我國(guó)工業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的二氧化硫減排潛力測(cè)算研究

肖闖

摘 要：基于2001—2012年我國(guó)工業(yè)行業(yè)的環(huán)境數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，采用LEAP情景分析方法測(cè)算未來(lái)影響我國(guó)工業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的污染物的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用LMDI分解技術(shù)構(gòu)建行業(yè)規(guī)模、行業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和技術(shù)效應(yīng)四個(gè)影響因素分解模型，測(cè)算未來(lái)我國(guó)工業(yè)行業(yè)SO2排放的潛力。結(jié)果表明，在三種不同情景中，BAU情景和低硫政策情景的減排效果最好，受挫低硫情景效果最差。低硫政策情景下，未來(lái)工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的減排潛力可達(dá)到-1350.23萬(wàn)噸，能源強(qiáng)度減排潛力可達(dá)到-1500.14萬(wàn)噸，治理效應(yīng)減排潛力可達(dá)到-119.78萬(wàn)噸。在BAU情景下，未來(lái)工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整減排潛力可達(dá)到-990.47萬(wàn)噸，能源強(qiáng)度減排潛力可達(dá)到-1377.92萬(wàn)噸，治理效應(yīng)因素減排潛力可達(dá)到-242.37萬(wàn)噸。

關(guān)鍵詞：工業(yè)行業(yè)；二氧化硫排放；情景分析；LMDI；潛力測(cè)算

一、引言

“十二五”期間，我國(guó)SO2減排目標(biāo)為8%，前四年SO2累計(jì)排放8000萬(wàn)噸，根據(jù)新華社的報(bào)道，“十二五”期間，我國(guó)主要污染物之一的SO2排放量持續(xù)大幅下降[1]，在2015年上半年提前完成了8%的SO2減排目標(biāo)，SO2排放量下降12.9%，在2015年全年，SO2排放量繼續(xù)實(shí)現(xiàn)了較大幅度下降。在“十三五”規(guī)劃中，我國(guó)GDP的增速預(yù)期目標(biāo)為6.5%-7%，這意味著，我國(guó)要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，能源消費(fèi)量將不可避免持續(xù)增加，SO2減排壓力將繼續(xù)加大。為此，測(cè)算我國(guó)工業(yè)行業(yè)SO2排放的減排潛力，對(duì)于未來(lái)工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和減排政策出臺(tái)具有十分重要的借鑒意義。

近年來(lái)，基于二氧化硫減排潛力的測(cè)算與分析，大部分專家和學(xué)者進(jìn)行了研究。李萬(wàn)剛[2]等（2009）就新疆火力發(fā)電行業(yè)SO2排放的現(xiàn)狀，結(jié)合今后火力發(fā)電的增長(zhǎng)趨勢(shì)，對(duì)火力發(fā)電行業(yè)SO2減排潛力進(jìn)行分析，得出2010年新疆火力發(fā)電行業(yè)SO2減排潛力有望控制在22萬(wàn)噸。張永正[3]等（2009）以中國(guó)政府“十一五”期間二氧化硫減排目標(biāo)為研究對(duì)象，以庫(kù)茲涅茨的倒“U”型理論為分析基礎(chǔ)，建立離散型EKC模型對(duì)二氧化硫排放量進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，得出2008-2010年二氧化硫產(chǎn)生量將以每年250萬(wàn)噸速度增長(zhǎng)，減排形勢(shì)嚴(yán)峻。李名升[4]等（2011）通過(guò)構(gòu)建對(duì)數(shù)平均權(quán)重模型和減排潛力模型分析SO2減排的影響因素和減排潛力，得到中國(guó)SO2排放強(qiáng)度存在著絕對(duì)趨同和條件趨同，在條件趨同下，2009年我國(guó)各地區(qū)SO2減排738萬(wàn)噸，“十二五”期間若工業(yè)SO2減排目標(biāo)為8%-10%，那么SO2去除率在2015年要達(dá)到74%-80%。張倩[5]等（2012）基于2005-2010年SO2排放量數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)，建立環(huán)境學(xué)習(xí)曲線模型，分析2005-2010年萬(wàn)元產(chǎn)值SO2減排潛力，研究表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，萬(wàn)元產(chǎn)值SO2排放環(huán)境負(fù)荷越小，減排潛力越??；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低的地區(qū)，萬(wàn)元產(chǎn)值SO2排放環(huán)境負(fù)荷越大，減排潛力也越大。

對(duì)于情景分析的研究，很多學(xué)者進(jìn)行了大力的研究。基于環(huán)境統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，孫啟宏[6]等（2010）建立情景分析模型，預(yù)測(cè)了2015年在經(jīng)濟(jì)保持一定增長(zhǎng)率、重點(diǎn)工業(yè)行業(yè)產(chǎn)污強(qiáng)度保持不同水平情景下的流域總污染物產(chǎn)生水平。趙憲偉[7]（2010）以排水體制、排水結(jié)構(gòu)和排放去向的為基礎(chǔ)，構(gòu)建了省域COD減排潛力模型，并以減排目標(biāo)為約束條件，預(yù)測(cè)和分析了不同情境下的河北省COD減排潛力，根據(jù)COD減排潛力預(yù)測(cè)結(jié)果，明確了河北省優(yōu)先挖掘的減排潛力。張雷[8]等（2011）基于未來(lái)20-30年我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特定情景下，預(yù)測(cè)了我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)的節(jié)能減排潛力。國(guó)際能源機(jī)構(gòu)[9]（IEA，2008）在“能源技術(shù)展望2008”報(bào)告中，以能源生產(chǎn)和消費(fèi)為對(duì)象，預(yù)測(cè)了能源領(lǐng)域的CO2減排情景。2009年麥肯錫公司[10]發(fā)布了“低碳經(jīng)濟(jì)之路”的研究報(bào)告，預(yù)測(cè)到2030年全球溫室氣體排放量和全球溫室氣體減排潛力（McKinsey & Company，2009）。王韶華[11]等（2014）利用能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)改進(jìn)了傳統(tǒng)的環(huán)境負(fù)荷模型，構(gòu)建IIPAT模型，設(shè)定了三種情景分析我國(guó)未來(lái)低碳發(fā)展情況。

上述學(xué)者的研究豐富了二氧化硫減排潛力測(cè)算的研究，本文在前人的研究基礎(chǔ)上，利用LEAP模型和LMDI分解模型對(duì)我國(guó)工業(yè)行業(yè)二氧化硫減排潛力進(jìn)行研究，分解我國(guó)工業(yè)行業(yè)污染排放的驅(qū)動(dòng)因素，測(cè)度我國(guó)工業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的污染減排潛力，探尋調(diào)整我國(guó)工業(yè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)污染減排潛力的路徑。

二、研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）研究方法

1、LMDI分解模型

本文在LEAP模型情景分析結(jié)果的基礎(chǔ)上，利用Ang[12][13]的LMDI分解模型構(gòu)建行業(yè)規(guī)模、行業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和治理效應(yīng)四個(gè)影響因素，同時(shí)基于不同情景分析結(jié)果，設(shè)定不同情景的SO2排放分解模型。

2、LEAP模型

LEAP（Long range Energy Alternatives Planning，長(zhǎng)期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)）軟件是瑞典斯德哥爾摩環(huán)境研究所美國(guó)中心的Charlie Heaps為主開(kāi)發(fā)的一個(gè)基于情景分析的能源-環(huán)境模型的有效工具，其中GREAT（Green Resources and Energy Analysis Tool，綠色資源與能源分析工具）是基于LEAP軟件的應(yīng)用框架，它可以根據(jù)不同選擇情景在工業(yè)行業(yè)發(fā)展、技術(shù)和價(jià)格變化等因素的假設(shè)條件下，對(duì)能源消費(fèi)和SO2排放等進(jìn)行綜合考慮。

情景設(shè)置。工業(yè)行業(yè)能源消耗與SO2排放主要由如下幾個(gè)方面因素決定，分別是工業(yè)行業(yè)發(fā)展規(guī)模、行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源強(qiáng)度、技術(shù)和治理等，這些因素可能對(duì)未來(lái)工業(yè)行業(yè)能源需求及SO2排放產(chǎn)生不確定的影響，結(jié)合環(huán)境污染領(lǐng)域不同專家學(xué)者對(duì)節(jié)能排污的展望及未來(lái)10-30年我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢(shì)，本文依據(jù)以上因素為我國(guó)工業(yè)行業(yè)SO2減排潛力測(cè)算設(shè)置了三種不同情景，分別是照常發(fā)展情景（BAU）、低硫政策情景和受挫情景。

表2 情景定性描述表

情景定性描述

BAU情景[14]（Business As Usual scenario）該情景是一種照常發(fā)展情景，即我國(guó)工業(yè)行業(yè)能源消耗的發(fā)展趨勢(shì)與當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)基本保持一致，政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展規(guī)劃目標(biāo)、節(jié)能減排、能源結(jié)構(gòu)改善、行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等政策基本能夠落實(shí)。

低硫政策情景（Low-sulfure policy scenario）該情景是在考慮我國(guó)能源安全、環(huán)境壓力和降低SO2排放要求的因素下，國(guó)家的節(jié)能減排政策和法律法規(guī)能夠保證和促進(jìn)減少SO2排放。這種情景不是以單純的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為主要目標(biāo)，而是考慮了國(guó)際國(guó)內(nèi)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)及環(huán)境各方面要素的發(fā)展需求，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式以重視質(zhì)量為主，要求人與自然和諧統(tǒng)一，國(guó)民節(jié)能環(huán)保意識(shí)加強(qiáng)，通過(guò)技術(shù)進(jìn)步及結(jié)構(gòu)調(diào)整來(lái)實(shí)現(xiàn)低硫的能源和減排的目標(biāo)。

受挫低硫情景（Frustrated Low-sulfure scenario）該種情景表示國(guó)家節(jié)能減排政策落實(shí)不到位，低硫技術(shù)未受到廣泛推廣和運(yùn)用，行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整不合理，以煤炭為主的能源燃燒效率未達(dá)到理想程度，阻礙了SO2低排放目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

工業(yè)行業(yè)SO2排放總量及各行業(yè)SO2排放量的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。

行業(yè)規(guī)模即行業(yè)總產(chǎn)值，采用工業(yè)行業(yè)企業(yè)的總產(chǎn)值來(lái)表示。

各行業(yè)工業(yè)產(chǎn)值，采用分行業(yè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的“分行業(yè)工業(yè)產(chǎn)值”口徑數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

各行業(yè)能源消費(fèi)量，需要用到煤炭、焦炭、石油等能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)，本文所采用的各行業(yè)煤炭、焦炭、石油消費(fèi)量數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，其中，煤炭、焦炭、石油消費(fèi)量折算標(biāo)煤數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

能源強(qiáng)度，采用工業(yè)各行業(yè)單位產(chǎn)值所產(chǎn)生的二氧化硫排放總量來(lái)衡量。

行業(yè)結(jié)構(gòu)，采用分行業(yè)各行業(yè)產(chǎn)值占整個(gè)工業(yè)行業(yè)總產(chǎn)值的比重來(lái)衡量。

治理效應(yīng)，為二氧化硫排放量與能源的消費(fèi)量的比重表示。

三、結(jié)果與分析

（一）LEAP模型情景結(jié)果分析

通過(guò)LEAP模型計(jì)算，得到了我國(guó)工業(yè)行業(yè)2010年至2025年不同時(shí)期的工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值、能源消費(fèi)和SO2排放的計(jì)算結(jié)果，表3得出了三種不同情景的工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值、能源消費(fèi)量和SO2排放量。

工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)工業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)

BAU情景2010-2015年（“十二五”規(guī)劃時(shí)期）GDP增速7%，假定工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值增速為7%；2015-2020年（“十三五”規(guī)劃時(shí)期）GDP增速6.5%，假定工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值增速為6.5%；2020-2025年（“十四五”規(guī)劃時(shí)期）GDP增速為5.5%，假定工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值增速為5.5%?；茉聪M(fèi)占主要比例，清潔能源和部分非化石能源得到一定程度的利用。行業(yè)結(jié)構(gòu)有一定程度的優(yōu)化，以煤炭為主要能源的高耗能高污染行業(yè)得到一定調(diào)整。

低硫政策情景2010-2015年（“十二五”規(guī)劃時(shí)期）GDP增速7%，考慮到在低硫模式下，行業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步調(diào)整，工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值高于GDP增速且保持適當(dāng)同步，設(shè)定增速為7.5%；2015-2020年（“十三五”規(guī)劃時(shí)期）GDP增速6.5%，工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值增速為7%；2020-2025年（“十四五”規(guī)劃時(shí)期）GDP增速為5.5%，工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值增速為6%國(guó)民環(huán)保意識(shí)顯著增強(qiáng)，工業(yè)行業(yè)非化石能源和新能源得到充分發(fā)展和利用，傳統(tǒng)的化石能源使用比例下降行業(yè)結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化，以煤炭為主要能源的行業(yè)得到有效調(diào)整，產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題得到合理解決，行業(yè)結(jié)構(gòu)向集約高效方面發(fā)展

受挫低硫情景2010-2015年（“十二五”規(guī)劃時(shí)期）GDP增速7%，在受挫情景下，工業(yè)行業(yè)依賴資源的消耗，經(jīng)濟(jì)和行業(yè)結(jié)構(gòu)呈粗放式發(fā)展，產(chǎn)值增速為8%；2015-2020年（“十三五”規(guī)劃時(shí)期）GDP增速6.5%，工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值增速為7%；2020-2025年（“十四五”規(guī)劃時(shí)期）GDP增速為5.5%，工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值增速為6%國(guó)民環(huán)保意識(shí)薄弱，傳統(tǒng)化石能源的使用占工業(yè)行業(yè)絕大比重，新能源利用率低行業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化受阻，發(fā)展模式依然粗放，高耗能高污染高排放行業(yè)繼續(xù)存在

由表3、4可知，通過(guò)不同年份對(duì)三種不同情景的參數(shù)進(jìn)行假設(shè)，通過(guò)LEAP模型計(jì)算，預(yù)測(cè)2015-2025年工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值情況、能源消費(fèi)情況和SO2排放量情況。

1、2010-2025年工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值情況。假定三種不同情形未來(lái)工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值發(fā)展趨勢(shì)基本保持一致，所以從2010年起，我國(guó)政府的節(jié)能減排和環(huán)境保護(hù)政策繼續(xù)延續(xù)2010年以前的各項(xiàng)措施及目標(biāo)，2010-2025年工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值分別為698591億元、1002917億元、1406643億元和1927724億元。

2、2010-2025年能源消耗情況。①照常發(fā)展情景下，2010年工業(yè)行業(yè)能源消費(fèi)總量為36.1億噸標(biāo)煤，按照當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和能源政策，2015-2025年能源消耗總量分別達(dá)到43.6億噸標(biāo)煤、49.5億噸標(biāo)煤和54.5億噸標(biāo)煤左右。②相對(duì)于照常發(fā)展情景，低硫政策情景下的非石化能源得到充分有效利用，煤炭消耗比重下降該種情景下，工業(yè)行業(yè)2010-2025年能源消耗標(biāo)煤量分別為36.1億噸、37.82億噸、39.1億噸、44.85億噸，比照常發(fā)展情景分別減少能源消耗量5.78億噸標(biāo)煤、10.4億噸標(biāo)煤和9.65億噸標(biāo)煤。③受挫低硫情景下，以煤炭為主的傳統(tǒng)化石能源在工業(yè)行業(yè)占據(jù)著主導(dǎo)地位，新能源的發(fā)展和使用受到抑制，使得2015-2025年工業(yè)行業(yè)能源消費(fèi)標(biāo)煤總量則分別達(dá)到49.8億噸、68.7億噸和94.8億噸，比低硫政策情景下的能源消費(fèi)量多增加11.98億噸標(biāo)煤、29.6億噸標(biāo)煤和44.95億噸標(biāo)煤。

3、2010-2025年SO2排放量情況。①照常發(fā)展情景下，2010年我國(guó)工業(yè)行業(yè)SO2排放量約為1705.5萬(wàn)噸，2015-2025年我國(guó)工業(yè)行業(yè)SO2排放量依次為2059.6萬(wàn)噸、2338.4萬(wàn)噸和2574.6萬(wàn)噸。②低硫政策情景下，2015-2025年我國(guó)工業(yè)行業(yè)SO2排放量依次為1786.6萬(wàn)噸、1847.1萬(wàn)噸和2118.9萬(wàn)噸，SO2排放增速較慢，意味著每年SO2排放得到有效的控制。③受挫低硫情景下，2015-2025年我國(guó)工業(yè)行業(yè)SO2排放量依次為2352.5萬(wàn)噸、3245.4萬(wàn)噸和4478.4萬(wàn)噸，SO2排放量顯著增長(zhǎng)，沒(méi)有出現(xiàn)排放峰值，說(shuō)明這種情境下SO2排放將會(huì)繼續(xù)增長(zhǎng)，同時(shí)也加大了國(guó)家節(jié)能減排的壓力。

（二）LMDI模型情景結(jié)果分析

在不同情景下，為了更多了解不同因素對(duì)SO2減排的貢獻(xiàn)程度，本文通過(guò)運(yùn)用LMDI模型分解出了不同因素的結(jié)果，如表5所示。

由表5可知：在BAU情景下，2010-2025年間，①工業(yè)規(guī)模因素促使SO2排放分別增長(zhǎng)678.72萬(wàn)噸、742.91萬(wàn)噸和773.53萬(wàn)噸，三個(gè)時(shí)段中，SO2排放量差距較小，排放量有所控制。②在2010-2025年間，我國(guó)工業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整得到優(yōu)化和升級(jí)，在三個(gè)時(shí)段中，SO2減排潛力分別達(dá)到-442.19萬(wàn)噸、-260.21萬(wàn)噸和-288.07萬(wàn)噸，說(shuō)明在BAU情景下，行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整可以減排工業(yè)行業(yè)SO2排放。③能源強(qiáng)度因素在未來(lái)工業(yè)行業(yè)減排潛力也非常大，分別減少SO2排放-325.75萬(wàn)噸、-514.63萬(wàn)噸和-537.54萬(wàn)噸。④治理效應(yīng)相對(duì)于行業(yè)結(jié)構(gòu)因素和能源強(qiáng)度因素來(lái)說(shuō)，其SO2減排潛力較小，但減排潛力在2010-2015年、2015-2020年和2020-2025年分別達(dá)到-109.51萬(wàn)噸、-108.15萬(wàn)噸和-24.71萬(wàn)噸。

在低硫政策情景下，①行業(yè)規(guī)模因素促使SO2排放量小于BAU情景下和受挫低硫情景下的行業(yè)規(guī)模因素，2010-2025年排放1933.36萬(wàn)噸，比BAU情景少排放SO2208.66萬(wàn)噸，比受挫低硫情景少排放982.07萬(wàn)噸。②行業(yè)結(jié)構(gòu)的減排潛力在2015-2020年、2020-2025年可分別達(dá)到-346.36萬(wàn)噸和-489.07萬(wàn)噸，2010-2025年減排潛力可達(dá)到-749.08萬(wàn)噸。③能源強(qiáng)度的減排潛力仍大于行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和治理效應(yīng)，未來(lái)可分別減排-598.07萬(wàn)噸、-351.17萬(wàn)噸，2010-2025年可減排-1565.42萬(wàn)噸。④治理效應(yīng)因素在低硫政策情景下，其減排潛力仍小于行業(yè)結(jié)構(gòu)因素和能源強(qiáng)度因素，但未來(lái)減排潛力可分別達(dá)到-23.69萬(wàn)噸、-25.92萬(wàn)噸，2010-2025年減排可達(dá)到-126.33萬(wàn)噸。

四、結(jié)論與政策建議

本文主要利用LMDI分解模型和LEAP情景分析模型分別對(duì)我國(guó)工業(yè)行業(yè)SO2排放的影響因素和SO2減排潛力及未來(lái)SO2排放量的預(yù)測(cè)等問(wèn)題進(jìn)行了研究和分析，結(jié)論如下：從SO2排放潛力角度看，基于LEAP情景分析模型視角，BAU情景和低硫政策情景的減排效果最好，受挫低硫情景效果最差。低硫政策情景下，未來(lái)工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的減排潛力可達(dá)到-1350.23萬(wàn)噸，能源強(qiáng)度減排潛力可達(dá)到-1500.14萬(wàn)噸，治理效應(yīng)減排潛力可達(dá)到-119.78萬(wàn)噸。在BAU情景下，未來(lái)工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整減排潛力可達(dá)到-990.47萬(wàn)噸，能源強(qiáng)度減排潛力可達(dá)到-1377.92萬(wàn)噸，治理效應(yīng)因素減排潛力可達(dá)到-242.37萬(wàn)噸。受挫低硫情景中，未來(lái)工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整促使SO2增排累計(jì)可達(dá)到1427.25萬(wàn)噸，能源強(qiáng)度促使SO2增排累計(jì)可達(dá)到-166.1萬(wàn)噸，治理效應(yīng)促使SO2增排累計(jì)可達(dá)到159.75萬(wàn)噸。

未來(lái)我國(guó)要實(shí)現(xiàn)工業(yè)行業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)、綠色發(fā)展，減少SO2排放，其途徑有：第一，工業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是保持我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)和減少SO2排放的主要手段，也是減排的關(guān)鍵手段之一；第二，源強(qiáng)度效應(yīng)是我國(guó)工業(yè)行業(yè)SO2減排最有力手段，是減排的主要推動(dòng)者；第三，依靠科學(xué)技術(shù)是我國(guó)工業(yè)行業(yè)SO2減排的根本途徑；第四，改善我國(guó)工業(yè)行業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是SO2減排的有效途徑；第五，環(huán)境保護(hù)和節(jié)能減排政策和措施是我國(guó)工業(yè)行業(yè)SO2減排的有力保障。（作者單位：湖南科技大學(xué)商學(xué)院）

基金項(xiàng)目：湖南省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目（CX2015B436）。

參考文獻(xiàn)：

[1] http：//economy.jschina.com.cn/system/2015/11/29/027169325.shtml.

[2] 李萬(wàn)剛，溫玉彪，“十一五”新疆火電行業(yè)二氧化硫減排潛力分析[J].干旱環(huán)境監(jiān)測(cè)，2009，29（3）：166-168.

[3] 張永正，長(zhǎng)青，李長(zhǎng)青.離散型EKC模型與中國(guó)“十一五”期間二氧化硫減排目標(biāo)分析[J].環(huán)境科學(xué)與管理，2009，34（2）：62-66.

[4] 李名升，張建輝，羅海江，等.中國(guó)二氧化硫減排分析及減排潛力[J].地理科學(xué).2011.31（9）：1065-1071.

[5] 張倩，朱建雯，黃韶華.新疆二氧化硫排放環(huán)境學(xué)習(xí)曲線及減排潛力研究[J].環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展，2012（3）：82-85.

[6] 孫啟宏，韓明霞，喬琦，萬(wàn)年青.白璐遼河流域重點(diǎn)行業(yè)產(chǎn)污強(qiáng)度及節(jié)水減排清潔生產(chǎn)潛力[J].環(huán)境科學(xué)研究，2010，23（7）：869-876.

[7] 趙憲偉.省域COD排放總量預(yù)測(cè)及減排潛力與對(duì)策研究——以河北省為例[D].北京：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)，2010.

[8] 張雷，李艷梅，黃園淅，吳映梅.中國(guó)結(jié)構(gòu)節(jié)能減排的潛力分析[J].中國(guó)軟科學(xué)，2011，（2）：42-50.

[9] IEA.EnergyTechnologyPerspectives2008[EB/OL].http：//www.iea.org/Textbase/techno/etp/ETP_2008_Exec_Sum_Chinese.pdf，2008，2009-08-30.

[10] McKinsey&Company.Pathways to a Low-carbon Economy[EB/OL].http：//www.mckinsey.com/clients-ervice/ccsi/pathways_low_economy.asp，2009，2009-08-23.

[11] 王韶華，于維洋，張偉.基于IIPAT模型的我國(guó)低碳情況分析[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2014，30（4）：19-23.

[12] Ang B W.The LMDI Approach to Decomposition Analysis：a Practical Guide[J].Energy Policy，2005，33：867-871.

[13] Ang B W.Decomposition analysis for policy making in energy：which is the preferred method[J].Energy Policy，2004，32：1131-1139.

[14] 顧佰和，譚顯春，池宏，王艷艷.化工行業(yè)二氧化碳減排潛力分析模型及應(yīng)用[J].中國(guó)管理科學(xué)，2013，21（5）：141-148.