趙 祺，鄭中團(tuán)

（上海工程技術(shù)大學(xué) 數(shù)理與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，上海 201620）

一、引言

改革開放四十多年來，出口貿(mào)易在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，我國(guó)承擔(dān)了在國(guó)際貿(mào)易中轉(zhuǎn)移的隱含碳排放。目前，低碳化發(fā)展已經(jīng)成為全球共識(shí)，長(zhǎng)三角城市群作為世界級(jí)城市群之一，具有重要戰(zhàn)略地位，2020 年GDP 高達(dá)20.5 萬噸，占全國(guó)的20.18%，在出口貿(mào)易中，碳排放量較大?！笆奈濉币?guī)劃中對(duì)節(jié)能減排提出了具體的目標(biāo)要求，大力推動(dòng)“雙碳”進(jìn)程，“低碳經(jīng)濟(jì)”和“綠色經(jīng)濟(jì)”成為經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要保障，長(zhǎng)三角地區(qū)在碳減排中應(yīng)扮演著重要角色[1-2]。實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)需要有科學(xué)的理論分析作為依據(jù)，長(zhǎng)三角地區(qū)隱含碳排放研究將為長(zhǎng)三角地區(qū)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)、實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排、走經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展道路提供政策建議。

二、參考文獻(xiàn)

貿(mào)易隱含碳是指從原材料到最終消費(fèi)品的整個(gè)生產(chǎn)鏈中產(chǎn)生的所有二氧化碳[3]，主要利用生命周期法和投入產(chǎn)出法來測(cè)算隱含碳[4-5]。閆云鳳和忠秀（2012）[6]對(duì)我國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易隱含碳利用投入產(chǎn)出模型研究，并對(duì)各個(gè)出口部門與行業(yè)進(jìn)行分析，得到我國(guó)生產(chǎn)多于消費(fèi)排放的隱含碳，共排放隱含碳有2.99 億噸，我國(guó)出口隱含碳最主要的產(chǎn)業(yè)為密集型制造加工業(yè)。王珊珊等（2019）[7]利用生命周期法對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)、電力等行業(yè)的碳足跡進(jìn)行測(cè)算和評(píng)估，提出優(yōu)化市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，減少碳排放的建議措施。

隱含碳排放的因素分解主要有兩種方法：一是指數(shù)分解方法（IDA）[8-9]；二是投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)分解方法（SDA）[10-11]。李晨等（2018）[12]基于LMDI 指數(shù)分解方法研究中國(guó)水產(chǎn)品貿(mào)易隱含碳排放轉(zhuǎn)移的影響，得出規(guī)模效應(yīng)的增加導(dǎo)致貿(mào)易隱含碳排放的上升，水產(chǎn)品進(jìn)出口的結(jié)構(gòu)效應(yīng)和強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)隱含碳排放有負(fù)面影響。尹衛(wèi)華（2019）[13]運(yùn)用SDA 結(jié)構(gòu)分解法分析了我國(guó)出口貿(mào)易碳排放強(qiáng)度變化趨勢(shì)及其驅(qū)動(dòng)因素，得出直接碳排放系數(shù)效應(yīng)、技術(shù)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和出口貿(mào)易效應(yīng)是出口貿(mào)易隱含碳排放強(qiáng)度變化的主要因素。

碳排放預(yù)測(cè)模型可分為兩類：一是混合構(gòu)建模式，二是直接構(gòu)建模式[14-15]。在直接構(gòu)建模式中，最小二乘回歸法、嶺回歸法和STIRPAT 模型存在穩(wěn)定性不足、參數(shù)難以確定等缺點(diǎn)。李陽和陳敏鵬（2021）[16]基于指數(shù)（LMDI）模型、STIRPAT 模型和固定效應(yīng)模型識(shí)別了中國(guó)農(nóng)業(yè)非CO2排放的影響因素。結(jié)果表明：中國(guó)農(nóng)業(yè)非CO2排放量整體呈上升趨勢(shì)，到2050 年仍未達(dá)峰；低情景下CO2排放量整體呈下降趨勢(shì)。薛黎明等（2017）[17]利用SVR 模型對(duì)河北省1990—2015 年碳排放及其影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn)，得到了具有準(zhǔn)確性較高的碳排放預(yù)測(cè)模型。

三、研究方法

（一）投入產(chǎn)出算法

本文采用投入產(chǎn)出法測(cè)算長(zhǎng)三角地區(qū)出口隱含碳排放量。投入產(chǎn)出法是由Leontief 首次提出的，該方法主要用于分析各部門的投入產(chǎn)出關(guān)系；生命周期評(píng)價(jià)法主要衡量產(chǎn)品生產(chǎn)周期中的碳排放量，獲取數(shù)據(jù)和實(shí)際操作比較困難；而投入產(chǎn)出法主要測(cè)算整個(gè)產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的能源消耗，計(jì)算其二氧化碳排放量，數(shù)據(jù)易得，誤差小。投入產(chǎn)出表分別從投入、產(chǎn)出以及二者之間關(guān)系共3 個(gè)角度來闡述，本文采用投入產(chǎn)出法來測(cè)算隱含碳排放。一般投入產(chǎn)出模型為：

根據(jù)上式則有：

其中，X 為總產(chǎn)出，A 為直接消耗系數(shù)，I 為單位矩陣，Y 為最終產(chǎn)品列向量。長(zhǎng)三角某地區(qū)出口額向量為Y，A 為中間投入產(chǎn)出矩陣，有N 個(gè)產(chǎn)業(yè)，E 為各產(chǎn)業(yè)直接碳排放系數(shù)向量。其中Y 是N×1 的矩陣，A 為N×N 的矩陣，E 為1×N 的矩陣。則該地區(qū)因出口而隱含的碳排放表示為：

其中，（I-A）-1-I 為完全消耗系數(shù)矩陣。（I-A）-1為列昂惕夫逆矩陣，碳排放強(qiáng)度系數(shù)對(duì)貿(mào)易隱含碳測(cè)算有重要影響，也稱為直接能源消耗系數(shù)矩陣，代表了不同部門的能源使用效率，用ei表示：

Ci表示第i 部門的能源的消費(fèi)量，ei代表第i 部門產(chǎn)生總產(chǎn)出Xi所直接釋放的碳排放量。

碳排放量數(shù)據(jù)要根據(jù)能源消耗量通過公式計(jì)算得出，依據(jù)Kaya 恒等式進(jìn)行修正，本文采用IPCC2006 的計(jì)算方法，計(jì)算各能源碳排放量及碳排放系數(shù)，各類能源的碳排放系數(shù)，如表1 所示。

表1 各能源CO2 排放系數(shù)λ 值（萬噸/萬噸）

（二）影響因素SDA 結(jié)構(gòu)分解模型

SDA 方法將隱含碳排放的變動(dòng)分解成幾個(gè)基本因素變化之和，主要方法有：加權(quán)平均法、兩級(jí)分解法、保留及不保留交叉項(xiàng)四種。相比兩級(jí)分解法具有計(jì)算量少、減少誤差等優(yōu)勢(shì)，將從第0 期到第t期分解得到的各因素總影響效應(yīng)取平均值，得到各因素影響效應(yīng)值[18]。本文基于兩級(jí)分解法對(duì)影響長(zhǎng)三角貿(mào)易碳排放的因素進(jìn)行分解。

f（△Ed）為能源消耗的強(qiáng)度效應(yīng)，表示各行業(yè)生產(chǎn)技術(shù)、能源利用效率的提高，導(dǎo)致碳排放強(qiáng)度發(fā)生變化；f（△L）為投入結(jié)構(gòu)效應(yīng)，表示技術(shù)變革引起的中間投入結(jié)構(gòu)的變化；f（△ys）為能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)，表示各部門能源結(jié)構(gòu)的變化導(dǎo)致貿(mào)易隱含碳的變化；f（△yv）為需求規(guī)模效應(yīng)，表示最終產(chǎn)品的需求變化導(dǎo)致對(duì)碳需求的變化。

（三）支持向量回歸預(yù)測(cè)模型（SVR）

在公式（10）中，η 是根據(jù)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行識(shí)別的系數(shù)，a 為常數(shù)。用最小化函數(shù)進(jìn)行系數(shù)η 的估計(jì)：

式中，λ 為標(biāo)準(zhǔn)化常數(shù)，最小值函數(shù)也可表示為：

（四）數(shù)據(jù)來源與處理

我國(guó)投入產(chǎn)出表目前可獲取的地區(qū)投入產(chǎn)出表為2002 年、2007 年、2012 年和2017 年中國(guó)區(qū)域間投入產(chǎn)出表，本文所要測(cè)算的為2003—2020 年長(zhǎng)三角帶出口貿(mào)易隱含碳排放的數(shù)據(jù)，本文借鑒閆云鳳和忠秀（2012）[6]研究，假設(shè)短期內(nèi)（1～5 年）一個(gè)地區(qū)的生產(chǎn)技術(shù)結(jié)構(gòu)不會(huì)變化太大，對(duì)于相鄰年份的數(shù)據(jù)，用已有年份的投入產(chǎn)出表代替，即2003—2008 年、2009—2014 年、2015—2020 年的數(shù)據(jù)則以2002 年、2007 年、2012 年、2017 年所選用的長(zhǎng)三角地區(qū)區(qū)域燃料消費(fèi)量數(shù)據(jù)，取自于2003—2020年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》的上海市、江蘇省、浙江省、安徽省的區(qū)域能耗平衡表。碳排放數(shù)據(jù)通過碳排放系數(shù)測(cè)算和能源的消費(fèi)量計(jì)算而得，碳排放因子和標(biāo)準(zhǔn)煤轉(zhuǎn)換因子來自《國(guó)家溫室氣體排放清單指南》的IPCC 指南。

四、模型應(yīng)用與結(jié)果分析

（一）長(zhǎng)三角區(qū)域各部門貿(mào)易隱含碳分析

圖1 2003—2020 年長(zhǎng)三角區(qū)域各省市出口貿(mào)易隱含碳

從圖（a）所示，2003—2020 年長(zhǎng)三角區(qū)域各省出口貿(mào)易隱含碳整體趨勢(shì)為上升—下降—上升趨勢(shì)，排放總量最大的省份是浙江省，最少的是上海市。其中，2000 年，浙江省、安徽省、江蘇省和上海市的年均隱含碳在長(zhǎng)三角區(qū)域占比分別為56.21%、3.69%、36.8%和3.29%。2008 年各省在長(zhǎng)三角區(qū)域占比分別為60.22%、13.33%、35.22%和32.33%，較過去幾年四省的排放總量都有了明顯增長(zhǎng)，受金融危機(jī)帶來的影響，我國(guó)勞動(dòng)密集型產(chǎn)品出口率下降，2009—2010 年的隱含碳排放總量上升。2011—2015年，各省的隱含碳年均排放總量有所下降，說明“十二五”規(guī)劃提出的建設(shè)資源節(jié)約型、綠色發(fā)展的政策對(duì)隱含碳排放的成效顯著。相比于2003 年，2020年浙江省、安徽省、江蘇省和上海市隱含碳排放總量分別上升了2.19 倍、0.35 倍、1.24 倍和0.33 倍。

從圖（b）所示，2005—2020 年長(zhǎng)三角出口貿(mào)易隱含碳排放量最大的五個(gè)部門為S3（紡織業(yè)）、S8（化學(xué)工業(yè)）、S15（電氣機(jī)械和器材）、S12（通用設(shè)備）、S4（紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品），年均排放量分別為2 664.44 萬噸、1 733.81 萬噸、1 994.98 萬噸、1 823.45 萬噸，1 437.34 萬噸，年均占比分別為18.91%、12.17%、11.66%、10.25%，9.58%。S3、S12 碳排放系數(shù)的波動(dòng)幅度較大，S4 和S8 發(fā)展較為平穩(wěn)，所占比重分別從2005 年的21.09%、27.57%降至2020 年的16.97%、9.15%，主要由于出口貿(mào)易額及完全碳排放系數(shù)的下降。長(zhǎng)三角出口貿(mào)易隱含碳排放最少的三個(gè)部門從高到低依次是S19（非金屬礦物制品）、S1（非金屬礦和其他礦采選產(chǎn)品）、S16（廢品廢料及其他制造業(yè)）。

（二）長(zhǎng)三角隱含碳排放影響效應(yīng)分析

利用投入產(chǎn)出表對(duì)2003—2020 年長(zhǎng)三角各部門隱含碳排放量的變動(dòng)進(jìn)行分階段隱含碳排放量總量的影響效應(yīng)分析，結(jié)果如表2 所示。

表2 長(zhǎng)三角出口貿(mào)易隱含碳效應(yīng)分解（萬噸，%）

由表2 可知，2003—2020 年各效應(yīng)對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)隱含碳排放總量的變化在不同階段各不相同，如能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化有利于減少二氧化碳排放總量；產(chǎn)品需求規(guī)模效應(yīng)在各時(shí)期均為正，不利于二氧化碳排放總量的減少。綜合來看，2003—2020 年，需求規(guī)模效應(yīng)從9 885.9 萬噸下降到1 527.52 萬噸，大于其他三個(gè)效應(yīng)之和，使得二氧化碳排放減少。2003—2020 年能耗強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)變化是各行業(yè)二氧化碳排放總量減少的結(jié)果。能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)減少二氧化碳排放總量1 307.73 萬噸，能耗強(qiáng)度效應(yīng)減少二氧化碳排放總量3 520.5 萬噸，是減少二氧化碳排放的主要影響因素。

（三）各區(qū)域隱含碳排放影響效應(yīng)分析

長(zhǎng)三角各區(qū)域隱含碳排放影響效應(yīng)分析如圖2所示，在2003—2008 年期間，浙江省的二氧化碳排放總量總效應(yīng)最大，為6 802.84 萬噸。在2009—2014年期間，江蘇省的二氧化碳排放總量總效應(yīng)最大，為2 670.61 萬噸在。2015—2020 期間，上海、江蘇省和安徽省的總效應(yīng)為負(fù)值，浙江省的總效應(yīng)為正值，為2 311.98 萬噸。

圖2 長(zhǎng)三角各省市2003—2020 年出口貿(mào)易隱含碳分解

對(duì)于上海市，在2003—2008 年，能耗強(qiáng)度效應(yīng)和需求規(guī)模結(jié)構(gòu)效應(yīng)使總二氧化碳排放量增加，需求規(guī)模效應(yīng)使二氧化碳排放總額增加了285.808 萬噸。在2015—2020 年期間能源總效應(yīng)合計(jì)下降514.683 萬噸，能源消耗結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)起到主要作用。

對(duì)于江蘇省，在2003—2008 年產(chǎn)業(yè)投入結(jié)構(gòu)效應(yīng)使二氧化碳排放總量減少727.544 萬噸，但需求規(guī)模效應(yīng)使總效應(yīng)增加130.51%，導(dǎo)致二氧化碳排放總量大量增加。在2015—2020 年能耗強(qiáng)度使得總效應(yīng)減少1 262.152 萬噸，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)使得總效應(yīng)減少959.864 萬噸。

對(duì)于安徽省，在2003—2008 年，需求規(guī)模效應(yīng)使其增加139.776 萬噸，占總效應(yīng)228.68%，遠(yuǎn)大于能耗強(qiáng)度效應(yīng)。在2015—2020 年期間，需求規(guī)模效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)占二氧化碳排放總效應(yīng)的95.94%，使二氧化碳排放總量大量增加。

對(duì)于浙江省，二氧化碳排放總量上升主要由于能耗強(qiáng)度與需求規(guī)模效應(yīng)的增加，占總效應(yīng)的83.11%；在2015—2020 年期間，需求規(guī)模效應(yīng)使二氧化碳排放總量上升1 859.896 萬噸，占總效應(yīng)的80.45%。

（四）支持向量回歸影響因素預(yù)測(cè)分析

本文以長(zhǎng)三角地區(qū)為例，將其2005—2014 年和2015—2020 年的碳排放量及其影響因素?cái)?shù)據(jù)分別作為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本。對(duì)所有樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，選取最佳參數(shù)構(gòu)建并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，結(jié)果如圖3 所示。

圖3 2005—2025 年長(zhǎng)三角區(qū)域碳排放量趨勢(shì)圖

由圖3 可知，平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）為0.051，均方根誤差（RMSE）為0.95 誤差值較小，因此該模型具有良好的學(xué)習(xí)和推廣能力。將2021—2025年人口、人均GDP、二產(chǎn)占比和能源強(qiáng)度影響因素預(yù)測(cè)值歸一化后代入碳排放預(yù)測(cè)模型，得出2021—2025年人口、人均GDP、二產(chǎn)占比和能源強(qiáng)度下影響因素預(yù)測(cè)值如表3 所示。

表3 2021—2025 年碳排放量預(yù)測(cè)值及其影響因素?cái)?shù)據(jù)

從影響因素變化趨勢(shì)來看，2021—2025 年，長(zhǎng)三角區(qū)域的人均GDP 呈穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)，人均GDP增量分別為0.330 萬元/人、0.270 萬元/人、0.61 萬元/人、0.649 萬元/人。在這五年里，二產(chǎn)占比處于下降趨勢(shì)，說明在未來五年里，長(zhǎng)三角地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)將加快發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化發(fā)展，服務(wù)業(yè)總體增速將高于傳統(tǒng)主要行業(yè)。而能源強(qiáng)度分別為0.153 5 噸/ 萬元、0.148 8 噸/ 萬元、0.144 3 噸/ 萬元、0.139 9 噸/萬元和0.135 7 噸/ 萬元，呈下降趨勢(shì)。預(yù)計(jì)2025 年長(zhǎng)三角區(qū)域碳排放總量達(dá)到120 595.41 萬噸，2021—2023 呈上升趨勢(shì)，2024—2025年呈下降趨勢(shì)。所以未來五年長(zhǎng)三角區(qū)域碳減排之路依然很嚴(yán)峻。

五、結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

第一，本文利用投入產(chǎn)出法對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域各省對(duì)外貿(mào)易隱含碳測(cè)算得出：2003—2020 年整體趨勢(shì)為上升—下降—上升，排放總量最大的省份是浙江省，最少的是上海市。2016—2020 年各省市隱含碳排放處于波動(dòng)上升趨勢(shì)。長(zhǎng)三角區(qū)域各部門隱含碳排放量存在較大差異，均處于緩慢上升趨勢(shì)。

第二，利用SDA 跨期結(jié)構(gòu)分解對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域隱含碳排放量總量的影響效應(yīng)分析得出：能源結(jié)構(gòu)的變動(dòng)有利于減少二氧化碳排放總量，需求規(guī)模效應(yīng)使得二氧化碳排放總量增加。能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能耗強(qiáng)度效使其減少，整體隱含碳排放呈緩慢下降趨勢(shì)，表明技術(shù)進(jìn)步是碳減排的主要驅(qū)動(dòng)力。

第三，最后利用SVR 模型預(yù)測(cè)得出在未來五年里，我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)在長(zhǎng)三角地區(qū)仍占較大比重，對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域的碳排放總量影響較大。同時(shí)長(zhǎng)三角區(qū)域碳排放總量2021—2023 呈上升趨勢(shì)，2024—2025年呈下降趨勢(shì)。所以未來五年長(zhǎng)三角區(qū)域碳減排之路依然嚴(yán)峻。

（二）對(duì)策建議

長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)必然會(huì)對(duì)能源消費(fèi)提出更高的要求。為解決經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求與碳中和目標(biāo)互為約束的問題，長(zhǎng)三角區(qū)域出口貿(mào)易需要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，大力監(jiān)管能源密集型產(chǎn)業(yè)、促進(jìn)出口貿(mào)易低碳高質(zhì)量發(fā)展，重視低碳技術(shù)發(fā)展和科技創(chuàng)新。

第一，持續(xù)改善長(zhǎng)三角城市群的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，優(yōu)化貿(mào)易能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。增加清潔能源的比重，逐步降低對(duì)煤炭的依賴，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)。

第二，有效推進(jìn)低碳環(huán)保技術(shù)改進(jìn)。政府應(yīng)加大對(duì)人才、科技的投入，提高環(huán)低碳環(huán)保技術(shù)的研發(fā)能力。促進(jìn)各地區(qū)綠色低碳發(fā)展。

第三，提升長(zhǎng)三角城市間的合作減排力度。大力推動(dòng)“雙碳”進(jìn)程，促進(jìn)長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)隱含碳排放轉(zhuǎn)移的減少。結(jié)合各城市碳排放的變動(dòng)趨勢(shì)和“十四五”發(fā)展規(guī)劃政策，推動(dòng)各城市綠色高質(zhì)量發(fā)展，實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)。