经济发展论文碳排放论文：中国各省区经济发展与碳排放脱钩关系研究摘要哥本哈根大会以后，减排成为国际社会关注的焦点，因此深入研究并判断各省区经济增长与碳排放之间的脱钩关系有着重要的理论意义与现实意义。

本文基于tapio脱钩指标对1999-2008十年间各省区碳排放与经济增长之间的脱钩关系进行测度，结果显示近十年来我国绝大部分省区经济增长与碳排放之间呈现弱脱钩状态，经济增长速度大于碳排放增长速度，表明减排工作取得初步成效；在对脱钩弹性指标进行因果链分解后表明，工业领域能源利用效率的提高为碳排放增长速度的减缓起到了重要作用。

尽管如此，我国未来面临的减排形势依然严峻：近年来工业产值在国民经济中的比重上升，经济结构的“重型化”趋势导致对能源的需求量增大，加上我国在新能源开发领域的不足，煤炭在总体能源消费结构中的主体地位进一步加强，单位能源消费产生的碳排放进一步上升，能源消费“高碳化”特征加剧，对以后的节能减排工作形成挑战，文章最后提出了开展减排的政策建议。

关键词碳排放;经济发展;各省区;脱钩指标;因果链分解中国的碳排放量位于世界前列，特定的发展历程和以煤为主的能源结构决定了未来一段时期内，中国的碳排放量必将大幅度上升。

中国从自身经济社会可持续发展的需要出发，本着对本国和世界人民负责的态度，提出到2020年碳排放强度相对于2005年下降40%-45%的减排目标。

由于碳排放的变化受到自然资源及经济社会条件的制约，因此深入研究国内各省区经济增长与碳排放之间的脱钩关系，对制定合理的减排政策和措施，如期完成向国际社会做出的减排承诺有着重要的指导意义。

根据中国目前所处的发展阶段和具体国情，我们认为对相对指标的分解更有意义，这一点从中国政府向国际社会做出的到2020年碳排放强度而非碳排放总量降低40%-45%的承诺中可以看出，这也是本文构建tapio 脱钩弹性指标对1999-2008年十年间我国各省区碳排放与经济发展之间的脱钩关系进行测度，并对脱钩指标进行因果链分解的主要原因弹性指标与恒等式相结合的分析方法不受计量单位变化的影响，具有完全分解的优点，而且是对相对指标的分解，在减排的国际国内大背景下，具有更强的指导意义和应用价值。

1 关于脱钩理论的文献综述脱钩(decoupling)一词最早用于物理学领域，表示两个物理量之间不同的变化趋势。

经济合作与发展组织(oecd)为探讨经济发展与环境污染之间的关联性，将其应用到环境方面，“脱钩”也随即成为测度经济发展与物质消耗或生态环境之间的压力状况、衡量经济发展模式可持续性的工具。

近年来国外学者越来越多的注重将脱钩指标运用在温室气体减排领域的研究。

如oecd对其30个成员国39个指标作为其环境与经济脱钩指标进行了脱钩分析；juknys利用初级与次级脱钩概念，分析立陶宛的脱钩情形；herry consult gmbh等对奥地利的经济增长与运输业需求情况做了脱钩分析；david gray和jillian anable对苏格兰地区经济增长与交通运输量及碳排放之间的脱钩情况做了研究。

目前国内关于脱钩研究的文献还较少，大多集中在节能领域，这反映出对发展中国家而言，节能相对于减排显得更为紧迫，而且节能也是减排的主要途径之一。

赵一①由于统计方法不成熟和体制变动等原因，这种情况在时下的中国普遍存在。

平，孙启宏，段宁［1］、王虹，王建强等［2］通过引入脱钩理论，对经济发展与能源消费量之间的脱钩关系进行了测度与分析；邓华，段宁［3］介绍西方研究经济增长与物质消耗关系的“脱钩”理论的两种主流评价模式，并对在循环经济中的运用做了研究说明；诸大建，朱远［4］通过引入生态效率这一指标，将脱钩理论运用到循环经济的发展中；李效顺，曲福田等［5］对如何在耕地占用与gdp增长之间建立脱钩指标体系并加以运用进行了研究，并解释了脱钩状态与指数发生变化的具体原因。

从以上可以看出，国内学者对脱钩理论的研究大多是将其运用到能源、环境、循环经济测度及农业领域，把脱钩理论应用到温室气体减排领域的研究并不多见，台湾地区学者在这方面的研究则较为领先。

台湾学者李坚明对台湾的二氧化碳排放与经济增长的脱钩指标进行了研究；大陆目前只有李忠民、庆东瑞［6］利用oecd脱钩指标及tapio脱钩指标对山西省工业经济的增长与二氧化碳脱钩关系进行了测度；庄贵阳［7］运用tapio脱钩指标对包括中国在内的全球20个温室气体排放大国在不同时期的脱钩特征进行了分析。

但上述研究只是对某一国家或地区总体或部分产业发展产生的碳排放进行因素分解，缺乏对不同省区情况的具体研究，因而得出的政策建议缺乏针对性和可操作性。

鉴于此，本文采用tapio脱钩弹性指标研究我国各省区1999-2008十年间碳排放与经济发展之间的脱钩关系并对其进行因果链分解，分析各省区碳排放与经济增长之间的脱钩弹性与状态变化的原因。

这种分析方法不仅不受计量单位变化的影响，具有完全分解的优点，而且是对相对指标的分解，在减排的国际大背景下，对国内各省区开展减排工作具有更强的指导意义和应用价值。

2 脱钩指标构建模式及本文脱钩弹性指标的构建脱钩指标的构建有两种模式，即oecd脱钩指标构建模式和tapio脱钩指标构建模式。

oecd脱钩指标：oecd指标构建模式主要是描述环境压力（状态）与驱动力变化的关系，以温室气体排放为例，二氧化碳排放为环境压力（environmen pressure简称ep）,gdp 为经济驱动力（driving factors,简称df），如果二氧化碳排放量的增长率快于gdp增长率，则称两者呈现脱钩关系。

脱钩关系分为两种状态，如果两者的增长速度都为正，但经济增长率高于二氧化碳排放增长率，成为“相对脱钩”；如果经济稳定增长而二氧化碳排放量反而减少则为“绝对脱钩”。

oecd为衡量脱钩指标构建变化，首先建立脱钩指数（decoupling index）与脱钩因子，见式(1)和式(2)，下标0表示基期，t表示末期。

脱钩指数di=[sx(b]ep tdf tep0df0(1)脱钩因子=1-脱钩指数(2)tapio脱钩指标：tapio(2005)［8］在研究1970-2001年间欧洲经济发展与碳排放之间的关系时引入交通运输量作为中间变量，将脱钩弹性分解为运输量与gdp之间的脱钩弹性和运输量与总体碳排放量之间脱钩弹性（一般称为产业发展弹性和产业排放弹性），将两式相乘，便得到一般的脱钩指标计算公式，见式(1)。

其中e(co2,gdp)表示经济发展与碳排放之间的脱钩弹性指标，v为交通运输量。

tapio根据脱钩弹性值的大小定义了八种脱钩状态，如表1所示。

从以上比较中不难发现，tapio脱钩指标具有oecd脱钩指标难以比拟的优势。

首先，oecd脱钩指标对时间段基期的选择过于敏感，选择不同的时间基期计算出的脱钩指标结果常常差别很大，不利于脱钩状态的判定；其次，tapio脱钩指标本质上是同一种弹性分析，这种分析方法不受统计量纲变化的影响，并且可以对脱钩指标进行因果链分解，可以清楚地看出不同因素的变化对脱钩指标变① 因为工业用能占我国总体能源消费量的绝大部分，故工业领域能源利用效率的提高会导致该弹性小于1。

②这里的表述不大符合日常的表达习惯（表述为gdp 对工业增加值弹性的倒数也许更好），但这纯属是出于构造因果链的需要。

该弹性值大于1，表明工业在整体国民经济的比重增大。

③可以用某一产业在国民经济中的比重来衡量，这里选用工业总产值对gdp的弹性来度量。

化的作用，这对中国制定合理的减排政策和措施，完成向国际社会做出的减排承诺显然更有意义；另外，tapio脱钩指标相对于oecd脱钩指标而言对脱钩状态的划分也更为精细，能更精确地反映出不同地区及同一地区不同时段经济发展与碳排放之间的关系。

本文采用tapio脱钩指标并运用恒等式对其进行因果链分解，将碳排放与经济增长之间的脱钩弹性分解为三组中间变量弹性的乘积，即碳排放与能源消费量之间的弹性、能源消费量对工业总产值(gross industrial output,简称gio)之间的弹性和工业总产值对gdp弹性，分别称为减排脱钩指标、工业节能脱钩指标和工业发展脱钩指标。

其中碳排放与能源消费量之间的弹性表达式如下：e(co2,e)=δco2co2/δee[jb))](4)因为不同种类能源的碳排放系数不同，所以该指标主要与能源消费结构有关。

由于在主要能源种类中煤炭的碳排放系数最大，而我国能源结构中以煤为主，煤炭在能源消费总量中的比重增大将导致这一指标的上升，后面的实证分析也证实了这一点。

能源消费量对工业总产值之间的弹性是衡量工业能源利用效率的主要指标，二者的弹性值如下所示：e(e,gio)=δee/δgiogio[jb))](5)不同产业单位产值的能耗不同，相对而言，每单位工业产值的能耗要大于农业和服务业，同样，每单位重工业的产值要大于轻工业，所以产业结构的变化通过每单位能耗的变化进而影响碳排放量。

工业增加值与gdp之间弹性表达式如下：e(gio,gdp)=δgiogio/δgdpgdp[jb))](6)将以上(4)、(5)、(6)式相乘可得：e(co2,gdp)=e(co2，e)e(e，gio)e(gio，gdp)(7)通过以上介绍不难发现，利用恒等式构建tapio脱钩指标的实质就是引入一个或多个与碳排放和经济发展有关的中间变量，例如能源消费量或（和）某一产业的发展状况③，不同变量之间弹性乘积的最终结果为碳排放与经济发展之间的脱钩弹性指标，进而构造对脱钩弹性指标进行分解的因果链，从不同中间变量之间弹性与1的大小比较中可以看出其对脱钩指标变化的作用，若大于1，表示对碳排放与经济发展之间的脱钩弹性指标的上升起正向作用；反之，则起负向作用。

数据来源：gdp、工业总产值的数据来源于《中国统计年鉴》，并按2008年不变价格计算，能源消费数据来源于《中国能源统计年鉴》，碳排放量采用ipcc（2006）推荐的方法计算得到。

该方法不仅考虑了不同能源碳排放率的不同，而且还考虑到其在固碳率、氧化率等方面的差异，因而更加准确、合理。

3 实证分析通过计算各省区1999-2008十年间碳排放量、gdp、能源消费量和工业增加值的平均变化率，我们得到了表2。

为了方便分析，我们对表格以碳排放年均变化率为标准进行了降序排列。

从表2可以看出，近十年来我国各省区碳排放量均呈现出增长的态势，但增长率不尽相同，其中海南、内蒙古和宁夏三省区增长最快，反映了其经济增长方式的粗放和不可持续，而作为重工业基地的吉林、辽宁和黑龙江三省碳排放量增长率位于各省的后列，反映了实施振兴东北老工业基地战略以来其经济增长方式的明显好转。

为了判断各省区经济发展和碳排放之间的脱钩关系，用各省区碳排放量平均变化率除以gdp的平均变化率，我们得到了各省区1999-2008年的碳排放与经济发展之间的脱钩指标，并对脱钩指标进行了因果链分解，见表3。