任建蘭等

摘要

通過調(diào)整工業(yè)結(jié)構(gòu)控制和減緩碳排放是當(dāng)前完成節(jié)能減排任務(wù)的重要途徑。本文通過碳排放測算方法和Tapio脫鉤狀態(tài)分析模型，首先分析了黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)（以下簡稱黃區(qū)）工業(yè)與碳排放的現(xiàn)狀；然后利用LMDI分解模型分析了影響碳排放的主要因素；運(yùn)用LEAP模型，對(duì)黃區(qū)工業(yè)碳排放情景進(jìn)行設(shè)置預(yù)測；最后提出了對(duì)策建議。得出以下重要結(jié)論：①2005-2012年黃區(qū)碳排放量上升趨勢(shì)明顯。其中，重點(diǎn)控排行業(yè)的碳排放量占碳排放總量的比重在85%以上；但碳排放強(qiáng)度呈下降趨勢(shì)且處于相對(duì)脫鉤狀態(tài)。②經(jīng)濟(jì)總量是碳排放增加的主要因素，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)效率是碳減排的主要因素，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的減排效果不明顯，這也意味著其減排潛力較大。③比較基準(zhǔn)情景、低碳情景和強(qiáng)化低碳情景，強(qiáng)化低碳情景下的碳減排潛力最大，但此情景下的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展將會(huì)受到一定程度的影響，而低碳情景下的發(fā)展模式相對(duì)較為合理。依據(jù)上述結(jié)論，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)及技術(shù)進(jìn)步等方面提出對(duì)策建議，以期優(yōu)化黃區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)、有效控制和減緩碳排放，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。

關(guān)鍵詞工業(yè)結(jié)構(gòu)；碳排放效應(yīng)；LMDI分解模型；LEAP模型；黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)

中圖分類號(hào)F016.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)1002-2104（2015）04-0035-08doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.04.005

自工業(yè)革命以來，人類社會(huì)正經(jīng)歷著一次顯著氣候變化[1]。由氣候變暖引發(fā)的冰川融化、海平面上升、極端天氣頻現(xiàn)等不僅給人類社會(huì)造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失，而且還嚴(yán)重影響著人類社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展[2]。由此，低碳經(jīng)濟(jì)受到了國際社會(huì)的高度關(guān)注。

黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)（以下簡稱黃區(qū)）

是在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)型的背景下提出的國家級(jí)區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，是實(shí)現(xiàn)高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)的先行區(qū)域，其范圍主要包括山東省東營和濱州兩市全部以及濰坊、德州、淄博、煙臺(tái)部分縣市，陸地面積2.65萬km2，約占山東全省面積的1/6。2012年，黃區(qū)人口規(guī)模達(dá)到996萬人，實(shí)現(xiàn)GDP 7 274億元，分別占全省的比重為10.3%、145%。高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)要求黃區(qū)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)生態(tài)化，逐漸形成以“高效生態(tài)農(nóng)業(yè)、環(huán)境友好型工業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)”為支撐的高效生態(tài)產(chǎn)業(yè)體系，而產(chǎn)業(yè)的低碳化是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)生態(tài)化的重要途徑，只有這樣才能推進(jìn)資源型城市的可持續(xù)發(fā)展，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)與資源環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。目前，黃區(qū)以重工業(yè)為主的工業(yè)結(jié)構(gòu)和以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)無疑會(huì)對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生巨大的壓力。因此，本文通過計(jì)算工業(yè)細(xì)分行業(yè)的碳排放量，篩選出重點(diǎn)控排行業(yè)，利用LMDI分解模型分析工業(yè)及重點(diǎn)控排行業(yè)的碳排放效應(yīng)，并運(yùn)用LEAP模型對(duì)未來黃區(qū)工業(yè)行業(yè)的碳排放進(jìn)行預(yù)測和碳減排潛力分析，以期提出具體的、可操作性的對(duì)策建議推動(dòng)黃區(qū)高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。同時(shí)，豐富和完善相關(guān)低碳理論和實(shí)證研究，為黃區(qū)乃至中國應(yīng)對(duì)氣候變化戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)做出貢獻(xiàn)。

1研究述評(píng)

低碳經(jīng)濟(jì)作為一種新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，目前還沒有形成較為系統(tǒng)的研究體系，國內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者僅從某一或某幾方面對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了相關(guān)研究。碳排放的影響因素方面，Shyamal、G. Ipek Tunc和張新紅等分別以印度、土耳其和中國為例，將碳排放影響因素分解為經(jīng)濟(jì)總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源種類以及能源利用效率等[3-5]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放的關(guān)系方面，Greening et al.以部分OECD國家的工業(yè)、建筑業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)等部門為研究對(duì)象，采用碳排放分解方法對(duì)其碳排放進(jìn)行了相關(guān)分析[6]；劉衛(wèi)東等通過分析中國各產(chǎn)業(yè)部門的碳排放現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)以冶金、化工、建材等行業(yè)為主的工業(yè)部門是碳排放最多的行業(yè)[7]；周榮蓉研究了中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放之間的關(guān)系，結(jié)果顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)促進(jìn)了碳排放的增加[8]。碳排放預(yù)測方面，姜克雋等、朱勤等、朱永彬等、常征等分別運(yùn)用了IPAC模型、Kaya模型、改進(jìn)的內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長模型、LEAP模型對(duì)能源消耗和碳排放進(jìn)行預(yù)測[9-12]。黃區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)方面，王敏提出了黃區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的對(duì)策建議[13]。李盈等提出了5個(gè)黃區(qū)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的模式[14]。

綜上，國內(nèi)外學(xué)者從不同的角度對(duì)碳排放進(jìn)行了研究，但許多研究僅是從碳排放的現(xiàn)狀、影響因素、預(yù)測等單方面進(jìn)行的，并沒有將其有機(jī)結(jié)合起來；就產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)而言，研究三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放影響的研究較多，而工業(yè)內(nèi)各行業(yè)部門對(duì)碳排放影響的研究則相對(duì)較少。就區(qū)域而言，大多數(shù)研究多是基于全球、國家、省域?qū)用?，?duì)于功能區(qū)的碳排放研究則相對(duì)較少，而黃區(qū)碳排放的相關(guān)研究主要集中于低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式及對(duì)策建議等宏觀層面，很少有學(xué)者從黃區(qū)內(nèi)部以及工業(yè)結(jié)構(gòu)角度對(duì)碳減排進(jìn)行研究。

2計(jì)算方法與數(shù)據(jù)來源

2.1計(jì)算方法

2.1.1碳排放測算方法

借鑒眾多學(xué)者對(duì)碳排放量的測算方法[15-17]，對(duì)2005-2012年黃區(qū)碳排放量進(jìn)行估算。計(jì)算公式：

C=∑jCj=∑jmj·δj（1）

式中：C為碳排放總量；Cj為第j種能源對(duì)應(yīng)的碳排放量；mj為第j種能源消費(fèi)量；δj為第j種能源的碳排放系數(shù)；j為能源種類，根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒上終端能源的統(tǒng)計(jì)分類，并結(jié)合IPCC公布的能源碳排放系數(shù)（見表1），本研究主要考慮了原煤、汽油、煤油、柴油、液化石油氣、天然氣等17類。其中，其他洗煤和煤制品的碳排放系數(shù)均參考原煤的碳排放系數(shù)。

2.1.2脫鉤程度評(píng)價(jià)方法

參照Tapio脫鉤狀態(tài)分析模型，構(gòu)建黃區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)與碳排放之間的脫鉤關(guān)系的計(jì)量方法：

2.1.4LEAP模型

針對(duì)碳排放模擬預(yù)測，美國勞倫斯-伯克利國家實(shí)驗(yàn)室研究開發(fā)了一個(gè)名為LEAP的能源-環(huán)境情景分析模型[19]。該模型主要是根據(jù)二氧化碳產(chǎn)生的整個(gè)過程進(jìn)行設(shè)計(jì)的，按照“資源”、“加工”、“需求”的順序了解、掌握某個(gè)地區(qū)的能源需求和消耗情況，具體包括能源供應(yīng)、能源加工、能源消耗等環(huán)節(jié)。通過分析當(dāng)?shù)馗鳟a(chǎn)業(yè)部門的能源

需求和能源消費(fèi)，并預(yù)測未來相關(guān)經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響因素的發(fā)展趨勢(shì)，最終通過設(shè)計(jì)不同的低碳情景對(duì)該地區(qū)的能源消耗和碳排放進(jìn)行預(yù)測。該模型主要應(yīng)用于某一地區(qū)中的長期能源環(huán)境規(guī)劃，根據(jù)不同的影響因素組合預(yù)測中長期的能源消耗，進(jìn)而計(jì)算出了其對(duì)應(yīng)的溫室氣體排放量（見圖1）。

2.2數(shù)據(jù)來源與行業(yè)分類

東營市地處黃河三角洲的中心，是黃區(qū)的核心區(qū)域；濱州市作為黃河三角洲地區(qū)面積最大、人口最多的行政區(qū)

域，是黃區(qū)開發(fā)建設(shè)的主戰(zhàn)場。根據(jù)東營市和濱州市在黃河三角洲地區(qū)的特殊性以及數(shù)據(jù)的可獲得性，本研究主要以東營和濱州兩市代表黃區(qū)整體情況。其中，分產(chǎn)品分行業(yè)的能源消費(fèi)數(shù)據(jù)均來自2006-2013年的《濱州統(tǒng)計(jì)年鑒》和《東營統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于不同年份的東營市和濱州市行業(yè)分類不同，本研究將行業(yè)分類進(jìn)行篩選整理，最終將黃區(qū)的工業(yè)行業(yè)分為石油和天然氣開采業(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)、紡織業(yè)、石油加工煉焦及核燃料、黑色金屬冶煉及壓延業(yè)、電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)等35個(gè)細(xì)分行業(yè)。

3黃區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)的碳排放效應(yīng)

3.1黃區(qū)工業(yè)與碳排放現(xiàn)狀分析

黃區(qū)工業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)著非常重要的地位。2012年工業(yè)增加值占GDP的比重為59.26%（見圖2），其中的兩個(gè)核心城市東營和濱州市，其工業(yè)比重分別為6690%和47.72%，均高于同期山東省45.58%的比重。

從黃區(qū)碳排放來看（見圖3），2005-2012年碳排放量上升趨勢(shì)明顯，由1 898.84×104tec上升到5 008.19×104tec，增加了1.64倍；相反，碳排放強(qiáng)度（碳排放量/工業(yè)增加值）則呈下降趨勢(shì)，由0.66tec/萬元下降到0.31tec/萬元。

參照Tapio脫鉤狀態(tài)分析模型，計(jì)算2005-2012年工業(yè)總產(chǎn)值與碳排放之間的脫鉤指數(shù)（見表2）。2005-2012年期間，碳排放與工業(yè)總產(chǎn)值之間的脫鉤指數(shù)為0.36，呈相對(duì)脫鉤狀態(tài)。除2009-2010年外，每個(gè)相鄰年份的脫鉤指數(shù)均呈現(xiàn)相對(duì)脫鉤狀態(tài)，與整體年份一致。相對(duì)脫鉤狀態(tài)說明了黃區(qū)在大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)，比較重視節(jié)能減排工作，工業(yè)碳排放增長速度小于工業(yè)增加值增長速度；但從長期來看，碳排放總量依然處于增長狀態(tài)，節(jié)能減排任務(wù)不容樂觀。

3.2黃區(qū)工業(yè)碳排放分解效應(yīng)分析

根據(jù)LMDI模型計(jì)算黃區(qū)碳排放分解效應(yīng)（見表3）所示，2005-2012年，黃區(qū)碳排放總量增加了3 109.35萬t

標(biāo)煤，其中經(jīng)濟(jì)總量效應(yīng)為5 054.05×104tec，對(duì)碳排放增加的貢獻(xiàn)率為162.54%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)為-577.49×104tec，對(duì)碳排放增加的貢獻(xiàn)率為-18.57%，技術(shù)效率效應(yīng)為-1 367.21×104tec，對(duì)碳排放增加的貢獻(xiàn)率為-43.97%。從整體年份和相鄰年份來看，經(jīng)濟(jì)總量效應(yīng)和技術(shù)效率效應(yīng)符號(hào)是相一致的，經(jīng)濟(jì)總量效應(yīng)是引起碳排放增加的主要影響因素，技術(shù)效率效應(yīng)是抑制碳排放增加的主要影響因素；而整體年份和相鄰年份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)符號(hào)不一致，說明雖然整體上產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)起到了減排作用，但在具體年份中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的減排效果并不明顯，需要更加重視產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的減排效應(yīng)。

3.3黃區(qū)重點(diǎn)控排行業(yè)碳排放效應(yīng)

3.3.1黃區(qū)重點(diǎn)控排行業(yè)的選擇

如表4所示，黃區(qū)的碳排放量主要集中在石油和天然

氣開采業(yè)、紡織業(yè)、石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等7個(gè)行業(yè)，其碳排放所占比重至少在85%以上，很多年份都高達(dá)93%。2012年上述6個(gè)行業(yè)的碳排放強(qiáng)度分別為041、016、111、026、079、213tec/萬元。綜合碳排放量和碳排放強(qiáng)度兩個(gè)指標(biāo)，本研究認(rèn)為石油和天然氣開采業(yè)、紡織業(yè)、石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)這6個(gè)行業(yè)是黃區(qū)的重點(diǎn)控排行業(yè)。

3.3.2重點(diǎn)控排行業(yè)碳排放分解效應(yīng)分析

總體情況看，2005-2012年黃區(qū)重點(diǎn)控排行業(yè)的碳排放增加了2 828.86×104tec，其中，經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)為4 145.77×104tec，貢獻(xiàn)率為146.55%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)為-12.91×104tec，貢獻(xiàn)率為-0.46%，技術(shù)效率效應(yīng)為-1 304×104tec，貢獻(xiàn)率為-46.1%（見表5）?？梢娭攸c(diǎn)控排行業(yè)的經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)始終是碳排放增加的主要因素，技術(shù)效率效應(yīng)始終是抑制碳排放增加的影響因素。與工業(yè)

碳

排放效應(yīng)不同的是，重點(diǎn)控排行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)并沒有對(duì)碳減排起到明顯的促進(jìn)作用，2005-2012年間，黃區(qū)重點(diǎn)控排行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)沒有得到明顯的改善。分年度看，相鄰年份的經(jīng)濟(jì)總量效應(yīng)全部為正，說明隨著重點(diǎn)控排行業(yè)產(chǎn)值的增加，碳排放是逐年增加的。相鄰年份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)有正有負(fù)，說明與整個(gè)工業(yè)相同，在重點(diǎn)控排行業(yè)的比重和產(chǎn)值增加時(shí)，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)為正，反之，則為負(fù)。相鄰年份的技術(shù)效率效應(yīng)基本為負(fù)，說明技術(shù)進(jìn)步對(duì)任何行業(yè)的碳減排都起到促進(jìn)作用。

對(duì)比重點(diǎn)控排行業(yè)和工業(yè)的碳排放效應(yīng)的絕對(duì)值可知，重點(diǎn)控排行業(yè)在經(jīng)濟(jì)增長速度方面略低于黃區(qū)工業(yè)整體情況；在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方面要低于黃區(qū)工業(yè)的整體情況；在技術(shù)進(jìn)步方面要優(yōu)于黃區(qū)工業(yè)的整體情況。

4黃區(qū)工業(yè)碳排放情景分析與預(yù)測

一個(gè)地區(qū)的生產(chǎn)方式和生活方式直接決定著能源的需求總量和需求結(jié)構(gòu)，進(jìn)而決定了該地區(qū)的碳排放水平[20]。經(jīng)濟(jì)增長模式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、能源結(jié)構(gòu)以及環(huán)境政策等都會(huì)對(duì)碳排放產(chǎn)生影響[21-24]。鑒于本文的研究對(duì)象是黃區(qū)工業(yè)碳排放，因此，主要考慮經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步和能源結(jié)構(gòu)等作為黃區(qū)工業(yè)碳排放的影響因素，并以此為基礎(chǔ)對(duì)未來黃區(qū)低碳情景進(jìn)行預(yù)測。