江西省工业能源消费碳排放研究

吴晗晗

一、引言

发展低碳经济，是可持续发展的题中之义。而碳排放作为全球气候变暖背景下的新标识，得到学者们的广泛研究。那么碳排放的影响因素有哪些?这些影响因素如何影响碳排放的?关于碳排放影响因素的问题，许多学者也做出了探究。例如陈彦玲，王深认为高速的经济增长(产出规模)是经济碳排放的驱动因素，而产业结构、能源结构的调整和能源效率的提高降低了碳排放量的增长。[1]唐志鹏等依据突变级数法基本原理，构建了我国CO2减排的影响要素指标评价体系，该指标体系主要包括一次能源消费结构、产业结构、能耗技术以及管理水平等[2]。冯相昭，王雪臣，陈红枫(2008)、宋德勇，卢忠宝(2009)、王伟林，黄贤金 (2008)、徐国泉，刘则渊，姜照华(2006)等均采用指数分解法对碳排放的影响因素进行定量研究[3-6]。

《江西省低碳经济社会发展纲要白皮书》指出，“到2020年江西省建设低碳经济社会的目标是:产业、能源结构趋于合理，生产方式基本实现向低碳型转变;低碳技术的研发能力全面提升，若干技术和产业规模达到国内领先水平;温室气体排放得到有效控制，碳汇能力明显提高;与低碳经济社会发展相适应的法规、政策和管理体系基本建立;在低碳领域与国内外交流合作的平台全面建立，国际低碳经济交流合作中心的地位得到确立。”

减少能源消耗，降低温室气体二氧化碳排放，需要我们对江西省能源消费及碳排放现状及影响有素有清晰的认识。本文从能源消费及二氧化碳的排放角度出发，结合江西省实际情况，分析“十五”中期至“十二五”初期各工业部门的能源消费、二氧化碳排放情况，并运用LMDI法对二氧化碳排放影响因素进行总体分析，从而为江西省的减排工作提出建议对策。

二、研究方法

(一)碳排放计算方法

本文采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中推荐的基准方法来计算江西省各产业部门的CO2排放量。计算公式如下:[7]

式中，Ct为t时期各种类型能源消费导致的CO2排放总量(104t);i为能源消费类型，如煤炭、石油和天然气等;EC为能源消费总量;efi为能源i的CO2排放系数，CO2排放系数参考相关文献并经过简单的计算获得 (参照下表1)。本文未将工业生产过程中被用作生产原料的那部分能源的固碳量列入到研究范围内，为此不考虑能源固碳化率对估算结果的影响。

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(二)碳排放因素分解方法

近年来的研究不断表明，能源消费碳排放除了与能源消费规模及经济产出有直接联系，而且与能源结构、能源效率及主导产业类型等有较为密切的关系[8]。因此，本文引入能表示产业结构、能源结构及能源效率的变量，对Kaya恒等式[9]进行了扩展。扩展后的Kaya恒等式表达为:

式中:POP表示国内人口总量;C表示碳排放总量，指能源燃烧释放出的热量所对应的碳量，用i区分不同的产业类型，用j区分不同的能源类型，则Cij表示第i种产业中第j种能源产生的碳排放;PEij表示第i种产业中第j种能源的消费量;PEi表示第i种产业的能源消费量;GDPi表示第i种产业的国内生产总值。

P=POP

则能源消费碳排放分解模型表达式为:

式中:fij表示不同类型的单位能源所排放的碳量，即碳排放系数;mij表示第j种能源在第i种产业的能源消费中所占比重;ti表示第i种产业单位GDP的能源消费量，即该产业的能源强度;si表示第i种产业在GDP总量中所占比重;g表示人均GDP;p表示人口数量。

由此，将能源消费碳排放的变化分解为排放因子效应(fij)、产业能源结构效应(mij)、产业能源强度(ti)即能源效率效应、产业结构效应(si)、产出规模效应(g)及人口规模效应(p)等6种因素。

LMDI方法[10]采用“乘积分解”和“加和分解”两种方法进行分解，两种方法最终分解结果是一致的。对于公式 C= ∑i∑j(mij·fij·ti·si·g·p)所示模型，设基期碳排放总量为C0，T期总量为CT，用下标tot表示总的变化。采用加和分解，将差分分解为:

各分解因素贡献值的表达式分别为:

排放因子效应:

能源结构效应:

能源强度效应:

产业结构效应:

经济产出效应:

人口规模效应:

总效应:

由于各能源的碳排放因子即为该能源的碳排放系数，在实际应用中取常量，所以，在进行因素分解时，△Cfij始终等于0，可以不作为考量因素。故总效应公式可简化为:

3.基础数据处理

为方便计算，本文将工业划分为10个产业部

门，具体划分见下表。

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图1 规模以上工业各部门能源消费情况

本文工业部门能源消费量来自江西省统计年鉴(2004～2012年)[11]，经济数据采用规模以上工业企业增加值，并依据产业分类加以合并整理。

通过碳排放计算公式得出江西省规模以上工业各部门碳排放量如下:

三、能源消费碳排放LMDI分析

通过能源消耗计算得到2004～2011年江西省规模以上工业内部产业部门能源碳排放情况。并在此基础上进行LMDI分解，得出能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、产出规模效应、人口规模效应，得到各分解因素的效应结果如下表。

1.产出规模效应分析

从LMDI分解结果可以看出，工业部门能源消费的碳排放因素中影响最大的是产出规模正的增效应，即经济增长的正影响。

经济增长所衍生的能源需求是各产业部门CO2排放增加的主要因素，由经济增长所带动的CO2排放增量效应较大的产业包括:能源产业、石化产业、钢铁及有色金属产业、建材产业、采选业等。此外，从时间序列分析，2004～2011年间各产业的增量效应总体上处于增强趋势。部分产业，如纺织服装业、造纸和印刷产业、装备制造业、其他工业部门产出规模效应在2008年前后出现波动，其原因可能由于受国际金融危机影响，全国实行宽松的经济政策，扩大内需，整体经济水平获得稳定增长，能源消费导致的碳排放也随之增长，江西省亦不例外。但随着时间推移，金融危机的影响逐渐渗入各个领域，经济增长脚步放慢，产出规模相应相对减弱，但整体上仍处于上升趋势。

2.能源强度效应分析

从表7和图5可以看出，各产业部门能源强度变动所产生的减量效应渐趋明显。能源强度变动所产生的减量效应较大的产业包括:能源产业、钢铁及有色金属产业、纺织服装业、装备制造业等;由增量效应逐渐转变为减量效应的产业为:采选业、食品加工和制造业、石化产业、建材产业、其他工业部门;而由减量效应转变为增量效应继而又转变为减量效应的是造纸和印刷产业。结合江西省具体情况来分析，随着战略性新型产业的发展，江西省对传统的能源消费较高产业，逐步进行生产工艺和生产设备技术改造，积极引进节能降耗的设备，提高能源的综合利用效率，同时发展新型产业，逐步降低对能源的消耗。

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图1 规模以上工业各部门能源消费情况

3.产业结构效应分析

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图4 产出规模效应分析

从LMDI数据分解结果来看，产业结构对要贡献产业，而随着国家对钢铁及有色金属产业结构的调整及限制，其能源消费及碳排放也得到了有效的控制和缓解。由减量效应转变为增量效应的产业为:建材产业、装备制造业和其他工业部门。可见近年来这些产业的产业结构不尽合理，造成产业重复率高，产能过剩。综合上述分析，尽管能源产业、钢铁和有色金属产业、石化产业是工业部门中主要的CO2排放源，却因产业规模缩减或产业结构调整而带来一定的减量效应，因此可以看出通过产业结构调整和优化可以实现CO2整体产业部门的CO2排放由增量效应逐渐转变为减量效应。从各产业部门来看，产业结构的减量效应的产业包括:食品加工和制造业、造纸和印刷产业、石化产业。产生增量效应的产业包括:采选业和纺织服装业。由增量效应转变为减量效应的产业为:钢铁和有色金属产业、能源产业。其中能源产业在2004年后成为减量效应的主的减排。

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图5 能源强度效应分析

四、结论及建议

本文通过碳排放影响因素的对数平均迪氏指数方法(LMDI)，从能源消费结构、能源消费强度、产业结构效应、产出规模效应、人口规模效应五个方面对江西省能源消费碳排放进行分解分析，通过分析可以看出:2004～2011年产出规模效应、产业结构效应、人口规模效应是影响江西省的能源消费CO2排放的增长因素。能源结构效应、能源强度效应的优化则对控制CO2排放有负的减效应。虽然高速的经济增长会带来能源消费CO2排放正的增效应，但以经济增长换取低碳排放是不实际的。因此，在能源强度下降的同时，调整产业结构，优化能源消费结构，控制人口在合理的水平增长对江西省能源消费碳排放至关重要。

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针对以上分析，给出如下建议:

(1)提高能源消费强度是减排的重中之重。江西省能源强度效应在碳排放影响因素中负的减效应最大，因此，要继续推进工业内部重点部门的节能工作，要进一步强化能源产业、钢铁和有色金属产业、石化、建材、采选、食品加工及制造等高耗能产业的节能减排责任，加强重点耗能行业设备、产品单位能耗管理，开展技术改造项目、淘汰落后工业及设备，提高能效，逐步完善以政府调控为主、市场主导为辅、行业为主体，全社会共同推进的节能减排局面。

(2)提高清洁能源比例是减排工作的深化。使用低碳清洁能源代替高碳能源是江西省减排工作的重要方面。一方面，依托西气东输工程，提高天然气在江西省能源消费中的比例;另一方面，积极开发使用太阳能、风能电站建设，增加无碳电力的生产，保障能源安全的前提下，适当提高外来电力消费比例。

(3)碳捕捉及埋存是减排工作的可能途径。碳捕捉及埋存指将CO2从相关排放源中分离出来，运输到封存地，使CO2长期与大气隔离的过程。目前江西省尚无次碳处理方法。但我国上海石洞口第二热电厂碳捕捉项目的建设，可以提供经验、设备及技术指导。另外，江西省还需将分散燃烧的煤炭集中用于发电部门，这样，可以利用大型发电锅炉高的燃烧效率，依托先进技术，减少煤炭分散燃烧，大幅提高煤炭利用效率，也为日后CO2捕捉及埋存奠定基础。

[1]陈彦玲，王琛.影响中国人均碳排放的因素分析[J].北京石油化工学院学报，2009(2):54～58.

[2]唐志鹏等.基于突变级数法的中国CO2减排的影响要素指标体系及其评价研究 [J].资源科学，2009(11):1999～2005.

[3]冯相昭，王雪臣，陈红枫等.1971～2005年中国CO2排放影响因素分析 [J].气候变化研究进展，2008(1):42～47.

[4]宋德勇，卢忠宝.中国碳排放影响因素分解及其周期性波动研究 [J].中国人口·资源与环境，2009(3):18～24.

[5]王伟林，黄贤金.区域碳排放强度变化的因素分解模型及实证分析[J].生态经济，2008(12):32～35.

[6]徐国泉，刘则渊，姜照华.中国碳排放的因素分级模型及实证分析:1995～2004[J].中国人口·资源与环境，2006，16(6):158 ～ 161.

[7]IPCC.2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories[M].Tokyo:IGES，2007.

[8]李国璋，王双.中国能源强度变动的区域因素分解分析——基于LMDI分解分析方法[J].财经研究，2008，34(8):52～62.

[9]Kaya Yoichi.Impact of Carbon Dioxide Emission on GNP Growth:Interpretation of Proposed Scenarios[R].Paris:Presentation to the Energy and Industry Subgroup，Response Strategies Working Group，IPCC ，1989.

[10]Ang B W.Decomposition analysis for policymaking in energy:Which is the preferred Method？[J].Energy Policy，2004，32(9):1131 ～1139.

[11]江西省统计局.江西省统计年鉴 [EB/OL].http://www.jxstj.gov.cn/Column.shtml？p5=423.