中国各省建筑业碳排放脱钩及影响因素研究

冯博　王雪青

摘要

伴随着我国经济的快速发展，能源匮乏、气候变暖等问题日益突出。建筑业作为我国国民经济的支柱产业，面临碳排放较大和能耗较高等问题，是当前我国节能减排的重点领域之一。减少建筑业碳排放，对实现我国节能减排目标具有重大意义。本文按照IPCC碳排放核算方法，建立中国区域建筑业碳排放测算模型，基于30个省份2004-2011年的面板数据，测算了中国各省建筑业在此期间的碳排放量。在此基础上，利用Tapio脱钩模型分析了各省建筑业碳排放的脱钩状态，并运用LMDI方法对碳排放的影响因素进行分解分析。研究结果表明，我国各省建筑业碳排放量在整体上呈逐年上升的趋势，但省际间存在较大差异。各省间接碳排放量均占到总排放量的90%左右，是建筑业碳排放的主要来源。大部分省份处于碳排放的弱脱钩状态，其余省份处于扩张负脱钩状态和增长连接状态，尚未出现强脱钩的省份。建筑业能源碳排放强度效应、能源结构效应以及能源强度效应在样本期间内对碳排放产生负向影响，但影响效果较小，而间接碳排放强度效应和产业规模效应对碳排放产生正向影响，是碳排放的主要影响因素。本文建议，应通过加大绿色建筑材料的使用量、回收利用废旧建材、降低单位面积的建材消耗量、开发利用清洁能源、进一步优化能源结构等措施，来有效地降低建筑业的碳排放。相关部门可根据各省建筑业碳排放的差异性，有针对性地制定减排目标，出台差异化的建筑业发展政策。

关键词建筑业；碳排放；脱钩效应；LMDI；影响因素

中图分类号F407.9

文献标识码A

文章编号1002-2104（2015）04-0028-07

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.04.004

工业革命以来，大量化石能源的消耗使全球二氧化碳排放量急剧增长，生态环境遭到严重破坏，全球变暖已成为不争的事实，严重制约着人类社会的可持续发展。我国是世界上第一大能源消耗国，温室气体排放总量已居世界第一位，面临着巨大的二氧化碳减排压力。建筑业作为重要的产业部门，是碳排放的主要来源。据IPCC第四次评估报告统计，建筑业在消耗大量能源的同时，碳排放比例高达36%，降低建筑业碳排放迫在眉睫。通过分析我国各省建筑业经济发展与碳排放之间的脱钩关系，有助于评价该省份建筑业的低碳发展水平，可以为相关部门制定差异化的建筑业发展政策提供依据。本文以我国30个省建筑业为研究对象，对其碳排放量进行测算，运用脱钩理论分析我国各省建筑业产值与其碳排放之间的关系，并对碳排放的影响因素进行分解，以期为我国建筑业的低碳化发展提供参考。

1文献回顾

随着可持续发展思想的深入，建筑业碳排放已经成为国内外学者和管理者关注的热点。Onat等[1]基于建筑的全生命周期，将间接碳排放纳入建筑业碳排放的范畴，测算了美国居民住宅和商业建筑的碳排放。Acquaye和Duffy[2]与Nassen等[3]采用投入产出分析法分别对爱尔兰和瑞典建筑业的碳排放进行了测算。张智慧和刘睿劼[4]提出关联碳排放的概念，计算了我国建筑业及其他行业的直接碳排放与间接碳排放。祁神军和张云波[5]基于投入产出分析法，对我国建筑业1995-2009年的碳排放进行测算，并运用Kaya恒等式对直接碳排放和间接碳排放的影响因素进行分解分析。纪建悦和姜兴坤[6]采用IPCC碳排放系数法对建筑业的直接碳排放量进行核算。可以看出，在测算建筑业碳排放量时，间接碳排放是不可忽视的一部分。而采用投入产出分析法对间接碳排放进行测算

时需要从投入产出表获取相关数据，但我国的投入产出表每5年才更新一次，所以无法计算其余年份的间接碳排放量。Yan等[7]对北京道1号大楼的碳排放进行测算后发现，82%-87%的碳排放是在生产建筑材料时产生的，其中钢铁和水泥占到了94%-95%。基于此，本文将生产建筑材料时产生的碳排放作为间接碳排放纳入到建筑业碳排放测算框架中，以期对我国各省建筑业排放进行测算分析。

1970-1990年间，随着科技的不断进步，西方一些工业化国家的经济增长与生产要素消耗相背离，即出现二者脱钩的现象。众多学者对此开展了研究，Larson等[8]分析了美国钢铁、水泥等生产要素的消耗情况，得出美国已实现经济增长与生产要素消耗绝对脱钩的结论。Jnicke等[9]分析了西方工业化国家的生产要素消耗与GDP增长之间的关系，发现二者已出现脱钩现象。国内学者对脱钩理论的研究开展较晚，赵一平等[10]对我国经济发展与能源消费之间的脱钩和复钩关系进行研究。孙耀华和李忠民[11]运用Tapio脱钩模型对我国各省在1999-2008年间经济增长与碳排放的脱钩关系进行测度，结果显示两者呈现弱脱钩状态。梁日忠和张林浩[12]与陈瑶和尚杰[13]分别对我国化学工业和畜牧业的碳排放脱钩问题进行了研究。目前，以下两种脱钩模型主要被用于研究经济发展与环境污染之间关系的脱钩问题，一是经济合作与发展组织在2002年提出的脱钩模型，称为OECD脱钩模型[14]；二是Tapio在2005年研究欧洲经济增长与碳排放脱钩关系时提出的脱钩模型，即Tapio脱钩模型[15]。与OECD脱钩模型相比，Tapio脱钩模型用于测算时不需要选定基期而且不受统计量纲的影响，其脱钩指标体系也更加完备，因此本文选择Tapio脱钩模型对中国区域建筑业碳排放脱钩问题进行分析。

目前针对碳排放影响因素分解分析的方法有两种：一种是指数分解分析法，另一种是结构分解分析法。相比于结构分解分析法，指数分解分析法较为简单且易于操作，便于进行时间序列分析以及地区间比较。Hammond和Norman [16]对1990-2007年英国制造行业的碳排放进行了分解分析，结果表明对碳排放影响最大的是能源强度。Xu等[17]运用LMDI方法对1990-2009年中国水泥工业的二氧化碳排放影响因素进行分解分析，研究表明产业规模效应是碳排放增加的主要驱动力。郭朝先[18]基于LMDI方法从产业层面和地区层面上对我国1995-2007年的碳排放进行分解分析。范体军等[19]使用LMDI方法对中国1996-2007年间化学工业碳排放量变化的影响因素进行了分析。从相关文献中可以看出，指数分解分析法分为多种，主要有拉式指数分解法和迪式指数分解法，比较各种分解法后发现，对数平均迪式指数分解法（LMDI）在分解时不存在残差项，并可以将加和分解和乘法分解联系起来，因此得到广泛的地应用。

综上所述，目前关于建筑业碳排放的相关研究是基于国家层面开展的，尚未在省域层面上对建筑业碳排放量进行计算、脱钩分析及影响因素分解分析。我国各省建筑业的发展具有很大差异，政府部门制定相关政策及节能减排目标时不能一刀切，需充分考虑各省之间的差异性。本文试图克服以往研究中的不足，在省际层面上对我国建筑业碳排放进行测算，基于Tapio脱钩理论分析我国建筑业碳排放与产值之间的脱钩情况，并运用LMDI方法对影响碳排放的因素进行分解分析。

2研究方法与模型构建

2.1区域建筑业碳排放测算方法

建筑业碳排放包括两部分：一是直接碳排放，指建筑业自身活动产生的碳排放；二是间接碳排放，指建筑业诱发其他相关行业产生的碳排放[4]。受张智慧和刘睿劼[4]的启发，在充分考虑数据获取可能性的基础上，本文将各省建筑业碳排放来源确定为建筑业直接消耗原煤、型煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、润滑油、液化石油气、天然气、热力、电力等12种能源所形成的碳排放，以及其他行业生产水泥、钢材、玻璃、木材、铝材等5种建筑材料而形成的碳排放。按照IPCC碳排放核算方法，建立我国区域建筑业碳排放测算模型：

2.3LMDI因素分解模型

本文运用LMDI方法对我国各省建筑业碳排放进行分解分析，根据Wang等[21]的研究成果，并考虑建筑业碳排放的特点，建立以下因素分解模型：

E=Edir+Eind=∑EiCi·CiC·CP·P+EindP·P

=∑IiSiFP+Q·P（3）

式中，Ei表示消耗第i种能源产生的碳排放量（kg）；Ci表示第i种能源的消耗量（万t标准煤）；C表示能源消费总量（万t标准煤）；P表示建筑业总产值。此外，Ii=Ei/Ci表示第i种能源的碳排放强度效应；Si=Ci/C表示第i种能源的结构效应；F=C/P表示能源强度效应；P表示产出规模效应；Q=Eind/P表示建筑业间接碳排放强度效应。根据LMDI加和分解方法对模型（3）进一步分解，各省建筑业碳排放量从时期t到t+1的总变化量（ΔE）可表示为：

ΔE=Et+1-Et=ΔEI+ΔES+ΔEF+ΔEP+ΔEQ（4）

式中ΔEI、ΔES、ΔEF、ΔEP、ΔEQ分别表示建筑业能源碳排放强度效应、能源结构效应、能源强度效应、产出规模效应以及间接碳排放强度效应引起的碳排放变化。

3实证研究

3.1建筑业碳排放脱钩效应研究

本文从《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国建筑业统计年鉴》以及《2006年IPCC国家温室气体清单指南目录》中获取计算所需的原始数据与碳排放系数，基于公式（1）对我国2004-2011年30个省的建筑业碳排放量进行测算，计算出各省8年间的碳排放均值及平均变化率，并运用公式（2）对各省建筑业碳排放脱钩系数进行计算。结果如表2所示。

由表2可以看出，2004-2011年间我国各省区建筑业碳排放和产值均呈现出增长的态势，其中各省建筑业碳排放平均增长率差异较大，建筑业产值平均增长率则较为接近。其中，江苏、浙江、河北、山东等东部省份的建筑业碳排放总量和建筑业产值均位于全国前列，青海、海南、宁夏等建筑业较不发达省份的碳排放量和产值均较低。这是由于各省建筑业间接碳排放占到总排放量的90%左右，即生产水泥、钢铁等建筑材料所造成的碳排放是建筑业碳排放的主要来源。我国建筑业较为发达的省份，其建筑业规模较大，因此建筑材料的消耗量和建筑业总产值也就越高。

从碳排放脱钩结果来看，江苏的弹性值最高，为2.573；弹性值最低的是青海，为0.050。北京、天津、上海等16个省份处于弱脱钩状态，占全国总数的53.3%，说明这些省份的建筑业碳排放增长速度小于其产值的增长速度，减排工作初见成效，未来的碳排放状况较为乐观。江苏、河北、宁夏、新疆等8个省份处于扩张负脱钩状态，其余6个省份为增长连接状态，说明其建筑业产值增大的同时伴随着更高的碳排放增长速度，今后的减排工作面临较大挑战。

3.2建筑业碳排放影响因素研究

基于此前计算求得的2004-2011年我国30个省的建筑业能源消耗量与碳排放量，运用公式（3）-（9）对中国各地区建筑业碳排放进行分解，计算出建筑业的能源碳排放强度效应、能源结构效应、能源强度效应、产出规模效应以及间接碳排放强度效应引起的碳排放变化，结果如表3所示。

从表3可以看出，2004- 2011年间我国各省建筑业碳排放年均增长257.25万t，其中，间接碳排放强度效应导致碳排放增加77.35万t，产业规模效应导致碳排放增

加185.92万t，能源碳排放强度效应、能源结构效应和能源强度效应导致碳排放分别减少0.1万t、0.18万t和5.74万t。从地区层面上看，建筑业产出规模效应均导致碳排放的增长，是各省建筑业碳排放增长的主要促进因素。浙江、江苏是建筑业市场规模较大的省份，其年均产出规模效应也最大，分别是全国平均值的4.6倍和4.2倍。除黑龙江、河南外，能源强度效应均导致碳排放减少，表明这8年间我国绝大多数省份建筑业经济增长速度大于其能源消费增长速度，节能减排工作初见成效。从碳排放计算结果可以看出，间接碳排放是我国建筑业碳排放的主要来源，因此间接碳排放强度效应对各省建筑业碳排放的影响较为明显，从各省的数据可以看出，建筑业规模较大的地区，建筑材料的消耗量较多，间接碳排放强度效应也就越大。各省建筑业的能源结构效应、能源碳排放强度效应对碳排放具有微弱的正影响或负影响。这是由于我国的能源结构较为单一，煤炭和石油一直都处于最主要的地位，而天然气、电力等低碳能源在能源结构中比重较小，虽然我国早已大力开发清洁型能源，但目前仍无法有效地改善能源结构，因此能源结构效应较小。能源碳排放强度效应为各种能源的碳排放系数，除了电力之外，其他能源的碳排放系数是固定常数，所以能源碳排放强度效应的变动很小。

根据此前各省建筑业碳排放测算结果，计算出2004-2011年全国建筑业碳排放每年的增长值，在时间序列视角下分析各因素对我国建筑业碳排放影响的变动趋势，计

从每年的变化值可以看出，我国建筑业碳排放量在2004-2009年间波动中增长，2010-2011年增长最快。2004-2007年建筑业发展较为平稳，而2008年和2009年受到金融危机的影响后，发展速度明显减缓。此后，我国政府为应对金融危机，推出了一系列促进经济平稳较快发展的政策，使建筑业在2010年和2011年呈现出飞速发展的势头。能源碳排放强度效应、能源结构效应和能源强度效应在8年间变化较小，说明建筑业能源结构调整力度不大。产出规模效应每年都平稳增加，表明建筑业规模不断增长是促使碳排放量增大，并每年稳定持续地为碳排放做正向贡献。间接碳排放强度效应在样本期间有所波动，但每年的变化趋势都与总效应相同，说明建筑业碳排放的主要影响因素为间接碳排放强度效应。

4结论

本文将建筑业碳排放分为直接碳排放与间接碳排放两部分，基于相关数据对我国2004-2011年间30个省份建筑业的碳排放进行测算。运用Tapio脱钩模型分析了各省建筑业碳排放的脱钩状态，并采用LMDI方法，从能源碳排放强度效应、能源结构效应、能源强度效应、产出规模效应以及间接碳排放强度效应5个方面分解了建筑业碳排放的变化趋势。结果表明，各省建筑业碳排放量及其脱钩状态具有明显差异，5种因素对碳排放的影响程度不尽相同。具体结论如下：

（1）样本期间内，我国30个省建筑业的碳排放和产值均呈现出逐年增长的趋势，其中建筑业碳排放平均增长率差异较大。间接碳排放占总排放量的90%左右，使用环保低碳的建筑材料、回收利用废旧建材、优化建筑设计从而降低单位面积的建材消耗量等措施可以有效地降低建筑业的碳排放。

（2）从脱钩效应结果来看，全国53.3%的省份处于碳排放的弱脱钩状态，表明大部分省份建筑业的节能减排工作开展相对较好，继续加强监管力度可在未来实现碳排放和建筑业产值的完全脱钩。而26.7%的省份处于扩张负脱钩状态，20%的省份处于增长连接状态，尚未出现强脱钩的省份，说明这些省份将是未来减排工作的重点。相关部门可以有针对性地制定减排目标，并出台差异化的建筑业发展政策。

（3）建筑业能源碳排放强度效应、能源结构效应以及能源强度效应在样本期间内对碳排放产生负向的影响，但影响效果不明显。间接碳排放强度效应和产业规模效应是碳排放的主要影响因素，为碳排放的增加提供正向的贡献。因此，今后应充分开发利用水电、风能、太阳能等清洁能源，进一步优化能源结构，提高建筑业能源排放强度效应、能源结构效应对碳排放的抑制作用。采用先进的低碳建设技术，降低高碳排放建筑材料的使用量，可以有效地减小间接碳排放强度效应和产业规模效应对碳排放的拉动作用。

（编辑：于杰）

参考文献（References）

[1]Onat N C， Kucukvar M， Tatari O. Scopebased Carbon Footprint Analysis of US Residential and Commercial Buildings： An Inputoutput Hybrid Life Cycle Assessment Approach [J]. Building and Environment， 2014， 72： 53-62.

[2]Acquaye A A， Duffy A P. Inputoutput Analysis of Irish Construction Sector Greenhouse Gas Emissions [J]. Building and Environment， 2010， 45（3）：784-791.

[3]Nassen J， Holmberg J， Wadeskog A， et al. Direct and Indirect Energy Use and Carbon Emissions in the Production Phase of Buildings： An Inputoutput Analysis [J]. Energy， 2007， 32（9）： 1593-1602.

[4]张智慧，刘睿劼. 基于投入产出分析的建筑业碳排放核算[J]. 清华大学学报：自然科学版，2013，53（1）：53-57. [Zhang Zhihui， Liu Ruijie. Carbon emission in the Construction Sector Based on Inputoutput Analyses [J]. Journal of Tsinghua University：Science and Technology Edition， 2013，53（1）：53-57.]

[5]祁神军，张云波. 中国建筑业碳排放的影响因素分解及减排策略研究[J]. 软科学，2013，（6）：39-43. [Qi Shenjun， Zhang Yunbo. Research on the Influencing Factors and Reduction Strategies of Carbon Emission of Construction Industry in China [J]. Soft Science， 2013， （6）： 39-43.]

[6]纪建悦，姜兴坤. 我国建筑业碳排放预测研究[J]. 中国海洋大学学报：社会科学版，2012，（1）：53-57. [Ji Jianyue， Jiang Xingkun. Carbon Emissions Prediction Study in Chinas Construction Industry [J]. Journal of Ocean University of China：Social Sciences Edition， 2012， （1）： 53-57. ]

[7]Yan H， Shen Q， Fan L C H， et al. Greenhouse Gas Emissions in Building Construction： A Case Study of One Peking in Hong Kong [J]. Building and Environment， 2010， 45（4）： 949-955.

[8]Larson E D， Ross M H， Williams R H. Beyond the Era of Materials [J]. Scientific American， 1986， 254： 34-41.

[9]Jnicke M， Binder M， Mnch H. ‘Dirty industries： Patterns of Change in Industrial Countries [J]. Environmental and Resource Economics， 1997， 9（4）： 467-491.

[10]赵一平，孙启宏，段宁. 中国经济发展与能源消费响应关系研究：基于相对“脱钩”与“复钩”理论的实证研究[J]. 科研管理，2006，（3）：128-134. [Zhao Yipping， Sun Qihong， Duan Ning. Responsive Relationship Between Economic Development and Energy Consumption in China：A Practical Research Based on Comparative Delink and Relink Theory [J]. Science Research Management， 2006，（3）： 128-134.]

[11]孙耀华，李忠民. 中国各省区经济发展与碳排放脱钩关系研究[J]. 中国人口·资源与环境，2011，（5）：87-92. [Sun Yaohua， Li Zhongmin， Analysing on the Decoupling Relationship Between Carbon Dioxide Emissions and Economic Growth of Each Province in China [J]. China Population， Resources and Environment， 2011，（5）： 87-92.]

[12]梁日忠，张林浩. 1990-2008年中国化学工业碳排放脱钩和反弹效应研究[J]. 资源科学，2013，（2）：268-274. [Liang Rizhong. Zhang Linhao. Decoupling Effects and Rebound Effects in the Chinese Chemical Sector from 1990-2008 [J]. Resources Science， 2013，（2）： 268-274.]

[13]陈瑶，尚杰. 中国畜牧业脱钩分析及影响因素研究[J]. 中国人口·资源与环境，2014，（3）：101-107. [Chen Yao， Shang Jie. Disconnect Analysis and Influence Factors of Animal Husbandry in China [J]. China Population， Resources and Environment， 2014，（3）： 101-107.]

[14]OECD. Indicators to Measure Decoupling of Environmental Pressures from Economic Growth [R]. Paris： OECD， 2002.

[15]Tapio P. Towards a Theory of Decoupling： Degrees of Decoupling in the EU and the Case of Road Traffic in Finland Between 1970 and 2001 [J]. Transport Policy， 2005， 12（2）： 137-151.

[16]Hammond G P， Norman J B. Decomposition Analysis of EnergyRelated Carbon Emissions from UK Manufacturing [J]. Energy， 2011，（6）：1-8.

[17]Xu J H， Fleiter T， Eichhammer W， et al. Energy Consumption and CO2 Emissions in Chinas Cement Industry： A Perspective from LMDI Decomposition Analysis [J]. Energy Policy， 2012， 50： 821-832.

[18]郭朝先. 中国碳排放因素分解：基于LMDI分解技术[J]. 中国人口·资源与环境，2010，（12）：4-9. [Guo Chaoxian. Decomposition of Chinas Carbon Emissions： Based on LMDI Method [J]. China Population， Resources and Environment， 2010，（12）： 4-9.]

[19]范体军，骆瑞玲，范耀东，等. 我国化学工业二氧化碳排放影响因素研究[J]. 中国软科学，2013，（3）：166-174. [Fan Tijun， Luo Ruiling， Fan Yaodong， et.al. Study on Influence Factors for Carbon Dioxide Emissions in Chinas Chemical Industry with LMDI Method [J]. China Soft Science， 2013，（3）： 166-174.]

[20]李兆坚. 我国城镇住宅空调生命周期能耗与资源消耗研究[D]. 北京：清华大学，2007. [Li Zhaojian. Study on the Life Cycle Consumption of Energy and Resource of Air Conditioning in Urban Residential Buildings in China [D]. Beijing： Tsinghua University， 2007.]

[21]Wang Y， Zhu Q， Geng Y. Trajectory and driving factors for GHG emissions in the Chinese cement industry [J]. Journal of Cleaner Production， 2013， 53： 252-260.

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

Abstract

With the rapid development of economy in China， the problems such as lacking energy， climate warming are increasingly prominent. The construction industry is a pillar industry of our national economy. However， it was faced with many problems， like huge carbon emissions and high energy consumption. Besides， it is one of the key fields of energy saving and emission reduction in our country. Therefore， reducing the construction industrys carbon emissions is of great significance to achieve the target of energy conservation and emission reduction in China. According to the IPCC carbon accounting methods， this paper constructs a regional construction carbon calculation model of China， based on which we calculate the carbon emissions of each province in construction industry with the panel data of 30 provinces between 2004-2011. On the basis， the decoupling states of carbon emissions in province are analyzed with the Tapio decoupling model， then the influence factors of carbon emissions are discussed by using LMDI method. Results show that the carbon emissions of each province in the construction industry raise year by year， but there are big differences between the provinces. Indirect emissions account for about 90% of the total emissions， which is the main source of carbon emissions of each province in construction industry. Most provinces are in weak decoupling states， the rest of the provinces are in expansion negative decoupling state and connection state， while none of them in strong decoupling state. Energy carbon emission intensity effect， energy structure effect and energy intensity effect have a negative impact， while minor， on carbon emissions in the sample period. While indirect carbon intensity effect and industry scale effect have a positive impact on carbon emissions， and they are the main influence factors. The governments should take some effective measures to reduce the carbon emissions in construction industry effectively， such as using more green building materials， recycling the waste materials， reducing the building materials consumption per unit area， developing and utilizing of clean energy and optimizing the energy structure. Related departments could set proper emissions reduction objectives and promulgate different construction industry development policies according to the differences of the construction industry carbon emissions of each province in China.

Key wordsconstruction industry； carbon emission； decoupling effect； LMDI； influence factors