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——中国农村清洁发展机制的影响
推文人 | 谭小清
原文信息:Yimeng Du, Kenji Takeuchi. 2019. “Can climate mitigation help the poor? Measuring impacts of the CDM in rural China” Journal of Environmental Economics and Management 95:178-197.
 
简介与背景
 
自1978年改革开放以来,中国经济飞速发展,但同时带来了严重的收入不平等。2015年,超过5.7%的中国人口生活在贫困线以下,主要集中在能源和就业机会有限的偏远农村地区。作为农村扶贫开发的一揽子政策措施之一,中国政府实施了一系列促进边远地区可再生能源发展的项目,包括《中国农村生物能源扶贫开发纲要(SEPAP)2》和《中国农村生物能源发展“十三五”规划》。可再生能源是否在减少农村地区贫困上发挥重要作用?本文研究中国基于可再生能源的清洁发展机制(Renewable Energy-Based Clean Development Mechanism, RE-CDM)项目对中国农村社区减少贫困的影响,清洁发展机制是《京都议定书》中定义的灵活机制的一部分,它为发展中国家吸收外国投资和促进可持续发展(Sustainable Development, SD)带来了许多可能性。根据《联合国气候变化框架公约》(UNFCCC)的定义,清洁发展机制项目的可持续发展效益可分为三类:社会效益、经济效益和环境效益,包括减轻贫穷、创造就业和加强教育服务等社会福利;新工业活动、生产力增长、技术创新等经济效益;改善空气、水和土地质量等环境效益。
 
数据及实证策略
 
为了评估清洁发展机制下增加可再生能源部署的社会影响,本文研究采用了三个指标:收入创造、就业和产业结构转型。首先,我们采用农村家庭人均纯收入来衡量RE-CDM对农村收入的影响;其次,就业人口占总人口的比例被用来作为农村地区就业创造的一个指标;最后,我们利用农村劳动力在第一产业的比例,以捕捉RE-CDM对产业转型的影响。为了研究RE-CDM对农村发展的影响,本文收集了每个县的RE-CDM建设周期和地点、农村居民收入、农村就业人口比例等信息,用于分析的面板数据覆盖了2002-2011年中国1955个乡村县,包括三种类型的变量,即社会效益、县域特征和RE-CDM项目特征,其中第一个CDM项目在2005年注册的。
 
有关社会福利的数据从各省统计年鉴中收集,以农户人均纯收入、就业人口占总人口比重、农村劳动力占第一产业比重作为社会效益指标;县域特征变量包括:第一产业总产值、农业用地面积、政府总收入、义务教育在校生比例、油料作物产量、农业机械总装机容量等,均来自《中国农村统计年鉴》;CDM数据来自UNFCCC的项目活动和活动方案数据库,其中包括每个已注册项目的基本信息,水电项目被排除在样本之外,因为它们可能同时为农村社区带来社会效益和社会问题。
 
为了衡量农村地区RE-CDM的社会效应,本文使用双重差分的方法,比较了采用该项目的县与未采用该项目的县之间的社会效益变化,基准模型如下:
其中,Yit表示社会效益指标,包括:(a)农村居民收入;(b)就业人员占总人口的比例;(c)t年i县农村劳动力在第一产业中所占比重。Dit是双重差分项,清洁发展机制(CDM)可再生能源电厂建成那一年及以后取值为1,否则为0。此外,本文将处理指标与不同类型的可再生能源(生物质、风能和太阳能)进行交互,以捕捉它们在社会效益上的差异。Xit是随时间变化的县域特征向量:第一产业产出、农业用地面积、政府收入、义务教育学生比例、油品产量、农业机械总产能。δi和γt分别表示县固定效应和年份固定效应。εit表示误差项。
 
本文担心DID估计值可能受到两个来源的偏差:(1)如果在采用清洁发展机制项目之前,处理县和控制县的社会效益指标的水平和趋势有所不同,则可能出现第一个问题;(2)如果清洁发展机制的项目地点不是随机分配的,而是由各种地理、政治和社会经济因素决定的,就可能产生另一种偏差。因此,在本研究中,我们采用了PSM和MDM两种匹配方法,通过将处理县与控制池中具有相似观测属性的县配对来减轻潜在的偏差。
 
主要结果和异质性分析
 
1.对农村居民收入的影响
 
RE-CDM对农村居民收入影响的估计结果见表3,(1)至(4)列表示PSM-DID方法估计的结果,(5)至(8)列表示MDM-DID方法估计的结果。结果表明,RE-CDM对农村居民收入具有显著的正向影响,估计结果在1%显著性水平上显著。表3还报告了不同能源RE-CDM的影响,生物能和风能系数在所有回归中均显著为正,这一结果表明,基于生物质和风力发电CDM项目都极大地刺激了农村居民的收入增长。其中,实施生物工程CDM项目使农村居民收入增加284元,增长5.75%左右,采用风力发电CDM项目使农村居民年收入增加约223元,约增长4.52%。另一方面,本文没有发现以太阳能为基础的CDM项目对收入产生重大影响。
2.对创造就业的影响
 
如表4,本文使用PSM-DID和MDM-DID方法评估了RE-CDM项目对就业产生的影响。表4中所有模型的RE-CDM系数表明,可再生能源CDM项目的存在使劳动人口比重提高了约1.13%。这一发现证实了CDM通过的可再生能源项目的就业创造效益。此外,研究结果还表明,不同的可再生能源来源使农村地区的RE-CDM对就业产生的影响是不同的,生物量系数为正,在5%显著性水平下显著,与对照组的农村劳动力所占比例(53.4%)相比,采用生物工程CDM项目使农村劳动力所占比例提高了约1.48%。另一方面,本文没有发现风能和太阳能项目对农村地区就业率有显著的统计影响,与生物能源相比,这些能源发电需要更少的劳动力投入,因此劳动力需求的增加并不显著。
3.对第一产业就业的影响
 
如表5,报告了采用RE-CDM对农村地区第一产业部门就业份额的影响。(2)和(4)列系数表明,与对照组的样本平均值33.7%相比,实现清洁发展机制下的风力发电项目增加农村地区劳动者在第一产业占比约1.42%,(6)和(8)列中使用MDM-DID方法验证了上述结果的稳健性。风力发电对农民的吸引力之一是允许开发商在他们的土地上安装大型风力涡轮机,大型风力涡轮机通常使用不到半英亩的土地,但农民能够赚取额外的收入,同时继续他们的农业生产。相比之下,本文发现基于太阳能的CDM项目降低了农村劳动力在第一产业部门的比例,由于采用了以太阳能为基础的CDM项目,农村劳动力在第一产业中的比例下降了4.97%,表明太阳能项目的存在可能会降低第一部门劳动力的比例,这与太阳能安装和农业实践之间存在权衡的观点是一致的。
4.不同项目规模的影响
 
按不同的项目规模估计RE-CDM对创造收入和就业影响的结果见表6。项目规模根据该县一年内的RE-CDM项目数量由三个虚拟变量捕获(1个项目、2个项目和>=3个项目),1个项目的系数显著为正,2个项目的系数和>=3个项目的系数无统计学意义,这些结果表明,在项目数量较多的县,RE-CDM对农村居民纯收入的影响不明显。另一方面,对农村劳动力和农村劳动力在第一产业中占比的影响结果表明,项目规模不同会影响这些结果的大小,采用3个以上RE-CDM项目对农村就业人口比重的影响是采用1个项目的2.6倍,此外,表6第(5)、(6)列>=3个项目的系数均为正,表明,采用3个以上的RE-CDM项目,第一产业中农村劳动力比重提高2.14%。
 
综上所述,本文发现,一个县的项目越多,对就业的创造和劳动力在第一产业部门所占比例的影响就越大,但是,这种影响对农村收入并不显著。虽然无法推测其背后的机制,但有一种可能的解释是,项目数量增加了劳动力的流入,但并不影响当地居民的收入。
5.火力发电项目的影响
 
为了将RE-CDM项目与传统能源项目的社会效益进行比较,根据来自中国电力工业委员会收集的电力行业统计的每年新增1万千瓦以上火电机组情况的数据,本文还研究了火电厂的增加对创收和创造就业的影响,结果表明,火电厂的增加使农村居民的纯收入减少了约2585元。
 
结论
 
气候变化是减轻贫困的直接和立即的威胁(World Bank,2015),本文评估了缓解气候变化的活动是否能够缓解中国农村社区的贫困,针对可再生能源项目所带来的社会效益,考察了RE-CDM是否改善了中国农村地区的居民收入、就业机会和产业结构转型。此外,为了解哪种能源提供更高的社会效益,我们的研究调查了各种可再生能源产生的影响。研究结果表明,RE-CDM项目可以促进东道国的收入和就业,采用生物质能的RE-CDM项目使农村居民年收入增长5.75%,采用风电RE-CDM项目使农村居民年收入增长4.52%,以生物制品为基础的CDM项目在增加农村地区就业机会方面具有最大的潜力,但是,并非所有的可再生能源技术都以同样的方式对社会效益做出贡献。本文的结论是,在清洁发展机制下采用可再生能源项目可以为减少贫困和解决全球外部性提供一种有效的方法。
 
尽管本文的研究证实了RE-CDM在帮助东道国促进农村发展方面的作用,但有必要进行进一步调查,以了解减缓气候变化和减贫战略之间的联系。另外,本文研究的另一个局限性是没有考虑到RE-CDM的长期影响。
 
Abstract
 
This study examines whether investment in climate change mitigation contributes to poverty alleviation. We investigate the impacts of the renewable energy-based clean development mechanism (RE-CDM) projects on rural communities in China. The impacts of RE-CDM projects are estimated by combining propensity score matching with the difference-in-differences approach. We found that the biomass-based CDM projects significantly contribute to income improvement and employment generation in rural communities in China. Our estimation results also reveal that wind energy-based CDM projects have the potential to increase income and the share of labor force in the primary industry in rural areas. These results suggest different channels through which renewable energy sources affect income.
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