低碳经济综合评估

时间:2022-04-17 02:48:26

低碳经济综合评估

根据国际能源机构(In-ternationalEnergyAgency)(2009)的统计数据,1995—2007年期间,中国的碳排放总量从8.38亿吨增加到16.65亿吨,增加了98.7%,化石燃料产生的碳排放量已超过美国,中国成为全球第一大二氧化碳排放国[2]。这些数据表明,全球气候问题日趋严重,如何减少碳排放量、发展低碳经济已成为各国关注的热点。根据“脱钩”理论,在工业发展过程中,物质消耗总量在工业化之初随着经济总量的增长而一同增长,但是这种情况将在以后的某个特定阶段出现反向变化,从而实现经济增长的同时物质消耗下降。低碳经济发展对不同的国家具有不同的意义[3]。减少物质消耗、降低碳排放量是发展低碳经济的核心要求。对于处于不同发展阶段的国家来说,降低碳排放量应当有不同的路径与选择。已完成工业化发展、实现高人文发展目标的发达国家,应实现碳排放量的绝对降低;对于尚处于工业化进程中的发展中国家而言,因为其人口增长较快、基本人文发展目标尚未实现,所以未来的碳排放量必然会继续增长,这些国家在保持社会发展和经济总量增速不变的同时,相对地降低碳排放量应被视为发展低碳经济。由于各地区所处的发展阶段不同,因此各地区在发展低碳经济时所面临的问题也有所不同。鉴于此,构建低碳经济综合评价指标体系,对各地区的低碳经济发展水平进行评价,有针对性地发现问题并提出对策,对于相关政策的制定、科学地发展低碳经济至关重要。

低碳经济综合评价研究现状

根据以上对低碳经济的概念和核心的分析,全面、客观地评价一个地区的低碳经济发展水平必须从“资源-环境-经济-社会”的角度出发。我们可将现有的相关研究大体分为3类。

(1)国际权威机构制定的指标体系。一类是20世纪80年代末国际经济合作与发展组织(Organi-sationforEconomicCo-operationandDevelop-ment,OECD)提出的“压力-状态-响应”(Pres-sure-State-Response,PSR)框架模型[4]。此后,联合国在此基础上提出了“驱动力-状态-响应”(driv-ingforce-state-response,DSR)框架模型。最后,欧洲环境局(EEA)综合前两种评价体系的优点,提出“驱动力-压力-状态-影响-反应”(DrivingForce-Pressure-State-Impact-Response,DPSIR)概念框架模型[5]。可以看出,DPSIR模型是PSR模型的扩展和修正,增加了造成“压力”的影响因素———“驱动力”以及当前所处状态对人类健康和资源环境的“影响”。另一类是澳大利亚气候研究所和欧洲E3G公司共同发表的《20国集团低碳竞争力》报告中提出的低碳竞争力指数、低碳改善指数和低碳差距指数[6]。

(2)国内权威机构制定的指标体系。具体代表性的指标体系有:中国社会科学院城市发展与环境研究所从低碳产出、低碳消费、低碳资源和低碳政策4个角度设计的指标体系[7];中国社会科学院世界经济与政治研究所“具有中国特色的国际竞争力研究”课题组设计的指标体系[8];清华大学气候政策研究中心设计的低碳发展指标[9]。

(3)其他学者研究得出的指标体系。例如:庄贵阳等在对低碳经济概念进行探讨的基础上,从低碳产出、低碳消费、低碳资源、低碳政策和低碳环境5个角度构建了低碳经济评价指标体系[10];冯碧梅认为低碳经济发展评价指标体系由总体层、系统层、状态层、变量层和要素层组成,其中系统层又分为自然生态系统、产业生态系统和人文生态系统[11];付允等从经济、社会和环境3个方面构建了低碳城市评价指标体系,并提出了低碳城市的5大支撑体系———产业结构体系、基础设施体系、消费支撑体系、政策制度体系和技术支撑体系[12];谢传胜等从经济、技术、社会、能耗排放、环境等5个方面选取了23个指标构建了城市低碳经济综合评价指标体系[13]。学者们从不同角度构建了低碳经济评价指标体系,为低碳经济研究做出了巨大贡献。但是,现有的评价指标体系仍存在指标数量繁多、信息交叉重复和未充分考虑指标间内在联系等问题。同时,以上指标体系共同存在的不足之处是:缺乏足够的理论支撑,片面关注低碳产出、低碳资源和低碳消费等,很少考虑人类活动对低碳经济系统本身的结构和功能的影响,忽视了低碳经济发展应以人为本的核心,不能充分反映科学发展观的本质和内涵。

低碳经济综合评价指标体系的构建

构建基础发展低碳经济的目标是为了应对能源、环境和气候变化的挑战。低碳经济的实现途径是技术创新、提高能效和能源结构清洁化等。低碳经济是在一定的碳排放约束下碳生产力和人文发展均达到一定水平的一种经济形态,发展低碳经济旨在实现控制温室气体排放的全球共同愿景(globalsharedvi-sion)[14]。因此,发展低碳经济应立足于发展生产、保护环境和优化资源三者同时进行,以经济、生态、社会效益的统一为目标。研究低碳经济时应将资源科学、环境科学和社会科学有效结合,这就需要一个能将复杂问题明确化且又能将分解的各部分有效结合的指导方法。DPSIR模型为低碳经济评价提供了较好的研究工具。DPSIR模型被认为是一个系统考察人类活动与自然环境之间因果关系的基本而有效的工具[15]。利用该模型的学者认为,人类的生产、消费等行为给自然环境施加了压力,进而导致自然环境状态发生变化;自然环境具有相应的功能,其状态的变化会给人类带来一定的影响,因此人类会做出相应的反应。DPSIR模型被广泛应用于分析资源环境-经济社会方面的问题。例如:Maxim等运用复杂系统论方法对DPSIR模型进行了补充,并运用该模型从政策、社会、和经济等方面对生物多样化的风险进行了分析[16];Ness等认为DPSIR模型符合可持续的科学发展观的要求,并用该模型研究波罗的海的富营养化问题[17];Atkins等从生态系统服务和社会福利的角度对DPSIR模型进行整合,创建了一个支持海洋环境决策的模型[18]。可见,近年来国外学者运用DPSIR模型分析各类资源环境、社会经济问题,这表明DPSIR模型具有很强的适用性。DPSIR模型强调经济运作、其对环境的影响以及它们之间的相互联系,具有综合性、系统性、整体性、灵活性等特点[19]。其中,“驱动力”是造成环境变化的潜在原因,主要指城市社会经济活动和产业的发展趋势;“压力”是指人类活动对自然资源环境的影响;“状态”是指环境在上述压力下所处的状况,主要表现为区域的资源消费状况和环境污染水平;“影响”是指系统所处状态对环境及社会经济结构的影响;“响应”表明人类在应对环境的各种影响时采取的对策和制定的积极政策。基于此,本文构建了低碳经济综合评价指标体系,运用DPSIR模型,将人的需求、社会进步、经济发展、能源需求、碳排放等要素纳入低碳经济综合评价中,从而克服以前低碳经济评价片面关注资源状况与低碳消费或经济发展与碳排放的不足,反映了低碳系统作为一个涉及人类活动与自然资源相互影响、相互作用的复杂系统的特点,体现了低碳经济综合评价应以人为本、各方面协调发展的科学发展观的内涵。

构建原则要建立一个多维度的、科学的低碳经济评价指标体系,使之既能横向比较各地区的低碳经济发展水平,又能纵向反映各地区向低碳经济转型的努力成果,需要遵循以下原则:(1)系统化与层次化相结合的原则。对低碳经济进行评价,不仅要全面反映低碳经济发展的各方面,较客观地反映各地区的低碳转型成果,而且要避免指标之间重叠。因此,应根据系统结构分出层次、对指标分类,使指标体系结构清晰明了。(2)科学性与可行性相结合的原则。低碳经济评价指标不仅要能科学地揭示低碳经济的性质和其转型特点,而且要简繁适中,各项评价指标及其相应的计算要标准化、规范化、有明确的释义。即便有些指标数据无法从现有的统计源中获取,但只要它们能反映低碳经济现象、体现其特征,也应适当将之纳入指标体系。(3)全局性和代表性相结合的原则。低碳经济评价指标体系作为一个有机整体,应包含多种影响低碳经济发展的指标,虽然不可能涵盖所有的相关指标,但必须能反映当前社会经济中影响低碳经济发展的各个方面,所选指标应能从不同角度反映被评价系统的主要特征和状况。同时,在选取指标时,应强调指标的代表性、典型性,避免选择意义相近、重复的指标,以使指标体系简洁、易用。(4)规范性和导向性相结合的原则。在选择指标时,应遵循使用国内外公认且常见的指标的原则,使指标符合相应的规范要求;应尽可能采用国际上通用的名称、概念和计算方法,这样做有利于与国内外相似城市或地区进行比较。另外,低碳经济评价指标体系的构建是一项具有全局性、前瞻性、导向性的工作,因此设计指标体系时应充分考虑系统的动态变化,勇于创新,综合反映低碳经济的现状及发展趋势。

指标筛选根据低碳经济系统的特点,构建驱动力(D)、压力(P)、状态(S)和响应(R)4个准则,如表1所示。去掉DPSIR框架中的“影响”(I)准则的原因是:“影响”准则层下的指标具有很强的特殊性,如空气污染造成的经济损失、自然灾害的影响程度等,这些指标难以统计,相关指标数据难以获取。基于科学发展观构建因素层,如表1所示。通过设置社会发展驱动力(D1)和经济发展驱动力(D2)反映“驱动力”内涵,体现以人的需求、社会发展为本质的科学发展观;通过设置资源压力(P1)和环境压力(P2)反映“压力”内涵,体现社会进步和人类发展对资源的损耗和对环境的破坏;通过设置低碳消费状态(S1)和低碳资源状态(S2)反映“状态”内涵,描述低碳经济系统内资源和环境的客观状况;通过设置科技响应(R1)、人文响应(R2)和政策响应(R3)反映“响应”内涵,体现各国对环境污染、资源消费和生态破坏等问题的积极回应,反映可持续发展的本质思想。在把握以上原则的基础上,筛选出在权威机构的相关典型研究中高频出现的指标作为低碳经济综合评价指标体系的指标层。

指标计算(1)城市化率(D12)。城市化率是指城市人口占全部人口的比例,该指标反映了城市发展的历史和现状。鉴于现有的统计资料中没有各副省级城市的城市化率统计数据,本文采用我国公安部门认定的非农业人口占年末总人口比重来测算城市化率,即城市化率=非农业人口数/年末人口总数。(2)人均碳排放量(S11)。全球二氧化碳年均排放量已从20世纪90年代的235亿吨增加到2000年的约264亿吨,限制二氧化碳排放是发展低碳经济的首要目标。鉴于目前没有官方公布的碳排放量统计数据,本文基于已有的其他统计量来估算化石能源(煤炭、石油和天然气)使用所产生的碳排放量,碳排放总量=Σ(每种能源消费量×分品种单位能耗碳排放因子)[20],人均碳排放量=碳排放总量/人口数。(3)居民消费碳排放(S12)和政府消费碳排放(S13)。居民消费碳排放和政府消费碳排放可作为综合性指标来界定消费模式对碳排放的影响。居民消费碳排放是指居民在一定时期内对货物和服务的最终消费所产生的碳排放,能够反映居民的消费水平和结构对碳排放的影响;政府消费碳排放是指政府部门在公共服务时消费所产生的碳排放,能够反映政府部门的发展水平和模式对碳排放的影响。我们根据最终消费支出占GDP比重(即最终消费率)和单位经济总量的含碳强度(即单位GDP碳排放)核算这两个指标,居民消费碳排放=碳排放量/居民消费支出,政府消费碳排放=碳排放量/政府消费支出。(4)能源加工转换效率(R12)。能源加工转换是能源系统流程中的一个生产环节,是观察能源加工转换装置和生产工艺先进与否、管理水平高低等的重要指标。提高能源加工转换效率,意味着以较少的一次能源投入获得较高的二次能源产出———这是节能减排和发展低碳经济的一个重要方面。其计算公式为:能源加工转换效率=能源产出量/能源投入量。(5)碳生产力(R13)。碳生产力被认为是衡量低碳化的核心指标,是指单位碳排放创造的GDP。该指标将能源消耗导致的碳排放与GDP产出直接联系在一起,能够直观地反映社会经济整体的碳资源利用效率,同时能够衡量一个国家或经济体在某一特定时期低碳技术的综合水平。此外,由于与经济结构相关联,碳生产力指标还能够体现一国在科技水平积累到一定程度时进一步降低单位能源消费碳排放强度的潜力。其计算公式为:碳生产力=GDP/碳排放量。

指标权重确定评价指标的权重是衡量各评价指标在整个评价指标体系中重要性的数量表示,科学合理地确定指标权重非常重要。利用层次分析法能够将复杂问题分解为若干个层次,结合Delphi法,由专家对指标层指标进行两两比较,对其重要程度逐层打分,再利用计算判断矩阵的特征向量确定下一层指标对上层指标的贡献度,从而得到各指标对于总目标的重要性的数量表示。本文根据评价指标体系设计了专家打分表,请几十位高校、科研机构和政府决策单位的专家进行专家打分,得到各评价指标的权重。

评价指标评分原则(1)正向指标评分。正向指标即数值越大表明低碳经济发展状况越高的指标。设:xki为第i个被评价地区第k个指标经规范化处理后的分值;vki为第i个被评价地区第k个指标的值,n为被评价地区的数量。(2)负向指标评分。负向指标即数值越小表明低碳经济发展状况越高的指标。设:xki为第i个被评价地区第k个指标经规范化处理后的分值;vki为第i个被评价地区第k个指标的值;n为被评价地区的数量。(3)适中指标评分。适中指标即越接近某个理想值越好的指标。本文将“十五”期间国家人口自然增长率的规划目标V1=6‰[21]作为人口自然增长率(D11)的理想值,将发达国家的平均城市化率V2=75%[22]作为城市化率(D12)的理想值,这样就解决了因理想值不能确定而无法对适中指标进行评分的问题。设:xki为第i个被评价地区第k个指标经规范化处理后的分值;v0ki为第i个被评价地区第k个指标的理想值;vki为第i个被评价地区第k个指标的值;n为被评价地区的数量。

实证研究

评价样本及数据来源本文利用表1所示的低碳经济评价指标体系评价2007年我国30个省(自治区、直辖市)①的低碳经济发展水平。人口数据来源于《中国人口统计年鉴》;人均GDP、GDP增速和城镇居民家庭人均收入等数据通过整理《中国统计年鉴》和《中国统计摘要》中的数据得出;环境数据来源于《中国环境统计年鉴》;单位能源碳排放、能源加工转换效率等能源数据通过利用《中国能源统计年鉴》和各地区的统计年鉴中的数据计算得出;科技数据来源于《中国科技统计年鉴》;分别以6‰和75%作为适中指标———人口自然增长率和城市化率的理想值。

评价结果按上述原则对指标进行评分,然后进行指数合成,包括准则层指数合成和综合指数合成(均采用百分制),即采用线性加权求和法计算各准则层的指数值,再加总得到低碳经济发展水平综合评价指数值(lowcarbonevaluationindex,LCEI)。以zj表示低碳经济发展水平综合评价体系中的准则层数值,依次为准则层D指数、准则层P指数、准则层S指数和准则层R指数;以xk表示标准化后的无量纲指标;以wk表示对应指标的权重。

省域低碳经济发展状况分析为揭示不同地区低碳经济发展的特点,用Ward聚类法对我国30个省(自治区、直辖市)进行聚类分析。将表2中的综合评价指数值代入SPSS统计软件,可直接得到如图2所示的聚类结果。由图2可知,根据低碳经济发展水平,可将我国30个省(自治区、直辖市)大致分为5类,分别对应低碳经济发展水平的领先状态、较好状态、中等状态、较差状态和落后状态。评价结果说明,中国低碳经济发展水平的省域差异较大,2007年LCEI值排名第一的北京是排名最后的宁夏的5倍多。在空间分布上,2007年中国低碳经济发展水平总体上呈由北部地区向东南部地区逐渐提高的特征,表现为由东南沿海地区向西北地区逐渐降低、最后回归北部地区,东部地区的低碳经济发展水平表现出全面领先的优势。这种空间分布特征与我国产业结构、经济发展和资源分布特征密切相关。例如:山西和内蒙古都是煤炭出产地,煤炭资源分布较为密集,所以其低碳经济发展水平较弱,LCEI值排名分别为第28名和第29名;广东、福建的资源比较缺乏,其经济发展水平较高,因此其低碳经济发展水平相对较高,LCEI值排名分别为第2名和第4名;虽然北京位于我国北部地区,并且在地理位置上距离煤炭资源密集区非常近,其能源利用结构中煤炭使用量占相当大的比例,但是北京的经济发展水平较高,尤其是第三产业占比达到八成以上,工业以现代制造业和高新技术产业为主,所以其低碳压力较小,其LCEI值排名为第1;虽然上海的经济发展水平高于北京,但是其产业结构中工业仍占一定比重,所以其低碳压力要大于北京,LCEI值排名第6。以表2中各省(自治区、直辖市)的准则层得分和综合得分为纵坐标、以聚类后的顺序为横坐标标值顺序画图,见图4。从驱动力层来看,5类地区的得分差异较小,对低碳经济发展水平评价结果影响不大;从状态层和压力层来看,各省域的低碳发展状态存在较大差别,第一类地区明显好于第五类地区;从响应层来看,各省域的资源消耗和环境污染程度不同,而且治理污染和环境保护投入力度也存在较大差异,这反映出政府、制度、社会和个人为改善资源状态付出的努力程度越大,低碳经济发展状况越好。

(1)驱动力准则层指数值的情况。各省的驱动力准则层指数值存在很大差异,如上海的该指数是新疆的6倍多。各省的驱动力准则层指数值存在一定的规律性,总体上呈从东南地区向西北地区逐步降低的特点。这是由我国的地形和区域发展政策决定的。从表2可以看出,驱动力指数值较高的地区全部位于沿海地区。这些地区具有明显的区位优势,发展商业活动和从事生产活动所投入的成本相比其他地区要低很多,其经济活动的投入产出效率较高。同时,在改革开放前期,我国对沿海地区的经济发展给予了政策上的大力支持,出台了各种区域优惠政策,因此沿海地区率先获得了发展优势,其发展低碳经济的驱动力水平高于全国平均水平。

(2)压力准则层指数值的情况。该指数值整体上表现为局部集中,由南向北、由东向西逐渐降低的特征。这是由我国各地区的发展基础、区位条件和开发政策等多种原因造成的。长期以来,我国东部沿海地区的经济发展速度相比中、西部地区要快很多,而西部地区正处于工业化进程的关键时期,因此东部地区的低碳压力明显小于西部地区。可以看出,压力准则层指数值具有围绕主要的能源供给区向周边辐射性逐渐降低的特点,山西、内蒙古、宁夏、青海的低碳压力最大。

(3)状态准则层指数值的情况。该指数值具有由南向北逐步降低的特点,海南、广西、福建等的得分较高,陕西、湖南、湖北等为第二梯队。这是因为:东南沿海地区的经济发展水平高,同时其能源主要靠外部供给,石油、天然气、水电、核电等能源在能源消费结构中占比较高,所以这些省市的低碳状态较好;而中南部地区虽然也有煤炭资源分布,但是产量小于其消费量,需要从外部调入,同时这些地区大力发展水电能源,森林资源丰富,能源利用结构比北部地区好,所以这些省市的低碳状态优于北部地区。

(4)响应准则层指数值的情况。该指数值具有片部集中、局部跳跃的特点,北京、上海、广东为前三名,华北、西北和西南地区的指数值整体较低。这是经济和科技发展水平、能源利用效率和产业结构等因素共同影响的结果。西部地区的能源使用以煤炭为主,且大部分煤炭没有经过脱硫处理,同时其经济发展水平低,环保科技投入力度较差,导致其能源加工转换效率低、碳生产力水平不高。

结论与建议

根据以上评价结果,可得出以下结论:

(1)我国各省域的低碳经济发展水平存在较大差异,整体上具有由东南部沿海地区逐步向北部地区降低的特点,表现为东部地区高于西部地区、南部地区高于北部地区,同时存在局部跳跃现象,表现为北京、上海等的低碳经济发展水平良好,山西、内蒙古、宁夏等的低碳经济发展水平落后。

(2)各因素层的区域分布状态是各地区的经济发展水平、资源禀赋及其利用情况和政策扶持力度等多种因素共同作用的结果。

(3)中、西部地区的低碳经济建设是我国低碳发展的关键。相比已完成工业化进程的西方发达国家,我国在低碳经济发展过程中更多要考虑如何将工业化进程与生态文明建设相结合以实现可持续发展。而与东部发达地区相比,中、西部地区正处于工业化发展中期,产业重型化特征明显,其低碳经济发展水平低,有很大的提升空间。

根据科学发展观的内涵,基于以上分析,本文建议:

(1)优化产业结构,转变经济发展方式。在技术水平一定的条件下,在同样的经济规模下,产业结构不同会使碳排放量相差很大,产业结构越合理,其经济实力越强。同时,粗放型发展方式应逐渐向集约型发展方式转变。我国正处于工业化发展的关键时期,在工业化进程中必须正视环境恶化和气候变化的现实,尽可能实现建设生态文明与追求经济效益的和谐统一。

(2)加强各区域低碳经济发展的协调程度。一方面要继续保持东南部地区的发展优势,另一方面应加大对中西部地区的支持力度,使其快速走上发展道路,应着重注意增强能源产地———特别是煤炭和石油产地———的科技创新实力,提高能源转换效率,增加资源产品的附加值,积极延长资源产业链条。

(3)提高人民生活质量,推广低碳消费模式。人民生活质量的提高、社会福利的改善最能体现低碳经济发展状况。生态文明建设并不排斥工业化和城市化,发展低碳经济强调在使人民的物质生活资料极大丰富的同时又能实现低碳系统的可持续发展。因此,在具体行动中,人们应改变不良的社会消费模式、消费观念和消费方式,在提高生活质量的同时将低碳消费方式变成一种自觉行为。

作者:王宗军潘文砚单位:华中科技大学管理学院