遵义市规模以上工业能源消费碳排放测度及影响因素

郭晓芳

(贵州师范大学 地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550025)

工业是国民经济发展的重要基础，也是满足人们生产生活的重要保障。中国是世界上重要的工业国家之一，工业能源消耗是中国重要的碳排放来源。中国工业能源消费碳排放占全社会碳排放很大比重，控制温室气体排放过程中，工业是不可或缺的关键环节。因此，计量工业能源碳排放对社会经济发展意义深远，也对当前节能减排具有实际参考价值。

能源碳排放研究开始于20世纪后期，中国能源碳排放研究近年来发展较快。20世纪关于能源碳排放研究相对较少，如Gad Fischer[1]1992年在人口与环境期刊提及能源碳排放问题；Yonghun Jung等[2]1996年对韩国能源碳排放的研究，2010年后相关研究呈现快速发展趋势。近年来能源碳排放研究对象涉及国家[3]、省区[4]、市县[5]等较多层面，这些研究从不同程度揭示区域能源碳排放特征，为经济社会发展和节能减排提供了科学支撑。当前，关于工业能源碳排放研究也有一定进展，其研究主要集中于国家尺度工业能源消费碳排放测算[6]、省区间工业碳排放分异格局[7]、工业能源碳排放与经济社会发展的关联性[8]等。但省区以下研究主要集中碳排放整体趋势测算，如刘晓燕[9]对安徽省工业能源碳排放的测算；王强等[10]对福建省工业能源碳排放的测算；王玉等[11]对河南省工业能源碳排放的测算。受资料限制，关于市以下能源碳排放的研究相对较少，如王乃举等[12]对兰州市工业能源碳排放强度的测算；周跃云等[13]对长沙市规模以上工业能源碳排放的测算；姚丽珍等[14]对上海市工业能源生产碳排放的测算。综合以往文献可以发现，当前对能源消费碳排放和工业能源碳排放的研究已有一定研究基础，可为部门和区域节能减排提供参考。但当前关于工业能源碳排放研究主要集中于发达地区和城市，涉及西部工业城市的研究缺乏。

遵义市位于贵州省北部，是贵州第二大城市，也是贵州最重要工业税收地区之一。2012年遵义市确定为国家低碳试点城市[15]。遵义市能源碳排放呈现较快增长趋势，工业能源碳排放增长更是重要的带动来源。但近年来遵义市经济发展迅速，工业能源消费与经济发展矛盾凸显。在试点低碳城市建设过程中，如何控制工业能源碳排放，平衡经济发展和能源消费，如期实现节能减排城市创建，是政府、学者等不得不关注的焦点问题，也是当前节能减排的难点问题。

因此，文章基于遵义市2001—2016年规模以上工业能源消费数据，测算其工业能源消费趋势和特征，以期研究结果为遵义经济社会发展、气候变化和节能减排任务如期完成提供科学参考。同时，也希望研究成果能为其他工业城市节能减排提供借鉴，共同实现中国低碳任务。

1 研究区概况、数据与方法

1.1 研究区概况

遵义市位于贵州省北部，是贵州省第二大城市，也是国家低碳试点城市。遵义市工业经济发达，其经济发展迅速。2001—2016年遵义市人口数量由722.08万人下降到622.84万人，期间人口有所减少；2002—2016年遵义市经济发展较为迅速，期间人均GDP由3027元上升到38709元，上升极为迅速；2001—2016年遵义市城市化和产业结构不断调整，2016年其城市化率已达到49.78%，第二产业结构为44%(表1)。

1.2 数据来源

工业是一个完备的部门体系，包括众多的能源消费部门。由于统计数据中，工业统计口径多为规模以上工业，该口径可以反映区域工业能源碳排放的主体，故本文研究工业碳排放使用规模以上工业企业(以下简称为工业)作为口径。本文的研究数据主要来源于《贵州统计年鉴》(2001—2016)、《遵义统计年鉴》(2001—2016)。能源低位发热值、单位热值含碳量、碳氧化率等来源于《中国能源统计年鉴》、中国能源碳排放交易网(http：//www.tanpaifang.com/tanjiliang/2014/0914/38053.html)等，见表1、表2。

表1 各种能源的碳排放指标Tab.1 Carbon emission indicators of various energy sources

表2 2001—2016年遵义市经济与社会主要指标Tab.2 Economic and social indicators of Zunyi from2001 to 2016

1.3 研究方法

1)工业能源消费碳排放量测算。能源碳排放与工业能源碳排放密切相关，工业能源碳排放的计量过程中，众多学者采用总体能源碳排放的估算方法，即IPCC估算方法。故本文亦采用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)提供的方法估算，对规模以上工业能源消耗的化石燃料测算。具体计算如下[15]：

(1)

C=IC/G

(2)

式中：IC表示二氧化碳排放总量；EC表示能源消费量；LV表示平均低位发热量；CF表示含碳量；QC是能源燃烧时的碳氧化率；44和12分别是CO2和C的分子数；i表示能源种类；C表示碳排放强度，G表示GDP。

2)相关分析。相关分析揭示各影响因素之间的相关性，也是进行主成分分析的重要基础。相关分析原理是指两个变量之间的相关程度，用相关系数表示，相关系数介于1到负1之间，相关系数绝对值越大表示要素间关联程度越高[16]，其表达式为[17-18]：

(3)

式中：R是相关系数，xi、yi为变量。

3)STIRPAT模型。STIRPAT模型是在IPAT模型上改进，即把环境的压力分解为人口、财富和技术，是一种被广泛应用在人口、经济、资源对环境影响的模型[17-18]。表达式为[19]：

E=k×Pb×Fc×Td×e

(4)

式中：E表示环境压力；P表示人口数量；F表示富裕度；T表示技术；b、c、d分别表示人口数量、富裕度、技术等人文驱动力的指数；k、e分别为模型的系数、模型误差。

Q=k×P×G×E×D×T×e

(5)

对数处理后，得[19]：

ln(Q)=ln(k)+a1ln(P)+a2ln(G)+a3ln(E)+a4ln(D)+a5ln(T)+e

(6)

式中：Q为碳排放量，k为常数，P为常住人口数，G为人均GDP，E为城市化率，D为第二产业占比，T为单位GDP能耗，e为模型随机项，a1、a2、a3、a4、a5为弹性系数。当P、G、E、D、T每变动1%时，引起Q的a1%、a2%、a3%、a4%、a5%的变化。

2 规模以上工业能源消费特征

2.1 分能源工业能源消费特征

2001—2016年遵义市工业能源呈现增长趋势，煤炭和焦炭增长较为迅速。2001—2016年遵义市工业能源消费以原煤、焦炭为主，其次是天然气，最后是汽油、煤油、柴油、燃料油。从表3可知，原煤消费量由2001年的193.47万t增加到2016年的1783.44万t，年均增幅15.9%，2011年后原煤消费均达1000万t以上。2001—2016年焦炭消费量小幅度波动下降，由34.70万t降至2016年的0.06万t，年均降幅3.45%。2001—2016年汽油、煤油、燃料油消费多年低于1.00万t，期间变化不明显。相反，天然气整体下降，由5.32亿m3减到1.15亿m3，年均降幅9.68%，其中2001年、2005年、2006年为消费量较高年份，分别为5.32亿m3、5.03亿m3、5.03亿m3。遵义市是重要的煤炭城市，也是工业经济相对发达城市。总体来看，遵义市以煤炭为主体的工业能源结构未发生实质性改变，其天然气等清洁能源发展较为缓慢，需要进一步增强。2007年、2015年遵义规模以上工业煤炭消费量出现两次下降。原因在于2007年遵义市开展循环经济，取得一定成效，且2015年主要对规模以上工业进行调整，淘汰，进行产业升级。

表3 2001—2016年遵义市规模以上工业能源消费量Tab.3 Energy consumption of industries above designatedscale in Zunyi from 2001 to 2016

2.2 分能源工业能源消费碳排放特征

2001—2016年遵义市分种类工业能源碳排放呈现的阶段特征，其变化为快速-放缓。从表4可知，2010年前为第一阶段，工业能源碳排放增长快，年均增幅13.22%；2011年后为第二阶段，其增速变缓，年均增幅8.12%。2001—2016年遵义市原煤碳排放量由367.65万t增至3389.07万t，其中2005年、2011年、2016年增加较快，分别为1225.02万t、2024.43万t、3389.07万t。2001—2016年焦炭碳排放量波动较大，2001—2007年逐年增加，2007—2016年则出现下降趋势，到2016年仅为0.16万t。2001-2016年天然气、汽油、煤油、柴油碳排放量呈稳定波动趋势，波动年分别是2001年(天然气)、2013年(煤油)、2016年(柴油)。上述变化在于：2010年前遵义市处于工业化快速发展初期，工业为高消耗型企业，经济快速增长，城市扩张，基础设施建设需求大。2011年以来遵义市严格控制高耗能高污染行业，淘汰落后产业，大力发展高新兴技术等低碳经济产业。伴随着低碳试点城市创建，工业领域节能意识增强，也是促进能源转型升级的重要内因。

表4 2001—2016年遵义市规模以上工业主要能源消费碳排放量Tab.4 Carbon emission from main energy consumption ofindustries above designated scale in Zunyi from 2001 to 2016

2.3 工业能源消费碳排放结构

从图1碳排放结构看，2001—2016年遵义市工业煤类碳排放占绝对优势，占比不断上升，石油类、天然气占比不断下降。2001年遵义市工业煤类碳排放占96.40%，石油、天然气仅占0.58%、3.02%。2016年遵义市煤类碳排放大幅度提升，达99.57%的占比，石油、天然气仅占0.07%、0.36%。期间，天然气碳排放比重逐年下降、石油类碳排放维持1%以下。2014年，遵义市为全国第一批新能源创建示范城市，且工业领域能源消费结构依然未发生改变。

图1 2001—2016年遵义市能源消费碳排放结构Fig.1 Carbon emission structure of energy consumptionin Zunyi from 2001 to 2016

2.4 碳排放总量与强度特征

从图2碳排总量、碳排放强度与GDP变化看，2001—2016年遵义市工业碳排放总量呈上升趋势，碳排放总量与GDP整体呈同步上升。2001—2016年工业能源排放总量由480.65万t增到3404.38万t，年均增幅13.01%，增速较快。期间，2004年、2007年、2010年、2015年碳排放总量波动下降，分别下降928.55万t、1465.98万t、1663.96万t、2785.00万t。2001—2016年遵义市工业能源碳排放强度由2.20t/万元降至1.42t/万元，年均降幅2.30%。碳排放强度出现“两高两低”浮动，“两高”是2002年、2006年，主要是工业生产技术水平低，能源利用效率低；“两低”是2001年、2015年，2001年工业数量较少，2015年受遵义市能源规划实施。2012—2016年遵义市处于第二批国家低碳城市试点阶段，工业技术明显提高，能源利用效率提高，使碳排放强度逐渐下降。

图2 2001—2016年遵义市碳排总量、碳排放强度与GDP变化Fig.2 Total carbon emission，carbon emission intensity andGDP changes of Zunyi from 2001 to 2016

3 规模以上工业能源消费碳排放驱动因子

3.1 驱动因子模型检验

常住人口、人均GDP、城市化率、产业结构、万元GDP碳排放量做因子相关分析，相关系数分别为-0.714、0.953、0.942、0.812、-0.704，且显著性水平都在0.005以下，呈显著性相关，说明所选因子对碳排放的影响具有代表性。对所选常住人口、人均GDP、城市化率、产业结构、万元GDP碳排放量5个驱动因子做模型检验，得到表5，其中5个因子初始特征值的方差分别为87.256%、6.463%、3.588%、2.532%、0.157%，累积值分别为87.256%、93.720%、97.308%、99.840%、99.997%；提取平方和载入的方差与累积值都为87.256%，合计为5.235%。从表6因子分析相关矩阵可知，CP表示常住人口、CG表示人均GDP、CE表示城市化率、CD表示产业结构、CT表示万元GDP碳排放量、CQ表示碳排放总量，因子分析相关系数分别为-0.714、0.953、0.942、0.824、-0.705，显著性水平都在1%以下。

表5 因子分析解释总方差Tab.5 Total variance explained by factor analysis

表6 因子分析相关矩阵Tab.6 Correlation matrix for factor analysis

续表6

3.2 驱动因子测度分析

表7模型汇总，复相关系数为0.882；R2数值在0～1之间，是正相关，AdjustedR2是对模型中变量数进行补偿效果，因此调整R2小于R2，R2是0.779，调整R2是0.763，估计的标准误差0.254。表8中，ANOVA和模型系数F值为49.290，模型系数FAC1是0.461，常数是7.368，标准误差分别为0.064、0.066，显著性水平小于1%，说明所选因子的模拟较好。

由表7、表8可知，模型的R2为0.779，F值为49.290，t检验的Sig值小于0.01，说明模型模拟非常好，根据表8模型系数，可得综合变量FAC1与因变量CQ的方程式：

CQ=0.46FAC1

(7)

将方程(6)代入方程(7)可得：

CQ=-0.0779CP+0.0871CG+0.0866CE+0.0802CD-0.0806CT+ε

(8)

由方程(8)可得出遵义市2001—2016年碳排放驱动因子计量模型：

Q=k×P-0.0779×G0.0871×E0.0866×D0.0802×T-0.0806×ε

(9)

由方程(9)式可知：遵义市2001—2016年碳排放的常住人口、人均GDP、第二产业占比、城市化率、万元GDP碳排放量驱动因子的弹性系数分别为-0.0779、0.0871、0.0866、0.0802、-0.0802，表示当常住人口数每增加1%时，碳排放量将下降0.0779%，当单位GDP能耗每下降1%时，碳排放量将减少-0.0802%，工业技术水平的进步一定程度上会降低碳排放量；当人均GDP每增加1%时，碳排放量将增加0.0871%；当城市化率提高1%时，碳排放量将增加0.0866%；当第二产业占比增加1%时，碳排放量将增加0.0802%。以上表明，当前遵义经济仍处快速增长，势必要消耗大量能源，从而使得碳排放量有所增加。因此，遵义市应积极加大产业升级补贴力度，引导重工企业技术升级与创新，扩大绿色、高质量经济空间，实现经济发展与低碳城市建设二维矛盾的有效协调。

表7 模型汇总Tab.7 Su mmary of models

表8 ANOVA和模型系数Tab.8 ANOVA and model coefficients

4 结果与分析

1)2001—2016年遵义市规模以上工业能源消费量中以原煤、焦炭为主，其次是天然气，最后是汽油、煤油、柴油、燃料油；期间碳排放总量由480.65万t增加到3404.38万t，年均增幅13.01%，以煤炭类碳排放量为主。2001—2016年遵义市工业能源消费呈现较快增长，工业能源碳排放仍然处于较高水平。

2)2001—2016年遵义市工业能源碳排放强度由2.20t/万元降至1.42t/万元，年均降幅2.3%；能源结构以煤炭碳排放为主，其年均占比为98.87%，石油和天然气为辅。2001—2016年遵义市工业能源碳排放强度有较大幅度的降低，其能源利用效率有所提升，但总体处于较高水平。同时遵义市煤炭转型较为缓慢，实现能源清洁化仍具有难度。

3)遵义市工业能源碳排放影响因子中，常住人口、人均GDP、城市化率、第二产业占比、单位GDP碳排放量的边际弹性系数分别为-0.0779、0.0871、0.0866、0.0802、-0.0802，人口与能源效率为抑制因素，经济、产业结构和城市化则为促进因素。因此，未来遵义市工业节能减排过程中应重视经济投入、产业调整等层面，实现低碳城市创建。