淮海经济区工业碳排放强度及其效应

施宝根， 仇方道

(1.江苏师范大学 地理测绘与城乡规划学院，江苏 徐州 221116； 2.江苏第二师范学院 地理科学学院，江苏 南京 211200)

实现“双碳”目标，是我国应对全球气候变化和高质量发展转型的重要战略选择.2020年9月22日，习近平主席在联合国大会发言时指出，“人类需要一场自我革命，加快形成绿色发展方式和生活方式，建设生态文明和美丽地球.”构建绿色发展方式的关键路径在于降低碳排放，而不同区域工业发展各异，其碳排放也存在显著的空间异质性.因此，研究特定区域工业碳排放强度及其效应的异质性，是当下贯彻绿色发展理念、推动区域高质量发展面临的重要议题.

目前，有关工业碳排放的研究主要集中于3个方面.一是碳排放的时空格局.中国碳排放绩效总体呈上升态势，但区域差异显著，具有高水平区域集中、低水平区域聚集的特点[1]，除大西北综合区外，碳排放增幅呈减缓之势[2]；省域尺度上，主要关注江苏、广东等经济发达省份，以及长三角、京津冀等城市群碳排放格局的演化特征[3-5].二是碳排放的影响因素.技术创新、制度变革[6-9]和政策约束[10-12]等是影响碳排放的主要因素.技术进步是改善能源结构[13]、减少碳排放的主要动力，但受地区、时间和来源等差异[14]的制约.三是减碳策略，主要从优化减排任务分配[15-16]，明确减排重点行业，如化工、钢铁行业[17]，提出具体减排措施[18-19]等方面开展探讨.综上，相关研究注重碳排放测度、时空特征、驱动因素以及减碳路径，空间上多侧重全国、省域等尺度，以及长三角、京津冀等发达区域，而对于欠发达的省际边界等特殊类型地区工业碳排放的研究尚未引起足够重视.本研究以淮海经济区为实证，采用分解法，探讨省际边界区域工业碳排放及其效应特征，试图为省际边界区域工业绿色转型提供依据.

1 研究区概况

淮海经济区地处苏鲁豫皖4省交界区域，是中国最早成立的区域性经济合作组织之一，也是我国“一带一路”倡议的重要空间战略支点.根据《淮河生态经济带发展规划》，该区域包括徐州、连云港、宿迁、济宁、枣庄、临沂、菏泽、商丘、淮北、宿州10市，除连云港、商丘、菏泽3市外，其余7市均为资源型城市.2019年该区域人口6 529.5万人，人均GDP 52 396元，仅为全国平均水平(70 892元/人)的73.91%，表明淮海经济区经济落后，属于典型的欠发达型省际边界区域；工业GDP占全国工业GDP的3.5%，工业能源消耗占全国的8.5%，比工业GDP占比高5百分点，表明淮海经济区工业发展高耗能特征突出.在经济发展不确定性增大的新时期，如何推动工业低碳、绿色发展，实现经济高质量转型，是淮海经济区工业可持续发展面临的重大问题.

2 研究方法与数据来源

2.1 碳排放核算

参考国内外碳排放核算研究成果[20-21]，考虑研究的科学性、普遍性和适用性，本研究中碳排放系数以IPCC(联合国政府间气候变化专门委员会)碳排放指南为准，选取原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气8种主要工业能源作为计算能源碳排放的依据.

2.2 碳排放强度

碳排放强度，一般是指单位产出的二氧化碳排放量，本研究以万元工业GDP碳排放量表征.一般而言，碳排放强度随经济发展和技术进步而降低.

2.3 LMDI模型

对数平均迪氏指数分解法(LMDI)[22]是将目标变量分解为若干构成要素，以确定目标变量变化的主要效应，具有完全分解、无残差的优点而被广泛使用.参照既往研究[23-24]，我们认为工业碳排放是能源结构效应、能源强度效应、工业化效应、经济效应、人口效应等综合作用的结果，据此，本研究LMDI分解模型为

(1)

其中：上标t表示第t年，下标i表示第i种能源；C表示碳排放量(万t)，Q表示能源消耗量(万t)，I表示工业增加值(万元)，G表示GDP(万元)，P表示常住人口数.

(2)

式中：Leffect为工业碳排放的相应效应指数；L=r,s,m,e,λ，指碳排放的能源结构、技术、工业化、经济、人口效应.

2.4 数据来源

数据主要来源于淮海经济区所属各市统计年鉴，以及江苏、山东、河南、安徽4省统计年鉴.GDP与其他相关经济数据转化为2010年不变价，缺失值(如宿州市总能耗)以趋势外推方法补充.借鉴既有成果[25-26]，本研究未考虑工业过程碳排放.此外，因关键数据无法获得，本研究不包括商丘市.

需要说明的是，研究中的工业碳排放是以规模以上工业主要能源消耗为准进行核算的，其核算数值可能略小于实际值.但与中国城市二氧化碳排放数据集和中国碳核算数据库中的工业碳排放数据相比，差异不大(约3.6%)，能够客观反映研究区域的工业碳排放情况.考虑到研究区域工业分行业数据的系统性，本研究没有采用中国城市二氧化碳排放数据集和中国碳核算数据库中的数据.

3 结果与分析

3.1 工业碳排放时间演变特征

研究期淮海经济区工业碳排放经历先升后降的变化过程(表1).从能源结构看，原煤消耗的碳排放始终居于主导地位，但主导作用在下降，表明能源结构有优化之势.化石能源消耗依然是碳排放的主要来源，且这种特性还会持续.

表1 淮海经济区工业碳排放的能源类型异质性表Tab.1 Energy type heterogeneity of industrial carbon emissions in Huaihai Economic Zone

2010—2019年淮海经济区工业碳排放强度呈持续降低趋势，年均递减率9.0%，比同期全国的年均递减率(3.0%)高6百分点(图1).淮海经济区工业碳排放强度下降更为迅速，工业转型成效明显，显示出绿色发展政策对碳排放强度下降具有显著导向作用.

图1 淮海经济区工业碳排放强度变化Fig.1 Changes of industrial carbon emission intensity in Huaihai Economic Zone

3.2 工业碳排放空间演化特征

从2010年到2019年，淮海经济区工业碳排放量的最大值与最小值之差由4 253.5万t变为3 602.6万t，变差系数由0.802变为0.655，表明工业碳排放绝对差异和相对差异均呈缩小之势.空间上，工业碳排放总量呈现以济宁为核心向外围递降的核心-边缘型空间格局(图2)，济宁的核心地位呈减弱趋势，而边缘区的碳排放有增加趋势，尤以菏泽为最，是2010年的2.15倍.

图2 淮海经济区工业碳排放空间演化图Fig.2 Spatial evolution of industrial carbon emissions inHuaihai Economic Zone(地图底图来源于审图号为GS(2020)4632号的标准地图.下同)

从碳排放强度看，从2010年到2019年，淮海经济区工业碳排放强度的最大值与最小值之差由6.31 t/万元变为3.88 t/万元，变差系数由0.720变为0.842，显示出工业碳排放强度绝对差异缩小而相对差异增大.空间上，研究期淮海经济区工业碳排放强度由分别以淮北、宿州为核心和以济宁、枣庄为核心的“双核”格局演变为以淮北为核心的核心-边缘型格局(图3).淮北市工业碳排放强度由6.55 t/万元下降为4.06 t/万元，降幅达38.01%，而济宁、枣庄、宿州3市的降幅分别达52.74%、73.29%、63.28%，表明淮北的主导地位下降，但外围地区降幅更大.可见，该区域工业绿色转型成效显著.

图3 淮海经济区工业碳排放强度区域比较Fig.3 Regional comparison of industrial carbon emission intensity in Huaihai Economic Zone

总体而言，淮海经济区工业碳排放总量与强度的空间格局基本一致，均呈核心-边缘型空间格局，但边缘区域工业碳排放强度变化趋势与总量相反.工业化的快速发展加剧了碳排放总量的增加，而工业绿色化转型促使工业碳排放强度急剧下降，推动淮海经济区工业碳排放强度空间格局不断向均衡化演变.

3.3 工业碳排放效应演变特征

根据LMDI模型，计算出2010—2019年淮海经济区工业碳排放各类效应Leffect(表2).能源结构效应对淮海经济区工业碳排放有抑制作用，但近年来有弱化之势.能源结构效应指数为负值的频率为66.67%，但2017年后能源结构效应指数由负值变为正值，其作用由抑制转为促进.该效应由于能源类型转换困难大，转速缓慢，减排能力相对较弱，但从长期来看具有一定的潜力和必要性.空间上(图4)，研究区域东北部包括济宁、枣庄、临沂、连云港4市能源结构对工业碳排放表现为显著的抑制作用，而其余地区的能源结构促进了碳排放的增加.加强清洁能源利用仍是淮海经济区降低工业碳排放的主要路径.

图4 淮海经济区工业碳排放效应区域比较Fig.4 Regional comparison of industrial carbonemission effects in Huaihai Economic Zone

表2 淮海经济区工业碳排放效应变化(2010—2019年)Tab.2 Changes of industrial carbon emission effects inHuaihai Economic Zone from 2010 to 2019 万t

技术效应始终是淮海经济区工业减碳的核心动力.技术效应均为负值，说明工业减碳的动力源为技术进步.但2015年以来工业碳排放的技术效应呈减弱之势，表明工业技术进步已达瓶颈，需要找到新的减排推动力.空间上，技术效应的显著程度呈由京沪沿线地区向两侧递减的空间格局，沿京沪线地区技术效应指数平均为-1 965.75万t，而东西两侧分别为-317.92万t和-713.42万t，表明京沪沿线地区工业技术创新对减碳的作用更为显著，而东西两侧需要进一步提升技术创新的减碳能力.

工业化效应对工业碳排放的作用具有不确定性.研究期内工业化效应对淮海经济区工业碳排放抑制作用的频率为55.56%，而促进作用的频率为44.44%；2017年以来工业化效应的抑制与促进作用交替出现，不确定性更为明显.空间上，济宁、枣庄、临沂、淮北4市的工业化效应表现为抑制作用，尤以济宁为最，而其余5市则表现为促进作用，菏泽为最，表明工业化效应对淮海经济区工业碳排放的影响作用呈以济宁、枣庄、临沂3市为中心的核心边缘型空间格局，中心地区工业低碳化转型成效显著，而外围地区存在工业高碳化趋势.

经济效应对淮海经济区工业碳排放有促进作用，且呈减弱趋势.研究期经济效应均为正值，经济效应指数减小，年均递减率为9.86%.淮海经济区经济增长带来了工业碳排放的增加，但随着我国经济高质量发展战略的实施，工业产值增速虽趋缓，但规模持续扩大，而同期经济效应指数持续下降，两者反向增减，说明淮海经济区工业经济增长对碳排放的驱动作用减弱.空间上，淮海经济区经济效应显著程度呈现京沪沿线地区高而其两侧低的空间格局，说明京沪沿线地区经济的快速扩张对碳排放增加的贡献最为显著，而外围地区则较低.

人口效应对淮海经济区工业碳排放始终呈促进作用，大致呈现先增后减的过程，特别是2016年以来人口效应指数降幅达71.63%，显示出人口增长对淮海经济区工业碳排放的正向促进作用有大幅减弱态势.空间上，人口效应的正向促进作用呈现以济宁、淮北为核心的“双核”型空间格局.

总体而言，淮海经济区工业碳排放是能源结构、技术进步、工业化、经济增长和人口等多种因素作用的集体表征.随着制造业强国战略的实施，工业化将更加深入推进，造成工业碳排放趋势不明；能源结构、技术进步是降低碳排放的主要动力，但近期其对工业碳减排的引领能力有所下降；而经济增长、人口规模对工业碳排放的正向促进作用近期有所减弱.

4 讨论

2010—2019年，淮海经济区工业碳排放量先升后降，工业碳排放强度持续下降，化石能源消耗是工业碳排放的主要来源，且有减弱之势.工业碳排放量区域差异呈缩小之势，而工业碳排放强度绝对差异缩小、相对差异扩大.空间上，工业碳排放总量与强度均呈核心边缘型空间格局.能源结构、技术效应对工业碳排放有抑制作用，经济效应、人口效应有促进作用，工业化效应对工业碳排放的作用具有不确定性；技术效应、经济效应的影响最为显著.

为进一步降低工业碳排放，可采取以下措施：一是大力推进工业高级化和多样化，通过高新技术工业发展，推动工业绿色化转型，以推动工业碳排放降低，使环境污染最小化[27].二是优化能源结构.针对煤炭使用占比过高(50%以上)的现实问题，大力推动清洁能源应用，并适时推行能源利用技术改造政策.三是积极发挥政府引导作用，建立合理的碳税收制度和绿色企业补助政策，帮助绿色企业起步实现长远发展.四是积极推动企业绿色发展，充分发挥企业的市场主体和节能减排计划执行人的作用，确定个体碳排量和减碳能力.

受数据获取的限制，本研究在具体工业行业碳排放以及工业过程碳排放方面尚未涉及，这也是今后研究的努力方向.