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中国碳排放的区域异质性及减排对策

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摘要:通过碳生产率和脱钩弹性系数指标分别从静态和动态角度考察中东西三大区域近十年来低碳经济转型的进展以及在KAYA等式扩展式基础上,建立LMDI分解模型,对影响三大区域碳排放的因素进行分解,认为东部地区的碳排放呈现规模驱动型特征,中西部地区的碳排放均呈现出规模结构混合驱动特征,但与中部地区相比,西部地区的产出驱动稍弱,而经济结构驱动较强。

关键词:碳排放;碳生产率;脱钩弹性系数;差异;LMDI方法

中图分类号:F062.1 文献标识码:A 文章编号:1003-3890(2013)11-0083-05

一、引言

在向低碳经济转型的进程中,我国幅员辽阔,区域差异较大,各地呈现出不同的特色,除了全国层面的研究,近年来从区域层面对碳排放的研究也逐渐展开。吴宗杰等(2011)从我国的发达地区、较发达地区、不发达地区中选取了14个具有代表性的区域,基于各区域200l—2008年的面板数据进行了计量建模与比较分析,提出了针对不同区域的碳减排策略[1]。李国志等(2010)将我国30个省份按照碳排放量分为低排放、中排放、高排放三个不同区域,并采用STIRPAT模型和面板数据方法,分析了人口、经济和技术因素对不同区域碳排放的影响[2]。潘家华等(2011)以东中西三大区域为对象,利用聚类分析、泰尔指数和脱钩指数等方法,分析了区域碳生产率的差异性和影响因素[3]。上述成果在深化低碳经济的区域研究方面取得了进展。但是,由于区域划分标准不一,能源和碳排放核算口径各异,计量方法不同,对区域碳排放的研究仍有较大的探索空间。在前人研究的基础上,本文的研究体现三个特点,一是考虑到我国各地的经济发展水平、产业层次及资源分布状况,东中西三大区域的划分基本体现了区域特点并紧扣我国区域发展战略的部署①,因此本文以三大区域为对象展开研究。二是本文采用各地区终端能源消费量为依据测算碳排放量,终端能源消费量是指一定时期全国(地区)各行业和居民生活消费的各种能源在扣除了用于加工转换二次能源消费量和损失量以后的数量,它能够比较准确反映各地区能源消耗和碳排放的情况,并与各区域不同部门的终端能源消费量衔接,便于进行因素分解。三是本文运用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)对三大区域碳排放的影响因素进行无残差分解,更有利于清晰分辨三大区域碳排放影响因素的异质性。

二、三大区域碳排放及低碳经济转型进展的差异

(一)三大区域碳排放量的测算

能源部门通常是温室气体排放清单中的最重要部门,《2006年IPCC国家温室气体清单指南》指出,在发达国家,其贡献一般占CO2排放量的90%以上和温室气体总排放量的75%。能源活动也是中国最主要的CO2排放源,中国能源活动的CO2排放量占全国CO2排放总量中占90%左右。因此,本文以终端能源消耗能源量为依据测算各区域的碳排放量②。

碳排放量的计算公式为:碳排放量=终端能源消费量×能源折标准煤参考系数×能源碳排放系数。其中,能源的品种包括碳排放量较大的10种能源:原煤、焦炭、原油、煤油、柴油、汽油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、天然气;各种能源折标准煤参考系数来自《中国能源统计年鉴》(2011)附录4,各类能源的碳排放系数以《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的缺省碳含量(排放系数)为原始数据,并采用《中国能源统计年鉴》中的各种能源平均低位发热值和折标准煤系数,计算各种能源按标准煤折算的碳排放系数,具体数据见表1。

根据上述公式,本文计算了全国30个省、自治区、直辖市(由于数据缺失未包括)终端能源消费的碳排放量,并按照三大区域进行汇总,其结果见表2。可见,近10年来,三大区域终端能源消费的碳排放量都呈现出了递增的趋势,东部无论是总量还是增速都超过了中西部,西部碳排放增速从2007年起超过了中部。2010年,东中西三大区域的碳排放量分别占总量的45.9%、27.6%和26.5%。

(二)静态考察:碳生产率的区域差异

碳生产率是指一定时期内国内生产总值(GDP)与同期二氧化碳排放量之比,与单位GDP碳排放强度呈倒数关系,它反映了单位碳排放所产生的经济效益[3]。该指标可以从静态角度反映一定区域单位碳资源消耗所带来的相应产出。我们计算了2001-2010年三大区域的碳生产率,结果显示,东部地区的碳生产率明显高于中西部地区,中部次之,西部最低(图1)。从碳生产率的年均增长速度来看,中部地区最快,达到3.4%,西部地区次之,为2.2%,东部地区最慢,为1.8%。2001—2010年,三大区域的碳生产率呈现先上升、后下降并从2006年起持续上升的趋势。

(三)动态考察:脱钩弹性系数的区域差异

脱钩弹性系数是指碳排放量变化率与同期GDP变化率之比,它能够考察碳排放与GDP的动态变化关系。本文计算了2001—2010年三大区域脱钩弹性系数(见表3)。根据Petri Tapio构建的脱钩状态评价标准[4],2001—2010年,东中西三大区域在大多数年份都呈现出了弱脱钩的状态,但2002—2005年由于我国新一轮经济增长周期中重化工业的加速发展,三大区域都不同程度呈现出扩张负脱钩的趋势。相比而言,东部的脱钩弹性系数比较稳定,而中西部地区则波动较大。2001—2004年,由于西部大开发的兴起,西部脱钩弹性系数明显大于东部和中部地区。2004—2006年中部崛起战略同样对该地区产生了显著影响,承接东部地区产业转移和第二产业比重提升,使得中部地区出现扩张负脱钩和扩张挂钩的状态。总体看,2001—2010年,东中西部三大区域的脱钩弹性系数分别为0.77、0.58和0.74。

(四)三大区域低碳经济转型进展的比较

结合静态和动态考察的结果,三大区域在低碳经济转型过程中呈现以下特点:(1)东部区域具有最高的碳生产率水平,说明该地区在低碳转型的道路上走在前列,但动态的脱钩弹性系数也处于最高水平,表明东部地区的低碳发展面临着速度放慢、难度加大、空间减少的严峻挑战。(2)中部地区碳生产率处于中等水平,表明该区域低碳发展有一定进展,还有较大的发展空间。同时该地区脱钩弹性系数最低,表明该地区在低碳转型的过程中步伐较大,进步明显。(3)西部地区碳生产率处于最低水平,表明该地区低碳发展处于起步阶段,潜力巨大。该地区脱钩弹性系数处于中等水平,表明该地区低碳转型的步伐有待进一步加快。

三、三大区域碳排放影响因素的差异

为了进一步考察三大区域碳排放的特点,本文根据KAYA恒等式的扩展等式,建立LMDI分解模型,具体考察三大区域碳排放影响因素。

(一)模型与数据

鉴于碳排放系数测度困难,本文选择《2006年IPCC国家温室气体清单指南》的能源碳排放系数,并假定该系数不变,故因素分解中碳排放系数变化的贡献度为零。依据LMDI方法对东中西部三大区域终端能源消费的碳排放量进行分解(以2001年为基期),得出以下结果(见表4)。

根据上述结果,从三大区域总体来看,2001—2010年,人均产出规模和经济结构两大因素是影响碳排放的主要因素,其中人均产出规模始终是影响三大区域碳排放的首要因素。能源强度则产生了较为明显的反向影响。能源结构与人口规模则在不同区域产生不同的驱动效果。具体从三大区域看:

(1)东部地区的碳排放呈现规模驱动型特征。2001—2010年,东部地区碳排放量共增加了321.10百万吨,其中人均产出规模与人口规模的变化导致其增加了372.75百万吨,贡献率为116.08%;能源结构、经济结构的变动导致碳排放增加了16.85百万吨,贡献率为5.25%;能源强度的变动使碳排放减少了68.50百万吨,贡献率为-21.33%。可见,东部地区碳排放增长主要是经济发展和人口规模扩大引起的,但能源结构和经济结构的影响也不可忽视,尤其是能源结构在三大区域中是唯一产生正向影响的因素。

(2)中部地区的碳排放呈现出规模结构混合驱动型特征。2001—2010年该地区碳排放量共增加了162.81百万吨,其中人均产出规模、经济结构和人口规模这三项因素的变化导致碳排放分别增加了232.48百万吨、18.03百万吨和2.43百万吨,贡献率分别为142.79%和11.07%和1.49%,能源结构、能源强度的变动使碳排放减少了90.12百万吨,贡献率为-55.35%。

(3)西部地区碳排放同样呈现出规模结构混合驱动型特征,但与中部地区相比,该地区的产出驱动稍弱,而经济结构驱动稍强。该地区碳排放增加了192.98百万吨,其中人均产出、经济结构和人口规模的变化分别导致其增加227.26百万吨、24.39百万吨和1.99百万吨,贡献率分别为117.76%、12.64%和1.03%,能源结构、能源强度的变化使其减少60.68百万吨,贡献率为-31.44%。

四、三大区域低碳发展的差异化对策

针对东中西三大区域碳排放呈现的上述异质性,低碳发展策略应该进一步细化,各区域在全国低碳转型中要找好定位,扬长避短,扮演好各自的角色。

1. 东部地区要在低碳转型中发挥领航者的作用,发挥优势,率先摆脱规模驱动型碳排放增长的模式,早日跨越碳排放峰值,实现经济增长与碳排放的“强脱钩”。(1)依靠技术和管理创新,引领低碳发展。东部地区要依靠技术和人才优势,在低碳节能的基础技术、应用技术、关键技术和前沿技术上进行跟踪和研究,提高自主创新能力,不断进行技术创新和超前技术储备。东部地区还要探索低碳管理模式,率先开展低碳政策试点,在碳交易、碳税等经济手段方面为低碳政策推广提供经验。(2)积极开发利用清洁能源,减少对煤炭等高碳能源的过度依赖,优化能源结构。东部沿海地区风力资源丰富,可以适当开发风电资源,解决发展火电面临的环境污染问题。东部地区还可凭借优越的区位优势,适当进口液化天然气,提高天然气在能源消费中的比重。此外,积极倡导东中西部开展绿色能源的互动,煤炭资源丰富的地区可以采取“煤转电”的方式输出能源,以减少东部地区煤炭消耗。(3)控制人口规模,创建低碳城市,倡导绿色消费。重点要控制北京、上海等特大城市的人口规模,并推动低碳城市建设。通过技术改造降低交通、建筑、能源部门对化石能源的使用,并提高能源效率。通过宣传教育,积极引导人们转变高碳的消费方式,形成良好的消费习惯,促进低碳消费。

2. 中部地区是低碳转型的积极追随者,要以产业结构升级和能源结构进一步优化为突破口,转变经济增长方式,创造绿色GDP,提高碳生产率,全面拓展低碳发展的空间。(1)调整经济结构、协调三大产业的发展。中部地区经济增长主要依靠第二产业带动,第三产业发展严重滞后。该地区要在结构调整上狠下功夫,尤其要压缩对环境负面影响大的高耗能产业,运用低碳环保技术对煤炭、钢铁、冶金等传统产业进行技术改造,推动煤炭等资源型企业向规模化、集约化、可持续化的方向发展。充分利用科技创新与政策支持构建资源节约型产业体系,打造出更多附加值高、链条较长的支柱产业。注重促进第二产业内部的结构调整,鼓励工业企业按照专业化、精细化、深加工的方向发展。(2)在承接东部地区产业转移时,应在较高的起点上充分利用环保技术提升改造承接产业,防止重复建设、淘汰落后产能。(3)从传统能源的清洁利用和新能源发展两方面着手,降低能源碳排放水平。中部地区是我国煤炭等传统能源主要产地,应积极引进新技术,实现煤炭等传统能源的清洁利用。同时结合资源优势与区位优势发展以光伏发电为主的分布式能源系统,积极推进生物质能的运用,建立光伏发电、生物质发电等多能互补的新能源发电系统。

3. 西部地区作为低碳发展的追赶者,低碳发展空间巨大,要充分利用自身条件和政策优势,加快向低碳经济转型的步伐,实现低碳经济的跨越式发展。(1)发挥后发优势,推动传统产业的绿色转型。西部地区凭借自身的资源禀赋形成了较为密集的矿产资源型产业,但绝大多数矿产资源型产业都高度依赖资金、大宗原材料和能源的投入,是典型的高碳产业。因此,西部地区应充分把握现有资源优势,提高资源利用率,积极发展生态效益型工业。西部地区还要用好国家的优惠政策,凭借产业改造成本低、产业发展策略灵活等优势,建设一批成长性高、创新力强的低碳环保示范项目,加速向低碳经济转型。(2)把握低碳经济发展中的商机,选择性地承接产业转移。西部地区在承接东部沿海产业转移的过程中,应严格坚持节能环保的准则,合理确定产业承接重点,防止低水平、高污染、高耗能产业的扩散。对承接产业转移项目应做好备案,加强对承接产业的环境监测。积极引进具备先进工艺和自主研发能力的企业,发展精深加工产业,加快淘汰落后产能。与此同时,不断改善产业转移承接环境,统筹规划产业发展园区,设立专项资金支持产业园区的建设,形成产业集聚、专业分工、特色鲜明、环境友好的产业园区体系,实现低碳发展。(3)因地制宜,培养低碳环保而又富有竞争力的特色产业。西部地区依托其资源条件,可以大力发展绿色生态农业、旅游业等特色产业。西部地区碳汇资源非常丰富,通过完善生态效益补偿机制,加大对碳汇林业的支持,减少二氧化碳排放。西部地区还蕴藏着丰富的风能和太阳能资源,进一步加大对太阳能、风能等新能源产业的开发,不仅可以进一步改善当地的能源结构,还可以为全国低碳发展提供清洁能源。

注释:

①东中西部三大区域划分如下:东部包括辽宁、北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省、直辖市;中部包括黑龙江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省份;西部包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆11个省、自治区、直辖市。由于数据资料缺失没有在本文研究范围内。

②以终端能源消费量口径测算的碳排放量比按各地区能源消费量计算的碳排放量偏小,但不影响区域之间的比较。

参考文献:

[1]吴宗杰,唐合龙.我国区域碳减排的实证分析及应对策略研究[J].东岳论丛,2011,(6):158-162.

[2]李国志,李宗植.中国二氧化碳排放的区域差异和影响因素研究[J].中国人口资源与环境,2010,(5):22-27.

[3]潘家华,张丽峰.我国碳生产率区域差异研究[J].中国工业经济,2011,(5):47-57.

[4]Petri Tapio. Towards a Theory of Decoupling:Degrees of Decoupling in the EU and the Case of Road Fraffic in Finland between 1970 and 2001,Transport Polity[J].2005,(12):137-151.

[5]Aug B.W. Decomposition Analysis for Policymaking in Energy:Which is the Preferred Method? Energy Policy[J].2004,(32):1131-1139.