康玉泉

摘 要：運(yùn)用LMID分解方法，基于陜西省工業(yè)37個兩位數(shù)行業(yè)數(shù)據(jù)，對2007—2018年間工業(yè)碳排放變化進(jìn)行分解。發(fā)現(xiàn)能源強(qiáng)度是工業(yè)碳排放減少的主要因素，工業(yè)規(guī)模效應(yīng)是工業(yè)碳排放增加的主要因素，能源結(jié)構(gòu)和工業(yè)結(jié)構(gòu)在研究期間使碳排放增加的幅度不大。從2013年開始，能源結(jié)構(gòu)和工業(yè)結(jié)構(gòu)逐年改善，使陜西省工業(yè)碳排放下降。優(yōu)化工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，改善能源結(jié)構(gòu)是未來陜西省工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的可行路徑。

關(guān)鍵詞：LMDI分解方法;工業(yè)碳排放;結(jié)構(gòu)效應(yīng);陜西

中圖分類號：F127;X22 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2020）20-0031-03

引言

近年來，資源環(huán)境約束強(qiáng)化、結(jié)構(gòu)不合理等工業(yè)發(fā)展的深層次矛盾和問題日益突出，原有的發(fā)展模式不可能再持續(xù)下去，已經(jīng)到了必須以轉(zhuǎn)型升級促進(jìn)工業(yè)持續(xù)發(fā)展的新階段。為此，自“十一五”起，能源強(qiáng)度作為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的約束性指標(biāo)，成為推進(jìn)節(jié)能減排的有力抓手。在此背景下，從2007年開始，陜西省在工業(yè)高速增長的同時，能源強(qiáng)度呈現(xiàn)下降趨勢。2016年以來，陜西省主動適應(yīng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)，全力推進(jìn)“三去一降一補(bǔ)”，深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，工業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，節(jié)能減排取得明顯成效。2018年，陜西省規(guī)模以上工業(yè)綜合能源消費(fèi)量8 941.70萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，增速較上年同期下降0.9%;碳強(qiáng)度比上年降低3.9%。碳排放變化的這一變化，既與這一時期的技術(shù)進(jìn)步有關(guān)，也與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整有關(guān)。弄清這些影響因素所起的作用，明確結(jié)構(gòu)效應(yīng)對陜西工業(yè)碳排放變化的影響，探究工業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的碳減排空間，對制定加快陜西省工業(yè)的低碳轉(zhuǎn)型政策具有重要的參考價(jià)值。

一、碳排放變化的分解方法

將總量指標(biāo)分解為幾個因素指標(biāo)相加或相乘的形式，進(jìn)而研究總量指標(biāo)的影響因素，是能源和環(huán)境問題常用的研究方法。由于LMDI指數(shù)分解方法得到的分解結(jié)果沒有剩余項(xiàng)，并具有總量加總一致性，能夠?qū)崿F(xiàn)完全分解，因此，本文采用該方法，從陜西省37個工業(yè)行業(yè)和3種能源兩個維度對2007—2018年工業(yè)碳排放變化進(jìn)行分解，進(jìn)而從能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)出結(jié)構(gòu)、工業(yè)發(fā)展水平幾個方面考察碳排放的影響因素，并進(jìn)一步考察結(jié)構(gòu)因素對工業(yè)碳排放變化的影響。

二、陜西省工業(yè)碳排放變化分解結(jié)果

由分解結(jié)果表1可以看出，工業(yè)碳排放在2007—2018年間平均每年增長9.35%。工業(yè)碳排放變動的正向影響因素主要是工業(yè)產(chǎn)出規(guī)模變動，其貢獻(xiàn)平均每年為17.96%;其次為工業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)，其貢獻(xiàn)度平均每年分別為0.8%和0.47%。工業(yè)碳排放變動的負(fù)向影響因素主要是能源強(qiáng)度，其貢獻(xiàn)平均每年為-7.25%。由于在每一期間碳排放的變化及其影響因素的貢獻(xiàn)程度均不同，因此根據(jù)碳排放變化情況分不同時期進(jìn)行進(jìn)一步分析。

1.在2006—2011年間，陜西省工業(yè)碳排放結(jié)束前期的高速增長，開始回落，工業(yè)碳排放量年均增長幅度從2006年的17.5%下降至2011年的5.63%，工業(yè)碳排放量累計(jì)增加幅度為80.16%。在此期間，驅(qū)動碳排放增長的因素主要為工業(yè)產(chǎn)出規(guī)模，使陜西省工業(yè)碳排放增長幅度平均每年達(dá)到18.4%。能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在這一時期使工業(yè)碳排放平均每年增長的幅度分別為1.6%和2.5%;使碳排放減少的因素能源強(qiáng)度使碳排放平均每年下降8.6%，是陜西工業(yè)碳排放下降的主要推動力量。由于在“十一五”規(guī)劃中制定了能源強(qiáng)度減排的約束性指標(biāo)，陜西省嚴(yán)格落實(shí)國家的減排政策政策，著力提高能源利用效率，使得工業(yè)碳排放的增長速度開始回落。

2.在2011—2013年間，陜西省工業(yè)碳排放增長幅度短期回升，年增長速度從2011年的5.63%增加至2013年的10.47%，平均每年增長7.6%，工業(yè)碳排放量累計(jì)增加了24.4%。在這一時期，驅(qū)動碳排放增長的因素為工業(yè)產(chǎn)出規(guī)模、工業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)，使陜西省工業(yè)碳排放平均每年增長的幅度分別為18.86%、0.13%和0.016%。能源強(qiáng)度使碳排放減少，該因素使碳排放平均每年下降9.33%。

3.在2013—2018年間，工業(yè)碳排放增長速度持續(xù)下降，從2013年的19.37%下降至2018年的10.47%;碳排放量平均每年增加幅度為6.9%，累計(jì)增加幅度為49.15%。在此期間，驅(qū)動碳排放增長的因素為工業(yè)產(chǎn)出規(guī)模，使陜西省工業(yè)碳排放平均每年增長達(dá)到17.18%。能源強(qiáng)度、工業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)使工業(yè)碳排放減少，三個因素使陜西省工業(yè)碳排放平均每年下降幅度分別為5.6%、0.21%和0.67%。與前面兩個時期相比，這一時期使陜西省工業(yè)碳排放下降的因素除了能源強(qiáng)度以外，還有工業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)。由此可以看出，十八大以來，陜西省工業(yè)貫徹綠色發(fā)展理念，落實(shí)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革政策，在推動工業(yè)轉(zhuǎn)型升級方面取得了成效。

三、結(jié)構(gòu)變化對陜西省工業(yè)碳排放的影響

通過以上分解，得到了能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、工業(yè)結(jié)構(gòu)和工業(yè)產(chǎn)出規(guī)模四個碳排放變化的影響因素，其中能源結(jié)構(gòu)和工業(yè)結(jié)構(gòu)是影響碳排放變化的結(jié)構(gòu)因素，反映研究期間結(jié)構(gòu)變化對工業(yè)碳排放變化的影響。結(jié)構(gòu)因素在2007—2018年間對陜西省工業(yè)碳排放增長的貢獻(xiàn)從正向轉(zhuǎn)向負(fù)向。

（一）能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)

陜西省工業(yè)行業(yè)消耗的各類一次能源中，煤炭所占的比重最大，在研究期間這一比重平均達(dá)到76.1%。由于煤炭的二氧化碳排放系數(shù)高于其他能源，因此，在其他因素保持不變時，能源結(jié)構(gòu)中煤炭的比重增加，碳排放量則增加，反之，碳排放量則減少。煤炭在陜西省工業(yè)一次能源消費(fèi)中所占的比重從2008年的79.2%下降至2011年的78.3%，能源結(jié)構(gòu)變化對碳排放的增長起到了減緩的作用，反映在表1中，能源結(jié)構(gòu)對工業(yè)碳排放在這一時期的平均貢獻(xiàn)為-0.18%。從2011年開始，煤炭在一次能源消費(fèi)中所占的比重從78.3%增加至2013年的79.7%，能源結(jié)構(gòu)變化對陜西省工業(yè)碳排放的增長起到了推進(jìn)的作用，在這一時期對碳排放增長的平均貢獻(xiàn)幅度達(dá)到0.22%。同樣，2013—2018年，煤炭在一次能源消費(fèi)中所占的比重從79.7%下降至74.9%，能源結(jié)構(gòu)變化使陜西工業(yè)碳排放在這一時期平均下降0.68%。分解結(jié)果表明，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對工業(yè)碳排放變化的作用結(jié)果與煤炭的消費(fèi)占比變化密切相關(guān)?？傮w來看，2013年以前，能源結(jié)構(gòu)對陜西省工業(yè)碳排放變化起到了一定的推進(jìn)作用，但影響程度不大。從2013年開始，尤其是2016年以來，煤炭消費(fèi)在工業(yè)能源消費(fèi)中所占的比重開始下降，能源結(jié)構(gòu)逐步向好。盡管如此，受資源稟賦的制約，以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)還未從根本改變。因此，提高能源利用效率，加大清潔能源開發(fā)利用程度，是未來陜西省工業(yè)低碳發(fā)展的現(xiàn)實(shí)選擇。

（二）工業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)

根據(jù)2007年各行業(yè)二氧化碳排放由高到低的順序，分別選取高排放和低排放兩個組別各10個行業(yè)，以其工業(yè)總產(chǎn)值占全部工業(yè)總產(chǎn)值的比重變化來觀察工業(yè)結(jié)構(gòu)的變化。①兩個組別的碳排放占全部工業(yè)碳排放的比例分比為83.14%和1.63%。從2007年開始，高排放工業(yè)行業(yè)的工業(yè)生產(chǎn)總值份額在逐年下降，與此相對應(yīng)，低排放工業(yè)行業(yè)的工業(yè)生產(chǎn)總值份額呈上升趨勢。生產(chǎn)要素向低排放行業(yè)的配置使結(jié)構(gòu)效應(yīng)對碳排放增長起到抑制作用。從2011年開始，工業(yè)重型化短期開始上升，高排放行業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值份額開始增加。在表1中表現(xiàn)為工業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)大于1，工業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對碳排放的增長的作用也開始由抑制轉(zhuǎn)變?yōu)榇龠M(jìn)。在2007—2013年間，工業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)使得碳排放平均每年增加1.76%。這一時期，也是陜西省工業(yè)重型化快速推進(jìn)的階段，反映了陜西省工業(yè)能源化工占比較大的特征。但從2013年開始，高排放工業(yè)行業(yè)的工業(yè)生產(chǎn)總值份額進(jìn)入逐年下降軌道，工業(yè)結(jié)構(gòu)開始成為陜西省工業(yè)碳排放減少的因素。在2013—2018年間，工業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)使碳排放平均每年減少2.1%。在這一時期，隨著經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”階段，陜西省著力推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，全力推進(jìn)“三去一降一補(bǔ)”，工業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，結(jié)構(gòu)效應(yīng)成為促使碳排放減少的因素。

結(jié)語

工業(yè)規(guī)模擴(kuò)張引發(fā)的能源消耗增長是陜西省工業(yè)碳排放上升的主要原因，能源利用效率提升使能源強(qiáng)度下降是工業(yè)碳排放減少的主要因素。能源結(jié)構(gòu)和工業(yè)結(jié)構(gòu)在研究期間使碳排放增加的幅度不大，但從2013年開始，能源結(jié)構(gòu)和工業(yè)結(jié)構(gòu)逐年改善，使陜西省工業(yè)碳排放下降，這種轉(zhuǎn)變孕育著陜西工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的希望。由于陜西具有工業(yè)明顯的重化工業(yè)特征，能源利用效率提升仍有較大空間，因此，在利用先進(jìn)技術(shù)對傳統(tǒng)工業(yè)進(jìn)行改造升級，進(jìn)一步提升能源效率的基礎(chǔ)上，抓住供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的契機(jī)，加快淘汰落后產(chǎn)能，發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);發(fā)展利用新型清潔能源，改善能源結(jié)構(gòu)，推動陜西省工業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。

參考文獻(xiàn)：

[1] ?何小鋼，張耀輝.中國工業(yè)碳排放影響因素與CKC重組效應(yīng)——基于STIRPAT模型的分行業(yè)動態(tài)面板數(shù)據(jù)實(shí)證研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2012，（1）：26-35.

[2] ?周榮蓉.中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對二氧化碳排放的影響分析——基于中國30個省級面板數(shù)據(jù)[J].學(xué)術(shù)界，2013，（10）：45-63.

[3] ?涂正革.中國的碳減排路徑與戰(zhàn)略選擇——基于八大行業(yè)部門碳排放量的指數(shù)分解分析[J].中國社會科學(xué)，2017，（3）：78-94.

[4] ?Ang B W.Decomposition Analysis for Policymaking in Energy： Which is the Preferred Method？[J].Energy Policy，2004，（32）：1131-1139.

[5] ?Wang W W，Zhang M，Zhou M.Using LMDI Method to Analyze Transport Sector CO2 Emissions in China[J].Energy，2011，（36）：5909-5915.

[6] ?孟彥菊，成蓉華，黑韶敏.碳排放的結(jié)構(gòu)影響與效應(yīng)分解[J].統(tǒng)計(jì)研究，2013，30（4）：76-82.

Abstract：Using the LMID decomposition method，based on the data of 37 double-digit industries in Shaanxi Province，the changes of industrial carbon emissions in 2007-2018 were decomposed.It is found that energy intensity is the main factor of industrial carbon emission reduction，industrial scale effect is the main factor of industrial carbon emission increase，and energy structure and industrial structure make carbon emission increase little during the study period.Since 2013，the energy structure and industrial structure have improved year by year，which has led to the decline of industrial carbon emissions in Shaanxi Province.Optimizing the industrial structure and improving the energy structure is the feasible path of industrial low carbon transformation in Shaanxi Province in the future.

Key words：LMDI decomposition method;industrial carbon emissions;structural effects;Shanxi