遼寧碳排放與經濟發展關系的實證分析

徐雪梅，王蓓蓓

(1.東北財經大學 公共管理學院，遼寧 大連 116025;2.東北財經大學 研究生院，遼寧 大連 116025)

近年來，以低能耗、低污染、低排放為特征的低碳經濟成為時代主題和經濟發展的主要動向。我國是經濟大國和能源消耗大國，能源使用效率卻相對較低，節能減排、發展低碳經濟是促進中國經濟進一步增長的理性選擇。遼寧工業體系的基礎雄厚，是我國主要的工業和原材料供應基地。近年來，經濟社會得到全面發展，全省國內生產總值超過萬億元，即將進入工業化轉型、信息化更新、城鎮化推進、市場化完善和國際化提升的重要時期。但是，遼寧產業結構偏重于第二產業以及工業的“重化”特征導致整個區域的能源消耗量偏大、碳排放量偏多，在發展低碳經濟的大背景下，這無疑是一個嚴重的“瓶頸”。2010年7月，國家發改委下發《關于開展低碳省區和低碳城市試點工作的通知》，將遼寧列為國內首批低碳試點省份。在未來幾年內，遼寧應自覺、超前地主動尋找低能耗、低污染、低排放的經濟發展模式，完成產業結構轉型和接續產業發展問題，建立以低碳為特征的產業體系，實現經濟“又好又快”地發展，既可保證區域經濟、社會、環境的可持續發展，對東北地區乃至全國也有帶動和示范作用。但是在這一過程中遼寧也將遇到巨大的困難和挑戰。在遼寧發展低碳經濟過程中，科學準確地進行各種定量分析是必要的前提條件，包括測算碳排放量、分析經濟增長與碳排放量之間的關系等。

一、研究綜述

(一)關于碳排放量① 在相關研究中有“碳排放量”(以碳計，即C)和“二氧化碳排放量”(即CO2)兩個概念，兩者相差較大，其轉換關系為1 噸碳約相當于3.67 噸二氧化碳。除文獻綜述部分外，本文提及的碳排放量指二氧化碳排放量，為行文準確簡略，統一用“CO2 排放量”表述。的測算方法

對于CO2排放量的測算，目前國內外的研究方法主要有三種:第一，實際測量法。可以用環保部門通過監測手段實際測量數據來直接獲得。我國統計部門沒有公布CO2排放量數據，目前主要數據來源機構有美國橡樹嶺國家實驗室二氧化碳分析中心(CDIAC)、世界資源研究所(WRI)、美國能源情報署(EIA)、聯合國氣候變化框架公約委員會(UNFCCC)和國際能源總署(IEA)。第二，系統仿真方法。張德英［1］運用系統仿真方法對我國工業部門中主要碳源排碳量進行了測算，通過分析工業部門中碳排放各個系統要素間的互動反饋機制，利用系統綜合動態集成的建模手段建立了工業部門的動態碳排放模型，達到對排碳量估算及預測的目的;王雪娜［2］也運用系統動力學概念和系統仿真方法，建模分析了我國社會能源類碳源排碳量與交通運輸部門能源類碳源排碳量。第三，排放系數法。國家發展和改革委員會能源研究所［3］利用取自LEAP 模型所配備的排放數據庫中的IPCC 排放系數缺省值測算了我國碳排放情況;馬忠海［4］利用生命周期分析方法，根據我國現有火力發電的情況和數據，給出了我國煤電能源鏈、核電能源鏈和水電能源鏈中各個環節及總的溫室氣體排放系數;《2006年IPCC 國家溫室氣體清單指南》［5］公開給出了在正常生產下部分國家的不同能源的碳排放缺省系數;徐國泉等［6］利用碳排放缺省系數從實物量角度出發，測算我國能源消費的排碳量;梁朝暉［7］在徐國泉等人的基礎上，取能源結構變化比率、GDP 增長率、人口增長率和第三產業占比等相對量，估計了上海歷史碳排放總量并預測了其演變趨勢。

綜上所述，由于實際測量法的監測往往是對環境總體要素而言，沒有單獨對CO2進行連續、精確地監測，安裝監測器的成本相對較高，測算的數據也不易為大眾所獲得，且多為國家層面數據;系統仿真方法設定條件較多，不易被廣泛接受，可以作為對比參考;排放系數法給出的缺省值不是分部門和分設備的精確計算，只能是綜合值，加之未考慮各種損失和統計誤差，計算結果不可能十分精準，但此法采用的能源宏觀數據可以通過統計年鑒得到，有較強適用性和高效性，在低碳經濟分析過程中得到了廣泛的使用。因此，本文采用排放系數法測算CO2排放量。

(二)關于CO2主要排放源

CO2排放量包括直接排放量和間接排放量。直接排放量是指化石燃料消耗、生物質等燃燒產生，也可以稱為人工排放，是由于人類生產消費活動引起的CO2排放;間接排放量是各種燃料內部的碳以非燃燒的形式排入空氣中，也可以稱為自然排放，所占比率相對很小而被忽略不計。國際氣候變化委員會編制的《2006年IPCC 國家溫室氣體排放清單指南》［5］給出測算排放量的參考方法屬于直接排放的測算，即排放系數法。排放量等于AD 活動水平乘以EF 排放系數，其中AD 活動水平為人類在生產消費活動中燃燒化石燃料、生物質燃料等數據，EF 排放系數為對應活動的二氧化碳當量，指南中建立了一個開放式的排放系數數據庫，各國根據自身的設備技術條件不斷更新和完善。 《2006年IPCC 國家溫室氣體排放清單指南》［5］指出，在人類的生產消費活動中，能源、工業過程、農業、林業、土地利用變化和廢棄物等均不同程度地產生了大量的溫室氣體，其中能源部門通常是溫室氣體排放清單中的最重要部門，一般情況下，能源部門產生CO2數量占總溫室氣體排放量的95%。

能源總量有生產量和消費量兩個范疇。劉紅光等［8］認為，從生產量角度出發測算CO2排放，容易掩蓋碳排放的“責任轉移”問題和出現“碳泄露”現象。在統計年鑒中，能源消費總量包括終端能源消費量、能源加工轉換損失量和能源損失量三部分，其中，能源加工轉換損失量和能源損失量相對于終端能源消費量較小，且從總量中分離出來比較困難。能源的終端消費主要有如下方式:第一，作為燃料、動力使用，指能源投入到各種加熱、動力等設備。第二，作為原料使用，指能源經過一系列化學反應逐步轉化為另一種新的非能源產品，如煤炭、天然氣用于合成橡膠。第三，作為原料使用但不構成產品的實體，只起輔助作用的消費，如各種設備使用的潤滑油。第四，工藝用能，指生產過程中既不作為原料使用，也不作為燃料、動力使用的工藝用能，如電解電等。其中前兩種方式是產生碳排放的主要途徑，后兩種方式基本不產生碳排放，但是目前沒有獨立統計各種用途的能源消費量的數據，無法分離出后兩種方式的能源消費量對碳排放總量估算的影響。綜合以上內容本文從能源消費量的角度出發，收集各類能源消費量的數據，進而測算能源類的CO2排放量。

(三)關于CO2排放系數

排放系數指燃燒過程中單位燃料消耗產生最大數量的CO2量。有效燃料的使用中，確保最大數量的碳被完全氧化，即假設被氧化的碳的比率為1。在同類型或不同類型初級燃料之間，碳含量按體積或量的差異都很大。《2006年IPCC 國家溫室氣體排放清單指南》［5］基于各種燃料特性的可獲得數據進行了統計分析，給出了凈發熱值和燃料的碳排放缺省系數。但由于各國發展階段、能源技術和工作條件等不同，特定國家的排放系數需要在指南中的排放缺省系數的基礎上做一些調整。

表1 主要能源碳排放系數表 單位:噸碳/噸

對于我國的碳排放系數，不同機構給出的碳排放系數略有不同，本文通過查閱相關文獻資料，收集有關能源類的碳排放系數并進行比較計算，認為取平均值為本文所用碳排放系數比較可靠，如表1所示。化石能源中，煤炭的碳排放系數最大，石油次之，天然氣最少，核能的碳排放系數為零;可再生能源中，生物質能的碳排放系數較小，可以忽略不計，而水能、風能、太陽能、潮汐能等都是潔凈能源，碳排放系數為零。

(四)關于碳排放與經濟發展的關系

在眾多碳排放與經濟發展關系的實證研究中，多數結果支持環境庫茲涅茨倒“U”型曲線假設。如Tucker［9］研究了137 個國家21年的碳排放量與經濟增長量之間的關系，給出了各國人均碳排放量與人均GDP 的二次回歸函數，即為EKC 曲線型;宋濤等［10］基于EKC 假設，對我國1960—2000年人均二氧化碳排放量與人均生產總值之間的長期關系進行了實證研究，結果表明兩者之間存在長期協整關系，呈現倒“U”型環境庫茲涅茨曲線關系。杜婷婷等［11］擬合我國1950—2000年間人均生產總值和二氧化碳排放量的函數關系，認為三次方程曲線比標準型的EKC 二次方程曲線更能顯示我國歷年來經濟發展與二氧化碳排放量之間的關系;胡初枝等［12］選取我國1980—2005年的數據進行了回歸分析，結果表明經濟增長與碳排放之間呈現出“N”型關系。宋清等［10］認為二者呈現正向線性關系，即我國在短期內，人均GDP 單正向格蘭杰因果影響人均二氧化碳排放量。我們觀察發現，研究者所選取的樣本時間點的跨度和樣本國家的發展水平在一定程度上影響其研究結論。倒“U”型支持者和“N”型支持者選取樣本時間跨度至少在20年以上，前者所選取的國家多為發達國家，后者分析的則多為后起且正在高速發展的國家，支持正向線性關系者選取的時間跨度一般較短。

二、遼寧CO2排放量的估算

(一)CO2排放量測算關系式

化石能源消費是CO2排放的主要來源，是造成環境變化與污染的關鍵因素，其主要包括煤炭、石油和天然氣。遼寧歷年能源消費總量中，化石能源均占主要部分。1971—2008年間，遼寧能源消費總量中，煤炭平均約占75.1%，石油平均約占20.7%，天然氣平均約占2.8%，其余為水電等清潔能源。因此，我們估算遼寧能源部門的CO2排放量時只以煤炭、石油、天然氣三種化石能源為對象。由于我們選取的是遼寧1971—2008年的能源消費總量和能源消費結構數據，測算CO2排放量時需要確定測算關系式。首先，依據能源消費實物量測算CO2排放量的公式為:

其中，Qt為CO2排放總量，?f為煤炭的碳排放系數，Ef為煤炭消費實物量;φm為石油的碳排放系數，Em為石油消費實物量;δw為天然氣的碳排放系數，Ew為天然氣消費實物量。將表1所列三種化石能源平均CO2排放系數代入式(1)，有:

根據各類能源折標準煤系數確定標準能源量折能源實物量辦法進行計算。其中，煤炭折標準煤系數為0.71，石油折標準煤系數為1.43，天然氣折標準煤系數為1.70。設能源消費總量為Et噸標準煤，其中，煤炭、石油、天然氣占能源消費總量的比重分別為α、β、γ，則這三種能源對應的實物量分別為:

將上述三式代入式(2)，得到在一定結構條件下依據標準能源消費總量測算CO2排放量的測算關系式:

(二)CO2排放量測算結果

依據上述式(3)測算1971—2008年遼寧CO2排放量，結果如表2所示。①由于統計口徑、計算比重等的調整，個別年份的數據在不同年份的《遼寧統計年鑒》中存在不一致情況。根據實際情況與給定數據的比較分析，從《遼寧統計年鑒1993》中截取1971—1985年能源消費數據，1986—2008年數據則取自《遼寧統計年鑒2010》。

表2 遼寧能源消費與碳排放量估算數據表

(三)CO2排放量與能源消費量動態分析

就基本趨勢而言，1971—2008年間遼寧CO2排放量與能源消費量總體上均為上升趨勢，值得注意的是，2000年以來增速有所加快。就相互關系而言，CO2排放量與能源消費量基本保持了同步的增長趨勢，說明CO2排放量主要取決于能源消費數量。基于前述的式(2)可以判斷，能源消費結構對CO2排放量有影響，使用1 噸石油替代1 噸煤炭可以減少CO2排放量23.32% ，而使用1 噸天然氣替代1 噸煤炭可以減少CO2排放量41.81%。遼寧三種化石能源消費占能源消費總量的比重變化不大，因此對CO2排放量的增減影響很小。一個比較特殊的年份是2005年，該年與2004年相比能源消費量增加但CO2排放量減少，主要原因在于低排放量的石油消費比重由19.32%增加到24.14%，高排放量的煤炭消費比重則由79.22%減少到71.33%。但這樣的年份僅為個別例證，并且2006年之后又有回歸到原來比重的趨勢。

三、遼寧CO2排放量與經濟發展關系的分析

(一)數據來源及方法概述

本部分基于1971—2008年度遼寧CO2排放量和經濟總量兩個變量分析。前者依據本文第三部分的測算結果，變量名為“CO2”;后者使用同期各年度的國內生產總值 (可比價格)，變量名為“GDP”，數據取自《遼寧統計年鑒2010》。本部分定量分析包括通過平穩性檢驗建立協整模型和誤差修正模型，并對變量進行格蘭杰因果關系檢驗。

平穩性檢驗:采用單位根檢驗方法，考察時間序列是否為單整序列。如果一個時間序列的均值、方差或兩者同時發生變化，則稱之為非平穩時間序列。對于非平穩時間序列，可以進行取對數、差分或同時取對數和差分等方式檢驗其是否單整，本文采用含常數項但不含時間趨勢項的限制回歸方程形式進行檢驗，即:

協整性檢驗:如果時間序列具有相同的單整性，滿足協整關系的條件，進行回歸并保留殘差，利用DW 統計量和拉格朗日乘數對殘差進行穩定型檢驗。如果殘差穩定則說明存在協整關系。

誤差修正模型是對變量協整關系誤差的糾正機制，呈現出變量短期內波動的特征。本文使用常見的一階誤差修正模型，Δyt=β0+β1Δxt+a (ecmt)+μt，其中ecmt=yt－1－k0－k1xt－1。

格蘭杰因果關系檢驗:本文建立如下兩個變量模型，當兩個變量之間存在先導和滯后關系時，可以從統計上推導出其因果關系。

(二)遼寧經濟增長與CO2排放量之間的協整關系

考慮到同方差性假定在許多情況下不符合實際，為了消除異方差，對變量做了取對數處理;同時，為防止經濟時間序列因前后期相依存而造成偽回歸，對取對數后的兩個時間序列分別進行單位根檢驗。取對數后的兩個序列均具有線性趨勢，故運用式(4)進行檢驗。檢驗結果如表3所示，ln(GDP)和ln(CO2)在10%的顯著性水平下都是一階單整序列，記為I (1)，滿足協整性分析的必要條件。

表3 ADF 單位根檢驗結果表

建立回歸方程，并利用最小二乘法對其進行估計，得到兩者之間的回歸方程為:

回歸方程(7)右邊不存在滯后因變量并含有截距項，符合Dubin －Waston 統計量檢驗序列相關的前提，因而由DW 統計量檢驗序列的相關性，得出上式存在一階序列相關。為了克服擾動項序列相關導致模型估計結果的失真，用AR (1)項來修正這個平穩序列的自相關結構，定義如下:

把式(9)代入式(8)中得到:

然而，由式(8)可得:

再把式(11)代入式(10)中，并整理得到:

這樣便可以把一個含有序列相關性的問題轉化為一個滿足古典假設的回歸問題，從而達到了消除擾動項序列相關的目的，修正式(7)后的回歸估計結果如下:

由于式(14)的解釋變量中存在AR (1)項，DW 值就不能再作為判斷回歸方程的殘差是否存在序列相關的標準，故采用拉格朗日乘數檢驗對新的殘差序列進行檢驗，LM 檢驗的原假設p =2不存在序列相關，得到的檢驗結果如下:F 統計量為0.05，概率值為0.96;T ×R2統計量為0.10，概率值為0.95。檢驗結果是不能拒絕原假設，即修正后的回歸方程的殘差序列不存在序列相關性。根據修正后的殘差序列的Q 統計量和序列相關圖判斷消除序列相關后的殘差序列是一個隨機擾動序列，即是平穩的，1971—2008年經濟增長與碳排放量之間存在長期的協整關系。

令ecmt=，即將式(14)的殘差序列作為誤差修正項，建立如下誤差修正模型:

估計得到:

采用單位根檢驗方法檢驗殘差的平穩性，reside 在無常數項、無趨勢項和無滯后階數的條件下，單位根檢驗統計量－4.29 小于臨界值－2.65 (1%)，即為平穩。誤差修正項系數為負，符合反向拉回修正機制。

綜上所述，從長期協整方程式(14)中得出，GDP 的增長率每變動一個百分點時，碳排放增長率增加28%。在誤差修正模型式(16)中，差分項反映了短期波動的影響，可以分為兩部分:一是短期內生產總值對碳排放量的影響為0.32;二是對偏離長期均衡的影響，反映為ecmt的系數，當短期波動偏離長期均衡時，將以－0.51 的回拉力度將非均衡狀態拉回到均衡狀態，即實行低碳經濟將有助于CO2排放量的降低。

(三)遼寧經濟增長與CO2排放量之間的因果關系

格蘭杰因果關系檢驗結果顯示，零假設“CO2排放量不是GDP 的格蘭杰原因”在顯著性水平0.05 下，不能被拒絕(F 統計量值為3.18，P 值為0.06);“GDP 不是CO2排放量的格蘭杰原因”在顯著性水平0.05 下，被拒絕(F 統計量值為5.40，P 值為0.01)。所以，CO2排放量的增加不是GDP增加的格蘭杰原因，然而GDP 的增長卻是CO2排放量增加的格蘭杰原因，即經濟的增長導致CO2排放量增加，然而增加CO2排放量不是實現經濟增長的必由之路。

四、對策建議

綜上所述，我們認為遼寧經濟增長與CO2排放量總體上處于非平衡、非協同發展的狀態。結合遼寧產業結構、能源經濟和環境保護等具體背景進一步分析，1991年之前遼寧經濟的快速發展主要依靠高耗能產業，CO2排放量增速與經濟增速基本相同;1991年之后一段時間，由于較大規模地采用新技術使得能源效率提高，再加上經濟增速曾一度放緩，CO2排放量的增長速度也有所降低;2000年之后CO2排放量又出現加速增長情況，主要原因在于遼寧將經濟發展作為頭等大事，相應地出現環保退位、有關政策措施制定或執行不力等現象。目前，遼寧應對低碳經濟浪潮沖擊、完成低碳試點任務還有很長的路要走。

(一)調整能源結構，提高能源效率，注重開發利用新能源

遼寧1971—2008年能源消費結構基本保持不變，煤炭、石油和天然氣消費比例大體為75∶ 21∶ 3，然而，使用1 噸石油替代1 噸煤炭可以減少CO2排放量23.3%，而使用1 噸天然氣替代1噸煤炭可以減少排放量41.8%。可見，逐步降低以煤炭為主的能源消費構成比例，因地制宜地大力發展遼寧優勢新能源，如核能、風能、太陽能和生物質能等可再生能源，可以有效地降低CO2排放量。加強與國際和國內先進技術的交流合作，引進節能技術和可再生能源技術，重點包括潔凈煤技術、整體煤氣化循環發電技術等，廣泛開展清潔發展機制以及碳封存和捕捉技術，提高遼寧能源利用效率。

(二)以低碳為目標，進一步優化全省的產業結構

遼寧可以通過調整產業結構和發展低碳產業來帶動能源消費結構變化、降低能源消費總量，促進總體經濟向低碳化方向發展。目前，遼寧三大產業的生產總值比例保持在10∶ 55∶ 35 的水平，意味著高耗能的第二產業占主體，而低能耗的第三產業發展不足。應鼓勵省內不同發展水平和發展階段的城市，根據其自身資源優勢和技術水平選擇發展自有特色的第三產業。如沈陽和大連在信息傳輸與計算機服務及軟件業、金融業和房地產業方面有優勢，且為高校科研院校腹地，可以努力發展這三項產業;鞍山、本溪、撫順、丹東和大連等城市自然基礎和傳統文化比較好，可以大力發展旅游業;作為經濟相對落后的遼西地區，可以適當發展傳統第三產業和農業服務產業。

提供碳基金和低碳貸款等優惠性的金融服務，增加對研發、生態保護和新能源等項目的投資;依托大連碳排放交易所，加強產品碳標識和碳交易機制等低碳服務業項目建設，以規范企業等主體的碳排放義務;增強與環境利益相關者的聯系與互動，使得大連碳排放交易所成為東北地區氣候變化的網絡中心，為公眾提供一個開放、自由的信息交流平臺。

(三)積極倡導低碳生活理念

從生產角度考慮低碳經濟的同時，遼寧也應當注重生活消費方面的低碳問題，這也是低碳試點的必要內容，因為發展低碳經濟的目標是從長遠的角度提高人們的生活條件和福利水平，是一項惠民的人文建設。積極開展低碳生活的宣傳，倡導公眾低碳消費和低碳經營的理念，引導公眾選擇低碳的生活方式。提倡消費小型、小排量汽車，推廣使用可再生、可降解的新型建筑材料，鼓勵使用潔凈日常生活用品。要多舉辦諸如徒步大會、無車日等活動，推動和鼓勵全省公眾參與低碳生活，有效配合和促進低碳化省市建設工作。

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