交通业碳排放与行业经济增长的响应关系——基于“脱钩”与“复钩”理论和LMDI分解的实证分析

周银香

（浙江财经大学数学与统计学院，浙江 杭州 310018）

交通业碳排放与行业经济增长的响应关系
——基于“脱钩”与“复钩”理论和LMDI分解的实证分析

周银香

（浙江财经大学数学与统计学院，浙江 杭州 310018）

利用“脱钩”、“复钩”的理论与测度方法，分析1995-2012年我国交通业碳排放与行业经济增长之间“脱钩”、“复钩”的变化轨迹，采用对数平均的Divisa指数（LMDI）分解法对交通业经济增长中的碳排放复钩效应进行驱动因子分解，探究我国交通业碳排放与行业经济增长之间的响应关系及其深层次原因。研究结果表明，交通业碳排放与行业经济增长整体上的脱钩效应不强，“弱脱钩”和“扩张性复钩”是二者响应关系的主要特征；在驱动交通业碳排放复钩的因子中，交通业发展规模的效应最大，其作用远大于技术提高带来的交通业节能及减排效应。

“脱钩”；“复钩”；驱动效应；Kaya恒等式；LMDI分解

全球气候变暖导致各类灾害性事件频发，已成为21世纪人类社会面临的最严峻挑战之一。IPCC（政府间气候变化专业委员会）第四次评估报告认为全球变暖有90%的可能是由于温室气体排放造成的（尤其是CO2排放量的急剧增加），而化石燃料消费是CO2排放的最主要来源。由于人类生产和消费活动都或多或少地依赖化石能源消费并排放出各种温室气体，因而这一问题关系到各国的发展权益和空间，与各国的经济利益密切相连。随着经济的快速发展，中国已成为温室气体排放量最大的国家。国际能源署（IEA）统计数据表明，2000年中国CO2排放量为33.5亿吨，占全球CO2排放量的14%，为美国的58.79%；2011年则跃居世界首位，全年CO2排放量为80亿吨，占全球总量的25.52%，为美国的1.5倍。作为全球最大的温室气体排放经济体，发达国家已将减排的焦点瞄准中国。在何时以何种方式承担减排责任和义务，将直接影响到中国未来的社会经济发展。

交通运输业是国民经济和社会发展的基础和先导，也是化石能源消耗和碳排放的大户，如何在保持经济稳定增长的同时发展低碳交通是中国交通业面临的严峻挑战。低碳交通发展的关键亟待探寻交通业碳排放与行业经济增长之间相互依存的响应关系，并阻断二者之间的依赖（即耦合）。“脱钩”（decoup ling）和“复钩”（recoup ling）理论是经济合作与发展组织（OECD）提出的反映阻断经济增长与资源消耗或环境污染之间联系的基本理论，以“脱钩”这一术语来描述经济增长与环境的破裂，即资源消耗或环境污染不随经济增长而增长，而“复钩”则表示二者之间的耦合关系，即资源消耗或环境污染随经济增长而增长［1］。脱钩与复钩方法为定量描述经济增长与能源消耗之间的关系提供了全新视角，先后被用于农业政策研究和环境经济等领域。OECD（2002）以30个成员国39个指标作为环境与经济脱钩指标进行了分析［1］。Juknys Romualdas（2003）利用初级与次级脱钩概念，分析了立陶宛自然资源利用与经济增长之间的脱钩情形［2］。Herry Consult Gmbh（2003）、Tapio（2005）和David Gray（2006）分别对奥地利、芬兰及苏格兰等地区交通运输量、温室气体排放与经济增长之间的脱钩关系进行了研究［3］［4］［5］。段宁（2006）和王虹（2009）通过引入“脱钩、复钩”理论，对中国经济发展与能源消费量之间的脱钩、复钩关系进行了测度和分析［6］［7］。诸大建（2005）将脱钩理论运用到循环经济的发展分析中［8］。李效顺（2008）和陈百明（2009）分析了城乡建设用地及耕地占用与GDP增长之间的脱钩、复钩关系［9］［10］。在碳排放与经济脱钩方面，台湾学者李坚明等（2005）对台湾的CO2排放与经济增长的脱钩指标进行了研究［11］。庄贵阳（2007）运用Tapio脱钩指标对包括中国在内的全球20个温室气体排放大国在不同时期的脱钩特征进行了分析［12］。在行业减排方面，徐盈之（2011）和肖宏伟（2013）通过构建碳排放脱钩指数，分别测度了制造业和工业经济增长中的碳排放脱钩效应［13］［14］。

综合来看，国内学者对“脱钩”与“复钩”理论的研究大多集中于能源消费、污染排放、循环经济及土地资源等领域，对温室气体尤其是碳排放与经济增长脱钩的研究则大多集中在宏观经济或工业、制造业等领域，极少有涉及碳排放大户的交通领域。更甚的是，当前碳排放领域的脱钩研究大多止步于“脱钩”与“复钩”的判断和分析，较少能进一步对碳排放进行驱动因素分解，这显然不利于把握行业碳排放的节能减排重点。为此，本文拟在交通业碳排放测算的基础上，运用“脱钩”、“复钩”理论分析交通业碳排放①碳排放即CO2排放，下文同此。与经济增长的阻断或耦合关系，并进一步对交通业碳排放的驱动效应进行LMDI完全分解，深入剖析这种阻断或耦合关系背后的深层次原因，为交通行业节能减排政策制定提供理论参考。

一、交通业碳排放与行业经济增长的“脱钩”、“复钩”关系分析

（一）脱钩与复钩的概念及理论模型

“脱钩”与“复钩”来源于物理学领域，简单地说就是描述变量与变量之间变化趋势的依赖关系是否长久。随着时间的演变，如果二者不再存在依赖关系（即变量间的阻断关系），则可认定它们实现了“脱钩”；如果二者存在紧密的相互依赖关系，则认定它们实现了“复钩”（即变量间的耦合关系）。

图1 交通业碳排放与行业经济增长的“脱钩”、“复钩”概念模型

以CO2、GTO和CO2/GTO分别表示交通业碳排放量、交通业增加值和交通业碳排放强度（单位GTO碳排量），参照J.Vehnas等学者（2003）对经济增长与能源消耗关系的描述［15］，我们绘制交通业碳排放与行业经济增长之间“脱钩”、“复钩”的概念模型如图1所示。

在图1中，脱钩与复钩类型共有6种。当交通业碳排放强度下降时为“脱钩”关系（△（CO2/GTO）＜0），当交通业碳排放强度上升时为“复钩”关系（△（CO2/GTO）＞0）。其中，当交通业增加值持续增加（△GTO＞0），且交通业碳排放总量和碳排放强度持续减少（△CO2＜0，△（CO2/GTO）＜0）时为“强脱钩”关系，这是实现经济低碳化发展的最理想状态（如图1的Ⅳ区）。相反地，当交通业增加值持续下降（△GTO＜0），且交通业碳排放总量和交通业碳排放强度持续增加（△CO2＞0，△（CO2/GTO）＞0）时为“强复钩”关系，这是实现经济低碳化发展的最差状态（如图1的Ⅰ区）。

（二）交通业碳排放测算及数据处理

依据上述的“脱钩、复钩”理论模型，我们选取交通业碳排放总量、交通业增加值和交通业碳排放强度三个指标的变化量，对我国交通业碳排放与行业经济增长的“脱钩”、“复钩”关系进行判断。

由于我国统计机构没有公布交通业碳排放数据，需根据交通能源消耗量进行推算。依据当前我国统计口径，在国内分行业的能耗统计数据中，交通运输与仓储、邮政业被划分为一个行业，主要消耗煤炭、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油、天然气等化石能源。参考IPCC温室气体排放技术指南提供的能源消费碳排放计算方法，我们设定测算中国交通运输CO2排放量如下：其中，i为能源类型，Ei为能源消费量，hi、efi、csi和oi分别为能源折算系数、排碳因子、固碳率和碳氧化率（如表1所示），数值44和12分别为CO2和C的摩尔量。其中，固碳率是指各种化石燃料在使用过程中被固定下来的碳的比率，由于这部分碳没有被释放，所以在计算中予以扣除；碳氧化率是指各种化石燃料在燃烧过程中被氧化的碳的比率，表征燃料燃烧的充分性。

表1 各种能源相关系数表

依据式（1）计算我国交通业CO2排放量，交通运输业消耗的各种化石能源时序长度为1995-2012年，数据来源于《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》。由于电力消费不直接排放CO2，故对交通业的电力消耗不进行统计。交通业增加值（GTO）数据来源于《中国统计年鉴》和中经网数据库，为保持数据的可比性，交通业增加值以1978为基期进行平减。

图2 交通业碳排放、行业经济增长及碳排放强度变化率

（三）实证结果与分析

综合计算结果得到我国交通业碳排放强度变化情况，交通业经济增长与碳排放总量响应关系（如图2所示），进一步测算我国1995-2012年间交通业碳排放与行业增加值的“脱钩”、“复钩”状态（如表2所示）。

由图2可看出，1996-2012年间我国交通业碳排放增长率的变化幅度大于行业经济增长的变化幅度，说明交通业经济增长较为稳定，而碳排放波动则相对剧烈，但二者增长率均为正值（1996年碳排放增长率为-0.12%除外）且较多年份的变化形态趋同，反映我国交通业碳排放与经济增长之间的响应关系较为显著。碳排放强度增长率的变化极不稳定，将近1/2的年份为正数（即交通业碳排放强度处于增长状态），且最高达15.42%（1997年），反映交通业节能减排效率整体不高且波动较大。

表2 交通业碳排放与行业经济增长响应关系特征值及“脱钩”、“复钩”状态

表2的计算结果表明，1996-2012年我国交通业碳排放与行业经济增长的整体脱钩状态不够理想，“脱钩”与“复钩”时间期数大体相当。在6种脱钩关系中，只出现了“强脱钩”、“扩张性复钩”及“弱脱钩”三种状态，且仅1996年处于“强脱钩”状态，其余年份的“扩张性复钩”年数稍多于“弱脱钩”。在“扩张性复钩”的年份中，交通业经济增长的同时伴随着碳排放的大量增加，且碳排放强度不断攀升，这显然不利于交通业的低碳化发展；在“弱脱钩”的年份中，交通业经济增长的同时碳排放量并没有减少，但碳排放强度有所下降，体现了交通业节能减排有所成效。从时间演变态势来看，交通业碳排放与行业经济增长之间的“脱钩”、“复钩”状态呈交替循环、上下波动，近年来“脱钩”状态好转但有向“复钩”状态发展的趋势。

（1）1997-2000年交通业碳排放由“强脱钩”转变为“扩张性复钩”，其原因可能是为应对1997年亚洲金融危机的影响，国内各行业经济增长提速导致交通运输刚性需求加大，交通能源消耗难以有效控制，而能源消费结构又没有得到实质性优化（尤其是新能源产业的发展受到较为明显的负面影响），碳排放明显增多，这一趋势至2001年才有所改善。

（2）2003年我国交通运输业碳排放突然加大，其原因可能是中国正式加入WTO后造成交通运输业和仓储业需求量剧增，从而碳排放明显增多，造成“复钩”状态再次出现。

（3）2007年后，美国次贷危机和金融危机对中国贸易产生较大影响，交通运输业经济增长幅度明显放缓（见图2所示），但由于物流和公路货物运输是国际（内）生产和贸易的重要组成部分，其受影响程度更为显著，加之我国先后制定《公路工程节能管理规定（试行）（2007）》、《公路水路交通实施〈中华人民共和国节约能源法〉办法（2008）》、《公路水路交通节能中长期规划纲要（2008）》、《关于进一步促进公路水路交通运输业平稳较快发展的指导意见（2009）》（其中第五条“推进节能减排，转变交通发展方式”）等交通节能减排政策法规，使交通运输业碳排放减少幅度大于同期经济增长减缓幅度，从而再次出现“弱脱钩”状态。但不可忽视的是，近年来随着电子商务和物流运输业指数级增长，交通运输业碳排放又呈现扩张性“复钩”趋势，交通业碳减排形势依然不容乐观。

二、交通业碳排放驱动因素的LMDI分解

上文分析结果表明，近二十年来中国交通业碳排放与行业经济增长总体上处于“弱脱钩”和“扩张性复钩”交替波动状态，交通业节能减排任重而道远。为此，我们进一步对交通业经济增长中的碳排放复钩效应进行驱动因素分解，探究影响交通业碳排放与行业经济增长响应关系的深层次原因。因素分解法最初主要应用于考察能源消费的影响机制，随着全球气温的持续升高，该方法逐渐被应用于碳排放的研究中。因素分解方法主要有结构分解法（SDA）和指数分解法（IDA），SDA法需投入产出表的数据作支撑，IDA法则因适合分解时间序列数据和含有较少因素模型而在环境经济研究中得到广泛应用。IDA法中比较常用的是拉氏分解法和对数平均的Divisa指数（LMDI）分解法。Greening研究发现拉氏分解法存在未分解余量，可能会遗漏一些重要信息，而LMDI方法理论基础较强，在分解中具有路径独立、残差为零和聚合一致等独特优势，因而倍受研究者青睐。在此，我们依据Kaya恒等式建立交通业碳排放的因素分解模型，并运用LMDI法进行模块分解，从交通业发展规模、交通业能源利用效率及能源碳排放强度等方面分析交通业碳排放各驱动因子的作用机理及贡献效率。

（一）交通业碳排放因素分解的Kaya模型

20世纪80年代以来，国内外众多研究人员相继开发了许多模型用以定量分析CO2的排放。在已有的诸多模型中，日本教授Yoichi Kaya（1989）提出的Kaya恒等式无疑是其中应用最广的几个模型之一，它将经济、政策和人口等因素与人类活动产生的CO2建立起联系，这对于分析能源消费碳排放的影响因素具有较好的成效。我们依据此等式建立交通业CO2排放的因素分解模型：

（二）交通业碳排放驱动因子的LMDI分解

其中，△CO2表示交通业碳排放的总变化量，T和0分别表示报告期和基期；△f、△e、△j、△p分别表示交通业减排技术、节能技术、发展规模及人口规模的变动对交通业碳排放量的影响。

依据式（4）-（6）对1995-2012年交通业人口效应、规模效应、节能效应和CO2减排效应进行估算，我们可得出各个分效应对CO2排放量的贡献（如表3所示）。

表3 交通CO2排放分解结果单位：万吨

图3 各分解效应柱形图

现将各环比效应表示成百分比柱形图（如图3所示）。由计算结果来看，1995 -2012年我国交通业碳排放总体上呈增长趋势。图3直观地反映了分解后的各影响因素中，交通业发展规模和人口规模表现为正效应，而节能技术和减排技术效应均有近一半的年份为负（负效应表示节能技术和减排技术提高导致交通业碳排放减少）。从各分解因素对碳排放的累计贡献率可以看出（见表3所示），交通业发展规模效应对我国该阶段交通业碳排放的贡献率最大（达到88.84%），其他各影响因素的贡献率依次为人口规模效应（为6.56%）、交通业节能技术效应（为6.50%）和减排技术效应（为-1.9%）。

交通业持续快速发展是我国该阶段碳排放增长的主导因素。一般地，在经济发展的一定阶段内，随着产出规模的扩大和能源需求的增加，在能源消费以碳基能源为主的刚性条件下，碳排放也会随之增加［16］。1995-2012年我国交通业增加值增长了3.56倍，同期的交通业碳排放总量增长了4.2倍。可见，当前阶段我国交通业的发展仍没有走出粗放型的老路，交通业碳排放与行业经济产出保持着较高的响应度，从而导致二者长时间内处于“弱脱钩”甚至是“扩展性复钩”状态。

人口规模效应贡献份额不高，但始终为正。受制于计划生育政策，我国该阶段的人口自然增长率稳步下降，2012年人口自然增长率由1995年的10.55‰下降为4.95‰，但人口绝对数量的增加伴之以城市化率的提高，仍加大了交通运输业的刚性需求，并导致交通业能源消耗碳排放的持续上升。

交通业节能效应对我国该阶段碳排放的贡献率表现出正负相间，但累计效应为正，即促进了交通业碳排放量的增加，这反映了交通业能源利用的整体效率不高，交通业节能技术亟待提高。

交通业减排技术效应同样有正有负，但总体表现为微弱的负效应，这可以认为是我国交通运输业能源结构优化初步成效的显现。近几年，随着我国交通业低碳化发展的不断推进，交通业新能源及清洁能源占比有所提高，促进交通业碳排放量减少，但效应较为微弱。

三、结 语

本文引入“脱钩、复钩”理论分析了1995-2012年我国交通业碳排放与行业经济增长之间的响应关系，并进一步运用LMDI分解法建立交通业碳排放分解模型，从交通业发展规模、能源利用效率及减排技术等方面探究了二者的“脱钩”与“复钩”响应关系的深层次原因，主要结论及政策启示如下：

1.交通业碳排放和行业经济增长脱钩效应总体上不强，“弱脱钩”和“扩张性复钩”是二者响应关系的主要特征。近二十年来，交通业碳排放和行业经济增长之间除1996年处于“强脱钩”状态外（即交通业经济增长的同时，碳排放总量和碳排放强度下降），其他年份均在“弱脱钩”和“扩张性复钩”两种状态中交替循环、上下波动。近年来，交通业碳排放“脱钩”状态所有好转，但随着电子商务和物流运输的迅猛发展及城市化建设的快速推进，交通运输业的刚性需求持续增加，我国交通业面临继续出现“扩张性复钩”的危机及未来更大的资源、环境压力，降低碳排放是我国交通业可持续性发展的根本。

2.在交通业碳排放的驱动因子中，交通业发展规模效应最强，而交通业节能技术、减排技术效应极其微弱，导致交通业经济发展与碳排放之间长期处于“弱脱钩”和“扩张性复钩”的响应状态。从LMDI分解效应来看，交通业发展规模的不断扩大是交通业碳排放持续增加的最主要因素，表明我国交通业发展方式仍然是粗放型的，交通业发展结构和运输方式亟需调整和优化，尤其是规划低碳交通基础设施和环境建设、加快城市慢行交通系统建设、提高城市交通智能化水平、鼓励低碳交通出行等。

3.交通业节能技术、减排技术对降低交通业碳排放的效应极弱，表明我国交通业节能减排技术对降低交通业碳排放的作用还十分有限。由于交通业减排效应与交通业的能源结构有关，这需要优化交通工具的能源结构，大力发展新能源交通工具，淘汰高耗能、高碳排放能源结构的交通运输工具和设备，开发和使用太阳能、生物质能等低碳或无碳的可再生能源结构的交通工具。同时，加大交通业节能技术的研究及开发投资力度，采用经济激励手段和严格的技术标准促进交通业节能，积极主动争取与节能技术先进的国家合作，努力获取发达国家的技术转让和资金支持。

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Responsive Relationship between Transportation Carbon Emissions and Traffic Economic Growth——A Practical Study Based on Decoup ling&Recoup ling Theory and LMDI Decomposition

ZHOU Yin-xiang
（School of Mathematics and Statistics，Zhejiang University of Finance and Economics，Hangzhou 310018，China）

According to the basic theory of decoupling and decoupling，this paper analyzed the“decoupling”and“recoupling”change trajectory between china's transportation carbon em issions and traffic economy growth during the period of 1995-2012.Further，this paper analyzed the driving factors by decomposing the transportation carbon emissions with LMDI method，exploring the responsive relations and deep-seated reasons between china's transportation carbon em issions and traffic economy growth.Results show that the overall decoupling effect is not strong，with“weak decoupling”and“expansionary recoupling”.Among all the driving factors，the effect of traffic economy development is the largest，much greater than that of transportation energy efficiency and emission reduction technology.

decoupling；decoupling；driving effect；Kaya identity；LMDI decomposition

F503

A

1004-4892（2014）12-0009-08

（责任编辑：化 木）

2014-09-06

教育部人文社会科学研究规划基金资助项目（12YJA910008）；全国统计科学研究计划基金资助项目（2012LY187）；浙江省“政府管制与公共政策研究中心”重点研究基地资助项目（1044921001/008）；浙江省统计局年度统计研究基金重点资助项目（2014）

周银香（1971-），女，江西临川人，浙江财经大学数学与统计学院副教授。