雙碳目標下中國鋼鐵行業碳績效影響研究

摘要：基于2011年-2022年的中國鋼鐵行業面板數據，采用改進后的SPIRPAT模型對中國鋼鐵行業碳績效的影響因素進行分析。研究結果顯示，在樣本期內中國鋼鐵行業的碳績效呈上升趨勢；人力因素和產業結構因素對中國鋼鐵行業碳績效的提升起到抑制作用，而資本因素、投資因素和技術因素則促進了碳績效的提升，其中技術因素表現為關鍵的中介因素。基于研究結果，文章提出提升鋼鐵行業碳績效組織框架，即采用γ螺旋式創新結構，從主體層、行為層、功能層和目標層等層面來構建提升中國鋼鐵行業的碳績效的路徑。

關鍵詞：鋼鐵行業；碳績效；SPIRPAT模型；影響因素

中圖分類號：X79 文獻標志碼：B

前言

在全球應對氣候變化的背景下，減少溫室氣體排放已成為各國共同的責任和挑戰。作為重要的工業生產領域之一，鋼鐵行業的碳排放一直備受關注。近年來，隨著中國承諾實現碳達峰和碳中和的目標，鋼鐵行業的碳排放管理變得尤為緊迫。在這一背景下，研究鋼鐵行業碳績效的影響因素以及如何實現雙碳目標下的可持續發展顯得尤為重要。

學術界對鋼鐵行業的碳排放和碳績效進行了廣泛研究，早期研究關注碳排放的監測和統計分析。而近年來隨著碳達峰和碳中和目標的提出，研究焦點轉向了如何降低碳排放和提升碳績效。研究提出了包括能源替代、碳捕集技術和節能政策等對策。盡管取得了進展，但仍面臨挑戰，包括碳排放數據的可靠性問題、碳減排與經濟增長的平衡問題，以及碳減排技術的研發和應用的經濟與技術障礙。

基于此，學術界對鋼鐵行業碳績效已取得一定的研究成果，文章的邊際貢獻有：首先，分析了鋼鐵行業碳績效的變化趨勢；其次，探討了人力、投資、技術和產業結構等因素對碳績效的影響，并通過通徑分析詳細測算了這些因素的影響程度；接著，利用通徑分析結果，構建了一個γ螺旋式的組織框架，從主體層、行為層、功能層到目標層全面提升碳績效；最后，提出了一系列策略，為提高鋼鐵行業的碳績效提供理論支持和政策建議。

1研究設計

1.1模型設定

文章采用改進后的STIRPAT模型來探討中國鋼鐵行業碳績效的影響因素。相較于傳統的指數分解法和結構分解法，改進后的STIRPAT模型展示了顯著的優勢。傳統的方法受到了研究視角有限和選取的影響因素不變的約束，而改進的STIRPAT模型能有效克服這些限制，它還成功地解決了傳統結構分解法在進行時間序列分析時遇到的障礙。該模型不僅可以適應多變的研究需要，還可以靈活地調整以探究各種環境影響因素，從而提供更深入、全面的洞見。參考XIAO Yi等的研究，改進后的STIR-PAT模型具體公式表示為式（1）：

1.3數據分析及檢驗

分析2011年-2022年中國鋼鐵行業的碳績效變化趨勢，繪制如圖1所示。由于使用鋼鐵行業碳強度來代表碳績效，該值越大，則碳績效越差，反之則越強。

從2011年的約0.18到2022年的約0.08，呈現逐年下降的趨勢，說明中國鋼鐵行業在這一時間段內顯著提高了碳績效，這意味著行業在減少每噸鋼產生的二氧化碳排放量方面取得了實質性進展。這一趨勢的背后是鋼鐵生產過程中能效的提升和技術的持續進步，包括采用更清潔的生產技術、優化能源使用和提高材料利用率等因素的綜合作用。中國政府在減碳目標和綠色發展策略上的強力推動，以及全球市場對低碳產品日益增長的需求，也是促進這一變化的關鍵驅動力。從2015年開始，碳績效值持續低于給定的均值線，這進一步證明了中國鋼鐵行業在提升碳績效方面取得了明顯的成效，尤其是在2020年之后，碳績效的改善速度更為顯著，這與國內外加大對環境保護要求和綠色低碳技術的推廣應用有關。

為避免數據出現“偽回歸”問題，文章通過ADF檢驗來檢驗各變量序列是否平穩，發現所有變量無需進行差分處理，均表現為平穩序列。

2結果分析

2.1模型擬合

嶺回歸作為最小二乘法的一種形式，主要目的是提高參數估計的精確度和穩健性。這一方法通過引入對回歸系數的約束來解決變量間高度相關即多重共線性的問題，使其特別適合分析變量之間的交互效應。文章利用嶺回歸分析來應對多重共線性問題，構建鋼鐵行業碳績效的影響因素模型，旨在深入了解這些因素如何影響鋼鐵行業碳績效。通過構建模型，文章繪制了中國鋼鐵行業碳績效的影響因素嶺跡圖和決定系數（RSQ）的變化曲線，見圖2。

通過SPSS26軟件對嶺回歸方程進行擬合，并在嶺跡曲線趨向平穩狀態時，選擇決定系數K，其中決定系數取值K為0.05，擬合結果見表2。

嶺回歸方程顯示出超過91%的擬合優度，且中國鋼鐵行業碳績效的所有影響因素均通過了5%以上的顯著性檢驗，表明這些影響因素與中國鋼鐵行業碳績效之間有著明顯的聯系，證明了嶺回歸模型的擬合性能良好。

人力因素（H）表明勞動生產率的提升通過增加能源密集型生產導致了碳排放量增加，從而不利于碳績效。相反，資本因素（P）和投資因素（C）均表現出對鋼鐵行業碳強度有抑制作用，反映了有效的資本運用和對綠色技術的投資能顯著減少碳排放。技術進步（T）也顯著降低了碳強度，促進了碳績效的提升。然而，產業結構（D）的調整導致高能耗產業比重增加，不利于碳績效改善，指出需要結合產業升級與綠色技術創新來促進鋼鐵行業的低碳發展。

2.2影響因素效應分析

為分析各影響因素對中國鋼鐵行業碳績效的影響效應，在嶺回歸分析法的基礎上，運用通徑分析對相關系數進行分解，測算各影響因素對鋼鐵行業碳績效的總影響、直接影響和間接影響，有助于從個別到共性的角度分析各影響因素對中國鋼鐵行業碳績效的影響，探索提升鋼鐵行業碳績效的重要途徑。

具體結果如表3所示，其中總影響為各因素與鋼鐵行業碳績效的相關系數；直接影響為各因素的標準化回歸系數；總間接影響為各因素直接影響與間接影響系數相乘加。由于嶺回歸分析法允許存在部分誤差，所以存在較小的剩余影響是合理的。

人力因素和產業結構因素對鋼鐵行業碳強度表現為正向，說明對碳績效的影響為負向，負向影響排序為：產業結構因素gt;人力因素；資本因素、投資因素和技術進步因素對鋼鐵行業碳強度表現為負向，說明對碳績效的影響為正向，正向影響排序為：技術進步因素gt;資本因素gt;投資因素。

人力因素和產業結構因素對鋼鐵行業的碳強度具有正向影響，分別以系數0.217和0.278表明這些變化增加了碳排放，對碳績效產生負面影響。其中，產業結構的影響更大，因變化未能推動能效提升或廣泛應用減碳技術。相反，資本因素、投資因素和技術進步對碳強度有顯著的負向影響，分別為-0.058、-0.052和-0.254，表明這些因素有助于提高碳績效。尤其是技術進步，通過提高能效和采用低碳技術顯著降低了碳排放，顯示出對碳績效提升的關鍵作用。

技術進步在提升鋼鐵行業碳績效中扮演核心和關鍵中介角色，通過人力、資本、投資和產業結構因素的相互作用，間接增強了對碳強度的影響。具體而言，技術進步直接降低了碳排放，同時通過提高勞動生產率、增強資本效率、優化投資效果和調整產業結構，進一步提升了碳績效。這些間接作用表明技術創新對于資源和能源的有效使用至關重要，尤其在低碳技術投資、技術更新以及產業向更清潔高效方向發展方面具有決定性影響。

基于上述實證結果，基于γ螺旋式創新結構，文章從主體層、行為層、功能層、目標層構建提升中國鋼鐵行業碳績效的組織框架，見圖3。

主體層：政府設立減碳政策如碳排放標準和稅收激勵；鋼鐵企業承擔技術創新與實施低碳生產；研究機構提供技術支持；金融機構通過綠色金融產品支持低碳項目；公眾與非政府組織增強低碳發展意識并監督減碳行為。

行為層：重點在技術與人力、資本、投資和產業結構的相互作用上，強化技術進步的應用，確保新技術的節能減排效果，并鼓勵投資低碳技術與設備，促進產業結構向環保可持續方向轉型。

功能層：政策引導行業發展并監管企業碳排放；加速低碳技術研發與產業化；通過財政優惠和補貼政策激勵企業減碳。

目標結構層：通過上述策略，顯著降低碳排放，促使鋼鐵行業向高技術、低能耗方向發展，支持國家雙碳目標的實現。

3結論

基于上述分析，文章得出以下結論：中國鋼鐵行業碳績效在樣本期內呈現上升趨勢，2015年后中國鋼鐵行業在提升碳績效方面取得了明顯的成效。人力因素和產業結構因素對中國鋼鐵行業碳績效的提升起到抑制作用，而資本因素、投資因素和技術因素則促進了碳績效的提升。技術因素技術進步不僅直接影響碳績效，還通過改善勞動生產率、提高資本效率、促進有效投資和優化產業結構間接促進了碳績效的提升，是關鍵的中介因素。