的政策措施；（3）政策宣布与执行之间的时间滞后。此后，关于碳排放管理政策对全球排放的影响，已有大量的理论文献。关注的主要主题包括：“绿色悖论”效应是否存在；“绿色悖论”效应的机制。Gerlagh（2011）和Smulders等人（2012）分析了“绿色悖论”效应的机制，并强调供给方对环境法规的响应使能源所有者能够向前推进，加快能源耗竭，导致二氧化碳排放量增加。VanderWerf和DiMaria（2012）研究支持Sinn的观点，即不完善的气候政策会增加短期碳排放，从长远来看，环境监管将会降低气候变化导致的未来环境的净现值。

第二种观点认为，环境调控可以提高生态效率，促进企业技术创新，实现节能减排的目标。Ren等人（2018）以中国30个省市为分析样本，发现有效的环境调控体系是提高区域生态效率的关键驱动力。Shen等人（2017）分析了广东省2000-2013年污染密集企业的地理位置，认为环境调控可以抑制新的污染避难所的形成。Xie等人（2017）研究了不同监管工具与lsquo;lsquo;绿色rsquo;生产力之间的关系。结论支持波特假说，即环境法规的合理严格性可能增强而不是降低工业竞争力。原因是，环境监管可以产生公司内的知识溢出，促进某一部门的技术效率，然后将这些增强转移到其船队内的其他单位（Galloway和Johnson，2016）。

第三种观点认为，环境监管对碳排放的影响尚不确定。Yuan和Xiang（2018）发现，短期来看，环保法规可以增加绿色全要素生产率，而长期来看，环保法规会挤掉研发投入。虽然能源利用效率提高，但劳动生产率和绿色全要素生产率下降。Wang和Shen（2016）和Zhang和Xu（2016）研究了环境调控与全因子生产力的关系，认为在不同行业中，环境调控对全因子的影响不同。对于技术密集型行业，环境监管可以提高全要素生产率。在劳动密集型行业，环境调控的作用并不显著。郭等人（2017）认为，环境调控可以促进区域绿色增长绩效的提升，但两者的正相关关系是通过技术创新来调控的。只有环境调控能够激发技术创新，环境调控才能实现其预期目标。

通过梳理现有文献，我们可以看到，环境调控对碳减排影响的研究已经产生了丰富的研究成果，但现有研究仍有较大的提升空间。首先，环境监管对CO₂排放的影响方向尚未完全达成一致。环境法规对CO₂排放的影响可能是积极的，也可能是消极的。接下来，现有研究表明，环境调控对碳排放的功能形式是单调的线性形式，但环境调控的影响可能是非线性的。原因是，一方面，适当的环境法规可以弥补公司的“合规成本”（搬运工和VanderLinde，1995）。还可以增加企业的生产力和竞争力（Galloway和Johnson，2016）进而将导致生产技术的进步和环保技术的升级，以减少碳排放。另一方面，环境监管提高了企业污染治理成本，挤掉了企业的研发投入，降低了企业的生产效率，不利于碳减排和环境治理（元和向，2018）。此外，现有研究表明，环境管制对碳排放的影响是固定的。但随着环境调控政策的实施，生态环境的改善使得同一层次环境调控强度的效果不同。四是由于我国不同地区经济发展水平和碳排放的差异，不同地区环境调控的影响各不相同。然而，现有的关于中国环境调控的研究忽略了中国的地区差异。现有研究的不足使得对环境调节有效性的评价不准确。

论文的主要贡献如下。首先，我们使用2004-2015年中国大陆30个省的数据作为研究样本。为了更准确地评估我国区域环境监管政策的有效性，我们进一步将研究样本分为东部、中部和西部地区，并将样本的研究窗口期划分为2004-2007年、2008-2011年和2012-2015年，以反映我国经济发展的具体国情和鲜明的阶段特征。然后利用Tapio脱钩模型考察经济增长与二氧化碳排放量、人均二氧化碳排放量、二氧化碳排放强度之间的关系，寻找各省的个体差异和共性，把握我国二氧化碳排放量的总体发展趋势。然后，本文利用微分GMM方法对环境调节与CO₂排放和CO₂排放强度之间的非线性关系进行了测试。此外，我们进一步分析了不同时期和地区环境法规的影响，从横向和纵向两个维度评价了环境法规的有效性。第三，本文采用峰值预测方法对我国CO₂排放峰值和峰值时间以及CO₂排放强度进行预测。然后分析了现行环境调控政策对CO₂未来峰值和峰值时间的影响排放和CO₂排放强度，以检查环境监管的有效性。文章后一部分的结构如下：章节3是数据描述和模型构建。章节4分析实证结果。章节5提供研究结论和政策建议。

表1 CO₂排放系数

3.数据描述和模型构建

3.1 二氧化碳排放估算和数据来源

二氧化碳排放主要来自化石燃料的燃烧和水泥、石灰、钢铁的生产工艺。根据世界银行的报告，化石燃料燃烧占二氧化碳排放总量的70%以上，中国的能源供应主要以污染严重的煤燃料为主。煤炭消费占能源消费总量的85%。因此，世界上CO₂排放量的计算多基于化石能耗。本文主要利用能耗较大的煤炭、原油、天然气等一次能源，计算我国30个省份的CO₂排放量。CO₂排放量的计算方法由政府间气候变化专门委员会提供IPCC（2006），具体计算公式见模型（1）:

（1）

TCO₂是二氧化碳排放的总和，CO₂gt;i是三个主要能源的估计CO₂排放量，i代表三个主要能源，Ei代表能耗。神经传导速度i是2007年《中国能源统计年鉴》提供的三一次能源的净热值。CEFi代表由以下机构提供的碳排放系数IPCC（2006）。煤炭的排放因子没有直接供给，

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