江西省工業能源消費碳排放研究

吳晗晗

一、引言

發展低碳經濟，是可持續發展的題中之義。而碳排放作為全球氣候變暖背景下的新標識，得到學者們的廣泛研究。那么碳排放的影響因素有哪些?這些影響因素如何影響碳排放的?關于碳排放影響因素的問題，許多學者也做出了探究。例如陳彥玲，王深認為高速的經濟增長(產出規模)是經濟碳排放的驅動因素，而產業結構、能源結構的調整和能源效率的提高降低了碳排放量的增長。[1]唐志鵬等依據突變級數法基本原理，構建了我國CO2減排的影響要素指標評價體系，該指標體系主要包括一次能源消費結構、產業結構、能耗技術以及管理水平等[2]。馮相昭，王雪臣，陳紅楓(2008)、宋德勇，盧忠寶(2009)、王偉林，黃賢金 (2008)、徐國泉，劉則淵，姜照華(2006)等均采用指數分解法對碳排放的影響因素進行定量研究[3-6]。

《江西省低碳經濟社會發展綱要白皮書》指出，“到2020年江西省建設低碳經濟社會的目標是:產業、能源結構趨于合理，生產方式基本實現向低碳型轉變;低碳技術的研發能力全面提升，若干技術和產業規模達到國內領先水平;溫室氣體排放得到有效控制，碳匯能力明顯提高;與低碳經濟社會發展相適應的法規、政策和管理體系基本建立;在低碳領域與國內外交流合作的平臺全面建立，國際低碳經濟交流合作中心的地位得到確立。”

減少能源消耗，降低溫室氣體二氧化碳排放，需要我們對江西省能源消費及碳排放現狀及影響有素有清晰的認識。本文從能源消費及二氧化碳的排放角度出發，結合江西省實際情況，分析“十五”中期至“十二五”初期各工業部門的能源消費、二氧化碳排放情況，并運用LMDI法對二氧化碳排放影響因素進行總體分析，從而為江西省的減排工作提出建議對策。

二、研究方法

(一)碳排放計算方法

本文采用《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中推薦的基準方法來計算江西省各產業部門的CO2排放量。計算公式如下:[7]

式中，Ct為t時期各種類型能源消費導致的CO2排放總量(104t);i為能源消費類型，如煤炭、石油和天然氣等;EC為能源消費總量;efi為能源i的CO2排放系數，CO2排放系數參考相關文獻并經過簡單的計算獲得 (參照下表1)。本文未將工業生產過程中被用作生產原料的那部分能源的固碳量列入到研究范圍內，為此不考慮能源固碳化率對估算結果的影響。

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(二)碳排放因素分解方法

近年來的研究不斷表明，能源消費碳排放除了與能源消費規模及經濟產出有直接聯系，而且與能源結構、能源效率及主導產業類型等有較為密切的關系[8]。因此，本文引入能表示產業結構、能源結構及能源效率的變量，對Kaya恒等式[9]進行了擴展。擴展后的Kaya恒等式表達為:

式中:POP表示國內人口總量;C表示碳排放總量，指能源燃燒釋放出的熱量所對應的碳量，用i區分不同的產業類型，用j區分不同的能源類型，則Cij表示第i種產業中第j種能源產生的碳排放;PEij表示第i種產業中第j種能源的消費量;PEi表示第i種產業的能源消費量;GDPi表示第i種產業的國內生產總值。

P=POP

則能源消費碳排放分解模型表達式為:

式中:fij表示不同類型的單位能源所排放的碳量，即碳排放系數;mij表示第j種能源在第i種產業的能源消費中所占比重;ti表示第i種產業單位GDP的能源消費量，即該產業的能源強度;si表示第i種產業在GDP總量中所占比重;g表示人均GDP;p表示人口數量。

由此，將能源消費碳排放的變化分解為排放因子效應(fij)、產業能源結構效應(mij)、產業能源強度(ti)即能源效率效應、產業結構效應(si)、產出規模效應(g)及人口規模效應(p)等6種因素。

LMDI方法[10]采用“乘積分解”和“加和分解”兩種方法進行分解，兩種方法最終分解結果是一致的。對于公式 C= ∑i∑j(mij·fij·ti·si·g·p)所示模型，設基期碳排放總量為C0，T期總量為CT，用下標tot表示總的變化。采用加和分解，將差分分解為:

各分解因素貢獻值的表達式分別為:

排放因子效應:

能源結構效應:

能源強度效應:

產業結構效應:

經濟產出效應:

人口規模效應:

總效應:

由于各能源的碳排放因子即為該能源的碳排放系數，在實際應用中取常量，所以，在進行因素分解時，△Cfij始終等于0，可以不作為考量因素。故總效應公式可簡化為:

3.基礎數據處理

為方便計算，本文將工業劃分為10個產業部

門，具體劃分見下表。

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圖1 規模以上工業各部門能源消費情況

本文工業部門能源消費量來自江西省統計年鑒(2004～2012年)[11]，經濟數據采用規模以上工業企業增加值，并依據產業分類加以合并整理。

通過碳排放計算公式得出江西省規模以上工業各部門碳排放量如下:

三、能源消費碳排放LMDI分析

通過能源消耗計算得到2004～2011年江西省規模以上工業內部產業部門能源碳排放情況。并在此基礎上進行LMDI分解，得出能源結構效應、能源強度效應、產業結構效應、產出規模效應、人口規模效應，得到各分解因素的效應結果如下表。

1.產出規模效應分析

從LMDI分解結果可以看出，工業部門能源消費的碳排放因素中影響最大的是產出規模正的增效應，即經濟增長的正影響。

經濟增長所衍生的能源需求是各產業部門CO2排放增加的主要因素，由經濟增長所帶動的CO2排放增量效應較大的產業包括:能源產業、石化產業、鋼鐵及有色金屬產業、建材產業、采選業等。此外，從時間序列分析，2004～2011年間各產業的增量效應總體上處于增強趨勢。部分產業，如紡織服裝業、造紙和印刷產業、裝備制造業、其他工業部門產出規模效應在2008年前后出現波動，其原因可能由于受國際金融危機影響，全國實行寬松的經濟政策，擴大內需，整體經濟水平獲得穩定增長，能源消費導致的碳排放也隨之增長，江西省亦不例外。但隨著時間推移，金融危機的影響逐漸滲入各個領域，經濟增長腳步放慢，產出規模相應相對減弱，但整體上仍處于上升趨勢。

2.能源強度效應分析

從表7和圖5可以看出，各產業部門能源強度變動所產生的減量效應漸趨明顯。能源強度變動所產生的減量效應較大的產業包括:能源產業、鋼鐵及有色金屬產業、紡織服裝業、裝備制造業等;由增量效應逐漸轉變為減量效應的產業為:采選業、食品加工和制造業、石化產業、建材產業、其他工業部門;而由減量效應轉變為增量效應繼而又轉變為減量效應的是造紙和印刷產業。結合江西省具體情況來分析，隨著戰略性新型產業的發展，江西省對傳統的能源消費較高產業，逐步進行生產工藝和生產設備技術改造，積極引進節能降耗的設備，提高能源的綜合利用效率，同時發展新型產業，逐步降低對能源的消耗。

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圖1 規模以上工業各部門能源消費情況

3.產業結構效應分析

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圖4 產出規模效應分析

從LMDI數據分解結果來看，產業結構對要貢獻產業，而隨著國家對鋼鐵及有色金屬產業結構的調整及限制，其能源消費及碳排放也得到了有效的控制和緩解。由減量效應轉變為增量效應的產業為:建材產業、裝備制造業和其他工業部門。可見近年來這些產業的產業結構不盡合理，造成產業重復率高，產能過剩。綜合上述分析，盡管能源產業、鋼鐵和有色金屬產業、石化產業是工業部門中主要的CO2排放源，卻因產業規模縮減或產業結構調整而帶來一定的減量效應，因此可以看出通過產業結構調整和優化可以實現CO2整體產業部門的CO2排放由增量效應逐漸轉變為減量效應。從各產業部門來看，產業結構的減量效應的產業包括:食品加工和制造業、造紙和印刷產業、石化產業。產生增量效應的產業包括:采選業和紡織服裝業。由增量效應轉變為減量效應的產業為:鋼鐵和有色金屬產業、能源產業。其中能源產業在2004年后成為減量效應的主的減排。

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圖5 能源強度效應分析

四、結論及建議

本文通過碳排放影響因素的對數平均迪氏指數方法(LMDI)，從能源消費結構、能源消費強度、產業結構效應、產出規模效應、人口規模效應五個方面對江西省能源消費碳排放進行分解分析，通過分析可以看出:2004～2011年產出規模效應、產業結構效應、人口規模效應是影響江西省的能源消費CO2排放的增長因素。能源結構效應、能源強度效應的優化則對控制CO2排放有負的減效應。雖然高速的經濟增長會帶來能源消費CO2排放正的增效應，但以經濟增長換取低碳排放是不實際的。因此，在能源強度下降的同時，調整產業結構，優化能源消費結構，控制人口在合理的水平增長對江西省能源消費碳排放至關重要。

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針對以上分析，給出如下建議:

(1)提高能源消費強度是減排的重中之重。江西省能源強度效應在碳排放影響因素中負的減效應最大，因此，要繼續推進工業內部重點部門的節能工作，要進一步強化能源產業、鋼鐵和有色金屬產業、石化、建材、采選、食品加工及制造等高耗能產業的節能減排責任，加強重點耗能行業設備、產品單位能耗管理，開展技術改造項目、淘汰落后工業及設備，提高能效，逐步完善以政府調控為主、市場主導為輔、行業為主體，全社會共同推進的節能減排局面。

(2)提高清潔能源比例是減排工作的深化。使用低碳清潔能源代替高碳能源是江西省減排工作的重要方面。一方面，依托西氣東輸工程，提高天然氣在江西省能源消費中的比例;另一方面，積極開發使用太陽能、風能電站建設，增加無碳電力的生產，保障能源安全的前提下，適當提高外來電力消費比例。

(3)碳捕捉及埋存是減排工作的可能途徑。碳捕捉及埋存指將CO2從相關排放源中分離出來，運輸到封存地，使CO2長期與大氣隔離的過程。目前江西省尚無次碳處理方法。但我國上海石洞口第二熱電廠碳捕捉項目的建設，可以提供經驗、設備及技術指導。另外，江西省還需將分散燃燒的煤炭集中用于發電部門，這樣，可以利用大型發電鍋爐高的燃燒效率，依托先進技術，減少煤炭分散燃燒，大幅提高煤炭利用效率，也為日后CO2捕捉及埋存奠定基礎。

[1]陳彥玲，王琛.影響中國人均碳排放的因素分析[J].北京石油化工學院學報，2009(2):54～58.

[2]唐志鵬等.基于突變級數法的中國CO2減排的影響要素指標體系及其評價研究 [J].資源科學，2009(11):1999～2005.

[3]馮相昭，王雪臣，陳紅楓等.1971～2005年中國CO2排放影響因素分析 [J].氣候變化研究進展，2008(1):42～47.

[4]宋德勇，盧忠寶.中國碳排放影響因素分解及其周期性波動研究 [J].中國人口·資源與環境，2009(3):18～24.

[5]王偉林，黃賢金.區域碳排放強度變化的因素分解模型及實證分析[J].生態經濟，2008(12):32～35.

[6]徐國泉，劉則淵，姜照華.中國碳排放的因素分級模型及實證分析:1995～2004[J].中國人口·資源與環境，2006，16(6):158 ～ 161.

[7]IPCC.2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories[M].Tokyo:IGES，2007.

[8]李國璋，王雙.中國能源強度變動的區域因素分解分析——基于LMDI分解分析方法[J].財經研究，2008，34(8):52～62.

[9]Kaya Yoichi.Impact of Carbon Dioxide Emission on GNP Growth:Interpretation of Proposed Scenarios[R].Paris:Presentation to the Energy and Industry Subgroup，Response Strategies Working Group，IPCC ，1989.

[10]Ang B W.Decomposition analysis for policymaking in energy:Which is the preferred Method？[J].Energy Policy，2004，32(9):1131 ～1139.

[11]江西省統計局.江西省統計年鑒 [EB/OL].http://www.jxstj.gov.cn/Column.shtml？p5=423.