基于IGT方程的北京地區經濟增長與碳排放脫鉤特征研究

吳振信 石佳

[摘 要]本文利用IGT方程研究了北京地區1990—2010年碳排放與經濟增長之間的脫鉤關系，結果表明：北京地區大部分時間都處于相對脫鉤狀態；北京地區的經濟和科學技術水平都在不斷發展，但經濟發展所帶來的能源消耗、環境負荷的影響要大于技術進步對于減輕環境負荷的影響；能源消費結構優化以及產業結構升級都是促成北京地區碳排放與經濟發展相對脫鉤的重要因素。最后，本文對IGT與Tapio脫鉤彈性方法的優缺點進行了比較，認為IGT模型的測量精度雖然不如Tapio高，但可以計算脫鉤的臨界條件，這對制定地區或者國家的減排政策是非常必要的。

[關鍵詞]經濟增長；碳排放；IGT方程；脫鉤特征

[中圖分類號]F124 [文獻標識碼]A [文章編號]1005-6432（2014）4-0008-04

1 引 言

目前，環境利益與人類可持續發展的關系越來越受到關注，其中能源的大量消耗以及二氧化碳排放的不斷增多更是帶來了較為嚴重的影響。中國作為發展中國家，在經濟快速發展的過程中同樣付出了巨大的環境和資源代價。2013年年初，由于大量排放的污染物無法消散，肆虐的霧霾天氣再一次給中國的環境問題敲響了警鐘，北京的情況尤為嚴重。因此，為制定較為合理的節能減排目標，定量研究北京地區經濟增長與碳排放之間的關系顯得十分重要。

為研究測度經濟發展與物質消耗投入和生態環境之間的壓力狀況，經濟合作與發展組織（OECD）提出了“脫鉤” （Decoupling）理論，這個理論的提出推動了國際上建立各類經濟活動“脫鉤指標”的研究。目前，最主流的兩種脫鉤研究方法是OECD提出的脫鉤指數法和Tapio脫鉤彈性分析法。根據OECD提出的脫鉤指數法，首先要計算脫鉤率，然后再計算脫鉤指數的值。具體為Decoupling Factors=1-（EP/DF）t（EP/DF）0，其中EP為環境壓力，DF為驅動因素，t為報告期（OECD，2002）^[1]，該方法比較簡單易懂。Tapio脫鉤彈性分析法是Tapio（2005）^[2]在對歐洲1970—2001年的交通業經濟增長與運輸量、溫室氣體排放之間脫鉤情況和芬蘭的交通業脫鉤情況研究時提出的，Tapio脫鉤彈性分析法的測量精度較高，將測量的狀態分為8類，因此，近幾年應用很廣。目前，我國關于Tapio脫鉤理論的研究主要集中在能源、環境方面。吳振信、石佳（2013）^[3]利用Tapio分析模型研究了北京地區1999—2008年經濟增長與碳排放的脫鉤關系，結果表明，除個別年份以外，大部分時間段，北京處于弱脫鉤狀態。

無論是OECD提出的脫鉤指數，還是Tapio提出的彈性系數，都只能研究某個地區環境與經濟發展之間的脫鉤狀態，從本質上講，脫鉤問題研究的是環境負荷與經濟增長之間的定量關系，要建立更加科學合理的脫鉤評價指數，需要對二者的定量關系進行深入的理論分析（陸鐘武，王鶴鳴，岳強，2011）^[4]。為此，陸鐘武（2003）^[5]構建了研究環境負荷與經濟增長之間的模型——IGT方程，并利用該模型定量研究了二者間的脫鉤關系（陸鐘武，2005）^[6]。通過IGT方程，我們可以得出在經濟增長或下降過程中，環境負荷保持不變的臨界條件，并據此對能源的脫鉤程度進行判斷。陸鐘武（2007）^[7]根據我國“十一五”規劃，利用IGT方程驗證了“十一五”規劃中提出的兩個具體目標值，發現IPAT方程以及由其派生出的IGT公式在建設資源節約型、環境友好型社會的過程中有很大的實用價值。陸鐘武、岳強（2010）^[8]還通過在IGT方程中引入了廢物排放率，建立了定量分析經濟增長和廢物排放量關系的IeGTX方程和IeGTe方程。當然，利用IGT方程來測量脫鉤狀態的方法也是有其自身的缺點的，如：無法區分絕對脫鉤和相對脫鉤，對未脫鉤狀態無法繼續劃分。

目前運用IGT方程來研究經濟增長和環境負荷關系的文獻并不多，大多數學者都是應用Tapio脫鉤彈性對其兩者之間的關系進行研究。Tapio提出的彈性系數可以作為研究某個地區環境與經濟發展之間脫鉤狀態的判據。但從本質上講，脫鉤問題研究的是環境負荷與經濟增長之間的定量關系，北京作為首都，其低碳發展受到外界的關注，運用量化關系分析北京地區碳排放與增長之間的脫鉤程度與狀態變化原因十分必要。因此，本文將利用IGT方程研究北京地區碳排放與經濟增長之間的關系，并與Tapio脫鉤彈性方法進行各自優缺點的比較。

2 IGT方程的構建及實證分析

2.1 IGT方程的構建

IPAT模型是闡述能源消費量、人口、人均GDP與人均能源消費量四者之間關系的一個概念性框架，是一個被廣泛認可的環境、人口、技術和經濟關系模型（Ehrlich.P，1970）^[9]，它的表達式為：

I=P×A×T （1）

式中，I、P、A、T分別代表環境負荷、人口、人均GDP、單位GDP的環境負荷。

式（1）中的環境負荷I可以指各種資源消耗量。

以能源為例，能源消耗量=人口×GDP人口×能源消耗量GDP

IPAT方程還可以寫成如下：

I=G×T （2）

式中，G=P×A，G指GDP，式（2）就稱為IGT方程。

為了研究經濟變化對環境負荷的影響，我們對式（2）進行必要的推算。

現在設基準年的環境負荷為I0，

I0=G0×T0 （3）

基準年后第n年的環境負荷為：

In=Gn×Tn （4）

式中，Gn=G0×（1+g）n， Tn=T0×（1-t）n， g為從基準年到其后第n年GDP的年均增長率（增長g為正，下降g為負）；t為同期內單位GDP環境負荷的年均下降率（下降t為正，升高t為負）。因此，我們可得：

In=G0×T0×[（1+g）×（1-t）]n （5）

從中，我們可以得到t的臨界值tk：

tk=g1+g （6）

式中，tk為單位GDP環境負荷年下降率t的臨界值，即tk是衡量環境負荷上升、不變或下降的判據。若ttk，則環境負荷必逐年下降。

由式（6）可見，tk略小于g值，具體結果如表1所示。

從表1可以發現，伴隨著g的不斷增加，tk值也是不斷增大的。換句話說，經濟的發展越快，脫鉤就越難實現。

由上面的分析，可以得到t/tk是研究資源消耗量與GDP脫鉤問題的關鍵。因此，定義Dr為資源的脫鉤指數，

Dr=ttk （7）

按Dr的大小，可以將當地對資源消耗與GDP的脫鉤指數分為三類，有經濟增長和經濟衰退兩種情況。如表2所示。

下面以GDP增長為例，對能源脫鉤程度進行說明。

Dr ≥1區間。當Dr=1時，t=tk，此時能源消耗與基準年持平，我們認為此時能源已開始與GDP脫鉤了；當Dr>1時，t>tk，能源消耗比基準年少，而且Dr值越大，能源消耗越少。因此，在這個范圍內能源與GDP是絕對脫鉤的。

0

Dr≤0區間。當Dr=0時，t=0，能源消耗與GDP同步增長；當Dr<0時，t<0，能源消耗比GDP增長得更快。在這種情況下，脫鉤問題無從談起。因此，這是資源與GDP未脫鉤區。

2.2 IGT方程的實證分析

本文碳排放的估算方法采用的是徐國泉、劉則淵等（2006）^[10]提出的估算公式：

C=iEiE×CiEi×E=iSi×Fi×E （8）

其中，E為中國一次能源的消費總量，Fi為i類能源的碳排放強度，Si為i類能源在總能源所占比重。本部分的樣本區間為1990—2010年，數據來自歷年《中國能源統計年鑒》和《北京統計年鑒》。根據《中國能源統計年鑒》口徑，本文核算的最終能源一共有8類，分別為：原煤、焦炭、原油、汽油、柴油、燃料油、天然氣和電力。北京地區每年的電力消費中，很大一部分是來自外地輸入的，電力能源在最終消費的時候不會產生任何形式的污染，但是由于火力發電過程中會消耗大量能源并釋放出二氧化碳，因此這部分在外地產生的能源消耗也應該加入到北京地區的碳排放中，這樣對北京地區碳排放核算才更加合理。各類能源的碳排放系數如表3所示。

資料來源：IPCC 碳排放計算指南缺省值^[11]

在核算自外地輸入的電力時，因為考慮到北京地區火力發電量占本地發電量的絕大多數，其他諸如太陽能、水能等產電數量極小，并且無法找到數據。因此，本文將北京地區每年的電力消費量與北京每年火力發電所產生的電力之差作為自外地輸入的電力消費量，然后核算其碳排放。

另外，人類在排放出大量二氧化碳的同時，森林還會吸收并儲存二氧化碳。一般情況下，我們指從空氣中清除二氧化碳的過程、活動、機制為碳匯過程。考慮到數據的可得性以及碳匯量相對于北京地區的碳排放量實屬較小一部分，對研究結果影響不大，因此，本文不作考慮。

下面我們根據北京地區的具體數據，運用IGT脫鉤分析模型對1990—2010年北京地區的環境負荷與經濟發展之間的關系進行探究。表4中I表示碳排放總值，tk由式（6）得到，g，t都是以上一年為基期。通過比較t與tk的值我們最終得到脫鉤指數Dr。

從表4可以看到，除1993年和1997年出現能源碳排放與經濟發展的絕對脫鉤外，其他年份都處在相對脫鉤范圍內。也就是說，經濟增長的同時，能源碳排放也在增加，但碳排放增加的幅度要小于經濟增長的幅度。通過分析，本文認為達到這種脫鉤狀態得益于北京地區能源消費結構的優化，不斷增加清潔能源的使用量，以及在政府的政策支持下北京經濟發展與節能減排的雙贏。另外，在這20年中，北京的產業結構也影響著北京地區經濟增長與碳排放的脫鉤關系。北京的產業結構一直是以發展第三產業為重點的模式，第二次全國經濟普查結果顯示，2008年北京市第三產業在全市經濟總量已經提升至75.4%。因此，北京的產業結構升級是碳排放與經濟增長呈現弱脫鉤的一個重要原因。當然，隨著科技的進步，能源利用率的不斷提高也使污染物的排放進一步的減少。

為了更清晰地觀察最重要的兩個數值t與tk之間的關系，本文將兩者的關系進行了比較，如下圖所示。

由上圖可以看到，tk的變化較平緩，基本上在8%～12%。t 值的變化起伏則比較大，但都為正值，說明北京地區生產技術水平不斷提高。在t變化的過程中，處于峰值處表明當年的節能技術水平較高，能源利用效率也隨之提高；相反處于谷底處表明當年的單位GDP的能源消耗水平較高，能源利用率較低。從總體上看，除1993年和1997年兩個點tk值大于t值以外，t曲線整體上位于tk值曲線的下方，這說明能源消耗呈逐年上升趨勢。換句話說，盡管北京地區的經濟水平和科學技術水平都在不斷發展，但是經濟發展所帶來的能源消耗、環境負荷的影響要大于技術進步對于減輕環境負荷的影響。由于北京地區還處于高速發展階段，經濟增長在一定程度上依賴于能源的消耗，這也是經濟發展方式從粗放型轉化為集約型特征的必經過程。

為了更深入地了解目前北京地區經濟發展與能源碳排放之間的關系，下面利用IGT方程就北京地區“十一五”規劃的相關內容作進一步的說明。

北京市“十一五”規劃中明確指出，經濟社會發展的主要預期指標是到2010年地區生產總值年增長率為9%，單位地區生產總值能耗比2005年降低20%。即g=0.09，t= 0.04，由此，我們計算得出2010年GDP比2005年增長53.86%，2010年的能源消耗量比2005年增加25.45%，即GDP大幅增長，而能源消耗增加不多。因此這個預期指標還是較為合理的。據統計，“十一五”期間，北京地區生產總值年均增長率為11.4%，要想達到脫鉤狀態，單位地區生產總值能耗的年均下降率t應為0.102，而通過表6的計算，實際上北京地區在“十一五”期間的單位地區生產總值能耗的年均下降率僅為0.060。因此，從最后的脫鉤結果來看，這五年的脫鉤狀態是相對脫鉤。

通過對北京地區“十一五”規劃指標的分析，可以發現如何將單位生產總值能耗的年下降率（t）與GDP年增長率（g）二者進行合適的匹配是建設資源節約型社會的關鍵。而且，通過IGT脫鉤分析方程，可以求解出具體的脫鉤臨界值。這對制定地區或者國家的減排政策是非常必要的。而利用Tapio脫鉤分析模型，吳振信、石佳（2013）只是得出北京地區2001年和2002年呈現經濟增長和碳排放的強脫鉤，2004年為擴張性耦合，其他各段時間都屬于弱脫鉤狀態的結論，即將脫鉤程度進行了劃分，卻無法得出定量的脫鉤臨界條件。因此，IGT方程是真正基于二者定量關系的脫鉤理論研究，由此可以得出在經濟變化的過程中，環境負荷保持不變的臨界條件，并通過此臨界條件對能源的脫鉤程度進行判斷。在此，本文將Tapio脫鉤彈性模型及IGT方程的優缺點列出，如表5所示。

3 結 論

本文通過運用IGT脫鉤分析方程研究了北京地區碳排放的脫鉤特征，得出的結論是：

（1）在1990—2010年，除了1993年和1997年以外，其他年份北京地區經濟發展與能源碳排放之間都是相對脫鉤，即經濟增長的同時，能源碳排放也在增加，但碳排放增加的幅度要小于經濟增長的幅度。

（2）北京地區的經濟水平和科學技術水平都在不斷發展，但是經濟發展所帶來的能源消耗、環境負荷的影響要大于技術進步對于減輕環境負荷的影響。

（3）北京地區能源消費結構的優化，不斷增加清潔能源的使用量是使北京地區經濟發展與能源碳排放之間相對脫鉤的原因。另外，北京地區的產業結構升級也有助于能源碳排放與經濟增長呈現相對脫鉤的狀態。

參考文獻：

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