陳燕玲 , 王投婧 , 占明錦 , 秦建成

1.江西省生態(tài)氣象中心， 江西 南昌 330096 2.江西省氣候中心， 江西 南昌 330096 3.江西師范大學(xué) 地理與環(huán)境學(xué)院， 江西 南昌 330027 4.河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 測繪環(huán)保工程學(xué)院， 河南 南陽 473009

0 引 言

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第六次評估報(bào)告指出，2001—2020年全球平均氣溫比1850—1900年升高了0.99 ℃，全球變暖導(dǎo)致的極端氣象災(zāi)害事件增多增強(qiáng)，已經(jīng)給人類社會帶來了巨大的損失(IPCC，2022)。全球變暖已經(jīng)被證實(shí)與人類活動(dòng)產(chǎn)生的溫室氣體有關(guān)(IPCC，2014)，其中化石燃料類能源消費(fèi)是最大的人為排放源，被認(rèn)為是大氣中溫室氣體增加的首要原因(劉強(qiáng)等，2000；王明星等，2000；雷軍，2012)。2020年9月，中國向世界宣布2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰和2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)。當(dāng)前中國碳減排目標(biāo)及任務(wù)面臨國內(nèi)發(fā)展緊迫性與國際責(zé)任擔(dān)當(dāng)性的內(nèi)外雙重壓力。

目前，國內(nèi)外有關(guān)碳排放的研究比較多，但總體研究思路比較一致。首先，基于碳守恒等核算方法估算碳排放總量(Streets et al，2001；Guan et al，2012)；其次，應(yīng)用各種模型對碳排放的影響因素進(jìn)行分析(Kaya，1989；Mahony，2013)；最后，采用控制政策與措施模擬，制定有效的減排措施(Bhattacharyya and Ussanarassamee，2004；王長健等，2016)。如Sheinbaum等(2010)采用LMDI分解法，分析1970—2006年墨西哥鋼鐵行業(yè)碳排放影響因素，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長是主要因素。關(guān)于國內(nèi)碳排放的研究主要集中在影響因素的研究。諸多研究表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口增長是碳排放增長的重要因素，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)更大(Li et al，2011；Zhang，2012)；同時(shí)工業(yè)和能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化以及能源消費(fèi)強(qiáng)度的下降能夠抑制碳排放的增加(Li et al，2011)。而關(guān)于省級層面的研究則表明，人口、人均GDP、重工業(yè)占比和城市化率是影響省級碳排放的重要因素(Shan et al，2016)。Wang等(2013)、Deng等(2016)、Jia等(2019)分別基于LMDI模型對江蘇、云南和江西碳排放強(qiáng)度影響因素進(jìn)行分解。由于我國幅員遼闊，不同省份的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均可支配收入、資源稟賦等方面存在明顯差異，導(dǎo)致不同省份碳排放的驅(qū)動(dòng)因素截然不同(宋旭等，2020；杜海波等，2021)，加之不同省份的碳減排目標(biāo)也不相同，因此，考慮區(qū)域差異，開展省級研究十分必要。

江西省位于我國長江中下游地區(qū)，是長江流域重要的生態(tài)保護(hù)屏障(孔萍等，2013；汪金福等，2019)。受資源稟賦的制約，江西缺煤少水(能)無油氣，造成能源生產(chǎn)結(jié)構(gòu)單一，長期以來一次能源主要以煤炭為主，且能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中煤炭所占的比例一直高于全國平均水平(李吉雄，2014)。2014年末，國務(wù)院正式批復(fù)《江西省生態(tài)文明先行示范區(qū)建設(shè)實(shí)施方案》，將江西省全境列入生態(tài)文明先行示范區(qū)建設(shè)。隨著各項(xiàng)政策的推進(jìn)，2020年江西省新能源(太陽能、風(fēng)能和生物質(zhì)能等)所占比例已經(jīng)超過水能，碳排放強(qiáng)度、人均碳排放量呈下降趨勢，且低于全國平均水平(江西省統(tǒng)計(jì)局，2021)。文中分析了2000—2019年江西省能源消費(fèi)和碳排放的變化趨勢，采用LMDI模型對碳排放的影響因素進(jìn)行分解，分析碳排放與經(jīng)濟(jì)總量增長脫鉤情況，以期為江西省制定降碳減排措施提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù) 據(jù)

文中研究時(shí)段為2000—2019年。江西省人口、經(jīng)濟(jì)及能源數(shù)據(jù)均來源于2001—2020年《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中江西省能源綜合平衡數(shù)據(jù)來源于2000—2020年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，包含原煤、洗精煤、煤制品、煤矸石、焦炭、焦?fàn)t煤氣在內(nèi)的27種能源品種。研究期間GDP以2010年為基期。一次能源消費(fèi)量及其碳排放量均考慮了居民生活。

1.2 研究方法

1.2.1 碳排放核算方法

能源消費(fèi)二氧化碳排放(簡稱碳排放)核算方法主要依據(jù)IPCC碳排放計(jì)算指南(IPCC，2006)，計(jì)算公式為

(1)

式中，i代表不同種類的能源；Ct代表能源消費(fèi)碳排放總量，單位：104t；Cti代表第i種能源的碳排放量，單位：104t；ACi代表能源i的實(shí)物消費(fèi)量，單位：104t或108m3，取自《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(國家能源統(tǒng)計(jì)局能源統(tǒng)計(jì)司,2019)；LCVi代表能源i的低位發(fā)熱值，單位：kJ/kg或kJ/m3，取自《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2019》附錄(國務(wù)院新聞辦公室，2020)；Fi指單位熱值含碳量，單位：t/TJ，取值參考shan等(2018)的方法；Oi為氧化率，取自《中國溫室氣體清單研究 》 (國家氣候變化對策協(xié)調(diào)小組辦公室,2007)；44/12代表二氧化碳與碳的分子量之比。

1.2.2 Kaya恒等式

Kaya恒等式(Kaya，1989)將碳排放因式分解為4個(gè)影響因素，基本表達(dá)公式為

=g×e×f×p

(2)

式中，GHG、GDP、TOE、POP分別代表碳排放總量、國內(nèi)生產(chǎn)總值、一次能源的消費(fèi)總量和總?cè)丝?。g=GDP/POP，表示人均GDP，代表經(jīng)濟(jì)增長；e=TOE/GDP，表示單位GDP的能源消費(fèi)強(qiáng)度；f=GHG/TOE，表示能源碳排放強(qiáng)度；p=POP，表示人口規(guī)模?；綤aya恒等式僅考慮能源消費(fèi)總量對碳排放的影響，文中需要考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中化石能源和非化石能源的不同作用。因此,對Kaya恒等式(式(1))進(jìn)行一次擴(kuò)展(袁路和潘家華，2013)，計(jì)算式為

=g×e×s×f×p

(3)

式中，F(xiàn)EC代表化石能源消費(fèi)；s=FEC/TOE，表示化石能源消費(fèi)比重；此處f=GHG/FEC，表示化石能源碳排放強(qiáng)度。

1.2.3 LDMI對數(shù)分解法

為了研究各因子對碳排放總量的影響方向和程度，除了Kaya恒等式外，還需要利用對數(shù)平均迪氏指數(shù)法(LMDI)對Kaya恒等式列出的4個(gè)碳排放因子進(jìn)行因素分解(王長健等，2016),計(jì)算式為

ΔC=Ct-C0

=ΔCpe+ΔCge+ΔCee+ΔCse+ΔCfe

(4)

式中，ΔC代表0年到t年的碳排放量差值，為總效應(yīng)?？傂?yīng)ΔC是人口規(guī)模效應(yīng)ΔCpe、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)ΔCge、能源強(qiáng)度效應(yīng)ΔCee、能源替代效應(yīng)ΔCse、能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)ΔCfe的總和。各個(gè)分效應(yīng)計(jì)算式為

1.2.4 脫 鉤

為了探究江西省具體的脫鉤情況，文中采用Tapio模型(宋旭等，2020)，從能源消費(fèi)角度分析江西能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤狀態(tài)，計(jì)算式為

(5)

式中，D表示脫鉤系數(shù)；ΔC和ΔG分別表示能源消費(fèi)總量和經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值初期與末期的差值；C0和G0分別表示初期的能源消費(fèi)總量和經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值。

2 結(jié)果與分析

2.1 能源消費(fèi)變化趨勢

江西省一次能源消費(fèi)總量(圖1a)呈逐年上升趨勢，從2000年的2 505.3×104t標(biāo)準(zhǔn)煤增加到2019年的8 999.2×104t標(biāo)準(zhǔn)煤(文中能源消費(fèi)量單位均為標(biāo)準(zhǔn)煤，以下省略)，年均增速為6.96%。2000—2015年，江西能源消耗量從2 505.3×104t增加到7 934.9×104t，年均增速7.99%；2016—2019年，江西能源消費(fèi)量從8 201.9×104t增加到8 999.2×104t，年均增速3.14%，增速減緩。從增長速度來看，一次能源消費(fèi)總量呈現(xiàn)前期快速增長、后期增速減緩的變化趨勢。2000—2015年能源消費(fèi)強(qiáng)度從1.07 t/萬元下降到0.52 t/萬元，年均降速4.93%；2016—2019年能源消費(fèi)強(qiáng)度從0.49 t/萬元下降到0.42 t/萬元，年均降速5.27%。

從能源構(gòu)成(圖1b)來看，2000—2019年江西省一次能源消費(fèi)以煤炭和石油為主。煤炭占能源消費(fèi)總量的比重呈先緩慢增加后快速降低趨勢，2016年以前，煤炭占比均在70%以上(2002年除外)，2016年以后煤炭占比逐漸穩(wěn)定下降至2019年的67%。石油占比變化較平穩(wěn)，波動(dòng)區(qū)間為16.4%—22.2%。一次電力占比呈先降低后增加趨勢，且波動(dòng)范圍較大。2006年一次能源消費(fèi)中增加了天然氣，其占比為0.2%。2006—2019年天然氣年均增速為25.4%，2016年天然氣占比首次超過3%，直至2019年升至3.7%。這與江西省調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，推進(jìn)新能源開發(fā)利用密切相關(guān)(Shan et al，2016)?？傮w而言，江西省能源消費(fèi)以煤炭為主，煤炭占比呈逐年下降趨勢，天然氣、電力消費(fèi)量呈逐年上升趨勢，表明江西省能源結(jié)構(gòu)逐步朝著低碳化、清潔化轉(zhuǎn)型。尤其是2016年以后，煤炭占能源消費(fèi)總量比重降至70%以下，天然氣占比超過3%。

2.2 碳排放變化趨勢

2000—2019年江西省一次能源碳排放量(圖2a)整體呈上升趨勢，從2000年的5 200.1×104t到2019年的20 470.3×104t，年均增速為7.48%。2000—2015年江西省碳排放量年均增速為8.80%。2016—2019年碳排放量年均增速為3.05%。從碳排放強(qiáng)度來看，2000—2019年總體呈下降趨勢，碳排放強(qiáng)度由2000年的2.23 t/萬元下降至2019年的0.95 t/萬元，年均降速為4.59%。2016—2019年碳排放強(qiáng)度年均降速為5.81%，比2000—2015年多1.68%。

從化石能源碳排放量占比(圖2b)來看，煤炭的碳排放量占比最大，均在78%以上。煤炭碳排放量占比呈先增后減趨勢，2018年以來碳排放量占比首次低于80%。石油碳排放量占比呈現(xiàn)先增后減再增加的趨勢，波動(dòng)較為明顯。天然氣碳排放量占比逐年增加。

圖2 江西省碳排放總量、強(qiáng)度(a)和結(jié)構(gòu)(b)變化趨勢Fig. 2 Variation of total carbon emissions, intensity (a) and structure (b) in Jiangxi province

綜合分析2000—2019年能源消費(fèi)總量、能源消費(fèi)強(qiáng)度及碳排放總量、碳排放強(qiáng)度變化趨勢發(fā)現(xiàn)，2015年以后江西省節(jié)能減排成效顯著，江西省逐步從以煤炭為主的高碳排放能源轉(zhuǎn)向低碳排放能源，即向低碳化、清潔化轉(zhuǎn)型。

2.3 一次能源消費(fèi)碳排放影響因素

基于LMDI完全分解模型，逐年分解江西省一次能源消費(fèi)碳排放主要驅(qū)動(dòng)因素，定量分析人口效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)、能源強(qiáng)度效應(yīng)、能源替代效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)等因素的貢獻(xiàn)作用(表1)。結(jié)果表明，2000—2019年對江西省能源消費(fèi)碳排放量增加起促進(jìn)作用的因素為人口效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)，起抑制作用的因素為能源強(qiáng)度效應(yīng)，能源替代效應(yīng)不明顯。

表1 江西省能源消費(fèi)碳排放影響因素分解(單位：104 t)

2000—2019年江西省人口效應(yīng)均為正值，表明人口對碳排放增加為正效應(yīng)，有利于碳排放增長。人口效應(yīng)平均貢獻(xiàn)率為9.81%，2016年人口效應(yīng)貢獻(xiàn)率最大達(dá)40.11%，表明人口增長對碳排放量增加的貢獻(xiàn)率整體呈逐年增大趨勢。2000—2015年，碳排放量增加1 075.96×104t，其中人口效應(yīng)貢獻(xiàn)率為8.13%，可見除經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)外，人口效應(yīng)對碳排放增長貢獻(xiàn)最大。2015—2019年人口貢獻(xiàn)率為20.75%，比上一階段高12.62%(表2)。

表2 江西省各階段能源消費(fèi)碳排放影響因素分解(單位：104 t)

經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)對江西省一次能源消費(fèi)碳排放增長的貢獻(xiàn)最為顯著，2000—2019年經(jīng)濟(jì)增長導(dǎo)致的碳排放量為27 039.52×104t，2004年以來均在1 000×104t以上，平均貢獻(xiàn)率為177.07%，極大促進(jìn)了碳排放量的增長。2007—2008年、2011—2012年、2015—2016年和2018—2019年四個(gè)時(shí)間段，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出貢獻(xiàn)率均在400%以上。2000—2015年，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出貢獻(xiàn)率為156.76%，2015—2019年經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出貢獻(xiàn)率為309.42%，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長對碳排放量的貢獻(xiàn)明顯高于其他因素。

能源強(qiáng)度效應(yīng)是導(dǎo)致江西省碳排放量下降的主要因素，除2002—2003年為正值外，2000—2019年其余時(shí)間段均表現(xiàn)為抑制碳排放增長，平均貢獻(xiàn)率為86.26%。2000—2015年能源強(qiáng)度效應(yīng)平均貢獻(xiàn)率為67.41%，其間僅能源強(qiáng)度對碳排放量為負(fù)效應(yīng)，表明能源強(qiáng)度下降對降低碳排放量起關(guān)鍵作用。2015—2019年能源強(qiáng)度效應(yīng)貢獻(xiàn)率為209.04%，表明江西省資源優(yōu)化戰(zhàn)略已有成效。

2000—2019年能源替代效應(yīng)對江西省碳排放量下降的平均貢獻(xiàn)率僅為1.40%。從逐年效應(yīng)分析，2000—2019年共有9年為負(fù)值，10年為正值，其中8年集中在2000—2015年。表明江西省清潔能源占比仍較低，對于碳排放量下降效果不甚明顯，仍需進(jìn)一步開發(fā)和引進(jìn)清潔能源。2000—2015年能源替代效應(yīng)導(dǎo)致碳排放量下降的貢獻(xiàn)率為0.64%，對碳排放影響較小。2015—2019年能源替代效應(yīng)貢獻(xiàn)率為14.65%，使得碳排放量下降了297.68×104t，大幅提高清潔能源的使用比例有利于碳排放量下降。

2000—2019年能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)使得碳排放量上升了118.47×104t，表明江西省能源結(jié)構(gòu)不利于碳排放量下降，尤其2000—2015年能源結(jié)構(gòu)使得碳排放量增長了250.56×104t。2015—2019年能源結(jié)構(gòu)導(dǎo)致碳排放量下降的貢獻(xiàn)率為6.47%，因此優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)有利于碳排放量下降。表明自江西成為生態(tài)文明示范省以來，各項(xiàng)措施對優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、控制碳排放量增長取得了顯著效果。

2.4 經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤關(guān)系

根據(jù)各年份GDP增長和能源消費(fèi)碳排放的脫鉤指標(biāo)計(jì)算結(jié)果(表3)可知，2000—2019年江西省主要以弱脫鉤為主。擴(kuò)張型負(fù)脫鉤分別出現(xiàn)在2001—2002年和2002—2003年，主要原因?yàn)榇藭r(shí)期國家增加投資、擴(kuò)大內(nèi)需等一系列的宏觀政策作用，促使一大批高耗能、高污染的重大工程項(xiàng)目的集體建設(shè)(孫葉飛和周敏，2017)。強(qiáng)脫鉤出現(xiàn)在2011—2012年，2012年CO2排放量比上年減少271.78×104t，但GDP增加了915.78億元，脫鉤狀態(tài)最為理想。這是由于此期間江西省積極推進(jìn)新能源開發(fā)利用，清潔能源占比呈增長趨勢，而煤炭占比下降。2003—2009年和2012—2019年江西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放均以弱脫鉤狀態(tài)為主，表明經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)碳排放也在增長。2003—2009年碳排放增量多高于GDP增量，而2012年以后GDP增量高于碳排放增量，在2015年以后表現(xiàn)尤為明顯。

表3 江西省能源消費(fèi)碳排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤情況

分析2000—2015年和2015—2019年江西省能源消費(fèi)碳排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤情況(表3)發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)階段均為脫鉤狀態(tài)。2000—2015年碳排放增量為13 237.99×104t，GDP增量為1.285×104億元，脫鉤彈性為0.46，GDP增長幅度小于碳排放量增長幅度；2015—2019年碳排放量為2 032.17×104t，GDP增量為6 262.87億元，脫鉤彈性下降至0.27，GDP增長幅度明顯高于碳排放量增長幅度。2015—2019年脫鉤彈性分別為0.16、0.46、0.32、0.20，脫鉤彈性均保持在0.5以內(nèi)，且呈逐漸減小趨勢。

3 結(jié) 論

文中對2000—2019年江西省能源消費(fèi)碳排放變化進(jìn)行分析，對其主要影響因素進(jìn)行解析，并分析了經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)碳排放脫鉤情況，主要結(jié)論如下：

1) 一次能源消費(fèi)總量呈前期快速增長、后期增速減緩的變化趨勢。能源消耗強(qiáng)度年均下降速度呈增加趨勢。一次能源消費(fèi)以煤炭和石油為主，煤炭占比呈緩慢增加后快速下降趨勢。

2) 一次能源碳排放量整體呈上升趨勢，碳排放強(qiáng)度呈下降趨勢。2015年后碳排放量年均增速放緩、碳排放強(qiáng)度降速加快。煤炭碳排放量占比最大，呈先增后減趨勢，天然氣碳排放量占比逐年增加。

3) 對碳排放量增加起促進(jìn)作用的因素為人口效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)，其中經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)貢獻(xiàn)最顯著。起抑制作用的因素為能源強(qiáng)度效應(yīng)，能源替代效應(yīng)不明顯。2000—2015年僅能源強(qiáng)度效應(yīng)使得碳排放量下降。2015—2019年能源強(qiáng)度效應(yīng)、能源替代效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)均使得碳排放量下降，其中能源強(qiáng)度效應(yīng)貢獻(xiàn)率比2000—2015年高3倍。

4) 經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)碳排放量以弱脫鉤為主，其中2016—2019年脫鉤彈性呈逐漸減小趨勢。

總而言之，2015年江西成為生態(tài)文明示范省以來，能源消費(fèi)量增速減緩，能源強(qiáng)度降速較大，能源利用效率得到明顯提高，能源結(jié)構(gòu)不斷得到優(yōu)化，降碳減排政策成效顯著，生態(tài)文明建設(shè)成果日益凸顯。