全國(guó)視角下吉林省二氧化碳排放競(jìng)爭(zhēng)力及時(shí)間演變特性分析

于 洋

(東北師范大學(xué) 人文學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130117)

工業(yè)革命以來(lái)，全球經(jīng)濟(jì)和人口數(shù)量迅速增長(zhǎng)，人們?cè)谙硎芪镔|(zhì)財(cái)富的同時(shí)，也對(duì)能源、生存環(huán)境等造成了巨大破壞。主要表現(xiàn)為氣候不斷變暖、極端氣候條件頻發(fā)、水資源遭到破壞、大量物種瀕臨滅絕等一系列問(wèn)題。這些問(wèn)題嚴(yán)重威脅了人類的健康和生存。隨著人們對(duì)能源危機(jī)的認(rèn)識(shí)和環(huán)境保護(hù)意識(shí)的增強(qiáng)，碳排放問(wèn)題成為世界各國(guó)關(guān)注的焦點(diǎn)。我國(guó)是一個(gè)發(fā)展中國(guó)家，現(xiàn)階段也面臨著能源匱乏、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整等一系列經(jīng)濟(jì)和社會(huì)問(wèn)題。發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，不僅僅是中國(guó)這樣的發(fā)展中國(guó)家應(yīng)履行的責(zé)任，也是世界各國(guó)人民的共同追求和共同責(zé)任。國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞低碳經(jīng)濟(jì)的相關(guān)問(wèn)題開(kāi)展了一系列的研究工作。這些研究主要集中在以下幾個(gè)方面：(1)采用不同計(jì)算方法對(duì)不同國(guó)家(地區(qū)、省市)、不同行業(yè)(部門)碳排放總量進(jìn)行研究。[1-3](2)采用不同的模型對(duì)碳排放進(jìn)行因素分解，其中應(yīng)用最多的是Kaya模型。[4-6](3)由于多數(shù)學(xué)者認(rèn)為碳排放和經(jīng)濟(jì)關(guān)系密切，因此這方面的研究也很多，但是研究主要集中在碳排放和經(jīng)濟(jì)是否存在庫(kù)茲涅茨關(guān)系問(wèn)題上。[7](4)部分學(xué)者采用一些回歸預(yù)測(cè)模型對(duì)某一國(guó)家(地區(qū)、省市)未來(lái)碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè)。[8，9](5)很多學(xué)者對(duì)某一國(guó)家(地區(qū)、省市)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)問(wèn)題提出對(duì)策建議。[10]縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，學(xué)者們普遍關(guān)注的是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)和重點(diǎn)行業(yè)，對(duì)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)和非重點(diǎn)行業(yè)的研究較少。東北地區(qū)是我國(guó)的老工業(yè)基地和糧食生產(chǎn)基地，吉林省處于東北地區(qū)核心的地理位置，是聯(lián)系遼寧省和黑龍江省的紐帶，因此，對(duì)吉林省碳排放現(xiàn)狀進(jìn)行研究，有利于深入了解和認(rèn)識(shí)整個(gè)東北地區(qū)碳排放的現(xiàn)狀和趨勢(shì)，從而促進(jìn)東北乃至全國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

一、數(shù)據(jù)與方法

關(guān)于二氧化碳的計(jì)算，目前國(guó)際上主要有實(shí)測(cè)法、物料衡算法、模型法、生命周期法等方法，這些方法具體應(yīng)用時(shí)可以分為兩種類型：一種是對(duì)能源結(jié)構(gòu)進(jìn)行分解；另一種是對(duì)行業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分解。兩類方法看似嚴(yán)謹(jǐn)，但是方法復(fù)雜，計(jì)算量大。由于近些年來(lái)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中包含了各個(gè)省市單位GDP能耗(噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元)和GDP總值兩個(gè)數(shù)據(jù)，因而將這兩個(gè)數(shù)據(jù)相乘，再乘以1噸標(biāo)準(zhǔn)煤排放的二氧化碳數(shù)量，就可以得到各個(gè)省市二氧化碳排放總量。鑒于我國(guó)幅員遼闊，各個(gè)省市森林覆蓋率差異很大，碳匯量相差也較大，因此在研究碳排放問(wèn)題時(shí)，還應(yīng)考慮森林對(duì)二氧化碳的吸收作用。本文采用如下自行設(shè)計(jì)的模型(公式)來(lái)計(jì)算二氧化碳凈排放。

NECO2=ECO2-ACO2

ECO2=Cc×a×44/12

ACO2=(Af+Ag)×C

其中：Cc代表地區(qū)能源消耗總量(噸標(biāo)準(zhǔn)煤)，a代表1噸標(biāo)準(zhǔn)煤碳排放系數(shù)， Af和Ag分別代表地區(qū)森林和綠地面積，C代表單位面積森林和綠地一年可以消除的CO2量。Cc又可以表示為：

Cc=GDP×b

GDP代表地區(qū)生產(chǎn)總值，b代表單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗。

圖1和圖2分別給出了全國(guó)和吉林省二氧化碳凈排放變化趨勢(shì)。可以看出，吉林省和全國(guó)一樣，二氧化碳凈排放總體呈現(xiàn)逐年增高的態(tài)勢(shì)，但是2008年以后增長(zhǎng)幅度明顯減小。這與我國(guó)政府近年來(lái)積極履行國(guó)際減排承諾密不可分。其實(shí)，早在1992年聯(lián)合國(guó)環(huán)境和發(fā)展大會(huì)后，中國(guó)政府就開(kāi)始為世界減排進(jìn)行了艱苦的努力，近年來(lái)更是不斷加大力度，并取得了顯著的成效。吉林省近些年來(lái)二氧化碳凈排放增幅遠(yuǎn)比全國(guó)小，這也說(shuō)明吉林省政府在推進(jìn)節(jié)能減排工作方面效果突出。

圖1 全國(guó)二氧化碳凈排放變化趨勢(shì) 圖2 吉林省二氧化碳凈排放變化趨勢(shì)

二、二氧化碳凈排放各驅(qū)動(dòng)因素變化趨勢(shì)

二氧化碳排放驅(qū)動(dòng)因素模型和分解方法主要有兩類：一類是以解聚為基礎(chǔ)的指數(shù)因素分解方法；另一類是以投入產(chǎn)出為基礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)分解方法。學(xué)者們應(yīng)用最多的是Kaya模型(公式)。由于本文充分考慮了森林等對(duì)二氧化碳的吸收作用，以二氧化碳凈排放數(shù)量作為原始數(shù)據(jù)，因此需要對(duì)Kaya模型進(jìn)行修正。具體修正結(jié)果如下：

=I×Y×b×P-A×C

其中P為人口數(shù)量；I=Cc/GDP，代表能源強(qiáng)度；Y=GDP/P，代表人均GDP；b=ECO2/Cc=a×44/12，代表二氧化碳排放系數(shù)；A代表森林面積(含綠地)。從公式可以看出，一個(gè)國(guó)家和地區(qū)二氧化碳凈排放的主要驅(qū)動(dòng)因素有能源強(qiáng)度(I)、人均GDP(Y)、人口數(shù)量(P)、碳排放系數(shù)(b)、森林面積(A)、森林二氧化碳轉(zhuǎn)換率(C)。其中碳排放系數(shù)和森林二氧化碳轉(zhuǎn)化率不隨年份發(fā)生變化。表1給出了全國(guó)和吉林省能源強(qiáng)度、人均GDP、人口數(shù)量、森林和綠地面積四個(gè)驅(qū)動(dòng)因素變化趨勢(shì)。能源強(qiáng)度是衡量一個(gè)國(guó)家和地區(qū)低碳發(fā)展水平的重要標(biāo)志。可以看出，吉林省和全國(guó)能源強(qiáng)度均出現(xiàn)了逐年下降的趨勢(shì)，但是吉林省能源強(qiáng)度要高于全國(guó)平均水平，而我國(guó)能源強(qiáng)度同世界一些發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍位居前列。2008年世界統(tǒng)計(jì)年鑒中給出的世界主要國(guó)家能源強(qiáng)度的數(shù)據(jù)顯示，美國(guó)、俄羅斯、日本、加拿大、德國(guó)、歐盟、中國(guó)等主要國(guó)家和地區(qū)的數(shù)值分別為244噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)美元、764噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)美元、169噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)美元、321噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)美元、134噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)美元、148噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)美元和811噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)美元。中國(guó)是美國(guó)的3.3倍、日本的4.8倍、歐盟的5.48倍。因此，不論是吉林省還是全國(guó)，未來(lái)在能源強(qiáng)度這一指標(biāo)上還有很大的下降空間，應(yīng)進(jìn)一步加大節(jié)能減排力度。

從吉林省和全國(guó)人均GDP變化趨勢(shì)可以看出，吉林省和全國(guó)人均GDP都出現(xiàn)了正增長(zhǎng)，吉林省雖然增幅明顯，但是總體水平低于全國(guó)平均水平。吉林省應(yīng)抓住中央支持東北振興的重大政策機(jī)遇，千方百計(jì)地提升經(jīng)濟(jì)實(shí)力，用實(shí)際行動(dòng)向黨中央和全國(guó)人民交上一份滿意的答卷。

吉林省和全國(guó)人口數(shù)量均出現(xiàn)增加的趨勢(shì)，但是吉林省相比全國(guó)增幅明顯較緩。據(jù)專家估計(jì)，整個(gè)東北地區(qū)可能即將迎來(lái)人口負(fù)增長(zhǎng)。有鑒于此，政府應(yīng)充分調(diào)研和掌握人口的未來(lái)變化趨勢(shì)，提前做好準(zhǔn)備，以應(yīng)對(duì)其可能帶來(lái)的各種影響。

關(guān)于森林和綠地驅(qū)動(dòng)因素，首先需要說(shuō)明的是，2010年全國(guó)對(duì)森林面積進(jìn)行了重新普查，因此有關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)生了一定的“跳躍”。但是可以看出，全國(guó)森林和綠地面積在某種程度上有“增加”的趨勢(shì)，而吉林省2010年后增加幅度很小。吉林省有森林資源優(yōu)勢(shì)，未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步提倡植樹(shù)造林，提高森林覆蓋率，加強(qiáng)森林病蟲(chóng)害防治，保證森林和綠色植被的成活率；一方面可以不斷提高碳匯，減少二氧化碳凈排放，另一方面也有利于改善生態(tài)環(huán)境。

表1 吉林省和全國(guó)二氧化碳凈排放各個(gè)驅(qū)動(dòng)因素變化

三、二氧化碳凈排放與各驅(qū)動(dòng)因素Tapio脫鉤分析

表2和表3 分別給出了Tapio脫鉤彈性e指標(biāo)狀態(tài)，以及全國(guó)和吉林省二氧化碳凈排放和各個(gè)驅(qū)動(dòng)因素脫鉤指標(biāo)計(jì)算結(jié)果。從全國(guó)角度而言，由于能源強(qiáng)度脫鉤指標(biāo)一直為負(fù)，呈現(xiàn)“強(qiáng)負(fù)脫鉤”狀態(tài)，結(jié)合二氧化碳凈排放變化趨勢(shì)說(shuō)明二氧化碳凈排放和能源強(qiáng)度呈現(xiàn)負(fù)向相關(guān)性，即二氧化碳不斷增長(zhǎng)，而能源強(qiáng)度不斷降低；吉林省2011年指標(biāo)為正，呈現(xiàn)“弱負(fù)脫鉤”，由于2011年吉林省相對(duì)2010年二氧化碳凈排放有減小趨勢(shì)，說(shuō)明二氧化碳減少部分依賴于能源強(qiáng)度的降低。

表2 Tapio脫鉤彈性e指標(biāo)狀態(tài)

表3 全國(guó)和吉林省二氧化碳凈排放與各個(gè)驅(qū)動(dòng)因素之間的Tapio脫鉤指標(biāo)

從全國(guó)角度看，人均GDP脫鉤指標(biāo)2006年和2007年呈現(xiàn)了“增長(zhǎng)連接”狀態(tài)，表明這兩年二氧化碳凈排放增加主要來(lái)自于人均GDP的增長(zhǎng)。2008～2012年呈現(xiàn)了“弱脫鉤”狀態(tài)，說(shuō)明二氧化碳凈排放增加和人均GDP增長(zhǎng)具有一定的關(guān)聯(lián)性，但是這種關(guān)聯(lián)較2006～2007年弱。總體來(lái)說(shuō)，按照關(guān)聯(lián)性從強(qiáng)到弱，依次是2006年、2007年、2008年、2012年、2010年、2009年和2011年。吉林省除2011年出現(xiàn)負(fù)指標(biāo)，呈現(xiàn)“強(qiáng)脫鉤”狀態(tài)外，其他年份指標(biāo)的脫鉤狀態(tài)基本和全國(guó)一致。但是驅(qū)動(dòng)作用由強(qiáng)到弱的順序依次為2006年、2007年、2008年、2012年、2010年、2009年。

從全國(guó)角度看，人口數(shù)量脫鉤指標(biāo)2006～2012年均呈現(xiàn)“擴(kuò)張負(fù)脫鉤”狀態(tài)，說(shuō)明人口數(shù)量也是驅(qū)動(dòng)二氧化碳凈排放增加的主要因素。但是通過(guò)比較脫鉤指標(biāo)可以看出，這種驅(qū)動(dòng)作用由強(qiáng)到弱的順序依次為2009年、2010年、2011年、2012年、2008年、2006年、2007年。而吉林省2011年出現(xiàn)了“強(qiáng)脫鉤”，說(shuō)明人均GDP增加，而二氧化碳凈排放減少。其他年份驅(qū)動(dòng)作用由強(qiáng)到弱順序依次為2009年、2010年、2006年、2007年、2008年、2012年。

從全國(guó)角度看，綠地面積脫鉤指標(biāo)一直呈現(xiàn)“強(qiáng)負(fù)脫鉤”，說(shuō)明森林面積和二氧化碳排放呈現(xiàn)“負(fù)向相關(guān)性”；也就是說(shuō)，森林面積增加了，而二氧化碳凈排放也增加了。就吉林省而言，2011年出現(xiàn)了“衰退脫鉤”，說(shuō)明二氧化碳減少部分依賴于森林面積的增加，即森林面積因素可能對(duì)該年吉林省二氧化碳凈排放起到一定的推動(dòng)作用。

通過(guò)分析可以初步說(shuō)明，從全國(guó)角度而言，能源強(qiáng)度和綠地面積兩個(gè)因素都不是二氧化碳凈排放變化的原因，而人均GDP和人口數(shù)量則是驅(qū)動(dòng)二氧化碳凈排放的主要因素。兩個(gè)因素在某一年份的具體驅(qū)動(dòng)作用哪個(gè)更強(qiáng)，還需要進(jìn)一步比較兩個(gè)因素的脫鉤指標(biāo)。通過(guò)比較可以發(fā)現(xiàn)，除2009年外，其他年份人均GDP對(duì)二氧化碳凈排放驅(qū)動(dòng)作用均強(qiáng)于人口數(shù)量驅(qū)動(dòng)作用。就吉林省而言，由于2011年吉林省二氧化碳出現(xiàn)了減少的局面，說(shuō)明該年份能源強(qiáng)度和綠地面積是驅(qū)動(dòng)二氧化碳凈排放減少的因素。通過(guò)比較兩者的脫鉤指標(biāo)，可以看出其中能源強(qiáng)度的驅(qū)動(dòng)作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于綠地面積的驅(qū)動(dòng)作用。其余年份二氧化碳凈排放出現(xiàn)了增加局面，說(shuō)明主要受人口數(shù)量和人均GDP增加所驅(qū)動(dòng)。通過(guò)比較二者脫鉤指標(biāo)可以看出：人均GDP的驅(qū)動(dòng)作用一直強(qiáng)于人口數(shù)量。

四、結(jié) 論

除個(gè)別年份外，吉林省二氧化碳凈排放和全國(guó)一樣，基本呈現(xiàn)逐年增加的態(tài)勢(shì)，但是吉林省增幅要小于全國(guó)平均增幅，個(gè)別年份還出現(xiàn)了二氧化碳凈排放減少的情況。吉林省能源強(qiáng)度要高于全國(guó)平均值，未來(lái)還有很大的降低空間；人均GDP略低于全國(guó)平均水平；人口數(shù)量、森林和綠地面積雖有增長(zhǎng)，但是增長(zhǎng)幅度要小于全國(guó)平均水平。通過(guò)采用脫鉤彈性指標(biāo)對(duì)吉林省和全國(guó)二氧化碳驅(qū)動(dòng)因素動(dòng)力大小的研究發(fā)現(xiàn)，近年來(lái)除2011年吉林省二氧化碳凈排放下降外，其余年份二氧化碳凈排放均出現(xiàn)逐年增加的局面，但是這種增幅要小于全國(guó)總體增幅。我國(guó)二氧化碳凈排放主要受人均GDP和人口數(shù)量?jī)蓚€(gè)因素共同影響，其中除2009年外，人均GDP驅(qū)動(dòng)作用要高于人口數(shù)量驅(qū)動(dòng)。吉林省二氧化碳的增加也同樣受人均GDP和人口數(shù)量?jī)蓚€(gè)因素的共同影響，但是人均GDP驅(qū)動(dòng)作用一直較強(qiáng)。2011年吉林省二氧化碳的減少主要受綠地面積增加和能源強(qiáng)度降低影響，其中能源強(qiáng)度的驅(qū)動(dòng)作用明顯大于綠地面積的驅(qū)動(dòng)作用。

通過(guò)以上分析，我們可以更加清醒地從全國(guó)視角對(duì)吉林省近年來(lái)二氧化碳凈排放現(xiàn)狀、各個(gè)驅(qū)動(dòng)因素變化趨勢(shì)有所認(rèn)識(shí)；更重要的是，通過(guò)Tapio脫鉤狀態(tài)和彈性脫鉤指標(biāo)的分析，挖掘出不同年份驅(qū)動(dòng)全國(guó)和吉林省二氧化碳凈排放變化趨勢(shì)的主導(dǎo)因素。從全國(guó)角度來(lái)說(shuō)，主要受人均GDP和人口數(shù)量的影響，其中多數(shù)年份人均GDP影響作用更強(qiáng)。發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，不能犧牲經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此，未來(lái)在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)更應(yīng)注重提高能源利用效率；另一方面，還要在控制人口數(shù)量方面進(jìn)行權(quán)衡，抑制人口數(shù)量的過(guò)快增長(zhǎng)。從吉林省角度看，各個(gè)驅(qū)動(dòng)因素作用機(jī)制與全國(guó)不盡相同，不同時(shí)期能源強(qiáng)度、森林和綠地面積、人口數(shù)量、人均GDP四個(gè)驅(qū)動(dòng)因素均發(fā)揮了重要作用。為了保證經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境的和諧發(fā)展，應(yīng)進(jìn)一步提升經(jīng)濟(jì)實(shí)力，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提下不斷降低單位GDP能耗；同時(shí)要大力植樹(shù)造林，減少碳匯；在人口政策方面要權(quán)衡利弊，統(tǒng)一規(guī)劃，制定實(shí)施穩(wěn)健、積極的人口控制策略。相信通過(guò)中央政府和吉林省政府的共同努力，通過(guò)全省人民和工業(yè)企業(yè)的廣泛參與，吉林省未來(lái)必定能在保持經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的同時(shí)，降低二氧化碳凈排放，真正實(shí)現(xiàn)老工業(yè)基地的振興。

[1]張德英,張麗霞.碳源排碳量估算辦法研究進(jìn)展[J].內(nèi)蒙古林業(yè)科技,2005，(1): 20-23.

[2]王雪娜,顧凱平.中國(guó)碳源排碳量估算辦法研究現(xiàn)狀[J].環(huán)境科學(xué)與管理,2006,31(4): 78-80.

[3]李蜀慶,余凱.能源類碳源排碳量估算[J].三峽環(huán)境與生態(tài),2011,33(1):56-58.

[4]潘雄鋒，等.中國(guó)制造業(yè)碳排放強(qiáng)度變動(dòng)及其因素分解[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2011,21(5):101-105.

[5]朱勤,等.中國(guó)能源消費(fèi)碳排放變化的因素分解及實(shí)證分析[J].資源科學(xué),2009, 31(12):2072-2079.

[6]趙欣,龍如銀.江蘇省碳排放現(xiàn)狀及因素分解實(shí)證分析[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2010, 20(7): 25-30.

[7]林伯強(qiáng),蔣竺均.中國(guó)二氧化碳的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線預(yù)測(cè)及影響因素分析[J].管理世界,2009, 4(4):27-36.

[8]朱永彬,等.基于經(jīng)濟(jì)模擬的中國(guó)能源消費(fèi)與碳排放高峰預(yù)測(cè)[J].地理學(xué)報(bào)，2009,64(8):935-944.

[9]張斌.2020年我國(guó)能源電力消費(fèi)及碳排放強(qiáng)度情景分析[J].中國(guó)能源,2009,31(3):31-35.

[10]鄭永紅,梁星.我國(guó)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的對(duì)策和建議[J].環(huán)境經(jīng)濟(jì),2009，(11):23-26.