第二节
国内外相关研究综述
一、气候变化和低碳经济的理论研究
目前，对低碳经济的概念的认识在理论界并未形成统一。一部分学者将低碳经济看作是一种经济模式或者经济形态，比如庄贵阳将低碳经济定义为：“发展水平和碳生产力（单位碳排放的经济产出）同时达到一定水平的经济形态，旨在实现控制温室气体排放的全球共同愿景。向低碳经济转型的过程就是低碳经济发展的过程”。[1]也有一部分学者则是将低碳经济的概念上升为规章制度。随着相关研究的深化，低碳经济概念不再是一个简单的、单一的概念，而是一个由一系列相关名词，如低碳能源、低碳技术、碳足迹、低碳生产生活方式、低碳社会等构成的体系。
低碳经济的核心是什么？庄贵阳（2005）认为，低碳经济的实质是能源效率和清洁能源结构问题，核心是能源技术创新和制度创新，目标是减缓气候变化和促进人类的可持续发展。他提出了中国发展低碳经济的六种可能途径：调整经济结构，提高能源效率，发展低碳技术，遏制奢侈浪费，加大碳汇和国际合作。在气候变化与低碳经济的研究上，有三个研究是影响最大的。
一是斯特恩的研究。受英国政府的委托，2006年10月，前世界银行首席经济学家尼古拉斯·斯特恩（Nicholas Stern）发表了一项影响深远的研究，这一研究旨在重新评估气候变化对英国的影响以便政府可及时采取相应政策，其成果不仅对于英国气候问题的政策研究意义重大，对世界其他国家和地区也具有普遍的借鉴价值，《斯特恩报告》（The Stern Review on the Economics of Climate Change）随即受到了世界各国的广泛关注。
二是联合国政府间气候变化专门委员会的研究。2007年2月IPCC发表的第四份《气候变化评估报告》以及2007年11月联合国开发计划署（UNDP）发布的《人类发展报告》都强烈敦促世界各国紧急行动起来，采取切实有效的措施减少温室气体的排放。2007年12月，联合国在巴厘岛召开的全球气候变化会议再一次呼吁发达国家和发展中国家共同携手以应对日益紧迫的全球气候变暖问题。[2]那些易于开采的油气资源将在一个世纪的时间内被消耗殆尽，但这并不是说届时地球就会停止变暖，因为这段时间内的气候变化也足以毁灭地球数次，而其漫长的延迟效应，又加大了破坏程度所具有的不确定性。
三是诺德豪斯的研究。美国经济学家威廉·诺德豪斯对《斯特恩报告》所倡议的立即行动的主旨表示了怀疑，他告诫人类对于气候变化的反应必须是适当的，要能够认清问题的实质，关键是要能计算出气候变化与可选政策的成本，将未来由于气候变化所造成的损害贴现到现在，为此，他开发了“动态综合气候和经济模型”（Dynamic Integrated Climate Economy Model，DICE）。诺德豪斯在1982年发表了题为“How Fast Shall We Graze The Global Commons”的文章，开始应用经济学研究气候变化，从此气候变化经济学就将焦点落在分析气候变化的影响和提供积极的针对面临的气候问题的政策分析。诺德豪斯的研究方法体现了一般均衡的经济学研究思路（又称为自上而下法，top-down approach），而除此之外也有经济学家运用了不同的思路来计算气候变化的成本和减少温室气体排放的成本，即部分均衡的思路（又被称为自下而上法，bottom-up approach），部分均衡是对一个部门或一些部门建立经济模型，强调特定能源产品或流程的技术因素，特别是投资对能源效率的提高作用（Barrett ＆ Kypreos，2004）。[3]
作为应对气候变化的低碳经济，它具有全球性的特点。现有的研究文献为国际环境合作及其动机提供了解释，这些文献大体可以分成以下几种：（1）以Hoel（1991）和Barrett（1994）及其追随者为代表的学者分析了有关博弈方参与合作的动机，而合作的指向即是温室气体的减排。（2）以Carraro和Siniscalco（1993）为代表的学者强调在由数目较少国家参与的合作更有现实可能性的基础上，探寻如何增强合作的稳定性并在此基础上扩大参与国的数目。（3）Barrett（2008）主张通过减少照射到地球上的太阳辐射来阻止全球变暖的步伐。与当前陷入困境又牵扯众多国家合作进行减排的思路相比，这种被罗伯特·巴雷特（Robert Barrett）称为“地球工程（geo-engineering）的经济学”的最大优势就是可以由少数几个甚至单个国家来进行，避免了搭便车行为的影响，但该技术的管辖权问题即由谁决定在何种条件下如何使用这项新技术仍然需要妥善解决。[4]
二、经济增长、城市化与碳排放
从经济增长与碳排放的关系来看，国外在研究温室气体排放与经济增长关系方面，大多采用环境库兹涅茨曲线（environmental Kuznets curve，EKC）的研究方法。得出的研究结论主要有：
（1）经济增长与二氧化碳排放量呈现出一种倒U形的关系。Grossman和Krueger利用42个国家的面板数据分析发现，环境与经济增长的长期关系呈倒U形，借用收入与经济增长倒U形关系的库兹涅茨曲线的名称，后来的学者将环境与经济增长的倒U形曲线关系称为环境库兹涅茨曲线。[5]Douglas和Thomas（1992）运用全球面板数据估算了人均收入和人均二氧化碳排放之间的关系，并预测了全球的二氧化碳排放量。Schmalensee（1998）和Galeotti（1999）的研究验证了二氧化碳排放量与人均收入呈倒U形曲线关系。Shafik（1994）和Martin Wagner（2008）的研究显示人均二氧化碳排放量与人均收入呈单调递增的关系；而Holtz-Eakin和Selden（1995），Panayotou和Sachs（1999）以及Galeotti（2006）的研究则支持人均二氧化碳排放量与人均收入之间的倒U形关系。
（2）经济增长与二氧化碳排放量表现出N形演化特征。Friedl等（2003）通过研究奥地利在1960—1999年的二氧化碳排放情况得出二氧化碳排放量与人均收入并非呈倒U形曲线关系，而是表现出N形演化特征。Grubb（2004）则认为，随着人均收入增长到一定阶段后，人均二氧化碳排放量已经在不同水平上趋于饱和。Moomaw和Unruh（1997），Getzner（2003），Martinez-Zarzoso（2004）发现人均二氧化碳排放与人均收入之间的N形关系。
（3）二氧化碳排放量与人均GDP不相关。Lantz和Feng（2006）研究发现二氧化碳排放量与人均GDP不相关。还没有一个研究发现随着生活水准的上升，一个主要的环境污染物二氧化碳有些改善迹象。随着平均收入上升到超过某一点，没有证据证明存在任何系统化的下降趋势，每百万美元总产出排放572吨二氧化碳的美国一般来说高于世界平均值。在不存在某种全球协议的情况下，主动行动的单一国家不管收入高低，都具有很小的动力来采取措施。这是因为二氧化碳在局部地区是无害的，但它作为整体集中在地球的大气中则有很大影响。因为外部性在全球水平上运行，没有理由期待任何单个国家来限制其二氧化碳排放。[6]
此外还有一些学者对二氧化碳排放量的拐点进行了研究，例如世界银行[7]和Shafik（1994）认为，碳排放量随着收入的增加而增加，但没有证据证明碳排放量会出现拐点；Martin Wanger（2008）研究得出人均二氧化碳与人均收入正向相关，而且不存在拐点；Holtz-Eakin和Selden（1995）、Panayotou和Sachs等（1999）虽然都认为二氧化碳排放与人均收入呈倒U形曲线关系，但他们得出的拐点处对应的人均收入却大相径庭。Webber和Allen针对二氧化碳与人均收入的经验研究表明，二氧化碳的环境库兹涅茨曲线拐点处的人均收入相对于其他污染物来说要高得多，也就是说拐点出现得更晚，这也说明了二氧化碳减排任务更加艰巨。[8]Zhang和Cheng针对中国1960—2007年的实证研究显示，GDP是能源消耗量的格兰杰原因，而能源消耗量又是碳排放量的格兰杰原因，但能源消耗和碳排放并不是经济增长的格兰杰原因，暗示中国的节能减排政策并不会阻碍经济增长。[9]
从各国经验研究来看，人均温室气体排放与人均GDP大致经历了这样的变化过程，即低收入阶段低温室气体排放，收入增加阶段排放也相应增加，收入达到一定阶段后温室气体排放趋于稳定甚至降低。在实证研究方面，国外学者选取的指标既包括能源方面，也包括环境污染和资源生态方面。需要指出的是：环境库兹涅茨的倒U形曲线只是揭示了发达国家经济增长与环境之间的一种基本转化规律。对于作为发展中国家的中国而言，二氧化碳排放与经济增长之间到底存在什么样的关系还亟待进一步研究。
从城市化与碳排放的关系来看，城市化是人类社会经济发展尤其是现代工业化的必然产物，也是社会进步、经济发展的必经阶段，一国城市化的进程必定伴随着本国经济的增长、人均收入的提高和环境的恶化。
随着相关研究广度的扩大和深度的增加，越来越多的学者开始意识到收入水平并不是引起碳排放增加的唯一决定因素，一些学者们开始研究城市化水平对碳排放的影响。现阶段有关城市碳排放的研究主要侧重于人类活动导致的自然原料消耗、城市土地利用及覆被的变化。除此之外，目前还有研究涉及以碳排放过程为基础的碳足迹测算的研究，例如对石油能源、建筑材料的耗费、食品的消耗等方面进行的相关分析；也有的学者对城市居住环境的碳排放进行了分析；还有的研究表明，家庭能源消费与经济水平、家庭所处的社会地位、家庭人口特征、电器拥有情况、建筑物特征及地理位置等诸多因素有关。
Marilyn Brown和Elise Logan（2008）研究了美国最大的100个城市的二氧化碳排放量，认为大城市是美国二氧化碳排放的主要来源，并指出城市规模越大，人均二氧化碳排放量就越低。Siqi Zheng等（2009）在Glaeser和Kahn的研究的基础上，利用微观数据计算出中国74个主要城市家庭碳排放量并对其进行了排序，他们发现，即使是中国标准家庭碳排放量最高城市的温室气体排放量也只占美国标准家庭碳排放量最低城市的1/5，并且指出，目前中国东北地区的区域经济发展政策有导致中国温室气体排放量增加的趋势。Almond等（2009）发现，在中国，采用集中供暖方式的地区（如北京）的碳排放量远远大于没有采用集中供暖方式的地区（如上海），这表明若政府采用更加清洁的能源来供暖，城市的碳排放量将会显著地下降。
Glaeser和Kahn（2010）研究发现，在保持人口和收入固定不变的情况下，人口在空间上的分布也是影响温室气体排放的关键因素之一。他们通过量化居住在美国主要大城市及郊区的标准单位家庭所产生的温室气体排放量发现，在气温更为舒适的、人口密集的地区碳排放量比其他地区要更低。Mattehew Kahn等（2010）通过对家庭驾驶情况、公共交通利用情况和居民用电量三方面的数据研究证明了居住在中心城市的家庭的碳排放量要低于居住在郊区的家庭，研究结果证明美国经济活动的地理分布状况对碳减排有着重要的影响。
国内关于碳排放与城市发展的研究处于起步阶段。庄贵阳、张伟（2004）对我国城市化进程中基础设施建设和能源消耗之间的关系进行了研究，并提出了基础设施建设的低碳发展路径。曲建升等（2008）研究发现，2006年我国碳排放总量的整体趋势是东部沿海地区高，而中部和西部地区相对较低，进一步地，将这种趋势同我国城市空间分布格局相对照，发现这些碳排放量高的区域正是我国城市的密集区域。徐大丰（2010）通过估算我国东、中、西部三大区域的碳排放量并对其进行分析，结果表明我国东部地区的碳排放总量要明显高于中西部地区。王群伟等利用数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）模型构建了动态变化指数，对我国28个省市区1996—2007年的二氧化碳排放绩效进行了测度，研究结果显示我国东部地区的二氧化碳排放绩效最高，东北部和中部地区稍低，西部地区最低。[10]叶祖达（2009）认为目前城市才是社会应对气候变化挑战的重要行动平台和载体，政府有责任推行相关政策来达到降低碳排放量的目的。宋帮英（2010）等通过利用地理加权回归的方法得出产业结构与我国省域碳排放量正向相关的结论，并指出在我国东部发达地区实施碳减排政策可能更加有效。
朱勤等（2010）运用计量经济学的方法分析了人口、消费及技术因素对碳排放量的影响，研究结果发现人口城市化率、人口规模和居民消费水平这三个因素对我国碳排放有着显著的影响。张超（2010）指出，收入、人口规模、人口增长、气温和城市化发展模式等因素对碳排放均有影响。樊杰（2010）提出了个人终端消费导向的碳足迹研究框架，即通过定量核算个人或家庭的碳排放量来研究消费能力、生活水平和碳排放量之间的关系。叶红等（2010）以厦门岛区为例，通过问卷调查的方式进行了城市家庭能耗的影响因子的研究，得出的结论是家庭社会情况是影响其能耗直接碳排放量最为重要的因子，住宅面积对家庭能耗直接碳排放的影响最为显著。林伯强、刘希颖对Kaya恒等式进行修改，在考虑中国碳排放影响因素时引入了城市化因素，提出中国可以在保证GDP增长的前提下，通过控制城市化速度，降低能源强度和改善能源结构来实现低碳转型[11]。此外，还有学者将制度因素纳入碳排放分析之中，例如冯俊新（2010）就指出，由于资源配置市场化的“制度红利”使得中国在2000年以前的碳减排措施表现出色，但随着改革完成，制度带来的作用将会逐渐消失，我国的碳减排成本面临着增加的趋势。
三、碳排放与碳排放量影响因素的分析
陈劭锋等基于IPAT模型（environmental impact（I）=population（P）*affluence（A）*technology（T））的实证分析表明，在技术进步驱动下，碳排放强度、人均碳排放量和碳排放总量随时间依次遵循倒U形曲线的演变规律[12]。许广月、宋德勇利用1990—2007年的省域面板数据，运用面板单位根和协整检验显示，中国东部地区和中部地区存在人均碳排放的环境库兹涅茨曲线，但该曲线在西部地区不存在。[13]林伯强，蒋竺均发现利用传统的环境库兹涅茨模型估计的中国的二氧化碳库兹涅茨曲线的拐点与基于能源需求的二氧化碳排放预测拐点有着较大差异。采用对数平均迪式分解法和随机回归影响模型（stochostic impacts by regression on population，affluence and technology，STIRPAT）模型分析了中国人均二氧化碳排放的主要影响因素，发现除了人均收入，能源强度、产业结构和能源消费结构都对二氧化碳排放产生显著影响。[14]
Kaya（1989）提出了Kaya恒等式，通过因式分解在温室气体排放与人口、经济发展水平、能源消费强度和单位能源消费碳强度之间建立了相应关系。Dietz等（1994）构建了STIRPAT模型，用于检验人口、经济和技术因素对二氧化碳排放的弹性系数。Duro和Padilla利用Theil指数分解法，发现Kaya因素中人均收入是引起不同国家间人均碳排放差异的最主要因素，其次是能源消费碳强度和能源强度。[15]
Ang等运用对数平均Divisia指数分解法，对中国工业部门的二氧化碳排放进行研究发现：1985—1990年工业部门总产出的变化对碳排放量具有较大的正向作用，工业部门能源强度的降低则对碳排放量起到较大的抑制作用。[16]Liu等对中国1985—2005年的研究结论依旧认为工业经济发展和工业终端能源强度是二氧化碳排放的主要组成，而工业结构的调整减少了35.14％的二氧化碳排放量。[17]Ang将环境与现代内生增长理论相结合，对中国1953—2006年的二氧化碳排放量的影响因素进行分析，发现研发强度、技术转移和技术吸收能力的提高有利于降低二氧化碳排放量，能源消费和贸易开放度的提高则会导致碳排放量的增加。[18]
Machado等采用包含14个部门的投入产出数据对巴西1995年进出口贸易中商品的碳含量进行了计算，发现巴西出口的非能源产品的碳含量大于进口产品的碳含量。[19]Lenzen和Mungsgaard构建了一个多地区投入产出模型，用于计算丹麦最终消费产品中的能源消耗量，发现贸易自由化会对能源消费产生规模效应、技术效应和结构效应，但总效应是增加能源消费。[20]Kakali对印度1993—1994年进出口商品碳含量的计算结果则显示，其出口商品的碳含量小于进口产品。[21]Peters和Hertwich对挪威的研究发现，其72％的二氧化碳排放量是由出口贸易引起的。[22]Mongelli等运用投入产出技术研究了意大利进出口贸易中的能源消耗问题，验证了“污染避难所”假说以及国家间的“碳泄露”效应。[23]
Clark和Deurloo（2006）、Pachauri和Jiang（2008）的研究揭示了人口的年龄结构、家庭规模、城市农村分布与不同能源消费模式之间的关系。Prskawetz，Jiang和O'Neil（2004）的研究指出家庭户应该作为影响二氧化碳排放的人口分析单位。Puliafito等采用Lotka-Volterra模型对人口、GDP、能源消耗与碳排放量之间的关系进行了分析，发现发达国家人口在2020年前后进入老龄化阶段后，碳排放量会由于老龄化的到来而逐渐降低，这与技术变革所产生的减排效果大致相当。[24]Dalton等对美国的研究发现，在一定条件下，人口老龄化对二氧化碳排放的影响比技术变动的影响更为显著。[25]
张友国利用投入产出结构分解方法实证分析了1987—2007年中国经济发展方式变化对碳排放强度的影响，结果显示，生产部门能源强度和直接能源消费率的下降，以及能源结构的变化是碳排放强度下降的主要原因，而中间投入结构的变化和出口导致的需求分配结构的变化都导致了碳排放强度的提高。[26]王锋等运用对数平均Divisia指数分解法对1995—2007年中国二氧化碳排放增长率的驱动因素进行分解，发现人均GDP、交通工具数量、人口总量、经济结构、家庭平均收入是主要正向驱动因素；而生产部门能源强度、交通工具平均运输线路长度和居民生活云南强度是负向驱动因素；其中1997—1999年，工业企业的研发经费提高所带来的技术进步以及企业所有制改革都有效地提高了工业部门的能源利用效率。[27]朱勤等在扩展的Kaya恒等式的基础上，应用LMDI分解方法对中国1980—2007年的能源消费碳排放进行因素分解，发现经济增长、人口规模扩大以及产业结构特征依次是造成碳排放量增加的主要原因，而能源强度的下降和能源结构的调整则对碳排放量的增加产生了负效应。[28]徐国泉等分析了在1995—2004年，中国能源结构、能源效率和经济增长对人均碳排放的影响，其中经济增长对拉动人均碳排放的作用呈指数增长，而能源效率和能源结构对抑制人均碳排放的作用呈倒U形。[29]胡玉莹运用非期望产出的SBM模型计算了2000—2007年中国30个省区的碳环境技术效率，其中东部地区的碳环境技术效率较高，而中西部地区的较低，人均GDP以及技术进步与各地区碳环境技术效率呈正向关系，而工业化重型化、城市化和粗放型增长方式则阻碍了碳环境技术效率的提高。[30]王群伟等运用含有非期望产出的DEA模型测度了1996—2007年中国28个省区二氧化碳的排放绩效，结果显示所观察地区的二氧化碳排放绩效的提高依赖技术进步；通过面板数据回归分析表明，除了地区经济发展水平，产业结构、能源强度和所有制结构也是影响二氧化碳排放绩效的主要因素。[31]
孙小羽和臧新通过建立能源—经济投入产出模型，测算了2002—2006年中国出口贸易引发的能源消耗和环境污染，发现中国在增加出口的同时承担了更多的世界能源消耗、碳排放和大气污染物排放。[32]党玉婷对1993—2006年中国制造业对外贸易中的污染物含量进行了测算，发现我国为发达国家承担了高额的环境成本。[33]徐慧运用投入产出模型计算了中国产业部门的完全产污系数和进出口贸易中的污染物排放量，当考虑进出口商品的不同投入产出技术时，中国作为出口方承担了更多的环境成本，作为进口方并未为全球环境带来更多污染。[34]朱启荣基于投入产出模型的研究表明，加入世贸组织后中国出口贸易所产生的二氧化碳排放呈现迅速增长，并且高碳产品具有竞争优势，在出口总额中占有较大比重。[35]然而，李小平、卢现祥的研究却认为国际贸易能够减少工业的二氧化碳排放总量和单位产值的碳排放量，中国并未成为发达国家的“污染避难所”。[36]另外，陈佳瑛等将总人口环境压力模型转变为家庭户环境压力模型，利用我国1978—2007年的数据进行实证分析发现，家庭规模与总户数对碳排放有较大影响。[37]
总体来看，学者们对制度安排和政策工具如何影响二氧化碳排放分析不够。本书将重点探讨制度安排和政策工具与发展低碳经济的关系。
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[3] 同上①。
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