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淺析我國老工業基地碳排放影響因素
摘 要：采用我國48個老工業基地37個工業行業2006―2012年的數據，核算其碳排放量及變化趨勢，并運用LMDI方法從區域和行業兩個層面分析碳排放的影響因素，研究發現：老工業基地能源消費還是以煤炭消費為主;從地區層面看，行業規模和能源結構是影響碳排放的主要拉動因素，行業結構和行業能源強度是影響碳排放的重要制約因素;從行業層面看，行業規模對37個行業的碳排放均表現出拉動作用，能源強度對7個行業的碳排放起到拉動作用，能源結構對28個行業的碳排放量具有拉動作用。應適度控制工業行業規模，優化行業結構及能源消費結構，加快技術進步。
關鍵詞：老工業基地;碳排放;LMDI方法;能源強度;能源消費結構;行業結構;行業規模
Abstract: Our 48 old industrial base 37 industries 2006--2012 years of data, calculation of its carbon emissions and trends, and use factors LMDI method of analysis carbon emissions from both the regional and industry levels, the study found: old Industrial Bases in energy consumption or coal consumption; At the regional level, industry size and energy structure is the main pull factors affect carbon emissions, energy intensity of industry structure and industry is an important factor restricting carbon emissions; from the industry perspective , industry size on carbon emissions 37 industries showed a stimulating effect, energy intensity of carbon emissions 7 industries play a stimulating role in the energy mix of carbon emissions in 28 industries have stimulating effect. Should appropriately control the scale industries, optimize the industrial structure and energy consumption structure, accelerate technological progress.
Keywords: Old Industrial Base; carbon emissions; LMDI method; energy intensity; energy consumption structure; industry structure; industry size
一、引言
低碳經濟的核心理念是減少人類的經濟活動所產生的、排放到空氣中的二氧化碳;老工業基地大多以傳統工業為主，碳排放強度較高，面臨的資源環境壓力也較大，因此其低碳轉型發展意義重大。要實現老工業基地低碳轉型發展，首先必須要弄清楚老工業基地碳排放趨勢及影響因素，因此，準確測算我國老工業基地的碳排放具有重要意義。關于碳排放及其影響因素，很多學者進行了大量的實證研究，比如Wang et al(2005)、Wu et al(2005)、徐國泉等(2006)、Fan et al(2007)、雷厲等(2011)、張占貞(2013)、潘雄鋒(2011)、孫寧(2011)、王迪(2012)等所做的研究。但相關文獻的研究方法還存在進一步改進的空間，研究視角也可進一步拓展。本文主要在兩個方面進行了改進：一是采用“電(熱)碳分攤”原則對碳排放量進行測量，測算結果更加科學準確;二是采用LMDI方法將老工業基地碳排放量的影響因素分解為產業規模、產業結構、能源強度和能源結構四個緯度，并將48個老工業基地的37個行業碳排放的影響因素分為行業規模、能源強度和能源結構三個緯度，這樣從區域、行業兩個層面的深入研究，增強了結論的政策意義以及政策建議的針對性。
二、測算方法和數據處理
1.碳排放量測算方法
本文基于工業行業終端能源消費口徑的統計數據，采用排放系數法核算各老工業基地各細分行業的碳排放量，計算公式如下：
2.數據來源及處理
規模以上工業行業總產值、CPI價格指數以及能源消費量均來自老工業基地2007―2013年的《統計年鑒》;工業行業總產值變量均以2006年不變價格計算，測算區間為2006―2012年;能源消費主要包括四大類：原煤(噸)、汽油(噸)、柴油(噸)、電力(萬千瓦時)，四類能源的轉換系數及碳排放系數如表1所示。
經過調整，研究樣本中行業數量為37個;在所考察的120個老工業基地中，由于直轄市、計劃單列市或省會城市的市轄區的地理位置和發展環境的特殊性，在研究樣本中刪去;在95個地級市中，經過篩選，有遼寧撫順、遼寧錦州、安徽安慶、山西臨汾等48個地級老工業基地數據較為齊全。所以，最終樣本為48個老工業基地37個行業的數據。
三、老工業基地工業碳排放概況
圖1是48個老工業基地2006―2012年37個行業年產值總和、行業二氧化碳排放總量、行業總值碳排放強度趨勢圖在計算碳排放強度時一般用碳排放量與GDP的比值，但在行業層面只有行業總產值數據，所以本文在計算碳排放強度時使用的是工業總產值的數據，計算結果相應偏低，但不影響比較結果。 。2006年我國48個老工業基地37個行業碳排放總量為3.46億噸，到2012年增加到5.23億噸，平均年增長率為7.23%，工業碳排放總量整體上仍呈上升趨勢。同期，48個老工業基地工業行業產值總和也由2006年的46 676.86 億元增加到2012年的96 854.58億元，平均年增長率達到13.50%。二者的變動趨勢顯現出明顯的一致性。行業總值碳排放強度2006年為0.741 4噸/萬元，2012年為0.540 3噸/萬元，平均每年增長率為-4.46%，呈明顯的下降趨勢。
圖2是48個老工業基地2006―2012年的碳密度值。碳密度是二氧化碳的排放量與能源消耗量的比值，可以反映行業的能源消費結構。不同能源在提供能量時所釋放的二氧化碳不同(王瑋，2012)，2006―2012年48個老工業基地碳密度平均為1.08，可見老工業基地能源消費中還是以煤炭消費為主;同時，2006―2012年行業碳密度呈現上升的趨勢，平均年增長率為6.83%。
四、老工業基地碳排放因素分解分析
采用LMDI方法將48個老工業基地碳排放量的影響因素分為產業規模、產業結構、能源強度以及能源結構四個維度(圖3和圖4)。
圖3是老工業基地工業行業各因素碳排放量變化貢獻值趨勢。老工業基地規模以上工業企業產業規模的擴大(即經濟總產值的不斷增加)對碳排放量變動的貢獻最大，2007年是-2 986.94萬噸，然后一直上升到2012年的31 047.43萬噸，是碳排放量增加的主要拉動因素。產業結構在2007年對工業碳排放量變動的貢獻值為-174.06萬噸，2011年為-879.88萬噸，而2012年為-5.89萬噸，對老工業基地碳排放的變動整體上顯現抑制作用，也就是說隨著國家節能減排政策的實施，相關行業發展受到抑制，產業結構發生變動，對規模以上工業企業碳排放確實起到了削減作用。能源強度代表技術水平，2007年能源強度對碳排放量變動的貢獻值為9 090.71萬噸，2012年為-13 932.50萬噸，說明技術水平的不斷提高對碳排放起到了抑制作用，對于碳減排具有重要意義。2007年能源結構對碳排放量變動的貢獻值為339.45萬噸，2012年為1 409.69萬噸，對老工業基地碳排放的變動整體上顯現促進作用，說明能源結構的調整對老工業基地碳減排的作用還有待進一步提高。 圖4 是老工業基地各因素碳排放量變化貢獻率趨勢。貢獻率>1的因素稱為碳排放增加的拉動因素，貢獻率<1的因素稱為碳排放增加的抑制因素。產業規模貢獻率由2007年的0.921 9增加到2012年的2.063 1，期內雖然有所波動，但基本上都顯現于大于1的趨勢，說明產業規模因素對老工業基地工業企業碳排放增加具有正向拉動作用。產業結構的貢獻率在2007年為0.995 3，2012年為0.999 9，2006―2012年的平均貢獻率為0.989 0，說明產業結構的優化對碳減排起到了一定的促進作用。能源強度在樣本期內顯兩極分化狀態，2006―2009年貢獻率大于1，而從2009年開始一直小于1，表明其對工業碳排放的增加由最初的促進作用轉向抑制作用，反映出老工業基地工業企業的技術水平得到提高，提高了能源的利用率。能源結構的貢獻率基本上都大于1，說明能源結構仍然是影響工業企業碳排放的一個主要因素。
根據LMDI分解模型，對2006―2012年48個老工業基地的37個行業碳排放的影響因素進行分解，將影響因素分為行業規模、能源強度和能源結構三個維度(見表2)。
2006―2012年48個老工業基地的大部分行業的碳排放量都呈現出增長的趨勢，其中煤炭開采和洗選業、電力熱力的生產和供應業、黑色金屬冶煉和壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業、非金屬礦物制造品業、化學原料及制品制造業的碳排放量變化的幅度較大。這6個行業碳排放變化幅度均在3 500萬噸以上，使碳排放量增加了62 353.93萬噸，可見這6個行業是老工業基地碳排放的密集行業，應該成為重點減排行業。而石油加工煉焦和核燃料加工業、石油和天然氣開采業、廢棄資源綜合利用業、化學纖維制造業、其他制造業和煙草制品業的碳排放量在整體上是呈下降的趨勢。
老工業基地37個行業的行業規模對碳排放量的影響均呈現出促進作用。黑色金屬冶煉及壓延加工業、電力熱力的生產和供應業、化學原料及制品制造業、有色金屬冶煉及壓延加工業、非金屬礦物制造品業、煤炭開采和洗選業以及石油加工煉焦和核燃料加工業的行業規模的促進作用尤為顯著，這7個行業的經濟規模對碳排放的貢獻值均在1 200萬噸以上，使得老工業基地的碳排放量增加了23 212.34萬噸。這些行業屬于大型制造業，規模一般情況下都比較大，其對碳排放的影響也比較明顯，應重點考慮適時減小其行業規模。而文教工美體育娛樂用品制造業和煙草制品業等行業的規模較小，其對碳排放的影響也較小。
老工業基地的37個行業中除紡織服裝和服飾業、印刷和記錄媒介復制業、儀器儀表制造業、家具制造業、木材加工和木竹藤棕草制品業、有色金屬礦采選業以及農副食品加工業的其他30個分行業的能源強度對碳排放量增量呈現出抑制作用，可能的原因是這些行業技術進步較快，產值增長幅度遠超能源消耗增幅。電力熱力的生產和供應業、煤炭開采和洗選業、石油加工煉焦和核燃料加工業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及制品制造業以及非金屬礦物制造品業等行業的能源強度對碳減排的促進作用最為明顯，2006―2012年這6個行業的能源強度使老工業基地的碳排放降低了57 834.40萬噸。而對于能源強度對碳排放量的貢獻值為正值的行業，應努力提高其技術水平，改善其能源強度。
老工業基地37個行業的能源結構對碳排放的影響不同。其中：煤炭開采和洗選業、電力熱力的生產和供應業、金屬制品業、酒飲料和精制茶制造業、電氣機械及器材制造業、印刷業和記錄媒介的復制、家具制造業、其他制造業和紡織服裝服飾業的能源結構對碳排放量增量起到抑制作用，減少了666.19萬噸的碳排放量，可能的原因是這些行業對煤炭消耗較少而對電力消耗較多;其余行業的能源結構均促進了二氧化碳的排放量，其中黑色金屬冶煉及壓延加工業、石油加工煉焦和核燃料加工業、化學原料及制品制造業以及非金屬礦物制造品業的能源結構明顯增加了碳排放量，2006―2012年這4個行業的能源結構對碳排放增量的貢獻值為3 217.78萬噸。從整體來看，全行業的能源結構對碳排放量的貢獻值為4 287.66萬噸，說明整個工業行業的能源結構仍需進一步優化。
五、結論及建議
本文通過考察我國48個老工業基地2006―2012年碳排放量的總體趨勢及區域、行業碳排放影響因素，得到如下結論：
第一，老工業基地能源消費中還是以煤炭消費為主，2006―2012年的煤炭消費占總能源消費的比例平均達到 89.99%。可見，我國老工業基地工業行業能源結構還不合理，需要進一步改善能源結構。
第二，從地區層面來考察，在影響老工業基地工業行業碳排放的四大因素中，產業規模和能源結構是影響碳排放的主要拉動因素，其中，產業規模又是最主要的拉動因素;產業結構和能源強度是影響碳排放的重要制約因素，其中能源強度又是最主要因素。
第三，從行業層面來考察：(1)行業規模對我國老工業基地的37個行業碳排放量均表現出促進作用，其中對黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及制品制造業等7行業的促進作用較對煙草制品等行業的促進作用大;(2)能源強度對我國老工業基地的37個行業中的紡織服裝和服飾業及印刷和記錄媒介復制業等7行業碳排放量的貢獻值為正值，其余30個行業均為負值，即能源強度對這7行業的碳排放起到促進作用，而對電力熱力的生產和供應業、煤炭開采和洗選業等6行業的碳排放的抑制效應最為明顯;(3)能源結構對我國老工業基地37個行業中的煤炭開采和洗選業、電力熱力的生產和供應業等9行業的碳排放量具有抑制作用，其余行業的能源結構均促進了二氧化碳的排放，而其中能源結構對黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及制品制造業等4行業的碳排放量具有明顯的拉動作用。
根據上述有關結論，本文認為老工業基地要實現低碳發展，可以采取以下措施：第一，適度控制工業產業規模，優化產業結構。在控制工業產業規模的同時調整產業結構，尤其應該降低黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及制品制造業等高排放行業的規模。第二，加快技術進步，進一步引進先進的生產技術和高效節能設備，加大對舊設備的更新與改造，加快產業轉型升級。尤其要加大對黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及制品制造業以及非金屬礦物制造品業等行業的科技投入，促進其技術進步，以提高其能源的利用效率。第三，進一步優化能源消費結構，在現有基礎上逐步建立煤炭略有增長、石油平穩增長、天然氣快速增長、非化石能源大幅增長的能源消費模式，重點轉變黑色金屬冶煉及壓延加工業、石油加工煉焦和核燃料加工業、化學原料及制品制造業等行業的能源結構，使其能源結構利于減少碳排放量。
參考文獻：
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