中国能源消费及碳排放变化的驱动因素分析

2023-12-14兰静LANJing司含华SIHanhua

价值工程 2023年34期

兰静 LAN Jing；司含华 SI Han-hua

（河南财经政法大学经济学院，郑州 450046）

0 引言

为应对全球气候变化，中国承诺在2030年实现“碳达峰”，2060年前实现“碳中和”。“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确提出要坚持减缓与适应并重，主动控制碳排放，落实减排承诺。党的二十大报告强调从碳排放双控、能源革命、健全碳市场、提升碳汇能力等方面积极稳妥地推进碳达峰碳中和。

为有的放矢实现双碳目标，学者们围绕着碳排放的影响因素展开研究。既有研究大多做法是进行因果推断的实证分析，选择核心解释变量验证碳排放的影响因素，包括环境规制政策（周正柱等，2023）、绿色创新（殷凤春等，2023）、数字经济发展（杨刚强等，2023）、绿色金融（孙少岩等，2023）等。这种方法适用范围较为广泛，可用于宏观区域研究，也可用于宏观政策对微观企业碳排放的影响研究（宋恒等，2023），但对部门层面的研究较为缺乏。不同行业的能源投入和碳排放能力不一样，因此，基于部门层面的减碳能力和排碳原因值得研究。本文通过编制能源投入产出表，使用结构分解分析法，对比分析2015年和2020年各产业部门能源消费和碳排放的驱动因素。

1 基于投入产出表的结构分解分析法

投入产出表可以揭示产业结构变化的内在机理和分析经济产业间的互相依存关系，存在如下平衡式：X=LY。其中L=（I-A）-1，，A 为产品的直接消耗系数矩阵，由直接消耗系数aij=zij/xj（i，j ∈[1，n]）构成；xj是第j 个部门总产出；zij为部门i 对部门j 的中间投入；X 为总产出矩阵；Y为最终需求矩阵；I 为单位矩阵。

设elj=μlqlj，qlj为j 部门消耗第l 种能源的数量（l∈[1，m]），μl为第l 种能源折算为标准煤的系数，存在m×n 阶能源消耗系数矩阵F。flj=elj/xj构成能源直接消耗矩阵F，分解得到：F=S×T，该式中，S 是能源消耗结构矩阵，T 是能源消耗强度矩阵。最终需求矩阵Y 分解得到：Y=U×H，该式中，U 为最终需求的行业结构矩阵，H 为最终需求的规模向量。因此，各部门的各类能源消费量为：G=FX=STLUH。C是能源的碳排放系数矩阵，因此，碳排放总量为：TC=CFX=CSTLUH。

参考Wood & Lenzen（2009）和张炎治等（2021）的研究，运用结构分解分析法（SDA）对能源消费和碳排放的变化进行驱动因素分解，下标t、0 分别代表各变量在第t 期与第0 期的值，Δ 表示变量第0 期到第t 期的变化，能源消费的变化可表示为：ΔG=Gt-G0=f（ΔS）+f（ΔT）+f（ΔL）+f（ΔU）+f（ΔH），f（ΔS）为能源结构效应，f（ΔT）为直接能耗强度效应，f（ΔL）为投入结构效应，f（ΔU）为需求结构效应，f（ΔH）为需求规模效应。

同理，碳排放的变化量可表示为ΔTC=TCt-TC0=CStTtLtUtHt-CS0T0L0U0H0，驱动因素分解后，得到第0 期到第t 期引起碳排放变化的能源结构效应、直接能耗强度效应、投入结构效应、需求结构效应、需求规模效应。

2 数据来源和处理

本文根据廖明球和许雷鸣（2017）、张玲玲等（2014）的研究，编制可比价的能源投入产出表，数据来自2015年和2020年的《中国投入产出表》《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》。为确保一致的数据口径，合并处理投入产出表的部门，最终得到2015年和2020年的27 部门能源投入产出表，部门代码及名称如表1 所示。参考卢丽煌（2020）对可比投入产出序列表的研究，合并处理的部门所需要的价格指数采用合并前部门价格指数的几何平均计算，以2015年为不变价格。

表1 部门代码及名称

3 结果分析

3.1 能源消费的驱动因素分解

根据结构分解分析法，本节计算2015～2020年各类能源消费变化的驱动因素，如表2 和表3 所示。结果表明，2020年相较2015年煤炭消费减少幅度最大，且五种变动因素对煤炭消费的减少均有正向作用，其中，投入结构效应对煤炭的消费量减少有着关键的促进作用，可见部门投入产出结构的调整对能源消耗的减少起着至关重要的作用。需求结构变化大大减少了煤炭的能源消费。能源结构效应对柴油和煤炭这类需求较大的能源起到节能减排的作用，但增加了天然气的消费量。能源消耗强度的调整使得原油的消费增加了约2.4 亿吨，在原油消费的总变化中占比约36%，投入产出结构的调整减少了约76%的原油消费。

表2 2015～2020年各类能源消费量变化的驱动因素单位：万吨标准煤

投入结构和需求结构的调整对八种能源的消费量有着较为关键的促进作用，发挥减排贡献的是27 个行业的投入产出结构以及消费、固定资产形成总额、存货增加和出口四类最终需求的调整。2015～2020年，需求规模的调整对能源消费的减少有正向作用但效果较小，其中，对柴油的消费影响仅占-0.13%。投入产出结构的优化调整对八类能源的消费起到显著抑制作用，由此可见，产业结构的调整以及部门之间的关联效应对能源消费影响较大。

3.2 各部门碳排放情况及变化的驱动因素分解

根据能源投入产出表和各类能源碳排放系数，本文得到2015年和2020年各部门碳排放情况，如表4 所示。2015年各部门碳排放之和约为86.2 亿吨，2020年各部门排放总量约52.6 亿吨，碳排放降低了约33.6 亿吨，五年内降低了约39%。2020年与2015年排名前三的行业相同，表明电力、热力供应行业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，金属冶炼及压延加工业是高碳排放行业。电力、热力供应行业的碳排放包括直接最终需求和间接需求的碳排放之和，导致是其他部门碳排放的两倍以上。

表4 2015年和2020年各部门碳排放情况单位：万吨

2020年，部门10 碳排放相对2015年上升了约1.9 亿吨，表明该行业的高碳能源需求仍在增加；部门13 的碳排放并未发生显著变化，说明经济发展及结构调整未对其能源消费产生显著影响；部门22、10、23、14、13 的碳排放显著增加，其中部门22 增加的碳排放最多，接近4.6 亿吨碳。其余部门均促进了碳减排；而部门2 相较2015年碳排放下降了约6182 万吨；部门19 和部门24 所引起的二氧化碳排放下降效果较不明显，分别引起约4 万吨和92 万吨的碳排放下降。

2015～2020年碳排放结构分解效应结果如表5 所示。观测期间，各种效应对碳排放的影响均为负值，说明能源结构、能源消耗强度、投入结构、需求结构、需求规模的调整均对中国碳减排有正向影响。其中，投入结构效应有着最关键的作用，促进减排约17.1 亿吨，由此可见，各个部门产业结构的优化调整对环境有着巨大的贡献。需求结构效应对碳排放减少的贡献将近50%份额。最终需求包括居民和政府消费合计、固定资本形成总额、存货变动以及出口，最终需求结构的变化大大促进了碳排放的降低。在能源消耗强度效应作用下，仅减排约355 万吨，约占总减排效应的0.11%。