全球气候变暖已成为21世纪人类社会的严峻挑战, 严重制约人类可持续发展^[1-2]。2018年, 联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)在《全球升温1.5℃特别报告》中指出, 如果变暖速度不变, 全球将于2030-2052年间升温1.5℃, 这将造成全球极端天气增加、海平面上升、生态系统多样性下降, 并威胁人类的生计与健康。为了应对气候变暖危机, 各国积极寻求缓解气候变暖措施, 先后在《联合国气候变化框架公约》、《京都议定书》、《哥本哈根协议》、《巴黎协定》中就全球气候变化问题展开部署, 抑制气候变暖已经成为世界各国共识^[3-4]。IPCC第五次评估报告指出, 传统化石能源燃烧产生的CO₂是造成温室效应的主要原因, 因此减少CO₂排放是抑制气候变暖的重要路径。但由于历史原因, 发达国家和欠发达国家所处发展阶段不同, CO₂排放特征也存在显著差异, CO₂减排问题需具体分析^[5]。因此在气候变暖已成为全球性挑战的背景下, 基于全球宏观视角探讨CO₂排放的驱动机制及其空间外溢效应, 并识别不同发达程度国家CO₂排放驱动机制异同, 可以为制定低碳减排策略进而抑制气候变暖提供参考。

随着气候变暖问题日益突出, 越来越多的学者开始关注CO₂排放影响因子和驱动机制领域。在研究尺度方面, 当前学者在全球^[6]、经济组织^[7]、国家^[8]、省^[9-10]、市^[11]等不同尺度上均有研究, 大尺度研究有利于从宏观视角把握CO₂排放总体情况, 中微观视角有利于精准施策。从现有文献看, IPAT模型^[12]、STIRPAT模型^[13-14]、主成分分析法^[15]、SDA和IDA方法^[16]、Kaya Index方法^[9]、投入产出模型^[17]等是CO₂排放驱动机制研究的代表模型。此外, CO₂排放的影响因素研究可以划分为研究单一类型指标与CO₂排放之间的关系和研究多因素指标对CO₂排放的贡献。单一指标研究主要集中在城市化水平^[6]、人口^[18]、贸易^[19-20]、经济^[21-22]、产业结构^[23]、部门^[24]、技术^[25]等方面。也有很多学者通过构建多指标体系研究其对CO₂排放的影响^[26-28], 如Wang和Zhao^[29]基于中国1997年至2012年面板数据, 并将中国的30个省级行政单位划分为三个不同的经济发展区, 采用STIRPAT模型研究人口、经济水平、技术水平、城市化水平、工业化水平和外贸程度对不同经济发展区CO₂排放的影响; Wang等^[14]基于扩展STIRPAT理论框架研究北京市1997-2010年CO₂排放影响因子, 得出人均GDP、城市化水平、工业化水平、能源结构以及研发产出均是影响CO₂排放的显著因子。近些年来, 越来越多的学者关注到CO₂排放的空间效应, 将空间计量引入CO₂排放驱动机制研究领域^[30], 并研究CO₂排放的空间溢出效应。在空间互动关系的构建上, 学者们通常基于空间邻接关系^[31-32]、地理距离空间矩阵^[33]和其它拓展的社会经济距离矩阵^[34]进行空间计量研究。

过去在CO₂排放影响机理方面的研究成果较为丰富, 但是在基于发展差异研究视角和贸易空间互动模式研究方面还有待进一步探索：(1)在全球视角下的CO₂排放研究领域, 较少有学者基于发展差异视角研究不同发展程度国家的CO₂排放驱动机制差异性。(2)现有贸易与CO₂排放互动研究中, 大多研究从总商品贸易出发^[35-36], 少数研究基于单类别商品贸易的碳排放效应^[37-39], 且较少有学者从空间实体之间的贸易往来和网络连接来挖掘空间互动的形成机理。综上, 在考虑国家的代表性和数据的可获取性的基础上, 以全球98个国家为研究对象, 基于总商品贸易和化石能源贸易的引力模型构建两种空间互动关系, 利用扩展的S-STIRPAT模型对2000、2005、2010年和2014年四个年份的CO₂排放的驱动机制和空间溢出效应展开实证分析, 并基于发展差异视角, 划分发达和欠发达国家研究CO₂排放驱动机制异同, 识别不同发展程度国家CO₂排放的关键驱动因素, 从而为减缓全球气候变暖和可持续发展提供理论参考依据。

1 研究方法与数据来源 1.1 扩展的S-STIRPAT模型 1.1.1 STIRPAT模型

IPAT模型最初是由Ehrlich和Holdre提出^[40], 用于分析人口(Population)、财富水平(Affluence)和技术水平(Technology)对环境的影响(Impact), 其表达式如下：

(1)

式中, I代表环境影响, P代表人口规模, A代表财富水平, T代表技术水平。1994年Dietz和Rosa^[41]基于IPAT模型建立了STIRPAT模型, 相比于IPAT模型, STIRPAT模型拒绝了单位弹性假设, 并增加了随机性, 以方便进行经验分析。此外, STIRPAT模型允许将各系数作为参数进行估计, 并且允许将影响因子进行适当的分解和改进^[42]。由于其灵活性, STIRPAT模型已成为研究CO₂排放影响因素的重要方法之一。STIRPAT模型表达式如下：

(2)

式中, a为常数项, b、c、d分别为P、A、T的指数项, e为随机误差项。由于STIRPAT模型是非线性, 需要通过在等式两边取对数以减少异方差, 取对数后的模型表达式如下：

(3)

具体就本研究而言, (3)式中的I为人均CO₂排放量, (3)式右边的影响因素及其度量指标的选取说明如下(表 1)：

(1) 人口(P)。在研究CO₂排放影响因素方面, 学者们通常将总人口纳入考虑范畴^[43]。但由于对CO₂排放量进行了人均化处理, 因此不再将总人口作为解释变量, 而选取城市化水平(Urbanization rate, UR)来表征人口结构变动对CO₂排放的影响。城市化水平是指城市人口占总人口比例, 目前已有学者将城市化水平纳入STIRPAT模型进行分析^[44-45], 并得出了城市化水平是影响CO₂排放量的重要指标。

(2) 财富(A)。人均GDP通常被用来衡量国家经济发展水平, 因此研究选取人均GDP(Per capita GDP, PGDP)作为财富水平的衡量指标, 并对GDP进行人均化处理使其与被解释变量的人均化处理相对应。

(3) 技术(T)。技术进步是减少CO₂排放最重要的途径之一^[46]。将能源强度(Energy intensity, EI)和可再生能源使用率(Renewable energy consumption, REG)纳入技术指标的考虑范畴。这是基于如下考虑：能源强度指单位GDP的能源消耗量, 可以很好地反映国家或地区的节能减排技术水平^[47-48]。可再生能源使用率表征可再生能源消耗占总能源消耗的百分比。可再生能源是传统化石能源的清洁替代品, 对温室效应有积极的改善作用, 但实际利用难度大, 对技术和设备要求较高, 因此可再生能源使用率也可以反映技术水平。

扩展后的STIRPAT模型表达式为：

(4)

1.1.2 考虑空间互动关系的S-STIRPAT模型

地理学第一定律表明任何事物都与其他事物存在空间联系^[49], 因此本文在CO₂排放驱动机制研究中也考虑了国家间CO₂排放的空间联系与互动, 引入空间计量模型对其展开进一步研究, 形成考虑空间互动关系的S-STIRPAT, 即空间STIRPAT模型：

(5)

式中, α为空间滞后项的系数; b、c、d₁、d₂为解释变量的系数; η为误差项的系数; a表示常数项, PCE代表人均CO₂排放量, PCE′表示其贸易“邻居”的人均CO₂排放量。W₁是滞后项上的空间权重矩阵, W₂是解释变量中的空间权重, W₃是误差项的空间权重矩阵。当W₁和W₂等于0时, 空间回归模型的一般形式转化为空间误差模型。当W₂和W₃等于0时, 空间回归模型的一般形式转化为空间滞后模型。当W₃等于0时, 空间回归模型的一般形式转化为空间杜宾模型。

1.1.3 基于贸易互动关系的引力模型

世界一体化进程加快使得各国间贸易往来日益密切, 贸易包含的“贸易内涵碳排放”成为国家间CO₂排放溢出的重要渠道, 因此本文基于国家间贸易联系构建空间互动关系具有合理性。随着国际分工协作的不断加深, 基于不同类别商品贸易产生的碳排放影响得到了学者们的关注^[37-39], 但总的来看基于单类别贸易商品的碳排放效应研究仍然较少。从总商品贸易综合视角和化石能源这一单商品类别贸易视角构建两种空间互动关系。首先考虑了贸易对国家间碳排放溢出的重要影响构建了基于国家间总商品贸易的空间权重矩阵(W₁), 以全面反映由贸易流带来的CO₂排放溢出效应。此外考虑到化石能源是CO₂排放的重要排放源, 80%-90%的CO₂排放来源于化石能源消耗^[50], 故基于国家间化石能源贸易构建基于化石能源贸易的空间权重矩阵(W₂), 以研究基于化石能源贸易的CO₂排放溢出效应。两种空间互动关系引力模型表达式如下：

(6)

(7)

式中, TF_ij为i、j两国间的总商品贸易引力, FF_ij为i、j两国间的化石能源贸易引力, TMT_ij为i国出口到j国的总商品贸易额, TMT_ji为j国出口到i国的总商品贸易额, FET_ij为i国出口到j国的化石能源量, FET_ji为j国出口到i国的化石能源量。商品贸易数据均来源于联合国商品贸易统计数据库(https://resourcetrade.earth/data), d为CEPII数据库(http://www.cepii.fr/CEPII/fr/bdd_modele/bdd_modele.asp)公布的国家间经济距离, r为系数, 通常取1。

1.2 数据来源

本文基于数据可获得性选取了全球98个国家作为研究对象(图 1), 并以联合国发布的《2010年人类发展报告》中OECD发达国家作为本文划分发达国家和欠发达国家的依据, 其中, 本文研究的发达国家有28个, 欠发达国家有70个。根据世界银行统计数据, 选取的98个国家2014年CO₂排放量占全球总排放量的87.29%, 在一定水平上可以反映全球的CO₂排放水平并表征全球CO₂排放趋势。研究中的被解释变量为人均CO₂排放量(PCE), 解释变量为城市化水平(UR)、人均GDP(PGDP)、能源强度(EI)和可再生能源使用率(REC), 数据均来源于世界银行(https://data.worldbank.org/)。

2 人均CO₂排放差异与贸易引力分析 2.1 人均CO₂排放时空特征分析

2000、2005、2010年和2014年研究区内人均CO₂排放量空间分布格局变化明显。本文利用GIS的自然断点法, 将人均CO₂排放水平划分为5类进行渲染。由图 2可以看出, 美国、加拿大、澳大利亚、沙特阿拉伯等国家人均CO₂排放量一直处于高水平, 俄罗斯、新西兰以及欧洲部分国家人均CO₂排放量处于较高水平, 位于非洲、南亚等地区的欠发达国家人均CO₂排放水平较低。从时间序列看, 中国和蒙古人均CO₂排放水平呈增加态势, 欧洲人均CO₂排放水平较高的国家数量却趋于减少。初步可以看出, 发达国家为全球人均CO₂排放贡献较大, 尽管这种贡献度已呈下降趋势; 欠发达国家人均CO₂排放量处于较低水平, 但近些年来发展迅速的国家, 如中国、蒙古等人均CO₂排放量增加显著。

2.2 人均CO₂排放的相对差异分析

变异系数是标准差除以均值的结果, 衡量的是各国人均CO₂排放量偏离平均值的相对差异。图 3显示了2000-2014年研究区内全部国家以及发达国家和欠发达国家两个小组的相对差异(变异系数)变化趋势, 可以看出研究区内98个国家人均CO₂排放量相对差异在2000年至2014年期间呈波动下降的趋势, 由2000年的0.9776下降至2014年的0.8814, 表明研究区内的98个国家间人均CO₂排放离散程度整体降低。具体来看, 发达国家和欠发达国家人均CO₂排放量均呈波动上升趋势, 表明发达国家间人均CO₂排放差异和欠发达国家间人均CO₂排放相对差异进一步拉大。其中, 发达国家相对差异由2000年的0.4062上升至2014年的0.4588, 欠发达国家相对差异则由1.04上升至1.08。由此可见, 不同发达程度国家间人均CO₂排放存在较大的相对差异, 但欠发达国家间相对差异更大。

2.3 基于贸易的空间互动引力分析

图 4通过和弦图(chord diagram)的方式对2014年研究区内国家间基于总商品贸易和化石能源贸易的国家间贸易引力联系进行可视化表达, 直观地揭示国家间贸易的拓扑交互关系。圆弧长短表示贸易引力的大小, 节点间弦连线的粗细反映贸易联系强弱程度, 数字代表的国家与图 1图注国家顺序一致。以2014年为例展开分析, 在2014年总商品贸易引力和弦图中, 美国(11号)、印度(79号)和中国(76号)在和弦中所占份额最大, 表明美国、印度和中国是2014年总商品贸易活力最强的国家。2014年化石能源贸易引力和弦图中, 美国(11号)、荷兰(64号)和印度(79号)在和弦中所占份额最大, 表明这些国家在2014年化石能源贸易中占有重要地位, 就国家间贸易引力而言, 总商品贸易引力和化石能源贸易引力最强的前2对国家组合均为荷兰(64号)与比利时(39号)、荷兰(64号)与德国(46号)。此外, 从图 4中可以看出, 不管是总商品贸易还是化石能源贸易, 均主要集中在大洲内部国家之间, 这可能是由地理距离所驱动。

3 人均CO₂排放的驱动机制和空间效应 3.1 全球98个国家人均CO₂排放的驱动机制和空间效应

首先对2000、2005、2010年和2014年人均CO₂排放量(PCE)、人均GDP(PGDP)、城市化水平(UR)、可再生能源使用率(REC)和能源强度(EI)进行相关性分析。四个年份相关性分析结果差异不大, 其中, 被解释变量人均CO₂排放量(PCE)与解释变量人均GDP(PGDP)的相关性最强, 与城市化水平(UR)的相关性次之。解释变量间, 人均GDP(PGDP)和城市化水平(UR)相关性最强, 但其相关性系数小于0.8, 表明解释变量间不存在高度相关的因子。此外, 城市化水平(UR)和人均GDP(PGDP)是与其他变量具有正相关关系的变量, 可再生能源使用率(REC)和能源强度(EI)是与其他变量具有负相关关系的变量。在进行相关性分析的基础上, 本文使用方差膨胀因子(VIF)进行共线性检验, 结果显示各解释变量间共线性在容差范围之内(VIF < 10)。

为了对解释变量进行初步预判并与空间计量模型进行比较, 本文首先使用普通最小二乘法(OLS)进行模型估计。以2000、2005、2010年和2014年四个年份的人均CO₂排放量(PCE)为被解释变量, 以城市化水平(UR)、人均GDP(PGDP)、能源强度(EI)和可再生能源使用率(REC)为解释变量做回归分析。结果如表 3所示, 四个年份R²均大于0.89, 表明模型具有较好的拟合效果。进一步将空间效应纳入考虑发现, 四个年份被解释变量人均CO₂排放均存在显著的空间自相关性, 因此, 忽视空间效应的普通OLS方法结果是有偏的。基于上述分析, 全球98个国家CO₂排放驱动机制研究更适合采用空间回归模型。

首先采用Moran′s I指数对全局空间相关性进行检验(限于篇幅, 本文没有给出Moran′s I指数的测算公式), 四个年份Moran′s I均在1%的水平下显著, 表明四个年份人均CO₂排放量具有显著的空间正相关关系。其次进行LM检验, LM lag显著性要明显优于LM error, 因此空间回归部分选取空间滞后模型(SAR)展开研究。

表 3显示了OLS和空间滞后模型的回归结果。本文主要基于空间滞后模型分析CO₂排放的驱动机制。总体而言, 在W₁和W₂的空间互动关系下, 影响CO₂的驱动因子变动趋势和显著性基本一致, 全球98个国家CO₂排放驱动机制以总商品贸易构建的空间关系(W₁)为例展开具体分析。城市化水平(UR)仅在2000年和2005年对人均CO₂排放量产生显著正向影响, 且其影响程度呈减弱趋势, 城市化水平每增加1%, 人均CO₂排放量增加分别增加0.4594%和0.2754%。城市是CO₂排放的重要场所, 全球70%以上的CO₂排放和2/3的能源消费来自城市^[51]。其中, 城市化进程中承担城市交通运输需求的交通运输业^[52]、承载城市生产生活的建筑业以及城市居民生活碳排放^[18]是造成城市CO₂排放的重要原因。此外, 随着时间推移城市化水平不再是影响人均CO₂排放的显著因子, 这可能与世界主要发达国家城市化水平放缓有关。

人均GDP(PGDP)在四个年份中均对人均CO₂排放产生显著正向影响, 人均GDP每增加1%, 人均CO₂排放量分别增加0.8702%、0.8702%、0.8588%、0.8441%。就其系数而言, 人均GDP对人均CO₂排放量贡献度最大, 尽管这种贡献度呈现下降趋势, 这表明虽然当前人均GDP仍是造成CO₂排放的第一大诱因, 但其对CO₂排放影响程度已呈下降趋势。人均GDP综合衡量了一个国家的人均产品与服务的生产能力, 反映了该国经济发展水平^[53]。尽管世界各国对经济结构划分标准不同, 但普遍认可农业、工业和服务业三大产业的划分方法。其中, 以化石能源为依托的工业部门是CO₂排放的重要产生源, 高排放工业部门是人均GDP造成高碳排放的重要作用路径。

能源强度(EI)在四个年份中对人均CO₂排放量均产生显著正向影响, 能源强度每增加1%, 人均CO₂排放量分别增加0.5113%、0.4623%、0.4753%、0.5639%。就其系数变化趋势可以看出, 2014年能源强度系数高于前三年, 这意味着能源强度对CO₂排放的贡献度变大, 而能源强度的变化与技术水平发展息息相关, 因此, 积极发展低碳技术对减少CO₂排放具有重要意义。

可再生能源使用率(REG)在四个年份中均对人均CO₂排放量产生显著负向影响。能源强度每增加1%, 人均CO₂排放量分别减少0.1263%、0.1458%、0.1787%、0.1559%。相比于化石能源, 可再生能源具有污染少、CO₂排放少的优点。在当前全球气候变暖的挑战下, 提高可再生能源使用率是在不损害各国能源使用前提下保障经济平稳运行的重要契入点。此外, 人口增加和经济发展使得全球能源结构调整落后于能源需求的增加, 不可再生的化石能源使用的绝对量仍在增加。在化石能源衰竭和气候变暖的双重约束下, 提高可再生能源使用率是调整能源结构、促进经济转型、减缓气候变暖的重要途径。

进一步探究人均CO₂排放的空间溢出效应, 结果显示, 两种空间互动关系下的空间滞后系数均显著为正, 表明人均CO₂排放存在明显的空间溢出效应。具体而言, 在总商品贸易构建的空间关系(W₁)下, 贸易“邻居”人均CO₂排放量每变动1%, 本国的人均CO₂排放量会往相同的方向变动0.1875%、0.2270%、0.2212%和0.2509%。在化石能源贸易构建的空间关系(W₂)下, 化石能源贸易“邻居”人均CO₂排放量每变动1%, 本国的人均CO₂排放量会往相同的方向变动0.1103%、0.2876%、0.1915%和0.2112%。除2005年外, 总商品贸易产生的空间溢出效应均高于化石能源贸易的空间溢出效应, 这表明贸易产生的人均CO₂溢出效应要高于化石能源贸易直接碳转移的溢出效应, 但不可否认的是, 化石能源造成的人均CO₂溢出效应是总商品贸易人均CO₂排放溢出的重要渠道。从时间序列看, 人均CO₂排放量的空间溢出效应表现出波动增长的趋势, 表明基于贸易“媒介”产生的人均CO₂排放溢出效应逐渐增强。

3.2 发展差异视角下人均CO₂排放的驱动机制和空间效应

由于历史原因, 发达国家和欠发达国家在CO₂排放领域存在明显差异^[5], 处于不同发展阶段的国家, 其人均CO₂排放量的驱动机制和影响因子贡献度也不尽相同。因此, 在对全球98个国家进行人均CO₂排放驱动机制和溢出效应研究的基础上, 基于发展差异视角进一步将研究区内国家划分为发达(28个国家)和欠发达(70个国家)两个小组展开研究, 以识别不同发达程度国家CO₂排放驱动机制的异同, 进而为制定更加科学合理的减排策略提供参考。首先进行OLS回归, 结果见表 4。

其次进一步将空间回归纳入考虑范畴(限于篇幅, 本文没有给出此部分Moran′s I和LM检验结果), 欠发达国家小组的人均CO₂排放量空间自相关性强, 发达国家小组内空间自相关性较弱。Moran′s I和LM检验结果显示, 欠发达国家适合利用空间滞后模型(SAR)进行分析, 但发达国家未通过LM检验, 空间回归分析的可行性较差。此外考虑到发达国家小组涵盖的国家样本数量较少, 空间计量误差较大。因此, “发展差异视角下人均CO₂排放的驱动机制和空间效应”部分基于OLS回归对发达国家小组和欠发达国家小组展开对比分析, 并基于空间滞后模型(SAR)对欠发达国家小组展开空间分析。

首先基于OLS回归展开对比分析, 城市化水平(UR)仅在2000年对欠发达国家小组人均CO₂排放量产生显著正向影响, 但未在发达国家小组中表现出显著性, 这表明对于发达国家而言, 城市化已不再是影响其人均CO₂排放量的显著因子, 这可能与发达国家已步入后城市化阶段, 国民低碳素质提高、政府低碳投入大有关。而对于城市化水平较低、城市化快速扩张的欠发达国家而言, 城市化水平仍是影响其人均CO₂排放量的显著因子, 尽管其贡献度呈逐渐下降直至不显著的趋势。人均GDP(PGDP)在发达国家与欠发达国家两个小组的四个年份回归中均表现出显著正向影响。就其系数而言, 人均GDP对欠发达国家影响更大, 但其贡献度呈现下降趋势, 这可能与欠发达国家产业转型升级有关。能源强度(EI)在发达国家与欠发达国家两个小组的四个年份回归中均表现出显著正向影响。能源强度在欠发达国家小组中呈现波动增强的趋势, 但在发达国家小组中则呈现波动减弱的态势, 这可能由于欠发达国家对低碳技术的需求更大, 意味着节能减排对欠发达国家而言更为迫切。可再生能源使用率(REG)在发达国家与欠发达国家两个小组的四个年份回归中均表现出显著负向影响。具体而言, 可再生能源使用率在欠发达国家小组中呈现波动增强的趋势, 但其贡献度极小; 在发达国家小组中的贡献度呈增大趋势, 且增速较快。综合国力较强的发达国家经过快速的工业化阶段已趋于平稳, 开始寻求高质量低污染的发展模式, 提高可再生能源使用率是低碳发展的重要路径。由回归结果也可以看出可再生能源使用率对发达国家CO₂排放具有明显的抑制作用, 因此提高可再生能源使用率是当前发达国家碳减排的重要途径。

在考虑欠发达国家小组人均CO₂排放空间效应后发现, 在W₁和W₂的空间互动关系下, 影响欠发达国家的CO₂驱动因子变动趋势和显著性基本一致。欠发达国家CO₂排放空间效应驱动机制具体以总商品贸易构建的空间关系(W₁)为例展开具体分析。城市化水平(UR)对欠发达国家影响逐渐减弱, 仅在2000、2005年和2010年表现出了显著性, 城市化水平每增加1%, 人均CO₂排放量分别增加0.5055%、0.3628%、0.3699%。就其系数而言, 人均GDP仍是影响欠发达国家CO₂排放的最重要的原因, 人均GDP每增加1%, 人均CO₂排放量分别增加1.0024%、0.9995%、0.9117%、0.9418%, 但这种影响已呈现减弱趋势。能源强度对欠发达国家影响逐渐增强, 能源强度每增加1%, 人均CO₂排放量分别增加0.5783%、0.5334%、0.5594%、0.6638%。可再生能源使用率对欠发达国家影响十分微弱, 能源强度每增加1%, 人均CO₂排放量分别减少0.0826%、0.0903%、0.1189%、0.0966%。

欠发达国家存在明显的人均CO₂排放的空间溢出效应。两种空间互动关系下的空间滞后系数均显著为正, 表明欠发达国家人均CO₂排放存在明显的空间溢出效应。2000年和2014年总商品贸易构建的空间关系(W₁)产生的空间溢出效应高于化石能源贸易构建的空间关系(W₂), 2005年和2010年化石能源贸易构建的空间关系(W₂)产生的空间溢出效应高于总商品贸易构建的空间关系(W₁), 这表明欠发达国家间总商品贸易和化石能源贸易造成的人均CO₂空间溢出效应均较强。从时间序列看, 人均CO₂排放量的空间溢出效应表现出先增后减的趋势, 表明欠发达国家基于贸易“媒介”产生的人均CO₂排放溢出效应先增强后减弱。

4 讨论

本文的主要贡献在于基于STIRPAT模型和贸易网络的引力关系研究CO₂排放的驱动机制和空间影响, 从而为各国制定低碳策略提供参考。将贸易视为国家间CO₂空间溢出效应的重要媒介, 并考虑到化石能源对CO₂排放贡献的特殊性, 研究全球总商品贸易网络和化石能源贸易网络对CO₂排放的空间影响, 揭示发达国家和欠发达国家CO₂排放驱动机制的异同。

联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)在第五次评估报告中指出, 气候变化具有在全球尺度上集体采取行动解决问题的特点, 且国家间存在CO₂排放交互现象, 因此全球视角下的CO₂排放研究不能孤立国家个体, 应将国家间CO₂排放互动关系纳入考虑范畴。贸易网络是全球各国空间互动的重要网络之一, 也是CO₂国家间转移的重要途径。在实现《巴黎协定》全球变暖保持在平均2℃以下的压力下, 研究基于贸易网络的碳减排效应具有重要意义。在全球产业分工日益细化的背景下, 商品的生产和消费被分割在不同区域, 贸易商品生产和消费过程释放的CO₂也在不同区域被分割, 因此商品贸易是贸易双边国家CO₂排放联动影响的桥梁。本文将国家间贸易视为双向影响的贸易流, 基于贸易引力模型计算表征两国间贸易联系紧密度的国家间贸易引力, 以考察在贸易流的双向影响下CO₂排放的空间效应和驱动机制, 并分别从总商品贸易和化石能源贸易两种贸易渠道构建空间互动关系, 总商品贸易可以反映国家间全面的贸易互动关系, 而化石能源贸易可以反映隐含在化石能源贸易中的碳排放转移国家间互动。在驱动机制研究中, 本文证实了经济发展对CO₂排放的重要影响, 且相较于发达国家, 经济对欠发达国家CO₂排放的促进影响更大, 这与库兹涅茨曲线倒U型趋势基本一致。城市化水平、能源强度对CO₂排放的正向影响和可再生能源使用率对CO₂的抑制作用也得到了证实, 因此针对不同发展层次国家制定差异化减排策略十分重要。

此外, 联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)在第五次评估报告(AR5)中还确认了贸易与气候之间的密切联系, 但随着贸易产业门类和全球化分工的进一步细化, 不同贸易商品类别产生的碳排放效应仍需进一步探讨。尽管本文在空间关系构建上研究了基于总商品贸易和化石能源贸易对CO₂排放的溢出影响, 但未研究其他类别商品贸易产生的空间溢出效应, 尤其是基于技术效应的低碳产品贸易和可再生能源贸易能否显著缓解CO₂空间溢出仍需进一步探讨, 故在今后的研究中将对更多商品类别的贸易空间互动关系进行深入剖析。此外, 尽管本文在空间尺度上给予了挖掘, 但受数据可获取性的限制, 所选时段未能更新到最新。本文采用四个年份截面数据虽然可以很好反映单个年份的CO₂空间变化和驱动机制, 但目前较难反映长期变化趋势和驱动机制, 因此采用面板数据进行分析也是未来改进的方向。

5 结论与建议

本文基于国家间化石能源贸易的引力模型构建空间权重矩阵, 利用扩展后的S-STIRPAT模型选取人口、财富和技术指标纳入空间滞后模型, 对研究区2000、2005、2010年和2014年的CO₂排放情况展开空间计量分析, 并划分发达国家和欠发达国家两个小组展开具体研究, 以探讨研究区的CO₂排放驱动机制和空间溢出效应, 并有针对性的对不同发达程度国家的碳减排提供参考。结果显示, 2000、2005、2010年和2014年CO₂排放溢出效应呈波动增强的态势, 国家间人均CO₂排放空间互动效应增强, 总商品贸易和化石能源贸易均是促进国家间人均CO₂排放溢出的重要渠道。此外, 城市化水平、人均GDP、能源强度对人均CO₂排放产生显促进作用, 而可再生能源使用可以有效抑制人均CO₂排放增加。但随着时间推移城市化对人均CO₂排放影响度逐渐减小。基于发展差异视角, 城市化水平、人均GDP和能源强度对欠发达国家的影响要强于发达国家, 而可再生能源利用率对发达国家影响更大。基于以上结论, 提出以下政策建议：

(1) 协调经济发展和CO₂排放之间的关系。各国大力追求GDP的发展, 但从发达国家发展的历史路径看, 快速经济增长不可避免导致CO₂高排放, 如何在不损害国家经济发展的前提下减少CO₂排放成为亟需探讨的议题。在发展与保护的矛盾困境下, 协调好经济-能源-环境的关系, 减少化石能源投入, 优化能源结构占比, 提高可再生能源利用效率, 以最小的能源和环境代价获取最大的经济产值, 是使人类社会由高碳工业文明迈向低碳生态文明时代的重要路径。

(2) 加强国际合作。技术进步对人均CO₂排放具有显著的抑制作用。技术进步对人均CO₂排放的抑制作用在发达国家已经得到了验证, 但在欠发达国家却仍然欠缺。这就要求发达国家充分发挥带动作用, 主动担负起责任, 加强国际间低碳技术的合作与共享, 提升欠发达国家的低碳技术水平, 从而减缓气候变化效应。

(3) 减少贸易CO₂排放。证实了总商品贸易和化石能源贸易均使人均CO₂产生显著的空间外溢效应, 因此应该针对贸易溢出渠道做出具体减排措施：①就总商品贸易驱动的溢出减排视角而言, 究其原因, 贸易造成CO₂排放增加的最主要的原因还是商品生产过程中的CO₂排放, 因此技术进步是遏制贸易碳排放的重要途径, 这一点对于欠发达国家而言尤为重要。②就化石能源贸易驱动的溢出减排视角而言, 尽管这种由资源禀赋差异驱动的化石能源贸易在短期内无法减少, 但随着技术进步与清洁可再生能源普及, 可以预想未来的国际能源贸易网络将有可再生能源的重要一席。因此, 大力发展可再生能源技术既可以保障本国能源安全, 又可以有效遏止化石能源产生的CO₂排放转移。

(4) 制定不同发达程度国家的碳减排策略。具体而言, 对于欠发达国家而言, 先污染后治理的发展路径是行不通的。在城市化与工业化迅速发展的背景下, 欠发达国家要紧紧抓牢低碳技术和国际合作的契机, 以技术进步作为平衡发展和减排的重要切入点。中国作为全球最大的能源消费国和CO₂排放国^[54], 节能减排刻不容缓。不仅要以优化能源结构倒逼产业转型, 还要以一带一路“建设”为契机, 积极和沿线国家交流低碳减排技术。对于发达国家而言, 需要积极发展可再生能源技术, 逐步摆脱对化石能源的依赖。树立命运共同体意识, 加大与欠发达国家的低碳技术产业合作力度, 共同抵御气候变化风险。