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中图分类号X24 文献标识码A 文章编号1002-2104(2016)03-0037-09 随着我国经济的快速发展，能源消耗、温室气体排放和环境问题十分突出。同时全球应对气候变化的国际合作进程也处于一个新的转折点，德班平台谈判已经在2015年底就2020年后加强减排力度的国际制度达成框架协议[1-2]。因此，应对气候变化的进程在全球范围内对社会经济发展方式的根本性转变提出了要求。改革开放以来，我国产业经济结构得到了一定的改变，第一产业比重持续下降，第二产业比重不断波动，但长期稳定在40%-50%之间，第三产业比重不断上升，1978年三产比重为23.9%，2013年为46.1%[3]，上升幅度较大。与其他发达国家相比，我国的产业经济结构自身还存在较大的优化空间，具体体现在第三产业的比重还不够高。经济快速增长的同时能源消耗也稳步上升，能源消耗总量从1978年的57 144万t标准煤上升到2013年的375 000万t标准煤，30年间，上涨了超过6倍，年均增长7.2%。在“十五”之前，我国能源消费弹性系数始终小于1；而“十五”以后，平均能源消费增长速度和能源消费弹性分别达到10%和1.03；尤其是2003-2004年，中国能源消费增长均超过15%，远高于中国GDP增长速度，能源消费弹性系数更是高达1.53和1.59。“十一五”期间，能源消费弹性一度下降，并且稳定在了0.6左右；“十二五”期间则有了进一步的降低，2013年低于0.5。本文主要利用IO-SDA分解方法，分析我国在1992-2010年之间经济结构变动对碳排放的影响，并利用“碳排放影响力系数”和“碳排放感应度系数”的概念对各个部门进行了评价与分类。 1 研究进展 现有研究经济结构变动对中国碳排放影响的文献存在两种基本的分析框架，一是从产业结构的角度来分析，采用的研究方法主要是LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)方法；第二种是从需求结构的角度来分析，采用的研究方法主要是IO-SDA方法(Input-Output Structural Decomposition Analysis)。LMDI方法主要是从产业结构的视角，将
历史变化分解为经济总量效应、产业结构效应、能源强度效应和能源结构效应，可以以年为单位分析，也可以以时间阶段为单位分析，从而测算出某个因素对于该阶段内
排放量变化的贡献程度。目前的研究范围可以界定在国家、区域以及省市范围内。由于所选时间阶段的不同，具体各种因素的贡献率略有不同，但是总体结论是经济总量变化是促使我国碳排放总量增长的最主要因素，碳排放技术效率的提高为推动碳排放强度的下降做出了主要贡献，产业结构调整的贡献值较小[4-9]，第二、三产业依旧是影响碳排放总量的两大主要因素[10]，能源结构的调整对中国人均碳排放的影响作用不大[11]。也有研究指出未来产业结构变动将减少
排放5亿t左右，对碳排放增长的贡献率约为-15%，减排贡献度高值为20%，低值为10%[12]。 IO-SDA方法将
历史变化分解为能源结构效应、能源强度效应、增加值效应、Leontief逆矩阵效应、最终需求效应，从而测算出某个因素对于该阶段内
排放量变化的贡献程度，这里的Leontief逆矩阵效应即为经济结构变动带来的贡献程度。主要研究结论包括能源消费强度效应始终是碳减排最主要的因素，最终需求的规模扩张效应和投入产出系数变动效应是促使碳排放增加的主要因素，相比之下，进口替代效应和能源消费结构变动效应一直比较小；在规模扩张诸因素中，出口和投资扩张效应越来越显著，而消费扩张效应重要性程度下降[13-15]。也有利用结构分解方法研究四类增长因素(温室气体排放、投入产出结构、最终需求结构和最终需求规模)对中国碳排放量增长的影响，结果表明城市化引起的基础设施建设和城市居民消费方式的改变对碳排放量的推动作用已经超过了技术和效率改进提供的抵消作用[16]。 现有研究存在的主要问题是数据处理。部分文献经济数据的处理基于当年价而非可比价，无论是当年的绝对值还是差量，出于可比性的考虑，都应该基于可比价格来计算产业结构，否则不够严谨。我国在第二次经济普查之后，对GDP历史核算数据进行了较大的调整，此外，统计部门对近几年的能源统计数据进行了一些校准，应基于最新的校准数据展开相关核算。 2 IO-SDA模型构建 2.1 IO-SDA分解模型的构建 投入产出模型方法由著名数理经济学家列昂惕夫(Wassily Leontief)于20世纪30年代创立，是一种应用广泛的经济数量分析方法。投入产出模型方法在经济结构分析方面有其他方法不具备的长处，结构分析也是投入产出模型方法的一个重要应用领域。 本文参考既有的研究，把
排放量分解为五项驱动因素的乘积，建立了如下的IO-SDA模型公示：
其中：c为
排放系数向量，F为终端能源结构矩阵(包括煤炭、焦炭、油品合计、天然气、电力、热力)，E为分部门的能源消费强度向量，A为分部门的增加值率(对角阵，增加值与总产出的比例)，L为经济生产结构，即Leontief逆矩阵
，Y为最终需求矩阵。 因此，根据结构分解法，可以得到
排放量的变化量为：
也即是说，可以将
排放的差值分解为能源结构效应、能源强度效应、增加值效应、Leontief逆矩阵效应、最终需求效应五个部分，排放系数一般认为不变，其效应自然为0。 结构分解分析模型通常有4种形式，主要的区别就是对交叉项的处理结果不一样，两极分解方法在各种分解方法里属于误差比较小的。故本文采用两极分解方法来进行因素分解。
2.2 数据准备及处理 2.2.1 投入产出表的获取和处理 根据研究范围，本文IO表年度数据分别是1992年、1997年、2002年、2007年和2010年。刘起运[17]提供了1992、1997、2002年的部门相同的IO表且为2000年可比价，具有极大的参考价值。2007年IO表来源于国家统计局发布的基本表，2010年IO表统计年鉴上正式发布的是简略版本，这里采用的是国家信息中心编撰的IO延长表。由于2007年、2010年IO表均为当年价，且部门分类也与之前三张表不同，因此需要进行处理才能作为数据应用。 首先，需要确定共同的部门分类。现有5张表的部门分类如表1所示：
在重点参考了《国民经济行业分类》以后，根据本文研究需要，设定了33个投入产出部门。1992、1997、2002三张表的部门不需要调整，2007、2010两张表需要进行部门合并，具体情况见表2。 2007年表中，第三产业的其他服务业牵涉到的部门需要进行合并，在IO表中的第一象限进行横向和纵向两个方向的加总，第二象限只需要进行纵向的合并即可；其他产业并未受到影响。2010年表中，由于是从65个部门压缩到33个部门，需要合并的部门较多，这些部门仍然是第一象限进行横向和纵向两个方向的加总，第二象限只需要进行纵向的合并；然而，有一个特殊的情况，2010年工艺品及其他制造业(含废品废料)一个部门对应着投入产出表中其他制造业和废品废料两个部门，需要进行拆分，这里用的是两个部门对应的规模以上工业产值作为基数进行同比例拆分。 其次，2007年、2010年表部门合并之后，采用的价格数据仍然为当年价，需要将其折成不变价表。前三张表的价格基年均为2000年，为了研究的便利，需将2007年、2010年表也折算成2000年可比价表。本文参考《中国1992-2005年可比价投入产出序列表及分析》中介绍的折合方法，充分结合数据的可获取性，分别核算了33个部门的价格指数。所以数据均为2000年可比价。具体各部门的价格指数构建方法如下： (1)资料来源 文中所利用的各种价格指数的资料来源见表3。
①农林牧渔业。2000/2001年国家没有发布农产品生产价格指数，这里是用2002-2010年指数增加值加权平均计算得出。②工业。2000/2001年国家没有发布所有工业部门的工业行业分工业品出厂价格指数，2002年电器、机械及器材制造业该部门的数据也没有发布，这里均是用2002-2010年指数增加值加权平均计算得出。③房地产业。房地产业价格指数由三个指数组成：房屋销售价格指数(缺2009、2010数据)、房屋租赁价格指数(缺2010数据)和物业管理价格指数(缺2000-2004年、2010年数据)，大部门年份不是三个指数都完整，本文采取的原则是取平均，如有三个指数则采取三个数据的平均值，如只有两个指数，则就采用这两个数据的平均值。 (2)各部门价格指数 根据以上介绍的方法，可以得到以2000年作为基期的可比价、33部门的2007年和2010年两个年度的价格指数，具体见表4。
2.2.2 能源消费数据的获取和处理 通过历年《中国能源统计年鉴》，可以获得各年度农林牧渔业、第三产业以及工业分行业的终端能源消耗情况。工业各部门需要按照上表给出的对应情况进行整合。第三产业各部门的能源消耗数据无法从各种统计年鉴中我到，官方也没有发布相关的信息，本文按照折合后各部门的总产出比例将第三产业的能源消耗进行分配。采用以上办法，得到投入产出各部门的能源消耗情况。 本文所涉及的能源数据均为终端能源消耗，按照《中国能源统计年鉴2012》上的分类，终端能源消费品包括原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、其他焦化产品、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、其他石油制品、天然气、热力、电力共19种能源品种，为了方便统计和计算，将现有能源品种整合成了煤合计、焦炭、油品合计、天然气、热力、电力共六种能源品种，并全都按《中国能源统计年鉴》附录中的“各种能源折标煤参考系数”折算成了标准煤。 关于不同能源品种的碳排放系数，本文假设1980-2010年间其一直保持不变，并统一采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》的默认值测算
排放系数(见表5)。 通过上述方法，可以得到1992年、1997年、2002年、2007年、2010年五个年份的生产型
排放总量(见表6)。这一结果与其他方法计算出来的结果基本一致。 2.3 模型结果 基于IO-SDA模型，本文编写了计算程序，运用MATLAB软件，计算了各因素对
排放量增长的贡献，结果见表7。
结果表明：1992-2010年我国
排放增长34.83亿t，其中Leontief逆矩阵效应为13.13亿t，最终需求效应为100.44亿t，贡献度分别为37.68%、288.37%，两者在各个阶段均促进
排放增长且最终需求效应始终为促进
增长的主导因素。除了2002-2007年，能源强度效应在各个阶段内均为负，且为促进
排放减少的主要因素；除了2002-2007年，增加值率效应一直为正，且1992-1997年为促进
增长的主要因素，其他阶段则影响较小，但依然为正。2002-2007年，一直为正的增加值效应却为负，一直为负的能源强度效应却为正。 能源结构效应在1997-2002年为负，其他阶段均为正，说明我国的终端能源结构在1997-2002年得到了优化，但其他阶段却一直在朝着高碳化的方向发展。虽然整体上看1992-2010年我国终端能源结构得到了缓慢优化，但主要得益于1997-2002年贡献的结果。 3 碳排放影响力系数、感应度系数 借鉴投入产出模型的影响力系数和感应度系数，构建“碳排放影响力系数”和“碳排放感应度系数”的概念，其反映的是整个生产系统
排放量的变化，以及反映国民经济各部门均增加一个单位最终使用时，某一部门的
排放量的变化。碳排放影响力系数的计算公式为：
利用公式(6)和公式(7)测算的碳排放影响力系数和感应度系数见表8。 进一步对42部门进行分类，由于影响力系数及感应度系数的临界点均为1，将42个部门分为四类，见表9。
结果显示，A类部门中，煤炭开采和洗选业、化学工业、金属冶炼及压延加工业、电力热力的生产和供应业影响力系数和感应度系数均比较显著；B类部门中，通用专用设备制造业、批发和零售业、金融业影响力系数相对较小，而感应度系数则比较显著，影响力系数与感应度系数之间有较大差距。也就是说，当其他部门的最终需求增长一个单位时，该部门的
排放将大幅增长，而当该部门的最终需求增长1个单位时，其他部门的
排放增长较为缓慢；C类部门中，非金属矿物制品业、工艺品及其他制造业、燃气生产和供应业、水的生产和供应业影响力系数相对较为显著，而感应度系数则比较小；D类部门中，食品制造及烟草加工业、纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业、木材加工及家具制造业、电气器械及器材制造业、通信设备计算机及其它电子设备制造业、信息传输计算机服务和软件业、建筑业、仪器仪表及文化办公用机械制造业以及房地产业至公共管理和社会组织等影响力系数和感应度系数均比较小。 4 结论及政策建议 我国能源消耗导致的排放增加主要是最终需求效应与Leontief逆矩阵效应；除了2002-2007年，能源强度效应始终为负，且为促进
排放减少的主要因素；说明我国的终端能源结构除了1997-2002年得到了优化，其他阶段却一直在朝着高碳化的方向发展。高碳化的发展主要体现在碳排放影响力系数较高的行业部门中，尤其是居于前五位的如金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、电力热力的生产和供应业、化学工业，显示这些行业最终需求的增长将会大幅度提升其他部门
排放的增长，说明它们均是国民经济中的基础性行业，国民经济的整体发展必然会带动这些行业能耗和碳排放的大幅增长。 根据对各部门碳排放影响力系数和碳排放感应度系数的构建及测算，未来减排政策和产业结构调整的方向应该聚焦在以下方面： 未来节能减排重点需要逐步降低第二产业在国民经济中的比重，但在具体部门层次上应制定有所区别的政策。对于煤炭开采和洗选业、化学工业、金属冶炼及压延加工业、电力热力的生产和供应业、石油加工炼焦及核燃料加工业、交通运输及仓储业等部门，应保持一定的比重，不可一味降低，可更多从技术进步方面制定节能政策。对于非金属矿物制品业、工艺品及其他制造业、燃气生产和供应业、水的生产和供应业等C类部门，可以在保证人们生产生活的基础上来尽可能地降低比重。 加紧培育第三产业，提高服务业在产业结构中的比重。第三产业部门的碳排放影响力系数和碳排放感应度系数总体上是大大低于第二产业的，特别是几乎所有的服务业部门均属于D类部门，应大力提高其在经济结构中的比重。另外，由于目前的技术水平与发达国家之间的差距正在逐渐减少，而产业结构的差距很大，特别是第三产业远远未达到饱和，未来节能减排的关键在于产业结构演变，特别是第三产业内部的结构调整。 各部门行业的能源消耗和
排放均是互相影响的，具有很强的相关性，因此政策的制定需要从整体出发，考虑不同部门的实际情况。如通用专用设备制造业、批发和零售业、金融业、石油和天然气开采业、废品废料等B类行业，也即是影响力系数较小，而感应度系数显著的行业，可以考虑从提高能源利用效率方面进行改进。
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