技术进步、结构变动与制造业的二氧化碳排放强度

姚西龙

(太原理工大学 经济管理学院，山西 太原030024)

一、问题的提出

2009年11月，国务院常务会议提出2020年单位GDP的二氧化碳排放比2005年下降40%至45%，并作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划，根据《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》，“十二五”期间，非化石能源占一次能源消费的比重提高到11.4%，单位国内生产总值能耗和二氧化碳排放分别降低16%和17%，制造业是我国国民经济发展的支柱，同时也是耗能大、碳排放量大的行业，制造业的减排是我国减排目标实现的关键部分，因此研究制造业的二氧化碳排放强度变动主要影响因素具有十分重要的现实意义。

国内外的众多学者都对碳强度的驱动因素展开了研究。Nag分析了印度的电力行业的碳强度变动趋势，并发现电力行业的碳强度变动对总体碳强度变动的贡献率达百分之四十，同时他还分析了经济活动、结构变动、能源效率对碳强度的影响;Luukkanen利用完全分解模型对亚洲国家的碳强度进行了分析，研究发现亚洲国家的碳强度在20世纪90年代呈上升趋势;Greening利用Divisia指数分解方法分析了OECD国家制造业、交通运输业的碳强度;Fisher-Vanden发现深入的市场化改革会使得产业结构发生变化，从而有利于碳强度的下降;Bhattacharyya和Ussanarassamee利用LMDI方法分析了泰国在1981至2000年间的碳强度的变动原因，发现能源强度、产业结构变动对碳强度的影响程度是不同的;Zhang发现高度集中的计划经济体制是影响电力行业碳强度的主要原因;范英分析了我国在1980至2003年间的碳强度的驱动因素，发现一次能源的结构变动使碳强度提高，第二产业对碳强度变化起着重要作用;Giblin发现爱尔兰的新碳税会导致碳强度降低3.6%至3.8%;Zhang利用结构分解方法研究了我国在1992至2006年间的碳强度变动的原因，发现1992至2002年的碳强度的主要驱动因素是能源效率，而2002年至2006年的碳强度主要驱动因素则是能源结构;Fang研究了影响碳强度的关键性因素，测算了一次能源消费量、煤炭所占份额、经济增长以及技术进步对碳强度的影响，并分地区进行了比较分析，他发现产出效率与技术进步有利于碳强度的降低，能源结构需要调整以适应中国碳强度减排目标;Hatzigeorgiou研究了1997年至2007年间希腊的国内总产出、能源强度与碳强度的因果关系;Zheng利用1999年至2007年面板数据，研究了出口贸易对中国碳强度的影响，结果显示大量的出口贸易不利于中国碳强度的下降，但工业各行业间存在着差异，此外生产技术进步和FDI也是重要的影响因素;陈诗一对中国的碳强度变动原因进行了研究，认为能源强度、能源结构、工业结构调整都对碳强度的下降起到了积极作用，但是能源强度是最主要且直接的决定因素;何建坤研究了在1990至2005年间我国碳强度的驱动因素，其中技术节能的贡献率约为56%，而结构节能的贡献率44%，而要完成2020年的碳减排目标，技术节能的贡献约为43%，结构节能的贡献约为37%，能源结构的贡献率为20%;王素凤利用1995～2009年间中国华东地区的数据，检验了能源价格与碳强度的内在关系，结果显示能源价格对碳强度为负相关，但不同地区的能源价格对碳强度的影响程度不同，能源价格高的地区其碳强度较小;虞义华、郑新业等利用1995至2007年中国省际面板数据，测算了经济发展水平、产业结构对碳强度的影响程度，研究表明人均国内生产总值与碳强度存在“N”形关系;第二产业比重变动与碳强度变动趋势一致。

在研究内容上，已有的研究主要关注我国总体的碳强度变动(范英，2007;Zhang，2009;Zheng，2011;何建坤，2011;陈诗一，2011;虞义华、郑新业等，2011);在研究方法上主要使用的是指数分解法(范英，2007;Zhang，2009)与面板数据分析方法(Zheng，2011;陈诗一，2011;虞义华、郑新业等，2011)。本文在已有文献的研究基础上，借鉴了范英(2007)以及何建坤(2011)等的研究成果，利用改进的指数分解模型，进一步分析制造业的二氧化碳排放强度的影响效应。与以往研究成果不同的是，本文更加关注技术进步、行业结构及能源结构等内在因素对制造二氧化碳排放强度的影响程度，此外本文还测度了三种因素的交互效应对制造业二氧化碳排放强度的影响程度。

二、研究方法与数据来源

(一)研究方法

本文借鉴了“转换份额分析”(Shift-Share Analysis)的模型，对制造业碳强度的变化率进行了分解，和LMDI方法不同，这种模型还包括各种影响因素的交互效应。

二氧化碳排放强度(CI)是指当年能源消费的二氧化碳排放总量(Q)与国内生产总值的比值(GDP)，它可以表示为能源强度(EI)与二氧化碳排放的综合系数(CC)的乘积，其中二氧化碳排放的综合系数的大小取决于能源消费的品种构成(何建坤，2011)。

其中能源强度(EI)可以分解为制造业各行业的能源强度(EI)与产业结构比重(S)的乘积:

E为行业i所消耗的一次能源;S为行业i的产值占制造业总产值的比重。

加入综合碳排放系数，制造业的二氧化碳强度就可以分解为:

根据公式(2)，报告期的二氧化碳排放强度相对于基期的变动可以分解为:

综合公式(2)(3)(4)，报告期的制造业二氧化碳排放强度相对于基期的变动可以分解为:

因此，二氧化碳排放强度的变化率可以分解为以下七个部分:

联立(3)(6)可以得到公式(7):

根据公式(7)，制造业二氧化碳排放强度变化率可以分解为如下七个效应:

第二行的第一部分是技术进步效应，它度量了制造业各行业内的能源强度变化对制造业二氧化碳排放强度的影响效应，这种效应变动的主要推动力来自于制造业各行业内的产品创新与工艺创新以及低碳技术推广，也就是说，技术进步通过新产品的开发和新的生产工艺两种途径使得单位产品的耗能量发生变化，直接决定着行业内的能源强度的变化。

第二行的第二部分是行业结构效应，它测度的是制造业各行业产出结构的变化对制造业总体二氧化碳排放强度的影响效应，这种效应主要受到外部需求结构以及内部生产调整的影响。

第二行的第三部分是能源结构效应，它测度的是制造业各行业生产中的能源使用结构的变动对制造业二氧化碳排放强度的影响效应。

第三行是技术进步与行业结构的交互效应，它测度的是技术进步与行业结构的综合变动对制造业二氧化碳排放强度的影响效应。

第四行是技术进步与能源结构的交互效应，它测度的是技术进步与能源结构的综合变动对制造业二氧化碳排放强度的影响效应。

第五行是行业结构与能源结构的交互效应，它测度的是行业结构与能源结构的综合变动对制造业二氧化碳排放强度的影响效应。

第六行是技术进步、行业结构与能源结构的交互效应，它测度的是技术进步、行业结构与能源结构的综合变动对制造业二氧化碳排放强度的影响效应。

(二)数据来源

本文选用了我国制造业中28个行业的数据，这些原始数据来源于《中国统计年鉴(2000-2010)》、《中国能源统计年鉴(2009-2010)》，本文中所用的二氧化碳的数据不仅包括制造业总体的二氧化碳排放量，还包括制造业各个行业的二氧化碳排放量，其计算方法是根据一次能源的消耗量、平均低位发热量、碳排放系数、碳氧化因子及二氧化碳与碳的分子量的比值的乘积累加和来估算其排放量，单位为万吨;能源强度是行业的二氧化碳排放量与国内生产总值的比值;行业结构是各行业的国内生产总值占制造业国内生产总值的比重;能源结构是指制造业生产过程中所使用的一次能源煤、石油、天然气所占的比重，其中国内生产总值均以2005年的不变价格折算。

三、测算结果及比较分析

(一)制造业二氧化碳排放强度变动总体效应分析

在1999-2009年间，对制造业二氧化碳排放强度影响最大的是技术进步效应，然后是行业结构效应和能源结构效应，技术进步、行业结构及能源结构的交互效应的值偏小。通过将各种影响效应的数值与当年的制造业二氧化碳排放强度的变动率相比，可以得到各种影响效应对制造业二氧化碳排放强度变动的贡献率。如表1所示，技术效应的平均贡献率约为88.146%，行业结构效应的贡献率约为6.414%，能源结构效应的贡献率约为4.049%，技术进步与行业结构的交互效应的贡献率约为1.628%，其他交互效应值很小，对制造业总体的二氧化碳排放强度影响较小。可见，制造业各行业的产品创新与工艺创新使得能源强度下降，这对制造业总体的二氧化碳排放强度下降的贡献最大，这与陈诗一的研究结论一致;由于制造业行业中主要耗能行业的产值比重一直变化不大，加上制造业以煤为主的能源结构状况没有得到彻底改善，制造业行业结构以及能源结构的调整对制造业总体的二氧化碳排放强度下降的贡献较小。

表1 各影响因素对制造业总体碳强度变动的贡献率(%)

2000年至2009年间，制造业二氧化碳排放强度的各种影响效应值变化较大，2003年的技术进步效应贡献率较小，这与该段时间的技术进步状况是相关的，其中2002新产品产值占工业总产值的比重为14.835%，而2003年下降到13.596%;2004年和2009年的行业结构效应贡献率为负值，这是因为这两年主要耗能行业的比重增长迅速，这些行业产值增长率大于其能源强度的下降率，这阻碍了制造业二氧化碳排放强度的下降;2003年的能源结构效应贡献率最大，这是因为制造业生产中以原煤为主的能源结构发生变化，煤炭的深加工产品的使用量增加，从而降低了制造业二氧化碳排放的增长速度。

如表2所示，对制造业二氧化碳排放强度影响最大的部门是黑色金属冶炼及压延加工业，其对制造业二氧化碳排放强度下降的平均贡献率约为24.620%，其次为非金属矿物制品业化学原料及化学制品制造业，其平均贡献率分别约为22.514%和13.233%，这主要是因为这三个行业的技术进步效应对制造业二氧化碳排放强度下降的贡献率较大。仪器仪表及文化、办公用机械制造业、文教体育用品制造业等行业对制造业二氧化碳排放强度下降的平均贡献率比较低，主要的原因是这些行业的技术进步效应的贡献率较小。此外，石油加工、炼焦及核燃料加工业对制造业二氧化碳排放强度的贡献率主要来自行业结构效应，而其他行业的贡献率大小则主要由技术进步效应决定。

表2 各行业对制造业总体碳强度变动的贡献率(%)

(二)分行业分析

在各行业的技术进步效应中，对制造业总体的技术进步效应贡献最大的是黑色金属冶炼及压延加工业，其平均贡献率约为29.708%，然后是非金属矿物制品业和化学原料及化学制品制造业，其平均贡献率分别约为22.305%和11.031%，这些行业的产品创新与工艺创新的水平较高，其能源强度的下降速度较快。还有一些行业的技术进步效应较小，如通信设备、计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化、办公用机械制造业、烟草制品业、纺织服装、鞋、帽制造业、皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业、木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业、家具制造业、印刷业和记录媒介的复制、文教体育用品制造业、塑料制品业，这些行业的技术进步对能源强度下降的影响较小，可能是与这些行业的技术进步带来的节能效果并不明显有关。

在各行业的行业结构效应中，对制造业总体的行业结构效应贡献最大的是石油加工、炼焦及核燃料加工业，其平均贡献率约为102.068%;其次是化学原料及化学制品制造业与化学纤维制造业，它们的年平均贡献率分别约为33.004%和11.625%。也就是这些行业的产出比重在下降，但其对制造业二氧化碳排放强度的下降产生了积极的影响。此外，还有一些行业的结构效应贡献率为负值，如黑色金属冶炼及压延加工业、交通运输设备制造业、通用设备制造业、医药制造业、专用设备制造业及电气机械及器材制造业，这些行业的产出比重在增加，产出增加的速度超过了能源强度下降的速度，所以对制造业二氧化碳排放强度的下降产生了消极的影响，因此这些行业结构调整是实现节能减排目标的关键性因素。

在各行业的能源结构效应中，对制造业总体的能源结构效应贡献最大的是黑色金属冶炼及压延加工业，其平均贡献率约为33%;其次是非金属矿物制品业和化学原料及化学制品制造业，其平均贡献率分别约为20%和16.7%。

表3 制造业各行业技术进步效应、行业结构效应与能源结构效应的贡献率

四、结论及政策含义

本文基于因素分解模型，构建了一个测度技术进步、行业结构变动与能源结构变动及其交互作用对制造业二氧化碳排放强度影响的模型，并结合我国1999-2009年的能源统计数据，对各种效应进行测度，并识别出在各种影响效应中起主导作用的行业。结果表明，我国制造业二氧化碳强度下降的主要驱动因素是技术进步，年平均贡献率达到88.146%，其中有色金属冶炼及压延加工业、黑色金属冶炼及压延加工业等行业的技术效应较大;行业结构效应也对制造业二氧化碳强度下降起到了积极的作用，年平均贡献率为6.414%，石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学原料及化学制品制造业等行业的结构效应最为明显;能源结构对制造业二氧化碳强度下降的贡献率为4.049%，其中黑色金属冶炼及压延加工业能源结构的变动对制造业二氧化碳强度下降的贡献较大;其他效应对制造业二氧化碳强度的影响较小。

为了进一步降低制造业二氧化碳排放强度，一方面需要关注减排的手段，另一方面需要关注主要耗能行业的减排状况。在减排手段方面，制造业的技术进步节约了单位产出的能源消耗，促进了减排的实现;结构变动对制造业总体的二氧化碳排放强度影响较小，存在很大的调控空间，因此我国目前实施的发展绿色制造业和新兴战略性制造业以及大力开发可再生能源是非常必要的。在主要耗能行业的减排方面，有色金属冶炼及压延加工业、黑色金属冶炼及压延加工业等耗能大的部门已经对减排做出了积极的贡献，而石油加工、化学纤维制造业等工业存在较大的减排空间。

［1］Nag，B.，Kulshreshtha M..Carbon emission intensity of power consumption in India:A detailed study of its indicators［J］.Energy Sources，2000，22(2).

［2］Nag，B.，Parikh J..Indicators of carbon emission intensity from commercial energy use in India［J］.Energy Economics，2000，22(4).

［3］Luukkanen J.，Kaivo-oja J..ASEAN tigers and sustainability of energy use-decomposition analysis of energy and CO2 efficiency dynamics［J］.Energy Policy，2002，30(4).

［4］Greening L.A..Effects of human behavior on aggregate carbon intensity of personal transportation:comparison of 10 OECD countries for the period 1970-1993［J］.Energy Economics，2004，26(1).

［5］Greening L.A.，M.Ting，and T.J..Krackler.Effects of changes in residential end-uses and behavior on aggregate carbon intensity:comparison of 10 OECD countries for the period 1970 through 1993［J］.Energy Economics，2001，23(2).

［6］Fisher-Vanden K..The effects of market reforms on structural change:Implications for energy use and carbon emissions in China［J］.Energy Journal，2003，24(3).

［7］Bhattacharyya S.C.，Ussanarassamee A..Decomposition of energy and CO2 intensities of Thai industry between 1981 and 2000［J］.Energy Economics，2004，26(5).

［8］Zhang C.，Heller T.C.，May M.M..Carbon intensity of electricity generation and CDM baseline:case studies of three Chinese provinces［J］.Energy Policy，2005，33(4).

［9］Fan，Y..Changes in carbon intensity in China:Empirical findings from 1980-2003［J］.Ecological Economics，2007，62(3-4).

［10］Giblin S.，McNabola A..Modelling the impacts of a carbon emission-differentiated vehicle tax system on CO2 emissions intensity from new vehicle purchases in Ireland［J］.Energy Policy，2009，37(4).

［11］Zhang Y.G..Structural decomposition analysis of sources of decarbonizing economic development in China;1992-2006［J］.Ecological Economics，2009，68(8-9).

［12］Fang Y.P.，Deng W..Affecting elements and regional variables based on the objective of carbon intensity reduction in China［J］.International Journal of Sustainable Development and World Ecology，2011，18(2).

［13］Hatzigeorgiou E.，Polatidis H.，Haralambopoulos D..CO2 emissions，GDP and energy intensity:A multivariate cointegration and causality analysis for Greece，1977-2007［J］.Applied Energy，2011，88(4).

［14］Zheng Y.，Qi J.，Chen X..The effect of increasing exports on industrial energy intensity in China［J］.Energy Policy，2011，39(5).

［15］陈诗一.中国碳排放强度的波动下降模式及经济解释［J］.世界经济，2011，392(4).

［16］何建坤.我国CO减排目标的经济学分析与效果评价［J］.科学学研究，2011，(1).

［17］王素凤.华东地区能源价格与碳强度的协整分析［J］.统计与决策，2011，(12).

［18］王素凤.中国省域能源价格与碳强度协整研究:基于1995～2009年的面板数据［J］.长江流域资源与环境，2011，(8).

［19］虞义华，郑新业，张莉.经济发展水平、产业结构与碳排放强度——中国省级面板数据分析［J］.经济理论与经济管理，2011，(3).

［20］Fagerberg J..Technological progress，structural change and productivity growth:a comparative study［J］.Structural Change and Economic Dynamics，2000，11(4).

［21］Peneder M..Industrial structure and aggregate growth［J］.Structural Change and Economic Dynamics，2003，14(4).

［22］Ang，B.W..The LMDI approach to decomposition analysis:a practical guide［J］.Energy Policy，2005，33(7).