東北三省的CO2排放影響因素分析

陳雯雯，朱夢婷

（河海大學商學院，江蘇 常州 213000）

碳排放不僅帶來環境問題，而且對全球社會的發展造成威脅。政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第五次評估報告顯示，人類對氣候系統的影響是明確的，21 世紀末期及以后時期的全球平均地表變暖主要取決于累積CO2排放。中國作為能源消費大國和碳排放大國，面臨的資源環境矛盾突出。作為《巴黎協定》的簽署國，中國積極履行碳減排責任。東北三省作為中國老工業基地，重工業密集，能源消耗大，而能源消耗是CO2排放的主要原因，對東北三省的CO2排放影響因素進行實證研究，對促進東北地區低碳經濟發展具有重要意義。

全球碳排放量總體呈現上升趨勢，對碳排放量影響因素的研究成為國內外學者關注的熱點。渠慎寧［1］將LMDI 分解法與修正的Laspeyres 分解法用于碳排放影響因素分解；文揚等［2］使用LMDI 模型探究了2011—2015 年對京津冀及周邊地區工業大氣污染物排放造成影響的主要因素；胡慶龍等［3］運用Theil 指數法、能源消費統計因子表、LMDI 模型探究東、中、西部區域因終端能源消費產生的PM2.5 排放區域差異與驅動因素；吳賢榮等［4］運用Kaya 等式與改進的Divisia 指數分解法，對中國2002—2014 年31個省份農業碳排放增長驅動及減排退耦特征進行分析；張陳 俊等［5］運用 改進的LMDI 模型對1997—2011 年中國水資源消耗強度變化的影響因素進行研究；陳其霆等［6］采用對數平均Divisia 分解法對1985—2010 年民航業運輸總收入等5 個因素對民航業CO2排放量的影響進行定量分析；劉博文等［7］將LMDI 分解法與Tapio 脫鉤指標結合分析了1996—2015 年中國CO2排放和區域產業增長的脫鉤彈性和脫鉤努力水平，得出產業結構改善和能源結構調整依然是促進實現脫鉤的重要途徑；郭存芝等［8］研究得出能耗強度與經濟規模對資源型城市能耗增長影響較大，其中能耗強度下降對能耗增長存在明顯的抑制作用，經濟規模擴大對能耗增長的促進作用明顯；李剛［9］研究認為經濟發展與人口規模是碳排放增長的重要因素，產業結構及能源強度是碳排放減少的著力點；王彩明等［10］認為能源消費結構是促進河北省碳排放增長的主要因素；徐國泉等［11］對1995—2004 年間能源強度、能源結構和經濟發展等因素的變動對中國人均碳排放的影響進行實證分析；Chong 等［12］基于LMDI 模型，得出人均GDP 和人口增長是廣東省能源消費增長的主導因素，提高供電效率則抑制能源消費增長；馬曉君等［13］將擴展的Kaya等式與LMDI 模型結合，認為調整產業內部結構，降低能源消耗強度，完善經濟政策體制是促進東北三省低碳經濟發展的重要手段。

CO2排放影響因素研究分析中，LMDI 模型得到廣泛運用。LMDI 模型具有有理論基礎、適用性、運用簡單、容易理解等優點［14］，可運用性強，能與不同研究方法結合運用。已有對東北三省的碳排放因素實證分析多立足于東北整體或行業部門角度，鮮見與全國數據比較分析和東北三省內部分析結合的研究報道。因此，利用Kaya 等式與LMDI 模型，結合全國及東北三省內部CO2排放情況對2000—2017 年東北三省的CO2排放影響因素進行研究，探尋有效控制和切實減少CO2排放量的途徑。

1 變量說明和數據來源

1.1 LMDI因素分解變量說明

Divisia 指數分解法包括AMDI 分解法和LMDI分解法2 種方法［15］。LMDI 分解法由Ang 等提出，在理論評價、適應性、易用性和結果的易解性方面具有一定優勢，可以進一步分為加法分解和乘法分解模式，在分解過程中不會產生殘差項，在分析國家、地區碳排放因素以及行業對碳排放的影響等領域得到廣泛運用。

在LMDI 分解法基礎上，結合Kaya 等式對東北三省碳排放影響因素進行分析。

式中，C為東北三省CO2排放量，Cj、ENj、GDPj、POPj分別為東北地區第j個省份的CO2排放量、一次能源消費量、地區生產總值以及地區年平均人口。

因Yj=東北三省CO2排放的Kaya 等式可以進一步表述為：

式中，Yj為東北三省第j個省份的單位能耗排放因子，代表能源結構；Ej為東北三省第j個省份的單位GDP 消耗的能源用量，即能源強度；Gj為東北三省第j個省份的人均GDP，代表經濟發展水平、Pj為東北三省第j個省份的人口規模。

依據LMDI 分解法，從t-1 到t期，CO2排放總增量（△C）為：

式中，Ct為第t年碳排放量，Yjt為第j個省份第t年單位能耗排放因子，Ejt為第j個省份第t年的單位GDP 消耗的能源用量，Gjt為第j個省份第t年的人均GDP，Pjt為第j個省份第t年的人口規模，ΔC為總跨度變動時間段［0，t］內的CO2排放總增量。ΔC（y）為能源結構效應，ΔC（e）為能源強度效應，ΔC（g）為經濟發展效應，ΔC（p）為人口規模效應。

1.2 數據來源及處理

東北三省能源消費量來自2001—2018 年的《能源統計年鑒》；CO2排放量直接引用Ceads 數據庫；各年GDP、總人口數量數據來源于2001—2018 年的《中國統計年鑒》，其中實際GDP 剔除價格水平的影響，以2000 年為基期進行折算；地區年平均人口數量采用簡單算術平均法得出。

以每兩個相鄰年份區間作為變動樣本，運用Kaya等式與LMDI 分解法分解2000—2018 年間CO2排放總增量的因素，結果見表1、表2。

表1 2001—2017 年全國CO2排放總增量的LMDI分解結果（單位：10 萬t）

表2 2001—2017 年東北三省CO2排放總增量的LMDI分解結果（單位：10 萬t）

2 LMDI分解結果分析

2.1 東北地區與全國因素變動效應比較

由東北三省CO2排放總增量趨勢可知，2000—2017 年東北三省年際CO2排放總增量是波動下降的趨勢，全國與東北三省的CO2排放總增量趨勢基本一致。根據波動特點可以將2000—2017 年的CO2排放總增量分為3 個時間段，即第一階段（2000—2007年）為第一個上升又下降的小周期；以此類推分為第二階段（2007—2013 年），第三階段（2013—2017 年）CO2排放量持續下降。結合經濟發展水平、國家政策等背景因素，根據波動的特點對每一階段曲線的走向與峰值進行分析。

第一階段（2000—2007 年）：由表2 可知，全國與東北三省的各個因素作用相似，人口規模效應促進作用微弱，經濟發展效應起主要正向影響，能源強度效應的貢獻率絕對值減少又增大，能源結構效應貢獻率波動下降。中國通過并實施“十五”規劃，并且通過加入WTO 進入國際市場，經濟蓬勃迅速發展，全國的經濟發展效應對CO2排放量增加具有強力拉動作用，而東北三省產業為“二三一”結構，GDP 中工業貢獻占比大，CO2排放強度高，經濟發展效應對CO2排放量增加具有主要促進作用；東北地區的老工業基地能源利用技術發展，能源利用效率逐漸提高，能源強度效應對CO2排放量的增加起著主要抑制作用；東北地區地域面積廣大，但人口僅占全國的8.3%左右，人口規模效應對CO2排放總增量的促進作用小；東北地區面臨資源枯竭、工業衰落等問題，對新能源使用問題進行探索，單位能耗碳排放量呈現波動下降趨勢，能源結構效應對碳排量增加主要起抑制作用。2003 年中共十六屆三中全會明確提出支持東北老工業基地的調整與改造，2003—2004年能源強度效應轉為正向促進作用，為碳排量增量貢獻3 699.17 萬t，之后對CO2排放量表現有抑制作用；2004 年中央啟動“振興東北戰略”，東北地區產業結構逐步優化升級，CO2排放增加量在2004—2005 年達到最大值后開始下降；“振興東北戰略”帶動了東北地區經濟發展，經濟發展效應的促進作用增強；2004—2005 年人口規模效應相對減弱，能源結構效應貢獻由負轉正，說明“振興東北戰略”促進能源結構改善作用微弱且政策效果短暫，2005 年后各因素作用效應回歸正常變動趨勢。

第二階段（2008—2013 年）：總體看，全國和東北地區CO2排放總增量明顯增大，能源結構效應對CO2排放增加主要為促進作用。中國作為人力資源大國，全國人口仍增加，人口規模效應作用增強，而東北地區相較其他地區城市化進程緩慢，人口流失明顯，人口規模效應的促進作用逐漸減弱，至2013年轉為抑制作用。由表3 可知，全國的經濟發展水平正向貢獻率波動上升，說明經濟拉動工業增長，能耗增加，從而CO2排放量上升；而東北地區的經濟發展貢獻率由65.64%波動上升至71.74%后下降至31.02%，下降幅度明顯大于上升幅度。可見東北地區經濟發展速度減緩，逐漸落后于全國水平。東北地區先全國1 年于2010 年到達CO2排放量的峰值。2011 年“十二五”規劃提出，國家堅持將建設資源節約型、環境友好型社會作為經濟發展的重要著力點，科技創新能力不斷提升，能源利用效率提高，東北地區產業改革效果顯著，能源消費得到控制，能源強度效應的抑制作用明顯增強，能源結構的促進作用減弱。

表3 影響因素對東北三省CO2排放的貢獻率（單位：%）

第三階段（2014—2017 年）：在低碳發展的大背景下，全國和東北地區的CO2排放總增量由正變負，CO2排放量呈下降趨勢，東北地區的CO2排放量水平高于全國。全國的人口規模效應對CO2排放量增加仍為促進作用，但是效果減弱，東北地區人口流失現象依然明顯，人口規模未能拉動能耗增加，表現為對CO2排放總增量的抑制作用。由表1、表2 可以看出，全國和東北地區對CO2排放總增量的影響因素作用變動趨勢相似，對CO2排放總增量的主要貢獻因素由經濟發展效應轉變為能源結構效應。煤炭安全綠色開發和清潔高效利用以及新能源的大規模發展與多元化利用推動了能源結構優化。東北地區煤炭利用效率提高，新能源開發建設進程良好，能源結構效應推動減排作用效果增強。

2.2 東北地區內部分析

東北地區3 個省份的CO2排放量分解因素作用程度不相同，運用LMDI 分解法對遼寧省、吉林省和黑龍江省的CO2排放量進行因素分析并進行因素貢獻率計算，分析結果見表4。

表4 2001—2017 年CO2排放總增量的LMDI分解

2000—2017 年，遼寧省的CO2排放量保持最大，黑龍江省其次，吉林省的CO2排放量最小；東北三省的CO2排放總增量都較為平緩且趨勢相近，2016 年以后黑龍江省的CO2排放量下降趨勢明顯。遼寧省的CO2排放總增量依舊最明顯，吉林省次之，黑龍江省CO2排放總增量最小。

2000—2017 年，遼寧省人均GDP 增長4.04 萬元，明顯高于吉林省的3.45 萬元和黑龍江省的3.22萬元，遼寧省經濟增長效應對CO2排放總增量促進作用明顯。黑龍江省人口在三省中為第二，對能源需求拉動作用強于吉林省，人口規模效應促進作用比吉林省明顯。吉林省工業占比相對較小，能源消耗較少，能源結構改善對于CO2排放總增量的作用效果微弱，負向影響小于遼寧省與黑龍江省。

從CO2排放量分解因素貢獻率角度進行分析，經濟增長因素都是東北三省CO2排放量的主要促進因素，貢獻率均達55%以上；能源強度效應則是東北三省CO2排放量的主要抑制因素；人口規模效應與能源結構效應的作用微弱。

東北三省發展高度相似，其中遼寧省發展狀況最好，黑龍江省與吉林省次之。與全國相比，能源強度效應作用相反而能源結構作用微弱，可以看出東北三省工業發展速度落后于全國發展水平，產業結構調整效果較微弱。

3 結論與建議

3.1 結論

在2000—2017 年各年度東北地區碳排放量數據的基礎上，運用Kaya 等式和與LMDI 分解法結合的因素分解模型量化分析了人均GDP、年平均人口數量、單位GDP 能源消耗量、單位能源消耗CO2排放量這5 個因素對碳排放總增量的影響。

能源強度下降即能源利用效率提高是抑制東北三省CO2排放量增加的主要因素之一。東北地區經濟中工業占比大，能源利用效率的提高主要體現在能源利用技術上的創新和發展。能源結構效應即單位能源消耗排放的CO2量對碳排放具有微小的抑制作用。東北地區能源消費以煤和石油為主，煤炭、石油的碳排放占比有所下降但下降速度緩慢，能源消費結構的調整仍需持續關注。

從東北三省的碳排放總增量趨勢可以看出，遼寧、吉林和黑龍江三個省份的CO2排放量趨勢相近，且省份之間的CO2排放量影響因素作用相似。可以看出，遼寧省的發展狀況最好，黑龍江省和吉林省次之。三個省份同質化發展明顯，發展產業之間區分模糊、競爭強烈，省份之間協調共同發展的情況并不明朗，雖然CO2排放量在逐漸下降但是下降趨勢緩慢，但CO2排放量下降不是由有利因素帶動，可持續發展狀況依然嚴峻。

經濟發展效應即經濟產出增加是拉動東北三省CO2排放量上升的關鍵因素，對CO2排放量增長的最高貢獻率達到81.48%。“十二五”計劃提出后，東北三省響應國家號召經濟增速放緩，帶動的能源消費增速也隨之下降，CO2排放量增速得到限制。但東北三省的經濟發展放緩并不全為有利政策因素導致，東北三省GDP占全國比重逐年下降，經濟發展方式不是可持續健康發展。東北三省的經濟發展有滯緩跡象，人口規模效應，即人口數量對東北地區CO2排放量的增加由最初的促進作用在2012 年后轉為抑制作用。人口規模效應CO2排放量增加的拉動作用并不明顯，靠控制人口來減少CO2排放量的途徑并不可取，并且人口規模效應在近年來轉為負向作用，說明人口流失問題不容忽視。

3.2 政策建議

從影響因素出發，針對性地對東北三省的CO2排放量減少提出相關政策措施。

1）加快能源消費結構的調整，開發利用新能源技術與節能減排技術。一方面，減少對煤炭、石油等傳統能源的依賴程度，并努力提升傳統能源利用效率；另一方面，推動低碳新能源，增加新能源如風電、光伏發電的使用比例，黑龍江省資源發展潛力較大，有序、科學地發展可再生能源是節能減排的有效途徑之一。

2）優化產業結構，推動各省之間協調發展。從整體來看，東北地區第二產業比重大，且第二產業結構內資源型、高能耗型企業比例過高，面臨著產業結構轉型升級的問題。第一輪東北經濟振興帶來了經濟的復蘇、工業的發展，能源消耗也隨之增大。構建戰略性新興產業和傳統制造業共同發展、現代服務業和傳統服務業互相促進、信息化和工業化深度融合的產業發展新格局有利于實現產業結構的優化，剔除落后產能，扶持綠色產業，減少CO2排放量。從各省發展角度來看，雖然經濟發展程度存在差異，但是產業結構相似，存在重復建設、浪費資源等問題，因此需要資源重新優化配置，進行產業分工，落實各省產業定位，發揮區域協同效應。

3）積極推進落實新一輪東北振興政策。對資源枯竭、產業衰退的地區轉型予以支持，精準施策促進升級發展；立足創新驅動和開放合作促發展，把握新舊動能轉換的機遇；鼓勵創業，營造良好的創新生態環境，為東北地區注入新活力。結合各項政策資源，推動東北地區深層改革，開創發展新局面，才能實現健康可持續發展。