徐州市冶金行业CO2排放及情景分析

吴 蒙，秦云虎*，柯 妍，马 萍，张谷春，张 娜，冯乐乐

（1.江苏地质矿产设计研究院，江苏徐州 221006；2.中国煤炭地质总局煤系矿产资源重点实验室，江苏徐州 221006；3.徐州市统计局，江苏徐州 221000；4.中国矿业大学安全工程学院，江苏徐州 221116）

冶金行业作为我国重要的能源密集型行业［1］，庞大的冶金生产伴随着CO2大量排放。SUN 等基于对数平均分解指数（LMDI）方法发现冶金产量是造成CO2排放量增加的主要因素［2］。XU 等基于VAR模型发现能源利用效率是CO2减排的主要因素，而经济增长是促进CO2排放增长的主要因素［3］。WORRELL 等发现生产结构和低碳技术是控制冶金行业碳排放的主要因素［4］。经济增长、城镇化和工业化发展以及能源结构的不合理等因素均可引起CO2排放量增加［5-6］，技术推广和结构调整的协同作用可有效降低冶金行业能源消耗和CO2排放［7］。汪旭颖等指出通过淘汰落后产能、增加对废旧钢铁的使用率、普及突破性技术、促进购买清洁电力、调整生产结构，并改善能源效率等措施可实现冶金行业碳排放尽快达峰［8-10］。WU 等发现提高能源效率、调整能源结构、并利用可再生能源和回收固体废弃物可显著降低冶金行业碳排放［11］。

KIM 等采用系统动力学方法，构建冶金行业系统动力学模型，结合Vensim 软件进行模型化，运用构建的模型预测冶金生产温室气体排放，并提出引进新技术可促进CO2减排［12］。SERRENHO 等以英国冶金生产及碳排放为对象，提出通过短流程生产模式生产冶金产品，将会有效的减少大量碳排放［13］。AN 等通过国家能源技术模型分析了按照政策淘汰落后生产能力、调整生产结构提高电炉比、推广低碳技术和改用清洁能源这四个策略的碳减排潜力［14］。邢奕等将当今冶金行业的许多低碳技术从碳减排、碳零排放和碳负排放三个层次进行分类，总结了每项低碳技术的碳减排成熟度和推广时间［15］。一些学者研究了清洁能源替代技术的可行性［16］。KARAKAYA 等应用技术创新系统的方法和多层次视角，提出了瑞典冶金行业向氢燃料技术转型是冶金行业可持续转型的潜在路径［17］。SKOCZKOWSKI 等为识别、开发和推广用于冶金生产的突破性技术，采用TIS 方法分析欧盟冶金行业的低碳技术发展，并提出进一步开发再生能源以及氢技术等脱碳途径［18］。贾亚雷等对物质流、碳素流进行分析，在明确长流程碳排放情况后，结合低碳技术构建冶金行业长流程生产工艺优化模型［19］。

近年来关于CO2排放的影响因素及预测模型，大都着眼于全国或省级层面，市级层面的研究相对较少。本文基于排放因子法核算徐州市冶金行业1995—2021 年CO2排放量，分析了徐州市冶金行业CO2排放量与经济增长的关系，借助STIRPAT 模型预测了基准情景、低碳情景和强化低碳情景下冶金行业CO2排放情况，为推进徐州市冶金行业实现绿色低碳发展提供一定的决策依据。

1 研究方法和数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 CO2排放量核算方法

本文依据《温室气体排放核算与报告要求第5部分：钢铁生产企业》计算CO2排放。CO2排放简化为化石燃料的直接排放和电力的间接排放［20］：

式中：EC为冶金行业总CO2排放量，万t；EChz为化石燃料燃烧的直接CO2排放量，万t；ECdj为电力使用产生的间接CO2排放量，万t；FFdj为火力发电的CO2排放因子（0.804 6）；CMdj为冶金行业用电量，万kW·h；PCi代表第i 类化石能源消耗量，万t；EFi代表第i类化石能源折算标准煤系数，kg标准煤/kg。

1.1.2 TAPIO脱钩模型

选取徐州市工业生产总值与冶金行业CO2排放量作为主要的脱钩指标［20］，分析冶金行业与经济体系之间的规律。依据TAPIO 等建立的模型见公式（4）［21］：

式中：n代表年份；wn+1代表n+1 年的脱钩弹性；ECn+1代表n+1年的徐州市冶金行业产生的CO2排放量，万t；ECn代表n年的徐州市冶金行业产生的CO2排放量，万t；GDPn+1代表n+1 年徐州市工业生产总值，亿元；GDPn代表n年工业生产总值，亿元。

根据式（4）计算结果，依据揭俐等将冶金行业CO2排放量与经济增长的脱钩状态划分8 种状态（表1）［22］。

表1 Tapio脱钩弹性指数与类型Table 1 Tapio decoupling elasticity index and type

1.1.3 STIRPAT模型

EHRLICH 等首次提出IPAT 模型，该模型考虑了技术水平、富裕程度和人口规模3 个因素对环境造成的影响［23］。YORK 等对IPAT 模型进行了改进，提出STIRPAT 模型见式（5），其对数形式见式（6），该模型克服了IPAT模型在实际应用中的局限性［24］。

式中：a、b、c、d分别代表评估参数；I、P、E和T分别为环境CO2排放、人口维度、经济维度和技术维度；e为随机误差项。为了提高模型的分析解释功能，充分考虑CO2排放的有关影响因素，本文在前人研究的基础上，对STIRPAT 模型从人口、经济和技术3 个维度提取了6 个变量进行扩展。扩展后变量情况如下：人口维度划分为人口规模（B）和城镇化率（C），经济维度划分为人均GDP（D）和第三产业占比（F），技术维度为能源结构（K）和碳排放强度（H）。则式（6）可进一步转化成公式（7）：

式中：能源结构（K）采用冶金行业能源消耗量与工业能源消耗总量的比值，%；碳排放强度（H）采用冶金行业碳排放强度与徐州市国内生产总值的比值，t/万元；人均GDP（D）采用徐州市国内生产总值与历年年末总人口的比值，元/人；人口规模（B）采用城市历年年末人口数量，万人；城镇化率（C）使用非农业户口人数与总人口数的比值，%；第三产业占比（F）采用第三产业地区生产总值与地区生产总值的比例，%；国内生产总值（GDP）采用徐州市生产总值，亿元。

1.2 数据来源

《徐州统计年鉴》（1996—2022）包括冶金行业中黑色金属冶炼和有色金属冶炼化石能源消耗情况和电力消耗信息。而化石能源消耗中的原煤、焦炭、汽油和柴油等折算成标准煤。其中，原煤、焦炭、汽油、柴油和燃料油的标准煤折算系数分别为0.714 3、0.971 4、1.471 4、1.457 1 和1.428 6 kg 标准煤/kg。本文以规模以上企业为研究对象。未考虑小型企业及其他有色金属产量相关信息。

2 结果与讨论

2.1 CO2排放量

1995—2021 年徐州市冶金行业CO2排放量为48.02 万t 至1 299.43 万t，平均值为693.91 万t。冶金行业CO2排放量从1995 年的48.02 万t 上升到2016年的1 299.43万t，随后下降到2021年的910.94万t。其中，黑色金属CO2排放量占冶金行业CO2排放总量的89.09%～98.58%，这与我国加入WTO 后，徐州市经济快速发展需要大量基础性金属材料有关［25-26］。1995—2021 年徐州市每吨有色金属碳排放为0.29～14.66 t，而每吨黑色金属的碳排放量为0.64～4.11 t。两者的变化趋势基本相同，即每吨黑色金属（有色金属）碳排放量从1995年的0.69（1.19）t 上升到1999（1998）年的4.11（8.26）t，随后下降到2021 年的0.67（0.61）t（图1）。这一方面受控于城市冶金技术进步和电网排放因子逐年下降，另一方面与冶金企业自身发电比例提高有关［20，27］。

图1 1995—2021年徐州市冶金行业CO2排放量及每吨金属碳排放量分布Figure 1 CO2 emissions and carbon emissions per ton of metal in Xuzhou metallurgical industry from 1995 to 2021

2.2 CO2排放与经济增长的脱钩关系

根据1995-2021 年徐州市冶金行业CO2排放量与经济发展之间的数量关系，结合TAPIO 脱钩模型，发现1995-2021 年徐州冶金行业CO2排放量与经济增长的脱钩关系呈3种状态：扩张负脱钩、强脱钩和弱脱钩，对应脱钩状态的期数分别为12、9和5，分别占总期数的46.15%、34.62%和19.23%，其中弱脱钩和扩张负脱钩两种状态期数占总期数的80.77%（表2）。

表2 1995-2021年徐州市冶金行业CO2排放量与经济增长的脱钩关系Table 2 Decoupling relationship between CO2 emissions and economic growth in Xuzhou metallurgical industry from 1995 to 2021

冶金行业CO2排放量与经济发展的脱钩状态主要经历2 个阶段：第一阶段（1995-2011 年）以扩张负脱钩为主，该阶段表现为粗放型经济发展模式，即重工业推动经济增长，冶金行业CO2排放量随之增多。尤其1995—1999 年、2000—2001 年、2002—2004 年、2006—2007 年、2009—2010 年，冶金行业CO2排放量增长速度远大于经济增长速度。第二阶段（2011—2021 年）以强脱钩为主，该阶段表现为高质量经济发展模式，冶金行业CO2排放量增多，表明徐州市经济改革成果显著，这与国家、江苏省及徐州市政府规划“倡导大力发展低碳、绿色、循环经济模式”紧密相关。同时，徐州市处于经济产业转型初期，高污染、高耗能重工业占据较大比重，因此弹性指数不稳定［28-32］。

2.3 CO2排放量预测模型

徐州市人口规模（B）、城镇化率（C）、人均GDP（D）、第三产业占比（F）、能源结构（K）和碳排放强度（H）数据可从《徐州统计年鉴》中提取和计算，借助SPSS 进行岭回归分析，建立冶金行业CO2排放量预测模型见公式（8）：

F函数检验CO2排放量预测模型，置信水平α=0.01，自变量个数n=6、样本数N=27。查F函数分布表知：Fα（n，N-n-1）=F0.01（6，20）=3.87，而预测模型中F统计量为153.25 远大于3.87，表明该模型通过1%的显著性水平检验。

对式（8）进行有效性验证，将1995—2021 年冶金行业CO2排放量预测值与实际值进行2 个独立样本t 检验，发现方差显著性为0.991，显著大于0.05，表明公式（8）能够预测冶金行业CO2排放量。

根据式（8）可以得出，人均GDP、第三产业占比和碳排放强度对徐州市冶金行业CO2排放表现出正向促进作用，而人口规模、城镇化率和能源结构则表现为负向抑制作用，反映出徐州市重工业占比过大，且各种清洁能源占比不高［33］。

2.4 情景分析

2.4.1 参数设定

本文采用情景分析法对徐州市冶金行业CO2排放进行预测。通过对国家、江苏省及徐州市社会经济与冶金行业发展情况、碳达峰碳中和相关政策及文献进行分析，对预测模型中的6 个影响因素进行了基准情景（Ro）、低碳情景（RL）和强化低碳情景（RDL）的参数设定，如表3所示。

表3 不同情景下的各影响因素增长率设定Table 3 Setting the growth rate of various influencing factors under different scenarios %

1）人口规模。李自鹏等借助相关预测模型发现徐州市户籍人口在2025、2030 和2035 年分别为1 127.10 万、1 184.30 万和1 244.63 万［31］。因此，不同时期的基准情境下人口规模的增长速率分别设定为2022—2025 年期间为2.15%，2026-2030 年期间为1.00%，低碳、强化低碳情景做相应的调整。

2）城镇化率。依据国务院《国家人口发展规划（2016—2030 年）》指出，2030 年中国常住人口城镇化率将达到70%左右。同时，2021 年4 月徐州市政府发布《徐州市国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》中指出到2025 年徐州市城镇化率达到73%，结合徐州市2022—2025年、2026—2030 年城镇化率年均增长分别为4.0%和2.0%［32］。基于此，不同时期的基准情境下城镇化率的增长速率分别设定为2022—2025 年期间为4.0%，2026—2030年期间为2.0%，低碳、强化低碳情景做相应的调整。

3）人均GDP。2021 年3 月审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中指出，2035 年人均国内生产总值达到中等发达国家水平，即2035年人均GDP 比2020 年大致翻一番。江苏省人民政府印发《江苏省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》中指出“十四五”时期地区生产总值年均增长5.5%左右，到2025 年人均地区生产总值超过15万元的目标。同时，根据《徐州市可持续发展规划（2022—2030 年）》，徐州创建国家可持续发展议程创新示范区中指出2030 年徐州城镇居民年可支配收入为8万元。重点行业在“十四五”、“十五五”和“十六五”期间GDP 年均增速分别约为5.5%、5.0%和4.2%［34］，结合吴蒙等指出徐州市人均GDP 在2022—2025 年、2026—2030 年两个阶段的年均增速为6.0%和5.5%［32］。因此，不同时期的基准情境下人均GDP 的增长速率分别设定为2022—2025 年期间为6.0%，2026—2030 年期间为5.5%，低碳、强化低碳情景做相应的调整。

4）第三产业占比。从2017—2021 年徐州市第三产业占比的发展趋势可以看出徐州市第三产业占比有很大上升空间。《徐州市国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》指出，2025 年高新技术产业产值占规模以上工业产值比例为50%。因此，不同时期的基准情境下第三产业占比的增长速率分别设定为2022—2025 年期间为2.0%，2026—2030 年期间为1.5%，低碳、强化低碳情景做相应的调整。

5）能源结构。《“十四五”节能减排综合工作方案》和《2030年前碳达峰行动方案》提出到2025年单位GDP 能源消耗比2020 年下降13.5%的目标。同时，《徐州市可持续发展规划（2022—2030 年）》指出2030 年徐州可再生能源占能源消费比重的25%。因此，不同时期的基准情境下能源结构的增长速率分别设定为2022—2025 年期间为-0.2%，2026—2030年期间为-0.4%，低碳、强化低碳情景做相应的调整。

6）碳排放强度。《中国应对气候变化的政策与行动》白皮书提出将“2025 年单位GDP 二氧化碳排放较2020 年降低18%”作为约束性指标；到2030年，中国单位GDP 二氧化碳排放将比2005 年下降65%以上。根据SHEN 等研究表明，中国粗钢产量预计于2025 年达峰，之后以年均0.5%的速率下降，增加值增长率取“十三五”期间的平均值3.4%，“十五五”期间进一步下降为2%［35］。《徐州市可持续发展规划（2022—2030 年）》指出，单位GDP 碳排放量（t/万元）从2021 年的1.06t/万元下降到2030 年达到0.5t/万元。因此，不同时期的基准情境下能源结构的增长速率分别设定为2022—2025 年期间为-1.0%，2026—2030 年期间为-1.5%，低碳、强化低碳情景做相应的调整。

2.4.2 CO2排放量预测与减排措施

根据本文设定的基准、低碳、强化低碳三种情景及其影响因素指标的不同设定，基于STIRPAT 扩展模型，对徐州市2022—2030 年冶金行业CO2排放量进行预测，预测结果见图2。

图2 3种情境下徐州冶金行业CO2排放预测结果变化趋势Figure 2 Change trend of CO2 emission forecast results of Xuzhou metallurgical industry under three scenarios

在基准情景下，徐州市冶金行业保持现有发展模式和速度，其CO2排放量从2022 年的981.89 万t快速上升到2030 年峰值的1 332.35 万t，增长了396.68 万t。在低碳情景下，徐州市冶金行业CO2排放量从2022 年的912.59 万t 缓慢上升到2030 年的1 059.56 万t，2030 年的CO2排放量是2022 年CO2排放量的1.16 倍。这是因为低碳情景强调优化产业结构或能源结构，即降低第二产业占比，提高第三产业占比，或降低以煤炭为主的能源结构，增加氢能、太阳能等清洁能源占比［28-29］。强化低碳情景下，冶金行业CO2排放量从2022 年的894.35 万t 缓慢下降到2030 年的880.87 万t。该情景是综合社会、经济、环境发展及政策引导等多种措施协调作用后力争达到的CO2排放状态［32］。

徐州市作为中国工程机械之都，提升和优化钢铁冶金产业势在必行。同时，为了加快城市冶金行业尽快达峰目标，可从源头控制、过程优化和终端处理3 个方面开展冶金行业CO2减排行动。第一，徐州市各级政府和企业应控制冶金产量，坚持淘汰落后技术和设备，积极研发高性能钢铁材料，走高质量发展道路。第二，转变发展思路，冶金材料生产依赖煤炭资源等长流程工艺，应布局废旧金属材料电炉冶炼等短流程工艺。第三，加快实施CO2捕集、利用与封存（CCUS）技术减少冶金尾气CO2排放。最后，冶金行业自身无法实现碳中和，需要加强直接还原炼铁技术，氢冶金、生物质燃烧炼钢和电解还原炼铁等技术科技攻关。

3 结论

1）1995—2021年徐州市冶金行业CO2排放量为48.02万t至1 299.43万t。冶金行业CO2排放量与经济发展的脱钩状态主要经历弱脱钩和扩张负脱钩两个阶段，分别代表粗放型经济发展模式和高质量发展经济模式。人均GDP、第三产业占比和碳排放强度对徐州市冶金行业CO2排放表现出正向促进作用，而人口规模、城镇化率和能源结构表现出负向抑制作用。

2）在基准情景下，徐州冶金行业CO2排放量到2030 年达峰为1 332.35 万t，在低碳情景下，徐州冶金行业CO2排放量在2030 年为1 059.56 万t，强化低碳情景下，冶金行业CO2排放量到2030 年为880.87万t。同时，徐州市各级政府和企业应控制冶金产量、淘汰落后产能、转变发展思路、实施CO2捕集、利用与封存技术以及加强新型冶金技术的科技攻关。