二氧化碳动态边际减排成本及其影响机制

茹 雪，雷鹏飞，刘 培

（1.河南大学中原发展研究院，河南 郑州 450046； 2.河南大学经济学院，河南 开封 475004； 3.中南财经政法大学高等教育研究中心，湖北 武汉 430073； 4.中南财经政法大学法治发展与司法改革研究中心，湖北 武汉 430073；5.郑州航空工业管理学院经济学院，河南 郑州 450046； 6.河南大学应用经济学博士后流动站，河南 开封 475004）

1880年以来每连续十年的全球气温总比前一个十年更高［1］。温度的不断攀升会诱发一系列无法逆转的连锁反应，一方面直接影响人类各项经济活动，另一方面加剧海平面上升、降水异常、极端气候事件等现象，进而间接影响社会经济系统［2］。追根溯源，温室气体尤其是二氧化碳排放是造成全球变暖最为主要的原因之一。针对此问题，直接政府管制、碳税和碳交易等政策被陆续提出。无论政府采取何种政策，有效的减排方案必须满足边际减排成本相等的原则，即每个经济行为主体所付出的最后一单位的二氧化碳减排成本须一致［3-4］。故而，科学和准确地计算二氧化碳边际减排成本非常重要，其不仅直接反映环境质量与经济增长之间的关系，更是全球、国家和地区层面制定各项气候政策的基础。

习近平在第75届联合国大会上宣布“中国将力争2060年前实现碳中和”。碳中和目标的实现要求社会经济系统减少甚至脱离对化石燃料的依赖。此次绿色低碳转型并非自发性的变革，而是一个受控过程，本质上源于对能源和环境制约下经济增长可持续性的担忧，其转型的根本动力不仅仅是生产力进步，而更是为了解决经济增长与日益恶化的环境、气候和安全问题之间的矛盾［5-6］。因此，如何降低绿色低碳转型成本以实现社会经济系统“软着陆”是目前亟待解决的现实问题。在上述双重背景下，该研究对二氧化碳边际减排成本进行测算与分析，并进一步探究其影响机制，为制定科学、准确和合理的碳减排政策提供参考，以寻求更小代价实现绿色低碳转型。

1 文献综述

二氧化碳边际减排成本（MAC）是指每减少一单位的碳排放所带来的经济产出的减少量［7］。测算方法主要有宏观经济模型估算法和效率技术模型估算法两种。宏观模型估算法主要通过设定一系列假设，在模型分析过程中纳入二氧化碳减排的约束，从而计算二氧化碳边际减排成本。具体又可细分为自上而下的模型、自下而上的模型和混合模型。在自上而下的研究中，巴曙松等［8］基于VAR模型和脉冲响应函数构建二氧化碳减排成本计算模型。夏炎等［9］通过建立投入产出模型研究中国碳减排成本曲线的动态变化。吴力波等［10］构建中国多区域动态一般均衡模型，模拟分析全国各省份动态边际减排成本曲线。在自下而上的研究中，谭彦等［11］研究如何利用工程项目经济模型测算温室气体减排量和减排成本。顾阿伦等［12］利用工程技术模型，在识别典型技术、确定减排目标的基础上，测算水泥行业的减排潜力和减排成本。Simões等［13］选用动态优化模型分析不同碳减排政策的边际减排成本及其减排潜力。混合模型是在以上两种模型基础上的改进。如高鹏飞等［14］利用能源、环境和经济耦合模型对中国二氧化碳减排成本进行测算，并分析减排实施方式、实施起始年份和限制核电发展等对减排成本的影响。其中，VAR、投入产出和一般均衡等自上而下的模型适合短期经济分析，能测度气候政策的宏观影响，但没有办法分析减排的技术构成。而工程经济和动态优化等自下而上的模型多用于能源行业和较长时间跨度的研究。混合模型虽集合了上述两种方法的优点，但计算较为复杂且常用于全球或全国层面的整体分析。

效率技术模型估算法是在生产理论的基础上，构造方向性距离函数，假定一定的技术、经济和环境约束以及生产可行集合，通过测算距离函数的值从而估计二氧化碳边际减排成本。传统的方向性距离函数是谢泼德距离函数（SDF），假定给定投入时期望产出和非期望产出同比例、同方向增加，并不能刻画期望产出和非期望产出随着生产过程中环境技术的变化而变动的趋势。Chambers等［15］和Chung等［16］依据Luenberger［17］短缺函数的处理方式对上述函数进行改进，放松假设至期望产出增加时非期望产出可增加、减少或不变。之后，Lee等［18］认为采用方向性距离函数估计非期望产出的影子价格时存在技术无效率的情况，应在计算过程中引入无效因子系数。

效率技术模型估算法又可分为参数法和非参数法两种［19-20］。参数法需要将生产前沿预设为一定的函数表达式。例如，魏楚［4］和陈德湖等［21］利用二次型函数分别测算并分析中国城市和省份的二氧化碳边际减排成本。Du等［22］估算中国燃煤电厂二氧化碳排放的环境效率、减排潜力和边际减排成本。蒋伟杰等［3］对二次型函数进行改进，测算中国工业行业二氧化碳影子价格并分析碳排放强度对其影响。非参数法利用DEA来估计生产前沿，并不需要对生产函数做出预先假设，允许无效率生产行为存在，并能够对全要素生产率进行分解。最早采用非参数法测算污染物边际减排成本是Boyd等［23］。随后诸多学者参考这种思路进行了大量的研究。如陈诗一［24］通过估算中国工业行业二氧化碳边际减排成本进而预估正确的碳税税率。刘明磊等［25］测算中国省份层面二氧化碳排放绩效水平和边际减排成本。吴英姿等［26］估算中国工业绿色生产率和减排成本并分析其影响因素和行业差异。吴贤荣等［27］测度中国各省的低碳农业绩效水平并引入碳排放影子价格对农业边际减排成本进行分析。Duan等［28］测算并分析中国各省三次产业的二氧化碳边际减排成本。

此外，在二氧化碳减排成本影响因素的相关研究中，较多学者关注碳减排政策对减排成本的影响。例如，Morris等［29］发现碳边际减排成本会受国内外减排政策的影响。陈诗一［24］认为要依据碳边际减排成本设置碳税税率。吴力波等［10］基于动态边际减排成本研究碳排放权交易与碳税的选择机制。Wu等［30］研究表明碳排放权交易市场中成员的数量和初始碳排放权的分配方案等均可影响碳减排成本。除此之外，影响碳减排成本的其他因素还有碳排放强度和碳排放效率［31-33］、能源结构和产业结构［8，27，34］以及科技进步［35］等。

现有关于二氧化碳边际减排成本的文献十分丰富，为研究奠定了重要的基础，但仍存在一些不足，尚待探索。一是多停留在对二氧化碳边际减排成本的简单测算、静态分析或比较静态分析、空间演化特征等层面，缺乏较长时期的动态分析。二是测算方法比较单一，往往选用一种方法计算二氧化碳边际减排成本。其中，基于效率技术模型的研究均选择弱低碳生产技术行为模式（经济增长且二氧化碳排放量不变）为基期。三是并未形成边际减排成本影响机制的系统分析框架，较少结合减排空间、经济发展路径和技术进步等因素进行分析。故而，该研究基于三种方向性距离函数的行为模式构建三种二氧化碳边际减排成本的计算方法，从全国、区域和省份三个层面，测度和分析中国30个省份（未涉及西藏和港澳台地区）1998—2019年间三种二氧化碳边际减排成本。在进一步分析中，从减排空间和技术进步两个视角搭建二氧化碳边际减排成本影响机制的理论分析框架，并进行实证检验。

2 研究设计

2.1 研究方法

2.1.1 方向性距离函数

方向性距离函数通过测算观测值到生产边界的距离，从而评估单位经济体的经济绩效和环境绩效。这种表述方式不仅可以描述波特效应的类型，也可以表示其他低效率的类型。具体计算公式如下：

其中：①y是期望产出，表示好的产出，常采用GDP。②b是非期望产出，多指环境污染或二氧化碳排放等坏的产出。③x是要素投入，常用资本、劳动、技术等。④g是方向向量，表示期望产出（y）和非期望产出（b）同比例增减的方向，其不同的取值可以指代不同的环境技术水平。⑤β是方向性距离函数的值，是期望产出（y）和非期望产出（b）增减的比例。β=0则意味着生产者近乎没有改善效率的空间。等式左边(y，b，x；g)本质上是在既定环境技术（g）和要素投入（x）的前提下，观测值(y，b)到达最佳生产边界的最大扩张比例值，即方向性距离函数的值（β）的最大值。P(X)是产出的集合，所有观测值必须满足(y，b)∈P(X)，同时也意味着(y，b，x；g)≥0。

2.1.2 三种行为模式

Boy等［23］根据不同的二氧化碳排放控制程度，构造出忽视环境保护的传统生产技术、弱低碳生产技术和强低碳生产技术三种低碳水平强弱不等的生产技术，分别对应非期望产出自由可处置（SDF）、非期望产出为零（仅有期望产出）（DOO）和非期望产出弱可处置（WDB）的三种行为模式，如图1所示。

（1）SDF行为模式。在经济发展初期，生产者多采取忽视环境保护的传统生产技术，对应期望产出与非期望产出同比例、同方向放缩的谢泼德距离函数（SDF），在图1中表示为生产由A点移向A*点。SDF行为模式可用以下公式阐明：

图1 三种行为模式

（2）DOO行为模式。在企业进行生产技术改造和技术创新时，根据采取的清洁低碳技术水平的高低，碳减排的效果一般分为两种：二氧化碳排放保持在原来水平和二氧化碳排放下降至原来水平之下。这里先讨论前一种情况，即生产者能够在增加期望产出的同时保持非期望产出不变，在图1中表示为生产由A点到B点，相对应的生产技术可以被称为弱低碳技术。DOO行为模式可用以下公式阐明：

（3）WDB行为模式。如果生产者采取更加先进的清洁生产技术，使得生产者在保持经济产值增加的同时减少二氧化碳排放量至原来的水平之下，在图1中可以表示为生产者从A点到E点。这时生产者所采取的生产技术可以被称为强低碳技术，从而使得生产者在增加期望产出的同时减少非期望产出。WDB行为模式可用以下公式阐明：

2.1.3 二氧化碳边际减排成本

该研究选用方向性距离函数法测算不同情形下的二氧化碳边际减排成本，与以往研究的不同在于：考虑到更复杂的现实，不仅选择以期望产出增加、非期望产出不变的DOO行为模式为基期，也同时增加以期望产出增加、非期望产出增加的SDF行为模式为基期。

首先，罗列以SDF行为模式为基期的边际减排成本计算的系列公式。

第一步，测算生产者从采取忽视环境保护的生产技术到选择弱低碳和强低碳生产技术的行为转变时经济产值的变化（EG）：

第二步，测算生产者从传统生产行为转变为弱低碳和强低碳行为时二氧化碳排放减少的变化（CE）：

第三步，计算以SDF行为模式为基期的边际减排成本（MAC）：

其次，罗列以DOO行为模式为基期的二氧化碳边际减排成本计算的系列公式。与上面的计算方法类似。相应计算公式分别如下：

2.2 数据来源与处理

2.2.1 投入变量

投入变量涵盖三种生产要素。①资本。选取各省份资本存量，采用永续盘存法，具体计算参照张军等［36］的做法。②劳动。基于各省份就业人员总数，由本年度年末就业人员总数与上一年年末就业人员总数平均而得。③能源。选取各省份能源消费总量，主要涵盖煤品、油品、天然气、电力和其他能源，并根据各种能源的折算系数换算成统一的计算单位。

2.2.2 产出变量

产出变量有两种。①期望产出。选取各省份GDP，并以1998年为基期进行平减。②非期望产出。选取各省二氧化碳排放量。为尽可能涵盖较多的排放源，参照成艾华等［37］的做法，不仅计算17种一次性能源的直接二氧化碳排放量，也计算电力和热力的间接二氧化碳排放量。

考虑到样本22年的时间跨度，为统一计算口径，选取的17种一次性能源分别为原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、天然气、其他石油制品和其他焦化产品。同时，根据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中各种一次性能源的碳氧化率、平均低位发热量、燃料排放因子和碳转换系数等，计算一次性能源的二氧化碳排放量，并按照每种能源标准煤的折算系数换算成统一单位。

热量和电力的二氧化碳排放量计算需要分别依靠热力和电力排放系数。首先，用17种一次能源加总算出热力排放总量，并根据各地区的热力终端发热量计算热力排放系数。其次，利用区域电网电力排放系数代替各地区电力排放系数，加总得出区域电网的电力排放总量，并按照终端能源使用电力数量进行加权平均得到各地区电力排放量系数。其中，区域电网电力的排放系数依据《2010中国区域电网基准线排放因子》。

3 测算结果与分析

3.1 全国层面

图2展示了全国层面1998—2019年三种二氧化碳边际减排成本的变动趋势。从图2（a）中可以看出：经济行为主体从弱低碳生产模式转变为强低碳生产模式（弱-强）时的边际减排成本明显大于从传统生产模式转变为弱低碳生产模式（传统-弱）时，以及从传统生产模式转变为强低碳生产模式（传统-强）时的边际减排成本。在较低的两种边际减排成本中，“传统-强”模式时成本高于“传统-弱”模式时成本。“传统-弱”时边际减排成本随时间的波动最为强烈，大致呈现略微上升、大幅度下降、大幅度上升的“N”型。从图2（b）中可以看出：经济行为主体“传统-弱”模式时边际减排成本始终小于0，最高为2002年的-214元/t左右，最低为2012年的-1 055元/t左右。从图2（c）中可以看出：经济行为主体“传统-强”模式时边际减排成本最高为2001年的173元/t左右，最低为2010年的-61元/t左右，一直趋近于0。从图2（d）中可以看出：经济行为主体“弱-强”时边际减排成本最高为2001年的873元/t左右，最低为1998年的591元/t左右，一直保持在较高的状态。从图2（b）、图2（c）和图2（d）的对比来看：三种边际减排成本随时间的波动趋势大体相似，呈现上升、下降、再上升的“N”型。

图 4为Ma∞=1.5时燃烧室内的流线、 声速线和当地Mach数分布图. 根据图 4(a)可见楔板后侧和凹腔内均出现较大范围回流区, 图 4(b)显示除喷流膨胀区和楔板后缘小部分区域外, 燃烧室整体为亚声速流动(Ma<1), 这是由于当Ma∞=1.5时, 燃烧室内发生高化学当量比的富油燃烧, 燃烧产生的巨大热量造成热壅塞, 使流动发生壅堵, 隔离段内产生正激波且被推至隔离段入口处(如图4(b)所示).

图2 1998—2019年全国边际减排成本的变动趋势

3.2 区域层面

在区域分析时，依据国家统计局最新标准，将全国划分为东部11个省份、中部8个省份和西部11个省份。图3展示了东、中、西三个区域的1998—2019年二氧化碳边际减排成本的变动趋势。从图3（a）中可以看出：在三个区域中，经济行为主体“弱-强”模式时边际减排成本均最高，始终大于0；“传统-强”模式时边际减排成本均次之，正、负值都有，但在数值大小上趋近于0，并随时间的推移，这种趋势愈发明显；“传统-弱”模式时边际减排成本均为最低，始终小于0，其随时间的波动趋势最为明显，尤其在东部地区。从图3（b）和图3（c）中可以看出：三个区域从“传统-弱”模式时和“传统-强”模式时边际减排成本均呈现“N”型波动，其中东部地区最为显著。从图（d）可以看出：三个区域“弱-强”模式时边际减排成本差异很大，东部和西部呈现出不同的“N”型，中部处于一直上下波动的状态。

图3 1998—2019年东、中、西部边际减排成本的变动趋势

图4展示了东、中、西三个地区的1998—2019年二氧化碳平均边际减排成本。对于东、中、西三个区域的边际减排成本，“传统-弱”模式时分别约为-670元/t、-559元/t和-686元/t，“传统-强”模式时分别约是-8元/t、79元/t和30元/t左右，“弱-强”模式时则依次约是622元/t、795元/t和695元/t。从三个区域的对比来看，三种计算方法下中部二氧化碳边际减排成本始终最高，东部和西部均偏低。造成上述结果的原因可能是：绝大多数经济活动分布在东部和中部，西部较少，而在东部和中部中间，重污染产业多集聚在中部，高科技产业则多落地于东部。

图4 东、中、西部平均边际减排成本

3.3 省份层面

图5展示了1998—2019年各省三种二氧化碳边际减排成本的变动趋势。图5（a）展示的是各省份“传统-弱”模式时边际减排成本。从中可以看出：不同省份之间的边际减排成本的差异较大；绝大多数省份的绝大多数年份的边际减排成本小于零；内蒙古、北京、吉林、天津、宁夏、河北和辽宁等省份的边际减排成本波动较大，其余省份的波动较小。图5（b）是各省份“传统-强”模式时边际减排成本。从中可以发现：有些省份的边际减排成本为负，有些为正，还有一些正、负都有；上海、北京、广东、海南和福建这5个东部省份的边际减排成本波动较大，其余省份在绝大多数年份波动较小且最终趋近于0；不同省份“传统-强”模式时边际减排成本明显高于“传统-弱”模式时边际减排成本。图5（c）表示的是各省份“弱-强”模式时边际减排成本。结果表明：虽然不同省份的边际减排成本变动趋势差异较大，但所有省份每年的边际减排成本均为正值；上海、北京、吉林和天津等省份的边际减排成本波动较大；在绝大多数年份里，各个省份“弱-强”模式时边际减排成本明显高于其余两种情形。

图5 1998—2019年各省边际减排成本的变动趋势

续图5 1998—2019年各省边际减排成本的变动趋势

图6展示了30个省份1998—2019年间三种二氧化碳平均边际减排成本。从“传统-弱”模式来看，所有省份的边际减排成本均为负值。其中，江西、广东和四川最高，分别为-32元/t、-79元/t和-141元/t。而吉林、天津和河北最低，分别为-1 367元/t、-1 304元/t和-1 100元/t。从“传统-强”模式来看，北京、天津、辽宁、山西、内蒙古、吉林、河北、宁夏、上海、新疆、青海、甘肃和黑龙江这13个省份的边际减排成本均为正值，其余省份则均为负值。其中，最小值为北京的-296元/t，最大值为江西的322元/t，绝对值都不大。从“弱-强”模式来看，所有省份的边际减排成本均为正值。其中，江西、四川和安徽三个省份最高，都超过1 100元/t。内蒙古、宁夏、山西三个省份的边际减排成本较低，均不超过200元/t。

图6 各省份平均边际减排成本

3.4 测算结果的合理性分析

3.4.1 关于二氧化碳排放

二氧化碳排放量是计算其边际减排成本的基础数据，于该研究至关重要。为验证二氧化碳排放测算结果的合理性和准确性，选用世界银行数据库发布的数据进行对比分析。从图7可以明显看出，该研究测算所得的二氧化碳排放量数据明显高于世界银行，造成这种差异的原因在于后者仅测算能源消耗的直接排放量，并未计算源于热力和电力的间接排放量。图8则表明，该研究测算所得的二氧化碳排放量增长率趋势与世界银行公布的数据基本一致，说明该研究测算所得的二氧化碳排放量数据具有较高的可信度。

图7 1998—2019年中国二氧化碳排放的变动趋势

图8 1998—2019年中国二氧化碳排放增长率的变动趋势

3.4.2 关于二氧化碳边际减排成本

为验证该研究测算所得的二氧化碳边际减排成本的准确性和合理性，选择同样采用省份为样本数据的相关研究进行比较，见表1。由于研究方法和样本时期的不同，研究结果差别较大。但从中可以看出，选取的时间越早，二氧化碳边际减排成本越低，如Wang等［38］、Choi等［31］和Wei等［39］，而选取的时间越晚，计算所得的二氧化碳边际减排成本较高，如Du等［40］、魏楚［4］、刘明磊等［25］、陈德湖等［21］和杨子晖等［41］。该研究选取1998—2019年间22年的长样本数据，测算的结果应该比只选用早期样本的大，但比只选用近期样本的小。同时，由于二氧化碳排放量数据囊括了直接和间接两种能耗，也会进一步导致二氧化碳边际减排成本偏小。该研究计算所得的“弱-强”模式时二氧化碳边际减排成本的均值约为694元/t，具有一定的合理性。

表1 该研究测算结果与已有研究的对比

4 影响机制的进一步分析

4.1 理论分析

减排空间和技术进步是影响二氧化碳边际减排成本最为重要的两个因素，先后起主导作用。经济发展是一个渐进的过程，大致可分为粗放型和集约型两个阶段。在粗放型阶段，碳排放空间较大，经济行为主体多采用传统生产技术，资源利用率低、浪费现象严重。对应前文中经济主体“传统-弱”模式时二氧化碳边际减排成本，减少碳排放、提高能源效率则能够节约成本，如图9中A点之前曲线所示。随着碳排放量的持续增加，全球物理减排空间和潜力越来越小，碳边际减排成本越来越高，经济发展进入集约型阶段。对应前文中经济主体“弱-强”模式时二氧化碳边际减排成本，边际减排成本为越来越高的正值。集约型阶段可划分为减排空间起主导作用的时期和技术进步起主导作用的时期，分别可用图9中A、B两点之间和B点之后的曲线表示。在集约化发展过程中，生产技术不断更迭，在B点之后，相较于没有技术进步时（MAC1），技术突破会降低二氧化碳边际减排成本（MAC2）。面对同样的减排约束和减排压力，经济行为主体可以进行更少的投入就可以获得同样的减排效果。

相关经典研究也佐证了以上观点。Mckitrick［42］曾推导出一个存在拐点的边际减排成本曲线，认为在减排初期，减排空间较大，政策投入所需的成本较小甚至接近于零，但是在减排后期，经济行为主体面临的减排空间越来越小，要实现同样的减排效果则需要更大力度的减排投入。吴力波等［10］采用中国省份层面的数据同样发现了减排空间对减排成本的影响和减排成本曲线中拐点的存在。

4.2 实证检验

4.2.1 模型设定与指标选取

为进一步验证减排空间、技术进步与二氧化碳边际减排成本之间的关系，设定如下方程：

其中：i表示省份，t表示年份。MAC指代二氧化碳边际减排成本。选取“传统-弱”和“弱-强”两种边际减排成本进行对比分析，以进一步深入探究经济发展阶段与减排空间、技术进步等之间的关系。ROOM指代物理减排空间。具体选用两类：一是节能政策时期的虚拟变量。中国从2006年开始从国家层面明确提出并强调能源强度下降的目标，故将2006年作为分界点，之前设置为0，当年及之后设置为1。二是节能约束目标。采用各省份政府公告中“十一五”“十二五”“十三五”中能耗强度降低目标。TECH指代技术进步。选取绿色技术专利作为技术进步的衡量指标。绿色技术专利分为绿色发明和绿色实用新型两种。由于实用新型专利又称小发明，主要针对产品的形状、构造和外观等方面提出，不需要实质审查且授权时间较短，导致在新颖性和创造性等方面有所欠缺。故具体采用绿色发明专利申请量和授权量。Z代表控制变量。囊括能源结构、产业结构、城市化水平和交通发展水平四种，分别用煤炭占比、第二产业占比、城镇人口占比和人均私人汽车拥有量表示。μ代表省份固定效应，δ代表年份固定效应，ε代表随机误差项。上述变量的描述性统计见表2。

表2 描述性统计

4.2.2 减排空间与二氧化碳边际减排成本

依据公式（9）分析减排空间对二氧化碳边际减排成本的影响，回归结果见表3。前四列结果表明，2006年实施节能减排政策对“传统-弱”边际减排成本具有显著的负向影响，对“弱-强”边际减排成本无影响。而从后四列的结果可以看出，2006年之后，节能减排目标约束对“传统-弱”和“弱-强”的边际减排成本均无显著影响。意味着，只有当节能减排政策处于初始时期和经济行为主体处于粗放型发展阶段这两个条件同时满足时，节能减排政策才能够起到降低二氧化碳边际减排成本的效果。因在这时减排空间巨大，存在污染物减排的规模效应，即实施减排行动的时机越早，污染物越多，其边际减排成本也越低。上述结论与魏楚［4］、杨子晖等［41］的研究结果相一致。

表3 减排空间对二氧化碳边际减排成本的影响

4.2.3 减排空间、技术进步与二氧化碳边际减排成本

接下来进一步探究技术进步是否在减排空间对二氧化碳边际减排成本影响的过程中起到中介作用。

首先依据公式（10）分析减排空间对技术进步的影响，回归结果见表4。四组回归结果均表明，减排目标约束会倒逼技术进步，减排目标约束越紧，绿色专利越多。

其次，依据公式（11）分析技术进步对二氧化碳边际减排成本的影响，回归结果见表5。从列（1）、列（2）、列（5）、列（6）回归结果可以看出，技术进步对“传统-弱”边际减排成本具有明显的正向影响，表明在粗放型经济发展阶段，专利的积累会增加二氧化碳边际减排成本。而从剩余列的回归结果可以看出，技术进步对“弱-强”边际减排成本并无影响，意味着在集约型经济发展阶段，专利的积累则不会增加二氧化碳边际减排成本。

表5 技术进步对二氧化碳边际减排成本的影响

随着经济的持续发展和知识的不断积累，技术先进性会呈现阶段性变化，技术进步可分为萌芽期、成长期、成熟期和衰退期［43］。从中美专利数据的对比分析来看：美国在1995年之前专利数量较少，增长比较缓慢，处于萌芽期；1995—2008年专利数量增长迅速且增长率不断攀升，处于成长期；2009—2018年专利数量不断增多，但增速已经开始明显减缓，处于成熟期；2018—2020年专利数量明显开始下降，处于衰退期。而中国专利数量在2004年之前明显较少，且增长率趋近于零；在2005年之后，申请量迅速上升且增速越来越快；2020年中国的一般性技术创新正处于技术生命周期的成长阶段，成长激变的时间点比美国晚了近10年。图10中展示了中国绿色技术专利数据的变动趋势，从中可以看出：中国绿色专利技术的成长期比一般技术进步的成长期来得更晚一些，大概在2007年。现在仍处于快速发展的初步成长期，增长率也不断攀升，这时，技术进步还需时间积累和沉淀，并不能达到预计效果。

结合表4回归结果进行分析，发现技术进步可以作为减排空间和减排成本之间的中介变量发挥作用。减排空间约束会倒逼技术进步。但一方面技术进步在前期需要大量的投入成本去积累和沉淀，在后期才能见到成效。另一方面由于技术鸿沟的存在，技术进步需要一段很长的时间去克服阻碍和壁垒，越过去之后，技术进步才会发挥其应有作用。故而，对于现阶段仍处于绿色技术成长期的中国而言，技术进步仍处于沉没成本阶段，并不能起到显著降低减排成本的效果。上述结论与熊彼特的创新理论相一致。

5 结论与政策建议

该研究基于三种方向性距离函数的行为模式构建三种二氧化碳边际减排成本的计算方法，从而测度中国30个省份1998—2019年间三种二氧化碳边际减排成本，并从全国、区域和省份三个层面进行分析。同时，从减排空间和技术进步两个视角进一步探究二氧化碳边际减排成本的影响机制。主要结论如下。

（1）经济行为主体“传统-弱”模式时二氧化碳边际减排成本大多为负值，“传统-强”模式时大多趋近于零，“弱-强”模式时均为正值。“传统-弱”时生产者采用传统技术，能源浪费现象严重，转换低碳生产技术不仅能够提高能源利用率、减少碳排放，还能节约生产成本；“弱-强”时生产者本身采用弱低碳生产技术，能源有效利用率大幅度提高，转换更高的低碳生产技术虽然能够减少单位碳排放，但同时也会增加生产成本；“传统-强”时生产者原本采用传统技术，转换为强低碳生产技术时，因能源浪费现象遏制带来的成本下降与因技术更迭带来的成本上升相抵消，边际减排成本趋近于零。

（2）三种测度方法下二氧化碳边际减排成本变动趋势大体相同，均随时间呈现上升、下降、上升的“N”型；区域规律大体一致，均为中部地区较高，东、西部地区较低；不同区域和省份间的同一种边际减排成本差异较大。

（3）减排空间和技术进步是影响二氧化碳边际减排成本最重要的两个因素。在前期的粗放型发展阶段，经济行为主体采用传统生产技术，减排空间起主要作用；在后期的集约型发展阶段，经济行为主体采取低碳生产技术，技术进步才逐渐开始起作用，达到降低边际减排成本的效果。

（4）只有当减排空间足够大，经济行为主体处于粗放型发展阶段和节能减排政策处在初始时期这两个条件同时满足时，节能减排政策才能起到降低边际减排成本的效果。技术进步具有周期性，现阶段中国绿色技术处于快速发展的初步成长期，对技术的各项投入处于沉没成本阶段，虽然减排空间能够倒逼技术进步，但是技术进步并不能够起到降低减排成本的效果。

基于上述结论，作者认为在减排气候政策制定的过程中应该重点注意以下五个方面。

第一，要注重阶段性，与时俱进。二氧化碳边际减排成本具有阶段性特征。在粗放型经济发展的前期阶段为负值，提高极低的效率和技术水平不仅能够减少二氧化碳排放还会增加经济收益。而在集约型经济发展的后期阶段，能源效率和生产技术水平较高，二氧化碳边际减排成本为正值，减少二氧化碳排放则会降低经济收益。减排气候政策要根据上述情形有所调整以实现最新的最优决策，前期要侧重于提供技术支持，后期不仅要提供技术支持还要提供财政支持。

第二，要注重区域差异性，因地制宜。不同地区的二氧化碳边际减排成本不同，且其差异会随着减排政策的不断推进而加大。故不能对所有地区实行“一刀切”，对边际减排成本高的地区适当放松减排要求，而对边际减排成本低的地区增加减排要求，从而实现效率的最优化和总的减排成本的最小化。此外，每个地区在实施碳减排政策的同时，要结合自身的资源禀赋和优势，搭配合适的能源转型和产业转型的政策，要逐步推进碳减排进程，以最终保证碳中和目标的实现。

第三，要持续推进和完善碳排放权交易市场。不同区域和省份之间二氧化碳边际减排成本有巨大差异，意味着存在巨大的交易空间，为中国构建碳排放权交易市场提供契机。成本高的地区可以从成本低的地区购买排放权许可证，成本低的地区能够通过出售许可证获利，从而实现资源的有效配置。2011年至今，虽然中国碳排放权交易市场有序进行，但还处于起步阶段，需要持续推进和细化。一方面，加强国际交流与合作，借鉴欧盟等地区的经验；另一方面，要结合中国的基本国情，重视地区间的发展差异，既要增强全国层面的统一性和一致性，也要考虑区域和省份层面的自主性和灵活性。

第四，要考虑技术进步前期“沉默发酵”的特性。技术进步是实现减排目标的关键路径。减排空间约束可以通过倒逼技术进步，从而影响边际减排成本。但技术进步的作用并非一蹴而就，需要一段时间的前期投入才能发挥作用。一方面，政府要提高对低碳技术的支持力度，强化技术支撑，促进产、学、研三者的有效结合，从而实现低碳技术数量和质量上的双增长。另一方面，政府要注重技术进步需要长期投入、沉淀才能发挥作用的特点，前期要出台相应的政策以保障先发企业的利益和存活。

第五，中西部地区承接产业时要协同推进可持续发展。根据地区间污染转移规律，随着经济的发展，污染产业会逐渐从东部转移到中部，并在接下来还会从中部转移到西部。虽然这些污染产业可以在短时间内促进地方的经济增长，但在后期要付出更大的代价，并且即使付出再大的代价，也换不回之前的绿水青山。故而，中西部要在承接产业转移时提高标准、有所筛选，选择高技术、低污染的产业，也要基于资源禀赋优势，寻找自身的发展之路，从而实现可持续的发展。