資源型產業碳排放驅動因素演化與低碳發展路徑選擇

劉曉燕 ，孫 慧

（1.新疆大學a.新疆創新管理研究中心；b.經濟與管理學院，烏魯木齊 830046；2.新疆應用職業技術學院，新疆 奎屯 833200）

0 引言

資源型產業是以資源作為主要生產資料的產業，其在帶動經濟快速增長的同時，也伴隨著對資源環境的嚴重破壞，長期以來，國內外學者對資源型產業的外部性問題都十分關注，廣泛認為，資源型產業迫切需要低碳化轉型升級[1,2]。現有研究中，對資源型產業低碳化發展的研究比較少，關于低碳發展驅動因素，主要觀點認為結構份額和效率份額是資源型產業碳排放強度變動驅動因素，效率份額是碳排放強度的主要貢獻因素[1]；關于低碳發展路徑，學者主要從產業鏈視角提出從資源密集型向知識密集型產業轉型的路徑[3]，從價值鏈理論、產業周期理論和比較優勢理視角提出生態環境保護、科技創新和人力資本投入的優化升級路徑[4]。可見，現有對資源型產業低碳化發展的研究處于初級階段，碳排放驅動因素研究較少，低碳發展路徑研究主要采用定性的方法進行討論，缺乏運用定量方法進行系統深入的分析和最優路徑的判別，總體而言，資源型產業低碳發展影響因素和發展路徑選擇的研究不足。因此，本文將以定量方法為主，深入分析資源型產業碳排放驅動因素以及低碳發展路徑問題，揭示資源型產業內碳排放驅動因素的產業異質性，以及低碳發展路徑的比較優勢。不僅能豐富資源型產業低碳發展研究的理論內容，同時也能為資源型產業低碳發展的實踐提供理論依據。

1 理論分析

1.1 異質性產業分類

關于產業異質性的界定，當前相關研究中，主要采用國民經濟行業分類、聯合國產業分類和資源密集產業分類進行產業異質性界定。考慮到本文以節能減排和低碳發展為研究目的，對資源型產業的異質性界定，主要從能源消耗和環境污染兩個維度進行界定，分別采用能源強度和碳排放強度作為衡量能源消耗和環境污染的指標，對資源型產業進行異質性界定。

根據《國民經濟產業分類目錄》，以及數據的可取性，篩選出的資源型產業有：煤炭開采和洗選業、石油和天然氣開采業、黑色金屬礦采選業、有色金屬礦采選業、非金屬礦采選業、石油加工煉焦和核燃料加工業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉和壓延加工業、有色金屬冶煉和壓延加工業、金屬制品業、廢棄資源綜合利用業、電力熱力生產和供應業、燃氣生產和供應業、水的生產和供應業，共14個產業。

能源強度是單位GDP的能源消耗量，反映經濟對能源依賴程度的重要指標，也是反映能源利用效率高低的主要依據。能源強度越低，說明單位GDP所消耗的能源量就越低，也就反映了能源利用效率越高，會減少對環境的破壞和污染，因此，提高能源效率，減小能源強度，能實現節能減排，是實現綠色低碳發展的重要目標之一。目前相關的研究文獻中，采用能源強度平均值作為劃分高低耗能產業的標準。以上14個資源型產業的能源強度在2000—2014年期間，表現出明顯的差異性，油加工煉焦和核燃料加工業的能源強度遠高于其他行業。因此，將石油加工煉焦和核燃料加工業劃分成高耗能產業，其余13個產業劃分為低耗能產業。

根據能源強度和碳排放強度兩個維度，可以將資源型產業在內部劃分為高能耗-低碳（Ⅰ型）、低能耗-高碳（Ⅱ型）和低能耗-低碳（Ⅲ型）三種類型，見表1，據此，可將石油加工煉焦和核燃料加工業歸為Ⅰ型產業，石油和天然氣開采業歸為Ⅲ型產業，其他12個產業歸為Ⅳ型產業，見表1。

表1 資源型產業分類

1.2 碳排放驅動因素分解

碳排放因素分解方法中，主要有以下四種方法：生產理論分解法（PDA）、結構分解法（SDA）、指數分解法（IDA）和對數平均迪氏分解法（LMDI）。在對各種指數分解方法進行比較后，多數學者認為LMDI法具有較強適用性[5]，因此本文采用對數平均迪氏分解法（LMDI），從規模因素、技術因素和結構因素三個維度，對碳排放驅動因素進行分解。

假設，在t時期，碳排放量為CEt，第i種能源的消費量為（噸標煤），j產業的主營業務收入為，則CEt可以表示為：

從公式（1）中可以看到，碳排放量和碳排放驅動因素均受到時間t、資源型產業內行業類型j的影響，可以說，各行業的不同發展階段，碳排放驅動因素的驅動強度和驅動方向不同，最終對碳排放量的驅動效應不同。因此，可以得到假說1。

假說1：碳排放驅動因素的驅動強度和驅動方向的動態演化存在產業異質性。

1.3 低碳發展路徑分析

進一步，運用LMDI分解模型進行碳排放驅動因素分解，見公式（2）：

其中，ΔCI的計算公式見公式（3），其他因素的計算公式相同。

從公式（2）和公式（3）可見，能源碳排放密度的變化、能源結構的變化、能源強度的變化和經濟規模的變化對碳排放量的變化會產生影響，根據其反映的經濟意義，可以分別代表碳排放技術進步、能源結構調整、能源利用技術進步和經濟發展規模調整這四個路徑的表征指標。由于這四個指標的變化程度受到時間t、產業類型j的影響，根據假說1，這四種路徑對異質性產業碳排放量的變化分別產生不同的效應，結合比較優勢理論，可以得到假說2。假說2：異質性產業低碳發展路徑存在“比較優勢”，即不同路徑對異質性產業的低碳發展促進效應不同。

2 實證

2.1 碳排放量測算

根據研究目的，本文采用2002—2015年的《中國能源統計年鑒》獲得能源消費指標數據，《中國工業統計年鑒》獲得各產業的主營業務收入指標數據。計算煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣8種能源的能源消耗量，采用IPCC的碳排放量測算方法（公式4）和碳轉換系數（表2）計算各產業碳排放量。

表2 各類能源的平均低位發熱量與碳排放系數

其中，EC為碳排放總量；Ei為第i種能源的消費量；NCVi為第i種能源的低位熱值（KJ/kg·m3）；CEFi為IPCC提供的碳排放系數（kgco2/TJ）。

2.2 碳排放驅動因素演化分析

本文用碳排放驅動因素的貢獻率作為驅動強度和驅動方向的表征指標，碳排放驅動因素在異質性產業的貢獻率波動，可以揭示驅動因素在驅動強度和驅動方向的演化軌跡，在異質性產業間的貢獻率差異，可以揭示驅動因素對碳排放驅動強度和驅動方向的產業異質性。

2.2.1 高耗能-低碳類產業（Ⅰ型）

根據表3和表4可知，Ⅰ型產業的碳排放量表現出穩步上升的態勢，碳排放驅動因素驅動強度和驅動方向表現出多階演化特征。在驅動強度上，能源強度和能源結構主要在[最強，較強]區間波動，以“最強”居多；經濟規模因素在[強，最弱]區間波動，以“較弱”居多；能源碳排放密度在[較弱，弱]區間波動，以“弱”居多。可以說，能源強度和能源結構是碳排放的主要驅動因素，能源碳排放密度的驅動作用不明顯。在驅動方向上，四個驅動因素都表現出正向促進和負向抑制交替的不穩定狀態，其中，能源碳排放密度雖然在2004—2008年階段表現出負向抑制作用，但是在其他階段都表現出正向促進作用，持續時間較長，說明碳排放技術進步產生了一定的減排效應，由于經濟規模迅速擴張，出現了能源回彈效應；能源結構的調整力度不大，主要表現出正向促進作用，持續性較好；能源強度的負向抑制作用時間較長，持續性也較好，說明能源利用技術的進步起到了較顯著的作用，但在2013—2014年期間，表現出正向促進作用，受到了能源回彈效應的影響；經濟規模的正向促進和負向抑制作用時間基本平衡。

表3 Ⅰ型產業碳排放驅動因素驅動強度分布

表4 Ⅰ型產業碳排放驅動因素驅動方向演化軌跡

2.2.2 低能耗-高碳類產業（Ⅱ型）

從表5和表6可知，Ⅱ型產業的碳排放量表現出穩步上升的態勢，驅動因素的驅動強度和驅動方向也表現出多階演化特征。在驅動強度上，不同階段間，經濟規模因素和能源碳排放密度因素在[強，較弱]區間波動，以“強”居多；能源強度在[較強，弱]區間波動，以“較強”居多；能源結構在[較弱，弱]區間波動，以“弱”居多。可見，經濟規模和能源碳排放密度是碳排放的主要驅動因素，能源結構的驅動效應不明顯。在驅動方向上，能源碳排放密度、能源強度和經濟規模三個因素都表現出正向促進和負向抑制交替的不穩定狀態，其中，能源碳排放密度和能源強度的正向促進作用時間較長，持續性較好；經濟規模的負向抑制作用時間較長，持續性較好；而能源結構始終保持正向促進作用，處于穩定狀態。

表5 Ⅱ型產業碳排放驅動因素驅動強度分布

表6 Ⅱ型產業碳排放驅動因素驅動方向演化軌跡

2.2.3 低能耗-低碳類（Ⅲ型）

從表7和表8可知，Ⅲ型產業的碳排放量呈現出“緩增（2001—2003）→下降（2004—2006）→劇增（2007—2009）→緩增（2010—2014）”的多階演化軌跡，總體呈上升的趨勢，驅動因素的貢獻強度和驅動方向相應的表現出多階演化特征。在驅動強度上，不同階段間，經濟規模穩居“強”地位；能源碳排放密度和能源強度的貢獻強度在[較強，弱]區間波動，能源碳排放密度在“較強”和“較弱”之間平衡，能源強度以“較強”居多；能源結構的驅動強度在[較弱，弱]區間波動，以“弱”居多。在驅動方向上，四個驅動因素都表現出正向促進和負向抑制交替的不穩定狀態，其中，能源強度和能源碳排放密度的正向促進作用時間較長，且持續性較好；能源結構負向抑制作用時間較長，但持續性較差，正向促進作用時間較短，但持續性較好；經濟規模的正向促進作用時間較長，但持續性較差，負向抑制作用時間較短，但持續性較好。

表7 Ⅲ型產業碳排放驅動因素驅動強度分布

表8 Ⅲ型產業碳排放驅動因素驅動方向演化軌跡

2.2.4 碳排放驅動因素的產業異質性

根據對三類產業四種驅動因素的多階演化分析，結合比較優勢理論，構建“異質性產業碳排放驅動因素比較矩陣”，見下頁表9。三類異質性產業的碳排放驅動因素對碳排放的驅動強度和驅動方向存在產業異質性。能源碳排放密度因素對Ⅱ型產業的驅動強度最強，對Ⅲ型產業的驅動強度在[較強，較弱]區間波動，對Ⅰ型產業的貢獻強度最弱，均表現出正向促進作用時間較長及持續性較好的特征。能源結構因素對Ⅰ型驅動強度最強，正向促進作用時間較長，持續性較好；對Ⅱ型和Ⅲ型驅動強度最小，但在作用方向上和持續性上存在差異，對Ⅱ型產業是正向促進作用時間較長，且持續性較好，而對Ⅲ型產業是負向抑制作用時間較長，且持續性較差。能源強度因素，對Ⅰ型產業驅動強度最強，負向抑制作用時間較長，持續性較好；對Ⅱ型和Ⅲ型產業的驅動強度較強，正向促進作用時間較長，持續性較好。經濟規模因素對Ⅱ型和Ⅲ型產業的驅動強度最強，但在作用方向上對Ⅱ型產業負向抑制作用時間較長，持續性較好，對Ⅲ型產業是正向促進作用時間較長，持續性較好；對Ⅰ型產業的驅動強度較弱，正向促進作用和負向抑制作用均衡。

表9 異質性產業碳排放驅動因素比較矩陣

2.3 異質性產業低碳發展最優路徑選擇

關于最優路徑的選擇，有學者根據路徑作用彈性高低作為優勢路徑選擇依據，彈性高說明作用效率最優，彈性低說明作用效率較差，將效率高的路徑作為優勢路徑[7]。因此，本文低碳發展最優路徑選擇可以根據四種路徑對異質性產業的節能減排作用彈性高低來選擇，彈性高說明節能減排效率高，彈性低說明節能減排效率低。本文將建立碳排放技術進步、能源結構調整、能源利用技術進步和經濟發展規模調整對碳排放量變化的計量模型，評估四種路徑對碳排放量的彈性強度，揭示節能減排路徑的比較優勢。

2.3.1 模型構建

根據公式（2），分別建立Ⅰ型、Ⅱ型和Ⅲ型產業的碳排放量和能源碳排放密度、能源結構、能源強度和經濟規模的計量模型。

由于Ⅰ型、Ⅲ型產業都各有一個行業，為時間序列數據，因此，可以構建如下時間序列計量模型：

由于Ⅱ型產業包括12個行業，為動態面板數據，因此，構建如下動態面板計量模型：

模型（5）、模型（6）和模型（7）分別表示Ⅰ型、Ⅲ型和Ⅱ型產業的計量模型，α、β和γ是被估計參數，ε是殘差，代表影響CE的其他因素，t代表年份，j代表行業。

2.3.2 估計結果分析

由于Ⅰ型和Ⅲ型產業是時間序列模型，為了避免出現偽回歸，需要對時間序列進行單位根檢驗，本文運用ADF檢驗，對Ⅰ型和Ⅲ型產業模型進行OLS估計的殘差進行檢驗，結果見表10和表11，顯示在5%的顯著性水平下，殘差是平穩的，這表明時間序列數據是平穩的，運用OLS方法估計有效，估計結果見表10。由于Ⅱ型產業是面板數據模型，因此，本文對Ⅱ型產業模型采用SYS-GMM進行估計，“Sargan test”和“Arellano-Bond test”檢驗結果均大于0.1，這表明Ⅱ型產業采用SYS-GMM方法估計有效，估計結果見表11。

表10 Ⅰ型產業和Ⅲ型產業OLS估計結果

表11 Ⅱ型產業SYS-GMM估計結果

2.3.3 異質性產業低碳發展路徑“比較優勢”

根據表10和表11結果，構建“異質性產業低碳化發展路徑‘比較優勢’矩陣”，見表12。

表12 異質性產業低碳化發展路徑‘比較優勢’矩陣

從表12可見，I型產業碳排放量對能源碳排放密度的彈性最強，其次是能源強度和經濟規模，可以說，碳排放技術進步對I型產業節能減排效率最高，是I型產業低碳發展的“最優路徑”，同理，能源利用技術進步為“較優路徑”，經濟規模調控是“一般路徑”；Ⅱ型產業碳排放量也對能源碳排放密度的彈性最強，其次為能源強度和經濟規模，因此，Ⅱ型產業低碳發展路徑比較優勢與I型產業相同；Ⅲ型產業碳排放量對能源強度的彈性最強，其次為經濟規模，可以說，能源利用技術進步是Ⅲ型產業低碳發展的“最優路徑”，經濟規模調控是“較優路徑”。三類產業對能源強度的彈性都不顯著，也就是說，在短期內，資源型產業通過能源結構的調整實現低碳發展的效率很低，屬于不可行路徑。

3 結論與建議

本文從產業異質性和比較優勢理論視角，分析資源型產業內異質性產業碳排放驅動因素在驅動強度和驅動方向上表現出的多階演化特征，揭示碳排放驅動因素演化的產業異質性；之后，將碳排放驅動因素作為資源型產業低碳發展的路徑類型，進一步分析不同路徑對碳排放的作用效率，根據效率高低揭示異質性產業低碳發展路徑的比較優勢。本文的研究可以得出以下三個基本結論：（1）碳排放驅動因素的驅動效應不穩定，具體表現在每種驅動因素在驅動強度和驅動方向上表現出多階演化特征；（2）碳排放驅動因素的驅動效應存在產業異質性，具體表現在異質性產業間驅動因素的驅動強度和驅動方向分布存在差異；（3）異質性產業低碳發展的路徑選擇存在“比較優勢”，具體表現為異質性產業的節能減排對不同的路徑表現出不同的響應強度。異質性產業都有其相對較優的低碳發展路徑，即可以通過管理和促進“優勢路徑”，相對高效率的控制或減少碳排放，提升低碳發展水平。

基于本文理論及實證的分析結果，可以提出如下政策建議：

第一，高能耗-低碳和低耗能-高碳產業是低碳發展重點改造產業，為促進低碳化發展，應優先發展和推進碳排放技術的進步，從政府層面，要加大對碳排放技術的研發投入力度，積極鼓勵相關科研院所，以及資源型企業對生產工藝流程中和尾端碳排放處理技術的研發、應用和推廣。在碳排放技術發推進的同時，要結合能源利用技術進步和經濟規模調控來共同促進低碳發展的速度和水平。但是，在“技術進步”發揮作用時，要防范由于經濟規模的快速擴張，而出現“能源回彈效應”，因此，要嚴格把握經濟規模的調控力度。

第二，低能耗-低碳產業雖然在資源型產業內屬于相對的“環境友好型”產業，但是其依然存在節能減排的任務，因此，對于低能耗-低碳產業則優先推進能源利用技術進步，其次結合經濟規模調控來促進低碳化發展，在經濟規模調控時，也要避免“能源回彈效應”的出現。國家應從政策上積極鼓勵低能耗-低碳類企業進行在生產流程和工藝方面自主創新，短期內可將其作為“綠色制造”項目創新和實施的重點企業。對于節能減排效率高的企業，在市場需求規模下，允許其擴大經濟規模。

第三，對于資源型產業，在短期內，甚至在較長的時間內，通過能源結構的調整來實現低碳化發展，其效率較低，不具有可行性。主要原因是資源型產業本身對資源高度依賴，已經陷入“自我深化、資源惰性”的發展狀態，能源結構調整的空間很少，因此，能源結構的調整路徑不是資源型產業低碳發展的“優勢路徑”。

第四，政府在制定資源型產業低碳發展相關政策時，即要考慮到資源型產業低碳發展路徑效率的共性特征，又要考慮到低碳發展路徑效率的產業異質性，因此，在制定一般性政策的同時，應制定差異性的政策措施，提升資源型產業低碳發展綜合質量，同時要注意政策的延續性，構建低碳發展的長效政策機制，在政策的引導和規范下，使低碳發展“優勢路徑”的效率達到最優，實現資源型產業低碳經濟的可持續發展。