环渤海地区碳排放影响因素分解及其差异研究

2013-10-14李赫龙梁红梅

河北环境工程学院学报 2013年6期

关键词：环渤海地区环渤海各省市

李赫龙，梁红梅

（鲁东大学地理与规划学院，山东烟台 264025）

循环经济与可持续发展

环渤海地区碳排放影响因素分解及其差异研究

李赫龙，梁红梅

（鲁东大学地理与规划学院，山东烟台 264025）

在Kaya公式的基础上对环渤海地区碳排放影响因素进行了分解，并对各省市碳排放状况进行了对比分析。结果发现，环渤海地区碳排放量大致呈现持续均匀的增长趋势。其碳排放主要受能源结构、碳排放系数、能源强度、产业结构、经济规模5个因素影响。各省市碳排放量均呈加速增长趋势，能源结构仍以煤炭为主，产业结构有待优化。结合研究结果，从加强低碳技术创新、优化能源消费结构、开发绿色能源、宣传低碳观念角度提出了相关碳减排建议。

碳排放；Kaya公式；低碳经济；环渤海地区

Abstract：Based on the formula of Kaya,The affecting factors of carbon emission in Bohai area was decomposed.Then a comparison analysis was made on carbon emission among these provinces.Results show that carbon emission in Bohai sea region has the generally trend that continuously and uniformly growth.The regional carbon emission is mainly affected by the following five factors:energy structure,carbon emission coefficient,energy intensity,industrial structure,economic scale.All the provinces and cities show a trend of accelerated growth on carbon emissions,the regional energy structure is dominated by coal,and the industrial structure remains to be optimized.Finally,combined with the research results and the actual situation of regional,proposed carbon reduction policy suggestions:strengthening low carbon technology innovation,optimizing the energy consumption structure,developing green energy and so on.

Key words： carbon emission； Kaya model；low-carbon economy； Circum-Bohai Sea Region

自工业化以来，特别是20世纪中后期，主要由CO2排放增加导致的温室效应正在加速全球气候变暖，影响人类的健康和社会的发展。为此，如何有效控制温室气体排放、缓解气候变暖成为了当前国际社会面临的重大难题。各国政府在加强合作、缔结公约的同时，国内外学者分别从不同层面和角度上对碳排放进行了诸多探索。在碳排放的影响因素上，Liaskas等人通过对欧盟国家工业部门的碳排放进行分析来研究其影响因素[1]。主春杰等人[2]对中国部分省份、区域能源消费导致的二氧化碳排放量进行了分解分析，得出化石燃料的排放系数、能源消费结构、能源强度、人均GDP和人口总数是影响碳排放的主要因素。宋德勇等人[3]基于我国1990-2005年碳排放数据，将碳排放影响因素分解为产出规模、能源结构、排放强度和能源强度4个方面。对碳排放定量研究的方法主要有Kaya公式分解法[4，5]，LMDI分解法[6，7]和EKC模型[8，9]等。

环渤海地区是我国最有活力和最具发展前景的地区之一。然而，在经济高速发展的背后，能源和环境问题也变得日益突出。环渤海地区高碳产业的持续存在、能源结构不尽合理的现状以及对能源资源的过度依赖性，使得该地区在碳减排问题上面临着巨大压力。在低碳经济的大背景下，如何有效协调处理环境与经济发展之间的关系，成为了环渤海地区急待解决的问题。综观目前关于碳排放的研究，笔者发现，以我国环渤海三省两市作为研究对象，分析其碳排放影响因素并对比其省市间碳排放影响因素的差异尚不多见。根据Ang和Pandiyan研究得出，CO2排放系数不会受时间和地域的影响而改变[10]。为此，在环渤海地区大背景下，基于Kaya公式对该地区2000-2010年碳排放影响因素进行分解，并对该地区各省市影响因素进行对比分析，以期找出该地区碳排放内在驱动因素和发展规律，为环渤海地区协调处理环境与经济关系提供参考依据。

1 数据来源及说明

研究对象为环渤海地区3省2市：河北、辽宁、山东、北京、天津。各省市能源数据来自各省市2001-2011年统计年鉴，其中河北省能源数据来自《河北经济年鉴》。部分能源总量及能源消费来自《中国能源统计年鉴》，对部分数据进行了调整和计算。各类能源折算成标准煤的系数参照2011年《中国能源统计年鉴》，见表1。

在计算碳排放量时，根据IPCC的假定，可以认为某种能源的碳排放系数是不变的。目前不同的研究机构发布的碳排放系数有一定差异，国外主要有美国能源部DOE/EIA、日本能源研究所，国内有国家科委气候变化项目、国家发改委能源研究所等。不同碳排放系数的选取会造成碳排放量计算结果的不同，此研究中碳排放系数采用国家发改委能源研究所的参考数值，见表2。

表1 各种能源折算标准煤参考系数[11] kg标准煤

表2 各类能源的碳排放系数[12] t碳/万t标准煤

2 碳排放影响因素分解

2.1 碳排放分解模型选取及因素分解

碳排放量反映了一个地区在一定时间段CO2的排放总量，主要跟地区能源使用情况和使用总量有关，其计算公式为：

式中，ζi为i类能源碳排放系数，Ei为i类能源消费量。

为了清楚地研究碳排放内在影响因素，目前大多学者采用碳排放因素分解法。在Kaya恒等式的基础上构建了碳排放分解模型，以揭示各影响因素与碳排放之间的关系。其Kaya公式[13]为：

式中，C指碳排放量，E为一次性能源消费量，GDP为国内生产总值，P为总人口。

由于不同能源和不同产业碳排放影响因素的差异性，公式（2）可以进一步分解为：

在式（3）中，Ci表示第i类能源碳排放量，Yj表示第j产业生产总值，Y为地区国内生产总值。公式揭露了碳排放主要受能源结构、碳排放系数、能源强度、产业结构、经济规模5个因素影响。其中，能源结构主要反映地区某一时间段各能源使用比例状况，即Ei/E，清洁能源使用比例越高，碳排放量越低。碳排放系数指单位能源燃烧或使用过程所产生的碳排放量，即Ci/Ei，表示第i类单位能源所产生的碳排放量。能源强度指单位GDP能耗状况，即E/Y，能源强度越低，能源利用效率越高。产业结构指地区不同产业生产总值占总产值比重，表达式为Yj/Y。经济规模Y反映地区经济发展状况，也与地区经济增长速度有关。

3 环渤海地区碳排放省际比较

鉴于碳排放系数是固定的，根据（3）式分解的碳排放影响结果，现主要从碳排放总量演进、能源结构、能源强度、产业结构、经济规模5个方面对环渤海3省2市碳排放省际差异进行对比分析。

3.1 碳排放总量省际对比分析

图1显示了2000-2010年我国环渤海3省2市碳排放量演进状况。从图1可知，环渤海各省市碳排放量均呈增加趋势。从排放量来看，2010年山东碳排放量最高，河北次之，北京最低，仅为山东省的14%。山东碳排放量从2003年超越河北后，一直位居前列。从演进趋势来看，山东增长幅度最大，河北、辽宁平稳增长，天津、北京缓慢增长。其中增长率最快的省份为山东，河北次之，北京最低，年增长率仅为4%。

图1 2000-2010年环渤海地区各省市碳排放总量

3.2 能源结构省际对比分析

图2显示了2000年和2010年环渤海各省市能源结构状况。在能源结构上，各省差异显著。在煤炭使用上，比重最高的省份为河北，其次为山东、辽宁，其比重介于70%～80%之间。使用比重最低的为北京，2010年仅为37.08%，不及山东同期使用比重的1/2。在石油使用上，除河北使用比重低于10%外，其他省市使用比重相差不大，介于20%～50%之间。在天然气使用上，各省市使用比重普遍偏低。在水电使用上，各省市差异显著。2010年北京水电使用比重高达20.12%，而山东同期仅为0.09%。2010年北京人均碳排放量为1.86 t，山东人均碳排放量为2.68 t。由于水电碳排放系数为0.0，煤炭的碳排放系数为0.747 6 t碳/万t标准煤，这就从一定程度上解释了北京与山东人均碳排放量差异的现象。从各省能源结构变化上来看，北京能源结构调整幅度最大，天津次之，辽宁、山东、河北3省变化不明显。北京除煤炭比重下降外，其他3种能源比重均有所上升，但天然气增加比重不大。天津能源结构主要是煤炭比重下降，石油比重上升，天然气和水电提高的幅度不大。辽宁、山东、河北3省在能源结构中仍以煤炭为主，石油变化不大，而天然气，特别是水电所占的能源消耗比重依然很小。这些现象反映了3省能源结构仍以能值低、碳值重的煤炭为主，表明了该3省在发展清洁能源、降低碳排放量上仍有很长的路要走。

图2 环渤海各省市能源结构对比

3.3 能源强度省际对比分析

图3反映了2000-2010年各省市能源强度变化趋势。从图3可以看出，环渤海各省市能源强度均呈下降态势。2000年，环渤海各省市能源强度平均值为1.66，低于该值的省市分别为山东、北京、天津。其中，山东最低，河北最高。2010年时，低于平均值的省市只有京津2市。从曲线发展轨迹和变化幅度来看，环渤海地区能源强度平均值大致呈光滑曲线缓慢降低。北京和天津2市都是平稳逐渐降低，且发展轨迹大致平行，降低幅度大致相当，表明2市能源利用效率平稳协调提高。北京从2001年低于山东后一直处于最低位置，天津从2003年后开始低于山东，处于第二低水平。河北和辽宁2省能源强度呈阶梯状下降，且下降幅度较大。河北从2000-2003年间，能源强度近乎不变，从2003年之后才有了较快下降。辽宁的能源强度下降趋势可分为4个阶段：从2000-2002年的缓慢下降到2002-2004年的几乎停滞，之后在2004-2005年陡然降低，然后2005年以后开始逐渐以环渤海平均速度缓慢下降。与其他省市相比，山东能源强度的发展是环渤海地区唯一一个呈拉长的倒“U”字型曲线先上升、后下降，并逐渐高于平均值的省份。山东能源强度从2000年开始平稳上升，于2005年达到其最高值1.32 t标准煤/万元，但此时仍低于同期环渤海平均水平。2005年之后开始缓慢下降，于2008年后一直高于环渤海平均值。

图3 2000-2010年各省能源强度折线图

3.4 产业结构省际对比分析

图4反映了2010年环渤海地区各省市产业结构能源消耗比重。其中，第一产业包括农、林、牧、渔和水利业；第二产业包括工业和建筑业；第三产业包括交通运输、仓储和邮政业，批发、零售业和住宿、餐饮业，以及其他行业。从图5可以看出，在产业能源消耗上，大部分省市第一产业所占比重小，第二产业所占比重大，除北京外，其他省市之间产业结构差别不大。在第一产业上，各省市能源消耗比重普遍偏低，除河北外，其他省市都相差不大，维持在2%以下。在第二产业上，除北京外，其他省市第二产业能耗比重都维持在80%左右。在第三产业上，其他省市所占比重不大，基本保持在8%～20%之间，而北京该产业高达41.67%，甚至高出第二产业2.46个百分点。2010年北京第三产业占生产总值比重为75.1%，河北同期第三产业所占比重仅为34.9%，而山东、辽宁同期也分别仅为36.6%、37.1%。在低碳发展的大趋势下，河北、山东、辽宁应适当降低高耗能、高碳排放的第二产业比重，兼顾各产业之间平衡关系的同时，大力发展清洁工业和现代服务业，积极引导制造业向技术化和低碳化方向发展。在生活消费方面，各省市能耗比重相差不大。比重最高的为北京17.68%，最低为山东5.8%。

图4 2010年环渤海各省产业结构能源消耗比重

图5 2000-2010年环渤海各省经济总量及变化趋势

3.5 经济规模对碳排放影响省际对比分析

在环渤海各省市经济总量及变化趋势上，各省市经济总量均呈快速发展状况，见图5。特别是山东，其经济发展趋势呈准“J”字形，且与各省市经济总量的差距有拉大的趋势。在很大程度上，经济总量的增加促进了碳排放量的不断增长。2000-2010年，山东生产总值增长率达470%，天津、河北、辽宁经济总量增长率也分别达到542%、404%、395%。值得一提的是，北京经济总量增长率2000-2010年高达446%，而碳排放的增长率却只为150%。主要原因是北京经济的发展在促进碳排放量增长的同时，科学技术的不断应用和节能减排措施的不断推行，使得该地区碳排放量的快速增长受到抑制和减缓。因此，其他省市在积极发展经济、提高地区生产总值的同时，也应加强科学技术对经济发展的带动作用，使经济发展向低碳经济方向转变。

4 结语

环渤海地区是继珠三角、长三角之后的另一个中国经济引擎，如何在快速发展经济的同时，有效降低碳排放量，使经济发展向低碳迈进成为了该区域各省市急需面对和迫切解决的难题。笔者基于Kaya公式对环渤海地区碳排放影响因素进行了分解，并结合各影响因素分解结果对各省市进行了对比探究。通过分析发现：

（1）影响环渤海地区碳排放量的主要因素为能源结构、碳排放系数、能源强度、产业结构、经济规模。

（2）在环渤海各省市碳排放总量、能源结构、能源强度、产业结构以及经济规模对碳排放影响的省际对比中，京津两市总体能源结构和产业结构相对协调，碳排放总量相对较低，经济规模对碳排放的影响相对较弱。而山东、河北以及辽宁3省尽管在发展过程中开始向低碳转变，但目前仍是碳排放量大，能源利用效率低，高碳产业明显，经济发展仍以能值低、碳值重的煤炭能源为主，清洁工业和低碳经济仍有很大的发展空间。

针对以上存在的问题，为了使环渤海地区有效协调处理环境与经济关系，环渤海地区应着力从生态经济发展内涵入手，通过加大科技投入力度，提高能源利用效率。各企业和各部门应深入挖掘能源利用内涵，充分节约能源，使能源利用的各个环节和方式得到最低消耗和最优发展。调整能源结构，大力发展清洁工业和现代服务业，积极引导制造业向技术化和低碳化方向发展，促使经济和环境保护向“双赢”协调化阶段迈进。与此同时，开发绿色能源，降低高碳能源依赖性；提高低碳宣传力度，加强公众参与广度，使公众粗放消费的方式得到改善，节约能源、低碳消费的行为得到自觉维护。

[1]LIASKAS K，MAVROTAS G，MANDARAKA M，et al.Decomposition of in-dustrial CO2emission：the case of European Union[J].Energy Economics，2000，22：383-394.

[2]主春杰，马忠玉，王灿，等.中国能源消费导致的CO2排放量的差异特征分析[J].生态环境，2006，15（5）：1029-1034.

[3]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，2009，19（3）：18-24.

[4]KAYA YOICHI.Impacts of carbon dioxide emission control on GDP growth：Interpretation ofproposed scenarios[R].Paper Presented at IPCC Energy and Industry Subgroup，1990.

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

[6]邢璐，单葆国.基于Kaya公式的中国CO2排放影响因素分解[J].能源技术经济，2011，23（10）：46-50.

[7]王俊松，贺灿飞.能源消费、经济增长与中国CO2排放量变化——基于LMDI方法的分解分析[J].长江流域资源与环境，2010，19（1）：18-23.

[8]徐玉高，郭元，吴宗鑫.经济发展，碳排放和经济演化[J].环境科学进展，1999，7（2）：54-64.

[9]杜婷婷，毛锋，罗锐.中国经济增长与CO2排放演化探析[J].中国人口·资源与环境，2007，17（2）：94-99.

[10]ANG B W，PANDIYAN G.Decomposition of energy induced CO2emissions in manufacturing[J].Energy Economics，1997，19（3）：363-374.

[11]国家统计局能源统计司.中国能源统计年鉴2011[M].北京：中国统计出版社，2011.

[12]国家发展和改革委员会能源研究所.中国可持续发展能源暨碳排放情景分析[R].2003：37.

[13]JOHAN A，DELPHINE F，KOEN S.A Shapley decomposition of carbon emissions without residuals[J].Energy Policy，2002（30）：727-736.

（编辑：程俊）

Research on Carbon Emission's Influence Factor Decomposition and Its Differences in Bohai Area

Li Helong,Liang Hongmei
（College of Geography and Planning,Ludong University,Yantai Shandong 264025,China）