低碳試點(diǎn)城市工業(yè)碳排放脫鉤因素分解研究
——以鎮(zhèn)江市為例

(河海大學(xué) 商學(xué)院,江蘇 南京 211000)

1 引言

由于人口、資源和基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)密集,城市是能源消耗和碳排放的集中地,城市能源消費(fèi)量占全球能源消費(fèi)總量的70%以上,城市排放的溫室氣體占全球排放溫室氣體的80%[1]。我國(guó)城市碳排放量占全國(guó)碳排放總量的90%[2]，因此城市是我國(guó)減緩全球氣候變化和實(shí)施低碳發(fā)展戰(zhàn)略的重要陣地。城市低碳發(fā)展是實(shí)現(xiàn)全國(guó)節(jié)能減排目標(biāo)的重要途徑,也是城市可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)的必然選擇。鑒于城市在低碳經(jīng)濟(jì)建設(shè)中的重要作用,我國(guó)出臺(tái)了一系列政策措施來(lái)大力推進(jìn)低碳城市建設(shè),其中最重要的就是在全國(guó)范圍內(nèi)開(kāi)展低碳城市試點(diǎn)工作,這是推動(dòng)落實(shí)我國(guó)控制碳排放行動(dòng)目標(biāo)的重要舉措。

受歷史傳統(tǒng)、資源稟賦等因素的影響,我國(guó)絕大多數(shù)城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以工業(yè)為主,工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程本身及其對(duì)傳統(tǒng)化石能源的消耗,是碳排放產(chǎn)生的主要來(lái)源。因此,工業(yè)部門成為城市節(jié)能減排的重點(diǎn)領(lǐng)域,也是城市碳排放研究的重點(diǎn)?？傮w上,相關(guān)研究主要集中在工業(yè)碳排放影響因素和脫鉤效應(yīng)分析這兩個(gè)方面[2-9]。鄧明君測(cè)算了1999—2008年湘潭市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)能源消耗碳排放量和碳排放強(qiáng)度,分析了碳排放變化趨勢(shì),總結(jié)出導(dǎo)致碳排放強(qiáng)度變化的驅(qū)動(dòng)力因素[3];謝守紅、邵珠龍分析了1999—2010年無(wú)錫市各工業(yè)行業(yè)的碳排放強(qiáng)度和變化趨勢(shì),量化了效率效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)工業(yè)碳排放強(qiáng)度變化的影響[4];叢建輝、劉學(xué)敏、朱婧等測(cè)算了2000—2010年濟(jì)源市工業(yè)碳排放量,分析了結(jié)構(gòu)因素、規(guī)模因素和技術(shù)因素對(duì)碳排放量變化的影響[6]。

塔皮奧脫鉤模型最早用于研究歐洲交通業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與運(yùn)輸量、CO2排放之間的脫鉤效應(yīng)[10],現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間的脫鉤關(guān)系。齊靜、陳彬運(yùn)用塔皮奧脫鉤分析方法研究了重慶市各工業(yè)部門經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和碳排放之間的關(guān)聯(lián)特征[8];王君華、李霞運(yùn)用塔皮奧脫鉤模型測(cè)度了2000—2011年我國(guó)工業(yè)全部行業(yè)和分要素密集度行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間的脫鉤關(guān)系與程度,分析了兩者脫鉤發(fā)展的變化趨勢(shì)[11]。LMDI分解技術(shù)將碳排放分解為各因素的作用、定量分析因素變動(dòng)對(duì)排放量變動(dòng)的影響,是研究這類問(wèn)題的有效技術(shù)手段。陳詩(shī)一采用LMDI方法對(duì)改革開(kāi)放以來(lái)我國(guó)工業(yè)全行業(yè)CO2排放強(qiáng)度變化的影響因素進(jìn)行了分解研究[12];涂紅星運(yùn)用LMDI方法對(duì)1994—2010年我國(guó)工業(yè)行業(yè)碳排放強(qiáng)度的影響因素進(jìn)行了分解研究[13]。通過(guò)文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn),大多數(shù)研究都是獨(dú)立研究碳排放的影響因素與脫鉤效應(yīng),除少數(shù)學(xué)者進(jìn)行了這方面的研究外[14-16],很少將兩者結(jié)合來(lái)研究碳排放脫鉤效應(yīng)的影響因素,且相關(guān)研究局限于整個(gè)區(qū)域或整個(gè)工業(yè)的層面,沒(méi)有深入到具體的重點(diǎn)行業(yè)。鑒于此,本文基于塔皮奧脫鉤理論和LMDI分解技術(shù),構(gòu)建脫鉤因素分解模型,對(duì)鎮(zhèn)江市工業(yè)和6個(gè)重點(diǎn)行業(yè)的碳排放脫鉤趨勢(shì)與脫鉤因素進(jìn)行全方位研究,并對(duì)鎮(zhèn)江市工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型提出政策建議。

本文選擇鎮(zhèn)江市作為低碳試點(diǎn)城市工業(yè)碳排放研究的案例城市,主要原因在于:①鎮(zhèn)江市是我國(guó)第二批國(guó)家級(jí)低碳試點(diǎn)城市,是我國(guó)首批國(guó)家工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型試點(diǎn)城市,鎮(zhèn)江官塘低碳新城入選了首批國(guó)家低碳城(鎮(zhèn))試點(diǎn),三次入選國(guó)家級(jí)綠色低碳區(qū)域試點(diǎn),說(shuō)明鎮(zhèn)江低碳建設(shè)受到國(guó)家的高度重視,具有較大的研究?jī)r(jià)值。②鎮(zhèn)江市的低碳發(fā)展成果豐碩,是低碳城市的典型代表,低碳建設(shè)走在全國(guó)前列。但同時(shí)鎮(zhèn)江市的工業(yè)結(jié)構(gòu)“偏化偏重”,電力、鋼鐵等傳統(tǒng)重工業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起主導(dǎo)作用,工業(yè)減排壓力艱巨,亟需低碳轉(zhuǎn)型的相關(guān)政策。因此,本研究不但有利于掌握工業(yè)碳排放的行業(yè)特征與差異,針對(duì)行業(yè)的碳排放脫鉤效應(yīng)及其分解因素,制定差異化的行業(yè)節(jié)能減排政策,推動(dòng)鎮(zhèn)江低碳建設(shè)的進(jìn)一步發(fā)展,而且對(duì)其他試點(diǎn)城市的低碳發(fā)展路徑有著重要的參考意義。

2 研究方法

2.1 塔皮奧脫鉤理論

脫鉤最早應(yīng)用于物理學(xué)研究中,主要是指原來(lái)有聯(lián)系的兩個(gè)變量脫離相互影響。塔皮奧在研究1970—2001年歐洲經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放之間的關(guān)系時(shí)提出了兩者之間的脫鉤彈性公式[10]:

(1)

式中,ε(CO2,GDP)為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)與CO2排放之間的脫鉤彈性;ΔCO2為當(dāng)期相對(duì)上期CO2排放量的變化量;δC表示CO2排放量的變化率;ΔGDP表示當(dāng)期相對(duì)于上期區(qū)域生產(chǎn)總值的變化量;δY表示GDP的變化率。塔皮奧根據(jù)脫鉤彈性值將脫鉤狀態(tài)分為連接、脫鉤和負(fù)脫鉤三類情況,并進(jìn)一步劃分為8種細(xì)分狀態(tài),見(jiàn)表1。由表1可見(jiàn),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí)期,即δY>0時(shí),脫鉤因子ε的值越小,脫鉤效應(yīng)越強(qiáng);經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期,即δY<0時(shí),脫鉤因子ε越大,脫鉤效應(yīng)越強(qiáng)。

表1 脫鉤狀態(tài)與脫鉤指數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系

2.2 LMDI分解法

目前能源消耗的影響因素分解方法主要有指數(shù)分解法(IDA)和結(jié)構(gòu)分解法(SDA)兩種。相對(duì)于SDA方法需要投入—產(chǎn)出表的數(shù)據(jù)作為支撐,由于IDA方法只需使用部門數(shù)據(jù),特別適合分解含有較少因素，包含時(shí)間序列數(shù)據(jù)的模型,在環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究中得到廣泛應(yīng)用。本文采用IDA類中的對(duì)數(shù)指標(biāo)分解方法(Log Mean Divisia Index,LMDI)對(duì)我國(guó)碳排放因素進(jìn)行分解分析,將鎮(zhèn)江工業(yè)能耗碳排放(C)影響因素分為能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、能源強(qiáng)度效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)四種因素,計(jì)算公式為:

(2)

式中,i表示工業(yè)分行業(yè);Ci表示工業(yè)分行業(yè)i的碳排放量;Ei表示工業(yè)分行業(yè)i的能源消耗量;Yi表示工業(yè)分行業(yè)i的工業(yè)總產(chǎn)值;Y表示整個(gè)工業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值;Mi=Ci/Ei表示能源結(jié)構(gòu);Ii=Ei/Yi表示能源強(qiáng)度;Si=Yi/Y表示經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。

利用LMDI加和分解方法對(duì)式(2)的模型進(jìn)行因素分解,則差分可分別表示為:

ΔC=Ct-C0=ΔCmix+ΔCint+ΔCstr+ΔCact

(3)

(4)

(5)

(6)

ΔCact=Σiwi×lnYt/Y0

(7)

(8)

式中,ΔCmix表示能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)引起的碳排放變化;ΔCint表示能源強(qiáng)度效應(yīng)引起的碳排放變化;εstr表示經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)引起的碳排放變化;εact表示經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)引起的碳排放變化;wi為權(quán)重系數(shù)。

2.3 脫鉤因素分解模型

結(jié)合式(1)—式(7),推導(dǎo)出脫鉤因素分解模型:

=εmix+εint+εstr+εact

(9)

式中,εmix表示能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)引起的脫鉤因子變化;εint表示能源強(qiáng)度效應(yīng)引起的脫鉤因子變化;εstr表示經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)引起的脫鉤因子變化;εact表示經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)引起的脫鉤因子變化。因此,各效應(yīng)對(duì)脫鉤因子變化的貢獻(xiàn)可通過(guò)下式進(jìn)行計(jì)算:

(10)

(11)

(12)

(13)

E=|εmix|+|εint|+|εstr|+|εact|

(14)

式中,Pmix、Pint、Pstr、Pact分別表示能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、能源強(qiáng)度效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對(duì)脫鉤因子變化的貢獻(xiàn)。

3 數(shù)據(jù)

本文選擇2002—2015年為研究區(qū)間,研究對(duì)象為鎮(zhèn)江市32個(gè)規(guī)模以上工業(yè)分行業(yè),各行業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值、能源消費(fèi)量等數(shù)據(jù)來(lái)源于2013—2016年的《鎮(zhèn)江統(tǒng)計(jì)年鑒》。鎮(zhèn)江市工業(yè)行業(yè)消費(fèi)的化石燃料能源種類主要為原煤、洗精煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣和天然氣,依據(jù)以上能源消耗量計(jì)算碳排放量。為剔除價(jià)格變動(dòng)因素的影響,采用工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)將歷年各行業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值平減為2002年不變價(jià)格。由于篇幅有限,只列出2002年、2008年和2015年的數(shù)據(jù),見(jiàn)表2。

表2 相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述

注:能源消耗量E的單位為萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;碳排放量C的單位為t;工業(yè)總產(chǎn)值Y的單位為億元。

4 結(jié)果與討論

4.1 工業(yè)碳排放特征分析

從圖1可見(jiàn),隨著鎮(zhèn)江市工業(yè)化的快速推進(jìn),工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)迅速,工業(yè)總產(chǎn)值由2002年的800億元增加到2015年的7200億元,漲幅達(dá)9倍;同時(shí),受工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的刺激,鎮(zhèn)江市整個(gè)工業(yè)行業(yè)的能源消耗量和碳排放量2002—2015年均增長(zhǎng)到原來(lái)的2倍左右。具體來(lái)看,2002—2006年鎮(zhèn)江市整個(gè)工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度逐漸加快,但始終處于較低的水平,工業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)了100%,而能源消耗量和碳排放量增長(zhǎng)了約50%,相對(duì)增速較快,這反映出該階段工業(yè)高耗能、高排放的發(fā)展特征;2006—2010年整個(gè)工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度加快,工業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)了150%,而能源消耗量和碳排放量分別在1100萬(wàn)t和4200萬(wàn)t上下浮動(dòng),表現(xiàn)較平穩(wěn);2010年之后,由于鎮(zhèn)江市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)繼續(xù)提速,能源消耗量和碳排放量都出現(xiàn)較大幅度的增長(zhǎng),直到2014年之后,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度放緩,能源消耗量和碳排放量出現(xiàn)顯著下降。

從圖2可見(jiàn),2002—2015年鎮(zhèn)江市工業(yè)碳排放量居前6位的行業(yè)有:電力熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)和黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)。這6個(gè)行業(yè)在2002—2015年的碳排放總量占工業(yè)碳排放總量的比重一直維持在95%左右,其中電力熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)在工業(yè)碳排放中始終占據(jù)主導(dǎo)地位,比重在波動(dòng)中有所上升,由2002年的65%上升到2015年的70%;非金屬礦物制品業(yè)和造紙及紙制品業(yè)的碳排放量占比相似,兩者的比重在波動(dòng)中由2002年的10%下降到2015年的5%;化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)和石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)的碳排放比重分別為6%和4%,變化幅度較小;黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)在前6個(gè)行業(yè)中碳排放量占比最小,比重在波動(dòng)中略有上升。

圖1 鎮(zhèn)江市工業(yè)部門能源消耗量、碳排放量和工業(yè)總產(chǎn)值

圖2 鎮(zhèn)江市工業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)

4.2 工業(yè)碳排放脫鉤因素分析

基于塔皮奧的脫鉤模型,本文測(cè)算了鎮(zhèn)江市2002—2015年各階段工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤因子,利用脫鉤因素分解模型對(duì)脫鉤因子進(jìn)行了分解,結(jié)果見(jiàn)表3。從表3可見(jiàn),鎮(zhèn)江市工業(yè)碳排放存在一定的脫鉤效應(yīng),與上文的分析結(jié)果(圖1)相互印證。具體而論,2002—2006年鎮(zhèn)江市的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低,能源消耗較少,碳排放增長(zhǎng)速度處于較低水平,因此在該期間的4個(gè)階段基本上都處于弱脫鉤狀態(tài)。由于鎮(zhèn)江市工業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)率在逐漸上升，這4個(gè)階段的脫鉤因子呈逐漸下降趨勢(shì)，說(shuō)明脫鉤效應(yīng)在增強(qiáng)。2006—2010年鎮(zhèn)江市工業(yè)得到較快發(fā)展,而能源消耗量和碳排放量沒(méi)有明顯變化,因此該期間的4個(gè)階段處于較強(qiáng)的脫鉤狀態(tài)。其中，2006—2007年鎮(zhèn)江市的能源消耗量和碳排放量表現(xiàn)出強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。這主要是因?yàn)?007年世界經(jīng)濟(jì)遭受金融危機(jī)影響，出口工業(yè)需求不足，能源消耗和碳排放量顯著下降，因此出現(xiàn)了工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而碳排放量呈負(fù)增長(zhǎng)的強(qiáng)脫鉤現(xiàn)象。2010—2014年鎮(zhèn)江市工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更迅速,工業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以電力、鋼鐵等高碳行業(yè)為主,資源導(dǎo)向型的粗放式發(fā)展雖然使工業(yè)經(jīng)濟(jì)得到發(fā)展,但生產(chǎn)過(guò)程中碳排放量增長(zhǎng)幅度也相應(yīng)增大。因此,該期間的4個(gè)階段處于較弱的脫鉤狀態(tài),甚至有兩個(gè)階段出現(xiàn)增長(zhǎng)連接狀態(tài)。2014—2015年鎮(zhèn)江市低碳試點(diǎn)城市建設(shè)的成果開(kāi)始顯現(xiàn),工業(yè)經(jīng)濟(jì)增速雖然有所放緩,但能源消耗和碳排放量降低更顯著,此階段表現(xiàn)出強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。

表3 工業(yè)碳排放各階段脫鉤狀態(tài)及脫鉤因子分解結(jié)果

注:括號(hào)內(nèi)表示各效應(yīng)對(duì)于脫鉤因子變化的貢獻(xiàn)率,*表示促進(jìn)碳排放脫鉤,**表示抑制碳排放脫鉤。

從圖3可見(jiàn),經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)是鎮(zhèn)江市工業(yè)碳排放脫鉤的主要抑制因素。從整個(gè)階段看,經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)的貢獻(xiàn)為60.14%。從各個(gè)階段看,經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)的貢獻(xiàn)均在30%以上,其中2010—2011年和2011—2012年兩個(gè)階段達(dá)到60%以上(表3)。2002—2015年鎮(zhèn)江市工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)了約800%,石化、鋼鐵、建材、電力等高耗能產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展壯大,導(dǎo)致工業(yè)碳排放量大幅增加,抑制了碳排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤效應(yīng)。

經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)是鎮(zhèn)江市工業(yè)碳排放脫鉤的主要促進(jìn)因素。從整個(gè)階段看,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的貢獻(xiàn)為27.45%。從各個(gè)階段看,除2003—2004年和2013—2014年外,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)工業(yè)碳排放的脫鉤效應(yīng)起到了不同程度的促進(jìn)作用,其中2014—2015年達(dá)到65.76%(表3)。主要原因是：作為低碳的試點(diǎn)城市,鎮(zhèn)江市近年來(lái)實(shí)施了一系列低碳產(chǎn)業(yè)政策,促使工業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型,促進(jìn)了碳排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤效應(yīng)。

能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)鎮(zhèn)江市工業(yè)碳排放脫鉤主要起促進(jìn)作用。從整個(gè)階段來(lái)看,能源強(qiáng)度效應(yīng)的貢獻(xiàn)為12.15%。從各個(gè)階段看,能源強(qiáng)度在不同階段所起的作用不同。具體而言，鎮(zhèn)江市的能源強(qiáng)度在2002—2003年、2004—2005年、2009—2010年和2010—2011年這4個(gè)階段對(duì)脫鉤效應(yīng)起抑制作用,而在其他9個(gè)階段起不同程度的促進(jìn)作用,其中2003—2004年和2005—2006年兩個(gè)階段的貢獻(xiàn)達(dá)到40%以上(表3)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)工業(yè)技術(shù)進(jìn)步,提高了能源的利用效率,促進(jìn)了碳排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤效應(yīng)。

能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)鎮(zhèn)江市工業(yè)碳排放脫鉤具有正負(fù)兩方面的影響,但對(duì)脫鉤效應(yīng)的貢獻(xiàn)始終小于2%(表3),影響甚微。主要原因是：鎮(zhèn)江市資源匱乏,大部分所需能源都是由外地輸入。長(zhǎng)期以來(lái)能源結(jié)構(gòu)單一,煤炭和石油的主體地位沒(méi)有發(fā)生變化,天然氣等低碳能源雖然開(kāi)始逐步加大了利用步伐,但占能源結(jié)構(gòu)比重偏小,不能有效改善能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)。由于能源本身的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性,碳排放量始終保持在一個(gè)較穩(wěn)定的水平,因此對(duì)碳排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤效應(yīng)影響很小。

圖3 工業(yè)碳排放各階段脫鉤因子分解結(jié)果

4.3 重點(diǎn)碳排放行業(yè)脫鉤因素分析

為了探究重點(diǎn)碳排放行業(yè)的脫鉤情況,本文進(jìn)一步對(duì)碳排放量前6位行業(yè)的脫鉤趨勢(shì)(表4)和脫鉤因素(圖4)進(jìn)行了分析。從表4可見(jiàn),不同行業(yè)的碳排放脫鉤狀態(tài)演化趨勢(shì)存在差異。具體來(lái)說(shuō),造紙及紙制品業(yè)、石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)和電力熱力的生產(chǎn)供應(yīng)業(yè)脫鉤狀態(tài)最不穩(wěn)定,三者均經(jīng)歷了強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤、增長(zhǎng)連接、擴(kuò)張負(fù)脫鉤、衰退脫鉤、強(qiáng)負(fù)脫鉤等狀態(tài)的反復(fù)變化?；瘜W(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)經(jīng)歷了相似的脫鉤狀態(tài)變化過(guò)程。黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)的脫鉤狀態(tài)從弱脫鉤到強(qiáng)脫鉤,再逐漸減弱為強(qiáng)負(fù)脫鉤,然后強(qiáng)弱脫鉤狀態(tài)交替出現(xiàn),最后為強(qiáng)負(fù)脫鉤。從2002—2015年整個(gè)階段來(lái)看,鎮(zhèn)江市6個(gè)重點(diǎn)碳排放行業(yè)均處于弱脫鉤狀態(tài)。

表4 重點(diǎn)碳排放行業(yè)各階段脫鉤狀態(tài)

從造紙及紙制品業(yè)的碳排放脫鉤分解因素來(lái)看(圖4a),鎮(zhèn)江市的經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)是該行業(yè)碳排放脫鉤效應(yīng)的主要抑制因素,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)是碳排放脫鉤效應(yīng)的主要促進(jìn)因素,能源強(qiáng)度效應(yīng)在碳排放脫鉤過(guò)程中主要起促進(jìn)作用,而能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)碳排放的影響甚微。從整個(gè)階段來(lái)看,鎮(zhèn)江市的經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對(duì)造紙及紙制品業(yè)對(duì)碳排放脫鉤效應(yīng)的抑制影響達(dá)到54.04%,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)碳排放脫鉤起促進(jìn)作用，貢獻(xiàn)率分別為16.46%和29.33%,而能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)碳排放的影響幾乎為0。

從各個(gè)階段來(lái)看,鎮(zhèn)江市的經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)在各個(gè)階段對(duì)碳排放的脫鉤效應(yīng)始終起到了抑制作用,平均貢獻(xiàn)率為34.54%,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在2002—2003年等10個(gè)階段促進(jìn)了碳排放的脫鉤效應(yīng),能源強(qiáng)度效應(yīng)在2004—2005年等9個(gè)階段對(duì)碳排放起不同程度的促進(jìn)作用,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)碳排放脫鉤效應(yīng)具有正負(fù)兩方面的影響,但影響甚微。

圖4 重點(diǎn)碳排放行業(yè)各階段脫鉤因素貢獻(xiàn)率

從石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)的脫鉤分解因素看(圖4b),經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)是該行業(yè)碳排放脫鉤的主要抑制因素,能源強(qiáng)度效應(yīng)是主要的促進(jìn)因素,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在脫鉤過(guò)程中主要起促進(jìn)作用,而能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響甚微。整個(gè)階段,鎮(zhèn)江市的經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對(duì)石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)脫鉤效應(yīng)的抑制影響達(dá)到53.50%,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)脫鉤的促進(jìn)貢獻(xiàn)率則分別為6.35%和39.26%,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響幾乎為0。從各個(gè)階段看,鎮(zhèn)江市的經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)在各階段對(duì)脫鉤效應(yīng)始終起抑制作用,平均貢獻(xiàn)率為28.90%。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)脫鉤效應(yīng)具有正負(fù)兩方面的影響,2002—2003年的7個(gè)階段對(duì)脫鉤效應(yīng)起到不同程度的抑制作用;能源強(qiáng)度效應(yīng)在2002—2003年等7個(gè)階段起到不同程度的促進(jìn)作用;能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)脫鉤效應(yīng)具有正負(fù)兩方面的影響,但影響甚微。

從化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)的脫鉤分解因素看(圖4c),經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)是該行業(yè)碳排放脫鉤的主要抑制因素,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在脫鉤過(guò)程中主要起抑制作用,能源強(qiáng)度效應(yīng)是主要的促進(jìn)因素,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響甚微。從整個(gè)階段看,鎮(zhèn)江市經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)脫鉤效應(yīng)的抑制影響分別為46.61%和7.64%,能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)脫鉤的促進(jìn)貢獻(xiàn)率為43.69%,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響幾乎為0。從各個(gè)階段看,鎮(zhèn)江市的經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)在各階段對(duì)脫鉤效應(yīng)始終起抑制作用,平均貢獻(xiàn)率為42.76%,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在2002—2003年不同程度地抑制了脫鉤效應(yīng),能源強(qiáng)度效應(yīng)在2002—2003年的脫鉤過(guò)程中起到不同程度的促進(jìn)作用,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)脫鉤效應(yīng)具有正負(fù)兩方面的影響,但影響甚微。

從非金屬礦物制品業(yè)脫鉤分解因素看(圖4d),經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)是該行業(yè)碳排放脫鉤的主要抑制因素,能源強(qiáng)度效應(yīng)是主要的促進(jìn)因素,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在脫鉤過(guò)程中主要起促進(jìn)作用,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響甚微。從整個(gè)階段看,鎮(zhèn)江市經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對(duì)非金屬礦物制品業(yè)脫鉤效應(yīng)的影響達(dá)到51.91%,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)脫鉤的促進(jìn)貢獻(xiàn)率分別為5.90%和41.82%,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響幾乎為0。從各個(gè)階段看,鎮(zhèn)江市經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)在各階段對(duì)脫鉤效應(yīng)始終起抑制作用,平均貢獻(xiàn)率為45.69%。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)脫鉤效應(yīng)具有正負(fù)兩方面的影響,2002—2003年對(duì)脫鉤效應(yīng)起不同程度的抑制作用;能源強(qiáng)度效應(yīng)在2003—2004年起不同程度的促進(jìn)作用。能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)脫鉤效應(yīng)具有正負(fù)兩方面的影響,但影響甚微。

從黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)的脫鉤分解因素看(圖4e),經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)是該行業(yè)碳排放脫鉤的主要抑制因素,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在脫鉤過(guò)程中主要起抑制作用,能源強(qiáng)度效應(yīng)是主要的促進(jìn)因素,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響甚微。從整個(gè)階段看,經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)脫鉤效應(yīng)的影響分別為達(dá)到44.77%和17.71%,能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)脫鉤的促進(jìn)貢獻(xiàn)率為37.05%,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響幾乎為0。從各個(gè)階段看,經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)在各階段對(duì)脫鉤效應(yīng)始終起抑制作用,平均貢獻(xiàn)率為20.00%,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在2002—2003年不同程度地抑制了脫鉤效應(yīng),能源強(qiáng)度效應(yīng)在各階段對(duì)脫鉤效應(yīng)始終起促進(jìn)作用,平均貢獻(xiàn)率為44.41%,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)脫鉤效應(yīng)具有正負(fù)兩方面的影響,但影響甚微。

從電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的脫鉤分解因素看(圖4f),經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)是該行業(yè)碳排放脫鉤的主要抑制因素,能源強(qiáng)度效應(yīng)是主要的促進(jìn)因素,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在脫鉤過(guò)程中主要起促進(jìn)作用,而能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響甚微。從整個(gè)階段看,經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對(duì)電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)脫鉤效應(yīng)的抑制影響達(dá)到62.64%,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)脫鉤的促進(jìn)貢獻(xiàn)率分別為36.32%和1.02%,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響幾乎為0。從各個(gè)階段看,經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)在各階段對(duì)脫鉤效應(yīng)始終起抑制作用,平均貢獻(xiàn)率為30.18%;經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)脫鉤效應(yīng)具有正負(fù)兩方面的影響,在2002—2003對(duì)脫鉤效應(yīng)起不同程度的促進(jìn)作用;能源強(qiáng)度效應(yīng)在2002—2003年起不同程度的促進(jìn)作用;能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)脫鉤效應(yīng)具有正負(fù)兩方面的影響,但影響甚微。總體上,經(jīng)濟(jì)規(guī)模對(duì)6個(gè)重點(diǎn)行業(yè)的碳排放脫鉤效應(yīng)均起抑制作用,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度對(duì)不同行業(yè)的脫鉤效應(yīng)起不同的作用,能源結(jié)構(gòu)對(duì)所有行業(yè)的影響都很小。

5 結(jié)論與建議

基于塔皮奧脫鉤理論和LMDI分解技術(shù)構(gòu)建了脫鉤因素分解模型,本文對(duì)鎮(zhèn)江市工業(yè)及6個(gè)重點(diǎn)碳排放行業(yè)的碳排放脫鉤趨勢(shì)和脫鉤因素進(jìn)行了分析。研究發(fā)現(xiàn):①2002—2015年鎮(zhèn)江市工業(yè)碳排放總量呈遞增之勢(shì),工業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)無(wú)明顯變化,6個(gè)重點(diǎn)行業(yè)的碳排放比重始終維持在95%左右,其中電力行業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位,比重在波動(dòng)中上升。②2002—2015年鎮(zhèn)江市工業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤效應(yīng)呈現(xiàn)出顯著的階段性特征,主要表現(xiàn)為弱—強(qiáng)—弱—強(qiáng)的變化趨勢(shì),經(jīng)濟(jì)規(guī)模和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分別是影響脫鉤效應(yīng)主要的抑制因素和促進(jìn)因素。③6個(gè)重點(diǎn)行業(yè)的碳排放脫鉤趨勢(shì)和脫鉤因素既有共性又有個(gè)性,其中化學(xué)工業(yè)和非金屬礦物制造業(yè)的脫鉤變化趨勢(shì)類似且脫鉤效應(yīng)最強(qiáng),經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)是6個(gè)行業(yè)共有的脫鉤抑制因素。

基于上述研究結(jié)論,本文提出以下建議:①嚴(yán)控煤電發(fā)展規(guī)模,促進(jìn)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化。電力行業(yè)是鎮(zhèn)江市碳排放最大的行業(yè),以煤電為主的電力結(jié)構(gòu)是導(dǎo)致電力行業(yè)碳排放過(guò)大的直接原因。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展電力的需求會(huì)日益擴(kuò)大,電力行業(yè)碳減排對(duì)鎮(zhèn)江市實(shí)現(xiàn)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型意義重大。因此,政府必須嚴(yán)格控制煤炭發(fā)電規(guī)模,逐步擴(kuò)大對(duì)風(fēng)能、太陽(yáng)能、核電能等低碳能源的使用,重點(diǎn)扶持新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展;加快調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu),從源頭上抑制碳排放增長(zhǎng)過(guò)快,發(fā)揮能源結(jié)構(gòu)的減排效應(yīng)。②支持低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)升級(jí)。鎮(zhèn)江市工業(yè)結(jié)構(gòu)以高耗能、高排放的重工業(yè)為主,石化、鋼鐵、建材等重工業(yè)耗能高,碳排放量大。因此,政府應(yīng)當(dāng)對(duì)重工業(yè)等高耗能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行資源整合,淘汰落后產(chǎn)能;完善準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn),逐步降低能源密集型及高污染排放型工業(yè)行業(yè)的規(guī)模;大力扶持新能源材料、電子信息、生物制藥等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級(jí),發(fā)揮經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的減排效應(yīng)。③加強(qiáng)國(guó)際交流合作,提高能源利用效率。能源強(qiáng)度效應(yīng)在脫鉤過(guò)程中主要發(fā)揮促進(jìn)作用,但在有些階段能源強(qiáng)度對(duì)脫鉤效應(yīng)起抑制作用,說(shuō)明鎮(zhèn)江市工業(yè)能源利用效率還有潛力可挖。因此,政府要加大科研投入,重視低碳技術(shù)的研究開(kāi)發(fā),加強(qiáng)國(guó)際交流,與發(fā)達(dá)國(guó)家建立合作交流機(jī)制,引進(jìn)潔凈煤技術(shù)、CO2捕獲和封存技術(shù)等先進(jìn)的節(jié)能減排技術(shù),降低能耗水平和碳排放強(qiáng)度,發(fā)揮能源強(qiáng)度的減排效應(yīng)。

:

[1]Sudmant A,Millward-Hopkins J,Colenbrander S,etal.Low Carbon Cities:Is Ambitious Action Affordable?[J].Climatic Change,2016,138(3-4)∶1-8.

[2]朱婧,叢建輝,張偉.中國(guó)工業(yè)主導(dǎo)型城市碳排放驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析——以濟(jì)源市為例[J].城市問(wèn)題,2015,(9)∶36-43.

[3]鄧明君.湘潭市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)能源消耗碳排放分析[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境,2011,21(1)∶64-69.

[4]謝守紅,邵珠龍.無(wú)錫工業(yè)碳排放強(qiáng)度的變化及動(dòng)因分析[J].城市問(wèn)題,2012,(11)∶56-60.

[5]Dong H,Ohnishi S,Fujita T,etal.Achieving Carbon Emission Reduction Through Industrial & Urban Symbiosis：A Case of Kawasak [J].Energy,2013,64(C)∶277-286.

[6]叢建輝,劉學(xué)敏,朱婧,等.中小城市工業(yè)碳排放：核算方法與影響因素——以河南省濟(jì)源市為例[J].資源科學(xué),2013,35(11)∶2158-2165.

[7]周躍云.城市規(guī)模以上工業(yè)碳排放的行業(yè)差異研究——以長(zhǎng)沙市為例[J].求索,2016,(4)∶112-117.

[8]齊靜,陳彬.城市工業(yè)部門脫鉤分析[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境,2012,22(8)∶102-106.

[9]龔惠萍,管璇,劉晨明.武漢市工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放脫鉤關(guān)系的實(shí)證分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2013,(21)∶105-108.

[10]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[J].Transport Policy,2005,12(2)∶137-151.

[11]王君華,李霞.中國(guó)工業(yè)行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與CO2排放的脫鉤效應(yīng)[J].經(jīng)濟(jì)地理,2015,35(5)∶105-110.

[12]陳詩(shī)一.中國(guó)碳排放強(qiáng)度的波動(dòng)下降模式及經(jīng)濟(jì)解釋[J].世界經(jīng)濟(jì),2011,(4)∶124-143.

[13]涂紅星,肖序,許松濤.基于LMDI的中國(guó)工業(yè)行業(yè)碳排放脫鉤分析[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2014,(4)∶31-36.

[14]Li W,Sun S,Li H.Decomposing the Decoupling Relationship Between Energy-related CO2Emissions and Economic Growth in China[J].Natural Hazards,2015,79(2)∶977-997.

[15]Zhang M,Song Y,Su B,etal.Decomposing the Decoupling Indicator Between the Economic Growth and Energy Consumption in China[J].Energy Efficiency,2015,8(6)∶1231-1239.

[16]方齊云,吳光豪.城市二氧化碳排放和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤分析——以武漢市為例[J].城市問(wèn)題,2016,(3)∶56-61.