能源与产业结构调整下我国工业碳排放峰值调节机制研究
2016-12-06刘晓辉闫二旺
刘晓辉闫二旺
1(太原工业学院,太原 030008)2(太原师范学院,太原 030008)
能源与产业结构调整下我国工业碳排放峰值调节机制研究
刘晓辉1闫二旺2
1(太原工业学院,太原 030008)2(太原师范学院,太原 030008)
随着工业化和城市化进程的加快,我国碳减排压力与日俱增。当前我国碳排放主要呈现以工业碳排放为主、西部地区工业碳排放增长速度最快、第三产业的碳减排效果优于第二产业的特点。文章通过构建工业碳排放峰值LEAP模型,设置基准情形(BAU)和结构调整情景(SA),并将产业和能源结构设置为高、低模式两种情景,分析我国工业碳排放峰值调节机制。研究结论为:(1)我国工业碳排放量在2035年达到峰值,未来工业碳排放量呈现倒U型变化趋势。(2)产业结构调整能够有效降低我国的工业碳排放峰值,但对峰值出现的时间不影响。(3)能源结构调整对降低工业碳排放量具有显著效果且对第二产业影响效果最为显著;能源结构调整对工业碳排放量峰值时间也没有影响。
能源 产业结构 工业碳排放 峰值 调节机制
引 言
随着经济的高速增长、工业的快速发展,我国工业发展对能源的消耗量也越来越多,由此也导致了工业碳排放量的增长。然而当前以高能耗和高工业碳排放为主的经济结构使得气候变暖、环境破坏和能源损耗问题应运而生,直接制约着我国经济的可持续发展。虽然当前我国人均二氧化碳处于全球的第73位,但碳排放总量已位于全球前列,严重威胁着人类生存环境。2009年在联合国气候变化峰会上,我国提出了到2020年单位GDP碳排放基础上比2005年降低40%~50%的目标,因而发展低碳经济已成为我国走可持续发展道路的必然选择。在选择走低碳经济发展的道路中,降低能源消耗和调整产业结构是核心内容,因而本文在能源产业结构调整下研究我国工业碳排放峰值的调节机制,为实现我国工业碳减排目标提供科学的参考依据。
目前已有众多学者对工业碳排放进行了研究,如王文举、李峰对我国碳排放的成熟度进行了研究,结果表明在政策的推动下,我国碳减排整体发展度指数、协调度指数和协调发展度指数均呈持续增长趋势;李莉、王建军利用STIRPAT模型研究了高耗能行业结构调整和能效提高对我国CO2排放峰值的影响,结果表明,我国高耗能行业结构和能效对CO2排放量的影响力度比第三产业结构、人口因素大。原嫄等人利用多国数据研究了产业结构对区域碳排放的影响,结果表明对于减排效率而言,中高等发展国家的产业升级比高等发展国家显著,且中等发展水平国家较其他发展水平国家迎来碳排放高峰时间早。本文通过构建LEAP终端能源消费模型,分析各终端能源消费部门对工业碳排放贡献程度,最后通过设定基准情景和调整情景,预测工业碳排放总量峰值与各部门工业碳排放峰值,为确定合理的工业碳排放量提供参考。
1 能源与产业结构调整下我国工业碳排放现状分析
由于 《IPCC2006》是温室气体排放核算的重要依据,因此本文计算我国工业碳排放量和工业碳排放强度参考 《IPCC2006》的计算方法。
1.1 能源消费工业碳排放时间分析
根据 《IPCC2006》的工业碳排放计算方法,得出2003~2015年我国工业碳排放量图。
图1 2003~2015年我国工业碳排放状况
由于我国经济快速增长,能源消耗也大量增加,随之产生的工业碳排放量也逐渐增加。当前我国已成为世界上最大的碳污染排放国家,2015年中国占全球工业碳排放量的25%。由图1可以看出,我国工业碳排放量总体呈平稳上升趋势,由2003年的53682万吨上升到2015年的136429万吨,增长1.54倍;与此同时,全行业碳排放量由2003年的71471万吨上升到2015年的193214万吨,增长1.7倍。从工业碳排放占行业总工业碳排放的比重来看,工业碳排放占了较大比重,近十多年来基本稳定在70%左右。由于2004年全行业碳排放量急剧上升,而工业碳排放仍稳步上升,因而工业碳排放比重仅为65.85%。此后,工业碳排放和全行业工业碳排放均呈稳步上升状态,因而工业碳排放的比重均在70%左右徘徊。从工业碳排放占全行业工业碳排放的比重达到70%可以看出,当前我国的工业碳排放主要来源于工业能源消耗。
1.2 能源消费工业碳排放空间分析
根据 《工业经济统计年鉴》对中国经济区域的划分,可将我国分为东部、中部和西部三大部分。从空间格局来统计,各区域工业碳排放量如图2。
图2 2003~2015年我国各区域工业碳排放状况
从各区域2003~2015年工业碳排放情况来看,都表现出持续上升的趋势,其中东部地区由2003年的28643万吨上升至2015年的70132万吨,增长了1.45倍;中部地区由2003年的12562万吨上升至2015年的31376万吨,增长了1.5倍;西部地区由2003年的12477万吨上升至2015年的34921万吨,增长了1.8倍。由此可见,西部地区工业碳排放增长速度最快,中部与东部地区基本持平,相对而言,中部地区工业碳排放增长速度略快。这主要由于西部地区经济发展较为落后,大部分区域为老工业区,主要依靠工业发展带动经济发展,因而工业碳排放量快速增长。而东部地区经济较发达,产业转型已处于较为成熟阶段,大部分地区已逐渐由第二产业向第三产业转型,因而工业碳排放量未有快速上升的趋势。然而从总量上来看,我国东部地区的工业碳排放量最高,2015年占全国总工业碳排放量的44.7%,远高于中部和西部,由此可见工业对地区经济发展仍起着重要的作用。
1.3 产业结构与工业碳排放分析
随着经济社会的发展,我国三大产业结构不断优化,三产业结构比例由2003年的14.8∶52.9∶32.3优化至2015年的9∶40.5∶50.5。
表1 三产中2003~2015年工业碳排放量比重、能源强度与工业碳排放强度
由表1总体来看,第一产业工业碳排放所占比重最低,能源和工业碳排放强度也最低;第二产业工业碳排放所占比重最高,能源和工业碳排放强度也处于最高水平;第三产业处于居中水平。从第一产业角度来看,2003~2015年的工业碳排放量所占比重逐年下降。一方面随着三产结构的优化,第一产业的产值所占比重逐年降低;另一方面由于科学与技术的进步,能源和工业碳排放强度逐年降低。从第二产业角度来看,碳排放比重较为稳定的处于75%的水平,能源强度和工业碳排放强度逐年下降。虽然三产业结构不断优化升级,第二产业的产值比重逐年下降,但其工业碳排放比重却未有较大变化;而第三产业的产值不断增加,但其碳减排所占比重却未呈现显著增加的趋势,由此可见近年来第三产业的碳减排效果优于第二产业。从第三产业角度来看,工业碳排放量比重总体处于22%左右水平,能源强度和工业碳排放强度逐年下降,可见随着经济技术水平的提高和能源的利用效率逐渐提高,碳减排实施效果较为显著,单位GDP工业碳排放量也逐渐降低。
2 工业碳排放峰值LEAP构建与数据处理
LEAP模型是由瑞典斯德哥尔摩环境研究所研发的,该模型的输入条件为设定未来能源技术情形,自上而下的分析能源需求、环境影响和成本效益,从而对温室气体进行减排评估和可持续发展研究。本文构建自下而上终端能源消费工业碳排放LEAP模型(基准年为2015年,目标年为2050年),该模型分为三级活动水平(详见图3),其中第一级为第一产业、第二产业和第三产业;第二级别将第二产业分为工业和建筑业;第三产业分为交通运输、仓储和邮政业,批发零售及住宿餐饮业及其他行业三种。该级别主要进行能源强度和行业结构的参数设置。第三级别分为煤、石油、天然气、电力和热力5种类型,该级别主要设置工业碳排放和能源结构的参数。
图3 LEAP模型构建图
本文运用终端能耗工业碳排放估算工业碳排放量,终端能源消费产生的工业碳排放量可用C表示,则计算公式为:
其中GDP代表地区生产总值,ALi,j,n代表第i个产业的第j个行业中第n种能源消耗量与GDP的比值;GEIi,j,n代表第i个产业的第j个行业中第n种能源消耗强度;Fi,j,n代表第i个产业的第j个行业中第n种能源的工业碳排放系数。
数据主要来源于中国统计年鉴和国民经济与社会发展统计公报,其中本文中数据均以2000年为基础,可避免经济通货膨胀对研究的的影响。LEAP模型选取的变量如表2。
表2 LEAP模型变量描述
3 我国工业碳排放峰值情景分析与参数设置
情景分析是在对经济、社会、技术和产业变化提出关键假设的基础上,通过对未来进行严谨的推理和计算,最终形成各种方案。本文设定基准情形(BAU)和结构调整情景(SA)两种情景,BAU是以 “十一五”开始实行节能减排的社会发展现状为基础,即GDP保持当前发展水平。在此基础上根据自身经济发展状况提高能源使用效率,降低工业碳排放强度和能源利用强度,这主要反映自然引导型的经济发展和工业碳排放状态。SA主要包括产业结构调整和能源结构调整。在此基础上走低碳经济发展道路,通过调整优化第二产业、大力发展第三产业、加快培育和发展战略性新型产业的方式推动产业结构优化升级。由于创新技术和提高能源使用效率是最有效的技能减排途径,因此一方面需要进行技术创新,包括引进先进技术、开发利用清洁能源,进行生产工艺改进等方式;另一方面需要提高能源使用效率,包括发展循环经济、改变能源消费模式、发展低碳经济等方式。该情景反映在现阶段技术水平上进行结构调整后的工业碳排放状况。
由于结构调整包含能源和产业两种结构的调整,而结构调整情景分为高模式情景和低模式情景,因而结构调整共分为4种模式:能源结构调整高模式情景(SA-HE)、能源结构调整低模式情景(SA-LE)、产业结构调整高模式情景(SA-HI)、产业结构调整低模式情景(SA-LI)。将以上4种模式进行交叉组合分析能源结构和产业结构调整状况,可构成的情景组合为:(1)SAHE和SA-HI;(2)SA-HI和SA-LE;(3)SA-LI和SA-HE;(4)SA-LI和SA-LE。
根据情景设定的需要,文章选取的主要参数为GDP、能源强度、产业结构、行业结构、能源结构和工业碳排放系数。将能源结构和产业结构设置3种模式:基准模式、高模式和低模式,其他参数设置基准模式。
地区生产总值:根据我国GDP呈现逐年增长趋势,2011~2015年的平均增长率为7.8%,且增长率呈现逐年下降趋势。根据十三五规划,2020年GDP的增速至少为6.5%。
能源强度:根据我国能源和碳排放研究课题组研究结果,我国能源强度呈现逐年下降趋势,2011~2015年下降幅度平均为4%。
产业结构:稳定发展第一产业、优化升级第二产业、大力发展第三产业。在基准模式下到2030年第二产业比例控制在35%,较高和较低模式下第二产业比例均有一定的调整。
行业结构:第二产业中工业所占比重有一定的上升,建筑业所占比重有一定的下降,到2030年工业所占比重约为75%;应重视第三产业中的新兴产业的发展,控制零售、餐饮和交通所占比例。
能源结构:尽量减少煤炭和石油的使用比例,加大电力使用强度和天然气使用强度和范围,提高天然气和电力的使用比例。到2030年,基准模式下非石化能源占比降低到10%以下,高模式和低模式下分别在基准模式的基础上有一定的变动。
碳排放系数:2011~2015年我国工业碳排放系数逐年降低,且平均降幅为1.8%,降低单位能源的工业碳排放量,提高能源使用效率。
4 我国工业碳排放峰值调节机制结果分析
4.1 基准情景工业碳排放量预测
预测基准情景工业碳排放量,即将基准情景代入LEAP模型,进而得到总工业碳排放量和三产业工业碳排放量计算结果如图4。
由图4可知,将基准情景代入LEAP模型所得出的工业碳排放量一开始逐年上升,达到峰值后开始下降,到2050年工业碳排放预测值为224799万吨,即呈现倒U型变化趋势。其中在2035年达到峰值,为315230万吨。根据产业划分,第一产业、第二产业和第三产业与总工业碳排放量的变化趋势基本一致,工业碳排放量均在2035年达到峰值,分别为6373万吨、273417万吨,50109万吨。总体而言,三产业工业碳排放的增速有一定的差异,第一产业的工业碳排放量增速最慢,第二产业工业碳排放量增速最快,略高于第三产业。随着产业结构调整的进一步深化,调整效果也逐步显现,虽然第二产业增长率在初始阶段略高于第三产业,待调整效果显现后,第三产业工业碳排放量增速将超过第二产业。在2035年工业碳排放量达到峰值后,第二产业工业碳排放量以更快的速度下滑,而第三产业工业碳排放量下滑到2045年后处于平稳变化状态,即接下来的5年未呈现明显的下滑趋势。从各产业所占的比重可以看出,第二产业工业碳排放量比重基本保持在80%左右,第三产业工业碳排放比重基本处于15%~20%之间。而研究设定的情景为第三产业所占比重呈现逐年上升趋势,甚至到2040年达到50%。在第三产业增加值不断上升的情形下,工业碳排放量未相应的呈现上升趋势,由此可见,第三产业的工业碳排放强度是处于下降趋势的,进行产业结构调整能够有效的控制工业碳排放量的增加。
图4 总工业碳排放量和三产业工业碳排放量计算结果
4.2 产业结构调整峰值驱动变化分析
通过对我国三产业进行调整,可直接影响三产业的工业碳排放量,而三产业的工业碳排放强度不一致,因而可直接影响总的工业碳排放量。本文在基准情景的基础上,通过对产业结构进行调整,改变三产业的参数设定,并将基准情景调整为SA-HI和SA-LI,分析两种情景模式下工业碳排放量,计算结果如表3。
表3 产业结构调整下不同情景工业碳排放驱动变化
由表3可以看出,2035年不仅是基准情景工业碳排放峰值出现的时间,也是SA-HI和SA-LI两种情景工业碳排放峰值出现的时间,但两种情景工业碳排放峰值具有较大差异,分别为297262万吨和281816万吨,但比基准情景峰值低,基准峰值为315230万吨。这表明通过产业结构调整能够有效降低我国的工业碳排放峰值,但对峰值出现的时间不影响。由表中可以看出产业调整不同时期工业碳排放显现不同的特征。产业结构调整前期(2015~2025年),该时期工业碳排放量变化速度显著低于第二产业占比的调整速度,即工业碳排放变化表现出较低的弹性。产业调整后期(2026~2050年),该时期随着第二产业占比差距的增加,工业碳排放量呈现显著增加趋势,即工业碳排放变化弹性显著上升。由此可见,由于产业结构调整需要一定的时间才能显现出效果,因而产业结构调整对工业碳排放的制约作用也呈现出一定的滞后性。
4.3 能源结构调整峰值驱动变化分析
在基准情景的基础上,通过改变设定的能源结构参数,加强能源结构调整力度,使得基准情景调整为SA-HE和SA-LE。由于5种能源工业碳排放强度不一样,在一定条件下,改变能源结构直接影响工业碳排放量。通过对两种情景模式下工业碳排放量的计算可得知工业碳排放量峰值也出现在2035年,碳排放峰值量也具有一定的差异:SA-HE情景下峰值为294673万吨;SA-LE情景下峰值为283542万吨;而基准情景下工业碳排放峰值为315230万吨。由此可见,能源结构调整对降低工业碳排放量具有显著效果,且对工业碳排放量峰值时间没有影响。
通过表4对5种能源比例变化分析可以看出,各部门终端能源结构差异较大,且每个部门的能源结构调整对总工业碳排放量也有一定的影响。在SA-HE情景下,煤、石油和天然气比例明显比BAU情景高,而热力和电力的比例明显比BAU情景低。在SA-LE情景下,天然气、热力和电力比例明显比BAU情景高,而煤和石油的比例明显比BAU情景低。2035年,在能源结构调整下,第二产业工业碳排放峰值下降幅度最大,SA-HE和SA-LE的工业碳排放峰值分别为225842万吨和213812万吨,比基准情景峰值低47575万吨和59605万吨,由此可见能源结构调整对降低第二产业工业碳排放的贡献率分别为 17.4%和21.8%。而SA-HE和SA-LE两种情景下,第三产业工业碳排放峰值分别为72085万吨和71054万吨,比基准情景峰值低1622万吨和2653万吨。由此可见能源结构调整对降低第三产业工业碳排放贡献率分别为2.2%和3.6%,远低于对第二产业的工业碳排放贡献率。因此应大力降低煤炭、石油比例,提高天然气和热力使用比例,通过降低各种能源的碳排放系数,从而实现降低工业碳排放量目的,进而实现经济可持续发展目标。
表4 能源结构调整下能源比例变化和各部门工业碳排放驱动变化
5 结 语
煤炭作为我国长期依赖的第一能源,是经济增长与社会发展的重要物质基础,在国民生活中起着重要的作用。随着碳排放量的大幅提高,温室效应的逐渐增强,人们逐渐意识到通过调整产业结构、优化能源结构的方式发展低碳工业的重要性。文章从峰值控制视角,通过构建自下而上的LEAP模型,并结合基准情景和结构调整情形,深入探讨产业结构和能源结构变动的条件下工业碳排放峰值大小和时间的影响。由于产业结构调整和能源结构调整均对工业碳排放峰值具有较为显著的影响,因此在工业发展过程中,一方面需要促进产业结构合理化和产业结构升级,使得三产业协调发展,形成具有最佳效益的产业结构。促使产业结构系统从较低级形式向较高级形式的转化,坚持走新型工业化发展道路。另一方面,需要降低煤炭消费比重,大力发展地热能、风电、太阳能等可再生能源,优化能源开发布局,并将节约能源作为一项重要国策,为经济社会的平稳较快发展提供有效的能源供应保障。
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Research on the Peak Regulation Mechanism of Industrial Carbon Emission in China under the Adjustment of Energy and Industrial Structure
Liu Xiaohui1Yan Erwang2
(1.Taiyuan Institute of Technology,Taiyuan 030008,China;2.Taiyuan Normal University,Taiyuan 030008,China)
With the accelerated process of industrialization and urbanization,the pressure of carbon emission reduction in our country is increasing day by day.At present,China’s carbon emissions mainly show industrial carbon emissions,the western region of the fastest growing industrial carbon emissions,the third industry’s carbon emission reduction effect is better than the characteristics of the second industry.This paper constructs the to peak leap model of industrial carbon emissions,set the baseline scenario(BAU)and structural adjustment scenario(SA),and industrial and energy structure setting for high and low mode two scenarios,and analyzes China’s industrial carbon emissions peak regulation mechanism.The conclusions are as follows:(1)the industrial carbon emissions in China reaches a peak in 2035,and the future industrial carbon emissions show a trend of inverted U type;(2)industrial structure adjustment can effectively reduce China’s industrial carbon emissions peak,but the peak time does not affect the time;(3)energy structure adjustment has a significant effect on reducing industrial carbon emissions and the most significant impact on the second industry;energy structure adjustment has no impact on industrial carbon emissions peak time.
energy;industrial structure;industrial carbon emission;peak value;regulation mechanism
10.3969/j.issn.1004-910X.2016.12.014
F121.3;F205
A
(责任编辑:王 平)
2016—08—16
山西省高校哲学社会科学研究一般项目 “基于文化视角的山西旅游品牌构建及其评价分析” (项目编号 :No.2012282);2013年国家社会科学基金项目 “我国生态工业园模式创新发展研究”(项目编号 :13BJL090)。
刘晓辉,太原工业学院经济与管理系讲师,经济学硕士。研究方向:产业经济、旅游经济。闫二旺,太原师范学院经济系教授,经济学博士。研究方向:产业经济和区域经济。