我国制造业低碳发展的省际差异及其驱动因素研究_姜明栋.pdf

我国制造业低碳发展的省际差异及其驱动因素研究*姜明栋白杨王奇 摘要 构建时间 空间 行业三维可比的超效率 SBM 模型，研究 2013 2019 年我国省际制造业低碳发展效率的时空特征，并进一步探讨结构因素和技术因素对其空间差异的贡献。结果表明:经济新常态以来，我国制造业低碳发展效率的省际差异呈现先上升后下降的态势，东西不均衡现象得到缓解，但南北差异愈发显著。考虑节能减排目标后，制造业发展的空间不均衡问题进一步凸显。技术效应是区域制造业低碳发展差异的主要来源，且贡献度波动上升，而产业结构差异的贡献有所下降。为此，应加大关注“双碳”目标下我国制造业发展、尤其是低碳技术发展的空间不平衡问题，探索建立地区间低碳技术培帮扶、转移和共享机制;通过地区间结对帮扶、产研协作、指标置换等方式，推动欠发达地区低碳技术发展，促进省际制造业低碳发展水平协同提升。关键词 低碳发展效率;制造业;空间差异;驱动因素 中图分类号 F205 文献标识码 A 文章编号 1006012X(2023)020077(09)作者 姜明栋，博士研究生，北京大学环境科学与工程学院，北京100871白杨，博士研究生，北京大学环境科学与工程学院，北京100871王奇，教授，博士，博士生导师，北京大学环境科学与工程学院，北京100871一、引言作为全球制造业第一大国，中国经济长期以来的高速增长很大程度上依赖于制造业的快速发展。1 但随着经济进入新常态，中国制造业发展的内外部环境日益复杂，过去高度依赖资源和要素投入、以牺牲生态环境为代价的粗放型发展模式已经难以与新时代高质量发展要求相适应。一方面，中国工业经济早期的高速增长高度依赖于廉价劳动力以及资本等其他生产要素的大量倾斜投入。2 但2010 年后，随着中国劳动年龄人口达峰并持续下降，劳动力相对短缺在导致单位劳动成本上升的同时，也加速了资本的报酬递减，制造业发展的传统比较优势开始弱化。3 在此背景下，高人口红利、高资本投入的发展模式已经难以与新常态下的经济发展环境相适应，如何提升单位要素投入的产出效率成为制造业高质量发展和竞争力提升的关键问题。另一方面，伴随生态文明建设和碳达峰碳中和目标(以下简称“双碳”目标)上升为国家战略，以能源消耗和二氧化碳排放为代表的资源环境约束已经成为区域经济发展的重要指标。由于制造业引发的能源消耗和二氧化碳排放在各领域中长期占据主体地位，其碳减排效果直接关系到总体碳减排成效和中国“双碳”目标的实现。在传统比较优势弱化、低碳发展约束强化的双重困境下，提升77*基金项目:国家社会科学基金重点项目“绿色发展路径选择与政策创新研究”(21AZD060);国家自然科学基金面上项目“国家碳达峰目标下不同地区减排策略及碳泄漏补偿机制研究”(42171277)。王奇系本文通讯作者。低碳发展效率成为制造业高质量发展的必由之路。随着中国特色社会主义建设进入新时代，地区间发展不平衡的问题受到不少学者关注，他们主要将区域作为研究单元，探究产业低碳发展的空间差异与协同路径。4 6 其中，长三角、京津冀等重点城市群以及长江经济带、黄河流域等国家重大发展战略区域是相关文献主要关注的研究对象。7 9 考虑到中国内部不同区域的禀赋条件、发展基础和产业结构迥异，还有学者以三大或四大经济地带为标准或依据国务院发展中心八大综合经济区的划分标准，对我国不同区域的低碳发展效率展开评估。10 为了更为直观地阐明不同地区低碳发展效率的空间差异，一些学者尝试引入变异系数、基尼系数、泰尔指数、集中度指数等指标，用以描述低碳发展效率在不同地区的差异。11 由于研究阶段和研究区域有所差异，不同研究中低碳发展效率区域差异的时间演化趋势呈现不同特征。为了进一步识别低碳发展效率的空间差异来源，一些学者采用 Theil 指数分解方法和 Dagum 基尼系数模型展开研究，认为我国低碳发展效率的区域间差异大于区域内差异，是导致总体差异的主要因素。12，13 总体来看，相关领域的研究成果已较为丰富，但以下问题需进一步探讨:第一，制造业是中国的支柱产业和最主要二氧化碳排放来源，其低碳发展水平直接决定了中国经济增长和碳减排目标能否顺利实现，但关于低碳发展效率评价的文献大多基于区域尺度展开，仅有少数学者关注制造业或工业部门的低碳发展问题。第二，中国经济进入新常态后，制造业发展环境发生巨大变化，但相关文献的研究年限较早，对 2013 年以后制造业低碳发展效率的研究不足。第三，目前关于区域低碳发展地区差异贡献来源的文献主要采用 Theil 指数分解或 Dagum 基尼系数展开，尽管这两类方法可以将总体地区差异分解为区域间差异和区域内差异，但不能辨别不同因素对区域差异的影响。制造业低碳发展效率的地区差异既来源于相同行业内部的地区差异，也来源于地区间的产业结构差异，但已有文献中的相关方法难以识别上述两个因素对整体差异的贡献。基于此，本文拟构建基于全局参比的超效率 SBM-Undesirable 模型，测算分析中国各省份 2013 2019 年制造业低碳发展效率，并引入地理重心模型分析其时空演化格局;在此基础上，采用基尼系数测度各省制造业低碳发展效率的空间差异程度，并基于对数平均迪氏指数(LMDI)分解分析法构建基尼系数分解分析模型，从而定量研究省际结构差异和技术差异对区域整体差异的贡献。本文研究对于各地区制定制造业低碳发展规划、推进环境与经济协同发展具有参考意义。二、研究方法和数据来源1 基于全局参比的超效率 SBM 模型Tone(2002)提出的超效率 SBM 模型是目前研究区域或行业经济效率最常用的方法体系，能够有效解决传统 DEA 模型中没有考虑松弛变量以及难以区分和排序多个同样有效的决策单元的问题。14 为了进一步考虑经济系统中的污染物和温室气体排放，一些学者将其对整体效率的负面影响纳入分析框架，15 进而把上述模型拓展为考虑非合意产出的超效率 SBM 模型。为同时考虑制造业发展的经济目标和低碳目标，本文采用该模型评价制造业低碳发展效率。具体而言，评估制造业低碳发展效率时，在传统效率评价将资本和劳动力作为投入、将行业总利润作为产出的基础上，把能源投入以及二氧化碳排放非合意产出纳入评价体系。为了实现不同年份数据的跨期可比，笔者构建全局参比模型展开研究。16 为剥离技术差异和结构差异对区域制造业低碳发展效率的贡献，笔者采用共同前沿模型进一步评估制造业细分行业的效率，以保证不同行业间效率值的可比性。2 基于 LMDI 模型改进的基尼系数分解方法为了测度区域间制造业低碳发展效率，并定量研究细分行业技术差异和产业结构差异对它们的贡献87EFOM OF ECONOMIC SYSTEMNO22023程度，本文在传统基尼系数的基础上引入对数平均迪氏指数分解模型(LMDI)展开研究。根据基尼系数测算方法，区域间发展差异可表示为式(1):G=ni=1nk=1gdeai gdeak2n2(1)式(1)中，G 为基尼系数，gdeai和 gdeak分别表示 i 地区和 k 地区的制造业低碳发展效率，n 为地区数量，为低碳发展效率均值。gdeai=18r=1gdeair strir resir(2)式(2)中，gdeair表示 i 地区 r 行业的低碳发展效率，strir为 r 行业在 i 地区制造业全行业中的产出规模占比，resir表示因要素配置权重差异以及生产前沿面落差而产生的误差项。那么，i 地区和 k 地区之间的低碳发展效率差就可以表示为式(3):gdeaik=gdeai gdeak=18r=1gdeaikr+strik+resik(3)根据 LMDI 模型可得:gdeaikr=wgdeair wgdeakrlnwgdeair lnwgdeakr lngdeairgdeakr(4)strik=18r=1wgdeair wgdeakrlnwgdeair lnwgdeakr lnstrirstrkr(5)其中，wgdeair=gdeair strir resir(6)将式(6)带入式(4)可得:G=ni=1nk=118r=1gdeaikr+strik+resik2n2(7)进一步处理得到:G=18r=1gdear2n2+str2n2+res2n2=18r=1Ggdear+Gstr+Gres(8)其中，Ggdear=12n2 ninkgdeaikr gdeaikgdeaikr gdeaik gdeaikr(9)Gstr=12n2 ninkstrik gdeaikstrik gdeaik strik(10)分别将式(4)和式(5)带入式(9)、(10)，即可得到各行业地区间低碳发展效率差异以及产业结构差异对区域制造业低碳发展效率差异的贡献。3 数据来源与处理本文所选各省份制造业细分行业的能源消耗和二氧化碳排放数据来自中国碳核算数据库(CEADs);劳动力投入、资本投入、工业总利润等工业经济数据来自 中国工业统计年鉴，用于处理价格变动干扰的平减指数来自 中国价格统计年鉴。根据数据可获得性和研究需要，本文将制造业划分为 18 个细分行业，分别为食品、烟酒与饮料、纺织与服装、木材与家具、造纸与印刷、能源加工、重化工、轻化工、医药制造、非金属制品、黑色金属、有色金属、金属制品、通用和专用设备、交通设备、电气设备、电子设备、仪器仪表和其他制造业，分别记作 S1 S18。以各制造业细分行业的技术特征以及 OECD 标准为基础，并参考文东伟和冼国明(2009)、汪芳和石鑫(2022)的研究，将各行业划分为高技术行业、中技972023 年第 2 期经济体制改革术行业和低技术行业。17，18 其中，高技术行业包括 S7、S9、S14 S18，中技术行业包括 S6、S8、S10 S13，低技术行业包括 S1 S5。综合考虑研究需要和数据可得性，本文将研究期定为 2013 2019 年。由于数据缺失，研究未涵盖西藏自治区以及香港、澳门和台湾 3 个地区。三、制造业低碳发展效率的时空特征1 时空特征分析通过 MaxDEA 8.0 测算各省份制造业低碳发展效率，结果见表 1。整体而言，南北差异逐步取代东西差异，成为制造业低碳发展效率空间分异的主要特征。2013 年以来，中国经济发展的区域差异正逐步由以东西差异为主转变为以东西差异和南北差异二者并存。19 由于产业结构和能源结构差异，南北差异在低碳发展领域更加凸显。引入地理重心模型进一步分析区域制造业低碳发展效率的时空演化特征，20，21 结果显示，研究期内全国制造业低碳发展效率的空间重心由河南省境内的(32.28N，114.11E)处向西南移动至湖北省境内的(31.56N，113.22E)处。与本文研究区域的地理中心(33.53N，112.29E)相比，尽管东西不均衡现象得到缓解，但由于南北差异愈发明显，我国制造业低碳发展效率的空间重心与地理中心间的距离有所扩大。从省级尺度看，2013 年制造业低碳发展效率最高的 10 个省份中，南方地区和北方地区各居半数;而 2019 年时，排名前 10 的省份中仅有北京来自北方。此外，北方地区的山东、天津和河南制造业低碳发展效率在研究期内的排名降幅最大，分别下降了 24 位、10 位和 7 位。表 1省际制造业全行业低碳发展效率地区低碳发展效率2013201420152016201720182019均值传统经济效率均值北京0.7480.7800.7770.8631.0620.9421.0730.8920.668天津0.5470.5190.7140.7520.3070.2970.2910.4900.676河北0.2740.2560.2420.3110.3220.2710.2420.2740.543山西0.0620.0070.0390.0570.1830.2200.1460.1020.173内蒙古0.3410.1920.1370.2180.1950.2660.2260.2250.416辽宁0.3970.2780.1650.1460.2140.2820.2280.2440.446吉林0.5820.7030.5350.6200.53