孫永波， 呂 娟

(黑龍江科技學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，哈爾濱 150027)

我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)對碳減排的貢獻(xiàn)程度

孫永波， 呂 娟

(黑龍江科技學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，哈爾濱 150027)

為定量測算產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳減排的貢獻(xiàn)程度，根據(jù)2000—2009年的GDP相關(guān)數(shù)據(jù)，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)自然演進(jìn)情景下，采用因素分析模型和時間序列模型，預(yù)測2020年的GDP相關(guān)數(shù)據(jù)，并測算各產(chǎn)業(yè)增加值所占GDP的比重及能源強(qiáng)度。結(jié)果顯示:自然演進(jìn)情景下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對2020年實現(xiàn)全國碳減排目標(biāo)的貢獻(xiàn)率僅為35.86%?；诋a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)自然演進(jìn)下無法實現(xiàn)碳減排目標(biāo)的現(xiàn)實，擬定產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加快調(diào)整情景。比較分析兩種情景所得數(shù)據(jù)，結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整必須結(jié)合其他影響能源強(qiáng)度的因素共同作用才能達(dá)到減排目標(biāo)。該研究為制定有效的碳減排措施提供了參考。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn);碳排放;能源消費(fèi)量;能源強(qiáng)度

2020年我國單位國內(nèi)生產(chǎn)總值的二氧化碳排放量預(yù)計比2005年下降40%～45%，非化石能源在一次能源消費(fèi)中的比重將達(dá)到15%左右［1］。為了實現(xiàn)這一減排目標(biāo)，需要進(jìn)行大量的實證研究，確定節(jié)能減排的政策導(dǎo)向，以高效、節(jié)約的方式實現(xiàn)能源消耗量的降低［2］。

20世紀(jì)以來，國內(nèi)外學(xué)者對低碳經(jīng)濟(jì)、碳減排策略進(jìn)行了大量的研究。國外關(guān)于碳減排研究更多的集中于低碳能源、低碳技術(shù)、低碳政策、碳排放交易權(quán)等領(lǐng)域。John.W.Halloran［3］分析了氫能源和碳材料在建筑領(lǐng)域的應(yīng)用，在考慮能源平衡、經(jīng)濟(jì)成本、實用價值后，提出低碳經(jīng)濟(jì)材料的發(fā)展步驟;Tim Roughgarden等［4］運(yùn)用動態(tài)集成氣候經(jīng)濟(jì)模型對相關(guān)政策進(jìn)行定量評價分析，得出碳稅收是促進(jìn)碳減排的最理想措施。國內(nèi)很多學(xué)者針對我國低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀，從影響碳排放的各因素之間的關(guān)系角度進(jìn)行了相關(guān)的實證研究，重點探討了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對我國碳排放量的影響。周勇等［5］采用適應(yīng)性加權(quán)迪維西亞指數(shù)分析法對我國1980—2003年間能源強(qiáng)度的變化因素進(jìn)行分解分析，結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素和產(chǎn)業(yè)部門能源強(qiáng)度因素對我國總能源強(qiáng)度變化作用顯著;姚愉芳等［6］的研究結(jié)果顯示，我國在1995—2002年總能源強(qiáng)度下降中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)節(jié)能貢獻(xiàn)率約為60%;楊洋等［7］基于我國1978—2006年的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用最小二乘法對影響我國能源強(qiáng)度的因素進(jìn)行了實證研究，結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對能源強(qiáng)度影響最大;朱守先等［8］通過分析得出:1978—2004年北京產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)系數(shù)每增加一個單位，萬元國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP能耗就節(jié)約0.66 t標(biāo)準(zhǔn)煤，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是降低產(chǎn)出能耗的重要途徑之一。

綜上，國外學(xué)者關(guān)于碳減排措施的研究多是基于宏觀經(jīng)濟(jì)的角度，國內(nèi)學(xué)者關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對節(jié)能減排的重要性研究較多，但只是籠統(tǒng)地驗證產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化是影響能源強(qiáng)度的關(guān)鍵因素［9－13］，未定量計算其對碳減排的貢獻(xiàn)程度?；谀壳暗难芯楷F(xiàn)狀，筆者實證測算了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)對降低碳排放的貢獻(xiàn)程度，目的是為碳減排措施的制定提供參考。

1 預(yù)測模型

1.1 因素分析模型

影響能源強(qiáng)度的因素包括能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、使用效率，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等，筆者選用因素分析法，研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素變化對能源強(qiáng)度的影響。

因素分析法是運(yùn)用數(shù)學(xué)方法對可觀測的事物在發(fā)展中所表現(xiàn)出的外部特征和聯(lián)系進(jìn)行由表及里、去偽存真的處理，從而得出對客觀事物普遍、本質(zhì)的概括。運(yùn)用該方法，將影響能源強(qiáng)度變化的因素分解為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源效率兩部分，構(gòu)建能源強(qiáng)度變化的完全分解模型。

能源強(qiáng)度為能源消費(fèi)總量與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值，即

式中:EI——能源強(qiáng)度，表示單位 GDP的能源消耗量;

E——能源消費(fèi)總量，為各個產(chǎn)業(yè)部門能源消費(fèi)量之和;

GDP——國內(nèi)生產(chǎn)總值，即各個產(chǎn)業(yè)增加值之和。

式(1)進(jìn)一步分解得

式中:i——產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的第i個產(chǎn)業(yè)部門;

Ei——第i產(chǎn)業(yè)的能源消耗量;

Qi——第 i產(chǎn)業(yè)的增加值;

EIi——第i產(chǎn)業(yè)的能源強(qiáng)度，它表示第i產(chǎn)業(yè)單位增加值的能源消費(fèi)數(shù)量，EIi=Ei/Qi;

Ri——第i產(chǎn)業(yè)增加值在GDP中的比重，Ri=Qi/GDP。

1.2 時間序列模型

對某一個或者一組變量x(t)進(jìn)行觀察測量，并將一系列時刻t1，t2，…，tn(t為自變量且t1＜t2＜…＜tn)所得到的離散數(shù)字組成集合，這種具有時間意義的序列即為時間序列。當(dāng)一個隨機(jī)過程被看作是時間序列時，可以利用現(xiàn)有的時間序列模型建模分析該隨機(jī)過程的特性。

2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)預(yù)測

2.1 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)自然演進(jìn)

2.1.1 模型預(yù)測結(jié)果

參考 2010 年中國統(tǒng)計年鑒［14］，選取 2000—2009年各產(chǎn)業(yè)增加值的相關(guān)數(shù)據(jù)(表1)，不考慮其他因素的影響，利用Eviews 6.0軟件，分別列方程y=αx+c進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果見表2。根據(jù)時間序列模型預(yù)測數(shù)據(jù)計算，2010—2020年的三次產(chǎn)業(yè)增加值平均增長速度分別為6.56%、7.21%、7.81%。依據(jù)國家宏觀經(jīng)濟(jì)歷年GDP增長變化規(guī)律，三次產(chǎn)業(yè)增加值的預(yù)測結(jié)果符合實際的發(fā)展態(tài)勢，說明采用時間序列模型預(yù)測合理。

從表2中選取2020年三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)值，測算2020年各產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的比重分別為 9.50%、47.55%、42.95%。

表1 三次產(chǎn)業(yè)增加值Table 1 Three industrial added value億元

表2 三次產(chǎn)業(yè)增加值預(yù)測結(jié)果Table 2 Three industrial added value predictions億元

2.1.2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)率測算

根據(jù)2005年三次產(chǎn)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)整理計算2005年我國各產(chǎn)業(yè)的能源強(qiáng)度，見表3。以模型預(yù)測三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用因素分解式(2)，計算得出在2005年各產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度不變的情況下，2020年總的能源強(qiáng)度為1.093噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元。我國2020年單位國內(nèi)生產(chǎn)總值能源消耗量預(yù)計在2005年基礎(chǔ)上下降40% ～45%，因此，2020年目標(biāo)能源強(qiáng)度為0.765 6噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元。根據(jù)式(3)計算，自然演進(jìn)情況下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對2020年能源強(qiáng)度下降目標(biāo)的貢獻(xiàn)率為35.86%。

表3 2005年三次產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)Table 3 Relevant data of three industries in 2005

2.2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加快調(diào)整情景

2.2.1 模型預(yù)測結(jié)果

上述能源強(qiáng)度預(yù)測結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)自然演進(jìn)情況下無法實現(xiàn)2020年單位GDP碳排放下降目標(biāo)。因此，為實現(xiàn)減排目標(biāo)，必須進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。

不同產(chǎn)業(yè)的能源強(qiáng)度不同，能源強(qiáng)度高的產(chǎn)業(yè)比重增加將導(dǎo)致總能源強(qiáng)度上升;能源強(qiáng)度低的產(chǎn)業(yè)所占比重升高，總的能源強(qiáng)度將會下降。因此，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級需以高比重第三產(chǎn)業(yè)和低比重第二產(chǎn)業(yè)為前提?；谀壳爱a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)自然演進(jìn)無法實現(xiàn)2020年碳減排目標(biāo)的情況，在2009年相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，以歷史時期相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)展變化趨勢為背景，以經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級規(guī)律為指導(dǎo)，在不考慮其他減排因素作用的情境下，以實現(xiàn)2020年能源強(qiáng)度承諾值為目標(biāo)值，利用數(shù)學(xué)中的倒推法，設(shè)定一種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加快調(diào)整情景。對比多種計算結(jié)果，選擇經(jīng)濟(jì)上相對合理的，文中設(shè)定第三產(chǎn)業(yè)比重每年上升1.33個百分點，第二產(chǎn)業(yè)比重每年下降1.3個百分點。

加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)增長情景與2007年世界平均產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重相比較，其中世界平均三次產(chǎn)業(yè)占比分別為3.6%、27.5%、69.4%。結(jié)合世界各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程，分析得出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加快增長情景在宏觀背景下是合理的，也符合我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加快增長情景下的預(yù)測結(jié)果見表4。

表4 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加快增長情景下的各產(chǎn)業(yè)比重Table 4 Proportion of industrial structure in accelerating growth scenarios %

2.2.2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)率測算

在2005年各產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度不變的情況下，以加快情景下三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)表3及式(2)，計算得出加快情景下2020年總的能源強(qiáng)度為0.839 6噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元。根據(jù)式(3)測算，加快增長情景下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對2020年能源強(qiáng)度下降目標(biāo)的貢獻(xiàn)率為85.50%。

2.3 結(jié)果比較

分析比較產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加快增長與自然演進(jìn)這兩種情景，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)自然演進(jìn)情境下，第二產(chǎn)業(yè)比重為47.55%，第三產(chǎn)業(yè)比重為42.95%;加快增長情境下，第二產(chǎn)業(yè)比重降為32.0%，第三產(chǎn)業(yè)比重上升為58.0%，兩組數(shù)據(jù)之間相差十余個百分點。結(jié)合我國發(fā)展國情，實現(xiàn)這個假定情境下的產(chǎn)業(yè)比重是很困難的。因此，欲實現(xiàn)2020年的減排目標(biāo)，需要在低于此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)假定情景下，結(jié)合其他影響碳排放的因素共同作用。

3 政策建議

綜上所述，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)自然演進(jìn)情景和加快增長情景，對實現(xiàn)我國2020年單位國內(nèi)生產(chǎn)總值能源消耗量降低目標(biāo)均不可行。為此，根據(jù)我國經(jīng)濟(jì)工業(yè)發(fā)展特點，提出如下政策建議:

(1)提高第三產(chǎn)業(yè)，降低第二產(chǎn)業(yè)在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的比重，且第三產(chǎn)業(yè)的增加速度要快于第二產(chǎn)業(yè)的下降速度。以我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點為依托，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。大力發(fā)展高附加值的信息化產(chǎn)業(yè)和服務(wù)業(yè)，2020年爭取實現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)占比超過GDP的二分之一。

(2)調(diào)整第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部行業(yè)結(jié)構(gòu)，以高新技術(shù)為依托向高效低能耗轉(zhuǎn)變。嚴(yán)格控制高污染高能耗產(chǎn)業(yè)的增長速度，加快對這些高耗能行業(yè)的改革;大力發(fā)展高新技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)升級，發(fā)展高效節(jié)能產(chǎn)業(yè)為主的結(jié)構(gòu)節(jié)能方針。

(3)改變能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)其向多元化、清潔化發(fā)展。減少一次能源的利用，積極發(fā)展水力、風(fēng)力、核電，降低煤炭等高污染能源的消耗比例，積極發(fā)展技術(shù)上先進(jìn)、經(jīng)濟(jì)上合理的新型能源、可再生能源，加大政府在這些方面的資金投入。

4 結(jié)束語

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)角度入手，以我國2000—2009年的GDP數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用因素分析模型及時間序列模型，測算自然演進(jìn)及加快增長兩種情景下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)對碳減排的貢獻(xiàn)程度。研究表明:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)自然演進(jìn)情景下對碳減排的貢獻(xiàn)率為35.86%，加快增長情景下的貢獻(xiàn)率為85.50%。僅依靠產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，無法實現(xiàn)我國2020年的減排目標(biāo)，需結(jié)合我國經(jīng)濟(jì)工業(yè)發(fā)展特點，考慮其他影響能源強(qiáng)度的因素，采取一系列有針對性的措施。

［1］劉衛(wèi)東，陸大道，張 雷，等.我國低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展框架與科學(xué)基礎(chǔ)［M］.北京:商務(wù)印書館，2010.

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Contribution of China’s industrial structure evolve to carbon reduction

SUN Yongbo， Lü Juan
(College of Economics＆ Management，Heilongjiang Institute of Science＆ Technology，Harbin 150027，China)

Aimed at quantitative measurement of the contribution degree of industrial structure to the carbon emission reduction，this paper describes the use of relative GDP data from 2000 to 2009，in the scenarios of industrial structure evolution，factor analysis，and time series model to forecast 2020’s GDP data，and calculate proportion of each industrial added value to GDP and the energy intensity.The results show that in the scenarios of industrial structure evolution，industrial structure offers the contribution rate of 35.86%to achieving carbon reduction target in 2020.The failure to realize carbon reduction with industrial structure evolution necessitates adjusting the development of industry structure.Comparison of two kinds of scene data shows that emission reduction targets are achieved only by combining the adjustment of industrial structure with other factors affecting energy intensity.This research provides reference for developing effective measures designed for reducing the carbon emissions.

evolution of industrial structure;carbon emissions;energy consumption;energy intensity

F062.1

A

1671－0118(2012)05－0545－04

2012－03－14;

2012－08－21

黑龍江省科技攻關(guān)項目(GC10D209)

孫永波(1969－)，男，黑龍江省雞西人，教授，博士，研究方向:資源經(jīng)濟(jì)管理、煤礦安全管理等，E-mail:yongbomiao@sina.com。

(編輯 荀海鑫)