东北三省的CO2排放影响因素分析

2022-01-08 11:43陈雯雯朱梦婷
湖北农业科学 2021年23期
关键词:东北三省东北地区增量

陈雯雯,朱梦婷

(河海大学商学院,江苏 常州 213000)

碳排放不仅带来环境问题,而且对全球社会的发展造成威胁。政府间气候变化专门委员会(IPCC)第五次评估报告显示,人类对气候系统的影响是明确的,21 世纪末期及以后时期的全球平均地表变暖主要取决于累积CO2排放。中国作为能源消费大国和碳排放大国,面临的资源环境矛盾突出。作为《巴黎协定》的签署国,中国积极履行碳减排责任。东北三省作为中国老工业基地,重工业密集,能源消耗大,而能源消耗是CO2排放的主要原因,对东北三省的CO2排放影响因素进行实证研究,对促进东北地区低碳经济发展具有重要意义。

全球碳排放量总体呈现上升趋势,对碳排放量影响因素的研究成为国内外学者关注的热点。渠慎宁[1]将LMDI 分解法与修正的Laspeyres 分解法用于碳排放影响因素分解;文扬等[2]使用LMDI 模型探究了2011—2015 年对京津冀及周边地区工业大气污染物排放造成影响的主要因素;胡庆龙等[3]运用Theil 指数法、能源消费统计因子表、LMDI 模型探究东、中、西部区域因终端能源消费产生的PM2.5 排放区域差异与驱动因素;吴贤荣等[4]运用Kaya 等式与改进的Divisia 指数分解法,对中国2002—2014 年31个省份农业碳排放增长驱动及减排退耦特征进行分析;张陈 俊等[5]运用 改进的LMDI 模型对1997—2011 年中国水资源消耗强度变化的影响因素进行研究;陈其霆等[6]采用对数平均Divisia 分解法对1985—2010 年民航业运输总收入等5 个因素对民航业CO2排放量的影响进行定量分析;刘博文等[7]将LMDI 分解法与Tapio 脱钩指标结合分析了1996—2015 年中国CO2排放和区域产业增长的脱钩弹性和脱钩努力水平,得出产业结构改善和能源结构调整依然是促进实现脱钩的重要途径;郭存芝等[8]研究得出能耗强度与经济规模对资源型城市能耗增长影响较大,其中能耗强度下降对能耗增长存在明显的抑制作用,经济规模扩大对能耗增长的促进作用明显;李刚[9]研究认为经济发展与人口规模是碳排放增长的重要因素,产业结构及能源强度是碳排放减少的着力点;王彩明等[10]认为能源消费结构是促进河北省碳排放增长的主要因素;徐国泉等[11]对1995—2004 年间能源强度、能源结构和经济发展等因素的变动对中国人均碳排放的影响进行实证分析;Chong 等[12]基于LMDI 模型,得出人均GDP 和人口增长是广东省能源消费增长的主导因素,提高供电效率则抑制能源消费增长;马晓君等[13]将扩展的Kaya等式与LMDI 模型结合,认为调整产业内部结构,降低能源消耗强度,完善经济政策体制是促进东北三省低碳经济发展的重要手段。

CO2排放影响因素研究分析中,LMDI 模型得到广泛运用。LMDI 模型具有有理论基础、适用性、运用简单、容易理解等优点[14],可运用性强,能与不同研究方法结合运用。已有对东北三省的碳排放因素实证分析多立足于东北整体或行业部门角度,鲜见与全国数据比较分析和东北三省内部分析结合的研究报道。因此,利用Kaya 等式与LMDI 模型,结合全国及东北三省内部CO2排放情况对2000—2017 年东北三省的CO2排放影响因素进行研究,探寻有效控制和切实减少CO2排放量的途径。

1 变量说明和数据来源

1.1 LMDI因素分解变量说明

Divisia 指数分解法包括AMDI 分解法和LMDI分解法2 种方法[15]。LMDI 分解法由Ang 等提出,在理论评价、适应性、易用性和结果的易解性方面具有一定优势,可以进一步分为加法分解和乘法分解模式,在分解过程中不会产生残差项,在分析国家、地区碳排放因素以及行业对碳排放的影响等领域得到广泛运用。

在LMDI 分解法基础上,结合Kaya 等式对东北三省碳排放影响因素进行分析。

式中,C为东北三省CO2排放量,Cj、ENj、GDPj、POPj分别为东北地区第j个省份的CO2排放量、一次能源消费量、地区生产总值以及地区年平均人口。

因Yj=东北三省CO2排放的Kaya 等式可以进一步表述为:

式中,Yj为东北三省第j个省份的单位能耗排放因子,代表能源结构;Ej为东北三省第j个省份的单位GDP 消耗的能源用量,即能源强度;Gj为东北三省第j个省份的人均GDP,代表经济发展水平、Pj为东北三省第j个省份的人口规模。

依据LMDI 分解法,从t-1 到t期,CO2排放总增量(△C)为:

式中,Ct为第t年碳排放量,Yjt为第j个省份第t年单位能耗排放因子,Ejt为第j个省份第t年的单位GDP 消耗的能源用量,Gjt为第j个省份第t年的人均GDP,Pjt为第j个省份第t年的人口规模,ΔC为总跨度变动时间段[0,t]内的CO2排放总增量。ΔC(y)为能源结构效应,ΔC(e)为能源强度效应,ΔC(g)为经济发展效应,ΔC(p)为人口规模效应。

1.2 数据来源及处理

东北三省能源消费量来自2001—2018 年的《能源统计年鉴》;CO2排放量直接引用Ceads 数据库;各年GDP、总人口数量数据来源于2001—2018 年的《中国统计年鉴》,其中实际GDP 剔除价格水平的影响,以2000 年为基期进行折算;地区年平均人口数量采用简单算术平均法得出。

以每两个相邻年份区间作为变动样本,运用Kaya等式与LMDI 分解法分解2000—2018 年间CO2排放总增量的因素,结果见表1、表2。

表1 2001—2017 年全国CO2排放总增量的LMDI分解结果(单位:10 万t)

表2 2001—2017 年东北三省CO2排放总增量的LMDI分解结果(单位:10 万t)

2 LMDI分解结果分析

2.1 东北地区与全国因素变动效应比较

由东北三省CO2排放总增量趋势可知,2000—2017 年东北三省年际CO2排放总增量是波动下降的趋势,全国与东北三省的CO2排放总增量趋势基本一致。根据波动特点可以将2000—2017 年的CO2排放总增量分为3 个时间段,即第一阶段(2000—2007年)为第一个上升又下降的小周期;以此类推分为第二阶段(2007—2013 年),第三阶段(2013—2017 年)CO2排放量持续下降。结合经济发展水平、国家政策等背景因素,根据波动的特点对每一阶段曲线的走向与峰值进行分析。

第一阶段(2000—2007 年):由表2 可知,全国与东北三省的各个因素作用相似,人口规模效应促进作用微弱,经济发展效应起主要正向影响,能源强度效应的贡献率绝对值减少又增大,能源结构效应贡献率波动下降。中国通过并实施“十五”规划,并且通过加入WTO 进入国际市场,经济蓬勃迅速发展,全国的经济发展效应对CO2排放量增加具有强力拉动作用,而东北三省产业为“二三一”结构,GDP 中工业贡献占比大,CO2排放强度高,经济发展效应对CO2排放量增加具有主要促进作用;东北地区的老工业基地能源利用技术发展,能源利用效率逐渐提高,能源强度效应对CO2排放量的增加起着主要抑制作用;东北地区地域面积广大,但人口仅占全国的8.3%左右,人口规模效应对CO2排放总增量的促进作用小;东北地区面临资源枯竭、工业衰落等问题,对新能源使用问题进行探索,单位能耗碳排放量呈现波动下降趋势,能源结构效应对碳排量增加主要起抑制作用。2003 年中共十六届三中全会明确提出支持东北老工业基地的调整与改造,2003—2004年能源强度效应转为正向促进作用,为碳排量增量贡献3 699.17 万t,之后对CO2排放量表现有抑制作用;2004 年中央启动“振兴东北战略”,东北地区产业结构逐步优化升级,CO2排放增加量在2004—2005 年达到最大值后开始下降;“振兴东北战略”带动了东北地区经济发展,经济发展效应的促进作用增强;2004—2005 年人口规模效应相对减弱,能源结构效应贡献由负转正,说明“振兴东北战略”促进能源结构改善作用微弱且政策效果短暂,2005 年后各因素作用效应回归正常变动趋势。

第二阶段(2008—2013 年):总体看,全国和东北地区CO2排放总增量明显增大,能源结构效应对CO2排放增加主要为促进作用。中国作为人力资源大国,全国人口仍增加,人口规模效应作用增强,而东北地区相较其他地区城市化进程缓慢,人口流失明显,人口规模效应的促进作用逐渐减弱,至2013年转为抑制作用。由表3 可知,全国的经济发展水平正向贡献率波动上升,说明经济拉动工业增长,能耗增加,从而CO2排放量上升;而东北地区的经济发展贡献率由65.64%波动上升至71.74%后下降至31.02%,下降幅度明显大于上升幅度。可见东北地区经济发展速度减缓,逐渐落后于全国水平。东北地区先全国1 年于2010 年到达CO2排放量的峰值。2011 年“十二五”规划提出,国家坚持将建设资源节约型、环境友好型社会作为经济发展的重要着力点,科技创新能力不断提升,能源利用效率提高,东北地区产业改革效果显著,能源消费得到控制,能源强度效应的抑制作用明显增强,能源结构的促进作用减弱。

表3 影响因素对东北三省CO2排放的贡献率(单位:%)

第三阶段(2014—2017 年):在低碳发展的大背景下,全国和东北地区的CO2排放总增量由正变负,CO2排放量呈下降趋势,东北地区的CO2排放量水平高于全国。全国的人口规模效应对CO2排放量增加仍为促进作用,但是效果减弱,东北地区人口流失现象依然明显,人口规模未能拉动能耗增加,表现为对CO2排放总增量的抑制作用。由表1、表2 可以看出,全国和东北地区对CO2排放总增量的影响因素作用变动趋势相似,对CO2排放总增量的主要贡献因素由经济发展效应转变为能源结构效应。煤炭安全绿色开发和清洁高效利用以及新能源的大规模发展与多元化利用推动了能源结构优化。东北地区煤炭利用效率提高,新能源开发建设进程良好,能源结构效应推动减排作用效果增强。

2.2 东北地区内部分析

东北地区3 个省份的CO2排放量分解因素作用程度不相同,运用LMDI 分解法对辽宁省、吉林省和黑龙江省的CO2排放量进行因素分析并进行因素贡献率计算,分析结果见表4。

表4 2001—2017 年CO2排放总增量的LMDI分解

2000—2017 年,辽宁省的CO2排放量保持最大,黑龙江省其次,吉林省的CO2排放量最小;东北三省的CO2排放总增量都较为平缓且趋势相近,2016 年以后黑龙江省的CO2排放量下降趋势明显。辽宁省的CO2排放总增量依旧最明显,吉林省次之,黑龙江省CO2排放总增量最小。

2000—2017 年,辽宁省人均GDP 增长4.04 万元,明显高于吉林省的3.45 万元和黑龙江省的3.22万元,辽宁省经济增长效应对CO2排放总增量促进作用明显。黑龙江省人口在三省中为第二,对能源需求拉动作用强于吉林省,人口规模效应促进作用比吉林省明显。吉林省工业占比相对较小,能源消耗较少,能源结构改善对于CO2排放总增量的作用效果微弱,负向影响小于辽宁省与黑龙江省。

从CO2排放量分解因素贡献率角度进行分析,经济增长因素都是东北三省CO2排放量的主要促进因素,贡献率均达55%以上;能源强度效应则是东北三省CO2排放量的主要抑制因素;人口规模效应与能源结构效应的作用微弱。

东北三省发展高度相似,其中辽宁省发展状况最好,黑龙江省与吉林省次之。与全国相比,能源强度效应作用相反而能源结构作用微弱,可以看出东北三省工业发展速度落后于全国发展水平,产业结构调整效果较微弱。

3 结论与建议

3.1 结论

在2000—2017 年各年度东北地区碳排放量数据的基础上,运用Kaya 等式和与LMDI 分解法结合的因素分解模型量化分析了人均GDP、年平均人口数量、单位GDP 能源消耗量、单位能源消耗CO2排放量这5 个因素对碳排放总增量的影响。

能源强度下降即能源利用效率提高是抑制东北三省CO2排放量增加的主要因素之一。东北地区经济中工业占比大,能源利用效率的提高主要体现在能源利用技术上的创新和发展。能源结构效应即单位能源消耗排放的CO2量对碳排放具有微小的抑制作用。东北地区能源消费以煤和石油为主,煤炭、石油的碳排放占比有所下降但下降速度缓慢,能源消费结构的调整仍需持续关注。

从东北三省的碳排放总增量趋势可以看出,辽宁、吉林和黑龙江三个省份的CO2排放量趋势相近,且省份之间的CO2排放量影响因素作用相似。可以看出,辽宁省的发展状况最好,黑龙江省和吉林省次之。三个省份同质化发展明显,发展产业之间区分模糊、竞争强烈,省份之间协调共同发展的情况并不明朗,虽然CO2排放量在逐渐下降但是下降趋势缓慢,但CO2排放量下降不是由有利因素带动,可持续发展状况依然严峻。

经济发展效应即经济产出增加是拉动东北三省CO2排放量上升的关键因素,对CO2排放量增长的最高贡献率达到81.48%。“十二五”计划提出后,东北三省响应国家号召经济增速放缓,带动的能源消费增速也随之下降,CO2排放量增速得到限制。但东北三省的经济发展放缓并不全为有利政策因素导致,东北三省GDP占全国比重逐年下降,经济发展方式不是可持续健康发展。东北三省的经济发展有滞缓迹象,人口规模效应,即人口数量对东北地区CO2排放量的增加由最初的促进作用在2012 年后转为抑制作用。人口规模效应CO2排放量增加的拉动作用并不明显,靠控制人口来减少CO2排放量的途径并不可取,并且人口规模效应在近年来转为负向作用,说明人口流失问题不容忽视。

3.2 政策建议

从影响因素出发,针对性地对东北三省的CO2排放量减少提出相关政策措施。

1)加快能源消费结构的调整,开发利用新能源技术与节能减排技术。一方面,减少对煤炭、石油等传统能源的依赖程度,并努力提升传统能源利用效率;另一方面,推动低碳新能源,增加新能源如风电、光伏发电的使用比例,黑龙江省资源发展潜力较大,有序、科学地发展可再生能源是节能减排的有效途径之一。

2)优化产业结构,推动各省之间协调发展。从整体来看,东北地区第二产业比重大,且第二产业结构内资源型、高能耗型企业比例过高,面临着产业结构转型升级的问题。第一轮东北经济振兴带来了经济的复苏、工业的发展,能源消耗也随之增大。构建战略性新兴产业和传统制造业共同发展、现代服务业和传统服务业互相促进、信息化和工业化深度融合的产业发展新格局有利于实现产业结构的优化,剔除落后产能,扶持绿色产业,减少CO2排放量。从各省发展角度来看,虽然经济发展程度存在差异,但是产业结构相似,存在重复建设、浪费资源等问题,因此需要资源重新优化配置,进行产业分工,落实各省产业定位,发挥区域协同效应。

3)积极推进落实新一轮东北振兴政策。对资源枯竭、产业衰退的地区转型予以支持,精准施策促进升级发展;立足创新驱动和开放合作促发展,把握新旧动能转换的机遇;鼓励创业,营造良好的创新生态环境,为东北地区注入新活力。结合各项政策资源,推动东北地区深层改革,开创发展新局面,才能实现健康可持续发展。

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