基于LMDI模型的我國碳排放影響因素及減排對(duì)策研究

劉金華

(中國計(jì)量大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 浙江杭州 310018)

碳排放導(dǎo)致全球氣候變暖問題日益嚴(yán)重，溫室氣體的增加導(dǎo)致氣溫升高，這會(huì)帶來許多災(zāi)害，比如氣溫升高帶來的熱能會(huì)讓臺(tái)風(fēng)、海嘯等產(chǎn)生的頻率增大；氣溫的升高導(dǎo)致冰山、冰雪積累速度低于融化速度，淡水減少；氣溫升高還會(huì)導(dǎo)致海平面上升、地震、生物物種減少等一系列問題。另外，根據(jù)《中國氣候變化藍(lán)皮書(2019)》(簡稱“藍(lán)皮書”)的資料，氣候系統(tǒng)變暖趨勢(shì)會(huì)進(jìn)一步持續(xù)。

如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境相協(xié)調(diào)已經(jīng)成為當(dāng)今重要的研究話題。近年來，與碳排放相關(guān)的各類研究在國內(nèi)興起，我國投入了大量的資金、人力支持各項(xiàng)減排建設(shè)。如何利用科學(xué)的研究方法分析碳排放影響因素，尋找合適的減排政策與手段，以實(shí)現(xiàn)我國二氧化碳強(qiáng)度逐步降低成為值得關(guān)注和研究的問題。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

目前，國際上關(guān)于碳排放影響因素的研究比較廣泛，Abdul Jalil等(2009)利用中國1997—2005年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，研究收入和能源消耗是碳排放的主要影響因素，貿(mào)易對(duì)CO排放也存在一定的積極影響。Mahony TO(2013)分解研究了愛爾蘭從1990—2010年碳排放量影響因素。結(jié)果表明，碳排放增加的主要原因是人口增長和經(jīng)濟(jì)的規(guī)模效應(yīng)。Lin-sea Lau等(2014)在研究中指出，二氧化碳排放量與制度質(zhì)量指標(biāo)之間存在一個(gè)積極且重要的相互作用關(guān)系，即良好的制度素質(zhì)對(duì)控制經(jīng)濟(jì)增長發(fā)展過程中的二氧化碳排放有重要意義。

國內(nèi)學(xué)者國涓等(2013)運(yùn)用Divisia指數(shù)分解法發(fā)現(xiàn)11種驅(qū)動(dòng)因素中，人均GDP、人口總量、家庭年平均收入、交通工具數(shù)量和家庭數(shù)量對(duì)各區(qū)域CO排放增長有正向影響。曲建升等(2014)利用LMDI分解模型，對(duì)我國1995—2012年的城鄉(xiāng)居民人均生活碳排放的影響因素展開分解分析，結(jié)果顯示，居民的消費(fèi)水平、消費(fèi)結(jié)構(gòu)兩個(gè)因素影響最為主要。王雅楠、趙濤(2016)在研究碳排放地區(qū)差異時(shí)，使用地理加權(quán)回歸方法(GWR)分析全國30個(gè)省份城鎮(zhèn)化、工業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度對(duì)二氧化碳排放的影響程度。徐盈之和張赟(2013)的研究指出，中部和東部沿海區(qū)域應(yīng)擔(dān)負(fù)主要的碳減排總責(zé)任。

本文基于LMDI因素分解法，研究我國碳排放量的影響因素，并基于情景分析法對(duì)不同情景下的碳排放進(jìn)行分析，根據(jù)研究情況對(duì)我國減排對(duì)策提出相關(guān)政策建議，為制定減排政策及方針提供參考。

2 中國碳排放影響因素分解分析

2.1 模型設(shè)定及數(shù)據(jù)說明

從《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《國家統(tǒng)計(jì)局》中采集的相關(guān)數(shù)據(jù)，指數(shù)分解法常用的主要有Kaya 恒等式及對(duì)數(shù)平均Divisia指數(shù)分解法(LMDI分解法)。Kaya恒等式是在1989年由日本學(xué)者提出的，是用于對(duì)碳排放量進(jìn)行因素分解的模型。模型的表達(dá)式為：

其中，表示碳排放量，表示能源消費(fèi)量，表示國內(nèi)生產(chǎn)總值，表示人口數(shù)。從實(shí)際情況出發(fā)，碳排放還受到許多其他因素的影響，例如能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口結(jié)構(gòu)、區(qū)域等。因此本文將人口水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、人均收入、能源強(qiáng)度進(jìn)行恒等式分解，將KAYA恒等式擴(kuò)展為三層：

其中，表示產(chǎn)業(yè)(行業(yè))；表示能源種類；表示年份。

表1 各變量代表意義

根據(jù)Ang等(2004)提出的LMDI因素分解法的具體步驟，將KAYA恒等式進(jìn)行加法和乘法模式的分解后得到以下結(jié)果：

各影響因素對(duì)碳排放量變動(dòng)的影響貢獻(xiàn)率為：

2.2 碳排放影響因素分解

按照上述LMDI公式，計(jì)算得出2003—2017年我國碳排放量變化因素的貢獻(xiàn)值及貢獻(xiàn)率。結(jié)果表明：2003—2017年，我國經(jīng)濟(jì)水平(GDP)、人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)率分別為538%、107%、93%、97%、51%。由此可以看出，經(jīng)濟(jì)增長和人口水平是促進(jìn)碳排放的因素，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)是促進(jìn)碳排放減少的因素。經(jīng)濟(jì)增長是碳排放增加的主要因素，能源強(qiáng)度是碳排放減少的主要因素，并且經(jīng)濟(jì)增長造成的效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于抑制碳排放的效應(yīng)。

由圖1可以看出：(1)人口規(guī)模因素的貢獻(xiàn)值逐年增加，并且一直是正數(shù)，可以看出人口規(guī)模因素推動(dòng)碳排放量的增長。從貢獻(xiàn)率來看，人口規(guī)模對(duì)碳排放的推動(dòng)作用較大，但趨勢(shì)平緩，每年的貢獻(xiàn)率穩(wěn)定在100%左右。(2)經(jīng)濟(jì)水平因素對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)值同樣一直為正且呈現(xiàn)波動(dòng)的變化趨勢(shì)。該因素的貢獻(xiàn)值在2007年達(dá)到第一個(gè)峰值后下降再上升至2011年達(dá)到第二個(gè)峰值，之后在2011—2017年貢獻(xiàn)值呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。該因素的貢獻(xiàn)率較大且呈現(xiàn)與貢獻(xiàn)值相同的變化趨勢(shì)，總的來說，經(jīng)濟(jì)水平因素對(duì)碳排放起到正向推動(dòng)作用，是碳排放增長最主要的驅(qū)動(dòng)作用。(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素與能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)值都是有正有負(fù)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素貢獻(xiàn)值的負(fù)數(shù)主要集中在2012—2017年，2003—2011年的貢獻(xiàn)值除個(gè)別年份外均為正數(shù)，說明該因素在2011年以前對(duì)碳排放增長有正向的推動(dòng)作用，在2012—2017年對(duì)碳排放的增長起到負(fù)向的抑制作用。而能源結(jié)構(gòu)因素的負(fù)數(shù)貢獻(xiàn)值穿插在2012—2017年，但總體來說，該因素是在負(fù)向抑制碳排放量的增長。而這兩個(gè)因素對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)率都呈現(xiàn)平均穩(wěn)定在100%左右的情況。(4)能源強(qiáng)度對(duì)碳排放量的貢獻(xiàn)值始終是負(fù)值，說明該因素對(duì)中國碳排放量的增長具有負(fù)向控制作用，不過從貢獻(xiàn)率而言，該因素對(duì)碳排放量的控制作用較微弱。

圖1 我國碳排放變化的因素分解(貢獻(xiàn)值)

3 減排情景的設(shè)定及減排情景分析

對(duì)上文影響碳排放的不同影響因素進(jìn)行情景分析，設(shè)定減排情景，分析各因素對(duì)碳減排的潛力影響。情景1：碳排放的影響因素均為基準(zhǔn)減排。情景2：影響碳排放的經(jīng)濟(jì)水平因素為設(shè)定情形。情景3：影響碳排放的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整為設(shè)定情形。情景4：設(shè)定影響碳排放的各項(xiàng)因素均已按照前景發(fā)展。基于對(duì)碳減排情形的設(shè)定，可以得到以下各個(gè)情形，我國2019—2030年碳排放量，如圖2所示。

由圖2可以看出，預(yù)計(jì)到2030年，情景1、情景2、情景3和情景4的碳排放量分別為661830.0萬噸、620029.4萬噸、658554.5萬噸和498815.1萬噸。與2017年相比，年均增長率分別為5.9%、5.38%、5.87%、3.72%。相對(duì)情景1來看，其他三個(gè)情景設(shè)定在2030年的碳排放量都比情景1低，說明各個(gè)影響因素在調(diào)整后對(duì)碳排放量的增長都有不可缺少的作用。情景2和情景3分別從經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)角度觀察我國2030年的碳排放情況，可以看出國家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)碳排放的影響大于經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素的影響，對(duì)促進(jìn)二氧化碳排放量的減少效果顯著。

圖2 不同情境下碳排放趨勢(shì)

以情景1的基準(zhǔn)情形來看，情景2減排空間為41800.6萬噸；情景3減排空間為40102.07萬噸；情景4減排空間為190908.8萬噸。基于情景分析可以發(fā)現(xiàn)，未來幾年，通過約束經(jīng)濟(jì)發(fā)展、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都會(huì)抑制我國的碳排放增長，是我國節(jié)能減排的關(guān)鍵。

4 結(jié)語

通過LMDI分解模型，本文將影響碳排放的因素分解為經(jīng)濟(jì)水平、人口規(guī)模、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)單因素調(diào)整的減排潛力不如多種因素混合調(diào)整控制的減排潛力。建議從經(jīng)濟(jì)模式轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、綠色生活、調(diào)整能源結(jié)構(gòu)、低碳消費(fèi)等方面著手，適度控制經(jīng)濟(jì)速度，提高經(jīng)濟(jì)質(zhì)量；升級(jí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，倡導(dǎo)以第三產(chǎn)業(yè)為產(chǎn)業(yè)重心；調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，減少高碳化石能源的使用，提高能源使用效率，積極研發(fā)使用新型能源；倡導(dǎo)民眾低碳生活、綠色消費(fèi)，最終實(shí)現(xiàn)二氧化碳的減排和低碳發(fā)展。