河北省能源消费、碳排放与经济增长的关系，本文主要内容关键词为：河北省论文,经济增长论文,能源消费论文,关系论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
文章编号：1007－7588（2011）10－1897－09
1 引言
能源是人类生存、经济发展和社会进步的物质基础，能源消费与经济增长之间的相互关系日趋紧密，表现为经济增长促进传统能源结构调整，为开发利用新能源提供资金支持，推动技术进步，使得能源效率提高，能源强度下降；能源消费引起产业结构调整，促进了经济发展方式的转变，然而，快速的经济增长也不可避免地增加了对能源消费、生态环境的压力，造成大量温室气体排放等负外部性问题。
世界各国自1990年启动国际气候谈判以来，围绕温室气体减排义务分担等问题的交涉日趋激烈。气候谈判包括以下几个重要的里程碑：1992年通过的《联合国气候变化框架公约》，1997年通过的《京都议定书》，2001年签署的《马拉喀什协定》，2007年通过的《巴厘行动计划》，2005年2月，《京都议定书》得以生效，2009年12月，《联合国气候变化框架公约》第15次缔约方会议在丹麦首都哥本哈根召开，会议虽然仅达成了不具法律约束力的《哥本哈根协议》，但走低碳经济之路却越来越成为各国的共识。中国则首次在国际场合提出量化减排目标，宣布到2020年实现单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40％至45％，体现了国家能源战略应对气候变化的一个转变。
综上，国际社会对于碳减排的逐步推进促成了新的宏观研究背景，中国作为发展中国家，在保持经济较高速增长的同时实现合理的减排目标无疑是一项严峻挑战。中国已进入工业化和城市化快速发展阶段，能源需求强度高，要实现经济可持续性增长，就必须树立科学发展观，加快向技术进步型的内涵式增长方式转变，走“资源节约型、环境友好型”的路径，因此，对能源消费、碳排放与经济增长之间关系的研究值得长期关注。
2 研究区概况及数据来源
河北省是中国近代能源工业发展较早的地区，也是中国主要能源供应基地之一，作为传统工业大省和能源消费大省，近几年，河北省的能源消费对经济增长的贡献率有所下降，而能源消费引起的碳排放量却增长迅速，由此引发的三者之间关系问题值得探讨。
本文数据来源于《河北经济年鉴2010》，《新中国六十年统计资料汇编1949－2008》，包括各年份GDP，能源消费总量，煤炭、石油、天然气能源消费量占能源消费总量的百分比数，细分行业的能源消费量等，其中将1980年－2009年GDP按当年价计算的数值换算为1978年不变价格计算的GDP，以保证数据的可比性和客观性。
3 能源消费引起的碳排放量测算及分析
3.1 模型及方法
对碳排放量估算的方法有多种，本文主要借鉴IPCC[1－3]及蒋金荷[4]、郭义强[5]等学者的研究，提出碳排放量测算公式如下：
3.2 碳排放量测算及分析
1980年－2009年河北省能源消费引起的碳排放总量测算见表2，图1，总体来看，碳排放总量呈增长趋势，其中在2000年前及2007年后，碳排放总量呈现平稳增长趋势，在2000年－2007年间则增长迅速。对分类能源引起的碳排放量测算见表2，在三类能源引起的碳排放量中，每年均是煤炭消费引起的碳排放量最多，天然气消费引起的碳排放量最少。对分类能源引起的碳排放量增长趋势描述见图2－图4，从1980年－2009年，分类能源的碳排放量均呈波动增长趋势，煤炭消费引起的碳排放量在1980年－1999年之间增长缓慢，2000年后增长迅速，2007年之后增长趋缓；石油消费引起的碳排放量总体趋向增长，但期间波动比较剧烈；天然气消费引起的碳排放量在2007年前有小幅波动，在2007年后有较大幅上升。总之，河北省能源消费结构以煤炭为主，导致碳排放量不断上升，对于改变能源消费结构还需较大力度的调整。
根据已有数据，将京津冀地区的碳排放量进行横向比较，其历年变动趋势见图5，北京市，天津市的碳排放量基本保持平稳增加态势，而河北省的碳排放量在2000年之前就有较大增幅，在2000年之后增加趋势明显，远远超过京津两市的碳排放量。
图5 1980年－2009年北京市、天津市及河北省碳排放总量变动趋势
Fig.5 C emissions amount change trend in Beijing,Tianjin and Hebei province from 1980 to 2009
4 能源消费、碳排放量与经济增长的关系
4.1 近似关系分析
从1980年－2009年，河北省的能源消费总量、碳排放总量及GDP均呈增长趋势，见图6，所不同的是：GDP在1980年－1990年呈现平稳增长，之后在1991年－2000年，2001年－2009年每个阶段的增幅都高于前一个阶段。能源消费量在1980年－1999年呈现平稳增长，在2000年－2006年呈现快速增长，在2007年－2009年又恢复平稳增长。碳排放量则和能源消费量的变动趋势基本相似，且在多数年份低于能源消费量。能源消费量在2000年后增幅较大，而碳排放量的增速相对平缓，说明2000年后，河北省通过多种途径的努力，节能减排取得了一定效果。
图6 1980年－2009年河北省碳排放总量、能源消费总量及GDP变动趋势比较
Fig.6 Change trend comparison of c emissions amount,energy consumption amount,and GDP in Hebei province from 1980 to 2009
在能源强度和碳排放强度方面，本文选取单位GDP能耗和单位GDP碳排放总量2个指标进行描述，见图7，从1980年到2009年，单位GDP能耗总体趋于下降并先后在1981年，1986年，1989年，2000年出现小范围波动内的峰值，单位GDP碳排放总量则与单位GDP能耗的变动趋势基本一致。以1980年和2009年作为基期和末期来分析，按1978年不变价格计算，河北省单位GDP能耗由0.152亿t标煤/万元下降到0.058亿t标煤/万元，能源强度下降了61.8％，单位GDP碳排放总量由0.097亿t/万元下降到0.038亿t/万元，碳排放强度下降了60.8％，因此可说明经济增长的能源要素驱动作用程度在下降，碳排放强度随能源强度变动程度近似，降低能源强度对碳减排具有积极作用。
图7 1980年－2009年河北省能源消费强度和碳排放强度
Fig.7 Energy consumption intensity and C emissions intensity in Hebei province from 1980 to 2009
4.2 脱钩关系分析
4.2.1 脱钩的定义、计算方法及模型表述 脱钩分析成为近年来新的热点研究领域，在资源环境层面，这一概念被用来描述经济增长与资源环境冲击耦合关系的破裂，即资源消费数量或环境破坏程度不随经济的增长而增长[6]。世界银行认为：脱钩是经济活动的环境冲击逐步减少的过程[7]。OECD认为：脱钩是在一定时期，环境压力的增长率小于它的经济驱动增长率，把脱钩分为绝对脱钩和相对脱钩，绝对脱钩就是指在经济增长的同时环境压力保持稳定甚至下降，相对脱钩则指环境压力以正的速度增长但其速度小于经济增长速度[8]。
对于脱钩的度量主要是利用弹性来测度其脱钩程度，例如：Tapio[9]针对交通容量与GDP的脱钩问题提出弹性系数，公式为：
E＝％Δ
％ΔGDP （2）
式中E为交通产生二氧化碳排放的GDP弹性系数；％Δ为交通产生二氧化碳排放的变化率；％ΔGDP为GDP的变化率，根据弹性系数值，Tapio将脱钩状态进行了详细分类，将其划分为8个类型：强脱钩、强负脱钩、弱脱钩，扩张负脱钩、扩张连结、弱负脱钩、衰退脱钩、衰退连结，并采用了以2坐标轴为基础划分为8个象限的模型进行表述。国内学者彭佳雯等基于Tapio等人的研究提出以2坐标轴为基础划分为6个象限的模型进行表述，分别为：强脱钩、强负脱钩、弱脱钩、扩张性负脱钩、弱负脱钩、衰退性脱钩，并在此基础上探讨了我国经济增长与能源消费碳排放的脱钩关系及程度，从全国层面、地区层面上分析了二者脱钩发展的时间和空间演变规律[10]。
4.2.2 河北省相关指标的脱钩弹性指数测算 基于相关研究[11]，本文提出3个脱钩弹性指数，分别为：碳排放与GDP的脱钩弹性指数cg，能源消费与GDP的脱钩弹性指数eg，碳排放与能源消费的脱钩弹性指数ce，其计算公式如下：
cg和eg的模型表述分别见图8、图9，ΔC、ΔE、ΔGDP分别为碳排放、能源消费和国内生产总值在末期i相对基期1的增量。每个指数都包括6种脱钩类型，分别落于由2变量组成横纵坐标轴的6个象限内，6种脱钩类型分别为：强脱钩、强负脱钩、弱脱钩、扩张性负脱钩、弱负脱钩、衰退性脱钩，模型解释见表3，其中，强脱钩为最理想状态，强负脱钩为最不理想状态，在解释cg和eg时，ce作为中间变量考虑[10]。
图8 经济增长与碳排放量的脱钩度量模型
Fig.8 Decoupling degree model of C emission(C) from economic growth(GDP)
图9 能源消费与经济增长的脱钩度量模型
Fig.9 Decoupling degree model of energy consumption(E) from economic growth(GDP)
4.2.3 结果分析 在表4的脱钩分析结果中，ΔE、ΔC、ΔGDP代表能源消费变化量、碳排放变化量、GDP变化量，3个脱钩弹性指数分别为：碳排放与GDP的脱钩弹性指数cg，能源消费与GDP的脱钩弹性指数eg，碳排放与能源消费的脱钩弹性指数ce。由表4分析结果可知：在1980年－2009年间，河北省经济增长与能源消费引起的碳排放总体上处于弱脱钩状态，其中只有1986年、2000年、2002年处于扩张性负脱钩状态，1989年为强负脱钩状态，1990年为强脱钩状态。综上，1989年和1990年分别为所有年份中的最不理想状态和最理想状态，1996年为所有弱脱钩状态中的最理想状态，其碳排放的GDP弹性达到最低值0.039，能源消费的GDP弹性达到最低值为0.037。结合中间变量ce来看，碳排放的GDP弹性cg与能源消费的GDP弹性eg变化趋势相似，表现为两者弹性值近似，即河北经济增长与碳排放脱钩主要是由经济增长与能源消费脱钩造成的，大部分年份中，能源消费的GDP弹性与碳排放的GDP弹性互有高低，说明河北省碳减排技术水平一般且对碳排放与经济脱钩的贡献作用不明显，节能减排技术发展相对滞后。
5 结论
5.1 河北省碳排放的发展态势
从1980年－2009年，河北省的碳排放总量及分类能源煤炭、石油、天然气引起的碳排放量总体呈上升趋势，河北省对煤炭的消费需求比较稳定，对石油、天然气的消费需求因受国际市场影响变动较大，因而碳排放主要来自煤炭消费，与京津冀地区的两个直辖市相比，河北省的碳排放量一直较高且增速明显，未来碳减排不容乐观。
5.2 河北省能源消费、碳排放与经济增长的关系
5.2.1 近似关系 从1980年－2009年，能源消费量、碳排放总量及GDP均呈增长趋势，碳排放总量和能源消费总量的增长有陡有缓且变动趋势基本相似；单位GDP碳排放总量与单位GDP能耗的变动趋势基本相似。这几个近似综合表明：河北省的碳排放高度依赖于能源消费且将在近期持续下去。
5.2.2 脱钩关系 根据脱钩分析，从1980年－2009年，同一年份碳排放与GDP的脱钩弹性指数cg和能源消费与GDP的脱钩弹性指数eg所落区间完全一致，大部分年份呈现弱脱钩状态，脱钩程度波动不大。脱钩程度波动的影响因素可能包括：产业结构、能源消费结构、经济发展模式、技术进步等，它们综合作用推动了能源效率的提高。能效提高是河北省实现弱脱钩的主要原因，但是河北省能效提高的速度和水平仍未能抵消经济发展对能源需求的增长幅度，因此能源消费总量增长仍没有趋缓。未来一段时期内，河北省经济发展与能源消费引起的碳排放弱脱钩趋势仍将持续，全省未来实现最理想的强脱钩状态还有较大距离且不确定性较强。
（1）产业结构。河北省能源消费引起的碳排放主要来自第二产业中的工业，选取2005年－2009年河北省能源消费量的相关数据进行分析，见图10，从工业发展模式来看，规模以上工业能源消费量特别是六大高耗能行业（包括煤炭开采和洗选业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，化学原料及化学制品制造业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼及压延加工业，电力、热力的生产和供应业）能耗不断增加，重工业化程度越来越高，这其中包括河北省自有企业，也包括以首钢为代表的转移企业。总之，河北省的工业部门以重化工业为主，其能耗较高导致了碳排放量总体居高不下。
图10 2005年－2009年河北省工业能源消费比较
Fig.10 Comparison of industry energy comsumption in Hebei province from 1980 to 2009
（2）能源消费结构。长期以来，河北省能源消费结构以煤炭为主，从1980年－2009年间一直在90％左右徘徊，消费结构单一，其他类型能源占比偏低，见图11，而且由于煤炭的碳排放系数高于石油和天然气，导致碳排放量主要由煤炭消费产生。今后，河北省还需大力调整能源结构，可在能源消费中适当降低煤的比重，增加石油、天然气、水电、风电等能源的比重，以有利于扭转目前碳排放量较高的局面。
图11 1980年－2009年河北省一次能源消费结构比重
Fig.11 Primary energy consumption structure proportion in Hebei province from 1980 to 2009
（3）经济发展模式。河北省的经济发展模式有相当一部分依赖出口拉动，以钢铁工业为例，钢铁工业是以从事黑色金属矿物采选和黑色金属冶炼加工等工业生产活动为主的工业行业，其中黑色金属冶炼加工部分耗能占比很高，出口带来了经济增长，但相应的碳排放量却计算在生产国内。作为国内钢铁第一大省，河北省钢铁出口占据着重要份额，其2005年－2008年的钢铁贸易额[12]见表5，由此可推断其产生了相当份额的碳排放量。总之，未来河北省的经济发展模式还需依靠工业产品出口进行拉动，这直接决定了河北省的碳排放量短期内不会有较大改观。
（4）技术进步。技术进步方面的影响可以淘汰落后产能为例进行说明，2010年9月，河北省完成了被工信部列入淘汰落后产能企业名单的163家企业的淘汰任务，意味着提前完成“十一五”预期目标，这163家企业涉及炼铁、炼钢、水泥等10个工业行业，为进一步促进企业转型升级、整合重组和优化生产布局奠定了基础，但新的问题是：很多大企业新上项目及设备的产能规模总体上高于淘汰的小企业产能规模，最终的结果是：淘汰落后产能使一部分中小企业关停或整改，而淘汰的产能未能抵消大企业新增的产能，总产能依然呈增加趋势，因此，技术进步效应并不显著，还需在以后的研究中进一步分析。
收稿日期：2011－07－20；修订日期：2011－08－28