中国碳排放强度与产业结构的关联分析

李 健 周 慧

(1．天津大学管理与经济学部，天津300072;2．天津理工大学管理学院，天津300384)

中国碳排放强度与产业结构的关联分析

李 健1，2周 慧1

(1．天津大学管理与经济学部，天津300072;2．天津理工大学管理学院，天津300384)

产业结构调整与低碳经济发展相互联系，内在统一，从产业结构角度探讨碳排放强度问题，有利于正确判断和把握影响碳排放量变化的产业因素，有效制定控制碳排放的产业发展政策。本文在对我国碳排放总量变化趋势进行分析的基础上，选用2001－2008年全国及28个主要省域的碳排放总量、三次产业比重、单位GDP碳排放量数据，运用灰色关联分析方法，研究了我国碳排放强度与第一产业、第二产业和第三产业之间的关联性，得到以下结论:第二产业是影响地区碳排放强度的主要因素，全国有16个地区二次产业与碳排放强度关联度最大，但第二产业并不是影响地区碳排放量增大的绝对因素;第三产业对地区碳排放强度的降低效应并不明显，全国有11个地区第三产业对碳排放量的影响超过第二产业的影响，需要引起重视;第一产业对碳排放强度的影响最小，全国只有4个地区第一产业对碳排放强度的影响不是最小。在此基础上，探讨了未来我国产业结构调整的碳减排策略，以期能有效控制产业发展对我国碳排放强度的影响。

低碳经济;产业结构;碳排放强度;灰色关联分析

自2001年政府间气候变化委员会(The Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)发布第三次气候评估报告以来，气候变暖问题逐渐成为重要的国际政治议题。发展低碳经济，应对气候变化也成为世界各国共同面对的重要任务。目前，低碳经济已经成为世界各国关注的焦点，其目标就是实现经济增长与碳排放量的脱钩发展［1］。由于国情和发展阶段的不同，我国低碳经济发展的内涵与发达国家有着本质性差别。发达国家早已进入后工业化时代，其碳排放的2/3来自消费领域，而我国依然处于工业化发展的中期阶段，70%以上的碳排放是来自生产领域，尤其是工业生产领域［2］。因此，发达国家的低碳经济主要在于消费领域的低碳化，尤其是家庭生活方式的低碳化［3－4］，而我国的低碳经济则主要是强调产业的低碳发展［5］。2009年，中国政府向国际社会宣布我国到2020年单位GDP碳排放强度比2005年下降40% －45%目标，而今后10－20年，恰是我国基本完成工业化中期任务并进入后工业阶段的时期，这在一定程度上形成了中国发展低碳经济的最大外部压力和制约条件，也使得中国产业低碳发展的任务变得更为紧迫。

产业结构指生产要素在产业部门之间的分配状况与关联方式，反映着一个国家或地区间的产业比例关系及其变化趋势［6］。产业结构的演进则反应了国家或地区经济增长和发展模式的变化，对国家的生态环境会产生重要的影响［7－8］。因此，通过产业结构调整与升级，促进产业低碳发展成为国内学者关注的焦点。付允［9］认为，产业结构影响能源消耗总量和经济能耗强度，我国急需加快产业结构的优化升级，严格限制高耗能产业的发展，淘汰落后产能，从结构上实现经济的低碳、高效发展。冯之浚和牛文元［10］指出，我国低碳经济发展需要在观念、结构、科技、消费和管理五个方面推进创新，而产业结构调整是推进我国结构创新的重要举措之一，对低碳经济发展具有很大作用。杨万东［11］也指出，低碳经济要求人们生产从理念到行为的低碳化调整，通过产业结构的调整，中国就可能在未来找到一种产业低碳发展的方向，进而对原有的经济结构进行全面的重新布局，实现碳排放的控制目标。但现有的研究基本都是从宏观经济的角度对产业结构调整和产业低碳发展的关系进行定性分析，缺乏必要的数据支撑。本文拟运用灰色关联分析方法对我国碳排放强度和产业结构的关系进行实证分析，从而提出未来我国控制碳排放的产业发展政策，以期为我国低碳经济发展提供必要的科学依据。

1 中国碳排放总量的现状分析

按照IPCC第四次评估报告，二氧化碳(CO2)是最重要的人为温室气体，而全球CO2浓度的增加主要是由于化石燃料(如煤、石油和天然气)的使用［12］。因此，根据中国能源消费实际情况和数据可获得性，本文所指的碳排放量主要是指燃烧一次能源中的化石能源(原煤、原油和天然气)所排放的CO2数量。

由于目前我国没有碳排放量的直接监测数据，当前大部分的碳排放量研究都是基于能源消费量、能源碳排放系数进行估算。如朱勤等［13］基于能源消费碳排放系数、化石能源终端消费碳排放以及二次能源消费碳排放对碳排放量进行的估算。张雷等［14］、李艳梅等［15］、胡初枝等［16］等基于一次能源消费总量和一次能源碳排放系数对碳排放量进行的估算。徐国泉等［17］基于一次能源消费量、国内生产总值和人口对碳排放量进行的估算等等。通过综合比较，并考虑算法公认程度和变量数据来源，本文碳排放量采用以下公式进行估算:

其中，C为碳排放总量;Ei为第i类化石能源的消费量，Si为第i类化石能源对标准煤的折算系数，Fi为第i类化石能源的碳排放系数。

化石能源消费数据来自于各年《中国能源统计年鉴》。化石能源对标准煤的折算系数采用《中国能源统计年鉴》(2009)规定的数值，即1 kg原煤折0．714 3 kg标煤、1 kg 原油折1．428 6 kg标煤、1m3天然气折1．333 0 kg标煤。碳排放系数目前各国采用的数值并不完全相同(见表1)［18－19］，基于中国国情，本文选取国家发展和改革委员会能源研究所的数据。

另据当前关于我国碳排放量的研究成果，2001年以后，我国碳排放总量呈现快速增长之势［15，20］，而20世纪初以来，恰好是我国产业结构调整的关键时期，因此，本文选择2001－2008年为样本时间序列，对全国及28个主要省域的碳排放强度和产业结构之间的关系进行实证分析，探索造成我国碳排放量快速增长的产业原因。研究过程中所需三次产业比例数据来源于中国历年统计年鉴(2002－2009年)中的国内生产总值构成和地区生产总值构成，碳排放量估算所需化石能源数据来源于中国历年能源统计年鉴(2001－2009年)中的全国能源平衡表、能源消费和地区能源平衡表。利用公式(1)，可计算得出全国及主要省域2001－2008年的碳排放量(见表2)。

表1 各类能源碳排放系数Tab．1 Coefficient of carbon emissions of different energy kg碳/kg标煤

表2 2001－2008年全国及主要省域碳排放量Tab．2 Total carbon emissions of the country and major provinces from 2001 to 2008 亿t

2 碳排放强度与产业结构的灰色关联分析

2．1 研究方法

关联性分析有很多计量经济模型，比如数理统计中的回归分析、方差分析、主成分分析等，但这些方法往往要求

有大量样本数据，且各因素之间彼此无关等［21－22］。碳排放问题是一个信息不完备的不确定性系统，与产业发展过程中的诸多因素密切相关，比如产业结构、能源结构、技术水平等，多种因素共同作用的结果决定了系统的发展态势。而且，如上所述，我国碳排放量的数据目前均是估算或预测所得，具有非精确性，因此，上述计量经济模型不适用碳排放强度及其相关影响因素的研究。此外，碳排放强度和产业结构的关联度数值本身并不是本文研究的关键，更重要的是以此得出不同产业与碳排放量关联度大小的排序，从而找出未来控制碳排放的产业结构调整方向与重点。经过综合比较分析，本文选取灰色关联分析方法，来反映碳排放强度和产业结构的关系。该方法在不确定信息的基础上，能较好地描述和确定因素之间的关联程度，以及引起系统变动的主要因素和次要因素，从而掌握事物的主要特征，促进和引导系统迅速而有效的发展［23］，也因此在经济、交通、教育等领域得到广泛应用［24］。

2．2 模型建立

灰色关联度的基本思想是根据序列曲线几何形状来判断不同序列之间的联系是否紧密。基于邓聚龙教授提出的灰色系统理论，许多学者提出了不同的灰色关联度模型，如灰色综合关联度、灰色斜率关联度、灰色点关联度等［25］。参考现有研究灰色关联度的实证模型，本文设定碳排放强度为系统特征母序列，记为X0，全国及各省域第一、第二、第三产业产值占其国内生产总值的份额代表产业结构作为相关因素序列，分别记为X1，X2和X3，则

Xi={xi(1)，xi(2)，．．．，xi(n)}

其中，i为母序列和比较序列，i=0，1，2，3，n 为时间序列长度，n=8。计算过程将分别以2001－2008年碳排放量和第一产业比例、第二产业比例、第三产业比例的时间序列数据作为原始数据序列，计算出灰色综合关联度，得到灰色综合关联序，从而判断碳排放强度和产业结构之间的关系。具体计算步骤如下［22，25－26］:

(1)求绝对关联度。灰色绝对关联度是母序列X0与比较序列Xi之间相似程度的表征，X0与Xi越相似，灰色绝对关联度越大，反之就越小。令

(3)求综合关联度。灰色综合关联度既体现了序列X0与Xi的相似程度，又反映出X0与Xi相对于始点的变化速率的接近程度，是较为全面地表征序列之间是否联系紧密的一个数量指标。一般，我们可取θ=0．5，表示对绝对量和变化速率同等关注。由

可以得到碳排放量与三次产业之间的灰色综合关联度ρ0i，而根据ρ0i的大小则可以排出三次产业对于碳排放量影响的综合关联序，由此判断其对于碳排放的影响程度。

2．3 实证测算

为了准确反映碳排放强度和产业结构之间的关系，以全国数据为例，详细说明两者之间灰色关联度的计算过程。其母序列X0与比较序列Xi数值分别为

3 计算结果分析

表4给出了我国2001－2008年三次产业占国内生产总值比例的平均值、单位GDP碳排放量的平均值及其降幅的平均值。综合表4、表2对表3全国及主要省域碳排放强度与第一、第二和第三产业灰色关联度的结果进行分析，得出如下结论:

(1)第二产业相对第一产业和第三产业对碳排放强度的影响最大，但并不是影响地区碳排放量增大的绝对因素。从全国层面来讲，三次产业对碳排放强度的影响按其关联度大小依次为:第二产业、第三产业和第一产业。从地区层面来讲，全国28个省市自治区中有16个地区的二次产业与碳排放强度关联度最大。它们分别是天津、河北、山西、内蒙、辽宁、上海、江苏、福建、江西、山东、河南、四川、云南、陕西、青海和新疆，其中10个地区的二产比例超过50%，如表4所示，远大于一产和三产的比例，说明二次产业的快速发展是促使地区碳排放强度增大的主要因素。然而，这并不意味着一个地区二次产业在国民经济中占有较大的份额，就必然会产生较高的碳排放量。以北京、天津和上海三大直辖市为例，天津是典型的“二、三、一”工业城市，北京和上海则是我国真正实现“三、二、一”产业结构的城市。从表4可以看出，天津市2001－2008年单位GDP碳排放量的均值为0．70万t/亿元，低于全国平均值0．74万 t/亿元。尽管从绝对值上看，天津单位GDP碳排放量(从低向高排列)在全国28个省市中尚居12位，但其下降率(从高到低排列)在全国高居第二位，仅低于北京，但却远快于上海。这说明，发展二次产业并不与高碳排放直接挂钩。

(2)第三产业对地区碳排放强度的降低效应并不明显，需要引起重视。综合来看，全国28个省域中有11个地区的第三产业与碳排放强度关联度最大，包括北京、吉林、黑龙江、浙江、安徽、湖南、广东、广西、重庆、贵州、甘肃。北京是我国真正实现了“三二一”产业结构的城市之一，第三产业成为其主导产业，在国民经济中所占的份额达到66．20%，这种产业结构在一定程度上使得第三产业成为北京碳排放的主要来源，但其单位GDP碳排放强度(从低到高排列)明显低于其他地区，在全国位居第2(见表4)，在一定程度上说明第三产业属于低碳产业，大力发展第三产业有助于降低区域碳排放强度。然而，从单位GDP碳排放强度全国最低的广东省来看(见表4)，尽管其经济结构以第二产业为主，但影响该省碳排放的主要因素却是第三产业，这需要我们认真思考第三产业的低碳效应问题。广东属于我国改革开放的前沿地区，在改革过程中享受到的国家优惠政策以及其有利的地理位置等原因使得其经济总体比较发达，产业生态化水平相对较高，单位GDP碳排放强度全国最低。但广东省在过去三十年改革开放过程中存在“重生产，轻服务”的政策倾向，其政府部门设置和政策主体几乎全是围绕着工业制造业服务，工业发展水平远高于服务业发展水平，第三产业的低碳效应远没有得到发挥，而成为影响该省碳排放的首要因素。同样，全国其他省域也不同程度地存在“重二产、轻三产”的政策倾向，这一现象应当引起政府相关部门的高度重视。

(3)第一产业的发展对碳排放强度的影响最小。无论从全国层面，还是地区层面，研究结果表明，第一产业的发展对碳排放强度的影响都是最小。在28个省域中，第一产业对碳排放强度影响不是最小的只有辽宁、黑龙江、湖北和新疆4个地区。四省从历史上看就是我国的农业大省，为了保持第一产业的优势，四省均采取积极措施促进农业发展，同时国家也对这四省第一产业的发展进行大力扶持，促进了第一产业的快速发展，在国民生产总值中占有较高的比例，这是导致这些省域第一产业对碳排放强度影响较大的主要原因。

4 政策涵义

本研究的结果表明，一个国家的碳排放强度和产业结构密切相关，而且其所辖省域经济发展基础和产业结构特征不一样，产业结构与碳排放强度的关系不一样，因此，未来我国控制碳排放的产业发展政策应该考虑如下四个方面:

(1)加快推进第二产业的低碳发展。目前我国正处于工业化和城市化快速推进的阶段，“二、三、一”的产业发展格局在2020年前不大可能发生变化［27］，未来较长的一段时期内，工业仍将是我国经济快速发展的主要推动力。然而，由于第二产业对碳排放强度的影响程度最大，各级政府部门在明确工业作为引导区域经济增长主导部门的同时，要积极采取措施推进工业低碳、绿色发展，使我国进入又好又快的协调经济增长和低碳排放的道路。

表3 全国及主要省域碳排放强度和产业结构的灰色关联度Tab．3 Degree of gray correlation between carbon emissions intensity and industrial structure of the county and major provinces

表4 2001－2008年全国及主要省域三次产业比例、单位GDP碳排放量及其降幅均值Tab．4 Industries output proportion in GDP，per GDP carbon emissions and its average annual decline of the country and major provinces from 2001 to 2008

第二产业对于碳排放的影响主要表现在两个方面:一是工业生产对能源的直接消耗及其产生的直接碳排放;二是产品生产过程中通过大量中间投入品而间接消耗的能源以及由此产生的间接碳排放［28］。因此，政策制定者应当注意并区别工业发展过程中直接和间接的碳排放，制定适当的政策措施，不仅要通过淘汰落后生产能力、优化能源消费结构、发展环保产业等措施减少高耗能工业部门的直接碳排放，更要注重生产过程中中间投入品的“减物质化”发展，减少第二产业的间接能耗和间接碳排放。

(2)高度重视第三产业的低碳发展。第三产业作为表征地区经济发达程度和产业结构优化程度的重要变量，在我国过去产业结构调整的过程中受到高度重视，发展速度加快，在一些经济发达省域逐渐成为区域经济发展的主导产业。尽管一般认为服务业比重增加将带来环境影响下降，但值得注意的是，我国现阶段服务业的发展水平与国际相比仍然较低，对降低区域碳排放强度的效应并不明显，因此，未来我国政策制定者在增加第三产业比重的同时，应注重优化第三产业内部结构，提高服务业的发展水平，为提升区域产业结构，降低产业碳排放强度做准备。

(3)注重农业发展的低碳效应。当前，降低第一产业在国民生产总值中的比重是我国产业结构调整的一大趋势。然而，低碳经济背景下，调整产业结构需要重新考虑一产和二产、三产之间的关系。在低碳经济发展过程中，农业不仅可以承担为工业提供原料、为部分工业品提供市场、为国家提供税收等任务［29］，还可以在减少碳排放、增加碳汇从而遏制碳排放方面大有作为［30－31］。因此，未来我国应着眼于农业发展的低碳效应，创新农业发展制度，转变农业发展方式，推广循环农业模式和低碳农业技术，实现农业系统内碳的零排放。同时，发挥农业系统的碳汇功能，选取有条件的地区建设形式多样的农业碳汇试验区，包括林地、草原，渔业等，增强农业系统的固碳能力，减少经济发展过程中的实际碳排放。

(4)建立和实施不同空间尺度上的低碳发展政策。本研究结果表明，不同省域产业结构与碳排放的关联特征并不相同，这说明我国各省域产业结构变动与碳排放之间不存在单一、精确的演变规律，因此，中央政府要尊重地方经济发展的异质性，统筹考虑各省域产业结构与碳排放之间不同的关联特征，制定适宜的低碳发展措施，包括产业结构调整方向和各地碳减排指标的量化分化等。这样不仅有利于统筹区域经济发展，还可以提高地方发展低碳经济、控制碳排放的积极性。各地区也要结合自身产业结构特点，找到适合自己的低碳发展道路，制定有针对性、有重点的政策措施，促进地区的低碳发展。

(编辑:田 红)

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Correlation Analysis of Carbon Em ission Intensity and Industrial Structure in China

LIJian1，2ZHOU Hui1
(1．College of Management and Economics，Tianjin University，Tianjin 300072，China;2．School of Management，Tianjin University of Technology，Tianjin 300384，China)

Industrial structure regulation and low-carbon economy development are inter-linked．The discussion on the carbon emissions intensity(CEI)from the perspective of industrial structure is helpful to determining themajor industrial factors influencing the change of total carbon emissions and then formulating industrial policies effectively to reduce carbon emissions．Based on the analysis of total carbon emissions of the whole country，the relationship between CEIand primary industry，between CEIand secondary industry，and between CEIand tertiary industry is empirically studied in this paper using themethod of gray correlationmodel and the data of total carbon emissions，industry output proportion in GDP and per GDP carbon emissions of the country and 28 major provinces from 2001 to 2008．There are three results as follows:secondary industry is the main factor causing the carbon emission because secondary industry in 16 regions have the highest correlation with CEI，but it is not the absolute factor increasing the regional carbon emission;tertiary industry’s effecton reducing the carbon emissions is notobvious because the impactof tertiary industry in 11 regions on CEIexceeds the impact of secondary industry on CEI，this should be paid more attention in the future;primary industry has the smallest impact on CEI，except for four regions ．On this basis，strategies of industrial structure regulation are proposed for carbon emissions reduction in the future in order to effectively control the industrial factors on the influence of carbon emissions in China．

low-carbon economy;industrial structure;carbon emission intensity;grey correlation analysis

F124．6

A

1002－2104(2012)01－0007－08

10．3969/j．issn．1002－2104．2012．01．003

2011－06－23

李健，博士，教授，博导，主要研究方向为低碳经济。

国家社会科学基金项目“促进生态文明建设的产业结构研究”(编号:08BJY004)。