中美外商投資國家安全審查比較與借鑒

鄒敏

[提要] 本文基于IPCC提供的參考方法，利用湖南省各市州化石能源消費數(shù)據(jù)估算出各市州的化石能源消費碳排放量，然后利用Kaya恒等式和LMDI方法對湖南省化石能源消費碳排放影響因素進行研究。結果表明：在湖南省碳排放的影響因素中，能源結構效應和人口規(guī)模效應對碳排放的影響較小，而經(jīng)濟發(fā)展效應是碳排放增長的最主要因素，能源強度效應抑制能源消費碳排放的主要推動力量。基于上述結論，最后提出降低能源消費碳排放相關建議。

關鍵詞：化石能源消費;碳排放;區(qū)域差異;影響因素

中圖分類號：F127 文獻標識碼：A

收錄日期：2020年1月17日

一、引言

全球氣候變暖及其危害給人類經(jīng)濟社會的進步帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)，而導致全球氣候變暖的一個重要因素就是碳排放。IPCC第五次評估報告顯示，全球地表平均氣溫在1880～2012年期間已經(jīng)上升了0.85℃，并且認為90%以上與人類活動產(chǎn)生的溫室氣體有關，而傳統(tǒng)的化石能源消費產(chǎn)生的CO2等溫室氣體是造成全球溫室效應的主要因素。因此，降低CO2等溫室氣體排放、減緩氣候變暖進程已成為全球面臨的共同課題。

目前，國內(nèi)學者們對化石能源消費碳排放影響因素進行了大量研究。張彬等利用Kaya模型研究分析了影響中國化石能源消費碳排放的主要因素——人口、人均GDP、能源強度和能源結構，并提出了實現(xiàn)各區(qū)域低碳發(fā)展的政策建議。李衛(wèi)兵等以STIRPAT模型為基礎對全國和東、中、西部地區(qū)的化石能源消費碳排放驅動因素進行了深入考察。宋曉陣等利用IPAT模型比較分析了人口總量、能源強度和人均財富對化石能源消費碳排放的影響程度。蔣金荷基于LMDI模型定量分析了中國1995～2007年化石能源消費碳排放變化的影響因素（經(jīng)濟規(guī)模、結構效應、能源強度效應和碳強度效應）及其貢獻率。許士春等則運用LMDI加和分解法，基于我國整體、不同行業(yè)、工業(yè)內(nèi)部不同部門多維視角探討化石能源消費碳排放的影響因素。

總體上來看，上述能源消費碳排放影響因素的研究主要基于兩種尺度：一是以東、中、西三大區(qū)域為研究單元;二是以省域為研究單元。而對區(qū)域碳排放研究來說，細化到市州尺度既是制定差異化精準減排政策和目標的需要，又是對現(xiàn)有碳排放研究在更小尺度上的延伸。湖南省作為中部大省，煤炭、石油、天然氣貧乏，只有水能資源相對豐富，是能源輸入大省。同時，能源消費結構仍以煤品燃料為主，且高于全國平均水平。近十幾年來，湖南省的人均碳排放不斷增加，這必然促使湖南省加大減排力度，然而，湖南各市州經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結構和能源消費等差異較大，碳排放格局也明顯不同。因此，迫切需要深入分析湖南省各市州能源消費碳排放的區(qū)域差異和影響因素，以便對各區(qū)域提出有針對性的碳減排措施。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）碳排放量估算。本文利用《IPCC國家溫室氣體清單指南》中推薦的參考方法，根據(jù)各市州規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)實際消耗的8種化石終端能源（原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣）的消耗總量估算出湖南省各市州2014～2017年的碳排放量，其計算公式如下：

CO2=Ei×ei×pi×44/12 （1）

式中，CO2為各市州各類化石能源消耗所產(chǎn)生的碳排放量;Ei為第i類化石能源的消耗量（取自《湖南省統(tǒng)計年鑒》）;ei為第i類化石能源的標準煤折現(xiàn)系數(shù)（取自IPCC參考值）;pi為第i類化石能源的碳排放系數(shù);n為能源種類;44/12為CO2與分子量之比。8種主要能源的碳排放計算系數(shù)如表1所示。（表1）

（二）數(shù)據(jù)來源與處理。為了直觀反映能源消費碳排放近幾年來的變化趨勢。本文通過查閱《湖南省統(tǒng)計年鑒》，獲取了2014～2017年各市州主要能源品種消耗量，并估算出各市州的碳排放量。

（三）碳排放影響因素分解方法

1、Kaya恒等式。本文基于Kaya恒等式對湖南省各市州能源消費碳排放進行分解，將碳排放影響因素設定為能源結構、能源強度、經(jīng)濟發(fā)展、人口規(guī)模四大因素。Kaya恒等式的碳排放測算模型為：

C=×××POP（2）

式中，C為碳排放量、PE為能源消費總量（即上述8種中端能源）、GDP為地區(qū)生產(chǎn)總值、POP為人口總數(shù)。令F=C/PE，表示能源結構水平;令T=PE/GDP表示能源強度;令G=GDP/POP，表示經(jīng)濟發(fā)展水平;令P=POP，表示人口規(guī)模。

2、LMDI對數(shù)分解方法。根據(jù)無殘差項的LMDI模型，定義第0年（基期）到第t年（報告期）的碳排放量變化值為總效應△C，并將碳排放總效應△C的影響因素進行分解。其中，影響能源結構效應設為△CF，能源強度效應設為△CT，經(jīng)濟發(fā)展效應設為△CG，人口規(guī)模效應設為△CP，可得到如下等式：

△C=△Ct-△C0=△CF+△CT+△CG+△CP （3）

其中，△CF、△CT、△CG、△CP的具體計算過程如下：

能源結構效應：△CF=（）×ln （4）

能源強度效應：△CT=（）×ln （5）

經(jīng)濟發(fā)展效應：△CG=（）×ln （6）

人口規(guī)模效應：△CP=（）×ln （7）

三、結果與分析

本文運用式（3）LMID模型對湖南省各市州能源消費碳排放進行影響因素效應分解，得到△CF、△CT、△CG、△CP，結果如表2所示。（表2）

（一）能源結構效應分析。能源結構效應指不同能源占比對碳排放的影響。從2014～2017年的分解結果來看，能源結構效應對碳排放的影響波動較大。其中，8個市州的能源結構效應對碳排放的增長具有抑制作用，6個市州的能源結構效應對碳排放增長具有促進作用。

（二）能源強度效應分析。能源強度效應是指每萬元GDP所消耗的能源對碳排放的影響。2014～2017年能源強度效應對碳排放的增長起到了顯著的抑制作用。其中，最低值為婁底市的-1，585.28。

（三）經(jīng)濟發(fā)展效應分析。經(jīng)濟發(fā)展效應即人均GDP效應，其對湖南省各市州能源消費碳排放的影響最大，是碳排放增長的主導因素。其中，最高值為婁底的790.36。

（四）人口規(guī)模效應分析。人口規(guī)模效應是指人口的擴張對碳排放的影響。從2014～2017年的分解結果來看，盡管人口規(guī)模效應在一定程度上促進了碳排放的增長，但人口規(guī)模效應的累計效應僅為324.02t，對碳排放增加的貢獻較小。

四、結論及建議

能源消費碳排放變化是能源結構效應、能源強度效應、經(jīng)濟發(fā)展效應和人口規(guī)模效應綜合作用的結果。其中，能源結構效應和人口規(guī)模效應對碳排放的影響較小，2014～2017年各自的累計貢獻效應分別為75.79t和324.02t;經(jīng)濟發(fā)展效應是碳排放增長的最主要因素，其2014～2017年的累計貢獻效應為3，388.25t。而能源強度效應是抑制能源消費碳排放的主要推動力量，其2014～2017年的累計效應為-6482.64。上述結果表明，經(jīng)濟發(fā)展是拉動湖南省碳排放增長的主導因素，而能源強度則是抑制碳排放增長的主要因素，如何協(xié)調經(jīng)濟增長與碳排放之間的矛盾是湖南省低碳發(fā)展的關鍵所在。此外，以高碳能源為主的能源消費結構調整成效不顯著（2014～2017年湖南省高碳能源的平均占比達90%以上），未對降低能源消費碳排放起到顯著的促進作用，這說明湖南省通過調整高碳型產(chǎn)業(yè)結構和提高能源效率來減少碳排放的空間還較大。

基于以上結論，為湖南省降低能源消費碳排放提出如下建議：一是優(yōu)化城市功能分區(qū)，明確城市功能定位，從戰(zhàn)略層面上促進湖南“四大區(qū)域”（長株潭城市群、洞庭湖區(qū)域、大湘南區(qū)域、大湘西區(qū)域）協(xié)調發(fā)展;二是優(yōu)化能源消費結構，加快發(fā)展清潔能源與提高能源效率并重，減少對傳統(tǒng)化石能源的依賴;三是嚴格控制化工、冶煉、建材等高能耗高排放行業(yè)的盲目發(fā)展，積極促進第三產(chǎn)業(yè)（旅游產(chǎn)業(yè)、新型服務業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)等）的快速發(fā)展，以便更好地發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結構效應在降低能源消費碳排放中的作用。

主要參考文獻：

[1]張彬.基于模糊聚類的中國分省碳排放初步研究[J].中國人口·資源與環(huán)境，2011.21（1）.

[2]李衛(wèi)兵，陳思.我國東中西部二氧化碳排放的驅動因素研究[J].華中科技大學學報，2011.25（3）.

[3]宋曉陣，張裕芬，汪藝梅，等.基于擴展模型分析人口因素對碳排放的影響[J].環(huán)境科學研究，2012.25（1）.

[4]蔣金荷.中國碳排放量測算及影響因素分析[J].資源科學，2011.34（4）.

[5]許士春，習蓉，何正霞.中國能源消費碳排放的影響因素及政策啟示[J].資源科學，2012.34（1）.

[6]IPCC.2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories[M].Japan：IGES，2006.

[7]盧瑜.綠色發(fā)展背景下湖南省碳排放影響因素及碳減排策略研究[J].中南林業(yè)科技大學學報（社會科學版），2015.9（5）.