蒙瑞海
(广西师范大学 经济管理学院,广西 桂林 541006)
我国改革开放以来,广西经济一直保持着较快的增长速度,CO2排放也随之急剧上升.1978年广西GDP为75.85亿元,能源消费量为781万吨标准煤,到了2009年广西GDP达到7 759.16亿元,能源消费量达到7 074.96万吨标准煤,从1978年到2009年,GDP增长了102.3倍,而能源消费量也增长了9.06倍.GDP的增长引起能源消耗的增长,煤炭、石油等能源的大量消耗产生了大量的温室气体.“十二五”期间,广西仍处于高速发展的重要战略机遇期.随着工业化、产业结构调整、城镇化进程加快和综合消费结构的持续升级,广西既面临能源需求的刚性增长,又受其自身能源缺乏的约束,因而节能减排形势十分严峻.本文拟运用突变级数法对广西CO2排放进行综合评价,在此基础上,采用情景分析法对广西 “十二五”末CO2减排作出预测分析,得出研究结果以期为广西开展CO2减排提供合理化的建议.
国外许多学者围绕碳排放、低碳经济发展进行了大量的研究,比国内起步较早,目前已有文献涉及到碳排放、低碳经济发展研究的有Richard Schmalensee et al.[1]、Sinton J et al.[2]、Johnston et al.[3]、Kawase el al.[4]、Juan Antonio Duro et al.[5]等.而国内研究主要是针对碳排放、CO2影响因素和发展低碳经济等.在强调碳排放方面,朱跃中通过对未来中国交通运输部门能源需求与碳排放量进行预测,得出不同情境假定下,碳排放量不同[6];杨红强等分析了环境保护通过成本控制对国际碳排放贸易产生影响,有利于经济可持续发展,认为应该合理利用市场机制与政府作为的双效作用,积极协调环境保护与碳排放贸易的关系[7];王礼刚通过分析贵州经济增长与碳排放、资本存量和劳动力投入量之间的关系,发现在影响贵州经济发展的三个指标中,劳动力和资本对经济有着较强的显著性影响,而能源使用对贵州省经济的影响十分有限[8].在强调CO2排放影响因素方面,徐国泉等通过建立中国人均碳排放因素分解模型,认为经济发展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长,而能源效率和能源结构对抑制中国人均碳排放的贡献率都呈倒“U”[9];唐志鹏、刘卫东等依据突变级数法基本原理构建了我国CO2减排的影响要素指标评价体系,最后采用突变级数法对我国1991—2007年CO2减排影响因素作了综合评价[10].朱永彬、王铮等在内生经济增长模型Moon-Sonn基础上进行改进,对中国未来经济增长路径进行了预测,并分三种情景模拟了可再生能源替代政策对碳排放高峰的影响,发现提高可再生能源的比重可以明显降低碳排放量,但对高峰年份到来的时间影响甚微[11];林伯强等利用传统的环境库兹涅茨模型、对数平均迪式分解法和STI RPA模型,分析了影响中国人均CO2排放的主要因素并解析差异原因[12].在强调发展低碳经济的影响方面,王辉等通过对我国能源消费结构现状及发展低碳经济要求进行分析,认为应利用低碳技术实现产品低碳化,树立企业低碳环保形象,倡导新生活方式,引导低碳消费[13];刘兆征从发展机遇、企业成本、企业效益以及竞争力等四个方面分析了发展低碳经济对我国企业发展的影响[14];唐兴分析了低碳经济对石油行业的影响,得出我国能源现状无法长期承受能源的高消耗,石油行业粗放型发展模式无法适应社会发展的需要等[15].
国内外均对CO2排放及低碳经济发展等进行了较多研究,然而涉及到中国西部地区对CO2减排的研究较少,尤其是综合运用突变级数法和情景分析法进行研究的文献还罕见报道.正是基于此,本文选取1978—2009年广西CO2减排的有关指标数据,运用突变级数法和情景分析法对其作出评价,并对“十二五”时期各指标作出情景预测分析,以期从中得到广西CO2减排发展的研究启示.
本着科学性、典型性、动态监测性、综合全面性和易获取性五原则,参考唐志鹏、刘卫东等的研究,结合广西的实际情况,本文选取了一次能源消耗结构A1、产业结构A2和能耗技术管理水平A3三大类指标,以煤炭消耗比重B1、石油消耗比重B2、水电风电核电消耗比重B3、工业国内产值比重B4、第三产业国内产值比重B5、全员劳动生产率B6共6项指标,对1978—2009年广西CO2减排进行评价.本文按照指标体系数据要求,对《广西统计年鉴》(1978—2010年)和相关职能部门的统计数据等资料进行了收集,其中全员劳动生产率是以2000年为基准计算,具体数据见表1.同时,本文根据熵值法及参考唐志鹏、刘卫东等的研究结果,得出以上各一级指标的排列顺序为:A1、A3、A2,其对应的二级指标为B3、B1、B2;B6;B5、B4.
表1 广西CO2减排指标原始数据Table 1 The raw data of indexes about Guangxi CO2abatement
在确定了各级指标的排列顺序之后,通过对1978—2009年原始数据进行标准化处理,使其变量数据转化为突变模糊隶属度函数值,从而让同一指标的数据能进行相互比较.本文采用无量纲化关系式进行处理.
指标数值越大越好的指标:
文中涉及到的这类指标有水电核电风电消耗比重、全员劳动生产率、第三产业国内产值比重.指标数值越小越好的指标:
文中涉及到的这类指标有煤炭消耗比重、石油消耗比重、工业国内产值比重.
其中,yij表示第i项指标第j年经过无量纲化处理后的突变模糊隶属度函数值,xij表示第i项指标第j年的原始数值.
通过上述方法计算得到的1978—2009年广西各评价指标的突变模糊隶属度函数值见表2.
表2 广西CO2减排指标突变模糊隶属度值Table 2 Mutations fuzzy membership value the indexes of Guangxi CO2abatement
由表2的数值,以1978年的数据为例,利用突变级数法系统模型对各层指标进行计算:XB3、XB2、XB1构成燕尾突变系统模型,按照互补原则,有:
XB6构成折叠突变系统模型,则有:
XB5、XB4构成尖点突变系统模型,按照互补原则,有:
A1、A3、A2构成燕尾突变系统模型,按照非互补原则,有:
同理,按照上述的计算方法可以依次得出广西其他年份的CO2减排的评价结果,见表3.
表3 1978—2009年广西CO2减排的评价值Table 3 The evaluation values about factors of Guangxi CO2abatement from 1978to 2009
由表3结果可知,自改革开放以来,广西在CO2减排方面呈现出上升的趋势,这表明自1978年以来广西在减少CO2排放方面作出了贡献.近年来,广西对一次能源消耗结构进行了合理的调整,减少煤炭的消费,增加核能、太阳能等清洁能源以减少CO2排放;能耗技术管理水平方面,广西不断在朝着提高全员劳动生产率以及提高能源加工转换效率方面做努力;与此同时,调整产业结构,积极发展第三产业,减少高污染、高废气排放的工业.“十一五”期间各年在CO2减排上都呈现出很高的水平,其中2006年为0.852,达到了最高的水平.由1978—2009年(表3)的各项指标数据看,广西能耗技术管理水平呈现出逐年上升的趋势.这表明全员劳动生产率的提高对碳能源使用及CO2减排方面起到很好的成效.在技术进步的推动下,其将会对未来广西CO2减排发挥重要的促进作用.而在未来,广西的一次能源消耗结构仍然是制约着CO2减排程度的重要影响因素,煤炭所占的比重还是非常大,发展清洁能源仍需很大的努力.而从表2和表3得知,广西第三产业比重呈现出了上升的趋势,工业比重有所下降,这样产业结构的调整对CO2减排方面有积极推动作用.
为了更科学地反映未来广西CO2减排趋势,本文根据“十二五”规划广西碳排放及社会经济发展等目标,并结合广西CO2减排的发展现状,基于以上突变级数法得出的结果与未来广西CO2减排密切相关的几个主要影响因素,设定了3种情景:基准情景、政策情景、强化政策情景.情景分析的基准年份为2009年,终极目标分析年为2015年.
(1)基准情景.广西不采取任何政策措施,以当前的发展模式、保持现有的一次能源消耗结构、能耗技术管理水平和产业结构来设计基准情景,仅依赖社会经济发展对能源的需要、消耗及其利用效率来控制CO2减排的变化.
(2)政策情景.依据广西已有的政策和“十二五”我国CO2减排的目标规划,广西采取相应的政策措施降低CO2的排放.主要表现为一次能源消耗结构和产业结构的调整、能耗技术管理水平的提高,进而有利于促进CO2减排.
(3)强化政策情景.进一步考虑全球CO2减排的努力,以及我国CO2减排肩负的重任和压力,广西政府将加大采取各种政策措施的实施力度,一次能源消耗结构和产业结构继续调整优化,加强技术进步,进一步提高能耗技术管理水平,在更大程度上促进CO2减排.
依据突变级数法评价分析的结果,广西CO2减排的情景参数可归为3类:一是一次能源消耗结构参数,其包括煤炭消耗、石油消耗、水电风电核电消耗等;二是能耗技术管理水平参数,该类指标包括全员劳动生产率、能源加工转换效率等;三是产业结构参数,其包括第三产业国内产值比重、工业国内产值比重等.各个参数的情景假定如表4所示.
表4 广西CO2减排情景参数设定Table 4 The scenario parameter setting of Guangxi CO2abatement
根据广西CO2减排影响指标因素的历年数据,并结合广西在CO2减排方面的“十二五”发展规划及我国CO2减排的目标,预计广西 “十二五”期间朝着更好的方向发展.结合表1原始数据以及各种不同情景下广西CO2减排指标的设定数据,计算出各指标数值情况,见表5.
表5 “十二五”期间广西CO2减排各影响指标数据Table 5 The indexes data about factors of Guangxi CO2abatement during the“12th Five-Year”
基准情景下,由于保持现有的水平,“十二五”期间一次能源消耗结构、能耗技术管理水平和产业结构各指标值都与2009年相同,到2015年煤炭消耗4 159.93万吨标准煤,石油消耗1 146.79万吨标准煤,水电风电核电消耗1 556.24万吨标准煤,全员劳动生产率为8 259元/(人·年),能源加工转换效率为57.2%,第三产业产值GDP为2 919.14亿元,工业产值为3 381.54亿元,其CO2减排并没有得到好转,而随着人口增加,人均居住耗能有可能提高,进而会使CO2排放量有所提高.在政策情景和强化政策情景下,由于采取相应的CO2减排的政策措施,“十二五”期间广西在CO2排放上将实现不同程度的下降.
政策情景下,“十二五”期间,煤炭消耗比重和石油比重都有所下降,到2015年煤炭消耗3 685.04万吨标煤,石油消耗1 112.81万吨,而水电风电核电消耗比重有所提高,到2015年其消耗1 752.58万吨;在技术进步及政策的推动下,能源技术管理水平有了提高,表现为全员劳动生产率年均增长33%,到2015年其为34 370.49元/(人·年),能源加工转换效率2015年为69.2%;同时,在产业结构不断优化的政策措施下,广西减少重工业高耗能的工业,而提高深加工与高附加值产业比重,其到2015年工业国内产值比重为39.9%,即3 484.26亿元,而第三产业得到大力的发展,其到2015年国内产值比重为43.6%,即3 098.73亿元.由分析可知,与基准情景下相比较,各项指标都有所好转,朝着正向发展,这在一定的程度上将会使CO2排放量较基准情景下降较大的幅度.
强化政策情景下,影响广西CO2减排的各项指标在更大程度上朝着更有利于减少CO2排放方向走势.到2015年煤炭消耗3 256.22万吨标煤,石油消耗1 079.68万吨,而政府在水电风电核电方面更加推进其建设及广泛推广使用绿色能源,其消耗比重有所提高,到2015年其消耗1 969.14万吨;另外,不断引进国内外先进的技术以及制定更加有效合理的政策措施,能源技术管理水平有了更大的提高,表现为全员劳动生产率年均增长38%,到2015年其为57 042.95元/(人·年),能源加工转换效率2015年为75.5%;同时,在产业结构进一步优化的政策措施下,广西引进先进技术,提高技术密集型工业比重,到2015年工业国内产值为3 589.57亿元,而第三产业也得到大力的发展,其到2015年国内产值为3 191.91亿元.由分析可知,与政策情景下相比较,各项指标在更大程度上都得到优化,这必将会在更大程度上使CO2排放量较政策情景下降更大的幅度.
本文依据突变级数法的基本原理构建了广西CO2减排影响指标的突变评价模型,对其进行综合评价,得到各项指标的重要性依次为一次能源消耗结构、能耗技术管理水平、产业结构.研究结果显示,大多数指标在“十一五”以来都在朝着CO2减排的有利方向发展,呈现良性态势.此外,不同的情景分析显示,“十二五”期间在政策措施和强化政策措施情景下,呈现出逐渐增强的有利于广西CO2减排趋势,为广西的可持续发展提供重要的发展方向.根据突变级数法和情景分析法的分析结果,对“十二五”期间广西要进一步实现CO2减排提出了以下建议:
(1)调整优化一次能源消耗结构和产业结构.“十二五”期间广西应减少对煤炭、石油的需求和消费,减少煤炭、石油能源的消费所产生的CO2,而大力发展水电风电核电,积极推广太阳能的使用,积极寻找新的绿色环保能源.同时调整优化产业结构,积极鼓励、推动第三产业发展,适当减少以重工业高耗能的工业,降低工业的能耗强度,采用高新产业代替或者改造传统的产业,实现工业的优化升级,逐步形成低CO2排放与市场规模、经济、环境相适应的产业结构.
(2)依靠科技进步,提高能耗技术管理水平.在知识经济的时代,广西应积极引进国内外先进的科学技术、设备和人才等,依靠科技进步促进CO2减排,走低碳经济发展之路.不断提高广西省全员劳动生产率和能源加工转换效率,实现能源利用效率的最大化,为“十二五”期间广西CO2减排提供渠道方式.
(3)走低碳经济可持续发展之路.“十二五”期间广西应建立更强的低碳经济发展观念,制定相应的政策措施,培养各产业乃至全民的低碳意识,把节能减排和低碳作为广西发展的前提条件,创建一个绿色经济发展的新广西.
[1] Schmalensee R,Stoker T M,Judson R A.World Carbon Dioxide Emissions:1950—2050[J].The Review of Economics and Statistics,1998,80(1):15-27.
[2] Sinton J,David F.Growth in China’s Carbon Dioxide Emissions is Slower than Expected [J].Sinosphere,2001,4(1):3-5.
[3] Johnston D,Lowe R,Bell M.An Exploration of the Technical Feasibility of Achieving CO2Emission Reductions in Excess of 60%Within he UK Housing Stock by the Year 2050[J].Energy Policy,2005(33):1643-1659.
[4] Kawase R, Matsuoka Y,Fujino J.Decomposition Analysis of CO2Emission in Long-term Climate Stabilization Scenarios[J].Energy Policy,2006(34):2113-2122.
[5] Duro J,Padilla E.International Inequalities in Per Capita CO2Emissions:A Decomposition Methodology by Kaya Factors[J].Energy Economics,2006,28(2):170-187.
[6] 朱跃中.未来中国交通运输部门能源发展与碳排放情景分析[J].中国工业经济,2001(12):30-36.(Zhu Yuezhong. An Scenario Analysis of Future Transportation Sector Energy Development and Carbon Emissions in China[J].China Industrial Economy,2001(12):30-36.)
[7] 杨红强,聂影.碳排放贸易与环境保护协调策略[J].商业时代,2006(5):63-64.(Yang Hongqiang,Nie Ying.The Coordination Strategy of Carbon Emissions Trade and Environmental Protection[J].Commercial Times,2006(05):63-64.)
[8] 王礼刚.碳排放与经济增长的实证研究基于贵州的面板数据[J].西南民族大学学报:人文社科版,2010(9):145-148.(Wang Ligang.Empirical Study of Carbon Emissions and Economic Growth——based on the Panel Data of Guizhou[J].Journal of Southwest University for Nationalities:Humanities and Social Science,2010(9):145-148.)
[9] 徐国泉,刘则渊,姜照华.中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995—2004[J].中国人口·资源与环境,2006(6):158-161.(Xu Guoquan, Liu Zeyuan, Jiang Zhaohua.Decomposition Model and Empirical Study of Carbon Emissions for China,1995—2004[J].China Population Resources and Environment,2006(6):158-161.)
[10] 唐志鹏,刘卫东,周国梅,等.基于突变级数法的中国CO2减排的影响要素指标体系及其评价研究[J].资源科学,2009(11):1999-2005.(Tang Zhipeng,Liu Weidong,Zhou Guomei,et al.An Evaluation Index System about Contributing Factors of China’s CO2Abatement Based on a Catastrophe Progression Method[J].Resources Science,2009(11):1999-2005.)
[11] 朱永彬,王铮,庞丽,等.基于经济模拟的中国能源消费与碳排放高峰预测[J]地理学报,2009(8):935-944.(Zhu Yongbin,Wang Zheng,Pang Li,et al.Simulation on China’s Economy and Prediction on Energy Consumption and Carbon Emission under Optimal Growth Path[J].Acta Geographica Sinica,2009(8):935-944.)
[12] 林伯强,蒋竺均.中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析[J].管理世界,2009(4):27-36.(Lin Boqiang, Jiang Zhujun. An Analysis of Environmental Kuznets Curve Prediction and Influencing Factors of China’s carbon dioxide [J]. Management World,2009(4):27-36.)
[13] 王辉,石英琳,郭建鹏.关于低碳经济对我国能源消费影响的思考[J].商业时代,2010(27):8-9.(Wang Hui,Shi Yinglin,Guo Jianpeng.Reflections on the Impact of China’s Energy Consumption of a Lowcarbon Economy[J].Commercial Times,2010(27):8-9.)
[14] 刘兆征.低碳经济对我国企业的影响分析及应对策略[J].科学社会主义,2010(4):108-110.(Liu Zhaozheng. The Analysis about Low-carbon Economic Impact on Chinese Enterprises and Coping Strategies[J].Scientific Socialism,2010(4):108-110.)
[15] 唐兴.低碳经济对石油行业的影响及对策[J].中国经贸导刊,2011(7):51-52.(Tang Xing.The Analysis about Low-carbon Economic Impact on Oil Industry and Coping Strategies[J].China Economic & Trade Herald,2011(7):51-52.)