云南省碳排放历史变化特征及影响因素分析

云南省碳排放历史变化特征及影响因素分析

邱丽丽

(楚雄师范学院地理科学与旅游管理学院，云南 楚雄 675000)

摘要：基于1980—2011年云南省经济发展和能源消费数据，计算了云南省碳排放量和碳排放强度，并分析了历史变化特征。采用LMDI法定量分析了能源结构、能源效率和经济发展因素对云南省人均碳排放的影响效应。结果表明，1980—2011年，云南省一次能源消费产生的碳排放总量呈指数型递增。碳排放量中平均有88.55%来自煤炭的消费，9.53%来自石油的消费，1.92%来自天然气的消费。32年来云南省人均碳排放增长的主要原因是经济发展的拉动作用，经济发展对人均碳排放的贡献率呈指数增长；抑制因素主要是能源效率的提高；能源结构的调整对人均碳排放的抑制效应不显著。

关键词：碳排放；特征；能源消费；能源效率；影响因素；云南省

收稿日期：2014-05-21

基金项目：云南省哲学社会科学规划项目(QN2013010)。

作者简介：邱丽丽(1979-)，女，吉林通榆人，毕业于东北师范大学，硕士，讲师，主要从事区域经济与环境变化研究。

中图分类号：X38文献标识码： A

随着全球气候的持续变暖，环境问题越来越受到人们的关注。据国际能源署(IEA)初步估计，中国已经成为世界第一大能源消费国，第二大温室气体排放国[1]。能源危机与全球气候变暖使中国面临着巨大的节能与碳减排压力。为此我国政府提出了到2020年单位产值碳排放强度比2005年减少40%～45%的目标[2]。同时，“十八大”报告也指出: 推动能源生产和消费革命，控制能源消费总量，加强节能降耗，支持节能低碳产业和新能源、可再生能源发展，确保国家能源安全。在此背景下，云南省成为全国低碳试点省份之一。在保持经济稳定增长的同时降低碳排放强度，是云南省经济平稳快速增长面临的严峻挑战。

目前关于碳排放影响因素的分析，常用的方法主要有：结构分解分析(SDA)、指数分解分析(IDA)[3]和因素分解法[4]。国内很多学者运用上述方法分析全国及不同省市的碳排放影响因素[5～9]。宋德勇等分析了我国不同时期二氧化碳的波动情况，认为经济增长方式不同是造成二氧化碳波动最重要的原因[10]。范英等对中国碳排放强度的影响因素进行实证分析，结果表明，中国碳排放总量虽然呈现上升趋势，但是碳排放强度却是下降的，要想降低碳排放总量，要重点关注能源消费结构的变化对碳排放的影响[11]。李国志等分析了人口、经济和技术对不同区域二氧化碳排放的影响，结果显示，不同区域人口、经济和技术对二氧化碳排放量的弹性系数不一致，经济快速增长是区域二氧化碳排放增加的最显著因素[12]。但目前关于云南省的碳排放影响因素的研究仍比较薄弱。对云南省碳排放的特征及影响因素进行分析与评价，不仅可以及时准确地掌握云南省碳排放变化规律，同时可为制定合理的区域节能减排政策和措施，实现云南省的低碳经济和社会可持续发展服务。

1数据来源与统计方法

本文采用的1980—2011年的中国及云南省能源消费和经济数据来自《中国能源统计年鉴》[13]、《云南省能源统计年鉴》[14]及《云南省统计年鉴》[15]。其中，为了消除价格变动的影响，GDP数据按照1978年不变价进行了转换。云南省碳排放量采用公式(1)进行估算。

(1)

式中：C为碳排放量；Si为第i类能源在总能源中所占的比重；Fi为第i类能源的碳排放系数，Fi的取值如表1中所示的平均值；E为一次能源的消费总量[16]。

2云南省碳排放特征

2.1碳排放量特征

改革开放以来，云南省一次能源消费产生的碳排放总量整体呈上升趋势，碳排放总量从1980年的534.83万t上升至2011年的4726.11万t。32年间翻了8.8倍。人均碳排放量的变化趋势与总排放量的变化趋势相同，均是在1997年出现第一个阶段性高值，其后经历了1998—2001年短暂的下降之后，2002年又恢复了上升的趋势。1980—2011年间，碳排放总量的变化趋势呈指数型递增，曲线拟合优度R2非常高，其值达到0.9835(图1)。

表1　各类能源碳排放系数　(t碳/t标准煤)

在碳排放量的构成上，近32年来平均而言，云南省碳排放量中的88.55%来自煤炭的消费，9.53%来自石油的消费，1.92%来自天然气的消费。但是不同时期3种一次能源产生的碳排放量有所不同。煤炭的碳排放量占总排放量的比重一直保持在82.7%以上，其碳排放量的走势与总排放量走势相同，所占比重变化幅度不大。石油的碳排放量整体也是上升趋势，所占比重变化较大。而天然气的碳排放量则比较稳定，但所占比重呈下降趋势(图2)。1980年煤炭、石油、天然气碳排放量所占比重分别为86.87%、8.87%和4.26%，而2011年煤炭、石油、天然气碳排放量所占比重分别为82.81%、16.74%和0.45%。

2.2碳排放强度的特征

近32年来，云南省碳排放强度(单位GDP碳排放量，t/万元)呈现波动性的变化趋势，但排放强度整体上是下降的。其中比较突出的三个阶段性的高值出现在1990、1997和2006年。根据曲线拟合的结果，碳排放强度的变化趋势符合二次曲线变化趋势，曲线拟合优度R2非常高，其值达到0.9251(图3)。1980年和2011年碳排放强度是32年中的最高值和最低值，分别为6.92和2.95t/万元。

3碳排放影响因素分析

3.1LMDI方法

自20世纪80年代以来，指数分解分析方法成为国际上能源与环境问题的政策制定中被广泛使用的一种方法。根据分解权重的差异，主要分为Laspeyres指数法、简单平均分解法和自适应权重分解法三类[17]。其中，以简单平均分解法为基础的对数平均权重分解法(logarithmic mean weight division index method，LMDI)具备了“可不产生余值，且允许数据中包含零”等优点而广受推崇[18]。

1979年以前，云南省一次能源消费量中天然气的消费量一直是零，而且改革开放以后，经济发展迅速，导致能源消费与改革开放前差距非常大。因此，为了进行指数分解和分析的需要，选择1980年为基期。由于碳的排放量主要来自化石燃料的燃烧和使用，所以本文从能源消费的角度对云南省碳排放进行分解分析，将导致碳排放变化的影响因素分解为经济发展因素、能源效率因素、能源结构因素以及能源排放强度因素，其基本分解公式如下[16～18]：

(2)

式中：C为碳排放量；Ci 为第i 类能源的碳排放量(其中i=1,2,3,分别代表煤炭、石油和天然气)；E为一次性化石能源的总消费量；Ei为第i种化石能源的消费量；Y为国内生产总值(GDP)；P为人口数量。Ei/E表示第i种能源在一次能源消费中的比重，称之为能源结构因素，用Si表示；Ci/Ei表示消费单位第i种能源的碳排放量，称之为各类能源的碳排放强度，用Fi表示；E/Y表示单位GDP的能源消费，称之为能源效率因素，用I表示；Y/P表示人均GDP，称之为经济发展因素，用R表示[18]。公式(2)经变换后得到公式(3)：

(3)

公式(3)中A=C/P表示人均碳排放量，A的变化来自于能源结构因素Si、能源排放强度Fi、经济发展因素R以及能源效率因素I的变化。基期的人均碳排放量用A0表示，第t期的人均碳排放量用At表示，则第t期相对于基期的人均碳排放量变化表示为[19]：

=△As+△AF+△AR+△AI+△Arsd

(4)

公式(4)中，△AS、△AF、△AR、△AI分别为各因素变化对人均碳排放变化的贡献值，DS、DF、DR、DI分别为各因素的变化对人均碳排放变化的贡献率，△Arsd和Drsd为分解余量[19]。对于贡献值来讲，如果>0，则代表该因素对驱动二氧化碳排放具有拉动作用，导致二氧化碳排放的增加；如果<0，则具有抑制作用，导致二氧化碳排放的减少；对于贡献率来讲，如果>1，则代表该因素对驱动二氧化碳排放具有拉动作用，导致二氧化碳排放的增加；如果<1，则具有抑制作用，导致二氧化碳排放的减少[20]。

3.2因素分解结果分析

根据ANG等提出的分解方法，计算得到1981—2011年云南省人均碳排放各影响因素贡献值和贡献率(表2)。由于Fi是固定的，因此，△AF=0，DF=l，故影响云南省人均碳排放的因素主要为能源结构变化，能源效率变化以及经济发展变化。

从表2可以看出：云南省人均碳排放 (△A)的变化可以分为三个阶段:1981—1997年，平稳增长阶段；1997—2000年，缓慢下降阶段；2000—2011年，快速增长阶段。人均碳排放的变化主要是由于经济发展因素与能源效率因素相互作用的结果，经济发展是导致人均碳排放量的增长的主要因素，能源效率是导致其减少的主要因素，而能源结构效应相对较小。在1981—1997年，经济发展因素的正贡献值和能源效率的负贡献值相差不大，而这17年间能源结构变化的贡献值多为正值，导致云南省人均碳排放呈缓慢增长的趋势。1997—2000年经济发展的拉动贡献值增长缓慢，能源结构变化贡献值多为负值，能源结构变化和能源效率的抑制作用导致这一时期较上一阶段人均碳排放变化量出现缓慢下降的趋势。2000年以后，经济发展贡献值的快速增长拉动了人均碳排放变化的快速增长。从图4中可以看出经济发展对人均碳排放的正贡献值一直是增加的，而能源效率对人均碳排放量的负贡献值也是一直在增加，但是相对于经济发展的正贡献值明显趋缓，这是导致2000年以后云南省人均碳排放变化量急剧增加的重要原因。1981—1990年，能源结构效应的贡献值多为正值，说明其结构是不合理的，而1990年之后，能源结构效应的贡献值多为负值，说明随着近几年低碳经济的提出，云南省对能源结构加以重视，能源结构越来越趋于合理，但能源结构效应非常微小。

表2　各因素分解结果

为了进一步分析各因素对云南省人均碳排放量的贡献率，将经济发展设为促进因素，将能源结构、能源效率均设为抑制因素，为了方便比较拉动因素导致云南省人均碳排放增加的贡献率和抑制因素导致云南省人均碳排放降低的贡献率，将能源结构、能源效率这两个抑制因素对人均碳排放的贡献率(<1)取倒数，从而使得导致人均碳排放增加的贡献率成为导致人均碳排放降低的贡献率(图5)。从图5可以看出，拉动因素对云南省人均碳排放的贡献率呈指数增长(R2=0.9974)，在1990年以后其贡献率都要大于抑制因素的贡献率，从而导致云南省人均碳排放变化增大，而能源效率的贡献率始终大于能源结构的贡献率，两个抑制因素对云南省人均碳排放的贡献率非常平稳，没有太大的起伏。从总体来看，1981—2011年，抑制因素的贡献率与拉动因素的贡献率之间的差距一直没有缩小的迹象，而是有增大的趋势。在此期间，经济发展的贡献率不断增加，而抑制因素一直处于比较平稳的增长。因此，拉动因素的贡献率与抑制因素的贡献率差距不断扩大。

4结论与对策

4.1结论

(1)1980—2011年，云南省一次能源消费产生的碳排放总量呈指数型递增。平均而言，碳排放量中的88.55%来自煤炭的消费，9.53%来自石油的消费，1.92%来自天然气的消费。煤炭的碳排放量占总排放量的比重一直保持在82.7%以上，石油的碳排放量整体呈上升趋势，天然气的碳排放量则比较稳定，但所占比重呈下降趋势。云南省碳排放强度整体上是下降的，符合二次曲线变化趋势。

(2)1980—2011年32年间，云南省人均碳排放的变化可分为三个阶段：1981—1997年为平稳增长阶段；1997—2000年为缓慢下降阶段；2000—2011年为快速增长阶段。

(3)近30年云南省人均碳排放的增长主要原因是经济发展的拉动作用，抑制因素主要是能源效率的提高，能源结构调整对人均碳排放的抑制效应不显著。

4.2对策

(1)改善能源结构。在过去的32年中，能源结构变化有15年对云南省人均碳排放变化起拉动作用，17年是抑制作用。虽然云南省近年来能源结构有所调整，但目前仍然是以煤炭为主的能源结构。若能通过能源结构的调整，增加石油、天然气和水电的消费比重，提高能源结构调整的抑制效应，将有助于云南省低碳经济的发展。

(2)提高能源效率、节约能源。近32年来，能源效率的提高对云南省碳排放的抑制效应显著。因此，提高能源效率是有效的减排途径。因此，云南省应该在未来的产业发展中，加大研发投入，推动技术进步，用低碳高新技术改造传统产业，淘汰落后产能等方式，推动产业能源效率的进一步提高。

(3)开发新能源。云南省境内拥有丰富的水资源，水电可开发量居全国第二位，可以依托资源优势大力发展水电。同时，充分发挥云南省清洁能源的储备优势，加大风能、太阳能等清洁能源的利用，进一步实现节能减排。

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Analysis of Historical Trend Characteristics and Influencing

Factors of Carbon Emissions in Yunnan Province

QIU Li-li

(College of Geography and Tourism Management，Chuxiong Normal University，Chuxiong Yunnan 675000 China)

Abstract：Carbon emissions and its intensity of Yunnan province from the year of 1980 to 2011 were calculated based on the statistic data of economic development and energy consumption. The trend of carbon emissions was analyzed as well. The effects of energy structure, energy efficiency, and economic development on per capita carbon emissions of Yunnan were calculated using LMDI method. The percentage of 88.55 of carbon emissions was from carbon consumption. The petroleum consumption accounted for 9.53%.The contribution of economic development showed an exponential relationship with per capita carbon emission. The increase of energy efficiency was one of the constraints of carbon emission. However, the adjustments of energy structure did not obviously decrease the emissions.

Key words： carbon emissions;characteristics;energy consumption;energy efficiency;factor;Yunnan