中国碳排放驱动因素分解分析

赵志耘;杨朝峰

【摘 要】本文基于生产部门、居民生活部门的化石能源消费量以及水泥生产量的数据,较全面地测算了2000～2009年我国的碳排放量,并建立了碳排放驱动因素的对数均值迪氏指数(LMDI)分解模型,考察样本期间各因素对我国碳排放量变化的影响.研究结果表明:我国已经跨越了碳排放强度和人均碳排放高峰阶段,但仍处于从人均碳排放量高峰到碳排放总量高峰的过渡阶段.经济增长和城市化是这一阶段碳排放的主要正向驱动力,能源利用效率则是碳排放的主要负向驱动力.

【期刊名称】《中国软科学》

【年(卷),期】2012(000)006

【总页数】9页(P175-183)

【关键词】碳排放;驱动因素;LMDI分解分析

【作 者】赵志耘;杨朝峰

【作者单位】中国科学技术信息研究所,北京 100038;中国科学技术信息研究所,北京 100038

【正文语种】中 文

【中图分类】F205

一、引言

中国经济在经历了30多年的快速增长之后，已成为仅次于美国的世界第二大经济体，与之相伴随的是中国能源消费量和碳排放量的节节攀升。2010年中国能源消费总量达32.5亿吨标准煤。目前中国已成为世界最大碳排放国，面临着越来越严峻的国际减排压力。此外减排也是中国可持续发展的内在需要。我国以化石能源为主的能源结构已经日益面临资源与环境的双重约束，具有明显的不可持续性。发展低碳经济，建立能源有效利用、环境友好和经济可持续发展的低碳社会，既可以弱化能源和环境的双重约束，又可以争取环境外交的主动权，“净化”外部发展环境，为我国的进一步发展提供良好的条件。中国碳排放量快速上升不能简单理解为仅是化石能源消费增长的结果，而是各因素共同作用的结果。因此要发展低碳经济，首先必须深入分析中国碳排放量快速增长的深层驱动因素及其影响大小，为低碳经济政策的制订提供决策支持。

在这种背景下，测度碳排放量并分析影响碳排放的主要因素成为学术界和政府共同关注的热点问题。对中国碳排放的驱动因素进行研究的文献，较早可以追溯Ang等(1998)的研究，他们用对数均值迪氏指数(LMDI)分解法，对中国工业部门消费能源的碳排放进行了研究［1］。Wu等(2005)基于我国各省的数据，运用“三层完全分解法”，研究了我国1985～1999年碳排放量的变化及驱动因素［2］。徐国泉等(2006)采用 LMDI分解法，分析了1995～2004年我国人均碳排放的影响因素［3］。王锋等(2010)研究了

1995～2007年我国能源消费的碳排放增长驱动因素的加权贡献［4］。叶晓佳等(2011)将碳排放的驱动因素分解为能源强度、结构调整、经济发展和人口规模等四大类效应，并采用LMDI分解法测算了各类效应对碳排放量的贡献值［5］。仲云云和仲伟周(2012)构建LMDI三层完全分解模型，研究了各地区碳排放增长的驱动因素［6］。

以上研究对揭示我国碳排放的驱动因素、制订碳减排政策具有积极意义，但尚存在如下两个方面的局限。一是大多数现有文献在计算碳排放时，仅仅考虑化石能源的碳排放，而没有考虑水泥生产过程中碳酸钙分解排放的因素。随着中国城市化进程的推进，尤其是房屋建筑及公路道路建设的快速扩张，我国水泥产量由1978年的6524万吨上升到2008年的164398万吨，水泥生产带来的碳排放在总排放中的占比逐年快速上升，由1978年的2.18%增至2008年的9.84%①水泥生产排放量的数据来自于美国橡树岭国家实验室二氧化碳信息分析中心(CDIAC)。。如果将碳排放总量中将近10%的部分忽略不计，就不能保证对中国城市化进程中碳排放问题的全面分析［7］。二是已有文献大多集中于对生产部门的能源消耗和碳排放情况进行研究，而对居民生活部门的研究较少。而居民生活部门的能源消费量和碳排放正随着生活水平的提高和生活方式的改变在逐步增大，这部分碳排放量已经变得不可忽视。鉴于此，本文将在现有研究的基础上，考虑生活部门以及水泥生产过程中的碳排放因素，通过扩展的Kaya恒等式建立LMDI分解模型对我国碳排放的驱动因素进行分析，并提出相应的政策建议。

二、研究方法与数据说明

1.Kaya恒等式的扩展

20世纪80年代以来，国内外许多研究人员相继开发了许多模型用以定量分析碳排放，进而帮助各国或地区制订相应的气候政策以及能源政策。在已有的众多模型中，Kaya恒等式无疑是其中应用最广的模型之一。根据该恒等式，碳排放主要是由人口、经济水平、能源强度和碳排放强度所决定的［8］。具体公式如下:

式(1)中，C、E、GDP分别代表碳排放量、能源消费总量、国内生产总值和国内人口总量。Kaya恒等式结构简单，易于操作，但其考察的变量数目有限，所能得到的研究结果基本仅限于碳排放与能源、经济及人口在宏观上的量化关系。近年来的研究不断表明，能源消费碳排放除了与能源消费规模及经济产出有直接联系，而且与能源结构、能源效率等有较为密切的关系。本文对Kaya恒等式进行了扩展，引入能够表征产业结构、能源结构及城市化的变量，并加入居民生活部门和水泥生产部门，用于解释居民生活能源消费以及水泥生产带来的碳排放。扩展后的Kaya恒等式表达为:

表1 模型中各变量含义变量 含义 变量 含义C 碳排放总量 UP 城市人口总量C1 生产部门化石能源消费碳排放总量 CCij 能源碳排放系数，即消费每单位第j 种能源的碳排放量C2 生活消费部门化石能源碳排放总量 ESij 能源结构，即第j种能源在第i个行业(部门)能源消费中的比重C3 水泥生产碳排放总量 EIi 能源强度，即第i 个行业单位产出的能源消费量Cij 第i个行业(部门)消费(生产)第j种能源(水泥)的碳排放量ISi 产业结构，即i 个行业的产出占总产出的比重Eij 第i个行业(部门)第j种能源消费量 GP 人均GDP Ei 第i个行业(部门)化石能源消费量 IEIi 生活能源强度，即居民单位收入的能源消费量GDPi 第i个行业产出 IP 人均收入GDP 总产出 CEC 水泥碳排放系数，即生产单位水泥的碳排放量P 人口总量 UCP 城市居民水泥强度，即城市居民人均水泥生产(消费)量RI 居民总收入 UPR 城市化率，即城镇人口占总人口的比重CP 水泥总产量

式(2)中，下标 i=1，2，…，5分别表示第一产业、第二产业、第三产业、生活部门和水泥生产部门;j=1，2，3，4分别表示煤炭、石油、天然气、水泥。模型中各变量含义见表1。

2.LMDI分解

在对碳排放量的驱动因素进行研究的方法中，应用最多的是指数分解法。Laspeyres和Divisia分解成为目前最为常用的指数分解两种方法。其中，LMDI分解法有效解决了分解中的剩余问题和数据中的0值与负值问题，使得该方法可以用于绝大多数情形的分析。因此，本文采用LMDI法对我国碳排放的驱动因素进行分解。假设C0和CT分别代表基年和第T年的排放量，I表示第T年相对于基年的变化量。根据LMDI方法将总碳排放量从基准年到目标年T的变化分解为11个因素对总碳排放量的影响，即:

上式右边各分解因素分别表示为:

排放因子效应:

能源结构效应:

能源强度效应:

产业结构效应:

经济规模效应:

人口规模效应:

生活能源强度效应:

生活水平效应:

水泥生产排放因子效应:

城市居民水泥强度效应:

人口的城市化效应:

其中。由于各类能源的碳排放系数和水泥生产的碳排放系数在实际应用中一般取常量，因此，在进行分解分析时，ΔCCCij和ΔCCEC始终等于0，可以不作为考虑因素。公式可以简化为:

三、计算结果与分析

1.数据来源

本文使用的数据均来源于2000～2009年历年的《中国统计年鉴》。为剔除价格因素影响，GDP、居民收入以2000年为基期的不变价格进行了调整。相关指标的计算公式为:居民人均年收入=城镇居民人均收入×城镇人口比重+农村居民人均纯收入×农村人口比重。碳排放总量计算公式为:

式中，C为碳排放量，Ei为第i种能源消费量或水泥生产量;Fi为第i种能源或水泥的碳排放系数，其中能源的碳排放系数由该种能源的碳排放因子的95%置信区间下限、平均低位发热量以及碳氧化率三个参数计算得到;水泥的碳排放系数采用美国橡树岭国家实验室二氧化碳信息分析中心(CDIAC)估算水泥生产碳排放系数，即每生产1吨水泥，释放出0.496吨二氧化碳。各类化石能源的碳排放参数采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的碳排放参数(见表2)。

表2 各类能源的碳排放参数含碳量(tc/TJ)碳氧化率(%)IPCC燃料CO2排放因子的95%置信区间下限(kgCO2/TJ)平均低位发热量(MJ/t，km3)煤炭 25.8 94 87，300 20908原油 20 98 71，100 41816天然气 15.3 99 54，300 38931

2.计算结果及分析

根据式(5)的计算方法，可以计算出2000～2009年中国各排放源的碳排放量及贡献率，见表3。

表3 2000～2009年中国各排放源的碳排放量及贡献率 单位:亿吨煤炭 石油 天然气 水泥碳排放总量2000 21.37 68.87% 6.19 19.94% 0.51 1.65% 2.96 9排放量 贡献率 排放量 贡献率 排放量 贡献率 排放量 贡献率.54% 31.032001 21.65 68.05% 6.31 19.84% 0.57 1.80% 3.28 10.30% 31.822002 23.44 68.51% 6.57 19.20% 0.61 1.79% 3.60 10.51% 34.212003 28.09 69.64% 7.26 18.00% 0.71 1.76% 4.28 10.60% 40.342004 33.22 70.35% 8.38 17.74% 0.83 1.76% 4.80 10.16% 47.222005 37.16 71.14% 8.77 16.78% 1.00 1.92% 5.30 10.15% 52.232006

41.04 71.07% 9.40 16.27% 1.17 2.03% 6.13 10.62% 57.752007 44.38 71.00% 9.92 15.87% 1.45 2.33% 6.75 10.80% 62.502008 48.23 71.63% 10.34 15.36% 1.70 2.53% 7.0610.49% 67.332009 50.76 70.60% 11.11 15.45% 1.87 2.61% 8.1511.34% 71.89

图1是本文估算出的2000-2008年中国化石能源消费的碳排放数据与CDIAC、国际能源署(IEA)发布的数据比较。从图中可以看出，这两个机构估算的结果各不相同，本文估算的数据与IEA的数据最为接近，IEA的数据素以客观公正享誉全球，因此本文估算的化石能源消费的碳排放结果是可以接受的。

图1 本文估算的化石能源消费碳排放量与CDIAC、IEA发布的数据比较

图2 2001～2009年中国碳排放和经济增长速度

图3 2000～2009年中国各排放源碳排放贡献率

从总量来看，中国的碳排放量从2000年的31.03亿吨上升至2009年的71.89亿吨，年均增速达到 9.79%;同时期中国 GDP从2000年的9.92万亿元上升至2009年的24.34万亿元①GDP均为2000年价格。，年均增速为10.48%。2001～2009年中国碳排放和经济增长环比速度见图2。从图2中可以看出，我国碳排放增速经历了一个迅速上升后又缓慢下降的倒“U”型过程，即从2001年的2.56%快速上升到2003年的17.91%，随后逐年缓慢下降，到2009年其增速为6.77%，低于当年的经济增长速度9.21%。这说明我国“十二五”期间的节能减排措施已经取得了巨大的成绩。

从各种排放源的贡献来看(图3)，2000～2009年煤炭一直是中国碳排放的主要来源，平均贡献率约7成。石油消费对碳排放的贡献率呈稳步下滑趋势，从2000年的19.9%下降到2009年的15.45%，平均贡献率为17.44%。2000～2009年中国天然气和水泥生产碳排放的贡献率呈稳步上升趋势，这说明我国能源消费结构中天然气的比重在缓慢扩大，而石油的比重则在缓慢下降，城市化进程的加快使得对水泥的需求量一直在稳步上升，使得水泥生产的碳排放贡献也呈稳步上升趋势。

考察我国碳排放，除了从排放源的角度外，还可从产业(部门)的角度来进行，以便更深入地了解碳排放的产业(部门)分布情况，并制定针对部门的减排政策和措施。表4是2000～2009年中国各产业(部门)碳排放量及贡献率。

从产业(部门)的贡献来看(图4)，第二产业对碳排放量的贡献最大，2000～2009年的其贡献率一直在84%左右。其次是水泥生产的碳排放贡献，一直呈稳步上升趋势，从2000年的9.54%上升到2009年的11.34%。第三产业的碳排放贡献呈现出先下降、再上升的“U”形走势，即从2000的1.73%逐步下降到2007年的0.89%，随后又开始回升，到2009年达到1.56%。与水泥生产的碳排放贡献相反，生活部门和第一产业的碳排放贡献一直呈稳步下降趋势，其中生活部门的碳排放贡献从2000年的4.59%下降到2009年的2.69%，第一产业的碳排放贡献从2000年的0.91%下降到2009年的0.38%。

表4 2000～2009年中国各产业(部门)碳排放量及贡献率 单位:亿吨一产 二产 三产 生活 水泥年份排放量 贡献率 排放量 贡献率 排放量 贡献率 排放量 贡献率 排放量贡献率2000 0.28 0.91% 25.82 83.22% 0.54 1.73% 1.42 4.59% 2.96 9.54%2001 0.33 1.04% 26.21 82.37% 0.53 1.65% 1.48 4.64% 3.28

10.30%2002 0.28 0.81% 28.40 83.00% 0.53 1.55% 1.41 4.13% 3.60 10.51%2003 0.29 0.72% 33.71 83.57% 0.54 1.34% 1.52 3.77% 4.28 10.60%2004 0.39 0.82% 39.97 84.64% 0.53 1.11% 1.54 3.27% 4.80 10.16%2005 0.40 0.76% 44.31 84.84% 0.55 1.06% 1.67 3.19% 5.30 10.15%2006 0.40 0.69% 49.01 84.88% 0.55 0.95% 1.65 2.86% 6.13 10.62%2007 0.40 0.64% 53.12 84.99% 0.56 0.89% 1.67 2.67% 6.75 10.80%2008 0.26 0.39% 57.08 84.77% 1.01 1.50% 1.93 2.86% 7.06 10.49%2009 0.27 0.38% 60.41 84.02% 1.13 1.56% 1.94 2.69% 8.15 11.34%

图4 2000～2009年中国各产业(部门)碳排放贡献率

表5 2000-2009年中国碳排放LMDI分解结果年份结构效应 能源强度效应 经济发展效应 人口规模效应城市化效应能源结构 产业结构 生产能源强度生活能源强度 人均产出 人均收入 总人口 人口城市化 城市居民总效应水泥强度2001 0.021 -0.234 -0.631 -0.547 0.933 0.888 0.090 0.502 0.721 1.7432002 0.021 -0.077 -0.050 -2.190 1.082 1.368 0.087 0.503 0.656 1.4002003 0.041 0.375 0.689 -0.020 1.363 1.133 0.092 0.552 1.999 6.2252004 0.027 0.100 1.189 -0.966 1.628 1.005 0.106 0.540 1.425 5.0532005 0.077 0.475 -0.657 -0.276 2.092 1.692 0.122 0.600 1.351 5.4742006 0.063 0.264 -0.769 -2.800 2.598 1.990 0.121 0.707 2.504 4.6782007 0.106 -0.319 -1.092 -3.136 3.175 2.462 0.129 0.855 1.408 3.5882008 0.045 0.115 -0.519 1.390 2.341 1.990 0.137 0.639 0.432 6.5702009 0.022 -0.709 -0.187 -3.042 2.398 3.007 0.140 0.818 3.192 5.639合计 0.423 -0.010 -2.027 -11.586 17.609 15.536 1.023 5.716 13.687 40.370

通过扩展的Kaya恒等式，得到了影响碳排放的9个驱动因素，即能源结构、能源强度、产业结构、经济规模、人口规模、生活能源强度、生活水平、城市水泥强度和城市化。这9个驱动因素还可以进一步划分为能源强度效应、结构效应、经济发展效应、规模效应5类。使用LMDI分解法，计算得到各驱动因素对碳排放量的贡献值(如表5所示)。

总体上看，经济发展和城市化对碳排放量的增长产生显著的正向驱动效应，能源强度(包括生产能源强度和生活能源强度)产生显著的负向驱动效应，能源结构、产业结构和人口规模的碳排放驱动效应不明显。由于正向驱动效应超过负向驱动效应，致使中国碳排放量呈现不断上升的态势。

(1)结构效应。结构效应分为能源结构效应和产业结构效应。能源结构效应是指能源品种结构的变化对碳排放量的影响。一般而言，由于短期内能源燃烧技术保持不变，不同燃料的碳排放强度基本为恒定值。因此，在其他因素不变的情况下，降低碳排放强度大的能源比重，提高碳排放强度小的能源比重，将对碳排放产生负向驱动作用。从分解结果来看，2001～2009年间我国能源结构对碳排放量的影响呈正向驱动作用，但对碳排放量的影响较为有限。这说明我国以煤炭为主的能源结构尚未得到真正的改变，能源结构的“低碳化”调整尚未见到明显的成效。对于产业结构效应来说，由于第三产业单位产值的能源消费量比第二产业要小，因此随着第三产业比重的上升，将会对碳排放量产生的负向驱动作用。然而从分解结果来看，2001～2009年间，有些年份产业结构调整对碳排放的增长起到了助推作用，主要原因在于这些年份第二产业对碳排放的正向贡献值超过了第一产业和第三产业的负向贡献值之和。随着第二产业在三次产业中的比重逐步降低，产业结构变动对碳排放的影响也越来越趋向于负向。我们已经看到，2009年我国产业结构调整对消减碳排放放起到了积极作用，其负向驱动效应达到了0.709亿吨。

(2)能源强度效应。按照部门分类，可以把能源强度分为生产部门能源强度、生活部门能源强度。在其他因素保持不变的情况下，如果某一部门能源强度下降，说明该部门能源利用效率提高了，导致碳排放量减少了，因此能源强度对碳排放产生负向驱动效应。从表5可以看出，能源强度效应对碳排放量的负向驱动作用最大，使碳排放量在10年间下降明显，其中又以生活部门能源强度效应最为明显，10年间其碳排放驱动效应合计达到-11.586亿吨。这说明我国的能源利用效率在这10年间已经得到了很大的改善，极大的减缓了我国碳排放的增长。

图5 2000～2009年中国碳排放强度、人均碳排放量和碳排放总量变化趋势

(3)经济发展效应。经济发展的本质是一个经济体中全体居民的人均产出和人均收入的增长。一般而言，当产出水平提高时，生产用能源消费量和碳排放量会相应增加;当收入水平提高时，势必增加居民对汽车、空调等耐用消费品的需求，导致生活用能源消费量和碳排放量的相应增加。从分解结果来看，人均产出成为我国碳排放量增长最主要的驱动因素。2001～2009年，我国人均产出对碳排放的贡献值从0.933亿吨增加到2.398亿吨，增加了1.56倍。虽然2001～2009年间人均收入对碳排放总的正向推动作用略低于人均产出，但其作用在不断加强。从最近一年来看，人均收入对碳排放正向驱动效应已经超过了人均产出。

(4)人口规模效应。人口规模的扩大对碳排放量具有正向驱动作用。从表4可以看出，由于计划生育的实施，人口规模的扩张速度十分缓慢，使得我国人口规模的变动对碳排放的正向驱动效应已经微不足道了。

(5)城市化效应。城市化效应分为人口的城市化效应和城市居民水泥强度效应。如果说我国人口规模的碳排放正向驱动效应已经“日渐式微”，那么我国城市化对碳排放正向驱动效应可以说是“风头正劲”。由于城市化进程的不断加快，大量农业人口进入城市从事第二产业和第三产业的工作，这些居民消费模式发生了显著变化，人均能源消费和水泥消费都远远超过农村居民，从而推动了碳排放量的持续增长。从分解结果也可以看出，城市化成为我国仅次于经济发展的碳排放正向驱动因素。

综合来看，经济发展和城市化是推动中国碳排放量增长的主导性因素。究其原因，与中国碳排放演化的阶段性不无关系。在历史经验研究中发现，一个国家或地区经济发展与碳排放关系的演化存在3个倒U型曲线高峰规律，即该演化过程需要先后跨越碳排放强度倒U型曲线高峰、人均碳排放量倒U型曲线高峰和碳排放总量倒U型曲线高峰［9］。

通过观察2000～2009年我国碳排放强度、人均碳排放量、碳排放总量的变化趋势(见图5)可以发现，我国已经跨越了碳排放强度和人均碳排放高峰阶段，但仍处于从人均碳排放量高峰到碳排放总量高峰的过渡阶段。经济增长和城市化是这一阶段碳排放增长的主要驱动力。

四、研究结论与政策建议

本文基于生产部门、居民生活部门的化石能源消费量以及水泥生产量的数据，较全面地测算了2000～2009年我国的碳排放量，并建立了碳排放驱动因素的对数均值迪氏指数(LMDI)分解模型，考察样本期间各因素对内我国碳排放量变化的影响。研究结果表明:我国已经跨越了碳排放强度和人均碳排放高峰阶段，但仍处于从人均碳排放量高峰到碳排

放总量高峰的过渡阶段。经济增长和城市化是这一阶段碳排放的主要正向驱动力，能源利用效率则是碳排放的主要负向驱动力。本文研究的政策含义有几个方面。

首先，在气候问题谈判中，中国必须强调经济发展阶段和城市化进程阶段性的问题。应当让国际社会理解，中国目前所处的经济发展阶段从根本上决定了其碳排放将在未来相当长的一段时间内持续增加。而且，由于国际分工，中国替发达国家生产了大量的高能耗工业制品，这种分工结构使得我国跨越碳排放总量高峰阶段比发达国家当时面临的困难要大得多。

其次，城市化对我国能源消费和水泥生产碳排放的影响是非常显著的，而且城市化在我国未来一段时间内仍将快速推进，但我国可以通过发展低碳城市来控制碳排放的增长速度。此外，城市化进程也是一个选择生活方式的过程，而生活方式直接影响能源消费，通过政策引导来提倡节能生活方式，也是中国可持续发展的一个重要方面。

最后，中国必须在经济增长和城市化进程中尽量实现碳减排，这就是发展低碳经济的基本意义。除了通过科技创新提高能源利用效率外，发展低碳经济可以从改变能源结构来着手。从目前的情况来看，我国能源结构的碳排放负向驱动的潜力还远未得到发挥。因此，在调整化石能源的消费结构和发展清洁能源方面，我国还有很大的潜力。

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