辽宁碳排放与经济发展关系的实证分析

徐雪梅，王蓓蓓

(1.东北财经大学 公共管理学院，辽宁 大连 116025;2.东北财经大学 研究生院，辽宁 大连 116025)

近年来，以低能耗、低污染、低排放为特征的低碳经济成为时代主题和经济发展的主要动向。我国是经济大国和能源消耗大国，能源使用效率却相对较低，节能减排、发展低碳经济是促进中国经济进一步增长的理性选择。辽宁工业体系的基础雄厚，是我国主要的工业和原材料供应基地。近年来，经济社会得到全面发展，全省国内生产总值超过万亿元，即将进入工业化转型、信息化更新、城镇化推进、市场化完善和国际化提升的重要时期。但是，辽宁产业结构偏重于第二产业以及工业的“重化”特征导致整个区域的能源消耗量偏大、碳排放量偏多，在发展低碳经济的大背景下，这无疑是一个严重的“瓶颈”。2010年7月，国家发改委下发《关于开展低碳省区和低碳城市试点工作的通知》，将辽宁列为国内首批低碳试点省份。在未来几年内，辽宁应自觉、超前地主动寻找低能耗、低污染、低排放的经济发展模式，完成产业结构转型和接续产业发展问题，建立以低碳为特征的产业体系，实现经济“又好又快”地发展，既可保证区域经济、社会、环境的可持续发展，对东北地区乃至全国也有带动和示范作用。但是在这一过程中辽宁也将遇到巨大的困难和挑战。在辽宁发展低碳经济过程中，科学准确地进行各种定量分析是必要的前提条件，包括测算碳排放量、分析经济增长与碳排放量之间的关系等。

一、研究综述

(一)关于碳排放量① 在相关研究中有“碳排放量”(以碳计，即C)和“二氧化碳排放量”(即CO2)两个概念，两者相差较大，其转换关系为1 吨碳约相当于3.67 吨二氧化碳。除文献综述部分外，本文提及的碳排放量指二氧化碳排放量，为行文准确简略，统一用“CO2 排放量”表述。的测算方法

对于CO2排放量的测算，目前国内外的研究方法主要有三种:第一，实际测量法。可以用环保部门通过监测手段实际测量数据来直接获得。我国统计部门没有公布CO2排放量数据，目前主要数据来源机构有美国橡树岭国家实验室二氧化碳分析中心(CDIAC)、世界资源研究所(WRI)、美国能源情报署(EIA)、联合国气候变化框架公约委员会(UNFCCC)和国际能源总署(IEA)。第二，系统仿真方法。张德英［1］运用系统仿真方法对我国工业部门中主要碳源排碳量进行了测算，通过分析工业部门中碳排放各个系统要素间的互动反馈机制，利用系统综合动态集成的建模手段建立了工业部门的动态碳排放模型，达到对排碳量估算及预测的目的;王雪娜［2］也运用系统动力学概念和系统仿真方法，建模分析了我国社会能源类碳源排碳量与交通运输部门能源类碳源排碳量。第三，排放系数法。国家发展和改革委员会能源研究所［3］利用取自LEAP 模型所配备的排放数据库中的IPCC 排放系数缺省值测算了我国碳排放情况;马忠海［4］利用生命周期分析方法，根据我国现有火力发电的情况和数据，给出了我国煤电能源链、核电能源链和水电能源链中各个环节及总的温室气体排放系数;《2006年IPCC 国家温室气体清单指南》［5］公开给出了在正常生产下部分国家的不同能源的碳排放缺省系数;徐国泉等［6］利用碳排放缺省系数从实物量角度出发，测算我国能源消费的排碳量;梁朝晖［7］在徐国泉等人的基础上，取能源结构变化比率、GDP 增长率、人口增长率和第三产业占比等相对量，估计了上海历史碳排放总量并预测了其演变趋势。

综上所述，由于实际测量法的监测往往是对环境总体要素而言，没有单独对CO2进行连续、精确地监测，安装监测器的成本相对较高，测算的数据也不易为大众所获得，且多为国家层面数据;系统仿真方法设定条件较多，不易被广泛接受，可以作为对比参考;排放系数法给出的缺省值不是分部门和分设备的精确计算，只能是综合值，加之未考虑各种损失和统计误差，计算结果不可能十分精准，但此法采用的能源宏观数据可以通过统计年鉴得到，有较强适用性和高效性，在低碳经济分析过程中得到了广泛的使用。因此，本文采用排放系数法测算CO2排放量。

(二)关于CO2主要排放源

CO2排放量包括直接排放量和间接排放量。直接排放量是指化石燃料消耗、生物质等燃烧产生，也可以称为人工排放，是由于人类生产消费活动引起的CO2排放;间接排放量是各种燃料内部的碳以非燃烧的形式排入空气中，也可以称为自然排放，所占比率相对很小而被忽略不计。国际气候变化委员会编制的《2006年IPCC 国家温室气体排放清单指南》［5］给出测算排放量的参考方法属于直接排放的测算，即排放系数法。排放量等于AD 活动水平乘以EF 排放系数，其中AD 活动水平为人类在生产消费活动中燃烧化石燃料、生物质燃料等数据，EF 排放系数为对应活动的二氧化碳当量，指南中建立了一个开放式的排放系数数据库，各国根据自身的设备技术条件不断更新和完善。 《2006年IPCC 国家温室气体排放清单指南》［5］指出，在人类的生产消费活动中，能源、工业过程、农业、林业、土地利用变化和废弃物等均不同程度地产生了大量的温室气体，其中能源部门通常是温室气体排放清单中的最重要部门，一般情况下，能源部门产生CO2数量占总温室气体排放量的95%。

能源总量有生产量和消费量两个范畴。刘红光等［8］认为，从生产量角度出发测算CO2排放，容易掩盖碳排放的“责任转移”问题和出现“碳泄露”现象。在统计年鉴中，能源消费总量包括终端能源消费量、能源加工转换损失量和能源损失量三部分，其中，能源加工转换损失量和能源损失量相对于终端能源消费量较小，且从总量中分离出来比较困难。能源的终端消费主要有如下方式:第一，作为燃料、动力使用，指能源投入到各种加热、动力等设备。第二，作为原料使用，指能源经过一系列化学反应逐步转化为另一种新的非能源产品，如煤炭、天然气用于合成橡胶。第三，作为原料使用但不构成产品的实体，只起辅助作用的消费，如各种设备使用的润滑油。第四，工艺用能，指生产过程中既不作为原料使用，也不作为燃料、动力使用的工艺用能，如电解电等。其中前两种方式是产生碳排放的主要途径，后两种方式基本不产生碳排放，但是目前没有独立统计各种用途的能源消费量的数据，无法分离出后两种方式的能源消费量对碳排放总量估算的影响。综合以上内容本文从能源消费量的角度出发，收集各类能源消费量的数据，进而测算能源类的CO2排放量。

(三)关于CO2排放系数

排放系数指燃烧过程中单位燃料消耗产生最大数量的CO2量。有效燃料的使用中，确保最大数量的碳被完全氧化，即假设被氧化的碳的比率为1。在同类型或不同类型初级燃料之间，碳含量按体积或量的差异都很大。《2006年IPCC 国家温室气体排放清单指南》［5］基于各种燃料特性的可获得数据进行了统计分析，给出了净发热值和燃料的碳排放缺省系数。但由于各国发展阶段、能源技术和工作条件等不同，特定国家的排放系数需要在指南中的排放缺省系数的基础上做一些调整。

表1 主要能源碳排放系数表 单位:吨碳/吨

对于我国的碳排放系数，不同机构给出的碳排放系数略有不同，本文通过查阅相关文献资料，收集有关能源类的碳排放系数并进行比较计算，认为取平均值为本文所用碳排放系数比较可靠，如表1所示。化石能源中，煤炭的碳排放系数最大，石油次之，天然气最少，核能的碳排放系数为零;可再生能源中，生物质能的碳排放系数较小，可以忽略不计，而水能、风能、太阳能、潮汐能等都是洁净能源，碳排放系数为零。

(四)关于碳排放与经济发展的关系

在众多碳排放与经济发展关系的实证研究中，多数结果支持环境库兹涅茨倒“U”型曲线假设。如Tucker［9］研究了137 个国家21年的碳排放量与经济增长量之间的关系，给出了各国人均碳排放量与人均GDP 的二次回归函数，即为EKC 曲线型;宋涛等［10］基于EKC 假设，对我国1960—2000年人均二氧化碳排放量与人均生产总值之间的长期关系进行了实证研究，结果表明两者之间存在长期协整关系，呈现倒“U”型环境库兹涅茨曲线关系。杜婷婷等［11］拟合我国1950—2000年间人均生产总值和二氧化碳排放量的函数关系，认为三次方程曲线比标准型的EKC 二次方程曲线更能显示我国历年来经济发展与二氧化碳排放量之间的关系;胡初枝等［12］选取我国1980—2005年的数据进行了回归分析，结果表明经济增长与碳排放之间呈现出“N”型关系。宋清等［10］认为二者呈现正向线性关系，即我国在短期内，人均GDP 单正向格兰杰因果影响人均二氧化碳排放量。我们观察发现，研究者所选取的样本时间点的跨度和样本国家的发展水平在一定程度上影响其研究结论。倒“U”型支持者和“N”型支持者选取样本时间跨度至少在20年以上，前者所选取的国家多为发达国家，后者分析的则多为后起且正在高速发展的国家，支持正向线性关系者选取的时间跨度一般较短。

二、辽宁CO2排放量的估算

(一)CO2排放量测算关系式

化石能源消费是CO2排放的主要来源，是造成环境变化与污染的关键因素，其主要包括煤炭、石油和天然气。辽宁历年能源消费总量中，化石能源均占主要部分。1971—2008年间，辽宁能源消费总量中，煤炭平均约占75.1%，石油平均约占20.7%，天然气平均约占2.8%，其余为水电等清洁能源。因此，我们估算辽宁能源部门的CO2排放量时只以煤炭、石油、天然气三种化石能源为对象。由于我们选取的是辽宁1971—2008年的能源消费总量和能源消费结构数据，测算CO2排放量时需要确定测算关系式。首先，依据能源消费实物量测算CO2排放量的公式为:

其中，Qt为CO2排放总量，øf为煤炭的碳排放系数，Ef为煤炭消费实物量;φm为石油的碳排放系数，Em为石油消费实物量;δw为天然气的碳排放系数，Ew为天然气消费实物量。将表1所列三种化石能源平均CO2排放系数代入式(1)，有:

根据各类能源折标准煤系数确定标准能源量折能源实物量办法进行计算。其中，煤炭折标准煤系数为0.71，石油折标准煤系数为1.43，天然气折标准煤系数为1.70。设能源消费总量为Et吨标准煤，其中，煤炭、石油、天然气占能源消费总量的比重分别为α、β、γ，则这三种能源对应的实物量分别为:

将上述三式代入式(2)，得到在一定结构条件下依据标准能源消费总量测算CO2排放量的测算关系式:

(二)CO2排放量测算结果

依据上述式(3)测算1971—2008年辽宁CO2排放量，结果如表2所示。①由于统计口径、计算比重等的调整，个别年份的数据在不同年份的《辽宁统计年鉴》中存在不一致情况。根据实际情况与给定数据的比较分析，从《辽宁统计年鉴1993》中截取1971—1985年能源消费数据，1986—2008年数据则取自《辽宁统计年鉴2010》。

表2 辽宁能源消费与碳排放量估算数据表

(三)CO2排放量与能源消费量动态分析

就基本趋势而言，1971—2008年间辽宁CO2排放量与能源消费量总体上均为上升趋势，值得注意的是，2000年以来增速有所加快。就相互关系而言，CO2排放量与能源消费量基本保持了同步的增长趋势，说明CO2排放量主要取决于能源消费数量。基于前述的式(2)可以判断，能源消费结构对CO2排放量有影响，使用1 吨石油替代1 吨煤炭可以减少CO2排放量23.32% ，而使用1 吨天然气替代1 吨煤炭可以减少CO2排放量41.81%。辽宁三种化石能源消费占能源消费总量的比重变化不大，因此对CO2排放量的增减影响很小。一个比较特殊的年份是2005年，该年与2004年相比能源消费量增加但CO2排放量减少，主要原因在于低排放量的石油消费比重由19.32%增加到24.14%，高排放量的煤炭消费比重则由79.22%减少到71.33%。但这样的年份仅为个别例证，并且2006年之后又有回归到原来比重的趋势。

三、辽宁CO2排放量与经济发展关系的分析

(一)数据来源及方法概述

本部分基于1971—2008年度辽宁CO2排放量和经济总量两个变量分析。前者依据本文第三部分的测算结果，变量名为“CO2”;后者使用同期各年度的国内生产总值 (可比价格)，变量名为“GDP”，数据取自《辽宁统计年鉴2010》。本部分定量分析包括通过平稳性检验建立协整模型和误差修正模型，并对变量进行格兰杰因果关系检验。

平稳性检验:采用单位根检验方法，考察时间序列是否为单整序列。如果一个时间序列的均值、方差或两者同时发生变化，则称之为非平稳时间序列。对于非平稳时间序列，可以进行取对数、差分或同时取对数和差分等方式检验其是否单整，本文采用含常数项但不含时间趋势项的限制回归方程形式进行检验，即:

协整性检验:如果时间序列具有相同的单整性，满足协整关系的条件，进行回归并保留残差，利用DW 统计量和拉格朗日乘数对残差进行稳定型检验。如果残差稳定则说明存在协整关系。

误差修正模型是对变量协整关系误差的纠正机制，呈现出变量短期内波动的特征。本文使用常见的一阶误差修正模型，Δyt=β0+β1Δxt+a (ecmt)+μt，其中ecmt=yt－1－k0－k1xt－1。

格兰杰因果关系检验:本文建立如下两个变量模型，当两个变量之间存在先导和滞后关系时，可以从统计上推导出其因果关系。

(二)辽宁经济增长与CO2排放量之间的协整关系

考虑到同方差性假定在许多情况下不符合实际，为了消除异方差，对变量做了取对数处理;同时，为防止经济时间序列因前后期相依存而造成伪回归，对取对数后的两个时间序列分别进行单位根检验。取对数后的两个序列均具有线性趋势，故运用式(4)进行检验。检验结果如表3所示，ln(GDP)和ln(CO2)在10%的显著性水平下都是一阶单整序列，记为I (1)，满足协整性分析的必要条件。

表3 ADF 单位根检验结果表

建立回归方程，并利用最小二乘法对其进行估计，得到两者之间的回归方程为:

回归方程(7)右边不存在滞后因变量并含有截距项，符合Dubin －Waston 统计量检验序列相关的前提，因而由DW 统计量检验序列的相关性，得出上式存在一阶序列相关。为了克服扰动项序列相关导致模型估计结果的失真，用AR (1)项来修正这个平稳序列的自相关结构，定义如下:

把式(9)代入式(8)中得到:

然而，由式(8)可得:

再把式(11)代入式(10)中，并整理得到:

这样便可以把一个含有序列相关性的问题转化为一个满足古典假设的回归问题，从而达到了消除扰动项序列相关的目的，修正式(7)后的回归估计结果如下:

由于式(14)的解释变量中存在AR (1)项，DW 值就不能再作为判断回归方程的残差是否存在序列相关的标准，故采用拉格朗日乘数检验对新的残差序列进行检验，LM 检验的原假设p =2不存在序列相关，得到的检验结果如下:F 统计量为0.05，概率值为0.96;T ×R2统计量为0.10，概率值为0.95。检验结果是不能拒绝原假设，即修正后的回归方程的残差序列不存在序列相关性。根据修正后的残差序列的Q 统计量和序列相关图判断消除序列相关后的残差序列是一个随机扰动序列，即是平稳的，1971—2008年经济增长与碳排放量之间存在长期的协整关系。

令ecmt=，即将式(14)的残差序列作为误差修正项，建立如下误差修正模型:

估计得到:

采用单位根检验方法检验残差的平稳性，reside 在无常数项、无趋势项和无滞后阶数的条件下，单位根检验统计量－4.29 小于临界值－2.65 (1%)，即为平稳。误差修正项系数为负，符合反向拉回修正机制。

综上所述，从长期协整方程式(14)中得出，GDP 的增长率每变动一个百分点时，碳排放增长率增加28%。在误差修正模型式(16)中，差分项反映了短期波动的影响，可以分为两部分:一是短期内生产总值对碳排放量的影响为0.32;二是对偏离长期均衡的影响，反映为ecmt的系数，当短期波动偏离长期均衡时，将以－0.51 的回拉力度将非均衡状态拉回到均衡状态，即实行低碳经济将有助于CO2排放量的降低。

(三)辽宁经济增长与CO2排放量之间的因果关系

格兰杰因果关系检验结果显示，零假设“CO2排放量不是GDP 的格兰杰原因”在显著性水平0.05 下，不能被拒绝(F 统计量值为3.18，P 值为0.06);“GDP 不是CO2排放量的格兰杰原因”在显著性水平0.05 下，被拒绝(F 统计量值为5.40，P 值为0.01)。所以，CO2排放量的增加不是GDP增加的格兰杰原因，然而GDP 的增长却是CO2排放量增加的格兰杰原因，即经济的增长导致CO2排放量增加，然而增加CO2排放量不是实现经济增长的必由之路。

四、对策建议

综上所述，我们认为辽宁经济增长与CO2排放量总体上处于非平衡、非协同发展的状态。结合辽宁产业结构、能源经济和环境保护等具体背景进一步分析，1991年之前辽宁经济的快速发展主要依靠高耗能产业，CO2排放量增速与经济增速基本相同;1991年之后一段时间，由于较大规模地采用新技术使得能源效率提高，再加上经济增速曾一度放缓，CO2排放量的增长速度也有所降低;2000年之后CO2排放量又出现加速增长情况，主要原因在于辽宁将经济发展作为头等大事，相应地出现环保退位、有关政策措施制定或执行不力等现象。目前，辽宁应对低碳经济浪潮冲击、完成低碳试点任务还有很长的路要走。

(一)调整能源结构，提高能源效率，注重开发利用新能源

辽宁1971—2008年能源消费结构基本保持不变，煤炭、石油和天然气消费比例大体为75∶ 21∶ 3，然而，使用1 吨石油替代1 吨煤炭可以减少CO2排放量23.3%，而使用1 吨天然气替代1吨煤炭可以减少排放量41.8%。可见，逐步降低以煤炭为主的能源消费构成比例，因地制宜地大力发展辽宁优势新能源，如核能、风能、太阳能和生物质能等可再生能源，可以有效地降低CO2排放量。加强与国际和国内先进技术的交流合作，引进节能技术和可再生能源技术，重点包括洁净煤技术、整体煤气化循环发电技术等，广泛开展清洁发展机制以及碳封存和捕捉技术，提高辽宁能源利用效率。

(二)以低碳为目标，进一步优化全省的产业结构

辽宁可以通过调整产业结构和发展低碳产业来带动能源消费结构变化、降低能源消费总量，促进总体经济向低碳化方向发展。目前，辽宁三大产业的生产总值比例保持在10∶ 55∶ 35 的水平，意味着高耗能的第二产业占主体，而低能耗的第三产业发展不足。应鼓励省内不同发展水平和发展阶段的城市，根据其自身资源优势和技术水平选择发展自有特色的第三产业。如沈阳和大连在信息传输与计算机服务及软件业、金融业和房地产业方面有优势，且为高校科研院校腹地，可以努力发展这三项产业;鞍山、本溪、抚顺、丹东和大连等城市自然基础和传统文化比较好，可以大力发展旅游业;作为经济相对落后的辽西地区，可以适当发展传统第三产业和农业服务产业。

提供碳基金和低碳贷款等优惠性的金融服务，增加对研发、生态保护和新能源等项目的投资;依托大连碳排放交易所，加强产品碳标识和碳交易机制等低碳服务业项目建设，以规范企业等主体的碳排放义务;增强与环境利益相关者的联系与互动，使得大连碳排放交易所成为东北地区气候变化的网络中心，为公众提供一个开放、自由的信息交流平台。

(三)积极倡导低碳生活理念

从生产角度考虑低碳经济的同时，辽宁也应当注重生活消费方面的低碳问题，这也是低碳试点的必要内容，因为发展低碳经济的目标是从长远的角度提高人们的生活条件和福利水平，是一项惠民的人文建设。积极开展低碳生活的宣传，倡导公众低碳消费和低碳经营的理念，引导公众选择低碳的生活方式。提倡消费小型、小排量汽车，推广使用可再生、可降解的新型建筑材料，鼓励使用洁净日常生活用品。要多举办诸如徒步大会、无车日等活动，推动和鼓励全省公众参与低碳生活，有效配合和促进低碳化省市建设工作。

［1］张德英.我国工业部门碳源排碳量估算方法研究［D］.北京:北京林业大学，2005.18 －30.

［2］王雪娜.我国能源类碳源排碳量估算办法研究［D］.北京:北京林业大学，2006.4 －20.

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