基于LMDIAttribution分析方法

趙濤等

摘要

引入對(duì)數(shù)平均迪式分解模型及其歸因分析（LMDIAttribution）方法，從細(xì)分行業(yè)角度對(duì)2000-2012年天津市工業(yè)部門(mén)的碳排放強(qiáng)度變化進(jìn)行研究，首先對(duì)碳排放強(qiáng)度作產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和排放因子三因素LMDI乘法分解，其后，基于三個(gè)分解因素在2000-2006年和2006-2012年兩個(gè)時(shí)間段對(duì)碳排放強(qiáng)度下降的影響效應(yīng)，對(duì)其作歸因分析，量化36個(gè)細(xì)分行業(yè)對(duì)分解因素影響效應(yīng)的貢獻(xiàn)。得到以下主要結(jié)論：天津市工業(yè)部門(mén)的碳排放強(qiáng)度從2000-2012年累計(jì)下降了66.87%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度是其下降的主導(dǎo)因素，累計(jì)影響值分別為-44.53%和-47.39%，排放因子對(duì)其下降起抑制作用，累計(jì)影響值為15.39%；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響主要依賴(lài)于高耗能行業(yè)產(chǎn)值占比的變化，化工行業(yè)和黑色金屬行業(yè)產(chǎn)值的占比越高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的減排效應(yīng)越差， 因此在調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)時(shí)，應(yīng)大力發(fā)展服務(wù)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，嚴(yán)格控制高耗能行業(yè)發(fā)展；黑色金屬行業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)是能源強(qiáng)度效應(yīng)變化的主導(dǎo)行業(yè)，由于技術(shù)進(jìn)步和能源效率的提高，黑色金屬行業(yè)的負(fù)值貢獻(xiàn)在2006-2012年相對(duì)前七年增大了2.56倍，非金屬礦物制品業(yè)從最大的正值貢獻(xiàn)行業(yè)轉(zhuǎn)為第二大負(fù)值貢獻(xiàn)行業(yè)，使得2006-2012年能源強(qiáng)度對(duì)碳排放強(qiáng)度的拉低影響相對(duì)前七年增大了近1倍；排放因子對(duì)碳排放強(qiáng)度下降的抑制作用在2006年之后呈現(xiàn)減弱的趨勢(shì)，主要是因?yàn)椤笆晃濉逼陂g化工行業(yè)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化與能源再利用體系的建立，有效抑制了排放因子對(duì)碳排放強(qiáng)度的拉升作用。綜上可見(jiàn)，黑色金屬行業(yè)、化工行業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)是天津市碳排放強(qiáng)度分解因素變化的主要貢獻(xiàn)行業(yè)，以這些高耗能行業(yè)為主要研究對(duì)象， 根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)及其所處的發(fā)展階段，嚴(yán)格控制其粗放型發(fā)展、鼓勵(lì)新技術(shù)研發(fā)、循環(huán)利用資源及優(yōu)化用能結(jié)構(gòu)等措施，針對(duì)性的制定節(jié)能減排辦法，才能在保持經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)做到碳排放強(qiáng)度的降低。

關(guān)鍵詞工業(yè)；碳排放強(qiáng)度；LMDIAttribution；天津

中圖分類(lèi)號(hào)X24文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)1002-2104（2015）07-0040-08doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.07.006

氣候變化異常已經(jīng)引起全球廣泛關(guān)注，依據(jù)IPCC4報(bào)告，二氧化碳增排是影響氣候變化的關(guān)鍵因素。中國(guó)作為當(dāng)前二氧化碳排放第一大國(guó)，如何切實(shí)可行的促進(jìn)節(jié)能減排，降低碳排放量已經(jīng)成為當(dāng)前熱點(diǎn)問(wèn)題。

學(xué)術(shù)領(lǐng)域?qū)ξ覈?guó)的二氧化碳排放進(jìn)行了大量研究，其中一個(gè)主要研究熱點(diǎn)是碳排放因素分解。徐國(guó)泉等[1]采用LMDI（Log Mean Divisia Index，對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)分解方法）方法，定量分析了1995-2004 年間能源結(jié)構(gòu)、能源效率及經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素變化對(duì)中國(guó)人均碳排放影響，提出經(jīng)濟(jì)發(fā)展是拉動(dòng)碳排放的關(guān)鍵因素。張友國(guó)[2]基于投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)分解方法分析了1987-2007年經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式變化對(duì)中國(guó)碳排放強(qiáng)度的影響，得到生產(chǎn)部門(mén)能源強(qiáng)度降低是導(dǎo)致碳排放強(qiáng)度下降的最主要因素。郭朝先[3]通過(guò)構(gòu)建碳排放恒等式，運(yùn)用LMDI方法對(duì)中國(guó)1995-2007年的碳排放從產(chǎn)業(yè)層面和地區(qū)層面進(jìn)行了分解，提出經(jīng)濟(jì)總量是影響碳排放增長(zhǎng)的最主要因素，而能源效率因素是影響碳排放的主要抑制因素。陳詩(shī)一[4]應(yīng)用LMDI方法對(duì)改革開(kāi)放以來(lái)中國(guó)工業(yè)行業(yè)碳排放強(qiáng)度變化進(jìn)行分解，得到能源強(qiáng)度降低是碳排放強(qiáng)度波動(dòng)性下降的決定因素。Ren et al[5]將中國(guó)劃分為九大地區(qū)，運(yùn)用兩階段LDMI方法對(duì)能源工業(yè)碳排放的影響因素進(jìn)行分析，表明經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出是拉升碳排放的主要因素，而能源強(qiáng)度變化是降低碳排放的重要途徑。

天津市的綜合經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力在我國(guó)34個(gè)省級(jí)區(qū)域排名第七[6]，工業(yè)仍是其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)。謝華生等[7]結(jié)合天津的區(qū)位、產(chǎn)業(yè)等優(yōu)勢(shì)，對(duì)天津市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、能源消費(fèi)、碳排放發(fā)展進(jìn)行了分析，認(rèn)為走低碳發(fā)展道路是天津市未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然選擇。郭彩霞等[8]采用LMDI方法對(duì)天津市工業(yè)能源消費(fèi)碳排放量作四因素分解分析，結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)規(guī)模是碳排放增長(zhǎng)的主導(dǎo)因素，能源利用效率提高是工業(yè)節(jié)能減排的主要貢獻(xiàn)因素。Shao C et al[9]采用LMDI方法和聚類(lèi)分析對(duì)天津市工業(yè)部門(mén)碳排放特征進(jìn)行分析，表明高排放和低效率行業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起重要作用，提高能源利用效率是節(jié)能減排的主要措施。Kang J D et al[10]對(duì)天津市溫室氣體排放作分解分析，結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是產(chǎn)業(yè)部門(mén)排放增加的主要原因，而能源效率的提高是排放降低的主導(dǎo)因素。

綜上可見(jiàn)：當(dāng)前針對(duì)碳排放（碳排放強(qiáng)度）變化的分解研究主要集中于地區(qū)或部門(mén)層面，通過(guò)各種分解方法尋求各影響因素對(duì)總量變化的貢獻(xiàn)值，從不同的角度得到結(jié)論：經(jīng)濟(jì)總量是拉升碳排放總量的最主要因素，能源強(qiáng)度或能源利用效率是碳減排的主要貢獻(xiàn)因素。但是，當(dāng)前研究均止步于因素分解，在分解因素的層面解釋總量變化的原因，并未進(jìn)一步追溯到驅(qū)動(dòng)分解因素變化的終端細(xì)分行業(yè)，研究結(jié)果沒(méi)有具體量化指向，政策指導(dǎo)可操作性有限。

本文引入Choi & Ang[11]提出的LMDIAttribution分析方法并將其拓展至碳排放領(lǐng)域，以2000-2012年天津市工業(yè)部門(mén)二氧化碳排放強(qiáng)度（以下簡(jiǎn)稱(chēng)碳排放強(qiáng)度）為研究對(duì)象，對(duì)其總的碳排放強(qiáng)度進(jìn)行LMDI乘法分解，再進(jìn)一步應(yīng)用歸因分析量化36個(gè)細(xì)分行業(yè)對(duì)分解因素影響效應(yīng)變化的貢獻(xiàn)，從分解因素的角度給出各行業(yè)對(duì)碳排放強(qiáng)度變化的間接影響，為評(píng)價(jià)政策的實(shí)施成效提供更為細(xì)致的依據(jù)，也為將來(lái)相關(guān)政策的制定提供參考。

1研究方法

IDA（指數(shù)分解分析）方法的思想在于量化藏在總量變化背后的推動(dòng)因素，經(jīng)Sun[12]修正過(guò)的Laspeyres分解方法和Ang[13]提出的LMDI方法是當(dāng)前主要的兩種分解方法。LMDI方法由于其完全分解和一致性等優(yōu)點(diǎn)，被認(rèn)為是目前最理想的分解方法[5，16-18]?；贚MDI乘法分解，Choi & Ang[11]對(duì)其提出進(jìn)一步的拓展分析——?dú)w因分析，將分解因素影響效應(yīng)的變化值加法分解至構(gòu)成總量的所有終端行業(yè)。本文將這兩種方法的結(jié)合稱(chēng)為L(zhǎng)MDIAttribution，并將其拓展至碳排放領(lǐng)域，對(duì)碳排放強(qiáng)度作三因素LMDI乘法分解，分析各因素對(duì)總量變化的貢獻(xiàn)值，并計(jì)算構(gòu)成總量的各行業(yè)對(duì)分解指數(shù)影響效應(yīng)變化比例的貢獻(xiàn)。

2.2天津市工業(yè)部門(mén)碳排放強(qiáng)度因素分解及拓展分析

基于以上對(duì)天津市2000-2012年13年間產(chǎn)業(yè)部門(mén)碳排放量的初步分析，工業(yè)部門(mén)對(duì)這一時(shí)間段內(nèi)天津市五大產(chǎn)業(yè)部門(mén)碳排放變化趨勢(shì)起絕對(duì)主導(dǎo)作用，所以選取工業(yè)部門(mén)作為研究對(duì)象，進(jìn)一步分解工業(yè)碳排放強(qiáng)度變化的影響因素，以及細(xì)分行業(yè)對(duì)這些因素影響效應(yīng)變化的貢獻(xiàn)，最終將碳排放強(qiáng)度變化的推動(dòng)力量從因素分解的角度追溯到36個(gè)細(xì)分行業(yè)。

2.2.1碳排放強(qiáng)度因素分解

使用LMDI乘法分解模型，將天津市2000-2012年間工業(yè)部門(mén)36個(gè)細(xì)分行業(yè)碳排放強(qiáng)度分解為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、排放因子三個(gè)影響因素，以2000年為基年，給出工業(yè)部門(mén)碳排放強(qiáng)度及其分解因素影響效應(yīng)變化的時(shí)間序列結(jié)果，如圖2所示。碳排放強(qiáng)度從2001年開(kāi)始逐年

下降，至2012年，累計(jì)下降66.87%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度是導(dǎo)致其下降的主要因素，全時(shí)期累計(jì)影響效應(yīng)分別為-44.53%和-47.39%，排放因子對(duì)其下降起輕微抑制作用，全時(shí)期累計(jì)影響效應(yīng)為15.39%。2000-2001年能源強(qiáng)度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)共同發(fā)揮拉升作用，使得碳排放強(qiáng)度出現(xiàn)短暫上升，2001-2002年能源強(qiáng)度因素拉升作用趨于緩和，排放因子因素拉升作用逐漸增大，但受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素拉低作用的影響，二氧化碳排放強(qiáng)度開(kāi)始回落，至2006年，碳排放強(qiáng)度受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度兩因素拉低作用影響，克服排放因子影響效應(yīng)逐步走高的趨勢(shì)，相對(duì)2011年累計(jì)下降55.72%。2006-2009年由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)停止下降，碳排放強(qiáng)度降勢(shì)也隨即變緩，直至2009年開(kāi)始產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)再次進(jìn)入下降趨勢(shì)，與能源強(qiáng)度共同作用使碳排放強(qiáng)度再次大幅下降。2.2.2分解因素歸因分析

基于以上2000-2012年天津市工業(yè)部門(mén)碳排放強(qiáng)度LMDI乘法分解結(jié)果，根據(jù)公式（10）對(duì)分解因素影響效應(yīng)變化比例作歸因分析，分析結(jié)果以2000年和2006年為基年，給出2000-2006年、2006-2012年兩個(gè)時(shí)間段工業(yè)細(xì)分行業(yè)對(duì)分解因素影響效應(yīng)變化比例的累計(jì)貢獻(xiàn)值（見(jiàn)表1）。（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素歸因分析。

上節(jié)對(duì)天津市工業(yè)行業(yè)碳排放強(qiáng)度的分解結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放強(qiáng)度變化的影響在2000-2006年占主導(dǎo)地位，由于2006-2009年出現(xiàn)影響效應(yīng)減弱的情形，導(dǎo)致其后期的表現(xiàn)比較一

般。由表1可以看出：2000-2006年，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放強(qiáng)度下降的累計(jì)影響值為-35.36%，對(duì)這一值的負(fù)值貢獻(xiàn)排名前5的行業(yè)有化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、紡織業(yè)、石油和天然氣開(kāi)采業(yè)、石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)，這五個(gè)行業(yè)貢獻(xiàn)值總和為-28.27%。這5個(gè)行業(yè)中有3個(gè)行業(yè)被列為高耗能行業(yè)，多屬能源密集型行業(yè)，壟斷性高，CO2排放量大，對(duì)整個(gè)工業(yè)部門(mén)碳排放強(qiáng)度趨勢(shì)的走向有舉足輕重的作用。

2006-2012年，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放強(qiáng)度下降的累計(jì)影響值為-14.19%，對(duì)這一值的負(fù)值貢獻(xiàn)排名前5的行業(yè)有黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、電力熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、石油和天然氣開(kāi)采業(yè)，其貢獻(xiàn)值總和為-14.12%。

相比2000-2006年，2006-2012年有27個(gè)行業(yè)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響效應(yīng)的貢獻(xiàn)值呈現(xiàn)出負(fù)值貢獻(xiàn)能力降低或負(fù)值貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)為正值貢獻(xiàn)情況，僅有9個(gè)行業(yè)的負(fù)值貢獻(xiàn)能力進(jìn)一步加強(qiáng)，其中化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)是負(fù)值貢獻(xiàn)能力大幅縮減的典型代表，累計(jì)負(fù)值貢獻(xiàn)從-17.35%縮小至-2.39%，而黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)情況正相反，前后兩個(gè)時(shí)間段中，累計(jì)貢獻(xiàn)值從正值1.19%轉(zhuǎn)為負(fù)值-4.73%，成為后期影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)拉低效應(yīng)的主力。這主要是受2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)影響，2009年中國(guó)政府出臺(tái)一系列應(yīng)對(duì)措施，大量資金涌入基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域，使得化工、鋼鐵等重工業(yè)生產(chǎn)總值大幅上升，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在短期內(nèi)發(fā)生較大變化所致。隨著經(jīng)濟(jì)情況好轉(zhuǎn)，2010年后中央財(cái)政政策相對(duì)前兩年逐步收緊，使得鋼鐵行業(yè)在2009年產(chǎn)能激增后迅速回落并持續(xù)下降，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響效應(yīng)的貢獻(xiàn)也由正轉(zhuǎn)負(fù)?？梢钥闯觯a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放強(qiáng)度影響值的變化主要依托于天津市支柱產(chǎn)業(yè)中高耗能行業(yè)的產(chǎn)值變化。

（2）能源強(qiáng)度因素歸因分析。

結(jié)合圖2可以看出，能源強(qiáng)度在2002年后對(duì)碳排放強(qiáng)度發(fā)揮拉低作用，并在2009年開(kāi)始對(duì)碳排放強(qiáng)度下降的拉低效應(yīng)趕超產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，成為主導(dǎo)因素。由表1可以看出，2000-2006年能源強(qiáng)度對(duì)碳排放強(qiáng)度下降的累計(jì)影響值為-18.61%，其負(fù)值貢獻(xiàn)者主要包括交通運(yùn)輸設(shè)備、通信及電子設(shè)備、通用設(shè)備等設(shè)備制造業(yè)、黑色及有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、石油和天然氣開(kāi)采業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)，這些行業(yè)的貢獻(xiàn)值總和為-14.70%。 2006-2012年能源強(qiáng)度對(duì)碳排放強(qiáng)度下降的累計(jì)影響值增大為-3537%，主要受到黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、通用設(shè)備和通信電子設(shè)備制造業(yè)、飲料制造業(yè)的影響，這些行業(yè)貢獻(xiàn)值總和為-25.01%。

2006-2012年相對(duì)2000-2006年，有15個(gè)行業(yè)對(duì)碳排放強(qiáng)度影響效應(yīng)的貢獻(xiàn)值呈現(xiàn)負(fù)值貢獻(xiàn)縮小或轉(zhuǎn)為正值的趨勢(shì)，有21個(gè)行業(yè)呈現(xiàn)正值貢獻(xiàn)向負(fù)值轉(zhuǎn)變或負(fù)值貢獻(xiàn)能力加強(qiáng)的趨勢(shì)。金屬制品、各種設(shè)備制造業(yè)是負(fù)值貢獻(xiàn)縮小的主要行業(yè)，而黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)以及非金屬礦物制品業(yè)是負(fù)值貢獻(xiàn)加強(qiáng)或正值貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)正的典型代表行業(yè)，前者負(fù)值貢獻(xiàn)值在后半時(shí)間段相比前半時(shí)間段增長(zhǎng)了2.56倍，后者更是從前期的主要正值貢獻(xiàn)行業(yè)逆轉(zhuǎn)為后期的第二大負(fù)值貢獻(xiàn)行業(yè)。 “十一五”期間，天津市通過(guò)制定百余項(xiàng)能源監(jiān)測(cè)、企業(yè)能耗等地方標(biāo)準(zhǔn)，基本形成了覆蓋主要用能設(shè)備和重點(diǎn)耗能行業(yè)的節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)體系，著重提升高耗能行業(yè)能源利用效率，在這兩大高耗能行業(yè)中產(chǎn)生了最為顯著的正面效果。

（3）排放因子因素歸因分析。

從2000-2006年到2006-2012年，排放因子對(duì)碳排放強(qiáng)度下降的累計(jì)影響值從正值16.4%轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)值-2.46%，影響效應(yīng)在后期發(fā)生逆轉(zhuǎn)，從抑制變?yōu)槔瓌?dòng)。這主要由于化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)在后半段時(shí)間的累計(jì)貢獻(xiàn)值大幅下降并由正值貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)為負(fù)值貢獻(xiàn)所致，這樣的結(jié)果部分受益于“十一五”期間，政府鼓勵(lì)化工企業(yè)實(shí)施余熱余壓利用、能量系統(tǒng)優(yōu)化項(xiàng)目建設(shè)所取得的成果。

3結(jié)論與建議

本文基于LMDIAttribution方法——迪氏指數(shù)乘法分解模型及其歸因分析，將天津市2000-2012年工業(yè)細(xì)分行業(yè)能源消費(fèi)碳排放強(qiáng)度分解為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和排放因子三個(gè)因素，并對(duì)各影響因素作進(jìn)一步歸因分析，得到如下結(jié)論：

（1）2000-2012年天津市工業(yè)部門(mén)碳排放強(qiáng)度主要呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，全時(shí)期累計(jì)下降66.87%。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在2001-2009年時(shí)碳排放強(qiáng)度下降的主導(dǎo)因素，2009年后能源強(qiáng)度趕超產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，成為碳排放強(qiáng)度下降的主要影響因素，排放因子對(duì)碳排放強(qiáng)度的下降主要起抑制作用，影響值較為輕微。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放強(qiáng)度影響值的變化主要依托于天津市支柱產(chǎn)業(yè)中高耗能行業(yè)的產(chǎn)值變化。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響效應(yīng)在2006-2012年相對(duì)2000-2006年期間增長(zhǎng)較小，主要是受2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)和政府以投資拉動(dòng)內(nèi)需的政策影響，化工、鋼鐵等與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)緊密相關(guān)的高耗能行業(yè)產(chǎn)值大幅上升，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的負(fù)值貢獻(xiàn)能力相應(yīng)大幅減弱所致，而隨著經(jīng)濟(jì)情況好轉(zhuǎn)，2010年財(cái)政政策相對(duì)收緊，使得鋼鐵行業(yè)在2009年產(chǎn)能激增后迅速回落并持續(xù)下降，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響效應(yīng)的貢獻(xiàn)值也由正轉(zhuǎn)負(fù)?？梢钥闯?，對(duì)于高耗能行業(yè)，產(chǎn)值在工業(yè)部門(mén)中占比的增加相應(yīng)會(huì)通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)導(dǎo)致碳排放強(qiáng)度的上升，因此未來(lái)調(diào)結(jié)構(gòu)相關(guān)的減排措施可以將重點(diǎn)放在繼續(xù)加快發(fā)展能源消耗少的服務(wù)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，嚴(yán)格控制高耗能產(chǎn)業(yè)的粗放型發(fā)展。

（3）能源強(qiáng)度在2006-2012年對(duì)碳排放強(qiáng)度的累計(jì)影響效應(yīng)相對(duì)前七年增大了近1倍，對(duì)這一變化貢獻(xiàn)最大的行業(yè)是黑色金屬行業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)，前者在2006-2012年的累計(jì)貢獻(xiàn)值相對(duì)前七年增大了2.56倍，成為后期能源強(qiáng)度影響效應(yīng)的最大負(fù)值貢獻(xiàn)行業(yè)；而后者對(duì)能源強(qiáng)度效應(yīng)的貢獻(xiàn)值更是發(fā)生逆轉(zhuǎn)，從最大的正值貢獻(xiàn)行業(yè)轉(zhuǎn)為第二大負(fù)值貢獻(xiàn)行業(yè)。表明天津市針對(duì)重點(diǎn)用能設(shè)備和高耗能行業(yè)節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)體系的建設(shè)取得了豐碩的成果，相關(guān)政策可以依據(jù)重點(diǎn)耗能行業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)，引入更具針對(duì)性的節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)，將節(jié)能指標(biāo)完成情況納入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)和年度考核體系，通過(guò)提高高耗能行業(yè)的能源效率，使得天津市減排成效再上一個(gè)臺(tái)階。

（4）化工行業(yè)作為排放因子影響效應(yīng)變化的主導(dǎo)行業(yè)，在“十一五”期間能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與能源再利用體系的建立，使其對(duì)排放因子的貢獻(xiàn)值從正值轉(zhuǎn)為負(fù)值，抑制排放因子對(duì)碳排放強(qiáng)度的拉升作用。未來(lái)政策制定可以借鑒化工行業(yè)所取得的成果，依托行業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)，制定相應(yīng)的能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化辦法，通過(guò)用能結(jié)構(gòu)的優(yōu)化及新能源的引入，降低碳排放強(qiáng)度。

鋼鐵行業(yè)、化工行業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)是天津市碳排放強(qiáng)度分解因素的主要貢獻(xiàn)行業(yè)，以這些高耗能行業(yè)為重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象，根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)及其所處的發(fā)展階段，結(jié)合本文研究結(jié)果，可以通過(guò)控制高耗能產(chǎn)業(yè)的粗放型發(fā)展、提高非能源型行業(yè)比重、鼓勵(lì)科技研發(fā)、循環(huán)利用資源、優(yōu)化用能結(jié)構(gòu)及引入新能源等措施，針對(duì)性的制定節(jié)能減排政策，同時(shí)大力發(fā)展服務(wù)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，提升低能耗產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中的比重，才能在保持經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)做到碳排放強(qiáng)度的降低。

（編輯：王愛(ài)萍）

參考文獻(xiàn)（References）

[1]徐國(guó)泉， 劉則淵. 中國(guó)碳排放的因素分解模型及實(shí)證分析： 1995-2004[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境， 2006， 16（6）： 158-161. [Xu Guoquan， Liu Zeyuan. Decomposition Model and Empirical Study of Carbon Emissions for China， 1995- 2004[J].China Population， Resources and Environment，2006，16（6）：158-161.]

[2]張友國(guó). 經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式變化對(duì)中國(guó)碳排放強(qiáng)度的影響[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2010， 45（4）： 120-133.[Zhang Youguo. Economic Development Pattern Change Impact on Chinas Carbon Intensity[J]. Economic Research Journal，2010，45（4）：120-133.]

[3]郭朝先. 中國(guó)碳排放因素分解： 基于 LMDI 分解技術(shù)[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境， 2011， 20（12）： 4-9.[Guo Chaoxian. Decomposition of Chinas Carbon Emissions： Based on LMDI Method[J]. China Population， Resources and Environment，2011，20（12）：4-9.]

[4]陳詩(shī)一. 能源消耗， 二氧化碳排放與中國(guó)工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2009， （4）： 006.[Chen Shiyi. Energy Consumption， CO2 Emission and Sustainable Development in Chinese Industry[J]. Economic Research Journal，2009，（4）：006.]

[5]Ren Shenggang， Fu Xiang， Chen XiaoHong. Regional Variation of EnergyRelated Industrial CO2 Emissions Mitigationin China [J]. China Economic Review，2012，23： 1134-1145.

[6]“十一五”期間中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)綜合競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展報(bào)告[M].北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社， 2012.[ Report on Overall Competitiveness Chinas Provincial Economy During the Eleventh Fiveyear Program [M]. Beijing： Social Science Academic Press， 2012.]

[7]謝華生， 楊勇， 虞子婧， 等. 天津市低碳發(fā)展路徑探討[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境， 2010，（S2）： 211-214. [Xie Huasheng， Yang Yong， Yu Zijing， et al. LowCarbon Development Path of Tianjin [J]. China Population， Resources and Environment，2010，（S2）： 211-214.]

[8]郭彩霞， 邵超峰，等. 天津市工業(yè)能源消費(fèi)碳排放量核算及影響因素分解[J]. 環(huán)境科學(xué)研究， 2012， 25（2）： 232-239.[Guo Caixia， Shao Chaofeng， et al. Carbon Emission Accounting and Decomposition Analysis of Energy Consumption in the Industrial Subsectors of Tianjin City[J]. Research of Environmental Sciences，2012，25（2）：232-239.]

[9]Shao C， Guan Y， Wan Z. Performance and Decomposition Analyses of Carbon Emissions from Industrial Energy Consumption in Tianjin， China[J]. Journal of Cleaner Production， 2014， 64： 590-601.

[10]Kang J D， Zhao T， Liu N， et al. A Multisectoral Decomposition Analysis of Citylevel Greenhouse Gas Emissions： Case Study of Tianjin， China[J]. Energy， 2014， 68： 562-571.

[11]Choi K H， Ang B W. Attribution of Changes in Divisia Real Energy Intensity Index： An Extension to Index Decomposition Analysis[J]. Energy Economics， 2012， 34（1）： 171-176.

[12]Sun J W. Changes in Energy Consumption and Energy Intensity： A Complete Decomposition Model[J]. Energy Economics， 1998， 20（1）： 85-100.

[13]Ang B W， Liu F L. A New Energy Decomposition Method： Perfect in Decomposition and Consistent in Aggregation[J]. Energy， 26，537-548.

[14]Ang B W.Decomposition Analysis for Policymaking in Energy：Which Is the Preferred Method[J].Energy Policy，2004，32：1131-1139.

[15]He J. What Is the Role of Openness for Chinas Aggregate Industrial SO2 Emission？： A Structural Analysis Based on the Divisia Decomposition Method[J]. Ecological Economics， 2010，69（4）：868-886.

[16]Mendiluce M，PerezArriaga I，Ocana C.Comparison of the Evolution of Energy Intensity in Spain and in the EU15.Why Is Spain Different[J].Energy Policy，2010，38：639-645.

[17]王棟，潘文卿，劉慶，等.中國(guó)產(chǎn)業(yè)CO2排放的因素分解：基于LMDI模型[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2012，32（6）：1193-1203.[Wang Dong， Pan Wenqing， Liu Qing，et.al. Factors Decomposition of CO2 Emission in Chinas Industries：Based on LMDI Model [J].Systems EngineeringThoery & Practice，2012，32（6）：1193-1203.]

[18]孫趙勇，任保平.能源消費(fèi)影響因素分解方法的比較研究[J].資源科學(xué)，2013，35（1）：102-108.[Sun Zhaoyong，Ren Baoping.A Comparative Study of Energy Consumption Decomposition Methods[J].Resources Science，2013，35（1）：102-108.]

[19]Kaya Y. Impact of Carbon Dioxide Emission Control on GNP Growth： Interpretation of Proposed Scenarios[R]. Paris： IPCC Energy and Industry Subgroup， Response Strategies Working Group， 1990： 76.

[20]Ang B W， Choi K H. Decomposition of Aggregate Energy and Gas Emission Intensities for Industry： A Refined Divisia Index Method [J]. The Energy Journal， 1997，18（3）：59-73.

[21]IPCC.2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories： Volume[EB /OL]. Http： //www. Ipcc. ch /ipccreports /Methodologyreports.htm.

[22]徐成龍，張曉青，任建蘭.山東省低碳發(fā)展下的碳排放情景研究[J].經(jīng)濟(jì)與管理評(píng)論，2013， （5）：133-139.[Xu Chenglong， Zhang Xiaoqing， Ren Jianlan. A Scene Study on the Carbon Emission under the Condition of the Low Carbon Development in Shandong Province[J]. Review of Economy and Management， 2013， （5）：133-139.]

[23]操小娟. 氣候政策中激勵(lì)政策工具的組合應(yīng)用： 歐盟的實(shí)踐及啟示[J]. 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版， 2014， 14（4）：60-66.[Cao Xiaojuan. Combination of Incentive Policy Instrument in Climate Policy： EU Practices and Its Inspiration [J]. Journal of China University of Geosciences： Social Sciences Edition， 2014， 14（4）：60-66.]

[24]秦昌才，劉樹(shù)林.碳排放影響因素研究的現(xiàn)狀、比較與啟示[J].經(jīng)濟(jì)與管理評(píng)論，2012，（3）：29-33.[Qin Changcai， Liu Shulin. Current Situation， Comparison and Enlightenment of the Study on the Influencing Factors of Carbon Emissions [J]. Review of Economy and Management， 2012， （3）：29-33.]