淺析安徽省工業(yè)能源消費對二氧化碳排放的影響

馬建中，王 琨,2，朱 虹,2，黃 和，胡槐生,2，徐 波,2，溫 泉,2，賈 利，朱宇軍

(1.中國能源建設(shè)集團安徽省電力設(shè)計院有限公司，安徽 合肥 230601；2.安徽省能源研究院，安徽 合肥 230601)

0 引言

近幾十年來我國經(jīng)濟快速發(fā)展，能源消費總量呈逐年增加的趨勢，造成了相關(guān)環(huán)境污染等一系列問題。在第七十五屆聯(lián)合國大會上，習(xí)近平總書記也表示中國將在2030年二氧化碳排放達到峰值，這意味著我國在為減緩氣候變暖影響的貢獻上，加快了“減碳”的快進鍵。隨著我國82個省市開展低碳建設(shè)，制定各省市的行業(yè)碳排放清單和企業(yè)碳排放核查成為當(dāng)前“減碳”工作的重點。現(xiàn)有研究認為90%的二氧化碳排放來自于工業(yè)活動化石燃料的燃燒，工業(yè)能源消費是當(dāng)前溫室氣體排放的主要來源。

安徽省作為我國中部能源消費大省自2004年以來工業(yè)能源消費快速增長。根據(jù)安徽省統(tǒng)計年鑒顯示，全省能源總消費從2004年的6 209萬噸標準煤增加到2018年的13 228萬噸，平均增長率約為6%。截止2018年，工業(yè)能源消費占比為63%。安徽省《溫室氣體排放控制方案》提出，2020年安徽省碳排放單位總值需比2015年下降18%。在此背景下，建立適合安徽省地區(qū)尺度的工業(yè)能源消費與碳排放的關(guān)聯(lián)模型對于制定能源政策和“十四五”規(guī)劃十分重要。

目前影響碳排放的因素主要研究方法為因素分解和計量經(jīng)濟學(xué)方法。本文通過環(huán)境庫爾茨曲線及因素分解法(Logarithmic Mean Weight Divisia Index，LMDI)對不同產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟指標與安徽省工業(yè)碳排放強度關(guān)聯(lián)進行了分析。發(fā)現(xiàn)碳排放量與人均產(chǎn)值(GDP)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)及基礎(chǔ)研發(fā)投入存在較強的關(guān)聯(lián)，且安徽省接近人均二氧化碳排放拐點。本文的研究結(jié)果對實現(xiàn)安徽省低碳綠色發(fā)展的政策制定具有一定的指導(dǎo)意義。

1 研究方法和數(shù)據(jù)來源

1.1 環(huán)境庫茲涅茨曲線

環(huán)境庫茲涅茨曲線是美國經(jīng)濟學(xué)家G.Grossman 和A.Kureger通過研究經(jīng)濟增長和環(huán)境污染之間的倒U型的關(guān)系提出的函數(shù)方法。本文中為環(huán)境質(zhì)量隨著經(jīng)濟增長的積累呈現(xiàn)的變化趨勢，其表達式如下所示：

污染物=α1+α2GDP +α3GDP2+β

(1)

1.2 因素分解法

根據(jù)Grossman和Krueger對污染物排放因素的公式分解，二氧化碳的排放可以分解為規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)，如下式(2)表示：

CO2=Y×S×T

(2)

本文沿襲Crossman和Kureger研究思路將經(jīng)濟社會發(fā)展對CO2的排放拆分為若干因素且遵循上述模型。

1.3 CO2排放量估算

工業(yè)能源消耗造成的二氧化碳排放由兩部分組成。一類是化石燃料的燃燒和消耗的逸散過程，本文中統(tǒng)計的為主要化石燃料：煤炭、石油和天然氣類。另一方面為熱力和電力供應(yīng)企業(yè)消耗隱含的電力生產(chǎn)時二氧化碳排放。公式3可估算出安徽省工業(yè)年二氧化碳排放量：

CFEC=∑EFi×CEFi

(3)

式中，CFEC為工業(yè)能源消耗的CO2排放量，單位tCO2；EFi為碳排放系數(shù)，tCO2/t；CEF為工業(yè)能源消費量。根據(jù)《省級溫室氣體清單編制指南》，能源消費的CO2排放系數(shù)如表1所示。

表1 主要能源二氧化碳排放系數(shù)

1.4 數(shù)據(jù)來源

本文2004～2018年安徽省工業(yè)能源消費及經(jīng)濟社會指標(GDP等)相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《安徽統(tǒng)計年鑒》。在核算過程中采用煤炭、原油等13類能源消費。碳排放系數(shù)來源于省級溫室氣體清單編制指南。

2 結(jié)果與分析

2.1 安徽省能源消費及CO2排放量分析

通過安徽省2004～2018年能源消費相關(guān)數(shù)據(jù)估算出安徽省歷年來工業(yè)二氧化碳排放量變化情況，結(jié)果如圖1所示。安徽省能源消費二氧化碳排放量從2004年的2.26億噸增加到2018年的5.35億噸。從圖中可以看出，2004至2013年間，安徽省能源消費二氧化碳排放量快速增加，年平均增長率約為10%。這階段安徽省工業(yè)GDP也從2004年的1 736億元增長到2013年8 928億元，工業(yè)產(chǎn)值占比也從31.3%大幅增長到46.2%。可以得出，安徽省在2004～2013年間的能源消費二氧化碳排放快速增加是由于工業(yè)產(chǎn)值的急速增長引起的。

能源消費引起的二氧化碳排放在2013年出現(xiàn)拐點。此后五年內(nèi)，CO2排放量的平均增長率下降至1%。此階段，安徽省工業(yè)產(chǎn)值占比46.2%下降至38.9%。通過對化石能源種類的貢獻分析，煤炭類能源CO2排放貢獻從2004年的66.2%增加至2013年的77.8%后又緩慢下降至2018年的77.3%。

圖1 安徽省2004～2018年度不同能源消費對二氧化碳排放量的貢獻Fig.1 Contribution of different energy consumption to carbon dioxide emission in Anhui Province from 2004 to 2018

圖2 2004～2018年度安徽省煤炭類消費對二氧化碳排放的貢獻及能源結(jié)構(gòu)碳強度Fig.2 Contribution of coal consumption to carbon dioxide emission and carbon intensity of energy structure in Anhui Province from 2004 to 2018

上述結(jié)果過可以得出安徽省CO2排放主要來源于煤炭類能源的消費。如圖2所示，能源結(jié)構(gòu)中碳強度(即碳消費量能源占比)與煤炭對CO2排放的貢獻的比例走勢基本一致，煤炭消費比例上升帶動了能源結(jié)構(gòu)碳強度從而導(dǎo)致了CO2的大量排放。

2.2 CO2排放環(huán)境庫茲涅茨曲線分析

通過環(huán)境庫茲涅茨曲線進一步分析安徽省碳排放與產(chǎn)業(yè)增長之間的關(guān)聯(lián)。環(huán)境庫茲涅茨曲線描述了人均GDP與二氧化碳排放之間的關(guān)聯(lián)，其模型表達如下所述：

CO2=a+b×GDP+c×GDP2

(4)

CO2=b×GDP+c×GDP2

(5)

式中，GDP為人均GDP，單位為萬元，CO2為人均二氧化碳年排放量，單位為噸。根據(jù)庫茲涅茨模型，上述方程中系數(shù)項c<0，此時庫茲涅茨曲線形狀為倒“U”型，出現(xiàn)人均二氧化碳排放拐點，如圖3所示。我省人均CO2排放量拐點(ε)可由式6計算而得：

ε=-b/2c

(6)

圖3 安徽省二氧化碳排放庫茲涅茨曲線Fig.3 Kuznets curve of carbon dioxide emission in Anhui Province

由式6分別計算出兩種模型下的庫茲涅茨曲線的拐點為3.25和3.59萬元。上述結(jié)果表明，當(dāng)人均產(chǎn)值小于3.6萬元，人均CO2排放隨著人均收入的增加而增加；當(dāng)人均產(chǎn)值大于3.6萬元時，人均CO2排放會隨著人均收入的增加而開始降低。截止2018年我省人均GDP為4.23萬元，已處于環(huán)境庫茲涅茨曲線拐點右側(cè)，未來隨著經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展，人均CO2排放量會進一步走低。這一結(jié)果對于認識和了解安徽省碳排放情況十分重要。但是隨著近年新冠疫情造成的經(jīng)濟影響及中央對未來幾年我國經(jīng)濟將處于低速增長的判斷，3.6萬元的人均GDP二氧化碳排放拐點需要進一步驗證，下文將從多個分解因素來分析安徽省二氧化碳排放趨勢與關(guān)聯(lián)。

2.3 研發(fā)投入對CO2排放量的影響

圖4展示了安徽省2004～2018年碳排放量與碳排放強度的變化趨勢。從圖中可以看出，安徽省的碳排放量逐年增加從2.26億噸增加到5.35億噸，同時碳排放強度持續(xù)走低，從2004年的4.76噸CO2/萬元降低至2018年的1.78噸CO2/萬元。

這一結(jié)果表明隨著產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，單位GDP二氧化碳排放量會逐漸降低，其原因是由于產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，工業(yè)技術(shù)得到提高，在投入相同數(shù)量的原材料下，工業(yè)經(jīng)濟提升的同時碳排放量有所下降。為了進一步考察這一關(guān)聯(lián)，圖5展示了研發(fā)投入(R&D)與單位能耗與碳排放強度的負相關(guān)性，其表達式如下方程：

圖4 安徽省2004～2018年度碳排放量與碳排放強度變化Fig.4 Change of carbon emission and carbon emission intensity in Anhui Province from 2004 to 2018

碳排放強度=-200.6×R&D+6.15

(7)

單位能耗=-66.7×R&D+1.63

(8)

由圖可得，R&D投入每增加1億元單位能耗和CO2排放強度將分別下降66.7噸標準煤/萬元和200.6噸CO2/萬元。試驗研發(fā)投入顯著影響碳能耗和碳排放強度，因此加大研發(fā)投入促進技術(shù)升級和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型有利于降低碳排放量實現(xiàn)低碳經(jīng)濟。

2.4 CO2排放量因素模型分析

根據(jù)本文的上述研究成果，在規(guī)模方面考察了人均GDP，將結(jié)構(gòu)因素分解為工業(yè)產(chǎn)值占比和能源結(jié)構(gòu)碳強度，而技術(shù)要素考察了研發(fā)投入(R&D)的關(guān)聯(lián)。因此，本文中關(guān)于碳排放強度與規(guī)模、結(jié)構(gòu)及結(jié)構(gòu)效應(yīng)的函數(shù)為：

圖5 2004～2018年度安徽省研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出強度與碳排放強度和單位能耗之間的線性擬合Fig.5 Linear fitting between R&D expenditure intensity,carbon emission intensity and unit energy consumptionin Anhui Province from 2004 to 2018

lnCO2=α0+α1lnYi+α2lnSi+α3lnSt+α4lnTi+ε

(9)

式中，CO2表示二氧化碳排放強度，α0是截距項，ε是隨機項，Y是安徽省人均GDP表示規(guī)模效應(yīng)，S是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分別由工業(yè)產(chǎn)值占比(Si)和能源結(jié)構(gòu)碳強度(St)，T表示我省R&D投入強度。X變化量的殘差范圍見圖6。

圖6 多元線性回歸變量(人均GDP、工業(yè)產(chǎn)值占比、能源結(jié)構(gòu)碳強度、R&D強度)殘差圖Fig.6 Residual diagram of multiple linear regression variables(per capita GDP,industrial output value ratio,carbon intensity of energy structure, R&D intensity)

對上述變化量做偏最小二乘回歸模型預(yù)測法(線性回歸預(yù)測)。根據(jù)表2協(xié)整檢驗結(jié)果，本文所選取的變量在1%的顯著性水平下通過了面板協(xié)整實驗，可以選擇線性回歸進行預(yù)測分析。

表2 協(xié)整檢驗結(jié)果

圖6展示了X變化量的殘差范圍，可以發(fā)現(xiàn)預(yù)測范圍較好，誤差較小。結(jié)合偏最小二乘回歸模型預(yù)測法，得出2019～2022年碳排放強度變化趨勢，如表3所示。2019年碳排放強度為0.497 tCO2/萬元，比2018年下降14.9%。而到2022年我省二氧化碳排放強度下降至0.283 tCO2/萬元，比2018年下降51.5%。安徽省在未來4年中由于加大技術(shù)研發(fā)投入和改變能源結(jié)構(gòu)碳強度將會有效降低工業(yè)能源消費碳排放。雖然總體上碳排放強度降低，但是由于產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，GDP會繼續(xù)增加這使得安徽省在工業(yè)碳排放總量控制上依然需要加大碳減排力度，爭取實現(xiàn)“十四五”減碳目標。

表3 2019～2022年安徽省碳排放強度預(yù)測結(jié)果

3 結(jié)論

本文按不同工業(yè)化石能源種類的消費量計算了安徽省2004～2018年間二氧化碳排放量并分析了其變化趨勢。根據(jù)本文研究結(jié)果可以得出安徽省工業(yè)能源消費導(dǎo)致二氧化碳排放量逐年增加，但在2013年出現(xiàn)拐點后增長趨勢顯著下降。這一現(xiàn)象是安徽省在2013年后煤炭類占能源消費總量比例下降引起，能源結(jié)構(gòu)碳強度是安徽省二氧化碳排放量的主要因素。環(huán)境庫爾涅茨曲線簡單模型分析得出安徽省二氧化碳排放拐點在人均GDP產(chǎn)值3.25～3.59萬元之間。碳排放因素分解結(jié)果表明，規(guī)模效應(yīng)-人均GDP、結(jié)構(gòu)效應(yīng)(能源結(jié)構(gòu)碳強度及工業(yè)產(chǎn)值占比)和技術(shù)效應(yīng)(R&D投入)是影響安徽省工業(yè)碳排放的主要因素。預(yù)測結(jié)果表明安徽省的碳排放強度在未來4年內(nèi)會進一步降低。根據(jù)以上結(jié)論，為實現(xiàn)安徽省的低碳經(jīng)濟發(fā)展和實現(xiàn)碳中和遠景目標提出如下建議：

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，工業(yè)能源消費碳排放量與工業(yè)產(chǎn)值占比存在緊密的關(guān)聯(lián)，雖然截止2018年，工業(yè)產(chǎn)值比重已經(jīng)降到38.9%，但是依然高于第三產(chǎn)業(yè)。因此需要發(fā)揮政府主導(dǎo)作用，利用經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型機遇提高科技型制造業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)比例，降低傳統(tǒng)高能耗產(chǎn)業(yè)比重，從而在總量上控制碳排放。

(2)根據(jù)本文研究結(jié)果可知，煤炭類消費比例在安徽省能源消費結(jié)構(gòu)中依然過高，2018年能源結(jié)構(gòu)碳強度為56.3%，未來我省在能源結(jié)構(gòu)方面可以通過政策引導(dǎo)，因地制宜提高新能源(如風(fēng)能、太陽能)比例。尤其是繼續(xù)加大基礎(chǔ)試驗投入，改進工藝技術(shù)，提高化石能源利用效率，促進低碳經(jīng)濟發(fā)展。

(3)環(huán)境經(jīng)濟學(xué)分析結(jié)果表明安徽省經(jīng)濟增長存在碳排放和能源消費的剛性需求，強制化的碳減排工作必然會以阻礙經(jīng)濟發(fā)展和城市化進程為代價。因此在保持人均GDP增長的同時，減緩二氧化碳的排放可以通過降低能源強度和煤炭消費比例而實現(xiàn)的。由于安徽省重工業(yè)對煤炭的依賴性使得技術(shù)改進尤其是提高化石燃料效率應(yīng)該是未來我省科技發(fā)展規(guī)劃的重要方向。