中国碳排放强度及煤炭消耗冲击效应研究

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1、中国碳排放强度及煤炭消耗冲击效应研究摘要受能源消费结构的影响，煤炭作为我国经济发展的资源支柱，一方面推动着经济快速增长，另一方面也对中国节能减排、降低碳排放强度提出了挑战，因而准确认识碳排放强度与煤炭消耗之间的交互冲击作用机理，为挖掘碳减排路径提供了科学依据。本文选取1990-2008年间中国碳排放强度与煤炭消耗指标，采用EG协整检验证明碳排放强度与煤炭消耗之间存在长期稳定关系，并以此建立VAR模型和脉冲响应函数，考察碳排放强度与煤炭消耗之间的长期动态影响特征。冲击响应分析结果表明：（1）煤炭消耗比重的变化对碳排放强度的冲击影响具有一定滞后性和波动性，但冲击作

2、用长期持久；（2）碳排放强度对煤炭消耗比重的冲击影响在短期内较剧烈，但长期冲击影响不明显；（3）煤炭消耗比重的降低在长期内会促使碳排放强度的降低，因而可以通过降低煤炭消耗比重来达到降低碳排放强度的目的。最后，从结构性降低、产业传导性降低以及技术性降低等角度，提出减少煤炭消耗、降低碳排放强度的相关对策措施。关键词碳排放强度；煤炭消耗；EG协整检验；VAR模型；脉冲响应函数中图分类号X24文献标识码A文章编号171002-2104（2011）08-0107-06doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2011.08.017自上世纪90年代初期开始

3、，中国经济经历了一个持续的高速发展阶段，随着国内生产总值的逐年增加，一系列资源消耗、环境污染、生态恶化等问题让中国的经济发展与环境问题陷入矛盾局面。进入21世纪以来，中国城市化和工业化发展带来了化石能源，特别是煤炭资源的大量消耗，由“黑色能源”引发的碳排放问题成为温室效应、全球变暖的代名词。相较于天然气、水电、风电消耗而言，煤炭消耗所释放的CO2量平均要高出近50%，虽自1990年以来，我国煤炭消耗比重呈下降态势，然而碳排放总量却逐年上升，由高速经济增长所抵消的环境负面增长促使碳排放强度缓慢降低，但碳排放强度的降低究竟源于煤炭消耗比重的下降还是源于GDP的分母

4、拉动性值得我们为之思考。因此，考察一定年份区间内煤炭消耗与碳排放强度之间的交互冲击效应，有助于从深层次挖掘二者的作用机理，为未来高效控制碳排放量乃至碳排放强度，降低对化石能源的依赖性，提供措施借鉴。1文献综述17从已有的研究文献来看，考察碳排放量以及排放强度变化的影响因素的研究较多。其中，徐国泉等人［1］采用Divisia分解法定量分析了能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响；冯相昭等人［2］对1971-2005年期间影响中国CO2排放量的因素展开分析，研究发现经济发展、人口增长、能源强度、能源消费结构是影响CO2排放量的主要因素；宋德

5、勇、卢忠宝［3］采用“两阶段”LMDI方法，将能源消费产生的CO2排放的相关影响因素分解为产出规模、能源结构、排放强度和能源强度四个方面；StephenD-Casler和Adamrose［4］运用两阶段KLEM模型对影响美国碳排放量的诸多因素进行实证分析；ChristopherYang和StephenH-17Schneider［5］认为CO2排放量的影响因素可以分解为人口规模、富裕程度、能源强度和单位能源消耗的排碳强度。以上研究只能大体计算出影响因素之间的重要程度，而无法显示单一因素或者某几个重要因素的变动，特别是能源消费结构、能源强度的变动对碳排放量的影响，

6、尽管国内外一些学者已经尝试进行相应的研究，例如帅通、袁雯［6］计量分析了上海市产业结构和能源结构的变动对碳排放量的影响，苏方林等人［7］采用加权最小二乘法与向量自回归方法建立广西碳排放量及影响因素间关系的实证模型，杜官印等人［8］测算了1997-2007年中国分省化石能源碳排放强度变化趋势，邵帅等人［9］基于STIRPAT模型的上海分行业动态面板数据得出煤炭消费比重对碳排放规模和强度均具有显著的促进作用。然而，碳排放量是建立在能源消耗和经济发展基础上产生的，单纯考察碳排放量值的高低或仅仅通过影响因素的模型构建无法更好地将碳排放量与能源消耗和经济发展联系起来。综

7、上所述，本研究尝试将碳排放量进行数值转换处理，换算成碳排放强度，采用VAR模型与脉冲响应函数方法，对能源消费结构中的煤炭消耗比重与碳排放强度之间的动态冲击关系进行计量研究，进一步考察能源消费中煤炭消耗对碳排放强度的影响，从而为未来如何降低碳排放量乃至碳排放强度提供措施路径导向。2实证研究2-1模型数据碳排放强度：本研究采用碳排放量与GDP的比值来衡量，记为CI。其中，碳排放量数据来自于中国统计年鉴（1990-2008）、中国能源统计年鉴（1990-2008）公布的1990-2008年中国能源消费构成中按照万吨标准煤折合计算的煤炭、石油、天然气消耗量，经各类能源

8、的碳排放系数折算而得到的碳排放量；GD