黄河流域城镇化、科技创新与碳排放.pdf

收稿日期:2 0 2 3-0 2-1 2作者简介:杨蒙蒙(1 9 9 5),女,河南周口人,硕士研究生,就职于商丘工学院。黄河流域城镇化、科技创新与碳排放杨蒙蒙(商丘工学院,河南 商丘 4 7 6 0 0 0)摘 要:基于黄河流域6 5个地级市面板数据,构建空间计量模型,得出黄河流域内城镇水平和科技创新与人均二氧化碳排放呈现出倒“U”型,并且城镇化水平和科技创新对于人均碳排放影响路径不同。基于此,提出提高城镇化的质量及有效提高科学技术支出的效率,实施因地制宜的精准碳减排等对策,从而有利于实现黄河流域的低碳绿色发展。关键词:城镇化;科技创新;碳排放;空间溢出 中图分类号:X 2 4 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 76 9 2 1(2 0 2 3)1 30 0 0 30 4 随着全球变暖,海平面升高,导致人类生存环境面临巨大的挑战。为避免温室效应带来的后果,二氧化碳排放逐渐受到世界各国关注,并且纷纷积极参与到碳排放管控和减排的活动中。但是我国现处在工业化和城镇化加速发展阶段,能源消耗的增加及新能源利用效率低导致我国碳排放量位居世界前列,现行我国面临着巨大的碳减排压力1。黄河流域又是全国石油、煤炭等能源资源的供应基地,生态环境保护与经济发展矛盾突出,为了缓解这种矛盾,国家在2 0 1 9年将黄河流域生态保护和高质量发展提升为国家区域发展战略,以减排为目标,使综合治理和可持续发展成为统筹与协调该地区保护与发展之间矛盾的重要突破路径2。1 文献综述1.1 城镇化与碳排放现有城镇化对于碳排放的影响主要分为两种观点:城镇化对碳排放呈线性关系。改革开放后,我国开始推进城镇化进程,伴随着大量农村人口转入城市导致城镇人口剧烈增加,城镇人口规模快速扩张形成产业集聚等,导致更多的能源消耗和二氧化碳排放增加3-4,因此城镇化的推进导致了更多的二氧化碳。或者,城镇化推进过程中形成人口集聚、产业集聚,通过共享基础设施、共享劳动力和技术溢出实现了能源节约以及提高了能源利用效率,从而减少了二氧化碳排放5。城镇化与碳排放呈非线性关系。城镇化初始阶段伴随着经济规模扩大、信息传播因而在城市化初期必然伴随着工业化、高碳化的特点6,随着城市化的进一步推进,高人口密度有助于促进公共基础设施的规模经济,从而将环境损害降得更低7。再者,随着人们对碳排放的意识增强,经济发展方式由粗放的增长模式转变成集约型经济发展模式、工业污染问题通过环境法规、技术创新等解决方法有利于减少二氧化碳排放量,城镇化对于碳排放的影响是先导致碳排放增加后有利于减少碳排放。1.2 科技创新与碳排放科技创新对碳排放具有不同影响结果:科技创新支出增加,二氧化碳排放量增加;当科技创新刺激消费需求,加大生产力度促进经济发展导致二氧化碳排放量增加,或者科技创新支出促进清洁技术、能源利用技术创新减排的效果不明显,因此科技创新支出增加反而导致二氧化碳排放量增加。科技创新支出增加,减少二氧化碳排放量。如果清洁技术、能源利用技术创新带来的减排效应大于由经济增长导致的二氧化碳增加效应,科技创新支出增加有利于减少二氧化碳的排放8。1.3 城镇化与科技创新城镇化与科技创新之间存在联动性:科技创新有利于城镇化建设,提高城镇化质量。王文寅等9在研究中得出城镇化是现代化发展的必经之路,科技创新能力对新型城镇化建设具有正向作用,并且是新 型 城 镇 化 建 设 中 不 可 缺 少 的 动 力。郑强1 0研究得出科技创新对新型城镇化的影响会随着科技创新水平的提高和时间的推移影响效果将会减弱。城镇化建设有利于科技创新。城镇化的推进,促使城市基础设施的完善,有便利的交通,良好32 0 2 3年7月内 蒙 古 科 技 与 经 济J u l y 2 0 2 3第1 3期 总第5 2 7期I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y&E c o n o m yN o.1 3 T o t a l N o.5 2 7的居住环境及生活质量的提高等,有利于人才、物质等要素集聚,为科技创新提供了一个良好的环境。现有的研究中主要集中在城镇化与二氧化碳排放、科技创新与二氧化碳排放以及城镇化与科技创新之间的关系,罕有文献将三者关系进行梳理并一同进行研究。鉴于此,本研究将对城镇化、科技创新、碳排放三者之间的影响进行研究。2 模型设计与数据说明2.1 计量模型设计E h r l i c h等1 1首 次 建 立 了I P AT模 型(亦 称I P AT恒等式)来反映人类活动对环境的影响,其表达式为:I=P A T(1)式中:I为环境影响(本研究为城市人均二氧化碳排放量),P为人口规模,A为富裕程度,T为技术水平。该模型是一个过渡简化的分析框架,只能将环境的变化用人口、财富和技术分析,同时该模型也不能具体分析某一变量对环境的影响,因此在现实中并不适用。基于此R o s a等1 2修改和完善了该模型,并提出了以下S T I R P AT模型,表达式为:I=a PbAcTde(2)式中:a、b、c、d分别为常数项,e为随机误差项。为消除可能存在的异方差将公式(2)取对数,并且通过参考宋志秀等1 3做法将城镇化、科技创新和产业结构比重指标乘以1 0 0,其他变量指标作对数进行处理,由此所有估计参数可被直接解释为人均碳排放水平对各自变量的弹性,最终根据本研究的目的及实际情况对模型进行拓展,其拓展模型如下:l n P Ci t=nj=1Wi jl n P Gi t+1U r bi t+2T e ci t+3(U r bi t)2+4(T e ci t)2+5U r bi tT e ci t+i tXi t+i+ui tui t=nj=1Wi jui t+i t,ui t(0,2I)i t(0,2I)(3)l n P C为城市人均C O2排放量(t/人),U r b表示城镇化水平,T e c表示科技创新水平,Xi t表示其他控制变量,1、2表示城镇化、科技创新对人均二氧化碳排放回归系数,3、4表示城镇化、科技创新的平方对人均二氧化碳排放回归系数,5表示城镇化和科技创新联合效应对人均二氧化碳排放回归系数,为其他控制变量的回归系数。i、t表示第i个城市在t年的观测水平。i表示时间固定效应。ui t表示随机误差项,且假设服从独立随机分布(i,i.d)。是标准差,I是单位矩阵,ui t(0,2I)表示服从正态分布的随机扰动项,是空间误差系数,为空间滞后系数。2.2 数据说明与变量选择笔者收集了2 0 1 02 0 1 9年黄河流域6 5个城市相关统计数据,原始数据来源于 中国城市统计年鉴 中国统计年鉴 中国电力统计年鉴 及中国经济网等。其中,所有与时间有关的经济变量均以2 0 1 0年为基期进行折算,并且所缺失的数据由均值法或线性差值进行了处理。2.2.1 被解释变量。人均二氧化碳排放量(t/人),选取黄河流域6 5个地级市人均二氧化碳排放量,时间跨度为2 0 1 02 0 1 9年。由于地级市并没有公布二氧化碳的排放量,借鉴韩峰等测算方法,根据各地级市消耗的电力、煤气、液化天然气计算得出各地级市二氧化碳排放总量,将二氧化碳总量除以地级市总人口数量得出人均二氧化碳排放量1 4。针对社会用电来说,最主要考虑煤炭发电是二氧化碳排放的主要原因,虽然每个城市煤炭发电占总发电的比例不同,但 是 该 差 别 并 不 悬 殊,因 此 参 考 任 晓 松等1 5对煤炭占比测算方法,根据历年 中国电力年鉴 中统一比例进行核算。I=Cn+Cp+Ce=k En+Ep+(Ee)(4)Cn、Cp、Ce分别为全社会用电量、煤气、液化天然气带来的二氧化碳排放量。En、Ep、Ee分别为全社会用电量、煤气、液化天然气的消耗量;k、分别为全社会用电量、煤气、液化天然气的排放系数。其中,Ce=(Ee),为煤电燃料链温室气体排放 系 数(马 忠 海,1 9 9 9)1 6折 合 等 效C O2为1.3 0 2 3 k g/(kWh);为煤电发电量占总发电量的比例。各类能源排放系数见表1,各年煤电发电量占总量的比重见表2。表1 C O2排放系数C O2排放系数系数值单位全社会用电1.3 2 0 3k g C O2/k Wh煤气2.1 6 2 2k g C O2/m3液化石油气3.1 0 1 3k g C O2/k g表2 各年份煤电发电量占比年份煤电发电量占比/%年份煤电发电量占比/%2 0 1 08 0.8 1 32 0 1 57 3.7 0 72 0 1 18 2.4 4 82 0 1 67 1.8 4 92 0 1 27 8.7 2 32 0 1 77 0.9 9 52 0 1 37 8.5 8 42 0 1 87 0.4 0 92 0 1 47 5.4 2 92 0 1 96 8.8 7 64总第5 2 7期内 蒙 古 科 技 与 经 济2.2.2 核心解释变量。城镇化率:城镇化水平一般有人口城镇化和土地城镇化两个指标,基于数据可得性及结果准确性选取人口城镇化率进行研究。人口城镇化即用城镇人口比总人口来表示城镇化水平。科技创新:科学技术的支出是科技有效创新的基础,因此笔者选择科学技术支出衡量该城市的科技创新投入力度,用科技支出占财政总支出比重进行测度。2.2.3 控制变量。产业结构优化:产业结构高级化是对产业结构优化的具体测量方式,参考干春晖等测算方法采用三产业产值比二产业产值的比值作为产业结构优化指标1 7。人口规模:采用城市市辖区年末户籍人口数量反映城市人口规模大小。经济增长:本文采用人均生产总值代表经济增长水平。消费水平:本研究采用人均社会消费品零售总额衡量国民消费水平。社会消费品零售总额反映各个行业消费总量,通过社会消费品购买力角度来反映城市居民经济现状。3 实证结果及分析3.1 实证结果分析表3 城镇化、科技创新对人均二氧化碳排放影响变量经济距离矩阵地理距离矩阵(1)(2)(1)(2)U r b0.0 3 8 6 9 9 3*(3.7 1)0.0 3 5 8 1 5 8*(3.5 1)0.0 2 0 7 2 0 7*(2.0 6)0.0 1 6 3 4 1 8*(1.6 8)U r b2-0.0 0 0 2 1 7 8*(-2.4 2)-0.0 0 0 0 8 3 8(-0.9 1)-0.0 0 0 0 6 0 0(-0.6 9)0.0 0 0 0 8 6 5(1.0 0)T e c0.1 2 0 7 9 9 2*(3.4 7)0.6 8 4 8 4 7 9*(6.7 2)0.1 0 9 5 1 9 1*(3.2 4)0.6 7 3 0 1 8 4*(6.6 9)T e c2-0.0 0 9 5 7 3 7*(-3.3 6)-0.0 2 0 7 3 7 9*(-6.1 8)-0.0 1 0 3 0 4 5*(-3.6 9)-0.0 2 1 1 7 3*(-6.4 7)I n d-0.0 9 7 2 8 8 3*(-2.1 8)-0.0 5 0 9 0 2 7(-1.1 5)-0.1 8 6 4 2 8*(-4.2 2)-0.1 1 6 6 7 2 6*(-2.6 9)l n p o p-0.2 4 0 3 0 4 5*(-5.8 0)-0.2 1 6 8 3 5 6*(-5.3 5)-0.2 3 5 0 3 3 8*(-5.4 6)-0.1 9 6 8 4 4 8*(-4.7 2)l n p g d p0.5 6 2 3 4 4 6*(8.0 5)0.5 7 5 2 0 0 9*(8.4 6)0.4 8 2 7 2 8 3*(6.9)0.4 7 3 6 8 0 7*(7.0 6)l n c o n s0.1 6 5 9 3 7 0*(2.9 7)0.1 0 8 6 3 5 7*(1.9 6)0.2 4 4 9 8 3 3*(4.4 6)0.1 8 2 0 3 7 5*(3.3 8)U r b*T e c-0.0 0 8 8 7 7 4*(-5.8 1)-0.0 0 8 8 0 5 4*(-5.7 9)0.1 9 2 7 5 4 6*0.1 6 0 9 5 6 3*0.4 4 6 9 0 5 8*0.1 3 5 9 8 9 6R20.5 4 1 60.5 8 0 20.5 3 4 30.6 1 2 8 注:括号中为z统计量;*、*和*分别表示通过1 0%、5%、1%的显著性检验。由表3可知,模型(1)是加入控制变量后的回归结果,模型(2)是加入城镇化与科技创新交互项测算两者的协同作用,并且模型(1)、模型(2)空间自回归系数分别为0.1 9 2 7、0.1 6 0 9且通过1%的显著检验,说明黄河流域各地人均二氧化碳排放之间确实存在空间效应且已经形成空间溢出效应。城镇化的一次项回归系数为正,二次项为负且在5%的水平下显著,表明黄河流域城镇化水平与人均二氧化碳排放量存在倒“U”型的非线性关系。科技创新的一次项系数为正,二次项系数为负,且均通过1%的显著性水平检验,表明科技创新支出与人均二氧化碳存在倒“U”型关系。城镇化率与科技创新支出交互项系数以及总效应在1%的显著水平下为负,表示城镇化率与科技创新对人均二氧化碳排放具有协同作用,并且两者协同作用有利于减少二氧化碳的排放。产业结构优化与人均二氧化碳排放系数在1%的显著性水平为负,表示产业结构与人均二氧化碳排放为负相关关系。人口规模与人均二氧化碳排放量在1%的显著性水平为负相关关系。经济增长与二氧化碳排放系数在1%的显著性水平下成正相关关系,社会消费水平与人均二氧化碳排放成正相关。5杨蒙蒙 黄河流域城镇化、科技创新与碳排放2 0 2 3年第1 3期3.2 稳健性检验为了确保空间杜宾模型估计结果的有效性,采取以地理距离矩阵为空间权重矩阵检验空间计量模型估计结果的稳健性。通过表3可知以地理距离矩阵为空间权重矩阵得出空间计量结果与以经济距离矩阵为空间权重矩阵得出的空间计量结果的各个解释变量系数符号基本相同,因此可以证明空间杜宾模型估计结果的可靠性。4 结论与建议4.1 结论黄河流域各地人均二氧化碳排放之间存在空间效应且已经形成空间溢出效应。黄河流域城镇化水平和科技创新支出与人均二氧化碳排放成倒“U”型关系,两者对人均二氧化碳排放影响是先导致二氧化碳排放增加,再有利于减少二氧化碳的排放。城镇化水平和科技创新支出联合效应有利于减少二氧化碳的排放。4.2 建议通过研究可知,黄河流域城镇化水平以及科学技术支出均处在倒“U”型的左侧,即城镇化的推进和科学技术支出增加二氧化碳排放增加,因此如何提高城镇化的质量以及有效提高科学技术支出的效率实现减少碳排放应当是我们关注的重点。推进城镇化过程注重发展速度的同时,也要关注城镇化发展质量,严禁城镇人口无限扩增,加强低碳基础设施的建设,提高低碳技术的支出效率从而实现减排目标。由于二氧化碳排放具有空间溢出性,一个地区的经济发展不应该以损害临近地区的环境为代价,因此对于黄河流域碳排放的问题上我们应当以大局的眼光看待碳排放问题,打破黄河流域内省域之间的行政区域边界,实施黄河流域生态保护措施,发挥区域协同效应,推进联防联治模式共同实现黄河流域低碳绿色发展。参考文献1 张华明,元鹏飞,朱治双.中国城市人口规模、产业集聚与碳排放J.中国环境科学,2 0 2 1,4 1(5):2 4 5 9-2 4 7 0.2 陆大道,孙东琪.黄河流域的综合治理与可持续发展J.地理学报,2 0 1 9,7 4(1 2):2 4 3 1-2 4 3 6.3 林卫斌,谢丽娜,苏剑.城镇化进程中的生活能源需求分析J.北京师范大学学报(社会科学版),2 0 1 4(5):1 2 2-1 2 9.4 张腾飞,杨俊,盛鹏飞.城镇化对中国碳排放的影响及作用渠道J.中国人口资源与环境,2 0 1 6,2 6(2):4 7-5 7.5 易艳春,高爽,关卫军.产业集聚、城市人口规模与二氧化碳排放 J.西北人口,2 0 1 9,4 0(1):5 0-6 0.6 王芳,周兴.人口结构、城镇化与碳排放:基于跨国面板数据的实证研究J.中国人口科学,2 0 1 2(2):4 7-5 6,1 1 1.7 S a d o r s k y P.T h e e f f e c t o f u r b a n i z a t i o n o n C O2 e m i s s i o n s i n e m e r g i n g e c o n o m i e sJ.E n e r g y E c o n o m i c s,2 0 1 4,4 1(1):1 4 7-1 5 3.8 郝亚杰,韩阳.科技创新与C O2排放:基于省际面 板 数 据 的 实 证 研 究 J.能 源 与 环 保,2 0 2 0,4 2(9):5 9-6 4.9 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