天津市產業(yè)碳排放的影響因素及貢獻

江文淵， 曾珍香， 張征云

(1.河北工業(yè)大學 經濟管理學院, 天津 300401; 2.天津市環(huán)境保護科學研究院, 天津 300191)

全球大氣CO2濃度從1750年的445.99 mg/m3，增長至2019年的807.67 mg/m3[1]。據《2019全球碳預算報告》[2]，1959—2018年間，82%的碳排放來源于化石燃料燃燒。全球CO2排放年均值從20世紀60年代的3.0±0.2(109t/a)增長至近10 a間的9.5±0.5(109t/a)(以C計)，全球平均氣溫持續(xù)升高，氣候變暖形勢不容樂觀[3]。作為碳排放量居世界首位的國家[4]，中國政府多年來致力節(jié)能減排，但實現2030年單位GDP碳排放量比2005年下降60%～65%[5]的目標仍面臨壓力。天津作為傳統工業(yè)城市，能源消耗增長，減排壓力大，是中國《“十三五”節(jié)能減排綜合工作方案》確定的重點減排區(qū)域之一[6]，同時也是碳排放權交易試點城市[7]。因此，對天津碳排放問題開展研究，能夠為全市乃至京津冀區(qū)域低碳發(fā)展助力。

農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè)等產業(yè)因其巨大的能源消費量，貢獻了主要的CO2排放量，其中工業(yè)部門貢獻最大[8]，其次為服務業(yè)、農業(yè)。要降低碳排放量，則需要弄清碳排放的影響因素及貢獻[9]，為今后有效開展減排工作提供基礎。國內外學者采用不同方法開展了大量研究，Pao等人[10]用灰色預測模型基于CO2排放量、能源消費量、經濟增長的關系對三者未來發(fā)展趨勢進行了預測，Li等[11]利用STIRPAT模型對南京市2000—2016年碳排放進行了研究，表明經濟發(fā)展水平增長能夠促進南京碳排放量增長，能源使用強度降低則會抑制碳排放量增長，Chen等[12]的研究揭示了經濟增長以及農業(yè)碳排放強度增加是引起農業(yè)碳排放增多的重要因素。近年來，出現了將水土資源要素引入氣候變化與能源消耗碳排放研究的新視角，美國能源局[13]聚焦“水—土—能”系統耦合與氣候變化關系，分析了該耦合系統在減緩氣候變化中發(fā)揮的作用，Ringler等[14]認為應從“水—能—土—食物”耦合研究的視角著眼，實現提高糧食產量與水、土、能等資源利用效率提升的雙贏局面，Fang等[15]提出了“足跡家族”的構想，將水資源、土地資源、能源和碳排放整合起來，Silalertruksa 等[16]認為在開展農業(yè)溫室氣體排放評估時，應考慮“土—水—能”系統關聯，研究不同土、水投入情況下的排放狀況。Zhao等[17]的研究探究了多種因素對我國農業(yè)碳排放的影響，重點分析了水土資源利用對中國農業(yè)碳排放變化的雙向作用，王若梅等[18]研究了水土資源匹配與農業(yè)碳排放的關系，得出農業(yè)水土資源因素對長江經濟帶農業(yè)碳排放為抑制作用的結論。

經過系統閱讀與梳理文獻，發(fā)現現有研究忽略了從水資源、土地資源、能源投入與碳排放耦合作用視角對區(qū)域碳排放的影響因素進行分析。近幾年出現了少量相關研究也僅針對農業(yè)碳排放，缺乏從其他產業(yè)視角開展的研究，農業(yè)碳排放在整個產業(yè)碳排放中所占比例較小，對其他產業(yè)進行研究更具有減排意義。因此，本文以天津市為研究區(qū)域，綜合考慮“水—土—能—碳”多要素作用下的產業(yè)碳排放問題，為促進天津市乃至京津冀低碳發(fā)展提供支持。

1 研究方法與數據來源

1.1 產業(yè)活動“水-土-能-碳”分析框架

水資源和土地資源是區(qū)域發(fā)展的基礎性資源[19]，任何產業(yè)活動都離不開水土資源的開發(fā)利用，同時這些活動都需要投入能源，相應產生碳排放。借鑒趙榮欽等[20]的觀點，設計產業(yè)活動“水—土—能—碳”分析框架(見圖1)。產業(yè)活動主要包括農業(yè)生產活動、工業(yè)生產活動和服務業(yè)活動，這些活動都需要水資源、土地資源及能源投入，相應的產生碳排放。其中，農業(yè)水資源利用過程中抽水、輸水、灌溉過程需要使用農用水泵、農業(yè)噴灌設施，農業(yè)土地資源利用中的土地平整、耕作、收割過程需要使用播種機、收割機、割捆機、脫粒機等設備，消耗柴油、汽油、電力等能源；工業(yè)水資源利用過程中取水、輸水、用水、廢水處理、排水等過程需要使用抽水泵、加壓泵、熱力設備、污水處理設施，工業(yè)土地資源利用過程中的土地平整、廠房建設使用多種工程機械，工業(yè)產品生產制造，也需要投入大量燃料、電力、熱力能源；服務業(yè)水資源利用過程中的取水、輸水、用水、排水等過程需要使用抽水泵、加壓泵、熱力設備，服務業(yè)土地資源利用過程中的土地平整、房屋建設會使用多種工程機械，服務提供同樣消耗化石燃料、電力等能源，這些“水—土—能”耦合作用下產生的碳排放最終都匯入大氣碳庫，引起溫室氣體含量升高。

圖1 產業(yè)活動“水-土-能-碳”分析框架圖

1.2 碳排放測算模型

根據農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè)(含批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)、其他服務業(yè))終端能源消費量、能源燃燒發(fā)熱值、碳含量、碳氧化率來測算產業(yè)碳排放量[21]，取值參考《中國能源統計年鑒》[22]及盧娜[23]的研究(見表1)。能源消費選取原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦爐煤氣、其他煤氣、其他焦化產品、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、煉廠干氣、其他石油制品、天然氣、熱力和電力19個能源品種進行估算。其中，前17種化石燃料消費CO2排放量采用公式(1)核算，電力、熱力消費CO2排放量采用公式(2)核算，電力CO2排放系數采用2017年中國區(qū)域電網基準線排放因子華北區(qū)域電網取值，為96 800 t/108kWh(以CO2計)，熱力CO2排放系數根據《中國能源統計年鑒》中熱力折標煤系數估算，為850.725 t/1013J(以CO2計)，用(3)式計算所有能源消耗CO2排放總量：

(1)

(2)

C=Cf+Cnf

(3)

表1 能源發(fā)熱值、含碳量及氧化率

1.3 水土資源匹配度模型

運用水土資源匹配度模型分析天津市各產業(yè)水土資源匹配狀況，能夠反映近15 a來全市產業(yè)水土資源分布狀態(tài)，水土資源匹配度計算公式為：

(4)

式中：Wi為產業(yè)水土資源匹配度(108m3/km2)；Wi為i種產業(yè)用水量(108m3)；Li為產業(yè)用地面積(km2)，i=1,2,3，分別為農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè)。

1.4 碳排放影響因素模型

采用Kaya恒等式構建碳排放影響因素模型，該恒等式由Kaya提出[24]，創(chuàng)造性地將碳排放量分解為人口數量、GDP、能源投入強度、碳排放強度四個因素的乘積。參考前人研究經驗[17-18,25]，建立考慮水土資源因素的產業(yè)碳排放影響因素模型：

(5)

C=i×g×w×l×p

(6)

式中：C為各產業(yè)(農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè))碳排放總量(104tCO2)；G為各產業(yè)增加值(108元)；W為各產業(yè)用水量(108m3)；L為各產業(yè)用地面積(km2)；P為人口數量(104人)；i為各產業(yè)碳排放強度；g為各產業(yè)水資源利用的經濟產出；w為單位產業(yè)用地面積產業(yè)用水量，即各產業(yè)水土資源匹配度(水土資源因素)；l為人均各產業(yè)用地面積；p為人口數量。

對數指標分解方法LMDI由Ang提出[26]，該方法相比其他方法具有分解完全、無殘差等明顯優(yōu)勢[27-28]。本研究將該方法與Kaya恒等式相結合，以測度不同影響因素對碳排放多年變化的貢獻值及貢獻率。LMDI有加法與乘法兩種分解形式，加法分解形式可計算不同影響因素對碳排放多年變化的貢獻值，乘法分解形式可計算不同影響因素的貢獻率，加法分解形式為：

ΔC=CT-C0=ΔCi+ΔCg+ΔCw+ΔCl+ΔCp+ΔCrsd

(7)

ΔC表示從基期到T時期各產業(yè)碳排放總變化量；C0表示基期產業(yè)碳排放量；CT表示T時期產業(yè)碳排放量； ΔCi，ΔCg，ΔCw，ΔCl，ΔCp分別表示各產業(yè)碳排放強度、水資源利用的經濟產出、水土資源匹配度、人均產業(yè)用地面積、人口數量對各產業(yè)碳排放量變化的貢獻值，ΔCrsd表示分解因素后的殘余項，單位均為104t(以CO2計)。

(8)

1.5 數據來源

選取天津市作為研究區(qū)域，以2004—2018年作為研究時段，計算產業(yè)碳排放量所需的各類產業(yè)活動能源終端消費量等數據來自歷年《中國能源統計年鑒》[22]；水土資源匹配情況及產業(yè)碳排放影響因素計算時用到的農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè)用水量來自歷年《天津市水資源公報》[29]，農用地、工業(yè)用地、服務業(yè)用地面積，農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè)增加值、人口等來自歷年《天津統計年鑒》[30]；其中增加值數據統一為2004年可比價，以消除多年價格影響。

2 結果與分析

2.1 天津市產業(yè)碳排放測算及時序變化

計算得出2018年天津市各產業(yè)碳排放量相比2004年均有顯著增加，其中農業(yè)碳排放量由2004年的1.68×106t增長至2018年的2.80×106t，增長率為66.50%，2017年達到最高，為3.04×106t；工業(yè)碳排放量由2004年的6.23×107t增長為2018年的1.41×108t，增長率為126.77%，2014年達到最高，為1.54×108t；服務業(yè)碳排放量由2004年的1.83×107t增長至2018年的3.41×107t，為最高值，增長率為86.97%。各產業(yè)碳排放量由大到小排序為：工業(yè)>服務業(yè)>農業(yè)(見圖2)。工業(yè)碳排放量在2014年前一直快速增長，說明天津市在此期間一直保持著經濟高增長、高能耗、高排放的發(fā)展模式，產業(yè)結構偏重、煤炭等化石能源消費占比高是工業(yè)碳排放持續(xù)增長的重要原因?！笆濉币詠恚旖蚣涌焱七M鋼鐵、水泥等重點行業(yè)淘汰落后產能和化解過剩產能，對接《中國制造2025》，壯大發(fā)展航空航天、生物醫(yī)藥、新能源等高端產業(yè)，能源消費量和碳排放量逐漸下降。因節(jié)能減排工作重點集中在工業(yè)，農業(yè)、服務業(yè)碳排放量15 a來呈現波動上升趨勢，是未來隨著減排進一步深入應關注的領域。

圖2 2004-2018 年天津市各產業(yè)CO2排放總量趨勢

2.2 天津市水土資源匹配情況分析

計算全市15 a間各產業(yè)水土資源匹配度，得到如圖3所示結果。整體來看，各產業(yè)水土資源匹配度均呈現下降趨勢，其中，農業(yè)和服務業(yè)水土資源匹配度在研究期內里波動不大，分別從2004年的1.70×105m3/km2, 3.70×105m3/km2下降至2018年的1.50×105m3/km2, 2.40×105m3/km2。其中農業(yè)水土資源匹配度最大值出現在2007年，為2.00 ×105m3/km2，最小值出現在2018年，為1.50×105m3/km2,說明近10 a來通過在全市因地制宜推廣先進適用的節(jié)水灌溉技術，農業(yè)水資源利用效率逐步提升。服務業(yè)水土資源匹配度最大值出現在2010年為4.00×105m3/km2，最小值出現在2015年，為2.30×105m3/km2，說明近年來服務業(yè)水資源利用效率也逐步提高，人們節(jié)水意識逐漸增強。工業(yè)水土資源匹配度相比農業(yè)、服務業(yè)變幅較大，從2004年的4.41×106m3/km2,下降至2018年的2.45×106m3/km2，最大值出現在2004年，最小值出現在2017年，為2.27×106m3/km2。工業(yè)用地面積相對于農業(yè)用地、服務業(yè)用地面積較小是工業(yè)水土資源匹配度顯著高于其他兩個產業(yè)匹配度的重要原因。同時，工業(yè)單位用地面積用水量多年來呈現顯著下降趨勢，說明隨著《工業(yè)和信息化部關于進一步加強工業(yè)節(jié)水工作的意見》《京津冀工業(yè)節(jié)水行動計劃》等全國及地方工業(yè)節(jié)水措施的推進，天津市節(jié)水工業(yè)發(fā)展、節(jié)水技術推廣，工業(yè)用水效率大幅提升。

圖3 2004-2018年天津市各產業(yè)水土資源匹配情況

2.3 天津市產業(yè)碳排放影響因素分析

對各產業(yè)碳排放量進行Kaya恒等式分解，計算各因素對各產業(yè)碳排放變化的貢獻值(見表2)及貢獻率(見圖4)。各因素對各產業(yè)碳排放增長的貢獻程度由大到小依次為：農業(yè)水資源經濟產出>人口數量>農業(yè)碳排放強度>農業(yè)水土資源匹配度>人均農用地面積；工業(yè)水資源經濟產出>人口數量>人均工業(yè)用地面積>工業(yè)水土資源匹配度>工業(yè)碳排放強度；服務業(yè)水資源經濟產出>人口數量>人均服務業(yè)用地面積>服務業(yè)水土資源匹配度>服務業(yè)碳排放強度。

各影響因素對天津市不同產業(yè)碳排放的貢獻不同。2004—2018年，農業(yè)水資源經濟產出、人口數量、農業(yè)碳排放強度貢獻值絕大多數年份為正，15 a來其對碳排放的整體貢獻率均大于1，分別為1.819 6,1.523 5,1.114 5，對農業(yè)碳排放產生促進作用；農業(yè)水土資源匹配度、人均農用地面積的貢獻值絕大多數年份為負，多年來其對碳排放的整體貢獻率均小于1，分別為0.843 2,0.639 1，對農業(yè)碳排放表現為抑制作用；工業(yè)水資源經濟產出、人口數量、人均工業(yè)用地面積貢獻值絕大多數年份為正，其對碳排放的貢獻率均大于1，分別為5.492 5，1.523 5,1.270 3，對工業(yè)碳排放產生促進作用，工業(yè)水土資源匹配度、工業(yè)碳排放強度的貢獻值絕大多數年份為負，其對碳排放的貢獻率均小于1，分別為0.554 4,0.384 8，對工業(yè)碳排放產生抑制作用；服務業(yè)影響因素貢獻情況與工業(yè)相似，服務業(yè)水資源經濟產出、人口數量、人均服務業(yè)用地面積貢獻值為正，其對碳排放的貢獻率均大于1，分別為4.335 4,1.523 5,1.158 8，對服務業(yè)碳排放產生促進作用，服務業(yè)水土資源匹配度、服務業(yè)碳排放強度貢獻值為負，其對碳排放的貢獻率均小于1，分別為0.636 7,0.383 6，對農業(yè)碳排放產生抑制作用。

表2 2004-2018年天津市各產業(yè)碳排放變化及影響因素分解

水資源經濟產出、人口數量對天津市各產業(yè)碳排放均產生促進作用。其中，水資源經濟產出是促進各產業(yè)碳排放的主要因素。各產業(yè)單位用水量的經濟產出越多，則產業(yè)規(guī)模會有擴大趨勢，相應的水資源、能源投入增加，導致碳排放量增加。15 a來該因素對農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè)碳排放貢獻值均明顯高于其他因素，貢獻率分別為1.819 6,5.492 5,4.335 4，可見工業(yè)、服務業(yè)水資源經濟產出對碳排放產生強烈促進作用，農業(yè)方面促進作用稍弱。從各年貢獻值來看，農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè)分別有8,9,11個變化年的碳排放量增長主要由水資源經濟產出貢獻，農業(yè)、服務業(yè)分別有5個和3個變化年貢獻值為負，工業(yè)則各年貢獻值均為正，說明工業(yè)、服務業(yè)水資源投入的經濟產出無論是對產業(yè)自身還是全市碳排放均貢獻巨大，減少工業(yè)、服務業(yè)水資源經濟產出對碳排放的促進作用具有更明顯的減排意義。人口數量對各產業(yè)整體貢獻率為1.523 5，表現為促進作用。伴隨人口增長和經濟發(fā)展，基于現有能源消費方式，則需要更多的能源消耗以進行水土資源開發(fā)，支撐人口增長，產生更多碳排放。

水土資源匹配度，即水土資源因素對各產業(yè)碳排放均產生抑制作用。2004—2018年，其對各產業(yè)碳排放的整體貢獻率分別為0.843 2,0.554 4,0.636 7，說明其對各產業(yè)抑制作用由大到小排序為：工業(yè)>服務業(yè)>農業(yè)。從各年的變化來看，水土資源因素對產業(yè)碳排放不是僅表現為單一方向作用，各產業(yè)均有5個變化年呈現為促進作用，其余變化年呈現抑制作用，說明水土資源因素對天津市各產業(yè)碳排放的影響呈現雙向作用。由圖3和表2可知，水土資源因素對各產業(yè)碳排放的影響的變化與水土資源匹配度變化有較好的一致性，水土資源匹配度越高，即單位用地面積用水量越多，水土資源因素對碳排放的促進作用越大。因為天津市屬于北方缺水城市，據統計2018年全市人均水資源占有量僅為全國水平的5.7%，引灤入津、南水北調等工程極大緩解了天津市用水緊張情況，但引水、輸水過程也使水資源利用能源消耗上升，相應的碳排放量也會增加。

碳排放強度因素促進農業(yè)碳排放而抑制工業(yè)、服務業(yè)碳排放。2004—2018年，該因素對農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè)碳排放的整體貢獻率分別為1.114 5，0.384 8，0.383 6。說明多年來天津市農業(yè)碳排放增速整體高于農業(yè)經濟發(fā)展增速，促進農業(yè)碳排放增長，僅在個別年份抑制農業(yè)碳排放增長。工業(yè)、服務業(yè)碳排放增速整體低于經濟發(fā)展增速，抑制工業(yè)、服務業(yè)碳排放增長，說明這兩個產業(yè)的節(jié)能減排效果較明顯。

人均用地面積抑制農業(yè)碳排放而促進工業(yè)、服務業(yè)碳排放。2004—2018年，該因素對農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè)碳排放的整體貢獻率分別為0.639 1，1.270 3，1.158 8。15 a間，伴隨城市化進程的推進，天津人均農業(yè)用地面積減少，人均工業(yè)、服務業(yè)用地面積增加，農業(yè)能源需求降低，工業(yè)、服務業(yè)能源需求增長，對農業(yè)碳排放產生抑制，對工業(yè)、服務業(yè)碳排放產生促進作用。

圖4 2004-2018年天津市各影響因素碳排放貢獻率

3 結論與建議

3.1 結 論

綜合考慮水—土—能—碳的相互關系，對天津市產業(yè)碳排放進行測算，將水土資源因素引入Kaya恒等式，運用LMDI模型計算產業(yè)碳排放各影響因素的貢獻，結果發(fā)現：

(1) 2004—2018年天津市各產業(yè)碳排放均呈現上升趨勢，農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè)增長率分別為66.50%，126.77%，86.97%。

(2) 整體來看，水資源經濟產出、人口數量促進天津市各產業(yè)碳排放，其中前者為主要促進因素；水土資源因素抑制各產業(yè)碳排放；碳排放強度促進農業(yè)碳排放，而抑制其他產業(yè)碳排放；人均用地面積抑制農業(yè)碳排放，而促進其他產業(yè)碳排放。

(3) 水土資源因素對各產業(yè)碳排放影響的變化與水土資源匹配度變化有較好的一致性，單位用地面積用水量越多，其對碳排放的促進作用越大。

3.2 建 議

(1) 天津屬于缺水城市，應發(fā)展節(jié)水產業(yè)、節(jié)水技術，減少高耗水農業(yè)、工業(yè)及服務業(yè)比重，注重土地資源集約利用，優(yōu)化城市水土開發(fā)利用，重視水土資源匹配，發(fā)揮水土資源因素對碳排放的抑制作用，實現低碳綠色發(fā)展路徑。

(2) 針對水資源的經濟產出因素，一方面需優(yōu)化產業(yè)用水效率，特別是提高工業(yè)用水與服務業(yè)用水的經濟產出效率和質量，另一方面應降低水資源密集型產業(yè)的比重，減少水資源的經濟產出對碳排放的促進作用。

(3) 針對碳排放強度因素，應大力實施節(jié)能減排措施，特別是農業(yè)節(jié)能減排，例如可鼓勵農業(yè)節(jié)能機械研制并推廣使用、實施節(jié)能降耗的耕作方式、大力發(fā)展節(jié)能養(yǎng)殖模式等，減少單位增加值碳排放，減少該因素對產業(yè)碳排放的促進作用，增強抑制作用。

(4) 針對人口因素和人均用地面積因素，要合理引導城市人口增長和流動，緩解人口增長帶來的水和土地資源緊張，同時適當控制農業(yè)用地面積減少和工業(yè)、服務業(yè)用地迅速擴張，減少對產業(yè)碳排放的促進作用。