工業碳排放與經濟增長的關系
——基于速度脫鉤和數量脫鉤的實證研究

何洋洋，魏振香

(中國石油大學(華東)經濟管理學院，中國 青島 266580)

隨著世界經濟的發展，全球能源需求和消耗不斷增加，碳排放逐年增多，導致環境污染日益嚴重。近幾年，中國躍為世界第二大經濟體，成為世界上碳排放量最多的國家[1]，其中，工業碳排放量是其主要來源，占全國總碳排放量的83.1%[2]。根據國家能源局統計資料顯示，2012年中國一次能源消耗為36.2億噸標煤，已超美國成為世界第一大能源消費國。由此可見，能源驅動型經濟增長模式已給中國的生態環境帶來挑戰，工業節能減排刻不容緩，研究工業碳排放與經濟增長間的關系，對于中國工業可持續發展具有重要意義。

1 研究綜述

碳排放與經濟增長的關系一直是學術界研究的熱點，其中實現二氧化碳排放與經濟增長的脫鉤問題則成為當前研究的焦點問題。就脫鉤分析的測度方法而言，分為速度脫鉤與數量脫鉤。速度脫鉤指環境污染物的增長速度與經濟增長速度相背離，若某一時期環境污染物增加速度小于經濟增長速度，則說明已打破環境壓力與經濟績效之間的聯系，兩者脫鉤[3]。Tapio彈性系數因具有測量精度高、所需數據少的特點而廣泛應用于能源消耗領域的研究。王崇梅[4]、查建平等[5]和王仲瑀[6]和方佳敏等[7]等基于脫鉤指數分析當前我國能源消耗、碳排放與經濟增長的關系，豐富了脫鉤理論應用于減排的相關研究成果。梁涵瑋等[8]對中日韓美經濟增長與資源消費之間的關系進行Tapio脫鉤分析，得出推進區域生態工業發展是實現中國經濟增長與資源消費脫鉤的重要路徑。數量脫鉤是指環境污染物增加的總量隨著經濟增長過程出現下降的趨勢，較常用的是環境庫茲涅茨曲線。林伯強、蔣竺均[9]和許廣月等[10]對中國二氧化碳的EKC曲線進行預測并分析其影響因素，隨后Khajuria等[11]、朱哲毅等[12]和王凱等[13]則分別將EKC假說運用到城市固體廢物、農業等二氧化碳排放分析中，進一步擴大研究領域。近幾年，有學者開始將數量與速度脫鉤兩種方法進行結合，共同分析環境與經濟增長的關系，凌立文等[14]基于這兩種測度方法探究經濟增長與工業三廢間的關系，并對比了兩種方法導致的環境管控政策差異。謝守紅等[15]、張志高等[16]和Jiang等[17]將脫鉤模型和EKC模型應用于交通運輸業、農業及工業等領域。

綜上所述，學者們對于碳排放的脫鉤理論與實證研究較為成熟，均取得了一定的成果，尤其是對于中國工業碳排放與經濟增長關系的速度脫鉤研究較多，但現有文獻缺少對中國工業碳排放與經濟增長的速度脫鉤與數量脫鉤進行比較研究。本文基于Tapio脫鉤模型和環境庫茲涅茨曲線分析，對中國工業碳排放與經濟增長的關系進行脫鉤探究，比較兩種分析結果，以期為政府節能減排政策的制定提供依據和參考。

2 模型與數據來源

在衡量環境壓力變化與經濟增長績效方法中，速度脫鉤與數量脫鉤是最常用的方法，但二者的理論基礎存在一定差異。在本文的研究中，速度脫鉤立足于相對量角度，探討工業碳排放增長速度與經濟增長速度之間的快慢關系；而數量脫鉤則從絕對量角度出發，尋找工業碳排放總量隨經濟增長的變化規律。速度脫鉤與數量脫鉤中常用的方法分別是Tapio彈性分析與環境庫茲涅茨曲線分析。

2.1 Tapio彈性系數法

脫鉤理論是描述阻斷經濟增長與資源消耗或環境污染之間聯系的一種基本理論，現已運用到農業、能源等各個領域。目前，速度脫鉤分析模型有兩種，一種是OECD模型，此模型基于期初值和期末值進行分析，對于數值選取存在一定的敏感性，測算結果易產生偏差。另一種是Tapio制作的基于彈性變化的Tapio脫鉤模型，采用“彈性概念”動態的反應分析各變量之間的關系，提高了脫鉤分析的準確性，測算公式為

T(CO2，GDP)=(ΔCO2/CO2)/(ΔGDP/GDP)，

(1)

式中T(CO2，GDP)表示CO2排放量隨著經濟增長水平的變化呈現出的變化趨勢，進而描述CO2與經濟增長之間的脫鉤狀態，以0，0.8與1.2為臨界值，根據彈性系數的大小來判定脫鉤程度的強弱。Tapio脫鉤模型根據脫鉤彈性的大小分為負脫鉤、脫鉤及連接3種狀態，其次根據彈性數值的大小將3種狀態細分為弱負脫鉤、強負脫鉤、擴張脫鉤、衰退脫鉤、強脫鉤、弱脫鉤、衰退連接以及擴張連接等8種脫鉤狀態，如表1所示。

表1 Tapio脫鉤彈性模型

因本文是對中國工業碳排放量和經濟增長的脫鉤關系進行分析，所以在原Tapio脫鉤模型的基礎上進行改進，將脫鉤彈性模型定義為

(2)

其中，e表示工業碳排放脫鉤彈性指數；ΔC表示研究期限內工業碳排放的變化量，Cn為第n年工業碳排放量，Cn-1為第n-1年工業碳排放量；ΔG表示研究期限內工業GDP增加值的變化量，同理，Gn為第n年工業GDP增加值，Gn-1為第n-1年工業GDP增加值。

2.2 環境庫茲涅茨曲線分析

EKC模型基于傳統的EKC假說建立，以反映環境污染與經濟增長之間的關系，經典EKC曲線以經濟增長水平為橫坐標，環境污染水平為縱坐標，兩者之間呈現倒U型形態。隨著研究的不斷深入，國內外學者發現二者之間還包括U型、單調遞增線型、單調遞減線型、N型和倒N型等多種關系。本文借鑒國內外學者的做法，采用2次多項式或3次多項式進行擬合[14]，以中國工業碳排放量為表征環境變化的變量，以人均GDP為決定環境污染的變量，構建如下模型：

lnYC=β0+β1lnrG+β2(lnrG)2+εC，

(3)

lnYC=β0+β1lnrG+β2(lnrG)2+β3(lnrG)3+εC，

(4)

其中，YC為中國工業碳排放量，rG中國人均GDP；β0為截距，β1，β2和β3為待估計參數，εC為隨機誤差，對變量取對數的目的是消除波動趨勢和異方差，參數具體取值與曲線形狀的關系見表2。

表2 模型參數與曲線形狀關系

2.3 數據來源

本文用中國工業GDP增加值來衡量工業經濟增長水平，數據來源于《中國統計年鑒(2001—2019)》。本文選擇中國工業能源消耗中的8類能源消費量進行計算分析，得到中國2001—2019年的碳排放量(見表3)。碳排放量計算公式依據IPCC提供的公式進行測算，計算公式為

表3 8類能源碳排放系數表

(5)

其中C為碳排放量，Ai為能源i的消費量(噸標準煤)，Bi為能源i的碳排放系數，i為能源種類。

3 中國工業碳排放變化及特征分析

3.1 工業碳排放趨勢分析

2001—2019年中國工業碳排放量總體呈上升趨勢(見圖1)，工業碳排放的主要來源是制造業的碳排放量，且制造業的碳排放量占比一直呈上升態勢(見圖2)，從2001年占工業總碳排放的86.23%增加到2019年的5.67%。工業碳排放量年平均增長率為7.36%，碳排放量呈現階段性上升趨勢，但不同階段的碳排放量增速存在一定差異，呈現出“高-低-高-低”的變化特征(見圖3)。2001—2005年，工業碳排放量年平均增長率為19.68%，呈現快速的增長趨勢；2005—2010年，年平均增長率為5.13%，增長速度較為減緩，為低速增長狀態；2010—2011年，工業碳排放量再次高速增長，年平均增長率達10.98%；2012-2018年期間，工業碳排放量增速開始降低，年平均增長率為-2.76%，其中2017年最為明顯，增速-4.49%，為最低增長速率，工業能源消耗的減少直接影響了中國工業碳排放量的下降。這段時期國家開始“十三五”規劃，將“工業污染源全面達標排放”列入重大項目表，并從政策等方面激勵工業開展節能減排工作。此外，有些工業企業大力發展清潔能源，通過技術改進等措施逐步降低化石能源使用。

圖1 工業能源消耗及碳排放量

圖2 工業分行業碳排放量

圖3 2001—2019年工業碳排放量環比增速

3.2 工業能源消耗強度與碳排放強度特征分析

能源消耗強度用單位GDP的能源消耗來表示，計算公式為：單位能耗=能源消耗量/GDP總量。2001—2019年，中國工業能源消耗強度總體呈現下降趨勢(見表4和圖2)，其中，2001—2003年期間有微上升的趨勢，2003年以后工業能源消耗強度始終保持下降趨勢，主要原因是2003年至今，中國的產業結構在逐漸發生轉變，高耗能產業逐漸轉變為低耗能產業，工業企業的能源利用率在不斷提高。

表4 2001—2019年工業能源消耗量與碳排放量

碳排放強度用單位GDP的碳排放量來表示，計算公式為：單位能耗=碳排放量/GDP總量，較低的碳排放強度是反映地區實現低碳發展的重要指標。從碳排放強度看，2001—2019年，中國工業碳排放強度呈現下降趨勢(見圖1)，由2001年的0.778 5噸/萬元到2019年0.221 2噸/萬元，其中，2001—2005年，碳排放強度處于一種平穩狀態，這說明工業碳排放量與經濟增長的速率相差較小，由此可知，此時中國工業經濟增長主要依靠工業能源的消耗增加。2005年以后，工業碳排放強度一直呈現下降趨勢，而GDP始終保持增長趨勢，從77 958.3億元增加到2019年的317 108.7億元，說明工業企業的生產方式開始向低碳型生產轉型，中國經濟增長方式也開始由粗放型向集約型經濟方式轉變。

4 中國工業碳排放與經濟增長脫鉤關系分析

4.1 速度脫鉤分析

根據Tapio脫鉤模型，計算中國工業碳排放與經濟發展的脫鉤彈性指數(見表5)。結果顯示，工業碳排放與經濟發展的脫鉤關系包括擴張連接、弱脫鉤、擴張負脫鉤及強脫鉤4種，其中，弱脫鉤與強脫鉤狀態共出現10次，占總統計期數的62.5%。2002，2004—2005以及2009年，工業碳排放量與經濟發展水平均呈現出擴張連接狀態，工業碳排放量與經濟發展同方向變化，二者存在一定聯系，并未實現脫鉤。2009年之后，二者關系均為脫鉤，其中2010和2013—2016年均表現為理想的強脫鉤狀態，說明近幾年來，工業經濟發展與環境之間的矛盾趨于緩和。分析其原因，2011年中國開始進入“十二五”，國家將節能減排作為調整產業結構、轉變企業發展方式的重要抓手，將優化產業結構、淘汰落后產能作為節能減排首要任務，使得脫鉤彈性指數較“十一五”期間有明顯降低。

表5 2001—2019年中國工業碳排放與經濟發展的脫鉤彈性指數

4.1.1 脫鉤指標因果鏈分析 為探究脫鉤狀態變化原因，將工業碳排放量與經濟增長的脫鉤彈性指數拆分為工業碳排放量與能源消耗量脫鉤彈性指數(能源結構彈性指數)和工業能源消耗量和經濟增長脫鉤指數(能源效率彈性指數)間的乘積，分別對二者進行脫鉤分析。能源結構彈性系數可以分析工業碳排放量與經濟增長的影響因素所在，能源效率彈性系數為衡量工業能源利用效率指標，脫鉤效果越明顯，說明工業能源利用率越高，節能效果越好。

碳排放脫鉤彈性指數=能源結構彈性指數×能源效率彈性指數，計算公式為

(6)

其中E表示中國工業能源消耗量；e1表示能源結構脫鉤彈性指數；e2表示能源效率彈性指數。

(1)能源結構脫鉤效應分析

由表6可以看出，2010年表現出弱負脫鉤，說明能源消耗速度開始降低，碳排放量下降，但是能源消耗的速度大于碳排放量的下降速度。2012年表現為擴張負脫鉤，說明工業能源消耗不斷增加，工業碳排放量也增加，但是能源消耗的速度小于碳排放的速度，反映出在此期間工業減排力度較弱。2001—2009年及2011年，中國工業能源結構脫鉤狀態均表現為擴張連接，2013—2016年表現為衰退脫鉤，能源結構脫鉤彈性指數在大部分時間段基本維持在1左右，表明工業能源消耗量與碳排放量同方向變化并存在一定聯系，且沒有處于脫鉤狀態。

表6 2001—2019年各項脫鉤彈性指數及脫鉤關系一覽表

(2)能源效率脫鉤效應分析

由表6可知，2001—2019年，中國工業能源效率脫鉤彈性共呈現擴張連接、擴張負脫鉤、弱脫鉤以及強脫鉤4種狀態。2010年之前主要以弱脫鉤、擴張連接為主，其中2002，2004—2005年為擴張連接，主要原因是能源消耗量增多。2006—2009以及2011—2012年為弱脫鉤狀態，表明經濟增長對能源消耗的依賴程度較低。2010和2013—2016年均呈現理想的強脫鉤關系，說明經濟增長對工業能源的依賴處于較弱狀態，工業企業在近幾年節能方面工作表現較好。

圖4反映2001—2019年各指標脫鉤彈性指數走勢。可以看出，在能源結構與能源效率兩個因素中，能源效率脫鉤彈性的變動趨勢與碳排放脫鉤彈性的變動趨勢基本一致，結合脫鉤指標因果鏈分析，可以得出在此期間工業能源消耗與經濟增長的關系在很大程度上影響工業碳排放與經濟增長的脫鉤關系，能源效率的提高對于碳排放與經濟增長實現脫鉤有很大作用。表6得出2010和2013—2019年工業能源效率脫鉤彈性均呈現強脫鉤，較高的能源利用率使得工業碳排放與經濟增長的脫鉤關系在此期間也均呈現強脫鉤狀態。研究發現，2015年碳排放脫鉤彈性指數為-5.6673，2016年上升為1.0102，隨后脫鉤指數不斷上升，2019年為-0.392，究其原因是能源效率脫鉤彈性指數的增加引起的，說明相對于2015年，2016年以來工業能源的利用率有所下降，未來一段時期內節能減排仍是工業企業重點關注的工作之一。

圖4 2001—2019年各指標脫鉤彈性指數走勢

4.1.2 分行業碳排放與經濟增長脫鉤分析 為進一步分析工業碳排放與經濟增長之間的脫鉤關系，本文將工業按不同行業類型分成了三大類，分別為采掘業、制造業以及電力、煤氣及水生產和供應業。根據Tapio脫鉤模型，計算各工業行業碳排放與經濟發展的脫鉤彈性指數(見表7)。

表7 2001—2019年中國工業分行業碳排放與經濟發展的脫鉤彈性指數

采掘業脫鉤狀態在研究期限內呈現“未脫鉤-脫鉤-未脫鉤-脫鉤”(見圖5)，2004年開始出現脫鉤一直持續到2008年，2009年呈現出擴張負脫鉤，隨后脫鉤指數均呈現脫鉤狀態，其中，脫鉤彈性系數的最小值為-17.656 0，位于2014年觀察期，說明在此期間采掘業的節能減排工作取得了顯著成效。制造業在2005年之前呈現拓張負脫鉤與擴張連接兩種狀態，自2006年進入“十一五”以來，均呈現較為穩定的脫鉤狀態，在“十一五”與“十二五”期間制造業的結構轉型加快，節能減排技術有所提高，使得碳排放的增速相對于經濟發展來說呈下降趨勢。電力、煤氣及水生產和供應業的脫鉤彈性指數曲線波動幅度較大，但仍以脫鉤為主，2013年為擴張負脫鉤，2009—2012和2014—2015年均呈現強脫鉤，在2019年為擴張負脫鉤，相比采掘業與制造業，節能減排效果有待提高。

圖5 2001—2019年工業與分行業碳排放脫鉤彈性指數走勢

4.2 數量脫鉤分析

結合式(3)和(4)，使用Stata 15.1統計軟件對2001—2019年數據進行回歸分析(結果如表8所示)，括號內為t統計量；***，**和*分別表示在1%，5%和10%的水平上通過顯著性檢驗，R2表示擬合優度。

4.2.1 工業碳排放與人均GDP的EKC分析 由表8可知， EKC曲線模型均取得較好的擬合優度，模型(4)略優于(3)，而顯著性檢驗效果顯示模型(3)優于(4)，模型(3)的β0，β1和β2均在1%的水平上顯著，因此選用模型(3)進行二次多項式擬合。擬合曲線如圖6，工業碳排放量與人均GDP的曲線方程為：

表8 中國工業碳排放環境庫茲涅茨曲線模型擬合估計結果

lnYC=-39.696 48+9.759 332lnrG-0.466 298 7(lnrG)2。

從圖6可以看出，工業碳排放與人均GDP的擬合曲線呈“倒U型”，工業碳排放EKC曲線到達拐點時對應的人均GDP為34 914.122元，發生的時間為2011年。結合圖6中的散點圖，拐點實際出現在2012年，二者時間基本相符。當中國人均GDP大于34 914.122元臨界水平時，隨著人均GDP的上升，工業碳排放量呈下降趨勢。自2011年以來，中國人均GDP均在3.5萬元以上，表明在目前情況下，中國基本進入工業碳排放量隨人均GDP增長而下降的階段，節能減排工作取得較好成果。

圖6 工業總碳排放量與人均GDP關系曲線

4.2.2 分行業碳排放與人均GDP的EKC分析 碳排放量EKC模型回歸結果顯示，采掘業與電力、煤氣及水生產和供應業EKC模型(4)的擬合與顯著性檢驗效果較好，制造業EKC模型(3)系數的顯著性檢驗效果較好。因此對采掘業與電力、煤氣及水生產和供應業選擇模型(4)，制造業選擇模型(3)，擬合曲線如圖7-9，各行業碳排放量與人均GDP的EKC曲線方程分別為

圖7 采掘業碳排放量與人均GDP關系曲線

lnYC1=477.857 2-145.238lnrG+14.911 22(lnrG)2-0.508 142 7(lnrG)3,

lnYC2=-42.016 85+10.163 46lnrG-0.484 352(lnrG)2,

lnYC3=541.339 8-160.899 5lnrG+16.369 13(lnrG)2-0.552 252 8(lnrG)3。

其中，YC1，YC2和YC3分別表示采掘業、制造業以及電力、煤氣及水生產和供應業的碳排放量。

圖8 制造業碳排放量與人均GDP關系曲線

圖9 電力、煤氣及水生產和供應碳排放量與人均GDP關系曲線

采掘業碳排放與人均GDP的擬合曲線呈“倒N型”，EKC曲線到達拐點時對應的人均GDP為9 374.045元和33 436.386元，發生時間為2002年和2011年。這表明，當人均GDP大于1.067萬元臨界水平時，隨著人均GDP的上升，采掘業碳排放量呈上升趨勢，達到人均GDP大于3.343 6萬元臨界水平時，采掘業碳排放量隨人均GDP的上升呈下降趨勢。制造業碳排放與人均GDP的擬合曲線呈“倒U型”，與工業總碳排放量的擬合曲線相似。EKC曲線的拐點已出現，拐點對應人均GDP為36 019.356元，發生時間為2011年。水電、煤氣及水生產和供應業的碳排放與人均GDP的擬合曲線呈“倒N型”，EKC曲線到達拐點時對應的人均GDP為9 623.853元和39 537.308元，拐點發生時間為2003年和2011年。數據表明，在目前情況下，采掘業、制造業與煤氣及水生產和供應業均處在碳排放量隨人均GDP增長而下降的階段。

4.3 速度脫鉤與數量脫鉤比較分析

速度脫鉤與數量脫鉤分析結果顯示，采掘業與電力、煤氣及水生產和供應業的碳排放量脫鉤指數均呈現“降低-增加-降低”趨勢，工業總碳排放量與制造業的脫鉤彈性指數總體呈現降低趨勢，碳排放脫鉤彈性系數均不斷在降低，反映出我國工業碳排放速度逐漸與經濟增長相脫鉤。其中，采掘業與電力、煤氣及水生產和供應業的碳排放量脫鉤指數的變動狀態與其EKC曲線的變化趨勢趨于一致，工業總碳排放量與制造業的脫鉤指數與其EKC曲線右半側的變化趨勢相符，這說明二者之間存在一定對應關系(表9)。

表9 速度脫鉤與數量脫鉤拐點比較

從表9看出，速度脫鉤顯示采掘業脫鉤系數的轉折點在2004年和2009年附近，EKC曲線的拐點出現在2003年和2011年，第一個拐點基本吻合，第二個拐點稍微滯后。電力、煤氣及水生產和供應業的碳排放量脫鉤系數轉折點出現在2004年和2009年，EKC曲線拐點發生時間為2003年和2011年，第一個轉折點較為吻合，第二個轉折點時間滯后。制造業與工業脫鉤系數的轉折點在2006年，EKC曲線的拐點出現時間為2011年，數量脫鉤的拐點判斷時間有所滯后，其原因在于速度脫鉤狀態的判斷標準是根據碳排放量增長速度小于經濟的增長速度，即(ΔC/C)/(ΔGDP/GDP)<0；而數量脫鉤判斷標準是碳排放量隨經濟的增長而減少，即ΔC/ΔGDP<0，說明當速度脫鉤開始時，僅僅是碳排放的增速開始降低，碳排放總量仍在上升，仍需經過一段時間后總碳排放量才開始下降。因此，數量脫鉤的拐點滯后于速度脫鉤，且數量脫鉤的拐點出現時間與實際碳排放量降低的拐點較為一致。

盛業旭等人提出在出現未脫鉤關系時應采取寬松適度的環境管控政策，出現脫鉤關系時應采取相對較為嚴格的環境管控政策[3]。因為在未脫鉤時，碳排放與經濟增長處于“兩難區間”，政策無法兼顧環境與經濟同時發展，若采取嚴格的環境政策時兼顧環境改善，同時也抑制經濟的增長。本文的分析結果印證其觀點，“數量脫鉤”能準確地反映碳排放與經濟增長二者從“兩難”到“雙贏”的轉化，可更好應用于資源環境管控實踐。

5 建議

本文基于速度脫鉤與數量脫鉤兩種測度方法，對中國工業2001—2019年間碳排放與經濟增長之間的關系進行分析。

基于本文實證分析，對我國工業發展提出以下3點建議：

第一，改善能源消費結構。目前在工業能源結構中，煤炭占比較高，能源消耗對經濟增長依賴程度較大。為實現真正脫鉤，工業企業應積極采取措施調整能源消費結構，加大清潔能源的使用，從源頭解決碳排放問題。

第二，提高能源利用效率。能源效率的提高對于碳排放與經濟增長實現脫鉤有很大的作用，工業企業需采取措施提高能源利用效率。一方面工業企業引進新型節能技術設備；另一方面加大高水平技術人才的培養力度。

第三，發揮政府部門推動作用。工業行業減排潛力有待提高，政府部門需加大政策力度，一方面提高工業行業的準入門檻以限制高碳企業發展；另一方面政府加大對環保、低碳、節能工業企業的資金支持力度，設立綠色低碳專項基金，重點支持節能工程和低碳項目，以此形成積極效應，鼓勵企業發展節能減排項目。