基于LMDI的上海市能源消費碳排放實證分析

汪宏韜

(復旦大學社會發展與公共政策學院，上海 200433)

基于LMDI的上海市能源消費碳排放實證分析

汪宏韜

(復旦大學社會發展與公共政策學院，上海 200433)

能源利用不僅為經濟活動提供動力還大量排放二氧化碳。本文建立上海能源消費碳排放的LMDI分解模型，從經濟規模、產業結構、能源強度和產業碳排放系數四個影響因素著手，實證研究了1995－2005上海分三次產業的能源消費碳排放變化機理。研究表明:經濟快速增長是上海碳排放增加的主導因素，能源強度下降是抑制碳排放增長的重要因素。產業結構、能源結構優化有利于控制碳排放，而重工業化、能源結構高碳化會增加碳排放。基于實證結果和上海市情，本文最后就上海未來控制碳排放提出相關的政策建議。

能源消費;二氧化碳排放;LMDI;上海

能源是現代文明的動力、經濟增長的源泉。能源部門在為經濟活動提供能量的同時，由于大量消費煤、石油等化石燃料，通常也是溫室氣體排放的最主要部門。鑒于能源部門對碳減排的巨大影響，分析研究能源部門碳排放的影響因素已經迫在眉睫。

上海是一個經濟發達、人口眾多的超大型國際都市。1990年以來上海經濟快速增長態勢促使能源消費一路攀升，總量從1990年的3191.06萬噸標準煤到2007年的9767.75萬噸標準煤，增長了2.06倍。在“低碳”呼聲日益高漲的今天，傳統的經濟發展模式已受到挑戰，低碳化的經濟增長逐漸從呼聲演變成主流趨勢。本文旨在分解上海市能源消費CO2排放的影響因素，明晰上海市能源消費CO2排放變化特征，探索上海市“低碳”發展之路。

1 研究現狀

指數分解分析是研究事物變化特征及其變化機理的方法之一，其主要包括:Laspeyres指數分解與Divisia指數分解等。ANG(2004)在綜述各種分解分析方法的基礎上，認為對數平均Divisia指數方法(LMDI)在理論基礎、適應性、操作性、結果呈現四個方面都表現良好，是能源政策領域比較好的分析方法［1］。由于LMDI分解不產生殘差，解釋效果較好，最近幾年，一些學者利用LMDI方法對CO2排放進行分解研究并取得了一些進展。

(1)利用LMDI方法研究全國CO2排放。王俊松等利用LMDI方法對我國1990－2007年CO2排放進行分解，得出經濟增長和能源強度效應是主要因素，人口和結構效應影響不大，但從分地區(東、中、西部)這些效應的貢獻有差異，因此有必要分地區研究和制定政策［2］。朱勤等研究表明除經濟效應外，人口規模對我國CO2排放增長貢獻最大，并指出我國當前減排政策在于調整產業結構、優化能源結構及提高能源效率［3］。

(2)利用LMDI方法研究省市CO2排放。劉春蘭等通過對北京市1997－2007年CO2排放分解，得出推動北京市CO2排放增長的核心因素是經濟快速增長，而抑制CO2排放增長的因素主要是能耗強度下降和產業結構調整［4］。郭運功等從能源結構、能源強度、人均GDP、常住人口四個方面對上海市CO2排放進行分解，并指出要減緩上海市二氧化碳排放量，應從控制人口數量、降低能源強度、調整產業結構、促進技術進步、改善能源結構等方面考慮［5］。

本文重點考察經濟規模、產業結構、能源效率、產業排放系數等因素，建立上海市能源消費CO2排放的因素分解模型對上海市“九五”、“十五”時期碳排放數據進行實證分析，并在此基礎上做相關的政策分析。

2 基于能源消費的上海市CO2排放LMDI方法

ANG提出CO2排放量可以分解為經濟產出規模、產業結構、產業能源強度、產業能源結構、CO2排放系數五個影響因素［6］。ANG提出的分解公式適用于能源與碳排放統計相對完善的發達國家。由于我國國家CO2排放研究起步較晚，省市區CO2排放數據幾乎空白，直接套用ANG的模型必然受到現有數據制約。因此筆者在ANG的基礎上進行了公式簡化，改造后的因素分解模型如下:

式中，C、Q、E分別代表上海市CO2排放量、生產總值、能源消費量。用i區分三次產業，則Qi、Ei、Ci分別代表第i產業的生產總值、能源消費量及CO2排放量。令

則上海市能源消費CO2排放模型表達式為:

利用LMDI加和分解方法對(2)式所示模型進行因素分解，令基期CO2排放為C0，T期為CT，則差分可分為如下:

其中:

式中，Q代表上海市生產總值，即經濟規模效應;SI代表上海市第i產業在生產總值中的占比，即產業結構效應;Ii代表上海市第i產業能源強度，即能源強度效應;Ui代表上海市第i產業單位能源消費的CO2排放量，實際為ANG(2005)公式中產業能源結構與CO2排放系數的乘積，由于同一種能源不同亞類的碳排放系數差異較小，因此Ui實際反映了產業的能源結構。

模型分解后，加和分解值大于零，表示該效應導致了CO2排放的增加;加和分解值小于零，表示該效應導致了CO2排放的減少。

3 實證分析

3.1 數據來源

目前，雖然國家和上海的官方統計機構尚未公開發布上海CO2排放數據，但一些學者在這一領域做了探索性的研究。謝士晨等仿造國家溫室氣體清單編制過程，采用《IPCC國家溫室氣體排放清單指南2006》中的參考方法對上海市熱電廠、工業、交通、商業與服務業、居民生活及農業六個部門CO2排放進行了估算［7］。本文在其計算的CO2數據基礎上依據《中國能源統計年鑒2008》中三次產業的定義整理出上海市1995－2005年主要年份三次產業CO2排放量數據。

計算所用能源數據采用《上海能源白皮書》、《上海統計年鑒2005－2006》中三次產業能源消費總量，單位為萬噸標準煤。上海生產總值及三次產業增加值采用《上海統計年鑒2009》數據，為了剔除價格水平影響，所有生產值數據按照生產總值指數折算成1978年水平，單位為億元。由于生活消費能源沒有所對應的GDP值［8］，為了更好的說明CO2排放、能源消費及GDP三者之間的關系，本文的研究中不涉及居民生活能源消費及CO2排放。限于數據的可獲性，本文主要研究1995－2005期間主要年份1995年、2000年及2005年。

表1 九五、十五期間主要年份上海三次產業CO2、產業增加值及能源消耗數據

表2 1995－2005主要年份上海能源消費CO2排放LMDI分解結果單位:萬t

3.2 分解結果與分析

依據公式(2)、(3)、(4)、(5)、(6)、(7)對上海市能源消費CO2排放進行分解，分解結果見下表:

1995－2000年期間，上海能源消費CO2總排放增加2 435.8萬t。2000－2005年期間，上海能源消費CO2總排放增加4 621.8萬t。從產業類別看，二產對上海能源消費CO2排放貢獻率最高，主要因為工業用能長期占總用能的一半以上。2000－2005期間三產的CO2排放對CO2排放總量的貢獻上升到46.4%。據統計，2000－2005期間上海交運郵電業用能增長了2.28倍，可見交通運輸用能增長迅猛是主要原因。一產的CO2排放量較小，且對總排放量的貢獻呈下降趨勢，2000－2005期間的貢獻率僅為0.4%。

表3 1995－2005上海三次產業CO2排放各分解因素貢獻率(%)

從分解效應看，經濟規模效應和能源強度效應始終分別是碳排放最大促進因素和抑制因素。1995－2005年，上海生產總值增長了3.1倍(以1978年不變價核算)。由于經濟增長依賴能源為之提供動力，而CO2是能源部門主要排放氣體，經濟的高位增長必然導致CO2排放的快速增長。在總產出效應中，二產的貢獻高達87.5%和80.3%，說明二產生產規模擴張是CO2主要排放來源。能源強度是單位生產總值的能源消耗量，該指標可以綜合反映經濟系統的能源利用效率。1995－2005年，上海能源強度降幅為41.2%(以1978年不變價核算)。在總能源強度效應中，二產的貢獻高達100.4%和117.3%，說明1995－2005期間的能源強度降低主要來源于二產能效的提高。

產業結構效應在1995－2000期間減少CO2排放增量455.2萬噸，主要因為1995－2000期間上海生產總值中，二產占比下降，三產占比上升，經濟結構優化所致。但在2000－2005期間卻增加CO2排放增量161.2萬t，則是由于2000－2005期間二產占比上升，三產占比下降，重工業化所致。在總產業結構效應中，二產的貢獻遠遠超過一產和三產，為152.1%和268.5%，可見調整生產總值結構中二產的比例對控制CO2排放非常重要。

產業排放系數效應實際反映的是產業的能源結構。該效應在1995－2000期間增加CO2排放增量438.9萬t，主要因為這一期間消費的一次能源主要為煤炭和石油，其中煤炭占比一直保持在65%以上。但在2000－2005期間該效應減少CO2排放增量774.9萬t，則是因為2000－2005期間，上海一次能源結構中煤炭占比從65.7%下降到57.2%，天然氣占比從0.6%上升到3.4%。此外，上海外來電消費量的增加也促進了能源結構的優化。在總的產業排放系數效應中，二產的貢獻最大，為102.8%和108.5%，主要因為二產用能占能源消費總量的一半以上，所以能源結構的優化對二產CO2減排最顯著。

4 結論與建議

本文通過LMDI方法從經濟規模、產業結構、能源強度、產業排放系數四個方面對上海九五、十五期間主要年份的能源消費CO2排放進行了分解分析，為上海市制定碳減排政策提供了科學的依據。實證分析表明:1995－2005年期間經濟規模擴張是上海市CO2排放增長的主導因素，能源強度是抑制上海市CO2增長的關鍵因素。產業結構、能源結構的優化有利于控制CO2排放，而重工業化與能源結構的高碳化會增加CO2排放。雖然經濟高位增長主導CO2排放量的增加，但以經濟停滯增長換取低碳排放是不現實和難以接受的。因此在能源強度下降的同時，調整產業結構和能源結構對上海市CO2減排至關重要。從產業CO2排放各分解因素貢獻率看，第二產業的四個效應貢獻率均遠遠超過一產和三產。未來上海碳減排的重點在第二產業，從本文分解的因素考慮:應提高二產能源利用效率、優化二產能源結構、降低二產產值占比等。

值得提出的是，郭運功等學者在研究中制作了上海CO2排放影響因素累積曲線，認為1995－2006年上海能源結構對CO2排放量的影響很小。而筆者的研究顯示:能源結構先是增加CO2排放(1995－2000，貢獻率為8.9%)，而后減少CO2排放(2000－2005，貢獻率為－3.3%)。因此以1995年為基年制作累積排放曲線，兩種變動趨勢相互抵消，會得出能源結構對CO2排放量影響很小的錯誤結論。實際上，使用低碳能源替代高碳能源對于上海實現CO2減排相當重要。

依據實證結果及上海市情，筆者對上海未來碳減排的具體建議如下:

首先，依托西氣東輸一期和二期工程，提高天然氣在上海能源消費中的比例。考慮電能是無碳清潔能，是轉化方便、輸送快捷的能源。建議增加電能在能源消費中的份額:一方面，考慮加快太陽能電站、風電站建設，增加無碳電力的生產;另一方面，在保障上海能源安全的前提下，適當提高外來電比例。

其次，將分散燃燒的煤炭用于發電。由于大型發電鍋爐的燃燒效率高，依托先進的超臨界、超超臨界技術，先進燃煤發電機組的發電效率可以達到42%－45%。減少煤炭的分散燃燒可以大幅提高能源利用效率，集中煤炭用于發電可為日后實施二氧化碳捕捉與埋存奠定基礎。

再次，立足“兩個中心”的定位，依托國家相關政策，大力發展金融業和航運業等高附加值、低能耗、低碳排放的第三產業，從而達到調整產業結構，逐步淘汰落后產能的目標。

最后，由于碳排放內斂于經濟社會的各個角落，鑒于碳排放系統的復雜性、動態性，想要厘清碳之脈絡，需要編制上海碳排放清單。只有以翔實準確的時間序列數據為基礎，上海碳排放研究才能科學化、常態化，并為未來制定碳減排政策提供穩定的、堅實的基礎。

(編輯:溫武軍)

［1］Ang B W.Decomposition Analysis for Policymaking in Energy: Which is the Preferred Method［J］.Energy Policy，2004，32(9): 1131－1139.

［2］王俊松，賀燦飛.能源消費、經濟增長與中國CO2排放量變化——基于LMDI方法的分解分析［J］.長江流域資源與環境，2010，19(01):18－23.

［3］朱勤，彭希哲等.中國能源消費碳排放變化的因素分解及實證分析［J］.資源科學，2009，31(12):2072－2079.

［4］劉春蘭，陳操操等.1997年－2007年北京市二氧化碳排放變化機理研究［J］.資源科學，2010，32(2):235－241.

［5］郭運功，林逢春等.上海市能源利用碳排放的分解研究［J］.環境污染與防治，2009，31(09):68－72.

［6］Ang，B.W.The LMDI approach to decomposition analysis:a practical guide［J］.Energy Policy，2005，(33):867－871.

［7］謝士晨，陳長虹等.上海市能源消費CO2排放清單與碳流通圖［J］.中國環境科學，2009，29(11):1215－1220.

［8］歐育輝，劉秩芳等.基于LMDI的我國能耗增長總量分解［J］.經濟管理，2007，29(07):91－95.

AbstractEnergy use not provides only power for the economy，but also emits lots of carbon dioxide.The paper builds a Logarithmic Mean Divisia Index(LMDI)model to study the carbon emission mechanism of energy sector in Shanghai City between 1995 and 2005.From the perspectives of economic scale，industrial structure，energy intensity and industry carbon emission coefficient，the study shows:rapid economic growth dominates the carbon accumulation while decreasing energy intensity reduces the carbon emission significantly.The optimization of industrial structure and energy structure will better control the carbon emission，while industrialization and using more fossil energy will increase the carbon emission.Based on empirical result and actual conditions，the paper finally gives some suggestions on carbon reduction of Shanghai in future.

Key wordsenergy consumption;carbon dioxide emission;LMDI;Shanghai

Logarithmic Mean Divisia Index Model and the Carbon Emission Mechanism of Energy Sector in Shanghai

WANG Hong-tao
(School of Social Development and Public Policy，Fudan University，Shanghai 200433，China)

X22

A

1002－2104(2010)05專－0143－04

2010-04-21

汪宏韜，碩士，主要研究方向為能源經濟、能源政策。