中國碳排放變動的因素分解分析

田立新 張蓓蓓

(江蘇大學能源發展與環境保護戰略研究中心，江蘇鎮江212013)

中國碳排放變動的因素分解分析

田立新 張蓓蓓

(江蘇大學能源發展與環境保護戰略研究中心，江蘇鎮江212013)

隨著中國經濟的快速發展，能源消費的急劇增長以及以煤為主的能源結構在短期內難以改變，中國一次能源消費的碳排放總量不斷增長。本文基于廣義費雪指數(GFI)方法，建立中國人均碳排放的因素分解模型，定量分析2000－2008年間，能源結構、能源效率和經濟發展等因素的變化對中國人均碳排放的影響。該方法較之拉氏指數和D氏指數分解法，克服了它們的缺點，更好的消除了分解的殘差項，得到的結果更加精確。分析表明:經濟發展對拉動中國人均碳排放的貢獻率呈指數增長，而能源效率對抑制中國人均碳排放的貢獻率呈倒“U”型，并且其抑制作用當前有增強趨勢，能源結構的抑制作用依然微弱。能源效率和能源結構對碳排放的抑制作用難以抵消由經濟發展拉動的中國人均碳排放量增長。本文得到當前能源效率因素對碳排放的抑制作用正逐漸增強，而能源結構因素對碳排放的抑制作用依然微弱，這與以往的結果不同。為了考察各種因素對中國能源消費碳排放影響的長期規律性，本文首次擬合了各種影響因素的瞬時變化率特征，進一步反映出各影響因素的動態演進過程。

碳排放;因素分解;廣義費雪指數;動態演進

由于中國經濟總量增長迅速，能源消耗不斷增加，以煤為主的能源消費結構未有改變，化石燃料能源的消費造成約有90%左右的碳排放，導致碳排放總量不斷增長。到2020年我國單位國內生產總值CO2排放比2005年下降40%－45%，其作為約束性指標被納入國民經濟和社會發展中長期規劃。研究中國的CO2排放演化變化對優化能源結構、提高能源效率，以避免走發達國家“污染在先治理在后”的發展道路，具有指導意義。

1 文獻綜述

國內外關于碳排放的影響因素研究已有不少成果。Wang等［1］采用對數均值迪氏分解法(LMDI)對我國1957－2000年的CO2排放進行了因素分解，結果表明代表技術因素的能源強度是減少碳排放的最重要的因素，而能源結構也起到一定的作用，經濟增長帶來碳排放的增加。Fan等［2］采用適應性加權迪氏分解法(AdapIive Weighting Divisia，以下簡稱AWD)分解了1980－2003年碳排放強度(carbon intensity)的影響因素，發現盡管中國的CO2排放總量在上升，但是碳排放強度在下降。徐國泉等［3］采用對數平均權重Divisia指數分解法分析了1995－2004年中國人均碳排放的影響因素，結果顯示經濟發展對拉動中國人均碳排放的貢獻率呈指數增長，而能源效率和能源結構對抑制中國人均碳排放的貢獻率都呈倒“U”。馮相昭等［4］利用修改后的Kaya恒等式對1971－2005年中國的CO2排放進行了分解，結果表明經濟發展和人口增長是CO2排放增加的主要驅動因素。胡初枝等［5］通過對我國六部門能源消費數據使用簡單的碳排放公式計算得到的1990－2005年CO2排放量進行了簡單平均的因素分解，指出規模和能源強度是正負兩類最主要的因素，并且指出不同產業碳排放差異較大，產業結構的變化對碳排放減少有一定影響。國外也有很多有關碳排放的研究成果，Chris P．Tsokos，Yong Xu［6］通過建立一個 CO2排放的微分方程系統，得到一個隨時間變量變化的累積函數，利用該系統預測了10、20和50年CO2排放構成因素的變化率。Knapp等［7］從Granger因果檢驗的角度，研究了全球CO2排放量和全球人口之間的因果關系，認為兩者之間不存在長期協整關系，但是全球人口是全球CO2排放量增長的原因。D．Diakoulaki等［8］采用簡化的 Laspeyres模型，將希臘在1990－2002年之間均等的分為兩個碳排放時期，研究結果為希臘的碳排放增加的原因給出了解釋，并為完成碳減排的目標提出了建議。D．Diakoulaki，M．Mandarak［9］用簡化的Laspeyres模型，利用5個因素分解分析了歐洲14個國家的工業部門CO2的變化，發現大多數歐盟國家雖然已經做出相當大的努力，但沒有充分發揮減排貢獻。

由以上可見，當前對碳排放變動因素分解分析用的較多的是拉氏指數和D氏指數分解法，但它們各自都有其自身缺陷，費雪指數法則折衷這兩種指數方法，并能很好的克服它們的缺點，更好的消除了因素分解的殘差項，得到的結果更加精確。本文從碳排放現狀出發，數據來自中國統計年鑒和中國能源統計年鑒，采用廣義費雪指數法對中國碳排放變動進行因素分解，分解分析能源結構，能源效率和經濟發展等因素對中國碳排放變動的影響。最后一部分給出了主要結論并提出了相應的碳減排對策。本文用新方法分析研究中國碳排放變動演化情形，所得結果綜合了以往方法的結果，并獲得新的有意義結果。得到當前能源效率因素抑制作用逐漸增，強能源結構的抑制作用依然微弱的結論，這與以往的結果不同，首次擬合了各種影響因素的瞬時變化率特征，進一步反映出各影響因素的動態演進過程。

2 GFI模型評價

尋找二氧化碳減排途徑的前提，是準確分析和計量促使碳排放增加的原因何在。指數分解分析作為研究事物的變化特征及其作用機理的一種分析框架，近年來在社會經濟研究各方面中已經得到越來越多的應用。目前，最常用的包括Laspeyres指數分解和Divisia指數分解等［10－12］。但是，當指數分解存在殘差項時，說明碳排放變動的部分不能為以上模型所解釋。拉氏指數法及絕大部分D氏指數都存在著這個缺陷。相對于拉氏指數和D氏指數法各自都有其自身缺陷，費雪指數法則能折衷這兩種指數方法，并能克服拉氏指數和D氏指數法的缺點。Ang、Lju和Hyun － Sik Chung［13］比較了廣義費雪指數(the Generalized Fisher Index)與其他五種常用的IDA方法，即:拉氏指數、帕氏指數、AMDI，算術平均D氏指數、LMDIⅠ(對數平均D氏指數法Ⅰ)、LMDIⅡ(對數平均D氏指數法Ⅱ)，并利用Fisher提出的因子互換檢驗、時間互換檢驗和比例檢驗;Balk提出的總量檢驗;Ang和Choi提出的零值穩健檢驗;Chung和Rhee提出的負值穩健檢驗對各種方法進行了上述檢驗，給出了檢驗結果，為選擇合理的因素分解方法提供了有力的依據。廣義費雪指數只在其中的總量檢驗中未通過，其他檢驗均通過，而其他方法均有兩個或更多的檢驗未通過，因此廣義費雪指數表現出優良的因素分解特性，綜合來看其是進行因素分解的最佳方法。

碳排放因素分解法可以分為兩種不同的形式，即加法分解(Additive Decomposition)和乘積分解(Multiplicative Decomposition)，目前研究中多選用拉氏指數和D氏指數方法的加法分解，均存在一定缺陷，費雪指數法屬于乘積分解，模型更加復雜，而且對分解因素更加難以把握，本文克服了這些問題，首次將費雪指數法和碳排放公式很好的結合，很好的選擇了碳排放變動的影響因素，故而本文擬采用費雪指數法對中國碳排放變動進行因素分解，分解分析能源結構，能源效率和經濟發展等因素對中國碳排放變動的影響，進一步擬合了各種影響因素的瞬時變化率特征，反映出各影響因素的動態演進過程。

3 碳排放的因素分解及演進分析

3．1 模型基礎

Ang等［13］提出的廣義費雪指數(GFI)方法，具體實現過程如下:設V為總量指標，其由n個分量X1，X2，…，Xn表示。i表示總量指標的次級分類，用于進行結構變化的分析，則有:V= ∑iVi= ∑iX1iX2i…Xni。定義 N={1，2，…，n}，N的勢為n。S為N的一個子集，勢為s'。定義函數V(S)= ∑(∏l∈SXTl∏m∈NSX0m)，V()= ∑(∏m∈NX0m)其中為空子集，上標表示時期0和時期T。根據“幾何平均”原理，將VT/V0分解為n個部分。每一要素Xj(j=1，2，…，n)的分解結果為:

Dxj(j=1，2，…，n)是廣義費雪指數法的分解因素項。碳排放的基本公式［14］為:

式中，C為碳排放量;Ci為i種能源的碳排放量;E為一次能源的消費量;Ei為i種能源的消費量;Y為國內生產總值{GDP};P為人口。

給出如下定義，Xi能源結構因素Si=Ei/E，即i種能源在一次能源消費中的份額;各類能源排放強度Fi=Ci/Ei，即消費單位i種能源的碳排放量;能源效率因素Ii=E/Y，即單位GDP的能源消耗;經濟發展因素Ri=Y/P，即人均GDP。從而，人均碳排放量可以寫為公式(3)。

這里Fi的取值見表1。

表1 各類能源的碳排放系數Tab．1 Carbon emission coefficient of energy

在本文中Fi是固定的，即影響中國人均碳排放的因素主要為能源結構、能源效率以及經濟發展。其變動為:AT/A0=DX1DX2DX3

本文給出如下定義:AT是T時間的人均碳排放;A0是基期的人均碳排放;DX1是能源結構因素，即i種能源在一次能源消費中的份額;DX2是能源效率因素，即單位GDP的能源消耗量;DX3是經濟發展因素，即人均GDP值。其中:

3．2 數據處理及結果

采用的基礎數據來自中國統計年鑒和中國能源統計年鑒，部分數據通過簡單計算和整理得到，值得說明的是GDP采用了以2000年為基期的不變價格計算，以剔除價格波動的影響。具體見表2。

在該模型中，X1代表能源結構因素，即i種能源在一次能源消費中的份額;X2代表能源效率因素，即單位GDP的能源消耗;X3代表經濟發展因素，即人均GDP。利用公式(4)(5)(6)，分別計算能源結構因素、能源效率因素和經濟發展因素對中國碳排放變動的影響。結果見表3、表4和圖1。

表3及表4是中國碳排放變動的GFI因素分解結果。我們發現，經濟發展因素對碳排放變動的貢獻最多為12．125(占42．9%)，能源結構和能源效率的影響次之，分別為 7.927(占 28．7%)和7．827(占 28．4%)。

從圖1可以看出，中國人均碳排放總體在不斷增加，2000－2002年期間，中國人均碳排放增長緩慢，但是，2002年以后一直急速增長，年增長率超過10%。顯然，造成中國人均碳排放急速增長的主要因素是中國經濟的快速發展。經濟發展對拉動中國人均碳排放的貢獻率呈指數增長的趨勢，并且其各個階段的貢獻率都大于抑制因素對抑制中國人均碳排放的貢獻率，從而導致中國人均碳排放的增大。而抑制中國人均碳排放增長的因素是能源結構和能源效率，但效果并不明顯。效率因素對抑制中國人均碳排放的貢獻率呈倒“U”型，并且近幾年其抑制作用有增強趨勢，這也是最近幾年中國人均碳排放增長的趨勢有所減緩的主要原因。2001－2003年能源結構和能源效率的抑制貢獻率與經濟發展的拉動貢獻率之間的差距最小，而此時中國人均碳排放量在2001－2003年增長最緩慢，但隨后，由于能源效率的抑制貢獻率的減小和經濟發展的拉動貢獻率的增大，抑制貢獻率與拉動貢獻率之間的差距又不斷擴大，導致了中國人均碳排放呈指數增長。

表2 中國2000－2008年的能源、GDP、人口以及碳排放Tab．2 Energy，GDP，population and carbon emissions in China from 2001 －2008

3．3 影響因素演進分析

從本文以上研究，已經得到能源結構、能源效率、經濟發展這三個影響因素對中國碳排放變動的貢獻率的大小，為了解決這些因素在未來具體如何演進，進一步反映出各影響因素的動態演講過程，本文采用最小二乘擬合方法，很好的反映碳排放影響因素瞬時變化規律和變化趨勢。過程如下:

首先擬合出能源結構因素的瞬時變化率，圖2表示能源結構因素DX1的變化率，縱坐標代表變化率(%)，橫坐標代表時間(年)。

能源結構因素的瞬時率擬合方程為:

表3 2001－2008年三因素對中國人均碳排放變動的影響效果Tab．3 Three factors on the effects of changes per capita carbon emissions in China from 2001 －2008

表4 2001－2008年三因素對中國人均碳排放變動的貢獻比例Tab．4 Three factors contribution ratio of the change per capita carbon emissions in China from 2001 －2008

圖1 2001－2008年三因素對中國人均碳排放變動的貢獻率趨勢圖Fig．1 Three factors contribution rate of change in the trend of carbon emission per capita in China from 2001－2008

圖2 能源結構因素的變化率特征Fig．2 Rate of change of the energy structure

若能源結構因素變化率D·x1(t)＞0時，則表示能源結構隨時間的變化率為正，能源結構對碳排放的影響越來越大。由圖2可見，2002年至2004年中國的能源結構因素瞬時率都是為正，而能源結構因素對碳排放起抑制作用，說明在這一段時期內能源結構因素發揮了逐漸增強的抑制作用。

若能源結構因素變化率D·x1(t)＜0時，則表示能源結構隨時間的變化率為負，能源結構對碳排放的影響越來越小。由圖2可見，2004年至2008年中國的能源結構因素瞬時率都是為負，說明最近幾年能源結構的抑制作用沒有得到充分發揮，能源結構有待進一步改善。

類似可以得到能源效率因素和經濟發展因素的瞬時變化率，形成圖3和圖4。

能源效率因素的瞬時率擬合方程為:

若能源效率因素變化率D·x2(t)＞0時，則表示能源效率隨時間的變化率為正，能源效率對碳排放的影響越來越大。由圖3可見，2002－2005年中國的能源效率因素瞬時率都為正，而能源效率因素對碳排放起抑制作用，說明這一時期能源效率抑制碳排放的作用逐年增強。

若能源效率因素變化率D·x2(t)＜0時，則表示能源效率隨時間的變化率為負，能源效率對碳排放的影響越來越小。由圖3可見，2005年至2008年中國的能源結構因素瞬時率都是為負，能源效率沒有充分發揮其抑制碳排放增長的作用，其抑制作用的增長空間很大。

圖3 能源效率因素的變化率特征Fig．3 Rate of change of the energy efficiency

圖4 經濟發展因素的變化率特征Fig．4 Rate of change of the economic development

若經濟發展因素變化率D·x3(t)＞0時，則表示經濟發展隨時間的變化率為正，經濟發展對碳排放的影響越來越大。

由圖4可見，2002年至2008年中國的能源效率因素瞬時率都是為正，而經濟發展因素對碳排放起促進作用，說明此段時期經濟發展不斷地促進碳排放增長，給碳減排帶來極大的壓力。

4 結果比較及特點

在關于碳排放因素分解方面的研究中，本文所得研究結果與以往研究結果有相近的地方，也有不同之處，以下給出了本文與其他人研究結果的比較及特點分析。

徐國泉、劉則淵、姜照華［3］采用對數平均權重Divisia指數分解法分析中國人均碳排放的影響因素，得到2000年以來，人均碳排放增長率超過10%，2000年以后，抑制貢獻率與拉動貢獻率之間的差距不斷擴大，經濟發展對拉動中國人均碳排放的貢獻率呈指數增長，這一結果與本文相似。但本文又進一步得到2001－2003年能源結構和能源效率的抑制貢獻率與經濟發展的拉動貢獻率之間的差距最小，而此時中國人均碳排放量在2001－2003年增長最緩慢，但隨后，由于能源效率的抑制貢獻率的減小和經濟發展的拉動貢獻率的增大，抑制貢獻率與拉動貢獻率之間的差距又不斷擴大，導致了中國人均碳排放呈指數增長，并且近幾年能源效率因素逐漸增強，這一系列的結論有別于前者的研究結果。

D．Diakoulaki等［8］采用簡化的 Laspeyres模型，從人類活動、能源強度、混合燃料三個因素方面分解分析了希臘在1990－2002年之間的碳排放，得到人類活動因素引起CO2排放量增加32，242萬t(占到150%)，能源強度因素占－35%，混合燃料因素占－15%，后兩個因素共減少CO2排放10 575萬t。本文得到經濟發展因素(即人類活動因素)對碳排放變動的貢獻最多12．125(占42．9%)，能源結構因素(結構效應因素)和能源效率因素(即能源強度因素)的影響次之，分別為 7．927(占28．7%)和 7．827(占28．4%)。說明經濟發展因素對中國和希臘都是正效應并占到主導位置，其它因素雖然起到負效應，但減排效果微弱。

Ming Zhang，Hailin Mu等［15］采用完全分解方法分析CO2強度，能源強度，結構變化和經濟活動對中國碳排放的影響。結果表明，經濟活動對CO2排放量變化起正效應作用(占196%);1991－2006這段時期，能源強度下降對CO2排放減少影響較大(占到126%);CO2強度和結構變化的影響相對較小。并得到中國CO2排放量在全球減排中作出重大貢獻。而本文認為2000－2008后這一段時期能源強度(能源效率)因素的抑制作用仍然不明顯，為7．827(占28．4%)，但其抑制作用還在逐漸加強。

李艷梅、張雷、程曉凌［16］按照“共同產生、平均分擔”原則，構建了碳排放因素分解模型，選擇1985－2007年的數據，計量經濟總量增長、產業結構演進和碳排放強度變化所產生的碳減排效應，表明造成碳排放增加的因素是經濟總量增長和產業結構變化，而產生碳減排效應的因素惟有碳排放強度降低。該模型沒有很好的處理結構分解過程中的殘余項，而本文得到的是碳排放強度(即能源效率)因素對抑制中國人均碳排放的貢獻率呈倒“U”型，并且近幾年其抑制作用有增強趨勢，這也是最近幾年中國人均碳排放增長的趨勢有所減緩的主要原因。

以上幾位學者的研究都沒有考慮到，我國經濟發展并不一定引發碳排放的增加，經濟增長也會自發導致碳排放量的減少，我國碳排放政策的缺失，節能減排政策實施滯后是導致我國碳排放持續上升的又一重要因素。通過以上分析，我們發現，經濟發展是我國人均碳排放增長的主導因素。作為發展中國家，經濟產出的增長是滿足國民生存與發展基本需求的必要條件，維持經濟系統運行帶來的能源消費是無法避免的，其導致的環境壓力上升也是在所難免。隨著中國經濟的飛速發展，中國人均碳排放量在2002年后急劇增長，說明僅依賴能源效率的提高已難以抑制經濟發展引起的中國人均碳排放。因此，本文強調在未來的中長期發展規劃，我國碳減排的政策制定不能從控制經濟發展規模的方面采取主要措施，應該大力優化能源生產消費的結構和提高能源使用效率，完善環境經濟政策和節能減排政策。

5 碳減排對策建議

為了達到2020年碳排放減排的目標及為應對全球氣候變化做出貢獻，綜合以上分析，本文提出了以下幾點碳減排對策:

(1)環境調控政策和相關立法的完善。前文研究得到經濟增長并不會自發導致碳排放量的減少，經濟增長也并不一定引發碳排放的增加，控制經濟發展過程中的碳排放，應建立實施技術標準、碳交易、碳排放的企業準入門檻、節能減排等政策措施降低碳排放量，完善相關的碳排放法律法規。

(2)改善能源生產和消費結構。由于受能源賦存條件以及經濟條件限制，我國很難盡快改變以煤為主的能源消費格局。但是積極增加油氣進口，開發新能源和可再生能源，逐步減少煤炭在能源消費中的比重，增加石油、天然氣、水電、核電所占比重，中國的碳排放將得到很大的緩解。此外，在加強能源結構調整的同時，加速發展煤炭清潔利用技術，實現煤炭的清潔、高效利用，減少碳排放。大力發展環保產業。

(3)提高能源使用效率。國內外很多專家學者的研究中都提到，碳減排的主要措施之一是提高能源利用效率。本文研究中也得到，能源效率對抑制碳排放的作用有加強趨勢，可見今后繼續依靠提高能源利用效率，降低碳排放的空間還很大。可通過更新設備、采用先進技術和工藝、加強能源管理等措施，提高一些高耗能行業的能源利用效率，充分挖掘高耗能工業部門的節能減排潛力。

(編輯:于 杰)

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Factor Decomposition Analysis of Carbon Em issions Change in China

TIAN Li-xin ZHANG Bei-bei
(Energy Development and Environmental Protection Strategy Research Center，Jiangsu University，Zhenjiang Jiangsu 212013，China)

With the rapid developmentof Chinese economy，sharpe increase of energy consumption and coal-dominant energy structure will not be changed in a short term，and the aggregate carbon emissions caused by primary energy consumption have been increasing consistently in China．Based on Generalized Fisher Index Approach(GFI)，a decomposition model of carbon emissions per capita in China is established．Themodel is adopted to analyze the influence of energy structure，energy efficiency and economic developmenton carbon emissions per head from 2000 to 2008 in China．The results show that the contribution rate of carbon emissions per capita pushed by economic development presents an exponential growth．However，the contribution rate of carbon emissions per capita inhibited by energy efficiency appears as an inverted“U”．The inhibiting effect indicates a strengthening tendency but inhibition of energy structure is stillweak．The inhibition caused by energy efficiency and energy structure is difficult to offset the growth of carbon emissions per capita in China driven by economic development，which is different from previous findings．In order to find out the regularity of various factors that impact carbon emissions in China，this paper simulates the features of instantaneous rate of change for various factors for the first time and this further reflects the dynamic evolution of various factors．

carbon emissions;factor decomposition;the Generalized Fisher Index;the dynamic evolution

N94

A

1002－2104(2011)11－0001－07

10．3969/j．issn．1002－2104．2011．11．001

2011－05－22

田立新，教授，博導，主要研究方向為能源系統工程、區域經濟和資源經濟。

國家自然科學基金重大研究計劃項目(編號:710730727);國家博士點基金(編號:2009);教育部人文社會科學研究一般項目(編號:08JA790058);高校哲學社會科學重點研究基地重大項目(編號:2010－2－7)。