重庆市工业碳排放的系统动力学分析

李进链

(重庆工商大学 长江上游经济研究中心， 重庆 400067)

一、研究背景与文献综述

近10年来，中国在应对气候变化、保护地球生态环境平衡等方面做出了极大的贡献。根据《应对气候变化报告2018》，2017年的碳强度下降了5.1%，比2005年累计下降46%，提前3年兑现了哥本哈根会议承诺。2015年习近平总书记在巴黎气候变化大会上宣布，我国碳排放峰值将在2030年以前实现，这一承诺使得我国的碳减排战略目标更加明确和高标准化。但是，碳减排战略目标的实现有赖于工业碳减排目标的顺利实现。2015年5月国务院出台《中国制造2025》，其对工业碳排放提出明确的目标：中国2025年单位工业增加值的二氧化碳排放要比2015年下降40%。

重庆市作为西南地区最大的工商业城市、国家重要的现代制造业基地，多年来已经形成了以汽车、摩托车为主的机械工业，电力、热力的生产及供应业，化学原料及化学制品制造业，非金属矿物制品业,黑色金属冶炼及压延工业,电子信息及生物工程业,烟草业，生物医药业等门类相对齐全的工业产业体系。同时，作为国家最早的低碳试点城市，传统的高投入、高能耗、高碳排放的工业发展模式将向节能低排放模式转变。重庆市要以绿色低碳发展为目标，优化工业能源结构，提升工业产业结构，加强节能减排技术研究，发展可再生能源和新能源，构建可持续的低碳工业发展方式，尽早实现工业碳排放目标和经济的稳定增长。

为了测算经济活动产生的碳排放量，Green认为碳排放量的90%左右是由化石燃料燃烧产生的，研究碳排放的重要方向是化石能源消耗所引起的碳排放[1]。目前，多数研究者都是通过化石能源的划分类别，再利用IPCC公布的碳排放系数来测算碳排放量,也不排除少部分的研究人员在其他领域研究碳排放，如王佳等人研究了旅游业的碳排放量问题[2]。魏丹青等人对国内外水泥生产碳排放测算方法进行了比较分析，构建了我国水泥生产碳排放系数体系[3]。王向华等人采用系统动力学，研究水泥行业的二氧化碳排放，发现水泥行业的碳排放是工业行业碳排放主要排放源之一[4]。

为了制定更有效的经济和能源政策，找出碳排放背后的驱动因素尤为重要。通常采用的方法有结构分解法(SDA)和指数分解法(IDA)[5]。SDA在投入产出表的基础上，利用相关变量对因变量的影响进行定量分析，从而探究各个自变量对因变量的贡献度，分析较为细致。顾阿伦等人采用IO-SDA方法将碳排放量的变化分解为能源结构效应、能源强度效应、增加值效应等，从而得到经济结构历史变化对二氧化碳排放的作用[6]。谢锐等人采用结构分解分析，发现影响中国碳排放变动的主要因素是经济规模的扩张、各部门碳排放强度的下降和中间投入产品结构的变动等[7]。相对于SDA法，IDA法对数据数量的要求不高，所以在实际研究碳排放分解及影响因素过程中是运用最多的一种方法。张旺等人采用IDA法研究了北京6大产业部门和大众生活消费因能源消费排放二氧化碳增长的驱动因素，得出人口规模的持续扩大、人均能耗强度加大、碳排放系数和生活能耗结构的变化等对减碳的贡献[8]。除此之外，常用的方法还有IPAT模型、STIRPAT模型、时空地理加权回归模型(GTWR)、协整分析法、多指标面板数据聚类分析法等[9]。在这些研究方法中，SDA可以使模型简化，IDA能合理地解决因素分解时的残余问题，GTWR模型可以进行时空特性分析等。因此可以根据不同的研究方向选择一个合理的方法。

确定碳排放的影响因素，合理预测未来的碳排放量，有助于进一步评估减排措施的有效性，并且找到合理的路径，尽早实现减排目标。常用的研究方法有STIRPAT模型、LMDI分解模型、LEAP模型和系统动力学等。这样的分析方法不依赖历史数据，而是考虑与过去相关的关键影响因素和潜在的产出水平。Pao等人采用灰色预测法对巴西污染物排放、能源消耗和产出之间的动态关系进行未来5年的预测，发现巴西可以通过加强能源基础设施投资、提高能源利用效率以减少碳排放[10]。Mirzaei等人利用系统动力学和情景分析法对2015—2025年伊朗碳排放量进行了预测[11]。芦颖等人基于STIRPAT扩展模型及岭回归法研究发现，贵州省在不同情景模式的碳排放达峰时间介于2033—2045年之间[12]。胡玥昕等人以Vensim为平台，建立经济与碳排放综合模型，对2005—2025年工业产业碳排放与经济增长进行仿真模拟[13]。侍剑峰结合系统动力学建模理论，划分了经济、人口、能源、水泥、政策和环境6个子系统，建立中国碳排放峰值的系统动力学模型，预测出中国将在2030年之前达到碳排放峰值[14]。

总体而言，现在关于省域碳排放的研究趋于成熟，但对西部工业碳排放预测的研究相对较少。本文首先分析重庆市工业能源消费、工业碳排放现状和背后的驱动因素，再建立重庆市工业碳排放系统动力模型，借助Vensim软件对重庆市碳足迹系统进行仿真模拟，最终得出重庆市经济发展和环境改善的最优发展模式。结合仿真结果，总结重庆市工业碳排放的影响因素，为重庆市发展绿色低碳经济提供参考。

二、重庆市工业经济发展、能源消费和碳排放现状

(一)工业经济发展现状

由图1可知，工业增加值在生产总值中占比40%左右，在第二产业中占比80%左右，所以工业在国民经济中占据主要地位，工业的发展促进了经济的发展，但是工业过程也伴随着大量的能源消耗，从而造成了碳排放量的增加。

图1 2005—2017年重庆市工业增加值在生产总值和第二产业的占比

工业增加值和地方生产总值的时间变化趋势如图2所示。自2005年以来，重庆市地方生产总值和工业增加值持续增加，地方生产总值由3486.22亿元增长到19500.27亿元，年均增长15.55%。其中2005—2012年增长速度较快，年均增长18.71%；2012年后增长速度较慢，年均增长11.14%。工业增加值的变化与生产总值的变化趋势一致，由1307.42亿元增长到6587.08元，年均增长14.56%。在2005—2012年年均增长18.41%，增长较快；2012—2017年年均增长9.18%，增长较慢。总体来说工业发展对重庆市的经济增长发挥着重要作用。

图2 2005—2017年重庆市工业增加值和地方生产总产值

(二)工业能源消费现状

重庆市工业过程中主要消费原煤、焦炭、汽油、煤油、柴油和天然气6种能源。通过对《重庆市统计年鉴》中的工业能源消费量和《中国能源统计年鉴》中各类能源消费实物量数据进行整理，得出各能源的折标煤系数如表1所示，2005—2017年各能源折算成标煤后，工业能源消费量如表2所示。

表1 各化石能源折标煤系数

表2 重庆市工业能源消费量 (单位：万吨标准煤)

由表2可以看出，2005—2017年原煤、焦炭、汽油、柴油、天然气5种能源先增加后逐渐减少，煤油消费最低，却逐年减少。其中消费最多的是原煤和天然气，这两种一次能源消费量占工业总消费量的91%～96%。从图3可以看出重庆市原煤、天然气消费量的变化趋势。原煤消费先增加后减少，由2005年1631.17万吨标准煤增长到2011年3758.51万吨标准煤，年均增长15.05%，随后又降低到2017年的3209.90万吨标准煤，年均下降2.42%。一次能源中原煤消费占比在77%～87%的范围，表明在这段时间内重庆的工业能源消费以原煤消费为主，但是原煤占比从2011年开始下降。伴随着结构调整和技术创新水平的提高，天然气的消费比重逐年上升，到2017年天然气在一次能源中的占比已经达到22.65%的水平。

图3 2005—2017年重庆市原煤和天然气消费量

从图4可以看出，工业增加值逐年增加，年均增长率为14.43%。工业能源消费总量先上升后下降，2005—2011年逐年增加，由2005年的2152.13万吨增加到2011年的4667.98万吨，年均增长13.77%；2011—2017年波动下降，年均下降9.97%。工业能源强度(工业能源强度=工业能源消费总量/工业增加值)逐年降低，年均下降13.97%，2017年的工业能源强度相对2005年降低了59.46%。2010年开始能源消费与工业增加值成脱钩状态，表明重庆工业经济的增长不是仅仅依靠能源的投入和消费。这归结于重庆工业产业结构的成功转型和技术水平的提高。

图4 2005—2017年重庆市工业增加值、能源消费总量及能源强度

表3统计了重庆市历年来能源消费最高的6大行业，数据来源于《重庆统计年鉴》。可以看出，2005—2017年期间，6大高耗能行业的能源消费量占到规模以上工业企业能源消费总量的90%左右，并且保持在这一水平上。其中电力、热力的生产和供应业，煤炭开采和洗选业以及化学原料及化学制品制造业占了绝大部分，这也是重庆市以后重点降耗领域。

表3 重庆市规模以上工业企业及高耗能行业能源消费总量 (单位: 万吨标准煤)

注：2005—2006年规模以上的工业企业是年主营业务收入在500万元及以上的非国有工业企业，2007—2010年为年主营业务收入在500万元及以上工业企业。2011—2017年为年主营业务收入在2000万元及以上工业企业

(三)工业碳排放现状

工业碳排放主要来源于化石能源的消耗[15]，本文选取重庆市工业消费的6种化石能源(同上文)。碳排放的计算采用如下公式：

(1)

式(1)中，C表示化石能源消费所产生的碳排放量，单位是万吨；Ej表示各种化石能源的消费量，单位是万吨标准煤；Fj是各种化石能源的碳排放系数，来源于IPCC碳排放计算指南。碳排放系数如表4所示。

表4 各种化石能源的碳排放系数

通过以上数据处理，得到重庆市工业行业的碳排放量，工业增加值、碳排放量和碳排放强度之间的关系如图5所示。其中可以看到2011年以后工业增加值与能源消费和碳排放的关系都成脱钩状态，重庆工业成功实现从高碳排放到低碳排放的经济转型。重庆市工业碳排放强度逐年降低，2013年比2005年下降 40.08%，从工业角度来看，提前完成了2020年碳强度下降目标，即相比2005年下降40%～45%。重庆市为达到《中国制造2025》提出的2025年我国单位工业增加值的二氧化碳排放要比2015年下降40%的目标，还将对工业做出哪些方面的调整，这将是本文接下来研究的内容。

图5 2005—2017年重庆市工业增加值、碳排放总量及碳排放强度

三、系统动力学模型的构建与检验

本文将利用系统动力学方法建立工业碳排放预测模型，模型包括4个子系统，分别是能源、经济、人口和环境子系统，各子系统之间相互影响并存在因果关系。例如，能源的消费能促进工业的发展，反过来工业的发展也需要能源的投入；经济水平的提高能促进人们生活水平的提高，从而促进了人口的增加，反过来人口的增加也能促进经济水平的提高。能源的消费伴随着碳排放，碳排放的多少决定了环境的质量。如果排放过多，需要采取一定的策略减少能源的消费；如果在环境可承受的范围之内合理增加能源的消耗，则可促进经济的发展。本文通过4个系统的关系构建碳排放仿真系统，实现重庆工业碳排放的仿真和模拟。

(一)构建因果回路图

系统动力学模型模拟的时间边界是2005—2025年，时间步长设置为1年，空间边界是重庆市工业碳排放量及主要影响因素。确定了系统边界后，根据变量之间的因果关系建立因果回路图,如图6所示。系统主要有以下几条反馈回路：

(1)工业增加值→+技术创新投入→+技术水平→+能源利用效率→-化石能源消费量→+工业碳排放量→+碳排放水平→+减排成本→-工业总产值→+工业增加值。

(2)工业增加值→+GDP总量→+人均GDP→+生活水平→+总人口数→+劳动力→+工业增加值。

(3)环保政策→+能源结构→-化石能源消费量→+工业碳排放量→-环保水平→+环保政策。

(4)环保政策→+技术创新投入→-工业能源强度→+化石能源消费量→+工业碳排放量→-环保水平→+环保政策。

(5)工业碳排放量→-环保水平→+环保政策→+产业结构→-高耗能行业能源消费→+化石能源消费量→+工业碳排放量。

(6)工业碳排放量→+减排成本→-工业总产值→+工业增加值→+化石能源消费量→+工业碳排放量。

图6 重庆市工业碳排放因果回路图

(二)建立系统动力学流图

从图6可以看出，重庆市工业碳排放直接受到化石能源消费的影响，而化石能源消费又受到高耗能行业能源消费、能源结构和能源利用效率等各种复杂因素的影响。为进一步探究重庆市工业碳排放的机理，建立重庆市工业碳排放的系统动力学流图，如图7所示。流程图中主要变量有工业能源消费量、工业碳排放总量、工业增加值、人口总量、能源消费系数、能源结构因子、产业结构影响因子、技术创新因子等。其中，人均工业增加值作用于人均工业增加影响因子，工业碳排放强度作用于工业碳排放强度影响因子，工业能源强度作用于工业能源影响因子，以及技术创新投入因子等协同控制工业能源消费增长率，再反作用于工业能源消费，最后对工业碳排放总量产生影响。流程图中各个变量和影响因子之间的关系通过方程联系，构建方程的方法主要有两种:一是根据已有的统计数据采用计量方法构建，二是通过Vensim软件的表函数法构建。

(三)模型仿真与有效性检验

1.模型仿真

借助Vensim软件运行模型，设置模型的时间范围是2005—2025年，步长为1年，预测工业增加值、人均工业增加值、工业能源消费量、工业碳排放量、工业碳排放强度5个主要变量，结果如表5所示。

2.模型有效性检验

系统动力学模型只是对实际经济发展情况的一种模拟。为了得到一个与实际情况相符且具有较高可信度的模型，需要通过历史数据与仿真数据的偏差率来检验模型的有效性。本文主要验证了2006—2017年工业能源消耗、工业碳排放、工业增加值和人口总量的仿真数据与历史数据的偏差。其相对偏差都在15%以内，且各个变量的平均偏差都在10%以内，证明模型可靠[16]，可以用来预测重庆市的工业碳排放量。

图7 系统动力学流图

年份工业增加值(亿元)人均工业增加值(亿元)工业能源消费量(万吨标准煤)工业碳排放量(万吨)工业碳排放强度(万吨/亿元)20051307.420.4125502152.131531.281.17122020061496.080.4696852463.031752.391.17132020071738.600.5430522814.582002.421.15174020082018.510.6272843236.832302.721.14080020092374.570.7341923587.462552.081.07475020102681.130.8247703997.282843.551.06058020113197.790.9787124467.013177.630.99369520123705.271.1282804614.653282.620.88593220134295.151.3012704732.883366.710.78383820144769.771.4377204782.473401.980.71323720155339.761.6013604774.053395.990.63598220165743.441.7136904688.343335.030.58066820176249.441.8552004574.283253.910.52067320186656.901.9661304528.283221.200.48388820197088.942.0831104530.963223.100.45466720207583.742.2172004560.813244.330.42780120218137.362.3669904620.623286.870.40392420228676.052.5108804701.663344.510.38548720239246.932.6625204806.563419.110.36975620249886.822.8323204876.363468.750.350846202510502.82.9935004914.983496.220.332886

四、基于系统动力学模型的情景分析

(一)模型情景设置

根据前文现状分析的结果可知，重庆市工业发展对国民经济增长起着重要的作用。其中，工业能源消费中原煤消费量最多，在一次能源中的占比达到80%左右；高耗能行业的能源消费量占到总量的90%左右。为了实现2025年单位工业增加值的二氧化碳排放比2015年下降40%的目标，重庆工业行业必须调整能源结构和产业结构，最重要的是加大科技创新投入的力度。本文为重庆市工业碳排放预测设置了以下两种情景，如表6所示。

(二)情景模拟对比分析

对两种情景下模型运行结果进行对比发现，不同的能源结构影响因子、产业结构影响因子和技术创新投入因子，所得到的结果有所不同。本文对重庆市工业能源消费量、工业碳排放总量和工业碳排放强度进行对比分析。

表6 重庆市工业碳排放预测的情景设置

由图8和图9可以看出，在基准情景下，2025年重庆市工业能源消费量达到4914.98万吨标准煤，工业碳排放达到3496.22万吨，二者处于缓慢上升趋势；在强约束情景下，2025年重庆市工业能源消费量达到4737.95万吨标准煤，工业碳排放达到3370.03万吨。由于能源结构影响因子、产业结构影响因子和技术创新投入因子的作用，强约束情景能源消耗和碳排放均要低于基准情景，所以加紧调节能源结构、高耗能产业结构，加大技术投入，提高能源的利用效率，有利于实现低碳经济目标。

图8 2005—2025年重庆市工业能源消费预测值对比

图9 2005—2025年重庆市工业碳排放总量预测值对比

根据《中国制造2025》提出的工业碳排放目标，2025年单位工业增加值的碳排放要比2015年下降40%。由图10可知，基准情景模拟结果2025年重庆市工业碳排放强度为0.3329万吨/亿元；强约束情景模拟结果2025年重庆市工业碳排放强度为0.3208万吨/亿元。相对2015年，两种情景分别降低了47.65%和49.68%，均达到《中国制造2025》提出的目标要求。强约束情景下，2022年相对2015年下降40.39%，比基准情景提前一年达到工业减排目标。

图10 2005—2025年重庆市工业碳排放强度预测值对比

五、结论和建议

在当前政策环境下，区域工业经济发展、生产结构与生态影响之间基于多重机制呈现出动态网络关系，很多经济研究文献将其处理成简单因果关系显然不能反映区域经济的这个内在特点。本文首先分析重庆市工业发展状况和碳排放背后的驱动因素，再以工业经济发展、工业能源消费和工业碳排放为核心变量构建一个系统动力学模型，对重庆近年来相关实践进行了仿真分析。

通过对重庆工业发展现状的分析发现，工业能源消费的主要来源是一次能源和高耗能产业；电力、热力的生产和供应业，煤炭开采和洗选业,化学原料及化学制品制造业是主要的高耗能产业。从2010年开始工业能源消费和工业碳排放均与工业增加值成脱钩状态，重庆市低碳经济转型较为成功。构建系统动力学模型，预测和模拟至2025年重庆市工业能源消费和碳排放值，发现能源消耗和碳排放降低幅度在强约束情景下相对较大，且强约束情景比基准情景提前一年实现《中国制造2025》提出的工业碳排放目标，这将有利于在2030年内实现重庆市碳排放达到峰值目标。根据本文分析和结论，对重庆市工业低碳发展提出以下建议。

首先，加强低碳绿色能源的开发，以替代传统高碳能源。低碳能源主要包括水能、太阳能、风能、生物质能和风能等，重庆市地处长江流域，可充分利用三峡大坝的水能、生物质能和太阳能等。其次，优化高耗能产业结构，增加清洁型、低能耗产业占比。最后，加大技术研发力度，发展低碳能源技术，以提高能源利用率。同时，增加科研经费投入，建立高水平低碳研究院、国家工程中心、重点实验室，以消除重庆市“嵌入式”创新痕迹，引导高校、科研机构与企业联合，实现科技创新成果的高效转化，探索出绿色低碳环境中工业经济新的增长路径。