“三驾马车”驱动碳排放效应及变动研究

张学刚+唐铁球

摘要：基于最终需求的视角，构建扩展的（进口）竞争型投入产出模型，采用改进的两极分解方法，从经济整体及行业部门层面对最终需求以及消费、投资、出口等各类需求的碳排放驱动效应进行分解。结果表明： （1） 1992—2012年间，最终需求驱动碳排放净增加66.19 亿吨，其中规模效应及中间结构效应驱动碳排放增加73.68和44.76亿吨，技术效应减少碳排放51.87亿吨。（2） 从“三驾马车”碳排放“贡献”及变动来看，消费排放份额持续下降，投资、出口排放占比不断上升；（3）从各类需求自身驱动效应及部门分布特征来看，“三驾马车”驱动碳排放存在巨大差异：消费驱动碳排放主要集中于农业及服务业，且以规模效应为主；投资、出口驱动碳排放主要集中于工业，且以规模效应及中间结构效应为主。

关键词：三驾马车； 碳排放； 两极分解

文章编号：2095-5960（2016）03-0095-10；中图分类号：F062.1；文献标识码：A

引言

气候变化是当今人类社会面临的共同挑战。中国是全球最大的发展中国家，人口众多，经济发展中的不平衡、不协调、不可持续问题依然突出，极易遭受气候变化的不利影响。积极应对气候变化，既是中国广泛参与全球治理、构建人类命运共同体的责任担当，更是我们实现可持续发展的内在要求（《国家应对气候变化规划（2014—2020年）》）。为此，我国政府提出了2020年前应对气候变化的主要目标和重点任务，同时向联合国气候变化框架公约秘书处提交了“中国国家自主决定贡献”文件，明确中国二氧化碳排放到2030年左右达到峰值等一系列目标。

制定科学、合理的减排政策的重要前提在于深刻把握影响碳排放的诸因素及其排放规律。我国CO2排放迅速增加并不只是化石能源消费增长的结果，而是经济增长方式、能源结构、产业结构、需求结构、技术水平等综合作用的结果。因此，挖掘经济增长背后影响CO2排放的因素，并对其效应定量测度显得尤为重要。与现有多从生产角度探讨碳排放驱动及其变动不同，本文从需求角度，具体对总需求及消费、投资、出口等各类具体需求（三驾马车）碳排放驱动诸效应及其部门分布特征进行研究，以期深化对我国碳排放规律的认识，从而为科学制定碳减排政策提供依据。

一、文献综述

定量研究碳排放影响因素主要有两种思路：（1）基于碳排放库兹涅茨曲线（CKC）的研究。起初这类研究主要运用时间序列或截面数据来验证CO2排放与经济增长之间是否存在先增后降的倒“U”型规律（Grossman G. Krueger，1991）[1]；随后基于“规模-技术-结构”分析框架，通过加入贸易（ Copeland-Taylor，2004[2]；彭水军，2010[3]）、城市化水平（林伯强，2009）[4]、收入分配（Torras，Boyce，1998）[5]、政府管制（鲁万波，2013）[6]等控制变量，从而使“经济-排放”黑箱逐步被打开。遗憾的是，该方法主要从宏观层面探究碳排放及影响因素，而无法揭示行业层面的碳排放特征（魏楚，2014）[7]。（2）基于因素分解法的研究。 该类研究主要基于卡亚恒等式（Kaya-identity）将CO2排放归为各驱动因素的乘积，并运用指数分解与结构分解等分解方法对各效应进行定量测度。由于该方法能够多层次、多角度测度碳排放驱动效应，因此成为碳排放研究中普遍使用的方法（Ang，2004[8]；陈诗一，2011[9]）。本文也采用此方法。

近年来，随着节能减排成为我国各级政府的重要任务，有关碳排放驱动因素及其效应分解成为研究热点。在碳排放驱动因素方面，Fisher-Vanden（2004）[10]、张友国（2010）[11]、宋佩珊（2012）[12]研究表明经济增长规模效应及相伴的产业结构变化是我国碳排放量迅速增长的重要原因，而能源生产效率提高是抑制碳排放的主要因素，张友国（2010）[11]等（2014）也得到类似结论。在驱动效应测度方面，由于研究者使用的模型、测度方法与考察时期等不尽相同，所得结论存在较大差异。王锋（2010）[13]运用对数平均迪氏分解方法（Logarithmic Mean Divisia Index， LMDI）研究发现1995—2007年间中国人均GDP、交通工具数量、经济结构变化等分别驱动碳排放增长15.82%、4.93%和14%，能源强度则减排8.12%。王栋、潘文卿（2012）[14]结合投入产出与LMDI方法对我国1997—2007年的碳排放效应进行系统测度，发现规模效应导致碳排放增加38.2亿吨，中间结构效应导致碳排放增加16.4亿吨，技术效应减少碳排放10.1亿吨。与以上运用指数分解方法不同，郭朝先（2010）[15]采用双层嵌套结构式的结构分解（SDA）方法，对我国1992—2007 年的二氧化碳排放增长进行了分解，发现最终需求规模扩张效应和投入产出系数变动效应分别增排105.1 亿吨和32.2 亿吨，能源强度效应累计减排103.9 亿吨，最终导致碳排放净增加34.2亿吨。

通过以上文献回顾可发现，现有文献对我国碳排放驱动因素及各效应进行了测度，深化了我们对碳排放规律的认识。但总体上它们多从供给方面进行切入，而从需求角度的探讨较为缺乏，即存在“重”生产，轻“需求”的缺憾。事实上，若把经济活动简单地分为供给和需求两个方面，一定程度上可以认为正是需求决定了供给（刘瑞翔，2011）[16]。因此，从需求入手可以更深入地把握碳排放规律。尽管也有学者尝试从需求角度探讨碳排放驱动，但多单方面集中于贸易出口（彭水军，2010）[3]、消费（朱勤等，2011）[17]、投资（陈诗一，2011）[9]，而从需求整体，尤其是消费、投资、出口等方面对碳排放进行全面而系统的研究还有待深入。

因而，本文基于需求的视角，运用两级分解方法，全方位（需求整体及各类具体需求）、多层次（总体与行业层面）对消费、投资、出口等三驾马车驱动碳排放规律进行探讨。对比以往研究，本文新颖之处还包括：（1）运用改进的两极分解方法，同时使用经转换处理的非竞争、可比价投入产出表对碳排放诸效应进行分解，从而使测度结果更为准确。（2）分时期、分行业对最终需求驱动能源效应进行纵向、横向分解。本文安排如下： 第二部是分解模型及数据；第三部分利用相关数据，从整体上对需求碳排放驱动效应进行测度；第四部分深入需求内部，进一步对消费、投资、出口等三驾马车碳排放效应及变动进行研究；最后是结论。

二、模型及数据

（一）碳排放驱动分解模型

某时期碳排放量系各行业排放量之和①①由于生活用能源消费占能源消费总量比例较小且增长较为平缓，因此本文仅考虑生产用能源消费对于中国能源消费总量加速增长的影响。，即：

在碳排放诸多分解方法中，对数平均迪氏分解方法（LMDI）因具有分解完全、唯一性等优点而得到广泛运用，但该方法存在无法处理负值等缺憾。尽管结构分解方法（SDA）存在分解不完全、计算量大等不足，但该方法能有效克服负值问题。同时Dietzenbacher等（1998）[18]研究表明，SDA的简化版本——两极分解法（Polar Decomposition）具有误差小（主要差别在于方差的差异），计算量大为减少等优势。两劣相权取其轻，这里我们采用两级分解法。

（二）数据来源及处理

本文的数据处理主要包括三个方面：

一是行业分类调整。《中国投入产出表》、《中国能源平衡表》为我们的研究提供了数据基础。各类统计表行业分类并不完全一致，需要进行合并处理。本文以投入产出表为基础，结合能源消耗表中的行业分类，经合并调整得到包含29部门的投入产出表①①具体合并如下：保持投入产出表中部门 1-26 不变，将原部门27（交通运输及仓储业）、28（邮政业）合并为新部门27（统称为交通运输仓储邮政业），原部门30（批发和零售业）、 31（住宿和餐饮业）合并为部门28（统称为批发、零售住宿和餐饮业），部门32—42等服务业一并归入新部门29（统称为其他服务业）。。二是投入-产出表的转换。由于国家统计局公布的投入产出表是现价型、竞争型的投产表，为得到更准确的结果，需将其转换为可比价、非竞争性投入产出表。编制可比价投入产出表的关键在于确定各行业价格指数，而现有的“按行业工业品出厂价格指数”分类较粗，不能满足编制投入产出的需要。这里以各子行业增加值占比为权重来确定各行业价格水平的方法求取。关于非竞争性投入产出表，主要借鉴“按比例进口假设”方法，将进口中间品按比例分配到产品生产之中①①需要指出的是，国家统计局颁布的1992 年投入产出表没有区分进口和出口，我们根据李强和薛天栋（ 1998） 编制的可比价投入产出表估计了出口与进口之间的比例关系，并结合净出口值得到了相应年度的进口和出口数值。，最后得到以1992为基准年的区分中间投入来源的非竞争型、可比价投入产出表。三是关于各行业CO2排放核算。 统计部门没有公布分行业的CO2数据，需要结合不同部门化石能源消费来进行估计。CO2排放量主要参照《中国气候变化初始国家信息通报》中的编制方法，根据行业碳排放公式C = ∑iCi = ∑i∑jδjZij（其中Ci为 i 行业的 CO2 排放量，zij为 i 行业的第 j 种能源的消费量；δj为第 j 种能源 CO2 排放系数）来推算。具体先根据各类化石能源的平均发热量，将其折算和加总为标准煤，随后使用 IPCC 清单中的推荐各种能源的碳排放系数，进而算出各行业以及社会总CO2排放量。图1是本文据此方法估算出的我国1990—2012年化石能源排放CO2，并与国际上部分温室气体排放数据开发机构②②国际上权威温室气体数据开发机构主要有四家：美国橡树岭国家实验室CO2信息分析中心（ Carbon Dioxide Information Analysis Center，CDIAC）、国际能源总署（International Energy Agency， IEA）、世界资源研究所（World Resource Institute， WRI）和美国能源信息署（Energy Information Agency， EIA）。发布的数据比较。可以看出，各机构估算的结果比较接近，而IEA数据素以客观公正享誉全球，本文估算的数据又与IEA的数据最为接近，因此估算过程及结果是可以接受的。

三、“三驾马车”带动碳排放量及排放强度的测度

本部分着重考察“三驾马车”碳排放“贡献”以及碳排放效率——碳排放强度，并研究其变动特征、趋势，从而初步揭示三驾马车驱动碳排放的规律。

（一）三驾马车带动碳排放量及其变动

总体上来看，最终需求带动CO2排放总量呈上升态势，从1992年的27亿吨增加到2012年的93.1亿吨，增长了2.4倍。同期我国GDP由1992年（1990年价格，下同）2.38万亿元增长到2012年的16.18万亿元，增长了5.8倍，反映出中国经济快速发展是拉动碳排放迅速增加的重要原因。与此趋势相对应，消费、投资、出口拉动碳排放也呈上升态势，分别由1992年的12.1亿吨、8.8亿吨、8.6亿吨攀升到2012年的21.8亿吨、37.7亿吨和33.7亿吨。

将1992—2012年进一步划分为两个时期：1992—2002年缓慢增长期（时期1）和2002—2012年加速增长期（时期2）。在时期1，碳排放由1992年的27亿吨增加到2002年的37.7亿吨，年均增长4%。此期间，消费、投资、出口带动碳排放增势大致趋近。而在时期2，三驾马车拉动碳排放增速出现巨大差异，突出表现为投资、出口驱动碳排放增速（年均增速分别为16.2%和27.8%）显著高于消费带动碳排放增速（年均5.1%）。如何解释该现象？我们认为其原因可能在以下两个方面：其一，各类需求增长速度不同，表现消费、投资、出口在GDP增长贡献中的地位发生变化。数据显示，消费占GDP的平均比重从1992—2002年间的59.6%下降到2002—2012年间的37.5%，下降了22.1个百分点；相应地，投资、出口平均占比则由49.4%上升至62.5%。显然，消费、投资和出口在拉动CO2排放中的作用应该与“三驾马车”在GDP增长中的角色转变有关。其二，碳排放量表现为排放强度与需求数量的乘积，即：C=eiFi，各类需求Fi增加均能带来碳排放增加，而事实上单位产值碳排放量——即碳排放强度ei更是碳排放增长的关键因素。

（二） 三驾马车碳排放强度及其变动

各类需求拉动碳排放量除了与自身规模相关外，还与其自身单位需求带动碳排放量——即碳排放强度密切相关。定义各类需求的碳排放强度： ej=∑CO2（j）Fj=∑iei*FijFj，其中Fij、Fj分别为j类需求（j=c、i、x）在行业i中的分配量以及社会总分配量， ei表示行业i平均碳排放强度。将前述处理得到的各行业需求及碳排放量等各类数据代入该公式，我们计算得到各类需求带动的碳排放强度，见图表2。

从图表2可以看出，整体上单位总需求拉动碳排放由1992年11.31吨/万元（1990价格，下同）下降到2002年的6.34吨/万元后，进一步降为2012年的5.23吨/万元，呈明显减速下降趋势，表明我国生产过程中的碳排放效率在不断提高。图表2进一步显示，在消费、投资以及出口三者之中，消费的碳排放强度在此期间始终是最低的，这与张友国（2010）[11]研究结果一致①①其中宋爽（2014）进一步将消费进行细分，发现城镇居民消费所产生的CO2排放量最多，为1.97吨/万元（2000年价格，下同），高于农村居民消费（1.65吨/万元）和政府消费（1.14吨/万元）。，表明相对投资、出口而言，消费推动的经济增长是资源排放集约型的，因此通过消费来拉动中国经济的增长，有利于减少碳排放；再来看出口，其带动碳排放强度整体呈下降趋势。1992—2002年间其碳排放强度下降速度明显高于2002—2012期间，前一时期年均下降5.8%，后一时期仅下降1.1%，原因可能在于改革开放初期，我国对外贸易较为单一，主要以出口原材料的方式参与国际贸易，碳排放强度较高；1992—2002期间，出口强度快速下降，在三驾马车中下降最为迅速，从侧面表明我国通过加工贸易为主的方式参与国际分工使得生产技术水平有效提升。与消费与出口相比，投资驱动的碳排放强度虽然在此期间总体呈下降趋势，但在三驾马车中排放强度仍然最高，这表明，以投资来拉动经济是一种高碳型的增长方式。进一步研究发现，2002—2007期间，投资碳排放强度出现从2002年的5.74吨/万元上升到2007年的6.69吨/万元的“反常”现象，其原因应与该时期我国经济结构中“重工业化”趋势密切相关②②Liu等（2007）研究发现1996—2002期间中国碳排放出现“增长停滞”现象，郭朝先（2010）、王栋、潘文卿（2012）也发现类似现象，并进行了较为详细的解释。。

四、“三驾马车”驱动碳排放效应分析

通过上文分析，我们得以了解消费、投资、出口各自的碳排放及其变化态势。但我们真正关注的问题在于：作为总需求重要组成部分且特征并不相同的消费、投资、出口，其各自碳排放效应如何？“三驾马车”在各部门排放呈现何种特征？这些问题的解答能进一步深化我们对碳排放规律的认识。本部分首先分析“三驾马车”在 1992—2012 年间各类驱动效应及变动，然后深入行业部门层面进行分析，以进一步探索三驾马车对不同部门碳排放的驱动差异。

（一）分时期最终需求驱动碳排放效应

将上述处理后的相关数据代入公式（5），我们得到1992—2012年及各时段最终需求驱动碳排放的各种效应，分解结果见图表3 和图表4。

图表3显示，1992—2012年间，我国碳排放净增加66.19亿吨。其中，需求扩张效应导致碳排放净增加72.68亿吨，占该期间总增量的111.2%，是碳排放增长的关键因素。同时，反应产业关联的中间投入结构变化带来碳排放净增加43.76亿吨， 为该期间总排放增量的68.8%。技术进步导致减排52.87亿吨，占该期间总增量的83.2%，表明技术进步是减少我国碳排放的重要因素。进一步考察1992—2012年四个子阶段，我们发现各阶段碳排放驱动因素并不相同。各时期规模效应分别增加碳排放8.87亿吨、11.67亿吨、21.53亿吨和30.61亿吨，系各时段排放增加主要驱动力量。同时，各时段中间结构效应分别增加碳排放3.52亿吨、6.86亿吨、16.54亿吨和16.84亿吨，为该期间碳排放增长的第二大驱动力量。深入研究各时段中间结构，发现1997—2002年、2002—2007年两个区间内中间结构效应增长迅速，环比增长141.1%，远高于同期规模效应84.5%的环比增速。如何解释期间中间结构效应的急剧增长现象？我们知道，中间结构效应主要捕捉消费、投资等各类变动通过产业关联对其他行业产生的间接影响。随着经济增长，人们的消费水平、消费层次也逐步提高，带动水泥、钢材、汽车等高耗能产品需求增加，这类物品又属于典型的产业链较长的“迂回生产”型产品，会消耗更多中间投入从而带来大量间接排放，以上两股力量“汇合”，最终表现为碳排放中间结构效应迅速增加。

图表4给出了“三驾马车”不同时期的碳排放效应。结果显示，1992—2002年的两个子区间内，三驾马车碳排放贡献由大到小分别为消费、投资与出口，尤其是消费与投资，其排放加总分别为3.98亿吨和6.67亿吨，占各时期排放总量的77.4%和67.8%。这表明此时期我国碳排放以内需驱动，尤其是消费驱动为主，外需（出口）对碳排放的贡献较小。此后的2002—2012年间，随着工业化进程加快以及贸易开放的持续深入，三驾马车碳排放驱动效应迅速增加。其中，2002—2007年、2007—2012年间消费驱动碳排放分别为7.2亿吨和5.81亿吨，相比1997—2002年间的3.41亿吨分别增长111.1%和70.4%。同期，投资驱动碳排放则分别飙升到9.94亿吨和10.05亿吨，与1997—2002年的3.27亿吨相比，分别增长204.4%和207.6%。该期间出口驱动碳排放增量分别达7.95亿吨和8.98亿吨，相较1997—2012年间2.02亿吨增幅高达294.2%和345.1%。显然，这种投资、出口驱动碳排放快速增长态势与2002年以来我国工业化进程及“入世”后贸易出口迅猛增长密切关联。最后，我们发现1992—2002期间三驾马车碳排放贡献的位次发生根本变化：消费碳排放贡献由1992—1997年间占比42.4%，下降到1997—2002年间39.2%，再下滑到2002—2007年间28.7%、2007—2012年间的21.2 %，在最终需求中碳排放贡献从首位掉到最后一位。而在上面的四个子期间中，投资驱动碳排放占比分别为35.2%、37.6%、39.6%和40.5%，由第二上升到第一位，出口驱动碳排放占比则分别为22.6%、23.2%、31.7% 和36.2%，由第三位上升到第二位，这表明近年来我国碳排放之所以加速增长，主要与需求结构变动，尤其是投资、出口在需求结构中比重大幅增加有关，这与刘瑞翔（2012）[16]研究结论一致。

（二）基于部门层面的三驾马车碳排放驱动特征

以上对各类需求驱动碳排放整体进行了分析。而事实上，不同行业部门生产技术水平及产业关联存在巨大差异，表现为需求驱动各部门碳排放特征也应不同。本部分深入行业部门对消费、投资、出口驱动各部门碳排放特征进行分析①①这里借鉴郭朝先（2010）等的做法，将国民经济分为“农业”“服务业”以及“工业”部门，其中“工业”细分为“轻工业”“重工业”“能源工业”“其他工业”等6部门；轻、重工业行业分类标准参照王栋、潘文卿等（2012）。，从而进一步挖掘我国碳排放规律。

图表5给出了1992—2012年间消费、投资、出口驱动碳排放效应的部门分解结果。结果表明，对于农业而言，消费驱动碳排放量1.33亿吨，占该期间农业总排放量（1.75亿吨）的76.1 %。与农业部门相似，消费驱动以服务业为主的第三产业碳排放1.65亿吨，占该期间总排放量（3.31亿吨）的49.9%，是该期间驱动碳排放的关键因素。与农业和服务业不同，消费驱动第二产业能碳排放13.41 亿吨，仅占该期间二产总排放61.11亿吨的21.94%，表明消费并非驱动第二产业碳排放的主要因素。相应地，投资、出口分别驱动工业碳排放32.41亿吨和15.29亿吨，占该期间工业总排放的53.01 %、25.02 %，这充分表明工业化进程与经济全球化对我国能碳排放的重大影响。进一步研究发现，工业不同部门碳排放驱动效应也存在较大差别。对轻工业而言，碳排放驱动长期以来主要依存于消费和出口，分别占比35.3%和48.6%，而投资驱动碳排放仅占比16.1%。对重工业而言，其碳排放驱动力量则主要为投资和出口，二者驱动碳排放17.66亿吨，占部门总排放量（22.63亿吨）的80.2%，消费驱动排放仅占比19.2%。显然，这种差异与轻重工业在国民经济体系中作用性质有关：轻工业部门侧重于消费资料的生产，而重工业则重于生产资料的生产。

五、基本结论

文章构建了基于投入产出的碳排放分析框架，采用改进的两极分解方法，从整体及行业层面对消费、投资、出口等三驾马车碳排放诸效应及变动进行系统研究，主要发现：

（1）1992—2012年间，规模扩张效应增加碳排放45.66亿吨，中间结构效应增加碳排放27.15 亿吨，技术进步减少碳排放33.97亿吨，导致全国碳排放增长38.84 亿吨。从行业部门来看，第二产业排放35.33 亿吨，占总排放的77.4%，其中能源工业、重工业是最关键的排放部门，其排放占比分别高达48.92%和34.44%。分阶段来看，碳排放总量由1992—1997年间的5.18亿吨增加到1997—2002年间的8.65亿吨， 随后攀升到2002—2007年间的25.01亿吨，总体呈现加速增长态势。究其原因，除了与我国经济总量扩张的规模效应外，还与工业化过程中生产迂回、产业关联链条日益延长密切关联，表现为中间结构效应由1992—1997年间的3.37亿吨猛增到2002—2007年间的17.11亿吨。

（2）从“三驾马车”碳排放部门特征来看，消费排放主要集中农业和服务业，占相应部门碳排放总量的44.1%和29.9 %，而投资和出口驱动碳排放主要集中于工业，占同期工业排放的44.1%和29.9%，是碳排放的关键部门。从各类需求自身碳排放的驱动效应来看，消费碳排放驱动以规模效应为主，投资、出口的碳排放驱动效应则以规模与中间结构效应为主，反映了最终需求结构变动对碳排放的重要影响。

（3）从消费、投资、出口三者对中国碳排放增长的贡献来看，1992—1997年间碳排放贡献最大的是消费，为2.09亿吨，占总排放的40.4%，而投资、出口排放分别占比38.4%和21.2%，表明此时期我国碳排放以内需费驱，尤其是消费驱动为主，外需对碳排放贡献较小。随着工业化进程的加快和贸易开放的深入，消费碳排放占比下滑到2002—2007年间29.3%，在最终需求中的位次由首位掉到最后一位。相反，出口碳排放则由1992—1997年间的21.2%（末位）上升到2002—2007年间的36.3%（首位），表明全球化进程对我国碳排放产生了根本性影响。

我们对需求整体及消费、投资、出口等各类需求碳排放诸效应进行了分析，但研究仍然只是初步的，尚未深入分析各类需求及其变动等对我国碳排放的动态影响。不过本文的结果对我国碳减排政策的制定提供了一些思路。（1）研究结果表明，我国碳排放迅速增长与投资，尤其出口排放密切相关。因此，转变经济发展方式，实现经济增长由主要依靠投资和出口拉动向消费与投资、内需与外需协调拉动转变，对降低我国碳排放具有重要意义。（2）轻工业、服务业等部门碳排放强度相对较低，而工业尤其是能源工业与重工业碳排放强度及排放总量都非常高，提示我们进行产业结构 “退二进三”、工业部门结构“抑”重“扬”轻的结构调整，从而减少碳排放。（3）结果显示，技术效应是各时期碳排放减少的关键因素。因此，加大技术研发资金投入，积极引进、消化国际先进生产及减排技术，应该成为我国碳减排的重要途径。

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责任编辑：张士斌