皖江城市帶區域經濟增長與能源消耗的實證研究——基于Tapio脫鉤模型和LMDI方法

胡本田 方 超

一、引言

自從2010年國務院正式批復 《皖江城市帶承接產業轉移示范區規劃》，安徽沿江城市帶承接產業轉移示范區建設納入國家發展戰略，在國家實施中部崛起戰略的背景下，安徽抓住機遇，大力推進皖江城市帶建設，積極融入泛長三角地區經濟圈，皖江區域經濟經歷了快速發展的進程，2012年，皖江城市帶生產總值（GDP）達到11647.64億元，占當年全省經濟總量的67.67%。皖江城市帶在安徽省的經濟發展中占有重要地位，承接產業轉移的契機給皖江區域的發展帶來了更多的機遇，同時經濟的迅速發展直接凸顯了對能源需求的壓力劇增，但另一方面由于環境的壓力，安徽省在“十二五”規劃中再次提出了積極推廣低碳經濟，走可持續發展之路的任務。這一矛盾的正確處理是皖江城市帶乃至于安徽省繼續堅持走可持續發展道路的重要保證，因此，對皖江城市帶區域能源消耗和經濟增長之間的關系分析就顯得尤為重要，它能為該區域更好地實施節能減排，發展低碳經濟，以及制定相關政策等提供必要的依據。

二、文獻綜述

關于經濟發展與環境壓力的“脫鉤”研究最早是由Carter于1966年提出來的[1]，此后在1978年，Kraft在論文中提出了能源消耗與總產出的脫鉤關系。九十年代初，在一份關于可持續生產和消費的報告中，英國政府提出了第一套脫鉤指標[2]。Janicke（1994）等人對聯邦德國、比利時等一些歐洲國家的經濟增長與物質消耗進行了脫鉤研究[3]。1995年，“羅馬俱樂部”提出了“四倍數”的資源革命目標，擴展了脫鉤理論的實現模式[4]。Maria Buitenkamp（1999）在一份報告中提出了“相對脫鉤”的概念[5]，同年J.W.SUN等人從IU曲線的角度驗證了OECD國家經濟增長與能源消耗的脫鉤[6]。 經濟合作與發展組織（OECD）（2002）才給出了基于驅動力—壓力—狀態—影響—反應（DPSIR）的脫鉤評價指標[7]。J.Vehmas（2003）基于綜合環境壓力、經濟增長及單位GDP的環境壓力變量指標綜合判斷脫鉤程度，將脫鉤類型分為弱脫鉤、強脫鉤、衰退性脫鉤、弱復鉤、強復鉤和擴張性復鉤六種[8]；同一年Juknys還從初級脫鉤和次級脫鉤的角度對立陶宛的經濟、能耗脫鉤狀況進行了分析[9]。Tapio（2005）在對芬蘭的城市交通研究中提出了脫鉤彈性的概念，并將脫鉤類型加以細化，相對于前者增加了擴張性耦合和衰退性耦合兩種類型，使脫鉤狀態變為八種類型[10]。此后幾年，對于各個國家和地區關于經濟增長與能源消耗和碳排放的實證研究較多，例如David Gray等人對蘇格蘭地區的經濟、交通運輸和碳排放作了脫鉤研究；LU I J等人選擇了臺灣、德國、日本和韓國作為研究對象；DE FREITAS等（2011）又對巴西的碳排放與經濟增長的關系作了研究[9]。

相比較而言，國內學者對于脫鉤理論的研究確實比國外要晚一些。2003年，陸鐘武，毛建素在其論文《穿越 “環境高山——論經濟增長過程中環境負荷的上升與下降”》中基于IPAT方程推導出了關于脫鉤評價的方法[11]。鄧華，段寧（2004）總結分析了脫鉤評價模式，并分析其對循環經濟的影響[6]。諸大建（2005）根據脫鉤實現模式“四倍數”理論提出了適應我國的C模式[4]；同年賀秀斌等將脫鉤理論應用于農業生態環境領域，之后關于耕地占用與GDP的研究陸續出現[12]。之后的幾年里關于經濟增長與能源消耗的脫鉤研究在國內比較流行。王明霞（2006）在研究浙江循環經濟的發展情況時引入了生態效率指標；同年，趙一平使用總量評價模式研究了我國經濟發展與能源消費的相應關系[13]。莊貴陽（2007）利用Tapio的脫鉤彈性指標對20個國家的碳排放脫鉤狀況進行了研究[14]。王虹等（2009）在研究我國經濟增長與能源消耗時發現經濟指標與環境壓力指標在弱脫鉤后出現了擴張性復鉤的現象[4]。王崇梅（2010）在研究中定義了一個脫鉤指數作為評價脫鉤的指標[15]，并用脫鉤指數對膠東半島的生態環境壓力與經濟發展的脫鉤關系進行考量[16]；同年，王峰運用IU曲線評價方法，分別從時間和空間的角度對我國的經濟與能源消耗作脫鉤關系分析。劉怡君等（2011）再次用脫鉤彈性指標分析我國城市經濟與能耗的脫鉤關系；陸鐘武等（2011）以IeGTX方程作為能耗、廢物排放與經濟增長的定量表達，并將脫鉤程度分為絕對脫鉤、相對脫鉤和未脫鉤三種[17]。

綜上，由國內外相關文獻可知判斷脫鉤狀態或測度脫鉤程度的方法有很多，如Vehmas的變化量綜合法；OECD的脫鉤指數法；Tapio的彈性分析法；基于完全分解技術的脫鉤分析；IPAT模型法以及計量分析方法等等。其中Tapio的彈性分析法主要是利用彈性來測度脫鉤程度，它將脫鉤類型分為八種，是最為精細的一種分類方法。

三、脫鉤理論模型

（一）脫鉤的定義

目前被廣泛引用的是OECD的脫鉤概念。OECD認為脫鉤就是打破環境危害和經濟財富之間的聯系，并在報告《Indicators to measure decoupling of environmental pressures for economic growth》中提出了基于驅動力—壓力—狀態—影響—反應（DPSIR）的脫鉤評價指標。基于研究需要，應用了OECD的脫鉤概念，認為脫鉤是打破經濟增長與能源消費的數量聯系，使其不再呈現相同的發展趨勢。即當到達某個時間點，一個地區的經濟呈現快速增長的趨勢，而能源消費呈現較少或者速度放緩的發展趨勢。

（二）脫鉤的評價指標

Tapio的彈性分析法是Tapio在研究1970—2001年歐洲的交通行業發展與能源消耗問題是提出的，脫鉤彈性的計算公式如下：

二氧化碳排放量的GDP彈性=二氧化碳排放量變化的百分比/GDP變化的百分比

本文用DI表示脫鉤彈性，TEC表示能源消費量，計算公式如下：

基于△GDP，△TEC和DI的取值區間不同，脫鉤狀態可分為8類，見圖1：

圖1 經濟增長與能源消費的脫鉤類型

如圖1所示，我們首先分為三種大類別，即脫鉤，負脫鉤和耦合。對于脫鉤又可以劃分為三類：當GDP和能源消費都增長，且脫鉤彈性系數01.2時為衰退性脫鉤。同樣，對于負脫鉤也可以劃分為三類：當GDP和能源消費都增長，且脫鉤彈性系數DI>1.2時為擴張性負脫鉤；當GDP減少而能源消費正增長時為強負脫鉤；當GDP和能源消費都減少，且脫鉤彈性系數0

結合上述研究，為了更好地研究皖江城市帶的能源消費情況，文章采用Tapio脫鉤彈性指標評價皖江城市帶能源消費與經濟增長的脫鉤狀況，并且在此基礎上運用對數平均迪氏指數（LMDI）因素分解方法分析能源消耗影響因素，文章最后給出筆者的建議。

四、皖江城市帶經濟發展與能源消費的脫鉤分析

（一）數據準備

文章所需的數據主要有皖江城市帶GDP總量情況，皖江城市帶能源消耗總量（包括不同種類能源如煤炭、石油、天然氣、電力），能源強度，能源消費彈性系數。這些數據分別可以通過查閱相關年份的安徽統計年鑒、中國能源統計年鑒以及皖江城市帶各市的統計年鑒并計算得到。另外，鑒于數據的可得性，文章選取皖江城市帶的九個城市作為代表，即選取合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、池州、宣城、滁州和巢湖（巢湖市撤銷之后計入合肥、蕪湖、馬鞍山）進行研究。

（二）皖江城市帶經濟發展與能源消費的脫鉤分析

文章選擇1998—2012年皖江城市帶的GDP和能源消費總量數據作脫鉤分析。為剔除這段時期間因價格因素對經濟增長總量（GDP）產生的影響，文章以1998年的價格為基期價格計算皖江城市帶的歷年GDP，然后以可比價格GDP計算GDP增長率，得到1998年可比價格的GDP增長率。能源消耗總量單位為萬噸標準煤，能源消耗總量增長率的計算使用的是各期的當年數據，未再作變換。

圖2 1999—2012年皖江城市帶能源消耗增長率與經濟增長率對比圖

圖2 反映了1999—2012年皖江城市帶GDP增長率與能源消耗總量增長率的對比變化趨勢。如圖可見能源消耗增長波動較大，增長率最低時不到2%，而最高可達16%，1999年開始呈現較大的能源需求，而2000年之后能源需求開始下降，直到2005年能源需求量大增，達到峰值16%，之后幾年逐步下降，2012年能源消耗增長不到8%。同期經濟增長大致呈現穩步增長的趨勢，從6%的年增長率到12%的年增長率，除了個別年份如2005年，以及2011年經濟增長有所下滑。結合二者的增長率比較，總體上看這十幾年間經濟增長率基本高于能源消耗增長率，因此通過脫鉤評價指標可以大致得出結論，區間內不存在經濟增長與能源消耗的強負脫鉤，不過具體的脫鉤狀況需要通過各年的脫鉤彈性系數進一步進行分析。

圖3 1999—2012年皖江城市帶脫鉤指數變化圖

圖3 描述了皖江城市帶1999-2012年脫鉤指數的變化趨勢，總體上看，各年的脫鉤指數均在0.2和1.4的區間內，根據上文的八種脫鉤類型分析可得出以下結論，除了2000年、2004年、2005年和2006年，其他年份都屬于弱脫鉤的狀態；2000年的脫鉤指數為1.38，2005年的脫鉤指數為1.31，且經濟增長率和能源消耗增長率均大于零，說明這兩年屬于擴張性負脫鉤狀態；2004年的脫鉤指數為0.88，2006年的脫鉤指數為0.83，經濟增長率和能源消耗增長率均大于零，說明這兩年皖江城市帶的經濟增長與能源消耗屬于擴張性耦合狀態。

綜上，脫鉤彈性指數表明從上世紀九十年代末開始，皖江城市帶的經濟增長與能源消耗基本處于弱脫鉤的狀態，還沒有實現強脫鉤，甚至2000年和2005年還呈現擴張性負脫鉤的趨勢。可見，1992—2011年皖江城市帶經濟增長與能源消耗總體上還沒有實現真正的脫鉤，因此需要進一步分析影響能源消耗的因素，以便針對性的提出相應的對策，實現皖江城市帶經濟發展與能源的強脫鉤。下面采用對數平均迪氏指數法（LMDI）對能源消耗進行因素分析。

表1 1999—2012年皖江城市帶脫鉤指數表

五、基于對數平均迪氏指數法（LMDI）的能源消耗影響因素分析

（一）關于對數平均迪氏指數法（LMDI）

目前關于能源消耗或者環境壓力的驅動因素分析方法主要有兩大類，一類是基于STIRPAT模型的計量方法，還有一類就是運用LMDI的影響因子分解法[18]。從文章分析的角度出發更適合運用后一種方法。對數平均迪氏指數法（LMDI）是在迪氏指數法的基礎上發展而來的，由于它可以將余項完全進行分解，不會出現不可解釋的余項；不僅如此，Ang B.W.等（2007）還對分解中出現的0值和負值提出了解決方法，這些都使得LMDI分解方法的應用更為廣泛[19]。

對數平均迪氏指數法（LMDI）將能源消耗分解為三種效應的驅動：即產出效應（即經濟產出變動對能源消耗的影響）、結構效應（即產業結構變動對能源消耗的影響）、效率效應（即產業能源效率變動對能源消耗的影響）。LMDI分解法的加法分解公式如下：

其中，E表示能源消耗總量；Ei表示第i產業的能源消耗；Q表示該地區的生產總值；Qi表示第i產業的增加值；Si表示第i產業的增加值占GDP的比重；Ii表示第i產業的能源消耗強度；△Etot表示能源消耗變化量，它由三部分組成：△Eact表示產出效應，△Estr表示結構效應，△Einc表示能源強度效應，即為單位GDP的能耗；Wi即各效應的權重；上標T表示當期，上標0表示基期。

表2 1995—2011年安徽省能源消費的LMDI分解單位：萬噸標準煤

（二）皖江城市帶的能源消耗影響因素分析

考慮數據的可得性，以全省的數據進行研究，選取安徽省1995—2011年的樣本區間作為研究對象，其中涉及的指標包括各產業的能耗量，各產業的增加值，各產業在GDP的比重，各產業的能源強度等。

表2列出了通過LMDI加法模型計算安徽省1995—2011年能源消費的各效應值，效應值為正表示該效應對能源消費的增加起到正的驅動作用，效應值為負表示該效應對能源消費的增加起到負的驅動作用。從表中可知，產出效應值全為正數，而且在三種效應中取值最大，表明經濟產出對能源消耗的驅動力最大。其次是結構效應，除了1996年，其他各年份的結構效應值都為正數，說明結構效應對能源消耗同樣起到正的驅動作用。唯有能源強度效應對能源消耗量起著限制驅動的作用。圖4更加清晰地反映了各個效應的驅動作用情況，很顯然產出效應的驅動作用比結構效應和能源強度效應大很多，其實這也說明了九十年代至今安徽省的經濟發展模式還是以能源消耗的粗放式經濟為主。

圖4 1995—2011年安徽省能源消費的LMDI分解

圖5 1995—2011年安徽省三大產業能源消費的LMDI分解

為了更好地比較分析三大產業對能源消耗的驅動作用，文章還分別列出了三大產業的結構效應，見圖5。該圖表明第一產業對能源消費的效應為負的，而且驅動作用很小。第二產業和第三產業的驅動作用很大。第二產業開始的時候驅動作用較小，且在1999年有下降趨勢，表明九十年代后期安徽省的工業發展緩慢，而在2000年以后效應值明顯迅速上升，這說明新時期安徽省的工業發展速度快，不過另一方面也說明了安徽省的工業發展很大程度地依賴能源，能源消耗型工業部門較多。第三產業的發展趨勢像一個倒U型，在1998年以前對能源消耗的推動是負作用的，在1998年之后以很快的速度在推動能源消耗，不過在2004年以后又開始下降，它的軌跡變動必須根據計算第三產業時包含的行業進行分析，這里的第三產業效應值是由交通運輸倉儲及郵電通訊業、批發零售貿易餐飲業、其他和生活消費構成的，不難發現，快速上升階段的效應可能與該時期人們大量使用煤炭等能源作為生活消費能源有關，近年來安徽省推進低碳生活，改變了以往能耗較大的生活方式，這也是第三產業能源消耗的驅動作用明顯下降的原因之一。

六、結論與建議

綜合文章上述分析，我們可以得出如下結論：皖江城市帶這幾年的經濟快速增長，與之相似的是能源消耗量也呈現快速增長的趨勢，我們還面臨較大的能源壓力和環境壓力；從脫鉤分析看出，皖江城市帶目前的經濟增長與能源消耗總體處于弱脫鉤狀況，要想實現強脫鉤還有一定的距離；最后結合影響因素分解法得出的結論是經濟增長對能源消耗起著最大的驅動作用，而產業結構中第二產業尤其是工業對能源消耗的驅動作用在加強。結合結論我們可以從以下方面提出相關建議：

第一，從產業結構的角度看，應該調整產業結構，轉變經濟增長驅動點，具體而言，一方面是推動第二產業的內部升級，同時要控制工業企業的高污染高能耗問題，嚴把承接產業轉移關，提高承接產業轉移工業企業的門檻，不能盲目承接；另一方面應大力推進第三產業的發展，以從根本上減少對能源的需求。

第二，從能源結構看，應該優化能源消費結構，重點發展可再生能源。從皖江區域的能源消費結構看，煤炭仍然占很大比重，這將直接造成嚴峻的能源需求壓力，進而造成環境壓力。我們應該對太陽能、風能等新能源的研發投入更大的支持，加大新能源的開發力度，以進一步推廣新能源的使用范圍。

第三，從能源消費強度看，應提高能源使用效率，降低能源強度。單位GDP能耗是一個地區可持續發展能力的體現，低能源強度體現了較大的經濟增長潛力。能源效率的提升最根本的還是必須從技術入手，重視技術研究，促進技術進步，從而全面提高各個行業的能源使用效率。

第四，積極推進碳排放交易市場的建立，培育和建設交易平臺，推動運用市場機制以較低成本實現皖江城市帶的節能低碳發展目標，促進企業和社會進行技術創新，實現“創新驅動、轉型發展”，來減少傳統能源的消耗、增加新能源的使用和提高能源的使用效率。

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