張 純,程云鶴,姜樂平
(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,安徽 淮南 232001)
黨的十九大報(bào)告提出中國經(jīng)濟(jì)正由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。與此同時(shí),隨著全球氣候不斷變化,溫室氣體排放已成為全人類與世界各國政府無法避免的重大問題。針對(duì)溫室氣體排放問題,世界各國于1997年簽訂《京都議定書》。中國作為負(fù)責(zé)任、有擔(dān)當(dāng)?shù)拇髧?009年在哥本哈根會(huì)議主動(dòng)提出到2020年單位國內(nèi)生產(chǎn)總值的碳排放量比2005年下降 40%~45%,2015年在巴黎會(huì)議進(jìn)一步承諾至2030年單位國內(nèi)生產(chǎn)總值的碳排放量比2005年下降60%~65%。2017年國家發(fā)改委和能源局聯(lián)合印發(fā)的《能源生產(chǎn)和消費(fèi)革命戰(zhàn)略(2016—2030)》更是提出明確戰(zhàn)略要求:2020年單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放比2015年下降18%,2050年成為全球能源治理重要參與者。習(xí)近平總書記則在全國生態(tài)環(huán)境保護(hù)大會(huì)上進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)綠色發(fā)展是構(gòu)建高質(zhì)量現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的必然要求,是解決污染問題的根本之策,這表示綠色低碳將長(zhǎng)期引領(lǐng)能源經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方向。
目前,國內(nèi)外諸多專家學(xué)者圍繞碳排放進(jìn)行了大量研究,但其研究領(lǐng)域主要集中在碳排放的峰值預(yù)測(cè)[1-3]以及因素分解[4-6]。峰值預(yù)測(cè)研究碳排放峰值與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間內(nèi)在聯(lián)系,如王錚[7]指出若不進(jìn)行推動(dòng)減排措施,2025年左右我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將失去優(yōu)勢(shì),并建議每年控制減少0.2 %的碳排放,對(duì)中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展最為有利。林伯強(qiáng)[8]對(duì)中國二氧化碳的環(huán)境庫茲涅茨曲線預(yù)測(cè)及影響因素分析,得出庫茲涅茨曲線的理論拐點(diǎn)在2020年左右;因素分析則是根據(jù)分解碳排放的影響因素,分析找出影響碳排放的關(guān)鍵因素,提高減排效率。同時(shí),Jiang[9]使用因素分解模型進(jìn)行分析探究中國工業(yè)碳排放,試圖尋找中國制造業(yè)碳排放發(fā)展趨勢(shì)的關(guān)鍵所在;郭朝先[10]運(yùn)用LMDI分解法將中國碳排放分解為碳排放系數(shù)、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)張、能源結(jié)構(gòu)和能源消耗強(qiáng)度5個(gè)因素;涂正革[11]使用“兩層分解法”將1995—2011年30個(gè)省份碳排放分解為城鎮(zhèn)居民生活、農(nóng)村居民生活、工業(yè)、商業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、建筑業(yè)、運(yùn)輸業(yè)7個(gè)部門進(jìn)行研究。翟光紅[12]對(duì)全國污水處理廠的數(shù)據(jù)進(jìn)行碳排放研究得出污水處理碳排放主要來源于間接碳排放,并指出污水處理碳排放主要來源于發(fā)達(dá)省份。
綜合上述文獻(xiàn)不難發(fā)現(xiàn),目前圍繞碳排放的研究仍存在不足之處。首先,國家節(jié)能減排的戰(zhàn)略目標(biāo)離不開各省份碳排放目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)與支持,但當(dāng)前碳排放研究領(lǐng)域還是以中國整體區(qū)域宏觀角度為主,省際層面關(guān)注度較少;其次,諸多學(xué)者碳排放的研究領(lǐng)域在交通運(yùn)輸業(yè)[13-14]、農(nóng)業(yè)[15-16]、旅游業(yè)[17-18],碳排放量突出的工業(yè)部門研究深度尚不夠。尤其是工業(yè)部門的細(xì)分行業(yè),其碳排放主要受到哪些因素影響,哪些行業(yè)內(nèi)部的因素變化會(huì)制約或促進(jìn)工業(yè)部門減排的整體效益,都是值得重點(diǎn)研究的問題。
目前,省際工業(yè)行業(yè)層面僅有張巍[19]、陶良虎[20]、韓鈺鈴[21]幾位學(xué)者進(jìn)行過研究。但由于受到地域、能源種類以及工業(yè)化發(fā)展水平等因素影響,得出的研究結(jié)論也各不相同。部分學(xué)者認(rèn)為經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)是省際碳排放的主要驅(qū)動(dòng)力,也有學(xué)者認(rèn)為能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)于碳排放驅(qū)動(dòng)力最為活躍。由此可見,各省份間主要影響因素并非統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化,需進(jìn)行單獨(dú)研究分析。基于此本文以安徽省37個(gè)工業(yè)行業(yè)為研究對(duì)象,分析其碳排放內(nèi)在因素,為政府部門制定節(jié)能減排政策提供參考。
化石燃料的燃燒是引起二氧化碳排放上升的主要原因,故本文選取了原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油6種能源種類作為估算安徽工業(yè)碳排放的基準(zhǔn)。參考《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2017》中附錄4和2006年的IPCC制定的國家溫室氣體清單指南與中國碳排放相關(guān)參數(shù),具體參數(shù)見表1,得到碳排放測(cè)算公式如下:

表1 各類能源的計(jì)算系數(shù)
碳排放因素常用研究方法有STIRPAT 模型、Tapio脫鉤、因素分解方法等。因素分解法分為指數(shù)分解法IDA和結(jié)構(gòu)分解法SDA兩種。Ang[22]在IDA指數(shù)分解法基礎(chǔ)上提出LMDI對(duì)數(shù)平均值迪氏分解法,該方法具有公式簡(jiǎn)潔、結(jié)果明顯等優(yōu)點(diǎn)。2005年,Ang等學(xué)者進(jìn)一步彌補(bǔ)分解過程中零值[23]和負(fù)值[23]缺陷問題,使LMDI的分解結(jié)果更有說服力。2019年,渠慎寧[24]對(duì)LMDI分解法進(jìn)行了梳理和總結(jié),并指出LMDI在解決殘差項(xiàng)后,可適用于國家、區(qū)域、行業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域的碳排放分析。目前LMDI分解法已經(jīng)成為能源消耗與碳排放等研究領(lǐng)域最為常用的分解方法。鑒于此,本文采用Ang改進(jìn)的LMDI分解方法,并將其與擴(kuò)展后的Kaya恒等式結(jié)合,構(gòu)建工業(yè)碳排放因素分解模型。分解出碳排放強(qiáng)度、能源強(qiáng)度、行業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)效率、人口效應(yīng) 6個(gè)因素指標(biāo)。建立Kaya恒等式公式如下

式中,C表示碳排放總量;Cij表示工業(yè)部門j行業(yè)i能源碳排放量;Eij表示工業(yè)部門j行業(yè)i能源消耗量;Ej表示工業(yè)部門j行業(yè)消耗量;Qj表示工業(yè)部門j行業(yè)生產(chǎn)總值;Q表示工業(yè)部門總產(chǎn)值;P表示工業(yè)從業(yè)人數(shù)。

則得到碳排放各因素分解公式:
LMDI分解模型分為“加法”和“乘法”兩種形式。由于兩種方法的最終分解結(jié)果相同,而加法形式更能夠比較清晰直觀地分解出影響因素,故本文采用 “加法”對(duì)各因素進(jìn)行分解,具體公式如下:
ΔCtot=Ct+1-Ct=ΔCD+ΔCM+ΔCT+
ΔCS+ΔCI+ΔCP
由于考慮到碳排放強(qiáng)度D受能源利用程度的影響,但在能源使用技術(shù)水平未顯著突破前,碳排放強(qiáng)度基本保持不變,即ΔCD=0 。因此主要圍繞能源結(jié)構(gòu)、能源效率、行業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)效率、人口效應(yīng)5個(gè)因素進(jìn)行分析。在測(cè)算數(shù)據(jù)過程中遇到數(shù)據(jù)為0值的情況,均參考Ang[25]提出的方法進(jìn)行處理。
本文從全國30多個(gè)內(nèi)陸省份中選取了安徽省作為工業(yè)碳排放進(jìn)行省際研究區(qū)域,主要有以下幾個(gè)方面的原因。
漢水流域,古人類演變完整鏈條化石群的發(fā)現(xiàn),徹底改寫了人類起源于非洲的歷史,讓漢水流域升格為人類的老家,成了人類當(dāng)之無愧的搖籃。
首先,2005—2018年安徽省工業(yè)總產(chǎn)值、能源消費(fèi)量、碳排放、從業(yè)人口規(guī)模年均增幅分別為 16.34%、6.2%、6.15%和3.92%,其中工業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他指標(biāo)。因此,安徽省工業(yè)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)對(duì)于其他內(nèi)陸省份的綠色發(fā)展研究具有較高的借鑒意義。其次,2019年安徽省正式加入長(zhǎng)三角,城鎮(zhèn)化和工業(yè)化發(fā)展進(jìn)程得到提升,隨之而來的碳排放問題與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)必然產(chǎn)生沖突,這就要求政府部門在制定政策時(shí),必須要考慮平衡經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益,推動(dòng)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展。此外,在查閱安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放文獻(xiàn)時(shí),發(fā)現(xiàn)已有文獻(xiàn)的行業(yè)研究年份較為久遠(yuǎn),缺乏最新的研究成果進(jìn)行填補(bǔ),無法滿足當(dāng)前減排措施的參考要求。
本文所涉及的工業(yè)能源消耗量、工業(yè)人口規(guī)模以及工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值的原始數(shù)據(jù)均來源于2005—2018年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》,其中,2005—2016年工業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)為《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》公示數(shù)據(jù),2017—2018年數(shù)據(jù)以《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》公示的“主營(yíng)業(yè)務(wù)收入”作為參考,使用插值法處理,替代工業(yè)部門總產(chǎn)值。
在進(jìn)行行業(yè)分析時(shí),部分行業(yè)因?yàn)槟攴莶煌l(fā)生名稱變動(dòng),為了保持統(tǒng)計(jì)口徑一致,對(duì)相關(guān)行業(yè)進(jìn)行調(diào)整合并,最終保留37個(gè)工業(yè)行業(yè),見表2。并根據(jù)各行業(yè)的年均碳排量,將37個(gè)行業(yè)分為8個(gè)高碳行業(yè)、15個(gè)中碳行業(yè)以及14個(gè)低碳行業(yè)。高碳行業(yè)年均碳排放100萬 t以上;中碳行業(yè)年均碳排放10~100萬 t;低碳行業(yè)為10萬 t以下行業(yè)。具體劃分見表3。

表2 安徽省37個(gè)工業(yè)行業(yè)編號(hào)

續(xù)表

表3 碳排放量行業(yè)分類表
如圖1所示,自2005年以來安徽省工業(yè)總產(chǎn)值除2018年出現(xiàn)小幅度下降外,其余年份均呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng)趨勢(shì),絕對(duì)增幅達(dá)到8倍以上,年平均增長(zhǎng)率為16.34%;在整個(gè)研究期間,安徽省能源消費(fèi)總量從5 814萬 t上升至13 494萬 t;工業(yè)從業(yè)人口由155.21萬人增加到282.15萬人;與此同時(shí),碳排放量從2005年的1.64億 t上升到2018年的3.78億 t,絕對(duì)增幅達(dá)到2.3倍,年均增速為6.13%,累計(jì)增加21 858.24萬 t。其中2005—2013年的增幅最為顯著,年均增速達(dá)10.82%,2014年后工業(yè)碳排放總量呈小幅下降趨勢(shì),2016年小幅上升,最后兩年碳排放保持平穩(wěn)。

圖1 2005—2018年研究各指標(biāo)變化趨勢(shì)圖
根據(jù)LMDI模型,將安徽省工業(yè)碳排放總量以2005—2018年為研究期進(jìn)行因素分解,測(cè)算碳排放量年度影響因素,得到能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、行業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)效率、人口效應(yīng)5個(gè)影響因素對(duì)工業(yè)碳排放的作用方向和貢獻(xiàn)程度。具體結(jié)果見表4。

表4 2005—2018年安徽省工業(yè)碳排放影響因素效應(yīng)分解
能源結(jié)構(gòu)反映了不同能源在能源總消耗的占比情況,在2005—2012年間,由能源結(jié)構(gòu)因素導(dǎo)致的碳排放增量出現(xiàn)小幅波動(dòng),但大多數(shù)年份中都是負(fù)值,其整體呈下降趨勢(shì);2012—2018年間能源結(jié)構(gòu)變化對(duì)安徽省工業(yè)碳排放的逐年效應(yīng)波動(dòng)較大,多次呈現(xiàn)正負(fù)交替的現(xiàn)象,最終累計(jì)碳排放量為-131.52萬 t,是5個(gè)因素中影響效應(yīng)最弱的,貢獻(xiàn)率僅為-0.6%。
能源強(qiáng)度是系統(tǒng)衡量能源消耗和工業(yè)產(chǎn)值產(chǎn)出的效率表現(xiàn)形式,能源強(qiáng)度與能源的效率通常情況下是反比關(guān)系,在其他各因素保持穩(wěn)定不變時(shí),能源強(qiáng)度上升對(duì)于碳排放量起正向效應(yīng),則此時(shí)的能源效率處于下降狀態(tài)。2005—2018年安徽省工業(yè)能源強(qiáng)度總體效應(yīng)處于下降態(tài)勢(shì),碳排放減少12 434.91萬 t,是僅次于行業(yè)結(jié)構(gòu)的主要抑制因素。這說明安徽能源效率和技術(shù)進(jìn)步在研究期間得到了一定程度的提升。
行業(yè)結(jié)構(gòu)最能反映工業(yè)行業(yè)內(nèi)部情況,是不同行業(yè)對(duì)于工業(yè)部門生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn),由表4可知,除了2008年行業(yè)結(jié)構(gòu)因素為正值以外,研究期間其他年份碳排放均為負(fù)值,累計(jì)碳排放量減少了14 146.38萬 t,對(duì)于碳排放的貢獻(xiàn)率為-64.72%,是碳排放最主要的抑制因素,累計(jì)影響效應(yīng)對(duì)于減少碳排放發(fā)揮了重要作用。
經(jīng)濟(jì)效率常常與工業(yè)總產(chǎn)值密切相關(guān),而工業(yè)總產(chǎn)值是工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)能力與自身價(jià)值的綜合衡量,不僅體現(xiàn)了行業(yè)經(jīng)濟(jì)水平的增長(zhǎng)情況,同時(shí)還反映了工業(yè)技術(shù)手段的進(jìn)步程度。由經(jīng)濟(jì)效率效應(yīng)導(dǎo)致碳增加的排放量累計(jì)高達(dá)34 190.23萬 t,除了2012年為負(fù)值,其余年份均為正值,總碳排放貢獻(xiàn)率達(dá)到156.42%,是碳排放增加的第一驅(qū)動(dòng)因素。
人口規(guī)模是工業(yè)行業(yè)從業(yè)人數(shù)的內(nèi)在體現(xiàn),具有一定的社會(huì)評(píng)價(jià)屬性。在2005—2018年間,工業(yè)從業(yè)人數(shù)由155萬人上升到282萬人,因人口規(guī)模效應(yīng)導(dǎo)致的碳排放增量累計(jì)為14 380.82萬 t,碳排放貢獻(xiàn)率為65.8%。對(duì)于碳排放的促進(jìn)效應(yīng)僅次于經(jīng)濟(jì)效率。
2005—2018年安徽省工業(yè)部門高碳行業(yè)碳排放量累計(jì)達(dá)21 899.16萬 t,對(duì)碳排放總量貢獻(xiàn)率高達(dá)100.19%。由表5可知,在8個(gè)高碳行業(yè)中,僅有化學(xué)纖維制造業(yè)(20)歷年累計(jì)效應(yīng)為負(fù),其余各行業(yè)累計(jì)碳排放量均有所上升。增幅居于首位的行業(yè)是電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)(35),其累計(jì)碳排放在高碳行業(yè)占比56.31%;其次是煤炭開采和洗選業(yè)(01),占比16.14%,兩個(gè)行業(yè)碳排放量共計(jì)15 865.08萬 t,占整個(gè)工業(yè)行業(yè)比重72.58%。在5個(gè)影響因素中,具有正向促進(jìn)影響的有經(jīng)濟(jì)效率和人口規(guī)模兩個(gè)指標(biāo),總貢獻(xiàn)率高達(dá)215.15%,經(jīng)濟(jì)效率貢獻(xiàn)率151.76%,為最大正向影響因素。行業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度對(duì)于高碳行業(yè)碳排放增量主要起抑制作用,總貢獻(xiàn)率為-114.98%,其中行業(yè)結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)率-65.96%抑制作用最為明顯。經(jīng)濟(jì)效率因素對(duì)于電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)(35)驅(qū)動(dòng)力強(qiáng)勁,行業(yè)結(jié)構(gòu)因素對(duì)于煤炭開采和洗選業(yè)(01)碳排放抑制作用突出。相較于以上而言,能源結(jié)構(gòu)減排效應(yīng)微弱。

表5 高碳行業(yè)碳排放影響因素分解
研究期間中碳行業(yè)排放增量為-3.85萬 t。由表6可知,非金屬礦采選業(yè)(04)、醫(yī)藥制造業(yè)(19)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(24)、金屬制品業(yè)(25)、通用設(shè)備制造業(yè)(26)、廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)(33)等6個(gè)中碳行業(yè)對(duì)碳排放起到主要的正向效應(yīng)影響,碳排放總量為160.52萬 t。剩余行業(yè)碳排放起負(fù)向效應(yīng)抑制作用,總體碳排放量為-28.23萬 t。從影響因素層面解讀,與高碳行業(yè)不同之處是除了經(jīng)濟(jì)效率和人口規(guī)模兩個(gè)指標(biāo)外,行業(yè)結(jié)構(gòu)也有增加碳排放的作用。其中作用效果最為顯著的是經(jīng)濟(jì)效率指標(biāo),其次是人口規(guī)模。對(duì)中碳行業(yè)碳排放具有抑制影響的是能源效率和能源結(jié)構(gòu),能源效率抑制作用最為明顯。

表6 中碳行業(yè)碳排放影響因素分解
低碳行業(yè)年平均碳排放量較少,對(duì)于碳排放總量影響較弱,2005—2018年安徽省低碳行業(yè)的碳排放量累計(jì)減少12.47萬 t。由表7可知,促進(jìn)碳排放增量最為顯著的行業(yè)是紡織服裝、鞋、帽制造業(yè)(10)和文教體育用品制造業(yè)(16),兩個(gè)行業(yè)總排放量為6.05萬 t。煙草加工業(yè)(08)對(duì)于低碳行業(yè)抑制效應(yīng)最強(qiáng),累計(jì)碳排放為-12.86 萬 t。從影響因素層面看,低碳行業(yè)與中碳行業(yè)基本相同,行業(yè)結(jié)構(gòu),經(jīng)濟(jì)效率,人口規(guī)模具有正向效應(yīng)影響,能源結(jié)構(gòu)與能源效率起抑制作用。正驅(qū)動(dòng)作用居首位的是經(jīng)濟(jì)效率,抑制作用最為顯著的是能源效率。

表7 低碳行業(yè)碳排放影響因素分解
綜合上述分析,在工業(yè)各行業(yè)內(nèi)部,各部門產(chǎn)值與其CO2排放量的結(jié)構(gòu)比例并不一致。其中電氣機(jī)械及器材制造業(yè)在工業(yè)總產(chǎn)值中占據(jù)比例最大,2005—2018年,該部門產(chǎn)值比例最高達(dá)12.64%,但歷年的碳排放量在工業(yè)排放總量中的比例均在1%以下;而電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)與煤炭開采和洗選業(yè)的歷年行業(yè)產(chǎn)值比例均不足10%,但各自碳排放量比例卻均高達(dá)20%以上;其余行業(yè)的產(chǎn)值比例與其碳排放量比例均為較小值,對(duì)于碳排放影響無顯著變化。
本文從考察碳排放驅(qū)動(dòng)影響因素出發(fā),以安徽省37個(gè)工業(yè)行業(yè)為研究對(duì)象,通過Kaya 恒等式將工業(yè)碳排放分解成能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、行業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)效率、人口效應(yīng)5個(gè)影響因素。在此基礎(chǔ)上使用LMDI模型對(duì)碳排放增量進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素貢獻(xiàn)分析,重點(diǎn)剖析37個(gè)工業(yè)行業(yè)碳排放與影響因素的差異。通過以上測(cè)算分析,得到結(jié)論如下:
(1)2005—2018年,安徽省碳排放總量從1.64億 t增加到3.78億 t,絕對(duì)增幅達(dá)到2.3倍,年平均增長(zhǎng)率為6.13%。從演變趨勢(shì)來看,2005—2013年安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放量巨幅上升,2014年后增幅逐步趨向于平緩。
(2)影響因素指標(biāo)分析顯示,經(jīng)濟(jì)效率是驅(qū)動(dòng)安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放增加的主要原因,其次是人口規(guī)模因素;行業(yè)結(jié)構(gòu)是抑制安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放的首要因素,其次是能源強(qiáng)度;能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放影響較弱。
(3)從行業(yè)對(duì)比分析來看,高碳行業(yè)對(duì)促進(jìn)工業(yè)碳排放上升作用顯著,其中,電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)對(duì)于碳排放驅(qū)動(dòng)影響最為突出。而中碳行業(yè)對(duì)工業(yè)碳排放的抑制效果有限,低碳行業(yè)對(duì)于碳排放只能產(chǎn)生微弱影響。
當(dāng)前安徽省工業(yè)行業(yè)發(fā)展正處于產(chǎn)業(yè)升級(jí)重要時(shí)期,基于上述研究結(jié)論,為政府部門制定節(jié)能減排政策提出以下兩點(diǎn)建議。
經(jīng)濟(jì)效率雖然是驅(qū)動(dòng)工業(yè)行業(yè)碳排放增量的主要因素,但同時(shí)也是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱,故不應(yīng)將控制經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為控制減少碳排放的主要目標(biāo)。政府應(yīng)通過施行供給側(cè)改革調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局,通過控制過剩產(chǎn)能產(chǎn)出和清理技術(shù)落后的產(chǎn)業(yè)來達(dá)到節(jié)能減排的目標(biāo);要加快行業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí),提升工業(yè)綠色發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)力。
工業(yè)部門的碳排放量主要來源于高碳排放行業(yè),加強(qiáng)對(duì)煤炭開采和洗選業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)以及電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等高能耗高排放行業(yè)的監(jiān)督管控力度,鍋爐燃燒廢氣須經(jīng)處理達(dá)標(biāo)后,才允許向外排放。
安徽省作為能源大省,省內(nèi)能源消費(fèi)主要以煤炭類的化石燃料為主,在對(duì)節(jié)能減排對(duì)策研究時(shí),思路重點(diǎn)應(yīng)放在新技術(shù)和新能源更新升級(jí)上。對(duì)能源利用進(jìn)行技術(shù)改造升級(jí),提高能源使用效率,同時(shí)要擴(kuò)大清潔能源在工業(yè)能源消費(fèi)比重。