皖江城市带区域经济增长与能源消耗的实证研究——基于Tapio脱钩模型和LMDI方法

胡本田 方 超

一、引言

自从2010年国务院正式批复 《皖江城市带承接产业转移示范区规划》，安徽沿江城市带承接产业转移示范区建设纳入国家发展战略，在国家实施中部崛起战略的背景下，安徽抓住机遇，大力推进皖江城市带建设，积极融入泛长三角地区经济圈，皖江区域经济经历了快速发展的进程，2012年，皖江城市带生产总值（GDP）达到11647.64亿元，占当年全省经济总量的67.67%。皖江城市带在安徽省的经济发展中占有重要地位，承接产业转移的契机给皖江区域的发展带来了更多的机遇，同时经济的迅速发展直接凸显了对能源需求的压力剧增，但另一方面由于环境的压力，安徽省在“十二五”规划中再次提出了积极推广低碳经济，走可持续发展之路的任务。这一矛盾的正确处理是皖江城市带乃至于安徽省继续坚持走可持续发展道路的重要保证，因此，对皖江城市带区域能源消耗和经济增长之间的关系分析就显得尤为重要，它能为该区域更好地实施节能减排，发展低碳经济，以及制定相关政策等提供必要的依据。

二、文献综述

关于经济发展与环境压力的“脱钩”研究最早是由Carter于1966年提出来的[1]，此后在1978年，Kraft在论文中提出了能源消耗与总产出的脱钩关系。九十年代初，在一份关于可持续生产和消费的报告中，英国政府提出了第一套脱钩指标[2]。Janicke（1994）等人对联邦德国、比利时等一些欧洲国家的经济增长与物质消耗进行了脱钩研究[3]。1995年，“罗马俱乐部”提出了“四倍数”的资源革命目标，扩展了脱钩理论的实现模式[4]。Maria Buitenkamp（1999）在一份报告中提出了“相对脱钩”的概念[5]，同年J.W.SUN等人从IU曲线的角度验证了OECD国家经济增长与能源消耗的脱钩[6]。 经济合作与发展组织（OECD）（2002）才给出了基于驱动力—压力—状态—影响—反应（DPSIR）的脱钩评价指标[7]。J.Vehmas（2003）基于综合环境压力、经济增长及单位GDP的环境压力变量指标综合判断脱钩程度，将脱钩类型分为弱脱钩、强脱钩、衰退性脱钩、弱复钩、强复钩和扩张性复钩六种[8]；同一年Juknys还从初级脱钩和次级脱钩的角度对立陶宛的经济、能耗脱钩状况进行了分析[9]。Tapio（2005）在对芬兰的城市交通研究中提出了脱钩弹性的概念，并将脱钩类型加以细化，相对于前者增加了扩张性耦合和衰退性耦合两种类型，使脱钩状态变为八种类型[10]。此后几年，对于各个国家和地区关于经济增长与能源消耗和碳排放的实证研究较多，例如David Gray等人对苏格兰地区的经济、交通运输和碳排放作了脱钩研究；LU I J等人选择了台湾、德国、日本和韩国作为研究对象；DE FREITAS等（2011）又对巴西的碳排放与经济增长的关系作了研究[9]。

相比较而言，国内学者对于脱钩理论的研究确实比国外要晚一些。2003年，陆钟武，毛建素在其论文《穿越 “环境高山——论经济增长过程中环境负荷的上升与下降”》中基于IPAT方程推导出了关于脱钩评价的方法[11]。邓华，段宁（2004）总结分析了脱钩评价模式，并分析其对循环经济的影响[6]。诸大建（2005）根据脱钩实现模式“四倍数”理论提出了适应我国的C模式[4]；同年贺秀斌等将脱钩理论应用于农业生态环境领域，之后关于耕地占用与GDP的研究陆续出现[12]。之后的几年里关于经济增长与能源消耗的脱钩研究在国内比较流行。王明霞（2006）在研究浙江循环经济的发展情况时引入了生态效率指标；同年，赵一平使用总量评价模式研究了我国经济发展与能源消费的相应关系[13]。庄贵阳（2007）利用Tapio的脱钩弹性指标对20个国家的碳排放脱钩状况进行了研究[14]。王虹等（2009）在研究我国经济增长与能源消耗时发现经济指标与环境压力指标在弱脱钩后出现了扩张性复钩的现象[4]。王崇梅（2010）在研究中定义了一个脱钩指数作为评价脱钩的指标[15]，并用脱钩指数对胶东半岛的生态环境压力与经济发展的脱钩关系进行考量[16]；同年，王峰运用IU曲线评价方法，分别从时间和空间的角度对我国的经济与能源消耗作脱钩关系分析。刘怡君等（2011）再次用脱钩弹性指标分析我国城市经济与能耗的脱钩关系；陆钟武等（2011）以IeGTX方程作为能耗、废物排放与经济增长的定量表达，并将脱钩程度分为绝对脱钩、相对脱钩和未脱钩三种[17]。

综上，由国内外相关文献可知判断脱钩状态或测度脱钩程度的方法有很多，如Vehmas的变化量综合法；OECD的脱钩指数法；Tapio的弹性分析法；基于完全分解技术的脱钩分析；IPAT模型法以及计量分析方法等等。其中Tapio的弹性分析法主要是利用弹性来测度脱钩程度，它将脱钩类型分为八种，是最为精细的一种分类方法。

三、脱钩理论模型

（一）脱钩的定义

目前被广泛引用的是OECD的脱钩概念。OECD认为脱钩就是打破环境危害和经济财富之间的联系，并在报告《Indicators to measure decoupling of environmental pressures for economic growth》中提出了基于驱动力—压力—状态—影响—反应（DPSIR）的脱钩评价指标。基于研究需要，应用了OECD的脱钩概念，认为脱钩是打破经济增长与能源消费的数量联系，使其不再呈现相同的发展趋势。即当到达某个时间点，一个地区的经济呈现快速增长的趋势，而能源消费呈现较少或者速度放缓的发展趋势。

（二）脱钩的评价指标

Tapio的弹性分析法是Tapio在研究1970—2001年欧洲的交通行业发展与能源消耗问题是提出的，脱钩弹性的计算公式如下：

二氧化碳排放量的GDP弹性=二氧化碳排放量变化的百分比/GDP变化的百分比

本文用DI表示脱钩弹性，TEC表示能源消费量，计算公式如下：

基于△GDP，△TEC和DI的取值区间不同，脱钩状态可分为8类，见图1：

图1 经济增长与能源消费的脱钩类型

如图1所示，我们首先分为三种大类别，即脱钩，负脱钩和耦合。对于脱钩又可以划分为三类：当GDP和能源消费都增长，且脱钩弹性系数01.2时为衰退性脱钩。同样，对于负脱钩也可以划分为三类：当GDP和能源消费都增长，且脱钩弹性系数DI>1.2时为扩张性负脱钩；当GDP减少而能源消费正增长时为强负脱钩；当GDP和能源消费都减少，且脱钩弹性系数0

结合上述研究，为了更好地研究皖江城市带的能源消费情况，文章采用Tapio脱钩弹性指标评价皖江城市带能源消费与经济增长的脱钩状况，并且在此基础上运用对数平均迪氏指数（LMDI）因素分解方法分析能源消耗影响因素，文章最后给出笔者的建议。

四、皖江城市带经济发展与能源消费的脱钩分析

（一）数据准备

文章所需的数据主要有皖江城市带GDP总量情况，皖江城市带能源消耗总量（包括不同种类能源如煤炭、石油、天然气、电力），能源强度，能源消费弹性系数。这些数据分别可以通过查阅相关年份的安徽统计年鉴、中国能源统计年鉴以及皖江城市带各市的统计年鉴并计算得到。另外，鉴于数据的可得性，文章选取皖江城市带的九个城市作为代表，即选取合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、池州、宣城、滁州和巢湖（巢湖市撤销之后计入合肥、芜湖、马鞍山）进行研究。

（二）皖江城市带经济发展与能源消费的脱钩分析

文章选择1998—2012年皖江城市带的GDP和能源消费总量数据作脱钩分析。为剔除这段时期间因价格因素对经济增长总量（GDP）产生的影响，文章以1998年的价格为基期价格计算皖江城市带的历年GDP，然后以可比价格GDP计算GDP增长率，得到1998年可比价格的GDP增长率。能源消耗总量单位为万吨标准煤，能源消耗总量增长率的计算使用的是各期的当年数据，未再作变换。

图2 1999—2012年皖江城市带能源消耗增长率与经济增长率对比图

图2 反映了1999—2012年皖江城市带GDP增长率与能源消耗总量增长率的对比变化趋势。如图可见能源消耗增长波动较大，增长率最低时不到2%，而最高可达16%，1999年开始呈现较大的能源需求，而2000年之后能源需求开始下降，直到2005年能源需求量大增，达到峰值16%，之后几年逐步下降，2012年能源消耗增长不到8%。同期经济增长大致呈现稳步增长的趋势，从6%的年增长率到12%的年增长率，除了个别年份如2005年，以及2011年经济增长有所下滑。结合二者的增长率比较，总体上看这十几年间经济增长率基本高于能源消耗增长率，因此通过脱钩评价指标可以大致得出结论，区间内不存在经济增长与能源消耗的强负脱钩，不过具体的脱钩状况需要通过各年的脱钩弹性系数进一步进行分析。

图3 1999—2012年皖江城市带脱钩指数变化图

图3 描述了皖江城市带1999-2012年脱钩指数的变化趋势，总体上看，各年的脱钩指数均在0.2和1.4的区间内，根据上文的八种脱钩类型分析可得出以下结论，除了2000年、2004年、2005年和2006年，其他年份都属于弱脱钩的状态；2000年的脱钩指数为1.38，2005年的脱钩指数为1.31，且经济增长率和能源消耗增长率均大于零，说明这两年属于扩张性负脱钩状态；2004年的脱钩指数为0.88，2006年的脱钩指数为0.83，经济增长率和能源消耗增长率均大于零，说明这两年皖江城市带的经济增长与能源消耗属于扩张性耦合状态。

综上，脱钩弹性指数表明从上世纪九十年代末开始，皖江城市带的经济增长与能源消耗基本处于弱脱钩的状态，还没有实现强脱钩，甚至2000年和2005年还呈现扩张性负脱钩的趋势。可见，1992—2011年皖江城市带经济增长与能源消耗总体上还没有实现真正的脱钩，因此需要进一步分析影响能源消耗的因素，以便针对性的提出相应的对策，实现皖江城市带经济发展与能源的强脱钩。下面采用对数平均迪氏指数法（LMDI）对能源消耗进行因素分析。

表1 1999—2012年皖江城市带脱钩指数表

五、基于对数平均迪氏指数法（LMDI）的能源消耗影响因素分析

（一）关于对数平均迪氏指数法（LMDI）

目前关于能源消耗或者环境压力的驱动因素分析方法主要有两大类，一类是基于STIRPAT模型的计量方法，还有一类就是运用LMDI的影响因子分解法[18]。从文章分析的角度出发更适合运用后一种方法。对数平均迪氏指数法（LMDI）是在迪氏指数法的基础上发展而来的，由于它可以将余项完全进行分解，不会出现不可解释的余项；不仅如此，Ang B.W.等（2007）还对分解中出现的0值和负值提出了解决方法，这些都使得LMDI分解方法的应用更为广泛[19]。

对数平均迪氏指数法（LMDI）将能源消耗分解为三种效应的驱动：即产出效应（即经济产出变动对能源消耗的影响）、结构效应（即产业结构变动对能源消耗的影响）、效率效应（即产业能源效率变动对能源消耗的影响）。LMDI分解法的加法分解公式如下：

其中，E表示能源消耗总量；Ei表示第i产业的能源消耗；Q表示该地区的生产总值；Qi表示第i产业的增加值；Si表示第i产业的增加值占GDP的比重；Ii表示第i产业的能源消耗强度；△Etot表示能源消耗变化量，它由三部分组成：△Eact表示产出效应，△Estr表示结构效应，△Einc表示能源强度效应，即为单位GDP的能耗；Wi即各效应的权重；上标T表示当期，上标0表示基期。

表2 1995—2011年安徽省能源消费的LMDI分解单位：万吨标准煤

（二）皖江城市带的能源消耗影响因素分析

考虑数据的可得性，以全省的数据进行研究，选取安徽省1995—2011年的样本区间作为研究对象，其中涉及的指标包括各产业的能耗量，各产业的增加值，各产业在GDP的比重，各产业的能源强度等。

表2列出了通过LMDI加法模型计算安徽省1995—2011年能源消费的各效应值，效应值为正表示该效应对能源消费的增加起到正的驱动作用，效应值为负表示该效应对能源消费的增加起到负的驱动作用。从表中可知，产出效应值全为正数，而且在三种效应中取值最大，表明经济产出对能源消耗的驱动力最大。其次是结构效应，除了1996年，其他各年份的结构效应值都为正数，说明结构效应对能源消耗同样起到正的驱动作用。唯有能源强度效应对能源消耗量起着限制驱动的作用。图4更加清晰地反映了各个效应的驱动作用情况，很显然产出效应的驱动作用比结构效应和能源强度效应大很多，其实这也说明了九十年代至今安徽省的经济发展模式还是以能源消耗的粗放式经济为主。

图4 1995—2011年安徽省能源消费的LMDI分解

图5 1995—2011年安徽省三大产业能源消费的LMDI分解

为了更好地比较分析三大产业对能源消耗的驱动作用，文章还分别列出了三大产业的结构效应，见图5。该图表明第一产业对能源消费的效应为负的，而且驱动作用很小。第二产业和第三产业的驱动作用很大。第二产业开始的时候驱动作用较小，且在1999年有下降趋势，表明九十年代后期安徽省的工业发展缓慢，而在2000年以后效应值明显迅速上升，这说明新时期安徽省的工业发展速度快，不过另一方面也说明了安徽省的工业发展很大程度地依赖能源，能源消耗型工业部门较多。第三产业的发展趋势像一个倒U型，在1998年以前对能源消耗的推动是负作用的，在1998年之后以很快的速度在推动能源消耗，不过在2004年以后又开始下降，它的轨迹变动必须根据计算第三产业时包含的行业进行分析，这里的第三产业效应值是由交通运输仓储及邮电通讯业、批发零售贸易餐饮业、其他和生活消费构成的，不难发现，快速上升阶段的效应可能与该时期人们大量使用煤炭等能源作为生活消费能源有关，近年来安徽省推进低碳生活，改变了以往能耗较大的生活方式，这也是第三产业能源消耗的驱动作用明显下降的原因之一。

六、结论与建议

综合文章上述分析，我们可以得出如下结论：皖江城市带这几年的经济快速增长，与之相似的是能源消耗量也呈现快速增长的趋势，我们还面临较大的能源压力和环境压力；从脱钩分析看出，皖江城市带目前的经济增长与能源消耗总体处于弱脱钩状况，要想实现强脱钩还有一定的距离；最后结合影响因素分解法得出的结论是经济增长对能源消耗起着最大的驱动作用，而产业结构中第二产业尤其是工业对能源消耗的驱动作用在加强。结合结论我们可以从以下方面提出相关建议：

第一，从产业结构的角度看，应该调整产业结构，转变经济增长驱动点，具体而言，一方面是推动第二产业的内部升级，同时要控制工业企业的高污染高能耗问题，严把承接产业转移关，提高承接产业转移工业企业的门槛，不能盲目承接；另一方面应大力推进第三产业的发展，以从根本上减少对能源的需求。

第二，从能源结构看，应该优化能源消费结构，重点发展可再生能源。从皖江区域的能源消费结构看，煤炭仍然占很大比重，这将直接造成严峻的能源需求压力，进而造成环境压力。我们应该对太阳能、风能等新能源的研发投入更大的支持，加大新能源的开发力度，以进一步推广新能源的使用范围。

第三，从能源消费强度看，应提高能源使用效率，降低能源强度。单位GDP能耗是一个地区可持续发展能力的体现，低能源强度体现了较大的经济增长潜力。能源效率的提升最根本的还是必须从技术入手，重视技术研究，促进技术进步，从而全面提高各个行业的能源使用效率。

第四，积极推进碳排放交易市场的建立，培育和建设交易平台，推动运用市场机制以较低成本实现皖江城市带的节能低碳发展目标，促进企业和社会进行技术创新，实现“创新驱动、转型发展”，来减少传统能源的消耗、增加新能源的使用和提高能源的使用效率。

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