如何在保障中国经济增长前提下完成碳减排目标

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如何在保障中国经济增长前提下完成碳减排目标

□ 林伯强 孙传旺 厦门大学中国能源经济研究中心,厦门361005

摘　要:

2009年中国政府提出了2020年的碳强度目标，该目标是以保证经济增长为前提的。预测结果显示，，2020年单位GDP二氧化碳排放量较2005年可以下降43．5％，这与政府的低碳目标基本吻合。对中国而言，保持较高的经济增长速度，同时意味着能源消费和二氧化碳排放的增速也较高。未来一段时期，提高能源效率是减少碳排放的主要途径。能源强度的改善有利于全要素生产率的提高，对经济增长同样具有拉动作用。城市化进程不会减缓，但可以为政府促进减排提供机会。中国的低碳经济转型战略应以节能为主、发展清洁能源为辅。

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　　摘　要:2009年中国政府提出了2020年的碳强度目标,该目标是以保证经济增长为前提的。预测结果显示,2020年单位GDP二氧化碳排放量较2005年可以下降43. 5%.这与政府的低碳目标基本吻合。对中国而言,保持较高的经济增长速度,同时意味着能源消费和二氧化碳排放的增速也较高。未来一段时期,提高能源效率是减少碳排放的主要途径。能源强度的改善有利于全要素生产率的提高,对经济增长同样具有拉动作用。城市化进程不会减缓,但可以为政府促进减排提供机会。中国的低碳经济转型战略应以节能为主、发展清洁能源为辅。

　　关键词:经济增长　碳强度指标　能源效率

　　作者林伯强,厦门大学中国能源经济研究中心教授(厦门　361005);孙传旺,厦门大学中国能源经济研究中心博士研究生(厦门　361005)。

　　一、引 言

　　在“十一五”规划中,中国政府提出,2010年单位国内生产总值(单位GDP)能耗(即能源强度)在2005年的基础上下降20%。2009年11月,国务院首次发布了中国的减排目标,承诺到2020年,单位GDP的碳排放(即碳强度)在2005年的基础上下降40%45%。

　　能源强度是指,一国在一定时期单位GDP所消耗的能源量.通常以吨标煤/万元产值来表示。一定GDP所消耗的能源使用量的减少(即节能),或者一定量的能源生产出更多的GDP,都代表着能源强度的改善。①但能源强度指标主旨在于,为满足经济发展提供稳定和可持续的能源供给量。碳强度计算的是,一国在一定时期内二氧化碳排放量与单位GDP的比,以吨二氧化碳/万元产值,或吨碳/万元产值来表示。碳强度指标既受能源效率影响,也受能源结构的影响,涉及能源质量问题,比如,清洁能源在能源结构中的比例等。与能源强度一样,碳强度也与经济增长相关。这与发达国家的碳减排有根本区别,发达国家的碳减排是绝对量的减排,而中国的碳减排是与GDP相关的相对量减排。

　　中国目前处于城市化、工业化快速发展阶段,主要特征是经济增长速度快、能源需求增长快且具有刚性、能源结构以煤为主。中国采用碳强度作为减排目标,是符合这一经济发展阶段性特征的。作为发展中国家,经济发展对现阶段的中国至关重要。碳强度目标与经济增长直接相关,达到某个碳强度目标,可以通过减少碳排放、增加GDP或两者同时进行来实现。因此,如何完成中国的碳强度目标,既是能源总量和能源结构的问题,也是经济增长的问题。

　　本文通过分析中国经济增长的影响因素,对经济增长函数进行时变参数估计,预测未来十年中国经济增长的趋势。在此基础上,研究中国至2020年的碳排放及其影响因素。最终考察在保证经济增长的前提下,中国是否可以完成承诺的碳强度指标,并提出相关政策建议。

　　二、2020年中国经济发展预测

　　(一)模型与数据描述

　　我们采用索洛增长模型,同时根据王小鲁等和Fleisher等的研究结果,①将模型设定为:

　　Y.=A.KtH

　　(1)

　　其中:Y是总产出,K是物质资本存量,H是人力资本存量,常数A表示技术发展水平,是平均物质资本产出份额,l3是平均人力资本产出份额。本文将产业结构、城市化水平以及能效水平引入模型,作为影响全要素生产率变化的解释变量。模型(I)扩展成为以下形式:

　　其中:t表示年份。总产出Y采用各年《中国统计年鉴》的GDP数据,运用GDP平减指数调整为1952年不变价,下同。物质资本存量K,采用永续存盘法,根据张军等的估计方法计算得到。②人力资本存量H,用不同受教育水平的劳动力数量乘以受教育年限加总得到,2007年之前数据来源于王小鲁等的研究,2008年数据为笔者更新。③IS表示第二、三产业比重之和,即非第一产业的比重。直观上看,第一产业比重下降对GDP具有正向的影响。UR表示城市化率的变化。根据各国发展经验,城市化进程加快将促进经济增长。EE为能效水平变量。一般而言,EE对经济的作用是正向的,即能效水平越高,对经济的贡献越大。但是另一方面,提高能效需要更多的投入,必须付出一定的经济代价,如果这一代价大于拉动效应,那么提高能效的短期作用可能会使经济增长速度减缓。④r1、r2、r3分别为全要素生产率(Total FactorProductivity,TFP)三个影响变量的系数。

　　本研究采用1952-2008年的时间序列数据,共57个样本点。数据均来自于历年《中国统计年鉴》、《新中国五十五年统计资料汇编(1949-2004)》以及中经网统计数据库。

　　(二)经济增长影响因素的固定参数估计

　　我们将模型(2)两边同时取对数,得到以下方程:

　　InY=C+alnK, +pln H,+ri ISI+r2 URt+r3 EE,+et　(3)

　　对模型(3)的初步回归结果表明其存在序列相关,本文采用了ARMA(1,1)方法校正。

　　为了检验规模报酬不变的假设,即a+b=1,我们利用了Wald检验方法,结果如表1所示。

　　括号内为t统计量。以上结果表明所有变量系数符号都显著,同时DW统计量显示,模型不存在自相关。其中a=0. 394,p=0. 606,物质资本的弹性约为0.4,表明1952-2008年间,物质资本增加1%能够拉动GDP约0.4%的增长。而产业结构优化、城市化水平提高、能效水平改善对生产率和GDP均有正向的拉动作用。从贡献程度上看,在近20年里,TFP进步成为仅次于物质资本积累的经济增长第二动因。在改革开放前,产业结构的调整是促进生产率提高的主要原因。而伴随城市化进程的加快,城市化水平对TFP的贡献在近十年最为明显。①尽管能效水平对TFP的贡献率整体影响还很小,但“十一五”规划纲要对能效提出了约束性指标,确定单位GDP能耗比“十五”规划期末下降20%,表明发展经济的同时重视节能减排已经成为未来经济可持续发展的重要方面。我们将GDP的拟合值与真实值进行比较,发现除了个别年份的波动比较大,其他年份估计值均接近真实值。因此通过模型(4)拟合的情况与真实经济情况较吻合,解释力度较好。

　　(三)经济增长的时变参数分析

　　在有关中国经济增长的研究中,不同学者对生产函数参数(尤其是物质资本的产出弹性)的设定观点不一,①但基本都是采用固定参数的计量方法。在分析中国经济增长的动因和贡献度时,我们沿用此法,得到1952-2008年的平均物质资本产出弹性约为0.4。考虑到改革开放以来,政策、制度和国内外经济环境的变化,物质资本、人力资本以及其他变量同经济增长之间的参数关系也会随之变化。而固定参数计量方法一般只能表现出静态或者平均的变化规律,无法表现出不同时期由于不可观测原因而产生的变量之间的动态变化关系。为了揭示变量之间的这种变化关系,我们在本部分进一步采用可变参数模型,利用卡尔曼( Kalman)滤波方法,基于状态空间模型(State Space Model)对生产函数的一系列参数的时变情况进行动态研究。

　　我们将模型(4)改写,构建中国经济增长动因分析的时变参数模型。其中信号方程为:

　　In(Y./H.)一ci +svlt In(K./H.)+sv2tIS,+SV3t URt +SV4,EEt +vt

　　(5)

　　参数SV11、SV2、SV3.、SV4.是随时间而变化的,可以表现出解释变量随着时间的变迁对经济增长的影响。

　　由于新中国成立初期(1950-1960年代)国内外环境和制度均不稳定,导致估计结果在这段时间的较多年份出现较明显的异常值。因此我们选择改革开放后30年(1978-2008)经济增长过程中各变量参数变化情况进行讨论(见图2)。

　　物质资本的产出弹性由1978年的0. 66开始逐年下降。根据边际报酬递减规律,一种要素相对稀缺性下降,将导致该要素的产出弹性下降。在改革初期,由于资本积累速度达到年均11.2%,是改革前的1.6倍,因此物质资本的产出弹性下降幅度很大。在物质资本积累速度不断加快的同时,人力资本的增长速度在近20年来却呈下降趋势,因此物质资本的产出弹性会相对降低,近十年稳定在0.4左右。物质资本产出弹性的变化走势也反映出我国近30年的经济增长主要是由资本投资拉动的。

　　产业结构调整对TFP的影响系数呈现出一种U型的变化趋势。改革开放初期,第一产业比重为30%左右,之后这一比例迅速下降,1993年农业比重已经降到了20%。在农业比重下降较快的15年里,资源配置集中于效率更高的第二、三产业,使得这一时期产业结构调整对TFP的影响系数也是相对较大。1998年之后,基础设施(包括交通、能源等)的建设加强,同时随着开放步伐的加快,中国承接国际分工取得了工业的进一步发展,外贸顺差增大。这使得产业结构对TFP的影响再次得到了提高。

　　城市化水平变化对TFP的影响系数总体上呈现上升的趋势。改革开放初,城市人口不到20%,城市化进程相对也较缓慢,对整体经济的拉动作用还不明显。而在1985年之后,城市化速率明显加快,这一时期城市化对TFP的影响系数明显提高。经济活动聚集在城市中具有明显的技术外溢作用,同时城市化有利于物质资本与人力资本的积累和协作,促进分工,扩展市场,优化资源配置。1995年之后,城市化对生产率的影响系数处在一个较高的水平。城市化的顺利推进是未来中国经济增长中重要的结构变革因素。①

　　能效水平对TFP的影响系数逐渐缩小,说明中国在节能减排上作出努力的同时也付出了一定的经济代价。节能减排可能并不一定有利于提高经济增长率,因为改善能效需要增加投资和提高成本,这会使产品价格升高,降低其在市场中的相对竞争力。实际上,能效提高的意义涉及一个短期与长期、政策与市场的问题。研发节约稀缺性资源的技术,需要的前期投资较大,在市场机制运作下短期内经济性难以体现。如果政策能够给予足够的引导与扶持,使节约资源的技术比相对耗费资源的技术更有优势,那么节约资源技术会迅速替代其他耗费资源技术,成为市场的主体。因此长期来看,能效的不断提高对经济的拉动作用会进一步增强。从影响系数符号上看,改革开放以来,能源效率提高的整体效应仍是正向的,而且2004年之后,影响系数有逐渐增强的趋势。这说明近年来一系列淘汰落后产能、推动节能减排等政策对经济增长与生产率提高均具有较好的效果。

　　综合时变参数的分析结果,改革开放以来,物质资本、人力资本以及其他变量对经济增长的影响系数存在着较明显的变化。人力资本与城市化的影响系数上升,而物质资本、产业结构与能效水平的影响系数则逐渐下降并趋于稳定。

　　(四)未来10年中国经济增长预测

　　考虑到未来中国经济运行将面临着复杂的内外部环境,我们将从物质资本、人力资本、产业结构、城市化水平和能效水平五个方面,采用情形分析法对不同阶段中国经济发展的前景进行模拟预测。我们设定三种情形,基准情形、高速情形与低速情形。其中基准情形是以过去和当前的发展规律为基础,并根据当前的变化趋势进行延伸。具体设定见表2。

　　物质资本和人力资本在2001-2008年的平均增长速度为15%和2.4%。有研究显示,中国工业化将在2020年前后基本实现。①同时考虑到未来优化要素积累型的增长方式以及大规模固定资产更新,我们设定了要素积累的速度。②这与王小鲁等对要素增长率的假设基本一致。③产业结构的变化趋势根据发达国家(美国、日本、英国、法国、德国等)在工业化阶段的第一产业结构比重的变化程度来进行设定。④城市化率根据麦肯锡全球研究院的报告估计。⑤能效水平依据中国历史产业结构与能源强度变化情况,并参考发达国家在工业化后期能效水平演化规律进行设定,该设定与林伯强和杜立民的设定基本一致。⑥其他两个情形分别以基准情形为参照系,高速情形假设相对乐观的发展趋势,而低速情形则更多考虑了经济运行的不确定因素。

　　基于三种情形的预测结果显示,在基准情形下,2020年之前中国经济仍将保持较快发展,2005--2020年均保持8.3%的增长速度。其中,2009--2015年为8.4%,2016-2020年为7.0%。从增长动因分析,在不同情形下,TFP对经济增长贡献的变化最大。以基准与高速两种情形为例,高速情形的TFP对经济增长的贡献度要比基准情形平均高出约0.7个百分点。换句话说,尽管三种情形设定的要素积累速度有差异,但是这种差异并不是影响增长率变化的关键因素,对未来经济增长率起主要作用的是生产率的进步。

　　三、经济增长对二氧化碳排放的影响

　　中国在改革开放的前20年,二氧化碳排放量仅上升了2.1倍,平均每年以3.8%的速度增加,小于同期的经济增长速度。①从2000年开始,工业化与城市化进程加快,能源需求平均每年以10. 2%的速度增长,导致了二氧化碳排放量的大幅度上涨。②本部分分析二氧化碳排放的影响因素,预测2020年中国的二氧化碳排放量;并通过敏感性分析,讨论重工业比重、城市化水平以及能效水平变动对二氧化碳减排的影响。进一步讨论在满足经济快速发展的条件下,中国如何完成承诺的2020年的减排目标。

　　(一)二氧化碳排放的影响因素分解

　　为了分析二氧化碳排放的影响因素,我们引入Kaya恒等式。③

　　其中:T和0表示T时期与0时期,G、S、I和P分别表示人均GDP、能源强度、能源碳强度和人口总量。L (A,B)=(A-B)/(ln A-ln B)。⑤

　　对以上四个贡献因素进一步分解,将产业结构、城市化水平、能效水平与能源消费结构等因子引入恒等式,可以更直观地解释二氧化碳排放量变动的原因。由于篇幅有限,我们仅以ACc为例,对人均GDP的贡献进行分解。

　　(二)2020年二氧化碳排放量预测及影响因素分析

　　根据前文对未来经济增长的基准预测,在保证中国2020年基本实现工业化与城市化的情况下,意味着2005-2020年中国将保持年均8.3%的经济增长率。同时,在该基准情形下,产业结构、城市化率与能源水平也必须满足一定约束。换句话说,按照基准情形,中国经济能保持较快经济增长,并且在2020年基本实现工业化与城市化的目标。

　　通过我们对二氧化碳的增量进行分解,2005-2020年的排放增量可以用六个因素进行解释。为保持研究的一致性与连续性,我们继续沿用表2的相关设定,这意味着该设定保证了2005-2020年8. 3%的经济增长速度。对于2020年人口数的预测,我们利用中国人口信息网数据。③能源结构以林伯强和蒋竺均有规划约束情形下的一次能源消费结构为基础进行设定。④能源消费结构调整对二氧化碳排放的影响,在林伯强等的文章中已经做了详细论述,因此本文不再继续讨论能源消费结构变化对排放的影响。⑤本文重点考察在前文中纳入经济增长模型的变量,即产业结构、城市化水平与能源效率对二氧化碳排放量的影响。

　　关于产业结构中各产业比重的设定,我们参考了20世纪中后期一些国家的发展经验。在基准情形下,我们设定2020年第三产业比重基本同第二产业持平。⑥重工业比重参考何晓萍等的研究。①

　　按基准情形的设定,我们得到在保证2005-2020年年均8.3%的经济增速下,中国2020年二氧化碳排放量为103.9亿吨,较2005年增长了约48亿吨。该结果与林伯强和蒋竺均利用协整方法与马尔科夫模型预测的结果较接近。②进一步计算碳强度指标,结果表明,2020年单位GDP二氧化碳排放量较2005年可以下降43. 5%,这与政府的碳减排目标基本吻合。

　　考虑到一方面情形设定与未来现实的情况可能存在误差,另一方面政策的调整可能会对某些变量产生影响,从而影响对2020年二氧化碳排放的预测。因此我们就GDP平均增速、重工业比重、城市化率以及能效水平的变化程度进行敏感性分析,研究这些变量略微调整对二氧化碳减排产生的影响。

　　根据基准情形的设定,2005-2020年GDP年均增速为8.3%,2020年重工业比重为65%,城市化率达到60%。同时2010-2015年能源强度下降14%,2015-2020年能源强度下降12%,即2020年较2010年累计下降约24%。我们在此情形设定的基础上,假设其他变量保持不变的情况下,略微调整以上某个变量,进行单变量的敏感性分析,重新预测2020年二氧化碳的排放量(图3)。

　　通过二氧化碳排放量对GDP增速的敏感性分析,可以看出,2005-2020年GDP的平均增速从8. 3%下降至8.2%,对二氧化碳减排将产生正面的影响,可以减少约1.4亿吨排放,而经济增长速度的提高则将导致二氧化碳排放的增加。若增速达到8.4%,2020年二氧化碳排放达到105.1亿吨。重工业比重的变化,对二氧化碳排放也将造成一定的影响,2020年重工业比重从65%下降到64%.可以减少二氧化碳排放0.7亿吨,如果上升到66%,将增长二氧化碳排放0.6亿吨。若结构调整的力度较大,使得重工业的比重下降到60%,那么2020年的二氧化碳排放量可以控制在100.6亿吨左右。而重工业比重保持在2008年70%水平的话,排放将上升至107.2亿吨。通过比较可以看出,产业结构因素中重工业比重调整的作用相当明显。基准情形下,产业结构因素的碳减排贡献为5.5亿吨,而重工业比重仅调整1个百分点的减排贡献就可以达到0.7亿吨。基准情形中2020年城市化率设定为60%,如果达到61%,将增加排放0.9亿吨,而下降到59%,将减少排放1.O亿吨。大致上看,在其他变量固定不变的情况下,城市化比重在60%附近上升和下降1%,对排放的影响在l亿吨左右。能效水平变化程度是除了GDP之外的三个变量中最敏感的。如果2020年的能源强度比2010年累计多下降一个百分点,可以减少二氧化碳排放量1.4亿吨。反之,若能源强度上升,也将导致排放量较大幅度的增加。综合比较以上敏感性分析结果可以发现,优化影响因素导致的碳排放量下降幅度往往要略大于反向变化时的排放增加量。

　　由于不同变量之间可能存在交叉效应,有必要进一步分析两个变量同时变动的情形。①我们分别讨论经济增长率与能源强度、重工业比重与城市化率两对变量的变化对二氧化碳排放量的影响(图4)。第一对变量的变动满足经济增长速度快就很难兼顾效率的客观发展规律。2005-2020年GDP年均增速提高至8.6%,同时2020年的能源强度比2010年累计下降21%,将增加基准情形下2020年碳排放约8亿吨。而重视能源效率并适当减缓经济增速,将对碳减排产生积极的影响。第二对变量的变动满足中国工业化与城市化共同推进的阶段性特点。结果显示,城市化进程与重工业化进程加快,将导致碳排放的增加。而适当减缓城市化速度并调整工业结构,可以减少二氧化碳排放约6亿吨。

　　根据前文对经济增长的分析,除了基准情形,对于未来中国经济运行还存在高速情形与低速情形。我们同样采用LMDI的方法,计算出高速情形与低速情形下,2020年中国二氧化碳的排放量。高速情形下2005-2020年GDP平均增长率为9.0%,2020年二氧化碳排放总量为120.4亿吨。低速情形下2005-2020年GDP平均增长率为7.5%,2020年二氧化碳排放总量为90.8亿吨。

　　我们进一步研究二氧化碳增量的影响因素,从收入因素、城市化因素、能源强度因素、产业结构因素、能源消费结构因素与人口因素等六个方面进行分解(图5)。通过图5可以看到,收入因素、城市化因素与人口增长因素对二氧化碳排放增量有正向作用,能源强度因素、产业结构因素与能源消费结构因素对增量具有负向的影响。三种情形都显示,收入因素对二氧化碳排放增量的影响是最大的,这表明经济增长率越高,二氧化碳排放量增长得越快。城市化因素对二氧化碳排放增量的作用也很明显,在基准情形下将增加二氧化碳排放15亿吨,而高速情形下城市化对增量的贡献达到20亿吨。对增量起到最显著负向作用的是能源强度因素。在基准情形下,通过能效的改善可以减排约29亿吨二氧化碳,即使在低速情形下,这种碳减排影响也可以达到26亿吨。这表明,通过运用先进的节能技术替代落后产能的方式来实现碳减排,是发展低碳经济较有效的一种途径。

　　优化能源消费结构,特别是提高非化石能源在一次能源中的比重对碳减排的贡献,在基准情况下可以达到接近7亿吨二氧化碳。产业结构因素在三种情形中的差异较大,基准情形下对碳减排的贡献为5.5亿吨,约是能源强度因素的五分之一,这与王灿等的研究结构基本一致。①低速情形下产业结构因素的贡献为7.5亿吨,而高速情形下还不到1亿吨。三种情形结果的对比表明,中国现阶段经济增长速度和增长特征不利于碳减排。

　　(三)如何在保障经济增长的前提下完成减排目标

　　根据三种经济增长情形下的二氧化碳排放总量,我们发现,经济增长速度越快,二氧化碳排放总量越大。基准情形下,在保证中国2020年基本实现工业化与城市化的前提下,中国需要8. 3%的增长速度,同时碳强度目标也可以实现。而高速情形与低速情形下,2020年单位GDP二氧化碳排放量比2005年分别下降40. 6%和44. 7%(见表5)。由于三种情形分别都对产业结构、能源效率以及能源结构施加了一定约束(从图5看,无论哪种情形,三种因素对减排的贡献都超过40亿吨),因此从目标完成情况看,40%-45%的碳强度目标基本都能实现,说明政府承诺的碳强度目标区间的合理性。但是从绝对量上看,高速情形的排放量却要比低速情形高约30亿吨,这一数量相当于欧盟15国2007年的排放量。另外,对比三种情形的碳强度目标完成情况,低速情形比高速情形的完成效果更好。这表明经济增长的速度不仅与二氧化碳排放量呈反向关系,同时与碳强度之间也存在反向关系。将经济增长的重心放在考虑增长速度的时候,就很难兼顾效率,导致增长的方式往往会偏向于粗放,忽视对经济结构的调整。这进一步表明,增长方式的选择将决定减排目标的完成情况。换句话说,必须是一种有约束、有目标的经济增长,才能实现2020年的减排目标。例如能源强度的约束,根据国家发展和改革委员会2010年3月的统计,2009年较2005年末能源强度降低了14. 4%,距离“十一五”的目标还有一定距离。降低能源强度需要淘汰落后产能,需要技术和资金的投入,我们在三种增长情形中都设定了未来10年的能源强度目标,就是对未来经济增长的一种约束。同样,产业结构和能源结构的调整也是经济增长的约束。而减排目标则是在满足一系列约束情况下的经济增长中实现的。

　　根据图5,我们发现能源强度、能源结构和产业结构的调整,对减排目标的实现起到了积极的意义。同时结果还表明,无论在何种情形中,能源强度因素都是减排最重要的因素。而产业结构调整的作用却相对较小,这是由中国正处于工业化与城市化快速发展阶段、对高耗能产业的刚性需求所决定的。因此,在保证经济增长的前提下实现碳减排,节能应该是一个主要手段。

　　四、结论和政策建议

　　2009年中国政府对国际社会承诺,到2020年单位GDP碳排放在2005年基础上下降40%-45%,这是以保障经济增长为前提的碳减排目标。以此为背景,本文系统而深入地研究了中国经济增长和二氧化碳排放的主要影响因素,并在此基础上提出,在保证中国经济增长前提下如何完成碳排放目标的政策建议。

　　本文首先采用索洛增长模型,引入产业结构、城市化率与能效水平等带有经济发展阶段性特征的变量,分析中国经济增长的推动因素,同时借助状态空间模型,动态考察各解释变量对经济影响系数的变化趋势。结果说明,中国经济仍将保持较快增长速度,2005-2020年GDP的平均增长率为8.3%。

　　其次,通过因素分解,我们从收入、城市化、能源强度、产业结构、能源消费结构和人口增长等六个方面考察二氧化碳排放量的变化情况。分析表明,按基准情形2020年中国将排放二氧化碳103.9亿吨,而高速增长情形与低速增长情形下的碳排放量分别是120.4亿吨和90.8亿吨。收入是导致现阶段碳排放增加的主要因素,城市化因素的作用次之。①

　　能源强度因素具有最明显的碳减排作用。而就产业结构因素看,现阶段经济发展(即城市化和工业化进程)不利于中国减排二氧化碳。基准情形下对变量的敏感性分析表明,能效水平变化对二氧化碳排放的影响最为明显,说明中国以往的节能政策需要坚持并深化。

　　结合经济增长和碳排放分析,我们的结论是:2020年单位GDP二氧化碳排放量较2005年可下降43. 5%,这与政府的低碳目标基本吻合。进一步对可能出现的不同经济增长率进行情景分析,也验证了政府承诺的碳强度目标区间的合理性。如果政府有意识地加大改变能源结构的力度,减少煤炭在能源消费总量中的比例,中国有望在2020年超额完成承诺的低碳目标。

　　据此,我们提出中国的低碳转型战略,以及相关的政策建议。

　　第一,客观认识目前经济增长和能源现状。中国目前的经济增长、能源消费和碳排放带有很强的阶段性特征。我国面临的许多经济和发展问题,如高耗能、高排放、粗放式经济增长、重工化经济结构、能源效率比较低等,都是与中国现阶段的高速经济增长相对应的。如果至2020年中国仍保持较高的经济增长速度,能源消费也需要保持较高的增长速度,那么,提高能源效率将是一个减少碳排放的主要途径。

　　第二,政府的低碳政策路径。工业化、城市化发展阶段具有经济增长快和能源需求刚性特征,同时中国面临着二氧化碳排放约束,中国现阶段经济发展需要兼顾和平衡这两个方面。我们的研究结论说明,政府可以利用政策去鼓励提高能效和引导产业结构的优化,通过节能来减少碳排放。能源强度的改善还将有利于全要素生产率的提高,对经济增长同样具有拉动作用。这样,减少碳排放和增加GDP,都有利于完成低碳目标。

　　第三,我们不能减缓城市化进程,但可以利用城市化进程。城市化是发展中国家从低收入转变为中等收入国家的必经之路。从现在到2020年,中国将基本完成城市化过程,这是中国经济发展、进入中等收入国家行列的一个关键时期。因此,中国的城市化进程不会中断,但是,我们可以使城市化进程成为节能减排的机会,因为城市能源消费是全球碳排放的主要来源。同时,城市化进程也是生活方式选择的过程,有为政府的政策引导和合理的城市发展战略与规划,可以带来更为低碳的城市生活方式。

　　第四,中国的低碳转型战略。低碳可以通过节能、也可以通过改变能源结构来实现。一般来讲,改变能源结构,主要是减少化石能源(煤炭)在能源总量中所占的比例,这会推高能源成本,从而对经济增长产生负面影响。而本文的研究结果说明,在城市化和工业化进程中,能效水平提高对TFP的影响越来越大,对经济增长率的正面影响也越来越大。本文的研究结果还说明,节能具有最明显的碳减排作用。因此,中国现阶段的低碳经济转型战略应该是以节能为主,发展清洁能源为辅。那么,配合中国现阶段低碳经济转型的能源战略调整,也必须以节能为主、发展清洁能源为辅。

　　第五,低碳转型战略的宏观措施。按照“十一五”能源强度指标的处理方式,“十二五”规划可能需要把碳强度约束指标分配到各个省。与“节能为主,发展清洁能源为辅”的低碳转型的战略相一致,“十二五”规划可仍然以能源强度指标为主,同时设立相应的碳强度目标。

　　[责任编辑:梁　华]

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