梁啟迪, 馮相昭, 杜曉林, 趙夢雪, 王敏

(生態(tài)環(huán)境部環(huán)境與經(jīng)濟政策研究中心, 北京 100029)

氣候變化引發(fā)的各類問題制約全球經(jīng)濟和社會的可持續(xù)發(fā)展,日益成為國際社會普遍關注的問題。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第五次評估報告指出, 工業(yè)化以來, 人類活動導致全球溫室氣體排放量不斷增加, 化石燃料的燃燒是全球以二氧化碳為首的溫室氣體濃度增加的主要原因。碳排放強度下降不僅是國家履行 《巴黎協(xié)定》 自主承諾目標的需求, 也是地方實現(xiàn)碳減排約束性目標的現(xiàn)實要求。唐山市作為我國鋼鐵和焦炭產(chǎn)能最為集中的城市, 產(chǎn)業(yè)結構偏重, 能源消費結構以煤為主。《 “十三五” 控制溫室氣體排放工作方案》對國家和河北省分別設立了到2020年碳強度比2015年下降18%和20.5%的目標, 而 《河北省 “十三五” 控制溫室氣體排放工作實施方案》 則進一步對唐山市提出了碳強度比2015年下降22%的要求, 唐山市溫室氣體減排壓力巨大。本文通過對碳排放影響因素及變化趨勢進行分析, 對于唐山市制定科學合理的碳減排政策具有重大的現(xiàn)實意義, 并且對其他工業(yè)型城市減排也具有示范性意義。

1 研究方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法與模型構建

1.1.1 研究方法

對唐山市能源消費碳排放進行因素分解, 來分析各種因素的趨勢及作用強度。常見的因素分解方法主要包括兩種：指數(shù)分解方法 IDA (Index Decomposition Analysis)和結構分解方法SDA(Structural Decomposition Analysis)。IDA 相比之下更為簡便, 只需使用部門加總數(shù)據(jù), 因此得到了廣泛應用。IDA 又可進一步分為Laspeyres(拉氏分解法)和Divisia(迪氏分解法)兩大類,而B.W.Ang(2003)[1]提出的LMDI 分解法屬于迪氏分解法的一個分支, 這種方法可以做到全分解、 無殘差,是一種常見的用來研究變化內(nèi)因及作用強度的對數(shù)平均權重法, 在能源及低碳領域得到了廣泛的應用。B.W.Ang(2005)[2]介紹了LMDI 方法的運算過程及優(yōu)勢, 并以加拿大工業(yè)碳排放數(shù)據(jù)為例進行了分解示范。Tun? 等(2009)[3]運用該方法對土耳其 1970—2006年的碳排放因素進行分析, 結果表明經(jīng)濟增長效應和能源強度效應對碳排放影響最大。國內(nèi)也有學者對碳排放因素分解進行研究。馮相昭等(2008)[4]通過對1971—2005年間中國的碳排放進行Kaya 分解發(fā)現(xiàn), 經(jīng)濟和人口增長對碳排放有促進作用, 而能源結構調(diào)整則會抑制CO2的排放, 提出了加快產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整、 發(fā)展清潔能源的政策建議。郭朝先(2010)[5]運用LMDI 方法對中國1995—2007年的碳排放進行了基于經(jīng)濟總量、 經(jīng)濟結構、 能源利用效率、 能源消費結構等方面的分解, 發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟總量增長是我國碳排放高速增長的主因, 能源利用效率提高則是抑制碳排放增長的主要因素。孫耀華等(2014)[6]通過對西北部能源富集地區(qū)10年的碳排放變化進行因素分解并與東部地區(qū)和全國平均水平進行比較, 發(fā)現(xiàn)西北部地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展具有高碳特征。王莉葉等(2019)[7]運用LMDI 分解方法將蘭州市工業(yè)能源消費碳排放的影響因素分解為4 種效應, 表明經(jīng)濟增長的累積效應為正, 而能源強度對碳排放有抑制作用, 然后通過設置減排情景, 提出相關低碳政策建議。本文選取唐山市這一典型重工業(yè)城市為案例, 用LMDI 方法對其碳排放影響因素進行分解并對趨勢及作用強度進行分析, 然后提出相關政策建議。

1.1.2 模型構建

一個國家或地區(qū)的碳排放可根據(jù)Kaya 公式[8]進行分解, 如公式(1)：

其中,C表示碳排放量,P表示人口數(shù)量,

表示人均GDP,E表示能源消費量表示單位GDP 能耗(即能源強度)表示單位能源碳強度。

本文將碳排放來源進一步分為生產(chǎn)部門和生活消費, 將上式拓展為：

其中,i和j分別表示產(chǎn)業(yè)類型和能源類型;P表示人口,表示人均GDP;表示i產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 比重(對于生活消費而言,Si為生活消費占GDP 比重)表示 i 產(chǎn)業(yè)能耗強度,表示i產(chǎn)業(yè)j能源消費占i產(chǎn)業(yè)總能源消費的比重表示i 產(chǎn)業(yè)j 能源的碳排放強度。

碳排放量差異用報告期減去基期得到：

其中,Ct和C0分別為第t期和基期的能源消費碳排放量。

對上式進行LMDI 分解。LMDI 方法包括加法分解和乘法分解兩種具體方法, 但結果一致[1], 本文采用加法分解, 如公式(4)所示：

上式中, ΔCP反映人口效應, ΔCGP反映經(jīng)濟增長效應, ΔCS反映產(chǎn)業(yè)結構效應, ΔCEI反映能源強度效應, ΔCET反映能源結構效應, ΔCCI反映碳排放系數(shù)效應。各效應表達式如下：

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本文中人口、 GDP、 各產(chǎn)業(yè)增加值、 居民消費及能源消費量等數(shù)據(jù)來源于歷年《唐山統(tǒng)計年鑒》, 其中GDP、 各產(chǎn)業(yè)增加值及居民消費以2010年不變價計算。

碳排放數(shù)據(jù)以唐山市各類能源消費量與碳排放系數(shù)計算得出。我國各類能源的碳排放系數(shù)參考IPCC 溫室氣體指南及我國 《省級溫室氣體清單編制指南》[9]中的碳氧化率、 平均低位發(fā)熱量等指標(見表1)計算, 計算公式為：

表1 各類能源碳排放系數(shù)

2 能源消費分析及碳排放測算

唐山市2010—2013年能源消費量逐漸增加, 2014—2015年略有降低, 2015年至2017年又有所回升, 如圖1所示。由于唐山市鋼鐵行業(yè)發(fā)達、 鋼鐵企業(yè)密集、 煤炭消耗量大, 煤炭在唐山市總能源消費量中占比最大, 約90%, 石油和天然氣使用量有所增加但相比之下數(shù)量仍較少, 能源結構不合理(如圖2)。但唐山市單位GDP 能耗呈現(xiàn)下降趨勢(如圖3, 表明其能源效率逐步提高。其單位工業(yè)增加值能耗也在逐年降低(如圖4), 但2015—2017年下降幅度小于2010—2015年。

圖1 唐山市2010—2017年不同產(chǎn)業(yè)部門能源消費量變化

圖2 唐山市2010—2017年不同品種能源消費量變化

圖3 唐山市2010—2018年能源消費強度變化

圖4 唐山市2010—2017年單位工業(yè)增加值能耗降低率

根據(jù)不同種類能源的二氧化碳排放系數(shù)(如表1 所示), 對唐山市二氧化碳排放量做估算(如圖5 和圖6),結果顯示：2010—2017年, 在能源消費的帶動下, 唐山市碳排放量也出現(xiàn)了波動, 雖然2013年開始降低, 但2016年后又出現(xiàn)了反彈。其碳排放強度雖在2015年完成了河北省 “十二五” 提出的單位GDP 二氧化碳排放下降目標(即比2010年下降18%), 但2016年之后又增高(如圖7)。因此, 要想達到 《河北省 “十三五” 控制溫室氣體排放工作方案》 提出的到2020年唐山市碳強度比2015年下降22%的目標, 形勢不容樂觀。

圖5 唐山市2010—2017年不同產(chǎn)業(yè)部門碳排放量變化

圖6 唐山市2010—2017年不同品種能源碳排放量變化

圖7 唐山市2010—2017年單位GDP 碳排放強度變化

3 能源消費碳排放因素分解

以2010年為基年, 運用擴展的Kaya 公式和LMDI分解方法對唐山市2010—2017年三大產(chǎn)業(yè)和生活消費的能源消費碳排放進行了分解, 并計算出各分解因素逐年效應(如表2 所示)。

3.1 人口效應分析

人口效應是唐山市能源消費碳排放的正向驅動因素(見圖8), 即人口的增加會促進碳排放量的增長。從年度效應看, 人口的各年度次效應均為正值, 但其絕對值較小, 表明盡管人口變動對碳排放增長有持續(xù)作用, 但作用強度不大。分析其原因發(fā)現(xiàn), 2010—2017年唐山市人口自然增長率維持在較低水平。

表2 唐山市2010—2017年能源消費碳排放量變化效應分解 單位：萬噸CO2

圖8 唐山市2010—2017年分產(chǎn)業(yè)累積效應碳排放量

3.2 經(jīng)濟增長效應分析

經(jīng)濟增長效應對唐山市能源消費碳排放起到正向驅動作用。經(jīng)濟增長的各年度效應值均為正值, 且絕對值較大(如圖8), 說明經(jīng)濟增長對唐山市能源消費碳排放增長起到了持續(xù)拉動的作用, 表明經(jīng)濟增長的同時也消耗了大量能源, 并產(chǎn)生了大量溫室氣體排放。其中, 第二產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟增長效應在總經(jīng)濟增長效應中的各年度貢獻均超過88%, 因此調(diào)整第二產(chǎn)業(yè)增加值與碳排放的關系是減排的重要任務。

3.3 產(chǎn)業(yè)結構效應分析

產(chǎn)業(yè)結構效應對唐山市能源消費碳排放起到負向驅動作用(如圖8), 說明分析期內(nèi)產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整對碳排放的影響是積極的。這與唐山市近年來持續(xù)壓減過剩產(chǎn)能有一定關系, 以鋼鐵產(chǎn)能為例, 2013年之前, 唐山市鋼鐵產(chǎn)能達1.5 億噸, 每年持續(xù)壓減產(chǎn)能, 到2017年壓減至1.33 億噸。從年度變化效應的分解來看, 產(chǎn)業(yè)結構效應呈現(xiàn)正負交替(如圖9)：2010—2011年產(chǎn)業(yè)結構效應為正, 之后連續(xù)5年均為負值, 2016—2017年又為正值, 與第二產(chǎn)業(yè)增加值GDP 占比的變化趨勢基本吻合。然而, 雖然唐山市已采取措施調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構, 化解煤炭、 鋼鐵、 煉鐵、 玻璃等過剩產(chǎn)能, 但未來唐山市以重工業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結構仍將長期持續(xù), 這也為唐山市的碳減排帶來壓力。

圖9 唐山市2010—2017年碳排放量變化分解

3.4 能源強度效應分析

能源強度效應對唐山市能源消費碳排放起到負向驅動效應。各年度的能源強度效應均為負值, 且絕對值相對較大, 說明能源強度在減排中有積極影響, 在一定程度上抑制了能源消費碳排放的增長, 尤其是第二產(chǎn)業(yè)的貢獻值超過90%, 顯示出了巨大的減排潛力。從圖3 和圖4 也可看出, 唐山市2010—2017年單位GDP 能耗和單位工業(yè)增加值能耗均呈現(xiàn)出逐年降低的趨勢。因此,唐山市控制能源消費碳排放的重點手段之一在于提高工業(yè)能源效率。

3.5 能源結構效應分析

能源結構效應對唐山市能源消費碳排放起到負向驅動效應, 但絕對值較小, 表明能源消費結構的總體變動對分析期內(nèi)唐山市碳排放有抑制作用, 但作用十分有限。從逐年效應來看, 有2010—2011年和2013—2014年2 個正值, 其余4 個為負值, 反映出唐山市能源結構調(diào)整優(yōu)化不足, 工業(yè)發(fā)展過度依賴化石能源的局面仍然存在, 對清潔能源和新能源的大規(guī)模開發(fā)利用仍然不足。

4 結論與建議

本文將唐山市能源消費碳排放影響因素分解為人口、 經(jīng)濟增長、 產(chǎn)業(yè)結構、 能源強度和能源結構5 個變量, 結果表明：(1)人口增長對碳排放有正驅動作用,但作用強度不大; (2)經(jīng)濟增長是促進碳排放增長的主要因素, 這意味著如何平衡經(jīng)濟發(fā)展和碳排放的關系是唐山市乃至全社會低碳發(fā)展的關鍵; (3)單位GDP 能耗強度的降低對碳排放的抑制作用顯著, 因此提高能源利用效率是未來工業(yè)領域技術發(fā)展創(chuàng)新的重要方向; (4)產(chǎn)業(yè)結構和能源結構調(diào)整對碳排放也有抑制作用, 但目前唐山市兩大結構優(yōu)化調(diào)整不足, 對控制碳排放的作用十分有限。

唐山市存在著產(chǎn)業(yè)結構和能源結構不合理的瓶頸問題。2016年之后, 其能源消費總量和碳排放強度均出現(xiàn)了反彈, 若想達到 “十三五” 提出的溫室氣體控制目標形勢不容樂觀?；谏鲜龇治? 對唐山市提出以下低碳化政策建議：(1)優(yōu)化能源消費結構, 強化煤炭消費總量和強度雙控, 以壓減工業(yè)燃煤和治理散煤為重點, 深化燃煤鍋爐治理, 強化散煤治理和煤炭市場監(jiān)管, 并加快發(fā)展可再生能源、 提高清潔能源使用率, 加強沿海風電基地建設及光伏、 核電等多元化利用。(2)加快產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整, 持續(xù)推進化解鋼鐵、 焦炭等過剩產(chǎn)能, 加快重點污染工業(yè)企業(yè)退城、 入園, 推動鋼鐵等重化企業(yè)臨港臨鐵布局, 加快向沿海集中、 向園區(qū)聚集, 同時推進制造業(yè)高端化發(fā)展并鼓勵第三產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展, 向綠色低碳發(fā)展模式轉變。(3)控制工業(yè)領域溫室氣體排放, 利用京津科技創(chuàng)新資源, 在鋼鐵、 焦化、電力等重點行業(yè)積極推動工藝創(chuàng)新和升級以達到能效提高的目的, 并增加生態(tài)系統(tǒng)碳匯, 加快推進國土綠化行動, 全面加強森林經(jīng)營和濕地保護與恢復。