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2.6 中国能源消费与碳排放之间关系的计量分析
Ang指出Laspeyres指数分解中的残差项不能被忽略，因较大的残差项会影响分析结果；而LMDI方法满足因素可逆，能消除残差项，这就克服了利用其他方法进行分解后存在残差项或对残差项分解不当的缺点，使模型更有说服力。国内外大量研究实践表明，不论是理论背景、实用性、可操作性还是结果表达，LMDI都是一种极好的研究能源二氧化碳排放影响因素的方法。本节在前人研究的基础上，结合有关碳排放量的计算方法，综合考量了能源结构、能源强度、能源效率及经济增长等4个因素对碳排放的影响，基于因素分解模型，应用LMDI分解方法分析中国2000—2009年一次能源利用的CO 2 排放及碳排放强度的变化。
（1）LMDI模型的构建。
本节重点考虑碳排放系数、能源结构、能源效率、经济发展和人口规模等因素对碳排放的影响，则某地区的CO 2 排放总量可通过扩展Kaya恒等式表达为
其中，
C
为各种类型能源消费导致的CO
2
排放总量；
C
i
为能源
i
消费所产生的碳排放量；
E
i
为能源
i
的消费量；
E
为能源消费总量；
Y
为GDP总量；
P
为人口总数。其中，
代表碳排放系数，
代表能源消费结构，
代表能源效率，
代表经济发展。
另外，本节为剔除不同地区人口因素对碳排放量的影响，将（2.19）式左右两边同除以人口总量 P ，即可得到人均碳排放量，用 D 表示。
其中，
C
i
表示一次能源
i
消费所产生的碳排放量，
E
i
表示一次能源
i
的消费量，
E
表示国内一次能源消费总量，
Y
表示GDP总量，
P
表示人口规模。碳排放系数
用
coe
i
表示，即不同类型的单位能源的碳排放量；能源结构
用
str
i
表示，即能源i的消费量在一次能源消费总量中所占的份额；能源效率
用
eff
表示，即单位GDP的能源消耗；经济发展因素
用
gro
表示，即人均GDP。
终止时期 t 的人均碳排放量分解为：
基期的人均碳排放量分解为：
则 t 时期相对于基期的人均碳排放量增量表示为
t 时期相对于基期的人均碳排放量变动比率表示为：
其中， ΔD res 和 R res 分别为（2.23）式和（2.24）式中对应的余项。
对于（2.25）式两边关于时间求导得
对于（2.25）式左右两边分别除以 D ，可得
对（2.26）式进行由0到 t 时期进行积分，可得
对（2.27）式两边同时求指数，得
其中，
我们假定 ΔD 与ln R 之间有一定的比例关系，即
其中，
。
即可得到：
由式（2.31）式知，
同样，由式（2.30）、式（2.32）和 a 的性质可得， R res ＝1。而且，由于我们假定各种能源的碳排放系数是恒定不变的，所以 ΔD coe ＝0，对应的 R coe ＝1。再次验证了可用一次能源结构、能源强度、能源效率和经济发展来分解人均碳排放量。
（2）数据来源。
能源消费的碳排放量包括化石能源终端消费碳排放与二次能源消费碳排放两部分。由于热力、电力等二次能源消费的碳排放均来自于其生产过程中化石能源的能量损失与能源转换，因此，能源消费碳排放总量即为各类化石能源的终端消费、二次能源转换化石能源及其能源损失所产生的碳排放量。本节中的一次能源包括煤炭、石油、天然气和水电、核电、其他能发电，将水电、核电、其他能发电归为一类，称为水核电。其中，水核电没有二氧化碳排放，故而，可以仅考虑煤炭、石油和天然气的二氧化碳排放量。
碳排放计算中各类能源的碳排放系数采用国家发改委能源研究所采纳的碳排放系数，即原煤的碳排放系数为0.7559，原油的碳排放系数为0.5857，天然气的碳排放系数为0.4483，水核电的碳排放系数为0。能源实物量数据的标准量折算采用《中国能源统计年鉴2010》中的“一次能源生产量和构成”“国民经济和能源经济主要指标”和“综合能源平衡表”。并且，我们选定的数据按2000年不变价格折算。
我们从供应角度进行核算能源消费总量，能源消费总量＝一次能源产量＋回收能＋（进口量-出口量）＋（期初库存量-期末库存量）＝一次能源产量＋回收能＋净进口量＋库存减少量。
采用“物料衡算法”和“经验计算法”计算能源的碳排放量：
其中， E （CO 2 ）表示能源消费导致的二氧化碳排放量， E i 表示第 i 种能源的碳排放量， Q i 表示第 i 种能源的消费量， r i 表示第i种能源的碳排放系数。
本节在碳排放量计算中各类能源的碳排放系数采用国家发改委能源研究所采纳的碳排放系数。其中，煤炭的碳排放系数为0.7476，石油的碳排放系数为0.5825，天然气的碳排放系数0.4435。对于计算得到的碳排放分类结果，根据公式（2.31）和公式（2.32）进行LMDI分解，得到的各分解因素的变化情况，如表2.21所示。另外，各分解结果对人均碳排放变动影响趋势图见图2.21。
表2.21 2001—2009年中国能源消费碳排放LMDI分解结果（基期：2000年）
数据来源：根据历年《中国能源统计年鉴》整理、测算，能源消费总量单位为10 4 t；国内生产总值数据按2000年不变价格折算，单位为10 8 元；人口单位为10 4 人
从表2.21和图2.21可看出，2001—2009年我国能源消费人均碳排放总体呈增长趋势。分解后的各影响因素中经济增长对人均碳排放的作用效果最明显，经济增长因素对中国人均碳排放的贡献率成指数增长趋势。而能源结构和能源效率因素在一定的程度上抑制了人均碳排放的增长，当然，这种抑制作用并不明显。正是由于经济增长因素的强势拉动，才导致人均碳排放也呈现出明显的增长趋势。总体来看，由于经济增长效应的扩大和能源结构及能源效率效应的减少，导致经济增长效应和能源结构及能源效率效应之间的差距随着年份的递增也越来越大。
图2.21 2001—2009年各分解因素对中国人均碳排放变动影响趋势
由表2.22样本期间各影响因素对中国人均碳排放变动的贡献率也可以看出，在所有对中国人均碳排放变动的影响因素中，经济发展因素占的比重是最大的，并呈现逐年递增的趋势，由0.3564增至0.5579，平均增速为7.07%。而能源结构因素占的比重则呈现缓慢的递减趋势，由0.3274减至0.2361，平均增速为-4.83%；能源效率因素占的比重则是除2004年外，由2001—2009年也呈现出递减趋势。这与表2.21和图2.21所呈现出的结果不谋而合。再次验证了经济增长因素在人均碳排放变动中起着至关重要的作用，即便能源结构和能源效率因素对人均碳排放变动的影响不如经济增长因素明显，但是就两因素本身而言，对人均碳排放变动的影响力度却也是逐渐增大的。
表2.22 2001—2009年影响因素对中国人均碳排放变动的贡献率
通过对碳排放测度进行实证研究，结果表明：①经济增长是我国该阶段碳排放增长的主导因素。我国2009年的实际GDP总量（243183.2亿元）是2000年的实际GDP总量（99214.6亿元）的2.45倍。②能源结构的变化对碳排放增长表现为微弱负效应，说明我国的能源结构优化初见成效。③能源效率变化对我国该阶段碳排放的贡献率也表现出了负效应。尽管能源效率绝对值与先进国家之间还存在一定的差距，但是我国的能源利用水平毕竟取得了长足的进步。④虽然人口规模因素没有在此体现出来，但是其对我国该阶段碳排放的增长也是不容小觑的。2000—2009年，平均每年仍净增约747.89 × 10 4 人。
通过对碳排放测度进行理论与实证研究，我们认为可从以下几个方面来控制碳排放：
第一，加快发展经济，控制人口数量。深化投资体制改革，充分发挥市场资源配置作用，实现经济发展方式的转变。建立现代企业制度，改善公司治理结构，推动国有企业重组、优化，鼓励、支持、引导非公有制经济发展。同时，提高全民素质，提倡计划生育。
第二，推动产业升级，优化产业结构。在产业内部大力推进产业升级，特别是通过工艺创新、制度改革等手段来实现节能减排。同时，大力发展第三产业，降低重工业所占比重，大力开发新能源、可再生能源，大力发展高附加值、低耗能的产业，大幅度降低耗能高并且污染严重的产业。
第三，推进科技创新，提高能源利用效率。通过提高能源利用效率，大力推进科技创新。大力推进科技体制市场化改革，统筹安排科研投入，加快建立以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系，加大知识产权保护力度，促进科技成果向现实生产力转化。
第四，严格制定标准，适当提高能源价格。严格设定以能量为基础的低碳燃料标准，补贴小于税收，控制碳排放，尤其是高碳燃料的碳排放。同时，可适当提高能源价格，尤其是高碳能源的价格，加强能源价格对企业生产的约束作用，这可以有效促进能源效率的提高。当然，也不能为了控制高碳产业发展就肆意提高能源价格。能源价格究竟该提高多少，不仅要考虑当年的经济发展水平，也要考虑汇率、利率等多种复杂因素的影响。