跨喜马拉雅地区国家碳生产率及其影响因素研究

牛秀敏，刘军荣，刘 颖

(1.乐山师范学院 经济与管理学院，四川 乐山 614000；2.跨喜马拉雅研究中心(乐山师范学院)，四川 乐山 614000)

0 引言

随着全球经济的快速发展，二氧化碳等温室气体排放的不断增加所引起的全球气候变暖问题引起了人们越来越多的关注。在环境污染不断加剧、极端气候频繁出现、能源供给日益紧张等问题严重威胁人类生存和发展的情况下，提高碳生产率、发展低碳经济成为国际社会的共识。作为“一带一路”倡议重要组成部分的跨喜马拉雅地区是当前亚洲乃至世界最具发展潜力的地区之一，该地区包含中国、印度、巴基斯坦、孟加拉国、斯里兰卡、尼泊尔、不丹、马尔代夫、缅甸、阿富汗10个国家，有超过1 500万平方公里的土地，30多亿的总人口，10多万亿美元的经济总量，是全球重要的水源、能源和战略资源供应基地。但同时位于喜马拉雅山脉两侧的10个国家也是全球经济不发达和生态环境最脆弱的地区之一，该地区人均国内生产总值尚不到世界平均水平的一半，5个国家仍处于最不发达国家行列，普遍面临工业化和城镇化带来的环境污染、生态退化等多重挑战，如何在保持该地区经济持续增长的情况下实现绿色发展，提高碳生产率、发展低碳经济成为各国必然的选择。

1 文献综述

碳生产率这一概念最早由Y.Kaya[1]等提出，用GDP与CO2排放量的比值来衡量。在此概念中，GDP作为经济产出，CO2排放量作为生产成本，因此该指标衡量了碳排放的经济效率。2008年10月，全球著名的麦肯锡管理咨询公司发布了题为《碳生产率挑战：遏制全球变化、保持经济增长》的研究报告。该报告明确指出：任何成功应对气候变化减缓的技术都必须要同时实现两个目标——既要使得大气中的温室气体含量保持稳定，又要保持经济持续增长[2]。碳生产率这一指标正好将这两个目标结合起来，也使其成为同劳动生产率与资本生产率同等重要的用于衡量经济增长质量的又一核心指标。本文将采用碳生产率这一指标测算跨喜马拉雅地区10个国家的碳排放效率。

碳生产率概念提出以后，国内外学者开始对不同国家或地区的碳生产率及其影响因素进行研究。T.N.Cason[3]和 N.J.Buckley[4]从排放权交易的角度对碳生产率的相关影响因素进行了研究。R.Ramanathan[5]运用数据包络分析(DEA)方法研究了能源消费对碳生产率变动的影响。C.Wang[6]采用 Shephard 距离函数测算了23个OECD国家1980—2001年的碳生产率，并指出技术进步可以促进碳生产率水平的提高。屈小娥[7]运用核密度估计方法研究了我国30个省市1995—2010年碳生产率的动态演进特征，并分析了产业结构、对外贸易和政府干预对碳生产率变动的影响。张丽峰[8]运用LMDI分解法，从能源效率、碳排放能耗和碳排放结构三个方面对我国东、中、西部碳生产率的总体变动进行了分析，结果表明能源效率对我国碳生产率变动的贡献率达到了87.66%。李卓霖[9]、马大来[10]分别采用DEA模型和空间计量模型测算了我国各地区的碳生产率，并分析了经济发展水平、产业结构、能源消费结构、政府干预等因素对碳生产率的影响。余敦涌等[11-12]基于随机前沿分析方法从生产要素的角度分析了城市化率、人均道路面积等九个相对量指标对我国30个省市碳生产率的影响。王鑫静[13]等利用扩展的STIRPAT模型分析了科技创新、人均GDP、城镇化率和工业化率对金砖五国碳生产率的影响。徐国泉[14]等基于改进的三阶段DEA模型对江苏省各市的碳生产率进行了测度并分析了政府干预程度、产业结构、能源结构、所有权结构和科技支撑强度对碳生产率的影响。

综上所述，当前国内外学者对碳生产率及其影响因素已做了大量研究，本文在前人研究的基础上，把碳生产率的相关研究延伸至跨喜马拉雅地区，对该地区10个国家的碳生产率及其影响因素进行分析，从而为促进绿色“一带一路”建设提供一定的理论支撑。

2 指标选取与数据来源

根据前文碳生产率的定义，其计算公式如下：

。

(1)

在计算跨喜马拉雅地区国家碳生产率时，涉及到国内生产总值和二氧化碳排放量两组数据。其中国内生产总值的数据来源于世界银行数据库，为了消除价格变动的影响，跨喜马拉雅地区10国历年GDP的数据以2005年为基期进行了缩减；二氧化碳排放量的数据来源于美国田纳西州橡树岭国家实验室环境科学部二氧化碳信息分析中心(CDIAC)测算的结果，由于CDIAC公布的最新数据截止到2014年，故本文选取跨喜马拉雅地区十国2005-2014年的数据进行计算分析。

为分析跨喜马拉雅地区国家碳生产率的影响因素，鉴于前人的研究成果及数据的可得性，本文从经济发展水平、产业结构、对外开放程度、城镇化水平四个方面进行分析，分别用人均GDP、工业增加值占GDP的比重、对外贸易依存度、城镇人口占总人口比重进行测度。各指标数据均来源于世界银行数据库。

3 实证分析

3.1 跨喜马拉雅地区国家碳生产率及其变化趋势

采用跨喜马拉雅地区10国国内生产总值和二氧化碳排放量的数据，根据公式(1)计算的历年跨喜马拉雅地区及各国碳生产率的结果如表1所示。

3.1.1 跨喜马拉雅地区碳生产率及其变化趋势分析

由表1和图1可知，在本文所研究的期间内，整个跨喜马拉雅地区的碳生产率呈持续增长的趋势，碳生产率由2005年的166.5万美元/千吨增加到2014年的243.1万美元/千吨，增加了76.6万美元/千吨，10年间增长了46.0%，年均增长率达到了4.3%。

表1 跨喜马拉雅地区及各国历年碳生产率 万美元/千吨

图1 跨喜马拉雅地区碳生产率的变化趋势

3.1.2 各国碳生产率的变化趋势分析

由表1和图2可知，在所研究的期间内，跨喜马拉雅地区10国碳生产率的变化趋势不尽相同。在所研究的10个国家中，只有中国、缅甸两国的碳生产率在所研究的期间内呈现了增长的趋势，其中中国的碳生产率在此期间内呈现了持续稳定增长的态势，碳生产率由2005年的142.2万美元/千吨上升至2014年的253.6万美元/千吨，增长了78.4%，年均增长6.6%，是跨喜马拉雅地区十国中增长最多和增长最快的国家；缅甸的碳生产率在所研究的期间内虽总体上呈现增长的态势，但具有一定的波动性，可将其过程分为四个阶段：2005—2007年小幅增长，2007—2008年出现了较大的涨幅，2008—2011年比较稳定，2011—2012年出现了较大涨幅，但从2012年开始直到2014年一直处于下降的阶段，在其整个期间内碳生产率由2005年的379.0万美元/千吨增加到2014年的469.1万美元/千吨，增长了23.8%，年均增长2.4%。其余8国的碳生产率在所研究的期间内均呈现程度不等的下降趋势，其中，碳生产率降低最多的是阿富汗，其碳生产率由2005年的1 733.4万美元/千吨下降至2014年的429.0万美元/千吨，降幅高达75.3%，年均降幅为14.4%；其次为尼泊尔，碳生产率由2005年的966.7万美元/千吨下降至2014年的407.3万美元/千吨，降幅达57.9%，年均降幅为9.2%；不丹、巴基斯坦、马尔代夫、孟加拉国、印度和斯里兰卡的碳生产率分别下降了45.3%、34.9%、28.9%、26.9%、24.2%和11.4%，年均降幅分别为6.5%、4.7%、3.7%、3.4%、3.0%和1.3%。

图2 跨喜马拉雅地区各国碳生产率的变化趋势

3.1.3 各国碳生产率的差异性分析

表1和图2、图3表明在所研究的期间内跨喜马拉雅地区国家间的碳生产率存在着较大差异。在所研究的期间内，历年平均碳生产率最高的国家是尼泊尔，其值为824.4万美元/千吨，其次是阿富汉，平均碳生产率为765.7万美元/千吨。中国虽然是碳生产率增长最多和最快的国家，但其碳生产率一直处于较低的水平，2005—2011年连续六年都是碳生产率最低的国家，虽然从2012年开始超过了印度，但与其他8国相比，仍然具有较大差距，其历年平均碳生产率也是十国中最低的，其值为194.5万美元/千吨，仅是尼泊尔的四分之一。从表1和图2也可以看出，在所研究的期间内，跨喜马拉雅地区10个国家碳生产率的差异呈现出不断减小的趋势。2005年碳生产率最高的国家是阿富汗，其值为1 733.4万美元/千吨，碳生产率最低的国家是中国，其值为142.2万美元/千吨，两者相差了1 591.2万美元/千吨，前者是后者的12倍还多；但到了2014年，碳生产率最高的国家为斯里兰卡，其值为655.3万美元/千吨，碳生产率最低的国家是印度，其值为183.8万美元/千吨，最高值与最低值相差471.4万美元/千吨，前者仅为后者的3.6倍。

图3 跨喜马拉雅地区各国历年的平均碳生产率

3.2 跨喜马拉雅地区国家碳生产率的影响因素分析

为分析跨喜马拉雅地区国家碳生产率的影响因素，本文以跨喜马拉雅地区各国历年的碳生产率为被解释变量，以经济发展水平、产业结构、对外开放程度、城镇化水平为解释变量，构建如下面板回归模型：

(2)

其中，i表示第i个国家，t表示第t年，pergdp、ins、ftd和urb分别代表经济发展水平、产业结构、对外开放程度和城镇化水平。各解释变量的描述统计如表2所示。

表2 变量描述性统计

运用STATA15.0对上述模型进行回归分析。由Hausman检验得到的卡方统计量为18.42，P值为0.001，因此在5%的显著性水平下拒绝原假设，即对(2)式进行估计时，应选择固定效应模型，估计结果如表3所示。

表3 模型估计结果

注：括号内数字为t值，***表示在1%水平上显著。

由表3的结果可知，在1%的显著性水平上，经济发展水平、产业结构、对外开放程度、城镇化水平对各国碳生产率的影响都是显著的。

经济发展水平的回归系数为0.169 0，表明当人均GDP每增加1美元，碳生产率将平均增加0.169 0万美元/千吨，即1 690美元/千吨，这是由于较高的经济发展水平伴随着较高的生产技术水平，生产技术水平越高，碳生产率水平也越高；同时随着人均收入水平的不断提高，人们的环保意识不断加强，绿色的生活方式和消费理念也使得整个社会的碳生产率不断提高。

按照国家统计局对工业化阶段的划分，工业增加值占GDP的比重在20%～40%之间为工业化初期阶段，40%～60之间为半工业化阶段，60%以上为工业化国家。在工业化初期阶段，工业部门的生产处于规模报酬递增阶段，随着工业化水平的提高碳生产率也将不断提高。本文所研究的跨喜马拉雅地区国家中除中国和不丹处于半工业化阶段外，其余国家均处于工业化初期阶段，使得本文产业结构的回归系数为30.605 0，表明在本文所研究的区间内，工业增加值占GDP的比重每增加1%，碳生产率将平均增加30.605 0万美元/千吨。

对外开放程度对碳生产率有明显的正向促进作用，一个国家通过与其他国家的经济贸易往来可以将其他国家先进的生产管理经验和碳排放技术引进本国，从而提高本国的碳生产率。从回归结果来看，当一个国家的对外贸易依存度提高1%，碳生产率将平均增加5.397 4万美元/千吨。

从表3回归结果来看，城镇化率的回归系数为-88.093 3，表明在所研究的期间内城镇化对提高该地区的碳生产率具有一定的抑制作用。这是因为从总体上来看，跨喜马拉雅地区国家尚处于城镇化的初级阶段。在此阶段，城市基础设施建设对钢铁、水泥等传统高能耗、高碳排放行业所生产的产品需求增加，高碳排放部门的产值在国内生产总值中所占比重也随之提高，碳排放的增长速度高于国内生产总值的增长速度，从而使得碳生产率下降。

4 结论与建议

本文通过对2005—2014年跨喜马拉雅地区10国碳生产率的比较及其影响因素的分析，得出以下结论：a)在所研究的期间内整个跨喜马拉雅地区的碳生产率呈不断增长的趋势，该地区的碳生产率由2005年的166.5万美元/千吨增加到2014年的243.1万美元/千吨，年均增长4.3%。该地区各个国家的碳生产率存在较大差异，碳生产率较低的国家为中国和印度，较高的国家为尼泊尔和阿富汗，但从变化趋势来看，这种差异有不断减小的趋势。b)从面板数据回归模型的估计结果可知，经济发展水平、产业结构、对外开放程度和城镇化水平对该地区的碳生产率均有显著的影响。其中经济发展水平和对外开放程度的提高对该地区的碳生产率有正向促进作用，由于该地区工业化程度和城镇化水平均处于较低阶段，工业增加值占GDP比重的增加有利于该地区碳生产率的提高，城镇化水平的推进对碳生产率的提高有一定的抑制作用。

基于本文的实证研究，为提高跨喜马拉雅地区国家的碳生产率，促进绿色“一带一路”建设，提出如下建议：a)提高地区经济发展水平，走绿色发展之路。跨喜马拉雅地区国家之间通过加强经济、文化、技术等方面的交流和合作，促进本地区经济快速稳定增长，同时深入开展低碳环保合作，促使地区经济走绿色发展之路。b)加快工业化发展进程，发展低碳产业。当前，跨喜马拉雅地区多数国家仍处在工业化的初级阶段，在工业化发展的过程中，各国应大力发展低碳产业，淘汰或减少高消耗、高排放的低效益企业，走经济与环境和谐发展的低碳发展之路。c)扩大对外开放，促进合作共赢。跨喜马拉雅地区各国应鼓励本国进出口贸易的发展，通过实施进出口优惠政策，加强国际合作，引进国外先进的生产技术和发展理念，出口低能耗、低污染的产品，实现本国经济快速绿色发展。d)实施科学规划，促进城市发展低碳化。在城镇化发展的过程中，城市基础设施建设对高能耗、高排放产品需求的增加及生活方式的转变带来更多的碳排放，因此，跨喜马拉雅地区国家在推进城镇化发展的过程中要以此为契机，实施科学规划，发展清洁能源，积极倡导绿色生活方式，走低碳城镇化之路。