導語：如何才能寫好一篇二氧化碳排放影響，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

全球氣候持續變暖已經成為當前人類面臨的主要挑戰,人類活動排放的二氧化碳與氣候變暖關系密切°°。作為世界上最大的發展中國家和第二大能源生產和消費國，以及僅次于美國的二氧化碳排放國家0,中國面臨著越來越大的壓力和挑戰。2009年5月20日召開的哥本哈根氣候變化會議圍繞著發展中國家是否應該承擔減排義務展開了激烈的交鋒,抑制氣候變化制定合理有效的環境政策成為了國際上的研究熱點。中國也一直采取政策、措施來積極應對氣候變化，中央在‘‘十一五”規劃綱要明確提出，到2010年單位國內生產總值能源消耗比“十五”期末要降低20%左右，主要污染物排放總量減少10%,并將其列為重要的約束性指標。同時,我國政府于2009年11月26日正式宣布控制溫室氣體排放的行動目標,決定到2020年單位國內生產總值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%。因此，研究二氧化碳碳減排問題不僅有利于落實科學發展觀，而且對于國家的可持續發展,減緩全球氣候變化具有積極的意義。

事實上，二氧化碳減排的最有效措施是以重點領域作為突破口和重要抓手。化學工業作為工業部門中高能耗、高污染的行業之一，自然成為了我國減排工作實施的重點領域。據統計，化工行業年排放工業廢水30多億噸,工業廢氣1.4萬億立方米,產生工業固體廢棄物8400多萬噸,分別占全國“三廢”排放總量的16%、％和5%,位居工業行業的第1、和5位。另一方面,盡管通過新的節能技術和減排技術已使我國化學工業主要耗能產品的單位能耗有不同程度的降低，但單位產品的能耗和排放與國際先進水平相比仍有一定差距。就能源利用效率而言，我國化學工業的能源效率比發達國家低10%-15%左右，一些產品單位能耗比發達國家高10%-20%左右。因此，化學行業二氧化碳減排工作的有效開展對于我國整體節能減排工作的突破和循環經濟的發展具有重要現實意義和示范作用。

然而，對化學行業二氧化碳減排政策制定和實施離不開對該行業的碳減排影響因素分析。究竟哪些因素推動了能耗量的增長和碳排量的變動？哪些部門是主要的耗能部門或者是最大的碳排放源？等等，只有充分掌握上述影響碳排放的因素,才能有針對性地制定和實施有效的行業節能減排政策。因此，研究化學行業的二氧化碳排放的影響因素具有重要的理論和現實意義，并能為制定可行的行業節能減排等環境政策提供參考。

二、國內外研究現狀

目前與本文研究相關的文獻主要集中碳排放強度以及碳排放因素兩個方面。

(1)碳排放強度

Greening等(1998)對10個OECD國家（丹麥、芬蘭、法國、聯邦德國、意大利、日本、挪威、瑞典、英國和美國）的生產部門(1971-1991年)進行了分析,認為生產部門能源強度下降是其碳排放強度下降的主要原因，同時能源價格等一些其他因素對碳排放強度有很大影響0。Zhang(2003)利用沒有殘差的Laspeyres方法分析了中國工業部門1990-1997年能源消費的變化，研究結果表明1990-1997年工業部門所節約能源的87.8%是由于實際能源強度下降引起的，能源下降主要體現在黑色金屬、化學、非金屬礦物、機械制造四個部門?。Wu等(2005)根據中國各省的數據,利用一種新的三層分析法研究了1996-1999年中國二氧化碳排放“突然下降”的原因，研究結果表明：工業部門能源強度下降的速度以及勞動生產率的緩慢下降是化石燃料利用二氧化碳排放下降的決定因素5。Fan等(2007)分析了1980-2003年一次能源利用和物質生產部門終端能源利用的碳排放強度變化情況，研究發現能源強度下降是中國碳排放強度下降的主要原因0。魏一鳴等（2008)在《中國能源報告（2008)：碳排放研究》中對中國能源消費與碳排放進行了研究指出中國碳排放強度高于世界平均水平,但是下降較快，中國碳排放強度仍存在一定的下降空間，減緩二氧化碳排放增長的重點是降低能源強度、降低能源消費結構中的高碳能源比例、增加低碳能源消費、以及控制人口數量來實現0。

(2)碳排放因素

許多學者利用因素分解方法和投入產出理論,研究了二氧化碳氣體排放變化的影響因素以及與環境相關的問題。Gould和Kulshreshtha(1986)首次將最終需求、結構依存以及節約能源與薩斯喀徹溫省的能源消費結合起來?。Rose和Chen(1991)運用投入產出結構分解方法來解釋1972-1982年美國經濟的中間部門的基于燃料和其他投入之間的中間燃料替代0。Chang和Lin(1998)利用投入產出結構分解法分析了1981-1991年臺灣二氧化碳排放趨勢和工業部門排放二氧化碳的變化M。Fan(2006)等分析了1975-2000年人口、經濟、技術對中國、世界、高收入國家、較高的中等收入國家、較低的中等收入國家、低收入國家的二氧化碳排放的影響，研究發現人口、經濟、技術對不同收入水平國家二氧化碳排放量的影響是不同的。MichaelDalton等(2008)的研究中指出從長遠的角度來看，人口老齡化會減少二氧化碳的排放,人口的年齡結構對二氧化碳的排放和能源利用等產生影響，如果在人口相對較少的情況下，排放量幾乎會降低40%12。MinZhao、LirongTan等（2010)基于LMDI方法利用1996年-2007年的歷史數據研究了上海工業部門的碳排放影響因素，結果表明經濟產出效應是推動碳排放增長的主要因素，而能源強度的降低和能源結構、產業結構的調整成為抑制碳排放增長的因素13。ClaudiaSheinbaum等(2010)米用LMDI方法定量研究了1970-2006年間墨西哥鋼鐵工業部門的能耗和碳排放情況，他們指出經濟活動效應使能耗在所研究時間范圍內增長了227%,而結構效應和能源效率效應則分別使能耗減少5%,90%14。SebastianLozano、EsterGutier?rez(2008)運用數據包絡分析（DEA)研究了人口、能耗、碳排放和GDP之間的關系M。牛叔文、丁永霞等(2010)以亞太八國為對象，采用面板數據模型,分析了1971-2005年間能耗、GOT和二氧化碳之間的關系，他們的研究顯示發達國家的碳排放基數和能源利用率高，單位能耗和單位GDP排放的二氧化碳低,而發展中國家則相反，我國的能耗和碳排放指標所優于其他三個發展中國家,但次于發達國家116。ChengF.Lee、SueJ.Lin(2001)利用投入產出結構分解的方法研究了影響臺灣石化行業1984年到1994年二氧化碳排放的關鍵因素,通過指數分解分析、投入產出理論以及結構分解方法，識別出二氧化碳排放系數,能源強度、能源替代、增值率、中間需求、國內最終需求、最終出口需求等8個因素臺灣石化行業的二氧化碳排放變化的影響，并提出了相應的政策建議。

綜上可以看出，盡管目前關于碳減排研究較多,但多集中在國家或者區域層面上，且大多關于西方國家和地區，而對在經濟領域具有重要地位的特定工業部門研究卻不多見，特別是采用定量實證分析化學工業碳排放的研究很少。

三、方法及數據來源

(一）二氧化碳排放量的估算

根據IPCC給出的溫室氣體排放指導方針目錄（1996年修訂版），中國化學工業的二氧化碳排放量可以采用以下公式進行估算,如式（1)所示。

(二）化學工業二氧化碳排放量變化的因素分解模型

借鑒Kaya恒等式M,為了分析化學工業的二氧化碳排放量變化的影響因素，可以將化學工業二氧化碳排放總量分解為以下的影響因素：化學工業能源消費總量、化學工業具體部門能源消費比例、化學工業化石能源比例、化學工業化石能源結構以及能源碳排放系數。具體公式如（2)所示，公式(2)中的參數說明如表2。

為了下文敘述方便,將(2)、(3)式分別稱為二氧化碳排放模型、能源消費模型。Ang(2004)B9]比較了各種不同的指數分解方法，認為對數平均指數分解法（LMDI)在其理論基礎、適用性以及結果解釋等方面具有優勢，因此本文選擇LMDI(Log-MeanDivisiaIndex)方法。根據LMDI分解方法，可以推出如下等式。

(1)二氧化碳排放模型

E表示現期相對基期化學工業能源消費量的變動;AEq、、Eu尾,AEei分別表示化學工業能源消費量的經濟增長效應、化學工業產出比例效應、化學工業的部門結構效應、能耗強度效應。同樣地,根據LMDI分解方法得到如下分解結果：

對基期二氧化碳排放量的變動;ACEi,ACfe,ACes,ACec、ACQ、ACu、ACss、/AC?分別表示部門能源消費效應、化學工業化石能源比例效應、化石能源結構效應、能源碳排放強度效應、經濟增長效應、化學工業產出比例效應、化學工業的部門結構效應、能耗強度效應。

(三）數據來源

本文分析了1996-2007年我國主要化學工業二氧化碳排放量的變動情況。1996-2007年的各部門的工業總產值數據來源于中國工業經濟統計年鑒1997、1998、2000、2001、2002、2003、2004、

2006、2007,由于未得到1998年和2004年的工業總產值，因此本文通過前后兩年平均得到1998年和2004年的工業總產值。1996-2007年的二氧化碳排放量根據國家發改委能源研究所的數據計算得到。各部門的能源消費量以及煤炭、石油、天然氣等的能源消耗來源于中國統計年鑒1996-

2007。在本文中假定三種能源的二氧化碳排放強度保持不變，因此,ACm=0。

四、結果分析及討論

能源消費、能源強度以及能源結構都與化學工業二氧化碳排放相關，另外,一些經濟因素如工年二氣化碳排放模型分解結果累積圖業總產值等也會影響化學工業二氧化碳的排放。LMDI方法可以有效地識別這些關鍵因素的影響程度。本文將化學工業分為化學原料及化學制品制造業、醫藥制造業、化學纖維制造業、橡膠制品業以及塑料制品業等5個部門。

(一）二氧化碳排放模型結果根據(4)式，以1996年為基年,逐年變動累積得到的結果如圖1所示。

結果顯示,在1996年至2007年之間，中國化學工業二氧化碳排放量的變動基本上可以由能源消費量的變動來解釋,化學工業化石能源結構效應、化學工業化石能源比例效應的影響其次,化學工業具體部門的能源消費效應的影響最小。從整體趨勢來看，化學工業能源消費的增長增加了二氧化碳排放量，而化石能源結構效應以及化石能源比例效應的負向變化抑制了二氧化碳的排放。另外,1996年至1999年間，化學工業二氧化碳排放量是逐年減少的，主要是由這幾年化學工業能源消費以及化學工業具體部門能源消費的降低所致。隨著部門及總體能源消費的增加，二氧化碳排放開始出現明顯增長,到2004年，出現大幅度增長,此時則主要緣于化學工業化石能源比例效應及能源消費效應,即能源消耗,尤其是大量的化石能源的消耗直接導致了二氧化碳排放量的增加。

以1996年為基期,2007年為現期，根據4式的分解結果如圖2。2007年相對于1996年化學工圖2中國化學工業1996年和

業二氧化碳排放量的變動中，能源消費效應的貢獻度為172.86%,化石能源比例效應和化石能源結構效應的貢獻度分別為-5.08%、-67.43%,而化學工業具體5個部門（包括化學原料和化學制品制造業、醫藥制造業、化學纖維制造業、橡膠制造業以及塑料制造業）的能源消費效應的貢獻率僅為-0.34%。自上世紀90年代中期以后，煤炭在化石能源中的比例有所下降，石油和天然氣的比重有所上升。三種化石能源中，煤炭的二氧化碳排放強度最高，石油次之，天然氣最低。因此,化學工業化石能源的結構變動有利于減少二氧化碳的排放。在全球氣候變暖、溫室氣體排放不斷增加的壓力下,除了調整化石能源結構以外，還應大力推進新能源（包括風電、核電和水電）的使用比例。

(二）能源消費模型結果

根據(6)式,以1996年為基年,逐年變動累積得到的結果如圖（3)和（4)所示。

從圖3可以看出，經濟發展和能耗強度變動是影響化學工業能源消費量的最主要的兩個因素,其中，經濟增長增加了二氧化碳的排放,而能耗強度變動減少了二氧化碳排放。而化學工業經濟效應以及化學工業具體部門結構效應的影響較小。

2007年二氣化碳排放模型分解結果

圖4從更細致的層面反映了化學工業中具體5個部門能耗強度的變化情況。其中，化學原料和化學制品制造業以及化學纖維制造業的能耗強度下降很快,尤其在2001年以后。醫藥制造業、橡膠制品業以及塑料制品業的能耗強度減少較緩慢。說明化學原料和化學制品制造業以及化學纖維制造業兩個部門是化學工業所有部門中能耗較高、同時經濟發展也較高的部門。為了降低化學工業二氧化碳排放量,提高能源效率，應該加強化學原料和化學制品制造業以及化學纖維制造業的經濟投入，同時通過改善相應設備，增加清潔能源比重,降低化石能源消費。

根據(6)式，以1996年為基期，2007年為現期，分解結果如圖5所示。

(三）疊加結果

在(4)、(6)兩式分解結果的基礎上,根據（8)式,疊加后的結果如圖6所示。

以1996年為基期，2007年為現期,疊加后的結果如圖7所示。

圖7全面地反映了各影響因素對1996-2007年中國化學工業二氧化碳排放量變動的貢獻程度。根據圖7及以上的分析，可以得到：

(1)經濟活動和能耗強度下降是影響中國化學工業1996-2007年二氧化碳排放的兩個最重要的因素。能耗強度的下降明顯減少了二氧化碳的排放,但仍無法抵消經濟增長導致的二氧化碳排

放量的增加。

(2)中國整體經濟增長導致的二氧化碳排放源于經濟增長對能源的需求和消耗，這也造成了化學工業二氧化碳減排與其經濟發展之間的矛

盾。為了在減少二氧化碳排放的同時不會抑制經濟的發展,需要考慮更多的因素，如化石能源的減少,能源結構的優化,部門結構的調整等等。

(3)由圖7可以看出，化學工業的經濟發展反而會降低其二氧化碳的排放，因此，應繼續關注我國化學工業的生產和發展,加大投入。

(4)能耗強度的下降無疑是化學工業二氧化碳減排最有力的貢獻因素，因此，為了提高化學工業的能源利用效率，降低二氧化碳排放,需要不斷降低能耗強度,可以通過增加研發投入、改進技術以及改善相應設備、增加新能源比重入手。

(5)化學工業具體部門結構的變動會增加能

年和2007年疊加分解結果

源的消費量，因此需要調整各部門的結構，關注高耗能部門(化學原料和化學制品制造業以及化學纖維制造業）的能源消費,增加較低耗能部門的投入,以期降低能源消耗。

(6)化學工業能源結構的優化減少了二氧化碳的排放,雖然相對而言，能源結構的貢獻率不是很大,但是能源結構的優化作為戰略性的減排政策是非常重要的，尤其是大力發展核能、風能以及太陽能等非化石能源。

篇2

Abstract： Taking Yunnan province as an example， this article studies the influencing factors of carbon emissions from population， urbanization rate， total GDP， per capita GDP， secondary industry share of GDP， energy consumption per unit of GDP， the proportion of coal consumption based on STIRPAT model. An equation model is constructed. Finally the relationship and influencing degree of the factors are analyzed.

關鍵詞： 碳排放；STIRPAT模型；人均GDP；能源結構

Key words： carbon emission；STIRPAT model；per capita GDP；energy structure

中圖分類號：F206 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）32-0182-02

作者簡介：黃宜（1981-），女，湖南澧縣人，昆明理工大學管理與經濟學院在讀博士生，研究方向為戰略管理。

0 引言

隨著經濟的發展，我國的工業化進程不斷地加快，如何有效地減少和降低由于工業化進程的推進帶來的碳排放是我國必須要承擔的責任，也是面臨的重大挑戰。為了很好地踐行節能減排，為實現低碳經濟提供有價值的參考，需對碳排放的影響因素進行分析。本文以云南省為例進行研究。

1 云南省碳排放影響因素研究

1.1 模型研究 Ehrilich和Holden（1971）[1]提出了針對一個國家環境污染問題的IPAT模型，模型的表達式為I=P·A·T，其中I表示一國環境污染情況；P代表一國人口水平；A代表一國富裕程度；T代表一國技術水平。此模型將環境影響與各驅動因素之間的關系簡單地處理為同比例的線性關系，不能很好地反映出驅動因素變化時對環境影響的變化程度。鑒于此，York和Dietz，Rosa等（1994）[2]在IPAT 模型基礎上進行擴展，提出了隨機回歸影響模型（STIRPAT模型）；其表達式為I=aP■A■T■e。其中e為模型誤差。STIRPAT模型能夠克服IPAT的“各因素同比例影響碳排放”假設的不足，是對上述模型的修正和擴展。因此本文選取STIRPAT模型對碳排放影響因素進行分析。

1.2 因素選取 在以往研究的基礎上并結合云南省的實際情況，本文從STIRPAT模型的人口、富裕、技術水平3個方面出發擴展到人口指標、財富指標、結構化指標、技術性指標和能源結構這5個方面，并選取人口、城市化率、GDP總額、人均GDP、第二產業占GDP的比重、單位GDP能耗、煤炭消費比重共7個因素分別代表這5個方面來進行分析研究[3]。

1.3 影響因素分析 從STIRPAT模型的三個方面擴展到人口、城市化率、GDP總額、人均GDP、第二產業占GDP的比重、單位GDP能耗、煤炭消費比重共7個因素考慮對碳排放的影響。拓展后的STIRPAT模型表達式[4]為：

C■=aP■■U■■A■■I■■T■■E■■D■■ （1）

其中Ci，Pi，Ui，Ai，Ii，Ti，Ei，Di分別表示第i年的碳排放量、人口數、城市化率、GDP總額、人均GDP、第二產業占GDP的比重、單位GDP能耗、煤炭消費比重；其中b1，b2，b3，b4，b5，b6，b7均為模型參數。

由于STIRPAT模型是非線性的，為了方便使用相關軟件對其進行回歸分析，對該模型兩邊取對數，使其線性化：lnC=lna+b1lnP+b2lnU+b3lnA+b4lnI+b5lnT+b6lnE+b7lnD （2）

作為碳排放備選驅動因子，首先對其取對數，然后將數據輸入SPSS16.0軟件作偏相關分析。（此處所選取的數據年份為1978-2010年，數據來源于《云南統計年鑒2011》[5]和《云南能源統計年鑒2011》[6]）得到人口、GDP總額、人均GDP、第二產業比重的相關系數分別為0.968、0.983、0.985、0.894，與碳排放量具有高度正相關性；單位GDP能耗、煤炭消費比例的系數分別為-0.822、-0.665，與碳排放量具有較高的負相關性；城市化率的系數為0.511，具有較低的相關性，故刪除。選擇人口、GDP總額、人均GDP、第二產業比重、單位GDP能耗、煤炭消費比重6個因子作為碳排放的影響因子進行分析。

為了考慮各個變量之間是否存在明顯的多重共線關系，對6個影響因素進行VIF檢驗，得到GDP總額為已排除的變量，剩下的因素人口、人均GDP、第二產業比重、單位GDP能耗、煤炭消費比例的VIF值分別為126.569、106.428、7.299、10.146、2.682，其中人口、人均GDP、單位GDP能耗的VIF值大于10，因此說明此回歸方程存在嚴重的多重共線性。在保持自變量個數不變的前提下解決回歸方程存在多重共線性的方法有偏最小二乘法、主成分回歸法和嶺回歸法。此處選取嶺回歸方法來對原始數據擬合回歸。

由于在spss中沒有可視對話框進行嶺回歸的分析，需要編寫相應的程序，打開文件—新建—語法，在彈出的對話框中輸入以下語法命令：

INCLUDE'C：＼Program Files （x86）＼SPSSInc＼PASWStatist-

ics18＼Samples＼English＼ridge regression.sps'.

RIDGEREG enter=x1，x4，x5，x6，x7（x1代表人口，x4代表人均GDP，x5代表第二產業比重，x6代表單位GDP能耗，x7代表煤炭消費比重）

/dep=y （y代表碳排放量）

/inc=0.05.

運行得到當K值為0.4時，嶺跡圖開始變得平穩，同時可絕系數處在緩慢下降中。而當K=0.4時，X1，X4，X5，X6，X7的系數分別為0.283715，0.322386，0.190369，-0.061796，-0.027519。則匹配模型的方程為：

Y*=0.283715X■■+0.322386X■■+0.190369X■■-0.061796X■■-0.027519X■■

相應的決定系數為0.92142，雖然沒有原方程的0.957高，但是方程中的5個變量的系數前三個為正，后兩個為負數，符合專業知識。也就是說嶺回歸通過丟棄少量的信息，換來了方程系數的合理估計。

2 結果分析

從系數來看，人均GDP對二氧化碳排放的影響最大，其彈性系數為0.32，即人均GDP水平每增加1%，使得二氧化碳排放總量增長0.32%，由于人均GDP的增長使得人們的生活消費水平也不斷改善和提高，消費相應的高耗能和高排放產品數量也會明顯增加，對碳排放會造成一定的影響。

人口水平彈性系數達到了0.28，即人口每增加1%，可以使二氧化碳排放總量增加0.28%。這一結果較為符合，在云南近30年來的發展過程，由于氣候條件等先天的優勢，吸引了全國各地人民，人口數量的高速增長，人們的各種活動都會消耗能源并產生二氧化碳，其結果必然造成二氧化碳總量的“剛性”增加。

第二產業比重其彈性系數為0.19，即第二產業比重每增加1%，則二氧化碳排放量增加0.19%。主要是以工業為主的第二產業消耗的能源會造成大量二氧化碳的排放，隨著產業結構的調整，第三產業的比重越來越大，其對能源的需求和消費已取代了第二產業對于能源消費的需求，因此第二產業的高耗能排放不再那么顯著，取而代之的是第三產業碳排放逐漸增加。

單位GDP能耗其彈性系數為-0.06，與二氧化碳排放呈負相關關系，表示能源強度降低1%，二氧化碳排放增加0.06%，深入分析原因，1978年至2010年期間云南經濟發展迅速，能源消費增長8.14倍，但GDP增長22.15倍，單位GDP能耗下降0.92倍。能源強度雖然下降了，但是能源消費不斷增加，導致二氧化碳排放也呈現增加的態勢，單位GDP能耗對二氧化碳排放總量的減少作用幾乎沒有。

煤炭消費比重其彈性系數為-0.03，即煤炭消費比重降低1%，則二氧化碳排放量增長0.03個百分點。1978年到2010年的33年間，二氧化碳排放量增長6.65倍，雖然煤炭消費比重下降1.38倍，但是石油比重增長2.1倍，由煤炭消費減少帶來的二氧化碳排放被石油消費增加所帶來的二氧化碳排放抵消，因此煤炭消費比重的下降對二氧化碳排放量的減少幾乎為0，因此大力發展清潔能源，使用清潔能源才是發展的硬道理。

3 結論

本文從人口、GDP總額、城市化率、人均GDP、第二產業占GDP的比重、單位GDP能耗、煤炭消費比重共7個因素出發，利用STIRPAT模型對影響碳排放的因素進行了分析。構建了影響因素的方程模型，得到了各影響因素的影響因子，為更好地實現低碳經濟考核目標提出有價值的參考提供了依據。

參考文獻：

[1]Ehrlich P R，Holden J P. Impact of population growth[J]. Sci- ence，1971，171：1212 -1217.

[2]Dietz T， Rosa E A. Rethinking the Environmental Impacts of Population， Affluence， and Technology[J].Human Ecology Review 1，277-300，1994.

[3]秦昌才，劉樹林.碳排放影響因素研究的現狀、比較與啟示[J].經濟與管理評論，2012（3）：29-33.

[4]宋杰鯤.基于STIRPAT和偏最小二乘回歸的碳排放預測模型[J].統計與決策，2011（24）：19-22.

篇3

[關鍵詞]KAYA模型；碳排放；驅動因素；青島市

[中圖分類號]F207 [文獻標識碼]A [文章編號]1671-8372（2013）03-0084-04

一、引言

與同類城市相比，青島的農村大、城市小，農民多、市民少，縣域面積占全市總面積的90%，農業人口占全市總人口的60%。2011年青島市的萬元GDP能耗0.71噸標準煤，已居全國前列；一、二、三次產業結構的比重為4.6：47.6：47.8，能耗較高的工業比重依然大于當年的全國平均水平46.8%。因此，本文運用實證分析的方法，考量青島市二氧化碳排放狀況，分析驅動碳排放量增長的因素，及各個因素的影響程度。

目前我國對二氧化碳排放及其驅動因素的研究成果，大部分集中于某個區域或省份二氧化碳及驅動因素。李衛兵、陳思（2011）對中國中、東、西部三個經濟帶的碳排放驅動因素進行了分析，并通過區域對比研究發現，中部地區與東、西部在碳排放驅動因素的影響方向和影響程度上有很大的不同[1]。葉曉佳、孫敬水、董立峰（2011）測算了浙江省1996—2008年碳排放及各驅動因素對碳排量的貢獻[2]。張超、任建蘭（2012）利用1990—2009年的數據對山東省能源消費二氧化碳排放及驅動因素分析[3]。王兆君、李婷婷（2012）利用KAYA模型，分析了2001—2010年黑龍江國有林區碳排放量與人口數量、經濟發展、單位能耗碳排放、單位GDP能源強度的關系，提出了減少林區碳排放的建議[4]。本文利用KAYA模型對青島市二氧化碳排放及其驅動因素進行研究，以期為青島市低碳經濟發展政策的制定提供依據。

二、碳排放模型的構建及指標解釋

（一）模型構建

KAYA模型是由日本學者Kaya Yoichi（1990）提出的，專門用于研究二氧化碳排放及其驅動因素，揭示二氧化碳排放量的推動力[5]。他認為一個國家或地區的碳排放量受到人口數量、人均GDP、單位GDP能源強度以及單位能耗碳排放量四個因素的影響，反映的是碳排放與人口數量、經濟發展和能源利用的關系。利用KAYA模型，可對一個國家或地區碳排放量驅動因素分析，以找出降低碳排放的有效措施。模型的具體形式如下：

二氧化碳排放量=人口數量×人均GDP×單位GDP能源強度×單位能耗碳排放量 （1）

在KAYA模型原始表達式（1）的基礎上，構建青島市二氧化碳排放及驅動因素分析的模型：

其中，CO2為青島市二氧化碳排放量，P為青島市人口數量，GDP為青島市生產總值，E為青島市單位GDP能源強度，K為青島市單位能耗二氧化碳排放量。

本文基于上述模型，測定青島市2001—2010年二氧化碳排放量及變動趨勢，分析各個驅動因素對碳排放總量的影響方向和影響程度。數據主要來源于2001—2011年《青島市統計年鑒》、《山東省統計年鑒》。這10年正值國家“十五”計劃（2001—2005）和“十一五”規劃（2006—2010）的重要時期，也是青島市經濟快速發展時期。

（二）指標解釋

1.人口數量

人口數量是影響碳排放的一個重要指標。在社會經濟、技術條件不變的情況下，一般來講人口數量增長對資源和能源的需求量就越大，碳排放量會增加。

2.人均GDP（GDP/P）

人均GDP是一個國家或地區，在核算期內（通常為一年）實現的生產總值與所屬范圍內的常住人口的比值，是衡量各國人民生活水平的一個標準。一般來講，在高碳經濟模式下，人均GDP越大，碳排放量越多；而在低碳經濟模式下，人均GDP的增長可能不會帶來碳排量的增加，低碳或無碳能源和低碳產業是推動經濟的主要力量。

3.單位GDP能源強度（E）

單位GDP能源強度是指每單位GDP消耗能源的數量。單位GDP能耗越大，說明經濟發展對能源的依賴程度越強，它是衡量能源經濟效率的重要指標。

4.單位能耗碳排放量（K）

單位能耗碳排放量是指每消耗一單位的能源排放的二氧化碳量，是衡量碳能源結構的一項重要指標。由于熱值和燃燒效率有所差異，不同的能源產生的二氧化碳排放量有很大的不同。單位能耗碳排放量的計算模型如下：

其中，Ui表示第i種能源消耗量，i表示第i種能源的碳排放系數，n表示能源的種類。參照2001—2010年的山東省能源消費結構，根據《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》的不同能源二氧化碳排放系數，計算得到各年的二氧化碳排放總量及單位能耗二氧化碳排放量。

三、青島市碳排放計算結果及分析

（一）模型計算結果

為了保證數據的前后可比性，本文以2000年為基期，用GDP平減指數對GDP數據進行處理。在完成模型構建和原始數據收集匯總工作以后，利用Excel對數據進行處理、計算和分析。

根據模型（2）得到青島市2001—2010年二氧化碳排放總量和增長速度（見表1）。可見，青島市二氧化碳排放的增長速度總體上呈降低趨勢，10年間的平均增長速度為7.16%，排放總量緩慢增加。

（二）結果分析

1.二氧化碳排放規模與速度分析

由表1可知，青島市二氧化碳排放總量呈上升趨勢，期間年平均增長速度為7.16%。從發展軌跡上來看，青島市二氧化碳排放大致經歷了三輪的螺旋式攀升階段：2001—2004年環比增長速度較高，2005—2006年增長速度有所減緩，2007—2010年增長速度進一步放緩。2001—2004年正處在國家第十個五年計劃的發展時期，經濟發展進入了新一輪的快速增長，這一時期青島市GDP（可比價）平均增長速度維持在14%左右的高水平上，能耗水平較高的工業比重在47%～51%之間，工業經濟的增長速度在17%～24%之間，此階段人們對高碳排放的認識不足，單位GDP碳排放水平較高，這種高能耗的產業結構和落后的耗能設備技術，是二氧化碳排放快速增長的主要原因。2005—2006年，工業經濟比重依舊在51%～52.4%的高水平上，但增長的速度明顯放慢，增速在20%左右。2007—2010年青島市的產業結構調整速度加快，能耗高的工業比重由2006年的52%，降低到2010年的48.7%，工業的增長速度進一步放慢，在15%上下波動。“十一五”規劃中國家節能減排的政策力度不斷加強，青島市在發展經濟的同時，加強產業結構調整，加大節能減排力度，使碳排放增長速度趨于平緩。

2.碳生產力分析

碳生產力是衡量碳排放效率的重要指標，指一段時期內每單位二氧化碳排放創造了多少GDP，反映了單位碳排放所產生的經濟效率，因為涵蓋了“低碳”和“經濟發展”兩大目標，所以它成為衡量低碳經濟發展水平的一個最具代表性的指標。碳生產力的提高意味著單位物質能源消耗創造了更多的社會財富，碳生產力的增長率也常被用于衡量一個國家或區域在降低二氧化碳排放量、應對氣候變化方面所取得的成效。根據原始數據，計算2001—2010年青島市、山東省碳生產力及增長情況（見表2，圖1）。

由表2、圖1可見，2001—2010年青島市碳生產力在循環波動中不斷提高，2001—2010年碳生產力增加總量1.28萬元/噸，年均增長速度約為7.57%，其中，2004年、2007年、2010年的增長速度最快。碳生產力的發展趨勢大致經歷了兩個階段：第一階段（2001—2003年），青島市碳生產力緩慢提高，增速在2.2%～3.5%，即每噸碳排放產生的經濟效益增加額為246.66萬元；第二階段（2004—2010年），青島市碳生產力增速不斷提高，增速最低的2009年也達到4.18%。從總體趨勢來看，10年間青島市碳生產力不斷提高，意味著碳排放效率不斷增強。

與山東省總體水平比較，不管是碳生產力還是其增長速度，青島市的水平高于全省平均水平，主要是因為青島市的產業結構優于全省的產業結構。2010年山東省工業比重為48.2%，其中重工業比重高達67.61%，青島市工業比重為48.7%，其中重工業比重為61%。同時，青島市在節能減排、生態城市建設等方面的成績比較突出。

3.碳排放驅動因素分析

根據因素分析法計算可得，人口數量、人均GDP、單位GDP能源強度以及單位能耗二氧化碳排放量對青島市二氧化碳排量的影響方向和影響程度（見表3，圖2）。

由表3、圖2數據，可以對人口數量、人均GDP、單位GDP能源強度以及單位能耗碳排放量四個因素做以下分析：

（1）人口效應。人口數量對青島市碳排放量基本產生正向影響，影響程度總體來看相對較小，2003—2006年相對顯著。從原始數據來看，主要是青島市10年間人口總數波動不大，不會造成碳排放量的顯著變化。

（2）經濟發展效應。人均GDP的變化對碳排放量產生重要的正向影響，在四個影響因子中，人均GDP的影響程度最大。其歷年對碳排放量的影響無論是在數量上還是從比重上都是最大的，且每年影響程度除2003年、2004年為87.85%、97.77%外，多數年份的影響比重均在116%以上，2008年達到頂峰值246.31%。10年經濟發展共產生了增量二氧化碳4508.16萬噸，占10年二氧化碳增量總量的近146%，這主要是由青島市目前發展的高碳產業結構導致的。據相關研究，第三產業的二氧化碳排放強度遠低于第二產業，而在第二產業中，先進制造業的二氧化碳排放強度也遠低于以電力、石油加工為代表的傳統能源加工轉換部門以及以鋼鐵、化工為代表的能源密集型工業部門。因此，青島市在未來經濟發展中，應通過不同層面的結構調整，進一步降低二氧化碳的排放強度，實現低碳發展。

（3）單位GDP能源強度效應。該指標對青島市碳排放產生了顯著的負向影響，單位GDP能源強度的降低對抑制碳排放量有著重要意義。從GDP結構上來看，2001—2010年第二產業在青島市GDP中的比重大致在47%—52%之間波動，2004—2008年都在50%以上，高碳經濟的特征明顯。因此，青島市如何優化經濟結構，加快低碳和零碳能源的開發利用，加快高能耗設備的技術改造，直接影響到青島市低碳城市和藍色經濟發展目標的實現。

（4）單位能耗碳排放效應。該指標對青島市碳排放有正向作用，但影響程度不大，只有少數年份出現負影響。這主要是受當年的能源結構變化的影響，從青島市2001—2010年的一次能源消費結構來看，原煤和原油的消耗量占近99%以上，天然氣比重不到1%。這種能源結構不僅會增加碳排放還會制約經濟發展。因此，如何優化能源結構，發展和利用新能源成為青島市發展低碳經濟的關鍵。

四、研究結論與建議

本文運用KAYA模型，對青島市碳排放及其驅動因素進行了實證分析。實證結果顯示，2001—2010年青島市碳排放總量持續增加，碳生產力不斷提高，以煤炭、石油為主的高碳經濟發展模式仍然沒有根本改觀。四個影響因素中，人口數量、經濟發展、單位能耗碳排放三個因素對青島市碳排放量基本為正向影響，即如果當前經濟發展模式不變，人口增長、人均GDP增長、單位能耗碳排放增長都會導致青島市碳排放量的增加。單位GDP能源強度則主要為負向影響，體現出青島市能源利用效率的提高，一定程度上減少了碳排放水平。從影響程度上看，經濟發展和單位GDP能源強度是影響青島市碳排放的主要因素，而人口數量和單位能耗碳排放對碳排放影響較低。從最終結果來看，總的正向驅動效應大于總的負向驅動效應，從而使青島市碳排放量呈現不斷上升的趨勢。

青島市的經濟結構和能源消費結構是影響碳排放的主要因素。未來青島市低碳經濟的發展應依據長期的碳強度控制目標，制定低碳發展戰略。以調整經濟結構為突破點，改變目前的高碳發展模式；提高低碳技術創新能力和能源利用效率，優化能源消費結構，構建低碳能源體系；通過機制創新和相關政策體系的完善，營造良好的低碳經濟發展環境，并逐步建立起“低碳交易市場”，在政府、企業、市場“三位一體”監管機制的約束下，實現低碳經濟的發展目標。

[參考文獻]

[1]李衛兵，陳思.我國東中西部二氧化碳排放的驅動因素研究[J].華中科技大學學報，2011（3）：111-116.

[2]葉曉佳，孫敬水，董立鋒.低碳經濟發展中的碳排放驅動因素實證研究—以浙江省為例[J].經濟理論與經濟管理，2011（4）：13-23.

篇4

關鍵詞：低碳經濟效率；碳排放；DEA模型

中圖分類號：F124.3；F224

文獻標識碼：ADOI：10.3963/j.issn.16716477.2016.05.0022

在中國經濟快速發展的同時，伴隨著資源的高投入、環境的高污染，以及低效率和碳排放劇增，即資源、環境的剛性約束與高能耗、高污染、低產出的傳統經濟發展模式之間的矛盾日益突出。作為溫室氣體最重要的組成部分，如何控制二氧化碳排放，實現社會經濟可持續發展，成為全球關注的焦點。從碳排放強度看，我國的碳排放強度不但高于發達國家，也高于部分發展中國家。例如，2010年我國每萬美元GDP二氧化碳排放量是13.8噸，是美國的3.8倍，日本的6.9倍， 歐盟的 6.3倍，巴西的7倍，印度的1.6倍①。

“十三五”綱要已明確提出，把大幅度降低能源消耗強度和二氧化碳排放強度作為約束性指標，有效控制溫室氣體排放。因此，在研究經濟效率的同時，把二氧化碳排放量納入經濟發展評價指標，利用經濟模型對我國省域低碳經濟發展進行評價，對于推進低碳發展、提高低碳經濟發展效率具有重要的指導意義。

一、國內外關于低碳經濟的研究

（一）國外學者關于低碳經濟的相關研究

2003年，英國首次在政府文件中提出“低碳經濟”的概念，認為低碳經濟是通過低碳消耗和低污染以獲得高產出，通過應用先進的技術來推動經濟的發展。J. A. Duro 和 E. Padilla利用 theil 指數分解法，證實影響碳排放差異的主要因素是人均收入[1]。Kei Gomi，Koji Shimada等對建立區域低碳社會進行了研究，認為區域發展應該建立二氧化碳減排目標，制定二氧化碳排放的長期計劃，通過溫和的經濟增長來實現目標和計劃[2]。M. David等分析了不同國家及部門溫室氣體減排目標實現的可能性，并給出相應政策建議[3]。Toshihiko Nakata，Mikhail Rodionov等認為全球應通過構建一個新的能源系統向低碳社會轉型，常規的能源系統側重于世界能源供給與需求網絡，新的能源系統應該是立足于減少全球碳排放，更改能源結構，提高能源效率的創新系統[4]。Fankhauser S借鑒英國的經驗，為碳減排的政策制定者提供了實際可行的建議。他認為，給碳定價是至關重要的，但低碳還必須解決更廣泛的市場、投資的政策和行為失敗問題，這反過來提高政策的復雜性和協調的問題。碳轉型主要是革命的生產，而不是消費。供應方面的創新和需求需要調整生活方式和行為，但前者占主導地位[5]。Xue J， Watanabe S.通過分析日本的碳排放現狀，對日本政府對氣候管理和能源管理的研究，結果發現，日本廣泛開展能源外交、建設能源儲備、大力發展新能源以保障能源供給，推動了日本傳統社會向“新型低碳社會”的轉變。日本的氣候政策和能源政策對于發展我國的低碳經濟具有十分重要的借鑒意義[6]。國外學者的研究主要針對碳排放和能源政策的研究，對于我國相關政策的制定具有一定的指導意義。

（二）中國學者關于低碳經濟方面的研究

1.對低碳經濟效率評價的相關研究。陳詩一基于SBM-DDF-AAM低碳經濟分析理論機制，構建了低碳轉型進程的動態評估指數，并對改革以來中國各省級地區的低碳經濟轉型進程進行評估和預測[7]。朱承亮在考慮非期望產出SO2和COD的基礎上，基于產出角度的SBM-Undesirable模型，從效率視角對節能減排約束下中國綠色經濟績效進行了研究，發現：考察期內效率較低的省份全部為西部省份，但效率較高的省份未必全部為東部省份，個別西部省份在一些年份均處于生產前沿；中國經濟增長效率區域差異明顯；優化產業結構、提高能源效率、增強環境治理強度及能力對經濟增長效率具有顯著促進作用[8]。劉瑞翔利用了生產率指數構建與分解方法，發現能源消耗和污染排放是中國環境無效率的主要來源[9]。周瑩在“壓力-狀態-響應”框架下構建了省域低碳經濟運行狀況綜合評價指標體系[10]。相關學者對省域低碳經濟效率的相關研究，主要是通過構建低碳經濟發展的指標體系，分析各省低碳發展的差異，進而對各地區低碳經濟發展水平進行評價。

2.對低碳經濟影響因素的相關研究。林伯強得出對我國碳排放影響較為顯著的因素包括經濟增長、收入增加和能源強度[11]。涂正革發現：經濟規模每增長1個百分點，碳排放量平均增加15百萬噸（MT）；不同行業間經濟增長的邊際碳排放量差異很大，推動產業結構調整、能源結構優化，促進節能技術與工藝創新、走新型工業化道路，是實現中國低碳發展的必經之路[12]。李濤運用面板數據模型回歸，考察了影響我國低碳經濟發展的相關因素，認為產業結構對改善碳排放效率最有成效。史亞東利用超效率DEA模型，測算了我國主要能耗行業在碳減排約束下的能源利用效率，發現碳減排約束對能源利用效率有顯著的影響[1314]。賈登勛利用Tobit模型研究了低碳經濟發展效率的區域差異及影響因素，結果顯示，產業結構、經濟發展水平、能源消費結構和能源消耗強度與低碳經濟發展水平負相關[15]。

中國學者主要利用投入產出模型回歸等方法來研究我國的碳排放和低碳經濟發展，主要采用數據包絡分析等方法，研究影響碳排放的相關因素，進而探索改善碳減排的措施，提出相應的政策建議。

4.低碳經濟效率極低（有效值低于0.45）地區有：河南、四川、重慶、貴州、甘肅、河北、山西等7省，說明這些地區轉變經濟發展方式的形勢迫切。例如山西省，GDP為12 113億元，CO2排放量為10 396萬噸，資本存量為11 511億元，勞動力人口為1 790萬人，能源消耗為19 336萬噸。山西省是明顯的高排放、高能耗省份，產出并沒有高出平均水平，低碳經濟效率極低。甘肅省，GDP為5 650億元，CO2排放量為4 048萬噸，資本存量為6 155億元，勞動力人口為1 492萬人，能源消耗為7 007萬噸。甘肅省各項指標都很低，但其低產出是低碳效率極低的最主要原因。

四、研究結論及政策建議

（一）研究結論

本文通過采用基于交叉評價DEA方法，測度和評價了2012年中國30個省份的低碳經濟效率，避免了傳統DEA模型中權重依賴性的缺陷。

研究表明，2012年中國區域低碳經濟效率基本上呈現東部>中部>西部的梯度分布，且省際差異明顯。從區域層面上看，低碳經濟效率東部為0.68，中部為0.58，西部為0.48，同時，從省際層面上，各省低碳經濟效率差異較大。廣東、福建、上海、浙江、江蘇、湖北、海南等7個地區低碳經濟發展水平較好。河南、四川、重慶、貴州、甘肅、河北、山西等7省，這些地區低碳經濟效率最低。在資源與環境的約束下，能源消耗和碳排放是低碳經濟效率低下的主要來源。在明確了省際低碳經濟效率差異的基礎上，可以通過分析每個省市效率低下的原因，考慮不同地區資源稟賦、經濟發展現狀和產業結構布局，進而制定具有針對性的碳減排戰略，有的放矢。例如，山西省是我國主要煤炭產區，屬于傳統能源大省，煤炭開采與加工對地區碳排放影響較為顯著。山西高能耗行業所占比重達到53%，因此其低碳化進程中，應加大煤炭開發使用領域的技術投資，強化高能耗行業研發管理力度。

（二）提高低碳經濟發展效率的手段

1.發展低碳能源，優化能源消費結構。在低碳經濟背景下，中國應以節能減排為重點，加快工業內部結構調整，擴大清潔能源的利用，優化能源消費結構，以提高能源效率。以“高能耗、高產出”的遼寧省為例，應當在產出不減少的情況下提高能源利用效率，同時控制二氧化碳的排放。

2.發展低碳產業，推進產業結構轉型升級。推進產業結構轉型升級，嚴格限制“高能耗、低產出”產業的發展。從源頭減少碳排放，比如優化產業結構，加快產業升級，減少能耗，降低二氧化碳的排放水平。以山西省為例，面對其高排放、高能耗的發展特征，產業轉型升級是當務之急。

3.提倡低碳消費與環境保護。發展低碳經濟與低碳消費直接關聯。要求在大幅度提高經濟指標的同時，加強生態環境建設和保護，只有通過節能減排、要素重置推動全要素生產率持續改善才是低碳轉型和經濟持續發展的必由之路。

4.鼓勵自主研發，加大技術投入強度，完善碳權交易平臺和碳基金運營模式。完善碳交易平臺，將碳排放納入效率評價體系，激發企業減排的積極性。政府為低碳技術的研發提供資金撥款，同時鼓勵民間投資，為低碳經濟的發展提供更多政策與資金支持。

注釋：

①此處二氧化碳排放強度中二氧化碳數據來源于美國橡樹嶺國家實驗室二氧化碳信息分析中心（CDIAC）。

[參考文獻]

[1]Duro Juan Antonio， Padilla Emilio . International inequalities in per capita CO2 emissions ： A decomposition methodology by kaya factors[J] . Energy Economics ， 2006，28（2）：170187.

[2]Kei Gomi， Koji Shimada， Yuzuru Matsuoka， et al. Scenario Study for a Regional Low carbon Society[J]. Sustainability Science . 2007（2）：121131.

[3]David M， Christopher Y. Achieving deep reductions in US transport greenhouse gas emissions： Scenario analysis and policy implications[J]. Energy Policy ， 2009，37（12）：550559.

[4]Nakata T， Rodionov M， Silva D， et al. Shift to a low carbon society through energy systems design[J]. Science China Technological Sciences， 2010，53（1）：134143.

[5]Fankhauser S. A practitioner’s guide to a lowcarbon economy： lessons from the UK[J]. Climate Policy， 2013，13（3）：345362.

[6]Xue J， Watanabe S. Low Carbon Economy in Japan[J]，Handbook of clean energy systems，2015（6）：37193753.

[7]陳詩一.中國各地區低碳經濟轉型進程評估[J].經濟研究，2012（8）：3244.

篇5

關鍵詞 貿易開放 碳排放效率 環境庫茲涅茨效應 MalmquistLuenberger指數

一、 引 言

第二次世界大戰以后，日本利用戰后有利條件，承接了美國轉移的勞動密集型產業，率先實現了經濟起飛。此后，臺灣、香港、韓國、新加坡等亞洲“四小龍”和泰國、馬來西亞、印尼、中國等新興經濟體先后實現了經濟的高速增長，創造了所謂的“東亞奇跡”。與此同時，東亞各經濟體通過相互投資與貿易，區域內貿易聯系日益緊密，經濟開放程度不斷提高，東亞地區逐漸成為與北美自由貿易區、歐盟并重的世界三大生產網絡之一，形成了以機械、化工、鋼鐵、船舶、電子等能源密集型產業為主的生產網絡，成為名副其實的“世界工廠”。東亞地區經濟增長外向型特征十分鮮明，貿易是驅動經濟增長重要因素，為經濟增長做出了巨大貢獻。東亞各經濟體依次通過承接先發國家轉移的產業，發展出口導向型的經濟和貿易自由化，逐次實現經濟起飛。東亞地區這一增長模式被稱為“雁行模式”。但由于東亞生產網絡產業結構能源密集型的特點，“雁行模式”的背后帶來了嚴重的環境問題。

東亞各經濟經濟增長、貿易開放與二氧化碳排放有著密不可分的關系。“雁行模式”促使東亞各經濟體貿易自由化，進而對經濟增長和碳排放產生重要影響。經濟增長對于碳排放的影響倒U型的關系被稱為環境庫茲涅茨曲線（the Environmental Kuznets Curve， EKC）。在初期階段，隨著經濟增長的環境質量趨于惡化，到了一定的階段，隨著技術進步和環保意識增強，經濟增長有助于改善環境質量。貿易開放對于碳排放的影響則取決于“污染光環”（pollution halo）效應和“污染避難所”（pollution haven）效應的大小，前者指隨著貿易開放一國可以獲得更加清潔的技術從而降低碳排放量，后者則是隨著貿易開放各國為提升競爭力對環境質量向底線賽跑（Race-to-the-bottom）而導致污染產業向本國轉移。處于“雁行模式”模式的東亞各經濟體是否存在著環境庫茲涅茨曲線的情形，融入東亞生產網絡是否使東亞各經濟體成為高排放產業避難所，這對于東亞各經濟體調整增長模式、優化貿易結構具有重要的現實意義。

改革開放以后，中國開始融入東亞生產網絡，并逐漸上升成為重要成員；本世紀以來，中國加快了參與東亞生產網絡的步伐，日益發揮了出口平臺的作用。（唐海燕、張會清，2008）1978 年中國對東亞貿易量占對外貿易總量的比重僅為10.8%，2012年這一比重已升至37.3%，表明中國對東亞生產網絡參與度大幅度上升。隨著中國日益融入以高排放產業為主的東亞生產網絡，加劇了中國貿易結構碳排放強度高的特點，從而增加了中國二氧化碳排放。因此，從貿易部門的角度研究東亞地區二氧化碳排放的影響因素，對于中國經濟與貿易的轉型升級具有重要的意義。

二、 文獻綜述

近20年來，國內外學術界對于經濟增長、貿易開放與二氧化碳排放關系的研究已經非常密集。在經濟增長與碳排放關系方面，Grossman和Krueger（1991）研究表明，污染物與人均收入之間并不是簡單的線性關系，而是存在著倒U形關系。其后，Panayotou（1993）將環境污染與人均收入之間的這種倒U 形發展軌跡命名為“環境庫茲涅茲曲線”。Shafik （1994） 、Burke（2008）、吳振信（2012）、胡宗義（2013）、賈登勛和黃杰（2015）等多數實證研究支持倒U形EKC曲線的存在，但Moomaw和Unruh（1997）、Lantz和Feng（2006）認為倒U型關系不存在，Friedl和Getzner（2003）、何小鋼和張耀輝（2012）則提出了N型的環境庫茲涅茨曲線。在貿易開放與碳排放關系方面，Grossman和Krueger（1993）最早指出貿易開放對碳排放的影響取決于規模效應、結構效應和技術效應的大小。Kondo等人（1998）、Ghertner和Fripp（2007）、Yan和Yang（2011）等人的研究表明，國際貿易活動是碳排放的重要影響因素。Grimes和Kentor （2003）、Managi （2004）、Frankel和Rose（2005）、Takeda和Matsuura （2006）等人的研究表明貿易開放導致了二氧化碳排放的增加，但也有研究如Cole （2004）、李小平和盧現祥（2010）則發現貿易開放減少了二氧化碳的排放。

隨著國際生產網絡和產業內貿易的發展，產業內貿易對與碳排放的影響引起了國內外學者的重視。Dean和Lovely（2008）、丘兆逸（2012）等研究表明產業內貿易是碳排放的重要因素。張少華和陳浪南（2009）、汪麗和燕春蓉（2011）等研究表明產業內貿易有利于我國環境改善。而金雪軍（2008）、牛海霞和羅希晨（2009）則認為產業內貿易導致我國環境惡化。錢志權等（2014）認為東亞生產網絡特殊的生產分工及產業內貿易，提升了東亞地區的技術水平和能源利用效率，減少了中國的二氧化碳排放。還有一些學者研究產業結構、外商直接投資等其他因素對于碳排放影響。

從國內外的研究來看，學者們大多贊同經濟增長、貿易開放、產業內貿易等是二氧化碳排放的重要影響因素，但由于研究路徑和假設的差異，得出的結論往往非常不同，同時基于貿易部門細分行業產業內貿易及各行業不同的貿易模式對于二氧化碳排放的影響的研究，文獻較少涉及。從方法論角度看，隨著數據包絡方法（Data Envelope Analysis，DEA）在評估經濟活動的環境影響方面得到廣泛應用，碳排放效率日益成為研究者關注的一個重點。碳排放效率是指用較少的碳排放生產同樣數量合意的服務與產出，從碳排放效率角度出發探討東亞區內外不同的貿易模式對于二氧化碳排放的影響，將擴展相關文獻的研究結論。

三、 基于ML指數東亞地區碳排放效率測算

（一） 碳排放效率測算ML指數模型

本文的研究方法主要是基于數據包絡模型的ML指數。這一指數的前身是瑞典經濟學家Malmquist（1953）在分析消費過程中首次提出的Malmquist指數。之后，Caves等人（1982）將其用于生產效率的衡量。1997年，Chung等人（1997）通過數據包絡方法（DEA）將抽象的思想模型化，提出了環境生產效率測度的ML指數。

該模型首先假設對時期t，第k個經濟體的投入和產出為（xt，k，yt，k，bt，k），其中：xt，k為k地區t時期的投入；yt，k為合意產出，bt，k為非合意產出。ztk表示每一個橫截面觀測數值的權重，權重變量非負意味著生產技術規模報酬不變。式（1）中合意產出和投入變量的不等式約束表示合意產出和投入的強可處置性。非合意產出的約束意味著合意產出和非合意產出的聯合弱處置性。

Dt0（xt，k′，yt，k′，bt，k′）=maxβs.t.∑Kk=1ztkytkm（1+β）ytk′m，m=1，...，M；∑Kk=1ztkbtki=（1+β）btk′i，i=1，...，I；∑Kk=1ztkxtkn

SymbolcB@ （1+β）xtk′n，n=1，...，N；ztk0，k=1，...，K（1）

為了便于計算，引入基于產出的方向距離函數，方向向量為（g，-b）。如果方向距離函數的值為0，則表明該經濟體生產在生產可能集前沿，具有技術效率；否則表示技術無效率。在基于產出的方向性距離函數的基礎上，為衡量考慮了GDP產出的環境生產效率，Chung等（1997）還構造了基于產出的ML指數，從t期到t+1期的環境生產率指數為（2）。

MLt+1=[1+Dt0（xt，yt，bt；gt）][1+Dt0（xt+1，yt+1，bt+1；gt+1）]×[1+Dt+10（xt，yt，bt；gt）][1+Dt+10（xt+1，yt+1，bt+1；gt+1）]12（2）

ML指數代表了決策單位投入與產出的組合從t到t+1時期環境生產效率的變動情況。ML指數方法近年來常被用于碳排放效率的測算，如果ML指數比1大的值代表從t到t+1時期的一個正的碳排放效率的提升，反之，則意味著碳排放效率的下降。

為了將非合意產出納入到ML指數計算模型中，有以下方法可以選擇：（1） 完全忽略非合意產出。（2） 將非合意產出作為投入變量納入模型，在既定的碳排放和投入向量情況下，可以實現產出的最大化，同時約束碳排放量的增長，但是這與實際生產過程不相符合。（3） 將非合意產出進行遞減的單調變換，如取非合意產出的倒數、負數、或者用一個較大的變量減去非合意產出等。這些方法都可以在既定投入向量的情況下，實現合意產出和非合意產出的遞減的單調變換的最大化，也就是合意產出最大化和非合意產出的最小化，第三種方法可以保留非合意產出向量的凸性。本文選擇第三種方法，將非合意產出碳排放量的倒數作為產出向量納入到ML模型。

（二） 數據說明

我們借助數據包絡分析軟件DEA2.1，選取中國大陸、香港、臺灣省、日本、韓國、文萊、緬甸、新加坡、菲律賓、越南、泰國、印度尼西亞、馬來西亞等東亞主要經濟體作為研究對象，研究1994年至2012年各經濟體的碳排放效率。在投入向量中，本文考慮實物資本存量、人力資本增強型就業人數和能源消耗總量。在產出向量中則采用實際GDP和二氧化碳排放量。

2005年不變價格和匯率水平的實際GDP（Y）來自聯合國貿發會議（UNTCAD）數據庫。二氧化碳排放量（EM）來自美國能源信息管理局（EIA）數據庫。實物資本存量（K）：采取Barro和Lee（2010）的永續盤存法計算，各年份投資額來自世界銀行數據庫的總固定資本形成。以2005年的不變價格和匯率計算，全社會平均折舊率δt取0.06，1994年基期的資本存量根據K1994=I1994/（gt+δt）公式計算，g為各經濟體1989年至1994年總固定資本形成的增長速度的幾何平均值。柬埔寨、越南缺少1989年至1992年、1989―1993年的總固定資本形成數據，用1993至1997年、1994至1998年總固定資本形成的增長速度的幾何平均值作為替代，世界銀行缺少臺灣有關數據，本文運用《臺灣統計年鑒》中的相關數據對之進行了補充。人力資本增強型就業人數（H）：全社會就業人數來自UNTCAD數據庫，全社會平均受教育年限來自Barro和Lee（2010），我們依據平均幾何增長速度對其余年份數據進行了補充。能源消費總量（E）來自美國能源信息管理局（EIA）數據庫。

（三） 測算結果

根據上文方法運用DEA2.1軟件計算得出東亞地區碳排放效率。從東亞地區碳排放平均值可以看出，1995至2012年間，韓國、日本、新加坡等國的碳排放效率是整體提高的，而其余的發展中經濟體碳排放效率是年均下降的。對于這一計算結果，我們認為，韓國、日本、新加坡等國的碳排放效率提高是因為這些國家采用了先進的生產技術和管理。

從東亞地區碳排放效率整體情況看，僅有2000、2010等年少數年份碳排放效率與上年比有微幅提升，其余年份均呈下降狀態（見圖1）。東亞地區主要經濟體的碳排放效率的幾何平均值為0.9795，說明東亞地區在19年里碳排放效率是惡化的，年均下降2.05%，19年間累計下降約20%。這與東亞地區在這期間上升為全球主要碳排放的重點地區，碳排放量占全球碳排放量的三分之一這一事實是相吻合的。

在上世紀70年代以來，東亞地區逐漸形成了垂直專業化分工、零部件貿易為特點的生產網絡，全球一些高能耗產業也逐漸循著這一生產網絡在東亞地區擴散。東亞生產網絡的發展是否影響了東亞各國的碳排放效率？接下來，筆者將運用面板數據模型對此進行分析。

四、 碳排放效率影響因素分析

（一） 實證模型設定

我們運用數據包絡方法測算的結果是各國的整體碳排放效率，為了反映東亞貿易開放和區內貿易模式對碳排放效率的影響，我們需加入影響一國整體碳排放效率的影響因素作為控制變量。遵循文獻的一般做法，我們加入人均GDP及其平方項、產業結構、開放度、外商直接投資、產業內貿易指數等經濟活動和開放經濟指標作為控制變量，反映經濟活動的水平、經濟結構變化、投資貿易自由化其對于一國整體碳排放效率的影響；加入人均實際GDP的平方項代表環境庫茲涅茨效應，反映隨著收入的增長，碳排放效率先降后升的現象。綜上所述，面板數據模型如下：

其中：i=1，…，N，為截面單元；t=1，…T為時間期數；λ為時間效應；μ為個體效應。模型的被解釋變量碳排放效率指數ML則按前文計算所得，為了得到18年間二氧化碳排放效率累積變化，我們以1994年為參照期，按照MLt=∏tn=1MLn*100計算碳排放效率相對于基期的變化指數。lnPGDP為實際GDP；（lnPGDPit）2為環境庫茲涅茨效應；人均GDP為2005年不變價格物價和匯率；lnOPEN為開放度，為各國進出口貿易額與GDP比值；lnINT=ln{[1-∑ni=1Xi-Mi/∑ni=1（Xi+Mi）]*100}為產業內貿易指數，我們依據Grubel和Lloyd （1975）方法和UNCTAD數據庫中東亞各經濟體之間SITC Rev 3.0三分位下256種產品的相互貿易數據計算而得；lnSTR為各國第二產業與第三產業的相對規模，用第二產業與GDP的比值除以第三產業占GDP的比值。第二產業碳排放強度高于第三產業，因此，相對規模可以反映產業結構對于碳排放的影響。Zit為貿易結構向量，具體計算方法見下文。除人均GDP及其平方項外其他變量以100為單位。所有變量都經過對數處理，以降低模型的異方差性。上述變量除產業結構指數原始數據來自亞洲開發銀行（ADB）外，其余來自UNCTAD。各主要變量的描述性統計見表3。

為進一步考察東亞生產網絡獨特的貿易模式對碳排放效率的影響，我們加入了貿易結構向量Zit用以比較東亞各經濟對區內和世界其他地區（Rest of World， ROW）的產業內貿易和出口結構對碳排放效率的影響。在產業內貿易方面，考慮到東亞生產網絡垂直專業化分工、零部件貿易和產業結構重工業化的特點，我們挑選了SITC Rev 3.0三分位產品中能源密集產品lnINTEN、零部件lnINTPC、技術與知識密集型lnINTTK等三類產品產業內貿易，分別計算了東亞各國對區內和ROW這三類產品產業內貿易指數。在出口貿易結構方面，我們依據要素密集度和技術等級將SITC Rev 3.0三分位下256種出口貿易品劃分為資源密集型初級產品lnEXRI、勞動密集型低技術產品lnEXLL、中等技術產品lnEXMT以及高技術產品lnEXHT，分別計算了東亞各國對區內和ROW這四類產品出口的比重。

（二） 面板模型估計

我們對實證模型進行了估計，其結果見表5。在此基礎上我們又對有關數據進行了面板單位根檢驗。檢驗結果表明，所有的變量均為一階單整序列，即I（1）。Kao檢驗顯示各變量之間存在著長期協整關系，Hausmann檢驗顯示，應當建立固定效應模型。我們運用時間和個體雙固定效應模型對東亞各國碳排放效率、人均國內生產總值、環境庫茲涅茨效應、開放度、產業內貿易指數、產業結構以及外商直接投資等變量進行了回歸分析，絕大多數變量都通過了1%的顯著性檢驗，F統計量檢驗均通過1%的顯著性檢驗表明解釋變量對被解釋變量的聯合解釋能力較強。

注：***表示在1%顯著性水平顯著，**表示在5%顯著性水平顯著，*表示在10%顯著性水平顯著

模型（1）表明，在東亞經濟體內，人均GDP、開放度、產業結構、外商直接投資等變量與碳排放效率成負相關，環境庫茲涅茨曲線效應、產業內貿易與碳排放效率成正相關。上述系數表明，隨著東亞經濟體各成員的經濟增長，存在著環境庫茲涅茨曲線效應，碳排放效率與人均GDP存在著U型關系。在人均GDP較低時，人均GDP增長會惡化碳排放效率；當人均收入達到一定的門檻之后，隨著收入的增長，碳排放效率會得到改善。隨著貿易開放和各國投資的自由化，碳排放效率有惡化的趨勢，這在一定程度上證實了在東亞地區存在著“污染避難所”的效應。同時，東亞區域內的各經濟體的產業內貿易與碳排放效率總體上是正相關的，說明產業內貿易擴張能夠帶來碳排放效率的提升。

模型（2）、模型（3）顯示了東亞各經濟體對東亞區內和ROW不同產品產業內貿易對碳排放效率的影響。東亞地區之間的零部件貿易明顯惡化了區內的碳排放效率，而對區外零部件產業內貿易則影響不明顯，這表明隨著垂直專業化和零部件貿易為主要特點的東亞生產網絡的發展，該地區碳排放效率明顯惡化。東亞區內能源、技術與知識密集型產品產業內貿易對碳排放效率提升效果要顯著高于區外貿易，說明東亞地區存在著技術溢出效應，能源、技術與知識密集型產品的產業內貿易促進了低碳技術在區內的擴散，進而提升了東亞地區整體碳排放效率。

模型（4）、模型（5）則顯示了東亞各經濟體出口貿易結構變化對于碳排放效率的影響。實證模型表明，不論區內外，資源密集型初級產品、勞動密集型低技術產品出口比重的上升都有利于碳排放效率的提升，中級技術產品對于碳排放效率的影響不明顯。有趣的是，與世界其他地區不同的是，東亞區內高技術產品出口比重的上升卻顯著降低了各國碳排放效率。這或許是因為東亞生產網絡的產業結構有重工業化的特點，各國對東亞區內出口的高技術產品能源密集度高于世界其他地區。

五、 結論與對中國的政策啟示

本文運用數據包絡方法測算了東亞十三個主要經濟體碳排放效率，并對碳排放效率的影響因素進行實證檢驗。研究表明，東亞地區碳排放效率有整體下降趨勢，各經濟體之間碳排放效率差異較大且有擴大的趨勢。東亞各經濟體對區內與區外不同的貿易模式對二氧化碳排放有著十分不同的影響，融入以垂直分工、零部件貿易、高排放產業為主要特點的東亞生產網絡是碳排放效率惡化的重要原因，產業內貿易尤其是知識、技術、能源密集型產品的產業內貿易則有助于改善碳排放效率。

對于中國而言，中國處在城市化和工業快速增長時期，碳排放效率惡化在所難免，同時隨著中國在東亞地區發揮著生產組織和對外出口的平臺作用，加劇了碳排放效率長期惡化趨勢。中國應當采取積極措施，既有效利用東亞生產網絡的技術溢出，又避免參與高排放產業為主的國際分工所導致的碳排放增長。首先，應當審慎評估參與東亞生產網絡的環境影響，加強對區內高能耗的外來直接投資和貿易品出口的監管，加大國內環境規制力度，穩步推進開征能源稅、資源稅，降低高能耗出口貿易品在環境成本方面的比較優勢，緩解融入東亞生產網絡給減排帶來負面效應。其次，積極從區內發達經濟體引進節能減排技術，提高自身低碳技術水平和能力，改善國內碳排放效率。最后，應當積極調整能源依賴型出口貿易結構，控制低附加值、高排放的低端工業制成品出口過快增長，大力發展生產貿易等高附加值、低排放的高端出口貿易。

參考文獻：

[1] Athukorala. Product Fragmentation and Trade Patterns in East Asia， Asian Economic Papers， MIT Press， 2005， 4（3）： 1-27

[2] Barro R. J.， Lee， J. W. A New Data Set of Educational Attainment in the World： 1950- 2010 [R]. NBER Working Paper， No. 15902， 2010.

[3] Caves， D. W.， Christensen L. R.，Diewert W. E. Multilateral Comparisons of Output， Input， and Productivity Using Superlative Index Numbers [J]. Economic Journal， 1982（92）： 73―86.

[4] Chen， T. L.， Lai， P. Y. A Comparative Study of Energy Utilization Efficiency between Taiwan and China [J]. Energy Policy， 2010， 38 （5）： 2386-2394.

[5] Chung， Y. H.， Fre， R.， Grosskopf， S. Productivity and Undesirable Outputs： A Directional Distance Function Approach [J]. Journal of Environmental Management， 1997， 51（3）： 229-240.

[6] Dean， J. M.， Lovely， M. E. Trade Growth， Production Fragmentation， and Chinas Environment [R]. NBER Working Papers No.13860， 2008

[7] Ghertner， D. A.， Fripp， M. Trading Away Damage： Quantifying Environmental Leakage Through Consumption-based， Life-cycle Analysis [J]. Ecological Economics， 2007， 63（2）： 563-577.

[8] Grimes， R.， Kentor， J. Exporting the Greenhouse： Foreign Capital Penetration and CO2 Emissions 1980-1996 [J]. Journal of World-Systems Research， 2003（2）： 261-275.

[9] Grossman， G. M.， Krueger， A. B. Environmental Impacts of the North American Free Trade Agreement [R]. NBER Working paper， No. 3914， 1991.

[10] Grubel， H. G.， Lloyd， P. J. Intra-industry Trade： the Theory and Measurement of International Trade in Differentiated Products [M]. London： Macmillan， 1975.

[11] Gutierrez L. On the Power of Panel Cointegration Tests： a Monte Carlo Comparison [J]. Economics Letters， 2003， 80（1）： 105-111.

[12] Lantz， V.， Feng， Q. Assessing Income， Population， and Technology Impacts on CO2 Emissions in Canada： Wheres the EKC？ [J]. Ecological Economics， 2006， 57（2）： 229-238.

[13] Landesmann， M. and R. Stehrer， Structural Patterns of East-West European Integration： Strong and Weak Gerschenkron Effects[R]，Hamburg Institute of International EconomicsFlowenla Discussion Paper， No.16，2003.

[14] Malmquist， S. Index Numbers and Indifference Surfaces [J]. Trabajos de Estadística， 1953， 4（2）： 209-242.

[15] Moomaw， W. R.， Unruh， G. C. Are Environmental Kuznets Curves Misleading Us？ The Case of CO2 Emissions [J]. Environment and Development Economics， 1997（2）： 451-463.

[16] Peneder， M.， Intangible Investment and Human Resources [J]. Journal of Evolutionary Economics， 2002， 12（1-2）： 107-134.

[17] Yan，Y. F.， Yang， L. K. Chinas Foreign Trade and Climate Change： A Case Study of CO2 Emissions [J]. Energy Policy， 2010（38）： 350-356.

[18] 何小鋼， 張耀輝. 中國工業碳排放影響因素與 CKC 重組效應――基于STIRPAT模型的分行業動態面板數據實證研究[J]. 中國工業經濟， 2012 （1）： 26-35.

[19] 金雪軍，盧佳，張學勇. 兩種典型貿易模式下的環境成本研究-基于浙、粵兩省數據的對比分析[J]. 國際貿易問題， 2008（1）： 48-54.

[20] 李小平，盧現祥. 國際貿易、污染產業轉移和中國工業CO2排放[J]. 經濟研究， 2010（1）： 15-26.

[21] 丘兆逸. 國際垂直專業化中污染工序轉移研究――以我國為例[J]. 國際貿易問題，2012（4）： 107-114.

[22] 錢志權，楊來科，林基. 東亞生產網絡、產業內貿易與二氧化碳排放――基于中國與東亞經濟體間面板數據分析 [J]，國際貿易問題，2014（4）：110-117.

篇6

改革開放以來我國:氧化碳排放量不斷增加

政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第一工作組第四次評估報告指出,近100多年來全球平均地表溫度升高了0.3℃～0.6℃,海平面平均升高了10～25cm。盡管目前對氣候變暖的成因解釋上還存在分歧,但溫室氣體特別是二氧化碳(CO2)濃度增加導致氣候變暖的觀點已基本成為一共識。研究表明,人口數量的快速增長及人類社會經濟活動的不斷加強對大氣CO2濃度的升高和全球氣候變暖起到了決定性作用。化石能源的大量使用,是大氣CO2濃度升高的主要原因。

改革開放以來,我國在經濟發展取得顯著成就的同時也出現了資源消耗、碳排放增加等問題。二氧化碳排放總量從1978年的1483百萬噸增加到2008年的6896百萬噸,年均增長5.2%。人均二氧化碳排放量從1978年的1.5噸增加到2008年的5.2噸,年均增長4.1%。(見表1

這一期間,二氧化碳排放也呈現出較強的階段性特征,總體可分為三個階段。第一階段是1978～1996年,二氧化碳排放量呈平穩增長態勢,年均增長4.9%;第二階段是1997～2002年,二氧化碳排放量基本穩定,年均增長0.9%;第三階段是2003-2008年,二氧化碳排放量快速增長,年均增長11.3%,2003～2005年增速分別達到17.4%、15.7%和10.2%,遠高于其他國家增長速度。(見圖1)

我國二氧化碳排放強度總體上不斷下降,但仍明顯高于國際平均水平

1　我國二氧化碳排放強度總體上呈較快下降趨勢

盡管二氧化碳排放總量在增長,但二氧化碳排放強度(萬元GDP二氧化碳排放量)總體呈較快下降趨勢。從現價看,萬元GDP二氧化碳排放量從1978年的40.7噸下降到2008年的2.3噸,年均下降9.1%;從不變價(1978年價格)看,萬元GDP二氧化碳排放量從1978年的40,7噸下降到2008年的12.3噸,年均下降4.1%。(見表2)

從時間看,二氧化碳排放強度的變化可分為兩個階段:1998年以前基本上是穩定下降,但1999年以后下降速度放緩,2003和2004年還出現反彈,“十一五”以后下降速度明顯低于歷史其他時期。(見圖2)

2　我國二氧化碳排放強度明顯高于國際水平

按匯率法和不變價美元計算,2008年我國每億美元二氧化碳排放量是26.5萬噸,是世界平均水平的3.4倍,是日本的9.9倍,德國的6.4倍,巴西的5.2倍,美國的4.8倍,印度的1.5倍。從動態來看,2003 2008年我國二氧化碳排放強度下降了3.7%,也低于日本、德國、美國和印度。(見表3)

按PPP法和不變價國際美元計算,我國二氧化碳排放強度顯著低于現價,但仍高于世界平均水平。2008年,我國億國際美元二氧化碳排放量是9.4萬噸,是世界平均水平的1.9倍,是日本的2.7倍,德國的3.0倍,巴西的3.9倍,美國的1.9倍,印度的2.1倍。從動態來看,2003～2008年我國二氧化碳排放強度下降了3.7%,不僅低于日本、德國、美國和印度,甚至低于世界平均降速。(見表4)

即使考慮PPP法對人民幣匯率有高估的因素,我國二氧化碳排放強度在全球也是較高的,下降速度也是較慢的。

能源消費總量過快增長、能源效率偏低和能源消費結構不合理是我國二氧化碳排放增長的主要因素

政府間氣候變化專門委員會(IPCC)研究發現,自工業化時期以來,人類通過燃燒化石燃料向大氣中排放的CO2占全球CO2排放總量的95%以上,是引起大氣增溫的主要原因。因此,二氧化碳排放問題本質上是一個能源消耗問題。能源消耗對二氧化碳排放的影響又可分解為三個層面:一是總量層面,能源消耗量越大,二氧化碳排放越多;二是效率層面,能源效率越高,單位產出消耗的能源越少,二氧化碳排放就越少;三是結構層面,同等能源消耗量中清潔能源的比重越高,二氧化碳排放越少。事實上,恰恰是這三個因素同時存在,才導致我國二氧化碳排放量的不合理增長。

1、能源消費總量持續增長,2003年以后增速明顯加快

隨著國民經濟的快速發展,我國能源消費總體上呈穩步上升態勢。能源消費總量從1978年的57144萬噸標煤上升到2008年的285000萬噸標煤,30年增長了近4倍,年均增長5.4%。其中,煤炭年均增長5.3%,石油年均增長4.8%,天然氣年均增長6%,水電、核電、風電年均增長8.8%。從部門來看,工業在能源消費中的比重一直在70%左右,交通運輸能源消費比重有較快上升。(見表5)

能源消費增長明顯分為三個階段。第一階段是1978～1997年,上升比較平穩,年均增長4.7%;第二階段是1997―2002年,穩中有降,年均增長1.5%;第三階段是2003～2008年,上升比較快,年均增長11.1%,特別是2003～2005年連續3年增速超過10%。與此對應,我國國內能源供需缺口不斷擴大,能源國內供需缺口率(能源供需缺口除以國內能源消費總量)在1992年為1.75%,到2007年上升到11.36%;盡管2008年有所減小,但也達到了8.77%。尤其是石油進口快速增長,2009年對外依存度已超過50%。

2、煤炭是我國能源消費的主體,油氣消費比重偏低

由于我國的能源資源和產量都是以煤炭為主,這也決定了我國的能源消費也是以煤炭為主。如下表所示,雖然煤炭在我國能源消費總量中的比重由最高峰時的76%下降到2008年的68.7%,但仍然占據了絕對地位,而且這一比重在近年還有上升的趨勢。(見表6)

從國際比較來看,目前,世界大多數國家的能源消費都是以石油和天然氣為主。這主要是因為石油和天然氣是清潔能源,對環境的污染壓力小,而煤炭對環境的污染要嚴重得多。例如,2008年,美國的能源消費結構中,石油占38.48%,天然氣占26.13%,二者合計占64.61%,煤炭只占24.58%;日本和歐洲的石油和天然氣比重也大大高于煤炭,如表7所示。

從表7可以看出,我國油氣能源、尤其是天然氣的比重與發達國家相比相差很大。這也是我國單位能耗碳排放水平高于其他主要國家的重要原因。

3、進入21世紀后我國能源效率提高緩慢,并大大低于國際先進水平

從現價能耗看,我國萬元GDP能耗水平從1978年的15.7噸標準煤下降到2008年的0.95噸標準煤,30年間下降了14.73噸標準煤,年均下降8.8%。但是進入21世紀以后,能耗水平下降明顯變緩,在2003年還出現了回升的態勢。

從不變價(1978年價格)能耗看,其下降幅度要小

于現價能耗。1979～2008年,我國不變價能耗從15.7噸/萬元下降到4.7噸/萬元,年均下降3.9%,降幅大大低于現價能耗。2004年以后,不變價能耗水彈較為明顯。(見圖3)

總的來看,我國能源效率在1990～1998年基本呈現出穩定上升的態勢(即能耗水平穩定下降),但從1998年以后,增速開始下降。進入2002年以后,連續三年出現了負增長。盡管2006年以后能源效率重新開始提高,但是速度非常緩慢,這說明我國能源效率進一步提高的難度已經很大了。

為了更直觀了解我國的能源效率,還可以與發達國家水平進行橫向比較。但進行國際比較時,GDP會受到匯率水平的影響,因此本文采取匯率法和購買力平價(PPP)的方法分別進行比較(均為現價)。2008年,我國與美國、日本、印度等國家按匯率法計算的能源消耗水平如表8所示。

從表8可以看出,按照匯率法計算,我國能源效率明顯低于發達國家的水平。2002年,我國1億美元GDP約消耗能源462.88噸油當量,能耗強度是日本的4.48倍,德國的5.43倍,美國的2.86倍,巴西的3.27倍,甚至是印度的1.30倍。

但很多人認為,由于我國的人民幣匯率水平被低估,導致我國的GDP被低估,進而使能源效率被低估。因此,我們利用購買力平價(PPP)的方法再對我國與上述國家的能源效率進行比較。2008年,我國與美國、日本、印度、澳大利亞等國家按PPP法計算的能源消耗水平如表9所示。

與匯率法計算結果很大不同的是,按PPP方法計算的我國能源效率要高得多。2008年,我國1億國際美元GDP約消耗能源253.38噸油當量,是匯率法計算的54.74%,能耗水平僅為日本的2.17倍,德國的2.38倍,美國的1.57倍。

不過,當前國際上對用PPP法進行國際匯率換算和比較是有爭議的,因為PPP理論建立在充分開放、充分貿易和市場充分有效的世界經濟基礎上,但現實生活中,各國市場經濟條件千差萬別,滿足PPP理論的前提條件并不完全成立。我國是發展中國家,用此法進行匯率換算得出美元與人民幣的比價,1美元不到2元人民幣,顯然是高估了人民幣幣值。因此,按PPP計算,明顯是高估了我國的能源效率。

為了剔除匯率的影響,我們再來比較一下物理能耗。20世紀80年代初期,我國政府根據當時的經濟發展和能源消費的現狀,提出了“開發與節約并重,近期把節約放在優先地位”的能源方針,通過逐步調整經濟結構,全面加強能源管理,并投入大量資金實施節能基本建設和技術改造等措施,使國家重點考核的60多種工業產品的能源單耗指標有了較大幅度的下降,這些措施使我國能以較低的能源增長速度支持了國民經濟的高速增長。但與國際先進水平相比,我國的能源效率仍存在較大差距,如表10所示。

2007年,我國每千瓦時供電耗煤比國際先進水平高44克標煤,每噸鋼能耗水平比國際先進水平高58公斤標煤,每噸水泥綜合能耗水平比國際先進水平高3l公斤標煤,分別高出14%、10%和24%。與2000年相比,差距在縮小,但還是較大。由于實物量指標不涉及匯率問題,這個結果的可信度更大一些。

除了資源稟賦和發展階段等客觀因素以外,我國能源效率較低的主要原因在于經濟增長結構不合理以及制度扭曲

從長期來看,經濟增長是影響能源需求的最主要因素,這是不言而喻的。改革開放以來,我國經濟保持了年均近10%的增長速度,客觀上也導致了能源消耗的快速增長。但能源效率較低,則與結構因素和制度因素有關。

1、產業結構水平對我國能源消費有重要影響

不同產業對于能源的消耗量不相同,在不同的經濟發展階段,不同產業所占的比重也會有明顯的差異,所以產業結構水平也會影響到能源消耗量。若單位產值能源消耗量較小的第三產業比重大,整個經濟的能源效率就較高。

雖然我國產業結構調整目標是朝著能源消耗水平低的方向發展,但是從目前整體情況來看,我國仍是高投入、高消耗、高污染的粗放型經濟增長方式,能源消耗水平還比較高,尤其是重化工業的發展帶來了能源消耗水平的大幅增加。

1994～2003年,我國能源消費水平平均為1.65萬噸標準煤/億元,從四個產業(第一產業,第三產業,重化工業,除重化工業以外的其它第二產業)來看,只有重化工業遠高于平均水平,為8.3萬噸標準煤/億元。從各產業對能源效率提高的貢獻來看,第三產業對能源效率提高的貢獻最大,為23.9%,其次是其他第二產業,重化工業排第三,第一產業最低。2003～2008年,我國重工業加快發展,是能耗水平下降放緩的主要原因。尤其是2003～2005年,重工業的能耗水平也在上升,是整個能耗水平上升的主要原因。此后,隨著國家節能減排力度的加強,工業能耗水平下降,并帶動整個能耗水平再次下降。

綜合來看,重化工業對我國能源的消耗強度最大,但其效率貢獻份額最低(除農業以外),制約了我國整體能源效率水平的提高。這不僅反映出我國產業結構、工業結構不夠合理,也反映了我國工業領域能效偏低的事實。

2、出口的快速增長也加劇了我國的能源消費

根據《2007世界能源展望:洞察中國和印度》統計,2004年中國能源再出口數量為400Mtoe(百萬噸油當量),約占當年中國能源消費總量的25%;而中國進口商品所包含的能源數量為171Mtoe,相當于中國當年能源需求的10%。中國出口商品包含的能源比例遠遠高于其他國家(2001年美國、歐盟和日本的能源再出口比例分別為6%、7%和10%)。劉強等(中國出口貿易中的載能量及碳排放量分析,中國工業經濟,2008年第8期)對中國46種主要的出口貿易產品的出口載能量進行了分析,從分析的結果看,這些產品在出口的過程中帶走了大約13.4%的國內一次能源消耗。該研究僅計算了46種出口貿易產品的載能量,出口總額僅占中國2005年出口總額的22%。如果擴展到其它貿易品,我國每年由貿易帶走的能耗量十分可觀。導致這種現象的根本原因,是我國受資金和技術水平的限制,在國際分工中還處于較低的層次,出口貿易產品主要靠較低的勞動力和生產成本在國際市場上獲得競爭力,出口貿易產品結構總體看還很不合理。我國出口貿易中初級產品尤其是資源性和高載能產品占據了較高的比例,它們出口的同時相當于直接和間接出口了大量的能源,尤其是能源資源類產品的出口,在一定程度上還降低了我國的能源安全度。另外,在我國出口貿易結構中占據很高比例的一些其他大宗貿易類產品,如輕工類產品、機電類產品等雖然在生產過程中直接消耗的能源量并不高,但它們的間接載能量并不低。因此,它們所負載的總能量十分巨大,這些產品的出口相當于間接出口了大量的隱性能源,并將大量的碳排放留在了國內。

總之,歐洲、美國和日本制造業中很大一部分能源的消費已經轉移到中國。中國能源再出口,等同于歐美日經濟用于制造業的能源消耗部分轉移到中國。這也反映了全球能源消費地區結構在轉移,即歐美日的比重在下降,而中印等發展中大國比重在上升。

3、價格管制、價格偏低刺激了能源消費

價格管制使能源價格低于合理均衡水平,結果將導致對能源的過渡消耗,并使資源存量下降,降低了能源供給的可持續性。改革開放以來,我國政府對能源價格的管制逐步放松,但政府對煤、石油和天然氣等主要能源價格的管制實際上仍然較多。

1993年以后國家逐步放開煤價,到2005年全部放開電煤價格,歷時13年。這一時期,電煤仍然執行的是政府指導價,煤炭價格實際上放而未開。受我國煤炭行業的特點和轉型期諸多因素的困擾,我國煤炭價格形成機制的改革還出現了多次反復,市場調節與政府調控的矛盾目前仍然比較突出。

“十一五”之前,我國經歷了三次石油定價機制改革,2007年1月,“原油成本法”正式開始實行,表明我國成品油定價機制改革迎來了第四個發展階段――“原油成本法”階段。2008年12月國務院印發了《關于實施成品油價格和稅費改革的通知》,決定完善成品油價格形成機制,理順成品油價格;2009年5月,國家發展和改革委員會了《石油價格管理辦法(試行)》,規定國內成品油價格以國際市場原油價格為基礎,加國內平均加工成本、稅金、合理流通費用和適當利潤確定。這些措施符合當前我國國情和石化產業發展實際使得我國石油價格實現了與國際市場的基本接軌,但沒有實現定價機制與國際接軌。隨著全球化進程的加快和能源供需情況的日趨復雜,現行的“定價機制”依然不能適應我國油品市場的發展。

目前我國天然氣出廠價的形成采用以成本為基礎的固定價格制度,即不反映外部市場環境變化的、由生產成本加合理利潤構成天然氣出廠價的定價方法,存在明顯的局限性。第一,天然氣價格由于與市場的相關能源價格變化聯系不夠緊密,不能充分反映替代能源價格水平,向市場傳遞了錯誤的經濟信號,人為地刺激了對天然氣的需求。第二,國家制定的政府指導價歷經幾年不變,忽視了天然氣生產成本遞增的規律,最終導致目前的天然氣價格與其生產成本完全脫節。2008年,國內天然氣平均出廠價格只有0.93元/立方米,僅相當于原油價格的18%左右,天然氣價格嚴重偏低。第三,科學合理的確定成本加成率,這一問題無論是在理論上還是在實踐中都尚待解決。這些情況都說明我國傳統的、以成本加成為基礎的天然氣價格形成機制已不適應我國目前的天然氣行業發展狀況,定價機制需要進一步改革。

上述管制壓低了我國能源產品的價格,不僅低于國際水平,也沒有充分反映出我國的資源稀缺程度、社會環境成本和市場供求關系。價格偏低是我國能源消耗、尤其是重化工業能源消耗的重要原因。

4、社會性管制缺失也降低了能源生產成本和價格,刺激了能源消費

在完全競爭的條件下,能源產品的價格等于其總邊際成本。但能源產品生產過程會形成負外部成本,包括負代際外部性成本和環境成本。所以,能源產品的邊際成本(MC)與一般商品不同:一般商品只包括一種邊際成本,即邊際生產成本(MPC);而資源產品的邊際成本由三部分組成,即邊際生產成本(MPC),邊際使用者成本(MUC),邊際環境成本(MEC)。

為了讓能源產品價格能真實地反映資源稀缺性和環境成本,許多國家都采取社會性管制的措施,如征收相當于邊際使用者成本的資源使用費,制定生產安全標準、污染排放標準并加強監管等,讓企業生

產的外部成本內部化。

在我國,由于法律不完善和政府執法不嚴,社會性管制嚴重缺失,很多能源企業在安全、環保等方面節省投資,使能源產品的生產成本和價格大大降低,產量高于社會最優的合理水平,加速了資源的消耗。

我國二氯化碳排放還處于較快增長階段,“十二五”期間節能降碳形勢仍不容樂觀

1、我國二氧化碳排放還處于較快增長階段

1995年,美國經濟學家格魯斯曼(Crossman)和克魯格(Krueger)受到庫茲涅茨曲線的影響,根據經驗數據提出了經濟增長與環境質量之間的倒u型關系,提出了環境庫茲涅茨曲線(EKC)的概念。它假定,如果沒有一定的環境政策干預,一個國家的整體環境質量或污染水平在經濟發展的初期隨著國民收入的增加而惡化;當該國經濟發展到較高水平,環境質量的惡化或污染水平的加劇速度開始保持平穩;進而隨著國民收入的繼續增加而逐漸好轉,即環境污染變動趨勢與經濟發展變動趨勢間呈現倒“U”型關系。

本文用1978年價的人均GDP數據和人均二氧化碳排放水平數據,擬合了1978～2008年我國二氧化碳排放水平與經濟發展水平的關系,如圖4所示。

圖4表明,我國二氧化碳排放水平與經濟發展水平高度正相關,人均二氧化碳排放量隨著人均GDP的提高而增加,目前還處在環境庫茲涅茨曲線(倒U型)的上升階段,拐點還沒有出現。而且,從趨勢看,如果沒有環境政策的干預,二氧化碳的排放量不太可能會隨著經濟的增長而自動下降。

2、“十二五”期間我國經濟仍可能保持較快增長

由于能源消費總量取決于經濟規模和萬元GDP能耗水平,二氧化碳排放總量取決于經濟規模和萬元GDP排放水平。而且,能耗水平對二氧化碳排放強度高度相關,二氧化碳排放目標對能源消費有重要影響。因此,可以通過對這幾個指標的預測來分析“十二五”期間我國的能源消耗及二氧化碳排放形勢。

“十二五”期間,我國經濟仍可能保持平穩較快增長,年均經濟增長率有望達到8.8%,低于“十一五”期間年均增長率1個百分點左右。但由于影響經濟增長的因素較多,“十二五”期間我國年均經濟增長可能在一定區間內波動,因此本文對“十二五”期間的GDP增長率分別做出7%,8%,9%的假設,并以8%作為基準情景。

3、“十二五”期間我國能耗水平和排放強度將進一步下降

我們從國際經驗和國家的節能減排目標兩個方面來分析“十二五”期間我國能耗水平、二氧化碳排放強度的變動趨勢。

從世界各國、尤其是工業化國家的發展趨勢來看,伴隨著工業化進程的發展,能源效率都經歷了一個從高增長轉向低增長的經歷:在工業化的早中期,能源效率大幅度提高,但發展到工業化的中后期以后,能源效率的提高大大減緩,甚至會出現不增長或負增長。下表給出了全球主要國家、組織在1990～2000年能源效率的變化情況:(見表11)

1990～2000年間,整個世界的能源效率平均提高了1.14%,工業化程度較低的非OECD國家平均提高了2.25%,而工業化程度較高的OECD國家只提高了0.8%。發達國家中,美國提高較快,也只平均增長了

1.4%,而日本卻下降了0.3%。發展中國家印度也只提高了0.4%。

國內外普遍認為,我國自20世紀90年代中期以后進入了工業化中期階段,而目前又正處在重化工業的加速發展階段,到2020年以前我國都應該處在這樣一個階段。這個特殊的發展階段,決定了我國的能源效率已不再可能像20世紀80年代到90年代初那樣的快速提高,而是進入了低速增的階段。

從國內看,我國已將應對氣候變化納入國家戰略。2009年11月25日,國務院常務會議專門研究部署應對氣候變化工作。會議強調,我國將堅持《聯合國氣候變化框架公約》和《京都議定書》基本框架,堅持“共同但有區別的責任”原則,主張嚴格遵循巴厘路線圖授權,加強《公約》及《議定書》的全面、有效和持續實施,統籌考慮減緩、適應、技術轉讓和資金支持,推動哥本哈根會議取得積極成果。會議決定,到2020年我國單位國內生產總值二氧化碳排放比2005年下降40%～45%,作為約束性指標納入國民經濟和社會發展中長期規劃,并制定相應的國內統計、監測、考核辦法。預計“十一五”期間,我國二氧化碳排放強度將下降18%左右,考慮到“十三五”基數較大的原因,“十二五”排放強度下降幅度應高于“十三五”。我們以2020年單位國內生產總值二氧化碳排放比2005年下降45%這一高目標來考慮,設定2015年二氧化碳排放強度將比2010年下降19%。

根據全球主要國家、組織在1990～2000年能源效率的變化情況,以及我國設定的二氧化碳減排目標,我們假定了2010～2015年我國萬元GDP能耗水平下降15%、18%和20%三種情景,并以下降18%為基準情景。

4、“十二五”期間我國節能降碳形勢仍不容樂觀

基于上述假設對“十二五”期間我國能源消費及二氧化碳排放情況進行預測,結果如表12所示。

從表12可知,2015年二氧化碳排放量預測值在8228.0百萬噸到9050.8百萬噸之間,遠遠高于目前的6896.5百萬噸,低碳經濟的道路非常艱難。2015年我國能源消耗總量最低為334021.8萬噸標準煤,最高為390388萬噸標準煤,遠遠超過目前的285000萬噸標準煤,能源需求量的快速上升將給我國的能源供給帶來巨大的壓力。

5、“十二五”能源供求形勢將依然嚴峻

盡管我國能源資源總量較大,但卻是個地地道道的資源“弱國”,主要能源資源的人均擁有量均低于世界平均水平。近些年來,我國人均石油可采儲量、人均天然氣可采儲量均不到世界平均水平的10%;資源相對豐富的煤炭,人均可采儲量也不到世界平均水平的60%。當前已出現的能源約束不同于以往,20世紀80年代中期以及90年代初期曾出現能源短缺的主要原因是生產能力不足,而今后將受制于國內資源不足。

目前,我國東部大部分主力油田如大慶、勝利、遼河等已進入開發中后期,綜合含水率和采油成本上升,新增可采儲量低于原油產量,增產穩產難度加大,且有擴大減產的趨勢;西部戰略新區石油勘探工作雖然取得了很大成績,但由于自身條件差,地質條件和自然條件復雜,目前發現的大都是中小型油田,類似大慶這樣能夠解決中國石油問題的戰略接替區目前尚未發現。海上油田勘、采取得一定成效,且產量增長很快,但能不能很快成為東部油田的戰略接替區,目前看來,把握不大,至少難度很大。

我國天然氣正處于快速發展的初期,全國六大氣區正在形成和發展,有繼續發現大型氣田的良好機遇,只要加強勘探,可以在相當長的時期內保持儲量高增長趨勢。但由于天然氣資源遠離市場,基礎管網薄弱,終端氣價偏高,大型工業燃料及原料用氣市場開拓困難,上、中、下游缺乏良性互動,天然氣發展仍受到一定限制。

煤炭在我國能源資源儲量和產量中的比重,決定了其仍將在相當長的一段時間內占據我國能源供給的主要地位,但是日益嚴格的環境保護約束也決定了我國煤炭產量不可能象過去那樣高速增長。

我國的水電和核電能源具有一定的發展潛力,但受技術和投資的制約,“十二五”期間不太可能有較快發展,大幅度替代常規化石能源的可能更是不現實。

綜合國內外有關研究結果來看,“十二五”期間我國國內能源生產總量年均增速在3～4%左右,2015年國內能源生產總量在320000～350000萬噸標準煤之間,國內供需缺口將在20000～40000萬噸標準煤之間,石油對外依存度會繼續上升,天然氣對外依存度則會大幅上升。

促進低碳發展和能源節約的主要路徑是充分發揮政府和市場的作用,優化經濟結構和提高能源技術效率

減緩二氧化碳排放影響的路徑主要有兩個:一是從源頭上減少二氧化碳排放;二是將排放出來的二氧化碳捕獲、存貯和利用起來。減少二氧化碳排放的核心問題是減少能源的消費,并優化能源消費結構。在我國以煤為主的特定資源稟賦條件下,能源消費結構的優化將是一個漫長的過程,因此,減緩二氧化碳排放的主要路徑是減少能源消費,即節能。節能的主要路徑又有三個:控制經濟增速,優化經濟結構,提高能源技術效率。我國還處在工業化、城鎮化加快發展的階段,就業壓力較大,經濟增速不可能太低,節能的主要著力點在于優化經濟結構和提高能源技術效率。想要做到這兩點,則需要在制度層面做出安排,充分發揮政府和市場的作用。

1、深化能源價格市場化改革

我國能源價格改革深化的主要內容有:一是完善資源資產管理體制,切實解決資源所有權的“虛位”問題,二是對能形成有效競爭的能源產品推行市場定價,以及時、合理地反映市場的供求關系;三是對具有自然壟斷特性的環節實行有效的價格監管,主要是輸配電網和天然氣管網;四是形成有利于實現可持續發展目標的資源價格結構和比價關系,五是完善礦產權的招、拍、掛轉讓方式,并以邊際使用者成本為依據進行政府干預。同時,還要建立對低收入人群的價格補貼制度。

2、加強社會性管制

增強政府的社會性管制包括以下主要內容:一是完善安全、環保、質量、勞動保護等領域的法律法規,使生產者和執法者都有據可循;二是建立以社會性管制為核心內容的項目核準制,以安全、環保、質量、勞動保護等作為項目立項核準的主要依據;三是建立統一有效的行政監管體系,遏制生產者的違規行為,使社會成本能充分內部化;四是建立能使成本內化的稅收制度,主要是完善資源稅稅制,并提高石油消費的稅負水平。

加強社會性管制還要研究資源的邊際使用者成本的計算方法,并將其作為礦業權招標、拍賣出讓的基準價格。

3、進一步優化產業結構

從前面的分析可知,產業結構不合理是造成我國能源效率偏低的主要原因。目前,我國第三產業比重只有40%左右,遠低于發達國家的水平(中等收入國家平均為55%左右,發達國家普遍超過70%)。而且,我國工業增加值只占GDP的40%左右,但工業能源消

耗幾乎占到了能源消費總量的70%,明顯偏高,主要是因為工業內部重化工業比重較大。因此,要實現節能降碳的目標,就必須大力調整產業結構,限制高能耗產業的發展。

首先,要大力發展第三產業,提高其在國民經濟中的比重,尤其是發展資源消耗低、增加值率較高的金融、商務、信息服務等現代服務業。同時,要加快調整工業部門內部的產業結構、產品結構和能源消費結構,完善《產業結構調整指導目錄》,鼓勵發展高新技術產業,優先發展對經濟增長有重大帶動作用、低能耗的信息產業,不斷提高高新技術產業在國民經濟中的比重。鼓勵運用高新技術和先進適用技術改造和提升傳統產業,促進傳統產業結構優化和升級。完善鋼鐵、有色、水泥等高耗能行業發展規劃、政策,提高行業準入標準。

但是,我國正處在工業化和城市化加速發展的階段,產業結構調整有著一定的剛性。又由于近兩年我國產業內部能源消耗水平大幅上升,因此,未來5～10年,我國提高能源效率的重點應該放在技術方面,尤其是在中重點領域推廣使用節能技術和節能管理方法。

4、加強重點領域的節能工作

綜合有關機構的研究成果來看,到2020年,雖然工業部門占能源總需求的比例將從目前的70%左右逐步下降到55%左右,但仍將為第一大用能部門;而交通和建筑兩個部門的用能增長將明顯加快,交通用能所占的比例將從目前的11%左右提高2020年的16～17%左右,建筑用能比例將由目前的16%左右提高到2020年的2527%左右。因此,工業、建筑和交通應成為我國節能的重點領域。

到2020年,工業部門不僅是最大的用能部門,也是獲得節能效應最為顯著的部門。從節能的實現因素看,工業部門節能應實行技術進步與調整行業、產品結構相結合。要通過修訂節能設計規范,實行企業能源審計和報告/對標管理,推進節能技術進步,建立能源管理信息系統,推行績效合同等政策和措施,促進工業部門、尤其是鋼鐵、有色金屬、建材、石化等行業的節能工作。

在建筑節能方面,由于全國節能建筑面積占城市建筑總面積的比重還很低,2009年只有21.7%。因此,應高度重視現有建筑的節能改造工作。國家應該制定并實施《建筑節能條例》,嚴格執行建筑節能設計標準,制定鼓勵生產和使用節能建筑材料及耗能器具的經濟激勵機制,制定耗能設備能效標準和標識。

在交通節能方面,目前我國各類汽車平均百公里油耗比發達國家高20%以上。如果政策得當,2010年公路運輸節油潛力約為15%,2020年為30%以上。國家應該盡快制定燃料效率和油品質量標準;改進城市規劃和交通體系,優先發展快速公共交通;建立智能交通系統,鼓勵開發、購買和使用替代燃料車,尤其是高度重視電動汽車的發展,對大排量汽車實行更嚴格的環保限制。

5、嚴格限制高能耗,高排放商品的出口

由于出口對我國能耗和碳排放的影響已經很大,通過加強對出口貿易產品結構的調整,降低出口貿易中的載能量和碳排放量,對實現節能降碳目標十分有益的。一方面,出口貿易所隱含的碳排放量的降低,將有助于國內溫室氣體排放量的減少,從而減少國際社會要求我國減排溫室氣體的壓力;另一方面,出口貿易產品碳含量的降低,可以規避或減少我國出口貿易產品所可能面臨的邊界碳稅及由此帶來的貿易壁壘。但是,雖然近幾年隨著國家逐漸取消對“兩高一資”產品的出口退稅政策,這些產品的出口受到一定程度抑制,但其出口量較高的情況仍然沒有扭轉,今后對這些產品的出口要繼續采取限制政策和措施。對于大宗貿易類產品,維持其出口量對保障我國經濟的持續增長仍十分必要,但關鍵是要促進出口產品的換代升級,努力增加高附加值產品的出口比例,并限制其中載能量極高的產品的出口。

6、優化能源結構,發展清潔能源和低碳技術

這方面的重點在于以下幾個方面:

一是集約、清潔、高效地利用煤炭。大力發展煤炭的清潔利用技術,大力發展先進燃煤發電技術,提高煤炭轉化效率;推進熱電、熱電冷聯供等多聯產技術,提高煤炭資源的綜合利用效率。

二是優化石油天然氣供應。適應新形勢的需要,逐步提高成品油的環境標準,發展清潔油品。通過擴大國內天然氣資源的開發利用和進口周邊國家天然氣以及LNG,增加天然氣對煤炭和石油的替代,提高天然氣在能源消費中的比重。

三是大力發展低碳和無碳能源。加快發展太陽能、風能、生物質能、氫能、核能、油頁巖、油砂、天然氣水合物等的開發利用新技術,提高可再生能源和新能源裝備的國產化水平,提升技術的綜合競爭力,為開發替代能源奠定科技基礎。當前,要加快水電、核電、風電建設,推進太陽能光伏發電商業化。

四是從戰略高度重視智能電網、碳捕獲及碳利用技術的研發及應用。提高配電網對供需信息變化的反應能力,特別是對電動汽車、蓄能裝置利用等需求的反應能力,增加可再生能源消納能力。加強CCS(碳捕獲)和CCU(碳捕獲和利用)等技術的研發和應用推廣,盡早取得突破性進展,掌握相應知識產權。

7、培育碳排放交易市場,通過市場的激勵機制調動企業減排的積極性

在現有環境交易所的基礎之上,構建自愿碳交易登記注冊、撮合交易以及清算和結算系統,設立排放量審計、報告以及確認規則。同時,引入第三方排放認證機構,對參與企業的基準排放量以及減排量進行確認,通過認證的多余排放量可以在交易所上市進行交易。在征收碳稅的同時,允許能源密集型企業可以選擇自愿減排協議進行減排,不能完成協議量的企業可以通過碳交易系統來購買碳排放。充分利用CDM機制,獲取國際減排資金,承接節能減排技術的轉移和擴散。逐步引入碳銀行制度,為地區和重要企業建立碳帳戶,鼓勵碳交易。

篇7

    將工業技術進步依據來源細分為自主創新與技術引進（包含技術消化吸收），并將二者納入STIRPAT模型中的空間面板模型，分別研究兩者對地區碳強度的直接影響與間接影響。結果發現：自主創新與技術引進均有利于減少全國的碳強度；相對于技術引進，自主創新更能減少區域碳強度；東部地區加強自主創新，中西部地區加強引進技術的吸收能力，才能更好地發揮技術進步的節能減排作用。 

      改革開放以來，中國在取得經濟持續快速增長的同時也伴隨著大量的能源消耗。1995～2011年中國年均能源消耗增長率達到747%，由此產生的碳排放也呈逐年增長趨勢，2010年中國已經超過美國成為世界排名第一的碳排放國。另一方面，近30年來，中國的能源結構始終保持穩定，煤炭消費約占總能源消費的70%，以煤為主的能源結構與大量能源消耗的現狀導致了近年來碳排放量的猛增，使得中國產生了一系列的環境問題，中國在國際上的節能減排達標壓力也日益增長。因此，實行二氧化碳減排已經成為中國發展亟需解決的問題。能源結構難以在短期內改變，技術進步因而成為當前節能減排的重要舉措。本文在以往研究基礎上，考慮碳的空間溢出影響，研究工業技術進步對碳強度的影響，期望能為減少碳排放提供針對性的建議。 

1文獻綜述 

技術進步能夠減少能源消費所帶來的污染排放尤其是二氧化碳的排放。Asafu-Adjaye以澳大利亞為例，通過新能源結構、減污技術進步和能源稅三種指標對碳排放影響的比較，最終得出只有減污技術進步可以減少碳排放。基于中國的實證研究結果也證明了技術進步對碳排放存在積極的影響。這種影響主要表現在三個方面：首先是技術進步促進產業結構的調整與升級，減少了能源消耗量與碳排放。Zhou利用DEA-Malmquist測算了基于中國碳排放的技術進步效率，并認為由技術進步所產生的產業結構調整與優化是碳減排的有效方法；第二是通過產生節能減排的專利減少了污染的排放，如Wang采用計量方法分析了中國能源技術專利與碳排放之間的關系，揭示國內專利技術并未能顯著地減少中、西部的碳排放，但是對東部地區的減排產生了重要作用；第三是技術進步所帶動的能源利用效率的提升，如王鋒運用對數平均Divisia指數分解法，分析發現中國碳排放量下降的主要驅動因素是工業部門能源利用效率的提高，而深層原因是研發經費支出提高所推動的技術進步和工業企業所有制結構的變化。技術進步作為影響碳強度變化的重要因素，在研究中被廣泛認可，但本文則旨在綜合分析直接導致技術進步的兩大來源，即技術創新與技術引進對碳排放產生的影響。 

與以往研究不同，本文將碳強度作為反映環境污染的綜合指標，并將碳強度的空間溢出效應作為碳強度的影響因素。即考慮碳排放在各地區間的流動溢出對地區碳排放的影響。該溢出效應主要基于地區之間的社會經濟差異，具體成因為：（1）由于地區產業結構不同，地區消費偏好有差異，產品生產和產品消費可能產生跨地區的交易或流動，從而促進碳的空間擴散。（2）隨著社會的發展，中國區域間人口流動頻繁，由于人的遷移，知識和技術會跨區域擴散，消費行為也會產生空間轉移，從而影響碳排放。忽視碳排放空間效應可能會導致偏差或不一致的結果。不少學者開始將空間計量應用于環境問題的分析，如許和連基于省級空間面板計量的方法分析了外商直接投資與環境污染的關系，Yu利用空間面板方法測算了影響中國區域能源效率集聚溢出的影響因素。 

篇8

[關鍵詞]河北省；GDP；碳排放量；環境庫茲涅茨曲線

[DOI]1013939/jcnkizgsc201538232

1引言

人類生產活動是人與自然界進行物質交換的過程，在此過程中必然會造成不同程度的環境污染問題。隨著現代生產力的不斷發展，環境問題已從局部范圍擴展至全球程度，人們對環境問題也越來越關注。全球變暖、自然災害、世界范圍內的極端氣候頻頻出現使得人們不得不對環境問題更加關注。

1955年，美國經濟學家西蒙?庫茲涅茨在對收入差距進行研究時發現，在經濟發展過程中，收入差距隨著經濟增長先逐漸增大，后逐漸縮小，即收入差距和人均收入之間存在倒U形關系，描述這一關系的曲線被稱為庫茲涅茨曲線。環境庫茲涅茨曲線是在此基礎上將環境污染程度和人均收入水平相聯系進行研究，發現在經濟發展的較低水平階段，由于經濟活動水平較低，環境污染水平也相應較低；在經濟起飛階段，資源消耗超過資源再生，環境情況惡化；在經濟發展的更高階段，經濟結構發生變化，技術更加進步，環保意識加強，治理力度加強，環境問題得到改善，這樣就形成了一條倒“U”形曲線，此為環境庫茲涅茨曲線。該文將在此處基礎上選取人均碳排放量作為污染指標，研究河北省是否存在碳排放的環境庫茲涅茨曲線以及該曲線的形狀與特點。

2河北省經濟增長和碳排放情況分析

21GDP總量與人均GDP

河北省是中原大省，作為華北地區重要的經濟腹地，進入21世紀以來大力發展經濟，處于經濟快速發展的時期，衡量一個地區的經濟發展程度和人民的生活水平主要是看此地區的GDP水平以及人均GDP水平。

河北省1995―2011年生產總值以及人均GDP（GDP單位：億元； 人均GDP單位：元）

如上圖可知自1995年以來河北省經濟總量實現連續增長，由1995年的284952億元增長到2011年的2451576億元，是1995年的860倍，2005年GDP總值為1001211億元，突破了萬億元大關。1995年至2002年呈現緩慢增長的態勢，但自進入21世紀以來生產總值的增長速度明顯加快，尤其是近幾年GDP總值實現了高速的增長，并且仍然保持著快速增長的態勢。人均GDP的增長趨勢大致與生產總值的走勢一致，由1995年的4444元增加到了2011年的33969元，是1995年的764倍。2003年人均GDP為10251元，首次突破萬元，并且自此后進入了快速增長的時期。

22碳排放量

碳排放量無法從統計年鑒中直接得到，根據2006年IPCC國家溫室氣體清單指南中的提供的內容，本文選定采用根據化石燃料燃燒的數量以及平均排放因子的方法對河北省的碳排放量進行估算。根據河北省的能源消費情況本文選定了煤炭、原油和天然氣這三種燃料。

計算公式為：

碳排放總量=各種能源的碳排放量=轉換后的消費量×排放系數/氧化率/44/12

根據河北省1995―2011年碳排放量估算結果來看，能源碳排放量逐年增加，由1995年的2037754萬噸增加到了2011年的5794287萬噸，增加了3756533萬噸，是1995年的2843倍。1995年至2002年碳排放總量緩慢增長，2002年之后呈現快速增長的趨勢，與經濟增長呈同方向、同速度增長。從20000萬噸增長到30000萬噸用了9年的時間，而從30000萬噸增長到40000萬噸僅用了3年的時間，增長速度明顯加快。其中由于煤炭消費引起的二氧化碳排放占二氧化碳排放總量的比重除1999年為8993%與2000年為8959%外均在90%以上，說明煤炭消費是引起河北省碳排放量增加的主要原因，詳見表1。

3實證分析

31模型設定

本文將采取一元二次曲線來描述碳排放的環境庫茲涅茨曲線，選取人均碳排放量來表示環境指標。用y來表示人均碳排放量作為因變量，用x來表示人均GDP作為自變量，建立一元二次方程Y=α+β1X+β2X2 ，在此基礎上對等式兩邊分別取對數得到模型LnY=α+β1LnX+β2（LnX）2+μ ，其中α是截距項，β1和β2分別是LnX、（LnX）2的估計系數。

32數據來源和處理

人均GDP來源于《河北經濟統計年鑒》，并按照1978年不變價格進行調整。二氧化碳排放數據無法直接得到，按照本文所采用的二氧化碳估算方法，需要用到河北省的煤炭、原油、天然氣共三種能源消費量數據。本文所采用的能源消費數據均來自歷年《河北經濟統計年鑒》。人均二氧化碳排放量是由二氧化碳排放總量除以人口總量所得，單位為噸/人。其中人口總量源自《河北經濟統計年鑒》。

33回歸結果

對模型第一次的回歸結果為LnY=8.982-2.648LnX+0.220（LnX）2

繼而對此結果進行如下檢驗，首先進行“Histogram-Normality Test”得到其“Jarque-Bera”項的伴隨概率“Probability”的值為0565大于005表明隨即干擾項是正態的假設成立。“White Heteroskedasticity”檢驗得“Obs*R-squared”項后面對應的概率為0596大于005的顯著水平，說明模型不存在異方差現象。“Serial Correlation LM Test”自相關檢驗，結果表明一階時的“Obs*R-squared”項后面的伴隨概率為0005明顯小于005，說明存在一階自相關。

為了消除模型中的一階自相關問題，需要對模型進行進一步調整。從OLS估計結果中提取DW統計量的值為060，根據DW檢驗的原理ρ=1-[SX（]DW[]2[SX）]計算出殘差序列的自相關系數ρ=1.7，說明殘差序列存在正的自相關。利用計算出的自相關系數ρ對原模型中的自變量和因變量進行廣義差分變換，利用生成的廣義差分序列對原模型進行OLS估計得到結果見表2。

得到模型為：

GLnY=-12.737-5.187GLnX+0.394G（LnX）2

由表2可知模型的判定系數和校正后的判定系數分別為0906；0965說明該模型的擬合優度較高。DW值為19302，經查表該值在合理區間，說明方程序列相關問題得到解決。并且各解釋變量的P值均小于005，表示各解釋變量在5%顯著水平下顯著。

該模型β2的值為正，根據拋物線的性質，此回歸曲線的開口向上，說明河北省存在正“U”形的人均碳排放環境庫茲涅茨。根據拐點理論計算得出在e6即人均GDP為109265時處于拐點位置。也就是說河北省在1998年達到人均碳排放量的最低值，而后隨著經濟的不斷增長碳排放量也不斷增加。

4結論

經濟增長與碳排放的關系具有一定的時間效應，在經濟發展的初級階段，雖然經濟增長也會伴隨著碳排放，但尚在環境的承載范圍內，自然系統可以自行消化吸收，因而經濟增長不會帶來碳排放量的急速增加；然而隨著經濟進入快速發展時期，碳排放量迅猛增加超過了自然環境自身的承載能力，就會出現經濟增長與碳排放同方向增加的情況；當經濟發展到更高級別的階段時，由于技術的進步、人們環保意識的增加會出現經濟不斷增長和碳排放量下降的雙贏局面。

河北省的人均碳排放環境庫茲涅茨曲線呈現正“U”形，但是自1998年起已經過了碳排放量處于最低值的拐點，也可以理解為現階段河北省的人均碳排放量處于倒“U”形曲線的左側還未達到碳排放量最大值的拐點，處于經濟增長和碳排放量同方向增加的階段，尚未出現經濟增長與碳排放的雙贏局面。該種情況將持續很長一段時間，不可能在短期內得到根本上質的轉變。河北省正處于經濟快速發展階段，人們對于GDP增長以及生活水平提高的欲望要遠遠大于對環境保護的期待。作為全國重要的工業基地，經濟增長主要依靠能源以及原材料的鋼鐵、建材、機械等重化工業，產業結構偏重不合理。能源消費也是以碳排放系數較大的煤炭為主，相對清潔的非化石燃料消費量占很小的比例，能源消費結構較單一。雖然這些問題導致了河北省位于倒“U”形環境庫茲涅茨曲線的左側，但若是對產業結構進行優化升級，淘汰落后產能，改善能源的消費結構，提高清潔能源的消費比重，引進先進技術提高能源的加工轉換率等措施還是可以改變該省的碳排放環境庫茲涅茨曲線的形狀，提早到達碳排放量最高的拐點的，這就需要河北省政府協調好經濟增長與環境保護之間的關系，在確保經濟水平平穩增長的情況下更好地履行保護環境的職責，實現經濟的循環增長。

參考文獻：

[1]許廣月，宋德勇中國碳排放環境庫茲涅茨曲線的實證研究――基于省域面板數據[J].中國工業經濟，2010（5）

[2]谷蕾，馬建華，王廣華河南省1985―2006年環境庫茲涅茨曲線特征分析[J].地域研究與開發，2008（8）

[3]李玉文，等環境庫茲涅茨曲線研究進展[J].中國人口、資源與環境，2005（5）

[4]吳開亞，等安徽省經濟增長與環境污染水平的關系研究[J].重慶環境科學，2003，25（6）：9-11

篇9

    近年來,中國經濟的快速增長帶來了能源消費和CO2排放量的急劇增加。中國是人均能源資源相對稀缺的發展中國家,人均能源資源擁有量不到世界平均水平的一半。1992年,中國成為石油凈進口國。2003年,中國成為繼美國之后的第二大能源進口國家。據預測,2020年中國原油缺口將加大到2.5億噸以上。緊缺的能源資源已經成為制約中國經濟發展的瓶頸之一[1]。解決高能源消耗問題,實現經濟、資源、環境的可持續協調發展已經成為建設和諧社會過程中必須解決的重要問題。中國已經向國際社會承諾,在2005年的基礎上到2020年降低二氧化碳排放強度40%至45%。加入WTO后,中國國際貿易自由化不斷深入,貿易規模不斷擴大,和世界其他國家在經濟上的相互依賴性也日益增強。2004年,中國進出口貿易總量已居世界第三位。2008年,中國對外貿易進出口總值達25616.3億美元,居世界第二位,順差達2954.7億美元。這不僅使中國逐漸依賴貿易伙伴的生產體制和消費模式,也影響著中國產業結構的演變及能源消費。能源是重要的生產要素,國際貿易增長的同時也帶來了能源消費的增加,即蘊含能源進出口。由于中國的環境污染為典型的能源消費型污染,出口貿易的增長也不可避免地帶來了環境污染的增多。以鋁業為例,目前技術條件下生產1噸鋁耗電15000度,中國凈出口70萬噸鋁,僅從直接能源消耗的角度分析就相當于出口100多億度電。值得注意的是,中國在國際產業分工體系中位于產業鏈低端,55%的出口貿易屬于附加值較低的加工貿易,而且資源和能源密集型產品出口仍占較大比例,以往的數據統計并沒有將蘊含能源進出口計入其中。能源環境約束已經成為影響中國進出口貿易進一步發展的重要因素。對進出口貿易的能源消費影響進行定性和定量分析,可以為制定相關節能政策和產業發展指導政策提供依據。通過加總產品生產過程中的直接能源消耗和間接能源投入,生命周期分析可以分析產品和服務中蘊含的能源[2-3]。由于生命周期分析方法需要進行實地調研和收集詳細的中間產品能源消費數據,工作量巨大。現有研究中多采用投入產出技術對產業生產中的蘊含能源消費問題進行分析。投入產出技術可以不考慮各類產品和服務生產過程的復雜性和長度,使用Leontief逆矩陣來計算一個部門的完全需求[4-6]。李坤望和孫瑋發現,中國普通非能源商品貿易中隱含的能源輸出量遠高于能源產品的直接貿易量[7]。齊曄等人采用日本作為進口國代表,計算了中國進口商品的能耗系數,研究得出了中國隱含能凈出口的上下限[8]。Gay、Proops、Lenzen和Machado等人的研究則將進口矩陣納入到投入產出分析框架,他們的研究表明,澳大利亞、巴西、德國都是二氧化碳排放出口國,即這些國家進口品所蘊含的二氧化碳排放量小于其出口品中的CO2排放量[9-11]。Glen和Edgar等人對挪威進口商品的研究發現,其導致的CO2排放量的一半來源于發展中國家的進口,這些進口量只占挪威總進口量的10%[12]。能源投入產出分析的應用體現了對經濟增長背后的資源環境消耗的定量測算,從而也可以對進出口貿易背后的能源消耗進行系統的分析。隨著溫室效應和氣候變化等全球性問題的出現,國際二氧化碳談判、國內能源政策和國際貿易政策的制定等都亟待學界對國際貿易與能源環境之間的交互影響進行更為深入地研究,特別是對國際貿易背后的能源消耗進行系統地測算分析。投入產出表可以采用實物量單位或者價值量貨幣單位編制。已有研究中,實物量和價值量難以反映在同一張投入產出表中。為分析出口貿易對能源消費的影響,尤其需要分析不同因素對出口蘊含能源的影響,需要將能源部門的產業(投入產出表中行方向數據)同時采用實物量和價值量表示,但上述研究在能源投入產出表的編制中沒有考慮到中國能源系統中最終消費和中間投入之間的不同價格,也沒有深入分析出口蘊含能源的影響因素。

    二、中國國際貿易的演進態勢及其能源環境影響的定性分析

    1980年,中國出口貿易總額全球排名為第26位,隨著中國經濟開放程度的不斷擴大,尤其是2001年加入WTO之后,中國國際貿易高速發展,中國經濟日益融入世界經濟體系。中國進出口總值從1978年的206億美元猛增到2008年的25616億美元,居世界第二位。2001年以后,中國國際貿易年均增速高達26%,是全球國際貿易增長最快的國家。2010年,中國出口貿易排名全球第一,外貿進出口總值為29727.6億美元,比2009年同期增長34.7%,進出口貿易順差為1831億美元。中國的制造業產出占到了全世界的19.8%,高于美國(美國為19.4%),中國已經成為全球重要的制造業加工生產基地。中國國際貿易的迅速增長帶動了能源消費的迅猛增長。尤其是2002年以來,中國的經濟增長在很大程度上依賴于對重型制造業的固定資產投資和以量取勝的工業制造品的出口。中國是一個人均能源資源相對稀缺的國家,人均能源占有量不到世界平均水平的一半。受制于資源稟賦,中國能源需求與本國供應之間的缺口不斷擴大,日趨依賴進口各類資源以滿足其日益增長的能源需求。中國初級產品占進口總額中的比例由1990年的17%,增長至2008年的31%。從直接能源進出口量分析,中國自1997年開始成為凈能源進口國家。2001年開始,直接能源進口量快速增長而直接能源出口量略呈下降趨勢,凈能源進口量快速增長。這說明中國能源對外依存度不斷增長,其中進口能源中以原油和成品油為主。2008年,原油進口量占直接能源進口量的67%,中國石油消費對外依存度達到創紀錄的51.3%。從直接能源進出口量分析,中國已經成為凈直接能源輸入國。對美國等發達國家而言,其國際貿易的增長意味著大量工業產品可以在這些發展中國家生產。國際貿易規模的擴大使得發達國家的居民消費可以更多地依賴于來自發展中國家的工業制成品進口,提高服務業在其國民經濟體系中的比例,從而最終在一定程度上減少其國內經濟活動與生態資源環境的矛盾。但對發展中國家來說,由于能源、環境法規政策的相對寬松和不完善,而自由貿易追求的是利潤最大化,出口型生產往往對社會和環境成本考慮不足,國際貿易擴大導致的產出增加會帶來能源消費的增長和環境的惡化。因此,國際貿易可能產生這樣的能源消耗和污染物排放影響:一個國家可以通過轉移高能耗、高污染排放型產業至其他國家以減少其能源消費并保持其環境承載力;一個國家也可能由于出口產品生產過程中的高能耗、高污染,增加了其能源消費總量并使環境受損。進一步而言,通過國際貿易,一些國家可能間接出口了能源資源和環境承載力,而另一些國家則可能進口能源資源和環境承載力。

    出口貿易高速發展使中國能源消費呈現快速增長的態勢,由于中國的環境污染為典型的能源消費型污染,出口增長在促進中國消費增長的同時也不可避免地帶來了環境污染的增多。開發、利用能源所產生的環境約束不僅已經成為能源戰略和能源決策中越來越重要的決定性因素,而且是影響中國進出口貿易進一步發展的重要因素。雖然中國國際貿易的高速發展可以為中國的環境保護積累必要的經濟基礎,通過進口高能耗污染密集型產品可以直接降低本國的能源消耗和污染程度,從國外引進先進的技術,學習先進的管理經驗及進口先進的機械設備會促進國內節能減排和環境保護的發展。因為受制于中國在國際產業分工中擔當的加工裝配者角色①,中國出口貿易的增長不可避免地加速消耗了大量的稀缺性自然資源,導致“掠奪性”資源開采問題。與出口貿易帶來的能源消費增長一致,出口行業所排放的工業廢水、廢氣和固體廢棄物也相應增加,環境污染日趨嚴重,環境承載力不斷下降。“經濟增長的資源環境代價過大”②,這是中國經濟可持續發展必須解決的首要問題。和初級產品相比,工業制成品生產中的環境影響不僅包含著原材料的開采與加工,還包括其本身加工過程中所排放的廢水、廢氣與固體廢棄物。由于工業制成品占中國出口貿易總額的比例一直上升,2009年,其比例達到95%,故本文選擇工業制成品出口總額分析國際貿易的環境影響效應。1990—2010年,中國的工業制成品出口總額由462億美元上升為13965億美元,年均增長17.6%。同期工業固體廢物產生量由1990年的57797萬噸增長至2010年的240944萬噸,增幅達4倍。工業固體廢物和工業制成品出口總額呈同步增長態勢。工業二氧化硫(SO2)排放量從1990年的1033萬噸增長至2006年的2235萬噸,年均增長5%。其后由于中國政府在“十一五”規劃③中制定了降低單位GDP能耗20%、在2005年的基礎上到2010年減少二氧化硫排放量10%的政策,中國工業二氧化硫排放量在2010年減少至1864萬噸。因此,從整體上分析,中國工業二氧化硫排放量在2006年之前隨工業制成品出口總額呈同步增長態勢,但“十一五”期間由于政府管制呈下降趨勢。另外兩項環境指標,工業廢水排放量和工業化學需氧量(COD)排放量,由于國家以造紙等行業減排為重點,采取各種環境政策積極推進高污染行業的清潔生產和大力發展循環經濟,中國工業廢水排放量和工業化學需氧量(COD)排放量并未出現和工業制成品出口總額同期增長的趨勢。1990—2010年間,中國的工業廢水排放量沒有明顯的增長趨勢,1990年排放量為236億噸,2010年為238億噸。這說明從工業廢水排放量這一環境指標來看,工業制成品出口總額的增加并未對工業廢水排放產生顯著的影響效應。工業COD排放量和工業廢水排放量變動趨勢一致,僅在1997年達到峰值,此后則呈下降趨勢。中國的二氧化硫排放中,燃煤電廠二氧化硫排放量約占全國二氧化硫排放量的50%,電力是工業生產制造的基礎,因此從整體分析中國二氧化硫排放和工業固體廢棄物排放與中國的出口貿易規模之間存在正向關聯關系。從兩項環境指標(工業廢水排放量和工業COD分析)來看則沒有顯著的正向關系。因此,需要對中國國際貿易和能源消費及環境污染之間的關系做更為深入的系統分析。

篇10

全球貿易量在過去十年中增加了一倍以上，達到同期全球國民生產總值增長率的六倍。相對廉價的能源助長了這一現象，而由此帶來的氣候變化則被放到了次要地位。據估計，每排放一噸二氧化碳帶來的經濟破壞約為85美元，所以，限制溫室氣體排放和實行“有價”排放政策變得很有必要。

將來的發展趨勢是：公司將為排放的二氧化碳付費。可以肯定的是，這將促使公司改變其供應鏈運作方式。減少供應鏈的碳足跡將成為公司一項不能回避的義務。

公司的選擇要么是采取拖延策略，要么是迎接氣候變化的挑戰，將其作為重組供應鏈以實現經濟和環境收益的一個契機。現在就采取行動的公司會獲得那些等待法律規范的公司無法獲得的好處。這些好處包括不斷增長的“良知消費者”、市場的“認知份額”、吸引和留住頂尖人才以及更加可持續的總體增長。

一．減少碳排放的“權衡”因素

為了實現更加可持續的發展，更好地管理碳排放，企業可以從不同方面著手。然而，所有這些方面，以及各種采購、生產和配送流程，通常都密切聯系并相互依賴。

在組件供應、制造/組裝和配送中，有許多選項可以同時減少碳排放和成本(“同時性”當然是最佳解決方案的標志)。有鑒于此，一個“權衡”模型將一體化地考慮所有的因素，包括設計、包裝、流程、組件、能源、庫存和運輸(參見圖1)。

這些選項代表著能夠影響成本、質量和服務以及溫室氣體排放的“杠桿”。碳排放與這些杠桿結合得越多，一個企業就會以更加“無縫綠色”的面貌出現。這可以使產品對今天市場上日漸增多的“良知消費者”更具吸引力，使公司對那些想對周圍環境產生積極影響的下一代員工更有吸引力。針對每個杠桿，都有可供利用的多重選項：

.設計：物料選擇、能源效率、耐用性、可升級、易于拆解、可再循環、可處理、虛擬產品開發；

.包裝：尺寸、可重復使用/再循環、材料(瓦楞紙箱、泡沫聚苯乙烯、塑料及類似物)、文檔/手冊；

.流程：訂單履行、制造、運輸、質量控制、組織管理、需求/供應計劃；

.組件：替代品、尋源、選址、供應商合理化；

.能源：基于化石燃料的(石油、天然氣)、基于可再生能源的(乙醇、太陽能、風)、其他(核能、地熱能)；

.庫存策略：安全庫存、批量、計劃頻率、補庫計劃(準時制、供應商管理庫存、店鋪直送)；

.運輸：方式、運輸頻率、集中運輸、線路。

二．實際的“權衡”：物流和配送

供應鏈管理中的一個典型挑戰是對運輸、流程和庫存策略進行恰當的平衡。減少二氧化碳排放為這一要求增加了一個因素(參見圖2)。

1.集中運輸

集中運輸是減少碳排放的最好方式之一。量化運輸頻率對成本和碳排放的影響有助于確定補庫策略，以滿足業務需求和減少環境影響。

2.采購地

供應商的位置遠近會影響組件成本、碳排放量和庫存，所有這一切都能夠加以量化，以便評估一個組織的采購策略和確定針對環境問題的改進需要。

3.運輸方式

除了縮短運輸距離，公司還可以在平衡考慮中關注低碳排放運輸選項――火車、飛機、輪船和卡車在成本、服務水平和碳排放影響之間都有不同的碳權衡點。

4.網絡優化

公司可以修改網絡優化策略，以應對額外的碳變量及其對設施場所、生產、配送和運輸操作的影響，還可以優化配送設施的作用和規模、運輸選項、尋源和采購策略以及庫存部署等。

三．供應鏈碳管理的五步驟

碳“權衡”將會使供應鏈復雜化，這一事實要求企業采取更多途徑迅速解決這一問題。公司可以采取明確具體的步驟來限制溫室氣體排放：從易于實施的局部改進到涉及延伸供應鏈的復雜優化。這些行動沿供應鏈延伸和整合得越遠，對碳排放就有更大的控制力 (參見圖3)。

考慮到碳管理的復雜性，推薦一個逐步式的解決方案：

1.診斷和評估

如今的全球經濟和公司與其業務伙伴(供應商、合約制造商、物流服務提供商、財務和稅務實體、客戶)間的相互依存性要求企業對于其整個供應鏈――從供應策略到配送和庫房管理，再到生產運營和客戶服務的碳影響有一個整體認識。通過碳診斷――按照一組簡單的碳報告書和關鍵績效指標評估每個高階供應鏈組件，一個公司能夠定義自己的成熟度，識別差距和設定目標水平。

2.碳資產管理

直接減少碳排放的大部分機會存在于供應鏈的設施和資產當中。例如倉儲設施、機械設備、車隊和數據中心等會消耗大量能源。

投資于低碳排放設施和節能設備是有效的第一步，具有明確的投資回報，Catalyst Paper Corporation公司的例子很好地印證了這一點。

減少紙張生產中的能耗

加拿大紙漿和造紙公司Catalyst Paper Corporation利用其自有的副產品(生物量)來提供運行動力。它還從排放物中回收的熱能來保溫處理水，并因此進一步減少其碳排放。通過提高效率和改用天然氣，該公司自1990年以來使其溫室氣體排放減少了70%，能源使用減少了21%。單是在2005和2006年，公司就通過減少燃料消耗2%實現節約440萬美元。

3.職能優化

每個供應鏈職能都能對減少溫室氣體排放作出具體的貢獻。一般而言，基于碳診斷結果及“綠色”供應鏈管理戰略，在流程中越早采取措施，減少二氧化碳排放的能力通常會越大(參見圖4)。在考慮產品設計、客戶訂單履行甚至逆向物流過程中，都存在一系列進行職能優化的機會。

4.內部橫向整合

鑒于供應鏈全球分布以及產品的客戶化現狀，減少碳排放的復雜性與日俱增，具體的職能改進空間變得非常有限。相比之下，跨職能的水平整合方案能有更大的影響。

與“面向制造的設計”或“面向服務的設計”概念相似，“面向環境的設計”將排放物考慮在內。這包括碳排放對采購、制造和配送的影響。另一個通行做法是修改包裝，以方便運輸。Friesland Coberco Dairy Foods公司是一個跨越所有職能 (從產品設計到運輸)的例子。本例表明，較晚的定制可以減小分散運營的影響，但是它要求企業進行跨供應鏈職能的綜合性碳管理。同時，整合的碳管理能夠提升一個企業的品牌形象。

一個乳制品供應鏈的綜合視角

嬰幼兒食物最近成為高度多樣化的產品，而過去只有三條生產線，每條生產線針對一個年齡組。現在，公司有大量的嬰幼兒食物種類，包括那些用于增加抵抗力或消除過敏性反應的產品。位于荷蘭的Friesland Coberco Dairy Foods公司生產、包裝、運輸和庫存來自不同地點的嬰幼兒食品。為了減少運輸工作，該公司正在調整其產品配方及其生產流程，在基本產品的基礎上形成多種產品。特殊成分是在供應鏈的晚期階段才添加的，這能夠減少所需的庫存并因此減少運輸里程，估計每年達127,000英里，同時也能夠減少碳排放。

5.協同的端到端優化

雖然內部橫向整合可以起到減少碳排放的作用，但只有當供應鏈的所有參與者齊心合力并進行端到端優化合作時才能獲得減少碳排放的最大潛力(參見有關Tesco公司補充報道)。

在明確的環境戰略的基礎上，應當與合作伙伴培養共同點，特別是在產品設計、包裝和物流方面。一旦改進碳管理的機會明晰起來，協同和端到端的供應鏈優化－基于對成本、服務、質量和環境因素的平衡就能給各方創造共贏的局面。

Tesco公司的一體化包裝設計

在英國零售商Tesco提供給客戶的產品包裝重量中，玻璃占的比重最大。通過促使行業提供輕重量的酒瓶，Tesco將來自一個供應商的每年玻璃使用量減少了2,600噸，節約了15%。

據估計，通過進口散裝“new world”酒和在英國用輕重量酒瓶進行灌裝，公司能夠避免4,100噸碳排放。改進產品設計不僅使玻璃生產商實現了節約，還減少了玻璃瓶整個生命周期的碳排放。

四．理想的解決方案

理想的解決方案是在成本、服務、質量和碳排放結果之間取得最佳平衡，這是一個典型的結合數學分析、深度計算和專業知識才能解決的優化挑戰。對于尚未準備好一次性跨越所有障礙的公司，我們推薦前面討論的中間步驟來幫助實現具體的溫室氣體減排目標。而當您開始解決供應鏈碳管理的問題時，有幾個重要問題需要考慮：

•您當前的碳足跡的模型或“熱圖(參見圖5)”是什么？企業內部以及延伸企業中的什么流程是碳密集型的？

•您應該測量的綠色指標有哪些？改進或滿足法規要求的當前目標和起點是什么？

•有關減少供應鏈碳排放有哪些重要的“權衡”、限制和考慮事項－同時維持服務和質量水平，并減輕成本影響？

•如果正在實施碳管理協同方案，您如何使合作伙伴加緊行動，以及如何分擔風險、責任和分享價值？隨著公司在碳管理方面逐漸變被動為主動，它們有可能將成本問題轉化為增長機會。