周美春 鄭 暉 韓玉婷 楊 鑫
(1.江蘇省常州市環(huán)境科學研究院,江蘇常州 213022;2.江蘇省環(huán)境科學研究院,江蘇南京 210036)
隨便社會經濟發(fā)展及化石能源消費量的增加,全球變暖成為人類面臨的最復雜的挑戰(zhàn)之一[1-2],IPCC第四次評估報告指出,近100年來,地表平均溫度約上升0.74℃[3],主要是由于人類活動大量排入 CO2、CH4、NO2等溫室氣體造成。
“碳足跡”緣起于“生態(tài)足跡”[4],從生命周期的角度出發(fā),分析產品生命周期或與活動直接和間接相關的碳排放過程,以此來反應區(qū)域的生態(tài)壓力。國外碳足跡研究開展較早,從不同尺度的開展了碳足跡研究,小到個人、產品、家庭,大到城市、國家[5],也開展了工業(yè)、交通、建筑、供水等特定產業(yè)/部門的研究[6]。而國內的碳足跡研究相對較晚,始于上世紀九十年代,王立猛[7]等對我國能源消費引起的環(huán)境壓力進行了空間差異分析,鄧宣凱[8]等以湖北省為例對區(qū)域能源碳足跡計算模型進行了比較研究,盧俊宇[9]等對我國省級區(qū)域的能源消費碳足跡進行了時空演變分析,陳勇等建立[10]了環(huán)境庫茲涅茨曲線模型,并對西南地區(qū)農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)碳足跡與經濟發(fā)展之間的關系進行了實證研究。
常州市作為長三角蘇南發(fā)展模式的發(fā)祥地,能源消耗和污染物排放均處于較高強度。本文以常州市為例,分析1986-2014年碳足跡的變化情況,對經濟發(fā)展與碳足跡的響應關系進行研究,從而得出碳足跡的主要影響因素,為破解經濟發(fā)展瓶頸,力爭“十三五”期間開啟綠色轉身提供方向。
常州市位于江蘇省南部,地處長江下游南岸,屬長江三角洲中心地帶。位于北緯31°09'-32°04'、東經119°08'-120°12',北倚長江天塹,南與安徽省交界,東瀕太湖與無錫市相連,西與南京、鎮(zhèn)江兩市接壤。
屬于北亞熱帶海洋性氣候,常年氣候溫和,雨量充沛,四季分明;春末夏初時多有梅雨發(fā)生,夏季炎熱多雨,最高氣溫度常達36℃以上,冬季空氣濕潤,氣候陰冷,主導風向為東南偏東,年均風速為2.9m/s。
為分析演變歷程,揭示演變規(guī)律,為使結果越客觀、準確,根據(jù)資料可獲得性,獲取了盡可能的數(shù)據(jù)時間序列。本文研究的數(shù)據(jù)時間跨度為1986年-2014年,經濟發(fā)展指標選取地區(qū)生產總值(GDP),能源消耗數(shù)據(jù)采用規(guī)上企業(yè)能源消耗統(tǒng)計數(shù)據(jù),包括煤、焦炭、燃料石油、液化石油、汽油、煤油、柴油、天然氣等8種(均折算成標準煤),數(shù)據(jù)來源為《常州統(tǒng)計年鑒》(2015)。
常州市1986-2014年經濟發(fā)展與主要能源消耗情況見圖1,近30年來,常州市經濟穩(wěn)步發(fā)展,尤其是近十年保持了持續(xù)高速發(fā)展;主要能源均為煤炭,其次為焦炭,兩類能源消耗占比保持在84%~94%。直到上世紀末和本世紀初,天然氣逐步開始使用并納入統(tǒng)計。
常用的碳足跡研究方法主要有過程分析法(PA)和投入產出分析法(EIO),常用的具體方法有實測法、物料衡算法、排放系數(shù)法等[11]。
考慮到能源統(tǒng)計數(shù)據(jù)的特點,本文采用投入產出法中的物料衡算法進行估算.根據(jù)《IPCC溫室氣體排放清單指南》[12],結合能源統(tǒng)計特點,采用式(1)計算。
圖1 常州市1986-2014年經濟發(fā)展與能源消耗變化情況
式中:T為CO2排放量,萬t;11/3為碳與CO2間的轉換系數(shù);ECi為能源i的消耗量(若為能量單位,需要轉換為標準煤,即1萬t標準煤等于2.93×105GJ),萬t;CEFi為能源i的碳排放系數(shù)(以每噸標準煤下產生的噸碳計);OCRi為碳氧化率,%;i為能源種類,根據(jù)統(tǒng)計年鑒將其分為10類(見表1)。
表1 不同能源種類的碳排放系數(shù)與碳氧化率
常州市1986-2014年碳足跡見圖2。從圖2可以看出,碳足跡呈持續(xù)增長趨勢,由1986年的378.3萬噸增加至2014年的4103.4萬噸,年均增長率為8.9%;人均碳足跡與碳足跡增長幅度類似,由1986年的1.2噸/人﹒年增加至2014年的8.7噸/人﹒年,年均增長率為7.3%;單位GDP碳足跡逐年下降,由1986年的6.9噸/萬元下降至2014年的0.8噸/萬元,年均增長率為-7.2%,可見能源利用效率逐年提高,能源消耗帶來的產值越來越高。
從不能能源種類碳足跡占比看,1986-2014年煤炭消耗碳足跡所占比例最大,占比逐年上升,在2001年達到最大(占比為92%),之后有了較大的削減,2014年煤炭消耗碳足跡的占比削減至59%;焦炭消耗碳足跡的比重穩(wěn)步上升,由1986年占比不足6%增加至2014年占比超35%;天然氣碳足跡占比較小,維持在4%~6%。
圖2 常州市1986-2014年能源消耗碳足跡變化情況
圖3 常州市1986-2014年能源消耗碳足跡占比情況
可見,常州市的能源消費中煤炭始終是主要來源,清潔能源的占有率非常低,今后需要進一步加大能源消耗結構優(yōu)化調整力度以及不斷提高能源利用效率。
改革開放后,計劃經濟向市場經濟轉型,蘇南模式逐步形成,上世紀80年代中期常州市啟動了農村工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的進程,鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)快速發(fā)展,勞動密集型的輕工業(yè)占主體;90年代中期開始發(fā)展外向型經濟,大規(guī)模外商投資企業(yè)涌現(xiàn),改革開放直至上世紀末以體制創(chuàng)新為主,進入本世紀后,開始了增長方式的創(chuàng)新,轉為依靠科技進步的低投入、低消耗、低污染和高效率的增長方式[13-14],經濟發(fā)展呈現(xiàn)明顯分階段特征。根據(jù)錢納里的一般標準工業(yè)化模型,常州市上世紀80年代至90年代處于工業(yè)化初期階段,經過20余年的發(fā)展于2007年(GDP近2000億元)邁入工業(yè)化中期階段,經過“十一五”、“十二五”的高速發(fā)展于2012年(GDP近4000億元)邁入后工業(yè)化階段,人均GDP超過萬美元。
以GDP為自變量x,以碳足跡為因變量y,選用線性方程、二次方程、三次方程、指數(shù)方程進行曲線擬合分析碳足跡與經濟發(fā)展的關系。根據(jù)曲線擬合結果、模型檢驗參數(shù),三次方程擬合效果最佳。1986-2014年碳足跡與GDP曲線擬合圖見圖4。從擬合結果可知,碳足跡與GDP為顯著的相關關系(R=0.997),其相關方程為:Y=1.677X+3.22×10-9X3+245.442,呈現(xiàn)強“倒U型”曲線特征。
常州市在工業(yè)化初期階段(GDP小于2000億元,2007年前)碳足跡隨著GDP的增長呈現(xiàn)明顯的增長趨勢,工業(yè)化中期階段增速明顯減緩,當邁入后工業(yè)化階段(GDP大于3000億元,2010年后),逐步逼近拐點。
圖4 碳足跡與GDP的相關關系
本文以1986-2014年能源消耗為基礎,采用物料衡算法測算了常州市近30年的碳足跡,深入分析了近30年來不同能源的碳足跡占比情況及變化趨勢;同時,對常州市社會經濟階段進行研判,分析了經濟發(fā)展與碳足跡之間的響應關系。
(1)1986-2014年,常州市碳足跡整體呈現(xiàn)穩(wěn)步增長趨勢,年均增長率為8.9%,1986-2000年間,增長較為緩慢且有震蕩;2001-2006年,處于快速增長狀態(tài);2007年后,碳足跡增速呈現(xiàn)放緩態(tài)勢。
(2)單位GDP碳足跡逐年下降,年均增長率為-7.2%,能源利用效率逐年提高,能源消耗帶來的產值越來越高
(3)1986-2014年,煤炭消耗碳足跡所占比例最大,占比逐步上升,在2001年達到最大(占比為92%),之后有了較大的削減,2014年煤炭消耗碳足跡的占比削減至59%;焦炭消耗碳足跡的比重穩(wěn)步上升,由1986年占比不足6%增加至2014年占比超35%;天然氣碳足跡占比較小,維持在4%~6%。
(4)從經濟發(fā)展與碳足跡關系角度看,碳足跡與GDP為顯著的相關關系(R=0.997),且二者呈現(xiàn)強“倒U型”曲線關系;單位GDP碳足跡穩(wěn)步下降,當常州市邁入后工業(yè)化階段(GDP大于3000億元,2010年后),逐步逼近拐點。
(5)常州市碳足跡變化的主要影響因素為經濟增長。未來,必須從產業(yè)轉型著手,加大科技投入,實現(xiàn)智造常州,徹底扭轉經濟增長方式;其次為能源結構優(yōu)化調整,加大清潔能源使用占比。
[1]吳彼愛,高建華,徐沖.基于產業(yè)結構和能源結構的河南省碳排放分解分析[J].經濟地理,2010,30(11):1902-1907.
[2]王微,林劍藝,崔勝輝,等.碳足跡分析方法研究綜述[J].環(huán)境科學與技術,2010,33(7):71-78.
[3] IPCC.ClimateChange2007:ThePhysicalScienceBasis,Summaryfor Policymakers.Cambridge:Cambridge University Press(IPCC Secretariat),2007.
[4] Rees W E.Ecological footprints and appropriated carrying capacity:what urban economics leaves out[J].Environment and Urbanization,1992,2:121-130.
[5]Kenny T,Gray N F.Comparative performance of six carbon footprint models for use in Ireland[J].Environmental Impact Assessment Review,2009,29:1-6.
[6] Argonne.Development and Applications of GREET 2.7-the Transportation Vehicle-cycle Model[R].2006.
[7]王立猛,何康林.基于STIRPAT模型的環(huán)境壓力空間差異分析——以能源消費為例[J].環(huán)境科學學報,2008,28(5):1032-1037.
[8]鄧宣凱,劉艷芳,李紀偉.區(qū)域能源碳足跡計算模型比較研究——以湖北省為例[J].生態(tài)環(huán)境學報,2012,21(9):1533-1538.
[9]盧俊宇,黃賢金,陳逸等.基于能源消費的中國省級區(qū)域碳足跡時空演變分析[J].地理研究,2013,32(2):326-336.
[10]陳勇,李首成,稅偉等.基于EKC模型的西南地區(qū)農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)碳足跡研究口.農業(yè)技術經濟,2013(2):120-128.
[11]張德英,張麗霞.碳源排碳量估算辦法研究進展[J].內蒙古林業(yè)科技,2005(1):20-23.
[12] IPCC.2006 IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories:volume II[EB/OL].(2008-07-20).http://www.Ipcc.ch/ipeereports/Methodology -reports.html.
[13]周荷金.常州市跨世紀經濟與環(huán)境協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略研究[J].城市研究,1998,4(71):33-36.
[14]臧其勝.新蘇南模式中環(huán)境問題的歸因分析[J].小城鎮(zhèn)建設,2006,12: 62-64.