中國能源消費碳排放整體隱含強度的結構分析

鄧光耀，陳剛剛

蘭州財經(jīng)大學統(tǒng)計學院，甘肅蘭州730020

0 引言

隨著市場經(jīng)濟的快速發(fā)展,中國已經(jīng)成為國際經(jīng)濟的中堅力量。經(jīng)濟的快速發(fā)展往往會引起一系列環(huán)境問題,例如全球氣候變暖已經(jīng)成為制約人類社會可持續(xù)發(fā)展的嚴重問題。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第五次評估報告指出,傳統(tǒng)化石能源燃燒產(chǎn)生的CO2是造成溫室效應的主要原因,隨著全球經(jīng)濟發(fā)展,特別是工業(yè)的發(fā)展,各國都消耗了數(shù)量巨大的化石能源,因此,減少能源消費碳排放是抑制氣候變暖的重要途徑。在此嚴峻形勢下,中國政府承諾在2030年碳排放量達到峰值,并且設定碳排放強度目標為以2005年為基準年,在2030年下降60%~65%。

Su和Ang將整體隱含強度(AEI)定義為使用投入-產(chǎn)出框架隱含的能源消費碳排放與其隱含的增加值之比,并提出了整體隱含強度(AEI)的核算框架[1]。論文從需求側分析了能源消費碳排放與其對應的增加值之間的關系,指出可以在總需求、最終需求和部門級別定義整體隱含強度,較高級別的隱含強度指標可以表示為較低級別的隱含強度指標的加權和。文章結合整體隱含強度的定義,研究中國能源消費碳排放強度的驅動機制,并從最終需求和部門角度研究不同路徑碳排放量和碳排放強度的貢獻及其變動因素,這對于從需求側控制碳排放,并有針對性地對不同部門采取節(jié)能減排措施,具有重要的現(xiàn)實意義。

1 文獻綜述

近年來,隨著氣候變暖問題日益突出,越來越多的學者開始關注碳排放強度的驅動機制。已有文獻一般將投入產(chǎn)出模型擴展為環(huán)境投入產(chǎn)出模型,然后利用環(huán)境投入產(chǎn)出模型來研究碳排放強度的驅動機制。在環(huán)境投入產(chǎn)出模型的基礎上,部分文獻利用結構路徑分析(SPA)研究碳排放強度的驅動機制,部分文獻利用指數(shù)分解分析(IDA)進行研究,另外還有部分文獻利用結構分解分析(SDA)進行研究。

在SPA方面,Lenzen利用SPA方法提取了澳大利亞工業(yè)部門內(nèi)碳排放的重要路徑,認為大多數(shù)部門的碳排放主要來自第零層,電力和鋼鐵部門的碳排放主要來自第一層[2]。謝銳等利用SPA研究了1995—2015年影響中國碳排放變動的關鍵路徑,指出非金屬礦物制品業(yè)、電力燃氣和水的生產(chǎn)供應業(yè)、建筑業(yè)以及金屬制品業(yè)四個產(chǎn)業(yè)部門是導致中國碳排放變化最重要的部門[3]。Shao等利用SPA研究了中國2007年和2012年各省份的碳排放,指出電力燃氣與水的生產(chǎn)和供應業(yè)是碳排放最主要的部門[4]。Zhen等利用SPA方法提取了2012年中國能源消費的關鍵路徑,認為電力與燃氣的生產(chǎn)和供應業(yè),交通運輸、倉儲和郵政業(yè),房地產(chǎn)服務業(yè)等是中國居民間接能源消費的關鍵路徑[5]。宋金昭等借助投入產(chǎn)出模型和SPA方法分析了2005—2015年中國產(chǎn)業(yè)部門間碳排放的傳導機制,研究發(fā)現(xiàn)電力熱力生產(chǎn)和供應業(yè),煤炭開采和洗選業(yè)等能源型產(chǎn)業(yè)碳排放的主導層級在第零層,而建筑業(yè),服務業(yè)等中間投入產(chǎn)品較多的產(chǎn)業(yè)碳排放主導層級在第一、二層[6]。張瓊晶等利用SPA分析了中國城鄉(xiāng)居民消費對碳排放的拉動作用,指出拉動作用靠前的部門有電力熱力生產(chǎn)和供應業(yè),其他服務業(yè),農(nóng)林牧漁和水利業(yè),食品制造業(yè),批發(fā)、零售和住宿餐飲業(yè),交通運輸、倉儲和郵政業(yè)[7]。

在IDA方面,包括對數(shù)均值迪氏分解法(LMDI),南曉莉等利用IDA方法研究了2000—2010年中國東、中、西部三大區(qū)域碳排放強度變化的內(nèi)在動因,研究表明碳排放強度的下降主要受效率效應的影響,結構效應的作用并不顯著[8]。王韶華和張偉利用LMDI方法研究了京津冀碳排放強度變化的影響因素,發(fā)現(xiàn)碳排放強度主要受能源消耗強度因素的影響[9]。楊莉莎等在引入指數(shù)分解與生產(chǎn)效率理論分解相結合的綜合分解分析框架的基礎上,探討了中國各區(qū)域各大產(chǎn)業(yè)碳排放變動的驅動因素,認為在2005—2015年期間,中國碳減排主要依賴技術進步的推動,而能源結構調(diào)整、效率提升以及產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整對碳減排的影響并不顯著[10]。李金葉和于洋利用IDA和產(chǎn)品分解分析(Product decomposition analysis,PDA)對中國碳排放驅動因素進行分解,指出技術進步和資本替代對于中國東、中、西三大區(qū)域的碳減排均起到促進作用,能源消費結構的改善對于東部地區(qū)降低碳排放效果最明顯,產(chǎn)業(yè)結構的升級則對西部地區(qū)降低碳排放量更加有效[11]。

在SDA方面,郭朝先運用加法SDA方法對1992—2007年中國碳排放的增長進行了分解,指出能源消費強度效應始終是碳減排最主要的因素,最終需求效應和系數(shù)變動效應是促使碳排放增加的主要因素[12]。姚亮等利用SDA分析了中國居民消費隱含的碳排放總量變化的驅動因素,研究發(fā)現(xiàn)碳排放效率因素和人均消費水平變化是驅動碳排放變化的兩大主要力量,并且作用相反[13]。肖皓等利用SDA方法對中國最終需求的完全碳排放強度進行了分解,指出碳排放強度下降的主要源泉是直接碳排放系數(shù)下降,而投入產(chǎn)出結構、各類需求的隱含增加值系數(shù)以及規(guī)模變動對碳排放強度下降并沒有起到積極作用[14]。Deng和Xu對1995—2009年中國、印度、日本和美國的隱含碳貿(mào)易進行了結構分解分析,指出直接碳排放系數(shù)的降低會減少隱含碳貿(mào)易量[15]。劉云楓等利用加法SDA分析了1980—2013年中國碳排放變動的驅動因素,指出碳排放強度降低對于減緩碳排放量起促進作用,而最終需求規(guī)模擴大和投入產(chǎn)出結構變化不利于降低碳排放量[16]。Yan等用乘法SDA研究了中國2002—2012年碳排放強度的影響因素,發(fā)現(xiàn)能源強度因素對碳排放強度增長的抑制作用最為顯著[17]。

理論貢獻:(1)將Su和Ang[1]構建的AEI指標體系與SPA和SDA方法整合到能源消費碳排放研究中,將能源消費碳排放量、增加值和整體隱含強度分解到不同的傳輸層,并計算了每個傳輸層的貢獻率。(2)采用了中國2012年和2017年可比價投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù),消除價格因素的影響,研究方法更科學、計算結果更準確。(3)從總需求、具體最終需求、部門層面將中國能源消費碳排放整體隱含強度分解為能源消費強度效應、投入結構效應和最終需求效應,從而更全面地分析了各種效應在不同水平上對整體隱含強度的貢獻。

2 模型設定

2.1 整體隱含強度(AEI)

對于使用非競爭型進口假設的投入-產(chǎn)出表,標準的Leontief(列昂惕夫)投入-產(chǎn)出模型可以表述為[18]:

其中x是總產(chǎn)出向量,Zd是國內(nèi)中間消耗矩陣,Ad=Zd·(^x)-1是國內(nèi)生產(chǎn)系數(shù)矩陣,Ld=(IAd)-1是國內(nèi)Leontief逆矩陣,yi是具體最終需求,y=∑yi是國內(nèi)最終需求向量。

用能源消費碳排放強度向量fv表示每單位增加值的能源消費碳排放,能源消費碳排放總量可以表示為:

其中GDPi=1′Hdyi是具體最終需求所隱含的增加值。

正如Su和Ang所提出的,某一具體最終需求的整體隱含強度(AEI)可以定義為其隱含的能源消費碳排放與其隱含的增加值之比[1]:

Su和Ang指出總AEI可以表示為具體最終需求(或者具體部門)AEI的加權和[1]:

其中wi=GDPi/GDP是具體最終需求(或者具體部門)所對應的增加值份額,具體最終需求(或者具體部門)對總AEI的貢獻可以用(wiAEIi)/AEI來計算。

2.2 結構路徑分析(SPA)

將公式(1)中的國內(nèi)Leontief逆矩陣Ld用泰勒級數(shù)展開,可得:

結合等式(2)和(7),具體最終需求yi中所隱含的能源消費碳排放可以擴展為:

2.3 傳輸層的整體隱含強度(AEI)

根據(jù)Su和Ang對AEI的一般定義,可將通過傳輸層得到的具體最終需求yi的AEI定義為[1]:

2.4 整體隱含強度的乘法結構分解分析

加法和乘法SDA都可以應用于能源和碳排放研究[19,20]。一般來說,加法形式適用于總量指標的絕對變化,乘法形式適用于總量指標的相對變化。文章選用乘法SDA研究總體最終需求、具體最終需求和不同傳輸層上AEI的驅動機制。

2.4.1 總AEI的乘法結構分解分析

由公式(5)和乘法SDA模型[21],AEI從t0時刻到t1時刻的相對變化可以表示為:

式中Dtot,fv是能源消費強度效應,Dtot,Hd是投入結構效應,Dtot,yd是最終需求效應。

2.4.2 具體最終需求AEI的乘法結構分解分析

對于等式(4)中具體最終需求yi的AEI,從t0時刻到t1時刻的相對變化可以表示為:

式中Di,fv是能源消費強度效應,Di,Hd是投入結構效應,Di,yd是最終需求效應。

2.4.3 傳輸層AEI的乘法結構分解分析

根據(jù)Su和Ang中乘法SDA的一般公式[21],可將第m個傳輸層AEI從t0時刻到t1時刻的相對變化量表示為:

3 數(shù)據(jù)來源

文章采用中國國家統(tǒng)計局(NBS,2015,2019)發(fā)布的2012年139個部門和2017年149個部門的價值型投入-產(chǎn)出表。中國能源消耗的數(shù)據(jù)來自中國能源統(tǒng)計年鑒(國家統(tǒng)計局,2013年,2018年),具體包括44個部門的數(shù)據(jù)。文章根據(jù)IPCC(2013)估算各部門能源消費碳排放量,為了使投入產(chǎn)出表的部門與碳排放的部門一致,文章基于非競爭型進口假設,將2012年和2017年的投入產(chǎn)出表均合并為27個部門,整理后的投入產(chǎn)出情況如表1所示。

表1 基于非競爭型進口假設27個部門投入-產(chǎn)出表Table 1 27 sector group input-output table based on non-competitive import hypothesis

表2 中國經(jīng)濟系統(tǒng)27個部門的具體名稱Table 2 The specific names of 27sector group in China′s economic system

中國國家統(tǒng)計局發(fā)布的2012年和2017年價值型投入-產(chǎn)出表,均以當年的價格為基礎,為使計算結果更準確,將2017年的價值型投入-產(chǎn)出表換算為2012年的價格水平。具體而言,參考Yang和Lahr[22]的研究,S01農(nóng)林牧漁業(yè)使用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)來換算,S02—S23使用工業(yè)分行業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)來換算,S24—S27使用不同年份的GDP平減指數(shù)來換算。其中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)及GDP平減指數(shù)來源于相應年份的《中國統(tǒng)計年鑒》,工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)來源于《中國價格統(tǒng)計年鑒》。

4 實證分析

作為Su和Ang[1]的擴展,文章使用投入-產(chǎn)出模型從最終需求和部門的角度研究隱含碳排放量與增加值之間的關系。具體來說,通過SPA方法將不同級別的AEI分解為不同的傳輸層,其中總AEI可表示為不同傳輸層具體最終需求AEI的加權和。另外,利用所隱含的增加值份額,可以獲得不同傳輸層對相應AEI的貢獻。在此基礎上,進一步利用乘法SDA方法研究2012—2017年AEI變化的驅動因素。需要說明的是,雖然與Su和Ang[1]、Su和Ang[23]的研究方法基本相同,但是由于使用的投入產(chǎn)出表以及核算的碳排放量存在差異,因此實證結果也存在較大差異。

4.1 隱含碳排放量和增加值

在中國國家統(tǒng)計局發(fā)布的投入-產(chǎn)出表中,國內(nèi)最終需求包括6個類別,分別是農(nóng)村居民消費支出、城鎮(zhèn)居民消費支出、政府消費支出、固定資本形成總額、庫存變動和出口。文章按照不同最終需求和不同部門來敘述隱含碳排放量和增加值結構路徑分析的結果。

4.1.1 最終需求的結構路徑分析

由模型設定中的公式(2)和(3)及SPA方法的公式(9)和(10),分別計算了2012年和2017年中國具體最終需求類別的隱含碳排放量和增加值,計算結果如表3和表4所示。為了便于說明,詳細列出前4個傳輸層,并將其余的層歸為“其他層”,即模型設定公式中r=4。

表3 中國2012年和2017年按最終需求計算傳輸層上的碳排放量(單位:百萬噸)Table 3 Summary of the estimates of China′s CO2 embodiments by final demand and transmission layer,2012 and 2017 (unit:Mt-CO2)

表4 中國2012年和2017年按最終需求計算傳輸層上的增加值(單位:十億元)Table 4 Summary of the estimates of China′s value added embodiments by final demand and transmission layer,2012 and 2017 (unit:Billion RMB)

由表3可以看出,對于農(nóng)村居民消費支出和城鎮(zhèn)居民消費支出而言,2012年和2017年的隱含碳排放量從第一層到第四層依次減少。對于政府消費支出、固定資本形成總額、庫存變動和出口而言,2012年和2017年的隱含碳排放量在第二層或者第三層達到峰值,然后逐漸降低到第四層。這是因為與主要消費農(nóng)產(chǎn)品、加工食品和服務的居民相比,政府消費支出、固定資本形成總額、庫存變動和出口需要碳排放密集度較高的部門(如“S13非金屬礦物制品業(yè)”和“S22電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)”)作為中間投入。

由表4可以看出,2012年和2017年隱含的增加值在傳輸層上始終從第一層下降到第四層,這意味著在創(chuàng)造GDP時,最終需求起主要作用,中間使用的影響較小。

為了更直觀的看出每個傳輸層的貢獻,使用公式(9)和(10)計算中國2012年和2017年最終需求中各傳輸層隱含碳排放量和增加值所占的比重,結果如圖1和圖2所示。

圖1 中國2012年和2017年最終需求中各傳輸層對隱含碳排放量的貢獻Fig.1 Contribution of different transmission layers to embodied CO2 by final demand in China,2012 and 2017

圖2 中國2012年和2017年最終需求中各傳輸層對隱含增加值的貢獻Fig.2 Contribution of different transmission layers to embodied value added by final demand in China,2012 and 2017

由圖1可以看出,中國2012年和2017年的傳輸層隱含碳排放量對于所有最終需求類別,前三層和四層的貢獻分別占整個最終需求的約65%和75%。

由圖2可以看出,2012年和2017年的傳輸層隱含增加值對于大多數(shù)最終需求類別,前三層的貢獻已占整個最終需求的80%以上,但對于2012年的固定資本形成總額和出口而言,則相對較低。由于固定資本形成總額主要集中在電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè),而該行業(yè)增加值占總投入的比率很低,因此第一層的份額較低。與此類似,增加值占總投入的比率很低的制造業(yè)產(chǎn)品占出口的75%以上,因此,出口所對應的第一層的份額也較低。

4.1.2 部門的結構路徑分析

除了根據(jù)最終需求分析之外,還可以使用公式(2)和(3)、公式(9)和(10)計算各部門的隱含碳排放量和增加值,計算結果如表5和表6所示。

表6 中國2012年和2017年按部門計算的傳輸層隱含增加值(單位:十億元)Table 6 Estimates of China′s value added embodiments by sector group and transmission layer,2012 and 2017 (unit:Billion RMB)

由表5可以得出,對于2012年和2017年的隱含碳排放量,有7個部門從第一層到第四層依次減少,這些部門通常是碳排放密集型行業(yè)(例如“S13非金屬礦物制品業(yè)”和“S14冶金業(yè)”)或增加值密集型行業(yè)(例如“S01農(nóng)林牧漁業(yè)”和“S03石油和天然氣開采業(yè)”),因此中間投入的高層誘導排放不會占主導地位。隱含碳排放量在其它20個部門中從第一層到第四層先增加再減少,并且在第二層或第三層達到峰值,這些部門通常既不是碳排放密集型,也不是增加值密集型,而是依靠碳排放密集型部門的產(chǎn)品作為中間投入(例如“S16通用專用設備制造業(yè)”“S18電氣機械及器材制造業(yè)”和“S24建筑業(yè)”)。

表5 中國2012年和2017年按部門計算傳輸層的隱含碳排放量(單位:百萬噸)Table 5 Estimates of China′s CO2 embodiments by sector group and transmission layer,2012 and 2017 (unit:Mt-CO2)

由表6可以得出,對于2012年和2017年隱含增加值,大多數(shù)部門的隱含增加值在傳輸層上從第一層到第四層依次減少,2012年和2017年分別有7個部門和6個部門除外,這些部門第二層隱含的增加值最大。這些特殊部門通常在總投入中的增加值比率很低,但是它們的主要中間投入產(chǎn)品的生產(chǎn)卻需要大量的資本和勞動力。(例如,2012和2017年的“S06食品加工及煙草加工業(yè)”的中間投入中約有40%來自“S01農(nóng)林牧漁業(yè)”,S01部門的增加值占其總投入的一半以上。)

4.2 整體隱含強度

根據(jù)前面計算的隱含碳排放量和增加值,進一步計算整體隱含強度(AEI)。AEI指標可以根據(jù)總體水平、具體的最終需求和部門或進一步分解到傳輸層來計算。

4.2.1 按最終需求計算整體隱含強度

根據(jù)表3和表4中的隱含排放量和增加值,計算了中國2012年和2017年按最終需求和傳輸層劃分的AEI,計算結果如表7所示。

表7 中國2012年和2017年按最終需求計算傳輸層的AEI(單位:kg/元)Table 7 Summary of the estimates of China′s aggregate embodied intensity (AEI)by final demand and transmission layer,2012 and 2017 (unit:kg-CO2/RMB)

由表7可以得出,在六類最終需求中,AEI在傳輸層上總體顯示出上升趨勢。根據(jù)投入產(chǎn)出表中數(shù)據(jù),固定資本形成總額的主要需求來自“S22電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)”,該部門要大量使用制造業(yè)產(chǎn)品(例如“S13非金屬礦物制品業(yè)”和“S14冶金業(yè)”)作為中間投入;出口的產(chǎn)品大部分來自設備和機械制造業(yè),它們的生產(chǎn)也需要制造業(yè)產(chǎn)品作為中間投入;農(nóng)村居民消費支出,城鎮(zhèn)居民消費支出和政府消費支出的很大一部分來自農(nóng)產(chǎn)品。顯然,在最終需求中,固定資本形成總額向高AEI部門(例如制造業(yè))的傳遞最快,其次是出口,農(nóng)村居民消費支出,城鎮(zhèn)居民消費支出和政府消費支出。

由公式(5)和(12)可知,總的AEI是具體最終需求AEI的加權和,也可以進一步分解為傳輸層對其AEI的加權和。由此可以計算不同最終需求AEI對總AEI的貢獻,以及不同傳輸層AEI對最終需求AEI的貢獻,計算結果如圖3和圖4所示。

圖3 中國2012年和2017年具體最終需求AEI對總AEI的貢獻Fig.3 Contributions of different final demand categories to AEI in aggregate in China,2012 and 2017

圖4 中國2012年和2017年傳輸層AEI對最終需求AEI的貢獻Fig.4 Contribution of different transmission layers to AEI by final demand in China,2012 and 2017

由圖3可以看出,對AEI貢獻最大的最終需求類別是固定資本形成總額,從2012年的48.2%增加到2017年的50.6%。其次是出口和城鎮(zhèn)居民消費支出,它們合計占總AEI的40%,政府消費支出的貢獻從2012年的5.4%增加到2017年的6.9%,而出口的貢獻則從2012年的21.2%減少到2017年的17.9%。

由圖4可以看出,固定資本形成總額的AEI主要來自第二層(2012年為30%,2017年為34%),因為其主要需求“S22電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)”使用高AEI的制造業(yè)產(chǎn)品作為中間投入。對于出口,第二層(2012年為23%,2017年為25%)也是重要的貢獻者,因為出口的產(chǎn)品也需要高AEI的制造業(yè)產(chǎn)品作為中間投入。為了總體上改善AEI,應加大力度監(jiān)視供應鏈。

4.2.2 按部門計算整體隱含強度

根據(jù)表5和表6的隱含碳排放量和增加值,計算中國2012年和2017年按部門劃分的傳輸層AEI,計算結果如表8所示。

表8 中國2012年和2017年按部門計算的傳輸層AEI(單位:kg/元)Table 8 Estimates of China′s aggregate embodied intensity (AEI)by sector group and transmission layer,2012 and 2017 (unit:kg-CO2/RMB)

由表8可以看出,各部門的AEI可按以下特征分類:(a)向下傾斜的曲線,包括“S13非金屬礦物制品業(yè)”“S14冶金業(yè)”和“S22電力熱力的生產(chǎn)與供應業(yè)”;(b)向上傾斜的曲線,包括“S01農(nóng)林牧漁業(yè)”“S06食品加工及煙草加工業(yè)”“S07紡織業(yè)”“S08服裝皮革等制造業(yè)”“S09木材及家具制造業(yè)”“S10造紙及文教用品制造業(yè)”“S12石油加工及煉焦業(yè)”“S16通用專用設備制造業(yè)”“S17交通運輸設備制造業(yè)”“S19電子及通信設備制造業(yè)”“S20儀器儀表制造業(yè)”“S21其他制造業(yè)”“S26批發(fā)零售業(yè)和住宿餐飲業(yè)”和“S27其他行業(yè)”;(c)“Λ”型曲線,包括“S02煤礦開采業(yè)”“S03石油和天然氣開采業(yè)”“S04金屬礦采選業(yè)”“S05非金屬礦采選業(yè)”“S15金屬制品業(yè)”和“S23燃氣和水的生產(chǎn)與供應業(yè)”;(d)“V”型曲線,包括“S25交通運輸、倉儲和郵政業(yè)”;(e)其他類型。包括“S11石油加工及煉焦業(yè)”“S18電氣機械及器材制造業(yè)”和“S24建筑業(yè)”。

根據(jù)公式(5)計算出不同部門AEI對總AEI的貢獻,如圖5所示。

由圖5可以看出,對AEI貢獻量最大的部門是“S22電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)”(2012年為49%,2017年為50%)。其他4個貢獻較大的部門為“S14冶金業(yè)”(2012年為15%,2017年為16%),“S13非金屬礦物制品業(yè)”(2012年和2017年均為10%),“S25交通運輸、倉儲和郵政業(yè)”(2012年和2017年均為7%)和“S02煤礦開采業(yè)”(2012年為3%,2017年為2%)。這些結論與圖3的結果一致,因為這些部門(S14除外)分別是投資、居民和政府消費以及出口的主要生產(chǎn)者。

圖5 中國2012年和2017年不同部門AEI對總AEI的貢獻Fig.5 Contribution of different sector groups to AEIin aggregate in China,2012 and 2017

基于公式(13),圖6顯示了傳輸層上前5個部門的AEI?！癝02煤礦開采業(yè)”,最重要的貢獻來自第一層(2012年為47%,2017年為44%)和第二層(2012年為23%,2017年為25%)?！癝13非金屬礦物制品業(yè)”和“S14冶金業(yè)”,最重要的貢獻均來自第一層,但第二層和第三層合計貢獻了近50%。“S22電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)”,最重要的貢獻來自第一層(2012年為62%,2017年為65%)?！癝25交通運輸、倉儲和郵政業(yè)”,最重要的貢獻同樣來自第一層(2012年為49%,2017年為47%)。

圖6 2012年和2017年傳輸層對特定部門AEI的貢獻Fig.6 Contribution of different transmission layers to selected sectoral AEIin China,2012 and 2017

4.3 AEI驅動因素分析

4.3.1 總AEI的驅動因素分析

利用公式(14)對總AEI進行了乘法SDA來研究其驅動機制,分解結果如圖7所示。

由圖7可以看出,中國2017年的總AEI較2012年的水平相比呈下降趨勢,最主要的驅動因素為投入結構效應,導致AEI下降了13.6%,最終需求效應也導致AEI下降了3.3%。投入結構效應和最終需求效應對2017年碳排放強度的下降起到了一定的促進作用,說明能源消費結構的改善為中國碳減排做出了重要貢獻。但能源消費強度效應使AEI增加了3.7%,不利于碳排放強度的下降,說明能源消費強度效應是中國碳減排工作的最大障礙。

圖7 中國2012-2017年總AEI變化的影響因素及影響程度Fig.7 Influencing factors and extentto total AEI change in China,2012 and 2017

4.3.2 最終需求AEI的驅動因素分析

表3計算了中國2012年和2017年最終需求的AEI,基于公式(15),對各類最終需求AEI進行乘法SDA來研究其驅動機制,分解結果如圖8所示。

圖8 中國2012-2017年最終需求AEI變化的影響因素及影響程度Fig.8 Influencing factors and extent to total AEI change by final demand in China,2012 and 2017

由圖8可以看出,中國2017年最終需求的AEI較2012年的水平相比均呈下降趨勢,且主要的貢獻因素均為投入結構效應。與圖7總AEI的影響因素相同,投入結構效應導致每一類最終需求的AEI下降,下降了10%~13%。最終需求效應導致農(nóng)村居民消費支出、城鎮(zhèn)居民消費支出、庫存變動和出口的AEI下降,下降了0%~8%,而能源消費強度效應使每類最終需求的AEI增加,增加了0%~5%。說明能源消費強度效應無論是對總AEI,還是每類最終需求的AEI下降,均產(chǎn)生了很大的抑制作用,反而投入結構效應是碳減排的最重要貢獻者。

4.3.3 按最終需求劃分傳輸層AEI的驅動因素分析

由表7和表8可知,在2012年和2017年,各類最終需求和部門的AEI指標通常在傳輸層上都會下降,將每一層的變化分解為各種驅動因素。表9給出了按傳輸層劃分的最終需求AEI變化的SDA結果,可發(fā)現(xiàn)六類最終需求的AEI均在第一層具有相對較大的變化。

由表9可以得出,能源消費強度效應在六類最終需求類別的第一層均使AEI降低,導致AEI降低1.44%~12.61%,但在第二層到第四層均使AEI增加了,導致AEI增加了0.91%~6.39%。投入結構效應通常有助于降低AEI,但第一層的政府消費支出AEI增加2.74%,第一層的固定資本形成總額AEI增加1.38%。最終需求效應使農(nóng)村居民消費支出和城鎮(zhèn)居民消費支出的前三層AEI均降低,導致AEI降低1.09%~15.60%,這說明中國居民消費的綠色環(huán)保意識在不斷增強。同時,最終需求效應使庫存變動和出口的AEI也出現(xiàn)了較小的下降。

表9 中國2012年和2017年按最終需求劃分的傳輸層AEI的乘法SDA結果Table 9 Results of the multiplicative SDA of China′s aggregate embodied intensity (AEI) of CO2 emissions change by final demand and transmission layer,2012-2017

4.3.4 按部門劃分的傳輸層AEI的驅動因素分析

與表9相似,表10給出了5個具體部門在傳輸層上AEI變化的SDA結果。驅動因素是能源消費強度效應和投入結構效應,需求效應恒定為1,參照圖6。

表10 中國2012年和2017年按具體部門劃分的傳輸層AEI的乘法SDA結果Table10 Results of the multiplicative SDA of China′s aggregate embodied intensity (AEI) of CO2 emissions change by selected sector group and transmission layer, 2012-2017

由表10可得出,對于第一層的“S02煤礦開采業(yè)”和“S25交通運輸、倉儲和郵政業(yè)”,其AEI降低僅來自效率提高(S02約為14.54%,S25約18.97%)。而對于“S13非金屬礦物制品”“S14冶金業(yè)”和“S22電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)”,能源消費強度效應并沒有使其AEI降低。對于第二層和第三層的“S25交通運輸、倉儲和郵政業(yè)”,能源消費強度效應使AEI降低1.51%~10.56%。除第一層外,投入結構效應在5個部門均有助于降低AEI(“S02煤礦開采業(yè)”和“S13非金屬礦物制品業(yè)”降低4.50%~9.81%,“S14冶金業(yè)”和“S22電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)”降低3.46%~8.60%,“S25交通運輸、倉儲和郵政業(yè)”降低3.84%~11.29%)。

5 結論與建議

中國社會經(jīng)濟活動對環(huán)境造成了巨大壓力,研究能源和碳排放強度的驅動機制可以為環(huán)境可持續(xù)發(fā)展提供政策參考。文章利用AEI指標和SPA、SDA方法,研究了中國2012年和2017年的能源消費碳排放量和整體隱含強度,得出如下結論:

(1)對于2012年和2017年最終需求的碳排放而言,居民消費支出從第一層到第四層依次減少;政府消費支出、固定資本形成總額、庫存變動和出口在第二層或者第三層達到峰值,然后逐漸降低到第四層;貢獻最大的是固定資本形成總額,且第二層的貢獻最大。

(2)對于2012年和2017年部門的碳排放而言,有7個部門從第一層到第四層依次減少,這些部門通常是碳排放密集型行業(yè)或增加值密集型行業(yè);有20個部門中從第一層到第四層先增加再減少,并且在第二層或第三層達到峰值,這些部門通常依靠碳排放密集型部門的產(chǎn)品作為中間投入。

(3)對于AEI而言,中國2017年AEI較2012年的水平相比均呈下降趨勢,貢獻最大的最終需求是固定資本形成總額,貢獻最大的部門是電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)。對于總AEI,投入結構效應導致AEI下降了13.6%,需求效應導致AEI下降了3.3%,能源消費強度效應不利于碳排放強度的下降,導致AEI增加了3.7%;對于具體最終需求AEI,投入結構效應導致各類最終需求的AEI下降了10%~13%,而能源消費強度效應使各類最終需求的AEI增加了0%~5%。

(4)從傳輸層角度看,能源消費強度效應在六類最終需求的第一層均使AEI降低,導致AEI降低1.44%~12.61%,但在第二層到第四層均使AEI增加,導致AEI增加0.91%~6.39%;投入結構效應通常有助于降低AEI,但第一層的政府消費支出AEI增加2.74%,第一層的固定資本形成總額AEI增加1.38%;最終需求效應使農(nóng)村居民消費支出和城鎮(zhèn)居民消費支出的前三層AEI均降低,導致AEI降低1.09%~15.60%。對于具體部門,第一層的“S02煤礦開采業(yè)”和“S25交通運輸、倉儲和郵政業(yè)”,其AEI降低僅來自效率提高(S02約為14.54%,S25約為18.97%);“S13非金屬礦物制品業(yè)”“S14冶金業(yè)”和“S22電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)”,能源消費強度效應并沒有使其AEI降低;第二層和第三層的“S25交通運輸、倉儲和郵政業(yè)”,能源消費強度效應使AEI降低1.51%~10.56%;除第一層外,投入結構效應在5個部門均有助于降低AEI。

結合以上研究結果,文章對中國的碳減排提出以下政策建議:

(1)對碳排放量和整體隱含強度貢獻較大的需求類別和部門均集中在第二產(chǎn)業(yè),且主要來自第二層,說明這些部門將高碳排放的產(chǎn)品作為中間投入。因此,要降低這些部門的碳排放和整體隱含強度,應加大力度監(jiān)視其供應鏈。

(2)中國經(jīng)濟仍向外延式發(fā)展,能源消費強度效應不利于降低整體隱含強度,說明部門的能源利用效率不高,應采取更加多樣化的措施強化減排效果,提升清潔能源的使用、鼓勵技術變革、提高能源利用效率、改善最終需求的產(chǎn)業(yè)結構是降低碳排放的主要途徑。

(3)能源消費強度效應不利于整體隱含強度貢獻較大的需求類別和部門碳排放強度的下降,揭示了部門生產(chǎn)效率亟待優(yōu)化的問題。同時這些關鍵部門均集中在第二產(chǎn)業(yè),應當加大高碳產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新力度,以技術進步帶動產(chǎn)業(yè)升級,淘汰高碳產(chǎn)業(yè)的落后產(chǎn)能,從而科學有效地降低碳排放強度。如電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)的生產(chǎn)活動會消耗大量的化石能源,而且是重要的中間產(chǎn)品投入部門,所以應當創(chuàng)新綠色的電熱生產(chǎn)技術,在產(chǎn)品供給端降低碳排放量。此外,關閉生產(chǎn)技術落后的舊工廠也是一種替代策略。

(4)投入結構效應有助于降低整體隱含強度,說明能源消費結構的改善對碳減排有很大的促進作用。應進一步改善能源消費結構,提升非化石能源的占比,從而早日實現(xiàn)碳減排目標。