我们离“碳中和”还有多远？

2026-07-23

全球都在追求绿色可持续发展的今天，减少二氧化碳排放已经成为了全人类共同面临的紧迫课题。尤其像加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国和美国这样的七国集团（G7）老牌工业化国家，它们创造了全球约一半的国内生产总值（GDP）和大部分的资本存量，与此同时，这些国家在历史及当下也背负着沉重的碳排放压力。

为了弄清楚是什么在驱动或阻碍着这些经济大国的碳排放，研究人员将目光投向了1990年至2020年的数据，通过建立一套严密的科学模型，揭开经济发展、绿色金融、可再生能源、人口寿命以及城市化与碳排放之间的奥秘。

探讨如何治理污染之前，首先需要明确：究竟有哪些核心因素左右着空气中的二氧化碳浓度？本研究基于经典且广泛应用的STIRPAT理论（即从人口、富裕程度和技术等维度来考察人类活动对环境影响的模型），选取了五个核心观察维度：

经济发展（ECD）：以人均收入为衡量标准。
绿色金融（GNF）：指用于生态保护和绿色项目的人均投资成本。
可再生能源资源（RER）：包括地热、生物质能、风能等清洁能源的使用量。
城市化（URB）：居住在城市的人口占总人口的比例。
预期寿命（LEX）：反映国民整体健康与福祉水平的关键指标。

正式开展计量分析之前，研究人员对G7国家在1990年至2020年间这些指标的变化趋势进行了直观的梳理。正如论文中的图1至图6所展示的那样，各项指标在不同国家呈现出各自的波动轨迹：

图1展示了G7国家在可再生能源使用上的长期趋势变化。

图2呈现了绿色金融在各国的演变情况。

图3描绘了各成员国碳排放总量的起伏波澜。

图4、图5和图6分别记录了城市化进程、国民预期寿命以及经济发展的历程。

由于G7国家之间经济、贸易和地缘政治高度互联，若直接采用传统的统计方法容易产生偏差。因此，研究团队采用了国际上先进的计量经济学工具——跨截面自回归分布滞后模型（CS-ARDL）。这种方法能够避开数据中截面依赖和异质性干扰，不仅能看清变量之间的长期影响，还能精准捕捉到它们在短期内的调整速度。研究还利用杜米特雷斯库-赫林（Dumitrescu & Hurlin）因果检验来判断这些因素之间究竟谁是“因”、谁是“果”。

如论文中的图7（实证结果的图形总结）所清晰归纳的那样，各项因素对碳排放的作用呈现出不同的方向：

1. 抑制碳排放的“正向力量”

经济发展（ECD）并非全都是环境的敌人：长远来看，经济发展与碳排放呈现出负相关关系（长期弹性为-0.569）。这意味着当经济发展到一定阶段、居民和政府拥有更充裕的资金时，社会更有能力投资于环保设备和清洁技术，从而促进碳减排。
可再生能源（RER）与绿色金融（GNF）成效显著：数据证实，加大可再生能源的利用以及推动绿色金融发展，均能有效降低碳排放。强有力的绿色金融体系能够引导资本流向低碳产业，加速绿色技术的孵化。

2. 带来环境压力的“警示因素”

城市化（URB）与预期寿命（LEX）：研究发现，城市化水平的提高和预期寿命的延长与碳排放呈正相关。随着大量人口涌入城市，生活和基础建设对能源的消耗急剧增加；同时，健康的国民、更长的寿命往往伴随着更高水平的资源与能源需求，从而在客观上带来了更大的碳排放压力。

因果关系方面，研究发现经济发展、可再生能源和预期寿命对碳排放具有单向因果关系（即政策调控这些指标会直接影响碳排），而绿色金融和城市化则与碳排放呈现双向因果关系（两者互为因果，牵一发而动全身）。

这项研究不仅填补了G7国家在多维宏观因素联合分析上的空白，也为全球政策制定者提供了理论指导：

平衡经济与环保：G7国家应当继续通过税收优惠和政策引导，鼓励企业采用节能减排的高新技术，让经济增长与环境污染彻底“脱钩”。
大力发展清洁能源与绿色金融：必须坚决减少对传统化石能源的依赖，大力推广绿色债券、低息绿色贷款等金融工具，为零碳创新注入源源不断的活水。
推行可持续的智慧城市规划：针对城市化带来的碳排放压力，未来的城市建设必须高度集成绿色公共交通、节能建筑和充足的生态空间，提升居民生活质量的同时守住生态底线。

学者介绍：杨倩，西北工业大学管理学院长聘副教授、博士生导师，西北工业大学新时代企业高质量发展研究中心副主任。主要研究方向包括绿色供应链、供应链碳中和、营销战略以及渠道与供应链关系管理，聚焦企业绿色转型、供应链协同与可持续运营等问题。

ORCID：0000-0003-3575-0533

DOI：10.1007/s10668-024-05934-2