基于多区域投入产出子系统模型的隐含碳排放关联效应研究

2020-09-24邓光耀

河北地质大学学报 2020年4期

邓光耀

兰州财经大学 a.甘肃经济发展数量分析研究中心、b.统计学院，甘肃兰州 730020

随着经济的快速增长，中国对各类化石能源的消费量越来越大，而化石能源的消费会产生大量的CO2，进入21世纪以来，中国已经超越美国成为全球CO2排放第一大国[1-2]。为了降低碳排放量，中国政府承诺在2020年碳排放强度比2005年下降40%～45%，在2030年碳排放强度比2005年下降60%～65%。由于各行业产品的生产需要大量的能源投入，而能源消耗会引起碳排放，因此结合行业生产来研究碳排放，也即从隐含碳(embodied carbon)角度来研究碳减排问题是一个值得关注的问题。所谓隐含碳，是指各行业产品生产过程中的直接和间接碳排放之和[1-2]。

目前，一般利用投入产出模型来计算隐含碳。投入产出表可分为单区域投入产出表和多区域投入产出表，对应的模型可分为单区域投入产出模型和多区域投入产出模型。部分研究者利用单区域投入产出模型研究了中国的隐含碳排放[3-6]或者具体某个省份的隐含碳排放[7]；也有部分研究者利用多区域投入产出模型研究了中国与日本[8-10]、中国与美国[11]以及中国与多个国家之间的隐含碳贸易[12-13]，或者中国国内多个区域之间的隐含碳贸易[14-19]；另外还有部分研究者对全球主要国家之间的隐含碳贸易进行了研究[20-22]。从以上文献可以看到，利用投入产出模型来计算隐含碳，一般先结合各部门总投入和碳排放量计算直接碳排放系数，然后结合列昂惕夫逆矩阵以及投入产出表中最终使用部分产品的消费量和贸易量来计算隐含碳消费量①和隐含碳进出口贸易量，其中从生产侧来说一国的碳排放是指隐含碳消费量加上隐含碳出口量，从需求侧来说则是隐含碳消费量加上隐含碳进口量。

投入产出子系统模型是研究各产业碳排放关联效应的一种重要方法。Alcántara和 Padilla[23]利用投入产出子系统模型研究了2000年西班牙服务业的碳排放，指出交通运输业的碳排放最大。Llop和Tol[24]利用投入产出子系统模型研究了2005年爱尔兰各行业的温室气体排放，指出不但各行业碳排放存在较大差异，而且各行业碳排放的分解效应差异也很大。Piaggio等[25]利用投入产出子系统模型研究了2004年乌拉圭服务业碳排放，指出服务业子系统对其他行业的碳排放产生了很大影响。Fan 等[26]利用投入产出子系统模型研究了中国2012年第二产业的碳足迹，指出第二产业是非第二产业间接碳排放的主要来源，约占后者碳排放的68.28%。虽然以上文献利用投入产出子系统模型对各国的碳排放进行了产业关联效应的研究，但是仅仅利用单区域投入产出子系统模型，未涉及利用多区域投入产出子系统模型来研究国家之间的碳排放关联效应。

本文所做的工作如下：将投入产出子系统模型从单区域推广到多区域，在推广的模型基础上，以中国全部产业为投入产出子系统，研究了中国与世界其他国家(地区)隐含碳排放的关联效应，并将中国的隐含碳消费、进出口贸易与多区域投入产出子系统模型的内部效应、反馈效应和溢出效应进行了对比分析，已有的文献只利用单区域投入产出子系统模型对中国(或者其他国家)各产业碳排放的关联效应进行了研究[23-26]。

1 研究方法

1.1 隐含碳排放的计算

参考Piaggio等[25]、Fan等[26]，本文首先定义直接碳排放系数：

(1)

(2)

其中，Ars是m×m阶直接消耗系数矩阵，m为部门总个数，n为国家(地区)总个数。根据EORA26数据库中投入产出表的结构[27-28]，可得:

AX+Y=X

(3)

其中，X为mn×1阶总产出列向量，Y为mn×1阶最终使用列向量(将表1中最终使用合并为列向量)。根据公式(3)，可得：

X=(I-A)-1Y=LY,L=(I-A)-1

(4)

(5)

1.2 投入产出子系统模型

(6)

根据Dietzenbacher[29]、邓光耀和张忠杰[30]、王连和董兴志[31]，列昂惕夫逆矩阵可以进一步改写为：

(7)

其中，Mr=(I-Ar,r)-1，M-r=(I-A-r,-r)-1，Sr,-r=(I-Ar,r)-1Ar,-r，S-r,r=(I-A-r,-r)-1A-r,r，Fr=(I-Sr,-rS-r,r)-1，F-r=(I-S-r,rSr,-r)-1。为了考察国家(地区)r与其他国家(地区)-r之间碳排放的关联效应，根据投入产出子系统模型的原理[30]，令Y-r,r=0和Y-r,-r=0(即删除其他国家(地区)-r的最终使用，但是保留国家(地区)r的最终使用)，可得：

(8)

其中，T*为新的隐含碳贸易矩阵。根据公式(8)中的分块矩阵运算，可得：

(9)

(10)

(11)

(12)

在投入产出子系统模型中令国家(地区)r代表中国，可得中国与世界其他国家(地区)碳排放的关联效应；类似地，也可以以中国第一(第二、第三)产业为子系统，得到中国第一(第二、第三)产业与中国其他产业以及世界其他国家(地区)碳排放的关联效应。

2 数据来源

本文中数据均来自于EORA数据库，为了研究的方便选取了EORA26子数据库[27-28]。EORA26子数据库包括1990—2015年190个国家(地区)②26个部门的多区域投入产出表以及碳排放等环境核算账户数据，本文选取2015年的数据进行研究。EORA数据库提供了不同来源的CO2排放量数据，本文采用的是欧盟委员会和荷兰环境评估局创建的EDGAR数据库中的数据。另外，由于世界投入产出表编制较为繁琐，2015年已经是最新数据。

3 实证分析

3.1 中国的隐含碳排放

根据公式(5)可计算得到2015年中国各部门的隐含碳消费和隐含碳进出口，具体结果如表1所示。

表1 2015年中国各部门的隐含碳消费和隐含碳进出口(109kg)

从表1可以看到：(1)从各部门的合计值来看，中国自身消费产品的隐含碳最多，其次是出口产品的隐含碳，进口产品的隐含碳最少。这是因为一方面中国生产的产品一般先用于满足自身需求，富余部分才用于出口，另一方面中国自身消费的产品一般来源于自身生产，不足部分才从国外进口。另外2015年中国的产品出口量远大于进口量，因此即使各国碳排放系数存在差异，中国也存在隐含碳净出口。(2)在26个部门中，2015年中国隐含碳消费量和进出口最多的部门均是电力、燃气和水的生产供应业。由于各部门生产和居民生活需要消耗大量的电能、煤气、天然气以及自来水，因此中国对该部门产品的消费量和进出口均较大。另一方面该部门产品生产时需要消耗大量的能源，而能源的使用会产生大量的CO2。另外，电力、燃气和水的生产供应业隐含碳进出口均较大的原因是该部门生产多种产品，部分产品不足需要进口，而部分产品有富余用于出口。

为了分析中国隐含碳的进口来源地和出口目的地，本文分别列出2015年中国隐含碳进口来源地前10位和出口目的地前10位，如表2所示。

从表2可以看到：(1)2015年中国隐含碳排放进口来源地中，中国从以下国家(地区)隐含碳进口较多：韩国、美国、俄罗斯、日本、印度、德国、马来西亚、印度尼西亚、澳大利亚、哈萨克斯坦。2015年中国隐含碳出口目的地中，中国向以下国家(地区)出口的隐含碳较多：美国、日本、中国香港地区、德国、英国、韩国、加拿大、印度、法国、意大利。表3中大部分为经济发达国家(地区)或者与中国存在领土或领海相邻的国家(地区)。这是因为中国与经济发达国家(地区)以及邻国之间的交通较为便利，因此产品的贸易量较大，隐含碳进出口量较大。(2)中国与部分国家之间的隐含碳进出口贸易量均较大，例如：美国、日本、韩国、德国和印度。这说明中国与这些国家之间双边贸易较为活跃，产品存在互补，经济交流较为密切。

表2 2015年中国隐含碳主要进口来源地和出口目的地(109kg)

3.2 以中国全部产业为子系统时各效应值

3.2.1 内部效应和反馈效应

根据公式(9)，可得到以中国全部产业为子系统时隐含碳排放的内部效应和反馈效应(均为m×1阶向量)，计算结果如表3所示。

表3 以中国全部产业为子系统时隐含碳排放的内部效应和反馈效应(109kg)

本文进一步考虑表3中各部门内部效应和反馈效应的合计值占表1中中国隐含碳消费的比例，即(T*rr/T**)×100%，计算结果如图1所示(第26个部门内部效应和反馈效应的合计值和中国隐含碳消费均为0，不能计算占比，因此图1中无第26个部门)。

从图1可以看到：各部门内部效应和反馈效应的合计值占中国隐含碳消费的比例均较高，均在99%以上。占比相对较低的部门是纺织服装业(5)，占比为90.094%，该部门占比较低的原因是其他国家的最终使用中需要消耗较多的中国的纺织业产品，当删去其他国家(地区)-r的最终使用对该部门的影响相对与其他部门更大③。

图1 各部门内部效应和反馈效应的合计值占中国隐含碳消费的比例(%)Fig.1 The total value of internal effects and feedback effects of various sectors in China’ s embodied carbon consumption (%)

3.2.2 溢出效应

由矩阵运算法则可以知道，溢出效应T*r,-r是m×(n-1)阶矩阵、溢出效应T*-r,r是向量m(n-1)×1阶向量，为了便于叙述，本文按照部门和国别分别整理。以中国全部产业为子系统时，溢出效应T*r,-r、溢出效应T*-r,r按照部门整理的结果如表4所示：

表4 按照部门整理的溢出效应T*r,-r和溢出效应T*-r,r(109kg)

本文进一步考虑各部门溢出效应T*r,-r占中国隐含碳出口的比例(即(T*r,-r/Tr,r)×100%)，以及溢出效应T*-r,r占中国隐含碳进口的比例(即(T*-r,r/T-r,r)×100%)，计算结果如图2所示(忽略第26个部门)。

从图2可以看到：对大多数部门，溢出效应T*r,-r占中国隐含碳出口的比例小于溢出效应T*-r,r占中国隐含碳进口的比例，这说明删去其他国家(地区)-r的最终使用对中国的隐含碳出口的影响更大。例外的部门有食品饮料业(4)，纺织服装业(5)，运输设备制造业(10)，其他制造业(11)。另外，公共管理(22)，其他服务业(25)溢出效应T*r,-r占中国隐含碳出口的比例很小。

图2 各部门溢出效应T*r,-r、T*-r,r占中国隐含碳出口、进口的比例(%)Fig.2 Spillover effects in various sectors,as a percentage of China’ s embodied carbon exports and imports (%)

以中国全部产业为子系统时，溢出效应T*r,-r、溢出效应T*-r,r按照国别整理的结果如表5所示(为了与表2中的结果相对比，表5中的国家(地区)与表2中一致)：

表5 按照国家(地区)整理的溢出效应T*r,-r和溢出效应T*-r,r(109kg)

从表5可以看到：(1)溢出效应T*r,-r按照国别整理，中国对以下国家(地区)溢出效应较大：美国、中国香港地区、日本、德国、英国、韩国、加拿大、法国、澳大利亚、印度。对照表2中隐含碳出口部分的数值和位次，可以发现数值均发生了变化，部分国家(地区)位次也发生了变化，例如中国香港地区在T*r,-r中是第2位，但是在隐含碳出口中是第3位；意大利在T*r,-r中是10名之外，但是在隐含碳出口中是第10位，发生变化的原因是公式(8)中删除了其他国家(地区)-r的最终使用。(2)溢出效应T*-r,r按照国别整理，中国对以下国家(地区)溢出效应较大：韩国、俄罗斯、美国、日本、印度、德国、印度尼西亚、马来西亚、澳大利亚、哈萨克斯坦。对照表1中隐含碳进口部分的数值和位次，可以发现数值均发生了变化，部分国家(地区)位次也发生了变化，例如俄罗斯在T*-r,r中是第2位，但是在隐含碳进口中是第3位，发生变化的原因是公式(8)中删除了其他国家(地区)-r的最终使用。

本文进一步按照出口目的地和进口来源地分析溢出效应T*r,-r与中国隐含碳出口的比例((T*r,-r/Tr,r)×100%)，以及溢出效应T*-r,r与中国隐含碳进口的比例((T*-r,r/T-r,r)×100%)，计算结果如图3所示。

从图3可以看到：(1)出口方面。在图3中各国家(地区)中，中国对马来西亚的溢出效应T*r,-r与中国对马来西亚隐含碳出口的比值最小，而中国香港地区最大，这说明删除其他国家(地区)-r的最终使用对中国向马来西亚的隐含碳出口影响最大，而中国香港地区最小。(2)进口方面。中国对意大利的溢出效应T*-r,r与中国从意大利隐含碳进口的比值最小，哈萨克斯坦最大，这说明删除其他国家(地区)-r的最终使用对中国从意大利的隐含碳进口影响最大，而哈萨克斯坦最小。(3)对各国(地区)来说，均有溢出效应T*r,-r与中国隐含碳出口的比例小于溢出效应T*-r,r与中国隐含碳进口的比例，这说明删除其他国家(地区)-r的最终使用对中国的隐含碳出口影响更大。

图3 按国别(地区)整理溢出效应T*r,-r、T*-r,r与中国隐含碳出口、进口的比例(%)Fig.3 Sorting out spillover effects T*r,-r、T*-r,rby country (region),and the proportion of exports and imports withembodied carbon in China (%)

根据分块矩阵的运算法则可以知道，溢出效应T*-r,-r是一个m(n-1)×m(n-1)阶矩阵，本文仍按照部门和国别进行整理。另外，本文在此补充按照公式(5)计算得到各部门以及各国的隐含碳消费和进出口贸易T-r,-r。T-r,-r和T*-r,-r按照部门整理的结果如表6所示。

表6 T-r,-r和T*-r,-r按照部门整理的结果(109kg，%)

T-r,-r和T*-r,-r按照国别(地区)整理的结果如表7所示。

从表7可以看到：(1)从T-r,-r来看，除ROW(世界其他地区)外，美国的隐含碳自身消费、进口和出口均最大；从T*-r,-r来看，美国自身消费和进口的隐含碳仍保持最大，但是隐含碳出口最大的是韩国，这说明删去其他国家(地区)-r的最终使用对各国(地区)的影响程度不一样。(2)从T*-r,-r与T-r,-r的比值来看，中国香港地区的隐含碳自身消费、进口和出口对应的比值均最大，这说明删去其他国家(地区)-r的最终使用对中国香港地区的影响最小，可能原因是与其他国家(地区)-r相比，中国香港地区与中国大陆经济联系更紧密。另外，哈萨克斯坦的隐含碳自身消费和进口对应的比值均最小，加拿大的隐含碳出口对应的比值最小，这说明删去其他国家(地区)-r的最终使用对哈萨克斯坦的隐含碳自身消费和进口，以及加拿大的隐含碳出口影响较大。

表7 T-r,-r和T*-r,-r按照国别(地区)整理的结果(109kg，%)

从表7中隐含碳进口或者出口的合计值来看，T-r,-r对应的值均为4 864.989×109kg，T*-r,-r对应的值均为59.337×109kg，这是因为表7中不包括这些国家(地区)与中国的隐含碳进出口贸易，从而这些国家(地区)之间构成一个封闭的整体，例如澳大利亚从加拿大的隐含碳进口等于加拿大向澳大利亚的隐含碳出口，从而对这些国家(地区)隐含碳进口求和等于对隐含碳出口求和。另外，表6中23 568.200等于表7中18 703.211加上4 864.989，67.694等于表7中8.357加上59.337，这说明按照部门或者国别整理T-r,-r和T*-r,-r的结果是一致的。

类似于单区域中的投入产出子系统模型[25-26]，本文也可以以中国第一(第二、第三)产业为子系统，得到中国第一(第二、第三)产业与中国其他产业以及世界其他国家(地区)碳排放的关联效应，由于研究方法与以中国全部产业为投入产出子系统模型一致，本文不再赘述。

4 结论与启示

本文利用EORA26数据库中全球多区域投入产出表数据以及碳排放数据，基于多区域投入产出子系统模型，研究了2015年中国与世界其他国家(地区)隐含碳排放的关联效应。(1)根据隐含碳排放的计算结果：从部门来看，中国隐含碳消费量和进出口最多的部门均是电力、燃气和水的生产供应业；从国别来看，中国从韩国的隐含碳进口最多，向美国出口的隐含碳最多。(2)根据投入产出子系统模型的计算结果：从部门来看：内部效应、反馈效应和溢出效应最大的部门仍是电力、燃气和水的生产供应业；从国别来看：删除其他国家(地区)的最终使用对中国从意大利的隐含碳进口影响最大，对中国向马来西亚的隐含碳出口影响最大。

根据以上研究结论，可得以下政策启示：(1)中国政府在制定节能减排政策时需要注意各行业的差异，应当通过税收、配额等手段来限制该高能耗、高排放产品(例如等电力、燃气和水的生产供应业部门产品)的生产和出口规模。与此同时，优化产业结构，大力发展金融业等低碳行业的生产，降低隐含碳排放量的规模。另外，需要推动技术创新，提高能源利用效率，发展清洁能源，从本源上降低碳排放。(2)加强中国与美国等国家节能减排方面的合作，权衡环境与贸易关系，推动低碳经济发展。例如共享节能减排技术，合作开发水能、风能、太阳能和核能等清洁能源，摒弃传统的片面强调“出口创汇”忽视环境保护的外贸思想，从而实现对外贸易的可持续发展，加快低碳经济的建设进程。

附录：

T-T*的差异

将公式(5)写成分块矩阵形式，可得：

(13)

根据分块矩阵的运算法则，可得：

(14)

(15)

(16)

(17)

根据公式(9)～公式(12)与公式(14)～公式(17)的对应关系，可得：

(18)

(19)