基于LMDI的上海市能源消费碳排放实证分析

汪宏韬

(复旦大学社会发展与公共政策学院，上海 200433)

基于LMDI的上海市能源消费碳排放实证分析

汪宏韬

(复旦大学社会发展与公共政策学院，上海 200433)

能源利用不仅为经济活动提供动力还大量排放二氧化碳。本文建立上海能源消费碳排放的LMDI分解模型，从经济规模、产业结构、能源强度和产业碳排放系数四个影响因素着手，实证研究了1995－2005上海分三次产业的能源消费碳排放变化机理。研究表明:经济快速增长是上海碳排放增加的主导因素，能源强度下降是抑制碳排放增长的重要因素。产业结构、能源结构优化有利于控制碳排放，而重工业化、能源结构高碳化会增加碳排放。基于实证结果和上海市情，本文最后就上海未来控制碳排放提出相关的政策建议。

能源消费;二氧化碳排放;LMDI;上海

能源是现代文明的动力、经济增长的源泉。能源部门在为经济活动提供能量的同时，由于大量消费煤、石油等化石燃料，通常也是温室气体排放的最主要部门。鉴于能源部门对碳减排的巨大影响，分析研究能源部门碳排放的影响因素已经迫在眉睫。

上海是一个经济发达、人口众多的超大型国际都市。1990年以来上海经济快速增长态势促使能源消费一路攀升，总量从1990年的3191.06万吨标准煤到2007年的9767.75万吨标准煤，增长了2.06倍。在“低碳”呼声日益高涨的今天，传统的经济发展模式已受到挑战，低碳化的经济增长逐渐从呼声演变成主流趋势。本文旨在分解上海市能源消费CO2排放的影响因素，明晰上海市能源消费CO2排放变化特征，探索上海市“低碳”发展之路。

1 研究现状

指数分解分析是研究事物变化特征及其变化机理的方法之一，其主要包括:Laspeyres指数分解与Divisia指数分解等。ANG(2004)在综述各种分解分析方法的基础上，认为对数平均Divisia指数方法(LMDI)在理论基础、适应性、操作性、结果呈现四个方面都表现良好，是能源政策领域比较好的分析方法［1］。由于LMDI分解不产生残差，解释效果较好，最近几年，一些学者利用LMDI方法对CO2排放进行分解研究并取得了一些进展。

(1)利用LMDI方法研究全国CO2排放。王俊松等利用LMDI方法对我国1990－2007年CO2排放进行分解，得出经济增长和能源强度效应是主要因素，人口和结构效应影响不大，但从分地区(东、中、西部)这些效应的贡献有差异，因此有必要分地区研究和制定政策［2］。朱勤等研究表明除经济效应外，人口规模对我国CO2排放增长贡献最大，并指出我国当前减排政策在于调整产业结构、优化能源结构及提高能源效率［3］。

(2)利用LMDI方法研究省市CO2排放。刘春兰等通过对北京市1997－2007年CO2排放分解，得出推动北京市CO2排放增长的核心因素是经济快速增长，而抑制CO2排放增长的因素主要是能耗强度下降和产业结构调整［4］。郭运功等从能源结构、能源强度、人均GDP、常住人口四个方面对上海市CO2排放进行分解，并指出要减缓上海市二氧化碳排放量，应从控制人口数量、降低能源强度、调整产业结构、促进技术进步、改善能源结构等方面考虑［5］。

本文重点考察经济规模、产业结构、能源效率、产业排放系数等因素，建立上海市能源消费CO2排放的因素分解模型对上海市“九五”、“十五”时期碳排放数据进行实证分析，并在此基础上做相关的政策分析。

2 基于能源消费的上海市CO2排放LMDI方法

ANG提出CO2排放量可以分解为经济产出规模、产业结构、产业能源强度、产业能源结构、CO2排放系数五个影响因素［6］。ANG提出的分解公式适用于能源与碳排放统计相对完善的发达国家。由于我国国家CO2排放研究起步较晚，省市区CO2排放数据几乎空白，直接套用ANG的模型必然受到现有数据制约。因此笔者在ANG的基础上进行了公式简化，改造后的因素分解模型如下:

式中，C、Q、E分别代表上海市CO2排放量、生产总值、能源消费量。用i区分三次产业，则Qi、Ei、Ci分别代表第i产业的生产总值、能源消费量及CO2排放量。令

则上海市能源消费CO2排放模型表达式为:

利用LMDI加和分解方法对(2)式所示模型进行因素分解，令基期CO2排放为C0，T期为CT，则差分可分为如下:

其中:

式中，Q代表上海市生产总值，即经济规模效应;SI代表上海市第i产业在生产总值中的占比，即产业结构效应;Ii代表上海市第i产业能源强度，即能源强度效应;Ui代表上海市第i产业单位能源消费的CO2排放量，实际为ANG(2005)公式中产业能源结构与CO2排放系数的乘积，由于同一种能源不同亚类的碳排放系数差异较小，因此Ui实际反映了产业的能源结构。

模型分解后，加和分解值大于零，表示该效应导致了CO2排放的增加;加和分解值小于零，表示该效应导致了CO2排放的减少。

3 实证分析

3.1 数据来源

目前，虽然国家和上海的官方统计机构尚未公开发布上海CO2排放数据，但一些学者在这一领域做了探索性的研究。谢士晨等仿造国家温室气体清单编制过程，采用《IPCC国家温室气体排放清单指南2006》中的参考方法对上海市热电厂、工业、交通、商业与服务业、居民生活及农业六个部门CO2排放进行了估算［7］。本文在其计算的CO2数据基础上依据《中国能源统计年鉴2008》中三次产业的定义整理出上海市1995－2005年主要年份三次产业CO2排放量数据。

计算所用能源数据采用《上海能源白皮书》、《上海统计年鉴2005－2006》中三次产业能源消费总量，单位为万吨标准煤。上海生产总值及三次产业增加值采用《上海统计年鉴2009》数据，为了剔除价格水平影响，所有生产值数据按照生产总值指数折算成1978年水平，单位为亿元。由于生活消费能源没有所对应的GDP值［8］，为了更好的说明CO2排放、能源消费及GDP三者之间的关系，本文的研究中不涉及居民生活能源消费及CO2排放。限于数据的可获性，本文主要研究1995－2005期间主要年份1995年、2000年及2005年。

表1 九五、十五期间主要年份上海三次产业CO2、产业增加值及能源消耗数据

表2 1995－2005主要年份上海能源消费CO2排放LMDI分解结果单位:万t

3.2 分解结果与分析

依据公式(2)、(3)、(4)、(5)、(6)、(7)对上海市能源消费CO2排放进行分解，分解结果见下表:

1995－2000年期间，上海能源消费CO2总排放增加2 435.8万t。2000－2005年期间，上海能源消费CO2总排放增加4 621.8万t。从产业类别看，二产对上海能源消费CO2排放贡献率最高，主要因为工业用能长期占总用能的一半以上。2000－2005期间三产的CO2排放对CO2排放总量的贡献上升到46.4%。据统计，2000－2005期间上海交运邮电业用能增长了2.28倍，可见交通运输用能增长迅猛是主要原因。一产的CO2排放量较小，且对总排放量的贡献呈下降趋势，2000－2005期间的贡献率仅为0.4%。

表3 1995－2005上海三次产业CO2排放各分解因素贡献率(%)

从分解效应看，经济规模效应和能源强度效应始终分别是碳排放最大促进因素和抑制因素。1995－2005年，上海生产总值增长了3.1倍(以1978年不变价核算)。由于经济增长依赖能源为之提供动力，而CO2是能源部门主要排放气体，经济的高位增长必然导致CO2排放的快速增长。在总产出效应中，二产的贡献高达87.5%和80.3%，说明二产生产规模扩张是CO2主要排放来源。能源强度是单位生产总值的能源消耗量，该指标可以综合反映经济系统的能源利用效率。1995－2005年，上海能源强度降幅为41.2%(以1978年不变价核算)。在总能源强度效应中，二产的贡献高达100.4%和117.3%，说明1995－2005期间的能源强度降低主要来源于二产能效的提高。

产业结构效应在1995－2000期间减少CO2排放增量455.2万吨，主要因为1995－2000期间上海生产总值中，二产占比下降，三产占比上升，经济结构优化所致。但在2000－2005期间却增加CO2排放增量161.2万t，则是由于2000－2005期间二产占比上升，三产占比下降，重工业化所致。在总产业结构效应中，二产的贡献远远超过一产和三产，为152.1%和268.5%，可见调整生产总值结构中二产的比例对控制CO2排放非常重要。

产业排放系数效应实际反映的是产业的能源结构。该效应在1995－2000期间增加CO2排放增量438.9万t，主要因为这一期间消费的一次能源主要为煤炭和石油，其中煤炭占比一直保持在65%以上。但在2000－2005期间该效应减少CO2排放增量774.9万t，则是因为2000－2005期间，上海一次能源结构中煤炭占比从65.7%下降到57.2%，天然气占比从0.6%上升到3.4%。此外，上海外来电消费量的增加也促进了能源结构的优化。在总的产业排放系数效应中，二产的贡献最大，为102.8%和108.5%，主要因为二产用能占能源消费总量的一半以上，所以能源结构的优化对二产CO2减排最显著。

4 结论与建议

本文通过LMDI方法从经济规模、产业结构、能源强度、产业排放系数四个方面对上海九五、十五期间主要年份的能源消费CO2排放进行了分解分析，为上海市制定碳减排政策提供了科学的依据。实证分析表明:1995－2005年期间经济规模扩张是上海市CO2排放增长的主导因素，能源强度是抑制上海市CO2增长的关键因素。产业结构、能源结构的优化有利于控制CO2排放，而重工业化与能源结构的高碳化会增加CO2排放。虽然经济高位增长主导CO2排放量的增加，但以经济停滞增长换取低碳排放是不现实和难以接受的。因此在能源强度下降的同时，调整产业结构和能源结构对上海市CO2减排至关重要。从产业CO2排放各分解因素贡献率看，第二产业的四个效应贡献率均远远超过一产和三产。未来上海碳减排的重点在第二产业，从本文分解的因素考虑:应提高二产能源利用效率、优化二产能源结构、降低二产产值占比等。

值得提出的是，郭运功等学者在研究中制作了上海CO2排放影响因素累积曲线，认为1995－2006年上海能源结构对CO2排放量的影响很小。而笔者的研究显示:能源结构先是增加CO2排放(1995－2000，贡献率为8.9%)，而后减少CO2排放(2000－2005，贡献率为－3.3%)。因此以1995年为基年制作累积排放曲线，两种变动趋势相互抵消，会得出能源结构对CO2排放量影响很小的错误结论。实际上，使用低碳能源替代高碳能源对于上海实现CO2减排相当重要。

依据实证结果及上海市情，笔者对上海未来碳减排的具体建议如下:

首先，依托西气东输一期和二期工程，提高天然气在上海能源消费中的比例。考虑电能是无碳清洁能，是转化方便、输送快捷的能源。建议增加电能在能源消费中的份额:一方面，考虑加快太阳能电站、风电站建设，增加无碳电力的生产;另一方面，在保障上海能源安全的前提下，适当提高外来电比例。

其次，将分散燃烧的煤炭用于发电。由于大型发电锅炉的燃烧效率高，依托先进的超临界、超超临界技术，先进燃煤发电机组的发电效率可以达到42%－45%。减少煤炭的分散燃烧可以大幅提高能源利用效率，集中煤炭用于发电可为日后实施二氧化碳捕捉与埋存奠定基础。

再次，立足“两个中心”的定位，依托国家相关政策，大力发展金融业和航运业等高附加值、低能耗、低碳排放的第三产业，从而达到调整产业结构，逐步淘汰落后产能的目标。

最后，由于碳排放内敛于经济社会的各个角落，鉴于碳排放系统的复杂性、动态性，想要厘清碳之脉络，需要编制上海碳排放清单。只有以翔实准确的时间序列数据为基础，上海碳排放研究才能科学化、常态化，并为未来制定碳减排政策提供稳定的、坚实的基础。

(编辑:温武军)

［1］Ang B W.Decomposition Analysis for Policymaking in Energy: Which is the Preferred Method［J］.Energy Policy，2004，32(9): 1131－1139.

［2］王俊松，贺灿飞.能源消费、经济增长与中国CO2排放量变化——基于LMDI方法的分解分析［J］.长江流域资源与环境，2010，19(01):18－23.

［3］朱勤，彭希哲等.中国能源消费碳排放变化的因素分解及实证分析［J］.资源科学，2009，31(12):2072－2079.

［4］刘春兰，陈操操等.1997年－2007年北京市二氧化碳排放变化机理研究［J］.资源科学，2010，32(2):235－241.

［5］郭运功，林逢春等.上海市能源利用碳排放的分解研究［J］.环境污染与防治，2009，31(09):68－72.

［6］Ang，B.W.The LMDI approach to decomposition analysis:a practical guide［J］.Energy Policy，2005，(33):867－871.

［7］谢士晨，陈长虹等.上海市能源消费CO2排放清单与碳流通图［J］.中国环境科学，2009，29(11):1215－1220.

［8］欧育辉，刘秩芳等.基于LMDI的我国能耗增长总量分解［J］.经济管理，2007，29(07):91－95.

AbstractEnergy use not provides only power for the economy，but also emits lots of carbon dioxide.The paper builds a Logarithmic Mean Divisia Index(LMDI)model to study the carbon emission mechanism of energy sector in Shanghai City between 1995 and 2005.From the perspectives of economic scale，industrial structure，energy intensity and industry carbon emission coefficient，the study shows:rapid economic growth dominates the carbon accumulation while decreasing energy intensity reduces the carbon emission significantly.The optimization of industrial structure and energy structure will better control the carbon emission，while industrialization and using more fossil energy will increase the carbon emission.Based on empirical result and actual conditions，the paper finally gives some suggestions on carbon reduction of Shanghai in future.

Key wordsenergy consumption;carbon dioxide emission;LMDI;Shanghai

Logarithmic Mean Divisia Index Model and the Carbon Emission Mechanism of Energy Sector in Shanghai

WANG Hong-tao
(School of Social Development and Public Policy，Fudan University，Shanghai 200433，China)

X22

A

1002－2104(2010)05专－0143－04

2010-04-21

汪宏韬，硕士，主要研究方向为能源经济、能源政策。