安徽省工业碳排放影响因素实证分析与预测

　　摘 要：根据安徽省工业2010—2019年相关能源消费量计算碳排放量，运用扩展的Kaya公式并结合LMDI模型对安徽省工业碳排放的影响因素进行定量分析，量化相关影响因素的贡献率。运用EGM(1，1)模型对安徽省工业未来10年(2020—2029年)碳排放量变化趋势进行预测。结果表明：劳动规模、经济产出和能源结构因素促进碳排放量的增长，产业结构、能源强度和碳排放强度因素会抑制碳排放量的增长，其中，经济产出因素的促进作用最为明显。另外，安徽省工业碳排放量未来10年仍然呈上漲趋势，但增长速度减缓。基于此，提出从经济产出与技术创新等方面优化能源结构，促进产业转型升级，降低安徽省工业碳排放量等建议。

　　关键词：工业碳排放;能源消费;LMDI;EGM(1，1);安徽省

　　基金项目：2016年高校优秀拔尖人才培育资助项目：安徽省地方政府公共财政预算参与式预算研究(gxyqZD2016076);安徽理工大学党的十九届六中全会精神研究阐释专项课题：双碳背景下安徽省碳排放评估与实现路径研究(sjjlzqh2021-15)

　　全球气候变暖的直接原因是以二氧化碳为主的温室气体的排放量超出了生态承载力[1]。我国是世界上第一碳排放大国，为了应对气候变化，构建人类命运共同体，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中明确提出“2030年前碳达峰，2060年前碳中和”的目标，绿色低碳的经济发展战略已经成为国家长期的发展战略之一。工业能源消费是中国能源消费的主体，占比高达70%，有效实现工业碳减排对我国低碳经济的发展起关键作用。

　　安徽省是我国的中部能源大省，拥有丰富的煤矿资源。近年来，安徽省工业经济迅速发展，生产总值由2010年的6 395.99亿元增长至2019年的15 309.86亿元，但随之而来的是能源消费量的不断增加，给生态环境保护带来压力。根据《安徽省统计年鉴》(2011—2020)，截止至2019年，安徽省工业的能源消费总量占比为63%。安徽省人民政府为低碳减排工作颁布了一系列政策，如安徽省《2014—2015年节能减排低碳发展行动方案》(后简称《行动方案》)、《安徽省“十三五”控制溫室气体排放工作方案》(后简称《工作方案》)等，方案实施后，产业结构得到调整，能源结构也不断优化，但在短时间内安徽省工业以煤炭资源为主的能源消费结构并不会发生质的改变。在此背景下，建立安徽省工业碳排放影响因素分解模型，分析各因素作用机制，以期为安徽省工业早日实现转型升级提供重要依据，很有研究价值。

　　一、文献综述

　　近年来，国内外很多学者采用不同的研究方法对碳排放影响因素进行研究。Jaruwan Chontanawat运用扩展的IPAT模型对东盟等国家的碳排放进行了分解分析，结果表明人口和经济增长是很多国家二氧化碳排放增加的主要影响因素[2]764。Chi Zhang等利用LMDI模型对中国碳排放的影响因素进行了分析，结果表明能源强度是最主要的驱动因素[3]。李建豹等运用空间杜宾面板模型对长三角地区碳排放影响因素进行分析，结果表明：城镇化和空间因素对碳排放效率具有明显的正向作用，外商投资、单位GDP能耗和生态环境对碳排放效率具有明显的负向作用[4]。刘博文等人运用LMDI模型和Tapio脱钩模型研究了1996—2015年中国区域产业碳排放的脱钩弹性及脱钩努力程度，结果表明未来我国实现经济增长与碳排放脱钩离不开产业结构和能源结构的调整[5]。

　　目前，国内外学者对碳排放的预测研究主要采用灰色预测模型和情景分析法两种方法。Zhang Xing等选取2000—2018年中国碳排放数据，基于灰色预测模型进行短期预测，结果表明“十四五”期间二氧化碳排放形势依然严峻[6]。Yang X等采用情景分析法研究了碳排放达峰和空气质量之间的关系，结果表明：如果不对现有的减排措施作出调整，中国碳排放将无法在2030年之前达到峰值[7]。黄秀莲等基于统计学相关理论筛选河北省碳排放驱动因素，建立STIRPAT模型，并采用情景分析法预测河北省碳峰值，研究结果表明：节能情境下，碳排放量于2030年达峰[8]。

　　通过梳理文献可以发现，碳排放量的影响因素有很多，但采用不同的方法研究会得到不同的结果，同时，研究区域不同也会对研究结果产生影响。因此，本文选择安徽省工业能源消费和影响因素(2010—2019)的相关数据，利用相关公式与模型建立了影响因素分解模型，分析各影响因素的作用机制，预测安徽省工业未来10年碳排放量的变化趋势，并基于此提出针对性的政策建议，以供参考。

　　二、研究方法

　　(一)影响因素分解模型

　　1.扩展的Kaya恒等式。1989年，日本学者Yoichi Kaya教授在IPCC的一次研讨会上提出了Kaya公式，用来研究不同因素对碳排放的不同影响力[9]。本研究将安徽省工业碳排放影响因素分解为工业劳动力规模、经济产出、能源结构、产业结构(工业生产总值占国民生产总值比例)、能源强度和碳排放强度6个因素。将6个因素代入到扩展的Kaya恒等式得出公式(1)、(2)：

　　C=ΣiCi=ΣiPi×GDPiPi×EiGDPi×EijEi×GDPiGDP×CiGDPi=ΣiPi×EOi×EIi×ESij×ISi×CIi(1)

　　在公式(1)中，C表示工业碳排放量(万吨);i表示产业类型;j表示能源种类;Eij表示i产业中第j种能源的消费量(万吨);Ei表示i产业能源消费总量(万吨);GDPi表示i产业的生产总值(亿元);GDP表示国民生产总值(亿元);P为i产业职工人数(万人)。

　　EOi=GDPiPi;EIi=EiGDPi;ESij=EijEi;

　　ISi=GDPiGDP;CIi=CiGDPi(2)

　　在公式(2)中，EOi表示第i产业的人均GDP;EIi表示第i产业的能源强度;ESij表示第i产业的能源结构;ISi表示产业结构，即第i产业的生产总值占国民生产总值的比重;CIi表示碳排放强度。

　　2.基于扩展的Kaya公式LMDI因素分解模型。为了能够具体直观地分析安徽省工业碳排放影响因素的作用程度，本研究基于扩展的Kaya公式，采用Ang B W提出的LMDI因素分解法对安徽省工业碳排放的影响因素进行分解分析[10]。运用LMDI因素分解法进行分析，结果不包含不能解释的残差项，且分解结果具有唯一性，更具科学性。根据LMDI因素分解法对碳排放影响因素分解，如公式(3)所示。

　　ΔCt0t=ΔCPi+ΔCEOi+ΔCEIi+ΔCESij+ΔCISi+ΔCCIi(3)

　　在公式(3)中，ΔCt0t表示碳排放变化量;ΔCPi表示工业劳动力规模效应;ΔCEOi表示经济产出效应;ΔCEIi表示能源强度效应;ΔCESij表示能源结构效应;ΔCISi表示产业结构效应;ΔCCIi表示碳排放强度效应。

　　根据LMDI因素分解法，计算每个影响因素对工业碳排放量的影响：

　　三、数据来源及测算

　　(一)数据来源

　　本研究数据主要来源于《安徽省统计年鉴》(2011—2020)、《中国能源统计年鉴》(2011—2020)，碳排放量采用《IPCC国家温室气体清单指南》中碳排放的计量方式计算，工业GDP以2010年为基准进行不变价换算，以提高数据分析的科学性和准确性。相关数据见表1。

　　(二)碳排放量计算

　　推荐阅读：碳排放权会计的历史沿革与发展展望

期刊VIP网，您身边的高端学术顾问

文章名称： 安徽省工业碳排放影响因素实证分析与预测

文章地址： http://www.qikanvip.com/gongyesheji/62057.html