中国城乡居民消费隐含的碳排放对比分析

摘要 可持续消费研究是产业生态学的重要内容。居民消费包括城镇居民消费和农村居民消费。本研究首先采用综合生命周期分析方法（Hybrid LCA）核算1997、2002和2007三年的居民消费隐含的二氧化碳排放总量，发现2007年的碳排放量已经达到18.01亿吨。城镇居民消费已经成为居民消费的主要组成部分，到2007年城镇居民消费的碳排放量达到总量的76.44%。采用结构分解分析（SDA）方法对影响居民消费碳排放量变化的五项驱动因素进行分析，发现排放强度因子是“减缓”居民消费碳排放量增加的主要力量，而人均消费水平因子是推动碳排放量迅速增加的主要因素。同时，发现居民消费结构的变迁对碳排量的增加有一定促进作用。在未来应该通过持续降低能耗强度和加快研发低碳能源技术，来持续降低碳排放强度。另外，要充分挖掘居民生活方式和消费行为的减排潜力，引导消费结构，提倡适度消费，促进居民消费模式向低碳方向转变。

关键词 综合生命周期分析；结构分解分析；可持续消费；二氧化碳排放

中图分类号 X24 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2011)04-0025-05

doi:103969/jissn1002-2104201104004

可持续消费与可持续生产同样，是可持续发展的主要内容之一［1］。自90年代联合国首次正式提出可持续消费概念以来，学术界对可持续消费进行了深入的研究，特别是围绕评估消费的生态影响，发展出了一系列比较成熟的方法［2,3］。其中，综合生命周期分析（Hybrid LCA）发展比较成熟，被认为是一种研究消费的生态影响的合适方法。同时，结构分解分析（SDA）是一种定量分析总量变化背后的驱动因素作用的方法［4］。它与综合生命周期分析同样基于投入产出理论。本文以气候变化密切相关的二氧化碳排放指标为例［5,6］，结合综合生命周期分析和结构分解分析方法，定量对比分析城镇和农村居民消费变化的影响因素驱动作用。

城乡二元结构是当代中国社会经济发展的主要特征之一，与诸多的经济社会问题有着千丝万缕的联系。它是研究中国经济社会问题不能忽略的客观事实，居民消费问题的研究也不例外。农村居民和城市居民在消费模式上有显著的差别。城市居民消费的总量远远大于农村居民消费。在消费结构上，城市居民消费结构“附带”的生态负荷也比农村大得多［7］。这种显著差异表明驱动因素对城镇和农村居民消费有不同的作用。例如，城市化进程、城乡居民收入差距等因素对城市和农村的作用是不一样的。对比分析城乡居民消费驱动因素的不同作用，有助于建立适合中国的可持续消费理论。

产业生产技术水平的发展、经济内在结构的变迁［8］、消费结构的变化、消费水平的提高和人口数量的变化被认为是驱动居民消费隐含的二氧化碳排放量变化的五项主要驱动因素［9］。在本研究中，用排放强度表示技术水平的发展，用列昂惕夫逆矩阵测度经济内在结构的变迁。

1 方法和数据来源

1.1 综合生命周期分析

联合国在首次提出可持续消费概念的同时，就指出了“生命周期思想”在可持续消费研究中的意义。但是传统的面向过程的生命周期评价并不能很好的用于可持续消费的研究。传统的生命周期评价首先需要明确划定系统边界，集中研究边界内的环境影响。大量研究案例表明发生在系统边界外的环境影响往往是不容忽视的。结合投入产出分析和生命周期评价的综合生命周期分析方法被提出，以期弥补这种缺陷［10］。综合生命周期分析框架将整个经济系统作为系统边界，并将系统划分为产品部门，以投入产出表表示部门之间的联系，进而分析选定的产品或服务在整个经济系统内直接和间接产生的生态影响。计算公式如下：

Q=Fx=F(I-A)-1y

式中，F是投入产出表中n个部门的碳排放强度向量，单位为kg／万元，(I-A)-1是列昂惕夫逆矩阵，y为居民终端消费量，包括城市居民消费和农村居民消费，单位为万元，Q为居民消费引起的碳排放总量，单位为kg。

综合生命周期分析在一定程度上实现了生命周期评价的完全化。区别于传统基于过程的生命

周期评价划定的局部边界，它默认将整个经济系统作为评价实施的系统边界，实现了评价范

围的完整化。在对生态影响的评价方面，综合生命周期不仅计算了产品直接生产过程的生态

影响，还包含投入的中间产品生产过程中产生的间接生态影响，即完全的生态影响。实际中，

在国民经济各部门之间，各种产品在生产过程中除有直接的生产联系外，还有间接联系，这

使产品隐含的生态影响除了生产过程中直接影响外，还有间接影响。选取碳排放指标，并以

粮食生产为例，粮食生产过程中燃料动力的使用直接造成碳排放外，还要投入化肥、农药、

农用机械等，而在生产化肥、农药、农用机械和其他中间投入产品时又要形成碳排放。这是

粮食生产所引起的第一次间接碳排放。由于所有中间投入产品的生产都有可能形成碳排放，

以此类推，还有第二次、第三次以至无穷次的间接排放。于是，粮食生产引起的碳排放的直

接消耗和无数次间接消耗之和，就构成了粮食生产的完全碳排放量。从产品视角来看，就是

产品中隐含的碳排放量。另外，居民消费的物品或服务有可能来源于产品的进口，在这里我们假设进口产品的生产技术等同于国内的生产技术，对进口产品不做区分核算。

1.2 结构分解分析

结构分解分析（Structural Decomposition Analysis）常被用来分析经济增长、结构变迁和技术进步等因素对经济或环境指标变化的影响［11］。本研究采用结构分解分析对中国居民消费隐含的碳排放变化进行分析。产业部门的碳排放强度F、表征经济结构的列昂惕夫逆矩阵B、居民消费结构S、人均消费水平TP和人口总量P被认为是居民消费隐含的碳排放量变化的五项驱动因素，公式如下：

Q=FBS(TP)P

本研究假设在时段t0-t1这五项驱动因素驱动着总量Q从Q0到Q1变化，其公式如下：

Q1-Q0=F1B1S1(TP)1P1-F0B0S0(TP)0P0

=(F0+ΔF)(B0+ΔB)(S0+ΔS)((TP)0

+Δ(TP))(P0+ΔP)-F0B0S0(TP)0P0

=L L L L+ΔFB0ΔS(TP)0ΔP+L L L L

+ΔFΔBΔSΔ(TP)ΔP

其中Q0和Q1分别表示t0和t1时间的总量变化， 而F0B0S0(TP)0P0和F1B1S1(TP)1P分别表示t0和t1时间的五项驱动因素；ΔF、ΔB、ΔS、Δ(TP)、ΔP表示t0～t1时期内的五项驱动因素的变化值。

下面计算各驱动因素对总量变化的贡献作用：

ΔQ=Q1-Q0=ΔQF+ΔQB+ΔQS+ΔQT/P+ΔQP

其中ΔQ表示总量的变化值；ΔQF、ΔQB、ΔQS、ΔQT/P、ΔQP分别表示F、B、S、TP、P五项驱动因素对ΔQ的贡献率。本研究采用完全分解方法计算各因素的贡献值。该方法是在Laspeyres 分解的基础上，将残差项按照均等分配原则在相关因素之间进行分配。例如残差项ΔFB0ΔS(TP)0ΔP可以认为由F、S、P三项因素的变化所驱动，因此将该残差分解为三等分（即13ΔFB0ΔS(TP)0ΔP）分别累加到ΔQF、ΔQS、ΔQP。例如：

ΔQF=ΔFB0S0(TP)0P0+L L+13ΔFB0ΔS(TP)0ΔP

+L L+15ΔFΔBΔSΔ(TP)ΔP

1.3 数据来源及处理

本研究采用国家统计局经济核算司编制的1997年度、2002年度和2007年度《中国投入产出表》。居民消费隐含的碳排放采用《中国能源统计年鉴》（1997、2002和2007年）中的终端能源消费数据进行计算，并采用IPCC组织的排放换算系数。其他统计数据均来自历年《中国统计年鉴》。对所有经济数据均以1997年为基年，采用生产价格指数进行修正。

投入产出表和能源统计年鉴对经济系统的行业分类不尽相同，甚至投入产出表也因年份的不同行业分类产生了变化。为了方便综合分析历年各类型统计数据，本研究根据各种统计数据自身的行业分类，以数据转换简单易行为原则，最终采用28行业分类方法。28个行业包括：农业；煤炭开采和洗选业；石油和天然气开采业；金属矿采选业；非金属矿采选业；食品制造及烟草加工业；纺织业；服装皮革羽绒及其制品业；木材加工及家具制造业；造纸印刷及文教用品制造业；石油加工、炼焦及核燃料加工业；化学工业；非金属矿物制品业；金属冶炼及压延加工业；金属制品业；通用、专用设备制造业；交通运输设备制造业；电气、机械及器材制造业；通信设备、计算机及其他电子设备制造业；仪器仪表及文化办公用机械制造业；其他制造业；电力、热力的生产和供应业；燃气生产和供应业；水的生产和供应业；建筑业；交通运输、仓储及邮电通信业；批发和零售贸易餐饮业；其他服务业等。

2 结果分析

2.1 城乡居民消费引起的碳排放总量变化

从总量说，城乡居民消费碳排放呈现出不同的变化趋势。农村居民消费隐含的碳排放量呈现下降趋势，2007年的排放量已经下降到4.24亿 t，相当于1997年的77.35%。而城镇居民消费完全呈现相反的趋势，2007年的排放量激增到13.77亿 t，达到1997年的2.21倍。居民消费总量也呈现持续快速增长的趋势，2007年的排放量已经激增到18.01亿 t，相当于1997的1.54倍。从比例上说，农村居民消费呈现持续下降趋势，而城镇则稳步提高。到2007年，城镇居民消费碳排放量已经占总量的76.44%，城镇居民消费研究已经成为居民消费研究的主要方面（见表1）。

居民消费水平的稳步提高和城市化进程的加快被认为是这种变化的深层次主要原因。十年间，城镇和农村居民消费水平都逐步稳定提高，居民购买的消费品品种逐渐丰富，居民消费总量也逐步扩大［12］。从产业生态学角度，消费品“附带”的环境影响也逐渐增加。消费水平的稳步提高推动了居民消费碳排放量的持续增加。城市化进程把农村人口转变成城镇人口，对农村和城镇的作用是相反的。伴随着大量农村人口向城镇转移和生产技术的提高，尽管消费水平稳步提高，农村居民消费的碳排放量还是呈下降的［13-14］。相反，城市化进程使得城镇人口激增，同时城镇居民消费水平也快速提高，使得城镇居民消费碳排放量激增。

2.2 驱动因素对碳排放变化的驱动作用

从表2可以看出，五项驱动因素的作用不尽相同，甚至同一因素对农村和城镇居民消费的作用也有区别。排放强度因子F的作用比较统一，在整个十年内对城镇和农村居民消费都起着“减缓”碳排放增加的作用，并且是“减缓”碳排放增加的主要力量。相反，人均消费水平因子T/P始终对居民消费隐含碳排放的增加有促进作用，并且是主要推动因素。

列昂惕夫逆矩阵B是经济内在结构的数量表示。从表2看出，1997年到2002这五年间，经济内在结构的变化对碳排放增加是负作用，贡献量也比较轻微。2002到2007年间，这种变化对碳排放增加变为促进作用，贡献量也明显增强。

消费结构S的变化促进了碳排放的增加（除1997-2002年的农村居民消费外），但贡献量并不大，绝对贡献

量最高值达到0.64亿 t。相比来说，人口数量的作用比较复杂。农村人口的持续降低，使得人口数量P对农村居民消费碳排放增加起着负作用；但是城镇人口和总人口数量的持续增加对碳排放增加起着促进作用。

从表3可明显看出，碳排放强度因子F和人均消费水平T/P是驱动居民消费碳排放量变化的主要因素，并且作用是相反的。碳排放强度的持续降低是“减缓”碳排放增加的主要驱动力量，而人均消费水平的逐步提高是促进碳

排放增加的主要推动因素。相对来说，其他因素相对来说作用不太明显，例如居民消费合计2002-2007年间的碳排放变化，碳排放强度F和人均消费水平因子T/P的贡献率分别达到-126.14%（负向作用）和117.23%（正向作用），表示经济内在结构变化的列昂惕夫逆矩阵B的贡献率次之达到89.16%，消费结构S和人口数量P的贡献率仅11.60%和8.15%。

3 结论与讨论

本研究通过城乡居民消费碳排放变化的驱动因素分析得出：碳排放强度因子和人均消费水平因子是影响碳排放变化的主要因素。通过技术和经济的发展，碳排放强度因子持续降低，成为“减缓”碳排放增加的主要力量；而伴随人民生活水平的提高，人均消费水平的增长成为推动碳排放量迅速增加主要推动因素。为应对碳排放量的激增，未来应该继续持续降低经济生产活动的碳排放强度，并积极提倡低碳消费来应对消费水平提高的碳排放压力［15］。

为进一步持续降低碳排放强度，需要通过各种节能措施降低经济生产活动的能耗强度，以缓解化石能源需求不断增加的压力［16］。目前随着节能减排工作的持续推进，我国经济活动的能耗强度降低潜力已经不大，这也为降低碳排放强度带来直接压力。另一种重要的途径是加快低碳能源技术的研发，大力推广新能源的利用。在未来，应该优先开发和选择洁净煤、天然气、可再生能源和新能源技术，重视可再生能源中的风能、太阳能和生物质能的开发和推广利用，研究和探索碳捕获和封存技术。这需要配套制定相应的路线图和实施策略，坚持自主研发与引进消化相结合，走出一条有中国特色的低碳能源利用道路。

另外，为有效缓解居民消费水平提高带来的碳排放压力，需要充分挖掘居民生活方式和消费行为的减排潜力［17］。通过对居民进行温室气体减排的宣教工作，让其认识到减排的重要意义以及日常消费行为与减排的关系［18］。并通过合适途径，对居民的消费结构进行引导［19］，提倡适度消费，促进居民消费模式向低碳方向转变。

参考文献（References）

［1］Tukker A, Sto E, Vezzoli C. “The Governance and Practice of Change of Sustainable Consumption and Production.” Introduction to the Ideas and Recommendations Presented in the Articles in This Special Issue of the Journal of Cleaner Production［J］. Journal of Cleaner Production, 2008,16(11): 1143-1145.

［2］Suh S, Lenzen M, Treloar G J,et al. System Boundary Selection in LifeCycle Inventories Using Hybrid Approaches［J］. Environmental Science & Technology, 2003,38(3): 657-664.

［3］刘晶茹,Glen P,王如松等. 综合生命周期分析在可持续消费研究中的应用［J］.生态学报, 2007,27(12):5331-5336.［Liu Jingru, Glen P, Wang Rusong, et al. Hybrid Lifecycle Analysis and Its Applications in Sustainable Consumption Researches［J］. Acta Ecologica Sinica, 2007,27(12):5331-5336.］

［4］Hoekstra R,Jeroen C J M, Bergh V D. Comparing Structural Decomposition Analysis and Index［J］. Energy Economics, 2003,25(1):39-64.

［5］金兴.迎接低碳时代――碳减排承诺后的产业转型看点:迎接低碳时代［J］.经贸实践, 2010,(2):24-26.［Jin Xing. Meeting Low Carbon Age:Aspect of the Industrial Transformation with Carbon Emission Reduction Commitments: Meeting Low Carbon Age［J］. Trade Practice, 2010,(2):24-26.］

［6］Michaelis L. Sustainable Consumption and Greenhouse Gas Mitigation［J］. Climate Policy, 2003, 3(Supplement 1): S135-S146.

［7］闵庆文,余卫东,成升魁等.仙居县城乡居民消费差异的生态足迹分析［J］.城市环境与城市生态, 2003,16(4):86-88.［Min Qingwen, Yu Weidong, Cheng Shengkui,et al. Ecologlcal Footprintbased Comparison of Consumption Differences of Xianju’s Urbanrural Residents［J］.Urban Enviroment & Urban Ecology,2003,16(4):86-88.］

［8］韩旭.中国环境污染与经济增长的实证研究［J］. 中国人口•资源与环境,2010,20(4):85-89. ［Han Xu. Empirical Research on Environmental Pollution and Economics Growth in China［J］. China Population, Research and Environment, 2010, 20(4): 85-89.］

［9］宋德勇,卢忠宝.中国碳排放影响因素分解及其周期性波动研究［J］.中国人口•资源与环境, 2009, 19(3):18-24.［Song Deyong, Lu Zhongbao. The Factor Decomposition and Periodic Fluctuations of Carbon Emission in China［J］.China Population, Research and Environment,2009,19(3):18-24.］

［10］Liu H, Xi Y, Guo J, et al. Energy Embodied in the Internationa Trade of China: An Energy Inputoutput Analysis［J］. Energy Policy, 2010, 38(8): 3957-3964.

［11］Zhang M, Mu H, Ning Y, et al. Decomposition of Energyrelated CO2 Emission over 1991-2006 in China［J］. Ecological Economics, 2009, 68(7): 2122-2128.

［12］叶红,潘玲阳,陈峰等.城市家庭能耗直接碳排放影响因素――以厦门岛区为例［J］. 生态学报, 2010,30(14):3802-3811.［Ye Hong,Pan Lingyang,Chen Feng,et al. Direct Carbon Emission from Urban Residential Energy Consumption: a case study of Xiamen, China［J］. Acta Ecologica Sinica, 2010,30(14):3802-3811.］

［13］李光全,聂华林，杨艳丽等.中国农村生活能源消费的空间格局变化［J］. 中国人口•资源与环境,2010.20(4):29-34.［Li Guangquan, Nie Hualin, Yang Yanli,et al. Change of the Spatial Pattern of Rural Energy Consumption in China［J］. China Population, Research and Environment, 2010.20(4):29-34.］

［14］王效华,胡晓燕.农村家庭能源消费的影响因素［J］.农业工程学报,2010.3: 294-297.［Wang Xiaohua, Hu Xiaoyan. Factors Influencing Rural Household Energy Consumption［J］. Transactions of the CSAE,2010.3:294-297.］

［15］Peters G P, Weber C L, Guan D, et al. China’s Growing CO2 Emissions A Race between Increasing Consumption and Efficiency Gains［J］. Environmental Science & Technology, 2007, 41(17): 5939-5944.

［16］Xu M, Zhang T, Allenby B. How Much Will China Weigh? Perspectives from Consumption Structure and Technology Development［J］. Environmental Science & Technology, 2008, 42(11): 4022-4028.

［17］宋跃征,严先溥. 可持续消费将为经济发展提供强劲动力［J］.对外经贸统计, 2008,(3):3-10. ［Song Yuezheng, Yan Xianfu. Sustainable Consumption to Provide a Strong Impetus for Economic Development［J］, Foreign Trade Statistics, 2008,(3):3-10.］

［18］毛中根.可持续消费与构建和谐社会［J］. 当代经济管理,2009,31(1):11-14.［Mao Zhonggen. Sustainable Consumption and Building a Harmonious Society［J］. Contemporary Economic Management,2009,31(1):11-14.］

［19］杨选梅,葛幼松,曾红鹰.基于个体消费行为的家庭碳排放研究［J］.中国人口•资源与环境, 2010,20(5):35-40.［Yang Xuanmei, Ge Yousong, Zeng Hongying. The Household Carbon Emission Analysis under Individual Consumer Behavior［J］.China Population, Research and Environment,2010,20(5):35-40.］

Comparison and Analysis of Carbon Emissions Embodied in Household ConsumptionBetween Urban and Rural Area of China

YAO Liang LIU Jingru WANG Rusong

(Research Center for EcoEnvironment Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China)Abstract Research on sustainable consumption is an important part of industrial ecology. Household consumption consists of urban and rural household consumption. This paper studies carbon dioxide emissions, which were embodied in household consumption in the years of 1997, 2002 and 2007, using the method of hybrid LCA. The result shows that the carbon emission in 2007 reached 1.80 billion tons. By 2007, urban household consumption had become the major component of household consumption, which accounted for 76.44% of the total carbon dioxide emissions. This paper also assesses five driving forces of carbon emissions using structural decomposition analysis (SDA) .The result indicates that emission intensity factor was the main force that slows down the increase of carbon emissions, while the factor of the consumption level per capita was the main force to boost the increase of the carbon emissions. It is also found that changes in household consumption structure, to some extent, played a role in the increase of carbon emissions. In the future, we could continue to reduce energy consumption intensity and improve the technology of lowcarbon energy to reduce carbon emission intensity. In addition, lifestyle and consumer behavior can be adjusted to achieve a more appropriate consumption structure. And by doing this, we can promote the transformation of household consumption to a lowcarbon pattern.

Key words hybrid LCA; structural decomposition analysis（SDA）; sustainable consumption;carbon dioxide emission