青奧會對江蘇碳排放的影響評估

摘要：本文采用2010年江蘇省宣布舉辦青奧會作為自然實驗，采用了項目評估中的合成控制法對江蘇省的碳排放進(jìn)行影響效果評估。研究發(fā)現(xiàn)，在2010年之后，真實與合成江蘇的碳排放差距平均在3147萬噸，2015年的政策效果相對于2010年為8308.36萬噸。對影響效果采用LMDI路徑分解，發(fā)現(xiàn)能源排放效應(yīng)和能源強(qiáng)度效應(yīng)抑制了碳排放的增加，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)和人口規(guī)模效應(yīng)促發(fā)了碳排放的增加。最后根據(jù)研究結(jié)果提出相應(yīng)的政策建議。

關(guān)鍵詞：碳排放；青奧會；合成控制法；LMDI

中圖分類號：G811.2+X32文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1008-4428（2019）03-0181-03

一、 引言

自從1997年各國簽訂了《京都議定書》之后，各國都逐漸將注意力放到了環(huán)境保護(hù)與低碳發(fā)展，低碳發(fā)展方式近年來也就成了各國解決經(jīng)濟(jì)與自然環(huán)境問題最熱衷的方法之一。我國在這二十年中也是積極貫徹執(zhí)行簽署的《京都議定書》的文件精神，逐漸將政府的工作重心轉(zhuǎn)移到環(huán)境保護(hù)和低碳發(fā)展上；隨后根據(jù)我國在2009年國民經(jīng)濟(jì)和社會中長期規(guī)劃的精神，2020年單位碳排放要比2005年下降45%，表明我國在控制碳排放這個目標(biāo)上的戰(zhàn)略性決心。而江蘇作為我國的經(jīng)濟(jì)大省，將承擔(dān)更大的指標(biāo)考核壓力，傳統(tǒng)唯GDP的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式已經(jīng)不再適應(yīng)當(dāng)前的主要矛盾——人民對于美好生活的需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。如今經(jīng)濟(jì)改革任務(wù)重、時間緊，江蘇則想通過體育的外推力加速轉(zhuǎn)變本省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，減輕經(jīng)濟(jì)改革的阻力，為低碳發(fā)展模式的順利實施保駕護(hù)航。江蘇從2005年開始就展現(xiàn)出對國際賽事的熱情，是第十屆全運(yùn)會的東道主；隨后于2006年和2008年在南京市承辦了高水平的籃球賽；緊接著2013年在南京市舉辦亞運(yùn)會，這些高水平的賽事背后傳達(dá)的是南京市乃至江蘇在21世紀(jì)中如何打造江蘇新名片的宏偉計劃，并不遺余力地朝著控制碳排放的目標(biāo)前進(jìn)。

目前，在研究青奧會此類重大體育賽事上，國內(nèi)外學(xué)者研究更多的是2008年的北京奧運(yùn)會，這是我國首次舉辦最高級別的全球性國際賽事。針對這類體育賽事，經(jīng)濟(jì)學(xué)界的主要切入點(diǎn)更多的是放在了經(jīng)濟(jì)效益和與之相關(guān)的環(huán)境領(lǐng)域中，張亞雄（2008）從投入產(chǎn)出模型的角度出發(fā)評價北京奧運(yùn)會對中國經(jīng)濟(jì)的拉動力分析，認(rèn)為奧運(yùn)會對周邊地方經(jīng)濟(jì)有較強(qiáng)的溢出效應(yīng)；Wang（2009）對奧運(yùn)會期間的關(guān)于改善空氣質(zhì)量和排放的一系列舉措進(jìn)行案例研究，主要通過觀測地面交通對黑炭（BC）這個指標(biāo)進(jìn)行測算，柴油卡車的減少是黑炭降低的主要因素；Long從環(huán)境措施入手，分析了奧運(yùn)前后不同的環(huán)境的效率，發(fā)現(xiàn)為了達(dá)到綠色奧運(yùn)的宗旨，積極引入高端產(chǎn)業(yè)，拓展產(chǎn)業(yè)的價值鏈，提高外商直接投資的門檻，降低北京和周邊地區(qū)低端產(chǎn)業(yè)的比重，這對其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有很強(qiáng)的催化作用。

隨著我國國際化進(jìn)程的深入，我國除了舉辦了2008年的北京奧運(yùn)會、2014年的南京青奧運(yùn)，還即將在2022年迎來北京冬奧會，然而這類事件很少直接在碳排放相關(guān)的研究中，當(dāng)下，碳排放的研究更多的是涉及以碳排放為中心的碳排放權(quán)交易的研究當(dāng)中，Pan（2015）通過回顧對比以往文獻(xiàn)中提到的41種方案，并將這些方案置于同一個框架中比較，認(rèn)為不同的方案會使得不同的國家配額有很大差距，但是發(fā)達(dá)國家依舊需要承擔(dān)更大的減排責(zé)任；Li和Lu（2015）構(gòu)建出一般均衡模型，模擬出不同的碳價對于中國宏觀經(jīng)濟(jì)、環(huán)境質(zhì)量和能源需求的影響，建議給出的碳價每噸在30—50元之間；Li（2017）主要研究全國碳排放交易系統(tǒng)在2020年對煤炭工業(yè)的影響，得出碳排放交易體系可以提高石油等原料的競爭力，會導(dǎo)致煤炭生產(chǎn)的下降，有助于我國節(jié)能減排的目標(biāo)。

雖說這兩個話題都是我國最近幾年的熱點(diǎn)話題，兩者都有內(nèi)在的聯(lián)系，即這類體育賽事所傳達(dá)的綠色環(huán)保精神正是碳減排的核心理念，但是卻鮮有文獻(xiàn)將這兩個話題聯(lián)系在一起進(jìn)行探究?；谝陨峡紤]，本文以2014年青奧會這件體育賽事對江蘇碳排放影響為實例研究，探究帶有綠色宗旨的青奧會對于當(dāng)下迫切關(guān)注的碳排放是有怎樣的影響軌跡。

二、 研究設(shè)計

本文采用Abadie（2010）論文中運(yùn)用的合成控制法評估2014年青奧會的影響，合成控制法可以彌補(bǔ)雙重差分中主觀選取對照組的情況，增加了研究的嚴(yán)謹(jǐn)性?？紤]到2010年是南京申請青奧會成功之年，從2010年開始就開始制定相關(guān)的政策，所以將2010年看作是政策沖擊年；與此同時，青奧會雖然舉辦地在南京，但是沒有江蘇省的政策支持，是沒有實力舉辦的，曾頒布了《江蘇省保障青奧會環(huán)境質(zhì)量工作方案》，全省都要支持青奧會的舉辦，所以選取省級區(qū)域為研究范圍，確保評估的精準(zhǔn)性。

在確定了青奧會對江蘇碳排放產(chǎn)生了正面沖擊之后，我們需要進(jìn)一步探究其2010—2015年沖擊的傳導(dǎo)路徑，而指數(shù)分解正是研究其變化特征以及其傳導(dǎo)路徑較為流行的方法。Ang（2004）對比了當(dāng)前常用的分解方法之后，認(rèn)為對數(shù)平均迪氏分解法（Log arithmic Mean Divisia Index，LMDI）不僅操作上可以將余項完全分解，且其在理論基礎(chǔ)和結(jié)果上都表現(xiàn)清晰。故本文采用LMDI定量分解青奧會使得江蘇碳排放增加的傳導(dǎo)因素。

結(jié)合上文的控制變量，選取的碳排放公式為：

C=CE×EY×YP×P（1）

其中C代表碳排放，E代表能源的消費(fèi)量，Y代表國內(nèi)生產(chǎn)總值，P代表人口數(shù)量。

令：s=CE，e=EY，y=YP，p=P（2）

其中s代表總能源的排放效用；e代表總能源強(qiáng)度效應(yīng)；y代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)；p代表人口規(guī)模效應(yīng)。

將（2）代入到（1）中可化簡碳排放模型：C=s×e×y×p（3）

利用LMDI加法形式對（3）進(jìn)行因素分解，令真實江蘇的碳排放為Ct，合成江蘇的碳排放為Ch，第m年兩者進(jìn)行差分比較：

ΔCtm-hm=Ctm-Chm=ΔCsm+ΔCem+ΔCym+ΔCpm（4）

其中ΔCtm-hm代表江蘇第m年碳排放真實與合成的差距；ΔCsm代表總能源的排放效應(yīng)引發(fā)的江蘇第m年碳排放真實與合成的差距；ΔCem代表總能源的強(qiáng)度效應(yīng)引發(fā)的江蘇第m年碳排放真實與合成的差距；ΔCym代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)引發(fā)的江蘇第m年碳排放真實與合成的差距；ΔCpm代表人口規(guī)模效應(yīng)引發(fā)的江蘇第m年碳排放真實與合成的差距。模型分解后，分解的值小于0表示該效應(yīng)是抑制作用，若分解的值大于0表示該效應(yīng)是增加作用。

三、 青奧會對江蘇碳排放的影響評估

（一）數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來自2002—2016年《中國統(tǒng)計年鑒》和各省的統(tǒng)計年鑒以及《中國能源統(tǒng)計年鑒》，最初選取的控制組省市為全國的30個省市，在數(shù)據(jù)整理當(dāng)中發(fā)現(xiàn)西藏的數(shù)據(jù)大量缺失，則需要將這個省從控制組中去掉。

（二）青奧會對江蘇碳排放的影響

通過Stata軟件對合成控制法的編程運(yùn)算，表1展示了擬合江蘇的具體權(quán)重，其中山西的權(quán)重最小，河北的權(quán)重最大，6個省市的權(quán)重和為1。圖1展示了2001—2015年的真實碳排放與擬合的碳排放之間的軌跡變化，從圖中可以很明顯地看出，青奧會宣布之前（2010年），6個省市合成出的江蘇碳排放軌跡能很好地擬合真實的江蘇碳排放的軌跡，符合平行趨勢假定，說明可以當(dāng)作沒有青奧會情況下的江蘇。在2010年之后，真實發(fā)生青奧會的江蘇碳排放有一個突變，在隨后的4年中遠(yuǎn)高于合成江蘇的碳排放，兩者之間的差距并不斷拉大，2013年真實與合成江蘇之間的差距為9049.86萬噸，在2014年有小幅度的下降，2015年又有所加劇。

根據(jù)圖1可知，表2展現(xiàn)了江蘇碳排放在2010—2015年的總效應(yīng)以及能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、能源強(qiáng)度效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)和人口規(guī)模效應(yīng)，總效應(yīng)呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢。表3展現(xiàn)了因青奧會的原因在2015年相對2010年增長了8308.36萬噸。表中能夠清晰地看出，2015年能源排放強(qiáng)度效應(yīng)使得江蘇碳排放相對于2010年降低了327.19萬噸，能源的強(qiáng)度效應(yīng)也使得江蘇的碳排放降低283.31萬噸，然而經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)、人口規(guī)模效應(yīng)卻使得江蘇碳排放各自增加了8474.16萬噸和444.70萬噸。這表明青奧會是通過后面兩種效應(yīng)使得碳排放增加，這當(dāng)中經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)是江蘇碳排放的主要促進(jìn)因素，在受青奧會沖擊的5年當(dāng)中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)一直處于正值，且在2011—2013年相對于2010年其正面效應(yīng)分別占據(jù)當(dāng)年累計總效應(yīng)的半壁江山，說明青奧會的存在是拉動江蘇經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一大動力，經(jīng)濟(jì)支出主要用于城市的建設(shè)投資上，故而碳排放也是巨大。

能源排放強(qiáng)度效應(yīng)和能源強(qiáng)度效應(yīng)是江蘇碳排放的主要抑制因素，尤其是能源的強(qiáng)度效應(yīng)，就2015年達(dá)到了-31604.81 萬噸，幾乎和經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)旗鼓相當(dāng)，其政策效果為-283.31這與青奧會的宗旨有很大的關(guān)系，青奧會要求的口號是綠色奧運(yùn)，因此伴隨著經(jīng)濟(jì)的投入，節(jié)能減排的力度同樣在增加，如2014—2015年江蘇的萬元能耗同比實際增速為-5.92%和-6.73%該數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。，能耗的下降在很大程度上降低了江蘇能源強(qiáng)度。同時煤炭作為一種高碳排放能源，在2010—2015年期間，為了響應(yīng)綠色奧運(yùn)的口號，江蘇的煤炭用量逐年降低，如原煤的碳排放從2010年占全年碳排放的0.63，一直降低到2015年的0.57，減少高排放的能源可以有效地降低能源排放強(qiáng)度。

四、 結(jié)論及其政策建議

（一）研究結(jié)論

碳排放增速是我們經(jīng)濟(jì)社會中需要解決的一個問題，但是我國需要不斷通過舉辦國際賽事來積極融入世界、增加城市的知名度，而目前基礎(chǔ)設(shè)施相對缺乏，為了舉辦賽事就需要在短期內(nèi)進(jìn)行大量的建設(shè)，碳排放也就不可避免地快速增加，這就產(chǎn)生了一對矛盾。本文首次利用合成控制法來評價青奧會（重大事件）對地方碳排放有何影響效果，通過對數(shù)據(jù)信息的挖掘找出對應(yīng)的控制組權(quán)重，得到了一個在事件沒有發(fā)生之前擬合效果最優(yōu)的“反事實”，這個“反事實”模擬了目標(biāo)省份如果沒有青奧會發(fā)生的發(fā)展趨勢，與目標(biāo)省份的實際情況對比來研究青奧會對江蘇省碳排放的影響效果。研究發(fā)現(xiàn)，青奧會的舉辦的確可以使得江蘇省的碳排放上升，增加幅度在2014年前后達(dá)到最高，總體帶來的碳排放增加為8308.36萬噸。隨后通過LMDI方法對因青奧會而增加的碳排放進(jìn)行分解，發(fā)現(xiàn)碳排放的增長與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口規(guī)模呈高度的正相關(guān)。一方面青奧會的舉辦拉動了江蘇經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而能源則為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供原動力，故而促進(jìn)來了碳排放的增加；另一方面受青奧會宗旨的影響，能源的排放強(qiáng)度效應(yīng)和能源的強(qiáng)度效應(yīng)則抑制江蘇碳排放增加的因素。

（二）政策建議

目前中國的綜合國力在增強(qiáng)，更需要積極地融入國際社會中，青奧會這種國際盛事是提升國家和地區(qū)知名度的一種手段。北京的環(huán)境污染一直被人詬病，治理卻軟弱無力，但是會發(fā)現(xiàn)在舉辦奧運(yùn)會之后加速了環(huán)境治理速度；青島積極引進(jìn)國際帆船賽事這種重大事件也加速了青島市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，有助于緩解城市的碳排放增速；廈門舉辦馬拉松使得本城市也有主動降低碳強(qiáng)度的壓力。從這些例子中可以發(fā)現(xiàn)，體育盛事的舉辦從長遠(yuǎn)角度對本地區(qū)環(huán)境的改善有相當(dāng)大的促進(jìn)作用。根據(jù)本文的實證研究結(jié)果和當(dāng)下的江蘇經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，就其能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境方面的建議如下：

1. 增強(qiáng)清潔能源的消費(fèi)比重

就目前而言，為了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，碳排放的增長趨勢不可避免，但是在選擇能源上可以有所側(cè)重，增加天然氣、風(fēng)能、水能和核能的使用比例，改善能源的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，可以有效地緩解碳排放的增長速度。

2. 加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整

碳排放的主要來源是第二產(chǎn)業(yè)，故著重開發(fā)第三產(chǎn)業(yè)，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，有利于降低當(dāng)下經(jīng)濟(jì)發(fā)展對能源的依存度。青奧會給江蘇帶來更多的是軟優(yōu)勢，正好借此時機(jī)大力發(fā)展江蘇的體育事業(yè)和文化產(chǎn)業(yè)，爭取成為江蘇經(jīng)濟(jì)增長的一大動力。

3. 擴(kuò)大碳減排技術(shù)的研發(fā)與合作

從青奧會中暴露的問題表明治污能力還處于較低層次，資金的投入不足以緩解碳排放增速的下降，可見在治污的核心技術(shù)上沒有很大的突破，要想短期有所提升，加大與國外在該領(lǐng)域有先進(jìn)技術(shù)的機(jī)構(gòu)的合作是解決此問題的主要途徑之一。

參考文獻(xiàn)：

[1]張亞雄，趙坤.北京奧運(yùn)會投資對中國經(jīng)濟(jì)的拉動影響——基于區(qū)域間投入產(chǎn)出模型的分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2008（3）：4-15.

[2]WANG X， WESTERDAHL D， CHEN LC， et al. Evaluating the air quality impacts of the 2008 Beijing Olympic Games： On-road emission factors and black carbon profiles[J]. Atmospheric Environment，2009，43（30）.

[3]LONG X， CHEN B， PARK B. Effect of 2008s Beijing Olympic Games on environmental efficiency of 268 Chinas cities[J].

[4]PAN X， TENG F， TIANY， et al. Countries emission allowances towards the low-carbon world： A consistent study[J]. Applied Energy，2015，155：218-228.

[5]LI W， LU C. The research on setting a unified interval of carbon price benchmark in the national carbon trading market ofChina[J]. Applied Energy，2015（155）：728-739.

[6]LI G， YANG J， CHEND， et al. Impacts of the coming emission trading scheme on Chinas coal-to-materials industry in 2020[J]. Applied Energy，2017（195）：837-849.

[7]Abadie A， Diamond A， Hainmueller J. Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies： Estimating the Effect of Californias Tobacco Control Program[J]. Journal of the American Statistical Association，2010，105（490）：493-505.

[8]Ang B W. Decomposition analysis for policymaking in energy： Which is the Preferred Method[J]. Energy Policy，2004，32（9）：1131-1139.

[9]張成，史丹，李鵬飛.中國實施省際碳排放權(quán)交易的潛在成效[J].財貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2017，38（2）：93-108.

[10]蘇治，胡迪.通貨膨脹目標(biāo)制是否有效？——來自合成控制法的新證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2015（6）：74-88.

[11]李荔，劉倩，李冰，等.南京青奧會期間管控措施空氣質(zhì)量改善效果評估[J].環(huán)境科學(xué)研究，2016，29（2）：175-182.

[12]王艷芳，張俊.奧運(yùn)會對北京空氣質(zhì)量的影響：基于合成控制法的研究[J].中國人口·資源與環(huán)境，2014，24（S2）：166-168.

[13]Malla S. CO2 emissions from electricity generation in seven Asia-Pacific and North American countries：A decomposition analysis[J]. Energy policy，2009，37（1）：1-9.

[14]李建豹，黃賢金，吳常艷，周艷，徐國良.中國省域碳排放影響因素的空間異質(zhì)性分析[J].經(jīng)濟(jì)地理，2015，35（11）：21-28.

[15]國涓，劉長信，孫平.中國工業(yè)部門的碳排放：影響因素及減排潛力[J].資源科學(xué)，2011，33（9）：1630-1640.

[16]徐昱東.FDI、貿(mào)易開放與CO2排放：以山東省為例[J].科研管理，2016，37（8）：76-84.

作者簡介：

周鑫鑫，男，南京財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，主要研究方向：資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)與政策。