前言:一篇好文章的誕生,需要你不斷地搜集資料、整理思路,本站小編為你收集了豐富的二氧化碳排放趨勢主題范文,僅供參考,歡迎閱讀并收藏。
摘 要: 人均二氧化碳排放的影響因素基于Kaya恒等式可以分解為人均GDP、能源結構和能源強度三個因素。VEC模型的實證結果顯示我國存在二氧化碳庫茲涅茨曲線,即人均二氧化碳排放隨我國經濟增長先惡化后改善的倒U形曲線,非化石能源比重與能源強度對我國二氧化碳減排影響顯著,但方差分解方法顯示能源結構因素和能源強度因素對我國二氧化碳排放的抑制作用非常有限。我國“十二五”期間和2020年的節能減排任務艱巨,只有堅持節約發展和清潔發展,才能實現減排目標。
中圖分類號: F062.2 文獻標志碼: A 文章編號: 10012435(2012)01002506
Analysis of CO2Kuznets Curve in China Based on VECM
LIU Ying, REN Yanyan (School of Economics, Shandong University, Jinan 250100, China)
Key words: carbon dioxide Kuznets curve; proportion of non-fossil energy; energy intensity; VECM
Abstract: The influencing factors of per capita emissions can be decomposed as GDP per capita, energy structure and energy intensity based on Kaya identity. The empirical result of VECM shows that CKC,the inverted Ushaped curve between emissions and income, holds for China. Moreover, both proportion of nonfossil energy and energy intensity are significant on emissions reduction. However, the result of variance decomposition displays that their restraining effects are very limited. In addition, the tasks for energy saving and emissions reduction for twelve fiveyearplan and in 2020 are still arduous. We must insist on conservative and clean development to accomplish our goal.
2009年哥本哈根氣候大會召開前,我國提出到2020年單位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%至45%,在2011年德班大會上再次重申并表示在2020年后有條件接受量化減排協議,引起了國際社會的關注。由于我國正處在發展經濟、改善民生、推進工業化和城市化的關鍵階段,二氧化碳減排困難重重。研究二氧化碳排放的影響因素,預測二氧化碳排放的趨勢,對于我們制訂合理的減排計劃、遵守減排承諾至關重要。
根據環境庫茲涅茨曲線(Environmental Kuznets Curve, EKC),在經濟發展初期,二氧化碳排放將隨經濟增長而增加,當經濟發展到一定階段排放會隨經濟增長而逐漸減少,這種倒U形曲線關系被稱為二氧化碳庫茲涅茨曲線(Carbon Dioxide Kuznets Curve, CKC)。Jalil 等認為,CKC假說在中國是成立的,能源消費對二氧化碳排放影響顯著而對外貿易影響不顯著[1]。Acaravci等發現除了丹麥和意大利支持CKC假說外,其他國家均不支持[2]。Iwata等則發現二氧化碳排放和經濟增長之間不是倒U型曲線關系,而是單調遞增的線性關系[3]。杜婷婷等認為我國不存在CKC曲線,我國的二氧化碳排放與經濟增長之間呈現“N”型曲線關系[4]。陸虹運用空間狀態模型證明我國人均二氧化碳排放隨人均收入上升而持續惡化[5]。國內外學者對于CKC假說難以得到一致的估計結果。國內學者對我國CKC的研究主要集中于二氧化碳排放與收入之間的關系,對收入以外影響二氧化碳排放的其他因素關注較少,缺乏對二氧化碳排放未來趨勢方面的預測研究。Auci 等將EKC模型分為未調整模型和調整模型,在未調整模型中只有人均GDP一次項和二次項兩個解釋變量,調整模型在未調整模型的基礎上加入了其他影響排放的控制變量,比如國際貿易、收入分配、能源消費、能源結構和產業結構等[6]。很多學者認為調整模型的估計結果比未調整模型有效[6-8]。我們基于Kaya恒等式在未調整模型中加入了能源結構因素和能源強度因素兩個控制變量,防止模型設定誤差,使估計結果更穩健。同時,Romero-vila和Wagner的研究均表明計量模型的選擇對CKC假說的估計結果意義重大[9-10]。我們用VEC模型分析人均排放與人均GDP、非化石能源比重和能源強度之間的協整關系,對我國人均排放的趨勢進行預測,考察我國政府提出的“十二五”節能減排目標和2020年的減排承諾實現的可能性。
一、模型構建
(一)基于Kaya恒等式的人均排放影響因素分解
Kaya在1989年IPCC 的研討會上提出了著名的Kaya恒等式:
C=CE×
EGDP×
GDPP×P,其中C、E、GDP和P分別代表一國二氧化碳排放總量、一次能源消費量、國內生產總值和人口數量。這種通過構造鏈式乘積的方法將二氧化碳排放影響因素分解為能源碳排放強度CE、能源強度EGDP、人均GDP和人口四個因素。其中能源強度是用單位GDP能耗來衡量的,反映了一國經濟對能源的依賴程度,能源碳排放強度CE可以轉化成iEiE×CiEi,其中i表示第i種能源,EiE表示第i種能源在一次能源消費中的比重,CiEi表示第i種能源的碳排放系數。這樣Kaya恒等式就可以進一步轉化為
CP=iEiE×
CiEi×
EGDP×
GDPP。由于目前還沒有成熟的二氧化碳減排技術,各種能源的碳排放系數基本保持不變,因此能源碳排放強度大體上就由能源結構決定[11]。轉化后的Kaya恒等式意味著人均二氧化碳排放由人均GDP、能源結構和能源強度三個影響因素驅動。
(二)CKC調整模型
基于轉化后的Kaya恒等式的分析,我們將能源結構因素和能源強度因素作為控制變量加入到未調整的CKC模型,特別地,我們用非化石能源比重代表能源結構因素。建立我國CKC調整模型的對數形式為:
ln(co2)t=β0+β1lnyt+β2(lnyt)2+β3ln(es)t+
β4ln(ei)t+εt (1)
其中co2表示人均二氧化碳排放,y表示人均GDP(按2005年不變價格計算),es表示非化石能源比重,ei表示能源強度,εt為隨機擾動項。我們對所有的變量都作對數變化是為了把握其線性趨勢。
二、實證分析
(一)數據來源及描述性分析
人均二氧化碳排放數據來源于美國能源部二氧化碳信息分析中心(Carbon Dioxide Information Analysis Center,CDIAC)。GDP和人口數據來源于賓夕法尼亞大學國際比較中心創立的Penn World Table
7.0,非化石能源比重和一次能源消費數據來源于世界銀行WDI。樣本區間為1971-2008年。在此期間我國二氧化碳排放和GDP分別增長了6.8倍和22.8倍,人均二氧化碳排放和人均GDP分別增長了4.0倍和14.2倍,非化石能源比重上升了4.4倍,能源強度下降了77.3%。從圖1可知我國的人均排放除了在1996-1999年出現短暫的改善外,從總體上呈現隨人均GDP增長而逐年惡化的趨勢,而且從2000年開始加速上升。如果CKC假說在我國成立,那么式(1)中β1>0和β2<0應同時成立,這就是CKC假說聲稱的倒U形曲線,而預期人均二氧化碳排放會隨著非化石能源比重上升和能源強度下降而下降,即β3<0而β4>0。
圖1 1971-2008年人均二氧化碳排放與人均GDP散點圖
(二) 平穩性檢驗
我們同時采用ADF檢驗和Phillips-Perron檢驗(PP檢驗)兩種方法來對各個變量進行單位根檢驗以保證檢驗的穩健性。ADF和PP兩種單位根檢驗方法均表明人均二氧化碳排放、人均GDP一次項、人均GDP二次項、非化石能源比重和能源強度的自然對數序列是差分后平穩序列即一階單整序列(I(1),見表1)。
(三)Johansen協整檢驗
以上I(1)序列的矩,如均值、方差和協方差會隨時間改變而改變,但這些序列的線性組合序列卻可能具有不隨時間變化的性質,假如這種平穩的或I(0)的線性組合存在,這些非平穩的時間序列之間被認為具有協整關系,即穩定的長期均衡關系。采用Johansen協整檢驗的跡檢驗方法可以在1%的顯著性水平上拒絕“協整秩為0”的原假設,表明以上I(1)序列之間具有協整關系(見表2)。盡管無法拒絕“最大秩為2”的原假設,但考慮到人均排放與人均GDP、非化石能源比重、能源強度之間如果存在穩定的長期均衡關系,則這種均衡關系必定是唯一的,因此我們將協整秩設為1。
(四)協整方程與誤差修正模型
VEC模型可以看作是帶有協整約束的VAR模型,既可以考察長期效應,也可以考察短期效應。我們用VEC模型來探求人均排放與人均GDP、非化石能源比重和能源強度之間的長期均衡關系,以及各個解釋變量的短期波動對人均排放的沖擊。人均排放的1階差分作為被解釋變量的誤差修正模型為以下形式:
Δln(co2)t=α1+β11Δln(co2)t-1+β12Δlnyt-1)+β13Δ(lnyt-1)2+β14Δln(es)t-1+
β15Δln(ei)t-1+λ1ecmt-1+εli
(2)
綜合AIC信息準則、BIC信息準則和樣本容量因素確定VEC模型對應的VAR系統滯后階數為2,此時的VEC模型是穩定的,也通過了殘差自相關的診斷性檢驗。
式(2)的解釋變量由人均排放1階差分的滯后項、式(1)中所有解釋變量的滯后項和誤差修正項組成。β12、β13、β14、β15反映式(1)中解釋變量的短期變化對人均排放短期波動的影響。ecmt-1是誤差修正項,反映變量之間的長期均衡關系,λ1為誤差修正項的系數,表示當人均排放偏離其長期均衡狀態時向均衡狀態調整的速度。
由表3協整方程系數可知,從長期來看,人均GDP一次項、人均GDP二次項、非化石能源比重和能源強度對人均二氧化碳排放的影響都是顯著的。與CKC假說相一致,式(1)中β1符號為正,β2符號為負,人均排放與人均GDP呈現倒U形曲線關系,說明我國人均排放會經歷一個隨經濟增長先惡化而后逐漸趨于改善的過程。同時,與預期相一致,β3符號為負而β4符號為正,說明改善能源結構和降低能源強度將會促進二氧化碳減排,其中非化石能源比重每提高一個百分比,人均排放就可以減少0.239%,能源強度每降低一個百分比,人均排放就可以減少0.883%。在表3的誤差修正模型中λ1為0.661,不僅顯著且符號也符合預期,預示著當人均排放偏離長期均衡狀態時它將以66.1%的速度向均衡狀態調整。當發生人均排放的短期沖擊時,這個調整速度是非常迅速的。值得注意的是,與CKC假說相反,β12<0而β13>0,說明人均排放與人均GDP之間為正U型曲線關系,可見在短期內經濟增長對惡化二氧化碳排放的力量比較明顯。同時,非化石能源比重和能源強度在短期內對二氧化碳排放沒有顯著影響。一個可能的解釋是非化石能源在一次能源消費中的比重過小且在短期內很難改善,同時能源強度的降低即能源效率的提高在短期內也很難實現,因而無法對二氧化碳減排發揮作用,而在長期,非化石能源比重和能源強度在短期的影響逐漸累積從而對人均排放產生顯著影響。
(五) 人均排放的方差分解
用方差分解方法可以分析每一個結構沖擊對人均排放波動的貢獻度,通過計算這個貢獻度在總貢獻中的比例可以分析每一個結構沖擊的相對重要性。由表4可知,除了人均排放本身外,人均GDP(包括一次項和二次項)對解釋人均排放的預測方差起到了重要作用,能源結構次之,能源強度起到的作用則非常微弱。在“十一五”期間,我國鼓勵開發可再生能源,如風能、太陽能和生物燃料。“十二五”期間,我國將加快推進包括水電、核電等非化石能源發展,積極有序做好風電、太陽能、生物質能等可再生能源的轉化利用,這將顯著減少煤炭消耗,并彌補石油和天然氣資源的不足。在中國科學院提出的能源科技發展規劃中,我國將在2050年前后建成可持續能源體系,總量上基本滿足經濟社會發展的能源需求,結構上對化石能源的依賴度降低到60%以下,可再生能源成為主導能源之一。我國非化石能源在一次能源消費中的比重在1971-1999年間年均增長5.3%,進入21世紀以來,非化石能源建設速度有所加快,年均增長6.4%,但從世界范圍看,我國非化石能源在能源結構中的比重是偏低的,以2008年為例,我國非化石能源比重為3.5%,遠低于9.1%的世界平均水平,更低于發達國家的一般水平。因此,盡管能源結構因素對減排影響顯著,但是非化石能源比重對人均排放預測方差的貢獻度最高只有9.4%,現階段我國能源結構因素對人均排放的抑制作用還很有限,能源強度對人均排放預測方差的貢獻度則更小,最高僅為1.9%。我國能源消耗高、效率低、環境壓力大,能源強度不僅高于許多發達國家,也高于許多發展中國家。能源強度對二氧化碳減排影響顯著,但能源強度的改善、能源效率的提高是個長期而復雜的過程,現階段改善能源強度對我國二氧化碳排放的抑制作用還沒有發揮出來。
(六) 二氧化碳排放預測
用2006年以前的數據來估計VEC模型,然后預測2006-2008年三年的數據,并與實際觀測值比較,如圖2所示,預測都落在了99%的置信區間之內,對人均GDP和能源強度的預測比較準確,對人均排放和非化石能源比重的預測次之。表5給出了用VEC模型預測我國“十二五”到2020年期間人均排放、人均GDP、非化石能源比重和能源強度的變化趨勢。根據測算,“十二五”期間我國單位GDP二氧化碳排放和單位GDP能耗分別會下降15.5%和12.0%,這和我國提出的降低17%和16%的目標有距離;我們預計2020年我國單位GDP二氧化碳排放比2005年下降39.0%,這與我國政府提出的下降40%至45%的承諾有差距。估計到2020年非化石能源占我國一次能源消費仍不到4%,我國政府提出:“十二五”期間我國非化石能源占一次能源消費的比重要提高到11.4%,到2020年要提高到15%,從預測看,我國的非化石能源建設過慢。過度依賴煤炭等化石能源的發展不僅嚴重污染環境,也是不可持續的,必須大力發展非化石能源,提高其在一次能源消費中的比重,才能夠有效降低二氧化碳排放,保護生態環境,并降低化石能源不可持續供應的風險。
三、結論與啟示
運用我國1971-2008年的經濟、能源和環境數據來實證分析人均二氧化碳排放的影響因素并對人均排放的趨勢預測,得出以下結論與啟示:
1. 人均排放、人均GDP、非化石能源比重和能源強度在我國存在穩定的長期均衡關系, 且人均GDP、非化石能源比重和能源強度對人均排放影響顯著。
2. CKC假說在我國是成立的,表明我國二氧化碳排放會經歷一個隨經濟發展先惡化再逐漸改善的過程,但是,單純依靠經濟增長自身實現二氧化碳減排是不現實的,發達國家“先污染后治理”的老路在我國行不通。我國目前仍處在二氧化碳排放逐漸惡化的階段,高投入、高消耗、高排放、難循環、低效率的粗放型增長方式在我國還沒有發生根本轉變。我國若要以較快的速度實現CKC假說聲稱的倒U型路徑,必須調整能源結構,加快轉變經濟增長方式,才能使人均排放隨經濟增長而趨于改善。
3. 人均排放的方差分解方法表明經濟增長因素對我國人均排放的解釋程度最高,而能源結構因素和能源強度因素對我國二氧化碳排放的抑制作用則非常有限。
4. 經過對VEC模型進行預測,基于我國經濟增長方式和資源使用現狀,我們認為,我國政府實現“十二五”節能減排目標和2020年減排承諾任務非常艱巨。我國必須降低能源強度,提高能源使用效率,同時優化能源結構,加快發展非化石能源。積極應對氣候變化,采取低碳型發展方式,不僅是國際潮流,也日趨成為一種國際壓力,我們只有在發展方式的轉型上增強緊迫感,深化節能減排,堅持節約發展和清潔發展,才能完成預定的減排任務、遵守我國的減排承諾,履行我國作為發展中大國的責任。
參考文獻:
[1] Jalil A, Mahmud S F.Environment Kuznets curve for CO2 emissions: a cointegration analysis for China[J].Energy Policy,2009,(37):5167-5172.
[2] Acaravci A, Ozturk I.On the relationship between energy consumption, CO2 emissions and economic growth in Europe[J].Energy,2010,(35):5412-5420.
[3] Iwata H, Okada K, Samreth S.A note on the environmental Kuznets curve for CO2: A pooled mean group approach[J].Applied Energy,2011,(88):1986-1996.
[4] 杜婷婷,毛鋒,羅銳.中國經濟增長與CO2排放演化探析[J]. 中國人口資源與環境,2007,(2):94-99.
[5] 陸虹.中國環境問題與經濟發展的關系分析 [J].財經研究,2000,(10) :53-59.
[6] Auci S, Becchetti L.The instability of the adjusted and unadjusted environmental Kuznets curves[J].Ecological Economics,2006,(60):282-298.
[7] Copeland B R, Taylor M S. Trade, growth and the environment [J]. Journal of Economic Literature, 2004,(42):7-71.
[8] Stern, D I.The rise and fall of the environmental Kuznets curve[J]. World Development, 2004, 32 (8):1419-1439.
[9] Romero-vila D.Questioning the empirical basis of the environmental Kuznets curve for CO2: New evidence from a panel stationarity test robust to multiple breaks and cross-dependence [J]. Ecological Eonomics,2008,(64):559-574.
關鍵詞:能源碳排放量 萬元GDP碳排放量 人均碳排放量
中圖分類號:X24 文獻標識碼:A 文章編號:1007-3973(2012)001-130-02
1 引言
全球氣候變暖對地球生態和人類生活構成了嚴重威脅, 是全人類面臨的共同挑戰,這既是環境問題,也是發展問題,因此成為各國政府和人民共同關注的焦點。碳減排是國際社會尤其是發達國家及碳排放大國共同承擔的責任,但要完成一國理應承擔的減排責任,需要一國內部各區域協調聯動,從而順利實現減排目標,為自身以及人類可持續發展做出相應貢獻。
本文以云南省為研究對象,對其1998~2008年的能源碳排放量、萬元GDP碳排放量和人均碳排放量進行了估算,同時對估算結果進行了分析評價,以期得出富有參考價值的結論及減排措施。碳排放是溫室氣體排放的一個簡稱。溫室氣體中最主要的氣體是二氧化碳,因此用碳一詞作為代表。本文的碳排放特指的是二氧化碳的排放。
2 估算方法
2.1 能源碳排放量
由人類社會經濟活動所產生的二氧化碳等溫室氣體的排放是致使全球氣溫變暖的最主要原因,而二氧化碳主要是來源于能源的消耗。我國是能源消費大國,特別是煤、石油和天然氣等化石能源的消費比例較高,三者之和占我國能源消費總量的92.8%,因此二氧化碳的排放主要來自于化石能源的消耗。本文所說的能源碳排放量,特指煤炭、石油和天然氣這三種化石能源的碳排放量。
注:數據來源于《中國能源統計年鑒2007》《中國可持續發展能源暨碳排放情景分析》。
確定的碳排放量計算方法來源于2050中國能源和碳排放研究課題組編寫的《2050中國能源和碳排放報告》,計算公式為:
Ai =Si Pi Ci 4/12 (2-1)
式(2-1)中,Ai表示某種能源的年碳排放量,計算結果為碳的年排放量,需要乘以44/12換算成二氧化碳的年排放量,單位為萬噸;Si表示某種能源折算標準煤參考系數,具體見表2-1;Pi表示某種能源的年消費量;Ci表示某種能源的碳排放系數,具體見表1;i表示能源種類,即原煤、原油和天然氣這三種能源,取值為1、2、3。(在計算時根據數據的可獲取性,煤炭和石油的數據,分別用原煤和原油的數據來代替)見表1。
2.2 萬元GDP碳排放量
萬元GDP碳排放量的估算公式為:
AGDP =(A1+A2+A3)/GDP (2-2)
AGDP表示萬元GDP年碳排放量,單位噸/萬元;A1表示原煤的年碳排放量,單位為萬噸;A2表示原油的年碳排放量,單位為萬噸;A3表示天然氣的年碳排放量,單位為萬噸;GDP的單位為億元。
2.3 人均碳排放量
人均碳排放量的估算公式為:
AP=(A1+A2+A3)/P (2-3)
AP表示人均年碳排放量,單位為噸/人;P表示常住人口數,單位為萬人。
3 估算結果
云南省能源碳排量、萬元GDP碳排放量和人均碳排放量,根據公式(2-1)可得估算結果見表2、圖1、圖2、圖3和圖4。
4 分析評價
4.1 原煤碳排放量最大,且三種能源碳排放量都呈現波動上升的趨勢
根據表2和圖1、圖2和圖3來看,11年中,云南省原煤、原油和天然氣的碳排放量呈現上升的趨勢,三大能源中原煤的碳排放量巨大。原煤累計碳排放量占能源累計碳排放總量的90.0%,原油累計碳排放量占能源累計碳排放總量的9.0%,天然氣累計碳排放量只占能源累計碳排放總量的1.0%。巨大的原煤碳排放量對實現減排目標造成了很大的障礙。
原油在消費過程產生的二氧化碳遠小于原煤產生的二氧化碳量,雖然原油產生的二氧化碳量不多,但在一定程度上對能源的年碳排放總量產生影響。
天然氣的碳排放量從1998~2008年都有波動,但波動中變化的量并不太大。天然氣較以上的原煤和原油來看,消費中產生的二氧化碳量最少。
4.2 萬元GDP碳排放量有波動,但總的趨勢在下降
根據表2和圖4來看,11年中,萬元GDP碳排放量出現波動變化的狀態,但總的趨勢是在下降,出現波動的原因可能是與某些年份的產業結構調整,大量耗能工業的調整有關。在工業化的不同階段,對能源的消費需求是不同的,導致了碳排放量的不同。但隨著經濟的發展,技術的進步,能源利用效率的提高,萬元GDP碳排放量會逐漸呈現下降的態勢。
4.3 人均碳排放量呈現逐年上升的態勢,且受人口消費習慣的影響較大
根據表2和圖4可以看出,從1998年~2008年,云南省人均碳排放量逐年上升。人口因素對碳排放量的影響,主要從人口數量因素和人口消費習慣因素兩個方面對其產生影響。11年中,云南省的常住人口變化不大,但人均碳排放量卻逐年上升,可以看出人口消費習慣對二氧化碳排放產生了較大的影響,因為生產產品并消費其最終目的是為了滿足人類的消費需求。由于在消費過程中缺乏合理引導,導致人們在消費過程中形成了很多不良的消費習慣,這些消費習慣和行為產生了一定的碳排放量。
5 云南省減少碳排放量的措施
5.1 將重心放在提高能源利用效率和改進能源利用結構上
云南目前正處于經濟發展的關鍵時期,綜合實力逐步增強的同時對能源的需求也與日俱增,與此相伴隨的是二氧化碳等溫室氣體排放量的持續增加,但這恰恰是經濟發展的必然現象,并不違背歷史規律。然而,為了減輕環境壓力和維護人類的生存安全,提高能源利用效率和改進能源消費結構是其不可推卸的責任和義務。
5.2 提高經濟增長的質量和促進產業結構升級可以有效抑制二氧化碳排放量的增長
粗放式經濟增長的特點是高投入、高消耗、高污染和低產出,嚴重影響了區域經濟發展的質量和內涵,與此相對應的低投入、低消耗、低污染和高產出的集約型的高質量的綠色發展模式便成為必然選擇和追求目標,而這其中的關鍵又是產業結構的升級和效益的提高。
5.3 轉變消費觀念
人口基數的大小與二氧化碳排放量之間并不存在必然的因果聯系,反而消費習慣、消費結構對二氧化碳排放的影響更為直接,因此正確引導人們的消費習慣、倡導文明消費以及培養消費責任心就成為重點所在,只有堅持消費的低碳化和可循環,才能實現“高碳”經濟向“低碳”經濟的轉變。
5.4 政府政策的正確約束和引導
政府的政策在一個區域的發展中,起著重要的作用。所以政策的約束和引導作用無疑將促進低碳經濟的發展,為二氧化碳減排提供政策保障作用。所以,各級政府應把碳減排政策放在突出地位,切實保障社會經濟發展的成果,以實現經濟又好又快發展。
參考文獻:
[1] 陳文穎,高鵬飛,何建坤.用中國MARKAL-MACRO模型研究碳減排對中國能源系統的影響[J].清華大學學報(自然科學版),2004,44(3):342-346.
[2] 何建坤,劉濱.我國減緩碳排放的近期形勢與遠期趨勢分析[J].中國人口資源與環境,2006,16(6):153-157.
關鍵詞:SML指數;CO2排放績效;技術進步;技術效率
中圖分類號:F205 文獻標識碼:A 文章編號:1003-5192(2012)02-0057-05
Spatial Difference and Causes Research on Continuous Total FactorCO2 Emission Performance in China――Based on Sequential Malmquist-Luenberger Index Analysis
YOU Jian-xin1, CHEN Zhen1, ZHANG Ling-hong1, MA Jun-jie2
(1.School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai 200092, China; 2.School of Law, Tongji University, Shanghai 200092, China)
Abstract:Based on the literature, SML(Sequential Malmquist-Luenberger)Index is adopted to estimate the continuous CO2 emission performance of provinces in China from 1998 to 2009. And, the regional difference of this performance and the influential factors are analyzed. As the research results, we found that: The increase of CO2 emission performance of provinces in China are all contributed by technical change; Regarding the influential factors to the CO2 emission performance, R&D professionals, regional economic development, industrial structure all offers a significant positive effect, while energy intensity, energy structure both presents a significant negative effect, and the intensity of R&D plays an insignificant influence as indirect moderating effect.
Key words:SML index; CO2 emission performance; technical change; technical efficiency
1 引言
全球氣候變化是當今社會最嚴峻的問題之一。隨著世界經濟社會的不斷發展,溫室氣體(以CO2為主)排放持續上升,環境氣候問題凸現,從科學角度出發,必須大幅度減少全球二氧化碳排放。經濟增長與碳減排之間的矛盾日趨尖銳。但是,中國目前仍是一個發展中的國家,在確保經濟穩步發展的同時如何實現2020年碳排放強度相比2005年減少40%~45%的減排目標是擺在面前的又一難題,根本出路只有大力發展低碳經濟,有效提高能源使用效率和二氧化碳排放績效。因此,科學精確地評估我國二氧化碳排放績效現狀,深入分析我國二氧化碳排放的歷史、空間差異,是挖掘其主要影響因素的首要條件,是進一步開展各類減排活動和制定各種政策的基礎。
迄今為止,國內外對碳排放績效的研究尚仍處于起步階段,從要素投入角度可以將現有研究劃分為單要素碳排放績效研究和全要素碳排放績效研究。Ramanathan認為應該從整體的角度,將所有相關的變量,如經濟活動、能源消耗和CO2排放放在一起構建績效評價指數更為合適[1],即“全要素”的思想。環境DEA技術即Malmquist-Luenberger指數被廣泛應用于評價的全要素環境績效和二氧化碳績效。Chung et al.首次將 Malmquist-Luenberger 技術應用到宏觀層面[2],隨后, Kortelainen運用ML技術估算了歐盟20個國家的動態環境績效(CO2)[3];Zhou et al.首次將CO2排放績效作為一個獨立于環境績效的概念進行研究,通過運用ML指數估算了1997~2004年期間18個國家動態的CO2排放績效[4];陳詩一通過構建動態(節能減排) 行為分析模型對我國工業節能減排損失和收益進行了預測[5];王群偉等應用Zhou et al.的環境DEA方法對中國二氧化碳排放績效進行評估并分析了區域差異和其影響因素[6];王兵等運用SBM方向性距離函數和ML指數測度了考慮資源環境因素下中國1998~2007年30個省份的環境效率、環境全要素生產率及其成分[7];劉明磊等運用非參數距離函數方法對能源消費結構約束下的我國省級地區碳排放績效水平和二氧化碳邊際減排成本進行了研究[8]。
綜上文獻,在測度全要素環境績效和二氧化碳排放績效時都是運用了基于方向性距離函數的Malmquist指數或ML指數,在計算距離函數時均以當期觀測值來構造生產邊界,每一年的投入和產出是被割裂開的,是一種割裂的非連續的績效測算方法。一般來說,在宏觀經濟視角下技術總是進步的,至少維持在原有水平不會倒退,傳統的ML指數計算方法通常會得出長期的技術退步[9]。為了防止出現技術退步這一缺陷,本文通過借鑒Donghyun and Almas[10]序列DEA的思想,基于省際面板數據,運用SML指數方法對我國1999~2009年各省市二氧化碳排放績效指數進行估算,同時降解為技術進步指數和技術效率指數進行深入分析,根據結果討論其空間差異并通過運用面板數據模型探索其差異形成的主要成因。
2 變量、數據及方法
2.1 變量選取與數據處理
假設投入指標為資本(K)、勞動力(L)和能源(E),產出指標為期望產出地區生產總值(y)和非期望產出二氧化碳(b),則生產過程可描述為
P(K,L,E)={(y,b)∶(K,L,E;y,b)∈T}(1)
樣本及數據選取考慮實證的需要和數據的可得性,觀測區間為1999~2009年面板數據,由于和海南數據缺失過多將其剔出,而計算資本存量時重慶與四川一起方便統計,故樣本為中國28個省市自治區。資本存量計算是在單豪杰[11]基礎上根據其資本存量計算方法測算補充了2008~2009年數據。勞動力是各地區年初、年末就業人數的算術平均值。能源投入是分別將各地區消耗的煤炭、石油、天然氣根據各自能源標準煤折算系數統一換算為標準煤加總。各省市GDP是根據各省區市GDP平減指數將名義GDP轉化為以1952=100 的價格。CO2分別將煤炭、石油、天然氣換算成標準煤,借鑒徐國泉[12]碳排放折算系數再分別將其轉換為后加總。相關數據來源于《中國統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》。投入產出數據描述性統計見表1。
在具體測算過程中,已有研究均是通過運用方向距離函數對期望產出和非期望產出進行主觀處理,如Zhou et al.[4]和王群偉[6]采用了基于二氧化碳為導向的方向距離函數,而劉明磊等是通過將方向向量定義為g(gy,gb)=(0,-b),表示假設在保持經濟產量不變的前提下,通過減少碳排放總量的增長率使評價達到有效,然而,我國目前的狀況是經濟在增長的同時碳排放量在增加,但是,主觀上我們希望的是不斷提高期望產出GDP增長率,同時盡可能減少非期望產出CO2排放量的增長率,因此,本文采用直接產出距離函數,即將DDF定義為D(x,y,b)=max{(1+β)y,(1-β)b∈P(x)},表示尋求經濟產值增長率最大化的同時使得二氧化碳排放量增長率盡可能減少。舊經濟模式是高增長、高消耗、高排放的模式,低碳經濟是追求保證經濟增長過程中盡可能地減少碳排放量的低碳、高增長的發展模式。而基于直接方向距離函數的SML指數正是主觀上反映了經濟增長的質量,期望實現真正的高效、環保的低碳經濟發展模式。Zhou et al.認為這種方法可以用來估算某一個特定時期的各區域二氧化碳排放績效[4],即為全要素生產率框架下的二氧化碳排放績效。
3 中國省際全要素碳排放績效測算及結果分析
SML計算方法與傳統的ML測算方法相同,可以測算出我國各省市碳排放績效指數(SMLCPI)并分解為技術進步指數(STE)和效率變化指數(SEF),由于篇幅所限,詳細技術可參見Chung et al.[2]和Donghyun and Almas[10]的文章。
3.1 我國CO2排放績效總體趨勢分析
從全國平均來看,SML指數估算CO2排放績效指數、技術進步指數、效率變化指數總體平均值為1.00732、1.008874、0.998511,表明1999~2009年中國二氧化碳排放績效增長率為0.732%,技術進步率為0.8874%,效率變化率為-0.149%;總體碳績效平均值大于1,說明近10年來,我國碳排放績效總體上是不斷提高的;效率變化指數平均值小于1,說明隨時間推移各省市之間追趕效應在弱化,經濟差距在拉大;技術進步指數平均值大于1,顯示技術進步是我國各地區碳排放績效增長的主要動力。計算結果總體變化趨勢如圖1所示。
從圖1可見,績效降低的年份只有2004、2005年,與王群偉等[6]估算結果2003~2005碳排放績效都有所下降不同,此處2003年技術進步規避了效率降低帶來的負面效應,碳排放績效總體有所提高,2004、2005年二氧化碳排放績效總體下降的主要原因是技術效率的降低。究其原因可能是因為“十一五規劃”中后期顯示出過度重工業化特征,特別是2003 年后,我國的重化工業化趨勢再度顯現,中國的能耗和排放再次大幅增長[13]。
3.2 我國各省市碳排放績效空間差異分析
根據估算結果,為了方便分析,將我國各省市大致分成三類。
第一類,碳排放績效大于1,且主要是由于技術進步和效率提高的共同作用,如北京、天津、山西、黑龍江、上海、安徽、湖北、湖南、廣西、包含重慶在內的四川、貴州;第二類,碳排放績效大于1,但主要原因是技術進步的作用抵消掉了效率降低的影響而使得碳排放績效提升,如河北、內蒙古、吉林、江蘇、浙江、山東、廣東、陜西和甘肅;第三類,碳排放績效小于1,如遼寧、河南、云南,但是三者成因各不相同,遼寧主要是技術進步指數降低導致,河南績效降低是效率降低的影響大于技術進步的作用,而云南則是由于技術退步和效率降低共同導致。
從各省市變化情況來看,多數省份效率較低,可能存在只重視技術進步這一硬性因素而忽視了影響效率變化的管理機制等軟性因素所造成的,因此,接下來將以SML指數運算結果對各省份碳排放差異進行分析。
4 中國省際全要素碳排放績效空間差異成因分析
通過運用SML指數方法估算了我國各省市二氧化碳排放績效(SMLCPI),從時間和空間兩個緯度對其進行了深入分析,但是,我們更想知道導致其差異的主要原因有哪些。如上所述,省際間的技術進步對碳排放績效貢獻影響很大,眾所周知,R&D投入是衡量技術進步水平的關鍵指標,而本國的R&D投入是一種受商業或國家利益驅使的廣義上的人力資本投資[14],在本文特指R&D人員RD和R&D強度RG。除此之外,綜合考慮前人的研究,考慮二氧化碳排放的主要影響因素,選取經濟發展、能源強度、產業結構和能源結構四個指標,因此,分別從技術進步水平、經濟發展水平、能源強度和結構因素四個方面六個指標對我國省際二氧化碳排放績效差異的成因進行考察詮釋。在此基礎上選取我國各省市1999~2009數據構建了我國二氧化碳排放績效影響因素研究的面板模型(3),表3給出了計量模型相關變量的數據來源與處理方法。
此處,對回歸模型(3)采用固定效應模型運用一般最小二乘法進行估計,結果顯示,調整后R2為0.74816, 擬合度較高。R&D強度對二氧化碳排放績效影響不顯著,表明近階段研發投入沒有顯著向能源環境研究領域側重;R&D人員對二氧化碳排放績效有很大促進作用,系數為0.190109,且在5%顯著水平下顯著,表明在很大程度上R&D人員對降低碳排放績效作用很大,主要原因可能在于R&D人員可以促進技術進步,通過知識溢出提高當地技術水平,從而促進碳排放績效的提高;經濟發展水平對二氧化碳排放績效亦有正效應,系數為0.020228,且在1%顯著水平下顯著,即表明經濟發展水平越高,相應的碳排放績效越高;能源強度和能源結構對碳排放績效呈現負效應,系數分別為-0.024007和-0.052750,且分別在1%和10%顯著水平下顯著,即表明能源強度越高、煤炭消耗占能源消耗比重越高,相應的二氧化碳排放績效越低;產業結構對二氧化碳排放績效影響也是正向效應,系數為0.295127,在1%顯著水平下顯著,表明產業結構調整對碳排放績效提高也有顯著影響。此外,筆者將R&D強度與其它解釋變量做了面板回歸檢驗,R&D強度分別對經濟發展水平、能源強度和能源結構影響顯著,表明現階段我國R&D投入是通過不斷提高經濟發展水平、降低能源強度、優化能源結構來間接促進二氧化碳績效的提高,呈現間接調節作用。
5 結論及政策建議
通過運用基于直接距離函數的SML指數對1999~2009年我國各省市碳排放績效進行估算,并將其降解為技術進步指數和效率變化指數,從時間和空間兩個緯度對運算結果進行深入分析,進而通過運用面板數據構建了我國碳排放績效影響因素計量模型挖掘其差異形成的主要原因。
研究結果表明:第一,從總體發展趨勢上看,我國1999~2009年二氧化碳排放績效指數SML平均值大于1,效率變化指數SEF平均值小于1,技術進步指數STE平均值大于1,表明過去10年我國碳排放績效呈改善趨勢,技術進步是我國各省市碳排放績效增長的主要動力;第二,根據各省市碳排放績效、技術進步指數和效率變化指數的空間差異將我國各省市大致分成三類進行研究,可以看出我國各省市需要繼續強化技術進步外更應該重視軟實力研究;第三,我國二氧化碳排放績效主要影響因素中,R&D人員、經濟發展水平、產業結構顯示顯著正的效應,每增加一個單位將導致二氧化碳的排放績效分別提高0.190109、0.020228、0.295127個單位;而能源強度、能源結構對碳排放績效影響呈現逐負效應,每增加一個單位將導致二氧化碳的排放績效分別降低0.024007和0.052750個單位;此外,R&D強度對二氧化碳影響不顯著,但是R&D強度分別對經濟發展水平、能源強度和能源結構影響顯著,存在間接調節作用。
上述結論對于政策的制定有一定的啟示:針對第二類地區,存在效率降低的問題,需要不斷提高自身“軟”性因素,在未來的發展中應該更加重視鼓勵技術效率的提高,不斷提高人員素質和管理水平,重視“軟”實力的提升;針對第三類地區,仍然要下大力氣在技術進步上,技術進步是提高碳排放績效的關鍵,此外,也要注重“軟”實力的提升。另外,各省市都應該持續加大研發資源投入,在R&D投入方面,將R&D人才的引進作為發展的前提,做好相關配套,要做到引得進、留得??;應該持續不斷提高R&D強度,同時在未來的工作中對能源環境領域的R&D投入要有所側重,不斷創新改善能源環境技術,從正面促進二氧化碳排放績效的提高;應該保證經濟穩步增長,迅速轉變經濟增長方式,注重技術投資,尤其是能源環境技術。不斷優化產業結構,提高第三產業的比重,鼓勵發展服務業。但是,我們在擴大第三產業比重的同時需要注意提高服務人員的素質,普及低碳理念、增強低碳意識。加快能源結構調整,盡可能降低一次能源的使用率。
參 考 文 獻:
[1]Ramanathan R. Combining indicators of energy consumption and CO2 emissions: a cross-country comparison[J]. International Journal of Global Energy Issues, 2002, 17(3): 214-227.
[2]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.
[3]Kortelainen M. Dynamic environmental performance analysis: a malmquist index approach[J]. Ecological Economics, 2008, 64(4): 701-715.
[4]Zhou P, Ang B W, Han J Y. Total factor carbon emission performance: a malmquist index analysis[J]. Energy Economics,
2010, 32(1): 194-201.
[5]陳詩一.節能減排與中國工業的雙贏發展:2009-2049[J].經濟研究,2010,(3):129-143.
[6]王群偉,周鵬,周德群.我國二氧化碳排放績效的動態變化、區域差異及影響因素[J].中國工業經濟,2010,(1):45-54.
[7]王兵,吳延瑞,顏鵬飛.中國區域環境效率與環境全要素生產率增長[J].經濟研究,2010,(5):95-109.
[8]劉明磊,朱磊,范英.我國省級碳排放績效評價及邊際減排成本估計:基于非參數距離函數方法[J].中國軟科學,2011,(3):106-114.
[9]Shestalova V. Sequential malmquist indices of productivity growth: an application to OECD industrial activities[J]. Journal of Productivity Analysis, 2003,19(2): 211-226.
[10]Donghyun O, Almas H. A sequential malmquist-luenberger productivity index: environmentally sensitive productivity growth considering the progressive nature of technology[J]. Energy Economics, 2010, 32(9): 1345-1355.
[11]單豪杰.中國資本存量K的再估算:1952-2006年[J].數量經濟技術經濟研究,2008,(10):17-31.
[12]徐國泉,劉則淵,姜照華.中國碳排放的因素分解模型及實證分析:1995-2004[J].中國人口資源與環境,2006,16(6):158-161.
我國能源與環境面臨何種形勢?
倪維斗指出,能源消費是造成霧霾天氣的直接原因。大量燃煤供暖、汽車尾氣及燃煤發電等加重了環境負擔。當前,能源與環境形勢嚴峻,我國已被逼到“墻角”,每年排放的二氧化碳已達70億噸,為世界第一。中國正處于二氧化碳排放的上升期,面臨國際上對我國二氧化碳排放峰值出現時間和絕對值的要求,在已經大力強化節能以及發展核能和可再生能源的條件下,未來我國在碳減排上仍將處于被動狀態。
倪維斗說,全世界環境問題已經非常嚴重,中國的問題更加嚴重,一個是氣候變化,再加上二氧化碳排放已是世界第一,大概是70-80億噸/年,美國現在60億噸/年,遠遠超過美國;第二個問題是能源安全,一些燃料中國大量進口,差不多每年要進口2.5億噸,消費量是4.5億噸,自產不到2億噸,進口的來源、進口的成本、進口的出路,將來都存在很大的問題;還有個問題是PM2.5的問題,以上這幾個問題困擾著中國的發展。
倪維斗認為,從長遠來看,化石能源仍然是世界上主要的能源,煤、石油、天然氣到2050年差不多各占27%左右(能源消費總量),核電、水電、可再生能源各占7%,從某種意義上來說,煤的問題比較突出。中國這個時期,議論很多,尤其霧霾天氣出來以后,人們認為煤是罪魁禍首,想把煤砍掉,但是中國看起來砍不掉,煤炭在相當時期仍然是我國的能源主力。在中國,如果不解決煤的清潔利用問題,那么所謂低碳發展都是不可能的。
倪維斗說,我國的二氧化碳排放是個尖銳問題,到2020年單位GDP的二氧化碳排放量減少40%-45%,到2050年,全世界二氧化碳排放量要比1990年下降一半,只能排放104億噸(1990年208億噸)。中國將來二氧化碳的減排主要落在煤身上。倪維斗說:“從2010年到2050年,我國將要用掉1200億噸煤,這1200億噸煤怎么用就是個大問題。如果直接燃燒,將產生大量污染,這顯然不行,大自然已經給我們教訓了,但我國以煤為主的能源消費結構不會變,因此,大幅度減排二氧化碳和其他污染物主要靠煤的清潔低碳利用。”
怎樣解決電煤的清潔化利用問題?
倪維斗認為,實現煤炭清潔高效轉化有多種途徑,分別是實施先進的煤炭發電技術和實施煤基多聯產能源系統技術。前者旨在進一步提高能效,減少排放,后者則是通過系統過程集成,達到物質和能量多維度梯級利用。
倪維斗表示,現在我國的燃煤發電技術已經走在世界前列。倪維斗舉例說,上海外高橋第三發電廠每度電的平均煤耗在276克標準煤左右,這在世界屬于領先水平。但是從目前的發電技術上來看,燃煤超超臨界蒸汽發電技術不一定是煤高效利用的唯一重點方向,因為燃煤超超臨界蒸汽發電在技術、經濟、常規污染物的脫除、二氧化碳的減排上都具有一定先天性的缺陷。特別是二氧化碳在煙氣中的收集成本很高,從煙氣中收集二氧化碳比較難,要大量的噴淋,還要用化學物質分離,會導致電廠的發電效率降低11%-12%,同時單位成本提高,投資成本增加一倍;本身的發電成本也增加。這種技術的真正商業化大規模使用在目前還沒有。
倪維斗說,第二條路徑是IGCC技術(整體煤氣化聯合循環發電系統)。華能集團在天津有一臺250MW的IGCC電站,現在已經基本運行,但是系統復雜,價格較貴,首套的造價差不多12000元/kW,而超臨界也就4000元/kW。IGCC本身是很好的概念,在目前條件之下,在中國純粹的發電的IGCC估計也不會有大發展,但是IGCC最大的優點就是將來較易把二氧化碳取出來,二氧化碳濃度較高,達到40%左右,壓力比較大,體積比較小,容易取出。
倪維斗表示,多聯產技術是中國二氧化碳減排的戰略方向。多聯產技術以煤氣化技術為核心,通過化工合成與動力生產過程的集成耦合,實現煤炭物質和能量的梯級轉化與利用。該技術具有捕捉二氧化碳的天性,是實現未來二氧化碳捕捉和埋存的有效途徑,且經濟效益和環保性能優異,對于我國乃至世界的煤炭清潔利用都具有非常重要的戰略意義。
倪維斗認為,多聯產是綜合解決我國能源問題的重要方案,有助于緩解能源總量要求,尤其是可以應用大量的高硫煤;有助于緩解液體燃料短缺,可以大規模地生產甲醇、F-T合成油等替代燃料,緩解石油進口壓力;徹底解決燃煤污染問題,同時用甲醇來制備二甲醚,二甲醚基本上是和LPG(液化石油氣)同樣性質的液體,可以大量供應小城鎮的需要;滿足未來減排CO2的需要,所以說,在煤的清潔高效利用方面電化共軌(或能化共軌)有很大潛力,是重要方向。
倪維斗說,以上這三種煤高效清潔利用的技術途徑各有千秋,要因時、因地而宜,但必須要有一個頂層設計、總體規劃。
如何減少燃煤電廠排放的二氧化碳?
倪維斗提出了兩種思路,一是要節約用能;二是將用能后產生的二氧化碳捕捉起來。從目前來看,要降低碳排放,實際上是要在煤的應用上下功夫,因為能源消費主體是煤。要將那些散燒煤取締或想辦法替代,將來煤要集中使用,在集中使用過程中再想辦法把二氧化碳減少。因此,碳減排的根本問題就是二氧化碳的捕捉問題。
“實施煤炭現代化戰略刻不容緩,煤的高效清潔利用最終離不開二氧化碳的捕捉與處理,我國的CCUS(二氧化碳捕集、利用與封存)戰略應該按照我國國情實施。”倪維斗表示,我國實施CCUS戰略目前已有很大的潛力,關鍵在于如何全面統籌安排、協調管理。
1林業是發展低碳經濟的有效途徑
林業是減排二氧化碳的重要手段。部分研究認為,林業減排是減排二氧化碳的重要手段。首先,通過抑制毀林、森林退化可以減少碳排放;其次,通過林產品替代其他原材料以及化石能源,可以減少生產其他原材料過程中產生的二氧化碳,可以減少燃燒化石能源過程中釋放的二氧化碳[2]。
1.1毀林、森林退化與碳排放近年來,大部分的毀林活動都是由人類直接引發的,大片的林地轉變成非林地,主要活動包括大面積商業采伐以及擴建居住區、農用地開墾、發展牧業、砍伐森林開采礦藏、修建水壩、道路、水庫等[3]。在毀林過程中,部分木材被加工成了木制品,由于部分木制品是長期使用的,因此,可以長期保持碳貯存,但是,原本的森林中貯存了大量的森林生物量,由于毀林,這些森林生物量中的碳迅速的排放到大氣中,另外,森林土壤中含有大量的土壤有機碳,毀林引起的土地利用變化也引起了這部分碳的大量釋放。因此,毀林是二氧化碳排放的重要源頭。毀林已經成為能源部門之后的第二大來源,根據IPCC的估計,從19世紀中期到20世紀初,全世界由于毀林引起的碳排放一直在增加,19世紀中期,碳排放是年均3億t,在20世紀50年代初是年均10億t,本世紀初,則是年均23億t,大概占全球溫室氣體源排放總量的17%。因此,IPCC認為,減少毀林是短期內減排二氧化碳的重要手段。
1.2林木產品、林木生物質能源與碳減排①大部分研究認為,應將林產品碳儲量納入國家溫室氣體清單報告,主要理由是林產品是一個碳庫,伐后林產品是其中一個重要構成部分[4]。通過以下手段,可以減緩林產品中貯存的碳向大氣中排放:大量使用林產品,提高木材利用率,擴大林產品碳儲量,延長木質林產品使用壽命等。另外,也可以采用其他有效的手段來減緩碳的排放,降低林產品的碳排放速率,如合理填埋處置廢棄木產品等方式,這樣,甚至可以讓部分廢棄木產品實現長期固碳。在森林生態系統和大氣之間的碳平衡方面,林產品的異地儲碳發揮了很大的作用。②賈治邦認為,大量使用工業產品產生了大量的碳排放,如果用林業產品代替工業產品,如減少能源密集型材料的使用,大量使用的耐用木質林產品就可以減少碳排放。秦建華等也從碳循環的角度分析了林產品固碳的重要性,林產品減少了因生產鋼材等原材料所產生的二氧化碳排放,又延長了本身所固定的二氧化碳[5]。③以林產品替代化石能源,也可以減少因化石能源的燃燒產生的二氧化碳排放。例如,木材可以作為燃料,木材加工和森林采伐過程中也會有很多的木質剩余物,這些都可以收集起來用以替代化石燃料,從而減少碳的排放;另外,林木生物質能源也可以替代化石燃料,減少碳的排放。根據IPCC的預計,2000—2050年,全球用生物質能源代替的化石能源可達20~73GtC[6]。相震認為,雖然通過分解作用,部分林產品中所含的碳最終重新排放到大氣中,但因為林業資源可以再生,在再生過程中,可以吸收二氧化碳,而生產工業產品時,由于需要燃燒化石燃料,由此排放大量的二氧化碳,所以,使用林產品最終降低了工業產品在生產過程中,石化燃料燃燒產生的凈碳排放[7]。林產品通過以下兩個方面降低碳排放量:一是異地碳儲燃料,二是碳替代。這兩方面可以保持、增加林產品碳貯存并可以長期固定二氧化碳,因此,起到了間接減排二氧化碳的作用。
從以上分析可知,林業是碳源,因此在直接減排上將起到重大作用;林業可以起到碳貯存與碳替代的作用,可以間接減排二氧化碳。因此,林業是減排二氧化碳的重要手段。有些研究認為林業在直接減排二氧化碳方面的作用不大。這是基于較長的時間跨度來考察的,認為林業并不是二氧化碳減排的最重要手段,工業減排是發展低碳經濟的長久之計;但是從短時間尺度來考察,又由于CDM項目的實施,林業是目前中國碳減排的一個重要的不可或缺的手段。
2森林碳匯在發展低碳經濟中發揮的作用巨大
絕大部分的研究認為,林業是增加碳匯的主要手段。謝高地認為,中國的國民經濟體系和人類生活水平都是以大量化石能源消耗和大量二氧化碳排放為基礎。雖然不同地區、不同行業單位GDP碳排放量有所差別,但都必須依賴碳排放以求發展。這種依賴是長期發展形成的,是不可避免的,我國現有的技術體系還沒有突破性的進展,在這之前要突破這種高度依賴性非常困難,實行減排政策勢必會影響現有經濟體系的正常運行,降低人們的生活水平,也會產生相應的經濟發展成本[8]。謝本山也認為,中國還處于城鎮化和工業發展的階段,需要大量的資金和先進的技術才能使這種以化石能源為主要能源的局面有所改變,而且需要很長的周期,目前的條件下,想要實現總體低碳仍然存在較大的困難。與工業減排相比,通過林業固碳,成本低、投資少、綜合收益大,在經濟上更具有可行性,在現實上也更具備選擇性[9]。從碳循環的角度上講,陶波,葛全勝,李克讓,邵雪梅等認為,地球上主要有大氣碳庫、海洋碳庫、陸地生態系統碳庫和巖石圈碳庫四大碳庫,其中,在研究碳循環時,可以將巖石圈碳庫當做靜止不動的,主要原因是,盡管巖石圈碳庫是最大的碳庫,但碳在其中周轉一次需要百萬年以上,周轉時間極長。海洋碳庫的周轉周期也比較長,平均為千年尺度,是除巖石碳庫以外最大的碳庫,因此二者對于大氣碳庫的影響都比較小。陸地生態系統碳庫主要由植被和土壤兩個分碳庫組成,內部組成很復雜,是受人類活動影響最大的碳庫[10]。從全球不同植被類型的碳蓄積情況來看,森林地區是陸地生態系統的碳蓄積的主要發生地。森林生態系統在碳循環過程中起著十分重要的作用,森林生態系統蓄積了陸地大概80%的碳,森林土地也貯藏了大概40%的碳,由此可見,林業是增加碳匯的主要手段。聶道平等在《全球碳循環與森林關系的研究》中指明,在自然狀態下,森林通過光合作用吸收二氧化碳,固定于林木生物量中,同時以根生物量和枯落物碎屑形式補充土壤的碳量[11]。在同化二氧化碳的同時,通過林木呼吸和枯落物分解,又將二氧化碳排放到大氣中,同時,由于木質部分也會在一定的時間后腐爛或被燒掉,因此,其中固定的碳最終也會以二氧化碳的形式回到大氣中。所以,從很長的時間尺度(約100年)來看,森林對大氣二氧化碳濃度變化的作用,其影響是很小的。但是由于單位森林面積中的碳儲量很大,林下土壤中的碳儲量更大,所以從短時間尺度來看,主要是由人類干擾產生的森林變化就有可能引起大氣二氧化碳濃度大的波動。根據國家發改委2007年的估算,從1980—2005年,中國造林活動累計凈吸收二氧化碳30.6億t,森林管理累計凈吸收二氧化碳16.2億t。李育材研究表明,2004年中國森林凈吸收二氧化碳約5億t,相當于當年工業排放的二氧化碳量的8%。還有方精云等專家認為,在1981—2000年間,中國的陸地植被主要以森林為主體,森林碳匯大約抵消了中國同期工業二氧化碳排放量的14.6%~16.1%。由此可見,林業在吸收二氧化碳方面具有舉足輕重的作用。
3發展森林碳匯的難點
關鍵詞:碳關稅;農產品貿易;中關貿易
中圖分類號:F752.50 文獻標識碼:A
文章編號:1007-7685(2013)02-0105-04
農產品貿易在中美經濟貿易中一直占據十分重要的地位,美國是中國第一大農產品進口來源國和農產品出口消費國。自1994年至今,中國對美國農產品進口額增加4倍多;而中國對美國的農產品出口增速相對緩慢,中美農產品貿易長期處于逆差且呈逐年加大的態勢。美國眾議院于2009年6月通過了《美國清潔能源安全法案》(亦稱氣候法案)。該法案規定,從2020年起美國對不實施碳減排限額國家的進口產品征收碳關稅。這一法案的出臺必將對中美農產品貿易產生較大影響。因此,研究碳關稅對中美農產品貿易的影響意義重大。
一、中美農產品貿易現狀
自2001年以來,中國與美國的農產品貿易迅速發展,兩國農產品貿易額由2001年的4l億美元增加到2010年的245億美元,但兩國農產品貿易逆差卻不斷拉大,由2001年的15.3億美元擴大到2010年的141.54億美元。2009年之前,中國從美國進口的主要農產品依次是大豆、小麥、棉花等;從2010年開始,中國從美國進口的玉米也大幅上升,當年中國躍升為美國農產品第一大出口市場。中國出口到美國的農產品主要是蔬菜和蔬菜加工產品、水果和水果加工產品、禽肉及部分谷物類。中美農產品貿易出現逆差的最主要原因是農產品出口環境在一定程度上受限,特別是美國農產品技術壁壘的出現對中國農產品出口造成很大影響,美國多次以農產品質量為由減少對我國農產品的進口。而2020年美國即將征收的碳關稅則將成為我國農產品出口必須面對的重要問題。
二、中國農業能源消耗及碳排放情況
(一)中國農業能源消耗狀況
2002~2011年間,中國農業對煤炭和柴油的消費量有明顯的起伏。2002~2005年,煤炭的消耗量一直保持下降趨勢,從1923.31萬噸降到1599.64萬噸。(見圖1)直到2006年才小幅上升至1622.89萬噸,2008年煤炭的消耗量則有顯著的提升,從2007年的l683.3萬噸增加至2008年的2251.19萬噸。而柴油的消耗量從2002年的1120.19萬噸增加到2011年的1875.34萬噸,一直保持上升的趨勢。其他能源的消費量基本上也呈現上升的趨勢。
總體看,在2007年后農業生產過程中的能源消耗量出現明顯的快速上升趨勢,雖然在2008年稍有下降,但在某種程度上說明,近期中國農產品的能源消耗量存在快速增加的可能性。
(二)中國農業二氧化碳排放狀況
農業生產過程中能源的消耗帶來了大量的二氧化碳排放,計算農產品生產過程中二氧化碳的排放量,首先要計算各種石化能源的二氧化碳排放系數。根據2006年聯合國政府間氣候變化專門委員會的指導意見,煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣八種石化能源的二氧化碳排放系數可見表1。另外,雖然在農業生產過程中用電并未在消費過程中產生碳排放,但由于中國主要是靠火力發電,在發電過程中會由于煤炭等能源的消耗產生大量的二氧化碳等溫室氣體,因此可以說農業生產過程中電的使用間接地產生了碳排放。據統計,中國每生產一度電將排放0.997千克的二氧化碳。因此,
利用二氧化碳排放系數可計算出在農業生產過程中能源消耗的二氧化碳排放量,如圖2所示。中國農業生產過程中排出的二氧化碳總量一直保持上升趨勢,從2002年的9024.892萬噸增長到2011年的18735.93萬噸。二氧化碳排放量在2007年明顯增加,說明近年來農業生產過程中二氧化碳排放日益嚴重。將二氧化碳排放量和能源消耗量對比發現,我國農業二氧化碳排放量和能源消費量的增長趨勢相似。自2005年以來,農產品生產過程中能源的消費量有所增長,同期的二氧化碳排放量也出現較為明顯的增長。可見,在農業生產過程中,二氧化碳排放量的增加是由于能源消費增多所導致的。再將農業二氧化碳排放量同農業總產值對比可知,二氧化碳的排放量同農業總產值的增長趨勢也大致相似,農業總產值也是在2005年出現了轉折性的增長,從2007年的14870.1億元增長到2008年的18138.4億元,增長了3268.3億元。
總之,目前中國農業生產呈現是高能耗、高碳排放特征,農產品也是高碳產品。美國對高碳產品征收碳關稅后,如果中國的農產品繼續是高碳產品,將會對中美農產品貿易產生較大影響。
三、碳關稅對中美農產品貿易的影響
(一)中關農業貿易逆差將進一步擴大
隨著農業生產過程中能源的消耗不斷增長,農業已成為溫室氣體排放的重要來源。中國農業的能源消耗及對環境的保護標準與美國都有很大差距,一旦美國征收碳關稅,中國農產品成本將會增加。高碳農業對生物多樣性和農產品質量安全也構成威脅,要使中國出口的農產品達到進口國的環境標準,需要增加有關環境的檢驗、檢疫、測試、認證等手續及相關費用,這也會導致農業成本大幅上升。成本的上升直接影響我國農產品在美國市場的競爭力,使農產品出口下降,中美農業貿易逆差將會進一步擴大。
(二)中國農業產業結構優化將受到影響
中國出口到美國的農產品主要是家畜、蔬菜、水果及其加工產品,這些產品都屬于高碳產品,碳關稅的征收會對這些產品的出口產生較大影響。遭遇碳關稅壁壘后,可能會使這些農產品市場出現萎縮,原來在該行業中的勞動力等要素會出現剩余并轉移到土地密集型農業生產部門,這必然對農業產業結構優化產生不利影響。但從長期發展看,碳關稅的征收將為我國農業可持續發展指明一條新的道路,使低碳農產品的需求擴大,農產品生產以及加工企業可通過改進現有生產、種植工藝,調整農產品出口結構,從而實現農業產業結構的優化。
(三)中國農產品現有生產方式將受到沖擊
在我國,由于化肥、農藥等對提高農產品單位面積產量具有十分重要的作用,因而在農業生產中應用較多。但事實上,這些生產資料都會產生很高的二氧化碳排放量。此外,我國農業生產方式落后,農業廢棄物處理、農業機械化水平還都處于較低水平。這些都將進一步增加我國農業的碳減排壓力。碳關稅的征收對中國農產品的生產方式有較大沖擊。
(四)中關貿易摩擦將進一步升級
一直以來,美國政府致力于開拓國外農產品出口市場。中國加入WT0被美國認為是進入中國市場的良好契機,特別是農產品出口量會成倍增加,從而可為美國帶來經濟利益和就業機會。同時,美國以產品質量等諸多借口為我國農產品出口設置障礙,對我國農產品出口也造成一定影響。隨著兩國經貿關系的深入發展,美國成為與中國發生貿易摩擦最多、最激烈的國家。雖然雙方都在一定程度上作出了努力,但收效甚微。中美農產品貿易已經成為中美兩國之間最有爭議的問題。如果美國開征碳關稅,對中國的農產品出口將形成壁壘。中國政府同樣也可能采取相應的行動,這會導致中美貿易摩擦的進一步升級,不利于中美農產品貿易的發展。
四、對策
(一)構建農業技術創新體系,提高農產品競爭力
首先,政府應加大在農業技術創新方面的資金投入,加大各地財政對農業技術研發的投資力度,并鼓勵其他資本進入該體系中。如,農業技術創新引導資金、風險投資基金等。其次,形成農業技術創新信息資源共享理念,建立信息資源共享平臺,使平臺聚集農業技術創新的主要成果和信息供給方,通過一定的制度保障使供需雙方實現信息準確、傳遞快速。再次,完善農業創新技術的推廣模式。盡管農業技術具有很強的外溢性特征,但農民始終是技術的最終使用者。因此,要讓農民明確自己在技術推廣中的主體地位,提高農民在技術創新中的參與度。
(二)大力發展低碳農業
發展低碳農業,首先要樹立大農業的觀念,加強傳統農業社會化、組織化程度,使其具有規模經濟和范圍經濟效應。在此基礎上建立產業生態循環鏈,使農業內部與外部之間形成共生的生態網絡。要著眼于優化農業中的能源結構,在農業中用新型綠色能源來替代石化類能源。要大力推行有機農業,推廣壟作免耕、秸稈還田等措施來提高土壤肥力,增加土壤有機碳的儲存容量,節省農用肥料燃料。實施測土配方施肥、增施有機肥、緩控釋肥,合理施用農藥化肥。禁止施用化學合成的農藥、生長調節劑等人工合成的植物保護制劑;利用天然植物性農藥和殺蟲生物制菌劑以及耕作法、物理法和生物法等病蟲害防治手段,建立作物輪作體系。加快制訂農產品生產碳排放國家標準,強化環境監管的低碳標準。
(三)完善公共政策,彌補農業低碳發展中的市場失靈
公共政策是彌補農業低碳發展中市場失靈的重要手段。應借鑒發達國家在推動低碳發展中的經驗,對低碳化發展方式給予充分的資金投入和政策扶持。同時,應適時針對出口到中國的高碳農產品征收“碳關稅”,一方面可為中國農產品爭取公平的市場競爭環境,另一方面可迫使發達國家削減甚至放棄農產品的低碳壁壘,進而改善中國農產品出口貿易的國際環境。政府還應積極扶持農業行業協會的發育和成長,協助行業協會收集國外即將出臺“碳標識”及低碳產品相關規定的信息,充分發揮國內行業協會在應對低碳壁壘中的作用。
關鍵詞:DEA;低碳經濟;聚類分析;收斂檢驗
中圖分類號:F124.5 文獻標識碼:A 文章編號:1001-8409(2012)11-0085-05
The Measurement and Analysis about the Level of Low-Carbon Economy Development in Jiangsu Province
DONG Feng, LONG Ru-yin
(School of Management, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116)
Abstract: This paper is firstly based on the accurate measurement and analysis aboutthe level of the low-carbon economy development currently.Firstly Author makes low-carbon economy development index by means of DEA to measurethe level of regional low-carbon economic development in Jiangsu Province, and the results show Southern Jiangsu is the best, Central Jiangsu is in the second, and Northern Jiangsu is the last.Then, based on the low-carbon economic development index, author analyzes the level of regional low-carbon economy development in Jiangsu. The clustering results indicate that better development area of low-carbon economic include Wuxi, Changzhou, Suzhou, Nantong, Yancheng and Suqian. The Convergence test indicates that regional differences of low-carbon economic development become larger. The influencing factors analysis shows the impact direction of the economic development and industrial structure to the low-carbon economic development index is positive, and the impact direction of the energy intensity (unit GDP energy consumption) to the low-carbon economic development index is negative.
Key words: DEA; low-carbon economy; clustering analysis; convergence test
低碳經濟的提法最早源自于2003年英國的能源白皮書《我們未來的能源:創建低碳經濟》,目前國際上對于低碳經濟的公認定義為人類通過技術手段和制度設計,降低化石能源的消耗,減少溫室氣體的排放,遏制全球氣候變暖,從而減少由此帶來的各類自然災害的發生和生態環境的惡化,保護人類的生存安全[1]。景躍軍和刁巍楊通過對東北地區低碳經濟發展路徑的研究發現東北地區碳減排成本與能源排放強度、能源消費結構和能源利用效率高度相關[2];劉鴻淵和孫麗麗以新自由主義的理論為基礎,從中觀層面分析了低碳經濟在異質性地區的生成條件和微觀基礎[3];Zhou等從生產理論的角度,綜合考慮能源、資本、勞動力等相關要素,利用環境生產技術和Malmquist 生產率指數比較了18個OECD國家的二氧化碳排放績效[4];王群偉等利用動態變化的 Malmquist 指數測度了 1996~2007 年我國 28 個省區市二氧化碳的排放績效,并借助收斂理論和面板數據回歸模型分析區域差異及影響因素[5];Dong等構造了連續Malmquist–Luenberger生產率指數(SMLI)用其測算考慮技術可變性的環境敏感生產率[6];胡宗義和劉亦文用動態CGE模型來模擬分析低碳經濟對中國經濟發展的產出影響。研究結果表明:發展低碳經濟對我國各產業影響不盡相同,在一定程度上推動了我國經濟的發展,但會導致企業削減就業崗位[7]。
關于江蘇低碳經濟的研究不是很多,主要有以下幾篇代表性文獻,聶銳等利用環境負荷模型與脫鉤理論, 對江蘇未來中長期的經濟發展、能源需求與二氧化碳排放進行了情景分析, 并結合當前的環境政策, 對三種情景下主要指標的參數和結果進行了設計與分析[8];趙榮欽和黃賢金采用2003~2007年江蘇能源消費和土地利用等數據,通過構建能源消費的碳排放模型對江蘇能源消費碳排放進行了核算[9];張秀梅等對江蘇1996~2007年的碳排放效應及時空格局進行了分析,得出江蘇全省碳排放量、地均碳排放強度和地均建設用地碳排放都呈現蘇南大于蘇中大于蘇北的分布格局的結論[10];劉慧等通過設定基準情景(BAU)、低碳經濟政策情景(LES)、推進低碳發展的國際合作與技術轉移情景(ICS)三種政策情景對江蘇未來中長期能源需求與二氧化碳排放強度進行分析[11]。
自從我國政府在哥本哈根年會上提出2020年單位GDP二氧化碳排放強度相較2005年降低40%~45%目標后,國內外學者對于中國二氧化碳排放問題的研究越來越多,大家的一致意見是低碳經濟是實現碳減排目標、實現可持續發展的唯一路徑,并從碳排放績效、因素分解、情景模擬等角度進行了分析。對江蘇碳排放的研究更多集中于江蘇全省,缺乏對13地級市及蘇南、蘇中、蘇北三大經濟區域二氧化碳排放和低碳經濟發展狀況的系統梳理分析。制定低碳經濟發展戰略和實施路徑首先要建立在對當前低碳經濟發展狀況的正確測評和認識的基礎之上,本文正是基于這一現實,先以IPCC碳排放系數計算方法準確測算江蘇各區域二氧化碳排放數據,然后用DEA方法設計低碳經濟發展指數對江蘇各區域低碳經濟發展水平進行測度,并在此基礎上進行聚類分析、收斂性檢驗和影響因素分析。
一、江蘇區域二氧化碳排放測算及現狀分析
《中國能源統計年鑒》將最終能源消費劃分為9類,分別為煤炭、汽油、柴油、天然氣、煤油、燃料油、原油、電力和焦炭,國內二氧化碳排放計算一般計算公式為:
C=∑iaiEi (1)
其中ai為IPCC提供的各種能源碳排放系數,Ei為終端能源消費量(標準煤)。本文沒有將電力作為終端能源放入碳排放總量計算中,原因在于IPCC確定的電力碳排放系數為發電所導致的碳排放,我國2008年火力發電占總發電量的80.48%根據《中國統計年鑒2010》電力平衡表相關數據計算得到。 ,火力發電所用能源絕大部分為煤炭,各區域所消耗的電力可以分為自發電和買入電,自發電所消耗的煤炭已經在最終煤炭消耗中計算,買入電由于發電所產生的碳排放并不在本區域,而水電、核電等清潔能源碳排放系數為0資料來源:國家發展和改革委員會能源研究所.中國可持續發展能源暨碳排放情景分析[R].2003。 ,所以如果在碳排放總量計算中再加入電力會造成重復計算問題,而且重復的比率相當高,所以本文在最終能源消費中沒有考慮電力,各區域八種最終能源消費量數據來自各地級市統計年鑒,碳排放系數采用IPCC數據。
根據式(1)計算的江蘇全省和三大經濟區域蘇南包括南京、無錫、常州、蘇州、鎮江;蘇中包括南通、揚州、泰州;蘇北包括徐州、連云港、淮安、鹽城、宿遷。 2001~2009年二氧化碳排放總量、單位GDP二氧化碳排放量、人均二氧化碳排放量圖如下:
2001~2009年二氧化碳排放總量年均增長速度蘇南為10.7%、蘇中為9.2%、蘇北為11.8%,三大經濟區域及全省單位GDP二氧化碳排放量下降緩慢,在有些年份還出現反彈增長,2001年三大區域單位GDP二氧化碳排放量從高到低排位為蘇南、蘇中、蘇北,2009年的排位為蘇北、蘇南、蘇中,9年間蘇南單位GDP二氧化碳排放量由2.52噸/萬元下降為2.00噸/萬元,蘇中由2.35噸/萬元下降為1.77噸/萬元,蘇北下降幅度很小。人均二氧化碳排放量一直是蘇南最高,蘇北最低,與經濟發展水平呈高度正相關,2001~2009年三大經濟區域及全省人均二氧化碳排放增長都比較迅速,蘇南增長1.07倍、蘇中增長1.04倍、蘇北增長1.32倍。
二、江蘇區域低碳經濟發展水平測度
(一)研究方法與指標
DEA(Date Envelopment Analysis 數據包絡分析)是研究同類型決策單元相對效率的常用方法之一。1957年Farrell在研究英國農業生產力中首先提出數據包絡思想,1978年運籌學家Rhode、Cooper和Chames正式提出了這一相對效率的研究方法[12]。
假設有n個受評估單元,每個評估單元共有m種投入要素xij,共有s種產出yir,則決策單元O的相對效率衡量指標ho(u,v)可以表示為:
max ho(u,v)=∑sr=1uryor∑mj=1vjxoj
s.t. ∑sr=1uryor∑mj=1vjxoj≤1
∑ni=1λi=1 (2)
本文基于上述DEA模型設計低碳經濟發展指數,投入產出共四個指標,分別如下:
(1)GDP
GDP數據來自各地級市統計年鑒,根據GDP平減指數轉換為2000年價格。
(2)資本存量
張軍等[13]采用永續盤存法來估計各個省和全國的資本存量,計算公式為:
Kt=Kt-1(1-α)+It (3)
其中Kt為基期資本存量、Kt-1為上期資本存量、It為本年度固定資產投資總額、α為固定資本折舊率,本文沿用張軍的思想方法估算江蘇13個地級市的資本存量。方法為用各地級市GDP與江蘇全省GDP之比乘以張軍所測算的江蘇省2000年資本存量估算出各地級市2000年基期資本存量,然后根據式(3)算出各地級市2001~2007年資本存量,其中α根據張軍研究結論取9.6%。各地級市固定資本投資總額數據來自各地級市統計年鑒,所得資本存量數據根據GDP平減指數統一轉換為2000年價格。
(3)人力資本
人力資本取各地級市年末從業人數。
(4)二氧化碳排放總量
二氧化碳排放總量計算方法見“江蘇區域二氧化碳排放測算及現狀分析”。
(二)低碳經濟發展指數計算結果
本文所設計的低碳經濟發展指數投入變量為資本存量和人力資本,產出變量為GDP,二氧化碳排放總量既可以作為投入指標也可以取倒數作為非期望產出指標,通過規劃求解,可以得到江蘇13地級市及蘇南、蘇中、蘇北三大經濟區域2001~2009低碳經濟發展指數,結果見表1。
從結果來看:二氧化碳排放總量分別作為投入和非期望產出得出的江蘇區域低碳經濟發展指數差別不大,本文主要以二氧化碳排放總量作為投入來進行分析。從全省范圍來看:除2009年外,江蘇低碳經濟發展指數是逐年下降的,2001年為0.966,2009年為0.83,由于當時沒有2010年的相關數據,本文無從了解在哥本哈根聯合國氣候大會后我國各級政府日益重視碳排放問題背景下江蘇2010年的低碳經濟發展指數是否有所提高。
就區域來看,比較9年平均值和絕大部分年份,蘇南低碳經濟發展指數最高、蘇中其次、蘇北最低,這種排位與三大區域的經濟實力相對應,根據區域低碳經濟發展指數平均值排名前三個城市分別是蘇州、鹽城和無錫,其中兩個位于蘇南,一個位于蘇北,平均值排名后三個城市分別是連云港、淮安、南京,其中兩個位于蘇北、一個位于蘇南。鹽城低碳經濟發展指數較高與其工業化和人民生活水平較低有關,鹽城2009年第二產業比重只有48.2%,遠低于全省平均水平,人均GDP為25553元,排在江蘇13個地級市第10位,較低的工業化和人民生活水平減少了二氧化碳排放總量從而提高了低碳經濟發展指數。蘇南低碳經濟發展指數在三大區域最高,而位于蘇南的南京低碳經濟發展指數位于江蘇全省倒數第三位令人意外,但是分析單位GDP 二氧化炭排放量和人均二氧化碳排放量數據就會理解本文所設計的區域低碳經濟發展指數的合理性和準確性,南京2009年單位GDP 二氧化炭排放量和人均二氧化碳排放量在13個地級市中都排第2位,而低碳經濟發展指數排第2位的鹽城單位GDP 二氧化炭排放量和人均二氧化碳排放量在13個地級市都排在第12位。經濟發展和人民生活水平的提高會增加二氧化碳排放,但是通過調整產業結構和提高能源效率可以提高碳排放效率從而提升低碳經濟發展指數,同處蘇南的蘇州和無錫為南京作出了榜樣。
依據DEA方法的BCC模型將區域低碳經濟發展指數分解為純技術效率指數和規模效率指數,結果見表2。
表2顯示了江蘇及各區域純技術效率和規模效率指數的分布情況。蘇南和全省純技術效率為1,比較9年平均值,純技術效率蘇南最高、蘇北最低,規模效率相反蘇北最高、蘇南最低。純技術效率為1或接近1,而規模效率小于1時,這說明被評價單元本身的技術效率而言沒有投入需要減少、沒有產出需要增加,被評價單元的綜合效率沒有達到有效(即1),是因為規模、投入、產出不相匹配,需要增加規模或減少規模,規模效率與我國的產業結構、工業結構、能源消費結構都有很大關系。
三、江蘇區域低碳經濟發展水平分析
(一)聚類分析
根據上文得到的江蘇13地級市2001~2009年低碳經濟發展指數進行聚類分析,聚類樹形(圖4)。
按照聚類分析結果將江蘇13地級市分為三類,其中低碳經濟發展較好地區為無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、宿遷;低碳經濟發展居中地區為揚州、鎮江、泰州;低碳經濟發展較差地區為南京、徐州、連云港、淮安。從中可以看出低碳經濟發展水平較高的地級市還是集中在經濟發展水平較好的蘇南地區。
(二)收斂性分析
技術創新理論認為一種新技術滲透到新市場,必然經歷發明、創新和擴散三個階段[14],如果落后地區能夠吸收和學習先進地區的技術,這樣技術知識的擴散效應會使落后地區獲益,因為技術的模仿總比創新成本高,因此當落后地區比先進地區在技術學習上處于更有利位置時,兩地經濟增長就會出現收斂的趨勢[15]。利用收斂理論檢驗江蘇13地級市低碳經濟發展指數是否有收斂趨同的趨勢。
借助Barro和Sala-i-matin[16]的研究成果,本文設計的β收斂公式如下:
lnEEit-lnEEi0T=C+βlnEEi0+ε (4)
其中lnEEi0表示期初相關指數(低碳經濟發展指數、純技術效率指數、規模效率指數)自然對數值,lnEEit表示第t期相關指數自然對數值,T表示時間跨度。如果β
收斂檢驗表明:低碳經濟發展指數、純技術效率指數、規模效率指數均不存在收斂,表明江蘇13個地級市2001~2009年的低碳經濟發展存在不均衡現象,各市低碳經濟發展存在差異變大趨勢。
(三)影響因素分析
前文分析了江蘇低碳經濟發展指數及組成,但是并未對指數變動的影響因素進行分析,本部分以低碳經濟發展指數作為因變量,引進相關影響因素作為自變量進行分析?;谝延械难芯砍晒蛿祿傻眯裕疚膹慕洕l展、經濟結構、能源效率三個方面考察各因素對資源型城市轉型績效的影響,表4給出了相關影響因素變量的定義及說明。
從式(5)可以看出:經濟發展和產業結構對江蘇低碳經濟發展指數的影響為正方向,能源強度對江蘇低碳經濟發展指數的影響為負方向,即人均GDP和第三產業比重越高,江蘇低碳經濟發展指數越高,能源強度(單位GDP能耗)越高,江蘇低碳經濟發展指數越低。這些結果都符合本文的理論預期,經濟發達地區由于先進的技術和管理,碳排放效率較高,低碳經濟發展水平也較高;第三產業單位GDP二氧化炭排放量遠低于第二產業,積極發展第三產業和現代服務業是實施低碳經濟的必由之路;高能源強度帶來的必然是高碳排放和較低的低碳經濟發展指數。
四、結論與建議
本文利用數據包絡分析方法設計低碳經濟發展指數對江蘇各區域低碳經濟發展水平進行測度,投入指標為資本存量、人力資本和二氧化碳排放總量,產出指標為GDP,測評結果顯示三大經濟區域蘇南低碳經濟發展最好、蘇中其次、蘇北最低,13地級市低碳經濟發展前三名為蘇州、鹽城和無錫。利用低碳經濟發展指數的聚類分析結果表明低碳經濟發展較好地區為無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、宿遷。低碳經濟發展指數收斂分析表明各區域低碳經濟發展存在差異變大趨勢,影響因素分析表明經濟發展和第三產業比重對低碳經濟發展指數影響方向為正,而能源強度對低碳經濟發展指數影響方向為負。
結合分析結果,本文提出以下建議:(1)積極調整產業結構,發展現代服務業。第三產業單位能耗低、碳排放低,同時第三產業比重的提高也是經濟發展、轉型的重要標志,發達國家第三產業比重都在2/3以上,我國2010年底也只有43%。據測算,服務業單位增加值能耗僅為工業單位能耗的1/7,碳密度只有能源行業碳密度的1/10左右,發展現代服務業既能提升產業層次、優化三大產業比例,又能降低單位GDP碳排放量。(2)調整能源結構,積極開發新能源。江蘇可再生資源較為豐富,地熱資源地勢優越地區面積占全省總面積的38%,開發后全部資源量折合標準煤量達到56億噸;風場資源量居全國第七,可開發量約2100萬千瓦;全省森林覆蓋率達到16.9%,濕地面積占全省面積的21.5%,灘涂面積占全國總面積的1/4,這些可再生資源為江蘇發展低碳經濟提供了有利的現實條件。(3)政府要建立相應的管理體制,給予政策支持,為低碳經濟的發展提供制度、法律保障,支持企業發展先進技術,鼓勵企業對低碳技術進行引進和自主研發。(4)企業應抓住低碳產業轉型升級的機遇,重視低碳技術更新和自主知識產權研發,將能源消耗列入企業預算,實行節能計劃,以市場為導向,以技術為支撐,謀取更為廣闊的發展空間。
參考文獻:
[1]徐南,陸成林.低碳經濟的豐富內涵與主要特征[J].經濟研究參考,2010(60):32-33.
[2]景躍軍,刁巍楊.東北一次能源消費的碳排放及低碳經濟發展路徑研究[J].管理評論,2010(8):109-113.
[3]劉鴻淵,孫麗麗.跨區域低碳經濟發展模式與機制研究[J].軟科學,2011,25(8):45-48.
[4]Zhou P, Ang B W, Han J Y. Total Factor Carbon Emission Performance: A Malmquist Index Analysis [J]. Energy Economics, 2010,32(1).
[5]王群偉,周鵬,周德群.我國二氧化碳排放績效的動態變化、區域差異及影響因素[J].中國工業經濟,2010(1):45-54.
[6]Dong H O, Almas H. A Sequential Malmquist–Luenberger Productivity Index: Environmentally Sensitive Productivity Growth Considering the Progressive Nature of Technology[J].Energy Economics, 32(6): 1345-1355.
[7]胡宗義,劉亦文.低碳經濟的動態CGE研究[J].科學學研究,2010,28(10):1470-1475.
[8]聶銳,張濤,王迪. 基于 IPAT模型的江蘇省能源消費與碳排放情景研究[J].自然資源學報, 2010,25(9):1557-1564.
[9]趙榮欽,黃賢金. 基于能源消費的江蘇省土地利用碳排放與碳足跡[J].地理研究,2010,29(9):1639-1649.
[10]張秀梅,李升峰,黃賢金等. 江蘇省1996年至2007年碳排放效應及時空格局分析[J].資源科學,2010,32(4):768-775.
[11]劉慧,張永亮,畢軍.中國區域低碳發展的情景分析——以江蘇省為例[J].中國人口·資源與環境,2011,21(4):10-18.
[12]盛昭瀚,朱喬,吳廣某. DEA理論、方法與應用[M].北京:科學出版社,1996.
[13]張軍,吳桂英,張吉鵬.中國省際物質資本存量估算:1952~2000[J].經濟研究,2004(10):35-44.
[14]Josef S. Capitalism, Socialism and Democracy [M]. New York: Harper, 1942.
近日在2011地球一小時活動即將來臨之際,全球最大的中文在線旅行網站去哪兒網(Qunar.com)了《低碳旅游趨勢報告》,報告顯示,已經有超過45%的游客在外出旅行時“除了拍照,什么都不帶走,除了足跡,什么都不留下”。出門盡量乘坐公共交通工具或者多人拼車。在酒店住宿,盡量少更換浴巾毛巾,或者自帶洗漱用品,出門注意關燈關空調……他們在用自己的實際行動實踐著“低碳”。
旅行中的碳排放
據世界旅游組織研究,2005年,來自旅游交通和住宿業的二氧化碳排放總量分別為1192Mt和284Mt,全球旅游業排放的二氧化碳大約占全球二氧化碳總排放量的5%,除去飛行貢獻值為3%;2035年以前,來自旅游業的碳排放量約以2.5%的年均速度增長;至2035年,旅游業交通及住宿業二氧化碳排放量將分別達到2436Mt和728Mt。隨著氣候變暖,冬季雪期縮短、雪量減少,滑雪等旅游項目不得不依賴人工造雪技術。據估算,北京市人工造雪一個冬天要用掉半個昆明湖的水量,相當于全北京市一天用水總量的1/10,是8300多戶家庭一年的用水量。
一次長途旅行飛機的碳排放量是相當驚人的。在所有交通工具中,飛機的碳排放量是最高的,在短距離空中旅行中,每名旅客產生的二氧化碳排放量約是鐵路的3倍以上,而作為一個行業整體,則約占全球溫室氣體排放量的2%~3%。因此,經常在外旅行應盡量避免乘飛機,而選擇碳排放量相應較低的交通工具。如果實在避免不了,可選擇短途飛行,并且減輕你的行李重量。因為一架飛機航線的長短直接決定了碳排量的噸數是不同的,一年下來節約的碳排量是可觀的。而在城市之間旅行,搭乘汽車可能比使用高速列車要更加環保。
一些航空公司也推出了節能減排計劃,如碳抵消計劃,此計劃可讓參加者贊助當中的減排項目,通過植樹等活動去抵消乘坐一次飛機所產生的碳排放,這些計劃可以協助降低空氣中的二氧化碳量,甚至更積極地阻止二氧化碳排放。有些通過對引擎的沖洗,希望借此來降低燃料消耗,有效消除二氧化碳的大量排放,并通過提高排氣溫度域值來增強引擎性能,此舉可以節省300萬加侖的噴氣燃料。
酒店也被公認為碳排放大戶,那么,我們在一家酒店住宿一晚,究竟會排放多少二氧化碳?碳排放因房型的不同、入住人數的多少、季節和時間等諸多因素而出現差異。平均一個人在一家酒店住宿一晚,所產生的二氧化碳為10至30千克,相當于一輛汽車行駛60至180公里的排放量,在夏季或冬季集中使用空調時,這個數字將達到最高值。另外,旅游業的奢侈消費助長了負面環境影響。如普通居民一般一天用水100-300升,但星級賓館用水則達到每天500-2000升,超豪華賓館則更高。
據相關資料顯示,游客入住酒店時若能少換洗一次床單被罩,則可省0.03度電、13升水和22.5克洗衣粉,其相應減排二氧化碳50克。如果全國所有星級酒店都能做到3天更換一次床單,每年可減排二氧化碳4萬噸,綜合節能約1.6萬噸標準煤。
游客為了低碳愿意做什么?
去哪兒網調查顯示,“旅行時使用交通工具時你愿意為低碳做些什么?”中愿意“乘坐飛機時減輕行李重量”的受訪者近占23%;“短途旅行時優先選擇汽車或火車出行”占53%;“乘坐公共交通工具到達景區景點”占40%;“租用公共自行車游覽”占47%;“20分鐘步行距離以內的行程選擇步行出行”占83%。
調查顯示,“住酒店時你愿意為低碳做些什么?”同意“對一次性用品收費”占47%;贊同“同一客人連日入住不每天更換床單”和“不使用酒店一次性用品,可獲額外積分等獎勵”的受訪者高達76%;認同“3層以下走樓梯”占69%;“淋浴時間不超過15分鐘,可獲額外積分獎勵”占38%。
去哪兒網副總裁戴政表示,旅游機構采用方便實用的方法最容易促進游客的低碳行為,例如提供公共自行車租賃、酒店利用積分或者優惠手段鼓勵住客減少對酒店一次性產品“六小件”的依賴。最近錦江之星就宣布錦江之星、白玉蘭、金廣快捷以及南京飯店、東亞飯店和閔行飯店統一開展“低碳商旅,尊享超值”的環保主題活動,只要賓客在入住期間,不使用客房“六小件”,就能每間夜減免10元房費。這些都是非常實用的小技巧。
此外,據去哪兒網《低碳旅游趨勢報告》顯示,自行車旅行、徒步旅行、搭帳篷、露營、入住環保酒店、樂活酒店成為中國游客低碳旅游的新趨勢。
低碳旅游實用小攻略
1. 行
能坐火車的不坐飛機,必須乘飛機,就要選擇正確合理的航空線,減輕行李的重量。自駕游最好拼滿一車人,實現能效最大化。改變奢華享受的旅行觀念,拒絕私人飛機、游艇等。到達目的地旅行時盡量選擇步行或是租借自行車觀賞景點,少打車。周末去郊外旅行,不妨在汽車后備箱里放上一輛折迭自行車,開車至郊外,改騎自行車,去體驗野外的自然風光,在感受大自然的同時,便切實為低碳作了貢獻。
2. 宿
在出行之前做一個周詳的旅行計劃,預訂一個距離你的目標景點比較近的旅館,或者干脆選擇一個公共交通發達的地區作為旅游目的地。這些都不光可以節省你的資金,同時也更加環保。選擇目的地住宿時多考慮小規模酒店或青年旅館,雖然只是僅提供最基本的設施,但意味著能夠消耗更少的能源,或者是環保酒店。住酒店不用每天更換床單被罩,盡量不使用酒店的一次性用品,減少用水,出門關燈、關空調。
3. 食
不用一次性餐具,自備水具,不喝瓶裝水。盡量食用本地應季蔬果,最好做個素食者。
關鍵詞:供熱;鍋爐;發展;趨勢
用于工業生產的鍋爐更注重高效率、低污染、自動化、低成本(金屬消耗量);而生活鍋爐則追求低污染、自動化、安全可靠。本文對供熱鍋爐的發展趨勢進行簡要的分析。
1、鍋爐燃用優質燃料
我們知道,鍋爐燃用動力燃料。所謂動力燃料是指除了其燃燒放熱可供利用外,在其他方面沒有更大經濟價值的燃料,主要是劣質燃料。由于國情原因,多年來,我國鍋爐一直被限制使用劣質燃料。我國對供熱鍋爐的燃料政策在1990 年以前主要傾向于以煤為主,例如1988年底,國家煤代油辦公室還發出名為以煤代油、節油的獎勵辦法和補貼標準的文件。隨著高層民用建筑的發展、高新經濟技術開發區的建設、環保要求的提,以及我國勘探到的天然氣和煤層氣儲量的增加和我國進口能源政策的拓寬都促使供熱鍋爐中燃油和燃氣的比例相應提高。采用燃油或燃氣供熱鍋爐不僅可以提高鍋爐熱效率,而且對于改善煙氣排放污染物具有顯著效果。
2、鍋爐用低劣的燃料的方向發展
鍋爐在向燃用優質燃料的方向發展的同時,也向燃用品位更為低劣的燃料的方向發展。眾所周知,隨著工業化進程的加快以及人民生活水平的提高,城市垃圾已經嚴重影響了人類的生存環境,也困擾了城市的發展。傳統的垃圾處理方法是填埋、焚燒和堆肥。而對垃圾的更進一步處理,就是垃圾能源化。這巳成為當前世界處理垃圾的熱點,其中以垃圾為燃料的垃圾鍋爐也成為鍋爐制造業中的熱點。
垃圾在鍋爐中直接燃燒是各國垃圾能源化的主要手段。目前尚存在的難題是受熱面管子的高溫腐蝕,其中主要是塑料等垃圾中的C1和Na、 K等元素對金屬的腐蝕;以及不可燃物質從爐內的排出問題。各國所采用的爐型繁多,但主要有流化床燃燒鍋爐、回轉窯式鍋爐和機械爐排鍋爐等三種。
采用流化床燃燒鍋爐時,垃圾需進行預分選和破碎,然后送入流化床內燃燒。此類鍋爐預處理費用高,爐前易臭味外逸,影響環境。機械爐排鍋爐是目前用得最廣泛的一種垃圾鍋爐,其關鍵是爐排的結構和布置。爐排片一般用高鉻鋼澆鑄后精加工制成,布置成水平或傾斜。爐排可分為預熱段、燃燒段和燃盡段,并由固定爐排和運動爐排相隔組成。
3、潔凈煤技術的開發
鑒于煤炭仍是鍋爐主要燃料但對環境污染嚴重的事實,各國都競相開發潔凈煤技術。所謂潔凈煤技術是指從煤炭開發到利用的全過程中,旨在減少污染排放與提高利用效率的加工、燃燒、轉化及污染控制等新技術。主要包括煤炭洗選、加工轉化、先進發電技術、煙氣凈化等方面的內容。
煤炭洗選是指通過物理或化學的方法,降低原煤中灰分、硫分、矸石等雜質的含量,并按不同煤種、灰分、低位發熱量和粒度分成若干等級,以滿足不同用戶的需要。煤炭經洗選后可顯著低灰分和硫分的含量,減少燃燒后煙塵、二氧化硫等污染物的排放。
配煤技術是將不同品質的煤經過篩選、破碎,按比例配合等過程,并輔以一定的添加劑,以改變動力煤的化學組成、巖相組成、物理特性和燃煤性能,達到充分利用煤巖資源、優化煤炭產品結構、煤質互補,適應用戶燃煤設備對煤質要求,提高燃煤效率和減少污染物排放。
型煤是用一種或數種煤與一定比例的粘結劑、固硫劑等,加工成一定形狀尺寸和有一定理化性能的塊狀燃料或原料。型煤也可以是粉煤及一定比例的煤泥等其他低位發熱量較低的燃料或廢棄物,加上粘結劑、添加劑加工成型煤的,有的燃燒特性還超過了原煤的燃燒特性。
由于煤炭資源豐富,水煤漿的加工工藝簡單,與煤炭氣化、液化相比, 投資少、成本低。作為代油燃料,許多國家基于長期的能源戰略考慮,將其作為以煤代油的燃料技術進行研究、開發和儲備,且已有商品化使用。
4、生物質能技術的發展
近幾十年來,大氣中的各種溫室氣體濃度正不斷增加,它們對全球氣候變化的影響已引起了人們廣泛的注意。各種溫室氣體中,以二氧化碳的危害最為嚴重。大氣中的二氧化碳含量在最近20年中已增加了 27%。據估計目前每年約有260億!二氧化碳被排入大氣,其中大約有80%是由于煤、石油、天然氣等礦物燃料的燃燒而引起的。
從長遠觀點看,二氧化碳零排放技術顯然是解決問題的最根本途徑。在這些零排放技術中,生物質能又是其中最具潛力的。
減少化石燃料的使用,提高能源的轉換效率,積極發展軟能源,是降低大氣中二氧化碳含量的直接方法。二氧化碳的排放與動力設備的熱效率有著直接的關系,例如,對相同的供電負荷而言,若發電機組的效率提高一倍,就意味著所排放的二氧化碳減少了一半。在不久的將來,燃用化石燃料的發電機組最大效率可達45%,最高限度可望達到47%。與現在的發電效率相比,尤其是與效率低下的發電機組相比,通過提高效率來降低二氧化碳排放是有著重要現實意義的。
除了通過削減化石燃料的消耗量來降低二氧化碳的排放量外,還有控制二氧化碳的排放,或者說吸收、分解脫除或分離已生成的二氧化碳。盡管目前有許多煙氣凈化方法可以用來控制氮氧化物和硫氧化物的排放,但還沒有有效的控制二氧化碳排放的方法。
粉煤灰是煤燃燒排放出的一種粘土類火山灰質材料。狹義地講,它就是指鍋爐燃燒時,煙氣中帶出的粉狀殘留物,簡稱灰或飛灰;廣義地講,它還包括鍋爐底部排出的爐底渣,簡稱爐渣。灰和渣的比例隨著爐型、燃煤品種及煤的破碎程度等不同而變化,目前世界各國普遍使用的固態排渣煤粉爐,產灰量占灰渣總量的80%~90%。電廠灰渣的大量排放,促使對粉煤灰資源的綜合利用的重視。近年來,粉煤灰的綜合利用已逐漸形成了一個新興產業。
目前,粉煤灰主要用在建筑工程和基礎工程中。在精細化工利用方面研究得也較多。
四、結語
總之,供熱鍋爐技術已發展到了這樣水平:燃料向多元化、潔凈化方向發展;水仍是占絕對優勢地位的供給鍋爐的工作介質,但近年來,由于加熱工藝的要求,也出現了以有機介質為鍋爐工作流體的鍋爐;工作壓力的范圍得到拓寬, 相繼出現了真空相變供熱鍋爐,小型超臨界壓力貫流鍋爐等;供熱鍋爐的容量向兩個方向上都有很大發展,小容量的家用壁掛式燃油燃氣鍋爐在我國得到快速發展,同時,由于集中供熱的要求,供熱鍋爐的容量大幅度提高,并且向熱電聯產、熱電冷聯產方向發展;由于對提鍋爐效率、節約能源的日益重視,排煙溫度很低的冷凝式鍋爐得到發展;鍋爐自動控制水平、智能化水平得到空前提高。
參考文蹴