王铮,刘晓,黄蕊,刘慧雅,翟石艳.平稳增长条件下中国各省市自治区的排放需求估算[J].中国科学院院刊,2013,(1):85-93.

平稳增长条件下中国各省市自治区的排放需求估算

Estimation of Carbon Emission Requirements under Balance Growth in the Chinese Provinces

王铮
中国科学院科技政策与管理科学研究所 北京 100190
,wangzheng@casipm.ac.cn
Wang Zheng

刘晓
湖南社会科学院 长沙 410003
Liu Xiao

黄蕊
华东师范大学 上海 200241

Huang Rui

刘慧雅
华东师范大学 上海 200241

Liu Huiya

翟石艳
华东师范大学 上海 200241

Zhai Shiyan

         碳排放需求量，碳排放配额，能源强度，碳排放高峰，中国大陆

        文章运用碳排放经济动力学模型，分析了中国各省市自治区2009—2050年的能源碳排放需求量和减排可能性。结果表明：(1) 我国大多数地区节能减排处在良性发展阶段，我国的哥本哈根承诺在发展低碳技术的前提下可以满足；(2)2020年以前，按照平稳增长要求，我国西部地区不可能达到减排40%—45%的平均减排目标，因此东部地区在未来的减排过程中需要承担更多责任；(3)以上海为代表的传统工业省区，以及经济正在起飞的中部省区，不宜大规模降低能源消费，因此需加大对这些地区的产业机构进步投资和能源结构优化，以降低碳排放；(4)经济欠发达的西部省区内蒙古、宁夏、青海、贵州及云南地区，节能减排压力大，需重点加快技术进步投资和改进生产模式，以保障实 现最优的平稳增长。

        2009年哥本哈根全球气候变化大会上，中国政府向世界承诺，到2020年，中国碳排放强度将比2005年降低40%—45%，实现该目标需要根据中国经济发展的实际需要。然而，受各省市自治区经济发展水平、技术条件和能源结构差异影响，各省市自治区可以实现的减排能力和实际需要也存在差异，到2020年中国能否实现哥本哈根承诺？

        针对此问题，国内学者进行了研究。梁朝晖（2009）利用上海市1995—2005年的历史数据，构建上海市经济增长与能源消费总量、人口和产业结构之间的关系式，测算出上海市各主要年份的碳排放总量，分析上海碳排放总量、人均碳排放和碳排放强度的演变趋势[1]。王铮、翟石艳等人（2010）研究了河南省碳排放的历史特征与趋势[2]，刘继森、颜雯晶（2010），翟石艳、王铮等人（2011），研究了广东省经济增长与碳排放的关系[3,4]，刘慧雅、王铮等人（2011）研究了云南的排放趋势和减排能力[5]，刘晓、熊文等人研究了湖南省在平稳增长条件下的碳排放需求[6]。

        为使“十二五”期间各省市自治区能合理负担其减排任务，需要全面估计其未来经济发展允许的减排量，以确定合理的减排目标。当前部分文献以设定技术进步率来推算未来的碳排放，该方法既不讨论需求，也回避了供应。如果仅从实现减排目标看，强制性压缩耗能产业就可达到目标，但该行为可能会导致经济增长不平稳，引发经济危机。特别是经历了2008年以来的经济危机冲击，我们必须认识到碳减排不能在经济危机中“火上浇油”，因此，必须考虑经济平稳增长条件下的减排。对于该问题，王铮、朱永彬等人给出一个保障区域社会福利累积最大化的平稳增长路线的计算模型[7,8]，即在经济增长理论中所谓的“黄金增长”中实行减排[9]，这是正常经济追求的过程。把该方法应用到省区碳排放研究中，由保障经济最优的平稳增长的条件，确定其合理的碳减排目标，并与我国的哥本哈根承诺比较。因此，在经济平稳增长条件下，分析各省市自治区的碳排放强度到2020年能否实现比2005年减少40%—45%是本文的焦点。可能有人质疑，经济增长不可能保持在平稳增长轨道上，所以由此不能估计未来的碳排放。这个想法是对平稳增长的理解不足。平稳增长作为经济增长路线，是人类追求经济发展的一种期望表现，当经济增长不平稳，经济过程主导或者被动地必然调节到平稳轨道上，只有在平稳轨道的经济长期预测，是可能出现的。相反，平稳增长轨道上的碳排放需求，才是我们应该实现和可以实现的碳减排目标。当然，平稳增长的路径很多，国家、政府的目标应该是实现规定减排目标下的最优的平稳增长，即黄金增长。这里平稳是必要的，试想，经济增长不平稳，蕴含经济危机，我们一定会首先致力于本国经济发展，减排二氧化碳的努力可能停止。最优则是人们的理想追求，这也导致经济过程在追踪黄金增长。黄金增长条件下的碳排放趋势是最可能出现的趋势。

        本文采用的模型与方法，基于朱永彬、王铮[7,8]的研究，其模型与方法见附录，基本路线图如图1所示。

        图1中，按照经济动力学原理，给出了计算区域能源消耗量和碳排放需求量的路线图。这首先需要计算出经济平稳增长下的各省市自治区经济最优增长率，继而得出各年的GDP和能源消费量，再根据未来各年的能源结构和分品种能源碳排放系数，得到未来若干年的碳排放需求量。具体的模型和计算结果，在附录中给出。

        

        据图1，需获得黄金增长率（最优平稳增长率）、能源强度才能计算各省市自治区的碳排放需求量，根据能源强度的下降速率计算得到能源强度，根据附录中式（1）计算获得最优平稳增长率。根据式（1）和式（3）计算得到中国各省市自治区至2050年的最优平稳增长率和相应技术进步可实现的能源强度，如表1所示。

        从表1可以看出，目前，我国直辖市以及东部大部分省份能源强度都较小，其中海南省的能源强度最小；河北省、辽宁省能源强度相对较大；中部地区除了能源强度较大的山西省、吉林省外，大部分省份的能源强度都比较接近；而西部地区的能源强度除了甘肃省、广西自治区，四川省相对较小外，其他省份相对直辖市以及东部地区来说其值都普遍偏大。其中贵州省、青海省、内蒙古自治区的能源强度排在全国前三位。因此，未来需进一步加大对西部地区节能减排技术的投入，降低其能源强度。

        从经济增长率看，一方面，全国各地区黄金增长率均有下降，这符合经济学原理，也意味着我国碳排放不可能持续增长。另一方面，至2030年直辖市和西部地区黄金增长率下降到6%，而东部和中部地区则保持较高增长率，这意味着中东部各省市自治区在未来20年间绝不可忽视减排问题。待2030年后增长率普遍下降后，减排压力才有所趋缓。

        值得注意的是西部地区能源强度较大，单位GDP能耗大，发展需求也很强烈。在国家层面上需警惕由于耗能企业向西部地区迁移而带来西部省区减排任务的额外压力。

        对于中国承诺在2020年前实现碳排放强度下降40%—45%的减排目标能否实现，中国各省市自治区在2020年前的碳排放需求是否能够满足，成为一个突出的问题。表2给出碳排放总量及在黄金增长准则下，以2005年的能源强度、碳排放强度为基准，至2015、2020年各省市自治区能源强度、碳排放强度的可下降水平（未包括我国各省市自治区可能增加的碳汇能力）。其中，能源强度是经济总量与能源消费量的比值，碳排放强度是经济总量与碳排放需求量的比值。

        通过对碳排放需求强度的计算，到“十二五”结束， 中国的碳排放强度可以比2005年降低约41.57%，到2020年，中国碳排放强度可以降低52.75%，但这仅是最优增长轨道上的理论数据，实际情况可能比这个值低。同时可以看到，我国西部省区将面临较大的减排压力，其中，青海、贵州、云南和广西均达不到减排40%的目标，内蒙古、新疆、宁夏达不到减排45%的目标。在表2给出的数据中，从能源强度下降幅度看，至2020年，能源强度下降幅度最大的省区将是江苏（下降76.52%）， 其次为海南（下降70.88%）。进一步分析发现，至2020年，中国各直辖市、东部以及中部各省区的能源强度下降幅度均可达45%以上，而西部除重庆、四川、陕西以外，其余省区的能源强度下降幅度均小于45%，其中青海下降幅度最小，为17.76%，而陕西能源强度下降幅度也仅在45%左右。从能源消耗降低看，中国西部地区面临着巨大压力。

        

        

        从表2可以看出，碳排放需求强度下降最大的仍然是江苏，而能源强度下降较少的上海、河南的碳排放幅度下降较多，这是因为其产业惯性大的结果。相比碳排放强度与能源强度下降水平，有19省区的碳排放强度可下降水平比能源强度可下降水平要大，这是能源替代使能源结构不断优化的结果。此数据大多呈现于中西部地区，这说明中国中西部正在发生能源替

        代。尽管东部、中部地区下降较快，但是中部与东部同样存在一些减排能力低的省市自治区。如，东部的浙江、福建等地，中部的湖南、湖北等地，由于缺少能源替代条件，减少碳排放几乎全靠能源强度下降。因此，这些省区要更加注重产业结构的调整，以及新能源的利用。

        尽管中国能源强度趋于下降，但由于经济增长率较高，各个省市自治区在2020年前碳排放需求量仍然持续增长。其中山西、河北、浙江碳排放需求量增长最多，增长率最大，其次辽宁、山东、广东的增长量也较多。计算表明，在保障能源需求和节能减排的压力下，这些地区任务更重。在所有省市自治区中，碳排放增长率出现负增长的是江苏，与2005年相比，到2020年江苏省的能源碳排放需求量降低了12.02MtC，作为经济发展较快的地区，江苏的经验值得总结推广。

        为了宏观观测各个省市自治区在“十二五”期间碳排量与能源强度的变化及差距，我们对2015年、2020年各省市自治区的碳排放需求量、能源强度做了对比分析，如图2 所示。

        图2表明，2020年能源碳排放强度居于首位的是宁夏，其值达到2.3 toe/万元，其次为贵州1.8 toe/万元，青海1.7 toe/万元等，这些地区主要位于经济总量较小、经济欠发达的西部地区，因此适当降低其减排标准，是可行的，因而能源强度排名最后的江苏仅为0.177 toe/万元，几乎是宁夏的1/12，其次是海南（0.196 toe/万元）、福建（0.23 toe/万元）等省，西部地区大力推广经济较为发达的东部地区技术，减排量将较大。是否会对未来投资方向有所影响，有待进一步研究，但技术上投资这种地区，可能引起区域公平的双赢。

        

        从图2可以看出，能源强度低的省区，其能源碳排放需求量普遍偏低，宁夏2015年碳排放需求量仅为24.92MtC，2020年为32.02MtC，而青海在全国所有省区中仅次于碳排放需求量最低的海南。但在经济较为发达的一些省区，能源强度相对较低，能源碳排放需求量却较高。如山东2015、2020年的能源强度分别低于全国平均能源强度水平0.82 toe/万元、0.68toe/万元，碳排放需求量却居全国各省份之首。这是区域经济发展不平衡的结果。通过两端对比可以发现，虽然能源碳排放需求量与经济以及工业化程度相关，但能源碳排放强度却与碳排放需求量，与经济总量关系不大。经济发展好，工业程度高的省区其能源碳排放需求量也相对较高，但能源碳排放强度反而低，这与经济发展地区能源技术水平较高有关系。因此排除政策等其他因素外，在同样的扩大生产规模的条件下，对东、西两地进行投资，投资东部的收益要高于西部地区。在技术进步问题上，减排关键在于低碳技术的突破。这也就意味着中国可以实行区域碳配额，通过碳配额，让发达地区向落后地区购买碳指标，保障经济增长的同时，也让落后地区得到实惠。

        以表1的计算为基础，我们通过碳排放动力模型获得全国各省市自治区碳排放需求量，通过逻辑斯蒂模型获得全国各省市自治区人口数量，最终获得全国人均碳排放需求量。进而计算出各省市自治区碳排放需求量的高峰和人均碳排放高峰。在图3中我们给出了各省市自治区人均碳排放高峰出现的年份和出现碳排放高峰年时相应省市自治区的人均碳排放值。从图3容易看出我国大多数省区在2030年前出现人均碳排放高峰，但是作为工业化基地的上海、天津、辽宁以及我国的能源基地宁夏、内蒙古、山西等地却出现得较晚。

        人均碳排放高于全国其他省份的是内蒙古、山西和宁夏，这三个省区作为能源基地地区，能源供应充分，从表1可以看出，其能源强度较高，这可能是不注意节能引起的。因此，它们的能源使用技术水平有待改变，附录表A1计算表明，内蒙古、宁夏的技术进步速度较低，如果提高技术进步水平，是可能改变它们的碳排放强度的。山西的能源技术进步速度并不落后，这意味着山西需要更多地改变产业结构。而上海，天津和辽宁三个工业化基地的人均碳排放需求量都较大，反映出，作为我国工业基础的区域，需要一定的人均碳排放。注意到这三个地区技术进步速度并不明显低，人们可能认为，转变产业结构有助于这三个省市的碳排放降低，其实不然，作为工业基地，这些地区必须保持必要的制造业成分。因此这些地区的关键问题是加快能源结构转变。

        本文通过建模分析，得到了中国各省市自治区未来碳排放趋势的估计，结果发现：

        （1）我国大多数地区节能减排处在良性发展阶段，我国节能减排在发展低碳技术的条件下形势是良好的；

        （2）2020年前，中国西部地区因经济发展的需要，不宜要求其达到减排40%—45%的平均减排目标，东部地区在未来的减排过程中需承担更多的责任；

         （3）以上海、辽宁为代表的工业基地省区，以及经济正在起飞的中部地区，碳排放需求高，其节能减排形势不容乐观，下一阶段应加大这些地区的技术进步投资和非碳能源发展；

        （4）需要特别强调的是，在特定的技术进步条件下，如果保持经济平稳增长，并且能源强度下降速率保持不变，那么明显偏离本文计算所得的减排计划目标数据，在经济上是不安全的。有关部门应该重视。

         从图1可以看出，本文选择了从宏观角度估测碳排放需求，这与从产业部门开始，自下而上对碳排放的估计互相补充。在自下而上的方法中，人们可以估计各个产业部门的碳排放，从技术经济角度分析减排。本文采用的模型中，碳排放需求是从宏观经济角度估计，主要从经济增长率、人口增长率等宏观经济变量和经济平稳增长的角度认识问题。这种经济增长宏观路线的选取，可以保障在确定减排目标时，经济系统运行在平稳增长轨道上，而技术经济的分析由于避开了宏观经济问题，不能保证平稳增长。换言之，本文试图发现中国各省市自治区在经济平稳增长的情景下的减排路径，给出了总体的控制路线，然后可以有具体的技术经济分析落实。诚然，经济增长总是会偏离平稳轨道，本文计算得到的碳排放需求量不可能与未来实际需求量完全一致。然而，人类总是力图保持经济平稳增长，而且追求在平稳上的最优增长，因此本文采用“黄金增长”是最可取（最可能）的。

        根据经济动力学和最优控制理论，朱永彬、王铮等人（2009）得出能源经济系统保持平稳持续增长的最优增长率为[8]：

        其中，<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image2.pdf>为能源强度；<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image3.pdf>、<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image4.pdf>、<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image5.pdf>分别为基年的人口数据、人口增长率以及劳动参与率；<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image7.pdf>, <d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image9.pdf>为效用函数中的参数；<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image10.pdf>为折旧后剩余比例；<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image11.pdf>为能源综合成本；<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image12.pdf>和<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image13.pdf>为初始全要素生产率水平及其增长率；<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image13.pdf>与<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image14.pdf>分别为资本与劳动力的产出弹性。在这个模型中，最优是指社会成员的目标是未来消费所带来效用的现值最大，它定义为

        其中，<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image16.pdf>为社会消费总量，<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image17.pdf>是风险厌恶系数（<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image18.pdf>也即消费的跨时替代弹性），<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image19.pdf>为时间偏好率。通过该模型可以得到，本文对中国未来碳排放需求的估计，也是中国未来在最优平稳增长条件下的预测，该计算是动力学分析的结果，其关注的是未来的保障平稳增长发展需求，而不是趋势数据，这与Auffhammer, Carson（2008）用统计方法得到中国未来的碳排放预测[10]在方法和思想上均不同，这种统计依赖历史数据建模，没有经济前瞻性，对长期预测不合理。

        A.2参数估计

         根据图1的流程图，要获得未来经济平稳增长路径下各省市自治区的能源消费量和碳排放需求量，首先需对模型参数进行估计。其中，初始全要素生产率水平及其增长率，以及资本与劳动力的产出弹性系数可以通过生产函数的估计得到。经济数据采用国家统计局公布的国内生产总值作为经济产出数据；其中关于资本存量的核算，由于没有直接数据，故采用GoldSmith（1951）开创的永续盘存法[20]，沿用张军等人[21]对各变量意义的解释和对相关参数的测算。最终将GDP和资本投入换算为2000年可比价格。劳动力采用《中国统计年鉴》（1995—2008）中的年底从业人员数，能源消费量数据来自各年的《中国能源统计年鉴》。对于（1）式中的参数<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image20.pdf>,<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image21.pdf>，本文根据各省市的增长数据与理论上的最优增长率比较得到。对于<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image22.pdf>，需要首先确定折旧率，朱永彬、王铮等人[8]（2009）采用张军[12]（2004）等人对固定资本折旧率的测算值9.6%，从而，<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image10.pdf>=0.904本文中各省市自治区沿用该折旧率，统一为0.904。

        A.3能源强度

        能源强度等于能源投入（能源消费）与经济产出的比，如式（3）所示。

        其中，<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image25.pdf>为能源强度，<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image26.pdf>分别代表能源投入和经济产出。通过对全国历年的能源强度进行拟合，发现所有省市自治区的能源强度呈指数形式下降，故可以用。

         其中，<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image28.pdf>为常数，<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image29.pdf>为能源强度下降速率，<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image30.pdf>为时间序列。按照经济增长理论[2]，GDP的增长主要为下列形式

        其中<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image32.pdf>为资本，<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image33.pdf>为劳动力，<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image34.pdf>是全要素生产力中的技术进步。注意到能源强度的定义结合公式（3），则有：

         由于（6）式中<d:¥发稿两边共享2012年正文¥2013d1q¥Wrd4B79.tmp-6D8B¥image36.pdf>的存在，可以认为能源强度随技术进步是呈指数下降。但是式（4）严格成立的条件是 保持稳定，即资本、人口、能源形成一种规模不变体系，这就保持了总体的平稳增长，能源的稳定使用帮助了单位资本及相应的劳动力使用的稳定。表A1表明，我国绝大多数地区该关系接近成立。海南省该关系仅近似成立，因为海南省产业结构对能源依赖不大，山东、吉林、甘肃和青海近年产业结构相对稳定，所以这种不变体系也是近似成立。

         关于能源结构变化的的预测，我们采用的是马尔柯夫链预测方式，