中國省域碳排放驅動因素分解分析

一 背景介紹

二氧化碳等溫室氣體大量排放引起的全球氣候變暖，已經成為21世紀人類面臨的重大挑戰之一。2011～2015年平均氣溫達到歷史上有記錄以來最高的5年，相比1961～1990年標準參照期的平均溫度大約高出0.57℃。世界氣候變化主要受到人類活動影響，由此引發的極端天氣氣候事件頻發，極端高溫、極端降水、冰雪融化、海平面上升等風險，逐漸開始威脅地球環境。全球變暖帶來的危害已經引起各國的廣泛關注，為了應對日益嚴峻的氣候變化形勢，2015年通過的巴黎協定設定了這樣的目標：將全球平均氣溫較工業化前水平升高控制在2℃之內，由此，推進節能減排措施以此減緩升溫已經成為各國共識。據全球碳項目（Global Carbon Project，GCP）統計，2015年全球化石燃料及工業二氧化碳排放總量約為363億噸，中國經濟高速發展，碳排量達到104億噸，占全球29%。中國作為全球第二大經濟體，也是全球碳排放最多的國家，積極推進減排措施責無旁貸。《中國氣候變化藍皮書》（2016）指出，“十二五”以來，中國高度重視氣候變化問題，積極采取一系列政策與行動，為應對全球氣候變化做出了重要貢獻。中國政府提出到2020年單位國內生產總值二氧化碳排放量比2005年下降40%～45%的目標，各部門綜合運用多種控制措施，主要包括：大力發展服務業和戰略性新興產業、加強節能能力和節能工程建設、調整能源結構、努力增加碳匯等。“十二五”期間，單位國內生產總值二氧化碳排放量比2005年下降38.6%，“十三五”時期累計減少11億噸二氧化碳當量以上。盡管已經取得較為顯著的成效，但未來發展形勢依舊嚴峻。

除各國政府以外，越來越多的專家學者也開始關注這一領域，從科學分析、實踐檢驗的角度為政府節能減碳措施提出合理化政策建議。近年來，眾多學者從中國碳排放現狀出發，對碳排放影響因素、節能減排效率、相關政策分析等問題進行研究，為減排政策提供理論依據。同時也有越來越多的學者意識到中國碳排放的地區差異，有針對性地提出差異化策略。但是，對于不同影響因素對不同地區節能減排效率的影響程度的研究還較為空缺，多數僅僅針對單一區域或者對于區域劃分過于籠統，無法體現省域特征。節能減排措施實施到一定程度，各地區紛紛響應全國政策號召，更需要選擇有地區針對性的高效率舉措。

現行政策是否合理？不同省域采取何種措施最為有效？針對以上兩大問題，本文從政策現狀角度出發，以節能減排政策的幾項核心措施，即調整產業結構、調整能源結構、降低能源強度為關鍵因素構建恒等式，利用LMDI指數分解法得到各因素對2000～2015年中國碳排放量的相對驅動程度，驗證當下政策是否合理。又由于中國碳排放地區差異化明顯，不同政策措施作用于不同省域的減排效果各有不同，本文分別測算30個省域的碳排放總量，通過分析政策實施的三大關鍵因素對不同省域的影響程度，總結歸納各省域節能減排效率的表現特征。由此，幫助找到各地區有針對性的高效減排措施，以更有效地促進全國節能減排效率的提高。

二 文獻綜述

為了更好地控制碳排放量，實現減排目標，首先要對影響碳排放的驅動力因素進行分析，分析不同因素對碳排放的驅動程度，針對不同驅動力因素采取合理有效的減緩行動。分解分析得到的各分解指標對目標變量變化的影響程度，被廣泛應用于能源經濟學領域。Ang等（1998）首次提出運用LMDI指數分解法對一段時期內碳排放變化的影響因素進行分解，研究中國第二產業的碳排放問題。研究表明，工業產出對碳排放有很強的正向驅動效應，與此相反能源強度對碳排放具有負向驅動效應。郭朝先（2010）基于LMDI指數分解法，分別從產業和地區層面對1995～2007年中國碳排放進行分解，結果表明經濟增長是碳排放增加的主要因素，而提高能源利用效率有效地抑制了碳排放增長。徐國泉等（2006）采用對數平均權重Divisia分解法，定量分析了能源結構、能源效率和經濟發展三個因素對人均碳排放的影響。另外很多研究（朱勤等，2009；田立新、張蓓蓓，2011；王永哲等，2015）分析經濟增長、產業結構、能源結構、能源強度等因素對碳排放的影響，認為經濟增長促進碳排放，而產業結構、能源結構、能源強度對碳排放有不同程度的抑制作用。眾多學者基本對產業結構、能源結構、能源效率對于碳排放驅動作用較強的結論達成共識，我國目前的節能減排政策措施也是基于此結論制定實施的。

此外，隨著研究逐步深入細化，更多研究開始關注碳排放的區域差異，但對于區域的劃分標準各有不同。李國志、李宗植（2010）根據碳排放量將我國30個省域劃分為低排放、中排放、高排放三個不同區域，基于STIPPAT模型分析人口、經濟和技術對碳排放的影響，研究表明三個區域存在顯著差異，并且差異存在逐漸擴大趨勢。譚丹和黃賢金（2008）從東中西三大區域對30個省域進行劃分，對區域內及區域間的特征進行分析比較。胡淵等（2016）采用IPCC計算方法測算中國八大區域碳排放強度，進而分析區域差異和演變特征。楊騫和劉華軍（2012）分別采用三區域劃分標準和八區域劃分標準，對1995～2009年區域差異進行結構性分解。另外一些研究（郗偉東等，2012；吳振信等，2014）對單一省市或特殊區域減排影響因素進行分析，有針對性地提出政策建議。以上研究均表明，驅動因素顯著的區域差異要求有與之相對應的差異化減排政策，這有利于各區域達到更好的減排效果。但是隨著國家各項減排舉措的確立實施，僅憑單一要素劃分區域或者過于籠統的劃分標準，已經無法為各地區提供更加有效的差異化策略，需要重新考量劃分標準。

以上研究對我國有針對性地實施減排措施有重要意義。近年來，中國減排工作取得較大進展，自“十二五”以來就始終堅持減緩行動，切實履行大國責任。由于驅動因素中產業結構、能源效率、能源結構對碳排放影響較大，在具體減緩行動中也將調整產業結構、提高能效、優化能源結構作為三大重點舉措。但是，以往關于碳排放的研究多集中于1990～2010年，已經不能適應“十二五”期間現實情況的巨大變化，無法對“十二五”規劃效果做出合理評價，應在數據更新基礎上對實證問題進行重新分析。另外，在此之前若以省域為研究單位，基于省域的減排政策會大大增加政策制定成本，但是就目前現實情況而言，國家已經確定2020年之前的基本舉措，“十三五”期間仍會繼續堅持以上舉措。在此前提下，對省域進行分析研究就可能使基本舉措更有針對性地在各省域推行，提升整體減排效果。

總結而言，以上研究主要存在三方面局限：①數據統計較為久遠，與現實情況存在脫節。②區域劃分標準太過籠統，在國家政策實施前提下與各省域差異較大，無法提供最有效的政策建議。③區域劃分標準僅反映碳排放量、地理區位、經濟發展特征，衡量指標過少可能忽略其他特征的影響關系。基于以上幾點，本文做出以下改進：利用IPCC參考方法測算2000～2015年中國30個省域的碳排放量，以產業結構、能源效率、能源結構為驅動因素構建LMDI模型，分析三個驅動因素對各省域碳排放量的不同影響，并提供多樣化區域劃分標準，為各省域差異化減排措施提供參考。

三 模型與數據

3.1 碳排放量計算

為了使碳排放量統計更為精準，劃分更為精細，本文基于IPCC《國家溫室氣體排放清單指南》（2006）部門法計算，并利用參考方法進行校核。借鑒Shan等（2017）構建的碳排放核算清單，對中國30個省域的碳排放量、人均碳排放量進行核算。碳排放量主要由兩大部分組成：一是化石燃料燃燒形成的碳排放；二是工業生產過程中產生的碳排放。具體估算方法如下。

（1）化石燃料燃燒產生的碳排放：

A_ij=AC′_ij×NCV_j×CEF_j×O_ij，i∈[1，47]，j∈[1，20]　　　　　　（1）

i表示47個不同社會經濟部門，j表示20種不同能源類型；A_ij表示i部門j能源的二氧化碳排放量；AC′_ij表示被調整后的能源消費量；NCV_j表示j能源凈熱值；CEF_j表示j能源排放因子；O_ij表示i部門j能源的氧化作用系數。

（2）工業化生產產生的碳排放：

A_k=CO_zk×CEF_k，k∈[1，14]　　　　　　（2）

k表示14種工業產品；CO_zk表示k產品的二氧化碳排放量；CEF_k表示k產品的排放因子。工業化生產產生的碳排放被計入相關生產部門的最終排放清單。

3.2 LMDI分解模型

能源經濟學領域常用的分解方法主要有指數分解分析法（Index Decomposition Analysis，IDA）和結構分解分析法（Structural Decomposition Analysis，SDA）。其中，SDA利用投入產出表對各因素進行詳細分析，但由于統計難度等問題難以獲取數據。IDA利用各部門總和的數據，對時間序列模型和較少分解因素的分析更加適用。Ang等（1998）對分解方法進行歸納總結，并首次提出對數均值迪氏（Logarithmic Mean Division Index，LMDI）指數分解法，LMDI指數分解法具有無殘差項、可解決零值和負值數據的優點，被廣泛用于碳排放領域。因此，本文選用LMDI指數分解法對影響中國30個省域的碳排放驅動因素進行分解，分析產業結構、能源結構和能源強度對不同省域的影響程度。LMDI指數分解法模型如下。

其中，A^t_ij表示t時期i行業部門j類能源碳排放量。ΔA_Sij表示產業結構效應，變量用三個行業占GDP比重表示；ΔA_Iij表示能源結構效應，變量用清潔能源占能源消費總量比重表示；ΔA_Fij表示能源強度效應，變量用單位GDP所需消耗的能源表示。ΔA_tot表示總效應，為三種效應的加總。

3.3 數據來源

本文包含2000～2015年全國30個省域能源消費、碳排放量及相關影響因素數據（西藏由于統計數據缺失未計算在內）。能源消費數據主要來源于《中國統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》（2001～2016年），工業產品生產數據主要來源于各地方統計年鑒，全國及各省域GDP數據來源于《中國統計年鑒》。另外，IPCC給出的不同能源碳排放因子和工業產品碳排放因子如表1、表2所示。

表1 20種能源碳排放因子

表2 14種工業產品碳排放因子

表2 14種工業產品碳排放因子-續表

四 實證分析

4.1 全國碳排放總量及因素分解

根據公式（1）和公式（2）計算得到全國2000～2015年碳排放總量數據，由2000年的3003.4百萬噸增長至2015年的9265.1百萬噸，整體呈增長趨勢。其中，在2013年以前碳排放量逐年增長，2013～2015年碳排放加劇問題得到重視，減排措施相繼實施，碳排放量得到控制，略有減少（見圖1），說明“十二五”計劃中減排政策已經初見成效。

圖1 2000～2015年全國碳排放總量

根據LMDI指數分解法對全國能源消費碳排放量進行分解，表3反映了產業結構效應ΔA_Sij、能源結構效應ΔA_Iij和能源強度效應ΔA_Fij對碳排放量的影響及其貢獻率。從表3中可以看出，除個別年份以外，能源結構對碳排放量的增長起到正效應，能源強度對碳排放量的增長表現為負效應，而產業結構對碳排放量的增長所起到的效應并不固定，在2011年之后以負效應為主。綜合來看，總效應始終維持在負效應或較低正效應范圍內，說明產業結構、能源結構和能源強度三種因素對碳排放量的增長起到負效應，可以證明目前減排政策所采取的主要路徑的合理性。

影響效應的貢獻率反映出不同影響因素對碳減排的貢獻程度，這一貢獻程度隨影響效應波動而波動，表3中由于逐年計算貢獻率波動較大，不易得到貢獻率總體變化趨勢，因此，以五年為一期計算影響效應及其貢獻率，其貢獻率呈現較明顯的變化趨勢。從圖2中可以看出，產業結構貢獻率由2000～2005年的834%下降至2010～2015年的112.72%，與此相反，能源結構由2000～2005年的-635.29%上升至2010～2015年的-82.55%。三種影響效應貢獻率總體呈收斂趨勢。結合對碳排放量的不同影響效應及貢獻率變動趨勢，“十二五”期間三因素減排效果發生變化，要根據當前情況對具體措施進行調整，以期達到最好的減排效果。

表3 2000～2015年全國碳排放量分解結果

圖2 五年度全國碳排放量影響效應貢獻率

4.2 各省域碳排放量及因素分解

在計算全國碳排放量的基礎上，分別計算30個省域2000～2015年碳排放量。由于地區發展差異較大，碳排放量也呈現明顯的地區差異。利用GIS將2015年30個省域碳排放量進行對比，各個省域碳排放量差異較大且地區分布不均。地區差異對減排措施的實施有直接影響，各個省域需結合當地實際情況選擇最有效的減排策略組合。

在對30個省域三個影響效應逐一進行分解后，結合“十二五”期間碳排放現實情況的調整，選取2010～2015年各省域影響效應分解結果作為各個省域差異化減排措施的依據。

由表4可知，2010～2015年各省碳排放量總效應呈現負效應，這與全國趨勢相符。但各省不同影響效應的貢獻率不盡相同。從城市化階段來看，經濟較發達地區能源強度效應貢獻率更加突出，如北京、上海等地，這是因為城市化進程快的城市在經濟水平允許的條件下逐步淘汰落后產能，更換高效設備和生產方式，同時可以利用技術等手段提高生產效率，通過發展服務業等高附加值、低能耗的方式發展經濟，進而降低能源強度；單從經濟發展水平來看，能源強度效應同樣起主要作用，如河北、山東等，但原因并不完全相同，還處于蓬勃發展期的地區GDP較高，雖然降低了能源強度基數，但能源利用效率還處于較低水平；從地理位置來看，相互鄰近地區影響效應的貢獻率較為接近，鄰近地區在各方面的特征有一定的相似之處，同時地區間往來較為頻繁，相互影響；從能源儲備情況來看，清潔能源儲量較多的地區在能源結構效應方面具有突出優勢，如內蒙古、甘肅等，在開采技術越來越成熟的情況下，這些地區可以更好地利用清潔能源。

表4 2010～2015年各省碳排放量分解結果

表4 2010～2015年各省碳排放量分解結果-續表

除上述四種分類以外，還有很多因素造成了各省域影響效應的差異，但更多的是這些因素綜合作用的結果。因此，在了解不同影響效應驅動程度的基礎上，結合自身實際情況進行分析，找到最佳策略組合，通過最有效的方式發展自身的同時減少碳排放，是在統一政策號召下各省域應當探索的目標。

五 結論與建議

本文為驗證現行減排政策是否合理，利用IPCC參考方法測算了2000～2015年中國碳排放總量，從政策現狀角度出發，以節能減排政策的三項核心措施，即調整產業結構、調整能源結構、降低能源強度作為驅動因素構建恒等式，利用LMDI指數分解法得到各因素的影響效應，以及同五年計劃實行時間相同的五年期的碳排放量影響效應。結果表明，2000～2012年中國碳排放總量不斷增長至9534.2百萬噸，2013～2015年總量略有減少，說明“十二五”計劃中節能減排措施已經初見成效，但是全國碳排放總量仍然較大，節能減排仍需高度重視。另外，分解結果表明，三大影響因素對碳排放量的總效應始終維持在負效應或較低正效應范圍內，三大影響因素在不同年份對減排效果各有不同，可以表明目前減排政策所采取的主要路徑的合理性；從五年期分解結果來看，三大因素在現實背景下對碳排放總量的貢獻率發生了較大波動，經過前期集中治理、淘汰落后產能、實施節能工程等措施能源強度已經維持到一定水平內，因此能源強度影響效應不斷減小，與此同時隨著技術進步，新能源、清潔能源應用更加普遍，能源結構貢獻率不斷上升，應根據現實情況有側重地執行后續減排措施。

針對省域碳排放量存在差異的問題，本文進一步對2000～2015年中國30個省域碳排放量及其影響效應進行分析。結果顯示，各個省域碳排放量差異較大且地區分布不均，2015年省域碳排放量最高值達到8.25億萬噸，與排放量最低的省份海南4200萬噸相差巨大。同時，三大驅動因素在各個省域內影響效應各不相同，減排措施作用于各個省域的效果不盡相同，因此實行差異化的減排策略組合很有必要。雖然大部分省域總效應為負，但若考慮各個省域的碳排放量，則多數省域減排工作仍需進一步加強。本文結合各個省域發展特征，就碳排放量及其影響效應分析結果從多個角度對30個省域進行劃分，就城市化階段來說，北京、上海等經濟較發達地區能源強度效應貢獻率較高；就經濟發展水平來說，河北、山東等工業化大省能源強度效應同樣起主要貢獻；就地理位置而言，相鄰省域影響效應貢獻率較為接近；而就能源儲備情況來看，內蒙古、甘肅等省域利用清潔能源儲量較多的優勢，在調整能源結構方面表現得更為突出。

根據全國30個省域碳排放量與影響效應的關系，結合目前國家減排政策措施提出以下幾點優化建議。

（1）繼續貫徹實施節能減排策略，做好從地方到全國的碳排放統計工作。目前碳排放統計仍存在部分空缺，統計路徑也因地而異，不利于地方依據統計結果轉變減排措施和國家統一決策。各個省域應遵照國家統一統計標準對各行業部門以及各種能源碳排放量進行詳細統計，以準確體現碳排放特征。

（2）各個省域根據碳排放量影響效應結合自身特征進行深入分析。各地方碳排放影響效應背后的形成原因各有不同，各個省域應從不同角度對形成原因進行綜合分析，找到最核心原因以及與之相對應的驅動因素，結合實際情況對全國性減排政策進行調整，有的放矢、對癥下藥。同時可與特征相類似的省域進行對比分析，相互借鑒，加強合作。

（3）各個省域實行最佳策略組合，實現最有效減排措施。結合碳排放現狀分析與原因分析，選取合適的實施次序及投入比例、發展的不同階段及時調整策略內部組合，在不斷發展的同時，力爭達到當下最優化的節能減排效果。排碳大省及發展水平領先的地區承擔更多的減排責任，為其他地區減排工作提供幫扶，為全國碳減排做出貢獻。

從全球來看，歐美等發達國家對于碳排放統計工作實施較早，體系較為完善，完整的統計數據為研究學者、政策制定者提供了很好的研究基礎。就減排行動而言，途徑較為多樣化，不僅依靠政府強制實行，而且根據不同利益主體采取不同的激勵措施，從而使各主體自覺參與到減排行動中，相對而言政府層面并未樹立足夠的大國責任意識，一定程度上可以借鑒其他國家的減排路徑，但由于國情差異較大，還應立足于本國現實。

本文主要就當前碳排放現狀趨勢以及減排政策中的調整產業結構、優化能源結構、降低碳排放強度三大措施的影響效應進行分析，為各個省域提供有針對性的參考依據。但是沒有對不同地區碳排放差異的形成原因進行詳細分析，有待學者及政策制定者進行進一步探究。