中美外商投资国家安全审查比较与借鉴

邹敏

[提要] 本文基于IPCC提供的参考方法，利用湖南省各市州化石能源消费数据估算出各市州的化石能源消费碳排放量，然后利用Kaya恒等式和LMDI方法对湖南省化石能源消费碳排放影响因素进行研究。结果表明：在湖南省碳排放的影响因素中，能源结构效应和人口规模效应对碳排放的影响较小，而经济发展效应是碳排放增长的最主要因素，能源强度效应抑制能源消费碳排放的主要推动力量。基于上述结论，最后提出降低能源消费碳排放相关建议。

关键词：化石能源消费;碳排放;区域差异;影响因素

中图分类号：F127 文献标识码：A

收录日期：2020年1月17日

一、引言

全球气候变暖及其危害给人类经济社会的进步带来了严峻的挑战，而导致全球气候变暖的一个重要因素就是碳排放。IPCC第五次评估报告显示，全球地表平均气温在1880～2012年期间已经上升了0.85℃，并且认为90%以上与人类活动产生的温室气体有关，而传统的化石能源消费产生的CO2等温室气体是造成全球温室效应的主要因素。因此，降低CO2等温室气体排放、减缓气候变暖进程已成为全球面临的共同课题。

目前，国内学者们对化石能源消费碳排放影响因素进行了大量研究。张彬等利用Kaya模型研究分析了影响中国化石能源消费碳排放的主要因素——人口、人均GDP、能源强度和能源结构，并提出了实现各区域低碳发展的政策建议。李卫兵等以STIRPAT模型为基础对全国和东、中、西部地区的化石能源消费碳排放驱动因素进行了深入考察。宋晓阵等利用IPAT模型比较分析了人口总量、能源强度和人均财富对化石能源消费碳排放的影响程度。蒋金荷基于LMDI模型定量分析了中国1995～2007年化石能源消费碳排放变化的影响因素（经济规模、结构效应、能源强度效应和碳强度效应）及其贡献率。许士春等则运用LMDI加和分解法，基于我国整体、不同行业、工业内部不同部门多维视角探讨化石能源消费碳排放的影响因素。

总体上来看，上述能源消费碳排放影响因素的研究主要基于两种尺度：一是以东、中、西三大区域为研究单元;二是以省域为研究单元。而对区域碳排放研究来说，细化到市州尺度既是制定差异化精准减排政策和目标的需要，又是对现有碳排放研究在更小尺度上的延伸。湖南省作為中部大省，煤炭、石油、天然气贫乏，只有水能资源相对丰富，是能源输入大省。同时，能源消费结构仍以煤品燃料为主，且高于全国平均水平。近十几年来，湖南省的人均碳排放不断增加，这必然促使湖南省加大减排力度，然而，湖南各市州经济发展、产业结构和能源消费等差异较大，碳排放格局也明显不同。因此，迫切需要深入分析湖南省各市州能源消费碳排放的区域差异和影响因素，以便对各区域提出有针对性的碳减排措施。

二、数据来源与研究方法

（一）碳排放量估算。本文利用《IPCC国家温室气体清单指南》中推荐的参考方法，根据各市州规模以上工业企业实际消耗的8种化石终端能源（原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气）的消耗总量估算出湖南省各市州2014～2017年的碳排放量，其计算公式如下：

CO2=Ei×ei×pi×44/12 （1）

式中，CO2为各市州各类化石能源消耗所产生的碳排放量;Ei为第i类化石能源的消耗量（取自《湖南省统计年鉴》）;ei为第i类化石能源的标准煤折现系数（取自IPCC参考值）;pi为第i类化石能源的碳排放系数;n为能源种类;44/12为CO2与分子量之比。8种主要能源的碳排放计算系数如表1所示。（表1）

（二）数据来源与处理。为了直观反映能源消费碳排放近几年来的变化趋势。本文通过查阅《湖南省统计年鉴》，获取了2014～2017年各市州主要能源品种消耗量，并估算出各市州的碳排放量。

（三）碳排放影响因素分解方法

1、Kaya恒等式。本文基于Kaya恒等式对湖南省各市州能源消费碳排放进行分解，将碳排放影响因素设定为能源结构、能源强度、经济发展、人口规模四大因素。Kaya恒等式的碳排放测算模型为：

C=×××POP（2）

式中，C为碳排放量、PE为能源消费总量（即上述8种中端能源）、GDP为地区生产总值、POP为人口总数。令F=C/PE，表示能源结构水平;令T=PE/GDP表示能源强度;令G=GDP/POP，表示经济发展水平;令P=POP，表示人口规模。

2、LMDI对数分解方法。根据无残差项的LMDI模型，定义第0年（基期）到第t年（报告期）的碳排放量变化值为总效应△C，并将碳排放总效应△C的影响因素进行分解。其中，影响能源结构效应设为△CF，能源强度效应设为△CT，经济发展效应设为△CG，人口规模效应设为△CP，可得到如下等式：

△C=△Ct-△C0=△CF+△CT+△CG+△CP （3）

其中，△CF、△CT、△CG、△CP的具体计算过程如下：

能源结构效应：△CF=（）×ln （4）

能源强度效应：△CT=（）×ln （5）

经济发展效应：△CG=（）×ln （6）

人口规模效应：△CP=（）×ln （7）

三、结果与分析

本文运用式（3）LMID模型对湖南省各市州能源消费碳排放进行影响因素效应分解，得到△CF、△CT、△CG、△CP，结果如表2所示。（表2）

（一）能源结构效应分析。能源结构效应指不同能源占比对碳排放的影响。从2014～2017年的分解结果来看，能源结构效应对碳排放的影响波动较大。其中，8个市州的能源结构效应对碳排放的增长具有抑制作用，6个市州的能源结构效应对碳排放增长具有促进作用。

（二）能源强度效应分析。能源强度效应是指每万元GDP所消耗的能源对碳排放的影响。2014～2017年能源强度效应对碳排放的增长起到了显著的抑制作用。其中，最低值为娄底市的-1，585.28。

（三）经济发展效应分析。经济发展效应即人均GDP效应，其对湖南省各市州能源消费碳排放的影响最大，是碳排放增长的主导因素。其中，最高值为娄底的790.36。

（四）人口规模效应分析。人口规模效应是指人口的扩张对碳排放的影响。从2014～2017年的分解结果来看，尽管人口规模效应在一定程度上促进了碳排放的增长，但人口规模效应的累计效应仅为324.02t，对碳排放增加的贡献较小。

四、结论及建议

能源消费碳排放变化是能源结构效应、能源强度效应、经济发展效应和人口规模效应综合作用的结果。其中，能源结构效应和人口规模效应对碳排放的影响较小，2014～2017年各自的累计贡献效应分别为75.79t和324.02t;经济发展效应是碳排放增长的最主要因素，其2014～2017年的累计贡献效应为3，388.25t。而能源强度效应是抑制能源消费碳排放的主要推动力量，其2014～2017年的累计效应为-6482.64。上述结果表明，经济发展是拉动湖南省碳排放增长的主导因素，而能源強度则是抑制碳排放增长的主要因素，如何协调经济增长与碳排放之间的矛盾是湖南省低碳发展的关键所在。此外，以高碳能源为主的能源消费结构调整成效不显著（2014～2017年湖南省高碳能源的平均占比达90%以上），未对降低能源消费碳排放起到显著的促进作用，这说明湖南省通过调整高碳型产业结构和提高能源效率来减少碳排放的空间还较大。

基于以上结论，为湖南省降低能源消费碳排放提出如下建议：一是优化城市功能分区，明确城市功能定位，从战略层面上促进湖南“四大区域”（长株潭城市群、洞庭湖区域、大湘南区域、大湘西区域）协调发展;二是优化能源消费结构，加快发展清洁能源与提高能源效率并重，减少对传统化石能源的依赖;三是严格控制化工、冶炼、建材等高能耗高排放行业的盲目发展，积极促进第三产业（旅游产业、新型服务业和战略性新兴产业等）的快速发展，以便更好地发挥产业结构效应在降低能源消费碳排放中的作用。

主要参考文献：

[1]张彬.基于模糊聚类的中国分省碳排放初步研究[J].中国人口·资源与环境，2011.21（1）.

[2]李卫兵，陈思.我国东中西部二氧化碳排放的驱动因素研究[J].华中科技大学学报，2011.25（3）.

[3]宋晓阵，张裕芬，汪艺梅，等.基于扩展模型分析人口因素对碳排放的影响[J].环境科学研究，2012.25（1）.

[4]蒋金荷.中国碳排放量测算及影响因素分析[J].资源科学，2011.34（4）.

[5]许士春，习蓉，何正霞.中国能源消费碳排放的影响因素及政策启示[J].资源科学，2012.34（1）.

[6]IPCC.2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories[M].Japan：IGES，2006.

[7]卢瑜.绿色发展背景下湖南省碳排放影响因素及碳减排策略研究[J].中南林业科技大学学报（社会科学版），2015.9（5）.