长三角地区碳排放的测度、比较及影响因素分析:1990—2009年

华 坚 ,任 俊

(河海大学商学院,江苏 南京 211100)

长三角地区碳排放的测度、比较及影响因素分析:1990—2009年

华 坚 ,任 俊

(河海大学商学院,江苏 南京 211100)

依据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)碳排放计算指南中的计算公式,计算了长三角地区1990—2009年间CO2排放量,对比分析了江浙沪三省市的碳排放总量、排放强度、人均排放量等指标。结果表明:自1990年以来,长三角地区CO2排放总量、人均碳排放量不断攀升,碳排放强度逐年减小,但区域之间仍存在较大差异;江苏的碳排放总量高于浙江,上海最低,且江浙两省碳排放总量增长速度最快;江苏年均CO2排放强度高于上海,浙江最低;能源结构、产业结构是造成区域性差异的主要因素。根据上述研究结果,提出实现CO2减排的政策建议。

长三角;碳排放;碳排放强度;能源结构

当今世界,气候变暖严重威胁着人类的生存和发展,而温室气体排放是气候变暖的关键原因。因此减少温室气体排放尤其是CO2的排放极为重要。随着经济的高速发展和人口增加,我国CO2排放量已超过美国,成为全球第一大CO2排放国[1]。虽然中国不需要承担《联合国气候变化框架公约》中要求的减排任务,却自愿承担减排义务,已于2009年11月26日正式对外宣布,到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%～45%。由此可见,无论从国际义务还是从可持续发展的角度来说,我国减少碳排放是必须的。

以上海为中心,包括江苏、浙江两省在内的“长江三角洲”(以下称“长三角”)地区是我国目前经济最发达、城市化程度最高、最有经济增长潜力的地区之一。因此,全面、完整、准确地测定长三角地区碳排放量的变化趋势,并研究其影响因素尤为重要,能够有效寻找降低碳排放的空间和方向,进而实现两省一市的可持续发展,为中国其他区域的低碳发展提供示范。

一、文献综述

纵观国内外学者在碳排放方面的研究,主要集中以下方面。在碳排放与经济增长关系方面研究较早的是Selden[2]等,开创性地利用环境库兹涅茨曲线研究其关系,认为存在CO2的 Kuzntets曲线(简写为CKC),但是Jie等均发现并不存在CKC[3]。国内学者如林伯强等也对CKC进行了有意义的探究[4]。在碳排放、能源、经济增长关系方面的研究成果中,陈诗一估算了中国工业全要素生产率变化并进行绿色增长核算[5];巴曙松等于VAR模型和脉冲响应函数,构建了二氧化碳减排成本计算模型[6]。在碳排放驱动因素方面,Wang的研究发现代表技术因素的能源强度是减少碳排放的最重要因素[7];王锋等把中国能源消费的CO2排放增长率分解为11种驱动因素的加权贡献[8]。

综上所述,目前从全国区域角度来对碳排放进行研究的较多,但对具体区域碳排放的研究并不多见。因此,本文在上述研究成果的基础上,对经济发展速度快、能源需求多的长三角地区(江浙沪三省)的碳排放进行完整、准确地测度,以提供更为精确的碳排放计算思路,并比较了三省市的碳排放的特征和差异,深入分析造成差异的因素,针对性地提出减少碳排放的政策建议,为响应中央提出的发展低碳经济的目标服务。

二、全国及长三角地区碳排放总量的测度

1.碳排放总量测算方法

据 IEA(International Energy Annual)统计,人类向大气中排放的CO2占全球排放总量的95%,而化石类能源燃烧是人工碳排放的主要来源。因此,本文将化石能源产生的碳排放作为估算重点,工艺生产碳排放主要考虑水泥生产过程的二氧化碳排放。

(1)能源活动产生二氧化碳排放估算方法

在综合比较主要国际机构的计算方法后,本文根据IPCC公布的《IPCC2006温室气体排放清单指南》(以下称《IPCC指南》)中提供的基准方法[9]来估算能源消费产生的CO2排放量。化石燃料消费产生CO2排放量的计算公式为:

通过上述方法,转化成以下方法计算:

式中:E为二氧化碳排放量,104t;Mi为i类能源的消费量,按标煤计,104t;δi为能源i碳排放系数,104t/104t;mi为i类能源消费的实物量;εi为各种能源转换标煤的系数;i为能源种类,本文取8类,如表1所示。

(2)水泥生产过程产生二氧化碳排放估算方法

在生产水泥熟料的过程中,生料中的碳酸钙和碳酸镁都将分解,释放出大量CO2。本文参考《IPCC指南》的方法,使用水泥产量数据估算CO2排放量。计算公式如下:

其中,Q为水泥生产过程中的二氧化碳排放量;Mc为活动数据,即水泥的产量;K为水泥耗熟料含量;EFclinker为《IPCC指南》给定的经过CK D修正(水泥窑尘的排放修正)的熟料排放因子。

2.碳排放系数确定与数据收集

在学者们的研究成果之上,笔者确定了各种能源的碳排放系数,见表1。

表1 各种能源的碳排放系数[10]

本文采用默认熟料含量,即:水泥耗熟料含量 K取缺省值 75%;熟料排放因子 EFclinker取缺省值0.52tCO2/t熟料。选取1990—2009年为研究区间,历年江浙沪三省市及中国各种主要能源终端消费实物量的原始数据来自1990—2010年《中国能源统计年鉴》,再通过折标煤系数折算成标准煤量。历年三省市及全国水泥生产量的原始数据整理自历年统计年鉴。

三、长三角地区碳排放的比较

根据以上计算方法、碳排放系数和数据来源,我们对江浙沪及全国1990—2009年由化石能源消费和水泥生产工艺过程产生的CO2排放量分别进行了计算。

1.总量的区域比较

从G DP的总量来看,江浙沪三省市均呈现高速增长的态势,G DP年平均增长率分别为18.29%、18.56%、16.84%,见图 1。

图1 1992—2009年江浙沪的G DP变化趋势

从图2可见,江浙沪CO2排放总量差异明显。1990—2009年,江苏省CO2排放总量始终远高于浙江和上海。上海的CO2排放总量在2000年以前略高于浙江省,而在此之后,浙江超越上海,排放量逐年攀升。纵向来看,江浙沪CO2排放量均呈现逐年上升的趋势。

图2 1992—2009年江浙沪的CO2排放总量变化趋势

2.CO2排放强度比较

CO2排放强度等于CO2排放量与 G DP的比值,反映了一个国家或地区的发展历程中经济增长对CO2排放的贡献程度。CO2排放强度越小,表明相同数量G DP的增加带来的CO2排放的增量越少,从侧面反映了经济结构、能源结构的合理性和相应碳排放政策的效益水平。

根据上述计算的CO2排放量和 G DP可比价数据,得到1990—2009年江浙沪及全国的CO2排放强度 ,见表2。

表2 1990—2009年江浙沪及全国CO2排放强度t/万元

从表2可看出,江浙沪1990—2009年间CO2排放强度均呈不断下降趋势。浙江下降最快;上海其次;江苏下降速度最慢,略低于全国平均递减速度。从数值来看,样本期间三省市平均CO2排放强度分别均高于全国,表明长三角地区单位G DP增量带来的CO2排放量较大,经济发展对高能耗产业、能源的依赖性较强。比较而言,20世纪90年代初,上海的CO2排放强度最高;1995—2003年间,差距逐步减小;2004年以后,上海CO2排放强度进一步降低,而江苏、浙江降低幅度较小。

3.人均CO2排放量的区域比较

为了去除不同地区人口密度对总排放的影响,使CO2排放的地域差异更具有可比性,本文选用了人均CO2排放量这一指标对江浙沪三省市进行对比分析。其中人口数据选用中国统计年鉴的各省区年末人口总数。

由图3可知,江浙沪人均CO2排放量历年来几乎都远高于全国平均水平,尤其是上海。三省市比较来说,上海市人均CO2排放量均为江苏、浙江的两倍左右。据统计数据,2009年末上海总人口仅为1400.7万人,而江苏为7724.5万人,浙江为4716.18万人,因此尽管上海碳排放总量较低,但人均排放却很高。

图3 1990—2009年江浙沪及全国人均CO2排放量

4.CO2排放弹性的区域比较

为了从纵向上对长三角地区各省市随经济发展过程变化的CO2排放状况的变化趋势进行分析,本文选择CO2排放弹性系数这一指标来判断未来各省市的减排形势。CO2排放弹性是指CO2排放量变化与G DP变化的比率,即地区生产总值每增长1%,该地区的CO2排放量增长的百分比。

如图4所示,江苏的CO2排放弹性经历了持续下降阶段、一个倒U型阶段和2008—2009年的上升阶段。浙江与江苏类似,而各阶段时间跨度不同。上海经历了持续下降阶段、缓慢变动阶段和三个倒U型阶段。

综上所述,上世纪90年代至本世纪初,长三角地区江苏的碳排放总量高于浙江,上海最低,且江浙两省碳排放总量增长速度也最快;上海的人均CO2排放量远高于江浙两省;上海的CO2排放弹性的波动性最大,经历了三个倒U型阶段。这些差异与三省市的经济发展格局、人口等自然资源有着密切的联系。

图4 1995—2009年江浙沪的CO2排放弹性变化趋势

四、长三角地区碳排放差异的成因分析

自1990年以来,江浙沪CO2排放总量、人均碳排放量都不断攀升,碳排放强度逐年减小,但区域之间仍存在较大差异。这种差异性首先是由三省市的经济发展水平不同导致的,包括产业结构水平、城市化水平等,除此之外,还有资源禀赋、人口构成、居民生活习惯、政策等社会、文化因素。根据长三角地区的特点,笔者认为,引起上述碳排放差异的原因主要有如下几点:

1.能源结构的差异

如表3所示,近20年来江浙沪的主要化石能源仍然是煤炭这种高碳能源。江苏能源消费中,煤炭一直占据60%以上比例,故江苏的CO2总排放量逐步上升。浙江煤炭比重下降趋势明显,然而比重仍然超过一半,造成了浙江的碳排放同样居高不下。相对而言,上海的煤炭消费比重下降幅度较大,能源结构比江浙两省合理。

2.产业结构布局不尽相同

产业结构的布局直接影响着整个经济结构的合理性和经济效益的高低,在资源日益稀缺的今天,产业结构成为影响区域CO2排放的关键性因素。总体来说,第一、二产业的CO2排放量高于第三产业的排放量。产业结构越高级,第三产业越发达,区域碳排放便越少。

表3 1990—2009江浙沪煤炭消费比重 %

表4 2009年江浙沪产业结构布局及CO2排放量比重 %

从表4可看出,2009年江浙沪三大产业CO2排放比重均呈现“二、三、一”格局,即第二产业碳排放最高,其次是第三产业、第一产业。

具体而言,江浙第二产业碳排放明显占据主导地位。浙江第三产业碳排放比江苏高近7个百分点,表明其第三产业比江苏发展得好,产业结构层次更高,这与各产业产值比重和事实情况一致。

上海各产业CO2排放比重中,第一产业碳排放仅占1.01%,第二产业略高于第三产业。这与上海近年来的产业格局有着紧密的联系。2009年上海三产之比为 0.8∶39.9∶59.4,呈“三、二、一”结构 ,经济发展过程中起主导作用的是第三产业,而非第二产业,直接减少了当地CO2排放总量,同时降低了CO2排放强度。

3.行业分布存在差异

图5 江浙沪各行业CO2排放比重

本文研究的行业为《中国能源统计年鉴(2010)》中统计的6个经济部门。数据来源于2009年江苏、浙江、上海能源平衡表。

从图5可以看出,在碳排放行业分布方面,江浙两省的行业CO2排放比重格局相类似。江苏工业碳排放占绝对主导地位,是另外5个部门总和的4.47倍。浙江工业碳排放比重较江苏稍小,同样超过了总量的一半。上海的碳排放行业分布格局与江浙差别较大,工业碳排放比重明显较低,交通运输、仓储和邮政业碳排放比重明显较高,生活消费CO2排放比重也较高。工业行业碳排放比重较大一方面是由于国民生产总值中工业产值占据较大比例,另一方面是因为结构失衡,行业结构重复性严重。

4.高碳产品产量存在差异

高碳产品的产量直接关系着CO2排放量。长三角地区经济发展速度快,产业规模大,各省市高碳的支柱产业或主导产业不尽相同。典型的高碳支柱产业包括火电、建材(如水泥、玻璃等)、化工(如汽油、烧碱、纯碱、黄磷、轮胎、电石等)、汽车、房地产等[11]。本文统计整理2009年下游高碳支柱产业典型产品产量,见表5。

在选取的7个高碳产品中,江苏的火力发电量、水泥产量、竣工建筑面积均位居全国第一,钢材产量、烧碱产量列全国第二位。可见,江苏的高碳产品产量很高,经济发展对高碳行业的依赖性较强,造成碳排放量居高不下。浙江的各项高碳产品中,竣工建筑面积居全国第二,相较江苏而言,浙江高碳产品稍有减少。上海的高碳产品中除了汽车外,其余各项产量均较低,高碳行业对经济发展的支撑较小,产业结构较为合理,相应的减排压力也较小。

五、对策建议

通过对江浙沪碳排放的多项比较,可以发现长三角区域碳排放存在着显著差异,能源、产业、行业等诸多方面造成了上述差异。江浙沪应根据碳排放的区域性特征以及自身的发展阶段,采取相应的措施,实现CO2减排,寻求适合的低碳发展道路。

表5 2009年典型高碳产品产量

首先,调整能源结构,逐步减少传统工业对化石能源的过度依赖,提高能源体系的效率将是长三角地区经济快速健康发展的重要保障。其次,利用经济手段和行政手段,按照技术密集程度高、产品附加值高和能耗少、排污少的原则,促进第二产业“高加工度化”,控制高碳产品的产量,调整和优化产业结构。同时努力提升发展第三产业,不断提高第三产业在国民经济中的比重。最后,应在全社会大力宣传低碳经济的重要性和紧迫性,积极引导公众接受合理的低碳生活方式,培育全民低碳意识,形成自觉减排的绿色生活方式和消费观念。

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F127

A

1671-4970(2012)03-0057-05

2012-01-13

江苏省社会科学基金(10EYC023);河海大学中央高校基本科研业务费项目(2010B10414);江苏省教育厅高校哲学社会科学研究项目(09sjb790019)

华坚(1974—),女,江苏南京人,副教授,博士,从事资源环境经济学研究。