基于對數(shù)平均權(quán)重分解法的我國二氧化碳排放因素分解研究

徐軍委，劉志華

(1.中國勞動關(guān)系學(xué)院經(jīng)濟管理系,北京 100048；2.中國礦業(yè)大學(xué)(北京)管理學(xué)院,北京 100083)

進入20世紀以后，世界各國加大了對化石能源的開發(fā)利用力度，由此帶來的氣候和環(huán)境問題逐漸引起人們的關(guān)注。從20世紀80年代開始，世界各國紛紛采取一系列措施來應(yīng)對本國二氧化碳等溫室氣體的排放，并成立相應(yīng)的國際組織來約束各國二氧化碳等溫室氣體的排放。

我國自改革開放以來，伴隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，化石能源的使用量也在不斷增大，尤其是進入21世紀以來，經(jīng)濟的快速增長助長了能源工業(yè)的飛速發(fā)展，而隨之而來的二氧化碳排放問題也逐漸引起人們的關(guān)注。在經(jīng)濟全球化的時代背景下，我國化石能源燃燒帶來的二氧化碳排放問題承受了越來越多的外界壓力，因此，對我國二氧化碳排放因素的分析研究就顯得尤為重要，這對未來我國節(jié)能減排相關(guān)政策的實施以及碳減排目標的實現(xiàn)都能提供有效的借鑒。本文以統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過LMDI模型對二氧化碳排放量進行分解研究，然后對排放因素進行分析，并得出相關(guān)的結(jié)論。

1 指數(shù)分解法

指數(shù)分解分析方法基本思想是把一個目標變量分解成若干影響因素組合的形式，然后可以計算這若干個影響因素的貢獻率，并按貢獻率將各個影響因素區(qū)分開來，從而確定出幾個影響較大的因素。在指數(shù)分解分析的方法中，Laspeyres和Divisia分解分析方法是應(yīng)用最為廣泛的兩種方法。本文正是基于Divisia分解法中LMDI對我國二氧化碳的排放量進行分析研究。

2 分解模型的構(gòu)建

本文在深入分析相關(guān)研究[1-4]的基礎(chǔ)上，對分解模型進行相應(yīng)的改進和調(diào)整，并參照統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可獲得性，把我國二氧化碳總排放量可以分解為30個省級單位(臺灣省、香港、澳門以及西藏自治區(qū)的若干相關(guān)數(shù)據(jù)缺失)的7個部門8種能源品種產(chǎn)生的二氧化碳總和。本文認同國外學(xué)者的一些觀點，采用省級的數(shù)據(jù)對二氧化碳排放進行分解分析[5]。

2.1 數(shù)據(jù)的選取和來源

由于受數(shù)據(jù)可獲得性和相關(guān)省份數(shù)據(jù)缺失的制約，以《中國統(tǒng)計年鑒》[6]和《中國能源統(tǒng)計年鑒》[7-17]中我國1997～2010年的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行研究，省級行政單位只選取其中的30個作為研究對象；經(jīng)濟部門的劃分參照《中國統(tǒng)計年鑒》中的劃分方法，這樣的劃分可以保證數(shù)據(jù)與統(tǒng)計年鑒的一致性；能源品種的種類很多，考慮省級數(shù)據(jù)的完整性，以及電力消耗不直接產(chǎn)生二氧化碳，故本文選擇煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、和天然氣8類進行分析。

本研究模型選取1997～2010年全國時間序列數(shù)據(jù)，以《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》等統(tǒng)計年鑒上的數(shù)據(jù)為準，其中主要包括GDP、全國人口數(shù)量、城市人口數(shù)量、各省的經(jīng)濟產(chǎn)出、各省分部門分能源品種的能源消費量、各省分部門的經(jīng)濟產(chǎn)出、燃料二氧化碳排放強度、各省的工業(yè)化水平等。之所以選取1997年以來的數(shù)據(jù)，是因為30個省份中重慶市從1997年成為直轄市，這樣選取便于年度數(shù)據(jù)之間的對比分析。

全國人口數(shù)量、城鎮(zhèn)人口數(shù)量和農(nóng)村人口數(shù)量來源于《中國統(tǒng)計年鑒》中“人口”小節(jié)；國民生產(chǎn)總值、人均GDP和各地區(qū)經(jīng)濟產(chǎn)出數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》中“國民經(jīng)濟核算”小節(jié)；分地區(qū)工業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》中“工業(yè)”章節(jié)；各地區(qū)分部門分能源品種消費量等相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》中“地區(qū)能源平衡表”章節(jié)；其它數(shù)據(jù)由《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》[18]以及各省統(tǒng)計年鑒整理得出?？偭繑?shù)據(jù)和各地區(qū)分部門分能源品種數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)量較大，在此不再一一列出，詳細數(shù)據(jù)見歷年統(tǒng)計年鑒。

由于存在地區(qū)能源平衡表數(shù)據(jù)存在缺失，比如海南省缺少2002年度的地區(qū)能源平衡表數(shù)據(jù)、寧夏回族自治區(qū)缺少2000～2002年的能源平衡表數(shù)據(jù)等等。對待此類數(shù)據(jù)缺失，本文采取忽略缺失數(shù)據(jù)年前后各一年之間的年度數(shù)據(jù)對比分析，這對全國碳排放整體的分解分析結(jié)果影響不大。

2.2 模型的構(gòu)建

依據(jù)以上分析，本文建立如式(1)所示的LMDI分解模型。

(1)

式中：i代表省份，i=1,2,…,30；j代表部門，j=1,2,…,7，分別指農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)、交通運輸業(yè)、商業(yè)、其他、工業(yè)和民用；k代表能源品種，分別代表原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣，k=1,2,…,8。模型中標量的符號及代表的含義詳見表1，分解模型的框架結(jié)構(gòu)詳見圖1。

2.3 模型的計算與求解

從模型的數(shù)學(xué)表達式(1)可以看出，模型的數(shù)據(jù)量較大，因此可以考慮編寫程序運用MATLAB進行求解。由于CI代表的是燃料的CO2排放強度，在燃料充分燃燒的情況下，CI是個固定的值，對數(shù)函數(shù)的值應(yīng)該為零，這也說明在理想的情況下，燃料的CO2排放強度對二氧化碳排放的貢獻為零。下面可考慮其他分解因素，以DFS為例進行求解可知式(2)。

(2)

表1 模型中變量的符號及其代表的含義

圖1 所建分解模型的框架結(jié)構(gòu)圖

通過Matlab實現(xiàn)對式(2)的求解，由于過程繁瑣，此處不再贅述。然后采用同樣的方法對式(1)中其他各個影響因素進行求解，由于數(shù)據(jù)量較大，這里只給出我國二氧化碳排放增長影響因素的總量數(shù)據(jù)，詳見表2。

3 模型計算結(jié)果分析

3.1 影響因素分析

從模型的分析以及運算結(jié)果可以看出，每個階段二氧化碳的排放速度以及各個影響因素的貢獻值都各不相同。通過對以上各個階段我國二氧化碳排放增長的分析可知：各個階段主要的正向和負向影響因素基本相同。在所有的影響因素中，各省的經(jīng)濟產(chǎn)出、人均GDP和城鎮(zhèn)化水平對二氧化碳排放的增長起到促進作用；而各部門的能源消費強度、農(nóng)村人口比重、各省部門結(jié)構(gòu)比重等因素對二氧化碳排放的增長起到抑制作用；其他幾種影響因素影響的效果相比上述幾種因素相對較小，甚至在不同的時期會起到相反的作用。從各省的分量數(shù)據(jù)可以得出：對主要影響因素貢獻較大的省份主要是由東部地區(qū)組成，近年來隨著中部地區(qū)和西部地區(qū)經(jīng)濟的不斷發(fā)展，貢獻較大的省份也逐步向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，這符合我國1997～2010年間經(jīng)濟發(fā)展的基本情況。從部門分量數(shù)據(jù)可以得出：工業(yè)對二氧化碳排放增長起著重要的作用，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)和批發(fā)、零售業(yè)和住宿、餐飲業(yè)以及建筑業(yè)、生活消費等也起到了一定的作用，農(nóng)、林、牧、漁、水利業(yè)和其他行業(yè)對二氧化碳排放增長的影響相對較小。

3.2 影響因素分類研究

根據(jù)上述影響因素自身的特點以及模型的求解結(jié)果，本文將上述對二氧化碳排放增長起作用的影響因素分為正向影響因素和負向影響因素。正向影響因素的平均貢獻率為正值，該類因素對二氧化碳的排放起到促進作用，反之為負向影響因素，詳見表3。

表2 我國二氧化碳排放增長的驅(qū)動因素及其貢獻率/%

表3 二氧化碳排放影響因素分類表

從表3可以清晰地看出：主要的正向影響因素有各省經(jīng)濟產(chǎn)出、人均GDP、我國城鎮(zhèn)化水平和全國人口數(shù)量；主要的負向影響因素有農(nóng)村人口比重、各部門能源消費強度和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)比重；從整個時間周期來看表現(xiàn)出正向影響因素有各省部門產(chǎn)出比重、各省工業(yè)化水平和能源(燃料)結(jié)構(gòu)等因素。

4 結(jié)論

節(jié)能減排是我國經(jīng)濟社會發(fā)展的大勢所趨，尤其是對二氧化碳等溫室氣體排放的控制，對于我國經(jīng)濟的持續(xù)穩(wěn)定健康發(fā)展至關(guān)重要。本文通過對所建立的模型進行分解研究，得出各省經(jīng)濟產(chǎn)出、人口數(shù)量等因素為二氧化碳排放增長的正向影響因素，而各部門能源消費強度、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)比重等因素對二氧化碳的排放為負向影響因素。因此，下一階段，政府部門應(yīng)該更加關(guān)注模型中的相關(guān)因素，下大力度去控制正向影響因素，同時加強負向影響因素對二氧化碳排放增長的抑制作用，雙管齊下制定相關(guān)的政策措施，只有這樣才能從根本上保障二氧化碳減排措施以及減排目標的順利推進，才能保障我國經(jīng)濟社會的健康持續(xù)發(fā)展。

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[5] 徐軍委.基于LMDI的我國二氧化碳排放影響因素研究[D].北京：中國礦業(yè)大學(xué)(北京)，2013

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[15] 國家統(tǒng)計局能源統(tǒng)計司.中國能源統(tǒng)計年鑒2009 [M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2010.

[16] 國家統(tǒng)計局能源統(tǒng)計司.中國能源統(tǒng)計年鑒2010 [M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2011.

[17] 國家統(tǒng)計局能源統(tǒng)計司.中國能源統(tǒng)計年鑒2011 [M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2012.

[18] 國家統(tǒng)計局工業(yè)交通統(tǒng)計司.中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒2011[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2011.