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    我國(guó)碳排放的區(qū)域差異及驅(qū)動(dòng)因素分析*——基于脫鉤和三層完全分解模型的實(shí)證研究

    2012-11-15 02:32:04仲云云仲偉周
    財(cái)經(jīng)研究 2012年2期
    關(guān)鍵詞:排放量驅(qū)動(dòng)能源

    仲云云,仲偉周

    (西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院,陜西 西安710061)

    自工業(yè)革命以來(lái),由人類活動(dòng)引起的全球氣候變暖已成為不爭(zhēng)的事實(shí)。隨著工業(yè)化和城市化進(jìn)程的加快,我國(guó)能源消費(fèi)量和二氧化碳(CO2)排放量快速上升。根據(jù)IEA(2009)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),2007年我國(guó)CO2排放量已經(jīng)超過(guò)美國(guó),成為全球第一大碳排放國(guó)。2009年12月,我國(guó)對(duì)世界承諾到2020年,單位GDP的CO2排放比2005年降低40%-45%,并將其作為約束性指標(biāo)納入國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃。我國(guó)各個(gè)省份尤其是東、中、西三大區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡,能源資源稟賦差異大,碳排放的區(qū)域特征明顯?,F(xiàn)階段研究中國(guó)碳排放的區(qū)域差異及驅(qū)動(dòng)因素,對(duì)于制定差異化的減排策略和低碳經(jīng)濟(jì)政策、實(shí)現(xiàn)區(qū)域低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    一、文獻(xiàn)綜述

    研究我國(guó)碳排放的區(qū)域差異及驅(qū)動(dòng)誘因,從區(qū)域角度制定相應(yīng)的碳排放政策符合我國(guó)國(guó)情。對(duì)于碳排放的區(qū)域差異,越來(lái)越多的學(xué)者,如曲建升等(2008)、李國(guó)志和李宗植(2010)、王錚和朱永彬(2008)、譚丹和黃賢金(2008)等對(duì)此進(jìn)行了計(jì)算、分析和探討。而對(duì)碳排放驅(qū)動(dòng)因素的分析,一般采用的是指數(shù)分解法:Wang等(2005)采用對(duì)數(shù)均值迪氏指數(shù)(LMDI)分解法對(duì)我國(guó)1957-2000年的CO2排放進(jìn)行分解,結(jié)果表明能源強(qiáng)度是減少碳排放的主要因素,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)則促進(jìn)碳排放的增加。Wu等(2005)基于我國(guó)各省的數(shù)據(jù),運(yùn)用“三層完全分解法”,研究了我國(guó)1985—1999年CO2排放量的變化及驅(qū)動(dòng)因素。魏一鳴等(2008)利用LMDI方法分析了我國(guó)區(qū)域CO2排放的4個(gè)因素。徐國(guó)泉等(2006)采用對(duì)數(shù)平均權(quán)重Divisia分解法,分析了1995-2004年我國(guó)人均碳排放的影響因素。王鋒等(2010)利用對(duì)數(shù)平均Divisia兩層分解法,把1995-2007年我國(guó)能源消費(fèi)的CO2排放增長(zhǎng)率分解為11種驅(qū)動(dòng)因素的加權(quán)貢獻(xiàn)。

    以上研究對(duì)揭示我國(guó)CO2排放的區(qū)域特征、制定區(qū)域碳減排政策具有積極意義,但尚存在三方面的局限:(1)計(jì)算結(jié)果的精確性有待改進(jìn)?,F(xiàn)有文獻(xiàn)基本都是根據(jù)煤、石油、天然氣的消費(fèi)量計(jì)算碳排放量,精確性不夠。(2)碳排放影響因素選擇有限?,F(xiàn)有文獻(xiàn)影響因素的選擇一般僅考慮生產(chǎn)部門的影響因素,較少考慮生活部門的影響因素。(3)結(jié)果分析較少體現(xiàn)省級(jí)區(qū)域的差異性。現(xiàn)階段在對(duì)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素研究中,絕大多數(shù)是從國(guó)家層面進(jìn)行研究,而忽視了省級(jí)區(qū)域的差異性。本文將在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,主要在三個(gè)方面有所探索:(1)利用IPCC(2006)的方法和各地區(qū)9類終端能源消費(fèi)數(shù)據(jù),較精確地估算了各地區(qū)的碳排放量(與國(guó)際權(quán)威數(shù)據(jù)進(jìn)行比較);(2)對(duì)于驅(qū)動(dòng)因素的選擇,注重層次性和全面性,既包括生產(chǎn)部門,也包括生活部門;(3)方法上運(yùn)用脫鉤指標(biāo)和“LMDI三層完全分解法”,立足省級(jí)區(qū)域,分析各地區(qū)碳排放的區(qū)域差異及驅(qū)動(dòng)因素。

    二、我國(guó)碳排放的區(qū)域差異

    (一)估算方法與樣本數(shù)據(jù)。本文碳排放的估算方法基于IPCC《國(guó)家溫室氣體排放清單指南》2006版(IPCC,2006)。能源消費(fèi)量來(lái)自歷年各省終端能源消費(fèi)數(shù)據(jù)。計(jì)算方法如式(1)所示:

    其中,Cit為省i第t年的碳排放總量;Eijt為省i第t年第j種能源消費(fèi)量;ηj為第j種能源的碳排放系數(shù)。根據(jù)《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》口徑,本文將最終能源消費(fèi)劃分為原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣和電力等9類。由于研究時(shí)間范圍限于1995-2009年,前8類能源的碳排放系數(shù)變化很小,宏觀層面可以忽略不計(jì),而電力的碳排放系數(shù)因各地區(qū)每年發(fā)電燃料構(gòu)成(煤炭、石油、天然氣等)的變化和發(fā)電技術(shù)的進(jìn)步而變化較大,可以根據(jù)各省每年的發(fā)電量(主要是火力發(fā)電)和發(fā)電燃料的二氧化碳排放計(jì)算得到。

    本文樣本區(qū)間為1995-2009年,數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。同時(shí)參考《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的劃分,本文把中國(guó)劃分為東部、中部和西部地區(qū)。①因?yàn)槲鞑氐臄?shù)據(jù)缺失太多,而重慶1997年才作為直轄市,故把重慶并入四川計(jì)算,所以分析對(duì)象為全國(guó)29個(gè)省、市、自治區(qū)。各地區(qū)的GDP是把名義GDP折算成1995年不變價(jià)的實(shí)際GDP。由于原始統(tǒng)計(jì)時(shí)各種能源的消費(fèi)均為實(shí)物統(tǒng)計(jì)量,測(cè)算碳排放時(shí)必須轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)量。見(jiàn)表1。

    表1 各類能源的轉(zhuǎn)換系數(shù)和碳排放系數(shù)

    根據(jù)式(1)可計(jì)算1995-2009年各省終端能源消費(fèi)的碳排放量。需要說(shuō)明的是,這里所得的計(jì)算結(jié)果是碳排放量,如果要計(jì)算二氧化碳排放量,所得結(jié)果乘以“44/12”即可。為了檢驗(yàn)結(jié)果的科學(xué)性,我們將1995-2009年全國(guó)人均碳排放量的計(jì)算結(jié)果與美國(guó)橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室二氧化碳信息分析中心(CDIAC)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),發(fā)現(xiàn)平均誤差只有2.8%,說(shuō)明計(jì)算結(jié)果可接受。

    (二)碳排放的區(qū)域差異。因篇幅所限,本文僅列出各地區(qū)1995年和2009年的碳排放數(shù)據(jù)。從碳排放總量、人均碳排放量和碳排放強(qiáng)度三方面進(jìn)行區(qū)域比較,如圖1、圖2和圖3所示。

    從圖1碳排放總量看,1995年四川、河北、山東、遼寧、江蘇、廣東、河南、湖北和山西9省份的碳排放占全國(guó)總排放量的52.2%,而2009年山東、河北、廣東、江蘇、四川、河南、遼寧和內(nèi)蒙古8省份的碳排放占全國(guó)總排放量的51.6%。1995年和2009年,東部的碳排放量占總排放量的比例是43.3%和47.9%,中部所占比例是31.6%和26.2%,西部所占比例是25.1%和25.9%。東部是碳排放的第一俱樂(lè)部,中部和西部分別是第二和第三俱樂(lè)部。

    圖3 1995年和2009年中國(guó)29個(gè)省、市、自治區(qū)的碳排放強(qiáng)度

    從圖2人均碳排放量看,29個(gè)省份的人均CO2排放由1995年的0.69噸碳/人上升為2009年的1.6噸碳/人。東、中、西部三大地帶的人均碳排放量分別由1995年的0.8噸碳/人、0.64噸碳/人和0.61噸碳/人增加到2009年的1.91噸碳/人、1.31噸碳/人和1.5噸碳/人。29個(gè)省份中,內(nèi)蒙古和寧夏增加最多。

    從圖3碳排放強(qiáng)度看,29個(gè)省、市、自治區(qū)的碳排放強(qiáng)度由1995年的1.43噸碳/萬(wàn)元下降為2009年的0.79噸碳/萬(wàn)元。東、中、西部的碳排放強(qiáng)度分別由1995年的1.11噸碳/萬(wàn)元、1.74噸碳/萬(wàn)元和2噸碳/萬(wàn)元下降到2009年的0.65噸碳/萬(wàn)元、0.84噸碳/萬(wàn)元和1.23噸碳/萬(wàn)元。29個(gè)省份中,除了海南略有上升外,其他省份都有明顯下降,北京、天津、吉林和黑龍江的降幅達(dá)60%以上。

    (三)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放的相關(guān)性檢驗(yàn)。發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的實(shí)質(zhì)是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放的脫鉤發(fā)展。通常采用Tapio(2005)脫鉤指標(biāo)和環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線理論來(lái)衡量?jī)烧叩年P(guān)系,前者反映兩者間的短期波動(dòng)關(guān)系,后者反映兩者間的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)。

    1.Tapio脫鉤指標(biāo)的區(qū)域比較。Tapio脫鉤指標(biāo)由Tapio(2005)提出。脫鉤彈性ε等于二氧化碳排放量增長(zhǎng)率與人均GDP增長(zhǎng)率的比值,用公式表示為:

    Tapio脫鉤指標(biāo)以脫鉤彈性的某一范圍來(lái)界定,共分為8個(gè)等級(jí),其中強(qiáng)脫鉤代表絕對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段,弱脫鉤代表相對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段(見(jiàn)表2)。

    表2 Tapio脫鉤指標(biāo)分界表

    利用Tapio脫鉤指標(biāo)來(lái)分析中國(guó)各地區(qū)1995-2009年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與二氧化碳排放的脫鉤情況可得表3。

    表3 1995-2009年各地區(qū)Tapio脫鉤指標(biāo)(ΔCO2>0,ΔGDPP>0)

    由表4可知,1995-2009年全國(guó)及三大地帶的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與二氧化碳排放呈現(xiàn)弱脫鉤狀態(tài)。在29個(gè)省份中,廣東、云南和寧夏處于增長(zhǎng)連結(jié)狀態(tài),海南、寧夏為增長(zhǎng)負(fù)脫鉤狀態(tài),其他地區(qū)均為弱脫鉤狀態(tài)。

    2.碳排放環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的區(qū)域比較。國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者利用環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與CO2之間的關(guān)系,但研究結(jié)果大相徑庭。Wagner(2008)研究認(rèn)為人均CO2排放與人均收入不存在CO2的Kuznets曲線(簡(jiǎn)寫為CKC)。Galeotti(2006)研究發(fā)現(xiàn)人均CO2排放與人均收入存在CO2的Kuznets曲線。林伯強(qiáng)、蔣竺均(2009)利用CKC預(yù)測(cè)了我國(guó)CO2排放的拐點(diǎn)。許廣月和宋德勇(2010)選用1990-2007年我國(guó)省際面板數(shù)據(jù)研究了我國(guó)CKC的存在性,結(jié)果表明全國(guó)及東中部地區(qū)存在CKC而西部地區(qū)不存在。

    本文利用29個(gè)省市1995-2009年的人均GDP和人均碳排放量面板數(shù)據(jù),通過(guò)構(gòu)建庫(kù)茲涅茨曲線模型得出的實(shí)證研究結(jié)論為:全國(guó)、東部和中部地區(qū)存在碳排放庫(kù)茲涅茨曲線,而西部地區(qū)不存在碳排放庫(kù)茲涅茨曲線。全國(guó)、東部和中部地區(qū)人均碳排放處于拐點(diǎn)時(shí)的人均GDP分別是49800元、70400元和59297元。這與許廣月和宋德勇(2010)的結(jié)果比較接近。以GDP年均增長(zhǎng)速度10%計(jì)算,我國(guó)將在2038年左右達(dá)到庫(kù)茲涅茨曲線的拐點(diǎn)。

    三、基于LMDI分解模型的區(qū)域碳排放驅(qū)動(dòng)因素實(shí)證分析

    (一)分解模型構(gòu)建與計(jì)算結(jié)果。

    1.LMDI三層完全分解模型。為了解釋二氧化碳在各區(qū)域快速上升并存在巨大差異的原因,有必要對(duì)CO2排放的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分解研究。本文借鑒Wu等(2005)提出的“三層完全分解法”,從區(qū)域?qū)用娼MDI分解模型。這里僅給出全國(guó)的分解模型,各省市及三大區(qū)域的分解模型以此類推。全國(guó)層面的“LMDI三層完全分解模型”建立如下:

    式(4)可進(jìn)一步表示為:

    其中,j=1,2,…,5分別表示農(nóng)業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、商業(yè)和居民生活部門。模型中各變量的含義如表4所示。

    表4 模型中各變量的含義

    對(duì)(4)式,令ωijk= Cijk/C,可得:

    對(duì)(5)式進(jìn)行積分,并根據(jù)定積分中值定理可以得到:

    其中,ωijk(t*)是權(quán)重函數(shù)ωijk= Cijk/C在時(shí)刻t*時(shí)的函數(shù)值,t*∈(0,T)。Ang和Choi(1997)引入Divisa分解中的對(duì)數(shù)平均函數(shù),是計(jì)算ωijk(t*)的一個(gè)有效方法。對(duì)數(shù)平均函數(shù)被定義如下:

    根據(jù)對(duì)數(shù)平均函數(shù)的定義,權(quán)重函數(shù)值計(jì)算如下:

    (7)式可以簡(jiǎn)寫為:

    (9)式表明碳排放的增長(zhǎng)可以分解為生產(chǎn)部門6種因素CI、ES、EIP、IS、GDPP和P以及生活部門3種因素EIR、HI和HN的貢獻(xiàn)。其中,碳排放量的增長(zhǎng)用DG表示,各因素的貢獻(xiàn)用D表示。由(9)式可知,若D>1,則對(duì)碳排放量的增長(zhǎng)起正向驅(qū)動(dòng)作用,D越大,正向影響越大;若0<D<1,則對(duì)碳排放量的增長(zhǎng)表現(xiàn)為負(fù)向抑制作用,D的絕對(duì)值越大,負(fù)向作用越大;若D=1,則與碳排放量的增長(zhǎng)無(wú)關(guān)。因此,D越接近于1,則其影響越小。

    2.模型計(jì)算結(jié)果。以1995年為基期,本文考察比較了1995-2009年影響各區(qū)域碳排放增長(zhǎng)的9種因素的貢獻(xiàn)。結(jié)果見(jiàn)表5。

    表5 1995-2009年各區(qū)域碳排放量增長(zhǎng)的影響因素及其貢獻(xiàn)

    續(xù)表5 1995-2009年各區(qū)域碳排放量增長(zhǎng)的影響因素及其貢獻(xiàn)

    1995-2009年,各區(qū)域的碳排放量均出現(xiàn)較大幅度的增長(zhǎng)。各影響因素對(duì)全國(guó)及三大地帶碳排放增長(zhǎng)的影響方向完全一致,貢獻(xiàn)率略有差別。正向驅(qū)動(dòng)因素有6個(gè),分別是能源結(jié)構(gòu)ES、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IS、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDPP、人口P、家庭平均年收入HI和家庭數(shù)量HN;負(fù)向驅(qū)動(dòng)因素有3個(gè),分別是碳強(qiáng)度(碳排放系數(shù)CI)、生產(chǎn)部門能源強(qiáng)度EIP和生活部門能源強(qiáng)度EIR。對(duì)碳排放影響最大的是人均GDP,其次是生產(chǎn)部門的能源強(qiáng)度??傮w上正向驅(qū)動(dòng)作用大于負(fù)向抑制作用,因此各地區(qū)的碳排放均出現(xiàn)不同幅度的增長(zhǎng)。

    (二)我國(guó)區(qū)域碳排放的驅(qū)動(dòng)因素分析。9種碳排放的影響因素大體上可以劃分為4類效應(yīng):強(qiáng)度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、收入效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)。強(qiáng)度效應(yīng)包括DCI、DEIP和DEIR,結(jié)構(gòu)效應(yīng)包括DES和DIS,收入效應(yīng)包括DGDPP和DHI,規(guī)模效應(yīng)包括DP和DHN。以下對(duì)各類效應(yīng)加以分析。

    1.強(qiáng)度效應(yīng)。(1)碳排放系數(shù)對(duì)區(qū)域碳排放的影響分析。因?yàn)楸疚脑谟?jì)算碳排放量時(shí),假設(shè)除電力以外其他能源的碳排放系數(shù)保持不變,所以DCI僅反映了電力碳排放系數(shù)變化的影響。相對(duì)于1995年,2009年全國(guó)及三大地帶的電力碳排放系數(shù)均是降低的,有利于減緩碳排放的增長(zhǎng)速度。(2)生產(chǎn)部門能源強(qiáng)度對(duì)區(qū)域碳排放的影響分析。生產(chǎn)部門能源強(qiáng)度是減緩CO2排放的最重要影響因素,對(duì)中部影響最大,其次是東部,最后是西部地區(qū)。生產(chǎn)部門能源強(qiáng)度的下降主要是由工業(yè)部門能源強(qiáng)度下降引起的。工業(yè)大省河北、江蘇、浙江、山東、河南、四川、廣東和四川能源強(qiáng)度的負(fù)向貢獻(xiàn)率并不是很高,應(yīng)進(jìn)一步降低這些省份工業(yè)部門的能源強(qiáng)度,同時(shí)重點(diǎn)控制海南和云南兩省的能源強(qiáng)度。(3)居民生活能源強(qiáng)度對(duì)區(qū)域碳排放的影響分析。相對(duì)于生產(chǎn)部門能源強(qiáng)度,居民生活能源強(qiáng)度對(duì)區(qū)域碳排放的減緩作用很小。內(nèi)蒙古、廣東、廣西和海南的居民生活能源強(qiáng)度有所上升。黑龍江、江西、河南、湖南、貴州、甘肅和新疆的居民生活能源強(qiáng)度下降較多,對(duì)碳排放增長(zhǎng)的負(fù)向貢獻(xiàn)率較大。東部地區(qū)的抑制作用最小,中、西部地區(qū)比較接近。

    2.結(jié)構(gòu)效應(yīng)。(1)能源結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域碳排放的影響分析。全國(guó)及三大地帶能源結(jié)構(gòu)的變化對(duì)CO2排放的增長(zhǎng)起正向驅(qū)動(dòng)作用。1995-2009年各地區(qū)終端能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化主要表現(xiàn)為電力消費(fèi)比例的提高和煤炭消費(fèi)比例的下降。全國(guó)及東、中、西部地區(qū)因電力消費(fèi)而引起的碳排放占終端能源排放的比例分別由1995年的37%、38%、35%和38%上升到2009年的46%、48%、41%和45%。電力消耗增加對(duì)地區(qū)碳排放的正向貢獻(xiàn)率大于煤炭消耗下降的負(fù)向貢獻(xiàn)率,因此能源結(jié)構(gòu)的變動(dòng)對(duì)碳排放的影響總體上表現(xiàn)為正向驅(qū)動(dòng)作用。(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域碳排放的影響分析。1995-2009年全國(guó)及東、中、西部產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化增加了CO2排放,但貢獻(xiàn)率不明顯。29個(gè)省份中,只有北京、天津、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、云南和甘肅的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對(duì)CO2排放產(chǎn)生了減緩作用,其他省份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化均增加了CO2排放。因?yàn)楣I(yè)的耗能最多,所以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對(duì)CO2排放的影響方向和大小很大程度上取決于工業(yè)比重的變化。

    3.規(guī)模效應(yīng)。規(guī)模效應(yīng)包括人口和家庭數(shù)量?jī)蓚€(gè)因素。這兩個(gè)因素對(duì)CO2排放的影響比較直觀,都促進(jìn)了CO2排放的增長(zhǎng)。人口對(duì)全國(guó)及東、中、西部的貢獻(xiàn)率依次為1.092、1.145、1.036和1.063,家庭數(shù)量對(duì)全國(guó)及東、中、西部的貢獻(xiàn)率分別為1.025、1.027、1.022和1.025。人口規(guī)模的擴(kuò)大將帶來(lái)CO2排放的持續(xù)增長(zhǎng)?,F(xiàn)階段應(yīng)做好人口規(guī)模的控制,減緩由此帶來(lái)的CO2排放的增長(zhǎng)。

    4.收入效應(yīng)。(1)人均GDP對(duì)區(qū)域碳排放的影響分析。人均GDP是地區(qū)CO2排放增長(zhǎng)的決定因素。全國(guó)及三大地帶人均GDP對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)率均超過(guò)3。29個(gè)省份中,這一因素對(duì)碳排放的影響均為正且貢獻(xiàn)率超過(guò)2,尤其對(duì)內(nèi)蒙古影響最大,貢獻(xiàn)率達(dá)到5.1。其他省份的貢獻(xiàn)率在2和5之間,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他因素對(duì)碳排放增長(zhǎng)的影響。(2)家庭平均年收入對(duì)區(qū)域碳排放的影響分析。這一因素對(duì)全國(guó)各地區(qū)CO2排放的影響均為正,但貢獻(xiàn)率較人均GDP小得多。全國(guó)及東、中、西部的貢獻(xiàn)率比較接近,約為1.1。這是因?yàn)殡S著城市化的不斷推進(jìn)和人民收入水平的提高,一定程度上推動(dòng)了CO2排放的增長(zhǎng)。

    四、結(jié)論與政策涵義

    1.基本結(jié)論。(1)我國(guó)29個(gè)省、市、自治區(qū)的碳排放存在巨大差異。東部地區(qū)是碳排放總量和人均碳排放量的第一俱樂(lè)部,中部地區(qū)是第二俱樂(lè)部,西部地區(qū)是第三俱樂(lè)部。東部地區(qū)的碳排放強(qiáng)度最低,中部地區(qū)次之,西部地區(qū)最高。1995-2009年?yáng)|、中、西部的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與二氧化碳排放均處于弱脫鉤狀態(tài);全國(guó)、東部和中部地區(qū)存在人均碳排放環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線,西部地區(qū)不存在。(2)根據(jù)“LMDI三層完全分解模型”的計(jì)算結(jié)果,碳排放的正向驅(qū)動(dòng)因素有人均GDP、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口數(shù)量、家庭平均年收入和家庭數(shù)量。負(fù)向驅(qū)動(dòng)因素包括碳排放系數(shù)、產(chǎn)業(yè)部門的能源強(qiáng)度和居民生活部門的能源強(qiáng)度。9類影響因素中,人均GDP是促進(jìn)碳排放量增長(zhǎng)的決定因素,而產(chǎn)業(yè)部門的能源強(qiáng)度下降則是抑制碳排放增長(zhǎng)的主要因素。

    2.構(gòu)建區(qū)域低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的政策涵義。(1)制定差異化碳減排策略以推進(jìn)區(qū)域低碳經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變。東部在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí),重點(diǎn)控制碳排放的增速,繼續(xù)在低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的框圖中充當(dāng)“領(lǐng)頭羊”的作用;中部地區(qū)在實(shí)現(xiàn)“中部崛起”過(guò)程中,可以承擔(dān)部分碳減排責(zé)任,兼顧經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放增速;西部地區(qū)在“西部大開(kāi)發(fā)”的背景下,可以暫時(shí)不承擔(dān)碳減排責(zé)任,但應(yīng)注意保護(hù)能源資源環(huán)境,適當(dāng)控制碳排放增速。(2)發(fā)展新能源和可再生能源以優(yōu)化區(qū)域能源結(jié)構(gòu)。短期內(nèi),各地區(qū)可以進(jìn)一步降低煤炭消費(fèi)比例,適當(dāng)增加石油和天然氣的消費(fèi)比重。但在長(zhǎng)期,應(yīng)注重風(fēng)能、水能、生物能、太陽(yáng)能、海洋能等可再生能源的開(kāi)發(fā)。降低煤炭在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的份額,逐步提高新能源和可再生能源的消費(fèi)比例,優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。(3)減少煤電發(fā)電份額以降低區(qū)域電力碳排放系數(shù)。目前我國(guó)各地區(qū)仍以火力發(fā)電為主,導(dǎo)致排放大量的二氧化碳。各地區(qū)應(yīng)加快淘汰落后的小火電機(jī)組,適當(dāng)提高石油和天然氣發(fā)電比例,積極發(fā)展核能和太陽(yáng)能發(fā)電,以降低區(qū)域電力碳排放系數(shù)。(4)提高能源利用效率以降低區(qū)域能源強(qiáng)度。東部地區(qū)能源資源有限,能源利用效率相對(duì)較高。中西部地區(qū)能源資源豐富,但能源利用效率低下,應(yīng)建立區(qū)域能源資源開(kāi)發(fā)利用機(jī)制,對(duì)能源開(kāi)發(fā)與供應(yīng)的規(guī)模、開(kāi)發(fā)方式做出合理規(guī)劃與調(diào)控,提高能源利用效率,降低區(qū)域能源強(qiáng)度。(5)發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)以調(diào)整區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。目前,我國(guó)正處于重化工業(yè)向新型工業(yè)化道路的轉(zhuǎn)型時(shí)期,重化工業(yè)在GDP中的比重依然很高,是碳排放持續(xù)上升的重要原因。各地區(qū)應(yīng)積極優(yōu)化調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),發(fā)展區(qū)域低碳產(chǎn)業(yè)。擴(kuò)大第三產(chǎn)業(yè)比重。(6)轉(zhuǎn)變觀念以推廣低碳消費(fèi)方式。家庭規(guī)模和家庭收入增長(zhǎng)提高了居民生活水平,也促進(jìn)了碳排放的增長(zhǎng)。社會(huì)上低碳消費(fèi)氛圍尚未形成。各地區(qū)應(yīng)加大低碳消費(fèi)方式的宣傳力度,每個(gè)家庭、每個(gè)公民都行動(dòng)起來(lái),踐行低碳生活,為二氧化碳減排做出貢獻(xiàn)。

    注釋:

    ①東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等11個(gè)省市,中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南等8省;西部地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、廣西和內(nèi)蒙古等12個(gè)省市。

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