工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系
——基于速度脫鉤和數(shù)量脫鉤的實(shí)證研究

何洋洋，魏振香

(中國(guó)石油大學(xué)(華東)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，中國(guó) 青島 266580)

隨著世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，全球能源需求和消耗不斷增加，碳排放逐年增多，導(dǎo)致環(huán)境污染日益嚴(yán)重。近幾年，中國(guó)躍為世界第二大經(jīng)濟(jì)體，成為世界上碳排放量最多的國(guó)家[1]，其中，工業(yè)碳排放量是其主要來(lái)源，占全國(guó)總碳排放量的83.1%[2]。根據(jù)國(guó)家能源局統(tǒng)計(jì)資料顯示，2012年中國(guó)一次能源消耗為36.2億噸標(biāo)煤，已超美國(guó)成為世界第一大能源消費(fèi)國(guó)。由此可見，能源驅(qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式已給中國(guó)的生態(tài)環(huán)境帶來(lái)挑戰(zhàn)，工業(yè)節(jié)能減排刻不容緩，研究工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的關(guān)系，對(duì)于中國(guó)工業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

1 研究綜述

碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系一直是學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)，其中實(shí)現(xiàn)二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤問題則成為當(dāng)前研究的焦點(diǎn)問題。就脫鉤分析的測(cè)度方法而言，分為速度脫鉤與數(shù)量脫鉤。速度脫鉤指環(huán)境污染物的增長(zhǎng)速度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度相背離，若某一時(shí)期環(huán)境污染物增加速度小于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，則說明已打破環(huán)境壓力與經(jīng)濟(jì)績(jī)效之間的聯(lián)系，兩者脫鉤[3]。Tapio彈性系數(shù)因具有測(cè)量精度高、所需數(shù)據(jù)少的特點(diǎn)而廣泛應(yīng)用于能源消耗領(lǐng)域的研究。王崇梅[4]、查建平等[5]和王仲瑀[6]和方佳敏等[7]等基于脫鉤指數(shù)分析當(dāng)前我國(guó)能源消耗、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，豐富了脫鉤理論應(yīng)用于減排的相關(guān)研究成果。梁涵瑋等[8]對(duì)中日韓美經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與資源消費(fèi)之間的關(guān)系進(jìn)行Tapio脫鉤分析，得出推進(jìn)區(qū)域生態(tài)工業(yè)發(fā)展是實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與資源消費(fèi)脫鉤的重要路徑。數(shù)量脫鉤是指環(huán)境污染物增加的總量隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程出現(xiàn)下降的趨勢(shì)，較常用的是環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線。林伯強(qiáng)、蔣竺均[9]和許廣月等[10]對(duì)中國(guó)二氧化碳的EKC曲線進(jìn)行預(yù)測(cè)并分析其影響因素，隨后Khajuria等[11]、朱哲毅等[12]和王凱等[13]則分別將EKC假說運(yùn)用到城市固體廢物、農(nóng)業(yè)等二氧化碳排放分析中，進(jìn)一步擴(kuò)大研究領(lǐng)域。近幾年，有學(xué)者開始將數(shù)量與速度脫鉤兩種方法進(jìn)行結(jié)合，共同分析環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，凌立文等[14]基于這兩種測(cè)度方法探究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與工業(yè)三廢間的關(guān)系，并對(duì)比了兩種方法導(dǎo)致的環(huán)境管控政策差異。謝守紅等[15]、張志高等[16]和Jiang等[17]將脫鉤模型和EKC模型應(yīng)用于交通運(yùn)輸業(yè)、農(nóng)業(yè)及工業(yè)等領(lǐng)域。

綜上所述，學(xué)者們對(duì)于碳排放的脫鉤理論與實(shí)證研究較為成熟，均取得了一定的成果，尤其是對(duì)于中國(guó)工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的速度脫鉤研究較多，但現(xiàn)有文獻(xiàn)缺少對(duì)中國(guó)工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度脫鉤與數(shù)量脫鉤進(jìn)行比較研究。本文基于Tapio脫鉤模型和環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線分析，對(duì)中國(guó)工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行脫鉤探究，比較兩種分析結(jié)果，以期為政府節(jié)能減排政策的制定提供依據(jù)和參考。

2 模型與數(shù)據(jù)來(lái)源

在衡量環(huán)境壓力變化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)績(jī)效方法中，速度脫鉤與數(shù)量脫鉤是最常用的方法，但二者的理論基礎(chǔ)存在一定差異。在本文的研究中，速度脫鉤立足于相對(duì)量角度，探討工業(yè)碳排放增長(zhǎng)速度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度之間的快慢關(guān)系；而數(shù)量脫鉤則從絕對(duì)量角度出發(fā)，尋找工業(yè)碳排放總量隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變化規(guī)律。速度脫鉤與數(shù)量脫鉤中常用的方法分別是Tapio彈性分析與環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線分析。

2.1 Tapio彈性系數(shù)法

脫鉤理論是描述阻斷經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與資源消耗或環(huán)境污染之間聯(lián)系的一種基本理論，現(xiàn)已運(yùn)用到農(nóng)業(yè)、能源等各個(gè)領(lǐng)域。目前，速度脫鉤分析模型有兩種，一種是OECD模型，此模型基于期初值和期末值進(jìn)行分析，對(duì)于數(shù)值選取存在一定的敏感性，測(cè)算結(jié)果易產(chǎn)生偏差。另一種是Tapio制作的基于彈性變化的Tapio脫鉤模型，采用“彈性概念”動(dòng)態(tài)的反應(yīng)分析各變量之間的關(guān)系，提高了脫鉤分析的準(zhǔn)確性，測(cè)算公式為

T(CO2，GDP)=(ΔCO2/CO2)/(ΔGDP/GDP)，

(1)

式中T(CO2，GDP)表示CO2排放量隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的變化呈現(xiàn)出的變化趨勢(shì)，進(jìn)而描述CO2與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤狀態(tài)，以0，0.8與1.2為臨界值，根據(jù)彈性系數(shù)的大小來(lái)判定脫鉤程度的強(qiáng)弱。Tapio脫鉤模型根據(jù)脫鉤彈性的大小分為負(fù)脫鉤、脫鉤及連接3種狀態(tài)，其次根據(jù)彈性數(shù)值的大小將3種狀態(tài)細(xì)分為弱負(fù)脫鉤、強(qiáng)負(fù)脫鉤、擴(kuò)張脫鉤、衰退脫鉤、強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤、衰退連接以及擴(kuò)張連接等8種脫鉤狀態(tài)，如表1所示。

表1 Tapio脫鉤彈性模型

因本文是對(duì)中國(guó)工業(yè)碳排放量和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系進(jìn)行分析，所以在原Tapio脫鉤模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，將脫鉤彈性模型定義為

(2)

其中，e表示工業(yè)碳排放脫鉤彈性指數(shù)；ΔC表示研究期限內(nèi)工業(yè)碳排放的變化量，Cn為第n年工業(yè)碳排放量，Cn-1為第n-1年工業(yè)碳排放量；ΔG表示研究期限內(nèi)工業(yè)GDP增加值的變化量，同理，Gn為第n年工業(yè)GDP增加值，Gn-1為第n-1年工業(yè)GDP增加值。

2.2 環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線分析

EKC模型基于傳統(tǒng)的EKC假說建立，以反映環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，經(jīng)典EKC曲線以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平為橫坐標(biāo)，環(huán)境污染水平為縱坐標(biāo)，兩者之間呈現(xiàn)倒U型形態(tài)。隨著研究的不斷深入，國(guó)內(nèi)外學(xué)者發(fā)現(xiàn)二者之間還包括U型、單調(diào)遞增線型、單調(diào)遞減線型、N型和倒N型等多種關(guān)系。本文借鑒國(guó)內(nèi)外學(xué)者的做法，采用2次多項(xiàng)式或3次多項(xiàng)式進(jìn)行擬合[14]，以中國(guó)工業(yè)碳排放量為表征環(huán)境變化的變量，以人均GDP為決定環(huán)境污染的變量，構(gòu)建如下模型：

lnYC=β0+β1lnrG+β2(lnrG)2+εC，

(3)

lnYC=β0+β1lnrG+β2(lnrG)2+β3(lnrG)3+εC，

(4)

其中，YC為中國(guó)工業(yè)碳排放量，rG中國(guó)人均GDP；β0為截距，β1，β2和β3為待估計(jì)參數(shù)，εC為隨機(jī)誤差，對(duì)變量取對(duì)數(shù)的目的是消除波動(dòng)趨勢(shì)和異方差，參數(shù)具體取值與曲線形狀的關(guān)系見表2。

表2 模型參數(shù)與曲線形狀關(guān)系

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文用中國(guó)工業(yè)GDP增加值來(lái)衡量工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2001—2019)》。本文選擇中國(guó)工業(yè)能源消耗中的8類能源消費(fèi)量進(jìn)行計(jì)算分析，得到中國(guó)2001—2019年的碳排放量(見表3)。碳排放量計(jì)算公式依據(jù)IPCC提供的公式進(jìn)行測(cè)算，計(jì)算公式為

表3 8類能源碳排放系數(shù)表

(5)

其中C為碳排放量，Ai為能源i的消費(fèi)量(噸標(biāo)準(zhǔn)煤)，Bi為能源i的碳排放系數(shù)，i為能源種類。

3 中國(guó)工業(yè)碳排放變化及特征分析

3.1 工業(yè)碳排放趨勢(shì)分析

2001—2019年中國(guó)工業(yè)碳排放量總體呈上升趨勢(shì)(見圖1)，工業(yè)碳排放的主要來(lái)源是制造業(yè)的碳排放量，且制造業(yè)的碳排放量占比一直呈上升態(tài)勢(shì)(見圖2)，從2001年占工業(yè)總碳排放的86.23%增加到2019年的5.67%。工業(yè)碳排放量年平均增長(zhǎng)率為7.36%，碳排放量呈現(xiàn)階段性上升趨勢(shì)，但不同階段的碳排放量增速存在一定差異，呈現(xiàn)出“高-低-高-低”的變化特征(見圖3)。2001—2005年，工業(yè)碳排放量年平均增長(zhǎng)率為19.68%，呈現(xiàn)快速的增長(zhǎng)趨勢(shì)；2005—2010年，年平均增長(zhǎng)率為5.13%，增長(zhǎng)速度較為減緩，為低速增長(zhǎng)狀態(tài)；2010—2011年，工業(yè)碳排放量再次高速增長(zhǎng)，年平均增長(zhǎng)率達(dá)10.98%；2012-2018年期間，工業(yè)碳排放量增速開始降低，年平均增長(zhǎng)率為-2.76%，其中2017年最為明顯，增速-4.49%，為最低增長(zhǎng)速率，工業(yè)能源消耗的減少直接影響了中國(guó)工業(yè)碳排放量的下降。這段時(shí)期國(guó)家開始“十三五”規(guī)劃，將“工業(yè)污染源全面達(dá)標(biāo)排放”列入重大項(xiàng)目表，并從政策等方面激勵(lì)工業(yè)開展節(jié)能減排工作。此外，有些工業(yè)企業(yè)大力發(fā)展清潔能源，通過技術(shù)改進(jìn)等措施逐步降低化石能源使用。

圖1 工業(yè)能源消耗及碳排放量

圖2 工業(yè)分行業(yè)碳排放量

圖3 2001—2019年工業(yè)碳排放量環(huán)比增速

3.2 工業(yè)能源消耗強(qiáng)度與碳排放強(qiáng)度特征分析

能源消耗強(qiáng)度用單位GDP的能源消耗來(lái)表示，計(jì)算公式為：?jiǎn)挝荒芎?能源消耗量/GDP總量。2001—2019年，中國(guó)工業(yè)能源消耗強(qiáng)度總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)(見表4和圖2)，其中，2001—2003年期間有微上升的趨勢(shì)，2003年以后工業(yè)能源消耗強(qiáng)度始終保持下降趨勢(shì)，主要原因是2003年至今，中國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在逐漸發(fā)生轉(zhuǎn)變，高耗能產(chǎn)業(yè)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榈秃哪墚a(chǎn)業(yè)，工業(yè)企業(yè)的能源利用率在不斷提高。

表4 2001—2019年工業(yè)能源消耗量與碳排放量

碳排放強(qiáng)度用單位GDP的碳排放量來(lái)表示，計(jì)算公式為：?jiǎn)挝荒芎?碳排放量/GDP總量，較低的碳排放強(qiáng)度是反映地區(qū)實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展的重要指標(biāo)。從碳排放強(qiáng)度看，2001—2019年，中國(guó)工業(yè)碳排放強(qiáng)度呈現(xiàn)下降趨勢(shì)(見圖1)，由2001年的0.778 5噸/萬(wàn)元到2019年0.221 2噸/萬(wàn)元，其中，2001—2005年，碳排放強(qiáng)度處于一種平穩(wěn)狀態(tài)，這說明工業(yè)碳排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速率相差較小，由此可知，此時(shí)中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要依靠工業(yè)能源的消耗增加。2005年以后，工業(yè)碳排放強(qiáng)度一直呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，而GDP始終保持增長(zhǎng)趨勢(shì)，從77 958.3億元增加到2019年的317 108.7億元，說明工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)方式開始向低碳型生產(chǎn)轉(zhuǎn)型，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式也開始由粗放型向集約型經(jīng)濟(jì)方式轉(zhuǎn)變。

4 中國(guó)工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤關(guān)系分析

4.1 速度脫鉤分析

根據(jù)Tapio脫鉤模型，計(jì)算中國(guó)工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤彈性指數(shù)(見表5)。結(jié)果顯示，工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系包括擴(kuò)張連接、弱脫鉤、擴(kuò)張負(fù)脫鉤及強(qiáng)脫鉤4種，其中，弱脫鉤與強(qiáng)脫鉤狀態(tài)共出現(xiàn)10次，占總統(tǒng)計(jì)期數(shù)的62.5%。2002，2004—2005以及2009年，工業(yè)碳排放量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均呈現(xiàn)出擴(kuò)張連接狀態(tài)，工業(yè)碳排放量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展同方向變化，二者存在一定聯(lián)系，并未實(shí)現(xiàn)脫鉤。2009年之后，二者關(guān)系均為脫鉤，其中2010和2013—2016年均表現(xiàn)為理想的強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，說明近幾年來(lái)，工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境之間的矛盾趨于緩和。分析其原因，2011年中國(guó)開始進(jìn)入“十二五”，國(guó)家將節(jié)能減排作為調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變企業(yè)發(fā)展方式的重要抓手，將優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、淘汰落后產(chǎn)能作為節(jié)能減排首要任務(wù)，使得脫鉤彈性指數(shù)較“十一五”期間有明顯降低。

表5 2001—2019年中國(guó)工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤彈性指數(shù)

4.1.1 脫鉤指標(biāo)因果鏈分析 為探究脫鉤狀態(tài)變化原因，將工業(yè)碳排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤彈性指數(shù)拆分為工業(yè)碳排放量與能源消耗量脫鉤彈性指數(shù)(能源結(jié)構(gòu)彈性指數(shù))和工業(yè)能源消耗量和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤指數(shù)(能源效率彈性指數(shù))間的乘積，分別對(duì)二者進(jìn)行脫鉤分析。能源結(jié)構(gòu)彈性系數(shù)可以分析工業(yè)碳排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素所在，能源效率彈性系數(shù)為衡量工業(yè)能源利用效率指標(biāo)，脫鉤效果越明顯，說明工業(yè)能源利用率越高，節(jié)能效果越好。

碳排放脫鉤彈性指數(shù)=能源結(jié)構(gòu)彈性指數(shù)×能源效率彈性指數(shù)，計(jì)算公式為

(6)

其中E表示中國(guó)工業(yè)能源消耗量；e1表示能源結(jié)構(gòu)脫鉤彈性指數(shù)；e2表示能源效率彈性指數(shù)。

(1)能源結(jié)構(gòu)脫鉤效應(yīng)分析

由表6可以看出，2010年表現(xiàn)出弱負(fù)脫鉤，說明能源消耗速度開始降低，碳排放量下降，但是能源消耗的速度大于碳排放量的下降速度。2012年表現(xiàn)為擴(kuò)張負(fù)脫鉤，說明工業(yè)能源消耗不斷增加，工業(yè)碳排放量也增加，但是能源消耗的速度小于碳排放的速度，反映出在此期間工業(yè)減排力度較弱。2001—2009年及2011年，中國(guó)工業(yè)能源結(jié)構(gòu)脫鉤狀態(tài)均表現(xiàn)為擴(kuò)張連接，2013—2016年表現(xiàn)為衰退脫鉤，能源結(jié)構(gòu)脫鉤彈性指數(shù)在大部分時(shí)間段基本維持在1左右，表明工業(yè)能源消耗量與碳排放量同方向變化并存在一定聯(lián)系，且沒有處于脫鉤狀態(tài)。

表6 2001—2019年各項(xiàng)脫鉤彈性指數(shù)及脫鉤關(guān)系一覽表

(2)能源效率脫鉤效應(yīng)分析

由表6可知，2001—2019年，中國(guó)工業(yè)能源效率脫鉤彈性共呈現(xiàn)擴(kuò)張連接、擴(kuò)張負(fù)脫鉤、弱脫鉤以及強(qiáng)脫鉤4種狀態(tài)。2010年之前主要以弱脫鉤、擴(kuò)張連接為主，其中2002，2004—2005年為擴(kuò)張連接，主要原因是能源消耗量增多。2006—2009以及2011—2012年為弱脫鉤狀態(tài)，表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源消耗的依賴程度較低。2010和2013—2016年均呈現(xiàn)理想的強(qiáng)脫鉤關(guān)系，說明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)工業(yè)能源的依賴處于較弱狀態(tài)，工業(yè)企業(yè)在近幾年節(jié)能方面工作表現(xiàn)較好。

圖4反映2001—2019年各指標(biāo)脫鉤彈性指數(shù)走勢(shì)?？梢钥闯觯谀茉唇Y(jié)構(gòu)與能源效率兩個(gè)因素中，能源效率脫鉤彈性的變動(dòng)趨勢(shì)與碳排放脫鉤彈性的變動(dòng)趨勢(shì)基本一致，結(jié)合脫鉤指標(biāo)因果鏈分析，可以得出在此期間工業(yè)能源消耗與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系在很大程度上影響工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系，能源效率的提高對(duì)于碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)脫鉤有很大作用。表6得出2010和2013—2019年工業(yè)能源效率脫鉤彈性均呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤，較高的能源利用率使得工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系在此期間也均呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。研究發(fā)現(xiàn)，2015年碳排放脫鉤彈性指數(shù)為-5.6673，2016年上升為1.0102，隨后脫鉤指數(shù)不斷上升，2019年為-0.392，究其原因是能源效率脫鉤彈性指數(shù)的增加引起的，說明相對(duì)于2015年，2016年以來(lái)工業(yè)能源的利用率有所下降，未來(lái)一段時(shí)期內(nèi)節(jié)能減排仍是工業(yè)企業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的工作之一。

圖4 2001—2019年各指標(biāo)脫鉤彈性指數(shù)走勢(shì)

4.1.2 分行業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤分析 為進(jìn)一步分析工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤關(guān)系，本文將工業(yè)按不同行業(yè)類型分成了三大類，分別為采掘業(yè)、制造業(yè)以及電力、煤氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。根據(jù)Tapio脫鉤模型，計(jì)算各工業(yè)行業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤彈性指數(shù)(見表7)。

表7 2001—2019年中國(guó)工業(yè)分行業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤彈性指數(shù)

采掘業(yè)脫鉤狀態(tài)在研究期限內(nèi)呈現(xiàn)“未脫鉤-脫鉤-未脫鉤-脫鉤”(見圖5)，2004年開始出現(xiàn)脫鉤一直持續(xù)到2008年，2009年呈現(xiàn)出擴(kuò)張負(fù)脫鉤，隨后脫鉤指數(shù)均呈現(xiàn)脫鉤狀態(tài)，其中，脫鉤彈性系數(shù)的最小值為-17.656 0，位于2014年觀察期，說明在此期間采掘業(yè)的節(jié)能減排工作取得了顯著成效。制造業(yè)在2005年之前呈現(xiàn)拓張負(fù)脫鉤與擴(kuò)張連接兩種狀態(tài)，自2006年進(jìn)入“十一五”以來(lái)，均呈現(xiàn)較為穩(wěn)定的脫鉤狀態(tài)，在“十一五”與“十二五”期間制造業(yè)的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型加快，節(jié)能減排技術(shù)有所提高，使得碳排放的增速相對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展來(lái)說呈下降趨勢(shì)。電力、煤氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的脫鉤彈性指數(shù)曲線波動(dòng)幅度較大，但仍以脫鉤為主，2013年為擴(kuò)張負(fù)脫鉤，2009—2012和2014—2015年均呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤，在2019年為擴(kuò)張負(fù)脫鉤，相比采掘業(yè)與制造業(yè)，節(jié)能減排效果有待提高。

圖5 2001—2019年工業(yè)與分行業(yè)碳排放脫鉤彈性指數(shù)走勢(shì)

4.2 數(shù)量脫鉤分析

結(jié)合式(3)和(4)，使用Stata 15.1統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)2001—2019年數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析(結(jié)果如表8所示)，括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量；***，**和*分別表示在1%，5%和10%的水平上通過顯著性檢驗(yàn)，R2表示擬合優(yōu)度。

4.2.1 工業(yè)碳排放與人均GDP的EKC分析 由表8可知， EKC曲線模型均取得較好的擬合優(yōu)度，模型(4)略優(yōu)于(3)，而顯著性檢驗(yàn)效果顯示模型(3)優(yōu)于(4)，模型(3)的β0，β1和β2均在1%的水平上顯著，因此選用模型(3)進(jìn)行二次多項(xiàng)式擬合。擬合曲線如圖6，工業(yè)碳排放量與人均GDP的曲線方程為：

表8 中國(guó)工業(yè)碳排放環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線模型擬合估計(jì)結(jié)果

lnYC=-39.696 48+9.759 332lnrG-0.466 298 7(lnrG)2。

從圖6可以看出，工業(yè)碳排放與人均GDP的擬合曲線呈“倒U型”，工業(yè)碳排放EKC曲線到達(dá)拐點(diǎn)時(shí)對(duì)應(yīng)的人均GDP為34 914.122元，發(fā)生的時(shí)間為2011年。結(jié)合圖6中的散點(diǎn)圖，拐點(diǎn)實(shí)際出現(xiàn)在2012年，二者時(shí)間基本相符。當(dāng)中國(guó)人均GDP大于34 914.122元臨界水平時(shí)，隨著人均GDP的上升，工業(yè)碳排放量呈下降趨勢(shì)。自2011年以來(lái)，中國(guó)人均GDP均在3.5萬(wàn)元以上，表明在目前情況下，中國(guó)基本進(jìn)入工業(yè)碳排放量隨人均GDP增長(zhǎng)而下降的階段，節(jié)能減排工作取得較好成果。

圖6 工業(yè)總碳排放量與人均GDP關(guān)系曲線

4.2.2 分行業(yè)碳排放與人均GDP的EKC分析 碳排放量EKC模型回歸結(jié)果顯示，采掘業(yè)與電力、煤氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)EKC模型(4)的擬合與顯著性檢驗(yàn)效果較好，制造業(yè)EKC模型(3)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)效果較好。因此對(duì)采掘業(yè)與電力、煤氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)選擇模型(4)，制造業(yè)選擇模型(3)，擬合曲線如圖7-9，各行業(yè)碳排放量與人均GDP的EKC曲線方程分別為

圖7 采掘業(yè)碳排放量與人均GDP關(guān)系曲線

lnYC1=477.857 2-145.238lnrG+14.911 22(lnrG)2-0.508 142 7(lnrG)3,

lnYC2=-42.016 85+10.163 46lnrG-0.484 352(lnrG)2,

lnYC3=541.339 8-160.899 5lnrG+16.369 13(lnrG)2-0.552 252 8(lnrG)3。

其中，YC1，YC2和YC3分別表示采掘業(yè)、制造業(yè)以及電力、煤氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的碳排放量。

圖8 制造業(yè)碳排放量與人均GDP關(guān)系曲線

圖9 電力、煤氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)碳排放量與人均GDP關(guān)系曲線

采掘業(yè)碳排放與人均GDP的擬合曲線呈“倒N型”，EKC曲線到達(dá)拐點(diǎn)時(shí)對(duì)應(yīng)的人均GDP為9 374.045元和33 436.386元，發(fā)生時(shí)間為2002年和2011年。這表明，當(dāng)人均GDP大于1.067萬(wàn)元臨界水平時(shí)，隨著人均GDP的上升，采掘業(yè)碳排放量呈上升趨勢(shì)，達(dá)到人均GDP大于3.343 6萬(wàn)元臨界水平時(shí)，采掘業(yè)碳排放量隨人均GDP的上升呈下降趨勢(shì)。制造業(yè)碳排放與人均GDP的擬合曲線呈“倒U型”，與工業(yè)總碳排放量的擬合曲線相似。EKC曲線的拐點(diǎn)已出現(xiàn)，拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)人均GDP為36 019.356元，發(fā)生時(shí)間為2011年。水電、煤氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的碳排放與人均GDP的擬合曲線呈“倒N型”，EKC曲線到達(dá)拐點(diǎn)時(shí)對(duì)應(yīng)的人均GDP為9 623.853元和39 537.308元，拐點(diǎn)發(fā)生時(shí)間為2003年和2011年。數(shù)據(jù)表明，在目前情況下，采掘業(yè)、制造業(yè)與煤氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)均處在碳排放量隨人均GDP增長(zhǎng)而下降的階段。

4.3 速度脫鉤與數(shù)量脫鉤比較分析

速度脫鉤與數(shù)量脫鉤分析結(jié)果顯示，采掘業(yè)與電力、煤氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的碳排放量脫鉤指數(shù)均呈現(xiàn)“降低-增加-降低”趨勢(shì)，工業(yè)總碳排放量與制造業(yè)的脫鉤彈性指數(shù)總體呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，碳排放脫鉤彈性系數(shù)均不斷在降低，反映出我國(guó)工業(yè)碳排放速度逐漸與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相脫鉤。其中，采掘業(yè)與電力、煤氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的碳排放量脫鉤指數(shù)的變動(dòng)狀態(tài)與其EKC曲線的變化趨勢(shì)趨于一致，工業(yè)總碳排放量與制造業(yè)的脫鉤指數(shù)與其EKC曲線右半側(cè)的變化趨勢(shì)相符，這說明二者之間存在一定對(duì)應(yīng)關(guān)系(表9)。

表9 速度脫鉤與數(shù)量脫鉤拐點(diǎn)比較

從表9看出，速度脫鉤顯示采掘業(yè)脫鉤系數(shù)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)在2004年和2009年附近，EKC曲線的拐點(diǎn)出現(xiàn)在2003年和2011年，第一個(gè)拐點(diǎn)基本吻合，第二個(gè)拐點(diǎn)稍微滯后。電力、煤氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的碳排放量脫鉤系數(shù)轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在2004年和2009年，EKC曲線拐點(diǎn)發(fā)生時(shí)間為2003年和2011年，第一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)較為吻合，第二個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)時(shí)間滯后。制造業(yè)與工業(yè)脫鉤系數(shù)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)在2006年，EKC曲線的拐點(diǎn)出現(xiàn)時(shí)間為2011年，數(shù)量脫鉤的拐點(diǎn)判斷時(shí)間有所滯后，其原因在于速度脫鉤狀態(tài)的判斷標(biāo)準(zhǔn)是根據(jù)碳排放量增長(zhǎng)速度小于經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度，即(ΔC/C)/(ΔGDP/GDP)<0；而數(shù)量脫鉤判斷標(biāo)準(zhǔn)是碳排放量隨經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)而減少，即ΔC/ΔGDP<0，說明當(dāng)速度脫鉤開始時(shí)，僅僅是碳排放的增速開始降低，碳排放總量仍在上升，仍需經(jīng)過一段時(shí)間后總碳排放量才開始下降。因此，數(shù)量脫鉤的拐點(diǎn)滯后于速度脫鉤，且數(shù)量脫鉤的拐點(diǎn)出現(xiàn)時(shí)間與實(shí)際碳排放量降低的拐點(diǎn)較為一致。

盛業(yè)旭等人提出在出現(xiàn)未脫鉤關(guān)系時(shí)應(yīng)采取寬松適度的環(huán)境管控政策，出現(xiàn)脫鉤關(guān)系時(shí)應(yīng)采取相對(duì)較為嚴(yán)格的環(huán)境管控政策[3]。因?yàn)樵谖疵撱^時(shí)，碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)處于“兩難區(qū)間”，政策無(wú)法兼顧環(huán)境與經(jīng)濟(jì)同時(shí)發(fā)展，若采取嚴(yán)格的環(huán)境政策時(shí)兼顧環(huán)境改善，同時(shí)也抑制經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。本文的分析結(jié)果印證其觀點(diǎn)，“數(shù)量脫鉤”能準(zhǔn)確地反映碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)二者從“兩難”到“雙贏”的轉(zhuǎn)化，可更好應(yīng)用于資源環(huán)境管控實(shí)踐。

5 建議

本文基于速度脫鉤與數(shù)量脫鉤兩種測(cè)度方法，對(duì)中國(guó)工業(yè)2001—2019年間碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行分析。

基于本文實(shí)證分析，對(duì)我國(guó)工業(yè)發(fā)展提出以下3點(diǎn)建議：

第一，改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。目前在工業(yè)能源結(jié)構(gòu)中，煤炭占比較高，能源消耗對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)依賴程度較大。為實(shí)現(xiàn)真正脫鉤，工業(yè)企業(yè)應(yīng)積極采取措施調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，加大清潔能源的使用，從源頭解決碳排放問題。

第二，提高能源利用效率。能源效率的提高對(duì)于碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)脫鉤有很大的作用，工業(yè)企業(yè)需采取措施提高能源利用效率。一方面工業(yè)企業(yè)引進(jìn)新型節(jié)能技術(shù)設(shè)備；另一方面加大高水平技術(shù)人才的培養(yǎng)力度。

第三，發(fā)揮政府部門推動(dòng)作用。工業(yè)行業(yè)減排潛力有待提高，政府部門需加大政策力度，一方面提高工業(yè)行業(yè)的準(zhǔn)入門檻以限制高碳企業(yè)發(fā)展；另一方面政府加大對(duì)環(huán)保、低碳、節(jié)能工業(yè)企業(yè)的資金支持力度，設(shè)立綠色低碳專項(xiàng)基金，重點(diǎn)支持節(jié)能工程和低碳項(xiàng)目，以此形成積極效應(yīng)，鼓勵(lì)企業(yè)發(fā)展節(jié)能減排項(xiàng)目。