侯麗朋,王 琳,錢 瑤,唐立娜,3,*

1中國科學院城市環(huán)境研究所城市環(huán)境與健康重點實驗室,廈門 361021 2 中國科學院大學,北京 100049 3 廈門市城市代謝重點實驗室,廈門 361021

溫室氣體濃度升高加劇了極端天氣發(fā)生的頻次和危害程度[1],低碳發(fā)展成為應對全球氣候變化的必然選擇。脫鉤是判斷發(fā)展模式是否符合低碳發(fā)展要求的重要手段[2—3]。脫鉤是經濟合作與發(fā)展組織(Organization for Economic Cooperation and Development, OECD)提出的用于描述“阻斷經濟增長與環(huán)境污染之間聯(lián)系”的理論,后被引入環(huán)境領域,描述“經濟發(fā)展與環(huán)境污染之間從相互制約到響應關系不再存在的過程”[4—6]。二氧化碳雖非污染物,但其對可持續(xù)發(fā)展的不利影響難以忽略,碳排放與經濟發(fā)展關系的判定成為脫鉤分析領域的焦點。當碳排放與經濟發(fā)展“脫鉤”時,碳排放將不再隨著經濟發(fā)展而增加[7]。碳達峰是二氧化碳排放達到最高值然后持續(xù)下降的過程[8],可見碳達峰的本質是碳排放與經濟發(fā)展的脫鉤[9],實現碳中和必須將碳排放與經濟發(fā)展脫鉤。

Tapio[10]脫鉤模型是環(huán)境領域研究脫鉤狀態(tài)的通用的模型,與OECD的脫鉤模型相比,該模型細化了脫鉤狀態(tài)的判斷標準,因此基于Tapio模型的相關研究其脫鉤狀態(tài)的判斷更清晰。使用該模型,學者們對發(fā)達國家和發(fā)展中國家的脫鉤狀態(tài)進行了對比[11—13],發(fā)現英美等已經實現碳達峰的發(fā)達國家以強脫鉤狀態(tài)為主,而碳排放還在增長的中國等發(fā)展中國家以弱脫鉤為主[7]。碳達峰、碳中和(“雙碳”)目標提出后,碳排放的脫鉤狀態(tài)成為是否達峰的判斷標準。當碳排放與經濟發(fā)展處于強脫鉤狀態(tài)時,碳達峰已經實現[14],當二者未脫鉤時,經濟發(fā)展將促進碳排放持續(xù)增加,碳達峰的實現較難。我國各省市以弱脫鉤和擴張負脫鉤為主,強脫鉤只是偶爾出現[15],可見實現碳達峰需要更多減排努力。由于碳排放受經濟社會等因素的影響,因此經濟社會發(fā)展等的差異是導致碳排放脫鉤狀態(tài)多樣性的關鍵原因[16]。在實證研究中常將脫鉤分析與驅動機制研究相結合[17—18],脫鉤狀態(tài)分析后開展碳排放驅動機制研究明確了經濟社會發(fā)展等因素對脫鉤以及碳排放的影響,進而可對經濟社會等因素進行調控,以促進碳排放與經濟發(fā)展脫鉤,助力碳達峰目標早日實現。Kaya恒等式建立了人類活動碳排放與經濟、政策和人口等因素的數學關系[19],以此為基礎進行擴展的對數平均迪氏指數法(LMDI)的計算過程更簡便、分解無殘差,且可根據實證研究的需要對模型中的因素進行擴展,因此LMDI方法是碳排放驅動機制研究中最常用的方法[20]。使用該方法,學者們開展了全球尺度[21]、地區(qū)尺度[22]、國家尺度[23]以及城市[24]乃至產業(yè)尺度[25]的研究。

城市群是城市的集合,是我國參與全球競爭的重要載體,對于推動區(qū)域協(xié)調發(fā)展和經濟增長有重要的作用。城市群地區(qū)經濟的快速發(fā)展導致其成為我國碳排放的重要來源[26],削減城市群地區(qū)的碳排放是實現“雙碳”目標的最佳方式[27],因此開展城市群碳排放脫鉤狀態(tài)及驅動機制研究對于判斷“雙碳”目標約束下地區(qū)是否達峰,以及如何實現碳達峰等具有更重要的理論及實踐意義。目前針對我國城市群開展的研究其研究對象有以下幾類：一是成熟的城市群,例如長三角[28]、京津冀[29]以及成渝城市群[30]等；二是我國中部人口密集地區(qū),例如黃河流域地區(qū)[31]、中原城市群[32]等；三是我國經濟相對欠發(fā)達地區(qū),例如關中城市群[33]、晉陜蒙[34]以及東三省[35]等。我國不同城市群之間以及同一城市群內的各個城市之間脫鉤狀態(tài)差別較大[16],東部經濟發(fā)達城市群的脫鉤狀態(tài)更好,但是強脫鉤也只是偶爾出現,我國整體上未達到強脫鉤這一理想狀態(tài)。研究結果證明,經濟發(fā)展和規(guī)模擴張是促進碳排放增加的正向因素[36],對碳排放起抑制作用的因素是結構優(yōu)化和效率提升,尤其是產業(yè)結構高級化和能源結構低碳化[37]。

閩三角是我國經濟發(fā)展最有活力的城市群之一,城鎮(zhèn)化率高、經濟增長快。經濟規(guī)模雖不如長三角和珠三角,但也是帶動海西經濟區(qū)發(fā)展的重要增長極,未來該地區(qū)在輻射內地與沿海,以及對接長三角和珠三角等方面將發(fā)揮越來越重要的作用。閩三角擁有豐富的生態(tài)資源,是生態(tài)文明建設的重要地區(qū),在保障東南沿海生態(tài)安全和削減碳排放方面占據重要地位。碳達峰、碳中和已被納入福建省“生態(tài)省”建設布局中。作為福建省的碳排放中心[38],閩三角有必要對經濟和社會發(fā)展進行調控,實現率先達峰。以往針對閩三角碳排放驅動機制的研究更側重綜合性的戰(zhàn)略研究[39]?！半p碳”目標的實現必須落實到各個城市、行業(yè)和部門,因此廈漳泉一體化背景下不僅要探索適合閩三角整體的減排路徑,同時又必須兼顧城市的差異探索適合不同城市的多元化、差異化的減排路徑。

圖1 閩三角城市群區(qū)位圖Fig.1 Location plan of the Golden Triangle of Southern Fujian

本研究使用Tapio脫鉤模型和LMDI方法分析了閩三角城市群的脫鉤狀態(tài),探究了城市群碳排放的驅動機制,為“雙碳”目標約束下該地區(qū)發(fā)展低碳經濟和優(yōu)化產業(yè)布局等提供了綜合性的建議。同時考慮到廈門、漳州和泉州在產業(yè)結構和能源利用等方面的差異,本文同時對比了這3個城市在脫鉤狀態(tài)和碳排放驅動機制方面的差異,明確了不同發(fā)展模式下經濟、人口以及能源消費等對碳排放的貢獻,為各個城市的碳減排提供了有針對性的建議。

1 數據與方法

1.1 研究區(qū)概況

1.2 清單法

本文采用政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)提供的框架[40]對2005—2017年閩三角能源消費、工業(yè)生產、農業(yè)生產、林綠地、廢棄物處置5個部門的碳排放進行核算。

(1)

(2)

CEj=Aj×Ij

(3)

式中,CE為閩三角碳排放,CEi為城市碳排放,i=1,2,3分別表示廈門,漳州,泉州。CEj為部門碳排放,j=1…5,Aj和Ij分別為碳排放相關過程的活動強度和碳排放系數(表1)。

表1 部門碳排放來源及各活動的碳排放系數

1.3 Tapio脫鉤模型

用Tapio脫鉤模型[10]計算2006—2017年碳排放的脫鉤系數。

(4)

式中,DI表示脫鉤系數(decoupling index),EP和DF分別表示環(huán)境壓力(environmental pressures)和經濟驅動力(driving factors),分別用人均碳排放(carbon emissions per capita,CP)和人均GDP(GDP per capita,GP)表示(圖2),因此脫鉤系數是t—t+1時期環(huán)境壓力變化率(%ΔEP)和經濟驅動力變化率(%ΔDF)的比值,脫鉤狀態(tài)的判斷見圖2。

圖2 脫鉤系數與脫鉤狀態(tài)Fig.2 Decoupling index and decoupling statusCP: 人均碳排放 Carbon emissions per capita; GP: 人均GDP GDP per capita; DI: 脫鉤系數Decoupling index

1.4 LMDI方法

參考LMDI方法[20],將碳排放分解為碳排放系數(Ii)、能源結構(ES)、能源強度(EI)、人均GDP(GP)和人口規(guī)模(P)。

(5)

ΔCE=CEt+1-CEt=ΔIi+ΔES+ΔEI+ΔGP+ΔP+ΔCErsd

(6)

式中,CE、Ei、E、G、P分別表示碳排放、煤炭消費、綜合能耗、GDP和人口規(guī)模,Ii=CE/Ei、ES=Ei/E、EI=E/G、GP=G/P,分別表示碳排放系數、能源結構、能源強度、人均GDP和人口規(guī)模。ΔIi、ΔES、ΔEI、ΔGP、ΔP分別表示碳排放系數、能源結構、能源強度、人均GDP和人口規(guī)模對碳排放的貢獻值。本研究設定,研究期內碳排放系數保持不變,因此ΔIi=0。加法分解的分解余量ΔCErsd=0。上述因素對碳排放的貢獻值通過以下公式計算：

2．金融結構通過技術的轉移和擴散對產業(yè)結構的促進作用。技術轉移與技術擴散都是一種新技術由高水平向低水平的傳播，沒有擴散，創(chuàng)新便不可能有經濟影響。學者通過各種模型對其進行研究，如謝建國通過兩階段古諾模型、羅德明等人利用羅默模型討論了技術轉移與擴散對實體經濟的作用。[15][16]其傳導機理主要有以下幾類。

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

DES=exp(wΔES)

(13)

DEI=exp(wΔEI)

(14)

DGP=exp(wΔGP)

(15)

DP=exp(wΔP)

(16)

式中,DCE表示t—t+1時期碳排放變化率,DIi、DES、DEI、DGP、DP分別表示上述五類驅動因素對碳排放變化率的貢獻。乘法分解的分解余量ΔDrsd=1。

用貢獻度(con)衡量各因素對碳排放的影響。不同因素間,貢獻度越高的因素,其對碳排放的影響程度越強。當驅動因素的貢獻度升高時,表明該因素對碳排放的影響程度加深。

(17)

式中,con表示驅動因素的貢獻度,Δ表示驅動因素的貢獻值,︱Δ︱表示貢獻值的絕對值

經濟發(fā)展時,所有能直接或間接促進碳減排的措施稱為脫鉤努力。用脫鉤努力模型[52]評估各類因素對碳減排的貢獻,即脫鉤努力,用ΔE表示。

ΔE=ΔCE-ΔGP

(18)

(19)

式中,ΔE表示剔除人均GDP的影響后各類因素對碳減排的努力。ΔCE和ΔGP分別表示碳排放變化量和人均GDP對碳排放的貢獻。D表示脫鉤努力系數。DES、DEI、DP分別表示能源結構、能源強度和人口規(guī)模對碳減排的脫鉤努力。D≤0表示驅動因素未做脫鉤努力,即驅動因素的變化不能促進碳排放與經濟發(fā)展脫鉤；01表示驅動因素為強脫鉤努力,即驅動因素的變化促進了碳排放與經濟發(fā)展脫鉤。

2 結果與分析

2.1 碳排放核算結果

整體而言,閩三角碳排放保持增長趨勢(圖3)。碳排放從2005年的1315.60萬t增長到2017年的5471.89萬t。從構成看,泉州碳排放最多：2005年該市碳排放948.13萬t,占比72.07%,2017年碳排放為4006.61萬t,占比73.22%(圖3),是閩三角最主要的碳源。漳州碳排放最少,整體呈先增后降趨勢。碳排放由2005年的38.45萬t增加至2014年的957.50萬t,隨后又下降至2017年的685.87萬t,占比由2.29%增加至19.72%又回落到12.53%(圖3)。漳州碳排放增長率最高,但增長率逐年下降(圖4)。漳州碳排放變化受工業(yè)發(fā)展的影響較大。2006年碳排放是2005年的2.98倍,此時碳排放增加主要受到了鋼鐵以及水泥產業(yè)擴張的影響。之后隨著鋼鐵、水泥等產業(yè)的規(guī)模縮小,地區(qū)碳排放增長率逐漸放緩?！靶鲁B(tài)”之后,上述產品的產量急速下降,地區(qū)碳排放總量也開始下降?？傮w而言,漳州碳排放增長率最高,達到35.78%,高于地區(qū)整體水平。廈門碳排放在波動中增加,年均增長率7.79%,低于地區(qū)整體水平,導致該市碳排放占比逐年下降(圖3)。廈漳泉3市在碳排放及增長率上的差異與部門碳收支有關(圖3)。閩三角碳支出最多的是能源活動部門,其碳支出占總碳支出的70%以上,而工業(yè)部門碳支出的增長率最高,為12.44%(圖3)。泉州能源消費量高是導致泉州碳排放量高且持續(xù)增長的主要原因。漳州工業(yè)發(fā)展較快導致了該市碳排放有最高的增長率。

圖3 閩三角城市群及廈漳泉各市碳排放特征Fig.3 Characteristics of carbon emissions of the Golden Triangle of Southern Fujian (GTSF), Xiamen, Zhangzhou and Quanzhou

閩三角人均碳排放從2005年的0.87 t/人增加至2017年的3.08 t/人,環(huán)境壓力持續(xù)增大(圖3)。2005—2017年廈門、漳州和泉州的人均碳排放分別從1.21、0.08、1.24 t/人增加至1.94、1.34、4.63 t/人(圖3)。泉州人均碳排放最高,環(huán)境壓力最大；漳州人均碳排放最低,環(huán)境壓力最小(圖3)。閩三角以及廈漳泉人均碳排放的變化趨勢與碳排放一致(圖4),即廈門人均碳排放增長率最低,漳州人均碳排放先增后降,最大值也出現在2014年(1.93 t/人)(圖3),且人均碳排放的增長率最高(34.94%)(圖4)。

圖4 碳排放與人均碳排放增長率Fig.4 Growth rate of carbon emissions and carbon emissions per capita

2.2 脫鉤分析

2006—2017年閩三角人均GDP升高,經濟發(fā)展,脫鉤狀態(tài)處于第一和第四象限(圖2)。脫鉤系數多年均值為1.03,碳排放與經濟發(fā)展處于擴張性連接的狀態(tài)(表2)。經濟發(fā)展與碳排放增長的速率相當,二者的響應關系持續(xù)存在。閩三角的脫鉤系數呈現“下降-升高-下降”的趨勢,脫鉤狀態(tài)經歷了“改善-惡化-改善”的過程(圖2)。2006—2010年閩三角碳排放增長率和脫鉤系數均逐漸下降,脫鉤狀態(tài)從擴張負脫鉤發(fā)展為弱脫鉤；2011—2015年碳排放增長率和脫鉤系數均升高,脫鉤狀態(tài)從弱脫鉤惡化至擴張負脫鉤；2016年碳排放下降,碳排放與經濟發(fā)展達到了最理想的強脫鉤狀態(tài),之后碳排放反彈,脫鉤狀態(tài)變?yōu)槿趺撱^(表2)。整體而言,閩三角的脫鉤狀態(tài)以擴張性連接為主,強脫鉤偶爾出現,該地區(qū)尚不具備碳達峰的條件。

利用公式(4)對廈漳泉的脫鉤狀態(tài)進行分析,發(fā)現,廈門、漳州和泉州的平均脫鉤系數分別為0.45、2.70和1.10,脫鉤狀態(tài)分別以弱脫鉤、擴張負脫鉤和擴張性連接為主(表2)。廈門的脫鉤系數多是<1的(表2),脫鉤系數逐漸下降,脫鉤狀態(tài)得到改善。強脫鉤出現的頻次較多,說明低碳政策等對廈門碳減排的促進作用較強。廈門碳排放與經濟發(fā)展已逐漸脫鉤,具備碳達峰的條件。漳州的脫鉤系數在多數年份都是>1.2的(表2),人均GDP和人均碳排放均增長,且后者的增長率更高。2005年之后漳州進入快速工業(yè)化階段。工業(yè)化帶動經濟增長的同時也造成能耗增加,進而促進碳排放以更高的速率增長。但是隨著發(fā)展方式的轉變,漳州碳排放的脫鉤系數開始降低,尤其是2014年“新常態(tài)”之后隨著碳排放下降,演變至強脫鉤狀態(tài)(表2)。泉州的脫鉤狀態(tài)也在逐漸改善,但是從“十一五”到“十二五”整體的脫鉤狀態(tài)變差,最理想狀態(tài)出現在2016年(表2)。泉州未出現強脫鉤狀態(tài)。綜上,閩三角以及廈漳泉各市的脫鉤狀態(tài)都得到了改善,但強脫鉤出現頻次極低,經濟發(fā)展與碳排放未脫鉤。

表2 2006—2017年閩三角城市群以及廈漳泉各市碳排放與經濟發(fā)展的脫鉤系數與脫鉤狀態(tài)

2.3 驅動機制分析

人均GDP和人口規(guī)模對閩三角碳排放的累計貢獻值分別為3724.38萬t和519.15萬t,二者是促進碳排放增加的正向因素,且人均GDP的貢獻值更多(表3),但其對碳排放變化的貢獻度呈階段性變化。2006—2011年人均GDP對碳排放的貢獻值增長較快,隨后趨于穩(wěn)定,在2015年達到最大值381.22萬t。人口規(guī)模對碳排放的貢獻值除了在2010年出現較大幅度增加外其余時間較穩(wěn)定,最大貢獻值90.08萬t(2010年)。人均GDP和人口規(guī)模對碳排放的年均貢獻度分別為35.97%和4.68%,人均GDP的影響更強,但二者的貢獻度均在下降(圖5)。

能源結構和能源強度對閩三角碳排放的累計貢獻值分別是-1814.72萬t和-419.36萬t,二者均是碳排放的負向因素,且能源結構的負向貢獻更多(表3)。能源結構和能源強度的年均貢獻度分別為-5.49%和-10.44%,且二者的貢獻度整體上呈增長趨勢(圖5),表明能源結構和能源強度對碳排放的負向影響逐漸加強。能源結構和能源強度的最高貢獻度分別為45.77%(2012年)和35.53%(2010年),最低貢獻度分別為-53.81%(2015年)和-36.88%(2016年)(圖5)。能源結構的變動貢獻了閩三角近一半的碳排放變化量,能源結構的變化決定了閩三角碳排放的變化趨勢(圖6)。

使用公式(5)—公式(16)分析各驅動因素對廈漳泉碳排放的貢獻。人均GDP對廈門、漳州和泉州碳排放的累計貢獻值分別為527.96萬t、648.71萬t和2567.90萬t,人口規(guī)模的累計貢獻值分別為203.82萬t、46.88萬t和276.90萬t(表3)。與閩三角整體結果類似,人均GDP和人口規(guī)模是廈漳泉碳排放的正向因素。人均GDP的年均貢獻度分別為29.57%、48.60%和31.27%,人口規(guī)模的年均貢獻度分別為12.10% 2.93%和2.90%(圖5)。人均GDP對漳州碳排放有較強的影響,但是其貢獻度從2006—2010年的74.65%下降到2011—2015年的36.80%(圖5)。人口規(guī)模對廈門的碳排放有較強的影響,其貢獻度從2006—2010年的17.87%下降到2011—2015年的6.23%(圖5)。

表3 各因素對閩三角城市群及廈漳泉各市碳排放的累計貢獻值/(×104t)

圖5 各因素對閩三角城市群及廈漳泉的貢獻度Fig.5 Contribution degree of factors to carbon emissions in the GTSF, Xiamen, Zhangzhou and Quanzhou

能源結構對廈門、漳州和泉州碳排放的累計貢獻值分別為-482.16、-281.85、-602.45萬t,能源結構變化促進了廈漳泉碳減排。能源強度的累計貢獻值分別為-312.67、-273.64、271.25萬t(表3),能源強度對廈門和漳州碳排放起抑制作用,對泉州碳排放起促進作用。從貢獻度看,能源結構對3個城市的年均貢獻度分別為-22.98%、-5.76%和-2.99%,能源強度的年均貢獻分別為-13.00%、-10.23%和-12.32%(圖5),能源結構和能源強度均對廈門的碳減排有較強的促進作用。

剔除人均GDP的影響后,其余各驅動因素對閩三角碳減排的總脫鉤努力系數為4.81(表4),表明碳減排的努力抵消了部分經濟增長對碳排放的促進作用。能源結構、能源強度和人口規(guī)模的脫鉤系數分別為5.46、1.05和-1.70(表4),因此能源結構和能源強度是閩三角碳減排的強脫鉤努力,人口規(guī)模無脫鉤努力。人口規(guī)模對廈漳泉碳減排的總脫鉤努力系數分別為-5.31、-0.81和-1.34(表4),因此人口規(guī)模因素對廈漳泉碳減排均無脫鉤努力。能源結構對3市碳減排的總脫鉤努力系數分別為13.18、3.91和3.48(表4),能源結構是廈漳泉碳減排的強脫鉤努力。能源強度對碳減排的總脫鉤努力系數分別為7.04、4.26和-2.20(表4),能源強度對泉州碳減排無脫鉤努力。

表4 各因素的脫鉤努力系數

3 討論

3.1 經濟發(fā)展與碳排放的相互影響

由碳排放主導的全球氣候變化已經成為人類發(fā)展面臨的最大挑戰(zhàn)之一。經濟發(fā)展促進了碳排放增加[7,37],碳排放增長阻礙了可持續(xù)發(fā)展目標的實現。碳排放既是環(huán)境問題,又是經濟問題。全球氣候行動的領導者歐盟已在1990年實現了全面的碳達峰,并于2020年9月公布了碳中和目標。美國、日本以及加拿大等發(fā)達國家也已在2010年之前實現了碳達峰。

碳排放持續(xù)增加對我國對外貿易、國內經濟的持續(xù)發(fā)展以及生態(tài)安全等都造成了十分不利的影響。出于保障國內經濟社會持續(xù)發(fā)展的內在要求和應對全球氣候變化的責任,我國在2020年9月22日提出了“2030年前碳排放達峰、2060年前碳中和”的目標。碳達峰、碳中和將成為帶動經濟高質量發(fā)展的重要動力。

經濟發(fā)展對閩三角碳排放增加有最強的促進作用。經濟發(fā)展促進閩三角碳排放增加與地區(qū)經濟發(fā)展模式有關[53]。2005—2017年閩三角第二產業(yè)占比從53%提升至58%,產業(yè)擴張導致閩三角綜合能源消耗以年均11.46%的速率增加,高于人均GDP的年均增速(10.51%),經濟發(fā)展與能源消費難以脫鉤,閩三角的經濟發(fā)展模式遠未達到低碳的標準?！半p碳”目標明確了閩三角未來經濟發(fā)展的方向,即綠色的、低碳的、由技術進步驅動的。實現“雙碳”目標將對目前粗放的發(fā)展模式產生較強影響。對閩三角而言,實現“雙碳”目標既是機遇又是挑戰(zhàn),關鍵在于如何平衡經濟發(fā)展與碳減排的關系。

《福建省“十三五”控制溫室氣體排放工作方案》明確指示“支持廈門、泉州率先實現碳排放峰值目標”。廈門、漳州和泉州明確了節(jié)能減排目標,但尚未制定詳細的碳達峰行動計劃。研究發(fā)現,經濟增長對廈漳泉碳排放增加也起促進作用,但影響程度不同。

廈門經濟增長率最低,碳排放和人均碳排放的增長率也遠低于地區(qū)整體水平。經濟發(fā)展對該市碳排放的貢獻度最低。碳排放與經濟發(fā)展整體上達到了弱脫鉤狀態(tài),強脫鉤出現的頻次也較高。廈門是“低碳示范型”城市,其直接排放已達峰,綜合排放進入平臺期,已具備了“率先達峰”的條件。

2005年之后漳州進入快速工業(yè)化階段。鋼鐵、石化等產業(yè)的發(fā)展帶動了地區(qū)人均GDP以年均11.66%的速率增長,可見漳州的經濟發(fā)展是高碳的。經濟增長對漳州碳排放的貢獻度最高。漳州碳排放以擴張負脫鉤狀態(tài)為主,脫鉤狀態(tài)最差?；诮洕l(fā)展的現實需求,漳州碳排放還將有較大的上升空間,經濟發(fā)展對碳排放的促進作用將長期存在,漳州實現“雙碳”的壓力很大。漳州實現“雙碳”目標的最佳方式是轉變發(fā)展方式,提升發(fā)展質量。以高碳工業(yè)驅動經濟發(fā)展于碳達峰不利。數字化、智能化將成為漳州經濟擴量提質的手段。漳州農林碳匯抵消了部分碳排放,“雙碳”約束下,漳州更要保障農林業(yè)穩(wěn)定發(fā)展,穩(wěn)定碳匯。

泉州貢獻了閩三角2/3以上的碳排放,是閩三角碳達峰的關鍵。泉州從未出現強脫鉤狀態(tài)。泉州第二產業(yè)占比超過60%且持續(xù)升高?！半p碳”目標下,泉州面臨“率先達峰”的壓力,但是第二產業(yè)對能源的高度依賴阻礙了碳達峰的實現,因此泉州實現碳達峰必須對產業(yè)結構進行升級,以實現降耗和減排。

3.2 能源是閩三角實現“雙碳”目標的關鍵

能源消費是實現碳達峰、碳中和的關鍵[54]。長期看優(yōu)化能源消費結構是降低碳排放的主要手段[55—56]。本文用煤炭消費占比表示能源結構。閩三角煤炭消費占比從2005年的35.72%下降到2017年的23.44%,能源結構持續(xù)改善?！翱刂泼禾抠Y源的開發(fā)規(guī)模和強度”以及“調整優(yōu)化能源結構和布局”等能源政策對閩三角能源結構優(yōu)化和碳減排起到了積極的作用。廈漳泉3市煤炭消費占比也呈下降趨勢。能源結構對廈門碳減排的貢獻度最高(圖5、圖6)。廈門通過產業(yè)結構升級實現了結構節(jié)能。煤炭消費占比從2005年的35.32%下降到了2017年的16.80%(圖6),能源結構優(yōu)化程度較高。隨著廈門抽水蓄能電站工程的建設,能源結構將進一步優(yōu)化,煤炭消費占比將達到更低的水平,能源結構優(yōu)化將助力廈門“率先達峰”。能源結構對泉州碳減排的貢獻度最低(圖5)。泉州消耗了閩三角45%的煤炭。雖然福建省“能源發(fā)展專項規(guī)劃”著重強調了泉州的節(jié)能降耗目標,但受產業(yè)結構和規(guī)模影響,泉州煤炭消費持續(xù)升高,煤炭消費占比降低較少：2017年煤炭消費量是2005年的3.55倍,2017年煤炭消費占比(23.94%)僅比2005年(19.95%)下降了4%(圖6),能源結構優(yōu)化程度有限,能源結構變化對碳減排的貢獻較低。

能源強度衡量了能源消費與經濟產出間的關系,該因素對碳排放的影響存在較大不確定性[57]?？傮w而言,能源強度抑制了閩三角碳排放,但這種抑制作用僅發(fā)生在能源強度下降的階段。

能源強度下降抑制碳排放,能源強度升高促進碳排放的效應在廈漳泉3市也存在。2005—2017年廈漳泉能源強度年均變化率分別為-3.83%、-2.70和1.81%。廈門和漳州能源強度降低,能源強度的貢獻值<0,泉州能源強度升高,能源強度的貢獻值>0。廈門能源強度下降幅度最大、節(jié)能效果最好,能源強度對碳排放的抑制效應最強(圖5、圖6)。漳州的能源強度在“十二五”時期的下降幅度更大,因此“十二五”時期能源強度的負向貢獻更高(圖6)。泉州一直未將能源強度控制在省級約束目標內,導致泉州在每個“五年規(guī)劃”的初期必須降低能源強度來實現省級節(jié)能目標,但在規(guī)劃期末,能源強度反彈,所以在2005—2008年、2010—2013年以及2015—2017年能源強度對碳排放是抑制作用,在2008—2010年及2013—2015年是促進作用。

圖6 能源利用對閩三角城市群及廈漳泉碳排放的貢獻度Fig.6 Energy utilization and its contribution degree to carbon emissions of the GTSF, Xiamen, Zhangzhou and Quanzhou

“雙碳”目標提出之后閩三角的節(jié)能降耗力度將比之前更強,能源結構優(yōu)化和能源強度下降將對碳排放產生更強的抑制作用。在保障能源供給安全的前提下,降低煤炭等化石能源的利用、提升能源效率將對閩三角以及廈漳泉“雙碳”目標的實現起到積極的促進作用。

4 結論與政策建議

本研究運用Tapio脫鉤模型和LMDI方法開展了閩三角碳排放脫鉤狀態(tài)及驅動機制研究,主要結論如下：(1)閩三角碳排放及人均碳排放均持續(xù)升高,二者趨勢相同。工業(yè)中心泉州的碳排放及人均碳排放均最高。增長型城市漳州的碳排放及人均碳排放增長最快。服務型城市廈門碳排放增長最慢,人均碳排放最低。(2)能源消費部門碳支出最高,其次是林綠地部門,但同時林綠地也是閩三角最主要的碳匯。工業(yè)部門碳支出增長最快。(3)閩三角碳排放與經濟發(fā)展未完全脫鉤,但脫鉤狀態(tài)逐漸改善。廈門、漳州和泉州分別以弱脫鉤、擴張負脫鉤和擴張性連接為主。(4)人均GDP和人口規(guī)模是閩三角碳排放的正向因素,前者的促進效應更強,但二者的貢獻度在降低。人均GDP和人口規(guī)模分別對漳州和廈門碳排放有最強的促進作用。(5)能源結構和能源強度是閩三角碳排放的負向因素,能源結構的抑制效應更強,二者的負向貢獻度均在升高。能源結構是廈漳泉碳排放的負向因素,能源強度對不同城市碳排放的影響效應不同。人口規(guī)模對閩三角碳減排未做脫鉤努力,能源結構是碳減排的強脫鉤努力。

能源消費是閩三角碳排放的主要來源,能源結構對碳排放起主要抑制作用?！半p碳”目標約束下閩三角實現低碳發(fā)展的關鍵在于能源消費結構的優(yōu)化。在“十四五”及“十五五”時期,閩三角可依賴漳州核電、廈門水電以及泉州熱能工程等,發(fā)展低碳甚至無碳能源,擴大可再生能源的應用,實現能源供給和消費結構的優(yōu)化,進而實現碳減排。閩三角海洋資源豐富,蘊含著豐富的油氣資源。與煤炭相比,相同熱值的油氣資源的碳排放量更低,因此開發(fā)海洋資源也應該納入閩三角的能源發(fā)展規(guī)劃中。閩三角可依托地區(qū)科研單位,探索可再生能源和海洋油氣能源高效的利用方式。經濟結構影響能源消費。閩三角第二產業(yè),尤其是工業(yè)部門的發(fā)展導致了閩三角碳排放的迅速增長,實現低碳發(fā)展必須提升工業(yè)經濟的發(fā)展質量。閩三角應盡快明確行業(yè)碳排放特征及驅動機制,參考廈門“東坪山近零碳排放示范區(qū)”的經驗,對重點行業(yè)開展有針對性的減排措施。廈門應盡快制定碳達峰行動計劃,明確達峰目標,引領閩三角“雙碳”行動。漳州實現低碳發(fā)展的重點在于產業(yè)升級,提升現有的技術水平助力產業(yè)結構高級化。泉州實現低碳發(fā)展則必須提升能源效率。