四川省工业碳排放量影响因素与预测

张 丹， 刘建文， 高一茹

(湖南工业大学，湖南 株洲 412007)

全球气候变暖是环境变化的现状，温室气体是人类亟待减控的威胁。我国继在哥本哈根提出碳排放量下降目标之后，随即在国内开始着手推动低碳建设，在全国范围内前后已有82个省市开展低碳建设，各地区均制定试点省和试点城市发展规划与温室气体排放清单基础性研究。我国开始研究区域碳排放计量且处于探究阶段，适合我国城市尺度与统计口径的城市温室气体排放计量体系亟待构建，但工业碳排放已被学术界多维度探究。在碳排放研究中，陈诗一指出能源消耗促进中国工业发展，但三高行业表现为粗放型增长[1]；林伯强、刘希颖研究了碳排放量与主要变量之间的关系，并预测了中国碳排放量的增长形势[2]；渠慎宁、郭朝先应用环境影响评估模型，预估了中国碳排放峰值[3]；谌伟等计算了上海市工业碳排放总量，并借助模型来剖析碳排放量与碳生产率之间的关系[4]。

根据碳排放计量显示，90%的全社会碳排放量与城市碳排放量平衡，且60%以上城市碳排放量与工业碳排放量相当。为此，国家发改委对不同省区划定了不同的降低碳强度硬性指标，其中四川省需降低19.5%。四川省属于中国的工业、旅游省区，在生产总值方面比全国水平高，但工业化水平还处于中后期，能源消耗和碳排放量趋于稳步上涨阶段。本文拟分析四川省工业碳排放量及碳排放强度动因，期望能对四川省社会发展转型起协调作用，对各区域工业低碳发展发挥指引作用。

一、 测算方法及特征分析

工业行业占总产业的比例大，在影响社会经济的同时伴随着高碳排放的威胁。现代工业正在形成新的发展格局，有效研究地区工业碳排放会加快旧格局的转变，促进新格局的成熟发展。要促进四川省工业行业碳排放旧格局的转变和新格局的发展，需深入了解全省工业碳排放情况，测算出四川省近十多年来工业行业的碳排放量。

(一) 确定测算方法和数据来源

工业生产主要运用煤、石油和天然气等化石燃料[5]。根据四川省2006—2016年统计年鉴提供的能源和经济数据，在核算过程中采用煤炭、原油等11类能源消费。为防止经济价格波动对工业增加值的影响，本文拟定2005年为基准年的不变价来计算。

在统计年鉴查询的数据中，除煤炭是以标煤计数外，其他10类能源均以实物量统计。在计算过程中将10类能源消耗折算为标煤，本文借用常用的碳排放量计算方法，计算公式为

(1)

其中，Aj为四川省第j年规模以上工业总碳排放量，Bij为四川省第j年第i类能源消费量，Ci为第i类能源的折标煤系数(如表1所示)，Di为第i类能源碳排放因子(如表2所示)。

利用公式(1)测算出历年四川省的工业碳排放量、工业碳排放强度和碳排放弹性系数(如表3所示)。可见，在工业碳排放量方面，2005—2010年四川省的增长速度迅猛，从9635.6801万吨增长到16 048.9917万吨，上涨了6412.3116万吨；2010年遇到了波动拐点，年均增长量与增长率分别为1068.8853万吨和8.97%；2011—2015年工业碳排放量变化减小，稳步缓慢下降；从整体上看，其年均增长量与增长率分别为11 802.9786万吨和1.05%。工业增加值方面，四川历年来从2527.08亿元增加到11 239.84亿元，增长了4.45倍，年均增长量与增长率分别为792.07亿元和16.23%。相较于工业碳排放量，工业增加值的年上涨率更快，在工业碳排放上涨最迅猛的时间段也小于年均工业增加值的增长率，以此趋势持续发展符合减排的要求，可是距离实现国家发展低碳城市建设还需要采取更严谨、有效的措施。

(二)特征分析

表3可反映出工业增加值、工业碳排放强度与碳排放弹性系数的变化情况，可发现四川省工业碳排放存在的特征。

工业碳排放量排放趋势与工业增加值发展趋势存在差异性。在研究的十余年间，四川省工业碳排放量体现出了阶段性的特点，可分为3个明显的阶段：2005—2010年，碳排放量处在急速上升阶段，年均上涨率9%；2010—2011年，碳排放量进入某一低谷期，下降到近几年中的最少量；2011—2015年，碳排放量的起伏减小，增速明显缩小并趋于平稳。2005—2015年，工业增加值的增速保持年均16%。由此可知，工业碳排放量的上涨速率相较于工业增加值弱。

工业碳排放弹性系数变化较大。工业碳排放弹性系数(m)是指工业碳排放量年增长率与工业增加值年增长率的比值[6]。弹性系数的大小将反映城市工业行业的温室气体排放情况，当m>1时，工业碳排放量的年上涨率大于工业增加值年上涨率，城市的温室气体含量较高；当0

工业碳排放强度呈现稳步下降趋势。工业碳排放强度(n)为每单位工业增加值所排放的碳排放量[7]，可以衡量四川省工业经济建设与工业碳排放的相互关系。当n逐年下降时，表明工业发展对社会环境的影响逐渐减小，且经济增长愈发明显；反之，当n逐年上涨时，表明工业发展对社会环境影响较大。由研究结果可知，2005—2015年，四川省工业碳排放强度逐年下降，2005—2010年为下降显著时期，从0.79下滑到0.33；2010—2015年下降幅度缩小，年均下降0.26。这表明四川省在“十二五”期间对工业行业进行转型升级，在起步发展高端产业、严控环境污染、推进能源高效利用、降低工业碳排放方面取得显著成效。

二、影响因素

(一)选取指标

影响中国碳排放的因素主要包括能源结构、能源效率、经济发展和产业结构等[8]。不同的资源结构是中国各省区工业碳排放存在差异的因素之一，还包括环境和随机因素的干扰[9]。从能源消费的种类角度看，四川省工业消耗煤炭比重降低，天然气消耗比重增大，此能源结构变化对碳排放总量变化有积极的影响。在能源消耗稳定的情况下，优化能源效率有助于减少碳排放量[10]。经济效益可有效反映出工业碳排放量减增状况，经济效益上涨越迅猛，工业碳排放贡献也逐渐增大。因此，本文首先选取6个指标进行因素分析，分别为产业结构系数、工业碳排放强度、人均工业增加值、能源效率、工业增加值和一次能源消耗结构。通过Eviews运算，这6个指标与工业碳排放量之间均存在某种关联性；进行多次线性回归分析发现，人均工业增加值和工业碳排放强度对整个回归方程的显著水平有影响，最终选定4个指标进行因素分析，包括产业结构系数、工业增加值、能源效率和一次能源消耗结构，了解它们与工业碳排放之间存在的某种关联。

(二)建立模型

第一步，将选取的5个指标变量数据复制到Eviews软件中，进行Scatter分析，可确定选定的各指标是否有某种线性相关性，分析结果显示可以使用线性回归分析。

第二步，单位根检验。采用ADF检验方法分别判别每个指标，判别表明：一次能源消耗结构的一阶差分满足α=0.01的要求，此指标表现为一阶单整[11]；工业增加值、能源效率和产业结构系数均是二阶差分满足α=0.01的要求，其序列为二阶单整。分析数据的硬性要求是同阶单整，本文选定所有变量的二阶单整。

第三步，协整检验。它是检验非平稳序列的因果关系，确定各变量之间是否存在稳定关系[12]。先假设协整方程，可得方程的残差序列，再运用上述的第二步方法，可得出结果。当α=0.01、α=0.05、α=0.1时，残差序列单位根检验的临界值分别为-4.421、-3.260、-2.771，P=0.0074，t统计值为-5.282<-4.421，说明残差序列没有单位根现象，是平稳序列，即残差序列是一阶单整。因此，表明当α=0.01时，选取的各指标之间有协整关联。

在Eviews中，以工业碳排放量(Y)为被解释变量，工业增加值(X1)、能源效率(X2)、产业结构系数(X3)和一次能源消费结构(X4)为解释变量，最终可得回归方程为

Y= -3.59*X1-14489.99*X2-10259.8*X3+998.71*X4+75496.9，R2=0.823， DW=2.69，F=7.01。

(2)

可决系数R2=0.861，表示方程拟合较好；F检验值为7.01，表示方程显著性高；当α=0.01时，工业增加值与能源效率两个自变量符合检验标准；当α=0.1时，产业结构系数与一次能源消耗结构符合检验要求；DW=2.69，说明回归方程不存在自相关性；经过White检验可得，P=0.69>0.01，拒绝原假定，则回归方程无异方差性，具有统计意义。

(三)结果分析

产业结构分析。由方程式(2)可得，产业结构系数(工业增加值/第三产业增加值)每增加一个点，工业碳排放量则减少10 259.8吨。总体来讲，四川省工业GDP比全省上升了3个百分点，通过四川省与全国的对比可知，2005年四川省工业总产值占全省GDP的比值比全国少8个百分点，而2015年四川省比全国高2个百分点。2005年四川省产业结构系数为0.89，低于全国的1.01；2015年，四川省产业结构系数为0.84，远高于全国的0.68。说明四川省在2005—2015年间工业发展处于上升期。因此，四川省产业结构有待调整，且调整范围较大，经济发展重心应向服务业等第三产业偏移，从而降低工业总产值在GDP中的占比，以有效控制四川省工业碳排放量。

经济发展分析。由式(2)可得，碳排放量与工业增加值之间存在负相关，工业增加值每上涨1亿元，则碳排放量降低3.59万吨。2005年与2015年相比，工业增加值从2527.08亿元上涨到11 239.84亿元，较于全国水平从3%涨到了6%。四川省工业行业在全国范围内发展逐步加快，原因有：一是四川省经济实力增强，工业产业逐步成熟；二是在投入原材料稳定的基础上，工业技术得以提高；三是从工业碳排放强度的角度，2005年与2015年相比，四川省较于全国比例从39.52%上升到41.06%；四是四川省工业增加值逐年增高，碳排放强度逐年下降。表明四川省工业化进程逐步加快，工业技术水平较之于全国来说逐步提高，日后需在政府的大力支持下加大工业生产，有效带动工业经济发展，并使得工业经济提升的同时碳排放量有所下降。

能源结构分析。一次能源消费结构(EUSD)=∑(C/C+O/C+G/C+H/C)，式中：C为煤炭，O为石油，G为天然气，H为源自水力、核能及太阳能电力等[13]。由式(2)可得，当一次能源消费结构增加1个单位，四川省工业碳排放量增加998.71万吨。2005年，四川省一次能源消费结构为1.32，低于全国2.25的水平；2015年，一次能源消费结构为1.73，低于全国3.93的水平。一次能源消费结构的完善程度直接影响工业碳排放量，说明四川一次能源消费结构有待完善，应提高新能源消耗的比例，合理有效地开拓全省范围内的可再生新能源，有计划地降低化石能源的消耗量，从而促进碳排放总量降低。

能源效率分析。能源效率可有效地体现出能源消耗对工业经济发展的影响；它与碳排放量存在相互抑制的关系，即能源效率越高，碳排放量将下降越明显。由式(2)可得，当能源效率增加一个单位，四川省碳排放量将下降14 489.99万吨。但2005年与2015年相比，四川省能源效率从3.37万元/吨标煤下降到1.24万元/吨标煤，年均下降大约0.2，相对于全国年均下降量0.08万元/吨标煤，其下降率较快，以至于四川省碳排放量年均上涨5161.6万吨。说明四川省工业行业技术改革有待加强，节能效益有待提高，技术更新还需进一步加快，可引进更先进且碳污染小的工业技术，继而从源头上减少全省工业碳排放量。

三、预测分析

目前国内大多数研究碳排放预测的文章都采用几种固定的方法，如情景预测法、偏最小二乘回归模型预测法(线性回归预测)、离散二阶差分方程预测法及神经网络法等[14]。灰色预测方法是一种先将原始数据预处理后对含有不确定因素的系统进行预测的方法[15]，有效避开了其他高频率使用预测法的短板，且较回归预测法精度更高，避免了样本量需求的局限性及稳健性；较情景预测更客观，客服了定性的宏观性；较离散二阶差分预测更多样，解决了运用方法的单一性。灰色模型可更精确、稳健、客观、整体地预测碳排放。

(一)灰色预测GM( 1，1) 模型

GM(1，1)灰色预测模型是解决数据复杂且样本较小的精确工具[16]。四川省数据取样于统计年鉴，数据样本小，将借用此方法预估四川省工业碳排放量。

预测结果。以2010—2015年四川省碳排放数据为基础，在预测软件中得出残差数据结果，如表4所示。结合灰色预测模型的计算方法，得出2016—2020年四川省工业碳排放的预测量，如表5所示。

预测结论。2020年工业碳排放预测值为9515.56万吨，相较于2010年下降了40.71%；碳排放量的年均下降率为1.4%，降低率较低。四川省在未来5年中需要加大对工业行业的关注力度，重点严控能源消费变化，有效降低工业碳污染。

(二)灰色预测模型精度检验

1.均方差合格模型

2.小误差概率合格模型

小误差概率为p=p{|bn-b|<0.6475A}，对于给定的p0>0，当p>p0时，称模型为小误差概率合格模型[17]。

小误差概率p∈[0，1]。根据方差比值C与p值的变化，预测模型精度检验等级可划分为：C∈[0，0.35)，p∈(0.95，1]，预测等级为一级，优等；C∈[0.35，0.5)，p∈(0.8，0.95]，预测等级为二级，合格；C∈[0.5，0.65，p∈(0.7，0.8]，预测等级为三级，勉强合格；C∈[0.65，1)，p∈(0，0.7]，预测等级为四级，不合格。

根据检验计算可得，A=2326.24，B=458.25，均方差比值C=0.197，p=1，模型的精密度检验等级为一级，说明此预测具有可靠性，预测结果显著。

3.预测结果分析

从预测结果可知，四川省在“十三五”期间的工业碳排放量将会从10 057.46万吨下降到9515.56万吨，平均每年下降108.38万吨。表明四川省每年的工业碳排放总量在逐步下降，即使每年下降的基数不大，但总体上讲，四川省工业建设处于环保节能的良好控制情形下。为了加快实现碳减排目标，四川省还需加大减排进度。

四、对策与建议

环境调控方面。为实现国家发改委下达的四川省碳强度需降低19.5%的硬性指标，四川省政府需快速推进各工业碳排放核算机制，强制对各工业企业进行碳核查和环境评估，省发改委可根据核查各企业的碳排放量，为企业制定碳排放下降指标和环境指标，政府每年对企业进行公开排名表彰或惩治，让企业有环境保护的竞争意识，促使企业自主转型技改减排，加快全省碳市场的建立与完善，降低碳排放量。

产业结构方面。2005—2015年间，产业结构系数有所下降，从0.89降低到0.84，但四川省第二产业占比始终较高于第三产业比重，需政府发挥能动性，将先进制造业和服务业提升到新高度，可充分利用经济结构变化调整全省产业结构，促使第三产业占全省GDP比例高于第二产业，从经济发展上控制碳排放量。

能源结构方面。四川省工业能源消耗主要为原煤，企业电力消耗主要为水电；2005年四川省EUSD为1.32，到2015年上涨了31.06%。一次能源消耗结构的完善程度直接影响工业碳排放量，说明四川省一次能源消耗结构有待完善升级，应提高新能源消耗的比例。可通过政府为主导，借助政策和资金支持大力发展清洁能源，根据地域不同开发适宜的新能源，滨水地区可加快水利发电工程建设，地动频繁地区可开发利用地热能，日照时间较长的地区可开发太阳能以及生物质能等新能源产业，减少化石能源消耗，以此形成清洁能源产业集群，实现地区性能源治理[18]。

能源效率方面。2005年与2015年相比，四川省能源效率从3.37万元/吨标煤下降到1.24万元/吨标煤，年均下降大约0.2，表明四川省工业行业技改有待加强，节能效益有待提高。四川省可以可持续发展、低碳城市建设为契机，对四川省工业行业进行转型改进升级，对环境生态污染严重和碳排放量大的工业企业进行技术升级、绿色搬迁或关停，加快工业节能技术研发，推动发展低碳节能的新兴产业，也可引进更先进且碳污染小的工业技术，在四川省经济发展趋于上升或稳定的前提下稳步减少工业碳排放量。

减排政策方面。健全全省减排责任体制机制，提高能源管理部门和环境检测部门等政府机构监测、管理、执法制度，强化监督意识，做到工业企业碳减量具体化并采取责任制，与经济挂钩，健全低碳经济，可促使企业提高环境责任意识，从政策上严控碳排放量。