se567
顾阿伦;吕志强
【摘 要】应对气候变化的进程已经在全球范围内对社会经济发展方式的根本性转变提出了要求.改革开放以来,我国产业经济结构得到了一定的改变,与其他发达国家相比,产业经济结构自身还存在较大的优化空间.本文基于1992、1997、2002、2007、2010年的投入产出表,采用IO-SDA方法(Input-Output Structural Decomposition Analysis)将碳排放量的变化分解为能源结构效应、能源强度效应、增加值效应、Leontief逆矩阵效应、最终需求效应,从而得到经济结构历史变化对于CO2排放的作用.研究结果显示,我国能源消耗导致的排放增加主要是最终需求效应与Leontief逆矩阵效应;除2002-2007年,能源强度效应始终为负,且为促进CO2排放减少的主要因素;我国终端能源结构除了1997-2002年得到了优化,其他阶段却一直在朝着高碳化的方向发展.通过构建碳排放影响力系数和碳排放感应度系数对各个部门的评价结果显示,国民经济中的基础性行业大多是高耗能的行业,未来节能减排重点需要逐步降低第二产业在国民经济中的比重,但在具体部门层次上应制定有所区别的政策:煤炭开采和洗选业等部门应保持一定的比重,不可一味降低,可更多从技术进步方面制定节能政策;通用专用设备制造业等部门 可以考虑从提高能源利用效率方面改进;非金属矿物制品业等部门可以在保证人们生产生活的基础上来尽可能地降低比重;食品制造及烟草加工业等第二产业部门及房地产业至公共管理和社会组织等第三产业中的服务业部门应大力提高其在经济结构中的比重.
【期刊名称】《中国人口·资源与环境》
【年(卷),期】2016(026)003
【总页数】9页(P37-45)
【关键词】本溪地震>802.11nIO-SDA方法;碳排放;Leontief逆矩阵效应;最终需求效应
【作 者】顾阿伦;吕志强
【作者单位】清华大学能源环境经济研究所 北京100084;清华大学能源环境经济研究所 北京100084
【正文语种】中 文
【中图分类】X24
漏斗原理
扫地车设计随着我国经济的快速发展，能源消耗、温室气体排放和环境问题十分突出。同时全球应对气候变化的国际合作进程也处于一个新的转折点，德班平台谈判已经在2015年底就2020年后加强减排力度的国际制度达成框架协议[1-2]。因此，应对气候变化的进程在全球范围内对社会经济发展方式的根本性转变提出了要求。改革开放以来，我国产业经济结构得到了一定的改变，第一产业比重持续下降，第二产业比重不断波动，但长期稳定在40% - 50%之间，第三产业比重不断上升，1978年三产比重为23.9%，2013年为46.1%[3]，上升幅度较大。与其他发达国家相比，我国的产业经济结构自身还存在较大的优化空间，具体体现在第三产业的比重还不够高。经济快速增长的同时能源消耗也稳步上升，能源消耗总量从1978年的57 144万t标准煤上升到2013年的375 000万t标准煤，30年间，上涨了超过6倍，年均增长7.2%。在“十五”之前，我国能源消费弹性系数始终小于1；而“十五”以后，平均能源消费增长速度和能源消费弹性分别达到10%和1.03；尤其是2003-2004年，中国能源消费增长均超过15%，远高于中国GDP增长速度，能源消费弹性系数更是高达1.53和1.59。“十一五”期间，能源消费弹性一度下降，并且稳定在了0.6左右；“十二五”期间则有了进一步的降低，2013年低于0.5。本文主要利用IO-SDA分解方法，分析我国在1992-2010年之间经济结构变动对碳排放的影响，并利用“碳排放影响力系数”和“碳排放感应度系数”的概念对各个部门进行了评价与分类。
现有研究经济结构变动对中国碳排放影响的文献存在两种基本的分析框架，一是从产业结构的角度来分析，采用的研究方法主要是LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)方法；第二种是从需求结构的角度来分析，采用的研究方法主要是IO-SDA方法(Input-Output Structural Decomposition Analysis)。LMDI方法主要是从产业结构的视角，将CO2历史变化分解为经济总量效应、产业结构效应、能源强度效应和能源结构效应，可以以年为单位分析，也可以以时间阶段为单位分析，从而测算出某个因素对于该阶段内CO2排放量变化的贡献程度。目前的研究范围可以界定在国家、区域以及省市范围内。由于所选时间阶段的不同，具体各种因素的贡献率略有不同，但是总体结论是经济总量变化是促使我国碳排放总量增长的最主要因素，碳排放技术效率的提高为推动碳排放强度的下降做出了主要贡献，产业结构调整的贡献值较小[4-9]，第二、三产业依旧是影响碳排放总量的两大主要因素[10]，能源结构的调整对中国人均碳排放的影响作用不大[11]。也有研究指出未来产业结构变动将减少CO2 排放5亿t左右，对碳排放增长的贡献率约为-15%，减排贡献度高值为20%，低值为10%[12]。
IO-SDA方法将CO2历史变化分解为能源结构效应、能源强度效应、增加值效应、Leontief 逆矩阵效应、最终需求效应，从而测算出某个因素对于该阶段内CO2排放量变化的贡献程
度，这里的Leontief 逆矩阵效应即为经济结构变动带来的贡献程度。主要研究结论包括能源消费强度效应始终是碳减排最主要的因素，最终需求的规模扩张效应和投入产出系数变动效应是促使碳排放增加的主要因素，相比之下，进口替代效应和能源消费结构变动效应一直比较小；在规模扩张诸因素中，出口和投资扩张效应越来越显著，而消费扩张效应重要性程度下降[13-15]。也有利用结构分解方法研究四类增长因素(温室气体排放、投入产出结构、最终需求结构和最终需求规模)对中国碳排放量增长的影响,结果表明城市化引起的基础设施建设和城市居民消费方式的改变对碳排放量的推动作用己经超过了技术和效率改进提供的抵消作用[16]。
现有研究存在的主要问题是数据处理。部分文献经济数据的处理基于当年价而非可比价，无论是当年的绝对值还是差量，出于可比性的考虑，都应该基于可比价格来计算产业结构，否则不够严谨。我国在第二次经济普查之后，对GDP历史核算数据进行了较大的调整，此外，统计部门对近几年的能源统计数据进行了一些校准，应基于最新的校准数据展开相关核算。
投入产出模型方法由著名数理经济学家列昂惕夫(Wassily Leontief)于20世纪30年代创立，
是一种应用广泛的经济数量分析方法。投入产出模型方法在经济结构分析方面有其他方法不具备的长处，结构分析也是投入产出模型方法的一个重要应用领域。
本文参考既有的研究，把CO2排放量分解为五项驱动因素的乘积，建立了如下的IO-SDA模型公示：
Q=c·F·E·A·L·Y
其中：c为CO2排放系数向量，F为终端能源结构矩阵(包括煤炭、焦炭、油品合计、天然气、电力、热力)，E为分部门的能源消费强度向量，A为分部门的增加值率(对角阵，增加值与总产出的比例)，L为经济生产结构，即Leontief逆矩阵(I-A)-1，Y为最终需求矩阵。
因此，根据结构分解法，可以得到CO2排放量的变化量为：
ΔQ=cΔFEALY+cFΔEALY+cFEΔALY
也即是说，可以将CO2排放的差值分解为能源结构效应、能源强度效应、增加值效应、Leontief 逆矩阵效应、最终需求效应五个部分，排放系数一般认为不变，其效应自然为0。
结构分解分析模型通常有4 种形式，主要的区别就是对交叉项的处理结果不一样，两极分解方法在各种分解方法里属于误差比较小的。故本文采用两极分解方法来进行因素分解。
ΔQ=cΔFEtAtLtYt+cF0ΔEAtLtYt+cF0E0ΔALtYt
或
ΔQ=cΔFE0A0L0Y0+cFtΔEA0L0Y0+cFtEtΔAL0Y0
于是
ΔQcΔE(F0AtLtYt李万疆
根据研究范围，本文IO表年度数据分别是1992 年、1997 年、2002 年、2007年和2010年。刘起运[17]提供了1992、1997、2002年的部门相同的IO表且为2000年可比价，具有极大的参考价值。2007年IO表来源于国家统计局发布的基本表，2010年IO表统计年鉴上正式发布的是简略版本，这里采用的是国家信息中心编撰的IO延长表。由于2007年、2010年IO表均为当年价，且部门分类也与之前三张表不同，因此需要进行处理才能作为数据应用。
首先，需要确定共同的部门分类。现有5张表的部门分类如表1所示：
在重点参考了《国民经济行业分类》以后，根据本文研究需要，设定了33个投入产出部门。1992、1997、2002三张表的部门不需要调整，2007、2010两张表需要进行部门合并，具体情况见表2。
2007年表中，第三产业的其他服务业牵涉到的部门需要进行合并，在IO表中的第一象限进行横向和纵向两个方向的加总，第二象限只需要进行纵向的合并即可；其他产业并未受到影响。2010年表中，由于是从65个部门压缩到33个部门，需要合并的部门较多，这些部门仍然是第一象限进行横向和纵向两个方向的加总，第二象限只需要进行纵向的合并；然而，有一个特殊的情况，2010年工艺品及其他制造业(含废品废料)一个部门对应着投入产出表中其他制造业和废品废料两个部门，需要进行拆分，这里用的是两个部门对应的规模以上工业产值作为基数进行同比例拆分。
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议