中国碳强度收敛的行业异质性研究：基于分位数回归的空间溢出与研发要素流动机制分析

本研究针对中国碳强度行业收敛差异问题，创新性地采用分位数回归模型，结合空间计量方法，系统分析了2000-2021年六大行业的β收敛特征。研究发现农业、建筑业等高碳行业呈现显著上分位数收敛，而工业呈现中高分位数发散；揭示研发资本流动抑制农业收敛但促进工业收敛的差异化机制，为制定区域-行业差异化减排政策提供了重要依据。

　　

在全球气候治理背景下，中国作为碳排放量占全球33.7%的最大排放国，实现碳强度（单位GDP的CO₂排放）收敛对达成"双碳"目标至关重要。然而现实困境在于：不同行业的碳强度呈现显著分化，重工业省份的CO₂-per-output水平可能数倍于服务业，这种差异是否随时间缩小？传统均值回归方法难以捕捉行业内部的异质性特征，而空间关联和技术扩散对收敛的影响机制更鲜有研究。针对这些科学问题，中国某研究机构团队在《Environmental and Sustainability Indicators》发表创新成果，首次构建包含空间权重矩阵的分位数回归框架，揭示了六大行业碳强度收敛的非对称规律及其驱动机制。

研究采用三项关键技术：1）基于CEADs数据库构建2000-2021年30省份六大行业面板数据；2）运用固定效应分位数回归捕捉不同碳强度水平下的收敛异质性；3）通过地理-经济复合空间权重矩阵量化邻域溢出效应，并结合重力模型测算跨省研发要素（R&D资本与人员）流动。

【4.1 数据特征】Jarque-Bera检验证实所有变量均非正态分布（p<0.01），IPS/CIPS检验显示数据一阶平稳，Hansen检验（统计量23.15-29.53）排除了内生性干扰。

【4.2 均值收敛】传统β收敛模型显示所有行业均存在绝对收敛，其中批发业收敛最快（23.9%/年），工业最慢（9.25%/年）；加入控制变量后，工业条件收敛速度提升至21.5%，技术创新的减排弹性在农业、服务业分别达-0.07和-0.17。

【4.3 分位数异质性】如图2所示，批发业在全分位数显著收敛，而工业在中高分位数（0.5-0.95）呈现发散；建筑业呈现U型收敛特征，仅两端分位数显著。值得注意的是，技术创新对工业0.1分位数的碳强度增长有正向驱动（β=0.32），反映当前工业研发存在"高碳锁定"效应。

【4.4 空间效应】Moran's I检验发现工业和批发业存在地理-经济双重空间关联。空间分位数回归显示：工业邻域碳强度每降低1%，可使本地0.9分位数碳强度增长0.16%（p<0.01），这种"竞争性溢出"显著扩大了工业收敛范围（图4b）；而批发业在0.1分位数呈现协同减排（β=0.08）。

【机制分析】研发要素流动呈现矛盾作用：R&D资本流入使农业0.9分位数收敛速度降低7%，却加速工业收敛；R&D人员流动则普遍促进工业、服务业收敛。这可能源于资本更倾向投入传统高碳技术，而人才流动更易带动清洁技术扩散。

该研究突破传统收敛分析的均值假设，首次揭示中国行业碳强度演化的"马太效应"：高碳行业内部差距持续扩大，而低碳行业自发趋同。这一发现对政策制定具有三重启示：1）需建立行业差异化的碳强度管控标准，对工业实施"重点省份清单式管理"；2）优化研发资源配置，引导西部省份通过"人才飞地"承接东部绿色技术；3）构建跨区域排放权交易市场，将空间溢出效应转化为协同减排动力。研究为全球新兴经济体探索"共同但有区别"的减排路径提供了方法论范本。