安徽工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與能源碳排放脫鉤研究

張純

(安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 淮南 232001)

一、引言

在過去的數(shù)十年里，溫室氣體排放給全球環(huán)境帶來巨大的承載壓力，節(jié)能減排措施在世界各國越來越受到重視。 改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展， 目前已成為世界上僅次于美國的第二大經(jīng)濟(jì)體，而30 多年的經(jīng)濟(jì)增長也伴隨著二氧化碳排放量的急劇上升。 2012 年經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)以來，我國經(jīng)濟(jì)增長乏力，但碳排放量仍未達(dá)到峰值。 為此，2017 年黨十九大報(bào)告提出中國經(jīng)濟(jì)正由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段， 2018 年習(xí)近平總書記在全國生態(tài)環(huán)境保護(hù)大會(huì)上進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)綠色發(fā)展是構(gòu)建高質(zhì)量現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的必然要求，是解決污染問題的根本之策，這意味著綠色低碳將長期引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方向。

安徽省地處我國華東地區(qū)，濱江近海，是長三角經(jīng)濟(jì)帶的重要組成部分，是我國重要的能源輸出大省。 融入長三角后，安徽省工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程得到催化提速，但隨之而來的碳排放問題也面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。 為避免落入先污染后治理的發(fā)展模式，碳排預(yù)防和控制成為環(huán)境問題的重中之重。 由此，安徽省“十三五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃明確提出要落實(shí)綠色發(fā)展理念，加快工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，構(gòu)建現(xiàn)代工業(yè)體系，創(chuàng)新制造業(yè)發(fā)展路徑。 因此，探究碳排放的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)，把握碳排放關(guān)鍵點(diǎn)成為亟須解決的問題。 本文以安徽省工業(yè)行業(yè)為研究對(duì)象，分析其碳排放的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素，在此基礎(chǔ)上研究工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與碳排放的關(guān)系，并為政府制定節(jié)能減排政策提出建議。

二、文獻(xiàn)陳述

在研究方法上，能源經(jīng)濟(jì)與碳排放驅(qū)動(dòng)研究領(lǐng)域常用的分解方法主要有完全因素分解法(CDM)[1-2]和廣義費(fèi)雪因素分解法(GFI)[3-4]、結(jié)構(gòu)分解法(SDA)[5-6]、指數(shù)分解法(IDA)[7-8]。 其中，指數(shù)分解法分為LMDI 和AMDI 兩種。 在研究領(lǐng)域中，Ang 從理論基礎(chǔ)、適應(yīng)性、易用性和研究結(jié)果解釋能力等四個(gè)方面闡述了LMDI 方法的優(yōu)越性[9]。 Liu 和 Ang 對(duì)于 LMDI 方法分解過程中可能會(huì)出現(xiàn)的零值和負(fù)值問題進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后LMDI 能夠從不同方面研究各因素指標(biāo)對(duì)碳排放或能源消耗的驅(qū)動(dòng)作用，被認(rèn)為是精確度較高、更具說服力的指數(shù)分解方法[10-11]。 同時(shí)，渠慎寧在對(duì)因素分解方法進(jìn)行梳理時(shí)也指出，LMDI 方法在解決殘差項(xiàng)后，可適用于國家、區(qū)域、行業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域的碳排放分析[12]。 如Jiang 就利用因素分解模型探究中國工業(yè)碳排放，試圖尋找中國制造業(yè)碳排放發(fā)展趨勢的關(guān)鍵所在[13]；郭朝先運(yùn)用LMDI 分解法將中國碳排放分解為碳排放系數(shù)、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)張、能源結(jié)構(gòu)和能源消耗強(qiáng)度5 個(gè)因素[14]；涂正革使用LMDI “兩層分解法”將1995-2011 年30 個(gè)省份碳排放分解為城鎮(zhèn)居民生活、農(nóng)村居民生活、工業(yè)、商業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、建筑業(yè)、運(yùn)輸業(yè)7 個(gè)部門進(jìn)行研究[15]。

當(dāng)前，我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展模式不能再完全依賴資源消耗和環(huán)境破壞，能源消耗、溫室氣體排放與經(jīng)濟(jì)脫鉤研究的重要性也愈發(fā)重要。 脫鉤研究理論源于物理學(xué)，經(jīng)由OECD 組織提出應(yīng)用于資源消耗、環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系模型。 Tapio 以0、0.8 以及1.2 為脫鉤彈性節(jié)點(diǎn)將脫鉤定義為8 種狀態(tài)[16]。 由于脫鉤方法能夠直接反映能源、環(huán)境與經(jīng)濟(jì)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，近年來諸多學(xué)者圍繞資源消耗的時(shí)空差異對(duì)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤狀態(tài)進(jìn)行相關(guān)研究。 Zhou 等以中國八大區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，基于Tapio 脫鉤研究了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放之間的關(guān)系，指出研究期間中國大部分區(qū)域處于弱脫鉤狀態(tài)[17]。 而彭佳雯等運(yùn)用Tapio 脫鉤分析模型，分析了中國30個(gè)省份經(jīng)濟(jì)增長與能源碳排放之間的脫鉤關(guān)系及程度，指出研究期間除了2000—2005 年為擴(kuò)張性負(fù)脫鉤外，其余時(shí)期經(jīng)濟(jì)與能源碳排放均呈現(xiàn)弱脫鉤狀態(tài)，并指出脫鉤的程度與宏觀經(jīng)濟(jì)形勢和政策調(diào)控密切相關(guān)[18]。 Wang 以 2000—2014 年為研究期，分析了京津冀產(chǎn)業(yè)發(fā)展與碳排放之間的脫鉤彈性趨勢，證明在整個(gè)研究期間，京津冀產(chǎn)業(yè)發(fā)展與碳排放之間的脫鉤彈性呈下降趨勢[19]。 另外，胡穎、謝守紅、陳柔等學(xué)者分別對(duì)建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)和農(nóng)業(yè)等不同行業(yè)進(jìn)行了碳排放脫鉤關(guān)系和狀態(tài)的研究[20-22]。

綜上所述，多數(shù)學(xué)者對(duì)能源消耗、碳排放和經(jīng)濟(jì)增長脫鉤關(guān)系的研究主要以國家、區(qū)域和發(fā)達(dá)省域?yàn)檠芯繉?duì)象，對(duì)內(nèi)陸不發(fā)達(dá)省份的碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的深入研究較少。 同時(shí)，在研究省份能源消耗、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系時(shí)，也未能考慮到不同行業(yè)之間碳排放的差異與聯(lián)系。

本文基于LMDI 分解方法，構(gòu)建碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的脫鉤模型。 從年份和行業(yè)兩個(gè)不同維度，分析碳排放與經(jīng)濟(jì)增長脫鉤狀態(tài)和內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素，并深入到省域細(xì)分行業(yè)，系統(tǒng)研究碳排放的層次差異、驅(qū)動(dòng)因素及其脫鉤關(guān)系，為省際區(qū)域內(nèi)節(jié)能減排政策制定提供有效參考。

三、研究方法

(一)碳排放的測算方法

化石燃料燃燒是引起二氧化碳排放上升的主要原因，故本文選取原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油6 種能源種類作為估算安徽工業(yè)碳排放基準(zhǔn)，參考IPCC 制定的國家溫室氣體清單指南與中國碳排放相關(guān)參數(shù)(表1)，得到具體碳排放測算公式如下:

表1 各類能源的計(jì)算系數(shù)

式中，C O2為測算的C O2排放量，Ei為第i種能源的消耗數(shù)量，NC Vi為第i種能源的平均低位發(fā)熱量，CE Fi為第i種能源的碳排放系數(shù)，CO Fi為第i種能源的碳氧化因子，44/12 為C O2與C的分子量比率。

考慮到能源不充分燃燒情況，本文參考國內(nèi)外學(xué)者研究和中化石燃料氧化系數(shù)，確定原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油碳氧化因子分別為0.94，0.93，0.98，0.98，0.98，0.98，并以《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2017》附錄4 和2006 年IPCC 指南參考能源折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)。

(二)碳排放影響因素分解模型

本文參考Ang 改進(jìn)的LMDI 分解方法，并將其與擴(kuò)展后的Kaya 恒等式結(jié)合，構(gòu)建工業(yè)碳排放因素分解模型，分解出碳排放強(qiáng)度、能源效率、行業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、人口效應(yīng)6 個(gè)因素指標(biāo)。 Kaya恒等式公式如下:

本文將脫鉤因素分解為以上6 個(gè)因素，主要從這幾個(gè)方面進(jìn)行考慮:首先，碳排放強(qiáng)度即單位能源碳排放系數(shù)，一般為固定值，具體數(shù)值可見表1。 其次，在碳排放研究領(lǐng)域中，能源結(jié)構(gòu)一直是影響碳排放變化的重要因素，通過分析每種能源消費(fèi)的占比，有利于進(jìn)行能源消費(fèi)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的調(diào)整，實(shí)現(xiàn)能源替代和轉(zhuǎn)換，從而達(dá)到節(jié)能減排目的。 另外，單位GDP 的能源消費(fèi)量，能夠直觀反映能源的利用情況，因此，可以根據(jù)能源效率的高低，對(duì)碳排放變化的正負(fù)作用進(jìn)行有效的評(píng)價(jià)。同時(shí)，由于工業(yè)行業(yè)的復(fù)雜性和多樣性，在進(jìn)行工業(yè)碳排放研究時(shí)，必須進(jìn)行細(xì)分行業(yè)的分析，行業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于行業(yè)分析研究起著不可忽視的作用。 最后，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出即單位人口GDP 貢獻(xiàn)值，最能體現(xiàn)出一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，其與人口效應(yīng)一起，構(gòu)成推動(dòng)社會(huì)發(fā)展的積極因素。

LMDI 分解模型有“加法”和“乘法”兩種形式，但兩種方法的最終分解結(jié)果相同，且加法形式能夠比較清晰直觀地分解出影響因素，故文本采用LMDI 方法中的“加法”對(duì)各因素進(jìn)行分解。 具體表現(xiàn)形式如下:

在測算數(shù)據(jù)過程中遇到數(shù)據(jù)為0 值的情況，參考Ang 提出的處理方法[36]，使用10 的負(fù)20 次方代替0 值。 盡管碳排放強(qiáng)度D受能源利用程度的影響，但在能源使用技術(shù)水平未顯著突破前，碳排放強(qiáng)度基本保持不變，即Δ CD＝0 ，因此，本文主要圍繞能源結(jié)構(gòu)、能源效率、行業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、人口效應(yīng)五個(gè)因素進(jìn)行分析。

(三) Tapio 脫鉤模型

本文引入脫鉤模型探究安徽省工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與碳排放的脫鉤關(guān)系，構(gòu)建具體模型如下:

式中:E為能源消耗，C為碳排放，G為工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值，ΔE為能源消耗變化量，ΔC碳排放變化量，ΔG工業(yè)產(chǎn)值變化量。

表2 脫鉤彈性與脫鉤狀態(tài)

(四)數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)為2005—2018 年安徽省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)能源消耗數(shù)量、從業(yè)人口效應(yīng)、行業(yè)產(chǎn)值等數(shù)據(jù)，均來源于《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》。 其中，2005—2016 年工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)為《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》公示數(shù)據(jù)，2017—2018 年數(shù)據(jù)以《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》“主營業(yè)務(wù)收入”作為參考，輔助插值法處理替代工業(yè)部門總產(chǎn)值。

由于2011 年前后部分行業(yè)發(fā)生名稱變化，在統(tǒng)計(jì)和測算數(shù)據(jù)時(shí)，為保持行業(yè)分類一致，對(duì)相關(guān)行業(yè)進(jìn)行調(diào)整和合并，最終保留37 個(gè)工業(yè)行業(yè)，具體行業(yè)編號(hào)見表4 注。 其中編號(hào)34 行業(yè)為2012 年新增行業(yè)。

四、實(shí)證分析與結(jié)果

(一)碳排放特征及演變

由圖1 可見，2005—2018 年安徽省工業(yè)能源換算成標(biāo)準(zhǔn)煤的消耗總量和二氧化碳排放總量發(fā)展趨勢基本一致。 在整個(gè)研究期間，2014 年和2016年是兩個(gè)拐點(diǎn)。 2005 年到2014 年，工業(yè)碳排放與能源消耗一直處于上升勢頭，其中，工業(yè)碳排放從2005 年的 1.64 億噸升到 2014 年的 3.86 億噸，增幅達(dá)135%；能源消耗從2005 年的0.58 億噸上升至2014 年的1.38 億噸，漲幅達(dá) 138%。 2014 年之后，出現(xiàn)了滯增長甚至下降的趨勢。 而到了2016 年，這兩個(gè)指標(biāo)均觸底反彈，最后兩年保持平穩(wěn)。

圖1 2005—2018 年工業(yè)能源消耗總量與碳排放總量

(二)脫鉤研究分析

根據(jù)碳排放脫鉤模型，對(duì)安徽省工業(yè)碳排放進(jìn)行脫鉤彈性測算，得到歷年碳排放脫鉤彈性，結(jié)果如表3。

表3 2005—2018 年安徽省工業(yè)碳排放脫鉤彈性因素分解

從表3 看出，安徽省工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與碳排放存在一定的脫鉤效應(yīng)，且大致經(jīng)歷了3 個(gè)階段:2005—2014 年弱脫鉤，2014—2016 年短暫的強(qiáng)脫鉤，2016—2018 年從衰退脫鉤向弱負(fù)脫鉤轉(zhuǎn)變。

弱脫鉤階段，安徽省工業(yè)碳排放弱脫鉤彈性指標(biāo)介于 0-0.67 之間，波動(dòng)性較小，基本趨于穩(wěn)定狀態(tài)。 此階段，碳排放增長速度小于工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長速度，平穩(wěn)驅(qū)動(dòng)著工業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長，這與前10 年安徽省經(jīng)濟(jì)增長率趨勢基本保持一致。

強(qiáng)脫鉤階段，脫鉤彈性值均小于零，表示期間安徽省工業(yè)總產(chǎn)值與碳排放均同期增長，但前者增長速度要大于后者，表明這一階段政府節(jié)能減排措施奏效。

變化階段，相比較而言，這三年間脫鉤彈性波動(dòng)明顯，尤其是2016—2017 年的脫鉤彈性值達(dá)到了3. 46，說明在此階段，安徽省工業(yè)行業(yè)經(jīng)歷著從強(qiáng)脫鉤→衰退脫鉤→弱負(fù)脫鉤的劇烈變化過程。

(三)脫鉤驅(qū)動(dòng)因素分析

為了更好地分析不同行業(yè)脫鉤狀態(tài)變化，本文將整個(gè)研究期分為 2005—2011 年和2011—2018 年兩個(gè)階段，并利用脫鉤指數(shù)計(jì)算公式分別測算安徽省37 個(gè)工業(yè)行業(yè)中能源結(jié)構(gòu)、能源效率、行業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出以及人口效應(yīng)對(duì)脫鉤指彈性指數(shù)的影響，具體分解結(jié)果如下。

表4 2005—2018 年安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放脫鉤彈性因素分解

續(xù)表4

由表5 可知，2005—2011 年間，安徽省工業(yè)發(fā)展處于高速增長期，此階段，工業(yè)行業(yè)以弱脫鉤為主，為23 個(gè)，強(qiáng)脫鉤、增長連接狀態(tài)的行業(yè)數(shù)量分別為9 個(gè)和 4 個(gè)。 2011—2018 年期間，處于弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤、衰退連接、增長連接、弱負(fù)脫鉤、強(qiáng)負(fù)脫鉤、擴(kuò)張性負(fù)脫鉤狀態(tài)的行業(yè)數(shù)分別是6 個(gè)、18個(gè)、3 個(gè)、2 個(gè)、1 個(gè)、1 個(gè)和 3 個(gè)，其中數(shù)量最多的是強(qiáng)脫鉤，同時(shí)由于工業(yè)增長乏力，經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，出現(xiàn)弱負(fù)、強(qiáng)負(fù)、擴(kuò)張負(fù)等多個(gè)負(fù)脫鉤狀態(tài)。綜合來看，兩研究階段的行業(yè)主體脫鉤狀態(tài)出由弱脫鉤向強(qiáng)脫鉤的轉(zhuǎn)變，表明研究期間工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長依賴能源碳排放的程度呈逐漸減弱趨勢。

表5 兩個(gè)研究階段37 個(gè)工業(yè)行業(yè)碳排放脫鉤狀態(tài)

(1)能源結(jié)構(gòu)(KM)對(duì)碳排放脫鉤影響

能源結(jié)構(gòu)彈性值由2005—2011 年間的2.1 降低到2011—2018 年間的2.0，兩個(gè)階段均對(duì)安徽省工業(yè)碳排放脫鉤起抑制作用。 在2005—2011年間，19 個(gè)行業(yè)的能源結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長與碳排放脫鉤有著微弱的促進(jìn)作用，其他行業(yè)為抑制作用。2011—2018 年，工業(yè)部門中20 個(gè)行業(yè)對(duì)碳排放起促進(jìn)作用，與上一階段相比有所進(jìn)步。 這是因?yàn)樵诖穗A段后期工業(yè)行業(yè)開始致力于產(chǎn)業(yè)供給側(cè)改革，對(duì)于碳排放系數(shù)高的化石能源，例如原煤、焦炭等，使用頻率降低。 綜合來看，能源結(jié)構(gòu)對(duì)于碳排放脫鉤影響較小，這也說明能源結(jié)構(gòu)在提升安徽省工業(yè)碳排放脫鉤方面存在很大空間。 但由于安徽省能源生產(chǎn)結(jié)構(gòu)以煤礦為主，當(dāng)前階段還無法做到快速減少高碳化石能源消耗量在低碳能源中使用占比因此，工業(yè)各行業(yè)應(yīng)加強(qiáng)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化，大力提倡清潔能源使用。

(2)能源效率(KT)對(duì)碳排放脫鉤的影響

能源效率是促進(jìn)安徽省工業(yè)碳排放脫鉤的最主要因素，其脫鉤彈性由2005—2011 年間的-121.3 降低到 20011—2018 年的-162.9，對(duì)各行業(yè)的碳排放脫鉤也均為促進(jìn)作用。 這說明近年來安徽省傳統(tǒng)工業(yè)不斷轉(zhuǎn)型升級(jí)，逐步向低耗能、高技術(shù)發(fā)展。 2005—2011 年，能源效率碳排放脫鉤彈性絕對(duì)值最大的行業(yè)是36(-37.04)，其次是08(-10.84)、31(-9.06)，與此同時(shí)，26 的能源效率脫鉤彈性僅為-0.16，是37 個(gè)行業(yè)中最弱的。 這是由于安徽省工業(yè)部門積極響應(yīng)政府的號(hào)召，關(guān)停了“十五”小企業(yè)以及生產(chǎn)設(shè)備不符合標(biāo)準(zhǔn)的高污染高耗能企業(yè)，同時(shí)實(shí)施了一系列工業(yè)轉(zhuǎn)型措施，提高了能源利用效率。 2011—2018 年，2，14，17，23，32，35 等幾個(gè)行業(yè)的能源效率對(duì)碳排放脫鉤的影響由促進(jìn)轉(zhuǎn)為抑制作用，其余的行業(yè)均為促進(jìn)作用。 其中，能源效率脫鉤彈性絕對(duì)值最大的是09 (-54.65)，對(duì)碳排放脫鉤的作用居首位；其次為32(21.48)、28(-16.78)、06(-14.27)和12(-13.79)，能源效率對(duì)碳排放脫鉤有著較大的促進(jìn)作用。 這是因?yàn)橛捎诠I(yè)技術(shù)不斷優(yōu)化，能源利用得到高效、集約發(fā)展，促使工業(yè)經(jīng)濟(jì)的質(zhì)量和效益得到有效提升，能源效率脫鉤彈性值從而明顯下降。

(3)行業(yè)結(jié)構(gòu)(KS)對(duì)碳排放脫鉤的影響

由表4 可知，行業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)安徽省工業(yè)碳排放脫鉤在兩個(gè)階段有著相反的驅(qū)動(dòng)作用。 2005—2011年，安徽省行業(yè)結(jié)構(gòu)脫鉤彈性為15.33，抑制碳排放的脫鉤發(fā)展。 在各行業(yè)中，36(4.70)脫鉤彈性最大，對(duì)碳排放脫鉤產(chǎn)生較大抑制作用，其次是13(1.57)、32(1.26)、31(1.06)。 這是由于這段時(shí)期安徽省37 個(gè)行業(yè)的行業(yè)結(jié)構(gòu)尚未得到明顯改善，傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè)仍是安徽省工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要支撐。 2011—2018 年，安徽省行業(yè)結(jié)構(gòu)的脫鉤彈性為-25.88，低于2005—2011 年，對(duì)碳排放脫鉤起到促進(jìn)作用。 其中09(-47.56)的脫鉤彈性絕對(duì)值最大，對(duì)研究期間的碳排放行業(yè)結(jié)構(gòu)脫鉤作用最為明顯，而32(14.13)對(duì)碳排放起主要抑制作用。 這是由于安徽省“十三五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃建立以來，積極構(gòu)建科技含量高、資源消耗低、環(huán)境污染少的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，逐步形成了產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展模式。

(4)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出(KI)對(duì)碳排放脫鉤的影響

經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出在兩個(gè)研究期間對(duì)安徽省碳排放脫鉤均起到抑制作用。 2005—2011 年，安徽省行業(yè)結(jié)構(gòu)的脫鉤彈性為47.61，各行業(yè)脫鉤彈性均為正值，其中，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出脫鉤彈性最大的是36(4.13)，其次為 06(3.23)、32(2.88)、31 (2.80)、08(2.57)，其他行業(yè)的脫鉤彈性均小于2。 這是因?yàn)樵诖穗A段，安徽省大力發(fā)展工業(yè)項(xiàng)目，推動(dòng)重大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)迅速增長的同時(shí)忽視了工業(yè)行業(yè)的綠色發(fā)展。 2011—2018 年，安徽省經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的脫鉤彈性為 124.2。 除了 01、02、03、32等4 個(gè)行業(yè)彈性值為負(fù)值外，其余行業(yè)均為正值，其中09(64.77)是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出脫鉤彈性最大的城市，其次為 35(5.38)、05(4.88)、23(4.53)，其他行業(yè)的行業(yè)結(jié)構(gòu)脫鉤彈性均小于4。 在這一階段，安徽省工業(yè)行業(yè)發(fā)展勢頭放緩，工業(yè)總產(chǎn)值的增長乏力，但能源消耗量和碳排放量繼續(xù)保持增長，從而對(duì)碳排放的脫鉤起主要的抑制作用。

(5)人口效應(yīng)(KP)對(duì)碳排放脫鉤的影響

人口在兩個(gè)研究期間對(duì)安徽省碳排放脫鉤均起到抑制作用，這是由于隨著工業(yè)規(guī)模擴(kuò)大、城市化進(jìn)程加快，第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口增長。 2005—2011 年，安徽省人口的脫鉤彈性為30.44，各行業(yè)脫鉤彈性均為正值，其中，人口的脫鉤彈性最大是06(2.65)，其次為 36(2.62)、31 (2.05)，其他行業(yè)的脫鉤彈性均小于2。 2011—2018 年，安徽省人口的脫鉤彈性為 35.44，高于 2005—2011 年。 其中，09(24.27)是人口脫鉤彈性最大的城市，其次為 28(1.79)、29(1.43)、12(1.32)和 06(1.07)，其他行業(yè)的人口效應(yīng)脫鉤彈性均小于1。 這主要是因?yàn)榻陙淼诙a(chǎn)業(yè)市場趨于飽和，經(jīng)濟(jì)增長乏力，產(chǎn)業(yè)尋求轉(zhuǎn)型升級(jí)，就業(yè)人口增長緩慢。

五、結(jié)論與建議

本文以安徽省37 個(gè)工業(yè)行業(yè)為研究對(duì)象，選用2005-2018 年作為研究期，從能源結(jié)構(gòu)、能源效率、行業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、人口效應(yīng)5 個(gè)方面研究碳排放驅(qū)動(dòng)因素，并結(jié)合LMDI 分解和Tapio 脫鉤模型對(duì)工業(yè)碳排放進(jìn)行脫鉤研究，得出的結(jié)論如下。

碳排放趨勢分析:2005—2013 年安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放量巨幅上升，年平均增長率為6.13%，2014 年后增幅逐步趨于平緩。

因素指標(biāo)分析:能源效率是促進(jìn)安徽省工業(yè)行業(yè)碳排放脫鉤的主要因素；經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出是抑制碳排放脫鉤的首要原因，其次是人口效應(yīng)因素；行業(yè)結(jié)構(gòu)在兩個(gè)研究期的驅(qū)動(dòng)作用由抑制轉(zhuǎn)為促進(jìn)；能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放脫鉤抑制效果最弱。

脫鉤狀態(tài)分析:在整個(gè)研究期間內(nèi)，安徽省工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與碳排放脫鉤效應(yīng)經(jīng)歷了長期弱脫鉤→短暫強(qiáng)脫鉤→最終弱負(fù)脫鉤3 個(gè)階段。 行業(yè)數(shù)量主體的脫鉤狀態(tài)實(shí)現(xiàn)了由第一階段的24 個(gè)行業(yè)弱脫鉤轉(zhuǎn)變?yōu)榈诙A段23 個(gè)行業(yè)強(qiáng)脫鉤的局面，表明安徽省工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)能源碳排放的依賴程度正在逐漸減弱。

當(dāng)前安徽省工業(yè)行業(yè)發(fā)展正處于產(chǎn)業(yè)升級(jí)重要時(shí)期，基于上述研究結(jié)論，為政府部門制定節(jié)能減排的政策提出以下三點(diǎn)建議:(1)安徽省作為能源大省，省內(nèi)能源消費(fèi)主要以煤炭類的化石燃料為主，而能源結(jié)構(gòu)對(duì)于碳排放脫鉤作用相對(duì)較弱，說明能源結(jié)構(gòu)存在一定提升空間。 因此，在對(duì)節(jié)能減排對(duì)策研究時(shí)，思路重點(diǎn)應(yīng)放在新技術(shù)和新能源更新升級(jí)上，對(duì)能源利用技術(shù)進(jìn)行改造升級(jí)，提高能源使用效率，同時(shí)要擴(kuò)大清潔能源在工業(yè)能源消費(fèi)比重。 (2)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出雖然是抑制工業(yè)行業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)脫鉤的主要因素，但同時(shí)也是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱，故不應(yīng)將減少經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為控制減少碳排放的主要目標(biāo)。 政府應(yīng)通過加強(qiáng)供給側(cè)改革，控制產(chǎn)能生產(chǎn)，減少產(chǎn)能過剩和資源的浪費(fèi)。 (3)結(jié)合安徽省內(nèi)資源優(yōu)勢，加快行業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)優(yōu)化，大力發(fā)展智能制造、新能源汽車，集成電路等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，對(duì)于技術(shù)落后和排放不合格的產(chǎn)業(yè)進(jìn)行淘汰和技術(shù)升級(jí)，全面提升工業(yè)綠色發(fā)展競爭力。