环保投入的碳减排协同效应研究*

曾诗鸿 王成秀 董战峰

（1.北京工业大学，北京 100124；2.生态环境部环境规划院，北京 100012）

在人类工业化进程中，高耗能、高污染的发展模式对经济发展水平起到了一定的拉升作用，但随之带来的大规模温室气体排放也对全球可持续发展造成冲击，引起全球的共同关注。国际社会也愈发意识到绿色发展的紧迫性，积极治理气候危机，加快提升生态环境质量。自《巴黎协定》以来，各国签署了一系列的气候协议，旨在推进全球碳减排行动。我国为缓解气候危机，把温室气体减排任务纳入国家“十四五”规划和2035年远景目标。作为发展中国家，我国面临着碳排放总量大、绿色技术发展滞后，化石能源占比较高等诸多挑战，完成双碳目标需要全国各省、市、自治区协同合作，提高环保投入、降低能耗，推动经济高质量发展。其中，落实“3060”双碳目标最关键的因素是充足的资金保障。环保投入是全社会用于生态环境保护相关资金投入的总称，其作为绿色投资的关键内容，对优化投资结构，推动经济绿色增长具有重要作用。近年来，中国环保投入量不断增加，全国环境污染治理投资总额从2003年 的1627．3亿 元 已 增 加 至2020年 的10638．9亿元。一般而言，环保投入的扩充能有效遏制环境恶化，但是，较少有学者深入探究环保投入对碳排放的影响到底是促进还是抑制关系，关联性如何？基于此，文章将在双碳背景下，探究环保投入同碳排放之间的关系。

一、文献综述

（一）环保投入相关研究

环保投入的目标在于实现经济和环境质量的同步提升。现有研究可归纳为以下几类。

一是在环保投入投资效率层面。较多研究表明截至目前我国环保投入资金的利用率不高，有冗余和浪费现象。部分区域的工业污染治理投资效率还面临着“高投入、低效益”的难题。［1-2］张璇等（2018）利用DEA-Tobit模型研究表明财政分权对环保投资效率存在负效应。［3］李芳林、唐欣（2018）利用三阶段DEA模型研究表明引起环保投资效率低下的主要原因在于规模效率不足，第二产业占比过高对投资效率具有负效应。［4］

二是在环保投入投资效应层面。环境污染治理投资的投资效应通常包括消除并改善环境污染的环境效应，预期获得未来收益的经济效应以及给人民大众带来健康福祉的社会效应。［5］当前研究较多聚焦于环保投资的经济和环境效应。在经济效应层面，大部分研究表明环境政策具有经济杠杆作用，对经济发展产生正效应。［6－7］除此之外，部分研究从微观层面发现环境投入对企业财务绩效、核心竞争力具有正向推动作用。［8－9］在环保投入的环境效应方面，较多研究表明环保投入能够有效抑制环境污染物的排放，存在显著的污染物治理效应。［10－11］张可等（2016）利用空间联立方程研究发现环保投入存在外溢效应。［12］顾程亮等（2016）基于IPAT模型研究发现环保投入对生态效率存在非对称的“倒U型”特征。［13］田秀杰等（2020）表明环境污染治理投资能有效实现碳减排目标。［14］

（二）碳排放影响因素研究

碳排放的各种影响因素离不开人类活动，相关研究成果较为丰富。现有研究主要从城镇化、产业结构、能源强度以及技术创新四个层面筛选控制变量。

首先，城镇化层面。城市化的快速推进一方面会通过聚集效应和规模经济来优化资源配置效率，以此减少碳排放；但另一方面，城镇人口增多又会产生“拥挤效应”，引起城市用地增加，导致碳排放上升。［15］王鑫静、程钰 （2020）利用STIRPAT模型表明城镇化水平对碳排放效率有显著的抑制作用。［16］其次，能源强度效应层面。通常较低的能源强度代表着更高的能源利用率，碳排放量也随之减少。［17］依据发达国家的经验，收入提升带来环境改善的内在机制在于经济发展模式的调整导致了能源强度的下降。［18］吕天宇等（2020）利用空间计量模型分析发现能源强度对人均碳排放量具有显著的正效应。［19］第三，产业结构层面。通常促进低碳经济的关键在于优化第二产业。［20］合理的结构能促进生产资料在不同产业间的流转，资源的有效分配有利于提高企业生产能效，加速企业向绿色环保转型，落实碳减排目标。［21－22］陈志建等（2018）提出合理配置产业空间布局是承接产业成功转移的基础，也是降低产业碳排放的重要手段。［23］最后，技术创新层面。基于广义的技术创新而言，研发投入、专利产出、技术交易量等内容的增加能够促进碳减排的实现。［24］技术进步一方面通过削弱对高排放能源的依赖来提高碳排放效率，推动碳减排目标；另一方面，技术进步减少了单位生产成本，厂商为了获取更大利润而投入更多要素来扩大生产规模，反过来又增加了碳排放［25－26］。

综合现有研究可以发现，环保投入和碳排放的相关研究大多聚焦于二者间的相互关系，虽然研究结论因方法和研究样本而各不相同，但仍然可以从中归纳出一些一般性的结论。如环保投入对经济发展和环境改善有良好的促进作用，与碳排放可能存在非线性趋势。但整体而言，目前基于空间溢出视角分析环保投入与碳排放关系的研究较为缺乏。基于此，本文将利用面板固定效应模型和空间杜宾模型探究环保投入对碳排放的影响模式，从空间效应的角度评价环保投入的环境效应，这也为政府出台区域联合碳减排政策提供参考价值。

二、环保投入产生环境效应的理论分析

（一）环保投入影响环境质量的互动机制

在绿色发展议题持续升温的影响下，中国各地区的环保投入额度持续增长。部分学者将环境污染治理投资纳入环境规制的范畴展开探讨。［27］环保投入作为一种投入型的环境规制工具，通过政府、企业和公众三者之间的互动关系实现环境质量的改善。［28］对政府而言，环保投入的政策性导向会引导社会资本的投资方向，从而优化产业结构，有效规制污染物排放。［29］同时，环保投入可以向企业透露政府优化环境的决心，以此激励企业优化生产工艺，削弱对高排放能源的过度需求，并提升能源利用率。对企业而言，在受到公共政策的管制后，企业会做出履行社会责任的反应。随着环保投入的持续增长，环境规制程度也会相应提高，激励企业实施环保行为，选择改造生产技术，剔除落后产能，增加企业环境成本。［30］但环保投入具有一定的公益属性，属于非生产性投资，不能用于生产经营，在现有资本、劳动等生产要素不变的条件下，企业可能会通过加大能源投入来实现短期利润最大化，最终引起碳排放的增加。［31］对于公众而言，随着经济的发展，公众对环境污染负外部性的敏感度会上升，其环境保护意识逐渐增强，通过对企业和政府部门施压来影响地区环境污染。［32］

（二）环保投入减排效应的理论分析

在实现双碳目标的征程中必须依赖合理的资金保障机制，绿色金融市场为推动环境优化、应对气候变化提供了金融服务［33］，环保投入作为绿色投资的关键内容，是推动碳减排和环境治理目标的关键内容。较多研究表明，环保投入作为直接管制型环境政策工具的一种，直接作用于环境治理，能有效改善地区环境。［34－35］但也有研究表明环保投资和碳排放间并非是简单的线性关系，也可能是非线性的。曾胜、张明龙（2021）在环保投资的基础上增加生产性绿色投资和绿色企业融资，构建了绿色投资指标，并利用空间杜宾模型研究发现绿色投资与碳排放强度具有“倒U型”的非线性关系，整体上表现出由抑制碳减排转向促进碳减排趋势。［31］

（三）环保投入环境溢出效应的理论分析

在环境和经济发展矛盾愈演愈烈的背景下，环境溢出效应成为热点话题，其中众多研究围绕环境规制和污染物的溢出效应展开探索。环保投入能够反映国家对环境保护的关切程度，探究环保投入的溢出效应对制定双碳目标实现路径具有重要意义。张可等人（2016）的研究成果表明环保投入作为公共品，具有外溢效应，即一个地区环保投入的增加会对促进邻近地区的环境优化，造成邻近地区地方政府可能出现“搭便车”行为，不愿意多投入环保资金，导致环保设施老化，进而造成污染水平上升。［12］

基于上述分析，本文提出以下两个研究假设：

研究假设1：环保投入和碳排放间可能存在非线性关系。

研究假设2：环保投入具有空间溢出效应，环保投入会对邻近地区的碳排放造成影响。

三、实证研究设计

（一）变量定义

1．被解释变量。碳排放总量的对数值（lnC），本文选用的二氧化碳排放量数据来自Wind数据库分部门总消耗碳排放量。

2．核心解释变量。环境污染治理投资额的对数值（lnEI）。环境污染治理投资包括城镇环境基础设施建设投资、工业污染源治理投资以及当年完成环保验收项目环保投资。

3．控制变量。①城镇化率（UR），本文选用年末城镇人口和年末总人口的比值来表示城镇化率。关于城镇化对碳排放的影响效应，不同学者利用不同的方法和样本得出的结果截然不同。徐德义（2020）和刘俊伶等（2020）提出在城镇化过程中人口流动和人民生活改善推动了房地产、交通等基础设施的快速发展，工业产品生产和能源服务需求增长，反而引起碳排放回升。［36－37］②能源强度，本文使用单位GDP能源消费量的对数值（lnEG）。通常该指标反映了能源利用率，其数值越低，碳排放量就越少。③产业结构，分别选用第二产业占比（GDP2）和第三产业占比（GDP3）。较多研究均提出产业结构的绿色转型能够有效控制能耗，进而推动碳减排绩效。④技术创新，使用技术合同成交总额的对数值（lnTC）来衡量地区技术创新水平。技术合同直接反映技术进步的产出成果，所以能够更好地衡量技术创新。一般认为，技术合同规模越大，说明企业创新成果越多，更能有效落实碳减排目标。［38］

（二）模型构建

1.固定效应变截距模型设定

分析单位是第t年的地区i。lnC表示碳排放量的对数值，lnEI表示环境污染治理投资额的对数值，系数β1表示环境污染治理投资对碳排放量的平均影响。Xit表示控制变量，主要包括城镇化率 （UR）、能源强度 （lnEG）、第二产业占比（GDP2）、第三产业占比（GDP3）、技术创新（lnTC）。αi指个体差异，γi指年份固定效应，表明年度范围内对样本区域碳排放量的冲击。εit随机扰动项，表示那些随时间和不同地区变化的不可观测成分对碳排放的影响。模型（1）和（2）分别采用时点固定效应模型和时点、个体双固定效应模型估计环保投入对碳排放的影响，模型（3）和（4）在前两个模型的基础上加入环境污染治理投资额的二次项，用于判定非线性关系。

2.空间计量分析模型设定

θi为空间滞后变量系数，表示邻近区域自变量对本地区因变量的作用程度，θi〉0意味着相邻区域自变量对本区域碳排放量表现为正向外溢效应，θi〈0意味着相邻区域自变量对本区域碳排放量表现为负向外溢效应。ρ为空间回归系数，W为地理距离空间权重矩阵。

模型（6）中多加入了环境污染治理投资额的平方项，其中，当β1〉0，β2=0时，环保投入和碳排放表现为递增的线性关系；当β1〈0，β2=0时，环保投入和碳排放表现为递减的线性关系；当β1〉0，β2〈0时，环保投入和碳排放表现为“倒U型”的非线性关系；当β1〉0，β2〉0时，环保投入和碳排放表现为“U型”的非线性关系。

（三）数据说明

本文选取2003—2020年30个省域地区（不包括西藏和港澳台地区）的面板数据。其中碳排放数据选自Wind金融数据库，能源消费总量、环境污染治理投资额以及人口数据分别选自《环境统计年鉴》《中国生态环境统计年报》《中国统计年鉴》和各省统计年鉴，产业结构、技术合同成交总额变量数据均取自中经网统计数据库，部分缺失数据通过线性插值法补足。主要变量的描述性统计表如表1。

表1 主要变量的描述性统计表

四、实证结果分析

（一）面板固定效应模型回归分析

依据公式（1）—（4）所构建的计量模型，本文回归结果如表2。模型（1）在只控制年份效应后，回归结果显示环保投入与碳排放量间表现出明显的正效应。在模型（1）的基础上控制地区差异后，模型（2）得到相同的结论。模型（3）和模型（4）中引入了环保投入的平方项，判断非线性关系。回归结果显示环保投入仍然对碳排放表现出正向作用，但环保投入的二次项则表现出负效应，表明环保投入和碳排放间并未表现出线性关系，而是“倒U型”的关系，表现为先促进再抑制的效应。其可能的原因在于，当环保投入规模较小时，企业由于减排成本高而优化生产流程的意愿低，相关绿色产业不足以形成规模效应，导致经济绿色转型缓慢，地方政府为持续推动经济发展，仍旧需要依靠大量能源投入，碳排放并不会得到有效控制；当环保投入持续扩张时，环保投入能够利用财政资金的杠杆效应，撬动社会、民间资本参与环保产业，为企业技术改进提供充足资金，增强企业绿色技术创新意愿，实现碳减排目标。因此，各地区在进行环保投入时要注意评估投资额度的合理区间，从而有效实现碳减排目标。

表2 固定效应变截距模型回归结果

关于控制变量，在四种模型形式下，所有变量的符号、大小以及显著性都没有出现明显的改变。城镇化率、能源强度以及第二产业占比均对碳排放表现出明显的促进作用，而第三产业占比对碳排放的促进效应以及技术创新对碳排放的抑制效应并不显著。城镇化率显著促进碳排放的上升，说明在过去十几年随着我国城镇化率不断增加，城市房地产、交通等基础设施得以扩张，工业生产品和能源服务需求增加对碳排放造成的促进作用要大于由城镇化率增加带来的聚集效应和规模经济效应对碳排放造成的抑制作用。能源强度带动了碳排放的增加，表明我国当前的能源利用效率还有待改进，只有降低能源强度，才能发挥碳减排效应。在产业结构方面，第二产业作为高投入、高污染的行业，对碳排放存在正向拉升作用。这表明在今后的经济发展中加重产业结构调整，加速相关企业向绿色环保转型是降低碳排放的重要路径。

对比模型（2）和模型（4）的AIC、BIC结果，模型（4）的估计结果相对更好。因此，本文在模型（4）的基础上通过依次剔除变量的方法进行了稳健性检验。回归结果表明所有变量的显著性和符号均保持一致，未发生大幅度变动，说明模型（4）的估计结果是稳健的。

（二）空间计量分析

在面板固定效应模型中，没有涉及各地区间经济行为的相互影响，但是距离越近的地区，联系越密切，相互间的影响越大。各城市间的碳排放也可能存在相互影响。因此，本文基于碳排放的空间效应，重新得到估计结果。

运用空间计量模型的前提条件是进行空间自相关检验，判断研究对象的空间效应，本文选用全局莫兰指数I（Moran’s I）来检验。莫兰指数I考察的是整个空间序列的空间聚集情况。I〉0，代表正空间自相关；I〈0，代表负空间自相关；I接近0，无空间自相关。本文利用地理距离空间权重矩阵W得到碳排放量的全局Moran’s I。全部样本年份的莫兰指数I都显著为正，表明在此样本期间内30个地区的碳排放量在整体上表现出显著的正空间自相关，意味着高碳排放量与高碳排放量地区相邻，低碳排放量与低碳排放量地区相邻。因此，引入空间计量模型检验碳排放量的空间效应是有必要的。

本文通过LM、Hausman、Wald等多种检验最终筛选出固定效应下的空间杜宾模型（SDM）考察环保投入对我国30个省、市、自治区碳排放量的影响效应。模型回归结果如表3。一是，在两种模型下，空间滞后系数ρ都为正且显著，表明在两种模型下碳排放量都存在显著的空间溢出效应，这与之前的空间自相关性检验结果相符，意味着周边地区碳排放情况越严重，本地区的碳排放也趋于恶化，碳排放存在地区聚集的现象。二是，在两种模型下，解释变量和控制变量的符号、大小以及显著性均未发生较大改变。其中环保投入表现出显著的正向作用，而环保投入的平方项则显著为负，呈现出“倒U型”的关系，符合本文的研究假设，环保投入和碳排放间可能存在非线性关系，即当环保投入处在较低水平时并不利于碳减排，只有高水平的环保投入才能实现碳减排目标。对于控制变量，技术进步则呈现出明显的负效应，第三产业占比对碳排放的正效应仍不显著，而其余控制变量都显著为正，对碳排放量起到促进作用。在空间杜宾模型中，技术进步对碳排放的负效应表明，技术创新通过降低对高排放能源的依赖或提高排放效率，进而抑制碳排放的效应要大于其通过降低单位生产成本、厂商扩大生产规模，进一步增加碳排放的效应。

根据表3，综合Log-L、AIC、BIC三个指标，引入环保投入平方项的模型（6）的要优于模型（5）。基于此，本文将在模型（6）的基础上对模型的直接效应和间接效应结果进行分析，如表4。直接效应表示本区域自变量变动对本区域碳排放量产生的冲击，间接效应是邻近区域自变量变动对本区域的碳排放量带来的冲击，反映空间溢出效应，总效应表明全部区域自变量变动对本区域碳排放量产生的冲击。回归结果表明：环保投入及环保投入平方项对本地区碳排放量的直接效应、间接效应以及总效应都非常显著，表明环保投入不仅对本地区的碳排放量有重要影响，同时表现出空间溢出效应。在环保投入水平较低时，一个地区的环保投入增加，不仅会对本地区的碳排放水平起到促进作用，而且也会提高周围省域的碳排放水平，随着环保投入水平的增加，环保投入开始发挥对碳排放的抑制效应，一个地区的环保投入增加，在降低本地区环保投入水平的同时，也能够对周围地区的碳排放发挥抑制作用。

表3 空间杜宾模型的回归结果

表4 空间溢出效应估计结果

五、结论与启示

在全球碳减排倡导下，我国明确了“3060”双碳目标，成为全球脱碳征程中的关键节点。中国要顺利落实双碳目标，意味着在未来数十年内需要持续推动经济结构和能源结构的绿色转型，环保投入作为其中最为基础的环节，优化环保投入规模对推进碳减排目标发挥着重要作用。基于此，深入探究环保投入的碳减排效应对碳达峰碳中和的实现具有重要现实意义。

本文通过构建面板固定效应模型和空间杜宾模型深入探究了环保投入和碳排放间的非线性关系以及空间溢出效应，得出以下结论。一是环保投入和碳排放量之间表现出“倒U型”的非线性关系，呈现出先促进再抑制的效应，这与本文的研究假设相一致。二是城镇化率、能源强度以及第二产业占比均对碳排放表现出明显的促进作用，在空间杜宾模型下技术创新能有效推动碳减排目标。三是碳排放量具有明显的空间溢出效应，意味着周边地区碳排放情况越严重，本地区的碳排放也趋于恶化，碳排放存在地区聚集的现象。四是环保投入及环保投入平方项对本地区碳排放量的直接效应、间接效应以及总效应都非常显著，表明环保投入不仅对本地区的碳排放量有重要影响，同时表现出空间溢出效应。

本文为在双碳背景下环保投入能有效发挥碳减排功能提出以下政策启示。

一是要持续增加环保投入额度，完善碳减排财政支持政策。研究表明环保投入与碳排放间具有“倒U型”关系，为有效落实环保投入的碳减排效应，应持续加大环保投入力度。探索建立双碳财政政策，设立支持双碳目标的中央财政专项资金，同时应充分调动资本市场的资源配置作用，吸纳社会资本更多地向节能环保产业转移，形成政府、企业和社会多主体的环保投入模式。

二是要建立环保投入的区域协同机制。由于省域间的环保投入具有显著的间接效应，邻近省域的环保投入会影响本区域的碳排放。因此，不同地区在制定环保政策时需要考虑各地区的碳减排治理责任的划分以及财政责任划分，构建碳排放责任分担核算体系和环保投资绩效评价体系，搭建评价结果和资金分配挂钩机制，将地方政府绩效考核与碳减排治理责任挂钩，避免部分省份在环保投入上出现“搭便车”的行为。

三是要加强区域碳减排合作力度并扩展合作领域。空间自相关检验表明省域间的碳排放存在高碳排放和高碳排放地区相邻，低碳排放和低碳排放地区相邻的趋势。这意味着在区域一体化背景下地区间的碳减排治理不能各行其是，必须开展区域合作。在城镇化、绿色技术创新、产业和能源结构调整等多方面开展经验交流，共同推动高城镇化率带来的规模经济效应，拓展低碳减排技术的运用空间，强化现代服务业等绿色产业，增加可再生能源占比并提高能源利用率。

四是要健全政府、企业和公众三大主体的碳减排互动机制。政府层面在健全碳交易和碳税相组合的协同减碳机制的同时，应以大型城市群为试点区域，基于能源、工业、建筑等高排放行业，拟定科学合理的绿色投资政策体系，强化绿色低碳项目储备。在企业层面，增加企业绿色技术开发投资力度，淘汰落后产能，为实现经济和环境双重红利的长期目标提供充裕的资金。对于公众而言，要提高环保意识，在注重自身低碳生活方式的同时积极监督高排放企业，及时将企业违规排放行为反馈给相关政府部门。