隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和人口增加，能源開發(fā)與利用大幅度增長，碳的排放量也隨之增加。根據(jù)英國石油公司(BP)統(tǒng)計，2010年中國的二氧化碳排放量為83億噸，是世界第一排放大國。①基于國際上減排輿論壓力和自身發(fā)展要求，中國向世界鄭重承諾：2020年我國單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%，到2020年我國非化石能源占一次能源消費(fèi)的比重達(dá)到15%左右。由于未來幾十年以煤炭消費(fèi)為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不會改變，因此調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和提高能源效率等方法就成為減緩碳排放的主要方式。

本文編制中國2007年能源—碳排放—經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出表，根據(jù)中國政府承諾的目標(biāo)，按照三種GDP增長模式設(shè)定不同的二氧化碳減排目標(biāo)，然后建立投入產(chǎn)出優(yōu)化模型，模擬計算中國政府為實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)所應(yīng)該調(diào)整的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，據(jù)此提出發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的政策建議。我們的研究將各種經(jīng)濟(jì)增長情景、能源結(jié)構(gòu)變化情景具體化，設(shè)定出更加合理的優(yōu)化模型，有助于政府決策。

一、文獻(xiàn)回顧

ICC第四次評估報告(IPCC-TAR，2007)②將國際上碳減排模型總結(jié)為自上而下(top-down)和自下而上(bottom-up)兩種類型。前者能夠較好地描述宏觀經(jīng)濟(jì)的相互作用，可以分為宏觀經(jīng)濟(jì)模型、一般均衡模型(CGE)和投入產(chǎn)出分析(IOA);后者側(cè)重于分析微觀數(shù)據(jù)和技術(shù)數(shù)據(jù)。要從宏觀上分析各國減少碳排放的潛力，我們主要應(yīng)該選擇自上而下的類型。其中，一般均衡模型和投入產(chǎn)出分析是目前能夠最有效地反映經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)分析方法。氣候—能源—經(jīng)濟(jì)模型是于1980年和1990年集成了能源模型和經(jīng)濟(jì)模型而發(fā)展起來的一種新式模型③④⑤⑥⑦,該模型分為通過計量經(jīng)濟(jì)方法的AGE⑧以及通過文獻(xiàn)校準(zhǔn)的模型⑨，前者盡管可得到準(zhǔn)確參數(shù)，但因碳排放數(shù)據(jù)可獲得性較差和數(shù)據(jù)偏差，現(xiàn)有研究所用的模型都是后者。模型分析的問題包括研究污染物對經(jīng)濟(jì)的反饋效應(yīng)⑩、技術(shù)進(jìn)步對減排成本的影響(11)(12)、環(huán)境稅收和碳稅對社會福利的影響(13)(14)，以及《京都議定書》的成本、對GDP所造成的損失分析等等。中國國務(wù)院發(fā)展研究中心的GAINS模型(15)分析中國的污染控制法律、排放控制技術(shù)、成本效應(yīng)戰(zhàn)略、減少能源消耗、如何控制空氣質(zhì)量及減少溫室氣體排放。此外，基于CGE模型的其他課題組也進(jìn)行了能源節(jié)約和環(huán)境保護(hù)政策分析，分別在全國水平對能源稅和環(huán)境稅的不同情景進(jìn)行模擬分析，并且利用多區(qū)域CGE模型進(jìn)行政策效果分析，發(fā)現(xiàn)不同排放權(quán)分配不會帶來整體效率差異，但卻存在政策公平性的差異，人均原則要優(yōu)于歷史原則。(16)

Leontief于1970年首次利用投入產(chǎn)出模型分析環(huán)境問題。與CGE模型相比較，這個模型更注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)。(17)其后，很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家不斷完善該模型在資源環(huán)境領(lǐng)域的理論和應(yīng)用研究。近年這個模型被用于分析能源和二氧化碳排放。Miller and Blair用它來分析由經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中最終需求引起的能源消費(fèi)(18)，Lenzen(1998)用它來估計初次能源和在商品和服務(wù)中嵌入的溫室氣體。(19)Hawdon and Pearson(1995)研究了能源、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)福利之間的復(fù)雜關(guān)系以及污染排放系數(shù)和硫排放矩陣。(20)Proops et al.(1993)證明經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化帶來了大氣中二氧化碳的濃度變化，并且經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化可降低未來20年的二氧化碳排放。(21)最近一些研究在投入產(chǎn)出分析中利用結(jié)構(gòu)分解技術(shù)和敏感度分析等新方法研究碳排放與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系。(22)在中國，靜態(tài)投入產(chǎn)出模型在碳排放和環(huán)境研究方面已經(jīng)有了較多文獻(xiàn)，它們大多是利用全國投入產(chǎn)出表進(jìn)行的。(23)(24)

投入產(chǎn)出優(yōu)化模型以及投入產(chǎn)出模型的動態(tài)化和非線性化是一個新的研究趨勢。投入占用產(chǎn)出技術(shù)(25)將經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與國民經(jīng)濟(jì)各部門占用的自然資本、固定資本和人力資本聯(lián)系起來，可以應(yīng)用于能源、水資源、環(huán)境、教育、國際貿(mào)易等多個領(lǐng)域。夏炎(26)用能源—經(jīng)濟(jì)投入占用產(chǎn)出模型來研究哥本哈根會議之碳排放約束下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整潛力。空間投入產(chǎn)出模型為從地理空間上研究區(qū)域間和產(chǎn)業(yè)間的復(fù)雜關(guān)系提供了理論框架(27)，但是因數(shù)據(jù)難以取得，限制了該模型的應(yīng)用。(28)一些學(xué)者用多區(qū)域模型或者其他簡化模型作為替代模型來研究碳排放問題。(29)但是，尚未有把投入產(chǎn)出模型與最優(yōu)化模型結(jié)合起來以研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、尋求低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展道路的文獻(xiàn)。

二、基于碳排放約束的投入產(chǎn)出優(yōu)化模型

1.三種碳減排情景設(shè)定

碳排放目標(biāo)的設(shè)定分為碳排放強(qiáng)度目標(biāo)和碳排放絕對量目標(biāo)兩種。碳排放強(qiáng)度是單位GDP的二氧化碳排放量。假定碳排放都由化石能源消耗產(chǎn)生，其他非化石能源消耗和生態(tài)活動不產(chǎn)生二氧化碳的話，在假定GDP增長率的情況下，可以將碳強(qiáng)度目標(biāo)和碳排放數(shù)量目標(biāo)進(jìn)行換算。中國政府承諾的碳強(qiáng)度目標(biāo)在目前的GDP增長預(yù)期下，其碳排放數(shù)量是增長的。我們設(shè)定了三種碳減排情景，它們是兩種碳排放目標(biāo)下三個經(jīng)濟(jì)增長率對應(yīng)的碳排放約束，是根據(jù)全國平均的碳強(qiáng)度目標(biāo)，分別設(shè)定高、中、低三檔，對應(yīng)于不同的GDP增長率，并相應(yīng)換算為碳排放數(shù)量。

碳強(qiáng)度目標(biāo)，即哥本哈根會議提出的碳排放強(qiáng)度下降目標(biāo)，它規(guī)定到2020年我國單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%，由此我們可以計算每年碳強(qiáng)度約束指標(biāo)。令碳排放強(qiáng)度I等于能源消耗所產(chǎn)生的二氧化碳總量C除以國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP，則公式表示為：

也就是說，按照哥本哈根會議碳排放強(qiáng)度下降目標(biāo)，經(jīng)過計算，我國國民經(jīng)濟(jì)各個行業(yè)的總體碳排放量應(yīng)減少在(5.93%，6.76%)的范圍內(nèi)。為了更細(xì)致分析，取碳排放目標(biāo)中間值，則碳排放強(qiáng)度降低指標(biāo)有高(5.93%)、中(6.35%)、低(6.76%)三檔。為研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整潛力，我們把GDP年增長率分為三種情景，即GDP增長率按照快速發(fā)展(9%)、正常發(fā)展(8%)和較慢發(fā)展(7.5%)三種情況，則可以得到碳排放總量和強(qiáng)度變化在不同的經(jīng)濟(jì)增長率條件下的三種情景(見表1)。

2.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整潛力

我們研究這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對碳排放減少的影響。國家可以通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將碳排放系數(shù)低的產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的比例提高，從而降低整個國家的碳排放量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整反映了由于不同產(chǎn)業(yè)部門在國民經(jīng)濟(jì)中的比例變化所帶來的整個國民經(jīng)濟(jì)中二氧化碳排放量的變化。一種比較好的研究方法是通過投入產(chǎn)出方程將各部門之間(包括能源在內(nèi))的各種投入與國民經(jīng)濟(jì)各部門的產(chǎn)出聯(lián)系起來。每個部門的產(chǎn)出對應(yīng)于所消耗化石能源

排放的二氧化碳，用碳排放系數(shù)反映各個產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出與二氧化碳排放的比例關(guān)系。發(fā)展中國家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化很大。中國2009年三次產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值比重是10.3∶46.3∶43.4，其中第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值總和為19.3萬億元，僅次于美國，超過日本。第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率低下，第二產(chǎn)業(yè)主要采取高污染、高排放的方式，第三產(chǎn)業(yè)碳排放系數(shù)較低、利潤率較高。預(yù)計2020年中國GDP達(dá)到或者接近美國，各個產(chǎn)業(yè)將進(jìn)一步調(diào)整，使得高排放的產(chǎn)業(yè)減少而低排放與促進(jìn)產(chǎn)值增加的產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的比例提高，進(jìn)而使全國的總碳排放量減少。

我們分析在經(jīng)濟(jì)增長速度達(dá)到預(yù)定目標(biāo)的情景下，使得總碳排放量小于預(yù)定目標(biāo)之各產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的潛力，以及這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整所帶來的碳排放減少量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整潛力是指現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中各個產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)各個產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的差異。通過設(shè)定產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的各種情景，在規(guī)定的減排情景下，不同行業(yè)的調(diào)整潛力是有差別的。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整潛力在此被定義為要達(dá)到減排目標(biāo)，現(xiàn)有行業(yè)產(chǎn)值水平與實(shí)現(xiàn)排放約束后的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化產(chǎn)值之間的差距：負(fù)值表示該產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值縮小潛力，即該產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值向減少的方向調(diào)整;正值表示該產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值擴(kuò)大潛力，即該產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值向增加的方向調(diào)整。潛力越大，說明該行業(yè)可以改進(jìn)和優(yōu)化的空間越大，絕對貢獻(xiàn)大;潛力越小，表明該行業(yè)可以改進(jìn)和優(yōu)化的空間越小，絕對貢獻(xiàn)小。實(shí)際行業(yè)減排潛力和結(jié)構(gòu)調(diào)整潛力可以表示為：

3.能源—碳排放—經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出表編制

由于碳排放主要來自于能源消耗，不同品種的能源所排放的二氧化碳不同，而且不同行業(yè)所消耗的能源品種不同，因此我們編制了一個區(qū)分能源類型、真實(shí)反映不同行業(yè)能源消耗量和使用量的能源—碳排放—經(jīng)濟(jì)投入占用產(chǎn)出表(見表2)。通過該表，我們可以研究在碳排放過程中分行業(yè)分品種能源消耗量，以及對應(yīng)的二氧化碳排放量。根據(jù)該表我們可以計算分行業(yè)碳排放強(qiáng)度(單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放量)，建立優(yōu)化模型，測算分行業(yè)減排潛力。該表編制的主要困難在于各種類型能源的碳排放系數(shù)不同，而且電力和熱力等二次能源涉及一次能源的加工轉(zhuǎn)換問題。因此，編制能源品種劃分詳細(xì)的分行業(yè)能源—碳排放—經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出表。該表的最大優(yōu)勢是可以通過投入產(chǎn)出技術(shù)，將經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的價值量和不同品種能源消耗的實(shí)物量和碳排放實(shí)物量聯(lián)系起來，刻畫不同行業(yè)和不同能源品種的直接和間接的能源消耗和使用情況，以及直接和間接排放的二氧化碳數(shù)量。該表的編制方法參考了夏炎(2010)的能源—經(jīng)濟(jì)投入占用產(chǎn)出表。

4.能源結(jié)構(gòu)調(diào)整潛力

這里進(jìn)行能源結(jié)構(gòu)和效率變化對碳排放的影響研究。假設(shè)二氧化碳由各種化石能源產(chǎn)生，其碳排放量統(tǒng)一計量為標(biāo)準(zhǔn)煤所排放二氧化碳，則煤炭碳排放量最大，石油次之，天然氣最小;而可再生能源(包括生物燃料)，以及水電、太陽能、風(fēng)能和地?zé)崮馨l(fā)電等，不產(chǎn)生二氧化碳。計算能源活動的二氧化碳排放，需要通過能源消費(fèi)量與二氧化碳排放量的轉(zhuǎn)移來實(shí)現(xiàn)。二氧化碳排放系數(shù)的估算，主要根據(jù)《IPCC(2006)溫室氣體排放清單》和國家統(tǒng)計局編制的《能源統(tǒng)計年鑒》中公布的計算公式和相關(guān)數(shù)據(jù)。

排放系數(shù)=含碳量×凈熱值×氧化率　(5)

由各行業(yè)的分品種能源終端消費(fèi)可以得到實(shí)物型碳排放系數(shù)矩陣C，它表示為各行業(yè)對各類能源的單位產(chǎn)值的碳排放量，如能源—碳排放—經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出表中所示。

未來世界能源發(fā)展趨勢是減少化石能源的消耗，增加再生能源的比例，并且提高能源效率。預(yù)計2020年可再生能源在能源結(jié)構(gòu)中的比例達(dá)到15%。2009年，中國是以煤炭消費(fèi)為主的高碳排放的能源結(jié)構(gòu)，煤炭占能源消費(fèi)總量的70%，石油占17.8%，天然氣占2.9%，水電與核電等占8.3%。因此，可再生能源將從2009年的8.3%提升到2020年的15%，我們可以假設(shè)每年可再生能源提高比例為上一年度的5.4%。(30)假設(shè)每個部門所需要的可再生能源替代化石能源的比例是一致的，即投入產(chǎn)出假設(shè)中存在結(jié)構(gòu)影響的部門間一致性。我們可以估算出新的分部門二氧化碳排放系數(shù)。我們研究的是：在保證經(jīng)濟(jì)增長的條件下，為保障能源安全和保護(hù)環(huán)境而改變能源結(jié)構(gòu)和提高能源效率對減少二氧化碳排放的潛力。

5.投入產(chǎn)出優(yōu)化模型

我們在此建立投入產(chǎn)出優(yōu)化模型。優(yōu)化模型的目標(biāo)是使國民生產(chǎn)總值最大化，約束條件包括投入產(chǎn)出數(shù)量關(guān)系式和碳排放約束以及其他資源約束和變量的上下界。

對模型的各約束解釋如下：投入產(chǎn)出方程表明各部門產(chǎn)出用于滿足各部門的中間需求、最終需求、進(jìn)出口;目標(biāo)減排約束可以統(tǒng)一設(shè)定為碳排放量約束的三種情況，經(jīng)濟(jì)增長約束分別對應(yīng)于表1中的三種情況。根據(jù)三種情景設(shè)定的碳排放總量減少率約束和經(jīng)濟(jì)增長率約束，分別是模型(7)的m和r的系數(shù)值，這里的m表示本期GDP與基期相比的增長率，r表示本期碳排放量與基期相比的增長率，見表1中的三種情景下的碳排放總量(r)。第二個約束條件表明碳排放量需要小于情景中規(guī)定的碳排放量，即較基期碳排放量變動r比例。第三個約束條件表明經(jīng)濟(jì)增長量需要大于情景中規(guī)定的經(jīng)濟(jì)增長量，即較基期國民生產(chǎn)總值變動m比例。這樣，前三種情況就能保證碳排放強(qiáng)度在各種經(jīng)濟(jì)增長率下低于哥本哈根會議承諾目標(biāo)。這里需要注意的是，m和r之間具有互相制約的關(guān)系。例如，在情景一的條件下，在碳排放強(qiáng)度固定為減少5.93%的情況下，GDP增長率大于9%(這里m=9)，意味著碳排放量增長率小于2.53%(這里r=2.53)，反之亦然。因此，只需要其中一個約束條件就可以了。由于目標(biāo)函數(shù)求GDP最大值，因此我們略去GDP約束。在這種情況下，給出的碳絕對量減排約束是0.4%，因此將對應(yīng)于一個優(yōu)化結(jié)果。雖然針對實(shí)際GDP增長率可以得到不同的碳排放強(qiáng)度約束，但是實(shí)際碳排放強(qiáng)度約束由目標(biāo)函數(shù)(GDP)的最優(yōu)值來確定。

可分別求解在三種情景下碳減排之產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化潛力，由優(yōu)化模型的最優(yōu)產(chǎn)出值確定產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整潛力。

三、數(shù)據(jù)和研究結(jié)果

模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是我們編制的實(shí)物價值型中國能源—碳排放—經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出表。價值部分來自2007年中國投入產(chǎn)出表，計算各行業(yè)對應(yīng)的能源和碳排放數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局編制的《能源統(tǒng)計年鑒》，利用2007年能源平衡表和工業(yè)分行業(yè)能源終端消費(fèi)表可以編制該表的實(shí)物部分。這樣就得到15個部門的實(shí)

物價值型能源—碳排放—經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出表，部門分類如表3所示。根據(jù)該投入產(chǎn)出表，我們可以得到能源結(jié)構(gòu)調(diào)整前后的碳排放系數(shù)，并且在此基礎(chǔ)上運(yùn)用最優(yōu)化模型得到15個產(chǎn)業(yè)的最優(yōu)結(jié)構(gòu)，將這個結(jié)構(gòu)與原有的結(jié)構(gòu)進(jìn)行對比，我們可以知道每年如何進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，才能保證目標(biāo)年度實(shí)現(xiàn)二氧化碳減排目標(biāo)。

我們根據(jù)投入產(chǎn)出表可以計算能源結(jié)構(gòu)變化前后的各個行業(yè)的二氧化碳排放系數(shù)，并將此與2007年各行業(yè)生產(chǎn)總值占整個國民經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的比例進(jìn)行比較，在此基礎(chǔ)上研究優(yōu)化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。優(yōu)化模型的結(jié)果就是在保證二氧化碳排放系數(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整后的產(chǎn)值之和小于預(yù)定的二氧化碳排放約束的條件下，達(dá)到國民生產(chǎn)總值最大的各行業(yè)總產(chǎn)出。各行業(yè)的總產(chǎn)出占國民經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的比例與原有各產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值占全部總產(chǎn)出的比例之間的差距就是我們的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方案的依據(jù)。

1.碳排放強(qiáng)度和現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

調(diào)整前的各個行業(yè)的二氧化碳排放強(qiáng)度與現(xiàn)有各行業(yè)的產(chǎn)出占總產(chǎn)出的比例如圖1所示。從圖1中我們可以發(fā)現(xiàn)，二氧化碳排放強(qiáng)度較高的基本上是重工業(yè)，如金屬加工及制品業(yè)(行業(yè)9)、建材及非金屬礦物制品業(yè)(行業(yè)8)和化工及醫(yī)藥制造業(yè)(行業(yè)7)，以及第三產(chǎn)業(yè)的交通運(yùn)輸、倉儲及信息服務(wù)業(yè)(行業(yè)13)。查看調(diào)整前的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，我們發(fā)現(xiàn)高科技行業(yè)如機(jī)械、電子設(shè)備及其他制造業(yè)(行業(yè)10)、金屬加工及制品業(yè)(行業(yè)9)，房地產(chǎn)、金融及其他服務(wù)業(yè)(行業(yè)15)的產(chǎn)出占總產(chǎn)出中的比例最高。這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)決定了中國的二氧化碳排放減排潛力還有很大的空間。簡而言之，就是碳排放強(qiáng)度大的行業(yè)減少其產(chǎn)出在總產(chǎn)出中的比例，增加碳排放強(qiáng)度小的行業(yè)在總產(chǎn)出中的比例。但是我們是否應(yīng)該完全按照碳排放強(qiáng)度從高到低的順序來減少其產(chǎn)業(yè)比例呢?根據(jù)我們前面的優(yōu)化方法，可以看出，這只是應(yīng)該考慮的約束條件之一，還需要考慮這個行業(yè)對國內(nèi)生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)，所以不能完全對等地按照各個行業(yè)的碳排放強(qiáng)度大小來調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

圖1　分行業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)和初始產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

注：碳排放強(qiáng)度單位是噸/元，初始產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的單位是百分比。

2.三種情景下的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整

我們分三種情景設(shè)定中國2020年的碳排放強(qiáng)度目標(biāo)，分為高、中、低三檔，設(shè)定經(jīng)濟(jì)增長率分別為9%、8%和7.5%，這樣總共9檔碳排放絕對量約束，然后分別設(shè)計各個行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方案，結(jié)果如表4和表5所示。與表4相比，表5考慮了非化石能源占一次能源消費(fèi)的比重達(dá)到15%的約束，即能源結(jié)構(gòu)變化使得每年可再生能源提高比例為上一年度的5.4%。在這些方案中，正號表示該產(chǎn)業(yè)在總產(chǎn)出的比例調(diào)增，負(fù)號表示調(diào)減。

從分行業(yè)角度研究各個行業(yè)調(diào)整潛力，除了碳排放系數(shù)高的少數(shù)行業(yè)，如金屬加工及制品業(yè)外，大部分行業(yè)的產(chǎn)出都調(diào)增。碳排放系數(shù)較低的高科技行業(yè)和服務(wù)業(yè)應(yīng)該最大幅度地調(diào)增其在整個國民經(jīng)濟(jì)中的比例。在不考慮能源結(jié)構(gòu)調(diào)整約束時，高科技行業(yè)如機(jī)械、電子設(shè)備制造業(yè)，應(yīng)調(diào)增幅度最大，達(dá)到1.72%-1.85%，房地產(chǎn)、金融及其他服務(wù)業(yè)的調(diào)增幅度次之，應(yīng)該調(diào)增1.17%-1.26%。在那些產(chǎn)出調(diào)增的部門中，隨著碳排放約束程度的加大與經(jīng)濟(jì)增長速度的減緩，其調(diào)增程度也應(yīng)加大。例如，機(jī)械、電子設(shè)備制造業(yè)，隨著碳排放約束從情景一，也就是碳排放強(qiáng)度年降5.93%，然后到情景三，也就是碳排放強(qiáng)度年降6.76%，在經(jīng)濟(jì)增長率都為9%時，碳排放量絕對約束分別為2.53、2.08、1.63，這時該行業(yè)的產(chǎn)值占總產(chǎn)出的比例分別調(diào)增1.72%、1.74%、1.77%。對于經(jīng)濟(jì)增長率分別為9%、8%和7.5%時，在碳排放強(qiáng)度約束年降5.93%時，該行業(yè)的產(chǎn)值占總產(chǎn)出的比例分別調(diào)增1.72%、1.77%和1.80%。對于碳排放系數(shù)較高的行業(yè)，其產(chǎn)出應(yīng)該調(diào)減，調(diào)減最多的是碳排放系數(shù)高的重工業(yè)，如金屬加工及制品業(yè)，應(yīng)調(diào)減8.13%-8.74%。該產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)減的部門，隨著碳排放約束從情景一到情景二，再到情景三，也就是碳排放強(qiáng)度年降5.93%，在經(jīng)濟(jì)增長率都為9%時，碳排放量絕對約束分別為2.53、2.08、1.63，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分別調(diào)減8.13%、8.25%、8.37%。對于經(jīng)濟(jì)增長率分別為9%、8%和7.5%時，在碳排放強(qiáng)度約束年降5.93%時，該行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分別調(diào)減為8.13%、8.38%和8.50%。

考慮能源結(jié)構(gòu)變化后，即非化石能源消耗年增5.4%的情況下，從分行業(yè)角度研究各個行業(yè)的調(diào)整潛力，結(jié)果發(fā)現(xiàn)情況與前面相似，只是增加或減少的幅度比前面小。首先看調(diào)增的部門，碳排放系數(shù)較低的高科技行業(yè)如機(jī)械、電子設(shè)備制造業(yè)，應(yīng)調(diào)增幅度最大，達(dá)到1.4%-1.53%，房地產(chǎn)、金融及其他服務(wù)業(yè)的調(diào)增幅度次之，應(yīng)該調(diào)增0.95%-1.04%。在那些產(chǎn)出調(diào)增的部門中，隨著碳排放約束程度的加大與經(jīng)濟(jì)增長速度的減緩，其調(diào)增程度也加大。例如，機(jī)械、電子設(shè)備制造業(yè)，隨著碳排放約束從情景一，也就是碳排放強(qiáng)度年降5.93%，然后到情景三，也就是碳排放強(qiáng)度年降6.76%，在經(jīng)濟(jì)增長率都為9%時，碳排放量絕對約束分別為2.53、2.08、1.63，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分別調(diào)增1.4%、1.42%、1.45%。對于經(jīng)濟(jì)增長率分別為9%、8%和7.5%時，在碳排放強(qiáng)度約束年降5.93%時，該行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分別調(diào)增為1.4%、1.45%和1.48%。對于碳排放系數(shù)較高的行業(yè)，其產(chǎn)出應(yīng)該調(diào)減，調(diào)整最多的是碳排放系數(shù)高的重工業(yè)，如金屬加工及制品業(yè)，應(yīng)調(diào)減6.62%-7.24%。該產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)減的部門，隨著碳排放約束從情景一到情景二，再到情景三，也就是碳排放強(qiáng)度年降5.93%，在經(jīng)濟(jì)增長率都為9%時，碳排放量絕對約束分別為2.53、2.08、1.63，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分別調(diào)減6.62%、6.74%、6.86%。對于經(jīng)濟(jì)增長率分別為9%、8%和7.5%時，在碳排放強(qiáng)度約束年降5.93%時，該行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分別調(diào)減為6.62%、6.87%和7%。

四、結(jié)語

中國要履行哥本哈根會議承諾的碳排放義務(wù)，需要制定有效的政策來降低各個產(chǎn)業(yè)的二氧化碳排放，這需要根據(jù)各地的發(fā)展情況和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)來確定。為了實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)，中國對高排放的行業(yè)(如水泥)甚至采取拉閘限電的做法，這不僅削弱了生產(chǎn)力，而且導(dǎo)致相關(guān)產(chǎn)品成本劇增，因此有必要確定各行業(yè)的減排潛力。本文基于2007年中國能源—碳排放—經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出表建立了投入產(chǎn)出優(yōu)化模型，從行業(yè)減排角度，按照哥本哈根會議談判的二氧化碳減排約束，假設(shè)經(jīng)濟(jì)增長率分別為9%、8%和7.5%，測算各行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整潛力。實(shí)際上，我們可以發(fā)現(xiàn)，除了少數(shù)碳排放系數(shù)很高的行業(yè)外，大部分行業(yè)應(yīng)該調(diào)整其產(chǎn)出

占總產(chǎn)出的比例，特別是應(yīng)該大幅增加碳排放系數(shù)較低的高科技行業(yè)和服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出，高科技行業(yè)如機(jī)械、電子設(shè)備制造業(yè)，應(yīng)調(diào)增幅度最大，達(dá)到1.72%-1.85%，房地產(chǎn)、金融及其他服務(wù)業(yè)的調(diào)增幅度次之，應(yīng)該調(diào)增1.17%-1.26%，如果考慮可再生能源比例提高的能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，則機(jī)械、電子設(shè)備制造業(yè)應(yīng)調(diào)增1.4%-1.53%，房地產(chǎn)、金融及其他服務(wù)業(yè)調(diào)增0.95%-1.04%。而且這些行業(yè)產(chǎn)出調(diào)增幅度應(yīng)隨著碳排放減少程度和經(jīng)濟(jì)增長率減緩而加大。少數(shù)碳排放系數(shù)較高的重工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)出應(yīng)該調(diào)減，如金屬加工及制品業(yè)，調(diào)減8.13%-8.74%。值得注意的是，由于碳排放強(qiáng)度只是應(yīng)該考慮的約束條件之一，還需要考慮這個行業(yè)對國內(nèi)生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)，所以不能完全對等地按照各個行業(yè)的碳排放強(qiáng)度大小來調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。這些研究結(jié)果有助于相關(guān)部門在不損害經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提下，確定各自的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整計劃，以實(shí)現(xiàn)碳排放減緩目標(biāo)。

注釋：

①BP Statistical Review of World Energy, June 2011.

②IPGC, 2005 IPCC, "Special Report on Carbon Dioxide Capture and Storage," WTBX Intergovernmental Panel on Climate Working Group Ⅲ(Cambridge UK, Cambridge University Press, 2005).

③J. Whalley and R. Wigle, "Cutting Emissions: The Effects of Alternative Policy Approaches," The Energy Journal 12(1991): 109-124.

④Richels Manne, "The Kyoto Protocol: A Cost Effective Strategy for Meeting Environmental Objectives?" Energy Journal Special Issue on the Costs of the Kyoto Protocol: A Multi Model Evaluation, 1999. Peck, S. C., T. J. Teisberg. "CETA : A Model for Carbon Emissions Trajectory Assessment,” The Energy Journal 13.1(1992): 55-77.

⑤W. D. Nordhaus, and Z. Yang, RICE, A Regional Dynamic General Equilibrium Model of Optimal Climate-Change Policy(New Haven, Conn.: Yale University and Massachusetts Institute of Technology, 1995).

⑥S. C. Peck, and T. J. Teisberg, "CETA: A Model for Carbon Emissions Trajectory Assessment," The Energy Journal 13.1(1992): 55-77.

⑦J. Alcamo, G. J. van den Born, A. F. Bouwman, B. J. de Haan, K. Klein Goldewijk, O. Klepper, J. Krabec, R. Leemans, J. G. J. Olivier, A. M. C. Toet, H. J. M. de Vries and H.J. van der Woerd, "Modeling the Global Society-biosphere-climate System," Part 2: Computed Scenarios, Wat. Air Soil Pollut. 75(1994).

⑧Dale W. Jorgenson, and Peter J. Wilcoxen, "Reducing US Carbon Emissions: An Econometric General Equilibrium Assessment," Resource and Energy Economics 15(1993a): 7-26, March.

⑨Hazilla, Michael, and Kopp, Raymond J, "Social Cost of Environmental Quality Regulations: A General Equilibrium Analysis," Journal of Political Economy, 1990.

⑩Vennemo, H., "A Dynamic Applied General Equilibrium Model with Environmental Feedbacks," Economic Modelling 14(1997):99-154.

(11)Gerlagh and van der Zwaan, "Gross World Product and Consumption in a Global Warming Model with Endogenous Technological Change," Resource and Energy Economics 25(2003): 35-57.

(12)van der Zwaan and Gerlagh, "Economics of Geological Storage and Leakage," 2008.

(13)D. Erickson, and J. R. Jensen, " Sequestration in an Unminable Coalbed-San Juan Basin, Colorado, USA," Williams, D., Durie, B., McMullan, P., Paulson, C., Smith, A.(Eds.), Proc. of the 5th Int. Conf. on Greenhouse Control Technologies(Cairns, 2000): 589-592.

(14)M. H. Babiker, G. E. Metcalf, and J. Reilly, "Tax Distortions and Global Climate Policy," Journal of Environmental Economics and Management 46(2003): 269-287.

(15)M. Amann, Jiang Kejun et al., "GAINS Asia: Scenarios for Cost-effective Control of Air Pollution and Greenhouse Gases in China, 2008. http://gains.iiasa.ac.at/gains/download/GAINS-Asia-China.pdf.

(16)李善同、何建武：《可計算一般均衡模型及其應(yīng)用》，北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2010年。

(17)Xiannuan Lin, and Karen R. Polenske, "Input-output Anatomy of China's Energy Use Changer in the 1980s," Economic Systems Research 7-1(1995): 67-83.

(18)R. E. Miller and P. Blair, Input-output Analysis: Foundations and Extensions(Prentice Hall, 1985).

(19)M. Lenzen, "Primary Energy and Greenhouse Gases Embodied in Australian Final Consumption: An Input-output Analysis," Energy Policy 26(1998).

(20)D. Hawdon, and P. Pearson, "Input-output Simulations of Energy, Environment, Economy Interaction in the UK," Energy Economics 17(1995): 73-86.

(21)J. L. Proops, M. Faber, and G. Wagenhals, Reducing Emissions: A Comparative Input-output Study for Germany and the UK(Springer-Verlag, Berlin, 1993).

(22)Tarancón, Miguel Angel, Pablo del Río, and Fernando Callejas Albiana, "Assessing the Influence of Manufacturing Sectors on Electricity Demand: A Cross-country Input-output Approach," Energy Policy 38(2010): 1900-1908.

(23)齊曄、李惠民、徐明：《中國進(jìn)出口貿(mào)易中的隱含碳估算》，《中國人口·資源與環(huán)境》2008年第3期。

(24)閆云鳳、楊來科：《中美貿(mào)易與氣候變化——基于投入產(chǎn)出法的分析》，《世界經(jīng)濟(jì)研究》2009年第7期。

(25)Chen Xi-kang, Guo Ju-e, and Yang Cui-hong, "Extending the Input-output Model with Assets," Economic Systems Research 17(2005): 211-226.

(26)夏炎、楊翠紅、陳錫康：《中國能源強(qiáng)度變化原因及投入結(jié)構(gòu)的作用》，《北京大學(xué)學(xué)報》(自然科學(xué)版)2010年第3期。

(27)W. Isard, Location and Space-economy(The MIT Press, Cambridge, MA, 1956).

(28)張

亞雄、趙坤：《北京奧運(yùn)會投資對中國經(jīng)濟(jì)的拉動影響——基于區(qū)域間投入產(chǎn)出模型的分析》，《經(jīng)濟(jì)研究》2008年第3期。

(29)Glen Peters, C. L. Weber, D. Guan, and K. Hubacek, "China's Growing Emissions—A Race between Increasing Consumption and Efficiency Gains," Environmental Science and Technology 41(2007): 5939-5944.

(30)計算過程為：(2020-2009)-1=5.4%。