高质量发展下能源消耗与碳排放耦合性研究.docx

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高质量发展下能源消耗与碳排放耦合性研究

高质量发展下能源消耗与碳排放

耦合性研究

摘要：

以高质量经济发展为视角分析了能源消耗和碳排放的相互作用机制,在此基础上构建了耦合度计算模型,将能源消耗解构为煤炭、石油、天然气、电力等四大子系统,分别与碳排放进行耦合度实证计算分析,并对经济高质量发展、能源消耗与碳排放进行实证检验。

结论为:

能源消耗与碳排放高耦合度产生、持续已久,并将在短期内仍将继续维持在高位;非清洁能源在产生碳排放层面的综合贡献度约为清洁能源的2倍,在经济高质量发展下电力、天然气作为清洁能源的消耗量占比升高,而煤炭、石油作为非清洁能源其消耗量相应降低,这有助于显著减少碳排放;经济高质量发展能够对"能源消耗—碳排放"耦合度产生调节作用,而后者耦合度反过来可用于反映经济发展质量水平。

关键词：

碳排放经济高质量发展耦合性能源消耗

2017年，党的十九大报告对我国经济发展方向做出重大判断，“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”，2018年中央经济工作会议进一步将其定义为新时代我国经济发展的基本特征。

随着对上述政策的不断完善和践行，经济高质量发展的内涵和外延也逐渐得到明确：

第一，以协调发展为基础，强调经济发展的稳定性、合理性、有序性。

第二，以创新为基本理念，注重全体社会共享经济发展成果。

第三，以绿色发展作为生态目标，不断加强对经济发展中污染的治理和对生态环境的保护。

从本质层面而论，相比传统经济发展模式，新时代经济高质量发展的核心特征在于高效利用资源、能源，严格控制污染排放，不断推动生态建设，因此，与其最为紧密相关的两个核心指标即为能源消耗与碳排放。

近年来，有关经济高质量发展、能源消耗与碳排放之间关系的研究较多。

江洪和赵宝福[1]运用耦合分析理论研究了碳排放约束下能源效率与经济产业结构的解构和空间分布问题，杜祥琬等[2]进行了中国经济发展与能源消费及碳排放解耦分析，鲁万波等[3]研究了中国经济不同发展阶段的能耗与碳排放影响因素，刘亦文[4]、宫丽丽[5]分别详细而量化地研究了能源消费、碳排放与经济增长之间的关系，王泳璇[6]基于经济发展与城镇化过程中碳减排目标，建立相关模型对能源—碳排放系统的相互作用进行了研究。

综上，现有研究的类型主要包括两大类，一是研究经济发展、能源消耗、碳排放三者之间的平行关系，二是研究经济发展中产业结构与能源消耗或碳排放之间的关联，鲜有针对新时代经济高质量发展视角下能源消耗与碳排放耦合性的研究。

本文将着眼“经济高质量发展”这一新时代背景，引入耦合原理深入分析能源消耗与碳排放之间的作用机制并进行相应的实证分析，研究意义体现在如下方面：

首先，基于既有研究中对于“耦合”与“解耦”的概念分析经济高质量发展、能源消耗与碳排放之间的耦合作用机制。

其次，基于耦合理论构建了经济高质量发展视角下能源消耗与碳排放耦合关系模型，并将能源消耗细分为4个子系统，结合经济高质量发展深度分析其子系统与碳排放之间的耦合度。

最后，将能源消耗细分为非清洁能源与清洁能源，在经济高质量发展视角下进一步将两类能源消耗量与碳排放量进行计量实证分析。

1、经济高质量发展与能源消耗、碳排放的关系

1.1能源消耗与碳排放之间的关系

碳排放的来源（简称“碳源”）有多重分类方式，如按生产消费环节分类、按碳源产业分类、按碳排放产生过程分类等。

其中，按产生过程分类最能够反映碳排放的产生机制和碳源的生化本质，它把碳源分为能源消耗过程、工业生产过程、废弃物处理过程及其他非主要碳源产生过程，其中能源消耗占主导地位，与碳排放之间的存在紧密联系，二者的关系体现在如下方面：

第一，从上述碳源贡献度分析，长期以来，能源消耗在碳排放来源中持续占据绝对主要地位。

如图1所示，2000年以来，虽然能源消耗碳源占比由86%缓慢下降到了2018年的75%左右，但能源消耗自始至终都是碳排放的第一贡献者，而且该情况在未来相当一段时期内预计还将持续存在。

图1按碳排放产生过程分类下的三大碳源占比情况及变化趋势

第二，根据能源消耗和碳排放的数据初步分析，二者相互联系的紧密程度极高。

首先，能源消耗总量和碳排放总量随年代的变化趋势高度一致（如图2所示）。

其次，以能源消耗为自变量（x）、碳排放作为因变量（y）进行线性拟合，结果发现二者之间具备很强的正向相关性，其线性回归置信度高达95%。

以上两方面结果均表明，能源消耗的逐年增加是导致碳排放量升高的核心因素，二者之间的相互作用关系与作用机制具有很高的研究价值。

图2按碳排放产生过程分类下的三大碳源占比情况及变化趋势

第三，随着时代的发展，工业生产和废弃物处理产生的碳排放所占比例正在不断攀升，二者占比总和由统计初期的14%左右逐年上升至2018年度的25%以上（如图1所示），目前已发展成为不可忽视的碳源。

可见，工业生产和废弃物处理在未来的碳源构成分析中需要引起重点关注，二者也是体现经济高质量发展的关键表征。

1.2经济高质量发展与能源消耗、碳排放的关联关系

有关经济高质量发展应该如何评判，目前现存各类研究具有多维度的视角，例如，任保平和李禹墨[7]分析并构建了新时代我国高质量发展评判体系，刘思明等[8]则重点研究了国家创新驱动力的测度及其经济高质量发展效应，魏敏和李书昊[9]研究了新时代中国经济高质量发展水平的测度。

综合上述研究成果，判断经济高质量发展的主要标准包括经济结构优化程度、资源配置合理程度、经济增长稳定程度、基础设施完善程度、生态文明建设程度、科技和制度创新程度等，其中，众多关键标准都与能源消耗和碳排放紧密相关。

具体体现在如下几个方面：

首先，经济结构的优化和经济增长的稳定都要以产业结构的优化升级为基础，而产业结构升级的关键指标之一正是实现低污染、低碳排放的环境友好型产业发展模式。

其次，资源配置合理优化意味着在资源投入过程中不再粗放地依赖资本要素规模的扩大，而是对资本、劳动力、能源、土地等众多资源进行必要的整合与高效、合理配置以及精细化管理，实现区域之间的经济协调共享，其中，能源消耗和土地资源的重新分配会对碳排放构成直接影响。

再次，基础设施建设的立足之本是工业基础的发展，进而与工业生产总值及其生产过程中的碳排放控制产生关联。

最后，生态文明建设的核心就是逐步淘汰依赖高投入、高能耗的不可持续发展的产业类型，充分提倡低碳发展模式、减少污染物排放。

1.3经济高质量发展、能源消耗与碳排放耦合作用机制

从以上分析可知，经济高质量发展视角下的能源消耗特征与传统经济发展观下的能源消耗存在多维度的差异，这导致在纳入经济高质量发展这一背景因素后，能源消耗与碳排放之间的相互作用方式发生改变。

耦合理论是一种可用于评价两个及以上系统之间相互作用关系强度和质量的研究方法，尤其是在生态学和经济学等领域得到了广泛应用。

经济高质量发展与能源消耗和碳排放之间的作用关系就能够运用耦合理论得到有效的解释。

第一，如上所述，创建资源节约型、环境友好型经济正是经济高质量发展的首要任务和关键标准之一，因此，经济高质量发展情况下能源利用综合效率提升，实现同等经济发展规模所需的能源消耗总量（总强度）下降，这将导致与能耗强相关的碳排放必然降低，即节能和减排都成为必然结果，这体现了耦合原理中的内容耦合。

第二，经济高质量发展意味着产业结构必须升级，而碳源构成则会随之发生显著改变，进而对碳排放量产生影响。

Newell[10]在研究科技革新对产业结构和能源效率的影响时发现，产业结构的主导领域由重工业转向轻工业时，经济系统对能源消耗的依赖性得到有效降低。

由上文分析及图1可知，在我国经济总量稳步上升、经济发展质量不断增长的现状下，能源消耗在三大碳源中所占比例却逐年下降，这也印证了在我国经历了阶段性的产业升级之后，经济系统对于能耗的依赖程度逐年降低，但与工业的联系却日渐紧密。

以上分析了经济高质量发展、能源消耗与碳排放之间所存在的耦合关联方式与耦合作用的表现形式，而进一步找出三者之间相互作用、相互影响的内部机制显得尤为关键，这对于同步实现经济高质量发展和节能减排均有重要意义。

对此，国内外相关研究者、金融机构或经济组织发展提出了“解耦”（Delinking）的概念。

在该理论体系中，“解耦”是指经济发展过程不断降低对生态环境的污染与危害[2,11,12]，具体而言有两种表现形式，其一是打破经济增长自身与能源消耗之间的耦合关系，其二是打破经济增长中能源消耗与排放（含碳排放、污染排放）之间的耦合关系。

综上，以下耦合实证研究将结合上述耦合关系与“解耦”理论展开具体分析和印证。

2、耦合性实证分析

根据以上对于三者关联关系和耦合作用机制的充分论证，本文建立耦合实证分析模型的原则为：

首先，针对“能源消耗—碳排放”这一对要素建立耦合模型并计算分析其耦合度，然后结合产业升级（经济高质量发展关键要素）带来的能源消耗子系统（即煤炭、石油、天然气、电）结构转变，更进一步地实证分析各子系统与碳排放的耦合度，最终总结分析经济高质量发展对“能源消耗—碳排放”耦合系统的具体影响。

根据本文以上分析，能源消耗和碳排放二者任何一方在其相互作用中并未体现出显著地位，故考虑为二者给予相同赋权，则其耦合度计算表达式为：

Ci=2[XiYi/（Xi+Yi）2]（1/2）

（1）

式中：

计算所得耦合度用于表示子系统能源消耗和子系统碳排放的耦合关系强度的大小。

其中，Xi∈[0,1]，为第i个能源消耗统计指标的标准值；Yi∈[0,1]，为第i个碳排放统计指标的标准值；Ci∈[0,1]，为该耦合系统中指标Xi与Yi的耦合度（亦称耦合性）。

上述能源消耗与碳排放的标准值Xi与Yi可分别通过对原始数据的无量纲化处理得到，其计算表达式为：

Xi=（xi-xmin）/（xmax-xmin）

（2）

Xi=（yi-ymin）/（ymax-ymin）（3）

对于式

（2）、式（3）计算结果为0的情况，为使计算能够正常进行，需要根据其小数点后保留位数赋予一个最小单位值，本文取0.001。

2.1能源消耗总量与碳排放耦合性实证计算

本文选取2000—2018年《中国统计年鉴》的能源消耗量（含煤炭、石油、天然气、电力等4个子系统）数据和中国产业信息网的数据，运用上述公式原理对它们进行了标准化处理，所得结果见表1。

表12000—2018年能源消耗（含子系统）和碳排放标准值

在上述已构建模型和完成标准化的数据基础之上，首先计算得到能源消耗总量与碳排放的耦合度，所得结果的统计学特征见表2，数值分布及发展趋势见图3，清晰可见该耦合度长期处于相对稳定的高值。

表2能源消耗总量与碳排放耦合度统计学特征

图3能源消耗总量与碳排放总量耦合度计算结果分布

2.2建立对照组进行耦合性计算与比对

由上述耦合计算可知，能源消耗总量与碳排放的耦合度高度固化，为了从更深层次的视角展开研究，本文将能源消耗总量解构为其4项能耗的子系统：

煤炭消费、石油消费、天然气消费和电力消费，并将其作为对照组分别与碳排放进行耦合度实证计算，将所得结果以折线图形式展现后（图4），直观可见，相对于能源消耗总量而言，各能耗子系统与碳排放表现出较大的波动特征。

图44项能耗子系统与碳排放耦合度计算结果分布趋势

2.3实证计算结果评价分析

根据上述各阶段归纳统计和建模计算情况，现将能源消耗、碳排放和经济高质量发展之间的耦合作用特点层层展开、递进分析如下。

（1）能源消耗总量与碳排放耦合关系。

首先根据图2统计分析结果可知，能源消耗总量与碳排放之间存在正向线性相关性。

进一步完成耦合度计算后，根据表2所耦合度结果的统计学特征，能源消耗总量与碳排放耦合度全部落在[0.93,1.00]高值区间内，平均值高达0.9961，说明二者长期处于耦合度持续高位状态，鉴于其耦合度结果分布特征中极差较小（仅0.0644），标准差与变异系数极小（均为0.0143），这表示除2001年出现微小波动外，其他年度耦合度波动性极小，即变化趋势微乎其微，而这一结论同时也可由图4所示二者耦合度随年代的变化趋势折线图直观看出。

进一步总结以上表征可知两方面问题：

一方面，能源消耗总量与碳排放耦合度极高，另一方面，仅从能耗总量层面分析难以得出其与碳排放耦合作用的真实特征关联与变化规律，需要进行更深一层的分解和实证分析。

（2）能源消耗子系统与碳排放耦合关系。

根据对照组—能耗子系统与碳排放耦合度计算结果（参见图4），在4项能耗子系统中，煤炭消费—碳排放耦合度、石油消费—碳排放耦合度在所统计年度期间持续处于相对稳定的高值区间[0.92,1.00]之内，虽然分别在2001年和2009年略有波动但总体仍然平稳。

相对而言，天然气消费—碳排放耦合度、电力消费—碳排放耦合度波动区间为[0.78,1.00]，耦合度已出现较大的差异化，其中，2000—2011年数值波动尤其剧烈。

该结果表明，在能源消耗子系统的4个子项中，煤炭消费和石油消费均与碳排放存在高耦合度，而天然气消费和电力消费则与碳排放显示出较为显著的“解耦”特性。

根据上文“解耦”理论进一步展开分析，与碳排放“解耦”越充分的能源种类越有利于经济高质量发展。

实际上，电力和天然气作为两类清洁能源近年来在全世界推广力度越来越大、应用领域越来越广，逐步成为全球发展高质量经济的最佳选择，这也从实践角度充分印证了上述耦合计算结果。

（3）经济高质量发展、能源消耗与碳排放耦合关系深度分析。

如上所述，在经济高质量发展模式视角下产业结构升级属于核心要素，进而带来能源利用效率升高和能源消耗总量下降。

同时，更为关键的是，能源利用结构发生深层改变，即其中碳排放系数较低、污染较小的电力消费和天然气消费所占比重逐年攀升，而碳排放系数较高、污染较大的煤炭类能源消费和石油类能源消费所占比重不断降低（碳排放系数见表3）。

在此模式下，能源消耗本身作为主要碳源所带来的高碳排放现状正在逐步得到改善，虽然短期数据尚未体现出二者出现显著解耦，但根据本文分析可知，经过长期、逐年积累之后，在经济高质量发展视角下能源消耗与碳排放有望实现相对解耦，即二者耦合度由极高值转为相对较小的高值，同时，根据现有分析及人类科技的实际水平，在清洁能源领域尚未发生飞跃式创新的短期之内，可以预见能源消耗仍然会是绝对主要碳源，其与碳排放的耦合度仍会处于较高水平。

表3能源消耗角度的各类主要能源碳排放系数

综上，经济高质量发展能够对“能源消耗—碳排放”这一耦合系统起到一定的调节作用，而耦合系统反过来可以体现（或评价）经济发展质量。

具体而言，在经济高质量发展模式下，成功的产业升级能够优化能源利用结构，首选碳排放系数较低的电力、天然气，从而对上述耦合系统产生一定的解耦作用，最终使得能源消耗虽然仍是主要碳源，但所占比重相对下降。

同时，产业结构调整还意味着工业生产整体发展指数上升，这必然导致工业生产作为第二大碳源其比重逐步上涨，进而从另一个维度加剧了能源消耗与碳排放的相对解耦。

反向分析，根据本文多方面论证，“能源消耗—碳排放”系统发生相对解耦的程度越大，说明经济结构越合理，整体经济发展质量越高。

2.4能源消耗与碳排放计量分析

根据以上分析，能源消耗与碳排放之间存在线性关联基础。

为进一步深度探究二者的计量规律，并验证该二元系统与经济高质量发展的关系，此处采用二元线性回归进行计量实证分析。

首先，按照经济高质量发展视角下的能源排放清洁程度对上述4项能耗子系统进行归类，其中，煤炭消费和石油消费属于传统的非清洁能源，天然气消费和电力消费属于清洁能源。

令碳排放总量为因变量y，非清洁能源消耗量和清洁能源消耗量分别为自变量x1、x2，可建立线性回归函数如下：

（公式）

式中：

ŷ为碳排放量的估计值，b1和b2分别为自变量x1和x2的偏回归系数，a为线性回归系数，ei～N（0,σ2）为因变量估计值与实测值之间的残差。

将本文基础数据按上述分类计算得到非清洁能源和清洁能源年度消耗量，借助IBMSPSSStatistic进行二元线性回归运算，得到回归系数（表4）和主要参数。

表4线性回归系数

将以上回归系数代入式（4）得到具备系数值的线性回归方程式（5）：

yi=ŷ+ei=2.346x1+1.15x2-2.85+ei（5）

以上线性回归结果的有效性和准确性需要进行判定。

首先，拟合优度平方值（R2）与其调整值均为0.997（高度接近于1），且显著性（Sig.值）为0.000（远小于0.05），意味着该线性拟合水平极高、线性回归显著性极高。

表4显示两自变量的回归显著性均为0.000，表明它们的回归显著水平均处于理想值。

同时，两自变量方差膨胀因子（VIF）为4.392<10，可认为不存在多重共线性。

图5中标准化残差正态P-P图与目标直线拟合效果较好、不存在残差值分布偏离直线。

图6中各散点基本分布于对角线一带、不存在极端离群分布。

图7中残差值均分布在[-2,2]区间内，其分布总体形态接近正态分布曲线，无极端远离正态曲线状况。

综上，由以上各分布图角度检验的线性回归结果较为理想，关键参数均达标且接近最佳值，表明式（5）显示的线性回归结果有效且拟合水平较高。

图5标准化残差正态P-P图

图6回归散点图

图7标准化残差分布直方图

其中，对于因变量碳排放总量（y）的影响程度而言，式（5）中各偏回归系数（b1和b2）能够很好地诠释作为自变量的非清洁能源消耗量（x1）及清洁能源消耗量（x2）各自所做出的贡献度，二者贡献度之比为b1∶b1=2.346∶1.15≈2，即非清洁能源在产生碳排放层面的综合贡献度约为清洁能源的2倍。

以上计量分析很好地验证了上述两方面耦合性分析所得的两方面结论，一是能源消耗及其细分领域的能耗与碳排放有着极其紧密的线性正相关关系，二是在经济高质量发展视角下，产业结构优化调整能够推动清洁能源取代非清洁能源，进而减少碳排放。

体现在量化成效层面，等量清洁能源替代非清洁能源使用后可减少一半左右的碳排放。

3、结论与建议

本文以“能源消耗—碳排放”的表征现状和表层关系作为切入点，引入经济高质量发展并分析其与能源消耗、碳排放的相互作用机理，而后构建了耦合模型，将能源消耗总量解构为4项子系统对其与碳排放的耦合度进行了计算和评价，最终结合线性回归计量分析，层层递进、深度解析了经济高质量发展视角下的能源消耗与碳排放耦合关系。

本文所得结论包括：

第一，能源消耗长期以来是碳排放的第一大碳源、与碳排放存在稳固的高耦合度，如产业结构调整和科技发展未能产生质的飞跃，这一状态在一段时期内仍将持续。

第二，在经济高质量发展视角下，能源消耗结构中电力、天然气等清洁能源的消费所占比重有所升高，而煤炭、石油类能源等非清洁能源消费所占比重则相应降低，这有助于降低碳排放总量，计量分析显示等量清洁能源替代非清洁能源后可减少约一半的碳排放。

第三，经济发展质量高低对能耗结构产生影响，进而对“能源消耗—碳排放”耦合度产生调节作用，而后者耦合度反过来则可以在一定程度上反映经济发展质量水平。

根据本文以上研究结论，提出三方面建议：

一是继续坚定不移地加大产业结构调整和清洁能源推广，从而推动经济发展与能源消耗逐步实现解耦、能源消耗与碳排放实现相对解耦，以期构建更加健康、高质量的经济模式，不断提高经济高质量发展水平。

二是进一步加强对碳排放来源的统计，在相关研究中建立更加精准的控制碳排放效率测算模型，重点量化分析单位清洁能源替代非清洁能源所产生的经济效益，所得计量分析成果可应用于确定各能源细分领域的投入产出效益，实现资源优化配置。