長三角城市工業碳排放因素分解模型及實證分析

摘 要：南京和蘇州作為長三角地區重要的中心城市，是中國目前城市化程度較高且具有較高經濟增長潛力的地區。近年來隨著工業經濟的發展與能源消費量的劇增，碳排放量也在呈現不斷上漲的態勢，而工業碳排放的不斷增加是主導因素。在對南京和蘇州兩市的工業經濟、能源消費以及工業碳排放現狀的比較分析的基礎上，通過建立因素分解（LMDI）模型，定量分析工業經濟規模、能源結構以及能源強度對該地區碳排放的影響。結果表明，工業經濟規模效應均是兩市工業經濟碳排放不斷增長的主要促進因素，而能源強度效應是南京市工業碳排放增長的主要抑制因素，能源結構效應是蘇州市工業碳排放增長的主要抑制因素。在此基礎上，根據兩市的具體狀況，分別提出發展低碳經濟的相關政策建議。

關鍵詞：南京；蘇州；碳排放；因素分解；工業經濟；比較分析

中圖分類號：F290 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2013）22-0230-05

引言

近年來，隨著工業化、城市化進程的加快，經濟和城市人口的不斷集聚，隨之而來的環境污染和生態問題也日益突出。隨著二氧化碳等溫室氣體的不斷排放，由此而導致的全球變暖問題開始受到人們廣泛的關注，目前“節能減排”已成為各國經濟發展的長期戰略目標，也是推進工業化、城市化進程的出發點與立足點。

近年來，關于碳排放因素的實證研究逐漸受到國內學者的關注。涂正革[1] 基于優化的Laspeyres指數法分析，采用國民經濟八大部門的能源消費數據，將每個因素的碳排放效應分解成各個部門的貢獻。郭朝先[2] 運用LMDI分解方法，定量分析了產業結構變動對1996—2009年中國碳排放變動的影響，并估算出2020年之前產業結構變動對中國碳減排的貢獻。田立新等[3] 基于廣義費雪指數（GFI）方法，建立中國人均碳排放的因素分解模型，定量分析了2000—2008年間能源結構、能源效率和經濟發展等因素的變化對中國人均碳排放的影響。雷厲等[4] 通過測度1995—2008年中國29個省市的碳排放量并構建“LMDI分解模型”，將各地區人均碳排放分解為人均GDP、能源結構、能源強度等影響因素，同時將能源強度進一步分解為各產業能源強度和產業結構兩類因素。鄧明君[5] 從總體上、分行業和重點企業三個層面測算了湘潭市規模以上工業企業能源消耗的碳排量和碳排放強度，分析了湘潭市規模以上工業企業碳排放變化趨勢。總之，目前對中國碳排放的研究不管是研究方法、還是研究視角，都日趨豐富，得出了許多指導性的結論。但是不難發現，這些研究主要集中于對一國、一地區的整體性分析研究，很少涉及市域層面的碳排放問題，同時也缺乏對工業部門碳排放的具體研究。

在中國經濟快速發展過程中，工業是能源消耗的主體，中國因能源消費而產生的CO2排放量中，工業部門的排放占到80 %以上，因此研究工業碳減排問題是發展低碳經濟的重中之重。長三角作為中國經濟實力最強勁的地區之一，長三角城市群目前已成為中國發展最成熟的城市群，也是世界第六大城市群，而南京和蘇州分別作為長三角地區核心城市和次中心城市，近年來工業經濟規模不斷擴大，能源消耗不斷增加，分析其工業碳排放量的現狀及影響因素具有非常重要的現實和指導意義。鑒此，本文以長三角城市南京和蘇州為例，通過建立因素分解（LMDI）模型，量化兩市工業經濟規模、能源強度以及能源結構三個因素對CO2排放總量的影響程度，明確兩市低碳經濟發展的潛力和方向。

一、南京與蘇州工業經濟、能源消費和碳排放的概況比較

（一）南京、蘇州工業經濟現狀比較

自2001年中國加入世界貿易組織以來，中國長三角地區經濟持續高速發展，南京和蘇州兩市的工業規模不斷擴大，規模以上工業企業工業總產值均有顯著提高（見圖1）。2011年，南京規模以上工業企業總產值歷史性地突破萬億元大關，全市2396家規模以上工業企業全年完成工業總產值10 352億元，同比增長24.3%，2001—2011年間年均增長率38.6%。2010年，南京市規模以上工業企業完成利稅1 079.96億元，較2009年同比增長了46%。2011年，蘇州全市實現工業總產值3.3萬億，規模以上工業企業總產值2.8萬億元，同比均增長17%以上。2010年，蘇州規模以上工業企業數量達到13 538個，是2001年數量的3.62倍，利稅總額達到1 507.06億元。

（二）南京、蘇州工業能源消費現狀比較

20世紀90年代以來，特別是“十五”以來南京、蘇州城市化和工業化進程的加快，使得能源消費呈快速增長的態勢，而工業能源消費量已占全市能源消費總量的70%以上。2010年，南京市全年規模以上工業能源消費總量8 052.61萬噸標準煤，比上年增長8.3%，從能源結構來看，2010年南京規模以上工業企業主要能源消費情況如下：原煤消費量2 213.7萬噸，比上年增長28.6%；原油消費量2 113.89萬噸，增長3.4%；天然氣消費量16.29億立方米，增長5.1%。

2010年，蘇州規模以上工業能源消費總量為7 082.27萬噸標準煤，比上年增長9.78%，其中原煤消費量4 749.24萬噸，增長8%；天然氣消費量25.03億立方米，增長3.56%；電力消費量738.21億千瓦時，增長5%。

（三）南京、蘇州工業碳排放概況比較

本文采用《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》第2卷第6章的參考方法估算南京和蘇州兩市的工業碳排放量，計算公式為：

C=■Ei×Ki （1）

式中C為碳排放量（萬t）；Ki為第i種能源碳排放系數；Ei為第i 種能源的消費量，按萬t標準煤計；i為能源種類。根據兩市能源消費結構的特點，選取原煤、原油、天然氣等16種主要消耗能源品種進行分析，并以各類能源對標準煤的折算系數進行處理。兩市工業主要消費能源的碳排放系數來源于IPCC碳排放計算指南缺省值，原始數據以J為單位，為與統計數據單位一致，將能量單位轉化成標準煤，具體轉化系數1×104標準煤等于2.93×105GJ。由于南京和蘇州能源消費統計口徑為規模以上工業企業，所以以兩市2001—2010年規模以上工業主要能源消費來計算工業碳排放量，根據計算結果得出兩市這十年間碳排放總量的變化情況（見圖2）。

二、南京與蘇州工業碳排放變化的因素分解分析

（一）基于LMDI的工業碳排放分解方法

1.LMDI模型的建立

為量化分析各因素對南京、蘇州兩市碳排放的影響程度，本文采用對數平均權重（LMDI）因素分解模型研究兩市碳排放及其影響因素間的演化規律，建立工業碳排放影響因素分解模型如下：

C=■Cit=■■×■×■×Qt （2）

式中i代表能源品種；C代表工業經濟碳排放總量；Cit代表第i種能源在第t年的碳排放量；Eit代表第i種能源第t年的消費量；Et代表所有能源在第t年的消費量；Qt代表第t年工業總產值。令：

eit=■，rit=■，st=■，gt=Qt （3）

式中eit表示不同能源排放強度，代表能源排放強度效應；rit表示不同能源占總能源消費比重，代表能源結構效應；st表示能源強度效應；gt表示工業經濟規模效應。將式（3）帶入到式（2）可得兩市工業能耗碳排放模型：

C=■eit×rit×st×gt （4）

利用LMDI加和分解方法對式（4）模型進行因素分解，令基期t碳排放為Ct，t+1期為Ct+1，則差分可分為如下：

ΔCtot =Ct+1 -Ct =ΔCei +ΔCri +ΔCs +ΔCg （5）

式中ΔCei表示能源排放強度效應引起的碳排放變化；ΔCri表示能源結構效應引起的碳排放變化；ΔCs表示能源強度效應引起的碳排放變化；ΔCg表示工業經濟規模效應引起的碳排放變化。借鑒Sunil Malla[6] 對各效應公式的定義，各分解因子的LMDI的效應公式為：

ΔCei=■L（Ct+1i ，Cti）ln■ （6）

ΔCri=■L（Ct+1i ，Cti）ln■ （7）

ΔCs=■L（Ct+1i ，Cti）ln■ （8）

ΔCg=■L（Ct+1i ，Cti）ln■ （9）

其中，對數平均權重函數L（Ct+1i ，Cti）=（Ct+1i -Cti）/（lnCt+1i -lnCti） （10）

2.數據來源

本文研究使用數據主要來自2001—2010年的《江蘇統計年鑒》、2001—2010年的《南京統計年鑒》、2001—2010年的《蘇州統計年鑒》和2001—2010年的《中國能源統計年鑒》。部分數據來自互聯網在線資料和其他參考資料。數據說明，南京市和蘇州市工業總產值統計口徑為規模以上工業企業，南京市和蘇州市能源消耗統計口徑為規模以上工業企業，因此本文以南京和蘇州兩市2001—2010年規模以上工業企業總產值和主要能源消費量來計算兩市工業經濟碳排放量和碳排放強度。

（二）南京、蘇州工業碳排放變化的實證分析

1.南京市工業碳排放變化的實證分析

2001—2010年，工業經濟的強勁增長使能源消費和碳排放量同步增長，十年間南京市工業碳排放增長了2.55倍，碳排放總量凈增長3 426.93萬噸。

圖3是2001—2010年南京市工業部門碳排放總量的分解效應圖，工業碳排放的變化取決于能源排放強度效應、能源結構效應、能源強度效應和工業經濟規模效應這四大因素的消長。從圖中可以看出，工業經濟規模效應的走勢與總效應的變化趨勢基本一致，因而工業經濟規模是促使南京工業碳排放不斷增加的決定性因素；能源強度效應在2001—2010年間幾乎均為負值，這表明能源強度的下降在很大程度上減少了工業碳排放，并且從總體上看能源強度效應與總效應呈反向趨勢，因而能源強度的降低是減緩南京碳排放的最主要因素；能源結構效應除個別年份對于工業碳排放的影響是負效應外，其余均為正效應，且與總效應趨勢基本一致，但由于數值較小，所以能源結構效應對于工業碳排放的影響不大，同時也表明南京市的工業能源結構十年間并未得到優化；而能源排放強度效應曲線接近水平，這說明樣本期間南京市能源排放強度基本不變，對于工業碳排放量的影響十分微小。

2.蘇州市工業碳排放變化的實證分析

2001—2010年十年間，作為全國工業經濟發達的城市代表，蘇州市工業生產總值增長了8.85倍，與此同時，工業碳排放量增長了6倍，碳排放總量凈增長4 607.67萬噸，其中以2004—2005年的增速最快。

圖4是2001—2010年蘇州市工業碳排放總量的分解效應圖，從圖中可以看出工業經濟規模效應與總效應變化趨勢基本一致，十年間工業經濟規模效應使得碳排放量累積增加4 966.36萬噸，成為蘇州工業經濟碳排放增長的主要促進因素；能源強度效應曲線從趨勢上與總效應基本一致，但從累積效應來看，十年間能源強度變化引起碳排放增加378.05萬噸，表明能源強度在十年間并沒有明顯減弱，也是導致碳排放量逐年增加的重要因素；能源結構效應除個別年份外均為負值，十年間能源結構效應變化引起工業碳排放減少了736.27萬噸，成為抑制蘇州工業碳排放增加的主要因素，表明蘇州市在能源結構方面得到了明顯的改善；能源排放強度效應曲線接近水平，雖然數據上基本上為負值，但十年間累積減少工業碳排放量僅為0.48萬噸，其抑制作用極小，且在整個樣本期間沒有表現出明顯的規律。

結論和政策建議

（一）結論

本文通過建立LMDI模型對影響南京和蘇州工業經濟碳排放的因素進行分解，并進行實證分析，通過對兩者的比較，得出如下結論：（1）相同點：南京和蘇州兩市在2001—2010年間工業碳排放量均迅速增長。碳排放的增長與兩市的工業總產值的增長均有較大的相關性，但是碳排放的增長速度明顯低于工業總產值的增長速度。工業經濟規模的擴大是兩市工業碳排放增加的主要促進因素。（2）不同點：2001—2010年間，能源強度效應是南京市工業碳排放增長的主要抑制因素，而能源結構效應是蘇州市工業碳排放增長的主要抑制因素。但兩者對兩市的抑制效果差異較大，能源強度的降低對于南京碳排放的抑制作用明顯高于能源結構的改善對于蘇州碳排放增長的抑制作用。

（二）政策建議

根據實證分析結果及南京和蘇州兩市工業經濟發展現狀，本文從減弱碳排放促進因素和加強碳排放抑制因素兩個方面為兩市分別提供工業碳減排的政策建議：（1）根據上文所得結論可知，工業經濟規模的擴大是兩市工業碳排放增長的主要促進因素，因此優化工業經濟規模對實現兩市的節能減排意義重大。南京的支柱產業和傳統產業偏重，主要支柱產業有石化、鋼鐵、建材、電力，也是主要的耗能產業。2010年這四個產業的工業增加值占全市工業增加值的35%以上，創造的稅利占全市的40%左右，這四個行業的終端能源消費量總量達1 821.7萬噸標準煤，占全市規模以上工業企業終端能源消費量的86.4%。蘇州市支柱產業包括通信設備、計算機及其他電子設備制造業，黑色金屬冶煉及壓延加工業，紡織業，電氣機械及器材制造業，化學原料及化學制品制造業以及通用設備制造業六大產業。這些行業的經濟規模效應都比較大，今后兩市應該首先控制能源密集型行業的增速，減緩這類行業的碳排放增長，同時積極鼓勵擴大進口，工業發展對這些行業的需求可以通過對外貿易進行補充。對于無法進行進口以及國民經濟的基礎性行業，則要通過技術進步和科技創新來提升行業的經濟增長質量，促進技術轉型。另外，政府還應調整有關引資政策，根據不同行業對碳排放的影響差異，鼓勵外資進入技術密集型和新能源產業，倡導引進競爭優勢強的先進制造業項目。不斷優化投資結構，重點加快高新技術產業、裝備制造業等優勢產業的投入力度，盡快形成新的經濟增長點和競爭優勢。（2）根據前文分析得知，南京市的能源結構在樣本期間并未得到優化，因此優化能源結構對于南京市的節能減排工作尤為重要。目前長三角地區，尤其是江蘇省的能源消費的基本格局是：以煤為主，油氣資源貧乏，核能的開發利用正在建設之中。同時煤炭是各種能源中碳排放系數最高的一種，因此其碳排放量占工業碳排放總量的比例很高。因此對于南京市來說應加快能源結構調整，進一步優化能源使用布局，控制能耗和煤炭消費總量，適當提高石油、天然氣和水電等能源的使用比例，實現能源結構的逐步優化。南京市應運用財政、稅收等優惠政策鼓勵企業加大對太陽能、風能和水能等綠色能源的開發和利用，推進綠色能源的應用和普及。蘇州市的能源強度效應對其碳排放增長的抑制作用較小，因此如何提高能效將成為蘇州市節能減排工作的重點。在今后的發展中要在節能提效的基礎上合理控制能源消耗總量，必須樹立節能是第一能源資源的意識，把強化節能降耗、降低能源增長速度和總量、提高能源效率作為能源平衡的前提。保障基本用能，限制過度用能，鼓勵節約用能，著力提高能源生產、轉化和利用效率，優化產業結構和布局，走新型工業化和綠色城鎮化道路，以盡可能少的能源消費支撐經濟社會又好又快發展。

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[責任編輯 王曉燕]