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时间:2018-05-04
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1、中国各省区经济发展与碳排放脱钩关系研究 摘要哥本哈根大会以后,减排成为国际社会关注的焦点,因此深入研究并判断各省区经济增长与碳排放之间的脱钩关系有着重要的理论意义与现实意义。本文基于Tapio脱钩指标对1999-2008十年间各省区碳排放与经济增长之间的脱钩关系进行测度,结果显示近十年来我国绝大部分省区经济增长与碳排放之间呈现弱脱钩状态,经济增长速度大于碳排放增长速度,表明减排工作取得初步成效;在对脱钩弹性指标进行因果链分解后表明,工业领域能源利用效率的提高为碳排放增长速度的减缓起到了重要作用。尽管如此,我国未来面临的减排形势依然严
2、峻:近年来工业产值在国民经济中的比重上升,经济结构的重型化趋势导致对能源的需求量增大,加上我国在新能源开发领域的不足,煤炭在总体能源消费结构中的主体地位进一步加强,单位能源消费产生的碳排放进一步上升,能源消费高碳化特征加剧,对以后的节能减排工作形成挑战,文章最后提出了开展减排的政策建议。 关键词碳排放;经济发展;各省区;脱钩指标;因果链分解 中图分类号F062.2 ①因为工业用能占我国总体能源消费量的绝大部分,故工业领域能源利用效率的提高会导致该弹性小于1。 ②这里的表述不大符合日常的表达习惯(表述为GDP对工业增加值弹性的倒数也许
3、更好),但这纯属是出于构造因果链的需要。该弹性值大于1,表明工业在整体国民经济的比重增大。 ③可以用某一产业在国民经济中的比重来衡量,这里选用工业总产值对GDP的弹性来度量。 化的作用,这对中国制定合理的减排政策和措施,完成向国际社会做出的减排承诺显然更有意义;另外,Tapio脱钩指标相对于OECD脱钩指标而言对脱钩状态的划分也更为精细,能更精确地反映出不同地区及同一地区不同时段经济发展与碳排放之间的关系。 本文采用Tapio脱钩指标并运用恒等式对其进行因果链分解,将碳排放与经济增长之间的脱钩弹性分解为三组中间变量弹性的乘积,即碳排
4、放与能源消费量之间的弹性、能源消费量对工业总产值(GrossIndustrialOutput,简称GIO)之间的弹性①和工业总产值对GDP弹性②,分别称为减排脱钩指标、工业节能脱钩指标和工业发展脱钩指标。其中碳排放与能源消费量之间的弹性表达式如下: e(CO2,E)= ΔCO2CO2/ΔEE[JB))](4) 因为不同种类能源的碳排放系数不同,所以该指标主要与能源消费结构有关。由于在主要能源种类中煤炭的碳排放系数最大,而我国能源结构中以煤为主,煤炭在能源消费总量中的比重增大将导致这一指标的上升
5、,后面的实证分析也证实了这一点。 能源消费量对工业总产值之间的弹性是衡量工业能源利用效率的主要指标,二者的弹性值如下所示: e(E,GIO)= ΔEE/ΔGIOGIO[JB))](5) 不同产业单位产值的能耗不同,相对而言,每单位工业产值的能耗要大于农业和服务业,同样,每单位重工业的产值要大于轻工业,所以产业结构的变化通过每单位能耗的变化进而影响碳排放量。工业增加值与GDP之间弹性表达式如下: e(GIO,GDP)= ΔGIOGIO/ΔGDPGDP[JB))](6)
6、 将以上(4)、(5)、(6)式相乘可得: e(CO2,GDP)=e(CO2,E)e(E,GIO)e(GIO,GDP) (7) 通过以上介绍不难发现,利用恒等式构建Tapio脱钩指标的实质就是引入一个或多个与碳排放和经济发展有关的中间变量,例如能源消费量或(和)某一产业的发展状况③,不同变量之间弹性乘积的最终结果为碳排放与经济发展之间的脱钩弹性指标,进而构造对脱钩弹性指标进行分解的因果链,从不同中间变量之间弹性与1的大小比较中可以看出其对脱钩指标变化的作用,若大于1,表示对碳排放与经济发展之间的脱钩弹性
7、指标的上升起正向作用;反之,则起负向作用。 数据来源:GDP、工业总产值的数据来源于《中国统计年鉴》,并按2008年不变价格计算,能源消费数据来源于《中国能源统计年鉴》,碳排放量采用IPCC(2006)推荐的方法计算得到。 该方法不仅考虑了不同能源碳排放率的不同,而且还考虑到其在固碳率、氧化率等方面的差异,因而更加准确、合理。 3实证分析 通过计算各省区1999-2008十年间碳排放量、GDP、 能源消费量和工业增加值的平均变化率,我们得到了表2。为了方便分析,我们对表格以碳排放年均变化率为标准进行了降序排列。 从表2可以看出
8、,近十年来我国各省区碳排放量均呈 现出增长的态势,但增长率不尽相同,其中海南、内蒙古和宁夏三省区增长最快,反映了其经济增长方式的粗放和不 可持续,而作为重工业基地的吉林、辽宁和黑龙江三省碳
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