梁 雯, 刘志秀, 顾大超
(安徽大学 商学院, 安徽 合肥 230601)
为有效应对能源危机与全球气候危机,2003年英国首次提出低碳经济新发展概念,该理念一经问世便引发多国政府的关注。2010年,中国展开相关试点工作,并将减排目标写进“十二五”规划中[1]。2021年3月发布的《中华人民共和国经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》(以下简称“纲要”)中进一步设立能源强度与碳排放指标、在2030年达到“碳达峰”、在2060年实现“碳中和”一系列目标[2]。纲要特别强调发展是解决一切问题的基础和关键,应在保证质量的基础上坚持经济健康持续发展。由此可见,低碳经济中所含节能减排的经济发展思想愈发适合中国国情。新型城镇化是扩大内需的最大潜力,物流业是支撑国民经济发展的支柱性产业,二者既在构建国内大循环、国内国际双循环新发展格局中具有不可替代性,同时也在发展中大量消耗能源、排放温室气体,为低碳发展带来了严峻挑战。因此,探求一条实现新型城镇化、物流与低碳经济的多赢发展路径,具有重要的现实意义。本文将以长江经济带为例,基于协同理论,分析新型城镇化与物流协同对低碳经济的影响,并利用PVAR模型来验证这种影响。
低碳经济理念一经产生便引发众多学者的广泛关注与研究。如庄贵阳[3]将低碳经济定义为以较少能源消耗达到同样社会经济发展目标的一种经济发展形态。鲍健强等[4]从低碳产业、农业、工业等五个方面提出具体实行低碳经济的路径。林伯强等[5]指出,为确保实现既定经济目标,提升能源效率是减少碳排放的主要方式。赵昕东等[6]在研究福建省长期发展过程中的碳排放与经济增长关系时,发现短期内碳排放以非线性关系显著推动经济快速增长,长期却呈现线性关系。潘晨等[7]基于Kaya恒等式分析各省市碳排放的驱动因素,结果表明经济规模增长始终是碳排放增长的主要原因,而能源结构的低碳化和产业优化对抑制碳排放则具有结构性意义。
根据低碳经济理念中的节能减排经济发展思想,将城镇化与物流领域的相关文献划分为两类:一是和经济发展相关,二是和能源消耗、碳排放相关。
区域经济发展不平衡的相关理论较早地阐述了城镇化与经济的关系,认为应将区域资源集中到城镇,以产生聚集效应和规模效应推动区域发展,代表性理论包括不平衡发展的增长极理论[8]与“核心-边缘”理论[9]。之后的学者们进一步研究证实城镇化对经济发展存在或间接或直接的影响,如李德玉[10]提出产业结构升级是新型城镇化建设的动力和基础,而城镇化的集聚效应能够促进产业结构升级,从而实现经济高质量发展。郭晨等[11]则基于PSM-DID实证分析了288个市级面板数据,发现新型城镇化在公共基础设施、促进就业等方面对区域经济发展质量有正面影响。相比之下,物流与经济的关系则较为直接。Hooi等[12]通过Granger因果检验证明物流业发展,尤其是物流基础设施的完善对经济发展产生显著正反馈。廖毅等[13]提出双循环发展格局背景下物流业有利于培养区域经济增长点、推动区域经济高质量发展,并能够有效对冲外部经济风险。
在能源消耗和碳排放方面,Dhakal[14]发现城市既是全球碳排放量的主要来源地,同时也存在大量碳减排机会。涂正革等[15]研究表明,人口城镇化率增加1%,碳排放量平均增长6.83MT。Khan等[16]以面板阈值回归模型测算出新型工业化国家减少碳排放量的最佳城镇化水平,当经济发展程度较低,城镇化及工业化发展过快会增加能源消耗,碳排放量随之增加。Mariano等[17]使用DEA模型测算出104个国家的低碳物流效率,发现发达国家的表现远优于发展中国家。张瑞等[18]研究发现物流业能源生态效率具有驱动惯性,即前期的发展会对后期能源生态效率产生影响。
综上所述,现有文献主要集中于探讨城镇化或物流对经济发展的影响,或对能源消耗、碳排放的影响。中国作为发展中国家,快速发展的城镇化与物流业会大量消耗能源、增加碳排放,经济增速也随之上升。但当前中国已经进入了新发展阶段,需要在经济发展与绿色生态之间寻找平衡点。因此,本文将低碳经济内涵细分为经济发展、能源消耗、碳排放三个层面,基于协同理论,探讨当前新型城镇化或物流业协同发展与低碳经济之间的动态联系和变化趋势。
根据协同理论可知,系统从无序演化为有序的关键在于各子系统之间产生非线性的相互影响,直至出现协同效应,促使系统出现自组织结构,达到新的有序的状态。生态系统成员应该是协同演进,组织成员之间需保持高度开放、互动学习并共生演化。此外,协作的实质是各主体超越自身局限,充分利用主体间的协作,共同参与达成建设性解决方案的过程。这些理论和研究共同证明,共生效应的根本是通过构建共生系统获得协同效应。简言之,在序参量的引导下,系统中的共生单元通过主动协同作用不断动态演化,从而使共生系统实现整体优化[19]。
通常将新型城镇化与物流作为子系统,可以共同构成出一个复杂系统[20],并认为两子系统间具有与生俱来的相互影响、促进关系。新型城镇化发展使产业、人口等要素向城镇地区集中,第三产业发展迅速,城乡互动联系更频繁。整个过程既释放出大量的物流需求,也对物流业在逆向物流、冷链物流等方面提出新要求,促进物流向更高质量发展,同时新型城镇化建设中的生产生活资源跨区域流动也必须要由物流承载。当新型城镇化子系统与物流子系统间协作顺畅,总系统便呈现新的、更高的有序状态,此时新型城镇化为建设更高质量的物流业提供契机,后者则可以通过及时消化前者建设过程中产生的大规模跨区域资源流动需求,实现反哺新型城镇化。在子系统相互作用、相互促进中,新型城镇化与物流系统逐渐产生自组织结构,实现新的、更高质量的有序化,即新型城镇化与物流协同发展。
然而值得注意的是,在城镇化的“上半场”,新型城镇化与物流业未能实现良好的协同发展。传统模式在推动经济增长的同时也积累了资源浪费、产能过剩和环境破坏等问题,物流业作为高能耗高排放的主要行业之一,也面临着过度碳排放的经济压力。当新型城镇化与物流子系统各自独立运行、缺乏配合甚至相互摩擦,可能导致现代物流业在质量和规模上与新型城镇化发展不匹配,造成发展过度或低层次的发展、资源利用效率较低。当两者实现协同后,物流业的发展便转为以需求为导向,不会单纯地扩大规模,而是有针对性地更新管理模式、技术设备旨在提高生产运作效率,直接减少不必要的机会成本,达到节能环保的目的。关于新型城镇化与物流协同对低碳经济的影响机制效应分析:①规模效应与集聚效应。新型城镇化与物流业的协同发展在空间上会形成资本、人力和基础设施等资源的高效集聚,打破资源流动壁垒,相对于散乱的乡村,高密度的城市和物流市场规模使得居民在消费、交通出行、生产生活等方面的能源使用效率得以提升;②价值共创效应。新型城镇化与物流业在集约化、可持续化目标上达成高度一致,两者协同发展机能实现专业化分工保障各自的高价值产出,实现产业高级化合理化转型,进而减少高污染、低附加值的项目,减少污染排放,以此良性往复产生低碳经济(见图1)。
图1 新型城镇化与物流协同对低碳经济的作用机制
能源强度和碳排放强度是衡量经济发展中能源效率和碳排放量的重要指标,两者增加的本质原因是资源要素配置不合理,利用效率低下,这既有悖于新型城镇化发展理念,也不符合现代社会对物流高质量发展的要求,显然不能产生子系统内部和子系统之间的相互促进的协同效应,此时新型城镇化与物流系统视为无序或低序状态。而系统实现协同则会使资源要素在两子系统之间及内部得到充分有效利用,令两子系统之间生成协同效应,直至出现自组织结构。系统会根据这些协同效应的出现而形成新的有序结构,运行效率显著提升。此时,协同必然会有效降低能源强度和碳排放强度,产生更高的经济效益。综上,可以得出一条假设:在其他条件不变时,新型城镇化与物流协同发展会促进我国低碳经济发展。
1. 模型设定
PVAR模型常用来分析、预测若干相关变量之间的动态联系,具体步骤包括数据平稳性检验、模型稳健性检验、脉冲响应、方差分解。一般来说,将PVAR模型中的所有变量看作是内生变量,而将每一个内生变量都设为模型中其他滞后期的内生变量的函数,具体表现形式如下:
(1)
式中:Yi,t为随时间、地点变化的内生变量,具体包含新型城镇化与物流协同发展水平(h)、经济增速(r)、单位GDP能源消耗量(e)、二氧化碳排放量(c)等变量;α0和Φj为常数项和滞后内生变量,P为滞后阶数;ηi和γt为固定效应和时间效应;εi,t为随机扰动项。
2.变量选取及测算
(1) 协同发展水平(h)。参考《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》和丁斌等[21]学者的研究,构建出如表1所示新型城镇化和物流指标体系,采用耦合协调度模型计算出两者协同发展水平。数据取自历年国家、各省份统计年鉴或政府统计公告,个别缺失数据使用插值法补齐。为避免价格因素干扰,对人均GDP、交通运输仓储和邮政业的固定资产投额、增加值、平均工资及人均社会消费品零售总额等指标,利用相应的价格指数将上述指标中所含金额统一换算成2005年的价格水平。
(2) 低碳经济。根据定义,选取经济增速(r)衡量经济增长、选取单位GDP能源消耗量(e)和单位GDP二氧化碳排放量(c)分别衡量能源强度和碳排放强度。其中,各省市的e数据由历年《中国能源统计年鉴》各地区能源消耗总量除以当年的GDP得出;考虑到数据的可得性,尽可能选取历年《中国能源统计年鉴》中煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气共八种能源数据,参照IPCC于2006年颁布碳排放量计算方法第一条,即各种能源消耗量乘各能源二氧化碳排放系数之和来估计碳排放量,随后除以当年GDP计算出碳排放强度。
表1 新型城镇化与物流协同发展指标体系
1. 协同发展水平分析
运用熵值法分别测量得出新型城镇化与物流发展指数U、L,并在此基础上测算出两大系统的耦合度指数C与协调度指数D,并参考梁雯等(2018)研究对区域整体及各省市的耦合协调度指数进行等级划分,见表2。此处限于篇幅仅展现2005年与2018年的相关指数情况,结果见表3。
表2 耦合协调度等级划分
表3 新型城镇化与物流协调度指数
从发展指数上看,2005—2018年间长江经济带新型城镇化与物流发展指数均值分别仅为0.415和0.262,发展水平不高,但其中新型城镇化发展指数由2005年的0.282上升至2018年的0.538,年均增长5.09%,物流发展指数由2005年的0.159上升至2018年的0.373,年均增长6.78%,皆呈现较快速度增长。比较各省市的指数值发现,区域内新型城镇化与物流业发展差异较大,发展水平呈自东向西递减,以上海、江苏、浙江、安徽组成的长三角区域的两大系统发展指数显著高于其他地区。进一步比较两大系统发展指数发现,区域整体物流发展指数明显落后于新型城镇化指数,据2018年测算数据,江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南和贵州共计10个省的新型城镇化发展指数高于物流发展指数,即物流业发展滞后成为阻碍两大系统协同发展的主要因素。
从耦合度来看,区域整体和各省市的新型城镇化与物流系统之间的耦合度指数普遍高于0.9,说明两大系统之间相互作用、相互影响的程度十分显著。在此基础上进一步测算得出两大系统的协调度指数,结果显示,长江经济带14年间两大系统协调度指数为0.560,仅处于勉强协调等级,但经过14年的发展,协调度指数由2005年的0.446增长至2018年的0.663,涨幅接近50%,已实现初级协调。2018年度长江经济带中仅有江西、云南两大系统发展仍处于勉强协调等级,其余各省市皆达到初级协调及以上等级,上海、江苏、浙江更是已经实现中级协调发展,协同发展水平整体上仍呈现自东向西递减特征。
2. PVAR模型回归分析
表4 最优滞后阶数
数据平稳性是防止在分析过程中产生伪回归的重要前提,因此需要对面板单位根进行检验。选择LLC、IPS、HT、ADF、PP五种方法做单位根检验,结果显示并不能完全拒绝存在单位根的原假设,因此对h、r、e、c做一阶差分后再进行单位根检验,结果皆显示数据平稳。将一阶差分后的变量dh、dr、de、dc替代原变量放入PVAR模型中,从经济学意义上看,变量未发生实质性变化。随后依据MAIC、MBIC、MQIC信息准则判断最优滞后阶数,结果皆显示滞后期为1时最小,即确定最优滞后阶数(见表4)。
考虑到PVAR模型具备的结构特性,在GMM系数估计运算前,应先以面板数据的截面均值差分法消除时间固定效应,再采用前向均值差分法消除个体固定效应,即Helmert转换方法,h_dh,h_dr,h_de,h_dc即为经过Helmert转换后的变量(见表5)。GMM估计结果显示,首先,滞后一期dh与当期dr在1%显著性水平下呈正相关,表示协同发展与区域经济增长存在显著的正相关关系。其次,滞后一期的dh与当期de在10%显著性水平下呈负相关,即协同发展能够降低能源强度,并提升其利用效率。最后,滞后一期的dh与当期dc呈负向相关关系,即协同水平可以降低区域温室气体的排放,但这种关系在统计学意义上尚不显著。
表5 PVAR模型GMM估计结果
依据脉冲响应函数图能直观看出某一内生变量对自身或其他变量的产生影响及这些变量在受到冲击时所作出的反应,相较于GMM系数估计,其更能显示出变量之间的长期动态变化,有助于直观描述协同发展对低碳经济引发的动态影响。同样,在进行脉冲响应运算前,需要先检验本文所构建的PVAR模型是否具备稳健性。通过计算方程特征根发现,所有变量的特征根皆小于1,其落点皆位于单位圆内(见图2)。表明本文所构建PVAR模型具备稳健性,能够进行脉冲响应分析。
图2 PVAR模型稳定性检验
图3为脉冲响应函数图,直观地描述出0～6期响应变量在面对冲击变量冲击时的反应,其中纵轴为响应变量,横轴为冲击变量,图中所列16张函数图像皆为收敛,再次验证了本文构建的PVAR模型较为稳健。
具体来看,图中第一列图片即描述了各变量在遭受h冲击时的响应趋势。其中dh对自身冲击自始至终呈现正向响应,并且该响应会随时间发展而逐渐消失。dr面对dh冲击也显示出正向响应,同时其响应值的最大值位于第1期,其后几期渐渐趋向于0,表明协同发展能够持续对经济增长有正向冲击效应。de对dh的冲击显示为负向响应,响应值的最小值位于第1期,随后几期虽逐渐上升但始终为负值,表明协同发展对能源强度存在持续负向冲击效应。dc对dh的冲击表现较为复杂,其响应值于第1期为正,而于第2期为负,随后几期逐渐趋向于0,说明协同发展对降低碳排放强度的作用至少需要滞后1期才能表现出来,存在较明显的滞后性。而在其他列中,de与dc对于对方变量的冲击,皆表现为正向响应。而dr对de、dc冲击并不总是显示正向响应,尤其是在后期出现了负向响应,说明单纯依靠能源消耗和牺牲环境,并非总会带来经济增长,实证结果反而证实粗放型生产最终会阻碍经济长期发展。
(a) 协同发展水平对自身的冲击(b) 经济增长对协同发展水平的冲击(c) 能源强度对协同发展水平的冲击(d) 碳排放强度对协同发展水平的冲击(e) 协同发展水平对经济增长的冲击(f) 经济增长对自身的冲击(g) 能源强度对经济增长的冲击(h) 碳排放强度对经济增长的冲击(i) 协同发展水平对能源强度的冲击(j) 经济增长对能源强度的冲击
方差分解同脉冲响应相似,也是考察变量之间动态关系的常见方式,但脉冲响应仅能解释变量间动态冲击效应及影响轨迹,需要进一步利用方差分解来衡量各变量之间变动的贡献度。表6所示为dh、dr、de和dc在第10期的方差分解结果。方差分解结果显示,模型中的四个内生变量对自身影响程度较大, 都具有一定的发展惯性。dh对dr的贡献度较大,其方差贡献率为4.52%,仅次于dr对自身的贡献度。dh对de和dc的方差贡献率为2.83%和3.93%。结合上文分析可知,新型城镇化与物流协同发展在一定时期内可以促进经济发展,较低的能源和碳排放强度总体上有利低碳经济的持续发展。综上,理论分析部分的假设通过实证检验。
表6 各变量方差分解结果
本文根据节能减排经济发展的内涵,利用2005—2018年长江经济带11省市的面板数据,构建了PVAR模型实证验证了新型城镇化与物流协同发展对低碳经济的动态影响。研究结论如下:2018年江苏、浙江、安徽等10个省的物流业滞后于新型城镇化,而上海则是新型城镇化滞后于物流业;区域各主体协同水平差异较大,呈现自东向西递减趋势;能源强度与碳排放强度呈现明显正相关,但提升能源强度与碳排放强度不一定总能促进经济增长;新型城镇化与物流协同发展能够持续、有效地降低能源强度和碳排放强度,促进经济增长。基于上述主要结论,现提出以下建议:
(1) 协同理论认为子系统之间产生的非线性相互影响是产生协同效应、促进系统产生自组织结构、达到新的有序的关键。为最大限度地提高新型城镇化与物流子系统的非线性相互影响强度,要求两个子系统的发展阶段应处于相近的水平。而实证结果显示,11个省市中两个子系统之间发展水平皆存在较大差距。现阶段区域物流滞后的9个省市,尤其是长三角的三省一市具有经济规模较大、创新能力较强等优势。因此,在提高本地区物流水平时,应着重发挥这些优势,完善区域物流基础设施,大力发展智慧物流、绿色物流、国际物流,提高物流产业集聚,促进物流业与制造业深度融合,拒绝粗放型发展。针对于四川、云南二省新型城镇化滞后的特点,要充分认识其以人为本的核心内涵,更加注重居民获得感。因此,不仅要提高城镇化率、重视经济城镇化,还应提高公共产品和服务的供给,解决好如教育、就业、医疗、住房、环境等基本民生问题。
(2) 确立各省市在新型城镇化建设与物流产业发展过程中具体的碳排放目标,并将其引入“碳交易”市场,通过在发达省市与欠发达省市中制定不同的碳排放价格,以市场经济的手段,推动发达省市主动寻求与欠发达省市在具体项目上达成合作,从而有效促进区域协作,实现绿色发展。
(3) 将长江经济带区域视作一个整体,其内部各省份的区位优势、创新能力、产业结构、发展阶段等都存在着巨大的差异,使得各省市的协同发展水平产生一定差距,其中东西部省市尤为突出。为进一步提高区域整体新型城镇化与物流协同发展水平,推动系统实现更有序运行,应借助长江经济带发展战略、长三角一体化发展战略等重大战略实施的契机,区域内的11省市应加强省域间和省域内的合作,建立协调联动机制,减少行政壁垒,强化分工合作。各省市应根据自然区位优势,明确各自在长江经济带大系统中的定位,集中力量,优化资源配置,通过与其他省市的优势互补,不断在一个或多个领域积聚力量,最终形成优势产业,发挥集聚效应,推动自身长期发展。
(4) 坚决贯彻“不搞大开发,共抓大保护”的绿色发展理念,走生态优先,绿色发展之路。长江经济带横跨我国东西部地区,流域面积极其广阔,上中下游各省市以长江航道为纽带,社会经济文化等各个方面交流密切,但发展程度存在较大的差异。因此,长江流域的发展与保护涉及到流经的11省市切身利益,但在确定各省市绿色发展的权利与义务时不能“一刀切”。应建立全流域协同发展机制,实行联防联治联建,综合考虑各省市的位置优势、发展阶段、发展目标等,合理划分绿色发展的权利与义务,进一步将发展与保护责任落实到具体部门与个人,并建立相应的奖惩与问责机制。
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