基于LMDI模型的江苏省碳排放强度影响因素分解研究

王梦凯， 白艳萍

(1.中国财政科学研究院，北京 100142； 2.首都师范大学 管理学院，北京 100089)

各国在追求经济快速发展的同时，面临着由于碳排放增加而导致的全球气候变化等一系列生态问题.中国作为《联合国气候变化框架公约》缔约方的一员，早已将控制碳排放纳入社会发展规划中[1].因此，在低碳经济的背景下，如何解决经济增长与碳排放之间的关系已成为各国迫切需要解决的问题.目前，国内外学者分析碳排放影响因素的方法多种多样，主要有灰色关联度分析、结构分析、多因素计量模型等方法.徐国泉等通过构建多因素分解模型研究能源效率、能源结构、产业结构和经济增长等因素对碳排放强度的影响[2—4].李健等用灰色相对关联度分析方法研究中国碳排放强度与产业结构之间的关系[5].吴开亚等通过投入产出技术的SDA模型分析上海市居民消费的间接碳排放及影响因素[6].张丽峰借助EKC与STIRPAT模型计算北京市碳排放与经济增长之间的关系[7].在能源结构优化对碳排放强度影响的研究中，运用最多的是对数平均迪氏指数分解法(LMDI).范玲、赵选民、郭沛、李政通等分别对我国浙江省、陕西省、山西省及东北三省的碳排放因素特征进行分解，通过LMDI模型对人口总量、经济产出、产业结构、能源效率及能源结构等因素对碳排放强度的影响进行实证分析[8—11].文献显示，国内关于碳排放强度的研究主要基于全国碳排放强度排放的分解，或是各部门碳排放强度的分解，研究范围是针对浙江省、北京市、新疆等特定地区.江苏省作为中国的经济大省和能源消耗大省，能源消耗总量一直居于全国前列，“碳减排”的压力远高于其他省市，但有关其碳排放影响因素的驱动效应以及定量分析的研究较少.笔者通过LMDI模型，旨在分析影响江苏省碳排放强度的主要驱动因素，从而根据各因素对降低碳排放强度的贡献率提出对策方案.该研究结果可为江苏省经济结构转型发展和减少温室气体排放研究提供参考.

1 研究方法与数据来源

1.1 碳排放的测算

选取原煤、石油、天然气的消费总量代替总能源的消费量，将能源消费行业主要分为5个模块：农林牧渔水利业、工业、建筑业、服务业以及生活消费.借鉴丛建辉等的计量方法[12]，采用的碳排放量测算公式：

(1)

式中：C为二氧化碳的排放总量；Ej为第j类能源的消费量；Aj为第j类能源的碳排放系数，具体取值见表1.

表1 各种能源折标系数及碳排放系数

1.2 碳排放强度的分解模型

1.2.1碳排放强度的测算 影响某一地区碳排放强度的因素很多，笔者借鉴顾阿伦等的测算模型[13]，基于现有研究成果，重点研究能源结构、能源强度以及产业结构对能源消费碳排放强度的影响，具体模型：

(2)

式中:I为碳排放强度(t/万元);C为碳排放量(万t);G为经济总量(万元);i为产业；j为能源(原煤、石油、天然气)；Cij为i产业第j种能源消费产生的碳排放量(万t)；Ei为i产业的能源消费总量(kg)；Eij为i产业第j种能源的消费量(kg);Si为i产业占经济总量的比例(%)；Qi为i产业单位产值所消耗的能源量即能源强度(kg/万元)；Fij为i产业第j种能源占该产业能源消费总量的比例(%)；Aij为各种能源的碳排放系数.

文中采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的碳排放系数，故因素分解中碳排放系数变化的贡献率为零.

1.2.2LMDI模型 在研究能源消费与碳排放强度的指数分解中，借鉴李绍萍等的研究成果[14]，根据对数平均权重分解，碳排放强度的计算公式：

(3)

为了便于计算，通过LMDI加法分解计算分析.基期和报告期的碳排放强度差异可分解：

ΔI=ΔIS+ΔIQ+ΔIF+ΔIA，

(4)

式中：ΔI为碳排放强度的变化总量;ΔIS，ΔIQ，ΔIF，ΔIA分别为产业结构变化、能源强度变化、能源结构变化及碳排放系数变化对碳排放强度变化的贡献值，其中ΔIA=0.ΔIS，ΔIQ，ΔIF由公式(5)～(8)计算得到，分别为产业结构效应、能源强度效应和能源结构效应.

其中，产业结构效应包括产业结构比例和产业经济增加值对碳排放强度的影响；能源强度效应是指单位产值减少的能源消费和碳排放，主要是指因技术发展而提高能源利用效率；能源结构效应是指由于能源消费结构变化对碳排放强度的影响，如新型能源和清洁能源的使用比例增加可以明显降低碳排放强度.

(5)

(6)

(7)

(8)

1.3 数据来源

用于计算碳排放强度的原煤、石油和天然气的消费量Ej来自于《中国能源统计年鉴》(2001—2015年).经济发展数据来自于《中国统计年鉴》《江苏统计年鉴》(2001—2015年)，GDP按2000年不变价格计算.碳排放系数Aj依照《2006年IPCC国家温室气体清单指南》提供的参考值，氧化率默认为1.各种能源的折标准煤系数取自《中国能源统计年鉴 2015》.

2 结果与分析

2.1 碳排放量和碳排放强度

根据公式(1)～(2)，代入相关数据可分别计算出2000—2014年江苏省碳排放总量(C)和碳排放强度(I)(图1).

图1 2000—2014年江苏省碳排放总量和碳排放强度

由图1可知，江苏省能源消费引起的碳排放总量总体上呈现逐年增长的趋势，尤其是从2003年起涨幅较大，至2012年碳排放总量达74 448.53万t.碳排放强度则总体上呈现下降的趋势，其中，2005年后降幅明显增大，从2000年的2.50 t/万元下降到2014年的1.14 t/万元，降幅达54.4%.2005年江苏省的碳排放强度为2.30 t/万元.我国政府在《巴黎协定》中做出承诺，到2020年碳排放强度比2005年降低40%～45%[15]，因此江苏省要在2020年使碳排放强度降至1.27～1.38 t/万元.

2.2 各产业的碳排放强度

根据公式(1)计算各个产业能源消费产生的碳排放量，并结合各产业的经济总量，根据公式(2)计算五大产业的碳排放强度(图2).

图2 2000—2014年江苏省各行业的碳排放强度

由图2可知，江苏省工业的碳排放强度最高，并且远高于其他行业，主要原因在于该行业化石能源的使用量占总能源使用量的比例较大，但观察近15年的碳排放强度，发现总体上呈下降的趋势.交通运输和邮政以及住宿餐饮等服务业、农林牧渔水利业以及生活消费的碳排放强度总体上趋于平稳并伴有小幅下降，主要原因在于这些行业本身能源消耗量较少，可降低的空间较小.值得注意的是，建筑业的碳排放强度总体上有一个上升的迹象，尤其在2006年达到了近年来的最高值(0.50 t/万元)，这一方面归结于政策的影响，另一方面也在于建筑业的迅速发展.从整体上看，按照目前的产业结构不变，江苏省的碳排放强度将在未来一段时间内呈平稳下降趋势，这得益于各产业的技术革新，更多的清洁能源和可再生能源不断投入使用且占有越来越大的比例.

2.3 碳排放强度的LMDI分解

通过LMDI的加法分解方法即公式(4)～(7)，对江苏省各产业及能源的碳排放进行分解，分解结果如表2所示.由表2可知，江苏省碳排放强度在2000—2014年呈平稳下降的趋势，并且累积降低1.116 6 t/万元.其中，产业结构变化导致碳排放强度降低0.000 5 t/万元，影响并不显著，而能源强度和能源结构变化导致的碳排放强度分别降低0.429 6,0.686 6 t/万元.

2.3.1产业结构因素分析 通过公式(2)可求得江苏省各年度的产业结构，即各产业经济总量占全省经济总量的比例Si，从而进一步计算出江苏省产业结构的变化(表3).

表2 2000—2014年江苏省碳排放强度的LMDI分解结果

表3 2000—2014年江苏省产业结构变化

由表3可知，除了农林牧渔水利业所占比例有明显的下降、生活消费所占比例明显提高外，各产业的比例总体变化不大.结合表2可知，江苏省整体的产业结构变化对碳排放强度的影响虽然是负值，即对碳排放强度降低有贡献.但由2000—2014年的分阶段变化可知，2000—2005年产业结构引起的碳排放强度变化呈正值，说明碳排放强度不减反增.2005年后，产业结构变化对其影响呈负值，表明其对碳排放强度降低有所贡献.因此，虽然短时间内工业仍然占江苏省整个经济总量的大部分，但是从长远看，产业结构对碳排放强度变化的影响潜力尚未完全发挥.

2.3.2能源强度因素分析 通过公式(2)计算五大产业的能源强度Qi(图3).

图3 2000—2014年江苏省各产业的能源强度

由图3可知，江苏省工业的能源强度最高，即单位产值所消费的化石能源最多，这与我国的国情以及江苏省的发展现状相一致.农林牧渔水利业、包括交通运输等在内的服务业以及生活消费等产业的能源强度总体上呈现平稳下降的趋势，但是建筑业的能源强度却呈现小幅上升趋势，预计未来一段时间内不会出现下滑.

对比图3与图2，能源强度与碳排放强度的关系基本上呈现一个正相关的关系，即能源强度的下降带来碳排放强度的降低，这也可从表2中看到.2000—2014年，江苏省各产业能源强度的变化导致碳排放强度下降0.429 6 t/万元，能源强度对碳排放强度变化的贡献率达38.47%，因此能源强度是一个重要的影响因素.能源强度的下降很大程度上是由于能源利用效率的提高和其他清洁能源以及可再生能源的使用.因此根据国家及相关政府部门对能源使用提出的一些规定和要求，预计未来一段时间内能源强度仍然是影响江苏省碳排放强度的一个主要因素.

2.3.3能源结构因素分析 将江苏省历年能源使用总量以及3种主要能源(原煤、石油、天然气)的实际使用量通过相关公式换算成标准量，具体数值如表4所示.

表4 2000—2014年江苏省3种主要能源的消费量

由表4可知，3种主要能源(原煤、石油、天然气)的消费量总体上均呈逐渐增加的趋势，这与江苏省近年来经济发展紧密相关.结合公式(2)可进一步计算出2000—2014年江苏省各行业的能源结构(图4).

图4 2000—2014年江苏省的能源结构

由图4可知，虽然原煤占能源消费总量最多，但3种能源的消费比例不断变化.原煤的消费比例总体上呈现下降的趋势，从2000年的72.91%下降至2014年的57.4%，其中， 2009—2011年的消费比例有所回升，主要原因可能是全球金融危机引起的相关产业结构变化，从而导致能源消费比例发生变化.石油的消费比例也呈现下降的趋势，从2000年的23.61%下降至2014年的14.58%.同时，天然气的消费比例呈现上升的趋势，从2000年的不及0.01%增长至2014年的0.56%，这与西气东输等相关政策的实施有关.除了这3种主要化石能源外，其他能源的消费比例也有明显的提升，从2000年的3.48%攀升至2014年的27.46%.这些成果得益于政府对节约资源、保护环境相关政策的贯彻落实，使多种清洁能源和可再生能源正逐步普及到社会生产和生活中.

结合表2可知，能源结构的变化对碳排放强度的贡献率最大(61.48%)，因此能源结构的优化对江苏省降低碳排放强度有较大的意义.综合整个分析过程，笔者只分析2000—2014年碳排放强度的变化及其主要影响因素，产业结构效应尚未表现出明显的相关关系.因此以后需要进行时间跨度更长的实证分析与验证，以体现产业结构的调整对碳排放强度下降的正面效应，从而更好地把握碳排放强度降低的驱动因素.

3 结论及建议

3.1 结论

1)2000—2014年，江苏省碳排放量呈现逐步上升的趋势，但是碳排放强度总体上呈现下降的趋势.其主要原因在于，江苏省的经济总产值增长较快，技术的进步使能源利用效率提高，碳排放量增速低于经济总值的增长速度.

2)产业结构、能源强度和能源结构对碳排放强度的降低均表现为正向的驱动效应，即有利于碳排放强度的降低.其中,能源结构是降低碳排放强度的最主要因素，能源强度下降也是另一重要因素.目前，产业结构效应对碳排放强度的影响并不显著，但是从长期来看，其对碳排放强度的下降也会起到一定的积极作用.

3.2 建议

1)大力推进风力发电、水力发电、太阳能和生物能源等清洁能源的开发使用技术，优化能源结构.各种能源的碳排放系数不尽相同，如果继续大量使用高碳排放的化石能源，会造成碳排放强度不减反增.清洁能源的碳排放量相对较少，如果在能源结构中提高清洁能源的使用比例，有利于降低碳排放强度.

2)继续提高能源利用效率，加快产业技术进步，提升产业能源产出水平.能源强度是驱动碳排放强度变化的重要因素，尤其是对于能源密集型的工业和建筑业等，节能减排、提高能源利用效率是降低碳排放强度的关键所在.

3)产业结构对降低碳排放强度的作用并不明显，但是从更长的时间跨度看，产业结构的优化会加快碳排放强度的降低.因此产业结构调整重点在于整合高能耗、高排放产业，限制高碳产业，鼓励低碳产业，从根本上降低江苏省碳排放强度，完成经济转型，实现“绿色GDP”的形成和发展.