安徽省农村居民生活消费碳排放研究——基于脱钩模型和LMDI的分析

李 颖

(中南财经政法大学 经济学院，湖北 武汉 430073)

近年来，安徽省农村经济不断发展，居民生活水平持续提高，由居民生活消费引起的碳排放已成为安徽省碳排放的重要组成部分。在工业部门节能减排难度逐年增大的情况下，居民生活消费的节能减排已经成为降低温室气体排放新的切入点。因此居民的生活消费引起的碳排放逐渐受到重视。在中国的人口结构中，农村居民占中国总人口的比重在40%以上，农村居民生活消费所带来的碳排放问题不容小视。因而，农村居民生活能源消耗以及由此产生的碳排放问题已成为中国社会可持续发展的重要问题。本文以安徽省为研究对象，借鉴前人的研究成果，对安徽省农村居民生活能源消费的碳排放进行研究。

一、农村居民生活消费碳排放相关研究综述

针对以上问题，国内外学者也进行了大量研究。国外文献方面，Parikh使用投入产出模型计算了1990年印度城乡不同收入群体的二氧化碳排放情况，发现城镇富裕人口的人均直接和间接碳排放量大约是农村贫困人口的 15 倍，且富裕人口的生活方式具有高碳的特点[1]。Bin 和Dowlatabadi利用CLA法探讨了美国消费者活动与美国环境影响之间的关系，发现美国80%以上的能源消耗和二氧化碳排放量是消费者的经济活动的结果，居民消费产生的 CO2占碳排放总量的41%[2]。Sylvie[3]和Martin、Bardhan[4]发现价格是影响农户能源消费的重要因素。Weber和 Matthews 利用消费支出调查和多国生命周期评估技术，分析了美国家庭碳足迹的全球分布，发现家庭碳排放的差异主要来源于家庭总收入和支出的不同[5]。Kenny 和Gray[6]、Baiocchi和Minx[7]分别对家庭碳排放的影响因素进行了研究，发现不同的家庭产生的碳排放不尽相同。Long Liang 等以中国北方发达地区典型的高产农业县桓台市为例，分析了中国农村居民能源消费结构和碳排放变化状况[8]。国外学者对于碳排放的影响研究时间开始较早，研究成果较为全面，研究体系较为完善，给出了详细的直接和间接碳排放的计算方法，为该领域的研究供了理论与数据基础。但现有的研究成果中对于农村居民为主体的研究相对较少且大多集中于国家层面和产业层面。

国内文献方面，杨选梅等[9]、叶红等[10]分析了家庭因素对碳排放的影响，归纳了一套适合中国实际情况的碳排放系数[5]。陈佳瑛等就家庭规模对碳排放的影响进行了深入研究[11]。张咪咪对2002—2007年我国农村五个收入组居民生活间接能耗及碳排放情况进行了比较研究[12]。冯玲等基于中国城镇居民在1999—2007年直接和间接能耗及碳排放变化的调查数据，分析了在此期间城镇居民生活能耗与碳排放的动态变化特征，同时分析了居民生活碳排变化的主要影响因素[13]。李治利用56个城市的微观家庭数据，估算了不同城市的家庭居住碳排放的差异，发现低排放城市大多位于秦岭—淮河南北分界线的南侧,大城市排放又要高于中小城市，并且分析了影响家庭排放的主要因素[14]。孙涛和赵天燕测度了我国经济增长中能源消耗产生的碳排放量及人均碳排放量的变化趋势[15]。虽然目前国内已对我国居民生活能源消费的碳排放问题进行了一定的研究，但仍处于起步阶段。现有文献中对农村居民家庭能源消费的研究涉及不多，缺乏对消费模式、能源消耗与碳排放三者之间的关系进行系统的研究。

因此，本文从家庭消费这个角度考察安徽省农村居民生活消费的碳排放情况，以期全面了解安徽省农村居民生活能源消耗碳排放的驱动因素，从而为安徽省农村居民生活碳减排政策的制定提供依据和参考。

二、农村居民生活消费碳排放的测算

(一)农村居民生活消费碳排放测算

居民生活能源消费引起的碳排放可以分为两个方面：直接能源消费产生的碳排放和间接能源消费产生的碳排放。其中，由直接能源消耗造成的碳排放大多是为满足某方面生活需要而由居民直接购买并且消费的煤炭、燃油等能源产品带来的碳排放。由间接能源消耗带来的碳排放是指为满足非能源商品和服务的日常需求而消耗的能源。完全碳排放测算公式为：

CT=CDE+CIE

(1)

式中，CT是指居民生活能源消费所产生的碳排放总量，CDE是指居民生活能源直接消费所产生的碳排放量，CIE是指居民生活能源间接消费所产生的碳排放量。

1.农村居民生活消费直接碳排放的测算方法

把农村居民生活能源消费的原煤和型煤归为煤炭，把汽油、煤油、柴油和液化石油气归为燃油，参照 2006年IPCC (联合国政府间气候变化专门委员会)公布的国家温室气体清单指南中关于污染物的排放系数的计算方法来估算安徽省农村居民生活能源消耗直接碳排放。计算公式为：

CDE=∑Ei×Fi×Ki

(2)

式中，CDE为农村居民生活直接碳排放总量，Ei为第i类能源的消费量，Fi为第i类能源折算标准煤系数，i = 1，2，……，8分别为原煤、汽油、煤油、柴油、天然气、电力，Ki为第i类能源碳排放系数。具体的折标准煤系数参考《中国能源统计年鉴》(见表1)。

依据科学性、可比性和可获得性的原则，根据《中国能源统计年鉴(2016) 年》和 IPCC 的相关数据计算得到各种能源碳排放系数(见表2)。

表1 各种能源折标准煤系数

表2 各种能源碳排放因子

注:天然气的碳排放系数的单位为万吨/亿立方米，其他均为万吨/标准煤。

2.农村居民生活消费间接碳排放的测算方法

采用消费者生活方式方法(CLA 方法)计算居民间接碳排放。其原理是分解消费者生活方式的构成要素，然后分别研究各要素引起的能源消费及二氧化碳排放量。借鉴黄芳和江可申、马晓微等学者对于居民生活间接能源消费行业的分类[16]，将居民生活间接能源消耗行业分为八大部门：食品类、衣着类、家庭设备类、居住类、文教娱乐类、交通通讯类、医疗保健类、杂项类。安徽省农村居民生活能源消耗间接碳排放的计算公式为：

(3)

(4)

(5)

式中，CIE是指居民生活能源消耗间接产生的CO2排放量；IEi表示第i类消费项目所对应的碳排放强度；Xi表示居民对i个消费项的支出；Si.j表示第i类消费项目所对应的第j个产业部门的碳排放量；x为产业的总个数；Gi,j表示第i类消费项目对应的第j个产业部门的产值；Fi.j,y表示第i类消费项目所对应的第j个产业部门所消耗第y种能源的标准量，y为能源的种类；Cy表示第y种能源的二氧化碳的排放系数。

(二)碳排放与经济增长脱钩模型

“脱钩”的概念最早于20世纪60年代被提出，之后逐步扩展到环境经济等研究领域。该理论主要有两种脱钩模型，即OECD脱钩模型和Tapio脱钩模型[17]。采用Tapio脱钩分析法，其计算公式如下：

(6)

式中，T(C,GTO)是农村居民生活能源消费碳排放和农业经济的脱钩弹性，C表示的是农村居民生活能源消费碳排放量，GTO表示农业经济总量，E为能源消费量。ΔC/C是碳排放变化率；ΔE/E是能源消费变化率；ΔGTO/GTO为农业经济变化率。其中能源消费是一个中间变量。式(6)可以分解为T(C,GTO)=T(E,GTO)×T(C,E)，其中：

(7)

(8)

式(7)对能源消耗与农业经济增长之间的脱钩关系进行分析。其中T(E,GTO)表示能源消耗与农业经济增长脱钩弹性指数，即节能弹性；式(8)对能源消耗与碳排放之间脱钩关系进行分析。其中T(C,E)表示碳排放与能源消耗脱钩弹性指数，即减排弹性。式(7)与式(8)两者的乘积即为碳排放与经济增长脱钩弹性指数T(C,GTO)，将能源消耗作为中间因素对三者之间的关系进行分析。

国内学者在运用Tapio脱钩模型的过程中，根据弹性值的大小将脱钩情况划分为八种状态(见表3)。

(三)农村居民生活消费碳排放因素分解模型

学术界研究碳排放影响因素的方法有很多，本文采用的LMDI法，即对数平均迪氏指数法。LMDI法通过对因变量进行完全无剩余分解，分解后的结果残差为0。该方法有两种：加法分解和乘法分解。乘法分解是将基期和报告期的碳排放之比表示为各影响因素相对贡献的乘积，加法分解则是分解碳排放量在一个时期内绝对数的变化，分解出各影响因素变化导致的碳排放增量。本文采用加法分解方法，重点关注碳排放强度、能源结构、能源强度、人口规模与经济水平等五方面因素对安徽省农村居民生活能源消耗碳排放的影响[18]。以Kaya 公式为基础进行扩展，根据LMDI模型分解，进一步将安徽农村居民生活能源消耗碳排放的影响因素细分如下：

表3 Tapio 脱钩弹性评价指标表

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

式中，ΔCf代表碳排放强度，ΔCe代表能源结构，ΔCu代表能源强度，ΔCp代表人口规模；ΔCg代表经济水平，△C为第t年相对于基年的农村居民生活能源消耗碳排放变化(万吨)，则碳排放综合效应可表述为：

ΔC=ΔCf+ΔCe+ΔCu+ΔCp+ΔCg

(14)

二、安徽省农村居民生活能源消耗碳排放变化情况

根据《中国能源统计年鉴》和《安徽统计年鉴》计算得出2005—2016年安徽省农村居民生活能源消耗碳排放变化相关数据(见表4)。

表4 2005—2016年安徽省农村居民生活能源消耗碳排放数据

注：居民直接能源消耗数据取自 2006—2017年《中国能源统计年鉴》中的安徽省能源平衡表(实物量),居民间接能源消耗数据中的行业产值取自2006—2017年《中国统计年鉴》,各种能源的消费总量取自2006—2017年《中国能源统计年鉴》,农村居民家庭平均每个人消费性支出和乡村人口数取自2006—2017年《安徽统计年鉴》。

从总量指标看，2005—2016年，安徽省农村居民生活能源碳排放总体呈现波动上升趋势，从2 099.74 万吨一路上升到5 740.84万吨, 2016年达到最大值5 740.84万吨。碳排放总量在2007年、2010年、2013年和2015年出现暂时性下降，这主要是因为研究期间安徽省农村居民间接能源碳排放量虽然呈现增加趋势，但直接能源碳排放量却持续在下降，且下降速度比间接能源碳排放量的增长速度快，导致近年来国内能源消费碳排放量出现负增长。人均碳排放量的变化趋势与农村居民生活碳排放总体变化趋势相同，也呈现了波动上升的趋势，并于2016年达到最大值0.81吨/人。

从类别来看，与农村居民的生活能源直接碳排放相比，安徽省农村居民的生活能源间接能源碳排放一直占较大比例，间接能源碳排放在整个研究期间基本保持增长趋势。而安徽省农村居民生活的直接能源碳排放则呈现波动上升的趋势。

三、安徽省农村居民生活消费碳排放与行业经济增长的“脱钩”关系分析

基于碳排放脱钩弹性公式(6)—(9)，得出安徽省历年农村居民生活消费碳排放与农业经济发展的脱钩状态(见表5)。

由测算结果可知，除部分年分外，安徽省农村居民生活消费碳排放和农业经济发展之间的脱钩关系主要以脱钩状态为主，2006—2007 年、2009—2010 年、2012—2013年和2014—2015年间达到强脱钩的状态。这表明安徽省在保证农业经济稳定增长的同时，对农村居民生活消费的碳排放进行了有效的控制。但有些年份农村居民生活消费碳排放与农业经济增长的脱钩关系并不如人意。2005—2006年、2008—2009 年、2011—2012年、2013—2014年和2015—2016年间，农村居民生活消费碳排放和农业经济呈现出明显的增长趋势，但碳排放的增速更为显著，表现出扩张负脱钩的状态。2007—2008年、2010—2011年间农村居民生活消费碳排放和农业经济同时增长，但农业经济的增速快于碳排放，二者之间呈现弱脱钩的状态。对于那些不太理想的脱钩状态，究其原因如下：农村居民的能源消费水平发展较为稳定，而农业经济增长水平在各年份间波动较大，当农业经济形势发展不好，而农村居民能源消费稳步增加时，安徽省农村居民生活消费碳排放和农业经济增长之间就会出现不理想的关系。

表5 安徽省2006—2016年农村居民生活消费CO2脱钩指数相关指标

四、安徽省农村居民生活消费碳排放驱动效应研究

基于LMDI 分解模型算法，对安徽省农村居民生活消费碳排放进行分解。各因素的贡献值和贡献率代表了对安徽省农村居民生活消费碳排放变化的贡献程度。影响安徽省农村居民生活消费碳排放的因素有：碳排放强度、能源结构、能源强度、人口规模以及经济水平。按照公式(9)-(13)进行计算，其结果如表6所示。

根据表6可知，2005—2016年间，安徽省农村居民生活消费碳排放总量增加了6 250.73万吨。从累积效应来看，农村居民生活消费碳排放强度效应导致碳排放增加了144.09万吨，能源结构效应导致碳排放减少了5 191.11万吨，能源强度效应导致碳排放增加了3 672.69万吨，人口规模效应导致碳排放减少了184.15万吨，经济水平效应导致碳排放增加了2 474.02万吨。这表明，根据累积效应，能源结构和人口规模效应对农村居民生活消费碳排放起到了抑制作用，而碳排放强度、能源强度和经济水平三个因素对农村居民生活消费碳排放量的增加均具有正向拉动作用。从贡献度来看，能源强度效应贡献最大，对碳排放累积增量有58.76%的推动贡献；碳排放强度效应、能源结构效应、人口效应、经济水平效应分别对安徽省农村居民生活消费碳排放累积增量有2.31%、-83.05%、-2.95%、39.58%的贡献。

表6 安徽省农村居民生活消费碳排放增量效应因素分解分析表

图1 安徽省农村居民生活消费碳排放各因素累积贡献率

1.碳排放强度

2005—2016年间，从年度效应看，安徽省农村居民生活消费的碳排放强度对农村居民生活消费碳排放影响的波动较大，有的年份为正，有的年份为负。从累积效应来看，2005—2016年，碳排放强度导致安徽省农村居民生活消费碳排放变动增加量为144.09万吨，对碳排放增长的贡献率为2.31%，说明碳排放强度变化对安徽省农村居民生活消费碳排放量的增加影响不大，拉动作用有限。

2.能源结构

能源结构变动对农村居民生活碳排放影响表现出了明显的抑制效果。从逐年数据来看，除了2010—2011年、2012—2013年和2014—2015年外，绝大多数年份能源结构对农村居民生活消费碳排放的贡献都为负值。从累计效应来看，能源结构导致农村居民生活碳排放减少量为5 191.11万吨，贡献率为-83.05%，是推动安徽省农村居民生活能源消费碳排放减少的主要因素。具体来看，2005年-2016年，安徽省农村居民直接生活用能消费结构发生了较大变化，煤炭消费占直接能源消费总量的比例呈下降趋势，从20.98 %下降到 3.14 %。燃油和电力占能源消费总量的比例呈上升趋势，其中电力所占的比例显著上升，从77.18%上升到 91.37%。可见，农民生活能源消费从碳排放量比较大的煤炭转向了较为清洁的电力能源，从而减少了生活能源消费的排放量。

3.能源强度

研究期间，安徽省农村居民生活能源消费强度从2005年的0.44吨/万元上升到2016 年的0.69吨/万元。从逐年数据来看，所有年份能源强度对农村居民生活消费碳排放的贡献都为正值。因此从累积效应来看，能源强度导致安徽省农村居民生活能源碳排放增加量为3 672.69万吨，对碳排放增长的贡献率为58.76%。能源强度是拉动安徽省农村居民生活能源消费碳排放量增加的决定性因素。

4.人口规模

从逐年效应来看，人口规模效应有的年份为正值，有的年份为负值，但数值均较小。表明人口规模的变化对安徽省农村居民生活能源消费碳排放量增加影响不大。从累积效应来看，研究期间，人口规模效应给安徽省农村居民生活能源消费碳排放带来的增加量为184.15万吨。人口规模的变化综合影响着安徽省农村居民生活消费的碳排放。

5.经济水平

经济发展水平变化对安徽农村居民生活能源消费碳排放的增加一直有着较强的正向影响，即农业经济水平的不断提升是拉动安徽省能源消费量增加的主要因素。在研究期内，安徽省农村人均可支配收入由2005年的1 877.3元增长到2016年的5 184.56元，增加了2.76倍，相应的农村居民生活能源消费碳排放量由1 597.99万吨增加到4 031.95万吨，增加了2.52倍。安徽省经济的快速发展，高耗能产业仍将长期存在，这也给安徽省减少碳排放带来了巨大的压力。因此，要想减少居民生活能源消费碳排放主要要依靠产业转型和升级。

五、结论及启示

本文首先估算了安徽农村居民生活能源消费碳排放量，在此基础上，对安徽省农村居民生活能源消费碳排放和农业经济增长进行了脱钩分析，然后利用迪式分解模型(LMDI)对农村居民生活能源消费碳排放影响因素进行分析，可以得到如下结果：

第一，安徽省农村居民生活能源消费碳排放量在研究期间呈逐步上升趋势。碳排放总量从2005 年的1 597.99万吨增加到2016 年的4 031.95万吨，12 年间增长了2 433.96万吨。安徽省农村居民生活能源碳排放量在研究期间总体呈现波动上升趋势。与其他行业相比，安徽省农村居民生活能源消费占安徽省碳排放总量的比例较大，平均在27%左右[19]。

第二，农村居民人均生活能源消费碳排放量在研究期间呈上升趋势。人均碳排放量经历了一个逐年缓慢上升的过程，从2005年的0.310 4吨/人上升到2016年的0.814 1吨/人，增加了2.62倍，年均增速10.45%。2005—2016 年间，安徽省农村居民生活能源消费碳排放强度呈现出波动发展的趋势，总体水平较高。这主要是因为农村居民生活能源消费碳排放量在研究期间快速增长，而这一时期的农业经济增长率较低的缘故[20]。

第三，基于对安徽省农村居民生活能源消费碳排放和农业经济脱钩关系的分析，结果表明：除部分年份外，安徽省农村居民生活消费碳排放和农业经济发展之间的脱钩关系主要以脱钩状态为主，2006—2007 年、2009—2010 年、2012—2013年和2014—2015年间达到强脱钩的状态。这表明安徽省在保证农业经济稳步增长的同时，有效的控制了农村居民生活消费的碳排放，碳减排形势前景较为乐观[21]。

第四，通过对安徽省农村居民生活能源消费碳排放量进行LMDI 指数分解，结果显示：2005-2016年间，安徽农村居民生活能源消费碳排放总量增加了6 250.73万吨。在影响安徽省农村居民生活消费碳排放的因素中，促进安徽省农村居民生活能源消费碳排放量上升的因素有碳排放强度、能源强度和经济水平效应；抑制安徽省农村居民生活能源消费碳排放量上升的因素有能源结构和人口规模效应。在正向作用的因素中作用效果较大的是能源强度效应，研究期间导致碳排放增加了3 672.69万吨。在负向作用的因素中效果较大的是能源结构效应，研究期间导致碳排放减少了5 191.11万吨。可见，农村居民生活能源消费碳排放与能源强度关联度较高。因此,安徽省在发展农业经济的过程中，必须权衡与碳减排的关系,采取合理措施，实现经济发展与碳减排的双赢。