刘亚丽

（晋中学院 经济管理学院，山西 晋中 030619）

0 引言

低碳经济作为未来发展的重点，其核心是温室气体排放与经济增长的关系。所以如何在保证经济增长的同时，有效降低温室气体排放量（即温室气体排放与经济增长的脱钩）是我国经济发展的重要课题，而要实现该目标，就必须深刻理解我国温室气体排放与经济增长的关系，本文将以此为切入点展开讨论。

低碳经济作为未来发展的重点，其核心是温室气体排放、排放源/吸收汇与经济增长的关系。研究温室气体排放与经济增长二者的关系，重心就是探究是什么维系了温室气体排放与经济，经济通过它对与温室气体排放产生了什么影响，以及它如何产生这些影响。从已有的文献来看，研究能源消费、工业总产值/交通量与经济增长，温室气体排放与经济增长的文献不少，但是能够联合考虑多指标中间变量的研究却不多；从三者的关系来看，中间变量作为纽带，将温室气体排放量，经济增长紧密的连接在一起；单独来看，三者各自与多项指标相关联。本文拟以我国各省份作为研究主体，在脱钩理论的框架指导下，研究温室气体排放、多指标中间变量与经济增长的关系，为新兴城市的发展及经济布局提供一定的理论借鉴。

1 变量选择、数据来源与方法

1.1 变量选择

基于脱钩理论及Tapio指标的算法，可以确定量化所需的三大变量：温室气体排放数据、排放源/吸收汇活动水平数据、经济水平数据。由于我国尚不公布直接可得的温室气体排放数据，因此需要排放源/吸收汇活动水平数据作为中介来间接计算温室气体排放量，由于数据可得性问题以及其余四类经济活动所造成的温室气体排放量所占比例极小，本文将中间变量锁定在能源范畴内，通过能源消费量来间接计算温室气体的排放量。经济水平数据用国内生产总值（GDP）来表示，细分到各省份即为地区生产总值（GRP）。因此本文计算脱钩状态所选择的变量为：化石能源温室气体排放量、能源消费量、地区生产总值。

1.2 数据来源

本文收集了1998—2017年包括全国30个省份的数据。其中地区生产总值来自中国统计年鉴和各省份的地方统计年鉴，单位为亿元。温室气体排放量为间接计算数据，使用城市温室气体核算工具2.0计算所得，单位为万吨CO2当量，包括CO2、CH4和N2O。地区实物量能源平衡表来自中国能源统计年鉴，其中1998—2012年包括22列产品项目、33行统计项目，2013—2017年包括32列产品项目、32行统计项目，用作中间变量。

1.3 方法介绍

本文采取Tapio提出的脱钩弹性指标来衡量温室气体-经济的脱钩情况，计算公式从理论公式演化而来，分为总Tapio指标和拆解Tapio指标，以能源消费作为中间变量，其中总指标是化石能源温室气体排放与经济间的脱钩弹性指标，拆解指标是对能源终端消费者进行行业拆解，以计算分行业的Tapio脱钩弹性指标并以此对省市进行不同驱动型脱钩的分类。

1.3.1 总指标算法

由于本文在温室气体排放-经济关系中所取的中间传导要素为能源消费，中间变量的增长与经济增长之间的弹性关系可以表示为一段时间内能源消费量的变化率与地区生产总值的变化率之比：

化石能源温室气体排放量与能源消费之间的脱钩关系可用（2）式来计算：

（1）式与（2）式的乘积为温室气体排放-经济Tapio脱钩弹性指标：

其中，%△EC为化石能源消费量的变动百分比，%△GHG为温室气体排放量变动百分比，%△GRP为地区生产总值的变动百分比。

1.3.2 拆解指标算法

由城市温室气体核算工具2.0计算的温室气体排放由六个分量组成，分别是能源工业、农业、工业和建筑业、交通运输、服务业、居民生活，对应中间变量的六个行业，可以拆解成：

拆解Tapio脱钩弹性指标就是对总指标进行分子拆解，将总等式中的温室气体（GHG）替换成为各分量所计算的温室气体排放量，计算行业能源温室气体排放-经济脱钩弹性指标，可以得到各行业拆解指标如下所示：

2 实证检验

本文区别于之前研究中用能源产品大类通过碳排放系数折算碳排放量的方法，以整张能源平衡表为基础，采用世界资源研究所等机构合作研发的城市温室气体核算工具2.0来计算温室气体排放量，计算公式为GHG排放=∑（活动水平数据×排放因子)，其中活动水平数据来自能源平衡表，排放因子上选用默认排放因子，来自《能源消耗引起的温室气体排放计算工具指南》和《省级温室气体清单编制指南》；计算所得温室气体横向包括三种，以CO2当量表示，纵向维度按能源活动类别可分为六大行业所排放的温室气体。温室气体排放-经济脱钩状态静态分析主要是通过计算Tapio脱钩弹性指标来判定全国及30个省份在1998—2017年各时间节点上的脱钩状态，并同时计算不同行业的脱钩指标，以此为基础来对各省市进行分类分析。

2.1 全国温室气体排放-经济Tapio脱钩弹性指标测算

全国和各省份的脱钩弹性指标通过前文中所述Tapio指标的计算方法来测算，计算公式如下：

对全国1999—2017年的Tapio脱钩弹性指标进行计算，如图1所示。

图1 1999—2017年全国温室气体排放-经济Tapio脱钩弹性指标折线图

从图1中可以看出，我国目前呈现温室气体排放和经济之间的弱脱钩关系。在2006年以前，我国由于经济增长较快，但同时经济发展对于能源的依赖度不强，基本呈现弱脱钩态势，但脱钩程度随着时间的推移而减弱；从2006年开始，我国经济依然高速发展，但其对能源消费的依赖度却大大增强，说明我国经济发展也在逐渐由第一产业向二、三产业过渡，与此同时，大量的温室气体排放造成了其与经济的耦合态势。从2010年起，国家“十二五”规划明确地提出了节能减排目标，从能源强度、能源结构、能源效率三个层面共同控制，达到较好的减排效果，除2016年温室气体排放量有一个较明显的跳跃外，其余年份均保持在脱钩状态，尤其是近年，开始逐渐向温室气体-经济强脱钩态势发展。由于各省份的经济驱动和温室气体排放驱动行业均不相同，所制定的能源政策侧重点也将不同，因此本文将对我国进行分省份的脱钩状态分析。

2.2 分省市温室气体排放-经济Tapio脱钩弹性指标测算

利用相同原理对各省市进行计算，由于前文所计算的能源温室气体排放量包括六大行业生产活动的细分量，因此所计算的脱钩指标同时包括了总指标和拆解指标，当经济正增长，温室气体排放量负增长，或温室气体排放量也为正增长，但其增长率小于经济增长率时，判定该省市当年处于温室气体排放-经济脱钩状态。分别对2017年的总指标和拆解指标作条形图，如图2和下页图3所示。

图2 2017年全国30个省份的Tapio总指标图

从图2中可以看出，河北、山西、上海、浙江、云南都呈现较为明显的脱钩状态。河北位于北京周边，不仅矿产资源丰富，而且承担起了工业发展的职责，由于省内建造了较多的工业园区，所以只要在温室气体的排放上加以严格防治，必将推进脱钩进程；山西和云南均为能源矿产大省，在以能源为中介的基础上加以政策调控，因此脱钩状态明显；上海和浙江属长三角地区，随着近几年经济的发展，各方面建设情况均稳步上升，对能源的使用度和把控度也大大提升，存在着较为明显的脱钩状态。

图3 2017年全国30个省份的Tapio拆解指标图

由于各地区生产总值增长率均为正，因此各省份2017年的各行业脱钩状态仅包括强脱钩、弱脱钩、扩张性耦合和扩张性负脱钩，其中仅强脱钩和弱脱钩可判定为脱钩状态。从各省份的拆解指标图中可以看出，很多未呈现明显脱钩状态的省份其实并不是每个行业都呈现未脱钩，每个省份均存在某一个或某几个呈现脱钩状态的行业生产活动，有的在其他行业的共同脱钩作用的加强下呈现整体脱钩，比如河北、陕西等；而有的会因个别行业的耦合作用削弱脱钩效果，从而呈现未脱钩状态，比如黑龙江、新疆等。

2.3 基于Tapio总指标的省份脱钩状态分类

由于我国30个省份2017年的地区生产总值均呈现正增长，因此我国各省份脱钩情况仅包括强脱钩、弱脱钩、扩张性耦合和扩张性负脱钩。当温室气体排放量为负增长时，该省份处于强脱钩状态，当温室气体排放量处于正增长但增长率小于经济增长时，该省份处于弱脱钩，当温室气体排放量处于正增长且增长率与经济增长基本相当时，该省份处于扩张性耦合状态，当温室气体排放量处于正增长且增长率大于经济增长时，省份处于扩张性负脱钩，后两种情况均判定为未脱钩。依照此准则对30个省份2017年的总指标脱钩情况进行分类，结果如表1所示。

从表1中可以看出，除新疆、黑龙江和重庆外，其余省份均呈现一定的脱钩状态，其中，北京、河北、山西、吉林、上海、浙江、河南、湖北、湖南、广东、广西、贵州、云南均呈现强脱钩状态，也就是在经济正增长的前提下，这些省份的能源消费温室气体排放均呈下降趋势。仔细观察强脱钩所包含省份，不难发现其中包含能源矿产资源丰富区域、长三角经济发达区域、国家重点政策实行区域，对于这些经济敏感型地区，只要加强对能源使用的把控，均能达到较好的脱钩效果。

2.4 基于Tapio拆解指标的省份脱钩状态分类

以六大行业拆解指标为变量，选用系统聚类分析法，聚类结果如图4所示。

表1 2017年全国30个省份的Tapio总指标脱钩状态分类

图4 全国27个省份2017年脱钩情况聚类图

依据系统聚类所得出的龙骨图，可以将30个省份划分为4～5类，由于和其他三个单成一类的省份相比，吉林省的行业脱钩特点更接近于其余省份，故采取四类划分法，其中河南、山西、广西各成一类，其余24个省份为一类。

由于本文的目的是探究能源消费作为中间变量如何影响温室气体排放与经济的脱钩，前文的分类出现个别省份由于驱动行业明显而成为离群点的情况，为了避免弱脱钩省份影响分类的准确性，因此本文剩余聚为一类的强脱钩省份进行再聚类，再聚类结果如下页图5所示。

图5 全国10个强脱钩省份2017年脱钩情况聚类图

将第一次与第二次聚类结果合并分析，依据各省份不同行业的Tapio指标值、温室气体排放量、能源消费占比以及经济推动性，本文对强脱钩省份进行类别判定并对脱钩类别按行业驱动性命名，由于数据显示能源工业和交通运输业脱钩状态基本同步，故将其归为一类；同时由于强脱钩状态下的农业省份较少，故忽略该行业类别。分类结果如表2所示。

表2 强脱钩省份行业驱动脱钩分类

3 结论

本文基于Tapio脱钩理论，建立起以温室气体排放-能源消费-经济为主传导链的脱钩体系，以我国30个省份1998—2017年的时序数据为例，通过对各地区每个时点的脱钩状态进行静态分析，以及对温室气体排放-能源因素指标-地区经济时序数据进行动态影响因素分析，得出以下结论：我国目前整体处于温室气体弱脱钩状态，同时在各省市存在四类脱钩状态，其中强脱钩中可细分为四大行业驱动型脱钩。本文以我国30个地区的能源平衡实物量表为基础，使用城市温室气体核算工具2.0计算各地区1998—2017年的温室气体排放总量以及分驱动行业的温室气体排放量，并根据Tapio脱钩弹性指标法分别计算各省份1998—2017年的Tapio总指标和2017年的六大行业拆解指标。以Tapio提出的八分法原理为基础，根据2017年Tapio总指标值可以将30个省份分为强脱钩、弱脱钩、扩张性负脱钩、扩张性耦合四类，其中只有强脱钩和弱脱钩属于脱钩状态；根据各行业的Tapio拆解指标，通过聚类分析将13个强脱钩省份归纳为四大类：能源工业和交通运输驱动型脱钩省份（包括3个省份）、工业和建筑业驱动型脱钩省份（包括4个省份）、服务业驱动型脱钩省份（包括4个省份）、居民生活驱动型脱钩省份（包括2个省份）。