基于碳足跡研究的中國(guó)地區(qū)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型
——以山東省為例

張一清,王琳晴，劉傳庚，白衛(wèi)國(guó)

1 山東能源經(jīng)濟(jì)協(xié)同創(chuàng)新中心，煙臺(tái) 264005 2 四川大學(xué)商學(xué)院， 成都 610064 3 山東工商學(xué)院工商管理學(xué)院，煙臺(tái) 264005 4 山東工商學(xué)院煤炭經(jīng)濟(jì)研究院， 煙臺(tái) 264005 5 國(guó)瑞沃德低碳經(jīng)濟(jì)技術(shù)中心， 北京 100053

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基于碳足跡研究的中國(guó)地區(qū)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型
——以山東省為例

張一清1,3,王琳晴2，劉傳庚1,4，白衛(wèi)國(guó)5

1 山東能源經(jīng)濟(jì)協(xié)同創(chuàng)新中心，煙臺(tái) 264005 2 四川大學(xué)商學(xué)院， 成都 610064 3 山東工商學(xué)院工商管理學(xué)院，煙臺(tái) 264005 4 山東工商學(xué)院煤炭經(jīng)濟(jì)研究院， 煙臺(tái) 264005 5 國(guó)瑞沃德低碳經(jīng)濟(jì)技術(shù)中心， 北京 100053

行業(yè)的低碳發(fā)展是工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的目標(biāo)，以工業(yè)部門(mén)為對(duì)象，應(yīng)用脫鉤效應(yīng)和面板模型分析行業(yè)能源消費(fèi)的碳足跡，對(duì)深入研究地區(qū)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型具有重要現(xiàn)實(shí)意義。以山東省為例，分析工業(yè)能源消費(fèi)碳足跡的1997年至2012年樣本數(shù)據(jù)，將工業(yè)部門(mén)分為高耗能行業(yè)、其他行業(yè)、戰(zhàn)略性新興行業(yè)，展開(kāi)研究，結(jié)果表明：(1)自20世紀(jì)90年末代開(kāi)始節(jié)能降耗，山東省工業(yè)呈現(xiàn)強(qiáng)負(fù)“脫鉤”、強(qiáng)“脫鉤”、擴(kuò)張負(fù)“脫鉤”和弱“脫鉤”交替發(fā)生，表明對(duì)工業(yè)節(jié)能降耗調(diào)控波動(dòng)大，不利于工業(yè)部門(mén)均衡有序發(fā)展；(2)高耗能行業(yè)是能耗大戶，高耗能行業(yè)與工業(yè)在絕大部分年份的脫鉤狀態(tài)相同，表明高耗能行業(yè)主導(dǎo)工業(yè)總體脫鉤狀態(tài)，是節(jié)能減排的主要對(duì)象；隨著節(jié)能降耗的深入，相關(guān)政策趨緊，碳足跡邊際成本不斷升高，應(yīng)關(guān)注鎖定效應(yīng)大的火電行業(yè)和碳足跡邊際成本高的化學(xué)工業(yè)；(3)其他行業(yè)包含行業(yè)多，但總體能耗水平不高，隨著節(jié)能減排的開(kāi)展和行業(yè)持續(xù)發(fā)展，能耗將增加，必將承擔(dān)更多的節(jié)能減排，需要關(guān)注鎖定效應(yīng)強(qiáng)的金屬制品業(yè)發(fā)展，推動(dòng)碳生產(chǎn)力系數(shù)高的食品飲料業(yè)發(fā)展；(4)戰(zhàn)略性新興行業(yè)碳鎖定效應(yīng)最弱、碳足跡邊際成本最低和碳生產(chǎn)力系數(shù)最高，是國(guó)家大力倡導(dǎo)發(fā)展的行業(yè)；由于基數(shù)低，對(duì)工業(yè)碳排放態(tài)勢(shì)影響極其有限，應(yīng)大力推動(dòng)碳鎖定效應(yīng)弱的新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、碳足跡邊際成本低的新材料行業(yè)、碳生產(chǎn)力系數(shù)高的節(jié)能環(huán)保業(yè)和新材料行業(yè)。

碳足跡; 脫鉤效應(yīng); 面板協(xié)整; 工業(yè); 山東省

低碳發(fā)展是實(shí)現(xiàn)生態(tài)文明的主要途徑之一，工業(yè)作為碳排放大戶，中國(guó)各個(gè)地區(qū)大力推進(jìn)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。工業(yè)碳足跡，即測(cè)量工業(yè)部門(mén)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)導(dǎo)致的溫室氣體排放，對(duì)工業(yè)低碳發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。碳足跡核算方法研究，按核算范圍可分為生產(chǎn)側(cè)和消費(fèi)側(cè)。生產(chǎn)側(cè)以《IPCC國(guó)家溫室氣體排放清單指南》[1]為代表，只核算邊界內(nèi)直接產(chǎn)生的溫室氣體排放，適用于國(guó)家和地區(qū)；消費(fèi)側(cè)以《ISO14064標(biāo)準(zhǔn)系列》[2]為代表，不僅包括核算邊界內(nèi)直接產(chǎn)生的溫室氣體排放，也包括邊界內(nèi)人類活動(dòng)引致產(chǎn)生的邊界外溫室氣體排放，適用于項(xiàng)目和產(chǎn)品。有學(xué)者認(rèn)為只核算生產(chǎn)側(cè)[3-4]會(huì)導(dǎo)致國(guó)際貿(mào)易的隱含碳或碳泄漏；對(duì)地域劃分較小的如城市，《ICLEI城市溫室氣體清單指南》[5]與部分學(xué)者[6-8]指出城市應(yīng)該按照需求側(cè)核算。考慮到本文所指的地區(qū)為省域，碳足跡核算適合采用生產(chǎn)側(cè)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者應(yīng)用不同方法對(duì)碳足跡進(jìn)行了深入研究。(1)碳足跡驅(qū)動(dòng)因素分解。采用IPCC方法核算能源消費(fèi)碳排放，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要?jiǎng)恿鸵种埔蛩胤治鯷9-12]。(2)脫鉤效應(yīng)。綜合運(yùn)用脫鉤理論及LMDI方法，從國(guó)家、省級(jí)層面或者產(chǎn)業(yè)角度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源消費(fèi)、碳排放之間關(guān)系以及碳排放驅(qū)動(dòng)因素作了深入研究[13-17]。(3)面板協(xié)整。從省級(jí)或者行業(yè)層面對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及碳排放關(guān)系，使用面板協(xié)整均衡分析[18-19]。

作為代表性的工業(yè)大省，山東省近些年積極推動(dòng)低碳發(fā)展。2012年出臺(tái)的《山東省“十二五”控制溫室氣體排放工作實(shí)施方案》提出，要大幅度降低單位地區(qū)生產(chǎn)總值二氧化碳排放。本文以山東省工業(yè)部門(mén)的碳足跡為研究對(duì)象，研究碳足跡的影響因素、脫鉤效應(yīng)和面板協(xié)整,分析行業(yè)優(yōu)化升級(jí)，以深入剖析工業(yè)部門(mén)分行業(yè)碳足跡特征，為山東省工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的政策措施提供決策依據(jù)。

1 模型方法

脫鉤效應(yīng)主要刻畫(huà)工業(yè)部門(mén)及行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源消費(fèi)的動(dòng)態(tài)關(guān)系，面板模型能夠更詳實(shí)地分析行業(yè)碳足跡、行業(yè)增加值和行業(yè)碳生產(chǎn)力的均衡關(guān)系。綜合兩種方法可以互相補(bǔ)充驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和能源消費(fèi)的動(dòng)態(tài)關(guān)系以及行業(yè)碳足跡、行業(yè)增加值以及行業(yè)碳生產(chǎn)力的均衡關(guān)系，為地區(qū)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型提供決策依據(jù)和經(jīng)驗(yàn)借鑒。

1.1 脫鉤效應(yīng)模型

衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、物質(zhì)消耗及環(huán)境保護(hù)之間同期變化關(guān)系的一個(gè)重要思想是脫鉤理論。其理論基礎(chǔ)為經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(Organization for Economic Co-operation and Development)在1993年提出的DPSIR框架。而后Tapio利用彈性系數(shù)法構(gòu)建了“脫鉤”指標(biāo)，“脫鉤彈性”見(jiàn)[20]式(1)，并將“脫鉤”指標(biāo)劃分為三大狀態(tài)和8種等級(jí)。其中，“脫鉤”狀態(tài)包括弱“脫鉤”、強(qiáng)“脫鉤”和衰退“脫鉤”，連接狀態(tài)包括擴(kuò)張連接和衰退連接，負(fù)“脫鉤”狀態(tài)包括弱負(fù)“脫鉤”、強(qiáng)負(fù)“脫鉤”和擴(kuò)張負(fù)“脫鉤”，具體見(jiàn)表1。

(1)

式中，ε為二氧化碳排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“脫鉤”彈性系數(shù)，CO2排放表示碳足跡對(duì)環(huán)境的壓力，ΔCO2為現(xiàn)期相對(duì)于基期CO2排放變化量，GDP表示經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力，ΔGDP為現(xiàn)期相對(duì)于基期GDP變動(dòng)量。

表1 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染脫鉤狀態(tài)

1.2 面板模型

選擇高耗能行業(yè)、其他行業(yè)和戰(zhàn)略性新興行業(yè)的17個(gè)行業(yè)，以行業(yè)碳足跡、行業(yè)增加值和行業(yè)碳生產(chǎn)力3個(gè)變量構(gòu)建模型，通過(guò)面板模型分析行業(yè)碳足跡是否與行業(yè)增加值、行業(yè)碳生產(chǎn)力之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，通過(guò)研究行業(yè)特點(diǎn)與碳足跡的聯(lián)系，有助于根據(jù)產(chǎn)業(yè)特性，制定更有針對(duì)性的減排策略:

(2)

式中，Yit表示第i行業(yè)第t期的碳足跡(萬(wàn)tC)，Xit表示第i行業(yè)第t期行業(yè)增加值(億元)，Zit表示第i行業(yè)第t期的碳生產(chǎn)力(億元/萬(wàn)tC)。等式兩邊同取對(duì)數(shù)，得：

lnYit=αi+β1ilnXit+β2iZit+uit

(3)

式中，αi表示i行業(yè)性質(zhì)所決定的對(duì)碳足跡的靜態(tài)依賴性，β1i表示i行業(yè)產(chǎn)出的碳足跡需求彈性，β2i反映該行業(yè)碳生產(chǎn)力變化對(duì)碳足跡的影響。

2 案例應(yīng)用

2.1 經(jīng)濟(jì)部門(mén)分析

以《省級(jí)溫室氣體清單編制指南(試行)》方法為參考，分析1997—2012年山東省能源消費(fèi)碳足跡，將其劃分為能源工業(yè)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)和建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、服務(wù)業(yè)和居民生活6個(gè)經(jīng)濟(jì)部門(mén)。能源消費(fèi)總量包括各種化石燃料終端消費(fèi)及加工與轉(zhuǎn)換的火力發(fā)電、供熱、煉焦和煉油引致碳足跡，用于原料的除外。碳排放量計(jì)算公式如下：

GHG排放量=A=∑∑∑(EFij×DAij)

(4)

式中, EFij為排放因子，引自《省級(jí)溫室氣體清單編制指南(試行)》；DAij為活動(dòng)水平數(shù)據(jù)，各個(gè)年度能源消費(fèi)數(shù)據(jù)源于《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒(1998—2013)》[21]；i為燃料類型； j為部門(mén)活動(dòng)。

根據(jù)計(jì)算結(jié)果山東省碳足跡從1997年的26133.42萬(wàn)t增長(zhǎng)到2012年的128005.06萬(wàn)t，增長(zhǎng)了4.9倍，年均增長(zhǎng)11.17%(圖1)。按照碳足跡主要指標(biāo)山東省比較國(guó)家同期水平：2005年，中國(guó)為3.16tCO2/萬(wàn)元GDP，人均3.88tCO2/人，山東4.26tCO2/萬(wàn)元GDP，8.52tCO2/人(參考國(guó)家第二次信息公報(bào)的能源活動(dòng)引致二氧化碳直接排放的數(shù)據(jù)，GDP為以1997年為基期的扣除通貨膨脹因素的實(shí)際GDP，以及人口數(shù)量數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2006》；而山東省相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒2006》)。可以得出，雖然山東省碳足跡強(qiáng)度指標(biāo)呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)，但是主要指標(biāo)均高于國(guó)家平均水平，這很大程度上得益于能源消費(fèi)的快速增長(zhǎng)。按照1997至2012年間碳足跡所占比重平均水平分析，能源工業(yè)約為48.29%，工業(yè)和建筑業(yè)約為39.66%(其中工業(yè)為38%，建筑業(yè)為1.66%)，服務(wù)業(yè)約為2.91%，交通運(yùn)輸業(yè)約為3.97%，居民生活約為3.57%，農(nóng)業(yè)約為1.6%。其中，如果將能源工業(yè)與工業(yè)加總，則占到86.29%，說(shuō)明山東省碳足跡主要來(lái)源于統(tǒng)計(jì)意義上的工業(yè)。

圖1 總量及6個(gè)經(jīng)濟(jì)部門(mén)的碳足跡Fig.1 Total and 6 sector Carbon footprint居民生活The lives of residents；服務(wù)業(yè)Service industry；交通運(yùn)輸Communication and Transportation;工業(yè)Industry；農(nóng)業(yè)Agriculture；能源工業(yè)Energy industry

2.2 脫鉤效應(yīng)

為分析深入，比較研究山東省工業(yè)增長(zhǎng)與碳足跡的脫鉤效應(yīng)，以及高耗能行業(yè)、其他行業(yè)、戰(zhàn)略性新興行業(yè)增長(zhǎng)與碳足跡的脫鉤效應(yīng)。其中，高耗能行業(yè)包括電力行業(yè)、石油天然氣開(kāi)采與加工業(yè)、煤炭開(kāi)采和洗選業(yè)、鋼鐵工業(yè)、有色金屬加工業(yè)、建筑材料業(yè)、化學(xué)工業(yè)；其他行業(yè)包括紡織業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、食品飲料業(yè)、金屬制品業(yè)等；戰(zhàn)略性新興行業(yè)[22]包括節(jié)能環(huán)保(廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè))、新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)(電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè))、生物產(chǎn)業(yè)(醫(yī)藥制造業(yè))、高端裝備制造業(yè)(通用設(shè)備制造業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、儀器儀表及文化、辦公用機(jī)械制造業(yè))、新材料(工藝品及其他制造業(yè))。

數(shù)據(jù)來(lái)源與整理。CO2排放以《省級(jí)溫室氣體清單編制指南(試行)》方法為參考，二氧化碳排放因子引自《省級(jí)溫室氣體清單編制指南(試行)》，各個(gè)年度能源消費(fèi)數(shù)據(jù)源于《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒(1998—2013)》及灰色文獻(xiàn)[23]。各個(gè)行業(yè)工業(yè)增加值在《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒(1998—2013)》中是以當(dāng)年價(jià)格計(jì)算的，需要進(jìn)行價(jià)格換算。換算的方法是首先以1997年為基期，基期價(jià)格指數(shù)為100；然后將歷年各個(gè)行業(yè)名義工業(yè)增加值通過(guò)“按工業(yè)行業(yè)分工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)”換算成實(shí)際工業(yè)增加值。其中，電力行業(yè)按電力工業(yè)指數(shù)換算，煤炭開(kāi)采和洗選業(yè)按煤炭及煉焦工業(yè)指數(shù)換算，石油天然氣開(kāi)采與加工業(yè)按石油工業(yè)指數(shù)換算，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)按化學(xué)工業(yè)指數(shù)換算，建筑材料業(yè)按建筑材料工業(yè)指數(shù)換算，鋼鐵工業(yè)按冶金工業(yè)指數(shù)換算，有色金屬業(yè)按冶金工業(yè)指數(shù)換算；紡織業(yè)按紡織工業(yè)指數(shù)換算，造紙及紙制品業(yè)按造紙工業(yè)指數(shù)換算，食品飲料業(yè)按食品工業(yè)指數(shù)換算，金屬制造業(yè)按冶金工業(yè)指數(shù)換算；廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)參考其他工業(yè)指數(shù)換算，機(jī)械/電子/通用設(shè)備業(yè)按機(jī)械工業(yè)指數(shù)換算，醫(yī)藥制造業(yè)參考化學(xué)工業(yè)指數(shù)換算，通用設(shè)備制造業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、儀器儀表及文化、辦公用機(jī)械制造業(yè)參考機(jī)械工業(yè)指數(shù)換算，工藝品及其他制造業(yè)參考其他工業(yè)指數(shù)換算。經(jīng)過(guò)匯總整理，分別將數(shù)據(jù)代入式(1)得山東省工業(yè)、高耗能行業(yè)、其他行業(yè)和戰(zhàn)略性新興行業(yè)的脫鉤效應(yīng)(圖2)。

圖2 山東省工業(yè)及行業(yè)的脫鉤效應(yīng)Fig.2 The decoupling effect in Shandong province,industry and industries

2.3 面板協(xié)整

數(shù)據(jù)來(lái)源與整理。分行業(yè)碳足跡和行業(yè)增加值引用上述研究，行業(yè)碳生產(chǎn)力為行業(yè)增加值除以行業(yè)碳足跡得到。以17個(gè)行業(yè)碳足跡、行業(yè)增加值以及碳生產(chǎn)力(1997—2012)的面板數(shù)據(jù)為分析樣本，經(jīng)過(guò)協(xié)方差分析檢驗(yàn)，面板模型設(shè)定為既有個(gè)體影響又有結(jié)構(gòu)影響的變截距變系數(shù)模型，即模型中的參數(shù)對(duì)各個(gè)行業(yè)而言是不同的。

(1)單位根檢驗(yàn)

對(duì)17個(gè)行業(yè)碳足跡和增加值的對(duì)數(shù)值，以及碳生產(chǎn)力分別進(jìn)行單位根的LLC檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)。由檢驗(yàn)結(jié)果(表2)可知，構(gòu)成面板模型3個(gè)變量滿足協(xié)整檢驗(yàn)要求。

表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

檢驗(yàn)形式(c,t,k)中，c=1和t=1分別表示帶有常數(shù)項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)，c=0和t=0分別表示無(wú)常數(shù)項(xiàng)和無(wú)趨勢(shì)項(xiàng)，k表示滯后期數(shù)

(2)協(xié)整檢驗(yàn)

對(duì)17個(gè)行業(yè)碳足跡、行業(yè)增加值的對(duì)數(shù)值以及碳生產(chǎn)力進(jìn)行面板協(xié)整檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。

由表3可知，Panel-PP和Panel-ADF的統(tǒng)計(jì)量顯著，Panel-rho統(tǒng)計(jì)量不顯著。因?yàn)镻edroni[24]指出在時(shí)間較短(T≤20)的樣本數(shù)據(jù)分析中，Panel ADF 和Group ADF的統(tǒng)計(jì)量具有較高能效，其余統(tǒng)計(jì)量較低，則可以判斷通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，即17個(gè)行業(yè)碳足跡的對(duì)數(shù)值、增加值的對(duì)數(shù)值和碳生產(chǎn)力之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。

表3 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

(3)協(xié)整估計(jì)

表4 協(xié)整方程估計(jì)結(jié)果

T值即t統(tǒng)計(jì)量

3 結(jié)果分析

3.1 脫鉤效應(yīng)分析

山東省工業(yè)及高耗能行業(yè)、其他行業(yè)、戰(zhàn)略性新興行業(yè)脫鉤效應(yīng)見(jiàn)圖3—圖6。

圖3 工業(yè)脫鉤效應(yīng)Fig.3 The decoupling effect of industry

圖4 高耗能行業(yè)脫鉤效應(yīng) Fig.4 The decoupling effect of the traditional high energy consuming industries

圖5 其他行業(yè)脫鉤效應(yīng)Fig.5 The decoupling effect of other industries

圖6 戰(zhàn)略性新興行業(yè)脫鉤效應(yīng)Fig.6 The decoupling effect of the strategic emerging industries

圖3顯示工業(yè)在1998年、2006年和2009年呈現(xiàn)強(qiáng)負(fù)“脫鉤”，1999年至2000年為強(qiáng)“脫鉤”，2001年、2005年和2012年為擴(kuò)張負(fù)“脫鉤”，2002年至2004年、2007年至2008年、2010年至2011年為弱“脫鉤”，說(shuō)明20世紀(jì)90年末開(kāi)始的節(jié)能降耗發(fā)展初始起到一定效果，但在2006年開(kāi)始將節(jié)能降耗指標(biāo)作為約束性指標(biāo)后，能源消耗與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤顯著提升，在經(jīng)歷2008年的刺激政策后脫鉤勢(shì)頭減弱。

圖4顯示高耗能行業(yè)在1998年、2001年、2006年和2009年呈現(xiàn)強(qiáng)負(fù)“脫鉤”，1999年至2000年為強(qiáng)“脫鉤”，2005年和2012年為擴(kuò)張負(fù)“脫鉤”，2002年至2004年、2007年至2008年、2010年至2011年為弱“脫鉤”，說(shuō)明根據(jù)節(jié)能降耗要求，針對(duì)能耗大戶——高耗能行業(yè)開(kāi)展的節(jié)能降耗措施行動(dòng)起初成果突出，而后受經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，弱化了節(jié)能降耗要求，“十一五”期間將節(jié)能降耗指標(biāo)作為約束性指標(biāo)后，高耗能行業(yè)能源消費(fèi)高速增長(zhǎng)勢(shì)頭得到極大遏制，但在2008年的刺激政策后，又得到了反彈，“十二五”的嚴(yán)峻形勢(shì)使得脫鉤效應(yīng)明顯。

圖5顯示其他行業(yè)在1998年和2006年呈現(xiàn)強(qiáng)負(fù)“脫鉤”，2012年為強(qiáng)“脫鉤”，1999年、2001年、2004年至2005年、2009年為擴(kuò)張負(fù)“脫鉤”，2000年、2002年至2003年、2007年至2008年、2010年為弱“脫鉤”，2011年為擴(kuò)張連接，說(shuō)明上世紀(jì)開(kāi)始的節(jié)能降耗發(fā)展初始起到一定效果，在“十一五”期間將節(jié)能降耗指標(biāo)作為約束性指標(biāo)后，其他行業(yè)起初能耗增長(zhǎng)速度顯著降低，但之后節(jié)能降耗作用并不明顯，與其不是能耗大戶有極大關(guān)聯(lián)。

圖6顯示戰(zhàn)略性新興行業(yè)在1998年和2006年呈現(xiàn)強(qiáng)負(fù)“脫鉤”，2000年和2012年為強(qiáng)“脫鉤”，1999年、2001年和2009年為擴(kuò)張負(fù)“脫鉤”，2002年、2004年、2007年至2008年、2010年為弱“脫鉤”，2003年、2005年和2011年為擴(kuò)張連接，說(shuō)明戰(zhàn)略性新興行業(yè)自20世紀(jì)末到2002年重組，能耗增長(zhǎng)速度加快，而后伴隨行業(yè)發(fā)展，能耗增長(zhǎng)速度明顯超過(guò)經(jīng)濟(jì)增速，但由于基數(shù)低，對(duì)工業(yè)部門(mén)的碳排放態(tài)勢(shì)影響極其有限。

總體來(lái)講，山東省工業(yè)1997年至2012年期間呈現(xiàn)強(qiáng)負(fù)“脫鉤”、強(qiáng)“脫鉤”、擴(kuò)張負(fù)“脫鉤”和弱“脫鉤”交替發(fā)生，表明對(duì)工業(yè)節(jié)能降耗調(diào)控波動(dòng)大；3個(gè)強(qiáng)負(fù)“脫鉤”和擴(kuò)張負(fù)“脫鉤”體現(xiàn)了高耗能的特征。

高耗能行業(yè)與工業(yè)在絕大部分年份的脫鉤狀態(tài)相同，表明高耗能行業(yè)主導(dǎo)工業(yè)總體脫鉤狀態(tài)。其他行業(yè)脫鉤狀態(tài)變化多，1997年至2012年期間共發(fā)生強(qiáng)負(fù)“脫鉤”、強(qiáng)“脫鉤”、擴(kuò)張負(fù)“脫鉤”、擴(kuò)張連接和弱“脫鉤”5種狀態(tài)，其中強(qiáng)負(fù)“脫鉤”發(fā)生2次，擴(kuò)張負(fù)“脫鉤”發(fā)生5次，期間能耗增長(zhǎng)速度顯著。戰(zhàn)略性新興行業(yè)強(qiáng)負(fù)“脫鉤”發(fā)生2次，擴(kuò)張負(fù)“脫鉤”發(fā)生3次，相對(duì)而言，期間能耗增長(zhǎng)速度最快，但碳足跡低，對(duì)工業(yè)部門(mén)的影響有限。

3.2 面板協(xié)整分析

根據(jù)面板模型分析得出行業(yè)碳足跡、行業(yè)增加值和行業(yè)碳生產(chǎn)力存在均衡關(guān)系，對(duì)αi、β1i、β2i展開(kāi)分析。

工業(yè)產(chǎn)出碳足跡需求彈性(碳足跡邊際成本)β1i平均水平為0.78。其中，高耗能行業(yè)為0.84，其他行業(yè)為0.79，戰(zhàn)略性新興行業(yè)為0.68，高耗能行業(yè)和其他行業(yè)都高于平均水平且高耗能行業(yè)最高，戰(zhàn)略性新興行業(yè)不僅低于平均水平而且在三者之中最低，呈現(xiàn)隨著節(jié)能降耗的深入，高耗能行業(yè)規(guī)模經(jīng)濟(jì)導(dǎo)致碳足跡邊際成本不斷升高。按照行業(yè)分析：高耗能行業(yè)7個(gè)行業(yè)從高到低依次為化學(xué)工業(yè)、建筑材料業(yè)、有色金屬加工業(yè)、鋼鐵工業(yè)、煤炭開(kāi)采和洗選業(yè)、石油天然氣開(kāi)采與加工業(yè)、電力行業(yè)，只有電力行業(yè)低于平均水平，其余行業(yè)如建筑材料業(yè)和化學(xué)工業(yè)碳足跡邊際成本較高，并且化學(xué)工業(yè)在17個(gè)行業(yè)中最高，表明需求彈性變化大，其與碳鎖定效應(yīng)下降形成一致；其他行業(yè)5個(gè)行業(yè)從高到低依次為其他行業(yè)、食品飲料業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、紡織業(yè)、金屬制品業(yè)，其他行業(yè)最高，表明需求彈性變化大，其與碳鎖定效應(yīng)下降形成一致；戰(zhàn)略性新興行業(yè)5個(gè)行業(yè)從高到低依次為高端裝備制造業(yè)、新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、生物產(chǎn)業(yè)、節(jié)能環(huán)保、新材料行業(yè)，這里新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)和高端裝備制造業(yè)高于平均水平，體現(xiàn)了大規(guī)模制造能耗大的特點(diǎn)，生物產(chǎn)業(yè)接近平均水平，說(shuō)明有一定可取之處，節(jié)能環(huán)保業(yè)和新材料行業(yè)遠(yuǎn)低于平均水平，體現(xiàn)綠色低碳的顯著效果。

工業(yè)碳生產(chǎn)力系數(shù)β2i平均水平為-0.045，總體為負(fù)值。其中，高耗能行業(yè)為-0.081，其他行業(yè)為-0.032，戰(zhàn)略性新興行業(yè)為-0.008，高耗能行業(yè)低于平均水平且高耗能行業(yè)最低，其他行業(yè)和戰(zhàn)略性新興行業(yè)都高于平均水平，而且戰(zhàn)略性新興行業(yè)在三者之中最高，呈現(xiàn)明顯的行業(yè)特征優(yōu)勢(shì)，與靜態(tài)依賴性及產(chǎn)出碳足跡需求彈性分析一致。按照行業(yè)分析：高耗能行業(yè)7個(gè)行業(yè)從高到低依次為建筑材料業(yè)、煤炭開(kāi)采和洗選業(yè)、石油天然氣開(kāi)采與加工業(yè)、電力行業(yè)、鋼鐵工業(yè)、有色金屬加工業(yè)和化學(xué)工業(yè)，有色金屬加工業(yè)和化學(xué)工業(yè)既是高耗能行業(yè)最低,也是17個(gè)行業(yè)中最低的,表明這兩個(gè)行業(yè)碳生產(chǎn)力乏力；其他行業(yè)5個(gè)行業(yè)從高到低依次為食品飲料業(yè)、紡織業(yè)、金屬制品業(yè)、其他行業(yè)、造紙及紙制品業(yè)，總體處于中游水平；戰(zhàn)略性新興行業(yè)5個(gè)行業(yè)從高到低依次為節(jié)能環(huán)保業(yè)、新材料行業(yè)、新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、生物產(chǎn)業(yè)、高端裝備制造業(yè)，這5個(gè)行業(yè)均高于平均水平，其中節(jié)能環(huán)保業(yè)、新材料行業(yè)在17個(gè)行業(yè)中最高，凸顯戰(zhàn)略性新興行業(yè)低排放的特征。

4 結(jié)論與討論

以山東省工業(yè)能源消費(fèi)碳足跡的1997年至2012年的樣本數(shù)據(jù)為切入點(diǎn)，將工業(yè)分為高耗能行業(yè)、其他行業(yè)、戰(zhàn)略性新興行業(yè)三大類別17個(gè)行業(yè)，應(yīng)用脫鉤效應(yīng)和面板模型深入分析，研究結(jié)果對(duì)地區(qū)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型具有重要現(xiàn)實(shí)意義。首先，得出山東省碳足跡強(qiáng)度指標(biāo)呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)，但主要指標(biāo)均高于國(guó)家平均水平，其中工業(yè)是碳足跡主要來(lái)源的結(jié)論。其次，研究結(jié)果表明：(1)自20世紀(jì)90年末代開(kāi)始，山東省工業(yè)呈現(xiàn)強(qiáng)負(fù)“脫鉤”、強(qiáng)“脫鉤”、擴(kuò)張負(fù)“脫鉤”和弱“脫鉤”交替發(fā)生，表明工業(yè)節(jié)能降耗調(diào)控波動(dòng)大，不利于工業(yè)部門(mén)均衡有序發(fā)展；(2)高耗能行業(yè)主導(dǎo)工業(yè)總體脫鉤狀態(tài)，是實(shí)施節(jié)能減排措施的對(duì)象；隨著節(jié)能降耗的深入，節(jié)能環(huán)保政策趨緊，碳足跡邊際成本不斷升高，應(yīng)關(guān)注鎖定效應(yīng)大的火電行業(yè)和碳足跡邊際成本高的化學(xué)工業(yè)；(3) 其他行業(yè)總體能耗水平不高，隨著節(jié)能減排工作的開(kāi)展和行業(yè)持續(xù)發(fā)展，必將承擔(dān)更多的節(jié)能減排，需要關(guān)注鎖定效應(yīng)強(qiáng)的金屬制品業(yè)發(fā)展，推動(dòng)碳生產(chǎn)力系數(shù)高的食品飲料業(yè)發(fā)展；(4) 戰(zhàn)略性新興行業(yè)碳鎖定效應(yīng)最弱，碳足跡邊際成本最低而且碳生產(chǎn)力系數(shù)最高，是需要倡導(dǎo)發(fā)展的行業(yè)；應(yīng)大力推動(dòng)碳鎖定效應(yīng)弱的新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、碳足跡邊際成本低的新材料行業(yè)、碳生產(chǎn)力系數(shù)高的節(jié)能環(huán)保業(yè)和新材料行業(yè)。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者[9-11,13-19]對(duì)碳足跡的影響因素，分別應(yīng)用IPCC方法、面板協(xié)整、脫鉤效應(yīng)與LMDI，從國(guó)家、省級(jí)層面或者產(chǎn)業(yè)角度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放因素開(kāi)展研究。碳足跡驅(qū)動(dòng)因素分解可以明晰碳排放增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿鸵种埔蛩?，脫鉤效應(yīng)能夠刻畫(huà)動(dòng)態(tài)變化，面板模型可以突出指標(biāo)之間均衡關(guān)系，但是上述學(xué)者尚沒(méi)有將這些方法綜合應(yīng)用，深入研究地區(qū)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。本研究應(yīng)用脫鉤效應(yīng)和面板模型分析地區(qū)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型，剖析行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放，以及碳鎖定效應(yīng)、碳足跡邊際成本和碳生產(chǎn)力系數(shù)之間的關(guān)系，研究揭示出了地區(qū)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型中行業(yè)碳足跡，為地區(qū)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型提供決策依據(jù)和經(jīng)驗(yàn)借鑒。然而，碳足跡的核算和模型分析存在一些局限性。比如，只核算了化石燃料燃燒排放，未納入工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程排放，碳排放因子和參數(shù)的選擇是否符合山東省實(shí)際；模型的選擇以及關(guān)鍵指標(biāo)變量還需要斟酌，另外模型可能還存在不確定性。后續(xù)研究針對(duì)不同地區(qū)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型，碳足跡核算應(yīng)盡可能包含化石燃料燃燒排放和工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程排放，碳排放因子和參數(shù)的選擇符合實(shí)際情況，并考慮模型適應(yīng)范圍。

[1] IPCC. 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventory. New York: Intergovernmental Panel on Climate Change, 2006.

[2] ISO. ISO/TS 14067—2013 Greenhouse gases-carbon footprint of products-requirements and guidelines for quantification and communication. Santiago: Austrian Federal Environment Agency, 2012.

[3] Wyckoff A W, Roop J M. The embodiment of carbon in imports of manufactured products: implications for international agreements on greenhouse gas emissions. Energy Policy, 1994, 22(33): 187-194.

[4] Rhee H C, Chung H S. Change in CO2emission and its transmissions between Korea and Japan using international input-output analysis. Ecological Economics, 2006, 58(4): 788-800.

[5] ICLEI. International Local Government GHG Emissions Analysis Protocol Version 1.0, (October 2009). ICLEI, 2009. (請(qǐng)核對(duì)出版地)

[6] Lin J Y, Liu Y, Meng F X, Cui S H, Xu L L. Using hybrid method to evaluate carbon footprint of Xiamen City, China. Energy Policy, 2013, 58: 220-227.

[7] Ramaswami A, Hillman T, Janson B, Reiner M, Thomas G. A demand-centered, hybrid life-cycle methodology for city-scale greenhouse gas inventories. Environmental Science & Technology, 2008, 42(17): 6455-6461.

[8] 林劍藝, 孟凡鑫, 崔勝輝, 于洋, 趙勝男. 城市能源利用碳足跡分析——以廈門(mén)市為例. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2012, 32(12): 3782-3794.

[9] 張明. 基于能流圖的山東省能源消耗分析. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2011, 21(7): 46-50.

[10] 王同孝, 趙聯(lián)振, 王偉. 山東省能源消費(fèi)與碳排放分析. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2012, 22(7): 49-52.

[11] 宋杰鯤. 基于LMDI的山東省能源消費(fèi)碳排放因素分解. 資源科學(xué), 2012, 34(1): 35-41.

[12] 趙忠, 任俊義, 黃婉澈. 山東省碳排放的影響因素及低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑探析. 生態(tài)經(jīng)濟(jì), 2013, (4): 62-65, 69.

[13] Zhang M, Song Y, Su B, Sun X M. Decomposing the decoupling indicator between the economic growth and energy consumption in China. Energy Efficiency, 2015, 8(6): 1231-1239.

[14] 徐盈之, 徐康寧, 胡永舜. 中國(guó)制造業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素及脫鉤效應(yīng). 統(tǒng)計(jì)研究, 2011, 28(7): 55-61.

[15] Wang W W, Liu R, Zhang M, Li H N. Decomposing the decoupling of energy-related CO2emissions and economic growth in Jiangsu Province. Energy for Sustainable Development, 2013, 17(1): 62-71.

[16] 王云. 低碳經(jīng)濟(jì)“脫鉤”量化分解模型研究——基于IPAT方程的分析. 經(jīng)濟(jì)問(wèn)題, 2012, (5): 8-13.

[17] Ren S G, Yin H Y, Chen X H. Using LMDI to analyze the decoupling of carbon dioxide emissions by China′s manufacturing industry. Environmental Development, 2014, 9: 61-75.

[18] 吳振信, 謝曉晶, 王書(shū)平. 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的影響分析——基于中國(guó)的省際面板數(shù)據(jù). 中國(guó)管理科學(xué), 2012, 20(3): 161-166.

[19] 杜書(shū)云, 萬(wàn)宇艷. 中國(guó)工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的碳減排戰(zhàn)略研究-基于12個(gè)行業(yè)的面板協(xié)整分析. 經(jīng)濟(jì)學(xué)家, 2013, (12): 51-56.

[20] Tapio P. Towards a Theory of Decoupling: degrees of decoupling in the EU and the case of road traffic in finland between 1970 and 2001. Transport Policy, 2005, 12(2): 137-151.

[21] 山東省統(tǒng)計(jì)年鑒(1998—2013). 北京: 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 1998-2013.

[22] 周晶, 何錦義. 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)研究. 統(tǒng)計(jì)研究, 2011, 28(10): 3-8.

[23] 山東省統(tǒng)計(jì)局, 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局山東調(diào)查總隊(duì).山東省統(tǒng)計(jì)年鑒(1998—2013). 北京: 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 1998-2013.

[24] Pedroni P. Critical Values for Cointegration Tests in Heterogeneous Panels with Multiple Regressors. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 1999, 61(S1): 653-670.

China′s carbon footprint regional industrial low-carbon transition: a case study of the Shandong Province

ZHANG Yiqing1,3, WANG Linqing2, LIU Chuangeng1,4, BAI Weiguo5

1CollaborativeInnovationCenterforEnergyEconomicsofShandong,Yantai264005,China2SchoolofBusiness，SichuanUniversity，Chengdu610064,China3ShandongInstituteofBusinessandTechnology,SchoolofBusinessAdministration,Yantai264005,China4ShandongInstituteofBusinessandTechnology,InstituteofCoalEconomicResearch,Yantai264005,China5GreenWorldLow-carbonEconomy&TechnologyCenter,Beijing100053,China

Decreasing atmospheric carbon is the goal of low carbon industries. Using the industrial sector industry as an example, this study applies a decoupling model and analyzes the industrial carbon footprint during energy consumption. In this study, we analyzed the carbon footprint in Shandong province from 1997 to 2012. Separating the industrial sector into energy intensive and emerging industries, the results demonstrate that: (1) the government began to implement energy conservation and emission reductions since the last century in late ninety′s. The strong negative “decoupling”, the strong “decoupling”, the expansion negative “decoupling” and weak “decoupling” of industries occur alternately in Shandong province. This suggests that high volatility for regulation and the control of industrial saving energy and reduces consumption, which is harmful to industrial development. (2) The energy consumption in industries is vast. The decoupling of energy intensive industries and industry is the same in most periods. It is the main driving force of industrial energy consumption, and it necessitates implementation of government policies. With increase in saving energy and reducing consumption, the marginal cost of carbon footprint is rising, and energy conservation and emission reduction should focus on thermal power industry with large locking effect and chemical industry with high carbon footprint marginal cost.(3) Energy consumption is not as high in other industries. With the development of the energy conservation and emission reduction and sustainable development of industry, the energy consumption will increase, and other industries will certainly take more obligation. The government should pay attention to industries making metal products and promote the food and beverage industry. (4) Strategic and emerging industries have the weakest carbon lock-in effect, the smallest cost of carbon production, and the highest production of carbon, which the government advocates. Because of the low base, emerging industries have limited effects on industrial carbon emissions. The government should promote a new generation of technologies with a smaller carbon footprint that will help conserve energy and protect the environment.

carbon footprint; decoupling effect; panel cointegration; industry; Shandong Province

2014年山東能源經(jīng)濟(jì)協(xié)同創(chuàng)新中心重大資助項(xiàng)目 (2014SDXT001)；國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(13BGL108)；山東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(ZR2011GL016)；國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題(2013BAK15B04)

2015- 07- 28;

2016- 01- 25

10.5846/stxb201507281580

*通訊作者Corresponding author.E-mail: zyq_751105@163.com

張一清，王琳晴，劉傳庚，白衛(wèi)國(guó).基于碳足跡研究的中國(guó)地區(qū)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型——以山東省為例.生態(tài)學(xué)報(bào),2016,36(20):6646- 6655.

Zhang Y Q, Wang L Q, Liu C G, Bai W G.China′s carbon footprint regional industrial low-carbon transition: a case study of the Shandong Province.Acta Ecologica Sinica,2016,36(20):6646- 6655.