北京和上海终端能源碳排放量影响因素研究

刘兆龙 邱坦 单吉堃

摘要运用IPCC中碳排放量公式，结合能源消费数据，对北京和上海2005～2012年碳排放终端能源总量进行估计；运用LMDI模型定量分析了经济总量、能源结构、产业结构对碳排放的影响。结果表明，2005～2012年经济总量上升是推动北京和上海碳排放量增长的主要因素，能源结构调整是降低碳排放量的主要原因，产业结构调整是影响碳排放量原因之一。通过对能源结构和产业结构进一步分析得出北京和上海两市应通过能源结构调整，增加清洁能源消费比率来减少碳排放，上海市应同时发展第三产业促进产业结构调整降低碳排放的结论。

关键词碳排放；产业结构；能源结构；终端能源

中图分类号S181.3文献标识码A文章编号0517-6611（2015）28-250-04

Analysis of Influence Factors on Carbon Emission of Enduse Energy in Beijing and Shanghai

LIU Zhaolong， QIU Tan， SHAN Jikun*

（College of Urban Economics and Public Administration， Capital University of Economics and Business， Beijing 100070）

AbstractBy using the basic equation in calculating carbon emission of IPCC combined with energy data， this thesis estimates the quantities of carbon emission enduse energy in Beijing and Shanghai during 2005-2012； besides， using LMDI model to the result of carbon emission in the quantitative analysis of economy aggregate， industry structure， and energy structure. The result indicates the growth of economy aggregate is the main factor of high carbon emission； however， energy structure adjustment is the main reason in restraining the growth of carbon emission， as well as industry structure adjustment. According to the further analysis industry structure and energy structure， this thesis concludes that Shanghai should promote the development of tertiary industry for reducing carbon emission， while Beijing should adjust the energy structure.

Key wordsCarbon emission； Industry structure； Energy structure； Enduse energy

气候变化是21世纪人类面临的最大挑战，为应对气候变化而实施的二氧化碳排放管制将改变经济发展模式，世界将进入环境革命时代。作为最大发展中国家经济体，我国也于2007年超越美国成为最大碳排放经济体。影响碳排放的因素有哪些，如何控制和减少碳排放量，也成为热点议题。尤其是近年来，北京、上海作为我国区域发展的引擎，经济发展迅速，碳排放也达较高水平。在全球控制碳排放的背景下，如何在保证经济增长的前提下控制二氧化碳排放量已成为北京和上海面临的紧迫课题。碳排放过程、特征和变化趋势以及各相关因素对碳排放及其变化影响的定量研究，是制定减排战略和政策以及开展碳减排行动的基础。该研究着重对影响碳排放量的因素进行分解，寻找碳排放量与影响因素之间的定量关系。

1文献综述和研究方法

1.1文献综述对碳排放量分解方法研究，国际大多用指数分解法和投入产出结构分解法。其中Ang等基于Laspeyres分解法提出修正的分别基于加法和乘法的对数均值分解法（Log Mean Divisia Index）无分解残差[1-2]，故国内研究也主要沿用此法。国内对碳排放的研究集中在对区域碳排放总量进行因素分解，将影响碳排放量的因素分为经济产出、能源强度、产业结构、能源结构以及碳排放因子等，其中邢芳芳等基于LMDI分解技术，分别对北京、全国、中部六省等地域层面碳排放量分别进行分解[3-6]。在对人均碳排放或碳排放强度研究中，徐国泉等运用LMDI模型定量分析1995～2004年能源结构、能源效率和经济增长对我国人均碳排放的影响，并得到经济增长对人均碳排放贡献率呈指数增长，能源效率提升和能源结构优化对我国人均碳排放起抑制作用的结论[7]；林伯强等认为影响人均碳排放的因素包括人均收入、能源强度、产业结构等[8]；王锋等也用LMDI技术对影响碳排放强度因素进行分解[9-10]。

对影响碳排放量的因素，徐玉高等通过对我国时间序列与横截面数据进行实证研究，认为人均GDP的增加是人均碳排放增加的主要来源[11]；王中英等通过相关分析研究我国GDP增长与碳排放，认为二者存在正相关关系[12]； Wang等用不同方法对我国GDP增长及碳排放量数据研究表明，经济总产出增加是碳排放量增长的主因[13-14]。徐玉高等研究表明能源消费强度的下降是碳排放减少的主要来源[11]；徐国泉等也认为能源效率提升和能源结构优化对我国人均碳排放起抑制作用[7]；Fan分解了1980～2003年我国碳排放强度的影响因素，认为能源结构变化对降低碳排放有一定的影响[15]；王中英等认为我国以第二产业为主的经济结构在很大程度上是导致碳排放量增加的原因[12]；高卫东等研究结果表明随着产业结构演进，我国能源碳排放的增速有所减缓[15]。

该研究在继承前面文献的基础上，采用LMDI模型，将影响碳排放总量因素分为总产出、能源结构和产业结构，通过对北京和上海两市碳排放总量进行定量分解，对结果进行分析，探讨各因素对碳排放总量的影响，并得出相应结论和建议。

1.2数据来源与研究方法该研究数据包括2005～2012年北京、上海两市3次产业产值、碳排放量（当前国内并没有官方公布的碳排放数据，笔者采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的碳排放量估算方法，根据北京和上海能源消费数据估算各城市碳排放总量）。据《中国能源统计年鉴》，将消耗能源划分为十大类，包括煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、石油气、天然气、热力、电力，其中电力和热力消耗的碳排放系数为0，但其生产过程当中燃烧原煤、燃料油等能源产生碳排放，本地火力发电、热力碳排放计入第二产业，外来电力作零排放的一次能源处理。北京、上海终端能源消费量采用《中国能源统计年鉴》中的数据，具体行业能源消费数据来源自2006～2013年的《北京统计年鉴》和《上海统计年鉴》。

根据IPCC中碳排放量估算方法，有公式：

E=Eij=Cij·NCVi·CEFi·（44/12）（1）

其中，E表示总碳排放量，Eij表示不同能源的碳排放量，Cij是不同能源的消费量，NCVi表示能源的热值，CEFi表示第i种能源的碳排放系数。表1列出了不同能源的碳排放系数和热值。

利用LMDI法对碳排放量分解，将影响碳排放量的因素分为经济总产出、产业结构、能源结构和碳排放系数。

E=Eij=Q×QiQ×CijQi×EijCij（2）

其中，E表示碳排放总量；Eij表示i产业消耗的第j种能源的碳排放量；Q表示经济总产出；Qi表示i产业的经济总量；Cij表示i产业消耗的第j种能源的消耗量。分别用Q，S=Qi/Q，R=Cij/Qi，K=Eij/Cij表示经济总产出、产业结构、能源结构和碳排放系数。各因素变化对碳排放总量影响分别用乘法与加法表示为：

E=Q·Si·Rij·Kij（3）

△E=△Q+△Si+△Rij+△Kij（4）

在乘法分解下，有：Q=exp（w ln（Qt/Q0）），Si=exp（w ln（Sti/S0i）），Rij=exp（w ln（Rtij/R0ij）），Kij=exp（w ln（Ktij/K0ij）），w=（Etij-E0ij）/（ln Etij-ln E0ij）（Et-E0）/（ln Et-ln E0）。在加法分解下，有：△Q=μ ln（Qt/Q0），△Si=μ ln（Stij/S0ij），△Rij=μ ln（Rtij/R0ij），△Eij=μ ln（Etij/E0ij），μ=Etij-E0ijlnEtij-lnE0ij。

2结果与分析

2.1碳排放总量

由公式（1）计算北京、上海两市碳排放总量如图1，考察期间内北京碳排放量总体呈下降趋势，从2005年11 934.93万t降低至2012年10 289.40万t，总体降幅达14%，但变化并非平稳。从整个时间跨度看，2005～2007年北京碳排放量上升，由11 934.93万t上升至13 195.86万t，2008年北京碳排放量骤然下降12%至11 787.05万t，在2009年略有回升约564万t，2010～2012年北京市碳排放量再次回落至10 289.40万t；上海2005～2008年碳排放总量逐年上升，由2005年18 887.51万t升至2008年22 810.30万t，并在2009年出现略微下滑后回升至2011年的23 251.03万t，并在2012下降至22 683.49万t。

2.2碳排放结构由乘法分解法（3）得结果如表2，2005～2012年经济总产出增长是导致北京和上海碳排放量增加的主要因素（2.556，2.133）；能源结构变动是碳排放量减少的主要因素（0.370，0.577）；产业结构调整是影响碳排放量的因素之一（0.910，0.952）。

由加法分解法（4）得结果如表3，2005～2012年北京碳排放量由最初11 934.93万t降低到2012年的10 289.40万t，下降14%，生产总值上升导致碳排放增长11 379.68万t，能源结构调整使碳排放下降11 863.59万t，产业结构调整导致碳排放量降低1 166.34万t。上海碳排放量从2005年的18 887.51万t上升到2012年的22 683.47万t，上升近20%，生产总值上升导致碳排放增长17 200.65万t，能源结构调整使碳排放下降12 218.85万t，产业结构调整导致碳排放量降低1 123.39万t。

2.2.1经济总产出。从以上分析结果可知，经济总量增长使碳排放量增加，即北京和上海经济总产出的上升增加其碳排放量。2005～2012年北京市经济总产值上升1.56倍，拉动碳排放量增加0.95倍，约11 380万t；上海经济总产出上升1.20倍，拉动碳排放增加0.91倍，超过17 201万t。

2.2.2能源结构。北京的能源需求结构以煤炭和焦炭为主，石油制品和天然气次之，使得碳排放结构中原料煤和焦炭燃烧产生的碳排放尤为显著。从表1可知，不同能源的碳排放系数差异较大，其中煤炭和焦煤的排放系数最大，其次是石油制品和天然气，热力和电力碳排放系数为0。

从表2和表3可见，2005～2012年北京通过能源结构调整降低碳排放量11 864万t，上海能源结构调整降低碳排放量12 219万t，同时可知，能源结构调整导致北京碳排放降低量虽不如上海，但抑制作用（0.630）明显大于上海（0.423）。综上可得，能源结构调整是引起2005～2012年北京和上海碳排放量下降的主要因素。

如图2a所示，北京2005年煤炭和焦炭消耗量占能源消耗总量的70%以上，2006～2012年间二者所占能源消耗比例逐年下降，至2012年占比<50%，同时煤油、柴油消耗数量从2005年不足20%上升至2012年的近40%，其他汽油、燃料油等能源的消耗量也有所上升，但变动比例不大。可见北京的能源结构调整主要从原料煤、焦煤向柴油、煤油调整；天然气、液化气等清洁能源比例增长不大，所占比例低于5%。2005年上海煤炭及焦炭的消耗量略高于能源消耗总量的50%，至2012年该能源比例调整为略高于40%，汽油消耗比例在2005～2012年间由最初25%左右下降至2012年的15%，柴油、煤油、燃料油的消耗比例从2005年的20%上升至2012年的40%（图2b）。

对比发现，能源结构调整对北京碳排放量影响不稳定，2005年能源结构调整对碳排放影响为-520万t，2006～2008年间能源结构对碳排放的影响突然放大至-1 928万、-2 585万t；而上海则从2005年的-881万t稳步升至2012年的-1 429万t，波动幅度较北京小。

从煤炭转向汽油和煤油等能源可减少碳排放，北京2005～2012年由煤炭燃烧产生的碳排放下降45%，由焦炭燃烧产生的碳排放下降20%，上海由煤炭和焦炭消耗产生碳排放下降18%和10%。可见北京在通过能源结构调整实现减少碳排放方面尚有空间，上海在能源结构上相对比较均衡。但由于能源结构调整带来的减排系数较大，通过改善能源结构降低碳排放仍有余地，同时也可通过提高能源利用效率和开发新型能源来降低碳排放。

安徽农业科学2015年

2.2.3产业结构。不同产业部门碳排放量存在巨大差异。目前工业碳排放仍是主导，其次是第三产业，第一产业最少。其中工业不仅比第三产业碳排放强度高，且排放量更大，产业结构调整尚未改变工业碳排放的主导地位。

从表2与表3可见，2005～2012年北京市产业结构调整使北京碳排放量降低1 166万t，上海市产业结构调整降低上海市碳排放量1 123万t，产业结构调整是引起2005～2012年北京和上海碳排放量下降的因素之一。由图3a可知，北京产业结构调整过程中工业产出在总产出中所占比重下降，第三产业所占比重上升。北京市第一产业产出在国民总产出中比例从2005年的1.3%下降到2012年的0.8%。第二产业在国民总产出中所占比例从2005年的29.0%下降到227%，第三产业占国民总产出比例从2005年的69.6%上升到2012年的76.5%。由于第三产业碳强度较低，其占比增加降低了北京碳排放量水平。2010年第二产业较第三产业有所增加，对碳排放量增加起到推波助澜作用。2005～2012年北京市产业结构调整对碳排放量影响呈下降趋势。李慧凤研究认为北京2006～2008年经济结构调整过程中将一批碳排放量较大的金属冶炼等企业迁往周边地区，抑制工业碳排放量[17]。2010年第二产业所占比重略有增加，也增加部分碳排放量，2010～2012年第二产业所占比重持续降低，降低北京碳排放量分别为121万和31万t。

如图3b所示，上海市第一产业在国民总产出中比例从2005年的1.0%下降到2012年的0.6%，第二产业在国民总产出中所占比例从2005年的48.6%下降到39.0%，第三产业在国民总产出中的比例从2005年的50.4%上升到2012年的60.4%。2005～2009年上海市第三产业在经济结构中保持缓慢稳定增长，对碳排放量的降低作用每年递增，从2006年的22万t上升至2009年的703万t； 2010年工业部门在总产出中占比提高，增加碳排放量265万t；2011～2012年第三产业占比增高，产业结构调整降低碳排放量分别为91万和287万t。

然而北京自2009年以来第三产业占比一直维持在75%左右，并未出现稳步上升趋势；国际性都市第三产业占比一般在80%左右，北京若要达到该水平，并非短期内可实现。而上海第三产业占比从2005年的50%增长到2012年的60%，一直保持较为稳定的增长，并有持续增长态势。由此可见，在未来一段时间内，北京想通过产业结构调整实现碳减排的操作性较低，而上海通过产业结构调整实现减少碳排放的目的还有一定的实践余地。

3结论与对策

笔者构建了一个包括经济总量、产业结构、能源结构等变量的LMDI模型，通过对北京和上海2005～2012年碳排放进行了因素分解，结果发现：

（1）经济总量扩张是影响北京和上海2005～2012年碳排放量上升的主要因素，经济结构调整是降低碳排放的主要因素，能源结构的调整对降低碳排放量起到一定作用。

（2）经济总量的扩张促进了碳排放，2005～2012年经济产出增加使北京碳排放量增加11 380万t，增长0.95倍；上海增加17 200万t，增长0.91倍。

（3）能源结构调整是降低碳排放量的主要因素。2005～2012年期间北京通过能源结构调整降低碳排放量11 864万t，上海能源结构调整降低碳排放量12 219万t；北京能源结构调整对碳排放影响波动较大，但降低碳排放效果（0.63）较上海（0.42）更加明显。北京的原料煤消耗量在总能源消耗中所占比重相较上海仍然较大，在通过能源结构调整实现减少碳排放方面尚有空间，可通过降低原料煤使用量，增加使用煤油和汽油，从而实现更有效的减排；而上海在能源结构上相对比较均衡，但燃料油的使用量仍然在增加。京、沪两市天然气和液化石油气使用量目前占能源消耗比仍较低，有较大可实现空间，同时可以通过提高能源利用效率和开发新型能源来降低碳排放，如加快低碳能源的技术开发，改变以化石燃料为主的能源结构，积极开发利用太阳能、风能、地热能、生物能和海洋能等新能源和可再生能源，将有效减少碳排放量。

（4）产业结构调整是影响碳排放的原因之一。根据分析，工业产出占总产出比重增加对碳排放量起反向作用。2005～2012年北京市产业结构调整（第二产业占比降低）使北京碳排放量降低1 166万t，上海市产业结构调整（第二产业占比降低）减少上海市碳排放量1 123万t。但由于北京第三产业占总产出比值（75%）与国际性都市（80%）差距不大，提升空间相对较小，通过产业结构调整实现碳减排的可操作空间不大；而上海第三产业占比在2005年（50%）至2012年（60%）稳定增长，尚有增长空间，通过发展第三产业带动产业结构调整，降低上海碳排放强度还有一定实践余地。

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