煤炭行业碳排放与经济增长的关系研究

摘要： 以中国煤炭行业为研究对象，使用2000-2014年间煤炭开采及洗选业能源消耗量及GDP等面板数据，利用Tapio弹性方法研究了中国煤炭行业碳排放与经济发展之间的脱钩关系，从而为我国煤炭行业可持续发展提供依据。研究结果表明：我国总体煤炭开采及洗选业能源消耗量碳排放与GDP之间的弹性在2000-2014年间内整体处于弱脱钩状态，表明我国煤炭采选业碳排放量很大，并非处于最佳可持续发展状态。

Abstract： By taking the coal industry in China as the research object， using the panel data of energy consumption and GDP of coal mining and washing industry from 2000 to 2014 and Tapio elastic method， the decoupling relationship between carbon emission and economic development in China's coal industry is studied to provide basis for sustainable development of coal industry in China. Research results show that： the elasticity between the carbon emissions and GDP of the overall energy consumption of coal mining and washing industry in China in 2000-2014 is in a weak decoupling state. It shows that the carbon emission of coal mining industry in China is very large， and it is not in the best sustainable development.

关键词： Tapio脱钩模型；煤炭行业碳排放；经济；可持续发展

Key words： Tapio decoupling model；carbon emission of coal industry；economy；sustainable development

中图分类号：F205 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）02-0185-02

0 引言

煤炭是我国能源结构中的主要能源，以煤炭为主的能源结构决定了煤炭企业在国民经济发展中的基础性地位。同时，煤炭也是大气污染的主要来源。我国煤炭企业粗放式的生产方式带来了一系列负面的影响，环境的破坏，资源的枯竭，人民的健康等问题日渐突出。随着煤炭行业“黄金十年”的过去，现在的煤炭形势十分严峻。尤其对于煤炭企业中的采选业，在煤炭洗选加工过程中，不可避免的需要其他能源的消耗来支撑洗选工作，对电力、水资源等的使用产生大量的消耗；同时在原煤开采过程中，由机械设备、照明设施等的使用以及多种副产物的排放对生态环境所造成的破坏也不容小觑。

因此，对煤炭采选业的能源利用情况和节能潜力进行研究，实现由粗放式的生产向科技化的绿色生产转变，不仅对于我国的节能减排工作目标有着重要的现实意义，而且对于我国经济的可持续发展产生了长远的积极效应。

1 研究方法

1.1 脱钩概念及Tapio脱钩模型 经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development，简称“OECD”）将“脱钩”引入农业政策领域，并逐步扩展到环境经济学领域，用来研究经济增长与环境压力或能源消费之间的关系。根据OECD的相关定义，“阻断经济增长与环境冲击之间的联系或者说使两者之间的变化速度不同步”的脱钩概念最具说服性，被广泛采纳。简单来说，当经济增长率高于能源消耗、环境污染的增长率时，则称为脱钩关系[1]。

Tapio脱钩模型[2]以“弹性”的概念来动态反映变量间的脱钩关系。Tapio脱钩模型对总量变化和相对量变化两类指标进行了综合，采用以时期为时间尺度的弹性分析方法反映变量间的脱钩关系。在脱钩状态划分形式上，本文根据以往文献[3-5]以及Tapio脱钩理论的划分标准，将脱钩状态分为八种状态，分别为：强脱钩、弱脱钩、衰退性脱钩、强负脱钩、弱负脱钩、扩张性负脱钩、衰退性（连接）耦合、扩张性（连接）耦合。

本文旨在研究煤炭行业碳排放与经济增长之间的关系，选取指标为煤炭开采和洗选业煤炭消费总量及GDP。

1.2 煤炭行业碳排放测度方法 对于煤炭行业碳排放和能源消费的测算，首先对各种能源的消耗量、转标准煤和碳排放系数要进行计算分析。本文以万吨标准煤和万吨作为能源消耗和碳排放量的单位[6]。C=E×σ（4）

E为煤炭开采和洗选业能源消费总量（万吨标准煤），煤炭开采过程中的消耗由不同的能源构成，如石油、天然气等资源，由于E已经转化为标准煤，不需要再将其进行转换。其中，C为煤炭碳排放总量，σ为标准煤的碳排放系数。由于各国政策、法律法规不同，各研究所和机构的煤炭排放系数各不相同，因此数据选择国际常用碳排放系数的平均值0.7266。

2 实证研究

2.1 数据说明 在研究中国煤炭行业的碳排放变动时，为了使碳排放的计量具有一定的可比性，经济指标选择GDP，为使GDP更具有可比性，对其做平滑指数处理，以当年GDP和可比价格GDP指数，得到1980年不变价GDP。能源指标选择煤炭开采和洗选业能源消费总量（万吨标准煤）。本文数据来源于2000-2014年间的《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。

2.2 结果及分析 根据公式（4），从《中国统计年鉴》中获得2000-2014年间煤炭行业碳排放数据，将全国GDP与煤炭碳排放进行比较，为研究中国煤炭行业碳排放与经济增长的关系提供依据。

依据图1可以看出，整体上，GDP和煤炭行业碳排放量均呈增长状态，碳排放量在2000-2001年间增长比较缓慢，2001-2002年间碳排放量有所下降，2002-2012年间碳排放量近似线性关系，2013-2014年间增长率急剧下降。GDP在2000-2014年间一直保持增长状态，2000-2006年间增速较为缓慢，2006年之后增速明显变快。

对我国煤炭采选业碳排放及经济增长进行脱钩分析，其结果如表1所示。

由表1可知：2000-2014年间煤炭行业碳排放与经济增长之间整体呈现弱脱钩状态，但是，2002-2003、2004-2005、2012-2013年间呈现出扩张性负脱钩状态，2003-2004、2008-2009年间呈现出扩张性耦合状态，2001-2002、2013-2014年间则呈现出强脱钩状态，即经济在迅速增长的同时，煤炭行业的碳排放量反而减少，此时可视为最优发展状态。

以2002-2003年间为例分析，呈现扩张性负脱钩的原因在于：2003年中国经济依然表现为投资拉动型，全年全社会固定资产投资同比增长了26.7%，由此带动了社会对基本能源大量需求；另一方面，在此阶段，我国煤炭生产能力进入稳步增长阶段。由此导致全国煤炭市场变化加快，煤炭需求急剧攀升，主要煤炭消费行业能源消耗大量增加。

以2008-2009年间为例分析，呈现扩张性耦合状态的原因在于：2008-2009年间，中国同世界经济发展趋势同步，都表现为发展缓慢，此时的煤炭行业也表现出了明显的变化，由于世界经济的不景气，煤炭出口量明显降低，国内需求量急剧下滑，但是库存量却在持续增长；2009年，加上节能减排和出口需求下降等因素的影响，煤炭供需增幅将明显回落。这段期间虽然我国经济和碳排放量都呈现增长状态，但是增长速率比值趋于1，此时表现出扩张性耦合状态。

以2001-2002年间为例分析，呈现出强脱钩的原因在于：从国内来讲，政府出台了一系列煤矿安全专项整治调控政策，对煤炭行业关井压产，在宏观调控之下，煤炭行业的运行状态出现好转，整体经济态势也平稳发展；从国际来看，我国煤炭产品国际竞争力增强，出口大幅增加。

3 结论

2000-2014年，我国煤炭行业尤其是煤炭开采及洗选业能源消耗碳排放量总体呈上升趋势，其中2001-2002，2013-2014年间，煤炭行业碳排放与经济增长之间呈现强脱钩，表明经济增长的同时，煤炭行业碳排放量反而减少，可视为可持续发展状态。但是其他年间，并非处于最优发展状态。

通过分析近十年的碳排放量，可以看出，即便是煤炭行业告别了“黄金十年”，在我国能源结构中的比重下降，当前面临的形势严峻，但其主体能源的地位在短期内很难改变，未来碳减排并非十分乐观。综合考虑我国煤炭行业的特殊性和重要性，在节能减排的时代背景下，坚持科学调控煤炭总量，更加注重煤炭科技创新，着重发展洁净煤技术，通过改造形成一批先进的选煤厂，改进采煤工艺，做好煤炭产品的深加工已是大势所趋，同时要立足我国能源供应的战略需要，加快煤炭行业的技术改造步伐，促进煤炭企业结构优化和调整，增强发展后劲，实现可持续发展和绿色发展。

参考文献：

[1]OECD. Indicators to measure decoupling of environmental pressures from economic growth[R].Paris： OECD， 2002.

[2]Petri Tapio. Towards a theory of decoupling： degrees of decoupling in the EU and the case of road traffic in Finlandbetween 1970 and 2001[J].Transport Policy 2005， 12（2）：137-151.

[3]Diakoulaki D， Mandaraka M.Decomposition analysis for assessing the progress in decoupling industrial growth from CO2 emissions in the EU manufacturing sector[J]. Energy Economics， 2007， 29（4） ：636-664.

[4]赵兴国等.区域资源环境与经济发展关系的时空分析[J].地理科学进展，2011，30（6）：706-714.

[5]VehmasJ，Kaivo-oja J， Luukkanen J. Global trends of linkingenvironmental stress and economic growth[R].Turku： Tutu Publications， 2003： 1-25.

[6]高洁.交通运输碳排放时空特征及演变机理研究[D].长安大学，2013.