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浅析我国老工业基地碳排放影响因素
摘 要：采用我国48个老工业基地37个工业行业2006―2012年的数据，核算其碳排放量及变化趋势，并运用LMDI方法从区域和行业两个层面分析碳排放的影响因素，研究发现：老工业基地能源消费还是以煤炭消费为主;从地区层面看，行业规模和能源结构是影响碳排放的主要拉动因素，行业结构和行业能源强度是影响碳排放的重要制约因素;从行业层面看，行业规模对37个行业的碳排放均表现出拉动作用，能源强度对7个行业的碳排放起到拉动作用，能源结构对28个行业的碳排放量具有拉动作用。应适度控制工业行业规模，优化行业结构及能源消费结构，加快技术进步。
关键词：老工业基地;碳排放;LMDI方法;能源强度;能源消费结构;行业结构;行业规模
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
低碳经济的核心理念是减少人类的经济活动所产生的、排放到空气中的二氧化碳;老工业基地大多以传统工业为主，碳排放强度较高，面临的资源环境压力也较大，因此其低碳转型发展意义重大。要实现老工业基地低碳转型发展，首先必须要弄清楚老工业基地碳排放趋势及影响因素，因此，准确测算我国老工业基地的碳排放具有重要意义。关于碳排放及其影响因素，很多学者进行了大量的实证研究，比如Wang et al(2005)、Wu et al(2005)、徐国泉等(2006)、Fan et al(2007)、雷厉等(2011)、张占贞(2013)、潘雄锋(2011)、孙宁(2011)、王迪(2012)等所做的研究。但相关文献的研究方法还存在进一步改进的空间，研究视角也可进一步拓展。本文主要在两个方面进行了改进：一是采用“电(热)碳分摊”原则对碳排放量进行测量，测算结果更加科学准确;二是采用LMDI方法将老工业基地碳排放量的影响因素分解为产业规模、产业结构、能源强度和能源结构四个纬度，并将48个老工业基地的37个行业碳排放的影响因素分为行业规模、能源强度和能源结构三个纬度，这样从区域、行业两个层面的深入研究，增强了结论的政策意义以及政策建议的针对性。
二、测算方法和数据处理
1.碳排放量测算方法
本文基于工业行业终端能源消费口径的统计数据，采用排放系数法核算各老工业基地各细分行业的碳排放量，计算公式如下：
2.数据来源及处理
规模以上工业行业总产值、CPI价格指数以及能源消费量均来自老工业基地2007―2013年的《统计年鉴》;工业行业总产值变量均以2006年不变价格计算，测算区间为2006―2012年;能源消费主要包括四大类：原煤(吨)、汽油(吨)、柴油(吨)、电力(万千瓦时)，四类能源的转换系数及碳排放系数如表1所示。
经过调整，研究样本中行业数量为37个;在所考察的120个老工业基地中，由于直辖市、计划单列市或省会城市的市辖区的地理位置和发展环境的特殊性，在研究样本中删去;在95个地级市中，经过筛选，有辽宁抚顺、辽宁锦州、安徽安庆、山西临汾等48个地级老工业基地数据较为齐全。所以，最终样本为48个老工业基地37个行业的数据。
三、老工业基地工业碳排放概况
图1是48个老工业基地2006―2012年37个行业年产值总和、行业二氧化碳排放总量、行业总值碳排放强度趋势图在计算碳排放强度时一般用碳排放量与GDP的比值，但在行业层面只有行业总产值数据，所以本文在计算碳排放强度时使用的是工业总产值的数据，计算结果相应偏低，但不影响比较结果。 。2006年我国48个老工业基地37个行业碳排放总量为3.46亿吨，到2012年增加到5.23亿吨，平均年增长率为7.23%，工业碳排放总量整体上仍呈上升趋势。同期，48个老工业基地工业行业产值总和也由2006年的46 676.86 亿元增加到2012年的96 854.58亿元，平均年增长率达到13.50%。二者的变动趋势显现出明显的一致性。行业总值碳排放强度2006年为0.741 4吨/万元，2012年为0.540 3吨/万元，平均每年增长率为-4.46%，呈明显的下降趋势。
图2是48个老工业基地2006―2012年的碳密度值。碳密度是二氧化碳的排放量与能源消耗量的比值，可以反映行业的能源消费结构。不同能源在提供能量时所释放的二氧化碳不同(王玮，2012)，2006―2012年48个老工业基地碳密度平均为1.08，可见老工业基地能源消费中还是以煤炭消费为主;同时，2006―2012年行业碳密度呈现上升的趋势，平均年增长率为6.83%。
四、老工业基地碳排放因素分解分析
采用LMDI方法将48个老工业基地碳排放量的影响因素分为产业规模、产业结构、能源强度以及能源结构四个维度(图3和图4)。
图3是老工业基地工业行业各因素碳排放量变化贡献值趋势。老工业基地规模以上工业企业产业规模的扩大(即经济总产值的不断增加)对碳排放量变动的贡献最大，2007年是-2 986.94万吨，然后一直上升到2012年的31 047.43万吨，是碳排放量增加的主要拉动因素。产业结构在2007年对工业碳排放量变动的贡献值为-174.06万吨，2011年为-879.88万吨，而2012年为-5.89万吨，对老工业基地碳排放的变动整体上显现抑制作用，也就是说随着国家节能减排政策的实施，相关行业发展受到抑制，产业结构发生变动，对规模以上工业企业碳排放确实起到了削减作用。能源强度代表技术水平，2007年能源强度对碳排放量变动的贡献值为9 090.71万吨，2012年为-13 932.50万吨，说明技术水平的不断提高对碳排放起到了抑制作用，对于碳减排具有重要意义。2007年能源结构对碳排放量变动的贡献值为339.45万吨，2012年为1 409.69万吨，对老工业基地碳排放的变动整体上显现促进作用，说明能源结构的调整对老工业基地碳减排的作用还有待进一步提高。 图4 是老工业基地各因素碳排放量变化贡献率趋势。贡献率>1的因素称为碳排放增加的拉动因素，贡献率<1的因素称为碳排放增加的抑制因素。产业规模贡献率由2007年的0.921 9增加到2012年的2.063 1，期内虽然有所波动，但基本上都显现于大于1的趋势，说明产业规模因素对老工业基地工业企业碳排放增加具有正向拉动作用。产业结构的贡献率在2007年为0.995 3，2012年为0.999 9，2006―2012年的平均贡献率为0.989 0，说明产业结构的优化对碳减排起到了一定的促进作用。能源强度在样本期内显两极分化状态，2006―2009年贡献率大于1，而从2009年开始一直小于1，表明其对工业碳排放的增加由最初的促进作用转向抑制作用，反映出老工业基地工业企业的技术水平得到提高，提高了能源的利用率。能源结构的贡献率基本上都大于1，说明能源结构仍然是影响工业企业碳排放的一个主要因素。
根据LMDI分解模型，对2006―2012年48个老工业基地的37个行业碳排放的影响因素进行分解，将影响因素分为行业规模、能源强度和能源结构三个维度(见表2)。
2006―2012年48个老工业基地的大部分行业的碳排放量都呈现出增长的趋势，其中煤炭开采和洗选业、电力热力的生产和供应业、黑色金属冶炼和压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制造品业、化学原料及制品制造业的碳排放量变化的幅度较大。这6个行业碳排放变化幅度均在3 500万吨以上，使碳排放量增加了62 353.93万吨，可见这6个行业是老工业基地碳排放的密集行业，应该成为重点减排行业。而石油加工炼焦和核燃料加工业、石油和天然气开采业、废弃资源综合利用业、化学纤维制造业、其他制造业和烟草制品业的碳排放量在整体上是呈下降的趋势。
老工业基地37个行业的行业规模对碳排放量的影响均呈现出促进作用。黑色金属冶炼及压延加工业、电力热力的生产和供应业、化学原料及制品制造业、有色金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制造品业、煤炭开采和洗选业以及石油加工炼焦和核燃料加工业的行业规模的促进作用尤为显著，这7个行业的经济规模对碳排放的贡献值均在1 200万吨以上，使得老工业基地的碳排放量增加了23 212.34万吨。这些行业属于大型制造业，规模一般情况下都比较大，其对碳排放的影响也比较明显，应重点考虑适时减小其行业规模。而文教工美体育娱乐用品制造业和烟草制品业等行业的规模较小，其对碳排放的影响也较小。
老工业基地的37个行业中除纺织服装和服饰业、印刷和记录媒介复制业、仪器仪表制造业、家具制造业、木材加工和木竹藤棕草制品业、有色金属矿采选业以及农副食品加工业的其他30个分行业的能源强度对碳排放量增量呈现出抑制作用，可能的原因是这些行业技术进步较快，产值增长幅度远超能源消耗增幅。电力热力的生产和供应业、煤炭开采和洗选业、石油加工炼焦和核燃料加工业、黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及制品制造业以及非金属矿物制造品业等行业的能源强度对碳减排的促进作用最为明显，2006―2012年这6个行业的能源强度使老工业基地的碳排放降低了57 834.40万吨。而对于能源强度对碳排放量的贡献值为正值的行业，应努力提高其技术水平，改善其能源强度。
老工业基地37个行业的能源结构对碳排放的影响不同。其中：煤炭开采和洗选业、电力热力的生产和供应业、金属制品业、酒饮料和精制茶制造业、电气机械及器材制造业、印刷业和记录媒介的复制、家具制造业、其他制造业和纺织服装服饰业的能源结构对碳排放量增量起到抑制作用，减少了666.19万吨的碳排放量，可能的原因是这些行业对煤炭消耗较少而对电力消耗较多;其余行业的能源结构均促进了二氧化碳的排放量，其中黑色金属冶炼及压延加工业、石油加工炼焦和核燃料加工业、化学原料及制品制造业以及非金属矿物制造品业的能源结构明显增加了碳排放量，2006―2012年这4个行业的能源结构对碳排放增量的贡献值为3 217.78万吨。从整体来看，全行业的能源结构对碳排放量的贡献值为4 287.66万吨，说明整个工业行业的能源结构仍需进一步优化。
五、结论及建议
本文通过考察我国48个老工业基地2006―2012年碳排放量的总体趋势及区域、行业碳排放影响因素，得到如下结论：
第一，老工业基地能源消费中还是以煤炭消费为主，2006―2012年的煤炭消费占总能源消费的比例平均达到 89.99%。可见，我国老工业基地工业行业能源结构还不合理，需要进一步改善能源结构。
第二，从地区层面来考察，在影响老工业基地工业行业碳排放的四大因素中，产业规模和能源结构是影响碳排放的主要拉动因素，其中，产业规模又是最主要的拉动因素;产业结构和能源强度是影响碳排放的重要制约因素，其中能源强度又是最主要因素。
第三，从行业层面来考察：(1)行业规模对我国老工业基地的37个行业碳排放量均表现出促进作用，其中对黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及制品制造业等7行业的促进作用较对烟草制品等行业的促进作用大;(2)能源强度对我国老工业基地的37个行业中的纺织服装和服饰业及印刷和记录媒介复制业等7行业碳排放量的贡献值为正值，其余30个行业均为负值，即能源强度对这7行业的碳排放起到促进作用，而对电力热力的生产和供应业、煤炭开采和洗选业等6行业的碳排放的抑制效应最为明显;(3)能源结构对我国老工业基地37个行业中的煤炭开采和洗选业、电力热力的生产和供应业等9行业的碳排放量具有抑制作用，其余行业的能源结构均促进了二氧化碳的排放，而其中能源结构对黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及制品制造业等4行业的碳排放量具有明显的拉动作用。
根据上述有关结论，本文认为老工业基地要实现低碳发展，可以采取以下措施：第一，适度控制工业产业规模，优化产业结构。在控制工业产业规模的同时调整产业结构，尤其应该降低黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及制品制造业等高排放行业的规模。第二，加快技术进步，进一步引进先进的生产技术和高效节能设备，加大对旧设备的更新与改造，加快产业转型升级。尤其要加大对黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及制品制造业以及非金属矿物制造品业等行业的科技投入，促进其技术进步，以提高其能源的利用效率。第三，进一步优化能源消费结构，在现有基础上逐步建立煤炭略有增长、石油平稳增长、天然气快速增长、非化石能源大幅增长的能源消费模式，重点转变黑色金属冶炼及压延加工业、石油加工炼焦和核燃料加工业、化学原料及制品制造业等行业的能源结构，使其能源结构利于减少碳排放量。
参考文献：
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