评估可再生能源投资在减少二氧化碳排放（CO?E）中的作用：通过线性模型、非线性模型和普通最小二乘法模型的分析

《Renewable Energy》：Evaluating the role of renewable energy investments in CO 2E reduction: Analysis through linear, non-linear and ordinary least square model

本研究基于2015-2024年全球季度面板数据，通过STIRPAT模型结合小波分析，揭示可再生能源投资（REI）与二氧化碳排放（CO?E）的非线性关系及间接作用机制。研究发现：太阳能、风能REI需超过1.82万亿美元和267.5亿美元临界规模才产生减排效应，而小水电、生物燃料呈现U型曲线（分别在5227万美元和80.71亿美元后推高排放）。经济规模效应显示，清洁能源（太阳能、风能、地热）通过降低排放强度实现减排，但生物燃料因经济扩张导致排放上升。研究建议优先发展大型太阳能和风能项目，严格限制生物燃料和小水电的规模扩张，并配套研发支持、碳定价等政策工具。

　　本研究探讨了一个尚未解决的问题，即可再生能源投资（REI）是否以及在何种条件下能够减少全球二氧化碳排放（CO?E）。通过分析2015年至2024年的全球季度面板数据，我们量化了七种可再生能源投资类别（风能、太阳能、地热能、小型水电、海洋能、生物燃料和生物质能）与CO?E之间的线性与非线性关系，并检验了REI通过经济增长渠道间接影响排放的机制。从方法论上，我们采用普通最小二乘法（OLS）和完全修正OLS（FMOLS）进行模型估计，以增强结果的稳健性，同时结合小波相干性分析来捕捉投资与排放之间的时变共动性。

研究结果表明，线性模型中，可再生能源投资的细分类别每增加1%，与CO?E的上升存在0.030至0.048%的关联性，这一现象与建设及供应链排放密切相关。而非线性模型则揭示了投资的阈值效应：对于太阳能和风能，存在倒U型关系，即只有当投资达到一定规模后，CO?E才会出现下降趋势；而对小型水电和生物燃料，则呈现出U型关系，即在投资规模超过特定阈值后，CO?E反而会增加。此外，交互项分析表明，太阳能、风能和地热能的投资能够通过经济增长渠道降低CO?E，具体表现为投资与GDP的负向关系，即随着经济增长，这些投资有助于降低单位GDP的碳排放强度。相比之下，生物燃料的投资则通过经济增长机制导致CO?E增加，这与某些生物燃料项目可能推动经济活动扩张，进而无意中提高全生命周期碳排放的现实相一致。

控制变量的表现也符合预期：人口增长和贸易开放度会增加CO?E，而人均收入的提高则与较低的排放水平相关联。小波相干性分析进一步确认了可再生能源投资与CO?E之间存在时间尺度异质性，即在不同的时间段内，它们的共动性可能有所不同。这些发现对政策制定者具有重要指导意义，表明在推动可再生能源投资时，需要优先考虑大规模的太阳能和风能项目，以超越有效的投资门槛，同时对生物燃料和小型水电项目实施严格的可持续性筛选，结合有针对性的研发、优惠金融支持以及以效率为导向的碳定价机制，才能确保投资真正发挥减少排放的作用。

可再生能源投资已成为全球气候减缓战略的核心组成部分，因为迫切需要从以化石燃料为基础的能源系统向低碳能源路径转变，以减少二氧化碳排放并遏制全球气温上升。国际协议如《巴黎气候协定》和联合国的可持续发展目标（SDGs），尤其是SDG 13，强调了向低碳能源路径转变的紧迫性，以防止全球气温上升超过工业化前水平2摄氏度。在过去二十年中，可再生能源投资显著增长，全球投资从2004年的约453亿美元增加到近年来的接近2883亿美元。推动这些投资的依据在于其潜在能力，即能够通过促进清洁能源技术的采用、降低能源强度以及减少长期电力成本，实现经济增长与碳排放的脱钩。然而，尽管有大量资金流入，关于REI是否能够持续减少排放的问题仍然存在争议，这主要是由于可再生能源项目的基础设施建设、技术扩散和供应链排放等方面的复杂性。

理论上，可再生能源投资可以产生积极和消极的环境影响，凸显其作用的双重性。一方面，增加对可再生能源的投资可以加速更清洁能源形式（如太阳能、风能、地热能和水电）的扩散，从而减少对化石燃料的依赖，降低总体CO?E。另一方面，可再生能源投资可能在部署初期间接导致排放增加，因为可再生能源基础设施的建设、维护和整合需要大量能源投入，这些投入往往来自传统碳密集型来源。例如，生物燃料和小型水电项目已被证明会产生意想不到的生态权衡，如森林砍伐、土地利用变化以及水库产生的甲烷排放。此外，由大规模可再生能源投资所驱动的经济增长，在某些情况下可能会增加能源需求和排放强度，这种动态与环境库兹涅茨曲线（EKC）框架相一致，该框架提出收入与环境退化之间存在非线性关系。这些复杂性表明，可再生能源投资与CO?E之间的关系可能并非简单，而是受到技术类型、投资规模以及更广泛的社会经济条件的影响。

从实证角度来看，关于可再生能源投资在不同情境下减少碳排放的有效性，文献中呈现了混合且有时相互矛盾的发现。例如，有研究指出，在中国，可再生能源投资具有线性减排效应，但其非线性影响取决于投资规模和时间框架。类似地，有研究发现，在高投资经济体中，可再生能源投资在初期由于经济增长的刺激作用导致CO?E上升，而在后期阶段则通过清洁替代推动排放减少。相比之下，在印度及其他新兴经济体中，研究结果则显示出更一致的证据，表明可再生能源投资能够降低CO?E，这反映了不同国家在能源结构和政策框架上的差异。这一讨论还延伸到直接替代效应之外的机制，一些研究强调贸易开放度、人口增长和技术进步作为中介因素，在塑造可再生能源投资与CO?E之间的关系方面发挥了作用。在此背景下，全球政策界面临着如何解读分歧的实证证据，以制定能够最大化可再生能源投资环境效益的战略的挑战。这突显了对可再生能源投资在不同形式和不同环境经济背景下的影响进行更细致、分散和动态评估的必要性。

本研究通过超越以往以聚合形式研究可再生能源投资的做法，将投资分解为七个主要的可再生能源部门——太阳能、风能、地热能、水电、海洋能、生物燃料和生物质能，从而捕捉这些投资对CO?E的异质性影响。本研究进一步推进了以往的工作，通过识别非线性投资阈值，揭示了太阳能和风能投资在达到一定规模后才会对CO?E产生降低作用，而小型水电和生物燃料投资则在超过特定阈值后可能加剧排放。此外，本研究引入了通过经济增长间接影响排放的机制，明确了太阳能、风能和地热能投资能够支持绿色增长，降低单位GDP的碳排放强度，而生物燃料驱动的增长则可能导致CO?E上升。同时，通过小波相干性分析，本研究捕捉了可再生能源投资与CO?E之间的时间变化共动性，填补了静态计量方法在这一方面的空白。总体而言，本研究丰富了对特定可再生能源投资如何与环境和经济结果相互作用的理解，为制定实现碳中和目标的政策提供了更为细致的框架。