基于LMDI分解的中國(guó)多區(qū)域碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析

馬曉明++包金梅++熊思琴

摘要：文章運(yùn)用LMDI分解模型，綜合利用我國(guó)30個(gè)省市區(qū)的宏觀基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對(duì)全國(guó)和各區(qū)域在2004年-2009年和2009年-2014兩個(gè)階段的碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了對(duì)比分析。研究發(fā)現(xiàn)，GDP總量效應(yīng)和能源強(qiáng)度效應(yīng)是全國(guó)碳排放增長(zhǎng)的兩大主要因素，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的減排作用較小。金融危機(jī)后，八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)中京津冀魯、黃河中游、長(zhǎng)江中游地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)果效應(yīng)位列前三，除珠江中上游外各地區(qū)的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)依舊較小，遠(yuǎn)西部地區(qū)無(wú)論產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)還是能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)較金融危機(jī)前均得到大幅度優(yōu)化和改善。

關(guān)鍵詞：碳排放；驅(qū)動(dòng)因素；多區(qū)域；LMDI

在定量研究二氧化碳排放的因素分解法中，通行的分解方法主要有指數(shù)分解方法IDA（Index Decomposition Analysis）和結(jié)構(gòu)分解方法SDA（Structural Decomposition Analysis）。指數(shù)分解法IDA中的迪氏分解法LMDI（Logarithmic Mean Divisia Index）因運(yùn)用指數(shù)平均權(quán)重方程可實(shí)現(xiàn)完全分解，在學(xué)術(shù)界中得到了廣泛運(yùn)用。鄧吉祥等（2014）在研究1995年～2010年中國(guó)八大區(qū)域碳排放特征及其演變規(guī)律的基礎(chǔ)上，采用LMDI分解方法探討了中國(guó)碳排放區(qū)域差異變化的原因與規(guī)律。鄒秀萍等（2013）運(yùn)用LMDI分解法對(duì)中國(guó)1995年～2006年30個(gè)省市區(qū)人均碳排放的區(qū)域差別及其變化三個(gè)影響因子進(jìn)行了定量分析。Li和Wu等（2014）、Wu和Zeng（2013）、劉源與李向陽(yáng)等（2014）分別運(yùn)用LMDI模型研究了中國(guó)中北西東四大地區(qū)、北京石景山區(qū)、廈門市的碳排放驅(qū)動(dòng)因素。

總結(jié)來(lái)看，大部分研究者得到的結(jié)論是，二氧化碳排放量受到了經(jīng)濟(jì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和技術(shù)進(jìn)步的影響，但對(duì)中國(guó)碳排放量的研究需要更加深入。一方面，現(xiàn)有的研究從時(shí)間序列來(lái)看一般是研究的一段較長(zhǎng)的時(shí)間序列，并沒有按照不同的經(jīng)濟(jì)周期進(jìn)行劃分。其次，由于數(shù)據(jù)可獲得性的制約，LMDI的分解主要針對(duì)全國(guó)或某個(gè)省市的不同產(chǎn)業(yè)角度進(jìn)行研究，對(duì)全國(guó)不同區(qū)域的對(duì)比分析較少。

本文依據(jù)金融危機(jī)爆發(fā)時(shí)間點(diǎn)從2004年～2009年、2009年～2014年兩個(gè)階段入手，將全國(guó)30個(gè)省市（不包含西藏、港澳臺(tái)地區(qū)）劃分為了8大經(jīng)濟(jì)綜合區(qū)，從不同時(shí)間和空間兩個(gè)維度對(duì)中國(guó)碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行對(duì)比分析。

一、 研究方法與數(shù)據(jù)處理

1. 研究方法。假定某地區(qū)經(jīng)濟(jì)部門的碳排放由若干個(gè)行業(yè)的碳排放組成，如公式（1）所示：

其中，Cpro為經(jīng)濟(jì)部門的碳排放總量，Ci為行業(yè)i終端能源消費(fèi)的碳排放量，Q為該地區(qū)的GDP，Vi為i行業(yè)增加值占GDP的比重，有？撞iVi=1，Ii為行業(yè)i單位增加值能耗，F(xiàn)i為行業(yè)i單位能耗碳排放。

基于公式（1），該地區(qū)某一時(shí)間段內(nèi)經(jīng)濟(jì)部門的碳排放變化可以用公式2表示：

其中，？駐Cpro為經(jīng)濟(jì)部門的碳排放變化，T為某一時(shí)間段的期末年，0為初始年，CTpro和C0pro分別表示T年和0年經(jīng)濟(jì)部門的碳排放總量。？駐CQ為GDP變化引起的碳排放變化，反應(yīng)GDP總量效應(yīng)；？駐CV為行業(yè)增加值結(jié)構(gòu)變化引起的碳排放變化，反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)；？駐CI為各行業(yè)單位增加值能耗變化引起的碳排放變化，反應(yīng)能源強(qiáng)度效應(yīng)；？駐CF為各行業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化引起的碳排放變化，反映能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)。

2. 數(shù)據(jù)處理。

（1）區(qū)域和時(shí)間劃分。2008年金融危機(jī)后中國(guó)采取了一系列措施積極進(jìn)行經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)和結(jié)構(gòu)性改變，中國(guó)經(jīng)濟(jì)已進(jìn)入“新常態(tài)”。因此，從金融危機(jī)前后分階段討論中國(guó)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素顯得尤為重要。本文選取時(shí)間軸為2004年～2014年，并以金融危機(jī)爆發(fā)時(shí)點(diǎn)為界劃分為2004年～2009年和2009年～2014兩個(gè)階段。根據(jù)相關(guān)研究（劉勇，2015），本文將中國(guó)30個(gè)省市劃分為新三大地帶和8大經(jīng)濟(jì)綜合區(qū)，如表1所示。

（2）碳排放量核算。本研究中二氧化碳排放量的核算范圍為各省市行政邊界內(nèi)能源在加工轉(zhuǎn)換過程中的火力發(fā)電和供熱所產(chǎn)生的碳排放量，以及終端能源消費(fèi)的碳排放量和因凈調(diào)入電力而引起的間接碳排放的總和。根據(jù)聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）2006年制定的《溫室氣體清單指南》中提供的參考方法，本文將計(jì)算二氧化碳排放量的公式表達(dá)為：

其中，CO2表示估算的二氧化碳排放量；i=1，2，…，27分別表示30個(gè)省市能源平衡表中所涉及的27種能源；E為各種能源的投入消耗量；NCV為各種能源的平均低位發(fā)熱量；CEF為碳排放系數(shù)；COF為碳氧化因子，反映了能源的氧化率水平；44和12分別為二氧化碳和碳的分子量，44/12表示將碳原子質(zhì)量轉(zhuǎn)換為CO2分子質(zhì)量的轉(zhuǎn)換系數(shù)。

二、 結(jié)果與分析

1. 中國(guó)碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析。

（1）2004年～2014年中國(guó)二氧化碳排放總量。如圖1所示，2004年～2014年中國(guó)碳排放由5096Mt上升至10373Mt，2004年～2011年碳排放年均增速為10.19%，2012年～2014年年均增速下降至1.2%，由此可見近幾年來(lái)中國(guó)碳減排成果顯著。碳排放結(jié)構(gòu)方面，各行業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定，工業(yè)碳排放為第一大排放源，占比在73%左右，其次為生活居民消費(fèi)10%左右，交通7%左右以及其他第三產(chǎn)業(yè)7%左右。碳強(qiáng)度方面，2009年后碳強(qiáng)度增速逐年放緩，2014年碳強(qiáng)度已下降至4.22噸/萬(wàn)元。碳密度方面，受中國(guó)長(zhǎng)期的計(jì)劃生育政策影響，2004年～2014年中國(guó)人口增長(zhǎng)率穩(wěn)定在0.5%左右，碳密度呈現(xiàn)與中國(guó)碳排放總量趨勢(shì)相近態(tài)勢(shì)，2012年～2014年碳密度增速放緩，由2011年的7.43噸/萬(wàn)人緩慢增長(zhǎng)至2014年的7.58噸/萬(wàn)人。

（2）中國(guó)碳排放驅(qū)動(dòng)因素分解。如圖2所示，能源強(qiáng)度效應(yīng)和GDP總量效應(yīng)是中國(guó)碳排放增長(zhǎng)的主要因素。我國(guó)的能源效率提升取得一定成效，能源強(qiáng)度效應(yīng)的碳排放貢獻(xiàn)率由2004年～2009年的72%下降至2009年～2014年的56%，對(duì)應(yīng)累計(jì)增加碳排放由1 974Mt下降至1 144Mt。GDP總量效應(yīng)呈現(xiàn)逐年擴(kuò)大趨勢(shì)，對(duì)碳排放貢獻(xiàn)率由2004年～2009年的49%上升至2009年～2014年的85%，累計(jì)增加碳排放由1 334Mt上升至1 723Mt，現(xiàn)階段GDP總量效應(yīng)已超越能源強(qiáng)度效應(yīng)成為碳排放第一大影響因素。隨著我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化和升級(jí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)碳排放的反向抑制作用日趨明顯，碳排放貢獻(xiàn)率由2004年～2009年的-13%擴(kuò)大到2009年～2014年的-43%，累計(jì)減排量由355Mt增加至872Mt。由此可見，中國(guó)在金融危機(jī)后進(jìn)行的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整取得了一定成效。但值得關(guān)注的是，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的碳減排作用較為微弱，2004年～2009年能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)碳排放貢獻(xiàn)率僅為-7%，而在2009年～2014年能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)不但未發(fā)揮對(duì)碳排放的反向抑制作用，反而增加碳排放38Mt。由此可得，中國(guó)的能源結(jié)構(gòu)調(diào)整任重而道遠(yuǎn)。

2. 八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析。

（1）2004年～2009年八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)碳排放驅(qū)動(dòng)因素?？傮w來(lái)看，2004年～2009年中國(guó)八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)碳排放增量排名前三的為京津冀魯、長(zhǎng)江中游和黃河中游地區(qū)。碳排放驅(qū)動(dòng)因素中，GDP總量效應(yīng)和能源強(qiáng)度效應(yīng)均對(duì)碳排放起到正向刺激作用，且對(duì)各區(qū)域碳排放變化的貢獻(xiàn)率較大，貢獻(xiàn)率范圍分別為29%～54%和51%～147%；除遠(yuǎn)西部和長(zhǎng)江中游地區(qū)以外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)均對(duì)各區(qū)域碳排放起到反向抑制作用，但貢獻(xiàn)率較小。具體來(lái)看，GDP總量效應(yīng)對(duì)全國(guó)碳排放影響排名前三的為黃河中游、京津冀魯、和長(zhǎng)江中游地區(qū)，增加的碳排放量分別為204Mt、186Mt、186Mt。能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)全國(guó)碳排放影響較大的為京津冀魯、長(zhǎng)江中游、長(zhǎng)三角地區(qū)，增加的碳排放量分別521Mt、288Mt、257Mt。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)全國(guó)碳排放的減排效果較弱，值得注意的是，遠(yuǎn)西部地區(qū)無(wú)論產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)還是能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)均為正，對(duì)碳排放無(wú)抑制作用。

（2）2009年～2014年八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)碳排放驅(qū)動(dòng)因素分解。2009年～2014年八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)碳排放增量排名前三的為黃河中游、遠(yuǎn)西部和京津冀魯?shù)貐^(qū)，碳排放驅(qū)動(dòng)因素中GDP總量效應(yīng)和能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)碳排放的增加依然起到關(guān)鍵作用。2008年金融危機(jī)過后，中國(guó)積極進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級(jí)，各地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)均對(duì)碳排放起到了反向抑制作用，貢獻(xiàn)率從2004年～2009年的-14%～3%上升至-64%～-24%。各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)帶來(lái)的減排量排名前三的為京津冀魯、黃河中游、長(zhǎng)江中游地區(qū)，對(duì)應(yīng)減排量為207Mt、178Mt、121Mt。此外，由于我國(guó)各地區(qū)能源結(jié)構(gòu)依然相對(duì)穩(wěn)定，除珠江中上游外各地區(qū)的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)碳排放貢獻(xiàn)率僅為-14%～6%，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)帶來(lái)的碳排放變動(dòng)量與其他三大驅(qū)動(dòng)因素相比依然較小。值得關(guān)注的是，與2004年～2009年相比，東北三省、黃河中游、珠江中上游三大區(qū)域的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)由負(fù)轉(zhuǎn)正，說明此三區(qū)域的能源結(jié)構(gòu)進(jìn)一步惡化；而遠(yuǎn)西部地區(qū)無(wú)論產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)還是能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)與2004年～2009年相比都由正轉(zhuǎn)負(fù)，說明遠(yuǎn)西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)在近年來(lái)均得到了優(yōu)化和改善。

三、 結(jié)論和展望

本文對(duì)中國(guó)碳排放影響因素從全國(guó)和多區(qū)域兩個(gè)空間維度，以及2004年～2009和2009年～2014兩個(gè)時(shí)間維度進(jìn)行了綜合分析，得出的結(jié)論如下：

1. 全國(guó)層面來(lái)看，GDP總量效應(yīng)和能源強(qiáng)度效應(yīng)是碳排放增長(zhǎng)的兩大主要因素，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在2009年～2014年對(duì)碳排放的抑制作用日趨顯著，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)在兩個(gè)階段均較小。2004年～2009年，中國(guó)經(jīng)濟(jì)以粗放式發(fā)展模式快速增長(zhǎng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的抑制作用并不明顯。2009年～2014年金融危機(jī)后隨著中國(guó)積極進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級(jí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)碳排放的抑制作用日趨顯著。長(zhǎng)期來(lái)看我國(guó)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)依然較為穩(wěn)定，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)碳減排的作用仍然較小。

2. 各區(qū)域在金融危機(jī)前后碳排放驅(qū)動(dòng)因素的不同主要來(lái)自于經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)。京津冀魯、長(zhǎng)三角、黃河中游和長(zhǎng)江中游四個(gè)區(qū)域的GDP總量效應(yīng)對(duì)碳排放的正向刺激作用在金融危機(jī)前后均遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，而該四個(gè)區(qū)域?qū)χ袊?guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著重要的支撐作用，因此政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)這四個(gè)區(qū)域能源效率的提升，強(qiáng)化經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源消耗的脫鉤效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在抑制碳排放增長(zhǎng)方面發(fā)揮了重要作用，金融危機(jī)后京津冀魯、黃河中游、長(zhǎng)江中游和遠(yuǎn)西部地區(qū)積極發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，大力扶持高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等低碳產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)碳排放的抑制作用取得了突出效果。

3. 各區(qū)域在金融危機(jī)前后碳排放能源強(qiáng)度效應(yīng)變化幅度不大，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)依舊較為微弱。大部分地區(qū)能源強(qiáng)度效應(yīng)在兩個(gè)時(shí)期中變化并不明顯，這也意味著長(zhǎng)期以來(lái)各區(qū)域的節(jié)能減排技術(shù)沒有太大的實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。因此，各地區(qū)應(yīng)積極采取措施，加大對(duì)節(jié)能減排技術(shù)的投資，開發(fā)清潔能源的利用，提升能源開采、轉(zhuǎn)換和使用效率。同時(shí)，各區(qū)域的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)較為微弱，政府應(yīng)積極推進(jìn)新能源和可再生能源的應(yīng)用和發(fā)展。

隨著近年來(lái)我國(guó)新能源和可再生能源政策的推進(jìn)和發(fā)展目標(biāo)的積極實(shí)施，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)抑制二氧化碳排放增長(zhǎng)仍有較大的發(fā)展空間。因此，繼續(xù)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加大力度調(diào)整能源結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展至關(guān)重要。

參考文獻(xiàn)：

[1] Li， H.and T.Wu， et al.Regional disparities and carbon outsourcing： The political economy of China's energy policy，2014，（66）：950-958.

[2] 劉勇.2014年我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與“十三五”時(shí)期區(qū)域發(fā)展總體思路——區(qū)域增長(zhǎng)繼續(xù)略有趨緩，但協(xié)調(diào)性繼續(xù)提高，區(qū)域發(fā)展新空間正在形成[J].經(jīng)濟(jì)研究參考，2015，（22）：45-49.

[3] 劉源，李向陽(yáng)，等.基于LMDI分解的廈門市碳排放強(qiáng)度影響因素分析[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2014，（9）：2378- 2387.

[4] 鄧吉祥，劉曉，王錚.中國(guó)碳排放的區(qū)域差異及演變特征分析與因素分解[J].自然資源學(xué)報(bào)，2014，（2）：189-200.

[5] 鄒秀萍，宋敦江.中國(guó)碳排放的區(qū)域差異及驅(qū)動(dòng)因素分解分析[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2013，（1）：52-55.

基金項(xiàng)目：美國(guó)能源基金會(huì)項(xiàng)目“關(guān)于碳交易對(duì)深圳經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境影響的研究”（項(xiàng)目號(hào)：G-1311-19359）；深圳市綠色低碳發(fā)展基金會(huì)項(xiàng)目（項(xiàng)目號(hào)：DTYJ/EF/001）。

作者簡(jiǎn)介：馬曉明（1962-），男，漢族，黑龍江省齊齊哈爾市人，北京大學(xué)深圳研究生院環(huán)境與能源學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榄h(huán)境規(guī)劃與管理、環(huán)境金融、碳交易；包金梅（1991-），女，漢族，重慶市人，北京大學(xué)深圳研究生院環(huán)境與能源學(xué)院碩士生，研究方向?yàn)榄h(huán)境金融、碳交易；熊思琴（1995-），女，漢族，重慶市人，北京大學(xué)深圳研究生院環(huán)境與能源學(xué)院碩士生，研究方向?yàn)榄h(huán)境金融、碳交易。

收稿日期：2017-06-10。