韓亞芬，李琦

1.宿州學(xué)院環(huán)境與測繪工程學(xué)院，安徽 宿州 234000;2.安徽省煤礦勘探工程技術(shù)研究中心，安徽 宿州 234000

低碳經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)是通過能源技術(shù)創(chuàng)新和政策創(chuàng)新等手段，切斷經(jīng)濟(jì)增長和溫室氣體排放之間的聯(lián)系.因而正確認(rèn)識經(jīng)濟(jì)增長和溫室氣體排放間的變動關(guān)系是評價區(qū)域低碳經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平，制定低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的前提.近年來，國內(nèi)外學(xué)者在此領(lǐng)域開展了大量的研究工作，成果主要表現(xiàn)為兩類：其一是基于環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)理論，利用歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)模擬碳排放和經(jīng)濟(jì)增長間的曲線特征[1～3].但由于該法對所選樣本、數(shù)據(jù)及計量手段均有較強(qiáng)的敏感性，目前學(xué)術(shù)界對碳排放EKC的存在性尚未取得共識[4]；其二是利用脫鉤理論測度經(jīng)濟(jì)增長速度與資源消耗速度的同步性關(guān)系.早期的脫鉤指數(shù)(OECD)是利用環(huán)境壓力與GDP 比率的期末值與期初值之比表征，可有效識別其是否存在脫鉤現(xiàn)象，但卻無法區(qū)分不同的脫鉤狀態(tài)[5，6].2005年Tapio建立了一種新的脫鉤指數(shù)[7].由于該指數(shù)克服了OECD脫鉤模型對基期選擇的敏感性，同時還具有較強(qiáng)的脫鉤狀態(tài)識別能力，因而在實證研究中得到了廣泛應(yīng)用[8，9].如李忠民等利用Tapio指數(shù)測度了1995年～2007年我國東、中、西三大區(qū)域碳排放量和GDP增長間的脫鉤關(guān)系[10]；彭佳雯等利用該理論探討了1980年～2008年我國經(jīng)濟(jì)增長與能源碳排放的脫鉤關(guān)系及程度，并分析了二者脫鉤發(fā)展的時間和空間演變趨勢[11]；莊貴陽運用Tapio脫鉤指標(biāo)對包括中國在內(nèi)的全球20個溫室氣體排放大國在不同時期的脫鉤特征進(jìn)行了分析[12].

當(dāng)前，國內(nèi)有關(guān)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間脫鉤效應(yīng)的研究大多是從時間演變和空間分布兩個角度開展分析，而對行業(yè)層面脫鉤理論的研究則關(guān)注較少[13].實際上，由于不同行業(yè)間的碳排放狀況差異顯著，在節(jié)能減排工作的實施過程中，如何將減排政策措施細(xì)化至行業(yè)層面已成為當(dāng)前低碳經(jīng)濟(jì)建設(shè)的重要課題，因而有必要加強(qiáng)行業(yè)層面的脫鉤分析研究，為行業(yè)脫鉤政策的制定及低碳導(dǎo)向的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供參考和指導(dǎo)[14].本文以安徽省37個工業(yè)行業(yè)為例，著眼于不同行業(yè)間的碳排放水平差異，重點分析工業(yè)行業(yè)層面脫鉤效應(yīng)的時間演變規(guī)律，并依據(jù)其中間變量特征對行業(yè)脫鉤驅(qū)動力類型進(jìn)行劃分，為探尋如何因行業(yè)制宜地制定碳減排方案和對策，為加快安徽省低碳經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供依據(jù)和參考.

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 碳排放量的測算方法

由于目前我國并沒有針對碳排放量的直接監(jiān)測數(shù)據(jù)，本文采用徐國泉等(2006)提出的碳排放系數(shù)法對安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放量進(jìn)行測算，計算公式為

(1)

式中，Ci為第i類行業(yè)的碳排放總量；Cij為第i類行業(yè)中j類能源的碳排放量；Eij為第i類行業(yè)中j類能源的消費總量；Sij為j類能源在第i類行業(yè)總能源消費中所占的比重；Hj為j類能源的碳排放系數(shù).選取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣等8 類能源進(jìn)行測算，各類能源對標(biāo)準(zhǔn)煤的折算系數(shù)及碳排放系數(shù)如表1所示.

表1 各類能源的碳排放系數(shù)Tab.1 Carbon emission coefficients of different energy

注：1)天然氣的標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)單位為kg標(biāo)準(zhǔn)煤/m3；2)資料來源：國家發(fā)展和改革委員會能源研究所.中國可持續(xù)發(fā)展能源暨碳排放情景分析，2003.

1.2 Tapio脫鉤指數(shù)

Tapio脫鉤指數(shù)是采用時期為時間尺度的彈性分析方法反映變量間的脫鉤關(guān)系.以工業(yè)行業(yè)碳排放為例，其脫鉤指數(shù)是以研究期初和期末間工業(yè)行業(yè)碳排放與產(chǎn)值的變化率之比進(jìn)行表征，如式(2)所示.

D(C,J)=%ΔC/%ΔI

(2)

式中，D(C, I)為某一時期內(nèi)行業(yè)碳排放的脫鉤指數(shù)，%ΔC為該時期內(nèi)行業(yè)碳排放的變化率，%ΔI為該時期內(nèi)行業(yè)工業(yè)產(chǎn)值的變化率.依據(jù)D(C, I)、ΔC、ΔI的不同數(shù)值組合，可將其脫鉤狀態(tài)劃分為強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤、衰退脫鉤、增長連結(jié)、衰退連結(jié)、強(qiáng)復(fù)鉤、弱復(fù)鉤、擴(kuò)張復(fù)鉤八種，具體劃分依據(jù)如表2所示.

表2 Tapio 脫鉤指數(shù)的八種脫鉤狀態(tài)劃分及其對應(yīng)的變量特征Tab.2 Decoupling types of economic growth and energy carbon emission

1.3 行業(yè)碳排放脫鉤驅(qū)動類型劃分模型

為了進(jìn)一步揭示工業(yè)行業(yè)碳排放脫鉤的驅(qū)動因素，本文在行業(yè)脫鉤指數(shù)的基礎(chǔ)上，主要考慮能源效率因素和結(jié)構(gòu)因素對碳排放脫鉤的影響，構(gòu)建出碳排放脫鉤效率驅(qū)動因子F效率和結(jié)構(gòu)驅(qū)動因子F結(jié)構(gòu)的計算模型，如式(3)和(4)所示.

(3)

(4)

式中，%ΔE為行業(yè)能源消費量的變化率；F效率為行業(yè)碳排放脫鉤效率驅(qū)動因子，代表著行業(yè)內(nèi)部能源利用效率變動對碳排放脫鉤的影響；F結(jié)構(gòu)為行業(yè)碳排放脫鉤結(jié)構(gòu)驅(qū)動因子，代表著行業(yè)能源消費結(jié)構(gòu)變動對碳排放脫鉤的影響.

根據(jù)上述兩類脫鉤驅(qū)動因子測算結(jié)果的數(shù)值大小，可將其劃分為抑制、弱驅(qū)動和強(qiáng)驅(qū)動三個脫鉤驅(qū)動等級類型(表3).

表3 碳排放脫鉤驅(qū)動因子的等級劃分Tab.3 The evaluation criteria of decoupling dynamic of GIP and energy carbon emission

據(jù)此，依據(jù)兩類碳排放驅(qū)動因子的驅(qū)動等級組合，可將工業(yè)行業(yè)劃分為9種不同的脫鉤類型(圖1).

1.4 數(shù)據(jù)來源與處理

為了系統(tǒng)研究安徽省工業(yè)各行業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長間脫鉤關(guān)系的動態(tài)演變及其驅(qū)動類型，本文分四期(1999年、2004年、2009年和2014年)進(jìn)行碳排放脫鉤指數(shù)的計算，選擇37個工業(yè)行業(yè)類別，分別對四個時間截面(1999年、2004年、2009年和2014年)的各行業(yè)生產(chǎn)總值和各類能源消費量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，所選數(shù)據(jù)取自《中國統(tǒng)計年鑒2000年～2015年》、《中國能源統(tǒng)計年鑒2000年～2015年》和《安徽統(tǒng)計年鑒2000年～2015年》.同時，為保證數(shù)據(jù)的可對比性，在數(shù)據(jù)分析前將不同年份的各行業(yè)工業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)均按照1999年不變價格進(jìn)行了修正.

F結(jié)構(gòu)F效率F效率=1F結(jié)構(gòu)=1(,)00效率弱驅(qū)動效率強(qiáng)驅(qū)動效率抑制結(jié)構(gòu)抑制結(jié)構(gòu)弱驅(qū)動結(jié)構(gòu)強(qiáng)驅(qū)動雙弱驅(qū)動型雙強(qiáng)驅(qū)動型雙抑制型效率弱驅(qū)動結(jié)構(gòu)抑制效率強(qiáng)驅(qū)動結(jié)構(gòu)抑制效率強(qiáng)驅(qū)動結(jié)構(gòu)弱驅(qū)動效率抑制結(jié)構(gòu)弱驅(qū)動效率抑制結(jié)構(gòu)強(qiáng)驅(qū)動效率弱驅(qū)動結(jié)構(gòu)強(qiáng)驅(qū)動

圖1 工業(yè)行業(yè)碳排放脫鉤的驅(qū)動類型劃分模型
Fig.1 Driving model of decoupling of economic growth and energy carbon emission

2 結(jié)果與分析

2.1 安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放量特征分析

表4分別列出了1999年、2004年、2009年和2014年四個時間段安徽省37個工業(yè)行業(yè)的碳排放量排序.從總體上來看，大多數(shù)工業(yè)行業(yè)的碳排放量呈現(xiàn)出明顯的逐期增長趨勢，如電力熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)(35)的碳排放量在四個時期穩(wěn)居各行業(yè)首位，碳排放量從1999年的1 018.02萬t增長至2014年的5 282.16萬t，增長率高達(dá)518.87 %，但個別行業(yè)亦存在碳排放量波動變化現(xiàn)象，如飲料制造業(yè)(07)、煙草加工業(yè)(08)、紡織業(yè)(09)、通訊設(shè)備計算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)(31)、儀器儀表及文化辦公用機(jī)械制造業(yè)(32).而從37個工業(yè)行業(yè)碳排放量的對比來看，各行業(yè)間存在顯著差異，以2014年為例，各行業(yè)的碳排放量在0.05 萬t～5 282.16 萬t范圍內(nèi)，其中，碳排放量超過100 萬t的行業(yè)為電力熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)(35)、煤炭開采和洗選業(yè)(01)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(24)、非金屬礦物制品業(yè)(23)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)(18)、石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)(17)，表明碳排放量較高的行業(yè)主要集中在能源生產(chǎn)、加工部門以及重工業(yè)部門.另外，選取各年份碳排放量排名前五的行業(yè)部門，對其碳排放量占工業(yè)碳排放總量的比例進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)，1999年、2004年、2009年和2014年排名前五的行業(yè)碳排放量比例總和分別為86.41 %、88.42 %、89.78 %和93.76 %，這反映出工業(yè)碳排放存在著向少數(shù)行業(yè)逐漸集中的趨勢，行業(yè)間的碳排放差異正在不斷地增大.

表4 1999年～2014年安徽省37個工業(yè)行業(yè)的碳排放量Tab.4 Carbon emissions of 37 industries of Anhui province during 1999 to 2014

注：表中行業(yè)編號1～37分別代表煤炭開采和洗選業(yè)，黑色金屬礦采選業(yè)，有色金屬礦采選業(yè)，非金屬礦采選業(yè)，農(nóng)副食品加工業(yè)，食品制造業(yè)，飲料制造業(yè)，煙草制品業(yè)，紡織業(yè)，紡織服裝鞋帽制造業(yè)，皮毛羽毛(絨)及其制品業(yè)，木材加工制造業(yè)，家具制造業(yè)，造紙及紙制品業(yè)，印刷業(yè)，文教體育用品制造業(yè)，石油加工及煉焦業(yè)，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)，化學(xué)纖維制造業(yè)，橡膠制品業(yè)，塑料制品業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，金屬制品業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)，交通運輸設(shè)備制造業(yè)，電氣機(jī)械及器材制造業(yè)，通信及電子設(shè)備制造業(yè)，儀表及文化辦公用機(jī)械制造業(yè)，工藝品及其他制造業(yè)，廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)，電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè).

2.2 安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放脫鉤系數(shù)的時間演變特征分析

依據(jù)碳排放脫鉤系數(shù)計算公式，對1999年～2004年、2004年～2009年、2009年～2014年三個時期的各行業(yè)碳排放脫鉤系數(shù)進(jìn)行計算，并同時劃定其脫鉤狀態(tài)，結(jié)果如表5所示(由于在研究時段內(nèi)各行業(yè)工業(yè)產(chǎn)值均未出現(xiàn)負(fù)增長，故其脫鉤狀態(tài)僅存在強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤、增長連結(jié)和擴(kuò)張性復(fù)鉤四種).由表5可知，1999年～2004年期間，處于強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤、增長連結(jié)和擴(kuò)張性復(fù)鉤狀態(tài)的行業(yè)數(shù)分別為3個、11個、3個和20個；2004年～2009年期間，處于強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤、增長連結(jié)和擴(kuò)張性復(fù)鉤狀態(tài)的行業(yè)數(shù)分別為6個、20個、4個和7個；而2009年～2014年期間，處于強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤、增長連結(jié)和擴(kuò)張性復(fù)鉤狀態(tài)的行業(yè)數(shù)分別為18個、15個、3個和0個.由此可見，三個研究時期工業(yè)行業(yè)的脫鉤情況總體呈現(xiàn)出由擴(kuò)張性復(fù)鉤狀態(tài)→增長連結(jié)→弱脫鉤→強(qiáng)脫鉤不斷轉(zhuǎn)變的趨勢，反映出工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對能源碳排放的依賴程度正在逐漸降低.

表5 三個研究時期內(nèi)安徽省37個工業(yè)行業(yè)的碳排放脫鉤系數(shù)Tab.5 Decoupling coefficient of industrial added value from carbon emission in the 37 industries of Anhui province in various period

注：1～37分別代表37個工業(yè)行業(yè)，具體見表4注.

值得注意的是，雖然絕大多數(shù)工業(yè)行業(yè)的碳排放脫鉤系數(shù)呈現(xiàn)出持續(xù)下降的趨勢，但仍存在個別行業(yè)脫鉤狀態(tài)反彈的現(xiàn)象，如煤炭開采和洗選業(yè)(01)、通用設(shè)備制造業(yè)(27)等，考慮到這些行業(yè)的碳排放總量較大，因此應(yīng)引起足夠的重視.對于這些行業(yè)，大量的要素投入已不能帶來有效的經(jīng)濟(jì)增長，故發(fā)展此類行業(yè)不可僅依賴要素投入，更應(yīng)通過推進(jìn)技術(shù)革新和管理機(jī)制創(chuàng)新來增加產(chǎn)出.

2.3 安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放脫鉤驅(qū)動類型劃分

為進(jìn)一步對安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放脫鉤驅(qū)動類型進(jìn)行劃分，依據(jù)公式(3)和(4)分別計算出三個不同時段(1999年～2004年、2004年～2009年、2009年～2014年)各工業(yè)行業(yè)的碳排放脫鉤效率驅(qū)動因子和結(jié)構(gòu)驅(qū)動因子，并結(jié)合行業(yè)驅(qū)動分類模型圖進(jìn)行分析(圖2).

首先從行業(yè)驅(qū)動類型分布來看，1999年～2004年時段，多數(shù)工業(yè)行業(yè)集中在效率結(jié)構(gòu)雙弱驅(qū)動類型(8個)和效率抑制-結(jié)構(gòu)弱驅(qū)動類型(19個)中，少數(shù)行業(yè)分布于效率弱驅(qū)動結(jié)構(gòu)強(qiáng)驅(qū)動(2個)、效率強(qiáng)驅(qū)動結(jié)構(gòu)弱驅(qū)動(1個)及效率弱驅(qū)動結(jié)構(gòu)抑制(4個)等類型；2004年～2009年時段，有不少工業(yè)行業(yè)開始出現(xiàn)結(jié)構(gòu)抑制趨勢.總體上來說，大部分工業(yè)行業(yè)主要分布在效率結(jié)構(gòu)-雙弱驅(qū)動類型(9個)和效率弱驅(qū)動結(jié)構(gòu)抑制類型(14個)中，少數(shù)行業(yè)處于效率強(qiáng)驅(qū)動結(jié)構(gòu)弱驅(qū)動(3個)、效率抑制結(jié)構(gòu)弱驅(qū)動(6個)及效率弱驅(qū)動結(jié)構(gòu)強(qiáng)驅(qū)動(3個)等類型；而2009年～2014年時段，大部分行業(yè)又主要集中在效率強(qiáng)驅(qū)動結(jié)構(gòu)弱驅(qū)動類型(13個)和效率結(jié)構(gòu)雙弱驅(qū)動類型(12個)中，另有效率弱驅(qū)動結(jié)構(gòu)強(qiáng)驅(qū)動(3個)、效率弱驅(qū)動結(jié)構(gòu)弱驅(qū)動(4個)等類型.

而關(guān)注三時段驅(qū)動類型的動態(tài)演變特征則發(fā)現(xiàn)，各行業(yè)在橫軸(效率驅(qū)動因子)方向上總體上呈現(xiàn)逐漸向右移動的趨勢，即多數(shù)行業(yè)的轉(zhuǎn)變方向為效率抑制型→效率弱驅(qū)動型→效率強(qiáng)驅(qū)動型，說明能源利用效率的提高是導(dǎo)致安徽省行業(yè)碳排放脫鉤的主要驅(qū)動因素，這與近年來安徽省鼓勵技術(shù)革新、倡導(dǎo)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級，發(fā)展能源利用技術(shù)有著直接的關(guān)系；而三時段大部分行業(yè)在縱軸(結(jié)構(gòu)驅(qū)動因子)方向上基本維持在0

3 結(jié)論

本文依據(jù)安徽省1999年～2014年37個工業(yè)行業(yè)能源消耗及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用脫鉤模型對安徽省37個工業(yè)行業(yè)碳排放及經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤關(guān)系進(jìn)行測度，并利用脫鉤驅(qū)動力分類模型對各行業(yè)驅(qū)動力進(jìn)行測算并分類，結(jié)果顯示：(1)從總體來看，安徽省大部分工業(yè)行業(yè)碳排放量呈現(xiàn)逐期增長態(tài)勢，但個別行業(yè)亦存在碳排放量波動變化現(xiàn)象，如飲料制造業(yè)(07)、煙草加工業(yè)(08)等；從橫向比較看，碳排放量較高的行業(yè)主要集中在能源生產(chǎn)、加工部門以及重工業(yè)部門，對比研究發(fā)現(xiàn)1999年、2004年、2009年和2014年排名前五的行業(yè)碳排放量比例總和分別占總量的86.41 %、88.42 %、89.78 %和93.76 %，這反映出工業(yè)碳排放存在著向少數(shù)行業(yè)逐漸集中的趨勢，行業(yè)間的碳排放差異正在不斷地增大.(2)三個研究時期多數(shù)工業(yè)行業(yè)的脫鉤情況總體呈現(xiàn)出由擴(kuò)張性復(fù)鉤狀態(tài)→增長連結(jié)→弱脫鉤→強(qiáng)脫鉤不斷轉(zhuǎn)變的趨勢，說明工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對能源碳排放的依賴程度正在逐漸降低，個別行業(yè)出現(xiàn)反彈現(xiàn)象，這些行業(yè)更應(yīng)該通過推進(jìn)技術(shù)革新和管理機(jī)制創(chuàng)新來增加產(chǎn)出.(3)分析三時段驅(qū)動類型的動態(tài)演變特征發(fā)現(xiàn)，各行業(yè)在橫軸(效率驅(qū)動因子)方向上總體呈現(xiàn)逐漸向右移動的趨勢，即多數(shù)行業(yè)的轉(zhuǎn)變方向為效率抑制型→效率弱驅(qū)動型→效率強(qiáng)驅(qū)動型；而三時段大部分行業(yè)在縱軸(結(jié)構(gòu)驅(qū)動因子)方向上基本維持在0

碳排放脫鉤效率驅(qū)動因子碳排放脫鉤結(jié)構(gòu)驅(qū)動因子2617131341033421320281532252312925113527829624-10123-8-7-6-5-4-3-2-101231999～2004年年-8-7-6-5-4-3-2-10123-10123-8-7-6-5-4-3-2-10123-10123碳排放脫鉤結(jié)構(gòu)驅(qū)動因子碳排放脫鉤結(jié)構(gòu)驅(qū)動因子碳排放脫鉤效率驅(qū)動因子36212883636373141411165252229349103215641738271341535209363237293128302625522碳排放脫鉤效率驅(qū)動因子2004～2009年年2009～2014年年

注：圖中散點代表37個工業(yè)行業(yè)，見表4注.

圖2 三時段各行業(yè)碳排放脫鉤驅(qū)動分類
Fig.2 Industrial driving type of decoupling of economic growth and energy carbon emission in various period