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中国碳超载下碳锁定与解锁路径实证研究

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

汪中华, 成鹏飞
哈尔滨理工大学经济学院,哈尔滨 150080

China's carbon lock-in and unlocking in the context of carbon loading

WANGZhonghua, CHENGPengfei
School of Economics,Harbin University of Science and Technology,Harbin 150080,China
收稿日期:2015-12-10
修回日期:2016-02-5
网络出版日期:2016-05-25
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:

国家社会科学基金项目（11BMZ057）

黑龙江省应用技术研究与开发计划项目（GC14D503）

黑龙江省社会科学基金项目（15SHD03）

作者简介:
-->作者简介:汪中华,女,黑龙江哈尔滨人,博士,教授,主要研究方向为资源环境经济学、区域经济学。E-mail:wangzhonghuaa@126.com

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摘要
发展中国家在工业化进程中会出现碳锁定现象。中国处在工业化进程的关键时期,很有必要对碳锁定问题进行深入探讨,选用合适的指标来衡量碳锁定有助于理解碳锁定。本文通过测算1990-2014年中国碳汇量和碳排放量,用两者的差值作为碳超载量,用碳超载率（碳超载量/碳汇量）对碳锁定的程度以及变化趋势做出基本判断,然后利用ECM模型对碳锁定的影响因素进行分析。研究结果表明:①以2003年为界限,1990-2002年期间中国未出现碳超载,从2003年开始碳超载为正,以后逐年增加,碳锁定程度越来越严重;②降低化石能源消耗、增加技术投入在长期和短期内对碳锁定都有抑制作用,而第二产业和第三产业的发展速度对碳锁定的影响在长期和短期内是相反的;③提出在“十三五”期间实现中国碳汇量比2014年增加5%~15%的目标,以期在“十三五”结束时基本实现中国碳平衡。本研究以丰富中国碳锁定及碳解锁理论研究为侧重点,着重为中国碳锁定程度和碳锁定变化趋势研究提供科学依据,并对中国碳锁定解锁路径提出借鉴性建议。

关键词：碳汇量;碳超载;碳锁定;解锁路径;ECM模型
Abstract
Carbon lock-in phenomenon occurs in the process of industrialization in developing countries.China is in the key period of the industrialization process,it is necessary to make a deep research on carbon lock-in problem,also selecting appropriate indicators will be contribute to understand carbon lock-in better.By measuring the amount of carbon sink and carbon emission in China from 1990 to 2014,the difference between carbon sink and carbon emission was used as the carbon overload,the time and the change tendency of carbon lock-in was judged by the carbon overload ratio （carbon overload/carbon sink）,then used the ECM model to analyze the influencing factors of carbon lock-in.Research results show that:there was no carbon lock-in during the period of 1990-2002,China has been happened carbon lock-in since 2003,and the degree of carbon lock-in has been more and more serious;carbon lock-in was inhibited by reducing fossil energy consumption and increasing technology investment in the long and short period,while the growth rate of the second industry and the third industry on carbon lock-in effect in the long and short term is opposite;this paper proposes suggestions that achieving carbon sink growth of 5%~15% in China in 2020 compared with 2014,we hope that carbon balance can be achieved when the "13th Five-Year" plan is over.In this study,we focus on the research of carbon lock-in and carbon unlocking theory,especially provide scientific basis for the study of carbon lock-in time and carbon lock-in degree,and put forward some suggestions to the research of carbon lock-in and unlocking path in China.

Keywords：carbon sinks;carbon overload;carbon lock-in;carbon unlocking;ECM model

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汪中华, 成鹏飞. 中国碳超载下碳锁定与解锁路径实证研究[J]. , 2016, 38(5): 909-917 https://doi.org/10.18402/resci.2016.05.10
WANG Zhonghua, CHENG Pengfei. China's carbon lock-in and unlocking in the context of carbon loading[J]. 资源科学, 2016, 38(5): 909-917 https://doi.org/10.18402/resci.2016.05.10

1 引言

低碳经济观念已经融入到当今社会的各个生产与生活领域,低碳经济稳定运行能提高能源利用效率,实现低碳排放甚至零排放。但是,由于碳锁定的存在,导致低碳技术不能较快应用,进而阻碍低碳经济的发展。中国是一个能源消耗大国,在低碳经济发展过程中是否出现了碳锁定,碳锁定程度如何,这都是值得探讨的问题,理解碳锁定并寻求碳解锁路径有着重要的现实意义。
西班牙****Unruh于2000年首次提出碳锁定概念,他指出受益于规模报酬递增原因,以化石能源为基础的碳基技术系统一旦稳定,就会保持稳定并阻碍可再生技术等低碳技术的创新;同时,由于成本限制,受益于现有稳定制度的参与者也将试图保持现有制度,这将进一步强化技术系统的锁定,因此会逐渐形成一个“技术-制度综合体”（Techno-Institutional Complex,TIC）,这就是碳锁定^[1]。具体针对发展中国家来说,这些国家在工业化进程中由于科技水平有限,最开始以化石燃料为主的碳密集型技术在经济中占主导地位,技术创新会改变原有的技术基础和企业决策,使得企业更愿意维持原有的技术系统,而不愿进行低碳技术改革。另一方面,从碳密集型技术中获得收益的企业和机构进行技术和制度改革会加大自身成本,因此会阻碍现有技术向低碳技术转变,而是处在一个锁定的状态。关于如何解决碳锁定,Unruh根据路径依赖原理,指出应用有技术突破的替代性低碳技术,制定合乎产业发展的制度才是解决碳锁定的主要途径^[2,3]。
国外****对碳锁定的探究比较成熟,Patrick对交通运输业出现的碳锁定现象进行研究,并提出通过增加交通基础设施项目来实现碳解锁的结论^[4]。Christoph等从制度层面对气候政策影响碳锁定进行研究,提出应依据各国国情制定针对性的温室气体减排政策^[5]。国内****对碳锁定及解锁路径问题也进行了相关的研究,谢来辉主要对以往文献中有关碳锁定概念进行了概括,提出发展低碳经济的本质是要解除碳锁定,实现碳解锁以保证低碳经济平稳运行^[6]。李宏伟在Unruh的研究基础上从技术体制的视角对碳锁定和碳解锁进行研究,得出碳锁定是经历了市场化、制度化和社会嵌入这三个阶段而形成的^[7]。徐盈之等运用投入产出法和PLS结构方程模型,分别对中国碳锁定状况和碳解锁路径进行了研究^[8]。周五七等运用脱钩理论分析了中国工业碳解锁过程,指出应依据行业发展特征有针对性地实施节能减排政策,以加快工业碳解锁^[9]。
当人类的社会生产活动引起的碳排放量超过了自然生态系统自身的吸收量,生态环境将处在碳超载的状态中。在碳汇和碳排放方面,国内****也做了大量的研究,这些研究对深入探讨碳锁定问题有很大启发。关于碳汇的研究,****多是针对不同的生态系统进行区域内的碳汇计量。程春晓等基于改造的CASA光能利用率模型估算了中国东北三省2001-2010年的植被碳吸收能力^[10]。于贵瑞等指出对于国家范围内的碳汇计量,应使用国家温室气体清单法来计算^[11]。郑姚闽等利用改进后的清单法,计算得到中国湿地有机碳汇约占全球湿地碳汇的1.3%~3.5%^[12]。孙军提出海洋初级生产过程和TEP凝聚网过程是中国海生物碳汇的关键过程,而中国黄海中部及长江口海岸是生物碳汇研究的重点区域^[13]。关于碳排放的研究已经相当成熟,****多采用清单法、生命周期法和物料平衡法对碳排放量进行测量。王秋贤等运用IPCC清单法计算出2010年中国各省份碳排放量^[14]。宋博等基于生命周期法和多目标灰度决策模型,利用2013年实地调查数据对北京市蔬菜生产系统碳排放进行分析和评价^[15]。刘立涛等对国内外水泥生产碳排放测算方法进行分析,提出国家层面的水泥生产碳排放计算适合采用IPCC提供的核算方法^[16]。
根据前人的研究结果,可以看出:碳锁定是经济在长期发展过程中形成的一个复杂的抽象概念,到目前还没有一个比较明确的数据指标来衡量碳锁定程度。本文意在根据中国1990-2014年统计数据计算中国碳汇量和碳排放量,将两者的差值作为碳超载量,采用碳超载率衡量碳锁定程度,以期得出中国碳超载出现的时间和变化趋势。通过构建碳超载率与能源消耗、制度约束、技术进步3个变量的ECM模型,得出三者对碳锁定的影响程度,进一步探讨中国碳解锁路径。

2 研究方法与数据选取

2.1 碳汇量核算

本文把总碳汇量归纳为:某地区在某一时间内陆地、湿地、海洋三大生态系统所吸收人类社会经济活动所排放二氧化碳中碳的总量。
（1）陆地碳汇主要包括森林、草地、耕地三方面的碳汇。其中森林碳汇是陆地碳汇最主要的部分,对森林碳汇的计量方法主要包括实地清查法^[17]、通量观测法^[18]、遥感估算法^[19]。本文借鉴赵林的蓄积量法,根据林木密度、树干总生物量比例、林木碳含量,将森林储积量转化为森林碳汇储量^[20],计算方法见公式（1）。对草地碳汇的测算由于草地概念界定不一和统计数据缺失等因素影响,目前对草地碳汇的计量结果差异较大,本文采用鲁丰先的计算方法,即根据草地面积和草地固碳速率来估算草地碳汇^[21],计算方法见公式（2）。对耕地碳汇的测算参考赵荣钦的计算方法,根据农作物的产量、经济系数和碳吸收率来进行估算^[22],耕地碳汇量计算过程见公式（3）:

\begin{matrix} B_{f} = V_{f} \times \frac{ρ}{r} \times c \end{matrix}

（1）

\begin{matrix} B_{g} = A_{g} \times S_{g} \end{matrix}

（2）

\begin{matrix} B_{S} = \sum \frac{C_{i} \times Y_{i}}{D_{i}} \end{matrix}

（3）
公式（1）中B_f、V_f、ρ、r、c分别为森林碳汇量、森林蓄积量、林木密度、树干占总生物量比例、林木碳含量;公式（2）中B_g、A_g、S_g分别为草地碳汇量、草地固碳速率、草地面积;公式（3）中

\begin{matrix} B_{S} \end{matrix}

、

\begin{matrix} C_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} Y_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} D_{i} \end{matrix}

分别为耕地碳汇量、第i种农作物合成单位有机质所吸收的碳量、第i种农作物的经济产量、第i种农作物的经济系数。
（2）湿地碳汇主要是针对湿地土壤有机碳库进行测算,本文借鉴郑姚闽采用改进后的清单法对中国湿地系统碳库进行了初步估计,通过不同深度的有机碳含量乘以土壤容重得到湿地土壤碳密度^[12]。具体计算过程见公式（4）:

\begin{matrix} B_{w} = 0.58 \sum S_{j} \times W_{j} \times H_{j} \times O \end{matrix}

（4）
式中

\begin{matrix} B_{w} \end{matrix}

为湿地系统碳汇总和;0.58为碳转换系数;

\begin{matrix} j \end{matrix}

为土壤类型;

\begin{matrix} S_{j} \end{matrix}

、

\begin{matrix} W_{j} \end{matrix}

、

\begin{matrix} H_{j} \end{matrix}

、

\begin{matrix} O \end{matrix}

分别为土壤面积、土壤容重、土壤厚度和有机质含量。
（3）对于海洋碳汇,由于季节变化导致不同海域的碳汇能力不同,以及技术手段的限制,对海洋碳汇进行详细系统的计量比较困难。但海洋碳汇作为整个生态系统碳汇的一个主要来源,发挥着不可替代的作用。本文对海洋碳汇的计量,主要根据已有的关于海洋碳汇的文献,得到粗略的海洋碳汇量。

2.2 碳排放核算

目前大多数****对碳排放量测算采用的计算方法是2006年的《IPCC国家温室气体清单指南》中指出的碳排放量计算方法^[23]。考虑化石能源的非燃料用途和燃烧不完全的情形,水泥生产过程中产生的碳排放,以及农业面源的碳排放,本文把化石燃料燃烧、水泥生产、农业面源三者产生的碳排放之和作为总碳排放量。
（1）使用国家能源数据来计算主要化石燃料燃烧产生的碳排放量,即根据一个国家的各种化石燃料的消费量、各种燃料的平均低位发热量、潜在的碳排放因子,化石燃料非能源用途的固碳量、各种燃料的碳氧因子这几个要素计算得到,计算过程如下:

\begin{matrix} E_{1} = \overset{8}{\sum_{i = 1}} (E_{i} \times NC V_{i} \times CE F_{i} - Δ E_{i} \times CF R_{i}) \times CO F_{i} \end{matrix}

（5）
式中

\begin{matrix} E_{1} \end{matrix}

为化石燃料燃烧实际净碳排放量;

\begin{matrix} E_{i} \end{matrix}

为第i种燃料的消费量;

\begin{matrix} NC V_{i} \end{matrix}

为第i种燃料的平均低位发热量;

\begin{matrix} CE F_{i} \end{matrix}

为第i种燃料的碳排放因子;

\begin{matrix} Δ E_{i} \end{matrix}

为第i种燃料用作原料及材料的消耗量;

\begin{matrix} CF R_{i} \end{matrix}

为第i种燃料的固碳率;

\begin{matrix} CO F_{i} \end{matrix}

为第i种燃料的碳氧因子。
（2）国内外测算水泥生产碳排放的方法各有差异,基本可以分为从国家和企业层面来计算。结合中国实情,赵建安根据中国两条主要水泥生产线的实证数据,在测算中国水泥生产碳排放时将工艺排放,熟料生产排放,间接排放三方面考虑在内,得到了适合中国水泥生产碳排放计算的水泥碳排放系数^[24],本文借鉴这种方法,计算方法如下:

\begin{matrix} E_{2} = M \times E F \end{matrix}

（6）
式中

\begin{matrix} E_{2} \end{matrix}

为水泥工业生产中碳排放总量;由于水泥熟料比例难于确定,因此本文只选用水泥产量和水泥碳排放系数来计算,M为水泥产量;EF为水泥碳排放系数。
（3）由于农业碳排放源头相对工业碳排放源头较多,测算方法也比较复杂,本文只考虑农地利用、稻田种植、牲畜养殖三方面的碳排放量,对于电力消耗和秸秆燃烧产生的碳排放本文暂未计算在内。根据田云等对农业碳排放的测算方法^[25],农业碳排放计算公式如下:

\begin{matrix} E_{3} = \sum e_{i} = \sum q_{i} ε_{i} \end{matrix}

（7）
式中

\begin{matrix} E_{3} \end{matrix}

为农业碳排放总量;

\begin{matrix} e_{i} \end{matrix}

为第i种碳源碳排放量;

\begin{matrix} q_{i} \end{matrix}

为第i种碳源的使用量;

\begin{matrix} ε_{i} \end{matrix}

为第i种碳源的碳排放系数。

2.3 碳超载核算

碳基技术在整个制度体系中占主导地位,碳基技术的存在会阻碍进行技术创新,从而导致碳锁定。由于技术和制度是比较抽象的概念,技术变迁和制度变迁需要经历创新、试用、普及的循环过程,因此多从技术和制度角度对碳锁定进行定性研究,如果想要了解碳锁定程度和变化趋势,显然从技术层面和制度层面进行量化研究比较困难。
本文基于碳超载视角,试图寻找某一指标来衡量碳锁定程度,并对碳锁定的变化趋势作出判断。以碳基技术为主的技术体系大规模运用时,不可避免的会产生大量碳排放,而生态系统自身有碳汇功能,当碳排放量大于碳汇量时就会出现碳超载,将碳超载量与碳汇量的比值作为碳超载率,用碳超载率来衡量碳锁定程度,当碳超载率为正,且逐渐变大时,碳锁定程度越严重,碳超载率计算公式如下:

\begin{matrix} R_{c} = \frac{O_{c}}{B_{c}} = \frac{E_{c} - B_{c}}{B_{c}} = \frac{E_{c}}{B_{c}} - 1 \end{matrix}

（8）
式中R_c、O_c、E_c、B_c分别表示碳超载率、碳超载量、碳排放量、碳汇量。

2.4 ECM模型建立

根据碳锁定概念和前人研究成果,影响碳锁定形成的主要因素有:能源消耗、行业制度（产业结构）、技术因素。那么这三个因素对碳锁定程度的影响有多大,对碳锁定效应是否有解锁效应,都是值得探讨的问题。用本文求出的碳超载率来衡量碳锁定程度,记为Y;能源消耗指标采用化石能源（煤、石油、天然气）消耗量占能源消耗总量比例来衡量,记为X₁;产业结构采用第二产业贡献率和第三产业贡献率来衡量,分别记为X₂和X₃;技术进步的大小用中国大中型企业研究与开发活动经费支出来衡量,记为X₄。
为了不让数据出现较大的变动,本文选取双对数模型进行线性化处理,最重要的是双对数模型可以清楚地了解到解释变量对被解释变量的弹性大小,建立多元回归计量模型如下:

\begin{matrix} \ln Y_{t} = β_{0} + β_{1} \ln X_{1 t} + β_{2} \ln X_{2 t} + β_{3} \ln X_{3 t} \\ + β_{4} \ln X_{4 t} + μ_{t} \end{matrix}

（9）
式中

\begin{matrix} β_{0} \end{matrix}

\begin{matrix} β_{4} \end{matrix}

分别为变量

\begin{matrix} \ln X_{1 t} \end{matrix}

\begin{matrix} \ln X_{4 t} \end{matrix}

的系数;

\begin{matrix} μ_{t} \end{matrix}

为随机误差项,文中指标涉及到的t均表示时间。
由于本文所选取的数据是时间序列数据,如果数据是非平稳的,直接进行回归可能会造成伪回归,所以有必要对观测值进行平稳性检验。如果各时间序列不存在单位根,即是平稳的,反之,即是非平稳序列。为了使各时间序列数据是平稳的,需要确定各个变量的单整阶数,方法就是对各个变量进行差分处理,以一阶差分处理过程为例,差分处理过程如下:

\begin{matrix} \{\begin{matrix} Δln Y_{t} = \ln Y_{t} - \ln Y_{t - 1} \\ Δln X_{1 t} = \ln X_{1 t} - \ln X_{1 t - 1} \\ ? \\ Δln X_{4 t} = \ln X_{4 t} - \ln X_{4 t - 1} \end{matrix} \end{matrix}

（10）
式中

\begin{matrix} Δln Y_{t} \end{matrix}

、

\begin{matrix} Δln X_{1 t} \end{matrix}

\begin{matrix} Δ \ln X_{4 t} \end{matrix}

分别为

\begin{matrix} \ln Y_{t} \end{matrix}

、

\begin{matrix} \ln X_{1 t} \end{matrix}

\begin{matrix} \ln X_{4 t} \end{matrix}

经一阶差分处理后的结果,

\begin{matrix} \ln Y_{t - 1} \end{matrix}

、

\begin{matrix} \ln X_{1 t - 1} \end{matrix}

\begin{matrix} \ln X_{4 t - 1} \end{matrix}

分别为

\begin{matrix} \ln Y_{t} \end{matrix}

、

\begin{matrix} \ln X_{1 t} \end{matrix}

\begin{matrix} \ln X_{4 t} \end{matrix}

的滞后一阶项。
如果经过一阶差分后经检验时间序列是平稳的,则各变量是一阶单整的,以此类推。通过检验得到lnY和lnX₁、lnX₂、lnX₃、lnX₄的单整阶数,运用EG两步检验法对各变量进行协整检验:先对各变量运用最小二乘法进行估计,然后对残差e_t进行单位根检验,如果残差是平稳性的,可以得出变量之间是协整关系,也就是说方程是协整方程。
以lnY与lnX₁、lnX₂、lnX₃、lnX₄的协整回归方程中的稳定残差序列

\begin{matrix} e_{t - 1} \end{matrix}

作为误差修正项,见公式（11）。可建立碳超载率与化石能源消耗量占能源消耗总量比例、第二产业贡献率、第三产业贡献率、中国大中型企业研究与开发活动经费支出和

\begin{matrix} e_{t - 1} \end{matrix}

的ECM模型（误差修正模型）,计算过程见公式（12）。

\begin{matrix} e_{t - 1} = \ln Y_{t - 1} - β_{1} Δln X_{1 t - 1} - β_{2} Δln X_{2 t - 1} \\ - β_{3} Δ \ln X_{3 t - 1} - β_{4} Δln X_{4 t - 1} \end{matrix}

（11）

\begin{matrix} Δln Y_{t} = {\overset{′}{β}}_{1} Δln X_{1 t} + {\overset{′}{β}}_{2} Δln X_{2 t} \\ + {\overset{′}{β}}_{3} Δln X_{3 t} + {\overset{′}{β}}_{4} Δln X_{4 t} + e_{t - 1} \end{matrix}

（12）
式中

\begin{matrix} e_{t - 1} \end{matrix}

为误差修正项,

\begin{matrix} {\overset{′}{β}}_{1} \end{matrix}

\begin{matrix} {\overset{′}{β}}_{4} \end{matrix}

分别为经一阶差分处理后变量

\begin{matrix} Δln X_{1 t} \end{matrix}

\begin{matrix} Δln X_{4 t} \end{matrix}

的系数。

2.5 数据来源

在碳汇计算中,森林储积量、草地面积、耕地面积数据来源于历年《中国统计年鉴》^[26];林木密度、树干占总生物量比例、草地固碳速率取值参考鲁丰先等中的数据,通过计算平均值得到^[21];林木碳含量参考赵林等的研究,取值0.45^[20];农作物合成单位有机质所吸收的碳量、农作物的经济系数参考赵荣钦等采用的数据^[22],具体数值见表1;湿地碳汇计算借鉴郑姚闽等的研究结果^[12];海洋碳汇的计量选取孙云明的研究成果^[27],将海洋碳汇总量近似取值为1369万t。
Table 1
表1
表1主要农作物合成单位有机质所吸收的碳量（C_i）与经济系数（D_i）
Table 1Carbon content（C_i）and economic coefficient（D_i）of organic matter absorbed by main crops

农作物	谷物	水稻	小麦	玉米	豆类	薯类	棉花	花生	油菜	甘蔗	甜菜	烟草	其他
C_i	0.45	0.41	0.49	0.47	0.45	0.42	0.45	0.45	0.45	0.45	0.41	0.45	0.45
D_i	0.40	0.45	0.40	0.40	0.34	0.70	0.10	0.43	0.25	0.50	0.7	0.55	0.40

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在碳排放计算中,化石燃料（本文采用8类）消费量、平均低位发热量的数据来源于历年《中国能源统计年鉴》^[28],2014年各化石能源的消费量只采用煤炭、石油、天然气三者的消费量;化石燃料的碳排放因子、固碳率、碳氧因子来源于2006年《IPCC国家温室气体清单指南》^[23];具体数值如表2所示;水泥产量以及进出口量、农业碳排放各碳源的使用量数据来源于历年《中国统计年鉴》^[26];水泥生产中碳排放量计算数据参考赵建安等采用的数据^[24];其中水泥碳排放系数通过计算两条生产线的碳排放系数平均值得到;农业各碳源的碳排放系数参考田云得到的数据^[25]。
Table 2
表2
表2化石燃料碳排放中的各种指标和系数
Table 2Index and coefficient of carbon emissions from fossil fuels

燃料	煤炭	焦炭	原油	汽油	煤油	柴油	燃料油	天然气
NCV/（kJ/kg）	20 908	28 435	41 816	43 070	43 070	42 652	41 816	38 931
CEF/（kg/GJ）	2.58	2.92	2.00	1.91	1.96	2.02	1.95	1.75
CFR/%	30	30	50	80	75	80	50	33
COF/%	98	98	99	99	99	99	99	99.5

注:1GJ=10⁹J。

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在计量模型分析中,化石能源（煤、石油、天然气）消耗量占能源消耗总量比例可以从历年《中国能源统计年鉴》^[28]中获取;第二产业贡献率、第三产业贡献率可以从历年《中国统计年鉴》^[26]中获取,中国大中型企业研究与开发活动经费支出可以从历年《中国科技统计年鉴》^[29]中获取。

3 结果与分析

3.1 碳超载出现时间及碳锁定变化趋势

基于前文所采用的测算公式,分别对中国1990-2014年碳汇量、碳排放量、碳超载量以及碳超载率进行了测算,由于湿地系统和海洋系统的历年数据不易获取,因此本文对两者的取值均取定值,分别为6.238亿t和0.014亿t,具体结果见表3。根据计算结果和变化趋势（图1）可以得出以下结论:
Table 3
表3
表31990-2014年中国碳汇量、碳排放量、碳超载量以及碳超载率
Table 3Carbon sinks carbon emissions,carbon overload and carbon overloading rate of China from 1990 to 2014 （亿t）

年份	B_f	B_g	B_s	E₁	E₂	E₃	B_c	E_c	O_c	R_c/%
1990	3.796	0.131	0.998	5.175	0.384	1.102	11.117	6.661	-4.516	-40.406
1991	3.796	0.164	1.009	5.501	0.464	1.137	11.221	7.102	-4.119	-36.709
1992	3.796	0.164	1.020	5.849	0.581	1.178	11.233	7.608	-3.624	-32.266
1993	3.796	0.164	1.030	6.013	0.685	1.231	11.242	7.929	-3.313	-29.472
1994	3.796	0.164	1.006	6.158	0.753	1.328	11.218	8.239	-2.979	-26.556
1995	3.796	0.164	1.067	6.736	0.814	1.418	11.279	8.969	-2.310	-20.485
1996	3.796	0.164	1.146	5.799	0.931	1.310	11.358	8.040	-3.319	-29.217
1997	4.134	0.164	1.142	6.342	1.006	1.414	11.692	8.762	-2.929	-25.054
1998	4.134	0.164	1.176	6.461	1.050	1.451	11.725	8.962	-2.764	-23.570
1999	4.596	0.164	1.159	6.358	1.123	1.562	12.171	9.043	-3.128	-25.702
2000	4.596	0.164	1.055	7.221	1.170	1.470	12.067	9.860	-2.207	-18.286
2001	4.596	0.164	1.049	7.445	1.295	1.456	12.061	10.196	-1.865	-15.465
2002	4.596	0.164	1.067	7.826	1.420	1.457	12.079	10.703	-1.376	-11.391
2003	4.596	0.164	1.010	9.201	1.689	1.463	12.022	12.353	0.331	2.754
2004	5.079	0.164	1.104	10.613	1.894	1.496	12.600	14.003	1.403	11.138
2005	5.079	0.164	1.135	12.013	2.094	1.508	12.630	15.615	2.984	23.627
2006	5.079	0.164	1.195	13.214	2.423	1.502	12.690	17.140	4.450	35.065
2007	5.079	0.164	1.218	14.099	2.667	1.543	12.713	18.309	5.595	44.011
2008	5.079	0.164	1.288	14.573	2.789	1.556	12.783	18.918	6.135	47.992
2009	6.173	0.161	1.282	15.369	3.221	1.591	13.868	20.181	6.313	45.526
2010	6.173	0.161	1.310	16.471	3.687	1.609	13.896	21.767	7.872	56.648
2011	6.173	0.161	1.371	18.085	4.113	1.617	13.957	23.814	9.857	70.624
2012	6.173	0.161	1.425	18.732	4.329	1.638	14.011	24.700	10.689	76.292
2013	6.173	0.161	1.456	22.005	4.740	1.656	14.042	28.401	14.359	102.260
2014	6.173	0.161	1.462	22.652	4.882	1.675	14.048	29.210	15.162	107.927

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图11990-2014年中国碳汇量、碳排放量、碳超载量及碳超载率变化趋势
-->Figure 1The change trend of carbon sinks,carbon emissions,carbon overload and overload ratio of China from 1990 to 2014
-->

（1）森林系统是陆地生态系统碳汇能力最强的部分,以2014年为例,森林、草地、耕地分别占整个陆地生态系统碳汇的79.18%、2.07%和18.75%;化石燃料燃烧是最主要的碳排放来源,以2014年为例,化石燃料燃烧、水泥生产、农业面源产生的碳排放分别占到77.55%、16.71%、5.74%;针对中国提出的到2020年碳排放强度（单位GDP碳排放）比2005年下降40%~45%的目标,依据本文计算的碳排放量、碳汇量以及近10年来中国国内生产总值的变化,通过核算,建议制定到2020年实现中国碳汇量比2014年增加5%~15%（实际计算结果为4.75%~14.82%）的目标,这样在完成“十三五”规划后,基本能实现中国的碳平衡,这为国家制定碳汇增加政策提供了数据参考。
（2）1990-2002 年期间中国未出现碳超载现象。碳汇量从1990年的11.177亿t增长到2002年的12.079亿t,增长8.07%;而碳排放量则从6.661亿t增长到10.703 亿t,增长比例达到60.68%,可见1990-2002年期间,碳排放量的增长率远远高于碳汇量的增长率。在此期间碳超载量一直是负数,表示碳排放量小于碳汇量,即存在了碳盈余,碳超载率从1990年-40.41%增长到2002年-11.39%,足见碳排放量增加对环境造成的巨大压力。
（3）中国从2003年开始出现碳超载现象,并且2003-2014 年期间碳锁定程度逐年加强。在此期间,碳汇量从2003年的12.022亿t增长到2014年的14.048亿t,增长16.85%;而碳排放量则从12.353亿t增长到29.210亿t,增长比例达到136.46%,可见相比1990-2002年期间,虽然碳汇量增长速度加强,但碳排放量的增长速度更快（2009年碳超载率有所下降）,平均年增长率达到11.37%。2014年碳超载率为107.93%,这意味着碳排放量已经是碳汇量的两倍之多,碳锁定程度越来越严重,从变化趋势上看并没有减缓的迹象。

3.2 变量对碳锁定的长期影响

用求得的碳超载率来衡量碳锁定程度,运用计量分析的方法研究能源利用、行业制度、技术投入三者对碳锁定的影响程度,通过建立误差修正模型,得出三个变量长期和短期内对碳锁定的影响,用Eviews进行估计,具体结果见表4。
Table 4
表4
表4模型估计结果
Table 4The estimation results of model

期限	变量	系数	标准差	t统计量	伴随概率
长期影响	C	-16.451	13.451	-1.354	0.012
	lnX_1t	14.357***	22.426	0.495	0.137
	lnX_2t	3.384**	5.124	0.028	0.098
	lnX_3t	-2.453***	5.241	-0.456	0.102
	lnX_4t	-6.941*	0.462	-1.041	0.115
短期影响	ΔlnX_1t	11.983***	24.824	0.156	0.053
	ΔlnX_2t	-5.453***	2.738	-2.241	0.106
	ΔlnX_3t	0.935**	2.536	0.284	0.095
	ΔlnX_4t	-8.863**	0.574	-0.698	0.073
	e_t-1	0.325***	0.684	3.654	0.068

注:***、**、*分别表示通过1%、5%、10%显著性检验。

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就双对数模型的系数来看,在长期内比较显著,均通过了10%置信水平检验。具体来说,在这四个变量中,对碳锁定程度影响最大、最明显的是化石燃料消耗量,化石燃料消耗量增加对碳锁定程度有极大的促进作用,即大量使用化石燃料会导致碳锁定程度越来越严重。在长期内,化石燃料消耗每增加1%,碳超载率相应提升14.36%。第二产业和第三产业贡献率对碳锁定程度的影响是相反的,提高第二产业发展速度在长期内会增强碳锁定程度,而提高第三产业发展速度在长期内会减弱碳锁定程度,对第二产业与第三产业任意一方倾斜,都意味着碳排放碳源的改变,第三产业相对第二产业产生的碳排放量更少,在长期内对碳锁定有解锁作用。加大技术投入对碳锁定的解锁效应仅次于减少化石燃料燃烧产生的解锁效应,在长期影响中,每增加1%的技术投入,会使得碳超载率降低6.94%,这与相关****的研究基本一致^[7]。

3.3 变量对碳锁定的短期影响

在误差修正模型结果中,在短期内非常显著,均通过了5%置信水平检验。化石燃料消耗量增加能够增强碳锁定程度,技术投入增加能够减弱碳锁定程度,这与两者的长期效应保持一致,而第二产业与第三产业的贡献率对碳锁定的解锁效应在长期和短期内不一致。具体来看,化石燃料消耗量的增加在短期内对碳超载率的影响为:每增加1%化石燃料消耗,碳超载率会增长11.98%,这与其产生的长期影响相差不多。第二产业的发展速度在短期内对碳锁定程度起到了抑制作用,第三产业则恰恰相反,这也为国家在长期和短期内通过产业调控来控制碳平衡提供了理论依据。技术投入在短期内比在长期内对碳锁定的解锁效应更显著,其短期内的解锁效应（8.86%）比长期解锁效应（6.94%）提高了将近两个百分点。

4 结论与讨论

4.1 结论

（1）1990-2002年期间中国未出现碳超载,2003年之后逐渐出现了碳超载,并且碳锁定程度越来越严重。森林碳汇在整个生态系统中发挥着重要的碳吸收作用,中国应继续增强植树造林力度。碳排放量最多的部分来自化石燃料燃烧,中国应减少化石燃料的使用,多提倡使用新型清洁能源,这对实现碳解锁有很大帮助。产业结构对碳锁定的长期效应和短期效应不一致,政府应根据当地经济发展状况制定远期和近期产业扶持政策。加大技术投入对碳解锁有促进作用,扩大低碳技术的应用范围,通过技术进步优化中国能源消耗结构和产业状况,使技术进步的碳解锁效应得到良好的发挥。
（2）政府在进行生态文明建设中可以考虑把“碳超载率”作为考核指标。各地区可通过测算碳超载率来对当地的碳锁定程度有一个大体认识,并制定适合当地经济发展的减排目标。针对中国提出的到2020年碳排放强度比2005年下降40%~45%的目标,建议制定到2020年实现中国碳汇量比2014年增加5%~15%的目标,以期在完成“十三五”规划时中国能基本实现碳平衡。

4.2 讨论

相比以往研究,本研究从实证研究角度对碳锁定问题进行探讨,在测算中国碳汇量和碳排放量的基础上,基于碳超载率这一指标来衡量碳锁定程度,并借助计量模型研究了能源消耗、产业结构、技术水平对碳锁定的影响程度,便于从整体上把握碳锁定在中国的发展现状。不足之处是在计算碳汇量时由于财力和时间的限制,对湿地碳汇和海洋碳汇的计算方法比较粗略;在计算农业碳排放时未能将所有的碳源考虑在内,比如焚烧秸秆、电力使用产生的碳排放等因素;在碳锁定的影响因素的指标选择方面还存在欠缺,故在计算碳超载率和计量分析中可能造成一定的误差,这也是笔者在将来研究中需要重点克服的部分。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

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中国碳超载下碳锁定与解锁路径实证研究

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

China's carbon lock-in and unlocking in the context of carbon loading

1 引言

2 研究方法与数据选取

2.1 碳汇量核算

2.2 碳排放核算

2.3 碳超载核算

2.4 ECM模型建立

2.5 数据来源

3 结果与分析

3.1 碳超载出现时间及碳锁定变化趋势

3.2 变量对碳锁定的长期影响

3.3 变量对碳锁定的短期影响

4 结论与讨论

4.1 结论

4.2 讨论

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

相关话题/技术 计算 数据 经济 统计

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2.2 碳排放核算

2.3 碳超载核算

2.4 ECM模型建立

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3.1 碳超载出现时间及碳锁定变化趋势

3.2 变量对碳锁定的长期影响

3.3 变量对碳锁定的短期影响

4 结论与讨论

4.1 结论

4.2 讨论

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