中国能源消费碳排放整体隐含强度的结构分析

邓光耀，陈刚刚

兰州财经大学统计学院，甘肃兰州730020

0 引言

随着市场经济的快速发展,中国已经成为国际经济的中坚力量。经济的快速发展往往会引起一系列环境问题,例如全球气候变暖已经成为制约人类社会可持续发展的严重问题。联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)第五次评估报告指出,传统化石能源燃烧产生的CO2是造成温室效应的主要原因,随着全球经济发展,特别是工业的发展,各国都消耗了数量巨大的化石能源,因此,减少能源消费碳排放是抑制气候变暖的重要途径。在此严峻形势下,中国政府承诺在2030年碳排放量达到峰值,并且设定碳排放强度目标为以2005年为基准年,在2030年下降60%~65%。

Su和Ang将整体隐含强度(AEI)定义为使用投入-产出框架隐含的能源消费碳排放与其隐含的增加值之比,并提出了整体隐含强度(AEI)的核算框架[1]。论文从需求侧分析了能源消费碳排放与其对应的增加值之间的关系,指出可以在总需求、最终需求和部门级别定义整体隐含强度,较高级别的隐含强度指标可以表示为较低级别的隐含强度指标的加权和。文章结合整体隐含强度的定义,研究中国能源消费碳排放强度的驱动机制,并从最终需求和部门角度研究不同路径碳排放量和碳排放强度的贡献及其变动因素,这对于从需求侧控制碳排放,并有针对性地对不同部门采取节能减排措施,具有重要的现实意义。

1 文献综述

近年来,随着气候变暖问题日益突出,越来越多的学者开始关注碳排放强度的驱动机制。已有文献一般将投入产出模型扩展为环境投入产出模型,然后利用环境投入产出模型来研究碳排放强度的驱动机制。在环境投入产出模型的基础上,部分文献利用结构路径分析(SPA)研究碳排放强度的驱动机制,部分文献利用指数分解分析(IDA)进行研究,另外还有部分文献利用结构分解分析(SDA)进行研究。

在SPA方面,Lenzen利用SPA方法提取了澳大利亚工业部门内碳排放的重要路径,认为大多数部门的碳排放主要来自第零层,电力和钢铁部门的碳排放主要来自第一层[2]。谢锐等利用SPA研究了1995—2015年影响中国碳排放变动的关键路径,指出非金属矿物制品业、电力燃气和水的生产供应业、建筑业以及金属制品业四个产业部门是导致中国碳排放变化最重要的部门[3]。Shao等利用SPA研究了中国2007年和2012年各省份的碳排放,指出电力燃气与水的生产和供应业是碳排放最主要的部门[4]。Zhen等利用SPA方法提取了2012年中国能源消费的关键路径,认为电力与燃气的生产和供应业,交通运输、仓储和邮政业,房地产服务业等是中国居民间接能源消费的关键路径[5]。宋金昭等借助投入产出模型和SPA方法分析了2005—2015年中国产业部门间碳排放的传导机制,研究发现电力热力生产和供应业,煤炭开采和洗选业等能源型产业碳排放的主导层级在第零层,而建筑业,服务业等中间投入产品较多的产业碳排放主导层级在第一、二层[6]。张琼晶等利用SPA分析了中国城乡居民消费对碳排放的拉动作用,指出拉动作用靠前的部门有电力热力生产和供应业,其他服务业,农林牧渔和水利业,食品制造业,批发、零售和住宿餐饮业,交通运输、仓储和邮政业[7]。

在IDA方面,包括对数均值迪氏分解法(LMDI),南晓莉等利用IDA方法研究了2000—2010年中国东、中、西部三大区域碳排放强度变化的内在动因,研究表明碳排放强度的下降主要受效率效应的影响,结构效应的作用并不显著[8]。王韶华和张伟利用LMDI方法研究了京津冀碳排放强度变化的影响因素,发现碳排放强度主要受能源消耗强度因素的影响[9]。杨莉莎等在引入指数分解与生产效率理论分解相结合的综合分解分析框架的基础上,探讨了中国各区域各大产业碳排放变动的驱动因素,认为在2005—2015年期间,中国碳减排主要依赖技术进步的推动,而能源结构调整、效率提升以及产业结构调整对碳减排的影响并不显著[10]。李金叶和于洋利用IDA和产品分解分析(Product decomposition analysis,PDA)对中国碳排放驱动因素进行分解,指出技术进步和资本替代对于中国东、中、西三大区域的碳减排均起到促进作用,能源消费结构的改善对于东部地区降低碳排放效果最明显,产业结构的升级则对西部地区降低碳排放量更加有效[11]。

在SDA方面,郭朝先运用加法SDA方法对1992—2007年中国碳排放的增长进行了分解,指出能源消费强度效应始终是碳减排最主要的因素,最终需求效应和系数变动效应是促使碳排放增加的主要因素[12]。姚亮等利用SDA分析了中国居民消费隐含的碳排放总量变化的驱动因素,研究发现碳排放效率因素和人均消费水平变化是驱动碳排放变化的两大主要力量,并且作用相反[13]。肖皓等利用SDA方法对中国最终需求的完全碳排放强度进行了分解,指出碳排放强度下降的主要源泉是直接碳排放系数下降,而投入产出结构、各类需求的隐含增加值系数以及规模变动对碳排放强度下降并没有起到积极作用[14]。Deng和Xu对1995—2009年中国、印度、日本和美国的隐含碳贸易进行了结构分解分析,指出直接碳排放系数的降低会减少隐含碳贸易量[15]。刘云枫等利用加法SDA分析了1980—2013年中国碳排放变动的驱动因素,指出碳排放强度降低对于减缓碳排放量起促进作用,而最终需求规模扩大和投入产出结构变化不利于降低碳排放量[16]。Yan等用乘法SDA研究了中国2002—2012年碳排放强度的影响因素,发现能源强度因素对碳排放强度增长的抑制作用最为显著[17]。

理论贡献:(1)将Su和Ang[1]构建的AEI指标体系与SPA和SDA方法整合到能源消费碳排放研究中,将能源消费碳排放量、增加值和整体隐含强度分解到不同的传输层,并计算了每个传输层的贡献率。(2)采用了中国2012年和2017年可比价投入产出表数据,消除价格因素的影响,研究方法更科学、计算结果更准确。(3)从总需求、具体最终需求、部门层面将中国能源消费碳排放整体隐含强度分解为能源消费强度效应、投入结构效应和最终需求效应,从而更全面地分析了各种效应在不同水平上对整体隐含强度的贡献。

2 模型设定

2.1 整体隐含强度(AEI)

对于使用非竞争型进口假设的投入-产出表,标准的Leontief(列昂惕夫)投入-产出模型可以表述为[18]:

其中x是总产出向量,Zd是国内中间消耗矩阵,Ad=Zd·(^x)-1是国内生产系数矩阵,Ld=(IAd)-1是国内Leontief逆矩阵,yi是具体最终需求,y=∑yi是国内最终需求向量。

用能源消费碳排放强度向量fv表示每单位增加值的能源消费碳排放,能源消费碳排放总量可以表示为:

其中GDPi=1′Hdyi是具体最终需求所隐含的增加值。

正如Su和Ang所提出的,某一具体最终需求的整体隐含强度(AEI)可以定义为其隐含的能源消费碳排放与其隐含的增加值之比[1]:

Su和Ang指出总AEI可以表示为具体最终需求(或者具体部门)AEI的加权和[1]:

其中wi=GDPi/GDP是具体最终需求(或者具体部门)所对应的增加值份额,具体最终需求(或者具体部门)对总AEI的贡献可以用(wiAEIi)/AEI来计算。

2.2 结构路径分析(SPA)

将公式(1)中的国内Leontief逆矩阵Ld用泰勒级数展开,可得:

结合等式(2)和(7),具体最终需求yi中所隐含的能源消费碳排放可以扩展为:

2.3 传输层的整体隐含强度(AEI)

根据Su和Ang对AEI的一般定义,可将通过传输层得到的具体最终需求yi的AEI定义为[1]:

2.4 整体隐含强度的乘法结构分解分析

加法和乘法SDA都可以应用于能源和碳排放研究[19,20]。一般来说,加法形式适用于总量指标的绝对变化,乘法形式适用于总量指标的相对变化。文章选用乘法SDA研究总体最终需求、具体最终需求和不同传输层上AEI的驱动机制。

2.4.1 总AEI的乘法结构分解分析

由公式(5)和乘法SDA模型[21],AEI从t0时刻到t1时刻的相对变化可以表示为:

式中Dtot,fv是能源消费强度效应,Dtot,Hd是投入结构效应,Dtot,yd是最终需求效应。

2.4.2 具体最终需求AEI的乘法结构分解分析

对于等式(4)中具体最终需求yi的AEI,从t0时刻到t1时刻的相对变化可以表示为:

式中Di,fv是能源消费强度效应,Di,Hd是投入结构效应,Di,yd是最终需求效应。

2.4.3 传输层AEI的乘法结构分解分析

根据Su和Ang中乘法SDA的一般公式[21],可将第m个传输层AEI从t0时刻到t1时刻的相对变化量表示为:

3 数据来源

文章采用中国国家统计局(NBS,2015,2019)发布的2012年139个部门和2017年149个部门的价值型投入-产出表。中国能源消耗的数据来自中国能源统计年鉴(国家统计局,2013年,2018年),具体包括44个部门的数据。文章根据IPCC(2013)估算各部门能源消费碳排放量,为了使投入产出表的部门与碳排放的部门一致,文章基于非竞争型进口假设,将2012年和2017年的投入产出表均合并为27个部门,整理后的投入产出情况如表1所示。

表1 基于非竞争型进口假设27个部门投入-产出表Table 1 27 sector group input-output table based on non-competitive import hypothesis

表2 中国经济系统27个部门的具体名称Table 2 The specific names of 27sector group in China′s economic system

中国国家统计局发布的2012年和2017年价值型投入-产出表,均以当年的价格为基础,为使计算结果更准确,将2017年的价值型投入-产出表换算为2012年的价格水平。具体而言,参考Yang和Lahr[22]的研究,S01农林牧渔业使用农业生产者价格指数来换算,S02—S23使用工业分行业生产者出厂价格指数来换算,S24—S27使用不同年份的GDP平减指数来换算。其中农业生产者价格指数及GDP平减指数来源于相应年份的《中国统计年鉴》,工业生产者出厂价格指数来源于《中国价格统计年鉴》。

4 实证分析

作为Su和Ang[1]的扩展,文章使用投入-产出模型从最终需求和部门的角度研究隐含碳排放量与增加值之间的关系。具体来说,通过SPA方法将不同级别的AEI分解为不同的传输层,其中总AEI可表示为不同传输层具体最终需求AEI的加权和。另外,利用所隐含的增加值份额,可以获得不同传输层对相应AEI的贡献。在此基础上,进一步利用乘法SDA方法研究2012—2017年AEI变化的驱动因素。需要说明的是,虽然与Su和Ang[1]、Su和Ang[23]的研究方法基本相同,但是由于使用的投入产出表以及核算的碳排放量存在差异,因此实证结果也存在较大差异。

4.1 隐含碳排放量和增加值

在中国国家统计局发布的投入-产出表中,国内最终需求包括6个类别,分别是农村居民消费支出、城镇居民消费支出、政府消费支出、固定资本形成总额、库存变动和出口。文章按照不同最终需求和不同部门来叙述隐含碳排放量和增加值结构路径分析的结果。

4.1.1 最终需求的结构路径分析

由模型设定中的公式(2)和(3)及SPA方法的公式(9)和(10),分别计算了2012年和2017年中国具体最终需求类别的隐含碳排放量和增加值,计算结果如表3和表4所示。为了便于说明,详细列出前4个传输层,并将其余的层归为“其他层”,即模型设定公式中r=4。

表3 中国2012年和2017年按最终需求计算传输层上的碳排放量(单位:百万吨)Table 3 Summary of the estimates of China′s CO2 embodiments by final demand and transmission layer,2012 and 2017 (unit:Mt-CO2)

表4 中国2012年和2017年按最终需求计算传输层上的增加值(单位:十亿元)Table 4 Summary of the estimates of China′s value added embodiments by final demand and transmission layer,2012 and 2017 (unit:Billion RMB)

由表3可以看出,对于农村居民消费支出和城镇居民消费支出而言,2012年和2017年的隐含碳排放量从第一层到第四层依次减少。对于政府消费支出、固定资本形成总额、库存变动和出口而言,2012年和2017年的隐含碳排放量在第二层或者第三层达到峰值,然后逐渐降低到第四层。这是因为与主要消费农产品、加工食品和服务的居民相比,政府消费支出、固定资本形成总额、库存变动和出口需要碳排放密集度较高的部门(如“S13非金属矿物制品业”和“S22电力热力的生产和供应业”)作为中间投入。

由表4可以看出,2012年和2017年隐含的增加值在传输层上始终从第一层下降到第四层,这意味着在创造GDP时,最终需求起主要作用,中间使用的影响较小。

为了更直观的看出每个传输层的贡献,使用公式(9)和(10)计算中国2012年和2017年最终需求中各传输层隐含碳排放量和增加值所占的比重,结果如图1和图2所示。

图1 中国2012年和2017年最终需求中各传输层对隐含碳排放量的贡献Fig.1 Contribution of different transmission layers to embodied CO2 by final demand in China,2012 and 2017

图2 中国2012年和2017年最终需求中各传输层对隐含增加值的贡献Fig.2 Contribution of different transmission layers to embodied value added by final demand in China,2012 and 2017

由图1可以看出,中国2012年和2017年的传输层隐含碳排放量对于所有最终需求类别,前三层和四层的贡献分别占整个最终需求的约65%和75%。

由图2可以看出,2012年和2017年的传输层隐含增加值对于大多数最终需求类别,前三层的贡献已占整个最终需求的80%以上,但对于2012年的固定资本形成总额和出口而言,则相对较低。由于固定资本形成总额主要集中在电力热力的生产和供应业,而该行业增加值占总投入的比率很低,因此第一层的份额较低。与此类似,增加值占总投入的比率很低的制造业产品占出口的75%以上,因此,出口所对应的第一层的份额也较低。

4.1.2 部门的结构路径分析

除了根据最终需求分析之外,还可以使用公式(2)和(3)、公式(9)和(10)计算各部门的隐含碳排放量和增加值,计算结果如表5和表6所示。

表6 中国2012年和2017年按部门计算的传输层隐含增加值(单位:十亿元)Table 6 Estimates of China′s value added embodiments by sector group and transmission layer,2012 and 2017 (unit:Billion RMB)

由表5可以得出,对于2012年和2017年的隐含碳排放量,有7个部门从第一层到第四层依次减少,这些部门通常是碳排放密集型行业(例如“S13非金属矿物制品业”和“S14冶金业”)或增加值密集型行业(例如“S01农林牧渔业”和“S03石油和天然气开采业”),因此中间投入的高层诱导排放不会占主导地位。隐含碳排放量在其它20个部门中从第一层到第四层先增加再减少,并且在第二层或第三层达到峰值,这些部门通常既不是碳排放密集型,也不是增加值密集型,而是依靠碳排放密集型部门的产品作为中间投入(例如“S16通用专用设备制造业”“S18电气机械及器材制造业”和“S24建筑业”)。

表5 中国2012年和2017年按部门计算传输层的隐含碳排放量(单位:百万吨)Table 5 Estimates of China′s CO2 embodiments by sector group and transmission layer,2012 and 2017 (unit:Mt-CO2)

由表6可以得出,对于2012年和2017年隐含增加值,大多数部门的隐含增加值在传输层上从第一层到第四层依次减少,2012年和2017年分别有7个部门和6个部门除外,这些部门第二层隐含的增加值最大。这些特殊部门通常在总投入中的增加值比率很低,但是它们的主要中间投入产品的生产却需要大量的资本和劳动力。(例如,2012和2017年的“S06食品加工及烟草加工业”的中间投入中约有40%来自“S01农林牧渔业”,S01部门的增加值占其总投入的一半以上。)

4.2 整体隐含强度

根据前面计算的隐含碳排放量和增加值,进一步计算整体隐含强度(AEI)。AEI指标可以根据总体水平、具体的最终需求和部门或进一步分解到传输层来计算。

4.2.1 按最终需求计算整体隐含强度

根据表3和表4中的隐含排放量和增加值,计算了中国2012年和2017年按最终需求和传输层划分的AEI,计算结果如表7所示。

表7 中国2012年和2017年按最终需求计算传输层的AEI(单位:kg/元)Table 7 Summary of the estimates of China′s aggregate embodied intensity (AEI)by final demand and transmission layer,2012 and 2017 (unit:kg-CO2/RMB)

由表7可以得出,在六类最终需求中,AEI在传输层上总体显示出上升趋势。根据投入产出表中数据,固定资本形成总额的主要需求来自“S22电力热力的生产和供应业”,该部门要大量使用制造业产品(例如“S13非金属矿物制品业”和“S14冶金业”)作为中间投入;出口的产品大部分来自设备和机械制造业,它们的生产也需要制造业产品作为中间投入;农村居民消费支出,城镇居民消费支出和政府消费支出的很大一部分来自农产品。显然,在最终需求中,固定资本形成总额向高AEI部门(例如制造业)的传递最快,其次是出口,农村居民消费支出,城镇居民消费支出和政府消费支出。

由公式(5)和(12)可知,总的AEI是具体最终需求AEI的加权和,也可以进一步分解为传输层对其AEI的加权和。由此可以计算不同最终需求AEI对总AEI的贡献,以及不同传输层AEI对最终需求AEI的贡献,计算结果如图3和图4所示。

图3 中国2012年和2017年具体最终需求AEI对总AEI的贡献Fig.3 Contributions of different final demand categories to AEI in aggregate in China,2012 and 2017

图4 中国2012年和2017年传输层AEI对最终需求AEI的贡献Fig.4 Contribution of different transmission layers to AEI by final demand in China,2012 and 2017

由图3可以看出,对AEI贡献最大的最终需求类别是固定资本形成总额,从2012年的48.2%增加到2017年的50.6%。其次是出口和城镇居民消费支出,它们合计占总AEI的40%,政府消费支出的贡献从2012年的5.4%增加到2017年的6.9%,而出口的贡献则从2012年的21.2%减少到2017年的17.9%。

由图4可以看出,固定资本形成总额的AEI主要来自第二层(2012年为30%,2017年为34%),因为其主要需求“S22电力热力的生产和供应业”使用高AEI的制造业产品作为中间投入。对于出口,第二层(2012年为23%,2017年为25%)也是重要的贡献者,因为出口的产品也需要高AEI的制造业产品作为中间投入。为了总体上改善AEI,应加大力度监视供应链。

4.2.2 按部门计算整体隐含强度

根据表5和表6的隐含碳排放量和增加值,计算中国2012年和2017年按部门划分的传输层AEI,计算结果如表8所示。

表8 中国2012年和2017年按部门计算的传输层AEI(单位:kg/元)Table 8 Estimates of China′s aggregate embodied intensity (AEI)by sector group and transmission layer,2012 and 2017 (unit:kg-CO2/RMB)

由表8可以看出,各部门的AEI可按以下特征分类:(a)向下倾斜的曲线,包括“S13非金属矿物制品业”“S14冶金业”和“S22电力热力的生产与供应业”;(b)向上倾斜的曲线,包括“S01农林牧渔业”“S06食品加工及烟草加工业”“S07纺织业”“S08服装皮革等制造业”“S09木材及家具制造业”“S10造纸及文教用品制造业”“S12石油加工及炼焦业”“S16通用专用设备制造业”“S17交通运输设备制造业”“S19电子及通信设备制造业”“S20仪器仪表制造业”“S21其他制造业”“S26批发零售业和住宿餐饮业”和“S27其他行业”;(c)“Λ”型曲线,包括“S02煤矿开采业”“S03石油和天然气开采业”“S04金属矿采选业”“S05非金属矿采选业”“S15金属制品业”和“S23燃气和水的生产与供应业”;(d)“V”型曲线,包括“S25交通运输、仓储和邮政业”;(e)其他类型。包括“S11石油加工及炼焦业”“S18电气机械及器材制造业”和“S24建筑业”。

根据公式(5)计算出不同部门AEI对总AEI的贡献,如图5所示。

由图5可以看出,对AEI贡献量最大的部门是“S22电力热力的生产和供应业”(2012年为49%,2017年为50%)。其他4个贡献较大的部门为“S14冶金业”(2012年为15%,2017年为16%),“S13非金属矿物制品业”(2012年和2017年均为10%),“S25交通运输、仓储和邮政业”(2012年和2017年均为7%)和“S02煤矿开采业”(2012年为3%,2017年为2%)。这些结论与图3的结果一致,因为这些部门(S14除外)分别是投资、居民和政府消费以及出口的主要生产者。

图5 中国2012年和2017年不同部门AEI对总AEI的贡献Fig.5 Contribution of different sector groups to AEIin aggregate in China,2012 and 2017

基于公式(13),图6显示了传输层上前5个部门的AEI。“S02煤矿开采业”,最重要的贡献来自第一层(2012年为47%,2017年为44%)和第二层(2012年为23%,2017年为25%)。“S13非金属矿物制品业”和“S14冶金业”,最重要的贡献均来自第一层,但第二层和第三层合计贡献了近50%。“S22电力热力的生产和供应业”,最重要的贡献来自第一层(2012年为62%,2017年为65%)。“S25交通运输、仓储和邮政业”,最重要的贡献同样来自第一层(2012年为49%,2017年为47%)。

图6 2012年和2017年传输层对特定部门AEI的贡献Fig.6 Contribution of different transmission layers to selected sectoral AEIin China,2012 and 2017

4.3 AEI驱动因素分析

4.3.1 总AEI的驱动因素分析

利用公式(14)对总AEI进行了乘法SDA来研究其驱动机制,分解结果如图7所示。

由图7可以看出,中国2017年的总AEI较2012年的水平相比呈下降趋势,最主要的驱动因素为投入结构效应,导致AEI下降了13.6%,最终需求效应也导致AEI下降了3.3%。投入结构效应和最终需求效应对2017年碳排放强度的下降起到了一定的促进作用,说明能源消费结构的改善为中国碳减排做出了重要贡献。但能源消费强度效应使AEI增加了3.7%,不利于碳排放强度的下降,说明能源消费强度效应是中国碳减排工作的最大障碍。

图7 中国2012-2017年总AEI变化的影响因素及影响程度Fig.7 Influencing factors and extentto total AEI change in China,2012 and 2017

4.3.2 最终需求AEI的驱动因素分析

表3计算了中国2012年和2017年最终需求的AEI,基于公式(15),对各类最终需求AEI进行乘法SDA来研究其驱动机制,分解结果如图8所示。

图8 中国2012-2017年最终需求AEI变化的影响因素及影响程度Fig.8 Influencing factors and extent to total AEI change by final demand in China,2012 and 2017

由图8可以看出,中国2017年最终需求的AEI较2012年的水平相比均呈下降趋势,且主要的贡献因素均为投入结构效应。与图7总AEI的影响因素相同,投入结构效应导致每一类最终需求的AEI下降,下降了10%~13%。最终需求效应导致农村居民消费支出、城镇居民消费支出、库存变动和出口的AEI下降,下降了0%~8%,而能源消费强度效应使每类最终需求的AEI增加,增加了0%~5%。说明能源消费强度效应无论是对总AEI,还是每类最终需求的AEI下降,均产生了很大的抑制作用,反而投入结构效应是碳减排的最重要贡献者。

4.3.3 按最终需求划分传输层AEI的驱动因素分析

由表7和表8可知,在2012年和2017年,各类最终需求和部门的AEI指标通常在传输层上都会下降,将每一层的变化分解为各种驱动因素。表9给出了按传输层划分的最终需求AEI变化的SDA结果,可发现六类最终需求的AEI均在第一层具有相对较大的变化。

由表9可以得出,能源消费强度效应在六类最终需求类别的第一层均使AEI降低,导致AEI降低1.44%~12.61%,但在第二层到第四层均使AEI增加了,导致AEI增加了0.91%~6.39%。投入结构效应通常有助于降低AEI,但第一层的政府消费支出AEI增加2.74%,第一层的固定资本形成总额AEI增加1.38%。最终需求效应使农村居民消费支出和城镇居民消费支出的前三层AEI均降低,导致AEI降低1.09%~15.60%,这说明中国居民消费的绿色环保意识在不断增强。同时,最终需求效应使库存变动和出口的AEI也出现了较小的下降。

表9 中国2012年和2017年按最终需求划分的传输层AEI的乘法SDA结果Table 9 Results of the multiplicative SDA of China′s aggregate embodied intensity (AEI) of CO2 emissions change by final demand and transmission layer,2012-2017

4.3.4 按部门划分的传输层AEI的驱动因素分析

与表9相似,表10给出了5个具体部门在传输层上AEI变化的SDA结果。驱动因素是能源消费强度效应和投入结构效应,需求效应恒定为1,参照图6。

表10 中国2012年和2017年按具体部门划分的传输层AEI的乘法SDA结果Table10 Results of the multiplicative SDA of China′s aggregate embodied intensity (AEI) of CO2 emissions change by selected sector group and transmission layer, 2012-2017

由表10可得出,对于第一层的“S02煤矿开采业”和“S25交通运输、仓储和邮政业”,其AEI降低仅来自效率提高(S02约为14.54%,S25约18.97%)。而对于“S13非金属矿物制品”“S14冶金业”和“S22电力热力的生产和供应业”,能源消费强度效应并没有使其AEI降低。对于第二层和第三层的“S25交通运输、仓储和邮政业”,能源消费强度效应使AEI降低1.51%~10.56%。除第一层外,投入结构效应在5个部门均有助于降低AEI(“S02煤矿开采业”和“S13非金属矿物制品业”降低4.50%~9.81%,“S14冶金业”和“S22电力热力的生产和供应业”降低3.46%~8.60%,“S25交通运输、仓储和邮政业”降低3.84%~11.29%)。

5 结论与建议

中国社会经济活动对环境造成了巨大压力,研究能源和碳排放强度的驱动机制可以为环境可持续发展提供政策参考。文章利用AEI指标和SPA、SDA方法,研究了中国2012年和2017年的能源消费碳排放量和整体隐含强度,得出如下结论:

(1)对于2012年和2017年最终需求的碳排放而言,居民消费支出从第一层到第四层依次减少;政府消费支出、固定资本形成总额、库存变动和出口在第二层或者第三层达到峰值,然后逐渐降低到第四层;贡献最大的是固定资本形成总额,且第二层的贡献最大。

(2)对于2012年和2017年部门的碳排放而言,有7个部门从第一层到第四层依次减少,这些部门通常是碳排放密集型行业或增加值密集型行业;有20个部门中从第一层到第四层先增加再减少,并且在第二层或第三层达到峰值,这些部门通常依靠碳排放密集型部门的产品作为中间投入。

(3)对于AEI而言,中国2017年AEI较2012年的水平相比均呈下降趋势,贡献最大的最终需求是固定资本形成总额,贡献最大的部门是电力热力的生产和供应业。对于总AEI,投入结构效应导致AEI下降了13.6%,需求效应导致AEI下降了3.3%,能源消费强度效应不利于碳排放强度的下降,导致AEI增加了3.7%;对于具体最终需求AEI,投入结构效应导致各类最终需求的AEI下降了10%~13%,而能源消费强度效应使各类最终需求的AEI增加了0%~5%。

(4)从传输层角度看,能源消费强度效应在六类最终需求的第一层均使AEI降低,导致AEI降低1.44%~12.61%,但在第二层到第四层均使AEI增加,导致AEI增加0.91%~6.39%;投入结构效应通常有助于降低AEI,但第一层的政府消费支出AEI增加2.74%,第一层的固定资本形成总额AEI增加1.38%;最终需求效应使农村居民消费支出和城镇居民消费支出的前三层AEI均降低,导致AEI降低1.09%~15.60%。对于具体部门,第一层的“S02煤矿开采业”和“S25交通运输、仓储和邮政业”,其AEI降低仅来自效率提高(S02约为14.54%,S25约为18.97%);“S13非金属矿物制品业”“S14冶金业”和“S22电力热力的生产和供应业”,能源消费强度效应并没有使其AEI降低;第二层和第三层的“S25交通运输、仓储和邮政业”,能源消费强度效应使AEI降低1.51%~10.56%;除第一层外,投入结构效应在5个部门均有助于降低AEI。

结合以上研究结果,文章对中国的碳减排提出以下政策建议:

(1)对碳排放量和整体隐含强度贡献较大的需求类别和部门均集中在第二产业,且主要来自第二层,说明这些部门将高碳排放的产品作为中间投入。因此,要降低这些部门的碳排放和整体隐含强度,应加大力度监视其供应链。

(2)中国经济仍向外延式发展,能源消费强度效应不利于降低整体隐含强度,说明部门的能源利用效率不高,应采取更加多样化的措施强化减排效果,提升清洁能源的使用、鼓励技术变革、提高能源利用效率、改善最终需求的产业结构是降低碳排放的主要途径。

(3)能源消费强度效应不利于整体隐含强度贡献较大的需求类别和部门碳排放强度的下降,揭示了部门生产效率亟待优化的问题。同时这些关键部门均集中在第二产业,应当加大高碳产业技术创新力度,以技术进步带动产业升级,淘汰高碳产业的落后产能,从而科学有效地降低碳排放强度。如电力热力的生产和供应业的生产活动会消耗大量的化石能源,而且是重要的中间产品投入部门,所以应当创新绿色的电热生产技术,在产品供给端降低碳排放量。此外,关闭生产技术落后的旧工厂也是一种替代策略。

(4)投入结构效应有助于降低整体隐含强度,说明能源消费结构的改善对碳减排有很大的促进作用。应进一步改善能源消费结构,提升非化石能源的占比,从而早日实现碳减排目标。