基于投入产出模型的完全co

基于投入产出模型的完全co

1模型估计co2是最重要的温室气体，对co2的减少进行了研究受到国际组织、政府和专家的高度重视。其中,投入产出模型在CO2排放的研究中起到了十分重要的作用。Miller和Blair介绍了几种利用投入产出模型计算废气排放的方法,其主要思想是把各产品部门的废气排放与投入产出模型的里昂惕夫逆矩阵相结合构造经济—生态环境模型。其他一些被广泛使用的方法还有动态模型,可计算一般均衡模型和因素分解模型。我国在CO2排放的研究中也借鉴了上述方法。黄敏等利用投入产出模型计算分析了对外贸易对我国CO2排放的影响。李齐云等使用偏最小二乘估计了STIRPAT模型,采用1978年-2008年的相关数据对我国CO2排放进行了定量分析。李艳梅构建CO2排放因素分解模型,分解得到影响CO2排放变化的因素,计算了这些因素的贡献值及贡献率。但直接用投入产出模型计算完全需要系数时,存在两方面问题:一是无法进行假设检验,二是计算需要使用对称型投入产出表的数据,其系数要满足一定假设。所以,本文借鉴随机投入产出模型的方法,利用使用表和产出表的数据来代替对称型投入产出表的数据,计算我国各产品部门CO2排放系数,并得到它的置信区间。本文的结构安排为,第二部分介绍随机投入产出模型的构建,及模型的估计方法;第三部分提出了对国外CO2排放影响程度的计算方法;第四部分是数据的说明及计算结果;最后为本文的主要结论。2产品技术假设的计量方法Miller和Blair介绍的使用投入产出模型计算CO2排放系数的公式如下:式中c代表生产每单位产品的直接碳排量,为一个行向量;(I-A)-1为通常所说的里昂惕夫逆矩阵;r测度的是每单位产品在生产过程中的完全碳排量,即每单位最终产品在生产过程中的直接CO2排放量和间接CO2排放量(消耗的中间产品在生产过程中的直接CO2排放量)。根据产品技术假设,产业部门每单位产值的直接CO2排放量的计算公式为:那么,式中C为产业部门每单位产值的直接CO2排放量;V为通过供给表求出的产品比例系数矩阵(产品部门x产业部门)。在产品技术假设下,直接消耗系数,可由如下公式计算:式中A为直接消耗系数矩阵;U是由使用表求出的部门消耗系数矩阵(产品部门x产业部门)。那么,把公式(2)和公式(3)代入公式(1),得到:还可以表示为:假设产业部门数为M,产品部门数为N,那么,V和U就是MXN的矩阵,C和r为M阶行向量。当M=N时,由等式是(5)可以得到r的唯一的解;但是,当M<N时,得不到唯一的解;当M>N时,就可以得到如下存在误差项的模型:假设误差项ε服从均值为零,方差为常数的正太分布,那么,利用OLS就可以得到r的一致无偏估计量。r的估计量的表达式为:当M=N时:3各部门中间消耗的部分由于在计算完全CO2排放系数时,使用(I-A)-1,但是直接消耗中可能存在进口产品,导致计算完全CO2排放系数时包括一部分国外的CO2排放量。这部分国外的CO2排放量是由于国内的生产影响产生的。所以,要分析国内对国外CO2排放量的影响程度,就要把进口产品用于中间消耗的部分分离出来,得到只包括国内产品的消耗系数矩阵Ad。那样由公式(1)和公式(6)得到:式中rd是只考虑国内产品用于中间消耗的间接CO2排放量和直接CO2排放量;Ud是使用表中只包括国内产品的部分时的部门消耗系数。对国外CO2排放的影响程度,就用下式表示:当某种产品中间消耗全部是进口产品,那么;如果全部国内生产的,那么P=0。系数越大代表对国外CO2排放的影响越大。由于使用表只有进口产品的总量,没有分部门的中间消耗的进口产品使用量及最终产品中的进口产品使用量。在这里使用每个产品的进口总量除以它的中间消耗量加上最终产品量的和,得到每个产品的进口比例。每个部门中间消耗的产品都按这个比例计算其消耗进口产品量。例如:产业部门j消耗产品i为100,产品i的进口量与总消费量的比为0.2,那么产业部门j消耗产品i的进口产品为20(100×0.2)。4产业部门co排放量的估计及计算方法本文数据来源于2007年投入产出表,利用其中的42部门使用表、42部门产出表和42部门投入产出表。在计算产业部门CO2排放量时,要用到部门能源消耗量,而我国能源统计年鉴的产业部门划分与投入产出表的部分划分存在差异,为了得到同样的部门分类,把产业部门合并为29个。为了得到自由度进行假设检验,根据产品的经济用途、原材料和工艺技术的同质性把产品部门进一步合并为13个部门。这样就有16(29-13=16)个自由度用于假设检验。13个产品部门具体为农林牧渔业、采掘业(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(食品制造业,烟草加工业)、纺织服装和其他纤维制造业(纺织业,服装皮革羽绒及其制品业,木材加工及家具制造,造纸印刷及文教用品制品业)、化学工业(包括石油加工,炼焦及核燃料加工业,化学工业,非金属矿物制品业)、金属制品业(包括金属冶炼及压延加工业,金属制品业)、制造业(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)、废品废料、电力、热力的生产和供应业(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、物流业(交通运输业,仓储业,邮政业)、批发、零售贸易业和餐饮业、其他行业。我国矿物燃烧释放的CO2占CO2排放量的90%以上,并且全球的CO2排放量的90%以上也是由矿物燃烧释放的。所以为了计算方便,本文计算的各产业部门的直接CO2排放量只包括矿物燃烧的排放量,不包括工业过程的排放量。各产业部门的能源消耗数据来源于我国2008年能源统计年鉴。各能源的CO2排放系数,结合我国能源统计年鉴的各能源单位发热量,和IPCC(2006年)提供的各能源单位发热量的排放系数计算得到。本文只计算生产过程中的CO2排放量,不包括消费的CO2排放量。首先,计算了各产品部门的直接CO2排放量和排放系数(单位产品排放量);然后,分别使用里昂惕夫逆矩阵和随机投入产出模型计算了各产品部门的完全CO2排放系数;最后,计算了我国最终产品对国外CO2排放的影响程度。表1是2007年13个产品部门直接CO2排放量,排放百分比及单位产品CO2排放量。化学工业(包括石油加工、炼焦及核燃料加工业,化学工业,非金属矿物制品业)和金属制品业(包括金属冶炼及压延加工业和金属制品业)CO2排放量分别占排放总量的29.5%和27.81%。单位产值CO2排放量,前五位分别为金属制品业、化学工业、物流业、采掘业和电力、热力、燃气、水的生产和供应业。可见,无论是CO2排放量,还是单位CO2排放量,化学工业和金属制品业都是高排放部门。需要说明的是金属制品业的CO2排放主要来源于金属冶炼及压延加工业。表2列出了随机投入产出和里昂惕夫模型,这两种算法的结果及偏差。除了电力、热力、燃气、水的生产和供应业的偏差为正,其他的都有较小的负的偏差,也就是说里昂惕夫的计算结果相对于随机投入产出模型计算的结果存在较小的高估,这个结果与Rueda-Cantuche利用丹麦(2007年)数据计算的结果相似。完全CO2排放系数前五位分别为金属制品业、化学工业、电力、热力、燃气、水的生产和供应业、建筑业和制造业。与直接CO2排放系数相比,金属制品业和化学工业仍居前两位;建筑业和制造业进入前五位,这两个产业CO2排放量主要源于间接排放,虽然它们的直接排放量较少,但从消费角度来看对CO2的排放的拉动作用较大。表3列出了只包括国内产品的完全CO2排放系数,及对国外CO2排放影响程度的参数P。此结果与Rueda-Cantuche利用丹麦(2007年)数据计算的结果相比,P值小的多。丹麦大部分产品部门的P值大于50%,而我国的P值基本都在25%以下。可见,我国对国外CO2排放的影响较小,从最终消费角度减排重点在于国内。而一些西方国家对国外CO2排放的影响较大,从消费角度减排重点在于国外。5产品部门的合并本文使用随机投入产出模型,利用产出表和使用表的数据代替对称型的投入产出表的数据,计算得到了CO2排放系数的估计量。在计算过程中,我们发现使用随机投入产出模型减少了部门的合并,因为利用对称投入产出表要分别把投入产出部门合并为13个部门,而随机投入产出模型只把产品部门合并为13部门,产业部门保留29个部门。并且使用对称的投入产出表时由于没有产品的直接CO2排放系数,要利用产业部门的直接CO2排放系数通过供给表计算得到,而随机投入产出模型则直接利用产业部门的直接C