劉 夢，胡漢輝

(東南大學 經(jīng)濟管理學院，南京 210096)

一、問題提出與文獻綜述

中國經(jīng)濟發(fā)展取得的矚目成就，與以“高污染、高能耗”表征的環(huán)境投入是分不開的。新中國成立初期，經(jīng)濟增長是第一要務，能源消耗與環(huán)境污染成為中國經(jīng)濟粗放型高速增長的重要力量，而由此產(chǎn)生的巨大能源消耗和環(huán)境污染問題，使得中國成為“污染天堂”，甚至一度引發(fā)了“中國環(huán)境威脅”的論調(diào)。有數(shù)據(jù)表明，中國CO2排放占到世界排放總量的三成，在2012年就超過了美國與歐盟碳排放的總和，能源消耗更是高達全球總額的23.2%，并已連續(xù)多年位列榜首；而與此同時，中國能源效率僅居世界第73位，單位GDP能耗超過2.9萬噸油當量，是日本的3.1倍，不僅遠遜于發(fā)達國家，尚且低于巴西、印度等發(fā)展中國家水平(白俊紅等，2018)[1]。隨著中國經(jīng)濟步入高質(zhì)量發(fā)展階段，人與自然之間的矛盾也日益突出。習近平總書記指出，“保護生態(tài)環(huán)境就是保護生產(chǎn)力，改善生態(tài)環(huán)境就是發(fā)展生產(chǎn)力”，并在全國生態(tài)保護大會上明確了生態(tài)文明建設(shè)的六項原則。中國在歷經(jīng)資源枯竭、污染警醒、環(huán)境負債的經(jīng)濟成長代價之后，就“可持續(xù)發(fā)展”“綠色增長”“綠色經(jīng)濟”(UNEP，2011)、“綠色發(fā)展”(高世楫等，2017)、“包容性綠色增長”(周小亮等，2018)等不同說法不斷完善對環(huán)境影響經(jīng)濟發(fā)展的科學認知，逐步形成了以“綠水青山就是金山銀山”為核心的生態(tài)文明建設(shè)思想體系[2～4]。十九大更是將“必須樹立和踐行‘綠水青山就是金山銀山’的理念”寫入黨章。而探究碳排放對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展在不同維度的作用，對于落實將“綠水青山”真正轉(zhuǎn)化為“金山銀山”，有重要的理論和現(xiàn)實意義。

“綠水青山就是金山銀山”一經(jīng)提出便被奉為圭臬，其對于加快實現(xiàn)中國高質(zhì)量發(fā)展目標的重要意義毋庸置疑。但針對這一命題的直接研究大多集中在邏輯梳理和概念分析的層面，能直接就“綠水青山就是金山銀山”科學性及中國現(xiàn)實情況的實證性研究少之又少，與之密切相關(guān)的研究主要集中在能源或環(huán)境投入對經(jīng)濟發(fā)展的作用層面。

從碳排放的視角，針對碳排放量對經(jīng)濟發(fā)展作用機制的研究主要集中在三個方面。一類探究能源耗竭對經(jīng)濟發(fā)展的影響，即將能源或環(huán)境變量視作生產(chǎn)要素，探究碳排放的投入產(chǎn)出效率等問題(Baumol和Oates，1988)[5]。一類考察碳排放對效用函數(shù)的負面影響，通過對比碳排放帶來的經(jīng)濟收益與負向邊際產(chǎn)出，得出碳排放與經(jīng)濟增長呈倒U型關(guān)系的一般結(jié)論(Stokey，1998)[6]。還有一類研究從碳排放引致環(huán)境成本的角度，探究其對經(jīng)濟發(fā)展的影響，較為經(jīng)典的理論當屬“波特假說”，Porter和Van(1995)指出地區(qū)環(huán)境質(zhì)量改變或是環(huán)境規(guī)制變化，會對當?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生“倒逼式”促進升級的作用，進而促進經(jīng)濟增長[7]。這些研究結(jié)論在中國數(shù)據(jù)下也得到了相應證實，例如降低碳排放水平、促進環(huán)境質(zhì)量升級，有助于提高當?shù)氐谌a(chǎn)業(yè)比重進而促進地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，且在東部發(fā)達地區(qū)作用更為顯著(李強，2013)[8]。而通過引入碳排放或是環(huán)境污染指數(shù)，眾多學者利用DEA方法，證實了降低碳排放或是環(huán)境污染對提升全要素生產(chǎn)率的重要意義(董敏杰等，2012)[9]。

涉及碳源結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展作用的直接研究相對較少，與之接近的是有關(guān)碳源結(jié)構(gòu)分解及其差異性問題的研究。通過考察不同國家或地區(qū)的碳排放差距，對比分析碳排放差異對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響。例如Duro和Padilla(2006)利用Theil指數(shù)和Atkinson指數(shù)對二氧化碳排放的地區(qū)差距進行分解并探究其決定因素[10]。Chen等(2017)在計算中國各地區(qū)碳排放差異的基礎(chǔ)上，進一步區(qū)分了生產(chǎn)和生活區(qū)域差異對碳排放差異的影響，指出碳排放的區(qū)域不平衡是造成經(jīng)濟發(fā)展增速和路徑差異的關(guān)鍵因素[11]。劉華軍等(2012)利用IPCC提供的二氧化碳排放量估算的參考方法，測度了各類燃料的碳排放，并對中國中東西部地區(qū)間的碳排放結(jié)構(gòu)的演化情況進行了分析[12]。因此，雖然現(xiàn)有研究鮮有就碳源結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展作用的直接論述，但為學術(shù)界所公認的是，碳源結(jié)構(gòu)是影響經(jīng)濟發(fā)展的重要因素。本文擬通過對各省碳排放結(jié)構(gòu)指數(shù)的進一步分解，考察碳源結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的具體影響，是對現(xiàn)有研究一個較有意義的補充。

綜上所述，現(xiàn)有文獻就環(huán)境對經(jīng)濟發(fā)展的相關(guān)研究已然取得了豐碩成果，這為本文的相關(guān)研究提供了重要理論基礎(chǔ)。但縱觀現(xiàn)有文獻成果，大多是將“綠水青山就是金山銀山”作為研究背景或公認命題，探究環(huán)境對經(jīng)濟增長的影響情況。缺乏高質(zhì)量發(fā)展背景下就“綠水青山”如何成為“金山銀山”的路徑研究。鑒于此，本文立足中國碳排放和高質(zhì)量發(fā)展的實際情況，就如何推進綠水青山成為金山銀山的碳排放量和碳源結(jié)構(gòu)的調(diào)控方式進行經(jīng)驗分析和實證檢驗。可能對現(xiàn)有研究有如下兩個方面的邊際貢獻：一是立足碳排放量與碳源結(jié)構(gòu)以及經(jīng)濟充分、平衡與綠色發(fā)展的高質(zhì)量特征，構(gòu)建并測度了相應指標數(shù)據(jù)；二是基于碳源視角下Dagum分解測算的組內(nèi)差異、組間差異和超變密度，從碳源結(jié)構(gòu)的視角深入探究促進綠水青山真正成為金山銀山的路徑方式。

二、指標體系的理論構(gòu)建

正如前文所述，環(huán)境對經(jīng)濟發(fā)展的重要性已然得到學術(shù)界與實踐部門的充分肯定和認可。伴隨中國步入高質(zhì)量發(fā)展階段，“綠水青山就是金山銀山”的論斷被賦予了更高層次的時代內(nèi)涵，迫切需要更為精確和深化的計量檢驗提供更具說服力的經(jīng)驗證據(jù)。為了進一步探究推動綠水青山成為金山銀山的核心動力，必須明確環(huán)境對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展不同維度作用的演化情況。而首要工作就是構(gòu)建反映“金山銀山”水平的高質(zhì)量發(fā)展指標體系，以及反映“綠水青山”程度的碳排放指標體系。下文分別對各指標的數(shù)理基礎(chǔ)和測算方法進行了詳細闡述。

(一)高質(zhì)量發(fā)展指標體系

高質(zhì)量發(fā)展是一個多維屬性的概念(金碚，2018)[13]。十九大明確指出中國經(jīng)濟由高速增長階段向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型以來，學術(shù)界就如何準確測度高質(zhì)量發(fā)展進行了深刻而廣泛的研究，所構(gòu)建的指標體系也層出不窮。一般研究集中于就高質(zhì)量發(fā)展某一具體特征進行分析，并著重在指標構(gòu)建時突出該特征的數(shù)理表現(xiàn)。例如，張軍擴(2018)、林兆木(2018)、徐延輝等(2014)從金融服務、生態(tài)環(huán)境、社會制度等諸多方面對中國經(jīng)濟發(fā)展“質(zhì)量”進行了分析和論述[14～16]。目前，學者們并未就高質(zhì)量發(fā)展一般性指標達成統(tǒng)一意見，但從整體意義上看，高質(zhì)量發(fā)展的基本特征至少涵蓋經(jīng)濟的“充分”“平衡”“綠色”等發(fā)展理念。為此，本節(jié)重點從經(jīng)濟的充分、平衡和綠色發(fā)展三個方面測度中國經(jīng)濟發(fā)展，從而反映經(jīng)濟發(fā)展模式的演化和升級情況。

1. 經(jīng)濟的充分發(fā)展指數(shù)

高質(zhì)量發(fā)展理念對經(jīng)濟質(zhì)量的關(guān)注并不意味著忽視經(jīng)濟增長，目前全球經(jīng)濟形勢整體放緩，如何繼續(xù)保持較為強勁的經(jīng)濟增長態(tài)勢依然是實現(xiàn)高質(zhì)量充分發(fā)展的重要方面。但與傳統(tǒng)以GDP衡量經(jīng)濟增長不同，在高質(zhì)量發(fā)展理念下，經(jīng)濟的充分發(fā)展更應體現(xiàn)在落實到人民收入的角度上。換句話說，經(jīng)濟的充分發(fā)展不僅需要包含“經(jīng)濟產(chǎn)出”這樣一個“供給側(cè)”的層面，更要體現(xiàn)在實際人民收入的“需求側(cè)”層面。因此，人均收入水平將比GDP指數(shù)能更好地反映經(jīng)濟充分發(fā)展的質(zhì)量。一則經(jīng)濟體的總產(chǎn)出增加會促進人均收入提高，二則人民消費水平提高往往意味著收入的提高，三則收入提高比社會總體經(jīng)濟增長更容易讓人民享受到經(jīng)濟發(fā)展帶來的社會福利。因此，在高質(zhì)量發(fā)展理念下，人均收入水平可以更好地反映經(jīng)濟充分發(fā)展的現(xiàn)實效應。本文以2001年為基期，對各省份人均收入進行價格指數(shù)修正，以此測度經(jīng)濟的充分發(fā)展水平，如式(1)所示

Dfj=Incj×PIcj

(1)

其中，Dfj為j省份的經(jīng)濟充分發(fā)展指數(shù)，Incj為j省份人均收入水平，PIcj為j省份消費價格指數(shù)。Dfj指數(shù)越高，表示j省份的經(jīng)濟充分發(fā)展水平越好。

2.經(jīng)濟的平衡發(fā)展指數(shù)

眾所周知，改革開放以來中國經(jīng)濟的迅猛發(fā)展是借力于東部沿海地區(qū)率先實施對外開放而攫取的經(jīng)濟全球化紅利。但“先讓一部分人富起來”“先富帶動后富”的發(fā)展戰(zhàn)略無疑加劇了經(jīng)濟發(fā)展的不平衡問題。這在中國東中西部的區(qū)域發(fā)展之間表現(xiàn)得尤為明顯。隨著中國步入“新時代”，協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟平衡已然是各級政府的工作要點之一。經(jīng)濟學基礎(chǔ)理論指出，在完全競爭市場條件下企業(yè)利潤均趨于零。從省級層面來看，可借助省內(nèi)各產(chǎn)業(yè)利潤水平衡量經(jīng)濟發(fā)展的平衡情況。借鑒Gini系數(shù)的設(shè)定原理、測度方法以及在經(jīng)濟不平衡測度方面的相關(guān)研究(Atkinson和Bourguignon，2000)[17]。本文以各省份不同產(chǎn)業(yè)的人均利潤額為基礎(chǔ)，設(shè)定各省份的經(jīng)濟平衡發(fā)展指數(shù)Dbj，如式(2)所示。

(2)

其中，Dbj為j省份的經(jīng)濟平衡發(fā)展指數(shù)，Prk,j為j省份k產(chǎn)業(yè)的利潤總額，Stk,j為在職員工總數(shù)，PIpj為j省份的產(chǎn)出價格指數(shù)。

需要說明的是，為便于后文對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展“充分”“平衡”“綠色”多角度指標的方向一致性分析，式(2)中進行了方向處理，即用1減Gini系數(shù)，這樣可將Gini系數(shù)反映的不平衡程度轉(zhuǎn)化為對經(jīng)濟平衡程度的測度。即：Dbj指數(shù)越大，反映j省份經(jīng)濟的平衡程度越高。進一步地，考慮到實際生產(chǎn)中行業(yè)產(chǎn)出利潤為負的可能性，在上述運算中，本文對原始產(chǎn)業(yè)利潤數(shù)據(jù)進行了組內(nèi)標準化處理。

3. 經(jīng)濟的綠色發(fā)展指數(shù)

綠色全要素生產(chǎn)率是現(xiàn)有研究衡量高質(zhì)量發(fā)展水平的常用指標之一(Fukuyama和Weber，2009)[18]。將環(huán)境因素考慮在內(nèi)的綠色全要素生產(chǎn)率，反映的是社會增長方式由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變、由污染能耗型向綠色環(huán)?？沙掷m(xù)模式轉(zhuǎn)變的經(jīng)濟綠色化發(fā)展(陳曉等，2018)[19]。從根本上講，衡量的是生產(chǎn)資源的經(jīng)濟效率。目前對經(jīng)濟效率的測度方法主要集中在索洛余值、生產(chǎn)前沿函數(shù)以及DEA方法上。本文利用DEA方法，將能源性投入和污染性產(chǎn)出納入經(jīng)濟效率的測度范圍，構(gòu)建了包含環(huán)境因素的生產(chǎn)可能性集。以省份為決策單位構(gòu)建最優(yōu)生產(chǎn)前沿面，假設(shè)各省的經(jīng)濟活動存在N種投入，x=(x1,…,xN)∈N+；由此生產(chǎn)M種期望產(chǎn)出y=(y1,…,yM)∈M+和I種非期望產(chǎn)出b=(b1,…,bI)∈I-。在t時間點，t=(t1,…,tT)，設(shè)定產(chǎn)出導向型線性規(guī)劃模型，如式(3)所示。

(3)

(二)碳排放指標體系

現(xiàn)有基于碳排放對經(jīng)濟發(fā)展影響的研究主要從兩個維度測度碳排放情況。一是碳排放總量，即考慮經(jīng)濟生產(chǎn)活動所需的能源消耗，將各能源投入折算為碳排放總額，探究其對經(jīng)濟發(fā)展的作用(Sun，2005；Xu等，2016)[20～21]。二是碳源結(jié)構(gòu)，即考察碳排放的能源結(jié)構(gòu)，通過對比石油、天然氣等不同化石能源的消耗比重，考察經(jīng)濟發(fā)展過程中的能源轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)間均衡發(fā)展問題(Grunewald等，2014)[22]。有鑒于此，本文從碳排放的數(shù)量和結(jié)構(gòu)層面構(gòu)建碳排放指標體系，結(jié)合前文對高質(zhì)量發(fā)展體系指標的分析，進而更為全面地探究碳排放在數(shù)量和結(jié)構(gòu)層面對經(jīng)濟充分、平衡和綠色發(fā)展的作用。

1.碳排放量指標體系

由于碳排放量是一個經(jīng)折算后統(tǒng)計的概念，在統(tǒng)計過程中，存在表觀能耗和生產(chǎn)排放因子兩方面的影響，從而導致對碳排放總量的統(tǒng)計存在顯著差異，特別是對中國這樣的碳排放大國，2010年基于不同折算方法計算的碳排放差異超過1.4億噸，相當于日本碳排放總額的兩倍以上(Guan等，2012)[23]。因此碳排放量的準確性一直是學術(shù)界爭論的焦點。根據(jù)國際標準(Shan等,2018)[24]，各地區(qū)的碳排放總額的測算如(4)式所示。

CAi,j=ADi,j×EFi

(4)

其中，CAi,j表示化石燃料i在地區(qū)j的碳排放總額，ADi,j為其表觀能耗量，EFi為化石燃料i的碳排放因子。在本文的具體測算中，相關(guān)指標采用CEADs數(shù)據(jù)庫2018年發(fā)布的中國各省份碳排放權(quán)威統(tǒng)計指標，化石來源主要是煤、原油、天然氣。

在此基礎(chǔ)上，進一步核算了碳排放量的變動指數(shù)，如式(5)所示。

(5)

其中，CIt,i,j表示t時刻化石燃料i在地區(qū)j碳排放總額的變動率，CAt,i,j和CAt-1,i,j分別表示t時刻和(t-1)時刻化石燃料i在地區(qū)j的碳排放總額。

2. 碳源結(jié)構(gòu)指標體系

碳源結(jié)構(gòu)是對碳來源的一次能源(主要為煤、石油、天然氣)排放差異的結(jié)構(gòu)性統(tǒng)計指標。相較于同樣反映系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的Moore指數(shù)、Theil指數(shù)等指標而言，Gini系數(shù)更利于通過結(jié)構(gòu)分解凸顯樣本的個體差異。目前學術(shù)界針對碳源結(jié)構(gòu)影響經(jīng)濟發(fā)展作用的研究較少，從省級產(chǎn)業(yè)層面的碳源結(jié)構(gòu)視角的研究更顯不足。本文利用CEADs數(shù)據(jù)庫對中國各省級產(chǎn)業(yè)的碳排放源：煤、石油、天然氣的投入統(tǒng)計數(shù)據(jù)，借鑒Gini(1921)和Dagum(1997)對Gini系數(shù)的構(gòu)建和結(jié)構(gòu)分解設(shè)定碳源結(jié)構(gòu)指數(shù)CSi,j，如式(6)所示[25～26]。用以反映在省份j各個產(chǎn)業(yè)碳排放源自化石燃料i的差異情況。

(6)

(7)

(8)

(9)

碳源結(jié)構(gòu)指數(shù)CSi,j與Gw、Gnb、Gt的關(guān)系如式(10)所示。

CSi,j=Gw,i,j+Gnb,i,j+Gt,i,j

(10)

其中，pj表示省份j所占的數(shù)量分配比例，qj表示省份j碳排放所占比例，Djh表示省份j與省份h之間的相互影響系數(shù)。

三、數(shù)據(jù)來源與指標測算

上文分別構(gòu)建了反映“綠水青山”的碳排放指標體系和反映“金山銀山”的高質(zhì)量發(fā)展指標體系。本節(jié)基于對指標的理論構(gòu)建，測度了中國各省份的碳排放和經(jīng)濟發(fā)展的相關(guān)指標數(shù)據(jù)。同時整理了影響高質(zhì)量發(fā)展的其他控制變量。在對數(shù)據(jù)來源和清洗方法進行闡述的基礎(chǔ)上，本節(jié)對整理后的面板數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計性描述和平穩(wěn)性檢驗。

(一)數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)源自CEADs數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。因國內(nèi)數(shù)據(jù)在2000年前后統(tǒng)計口徑存在較大調(diào)整，本文以2000年為基準，同時剔除了存在數(shù)據(jù)缺失的西藏及港澳臺地區(qū)。最終整理了2001—2015年中國30個省份15年的有效面板數(shù)據(jù)。

針對碳排放指標體系數(shù)據(jù)源的基本說明如下：對中國各省份各產(chǎn)業(yè)級能源消耗和碳排放的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源自CEADs數(shù)據(jù)庫于2018年公布的碳排放清單。該數(shù)據(jù)庫是目前所能獲取的合算能源利用水平的最新和最權(quán)威數(shù)據(jù)庫。除上文對指標設(shè)計的闡述外，需要進一步說明的是：第一，后文實證研究中采用的碳排放量是基于單位產(chǎn)值碳排放量合算的，這里未采用人均碳排放量主要基于兩方面的考慮：一是碳排放存在于生產(chǎn)運輸消費等不同環(huán)節(jié)，CEADs的統(tǒng)計數(shù)據(jù)經(jīng)過對各環(huán)節(jié)、不同種類碳排放統(tǒng)計的單位標準化，并不完全與人口或產(chǎn)值對接；二是在后文回歸中，解釋變量引入了勞動力數(shù)量作為規(guī)?？刂谱兞浚粢肴司寂欧潘娇赡軙鹋c勞動力總量的內(nèi)生性問題。第二，本文對碳排放量的統(tǒng)計基于原油、原煤、天然氣以及生產(chǎn)過程中的CO2碳排放情況，不含對消費等其他環(huán)節(jié)產(chǎn)生的碳排放統(tǒng)計。第三，針對碳源結(jié)構(gòu)指數(shù)的測度包含省級層面的44種細分工業(yè)產(chǎn)業(yè)以及原油、原煤等30種碳排放源，碳排放的Gini系數(shù)結(jié)構(gòu)分解以44種工業(yè)產(chǎn)業(yè)為組別。

針對高質(zhì)量發(fā)展指標體系數(shù)據(jù)源的基本說明如下：高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)指標數(shù)據(jù)主要源自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》，全部價格數(shù)據(jù)均經(jīng)過以2000年為基期的價格指數(shù)修正。需要進一步說明的是：第一，針對產(chǎn)業(yè)劃分問題?！吨袊I(yè)統(tǒng)計年鑒》針對產(chǎn)業(yè)細分在不同年份存在差異，2000年細分產(chǎn)業(yè)為25個，2015年增加到42個。本文以2000年為標準，合并得到各省25個工業(yè)產(chǎn)業(yè)的面板數(shù)據(jù)。第二，針對數(shù)據(jù)缺失問題。當前后相鄰年份數(shù)據(jù)均存在時，以前后年份原始數(shù)據(jù)的平均數(shù)為替代。當存在連續(xù)兩年及以上的數(shù)據(jù)缺失問題時，本文利用灰色系統(tǒng)理論下的多數(shù)據(jù)預測模型(VERHULST)，根據(jù)平均誤差及時間響應函數(shù)調(diào)整最優(yōu)原始數(shù)據(jù)列，預測得到缺失數(shù)據(jù)。第三，針對綠色全要素生產(chǎn)率。設(shè)定投入指標為勞動力人數(shù)、固定資產(chǎn)總額和以萬噸標準煤標準化后的能源投入量；產(chǎn)出指標為社會生產(chǎn)總額和以二氧化碳排放量標準化后的碳排放總額。模型設(shè)定為產(chǎn)出導向型、規(guī)模報酬可變。

(二)指標測算與統(tǒng)計性描述

在前文指標設(shè)計與數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上，本文計算并整理了2001—2015年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，各指標設(shè)定及處理情況如表1所示。

表1 回歸變量的測度說明

注：測度過程中所涉及到的產(chǎn)出、收益等相關(guān)指標，均經(jīng)以2000年為基期的價格指數(shù)平減；價格統(tǒng)計均經(jīng)各年份匯率換算，以人民幣元為單位；個別年份的勞動力抽樣統(tǒng)計結(jié)果均按抽樣比相應放大?；贑EADs數(shù)據(jù)庫計算的工業(yè)產(chǎn)業(yè)分類為44種，基于中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒的工業(yè)產(chǎn)業(yè)分類為25種。

為保證后文實證結(jié)果中各指標系數(shù)的數(shù)量級基本一致，本文對相應指標進行了數(shù)量級調(diào)整。各指標的統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

表2 2001—2015年中國各省份相關(guān)指標統(tǒng)計性描述

表2(續(xù))

數(shù)據(jù)來源：作者根據(jù)上述指標測度方法計算統(tǒng)計得到。保留四位小數(shù)。

表2中，除碳源結(jié)構(gòu)差異指數(shù)(CS)以及對其進行Dagum分解得到的組內(nèi)差異Gw、組間差異Gnb和超變密度Gt是負向性指標外，其他變量均為正向指標。即Df、Db、Dg指數(shù)越大，分別表示各省經(jīng)濟的“充分”“平衡”和“綠色”發(fā)展程度越好。CA、CI指數(shù)越高，表明碳排放量和碳排放增速越大。CS、Gw、Gnb和Gt越大，則表明碳源結(jié)構(gòu)越不平衡，各省組內(nèi)、組間和超變密度的差異性越大。L、RD和FDI指數(shù)越大，則表明該省勞動力投入、技術(shù)投入和外商直接投資水平越高。

(三)面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗

為避免面板數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性而可能帶來的“偽回歸”問題，本文對2001—2015年中國30個省份相關(guān)指標的面板數(shù)據(jù)進行了平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果如表3所示。

表3 2001—2015年中國30個省份相關(guān)指標的單位根檢驗

數(shù)據(jù)來源：作者根據(jù)STATA軟件計算得出。***表示回歸結(jié)果在1%置信水平下通過顯著性檢驗，包括去除趨勢項、滯后項等處理。括號表示對該變量進行差分后得到的檢驗結(jié)果。匯報結(jié)果保留四位小數(shù)。

由表3可知，對回歸數(shù)據(jù)的LLC、HT以及IPS的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果均表明，在經(jīng)過剔除趨勢性、設(shè)定滯后項等方法處理后，所有變量均通過1%顯著水平下的相關(guān)檢驗，面板數(shù)據(jù)具有良好的平穩(wěn)性。

四、實證研究與穩(wěn)健性檢驗

在前述研究的基礎(chǔ)上，本節(jié)分三個部分對中國各省碳排放對高質(zhì)量發(fā)展具體作用進行實證分析。第一部分從整體層面，就碳排放量和碳源結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟充分、平衡和綠色發(fā)展間相互作用情況進行初步檢驗和分析；第二部分借助面板數(shù)據(jù)的動態(tài)回歸模型，進一步拆分碳排放量、碳排放增速、碳源結(jié)構(gòu)的組間差異、組內(nèi)差異和超變密度對高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)影響；第三部分利用Python工具對計量模型進行交叉驗證和穩(wěn)健性檢驗，深入挖掘“綠水青山就是金山銀山”在碳排放與碳源結(jié)構(gòu)層面的經(jīng)驗證據(jù)。

(一)碳排放對高質(zhì)量發(fā)展作用的初步檢驗

為首先直觀判斷碳排放量和碳源結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟平衡、充分和綠色發(fā)展的作用，考慮到普通參數(shù)估計需要對解釋變量和被解釋變量之間的函數(shù)關(guān)系進行先決假設(shè)，本文采用非參數(shù)估計的核密度估計方法，分別就碳排放量指數(shù)(CA)、碳源結(jié)構(gòu)差異指數(shù)(CS)對經(jīng)濟充分(Df)、平衡(Db)和綠色(Dg)發(fā)展指數(shù)進行高斯核回歸。設(shè)定回歸方程如式(11)所示。

(11)

其中，g(CAit;CSit)表示分別引入碳排放量指數(shù)(CA)與碳源結(jié)構(gòu)差異(CS)為解釋變量，αi為虛擬變量，表示各回歸樣本的個體差異。εit為誤差項，i為省份，t為年份。假定回歸帶寬為最優(yōu)帶寬，設(shè)定核密度函數(shù)服從高斯核。

根據(jù)式(11)繪制2001—2015年中國30個省份碳排放量(CA)、碳源結(jié)構(gòu)差異(CS)對充分發(fā)展(Df)、平衡發(fā)展(Db)和綠色發(fā)展(Dg)指數(shù)的非參數(shù)高斯核回歸圖，如圖1、圖2、圖3所示。各圖中，縱軸為被解釋變量，橫軸為解釋變量。

圖1 碳排放量CA和碳源結(jié)構(gòu)差異CS對經(jīng)濟充分發(fā)展指數(shù)Df的高斯核回歸圖

圖2 碳排放量CA和碳源結(jié)構(gòu)差異CS對經(jīng)濟平衡發(fā)展指數(shù)Db的高斯核回歸圖

圖3 碳排放量CA和碳源結(jié)構(gòu)差異CS對經(jīng)濟綠色發(fā)展指數(shù)Dg的高斯核回歸圖

三個圖反映了碳排放量與碳源結(jié)構(gòu)對中國各省份經(jīng)濟“充分”“平衡”和“綠色”發(fā)展的影響情況。初步證實了“綠水青山”成為“金山銀山”的作用演化形態(tài)。根據(jù)圖1經(jīng)濟充分發(fā)展的情況來看，碳排放量對經(jīng)濟充分發(fā)展的作用有明顯波動，在經(jīng)濟發(fā)展未達到一個較高水平之前，該作用呈上升趨勢，而碳源結(jié)構(gòu)差異指數(shù)對經(jīng)濟充分發(fā)展作用呈現(xiàn)波動下滑趨勢。且在經(jīng)濟水平達到一定程度之后，碳排放量和碳源結(jié)構(gòu)的作用都有一個較為明顯的波動。根據(jù)圖2經(jīng)濟平衡發(fā)展的情況來看，碳排放量的促進或抑制作用并不十分顯著，而碳源結(jié)構(gòu)差異指數(shù)卻表現(xiàn)為強勁地促進作用態(tài)勢。也就是說，碳源結(jié)構(gòu)差異越大，越有助于促進經(jīng)濟的平衡發(fā)展。根據(jù)圖3經(jīng)濟綠色發(fā)展的情況來看，碳排放量對經(jīng)濟綠色發(fā)展呈顯著負向作用，且碳源結(jié)構(gòu)差異也表現(xiàn)出對綠色發(fā)展指數(shù)的負向作用態(tài)勢，增加碳排放或是銳化碳源結(jié)構(gòu)差異，不利于經(jīng)濟的綠色可持續(xù)增長。

根據(jù)上述非參數(shù)回歸結(jié)果，可初步得出“綠水青山就是金山銀山”即將或正在發(fā)揮重要影響。具體來看：長期以來，中國粗放式經(jīng)濟發(fā)展建立在大量能源消耗和碳排放基礎(chǔ)之上，由圖1能夠看出碳排放對經(jīng)濟充分發(fā)展的正向作用趨勢，雖然這一作用波動性較大且不甚明顯，但這很可能是由于地區(qū)差異導致的。同時表明碳排放量的作用力不夠強勁，隨著碳排放的提高日趨疲軟，并最終在較大的碳排放水平下表現(xiàn)明顯的抑制作用。圖3碳排放量對經(jīng)濟綠色發(fā)展作用的下降趨勢表現(xiàn)得尤為明顯，也充分證實碳排放是不利于經(jīng)濟的綠色可持續(xù)發(fā)展的。而針對碳源結(jié)構(gòu)的差異指數(shù)，其主要對經(jīng)濟的平衡發(fā)展有重要促進作用，即省內(nèi)各產(chǎn)業(yè)的碳源結(jié)構(gòu)差異越大，越有助于經(jīng)濟的平衡發(fā)展。這可能是因不同產(chǎn)業(yè)屬性的差異所致，例如采礦業(yè)、石油煉焦等產(chǎn)業(yè)將涉及更多碳排放環(huán)節(jié)，高技術(shù)企業(yè)更具備技術(shù)革新的優(yōu)勢，因此碳源結(jié)構(gòu)差異的銳化在某種程度上反映了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，有利于將資源集中到優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)上，從而實現(xiàn)最優(yōu)化生產(chǎn)。但這種產(chǎn)業(yè)間碳排放的不平衡并不利于經(jīng)濟的綠色發(fā)展，正如圖3所示，在碳源結(jié)構(gòu)平衡程度較低的條件下，適當銳化碳源結(jié)構(gòu)會促進綠色發(fā)展，但如果進一步擴大碳源結(jié)構(gòu)差異，會導致資源型產(chǎn)業(yè)難以具備轉(zhuǎn)型升級動力，且由于資源的不可再生性，即便集中于優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，也只不過是延緩了被消耗的時間，并不利于經(jīng)濟的綠色發(fā)展。因此就目前發(fā)展階段來看，“綠水青山就是金山銀山”的戰(zhàn)略理念實際上歷經(jīng)了三個不同層面的演進，而為了最終實現(xiàn)經(jīng)濟向綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型，降低碳排放，優(yōu)化碳源結(jié)構(gòu)無疑是落實經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措。

(二)碳排放對高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)回歸結(jié)果

眾多研究已然證明經(jīng)濟發(fā)展具有慣性特征，因此，在前文研究的基礎(chǔ)上，為探究碳排放對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用情況，本文分別從碳排放量和碳源結(jié)構(gòu)兩個視角，以碳排放量、碳排放增速、碳源結(jié)構(gòu)及其組間、組內(nèi)和超變密度指數(shù)為核心解釋變量，探究其對經(jīng)濟充分、平衡和綠色發(fā)展的影響。以經(jīng)濟發(fā)展上一期指標作為工具變量，設(shè)定動態(tài)面板估計方程，如式(12)所示。

(12)

其中，a0為常數(shù)項，βt表示與樣本個體差異無關(guān)的時間效應，μi表示不可觀測的個體效應，eit表示隨機效應；γ為解釋變量估計系數(shù)，X表示關(guān)鍵解釋變量，Z為控制變量。Gini與Gw、Gnb、Gt之間存在共線性，不能同時引入方程，在式中以分號隔開。針對(12)式中的動態(tài)面板的回歸，一般采用廣義矩估計GMM進行計量檢驗。具體來說，有系統(tǒng)GMM和差分GMM兩種方法，現(xiàn)有研究并無對二者選擇的直接判定。由于D-GMM對解釋變量有嚴格外生的具體要求，S-GMM需要假定擾動項不存在自相關(guān)以及工具變量與個體效應不相關(guān)。考慮到S-GMM可以提高估計效率，且更利于解決弱工具變量的影響，本文主要匯報S-GMM的回歸結(jié)果，并以D-GMM的估計結(jié)果作為穩(wěn)健性參考。

結(jié)合前文研究，利用中國30個省份2001—2015年面板數(shù)據(jù)對式(12)進行S-GMM估計，匯報結(jié)果如表4、表5、表6所示。各表同時匯報了對經(jīng)濟充分、平衡和綠色發(fā)展指數(shù)的D-GMM回歸結(jié)果，作為檢驗回歸穩(wěn)健性的參考。

表4 碳排放對經(jīng)濟充分發(fā)展指數(shù)的GMM回歸結(jié)果

注：***表示回歸結(jié)果在1%置信水平下通過顯著性檢驗。Dep表示被解釋變量，Indep表示解釋變量。OBS為有效樣本量。NI表示全部使用的工具變量(矩條件)個數(shù)；L(a/b).Dep表示工具變量中包含被解釋變量的a至b階滯后。AR(1)、AR(2)檢驗的零假設(shè)為殘差不存在一階、二階自相關(guān)；Sargan與Hansen檢驗的零假設(shè)為工具變量與殘差無相關(guān)性，即模型不存在過度識別；Wald檢驗的零假設(shè)為回歸方程解釋變量系數(shù)聯(lián)合顯著。D-GMM不進行AR檢驗，以“—”表示。

由表4可知，經(jīng)濟的充分發(fā)展有經(jīng)濟慣性特征，作為工具變量的滯后一期對當期指數(shù)的作用均顯著為正，表明經(jīng)濟發(fā)展的歷史情況對本期經(jīng)濟充分增長有重要影響。保證一個較好的經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢更有利于促進經(jīng)濟的充分發(fā)展。

從碳排放量的相關(guān)指標來看，碳排放量對經(jīng)濟充分發(fā)展的作用顯著為正，而碳排放增速對經(jīng)濟充分發(fā)展的作用顯著為負。這一方面表明中國確實走過一條以資源環(huán)境換經(jīng)濟的粗放式發(fā)展道路，另一方面則反映出在目前階段，碳排放對經(jīng)濟充分發(fā)展的促進作用已然表現(xiàn)下行趨勢，進一步增加碳排放不僅不能促進經(jīng)濟增長，還會因為資源浪費和環(huán)境成本過高抑制經(jīng)濟的充分發(fā)展。進一步對比回歸①③④⑤⑥可知，碳源結(jié)構(gòu)和其他控制變量的引入并未影響該結(jié)果的穩(wěn)定性。從碳源結(jié)構(gòu)的相關(guān)指標來看，碳源結(jié)構(gòu)差異對經(jīng)濟充分發(fā)展的作用顯著為負，且對比回歸②③④⑤⑥可知，碳排放不平衡程度的抑制作用主要通過組內(nèi)差異Gw的顯著負向作用表現(xiàn)出來。一方面，較平衡的碳源結(jié)構(gòu)有利于經(jīng)濟的充分增長，這是因為較平衡的碳源結(jié)構(gòu)在經(jīng)濟發(fā)展初期反映了資源的充足性；另一方面，組內(nèi)差異越小，表明在特定地區(qū)的資源約束下，地區(qū)對產(chǎn)業(yè)發(fā)展沒有資源干預和政策約束，產(chǎn)業(yè)可以較為充分、自由和均衡地獲取資源稟賦，從而促進經(jīng)濟在數(shù)量層面的迅猛增長。而這與中國長期以來高能耗、高污染、以環(huán)境換經(jīng)濟的發(fā)展模式具有高度一致性。此外，調(diào)整碳排放量和碳源結(jié)構(gòu)的相關(guān)指標也沒有從根本上改變L、RD和FDI的作用情況。勞動力對經(jīng)濟充分發(fā)展的作用顯著為正，這反映了中國傳統(tǒng)經(jīng)濟增長主要依賴低成本勞動力創(chuàng)造的人口紅利；研發(fā)投入對經(jīng)濟充分發(fā)展作用為負，這是由于在經(jīng)濟發(fā)展初期，研發(fā)投入帶來的經(jīng)濟效益難以被低端發(fā)展模式所吸收，反而更多表現(xiàn)為一種經(jīng)濟成本；外商直接投資對經(jīng)濟充分增長作用顯著為正也進一步證實了這一點，中國經(jīng)濟發(fā)展確實在很大程度上得益于外商投資帶來的技術(shù)外溢。由此可見，表4所反映的經(jīng)濟現(xiàn)象正是“綠水青山就是金山銀山”在經(jīng)濟初級階段所表現(xiàn)的作用特征。

表5 碳排放對經(jīng)濟平衡發(fā)展指數(shù)的GMM回歸結(jié)果

表5(續(xù))

注：**、***分別表示回歸結(jié)果在5%、1%置信水平下通過顯著性檢驗。Dep表示被解釋變量，Indep表示解釋變量。OBS為有效樣本量。NI表示全部使用的工具變量(矩條件)個數(shù)；L(a/b).Dep表示工具變量中包含被解釋變量的a至b階滯后。AR(1)、AR(2)檢驗的零假設(shè)為殘差不存在一階、二階自相關(guān)；Sargan與Hansen檢驗的零假設(shè)為工具變量與殘差無相關(guān)性，即模型不存在過度識別；Wald檢驗的零假設(shè)為回歸方程解釋變量系數(shù)聯(lián)合顯著。D-GMM不進行AR檢驗，以“—”表示。

表5反映的是碳排放量、碳源結(jié)構(gòu)和其他解釋變量對經(jīng)濟平衡發(fā)展的作用情況。與充分發(fā)展的經(jīng)濟慣性相同，經(jīng)濟的平衡發(fā)展也表現(xiàn)一定的慣性特征，經(jīng)濟發(fā)展越平衡的地區(qū)，越有助于進一步落實和推行平衡發(fā)展。

從碳排放量的相關(guān)指標來看，碳排放量對經(jīng)濟平衡發(fā)展的作用不顯著，但碳排放量增速對經(jīng)濟平衡有顯著的正向促進作用。也就是說，促進經(jīng)濟的平衡發(fā)展并不源自碳排放總量的作用，而更依賴碳排放量的變動情況。這是由于協(xié)調(diào)各省份產(chǎn)業(yè)間經(jīng)濟的平衡發(fā)展，在以能源投入為重要基礎(chǔ)的粗放型發(fā)展階段，往往是以調(diào)整資源配置的方式實現(xiàn)的。而在這個過程中，提高碳排放增速有助于促進經(jīng)濟平衡。這表明，就中國現(xiàn)實情況而言，促進各省經(jīng)濟的平衡發(fā)展同樣需要以碳排放為代價，但所幸的是，相較于經(jīng)濟的充分發(fā)展，這一代價已經(jīng)有明顯下降，可通過短期資源調(diào)控，借助碳排放量變動率實現(xiàn)對經(jīng)濟平衡發(fā)展的有效調(diào)整。從碳源結(jié)構(gòu)的相關(guān)指標來看，碳源結(jié)構(gòu)差異對平衡發(fā)展的作用顯著為正，且與表4不同的是，碳源結(jié)構(gòu)差異對平衡發(fā)展的促進作用是通過各省產(chǎn)業(yè)碳源結(jié)構(gòu)的組間差Gnb和超變密度Gt實現(xiàn)的，二者對平衡發(fā)展表現(xiàn)了顯著而強勁的正向作用趨勢，組內(nèi)差異Gw的作用不再顯著且影響為負。這表明要實現(xiàn)經(jīng)濟平衡發(fā)展，必須重視產(chǎn)業(yè)與產(chǎn)業(yè)的異質(zhì)性以及產(chǎn)業(yè)自身變異的影響，并銳化由此引致的碳源結(jié)構(gòu)差異。因此，由表5的回歸結(jié)果可知，對于促進經(jīng)濟的平衡發(fā)展而言，最重要的是把握碳排放的調(diào)整時機，借助碳排放量和結(jié)構(gòu)變動的契機，實現(xiàn)經(jīng)濟由數(shù)量向質(zhì)量層面的轉(zhuǎn)型發(fā)展。此外，勞動力與外商直接投資依然有利于促進經(jīng)濟平衡，這可能是因為勞動力是借力碳排放調(diào)整推進經(jīng)濟平衡發(fā)展過程中的重要中介要素，沒有勞動力一切產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級都難以為繼，而FDI則更具靈活性，其自身具備的技術(shù)和經(jīng)驗使之不必過度關(guān)注產(chǎn)業(yè)當前發(fā)展狀況，且更易于在弱勢產(chǎn)業(yè)方面發(fā)揮其外溢效應，促進經(jīng)濟平衡。與表4相比，研發(fā)投入的作用雖然依然表現(xiàn)為負但已經(jīng)不再顯著，表明研發(fā)創(chuàng)新的經(jīng)濟效益開始超過投入成本，并終將表現(xiàn)對經(jīng)濟發(fā)展的強勁推力。由此可見，表5所反映的經(jīng)濟現(xiàn)象正是“綠水青山就是金山銀山”在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型階段所表現(xiàn)的作用特征。

表6 碳排放對經(jīng)濟綠色發(fā)展指數(shù)的GMM回歸結(jié)果

注：**、***分別表示回歸結(jié)果在5%、1%置信水平下通過顯著性檢驗。Dep表示被解釋變量，Indep表示解釋變量。OBS為有效樣本量。NI表示全部使用的工具變量(矩條件)個數(shù)；L(a/b).Dep表示工具變量中包含被解釋變量的a至b階滯后。AR(1)、AR(2)檢驗的零假設(shè)為殘差不存在一階、二階自相關(guān)；Sargan與Hansen檢驗的零假設(shè)為工具變量與殘差無相關(guān)性，即模型不存在過度識別；Wald檢驗的零假設(shè)為回歸方程解釋變量系數(shù)聯(lián)合顯著。D-GMM不進行AR檢驗，以“—”表示。

表6反映的是碳排放量、碳源結(jié)構(gòu)和其他解釋變量對經(jīng)濟綠色發(fā)展的作用情況。相較于經(jīng)濟的充分和平衡發(fā)展，綠色發(fā)展更能反映經(jīng)濟的高質(zhì)量水平。與表4、表5所不同的是，經(jīng)濟綠色發(fā)展的慣性特征表現(xiàn)為負向作用，即上一期較高的綠色全要素生產(chǎn)率不利于本期生產(chǎn)效率的再提高。這是由該指標的性質(zhì)所決定的。綠色全要素生產(chǎn)率是一個相對性指標，是以上一年為基期，反映該年份經(jīng)濟效率的優(yōu)化程度。而上一年較高的效率優(yōu)化會增加本年度效率優(yōu)化的難度，因此，會表現(xiàn)對本期指數(shù)的負向作用。而克服這一不利慣性的方法，根本上要通過技術(shù)創(chuàng)新和要素升級等方式實現(xiàn)。

從碳排放量的相關(guān)指標來看，碳排放量和碳排放增速對經(jīng)濟綠色發(fā)展的作用均顯著為負。這不僅反映了隨著經(jīng)濟發(fā)展步入高質(zhì)量階段，碳排放引致的環(huán)境成本和資源消耗不利于經(jīng)濟的高效、綠色和可持續(xù)發(fā)展，還表明了促進經(jīng)濟發(fā)展向綠色可持續(xù)模式的轉(zhuǎn)型不需要依賴碳排放量的作用。同時降低碳排放量和排放增速，或者說以最快的速度降低碳排放，是推動經(jīng)濟綠色發(fā)展的必由之路。從碳源結(jié)構(gòu)的相關(guān)指標來看，無論是碳源結(jié)構(gòu)差異CS指數(shù)還是由此分解得到的組內(nèi)差異Gw、組間差異Gnb和超變密度Gt，對經(jīng)濟的綠色發(fā)展作用均顯著為負。也就是說，與表5的回歸結(jié)果不同，全面降低碳源結(jié)構(gòu)的不平衡程度，降低各省份之間、各省份產(chǎn)業(yè)之間以及產(chǎn)業(yè)自身自檢的碳排放差異，對于經(jīng)濟的綠色發(fā)展均有顯著的促進作用。這可能反映了當經(jīng)濟發(fā)展實現(xiàn)向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)型時，經(jīng)濟的綠色發(fā)展逐步脫離對資源稟賦的依賴，不同產(chǎn)業(yè)對資源的需求均有顯著下降，隨著清潔能源的不斷研發(fā)和應用，碳排放所能反映的生產(chǎn)信息日益降低，各產(chǎn)業(yè)不斷擺脫對碳排放的依賴，表現(xiàn)為趨同效果。與之具有邏輯一致性的是，勞動力和外商直接投資對經(jīng)濟綠色發(fā)展的作用顯著為負，而研發(fā)投入的作用顯著為正。這一方面反映了經(jīng)濟綠色發(fā)展對勞動力數(shù)量和外商直接投資的依賴下降，隨著社會發(fā)展和技術(shù)進步，中國人口紅利式微，外商直接投資的溢出效應減弱，甚至開始表現(xiàn)為經(jīng)濟負債；而對沖這一負向作用的關(guān)鍵要素是研發(fā)投入。由此可見，科研創(chuàng)新是真正推動經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的核心動力。而表6恰好反映了“綠水青山就是金山銀山”在經(jīng)濟真正步入高質(zhì)量階段所表現(xiàn)的作用特征。

(三)基于隨機森林算法的交叉驗證

為進一步精確驗證前述研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文利用Python工具，采用隨機森林的決策樹組合回歸算法，以30個省份2001—2014年的數(shù)據(jù)為訓練集，以2015年數(shù)據(jù)為驗證集，就碳排放量、碳源結(jié)構(gòu)等變量對經(jīng)濟充分、平衡和綠色發(fā)展相關(guān)指數(shù)的信息熵貢獻水平，交叉驗證回歸是否存在過擬合問題，進而判斷前文實證研究結(jié)論是否具有良好的延展性。

表7匯報了各解釋變量在不同回歸中的信息熵貢獻度，用以分析各解釋變量對被解釋變量的影響程度；同時匯報了各回歸方程的不同泛化誤差水平，用以反映對2015年結(jié)果預測值與實際水平的差距大小。

表7 信息熵貢獻度與泛化誤差

表7(續(xù))

注：各回歸列中解釋變量的信息熵總和為1，保留四位小數(shù)。本表匯報了三種泛化誤差，MSE表示均方誤差；ASE表示平均絕對誤差；MeSE表示中位絕對誤差。

基于隨機森林算法的交叉驗證結(jié)果從根本上驗證了上文回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。由表7可知，相較于對充分增長和平衡發(fā)展的影響，碳排放量和碳源結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟綠色發(fā)展作用的重要性明顯降低。與此同時，研發(fā)投入的重要性比重顯著提升，而伴隨的是勞動力和外商直接投資作用的相對下降。此外，結(jié)合前文對表2的統(tǒng)計性描述，表7中訓練集與驗證集誤差大小均控制在10%以內(nèi)的水平，絕大多數(shù)低于1%。回歸方程的擬合和解釋程度較好。從而進一步佐證了上文的研究結(jié)論。

五、研究結(jié)論與政策建議

隨著中國經(jīng)濟開始步入到“充分”“平衡”和“綠色”的高質(zhì)量發(fā)展階段，社會對基于數(shù)量層面物質(zhì)財富的追求也隨即轉(zhuǎn)移到質(zhì)量層面的生態(tài)財富上來。經(jīng)濟建設(shè)初期，“綠水青山”被視為重要生產(chǎn)要素換取“金山銀山”，以環(huán)境為代價獲取了短期的經(jīng)濟高速增長。隨著社會文明的不斷進步，一方面，以環(huán)境換經(jīng)濟的不可持續(xù)性問題日漸凸顯；另一方面，人民對“綠水青山”優(yōu)質(zhì)生態(tài)環(huán)境的需求也不斷提高。在長期以“綠水青山”換取“金山銀山”生產(chǎn)模式的慣性作用下，如何讓“綠水青山”真正成為“金山銀山”，實現(xiàn)充分、平衡、綠色的高質(zhì)量發(fā)展，成為中國步入“新時代”亟待破解的戰(zhàn)略要務之一。

本文基于CEADs數(shù)據(jù)庫、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》，構(gòu)建了2001—2015年中國30個省份的碳排放與高質(zhì)量發(fā)展等指標的面板數(shù)據(jù)，從經(jīng)驗層面探究了碳排放對高質(zhì)量發(fā)展在不同層面的具體影響。研究結(jié)果指出，就中國的發(fā)展階段而言，“綠水青山就是金山銀山”表現(xiàn)出三個不同的演化趨勢，碳排放量有助于經(jīng)濟的充分發(fā)展，對經(jīng)濟平衡發(fā)展的作用不顯著，而對經(jīng)濟的綠色發(fā)展表現(xiàn)顯著的負向作用；碳排放增速和較大的碳源結(jié)構(gòu)差異不利于經(jīng)濟的充分發(fā)展和綠色發(fā)展，但卻有助于推進經(jīng)濟平衡；而各省產(chǎn)業(yè)碳排放的組內(nèi)差異、組間差異和超變密度，則由對充分增長的不顯著作用轉(zhuǎn)變?yōu)閷?jīng)濟充分發(fā)展的正向促進作用和對經(jīng)濟綠色發(fā)展的負向抑制作用。為深入貫徹“綠水青山就是金山銀山”的戰(zhàn)略理念，推進高質(zhì)量發(fā)展，必須協(xié)調(diào)好上述不同視角下的工作安排，通過調(diào)整碳源結(jié)構(gòu)有步驟地降低碳排放，實現(xiàn)向綠色發(fā)展的平穩(wěn)過渡，才能將“綠水青山”真正轉(zhuǎn)變?yōu)椤敖鹕姐y山”。

鑒于此，在當今中國經(jīng)濟由高速增長向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折期，要真正落實將“綠水青山”轉(zhuǎn)化為“金山銀山”的生態(tài)文明建設(shè)，應著力推行至少如下三方面的政策措施。其一，注重因地制宜落實節(jié)能減排。目前，中國各區(qū)域間經(jīng)濟差異顯著，人民對高質(zhì)量發(fā)展的認知并未統(tǒng)一在同一維度上。經(jīng)濟水平較高的地區(qū)更關(guān)注綠色、環(huán)保、可持續(xù)，而對于經(jīng)濟水平較低的地區(qū)，全面促進經(jīng)濟增長可能仍是第一要務。因此，雖然降低碳排放是必然結(jié)果和必經(jīng)之路，但在實際推行時，必須充分認知人民群眾對高質(zhì)量發(fā)展的需求和目標，順應人民需求升級的客觀規(guī)律，有針對性、有步驟地引導和推行節(jié)能減排。其二，加快能源革命調(diào)整碳源結(jié)構(gòu)。上文指出，調(diào)整碳源結(jié)構(gòu)對于促進經(jīng)濟由數(shù)量向質(zhì)量層面的轉(zhuǎn)型升級有重要意義，因此，必須重視碳源結(jié)構(gòu)對推動高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動作用。而實現(xiàn)對碳源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，關(guān)鍵在于不斷探尋清潔能源、實現(xiàn)能源更替，從而在根本上緩解能源約束。這就需要注重對能源方面的研發(fā)投入、人才培養(yǎng)和政策支持。特別是重視能源轉(zhuǎn)換過程中的技術(shù)銜接和匹配，通過調(diào)整碳源結(jié)構(gòu)促進經(jīng)濟的高質(zhì)量轉(zhuǎn)型。其三，強化科教創(chuàng)新推進技術(shù)升級。無論是降低碳排放還是調(diào)整碳源結(jié)構(gòu)，歸根結(jié)底源自技術(shù)進步和人才升級的動力。且上文研究結(jié)果已然證實了科研創(chuàng)新是對經(jīng)濟綠色可持續(xù)發(fā)展的直接驅(qū)動力。因此，必須強化科研和教育對能源利用和環(huán)境治理的關(guān)注和普及，提升勞動力素質(zhì)，優(yōu)化技術(shù)手段，促進人力資本與技術(shù)手段的匹配與融合，為向經(jīng)濟的高質(zhì)量轉(zhuǎn)型儲備動力。

“綠水青山就是金山銀山”的戰(zhàn)略理念，是高質(zhì)量發(fā)展在生態(tài)文明建設(shè)方面的重要體現(xiàn)，是社會對“綠水青山”真正價值的“本真復興”。碳排放的實質(zhì)涵義以及對經(jīng)濟發(fā)展的作用正在或即將發(fā)生根本性變化，這必將引致學術(shù)界對環(huán)境資源要素生產(chǎn)效益研究的一次革命。本文希望可以為碳排放等環(huán)境要素對經(jīng)濟發(fā)展作用變革的相關(guān)研究提供一定的思路引導和經(jīng)驗基礎(chǔ)。