袁家海 王媛 楊曉文 張健

摘要 為有力保障“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，中國電力行業(yè)需要在2045年前后實(shí)現(xiàn)凈零碳排放，因此，長期看常規(guī)煤電將逐步退出。然而煤電逐步退出會(huì)使相關(guān)從業(yè)人員面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，加劇中國區(qū)域間的發(fā)展不平衡。評(píng)估省級(jí)煤電退出的就業(yè)影響可以為各省制定科學(xué)能源轉(zhuǎn)型政策提供決策支撐，對(duì)于推進(jìn)電力行業(yè)轉(zhuǎn)型具有重要意義。該研究基于2020年后煤電不再新增和2030年煤電裝機(jī)增至1 300GW這兩種典型煤電發(fā)展情景，結(jié)合微觀層面的燃煤電廠數(shù)據(jù)，通過自下而上的表格分析方法評(píng)估燃煤電廠退出對(duì)不同省份帶來的就業(yè)影響，并通過構(gòu)建脆弱性評(píng)估框架識(shí)別煤電轉(zhuǎn)型中的就業(yè)脆弱地區(qū)，進(jìn)而針對(duì)性地提出公正轉(zhuǎn)型措施。研究發(fā)現(xiàn)：①2020年煤電行業(yè)直接相關(guān)就業(yè)人數(shù)達(dá)到168. 63萬人，若不再新增煤電，2045年實(shí)現(xiàn)電力零碳時(shí)，約16. 76%的煤電相關(guān)就業(yè)人員將面臨失業(yè)，而繼續(xù)新增煤電將會(huì)使該比例提高至36. 90%；②基于兩種情景下的脆弱性框架計(jì)算結(jié)果，大部分省份屬于低就業(yè)脆弱區(qū)域，因此，不會(huì)因煤電退出引發(fā)較大的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)集聚，高就業(yè)脆弱省份主要集中在山西、內(nèi)蒙古、山東、河南、寧夏等煤炭資源型省份，繼續(xù)新增煤電將導(dǎo)致整體的就業(yè)脆弱性提高；③對(duì)處于情景二下較高和高脆弱區(qū)域的9個(gè)省份進(jìn)行致脆分析，發(fā)現(xiàn)脆弱性省份可以分為高暴露型省份、高暴露高敏感型省份和高暴露高敏感低適應(yīng)型省份三種類型。政府部門應(yīng)因地制宜地構(gòu)建轉(zhuǎn)型管理框架，保障煤電遠(yuǎn)期有序退出過程中相關(guān)勞動(dòng)群體的基本權(quán)益，助力電力行業(yè)公正轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞 煤電退出；就業(yè)影響；脆弱性評(píng)估；公正轉(zhuǎn)型；省域差異

中圖分類號(hào) X321；F249. 2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A 文章編號(hào) 1002-2104（2023）07-0067-14 DOI：10. 12062/cpre20221043

氣候變化是21世紀(jì)最大的生態(tài)和社會(huì)挑戰(zhàn)之一［1］。為了最大限度地減少氣候變化的潛在負(fù)面影響和風(fēng)險(xiǎn)，世界各國已陸續(xù)通過、宣布或正在考慮與《巴黎協(xié)定》相對(duì)應(yīng)的凈零目標(biāo)［2］。作為世界第二大經(jīng)濟(jì)體，中國是全球氣候治理的重要參與者。2020年，習(xí)近平在聯(lián)合國大會(huì)上提出中國“二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”的目標(biāo)［3］。2021年，國務(wù)院印發(fā)《2030年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案》，強(qiáng)調(diào)構(gòu)建碳達(dá)峰、碳中和“１+Ｎ”的政策體系［4］。2022年，中共二十大報(bào)告中提出要加快規(guī)劃建設(shè)新型能源體系，積極參與應(yīng)對(duì)氣候變化全球治理［5］。這進(jìn)一步表明中國應(yīng)對(duì)全球氣候變化的決心，同時(shí)也為中國綠色低碳和高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展提出更為翔實(shí)的實(shí)施路徑和階段目標(biāo)。長期以來，中國富煤、貧油和少氣的資源稟賦決定了以煤為主的能源消費(fèi)格局，也決定了以煤電為主的電力供應(yīng)結(jié)構(gòu)［6］。電力部門作為中國碳排放的主要來源［7］及工業(yè)、交通等部門碳減排的重要支撐，被視為推動(dòng)全社會(huì)低碳轉(zhuǎn)型的核心部門與關(guān)鍵環(huán)節(jié)［8-9］。這就要求當(dāng)前以煤電為主的電力系統(tǒng)逐步轉(zhuǎn)向適合中國國情、有更強(qiáng)新能源消納能力的新型電力系統(tǒng)，煤電逐步由主體性電源轉(zhuǎn)向調(diào)節(jié)性電源［10］。考慮到煤電及其上游的煤炭開采行業(yè)承載了大量的就業(yè)，電力轉(zhuǎn)型將會(huì)使相關(guān)從業(yè)人員面臨收入降低、轉(zhuǎn)崗甚至失業(yè)的危機(jī)。盡管不少研究提出未來可再生能源的發(fā)展能拉動(dòng)或創(chuàng)造出更多的就業(yè)機(jī)會(huì)［11-13］，但煤電與可再生能源行業(yè)之間存在一定的錯(cuò)配問題［14］。一方面，可再生能源與煤電行業(yè)對(duì)就業(yè)人員的技能要求有所不同，工人失業(yè)后很難在可再生能源行業(yè)找到新的工作崗位；另一方面，新能源發(fā)展是一個(gè)長期的過程，而燃煤電廠或煤礦關(guān)閉帶來的就業(yè)影響迅速而直接，工人很難在失業(yè)期間獲得新的工作機(jī)會(huì)。此外，因歷史發(fā)展與資源分布差異，中國煤電與煤炭發(fā)展長期存在區(qū)域不平衡問題，煤電基地主要集中于山西、陜西和內(nèi)蒙古等西北及華北地區(qū)，而用電負(fù)荷則集中于東部地區(qū)。煤電退出影響與新能源發(fā)展帶動(dòng)的主要地區(qū)并不完全匹配，煤電退出將進(jìn)一步加劇區(qū)域間的發(fā)展不平衡問題。為保障電力行業(yè)的公正轉(zhuǎn)型，煤電逐步退出帶來的就業(yè)影響及區(qū)域差異值得重點(diǎn)關(guān)注。

1 文獻(xiàn)綜述

公正轉(zhuǎn)型（Just Transition）作為一個(gè)專有概念最早由Brian Kohler于1998年提出，即工會(huì)需要在為工人們保障體面的工作機(jī)會(huì)以及保護(hù)環(huán)境的需要之間進(jìn)行協(xié)調(diào)并實(shí)現(xiàn)一種真正的公正轉(zhuǎn)型，此后使用時(shí)往往專指轉(zhuǎn)型過程中需要關(guān)注就業(yè)和勞動(dòng)力領(lǐng)域的公正性問題。目前，各界普遍認(rèn)可的“公正轉(zhuǎn)型”內(nèi)在含義是當(dāng)經(jīng)濟(jì)向可持續(xù)發(fā)展方向轉(zhuǎn)型時(shí)，需要建立相應(yīng)的社會(huì)制度框架來確保受影響工人群體的工作和生計(jì)不受到嚴(yán)重?fù)p害。許多國家已經(jīng)開始探索公正轉(zhuǎn)型的相關(guān)路徑和措施［15-16］，旨在實(shí)現(xiàn)社會(huì)公平和公正，減輕與煤電密切相關(guān)的社會(huì)群體的負(fù)擔(dān)，幫助社會(huì)與經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)真正的可持續(xù)發(fā)展。

作為國際氣候治理中公正轉(zhuǎn)型議題之一，煤電退出所帶來的就業(yè)影響引起了學(xué)術(shù)界的關(guān)注。美國與歐洲發(fā)達(dá)國家的能源轉(zhuǎn)型進(jìn)程起步較早，已提出較為明確的煤電退出路徑，近年來開始逐步關(guān)注煤電及煤炭退出的就業(yè)影響。部分學(xué)者從國家和區(qū)域?qū)用嬉验_展研究。Heinrichs等［17-18］和Oei等［19-20］分析了德國煤電退出對(duì)技術(shù)、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的一系列影響，Heinrichs等［17-18］認(rèn)為現(xiàn)有技術(shù)水平無法支持煤炭的快速退出，煤炭退出過快會(huì)對(duì)社會(huì)生產(chǎn)和就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響，而Oei等［19-20］認(rèn)為轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)的復(fù)雜性是可控的，煤電退出的速度越快，社會(huì)經(jīng)濟(jì)恢復(fù)的速度越快。Burke等［21］評(píng)估了關(guān)閉澳大利亞燃煤電廠對(duì)就業(yè)造成的影響，指出燃煤電廠關(guān)閉后當(dāng)?shù)厥I(yè)率平均上升約0. 7%。Lobao等［22］以美國阿巴拉契亞地區(qū)委員會(huì)范圍內(nèi)13個(gè)州420個(gè)縣為單位，重新審視了1990—2000年和2000—2010年這兩個(gè)時(shí)期煤炭行業(yè)的就業(yè)情況，認(rèn)為煤炭行業(yè)對(duì)全國的就業(yè)影響利弊共存，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同時(shí)期無法一概而論。Grubert［23］運(yùn)用generatorlevel模型對(duì)美國化石能源退出的影響進(jìn)行分析，結(jié)果表明若美國在2035年實(shí)現(xiàn)電力零碳，20%的相關(guān)就業(yè)人員會(huì)受到影響。部分學(xué)者將研究重點(diǎn)聚焦尺度更小的燃煤電廠及其上下游。Jolley等［24］重點(diǎn)研究了美國阿巴拉契亞地區(qū)的燃煤電廠，發(fā)現(xiàn)僅關(guān)閉兩家燃煤電廠及相關(guān)培訓(xùn)中心就會(huì)導(dǎo)致該地區(qū)超過1 100 個(gè)工作崗位的喪失。通過上述研究可看出，煤電退出的就業(yè)影響與所處地區(qū)的能源轉(zhuǎn)型政策、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素息息相關(guān)，世界各國在能源轉(zhuǎn)型過程中都會(huì)面臨巨大的政治和社會(huì)挑戰(zhàn)。中國提出“雙碳”目標(biāo)后，學(xué)術(shù)界開始關(guān)注中國的退煤影響。歐陽志遠(yuǎn)等［25］、莊貴陽［26］和李娜等［27］等分析了“雙碳”目標(biāo)下中國所面臨的挑戰(zhàn)與對(duì)策。He等［28］綜述了中國目前的煤炭轉(zhuǎn)型政策與存在的障礙，指出轉(zhuǎn)型過程可能帶來相關(guān)環(huán)境、健康、社會(huì)就業(yè)等影響。張瑩等［14］對(duì)氣候變化與應(yīng)對(duì)措施的就業(yè)影響進(jìn)行了總結(jié)，分析了公正轉(zhuǎn)型的概念內(nèi)涵和發(fā)展趨勢(shì)，并對(duì)中國實(shí)現(xiàn)公正的轉(zhuǎn)型提供了建議。張鴻宇等［29］對(duì)加速能源轉(zhuǎn)型情景下的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益進(jìn)行了評(píng)估，認(rèn)為化石能源行業(yè)到2035年將減少約71萬個(gè)崗位?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)中國煤電退出影響的研究聚焦在國家層面，缺乏對(duì)地區(qū)差異的考慮，未來煤電退出會(huì)帶來多大規(guī)模的就業(yè)影響，哪些地區(qū)會(huì)受到更大的影響，目前仍沒有明確答案?；诖?，該研究從省級(jí)層面的研究視角出發(fā)，結(jié)合微觀層面的燃煤電廠數(shù)據(jù)與省間煤炭運(yùn)輸數(shù)據(jù)，通過自下而上的表格分析方法評(píng)估燃煤電廠關(guān)停對(duì)中國30個(gè)省份（因數(shù)據(jù)可得性，未涉及西藏、香港、澳門和臺(tái)灣）的就業(yè)影響，并在此基礎(chǔ)上通過構(gòu)建的脆弱性評(píng)估框架識(shí)別煤電轉(zhuǎn)型中的就業(yè)脆弱省份，進(jìn)而個(gè)性化地提出就業(yè)幫扶措施，為減緩煤電退出帶來的影響提供借鑒，助力煤電轉(zhuǎn)型的平穩(wěn)過渡及電力行業(yè)的公正轉(zhuǎn)型。

2 研究方法與數(shù)據(jù)

2. 1 研究方法

煤電退出的就業(yè)影響評(píng)估框架如圖1所示。首先，設(shè)置兩種煤電規(guī)劃情景，其次，基于微觀層面的機(jī)組數(shù)據(jù)計(jì)算得到煤電退出對(duì)不同省份的就業(yè)影響，最后通過構(gòu)建脆弱性評(píng)估框架量化各省份的就業(yè)脆弱性，從而識(shí)別出煤電退出過程中的就業(yè)脆弱省份。

2. 1. 1 煤電發(fā)展情景設(shè)置

作為碳排放的主要來源與電力安全穩(wěn)定供應(yīng)的基石，煤電未來的發(fā)展存在很大不確定性，關(guān)于煤電裝機(jī)的峰值存在很多不同觀點(diǎn)［30-32］，如圖2所示。一方面，為有效應(yīng)對(duì)氣候變化，燃煤電廠不應(yīng)繼續(xù)擴(kuò)張［33］；另一方面，近年來全國多地拉閘限電的現(xiàn)象凸顯了近中期煤電在電力安全保供中的重要性，不應(yīng)過早或過快地關(guān)閉燃煤電廠，同時(shí)需要新增部分裝機(jī)來滿足電力平衡要求。此外，盡管中國提出2060年前爭取實(shí)現(xiàn)碳中和，然而能源系統(tǒng)的碳中和必須要先建立以零碳電力為核心的新型電力系統(tǒng)，因此電力系統(tǒng)需力爭在2040—2045年期間實(shí)現(xiàn)零碳化［34］。在此背景下，考慮以下兩種極端的煤電發(fā)展情景，來分析煤電退出的就業(yè)影響。

情景一：2020年之后煤電不再新增，分析機(jī)組正常退役下2045年實(shí)現(xiàn)電力零碳的就業(yè)影響。

情景二：2020 年之后繼續(xù)新增煤電，假設(shè)現(xiàn)有的宣布、計(jì)劃、核準(zhǔn)煤電項(xiàng)目全部投產(chǎn)，2025年煤電裝機(jī)增加至1 250GW，2030年煤電裝機(jī)增加至1 300GW，分析煤電正常退役下2045年實(shí)現(xiàn)電力零碳的就業(yè)影響。

2. 1. 2 就業(yè)影響評(píng)估：自下而上的表格分析方法

從煤電供應(yīng)鏈的角度來看，其全生命周期內(nèi)涉及的就業(yè)應(yīng)包括煤炭開采就業(yè)、煤炭運(yùn)輸就業(yè)、燃煤電廠直接就業(yè)及電網(wǎng)行業(yè)就業(yè)。運(yùn)輸行業(yè)就業(yè)人員與煤炭的相關(guān)性較小，煤炭退出后容易找到新的工作機(jī)會(huì)；電網(wǎng)行業(yè)就業(yè)人員在電力轉(zhuǎn)型過程中幾乎不會(huì)面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)；煤炭開采就業(yè)與燃煤電廠直接就業(yè)具有較強(qiáng)的技術(shù)性和不可替代性，這些煤電相關(guān)人員失業(yè)后很難快速找到合適的新工作崗位，是煤電退出過程中受影響的主要群體。因此該研究重點(diǎn)從燃煤電廠直接就業(yè)與煤電帶動(dòng)的煤炭開采就業(yè)兩方面來分析就業(yè)影響。

現(xiàn)有的就業(yè)影響研究方法主要分為兩大類：表格分析法［35］、投入產(chǎn)出方法［18-19］。表格分析法常用于研究直接就業(yè)影響，可以應(yīng)用于地區(qū)及項(xiàng)目層面，缺點(diǎn)是不能研究間接影響；投入產(chǎn)出方法則可以同時(shí)分析某一行業(yè)產(chǎn)出變化下的直接和間接影響，缺點(diǎn)是僅能分析國家、省級(jí)或行業(yè)層面，且需要對(duì)研究行業(yè)進(jìn)行拆分。中國的投入產(chǎn)出表中僅包含電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，若要研究煤電行業(yè)的就業(yè)影響，需要對(duì)投入產(chǎn)出表進(jìn)行拆分，但拆分難度大且拆分比例難以確定?？紤]到擁有較為完善的燃煤電廠與煤炭開采行業(yè)數(shù)據(jù)，故采用自下而上的表格分析方法來分析煤電退出影響，并通過煤電提前退役的就業(yè)影響人數(shù)與年均就業(yè)降低值兩個(gè)指標(biāo)來反映煤電退出對(duì)一個(gè)地區(qū)的就業(yè)影響。

（1）煤電提前退役的就業(yè)影響人數(shù)。該指標(biāo)是指2045年時(shí)壽命未到期機(jī)組的相關(guān)就業(yè)人數(shù)，能反映相對(duì)于正常退役煤電機(jī)組提前退役所造成的就業(yè)影響。

= cp（2045） + （2045） （1）

（） = × （2）

（） = × （3）

式中：表示煤電提前退役的就業(yè)影響人數(shù)；表示燃煤電廠的就業(yè)人數(shù)；表示發(fā)電相關(guān)煤炭開采的就業(yè)人數(shù)；表示裝機(jī)容量；表示電廠就業(yè)系數(shù)；表示發(fā)電相關(guān)煤炭消耗量；表示煤炭開采就業(yè)系數(shù)；表示年份，表示省份。

= Σ= 1× × × （4）

式中：表示第個(gè)省份單位煤炭消耗帶動(dòng)第個(gè)省份的煤炭開采量；表示燃煤電廠的利用小時(shí)數(shù)；表示發(fā)電煤耗；、表示省份。因?yàn)樯婕笆￠g煤炭運(yùn)輸，各省燃煤電廠消耗的煤炭與該省帶動(dòng)的煤炭開采量并不相同。

（2）年均就業(yè)降低人數(shù)。該指標(biāo)為就業(yè)最高峰值與就業(yè)峰值降低為0時(shí)間階段的比值，能反映一個(gè)區(qū)域在煤電全部退出的情況下所損失的就業(yè)機(jī)會(huì)。

2. 1. 3 就業(yè)脆弱性評(píng)估

脆弱性指的是系統(tǒng)容易受到氣候變化造成的不良后果影響或者無法應(yīng)對(duì)其不良影響的程度［36］。社會(huì)脆弱性是在脆弱性基礎(chǔ)上形成的概念，是脆弱性的維度之一，指暴露在自然因素或人為因素?cái)_動(dòng)下的社會(huì)系統(tǒng)，由于自身的敏感性特征和缺乏對(duì)不利擾動(dòng)的應(yīng)對(duì)能力而使系統(tǒng)受到負(fù)面影響［37］，常被應(yīng)用在分析自然災(zāi)害對(duì)社會(huì)系統(tǒng)的影響［38］。Carley 等［39］提出了應(yīng)用于能源轉(zhuǎn)型脆弱性評(píng)估的框架，并分析了可再生能源投資下美國各縣城的脆弱性?；诖?，構(gòu)建了煤電退出的就業(yè)脆弱性評(píng)估框架。

（1）就業(yè)脆弱性評(píng)估指標(biāo)。暴露性：基于就業(yè)影響評(píng)估計(jì)算得到的機(jī)組提前退役的影響人數(shù)、年均就業(yè)影響兩個(gè)指標(biāo)來反映煤電退出的暴露性，考慮到兩個(gè)指標(biāo)同樣重要，采用等權(quán)重的方法進(jìn)行分析。敏感性：煤電就業(yè)貢獻(xiàn)，即煤電相關(guān)就業(yè)人數(shù)在該省份所有就業(yè)人數(shù)中的占比，該指標(biāo)能反映一個(gè)地區(qū)對(duì)煤電退出的敏感程度。

= （（2019） + （2019） ）/（6）

式中，表示2019年該省份的城鎮(zhèn)單位總就業(yè)。適應(yīng)性：截至2019年底的人均失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余，該指標(biāo)是指一定時(shí)期失業(yè)保險(xiǎn)基金收入與其支出相抵后差額的人均值，可以直接反映所在地區(qū)在受到外部沖擊時(shí)穩(wěn)崗就業(yè)的能力。

式中：是脆弱性分?jǐn)?shù)，是正在考慮的每個(gè)策略，是給定策略關(guān)聯(lián)的第種暴露性指標(biāo)的度量，是給定策略關(guān)聯(lián)的第種敏感性指標(biāo)的度量，是給定策略關(guān)聯(lián)的第種適應(yīng)性指標(biāo)的度量。該式中，暴露性、敏感性與脆弱性成正比，即暴露和敏感性越高，脆弱性越大；適應(yīng)能力與脆弱性成反比，即適應(yīng)能力越強(qiáng)，脆弱性越小。對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后通過上式計(jì)算得到煤電退出下各省的就業(yè)脆弱性并進(jìn)行排序，可識(shí)別電力轉(zhuǎn)型過程中的脆弱省份。

2. 2 數(shù)據(jù)

2. 2. 1 燃煤電廠數(shù)據(jù)

通過逐廠整理中國燃煤電廠的數(shù)據(jù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)截至2020年底中國有3 487座在運(yùn)燃煤電廠，裝機(jī)容量合計(jì)107 911. 95萬kW，與中電聯(lián)統(tǒng)計(jì)的107 912萬kW［40］相比精度非常高，因此，以此數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行分析。

（1）機(jī)組壽命。根據(jù)中電聯(lián)發(fā)布的《煤電機(jī)組靈活性運(yùn)行與延壽運(yùn)行研究》［41］，當(dāng)前國內(nèi)外火電機(jī)組的設(shè)計(jì)壽命一般為30年，國外煤電機(jī)組服役時(shí)間普遍超過30年，中國現(xiàn)役煤電機(jī)組平均服役時(shí)間僅為12年。近年來國內(nèi)多家煤電企業(yè)開展了延壽改造評(píng)估并獲得延后運(yùn)行許可，充分表明煤電機(jī)組延壽運(yùn)行是可行的，機(jī)組延壽壽命一般為10～15年［42］。在該研究中燃煤機(jī)組的設(shè)計(jì)壽命統(tǒng)一按30年來計(jì)算，對(duì)于已獲得延壽的煤電機(jī)組，其運(yùn)行年限按照30年加延壽年限來計(jì)算。

（2）發(fā)電煤耗、利用小時(shí)數(shù)。目前，中國公布的2020年數(shù)據(jù)中僅有全國6 000 kW 及以上火電廠供電標(biāo)準(zhǔn)煤耗、廠用電率、利用小時(shí)數(shù)數(shù)據(jù)，缺乏各省的數(shù)據(jù)。通過2020年與2019年全國的平均數(shù)據(jù)計(jì)算得到下降率，然后通過2019年分省的數(shù)據(jù)以及下降率估算得到2020年各省的平均水平。

（3）機(jī)組就業(yè)系數(shù)。目前，中國統(tǒng)計(jì)年鑒按行業(yè)分的就業(yè)人數(shù)統(tǒng)計(jì)口徑只有城鎮(zhèn)單位的就業(yè)人數(shù)，包括國有單位就業(yè)、集體單位就業(yè)和其他單位就業(yè)。根據(jù)2020年的中國人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒［43］，截至2019年底，電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)就業(yè)人數(shù)總計(jì)2 779 150人，其中國有單位、城鎮(zhèn)集體單位、其他單位就業(yè)人數(shù)分別為937 086人、11 380人和1 830 684人。通過統(tǒng)計(jì)匯總86座燃煤電廠的投產(chǎn)年份及就業(yè)人數(shù)，結(jié)合國家電力公司1998年與大唐集團(tuán)公司2016年的火電廠定員標(biāo)準(zhǔn)文件［44-45］，設(shè)置了見表1的就業(yè)系數(shù)。

2. 2. 2 煤炭行業(yè)數(shù)據(jù)

（1）煤炭省間運(yùn)輸情況分析。中國煤炭資源主要集中分布在內(nèi)蒙古、山西、陜西等西北地區(qū)，而煤炭的主要消費(fèi)則高度聚集于華東和華南地區(qū)。煤炭生產(chǎn)與煤炭消費(fèi)長期的錯(cuò)位布局，使中國逐漸形成了“西煤東運(yùn)、北煤南運(yùn)”的格局。為準(zhǔn)確分析某一區(qū)域煤電關(guān)停的實(shí)際影響區(qū)域，對(duì)中國煤炭的省間運(yùn)輸情況進(jìn)行了細(xì)化分析。根據(jù)2017年中國煤炭工業(yè)年鑒［46］中公布的重點(diǎn)煤礦省間調(diào)入調(diào)出情況，結(jié)合2017年與2019年的分省煤炭生產(chǎn)和消費(fèi)數(shù)據(jù)，得到2019年中國各省份間煤炭運(yùn)輸情況。

（2）煤炭開采與洗選行業(yè)的就業(yè)系數(shù)。煤炭開采與洗選行業(yè)的分省就業(yè)數(shù)據(jù)（城鎮(zhèn)單位就業(yè)）來自2020年中國人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒［43］，分省的煤炭生產(chǎn)數(shù)據(jù)來自2020年中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒［47］，各省失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余數(shù)據(jù)來自2020年中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒［48］。根據(jù)就業(yè)人數(shù)除以煤炭生產(chǎn)量計(jì)算得到單位標(biāo)煤開采的就業(yè)系數(shù)，如圖3所示。

3 2020年煤電就業(yè)現(xiàn)狀

通過煤電機(jī)組的就業(yè)系數(shù)與煤炭開采的就業(yè)系數(shù)計(jì)算得到，截至2020年底中國煤電行業(yè)直接相關(guān)的就業(yè)人數(shù)達(dá)到168. 63萬人，其中，燃煤電廠的就業(yè)人數(shù)為59. 29萬人，煤電消耗的煤炭相關(guān)就業(yè)人數(shù)為109. 34萬人，煤電行業(yè)就業(yè)主要來源于其帶動(dòng)的煤炭開采行業(yè)就業(yè)人數(shù)。

如圖4所示，從就業(yè)人數(shù)來看，山西省的煤電就業(yè)人數(shù)最多，達(dá)到了35. 08萬人；河南、山東、安徽、內(nèi)蒙古的就業(yè)人數(shù)均超過了10萬人，其中，河南省、山東省的相關(guān)就業(yè)人數(shù)分別達(dá)到了16. 53和14. 27萬人，這五個(gè)省份的煤電相關(guān)就業(yè)人數(shù)占據(jù)了全國煤電就業(yè)總?cè)藬?shù)的一半以上。北京、天津、上海通過將大量高耗能產(chǎn)業(yè)承接給周邊省份，煤炭消費(fèi)量較低，煤電相關(guān)就業(yè)人數(shù)遠(yuǎn)低于其他省份；四川、重慶等西南部地區(qū)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，煤電消費(fèi)量明顯低于其他省份，且清潔能源豐富，故煤電相關(guān)就業(yè)人數(shù)也相對(duì)較少。

從就業(yè)貢獻(xiàn)率來看，中國大多數(shù)地區(qū)的就業(yè)并不依賴于煤電。山西與寧夏的就業(yè)對(duì)煤電行業(yè)發(fā)展的依賴程度最高，其就業(yè)貢獻(xiàn)率分別達(dá)到了7. 92%和7. 82%。而內(nèi)蒙古和貴州次之，就業(yè)貢獻(xiàn)率為3. 62%和2. 42%。其余省份的就業(yè)貢獻(xiàn)率均不足2%。

4 就業(yè)影響評(píng)估和脆弱性省份識(shí)別

4. 1 全國層面就業(yè)影響

通過測算兩種分析情景下中國2020—2060年逐年燃煤電廠退役裝機(jī)與剩余就業(yè)人數(shù)比例，得到如圖5所示的結(jié)果。

情景一結(jié)果中：如果機(jī)組以30年的設(shè)計(jì)壽命正常退役，中國煤電機(jī)組將在2050年全部退役，退役規(guī)模主要集中在2036年之后，這主要是因?yàn)橹袊?dāng)前的燃煤機(jī)組都較為“年輕”，2006年之后投產(chǎn)的機(jī)組占到了70%以上。以2020年的機(jī)組水平為基準(zhǔn)，逐年測算剩余煤電機(jī)組的就業(yè)占比可以看出，如果2045 年實(shí)現(xiàn)零碳，中國將有20. 33%的機(jī)組資產(chǎn)被擱淺，煤電就業(yè)損失達(dá)到16. 76%。

情景二結(jié)果中：如果機(jī)組以30年的設(shè)計(jì)壽命正常退役，中國煤電機(jī)組將在2030年時(shí)達(dá)到峰值，2060年全部退役。以2030年的最高水平為基準(zhǔn)，逐年測算燃煤電廠的退出影響，在該情景下，如果2045年實(shí)現(xiàn)零碳，中國將有36. 90%的煤電相關(guān)就業(yè)人員面臨失業(yè)問題，煤電機(jī)組退出帶來的就業(yè)影響將擴(kuò)大至情景一的兩倍水平。

4. 2 就業(yè)脆弱性省份識(shí)別

兩種煤電規(guī)劃情景下各省份2045年煤電就業(yè)人數(shù)見表2。為識(shí)別煤電退出過程中的脆弱省份，通過構(gòu)建脆弱性評(píng)估框架對(duì)各省份進(jìn)行量化評(píng)估，評(píng)估指標(biāo)包括就業(yè)暴露性、就業(yè)敏感性、就業(yè)適應(yīng)性及就業(yè)脆弱性。

4. 2. 1 就業(yè)暴露性

將煤電退出帶來的就業(yè)暴露性劃分等級(jí)，劃分方法如下：取計(jì)算結(jié)果的均值為分界線，處于均值之上的省份為暴露性較高的省份，處于均值之下的省份為暴露性較低的省份。暴露性較高的省份按照均值與最大值間的距離等比例劃分為較高暴露性、高暴露性省份；考慮到大部分省份集中于低暴露性范圍內(nèi)，將均值以下的省份進(jìn)一步劃分為低暴露性、較低暴露性和中等暴露性省份，最終劃分為五個(gè)等級(jí)，分別是低暴露區(qū)（0～0. 022 4］、較低暴露區(qū)（0. 022 4～0. 044 8］、中等暴露區(qū)（0. 044 8～0. 067 2］、較高暴露區(qū)（0. 067 2～0. 251 2］、高暴露區(qū)（0. 251 2～0. 4353］?；谠摰燃?jí)對(duì)各省份的就業(yè)影響進(jìn)行劃分，各省份就業(yè)暴露性計(jì)算結(jié)果如圖6所示。

情景一中，煤電退出對(duì)中國大部分省份的就業(yè)影響處于較低水平，大部分省份處于中等及以下暴露性區(qū)域，而河北、內(nèi)蒙古、安徽、山東、河南、貴州、陜西、寧夏和新疆這9個(gè)省份處于較高暴露區(qū)域，只有山西處于高暴露區(qū)。情景二中，繼續(xù)建設(shè)煤電將會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大中高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)的失業(yè)危機(jī)，較高和高暴露性省份由10個(gè)擴(kuò)大為15個(gè)，新增較高暴露性省份包括黑龍江、江蘇、江西、湖南和甘肅，其中，內(nèi)蒙古、安徽、山東、河南、貴州和陜西由情景一中的較高暴露性轉(zhuǎn)變?yōu)榍榫岸械母弑┞缎?。整體來看，就業(yè)受煤電退出影響較大的區(qū)域集中于煤炭資源富裕的省份。

4. 2. 2 就業(yè)敏感性與適應(yīng)性

將煤電退出帶來的就業(yè)敏感性劃分為5個(gè)等級(jí)，劃分方法與暴露性相同：低敏感區(qū)（0～0. 057 6］、較低敏感區(qū)（0. 057 6～0. 115 2］、中等敏感區(qū)（0. 115 2～0. 172 7］、較高敏感區(qū)（0. 172 7～0. 586 4］、高敏感區(qū)（0. 586 4～1］。同理，將失業(yè)適應(yīng)能力劃分為5個(gè)等級(jí)：低適應(yīng)區(qū)（0～0. 1493］、較低適應(yīng)區(qū)（0. 149 3～0. 298 6］、中等適應(yīng)區(qū)（0. 2986～0. 447 9］、較高適應(yīng)區(qū)（0. 447 9～0. 723 9］、高適應(yīng)區(qū)（0. 723 9～1］?；跀?shù)據(jù)計(jì)算得到中國煤電退出下就業(yè)敏感性與適應(yīng)性結(jié)果如圖7和圖8所示。

同暴露性一樣，就業(yè)敏感性的分布同樣較為集中，多數(shù)省份的就業(yè)對(duì)煤電依賴程度較低，河北、內(nèi)蒙古、黑龍江、安徽、河南、貴州、陜西、甘肅和新疆這9個(gè)省份處于較高敏感區(qū)，只有山西、寧夏處于高敏感區(qū)。從各省份的就業(yè)適應(yīng)類型分布來看，各類型的省份分布較為均勻，處于較低適應(yīng)區(qū)和低適應(yīng)區(qū)的省份均為5個(gè)，分別為天津、福建、湖南、貴州、新疆和上海、安徽、江西、河南、重慶。整體來看，東北地區(qū)和西南地區(qū)的適應(yīng)性程度較高，而中部地區(qū)和東部地區(qū)的適應(yīng)性較低。

4. 2. 3 就業(yè)脆弱性

將就業(yè)脆弱性劃分為5個(gè)等級(jí)，劃分方法同上：低脆弱區(qū)（0～0. 025 6］、較低脆弱區(qū)（0. 025 6～0. 051 2］、中等脆弱區(qū)（0. 051 2～0. 076 8］、較高脆弱區(qū)（0. 076 8～0. 3448］、高脆弱區(qū)（0. 344 8～0. 612 8］。中國煤電退出下各省份就業(yè)脆弱性結(jié)果如圖9所示。

整體來看有20個(gè)省份屬于低脆弱性水平，在較低脆弱性區(qū)出現(xiàn)斷層，余下10個(gè)省份均在中等及以上脆弱區(qū)域，表明未來煤電逐步退出對(duì)大多數(shù)省份的就業(yè)影響較小。其中有7個(gè)省份對(duì)煤電退出表現(xiàn)出較高的脆弱性水平，分別為山西、安徽、山東、河南、貴州、陜西和寧夏。繼續(xù)新建煤電將增加整體的就業(yè)脆弱性水平，較高及以上脆弱性省份增至9個(gè)，新增內(nèi)蒙古和新疆。

4. 3 就業(yè)脆弱性省份的公正轉(zhuǎn)型

為保障就業(yè)高脆弱性地區(qū)實(shí)現(xiàn)公正轉(zhuǎn)型，進(jìn)一步對(duì)情景二下處于較高和高脆弱區(qū)域的9個(gè)省份進(jìn)行致脆分析。劃分方法如下，根據(jù)暴露性、敏感性、適應(yīng)性的等級(jí)差異對(duì)每個(gè)省份的主導(dǎo)致脆因子進(jìn)行歸類，同一省份可能有一個(gè)或多個(gè)主導(dǎo)因子，具有較高和高暴露性的省份歸類為高暴露主導(dǎo)型省份，具有較高和高敏感性的省份歸類為高敏感型主導(dǎo)型省份，具有較低和低適應(yīng)性的省份歸類為低適應(yīng)主導(dǎo)型省份。這些脆弱性省份可分為三種類型，分別為高暴露主導(dǎo)型、高暴露高敏感主導(dǎo)型、高暴露高敏感低適應(yīng)主導(dǎo)型，由于這些省份暴露性水平差距較小，故以敏感性與適應(yīng)性計(jì)算結(jié)果為軸、以脆弱性計(jì)算結(jié)果為標(biāo)簽大小來顯示其分類結(jié)果，如圖10所示。

綜合來看，中國的就業(yè)高脆弱性省份主要集中于煤炭資源型省份，過去煤電的快速發(fā)展使這些地區(qū)逐漸形成了以煤炭工業(yè)為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)體系，同時(shí)為各省份創(chuàng)造了很高的就業(yè)機(jī)會(huì)。

（1）高暴露主導(dǎo)型省份：山東。山東省煤電相關(guān)就業(yè)人數(shù)在全國處于較高水平，煤電退出過程中將面臨著較大的人員失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

山東是中國傳統(tǒng)的工業(yè)大省，其能源消費(fèi)總量大、能源結(jié)構(gòu)偏煤、能源自給率較低［49］。近年來，山東能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的步伐雖已逐步加快，但目前整體偏煤的情況沒有得到有效改善，同時(shí)其電力系統(tǒng)還面臨著調(diào)峰能力不足、安全穩(wěn)定運(yùn)行壓力大、新能源消納不足等問題［50］。截至2020年底，山東省可再生能源發(fā)電裝機(jī)容量已增至總發(fā)電裝機(jī)的30%左右，然而這部分裝機(jī)僅提供了14. 3%的發(fā)電量［51］。從就業(yè)人數(shù)來看，山東作為煤電裝機(jī)大省，其燃煤電廠相關(guān)就業(yè)人數(shù)超過5. 61萬人，居全國首位；而煤電消耗的煤炭相關(guān)就業(yè)人數(shù)則達(dá)到了8. 65萬人，顯著高于全國平均水平。從失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余來看，截至2019 年底，山東的人均失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余為2 339元，在全國各省市中處于較低水平，部分煤炭相關(guān)就業(yè)人員在轉(zhuǎn)型過程中可能無法抵御失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

山東應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化電網(wǎng)和電源結(jié)構(gòu)，在保障電力安全供應(yīng)的基礎(chǔ)上積極推進(jìn)煤電轉(zhuǎn)型過程，推動(dòng)地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)優(yōu)化，同時(shí)地方政府應(yīng)制定完善的公正轉(zhuǎn)型政策框架，做好相關(guān)人員的就業(yè)安置與幫扶工作，幫助失業(yè)者提高再就業(yè)能力。

（2）高暴露、高敏感主導(dǎo)型省份：山西、內(nèi)蒙古、陜西、寧夏。這一類型省份的主要特點(diǎn)為煤電就業(yè)人數(shù)多且就業(yè)占比高，長期對(duì)煤炭和煤電行業(yè)的高度依賴將導(dǎo)致受到影響的就業(yè)人員數(shù)量遠(yuǎn)高于全國其他省份。

山西是中國最大的煤炭生產(chǎn)和消費(fèi)省份之一，煤電在山西的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占據(jù)較大比重，全省煤電占煤炭消費(fèi)比例達(dá)到55%以上［52］。以煤炭資源開采、加工及其他衍生產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)體系帶動(dòng)了整個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，同時(shí)帶來了大量的就業(yè)機(jī)會(huì)。從2020年山西的煤電相關(guān)就業(yè)人數(shù)來看，上下游行業(yè)就業(yè)人數(shù)存在失衡現(xiàn)象，各燃煤電廠就業(yè)人數(shù)基本處于3 000～4 000人，而相應(yīng)的煤炭開采就業(yè)人數(shù)則達(dá)到了3萬～5萬人，其中，僅朔州市煤炭開采就業(yè)人數(shù)就達(dá)到了5. 84萬人［53］，超過了很多省份的煤炭就業(yè)水平。新能源在山西的能源結(jié)構(gòu)占比中遠(yuǎn)低于煤炭、占省內(nèi)一次能源消費(fèi)比重低于全國平均水平，發(fā)展尚不充分，進(jìn)一步增大了煤電退出難度。在情景一煤電機(jī)組提前退役的情況下，山西將有6. 43萬人會(huì)受到直接影響，居全國首位。

內(nèi)蒙古也是煤炭生產(chǎn)與消費(fèi)大省，但與山西不同的是，內(nèi)蒙古的煤炭就地轉(zhuǎn)化率高達(dá)39. 8%，煤電、煤化工一體化比重達(dá)到90%以上［54］。此外，內(nèi)蒙古還擁有豐富的風(fēng)能與光照資源，新能源發(fā)展空間廣闊［55］。短期內(nèi)，內(nèi)蒙古的經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍需依賴高耗能產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)，煤電相關(guān)就業(yè)人數(shù)占比較高。2020年內(nèi)蒙古的城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)為281. 68萬人，其中燃煤電廠相關(guān)就業(yè)人數(shù)為4. 95萬人，煤電消耗的煤炭相關(guān)就業(yè)人數(shù)為5. 24萬人，煤電相關(guān)就業(yè)人數(shù)合計(jì)占比3. 62%，就業(yè)貢獻(xiàn)率僅次于山西和寧夏。內(nèi)蒙古煤炭開采條件優(yōu)越，其煤炭開發(fā)模式大多簡單粗放，工人普遍技術(shù)水平不高，在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造的過程中可能會(huì)面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

寧夏也是中國的煤炭資源重要產(chǎn)地，是中國13個(gè)億t級(jí)煤炭基地、４個(gè)“西電東送”火電基地之一。2015年開始，隨著當(dāng)?shù)啬茉椿せ仃懤m(xù)投建，寧夏煤炭需求急劇增加，由煤炭凈輸出省份轉(zhuǎn)變?yōu)槊禾績糨斎胧》荩?6］。面對(duì)日益增長的能源需求和持續(xù)擴(kuò)大的煤炭缺口，一方面，寧夏需要提高煤炭資源供應(yīng)能力以解決煤炭自給不足的問題，短期內(nèi)可能會(huì)帶來煤電相關(guān)行業(yè)就業(yè)人數(shù)的增長；另一方面，在“雙碳”目標(biāo)下，寧夏勢(shì)必會(huì)經(jīng)歷產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、提高其他能源資源綜合利用效率等轉(zhuǎn)型過程，會(huì)進(jìn)一步加大煤電相關(guān)就業(yè)人員的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。從就業(yè)人數(shù)來看，2020年寧夏的城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)為70. 70萬人［53］，其中，燃煤電廠相關(guān)就業(yè)人數(shù)為1. 72萬人，煤電消耗的煤炭相關(guān)就業(yè)人數(shù)為3. 81萬人，煤電相關(guān)就業(yè)人數(shù)合計(jì)占比7. 82%，僅次于山西。

陜西煤炭儲(chǔ)量大、產(chǎn)量高，省內(nèi)能源消費(fèi)仍以煤炭為主。隨著煤炭資源的逐年開采，其能源自給能力逐漸降低、能源可持續(xù)生產(chǎn)面臨威脅［57］。陜西經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后，基層工人和企業(yè)對(duì)煤電退出承受能力偏低。從就業(yè)人數(shù)來看，2020年陜西的燃煤電廠相關(guān)就業(yè)人數(shù)為2. 40萬人，煤電消耗的煤炭相關(guān)就業(yè)人數(shù)達(dá)到了6. 48萬人。此外，截至2019年底，陜西的人均失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余僅為2 341元，在全國處于中等偏下水平。

上述省份應(yīng)盡快擺脫對(duì)煤炭發(fā)展的依賴，在煤電退出過程中重點(diǎn)培育新產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，提高低碳產(chǎn)業(yè)的占比，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)。

（3）高暴露、高敏感、低適應(yīng)主導(dǎo)型省份：安徽、河南、貴州、新疆。這一類型省份在較高的煤電就業(yè)影響下，因就業(yè)人數(shù)規(guī)模大且人均失業(yè)保險(xiǎn)基金水平低，面臨著較為復(fù)雜的影響。

安徽是華東地區(qū)重要的煤炭資源保障基地，其煤炭消費(fèi)逐年穩(wěn)定增加，但資源遠(yuǎn)期后備潛力明顯不足［58］，中長期內(nèi)煤電相關(guān)行業(yè)就業(yè)人員轉(zhuǎn)崗需求迫切。從就業(yè)人數(shù)來看，2020年安徽的燃煤電廠相關(guān)就業(yè)人數(shù)為2. 67萬人，煤電消耗的煤炭相關(guān)就業(yè)人數(shù)達(dá)到了8. 05萬人。從失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余來看，截至2019年底，安徽的人均失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余僅為1 445元，在全國幾乎處于最低水平。

河南是中國重要的產(chǎn)煤省份，煤炭生產(chǎn)量高達(dá)全省能源生產(chǎn)總量的86%，省內(nèi)電力生產(chǎn)也以燃煤發(fā)電為主［59］。河南能源消費(fèi)對(duì)外依存度較高，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)萎縮，接續(xù)替代產(chǎn)業(yè)尚未形成規(guī)模與體系，正處于轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期［60］。從就業(yè)人數(shù)來看，河南的燃煤電廠相關(guān)就業(yè)人數(shù)達(dá)到了3. 38萬人，高于全國平均水平，煤電消耗的煤炭相關(guān)就業(yè)人數(shù)則高達(dá)13. 15萬人，僅次于山西。從失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余來看，截至2019年底，河南的人均失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余為1 616元，在全國各省市中處于較低水平。

貴州是中國南方地區(qū)最大的產(chǎn)煤省區(qū)，也是“西電東送”的重要送方之一。貴州的煤炭資源以中小型礦井為主［61］，相較于其他資源型省份，貴州淘汰落后產(chǎn)能的壓力更大，受影響的基層工人更多。從就業(yè)人數(shù)來看，2020年貴州的燃煤電廠相關(guān)就業(yè)人數(shù)為1. 76萬人，煤電消耗的煤炭相關(guān)就業(yè)人數(shù)達(dá)到了6. 05萬人。從失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余來看，截至2019年底，貴州的人均失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余僅為2 272元，在全國處于較低水平［62］。

新疆煤炭資源豐富且分布廣泛，是中國最重要的煤炭、油氣、清潔能源基地和運(yùn)輸通道之一［63］。盡管新疆的風(fēng)、光裝機(jī)容量位居全國前列，但目前其能源消費(fèi)仍以煤炭為主。2019年，新疆的原煤消費(fèi)占比為67. 6%，低于其他煤炭資源大省，加上新疆的就業(yè)人口基數(shù)較小，煤電退出帶來的就業(yè)影響相對(duì)較小。從就業(yè)人數(shù)來看，2020年新疆的燃煤電廠相關(guān)就業(yè)人數(shù)為2. 90萬人，煤電消耗的煤炭相關(guān)就業(yè)人數(shù)為2. 91萬人。從失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余來看，截至2019年底，新疆的人均失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余僅為2 279元，在全國處于較低水平。

高暴露、高敏感、低適應(yīng)主導(dǎo)型省份面臨的退煤壓力小于山西、內(nèi)蒙古等煤炭資源型大省，大多具有煤炭后續(xù)供應(yīng)能力不足、對(duì)外依存度大、新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展不完善等特點(diǎn)。這類省份的人均失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余較低，煤電行業(yè)相關(guān)就業(yè)人員失業(yè)保障不足，應(yīng)根據(jù)各省具體情況，因地制宜地制定并完善相關(guān)失業(yè)保障政策，同時(shí)做好省內(nèi)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與受影響員工的就業(yè)幫扶與安置，保障其基本的生活需求。

5 結(jié)論與政策建議

5. 1 結(jié)論

為順利實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，中國需要在2045年之前實(shí)現(xiàn)電力零碳，作為主要碳排放源的煤電需要逐步退出。從省份視角出發(fā)，通過構(gòu)建就業(yè)影響綜合評(píng)估框架，識(shí)別出煤電逐步淘汰過程中的就業(yè)脆弱區(qū)域，總結(jié)以下主要結(jié)論。

5. 1. 1 繼續(xù)新建煤電將導(dǎo)致就業(yè)影響翻倍

目前中國煤電相關(guān)的直接就業(yè)達(dá)到了168. 63萬人，如果2020年之后不再新增煤電，2045年時(shí)將有16. 76%的煤電相關(guān)就業(yè)人員受到影響，如果繼續(xù)新建煤電，這一比例將擴(kuò)大至36. 90%。

5. 1. 2 多數(shù)省份不會(huì)受到較大的就業(yè)影響

從省份層面來看，中國大部分地區(qū)不會(huì)受到較大的就業(yè)影響，能夠順利實(shí)現(xiàn)電力行業(yè)的低碳轉(zhuǎn)型，但有少數(shù)省份會(huì)受到較大的失業(yè)沖擊，轉(zhuǎn)型過程中應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)關(guān)注這些地區(qū)。

5. 1. 3 煤炭資源型省份就業(yè)脆弱性較高

中國高就業(yè)脆弱省份主要集中于山西、內(nèi)蒙古、安徽、河南、陜西等煤炭資源型省份，其中安徽、山西的脆弱性最高。

5. 2 政策建議

“雙碳”目標(biāo)將成為中國未來數(shù)十年內(nèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主基調(diào)之一。與發(fā)達(dá)國家相比，中國實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的時(shí)間更緊、減排幅度更大、轉(zhuǎn)型困難更多?；谑〖?jí)煤電退出的就業(yè)影響與脆弱性省份評(píng)估結(jié)果，特提出以下政策建議。

5. 2. 1 建立更加立體的低碳轉(zhuǎn)型政策體系

中國已制定了碳達(dá)峰、碳中和頂層指導(dǎo)方案，后續(xù)需要適時(shí)、適當(dāng)運(yùn)用法律、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、市場和金融等多樣化的政策工具，加強(qiáng)不同政策目標(biāo)和政策工具之間的協(xié)同性設(shè)計(jì)，逐步建立起完整、有效的政策支持體系。地方各部門也應(yīng)盡早布局，采取強(qiáng)有力的措施轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，明確各項(xiàng)任務(wù)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和實(shí)現(xiàn)路徑，做到當(dāng)前任務(wù)和長遠(yuǎn)發(fā)展緊密銜接。

5. 2. 2 嚴(yán)控煤電新建項(xiàng)目

嚴(yán)控煤電新建項(xiàng)目，按需通過延壽煤電機(jī)組來滿足容量需求，積極推進(jìn)煤電機(jī)組的靈活性改造。統(tǒng)籌能源安全和綠色低碳發(fā)展，推動(dòng)能源供給體系清潔化與低碳化。

5. 2. 3 加快建立健全公正轉(zhuǎn)型政策體系

成立跨部門的專門政府機(jī)構(gòu)，與相關(guān)利益方建立社會(huì)對(duì)話機(jī)制，明確社會(huì)公正需求。設(shè)立專項(xiàng)基金，為煤電轉(zhuǎn)型提供資金保障。重點(diǎn)關(guān)注失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高的就業(yè)高脆弱性區(qū)域，因地制宜建立低碳轉(zhuǎn)型舉措。提供政策性貸款和綠色基金支持，加大政策扶持助其培育新的替代產(chǎn)業(yè)，將適應(yīng)氣候變化視為促進(jìn)就業(yè)增長的關(guān)鍵領(lǐng)域之一，盡快完成新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，積極創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)、減緩就業(yè)壓力，維持地區(qū)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。

5. 2. 4 針對(duì)性幫扶受影響就業(yè)人員

對(duì)于受影響的煤電相關(guān)就業(yè)人員，有針對(duì)性地提供幫扶措施，做好受影響職工的安置工作，完善社會(huì)保障體系，落實(shí)最低工資標(biāo)準(zhǔn)和失業(yè)安置基金等地方政策以保障受影響工人的基本權(quán)益。允許大齡員工提前退養(yǎng)，引導(dǎo)高技能職工在新能源產(chǎn)業(yè)中實(shí)現(xiàn)再就業(yè)，給單一技能職工提供離職補(bǔ)償、并進(jìn)行培訓(xùn)和再教育，加大就業(yè)創(chuàng)業(yè)等政策支持力度。

5. 2. 5 加強(qiáng)公正轉(zhuǎn)型領(lǐng)域國際合作

在參與國際氣候治理過程中，中國應(yīng)積極與其他國家和國際機(jī)構(gòu)交流分享公正轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)，借鑒發(fā)達(dá)國家經(jīng)驗(yàn)與成熟案例，科學(xué)評(píng)估中國應(yīng)對(duì)氣候變化的就業(yè)和社會(huì)影響，為公正轉(zhuǎn)型或就業(yè)議題被納入國家自主貢獻(xiàn)或其他國際氣候治理機(jī)制做好準(zhǔn)備。

參考文獻(xiàn)

［1］ DIETZ T， SHWOM R L， WHITLEY C T. Climate change and society［J］. Annual review of sociology， 2020， 46： 135-158.

［2］ HUANG M T， ZHAI P M. Achieving Paris Agreement temperaturegoals requires carbon neutrality by middle century with far?reachingtransitions in the whole society［J］. Advances in climate change research，2021， 12（2）： 281-286.

［3］ 中華人民共和國國務(wù)院新聞辦公室. 習(xí)近平在第七十五屆聯(lián)合國大會(huì)一般性辯論上發(fā)表重要講話［N/OL］. 2020-09-22［2022-11-10］. http：//www. gov. cn/xinwen/2020-09/22/content_5546168.htm.

［4］ 國務(wù)院關(guān)于印發(fā)2030年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案的通知（國發(fā)〔2021〕23號(hào)）［J］. 中華人民共和國國務(wù)院公報(bào)，2021（31）：48-58.

［5］ 新華社. 推動(dòng)綠色發(fā)展，建設(shè)美麗中國——七論學(xué)習(xí)貫徹黨的二十大精神［N/OL］. 2022-11-02［2022-11-10］. http：//www. gov.cn/xinwen/2022-11/02/content_5723827. htm.

［6］ 中國電力企業(yè)聯(lián)合會(huì). 中國煤電清潔發(fā)展報(bào)告［R］. 2017.

［7］ IEA. Greenhouse gas emissions from energy 2022［R］. 2022.

［8］ 袁家海，張浩楠. 碳中和、電力系統(tǒng)脫碳與煤電退出［J］. 中國電力企業(yè)管理，2020（31）：17-20.

［9］ 李政，陳思源，董文娟，等. 碳約束條件下電力行業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑研究［J］. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2021，41（12）：3987-4001.

［10］ 中國工業(yè)報(bào). 煤電未來將由主體性電源轉(zhuǎn)變?yōu)榛A(chǔ)性電源［N/OL］. 2019-10-15［2022-04-15］. https：//news. bjx. com. cn/html/20191015/1013210. shtml.

［11］ HENRIQUES C O， COELHO D H， CASSIDY N L. Employmentimpact assessment of renewable energy targets for electricity generationby 2020： an IO LCA approach［J］. Sustainable cities and society，2016， 26： 519-530.

［12］ BARROS J C， COIRA M L， PILAR D， et al. Comparative analysisof direct employment generated by renewable and non?renewablepower plants［J］. Energy， 2017， 139： 542-554.

［13］ RAM M， AGHAHOSSEINI A， BREYER C. Job creation duringthe global energy transition towards 100% renewable power systemby 2050［J］. Technological forecasting and social change， 2020，151： 119682.

［14］ 張瑩，姬瀟然，王謀. 國際氣候治理中的公正轉(zhuǎn)型議題：概念辨析與治理進(jìn)展［J］. 氣候變化研究進(jìn)展，2021，17（2）：245-254.

［15］ HARRAHILL K， DOUGLAS O. Framework development for‘ justtransition’ in coal producing jurisdictions［J］. Energy policy，2019， 134： 110990.

［16］ 德國煤炭委員會(huì). 從煤炭到可再生能源的公平轉(zhuǎn)型路線圖［R］. 2019.

［17］ HEINRICHS H U， MARKEWITZ P. Long?term impacts of a coalphase?out in Germany as part of a greenhouse gas mitigation strategy［J］. Applied energy， 2017， 192： 234-246.

［18］ HEINRICHS H U， SCHUMANN D， V?GELE S， et al. Integratedassessment of a phase?out of coal?fired power plants in Germany［J］. Energy， 2017， 126： 285-305.

［19］ OEI P Y， HERMANN H， HERPICH P， et al. Coal phase?out inGermany： implications and policies for affected regions［J］. Energy，2020， 196： 117004.

［20］ OEI P Y， BRAUERS H， HERPICH P. Lessons from Germany’shard coal mining phase?out： policies and transition from 1950 to2018［J］. Climate policy， 2019， 20（1）： 1-17.

［21］ BURKE P J， BEST R， JOTZO F. Closures of coal?fired power stationsin Australia： local unemployment effects［J］. Australian journalof agricultural and resource economics， 2019， 63（1）：142-165.

［22］ LOBAO L， ZHOU M Y， PARTRIDGE M， et al. Poverty， place，and coal employment across Appalachia and the United States in anew economic era［J］. Rural sociology， 2016， 81（3）： 343-386.

［23］ GRUBERT E. Fossil electricity retirement deadlines for a justtransition［J］. Science， 2020， 370（6521）： 1171-1173.

［24］ JOLLEY G J， KHALAF C， MICHAUD G， et al. The economic，fiscal， and workforce impacts of coal?fired power plant closures inAppalachian Ohio［J］. Regional science policy & practice， 2019，11（2）： 403-422.

［25］ 歐陽志遠(yuǎn)，史作廷，石敏俊，等.“碳達(dá)峰碳中和”：挑戰(zhàn)與對(duì)策［J］. 河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，42（5）：1-11.

［26］ 莊貴陽. 我國實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)面臨的挑戰(zhàn)及對(duì)策［J］. 人民論壇，2021（18）：50-53.

［27］ 李娜，楊景勝，陳嘉茹.“雙碳”背景下能源行業(yè)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)［J］. 中國國土資源經(jīng)濟(jì)，2021，34（12）：63-69.

［28］ HE G， LIN J， ZHANG Y， et al. Enabling a rapid and just transitionaway from coal in China［J］. One earth， 2020， 3（2）：187-194.

［29］ 張鴻宇，黃曉丹，張達(dá)，等. 加速能源轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益評(píng)估［J］. 中國科學(xué)院院刊，2021，36（9）：1039-1048.

［30］ Carbon Brief. Analysis： will China build hundreds of new coal plantsin the 2020s？［N/OL］.（ 2020-03-24）［2022-11-10］. https： //www.carbonbrief. org/analysis?will?china?build?hundreds?of?new?coal?plants?in?the?2020s.

［31］ 中國電力企業(yè)聯(lián)合會(huì). 電力“十三五”規(guī)劃中期評(píng)估及優(yōu)化［J］. 中國電力企業(yè)管理，2019（4）：10-14.

［32］ 中國電力企業(yè)聯(lián)合會(huì). 能源轉(zhuǎn)型中的電力燃料供需格局研究［EB/OL］. 2022-03-10［2022-11-10］. https：//news. bjx. com. cn/html/20220310/1209341. shtml.

［33］ 杜祥琬. 煤電裝機(jī)繼續(xù)擴(kuò)張，會(huì)造成新的產(chǎn)能過剩［EB/OL］.2019-09-05［2022-11-10］ . https：//news. bjx. com. cn/html/20190904/1004981. shtml.

［34］ 周大地. 中國實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰需要電力零碳先行［EB/OL］. 2021-11-17［2022-11-10］ . https：//www. chinanews. com. cn/gsztc/2021/11-18/9611898. shtml.

［35］ WEI M， PATADIA S，KAMMEN D M. Putting renewables and energyefficiency to work： how many jobs can the clean energy industrygenerate in the US？［J］. Energy policy， 2010， 38（2）：919-931.

［36］ IPCC. Climate change2001： Impacts， adaptation and vulnerability［R］. 2001.

［37］ 黃曉軍，黃馨，崔彩蘭，等. 社會(huì)脆弱性概念、分析框架與評(píng)價(jià)方法［J］. 地理科學(xué)進(jìn)展，2014，33（11）：1512-1525.

［38］ YI L X， ZHANG X， GE L L， et al. Analysis of social vulnerabilityto hazards in China［J］. Environmental earth sciences， 2014，71（7）： 3109-3117.

［39］ CARLEY S， EVANS T P， GRAFF M， et al. A framework for evaluatinggeographic disparities in energy transition vulnerability［J］.Nature energy， 2018， 3（8）： 621-627.

［40］ 中國電力企業(yè)聯(lián)合會(huì). 中國電力行業(yè)年度發(fā)展報(bào)告2021［R］.2021.

［41］ 中國電力企業(yè)聯(lián)合會(huì). 煤電機(jī)組靈活性運(yùn)行與延壽運(yùn)行研究［R］. 2019.

［42］ 中國電力報(bào). 華電國際鄒縣電廠1號(hào)機(jī)組獲準(zhǔn)延壽11年［N/OL］. 2019-02-21［2022-11-10］. https：//news. bjx. com. cn/html/20190221/964266. shtml.

［43］ 國家統(tǒng)計(jì)局. 中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒-2020［M］. 北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，2020.

［44］ 國家電力公司. 火力發(fā)電廠勞動(dòng)定員標(biāo)準(zhǔn)［S/OL］.（ 1998-04-01）［2022-11-10］. https：//www. wdfxw. net/doc99915962. htm.

［45］ 中國大唐集團(tuán)有限公司. 火力發(fā)電廠勞動(dòng)定員標(biāo)準(zhǔn)［S/OL］.2015［2022-11-10］. https：//max. book118. com/html/2017/0310/94941832. shtm.

［46］ 國家煤礦安全監(jiān)察局. 中國煤炭工業(yè)年鑒（2017）［M］. 北京：應(yīng)急管理出版社， 2019.

［47］ 國家統(tǒng)計(jì)局能源統(tǒng)計(jì)司. 中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒-2019［M］. 北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，2020.

［48］ 國家統(tǒng)計(jì)局人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)司，人力資源和社會(huì)保障部規(guī)劃財(cái)務(wù)司. 中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒-2020［M］. 北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，2020.

［49］ 張寧.“雙碳”目標(biāo)下黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展路徑及政策設(shè)計(jì)：在第五屆魯青論壇“黃河流域碳達(dá)峰與碳中和路徑高峰論壇”上的發(fā)言［J］. 青海師范大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2021，43（4）：13-17.

［50］ 黃健，董浩，高新萍. 雙碳背景下抽水蓄能在山東省的發(fā)展前景與規(guī)劃建議［J］. 河南科學(xué)，2021，39（12）：2043-2048.

［51］ 山東省統(tǒng)計(jì)局. 2020年全省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展情況解讀［EB/OL］.2021-02-09［2022-11-10］. http：//tjj. shandong. gov. cn/art/2021/2/10/art_104037_10285127. html？xxgkhide=1.

［52］ 韓蕓. 山西省能源轉(zhuǎn)型發(fā)展的現(xiàn)狀、困境與突破［J］. 煤炭經(jīng)濟(jì)研究，2019，39（9）：68-74.

［53］ 國家統(tǒng)計(jì)局. 中國人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒-2021［M］. 北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社， 2021.

［54］ 喬雪.“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下內(nèi)蒙古產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與調(diào)整［J］. 上海商業(yè)，2022（2）：34-36.

［55］ 包思勤.“雙碳”目標(biāo)下統(tǒng)籌優(yōu)化內(nèi)蒙古能源結(jié)構(gòu)和制造業(yè)結(jié)構(gòu)的若干思考［J］. 北方經(jīng)濟(jì)，2022（3）：22-25.

［56］ 潘進(jìn)禮，鄒武建，田景雄，等. 寧夏煤炭供需形勢(shì)分析與需求預(yù)測［J］. 中國煤炭，2022，48（3）：1-8.

［57］ 蔡鑫磊. 陜西能源產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展研究：基于美國能源發(fā)展分析研究［J］. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)，2021（10）：46-53.

［58］ 史瑾瑾，魏長帥，馬連新.“雙碳”背景下安徽省煤炭資源保障程度研究［J］. 煤炭經(jīng)濟(jì)研究，2022，42（1）：67-71.

［59］ 侯正猛，熊鷹，劉建華，等. 河南省碳達(dá)峰與碳中和戰(zhàn)略、技術(shù)路線和行動(dòng)方案［J］. 工程科學(xué)與技術(shù)，2022，54（1）：23-36.

［60］ 陶曉燕，吳戰(zhàn)勇，李曉方，等. 煤炭資源枯竭城市轉(zhuǎn)型發(fā)展績效測度及障礙因子分析：以焦作市為例［J］. 生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2022，38（4）：94-100.

［61］ 王森，龔文生. 突發(fā)重大公共事件視角下貴州省電煤供應(yīng)安全研究［J］. 科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2020（18）：66-67.

［62］ 李曉棟，萬詩婕. 數(shù)字金融對(duì)勞動(dòng)力的就業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)：理論與檢驗(yàn)［J］. 經(jīng)濟(jì)與管理評(píng)論，2022，38（4）：113-123

［63］ 鄧銘江，明波，李研，等.“雙碳”目標(biāo)下新疆能源系統(tǒng)綠色轉(zhuǎn)型路徑［J］. 自然資源學(xué)報(bào)，2022，37（5）：1107-1122.