吉林省居民生活消費的間接碳排放特征及影響因素

李國柱, 代愛林, 孫進欣

(吉林師范大學 旅游與地理科學學院, 吉林 四平 136000)

吉林省居民生活消費的間接碳排放特征及影響因素

李國柱, 代愛林, 孫進欣

(吉林師范大學 旅游與地理科學學院, 吉林 四平 136000)

[目的] 核算吉林省居民家庭生活消費的間接能源消耗量和碳排放量，并分析其影響因素，為政府引導居民實施低碳消費、改善區(qū)域環(huán)境質(zhì)量提供決策參考。[方法] 以吉林省為例，計算2004—2013年居民各類消費活動所產(chǎn)生的能源消耗量及碳排放量，采用STIRPAT模型，分析居民消費碳排放的影響因素。[結果] (1) “居住”、“文化教育娛樂”和“食物”3類消費是間接能源消耗和碳排放的最主要來源; (2) 碳排強度、人均消費支出、人口數(shù)量和城市化率每增加1%，吉林省居民生活消費間接能耗的碳排放分別增加0.831%，0.309%，0.184%和0.055%，碳排強度對吉林省居民生活消費間接能耗的碳排影響最大。[結論] 提高能源利用效率、發(fā)展新能源是減少碳排放量的首要措施。

間接能耗; 碳排放; 居民生活消費; 吉林省

文獻參數(shù)： 李國柱, 代愛林, 孫進欣.吉林省居民生活消費的間接碳排放特征及影響因素[J].水土保持通報，2017,37(3)：146-151.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.03.025； Li Guozhu, Dai Ailin, Sun Jinxin. Characteristics of indirect carbon emissions and influence factors of residents’ living expenditure in Jilin Province[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(3)：146-151.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.03.025

能源問題倍受世界各國的關注，中國是能源消費大國，碳排放量迅猛增加，面臨著巨大的減排壓力。近年來，中國學術界對能源消耗和CO2排放的研究逐漸深入。隨著中國人民生活質(zhì)量的提高和消費結構的升級，居民生活消費誘發(fā)的能源消耗已經(jīng)成為能源消耗的重要組成部分，也漸漸引起國內(nèi)外學者的關注。

國外學者Kerkhof等[1]、Rosa等[2]注重對居民消費、環(huán)境與碳排放之間關系的研究，Hiller C[3]分析居民衣、食、住、行等生活方式對能源消費的影響，Jones等[4]從交通、居住、食品、商品和服務等5個類別的角度計算居民生活碳排放。同時，歐美國家的研究表明，生活消費引發(fā)的完全能源消耗占全年人均能耗的40%～50%。國內(nèi)學者Wei Yiming等[5]應用CLA法，計算了1999—2002年中國城鄉(xiāng)居民的生活方式對能耗的影響，以及對應的CO2排放。王妍等[6]運用投入產(chǎn)出分析的方法，結合中國居民生活消費相關數(shù)據(jù)，測算了1995—2004年城鎮(zhèn)居民生活消費引發(fā)的能耗。楊玉含等[7]根據(jù)與青海省城市和農(nóng)村居民8項生活消費相關的能源消費數(shù)據(jù)，運用統(tǒng)計分析方法，評估了2000—2008年城市和農(nóng)村居民生活能耗及其碳排放。馮玲等[8]量化了1999—2007年中國城鎮(zhèn)家庭居民生活直接、間接能源消耗及碳排放的變化，研究了這段時間生活能耗與碳排的動態(tài)變化特性，并分析了其潛在因素。馮蕊等[9]估量了2006—2008年天津市居民平均每人生活消費碳排放及其在總的能耗碳排中所占的比例。張馨等[10]利用生活方式分析法計算了中國居民的間接能耗和對應的碳排量，研究了城市和農(nóng)村居民直接和間接能耗的結構和變化趨勢以及相對應的碳排。黃芳等[11]依據(jù)中國城市和鄉(xiāng)村居民消費情況，估算了2000—2010年居民生活消費引發(fā)的直接及間接碳排放，分析了中國居民家庭生活碳排的變化特征，并采用LMDI法分解出中國居民家庭生活消費碳排的重要影響因素。朱勤等[12]從居民消費視角，基于時間序列數(shù)據(jù)估算人口城市化對碳排的影響；采用LMDI方法把碳排變動解析為人口規(guī)模、居民消費、人口城鎮(zhèn)化、消費抑制、能源強度和排放因子6種效應。

中國幅員遼闊，區(qū)域差異顯著，類似劉莉娜等[13]、付云鵬等[14]和萬文玉等[15]等對居民生活碳排放的區(qū)域差異和城鄉(xiāng)差異的研究成果較多，但以吉林省作為研究區(qū)域的成果較少。近年來，吉林省城鄉(xiāng)居民的消費水平有了較大幅度的提高，間接能源消費量也隨之增長，由此引起的CO2排放不容忽視。本文以吉林省為例，研究居民家庭生活消費引發(fā)的間接能源消耗及碳排特征，并對其影響因素進行分析，可以為政府引導居民實施低碳消費，改善區(qū)域環(huán)境質(zhì)量提供決策參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

居民在采購和消費各類非能源商品(或服務)時也會造成間接的能源損耗，稱為間接能耗。居民日常生活中的間接能耗主要由食品、衣著、居住、家庭設備用品及服務、醫(yī)療保健、交通通信、教育文化娛樂服務、雜項商品與服務8類項目產(chǎn)生，因此仿照何愛等[16]采取這8類消費活動引發(fā)的能耗來表示居民生活消費的間接能源消耗。數(shù)據(jù)來源于《吉林省統(tǒng)計年鑒2005—2014》。碳排放主要是由能耗引起的溫室氣體(CO2)排放。折算系數(shù)采用國家發(fā)改委的推薦值。

1.2 間接能耗與間接碳排放計算方法

在計算間接能耗與碳排時借鑒Wei Yiming等[5]的計算方法，首先分別計算上述8類消費項目的單位生產(chǎn)總值的能源強度與碳排強度，再根據(jù)相對應的消費支出相關數(shù)據(jù)，計算各種消費項目的間接能源消耗與碳排放。間接能耗涉及居民的衣食住行等方方面面的能源消耗，根據(jù)統(tǒng)計年鑒中列出的居民消費支出項目，相關能耗行業(yè)有24項(表1)。

表1 居民消費支出項目及對應產(chǎn)業(yè)

通過上述行業(yè)的能源消耗量及產(chǎn)值，計算出該行業(yè)能源強度，再結合吉林省居民消費支出數(shù)據(jù)來計算吉林省居民間接生活能源消耗。

能源強度的計算公式為：

(1)

式中：EIi——第i項消費活動的相應能源強度；Ei——第i項消費活動對應相關行業(yè)的能耗(t)；Gi——第i項消費活動對應的相關行業(yè)的年產(chǎn)值(萬元)。下同。

碳排放強度計算公式：

CIi=EIi×EF標煤

(2)

式中：CIi——第i項消費活動的碳排強度； EF標煤——標煤的碳排系數(shù)。折算系數(shù)采用國家發(fā)改委推薦值，為2.456 7，即1 t標煤帶來2.456 7 t的CO2排放量。

間接能源消耗量的計算公式為：

(3)

間接碳排：

(4)

式中：Ei——間接能源消耗量；P——人口總量(萬人)；Xi——居民在第i項消費項目的支出(元)；Ci——間接碳排放量(t)。

1.3 碳排放的影響因素分析方法

Ehrlich和Holdren提出環(huán)境壓力等式[17]，即I=PAT，其中，I表示環(huán)境壓力，P是人口數(shù)量，A表示富裕度，T是技術。Richard Y等[18]在經(jīng)典IPAT等式基礎上，提出了隨機回歸影響模型，也就是人口、富裕和技術的隨機影響模型，簡稱為STIRPAT模型表達式為：

I=aPbAcTde

(5)

式中：I——環(huán)境影響；P——人口規(guī)模；A——富裕程度；T——技術程度。

對(5)式兩邊取對數(shù)得：

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+lne

(6)

對STIRPAT模型進行擴展，將人口結構相關指標——包括人口城市化率、人口數(shù)量分別代入模型，擴展后的STIRPAT模型表達為：

lnI= lna+bs(lnPs)+bt(lnPt)+

c(lnA)+d(lnT)+lne

(7)

式中：a——常數(shù)；I——環(huán)境影響，用居民消費所引發(fā)的間接碳排總量表示(104t)；Ps——人口數(shù)量(萬人)；Pt——人口結構，用城市化率表示；A——財富因素，用人均消費支出表示，單位為人民幣元；T——技術因素，用碳排強度表示(各消費項目單位產(chǎn)值的碳排量的平均值)。

2 結果與分析

2.1 城鄉(xiāng)居民消費特征

2004—2013年，吉林省城鎮(zhèn)平均每人可支配收入由7 840元增加至22 274元，農(nóng)村居民家庭收入也從3 000元增加到9 621元。城鄉(xiāng)住民生活消費性支出也有很大的提高，城鎮(zhèn)住民平均每人消費性支出從6 068元增加至15 932元，農(nóng)村居民平均每人消費總支出從1 971元增加至7 379元。居民在食物、衣著、家用設備、居住、醫(yī)療保險用品、交通通訊、文化教育娛樂、雜項商品等8類商品或服務上的支出逐年提高(圖1)。

2004—2013年，食品都是居民消費支出最多的1項，并且逐年增高，但所占比例卻在下降。城鎮(zhèn)住民的恩格爾系數(shù)由35.93%降到29.24%，農(nóng)民的恩格爾系數(shù)也由45.61%下降到33.04%。就城鎮(zhèn)住民而言，衣著、居住、文教娛服務和交通通信支出大致旗鼓相當，交通通信支出增進幅度相對較大，由2004年的643元增加至2013年的2 217元。醫(yī)療保健支出也由527元增長至1 692元，增進幅度和速度均較大。2004—2006年，農(nóng)村居民的居住支出、文教娛服務支出以及醫(yī)療保健支出額基本持平，2006年以后居住支出成為僅次于食品的第2大消費項目，由2007年的399元增加到2013年的1 288元。

圖1 吉林省城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民平均每人生活消費性支出

2.2 消費支出的能源強度變化特征

2004—2013年，吉林省居民8項消費性支出的能源強度都表現(xiàn)出降低的趨勢(圖2)。

注：能源強度以t/萬元標準煤來計算。 圖2 2004-2013年吉林省居民消費性支出能源強度

“居住”的能源強度最高，其次是“教育文化娛樂”，但后者下降幅度更大?！熬幼　毕M項的能源強度由3.47 t標準煤/萬元下降到1.39 t標準煤/萬元，降了59.94%；“文化教育娛樂”消費項的能源強度由2.22 t標準煤/萬元下降到0.25 t標準煤/萬元，降落幅度達88.74%；“家庭設備用品及服務”消費支出能源強度下降幅度最大，也是8個消費項目中下降幅度最大的，達89.33%；其次是“交通通信”，下降了80%，且能源強度是最低的。

2.3 間接能耗動態(tài)變化特征

2004—2013年，城鎮(zhèn)居民8項人均消費引發(fā)的間接能耗由大至小依次是：居住250.36 kg標準煤/人，教育文化娛樂105.8 kg標準煤/人，食品67.14 kg標煤/人，衣著26.5 kg標煤/人，醫(yī)療保險16.56 kg標煤/人，家庭設備用品及服務14.13 kg標煤/人，交通通信5.21 kg標煤/人，雜項商品與服務2.63 kg標準煤/人(各年平均值)。“居住”是吉林省城鎮(zhèn)居民間接能耗的最主要來源，占間接能源消耗總量的1/2以上，其次是“文化教育娛樂”和“食物”，分別占21.67%和13.75%。從變化趨勢上來看，“居住”略有上升趨勢，“教育文化娛樂”減小幅度較大，城鎮(zhèn)居民其他消費項產(chǎn)生的人均間接能耗雖呈下降趨勢，但變化幅度不大(圖3)。

注：間接能耗以kg/人標準煤來計算。 圖3 2004-2013年吉林省城鎮(zhèn)和農(nóng)村平均每人消費性支出產(chǎn)生的間接能耗

總體來看，吉林省農(nóng)村居民平均每人消費性支出引發(fā)的間接能源消耗沒有明顯規(guī)律性。8大消費活動誘發(fā)的人均間接能源消耗由大至小依次為：居住116.74 kg標準煤/人、教育文化娛樂36.17 kg標準煤/人、食品29.02 kg標煤/人、醫(yī)療保險6.91 kg標煤/人、衣著5.83 kg標煤/人、家庭設備用品及服務4.0 kg標煤/人、交通通信1.88 kg標煤/人、雜項商品與服務0.64 kg標煤/人(各年平均值)。與城鎮(zhèn)居民相同，“居住”是居民生活間接能源消耗最主要的來源，然后是“文化教育娛樂”和“食物”。從變化趨勢上看，“居住”和“衣著”產(chǎn)生的能源消耗呈上升態(tài)勢，“教育文化娛樂”逐年下降，“食品”則是先上升后下降。其他消費項目則略微下降(圖3)。

2.4 間接碳排放特征及碳排放因素分析

2.4.1 間接碳排放特征 2013年，吉林省居民生活消費間接能耗產(chǎn)生的總碳排為2.40×107t，其中城市1.63×107t，農(nóng)村0.77×107t，前者遠遠高于后者。

2004—2013年，城鎮(zhèn)居民生活消費引發(fā)的間接總碳排先增加后下降，在2006年達到最大值(2.15×107t)，2012年的碳排量是1.36×107t，是10 a中最低值。而農(nóng)村的最低值出現(xiàn)在2004年，為5.2×106t，在2013年達到最大值7.7×106t，呈波動上升趨勢，這是由近年農(nóng)村居民生活水平逐漸提高所決定的。

分消費項目來看，2004—2013年，吉林省居民間接產(chǎn)生的總碳排中，居住、教育文化娛樂和食品3項最高。從變化趨勢來看，教育文化娛樂產(chǎn)生的碳排放量先下降，近2 a保持平穩(wěn)狀態(tài)，而居住產(chǎn)生的碳排放量在近2 a則有上升趨勢，其他幾項沒有太明顯的變化(圖4)。

2.4.2 碳排放影響因素分析 將上文計算得出的吉林省居民消費的間接碳排放量、碳排放強度以及吉林省人口數(shù)量、居民人均生活性消費支出、城市化率代入公式7所示模型，在SPSS 21.0軟件中使用嶺回歸估計方法擬合得到各變量的估計系數(shù)(表2)。模型的方差分析得出F=11.865，sig.=0.009，由表3可知R2=0.906，調(diào)整R2=0.831，整體擬合度較好。

從回歸的結果看，效果比較好，較符合真實情況。從系數(shù)來看，人口數(shù)量、城市化率和碳排強度增大都會促進吉林省間接能源消費碳排量的增加。其中，碳排放強度是吉林省間接能源消費碳排放量最重要影響因素，其值每提高1%，就使得碳排放量提高0.831%；其次是人均消費水平，每提高1%，間接能源消費碳排放提高0.309%，人口數(shù)量每提高1%，吉林省間接能源消費碳排放量則提高0.184%，這是由人口對能源的絕對需求決定的；城市化率每提高1%，就使得吉林省間接能源消費碳排放量提高0.055%。

表2 模型的嶺回歸估計結果

注：因變量為lnI(I為吉林省居民消費引發(fā)的間接碳排放總量)。

表3 回歸方程擬合優(yōu)度

注：懲罰因子為040; 因變量為lnI;預測變量為lnPs，lnPt ，lnA和lnT。

3 結 論

(1) 居民生活消費產(chǎn)生的間接碳排總量中，居住、文化教育娛樂和食物3大項最高。居住消費是吉林省居民生活消費間接能耗的最大來源，2004—2013年，教育文化娛樂產(chǎn)生的碳排放量先下降，2012—2013年保持平穩(wěn)狀態(tài)，而居住產(chǎn)生的碳排放量在同期則有上升趨勢。在城市，間接能源消耗總量的1/2以上是居住消費貢獻的，而教育文化娛樂和食物分別占21.67%和13.75%?？傮w上看，居住消費產(chǎn)生的能耗略有上升趨勢，而教育文化娛樂消費產(chǎn)生的能耗逐年下降。鑒于居住、教育文化娛樂和食品這3項消費都是吉林省間接能源消耗和碳排放的最主要來源，居民家庭生活消費的節(jié)能減排工作也應從這3項著手。政府應著力改善居民生活供暖設施，通過優(yōu)化管網(wǎng)設施減少生產(chǎn)和運輸過程中的熱量損耗，限制供暖和制冷時間，普及節(jié)能炊具。

(2) 人口數(shù)量、人均消費水平、城市化率和碳排強度的提高都會導致吉林省間接能源消費碳排量的增加。其中，碳排強度是吉林省間接能源消費碳排量最重要影響因子。

所以，提高能源利用效率、發(fā)展新能源依然是減少碳排放量的重要手段。在加快低碳能源技術研發(fā)和推廣新能源利用的同時，還應通過征收碳稅和低碳成本補貼等來鼓勵居民低碳消費，引導居民生活方式向低碳節(jié)能模式轉變。

[1] Kerkhof A C, Nonhebel S, Moll H C, et al. Relating the environmental impact of consumption to household expenditures: An input-output analysis[J]. Ecological Economics, 2009,68(4):1160-1170.

[2] Duarte R, Mainar A, Sánchez-Chóliz J. The impact of household consumption emissions in Spain[J]. Energy Economics, 2010,32(1):176-185.

[3] Hiller C. Factors influencing residents’ enemy use： A study of enemy-related behavior in 57 Swedish homes[J]. Energy and Buildings, 2015,87:243-252.

[4] Jones C M, Kammen D M. Spatial distribution of U. S. household carbon footprints reveals suburbanization under-mines greenhouse gas benefits of urban population density[J]. Environmental Science & Technology, 2014,48(2):895-902.

[5] Wei Yiming, Liu Lancui, Fan Ying, et al. The impact of lifestyle on energy use and emission: An empirical analysis of China’s residents[J]. Energy Policy, 2007,35:247-257.

[6] 王妍,石敏俊.中國城鎮(zhèn)居民生活消費誘發(fā)的完全能源消耗[J].資源科學,2009,31(12):2093-2100.

[7] 楊玉含,劉峰貴,陳瓊,等.青海省居民生活能源消費與碳排放分析[J].中國人口·資源與環(huán)境,2011,21(3):307-310.

[8] 馮玲,吝濤,趙千鈞.城鎮(zhèn)居民生活能耗與碳排放動態(tài)特征分析[J].中國人口·資源與環(huán)境,2011,21(5):93-100.

[9] 馮蕊,朱坦,陳勝男,等.天津市居民生活消費CO2排放估算分析[J].中國環(huán)境科學,2011,31(1):163-169.

[10] 張馨,牛叔文,趙春升,等.中國城市化進程中的居民家庭能源消費及碳排放研究[J].中國軟科學,2011(9):65-75.

[11] 黃芳,江可申.我國居民生活消費碳排放的動態(tài)特征及影響因素分析[J].系統(tǒng)工程,2013,31(1):51-60.

[12] 朱勤,魏濤遠.居民消費視角下人口城鎮(zhèn)化對碳排放的影響[J].中國人口·資源與環(huán)境,2013,23(11):21-29.

[13] 劉莉娜,曲建升,黃雨生,等.中國居民生活碳排放的區(qū)域差異及影響因素分析[J].自然資源學報,2016,31(8):1364-1377.

[14] 付云鵬,馬樹才,宋寶燕.中國城鄉(xiāng)居民消費碳排放差異及影響因素:基于面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].經(jīng)濟問題探索,2016(10):43-50.

[15] 萬文玉,趙雪雁,王偉軍.中國城市居民生活能源碳排放的時空格局及影響因素分析[J].環(huán)境科學學報,2016,36(9):3445-3455.

[16] 何愛,呂拉昌.基于居民消費視角的廣州市能源消耗及碳排放特征[J].資源與產(chǎn)業(yè),2015,17(4):61-68.

[17]Chertow M R. The IPAT equation and its variant: Changing views of technology and environmental impact[J]. Journal of Industrial Ecology, 2000,4(4):13-30.

[18]Richard Y, Eugene A R, Thomas D. STIRPAT, IPAT and Impact: Analytic tools for unpacking the driving forces of environmental impacts[J]. Ecological Economics, 2003,46(3):351-365.

Characteristics of Indirect Carbon Emissions and Influence Factors of Residents’ Living Expenditure in Jilin Province

LI Guozhu, DAI Ailin, SUN Jinxin

(CollegeofTourismandGeographic,JilinNormalUniversity,Siping,Jilin136000,China)

[Objective] The energy consumption and carbon emissions in Jilin Province from residents’ expenditure were estimated and their influence factors were analyzed, to provide government decision for guiding local resident to take low carbon consumption and for improving the regional environment. [Methods] Taking Jilin Province as an example, we calculated the energy consumption and carbon emissions generated by various types of consumer activities in 2004—2003. Based on the STIRPAT model, a multivariate linear model fitted by a ridge regression to examine the relationship between carbon emissions and a list of human activity indices was built. [Results] (1) The consumptions of living, education and entertainment, and food were the main aspects of indirect energy consumption and the carbon emission. (2) It was found that every 1% increases of carbon emission intensity, per capita consumption, population and urbanization rate, would result to 0.831%, 0.309%, 0.184% and 0.055% increases of carbon emission caused by residents’ living consumption in Jilin Province. The intensity of carbon emissions had the greatest impact on the carbon consumption of indirect energy consumption in Jilin Province. [Conclusion] The primary measures for reduction of carbon emissions are enhancing energy utilization efficiency and developing new energy.

indirect energy consumption; carbon emissions; residents’ living expenditure; Jilin Province

2016-11-25

2016-12-23

國家社會科學基金青年項目“城市化進程中家庭消費的時空差異與可持續(xù)消費模式構建研究”(13CSH068)

李國柱(1975—),男(漢族),吉林省榆樹市人,博士,副教授,主要從事區(qū)域可持續(xù)發(fā)展與生態(tài)經(jīng)濟研究。E-mail:jlsdlgz@163.com。

A

1000-288X(2017)03-0146-06

F205， X24