李 品 张金锁 王 萍

(1.西安科技大学安全科学与工程学院，陕西省西安市，710054；2.延安大学经济管理学院，陕西省延安市，716000；3.西安科技大学管理学院，陕西省西安市，710054；4.西安科技大学能源经济与管理研究中心，陕西省西安市，710054)

碳排放作为一个世界性问题备受各国的关注。我国是目前世界上经济发展速度最快的国家之一和碳排放大国，在全球环境治理中发挥的引领作用、所采取的措施和所取得的成效也得到联合国环境规划署的肯定和认可，我国通过技术创新等措施减缓气候变化和空气污染的经验也是值得其他国家借鉴的。“十三五”规划中，我国又把生态文明建设作为重要内容，提出了到2020年单位GDP二氧化碳排放比2015年下降18%的目标，届时我国单位GDP二氧化碳排放将超过2009年联合国气候变化峰会上对国际社会公布的下降40%～45%的目标，凸显了我国政府对降低碳排放的重视与决心。

从我国的实际来看，我国碳排放的85%以上都来自污染严重的煤炭燃料，这主要是因为我国煤炭资源储量丰富，对煤炭的勘探、开采和利用等技术相对于石油、天然气资源具有比较优势，从而使我国成为当今世界以煤炭为主要能源消费品的少数国家之一。从理论上看，降低碳排放量主要有以下路径：一是依靠技术进步直接影响碳排放；二是通过煤炭价格对消费主体行为的导向作用，从而对能源消费量及碳排放量产生影响；三是充分发挥价格杠杆的“碳抑制”作用，通过煤炭价格杠杆促使煤炭消费企业提高煤炭使用效率，达到碳减排的目的。但是我国煤炭价格的市场化程度不高，技术进步水平虽然取得一定程度的提高，但对于碳排放的具体影响缺乏相关的实证研究，关于技术进步-碳排放、煤炭价格-碳排放和煤炭价格-技术进步-碳排放量问题的具体路径和影响效应尚不清楚。基于此，本文从煤炭价格、技术进步、碳排放3个维度，以技术进步为中间变量，探究煤炭价格-技术进步-碳排放的影响机理及调节效应，以便为提高煤炭使用效率和降低碳排放量政策的制定提供理论依据。

1 文献综述

从国内外研究现状来看，学者们关于碳排放的研究取得了丰硕的成果。Amano(1990)指出实际能源价格上升有节能效应。随后Fisher-Vanden等(2004)基于中国2500家大中型能源密集型企业的研究结果，发现企业部门的相对能源价格和研发支出是中国能源强度和能源消费量下降的主要动力。Yao等(2016)通过改进的中国能源和环境政策分析(CEEPA)模型，分析了中国的减排成本曲线，结果表明中国的边际减排成本(MAC)曲线对电力和成品油定价机制敏感。刘红玫(2002)实证检验了能源价格和能源效率之间的关系，结果表明价格杠杆的作用调节着能源的供求，从而对能源效率的提高起到了重要推动作用。杭雷鸣等(2006)和李世祥等(2009)基于国内制造业和工业数据对能源价格和能源效率问题进行了研究，也得出了相似的结论，认为推进能源价格改革是节能减排的重要手段。陈晓毅(2012)研究发现，我国能源价格的节能效应随着能源效率变化呈“U型”分布。Gamtessa等(2016)使用面板时间序列估计研究了加拿大制造行业能源价格和能源强度之间的关系，结果表明，从长期来看能源价格上升有助于降低制造业的能源强度。Yang L等和Dinda S(2011)认为，技术进步是节能减排的主要动力。Wang Z等(2016)采用混合能源模型模拟了中国未来能源路线图的结构和碳排放趋势，认为中国的碳排放峰值从技术上可以在2025年之前实现。Birol F等(2007)和Yuan C等(2010)发现能源价格上升带来生产成本增加，并通过要素替代和诱导技术创新提高能源效率、实现产业节能。唐建荣等(2015)认为提高能源价格有助于强化技术进步对降低能源强度的作用，减弱产业结构重工业化对能源强度的正向拉动作用。Dasgupta等对印度能源密集型制造业的能源需求行为进行了综合分析，结果表明能源价格的上涨导致了能源需求的减少，促进了制造业的技术进步，技术进步导致能源生产率的提高。陈玲(2009)通过研究证实了能源价格对能源强度的“引致效应”。

上述学者们大都肯定了能源价格和技术进步对于碳排放问题的重要作用，且相关研究大多是遵循能源价格通过影响能源结构、能源供需、能源消费、能源效率等变量进而影响碳排放的作用路径，也就是能源价格-经济-碳排放路径，或者单独研究了技术进步对于碳排放的影响效应，并没有考虑煤炭价格对碳排放量的直接效应和影响路径，更没有结合我国实际综合考察煤炭价格通过技术进步对于碳排放量的调节效应，也就是煤炭价格-技术进步-碳排放的作用路径。鉴于此，本文试图针对上述问题进行实证层面的探索。

2 理论分析和变量选择

2.1 理论分析

2.1.1煤炭价格与碳排放量关系的理论分析与研究假设

假设1：煤炭价格与碳排放量呈负相关关系。

2.1.2技术进步与碳排放量关系的理论分析与研究假设

技术进步是影响碳排放的关键因素，研究指出技术进步可能增加也可能减少碳排放，一方面技术进步可以带动经济增长间接影响碳排放，另一方面技术进步本身可以直接影响碳排放，但是具体的作用方向还不明确。Acemoglu等(2009)指出技术进步的路径依赖性很强，如果企业起初采用的是清洁技术，则可能减少碳排放，反之，也可能增加碳排放。因此，技术进步与碳排放量的关系无法明确。参考申萌(2012)的做法，对技术进步设定临界值k的前提下，提出如下假设：

假设2：当技术进步TFPk时，技术进步对碳排放量的效应为负。

2.1.3煤炭价格-技术进步-碳排放量关系的理论分析与研究假设

技术进步对碳排放的正向作用受制于能源价格的高低。如果能源价格偏低，不足以对行业进行技术改造成本造成威胁，行业就会继续维持能源高消耗现状，不会采取任何改进措施以降低碳排放量。反之，能源价格偏高，高于企业的技术革新成本，就会促使企业提高技术来减少能源的消费量，最终可以减少碳排放量，所以，技术进步对碳排放量的影响程度受能源价格变动的影响。能源价格越高，技术进步对降低碳排放量的影响越显著，也就是说能源价格对碳排放量的影响具有调节效应。基于以上研究提出如下假设：

假设3：煤炭价格通过技术进步对碳排放量产生调节作用。

2.2 变量选择

2.2.1 煤炭价格

分析煤炭价格波动对碳排放量的影响作用，需要选定能够定量分析的指标。由于大量与煤炭价格有关的研究都表明秦皇岛煤炭价格在中国煤炭价格中较具有代表性，基于此，本文采用秦皇岛港山西优混煤的月度平舱价来衡量国内煤炭价格。

2.2.2 技术进步

技术进步是社会和学者们普遍关注的问题。常用的有以下3种方法：一是基于Cobb-Douglas生产函数的全要素生产率测算法；二是基于增长速度方程的Solow余值测算法；三是基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)的Malmquist TFP指数测算法。现有文献普遍采用的都是由Fare等(1994)改造的Malmquist指数法，以t期技术为参照系，基于投入角度的Malmquist生产率指数为：

(1)

式中：Di——距离函数；

i——基于投入的距离函数。

式(1)是用来测度t时期到t+1时期的技术效率变化。同理，以t+1时期的技术为参照系的Malmquist生产率指数为：

(2)

从t时期到t+1时期的Malmquist生产率指数通常选用式(1)和式(2)的几何平均值来计算：

(3)

式中： (xt,yt)和(xt+1,yt+1)——t期和t+1期的投入和产出向量；

Malmquist指数又可分解为技术效率变化指数(TE)和技术进步指数(TC)：

(4)

本文选取1995-2014年我国29个省份以1994年基期的投入和产出数据来测算Malmquist生产率指数。参考相关研究，本文用物质资本和劳动力两个指标作为要素投入数据。物质资本指标采用张军等(2004)所采用的“永续存盘法”进行估算，以1994年为基期采用永续盘存法进行估算，并将数据更新至 2014年，取资本折旧率为9.6%。劳动力指标用年末就业人数表示。总产出指标用各省以1994年为基期进行换算的GDP总值表示。其中，数据来源于各年度中国统计年鉴。最后，将资本存量、劳动力和总产出指标进行求解得到历年全国各年份全要素生产率及分解值，见表1。

表1 1995-2014年中国全要素生产率指数及分解

根据表1，从全国平均时间序列数据来看，全要素生产率的平均增长率为1.18%，技术进步的平均增长率为2.41%，技术效率平均增长率为-1.2%，说明样本区间内，我国技术进步诠释了全要素生产率的变动，技术效率的变动未能有效提升我国的全要素生产率。从绝对数值变动来看，1995-2014年间，我国的技术进步变动值大部分年份大于1，说明过去20年间，我国的技术进步处于不断发展的态势，且在2003年以后技术进步的增长速度较快，这与李小平(2005)、李廉永(2006)的研究结果相一致，这可能与2000年以后我国工业迅猛发展，逐步向可持续发展的创新经营模式转变有关。

2.2.3 碳排放量

参考林伯强等(2010)的方法，采用式(5)计算碳排放量：

(5)

式中：Qc——碳排放总量，万t标准煤；

i——能源品种，本文指煤炭、石油和天然气3种能源；

Ei——能源i的消费量；

αi——能源i的转化率；

βi——能源i的碳排放系数。

各类碳源转化率系数和排放系数见表2。

表2 各类碳源转化率系数和排放系数

注：煤炭、石油的能源转化率系数单位为kgce/kg，天然气为kJ/m3，碳排放系数单位为kg/106kJ

3 煤炭价格对碳排放影响效应的实证分析

3.1 平稳性检验

首先对所选数据进行平稳性检验，判断其是否存在单位根，以保证所构建模型的有效性。由于技术进步变量TFP本身就是增长率序列，所以本文对煤炭价格P和碳排放量C取对数，选用ADF方法对LNP、TFP和LNC这3个变量的时间序列进行平稳性检验，结果见表3。由表3可知，LNC、TFP和LNP均为I(1)序列。同时，各检验Durbin-Watson统计值均接近2，表明残差中不存在自相关，满足了协整检验的前提条件。

表3 变量LNC、TFP和LNP的平稳性检验结果

注：D代表变量的一阶差分；(C，T，N)中，C代表截距项，T代表时间趋势项，N代表滞后阶数

3.2 变量间的因果关联

由理论分析可知，煤炭价格(LNP)、技术进步(TFP)和碳排放(LNC)三者的因果关系并不明确，为此，用Granger(格兰杰)检验直接考察变量间统计意义上的因果关联，以初步揭示变量间的联系，结果见表4。

表4 变量的格兰杰因果关系检验结果

由表4可知：第一，煤炭价格是碳排放量的格兰杰原因。这说明长期来看，煤炭价格的上涨必定会对碳排放量的降低起到显著作用。第二，技术进步是碳排放量的格兰杰原因。表明企业的技术进步对于碳排放量有重要影响，这与前面的假设相吻合。第三，说明煤炭价格与技术进步互为格兰杰因果关系。煤炭价格的提高会促进企业加强新技术的研发，新技术的应用也会反过来对煤炭价格起到调节作用。

3.3 单变量模型及检验

3.3.1煤炭价格、技术进步、碳排放量的线性相关关系及检验

由数据相关性检验可知，煤炭价格(LNP)、技术进步(TFP)和碳排放(LNC)均通过了数据的平稳性检验，它们之间存在协整向量关系。通过Granger(格兰杰)检验可知，煤炭价格、技术进步是碳排放量的格兰杰原因，但变量间的具体关系还不明确。基于此，采用协整分析方法构建煤炭价格、技术进步、碳排放量的线性关系模型，考察煤炭价格、技术进步、碳排放量间的直接影响效应。

式中：α、e、m、u、ν——回归系数；

β、f、n、ω——截距常量。

表5 变量间协整关系拟合结果

注：*表示拟合系数，**表示拟合优度

协整方程的线性回归结果见表5，由表5可知，煤炭价格与技术进步之间具有明显的线性相关关系，参数估计方程式见式(10)，其他变量间的线性相关性并不明显。通过拟合得到煤炭价格与技术进步的关系见图1。

由上述分析可知，样本区间内煤炭价格与技术进步呈现显著的正相关关系，煤炭价格LNP每增加1，技术进步TFP增加0.03，拟合度达0.9992，表明1993-2014年20年间，我国煤炭价格对于技术进步取得较好的“引致效应”。

图1 煤炭价格与技术进步关系曲线

3.3.2煤炭价格、技术进步、碳排放量的非线性相关关系及检验

由表5可以看出，煤炭价格与碳排放量、技术进步与碳排放量之间并非线性相关，并由相关理论分析和Granger因果关系检验可知，煤炭价格和技术进步都是碳排放量的格兰杰原因，于是构建如下模型：

式中：δ1，…，δn，η1，…，ηn——回归系数；

ε、μ——截距常量。

上述协整方程的线性回归结果排除了技术进步-碳排放量和煤炭价格-碳排放量线性相关的可能。采用非线性回归进行参数估计，得到参数估计方程式(13)和式(14)，通过拟合得到技术进步-碳排放量和煤炭价格-碳排放量的关系曲线，见图2和图3。

由图2可以看出，样本区间内技术进步与碳排放量呈显著的“倒U”曲线，曲线的极大值点为(1.005，11.821)，表明过去20年间，我国的技术进步从TFP为1.005，也就是2005年以后开始对碳排放量产生作用，也就是说2005年以前，我国技术进步对碳排放量的作用为正，2005年以后，技术进步对碳排放量产生负向的影响效应，2005年以来，我国的全要素增长率(TFP)平均每增长1，碳排放量下降2.4×106，表明过去10年间技术进步对于碳排放的影响效果很显著。由表1可知，我国的技术进步在2000年以后就取得较快的增长，由于技术进步本身的“滞后性”，所以在2005年以后才对碳排放量产生明显的影响效应，表明我国技术进步对于碳排放量影响的滞后期为5年。由图3可以看出，样本区间内，煤炭价格与碳排放量的变动方向一致，由式(8)煤炭价格与碳排放的直接影响效应模型看出，煤炭价格整体与碳排放呈“倒U”曲线相关关系，当煤炭价格小于713.36元/t时，煤炭价格对碳排放量的影响效应为正，煤炭价格对碳排放量的直接调节效应存在阻滞，当煤炭价格大于713.36元/t时，煤炭价格开始直接对碳排放量产生负向的调节效应，说明从我国的市场供需形势来看，目前我国的煤炭价格还偏低，不足以对碳排放量产生直接的影响效应。

图2 技术进步与碳排放量关系曲线

3.4 整组变量模型及检验

以上分别考察了煤炭价格和技术进步对于碳排放的直接影响效应，实际经济运行中，煤炭价格与碳排放量是远程关系，煤炭价格的提升可以促进能源企业技术进步，从而降低碳排放量。由此，通过式(13)和式(14)联立，构建了煤炭价格、技术进步、碳排放量的综合影响效应模型(式15)，并拟合得到煤炭价格-技术进步-碳排放量的综合影响效应拟合曲线见图4。

(15)

R2=1

由图4可以看出，煤炭价格通过技术进步对于碳排放量的综合效应模型呈现显著的“倒U”曲线，从煤炭价格P=190.56即2003年以后，煤炭价格通过技术进步对碳排放量产生负向的作用，其中2003年，煤炭价格每上涨1，碳排放量下降273.98，相比较技术进步对碳排放量的直接效应而言，煤炭价格通过技术进步对碳排放量的调节作用较小，但从时间周期来看，煤炭价格通过技术进步对碳排放产生作用要远远早于煤炭价格直接对碳排放量产生作用，说明近年来煤炭价格所引致的碳排放量下降是通过技术进步产生的，煤炭价格还未直接对碳排放产生影响效应。

图3 煤炭价格与碳排放量关系曲线

图4 煤炭价格-技术进步与碳排放量关系曲线

4 结论及启示

(1)从变量的单独作用效果来看，2005年以后我国技术进步开始对碳排放量产生了有益的影响效应，煤炭价格对碳排放量的直接作用还未显现，时间起点上煤炭价格对碳排放量产生作用的时间要晚于技术进步。原因主要是我国煤炭行业的市场机制不完善，我国电煤价格的形成不仅受到市场供求关系的影响，而且很大程度上与政府相关的调控政策有关，未来随着煤炭价格市场的逐步完善，反应市场供需的煤炭价格也将在一定程度上对碳减排发挥作用，同时也说明节能减排除了要发挥价格的杠杆作用，更要关注技术的作用。

(2)从变量的综合作用效果来看，我国煤炭价格基于技术手段对碳排放量产生的效应已经显现，作用效果要比技术进步对于碳排放的直接效应小，说明我国的煤炭价格还不足以从供需视角对碳排放量产生影响，煤炭价格对于碳排放量的影响是通过技术进步实现的，直接通过技术手段来降低碳排放量的强度要高于借助煤炭的价格杠杆作用来推动企业技术进步降低碳排放量。基于此，我国当前政策的着力点在于：第一，应进一步推动我国煤炭价格的市场化改革，有效发挥其对于能源效率提高的引导作用，加强其对于能源消耗的抑制作用。第二，应加大对企业低碳技术研发的支持力度，鼓励支持科研机构和企业进行低碳技术研究，加强企业与科研机构的合作，培养低碳技术识别能力，集中力量取得优势技术的突破。同时要积极引进国外先进的低碳技术，并加快技术推广。第三，加强对碳排放的监测和监管。碳排放监测难和监管不严是碳排放不断增加的重要原因，要逐步建立碳排放监测制度，提高监管和惩罚力度，增加企业排放成本，有效遏制企业碳排放增加。