劉 婧, 丁 鑫

(山東工商學院 a.經濟學院;b.山東能源經濟協同創(chuàng)新中心,山東 煙臺264005)

一、研究背景及方法

(一)背景

改革開放40年來,我國經濟發(fā)展取得巨大成就。但與此同時,碳排放在全球碳排放總量中所占比重也持續(xù)攀升,迄今已成為世界上最大的碳排放國。黨的十九大報告提出要把我國建設成為“富強、民主、文明、和諧、美麗”的社會主義強國。其中“美麗”目標即要求建設生態(tài)文明,增進環(huán)境友好。我國在應對氣候變化領域的任務是,參與全球生態(tài)文明建設,加強應對氣候變化的國際合作,為全球氣候治理做出更多貢獻。

作為一個負責任的發(fā)展中大國,我國政府早在2009年哥本哈根會議就莊重承諾,到2020年,單位國內生產總值二氧化碳排放(碳排放強度)與2005年相比,減少40%到45%。鑒于該碳排放強度指標在設計之初,就是一種對經濟發(fā)展影響最小、適合中國國情的策略,因此在2015年6月,我國發(fā)布的《強化應對氣候變化行動——中國國家自主貢獻》報告,向國際社會公布到2030年的二氧化碳排放控制目標,即爭取在2030年左右二氧化碳排放量達到峰值;碳排放強度比2005年下降60%到65%。正是由于“碳排放強度”指標的科學性、合理性和公平性特質,本文擬基于碳排放強度的視角,利用LMDI因素分解模型,對我國低碳經濟發(fā)展的影響因素展開如下探討。

(二)方法

因素分解方法作為一種對經濟變量進行影響因素分解,并分析影響因素對該經濟變量的貢獻值和貢獻率的實證分析方法,在國內外受到了很多政府、機構和學者的青睞。在國際社會提出低碳經濟這一概念后,有關能源消費碳排放量、人均碳排放量及碳排放強度的因素分解分析研究逐漸增多。

Ang et al.(1997)[1]提出的對數平均Divisa指數分解法(logarithmic mean divisa index,LMDI)能夠有效解決數據零負值問題和靈活適應因素變化,而且可以實現完全分解,因此適用性較高(Ang&Huang,2009;Xu &Ang,2013)[2-3]。這里,我們選擇采用對數平均迪式指數法(LMDI方法),分析我國碳排放強度的變化,定量地研究影響我國碳排放強度變化的因素,對低碳經濟的影響因素進行實證分析。

二、文獻綜述

Greening et al(1999[4],2001[5],2004[6])采用自適應權重對數指數(AWD)方法,研究OECD國家不同部門的碳排放強度。結論認為,生產部門的能源強度、發(fā)電燃料構成、居民服務部門的終端能源消費結構等因素是碳強度指標的主要原因,其中最重要的因素為生產部門的能源強度指標。Ebohon et al(2006)[7]以非洲地區(qū)的工業(yè)國家為對象,采用Laspeyres指數分解模型,比較研究了產油國和非產油國的碳強度,其結論指出,經濟結構、能源強度、能源品種的碳排放系數是影響碳強度的主要因素。Simone Gingrich et al(2011)[8]對比了奧地利與捷克斯洛伐克兩國碳強度的變化,通過Kaya對數比較分析方法,最后得到結論,產業(yè)結構與能源強度為主要的碳強度影響因素。Ying Fan et al.(2007)[9]應用AWD方法分析了我國碳強度指標的變化情況,得到結論,碳強度變化的主要影響因素為能源結構因素與能源效率因素。張友國(2010)[10]認為我國碳強度下降的原因主要是能源效率因素,采用的方法為投入產出結構分解法。傅京燕等(2012)[11]運用Divisia指數分解方法,對國民經濟各部門的碳強度做了分析,得到結論,技術指標是碳強度下降的主要因素,結構因素的影響較小。除上述學者外,還有其他一大批國內外學者也做了相關研究[12-24]。

綜上所述,已有對碳排放強度影響因素的文獻研究重點從宏觀角度進行分析,普遍認為經濟增長、產業(yè)結構、能源強度、能源效率等因素影響了碳排放強度指標,而從微觀角度如產業(yè)角度對低碳經濟發(fā)展和碳排放強度下降的分析研究較少。而整體碳強度的指標是由各個產業(yè)的發(fā)展形成的,所以對產業(yè)的碳排放強度的因素分析從更深的層面研究總體碳強度指標,更具有現實意義。因此,本文在研究我國整體碳排放強度指標的同時,對三大產業(yè)的碳排放強度影響因素進行了貢獻率的深入分析。

三、LMDI因素分解模型的構建

(一)模型構建

利用LMDI因素分解模型,碳排放強度可以做如下分解:

(1)

變量說明:

i=1,2,3…m,代表產業(yè)門類,目前我國產業(yè)分為第一產業(yè)、第二產業(yè)和第三產業(yè),故m=3;

j=1,2,3…n,代表能源消費中的三種化石能源——煤、石油、天然氣,能源消費中的一次電力消費由于碳轉換系數為0,故不考慮,能源消費中的其他能源由于數量較少,故不考慮,則n=3;

Gt代表t年的碳排放強度,Gt=Ct/Yt;Ct代表t年的二氧化碳排放量;Yt代表t年的國內生產總值;

Eit代表t年第i產業(yè)的能源消費量;Yit代表t年第i產業(yè)的國內生產總值;Cijt代表t年第i產業(yè)第j種能源消費的二氧化碳排放量;Eijt代表t年第i產業(yè)第j種能源的能源消費量;

Rijt表示t年第i產業(yè)第j種能源品種的碳排放率;Uijt代表t年第i產業(yè)第j種能源的消費量占i產業(yè)總消費量的比例,即能源結構;Iit代表t年第i產業(yè)的能源強度;Sit代表t年第i產業(yè)的產業(yè)結構。

可以用碳排放強度的變化量和增長率來進行進一步的分解:

t期相對于基期的碳排放強度變化量為:

G=Gt-G0=GR+GU+GI+GS+Gε.

(2)

根據LMDI對數平均迪式指數法,各因素可以分解為:

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

t期相對于基期的碳排放強度變化率為:

(8)

(9)

(10)

(11)

變量說明:

G表示碳排放強度的變化量;GR表示能源品種的碳排放率對碳排放強度的貢獻值;GU表示能源結構對碳排放強度的貢獻值;GI表示能源強度對碳排放強度的貢獻值;GS表示產業(yè)結構對碳排放強度的貢獻值;Gε表示殘差項。

gG表示t期相對于基期的碳排放強度變化率,為碳排放強度值Gt/G0;gR表示主要能源品種碳排放率的變化率;gU表示能源結構對碳強度的貢獻率;gI表示能源強度對碳強度的貢獻率;gS表示產業(yè)結構對碳強度的變化率;gε表示實際碳排放強度與預測碳排放強度的殘差項;0～t表示從第0年到第t年的加總變化情況;其中系數0≤αijt,βijt,γijt,ηijt≤1。

通過LMDI因素分解模型,可以得到結論,我國碳排放強度的數值可以由產業(yè)內能源品種的碳排放率、能源結構、能源強度和產業(yè)結構來影響。碳排放強度的變化率可以用上述四種因素的變化率的乘積來表征。

(二)產業(yè)碳排放強度的影響因素分析

下面對影響產業(yè)碳排放強度的四種主要影響因素進行介紹:

1.能源品種的碳排放率Rijt。碳排放率由一種能源品種(煤、石油、天然氣)的碳排放量除以能源消費量的比值得到。該指標也可以稱為該能源品種單位能耗的碳排放量,可以衡量碳排放量的效率。碳排放率越低,表明該能源品種的碳排放量越小,能源利用越充分,碳排放效率越高,環(huán)境友好型越強。本文用煤、石油、天然氣在各產業(yè)的碳排放量除以各產業(yè)分能源消費量來表征該指標。

2.能源結構Uijt。能源結構是某種能源品種的消費量占能源消費總量的比例。較優(yōu)的能源結構應該是盡可能地減少化石能源的使用,更多地增加電力和其他新能源等的使用,使得碳排放量得以有效下降。本文用煤、石油、天然氣在各產業(yè)的能源消費量除以各產業(yè)能源消費總量來表征該指標。

3.能源強度Iit。能源強度是能源消費量占國內生產總值的比重,即單位GDP的能源消費量,反映了經濟對能源的依賴程度。較低的能源強度說明能源效率較高,環(huán)境污染較小。本文用各產業(yè)的能源消費量除以該產業(yè)的產值來表征該指標。

4.產業(yè)結構Sit。產業(yè)結構表示各個產業(yè)的產值占整個國內生產總值的比重。比重越高說明其對國內生產總值的貢獻越大。且不同的產業(yè)具有不同的碳排放水平,因此產業(yè)結構的變動會引起碳排放量的變動。本文用各產業(yè)的產值除以GDP來表征該指標。

四、基于LMDI因素分解模型的實證分析

(一)總體碳強度指標的因素貢獻

在上述對我國碳排放強度指標的影響因素進行實證分析的基礎上,下面將進行各影響因素對低碳經濟發(fā)展的貢獻值和貢獻率的實證分析。由于在因素分解模型中,碳排放系數為固定值,因此GR=0,gR=1, 公式2和8得以簡化為:

t期相對于基期的碳排放強度變化量為

G=Gt-G0=GU+GI+GS+Gε.

(13)

t期相對于基期的碳排放強度變化率為

gG=gU·gI·gS·gε.

(14)

利用LMDI方法,即根據公式3至公式12,對各影響因素的貢獻值和貢獻率進行計算的結果如表1所示。其中碳排放強度的計算采用各年份碳排放量除以國內生產總值得到,碳排放量由各年份煤炭、石油、天然氣的能源消費總量乘以碳排放系數得到。

表1 影響因素貢獻值和貢獻率計算結果

可以看出,經過LMDI因素分解模型的計算,碳排放強度各因素貢獻值滿足公式2,即碳排放強度的變化量為各因素變化量的加總;貢獻率滿足公式8,即碳排放強度的變化率等于各因素變化率的乘積。

通過圖示,可以更好地看出各影響因素對碳排放強度的貢獻,見圖1和圖2所示。

從圖1可以看出,從2000-2019年,我國碳排放強度G在持續(xù)下降,下降趨勢比較明顯,但降幅不大。在影響我國碳排放強度下降的因素中,能源強度因素逐年下降且較為明顯,產業(yè)結構因素存在下降趨勢但較為平坦。因此,能源強度因素和產業(yè)結構因素促進了碳排放強度的降低,且能源強度因素對碳排放強度下降的促進作用更大。能源結構因素為正值且逐年上升,抑制了碳排放強度的降低。

究其原因,主要是由于我國能源結構長期以來以煤炭為主,變化不大,且作為最高碳排放系數的煤炭消費總量逐年增長,造成了碳排放量的居高不下,因此能源結構對碳排放強度下降具有抑制作用。能源強度因素顯示了能源消費量占GDP的比重,即每一單位產出的能源消費量。該因素對碳排放強度的下降作用最為明顯,這主要得益于技術條件的改善提高了各類能源的利用效率。產業(yè)結構因素雖然促進了碳排放強度的下降,但是促進作用甚微。這主要是由于近年來產業(yè)結構調整雖然一直在持續(xù),但是調整的力度不大,還需要進一步轉型升級。

為了進一步分析各因素對碳排放強度下降的貢獻率,在此將對碳排放強度下降起促進作用的因素設定為促進因素(能源強度因素、產業(yè)結構因素),將對碳排放強度的下降起抑制作用的因素設定為抑制因素(能源結構因素)。并比較促進因素和抑制因素對碳排放強度下降的貢獻率,如圖2所示。

圖1 2000-2019年主要年份各因素貢獻值計算結果

圖2 2000-2019年主要年份各因素貢獻率計算結果

從圖2可以看出,促進因素(能源強度因素、產業(yè)結構因素)對促進碳排放強度下降的貢獻率要小于抑制因素(能源結構因素)對抑制碳排放強度下降的貢獻率,因此,我國碳排放強度有下降趨勢,但是下降幅度并不大。

綜合上述各因素對我國碳排放強度的貢獻值和貢獻率的分析,可以看出,目前我國碳排放強度的下降主要得益于能源強度的下降,但是還需要進一步發(fā)揮產業(yè)結構調整對碳強度下降的促進作用,并從根本上改變以煤炭為主的能源結構,力爭將能源結構因素由抑制因素逐漸轉變?yōu)榇龠M因素。

(二)三大產業(yè)碳強度指標的因素貢獻

我國經濟發(fā)展的重要組成部分即三大產業(yè),則低碳經濟發(fā)展的落腳點應該放在產業(yè)發(fā)展上。為此,在分析我國總體碳排放強度的影響因素貢獻值和貢獻率之后,我們將分產業(yè)分別分析三大產業(yè)碳強度指標的因素貢獻。

各產業(yè)碳排放強度的計算采用各產業(yè)碳排放量除以產值得到,產業(yè)碳排放量由各年份各產業(yè)的煤炭、石油、天然氣的能源消費量乘以碳排放系數得到。各因素貢獻值和貢獻率的分析借鑒公式3至公式12,只是將數據的范圍界定在產業(yè)范圍內。

1.第一產業(yè)因素分解。第一產業(yè)中各因素的貢獻值計算結果如圖3所示。從2000-2019年,第一產業(yè)碳排放強度在持續(xù)下降,且為負值,促進了全國碳排放強度的下降。在影響第一產業(yè)碳排放強度下降的因素中,能源強度因素和產業(yè)結構因素均為負值且有下降趨勢,該二種因素促進了碳排放強度的降低,設定為促進因素;能源結構因素為正值且逐漸上升,抑制了碳排放強度的降低,設定為抑制因素。其主要原因如下:能源結構方面,第一產業(yè)以石油和煤炭消費為主,如2019年煤炭消費量占比33.59%,石油消費量占比44.04%,能源消費更多使用碳排放系數較高的煤炭和石油,因此碳排放量較高,碳排放強度較高。能源強度方面,第一產業(yè)能源強度逐年下降且趨勢明顯,因此能源強度因素促進了第一產業(yè)碳強度的下降。產業(yè)結構方面,第一產業(yè)在國內生產總值中所占比重逐年下降,因此產業(yè)結構因素對第一產業(yè)碳強度下降的影響不大。

比較促進因素和抑制因素對碳排放強度下降的貢獻率,如圖4所示。促進因素(能源強度因素、產業(yè)結構因素)對促進碳排放強度下降的貢獻率要小于抑制因素(能源結構因素)對抑制碳排放強度下降的貢獻率,因此,第一產業(yè)碳排放強度下降的幅度較小,曲線較為平坦。

圖3 2000-2019年主要年份第一產業(yè)各因素貢獻值計算結果

圖4 2000-2019年主要年份第一產業(yè)各因素貢獻率計算結果

2.第二產業(yè)因素分解。第二產業(yè)中各因素的貢獻值計算結果如圖5所示。從圖5可以看出,從2000-2019年,第二產業(yè)碳排放強度持續(xù)下降,但碳強度貢獻值為正數,抑制了全國碳排放強度的下降。在影響第二產業(yè)碳排放強度下降的因素中,能源強度因素和產業(yè)結構因素均為負值且有下降趨勢,該二種因素促進了碳排放強度的降低,設定為促進因素;能源結構因素為正值且逐漸上升,抑制了碳排放強度的降低,設定為抑制因素。

其主要原因如下:能源結構方面,第二產業(yè)以煤炭消費為主,2019年煤炭消費量占第二產業(yè)能源消費總量的69.02%。煤炭的碳排放系數最高,因此第二產業(yè)碳排放強度較高。能源強度方面,第二產業(yè)能源強度逐年下降且趨勢明顯,因此能源強度因素促進了第二產業(yè)碳強度的下降。產業(yè)結構方面,第二產業(yè)在國內生產總值中所占比重逐年下降但下降幅度較小,因此產業(yè)結構因素對第二產業(yè)碳強度下降的影響不大。

比較促進因素和抑制因素對碳排放強度下降的貢獻率,如圖6所示。從圖6可以看出,促進因素(能源強度因素、產業(yè)結構因素)對促進碳排放強度下降的貢獻率要小于抑制因素(能源結構因素)對抑制碳排放強度下降的貢獻率,因此,第二產業(yè)碳排放強度下降的幅度較小,曲線較為平坦。

3.第三產業(yè)因素分解。第三產業(yè)中各因素的貢獻值計算結果如圖7所示。從2000-2019年,第三產業(yè)碳排放強度在持續(xù)下降,且下降幅度較為明顯。同時第三產業(yè)碳強度貢獻值為較大的正數,促進了全國碳排放強度的下降。在影響第三產業(yè)碳排放強度下降的因素中,能源強度因素和能源結構因素均為負值且有下降趨勢,該二種因素促進了碳排放強度的降低,設定為促進因素;產業(yè)結構因素為正值且小幅上升,抑制了碳排放強度的降低,設定為抑制因素。其主要原因如下: 能源結構方面, 第三產業(yè)能源結構以石油消費為主,但由于第三產業(yè)能源消費量較低,因此碳排放量較低。能源強度方面,第三產業(yè)能源強度逐年下降且趨勢明顯,因此能源強度因素促進了第三產業(yè)碳強度的下降。產業(yè)結構方面,第三產業(yè)在國內生產總值中所占比重逐年上升但上升幅度較大,因此產業(yè)結構因素抑制了第三產業(yè)碳強度下降,但是抑制作用較小。

比較促進因素和抑制因素對碳排放強度下降的貢獻率,如圖8所示。促進因素(能源強度因素、能源結構因素)對促進碳排放強度下降的貢獻率要小于抑制因素(產業(yè)結構因素)對抑制碳排放強度下降的貢獻率,因此,第三產業(yè)碳排放強度下降的幅度較小,曲線較為平坦。

圖5 2000-2019年主要年份第二產業(yè)各因素貢獻值計算結果

五、結論與建議

實證分析部分利用LMDI因素分解模型,分析了我國低碳經濟發(fā)展的影響因素包括能源品種的碳排放率、能源結構、能源強度和產業(yè)結構;之后對四種影響因素進行了經濟現實考察的實證分析;隨后進行了影響因素對低碳經濟發(fā)展的貢獻分析,結合我國經濟發(fā)展的現實,詳細分析了能源強度因素、產業(yè)結構因素、能源結構因素對碳排放強度下降的促進作用和抑制作用。

分析結果認為:

從碳排放強度方面,不論是我國碳排放強度還是三大產業(yè)碳排放強度均呈現下降的趨勢,但下降幅度均不大。第一產業(yè)的發(fā)展促進了全國碳排放強度的下降;第二產業(yè)的發(fā)展抑制了全國碳排放強度的下降;第三產業(yè)的發(fā)展促進了全國碳排放強度的下降。

從能源結構方面,由于我國能源結構長期以來以煤炭為主,變化不大,且作為最高碳排放系數的煤炭消費總量逐年增長, 造成了碳排放量居高不下。為此,我國應進一步改善能源消費結構,減少化石能源的使用,大力發(fā)展太陽能、風能等新能源,增加光伏發(fā)電、風能發(fā)電、水電、核電等新能源電力在能源消費總量中的份額。

圖6 2000-2019年主要年份第二產業(yè)各因素貢獻率計算結果

圖7 2000-2019年主要年份第三產業(yè)各因素貢獻值計算結果

圖8 2000-2019年主要年份第三產業(yè)各因素貢獻率計算結果

從能源強度方面,全國和各產業(yè)碳排放強度的下降均得益于能源強度因素的下降。這主要歸功于技術條件的改善提高了各類能源的利用效率。既然作為發(fā)展中國家,為保證經濟發(fā)展不得不進行大量的能源消耗,那么能源利用效率的提高就非常關鍵,可以顯著降低碳排放量。要一方面加強自身能源技術的研發(fā),如二氧化碳捕獲和封存技術,另一方面積極尋求國際經驗,進行碳減排的國際合作,如碳金融市場的國際協同發(fā)展。

從產業(yè)結構方面,產業(yè)結構因素對碳排放強度的下降也起到促進作用,但是作用甚微。這主要是由于近年來產業(yè)結構還未做到根本的轉型升級。與國外發(fā)達國家相比,第三產業(yè)比重還存在很大的上升空間。為此,我國碳金融市場的發(fā)展作為第三產業(yè)的一部分,對低碳經濟的發(fā)展具有較好的推動作用。