黃元生，劉佳婕

（華北電力大學(xué)（保定）經(jīng)濟(jì)管理系，河北 保定 071000）

為貫徹落實可持續(xù)發(fā)展理念，探尋城市低碳發(fā)展路徑，調(diào)動各方積極性，我國從2010 年開始施行低碳省市試點工作。2010 年7 月，首批試點省市地區(qū)確定為廣東、遼寧等五省及天津、保定等八市，其后，在2012年和2017 年，先后又開展第二批、第三批低碳城市試點工作，當(dāng)前全國已累計開展了87 個低碳省市試點工作。低碳城市試點計劃是在我國工業(yè)化城鎮(zhèn)化高速發(fā)展階段，各地積極探索兼顧經(jīng)濟(jì)及民生發(fā)展的有力抓手，既有利于地方在貫徹落實可持續(xù)發(fā)展理念的同時結(jié)合自身發(fā)展實踐，有效提升環(huán)境保護(hù)能力和城市競爭力，更有利于基于試點城市探索出的低碳城市發(fā)展路徑，為相似地區(qū)的綠色可持續(xù)發(fā)展提供可借鑒的發(fā)展經(jīng)驗。

多數(shù)研究論證了低碳試點及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對于碳減排的影響[1-3]，我國當(dāng)前仍處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級的發(fā)展階段，而第二產(chǎn)業(yè)特別是工業(yè)的增長仍是經(jīng)濟(jì)快速增長的主要動力之一，較多數(shù)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍以工業(yè)為主，工業(yè)的蓬勃發(fā)展極大地促進(jìn)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)的繁榮，但與此同時伴隨著工業(yè)領(lǐng)域大量化石能源的消耗及二氧化碳排放的產(chǎn)生。工業(yè)領(lǐng)域的綠色轉(zhuǎn)型升級和低碳發(fā)展是當(dāng)前各城市實現(xiàn)低碳可持續(xù)發(fā)展的重要途徑，也是低碳城市建設(shè)中需要研究關(guān)注的重點方向。其中，工業(yè)碳排放和經(jīng)濟(jì)增長間的關(guān)系得到了較多學(xué)者的關(guān)注和研究，低碳城市發(fā)展的關(guān)鍵在于正確處理好經(jīng)濟(jì)增長和碳排放之間的關(guān)系[4]，即是否能實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與碳排放解耦。Tapio 脫鉤模型在研究經(jīng)濟(jì)增長與碳排放之間的脫鉤關(guān)系方面得到了充分的應(yīng)用，并不斷拓展到了工業(yè)領(lǐng)域。戴勝利等[5]對中部六省的工業(yè)碳排放與工業(yè)經(jīng)濟(jì)間的發(fā)展關(guān)系及影響因素進(jìn)行了研究，對中部六省實現(xiàn)最佳脫鉤狀態(tài)的速度進(jìn)行了排序，強(qiáng)調(diào)了能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對促進(jìn)工業(yè)碳減排的顯著作用。何洋洋等[6]從速度脫鉤和數(shù)量脫鉤兩個角度對中國工業(yè)碳排放現(xiàn)狀與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行細(xì)致分析研究，驗證了我國工業(yè)碳排放正呈現(xiàn)出與經(jīng)濟(jì)增長逐漸脫鉤的趨勢。此外，工業(yè)碳排放的影響因素研究也受到眾多學(xué)者關(guān)注。葉斌等[7]利用碳排放因子法對深圳市工業(yè)碳排放進(jìn)行測算，在此基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建LMDI模型及STIRPAT 模型確定了深圳工業(yè)碳排放的影響因素。魏營等[8]以低碳試點城市鎮(zhèn)江為研究對象，對鎮(zhèn)江市工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長間的脫鉤關(guān)系進(jìn)行分行業(yè)研究，并基于LMDI 模型確定了促進(jìn)各行業(yè)脫鉤的主要影響因素。

基于低碳城市試點的戰(zhàn)略意義，較多學(xué)者對試點政策的碳減排成效進(jìn)行了分析研究，研究論證了低碳經(jīng)濟(jì)試點對于城市低碳建設(shè)的促進(jìn)作用。但對低碳試點城市工業(yè)領(lǐng)域的研究較少，且現(xiàn)有對低碳試點城市的工業(yè)碳排放研究多局限在單一城市領(lǐng)域，未體現(xiàn)出不同城市間在工業(yè)發(fā)展、能源結(jié)構(gòu)、碳排放強(qiáng)度、碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間脫鉤關(guān)系的綜合分析與比較研究，而當(dāng)前我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及工業(yè)碳排放現(xiàn)狀具有較顯著的地區(qū)差異[9-10]。本文以我國第一批低碳試點城市為研究對象，對其工業(yè)碳排放現(xiàn)狀及其與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的關(guān)系進(jìn)行綜合比較研究，既體現(xiàn)當(dāng)前階段該批試點城市低碳政策成效，同時也對各城市間基于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、能源結(jié)構(gòu)、資源稟賦等方面做出相應(yīng)的政策建議。

1 研究方法

1.1 碳排放測算方法

本文在城市工業(yè)碳排放測算過程中，選取了10 種主要能源，并且將各類能源消耗量單位進(jìn)一步進(jìn)行折算處理，統(tǒng)一為標(biāo)準(zhǔn)的煤單位。研究參考借鑒了IPCC 頒布的《2006 年IPCC 國家溫室氣體清單指南》中所推薦的方法，對天津、保定等8 地2015—2020 年的工業(yè)碳排放量進(jìn)行測算，計算公式如下：

式中：Cit表示第t年i市CO2排放總量（萬噸），Eijt表示第t年i省區(qū)j類能源的實物消費(fèi)量（萬噸）；δi表示i類能源的能源轉(zhuǎn)換因子，根據(jù)凈發(fā)熱值將燃料轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一能源單位；ηi表示第i類能源的碳排放系數(shù)。各類能源的折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)和碳排放系數(shù)分別如表1 所示。

表1 各類能源碳折標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)及碳排放系數(shù)

1.2 Tapio脫鉤模型

脫鉤理論被廣泛用于衡量阻斷經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境破壞間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，即隨著經(jīng)濟(jì)增長，溫室氣體排放不會隨之增加，進(jìn)而實現(xiàn)可持續(xù)增長的理想態(tài)。Tapio 模型則是在脫鉤理論的基礎(chǔ)上引入了彈性的動態(tài)概念，有效提高了脫鉤分析的準(zhǔn)確性[11]。本文引入Tapio 脫鉤模型進(jìn)行分析研究，其公式表示為：

式中：ε(C,G)表示各市工業(yè)碳排放量與工業(yè)增加值間的脫鉤彈性系數(shù)，用于描述工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長間的脫鉤狀態(tài)；ΔCO2和ΔGDP分別表示當(dāng)期相當(dāng)于上期的工業(yè)碳排放變化量及工業(yè)增加值變化量；δC和δG分別表示工業(yè)碳排放量及工業(yè)增加值的變化率。根據(jù)ε(C,G)、δC、δG的不同值范圍，將工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的關(guān)系進(jìn)一步細(xì)致劃分為8 種狀態(tài)，如表2 所示。

表2 脫鉤類型及指標(biāo)范圍

1.3 LMDI指數(shù)

對數(shù)平均權(quán)重指數(shù)分解法LMDI（Logarithmic Mean Divisia Index）是對指數(shù)分解法的改進(jìn)，在眾多指數(shù)分解法中最具優(yōu)勢，能夠高質(zhì)量地測量某一因素在事物整體變化中的貢獻(xiàn)程度，因而在能源研究領(lǐng)域常被國內(nèi)外學(xué)者使用[12]。在能源、環(huán)境以及碳排放研究中，LMDI 成為最主流的實用性工具[13]。因此本文選擇基于LMDI 分解法構(gòu)建低碳試點城市工業(yè)碳排放影響因素分析模型。

本文借用LMDI 模型，將工業(yè)碳排放總量分解為碳排放因子、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口規(guī)模強(qiáng)度5 個因素，以測量分析工業(yè)人口與經(jīng)濟(jì)變化、工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)及能源強(qiáng)度變化以及碳排放強(qiáng)度變化對低碳經(jīng)濟(jì)試點城市工業(yè)碳排放的影響，如式（3）所示：

式中：t表示年份，C表示工業(yè)碳排放總量；i表示不同的能源類型；Ci表示第i種能源消耗產(chǎn)生的碳排放量；PEi表示第i種能源的消費(fèi)量；GDP表示工業(yè)增加值；POP表示工業(yè)就業(yè)人數(shù)。

引入下列公式：

式中：fi表示工業(yè)碳排放系數(shù)，si表示第i種能源的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，e表示工業(yè)能源強(qiáng)度，g表示工業(yè)勞動生產(chǎn)率，p表示工業(yè)就業(yè)人數(shù)。

簡化表示成：

公式（3）第t期相對于基期的碳排放量的變化可表示為：

式中：ΔCf為碳排放因子效應(yīng)，ΔCs為能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)，ΔCe為能源強(qiáng)度效應(yīng)，ΔCg為產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)，ΔCp為人口規(guī)模效應(yīng)。Ct和C0分別表示第t期和基期的工業(yè)碳排放量。

根據(jù)公式（6），利用LMDI 分解法分析各因素的貢獻(xiàn)值，則各效應(yīng)可表示為：

因為能源的碳排放系數(shù)在實際應(yīng)用中取常量，所以碳排放因子效應(yīng)為0，所以總效應(yīng)公式可簡化為：

1.4 數(shù)據(jù)來源

首批低碳試點省市主要通過自下而上形式選取，綜合考慮試點地區(qū)當(dāng)?shù)刭Y源稟賦、區(qū)域優(yōu)勢、發(fā)展階段基礎(chǔ)工作籌備等。最終選定的五省八市，在地域分布、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源消費(fèi)各方面都具有一定的差異性和代表性。但考慮后期政策方向的具體執(zhí)行層面，大多數(shù)還是以城市為單位進(jìn)行后續(xù)工作開展，且以城市為單位的研究往往更具代表性和典型性[14-15]，因而本次研究僅以首批試點省市的8 個市——天津、保定、重慶、杭州、廈門、深圳、南昌、貴陽為研究對象。研究選擇2013—2020年為研究區(qū)間，研究中工業(yè)能源消費(fèi)量、工業(yè)增加值、工業(yè)就業(yè)人數(shù)等研究數(shù)據(jù)均來自8 市歷年統(tǒng)計年鑒。鑒于不同地區(qū)統(tǒng)計年鑒統(tǒng)計口徑差異，部分城市以城鎮(zhèn)非私營單位中的工業(yè)從業(yè)人員借代工業(yè)就業(yè)人數(shù)，保證各地區(qū)不同年份間的指標(biāo)統(tǒng)一性及數(shù)據(jù)可比性。

2 實證分析

2.1 工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

如圖1 所示，8 市的工業(yè)增加值在不同的區(qū)間變動，以2020 年各市工業(yè)增加值進(jìn)行分析，深圳市和重慶市工業(yè)發(fā)展態(tài)勢較好，深圳工業(yè)增加值8 年間一直處于8市中最高水平，2013 年工業(yè)增加值已超過5 000 億元，之后逐年遞增，2019 年開始趨于平穩(wěn)，2020 年開始有部分回落，整體穩(wěn)定在9 500 億元的水平；重慶8 年間工業(yè)增加值一直處于穩(wěn)定上漲趨勢，且仍有繼續(xù)上升傾向。天津和杭州工業(yè)增加值在8 市中處于中間水平，2016 年前天津工業(yè)增加值水平略高于杭州，2016 年起，兩市工業(yè)增加值一直呈現(xiàn)相似波動趨勢，保持相近水平。保定、南昌、貴陽、廈門4 市工業(yè)增加值水平相對較低，其中南昌和廈門2013—2015 年工業(yè)增加值水平與保定市接近，但其后，南昌、廈門兩市工業(yè)增加值保持穩(wěn)定增長，而保定則在2017 年后呈現(xiàn)下降趨勢，在2018 年后，取代貴陽成為8 市中工業(yè)增加值最低的城市。從工業(yè)增加值占比上來看，8 市工業(yè)增加值占比8 年間均處于50%以下水平，且表現(xiàn)出較大幅度的下降趨勢，以保定市下降幅度最大，從2013 年的46.76%下降到2020 年的24.08%?？傮w來看，深圳占比最高，貴陽占比最低。

圖1 2013—2020年8市工業(yè)增加值及工業(yè)增加值占比

面對綠色發(fā)展的要求，深圳、重慶等第一批低碳經(jīng)濟(jì)試點城市以“雙碳”目標(biāo)為戰(zhàn)略目標(biāo)積極進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，大力促進(jìn)綠色結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，關(guān)停部分高能耗企業(yè)的同時促進(jìn)綠色產(chǎn)業(yè)及服務(wù)業(yè)的蓬勃發(fā)展，造成工業(yè)比重下降，但保證工業(yè)增加值仍然穩(wěn)定在一定的經(jīng)濟(jì)水平。當(dāng)前我國工業(yè)發(fā)展正處在倒“U”型發(fā)展的回落階段，在穩(wěn)定工業(yè)增加值的基礎(chǔ)上保持工業(yè)增加值占GDP 比重下降是各地優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的有力途徑，同時著力在此基礎(chǔ)上加速促進(jìn)新型工業(yè)發(fā)展。

2.2 能源消費(fèi)現(xiàn)狀

由圖2 可以看出，當(dāng)前8 市中，以原煤、焦炭、天然氣、電力四種能源工業(yè)消耗量占比最高。保定原煤消費(fèi)占比顯著偏高，且2013—2020 年，該占比有一定程度上漲。深圳雖然原煤消費(fèi)占比也存在一定程度的上漲，但其整體上表現(xiàn)為電力、天然氣、原煤三種能源消費(fèi)占比較均勻的結(jié)構(gòu)。當(dāng)前我國正大力規(guī)劃建設(shè)新型能源消費(fèi)體系，減少煤炭消費(fèi)占比，加大天然氣、電力等清潔能源消費(fèi)占比，在天津、杭州、重慶、南昌4 市工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型趨勢較明顯，以杭州為例，2013 年杭州原煤工業(yè)消費(fèi)占比超半成，天然氣消費(fèi)占比僅13.41%，電力消費(fèi)占比23.93%，經(jīng)過8 年間的能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，2020 年杭州原煤消費(fèi)占比下降到50%以下，天然氣和電氣工業(yè)消費(fèi)占比均同比增加超5%。

圖2 2013年、2020年8市工業(yè)能源消費(fèi)

2.3 碳排放現(xiàn)狀

工業(yè)碳排放方面，重慶工業(yè)二氧化碳排放量最高，且遠(yuǎn)高于其他市工業(yè)碳排放量水平，2020 年重慶工業(yè)碳排放量為3 628.71 萬噸，較2013 年下降5%，整體保持在較穩(wěn)定的水平，7 年間僅有小幅度的波動；其次是天津，2020 年工業(yè)碳排放量為1 835.84 萬噸，7 年間先降后升的波動趨勢，2020 年較2013 年下降10.11%；廈門工業(yè)二氧化碳排放量最低，2013 年碳排放量為397.37 噸，2016 年最低為297.02 噸，之后小幅度上升到2020 年的366.34 噸。2020 年，天津、杭州、重慶、貴陽、廈門5市工業(yè)碳排放量均較2013 年有所下降，其中杭州下降幅度最大，且杭州除2014 年工業(yè)碳排放量存在小幅上漲之外，其余年間工業(yè)碳排放量均穩(wěn)定下降；保定、深圳、南昌3 市2020 年工業(yè)碳排放量較2013 年均有所上漲，其中深圳增幅最為明顯，其次為保定。

在此基礎(chǔ)上，結(jié)合各地區(qū)工業(yè)增加值情況，定義工業(yè)碳生產(chǎn)力指標(biāo)，即每單位工業(yè)消費(fèi)產(chǎn)生的二氧化碳排放所產(chǎn)生的工業(yè)增加值。從圖3 中可以看出，深圳工業(yè)碳生產(chǎn)力處于領(lǐng)先水平，廈門工業(yè)碳生產(chǎn)力水平排在第二位，其次是杭州和南昌。其余4 市中，天津、南昌、貴陽3 市雖工業(yè)碳生產(chǎn)力水平偏低，但整體趨勢上都保持穩(wěn)定或略有上漲趨勢，而保定在2013 年工業(yè)碳生產(chǎn)力水平與杭州接近，在2017 年出現(xiàn)驟跌后，持續(xù)維持在較低水平。

圖3 2013—2020年8市工業(yè)碳排放量及工業(yè)碳生產(chǎn)力

2.4 脫鉤狀態(tài)

從表3 可以看出，2013—2020 年，各地脫鉤狀態(tài)以強(qiáng)脫鉤和弱脫鉤為主，其中杭州、重慶、貴陽和廈門4市呈現(xiàn)較顯著的強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，杭州和重慶有5 個年度表現(xiàn)出強(qiáng)脫鉤的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，杭州自2014 年起，在保障工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的同時，工業(yè)碳排放量持續(xù)下降，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)也不斷優(yōu)化；重慶雖然在2018 年工業(yè)碳排放存在一定程度的回升趨勢，但整體發(fā)展模式上一直保持高近幾年仍呈現(xiàn)小規(guī)模上漲趨勢，工業(yè)碳排放與工業(yè)增加值之間尚未實現(xiàn)脫鉤，整體穩(wěn)定在增長連接的低效擴(kuò)張階段；保定仍長期表現(xiàn)為負(fù)脫鉤的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，且在2017—2019 年均表現(xiàn)為強(qiáng)負(fù)脫鉤的發(fā)展模式，在2019—2020 年開始向強(qiáng)脫鉤模式轉(zhuǎn)變，但當(dāng)前保定整體發(fā)展仍處于擴(kuò)張型的負(fù)脫鉤發(fā)展模式，未達(dá)到低碳發(fā)展的目標(biāo)；深圳在2019 年前，基本保持強(qiáng)脫鉤和弱脫鉤的發(fā)展模式，僅在2019—2020 年呈現(xiàn)出衰退性脫鉤的發(fā)展模式。

表3 2013—2020年8市脫鉤系數(shù)及脫鉤狀態(tài)

2.5 驅(qū)動因素

通過LMDI 因素分解法對保定、天津等8 市2013—2020 年工業(yè)碳排放變化量進(jìn)行計算，如圖4 所示，得出能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)，能源強(qiáng)度效應(yīng)，產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)及人口規(guī)模效應(yīng)對各市工業(yè)能源碳排放的影響力度及作用方向。從圖4 中可以看出，除個別地區(qū)個別年份外，產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)均表現(xiàn)出較顯著的增碳作用，能源強(qiáng)度效應(yīng)和人口規(guī)模效應(yīng)均表現(xiàn)為較明顯的減碳作用力，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)整體作用效力較小。分地區(qū)來看，杭州和廈門四種效應(yīng)作用效力相近，產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)表現(xiàn)出對碳排放主導(dǎo)性的促進(jìn)作用，能源強(qiáng)度效應(yīng)對碳減排產(chǎn)生最主要的推動作用，其次人口規(guī)模效應(yīng)也產(chǎn)生部分碳減排效力。重慶、貴陽與杭州、廈門較類似，差異點主要體現(xiàn)在重慶在2013—2015 年人口規(guī)模效應(yīng)起到了一定的增碳促進(jìn)效應(yīng)，在2014 年開始才對碳減排產(chǎn)生促進(jìn)作用；貴陽從2018 年開始，人口規(guī)模效應(yīng)產(chǎn)生的作用力逐漸顯著，體現(xiàn)在當(dāng)年貴陽工業(yè)從業(yè)人員數(shù)量明顯下降，而當(dāng)年工業(yè)增加值能耗存在突增，促進(jìn)了當(dāng)年貴陽30.84 萬噸工業(yè)碳排放產(chǎn)生。天津在2018年前，表現(xiàn)為產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)帶動的增碳作用力，及以人口規(guī)模效應(yīng)為主、能源強(qiáng)度效應(yīng)為輔的減碳作用力，2018年后，工業(yè)增加值能耗由降轉(zhuǎn)升，能源強(qiáng)度效應(yīng)在一定程度上促進(jìn)了碳排放的產(chǎn)生。南昌四大效應(yīng)在2013—2020水平低碳發(fā)展，工業(yè)增加值占比逐漸下降的同時，工業(yè)增加值穩(wěn)步提升；廈門有4 個年度表現(xiàn)為強(qiáng)脫鉤，1 個年度表現(xiàn)為弱脫鉤，在2014—2015 年達(dá)到最優(yōu)脫鉤指數(shù)-15.27；貴陽有4 個年度表現(xiàn)為強(qiáng)脫鉤，2 個年度表現(xiàn)為弱脫鉤，且在8 市2019—2020 年度的脫鉤指數(shù)中表現(xiàn)最優(yōu)，為-2.03。

圖4 2013—2020年8市工業(yè)碳排放驅(qū)動因素分解

其他4 市中，南昌在2014—2018 年工業(yè)碳排放量呈現(xiàn)小規(guī)模的上漲趨勢，在2018 年后才得到緩解，與經(jīng)濟(jì)增長間開始呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài)；天津工業(yè)碳排放量在年出現(xiàn)較大變化和波動，其中2016—2017 年波動尤其明顯，產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)出現(xiàn)較大程度的減排作用力，人口規(guī)模效應(yīng)則表現(xiàn)出對碳排放增加較大的促進(jìn)作用。深圳在2016—2017 年產(chǎn)生了較為明顯的碳排放量的增加，主要表現(xiàn)為當(dāng)年原煤消費(fèi)量顯著提升所帶來的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)及能源強(qiáng)度效應(yīng)帶來的影響。2013—2020 年，整體來看，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)和人口規(guī)模效應(yīng)均未產(chǎn)生較大作用力，人口規(guī)模效應(yīng)僅在2018—2019 年產(chǎn)生一定程度的碳排放促進(jìn)效應(yīng)；產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)在2018 年之前，對碳排放增加產(chǎn)生作用力，深圳工業(yè)就業(yè)人數(shù)在2018 年下降后產(chǎn)生突增，形成一定程度上的人口規(guī)模效應(yīng)，造成了一定程度上的工業(yè)碳排放量的增加，同時也使得產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)由正轉(zhuǎn)負(fù)，抑制了一部分的碳排放增量，加上能源強(qiáng)度效應(yīng)的作用，整體穩(wěn)定住了碳減排的趨勢。保定在2018 年前一直保持工業(yè)碳排放量趨于穩(wěn)定、小幅度波動的狀態(tài)，2018 年，保定工業(yè)增加值下降，工業(yè)能源消費(fèi)量顯著提升，由此產(chǎn)生較大的能源強(qiáng)度效應(yīng)對保定工業(yè)碳排放產(chǎn)生促進(jìn)作用，保定工業(yè)就業(yè)人數(shù)從2017 年起減少帶來一部分的人口規(guī)模效應(yīng)，抵消了一部分碳排放量的增加。

3 結(jié)論與建議

本文以我國首批低碳試點城市中的8 個市（天津、保定、重慶、杭州、廈門、深圳、南昌、貴陽）為研究對象，對其2013—2020 年工業(yè)發(fā)展及碳排放現(xiàn)狀進(jìn)行分析，同時采用Tapio 脫鉤模型和LMDI 模型對各市工業(yè)二氧化碳排放的脫鉤狀態(tài)及驅(qū)動因素進(jìn)行了研究，主要結(jié)論如下。

（1）首批低碳政策試點城市工業(yè)發(fā)展水平上存在較明顯的地區(qū)差異，深圳工業(yè)增加值及工業(yè)增加值占比均最高，而貴陽增加值占比最低，工業(yè)增加值在2018 年前處于最低水平，2018 年后略高于保定。除保定外，各地工業(yè)增加值均穩(wěn)中有升。

（2）多地近年來工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化轉(zhuǎn)型，以天津、杭州、重慶、南昌4 市最為明顯，深圳工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)較優(yōu)，但原煤消費(fèi)占比近年來有所增加，而保定當(dāng)前能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)仍以原煤為主，且原煤消費(fèi)占比仍未有下降傾向。

（3）重慶和天津兩市工業(yè)碳排放水平最高，廈門工業(yè)碳排放量最低。在變化趨勢上，保定、深圳、南昌8 年間工業(yè)碳排放量有所增加，其余5 市2013—2020 年均一定程度上實現(xiàn)工業(yè)碳減排。工業(yè)碳生產(chǎn)力上，深圳遠(yuǎn)高于其他幾個市，天津、南昌、貴陽、保定4 市處于較低水平。

（4）實現(xiàn)工業(yè)碳減排的5 個市中，除天津目前仍處在增長連接狀態(tài)，其余4 市工業(yè)發(fā)展與碳排放間已實現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，南昌也已實現(xiàn)工業(yè)弱脫鉤狀態(tài)，而深圳和保定則仍處于擴(kuò)張負(fù)脫鉤狀態(tài)。

（5）2013—2020 年，能源強(qiáng)度效應(yīng)和人口規(guī)模效應(yīng)多表現(xiàn)為工業(yè)二氧化碳排放的主要抑制因素，產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)則表現(xiàn)為主導(dǎo)性的工業(yè)碳排放促進(jìn)因素。而保定、深圳、南昌3 市的人口規(guī)模效應(yīng)和能源強(qiáng)度效應(yīng)則均在不同程度上對當(dāng)?shù)毓I(yè)碳排放產(chǎn)生了一定的促進(jìn)作用，進(jìn)而使得3市2013—2020 年工業(yè)碳排放量整體呈上升趨勢。

試點工作開展實踐以來，各市均緊密結(jié)合自身實際，探索自身綠色低碳的新發(fā)展道路，陸續(xù)出臺相關(guān)配套措施，但各市減碳成效仍存在較大差異。深圳雖工業(yè)增加值和工業(yè)碳生產(chǎn)力都處于領(lǐng)先位置，但其工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放間的脫鉤狀態(tài)尚未形成，仍需進(jìn)一步落實產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型及各行業(yè)內(nèi)的綠色低碳發(fā)展。保定工業(yè)能源消費(fèi)尚未實現(xiàn)優(yōu)化轉(zhuǎn)型，仍維持以煤炭為主導(dǎo)的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，且保定近幾年進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，工業(yè)產(chǎn)業(yè)比重下降，導(dǎo)致工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展未能維持之前水平，形成較嚴(yán)重的負(fù)脫鉤狀態(tài)，需大力促進(jìn)工業(yè)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步，促進(jìn)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型及能源效率提升，努力提升工業(yè)碳生產(chǎn)力水平。南昌近幾年碳排放已呈現(xiàn)下降趨勢，但整體下降幅度較小，且南昌經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較差，整體還未形成脫鉤狀態(tài)，工業(yè)碳減排成效也尚未顯著，需在穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長的前提下，著力控制工業(yè)領(lǐng)域排放，積極推行綠色低碳工藝技術(shù)，提高工業(yè)勞動生產(chǎn)率。其他5 市均在2013—2020 年實現(xiàn)一定程度上的工業(yè)碳減排，且以杭州減排成效最為顯著，且該5 市中除天津外，均已實現(xiàn)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的絕對脫鉤狀態(tài)，整體上反映出當(dāng)前低碳試點城市的部分積極成效。

當(dāng)前我國已基本實現(xiàn)工業(yè)化目標(biāo)，工業(yè)化發(fā)展階段進(jìn)入后半段，各地工業(yè)產(chǎn)業(yè)比重持續(xù)下降，但工業(yè)發(fā)展對于推動國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的支持性作用不可替代。面對工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和工業(yè)碳減排之間的矛盾，工業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)優(yōu)化刻不容緩，各地亟需大力發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)、綠色產(chǎn)業(yè)，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)綠色低碳升級及可持續(xù)發(fā)展，以創(chuàng)新為核心動力，加大綠色技術(shù)研發(fā)，不斷優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，持續(xù)提升能源利用效率，落實強(qiáng)化碳減排對工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的引領(lǐng)作用。持續(xù)削減煤炭消費(fèi)，大力提升天然氣、綠電等清潔低碳的新能源供應(yīng)，努力提升工業(yè)能效水平。