中國(guó)碳排放變動(dòng)的因素分解分析

田立新 張蓓蓓

(江蘇大學(xué)能源發(fā)展與環(huán)境保護(hù)戰(zhàn)略研究中心，江蘇鎮(zhèn)江212013)

中國(guó)碳排放變動(dòng)的因素分解分析

田立新 張蓓蓓

(江蘇大學(xué)能源發(fā)展與環(huán)境保護(hù)戰(zhàn)略研究中心，江蘇鎮(zhèn)江212013)

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，能源消費(fèi)的急劇增長(zhǎng)以及以煤為主的能源結(jié)構(gòu)在短期內(nèi)難以改變，中國(guó)一次能源消費(fèi)的碳排放總量不斷增長(zhǎng)。本文基于廣義費(fèi)雪指數(shù)(GFI)方法，建立中國(guó)人均碳排放的因素分解模型，定量分析2000－2008年間，能源結(jié)構(gòu)、能源效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素的變化對(duì)中國(guó)人均碳排放的影響。該方法較之拉氏指數(shù)和D氏指數(shù)分解法，克服了它們的缺點(diǎn)，更好的消除了分解的殘差項(xiàng)，得到的結(jié)果更加精確。分析表明:經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)拉動(dòng)中國(guó)人均碳排放的貢獻(xiàn)率呈指數(shù)增長(zhǎng)，而能源效率對(duì)抑制中國(guó)人均碳排放的貢獻(xiàn)率呈倒“U”型，并且其抑制作用當(dāng)前有增強(qiáng)趨勢(shì)，能源結(jié)構(gòu)的抑制作用依然微弱。能源效率和能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的抑制作用難以抵消由經(jīng)濟(jì)發(fā)展拉動(dòng)的中國(guó)人均碳排放量增長(zhǎng)。本文得到當(dāng)前能源效率因素對(duì)碳排放的抑制作用正逐漸增強(qiáng)，而能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)碳排放的抑制作用依然微弱，這與以往的結(jié)果不同。為了考察各種因素對(duì)中國(guó)能源消費(fèi)碳排放影響的長(zhǎng)期規(guī)律性，本文首次擬合了各種影響因素的瞬時(shí)變化率特征，進(jìn)一步反映出各影響因素的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程。

碳排放;因素分解;廣義費(fèi)雪指數(shù);動(dòng)態(tài)演進(jìn)

由于中國(guó)經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)迅速，能源消耗不斷增加，以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)未有改變，化石燃料能源的消費(fèi)造成約有90%左右的碳排放，導(dǎo)致碳排放總量不斷增長(zhǎng)。到2020年我國(guó)單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值CO2排放比2005年下降40%－45%，其作為約束性指標(biāo)被納入國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃。研究中國(guó)的CO2排放演化變化對(duì)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、提高能源效率，以避免走發(fā)達(dá)國(guó)家“污染在先治理在后”的發(fā)展道路，具有指導(dǎo)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外關(guān)于碳排放的影響因素研究已有不少成果。Wang等［1］采用對(duì)數(shù)均值迪氏分解法(LMDI)對(duì)我國(guó)1957－2000年的CO2排放進(jìn)行了因素分解，結(jié)果表明代表技術(shù)因素的能源強(qiáng)度是減少碳排放的最重要的因素，而能源結(jié)構(gòu)也起到一定的作用，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)碳排放的增加。Fan等［2］采用適應(yīng)性加權(quán)迪氏分解法(AdapIive Weighting Divisia，以下簡(jiǎn)稱AWD)分解了1980－2003年碳排放強(qiáng)度(carbon intensity)的影響因素，發(fā)現(xiàn)盡管中國(guó)的CO2排放總量在上升，但是碳排放強(qiáng)度在下降。徐國(guó)泉等［3］采用對(duì)數(shù)平均權(quán)重Divisia指數(shù)分解法分析了1995－2004年中國(guó)人均碳排放的影響因素，結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)拉動(dòng)中國(guó)人均碳排放的貢獻(xiàn)率呈指數(shù)增長(zhǎng)，而能源效率和能源結(jié)構(gòu)對(duì)抑制中國(guó)人均碳排放的貢獻(xiàn)率都呈倒“U”。馮相昭等［4］利用修改后的Kaya恒等式對(duì)1971－2005年中國(guó)的CO2排放進(jìn)行了分解，結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口增長(zhǎng)是CO2排放增加的主要驅(qū)動(dòng)因素。胡初枝等［5］通過(guò)對(duì)我國(guó)六部門能源消費(fèi)數(shù)據(jù)使用簡(jiǎn)單的碳排放公式計(jì)算得到的1990－2005年CO2排放量進(jìn)行了簡(jiǎn)單平均的因素分解，指出規(guī)模和能源強(qiáng)度是正負(fù)兩類最主要的因素，并且指出不同產(chǎn)業(yè)碳排放差異較大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化對(duì)碳排放減少有一定影響。國(guó)外也有很多有關(guān)碳排放的研究成果，Chris P．Tsokos，Yong Xu［6］通過(guò)建立一個(gè) CO2排放的微分方程系統(tǒng)，得到一個(gè)隨時(shí)間變量變化的累積函數(shù)，利用該系統(tǒng)預(yù)測(cè)了10、20和50年CO2排放構(gòu)成因素的變化率。Knapp等［7］從Granger因果檢驗(yàn)的角度，研究了全球CO2排放量和全球人口之間的因果關(guān)系，認(rèn)為兩者之間不存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，但是全球人口是全球CO2排放量增長(zhǎng)的原因。D．Diakoulaki等［8］采用簡(jiǎn)化的 Laspeyres模型，將希臘在1990－2002年之間均等的分為兩個(gè)碳排放時(shí)期，研究結(jié)果為希臘的碳排放增加的原因給出了解釋，并為完成碳減排的目標(biāo)提出了建議。D．Diakoulaki，M．Mandarak［9］用簡(jiǎn)化的Laspeyres模型，利用5個(gè)因素分解分析了歐洲14個(gè)國(guó)家的工業(yè)部門CO2的變化，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)歐盟國(guó)家雖然已經(jīng)做出相當(dāng)大的努力，但沒(méi)有充分發(fā)揮減排貢獻(xiàn)。

由以上可見(jiàn)，當(dāng)前對(duì)碳排放變動(dòng)因素分解分析用的較多的是拉氏指數(shù)和D氏指數(shù)分解法，但它們各自都有其自身缺陷，費(fèi)雪指數(shù)法則折衷這兩種指數(shù)方法，并能很好的克服它們的缺點(diǎn)，更好的消除了因素分解的殘差項(xiàng)，得到的結(jié)果更加精確。本文從碳排放現(xiàn)狀出發(fā)，數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒和中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒，采用廣義費(fèi)雪指數(shù)法對(duì)中國(guó)碳排放變動(dòng)進(jìn)行因素分解，分解分析能源結(jié)構(gòu)，能源效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素對(duì)中國(guó)碳排放變動(dòng)的影響。最后一部分給出了主要結(jié)論并提出了相應(yīng)的碳減排對(duì)策。本文用新方法分析研究中國(guó)碳排放變動(dòng)演化情形，所得結(jié)果綜合了以往方法的結(jié)果，并獲得新的有意義結(jié)果。得到當(dāng)前能源效率因素抑制作用逐漸增，強(qiáng)能源結(jié)構(gòu)的抑制作用依然微弱的結(jié)論，這與以往的結(jié)果不同，首次擬合了各種影響因素的瞬時(shí)變化率特征，進(jìn)一步反映出各影響因素的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程。

2 GFI模型評(píng)價(jià)

尋找二氧化碳減排途徑的前提，是準(zhǔn)確分析和計(jì)量促使碳排放增加的原因何在。指數(shù)分解分析作為研究事物的變化特征及其作用機(jī)理的一種分析框架，近年來(lái)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)研究各方面中已經(jīng)得到越來(lái)越多的應(yīng)用。目前，最常用的包括Laspeyres指數(shù)分解和Divisia指數(shù)分解等［10－12］。但是，當(dāng)指數(shù)分解存在殘差項(xiàng)時(shí)，說(shuō)明碳排放變動(dòng)的部分不能為以上模型所解釋。拉氏指數(shù)法及絕大部分D氏指數(shù)都存在著這個(gè)缺陷。相對(duì)于拉氏指數(shù)和D氏指數(shù)法各自都有其自身缺陷，費(fèi)雪指數(shù)法則能折衷這兩種指數(shù)方法，并能克服拉氏指數(shù)和D氏指數(shù)法的缺點(diǎn)。Ang、Lju和Hyun － Sik Chung［13］比較了廣義費(fèi)雪指數(shù)(the Generalized Fisher Index)與其他五種常用的IDA方法，即:拉氏指數(shù)、帕氏指數(shù)、AMDI，算術(shù)平均D氏指數(shù)、LMDIⅠ(對(duì)數(shù)平均D氏指數(shù)法Ⅰ)、LMDIⅡ(對(duì)數(shù)平均D氏指數(shù)法Ⅱ)，并利用Fisher提出的因子互換檢驗(yàn)、時(shí)間互換檢驗(yàn)和比例檢驗(yàn);Balk提出的總量檢驗(yàn);Ang和Choi提出的零值穩(wěn)健檢驗(yàn);Chung和Rhee提出的負(fù)值穩(wěn)健檢驗(yàn)對(duì)各種方法進(jìn)行了上述檢驗(yàn)，給出了檢驗(yàn)結(jié)果，為選擇合理的因素分解方法提供了有力的依據(jù)。廣義費(fèi)雪指數(shù)只在其中的總量檢驗(yàn)中未通過(guò)，其他檢驗(yàn)均通過(guò)，而其他方法均有兩個(gè)或更多的檢驗(yàn)未通過(guò)，因此廣義費(fèi)雪指數(shù)表現(xiàn)出優(yōu)良的因素分解特性，綜合來(lái)看其是進(jìn)行因素分解的最佳方法。

碳排放因素分解法可以分為兩種不同的形式，即加法分解(Additive Decomposition)和乘積分解(Multiplicative Decomposition)，目前研究中多選用拉氏指數(shù)和D氏指數(shù)方法的加法分解，均存在一定缺陷，費(fèi)雪指數(shù)法屬于乘積分解，模型更加復(fù)雜，而且對(duì)分解因素更加難以把握，本文克服了這些問(wèn)題，首次將費(fèi)雪指數(shù)法和碳排放公式很好的結(jié)合，很好的選擇了碳排放變動(dòng)的影響因素，故而本文擬采用費(fèi)雪指數(shù)法對(duì)中國(guó)碳排放變動(dòng)進(jìn)行因素分解，分解分析能源結(jié)構(gòu)，能源效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素對(duì)中國(guó)碳排放變動(dòng)的影響，進(jìn)一步擬合了各種影響因素的瞬時(shí)變化率特征，反映出各影響因素的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程。

3 碳排放的因素分解及演進(jìn)分析

3．1 模型基礎(chǔ)

Ang等［13］提出的廣義費(fèi)雪指數(shù)(GFI)方法，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下:設(shè)V為總量指標(biāo)，其由n個(gè)分量X1，X2，…，Xn表示。i表示總量指標(biāo)的次級(jí)分類，用于進(jìn)行結(jié)構(gòu)變化的分析，則有:V= ∑iVi= ∑iX1iX2i…Xni。定義 N={1，2，…，n}，N的勢(shì)為n。S為N的一個(gè)子集，勢(shì)為s'。定義函數(shù)V(S)= ∑(∏l∈SXTl∏m∈NSX0m)，V()= ∑(∏m∈NX0m)其中為空子集，上標(biāo)表示時(shí)期0和時(shí)期T。根據(jù)“幾何平均”原理，將VT/V0分解為n個(gè)部分。每一要素Xj(j=1，2，…，n)的分解結(jié)果為:

Dxj(j=1，2，…，n)是廣義費(fèi)雪指數(shù)法的分解因素項(xiàng)。碳排放的基本公式［14］為:

式中，C為碳排放量;Ci為i種能源的碳排放量;E為一次能源的消費(fèi)量;Ei為i種能源的消費(fèi)量;Y為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值{GDP};P為人口。

給出如下定義，Xi能源結(jié)構(gòu)因素Si=Ei/E，即i種能源在一次能源消費(fèi)中的份額;各類能源排放強(qiáng)度Fi=Ci/Ei，即消費(fèi)單位i種能源的碳排放量;能源效率因素Ii=E/Y，即單位GDP的能源消耗;經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素Ri=Y/P，即人均GDP。從而，人均碳排放量可以寫(xiě)為公式(3)。

這里Fi的取值見(jiàn)表1。

表1 各類能源的碳排放系數(shù)Tab．1 Carbon emission coefficient of energy

在本文中Fi是固定的，即影響中國(guó)人均碳排放的因素主要為能源結(jié)構(gòu)、能源效率以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展。其變動(dòng)為:AT/A0=DX1DX2DX3

本文給出如下定義:AT是T時(shí)間的人均碳排放;A0是基期的人均碳排放;DX1是能源結(jié)構(gòu)因素，即i種能源在一次能源消費(fèi)中的份額;DX2是能源效率因素，即單位GDP的能源消耗量;DX3是經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素，即人均GDP值。其中:

3．2 數(shù)據(jù)處理及結(jié)果

采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒和中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒，部分?jǐn)?shù)據(jù)通過(guò)簡(jiǎn)單計(jì)算和整理得到，值得說(shuō)明的是GDP采用了以2000年為基期的不變價(jià)格計(jì)算，以剔除價(jià)格波動(dòng)的影響。具體見(jiàn)表2。

在該模型中，X1代表能源結(jié)構(gòu)因素，即i種能源在一次能源消費(fèi)中的份額;X2代表能源效率因素，即單位GDP的能源消耗;X3代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素，即人均GDP。利用公式(4)(5)(6)，分別計(jì)算能源結(jié)構(gòu)因素、能源效率因素和經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對(duì)中國(guó)碳排放變動(dòng)的影響。結(jié)果見(jiàn)表3、表4和圖1。

表3及表4是中國(guó)碳排放變動(dòng)的GFI因素分解結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對(duì)碳排放變動(dòng)的貢獻(xiàn)最多為12．125(占42．9%)，能源結(jié)構(gòu)和能源效率的影響次之，分別為 7.927(占 28．7%)和7．827(占 28．4%)。

從圖1可以看出，中國(guó)人均碳排放總體在不斷增加，2000－2002年期間，中國(guó)人均碳排放增長(zhǎng)緩慢，但是，2002年以后一直急速增長(zhǎng)，年增長(zhǎng)率超過(guò)10%。顯然，造成中國(guó)人均碳排放急速增長(zhǎng)的主要因素是中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)拉動(dòng)中國(guó)人均碳排放的貢獻(xiàn)率呈指數(shù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，并且其各個(gè)階段的貢獻(xiàn)率都大于抑制因素對(duì)抑制中國(guó)人均碳排放的貢獻(xiàn)率，從而導(dǎo)致中國(guó)人均碳排放的增大。而抑制中國(guó)人均碳排放增長(zhǎng)的因素是能源結(jié)構(gòu)和能源效率，但效果并不明顯。效率因素對(duì)抑制中國(guó)人均碳排放的貢獻(xiàn)率呈倒“U”型，并且近幾年其抑制作用有增強(qiáng)趨勢(shì)，這也是最近幾年中國(guó)人均碳排放增長(zhǎng)的趨勢(shì)有所減緩的主要原因。2001－2003年能源結(jié)構(gòu)和能源效率的抑制貢獻(xiàn)率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的拉動(dòng)貢獻(xiàn)率之間的差距最小，而此時(shí)中國(guó)人均碳排放量在2001－2003年增長(zhǎng)最緩慢，但隨后，由于能源效率的抑制貢獻(xiàn)率的減小和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的拉動(dòng)貢獻(xiàn)率的增大，抑制貢獻(xiàn)率與拉動(dòng)貢獻(xiàn)率之間的差距又不斷擴(kuò)大，導(dǎo)致了中國(guó)人均碳排放呈指數(shù)增長(zhǎng)。

表2 中國(guó)2000－2008年的能源、GDP、人口以及碳排放Tab．2 Energy，GDP，population and carbon emissions in China from 2001 －2008

3．3 影響因素演進(jìn)分析

從本文以上研究，已經(jīng)得到能源結(jié)構(gòu)、能源效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展這三個(gè)影響因素對(duì)中國(guó)碳排放變動(dòng)的貢獻(xiàn)率的大小，為了解決這些因素在未來(lái)具體如何演進(jìn)，進(jìn)一步反映出各影響因素的動(dòng)態(tài)演講過(guò)程，本文采用最小二乘擬合方法，很好的反映碳排放影響因素瞬時(shí)變化規(guī)律和變化趨勢(shì)。過(guò)程如下:

首先擬合出能源結(jié)構(gòu)因素的瞬時(shí)變化率，圖2表示能源結(jié)構(gòu)因素DX1的變化率，縱坐標(biāo)代表變化率(%)，橫坐標(biāo)代表時(shí)間(年)。

能源結(jié)構(gòu)因素的瞬時(shí)率擬合方程為:

表3 2001－2008年三因素對(duì)中國(guó)人均碳排放變動(dòng)的影響效果Tab．3 Three factors on the effects of changes per capita carbon emissions in China from 2001 －2008

表4 2001－2008年三因素對(duì)中國(guó)人均碳排放變動(dòng)的貢獻(xiàn)比例Tab．4 Three factors contribution ratio of the change per capita carbon emissions in China from 2001 －2008

圖1 2001－2008年三因素對(duì)中國(guó)人均碳排放變動(dòng)的貢獻(xiàn)率趨勢(shì)圖Fig．1 Three factors contribution rate of change in the trend of carbon emission per capita in China from 2001－2008

圖2 能源結(jié)構(gòu)因素的變化率特征Fig．2 Rate of change of the energy structure

若能源結(jié)構(gòu)因素變化率D·x1(t)＞0時(shí)，則表示能源結(jié)構(gòu)隨時(shí)間的變化率為正，能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的影響越來(lái)越大。由圖2可見(jiàn)，2002年至2004年中國(guó)的能源結(jié)構(gòu)因素瞬時(shí)率都是為正，而能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)碳排放起抑制作用，說(shuō)明在這一段時(shí)期內(nèi)能源結(jié)構(gòu)因素發(fā)揮了逐漸增強(qiáng)的抑制作用。

若能源結(jié)構(gòu)因素變化率D·x1(t)＜0時(shí)，則表示能源結(jié)構(gòu)隨時(shí)間的變化率為負(fù)，能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的影響越來(lái)越小。由圖2可見(jiàn)，2004年至2008年中國(guó)的能源結(jié)構(gòu)因素瞬時(shí)率都是為負(fù)，說(shuō)明最近幾年能源結(jié)構(gòu)的抑制作用沒(méi)有得到充分發(fā)揮，能源結(jié)構(gòu)有待進(jìn)一步改善。

類似可以得到能源效率因素和經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素的瞬時(shí)變化率，形成圖3和圖4。

能源效率因素的瞬時(shí)率擬合方程為:

若能源效率因素變化率D·x2(t)＞0時(shí)，則表示能源效率隨時(shí)間的變化率為正，能源效率對(duì)碳排放的影響越來(lái)越大。由圖3可見(jiàn)，2002－2005年中國(guó)的能源效率因素瞬時(shí)率都為正，而能源效率因素對(duì)碳排放起抑制作用，說(shuō)明這一時(shí)期能源效率抑制碳排放的作用逐年增強(qiáng)。

若能源效率因素變化率D·x2(t)＜0時(shí)，則表示能源效率隨時(shí)間的變化率為負(fù)，能源效率對(duì)碳排放的影響越來(lái)越小。由圖3可見(jiàn)，2005年至2008年中國(guó)的能源結(jié)構(gòu)因素瞬時(shí)率都是為負(fù)，能源效率沒(méi)有充分發(fā)揮其抑制碳排放增長(zhǎng)的作用，其抑制作用的增長(zhǎng)空間很大。

圖3 能源效率因素的變化率特征Fig．3 Rate of change of the energy efficiency

圖4 經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素的變化率特征Fig．4 Rate of change of the economic development

若經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素變化率D·x3(t)＞0時(shí)，則表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展隨時(shí)間的變化率為正，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的影響越來(lái)越大。

由圖4可見(jiàn)，2002年至2008年中國(guó)的能源效率因素瞬時(shí)率都是為正，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對(duì)碳排放起促進(jìn)作用，說(shuō)明此段時(shí)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷地促進(jìn)碳排放增長(zhǎng)，給碳減排帶來(lái)極大的壓力。

4 結(jié)果比較及特點(diǎn)

在關(guān)于碳排放因素分解方面的研究中，本文所得研究結(jié)果與以往研究結(jié)果有相近的地方，也有不同之處，以下給出了本文與其他人研究結(jié)果的比較及特點(diǎn)分析。

徐國(guó)泉、劉則淵、姜照華［3］采用對(duì)數(shù)平均權(quán)重Divisia指數(shù)分解法分析中國(guó)人均碳排放的影響因素，得到2000年以來(lái)，人均碳排放增長(zhǎng)率超過(guò)10%，2000年以后，抑制貢獻(xiàn)率與拉動(dòng)貢獻(xiàn)率之間的差距不斷擴(kuò)大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)拉動(dòng)中國(guó)人均碳排放的貢獻(xiàn)率呈指數(shù)增長(zhǎng)，這一結(jié)果與本文相似。但本文又進(jìn)一步得到2001－2003年能源結(jié)構(gòu)和能源效率的抑制貢獻(xiàn)率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的拉動(dòng)貢獻(xiàn)率之間的差距最小，而此時(shí)中國(guó)人均碳排放量在2001－2003年增長(zhǎng)最緩慢，但隨后，由于能源效率的抑制貢獻(xiàn)率的減小和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的拉動(dòng)貢獻(xiàn)率的增大，抑制貢獻(xiàn)率與拉動(dòng)貢獻(xiàn)率之間的差距又不斷擴(kuò)大，導(dǎo)致了中國(guó)人均碳排放呈指數(shù)增長(zhǎng)，并且近幾年能源效率因素逐漸增強(qiáng)，這一系列的結(jié)論有別于前者的研究結(jié)果。

D．Diakoulaki等［8］采用簡(jiǎn)化的 Laspeyres模型，從人類活動(dòng)、能源強(qiáng)度、混合燃料三個(gè)因素方面分解分析了希臘在1990－2002年之間的碳排放，得到人類活動(dòng)因素引起CO2排放量增加32，242萬(wàn)t(占到150%)，能源強(qiáng)度因素占－35%，混合燃料因素占－15%，后兩個(gè)因素共減少CO2排放10 575萬(wàn)t。本文得到經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素(即人類活動(dòng)因素)對(duì)碳排放變動(dòng)的貢獻(xiàn)最多12．125(占42．9%)，能源結(jié)構(gòu)因素(結(jié)構(gòu)效應(yīng)因素)和能源效率因素(即能源強(qiáng)度因素)的影響次之，分別為 7．927(占28．7%)和 7．827(占28．4%)。說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對(duì)中國(guó)和希臘都是正效應(yīng)并占到主導(dǎo)位置，其它因素雖然起到負(fù)效應(yīng)，但減排效果微弱。

Ming Zhang，Hailin Mu等［15］采用完全分解方法分析CO2強(qiáng)度，能源強(qiáng)度，結(jié)構(gòu)變化和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)中國(guó)碳排放的影響。結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)CO2排放量變化起正效應(yīng)作用(占196%);1991－2006這段時(shí)期，能源強(qiáng)度下降對(duì)CO2排放減少影響較大(占到126%);CO2強(qiáng)度和結(jié)構(gòu)變化的影響相對(duì)較小。并得到中國(guó)CO2排放量在全球減排中作出重大貢獻(xiàn)。而本文認(rèn)為2000－2008后這一段時(shí)期能源強(qiáng)度(能源效率)因素的抑制作用仍然不明顯，為7．827(占28．4%)，但其抑制作用還在逐漸加強(qiáng)。

李艷梅、張雷、程曉凌［16］按照“共同產(chǎn)生、平均分擔(dān)”原則，構(gòu)建了碳排放因素分解模型，選擇1985－2007年的數(shù)據(jù)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)和碳排放強(qiáng)度變化所產(chǎn)生的碳減排效應(yīng)，表明造成碳排放增加的因素是經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化，而產(chǎn)生碳減排效應(yīng)的因素惟有碳排放強(qiáng)度降低。該模型沒(méi)有很好的處理結(jié)構(gòu)分解過(guò)程中的殘余項(xiàng)，而本文得到的是碳排放強(qiáng)度(即能源效率)因素對(duì)抑制中國(guó)人均碳排放的貢獻(xiàn)率呈倒“U”型，并且近幾年其抑制作用有增強(qiáng)趨勢(shì)，這也是最近幾年中國(guó)人均碳排放增長(zhǎng)的趨勢(shì)有所減緩的主要原因。

以上幾位學(xué)者的研究都沒(méi)有考慮到，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不一定引發(fā)碳排放的增加，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也會(huì)自發(fā)導(dǎo)致碳排放量的減少，我國(guó)碳排放政策的缺失，節(jié)能減排政策實(shí)施滯后是導(dǎo)致我國(guó)碳排放持續(xù)上升的又一重要因素。通過(guò)以上分析，我們發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展是我國(guó)人均碳排放增長(zhǎng)的主導(dǎo)因素。作為發(fā)展中國(guó)家，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的增長(zhǎng)是滿足國(guó)民生存與發(fā)展基本需求的必要條件，維持經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)行帶來(lái)的能源消費(fèi)是無(wú)法避免的，其導(dǎo)致的環(huán)境壓力上升也是在所難免。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，中國(guó)人均碳排放量在2002年后急劇增長(zhǎng)，說(shuō)明僅依賴能源效率的提高已難以抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展引起的中國(guó)人均碳排放。因此，本文強(qiáng)調(diào)在未來(lái)的中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃，我國(guó)碳減排的政策制定不能從控制經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模的方面采取主要措施，應(yīng)該大力優(yōu)化能源生產(chǎn)消費(fèi)的結(jié)構(gòu)和提高能源使用效率，完善環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策和節(jié)能減排政策。

5 碳減排對(duì)策建議

為了達(dá)到2020年碳排放減排的目標(biāo)及為應(yīng)對(duì)全球氣候變化做出貢獻(xiàn)，綜合以上分析，本文提出了以下幾點(diǎn)碳減排對(duì)策:

(1)環(huán)境調(diào)控政策和相關(guān)立法的完善。前文研究得到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并不會(huì)自發(fā)導(dǎo)致碳排放量的減少，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也并不一定引發(fā)碳排放的增加，控制經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中的碳排放，應(yīng)建立實(shí)施技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、碳交易、碳排放的企業(yè)準(zhǔn)入門檻、節(jié)能減排等政策措施降低碳排放量，完善相關(guān)的碳排放法律法規(guī)。

(2)改善能源生產(chǎn)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)。由于受能源賦存條件以及經(jīng)濟(jì)條件限制，我國(guó)很難盡快改變以煤為主的能源消費(fèi)格局。但是積極增加油氣進(jìn)口，開(kāi)發(fā)新能源和可再生能源，逐步減少煤炭在能源消費(fèi)中的比重，增加石油、天然氣、水電、核電所占比重，中國(guó)的碳排放將得到很大的緩解。此外，在加強(qiáng)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的同時(shí)，加速發(fā)展煤炭清潔利用技術(shù)，實(shí)現(xiàn)煤炭的清潔、高效利用，減少碳排放。大力發(fā)展環(huán)保產(chǎn)業(yè)。

(3)提高能源使用效率。國(guó)內(nèi)外很多專家學(xué)者的研究中都提到，碳減排的主要措施之一是提高能源利用效率。本文研究中也得到，能源效率對(duì)抑制碳排放的作用有加強(qiáng)趨勢(shì)，可見(jiàn)今后繼續(xù)依靠提高能源利用效率，降低碳排放的空間還很大?？赏ㄟ^(guò)更新設(shè)備、采用先進(jìn)技術(shù)和工藝、加強(qiáng)能源管理等措施，提高一些高耗能行業(yè)的能源利用效率，充分挖掘高耗能工業(yè)部門的節(jié)能減排潛力。

(編輯:于 杰)

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Factor Decomposition Analysis of Carbon Em issions Change in China

TIAN Li-xin ZHANG Bei-bei
(Energy Development and Environmental Protection Strategy Research Center，Jiangsu University，Zhenjiang Jiangsu 212013，China)

With the rapid developmentof Chinese economy，sharpe increase of energy consumption and coal-dominant energy structure will not be changed in a short term，and the aggregate carbon emissions caused by primary energy consumption have been increasing consistently in China．Based on Generalized Fisher Index Approach(GFI)，a decomposition model of carbon emissions per capita in China is established．Themodel is adopted to analyze the influence of energy structure，energy efficiency and economic developmenton carbon emissions per head from 2000 to 2008 in China．The results show that the contribution rate of carbon emissions per capita pushed by economic development presents an exponential growth．However，the contribution rate of carbon emissions per capita inhibited by energy efficiency appears as an inverted“U”．The inhibiting effect indicates a strengthening tendency but inhibition of energy structure is stillweak．The inhibition caused by energy efficiency and energy structure is difficult to offset the growth of carbon emissions per capita in China driven by economic development，which is different from previous findings．In order to find out the regularity of various factors that impact carbon emissions in China，this paper simulates the features of instantaneous rate of change for various factors for the first time and this further reflects the dynamic evolution of various factors．

carbon emissions;factor decomposition;the Generalized Fisher Index;the dynamic evolution

N94

A

1002－2104(2011)11－0001－07

10．3969/j．issn．1002－2104．2011．11．001

2011－05－22

田立新，教授，博導(dǎo)，主要研究方向?yàn)槟茉聪到y(tǒng)工程、區(qū)域經(jīng)濟(jì)和資源經(jīng)濟(jì)。

國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃項(xiàng)目(編號(hào):710730727);國(guó)家博士點(diǎn)基金(編號(hào):2009);教育部人文社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目(編號(hào):08JA790058);高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目(編號(hào):2010－2－7)。