江苏省碳排放影响因素及脱钩弹性研究——基于LMDI 和Tapio 脱钩模型视角

杨钊， 曹广喜,2

（1. 南京信息工程大学管理工程学院，南京 210044； 2.无锡学院，江苏 无锡 214064）

一、引 言

2020 年9 月22 日，国家主席习近平在第75 届联合国大会上提出“二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和”的目标。 碳达峰和碳中和对于中国的发展既是挑战，也是机遇，将重塑中国的能源结构，有力推进中国的经济变革。为顺利实现碳达峰、碳中和目标，在保证经济增长的同时， 有效地减少二氧化碳的排放，研究分析碳排放与经济增长脱钩弹性及其影响因素显得至关重要。

一般而言， 碳排放的变化受多个因素共同影响，包括能源结构、能源强度、产业结构、城镇化水平、经济活动及人口规模等[1-3]。 其中，经济活动、能源强度和人口规模会对碳排放有较大的作用[4]。 经济活动对中国碳排放增长发挥了决定性的促进作用，但技术的更新升级在很大程度上对中国碳排放增长起到了抑制作用[5]。并且，产业结构合理化水平的提升对碳排放也起抑制作用[6]。 碳排放影响因素的强弱和影响方向会因为省份和行业的不同而有所差异。 能源结构的变动对碳排放的影响最大，在我国东部地区尤为明显[7]。在长三角地区，人口规模是影响能源消费碳排放增长的最强因素，技术进步水平并未达到使碳排放减少的程度[8]。 广东省工业碳排放的增长是由经济规模、产业结构和技术强度共同决定，其中经济规模效应作用最强[9]。江西省碳排放增长的主要抑制因素是产业部门的能源消费强度效应和产业结构效应，促使碳排放增长的关键性因素是居民消费的能源消费强度效应[10]。 制造业碳排放的主要驱动因素是经济活动效应，而造成制造业子行业之间的碳排放差异的主要因素是能源强度效应，提高能源效率是未来制造业减排的关键[11]。研究碳排放与经济增长的关联性，利用脱钩分析摸清两者之间的相关关系，有利于在保证经济增长的同时，实现碳达峰、碳中和目标。 学者们在Tapio 模型基础上，结合分解模型，以国家、省份或行业为单位进行脱钩指数计算， 研究其脱钩状态及影响因素。 例如，针对金砖国家[12]、“一带一路”倡议国家[13]、西南民族地区[14]、辽宁省[15]、工业[16]及有色金属行业[17]进行脱钩分析。 由于研究区域、行业和发展阶段的不同，碳排放影响因素的作用方向和作用程度存在差异，与经济增长之间的脱钩关系也不尽相同。 以往研究江苏省碳排放影响因素的文献时间跨度较短，并且研究没有同时考虑到碳排放与经济增长之间的同步关系，难以归结出各影响因素的作用方向和作用程度，缺乏制定绿色低碳与可持续发展战略的理论依据。

江苏省地处长三角经济带，不仅是我国的能源消耗和经济大省，而且是全国碳减排的重点区域和潜力地区。在产业结构偏重、能源结构偏煤、环境成本偏高的现状下，江苏省提出率先实现碳达峰的工作任务十分艰巨。 因此，分析江苏省碳排放影响因素及脱钩弹性，有助于准确把握江苏省绿色发展的着力点，为其他省份低碳转型提供决策参考，为实现全国碳达峰的目标提供有力支撑。本文研究了江苏省近20 年碳排放增长的影响因素， 分析了各时期江苏省碳排放总体状况和各因素贡献值的变化情况。 同时将对数平均迪氏指数分解法（LMDI，Logarithmic Mean Divisia Index） 与Tapio 模 型 结合，并在此基础上深入分析各因素的脱钩效应及各因素在脱钩效应中的贡献，为江苏省碳减排工作提供科学管理决策依据。

二、研究方法和数据来源

（一）碳排放核算方法

为避免重复计算，本文不考虑生产过程中所产生的二氧化碳，主要对九种能源消耗所产生的二氧化碳进行核算，包括：原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气和电力。 根据《2006 年IPCC国家温室气体清单指南》[18]， 化石能源消耗产生的碳排放计算公式为：

其中，C 为基期碳排放总量；Cij为第i 个产业部门的第j 种能源的碳排放总量；Eij为第i 个产业部门的第j 种能源的消耗总量；Nj为第j 种能源的实际平均热值；Yj为第j 种能源的含碳量；Oj为第j 种能源的碳氧化率。

本文选取了2000—2019 年江苏省的能源消费数据进行研究，能源（除电力外）相关系数的具体值均来源于联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）。江苏省是电力净购入省份，主要电力供应来自华东电网。 电力调入所带来的二氧化碳间接排放量等于江苏省调入电力乘以华东电网二氧化碳平均排放因子。 本文主要对六大部门（分为三大产业）的碳排放总量进行计算：第一产业包括农林牧渔业，第二产业包括工业和建筑业，第三产业包括仓储、交通运输、批发零售业、邮政、餐饮、住宿和其他。

（二）Kaya 恒等式及其扩展

Kaya 提出的有关碳排放分解的恒等式[19]，其基本公式为：

其中，G 为国内生产总值；P 为人口数量。

本文利用拓展的Kaya 恒等式对江苏省碳排放的影响因素进行更为全面的分析， 具体的表达式如下：

其中，Ei为第i 个产业部门能源消耗总量；Gi为第i个产业部门增加值。

为了便于理解， 将上述扩展的Kaya 恒等式做进一步的简化：

其中，Fij=Cij/Eij， 表示第i 个产业部门的第j 种能源的排放系数；Qij=Eij/Ei，表示能源结构，即第i 个产业部门的第j 种能源占能源消耗总量的比重；Ii=Ei/Gi，表示能源强度，即第i 个产业部门单位产出的能源消耗量；Si=Gi/G，表示产业结构，即第i 个产业部门GDP 占我国总GDP 的比重；A=G/P， 经济活动，即人均GDP。

（三）LMDI 分解模型

利用Ang[20]提出的LMDI 分解方法，结合前文扩展的Kaya 恒等式， 将江苏省能源消费碳排放影响因素的综合效应具体分解为碳排放系数效应、能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济活动效应及人口规模效应。 具体如式（5）所示：

其中，ΔC 表示现值与基期碳排放量的差额；CT表示第T 年的总碳排放量；ΔCF表示碳排放系数效应， 反映碳排放系数变化对碳排放的影响程度；ΔCQ表示能源结构效应，反映能源消费结构的变化对碳排放的影响程度；ΔCI表示能源强度效应，反映能源强度的变化对碳排放的影响程度；ΔCS表示产业结构效应，反映产业结构的变化对碳排放的影响程度；ΔCA表示经济活动效应， 反映经济发展水平的变化对碳排放的影响程度；ΔCP为人口规模效应，反映人口规模的变化对碳排放的影响程度。

依据IPCC 的假定， 碳排放系数不随时间变化，其值为常数，即碳排放系数效应可以不予考虑。其他5 个分解因素的公式为：

由于部分产业部门能源消费量存在零值问题，所以无法对数底数赋值。 Ang 等[21]在解决LMDI 方法中出现的零值问题时，提出用极小的值来代替零值以作出更为准确的分解结果。 本文选择10-40作为极小值来代替零值。

式（11）—式（15）描述了各个影响因素的具体贡献率：

其中，KQ为基期至末期能源结构变化对江苏省碳排放的贡献率；KI为基期至末期能源强度变化对江苏省碳排放的贡献率；KS为基期至末期产业结构变化对江苏省碳排放的贡献率；KA为基期至末期经济活动变化对江苏省碳排放的贡献率；KP为基期至末期人口规模变化对江苏省碳排放的贡献率。

（四）Tapio 脱钩模型

碳排放脱钩是指经济增长与温室气体（二氧化碳） 排放的关系不断弱化甚至逐步消失的过程，即二氧化碳的排放量不会随经济的增长而发生改变，最后能够达到在保证经济增长的前提下，减少二氧化碳排放的理想状态。

根据Tapio 脱钩模型构建描述碳排放与经济增长之间关系的脱钩模型：

其中，DC，G为碳排放与GDP 增长的脱钩指数；C 为基期的碳排放量；G 为基期的国内生产总值；ΔC 为现值与基期碳排放量的差额；ΔG 为现值与基期GDP 的差额。

将脱钩状态按碳排放和GDP 增长情况及弹性值的不同分为8 类，如表1 所列。

表1 Tapio 脱钩模型脱钩状态判断

根据LMDI 模型，将经济增长与碳排放的脱钩指标分解成如下的形式：

其中，DQ为能源结构脱钩指标；DI为能源强度脱钩指标；DS为产业结构脱钩指标；DA为经济活动脱钩指标；DP为人口脱钩指标。

（五）数据来源

能源排放的相关系数及标准煤系数的数据均来源于 《2006 年IPCC 国家温室气体清单指南》。江苏省能源消耗量的基础数据来源于2001—2020 年的《中国能源统计年鉴》，人口数量和分部门GDP 的基础数据来源于2001—2020 年的 《江苏省统计年鉴》，GDP 是以2000 年为基期计算的不变价格。

三、实证分析

（一）江苏省碳排放量现状

图1 描述了江苏省2000—2019 年间的碳排放总量、碳排放强度及GDP 的变化趋势。 江苏省GDP 和碳排放总量都逐年上升， 一方面，GDP 保持着年均6%的增速稳步增长，另一方面，2000—2011 年碳排放量增速与GDP 增速大致相同，2011 年后碳排放总量趋于平稳，增速小于GDP 增速。 碳排放强度除2003—2005 年呈上升趋势外，总体呈下降趋势， 且下降明显， 从2005 年最高1.22 万吨/亿元下降到了2018 年的最低0.56 万吨/亿元。 说明江苏省较早地开始重视对环境的保护，秉持着绿色、可持续的发展理念，在保证经济增长的同时，合理地控制住了碳排放，这为江苏省在全国范围内率先实现碳达峰的目标提供了有力的支持。

图1 江苏省2000—2019 年碳排放、碳排放强度和GDP 的变化趋势

（二）LMDI 模型分解结果

依据式 （4）， 利用LMDI 分解方法对能源结构、能源强度、经济活动、产业结构及人口规模这五种因素的影响效应进行实证研究。各影响因素效应及研究期限内的综合效应如表2 所列。

表2 江苏省能源消费碳排放LMDI 因素分解结果

1. 能源结构效应

江苏省的能源结构效应对碳排放的影响在2000—2019 年间没有明显趋势，虽然多数年份效应为负，但仍有部分年份效应为正。 能源结构效应对能源消费碳排放的年均贡献度为-12.21%，这表明能源结构效应对碳排放的影响为负向的抑制作用，但贡献并不显著。 对此现象的解释是，江苏省能源消费特征是导致能源结构效应作用波动性的重要原因。 江苏省是制造业大省，同时也是能源消耗大省，长期以来能源供应以输入型能源为主，而输入型能源中原煤、焦炭和电力占据了很高的比例。20 年来，原煤的消耗量先增后减，而焦炭和电力的消耗量不断上升，三者消耗量的比例关系导致了能源结构效应的波动性。 江苏省政府对能源结构的优化作用有限，改善能源结构需要政府主导、企业配合，同时要形成稳定的能源供应体系，这需要一定时间来优化和改进。 未来应当大力发展可再生能源，在确保能源供应的同时，促使能源结构向低碳化转型。

2. 能源强度效应

江苏省在2000—2019 年间除个别年份以外，能源强度效应对碳排放都呈现出显著的负向抑制作用。 这表明能源强度效应是促使碳排放减少的关键因素， 并且促进作用自2011 年以来更为明显， 能源强度效应对能源消费碳排放的年均贡献度为-70.31%，是第二大影响因素。 说明2000 年以来，依靠技术进步，耗能企业提高了能源的利用效率， 相同的产值产生了更少的碳排放。 在2000—2019 年间，由于能源强度效应的作用，江苏省累计减少17 409.98 万吨碳排放，但依靠提高能源利用效率减少碳排放的空间在缩窄。

3. 产业结构效应

江苏省的产业结构效应对碳排放的影响在2014 年前主要呈现出正向的驱动作用，2014 年之后均呈现负向的抑制作用，这一特征与江苏省第二产业比重先增加后降低的变化趋势基本吻合。产业结构效应对江苏省能源消费碳排放的平均贡献度为1.89%，2014 年之前对碳排放增长的促进作用被2014 年后的抑制作用所冲抵。在2000—2019 年间，江苏省第二产业的平均碳排放强度是第一产业的2.89 倍，是第三产业的4.18 倍，而工业部门又是第二产业中碳排放强度最高的部门。 因此，若想依靠产业结构的调整来减少江苏省碳排放的增长，那么控制第二产业（尤其是工业部门）的碳排放强度显得至关重要。

4. 经济活动效应

江苏省2000—2019 年经济活动效应对碳排放的影响始终呈现出正向的驱动作用，且有着所有影响因素中最高171.51%的年均贡献度，成为促进区域碳排放增长的最重要因素。经济活动效应对碳排放的影响在2000—2007 年逐年上涨，2007—2012 年平稳波动，2012 年后开始逐年下降，但对碳排放的增长仍保持着较大的贡献作用。这与江苏省的经济发展状况有关，从2000 年后的迅猛发展，到近几年的经济稳定增长，经济发展由高速发展向高质量发展转变，碳排放的增长趋势也因绿色经济的发展理念有所减缓。

5. 人口规模效应

江苏省2000—2019 年人口规模效应对碳排放的影响主要呈现出正向的驱动作用， 但是总的贡献度相对较小， 人口规模效应对江苏省能源消费碳排放的年均贡献度仅为9.12%。由于江苏省人口的自然增长率在不断下降，目前已经由2010 年的2.85%下降至2019 年的2.08%（其中部分增长还是由于国家开放了二孩政策），同时随着绿色发展的理念深入人心，低碳环保的生活方式得到拥护。因此，未来人口规模效应对碳排放增长的影响提高的可能性很小。

（三）Tapio 脱钩弹性

1. 总体脱钩状态分析

江苏省2000—2019 年碳排放与经济增长脱钩状态及影响因素脱钩弹性变化如表3 所列。 由表3 可知， 整体来看， 碳排放增长率在2002—2011 年均为正，且增长率呈现先增加后减少的趋势；2011 年以后，碳排放增长率有增有减，总体碳排放量呈稳定趋势。GDP 增长率在2001—2019 年一直为正，呈现先增加后减少的趋势，这与经济工作目标由高速发展向高质量发展相吻合。 在2012 年之前，江苏省碳排放与经济增长的脱钩关系大多呈现出弱脱钩和增长连结的关系， 但是从2012 年开始，两者之间出现强脱钩情况，随后在2019 年两者之间出现增长负脱钩情况，这种转变说明碳排放和经济增长的脱钩之间产生了阻力。 一方面是由于技术进步对能源利用效率提升的减小， 导致能源强度脱钩弹性的上升；另一面是由于2019 年工业消耗焦炭量的大幅上升， 导致能源结构脱钩弹性的上升， 两方面共同引起了脱钩指数的变化。

2. 各影响因素脱钩状态分析

各影响因素脱钩弹性值变化趋势如图2 所示。由表3 和图2 可知，能源结构脱钩弹性多数为负，对脱钩指数起到了负向的抑制作用。 但由于能源结构的变化存在一定的波动性， 能源结构脱钩弹性的波动性主要是能源结构变化导致的。 能源强度脱钩弹性与总体脱钩指数保持相同趋势， 除个别年份外，能源强度脱钩弹性均为负值，是实现碳排放脱钩的主要驱动力。 产业结构脱钩弹性从2014 年开始由正转负， 成为促进碳排放脱钩的驱动性因素， 这说明江苏省的产业结构升级取得一些成效。 对于总体脱钩状态贡献最大的是经济活动脱钩弹性，其脱钩弹性值常年保持在1 左右，大部分年份平均经济活动脱钩弹性都高于总体脱钩指数， 这说明影响碳排放与经济增长脱钩的主要因素是经济活动。 人口脱钩弹性值始终大于0，对脱钩指数起到促进作用，但是相对于其他因素，人口脱钩弹性影响较小。

表3 江苏省碳排放与经济增长脱钩状态及影响因素脱钩弹性变化

图2 各影响因素脱钩弹性值变化趋势

四、结论与建议

本文利用江苏省六大产业部门的9 种主要能源消耗总量核算了江苏省2000—2019 年碳排放总量，并对能源消耗现状作出了解释与分析。 同时基于扩展的Kaya 恒等式和LMDI 分解方法，对2000—2019 年江苏省碳排放的影响因素作出了实证分析，并与Tapio 脱钩模型相结合，分析了江苏省总体的脱钩指数及分解后各因素的脱钩弹性。具体结论如下：经济活动效应和能源强度效应分别是导致碳排放增长的最主要因素和减缓碳排放增长的关键因素；能源结构效应是促进碳排放减少的驱动因素，但存在一定的波动性；在2014 年之前，产业结构效应是促使碳排放增长的重要因素， 但在2014 年以后转变为抑制碳排放增长的因素； 人口规模效应一直是碳排放减少的阻力，但其作用影响很小，可以不予考虑。总体而言，近年来江苏省由弱脱钩状态向强脱钩状态转变，其经济活动是影响总体脱钩指数的最重要因素，能源强度已经成为仅次于经济活动对碳排放脱钩造成影响的第二大因素。此外， 江苏省的能源结构的脱钩弹性一般为负，产业结构的脱钩弹性由正向负发生转变，相对于上述因素，人口对总体脱钩弹性的贡献很小。

基于以上结论，结合碳达峰、碳中和的目标，为江苏省未来发展方向提出以下建议：

（1）政府要继续深化能源结构改革，构建以新能源为主、 传统化石能源为辅的稳定能源供应体系。 同时，政府应当鼓励开发利用风能、太阳能、水能等清洁能源，可以在生产端和消费端对清洁能源进行适当补贴，在保障安全的前提下，合理有序地使用核能，减少对煤炭等化石能源的使用。

（2）政府和行业内要明确低碳型企业在行业中的核心地位，不断推出相关激励政策来推动产业结构的调整和升级。 同时要加快第三产业的发展，鼓励创新，聚焦高碳排放行业，将其尽快纳入碳交易市场，用市场监管代替政府监管，让高碳排放企业与低碳排放企业承担不同的成本压力，以此迫使企业重视能源的合理使用，并且提高传统能源的使用效率，从而达到降低碳排放的目的。