京津冀能源消費碳排放分解比較研究

宋 健，趙怡芳

(天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部， 天津 300072)

中國一直以來是世界上高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)大國,近年來隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，能源消費碳排放也增長迅速、數(shù)量巨大,目前已成為世界上最大的碳排放國。國家層面在政策上大力推進(jìn)去產(chǎn)能調(diào)結(jié)構(gòu)，減少二氧化碳的排放，并將分解指標(biāo)嚴(yán)格落實到各省市。在地方層面，積極響應(yīng)國家的政策號召,一大批高能耗工業(yè)企業(yè)和工廠被關(guān)停整改,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整不斷優(yōu)化。國家對于碳減排的高度重視以及民眾對于碳減排的密切關(guān)注也促進(jìn)了能源消耗碳排放方面的學(xué)術(shù)研究,尤其是最近幾年對于碳排放方面的研究越來越深入，也越來越成熟,為我國合理制定碳減排政策提供了眾多寶貴參考。

自改革開放以來,京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)一直迅速發(fā)展,以北京和天津為經(jīng)濟(jì)增長的龍頭,帶動了京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)的騰飛，使京津冀地區(qū)成為中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長最快、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的地區(qū)增長極之一。近年來,特別是從2013年以來,京津冀地區(qū)頻發(fā)的嚴(yán)重霧霾天氣更是引起了中央政府對京津冀協(xié)同發(fā)展的高度關(guān)注。據(jù)環(huán)境保護(hù)部發(fā)布的2013年重點區(qū)域空氣質(zhì)量狀況顯示,京津冀13個城市中,有7個城市排在污染最重的城市前10位,并且均在河北省。由于京津兩市周邊均被河北省包圍,大氣的廣域性、整體性特點使得相鄰地區(qū)的環(huán)境狀況可以互相影響，因此京津冀地區(qū)的協(xié)同減排就顯得尤為重要。本文致力于研究京津冀地區(qū)的能源消費碳排放分解,從而找出影響京津冀地區(qū)碳排放的主要因素,并為京津冀協(xié)同減排提供政策建議。

1 文獻(xiàn)綜述

對能源消耗碳排放的研究服務(wù)于碳減排政策的制定，研究的基本目的是找出影響碳排放的影響因素，進(jìn)而為制定合理的碳減排政策提供理論依據(jù)。環(huán)境影響因子模型和LMDI分解是碳排放分解研究領(lǐng)域最常用的兩種方法[1]，環(huán)境影響因子模型能反映出各因素的影響程度，但是無法解釋殘差項的問題，LMDI分解不但能夠分解出各因素的影響程度而且能夠定量計算出數(shù)值，且其不存在無法解釋的殘差項問題[2]，因此LMDI分解一直以來是主流的研究方法。

碳分解方面的研究可以分為兩個層面：一個是總體的層面，即對我國碳排放總體的研究；另一個是個體層面，即對我國省市和部分地區(qū)的碳排放的研究。無論是總體層面的研究還是個體層面的研究都遵循碳分解的基本思路，對于我國碳分解成熟全面的研究最早見于Energy Policy上的兩篇文章[3-4]。在總體層面，國內(nèi)的研究主要有：徐國泉，劉則等[5]運用LMDI分解的方法對中國人均碳排放進(jìn)行研究，建立了測度人均碳排放的分解模型，定量分析了能源效率、能源結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響效果；朱勤等[6]則將研究更進(jìn)一步細(xì)化，利用擴(kuò)展的Kaya模型以及LMDI的分解方法，將我國碳排放的影響因素系統(tǒng)地分解為人口、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、能源消費結(jié)構(gòu)等5個方面；宋德勇等[7]在原有研究的基礎(chǔ)上運用“兩階段”的LMDI分解方法，不但對能源消耗碳排放進(jìn)行了分解研究，而且更進(jìn)一步對減少碳排放的因素也進(jìn)行了分解研究；郭朝先[8]在更大的框架下對中國的碳排放因素進(jìn)行了分解，綜合運用了兩種分解方法；王棟等[9]基于LMDI模型對中國產(chǎn)業(yè)層面的碳排放進(jìn)行了分解研究；涂正革等[10]則在研究方法和內(nèi)容上進(jìn)一步創(chuàng)新，基于“兩層完全分解法”的LMDI框架研究了碳排放的動態(tài)邊際。以上研究在總體上系統(tǒng)地闡述了我國碳排放的基本情況，為我國總體上進(jìn)行碳減排提供了理論支持。

在總體上的研究也越來越成熟的情況下，個體層面的研究也越來越多。個體層面的研究更能反映出不同地區(qū)的碳排放和分解情況。個體層面的研究主要有：郭運功等[11]對上海市的研究；劉燕娜等[12]對福建省的研究；趙欣等[13]對江蘇省的研究；李磊等[14]對新疆的研究；史安娜等[15]對南京市的研究；宋杰錕等[16]對山東省的研究；劉翀等[17]對于安徽省的研究；張偉等[18]對于陜西省的研究；劉源等[19]對于廈門市的研究；楊紅娟等[20]對于云南省的研究；趙濤等[21]對于天津市的研究。上述文獻(xiàn)對區(qū)域碳排放影響因素、作用機(jī)理以及作用強(qiáng)度作了深入研究，有效地揭示了不同區(qū)域碳排放的特征及面臨的主要矛盾與問題，對合理制定區(qū)域節(jié)能減排政策具有重要的現(xiàn)實意義。

關(guān)于京津冀一體化方面的研究主要有：周兆媛等[22]基于京津冀地區(qū)氣象要素對空氣質(zhì)量的影響進(jìn)行研究，在氣象層面上對三地未來空氣質(zhì)量的趨勢進(jìn)行了分析；孫久文等[23]構(gòu)建了新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的分析框架，從產(chǎn)業(yè)空間轉(zhuǎn)移、地區(qū)專業(yè)化與協(xié)同發(fā)展三大方面對京津冀區(qū)域一體化進(jìn)行了探討；龍如銀等[24]研究了我國長三角、珠三角和環(huán)渤海三大經(jīng)濟(jì)圈的碳生產(chǎn)率差異，并對主要影響因素進(jìn)行了分析；張俊榮等[25]基于系統(tǒng)動力學(xué)方法，構(gòu)建了京津冀碳排放交易政策仿真模型，探索不同的碳交易機(jī)制設(shè)計對京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的影響。

已有的文獻(xiàn)從總體上和區(qū)域上系統(tǒng)研究了我國能源消費碳排放的分解?？偨Y(jié)之前的研究可以發(fā)現(xiàn)：對于碳排放分解的研究，LMDI是一種成熟且廣泛采用的方法，但對于分解指標(biāo)的選取和其背后的依據(jù)，已有的文章并沒有給出很好的論證，本文將在這方面對已有研究做一個補(bǔ)充。同時，之前的文獻(xiàn)只注重研究某一區(qū)域，對于區(qū)域之間的比較研究涉及較少，本文專注于對京津冀能源消費碳排放分解的比較研究，通過比較揭示三地不同的能源消費碳排放情況，并給出針對性建議。

2 研究設(shè)計

2.1 分解因素的選取

將京津冀的能源消費碳排放分解為人口因素、人均GDP因素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素、能源強(qiáng)度因素和能源消費結(jié)構(gòu)5個因素。選取北京、天津和河北2000—2014年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于中國能源統(tǒng)計年鑒、國家統(tǒng)計局和Wind數(shù)據(jù)庫。

2.2 分解因素的檢驗

STIRPAT模型是拓展的環(huán)境影響因子模型，本研究先進(jìn)行STIRPAT模型的回歸分析，將能源消耗碳排放量作為被解釋變量，將要研究的人口、經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度等因素作為解釋變量進(jìn)行STIRPAT模型的回歸檢驗。通過STIRPAT模型的回歸結(jié)果可以得到各因素對能源消耗碳排放的影響程度和方向，為分析各因素的效果提供初步的結(jié)果，也為后續(xù)進(jìn)行LMDI分解提供依據(jù)。

2.3 分解因素的量化

STIRPAT模型可以從總體上得出選取的各分解因素對能源消耗碳排放的影響，但其解釋非常有限，而且只是針對于總體上的總量研究。在STIRPAT模型對分解因素做好可行性的檢驗之后，將進(jìn)行能源消費碳排放各影響因素的LMDI分解。LMDI分解能對影響碳排放的各個指標(biāo)進(jìn)行年度和累積的精確分解，從而得出各影響因素對能源消耗碳排放的定量影響。STIRPAT模型是對分解因素進(jìn)行檢驗的一種方法，也是對能源消耗碳排放的一種定性研究，而LMDI模型是對京津冀三地能源消耗碳排放的具體因素的分解，也是各因素影響程度的定量研究。

3 京津冀消費碳排放STIRPAT模型

3.1 模型描述

式(1)的IPAT方程最早由Ehrlich于1971年提出，其中：I為環(huán)境中被影響的變量；P為人口數(shù)量因素；A為人均經(jīng)濟(jì)水平；T為技術(shù)水平。

(1)

拓展的IPAT模型(式(2))即STIRPAT，其中：a為模型系數(shù)；b、c、d分別表示人口因素、經(jīng)濟(jì)因素和技術(shù)因素的彈性；e為殘差項。

(2)

在STIRPAT拓展模型的基礎(chǔ)上加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量S和人均收入水平變量Y。對式(2)兩邊同時取對數(shù)，利用OLS最小二乘法對碳排放總量的多元線性方程進(jìn)行擬合，進(jìn)一步探索人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)水平、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與生活水平對于影響碳排放總量的顯著性水平，并得到各影響因素對二氧化碳排放總量的相對貢獻(xiàn)。

3.2 回歸結(jié)果

初步回歸結(jié)果顯示：人口、經(jīng)濟(jì)水平、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與生活水平均是影響二氧化碳排放量的顯著因素，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)解釋變量中第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不顯著。模型整體上擬合效果非常好，但根據(jù)方差膨脹因子的數(shù)值發(fā)現(xiàn)解釋變量之間的共線性十分明顯。進(jìn)一步考慮運用逐步回歸法和共線性診斷。經(jīng)過逐步回歸得到如表1所示的最優(yōu)的回歸方程結(jié)果，可見模型整體擬合效果非常顯著，共線性診斷DW值為1.534，在合理范圍之內(nèi)。

表1 逐步回歸最優(yōu)方程回歸結(jié)果

3.3 實證分析

通過STIRPAT模型分析可知：人口、經(jīng)濟(jì)水平、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生活水平確實是影響二氧化碳排放總量的顯著因素，可以作為后續(xù)進(jìn)行LMDI分解的實證基礎(chǔ)。

從回歸結(jié)果可以看出：各因素對于二氧化碳排放總量的影響程度從高到低依次是人口、經(jīng)濟(jì)增長、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生活水平；第一產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度與第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占比與二氧化碳排放量是負(fù)向影響；其余解釋變量對于二氧化碳排放量都是正向影響。人口與二氧化碳的排放量的關(guān)系的系數(shù)為0.914，即人口每上升1%，二氧化碳排放總量上升0.91%。人均生產(chǎn)總值與二氧化碳排放量關(guān)系的系數(shù)為0.771，三大產(chǎn)業(yè)的能源消費強(qiáng)度與二氧化碳排放量關(guān)系的系數(shù)分別為-0.031，0.748，0.259，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占比與二氧化碳排放量關(guān)系的系數(shù)為0.555，生活水平與二氧化碳排放量關(guān)系的系數(shù)為0.339。

4 京津冀能源消費碳排放LMDI模型

4.1 模型描述

基于拓展的Kaya模型可以將碳排放進(jìn)行分解，將碳排放影響因素設(shè)定為人口、經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、能源消費結(jié)構(gòu)和能源排放因子六大因素。根據(jù)LMDI模型可以將碳排放總的變化量分解為人口效應(yīng)引起的變化量、經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)引起的變化量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)引起的變化量、能源強(qiáng)度效應(yīng)引起的變化量、能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)引起的變化量。

4.2 分解結(jié)果

以2000年為基期，運用擴(kuò)展的kaya模型和LMDI分解方法對北京、天津和河北以及京津冀總體的2000—2014年的能源消費碳排放進(jìn)行分解，計算出各分解因素的逐年效應(yīng)和累積效應(yīng)結(jié)果。分解結(jié)果詳見表2～4。

表2 北京能源消費碳排放增量效應(yīng)因素分解分析表

表3 天津能源消費碳排放增量效應(yīng)因素分解分析表

表4 河北能源消費碳排放增量效應(yīng)因素分解分析表

4.3 實證分析

圖1 京津冀能源消費碳排放累積效應(yīng)對比

根據(jù)圖1京津冀能源消費碳排放累積效應(yīng)對比結(jié)果表明：通過對京津冀三地得能源消費碳排放的分解因素進(jìn)行比較研究，可以發(fā)現(xiàn)三地在碳排放貢獻(xiàn)率的分解因素上整體上具有相似的分解結(jié)果。人口因素以及經(jīng)濟(jì)增長因素均對三地的碳排放增加具有正向的貢獻(xiàn)率，能源強(qiáng)度因素對3地的碳排放增長均具有明顯的抑制作用；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)對于碳排放的累積效果影響相對微弱。

對于能源強(qiáng)度效應(yīng)再進(jìn)行更進(jìn)一步的分解研究。如圖2所示，將總的能源強(qiáng)度效應(yīng)再細(xì)分為第一產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度效應(yīng)、第二產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度效應(yīng)和第三產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度效應(yīng)。再按照5年為1個期間將分析期間劃分為3個區(qū)間。從圖2中可以看出：第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度對碳減排有顯著的影響，而第一產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度對于碳排放量的增長則影響十分微弱；對于北京市來說，第二產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度對于碳減排的貢獻(xiàn)率具有遞減的趨勢，而第三產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度的貢獻(xiàn)率則不斷提升；天津市第三產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度對于碳排放的抑制作用一直優(yōu)于北京市，且在2011—2014年貢獻(xiàn)率快速增長；河北省在2000—2005年第二產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度對于碳排放的增長具有明顯的正向作用，而在2006年之后轉(zhuǎn)為了負(fù)向的顯著影響；河北省的第三產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度對于碳減排的貢獻(xiàn)度相對來說小于北京和天津。

5 主要結(jié)論與政策建議

5.1 主要結(jié)論

圖2 京津冀碳能源強(qiáng)度產(chǎn)業(yè)細(xì)分效應(yīng)年度對比

通過STIRPAT模型的實證結(jié)果，可以得到：人口因素、經(jīng)濟(jì)增長因素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素、能源強(qiáng)度因素均是影響二氧化碳排放總量的顯著因素。通過LMDI模型得出各因素對于北京、天津和河北三地的碳排放具體的影響結(jié)果：人口、人均GDP對北京市碳排放總體上表現(xiàn)為增碳效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、能源消費結(jié)構(gòu)對北京市碳排放總體上表現(xiàn)為減碳效應(yīng)；對于天津市來說人口、人均GDP、能源消費結(jié)構(gòu)在碳排放總體上表現(xiàn)為增碳效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源響度在碳排放總體上表現(xiàn)為減碳效應(yīng)；對于河北省來說人口、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)在碳排放總體上均表現(xiàn)為增碳效應(yīng)，能源強(qiáng)度在碳排放總體上表現(xiàn)為減碳效應(yīng)。

5.2 政策建議

分析研究京津冀的能源消費碳排放影響因素，目的是從源頭上找出影響碳排放變化的各因素及其作用效果，挖掘其深層次的原因，并為政府更好地推進(jìn)碳減排提供理論支撐。根據(jù)上述結(jié)論，本文的政策建議是：

1) 重新認(rèn)識經(jīng)濟(jì)發(fā)展。京津冀地區(qū)應(yīng)積極將現(xiàn)有的以犧牲環(huán)境為代價的粗放式經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變?yōu)楣?jié)約型和環(huán)境友好型的集約式經(jīng)濟(jì)增長方式。

2) 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對京津冀的能源消耗碳排放增長具有微弱的負(fù)效應(yīng)，表明三地的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在不斷地優(yōu)化升級。未來三地應(yīng)繼續(xù)努力發(fā)展能效技術(shù)和可再生能源技術(shù)，大力培育低耗能、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，大力優(yōu)化調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，逐步提高低能耗產(chǎn)業(yè)占比，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向能源節(jié)約型和集約化轉(zhuǎn)變。

3) 提高能源使用效率。能源強(qiáng)度下降是抑制京津冀地區(qū)能源消耗碳排放增長的主要因素，主要是第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的能源強(qiáng)度。一方面，技術(shù)進(jìn)步是能源效率提高的主要驅(qū)動力，應(yīng)該大力推動能源開采、利用及轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)的技術(shù)創(chuàng)新和開展清潔生產(chǎn)。另一方面，應(yīng)完善節(jié)能減排相關(guān)法律法規(guī)的制定和實施，從法律層面上推動能源效率的有效提高。

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