基于因素分解模型的碳排放影响因素测试

雷 鸣

（西安外事学院,陕西 西安,710077）

0 引言

全球气候变暖是由于将大量温室气体排放至大气系统造成的，温室气体增加的主要原因是化石能源消费大量排放，随着人类活动的加剧，大气中温室气体浓度不断提高，日益变化的气候问题已经严重涉及到经济、政治、能源与环境等领域，成为影响人类可持续发展的首要问题。

1 碳排放因素分解方法

在对碳排放影响因素进行分析时，常以分解为工具。分解分析作为研究事物的变化特征及其作用机理的一种分析框架，近年来在社会经济研究中得到越来越多的应用。目前，在能源消费与碳排放分解分析领域常用的分解方法有结构分解分析（structural decomposition analysis，简称SDA）与指数分解分析(index decomposition analysis，简称 IDA)。其中，SDA方法利用投入产出表，以消耗系数矩阵为基础，可对各影响因素如国际贸易、产业部门最终需求等进行比较详细的讨论，主要方法包括两极分解法以及投入产出法等；IDA 方法利用不同产业部门已经统计出来的数据，能够较为方便的进行时间序列分析或者进行跨国比较，通常使用的方法包括 Divisia 指数分解法与Laspeyres 指数分解法等。

考虑到经济规模、能源结构、以及碳排放强度等指标对研究碳排放特征所具有的实际意义，本文选取了 Kaya 恒等式作为基础模型来进行因素分解模型的构建。这是因为经济规模对碳排放的影响实际上可以归结为国内生产总值(GDP)对碳排放的影响；能源结构对碳排放的影响虽然在短期内难以实现突破性进展，但只要能够准确量化过去能源结构对碳排放减排的作用，就可以更好地预测未来能源结构的调整对减缓二氧化碳排放存在的潜力；碳排放强度是我们一直关心的一个硬性指标，碳排放强度的降低与否事关我国是否真正走上低碳发展模式，其对于二氧化碳减排来说是一个很好的量化指标，而碳排放强度又与能源强度、国内生产总值(GDP)、能源消费等因素紧密联系。

Kaya 模型表达式:

式中,为二氧化碳排放量；POP为国内人口总量；GDP 表示国内生产总值；PE表示一次能源消费总量;即人均GDP；

为能源强度，即生产单位GDP所需的能源消费，主要与技术及能源效率有关。

若由Kaya恒等式得，表示t年相对于t-1年排放总量的变化。那么t年相对于t-1年的单位能源碳排放量变化量即 ，也称为能源结构效应；同理，表示能源强度效应、 表示经济规模效应（GDP效应）；人口效应用 来表示。那么根据上述分析方法有：

将公式2、3、4、5这四个公式带入到公式1可得到：

2 数据来源

本文选取陕西省1993-2012年的相关数据分析经济增长对碳排放的影响。其中经济增长的指标用人均国内生产总值（GDP）表示，碳排放量的指标使用人均二氧化碳排放量（CO2）表示。表示第类能源的碳排放强度及其在总能源中所占的比重，每一类能源的碳排放强度取值如下表1所示。

3 协整检验

变量LN(CO2)和LN（GDP）两变量之间是否存在协整关系需要进行协整检验，运用Johansen协整检验，结果如表2所示。

可以发现，通过迹检验和最大特征根检验，都表明两变量间存在协整关系，表明经济增长与碳排放之间存在长期稳定的均衡关系。拟合的回归方程为

表2 序列协整检验的结果

表3 序列单位根检验结果

表3 序列单位根检验结果

注：检验结果是由SIC准则确定滞后阶数，不含常数和时间趋势

?

其中=0.9253，拟合优度非常高，并且回归系数均通过了显著性检验。接着检验拟合的方程的残差 ，式2为拟合的残差方程

残差进行单位根检验的结果如表3所示。

当显著性水平为5%时，残差序列拒绝原假设，因此序列是平稳的，即~I(0)。所以可以判断出碳排放量和经济增长之间存在着长期的均衡关系。

4 结论

通过因素分解模型对二氧化碳排放与能源消费的协整性分析可以看出，陕西碳排放与能源消费之间存在长期均衡关系，表明在能源消费持续增长的同时，二氧化碳排放也会稳步增加，陕西人均GDP每增加1万元，二氧化碳排放量就会增加0.5225吨。随着经济的增长，能源消费总量也会要持续增长，导致碳排放必然是增加。因此，陕西可以通过大力发展环保节能、电子信息、高科技产业等领域，逐步增加低碳产业替代能源消费量大的工业，调整产业结构，达到降低碳排放量的目的。

参考文献

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