碳排放影響因素以及脫鉤分析研究綜述

王天慶 王曉輝 彭書傳

（1. 合肥工業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院，安徽合肥 230009；2. 安徽省環(huán)境科學(xué)研究院，安徽合肥 230061）

1 引言

人類不斷開發(fā)運用能源和自然資源，導(dǎo)致二氧化碳（CO2）的排放量大幅增高，引起了溫室效應(yīng)等全球性環(huán)境問題，阻礙人類社會的可持續(xù)發(fā)展。作為負責(zé)任的大國，我國承諾：相較于2005 年，2020 年和2030 年我國的單位GDP 二氧化碳排放將分別下降40%～45%和60%～65%。我國目前減排壓力較大，為實現(xiàn)減排目標(biāo)，了解影響碳排放的驅(qū)動因素以及碳排放與經(jīng)濟發(fā)展的聯(lián)系是很有必要的，本文就此對目前常用的研究方法進行了歸納概述。

2 碳排放數(shù)據(jù)來源

進行碳排放研究首先需要解決的問題就是碳排放數(shù)據(jù)的核算，但是我國目前沒有進行對碳排放量的直接監(jiān)測，因此需要借助碳排放量核算方法模型來得到研究所需的碳排放量。目前的研究中，CO2排放總量數(shù)據(jù)來源通常是參照2006 年IPCC（聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會）公布的國家溫室氣體清單指南中關(guān)于污染物的排放系數(shù)的計算方法計算得到，即與化石能源相關(guān)的CO2排放量等于活動數(shù)據(jù)乘以排放系數(shù)。計算公式為：

式中，C 表示碳排放總量；Ei表示第i 類能源消費量；Fi表示第i 類能源折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)；Ki表示第i 類能源碳排放系數(shù)。

其中，能源類型一般為原煤、汽油、煤油、柴油、天然氣、燃料油、電力、原油等，具體研究中也可根據(jù)研究對象的實際情況靈活選取。化石能源消費量可以通過《中國能源統(tǒng)計年鑒》中相應(yīng)的實物量能源平衡表獲得，碳排量系數(shù)和折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)也基本來自中國本地化的碳排放參數(shù)。

3 碳排放影響因素研究

研究碳排放影響因素的方法較多，本文介紹目前使用最為廣泛的2 種方法：對數(shù)平均迪氏指數(shù)法（Logarithmic Mean Divisia Index，即LMDI）和可拓展的隨機性的環(huán)境影響評估模型（Stochastic Impacts by Regression on Population，Affluence，and Technology，即STIRPAT）。

3.1 LMDI 法

LMDI 法屬于指數(shù)分解方法的類別，即通過將目標(biāo)變量的變化分解為若干驅(qū)動因素的組合，進而根據(jù)各因素的數(shù)據(jù)判斷它們的影響程度。Kaya［1］在1989 年IPCC 的一次研討會上提出了碳排放的Kaya恒等式，將碳排放的驅(qū)動因素分解為單位能耗的CO2排放、能源強度、人均GDP 和人口。表達式如下：

式中，C 表示碳排放量；E 表示能源消耗量；G 表示GDP；P 表示人口。LMDI 法通過擴展Kaya 恒等式將CO2排放總量按各個影響因素進行分解，進而分析各因素對CO2排放總量的驅(qū)動作用。具體的影響因素可以根據(jù)研究對象的不同進行靈活選取，采用適用于研究對象的影響因素。分解方法分為2 種：乘法分解是將基期和報告期的碳排放之比表示為各影響因素相對貢獻的乘積；加法分解則是分解碳排放量在一個時期內(nèi)絕對數(shù)的變化，分解出各影響因素變化導(dǎo)致的碳排放增量。

LMDI 分解法可以有效避免殘差項和數(shù)據(jù)零值，且結(jié)果明了，易于解釋，被廣泛應(yīng)用于各區(qū)域、各領(lǐng)域?qū)μ寂欧乓蛩氐姆纸庋芯恐小＠罘f［2-3］通過LMDI法研究了安徽省農(nóng)村居民生活消費碳排放的影響因素、安徽省交通運輸業(yè)碳排放影響因素等；安芬等［4］通過LMDI 法研究了貴州生活能源碳排放影響因素；鄭穎等［5］通過LMDI 法研究比較了我國典型城市化石能源消費CO2排放及其影響因素。

3.2 STIRPAT 模型

美國生態(tài)學(xué)家Ehrlich 和Holdren［6］于20 世紀70 年代提出了IPAT 模型（即I＝P×A×T），表明了環(huán)境壓力（I）與人口規(guī)模（P）、富裕程度（A）、技術(shù)水平（T）的聯(lián)系，但由于該模型是恒等式模型，假設(shè)沒有隨機因素的情況下，各個影響因素對于環(huán)境壓力之間的關(guān)系都是等比例的關(guān)系，而現(xiàn)實中各影響因素大多非單調(diào)且不成線性關(guān)系。Dietz 等［7］為了克服這個局限性，將IPAT 重新構(gòu)建為一個隨機模型，對影響因素加上了隨機影響，稱為STIRPAT 模型。表達式如下：

式中，I 表示環(huán)境壓力；a 表示模型系數(shù)；P 表示人口規(guī)模；A 表示富裕程度；T 表示技術(shù)水平；e 表示殘差項；b，c，d 分別表示各影響因素的指數(shù)。后York 等［8］指出STIRPAT 模型中所有變量均為對數(shù)的形式更便于估計和假設(shè)檢驗。將模型進行對數(shù)化處理后變換為lnI＝lna+blnP+clnA+dlnT+lne。基于此等式，結(jié)合數(shù)據(jù)就可以分析人口規(guī)模、富裕程度、技術(shù)水平對環(huán)境壓力的影響程度。顯然，模型中的環(huán)境壓力可以是碳排放量，即此模型可以用來研究碳排放的影響因素。

同時，還可以針對研究的具體情況對STIRPAT模型中的因素進行增減或分解。例如，閆樹熙等［9］在《交通碳排放影響因素分析——以西安市為例》中使用STIRPAT 模型分析西安市交通碳排放影響因素時，把富裕程度擴展為人均GDP、客運周轉(zhuǎn)量和貨物周轉(zhuǎn)量因素，把技術(shù)水平和隨機因素擴展為城市公共運營車輛、地鐵客運量以及單位GDP 能耗因素。再基于擴展后的模型進行分析得到相關(guān)結(jié)論。

目前，STIRPAT 模型被廣泛運用于各區(qū)域、各行業(yè)碳排放影響因素研究。孫義等［10］基于STIRPAT 模型研究了黑龍江省碳排放影響因素；錢姍姍［11］基于STIRPAT 模型研究了民族地區(qū)CO2排放的影響因素；唐曉靈等［12］基于STIRPAT 模型分析了上海市和西安市的碳排放差異性等。

4 碳排放與經(jīng)濟水平關(guān)系研究

在分析碳排放與經(jīng)濟水平關(guān)系的研究當(dāng)中，脫鉤理論被廣泛運用。“脫鉤”的概念自20 世紀60 年代被提出后逐步擴展到了環(huán)境經(jīng)濟學(xué)等研究領(lǐng)域，通常用來描述環(huán)境污染與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，具體體現(xiàn)為脫鉤指標(biāo)的度量，即通過脫鉤指數(shù)來體現(xiàn)環(huán)境污染與經(jīng)濟發(fā)展聯(lián)系的緊密程度。該理論主要有2 種脫鉤模型：OECD 脫鉤模型和Tapio 脫鉤模型。其中，OECD 脫鉤模型利用環(huán)境壓力與GDP 比率的期末值和期初值之比表征脫鉤狀態(tài)，可以有效判斷經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染的相聯(lián)關(guān)系，但無法區(qū)分不同的脫鉤狀態(tài)。2005 年Tapio 建立了Tapio 脫鉤模型［13］。該指數(shù)在基期選擇上不敏感，同時還具有較強的脫鉤狀態(tài)識別能力。

Tapio 脫鉤指數(shù)以時期為時間尺度反映變量間的脫鉤關(guān)系。以碳排放為例，其脫鉤指數(shù)是以研究期初和期末間碳排放與產(chǎn)值的變化率之比進行表征，如下式所示：

式中，D（C，I）為某一時期內(nèi)碳排放的脫鉤指數(shù)，C 表示基期碳排放量；I 表示基期產(chǎn)值；ΔC 表示目標(biāo)期相比基期碳排放的變化量；ΔI 表示目標(biāo)期相比基期產(chǎn)值的變化量；ΔC/C 表示目標(biāo)期相比基期碳排放量的變化率；ΔI/I 表示目標(biāo)期相比基期產(chǎn)值的變化率。依據(jù)D（C，I），ΔC，ΔI 的不同數(shù)值組合，可劃分為強脫鉤、弱脫鉤、衰退脫鉤、增長連結(jié)、衰退連結(jié)、強復(fù)鉤、弱復(fù)鉤、擴張復(fù)鉤8 種不同的脫鉤狀態(tài)。通過不同的脫鉤狀態(tài)與實際情況結(jié)合可分析得出研究結(jié)果。

Tapio 脫鉤模型在各地區(qū)、各行業(yè)分析碳排放與經(jīng)濟水平關(guān)系的研究中得到廣泛運用。近期的研究中，楊慶等［14］對安徽省碳排放進行了脫鉤效應(yīng)分析；韓亞芬等［15］分析了安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放的脫鉤效應(yīng)及驅(qū)動類型；曹慶仁等［16］對北京市居民消費支出與碳排放的脫鉤關(guān)系進行了分析；王越等［17］對東北三省的碳排放脫鉤效應(yīng)進行了研究；胡莉娜等［18］基于脫鉤理論對西藏旅游業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長關(guān)系進行了研究；王杰等［19］研究了中國高耗能行業(yè)碳排放脫鉤關(guān)系等。

5 綜合分析研究

在碳排放的影響因素以及脫鉤關(guān)系研究中，有學(xué)者將兩者結(jié)合起來，研究了經(jīng)濟增長與碳排放脫鉤關(guān)系的影響因素。如孫葉飛等［20］將Kaya 恒等式進行了擴展得到了能源消費碳排放與經(jīng)濟增長的脫鉤模型，結(jié)合碳排放數(shù)據(jù)將每種因素對脫鉤指數(shù)的影響進行了定量分析，從時間和空間的角度上對中國能源消費碳排放與經(jīng)濟增長脫鉤特征及驅(qū)動因素進行了全面的分析；魏營等［21］基于Tapio 脫鉤理論和LMDI 分解技術(shù)構(gòu)建了脫鉤因素分解模型，對鎮(zhèn)江市的重點碳排放工業(yè)行業(yè)的碳排放脫鉤效應(yīng)進行了因素分解；劉麗娜等［22］剔除了經(jīng)濟因素對農(nóng)業(yè)碳排放的影響，構(gòu)建了農(nóng)業(yè)碳排放的脫鉤努力指數(shù)模型，來權(quán)衡除了經(jīng)濟因素以外的其他措施對碳減排的脫鉤努力的影響程度等。