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    遵義市規(guī)模以上工業(yè)能源消費(fèi)碳排放測(cè)度及影響因素

    2020-12-30 07:30:22郭曉芳
    貴州科學(xué) 2020年6期
    關(guān)鍵詞:遵義市排放量工業(yè)

    郭曉芳

    (貴州師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

    工業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ),也是滿足人們生產(chǎn)生活的重要保障。中國(guó)是世界上重要的工業(yè)國(guó)家之一,工業(yè)能源消耗是中國(guó)重要的碳排放來源。中國(guó)工業(yè)能源消費(fèi)碳排放占全社會(huì)碳排放很大比重,控制溫室氣體排放過程中,工業(yè)是不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。因此,計(jì)量工業(yè)能源碳排放對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展意義深遠(yuǎn),也對(duì)當(dāng)前節(jié)能減排具有實(shí)際參考價(jià)值。

    能源碳排放研究開始于20世紀(jì)后期,中國(guó)能源碳排放研究近年來發(fā)展較快。20世紀(jì)關(guān)于能源碳排放研究相對(duì)較少,如Gad Fischer[1]1992年在人口與環(huán)境期刊提及能源碳排放問題;Yonghun Jung等[2]1996年對(duì)韓國(guó)能源碳排放的研究,2010年后相關(guān)研究呈現(xiàn)快速發(fā)展趨勢(shì)。近年來能源碳排放研究對(duì)象涉及國(guó)家[3]、省區(qū)[4]、市縣[5]等較多層面,這些研究從不同程度揭示區(qū)域能源碳排放特征,為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和節(jié)能減排提供了科學(xué)支撐。當(dāng)前,關(guān)于工業(yè)能源碳排放研究也有一定進(jìn)展,其研究主要集中于國(guó)家尺度工業(yè)能源消費(fèi)碳排放測(cè)算[6]、省區(qū)間工業(yè)碳排放分異格局[7]、工業(yè)能源碳排放與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)性[8]等。但省區(qū)以下研究主要集中碳排放整體趨勢(shì)測(cè)算,如劉曉燕[9]對(duì)安徽省工業(yè)能源碳排放的測(cè)算;王強(qiáng)等[10]對(duì)福建省工業(yè)能源碳排放的測(cè)算;王玉等[11]對(duì)河南省工業(yè)能源碳排放的測(cè)算。受資料限制,關(guān)于市以下能源碳排放的研究相對(duì)較少,如王乃舉等[12]對(duì)蘭州市工業(yè)能源碳排放強(qiáng)度的測(cè)算;周躍云等[13]對(duì)長(zhǎng)沙市規(guī)模以上工業(yè)能源碳排放的測(cè)算;姚麗珍等[14]對(duì)上海市工業(yè)能源生產(chǎn)碳排放的測(cè)算。綜合以往文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)前對(duì)能源消費(fèi)碳排放和工業(yè)能源碳排放的研究已有一定研究基礎(chǔ),可為部門和區(qū)域節(jié)能減排提供參考。但當(dāng)前關(guān)于工業(yè)能源碳排放研究主要集中于發(fā)達(dá)地區(qū)和城市,涉及西部工業(yè)城市的研究缺乏。

    遵義市位于貴州省北部,是貴州第二大城市,也是貴州最重要工業(yè)稅收地區(qū)之一。2012年遵義市確定為國(guó)家低碳試點(diǎn)城市[15]。遵義市能源碳排放呈現(xiàn)較快增長(zhǎng)趨勢(shì),工業(yè)能源碳排放增長(zhǎng)更是重要的帶動(dòng)來源。但近年來遵義市經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,工業(yè)能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展矛盾凸顯。在試點(diǎn)低碳城市建設(shè)過程中,如何控制工業(yè)能源碳排放,平衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源消費(fèi),如期實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排城市創(chuàng)建,是政府、學(xué)者等不得不關(guān)注的焦點(diǎn)問題,也是當(dāng)前節(jié)能減排的難點(diǎn)問題。

    因此,文章基于遵義市2001—2016年規(guī)模以上工業(yè)能源消費(fèi)數(shù)據(jù),測(cè)算其工業(yè)能源消費(fèi)趨勢(shì)和特征,以期研究結(jié)果為遵義經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、氣候變化和節(jié)能減排任務(wù)如期完成提供科學(xué)參考。同時(shí),也希望研究成果能為其他工業(yè)城市節(jié)能減排提供借鑒,共同實(shí)現(xiàn)中國(guó)低碳任務(wù)。

    1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    遵義市位于貴州省北部,是貴州省第二大城市,也是國(guó)家低碳試點(diǎn)城市。遵義市工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),其經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速。2001—2016年遵義市人口數(shù)量由722.08萬人下降到622.84萬人,期間人口有所減少;2002—2016年遵義市經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為迅速,期間人均GDP由3027元上升到38709元,上升極為迅速;2001—2016年遵義市城市化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整,2016年其城市化率已達(dá)到49.78%,第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為44%(表1)。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    工業(yè)是一個(gè)完備的部門體系,包括眾多的能源消費(fèi)部門。由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中,工業(yè)統(tǒng)計(jì)口徑多為規(guī)模以上工業(yè),該口徑可以反映區(qū)域工業(yè)能源碳排放的主體,故本文研究工業(yè)碳排放使用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)(以下簡(jiǎn)稱為工業(yè))作為口徑。本文的研究數(shù)據(jù)主要來源于《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2016)、《遵義統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2016)。能源低位發(fā)熱值、單位熱值含碳量、碳氧化率等來源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)能源碳排放交易網(wǎng)(http://www.tanpaifang.com/tanjiliang/2014/0914/38053.html)等,見表1、表2。

    表1 各種能源的碳排放指標(biāo)Tab.1 Carbon emission indicators of various energy sources

    表2 2001—2016年遵義市經(jīng)濟(jì)與社會(huì)主要指標(biāo)Tab.2 Economic and social indicators of Zunyi from2001 to 2016

    1.3 研究方法

    1)工業(yè)能源消費(fèi)碳排放量測(cè)算。能源碳排放與工業(yè)能源碳排放密切相關(guān),工業(yè)能源碳排放的計(jì)量過程中,眾多學(xué)者采用總體能源碳排放的估算方法,即IPCC估算方法。故本文亦采用聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)提供的方法估算,對(duì)規(guī)模以上工業(yè)能源消耗的化石燃料測(cè)算。具體計(jì)算如下[15]:

    (1)

    C=IC/G

    (2)

    式中:IC表示二氧化碳排放總量;EC表示能源消費(fèi)量;LV表示平均低位發(fā)熱量;CF表示含碳量;QC是能源燃燒時(shí)的碳氧化率;44和12分別是CO2和C的分子數(shù);i表示能源種類;C表示碳排放強(qiáng)度,G表示GDP。

    2)相關(guān)分析。相關(guān)分析揭示各影響因素之間的相關(guān)性,也是進(jìn)行主成分分析的重要基礎(chǔ)。相關(guān)分析原理是指兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度,用相關(guān)系數(shù)表示,相關(guān)系數(shù)介于1到負(fù)1之間,相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值越大表示要素間關(guān)聯(lián)程度越高[16],其表達(dá)式為[17-18]:

    (3)

    式中:R是相關(guān)系數(shù),xi、yi為變量。

    3)STIRPAT模型。STIRPAT模型是在IPAT模型上改進(jìn),即把環(huán)境的壓力分解為人口、財(cái)富和技術(shù),是一種被廣泛應(yīng)用在人口、經(jīng)濟(jì)、資源對(duì)環(huán)境影響的模型[17-18]。表達(dá)式為[19]:

    E=k×Pb×Fc×Td×e

    (4)

    式中:E表示環(huán)境壓力;P表示人口數(shù)量;F表示富裕度;T表示技術(shù);b、c、d分別表示人口數(shù)量、富裕度、技術(shù)等人文驅(qū)動(dòng)力的指數(shù);k、e分別為模型的系數(shù)、模型誤差。

    Q=k×P×G×E×D×T×e

    (5)

    對(duì)數(shù)處理后,得[19]:

    ln(Q)=ln(k)+a1ln(P)+a2ln(G)+a3ln(E)+a4ln(D)+a5ln(T)+e

    (6)

    式中:Q為碳排放量,k為常數(shù),P為常住人口數(shù),G為人均GDP,E為城市化率,D為第二產(chǎn)業(yè)占比,T為單位GDP能耗,e為模型隨機(jī)項(xiàng),a1、a2、a3、a4、a5為彈性系數(shù)。當(dāng)P、G、E、D、T每變動(dòng)1%時(shí),引起Q的a1%、a2%、a3%、a4%、a5%的變化。

    2 規(guī)模以上工業(yè)能源消費(fèi)特征

    2.1 分能源工業(yè)能源消費(fèi)特征

    2001—2016年遵義市工業(yè)能源呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),煤炭和焦炭增長(zhǎng)較為迅速。2001—2016年遵義市工業(yè)能源消費(fèi)以原煤、焦炭為主,其次是天然氣,最后是汽油、煤油、柴油、燃料油。從表3可知,原煤消費(fèi)量由2001年的193.47萬t增加到2016年的1783.44萬t,年均增幅15.9%,2011年后原煤消費(fèi)均達(dá)1000萬t以上。2001—2016年焦炭消費(fèi)量小幅度波動(dòng)下降,由34.70萬t降至2016年的0.06萬t,年均降幅3.45%。2001—2016年汽油、煤油、燃料油消費(fèi)多年低于1.00萬t,期間變化不明顯。相反,天然氣整體下降,由5.32億m3減到1.15億m3,年均降幅9.68%,其中2001年、2005年、2006年為消費(fèi)量較高年份,分別為5.32億m3、5.03億m3、5.03億m3。遵義市是重要的煤炭城市,也是工業(yè)經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)城市??傮w來看,遵義市以煤炭為主體的工業(yè)能源結(jié)構(gòu)未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變,其天然氣等清潔能源發(fā)展較為緩慢,需要進(jìn)一步增強(qiáng)。2007年、2015年遵義規(guī)模以上工業(yè)煤炭消費(fèi)量出現(xiàn)兩次下降。原因在于2007年遵義市開展循環(huán)經(jīng)濟(jì),取得一定成效,且2015年主要對(duì)規(guī)模以上工業(yè)進(jìn)行調(diào)整,淘汰,進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

    表3 2001—2016年遵義市規(guī)模以上工業(yè)能源消費(fèi)量Tab.3 Energy consumption of industries above designatedscale in Zunyi from 2001 to 2016

    2.2 分能源工業(yè)能源消費(fèi)碳排放特征

    2001—2016年遵義市分種類工業(yè)能源碳排放呈現(xiàn)的階段特征,其變化為快速-放緩。從表4可知,2010年前為第一階段,工業(yè)能源碳排放增長(zhǎng)快,年均增幅13.22%;2011年后為第二階段,其增速變緩,年均增幅8.12%。2001—2016年遵義市原煤碳排放量由367.65萬t增至3389.07萬t,其中2005年、2011年、2016年增加較快,分別為1225.02萬t、2024.43萬t、3389.07萬t。2001—2016年焦炭碳排放量波動(dòng)較大,2001—2007年逐年增加,2007—2016年則出現(xiàn)下降趨勢(shì),到2016年僅為0.16萬t。2001-2016年天然氣、汽油、煤油、柴油碳排放量呈穩(wěn)定波動(dòng)趨勢(shì),波動(dòng)年分別是2001年(天然氣)、2013年(煤油)、2016年(柴油)。上述變化在于:2010年前遵義市處于工業(yè)化快速發(fā)展初期,工業(yè)為高消耗型企業(yè),經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng),城市擴(kuò)張,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求大。2011年以來遵義市嚴(yán)格控制高耗能高污染行業(yè),淘汰落后產(chǎn)業(yè),大力發(fā)展高新興技術(shù)等低碳經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)。伴隨著低碳試點(diǎn)城市創(chuàng)建,工業(yè)領(lǐng)域節(jié)能意識(shí)增強(qiáng),也是促進(jìn)能源轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要內(nèi)因。

    表4 2001—2016年遵義市規(guī)模以上工業(yè)主要能源消費(fèi)碳排放量Tab.4 Carbon emission from main energy consumption ofindustries above designated scale in Zunyi from 2001 to 2016

    2.3 工業(yè)能源消費(fèi)碳排放結(jié)構(gòu)

    從圖1碳排放結(jié)構(gòu)看,2001—2016年遵義市工業(yè)煤類碳排放占絕對(duì)優(yōu)勢(shì),占比不斷上升,石油類、天然氣占比不斷下降。2001年遵義市工業(yè)煤類碳排放占96.40%,石油、天然氣僅占0.58%、3.02%。2016年遵義市煤類碳排放大幅度提升,達(dá)99.57%的占比,石油、天然氣僅占0.07%、0.36%。期間,天然氣碳排放比重逐年下降、石油類碳排放維持1%以下。2014年,遵義市為全國(guó)第一批新能源創(chuàng)建示范城市,且工業(yè)領(lǐng)域能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)依然未發(fā)生改變。

    圖1 2001—2016年遵義市能源消費(fèi)碳排放結(jié)構(gòu)Fig.1 Carbon emission structure of energy consumptionin Zunyi from 2001 to 2016

    2.4 碳排放總量與強(qiáng)度特征

    從圖2碳排總量、碳排放強(qiáng)度與GDP變化看,2001—2016年遵義市工業(yè)碳排放總量呈上升趨勢(shì),碳排放總量與GDP整體呈同步上升。2001—2016年工業(yè)能源排放總量由480.65萬t增到3404.38萬t,年均增幅13.01%,增速較快。期間,2004年、2007年、2010年、2015年碳排放總量波動(dòng)下降,分別下降928.55萬t、1465.98萬t、1663.96萬t、2785.00萬t。2001—2016年遵義市工業(yè)能源碳排放強(qiáng)度由2.20t/萬元降至1.42t/萬元,年均降幅2.30%。碳排放強(qiáng)度出現(xiàn)“兩高兩低”浮動(dòng),“兩高”是2002年、2006年,主要是工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平低,能源利用效率低;“兩低”是2001年、2015年,2001年工業(yè)數(shù)量較少,2015年受遵義市能源規(guī)劃實(shí)施。2012—2016年遵義市處于第二批國(guó)家低碳城市試點(diǎn)階段,工業(yè)技術(shù)明顯提高,能源利用效率提高,使碳排放強(qiáng)度逐漸下降。

    圖2 2001—2016年遵義市碳排總量、碳排放強(qiáng)度與GDP變化Fig.2 Total carbon emission,carbon emission intensity andGDP changes of Zunyi from 2001 to 2016

    3 規(guī)模以上工業(yè)能源消費(fèi)碳排放驅(qū)動(dòng)因子

    3.1 驅(qū)動(dòng)因子模型檢驗(yàn)

    常住人口、人均GDP、城市化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、萬元GDP碳排放量做因子相關(guān)分析,相關(guān)系數(shù)分別為-0.714、0.953、0.942、0.812、-0.704,且顯著性水平都在0.005以下,呈顯著性相關(guān),說明所選因子對(duì)碳排放的影響具有代表性。對(duì)所選常住人口、人均GDP、城市化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、萬元GDP碳排放量5個(gè)驅(qū)動(dòng)因子做模型檢驗(yàn),得到表5,其中5個(gè)因子初始特征值的方差分別為87.256%、6.463%、3.588%、2.532%、0.157%,累積值分別為87.256%、93.720%、97.308%、99.840%、99.997%;提取平方和載入的方差與累積值都為87.256%,合計(jì)為5.235%。從表6因子分析相關(guān)矩陣可知,CP表示常住人口、CG表示人均GDP、CE表示城市化率、CD表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、CT表示萬元GDP碳排放量、CQ表示碳排放總量,因子分析相關(guān)系數(shù)分別為-0.714、0.953、0.942、0.824、-0.705,顯著性水平都在1%以下。

    表5 因子分析解釋總方差Tab.5 Total variance explained by factor analysis

    表6 因子分析相關(guān)矩陣Tab.6 Correlation matrix for factor analysis

    續(xù)表6

    3.2 驅(qū)動(dòng)因子測(cè)度分析

    表7模型匯總,復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.882;R2數(shù)值在0~1之間,是正相關(guān),AdjustedR2是對(duì)模型中變量數(shù)進(jìn)行補(bǔ)償效果,因此調(diào)整R2小于R2,R2是0.779,調(diào)整R2是0.763,估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差0.254。表8中,ANOVA和模型系數(shù)F值為49.290,模型系數(shù)FAC1是0.461,常數(shù)是7.368,標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為0.064、0.066,顯著性水平小于1%,說明所選因子的模擬較好。

    由表7、表8可知,模型的R2為0.779,F(xiàn)值為49.290,t檢驗(yàn)的Sig值小于0.01,說明模型模擬非常好,根據(jù)表8模型系數(shù),可得綜合變量FAC1與因變量CQ的方程式:

    CQ=0.46FAC1

    (7)

    將方程(6)代入方程(7)可得:

    CQ=-0.0779CP+0.0871CG+0.0866CE+0.0802CD-0.0806CT+ε

    (8)

    由方程(8)可得出遵義市2001—2016年碳排放驅(qū)動(dòng)因子計(jì)量模型:

    Q=k×P-0.0779×G0.0871×E0.0866×D0.0802×T-0.0806×ε

    (9)

    由方程(9)式可知:遵義市2001—2016年碳排放的常住人口、人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)占比、城市化率、萬元GDP碳排放量驅(qū)動(dòng)因子的彈性系數(shù)分別為-0.0779、0.0871、0.0866、0.0802、-0.0802,表示當(dāng)常住人口數(shù)每增加1%時(shí),碳排放量將下降0.0779%,當(dāng)單位GDP能耗每下降1%時(shí),碳排放量將減少-0.0802%,工業(yè)技術(shù)水平的進(jìn)步一定程度上會(huì)降低碳排放量;當(dāng)人均GDP每增加1%時(shí),碳排放量將增加0.0871%;當(dāng)城市化率提高1%時(shí),碳排放量將增加0.0866%;當(dāng)?shù)诙a(chǎn)業(yè)占比增加1%時(shí),碳排放量將增加0.0802%。以上表明,當(dāng)前遵義經(jīng)濟(jì)仍處快速增長(zhǎng),勢(shì)必要消耗大量能源,從而使得碳排放量有所增加。因此,遵義市應(yīng)積極加大產(chǎn)業(yè)升級(jí)補(bǔ)貼力度,引導(dǎo)重工企業(yè)技術(shù)升級(jí)與創(chuàng)新,擴(kuò)大綠色、高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)空間,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與低碳城市建設(shè)二維矛盾的有效協(xié)調(diào)。

    表7 模型匯總Tab.7 Su mmary of models

    表8 ANOVA和模型系數(shù)Tab.8 ANOVA and model coefficients

    4 結(jié)果與分析

    1)2001—2016年遵義市規(guī)模以上工業(yè)能源消費(fèi)量中以原煤、焦炭為主,其次是天然氣,最后是汽油、煤油、柴油、燃料油;期間碳排放總量由480.65萬t增加到3404.38萬t,年均增幅13.01%,以煤炭類碳排放量為主。2001—2016年遵義市工業(yè)能源消費(fèi)呈現(xiàn)較快增長(zhǎng),工業(yè)能源碳排放仍然處于較高水平。

    2)2001—2016年遵義市工業(yè)能源碳排放強(qiáng)度由2.20t/萬元降至1.42t/萬元,年均降幅2.3%;能源結(jié)構(gòu)以煤炭碳排放為主,其年均占比為98.87%,石油和天然氣為輔。2001—2016年遵義市工業(yè)能源碳排放強(qiáng)度有較大幅度的降低,其能源利用效率有所提升,但總體處于較高水平。同時(shí)遵義市煤炭轉(zhuǎn)型較為緩慢,實(shí)現(xiàn)能源清潔化仍具有難度。

    3)遵義市工業(yè)能源碳排放影響因子中,常住人口、人均GDP、城市化率、第二產(chǎn)業(yè)占比、單位GDP碳排放量的邊際彈性系數(shù)分別為-0.0779、0.0871、0.0866、0.0802、-0.0802,人口與能源效率為抑制因素,經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化則為促進(jìn)因素。因此,未來遵義市工業(yè)節(jié)能減排過程中應(yīng)重視經(jīng)濟(jì)投入、產(chǎn)業(yè)調(diào)整等層面,實(shí)現(xiàn)低碳城市創(chuàng)建。

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