环境规制对交通运输低碳生产率的影响研究.pdf

中文科技期刊数据库（全文版）经济管理 86 环境规制对交通运输低碳生产率的影响研究 焦 萍 西安航空学院 经济管理学院，陕西 西安 710077 摘要摘要：本文以中国 30 个省市区 2005-2017 年交通运输行业为研究对象，采用内生性方向向量选择的 FAB-DDF-ML模型测算了各地区交通运输低碳生产率，并基于此，探究了环境规制对交通运输低碳生产率的影响。结果表明：环境规制与交通运输低碳生产率呈现“U”型的非线性关系，且目前大部分地区均位于“波特拐点”右侧。中国交通运输仍旧需要通过提升环境规制力度、转变环境治理方式等多个方面推动实现经济与环境的“双赢”局面。关键词：关键词：环境规制；交通运输；低碳生产率 中图分类号：中图分类号：F205 在过去几十年，由于极端天气频繁出现，气候变暖问题引起了越来越多的关注。温室气体是导致气候变暖危机的主要原因之一，控制二氧化碳排放量成为了控制气候变化的关键所在。为了应对气候变化带来的挑战，各国政府和监管机构出台了一系列的碳减排政策，包括碳排放限额、碳排放税、碳交易等。而交通运输作为中国碳排放的主要来源，是中国石油消耗最多、碳排放量增长最快的行业之一，2016 年“十三五”控制温室气体排放工作方案明确提出了中国交通运输减排的具体约束目标：到2020年，营运货车、营运客车、营运船舶单位运输周转量二氧化碳排放比2015 年分别下降 8%、2.6%、7%，城市客运单位客运量二氧化碳排放比 2015 年下降 12.5%。面对环境治理和减排目标的约束，更加严格的交通运输环境规制势在必行，这也意味着交通运输发展过程中将会面临更多的“环境壁垒”。从经济学的角度讲，环境规制的作用在于将碳排放的负外部性内部化，因而其必定将会对行业经济的发展产生影响，而交通运输作为国民经济的基础行业，在推动人力资本流动、区域经济发展方面具有不可或缺的作用，处理协调好环境治理与行业经济发展的关系至关重要。这迫切需要我们厘清以下问题：环境规制将会对交通运输行业经济、生产率产生何种影响？环境规制是否可以推动交通运输经济与环境治理“双赢”局面的出现？这些问题的回答对于评估目前环境规制政策的有效性，发展制定“双赢”规制政策以及产业高质量发展具有重要的参考价值。而目前关于交通运输行业环境管制与行业低碳经济发展的文章主要集中于评价环境政策或具体实施项目的减排潜力或减排成效。如：Hickman R（2010）1从低碳运输工具、替代燃料、价格管控、公共交通等具体政策出发，模拟分析了各种节能减排措施的实施效果；Macharis（2012）2、陶学宗（2019）3分别针对比利时安特卫普港-弗拉芒布拉班特省“公转铁”项目、义务-宁波港域出口集装箱公转铁的 CO2减排潜力或效果进行了情景模拟分析。全要素生产率作为经济高质量发展的核心要素，而对交通运输绿色全要素生产率进行研究的文献却并不多见。其中，国外研究中，Chang et al（2018）4基于欧洲 48 个港口的数据，评价了港口排放控制区政策对港口效率的影响，结果发现该环境规制政策降低了港口效率，使其港口经济效率下降了 0.0440.054，占平均效率的 22%，填补了环境规制对港口效率研究的空白。Li et al（2016）5发现欧洲航空公司加入欧盟碳交易计划后，环境效率有所上升，即环境规制对航空公司的环境效率产生了积极的影响；国内研究中，张军峰等（2015）6利用中国航空公司的数据，研究了航空环境管制对企业环境效率的影响，并发现环境规制能够短期降低企业的环境效率，但在长期中影响为正。基于此，本文尝试从以下三个方面扩充以往文献的不足：（1）重点关注环境规制对交通运输低碳生产率的影响，探究环境规制能否实现交通运输行业经济发展与碳减排之间的“双赢”，这是以往文献很少探究的方面；（2）采用内生性方向距离函数为导向的FAB-DDF-ML 模型测算交通运输低碳生产率，避免了方中文科技期刊数据库（全文版）经济管理 87 向向量主观选择所导致的估计偏差问题。在文章框架结构上，具体安排如下：第二部分阐述本文模型设定、数据来源及处理；第三部分探究分析环境规制对交通运输低碳生产率的综合影响；第四部分是本文的简要研究结论和环境规制改革相关政策。1 模型设定及指标说明 1.1 计量模型的设定 根据上述的理论分析的基础上，为验证交通运输环境规制对其低碳生产率的影响，本文参考李玲和陶锋（2012）11的研究，在考虑交通运输低碳生产率影响因素的基础上，构建了如下模型：2,01,12,11,lnln(ln)ln+ki ti ti tjiitji j tGTFPERERX（1）式中，i和t分别表示地区和年份；GTFP表示交通运输行业低碳生产率；ER表示交通运输行业的环境规制强度，为主要的解释变量；X表示控制变量，分别包含对外开放程度（EXP）、交通运输工具利用率（EQU）、交通运输结构（TS）、交通运输劳动生产率（LAB）、交通运输能源结构（ES）和政府对交通运输行业的关注程度（GE）；表示地区固定效应；表示随机误差项。同时，考虑到环境规制对交通运输低碳生产率的影响具有滞后性及内生性问题，在模型中采用环境规制的滞后一期数据进行回归。1.2 交通运输绿色生产率测算（1）测度方法。本文结合 FAB-DDF 与 Malmquist-Luenerger 指数模型，构建 FAB-DDF-ML 模型来测度全要素低碳生产率，该种方法在方向向量的确定上具有明显的优势，能准确测度中国各地区交通运输绿色生产率。但由于其测度结果是增长指数的概念，故采用累乘的方式得到各年各地区交通运输低碳生产率（2005 年GTFP为 1）。（2）交通运输低碳生产率投入、产出指标的选取。由于香港、澳门、台湾、西藏等地区数据缺失，因而本文的研究对象为 2005-2017 年中国 30 个省市区交通运输行业，同时考虑到航空数据在省份层面的缺失，本文重点针对公路、铁路和水路进行研究。投入产出指标是生产率测度的关键所在，本文依据科学性、合理性和数据可得性原则，构建了表 1 所示的投入产出指标体系。表 1 交通运输绿色生产率投入产出指标体系 指标类型 一级指标 二级指标 投入指标 人力要素投入 铁路运输从业人员、公路运输从业人员、水路运输从业人员 工具要素投入 营运汽车拥有量、营业性船舶拥有量 网络要素投入 铁路营业里程、公路营业里程、内河通航里程 能源要素投入 公铁水能源消耗量 产出指标 期望产出 旅客周转量、货物周转量 非期望产出 CO2排放量 其中，投入指标包含人力、工具、网络能源消耗四种要素投入，人力要素投入具体包含铁路从业人员、公路从业人员、水路从业人员数量三个指标；工具要素投入由于部分地区铁路机台、客货车辆数据缺失，采用营运汽车拥有量和营业性船舶拥有量代替总体的工具要素投入；网络要素投入包含各地区铁路营业里程、公路营业里程和内河航道里程三类；能源产出指标中，选取旅客周转量和货物周转量作为期望产出指标；选取 CO2排放量作为非期望产出指标。而根据投入产出指标的宜少原则，一般投入产出指标不要超过 DMU 的 1/3，因而需要对本文所构建的部分指标进行合并或求取综合得分。为此，参考以往研究，本文以各运输方式换算周转量比重为权重对人力要素投入、工具要素投入、网络要素投入进行了加权求得各自的综合得分，同时对旅客周转量、货物周转量进行换算，得到综合换算周转量，并以此作为期望产出指标。另外，由于缺少交通运输能源消耗和碳排放的数据，本文参考以往研究进行估算，具体包含汽油、柴油、燃料油和天燃气四种能源。需要说明的是，各种运输方式从业人员、汽车拥有量、船舶拥有量、营业里程和周转量数据均来源于EPS 数据平台；而各地区能源消耗数据来源于历年 中国能源统计年鉴地区能源平衡表。1.3 相关变量引入及说明（1）核心变量。环境规制，环境规制本身就是盯住各类污染物的排放量、关注污染排放物的减少，因而本文参考该研究，采用换算周转量/CO2作为研究变量。（2）控制变量。为保障估算结果的准确性，本文选取了如下 6 个控制变量，即：对外开放程度，利用中文科技期刊数据库（全文版）经济管理 88 实际出口贸易额占地区 GDP 比重反映，其中，出口贸易额通过历年年度汇率平均值换算得到；工具利用率，采用公路运输换算周转量与公路营运汽车拥有量的比值表示，反映着交通运输行业的资本利用状况；交通运输结构，采用公路货物周转量与货物周转量比重来替代；劳动生产率，采用交通运输增加值与从业人员比重衡量；能源结构，利用汽油占能源消耗总量比例表示；政府对交通运输的重视程度，采用地方政府对交通运输的财政支出占一般财政预算支出的比重，其中，由于 2006 年财政支出统计尚未改革，缺少交通运输财政支出数据，采用工业交通事业部与流通事业部财政支出之和替代。其中，有关数据均来源于 EPS 数据库或国家数据网站，且所有价值量数据均折算为2000=100 的不变价格数据。2 实证结果与分析 根据本文构建的实证模型，本文构建得到了如表 2所示的回归结果。其中，第二列和第三列分别是不考虑控制变量、考虑控制变量下的估计结果。表 2 环境规制对低碳生产率的综合影响 变量 lnGTFP lnGTFP lnER-0.4553*-0.8045*(0.1179)(0.125)2lnER 0.1133*0.1754*(0.0437)(0.0456)lnEXP 0.1664*(0.0579)lnEQU 0.1362*(0.0613)lnTS -0.0810 (0.0613)lnLAB 0.3101*(0.0963)lnES -0.0448 (0.0612)lnGE 0.0978*(0.0401)固定项 0.371*-0.7095*(0.0735)(0.3300)拐点 7.4566 9.9105 样本数量 360 360 地区数量 30 30 地区固定 是 是 R2 0.0518 0.1731 F 检验 8.96*8.43*注：表中*、*和*分别表示 10%、5%和 1%的显著性水平。从表 2 中，可以看出环境规制一次项和二次项的系数分别为负值和正值，且均在 1%的显著性水平下通过了检验，这说明环境规制整体上对交通运输低碳生产率的影响为先抑制后促进的“U”型关系。依据Porter 假说，环境规制对交通运输低碳生产率的影响能够通过“创新补偿效应”抵消其所产生的“合规成本”，而该理论成立的至关重要的条件是合理的环境规制力度，即只有在合理的规制强度下，才能通过“创新补偿”效应推动低碳生产率提升。从合理规制拐点上来看，目前中国大部分地区均未达到“波特拐点”位置，普遍位于拐点的左侧，依旧处于“合规成本”效应占主导地位的阶段，尚需继续加强规制的力度，发挥交通运输行业的“创新补偿效应”，以促进各地区尽快跨过拐点位置，实现交通运输行业高质量发展。另外，地区间规制力度的差异性，也是整体规制曲线呈现非线性特征的重要原因。从控制变量上来说，（1）对外开放程度对交通运输低碳生产率的影响在 1%的显著性水平下通过检验，且系数为 0.1664，说明对外开放程度每增加 1%，则交通运输低碳生产率将会提升 0.1664%，能够显著推动交通运输低碳生产率的提升。（2）工具利用率对交通运输低碳生产率的影响系数为 0.1362，即交通运输工具利用率每提升 1%，则交通运输低碳生产率将会提升0.1362%。（3）交通运输劳动生产率对交通运输低碳生产率的影响程度相对最大，即交通运输劳动生产率每提升 1%，将会促进低碳生产率增加 0.3101%。（4）政府对交通运输的重视程度对交通运输低碳生产率的影响系数为 0.0978，在 5%的显著性水平下通过了显著性检验，这说明地方政府对交通运输的重视程度会助推交通运输低碳生产率提升。3 结论 在经济高质量发展的背景下，如何科学合理地设计交通运输的环境规制，使其成为交通运输领域碳减排的第一助推力，这在当前交通减排任务艰巨的情况下急需解决的重要问题。本文选取 2005-2017 年中国30 个省市区交通运输行业的面板数据，采用内生性方向向量选择的FAB-DDF-ML模型测度了交通运输低碳生产率，并在此基础上，探究了环境规制对交通运输低碳生产率的影响，得到的具体结论如下：环境规制对交通运输低碳生产率的影响整体上呈现负值，且随着环境规制力度的变化呈现“U”型的非线性关系。中国交通运输环境规制的主要手段是工具更新、能源替代，而该种规制手段对于交通运输企业而言，成本较大，难以承受，使得“合规成本”效应在环境规制对低碳中文科技期刊数据库（全文版）经济管理 89 生产率的影响中占据主导地位。参考文献：1Hickman R,Ashiru O,Banister D.Transport and climate change:Simulating the options for carbon reduction in LondonJ.Transport Policy,2010,17(2):110-125.2Macharis C,Vanhaverbeke L,Van Lier T.Bringing intermodal transport to the potential customers:an interactive modal shift website toolJ.Research in Transportation Business and Management,2012,5:67-77 3陶学宗,吴琴,尹传忠.绿色交通目标下集装箱“公转铁”的 CO2 减排潜力评估J.气候变化研究进展,2019,15(06):660-669.4Chang Y T,Park H K,Lee S.Have emission control areas(ECAs)harmed port efficiency in Europe?J.Transportation Research Part D:Transport and Environment,2018,58:39-53.5Li Y,Wang Y,Cui Q.Has airline efficiency affected by the inclusion of aviation into European Union Emission Trading Scheme?Evidences from 22 airlines during 20082012J.Energy,2016,96:8-22.6张军峰,方虹,方思然.环境约束下的中国航空企业环 境 效 率 研 究 J.交 通 运 输 系 统 工 程 与 信息,2017,17(03):243-248.基金项目：教育部人文社会科学青年基金项目“基于统一数据框架的交通碳减排作用机制与政策调控研 究”（项目编号：20YJCZH058）；陕西省社会科学基金项目“新型城镇化进程中的陕西交通碳减排作用机理与实践路径研究”（项目编号：2019D027）。