馬曉明++包金梅++熊思琴

摘要：文章運用LMDI分解模型，綜合利用我國30個省市區(qū)的宏觀基礎數據對全國和各區(qū)域在2004年-2009年和2009年-2014兩個階段的碳排放驅動因素進行了對比分析。研究發(fā)現，GDP總量效應和能源強度效應是全國碳排放增長的兩大主要因素，產業(yè)結構效應和能源結構效應的減排作用較小。金融危機后，八大綜合經濟區(qū)中京津冀魯、黃河中游、長江中游地區(qū)產業(yè)結果效應位列前三，除珠江中上游外各地區(qū)的能源結構效應依舊較小，遠西部地區(qū)無論產業(yè)結構效應還是能源結構效應較金融危機前均得到大幅度優(yōu)化和改善。

關鍵詞：碳排放；驅動因素；多區(qū)域；LMDI

在定量研究二氧化碳排放的因素分解法中，通行的分解方法主要有指數分解方法IDA（Index Decomposition Analysis）和結構分解方法SDA（Structural Decomposition Analysis）。指數分解法IDA中的迪氏分解法LMDI（Logarithmic Mean Divisia Index）因運用指數平均權重方程可實現完全分解，在學術界中得到了廣泛運用。鄧吉祥等（2014）在研究1995年～2010年中國八大區(qū)域碳排放特征及其演變規(guī)律的基礎上，采用LMDI分解方法探討了中國碳排放區(qū)域差異變化的原因與規(guī)律。鄒秀萍等（2013）運用LMDI分解法對中國1995年～2006年30個省市區(qū)人均碳排放的區(qū)域差別及其變化三個影響因子進行了定量分析。Li和Wu等（2014）、Wu和Zeng（2013）、劉源與李向陽等（2014）分別運用LMDI模型研究了中國中北西東四大地區(qū)、北京石景山區(qū)、廈門市的碳排放驅動因素。

總結來看，大部分研究者得到的結論是，二氧化碳排放量受到了經濟發(fā)展、經濟結構、能源結構和技術進步的影響，但對中國碳排放量的研究需要更加深入。一方面，現有的研究從時間序列來看一般是研究的一段較長的時間序列，并沒有按照不同的經濟周期進行劃分。其次，由于數據可獲得性的制約，LMDI的分解主要針對全國或某個省市的不同產業(yè)角度進行研究，對全國不同區(qū)域的對比分析較少。

本文依據金融危機爆發(fā)時間點從2004年～2009年、2009年～2014年兩個階段入手，將全國30個省市（不包含西藏、港澳臺地區(qū)）劃分為了8大經濟綜合區(qū)，從不同時間和空間兩個維度對中國碳排放驅動因素進行對比分析。

一、 研究方法與數據處理

1. 研究方法。假定某地區(qū)經濟部門的碳排放由若干個行業(yè)的碳排放組成，如公式（1）所示：

其中，Cpro為經濟部門的碳排放總量，Ci為行業(yè)i終端能源消費的碳排放量，Q為該地區(qū)的GDP，Vi為i行業(yè)增加值占GDP的比重，有？撞iVi=1，Ii為行業(yè)i單位增加值能耗，Fi為行業(yè)i單位能耗碳排放。

基于公式（1），該地區(qū)某一時間段內經濟部門的碳排放變化可以用公式2表示：

其中，？駐Cpro為經濟部門的碳排放變化，T為某一時間段的期末年，0為初始年，CTpro和C0pro分別表示T年和0年經濟部門的碳排放總量。？駐CQ為GDP變化引起的碳排放變化，反應GDP總量效應；？駐CV為行業(yè)增加值結構變化引起的碳排放變化，反映產業(yè)結構效應；？駐CI為各行業(yè)單位增加值能耗變化引起的碳排放變化，反應能源強度效應；？駐CF為各行業(yè)能源消費結構變化引起的碳排放變化，反映能源結構效應。

2. 數據處理。

（1）區(qū)域和時間劃分。2008年金融危機后中國采取了一系列措施積極進行經濟轉型升級和結構性改變，中國經濟已進入“新常態(tài)”。因此，從金融危機前后分階段討論中國碳排放的驅動因素顯得尤為重要。本文選取時間軸為2004年～2014年，并以金融危機爆發(fā)時點為界劃分為2004年～2009年和2009年～2014兩個階段。根據相關研究（劉勇，2015），本文將中國30個省市劃分為新三大地帶和8大經濟綜合區(qū)，如表1所示。

（2）碳排放量核算。本研究中二氧化碳排放量的核算范圍為各省市行政邊界內能源在加工轉換過程中的火力發(fā)電和供熱所產生的碳排放量，以及終端能源消費的碳排放量和因凈調入電力而引起的間接碳排放的總和。根據聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）2006年制定的《溫室氣體清單指南》中提供的參考方法，本文將計算二氧化碳排放量的公式表達為：

其中，CO2表示估算的二氧化碳排放量；i=1，2，…，27分別表示30個省市能源平衡表中所涉及的27種能源；E為各種能源的投入消耗量；NCV為各種能源的平均低位發(fā)熱量；CEF為碳排放系數；COF為碳氧化因子，反映了能源的氧化率水平；44和12分別為二氧化碳和碳的分子量，44/12表示將碳原子質量轉換為CO2分子質量的轉換系數。

二、 結果與分析

1. 中國碳排放驅動因素分析。

（1）2004年～2014年中國二氧化碳排放總量。如圖1所示，2004年～2014年中國碳排放由5096Mt上升至10373Mt，2004年～2011年碳排放年均增速為10.19%，2012年～2014年年均增速下降至1.2%，由此可見近幾年來中國碳減排成果顯著。碳排放結構方面，各行業(yè)碳排放結構較為穩(wěn)定，工業(yè)碳排放為第一大排放源，占比在73%左右，其次為生活居民消費10%左右，交通7%左右以及其他第三產業(yè)7%左右。碳強度方面，2009年后碳強度增速逐年放緩，2014年碳強度已下降至4.22噸/萬元。碳密度方面，受中國長期的計劃生育政策影響，2004年～2014年中國人口增長率穩(wěn)定在0.5%左右，碳密度呈現與中國碳排放總量趨勢相近態(tài)勢，2012年～2014年碳密度增速放緩，由2011年的7.43噸/萬人緩慢增長至2014年的7.58噸/萬人。

（2）中國碳排放驅動因素分解。如圖2所示，能源強度效應和GDP總量效應是中國碳排放增長的主要因素。我國的能源效率提升取得一定成效，能源強度效應的碳排放貢獻率由2004年～2009年的72%下降至2009年～2014年的56%，對應累計增加碳排放由1 974Mt下降至1 144Mt。GDP總量效應呈現逐年擴大趨勢，對碳排放貢獻率由2004年～2009年的49%上升至2009年～2014年的85%，累計增加碳排放由1 334Mt上升至1 723Mt，現階段GDP總量效應已超越能源強度效應成為碳排放第一大影響因素。隨著我國產業(yè)結構的不斷優(yōu)化和升級，產業(yè)結構效應對碳排放的反向抑制作用日趨明顯，碳排放貢獻率由2004年～2009年的-13%擴大到2009年～2014年的-43%，累計減排量由355Mt增加至872Mt。由此可見，中國在金融危機后進行的經濟結構調整取得了一定成效。但值得關注的是，能源結構效應的碳減排作用較為微弱，2004年～2009年能源結構效應碳排放貢獻率僅為-7%，而在2009年～2014年能源結構效應不但未發(fā)揮對碳排放的反向抑制作用，反而增加碳排放38Mt。由此可得，中國的能源結構調整任重而道遠。

2. 八大綜合經濟區(qū)碳排放驅動因素分析。

（1）2004年～2009年八大綜合經濟區(qū)碳排放驅動因素。總體來看，2004年～2009年中國八大綜合經濟區(qū)碳排放增量排名前三的為京津冀魯、長江中游和黃河中游地區(qū)。碳排放驅動因素中，GDP總量效應和能源強度效應均對碳排放起到正向刺激作用，且對各區(qū)域碳排放變化的貢獻率較大，貢獻率范圍分別為29%～54%和51%～147%；除遠西部和長江中游地區(qū)以外，產業(yè)結構效應和能源結構效應均對各區(qū)域碳排放起到反向抑制作用，但貢獻率較小。具體來看，GDP總量效應對全國碳排放影響排名前三的為黃河中游、京津冀魯、和長江中游地區(qū)，增加的碳排放量分別為204Mt、186Mt、186Mt。能源強度效應對全國碳排放影響較大的為京津冀魯、長江中游、長三角地區(qū)，增加的碳排放量分別521Mt、288Mt、257Mt。產業(yè)結構效應和能源結構效應對全國碳排放的減排效果較弱，值得注意的是，遠西部地區(qū)無論產業(yè)結構效應還是能源結構效應均為正，對碳排放無抑制作用。

（2）2009年～2014年八大綜合經濟區(qū)碳排放驅動因素分解。2009年～2014年八大綜合經濟區(qū)碳排放增量排名前三的為黃河中游、遠西部和京津冀魯地區(qū)，碳排放驅動因素中GDP總量效應和能源強度效應對碳排放的增加依然起到關鍵作用。2008年金融危機過后，中國積極進行產業(yè)結構調整和升級，各地區(qū)的產業(yè)結構效應均對碳排放起到了反向抑制作用，貢獻率從2004年～2009年的-14%～3%上升至-64%～-24%。各地區(qū)產業(yè)結構效應帶來的減排量排名前三的為京津冀魯、黃河中游、長江中游地區(qū)，對應減排量為207Mt、178Mt、121Mt。此外，由于我國各地區(qū)能源結構依然相對穩(wěn)定，除珠江中上游外各地區(qū)的能源結構效應對碳排放貢獻率僅為-14%～6%，能源結構效應帶來的碳排放變動量與其他三大驅動因素相比依然較小。值得關注的是，與2004年～2009年相比，東北三省、黃河中游、珠江中上游三大區(qū)域的能源結構效應由負轉正，說明此三區(qū)域的能源結構進一步惡化；而遠西部地區(qū)無論產業(yè)結構還是能源結構效應與2004年～2009年相比都由正轉負，說明遠西部地區(qū)產業(yè)結構和能源結構在近年來均得到了優(yōu)化和改善。

三、 結論和展望

本文對中國碳排放影響因素從全國和多區(qū)域兩個空間維度，以及2004年～2009和2009年～2014兩個時間維度進行了綜合分析，得出的結論如下：

1. 全國層面來看，GDP總量效應和能源強度效應是碳排放增長的兩大主要因素，產業(yè)結構效應在2009年～2014年對碳排放的抑制作用日趨顯著，能源結構效應在兩個階段均較小。2004年～2009年，中國經濟以粗放式發(fā)展模式快速增長，產業(yè)結構和能源結構對碳排放的抑制作用并不明顯。2009年～2014年金融危機后隨著中國積極進行產業(yè)結構調整和升級，產業(yè)結構效應對碳排放的抑制作用日趨顯著。長期來看我國能源消費結構依然較為穩(wěn)定，能源結構效應對碳減排的作用仍然較小。

2. 各區(qū)域在金融危機前后碳排放驅動因素的不同主要來自于經濟規(guī)模效應和產業(yè)結構效應。京津冀魯、長三角、黃河中游和長江中游四個區(qū)域的GDP總量效應對碳排放的正向刺激作用在金融危機前后均遠高于其他地區(qū)，而該四個區(qū)域對中國經濟的發(fā)展起著重要的支撐作用，因此政府應加強對這四個區(qū)域能源效率的提升，強化經濟發(fā)展和能源消耗的脫鉤效應。產業(yè)結構效應在抑制碳排放增長方面發(fā)揮了重要作用，金融危機后京津冀魯、黃河中游、長江中游和遠西部地區(qū)積極發(fā)展第三產業(yè)，大力扶持高新技術產業(yè)等低碳產業(yè)，產業(yè)結構效應對碳排放的抑制作用取得了突出效果。

3. 各區(qū)域在金融危機前后碳排放能源強度效應變化幅度不大，能源結構效應依舊較為微弱。大部分地區(qū)能源強度效應在兩個時期中變化并不明顯，這也意味著長期以來各區(qū)域的節(jié)能減排技術沒有太大的實質性進展。因此，各地區(qū)應積極采取措施，加大對節(jié)能減排技術的投資，開發(fā)清潔能源的利用，提升能源開采、轉換和使用效率。同時，各區(qū)域的能源結構效應較為微弱，政府應積極推進新能源和可再生能源的應用和發(fā)展。

隨著近年來我國新能源和可再生能源政策的推進和發(fā)展目標的積極實施，能源結構效應對抑制二氧化碳排放增長仍有較大的發(fā)展空間。因此，繼續(xù)優(yōu)化產業(yè)結構、加大力度調整能源結構對我國經濟與環(huán)境的協調發(fā)展至關重要。

參考文獻：

[1] Li， H.and T.Wu， et al.Regional disparities and carbon outsourcing： The political economy of China's energy policy，2014，（66）：950-958.

[2] 劉勇.2014年我國區(qū)域經濟發(fā)展與“十三五”時期區(qū)域發(fā)展總體思路——區(qū)域增長繼續(xù)略有趨緩，但協調性繼續(xù)提高，區(qū)域發(fā)展新空間正在形成[J].經濟研究參考，2015，（22）：45-49.

[3] 劉源，李向陽，等.基于LMDI分解的廈門市碳排放強度影響因素分析[J].生態(tài)學報，2014，（9）：2378- 2387.

[4] 鄧吉祥，劉曉，王錚.中國碳排放的區(qū)域差異及演變特征分析與因素分解[J].自然資源學報，2014，（2）：189-200.

[5] 鄒秀萍，宋敦江.中國碳排放的區(qū)域差異及驅動因素分解分析[J].生態(tài)經濟，2013，（1）：52-55.

基金項目：美國能源基金會項目“關于碳交易對深圳經濟、能源、環(huán)境影響的研究”（項目號：G-1311-19359）；深圳市綠色低碳發(fā)展基金會項目（項目號：DTYJ/EF/001）。

作者簡介：馬曉明（1962-），男，漢族，黑龍江省齊齊哈爾市人，北京大學深圳研究生院環(huán)境與能源學院教授、博士生導師，研究方向為環(huán)境規(guī)劃與管理、環(huán)境金融、碳交易；包金梅（1991-），女，漢族，重慶市人，北京大學深圳研究生院環(huán)境與能源學院碩士生，研究方向為環(huán)境金融、碳交易；熊思琴（1995-），女，漢族，重慶市人，北京大學深圳研究生院環(huán)境與能源學院碩士生，研究方向為環(huán)境金融、碳交易。

收稿日期：2017-06-10。