郭曉芳

(貴州師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

工業(yè)是國民經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎(chǔ)，也是滿足人們生產(chǎn)生活的重要保障。中國是世界上重要的工業(yè)國家之一，工業(yè)能源消耗是中國重要的碳排放來源。中國工業(yè)能源消費碳排放占全社會碳排放很大比重，控制溫室氣體排放過程中，工業(yè)是不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。因此，計量工業(yè)能源碳排放對社會經(jīng)濟發(fā)展意義深遠，也對當(dāng)前節(jié)能減排具有實際參考價值。

能源碳排放研究開始于20世紀(jì)后期，中國能源碳排放研究近年來發(fā)展較快。20世紀(jì)關(guān)于能源碳排放研究相對較少，如Gad Fischer[1]1992年在人口與環(huán)境期刊提及能源碳排放問題；Yonghun Jung等[2]1996年對韓國能源碳排放的研究，2010年后相關(guān)研究呈現(xiàn)快速發(fā)展趨勢。近年來能源碳排放研究對象涉及國家[3]、省區(qū)[4]、市縣[5]等較多層面，這些研究從不同程度揭示區(qū)域能源碳排放特征，為經(jīng)濟社會發(fā)展和節(jié)能減排提供了科學(xué)支撐。當(dāng)前，關(guān)于工業(yè)能源碳排放研究也有一定進展，其研究主要集中于國家尺度工業(yè)能源消費碳排放測算[6]、省區(qū)間工業(yè)碳排放分異格局[7]、工業(yè)能源碳排放與經(jīng)濟社會發(fā)展的關(guān)聯(lián)性[8]等。但省區(qū)以下研究主要集中碳排放整體趨勢測算，如劉曉燕[9]對安徽省工業(yè)能源碳排放的測算；王強等[10]對福建省工業(yè)能源碳排放的測算；王玉等[11]對河南省工業(yè)能源碳排放的測算。受資料限制，關(guān)于市以下能源碳排放的研究相對較少，如王乃舉等[12]對蘭州市工業(yè)能源碳排放強度的測算；周躍云等[13]對長沙市規(guī)模以上工業(yè)能源碳排放的測算；姚麗珍等[14]對上海市工業(yè)能源生產(chǎn)碳排放的測算。綜合以往文獻可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前對能源消費碳排放和工業(yè)能源碳排放的研究已有一定研究基礎(chǔ)，可為部門和區(qū)域節(jié)能減排提供參考。但當(dāng)前關(guān)于工業(yè)能源碳排放研究主要集中于發(fā)達地區(qū)和城市，涉及西部工業(yè)城市的研究缺乏。

遵義市位于貴州省北部，是貴州第二大城市，也是貴州最重要工業(yè)稅收地區(qū)之一。2012年遵義市確定為國家低碳試點城市[15]。遵義市能源碳排放呈現(xiàn)較快增長趨勢，工業(yè)能源碳排放增長更是重要的帶動來源。但近年來遵義市經(jīng)濟發(fā)展迅速，工業(yè)能源消費與經(jīng)濟發(fā)展矛盾凸顯。在試點低碳城市建設(shè)過程中，如何控制工業(yè)能源碳排放，平衡經(jīng)濟發(fā)展和能源消費，如期實現(xiàn)節(jié)能減排城市創(chuàng)建，是政府、學(xué)者等不得不關(guān)注的焦點問題，也是當(dāng)前節(jié)能減排的難點問題。

因此，文章基于遵義市2001—2016年規(guī)模以上工業(yè)能源消費數(shù)據(jù)，測算其工業(yè)能源消費趨勢和特征，以期研究結(jié)果為遵義經(jīng)濟社會發(fā)展、氣候變化和節(jié)能減排任務(wù)如期完成提供科學(xué)參考。同時，也希望研究成果能為其他工業(yè)城市節(jié)能減排提供借鑒，共同實現(xiàn)中國低碳任務(wù)。

1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

遵義市位于貴州省北部，是貴州省第二大城市，也是國家低碳試點城市。遵義市工業(yè)經(jīng)濟發(fā)達，其經(jīng)濟發(fā)展迅速。2001—2016年遵義市人口數(shù)量由722.08萬人下降到622.84萬人，期間人口有所減少；2002—2016年遵義市經(jīng)濟發(fā)展較為迅速，期間人均GDP由3027元上升到38709元，上升極為迅速；2001—2016年遵義市城市化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整，2016年其城市化率已達到49.78%，第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為44%(表1)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

工業(yè)是一個完備的部門體系，包括眾多的能源消費部門。由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，工業(yè)統(tǒng)計口徑多為規(guī)模以上工業(yè)，該口徑可以反映區(qū)域工業(yè)能源碳排放的主體，故本文研究工業(yè)碳排放使用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)(以下簡稱為工業(yè))作為口徑。本文的研究數(shù)據(jù)主要來源于《貴州統(tǒng)計年鑒》(2001—2016)、《遵義統(tǒng)計年鑒》(2001—2016)。能源低位發(fā)熱值、單位熱值含碳量、碳氧化率等來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》、中國能源碳排放交易網(wǎng)(http：//www.tanpaifang.com/tanjiliang/2014/0914/38053.html)等，見表1、表2。

表1 各種能源的碳排放指標(biāo)Tab.1 Carbon emission indicators of various energy sources

表2 2001—2016年遵義市經(jīng)濟與社會主要指標(biāo)Tab.2 Economic and social indicators of Zunyi from2001 to 2016

1.3 研究方法

1)工業(yè)能源消費碳排放量測算。能源碳排放與工業(yè)能源碳排放密切相關(guān)，工業(yè)能源碳排放的計量過程中，眾多學(xué)者采用總體能源碳排放的估算方法，即IPCC估算方法。故本文亦采用聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)提供的方法估算，對規(guī)模以上工業(yè)能源消耗的化石燃料測算。具體計算如下[15]：

(1)

C=IC/G

(2)

式中：IC表示二氧化碳排放總量；EC表示能源消費量；LV表示平均低位發(fā)熱量；CF表示含碳量；QC是能源燃燒時的碳氧化率；44和12分別是CO2和C的分子數(shù)；i表示能源種類；C表示碳排放強度，G表示GDP。

2)相關(guān)分析。相關(guān)分析揭示各影響因素之間的相關(guān)性，也是進行主成分分析的重要基礎(chǔ)。相關(guān)分析原理是指兩個變量之間的相關(guān)程度，用相關(guān)系數(shù)表示，相關(guān)系數(shù)介于1到負(fù)1之間，相關(guān)系數(shù)絕對值越大表示要素間關(guān)聯(lián)程度越高[16]，其表達式為[17-18]：

(3)

式中：R是相關(guān)系數(shù)，xi、yi為變量。

3)STIRPAT模型。STIRPAT模型是在IPAT模型上改進，即把環(huán)境的壓力分解為人口、財富和技術(shù)，是一種被廣泛應(yīng)用在人口、經(jīng)濟、資源對環(huán)境影響的模型[17-18]。表達式為[19]：

E=k×Pb×Fc×Td×e

(4)

式中：E表示環(huán)境壓力；P表示人口數(shù)量；F表示富裕度；T表示技術(shù)；b、c、d分別表示人口數(shù)量、富裕度、技術(shù)等人文驅(qū)動力的指數(shù)；k、e分別為模型的系數(shù)、模型誤差。

Q=k×P×G×E×D×T×e

(5)

對數(shù)處理后，得[19]：

ln(Q)=ln(k)+a1ln(P)+a2ln(G)+a3ln(E)+a4ln(D)+a5ln(T)+e

(6)

式中：Q為碳排放量，k為常數(shù)，P為常住人口數(shù)，G為人均GDP，E為城市化率，D為第二產(chǎn)業(yè)占比，T為單位GDP能耗，e為模型隨機項，a1、a2、a3、a4、a5為彈性系數(shù)。當(dāng)P、G、E、D、T每變動1%時，引起Q的a1%、a2%、a3%、a4%、a5%的變化。

2 規(guī)模以上工業(yè)能源消費特征

2.1 分能源工業(yè)能源消費特征

2001—2016年遵義市工業(yè)能源呈現(xiàn)增長趨勢，煤炭和焦炭增長較為迅速。2001—2016年遵義市工業(yè)能源消費以原煤、焦炭為主，其次是天然氣，最后是汽油、煤油、柴油、燃料油。從表3可知，原煤消費量由2001年的193.47萬t增加到2016年的1783.44萬t，年均增幅15.9%，2011年后原煤消費均達1000萬t以上。2001—2016年焦炭消費量小幅度波動下降，由34.70萬t降至2016年的0.06萬t，年均降幅3.45%。2001—2016年汽油、煤油、燃料油消費多年低于1.00萬t，期間變化不明顯。相反，天然氣整體下降，由5.32億m3減到1.15億m3，年均降幅9.68%，其中2001年、2005年、2006年為消費量較高年份，分別為5.32億m3、5.03億m3、5.03億m3。遵義市是重要的煤炭城市，也是工業(yè)經(jīng)濟相對發(fā)達城市。總體來看，遵義市以煤炭為主體的工業(yè)能源結(jié)構(gòu)未發(fā)生實質(zhì)性改變，其天然氣等清潔能源發(fā)展較為緩慢，需要進一步增強。2007年、2015年遵義規(guī)模以上工業(yè)煤炭消費量出現(xiàn)兩次下降。原因在于2007年遵義市開展循環(huán)經(jīng)濟，取得一定成效，且2015年主要對規(guī)模以上工業(yè)進行調(diào)整，淘汰，進行產(chǎn)業(yè)升級。

表3 2001—2016年遵義市規(guī)模以上工業(yè)能源消費量Tab.3 Energy consumption of industries above designatedscale in Zunyi from 2001 to 2016

2.2 分能源工業(yè)能源消費碳排放特征

2001—2016年遵義市分種類工業(yè)能源碳排放呈現(xiàn)的階段特征，其變化為快速-放緩。從表4可知，2010年前為第一階段，工業(yè)能源碳排放增長快，年均增幅13.22%；2011年后為第二階段，其增速變緩，年均增幅8.12%。2001—2016年遵義市原煤碳排放量由367.65萬t增至3389.07萬t，其中2005年、2011年、2016年增加較快，分別為1225.02萬t、2024.43萬t、3389.07萬t。2001—2016年焦炭碳排放量波動較大，2001—2007年逐年增加，2007—2016年則出現(xiàn)下降趨勢，到2016年僅為0.16萬t。2001-2016年天然氣、汽油、煤油、柴油碳排放量呈穩(wěn)定波動趨勢，波動年分別是2001年(天然氣)、2013年(煤油)、2016年(柴油)。上述變化在于：2010年前遵義市處于工業(yè)化快速發(fā)展初期，工業(yè)為高消耗型企業(yè)，經(jīng)濟快速增長，城市擴張，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求大。2011年以來遵義市嚴(yán)格控制高耗能高污染行業(yè)，淘汰落后產(chǎn)業(yè)，大力發(fā)展高新興技術(shù)等低碳經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)。伴隨著低碳試點城市創(chuàng)建，工業(yè)領(lǐng)域節(jié)能意識增強，也是促進能源轉(zhuǎn)型升級的重要內(nèi)因。

表4 2001—2016年遵義市規(guī)模以上工業(yè)主要能源消費碳排放量Tab.4 Carbon emission from main energy consumption ofindustries above designated scale in Zunyi from 2001 to 2016

2.3 工業(yè)能源消費碳排放結(jié)構(gòu)

從圖1碳排放結(jié)構(gòu)看，2001—2016年遵義市工業(yè)煤類碳排放占絕對優(yōu)勢，占比不斷上升，石油類、天然氣占比不斷下降。2001年遵義市工業(yè)煤類碳排放占96.40%，石油、天然氣僅占0.58%、3.02%。2016年遵義市煤類碳排放大幅度提升，達99.57%的占比，石油、天然氣僅占0.07%、0.36%。期間，天然氣碳排放比重逐年下降、石油類碳排放維持1%以下。2014年，遵義市為全國第一批新能源創(chuàng)建示范城市，且工業(yè)領(lǐng)域能源消費結(jié)構(gòu)依然未發(fā)生改變。

圖1 2001—2016年遵義市能源消費碳排放結(jié)構(gòu)Fig.1 Carbon emission structure of energy consumptionin Zunyi from 2001 to 2016

2.4 碳排放總量與強度特征

從圖2碳排總量、碳排放強度與GDP變化看，2001—2016年遵義市工業(yè)碳排放總量呈上升趨勢，碳排放總量與GDP整體呈同步上升。2001—2016年工業(yè)能源排放總量由480.65萬t增到3404.38萬t，年均增幅13.01%，增速較快。期間，2004年、2007年、2010年、2015年碳排放總量波動下降，分別下降928.55萬t、1465.98萬t、1663.96萬t、2785.00萬t。2001—2016年遵義市工業(yè)能源碳排放強度由2.20t/萬元降至1.42t/萬元，年均降幅2.30%。碳排放強度出現(xiàn)“兩高兩低”浮動，“兩高”是2002年、2006年，主要是工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平低，能源利用效率低；“兩低”是2001年、2015年，2001年工業(yè)數(shù)量較少，2015年受遵義市能源規(guī)劃實施。2012—2016年遵義市處于第二批國家低碳城市試點階段，工業(yè)技術(shù)明顯提高，能源利用效率提高，使碳排放強度逐漸下降。

圖2 2001—2016年遵義市碳排總量、碳排放強度與GDP變化Fig.2 Total carbon emission，carbon emission intensity andGDP changes of Zunyi from 2001 to 2016

3 規(guī)模以上工業(yè)能源消費碳排放驅(qū)動因子

3.1 驅(qū)動因子模型檢驗

常住人口、人均GDP、城市化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、萬元GDP碳排放量做因子相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)分別為-0.714、0.953、0.942、0.812、-0.704，且顯著性水平都在0.005以下，呈顯著性相關(guān)，說明所選因子對碳排放的影響具有代表性。對所選常住人口、人均GDP、城市化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、萬元GDP碳排放量5個驅(qū)動因子做模型檢驗，得到表5，其中5個因子初始特征值的方差分別為87.256%、6.463%、3.588%、2.532%、0.157%，累積值分別為87.256%、93.720%、97.308%、99.840%、99.997%；提取平方和載入的方差與累積值都為87.256%，合計為5.235%。從表6因子分析相關(guān)矩陣可知，CP表示常住人口、CG表示人均GDP、CE表示城市化率、CD表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、CT表示萬元GDP碳排放量、CQ表示碳排放總量，因子分析相關(guān)系數(shù)分別為-0.714、0.953、0.942、0.824、-0.705，顯著性水平都在1%以下。

表5 因子分析解釋總方差Tab.5 Total variance explained by factor analysis

表6 因子分析相關(guān)矩陣Tab.6 Correlation matrix for factor analysis

續(xù)表6

3.2 驅(qū)動因子測度分析

表7模型匯總，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.882；R2數(shù)值在0～1之間，是正相關(guān)，AdjustedR2是對模型中變量數(shù)進行補償效果，因此調(diào)整R2小于R2，R2是0.779，調(diào)整R2是0.763，估計的標(biāo)準(zhǔn)誤差0.254。表8中，ANOVA和模型系數(shù)F值為49.290，模型系數(shù)FAC1是0.461，常數(shù)是7.368，標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為0.064、0.066，顯著性水平小于1%，說明所選因子的模擬較好。

由表7、表8可知，模型的R2為0.779，F(xiàn)值為49.290，t檢驗的Sig值小于0.01，說明模型模擬非常好，根據(jù)表8模型系數(shù)，可得綜合變量FAC1與因變量CQ的方程式：

CQ=0.46FAC1

(7)

將方程(6)代入方程(7)可得：

CQ=-0.0779CP+0.0871CG+0.0866CE+0.0802CD-0.0806CT+ε

(8)

由方程(8)可得出遵義市2001—2016年碳排放驅(qū)動因子計量模型：

Q=k×P-0.0779×G0.0871×E0.0866×D0.0802×T-0.0806×ε

(9)

由方程(9)式可知：遵義市2001—2016年碳排放的常住人口、人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)占比、城市化率、萬元GDP碳排放量驅(qū)動因子的彈性系數(shù)分別為-0.0779、0.0871、0.0866、0.0802、-0.0802，表示當(dāng)常住人口數(shù)每增加1%時，碳排放量將下降0.0779%，當(dāng)單位GDP能耗每下降1%時，碳排放量將減少-0.0802%，工業(yè)技術(shù)水平的進步一定程度上會降低碳排放量；當(dāng)人均GDP每增加1%時，碳排放量將增加0.0871%；當(dāng)城市化率提高1%時，碳排放量將增加0.0866%；當(dāng)?shù)诙a(chǎn)業(yè)占比增加1%時，碳排放量將增加0.0802%。以上表明，當(dāng)前遵義經(jīng)濟仍處快速增長，勢必要消耗大量能源，從而使得碳排放量有所增加。因此，遵義市應(yīng)積極加大產(chǎn)業(yè)升級補貼力度，引導(dǎo)重工企業(yè)技術(shù)升級與創(chuàng)新，擴大綠色、高質(zhì)量經(jīng)濟空間，實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展與低碳城市建設(shè)二維矛盾的有效協(xié)調(diào)。

表7 模型匯總Tab.7 Su mmary of models

表8 ANOVA和模型系數(shù)Tab.8 ANOVA and model coefficients

4 結(jié)果與分析

1)2001—2016年遵義市規(guī)模以上工業(yè)能源消費量中以原煤、焦炭為主，其次是天然氣，最后是汽油、煤油、柴油、燃料油；期間碳排放總量由480.65萬t增加到3404.38萬t，年均增幅13.01%，以煤炭類碳排放量為主。2001—2016年遵義市工業(yè)能源消費呈現(xiàn)較快增長，工業(yè)能源碳排放仍然處于較高水平。

2)2001—2016年遵義市工業(yè)能源碳排放強度由2.20t/萬元降至1.42t/萬元，年均降幅2.3%；能源結(jié)構(gòu)以煤炭碳排放為主，其年均占比為98.87%，石油和天然氣為輔。2001—2016年遵義市工業(yè)能源碳排放強度有較大幅度的降低，其能源利用效率有所提升，但總體處于較高水平。同時遵義市煤炭轉(zhuǎn)型較為緩慢，實現(xiàn)能源清潔化仍具有難度。

3)遵義市工業(yè)能源碳排放影響因子中，常住人口、人均GDP、城市化率、第二產(chǎn)業(yè)占比、單位GDP碳排放量的邊際彈性系數(shù)分別為-0.0779、0.0871、0.0866、0.0802、-0.0802，人口與能源效率為抑制因素，經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化則為促進因素。因此，未來遵義市工業(yè)節(jié)能減排過程中應(yīng)重視經(jīng)濟投入、產(chǎn)業(yè)調(diào)整等層面，實現(xiàn)低碳城市創(chuàng)建。