交通業碳排放與行業經濟增長的響應關系
——基于“脫鉤”與“復鉤”理論和LMDI分解的實證分析

周銀香

（浙江財經大學數學與統計學院，浙江 杭州 310018）

交通業碳排放與行業經濟增長的響應關系
——基于“脫鉤”與“復鉤”理論和LMDI分解的實證分析

周銀香

（浙江財經大學數學與統計學院，浙江 杭州 310018）

利用“脫鉤”、“復鉤”的理論與測度方法，分析1995-2012年我國交通業碳排放與行業經濟增長之間“脫鉤”、“復鉤”的變化軌跡，采用對數平均的Divisa指數（LMDI）分解法對交通業經濟增長中的碳排放復鉤效應進行驅動因子分解，探究我國交通業碳排放與行業經濟增長之間的響應關系及其深層次原因。研究結果表明，交通業碳排放與行業經濟增長整體上的脫鉤效應不強，“弱脫鉤”和“擴張性復鉤”是二者響應關系的主要特征；在驅動交通業碳排放復鉤的因子中，交通業發展規模的效應最大，其作用遠大于技術提高帶來的交通業節能及減排效應。

“脫鉤”；“復鉤”；驅動效應；Kaya恒等式；LMDI分解

全球氣候變暖導致各類災害性事件頻發，已成為21世紀人類社會面臨的最嚴峻挑戰之一。IPCC（政府間氣候變化專業委員會）第四次評估報告認為全球變暖有90%的可能是由于溫室氣體排放造成的（尤其是CO2排放量的急劇增加），而化石燃料消費是CO2排放的最主要來源。由于人類生產和消費活動都或多或少地依賴化石能源消費并排放出各種溫室氣體，因而這一問題關系到各國的發展權益和空間，與各國的經濟利益密切相連。隨著經濟的快速發展，中國已成為溫室氣體排放量最大的國家。國際能源署（IEA）統計數據表明，2000年中國CO2排放量為33.5億噸，占全球CO2排放量的14%，為美國的58.79%；2011年則躍居世界首位，全年CO2排放量為80億噸，占全球總量的25.52%，為美國的1.5倍。作為全球最大的溫室氣體排放經濟體，發達國家已將減排的焦點瞄準中國。在何時以何種方式承擔減排責任和義務，將直接影響到中國未來的社會經濟發展。

交通運輸業是國民經濟和社會發展的基礎和先導，也是化石能源消耗和碳排放的大戶，如何在保持經濟穩定增長的同時發展低碳交通是中國交通業面臨的嚴峻挑戰。低碳交通發展的關鍵亟待探尋交通業碳排放與行業經濟增長之間相互依存的響應關系，并阻斷二者之間的依賴（即耦合）。“脫鉤”（decoup ling）和“復鉤”（recoup ling）理論是經濟合作與發展組織（OECD）提出的反映阻斷經濟增長與資源消耗或環境污染之間聯系的基本理論，以“脫鉤”這一術語來描述經濟增長與環境的破裂，即資源消耗或環境污染不隨經濟增長而增長，而“復鉤”則表示二者之間的耦合關系，即資源消耗或環境污染隨經濟增長而增長［1］。脫鉤與復鉤方法為定量描述經濟增長與能源消耗之間的關系提供了全新視角，先后被用于農業政策研究和環境經濟等領域。OECD（2002）以30個成員國39個指標作為環境與經濟脫鉤指標進行了分析［1］。Juknys Romualdas（2003）利用初級與次級脫鉤概念，分析了立陶宛自然資源利用與經濟增長之間的脫鉤情形［2］。Herry Consult Gmbh（2003）、Tapio（2005）和David Gray（2006）分別對奧地利、芬蘭及蘇格蘭等地區交通運輸量、溫室氣體排放與經濟增長之間的脫鉤關系進行了研究［3］［4］［5］。段寧（2006）和王虹（2009）通過引入“脫鉤、復鉤”理論，對中國經濟發展與能源消費量之間的脫鉤、復鉤關系進行了測度和分析［6］［7］。諸大建（2005）將脫鉤理論運用到循環經濟的發展分析中［8］。李效順（2008）和陳百明（2009）分析了城鄉建設用地及耕地占用與GDP增長之間的脫鉤、復鉤關系［9］［10］。在碳排放與經濟脫鉤方面，臺灣學者李堅明等（2005）對臺灣的CO2排放與經濟增長的脫鉤指標進行了研究［11］。莊貴陽（2007）運用Tapio脫鉤指標對包括中國在內的全球20個溫室氣體排放大國在不同時期的脫鉤特征進行了分析［12］。在行業減排方面，徐盈之（2011）和肖宏偉（2013）通過構建碳排放脫鉤指數，分別測度了制造業和工業經濟增長中的碳排放脫鉤效應［13］［14］。

綜合來看，國內學者對“脫鉤”與“復鉤”理論的研究大多集中于能源消費、污染排放、循環經濟及土地資源等領域，對溫室氣體尤其是碳排放與經濟增長脫鉤的研究則大多集中在宏觀經濟或工業、制造業等領域，極少有涉及碳排放大戶的交通領域。更甚的是，當前碳排放領域的脫鉤研究大多止步于“脫鉤”與“復鉤”的判斷和分析，較少能進一步對碳排放進行驅動因素分解，這顯然不利于把握行業碳排放的節能減排重點。為此，本文擬在交通業碳排放測算的基礎上，運用“脫鉤”、“復鉤”理論分析交通業碳排放①碳排放即CO2排放，下文同此。與經濟增長的阻斷或耦合關系，并進一步對交通業碳排放的驅動效應進行LMDI完全分解，深入剖析這種阻斷或耦合關系背后的深層次原因，為交通行業節能減排政策制定提供理論參考。

一、交通業碳排放與行業經濟增長的“脫鉤”、“復鉤”關系分析

（一）脫鉤與復鉤的概念及理論模型

“脫鉤”與“復鉤”來源于物理學領域，簡單地說就是描述變量與變量之間變化趨勢的依賴關系是否長久。隨著時間的演變，如果二者不再存在依賴關系（即變量間的阻斷關系），則可認定它們實現了“脫鉤”；如果二者存在緊密的相互依賴關系，則認定它們實現了“復鉤”（即變量間的耦合關系）。

圖1 交通業碳排放與行業經濟增長的“脫鉤”、“復鉤”概念模型

以CO2、GTO和CO2/GTO分別表示交通業碳排放量、交通業增加值和交通業碳排放強度（單位GTO碳排量），參照J.Vehnas等學者（2003）對經濟增長與能源消耗關系的描述［15］，我們繪制交通業碳排放與行業經濟增長之間“脫鉤”、“復鉤”的概念模型如圖1所示。

在圖1中，脫鉤與復鉤類型共有6種。當交通業碳排放強度下降時為“脫鉤”關系（△（CO2/GTO）＜0），當交通業碳排放強度上升時為“復鉤”關系（△（CO2/GTO）＞0）。其中，當交通業增加值持續增加（△GTO＞0），且交通業碳排放總量和碳排放強度持續減少（△CO2＜0，△（CO2/GTO）＜0）時為“強脫鉤”關系，這是實現經濟低碳化發展的最理想狀態（如圖1的Ⅳ區）。相反地，當交通業增加值持續下降（△GTO＜0），且交通業碳排放總量和交通業碳排放強度持續增加（△CO2＞0，△（CO2/GTO）＞0）時為“強復鉤”關系，這是實現經濟低碳化發展的最差狀態（如圖1的Ⅰ區）。

（二）交通業碳排放測算及數據處理

依據上述的“脫鉤、復鉤”理論模型，我們選取交通業碳排放總量、交通業增加值和交通業碳排放強度三個指標的變化量，對我國交通業碳排放與行業經濟增長的“脫鉤”、“復鉤”關系進行判斷。

由于我國統計機構沒有公布交通業碳排放數據，需根據交通能源消耗量進行推算。依據當前我國統計口徑，在國內分行業的能耗統計數據中，交通運輸與倉儲、郵政業被劃分為一個行業，主要消耗煤炭、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油、天然氣等化石能源。參考IPCC溫室氣體排放技術指南提供的能源消費碳排放計算方法，我們設定測算中國交通運輸CO2排放量如下：其中，i為能源類型，Ei為能源消費量，hi、efi、csi和oi分別為能源折算系數、排碳因子、固碳率和碳氧化率（如表1所示），數值44和12分別為CO2和C的摩爾量。其中，固碳率是指各種化石燃料在使用過程中被固定下來的碳的比率，由于這部分碳沒有被釋放，所以在計算中予以扣除；碳氧化率是指各種化石燃料在燃燒過程中被氧化的碳的比率，表征燃料燃燒的充分性。

表1 各種能源相關系數表

依據式（1）計算我國交通業CO2排放量，交通運輸業消耗的各種化石能源時序長度為1995-2012年，數據來源于《中國能源統計年鑒》和《中國統計年鑒》。由于電力消費不直接排放CO2，故對交通業的電力消耗不進行統計。交通業增加值（GTO）數據來源于《中國統計年鑒》和中經網數據庫，為保持數據的可比性，交通業增加值以1978為基期進行平減。

圖2 交通業碳排放、行業經濟增長及碳排放強度變化率

（三）實證結果與分析

綜合計算結果得到我國交通業碳排放強度變化情況，交通業經濟增長與碳排放總量響應關系（如圖2所示），進一步測算我國1995-2012年間交通業碳排放與行業增加值的“脫鉤”、“復鉤”狀態（如表2所示）。

由圖2可看出，1996-2012年間我國交通業碳排放增長率的變化幅度大于行業經濟增長的變化幅度，說明交通業經濟增長較為穩定，而碳排放波動則相對劇烈，但二者增長率均為正值（1996年碳排放增長率為-0.12%除外）且較多年份的變化形態趨同，反映我國交通業碳排放與經濟增長之間的響應關系較為顯著。碳排放強度增長率的變化極不穩定，將近1/2的年份為正數（即交通業碳排放強度處于增長狀態），且最高達15.42%（1997年），反映交通業節能減排效率整體不高且波動較大。

表2 交通業碳排放與行業經濟增長響應關系特征值及“脫鉤”、“復鉤”狀態

表2的計算結果表明，1996-2012年我國交通業碳排放與行業經濟增長的整體脫鉤狀態不夠理想，“脫鉤”與“復鉤”時間期數大體相當。在6種脫鉤關系中，只出現了“強脫鉤”、“擴張性復鉤”及“弱脫鉤”三種狀態，且僅1996年處于“強脫鉤”狀態，其余年份的“擴張性復鉤”年數稍多于“弱脫鉤”。在“擴張性復鉤”的年份中，交通業經濟增長的同時伴隨著碳排放的大量增加，且碳排放強度不斷攀升，這顯然不利于交通業的低碳化發展；在“弱脫鉤”的年份中，交通業經濟增長的同時碳排放量并沒有減少，但碳排放強度有所下降，體現了交通業節能減排有所成效。從時間演變態勢來看，交通業碳排放與行業經濟增長之間的“脫鉤”、“復鉤”狀態呈交替循環、上下波動，近年來“脫鉤”狀態好轉但有向“復鉤”狀態發展的趨勢。

（1）1997-2000年交通業碳排放由“強脫鉤”轉變為“擴張性復鉤”，其原因可能是為應對1997年亞洲金融危機的影響，國內各行業經濟增長提速導致交通運輸剛性需求加大，交通能源消耗難以有效控制，而能源消費結構又沒有得到實質性優化（尤其是新能源產業的發展受到較為明顯的負面影響），碳排放明顯增多，這一趨勢至2001年才有所改善。

（2）2003年我國交通運輸業碳排放突然加大，其原因可能是中國正式加入WTO后造成交通運輸業和倉儲業需求量劇增，從而碳排放明顯增多，造成“復鉤”狀態再次出現。

（3）2007年后，美國次貸危機和金融危機對中國貿易產生較大影響，交通運輸業經濟增長幅度明顯放緩（見圖2所示），但由于物流和公路貨物運輸是國際（內）生產和貿易的重要組成部分，其受影響程度更為顯著，加之我國先后制定《公路工程節能管理規定（試行）（2007）》、《公路水路交通實施〈中華人民共和國節約能源法〉辦法（2008）》、《公路水路交通節能中長期規劃綱要（2008）》、《關于進一步促進公路水路交通運輸業平穩較快發展的指導意見（2009）》（其中第五條“推進節能減排，轉變交通發展方式”）等交通節能減排政策法規，使交通運輸業碳排放減少幅度大于同期經濟增長減緩幅度，從而再次出現“弱脫鉤”狀態。但不可忽視的是，近年來隨著電子商務和物流運輸業指數級增長，交通運輸業碳排放又呈現擴張性“復鉤”趨勢，交通業碳減排形勢依然不容樂觀。

二、交通業碳排放驅動因素的LMDI分解

上文分析結果表明，近二十年來中國交通業碳排放與行業經濟增長總體上處于“弱脫鉤”和“擴張性復鉤”交替波動狀態，交通業節能減排任重而道遠。為此，我們進一步對交通業經濟增長中的碳排放復鉤效應進行驅動因素分解，探究影響交通業碳排放與行業經濟增長響應關系的深層次原因。因素分解法最初主要應用于考察能源消費的影響機制，隨著全球氣溫的持續升高，該方法逐漸被應用于碳排放的研究中。因素分解方法主要有結構分解法（SDA）和指數分解法（IDA），SDA法需投入產出表的數據作支撐，IDA法則因適合分解時間序列數據和含有較少因素模型而在環境經濟研究中得到廣泛應用。IDA法中比較常用的是拉氏分解法和對數平均的Divisa指數（LMDI）分解法。Greening研究發現拉氏分解法存在未分解余量，可能會遺漏一些重要信息，而LMDI方法理論基礎較強，在分解中具有路徑獨立、殘差為零和聚合一致等獨特優勢，因而倍受研究者青睞。在此，我們依據Kaya恒等式建立交通業碳排放的因素分解模型，并運用LMDI法進行模塊分解，從交通業發展規模、交通業能源利用效率及能源碳排放強度等方面分析交通業碳排放各驅動因子的作用機理及貢獻效率。

（一）交通業碳排放因素分解的Kaya模型

20世紀80年代以來，國內外眾多研究人員相繼開發了許多模型用以定量分析CO2的排放。在已有的諸多模型中，日本教授Yoichi Kaya（1989）提出的Kaya恒等式無疑是其中應用最廣的幾個模型之一，它將經濟、政策和人口等因素與人類活動產生的CO2建立起聯系，這對于分析能源消費碳排放的影響因素具有較好的成效。我們依據此等式建立交通業CO2排放的因素分解模型：

（二）交通業碳排放驅動因子的LMDI分解

其中，△CO2表示交通業碳排放的總變化量，T和0分別表示報告期和基期；△f、△e、△j、△p分別表示交通業減排技術、節能技術、發展規模及人口規模的變動對交通業碳排放量的影響。

依據式（4）-（6）對1995-2012年交通業人口效應、規模效應、節能效應和CO2減排效應進行估算，我們可得出各個分效應對CO2排放量的貢獻（如表3所示）。

表3 交通CO2排放分解結果單位：萬噸

圖3 各分解效應柱形圖

現將各環比效應表示成百分比柱形圖（如圖3所示）。由計算結果來看，1995 -2012年我國交通業碳排放總體上呈增長趨勢。圖3直觀地反映了分解后的各影響因素中，交通業發展規模和人口規模表現為正效應，而節能技術和減排技術效應均有近一半的年份為負（負效應表示節能技術和減排技術提高導致交通業碳排放減少）。從各分解因素對碳排放的累計貢獻率可以看出（見表3所示），交通業發展規模效應對我國該階段交通業碳排放的貢獻率最大（達到88.84%），其他各影響因素的貢獻率依次為人口規模效應（為6.56%）、交通業節能技術效應（為6.50%）和減排技術效應（為-1.9%）。

交通業持續快速發展是我國該階段碳排放增長的主導因素。一般地，在經濟發展的一定階段內，隨著產出規模的擴大和能源需求的增加，在能源消費以碳基能源為主的剛性條件下，碳排放也會隨之增加［16］。1995-2012年我國交通業增加值增長了3.56倍，同期的交通業碳排放總量增長了4.2倍。可見，當前階段我國交通業的發展仍沒有走出粗放型的老路，交通業碳排放與行業經濟產出保持著較高的響應度，從而導致二者長時間內處于“弱脫鉤”甚至是“擴展性復鉤”狀態。

人口規模效應貢獻份額不高，但始終為正。受制于計劃生育政策，我國該階段的人口自然增長率穩步下降，2012年人口自然增長率由1995年的10.55‰下降為4.95‰，但人口絕對數量的增加伴之以城市化率的提高，仍加大了交通運輸業的剛性需求，并導致交通業能源消耗碳排放的持續上升。

交通業節能效應對我國該階段碳排放的貢獻率表現出正負相間，但累計效應為正，即促進了交通業碳排放量的增加，這反映了交通業能源利用的整體效率不高，交通業節能技術亟待提高。

交通業減排技術效應同樣有正有負，但總體表現為微弱的負效應，這可以認為是我國交通運輸業能源結構優化初步成效的顯現。近幾年，隨著我國交通業低碳化發展的不斷推進，交通業新能源及清潔能源占比有所提高，促進交通業碳排放量減少，但效應較為微弱。

三、結 語

本文引入“脫鉤、復鉤”理論分析了1995-2012年我國交通業碳排放與行業經濟增長之間的響應關系，并進一步運用LMDI分解法建立交通業碳排放分解模型，從交通業發展規模、能源利用效率及減排技術等方面探究了二者的“脫鉤”與“復鉤”響應關系的深層次原因，主要結論及政策啟示如下：

1.交通業碳排放和行業經濟增長脫鉤效應總體上不強，“弱脫鉤”和“擴張性復鉤”是二者響應關系的主要特征。近二十年來，交通業碳排放和行業經濟增長之間除1996年處于“強脫鉤”狀態外（即交通業經濟增長的同時，碳排放總量和碳排放強度下降），其他年份均在“弱脫鉤”和“擴張性復鉤”兩種狀態中交替循環、上下波動。近年來，交通業碳排放“脫鉤”狀態所有好轉，但隨著電子商務和物流運輸的迅猛發展及城市化建設的快速推進，交通運輸業的剛性需求持續增加，我國交通業面臨繼續出現“擴張性復鉤”的危機及未來更大的資源、環境壓力，降低碳排放是我國交通業可持續性發展的根本。

2.在交通業碳排放的驅動因子中，交通業發展規模效應最強，而交通業節能技術、減排技術效應極其微弱，導致交通業經濟發展與碳排放之間長期處于“弱脫鉤”和“擴張性復鉤”的響應狀態。從LMDI分解效應來看，交通業發展規模的不斷擴大是交通業碳排放持續增加的最主要因素，表明我國交通業發展方式仍然是粗放型的，交通業發展結構和運輸方式亟需調整和優化，尤其是規劃低碳交通基礎設施和環境建設、加快城市慢行交通系統建設、提高城市交通智能化水平、鼓勵低碳交通出行等。

3.交通業節能技術、減排技術對降低交通業碳排放的效應極弱，表明我國交通業節能減排技術對降低交通業碳排放的作用還十分有限。由于交通業減排效應與交通業的能源結構有關，這需要優化交通工具的能源結構，大力發展新能源交通工具，淘汰高耗能、高碳排放能源結構的交通運輸工具和設備，開發和使用太陽能、生物質能等低碳或無碳的可再生能源結構的交通工具。同時，加大交通業節能技術的研究及開發投資力度，采用經濟激勵手段和嚴格的技術標準促進交通業節能，積極主動爭取與節能技術先進的國家合作，努力獲取發達國家的技術轉讓和資金支持。

參考文獻：

［1］OECD.Indicators tomeasure decoupling of environmental pressures from economic growth［R］.Paris：OECD，2002.

［2］Jukns Romualdas.Transition Period in Lithuania-Do We Move to Sustainability［J］.Journal of Environmental Research，Engineering and Management，2003，4（26）：4-9.

［3］Herry Consult Gmbh，Max Herry and Norbert Sedlacek.Decoupling Economic Growth and Transport Demand Case Study Austria［R/ OL］.2003-10-20，http：//www.sourceoecd.com.

［4］Tapio P.Towards a theory of decoupling：Degrees of decoupling in the EU and the case of road traffic in Finland between 1970 and 2001［J］.Transport Policy，2005，12（2）：137-151.

［5］David Gray，Jillian Anable，Laura Illingworth and Wendy Graham.Decoupling the Link between Economic Growth，Transport Growth and Carbon Emissions in Scotland［R］.The Centre for Transport Policy，The Robert Gordon University，2006.

［6］趙一平，孫啟宏，段寧.中國經濟發展與能源消費響應關系研究［J］.科研管理，2006，27（3）：128-134.

［7］王虹，王建強，趙濤.我國經濟發展與能源、環境的“脫鉤”與“復鉤”軌跡研究［J］.統計與決策，2009，（17）：113-115.

［8］諸大建，朱遠.生態效率與循環經濟［J］.復旦學報（社會科學版），2005，（2）：60-66.

［9］李效順，曲福田.城鄉建設用地變化的脫鉤研究［J］.中國人口·資源與環境，2008，18（5）：179-184.

［10］宋偉，陳百明，陳曦煒.常熟市耕地占用與經濟增長的脫鉤評價［J］.自然資源學報，2009，24（9）：1532-1540.

［11］李堅明，孫一菱，莊敏芳.臺灣二氧化碳排放脫鉤指標建立與評估［A］.中華發展基金管理委員會.兩岸環境保護與永續發展研討會論文集［C］.臺北，2005.

［12］莊貴陽.低碳經濟：氣候變化背景下中國的發展之路［M］.北京：氣象出版社，2007.

［13］徐盈之，徐康寧，胡永舜.中國制造業碳排放的驅動因素及脫鉤效應［J］.統計研究，2011，28（7）：55-61.

［14］肖宏偉，易丹輝，周明勇.中國工業經濟發展與碳排放脫鉤關系研究［J］.福建論壇（人文社會科學版），2013，（3）：56-62.

［15］Jamo Vehmas，Jyrki Luukkanen，Jari Kaivo oja.Material Flows and Economic Growth［Z］.Finland：Turku School of Economics and Business Administration，2003，9-11.

［16］許廣月.我國碳排放影響因素及其區域比較研究：基于省域面板數據［J］.財經論叢，2011，（2）：14-18.

Responsive Relationship between Transportation Carbon Emissions and Traffic Economic Growth——A Practical Study Based on Decoup ling&Recoup ling Theory and LMDI Decomposition

ZHOU Yin-xiang
（School of Mathematics and Statistics，Zhejiang University of Finance and Economics，Hangzhou 310018，China）

According to the basic theory of decoupling and decoupling，this paper analyzed the“decoupling”and“recoupling”change trajectory between china's transportation carbon em issions and traffic economy growth during the period of 1995-2012.Further，this paper analyzed the driving factors by decomposing the transportation carbon emissions with LMDI method，exploring the responsive relations and deep-seated reasons between china's transportation carbon em issions and traffic economy growth.Results show that the overall decoupling effect is not strong，with“weak decoupling”and“expansionary recoupling”.Among all the driving factors，the effect of traffic economy development is the largest，much greater than that of transportation energy efficiency and emission reduction technology.

decoupling；decoupling；driving effect；Kaya identity；LMDI decomposition

F503

A

1004-4892（2014）12-0009-08

（責任編輯：化 木）

2014-09-06

教育部人文社會科學研究規劃基金資助項目（12YJA910008）；全國統計科學研究計劃基金資助項目（2012LY187）；浙江省“政府管制與公共政策研究中心”重點研究基地資助項目（1044921001/008）；浙江省統計局年度統計研究基金重點資助項目（2014）

周銀香（1971-），女，江西臨川人，浙江財經大學數學與統計學院副教授。