一、 引言

在全球气候变化日益严峻的背景下，碳中和成为国际社会实现可持续发展的重要战略决策。截至2025年6月，全球已有165个国家明确提出实现碳中和目标，103个国家建立了完善的政策框架。^①中国作为全球能源消费和碳排放大国，于2017年提出建设绿色“一带一路”的倡议，旨在“加强环境保护、实施生态修复和促进清洁能源发展，共同打造绿色丝绸之路”^[1]；2020年进一步提出了“2030年前达到碳排放峰值，2060年实现碳中和”目标，明确了中国在全球气候治理中的责任与承诺。与此同时，俄罗斯作为全球重要的能源生产与出口国，也积极顺应全球绿色低碳转型的趋势并调整其能源战略，于2021年发布了《俄罗斯到2050年实现温室气体低排放的社会经济发展战略》，明确提出在确保经济可持续增长的同时实现温室气体低排放，力争到2060年实现碳中和目标。^[2]由于化石能源的生产和消费所产生的温室气体占全球温室气体总排放量的70%以上^[3]，能源绿色低碳转型对于实现碳中和目标至关重要，这也使得全球发展太阳能、风能、水能和核能等清洁能源迫在眉睫^[4-5]。然而，全球能源资源分布不均，部分国家拥有丰富的化石能源资源，也有一部分国家则在可再生能源或相关技术上占有优势。^[6]因此，深化国际能源合作不仅有助于优化资源配置，也是实现碳中和目标的重要途径。

俄罗斯拥有丰富的石油和天然气资源，是全球最大的能源出口国^[7]；而中国的能源需求持续增长，是全球最大的能源进口国^[8]，两国地理位置相邻、供需互补，能源合作历史悠久，是石油和天然气贸易领域的主要合作伙伴^[9-10]。然而，随着全球气候变化问题日益严峻以及碳中和目标的推进，传统能源合作模式已难以满足两国绿色低碳转型的需求。如何在促进经济增长的同时降低碳排放强度成为亟待解决的问题，为此，中俄能源合作逐步从传统化石能源向核能、可再生能源等领域拓展。^[11-12]2025年9月，中俄能源合作委员会第二十二次会议在北京召开，双方就深化能源各领域合作提出了具体建议，合作涵盖可再生能源、氢能、储能等新兴能源领域，彰显了两国在能源低碳转型道路上的共同愿景与合作潜力。^[13]因此，采用科学方法评估中俄能源合作的经济与环境效应，并分析其在实现碳中和目标中的贡献，对于促进两国能源合作的可持续发展以及全球能源绿色低碳转型具有重要的现实意义。

二、 文献综述

关于中俄能源合作的研究主要集中于传统油气合作与新能源合作两个方面。中俄油气合作始于20世纪90年代，并于2000年后进入快速发展期。2014年两国签署 《中俄东线供气购销合同》，规定从2018年起，俄罗斯开始通过中俄天然气管道东线向中国供气，输气量逐年增长，最终达到每年380亿立方米，累计合同期30年^[14]；此外，中俄还积极开展北极能源合作，“亚马尔液化天然气”和“北极液化天然气2号”成为中俄北极能源合作的标志性项目^[15]。在石油贸易方面，2024年中国从俄罗斯进口原油1.08亿吨，占当年进口总量的19.6%。^[16]与此同时，两国油气合作模式也从单一贸易转向全产业链合作，涵盖勘探、开采、运输与加工等环节。^[17]近年来，中俄能源合作突破传统油气领域，向新能源领域拓展^[18-19]，两国在新能源技术研发和市场开拓方面展现出巨大的互补性和合作潜力^[20]。例如，2024年，俄罗斯向中国出口液化天然气（LNG）达830万吨，同比增长23%^[21]，双方还联合开发了“绿色澜湄计划”等风电与光伏项目，未来双方还将在氢能基础设施建设和产业链扩展方面深化合作^[22]。通过加强政策协调、提升技术合作水平以及拓展市场渠道，双方有望共同推动清洁能源的可持续发展。^[20，23]此外，中俄能源合作还增强了两国应对西方规则的能力。例如，在欧盟碳边境调节机制（CBAM）下，中俄两国通过共建低碳能源项目（如绿氢生产）来对冲碳关税风险。^[24]然而，俄乌冲突、欧美对俄罗斯的经济制裁以及俄罗斯国内能源政策的不稳定性等因素，给中俄能源合作带来了挑战，迫使两国在合作形式和路径上不断调整，以应对不断变化的国际形势。^[25]

在方法选择上，国内学者多采用向量自回归（VAR）模型分析中国与其他国家和地区的能源合作效应。例如，尹勇晚等^[26]构建了新能源合作的相对收益指数来研究中韩新能源合作的经济效应，并运用VAR模型探讨了能源合作指数（ECI）与贸易、GDP之间的关系，阐明了中韩新能源产业合作的重要性；刘文革等^[27]则研究了中俄化石能源产业合作的经济效应，构建了能源产业合作指数，并利用VAR模型分析能源合作与GDP、两国贸易之间的关系，论证了中俄能源产业合作的重要性；此外，部分学者还采用中介效应模型、全球贸易分析（GTAP）模型和固定效应模型等方法，研究了中国与共建“一带一路”国家能源合作效应，认为能源合作显著推动了中国与沿线国家的经济增长、优化了经济结构并改善了经济福利。^[28-30]国外学者则采用面板数据CS-ARDL模型、空间计量技术、非线性自回归分布滞后模型和自回归分布滞后边界检验等方法，研究了传统化石能源贸易对经济和环境的影响。例如，Ummalla等^[31]采用ARDL模型和面板分位数回归（PQR），研究了1990—2016年水电能源消耗对经济增长及碳排放的影响，提出了新的研究视角；Kang等^[32]采用时间变化的贝叶斯向量自回归（TVP-VAR）模型，研究了印度1965—2015年间GDP增长、可再生能源和不可再生能源的使用与CO₂排放之间的动态关系，发现可再生能源和不可再生能源的随机波动呈U型，并与经济增长相关。综上，VAR模型和能源合作指数常用于分析能源合作对经济的短期与长期影响；GTAP模型广泛应用于评估多国能源合作的宏观经济效应；固定效应模型则适用于处理具有个体差异的面板数据。

既有研究普遍认可中俄能源合作在全球能源格局中的重要性，并重点探讨了其对经济增长的促进作用及其在实现碳中和目标中的意义。然而，既有研究多集中于经济效应分析，较少关注环境维度，缺乏对中俄能源合作在经济与环境综合效应方面的量化研究。与既有研究相比，本文的边际贡献主要体现在三个方面。第一，碳中和目标的双重维度评估。本文将碳中和目标分解为“经济增长”和“碳减排”两个维度，分别代表发展与环保的双重需求，并从经济与环境视角系统评估中俄能源合作对实现碳中和目标的贡献。第二，能源合作指数的创新构建与对比分析。本文构建了融合传统能源与新能源的“传统+新”能源合作指数，与传统能源合作指数进行对比，定量测度新能源合作在推动两国能源结构转型及碳中和进程中的边际贡献。第三，碳中和约束下的双重效应分析。从碳中和目标约束的视角，深入分析中俄能源合作对经济发展与环境保护的协同效应，提出全球碳中和背景下国际能源合作的新路径与政策建议，为绿色低碳全球能源治理体系提供中俄合作范式参考。

三、 模型构建

（一） 指数构建

本文借鉴了尹勇晚等^[26]提出的能源合作指数，结合中俄能源贸易的实际情况，分别构建了传统能源合作指数与“传统+新”能源合作指数，并将中俄能源合作的共同利益细分为可见经济利益与潜在经济利益，其中，可见经济利益通过能源产业内贸易指数进行衡量，潜在经济利益通过能源效率指数进行衡量。在此框架下，探讨能源合作对两国实现碳中和目标所产生的经济与环境效应。

1. 能源产业内贸易指数（IIT）

研究表明，一国的人均收入、市场规模、要素禀赋的相似度以及跨国公司的经营情况，均与该国产业内贸易指数呈正相关关系。^[27]产业内贸易指数越高，表明该国从经贸活动中获得的经济收益越大。本文借鉴产业内贸易指数（Grubel-Lloyd指数）^[33]的计算方法，构建中俄能源产业内贸易指数，以反映中国与俄罗斯通过能源贸易获得的经济利益，具体公式为

其中，X_i表示中俄能源产品的出口额，M_i表示中俄能源产品的进口额。IIT的取值范围为[0，1]，取值越接近1，表示中俄能源产业内贸易水平越高；越接近0，表示贸易水平越低，趋向于能源纯进口或纯出口。其中，传统能源贸易主要指煤、石油和天然气产品及相关设备的进出口，新能源贸易主要指核能、太阳能、生物质能、风能、水力发电设备的进出口。

2000—2022年中国与俄罗斯能源产业内贸易指数如图1所示。可以看出，传统能源产业内贸易指数整体处于较低水平且波动幅度较小，反映出中俄在传统能源领域的合作主要依赖于资源互补，尚未实现深层次的产业内合作。相比之下，新能源产业内贸易指数表现出很大的波动性，这种剧烈波动表明中俄新能源合作仍处于阶段性探索和调整之中，尽管双方在短期内建立了较强的产业内贸易联系，但未能实现持续深化，合作具有不稳定性。“传统+新”能源产业内贸易指数则呈现缓慢上升的趋势，2016年达到最高点，此后略有波动，2022年有所回落。这表明新能源合作有助于提高能源产业内贸易指数，从而推动中俄双方在能源产业链中开展更深层次的合作，实现更高水平的经济互补。

2. 能源效率指数（RECG）

能源效率是指一个国家单位GDP能源消耗与世界单位GDP能源消耗的比值。研究表明，国际能源合作能显著提升能源效率。^[28]通过合作，建立统一的能源标准和政策框架，从而实现各国资源共享与优势互补。因此，能源效率较低的国家通过合作可以提升的潜在获利空间较大，反之则较小。本文借鉴刘文革等^[27]的能源效率指标，构建了中俄能源合作效率指数，具体计算公式为

其中，i表示国家，取值为C表示中国，R表示俄罗斯； ECG_i为i国的单位GDP能源消耗（千克石油当量/美元）；ECG_w为世界单位GDP能源消耗（千克石油当量/美元）。RECG_i值越接近1，表明i国能源效率越接近于世界平均水平； RECG_i值大于1，表明i国的单位能源消耗远高于世界平均水平，能源效率相对较低，这也预示着i国在能源效率上有巨大的提升空间。因此，能源效率指数越大，i国通过能源合作可能获得的潜在经济利益越大。

2000—2022年中国和俄罗斯的能源合作效率指数如图2所示。两国RECG值均超过1，表明其能源效率均低于全球平均水平，但中国的能源效率明显高于俄罗斯。这主要归因于中国经济结构的多元化及服务业在经济中占较大比重，而俄罗斯则依赖传统化石能源出口。近年来，中国通过实施节能减排政策、推广清洁能源和提高能效标准，推动了技术创新和产业升级，特别是在电力、石化、钢铁等关键行业取得了显著进展，缩小了与全球平均水平的差距；而俄罗斯在节能减排方面政策支持不足，部分设施老旧，技术滞后，工业结构不合理，能源管理薄弱，加之俄乌冲突的冲击，能源效率进一步下降。从中俄两国的能源合作效率指数来看，两国均需提升能源效率，双方的能源合作潜力巨大。

3. 能源合作指数（ECI）

根据能源产业内贸易指数与能源合作效率指数，可以计算中俄能源合作指数，具体公式为

ECI_i反映了中国与俄罗斯在能源合作中各自获得的总经济效用水平，包括可见经济利益与潜在经济利益。ECI_i数值越大，说明i国从双方能源合作中获得的总经济利益越大。

将传统能源与“传统+新”能源数据分别代入式（3），得到中俄两国传统能源合作指数和“传统+新”能源合作指数，如图3、图4所示。2000—2022年，俄罗斯的能源合作指数始终高于中国，表明俄罗斯从能源合作中获益更多。从整体上看，两国传统能源合作指数均呈下降趋势（见图3），而“传统+新”能源合作指数均呈上升态势（见图4）。图3显示，在传统能源合作模式下，中俄两国经济效益减少和能源效率提升的边际贡献减缓；图4则表明，“传统+新”能源合作模式推动了两国经济效益的稳步增长。

（二） 数据处理与模型建立

1. 数据处理

本文的内生变量包括中国国内生产总值（GDP_C）、俄罗斯国内生产总值（GDP_R）、传统能源合作指数（ ECI_C1、ECI_R1）、“传统+新”能源合作指数（ECI_C2、ECI_R2）及中俄两国二氧化碳排放总量（CO₂）。外生变量为布伦特原油价格（OP）。数据选取的时间序列为2000—2022年。其中，中国与俄罗斯的GDP数据来自世界银行、ECI数据来自联合国贸易数据库，并经计算整理；能源效率数据来自世界能源组织、英国BP及《世界能源统计年鉴》。部分缺失数据采用线性插补法填补。为了减小数据差距与极端值影响，GDP和CO₂数据进行了对数处理。

2. 模型建立

本文采用向量自回归模型，对比分析传统能源合作与“传统+新”能源合作两种模式下中俄两国能源的经济效应与环境效应，具体模型为

其中，Y_t为内生变量，X_t为外生变量，α₁，···，α_p、β为系数，t为时间，P为滞后阶数，ε为误差项。能源合作效应通过脉冲响应函数和方差分解进行分析，其中，经济效应表现为ECI对GDP的冲击，环境效应表现为ECI对CO₂的冲击。基于2000—2022年数据，本文使用Stata16计量软件进行实证分析。

3. 数据检验

（1）单位根检验。

本文使用的数据为时间序列数据，利用单位根检验观察序列的平稳性。由表1检验结果可知，原始数据经过一阶差分后变成了平稳序列，即各个变量均为一阶单整序列，通过了ADF检验。这表明可以通过VAR模型较好地表达各个变量对某一变量的冲击并进行相应的方差分解。

注：D代表差分，临界值为5%。

（2）确定滞后阶数。

在传统能源合作模式下，中国的VAR_C1模型与俄罗斯的VAR_R1模型的最优滞后阶数检验分别如表2和表3所示。在“传统+新”能源合作模式下，中国的VAR_C2模型及俄罗斯VAR_R2模型的最优滞后阶数检验分别如表4和表5所示。

注：*表示不同检验方法选择的滞后阶数。下表同。

由表2—表5的检验结果可知，在传统能源合作模式下， VAR_C1及VAR_R1的最优滞后阶数均为1；在“传统+新”能源合作模式下，VAR_C2的最优滞后阶数为2，VAR_R2的最优滞后阶数为1。由此建立VAR_C1（1）、VAR_R1（1）、VAR_C2（2）、VAR_R2（1）模型。

（3）VAR特征根检验。两种能源合作模式下VAR模型的特征根检验结果如图5和图6所示，所有特征根倒数都落在单位圆内，表明所建立的VAR模型都是平稳的。

四、 中俄能源合作在碳中和目标下的效应分析

实现碳中和目标需要在维持经济增长的同时降低CO₂的排放量。本文从经济效应和环境效应两个维度，分析中俄能源合作对两国实现碳中和目标的贡献，着重探讨传统能源合作与“传统+新”能源合作模式对经济效益和环境效益的影响，并通过量化分析评估其在实现碳中和目标中的作用。在VAR模型中，GDP对ECI指数冲击的响应反映了经济效应，即对两国经济增长的促进作用；而CO₂排放量对ECI指数冲击的响应则反映了环境效应，即对降低碳排放的贡献。

（一） 经济效应分析

1. 中俄能源合作对中国经济增长的促进作用

图7展示了中国经济增长对中俄能源合作的脉冲响应。在传统能源合作模式下，中国经济增长对传统能源合作指数冲击的初期响应为负向，主要是因为前期基础设施建设和投资带来了较大的短期压力；但随着时间推移，经济增长对能源合作的响应转为正向，说明长期来看能源合作对中国经济有积极推动作用（见图7a）。在“传统+新”能源合作模式下，初期负向响应更显著，但很快转为正向，并在第2期达到峰值后趋于稳定（见图7b）。累积脉冲响应值从传统模式的0.000 2升至“传统+新”模式的0.003 4，表明新能源合作显著增强了中国经济增长的动力，尤其是长期效应的正向促进作用更加突出。

中国经济增长的方差分解结果如图8、图9所示，在传统能源合作模式下，中国经济增长对自身的平均贡献度为84%，能源合作指数对中国经济增长的最大贡献度为7.03%（见图8）；在“传统+新”能源合作模式下，中国经济增长对自身的平均贡献度升至98%，能源合作指数对中国经济增长的最大贡献度增至8.59%（见图9）。这表明新能源合作显著增强了中国经济的内生增长动力。

2. 中俄能源合作对俄罗斯经济增长的促进作用

图10展示了俄罗斯经济增长对中俄能源合作的脉冲响应。在传统能源合作模式的初期，俄罗斯GDP对能源合作指数冲击的响应表现为负向，第1期降至最低，低于中国同期水平，反映了俄罗斯的能源结构调整及其高昂的成本压力。随着时间推移，自第2期起俄罗斯GDP对能源合作指数冲击的响应转为正向，从第4期开始稳定（见图10a）。在“传统+新”能源合作模式下，俄罗斯GDP的响应从第1期即为正向，长期波动较小（见图10b），显示出新能源合作不仅能够缓解初期的经济压力，还能支持俄罗斯经济的稳定增长。

俄罗斯经济增长的方差分解（见图11、图12）显示，在传统能源合作模式下，俄罗斯经济增长对自身的平均贡献度为95.29%，能源合作指数对经济增长的最大贡献度为10.60%；在“传统+新”能源合作模式下，俄罗斯经济增长对自身的平均贡献度为97.42%，能源合作指数对经济增长的最大贡献度为14.98%。这表明，能源合作对俄罗斯经济的发展具有显著影响，特别是新能源合作，为俄罗斯的经济增长注入了强劲动力。此外，与中国经济的方差分解结果对比发现，中俄能源合作对俄罗斯经济增长的贡献度相对更大，进一步凸显了两国能源合作在促进俄罗斯经济发展中的重要作用。

上述分析表明，中俄能源合作，尤其是新能源领域的合作，极大地推动了两国经济发展，并在实现碳中和目标中的“经济持续增长”方面发挥了至关重要的作用。

（二） 环境效应分析

1. 中俄能源合作对中国碳减排的贡献

图13展示了中国ECI指数对CO₂排放量的影响。在传统能源合作模式下，CO₂排放量对中国ECI指数冲击的响应为正，累积值为0.070 3（见图13a），表明中俄传统能源合作在一定程度上增加了CO₂排放量，对环境不利。相比之下，在“传统+新”能源合作模式下，CO₂排放量对中国ECI指数的冲击响应为负，从第3期开始稳定，累积值为-0.036 5（见图13b），显示出中俄新能源合作在碳减排方面具有显著效果，符合碳中和目标。

2. 中俄能源合作对俄罗斯碳减排的贡献

图14展示了俄罗斯ECI指数对CO₂排放量的影响。在传统能源合作模式下，CO₂排放量对俄罗斯ECI指数冲击的响应初期为正，随后转为负向，累积值为-0.003 1（见图14a）。在“传统+新”能源合作模式下，CO₂排放量对俄罗斯ECI指数冲击的响应始终保持负向，累积响应值为-0.024 9（见图14b），表明新能源合作更有效地抑制了碳排放，更有利于支持俄罗斯实现碳中和。

CO₂排放量的方差分解结果（见图15和图16）显示，在传统能源合作模式下，中国ECI指数对降低CO₂排放量平均贡献度为2.54%，俄罗斯的贡献度为1.42%；在“传统+新”能源合作模式下，中国ECI指数的贡献度提升至6.61%，俄罗斯的贡献度上升至3.81%。这表明新能源合作对碳减排的影响更大，且中国在减排方面的表现优于俄罗斯。

通过上述分析可以看出，传统能源合作模式与“传统+新”能源合作模式均能促进中俄两国的经济增长，但“传统+新”能源合作模式更显著地推动了碳减排，为两国实现碳中和目标提供了有效的路径，这一合作模式不仅促进了经济的可持续发展，也为减缓全球气候变化做出了积极贡献。

五、 结论与建议

本文运用向量自回归模型分析了2000—2022年中俄能源合作的经济效应与环境效应，探讨了引入新能源合作对两国经济增长和CO₂排放量的影响，旨在量化新能源合作对实现碳中和目标的贡献。研究得出以下结论。

第一，在经济效应方面，尽管中国的能源效率高于俄罗斯，但两国的能源效率均未达到全球平均水平。从2000年至2022年，俄罗斯通过中俄能源合作获得的经济效益高于中国。传统能源合作对中国经济的贡献度为7.03%，而对俄罗斯经济的贡献度为10.60%；“传统+新”能源合作对中国经济的贡献度为8.59%，对俄罗斯经济的贡献度为14.98%，显示出俄罗斯经济对传统能源合作的依赖性更强。

第二，在环境效应方面，中俄新能源合作能够显著减少碳排放量，改善两国环境。传统能源合作对中国降低CO₂排放量的贡献度为2.54%，对俄罗斯的贡献度为1.42%；而“传统+新”能源合作对中国降低CO₂排放量的贡献度为6.61%，对俄罗斯的贡献度为3.81%。这表明，相较于传统能源，新能源合作在降低CO₂排放量方面效果更加显著，凸显新能源合作对碳中和目标的积极贡献。

第三，从长期趋势来看，尽管传统能源合作显著促进经济增长，但其能源效率提升的边际效益逐渐减弱，而“传统+新”能源合作模式对经济增长的长期促进作用更明显。新能源贸易将逐步成为中俄能源合作的重要方向，为两国经济增长提供新动力。

第四，在差异化影响方面，俄罗斯从中俄传统能源合作中获益更大，而中国则从中俄新能源合作中受益更多。这表明俄罗斯在传统能源领域的依赖程度较高，而中国则能通过新能源合作获得更多的经济和环境效益，显示出两国在能源合作中的优势和需求差异；同时，也反映出中俄两国在能源结构转型过程中各自侧重的方向和发展战略不同。

基于以上结论，为促进中俄两国更好地在碳中和目标下深化能源合作，实现经济增长与环境保护的双赢，本文提出以下对策建议。

第一，深化“传统+新”能源合作模式。中俄两国应通过签署双边协议和制定专项政策，明确“传统+新”能源合作的战略方向与目标。设立专项基金支持新能源项目，简化审批流程以降低项目实施的制度性成本。双方应协同推进传统能源高效利用技术（如智能油气田、清洁煤炭）与新能源技术（如风能、太阳能、水能）的研发和应用，实现传统能源与新能源的协调发展。

第二，实施差异化合作策略。俄罗斯应加大对新能源的投资力度，设立国家级新能源发展基金，吸引多元资本，加强新能源基础设施建设；通过与中国等国的合作拓展氢能、生物能等新兴产业链。中国应充分发挥自身在新能源领域的技术优势，加强在新能源、储能、智能电网等领域的技术输出与设备援建。

第三，加强低碳技术联合研发与推广。中俄两国应聚焦新能源、碳捕集与封存（CCS）、能源数字化等领域共建低碳技术联合研发中心，推动关键技术突破，并积极在国际平台分享合作经验，促进全球碳中和目标的实现。例如，联合举办国际低碳技术论坛，分享新能源项目案例和技术应用经验。

第四，优化能源合作的经济与环境效益。两国应共同提升能源效率，通过技术改造和管理优化减少能源浪费；建立环境监测与评估机制，实时监控碳排放，确保减排目标的达成；通过政策和市场机制，推动能源合作项目实现经济与环境效益的最大化。

注释:

① 数据来源于《2025年全球碳中和年度进展报告》。

② 数据来源于世界银行和《世界能源统计年鉴》。

③ 数据来源于联合国贸易统计数据、世界银行。

参考文献