黄河流域经济发展和碳排放的脱钩关系分析

史红伟， 郭银菊

(1.中国水务投资有限公司， 北京 100053； 2.华北水利水电大学 水利学院， 郑州 450046)

面对全球气候变化的严峻挑战，碳减排是人们一直关注的问题，并且无节制的碳排放深刻影响着人类的生存环境以及社会的可持续发展[1]。根据国际能源署(IEA)公布的数据，至2018年，中国二氧化碳排放量达到94.81亿t，占世界二氧化碳排放总量的28.61%，这表明中国成为全球第一大碳排放国[2]。大规模的碳排放问题归结于中国的粗放式经济发展模式，高速发展的经济状况对环境造成了严重威胁。中国黄河流域的煤炭、石油等资源十分丰富，作为中国的能源供应基地，该流域的经济发展与生态环境保护之间的矛盾极为突出[3-4]。因此，分析黄河流域各省碳排放与经济发展之间的关系，对黄河流域经济社会的可持续发展具有重要意义。

对于各地区的碳排放影响因素的研究，已经有大量学者进行了探索[5-10]。结果显示，不同地区的影响因素是不同的。在研究碳排放和经济增长之间的关系时，库兹涅茨曲线(EKC)经常被提及，高标等[11]、洪业应[12]验证了经济发展和碳排放在整体上符合环境库兹涅茨曲线的模型假说。“脱钩 ”起源于物理学，后来经济合作与发展组织(OECD)将 “脱钩 ”应用于环境领域，并将其定义为 “经济增长与环境污染之间没有相互影响”[13]。常用的脱钩研究方法包括IU曲线法、OECD脱钩指数法以及Tapio弹性系数法等，当前Tapio弹性系数法运用最广泛，建立了较为完整的脱钩评价指标体系[14]，很多学者从不同层面进行了经济增长与碳排放关系的研究[15-19]。

本文对2005—2019年黄河流域9省区的碳排放量进行测算，比较各省区碳排放差异及其影响因素，并对黄河流域碳排放与经济增长的脱钩状态进行分析，以期甄别影响碳排放脱钩态势的主要驱动因素，从而为实现黄河流域各省经济转型和可持续发展提出参考性建议。

1 研究方法与数据来源

1.1 碳排放测算公式

目前，中国碳排放并未公布直接的核算体系和监测数据，因而需要对碳排放进行分析和测算，从而获得所需的碳排放数据。当前测算碳排放的方法较多，考虑到数据的可获得性以及测算方法的可操作性，本文运用IPCC测算法对中国黄河流域的碳排放进行测度。IPCC法的基本原理是在确定特定碳排放源的基础上，以某种碳源的数据与其对应的碳排放系数的乘积计算该碳源的碳排放量[20]，公式为

(1)

式中：CE为碳排放总量；Ei为第i种碳排放源的消耗量；Ci为第i种碳源的碳排放系数。相较于其他能源，煤炭、石油、天然气在能源消费总量中的占比最大，并且三者的碳排放量超过了其他能源，因此本文通过测算近些年煤炭、石油、天然气的消耗量来近似计算黄河流域的碳排放量。碳排放系数的确定较为困难，因此选用IPCC(联合国政府间气候变化专门委员会)在2006年推出的《2006年IPCC国家温室气体清单指南》[21]中的碳排放系数的建议值。

1.2 脱钩模型

1.2.1 Tapio弹性脱钩模型

常用的脱钩模型包括OECD模型和Tapio脱钩模型。与OECD脱钩方法相比，Tapio脱钩模型引入了弹性系数，避免了尺寸干扰，对脱钩状态的划分更加精细。OECD脱钩模型是固定基期计算的脱钩数值来表示的，随基期的变化而变化；而Tapio脱钩模型是基于上年的数据进行计算，不受基期变化的影响，该方法更为准确客观。因此，选择Tapio脱钩模型黄河流域9省区的碳排放与经济发展弹性脱钩关系进行分析。Tapio脱钩指数的计算模型公式为

eT=(ΔI/I)/(ΔG/G)=[(ΔE/E)/(ΔG/G)][(ΔI/I)/Δ(E/E)]=eE，GeI,E

(2)

式中：eT为脱钩弹性指数；I、G、E分别为碳排放量、国民生产总值和能源消费中煤炭消耗比重；ΔI、ΔG、ΔE分别为基期到末期碳排放量、国民生产总值、能源消费中煤炭消耗比重的变化量;eE，G和eI，E分别为能源弹性脱钩指数和能源结构弹性脱钩指数。

1.2.2 脱钩标准

根据脱钩系数的不同，可判断脱钩的不同类型，当脱钩弹性系数ε<1时，表明分子项小于分母项，即黄河流域碳排放的变化率小于经济增长的变化率，说明二者已经发生脱钩。而国内学者设定了脱钩系数的标准，将脱钩划分为8种脱钩状态，脱钩状态依次从最理想到最不理想的顺序排列,见表1。

表1 脱钩关系的标准

1.3 数据来源

鉴于国家未公布黄河流域碳排放量的具体数据，选取2005—2019年中国青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东9省区的经济增长数据以及煤炭、石油和天然气的消费数据(万吨标准煤)进行碳排放与经济增长脱钩关系的探究。相关数据来源于相关年份的《中国能源统计年鉴》和各个省区的统计年鉴。

2 碳排放与经济发展脱钩关系分析

2.1 黄河流域碳排放特征

横向来看，由于沿黄河各省区地理环境、人口、资源以及经济发展的水平等各不相同，因此碳排放情况存在着明显的地区差异性(图1)。总体来看，沿黄河流域的9省区2005—2018年碳排放量不断攀升，整体碳排放增速较快的区间集中于2005—2012年，而2012—2017年趋于平稳，2017—2019年各省碳排放量再次加快增速。青海、甘肃和宁夏的碳排放增幅较小，陕西和四川的碳排放量位于黄河流域所有省份的中下水平且变动较平缓，山东、内蒙古、山西3省区碳排放量明显居于较高水平，碳排放量增幅较大，且都呈现明显的上升趋势。

图1 2005—2019年黄河流域9省区碳排放量变化

以2005年为起始点，直至2012年，内蒙古地区的碳排放量持续处于增长状态，且增速较快。这是由于2006年国务院审议通过了《西部大开发“十一五”规划》，以煤炭为主要燃料的重工业在西部大开发初期大量消耗。2013年内蒙古的碳排放量为27 010.01万t，与去年同期相比减少了1 619.78万t，增速减少了5.66%，原因是2013年内蒙古自治区为完成节能和碳排放降速目标而实行了一系列措施，例如集中供暖，集中供暖属于新型能源消费，对于节约燃料消耗和碳排放强度的降低具有较大的意义。山东省从2014年发布《2014—2015年节能减排发展行动实施方案》开始，近几年陆续发布了关于以完成山东省“十二五”时期节能减排和降碳为目标的文件，经过一系列的政策的制定和实施，山东省促进了全省的节能减排发展，顺应经济升级转型，因此近几年山东省虽然维持着较高的碳排放水平，但变化愈趋平稳。长久以来，山西省一直是中国的工业基地，重工业是该省的经济支柱，因此山西省的碳排放量一直处于前列，并且增幅较大。河南省碳排放量在2005年位于黄河流域9省区中第3名的位置，2005年后持续增加。2011年，河南省积极响应“十二五”规划，将单位GDP能源消耗的降低值作为各级政府工作考核的一个重点，因此河南省碳排放量在该时点达到峰值。青藏高原跨青海省、四川省、甘肃省等，该地区人口密度小、总数少，工业生产以及交通运输的规模都较小，因此碳排放量也较小。甘肃省在发改委印发能源发展“十三五”规划后，该省的一些小型煤矿因为政策被关闭，淘汰了落后的煤炭能源，清洁能源被积极推动，这些措施的实施有效地减少了能源的消耗。

纵向来看，2005—2012年黄河流域的碳排放总量总体呈现逐年增加的趋势，如图2所示。2009—2011年，黄河流域碳排放增长迅速，平均增长率达到9.91%，其中2010—2011年碳排放增速为11.65%，远超整体增速4.69%。这是因为这几年一直处于中国经济高速发展的重要时期，经济发展需要一系列的重工业化项目的发展，随之而来的便是碳排放量的迅速增加。但是2013年的碳排放量为145 435.59万t，较2012年下降了2 098.32万t，降幅为1.47%。在这段时间，不仅黄河流域制定了相关的节能减排相关方针政策，国家也出台了相关法律法规，在降低黄河流域碳排放方面取得了初步成效。

图2 2005—2019年黄河流域碳排放量及其增长率

2.2 黄河流域碳排放与经济发展脱钩分析

根据式(2)，利用黄河流域2005—2019年的数据资料，基于逐年的增长率，计算制造业碳排放和经济发展的弹性脱钩指数，具体结果见表2。

表2 逐年弹性脱钩指数和状态

对经济发展与碳排放的脱钩关系进行分析，可以看清目前发布的节能减排政策的有效性，有利于相关政策的完善以及实现“双碳”目标。从表2分析的结果来看，弱脱钩状态发生在2006—2012年、2013—2014年、2015—2017年。其中，在2006—2012年的弹性指数在0～0.8，状态较稳定，表明这个时间段黄河流域的经济在发展，而碳排放量也在增加，但碳排放增速低于经济的增速，这是一种良好的状态。增长连接状态是经济在增长，并且碳排放也在增加的状态，但碳排放的增速大于经济增速，增长连接分别发生在2005—2006年和2017—2018年。2012年黄河流域发布了一系列节能减排措施，因此在2012—2013年出现了强脱钩状态，强脱钩状态表示碳排放下降的同时，经济持续增长，这是脱钩关系中最优的一种状态，并且2014—2015年再次出现强脱钩状态。

2006—2012年、2013—2014年、2016—2017年和2018—2019年黄河流域能源脱钩状态处于弱脱钩状态，表明这些年随着经济的增长，碳排放也在增加，但碳排放增速小于经济发展的增速。强负脱钩状态是经济产出下降而碳排放增加的一种状态，其分别发生在2012—2013年、2014—2016年，脱钩弹性系数分别为-0.03、-0.18、-0.07。

在21世纪初的西部大开发之后黄河流域的能源结构出现持续增长连接状态，说明西部大开发在促进经济大幅度增长的同时，煤炭等能源的消耗不可避免地增加，大量地消耗能源造成碳排放量的增多，因此碳排放增速更快于经济增速，同时也对环境造成了巨大威胁。

3 结论

基于IPCC测算法和Tapio脱钩模型，对黄河流域9个省区的碳排放进行测算和脱钩分析，探讨了导致黄河流域碳排放变化的原因，同时分析了该区域碳排放与经济增长的脱钩关系，通过研究得出以下结论:

从不同地区层面上看，黄河流域碳排放存在着明显的地区差异性。位于黄河流域下游的山东、陕西和陕西省以及上游的内蒙古地区处于碳排放量较高的地区，原因是这些地区的经济发展快，且均为粗放式发展。因此，后续应转变传统能源消费结构，重视风力发电等新能源的使用，提高清洁能源的利用率，旨在可以早日实现黄河流域碳排放与经济增长的脱钩，保持经济增长与环境保护同时进行；上游的四川、陕西、河南地区的碳排放水平在9省区中处于中游；宁海、青海、甘肃3个省区属于低排放区。相比之下，这些地区的生态资源较丰富，在后续的发展中处于优势地位，但碳排放问题仍不容小觑。9个省区的碳排放与经济增长的脱钩状态存在一定的差异，因此需要鼓励科学创新，积极学习别国低碳技术，同时重视因地制宜，在已有的减排范式下不吝尝试，使经济增长与环境保护之间形成一个良性循环。

从时间轴线上看，2005—2019年黄河流域的碳排放量与经济增长之间的脱钩关系呈现短期波动，而长期趋势保持不变的状态，主要是增长连接到弱脱钩再到强脱钩的转变。其前后转变说明，中国的节能减排政策已初显成效，但对于碳减排政策的修订和实施，中国还有很长的路要走。