孙亚方 ,SU Bin ,李莹珠 ,於世为
(1.中国地质大学(武汉)能源环境管理与决策研究中心,湖北 武汉 430074;2.新加坡国立大学能源研究所,新加坡 119620;3.浙江大学 公共管理学院,浙江 杭州 310058)
节能减排是减缓全球气候变化的迫切需要。随着全球经济快速发展,近年来由化石能源消费产生的碳排放急剧增长[1]。2000—2021年,全球一次能源消费量由396.9艾焦增至595.2艾焦,碳排放由236.4亿吨增至338.8亿吨,分别增长了50.0%和43.3%[2]。由此导致的全球气候变化日益明显,干旱、洪水等极端天气频发,威胁着人类的生存与发展[3-4]。在此背景下,如何有效开展节能减排尤为重要。国际社会达成了一系列气候协议,如《京都议定书》和《巴黎协定》[5];各国也制定了众多政策以控制能源消费与碳排放的增长,如发展可再生能源和建立碳排放权交易体系等[6-8]。
由于仅依靠总量控制不利于兼顾经济发展与节能减排,强度控制逐渐成为世界各国推动节能减排的重要举措。在全球17个可持续发展目标(SDGs)中,SDGs7 (经济适用的清洁能源)采用了能源强度指标,SDGs9(产业、创新和基础设施)和SDGs13(气候行动)采用了碳强度指标。同时,作为全球最大的碳排放国,中国于2007年颁布的《中国应对气候变化国家方案》①https://www.ccchina.org.cn/WebSite/CCChina/UpFile/File189.pdf。,2009年在哥本哈根世界气候大会上的承诺,以及2015年提交的《强化应对气候变化行动——中国国家自主贡献》②https://www.gov.cn/xinwen/2015-06/30/content_2887330.htm。中,均采用了强度指标。类似地,印度、新加坡和马来西亚等国家向联合国气候变化框架公约(UNFCCC)提交的自主贡献目标也是采用强度指标[9]。
如何基于强度视角构建节能减排绩效的指标体系,对于制定有效的节能减排政策具有重要意义。过去,政策制定者更多从生产端的视角控制能源强度与碳强度。相应地,文献中一些节能减排绩效指标主要基于生产端视角展开测度。例如,部分学者基于全球、区域、行业和企业等层面,从能源效率和全要素能源效率等视角,完善了节能绩效指标体系的构建[10-13],并从碳排放绩效和全要素碳排放绩效等视角,扩展了减排绩效的测度方式[14-16],提出了相应的节能减排策略。
但是,生产活动最终是为了满足终端消费需求,而消费行为有可能颠覆生产端节能减排的努力,比如典型的能源回弹效应或者碳排放回弹效应[17-18]。而且不同经济部门之间存在复杂关联关系,部分经济部门虽然自身的能源消费与碳排放强度并不高,但却能驱动其他经济部门产生大量的能源消费和碳排放,比如建筑需求增加了对钢铁、水泥和建材等高能耗、高排放部门生产活动的刺激[19]。因此,相关政策工具需要同时兼顾生产端和消费端。目前文献中关于如何进一步从消费端的视角测度节能减排绩效,已有了初步发展,但仍需要受到更多的重视,以释放更大的节能减排潜力[20-22]。
综上,本文将从消费端的视角,从基本概念、应用特征和驱动因素等方面,针对完全隐含能源和碳强度的相关研究展开综述,从而剖析它们在不同层面的研究重点,预判未来可能的发展趋势与研究方向,以期为有力推动消费端的节能减排提供决策依据。
从生产端而言,直接能源(或碳)强度(AI)一般定义为创造单位增加值的直接能源消费量(或碳排放量)。如下式表示
其中,VA表示增加值;DE 表示直接能源消费量(或碳排放量)。
AI主要应用于经济体、区域和经济部门三个层面,如图1所示。如果一个经济体包括n个区域m个经济部门,那么该经济体的AI可以分别由不同区域(或经济部门)的直接强度(AIi)的加权和表示
图1 直接强度与完全隐含强度在不同层面的应用特征
其中,i可分别表示区域或经济部门;ωi可分别表示区域或经济部门的增加值占经济体增加值的比例。
从消费端来看,最初由陈锡康和杨翠红[23]提出了完全增加值的概念,即为了满足对某产品的单位终端消费而在所有部门拉动的增加值之和。类似地,完全隐含能源和碳排放指的是为了满足对某产品的单位终端消费而在所有部门引起的完全能源消费和碳排放。基于此,蒋雪梅和刘轶芳[24]初步从出口视角探讨了完全隐含碳强度,测度了发达国家和发展中国家隐含在出口中的单位完全增加值对应的完全隐含碳排放。一些学者进一步从消费、投资和出口视角测度了中国全国层面的完全隐含碳强度及其驱动因素[25]。后来,Su和Ang[26]、Su等[20]从经济体、区域、终端消费、经济部门和传输层级等不同层面(图1),系统地提出了完全隐含能源和碳强度的测度框架,构建了完全隐含能源和碳强度在不同层面之间的转换关系;针对不同层面完全隐含能源和碳强度变化的驱动因素,现有文献主要通过乘性结构分解分析和分配分析展开研究[27],建立了不同层面之间驱动因素结果的转换关系[20][26]。
简而言之,完全隐含能源(或碳)强度(AEI)表示单位完全增加值对应的完全隐含能源消费量(或碳排放量)
其中,EVA=v×(I-A)-1×表示完全隐含增加值;v表示增加值强度向量,即单位产出的增加值;(I-A)-1表示列昂惕夫逆矩阵(L);表示终端消费向量的对角矩阵;EE=e×(I-A)-1×表示完全隐含能源消费量(或碳排放量);e表示能源(或碳)强度向量,即单位产出的能源消费(或碳排放)。
相比生产端AI,消费端AEI可以进一步扩展应用到终端消费和传输层级层面,如图1所示。如果一个经济体包括n个区域f种终端消费m个经济部门,那么该经济体的AEI可分别由区域、终端消费和经济部门相应的完全隐含强度加权和表示
其中,i可分别表示区域、终端消费和经济部门;ωj可分别表示区域、终端消费和经济部门的增加值占经济体增加值的比例。
此外,通过泰勒展开式将投入产出模型里的列昂惕夫逆矩阵(L)展开,即L=(I-A)-1=I+A+A2+A3+,···,一个经济体的AEI还可以由不同传输层级的加权和来表示
关于生产端直接强度与消费端完全隐含强度,二者在研究视角、研究内容、研究方法、研究数据和应用层面等方面,存在明显差异,如表1所示。
表1 直接强度与完全隐含强度的研究特征
完全隐含强度相关研究呈现出以国家层面研究为主、全球层面研究显著增加、省市层面研究开始出现的特征(图2a)。多区域研究占绝大多数,包括全球多区域和国家多区域(图2b)。在全球一体化背景下,全球多区域框架能更细致地抓取国际反馈效应、更精确地考虑各国技术水平差异[29]。类似地,国家多区域框架能更好地刻画国家内部省区之间的贸易往来及技术水平差异。同时,国家层面的研究主要聚焦于中国(图2c),尽管完全隐含碳强度比完全隐含能源强度受到了更为广泛的关注,但是二者的研究热度均呈现急剧上涨趋势(图2d)。这反映出在《巴黎协定》等气候政策框架约束下,节能减排已成为全球共识,如何基于省市、国家和全球等层面从消费端提高节能减排绩效的研究已迅速兴起并得以发展。在全球迈进碳中和进程中,如何进一步降低研究尺度(如企业层面),充分释放消费端的节能减排潜力,将可能是社会各界持续关注和探讨的重点。
图2 2013—2022年完全隐含强度总的研究特征
本文主要聚焦于中国全国单区域和多区域以及中国省市单区域的完全隐含能源强度与完全隐含碳强度,有少部分学者从单区域的视角关注了印度、美国和新加坡等国家的完全隐含碳强度。这可能是由于作为全球最大的碳排放国,中国仍面临高碳能源结构与产业结构、中高速的工业化和城镇化阶段以及时间紧迫等问题[30],导致中国如期实现“双碳”目标的艰巨性远高于其他国家。特别是中国中央政府一贯高度重视应对气候变化的工作,将应对气候变化纳入生态文明建设整体布局和经济社会发展全局中。在此背景下,导致中国的完全隐含能源和碳强度最受关注。事实上,近年来随着中国国际大循环动能明显减弱,供需错配问题日益突出,构建以国内大循环为主体、国内国际“双循环”相互促进的新格局是重塑中国国际合作和竞争新优势的战略抉择,这无疑将显著改变中国的需求结构、生产结构、技术水平以及全球价值链位置,进而影响中国消费端的节能减排绩效。因此,在“双循环”新发展格局下,中国消费端的节能减排绩效将如何演变,可能仍是未来研究和关注的重点。
具体而言,一方面,关于中国的完全隐含强度研究特征主要呈现出由全国单区域、全国多区域扩展到省市单区域(图3)。起初,有学者如Su和Ang[26]、李虹和王帅[31]、邓光耀和陈刚刚[32]主要采用中国单区域投入产出表,通过重新划分经济部门,测度了不同经济部门的完全隐含能源与碳强度及其相关驱动因素。在此基础上,一些学者如Zhou等[21]、Wang等[33]、Su等[34]基于中国多区域投入产出表,从省区、部门和终端消费等视角测度了中国完全隐含碳强度的决定因素,并扩展考虑了不同省区间完全隐含强度的空间聚集效应。随后,部分文献将研究尺度从国家层面下降到省区或城市层面。例如:有学者详细探讨了山西、北京、天津、上海和重庆等省市的完全隐含能源强度、完全隐含碳强度及其驱动因素,并归纳总结了不同省市完全隐含强度变化的区别和联系[35-37]。
图3 中国完全隐含强度研究尺度的分布特征
所用的研究数据呈现出由非时间序列年度数据细化到年度或月度时间序列的特征,且主要基于非竞争型进口假设展开研究。多数研究主要基于中国2002年、2007年、2012年、2015年和2017年非时间序列单区域和多区域投入产出表,详细探讨了中国完全隐含能源与碳强度的变化规律与驱动因素[38-39]。也有部分学者如肖皓等[25]、Zhu等[40]基于OECD-ICIO、WIOD、Eora和EXIOBASE等数据库发布的时间序列投入产出表,测度了中国的完全隐含能源与碳强度。实际上,可再生能源供应以及商品和服务的最终需求在一年内往往出现显著变化,而年度数据的投入产出分析无法捕获这些细致变化。为此,Su和Ang[41]构建了基于月度数据的投入产出分析框架,发现中国完全隐含能源和碳强度呈现出显著月度异质性,可为相关政策制定者提供更为详细的参考依据。此外,中国发布的投入产出表大都是基于竞争型进口假设,现有文献首先将竞争型投入产出表转化为非竞争型投入产出表,然后再基于非竞争型进口假设展开相关研究。
另一方面,关于其他国家的研究主要基于印度、新加坡和美国等国家的非时间序列单区域投入产出表,聚焦考察他们的完全隐含碳强度。例如,Zhu等[42]基于印度2007—2008年和2013—2014年的单区域投入产出表,包含130个经济部门,从不同终端消费的视角探究了印度的完全隐含碳强度及其驱动因素。Su和Ang[43]采用新加坡2005年、2010年和2014年的单区域投入产出表,包含71个经济部门,测算了新加坡及其不同经济部门的完全隐含碳强度与驱动因素。Wang和Song[44]基于WIOD数据库发布的2014年投入产出表,将56个经济部门合并为七大部门,探讨了国际贸易对美国完全隐含碳强度的影响。
基于全球多区域投入产出表的研究主要聚焦于全球层面的完全隐含碳强度,关于完全隐含能源强度的研究相对较少(与图2d的分布特征类似)。这可能是由于与全球多区域投入产出表相配套的能源消费数据尚不完善所导致,如Eora数据库发布的卫星账户,提供了与全球投入表相配套的能源消费数据,但是由于数据准确性等原因,目前该数据库提供的能源消费数据已宣布弃用。这反映出全球层面相应能源消费数据的可获得性有待突破。实际上,能源转型作为实现碳中和的根本方式,尽管越来越多的国家和地区提出净零承诺,但是当前全球能源转型的进展和范围与实现碳中和目标的要求仍相距甚远[45]。说明随着全球能源转型与深度脱碳的持续推进,如何从消费端提升全球的节能绩效有望得到更多关注、扩展和完善。
具体而言,关于完全隐含碳强度的研究,多数学者基于WIOD、EXIOBASE和Eora等数据库发布的多区域投入产出表,首先针对全球各个区域展开研究[24],然后再细化到各个区域的所有经济部门[46-47],并进一步从企业所有权异质性的视角扩展到跨国企业和非跨国企业[48],从需求端提出了全球重点排放区域、经济部门和企业的碳减排策略;也有部分学者从价值链的视角,探讨了价值链攀升对重点区域完全隐含碳强度的影响方式与水平[49-50]。关于全球尺度的完全隐含能源强度的研究仅有Zhu等[40]和Yang等[51]。Zhu等[40]基于2005—2015年OECD国家间投入产出表,从中国与全球贸易伙伴一般出口与加工出口的视角,测度了中国的完全隐含能源强度。Yang等[51]基于WIOD数据库发布的2000—2014年全球多区域投入产出表,将全球56个经济部门合并为8个经济部门,探讨了全球28个欧盟成员国和15个主要经济体的完全隐含能源强度的变化趋势及其驱动因素。
完全隐含强度在终端消费的应用主要呈现出由不区分终端消费到细分各种终端消费的特征(图4),且隐含在出口中的完全强度最受关注。这可能由于在国际贸易背景下,市场要素和生产要素驱动全球的商品和资源在全球范围内流动和重新配置,引起了全球产业转移,造成了生产与消费隔离,改变了全球能源消费与碳排放格局,导致了能源消费与碳排放转移等问题,加剧了《巴黎协定》和21世纪中叶的碳中和目标的难度[52]。在此背景下,如何控制隐含在出口中的完全能源和碳强度成为当前关注和讨论的焦点。事实上,近年来随着全球贸易保护主义抬头、地缘政治经济格局变化等因素的影响,双边贸易很可能成为全球推进贸易自由化的重要方式。如何基于双边贸易的视角挖掘消费端的节能减排潜力,有可能成为社会各界新的关注点。
图4 终端消费的细分特征
具体而言,有学者在探讨全球各区域的完全隐含强度时不细分终端消费如Yang等[51];有研究将终端消费细分为国内消费和出口如Wang等[53];也有学者进一步将国内消费细分为农村居民消费、城镇居民消费、政府消费和投资等类别如Zhang等[38]。而中国作为全球最大的货物贸易国,不少学者着重关注了中国隐含在出口中的能源和碳排放强度,并将出口细分为一般出口和加工贸易出口,如尹伟华[54]和Zhu等[40]。其中Zhu等[40]采用OECD-ICIO数据库发布的2005—2015年中国投入产出表,包含36个经济部门,测算了中国隐含在一般出口和加工贸易出口中的完全能源强度及其驱动因素。反之,也有学者研究关注隐含在进口中的碳排放强度,如Wang和Song[44]基于WIOD发布的2014年世界投入产出表,将56个经济部门合并为7个经济部门,考察了国际贸易对美国完全隐含碳强度的影响,并采用LMDI方法揭示了部门增加值结构和部门完全隐含碳强度对美国完全隐含碳强度变化的贡献。
一些完全隐含强度相关研究侧重于深度参与到全球生产网络的部分经济部门。例如,黄凌云等[55]基于WIOD发布的2000—2011年世界投入产出表,探讨了不同技术进步路径对中国14个制造行业隐含在出口中的完全碳强度的影响,发现不同技术进步路径作用效果受制造业在全球价值链(GVC)分工地位的影响;Sun等[28]采用EXIOBASE数据库发布的2018年全球多区域投入产出表,从全球和国家等层面测度了交通部门(包括陆路、水路和航空)的完全隐含碳强度;Yang等[51]采用WIOD发布的2000—2014年的世界投入产出表,将56个经济部门合并成8个经济部门,测度了不同经济部门的完全隐含能源强度,并重点揭示了部分经济部门对全球以及全球44区域完全隐含能源强度的贡献。
一些研究重点关注了完全隐含强度在传输过程中的关键层级提取,锁定了完全隐含强度发生的关键产业链,这对于精准识别节能减排绩效的提升路径具有重要参考意义。具体而言,一个区域或经济部门在为满足终端消费而生产时,往往需要多种中间投入,而生产这些产品时又需要其他中间投入。这样的投入—产出关系一层一层传递下去,从而形成复杂的产业关联关系,导致一个区域或经济部门隐含在终端消费中的完全强度可分解为不同的传输层级,每层传输层级背后则代表了完全隐含强度所在的产业关联关系[56]。现有研究主要基于结构路径分析模型(SPA)提取各个传输层级,从而将完全隐含强度分解成不同传输层级完全隐含强度的加权和[57-58](如式(5)所示)。例如:Su等[20]采用2007年和2012年中国单区域投入产出表和SPA模型,测度了中国以及主要经济部门在不同传输层级下的完全隐含碳强度。Li等[59]采用2012年和2017年中国单区域投入产出表和SPA模型,测算了中国主要经济部门在不同传输层级下的完全隐含能源强度。Sun等[28]基于SPA模型提出了2018年全球44个区域中陆路、水路和航空完全隐含碳强度的关键传输层级。
识别驱动因素是精准提升节能减排绩效的重要基础,也是预判未来能源消费与碳排放可能变化特征的关键依据。关于能源消费与碳排放的驱动因素分解方法主要包括两种:一是指数分解分析方法(IDA),二是结构分解分析方法(SDA)[60]。其中,IDA模型往往用于测度生产端总量与强度变化的驱动因素,适用于经济体、区域和经济部门等层面,能够实现逐年链式分解[9][61],关于IDA模型在能源环境领域的详细应用可参考Ang[62]的研究。相比之下,SDA框架则主要基于投入产出分析,从消费端测度隐含在终端消费中总量与强度变化的驱动因素[63]。SDA框架包括加性SDA和乘性SDA,加性SDA框架适用于研究总量变化的驱动因素,而乘性SDA框架适用于研究强度变化的驱动因素[64]。另外,分配分析可以将乘性SDA得到的不同乘性效应进一步分解成详细的分行业效应等[27]。因此,乘性结构分解分析与分配分析相结合是研究完全隐含强度驱动因素的主流方法。完全隐含强度变化可以发生在时间维度,也可以发生在空间维度(即地域差异)。在此背景下,时间和空间维度的乘性SDA框架也应运而生[41][65]。
时间轴上的乘性SDA框架主要是针对某一区域完全隐含强度的变化,现有研究主要基于三大基本效应(即强度效应、列昂惕夫生产结构效应和终端需求结构效应)逐步扩展(如图5所示)。部分学者只探讨了三大基本因素对完全隐含能源或碳强度变化的驱动作用,如:Wang等[33]、Su等[34]和Zhang等[38]。在此基础上,有学者将碳强度效应细分为碳排放系数效应、能源结构效应和能源强度效应[43]。列昂惕夫生产结构效应呈现两种主要细分方式:一是细分为国内生产结构效应和GVC生产结构效应[49];二是细分为本地生产结构效应和国内价值链关联效应[53]。同时,终端需求结构效应也呈现两种主要的细分方式:一是居民消费效应、政府消费效应、投资效应和出口效应[66];二是国内终端需求结构效应,本国及其他国家出口的终端需求结构效应[46]。此外,也有少部分研究将驱动因素划分为部门总的增加值结构效应和部门完全隐含强度效应[44]。
图5 完全隐含强度在时间轴上的乘性结构分解分析框架
在年度时间轴的基础上,部分学者进一步从月度时间轴的视角探讨了完全隐含能源和碳强度变化的驱动作用。例如,Su和Ang[41]首次构建了中国月度投入产出表,捕捉了2018年中国的完全隐含能源和碳强度在不同月份变化的驱动因素,揭示了驱动因素的月度异质性,突破了年度分解分析无法获取月度详细信息的局限性。在此基础上,Su和Ang[67]进一步从能源消费与碳排放总量与强度(即AEI)变化的视角,分别建立了适用于测度月度驱动因素的加性和乘性SDA框架。
空间轴上的乘性SDA框架则是考虑资源禀赋、能源结构等方面在地理空间上的差异对地区完全隐含强度的影响[68]。针对空间异质性问题,有学者已从中国城市空间差异和中国与美国之间的空间差异等视角展开了研究[35][69]。例如:Yan和Su[35]采用乘性空间结构分解分析模型,测算了2012年北京、天津、上海和重庆四个城市的完全隐含能源强度及其驱动因素,结果发现完全隐含能源强度的空间差异主要受能源强度效应和列昂惕夫生产结构效应的影响,研究结果可为不同城市制定差异化的能源政策提供决策依据。
随着全球极端天气日益频繁,节能减排在社会经济发展中的重要性持续攀升。事实上,如何从消费端制定节能减排方案已引起了广泛关注。为此,本文针对完全隐含强度的特征和驱动因素等方面展开综述,主要发现如下:
完全隐含强度概念的应用相对集中在国家层面,但全球层面上的研究近年来显著增加,省市层面研究也逐渐出现。国家层面的研究主要聚焦于中国或中国分省区的完全隐含能源与碳强度分析,省市层面的研究也俱是针对中国省市。仅少部分学者关注了世界其他国家(如印度、美国和新加坡等)的完全隐含碳强度。全球层面的研究也是侧重于完全隐含碳强度,较少关注完全隐含能源强度。这意味着对其他国家或全球层面上完全隐含能源强度的研究还有待加强。此外,现有研究主要基于年度数据,然而突发事件(如极端天气和地缘政治冲突等)往往会显著改变一个国家在不同年度和月度隐含在需求端的能源消费与碳排放,未来研究可从月度时间序列视角进行扩展,充分考虑时间上的异质性,为提升消费端的节能减排绩效提供更精细化的决策依据。
细分来讲,完全隐含强度在终端消费的应用中主要呈现出由不区分终端消费到细分各种终端消费的特征,特别是隐含在出口中的完全强度受到了很多关注。而一些完全隐含强度研究则聚焦于深度参与到全球生产网络的经济部门,或完全隐含强度在传输中的关键层级提取方面。在现有研究基础上,未来研究可以从多个方面进行扩展,如在百年未有之大变局下国际环境日趋错综复杂,系统探讨世界其他国家隐含在一般贸易和加工贸易的完全强度将如何变化;从省市—国家—全球视角,系统梳理不同产品的完全隐含强度与全球生产网络的关联关系;以及在关键传输层级的基础上,进一步从异质性企业的视角(如跨国和非跨国企业),扩展考察如何提取完全隐含强度的关键传输路径,从而为决策者从供应链的视角降低完全隐含强度提供决策依据。
关于完全隐含强度的驱动因素,现有研究主要基于乘性结构分解分析模型,分别从时间轴和空间轴两个维度展开驱动因素分解。其中时间轴主要是针对某一区域完全隐含强度的变化,基于三大基本效应(即强度效应、列昂惕夫生产结构效应和终端需求结构效应)逐步扩展;而空间轴上则是针对多个区域完全隐含强度的差异,进一步探索地理空间差异性。在现有乘性分解分析框架的基础上,未来研究可以充分利用这些关键驱动因素,预判完全隐含强度在未来不同时期的可能变化特征。
总体来讲,关于完全隐含能源和碳强度,现有研究已从全球多区域层面、国家或省市单区域层面、国家多区域层面,区分终端消费类别、经济部门、传输层级和驱动因素,展开来详细探讨,构建了比较成熟完整的研究框架。在现有研究框架的基础上,未来研究可以扩展到能源环境相关领域的其他指标上,如污染强度等环境强度指标和SDG发展目标等。