长三角城市工业碳排放因素分解模型及实证分析

时间:2022-02-16 05:40:30

长三角城市工业碳排放因素分解模型及实证分析

摘 要:南京和苏州作为长三角地区重要的中心城市,是中国目前城市化程度较高且具有较高经济增长潜力的地区。近年来随着工业经济的发展与能源消费量的剧增,碳排放量也在呈现不断上涨的态势,而工业碳排放的不断增加是主导因素。在对南京和苏州两市的工业经济、能源消费以及工业碳排放现状的比较分析的基础上,通过建立因素分解(LMDI)模型,定量分析工业经济规模、能源结构以及能源强度对该地区碳排放的影响。结果表明,工业经济规模效应均是两市工业经济碳排放不断增长的主要促进因素,而能源强度效应是南京市工业碳排放增长的主要抑制因素,能源结构效应是苏州市工业碳排放增长的主要抑制因素。在此基础上,根据两市的具体状况,分别提出发展低碳经济的相关政策建议。

关键词:南京;苏州;碳排放;因素分解;工业经济;比较分析

中图分类号:F290 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2013)22-0230-05

引言

近年来,随着工业化、城市化进程的加快,经济和城市人口的不断集聚,随之而来的环境污染和生态问题也日益突出。随着二氧化碳等温室气体的不断排放,由此而导致的全球变暖问题开始受到人们广泛的关注,目前“节能减排”已成为各国经济发展的长期战略目标,也是推进工业化、城市化进程的出发点与立足点。

近年来,关于碳排放因素的实证研究逐渐受到国内学者的关注。涂正革[1] 基于优化的Laspeyres指数法分析,采用国民经济部门的能源消费数据,将每个因素的碳排放效应分解成各个部门的贡献。郭朝先[2] 运用LMDI分解方法,定量分析了产业结构变动对1996—2009年中国碳排放变动的影响,并估算出2020年之前产业结构变动对中国碳减排的贡献。田立新等[3] 基于广义费雪指数(GFI)方法,建立中国人均碳排放的因素分解模型,定量分析了2000—2008年间能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响。雷厉等[4] 通过测度1995—2008年中国29个省市的碳排放量并构建“LMDI分解模型”,将各地区人均碳排放分解为人均GDP、能源结构、能源强度等影响因素,同时将能源强度进一步分解为各产业能源强度和产业结构两类因素。邓明君[5] 从总体上、分行业和重点企业三个层面测算了湘潭市规模以上工业企业能源消耗的碳排量和碳排放强度,分析了湘潭市规模以上工业企业碳排放变化趋势。总之,目前对中国碳排放的研究不管是研究方法、还是研究视角,都日趋丰富,得出了许多指导性的结论。但是不难发现,这些研究主要集中于对一国、一地区的整体性分析研究,很少涉及市域层面的碳排放问题,同时也缺乏对工业部门碳排放的具体研究。

在中国经济快速发展过程中,工业是能源消耗的主体,中国因能源消费而产生的CO2排放量中,工业部门的排放占到80 %以上,因此研究工业碳减排问题是发展低碳经济的重中之重。长三角作为中国经济实力最强劲的地区之一,长三角城市群目前已成为中国发展最成熟的城市群,也是世界第六大城市群,而南京和苏州分别作为长三角地区核心城市和次中心城市,近年来工业经济规模不断扩大,能源消耗不断增加,分析其工业碳排放量的现状及影响因素具有非常重要的现实和指导意义。鉴此,本文以长三角城市南京和苏州为例,通过建立因素分解(LMDI)模型,量化两市工业经济规模、能源强度以及能源结构三个因素对CO2排放总量的影响程度,明确两市低碳经济发展的潜力和方向。

一、南京与苏州工业经济、能源消费和碳排放的概况比较

(一)南京、苏州工业经济现状比较

自2001年中国加入世界贸易组织以来,中国长三角地区经济持续高速发展,南京和苏州两市的工业规模不断扩大,规模以上工业企业工业总产值均有显著提高(见图1)。2011年,南京规模以上工业企业总产值历史性地突破万亿元大关,全市2396家规模以上工业企业全年完成工业总产值10 352亿元,同比增长24.3%,2001—2011年间年均增长率38.6%。2010年,南京市规模以上工业企业完成利税1 079.96亿元,较2009年同比增长了46%。2011年,苏州全市实现工业总产值3.3万亿,规模以上工业企业总产值2.8万亿元,同比均增长17%以上。2010年,苏州规模以上工业企业数量达到13 538个,是2001年数量的3.62倍,利税总额达到1 507.06亿元。

(二)南京、苏州工业能源消费现状比较

20世纪90年代以来,特别是“十五”以来南京、苏州城市化和工业化进程的加快,使得能源消费呈快速增长的态势,而工业能源消费量已占全市能源消费总量的70%以上。2010年,南京市全年规模以上工业能源消费总量8 052.61万吨标准煤,比上年增长8.3%,从能源结构来看,2010年南京规模以上工业企业主要能源消费情况如下:原煤消费量2 213.7万吨,比上年增长28.6%;原油消费量2 113.89万吨,增长3.4%;天然气消费量16.29亿立方米,增长5.1%。

2010年,苏州规模以上工业能源消费总量为7 082.27万吨标准煤,比上年增长9.78%,其中原煤消费量4 749.24万吨,增长8%;天然气消费量25.03亿立方米,增长3.56%;电力消费量738.21亿千瓦时,增长5%。

(三)南京、苏州工业碳排放概况比较

本文采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》第2卷第6章的参考方法估算南京和苏州两市的工业碳排放量,计算公式为:

C=■Ei×Ki (1)

式中C为碳排放量(万t);Ki为第i种能源碳排放系数;Ei为第i 种能源的消费量,按万t标准煤计;i为能源种类。根据两市能源消费结构的特点,选取原煤、原油、天然气等16种主要消耗能源品种进行分析,并以各类能源对标准煤的折算系数进行处理。两市工业主要消费能源的碳排放系数来源于IPCC碳排放计算指南缺省值,原始数据以J为单位,为与统计数据单位一致,将能量单位转化成标准煤,具体转化系数1×104标准煤等于2.93×105GJ。由于南京和苏州能源消费统计口径为规模以上工业企业,所以以两市2001—2010年规模以上工业主要能源消费来计算工业碳排放量,根据计算结果得出两市这十年间碳排放总量的变化情况(见图2)。

二、南京与苏州工业碳排放变化的因素分解分析

(一)基于LMDI的工业碳排放分解方法

1.LMDI模型的建立

为量化分析各因素对南京、苏州两市碳排放的影响程度,本文采用对数平均权重(LMDI)因素分解模型研究两市碳排放及其影响因素间的演化规律,建立工业碳排放影响因素分解模型如下:

C=■Cit=■■×■×■×Qt (2)

式中i代表能源品种;C代表工业经济碳排放总量;Cit代表第i种能源在第t年的碳排放量;Eit代表第i种能源第t年的消费量;Et代表所有能源在第t年的消费量;Qt代表第t年工业总产值。令:

eit=■,rit=■,st=■,gt=Qt (3)

式中eit表示不同能源排放强度,代表能源排放强度效应;rit表示不同能源占总能源消费比重,代表能源结构效应;st表示能源强度效应;gt表示工业经济规模效应。将式(3)带入到式(2)可得两市工业能耗碳排放模型:

C=■eit×rit×st×gt (4)

利用LMDI加和分解方法对式(4)模型进行因素分解,令基期t碳排放为Ct,t+1期为Ct+1,则差分可分为如下:

ΔCtot =Ct+1 -Ct =ΔCei +ΔCri +ΔCs +ΔCg (5)

式中ΔCei表示能源排放强度效应引起的碳排放变化;ΔCri表示能源结构效应引起的碳排放变化;ΔCs表示能源强度效应引起的碳排放变化;ΔCg表示工业经济规模效应引起的碳排放变化。借鉴Sunil Malla[6] 对各效应公式的定义,各分解因子的LMDI的效应公式为:

ΔCei=■L(Ct+1i ,Cti)ln■ (6)

ΔCri=■L(Ct+1i ,Cti)ln■ (7)

ΔCs=■L(Ct+1i ,Cti)ln■ (8)

ΔCg=■L(Ct+1i ,Cti)ln■ (9)

其中,对数平均权重函数L(Ct+1i ,Cti)=(Ct+1i -Cti)/(lnCt+1i -lnCti) (10)

2.数据来源

本文研究使用数据主要来自2001—2010年的《江苏统计年鉴》、2001—2010年的《南京统计年鉴》、2001—2010年的《苏州统计年鉴》和2001—2010年的《中国能源统计年鉴》。部分数据来自互联网在线资料和其他参考资料。数据说明,南京市和苏州市工业总产值统计口径为规模以上工业企业,南京市和苏州市能源消耗统计口径为规模以上工业企业,因此本文以南京和苏州两市2001—2010年规模以上工业企业总产值和主要能源消费量来计算两市工业经济碳排放量和碳排放强度。

(二)南京、苏州工业碳排放变化的实证分析

1.南京市工业碳排放变化的实证分析

2001—2010年,工业经济的强劲增长使能源消费和碳排放量同步增长,十年间南京市工业碳排放增长了2.55倍,碳排放总量净增长3 426.93万吨。

图3是2001—2010年南京市工业部门碳排放总量的分解效应图,工业碳排放的变化取决于能源排放强度效应、能源结构效应、能源强度效应和工业经济规模效应这四大因素的消长。从图中可以看出,工业经济规模效应的走势与总效应的变化趋势基本一致,因而工业经济规模是促使南京工业碳排放不断增加的决定性因素;能源强度效应在2001—2010年间几乎均为负值,这表明能源强度的下降在很大程度上减少了工业碳排放,并且从总体上看能源强度效应与总效应呈反向趋势,因而能源强度的降低是减缓南京碳排放的最主要因素;能源结构效应除个别年份对于工业碳排放的影响是负效应外,其余均为正效应,且与总效应趋势基本一致,但由于数值较小,所以能源结构效应对于工业碳排放的影响不大,同时也表明南京市的工业能源结构十年间并未得到优化;而能源排放强度效应曲线接近水平,这说明样本期间南京市能源排放强度基本不变,对于工业碳排放量的影响十分微小。

2.苏州市工业碳排放变化的实证分析

2001—2010年十年间,作为全国工业经济发达的城市代表,苏州市工业生产总值增长了8.85倍,与此同时,工业碳排放量增长了6倍,碳排放总量净增长4 607.67万吨,其中以2004—2005年的增速最快。

图4是2001—2010年苏州市工业碳排放总量的分解效应图,从图中可以看出工业经济规模效应与总效应变化趋势基本一致,十年间工业经济规模效应使得碳排放量累积增加4 966.36万吨,成为苏州工业经济碳排放增长的主要促进因素;能源强度效应曲线从趋势上与总效应基本一致,但从累积效应来看,十年间能源强度变化引起碳排放增加378.05万吨,表明能源强度在十年间并没有明显减弱,也是导致碳排放量逐年增加的重要因素;能源结构效应除个别年份外均为负值,十年间能源结构效应变化引起工业碳排放减少了736.27万吨,成为抑制苏州工业碳排放增加的主要因素,表明苏州市在能源结构方面得到了明显的改善;能源排放强度效应曲线接近水平,虽然数据上基本上为负值,但十年间累积减少工业碳排放量仅为0.48万吨,其抑制作用极小,且在整个样本期间没有表现出明显的规律。

结论和政策建议

(一)结论

本文通过建立LMDI模型对影响南京和苏州工业经济碳排放的因素进行分解,并进行实证分析,通过对两者的比较,得出如下结论:(1)相同点:南京和苏州两市在2001—2010年间工业碳排放量均迅速增长。碳排放的增长与两市的工业总产值的增长均有较大的相关性,但是碳排放的增长速度明显低于工业总产值的增长速度。工业经济规模的扩大是两市工业碳排放增加的主要促进因素。(2)不同点:2001—2010年间,能源强度效应是南京市工业碳排放增长的主要抑制因素,而能源结构效应是苏州市工业碳排放增长的主要抑制因素。但两者对两市的抑制效果差异较大,能源强度的降低对于南京碳排放的抑制作用明显高于能源结构的改善对于苏州碳排放增长的抑制作用。

(二)政策建议

根据实证分析结果及南京和苏州两市工业经济发展现状,本文从减弱碳排放促进因素和加强碳排放抑制因素两个方面为两市分别提供工业碳减排的政策建议:(1)根据上文所得结论可知,工业经济规模的扩大是两市工业碳排放增长的主要促进因素,因此优化工业经济规模对实现两市的节能减排意义重大。南京的支柱产业和传统产业偏重,主要支柱产业有石化、钢铁、建材、电力,也是主要的耗能产业。2010年这四个产业的工业增加值占全市工业增加值的35%以上,创造的税利占全市的40%左右,这四个行业的终端能源消费量总量达1 821.7万吨标准煤,占全市规模以上工业企业终端能源消费量的86.4%。苏州市支柱产业包括通信设备、计算机及其他电子设备制造业,黑色金属冶炼及压延加工业,纺织业,电气机械及器材制造业,化学原料及化学制品制造业以及通用设备制造业六大产业。这些行业的经济规模效应都比较大,今后两市应该首先控制能源密集型行业的增速,减缓这类行业的碳排放增长,同时积极鼓励扩大进口,工业发展对这些行业的需求可以通过对外贸易进行补充。对于无法进行进口以及国民经济的基础性行业,则要通过技术进步和科技创新来提升行业的经济增长质量,促进技术转型。另外,政府还应调整有关引资政策,根据不同行业对碳排放的影响差异,鼓励外资进入技术密集型和新能源产业,倡导引进竞争优势强的先进制造业项目。不断优化投资结构,重点加快高新技术产业、装备制造业等优势产业的投入力度,尽快形成新的经济增长点和竞争优势。(2)根据前文分析得知,南京市的能源结构在样本期间并未得到优化,因此优化能源结构对于南京市的节能减排工作尤为重要。目前长三角地区,尤其是江苏省的能源消费的基本格局是:以煤为主,油气资源贫乏,核能的开发利用正在建设之中。同时煤炭是各种能源中碳排放系数最高的一种,因此其碳排放量占工业碳排放总量的比例很高。因此对于南京市来说应加快能源结构调整,进一步优化能源使用布局,控制能耗和煤炭消费总量,适当提高石油、天然气和水电等能源的使用比例,实现能源结构的逐步优化。南京市应运用财政、税收等优惠政策鼓励企业加大对太阳能、风能和水能等绿色能源的开发和利用,推进绿色能源的应用和普及。苏州市的能源强度效应对其碳排放增长的抑制作用较小,因此如何提高能效将成为苏州市节能减排工作的重点。在今后的发展中要在节能提效的基础上合理控制能源消耗总量,必须树立节能是第一能源资源的意识,把强化节能降耗、降低能源增长速度和总量、提高能源效率作为能源平衡的前提。保障基本用能,限制过度用能,鼓励节约用能,着力提高能源生产、转化和利用效率,优化产业结构和布局,走新型工业化和绿色城镇化道路,以尽可能少的能源消费支撑经济社会又好又快发展。

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