高耗能行業發展與節能降耗分析
——以徐州市為例*

□ 蔡婷婷 王 聰 李建波# 成炳輝

|引言

工業生產部門主要為國民經濟的發展提供生產資料，其中發展最為迅猛的是高耗能行業。近年來化學原料和化學制品制造業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉和壓延加工業、有色金屬冶煉和壓延加工業、石油煤炭及其他燃料加工業、電力熱力生產和供應業六大高耗能行業綜合能耗占規模以上工業能耗的70%-80%，故本文選取以上六大高耗能行業，以徐州市為例，運用描述性分析方法研究高耗能行業地位、效益、空間分布及發展特點。隨著高耗能行業不斷發展，能源消耗不斷增加，所排放的污染物和溫室氣體造成了一系列環境問題。分析高耗能行業能源消耗情況以及“三廢”排放情況，并研究高耗能行業“三廢”排放量的影響因素，對我國實現綠色可持續發展具有重要意義。通過關聯分析法初步研究高耗能行業“三廢”排放量與影響因素之間的關系，對高耗能行業“三廢”排放量構建回歸模型，考慮到影響高耗能行業“三廢”排放量的因素較多，且各因素之間可能存在共線性，某些因素對高耗能行業“三廢”排放量影響可能不顯著，為精準識別重要因素，運用LASSO 懲罰變量選擇方法選取影響高耗能行業“三廢”排放量的重要因素。

關于高耗能行業能源效率影響因素研究，楊宜勇(2009)采用誤差修正模型研究了1952-2008年中國能源消費與國內生產總值的聯系。吳玉萍等(2001)、陳華文和劉康兵(2004)、高素英等(2005)分別采用計量模型、環境庫茲涅茨曲線和嶺回歸分析方法研究經濟增長與環境質量之間的關系。關于關聯分析法，譚丹和黃賢金(2008)采用灰色關聯分析方法研究了中國東部、中部以及西部生產總值與碳排放之間的關系。關于變量選擇問題，Tibshirani(1996)首次提出LASSO 懲罰方法(Least absolute shrinkage and selection operator)，該方法是一種壓縮估計方法，通過構造并優化懲罰損失函數來壓縮回歸系數。

目前，關于高耗能問題的研究，主要分析能源消耗的影響因素，基于關聯分析法研究高耗能行業“三廢”排放量與其影響因素之間的關系未見報道，故本文通過關聯分析法研究高耗能行業“三廢”排放量與其影響因素之間的關系，并基于LASSO 懲罰方法對影響高耗能行業“三廢”排放量因素進行重要變量選擇。

|高耗能行業發展現狀

對高耗能行業地位和效益展開研究是分析高耗能行業發展現狀的基礎。根據表1，從企業數量和工業總產值來看，2020年徐州市六大高耗能行業企業數量占全市規模以上工業數量的21.25%，其經濟社會貢獻率（工業總產值占規模以上工業比重）達到了30%，其中化學原料和化學制品制造業貢獻最為顯著。從企業資產、收入及利潤來看，六大高耗能行業資產總和達到1262.52 億元，占全部規模以上工業的26%，主營業務收入和營業利潤分別占全部規模以上工業的30.27%、29.70%，可以看出六大高耗能行業對徐州市經濟貢獻較為突出。

表1 2020年徐州市六大高耗能行業占規模以上工業比重 (單位：%)

按綜合能耗排列，選取徐州市前100 名企業為研究對象，其中六大高耗能企業數量達到50 個。分析可知，受資源條件、交通、產業基礎等因素的影響，高耗能行業布局具有明顯的集聚性。這些企業主要集中在銅山區和賈汪區，銅山區與山東、安徽接壤，地理位置優越，是淮海經濟區的中心，也是江蘇省創新型試點區；賈汪區煤礦資源豐富，素有“百年煤城”之稱，煤、石灰巖、白云巖、水泥配料用砂頁巖含量居江蘇省前列，大理石、鈦鐵礦砂礦、耐火粘土、硫鐵礦含量在徐州地區占據優勢。

|節能降耗存在的問題

隨著高耗能行業不斷發展，能源消耗不斷增加，所排放的污染物和溫室氣體造成了一系列環境問題，能源短缺和環境污染已嚴重影響節能降耗。

由表2 可以看出，相比其他幾個城市，徐州市“三廢”排放增速均為正值，進一步說明徐州市需要加大環境治理力度。為了更好地實現節能減排，對徐州市高耗能行業綜合能源消耗以及高耗能行業“三廢”排放情況需要進行深入了解。

表2 2019年部分城市“三廢”排放增速 (單位：%)

由圖1 可以看出近年來徐州市六大高耗能行業綜合能源消耗量整體呈緩慢下降趨勢。2020年徐州市高耗能行業在規模以上工業能源消耗中占絕對比重，從規模以上工業能源消耗的行業分布情況看，六大高耗能行業綜合能源消耗1212.86 萬噸標準煤，占全市規模以上工業能源消耗總體76.69%，其中電力、熱力生產和供應業，黑色金屬冶煉和壓延加工業兩個行業能源消耗更是分別高達38.92%、17.29%，石油加工、煉焦和核燃料加工業，化學原料和化學制品制造業，非金屬礦物制品業，有色金屬冶煉和壓延加工業能源消耗分別占全市工業能源消耗總體4.31%、7.49%、7.94%和0.74%。

圖1 2015-2020年徐州市六大高耗能行業綜合能源消費圖

近年來，徐州市規模以上工業“三廢”排放量呈現下降趨勢。從行業看，規模以上工業廢水排放主要以化學原料和化學制品制造業為主；規模以上工業廢氣排放主要以電力、熱力生產和供應業，黑色金屬冶煉和壓延加工業為主，其中電力、熱力生產和供應業占比最高；規模以上工業固體廢物排放主要以黑色金屬冶煉和壓延加工業，電力、熱力生產和供應業為主，其中電力、熱力生產和供應業占比最高。

雖然徐州市工業“三廢”排放呈下降趨勢，但從行業看，高耗能行業“三廢”排放占全市“三廢”排放比重較高，其中工業廢氣排放占比更是達到80%以上。因此分析高耗能行業工業“三廢”排放影響因素對徐州市實現節能減排、綠色可持續發展具有重要意義。

研究高耗能行業工業“三廢”排放的影響因素，選取以下七個指標：綜合能源消費量、處理廢水能力、處理廢氣能力、工業總產值占比、生鐵產量、水泥產量以及合成氨產量，指標內容如表3、表4 所示。

表3 2008-2020年高耗能行業“三廢”排放量及其相關因素

高耗能行業廢水排放量y1、高耗能行業廢氣排放量y2、高耗能行業固體廢物排放量y3 為響應變量，綜合能源消費量x1、處理廢水能力x2、處理廢氣能力x3、工業總產值占比x4、生鐵產量x5、水泥產量x6 以及合成氨產量x7 為相應的影響因素。

首先對表3 和表4 中數據標準化，再分別計算變量y1、y2、y3與變量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7 之間灰色關聯度來判斷其聯系是否緊密，結果如表5 所示。

表5 “三廢”排放關聯分析表

從表5 可以看出，以上7 個影響因素與響應變量均有較高的關聯度，其中，與高耗能行業廢水排放量關聯度從大到小依次為工業總產值占比、處理廢氣能力、處理廢水能力、綜合能源消費量、生鐵產量、水泥產量、合成氨產量；與高耗能行業廢氣排放量關聯度從大到小依次為綜合能源消費量、生鐵產量、水泥產量、工業總產值占比、處理廢水能力、處理廢氣能力、合成氨產量；與高耗能行業固體廢物排放量關聯度從大到小依次為綜合能源消費量、生鐵產量、水泥產量、處理廢水能力、工業總產值占比、處理廢氣能力、合成氨產量。

雖然以上7 個影響因素與響應變量之間存在較高的關聯度，但影響因素之間可能存在共線性，某些因素對y1、y2、y3 影響可能不顯著，所以需要進一步識別重要變量。分別將變量y1、y2、y3 與變量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7 建立如下回歸模型：

從表6 可以看出，高耗能行業廢水排放量的主要影響因素是綜合能源消費量、處理廢水能力、處理廢氣能力、工業總產值占比、合成氨產量；高耗能行業廢氣排放量的主要影響因素是綜合能源消費量、處理廢水能力、處理廢氣能力、水泥產量、合成氨產量；高耗能行業固體廢物排放量的主要影響因素是綜合能源消費量、處理廢水能力、生鐵產量、水泥產量、合成氨產量。

表6 變量選擇結果

氨是重要的無機化工產品之一，在國民經濟中占有重要的地位，約有80%的氨用來生產化學肥料，合成氨是氮和氫在高溫高壓和催化劑下直接合成的氨，在此過程中，主要產生一些含氨、含硫等污水，含硫化氫、一氧化碳等氣體，以及產生一些煤灰、煤渣和銅液渣等固體廢棄物；由于物料的粉碎、烘干等工序，水泥工業對環境的影響主要是粉塵（固體排放物），這些都是高耗能行業“三廢”排放的主要來源；綜合能源消費量的增加，相應的工業產品產量增加，廢水、廢氣、廢渣的排放也會相應增加；對于廢水、廢氣排放量而言，均為負數，說明處理廢氣能力的提高對高耗能行業廢水、廢氣排放量均有抑制作用。

|對策建議

在當前低碳經濟和經濟可持續發展的大背景下，如何提高能源利用效率是“十四五”期間各項工作加快內涵式發展亟需解決的重要問題。在環境治理方面，政府需要將生態文明建設擺在突出位置，把“環境美”作為全面建成小康社會的重要標桿，以服務發展大局為中心，以提升環境質量、保障群眾環境權益為目標，以創建國家生態文明建設示范市為抓手，扎實抓好節能減排、大氣治理、水質提升、造林綠化、城鄉環境綜合整治等各項工作。同時政府應加大投資力度，扶持高新技術企業，為企業技術創新提供寬松環境。

對廢氣、廢水和廢渣的控制和治理，需要從生產的源頭進行把控，“三廢”的排放須以“減少污染源、排放物循環”為目標，最大限度的利用資源，提高化學合成的利用率。高耗能企業應合理把控產品生產，以合成氨為例，合成氨產量與三廢排放量成正比，為更好發展我國高耗能行業，減少三廢排放，在滿足日常生產需求的同時，高耗能企業需要控制合成氨產量，不能盲目生產。企業需要加大技術研發，推動工業能源效率增長，減少不可再生資源使用，開發和使用對環境低害甚至無害的材料，用科技創新驅動，逐步實現新舊動能轉換，實現經濟高質量發展。加強處理廢氣、廢水能力，堅持“走出去和引進來”相結合，吸引高科技人才，加強對科研人才的培養，建立科研成果的創新機制和獎勵機制。