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    江西省能耗碳排放時(shí)空特征、脫鉤關(guān)系及其驅(qū)動(dòng)因素

    2020-11-13 02:07:32賈俊松陳春諦陳皆紅
    生態(tài)學(xué)報(bào) 2020年20期
    關(guān)鍵詞:萍鄉(xiāng)市新余市景德鎮(zhèn)市

    宋 旭,賈俊松,*,陳春諦,陳皆紅

    1 江西師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院/鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 南昌 330022 2 同濟(jì)大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院, 上海 200092

    能源消費(fèi)引起的大氣污染和溫室效應(yīng)等環(huán)境問題已經(jīng)引起了全球各國的廣泛關(guān)注[1- 2]。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)第五次評估報(bào)告認(rèn)為,過去多年來全球平均氣溫的升高在95% 左右的可能性程度上與人類活動(dòng)產(chǎn)生的溫室氣體有關(guān),而傳統(tǒng)化石能源消費(fèi)產(chǎn)生的二氧化碳等溫室氣體是造成全球溫室效應(yīng)的主要原因[3]。作為一個(gè)負(fù)責(zé)任的大國,我國政府已經(jīng)承諾到2030年碳排放強(qiáng)度要比2005年下降60%—65%,這必將使中國面臨巨大的國際減排壓力[4]。因此,深入全面地研究能源消費(fèi)碳排放的時(shí)空演變特征、與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系及其影響因素,對于各區(qū)域制定相應(yīng)政策實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)具有重要意義。

    在研究經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境的關(guān)系中,脫鉤理論已經(jīng)被廣泛應(yīng)用[5- 8]。脫鉤理論是由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(Organization for Economic Co-operation and Development, OECD)提出的形容阻斷經(jīng)濟(jì)增長與資源消耗或環(huán)境污染之間聯(lián)系的基本理論,被分為絕對脫鉤和相對脫鉤[9]。Zhang[10]于2000年在能源與環(huán)境研究方面引入了脫鉤指數(shù),Freitas 等[11]使用此方法探索了巴西2004—2009年經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和能源消費(fèi)碳排放之間的脫鉤情況,并在2009年發(fā)現(xiàn)了絕對脫鉤。此外,在2005年,Tapio[12]提出了脫鉤的理論框架,定義了“脫鉤”、“連接”和“負(fù)脫鉤”的區(qū)別,之后又將其分為“弱”、“強(qiáng)”、“擴(kuò)張”和“衰退”脫鉤。近年來,諸多學(xué)者圍繞我國能源消費(fèi)碳排放的時(shí)空差異及其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系等方面展開了一系列研究[13-19]。例如,Wang 等[20]采用Tapio脫鉤分析了2000—2014年中國經(jīng)濟(jì)和CO2排放之間的脫鉤彈性,結(jié)果顯示脫鉤彈性在整個(gè)時(shí)期內(nèi)呈下降趨勢,脫鉤狀態(tài)具有兩種類型:擴(kuò)張型負(fù)脫鉤(2002—2005年)和弱脫鉤(2000—2002年和2005—2014年)。彭佳雯等[21]通過構(gòu)建經(jīng)濟(jì)與能源碳排放脫鉤分析模型,在時(shí)間和空間上探討了我國經(jīng)濟(jì)增長與能源碳排放的脫鉤關(guān)系及程度。孫耀華等[22]對1999—2008年各省區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤關(guān)系進(jìn)行測度,結(jié)果顯示近十年來我國絕大部分省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長與碳排放之間呈現(xiàn)弱脫鉤狀態(tài)。馮博等[23]利用Tapio脫鉤模型分析了各省建筑業(yè)碳排放的脫鉤狀態(tài),并運(yùn)用LMDI方法對碳排放的影響因素進(jìn)行了分解分析。Zhou 等[24]利用Tapio脫鉤研究了1996—2012年中國八大區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放之間的關(guān)系,結(jié)果顯示中國大部分地區(qū)表現(xiàn)為弱脫鉤。同時(shí),李健等[25]、寧亞東等[26]和曹廣喜等[27]分別分析了長三角、京津冀和四大不同經(jīng)濟(jì)區(qū)的脫鉤狀況,也有武紅等[28]、蓋美等[29]和張新林等[30]對不同省域碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行了深入研究,等。此外,許多學(xué)者結(jié)合指數(shù)分解方法對我國碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤指數(shù)進(jìn)行分解分析[31- 32]。例如,Zhang 等[33]使用LMDI方法分解了中國1991—2012年經(jīng)濟(jì)增長與能源消耗之間的脫鉤指數(shù),結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對研究期間的脫鉤產(chǎn)生了負(fù)面影響。除2003年、2004年和2008年外,能源強(qiáng)度對脫鉤產(chǎn)生了積極作用。Zhao 等[34]研究了1992—2012年中國五個(gè)主要經(jīng)濟(jì)部門經(jīng)濟(jì)增長與碳排放的脫鉤效應(yīng),并使用LMDI方法計(jì)算了不同因素對中國整體經(jīng)濟(jì)與碳排放脫鉤的貢獻(xiàn)。結(jié)果表明,能源強(qiáng)度和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平是影響中國碳排放脫鉤的主要因素。馬曉君等[35]采用廣義迪氏指數(shù)分解法(GDIM)分析了2000—2016年中國工業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素,并結(jié)合DPSIR框架構(gòu)建脫鉤努力模型測度工業(yè)碳排放的脫鉤效應(yīng)。結(jié)果表明,產(chǎn)出碳強(qiáng)度效應(yīng)與技術(shù)進(jìn)步碳強(qiáng)度效應(yīng)是工業(yè)碳排放實(shí)現(xiàn)強(qiáng)脫鉤的決定性因素。Wang 等[36]使用擴(kuò)展的LMDI方法定量分析了1996—2010年京津冀工業(yè)增長和環(huán)境壓力的脫鉤指數(shù)。結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)的快速增長是工業(yè)脫鉤的主要抑制因素,能源結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度對工業(yè)脫鉤有重要貢獻(xiàn)。

    近年來,關(guān)于江西省能源消費(fèi)碳排放的研究較少,且主要集中在碳排放現(xiàn)狀分析[37- 38]和影響因素分析[39- 41]等方面。例如,楊錦琦[37]對江西2001—2015年碳排放量進(jìn)行了估算分析。結(jié)果表明,江西能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以煤炭為主,能源消費(fèi)總量呈快速增長的趨勢,碳排放總量呈上升趨勢,碳排放強(qiáng)度、人均碳排放量呈下降趨勢,且低于全國平均水平。Jia 等[42]采用擴(kuò)展的LMDI方法從宏觀經(jīng)濟(jì)尺度和微觀經(jīng)濟(jì)尺度對江西省1998—2015年的能源相關(guān)產(chǎn)業(yè)碳排放進(jìn)行了分解,結(jié)果表明產(chǎn)量、研發(fā)強(qiáng)度和投資強(qiáng)度是碳排放增長的主要原因,研發(fā)效率、能源強(qiáng)度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放有明顯的緩解作用。目前,欠發(fā)達(dá)地區(qū)對于發(fā)展經(jīng)濟(jì)的需求是急迫的,在大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)也需保證經(jīng)濟(jì)的綠色低碳發(fā)展。然而,僅有個(gè)別學(xué)者針對江西經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的關(guān)系進(jìn)行研究。例如,劉堂發(fā)等[43]通過構(gòu)建能源碳排放與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤指數(shù)模型分析了江西省1995—2012年能源碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤關(guān)系。結(jié)果表明,江西省能源碳排放與經(jīng)濟(jì)增長存在不穩(wěn)定的脫鉤狀態(tài),強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤和擴(kuò)張型負(fù)脫鉤等狀態(tài)交替出現(xiàn)。

    綜上所述,大多數(shù)學(xué)者對能源消費(fèi)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系研究主要集中在國家、區(qū)域和省域3個(gè)尺度,針對欠發(fā)達(dá)省域(如江西省)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的深入研究較少。同時(shí),在探討單個(gè)省份的能源消耗碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究中,也未能具體考慮到不同市域之間的碳排放差異與聯(lián)系。然而,省域內(nèi)各地市的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口等都存在明顯的空間差異,這導(dǎo)致不同地區(qū)的碳排放狀況及其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系也各有差異。因此,深入到市域尺度系統(tǒng)分析碳排放時(shí)空特征、脫鉤關(guān)系及其驅(qū)動(dòng)因素對于區(qū)域內(nèi)因地制宜、因時(shí)制宜的碳減排政策制定具有重要的實(shí)用價(jià)值,并且,當(dāng)前看來,這些內(nèi)容顯得十分必要、重要與緊迫。

    江西省位于我國中部地區(qū),2016年人均GDP約為6084美元,低于全國平均的8087美元。根據(jù)世界銀行2016年發(fā)布的標(biāo)準(zhǔn),高收入國家人均收入高于12235美元[44]。因此,江西省仍處于欠發(fā)達(dá)階段,提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平刻不容緩。近年來,江西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢頭迅猛,工業(yè)化與城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷加快導(dǎo)致對能源的需求增加,碳排放形勢不容樂觀。然而,欠發(fā)達(dá)地區(qū)在大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)時(shí)也需注重生態(tài)環(huán)境建設(shè),探索其經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境的關(guān)系是十分緊要的。目前,江西省碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系尚未深入探討,未能具體反映某個(gè)市域的碳排放特征及其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。因此,揭示江西省及其各地市能耗碳排放的時(shí)空特征及其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系,之后進(jìn)一步探討導(dǎo)致其脫鉤狀況發(fā)生的背后驅(qū)動(dòng)因素是十分必要的,這不僅有利于江西省及其各地市因地制宜地提出碳減排措施,而且對其他欠發(fā)達(dá)地區(qū)制定有關(guān)的綠色、低碳與可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略均具有重要的參考意義。

    1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    江西省及其各地市數(shù)據(jù)來源于《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》,包括2002—2016年江西省各地市的規(guī)模以上工業(yè)主要能源消耗量、工業(yè)總產(chǎn)值和第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口數(shù)等。其中,吉安市2004年工業(yè)總產(chǎn)值來自吉安市2004年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

    1.2 研究方法

    1.2.1碳排放模型

    基于《IPCC國家溫室氣體清單指南》中提供的參考方法[45],碳排放量計(jì)算公式如下:

    (1)

    式中,C為各類化石能源產(chǎn)生的CO2排放量(文中述及的碳排放均指CO2排放);Ei為第i種化石能源的消耗量;ei和pi分別為第i類化石能源的標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)(取自《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》)和碳排放系數(shù)(取自IPCC參考值);44/12表示二氧化碳與碳的分子量之比。9種化石能源的碳排放計(jì)算參數(shù)[45]見表1。

    表1 碳排放計(jì)算參數(shù)

    1.2.2脫鉤分析

    碳排放脫鉤是經(jīng)濟(jì)增長與溫室氣體排放之間關(guān)系不斷弱化直至消失的理想化過程[8],即在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長的基礎(chǔ)上,逐漸降低碳排放量。碳排放的經(jīng)濟(jì)增長彈性就是碳排放脫鉤情況,因此彈性成為衡量各地區(qū)低碳狀況的主要工具。為了探究更加精確的脫鉤關(guān)系,本文選用Tapio脫鉤作為分析模型。在Tapio的基礎(chǔ)上將脫鉤彈性劃分為8種類型,分別為弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤、衰退型脫鉤、弱負(fù)脫鉤、強(qiáng)負(fù)脫鉤、擴(kuò)張型負(fù)脫鉤、增長連結(jié)和衰退連結(jié),如表2所示[24]。能源消費(fèi)碳排放與工業(yè)總產(chǎn)值的脫鉤彈性為D,計(jì)算方法如下所示:

    (2)

    式中,ΔC和ΔGIO分別表示碳排放和工業(yè)總產(chǎn)值在末期相對于基期的變化量;t1與t2分別表示基期與末期。

    1.2.3Kaya恒等式

    將能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、人均工業(yè)總產(chǎn)值和人口納入到影響因素分析體系中,構(gòu)建江西省能源消費(fèi)碳排放的Kaya恒等式為:

    (3)

    式中,C為能源碳排放總量;Ci為第i種能源碳排放量;Ei為第i種能源消耗量;E為能源消耗總量;GIO為工業(yè)總產(chǎn)值;P為人口,采用第二產(chǎn)業(yè)人口表示;EF為能源碳排放系數(shù);ES為能源結(jié)構(gòu);EI為能源強(qiáng)度;EL為人均工業(yè)總產(chǎn)值。

    表2 脫鉤彈性與脫鉤狀態(tài)

    1.2.4LMDI對數(shù)分解方法

    LMDI方法是由Ang等在20世紀(jì)90年代提出的一種因素分解方法[46],其先進(jìn)的指數(shù)因素分解技術(shù)在低碳經(jīng)濟(jì)研究領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[47-49]。采用加和分解對公式(3)所示模型進(jìn)行分解,結(jié)果如下:

    ΔC=Ct2-Ct1=ΔCEF+ΔCES+ΔCEI+ΔCEL+ΔCP

    (4)

    式中,ΔCEF為碳排放系數(shù)效應(yīng);ΔCES為能源結(jié)構(gòu)效應(yīng);ΔCEI為能源強(qiáng)度效應(yīng);ΔCEL為經(jīng)濟(jì)水平效應(yīng);ΔCP為人口效應(yīng)。通常各種能源的碳排放系數(shù)被認(rèn)為保持不變[36],所以,ΔCEF=0。

    結(jié)合脫鉤公式(2),得到能源消費(fèi)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤效應(yīng)分解量化模型:

    (5)

    式中,D為能源消費(fèi)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤彈性。各因素的脫鉤效應(yīng)計(jì)算如下:

    (6)

    (7)

    (8)

    (9)

    式中,DES為能源結(jié)構(gòu)的脫鉤彈性;DEI為能源強(qiáng)度的脫鉤彈性;DEL為經(jīng)濟(jì)水平的脫鉤彈性;DP為人口的脫鉤彈性。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 碳排放變化趨勢

    圖1 2002—2016年江西省能源碳排放狀況 Fig.1 Energy carbon emissions in Jiangxi Province from 2002 to 2016

    由圖1可知,江西省碳排放量由2002年的6248.57×104t增長到2016年的18680.47×104t,年均增長率為8.14%。碳排放量基本處于前期快速增長、中后期增長減緩的趨勢,具體變化如下:2003—2004年碳排放增速最快,增長率高達(dá)49.72%;2004—2011年碳排放量穩(wěn)步增長,由10060.30×104t增長到17911.33×104t,年均增長率為8.59%;2011—2012年碳排放量減少了381.99×104t,增長率實(shí)現(xiàn)負(fù)增長,這主要是因?yàn)榻鼛啄陙斫魇∽⒅啬茉唇Y(jié)構(gòu)調(diào)整,積極推進(jìn)新能源開發(fā)利用,清潔能源占比呈增長趨勢,煤炭占比呈下降趨勢[37];2012—2013年碳排放量有較大幅度增長,增長量達(dá)到1335.82×104t,增長率為7.62%;2013—2016年碳排放量逐年微弱減少。除2003年外,碳排放強(qiáng)度呈現(xiàn)前中期快速下降、后期緩慢下降的趨勢,由2002年的5.604 t/萬元降為2016年的0.552 t/萬元。同時(shí),2013年以來碳排放總量與碳排放強(qiáng)度同步出現(xiàn)下降趨勢,這也說明江西省節(jié)能減排取得一定成效,但仍需繼續(xù)加強(qiáng)監(jiān)管以實(shí)現(xiàn)其經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展。

    2.2 碳排放時(shí)空分布特征

    圖2 江西省碳排放量空間特征演變Fig.2 Spatial evolution characteristics of carbon emissions in Jiangxi Province

    圖3 江西省碳排放強(qiáng)度空間特征演變Fig.3 Spatial evolution characteristics of carbon emissions intensity in Jiangxi Province

    如圖2,3所示,江西省能源消費(fèi)碳排放存在顯著的時(shí)空差異,總體呈現(xiàn)為西北高東南低的碳排放空間分布特征。2002年,碳排放量最高的是九江市和新余市,碳排放類型為中型。其他9個(gè)城市屬于輕型碳排放,其中,萍鄉(xiāng)市、南昌市、宜春市和景德鎮(zhèn)市等4個(gè)城市碳排放量較大,處于500—800×104t之間。然而,如圖3所示,除南昌市外,這些城市的碳排放強(qiáng)度明顯高于其他城市。鷹潭市和吉安市碳排放量較低,但其碳排放強(qiáng)度仍處于較高值。這是因?yàn)樘寂欧艔?qiáng)度的空間特征與產(chǎn)業(yè)類型分布相關(guān),如新余市、萍鄉(xiāng)市、九江市、鷹潭市和景德鎮(zhèn)市為傳統(tǒng)工業(yè)城市,經(jīng)濟(jì)發(fā)展依賴石油化工、煤炭和有色冶金等高耗能產(chǎn)業(yè),碳排放強(qiáng)度相對較高。到2009年,所有城市碳排放量均有不同程度增加,九江市、新余市和萍鄉(xiāng)市的碳排放量轉(zhuǎn)變?yōu)橹匦?宜春市由輕型轉(zhuǎn)變?yōu)檩^重型,這一時(shí)期碳排放量類型屬于較重型及以上的城市數(shù)量由0增長到4。同時(shí),這四個(gè)城市的碳排放強(qiáng)度均有大幅降低,但仍高于其他城市。這一時(shí)期江西省碳排放總量的增加與江西省各地市大力發(fā)展傳統(tǒng)工業(yè),過于追求GDP增長導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)粗放發(fā)展有關(guān),碳排放強(qiáng)度雖有一定下降,但碳增量與碳總量大幅增長趨勢不容樂觀。2016年,萍鄉(xiāng)市碳排放量有所下降,碳排放量類型由重型轉(zhuǎn)變?yōu)檩^重型,其他城市碳排放量均有不同程度增加。九江市碳排放量增值達(dá)到1455.98×104t,碳排放量類型由重型轉(zhuǎn)為超重型,景德鎮(zhèn)市由中型轉(zhuǎn)變?yōu)檩^重型,其他城市碳排放量類型均沒有發(fā)生改變。撫州市碳排放由2009年的69.72×104t增長到2016年的701.15×104t,增長率達(dá)到900.06%,碳排放強(qiáng)度也有所增長,這與其傳統(tǒng)工業(yè)發(fā)展迅速、能源消費(fèi)量增長加快有關(guān)。同時(shí),各地市碳排放強(qiáng)度繼續(xù)大幅下降,除景德鎮(zhèn)市和新余市碳排放強(qiáng)度處于中值區(qū)外,其他城市均處于低值區(qū),這表明江西省近年來所推動(dòng)的工業(yè)供給側(cè)改革與生產(chǎn)工藝改進(jìn)等措施正不斷推動(dòng)江西經(jīng)濟(jì)向低碳化與高質(zhì)化方向邁進(jìn)。然而,各地市碳排放量的不斷增長也表明江西省碳減排形勢不容樂觀,仍需繼續(xù)降低碳排放強(qiáng)度(尤其景德鎮(zhèn)市、新余市)以進(jìn)一步削減碳排放增量、控制碳排放總量。

    2.3 碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤分析

    根據(jù)江西省各地市碳排放量的變化特點(diǎn),將2002—2016年劃分為2002—2009年和2009—2016年兩個(gè)時(shí)段。計(jì)算江西省及其各地市兩個(gè)時(shí)段的碳排放量和工業(yè)總產(chǎn)值的變化量,然后通過公式(2)和表2,得到其兩個(gè)時(shí)段的脫鉤關(guān)系表3。

    表3 2002—2016年江西省碳排放與工業(yè)總產(chǎn)值的脫鉤狀況

    從表3可知,2002—2009年和2009—2016年江西省經(jīng)濟(jì)增長與碳排放均呈現(xiàn)出弱脫鉤狀態(tài),這說明經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)碳排放量也在增加,但是其碳排放量增長幅度小于經(jīng)濟(jì)增長幅度。2002—2009年,江西省碳排放脫鉤彈性為0.177,整體脫鉤彈性高于2009—2016年。這期間,江西省緊跟國家擴(kuò)大內(nèi)需和增加投資的宏觀調(diào)控政策,部分高耗能企業(yè)上位,碳排放量增長較快。2009—2016年的碳排放脫鉤彈性下降到0.105,這是因?yàn)榻陙斫魇№憫?yīng)國家號召,對一批高消耗高污染企業(yè)進(jìn)行關(guān)停,同時(shí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、能源利用效率提升所導(dǎo)致的。目前,江西省碳排放總量出現(xiàn)停滯趨勢(圖1),考慮到其仍處于欠發(fā)達(dá)階段,工業(yè)化與城市化進(jìn)程還將進(jìn)一步加快,因此,江西省經(jīng)濟(jì)增長與能耗碳排放在長期時(shí)間將繼續(xù)表現(xiàn)為弱脫鉤,或呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤與弱脫鉤交替的脫鉤狀態(tài)。

    在各地市中,2002—2009年江西省所有城市均呈現(xiàn)弱脫鉤狀態(tài)。碳排放與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤彈性最小的是鷹潭市(0.018),脫鉤狀態(tài)最為理想。脫鉤彈性最大的是贛州市(0.504),脫鉤狀況較差。脫鉤彈性在0.4—0.8的有贛州市和上饒市等2個(gè)城市,位于0.2—0.4的有萍鄉(xiāng)市和宜春市等2個(gè)城市,位于0.1—0.2的有九江市、撫州市、新余市和景德鎮(zhèn)市等4個(gè)城市,位于0—0.1的有南昌市、吉安市和鷹潭市等3個(gè)城市。江西省南部和北部地區(qū)脫鉤狀況不夠理想(圖4)。

    2009—2016年,萍鄉(xiāng)市碳排放與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤狀態(tài)由2002—2009年的弱脫鉤轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)脫鉤,脫鉤彈性達(dá)到-0.107,脫鉤狀態(tài)最為理想。這是由于萍鄉(xiāng)市貫徹落實(shí)江西省委提出的“發(fā)展升級,小康提速,綠色崛起,實(shí)干興贛”十六字方針,利用傳統(tǒng)工業(yè)基礎(chǔ)進(jìn)行工業(yè)轉(zhuǎn)型,逐步向產(chǎn)業(yè)的低碳化和現(xiàn)代化發(fā)展。上饒市脫鉤彈性由0.440下降到-0.001,這是因?yàn)樯橡埵薪陙泶罅Πl(fā)展“兩光一車”等高精尖產(chǎn)業(yè),同時(shí)大力發(fā)展旅游業(yè),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷升級。景德鎮(zhèn)市的脫鉤狀態(tài)雖未變化,但是其脫鉤彈性由2002—2009年的0.179增加到2009—2016年的0.741。這是由于景德鎮(zhèn)市近年來大力發(fā)展例如陶瓷等傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè),能源消耗量較大。贛州市脫鉤彈性由0.504下降到0.018,這是由于贛州市工業(yè)基礎(chǔ)薄弱,近年來大力引進(jìn)高新特色產(chǎn)業(yè)的結(jié)果。撫州市由弱脫鉤轉(zhuǎn)變?yōu)閿U(kuò)張型負(fù)脫鉤,在此期間撫州市碳排放增長率達(dá)到905.6%,工業(yè)總產(chǎn)值增長率達(dá)到221.4%,脫鉤狀態(tài)極不理想。其他城市的脫鉤彈性變化程度相對較小。脫鉤彈性大于1.2的有撫州市1個(gè)城市,脫鉤彈性位于0.4—0.8的有景德鎮(zhèn)市1個(gè)城市,位于0.2—0.4的有南昌市和鷹潭市等2個(gè)城市,位于0.1—0.2的有九江市和吉安市等2個(gè)城市,位于0—0.1的有宜春市、贛州市和新余市等3個(gè)城市,小于0的有萍鄉(xiāng)市和上饒市等2個(gè)城市。由表3可知,2009—2016年,萍鄉(xiāng)市、上饒市、九江市、贛州市、新余市和宜春市等6個(gè)城市碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系得到不同程度改善,南昌市、景德鎮(zhèn)市、鷹潭市、吉安市和撫州市等5個(gè)城市碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系出現(xiàn)不同程度惡化。由圖4可知,2009—2016年除上饒市外的東北部地區(qū)脫鉤狀況較差。從彈性區(qū)間的城市數(shù)量可以看出,江西省碳排放脫鉤狀態(tài)在2009—2016年優(yōu)于2002—2009年。

    圖4 江西碳排放與工業(yè)總產(chǎn)值脫鉤的時(shí)空特征Fig.4 Spatial evolution characteristics of decoupling between carbon emissions and GIO in Jiangxi Province

    2.4 碳排放脫鉤影響因素的分解分析

    利用公式(6—9)對江西省及其各地市碳排放脫鉤彈性進(jìn)行分解,得到ES、EI、EL和P四個(gè)因素的碳排放脫鉤彈性,結(jié)果如表4所示。

    表4 2002—2016年江西省碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤彈性因素分解

    DES:能源結(jié)構(gòu)的脫鉤彈性,Decoupling elasticity of energy structure;DEI:能源強(qiáng)度的脫鉤彈性,Decoupling elasticity of energy intensity;DEL:經(jīng)濟(jì)水平的脫鉤彈性,Decoupling elasticity of economic level;DP:人口的脫鉤彈性,Decoupling elasticity of population

    2.4.1能源結(jié)構(gòu)對碳排放脫鉤的影響

    由表4可知,能源結(jié)構(gòu)對江西省碳排放脫鉤在兩個(gè)階段有著相反的驅(qū)動(dòng)作用。2002—2009年,江西省能源結(jié)構(gòu)脫鉤彈性為0.005,不利于碳排放的脫鉤。在各地市中,南昌市、景德鎮(zhèn)市、鷹潭市和上饒市的能源結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長與碳排放脫鉤有著微弱的促進(jìn)作用,其他城市為抑制作用。這是因?yàn)檫@一時(shí)期大多數(shù)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)尚未得到明顯改善,傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè)仍是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主力軍,對于煤炭等高碳能源的使用比例較大[43]。2009—2016年,江西省能源結(jié)構(gòu)脫鉤彈性為-0.004,有利于碳排放的脫鉤。景德鎮(zhèn)市、吉安市、撫州市、鷹潭市和萍鄉(xiāng)市的能源結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長與碳排放脫鉤有抑制作用,其余城市均為促進(jìn)作用。其中九江市、新余市、贛州市和宜春市由抑制作用轉(zhuǎn)變?yōu)榇龠M(jìn)作用,這是因?yàn)檫@些地區(qū)致力于產(chǎn)業(yè)供給側(cè)改革,對于碳排放系數(shù)大的例如焦炭等高碳能源的使用比例減少。景德鎮(zhèn)市和鷹潭市的能源結(jié)構(gòu)對碳排放脫鉤由促進(jìn)作用轉(zhuǎn)變?yōu)橐种谱饔?吉安市和撫州市在兩個(gè)時(shí)段均為抑制作用,南昌市均為促進(jìn)作用且程度減弱。當(dāng)前,能源結(jié)構(gòu)對碳排放脫鉤貢獻(xiàn)較小,這也間接說明能源結(jié)構(gòu)對促進(jìn)江西省碳排放脫鉤具有很大的潛力。但是,由于中國以煤為主的能源稟賦,現(xiàn)階段很難大幅度減少高碳能源的利用和增加低碳能源的使用[50]。因此,各地區(qū)應(yīng)繼續(xù)優(yōu)化能源利用結(jié)構(gòu),大力發(fā)展清潔能源。

    2.4.2能源強(qiáng)度對碳排放脫鉤的影響

    能源強(qiáng)度是促進(jìn)江西省碳排放脫鉤的最主要因素(表4),脫鉤彈性由2002—2009年的-0.329降低到2009—2016年的-0.481,對各地市的碳排放脫鉤也均為促進(jìn)作用。這也說明近年來江西省傳統(tǒng)工業(yè)逐漸轉(zhuǎn)型,不斷向低耗能、高水平邁進(jìn),能源消費(fèi)逐漸走向高效集約化[38]。2002—2009年,能源強(qiáng)度碳排放脫鉤彈性絕對值最大的是撫州市(-0.507),其次是景德鎮(zhèn)市(-0.500)、南昌市(-0.494)、宜春市(-0.382)和鷹潭市(-0.304),接下來依次為九江市、萍鄉(xiāng)市、吉安市、新余市和上饒市。這是由于上述城市積極響應(yīng)政府的號召,關(guān)停了生產(chǎn)設(shè)備不符合標(biāo)準(zhǔn)的高污染高耗能企業(yè),同時(shí)加強(qiáng)能源利用效率,實(shí)施了一系列工業(yè)轉(zhuǎn)型措施的有利結(jié)果[40]。贛州市能源強(qiáng)度脫鉤彈性僅為-0.013,對碳排放脫鉤影響作用較小。2009—2016年,撫州市能源強(qiáng)度對碳排放脫鉤由2002—2009年的促進(jìn)作用轉(zhuǎn)為此階段的抑制作用,這是由于其逐步發(fā)展傳統(tǒng)工業(yè),第三產(chǎn)業(yè)及新興產(chǎn)業(yè)比例較低,忽視了能源利用的高效化與集約化。其余城市均為促進(jìn)作用。能源強(qiáng)度脫鉤彈性絕對值最大的是萍鄉(xiāng)市(-0.758),其對萍鄉(xiāng)市碳排放脫鉤具有極大的促進(jìn)作用,這是因?yàn)槠涔I(yè)產(chǎn)業(yè)布局不斷優(yōu)化,產(chǎn)業(yè)推進(jìn)機(jī)制進(jìn)一步完善,全市工業(yè)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量和效益有效提升,能源強(qiáng)度從而明顯下降。其次為新余市(-0.705)、吉安市(-0.571)、南昌市(-0.560)和上饒市(-0.484),能源強(qiáng)度對碳排放脫鉤有著較大的促進(jìn)作用。之后依次為宜春市、贛州市、九江市和鷹潭市。作為江西省的老工業(yè)基地,能源強(qiáng)度對景德鎮(zhèn)市的碳排放脫鉤抑制作用較為微弱,仍需加快工業(yè)經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)調(diào)整與轉(zhuǎn)型升級,降低其能源強(qiáng)度以促進(jìn)碳排放脫鉤。

    2.4.3經(jīng)濟(jì)水平對碳排放脫鉤的影響

    經(jīng)濟(jì)水平對江西省及其各地市碳排放脫鉤具有主要抑制作用(表4)。2002—2009年,江西省經(jīng)濟(jì)水平脫鉤彈性為0.377,其對各地市碳排放脫鉤也均為主要抑制作用。其中,撫州市(0.619)脫鉤彈性最大,經(jīng)濟(jì)水平對其碳排放脫鉤有著最大的抑制作用,這是因?yàn)槠浯罅Πl(fā)展工業(yè)以及推動(dòng)重大基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目建設(shè),工業(yè)經(jīng)濟(jì)迅速增長的同時(shí)忽視了產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展[42]。景德鎮(zhèn)市(0.597)、宜春市(0.521)、南昌市(0.520)和萍鄉(xiāng)市(0.495)經(jīng)濟(jì)水平的脫鉤彈性較大,對碳排放脫鉤有著較為明顯的抑制作用。經(jīng)濟(jì)水平在上饒市、九江市、贛州市和新余市的脫鉤彈性位于0.3—0.4,在鷹潭市和吉安市的脫鉤彈性位于0.2—0.3,對碳排放脫鉤的抑制作用較小。在這一階段,江西省追求經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,部分地區(qū)成為了沿海城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的承接地,外延式和粗放式經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式消耗了大量的化石能源,從而對碳排放脫鉤具有較大的抑制作用[43]。2009—2016年,江西省經(jīng)濟(jì)水平的脫鉤彈性達(dá)到0.475,高于2002—2009年。這是由于這一階段江西省工業(yè)發(fā)展依舊迅猛,工業(yè)總產(chǎn)值的增量遠(yuǎn)大于2002—2009年,工業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大帶來了大量的能源消費(fèi),促使能源消費(fèi)碳排放量的增長呈加速態(tài)勢。同時(shí),各地市經(jīng)濟(jì)水平對碳排放脫鉤均為抑制作用。其中新余市(0.878)經(jīng)濟(jì)水平的脫鉤彈性最大,這是因?yàn)殇撹F等高耗能產(chǎn)業(yè)一直是新余市經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也產(chǎn)生了大量碳排放。撫州市(0.753)和景德鎮(zhèn)市(0.747)經(jīng)濟(jì)水平的脫鉤彈性較大,對其碳排放脫鉤的抑制作用較強(qiáng),接著依次為吉安市、萍鄉(xiāng)市、上饒市、宜春市、九江市和南昌市。2002—2016年江西省工業(yè)總產(chǎn)值一直處于高速增長階段,其工業(yè)的快速發(fā)展導(dǎo)致能源消耗量持續(xù)增長,從而對其碳排放脫鉤產(chǎn)生主要的抑制作用。

    2.4.4人口對碳排放脫鉤的影響

    人口對江西省碳排放脫鉤具有較小的抑制作用(表4),這是由于其工業(yè)規(guī)模擴(kuò)大、城市化進(jìn)程加快導(dǎo)致第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口增長。2002—2009年,江西省人口的脫鉤彈性為0.125。人口對各地市碳排放脫鉤均有微弱的抑制作用。上饒市(0.292)人口的脫鉤彈性最大,其次為贛州市(0.172)、宜春市(0.122)和九江市(0.109),其余城市的脫鉤彈性均小于0.1。2009—2016年,江西省人口的脫鉤彈性為0.115。新余市人口對碳排放脫鉤由2002—2009年的抑制作用轉(zhuǎn)變?yōu)?009—2016年的促進(jìn)作用,這也與近年來新余市第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級導(dǎo)致的就業(yè)人口增長乏力有關(guān)。南昌市(0.529)是人口脫鉤彈性最大的城市,其次為鷹潭市(0.164)、景德鎮(zhèn)市(0.133)、吉安市(0.146)和萍鄉(xiāng)市(0.102),其他城市人口的脫鉤彈性均小于0.01。

    3 結(jié)論與討論

    目前關(guān)于能源消費(fèi)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究主要集中在國家、區(qū)域和省域3個(gè)尺度,深入到市域尺度探討碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究較少。因此,本文從省域和市域兩種尺度出發(fā),通過IPCC碳核算方法、Tapio脫鉤模型及LMDI分解方法,實(shí)證分析了江西省能源消耗碳排放時(shí)空特征、與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤關(guān)系及其影響因素。本文主要結(jié)論如下:

    (1)江西省碳排放總量基本處于前期快速增長、中后期增長減緩的趨勢。碳排放總量由2002年的6248.57×104t增加到2016年的18680.47×104t,年均增長率為8.14%。江西省能源消費(fèi)碳排放量與碳排放強(qiáng)度存在顯著的時(shí)空差異,碳排放量在九江市、新余市、宜春市和萍鄉(xiāng)市較大,碳排放強(qiáng)度在新余市、景德鎮(zhèn)市和萍鄉(xiāng)市較大,總體呈現(xiàn)為西北高東南低的碳排放空間分布特征。隨著能源消費(fèi)碳排放量的不斷增長,碳排放強(qiáng)度不斷由5.604 t/萬元降低為0.552 t/萬元。

    (2)2002—2009年,江西省碳排放脫鉤彈性為0.177。各地市脫鉤狀態(tài)均為弱脫鉤,贛州市和上饒市脫鉤彈性較大,分別為0.504和0.440。其他城市脫鉤彈性均處于0—0.3之間。江西省南部和北部地區(qū)脫鉤狀態(tài)不夠理想。2009—2016年,江西省碳排放脫鉤彈性下降到0.105,萍鄉(xiāng)市和上饒市脫鉤狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)脫鉤,脫鉤狀態(tài)最為理想。撫州市由弱脫鉤轉(zhuǎn)變?yōu)閿U(kuò)張型負(fù)脫鉤。景德鎮(zhèn)市脫鉤彈性由上一階段的 0.179增長到0.741。這一階段除上饒市以外的東北部地區(qū)脫鉤狀況較差。

    (3)能源強(qiáng)度在江西省兩個(gè)階段的脫鉤彈性分別為-0.329和-0.481,是影響江西省及其各地市碳排放脫鉤的最主要促進(jìn)因素。除2009—2016年的撫州市外,能源強(qiáng)度對其他城市的碳排放脫鉤均為主要的促進(jìn)作用。經(jīng)濟(jì)水平在江西省兩個(gè)階段的脫鉤彈性分別為0.377和0.475,對江西省及其各地市的碳排放脫鉤具有主要的抑制作用。人口對江西省碳排放脫鉤具有微弱的抑制作用。能源結(jié)構(gòu)在2002—2009年對江西省碳排放脫鉤有微弱的抑制作用,在2009—2016年有微弱的促進(jìn)作用,其對各地市的驅(qū)動(dòng)方向有所不同,對促進(jìn)江西省及其各地市的碳排放脫鉤具有較大的潛力。

    基于以上結(jié)論并結(jié)合江西省現(xiàn)階段社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和資源稟賦狀況提出以下幾點(diǎn)建議:①加強(qiáng)區(qū)域交流合作,實(shí)現(xiàn)綠色協(xié)同發(fā)展。重視碳排放的空間相互作用,加強(qiáng)江西省西北地區(qū)與東南地區(qū)城市低碳發(fā)展的交流合作,構(gòu)建統(tǒng)一規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)協(xié)作和技術(shù)共享的共同治理模式。②改善能源結(jié)構(gòu),減少煤炭等高碳能源的使用比例。江西省能源消費(fèi)依然以煤炭為主,鷹潭、景德鎮(zhèn)和萍鄉(xiāng)等傳統(tǒng)工業(yè)城市的能源結(jié)構(gòu)有惡化趨勢。應(yīng)大力發(fā)展清潔能源與清潔技術(shù),提高風(fēng)、電、核能等清潔能源的使用比例,從源頭上抑制碳排放增長過快。③關(guān)注產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級,提高能源利用效率。優(yōu)先提高九江、景德鎮(zhèn)和鷹潭等工業(yè)城市高耗能產(chǎn)業(yè)的能源利用效率,加強(qiáng)與發(fā)達(dá)地區(qū)的技術(shù)交流與合作,引進(jìn)、吸收先進(jìn)的高能效技術(shù)、節(jié)能技術(shù)與可再生能源技術(shù)以降低能源強(qiáng)度,促進(jìn)江西省低碳技術(shù)的發(fā)展。④實(shí)施產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級戰(zhàn)略,尤其推動(dòng)新余、九江和萍鄉(xiāng)等傳統(tǒng)工業(yè)城市轉(zhuǎn)型升級。江西要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與碳排放脫鉤,關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的低碳化發(fā)展。要以高端化、集約化和特色化為導(dǎo)向,以掌握核心技術(shù)為關(guān)鍵,加快戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展,著力構(gòu)建科技含量高、資源消耗低、環(huán)境污染少的綠色產(chǎn)業(yè)體系。

    不足與展望:由于江西省各地市的某些社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)以及分產(chǎn)業(yè)分部門的能源數(shù)據(jù)缺乏,本文不能更深入探討其他因素及分部門經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤關(guān)系等內(nèi)容。因此,將來可通過更廣泛的調(diào)查或利用大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)及深度挖掘等技術(shù),來獲取更多、更細(xì)致的數(shù)據(jù)完善本研究,進(jìn)而可從微觀經(jīng)濟(jì)方面或城市土地利用變化等多方面探討影響各地市碳排放脫鉤的驅(qū)動(dòng)因素,更深入探討省內(nèi)各地市之間碳排放的內(nèi)在聯(lián)系等,提出更科學(xué)合理且因地制宜的碳減排政策。

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