“碳达峰”背景下广东和江西工业部门高碳行业碳排放脱钩检验研究

曹祖翔　林秀群

摘要：为实现我国的“碳达峰”和“碳中和”的目标，工业经济增长和与其能源生产的碳排放之间必须实现脱钩。工业生产消耗能源产生的CO2是我国碳排放的重要来源，不同经济发展水平地区的工业行业脱钩状态存在差异，研究该差异对于我国制定节能政策有理论指导意义。文章先识别出江西和广东工业行业中的高碳行业，并用脱钩指数法对于“高碳行业”的脱钩状态进行区分并分析，两地脱钩特征实证结果表明，第一，从产业结构来看江西“高碳行业”集中在资源依赖的工业行业，广东“高碳行业”则是轻重工业均衡发展模式；江西“高碳行业”的工业经济体量和碳排放量都远小于广东的“高碳行业”。第二，广东的“高碳行业”呈现碳排放脱钩状态的次数明显优于江西的高碳行业；2010～2019年期间两地“高碳行业”都经历先实现部分脱钩后恶化。未来继续需要加强发展能源强度效应和产业结构效应对于碳脱钩的作用，减少高碳排放贡献率行业的规模以实现减排目标。

关键词：工业部门；高碳行业；碳排放；脱钩检验

近十年来，碳排放量增加受到国际社会的广泛关注。政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）通过汇总和筛选全球关于气候和生态研究报告，为全人类的气候治理提供科学依据和政策性建议。2018年IPCC发布的特别报告中指出若不能把全球气温上升控制在1.5℃以内，将不可避免产生一系列不可逆的气候变化。同时提出相对于2000年前的全球碳排放量，在20年后把全球的碳排放量降低到2000年55%以下的目标，并且以2030年为基期在之后的20年之内达到自然界吸收的CO2和工业碳排放量达到当量上的均衡，实现“碳中和”。

碳中和是对我国经济发展模式的革命，对我国经济创新高效发展和在全球气候治理中的国际地位有重要的意义。我国在“十四五”规划中明确指出把“碳达峰”、“碳中和”指标纳入生态文明建设整体布局，我国要努力在2030年前实现“碳达峰”、2060年前实现“碳中和”的目标。工业部门生产消耗能源产生的CO2是我国碳排放的重要来源。因此，为保证减排目标实现的同时工业经济能够稳定增长，工业经济生产模式必须实现“碳脱钩”。而工业部门的碳排放量集中在碳排放量较高的部分行业。研究高碳行业的碳排放特征就是从工业生产产生的碳排放可研究的最小单元来找出“碳减排”的路径。

目前国内外运用脱钩理论的研究方向由区域和产业两个角度构成。刘博文通过脱钩理论和LMDI模型，研究了中国各地区脱钩情况及对于各地区脱钩状态的影响因素。周彦楠，杨宇等从空间的角度出发，研究了中国经济增长和工业碳排放量耦合关系在区域上的差异。Dong研究了辽宁省能源消费产生碳排放量和经济增长的脱钩关系。

以上研究表明目前对于脱钩模型的研究主要集中于省际层面或者单一的特定行业的研究，缺乏在特定区域范围对工业行业整体进行研究；大部分研究专注于对区域脱钩的状态进行评价，缺乏结合对不同经济发展程度区域的产业结构和工业经济发展状态差异而导致的碳排放脱钩状态差异进行分析。为了研究产业结构和经济发展水平不同的区域的碳排放脱钩情况和排放特征。本文以江西省和广东省工业行业中的“高碳行业”为研究对象，通过脱钩指数法以期为各种处在不同经济发展周期、不同产业结构的区域行业实现“碳达峰”和“碳中和”目标寻找路径。

一、研究理论和方法

（一）Tapio脱钩模型

脱钩，指的是具有相关关系的两个变量之间的关系不再存在。本文将脱钩指数模型运用于工业行业层面，基于碳排放量和经济增加值的变化量，以弹性值范围作为“脱钩”状态界定。脱钩指数模型的弹性系数值计算方法如下：

式中，e表示脱钩弹性系数，ΔC和ΔG分别表示基期到末期工业“高碳行业”碳排放量和工业增加值的变化量。脱钩指数模型依据e值的大小和ΔC和ΔG的正负情况界定了八种脱钩状态，如表1所示。

（二）行业碳排放量的计算方法

行业碳排放量意指工业部门某个行业生产过程中能源消耗产生的CO2的总质量。设Eij为i行业j类能源的消耗量。参照IPCC提供的能源平均低位能源的净热值、碳排放系数，碳氧化率按98%估算采用指数分解法来计算工业行业的碳排放量，能源消费碳排放的核算方法和排放因子估算公式如下：

C=∑jCj=∑j（Ej·NCVj·CCj·COFj·44/12）

式中C为规模以上行业生产过程消耗的能源所产生的CO2质量（单位：104t CO2），Cj为规模以上行业第j类能源消费所产生的 CO2的质量（单位：104t CO2），Ej为规模以上第j类能源的消耗质量（单位：104t），NCVj为第j类能源的平均低位净热值（单位：104t/TJ），CCj为第j类能源碳排放系数，COFj为第j类能源碳氧化率。

（三）概念界定、研究方法及数据来源

“高碳行业”是指该种行业能源消费产生的碳排放量占工业部门所有行业能源消费产生的碳排放量比值相对较高。其中，碳排放量的计算只涉及能源燃烧的氧化过程，不涉及水泥生产的碳酸盐的分解過程。研究时期内，该行业年均碳排放量一般大于500万吨二氧化碳，且在该时期内该行业碳排放量呈现稳定或递增的变化趋势。“高碳行业群”是该区域在某个时期内高碳行业的集合，“高碳行业群”的碳排放量占工业部门所有行业的碳排放量比值一般在90%左右。

本文参考2010～2019年《江西统计年鉴》和《广东统计年鉴》数据，两省工业部门共有的行业有37个。为了统一标准，37个行业的增加值采用GDP 平减指数进行换算。消费能源的折标准煤系数、低位发热值、碳排放系数均来自2021 年的《中国能源年鉴》的附录。

二、结果分析

（一）江西广东两省高碳行业碳排放分析

由图1可知江西广东的高碳行业存在共性：电力、热力生产和供应业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼及压延加工业，这三个行业为共有行业；且两个地区高碳行业群都有五个高碳行业；两地区高碳行业占所有工业行业的碳排放量的比重逐年增加；两地区高碳工业增加值逐年上升。

该两地区高碳行业也存在以下差异：江西高碳行业集中在资源依赖重工业行业；广东高碳行业碳排放量大部分碳排放量都集中在电力热力生产和供应业，江西高碳行业的碳排放量平均分布在各个高碳行业中；江西省高碳行业的碳强度低于广东省。

（二）江西广东两省高碳行业脱钩分析

2010～2019年两地区各高碳行业碳排放脱钩情况见表2。

1.2010～2012年，从江西和广东高碳行业群的脱钩弹性指标为0.26和0.72，呈现弱脱钩状态；2013～2015年，江西和广东高碳行业群脱钩弹性指标为0.01和-0.72，分别呈现弱脱钩和强脱钩状态。2016～2019年江西和广东高碳行业群脱钩弹性指标增加为0.83和1.15，都呈现扩张连接脱钩状态。

2.表明2013～2015年期间，由于对节能减排目标逐渐重视，两地区高碳行业在保持工业增长能够将其碳排放量控制在相对较低的水平，其中广东高碳行业实现了CO2排放减少的同时经济增长的理想脱钩状态，2016～2019年，广东和江西高碳行业碳排放量出现了高强度反弹，脱钩状况恶化。

3.2010～2012年，各个高碳行业脱钩情况较为复杂，江西的煤炭开采和选洗业与广东的纺织业呈现强脱钩状态，江西的石油加工业与广东的黑色金属冶炼加工业为扩张负脱钩状态，广东电力热力的生产与供应业为扩张连接状态，其他工业行业都为弱脱钩；2013～2015年期间，两地区高碳行业的脱钩情况都明显改善；2016～2019年，江西石油加工业呈现强脱钩，其他行业的脱钩情况相对2013～2015年期间更加恶化，广东电力热力生产和供应业及黑色金属制品业脱钩状态较2013～2015年期间恶化严重，分别为扩张负脱钩、强负脱钩。

由此可以看出，2010年以来广东和江西都、在逐步改善原有的资源依赖经济增长模式，阶段性成果显著；2016～2019年，两地区高碳行业出现碳排放量的反弹，并且广东高碳行业碳排放量反弹强度更大。江西各高碳行业脱钩情况整体不抵广东，该地区需要同时兼顾所有的高碳行业改善脱钩情况的，为各个高碳行业都找到减排的关键因素，实现低碳发展。

三、结论和政策启示

（一）结论

1.江西和广东的高碳行业构成和CO2排放特征存在差异，江西的高碳行业的工业规模和CO2排放量远远小于广东省，江西的高碳行业为资源依赖重工业，广东轻工业能够纳入高碳行业的范畴。可以看出广东的轻工业相对较为发达，第二产业发展并不完全依赖传统重工业；从CO2排放结构上来看，电力热力生产和供应业是两地区高碳行业中碳排放量最高的行业，广东工业平均每年70%碳排放都集中在该行业。

2.2013～2015年江西广东的高碳行业群整体脱钩情况优于2010～2012年；2016～2019年，两地区脱钩恶化，广东高碳行业反弹幅度更大；江西各个时期的高碳行业处于脱钩状态的次数都少于广东。可以看出样本期间广东高碳行业的脱钩情况优于江西高碳行业。

（二）政策建议

基于以上研究结果，为实现“碳达峰”目标本文的政策启示如下：

1.针对经济发展状态和产业结构不同地区的行业制定节能差异化的减排的政策，江西应调整工业结构，发展轻工业，减少对重工业的依赖。广东应该努力开发如光伏，风力等供电供热清洁能源，改变电力热力生产和供应业的生产结构。

2.要制定可持续，成长性的减排政策。应该建立长周期的节能减排制度，实现环保目标责任制，各地政府要把碳强度作为指标纳入各地区政府官员绩效考核并且离职后长期挂钩；利用大数据，人工智能等技术对于高碳行业进行识别和跟踪，并且对于高碳排放的行业进行整改，对于高污染企業进行取缔。

参考文献：

[1]TAPIO P．Towards a theory of decoupling：degrees of decoupling in the EU and the case of road traffic in Finland between 1970 and 2001[J]．Transport policy，2005，12（02）：137－151．

[2]刘博文，张贤，杨琳.基于LMDI的区域产业碳排放脱钩努力研究[J].中国人口·资源与环境，2018，28（04）：78-86.

[3]周彦楠，杨宇，程博，黄季夏.基于脱钩指数和LMDI的中国经济增长与碳排放耦合关系的区域差异[J].中国科学院大学学报，2020，37（03）：295-307.

[4]DONG B，ZHANG M，MU H L，et al．Study on decoupling analysis between energy consumption and economic growth in Liaoning Province[J].Energy policy，2016，97：414－420．

（作者单位：昆明理工大学管理与经济学院）