吳 茜, 陳強強
(甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)財經(jīng)學(xué)院,甘肅 蘭州 730070)
氣候變暖問題以其對生態(tài)環(huán)境破壞的嚴(yán)峻性與對人類生存發(fā)展威脅亟需解決的緊迫性受到廣泛關(guān)注,全球共同應(yīng)對氣候變暖問題已然成為人類命運共同體的應(yīng)有之義。據(jù)國際能源署(IEA)統(tǒng)計,2019 年,中國以98.09×108t 的碳排放量居于全球首位。面對這一嚴(yán)峻的碳排放現(xiàn)狀,中國向國際社會做出了2030年實現(xiàn)碳達峰,2060年實現(xiàn)碳中和的鄭重承諾,并在“十四五”規(guī)劃中將“雙碳”目標(biāo)納入生態(tài)文明建設(shè)整體布局。甘肅省不僅是我國能源資源的主要供應(yīng)基地[1],亦是我國重要的生態(tài)安全屏障區(qū)。近年來,“一帶一路”倡議的提出對當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的運行能效提出了更高要求,然而以“能源、資源密集型”為主要特征的產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑導(dǎo)致以“高消耗、高投入、低產(chǎn)出”為特征的經(jīng)濟運行模式,由此帶來的能源消耗和碳排放增加問題亟需解決。針對甘肅省細(xì)分行業(yè)碳排放進行影響因素分解與脫鉤分析對于碳減排目標(biāo)的規(guī)劃落實和產(chǎn)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展具有重要的實踐意義。
不同行業(yè)的碳排放特征具有顯著差異性,研究行業(yè)碳排放問題對于精準(zhǔn)識別區(qū)域碳減排的具體著力點至關(guān)重要。研究表明,行業(yè)碳排放通常由人口、經(jīng)濟、技術(shù)進步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等多種因素共同決定。以對數(shù)平均迪氏指數(shù)(LMDI)分解法[2]為代表的分解分析法和以STIRPAT 模型為代表的回歸分析法成為碳排放影響因素研究的兩大主流。其中,LMDI 分解法以其能夠包容零值數(shù)據(jù)且分解后無殘差的特點受到學(xué)者的青睞,并廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)[3]、工業(yè)[4]、交通運輸業(yè)[5]等行業(yè)碳排放的影響因素研究。王霞等[6]對我國制造業(yè)碳排放的影響因素進行研究得出,經(jīng)濟增長對碳排放產(chǎn)生顯著的增量效應(yīng),能源強度則因區(qū)域的不同呈現(xiàn)雙向效應(yīng)。賴文亭等[7]對福建省重點行業(yè)的碳排放影響因素進行了分解,得出發(fā)展低碳技術(shù)、調(diào)整產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu)是該地區(qū)實現(xiàn)降碳環(huán)保的重要著力點。
大量研究表明[8-10],經(jīng)濟增長是碳排放增加的主要促因,如何更好的兼顧經(jīng)濟與環(huán)保、發(fā)展與減排是當(dāng)前我國實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重大議題。對于兩者關(guān)系的研究大多基于環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)[11]和脫鉤[12]2 個視角展開,分別對應(yīng)二者的長期相關(guān)關(guān)系和短期效應(yīng)表現(xiàn)。分行業(yè)來看,李明煜等[13]對我國省域的電力、鋼鐵及水泥行業(yè)進行了脫鉤分析;王君華等[14]對工業(yè)細(xì)分行業(yè)經(jīng)濟增長與碳排放的脫鉤狀態(tài)進行了研究;劉博文等[15]測算了我國各區(qū)域的行業(yè)碳排放脫鉤指數(shù),在此基礎(chǔ)上構(gòu)建脫鉤努力模型,探討了脫鉤的內(nèi)在動因。
綜上所述,現(xiàn)有文獻極大地豐富了行業(yè)碳減排領(lǐng)域的研究,但對于欠發(fā)達地區(qū)省域?qū)用娴募?xì)分行業(yè)碳排放問題鮮有涉及。本研究以2010—2019 年甘肅省13 個細(xì)分行業(yè)為研究對象,利用LMDI 模型對行業(yè)碳排放的影響因素進行分解。進而運用Tapio 脫鉤模型分析經(jīng)濟增長與碳排放之間的脫鉤關(guān)系,并進一步分析各影響因素對脫鉤做出的努力,以期為甘肅省行業(yè)碳減排策略的制定與實施提供參考。
能源消費量、年末常住人口、GDP、分行業(yè)GDP均來自于《甘肅發(fā)展年鑒(2011—2020)》。由于工業(yè)細(xì)分行業(yè)的GDP 無法獲取,借鑒賀勇等[16]的方法,用(行業(yè)產(chǎn)值/工業(yè)總產(chǎn)值)×工業(yè)總GDP 來計算。為了消除價格因素的影響,將歷年GDP 轉(zhuǎn)換為2010年不變價。
1.2.1IPCC法使用IPCC 法測算甘肅省細(xì)分行業(yè)碳排放量,公式如下:
式中:C為碳排放量;i為13個細(xì)分行業(yè);j為原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣9 種化石燃料;kj、mj分別為j化石燃料的碳排放及折標(biāo)煤系數(shù);Eij為i行業(yè)j化石燃料能源消費量;44和12分別為CO2和C的相對分子(原子)質(zhì)量。
1.2.2LMDI模型借鑒Ang 等[2]提出的LMDI模型對細(xì)分行業(yè)碳排放影響因素進行分解,公式如下:
式中:Cij為i行業(yè)j化石燃料產(chǎn)生的碳排放量;Eij為i行業(yè)j化石燃料能源消費量;Ei為i行業(yè)能源消費總量;Gi為i行業(yè)的GDP;G為總GDP;P為年末人口數(shù);CI、ES、EI、SI、GP、P分別為碳排放系數(shù)、能源結(jié)構(gòu)、能源強度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟增長和人口規(guī)模;ΔC為總效應(yīng);Ct、C0分別為目標(biāo)年、基期年碳排放量;ΔCCI、ΔCES、ΔCEI、ΔCSI、ΔCGP、ΔCP分別為各影響因素對碳排放量產(chǎn)生的效應(yīng)。
具體的各影響因素效應(yīng)計算公式如下:
式中:x為上述各影響因素;ΔCx為影響因素x的碳排放效應(yīng);為權(quán)重;分別為目標(biāo)年和基期年i行業(yè)j化石燃料產(chǎn)生的碳排放量;xt和x0分別為目標(biāo)年和基期年的影響因素值。其中,權(quán)重公式如下:
為了便于比較,借鑒賴文亭等[7]的研究方法,使用相對貢獻度來描述各效應(yīng)對碳排放量的影響程度,公式如下:
式中:δ為相對貢獻度。δ>0,該影響因素對碳排放產(chǎn)生促進效應(yīng),且值越大,促進效應(yīng)越強;δ<0,該影響因素對碳排放產(chǎn)生抑制效應(yīng),且絕對值越大,抑制效應(yīng)越強。
1.2.3 脫鉤分析
(1)Tapio脫鉤模型
使用Tapio 脫鉤模型[12]來研究經(jīng)濟增長與碳排放之間的脫鉤關(guān)系,公式如下:
式中:ε為脫鉤指數(shù);ΔC、ΔG分別為碳排放及GDP變化量;C0為基期年碳排放量;G0為基期年GDP。脫鉤狀態(tài)具體定義見圖1。
圖1 脫鉤狀態(tài)圖Fig.1 Diagram of decoupling state
(2)脫鉤努力模型
為進一步分析各因素對經(jīng)濟增長與碳排放脫鉤做出的努力,構(gòu)建如下模型:
式中:D和ΔC′分別為剔除經(jīng)濟增長效應(yīng)后的脫鉤努力指標(biāo)和碳排放變化量;DES、DEI、DSI、DP分別為各影響因素的脫鉤努力。當(dāng)D≥1 時,表示強脫鉤努力;0 從甘肅省行業(yè)能源消費總體情況來看(圖2),2019年能源消費總量為7919.59×104t;煤炭、石油消費量分別占到了化石能源消費總量的64.89%和34.67%,表明煤炭仍是能源消費的主要形式,能源消費格局的高碳化特征顯著,能源消費結(jié)構(gòu)優(yōu)化空間較大。分行業(yè)來看,電力行業(yè)、鋼鐵制造業(yè)、化工制造業(yè)能源消費量占比分別為34.82%、15.13%、7.56%,是煤炭消費的主要行業(yè);石油制造業(yè)和運輸業(yè)能源消費占比分別為29.98%、4.93%,是石油消費的主要行業(yè)。 圖2 2019年甘肅省細(xì)分行業(yè)分品種能源消費情況Fig.2 Different types of energy consumption of industries in Gansu Province in 2019 以能源消費強度均值等于1 為界,將13 個細(xì)分行業(yè)分為高能耗和低能耗兩類行業(yè)進行分析(圖3a~b)。從整體來看,2010—2019 年甘肅省細(xì)分行業(yè)的能源消費強度均呈下降趨勢,表明節(jié)能技術(shù)水平得到了較為顯著的提升,產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式逐漸由高能耗粗放式向低能耗精細(xì)化轉(zhuǎn)變。分行業(yè)來看,以電力行業(yè)和石油制造業(yè)為代表的高耗能行業(yè)能源消費強度呈出顯著下降趨勢,但與其他行業(yè)相比仍處于較高的位置;機電制造業(yè)、貿(mào)易餐飲業(yè)、其他服務(wù)業(yè)的能源消費強度多年來一直處于較低水平,均值分別為0.07 t·(104元)-1、0.11 t·(104元)-1、0.05 t·(104元)-1,能源利用效率較高。 圖3 2010—2019年細(xì)分行業(yè)能源消費強度Fig.3 Energy consumption intensity of industries from 2010 to 2019 2010—2019 年甘肅省細(xì)分行業(yè)碳排放量由16520.90×104t 上 升 至20364.03×104t,增 加 了3843.13×104t(圖4)。其中,電力行業(yè)的貢獻量最大,占細(xì)分行業(yè)碳排放總增量的53.85%,采掘業(yè)、石油制造業(yè)、化工制造業(yè)、鋼鐵制造業(yè)、運輸業(yè)、貿(mào)易餐飲業(yè)及其他服務(wù)業(yè)7個行業(yè)的碳排放量同樣表現(xiàn)為正增長;而農(nóng)業(yè)、輕工制造業(yè)、紡織制造業(yè)、機電制造業(yè)及建筑業(yè)5個行業(yè)的碳排放量均不同程度的下降,降幅介于20.49×104~119.28×104t之間。 圖4 2010—2019年甘肅省細(xì)分行業(yè)碳排放增長趨勢Fig.4 Growth trend of carbon emissions of industries in Gansu Province from 2010 to 2019 結(jié)合甘肅省細(xì)分行業(yè)碳排放量(表1)可以看出,甘肅省碳排放主要集中在石油制造業(yè)、化工制造業(yè)、鋼鐵制造業(yè)、電力行業(yè)等高能耗行業(yè),且均呈現(xiàn)出上升趨勢??梢?,改善高能耗產(chǎn)業(yè)能源消費結(jié)構(gòu),推動高能耗產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級是當(dāng)前甘肅省碳減排的重中之重。 表1 甘肅省細(xì)分行業(yè)碳排放量Tab.1 Carbon emissions of industries in Gansu Province /Mt 各影響因素對細(xì)分行業(yè)碳排放的相對貢獻度如表2 所示??紤]到2013 年提出的“一帶一路”倡議構(gòu)想及“十三五”規(guī)劃對甘肅省碳排放量變化的影響,將研究期分為2010—2013年、2013—2016年、2016—2019年3個時間段進行分析。 表2 甘肅省細(xì)分行業(yè)碳排放影響因素相對貢獻度Tab.2 Relative contribution of influencing factors of industry carbon emissions in Gansu Province 2.3.1 人口規(guī)模效應(yīng)(ΔCP)人口規(guī)模效應(yīng)在3 個時段對碳排放量的增加表現(xiàn)為促進作用,除輕工制造業(yè)、紡織制造業(yè)和機電制造業(yè)外,其他10 個行業(yè)的人口規(guī)模效應(yīng)均呈增長趨勢。其中,運輸業(yè)、建筑業(yè)和農(nóng)業(yè)的人口規(guī)模效應(yīng)相對貢獻度均處于較高的水平,均值分別為2.7%、2.4%和2.3%,表明人口規(guī)模擴大所帶來的交通壓力、住所需求、土地利用變化以及糧食安全等問題對于碳排放量增長的影響日益顯現(xiàn)。 2.3.2 經(jīng)濟增長效應(yīng)(ΔCGP)經(jīng)濟增長效應(yīng)在3 個時段對碳排放量的增加表現(xiàn)出顯著的促進作用,但是隨著時間的變化,各個行業(yè)經(jīng)濟增長效應(yīng)均呈下降趨勢。2010—2013 年石油制造業(yè)、建筑業(yè)和運輸業(yè)的經(jīng)濟增長效應(yīng)十分顯著,相對貢獻度分別為60.3%、67.9%和74.8%;2013—2016 年經(jīng)濟增長效應(yīng)最顯著的行業(yè)為采掘業(yè),相對貢獻度為70.0%;2016—2019 年經(jīng)濟增長效應(yīng)的促進作用明顯減弱,各個行業(yè)的相對貢獻度均降低到40%以下。盡管甘肅省經(jīng)濟增長對于細(xì)分行業(yè)碳排放增加的促進作用明顯下降,但經(jīng)濟增長效應(yīng)仍為碳排放量增加的最主要誘因,如何在兼顧經(jīng)濟增長的同時實現(xiàn)碳減排這一難題仍亟需解決。 2.3.3 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)(ΔCSI)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在3 個時段始終表現(xiàn)為碳排放促進作用的行業(yè)有電力行業(yè)和其他服務(wù)業(yè);而機電制造業(yè)和建筑業(yè)表現(xiàn)為抑制作用,且抑制作用逐漸增強。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對其他行業(yè)的影響方向波動較大,2010—2013 年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)為抑制作用的行業(yè)數(shù)為6 個;2013—2016 年采掘業(yè)、紡織制造業(yè)和鋼鐵制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)由促進轉(zhuǎn)為抑制,表現(xiàn)出抑制作用的行業(yè)數(shù)增加為9 個,并且剩余行業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)促進作用相比2010—2013 年略有下降,表明2013 年提出的“一帶一路”倡議提升了甘肅省產(chǎn)業(yè)升級水平,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化成果顯著;2016—2019 年表現(xiàn)為抑制作用的行業(yè)數(shù)下降為6個,且石油制造業(yè)、電力行業(yè)等高能耗產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)仍舊多表現(xiàn)為促進作用,高能耗產(chǎn)業(yè)的綠色低碳化發(fā)展仍舊是未來要努力的方向。 2.3.4 能源強度效應(yīng)(ΔCEI)能源強度在3 個時段對碳排放均表現(xiàn)出顯著的減量效應(yīng),且有增強的趨勢,表明甘肅省細(xì)分行業(yè)能源利用效率逐漸提高,行業(yè)生產(chǎn)過程中對于節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新的重視程度日益增長并得到了積極反饋。其中,能源強度效應(yīng)相對貢獻度較大的行業(yè)為機電制造業(yè)、鋼鐵制造業(yè)、紡織制造業(yè)和電力行業(yè),相對貢獻度均值分別為-61.7%、-48.1%、-42.3%和-41.2%。 2.3.5 能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)(ΔCES)從表2 可以明顯看出,隨著時間的變化,能源結(jié)構(gòu)對碳排放表現(xiàn)為抑制作用的行業(yè)數(shù)逐漸增加,并且逐漸增強。2010—2013 年能源結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為抑制作用的行業(yè)有6 個;2013—2016 年農(nóng)業(yè)、紡織制造業(yè)和鋼鐵制造業(yè)由促進作用轉(zhuǎn)為抑制作用,表現(xiàn)為抑制作用的行業(yè)共有8 個;2016—2019 年表現(xiàn)為抑制作用的行業(yè)共有9個,僅采掘業(yè)、電力行業(yè)、石油制造業(yè)和鋼鐵制造業(yè)表現(xiàn)為促進作用?!陡拭C省“十四五”能源發(fā)展規(guī)劃》指出,“十三五”期間,甘肅省以河西地區(qū)的新能源開發(fā)優(yōu)勢為依托,不斷深化能源體制改革,非化石能源供給能力得到了較為顯著的提升。 經(jīng)濟增長是甘肅省細(xì)分行業(yè)碳排放增加的最主要因素,進一步深入分析兩者的脫鉤程度及變化趨勢對于解決如何更好兼顧地區(qū)經(jīng)濟增長與碳減排任務(wù)這一難題具有重要意義。 從甘肅省細(xì)分行業(yè)碳排放脫鉤情況來看(表3),2010—2013 年除采掘業(yè)為擴張負(fù)脫鉤、輕工制造業(yè)為擴張連接外,其他行業(yè)均表現(xiàn)為弱脫鉤。2013—2016 年運輸業(yè)、貿(mào)易餐飲業(yè)和其他服務(wù)業(yè)均表現(xiàn)為擴張負(fù)脫鉤,表明甘肅省的第三產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展的同時,對能源消費的依賴程度增加;農(nóng)業(yè)、化工制造業(yè)、鋼鐵制造業(yè)、建筑業(yè)等行業(yè)的脫鉤程度均有提升,由弱脫鉤轉(zhuǎn)為強脫鉤。2016—2019 年大多行業(yè)處于強脫鉤狀態(tài),采掘業(yè)、輕工制造業(yè)、化工制造業(yè)等行業(yè)甚至處于衰退脫鉤狀態(tài),即碳排放量降低的速度高于經(jīng)濟衰退的速度,表明該時段內(nèi)甘肅省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換較為明顯,部分行業(yè)出現(xiàn)經(jīng)濟衰退現(xiàn)象,碳排放量隨之下降。 表3 甘肅省細(xì)分行業(yè)碳排放脫鉤情況Tab.3 Decoupling situation of industry carbon emissions in Gansu Province 從甘肅省細(xì)分行業(yè)各影響因素脫鉤努力情況來看(表4),在整個研究期內(nèi),13個行業(yè)人口規(guī)模效應(yīng)的脫鉤努力值均小于0,未做出努力。 表4 甘肅省細(xì)分行業(yè)碳排放影響因素脫鉤努力情況Tab.4 Decoupling effort of influencing factors of industry carbon emissions in Gansu Province 在3個時段內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對不同行業(yè)做出了差異化的脫鉤努力。2010—2013 年農(nóng)業(yè)、貿(mào)易餐飲業(yè)、建筑業(yè)、運輸業(yè)、石油制造業(yè)及機電制造業(yè)6 個行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)做出弱脫鉤努力;2013—2016年采掘業(yè)、紡織制造業(yè)和鋼鐵制造業(yè)的脫鉤努力值由負(fù)轉(zhuǎn)正,石油制造業(yè)、貿(mào)易餐飲業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)由弱脫鉤努力提高為強脫鉤努力;2016—2019 年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)做出脫鉤努力的行業(yè)數(shù)減少,表明甘肅省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整仍有較大空間。 能源強度效應(yīng)方面,在研究期內(nèi)能源強度效應(yīng)對大部分行業(yè)均作出了脫鉤努力,且隨著時間變化,表現(xiàn)出的脫鉤努力越來越強,2016—2019 年除化工制造業(yè)為弱脫鉤努力外,其他行業(yè)均為強脫鉤努力。 能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)方面,隨著時間的變化,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的脫鉤努力有顯著增強的趨勢,在2016—2019 年能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對大部分行業(yè)的碳排放脫鉤均做出了脫鉤努力,表明甘肅省產(chǎn)業(yè)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的相關(guān)政策效果明顯。 關(guān)于甘肅省碳排放影響因素的分解研究大多集中于宏觀層面。劉定惠等[1]、董瑩等[17]對甘肅省碳排放變化的影響因素進行了分解,研究結(jié)果表明,經(jīng)濟增長對碳排放的增量效應(yīng)顯著,能源強度則是降低碳排放的關(guān)鍵要素。本研究從甘肅省細(xì)分行業(yè)層面分析了碳排放的影響因素得出,經(jīng)濟增長和人口規(guī)模表現(xiàn)為增量效應(yīng),且經(jīng)濟增長效應(yīng)是主要促因;能源強度和能源結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為減量效應(yīng),且能源強度的減排作用更為顯著;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對不同行業(yè)影響方向不同,化工制造業(yè)、建筑業(yè)等行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的抑制作用經(jīng)歷了較為顯著的改善過程,而鋼鐵制造業(yè)、電力行業(yè)等的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)則表現(xiàn)為促進作用。本研究結(jié)論與上述學(xué)者研究結(jié)果相一致。從影響因素選擇上看,董瑩等[17]在分析了上述因素對碳排放的影響的基礎(chǔ)上,將森林碳匯、城鎮(zhèn)化率加入評估體系中進行了考量,得出城鎮(zhèn)化率促進了碳排放的增加,而森林碳匯的固碳作用較強。 本研究表明,能源強度效應(yīng)不僅降碳作用明顯,而且對于碳排放和經(jīng)濟增長的脫鉤也做出了顯著的脫鉤努力,這與賴文亭等[7]對福建省碳排放影響因素及其脫鉤努力的研究結(jié)果相一致。因此,降低能源消費強度、提高能源利用效率是有效提升碳排放與經(jīng)濟增長之間脫鉤水平的重要著力點。政府和企業(yè)應(yīng)積極引進低碳生產(chǎn)技術(shù)和高效節(jié)能設(shè)備,同時加大科研研發(fā)力度,鼓勵創(chuàng)新,注重節(jié)能環(huán)保技術(shù)的開發(fā)與優(yōu)化,進一步發(fā)揮科技創(chuàng)新的支撐作用。 在我國的“雙碳”目標(biāo)下,政府更好的履行宏觀調(diào)控職能,為碳減排創(chuàng)造有利的政策環(huán)境至關(guān)重要。政府應(yīng)綜合考慮當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點、細(xì)分行業(yè)碳排放水平及減排潛力等,精準(zhǔn)識別各行業(yè)碳減排的具體著力點,對高能耗行業(yè)和低能耗行業(yè)制定差異化的行業(yè)碳排放配額方案。同時建立健全碳排放交易權(quán)和碳稅融合機制[18],進一步完善甘肅省碳減排政策體系。 王勇等[19]從國家層面對工業(yè)細(xì)分行業(yè)的碳達峰時間與峰值大小進行了預(yù)測并對其減排潛力進行了評估;董棒棒等[20]以西北五省為研究對象,對碳達峰進行了預(yù)測,并分析了環(huán)境規(guī)制等因素對峰值的影響。本研究僅對甘肅省的行業(yè)碳排放影響因素及其脫鉤效應(yīng)進行了探討,細(xì)分行業(yè)的碳達峰形勢與減排潛力還有待進一步評估研究。 (1)2010—2019年甘肅省細(xì)分行業(yè)碳排放量增加3843.13×104t,石油制造業(yè)、化工制造業(yè)、鋼鐵制造業(yè)以及電力行業(yè)等高耗能行業(yè)成為碳排放的主要來源。甘肅省煤炭消費量占比高達64.89%,能源消費結(jié)構(gòu)高碳化特征顯著,但各細(xì)分行業(yè)的能源消費強度均呈下降趨勢。 (2)經(jīng)濟增長和人口規(guī)模對碳排放表現(xiàn)為增量效應(yīng),而能源強度、能源結(jié)構(gòu)的減排效應(yīng)顯著,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對部分行業(yè)產(chǎn)生減排效應(yīng)。 (3)各行業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長的脫鉤情況趨于向好,且能源強度效應(yīng)的脫鉤努力最高,能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的脫鉤努力盡管較低但不斷增強,而人口規(guī)模效應(yīng)的脫鉤努力不明顯。2 結(jié)果與分析
2.1 甘肅省能源消費狀況分析
2.2 甘肅省碳排放現(xiàn)狀分析
2.3 甘肅省碳排放影響因素分解分析
2.4 甘肅省碳排放與經(jīng)濟增長脫鉤分析
2.5 甘肅省碳排放影響因素脫鉤努力分析
3 討論
4 結(jié)論