甘肅省經濟增長與碳排放脫鉤現狀與原因分析
——基于脫鉤分解理論

岳 立，丁紹翔,郭山寧

(1.蘭州大學 經濟學院，甘肅 蘭州 730000；2.中共甘肅省委黨校 教務處，甘肅 蘭州 730000)

甘肅省經濟增長與碳排放脫鉤現狀與原因分析
——基于脫鉤分解理論

岳 立1，丁紹翔1,郭山寧2

(1.蘭州大學 經濟學院，甘肅 蘭州 730000；2.中共甘肅省委黨校 教務處，甘肅 蘭州 730000)

首先基于Tapio脫鉤模型并利用2001年—2011年相關數據研究了甘肅省在西北五省經濟增長與碳排放的“脫鉤”現狀中所處的地位，然后通過鏈式因果分解和LMDI因素分解法對甘肅省“脫鉤”的原因進行了定量分析。研究結果表明：甘肅省總體呈弱脫鉤狀態，在西北五省中脫鉤狀態最好，且優于全國平均水平；能源強度效應是促進甘肅省“脫鉤”的主要原因，能源碳強度效應正逐漸成為促進“脫鉤”的另一個原因，而工業化效應、城鎮化效應、經濟發展效應是抑制“脫鉤”的主要原因。最后，基于研究結論給出了推動甘肅省經濟增長與碳排放脫鉤的一些建議。

二氧化碳排放；tapio脫鉤模型；因素分解

一、引言

近百年來，隨著工業化進程的加快，世界經濟迅速發展，人口劇烈膨脹，由此帶來一系列環境問題，其中全球變暖問題尤為嚴重。而二氧化碳等溫室氣體的過量排放是導致全球變暖的直接原因。如何在降低二氧化碳排放量的同時又對經濟的發展產生較小的影響逐漸成為學界研究熱點。“低碳經濟”的概念應運而生，低碳經濟強調以較少的溫室氣體排放獲得較大的經濟產出，即溫室氣體排放和經濟增長逐漸“脫鉤”。

脫鉤最早用來描述經濟增長與物質消耗之間的關系，現在逐漸被引入低碳經濟研究范疇。Tapio最早利用脫鉤彈性的方法對歐洲交通業經濟增長與運輸量、溫室氣體排放量之間的脫鉤關系作了研究[1]；莊敏芳對臺灣地區二氧化碳排放與經濟增長的脫鉤指標進行了相關研究[2]；莊貴陽運用Tapio脫鉤指標研究了包括中國在內的全球20個溫室氣體排放大國在不同時期的“脫鉤”狀況[3]；李忠民等運用OECD脫鉤指標和Tapio脫鉤指標共同對山西省工業增加值及其能源消耗量和二氧化碳排放之間的關系進行了研究[4]。彭佳雯、黃賢金等基于脫鉤理論，研究了我國經濟增長與能源碳排放的脫鉤關系及程度，分析了二者脫鉤發展的空間及時間的變化趨勢[5]。王云等運用LMDI分解法分別構建了二氧化碳脫鉤彈性指標和努力指標擴展分解模型[6]。趙愛文、李東運用LMDI方法構建了Tapio分解模型，對影響我國經濟增長與二氧化碳脫鉤的主要原因進行了定量分析[7]。

通過以上文獻回顧發現：(1)大部分研究是基于脫鉤理論來評定碳排放與經濟增長的脫鉤關系，卻很少有人對脫鉤背后的原因進行深入的分析；(2)由于沒有統一計算二氧化碳排放量的標準和采取可比價格計算地區總產值，脫鉤彈性計算結果較為混亂；(3)大部分學者都是以我國整體作為研究對象，少有將研究地域限定在省域范圍上。甘肅省作為絲綢之路經濟帶內起東西橋梁作用的黃金地段，研究其脫鉤現狀以及其背后的原因，可以為絲綢之路經濟帶建設過程中實現西部欠發達地帶的低碳經濟發展提供借鑒作用。

二、研究方法與模型

(一)脫鉤模型

本文研究主要基于Tapio脫鉤模型，即：

(1)

公式(1)中tco2,gdp表示脫鉤彈性指標，分別以碳排放量與經濟增長的正負狀況、彈性值大小來說明經濟增長是否與二氧化碳排放的脫鉤狀態。脫鉤指標體系見表1。

表1Tapio脫鉤指標體系

脫鉤狀態脫鉤指標△CO2(排放增量)△GDP(經濟增長)彈性t負脫鉤增長負脫鉤>0>0>1.2強負脫鉤>0<0<0弱負脫鉤<0<000>000<0衰退脫鉤<0<0>1.2連接增長連接>0>00.8

(二) 二氧化碳脫鉤彈性分解量化模型

1.脫鉤鏈式因果分解模型

為解決Tapio指標缺乏對二氧化碳“脫鉤”內在機理的深入分析和研究的缺陷，以便能為評價和制定準確、全面的低碳經濟發展措施、政策及戰略提供相應的理論依據。可以加入適當的中間媒介，將公式(1)進行鏈式因果分解[8][9]。由于工業在甘肅省國民經發展的特殊地位，故將全省能源消費量和工業產值指標作為中間變量，將彈性值分解為減排脫鉤、工業節能、產業發展三個指標，公式為：

(2)

公式(2)中，ΔCO2為二氧化碳排放變化量，ΔE為能源變化量，ΔGIO為工業總產值變化量，ΔGDP為歷年地區總產值變化量。雖然通過分解可以找出影響甘肅省經濟增長與二氧化碳排放脫鉤的相關因素的脫鉤彈性狀況，便于采取相應的措施進行碳減排。但該式應用的局限性也很明顯，很難將其他指標如城鎮化等納入分解式中進行更加細致的分析，故第二步我們引入LMDI分解法。

2.LMDI因素分解脫鉤模型

本文根據擴展的Kaya恒等式將二氧化碳排放量進行因素分解，并參考已有文獻[10]的LMDI(Log-Mean Divisia Index)分解方法，根據甘肅省實際情況加入工業化和城鎮化因素后，構建甘肅省經濟增長與二氧化碳排放脫鉤分解模型。根據CO2排放量的基本公式可知：

(3)

公式(3)中，CO2為二氧化碳排放量，主要指化石能源的排放量；E為能源消費總量；GIO為工業生產總值；GDP為地區生產總值；PC為城鎮人口數量；P為地區總人口；F=C/E,為能源結構碳強度；I=E/GIO,為能源強度；G=GIO/GDP,為工業化率；A=GIO/PC，為城市人均工業產值；Z=PC/P，為城市化指數；P表示人口數量。T期相對于基期的CO2排放量變化可以表示為：

ΔCO2=FTITGTATZTPT-F0I0G0A0Z0P0=ΔCf+ΔCi+ΔCg+ΔCa+ΔCz+ΔCp+ΔCd

(4)

公式(4)中：ΔCf為能源結構碳強度因素；ΔCi為能源強度因素；ΔCg為工業化程度因素；ΔCa為經濟發展因素;ΔCz為城鎮化因素；ΔCp為人口因素；ΔCd為分解余量。它們分別為各因素變化對CO2排放總量變化的貢獻值。根據Ang[11]提出的LMDI方法，對上式進行如下分解：

(5)

ΔCO2=ΔCf+ΔCi+ΔCg+ΔCa+ΔCz+ΔCp

(6)

綜合式(1)和式(6)，可得到擴展的CO2排放總量與經濟增長的脫鉤模型：

(7)

公式(7)中，tf、ti、tg、ta、tz、tp分別是各效應對應的分脫鉤彈性指標。因此，CO2排放總量與經濟增長的脫鉤彈性指數tco2，gdp可分解為能源結構碳強度效應tf，能源強度效應ti，工業化效應tg，經濟發展效應ta，城鎮化效應tz，以及人口效應tp。

三、數據來源與說明

研究采用的基礎數據如GDP、人口、能源消費量、工業總產值等均來自歷年《甘肅省統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》，為了使得出的數據具有可比性，分別將地區國內生產總值按照2000年不變價格表示。其中二氧化碳排放量的計算公式為：

(8)

公式(8)中CK為各種能源的折標煤量，IK為二氧化碳排放系數。原始能源數據采用了原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣8種能源的消費量。折標煤系數來自《中國能源統計年鑒》，根據《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》各種能源的碳排放系數HK(表2)，可計算出二氧化碳排放系數IK,公式為：

(9)

表2 各種能源折算系數①

能源名稱折標煤系數(千克標準煤/千克)CO2排放系數(104t/104t)原煤0.71432.7718焦炭0.97143.1351原油1.42862.1477汽油1.47142.1711煤油1.47142.1067柴油1.45712.1711燃料油1.42862.2678液化石油氣1.71431.8488天然氣1.33001.6437

資料來源：IPCC(2006)和《中國能源統計年鑒》。

四、計算結果與分析

(一) 脫鉤橫向對比分析

總體上來看(表3)，甘肅省歷年的脫鉤彈性平均值為0.629，低于中國總體平均值0.708，二者均為弱脫鉤狀態，而陜西、寧夏、青海分別為0.958、0.845、1.147，均為增長連接狀態。只有新疆為1.719處于增長負脫鉤狀態。從時間段來看，在“十五”期間，陜西、寧夏、青海、新疆分別為1.048、0.452、0.823、0.636，而甘肅省為0.792，脫鉤狀態良好。“十一五”期間陜西、寧夏、青海、新疆分別為0.944、0.847、1.333、2.897，甘肅省為0.385，只有甘肅省和陜西省脫鉤指標值降低。

從甘肅省來看，甘肅省脫鉤彈性由“十五”期間的0.792下降到“十一五”期間的0.385。同期中國總體脫鉤彈性也由“十五”期間的0.835下降到“十一五”期間的0.569,這說明甘肅省脫鉤狀態與中國總體水平同步變動，且優于全國平均水平。2001年到2011年間，甘肅省經濟增長與二氧化碳排放總體上處于“弱脫鉤”狀態，二氧化碳排放總量與經濟增長呈正相關關系。該期間甘肅省GDP的平均增長速度為12.54% ，而二氧化碳排放總量的平均增長速度為8.34%，GDP增速高于二氧化碳排放增速，這使甘肅省總體處于“弱脫鉤”狀態。

其中2009年為強脫鉤狀態，即經濟總量增長的同時，二氧化碳排放量比往年降低了。在甘肅省總體脫鉤彈性值降低的情況下，在2011年反彈到1.030呈增長連接狀態，即二氧化碳排放的增長率快于經濟總量的增長率。

表3 區域脫鉤彈性值對比表②

年份甘肅陜西寧夏青海新疆中國20011.4141.047—1.775-0.0020.24820020.1700.942—0.3080.7870.52820031.1161.072—1.1270.6481.23220040.7021.469-0.3170.4301.0231.32420050.5600.7101.2220.4760.7220.842“十五”均值0.7921.0480.4520.8230.6360.83520060.4121.3640.7051.3300.9050.73120070.9070.7570.9450.6830.9240.45120080.2510.6100.5061.7451.1020.5732009-0.3140.9971.1192.85511.0070.56620100.6680.9930.9600.0520.5480.522“十一五”均值0.3850.9440.8471.3332.8970.56920111.0300.5721.6211.8391.2410.775均值0.6290.9580.8451.1471.7190.708

(二)脫鉤鏈式因果分解

根據公式(2)，計算可得到減排脫鉤、工業節能、產業發展三個脫鉤效應指標，結果見表4。從減排脫鉤指標來看，總體呈增長負脫鉤和弱脫鉤狀態，說明甘肅省能源消費量的變動率低于能源二氧化碳的排放速率，能源碳強度脫鉤狀態不理想。這一方面是因為甘肅省經濟增長主要依賴工業，而工業主要以煤炭、石油等化石能源為主；另一方面也與碳減排技術利用不理想有較大關系。

從工業節能指標來看，總體呈現弱脫鉤狀態，說明甘肅省能源利用效率狀況良好，不是影響脫鉤指標的主要原因。其中，2009年工業節能彈性為-45.543，為強負脫鉤狀態，這是因為這一年工業總產值增速遠低于能源消耗的增速。

從產業發展指標來看，總體呈增長負脫鉤狀態，工業總產值增速快于甘肅省國內生產總值的增速，表明了甘肅省工業在三次產業中的比重過大是影響脫鉤指標變動的另一個重要原因，這與減排脫鉤指標計算的結果相一致。

表4 脫鉤彈性指數鏈式因果分解

年份減排脫鉤狀態工業節能狀態產業發展狀態20013.656增長負脫鉤0.434弱脫鉤0.892增長連接2002-0.141強負脫鉤-1.044強脫鉤1.149增長負脫鉤20030.559弱脫鉤1.598增長負脫鉤1.248增長負脫鉤20041.179增長連接0.627弱脫鉤0.950增長連接20050.601弱脫鉤0.673弱脫鉤1.385增長負脫鉤20060.777弱脫鉤0.344弱脫鉤1.540增長負脫鉤20071.477增長負脫鉤0.478弱脫鉤1.285增長負脫鉤20080.416弱脫鉤1.576增長負脫鉤0.383弱脫鉤2009-0.821強脫鉤-45.543強負脫鉤-0.008強脫鉤20101.398增長負脫鉤0.289弱脫鉤1.657增長負脫鉤20111.603增長負脫鉤0.725弱脫鉤0.887增長連接

(三) LMDI脫鉤彈性分解

根據公式(7)計算出能源結構碳強度、能源強度、工業化、經濟發展、城鎮化以及人口六個效應對應的分解脫鉤彈性指標，結果見表1和表5。從歷年各指標貢獻率的平均值(表5)大小來看，影響經濟增長和碳排放脫鉤彈性指數的最重要因素是經濟發展效應和能源強度效應，其中經濟發展脫鉤彈性指標影響為正值為0.827、而能源強度脫鉤彈性指標影響為負，貢獻率均值為-1.086。這說明甘肅省在能源的利用效率上較高，即單位工業產值的能耗指標良好。

圖1 脫鉤彈性分解指標曲線

城鎮化、工業化、能源碳強度指標對總體脫鉤彈性貢獻均值均為正值，分別為0.689、0.402、0.232，而人口數量脫鉤彈性的影響不大，僅為0.036。由此可以看出城鎮化的加快對甘肅省二氧化碳的排放有較大的促進作用。在已有文獻中，對于城鎮化與二氧化碳的排放的關系上有兩種觀點，一種認為城鎮化有利于碳減排，另一種卻持相反態度。其爭論的關鍵在于城鎮化是否真正起到了規模經濟效應[12]。2011年底甘肅省城鎮化率為36.1%，西部地區為43.0%，全國為51.27%，甘肅省城鎮化率水平過低。此外，由于受地理位置、地形地貌、礦產資源、經濟實力和歷史文化等諸多因素的影響，甘肅生產力布局和城鎮分布不均衡，城鎮化水平全省差異很大。甘肅省城鎮體系不突出，具有單一的行政職能和資源型小城鎮過多，基礎設施不完善，對區域輻射帶動作用較弱，難以形成規模經濟和集聚經濟優勢。故在碳減排上，資源消耗型的小城鎮難以負擔高昂的成本。故總體來說，甘肅省城鎮化質量不高是抑制了經濟增長與二氧化碳排放的脫鉤的一個重要原因。

工業化效應指標貢獻率歷年趨勢不明顯，但其均值為正，說明總體對脫鉤狀態具有抑制作用，這與鏈式因果分解的結果一致。

能源碳強度效應指標均值為正，說明其對脫鉤狀態具有抑制作用，但其從2001年到2011年對脫鉤彈性的貢獻率一直在下降，說明甘肅省能源碳排放強度效應對脫鉤彈性的抑制作用正在逐漸削弱，反而正在成為有利于脫鉤的因素。

通過LMDI分解法得出能源強度效應是促進脫鉤的主要原因，且能源碳強度效應正在成為促進脫鉤的另一個重要原因。這與通過因果鏈式分解方法，得出的能源強度彈性處在弱脫鉤狀態、碳強度脫鉤彈性和產業結構彈性處在強負脫鉤狀態一致(表6)。

表5 脫鉤彈性LMDI分解

年份tftiTgtatztptco2,gdp20010.4300.080-0.1060.4200.4370.1521.41420020.049-0.9840.1380.1880.6980.0820.17020030.316-0.4410.2340.4580.5090.0401.11620040.180-0.401-0.0440.7620.1810.0240.70220050.130-0.8910.3460.6570.394-0.0770.56020060.091-1.0990.4630.7050.2230.0290.41220070.188-0.5390.2630.8260.1340.0350.90720080.048-0.178-0.5890.7130.2080.0490.2512009-0.064-0.241-0.9750.6250.2890.052-0.31420100.127-1.0000.5670.5250.632-0.1820.66820110.177-0.042-0.1060.7890.2010.0121.030

表6 LMDI分解因素貢獻率

年份tftitgtatztp20010.3040.057-0.0750.2970.3090.10720020.288-5.8050.8121.1084.1170.48120030.284-0.3950.2100.4100.4560.03520040.256-0.572-0.0621.0860.2570.03520050.233-1.5910.6181.1730.704-0.13720060.221-2.6691.1231.7120.5420.07120070.207-0.5940.2900.9110.1480.03920080.193-0.711-2.3492.8430.8280.19720090.2040.7703.109-1.992-0.923-0.16720100.190-1.4970.8480.7850.946-0.27220110.172-0.041-0.1030.7660.1950.011平均0.232-1.1860.4020.8270.6890.036

五、結論及建議

研究分析主要得出如下結論：(1)以2000年為基年，2001年—2011年甘肅省經濟增長和二氧化碳排放的脫鉤彈性值總體上呈下降趨勢，即呈弱脫鉤狀態。在西北五省中脫鉤狀態最好，且優于全國脫鉤水平。(2)從因果鏈式分解計算結果來看，產業發展指標和減排脫鉤指標在歷年主要為增長負脫鉤狀態和弱脫鉤狀態，即工業比重過大和能源碳排放強度成為抑制甘肅省經濟發展與二氧化碳排放脫鉤的主要原因。(3)從LMDI因素分解結果來看，甘肅省能源強度效應成為促進脫鉤的主要因素，能源碳強度效應對脫鉤彈性值的貢獻率呈下降趨勢，也逐漸成為促進脫鉤的另一個因素。而經濟增長效應、工業化效應、城鎮化效應、經濟發展效應是抑制脫鉤的主要原因。

雖然經濟發展效應是抑制脫鉤的重要原因，但我們不能通過降低經濟增長來促進脫鉤。一方面，我們要繼續發揮甘肅省在能源強度效應上的優勢，要繼續提高能源利用效率、降低能源碳強度，提高碳減排技術的利用效率。這就要求我們要合理調整產業結構，加大第三產業的發展，大力發展新能源，以降低對化石能源的過分依賴。另一方面在全國加速城鎮化的背景下，甘肅省要避免城鎮化過程中的重復建設，優化大中小城鎮體系，發揮城鎮化過程中的規模經濟和集聚經濟優勢，切實提高甘肅省城鎮化質量。

注 釋：

① 天然氣折標煤系數單位為(千克標準煤 / 立方米)。

② 由于寧夏綜合能源平衡表2000年—2003年相關數據缺失，故空缺。

〔1〕 TAPIO P.Towards a theory of decoupling:degrees of decoupling in the EU and the case of road traffic in Finland between 1970 and 2001[J].JournalofTransportPolicy,2005(12):137-151.

〔2〕 莊敏芳.臺灣工業與運輸部門脫鉤指標建構與評估[D].中國臺北：臺北大學，2006.

〔3〕 莊貴陽.低碳經濟：氣候變化背景下中國的發展之路[M].北京：氣象出版社，2007：28-30.

〔4〕 李忠民，慶東瑞.經濟增長與二氧化碳脫鉤實證研究——以山西省為例[J].福建論壇(人文社會科學版)，2010(2)：67-72.

〔5〕 彭佳雯，黃賢金，鐘太洋.中國經濟增長與能源碳排放的脫鉤研究[J].資源科學，2011,33(4)：626-633.

〔6〕 王云，張軍營，趙永春，等.基于CO2排放因素模型的脫鉤指標構建于評估——以山西省為例[J].煤炭學報,2011,36(3)：507-513.

〔7〕 趙愛文，李東.中國碳排放與經濟增長間脫鉤關系實證分析[J].技術經濟,2013,32(1)：106-111.

〔8〕 肖宏偉.中國區域碳排放與經濟增長脫鉤關系研究[J].山西財經大學學報,2012,34(11):1-10.

〔9〕 仲偉周，孫耀華，慶東瑞.經濟增長、能源消耗與CO2脫鉤關系研究[J].審計與經濟研究,2012，27(6):99-105.

〔10〕 王云.低碳經濟“脫鉤”量化分解模型[J].經濟問題,2012(5)：8-13.

〔11〕 ANG B W,ZHANG F Q,CHOIKH.Factorizing changes in energy and environmental indicators through decomposition[J].Energy,1998,23(6):489-495.

〔12〕 肖宏偉.城鎮化進程對我國碳排放的影響及對策建議[J].生態與環境,2013(10)：66-68.

(責任編輯 周吉光)

The Analysis on the Degree and Reasons of the Decoupling in the Economic Growth and Carbon Dioxide Emissions in Gansu Province—Based on the Theory of Decoupling Decomposition

YUE Li1,DING Shao-xiang1，GUO Shan-ning2

(1. Lanzhou University, Lanzhou, Gansu 730000；2. Party School of Gansu Provincial Committee of CPC, Lanzhou, Gansu 730000)

Based on Tapio decoupling model and relevant statistic data from 2001 to 2011, first, this study describes the present situation of the decoupling position of economic growth and carbon emissions about the five northwest provinces. Then the author uses the methods of the chain factors decomposition and LMDI decomposition to carry on the quantitative analysis to find out the main decoupling reasons in Gansu. The results show that Gansu is in the weak decoupling state and the decoupling degree is the best of the five northwest provinces. Furthermore it is better than the national average level. For Gansu, energy intensity effect is the main reason to promote decoupling and the energy carbon intensity effect is becoming another. But the effects of industrialization, urbanization and economic development are the main reasons to suppress the decoupling. Thus several suggestions are proposed for promoting decoupling in Gansu province.

carbon dioxide emissions; tapio decoupling model; factorization

10.13937/j.cnki.sjzjjxyxb.2014.06.010

2014-06-01

http://www.cnki.net/kcms/doi/10.13937/j.cnki.sjzjjxyxb.2014.06.010.html 網絡出版時間：2014-12-29 15：30

岳立(1969—)，女，新疆哈密人，博士，蘭州大學經濟學院教授、碩士生導師，主要研究方向：區域經濟學、區域可持續發展。

F062.2

A

1007-6875(2014)05-0050-06