可再生能源与非可再生能源的环境影响：能源消费与碳排放的全球空间溢出效应研究

《Heliyon》：Energy and spatial spillovers: How renewable and non-renewable energy impact the environment?

　　

某一地点的气体排放会显著影响邻近区域，从而形成空间依赖性。若忽视这种依赖性，可能导致对环境退化实证估计的偏误。本研究采用空间计量经济学方法，测度可再生能源与非可再生能源消费对CO2排放的间接（溢出）效应。基于1992—2021年96个国家的平衡面板数据，研究结果验证了环境库兹涅茨曲线（EKC）假说，证实了经济增长与CO2排放之间呈倒U型关系。可再生能源消费（REC）降低了环境退化（CO2排放），而非可再生能源消费（NREC）则增加了环境退化。值得注意的是，REC的溢出效应超过其直接效应，表明可再生能源技术投资产生了可观的跨境环境收益。相反，NREC增加了CO2排放，尽管其溢出效应较低。从政策角度来看，本研究结果强调了扩大可再生能源产能的全球性优势，尤其是在高排放国家，因为减排效应超越了国家边界。通过在EKC框架内明确量化全球空间溢出效应，本研究贡献了一个此前跨国研究中 largely 被忽视的新分析维度。

论文解读文章

一、研究背景与问题提出

过去二十年间，环境污染与绿色能源议题日益受到政策制定者、研究人员及政府机构的重视。联合国可持续发展目标（SDGs）的第7项和第13项子目标主要聚焦于能源与可持续环境问题。随着居民生活水平提高、城市化与工业化进程加速，全球CO₂排放与能源消费呈现高速增长态势。值得注意的是，CO₂排放表现出明显的空间格局特征，即一国（或地区）的环境退化可能对邻近国家（或地区）的环境产生破坏性影响，这种相互依存关系被称为空间依赖性。

现有研究在环境退化与能源关系方面存在两个显著不足：其一，大多数研究仅考虑能源消费对CO₂排放的直接国内效应，忽视了经济活动与能源使用所产生的跨境环境溢出效应；其二，虽然少数研究尝试纳入空间计量方法，但其分析多局限于单一国家或特定区域（如中国省级层面或欧盟国家），缺乏全球尺度的系统考察。忽视空间依赖性可能导致对真实影响的低估或高估，从而产生有偏的估计结果。基于此，本研究在环境库兹涅茨曲线（EKC）框架下，纳入空间依赖因素，对全球96个国家1992—2021年的平衡面板数据进行空间计量分析，以识别可再生能源与非可再生能源消费对CO₂排放的直接效应与间接（溢出）效应。

二、研究设计与核心结论

本研究提出并检验三个核心假设：第一，环境变量（CO₂排放、可再生能源消费、非可再生能源消费）存在空间依赖性；第二，在纳入可再生能源与非可再生能源消费的条件下，CO₂排放与GDP增长之间的倒U型关系（即EKC假说）仍然成立；第三，可再生能源消费降低环境退化，而非可再生能源消费增加排放。研究采用空间计量技术，基于96个国家1992—2021年的平衡面板数据，通过Moran's I检验确认了变量的空间自相关性，并通过似然比（LR）检验在多种空间模型（SAR、SEM、SAC、SDM）中筛选出空间杜宾模型（SDM）作为最优模型。研究结果验证了EKC假说，证实了经济增长与CO₂排放之间的倒U型关系；可再生能源消费（REC）显著降低CO₂排放，且其间接（溢出）效应大于直接效应；非可再生能源消费（NREC）显著增加CO₂排放，但溢出效应相对较小。这一发现的重要意义在于：可再生能源投资不仅能改善本国环境质量，还能产生超越国界的跨境环境效益，为高排放国家扩大可再生能源产能提供了有力的实证支持。

三、主要技术方法

研究人员采用空间计量经济学方法开展实证分析。首先，构建两种空间权重矩阵：基于地理距离的逆距离矩阵和k最近邻（k=3至5）二元矩阵，并对其进行行标准化处理。其次，运用Moran's I检验对CO₂排放、GDP、可再生能源消费（REC）和非可再生能源消费（NREC）进行空间自相关检验，确认空间依赖性的存在。再次，在传统EKC模型基础上进行扩展，纳入REC、NREC和贸易开放度作为控制变量，构建包含空间滞后因变量和空间滞后自变量的空间杜宾模型（SDM）。最后，采用极大似然估计法（MLE）估计模型参数，并依据LeSage & Pace提出的方法，通过参数模拟计算直接效应、间接（溢出）效应和总效应。数据来源为世界银行世界发展指标（WDI）数据库，样本涵盖96个国家、时间跨度为1992—2021年，共计2880个观测值。

四、研究结果

（一）空间依赖性与空间权重矩阵的构建

研究人员采用逆距离矩阵和k最近邻二元矩阵两种方法定义邻域关系，并运用Moran's I检验各变量的空间自相关性。检验结果显示，CO₂排放、GDP、REC和NREC的Moran's I值在截面数据和面板数据中均显著为正（p<0.01），证实了空间依赖性的存在，研究假设H1得到验证。这一结果也表明，忽视空间依赖性的传统计量模型将产生有偏估计。

（二）空间与非空间模型的主估计结果

研究人员比较了混合OLS、面板固定效应（FE-OLS）以及四种空间模型（SAR、SEM、SAC、SDM）的估计结果。在所有模型中，GDP系数显著为正，GDP平方项系数显著为负，验证了EKC假说（倒U型关系）在纳入能源变量后依然成立，研究假设H2得到验证。REC系数在所有模型中均显著为负，NREC系数均显著为正，表明可再生能源消费降低CO₂排放而非可再生能源消费增加排放，研究假设H3得到验证。空间参数ρ在所有空间模型中均显著为正，进一步确认了CO₂排放存在空间溢出效应。贸易开放度对CO₂排放的影响在各模型中均不显著。

（三）空间模型选择诊断

研究人员通过似然比（LR）检验对空间模型进行系统筛选。检验结果显示：SAR对SDM的LR检验（χ2(5)=41.68，p<0.01）、SAC对SDM的LR检验（χ2(4)=54.49，p<0.01）以及SEM对SDM的LR检验（χ2(5)=72.455，p<0.01）均显著，表明SDM优于SAR、SAC和SEM；SEM对SAR的LR检验（χ2(5)=31.211，p=0.02）亦显著，表明SAR优于SEM。因此，SDM被确定为最优模型，因其同时包含因变量和自变量的空间滞后项，能够更全面地捕捉空间交互效应。

（四）SDM模型与溢出效应分解

基于SDM模型的估计结果，研究人员对直接效应、间接（溢出）效应和总效应进行了分解。GDP的直接效应为2.243（占总效应87%），间接效应为0.328（占13%），总效应为2.571；GDP平方项的直接效应为-0.121（占75%），间接效应为-0.041（占25%），总效应为-0.162，进一步验证了EKC假说。REC的直接效应为-0.042（占38%），间接效应为-0.069（占62%），总效应为-0.111，表明可再生能源消费的跨境溢出效应超过其国内直接效应。NREC的直接效应为0.141（占64%），间接效应为0.078（占36%），总效应为0.219，表明非可再生能源消费对CO₂排放的国内影响大于跨境溢出影响。贸易开放度的直接效应和间接效应均不显著。

五、讨论与结论

讨论部分： 研究结果表明，可再生能源消费的溢出效应大于直接效应，这意味着可再生能源技术投资所产生的环境效益显著超越国家边界。这一发现与以往局限于单一国家或区域的研究形成鲜明对比，凸显了全球尺度空间分析的重要性。非可再生能源消费的溢出效应相对较小，说明化石能源使用的跨境环境影响相对有限，但其国内影响仍不可忽视。研究还发现，EKC假说在纳入能源结构变量后依然成立，表明经济增长与环境退化之间的倒U型关系部分反映了能源结构转型的作用。

结论部分： 本研究通过将空间溢出效应纳入EKC框架，为全球96个国家1992—2021年的CO₂排放、经济增长与能源消费关系提供了新的实证证据。研究证实了EKC假说的有效性，验证了可再生能源消费对CO₂排放的减排作用以及非可再生能源消费的增排作用。更重要的是，研究发现可再生能源消费的跨境溢出效应超过其国内直接效应，这为高排放国家扩大可再生能源产能提供了强有力的政策依据。从政策角度看，各国尤其是高排放国家应加强可再生能源投资，因为其减排效益不仅惠及本国，还能通过空间溢出效应改善邻国乃至全球的环境质量。未来研究可进一步探讨不同区域、不同收入水平国家的异质性效应，以及环境政策严格度（EPS）在调节能源—环境关系中的作用。