福建省碳排放绿色贡献的影响因素探究

(中国海洋大学经济学院 山东 青岛 266100)

一、引言

近代，随着资源的大规模开发和利用，陆地资源日益枯竭，世界各国把发展的目光转向海洋。中国拥有广阔的海洋领土，沿海地区拥有丰富的海洋资源，发展海洋经济已逐渐成为我国新的经济增长点。在改革开放之后,中国的海洋经济政策体系初步建立。党的十一届三中全会确定了经济发展为中心的政策，此时政府采取了不平衡的发展战略，东部沿海地区由于区位优势得到优先发展，此时的政策重心更多集中在经济发展上。1991年以后，我国海洋政策体系更完善，政策覆盖面更广，对以前政策也做出一定的补充[1]。这一阶段的政策强调保护海洋生态资源，促进人与自然的和谐发展；国家政策还通过综合利用海岸带管理，体现了对陆地或海洋进行总体规划的理念。1995年7月，国家发布了《国家海洋发展规划》，其目的是安排海域和各种资源的开发利用。1996年3月,国家海洋局发布了中国21世纪海洋行动计划议程,为海洋资源开发和环境保护提出了指导原则和框架。2003年，国家颁布了“国家海洋经济发展规划纲要”，这是中国海洋经济发展的第一个指导方针，确立了中国海洋经济发展到2010年的愿景。2008年2月7日，国家发布了“国家海洋开发规划纲要”，这是中华人民共和国成立以来的第一个海洋区域总体规划。2009年，胡锦涛主席在山东半岛视察时提出了建设蓝色经济区的战略，该战略不仅阐述了区域海洋经济总体发展的规划思路，而且体现了国家行动的基本理念。自2009年以来，国家先后出台了一系列区域性海洋经济规划，有些上升至了国家战略的高度，如《浙江海洋经济发展示范区规划》、《广东海洋经济综合试验区发展规划》和《福建海峡蓝色经济试验区发展规划》等等。党的十八大报告中，生态文明的建设被放到了重要位置。改革开放以来中国经济飞速发展，但随之而来的环境问题不容忽视。工业、农业生产以及生活垃圾造成了大气、土壤及水体污染物超标。不仅直接影响了居民生活质量，也对经济的可持续发展造成阻碍。在建设海洋强国的道路上，要把协调可持续的发展理念不断融入经济、文化、社会的建设的方方面面。中国政府十分重视海洋资源的统计计算和相关研究，根据中国海洋统计年鉴，中国的海洋经济(包括海洋产业和海洋相关产业)的统计覆盖面大于其他国家。根据《全国海洋经济发展“十二五”规划》，到2015年，中国海洋经济产出将占国内生产总值的10%。根据这一计划，中国将推进三个重点海洋经济区的建设：环渤海地区、长江三角洲地区和泛珠江三角洲地区，以此来培育一系列海洋经济增长极。

福建省凭借着优越的区位条件和丰富的海洋资源成为我国的海洋经济大省。福建海岸线长3752公里，全省共有大小港湾125个，可建万吨级以上泊位的深水岸线长210.9公里，发展海洋经济具有得天独厚的优势。多年来，在政府的正确引领下，福建省的海洋经济发展形势良好。“十一五”期间，福建海洋生产总值年均增长16.7%，2010年达3680亿元，占全国海洋生产总值的9.6%，居全国第五位；海洋渔业、海洋交通运输、滨海旅游、海洋船舶、海洋工程建筑五个传统海洋产业优势明显，海洋生产总值占地区生产总值的比重达25%，海洋经济已成为福建省国民经济的重要支柱。然而，福建省的海洋经济发展也同时存在着海洋产业层次低、海洋科研成果转化力不足、海洋资源结构利用不合理以及近岸海域生态和环保压力等问题。要使海洋经济协调可持续发展，需要政府进一步的陆海统筹规划。《福建海峡蓝色经济试验区发展规划》于2012年11月发布，目的是提升海洋综合管理水平，使海洋经济又快又好地发展。为了对该政策的环境效应做出相应评价，本文使用福建省9个地级市2009-2017年的面板数据，运用双倍差分法，构建了评价指标，即碳排放绿色贡献系数；并选择了一系列的控制变量，构建了相关模型并进行了稳健性检验。本文通过量化“绿色贡献”来评估政策的效果，这对其他省市绿色政策今后的制定和实施提供了借鉴。

二、研究方法与模型构建

(一)双倍差分法

福建省蓝色经济区规划实施于2012年11月，产生了一个自然实验，而双倍差分法是评估政策平均效应时常用的方法。该方法使用的前提是若不考虑政策的实施，实验组和控制组的被解释变量须有相同的变化趋势。这种情况下，双倍差分法才能有效度量政策实施后的净效应。考虑到我国每个省的地理、文化和政策背景接近，因此选取福建的所有地级市的数据作为面板数据是合理的。

(二)模型构建

《福建海峡蓝色经济试验区发展规划》的实施区域是福州市、厦门市、漳州市、泉州市、莆田市和宁德市，我们把这六个地级市作为实验组；龙岩市、三明市和南平市作为控制组，引入组别虚拟变量di，若该城市属于政策实施区域，即实验组，那么该城市的di=1;否则该市di=0。该战略实施于2013年，设定时间虚拟变量dt，政策实施之前，地级市的dt=0，政策实施以后，地级市的dt=1。因此福建省的面板数据可以分为四类，即政策实施之前的实验组，dt=0，di=1；政策实施之前的控制组dt=0，di=0；政策实施之后的实验组dt=1，di=1；政策实施之后的控制组dt=1，di=0。组别虚拟变量和时间虚拟变量相乘得到交互项didt是政策的实施变量。考虑到异方差和变量之间量纲的差别，本文对所有控制变量和被解释变量取对数，构建模型如下：

ln(yit)=α0+δ0dt+δ1di+δ2dtdi+α1ln(xit)+vi+uit

上式中，(i表示非观测的固定效应，xit为本文的控制变量。绿色贡献是指某一地区当年GDP占同期全国GDP的比例与资源消耗或污染物排放数量占同期全国资源消耗或污染物排放比例的比值[2]。根据王金南文章中的COD排放指标，我们构建了本文的被解释变量——碳排放绿色贡献系数(CGCC)=经济贡献率/碳排放贡献率:Y=CGCC=(Gi/G)/(Pi/P)

上式中，Gi，Pi分别为福建各地级市的GDP与CO2排放量，G、P分别为福建省总的排GDP与CO2排放量。

三、实证分析

(一)变量的选取及描述性统计

阅读相关文献后，经过相关实证分析，本文最终选取了四个控制变量构建福建省的碳排放绿色贡献模型[3]。控制变量及被解释变量详细描述见表1。

表1 变量名称及说明

注：各地级市碳排放数据由作者根据《中国能源统计年鉴》及福建省各地级市统计年鉴数据计算所得，除碳排放数据以外，其余数据均来自《福建省统计年鉴》及福建省各地级市统计年鉴。

产业结构(ind)。我们用工业GDP和GDP的比值来计算产业结构。在我国，工业能源消费可以占到全部终端能源消费的60%以上，原煤、原油、天然气等化石能源的燃烧是导致CO2等温室气体排放量大幅增加的原因。因此，我们预期产业结构的增加会降低碳排放绿色贡献系数[4]。

研发强度(rd)。我们用该地区研发经费支出来反映研发强度。一般而言，研发强度可以反映技术进步的程度。一方面，技术进步通过提高能源利用效率，即降低单位GDP能耗来降低碳排放系数；另一方面，研发带来的技术进步会促进经济增长，从而进一步增加了能源的需求[5,8]。

地区开放度(open)。本文用外商直接投资额来反映地区开放程度。外商投资对碳排放的影响是不确定的。一方面，外商会给被投资国家带来先进的生产仪器和技术，促进产业的合理分工从而减少污染物排放，改善环境问题；研究也表明，一些外商会把对环境污染程度高的企业转移到发展中国家，从而对被投资国家的环境产生了不可忽视的负面影响[6]。

城市化率(urban)。城市化进程会伴随着一些工业企业聚集在城市周围、私家车保有量的增加和人口的聚集。工业生产会排放大量CO2，汽车尾气以及城市居民供暖也会产生大量温室气体，因此我们预期城市化率会降低碳排放绿色系数[7]。

本文选取了福建省2009-2017年9个地级市的面板数据，各变量取对数后的描述性统计如表2所示。

表2 变量描述性统计

注：数据来源于《中国能源统计年鉴》、《福建省统计年鉴》及福建省各地级市统计年鉴。

(二)计量估计结果及分析

考虑到数据的可得性，本文采用福建省各地级市2009-2017年的面板数据，运用双倍差分法估计了蓝色经济区规划的净效应。表3是使用stata15.1的计量结果。本文逐步引入控制变量，第(1)列没有引入任何控制变量，第(2)列至第(5)列逐步引入了地区开放度、城市化率、研发强度和产业结构四个控制变量。

本文核心解释变量didt的符号显著为正，说明福建蓝色经济区规划的实施对相应区域内的碳排放绿色贡献有着正面的影响。分组虚拟变量di的系数显著为负，说明在时间不变的前提下，政策实施城市的碳排放绿色贡献低于区域外的城市。时间虚拟变量dt的系数为负，其显著性随着控制变量的加入而逐渐消失，说明在不考虑政策实施的情况下，福建省碳排放绿色系数不随时间而变化。

就控制变量而言，地区开放度(lnopen)的系数随着控制变量的加入显著为正，说明外商投资和碳排放绿色贡献正相关。城市化率(lnurban)的系数在1%的水平上显著，符号为正，说明城市化率的提高有利于碳排放的降低。研发强度(lnrd)的系数在1%的水平上显著为负，说明研发经费支出的增加降低了福建省碳排放绿色贡献系数，即在2009-2017年间，研发活动整体上没有对碳减排起到正面的影响。产业结构(lnind)的系数显著为负，说明工业增加值比例的提高不利于福建省的碳减排。

表3 计量估计结果

注：***，**，*分别表示通过1%，5%和10%的显著性水平检验，系数下方括号内的数值为t值。

(三)稳健性检验

表3结果反映了2009-2017年，即政策实施五年的平均效应，为了排除偶然性结果，从而验证模型的可靠性，我们通过在stata15.1中改变时间窗口，从而分别得出福建省蓝色经济区政策实施1年-5年的平均效应，如表4所示。

核心解释变量didt的系数显著为正，随着实施年份的逐渐增加，其值由0.7逐渐变小，第五年时接近0.5，说明政策的实施提高了实验组的绿色贡献系数约e0.5。组虚拟变量di的系数显著为负，随着时间的增加逐渐接近-0.6，说明在时间点一定的前提下，实验组比控制组的碳排放绿色贡献系数低e0.6，随着政策的实施，实验组的绿色贡献系数逐渐增加，最后和控制组趋于相同。四个控制变量的符号均不随时间变化，且显著性逐渐提高，说明我们构建的模型通过了稳健性检验，是可靠的。

表4 稳健性检验

注：***，**，*分别表示在1%，5%和10%的水平上显著显。

四、结论

自2009年以来，中国沿海省份陆续出台了相关的沿海地区发展规划，把环境保护放到重要位置，以促进经济协调可持续发展。《福建海峡蓝色经济试验区发展规划》于2012年11月出台。本文运用双倍差分法，从碳排放绿色贡献的角度探究了政策实施的环境效应。考虑到实施时间和数据的可得性，本文选取了福建省9个地级市2009-2017年的面板数据，通过一系列的实证检验，最终确定了与碳排放绿色贡献系数显著相关的四个控制变量，从而构建了本文的模型。在实证方面，我们首先采用了逐步加入控制变量的方法，表3显示各解释变量的符号是稳定且显著的；其次，我们做了稳健性检验，即检验了战略实施一年、两年、三年、四年、五年的动态平均效应，表4显示各解释变量的符号和显著性均无明显变化。因此，本文构建的模型随时间变化的稳定性较高，和福建省的情况吻合得比较好。我们有如下结论，福建省蓝区发展规划显著地提高了实施区域内的碳排放绿色系数，即对碳排放的降低有正面的贡献；不考虑时间的变化时，政策实施区域内的碳排放绿色系数普遍低于实施区域外，但随着政策的实施，实施区域内的绿色系数水平逐渐和实施区域外的系数水平相等，即该政策实施前，蓝区内的环保水平低于蓝区外，但随着政策的实施，蓝区内外的环保水平接近一致；城市化率和外商投资量的提高有利于碳排放的降低，而产业结构和研发经费数量的提高对蓝区内的环保水平没有起到正面贡献。