张建刚 马原野

一、引言

工业革命推动了科技进步，提高了生产力水平，但也带来了严重的环境污染问题，全球气候变暖造成的气候危机逐渐成为全球可持续发展关注的焦点。如何降碳减排、发展低碳经济，成为各国近年来环境治理的关注焦点（王小翠，2018）。

为了发展低碳经济，实现全球性碳减排的目标，2014 年，习近平主席在二十国集团领导人第九次峰会第二阶段会议讲话中指出“中方计划2030 年左右达到二氧化碳排放峰值”；2020 年9月，在第75 届联合国大会一般性辩论上，习近平主席向世界作出了“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”的郑重承诺，进一步表明了中国追求“净零排放”、坚定不移地走低碳发展之路的决心。为了完成碳达峰和碳中和的双重目标，我国开始探索碳减排的有效路径，借鉴欧盟经验建立碳市场是其中一项重要举措。 2011 年，我国确定在北京等7 个省市开展碳排放权交易试点工作，历经多年的发展，建设碳排放权交易制度已经逐渐成为我国应对碳减排任务的重要政策工具。除此之外，中央政府和各级地方政府陆续发布有关碳达峰、碳中和、节能减排的实施方案与意见，推动“双碳”工作取得良好开局和积极成效。2020 年，我国二氧化碳排放强度比2005 年下降48.4%，超额完成第一阶段国家自主贡献承诺。

由此可见，经过多年的发展，我国的碳减排政策取得了一定成效，但仍有很大的进步空间。那么，在新的发展阶段，有哪些因素能够发挥作用，进而提升碳减排效应呢？本文通过梳理相关文献，发现较多学者关注单因素或双因素对碳减排效应的影响，少有学者从整体出发，研究碳减排效应的提升路径，主要难点在于研究方法的选择。吴茵茵等（2021）运用DID 方法研究政府的行政管理和碳交易市场自有的激励机制，认为二者通过协同作用实现碳减排。杨莉莎等（2019）则通过分解分析框架探讨影响碳排放量的相关因素，通过计算各因素的碳排放变动效应，得出技术提升将会有效促进碳减排的结论。

本文选择使用定性比较分析法，该方法的优势在于其擅长处理复杂变量之间的多重关系，可以完整地解读案例。基于此，本文从组态视角出发，围绕碳减排效应提升路径这一议题，采用模糊集定性比较分析方法（fsQCA），从经济发展水平、产业结构、人口密度、技术进步、能源强度、碳交易试点等六个维度对我国30 个省、自治区、直辖市（不含港澳台和西藏）进行组态分析，通过刻画引起碳排放的组态路径，揭示碳减排效应提升的内在机理。本文将扩展碳减排效应提升的研究边界，为我国“双碳”目标的实现提供有益借鉴。

二、文献综述

本文从碳减排效应的实现路径和研究方法两个角度对现有研究进行梳理。

在碳减排效应的实现路径方面，多数学者从碳排放权交易、低碳城市试点出发，探究其作用机制。就碳排放权交易而言，Addis（2015）认为碳交易作为一种市场机制，通过交易“碳信用”的方式达到减排的效果，并且能够带来一定的经济收益。刘传明等（2019）认为碳排放权交易对碳排放权的出售方和购买方有着不同的作用，二者通过不同的效应机制共同实现碳减排。王勇和赵晗（2019）肯定了碳交易试点的作用，认为碳交易试点的建立让我国各省市的碳排放效率差距逐渐增大。如何协同推进全国范围内碳减排效率的提升还有很长的路要走。Bridge 等（2020）对碳金融进行了多角度的研究，强调了金融在碳减排过程中的关键作用。薛飞和周民良（2021）认为以碳市场规模为着力点，通过扩大碳交易市场的规模能有效减少试点地区的二氧化碳排放。就低碳城市试点而言，禹湘等（2020）将低碳试点城市分为低碳成熟型、低碳成长型、低碳后发型三种，有针对性地分析了不同类型城市实现碳减排的最有效路径，提出要精准施政。苏涛永等（2022）认为低碳城市试点和创新型城市试点共同发挥作用，助力碳减排。Huo 等（2022）认为试点城市通过调整产业结构、推动企业技术创新提高全要素生产率、促进低碳技术研发等方式实现减排，为政府进一步推进低碳城市建设政策提供了实例和数据支持。此外，Yang 等（2021）则考虑到能源相关二氧化碳排放的复杂性和动态性，基于系统动力学建立多层次SD 模型，综合分析能源相关碳排放与社会、经济、能源和碳排放等因素之间的关系。结果表明，GDP、能源结构和产业结构对能源相关二氧化碳排放有显著影响，人口的影响是有限的，而工业能源强度的影响则在不同时期有所不同。

在研究方法的选择上，国内外大多数学者采取模型构建或实证的方式来分析各因素提升碳减排效率的作用。Li 等（2020）使用双重差分模型评估碳排放交易对建设用地碳排放强度（CEICL）的影响，提出从发展全国碳排放权交易市场、调整碳配额和交易价格机制、优化区域产业结构、改善能源消费结构等角度推进区域碳减排发展。王超和杨宝臣（2021）基于Diebold-Yilmaz 模型，研究欧盟碳交易体系与湖北省碳交易体系的异同点，认为我国通过加快碳金融产品创新可以有效推动碳市场的建设和发展，充分发挥金融支持碳减排的作用。赵昕等（2018）则构建了企业、政府和金融机构三方的博弈模型，研究影响碳金融市场发展的因素以及减排路径。目前也有部分学者采用定性比较分析方法探究了我国碳减排实现路径。李慧和涂家豪（2020）将分析框架与fsQCA方法结合，分析归纳了影响我国能源低碳转型的多元化因素组态。黄秀莲（2022）运用fsQCA 方法分析了我国低碳发展的三条路径，提出了中国式降碳“三步走”的策略。孙秀梅和闫肃（2023）基于TOE 理论框架，运用fsQCA 方法，为处于不同发展阶段的资源型城市实现低碳转型提供了政策建议。以上学者分别运用fsQCA 方法研究了因素组态，并认为应该分阶段实施降碳减排策略。

综上所述，现有关于碳减排效应的研究大多数集中在碳排放权交易对减排效应的提升方面，近年来鲜有文献通过组态分析的方法探究碳减排效应的内在机理与提升路径。相较于已有研究，本文可能的边际贡献如下：研究方法上，本文基于当下国内碳减排快速发展的大背景，抓住碳减排效应这一重要指标，运用fsQCA 方法进行组态分析，运用定性分析的方法研究其提升路径。指标选取上，本文选取碳交易试点作为条件变量纳入组态分析，以虚拟变量的形式表示政策试点对于碳减排效应的影响。研究结论上，本文的定性分析结论具有较强的稳健性，且能够在一定程度上整合现有研究发现的一些相似之处，例如任意因素不能单独驱动碳减排效应的提升，这体现出多方联合、协同处理对于提升碳减排效应的重要性，为政策制定提供参考。

三、研究设计

（一）研究方法选取

本文选择fsQCA 方法有以下几点原因：一是要揭示碳减排效应的提升路径，只单独分析或者两两分析各影响因素的作用效果是远远不够的。fsQCA 方法区别于传统的单因素、多因素分析，认为各影响因素具有多重组合关系。因此，fsQCA 方法更适合从整体出发来探究诸多因素对碳减排效应的作用机制。二是各地方政府在进行碳减排时主要关注的条件以及作出的决策可能会有所不同。fsQCA 方法的优势在于可以分析不同背景下的条件组态，并且结果互不冲突。因此，相较于传统的分析方法，fsQCA 方法更适用于碳减排效应提升路径问题的研究。

（二）指标选取

1.结果变量

参照吴茵茵等（2021）的做法，选取二氧化碳排放量（carbon）这一指标来衡量碳减排效应。根据全球实时碳数据（Carbon Monitor）的碳排放检测方法，分析二氧化碳总排放量的占比情况，可以发现发电、工业生产占据了绝大部分的碳排放比重，而二者都离不开化石燃料的燃烧，由此可见化石燃料燃烧是最主要的碳源。因此本文根据IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change， 联合国政府间气候变化专门委员会）的方法，参考中国碳核算数据库（CEADs）中Shan 等（2020）、Guan 等（2021）计算二氧化碳排放量的模型设计，提出如下计算公式：

式（1）中，carbon代表二氧化碳排放量，i代表IPCC 规定的七种化石燃料，C代表碳排放系数，E代表燃料消耗量，N代表平均低位发热量。

2.条件变量

（1）经济发展水平。其对于二氧化碳排放有两方面的影响：一是生产规模的扩大会在促进经济发展的同时增加二氧化碳的排放量，二是技术水平的提高在促进经济发展的同时减少二氧化碳的排放量。本文采用人均地区生产总值来表示经济发展水平，用rgdp表示。

（2）产业结构。工业生产、发电会消耗大量的化石燃料，排放出大量的二氧化碳。工业属于第二产业，因此本文使用第二产业增加值与地区生产总值的比重来衡量产业结构，用indu表示。

（3）人口密度。随着城市化的推进，人口的集聚程度提高，会在日常生活中间接排放更多的二氧化碳。本文采用年末人口总数与省级行政区的陆地面积的比值来衡量，用popu表示。

（4）技术进步。先进的技术可以提高化石能源的燃烧效率，技术创新能够帮助企业实现生产的减能耗和减排。本文参照刘传明等（2019）的做法，用技术市场成交额来表示技术进步，用tech表示。

（5）能源强度。能源强度反映了完成一定的经济增长需要消耗多少能源。本文参考王勇和赵晗（2019）的做法，用能源消费量和地区生产总值的比值来衡量能源强度，用ener表示。能源强度越低，能源效率越高，意味着碳减排效率越高。

（6）碳交易试点。本文参照曾诗鸿等（2022）的做法将设有碳交易试点的省份定为1，未设试点的省份定为0，用pilot表示。

（三）数据来源

各省、自治区、直辖市的二氧化碳排放量数据来源于中国碳核算数据库（CEADs）。省级行政区的陆地面积、人均地区生产总值、第二产业增加值、地区生产总值、年末人口总数、技术市场成交额、能源消费量的数据来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》，通过EPS 数据库手工整理得到。相较于其他数据库，CEADs 中关于省级碳排放的数据更加符合我国国情，且经过多年的修订，精确度显著提高。该数据库团队于2021年在Earth's Future发布了最新核算的中国2014—2019 年省级能源与二氧化碳排放清单，考虑到我国碳减排日趋成熟，本文依据数据可得性的原则选取了距今最近的2019 年中国30 个省、自治区、直辖市（不含港澳台和西藏）的相关数据作为研究案例。

（四）数据校准

本文参考现有的运用fsQCA 方法的主流研究，结合所选案例的现实情况，选用直接校准法将各条件和结果数据按照校准规则转换为模糊集隶属分数。而现有的校准原则中，杜运周和贾良定（2017）提出的校准原则为广大学者认可。因此本文参照他们的研究，遵循锚点选定的透明性和合理性原则，最终确定结果变量和条件变量的完全隶属点、交叉隶属点、完全不隶属点的校准标准分别为0.95 分位点、0.5 分位点、0.05 分位点。在完成校准后，需要将所有显示0.5 的值手动更改为0.501。结果变量和各条件变量的具体校准信息如表1 所示。

四、数据分析与实证结果

（一）必要性分析

fsQCA 方法要求在进行充分性分析之前，先完成必要性分析，即验证单一条件能否构成碳减排效应发生的必要条件。根据Ragin 和Fiss（2008）的研究，当某一个条件变量总在结果变量存在时出现，那么此时该条件就成为结果发生的必要条件。参考相关文献，本文选用一致性分数作为检测必要条件是否存在的标准：一致性分数大于0.75 时，认为存在因果关系；一致性分数大于0.9时，判定该条件是结果的必要条件。碳减排效应和非碳减排效应的必要性分析结果见表2。如表2 所示，所有条件变量的一致性分数均小于0.9，可以认为不存在影响碳减排效应的必要条件。

（二）充分性分析

充分性分析的目的是揭示由多个不同条件组成的各类组态所产生结果的充分性。一致性水平是组态分析过程中重要的衡量指标，但与必要性分析不同的是，充分性分析的一致性判定标准并不统一。本文在对比各项标准之后，最终根据Schneider 和Wagemann（2013）的研究，确定充分性分析的一致性水平应该大于或等于0.75 的标准。

充分性分析中的另一个重要设定是案例阈值，其值应根据样本的数量来确定。张明等（2019）在过去的研究中指出，各项研究要结合案例数量及其在真值表中的分布来综合确定案例阈值：如果所选案例数量较少，属于中小样本的范围，案例阈值应设为1；对于大样本，案例阈值应大于1。经过分析对比，本文确定的案例阈值为1，一致性阈值为0.80，涵盖30 个案例。

表 1 条件和结果的校准

表 2 必要条件分析结果

经过完善真值表和标准分析，可以得到各个条件对碳减排效应的组态分析结果。参考Fiss（2011）的做法，将结果绘制为表3。通过观察可知，6 种组态的单个解的一致性水平均高于可接受的最低标准0.75，符合充分性分析中一致性水平的原则。除此之外，总体解的一致性水平为0.831，覆盖度为0.723，均符合要求。

表 3 碳减排效应的组态分析结果

图1—图3 分别展示了使用Stata17 软件、R语言绘制的部分组态散点图。组态1 为技术推动路径，表明技术进步作为唯一的核心条件存在，发挥了核心作用，而碳交易试点规模的扩大则作为辅助条件存在，发挥了辅助作用。这意味着当技术进步存在时，其他条件对于碳减排效应的影响不大，技术进步能够有效破除经济发展水平、人口密度大等客观条件对地方政府提升碳减排效应的制约。组态1 呈现出的一致性水平为0.928，唯一覆盖度为0.036，原始覆盖度为0.338。该路径能够解释约33.8%的碳减排案例。如图1 所示，约3.6%的案例仅能被这条路径所解释。

图1 组态1 的解释案例

组态2 为“产业驱动+人口拉动”路径。在组态2 中，产业结构和人口密度条件的存在发挥了核心作用，碳交易试点规模的扩大发挥了边缘作用。在工业化阶段，第二产业在各国国民经济发展的过程中起到了主导作用，而大多数发达国家在完成工业化之后又进行了产业结构升级，将国民经济发展的着力点逐步转向以服务业、高新技术产业为主的第三产业。从各国历年的碳排放数据来看，实现产业结构升级转型将会有效控制二氧化碳的排放量。为此，我国颁布了《产业结构调整指导目录》并进行多次修改调整，目前已在产业结构调整领域取得了阶段性的胜利。人们的生活和生产会产生大量的温室气体，适度合理的人口密度也是促进碳减排的关键，我国人口密度呈现出东密西疏的特点，东部沿海地区又是发展的重点和先锋，因此省际之间合理的人才引进政策显得尤为重要，只有合理布局人才转移，才能进一步实现多地区共同发展。综合来看，产业结构升级和人口密度调整都是全局性的影响因素，需要整体规划，协同发展。组态2 呈现出的一致性水平为0.883，唯一覆盖度为0.048，原始覆盖度为0.352，该路径能够解释约35.2%的碳减排案例。如图2 所示，约4.8%的案例仅能被这条路径所解释。

图2 组态2、组态5 的解释案例

组态3 为产能驱动路径。在组态3 中，产业结构和能源强度条件的存在发挥了核心作用，碳交易试点规模的扩大发挥了边缘作用。能源的利用效率在很大程度上影响着经济发展与环境规制之间的平衡，通过较少的能源消耗换取较大的经济收益一直是我国努力的方向。能源效率的提高包括两个方面：一是新能源技术的发展，二是开发高效的化石能源燃烧技术。它们共同促进碳减排效应的提升。组态3 呈现出的一致性水平为0.846，唯一覆盖度为0.098，原始覆盖度为0.360，该路径能够解释约36.0%的碳减排案例。如图3 所示，约9.8%的案例仅能被这条路径所解释。

图3 组态3 的解释案例

组态4①为“人口+技术+能源”驱动路径。在组态4 中，人口密度、技术进步和能源强度条件的存在发挥了核心作用，碳交易试点规模的扩大发挥了边缘作用。组态4 呈现出的一致性水平为0.901，唯一覆盖度为0.006，原始覆盖度为0.261，该路径能够解释约26.1%的碳减排案例。

组态5 为“产业+人口”驱动路径。在组态5 中，产业结构、人口密度条件的存在发挥了核心作用，经济发展水平、技术进步和碳交易试点规模的扩大发挥了边缘作用。组态5 呈现出的一致性水平为0.973，唯一覆盖度为0.101，原始覆盖度为0.443，该路径能够解释约44.3%的碳减排案例。参照陶克涛等（2021）的做法，由于组态5的核心条件与组态2 一致，二者共用同一个散点图。如图2 所示，约10.1%的案例能被这条路径所解释。

组态6 为“产业+技术+能源”推动路径。在组态6 中，产业结构、技术进步和能源强度条件的存在发挥了核心作用，经济发展水平和碳交易试点规模的扩大发挥了边缘作用。组态6 呈现出的一致性水平为0.953，唯一覆盖度为0.017，原始覆盖度为0.264，该路径能够解释约26.4%的碳减排案例。

（三）稳健性检验

本文通过调整一致性水平的方法进行稳健性检验，将一致性水平由0.8 依次上升至0.81、0.82、0.83，发现包括组态数量、覆盖度、一致性水平等指标在内的分析结果均无明显变化，证明研究结论稳健。具体检验结果见表4、表5。

（四）碳减排效应提升路径区域异质性研究

我国不同地区在地理环境、资源禀赋、人才引进政策等方面存在着明显的差异，可能导致经济发展水平、产业结构、人口密度、技术进步、能源强度、碳交易试点这六大因素对碳减排效应的提升产生不同的影响。因此，本文根据《中国统计年鉴》对我国东部、中部、西部、东北地区的划分②，将各地区碳减排效应的条件组态进行分组比较分析，进一步探索不同地区之间各影响因素作用于碳减排效应提升的异质性，具体情况见表6。

从表6 中可以看出，我国东部地区碳减排效应存在三种组态。组态A 表明，即使在人口密度较大、技术水平较低的地区，产业结构升级作为核心条件，经济发展水平和碳交易试点作为辅助条件也能驱动碳减排效应的提升。组态B 表明，即使能源效率较低，产业结构升级作为核心条件，人口密度、技术进步和碳交易试点作为辅助条件也能有效提升碳减排效应。组态C 表明，即使经济发展水平较低，产业结构升级作为核心条件，人口密度、技术进步和碳交易试点作为辅助条件也能有效提升碳减排效应。我国东部地区相对其他地区而言经济更为发达，具有较好的基础条件，更有利于产业结构的转型调整，而且在三种组态中，产业结构都是核心条件。由此可见，进一步加快产业结构调整和升级是东部地区各大省份未来碳减排工作的重点。

表 4 中间解稳健性检验结果

表 5 简单解稳健性检验结果

表 6 分地域碳减排效应组态分析结果

中部地区碳减排效应提升只有一条组态路径，在组态D 中，产业结构和人口密度作为核心条件出现，能源强度和碳交易试点作为辅助条件出现。我国中部地区靠近东部发达省份，在地理位置上相对于西部地区有一定的优势，有利于获得东部发达地区产业结构转型升级带来的红利，从而能够快速调整本地区的产业结构。此外，中部地区资源丰富，大规模城市较多，便于人才引进，但同时也需警惕大密度人口产生的生活碳排放。因此，中部地区各省份要在积极调整产业结构的同时注意发挥人口密度的优势，加大人才引进力度，合理规划人口密度，并着力减少城市居民生活碳排放。

西部地区碳减排效应提升存在三条组态路径。组态E 表明，人口密度和技术进步作为核心条件，碳交易试点作为辅助条件会提升碳减排效应。组态F 表明，经济发展水平作为核心条件出现，能源强度和碳交易试点作为辅助条件出现。组态G表明，人口密度和技术进步作为核心条件出现，经济发展水平、产业结构和碳交易试点作为辅助条件出现。相较其他地区，西部地区发展受限较多，经济基础较为薄弱，其应该充分发挥后发优势，通过优惠政策引进高素质人才，加快与中东部地区的技术转移，并进一步加大生产技术方面的投入，从而促进经济发展，推动碳减排效应的提升。

东北地区碳减排效应提升有两种组态。组态H中，能源强度作为核心也是唯一要素出现。组态I中，能源强度作为核心要素出现，经济发展水平、产业结构、人口密度和技术进步作为辅助条件出现。东北地区作为我国的老工业基地，基础实力雄厚，但近些年来我国处于产业结构转型时期，传统的重工业能源利用效率低下、污染较为严重，是东北地区在经济发展和碳减排效应提升过程中面临的主要问题。东北地区要以降低能源强度、提高能源利用效率为主要发力点，这样才能更好地振兴东北老工业基地，为推进碳减排工作迈出更为坚实的一步。

经过对比分析，可发现我国东部、中部、西部、东北地区碳减排效应的提升路径存在异质性。各地区需因地制宜，围绕本地区的核心驱动因素制定相应的政策措施，从而进一步推进碳减排工作。

五、研究结论与建议

（一）研究结论

本文运用fsQCA 方法对我国30 个省份的碳减排效应进行组态分析，探究经济发展水平、产业结构、人口密度、技术进步、能源强度和碳交易试点六大因素对碳减排效应的作用机制以及驱动路径，得出影响碳减排效应的核心条件及辅助条件。具体研究结论如下：

第一，经过必要性分析，本文发现各类影响因素都不能单独作为碳减排效应的必要条件，说明某一个要素并不能构成限制碳减排效应提升的约束条件。

第二，经过充分性分析，本文发现了提升碳减排效应的六条驱动路径，同时通过组态分析表，发现任一因素都不能单独驱动碳减排效应的提升。其中，除组态1 只有技术进步一个核心条件外，其余组态都有两个或两个以上的核心条件。此外，对案例解释程度最好的是组态5，在该组态中产业结构、人口密度是核心条件，经济发展水平、技术进步和碳交易试点是辅助条件。由此可见，碳减排效应提升是多因素协同作用的结果。

第三，由于各地区经济发展水平、基础设施建设、资源丰富程度都各不相同，在碳减排效应提升路径上有着明显的异质性。影响东部地区碳减排效应的核心条件是产业结构升级，影响中部地区碳减排效应的核心条件是产业结构和人口密度，影响西部地区碳减排效应的核心条件是经济发展水平、人口密度和技术进步，影响东北地区碳减排效应的核心条件是能源强度。

（二）政策建议

第一，各地方政府应注意加强各影响因素之间的协同配合，尽量避免单线作战，要根据自身区域条件和资源禀赋，从整体出发，考虑多重条件的联合发力，有针对性地制定提升碳减排效应的政策。

第二，参照只有一个核心条件的组态1 和对案例解释程度最好的组态5，未来碳减排效应提升应以加快技术进步、调整产业结构、控制人口密度为重点，同时也要关注提升经济发展水平和建设碳交易试点对碳减排效应的影响，在政策制定上有所侧重。

第三，各省市要根据自身的实际情况，明确自身经济发展水平、自然资源、人力资源储备等方面的优劣势，选择合适的路径和更具针对性的措施，提高碳减排效应。东部地区要推动战略性新兴产业健康发展，加快高碳排放行业转型升级；中部地区要加快落实人才发展战略，进一步优化人力资源结构，制定合理的政策和措施，使城市人口密度保持在合理区间；西部地区要在大力发展经济的同时继续引进先进技术，加强新能源技术创新工作；东北地区要合理调整能源结构，倡导企业利用高能效设备，推进重点行业和重要领域绿色化改造，实现能源低碳高效利用。因地制宜的差异化举措能够更好地促进我国各地区碳减排能力均衡全面提升，进而推动 “碳达峰”“碳中和”目标的实现。

注释：

① 组态4 和组态6 的核心条件有三个，应采用四维图形，故没有展示。

② 东部地区：北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆；东北地区：辽宁、吉林、黑龙江。