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        中國能源開采業(yè)碳排放脫鉤效應(yīng)情景模擬

        2020-08-31 01:29:00揭俐王忠余瑞祥
        中國人口·資源與環(huán)境 2020年7期

        揭俐 王忠 余瑞祥

        摘要?厘清能源開采中的碳脫鉤問題,對于推動(dòng)能源綠色開采和能源富集區(qū)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。本文基于廣義迪氏指數(shù)分解模型和系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,分析了能源開采業(yè)碳排放的主要驅(qū)動(dòng)因素及脫鉤效應(yīng),并通過情景模擬,評估了中國能源開采業(yè)碳脫鉤的潛力,提出了能源綠色開采的政策建議。研究結(jié)果表明:①2009—2017年中國能源開采業(yè)碳排放呈現(xiàn)出先增后降趨勢,2012年達(dá)到拐點(diǎn)5.26億t后開始下降,2017年達(dá)3.65億t。整體來看,產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)對碳排放增長的貢獻(xiàn)最大,能源強(qiáng)度效應(yīng)也有部分貢獻(xiàn);投資效應(yīng)、能耗效應(yīng)、碳強(qiáng)度效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)與碳排放之間呈正相關(guān)關(guān)系,是主要的碳減排驅(qū)動(dòng)因素。②基于能源-環(huán)境-經(jīng)濟(jì)的系統(tǒng)動(dòng)力模型,能有效解釋能源開采與碳脫鉤效應(yīng)之間的傳導(dǎo)機(jī)理;碳強(qiáng)度效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和碳排放因子是影響碳脫鉤潛力的主要因素。2006—2017年間,中國能源開采業(yè)碳排放與GDP增長之間,除2008、2014—2016年表現(xiàn)為強(qiáng)脫鉤,2009、2011年表現(xiàn)為擴(kuò)張性負(fù)脫鉤外,其余年份均表現(xiàn)為弱脫鉤關(guān)系。③預(yù)計(jì)2020—2030年,中國煤炭、石油和天然氣開采業(yè)碳排放與GDP增長之間,在基準(zhǔn)情景下呈現(xiàn)出弱脫鉤效應(yīng),在規(guī)劃情景下自2014—2030年間均呈現(xiàn)出強(qiáng)脫鉤效應(yīng);然而,碳排放與其能源產(chǎn)出之間,2021—2030年在基準(zhǔn)情景下呈現(xiàn)擴(kuò)張連接效應(yīng),在規(guī)劃情景和對比情景下表現(xiàn)出程度不一的衰退脫鉤效應(yīng)。據(jù)此,未來中國能源開采業(yè)碳脫鉤的政策重點(diǎn),一方面應(yīng)注重環(huán)境政策、稅收政策、技術(shù)政策等政策變量間的協(xié)同作用,著力調(diào)整煤炭和石油天然氣開采業(yè)的投資強(qiáng)度和產(chǎn)出規(guī)模,優(yōu)化能源進(jìn)口結(jié)構(gòu),進(jìn)一步減少能源生產(chǎn)碳排放強(qiáng)度,提升能源綠色生產(chǎn)水平;另一方面,還應(yīng)著力能源開采業(yè)能源消耗結(jié)構(gòu)和能耗強(qiáng)度的調(diào)整,革新采掘技術(shù)和設(shè)備,以進(jìn)一步降低碳強(qiáng)度,走高質(zhì)量發(fā)展之路。

        關(guān)鍵詞?能源開采;碳排放;脫鉤效應(yīng);系統(tǒng)動(dòng)力

        中圖分類號?F062.1?文獻(xiàn)標(biāo)識碼?A文章編號?1002-2104(2020)07-0047-10

        DOI:10.12062/cpre.20200331

        能源開采中的碳排放問題,是影響中國能源生產(chǎn)革命和能源經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型能否有效實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵問題。據(jù)2018年中國“經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)”顯示,能源開采業(yè)是我國六個(gè)最高的能源密集型產(chǎn)業(yè)之一。能源開采在提取、運(yùn)輸、精煉能源礦物的過程中,需要消耗大量的能源,由此而產(chǎn)生的碳排放問題加劇了大氣污染的風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而造成的環(huán)境問題和社會(huì)問題日益凸顯。在我國,以煤炭、石油和天然氣為主要代表的能源礦物開采量,在一次性能源生產(chǎn)中占據(jù)的比重達(dá)90%以上,其所產(chǎn)生的碳排放量在36個(gè)工業(yè)部門中分別排在第五和第十位,2009—2017年平均年碳排放量約為0.328?3億t和0.112億t,能源開采業(yè)的碳排放問題日益受到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。

        2016年6月,國家發(fā)展和改革委員會(huì)與能源局聯(lián)合發(fā)布《能源生產(chǎn)和消費(fèi)革命戰(zhàn)略(2016—2030)》,提出要主動(dòng)控制碳排放,實(shí)現(xiàn)能源綠色生產(chǎn)的目標(biāo)。2017年10月,黨的十九大報(bào)告確立了“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”的發(fā)展理念,要求加快建立綠色生產(chǎn)和消費(fèi)的政策導(dǎo)向,以推進(jìn)能源生產(chǎn)和消費(fèi)革命。如何實(shí)現(xiàn)能源綠色開采,激勵(lì)能源開采企業(yè)減少碳排放,并協(xié)調(diào)好與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境等多系統(tǒng)間的關(guān)系,日益成為政府和學(xué)者們普遍關(guān)注的問題。由此而引發(fā)的一個(gè)重要問題,即如何減少能源開采過程中的碳排放,促進(jìn)能源生產(chǎn)與碳排放的脫鉤效應(yīng)。因此,必須厘清能源開采中碳排放的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素,以解析能源開采工業(yè)碳排放變化的影響機(jī)理,為政策制定部門尋求能源開采業(yè)碳脫鉤的可行之策提供一些參考。

        1?文獻(xiàn)綜述

        隨著綠色發(fā)展日益受到國家和社會(huì)的重視,能源部門中的碳排放以及碳脫鉤問題,也越來越受到政策制定者和學(xué)者們的普遍關(guān)注。這些研究工作主要圍繞能源開采業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素、影響機(jī)理、效率評價(jià)及碳脫鉤潛力等展開了探討,并形成了以下幾種觀點(diǎn):①在既定的能源價(jià)格、能源需求等條件下,能源開采企業(yè)的策略性行為,會(huì)導(dǎo)致部門經(jīng)濟(jì)的要素錯(cuò)配和詛咒效應(yīng),進(jìn)而引致環(huán)境福利水平的擾動(dòng)[1-2]。②經(jīng)濟(jì)水平、環(huán)境約束和技術(shù)進(jìn)步與能源工業(yè)部門碳生產(chǎn)率的改進(jìn)之間存在著正向的協(xié)同關(guān)系[3-4]。③基于波特假說,政府監(jiān)管有助于改善能源開采業(yè)碳強(qiáng)度水平,并對創(chuàng)新投入、技術(shù)研發(fā)、全要素生產(chǎn)率等起到促進(jìn)作用[5-6]。④能源產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展還受到產(chǎn)業(yè)生命周期、政治穩(wěn)定、產(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)權(quán)約束等因素的影響[7]。

        從碳排放驅(qū)動(dòng)因素的分解方法來看,現(xiàn)有文獻(xiàn)大多從IPAT、STIRPAT、IDA、LMDI和GDIM等模型,來解析人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等方面因素對碳排放的貢獻(xiàn)。IPAT模型將環(huán)境壓力分解為人口因素(P)、富裕因素(A)和技術(shù)因素(P)三個(gè)方面[8]。屈超等[9]基于IPAT模型估算了中國2030年的CO2排放強(qiáng)度,并提出改善以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu),有助于實(shí)現(xiàn)中國2030年的碳減排目標(biāo)。為了克服IPAT模型僅考慮人口因素、技術(shù)因素,與環(huán)境庫茲涅茨曲線假設(shè)存在不一致的問題,Dietz和Rosa提出了改進(jìn)型的STIRPAT模型,在公式中增加了能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、投資和工業(yè)結(jié)構(gòu)等因素。Liu等[10]采用STIRPAT模型分析了中國碳排放的驅(qū)動(dòng)因素,并估計(jì)了中國碳排放峰值的發(fā)展趨勢。自2000年以來,指數(shù)分解法(Index?Decomposition?Analysis,IDA)逐漸被國際能源署和各國學(xué)者所接受,并被用于與能源效率相關(guān)的研究之中。IDA法始于Laspeyres提出的拉氏分解算法,主要圍繞三個(gè)問題推進(jìn),即Laspeyres指數(shù)算法中的不可分解項(xiàng)、因素水平合成中權(quán)重的算法和對數(shù)形式選擇以及對數(shù)賦值等問題。Ang[11]以對數(shù)平均權(quán)重代替算術(shù)平均先后提出了LMDI-I和?LMDI-II兩種不同的分解方法,他們之間的區(qū)別在于加性和乘性分解方法的不同。國內(nèi)也不乏基于這些算法的應(yīng)用研究,如Liu采用LMDI法將中國能源工業(yè)部門的碳排放影響因素分解為碳排放系數(shù)、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)等。GDIM模型是Vaninsky[12]

        于2014年提出的一種新的分解方法,將二氧化碳排放的影響因素分解為GDP、能源消費(fèi)、人口、碳強(qiáng)度及其他相關(guān)指標(biāo)。該方法將IDA和LMDI分解法推廣到相互關(guān)聯(lián)的因素方面,這一做法同時(shí)也是對Kaya恒等式的擴(kuò)展,并將生產(chǎn)總值與能源消費(fèi)納入模型計(jì)算之中。Shao等[13]采用GDIM方法,對中國采礦業(yè)碳排放的主要驅(qū)動(dòng)因素及減排潛力展開了研究,認(rèn)為產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)是影響中國采礦業(yè)碳排放的主要驅(qū)動(dòng)因素,能源消費(fèi)效應(yīng)也起到了助推作用,碳強(qiáng)度的下降是實(shí)現(xiàn)碳減排的主要措施之一。

        從碳減排的驅(qū)動(dòng)機(jī)理來看,一些文獻(xiàn)從政治、經(jīng)濟(jì)、自然、技術(shù)、政策等因素方面展開討論[14-15]。如,Liu等[16]認(rèn)為人均GDP水平與碳排放之間存在倒U型曲線關(guān)系,工業(yè)規(guī)模與能源強(qiáng)度之間表現(xiàn)出同向變動(dòng)關(guān)系,而能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)與清潔技術(shù)對碳強(qiáng)度具有傳導(dǎo)效應(yīng)。Shen等[17]指出碳約束、能源結(jié)構(gòu)、能源價(jià)格、產(chǎn)業(yè)集聚與能源開采碳強(qiáng)度之間呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系。從外生性因素看,經(jīng)濟(jì)增長與政治目標(biāo)的地區(qū)差異是構(gòu)成能源開采業(yè)碳排放區(qū)域差異的重要因素[18]。Lin等[19]認(rèn)為對于能源開采業(yè),工業(yè)規(guī)模、勞動(dòng)生產(chǎn)率、能源需求和能源強(qiáng)度是影響碳排放的主要因素。從政策角度看,碳稅、碳交易以及環(huán)境約束等政策,在對能源開采企業(yè)施加成本約束的同時(shí),也會(huì)對推動(dòng)能源開采企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生推動(dòng)作用,進(jìn)而促進(jìn)碳排放的收斂?[20-23]。除此之外,政治約束、能源需求、能源結(jié)構(gòu)、能源利用技術(shù)等也會(huì)對能源開采中的碳排放產(chǎn)生影響?[24-25]。當(dāng)缺乏相應(yīng)的激勵(lì)機(jī)制和約束機(jī)制時(shí),能源開采中的碳減排強(qiáng)度會(huì)表現(xiàn)出較大的差異?[26]。

        從碳脫鉤潛力來看,能源開采業(yè)碳脫鉤潛力受到包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、能源貿(mào)易等在內(nèi)的諸多因素的影響。如,Shao等[13]認(rèn)為產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)是碳排放增加的主要因素,而碳強(qiáng)度降低對碳減排的貢獻(xiàn)最大。Xu等[27]指出當(dāng)能源產(chǎn)業(yè)集中度增加時(shí),產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效應(yīng)和綜合生產(chǎn)率水平也會(huì)相應(yīng)得到改進(jìn),進(jìn)而表現(xiàn)出一定的碳減排效應(yīng)。Wang等[28]運(yùn)用LMDI模型分析了中國采礦業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素,認(rèn)為規(guī)模效應(yīng)是引致采礦業(yè)碳排放增長的主要因素,能源強(qiáng)度效應(yīng)是主要的碳排放因子。在煤炭、非金屬開采業(yè),能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)與碳排放呈正相關(guān)關(guān)系,而在天然氣開采業(yè),與碳排放呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。Ma等[29]認(rèn)為在能源開采業(yè)碳減排方面,必須通過平衡環(huán)境投資和生產(chǎn)調(diào)整來實(shí)現(xiàn),并考慮經(jīng)濟(jì)和生態(tài)目標(biāo)之間的均衡。短期內(nèi),在既定的技術(shù)條件下,提高能源利用效率是減少碳排放的有效途徑;而長期來看,經(jīng)濟(jì)社會(huì)能源需求強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整是影響能源開采碳排放的重要因素[30]。Ma等[31]研究了中國28個(gè)工業(yè)部門CO2排放間的交互關(guān)系,指出包括金屬礦產(chǎn)品生產(chǎn)、天然氣開采、煤電生產(chǎn)等在內(nèi)的采掘業(yè)是導(dǎo)致全國二氧化碳排放增加的最主要原因,這些都屬于能源密集型部門。

        綜上,這些研究對碳排放的驅(qū)動(dòng)因素、驅(qū)動(dòng)機(jī)理和脫鉤潛力等方面做了有益的探討,但對于經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境等多方面因素與能源開采碳脫鉤潛力之間交互關(guān)系的解析尚顯不足?;诖耍疚脑噲D通過GDIM和系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的研究,以期解答以下三個(gè)問題:①影響中國能源開采業(yè)碳排放變化的主要驅(qū)動(dòng)因素是什么?②中國能源開采業(yè)碳排放的趨勢和碳脫鉤潛力如何?③實(shí)現(xiàn)中國能源開采業(yè)碳脫鉤的主要促進(jìn)策略有哪些?本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在:①基于廣義迪氏指數(shù)法,將中國能源開采業(yè)碳排放變化的影響因素分解為規(guī)模效應(yīng)、能耗效應(yīng)、投資效應(yīng)、碳強(qiáng)度效應(yīng)、能源強(qiáng)度效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)、產(chǎn)出效應(yīng)和碳排放因子效應(yīng);②運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力模型,模擬2020—2030年間我國能源開采業(yè)的碳脫鉤效應(yīng),以檢視我國能源開采業(yè)綠色生產(chǎn)潛力及其碳脫鉤效應(yīng)。

        2?研究方法與模型設(shè)計(jì)

        2.1?廣義迪氏指數(shù)分解模型

        為了探討中國能源開采業(yè)碳排放的發(fā)展趨勢和碳減排潛力,本文采用Vaninsky[12]提出的廣義迪氏指數(shù)分解法(GDIM),將中國能源開采業(yè)劃分為煤炭、石油和天然氣開采業(yè)三個(gè)部門,動(dòng)態(tài)考察碳排放的驅(qū)動(dòng)因素。依據(jù)GDIM方法,能源開采業(yè)碳排放的表達(dá)式如下:

        本文的目標(biāo)是將影響能源開采業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素全部納入因子分解。為了可讀性,我們對式(1)中的變量做如下定義:Z=CO2,X1=GDP,X3=Energy,X5=Invest;X2,X4,X6分別表示相應(yīng)的碳強(qiáng)度:X2=(CO2/GDP),X4=(CO2/Energy),X6=(CO2/Invest),為了提高解釋力,在基本模型中又增加了兩個(gè)指標(biāo):X7=(GDP/Invest),X8=(Energy/GDP)。于是式(1)可轉(zhuǎn)化為:

        為了應(yīng)用GDIM模型,我們將這些方程分為一個(gè)因子模型和因子間相互關(guān)聯(lián)的方程,其中包括因子X7和X8:

        式(2)中的任何一對因子均可用于式(3)來構(gòu)造碳排放因子模型,而不改變最終結(jié)果。如果我們使用不同的方程來定義X7和X8,最終的結(jié)果也不會(huì)改變。例如,我們可以假設(shè):

        為了應(yīng)用GDIM,我們對式(2)至式(5)進(jìn)行變形:

        根據(jù)式(6),碳排放因子貢獻(xiàn)度Z(X)的梯度函數(shù)和雅可比矩陣如下:

        基于式(7),我們可以將能源開采業(yè)碳排放變化的驅(qū)動(dòng)因素分解為八個(gè)因素:規(guī)模效應(yīng)(Yi和ΔYi)、能耗效應(yīng)(Ei和ΔEi)、投資效應(yīng)(Ii和ΔIi)、碳強(qiáng)度效應(yīng)(CIi和ΔCIi)、碳排放因子(CEi和ΔCEi)、能源強(qiáng)度效應(yīng)(EIi和ΔEIi)、技術(shù)效應(yīng)(IIi和ΔIIi)和產(chǎn)出效應(yīng)(YIi和ΔYIi)。相關(guān)指標(biāo)說明如表1所示。

        2.2?碳排放測度方法

        借鑒武紅等人提出并改進(jìn)的碳排放量測度算法來進(jìn)行計(jì)算[32-33],公式為:

        式中,i表示煤炭、石油和天然氣能源開采部門,C表示能源開采業(yè)能源消耗所引起的碳排放總量,E表示能源開采業(yè)能源消費(fèi)總量,Ej表示能源開采業(yè)各類能源消耗量,Sj表示j類能源在能源消費(fèi)總量中所占的比重,F(xiàn)i表示各類能源消費(fèi)的碳排放系數(shù),其中Fi的取值參考表2數(shù)據(jù),并取其平均值計(jì)算,4412表示碳轉(zhuǎn)化為二氧化碳的換算系數(shù)。

        2.3?碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型

        能源開采業(yè)碳排放系統(tǒng),是一個(gè)復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)—能源—環(huán)境系統(tǒng),它與經(jīng)濟(jì)增長、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、碳強(qiáng)度、環(huán)境約束以及碳減緩因子等因素密切相關(guān),而且這些因素之間也表現(xiàn)出較強(qiáng)的相互依存關(guān)系。因此,本文選擇SD模型來處理能源開采碳排放系統(tǒng)中多個(gè)因素的動(dòng)態(tài)交互關(guān)系。

        本文采用VENSIM軟件進(jìn)行建模,系統(tǒng)邊界界定于國民經(jīng)濟(jì)增長—能源需求—能源生產(chǎn)—二氧化碳排放,所提出的SD模型時(shí)間步長為1年,從2006—2030年的時(shí)間跨度為24年,2006—2016年的數(shù)據(jù)為實(shí)際歷史數(shù)據(jù),2017—2030年的數(shù)據(jù)為該模型預(yù)測。模型有三個(gè)核心組成部分:經(jīng)濟(jì)、能源和環(huán)境。經(jīng)濟(jì)是整個(gè)模型的中心,決定能源需求和能源結(jié)構(gòu),經(jīng)濟(jì)增長與除人口外的所有其他因素有關(guān);經(jīng)濟(jì)增長帶來能源需求,能源需求帶來能源開采,能源開采過程產(chǎn)生二氧化碳排放,這是由GDP、能源需求、能源強(qiáng)度、能源生產(chǎn)、碳強(qiáng)度以及碳減緩因子等因素決定的。同時(shí),二氧化碳排放量的上升對經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和能源開采量造成壓力,并限制經(jīng)濟(jì)增長或能源開采業(yè)的發(fā)展。構(gòu)建的能源開采業(yè)碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型流圖,如圖1所示。

        2.4?碳排放脫鉤效應(yīng)分析

        為了從整體上解析能源開采業(yè)碳脫鉤效應(yīng),本文從兩個(gè)方面進(jìn)行,一是能源開采業(yè)碳排放與國民生產(chǎn)總值之間的彈性變動(dòng),二是能源開采業(yè)碳排放與能源開采業(yè)工業(yè)產(chǎn)出之間的彈性變動(dòng)。借鑒以彈性變化為依據(jù)的脫鉤模型來建立能源開采業(yè)碳脫鉤效應(yīng)的計(jì)算方法[34]。具體公式如下:

        式中,DGt、DYt分別表示能源開采業(yè)碳排放與國民經(jīng)濟(jì)增長、能源開采產(chǎn)出之間的脫鉤指數(shù),Eti?、Gti?和Cti?分別表示目標(biāo)年份能源開采量、國民生產(chǎn)總值和能源開采業(yè)能源消耗碳排放量;E0i?、G0和C0i?分別表示起始年份能源開采量、國民生產(chǎn)總值和能源開采業(yè)能源消耗碳排放量;δCt表示能源開采業(yè)能源消耗碳排放量總量變化,δGt表示國民生產(chǎn)總值總量變化,δYti?表示能源開采業(yè)能源產(chǎn)出總量變化,i表示煤炭、石油和天然氣開采部門。

        Tapio將脫鉤狀態(tài)劃分為脫鉤、連接與負(fù)脫鉤等8種狀態(tài),具體如表3所示。

        由表3可知,強(qiáng)脫鉤是實(shí)現(xiàn)能源開采綠色生產(chǎn)的最理想狀態(tài),此時(shí)國民經(jīng)濟(jì)或能源開采業(yè)工業(yè)產(chǎn)出在不斷增長,但是能源開采導(dǎo)致的碳排放得到控制。相應(yīng)的,強(qiáng)負(fù)脫鉤是最不利狀態(tài),表示能源開采業(yè)碳排放不斷上升,但國民經(jīng)濟(jì)或能源開采業(yè)工業(yè)產(chǎn)出不僅沒有得到增長反而出現(xiàn)了下滑。當(dāng)國民經(jīng)濟(jì)或能源開采業(yè)工業(yè)產(chǎn)出保持持續(xù)增長(δG>0或δY>0)時(shí),能源開采碳排放的彈性Dt越小,表明碳脫鉤越顯著,即脫鉤效應(yīng)越高。

        3?數(shù)據(jù)來源與處理

        3.1?數(shù)據(jù)處理與描述

        我們利用R軟件對2009—2017年中國能源開采業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分解,得到八大因素在碳排放增減變化中貢獻(xiàn)度的具體分解結(jié)果,具體如表4所示。

        圖2展示了這些因素在碳排放變化中貢獻(xiàn)度的變動(dòng)情況,以及能源開采業(yè)整體的碳排放增減變化率。從圖形來看,碳排放增減率自2012—2016年顯示為負(fù)值,說明碳排放量出現(xiàn)了下降。其中,碳強(qiáng)度、能耗強(qiáng)度、投資效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)的貢獻(xiàn)度最大,說明這些因素是實(shí)現(xiàn)碳減排的主要驅(qū)動(dòng)因素。另外,在碳排放增減率為正值及出現(xiàn)上升時(shí),產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)對碳排放增長的貢獻(xiàn)最大,能源強(qiáng)度效應(yīng)也起到了部分貢獻(xiàn);投資效應(yīng)、能耗效應(yīng)、碳強(qiáng)度效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)與碳排放之間呈正相關(guān)關(guān)系。

        然后,我們對SD模型進(jìn)行參數(shù)設(shè)置。在本文中,一些參數(shù)設(shè)置,如碳排放系數(shù),直接參考現(xiàn)有的文獻(xiàn)。其次,通過對歷史數(shù)據(jù)的回歸分析,得到了生產(chǎn)函數(shù)中的彈性系數(shù)等參數(shù)設(shè)置,如碳減緩因子。第三,利用VENSIM軟件中的表函數(shù)確定年增長量表、R&D等幾個(gè)變量值。第四,用歷史數(shù)據(jù)的平均值估算幾個(gè)參數(shù),如能源進(jìn)口增長率、能源開采業(yè)能耗強(qiáng)度等。

        為了保證數(shù)據(jù)的完整性和可比性,在全國層面上采用2006—2016年11年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。能源生產(chǎn)和能耗總量及構(gòu)成數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》;經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》,其中使用按不變價(jià)格計(jì)算的國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)將2006—2016年按當(dāng)年價(jià)計(jì)算的GDP修正為2006年不變價(jià)格GDP;能源開采業(yè)碳排放數(shù)據(jù),依據(jù)碳排放量計(jì)算公式計(jì)算得到。

        3.2?數(shù)據(jù)模擬與檢驗(yàn)

        將上述變量的模擬值與實(shí)際值進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn),誤差率除個(gè)別年份在15%~20%區(qū)間,其他多數(shù)年份保持在10%或5%以內(nèi)(見表5),可以認(rèn)為模型具有一定可靠性,可以對未來一定時(shí)間段內(nèi)能源開采業(yè)碳排放量的變化趨勢進(jìn)行模擬預(yù)測。

        4?情景模擬與脫鉤分析

        4.1?情景設(shè)定

        基于不同經(jīng)濟(jì)增長速度、能源結(jié)構(gòu)、能源進(jìn)口率、能源開采業(yè)能耗強(qiáng)度和碳強(qiáng)度等,本文設(shè)定了3種不同情景:基準(zhǔn)情景、規(guī)劃情景和對比情景。

        基準(zhǔn)情景:以2006—2016年能源開采業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,設(shè)定2020—2030年中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)及能源開采業(yè)相關(guān)指標(biāo)保持在2016年水平。2016年國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率6.7%,全國能源強(qiáng)度0.592?6萬t標(biāo)準(zhǔn)煤/億元,煤炭開采業(yè)和石油天然氣開采業(yè)能耗強(qiáng)度分別為0.037?78t標(biāo)準(zhǔn)煤/t標(biāo)準(zhǔn)煤、0.088?73t標(biāo)準(zhǔn)煤/t標(biāo)準(zhǔn)煤、0.08381t標(biāo)準(zhǔn)煤/t標(biāo)準(zhǔn)煤,碳排放強(qiáng)度0.125?456t/t標(biāo)準(zhǔn)煤,全國煤炭、石油、天然氣能源消費(fèi)比重占66.7%、19.9%和6.7%,2016年煤炭、石油、天然氣進(jìn)口率分別為6.225%、5.55%和5.33%,2017—2030年煤炭、石油和天然氣進(jìn)口率保持在2006—

        2016年的平均水平4.5%、4.7%和5.6%。2016年煤炭、石油和天然氣開采業(yè)投資指數(shù)相較于2015年為0.722,2017—2030年設(shè)定保持2016年水平。

        規(guī)劃情景:以中國政府官方發(fā)布的2020—2030年GDP平均增速5.3%,能源強(qiáng)度降至0.39萬t標(biāo)準(zhǔn)煤/億元,全國煤炭、石油和天然氣消費(fèi)量占能源消費(fèi)比重分別為48.5%、17.5%和12%等目標(biāo)為依據(jù),設(shè)定國內(nèi)生產(chǎn)總值單位能耗強(qiáng)度平均值為0.45萬t標(biāo)準(zhǔn)煤/億元,煤炭和石油天然氣開采業(yè)綜合能耗平均下降10%,為0.035?t標(biāo)準(zhǔn)煤/t標(biāo)準(zhǔn)煤、0.079?t標(biāo)準(zhǔn)煤/t標(biāo)準(zhǔn)煤和0.075t標(biāo)準(zhǔn)煤/t

        標(biāo)準(zhǔn)煤。2017—2030年煤炭和石油天然氣進(jìn)口率保持2010—2016年平均水平,分別為6.4%、3.0%和5.0%,2017—2030年煤炭、石油和天然氣開采業(yè)投資指數(shù)設(shè)定相較于2016年降低5%。

        對比情景:通過2010—2016年GDP、能源強(qiáng)度、能源開采業(yè)能耗強(qiáng)度的變動(dòng)趨勢設(shè)定:全國GDP保持年均增長率6%,全國煤炭、石油天然氣能源消費(fèi)比重占50%、19%和10%,能源強(qiáng)度年均下降5%,至2030年0.5萬t標(biāo)準(zhǔn)煤/億元。煤炭、石油和天然氣開采業(yè)能耗強(qiáng)度相較于2016年下降5%,為0.037t標(biāo)準(zhǔn)煤/t標(biāo)準(zhǔn)煤、0.084t標(biāo)準(zhǔn)煤/t標(biāo)準(zhǔn)煤、0.079t標(biāo)準(zhǔn)煤/t標(biāo)準(zhǔn)煤,2017—2030年煤炭和石油天然氣進(jìn)口率保持在2016年水平,分別為6.2%、5.0%和6.0%。2017—2030年煤炭、石油和天然氣開采業(yè)投資指數(shù)設(shè)定保持在2016年水平。

        4.2?不同情景下能源開采業(yè)碳排放量預(yù)測

        通過模擬計(jì)算得出,在基準(zhǔn)情景、規(guī)劃情景和對比情景三種模式下,中國能源開采業(yè)碳排放量2030年將分別為52001萬t、7874萬t、13462萬t(見圖3)?;鶞?zhǔn)情景下能源開采業(yè)碳排放量呈現(xiàn)出顯著上漲趨勢;規(guī)劃情景和對比情景下,能源開采業(yè)碳排放量呈現(xiàn)出平緩下降的趨勢,但規(guī)劃情景下碳排放量下降速度顯著快于對比情景。綜合分析可知,不同情景下碳排放趨勢呈現(xiàn)出一定的差異,在未來幾年能源開采業(yè)面臨著較大的碳減排壓力。

        4.3?脫鉤效應(yīng)分析

        4.3.1?能源開采業(yè)碳排放與GDP的脫鉤效應(yīng)

        根據(jù)式(9)和式(10)計(jì)算得到的能源開采業(yè)碳脫鉤系數(shù)的時(shí)變趨勢(見圖4)可知:

        在基準(zhǔn)情景下,我國能源開采業(yè)二氧化碳排放相對于GDP的脫鉤指數(shù),?2009年達(dá)到峰值后呈現(xiàn)出曲折下降趨勢,2016年達(dá)最低值后逐漸上升,并呈現(xiàn)出與GDP增長弱脫鉤的規(guī)律。從結(jié)果來看,2014—2016年表現(xiàn)出強(qiáng)脫鉤之外,其他年份在擴(kuò)張性負(fù)連接、弱脫鉤之間轉(zhuǎn)換。這說明能源開采業(yè)對環(huán)境的影響在逐漸好轉(zhuǎn),但自2017年以后,能源開采業(yè)碳排放相對于GDP變動(dòng)的脫鉤指數(shù)還在增長,說明能源開采業(yè)碳排放的增長率快于GDP的增長率,碳減緩壓力還在上升。這可能與國家不斷加強(qiáng)環(huán)境約束和清潔能源利用有關(guān),但能源開采業(yè)在提升能源利用效率、降低能耗和碳排放方面的努力,還需要進(jìn)一步提升。

        在規(guī)劃情景和對比情景下,能源開采業(yè)碳排放與GDP增長之間自2014年以后都表現(xiàn)出了強(qiáng)脫鉤關(guān)系。2007—2013年間,經(jīng)濟(jì)快速增長,經(jīng)濟(jì)社會(huì)中單位GDP能耗較大,能源開采業(yè)碳排放與GDP之間表現(xiàn)出弱脫鉤和擴(kuò)張性負(fù)連接的關(guān)系。隨著節(jié)能減排政策的實(shí)施,能源開采業(yè)碳排放量逐漸降低,2014—2030年碳排放開始呈現(xiàn)負(fù)增長,從而使得能源開采業(yè)碳排放與國家經(jīng)濟(jì)增長開始呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤關(guān)系。總體來看,規(guī)劃情景下中國能源開采業(yè)碳排放與國家經(jīng)濟(jì)增長脫鉤效應(yīng)的變動(dòng)趨勢更為快速,說明合理的經(jīng)濟(jì)增長目標(biāo)和碳約束對能源開采業(yè)的減碳化措施起到了有力的促進(jìn)作用;并且,國家制訂的能源強(qiáng)度目標(biāo)和化石能源消費(fèi)比重下降的目標(biāo),以及能源開采業(yè)綜合能耗水平的下降,對能源開采業(yè)碳減排的效果較為明顯。

        4.3.2?能源開采業(yè)碳排放與能源生產(chǎn)的脫鉤效應(yīng)

        結(jié)合前文模擬數(shù)據(jù),經(jīng)過測算可知(見圖5):

        在基準(zhǔn)情景下,煤炭開采業(yè)碳排放與煤炭生產(chǎn)在2009—2013年間表現(xiàn)出擴(kuò)張性負(fù)脫鉤,2014—2016年表現(xiàn)出衰退脫鉤,2018—2020年表現(xiàn)出弱脫鉤,2021—2030年表現(xiàn)出擴(kuò)張連接;石油開采業(yè)2009、2014—2015年表現(xiàn)出擴(kuò)張性負(fù)脫鉤,2013—2019年除2016年衰退脫鉤外均表現(xiàn)出強(qiáng)脫鉤,而自2017—2030年均表現(xiàn)出擴(kuò)張連接;天然氣開采業(yè)2010、2012、2015—2016年表現(xiàn)出強(qiáng)脫鉤,2017—2030年表現(xiàn)出擴(kuò)張連接。說明如果繼續(xù)保持2016年的GDP增速、能源強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)等指標(biāo),煤炭、石油、天然氣開采業(yè)未來面臨著同樣嚴(yán)峻的碳排放與能源生產(chǎn)的脫鉤壓力,兩個(gè)產(chǎn)業(yè)都需要注重技術(shù)升級以降低能耗強(qiáng)度和碳排放水平。

        在規(guī)劃情景下,煤炭開采業(yè)2009—2010年、2012—2013年表現(xiàn)出擴(kuò)張性負(fù)脫鉤,2011年表現(xiàn)出強(qiáng)脫鉤,2014—2030年表現(xiàn)出衰退脫鉤;石油開采業(yè)2014—2015表現(xiàn)出擴(kuò)張性負(fù)脫鉤,2021—2025表現(xiàn)出擴(kuò)張連接,2026—2027表現(xiàn)出弱脫鉤,2028年表現(xiàn)出強(qiáng)脫鉤,2029—2030表現(xiàn)出衰退脫鉤;而天然氣開采業(yè)2010、2012、2015—2016、2021年表現(xiàn)出強(qiáng)脫鉤,2017—2020表現(xiàn)出擴(kuò)張連接,2022—2030表現(xiàn)出衰退脫鉤。說明規(guī)劃情景下,煤炭、石油和天然氣開采業(yè)出現(xiàn)了較為明顯的碳脫鉤效應(yīng),但石油開采業(yè)碳脫鉤效應(yīng)并不顯著,石油開采業(yè)須進(jìn)一步采取措施以優(yōu)化其碳減排水平。

        在對照情景下,煤炭開采業(yè)2018—2030年表現(xiàn)出衰退連接;石油開采業(yè)2017—2020年表現(xiàn)出衰退脫鉤,2021—2030年表現(xiàn)出衰退連接;而天然氣開采業(yè)2017—2019年表現(xiàn)出擴(kuò)張連接,2020年表現(xiàn)出弱脫鉤,2021—2028年、2030年表現(xiàn)出衰退脫鉤、2029年表現(xiàn)出衰退連接。這說明對照模式下煤炭、石油開采業(yè)能源生產(chǎn)面臨的碳脫鉤壓力依然較大,而天然氣開采業(yè)碳排放與能源生產(chǎn)表現(xiàn)出了強(qiáng)脫鉤效應(yīng),這可能與對照情景下經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)和環(huán)境約束強(qiáng)度有關(guān),全社會(huì)能源強(qiáng)度和能源開采業(yè)能耗強(qiáng)度的調(diào)整目標(biāo),對煤炭和石油開采業(yè)碳減排的影響作用較小,而隨著天然氣消費(fèi)比重的提升,天然氣開采業(yè)出現(xiàn)了積極的碳減排效應(yīng)。

        5?結(jié)論與建議

        本文分解了中國能源開采業(yè)碳排放變化的八個(gè)驅(qū)動(dòng)因素,并結(jié)合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,分三種不同情景,預(yù)測了2017—2030年中國煤炭、石油和天然氣開采業(yè)碳排放與GDP增長、能源開采業(yè)工業(yè)產(chǎn)出的碳脫鉤效應(yīng),并得出以下結(jié)論:

        (1)在基準(zhǔn)情景下,煤炭、石油和天然氣開采業(yè)2017—2030年多數(shù)年份表現(xiàn)碳排放與能源開采工業(yè)產(chǎn)出間的擴(kuò)張連接、與GDP增長之間的“弱脫鉤”效應(yīng),能源開采業(yè)的產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)是推動(dòng)其碳排放的主要因素。說明在既定的能源需求、能源進(jìn)口率、投資率、能耗強(qiáng)度和技術(shù)水平下,這三個(gè)產(chǎn)業(yè)都面臨著較大的碳減排壓力。經(jīng)濟(jì)快速增長帶來的能源需求進(jìn)一步擴(kuò)大,在能源進(jìn)口率、清潔能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不做調(diào)整時(shí),能源開采業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張,將繼續(xù)助推能源開采業(yè)碳排放量的增長。因此,減少能源生產(chǎn)規(guī)模和提升能源生產(chǎn)綜合利用率水平將是中國能源開采業(yè)實(shí)現(xiàn)碳減排的關(guān)鍵。

        (2)在規(guī)劃情景下,煤炭開采業(yè)2014—2030年表現(xiàn)出碳排放與能源開采工業(yè)產(chǎn)出間的衰退脫鉤,石油開采業(yè)2026—2027表現(xiàn)出弱脫鉤,天然氣開采業(yè)2022—2030表現(xiàn)出衰退脫鉤。整體上,能源開采業(yè)碳排放與國民經(jīng)濟(jì)增長2014—2030年開始呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤關(guān)系,表明全社會(huì)能源強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)的目標(biāo)約束對能源開采業(yè)碳排放起到了顯著促進(jìn)作用。說明經(jīng)濟(jì)增速下降帶來的能源需求放緩和能源進(jìn)口率的提升,從根本上減少了國內(nèi)高碳能源生產(chǎn)的產(chǎn)出規(guī)模,同時(shí)伴隨能源生產(chǎn)投資率的下降,能源開采業(yè)出現(xiàn)了與經(jīng)濟(jì)增長的強(qiáng)脫鉤效應(yīng)。但是,能源開采碳排放與能源工業(yè)產(chǎn)出之間的脫鉤效應(yīng),還有待提升,說明能源開采業(yè)技術(shù)效應(yīng)、碳強(qiáng)度效應(yīng)對碳減排的作用還需加強(qiáng)。

        (3)在對比情景下煤炭、石油開采業(yè)面臨著相對于天然氣開采業(yè)更為嚴(yán)峻的碳減排壓力,進(jìn)而表明全社會(huì)對煤炭和石油需求的比重依然較高,在保持既定進(jìn)口率的條件下,煤炭開采和石油開采表現(xiàn)出衰退連接特征。說明煤炭和石油開采業(yè)產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)對碳排放增長的影響強(qiáng)于天然氣開采業(yè),能源開采業(yè)碳減排壓力出現(xiàn)差異性特征,政策上應(yīng)加強(qiáng)對煤炭、石油和天然氣開采業(yè)的碳約束。同時(shí),還應(yīng)注重清潔能源利用,加強(qiáng)煤炭、石油開采業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)的革新,以進(jìn)一步降低部門的能耗強(qiáng)度和碳強(qiáng)度。

        為此,我們從三個(gè)方面提出碳脫鉤的建議。

        一是,注重能源開采業(yè)產(chǎn)出規(guī)模的調(diào)整。能源開采業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)對碳排放增長的貢獻(xiàn)最大,能耗強(qiáng)度效應(yīng)的下降并不足以抵消規(guī)模效應(yīng)帶來的碳排放增長;另外,能源開采業(yè)的投資效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和碳強(qiáng)度效應(yīng)與碳排放之間呈同向變動(dòng)關(guān)系。未來,一方面應(yīng)著力調(diào)整全國能源消費(fèi)結(jié)構(gòu),增加清潔能源消費(fèi)比重,減少高碳能源產(chǎn)出規(guī)模,另一方面還應(yīng)著重通過技術(shù)門檻、投資門檻和規(guī)模門檻等,對現(xiàn)有能源開采業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)能進(jìn)行整合,提升能源開采業(yè)整體的規(guī)模效率。

        二是,強(qiáng)化稅收政策、碳交易政策、技術(shù)政策、激勵(lì)政策等政策協(xié)同,助推能源開采業(yè)降低能耗強(qiáng)度和碳強(qiáng)度,實(shí)現(xiàn)能源生產(chǎn)的綠色革命。在能源開采過程中,政府部門應(yīng)注重引入和運(yùn)用激勵(lì)性政策工具,促進(jìn)能源開采企業(yè)采掘工藝和采掘技術(shù)的革新,同時(shí)對能源開采企業(yè)施以適當(dāng)?shù)亩愂諆?yōu)惠、碳稅調(diào)節(jié)或碳排放權(quán)交易,利用價(jià)格機(jī)制和市場機(jī)制,鼓勵(lì)應(yīng)用創(chuàng)新技術(shù),引導(dǎo)能源開采企業(yè)降低能源開采中單位產(chǎn)量的碳排放水平。

        三是,加強(qiáng)高碳能源的生產(chǎn)替代,優(yōu)化能源開采業(yè)的能源消耗結(jié)構(gòu)。雖然規(guī)劃情景下2020—2030年中國能源開采業(yè)碳排放量呈現(xiàn)出緩慢下降趨勢,但煤炭、石油開采業(yè)碳排放與能源產(chǎn)出的脫鉤指數(shù)并未出現(xiàn)顯著下降,與GDP增長之間表現(xiàn)出的“弱脫鉤”效應(yīng)也主要源于風(fēng)能、太陽能等清潔能源的利用,逐步降低了煤炭、石油開采業(yè)碳排放與GDP增長的指數(shù)變動(dòng)。在政策上,應(yīng)進(jìn)一步降低煤炭和石油的生產(chǎn)強(qiáng)度,注重能源生產(chǎn)替代,減少高碳能源開采所導(dǎo)致的碳排放,實(shí)現(xiàn)能源開采碳排放與能源開采工業(yè)產(chǎn)出之間的脫鉤目標(biāo)。

        (編輯:于?杰)

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        Scenario?simulation?of?carbon?decoupling?effect?of?Chinas?energy?mining?industry

        JIE?Li1,3?WANG?Zhong2?YU?Rui-xiang1

        (1.?School?of?Management?and?Economics,?China?University?of?Geosciences?(Wuhan),?Wuhan?Hubei?430074,?China;

        2.?School?of?Public?Administration,?China?University?of?Geosciences?(Wuhan),?Wuhan?Hubei?430074,?China;

        3.?School?of?Arts?and?Communication,?China?University?of?Geosciences?(Wuhan),?Wuhan?Hubei?430074,China)

        Abstract?It?is?of?great?significance?to?clarify?the?problem?of?carbon?decoupling?in?energy?mining?to?promote?green?energy?mining?and?high-quality?development?of?energy-rich?areas.?Based?on?the?generalized?Divisia?index?method?and?system?dynamics?model,?this?paper?analyzes?the?main?driving?factors?and?decoupling?effects?of?carbon?emissions?in?energy?mining?industry,?and?evaluates?the?potential?of?carbon?decoupling?in?Chinas?energy?mining?industry?through?scenario?simulation,?and?puts?forward?policy?recommendations?for?green?energy?mining.?The?results?show?that:①?Crbon?emissions?in?Chinas?energy?mining?industry?increased?first?and?then?decreased?in?2009-2017.?After?reaching?an?inflection?point?of?526?million?ton?in?2012,?the?carbon?emissions?began?to?drop?to?365?million?ton?in?2017.?Overall,?the?industry?scale?effect?contributes?the?most?to?the?growth?of?carbon?emissions,?and?the?energy?intensity?effect?also?plays?a?part;?the?investment?effect,?energy?consumption?effect,?carbon?intensity?effect,?technology?effect?and?carbon?emission?are?positively?correlated,?which?are?the?main?drivers?of?carbon?emission?reduction.?②?The?system?dynamic?model?based?on?energy-environment-economy?can?effectively?explain?the?conduction?mechanism?between?energy?extraction?and?carbon?decoupling?effect.?Between?carbon?emissions?in?Chinas?energy?mining?industry?and?GDP?growth?from?2006?to?2017,?except?for?strong?decoupling?in?2008,?2014-2016,?and?expansionary?negative?decoupling?in?2009?&?2011,?all?other?years?showed?weak?decoupling.?③?Between?carbon?emissions?in?Chinas?coal,?oil,?gas?mining?industry?and?GDP?growth,?it?is?expected?to?show?a?weak?decoupling?effect?from?2020?to?2030?under?the?baseline?scenario?and?a?strong?decoupling?effect?from?2014?to?2030?under?the?planning?scenario;?between?carbon?emissions?and?their?energy?output,?it?is?however?showed?an?expansionary?connectivity?effect?under?the?baseline?scenario?and?a?varying?degree?of?recession?decoupling?effect?in?the?planning?and?contrast?scenarios?from?2021?to?2030.?Therefore,?in?the?future,?the?policy?focus?of?carbon?decoupling?in?Chinas?energy?mining?industry?should,?on?the?one?hand,?pay?attention?to?the?synergy?between?policy?variables?such?as?environmental?policy,?tax?policy?and?technical?policy,?and?make?great?efforts?to?adjust?the?investment?intensity?and?output?scale?of?coal?and?oil?and?gas?mining?industry,?optimize?the?structure?of?energy?import,?further?reduce?the?intensity?of?carbon?emissions?from?energy?production,?and?enhance?the?level?of?green?energy?production.?On?the?other?hand,?efforts?should?also?be?made?to?adjust?the?structure?and?intensity?of?energy?consumption?in?the?energy?mining?industry,?and?to?innovate?mining?technology?and?equipment?in?order?to?further?reduce?the?carbon?intensity?and?take?the?road?of?high?quality?development.

        Key?words?energy?mining;?carbon?emission;?decoupling?effect;?system?dynamics

        收稿日期:2019-08-16?修回日期:2020-05-14

        作者簡介:揭俐,博士生,講師,主要研究方向?yàn)槟茉唇?jīng)濟(jì)。E-mail:36836477@qq.com。

        通信作者:王忠,博士,副教授,主要研究方向?yàn)槟茉唇?jīng)濟(jì)與政策。E-mail:11241914@qq.com。

        基金項(xiàng)目:國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“我國資源富集區(qū)礦業(yè)權(quán)重置的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)與規(guī)制優(yōu)化研究”(批準(zhǔn)號:13CGL116);中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)繁榮哲學(xué)社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目。

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