重慶市碳排放趨勢及產業關聯性分析——基于灰色理論的實證研究

引用格式：章曉英，李陽.重慶市碳排放趨勢及產業關聯性分析——基于灰色理論的實證研究[J].重慶理工大學學報:社會科學，2015(4):21-27.

Citationformat：ZHANGXiao-Ying,LIYang.AnalysisofChongqingCarbonEmissionsTrendsandIndustryAssociationBasedonGrayTheory[J].JournalofChongqingUniversityofTechnology:SocialScience,2015(4):21-27.

重慶市碳排放趨勢及產業關聯性分析——基于灰色理論的實證研究

章曉英，李陽

(重慶理工大學 經濟與貿易學院，重慶400054)

摘要：運用灰色模型GM(1,1)模擬了重慶市2001—2013年碳排放總量的變化規律，并以此為基礎預測了2014—2020年的排放量。研究發現：自2006年伴隨國家“十一五”規劃提出節能目標責任制以來，重慶市作為低碳試點城市，碳排放總量增長率顯著下降。采用灰色相關分析方法分析了重慶市三大產業的產值結構對于重慶市碳排放總量的相關性。結果表明：第二產業比重增加對于碳排放總量變化產生正效應，而第一和第三產業是負相應的，其中第三產業負相關絕對值最大，所以重慶市加強第三產業發展是控制碳排放總量的重要途徑。

關鍵詞：重慶市；碳排放總量；灰色理論；產業結構

收稿日期：2014-11-24

作者簡介：章曉英(1970—)，女，浙江嵊州人，教授，碩士，研究方向：區域經濟學；李陽(1989—)，女，陜西寶雞人，碩士研究生，研究方向：城市與區域經濟管理。

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(s).2015.04.005

中圖分類號：F426

文章編號：1674-8425(2015)04-0021-07

AnalysisofChongqingCarbonEmissionsTrendsand

IndustryAssociationBasedonGrayTheory

ZHANGXiao-Ying,LIYang

(CollegeofEconomy&Trade,ChongqingUniversityofTechnology,Chongqing400054,China)

Abstract:The gray model GM (1,1) was used to simulate the variation of Chongqing’s total carbon emissions from 2001 to 2013, and to be a basis for predicting the emissions in 2014 and 2020. The study found that since 2006, along with the national “Eleventh Five-Year plan” proposed energy conservation target responsibility, as a low-carbon pilot cities, Chongqing’s carbon emissions growth rate decreased significantly. At the same time, this paper analyzed the correlation of carbon emissions and industrial structure. The results show that the proportion of secondary industry has a positive effect on carbon emissions, while the first and third industries are negative, especially the tertiary industry, therefore to control the amount of carbon emissions is an important way to strengthen the development of tertiary industry in Chongqing.

Keywords:Chongqing；carbonemissions；graytheory；industrialstructure

在社會經濟與文明高度發展的今天，環境問題已經不再是一個地區乃至一個國家的問題，而是全人類共同面臨的生存問題。眾所周知，人類活動排放的以二氧化碳為主的溫室氣體是造成全球氣候變暖的主要原因。作為正在加速發展的發展中國家，我國的碳排放總量已居于世界首位，在資源環境約束日益增強、國際壓力不斷增加的多重背景下，中國政府開始意識到低碳轉型的重要性和緊迫性，并采取一系列措施實施低碳轉型戰略。

以城市為經濟活動單元推行碳減排政策，是實現低碳經濟發展的必由之路。重慶作為低碳試點城市，受到了廣泛的關注。2009年起，英國戰略方案基金(SPF)為加強中英兩國氣候變化項目的合作，并推動中國的低碳事業發展，先后支持了包括重慶市在內的4個省對于低碳城市發展的研究和規劃。可以看出，重慶市的低碳城市建設對于我國走低碳之路具有重要的戰略意義。因此，加強對重慶市碳排放狀況和規律的研究，尋找切實可行的碳減排途徑，成為重慶市城市發展的重中之重。

一、文獻回顧

近年來，國內外學者對碳排放的影響因素做了大量研究，這些因素不僅包括氣候資源條件等自然因素，還涉及了產業結構、經濟水平、能源效率等社會因素。朱勤等運用LMDI分解法綜合考量經濟產出規模、產業結構、能源結構等因素對碳排放的影響，對依照能源消費情況估計的碳排放總量進行因素分解[1]。Hammond等利用分解分析法區分了出口、工業結構、能源強度、混合燃料和電力排放因素對降低英國制造業與能源相關的碳排放量的貢獻度，指出1990—2007年每年碳排放量下降2%的主要原因是能源強度降低，其中非能源密集型產業的能源相關的碳排放量降幅很大，主要得益于能源強度的相對改善[2]。李江蘇等將人口增長、經濟增長、產業結構演進、能源結構演進四大碳排放影響因子分為放大因子、雙向拉動因子以及縮小因子三類，并分析各因子自1953—2006年的變化特征，采用相關分析法以及繪制散點圖來研究不同時段各因子與碳排放增長的關系[3]。段瑩采用產業結構層次系數來描述產業結構高度化水平，就湖北省產業結構高度化對二氧化碳排放量的影響進行實證分析，認為產業結構變動是單位產出排碳量變動的Granger原因，產業結構升級對發展低碳經濟有顯著作用，湖北省應進一步優化產業結構以推動低碳經濟的發展[4]。

大量研究表明：產業結構調整對于碳排放總量變化有重要的影響。然而，對于碳排放總量與產業結構變化相關程度的定量研究目前還不夠深入。相比于常用的很多關聯分析模型，如統計學中的回歸分析、方差分析等關聯分析計量模型，灰色關聯分析(GreyRelationalAnalysis)是一種新的關聯度分析方法。這種方法是根據各個因素之間發展趨勢的相似性來確定被衡量因素間的關聯程度，不同于大部分常用關聯分析方法的要求，如要求有足夠的樣本數據、各因素間沒有相互關系等，灰色關聯分析法并不要求有大量的數據，也不排除因素間有相互影響的情況。采用灰色關聯分析法定量分析碳排放與產業結構的關聯性，可以更直接地看出三大產業產值變化與重慶市碳排放總量變化的相關程度，針對研究結論提出產業結構調整的建議，為采取措施推動碳減排提供理論支持。

二、重慶市碳排放總量的演變趨勢

(一)碳排放總量的估計

參照美國能源部下屬的二氧化碳信息分析中心(carbondioxideinformationanalysiscenter，CDIAC)給出的分析，碳排放的主要來源是固體燃料、液體燃料和氣體燃料的燃燒[5]。在此基礎上，可以從煤炭(M)、石油(S)、天然氣(G)這三大化石燃料的消耗入手估算碳排放總量。根據文獻[6]，大部分研究都是采用碳排放系數法估算碳排放，以煤碳、石油和天然氣這三種能源為基礎，可得其碳排放估算公式為

(1)

其中，Qt表示能源碳排放總量；Ec，Eo，En分別表示煤炭、石油、天然氣消耗實物量；δc，δo，δn分別表示煤炭、石油、天然氣消耗的碳排放轉換系數。

在碳排放轉換系數的選取上，本文選用較為權威的美國能源部公布的數據，即煤炭、石油、天然氣的碳排放系數分別為0.702 0kg碳/kg標煤、0.478 0kg碳/kg標煤和0.389 0kg碳/kg標煤。因此，估算關系式為

(2)

本文選用2001—2013年的數據作為研究對象，著重分析這一時間段里重慶市碳排放情況。數據來源于《中國統計年鑒》《中國能源年鑒》和《重慶市統計年鑒》，據此測算出這13年間重慶市能源消耗和碳排放總量，見表1。

表1　2001—2013年重慶市能源消耗和

從表1可以看出，隨著能源消耗量的增加，重慶市碳排放總量也在逐年增加，而增長率的變化趨勢主要分為兩個階段：以2006年為分界點，2006年之前重慶市碳排放增長率維持在一個較高水平上，明顯高于10%，2005年甚至于超過了20%；2006年之后，碳排放增長率顯著下降，開始低于10%，在2012年達到了4.14%的低增長速度。這是由于自2006年起國家確立“十一五”規劃，實行節能目標責任制，頒布了一系列法律法規全面開展碳減排工作，迎來了我國低碳經濟發展熱潮。由此可見，我國頒布實施的一系列減碳政策和措施是碳排放總量增長率下降的主要原因。

(二)基于灰色模型 GM(1,1)的碳排放演變規律模擬

灰色模型(GreyModel,簡稱GM)是由中國學者鄧聚龍[7]1982年首先提出的，建立微分方程形式的規律和預測模型，可以對于事物的發展趨勢作出模糊性的長期描述。灰色系統模型被廣泛用于各研究領域，對于自然系統、社會系統和經濟系統的預測具有重要的意義。運用各個年份重慶市碳排放總量數據建立灰色模型，可對其演變規律進行模擬，進而預測未來的碳排放發生量，為理論分析和政策制定的參考指標。

1.灰色模型GM(1,1)的理論推導

將一個變化著的系統作為研究對象，用數值去描述系統每個時間的特征，在過去的時間段里就可以得到連續的數值集合，將這些數值根據事件發生的先后順序列為一個由n個元素組成的數列，分別記為X(0)=(X(0)(1),X(0)(2),…，X(0)(n))，數列記X(0)。首先，需要對數列進行預處理，即計算數列的生成數X(1)(記為AGO)

(3)

則定義X(1)的灰導數為

(4)

令Z(1)為數列X(1)的緊鄰均值數列，即

(5)

則Z(1)=(Z(1)(1),Z(1)(2),…，Z(1)(n))。于是定義GM(1,1)的灰微分方程模型為

(6)

即

(7)

其中X(0)(k)成為灰導數，a成為發展系數，Z(1)(k)成為白化背景值，b成為灰作用量。將時刻k=2,3，…，n代入式(6)中有

(8)

由最小二乘法可以求得

(9)

(10)

稱之為GM(1,1)的白化型。

求解方程可得

(11)

2.模擬重慶市碳排放演變模型

將由2001—2013年的碳排放量數據組成的13個元素的數列X(0)=(X(0)(1),X(0)(2),…，X(0)(13))作為樣本，建立重慶市碳排放量的時間序列如下：

(12)

首先，為了保證建模方法的可行性，需要對已知數據列做必要的檢驗處理。計算數列的級比

(13)

(14)

經多次計算比較，c取1 000時結果比較滿意，數列Y(0)的級比

(15)

按照上述方法對Y(0)建立模型GM(1，1),求得

(16)

則可得到預測值

(17)

即

(18)

Y(0)經過平移轉換，易得數據列X(0)(表2)，為了檢驗模型的可靠性，需要進行殘差檢驗，令殘差為ε(k)，計算

(19)

如果|ε(k)|<0.2，則可以認為達到一般要求，如果|ε(k)|<0.1，則認為達到較高的要求。

表2　2001—2013年重慶市碳排放

表3　2014—2020年重慶市碳排放量預測　萬噸

三、重慶市碳排放與產業結構的關聯分析

(一)重慶市產業結構分析

根據《重慶市統計年鑒》2001—2012年的經濟數據，將2001年作為基數年，得到重慶市三大產業的結構分布情況(見表4)。

根據表4的數據，從產值的絕對數量來看，三大產業產值都在急劇增長，以2001年作為基數年比較，第二產業增加了6倍，增加值最大，第三產業增加了4倍多，第一產業增加了兩倍多。從產值比重來看，第一產業比重逐年減小，第二產業比重有較大的增加，而第三產業比重在較為平穩的變化趨勢下略有減少。綜上可知，重慶市的第二產業無論在絕對值還是相對值上都是三大產業中最大的。

表4　重慶市2001—2012年三大產業產值

(二)碳排放與產業結構的相關性

1.從圖形定性分析關聯性

三大產業作為能源的終端消耗主體，是碳排放的主要來源，所以產業結構變化影響著碳排放總量的變化。運用折線圖(圖1)，可以直觀地看出這些指標的發展趨勢(碳排放量數據取以10為底的對數做變換)，碳排放總量趨勢與第二產業產值比變化趨勢比較接近，與第一產業和第三產業的產值比變化趨勢相差較大，可以初步判斷第二產業對碳排放總量的影響較大，然而要量化這種相關性，就需要用一種計算方法衡量因素間關聯程度的大小。本文采用灰色關聯度分析法測算三大產業產值變化與碳排放總量的相關程度，也就是對運用各個變量動態過程發展態勢的量化做比較分析。

圖1　碳排放與產業結構變化趨勢

2.灰色關聯分析模型

將由2001—2012年碳排放總量數據組成的12個元素的序列X(0)作為參考數列，同時期三大產業的產值比組成的序列X(1)、X(2)和X(3)作為比較數列，則有

在計算關聯度之前，需要對各個數列作初始化處理，一方面對各種數據進行無量綱化消除數據單位的影響，另一方面，為了易于比較，要求所有數列有公共的交點。出于這兩方面考慮，對給定數列進行變換。令

(20)

為原始數列x(m)的初始化數列。則有

令di(k)為初始化數列的差序列，有

(21)

求兩級最大差與最小差。記

(22)

則關聯系數為

(23)

進而可計算出關聯度

(24)

代入數據得m=0，M=2.76，求得比較數列對于參考數列的關聯系數為

(25)

則：

(1)當sign(σi)=sign(σj),則xi和xj為正關聯；

(2)當sign(σi)=-sign(σj),則xi和xj為負關聯。

最后，求得三大產業對碳排放總量的關聯度(見表5)。

表5　三大產業對碳排放總量的關聯度

(三)計算結果分析

綜合表4與表5重慶市第一、第二和第三產業產值情況及其比重與碳排放總量相關性的分析，得出如下結論：

(1)在三大產業比重對碳排放總量的關聯度中，只有第二產業是正相關的，并且絕對值最大，可以看出，從產業結構的角度來說，重慶市第二產業的飛速發展是造成重慶市碳排放總量增大的主要原因。

(2)第一產業和第三產業產值比重對于碳排放總量都是負相關的，說明這兩個產業比重的增加會引起碳排放的減少，具有碳減排效果。其中，第三產業相關度的絕對值較大，說明增加第三產業產值對于減少碳排放的作用效果更為明顯。從表4可以看出，12年間第一產業和第三產業產值都處于下降趨勢，致使這兩大產業減排效應還沒有發揮出來，可以看出，重慶市進行產業結構調整對于減少碳排放量的潛力是非常大的。

這個結論從另一方面也證明了環境庫茲涅茨理論：即第二產業比重最大時也是生態環境最惡化的時候，隨著產業結構的調整和升級，第三產業的比重漸漸增大，環境污染也會隨著產業結構優化而得以恢復，達到經濟效益和環境效益堅固的理想狀態，并且走向低碳經濟的道路。

四、政策建議

本文通過對重慶市碳排放總趨勢的模擬，揭示了其內在變化規律，并且分析了三大產業變化對碳排放的影響作用，根據分析結果，為了加大重慶市碳減排力度，提出以下建議：

(1)調整能源消費結構，加強新能源開發與利用。當前，我國的能源消費結構極為不平衡，煤、石油等化石燃料消耗巨大，嚴重污染著生態環境。不同燃料燃燒釋放的污染物在空氣中經過物理、化學反應，又形成二次污染物，更難以降解，造成空氣的二次污染。因此，我國應該全面推行煤炭的選洗加工，降低煤的硫分和灰分，全面整治小鍋爐，加快重點行業的脫硫脫銷除塵改造，而在用油總量上也需要進行控制，減少工業企業能源消耗量，在城市居民中提倡低碳出行。同時，開發和使用清潔能源，目前我國可供發展清潔能源的方向主要有太陽能、水能、風能、氫能、生物能和地熱能等[8]。

(2)加快服務業發展勢頭，提升第三產業比重。隨著我國經濟發展的結構轉型，第三產業對國民經濟的貢獻越來越大，相對于第一和第二產業，第三產業在低投入高產出和提升環境友好度方面的優勢最為明顯。在發展服務行業中，應重點關注物流、金融、科技、咨詢等產業的發展，提高城市軟實力。

(3)優化試點城市建設方案，以城市為單元研究發展低碳經濟。從本文研究分析來看，自2006年國家實施節能目標責任制以來，碳排放增長率顯著減小，可見政策導向對于控制碳排放量是很有效用的。地方低碳發展試點實施以來，包括重慶在內的各個試點省市都做了大量的工作，也取得一些成績，值得總結和推廣。在我國，城市數量巨大，每個城市的區位優勢不同，發展理念也不盡相同，對于不同類型的城市，發展低碳經濟的路徑也需要因地制宜，不能千篇一律。每個城市應該根據各自的特點尋找切實可行的低碳發展路徑，基于我國龐大的城市數量和形態迥異的區域特點，這些城市對于探索低碳路徑所做的實踐與研究，都將成為我國乃至世界寶貴的低碳城市建設的經驗與知識。

參考文獻：

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(責任編輯游小娟)