基于LMDI的遼寧省碳排放分解

薛維 高洋

摘要：以能源平衡表數據為基礎，采用IPCC指南排放因子，運用對數均值迪氏指數分解法建立了碳排放量的影響因素分解模型，對遼寧省2006-2015年間的能源結構、產業結構、產業能源、經濟增長、人口、生活能源、居民收入等七個因素的變化對碳排放的影響進行分解，并對影響因素構成和趨勢進行分析。結果表明能源結構、經濟增長、人口、生活能源、居民收入是促進因素，產業能源、產業結構是抑制因素。根據分析結果文章還提出了遼寧省碳減排的對策。

Abstract： Based on the data of energy balance sheet and IPCC guidelines， this study constructs the model of carbon emission decomposition using the lagarithmic mean weight divisia. Using this means， the carbon emissions of Liaoning Province from 2006 to 2015 were decomposed into seven aspects， i.e. energy sructure， industrial stucture， industry energy， economic growth， population， residential energy and population income， and the composition and tendency were analyzed. The results show energy sructure， industrial sructure，population， residential energy and population income were contributor of carbon emissions. Industry energy and industrial stucture are considered to be constraints for carbom emissions. Some recommendations were given based on the analysis.

關鍵詞：LMDI;遼寧省;碳排放

Key words： LMDI;Liaoning Province;carbon emission

中圖分類號：X502;F124? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2019）17-0176-04

0? 引言

目前，氣候變化和環境污染加劇作為企業社會責任中的環境責任已經成為全球各個國家關注的問題。自20世紀以來由于全球氣候變暖、極地冰川融化、上層海水變熱膨脹等原因全球海平面已經上升超過10厘米。二氧化碳等溫室氣體排放是這一氣候問題關鍵誘因。為應對氣候變化問題，多個國家締結《巴黎氣候變化協定》，到2100年把全球平均氣溫較工業化前水平上升幅度控制在2℃以內。中國政府在《“十三五”節能減排工作方案》中提出生產方式和生活方式綠色、低碳水平上升，單位國民生產總值碳排放要比2005年下降40%-45%，減碳已成為迫在眉睫的問題。

遼寧作為中國重要的老工業基地，高耗能產業居多，能源消耗量大，碳排放水平高。如何實現減排首先要分析不同因素的影響，本文在詳細地查閱了國內外有關碳排放的文獻之后，基于能源平衡表對遼寧省從2006-2015年的碳排測算，并對遼寧省的能源結構、產業結構、產業能源、經濟增長、人口效應、生活能源、居民收入七個方面對碳排放的影響進行分解。采用修正后的能源消費碳排放計算公式以及指數分解法（IDA）其中的對數均值迪氏指數分解法（LMDI），該方法能很好地消除不能解釋的殘差項，以及處理數據中的0問題，并且具有計算過程簡單、分解結果直觀的優點。再分解的基礎上對遼寧省能源消費里碳排放的影響因素構成與變化趨勢進行分析，同時將其與全國均值進行比較，并根據分析結果提出遼寧省減排之路的對策與建議。

1? 碳排放的因素分解模型

因素分解模型常用的方法有Laspeyres指數法、IPAT模型、Paasche分解法和AMDI分解法等，這些分解方法都有各自的優點和缺點，但大部分都不能進行多個因素的分解，而且分解后會得到比較大的殘差值。綜合對比本文選擇LMDI分解法對能源消耗碳排放進行因素分解，并在Kaya恒等式的基礎上進行拓展，借鑒郭朝等的研究將碳排放分解為能源結構、產業能源強度、產業結構、經濟增長、人口、生活能源強度、居民收入七個影響因素進行綜合定量分析，得到等式為：代表第一產業、第二產業、第三產業和生活消費。定義Ct和C0分別是第t期和基期的能源消費碳排放量，則碳排放量綜合效應可表述為：ΔC=Ct-C0，定義ΔCES為能源結構效應，ΔCEI為產業能源強度效應，ΔCIS產業結構效應，ΔCPG經濟增長效應，ΔCP人口效應，ΔCEIL為生活能源強度效應，ΔCPI為居民收入效應。則各因素對碳排放的影響效應分別表達為：

論文以下相關數據的分析均由以上公式推算而來。

2? 遼寧省碳排放因素分析

2.1 碳排放總體分析

遼寧省的能源消費所產生的碳排放，本文采用能源活動中的化石能源燃消耗進行碳排放計算，計算公式如下：

能源消費碳排放= Σ（加工轉換+ 終端消費量不包括電熱-用作原材料）× 熱值× 含碳量× 碳氧化率× + 凈購入電× 排放因子

基于上述公式，根據《中國統計年鑒》（2016-2017）中的數據和IPCC指南中的排放因子對遼寧省碳排放進行測算，根據公式（3）-（9）進行分解，得到的排放量見表1，各影響因素作用變化非常突出，2014-2015年與2006-2007年相比，能源結構的促進作用增強;產業能源的抑制作用減弱;產業結構、人口由促進作用轉為抑制作用;經濟增長、生活能源、人口的促進作用明顯減弱。本研究的數據還在生產側對碳排放進行分析，根據表2的計算結果遼寧省生產側碳排放在2006-2013年始終保持增長狀態，2013年生產側與碳排放量較2006年增加了42.75%，圖1所示的遼寧省2006-2015年生產側碳排放變化趨勢圖表明，遼寧省的生產側碳排放雖然一直在增加但速度明顯放緩。

2.2 影響因素構成分析

影響因素對碳排放的影響效果定義為A值，按A值大小可分為促進因素（A>0）和抑制因素（A<0），前者表示對碳排放量的增加表現起到促進作用，后者對碳排放量的增加表現起到抑制作用。

根據七因素對遼寧省的平均影響水平與同期全國平均水平比較（具體數據見表3），遼寧省的構成與全國總量平均影響效果相比，除能源結構效應外，其余六個因素均與全國在碳排放的影響方面表現相同作用?？傮w來看，遼寧省2006-2015碳減排的路徑與國家整體趨勢一致，尤其在產業能源這一方面，取得顯著效果。

能源結構、經濟增長、人口、生活能源、居民收入是促進因素，經濟因素的促進作用表現最突出，人口因素與能源結構因素影響效果分別列二、三位，但與經濟因素相比兩者的促進作用小很多，生活能源與居民收入表現得促進作用非常小。產業能源、產業結構是抑制因素，產業能源因素表現得抑制作用非常強，產業結構因素的抑制作用相對較弱。與全國總量平均影響效果相比，產業能源、產業結構、經濟、人口、生活能源、居民收入六個因素表現同方向作用，且影響效果也大致相同，而遼寧省的能源結構與全國總量平均影響效果不同，表現促進作用。

2.3 影響因素趨勢分析

2.3.1 促進因素趨勢分析

能源結構效應變化趨勢圖如圖3（a）所示，呈現出先抑制后促進的變化趨勢。該因素在2008-2009年抑制作用最強而后轉為促進，但促進作用不明顯，2014-2015年促進作用陡增與2013-2014相比漲幅高達315%，說明新能源和石油和天然氣的供給能力相對穩定，當能源需求增加時，煤炭的需求增加，而2014-2015是第二產業轉暖的兩年，對能源整體需求增加，能源結構對碳排放起到增加作用。在2014-2015時期政府對化石燃料的使用控制松懈，2014-2015年遼寧省原煤消耗較大，導致能源結構十年的平均影響水平為正。

經濟增長效應變化趨勢圖如圖3（b）所示，雖然由于該項指標的特殊性，一直對碳排放的增加表現起到促進作用，但作用強度明顯呈下降趨勢，符合庫茲涅茨曲線，即總體呈現提升作用，但作用的效果呈下降趨勢。其中2012-2015年降低最快，結合遼寧省從2012-2015年GDP的數據來看，遼寧省政府通過轉變經濟發展方式以及減慢GDP的增長速度很好的控制了單位GDP碳排放。居民收入作為個人經濟效應的重要指標，是經濟增長影響因素效應的微觀體現之一，所以居民收入比經濟增長影響因子的作用小但作用效果相同。

人口效應變化趨勢如圖3（c）所示，該圖表明在2009-2010年其促進作用強度達到了峰值，隨后促進作用強度便開始逐步降低最終表現為抑制作用。遼寧省人口效應影響曲線很好地說明了政府對于人均碳排放的調節作用，積極地應對了由于人口數量多、人口基數大所帶來的問題。

能源強度變化趨勢如圖3（d）所示，該圖表明2006-2007年其促進作用較大之外，在2006-2007年之后，影響程度一直較小。這是由于生活用能占總體比重較小且呈下降趨勢和節能灶共同作用的結果。

2.3.2 抑制因素趨勢分析

產業能源強度效應變化趨勢如圖4（a）所示，曲線波動較大。由圖可見除了2008-2009、2014-2015產業能源效應表現為促進作用外，產業能源一直對碳排放的增加表現抑制作用，說明遼寧省對于能源的使用效率不斷提升，這得益于行業的節能減排技術的提升。

產業結構效應變化趨勢如圖4（b）所示，曲線波動較大。該圖表明遼寧省從2006-2015年都在為振興老工業基地，改善產業結構做出努力，并且取得了一定成效，在2013-2015年，產業結構效應已經表現出抑制作用，并且作用強度不斷增加。主要是因為遼寧省的整體產業結構，第三產業比重總體呈現上升趨勢，而三產相對于二產碳排放效率較高，因此產業結構呈現出較強的抑制作用。

3? 結論與對策

論文采用LMDI方法探究了遼寧省碳排放的影響因素。2006-2015年間，遼寧省碳排放呈現量先增加后緩慢降低的態勢，自2013年開始，遼寧省的碳排放量就開始降低。研究表明產業能源強度是抑制遼寧碳排放的主要因素，能源結構是促進碳排放的主要因素，同時，經濟的增長一直是碳排放增加的促進因素。

遼寧省作為東北的老工業基地時至今日其工業產值依舊有35%左右依賴于重工業，雖然國家多次提出加快振興東北老工業基地，但其本身單一的能源產出依舊與需求不匹配。所以若要為減少碳排放做出貢獻，達成我國“十三五”提出的減排目標，就必須在加強企業社會責任的同時轉變該省以重工業為主的產業結構。因此，在未來的發展規劃中遼寧省亟需優化調整能源結構，在繼續保持高效的能源利用率的情況下，在能源生產方式及消費結構，經濟發展方式，投資結構與產業構成方面做出改變。由此，遼寧省實現碳減排的具體對策包括以下幾方面：①調整能源生產方式及消費結構，應著力提升風能、核能等清潔能源的使用比重，遼寧省積極地調整產業結構，利用技術和降低能源消耗、降低碳排放強度，大力發展風電、核電，同時加大開發利用天然氣、太陽能的力度，在擴大能源總量的同時，更加注重能源的結構優化。②加快轉變經濟發展方式，走低碳經濟之路。經濟發展對能源需求的增加是碳排放增加的促進因素，這與遼寧省以重工業為主的高耗能、高投入的特點相吻合，因此優化產業結構是遼寧省的主要發展戰略。推進智能化制造、健全政策體系，提升制造業智能化、綠色化服務水平，總體上改變資源要素投入方式，走低碳經濟之路。③改善投資結構與產業構成，對于高耗能、高排放的項目進行嚴格的審批，同時減少高能耗產品的對外輸出。

參考文獻：

[1]郭朝先.中國碳排放因素分解：基于LMDI分解技術[J].中國人口·資源與環境，2010，20（12）：4-9.

[2]中華人民共和國國家統計局，中國統計年鑒[M].中國統計出版社，2016.

[3]國際統計局能源統計司.中國能源統計年鑒[M].中國統計出版社，2016.

[4]郭恩銘.遼寧能源消費及與主要工業省碳排放的比較分析[J].冶金經濟與管理，2018（03）：34-36.

[5]陳英姿.東北地區碳排放強度驅動效應測度研究[J].求是學刊，2012，39（05）：38-43.

[6]徐雪梅，王蓓蓓.遼寧碳排放與經濟發展關系的實證分析[J].東北財經大學學報，2012（03）：39-45.

[7]蓋美，曹桂艷，田成詩，柯麗娜.遼寧沿海經濟帶能源消費碳排放與區域經濟增長脫鉤分析[J].資源科學，2014，36（06）：1267-1277.

[8]江洪，趙寶福.遼寧碳排放驅動因素迪氏因式分解[J].遼寧工程技術大學學報（自然科學版），2013，32（12）：1724-1728.

作者簡介：薛維（1997-），男，遼寧大連人，本科在讀，主要從事戰略管理與決策技術方面研究;高洋（1981-），女，遼寧昌圖人，講師，博士，主要從事戰略管理與營銷方面研究。