绿色技术与能源强度对G5国家碳排放的异质性影响：基于MMQR方法的实证研究

这篇研究采用矩分位数回归（MMQR）和面板格兰杰因果检验，创新性地分析了G5国家（巴西、中国、印度、墨西哥、南非）2000-2022年间绿色技术（GT）、能源强度（EIN）、环境绩效（EPR）和经济增长（GDP）对碳排放（CEM）的差异化影响。研究发现GT在高排放分位数下减排效果显著（β=-0.150），而EIN和EPR则呈现正向关联，为新兴经济体低碳转型提供了量化依据。

　　

1 引言

气候危机背景下，G5国家作为贡献全球30%碳排放的新兴经济体代表，其减排路径备受关注。研究采用前沿的矩分位数回归（MMQR）方法，突破传统均值回归局限，首次在统一框架中整合GT-EIN-EPR-GDP四维驱动因子。图1箱线图显示中国碳排放中位数最高（7.8吨/人），南非次之，巴西和印度呈现周期性波动特征，反映各国工业化阶段差异。

2 文献综述

基于环境库兹涅茨曲线（EKC）和生态现代化理论（EMT），研究构建图3概念模型：GT通过清洁能源专利（OECD标准）直接减排，EIN（MJ/USD）反映能源效率缺口，而EPR采用生态足迹指标捕捉系统性环境压力。现有研究存在三大空白：① 缺乏多变量交互分析；② 忽视2000-2022年政策迭代效应；③ 方法上未应用分布回归技术。

3 数据与方法

变量选择体现创新性：

• CEM：人均公吨数（WDI）

• GT：环境专利数（WIPO分类）

• EPR：生态足迹全球网络数据

  采用"矩阵相关→斜率异质性检验→CIPS单位根→Westerlund协整→MMQR"五步分析法（图4）。方程1的MMQR模型揭示τ分位数下GT系数β₁(τ)呈显著负向，而EIN系数β₃(τ)在0.9分位数达最大值0.035。

4 结果与讨论

表8显示关键发现：

1. GT效应：所有分位数均显著（p<0.01），在低排放阶段（τ=0.25）减排弹性达-0.150

2. EPR悖论：生态足迹与碳排放正相关（β₂=0.082），反映政策执行缺口

3. EIN主导性：能源强度在τ=0.9时影响最强，印证高耗能产业转型紧迫性

   表10格兰杰检验证实GT→CEM单向因果（Z=3.21*），而GDP与CEM存在弱脱钩迹象。

5 结论与政策启示

5.1 结论

MMQR揭示非线性关系：GT在各国减排效果差异达300%，中国需强化碳市场与绿色专利联动，南非应推进煤电工人公正转型。

5.2 政策建议

• 技术杠杆：中国试点碳标签制度，印度设立清洁技术孵化基金

• 制度创新：巴西推行"大豆-碳汇"捆绑认证，墨西哥建立中小企业能效审计补贴

• 能源重构：南非分布式光伏配储政策需配套金融工具

5.3 研究局限

数据层面受限于2022年后专利数据未公开，方法上未处理GT与GDP潜在内生性。未来研究可采用动态阈值模型，细分光伏、CCUS等技术路径的差异化影响。