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甘肃省碳排放驱动因素研究

2013-04-29赵立姣

海南金融 2013年8期
关键词:脱钩碳排放

赵立姣

摘 要:本文采用两阶段LMDI分解方法,通过对1990—2011年甘肃省碳排放量有影响的因素进行分解,找出导致碳排放量减少的主要影响因素是能源强度及其二次分解后的产业能源强度;同时根据导致碳排放量增加起主要影响作用的经济规模因素,利用改进后的脱钩指数,分析研究甘肃省碳排放与经济发展的关系,对甘肃省实施节能减排提出一定的政策建议。

关键词:碳排放;LMDI分解;脱钩

中图分类号:F224 文献标识码:A〓 文章编号:1003-9031(2013)08-0042-04 DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2013.08.09

一、引言

十二届全国人民代表大会报告中,环境问题被做为一个议题提了出来,说明中央在抓机遇促发展的同时,已经注意引导各方面把工作重心放到提高经济增长的质量和效益上,推动经济持续健康发展,通过大力推进转变经济发展方式,加快产业结构调整,大力推进能源资源节约和循环利用,中国将选择节能减排、低碳发展之路。而且随着全球经济的不断发展,能源利用所带来的环境问题逐渐引起了人类的重视,特别是温室气体排放所造成的全球气候变暖,对人类的生存和发展产生了严峻的挑战。甘肃省正处于发展加速阶段,能源需求量增大,出现了高能耗、高污染的现象,随之而来的是碳排放量的增加。作为西部欠发达地区,通过产业结构演进实现节能减排,是实现低碳发展的有效途径。

二、文献综述

近年来,众多的研究发现,影响碳排放的因素有很多方面,并且随着对碳排放问题的深入研究,更多的影响因素被发现。B.W.Ang采用对数均值迪氏因素分解法(logarithmic mean Divisia index method,简称LMDI)对加拿大1990—2000年的碳排放进行了因素分解,总共有23个工业部门,14个能源因素,结果经济效应导致加拿大碳排放增长了3倍,而消费结构的改变和能源强度的减少是使碳排放减少的主要因素[1]。宋德勇和卢忠宝分解了我国对1990—2005年的碳排放有影响的因素,得出能源强度是导致我国碳排放减少起关键作用的变量[2]。徐国泉等采用碳排放的基本等式和对数均值迪氏因素分解法对我国1995—2004年的碳排放数据进行分析得出,经济发展是增加我国碳排放的主因[3]。徐盈之等运用改进的拉氏因素分解和脱钩指数对我国制造业碳排放进行分析,结果表明,产出效应为正向效应,而能源强度是负向效应,并且存在脱钩效应。

回顾已有关于碳排放的文献,绝大部分是关于国家层面碳排放的,也小部分对发达省份碳排放做研究的,但缺少对西部欠发达地区的研究。本文通过对1990—2011年甘肃省碳排放量有影响的因素进行分解,找出对碳排放量减少产生主要作用的影响因素,并再次运用LMDI分解法,将此因素进行分解。然后根据对碳排放量增加起主要影响作用的经济规模因素,利用改进后的脱钩指数,对甘肃省碳排放与经济发展的关系进行了分析研究,并对甘肃省实施节能减排提出一定的政策建议。

三、 甘肃省碳排量现状分析

(一)数据来源及说明

本文选取1990—2011年能源数据,对甘肃省碳排放量进行分析研究。根据《甘肃统计年鉴》能源表,将甘肃省主要能源消费品分为九种,即煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气,本文采用如下公式进行碳排放量估算:

其中,Ei表示第i类能源消耗量,Fi表示第i类能源折算为标准煤的换算系数,Ci表示第i类能源的碳排放系数。各类能源消耗量数据由《中国能源统计年鉴》和《甘肃统计年鉴》整理获得,各类能源标煤折算系数采用2011年《中国能源统计年鉴》附表4给出的数据,各类能源碳排放系数,采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》[4]给出的碳排放系数(见表1)。

碳排放强度计算公式为:Ii=CCi/Yi,其中,Ii表示第i年碳排放强度,CCi表示第i年碳排放总量,Yi表示第i年以1990年为基期不变价格生产总值。

(二)碳排放总量现状分析

由2012年《甘肃省统计年鉴》得到1990—2011年甘肃省生产总值、碳排放量与碳排放强度。二十多年间甘肃省生产总值和碳排放量总体呈上升趋势,生产总值和碳排放总量由1990年的242.8亿元和1254.1吨,增加到2011年1694.1亿元和6437.1吨,分别增加了约597.74和413.3个百分点。其中,1990—2000年,碳排放量从1254.1吨增加到2360.1吨,碳排放总量增加了约88.2个百分点,2001—2011年间碳排放量增加了3915.1吨,增加了约155.2个百分点,说明甘肃省碳排放量增长迅速,特别是近年来由于甘肃省进入工业化中期,能源消耗量大,碳排放量增加更快。

根据钱纳里工业阶段划分标准,从人均GDP看,甘肃省产业结构发展第一阶段处于初级产品生产阶段;第二阶段处于工业化初期起步阶段;第三阶段,甘肃省经济迅速发展,人均生产总值增长较快,到2005年,工业化初期阶段发展基本完成,并且经过近几年的发展,甘肃省人均生产总值2010年首次超过2400美元,甘肃省工业化发展到中期完成阶段。

对比甘肃省生产总值、碳排放量和碳排放强度的变化趋势,可以看出,甘肃省碳排放量与生产总值整体呈现上升态势,但生产总值增长速度快于碳排放量的增长速度,甘肃省碳排放强度整体呈现下降趋势(见图1)。

四、研究方法及结果分析

(一)两阶段LMDI因素分解及脱钩指数

1.两阶段LMDI因素分解法

目前,我国针对研究碳排放问题可以采用的模型很多,例如灰色关联度模型、迪氏因素分解法、拉氏因素分解法、STIRPAT模型等都可以对碳排放问题进行研究。本文选取的数据为1990—2011年,时间跨度为二十多年,不属于大样本数据,综合多方面因素考虑,本文选取两阶段LMDI分解法来研究甘肃省碳排放问题,采用此模型更能全面准确地衡量各影响因素对碳排放量的影响作用大小。

对甘肃省CO2采用两阶段LMDI因素分解:根据整理得到的数据,首先将对CO2有影响的因素进行分解; 然后,判断哪些影响因素是正向的,哪些是负向的,并据此得到判断矩阵;最后对主要负向影响因素再次分解。

第一阶段基本公式为:

在式(1)中说明了影响碳排放的5个因素,其中,C代表二氧化碳排放量;E代表能源消费总量;Ei代表第i种能源的消费量;Ci代表第i种能源的碳排放量;Y代表甘肃省生产总值;P代表甘肃省总人口,即人口规模;Ei/E代表能源消费结构;Ci/Ei代表碳排放强度;E/Y代表甘肃省能源强度;Y/P代表甘肃省人均GDP,即经济规模。

在基期和报告期的碳排放量差异可表示为乘法模式和加法模式(B.W. Ang*, F.L. Liu, E.P. Chew,Energy Policy 31 (2003)),并且乘法模式和加法模式之间可以相互转换,在本文中,我们只列出加法模式的模型:

△C=CT-C0=△CS+△CU+△CE+△CI+△CP(2)

其中,△C为第T年相对于基年的二氧化碳变化量,CT和C0为T年和基年的二氧化碳排放量,△CS、△CU、△CE、△CI和△CP分别是能源消费结构、碳排放系数、能源强度、经济规模和人口规模。

式(2)各因素进行分解,总结成一般式为:

假定碳排放系数固定不变,即△CU=0。

通过第一阶段LMDI的分解结果,得到对碳排放量减少的主要影响因素是能源强度,为了研究产业因素对能源强度的影响,引入产业结构因素并进行分解。

第二阶段分解模型如下:E=■EiY=■■·■(4)

其中,E代表第i种能源强度,Ei代表第i种能源消费量,Yi代表第i产业的产业值,Y代表总的生产总值。

其中,Ri=Ei/Yi,代表产业能源强度;Ki=Yi/Y,代表产业结构。

2.脱钩分析方法

20世界末,“脱钩”(decoupling)最初由经济合作与发展组织(OECD)提出,是指打破环境压力与经济效益之间的关系,并且被逐渐应用到环境能源问题中来。脱钩方法大致可以分为倒U曲线脱钩方法、DPSIR框架下的脱钩方法、物质消耗总量脱钩方法、Tapio脱钩方法等。本文采用Tapio指数,是因为它分各阶段的层次,更能清楚的反应问题。在前面的分析中得出,经济规模对碳排放量的增加起着主要的影响作用,因此,对经济发展与碳排放量之间的关系进行研究是有必要的,而且发展低碳经济就是实现经济增长与碳排放的脱钩。

(6)

其中,CO2T、GDPT代表T年的CO2排放量和国内生产总值,CO20代表基年的CO2排放量和国内生产总值。

传统的Tapio脱钩将脱钩指数划分为8个层次,但是通过方法对比之后,发现(0.8-1.2)之间的指数容易使结果模棱两可,不利于对结果的判断。鉴于此,将脱钩指数重新进行划分,去掉0.8~1.2之间的指数,将脱钩指数重新划分为6组。

绝对脱钩状态:碳排放量与经济发展变化量方向不一致,经济增加的同时,碳排放量绝对减少,这是经济发展的最佳状态。相对脱钩状态:碳排放量和经济发展变化量方向同向,经济的增长速率大于碳排放量增长的速率。扩张性耦合状态:碳排放量和经济发展变化量方向一致,但经济的增长速率小于碳排放量增长的速率。强负脱钩状态:碳排放量与经济发展变化量方向不一致,经济减少的同时,碳排放量绝对增加,经济处于衰退期,应尽量避免。衰退性耦合状态:碳排放量和经济发展变化量方向相同,经济与碳排放量均降低,但经济降低的速率大于碳排放量降低的速率。衰退性脱钩状态:碳排放量与经济发展变化量方向不相同,经济与碳排放量均降低,但经济降低的速率小于碳排放量降低的速率。

(二)结果分析

1.两阶段LMDI结构分析

将甘肃省1990—2011年整理后的数据代入式(1),可以得到第一阶段LMDI分解结果(见表3)。

1990—2011年,经济规模导致碳排放增加1.079倍,是碳排放量增加的主要影响因素;能源强度使碳排放少0.505倍,有助于甘肃省的节能减排;能源消费结构和人口规模的变化分别导致碳排放量增加0.262倍和0.077倍。在不同的时段,经济规模都是导致碳排放量增加的主要影响因素。能源强度虽然是使碳排放量减少的影响因素,但1990—1995年,能源强度却使碳排放量增加了0.136倍,说明这段时间能源利用效率不高。

根据式(4)和式(5)及整理得到的数据,得到第二阶段LMDI分解结果(见表4)。

从分解结果来看,产业能源强度使能源强度下降了0.074倍,而产业结构却使能源强度增加了0.083倍,说明甘肃省产业不合理,产业结构还有待优化升级。

2.脱钩指数结果分析

将甘肃省1990-2011年碳排放量数据和生产总值数据代入式(6)中,可以得到历年甘肃省碳排放量与生产总值之间的脱钩指数和脱钩状态。

从图2得出:

(1)甘肃省在1991年、1993年、1995年、2001年、2011年为扩张性耦合状态,1993年为衰退性耦合状态,1997年、1998年、2009年为绝对脱钩状态,其余年份为相对脱钩状态。

(2)从分析结果看,甘肃省有多半年份呈现相对脱钩状态,甘肃省大部分年份经济增长的速率大于碳排放速率,在二者都为正的情况下,实现绝对脱钩是可行的。但我们也应该看到,甘肃省脱钩指数并不稳定,要实现绝对脱钩状态,还要对产业结构、能源消费等进行升级改进。

(3)甘肃省脱钩状态呈现曲折变化趋势,脱钩指数下降,说明碳排放和经济之间的关系好转,政府采取的节能减排措施初见成效;脱钩指数上升,说明二者之间的关系恶化。甘肃省出现脱钩状态的曲折变化,说明甘肃省在经济和碳排放量之间所做的努力还不够,需持续努力,使二者达到绝对脱钩状态。

五、结论及建议

本文利用两阶段LMDI因素分解法和脱钩分析方法对甘肃省1990-2011年的碳排放量进行了分析研究,得到的结论和建议如下:

经济增长是导致甘肃省碳排放量增加的主要影响因素,能源消费结构和人口规模增加碳排放,但贡献并不大。能源强度使碳排放减少,其中,产业能源强度是使能源强度下降的主要原因。

甘肃省位于西部欠发达地区,经济正处在快速发展的时期,采取降低经济增长的方式来减少碳排放量,这种方式并不可取,要通过产业的优化升级,减少产生碳污染的企业,增加环保公司,实现经济上的低碳。产业结构不合理导致能源强度的增加,甘肃省要大力发展高新技术产业,淘汰落后的高耗能、低产出产业,使高耗能、高产出产业向低碳发展转变。能源消费结构的调整和优化对甘肃省碳排放量的减少有很大的作用。甘肃省是能源消费大省,通过对能源消费结构的调整,减少对煤、石油等产生碳排放的能源的利用,增加对清洁能源的利用,从而减少碳的排放量。

(责任编辑:陈薇)

参考文献:

[1]B W Ang.The LMDI approach to decomposition

analysis: a practical guide[J]. Energy Economics,2005(33).

[2]宋德勇,卢忠宝.中国碳排放影响因素分解及其周期性波动研究[J].中国人口、资源与环境,2009(3).

[3]徐国泉,刘则渊,姜照华.中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004[J].中国人口、资源与环境,2006(6).

[4]IPCC国家温室气体清单特别工作组.2006年IPCC国家温室气体清单指南[R].日本全球环境战略研究所,2006.

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