朱文超　方兆本　吳遵

摘要：在生產函數框架下，本文將多維校準分解方法和完全結構分解方法結合，首先計算了2002～2007年各類能源使用的價格替代效應和實際技術進步，隨后對期間中國碳排放增量進行了分解。本文發(fā)現，在觀察期內能源之間的要素替代表現為電力替代煤炭和石油，石油是主要的被替代類能源。2002～2007年經濟規(guī)模增長和資本強度提高是中國碳排放增長的主要因素，而能源使用實際技術進步則是幫助減少碳排放的主要因素，同時，勞動力的實際技術進步和價格替代效應、能源的價格替代效應、以及終端需求結構的變化，都對碳排放增長起到了抑制作用。

關鍵詞：能源使用；碳排放；要素替代；技術進步

中圖分類號：F062.2文獻標識碼：A文章編號：10035192（2015）02007105doi：10.11847/fj.34.2.71

1引言

在“十二五規(guī)劃”中，中國政府提出了新的節(jié)能減排目標。而這些目標需要一系列政策的共同實施來實現，如投資可再生能源、推廣節(jié)能技術、產業(yè)結構轉變和要素替代等。為最大程度發(fā)揮各政策效應，有必要知道影響中國能源消耗和碳排放增長的因素，這些因素又在過去產生了何種影響。之前文獻一般采用結構分解法（Structural Decomposition Analysis， SDA）和指數分解法（Index Decomposition Analysis， IDA），對中國能源和碳排放總量或強度展開分解，考察分解后的各影響因素產生何種作用，從而提出相關政策建議，采用SDA方法的如，Chang和Lin[1]，Chang等[2]和郭朝先[3]，采用IDA方法的如，Zhang等[4]，陳詩一[5]。雖然上述文獻取得了豐碩成果，但由于SDA和IDA建立在單能源投入單產出框架基礎上，投入要素只有能源，是基本的三因素分解模型，無法考察非能源要素投入技術進步對能源消耗和碳排放增長的影響，更無法考察價格激勵引起的要素替代的影響。因此，采用SDA和IDA方法得到的結果，指導考慮非能源要素投入技術進步和要素替代等更全面政策組合的時候，存在一定局限性。在這種情況下，更適合的是建立在生產函數框架下考慮多要素投入的分解模型，而Okushima和Tamura[6]基于不變替代效應生產函數提出的多維校準分解方法（Multiple Calibration Decomposition Analysis， MCDA）提供了一種全新思路。MCDA基本思想是基期各投入要素在一均衡狀態(tài)下進行生產，在下一期伴隨要素價格波動和技術進步達到了新均衡狀態(tài)，通過兩個均衡狀態(tài)比較，將投入要素強度變化分解為價格替代效應和實際技術進步，Okushima和Tamura[6，7]首先使用MCDA對日本的能源使用進行了分解，并認為MCDA具有效率高、易理解和數據要求低的優(yōu)點。MCDA不僅可以考察能源之間的要素替代，而且可以考察能源與非能源要素之間的要素替代，因此，MCDA作為一種多要素分解技術，解決了如何考察要素替代和非能源要素投入技術進步的問題，隨后，可結合完全SDA分解方法[8，9]，在生產函數框架下進行全要素分解，從而克服了單要素框架下SDA和IDA方法無法考察要素替代和非能源要素投入技術進步影響的弱點。

因此，本文的目的即首先使用MCDA計算2002～2007年各類能源使用的價格替代效應和實際技術進步，隨后結合基于生產函數框架的完全SDA方法，對2002～2007年中國碳排放增量展開分解。相比其它文獻本文特色在于：第一，本文采用的分解方法基于生產函數框架，可以計算非能源投入要素技術進步對能源消耗和碳排放增長的影響；第二，通過分解計算的價格替代效應可以分析各行業(yè)回應市場各類能源價格變化的差異；第三，補充之前文獻缺少要素替代對中國能源消耗和碳排放增長影響的研究。在筆者可搜索的文獻范圍內，雖然有很多針對中國能源消耗和碳排放增長的因素分解的研究，但本文是第一次采用全要素（包括資本、勞動力和能源）分解的研究，因此，將得到更完全的結果，能為相關單位制定節(jié)能減排政策提供更全面的指導。

朱文超，等：生產函數框架下的中國能源及碳排放分解

Vol.34， No.2預測2015年第2期

2基于MCDA的能源使用分解

2.1MCDA方法

根據MCDA，行業(yè)j有3種投入要素，分別為勞動力（L）、資本（K）和能源（E），同時行業(yè)j在第t年的產出為Xj，依照能源強度定義，定義t年行業(yè)j各投入要素強度atFj，如下

atFj=XtFjXtj，F=L，K，E（1）

其中XtFj為行業(yè)j第t年各要素投入數量，Xtj為行業(yè)j第t年總產出，根據不變替代效應生產函數，有如下函數模型

atFj=λtFjβσ-1j（αFjptjptFj）σ（2）

其中投入要素強度atFj已知，參數λtFj為各投入要素的技術參數，β為規(guī)模系數，ptj為行業(yè)j產品在t年價格，ptFj為投入要素F在t年價格，σ為常數彈性替代系數，外生給定，αFj為各投入要素比例參數，滿足∑αFj=1?；诘趖年各投入要素的技術參數λ設為1，ptj和ptFj數據均來自歷年各價格指數，在t年也都被標準化為1。從而可求出第t年的規(guī)模系數β和各投入要素比例參數αFj，另外，這里假定以后年份的β和αFj都保持不變（這種處理過程也可見于文獻[10]）。

在MCDA中，要素E包含了煤炭、石油、天然氣和電力等不同能源種類，為了更進一步研究不同能源種類之間的價格替代效應，設有n種能源，同（2）式定義如下函數

bteij=etijEtj=λteijβσe-1ej（αeijptEptei）σe，i=1， 2， …， n（3）

其中i表示第i種能源，etij和Etj分別為行業(yè)j第t年消耗能源i的數量和能源消耗總量，故bteij為第i種能源占總能源比重，（3）式的λ和β也分別為各類能源的技術參數和規(guī)模系數，λ為1，比例參數滿足∑αeij=1。ptE為第t年總能源要素價格，ptei為t年第i種能源價格，在第t年都被標準化為1。σe為各類能源的常數彈性替代系數，也外生給定。從而可求得第t年（3）式中的規(guī)模系數β和比例參數αeij，同樣，假定以后年份的β和αeij保持不變。從而可獲得如下第t年各類能源投入的不變替代效應生產函數等式

ateij=XtEjXtjetijXtEj=λtEjβσ-1j（αEjptjptEj）σ·

λteijβσe-1ej（αeijptEptei）σe（4）

同（2）式和（4）式，可寫出第t+1年各類投入要素的不變替代效應生產函數等式

at+1Fj=Xt+1FjXt+1j=λt+1Fjβσ-1j（αFjpt+1jpt+1Fj）σ，F=L，K，E

at+1eij=Xt+1EjXt+1jet+1ijXt+1Ej=λt+1Ejβσ-1j（αEjpt+1jpt+1E）σ·

λt+1eijβσe-1ej（αeijpt+1Ept+1ei）σe（5）

由于第t+1年各類投入要素強度和各要素價格已知，規(guī)模系數和比例參數可從（2）式和（4）式求得，彈性替代系數給定，從而可求得各λt+1Fj和λt+1Ej。從（5）式看出，各投入要素強度相比基期的變化主要取決于價格和技術參數的變化，即投入要素強度是價格p和技術參數λ的函數，可表示如下

aFj=f（λ，p）（6）

對t+1年和t年之間的投入要素強度變化可再進行如下分解

at+1Fj-atFj=[f（λt+1，pt+1）-f（λt，pt+1）]+

[f（λt，pt+1）-f（λt，pt）]（7）

從而（7）式也可寫為如下形式

ΔaFj=FIC=TC+PS（8）

其中f（λt，pt+1）表示使用第t年技術第t+1年價格計算的投入要素強度，故（7）式右邊第一個中括號表示在相同價格情況下技術變化引起的投入要素強度變化，即（8）式中的TC，第二個中括號則表示在同技術情況下價格變化引起的投入要素強度變化，即（8）式中的PS，（8）式中的FIC表示各類投入要素強度總的變化。通過（7）式即可將各投入要素強度變化分解為價格替代效應PS和實際技術進步TC。f（λt，pt+1）可通過下式求得

f（λt，pt+1）=λtFjβσ-1j（αFjpt+1jpt+1Fj），F=L，K，E

λtEjβσ-1j（αEjpt+1jpt+1E）σ×λteijβσe-1ej（αeijpt+1Ept+1ei）σe，

i=1，…，n（9）

2.2數據來源及結果分析

由于各行業(yè)出廠品價格指數始于2002年，而最新投入產出表為2007年，故只選擇了2002～2007年作為本文研究時間段。各行業(yè)投入產出數據來自2002和2007年兩個投入產出表，參照投入產出表，本文共分25個行業(yè)進行計算。選取各行業(yè)出廠品價格指數作為各行業(yè)產品價格，2002年價格都被標準化為1，數據來自歷年《中國物價統(tǒng)計年鑒》。各行業(yè)能源消耗數據來自歷年《中國能源統(tǒng)計年鑒》，共分三種能源，分別為煤炭、石油和電力，天然氣則按GB/T 25892008上的轉換系數被歸到石油，并分別選取煤炭開采業(yè)、石油天然氣開采業(yè)和電力工業(yè)出廠品價格指數作為這三類能源的價格，總能源價格指數根據這三類能源所占比例加權計算獲得。各行業(yè)勞動力人數選自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》，選取各行業(yè)工資作為勞動力價格，并將2002年工資標準化為1。資本選取的是各行業(yè)固定資產投資數據，同樣來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。資本價格則選自中國人民銀行1至3年期貸款利率，來自國泰安金融數據庫。相關數據都使用了CPI指數平減為2002年價格。參考Okushima和Tamura[6]，本文選取σ=0.1，σe=1。

根據MCDA，本文將2002～2007年中國各類能源投入強度（FIC），分解成實際技術進步（TC）和價格替代效應（PS）兩部分。對煤炭的分解結果顯示，2002～2007年除金屬開采、煤炭開采、石油開采、石油加工業(yè)和造紙印刷業(yè)外，其余行業(yè)的煤炭TC和PS都為負，負的TC表明在觀察期內，大多數行業(yè)的煤炭使用技術都實現了穩(wěn)定提高，但由于負的價格替代效應存在，其實際技術進步要差于用FIC表示的技術進步，如通信設備和計算機制造業(yè)，FIC表示的技術進步顯示2007年比2002年煤炭強度下降25.75%，但由價格替代效應幫助下降了7.63%，導致實際的技術進步只幫助下降18.12%。而對金屬開采、煤炭開采、石油開采和石油加工業(yè)，它們的煤炭價格替代效應都為正，可以發(fā)現它們多為能源工業(yè)和原材料供應業(yè)，位于整個經濟系統(tǒng)上游，這部分行業(yè)由于它們行業(yè)位置優(yōu)勢，可以很容易將提高的能源成本轉嫁到下游行業(yè)，其結果表現是這些行業(yè)對煤炭價格上漲并不敏感，伴隨各投入要素價格上漲，這些行業(yè)會選用煤炭作為替代投入要素。另外，2002～2007年，煤炭TC和FIC同時為正的僅有煤炭開采業(yè)和造紙印刷業(yè)，表明這兩個行業(yè)在觀察時間段內，并沒有很好地實現集約式發(fā)展，帶來煤炭使用技術進步，相反存在繼續(xù)地粗放式發(fā)展。

對石油的分解結果顯示2002～2007年所有行業(yè)的PS都為負，除交通運輸業(yè)以外的FIC都為負，而實際技術進步TC除農業(yè)、金屬制品業(yè)、建筑業(yè)和交通運輸業(yè)為正外，其余行業(yè)都為負。特別是農業(yè)、金屬制品業(yè)和建筑業(yè)，如果使用石油投入強度變化FIC看，這3個行業(yè)的石油使用技術都表現出了顯著的技術進步，但在考慮價格替代效應后，發(fā)現實際技術進步出現了倒退。對農業(yè)本文認為這與近年我國逐步使用機械化生產替代人力生產，而機械化生產需要消耗大量的汽柴油有關。而建筑業(yè)則由于我國近年持續(xù)的城鎮(zhèn)化建設和高投資需求，帶來大量的建材運輸需求，而這同樣需要消耗大量的汽柴油。另外，值得注意的是交通運輸業(yè)，除了PS為負以外，FIC和TC都為正，交通運輸業(yè)表現出旺盛的汽柴油需求，正如Zhang等[4]所述，隨著消費者收入增長，會追求更加舒適的出行方式，而導致交通運輸業(yè)實際技術進步表現為退步。再計算能源工業(yè)和非能源開采業(yè)的平均石油PS為-16%，而剩余行業(yè)的平均石油PS為-19%，該結果與煤炭類似，位于整個經濟系統(tǒng)上游的行業(yè)表現出比下游行業(yè)更低的石油價格敏感度。

最后電力的分解結果顯示所有行業(yè)電力PS都為正，表明都選擇使用電力替代其它類能源要素投入，電力FIC有正有負，因存在正電力價格替代效應，實際電力使用技術進步要好于用電力投入強度表示的技術進步，所有行業(yè)的電力TC都為負，出現了顯著的技術進步。

3中國CO2排放分解

3.1完全SDA方法

接下來，本文將使用第二部分的結果結合完全SDA方法，對中國CO2排放展開分解。完全SDA在生產函數框架下，將能源消耗或碳排放增長分為兩部分，一部分由終端需求變化引起，另一部分由投入系數矩陣的變化引起。投入系數矩陣變化的分解由于包含了資本、勞動力和能源投入要素，又稱為KLE效應[9，11]。下文的分解過程主要參照了Casler 和Rose[9]。

設c為各行業(yè)各類能源CO2排放強度矩陣，根據投入產出表，CO2排放總量可表示如下

ΠTOT=c（I-A）-1Y（10）

其中I和A分別為單位矩陣和投入要素強度矩陣，（I-A）-1即為Leontief逆矩陣，再令（10）式中的c（I-A）-1=Π，Π即為一碳排放強度矩陣，Y為終端需求矩陣。從而，一段時間內的總碳排放變化可表示如下

ΔΠTOT=Δc（I-A）-1Y+c（I-A）-1ΔY+ε（11）

即（11）式首先把總碳排放變化主要分解成兩部分：碳排放強度矩陣和終端需求矩陣的變化引起的變化。ε為交互作用項，ε=Δc（I-A）-1ΔY。再令（11）式右邊第一項Δc（I-A）-1Y=ΔΠTOT，KLE，而Δc（I-A）-1=ΔΠ。根據Casler和Rose[9]，Rose[12]的推導，ΔΠ≌ΠtΔAΠt，從而可得下式

ΔΠTOT，KLE≌（ΠtΔAΠt）Y（12）

其中ΔA為投入強度矩陣變化，根據Rose和Chen[8]，ΔA可進一步進行KLE效應分解，分解為各投入要素的價格替代效應和實際技術進步之和，如下

ΔA=ΔATCK+ΔAPSK+ΔATCL+ΔAPSL+ΔATCE+ΔAPSE（13）

其中右上標TC表示由實際技術變化引起的要素強度變化，PS表示由價格替代效應引起的要素強度變化，再將（13）式代入（12）式，可得

ΔΠTOT，KLE≌ΠtΔATCKΠtY+ΠtΔAPSKΠtY+ΠtΔATCLΠtY+

ΠtΔAPSLΠtY+ΠtΔATCEΠtY+ΠtΔAPSEΠtY（14）

即（14）式將（11）式右邊第一項分解成6項，分別由資本、勞動力和能源的實際技術進步和價格替代效應引起。（11）式右邊第二項由終端需求變化引起，終端需求變化ΔY可進一步進行如下分解

ΔY=Yt+1-Yt

=（Yt+1-Yt+1ΣiYitΣiYit+1）+（Yt+1ΣiYitΣiYit+1-Yt）（15）

其中Yt+1ΣiYitΣiYit+1將第t+1年的終端消費平減為第t年規(guī)模，因此，（15）式右邊第一個括號測度了在第t+1年到第t年時間段內，終端需求是否隨經濟規(guī)模進行了同樣比例的增長，稱為純經濟增長效應。（15）式右邊第二個括號測度了在時間段內終端需求結構變化引起的變化，稱為混合效應。再將（15）式代入（11）式右邊第二項，可得

c（I-A）-1ΔY=c（I-A）-1（Yt+1-Yt+1ΣiYitΣiYit+1）+c（I-A）-1（Yt+1ΣiYitΣiYit+1-Yt）（16）

從而，（16）式結合（14）式完成了對（11）式中國碳排放增長的分解。

3.2結果分析

2基于MCDA的能源使用分解

2.1MCDA方法

根據MCDA，行業(yè)j有3種投入要素，分別為勞動力（L）、資本（K）和能源（E），同時行業(yè)j在第t年的產出為Xj，依照能源強度定義，定義t年行業(yè)j各投入要素強度atFj，如下

atFj=XtFjXtj，F=L，K，E（1）

其中XtFj為行業(yè)j第t年各要素投入數量，Xtj為行業(yè)j第t年總產出，根據不變替代效應生產函數，有如下函數模型

atFj=λtFjβσ-1j（αFjptjptFj）σ（2）

其中投入要素強度atFj已知，參數λtFj為各投入要素的技術參數，β為規(guī)模系數，ptj為行業(yè)j產品在t年價格，ptFj為投入要素F在t年價格，σ為常數彈性替代系數，外生給定，αFj為各投入要素比例參數，滿足∑αFj=1。基期第t年各投入要素的技術參數λ設為1，ptj和ptFj數據均來自歷年各價格指數，在t年也都被標準化為1。從而可求出第t年的規(guī)模系數β和各投入要素比例參數αFj，另外，這里假定以后年份的β和αFj都保持不變（這種處理過程也可見于文獻[10]）。

在MCDA中，要素E包含了煤炭、石油、天然氣和電力等不同能源種類，為了更進一步研究不同能源種類之間的價格替代效應，設有n種能源，同（2）式定義如下函數

bteij=etijEtj=λteijβσe-1ej（αeijptEptei）σe，i=1， 2， …， n（3）

其中i表示第i種能源，etij和Etj分別為行業(yè)j第t年消耗能源i的數量和能源消耗總量，故bteij為第i種能源占總能源比重，（3）式的λ和β也分別為各類能源的技術參數和規(guī)模系數，λ為1，比例參數滿足∑αeij=1。ptE為第t年總能源要素價格，ptei為t年第i種能源價格，在第t年都被標準化為1。σe為各類能源的常數彈性替代系數，也外生給定。從而可求得第t年（3）式中的規(guī)模系數β和比例參數αeij，同樣，假定以后年份的β和αeij保持不變。從而可獲得如下第t年各類能源投入的不變替代效應生產函數等式

ateij=XtEjXtjetijXtEj=λtEjβσ-1j（αEjptjptEj）σ·

λteijβσe-1ej（αeijptEptei）σe（4）

同（2）式和（4）式，可寫出第t+1年各類投入要素的不變替代效應生產函數等式

at+1Fj=Xt+1FjXt+1j=λt+1Fjβσ-1j（αFjpt+1jpt+1Fj）σ，F=L，K，E

at+1eij=Xt+1EjXt+1jet+1ijXt+1Ej=λt+1Ejβσ-1j（αEjpt+1jpt+1E）σ·

λt+1eijβσe-1ej（αeijpt+1Ept+1ei）σe（5）

由于第t+1年各類投入要素強度和各要素價格已知，規(guī)模系數和比例參數可從（2）式和（4）式求得，彈性替代系數給定，從而可求得各λt+1Fj和λt+1Ej。從（5）式看出，各投入要素強度相比基期的變化主要取決于價格和技術參數的變化，即投入要素強度是價格p和技術參數λ的函數，可表示如下

aFj=f（λ，p）（6）

對t+1年和t年之間的投入要素強度變化可再進行如下分解

at+1Fj-atFj=[f（λt+1，pt+1）-f（λt，pt+1）]+

[f（λt，pt+1）-f（λt，pt）]（7）

從而（7）式也可寫為如下形式

ΔaFj=FIC=TC+PS（8）

其中f（λt，pt+1）表示使用第t年技術第t+1年價格計算的投入要素強度，故（7）式右邊第一個中括號表示在相同價格情況下技術變化引起的投入要素強度變化，即（8）式中的TC，第二個中括號則表示在同技術情況下價格變化引起的投入要素強度變化，即（8）式中的PS，（8）式中的FIC表示各類投入要素強度總的變化。通過（7）式即可將各投入要素強度變化分解為價格替代效應PS和實際技術進步TC。f（λt，pt+1）可通過下式求得

f（λt，pt+1）=λtFjβσ-1j（αFjpt+1jpt+1Fj），F=L，K，E

λtEjβσ-1j（αEjpt+1jpt+1E）σ×λteijβσe-1ej（αeijpt+1Ept+1ei）σe，

i=1，…，n（9）

2.2數據來源及結果分析

由于各行業(yè)出廠品價格指數始于2002年，而最新投入產出表為2007年，故只選擇了2002～2007年作為本文研究時間段。各行業(yè)投入產出數據來自2002和2007年兩個投入產出表，參照投入產出表，本文共分25個行業(yè)進行計算。選取各行業(yè)出廠品價格指數作為各行業(yè)產品價格，2002年價格都被標準化為1，數據來自歷年《中國物價統(tǒng)計年鑒》。各行業(yè)能源消耗數據來自歷年《中國能源統(tǒng)計年鑒》，共分三種能源，分別為煤炭、石油和電力，天然氣則按GB/T 25892008上的轉換系數被歸到石油，并分別選取煤炭開采業(yè)、石油天然氣開采業(yè)和電力工業(yè)出廠品價格指數作為這三類能源的價格，總能源價格指數根據這三類能源所占比例加權計算獲得。各行業(yè)勞動力人數選自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》，選取各行業(yè)工資作為勞動力價格，并將2002年工資標準化為1。資本選取的是各行業(yè)固定資產投資數據，同樣來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。資本價格則選自中國人民銀行1至3年期貸款利率，來自國泰安金融數據庫。相關數據都使用了CPI指數平減為2002年價格。參考Okushima和Tamura[6]，本文選取σ=0.1，σe=1。

根據MCDA，本文將2002～2007年中國各類能源投入強度（FIC），分解成實際技術進步（TC）和價格替代效應（PS）兩部分。對煤炭的分解結果顯示，2002～2007年除金屬開采、煤炭開采、石油開采、石油加工業(yè)和造紙印刷業(yè)外，其余行業(yè)的煤炭TC和PS都為負，負的TC表明在觀察期內，大多數行業(yè)的煤炭使用技術都實現了穩(wěn)定提高，但由于負的價格替代效應存在，其實際技術進步要差于用FIC表示的技術進步，如通信設備和計算機制造業(yè)，FIC表示的技術進步顯示2007年比2002年煤炭強度下降25.75%，但由價格替代效應幫助下降了7.63%，導致實際的技術進步只幫助下降18.12%。而對金屬開采、煤炭開采、石油開采和石油加工業(yè)，它們的煤炭價格替代效應都為正，可以發(fā)現它們多為能源工業(yè)和原材料供應業(yè)，位于整個經濟系統(tǒng)上游，這部分行業(yè)由于它們行業(yè)位置優(yōu)勢，可以很容易將提高的能源成本轉嫁到下游行業(yè)，其結果表現是這些行業(yè)對煤炭價格上漲并不敏感，伴隨各投入要素價格上漲，這些行業(yè)會選用煤炭作為替代投入要素。另外，2002～2007年，煤炭TC和FIC同時為正的僅有煤炭開采業(yè)和造紙印刷業(yè)，表明這兩個行業(yè)在觀察時間段內，并沒有很好地實現集約式發(fā)展，帶來煤炭使用技術進步，相反存在繼續(xù)地粗放式發(fā)展。

對石油的分解結果顯示2002～2007年所有行業(yè)的PS都為負，除交通運輸業(yè)以外的FIC都為負，而實際技術進步TC除農業(yè)、金屬制品業(yè)、建筑業(yè)和交通運輸業(yè)為正外，其余行業(yè)都為負。特別是農業(yè)、金屬制品業(yè)和建筑業(yè)，如果使用石油投入強度變化FIC看，這3個行業(yè)的石油使用技術都表現出了顯著的技術進步，但在考慮價格替代效應后，發(fā)現實際技術進步出現了倒退。對農業(yè)本文認為這與近年我國逐步使用機械化生產替代人力生產，而機械化生產需要消耗大量的汽柴油有關。而建筑業(yè)則由于我國近年持續(xù)的城鎮(zhèn)化建設和高投資需求，帶來大量的建材運輸需求，而這同樣需要消耗大量的汽柴油。另外，值得注意的是交通運輸業(yè)，除了PS為負以外，FIC和TC都為正，交通運輸業(yè)表現出旺盛的汽柴油需求，正如Zhang等[4]所述，隨著消費者收入增長，會追求更加舒適的出行方式，而導致交通運輸業(yè)實際技術進步表現為退步。再計算能源工業(yè)和非能源開采業(yè)的平均石油PS為-16%，而剩余行業(yè)的平均石油PS為-19%，該結果與煤炭類似，位于整個經濟系統(tǒng)上游的行業(yè)表現出比下游行業(yè)更低的石油價格敏感度。

最后電力的分解結果顯示所有行業(yè)電力PS都為正，表明都選擇使用電力替代其它類能源要素投入，電力FIC有正有負，因存在正電力價格替代效應，實際電力使用技術進步要好于用電力投入強度表示的技術進步，所有行業(yè)的電力TC都為負，出現了顯著的技術進步。

3中國CO2排放分解

3.1完全SDA方法

接下來，本文將使用第二部分的結果結合完全SDA方法，對中國CO2排放展開分解。完全SDA在生產函數框架下，將能源消耗或碳排放增長分為兩部分，一部分由終端需求變化引起，另一部分由投入系數矩陣的變化引起。投入系數矩陣變化的分解由于包含了資本、勞動力和能源投入要素，又稱為KLE效應[9，11]。下文的分解過程主要參照了Casler 和Rose[9]。

設c為各行業(yè)各類能源CO2排放強度矩陣，根據投入產出表，CO2排放總量可表示如下

ΠTOT=c（I-A）-1Y（10）

其中I和A分別為單位矩陣和投入要素強度矩陣，（I-A）-1即為Leontief逆矩陣，再令（10）式中的c（I-A）-1=Π，Π即為一碳排放強度矩陣，Y為終端需求矩陣。從而，一段時間內的總碳排放變化可表示如下

ΔΠTOT=Δc（I-A）-1Y+c（I-A）-1ΔY+ε（11）

即（11）式首先把總碳排放變化主要分解成兩部分：碳排放強度矩陣和終端需求矩陣的變化引起的變化。ε為交互作用項，ε=Δc（I-A）-1ΔY。再令（11）式右邊第一項Δc（I-A）-1Y=ΔΠTOT，KLE，而Δc（I-A）-1=ΔΠ。根據Casler和Rose[9]，Rose[12]的推導，ΔΠ≌ΠtΔAΠt，從而可得下式

ΔΠTOT，KLE≌（ΠtΔAΠt）Y（12）

其中ΔA為投入強度矩陣變化，根據Rose和Chen[8]，ΔA可進一步進行KLE效應分解，分解為各投入要素的價格替代效應和實際技術進步之和，如下

ΔA=ΔATCK+ΔAPSK+ΔATCL+ΔAPSL+ΔATCE+ΔAPSE（13）

其中右上標TC表示由實際技術變化引起的要素強度變化，PS表示由價格替代效應引起的要素強度變化，再將（13）式代入（12）式，可得

ΔΠTOT，KLE≌ΠtΔATCKΠtY+ΠtΔAPSKΠtY+ΠtΔATCLΠtY+

ΠtΔAPSLΠtY+ΠtΔATCEΠtY+ΠtΔAPSEΠtY（14）

即（14）式將（11）式右邊第一項分解成6項，分別由資本、勞動力和能源的實際技術進步和價格替代效應引起。（11）式右邊第二項由終端需求變化引起，終端需求變化ΔY可進一步進行如下分解

ΔY=Yt+1-Yt

=（Yt+1-Yt+1ΣiYitΣiYit+1）+（Yt+1ΣiYitΣiYit+1-Yt）（15）

其中Yt+1ΣiYitΣiYit+1將第t+1年的終端消費平減為第t年規(guī)模，因此，（15）式右邊第一個括號測度了在第t+1年到第t年時間段內，終端需求是否隨經濟規(guī)模進行了同樣比例的增長，稱為純經濟增長效應。（15）式右邊第二個括號測度了在時間段內終端需求結構變化引起的變化，稱為混合效應。再將（15）式代入（11）式右邊第二項，可得

c（I-A）-1ΔY=c（I-A）-1（Yt+1-Yt+1ΣiYitΣiYit+1）+c（I-A）-1（Yt+1ΣiYitΣiYit+1-Yt）（16）

從而，（16）式結合（14）式完成了對（11）式中國碳排放增長的分解。

3.2結果分析

這里首先使用《1995年政府間氣候變化委員會（IPCC）溫室氣體清單指南》提供的不同能源轉換系數，計算了中國CO2排放總量，結果顯示2007年比2002年增加CO2排放35.6億噸。隨后使用上文的完全SDA分解方法對2002～2007年中國CO2排放增量進行了分解，具體結果見表1。從表1看出，2002～2007年對中國CO2排放增加貢獻最大的來自終端需求的純經濟增長效應，達164.28億噸，這與Zhang等[4]，郭朝先[3]結果一致，經濟擴張效應是中國CO2排放增加的主要因素。同時，發(fā)現終端需求的混合效應為負，而混合效應反映了終端需求行業(yè)結構的變化，意味著由于終端消費部門對不同行業(yè)消費偏好的變化，幫助減少了CO2排放9.08億噸。比較2002和2007年終端消費部門的行業(yè)需求結構，發(fā)現負的混合效應主要原因是對日常消費品（包括農副食品加工業(yè)、電氣制造業(yè)和計算機通訊設備制造業(yè)）需求上升，而對原材料供應行業(yè)（包括煤炭開采業(yè)、石油天然氣開采業(yè)和非金屬礦開采業(yè)）需求下降引起。KLE效應中只有資本的TC和PS都為正，PS為正反映了資本相對其它投入要素較低的成本，TC也為正則反映了中國經濟中不斷提高的資本強度，這進一步意味著高資本強度行業(yè)在中國經濟體中占比的提高，而高資本強度行業(yè)往往屬于能源密集型行業(yè)，會對節(jié)能減排起到負的影響，這可以從王兵等[13]人均資本上升對中國全要素能源效率起到負的影響得到證實。勞動力的TC為負，顯然說明了由于近年勞動力素質的提高，提高了生產效率，對中國CO2排放減少起到了促進作用。而勞動力的PS也為負，表明隨著各行業(yè)工資上漲，勞動力成本的提高，會采用如資本等其它要素替代勞動力，從而幫助減少CO2排放。能源的TC為負，且在所有因素中對減少CO2排放貢獻最大，達199.27億噸。同時，伴隨能源價格上漲，石油和煤炭的能源價格替代效應幫助中國2002～2007年減少CO2排放24.95億噸，表明使用價格杠桿，有效激勵能源效率提高，將進一步幫助減少CO2排放。

總的來看，雖然KLE效應中勞動力和能源的價格替代效應都為負，但來自資本的正價格替代效應抵消較大，致使凈價格替代效應只幫助中國2002～2007年減少CO2排放3.16億噸，另外，終端需求的結構變化，也只幫助減少碳排放9.08億噸，而各投入要素的技術進步幫助減少碳排放達172.37億噸，意味著未來中國依然主要應該依靠技術進步，特別是能源使用技術進步來實現自身的節(jié)能減排目標。

4結論

在生產函數框架下，本文首先使用MCDA方法將2002～2007年各類能源強度分解為價格替代效應和實際技術進步，隨后結合完全SDA分解方法對2002～2007年中國碳排放增長進行了分解，主要結論如下：

（1）對煤炭，處于經濟系統(tǒng)上游的能源工業(yè)和原材料供應業(yè)對煤炭價格上漲并不敏感，表現為煤炭投入替代其它類能源投入，在觀察期內，除煤炭開采和造紙印刷業(yè)外，其余行業(yè)實際煤炭使用技術都出現了顯著進步。對石油，觀察期內較快的石油價格增長，導致各行業(yè)都表現為其它類能源投入替代石油投入，石油使用實際技術進步顯著差于用石油強度表示的技術進步，特別是農業(yè)、建筑業(yè)和交通運輸業(yè)對石油產品需求的大幅增加，導致實際技術進步出現了惡化。對電力，在觀察期內各行業(yè)都表現為正的價格替代效應，選擇電力替代其它類能源投入，實際電力使用技術進步好于用電力強度表示的技術進步。

（2）2002～2007年經濟規(guī)模增長是對中國CO2排放增加貢獻最大的因素，另外，本文新發(fā)現資本強度的提高也會對碳排放增長起到顯著促進作用；能源使用實際技術進步則是對減少碳排放貢獻最大的因素，但由于負的能源價格替代效應存在，能源使用技術進步的貢獻并沒有預期那么大，而來自勞動力的實際技術進步和價格替代效應，以及終端需求結構的變化，也都對CO2排放增長起到了負的作用?？偟膩砜?，凈價格替代效應和終端需求結構轉變幫助中國減少碳排放量僅占實際技術進步的7.1%，未來中國節(jié)能減排目標主要應該依靠技術進步，特別是能源使用技術進步來實現。

至此，本文提出如下有別于其它文獻的政策建議：

第一，位于經濟系統(tǒng)上游的能源工業(yè)和原材料供應業(yè)，由于其位置優(yōu)勢，相對其它行業(yè)對能源價格上漲敏感度低，要求能源價格的定價機制應偏向保護終端消費者，促使它們首先考慮內部消化投入成本提高，提高價格杠桿對它們的激勵作用。

第二，資本強度的提高會顯著增加中國CO2排放，而資本密集行業(yè)多為高能耗高碳排放行業(yè)，要求相關單位控制對資本密集行業(yè)投資規(guī)模，引導資金投向節(jié)能減排項目。

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