李 健, 李海霞

1.天津理工大學(xué)循環(huán)經(jīng)濟企業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究中心, 天津 300384 2.天津大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部, 天津 300372

京津冀區(qū)域協(xié)同發(fā)展進程中產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移頻繁，作為平衡區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的重要途徑，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移已成為區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展的必然趨勢，但其在推動區(qū)域經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展的同時，也伴隨著能源消耗、碳排放等環(huán)境問題的轉(zhuǎn)移，以致經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境難以實現(xiàn)平衡發(fā)展. 工業(yè)化進程的加速使得石化資源被大規(guī)模地開發(fā)利用，但其粗放型的生產(chǎn)方式也帶來了能耗大、產(chǎn)能過剩、污染嚴重等諸多環(huán)境問題. 據(jù)中國石化新聞網(wǎng)(www.sinopecnews.com.cn，2008-05-16)報道，石化產(chǎn)業(yè)作為我國國民經(jīng)濟的支柱性產(chǎn)業(yè)，更是僅次于鋼鐵產(chǎn)業(yè)的第二大耗能產(chǎn)業(yè)，約占我國能源消耗總量的13%. 京津冀區(qū)域處于環(huán)渤海的中心地帶，有力地支撐了我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，更是國家重點打造的綠色宜居、低碳生態(tài)的經(jīng)濟區(qū). 因此，在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移大趨勢下，倡導(dǎo)石化產(chǎn)業(yè)低碳發(fā)展對實現(xiàn)京津冀區(qū)域協(xié)同發(fā)展意義重大. 在京津冀區(qū)域協(xié)同發(fā)展[1]的理念下，基于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移視角研究京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放，可用于指導(dǎo)京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)制定合理減排措施，調(diào)配石化產(chǎn)業(yè)有序轉(zhuǎn)移，推動京津冀協(xié)同發(fā)展.

近年來，學(xué)者們對碳排放的研究主要集中在碳排放與經(jīng)濟增長的關(guān)系、碳減排潛力、碳排放區(qū)域間差異、碳排放影響因素等領(lǐng)域. 在碳排放與經(jīng)濟增長關(guān)系方面：李愛華等[2]用分式規(guī)劃模型分析得出，調(diào)整經(jīng)濟增長方式可以在保證經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展的同時，實現(xiàn)碳排放量下降；朱磊等[3]用面板門檻模型研究證明，碳排放等環(huán)境因素會在一定程度上降低經(jīng)濟增長效率. 在碳減排潛力方面：顧佰和等[4]采用二階段核算模型研究結(jié)果顯示，隨著精細化工比例的不斷提高和產(chǎn)品能效水平的改善，未來CO2排放強度下降明顯；李新等[5]基于LEAP模型分析得出，京津冀區(qū)域鋼鐵行業(yè)通過淘汰落后過剩產(chǎn)能將會在很大程度上提高減排潛力. 在碳排放區(qū)域差異分析方面：吳振信等[6-8]深入分析了我國區(qū)域碳排放影響因素的作用機理，闡釋了我國碳排放在區(qū)域上存在較大的差異性；王雅楠等[9]運用面板門檻模型分析得出，環(huán)境規(guī)制的政策效應(yīng)在我國東部、中部和西部3個區(qū)域內(nèi)存在較為明顯的差異. 在碳排放影響因素方面：余明成等[10]基于STIRPAT模型得出，人口對山西省CO2排放量影響最大，其次是城鎮(zhèn)化率；王雅楠等[11]采用了大多數(shù)學(xué)者頻繁運用的LMDI模型分解碳排放的影響因素，表明人均可支配收入、人口規(guī)模是刺激因素. LMDI模型最早由Ang[12]提出，因其全分解、無殘差、加和分解及乘積分解結(jié)果一致性的優(yōu)點，被學(xué)者們廣泛應(yīng)用于不同國家[13-17]、不同地區(qū)[18-21]、不同行業(yè)碳排放影響因素的研究[22-24]. 在地區(qū)層面，王開等[25]對1996—2014年京津冀的產(chǎn)業(yè)碳排放影響因素進行LMDI分解，發(fā)現(xiàn)能源強度是溫室氣體排放強度下降的主導(dǎo)因素；郭彩霞等[26]運用LMDI法分解天津市的碳排放量影響因素，顯示工業(yè)經(jīng)濟規(guī)模是碳排放持續(xù)增長的主導(dǎo)原因. 在行業(yè)層面，馮博等[27]運用LMDI法分解建筑業(yè)碳排放影響因素，表明碳排放強度效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)對碳排放產(chǎn)生正向影響；莊穎等[28]研究交通碳排放量的影響因素，發(fā)現(xiàn)運輸強度與能源強度是抑制交通碳排放增長的重要因素.

綜上，學(xué)者們對碳排放的研究主要集中在某一省份或者某一行業(yè)上，對京津冀區(qū)域間石化產(chǎn)業(yè)碳排放的研究還不盡豐富. 但隨著京津冀區(qū)域協(xié)同發(fā)展這項國家戰(zhàn)略的不斷深入和推進，石化產(chǎn)業(yè)作為經(jīng)濟發(fā)展的支柱型產(chǎn)業(yè)，其在區(qū)域間的轉(zhuǎn)移會使經(jīng)濟發(fā)展與資源環(huán)境失衡的問題愈演愈烈. 如何在經(jīng)濟發(fā)展與資源環(huán)境二者間找到平衡點，如何合理配置資源以挖掘石化產(chǎn)業(yè)最大的減排潛力，對推動京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展意義重大. 筆者在研究2007—2016年京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放量現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，借助相對成熟的LMDI法分析各影響因素對石化產(chǎn)業(yè)碳排放的影響，充分闡釋石化產(chǎn)業(yè)碳排放影響因素在京津冀區(qū)域間的關(guān)聯(lián)性，進而結(jié)合產(chǎn)業(yè)競爭力系數(shù)進一步佐證該關(guān)聯(lián)性，最后從能源結(jié)構(gòu)視角預(yù)測京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)減排潛力，以期為調(diào)配京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)能源結(jié)構(gòu)及碳減排提供借鑒.

1 材料與方法

1.1 碳排放量計算方法

借鑒由IPCC(聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會)頒布的《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中所推薦的方法[18-19]計算碳排放量：

(1)

式中：C為京津冀石化產(chǎn)業(yè)碳排放量，104t；i為能源種類；Ei為石化產(chǎn)業(yè)第i種能源的消耗量，104t；Fi為第i種能源的碳排放系數(shù)，tt.

1.2 京津冀石化產(chǎn)業(yè)碳排放因素分解模型

LMDI因素分解法由Ang于1998年提出[12]，在影響因素研究方面具有理論基礎(chǔ)強、適應(yīng)性廣、結(jié)果呈現(xiàn)清晰等優(yōu)越性，在“低碳、綠色、循環(huán)”研究領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用. 筆者結(jié)合已有研究成果，借鑒LMDI因素分解法[29]將京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放總量分解為能源結(jié)構(gòu)、能源強度、人均GDP、人口規(guī)模4個因素，以測量分析它們對京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放的影響.

依據(jù)碳排放的計算方法，擴展Kaya恒等式[29]對京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放進行因素分解：

(2)

式中：E為石化產(chǎn)業(yè)能源消耗總量，104t；G為石化產(chǎn)業(yè)GDP，104元；Ci為石化產(chǎn)業(yè)第i種能源碳排放量，104t；P為石化產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)，104人.

將式(2)進一步表示為

(3)

式中：CEi為第i種能源消耗在總能源消耗中的占比，代表能源結(jié)構(gòu)因素；CIi為第i種能源的能源強度，t(104元)，代表能源強度因素；Fi為第i種能源的碳排放系數(shù)，在研究區(qū)間保持不變；CG為石化產(chǎn)業(yè)人均GDP，元，代表人均GDP因素；t為年限.

令C0為基期碳排放量，Ct為第t期碳排放量，則京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放量變化綜合效應(yīng)為

ΔC=Ct-C0=ΔCE+ΔCI+

ΔCG+ΔCP+ΔF

(4)

D=CtC0=DE×DI×DG×DP

(5)

借鑒Malla[30]對各碳排放影響因素作用效應(yīng)的定義，式(4)(5)中：ΔCE為能源結(jié)構(gòu)貢獻值，104t；ΔCI為能源強度貢獻值，104t；ΔCG為人均GDP貢獻值，104t；ΔCP為人口規(guī)模貢獻值，104t；DE、DI、DG、DP分別為各影響因素的變化量對碳排放量的貢獻率，%；ΔF、DF均為碳排放指數(shù)，分別取值0、1.

(6)

DE、DI、DG、DP的計算公式為

(7)

1.3 產(chǎn)業(yè)競爭力模型

該研究以產(chǎn)業(yè)競爭力大小來定義廣義上的由產(chǎn)業(yè)空間分布結(jié)構(gòu)變化引起的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的多少[31].

(8)

式中：R為石化產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)競爭力系數(shù)；Qj為j地區(qū)石化產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值，108元；Pj為j地區(qū)的人口數(shù)，104人. 如果R逐漸增加，說明該地區(qū)該行業(yè)競爭力不斷增強，為轉(zhuǎn)入地；如果R逐漸減小，說明該地區(qū)該行業(yè)競爭力逐漸減弱，為轉(zhuǎn)出地.

1.4 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)石化產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)類別，該研究所述石化產(chǎn)業(yè)包括石化原料加工業(yè)及化學(xué)原料與化學(xué)制品制造業(yè)兩大類. 該研究涉及4個變量，其中，能源結(jié)構(gòu)、能源強度數(shù)據(jù)均來自2007—2016年的《中國能源統(tǒng)計年鑒》，人口數(shù)、人均GDP均來自2007—2016年《北京市統(tǒng)計年鑒》《天津市統(tǒng)計年鑒》《河北省統(tǒng)計年鑒》. 各種能源均折算為標(biāo)準(zhǔn)煤計算.

2 結(jié)果與討論

2.1 石化產(chǎn)業(yè)碳排放分析

由表1可見，2007—2016年京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放量呈升高趨勢，由2007年的 2 252.77×104t升至2016年的 2 639.56×104t，增長了386.79×104t，年均增長率為42.97%；能源強度呈下降趨勢，2013年能源強度較2007年的降幅達51.94%；2013年碳排放強度仍處在0.37 t(104元)的較高水平，因此京津冀區(qū)域該行業(yè)仍需加強節(jié)能減排力度.

表1 2007—2016年京津冀石化產(chǎn)業(yè)碳排放情況

由式(1)可以計算出不同能源對京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放量的貢獻程度，煤炭在能源消耗中的占比為75.26%，其對石化產(chǎn)業(yè)碳排放量的貢獻率高達65.34%，燃料油碳排放量的貢獻率為30%，這兩種能源碳排放貢獻率占京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放量總貢獻的95%以上，而天然氣、電力等碳排放量的貢獻率僅占5%左右. 可見，京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)能源結(jié)構(gòu)仍以煤炭、燃料油為主，清潔能源天然氣、電力等未得到大規(guī)模使用，因此該區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)能源結(jié)構(gòu)仍有較大優(yōu)化空間.

2.2 影響碳排放的影響因素效應(yīng)分析

2.2.1能源結(jié)構(gòu)因素效應(yīng)分析

在能源結(jié)構(gòu)因素作用下，2007—2016年北京市石化產(chǎn)業(yè)碳排放量累計減少61.27×104t(見表2). 由圖1可見，2007—2016年北京市石化產(chǎn)業(yè)煤炭、燃料油消耗量逐年遞減，煤炭消耗占比由21.14%降至10.61%，下降了49.81%；燃料油消耗占比由18.58%降至10.13%，下降了45.48%. 煤炭和燃料油較其他能源降幅較大，可見，二者使用量的減少在很大程度上抑制了北京市石化產(chǎn)業(yè)的碳排放量. 究其原因：2008—2015年，我國政府陸續(xù)頒布《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》《石化產(chǎn)業(yè)規(guī)劃布局方案》等重要決議，決定建立曹妃甸協(xié)同發(fā)展示范區(qū)，承接京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移. 根據(jù)這兩項國家政策，北京市將石化產(chǎn)業(yè)陸續(xù)大批量轉(zhuǎn)移至河北省唐山市曹妃甸石化產(chǎn)業(yè)基地，因此，自2012年后北京市煤炭、燃料油消耗量大幅減少. 同時，由表3可見，2007—2016年北京市石化業(yè)產(chǎn)業(yè)競爭力系數(shù)整體呈下降趨勢，且2012年后的降速較大，即北京市為石化產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)出地，這也進一步佐證了上述解釋的2012年后北京市將石化產(chǎn)業(yè)大量轉(zhuǎn)出的現(xiàn)象，表明產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過程也使能源結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化.

在能源結(jié)構(gòu)因素的作用下，2007—2016年天津市石化產(chǎn)業(yè)碳排放量累積減少72.85×104t(見表2). 由圖2可見，天津市石化產(chǎn)業(yè)消耗相對較多的能源為煤炭、天然氣，燃料油次之，2007—2016年三者消耗量分別為 2 041.62×104、1 468.65×104、1 172.91×104t，分別占能源消耗總量的23.56%、16.95%、13.54%，且2011年后煤炭、天然氣、燃料油消耗量增加較明顯. 究其原因：《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》和《石化產(chǎn)業(yè)規(guī)劃布局方案》推動了天津市石化產(chǎn)業(yè)向天津市南港工業(yè)區(qū)聚集發(fā)展，石化產(chǎn)業(yè)地迅速發(fā)展帶動煤炭、天然氣以及各種燃料油的消耗大幅上漲. 由表3可見，2007—2016年天津市石化產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)競爭力系數(shù)呈增長趨勢，但漲勢較弱，表明天津市石化產(chǎn)業(yè)沒有過多的轉(zhuǎn)移，主要是在本地的天津市南港工業(yè)區(qū)集中大力發(fā)展，發(fā)展過程中能耗增大.

能源結(jié)構(gòu)因素的促進作用使2016年河北省石化產(chǎn)業(yè)碳排放量較2007年增加了10.58×104t(見表2). 由圖3可見，煤炭、汽油、天然氣是河北省石化產(chǎn)業(yè)主要的消耗能源，2007—2016年煤炭、汽油、天然氣累計消耗量分別為 7 455.32×104、5 049.78×104、5 252.88×104t，分別占能源消耗總量的39.61%、

表2 2007—2016年京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放影響因素分解結(jié)果

圖1 2007—2016年北京市石化產(chǎn)業(yè)能源 消耗量變化趨勢Fig.1 Trend of energy consumption in Beijing petrochemical industry from 2007 to 2016

26.83%、27.91%，且2011年后煤炭、柴油消耗量增長迅速. 究其原因：河北省建立曹妃甸石化基地及滄州臨港經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)，承接了京津冀區(qū)域大量的石化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，石化產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展使得河北省對石化產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)能源的需求量迅速增加. 同時，由表3可見，河北省石化產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)競爭力系數(shù)由負變正，且增速較快，表明河北省為石化產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)入地，且轉(zhuǎn)入量較大，這也進一步佐證了石化產(chǎn)業(yè)大批轉(zhuǎn)入河北省的現(xiàn)象確實存在，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中伴隨著能源結(jié)構(gòu)的變化.

2.2.2能源強度因素效應(yīng)分析

由表2可見，2007—2016年北京市、天津市、河北省能源強度因素對石化產(chǎn)業(yè)碳排放的效應(yīng)值均為負值，效應(yīng)絕對值呈現(xiàn)連年增長的勢態(tài)，累積貢獻率分別為-59.23%、-32.17%、-56.98%, 對京津冀區(qū)域總體貢獻率為-148.38%. 在能源強度的抑制作用下，京津冀石化產(chǎn)業(yè)區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放量共減少 13 663.77×104t. 其中，2016年北京市石化產(chǎn)業(yè)碳排放量比2007年減少了 3 143.03×104t，天津市、河北省則分別減少了 3 439.71×104、7 081.03×104t. 可見，能源強度因素抑制作用的大小與城市經(jīng)濟發(fā)展水平呈負相關(guān)，京津冀區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平以北京市為最高，能源強度的抑制作用卻是最弱. 北京市石化產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值增加有力推動了其經(jīng)濟發(fā)展，但其生產(chǎn)過程中的能源浪費又使石化產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率極大降低. 因此，挖掘能源強度因素抑制作用的潛力將對石化產(chǎn)業(yè)碳減排有重大貢獻.

表3 2007—2016年京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)競爭力系數(shù)

圖2 2007—2016年天津市石化產(chǎn)業(yè) 能源消耗量變化趨勢Fig.2 Trend of energy consumption in Tianjin petrochemical industry from 2007 to 2016

圖3 2007—2016年河北省石化產(chǎn)業(yè) 能源消耗量變化趨勢Fig.3 Trend of energy consumption in Hebei Province petrochemical industry from 2007 to 2016

2.2.3人均GDP和人口規(guī)模因素效應(yīng)分析

由表2可知，北京市、天津市、河北省人均GDP因素的效應(yīng)值均為正值，累積貢獻率分別為24.48%、45.89%、40.32%，即對京津冀區(qū)域總體貢獻率為110.69%. 在人均GDP因素的助推作用下，2007—2016年京津冀區(qū)域共增加碳排放量 12 327.10×104t，其中，北京市、天津市、河北省石化產(chǎn)業(yè)碳排放量分別增加 5 271.45×104、2 028.04×104、5 027.61×104t，分別占各省市石化產(chǎn)業(yè)碳排放變化量絕對值的60.82%、47.26%、54.93%. 2016年北京市、天津市、河北省人均GDP比2007年分別增長了 1 833.03、2 560.11、1 913.59元，表明京津冀區(qū)域內(nèi)只有天津市在經(jīng)濟發(fā)展過程中較好地抑制了人均GDP因素對石化產(chǎn)業(yè)碳排放的促進作用. 人均GDP因素對京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放量的效應(yīng)值持續(xù)快速增加，表明經(jīng)濟發(fā)展過程中將會帶來大量的碳排放，且短時期內(nèi)難以得到緩解.

由表2可見，北京市、天津市、河北省人口規(guī)模因素的效應(yīng)值均為正值，累積貢獻率分別為15.28%、21.32%、4.01%. 受人口規(guī)模因素影響，2007—2016年京津冀區(qū)域整體碳排放量共增加 2 284.13×104t，其中，北京市、天津市、河北省石化產(chǎn)業(yè)分別增加碳排放量815.57×104、956.57×104、511.99×104t，人口數(shù)量分別增加497×104、447×104、527×104人. 可見，隨著人口數(shù)量的增多，河北省較好地抑制了人口規(guī)模對石化產(chǎn)業(yè)碳排放的促進作用，說明人口增長并不一定導(dǎo)致碳排放量的增加.

2.3 基于能源結(jié)構(gòu)的碳減排情境分析

為了進一步明確能源結(jié)構(gòu)因素的碳減排潛力，假定2017—2030年京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放量的其他各影響因素均不變，筆者就能源結(jié)構(gòu)設(shè)置基準(zhǔn)情境和低碳情境，對2017—2030年京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放狀況進行預(yù)測. 將未進行能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的情境設(shè)置為基準(zhǔn)情境. 將能源結(jié)構(gòu)進行調(diào)整：2020年煤炭、天然氣、非化石能源占比分別為60%、11%、15.6%，2030年煤炭、天然氣、非化石能源消耗占比分別為49%、11%、22%[32]，調(diào)整后的情境設(shè)置為低碳情境. 利用SPSS分別擬合最優(yōu)曲線方程，對2017—2030年京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放進行情境預(yù)測，結(jié)果如表4所示.

表4 2017—2030年京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放情境預(yù)測結(jié)果

由表4可見，2020年、2030年京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)低碳情境碳排放量較基準(zhǔn)情境分別減少502.84×104、528.95×104t，碳排放強度分別降至0.19、0.17 t(104元)；2007—2016年減排潛力增加26.11×104t. 國家發(fā)展和改革委員會于2016年發(fā)布的《能源生產(chǎn)和消費革命戰(zhàn)略(2016—2030)》[33]提出了“2020年國家碳排放強度比2015年下降18%，2030年國家碳排放強度比2005年下降65%”的發(fā)展目標(biāo)，若要達到該目標(biāo)要求，2020—2030年京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放強度應(yīng)低于0.30 t(104元). 低碳情境下，2020—2030年京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放強度均在0.20 t(104元)以下，均達到發(fā)展目標(biāo)的要求. 由此可見，通過調(diào)整能源結(jié)構(gòu)來挖掘京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳減排潛力是可行的.

能源結(jié)構(gòu)因素對北京市、天津市石化產(chǎn)業(yè)的碳排放都起到一定程度的抑制作用，2007—2016年促使兩地石化產(chǎn)業(yè)碳排放量分別減少61.27×104、72.85×104t；但對河北省的石化產(chǎn)業(yè)碳排放總體呈促進作用，在該因素推動下，河北省石化產(chǎn)業(yè)碳排放量增加10.85×104t，因此京津冀區(qū)域在把能源結(jié)構(gòu)因素由促進作用轉(zhuǎn)變?yōu)橐种谱饔梅矫嫘璋l(fā)揮更大潛力. 通過調(diào)整能源結(jié)構(gòu)來調(diào)控石化產(chǎn)業(yè)碳排放，必須要注意石化產(chǎn)業(yè)各類能源的更新和替換；需大力優(yōu)化京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，推行清潔生產(chǎn)，推廣高效的節(jié)能節(jié)水工藝；積極探索有毒有害原料的代替，加強重點污染物的治理.

3 結(jié)論

a) 京津冀區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中，應(yīng)合理調(diào)配石化產(chǎn)業(yè)在三地的轉(zhuǎn)移量，無論產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入或轉(zhuǎn)出均應(yīng)在該地區(qū)所能承載的范圍內(nèi)進行，以此來保證京津冀區(qū)域一體化進程中的綠色、均衡發(fā)展.

b) 2007—2016年，能源強度、能源結(jié)構(gòu)因素的抑制作用使得京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放量分別減少 13 663.77×104、123.27×104t；人均GDP、人口規(guī)模因素促使京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放量分別增加 12 327.10×104、2 284.13×104t.

c) 低碳情境下，2020年、2030年京津冀區(qū)域石化產(chǎn)業(yè)碳排放量較基準(zhǔn)情境分別減少502.84×104、528.95×104t，調(diào)整能源結(jié)構(gòu)將會極大地提高京津冀區(qū)域碳減排潛力.