江蘇省碳排放影響因素及脫鉤彈性研究
——基于LMDI 和Tapio 脫鉤模型視角

楊釗， 曹廣喜,2

（1. 南京信息工程大學管理工程學院，南京 210044； 2.無錫學院，江蘇 無錫 214064）

一、引 言

2020 年9 月22 日，國家主席習近平在第75 屆聯合國大會上提出“二氧化碳排放力爭于2030 年前達到峰值，努力爭取2060 年前實現碳中和”的目標。 碳達峰和碳中和對于中國的發展既是挑戰，也是機遇，將重塑中國的能源結構，有力推進中國的經濟變革。為順利實現碳達峰、碳中和目標，在保證經濟增長的同時， 有效地減少二氧化碳的排放，研究分析碳排放與經濟增長脫鉤彈性及其影響因素顯得至關重要。

一般而言， 碳排放的變化受多個因素共同影響，包括能源結構、能源強度、產業結構、城鎮化水平、經濟活動及人口規模等[1-3]。 其中，經濟活動、能源強度和人口規模會對碳排放有較大的作用[4]。 經濟活動對中國碳排放增長發揮了決定性的促進作用，但技術的更新升級在很大程度上對中國碳排放增長起到了抑制作用[5]。并且，產業結構合理化水平的提升對碳排放也起抑制作用[6]。 碳排放影響因素的強弱和影響方向會因為省份和行業的不同而有所差異。 能源結構的變動對碳排放的影響最大，在我國東部地區尤為明顯[7]。在長三角地區，人口規模是影響能源消費碳排放增長的最強因素，技術進步水平并未達到使碳排放減少的程度[8]。 廣東省工業碳排放的增長是由經濟規模、產業結構和技術強度共同決定，其中經濟規模效應作用最強[9]。江西省碳排放增長的主要抑制因素是產業部門的能源消費強度效應和產業結構效應，促使碳排放增長的關鍵性因素是居民消費的能源消費強度效應[10]。 制造業碳排放的主要驅動因素是經濟活動效應，而造成制造業子行業之間的碳排放差異的主要因素是能源強度效應，提高能源效率是未來制造業減排的關鍵[11]。研究碳排放與經濟增長的關聯性，利用脫鉤分析摸清兩者之間的相關關系，有利于在保證經濟增長的同時，實現碳達峰、碳中和目標。 學者們在Tapio 模型基礎上，結合分解模型，以國家、省份或行業為單位進行脫鉤指數計算， 研究其脫鉤狀態及影響因素。 例如，針對金磚國家[12]、“一帶一路”倡議國家[13]、西南民族地區[14]、遼寧省[15]、工業[16]及有色金屬行業[17]進行脫鉤分析。 由于研究區域、行業和發展階段的不同，碳排放影響因素的作用方向和作用程度存在差異，與經濟增長之間的脫鉤關系也不盡相同。 以往研究江蘇省碳排放影響因素的文獻時間跨度較短，并且研究沒有同時考慮到碳排放與經濟增長之間的同步關系，難以歸結出各影響因素的作用方向和作用程度，缺乏制定綠色低碳與可持續發展戰略的理論依據。

江蘇省地處長三角經濟帶，不僅是我國的能源消耗和經濟大省，而且是全國碳減排的重點區域和潛力地區。在產業結構偏重、能源結構偏煤、環境成本偏高的現狀下，江蘇省提出率先實現碳達峰的工作任務十分艱巨。 因此，分析江蘇省碳排放影響因素及脫鉤彈性，有助于準確把握江蘇省綠色發展的著力點，為其他省份低碳轉型提供決策參考，為實現全國碳達峰的目標提供有力支撐。本文研究了江蘇省近20 年碳排放增長的影響因素， 分析了各時期江蘇省碳排放總體狀況和各因素貢獻值的變化情況。 同時將對數平均迪氏指數分解法（LMDI，Logarithmic Mean Divisia Index） 與Tapio 模 型 結合，并在此基礎上深入分析各因素的脫鉤效應及各因素在脫鉤效應中的貢獻，為江蘇省碳減排工作提供科學管理決策依據。

二、研究方法和數據來源

（一）碳排放核算方法

為避免重復計算，本文不考慮生產過程中所產生的二氧化碳，主要對九種能源消耗所產生的二氧化碳進行核算，包括：原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣和電力。 根據《2006 年IPCC國家溫室氣體清單指南》[18]， 化石能源消耗產生的碳排放計算公式為：

其中，C 為基期碳排放總量；Cij為第i 個產業部門的第j 種能源的碳排放總量；Eij為第i 個產業部門的第j 種能源的消耗總量；Nj為第j 種能源的實際平均熱值；Yj為第j 種能源的含碳量；Oj為第j 種能源的碳氧化率。

本文選取了2000—2019 年江蘇省的能源消費數據進行研究，能源（除電力外）相關系數的具體值均來源于聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）。江蘇省是電力凈購入省份，主要電力供應來自華東電網。 電力調入所帶來的二氧化碳間接排放量等于江蘇省調入電力乘以華東電網二氧化碳平均排放因子。 本文主要對六大部門（分為三大產業）的碳排放總量進行計算：第一產業包括農林牧漁業，第二產業包括工業和建筑業，第三產業包括倉儲、交通運輸、批發零售業、郵政、餐飲、住宿和其他。

（二）Kaya 恒等式及其擴展

Kaya 提出的有關碳排放分解的恒等式[19]，其基本公式為：

其中，G 為國內生產總值；P 為人口數量。

本文利用拓展的Kaya 恒等式對江蘇省碳排放的影響因素進行更為全面的分析， 具體的表達式如下：

其中，Ei為第i 個產業部門能源消耗總量；Gi為第i個產業部門增加值。

為了便于理解， 將上述擴展的Kaya 恒等式做進一步的簡化：

其中，Fij=Cij/Eij， 表示第i 個產業部門的第j 種能源的排放系數；Qij=Eij/Ei，表示能源結構，即第i 個產業部門的第j 種能源占能源消耗總量的比重；Ii=Ei/Gi，表示能源強度，即第i 個產業部門單位產出的能源消耗量；Si=Gi/G，表示產業結構，即第i 個產業部門GDP 占我國總GDP 的比重；A=G/P， 經濟活動，即人均GDP。

（三）LMDI 分解模型

利用Ang[20]提出的LMDI 分解方法，結合前文擴展的Kaya 恒等式， 將江蘇省能源消費碳排放影響因素的綜合效應具體分解為碳排放系數效應、能源結構效應、能源強度效應、產業結構效應、經濟活動效應及人口規模效應。 具體如式（5）所示：

其中，ΔC 表示現值與基期碳排放量的差額；CT表示第T 年的總碳排放量；ΔCF表示碳排放系數效應， 反映碳排放系數變化對碳排放的影響程度；ΔCQ表示能源結構效應，反映能源消費結構的變化對碳排放的影響程度；ΔCI表示能源強度效應，反映能源強度的變化對碳排放的影響程度；ΔCS表示產業結構效應，反映產業結構的變化對碳排放的影響程度；ΔCA表示經濟活動效應， 反映經濟發展水平的變化對碳排放的影響程度；ΔCP為人口規模效應，反映人口規模的變化對碳排放的影響程度。

依據IPCC 的假定， 碳排放系數不隨時間變化，其值為常數，即碳排放系數效應可以不予考慮。其他5 個分解因素的公式為：

由于部分產業部門能源消費量存在零值問題，所以無法對數底數賦值。 Ang 等[21]在解決LMDI 方法中出現的零值問題時，提出用極小的值來代替零值以作出更為準確的分解結果。 本文選擇10-40作為極小值來代替零值。

式（11）—式（15）描述了各個影響因素的具體貢獻率：

其中，KQ為基期至末期能源結構變化對江蘇省碳排放的貢獻率；KI為基期至末期能源強度變化對江蘇省碳排放的貢獻率；KS為基期至末期產業結構變化對江蘇省碳排放的貢獻率；KA為基期至末期經濟活動變化對江蘇省碳排放的貢獻率；KP為基期至末期人口規模變化對江蘇省碳排放的貢獻率。

（四）Tapio 脫鉤模型

碳排放脫鉤是指經濟增長與溫室氣體（二氧化碳） 排放的關系不斷弱化甚至逐步消失的過程，即二氧化碳的排放量不會隨經濟的增長而發生改變，最后能夠達到在保證經濟增長的前提下，減少二氧化碳排放的理想狀態。

根據Tapio 脫鉤模型構建描述碳排放與經濟增長之間關系的脫鉤模型：

其中，DC，G為碳排放與GDP 增長的脫鉤指數；C 為基期的碳排放量；G 為基期的國內生產總值；ΔC 為現值與基期碳排放量的差額；ΔG 為現值與基期GDP 的差額。

將脫鉤狀態按碳排放和GDP 增長情況及彈性值的不同分為8 類，如表1 所列。

表1 Tapio 脫鉤模型脫鉤狀態判斷

根據LMDI 模型，將經濟增長與碳排放的脫鉤指標分解成如下的形式：

其中，DQ為能源結構脫鉤指標；DI為能源強度脫鉤指標；DS為產業結構脫鉤指標；DA為經濟活動脫鉤指標；DP為人口脫鉤指標。

（五）數據來源

能源排放的相關系數及標準煤系數的數據均來源于 《2006 年IPCC 國家溫室氣體清單指南》。江蘇省能源消耗量的基礎數據來源于2001—2020 年的《中國能源統計年鑒》，人口數量和分部門GDP 的基礎數據來源于2001—2020 年的 《江蘇省統計年鑒》，GDP 是以2000 年為基期計算的不變價格。

三、實證分析

（一）江蘇省碳排放量現狀

圖1 描述了江蘇省2000—2019 年間的碳排放總量、碳排放強度及GDP 的變化趨勢。 江蘇省GDP 和碳排放總量都逐年上升， 一方面，GDP 保持著年均6%的增速穩步增長，另一方面，2000—2011 年碳排放量增速與GDP 增速大致相同，2011 年后碳排放總量趨于平穩，增速小于GDP 增速。 碳排放強度除2003—2005 年呈上升趨勢外，總體呈下降趨勢， 且下降明顯， 從2005 年最高1.22 萬噸/億元下降到了2018 年的最低0.56 萬噸/億元。 說明江蘇省較早地開始重視對環境的保護，秉持著綠色、可持續的發展理念，在保證經濟增長的同時，合理地控制住了碳排放，這為江蘇省在全國范圍內率先實現碳達峰的目標提供了有力的支持。

圖1 江蘇省2000—2019 年碳排放、碳排放強度和GDP 的變化趨勢

（二）LMDI 模型分解結果

依據式 （4）， 利用LMDI 分解方法對能源結構、能源強度、經濟活動、產業結構及人口規模這五種因素的影響效應進行實證研究。各影響因素效應及研究期限內的綜合效應如表2 所列。

表2 江蘇省能源消費碳排放LMDI 因素分解結果

1. 能源結構效應

江蘇省的能源結構效應對碳排放的影響在2000—2019 年間沒有明顯趨勢，雖然多數年份效應為負，但仍有部分年份效應為正。 能源結構效應對能源消費碳排放的年均貢獻度為-12.21%，這表明能源結構效應對碳排放的影響為負向的抑制作用，但貢獻并不顯著。 對此現象的解釋是，江蘇省能源消費特征是導致能源結構效應作用波動性的重要原因。 江蘇省是制造業大省，同時也是能源消耗大省，長期以來能源供應以輸入型能源為主，而輸入型能源中原煤、焦炭和電力占據了很高的比例。20 年來，原煤的消耗量先增后減，而焦炭和電力的消耗量不斷上升，三者消耗量的比例關系導致了能源結構效應的波動性。 江蘇省政府對能源結構的優化作用有限，改善能源結構需要政府主導、企業配合，同時要形成穩定的能源供應體系，這需要一定時間來優化和改進。 未來應當大力發展可再生能源，在確保能源供應的同時，促使能源結構向低碳化轉型。

2. 能源強度效應

江蘇省在2000—2019 年間除個別年份以外，能源強度效應對碳排放都呈現出顯著的負向抑制作用。 這表明能源強度效應是促使碳排放減少的關鍵因素， 并且促進作用自2011 年以來更為明顯， 能源強度效應對能源消費碳排放的年均貢獻度為-70.31%，是第二大影響因素。 說明2000 年以來，依靠技術進步，耗能企業提高了能源的利用效率， 相同的產值產生了更少的碳排放。 在2000—2019 年間，由于能源強度效應的作用，江蘇省累計減少17 409.98 萬噸碳排放，但依靠提高能源利用效率減少碳排放的空間在縮窄。

3. 產業結構效應

江蘇省的產業結構效應對碳排放的影響在2014 年前主要呈現出正向的驅動作用，2014 年之后均呈現負向的抑制作用，這一特征與江蘇省第二產業比重先增加后降低的變化趨勢基本吻合。產業結構效應對江蘇省能源消費碳排放的平均貢獻度為1.89%，2014 年之前對碳排放增長的促進作用被2014 年后的抑制作用所沖抵。在2000—2019 年間，江蘇省第二產業的平均碳排放強度是第一產業的2.89 倍，是第三產業的4.18 倍，而工業部門又是第二產業中碳排放強度最高的部門。 因此，若想依靠產業結構的調整來減少江蘇省碳排放的增長，那么控制第二產業（尤其是工業部門）的碳排放強度顯得至關重要。

4. 經濟活動效應

江蘇省2000—2019 年經濟活動效應對碳排放的影響始終呈現出正向的驅動作用，且有著所有影響因素中最高171.51%的年均貢獻度，成為促進區域碳排放增長的最重要因素。經濟活動效應對碳排放的影響在2000—2007 年逐年上漲，2007—2012 年平穩波動，2012 年后開始逐年下降，但對碳排放的增長仍保持著較大的貢獻作用。這與江蘇省的經濟發展狀況有關，從2000 年后的迅猛發展，到近幾年的經濟穩定增長，經濟發展由高速發展向高質量發展轉變，碳排放的增長趨勢也因綠色經濟的發展理念有所減緩。

5. 人口規模效應

江蘇省2000—2019 年人口規模效應對碳排放的影響主要呈現出正向的驅動作用， 但是總的貢獻度相對較小， 人口規模效應對江蘇省能源消費碳排放的年均貢獻度僅為9.12%。由于江蘇省人口的自然增長率在不斷下降，目前已經由2010 年的2.85%下降至2019 年的2.08%（其中部分增長還是由于國家開放了二孩政策），同時隨著綠色發展的理念深入人心，低碳環保的生活方式得到擁護。因此，未來人口規模效應對碳排放增長的影響提高的可能性很小。

（三）Tapio 脫鉤彈性

1. 總體脫鉤狀態分析

江蘇省2000—2019 年碳排放與經濟增長脫鉤狀態及影響因素脫鉤彈性變化如表3 所列。 由表3 可知， 整體來看， 碳排放增長率在2002—2011 年均為正，且增長率呈現先增加后減少的趨勢；2011 年以后，碳排放增長率有增有減，總體碳排放量呈穩定趨勢。GDP 增長率在2001—2019 年一直為正，呈現先增加后減少的趨勢，這與經濟工作目標由高速發展向高質量發展相吻合。 在2012 年之前，江蘇省碳排放與經濟增長的脫鉤關系大多呈現出弱脫鉤和增長連結的關系， 但是從2012 年開始，兩者之間出現強脫鉤情況，隨后在2019 年兩者之間出現增長負脫鉤情況，這種轉變說明碳排放和經濟增長的脫鉤之間產生了阻力。 一方面是由于技術進步對能源利用效率提升的減小， 導致能源強度脫鉤彈性的上升；另一面是由于2019 年工業消耗焦炭量的大幅上升， 導致能源結構脫鉤彈性的上升， 兩方面共同引起了脫鉤指數的變化。

2. 各影響因素脫鉤狀態分析

各影響因素脫鉤彈性值變化趨勢如圖2 所示。由表3 和圖2 可知，能源結構脫鉤彈性多數為負，對脫鉤指數起到了負向的抑制作用。 但由于能源結構的變化存在一定的波動性， 能源結構脫鉤彈性的波動性主要是能源結構變化導致的。 能源強度脫鉤彈性與總體脫鉤指數保持相同趨勢， 除個別年份外，能源強度脫鉤彈性均為負值，是實現碳排放脫鉤的主要驅動力。 產業結構脫鉤彈性從2014 年開始由正轉負， 成為促進碳排放脫鉤的驅動性因素， 這說明江蘇省的產業結構升級取得一些成效。 對于總體脫鉤狀態貢獻最大的是經濟活動脫鉤彈性，其脫鉤彈性值常年保持在1 左右，大部分年份平均經濟活動脫鉤彈性都高于總體脫鉤指數， 這說明影響碳排放與經濟增長脫鉤的主要因素是經濟活動。 人口脫鉤彈性值始終大于0，對脫鉤指數起到促進作用，但是相對于其他因素，人口脫鉤彈性影響較小。

表3 江蘇省碳排放與經濟增長脫鉤狀態及影響因素脫鉤彈性變化

圖2 各影響因素脫鉤彈性值變化趨勢

四、結論與建議

本文利用江蘇省六大產業部門的9 種主要能源消耗總量核算了江蘇省2000—2019 年碳排放總量，并對能源消耗現狀作出了解釋與分析。 同時基于擴展的Kaya 恒等式和LMDI 分解方法，對2000—2019 年江蘇省碳排放的影響因素作出了實證分析，并與Tapio 脫鉤模型相結合，分析了江蘇省總體的脫鉤指數及分解后各因素的脫鉤彈性。具體結論如下：經濟活動效應和能源強度效應分別是導致碳排放增長的最主要因素和減緩碳排放增長的關鍵因素；能源結構效應是促進碳排放減少的驅動因素，但存在一定的波動性；在2014 年之前，產業結構效應是促使碳排放增長的重要因素， 但在2014 年以后轉變為抑制碳排放增長的因素； 人口規模效應一直是碳排放減少的阻力，但其作用影響很小，可以不予考慮?？傮w而言，近年來江蘇省由弱脫鉤狀態向強脫鉤狀態轉變，其經濟活動是影響總體脫鉤指數的最重要因素，能源強度已經成為僅次于經濟活動對碳排放脫鉤造成影響的第二大因素。此外， 江蘇省的能源結構的脫鉤彈性一般為負，產業結構的脫鉤彈性由正向負發生轉變，相對于上述因素，人口對總體脫鉤彈性的貢獻很小。

基于以上結論，結合碳達峰、碳中和的目標，為江蘇省未來發展方向提出以下建議：

（1）政府要繼續深化能源結構改革，構建以新能源為主、 傳統化石能源為輔的穩定能源供應體系。 同時，政府應當鼓勵開發利用風能、太陽能、水能等清潔能源，可以在生產端和消費端對清潔能源進行適當補貼，在保障安全的前提下，合理有序地使用核能，減少對煤炭等化石能源的使用。

（2）政府和行業內要明確低碳型企業在行業中的核心地位，不斷推出相關激勵政策來推動產業結構的調整和升級。 同時要加快第三產業的發展，鼓勵創新，聚焦高碳排放行業，將其盡快納入碳交易市場，用市場監管代替政府監管，讓高碳排放企業與低碳排放企業承擔不同的成本壓力，以此迫使企業重視能源的合理使用，并且提高傳統能源的使用效率，從而達到降低碳排放的目的。