寧夏電力行業碳排放驅動因素及脫鉤效應研究
——基于廣義迪氏指數模型

于 波 余 濤 王曉瑜 王雅嫻

(1.國網寧夏電力有限公司經濟技術研究院,寧夏 銀川 750004;2.國網寧夏電力有限公司,寧夏 銀川 750001;3.北京物資學院經濟學院,北京 101149;4.北京物資學院雙碳研究院,北京 101149)

電力行業碳排放占全國碳排放總量的40%以上,是我國碳排放最多的行業。盡管實現電力行業碳達峰碳中和(“雙碳”)需要全國一盤棋地進行系統謀劃,但也絕不是全國所有省份“齊步走”,而是要立足各自的發展階段和資源能源稟賦,因地制宜地探索省級電力行業的碳減排路徑并制定綠色低碳發展策略。

近年,學者們對省級電力行業碳排放的研究主要集中在兩個方面:(1)電力產出與碳排放的脫鉤效應[1-4];(2)電力行業的碳排放驅動因素分解[5-9]。其中,脫鉤效應的研究主要采用Tapio脫鉤模型,因為該模型能夠有效解決數據的敏感性問題[10];驅動因素的研究大多采用對數平均迪氏指數分解分析方法(LMDI),但該方法未能考慮各因素之間在形式上的相互依賴性,且僅能包含一個絕對因素和較少相對因素。因此,VANINSKY[11]和YAN等[12]分別構建了八因素和五因素的廣義迪氏指數模型(GDIM),不僅可以識別所有的絕對因素和較為全面的相對因素,還能揭示各驅動因素之間復雜的非線性關系,八因素模型相對五因素模型有時會出現無意義的指標,因此五因素的GDIM更為準確。目前,GDIM多用于國家層面[13-17]和區域層面[18],還鮮有針對省級碳排放驅動因素的研究。

寧夏作為我國“西電東送”的重要起送端,擔負著向全國十多個省份輸送電力的任務。因此,本研究構建五因素GDIM剖析寧夏電力行業碳排放的驅動因素,并用Tapio脫鉤模型分析寧夏電力產出與碳排放之間的脫鉤狀態,以期為“雙碳”戰略下省級電力碳減排策略的制定與實施提供參考建議。

1 研究方法

1.1 碳排放量核算

(1)

燃料消耗量和燃料熱值數據均來自歷年中國能源統計年鑒。燃料的單位熱值含碳質量來自《2006年IPCC國家溫室氣體排放清單指南》。根據《省級溫室氣體清單編制指南(試行)》(發改辦氣候〔2011〕1041號),本研究各種燃料的碳氧化率均取1。

1.2 基于GDIM的碳排放驅動因素分解

采用改進的五因素GDIM[19],選取能源消耗量(燃料的消耗量換算成標準煤即為能源消耗量)和電力產出量為絕對因素,單位能源消耗量的碳排放量、單位電力產出量的碳排放量和單位電力產出量的能源消耗量為相對因素,使用R語言編程進行每年的碳排放總量變化分解。

各種燃料的標準煤系數和電力產出量也均來自中國能源統計年鑒。

1.3 基于Tapio脫鉤模型的脫鉤狀態評價

本研究根據Tapio脫鉤模型(見式(2))構建碳排放量與電力產出量之間的脫鉤關系。

(2)

式中:D為碳排放量與電力產出量的脫鉤彈性;ΔC為當年相對于基準年的碳排放總量變化量,萬t;C為基準年的碳排放總量,萬t;ΔP為當年相對于基準年的電力產出量變化量,億kW·h;P為基準年的電力產出量,億kW·h。

脫鉤狀態評價參照文獻[20]。

2 結果與分析

2.1 寧夏電力行業碳排放狀況

2000—2020年寧夏電力行業碳排放量以及影響碳排放的驅動因素如圖1所示,為方便比較,把碳排放量、能源消耗量、電力產出量、單位能源消耗量的碳排放量、單位電力產出量的碳排放量和單位電力產出量的能源消耗量都換算成了相對于2000年的相對量。

圖1 寧夏電力行業碳排放量及驅動因素變化Fig.1 Dynamics of carbon emissions and driving factors of Ningxia electric power industry

2000—2020年寧夏電力行業的碳排放量、能源消耗量和電力產出量均呈現出不斷上升趨勢,年平均增長率分別為12.45%、12.28%、14.76%。其中,碳排放量經歷了快速增長(2000—2011年)、平穩增長(2012—2016年)和高速增長(2017—2020年)3個階段。單位電力產出量的能源消耗量和單位電力產出量的碳排放量大致呈下降趨勢,年平均增長率分別為-2.01%、-2.16%,說明2000—2020年寧夏電力行業的能源使用效率和碳減排技術有所提升,但提升效果不明顯。單位能源消耗量的碳排放量年平均增長率為0.16%,表明寧夏電力行業的能源結構仍有較大的提升空間。

2.2 碳排放量驅動因素分解分析

各驅動因素對寧夏電力行業碳排放總量變化的貢獻率分解結果如圖2所示。整體而言,對寧夏電力行業碳排放起到促進作用的驅動因素是單位能源消耗量的碳排放量、能源消耗量和電力產出量,這3個因素2001—2020年的平均貢獻率分別為57.3%、51.1%、0.2%;起到抑制作用的驅動因素是單位電力產出量的碳排放量和單位電力產出量的能源消耗量,平均貢獻率分別為-6.4%、-2.1%。其中,單位能源消耗量的碳排放量和能源消耗量是驅動寧夏電力行業碳排放增長的最主要因素,這意味著寧夏電力行業能源結構亟需調整和升級。單位電力產出量的碳排放量和單位電力產出量的能源消耗量雖然能夠助力寧夏電力行業碳減排,但兩者的貢獻率較小,這說明寧夏電力行業的新能源發電有所發展,但火力發電仍然是主要的電力供應模式。

圖2 各驅動因素對寧夏電力行業碳排放總量變化的貢獻率Fig.2 Contribution rates of driving factors on total carbon emission variations of Ningxia electric power industry

2.3 碳排放量與電力產出量的脫鉤狀態分析

2001—2020年寧夏電力行業碳排放量與電力產出量的脫鉤狀態,如表1所示。整體而言,寧夏電力行業碳排放量與電力產出量的脫鉤狀態大多呈弱脫鉤、增長連結和增長負脫鉤狀態,表明寧夏電力行業碳排放量與電力產出量之間存在一定關系,這是因為受資源稟賦和能源結構限制,寧夏電力行業仍依賴于煤炭等化石能源,碳減排技術對能源利用效率的提升作用有限。2002、2012、2016年出現了強脫鉤狀態,可能是寧夏2012年成立了我國首個新能源綜合示范區,新能源發電迅速發展,碳減排技術不斷提升,電力行業的能源使用效率有所提高,但并不能實現穩定強脫鉤,不過從2012年以后的趨勢來看還是有望實現穩定強脫鉤的。

表1 寧夏電力行業碳排放量與電力產出量的脫鉤狀態Table 1 Decoupling state of carbon emissions and electricity output of Ningxia electric power industry

3 結論與建議

3.1 結 論

2000—2020年寧夏電力行業的碳排放量、能源消耗量和電力產出量呈不斷上升趨勢,年平均增長率分別為12.45%、12.28%、14.76%;單位電力產出量的能源消耗量和單位電力產出量的碳排放量大致呈下降趨勢,年平均增長率分別為-2.01%、-2.16%;單位能源消耗量的碳排放量年平均增長率為0.16%,幾乎沒有變化。GDIM分解結果表明,單位能源消耗量的碳排放量、能源消耗量和電力產出量對寧夏電力行業碳排放起促進作用,單位電力產出量的碳排放量和單位電力產出量的能源消耗量起抑制作用,其中單位能源消耗量的碳排放量和能源消耗量是導致寧夏電力行業碳排放增長的最主要因素。2001—2020年寧夏電力行業碳排放量與電力產出量的脫鉤狀態大多呈弱脫鉤、增長連結和增長負脫鉤狀態,表明寧夏電力行業碳排放量與電力產出量之間仍存在一定關系,隨著我國首個新能源綜合示范區的成立,寧夏電力行業碳排放量有望與電力產出量脫鉤。

3.2 建 議

寧夏電力結構仍依賴火力發電,新能源稟賦未能得到高效利用,電力行業仍面臨較大的碳減排問題。寧夏政府及電力相關部門應著力于優化升級能源結構,加強新能源領域開發力度,盡早實現新舊能源轉換;改進碳減排技術,限制燃煤用量,減少機組熱源損失,提高能源使用效率,同時加快探索便于綠色電力交易的新技術、新途徑,從而推動綠色電力交易發展;完善省際電力互濟政策,與電力受入省份聯合制定和完善碳減排政策和電力互濟政策,從發電側和用電側共同構建不同維度的碳減排發展模型,助力寧夏乃至全國的電力行業碳減排。