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    基于LMDI模型的長三角城市能源消費碳排放影響因素分解研究

    2022-04-17 02:21:37劉芳江海濤
    商展經(jīng)濟(jì)·下半月 2022年4期
    關(guān)鍵詞:影響因素

    劉芳 江海濤

    摘 要:長三角作為引領(lǐng)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要區(qū)域,其能源消耗碳排放引人關(guān)注。本文研究發(fā)現(xiàn)長三角地區(qū)2005—2019年三大產(chǎn)業(yè)能源消費碳排放量逐年增長,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強度以及能源結(jié)構(gòu)等都與碳排放變化相關(guān)。本文建議不斷研發(fā)推廣清潔能源技術(shù),加大可再生能源消費比重,大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)和平臺經(jīng)濟(jì),優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),并結(jié)合地區(qū)碳排放量,采取差異化碳減排措施,引導(dǎo)全民樹立零廢低碳生活風(fēng)尚。

    關(guān)鍵詞:長三角;能源消費;碳排放;影響因素;LMDI

    本文索引:劉芳,江海濤.基于LMDI模型的長三角城市能源消費碳排放影響因素分解研究[J].商展經(jīng)濟(jì),2022(07):-132.

    中圖分類號:F124.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    技術(shù)的發(fā)展不僅帶來經(jīng)濟(jì)的高速增長,還導(dǎo)致碳排放增加,催生全球氣候風(fēng)險。減少能源消耗碳排放已經(jīng)成為國際政治、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等領(lǐng)域關(guān)注的焦點。人類對保護(hù)環(huán)境的認(rèn)識越來越深刻,中國作為最大的發(fā)展中國家在能源消費結(jié)構(gòu)調(diào)整及碳減排方面肩負(fù)重要責(zé)任。長三角地區(qū)擁有中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)最完整最活躍的城市群,以10%的人口,創(chuàng)造了全國20%的GDP。隨著該地區(qū)三大產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展,各類能源被大量消耗,在推動經(jīng)濟(jì)增長的同時,也帶來不可估量的環(huán)境影響。在“雙碳”目標(biāo)下,探究長三角地區(qū)能源碳排放影響因素,促進(jìn)該地區(qū)碳減排,實現(xiàn)低碳、高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)增長具有重要意義。

    1 文獻(xiàn)綜述

    國內(nèi)學(xué)者圍繞碳排放與經(jīng)濟(jì)增長以及碳排放影響因素開展了多視角的研究。從內(nèi)容看,Waheed等(2019)研究表明全球大多數(shù)國家和地區(qū)的碳排放突增都是因為其經(jīng)濟(jì)高速增長而消耗了大量化石能源造成的[1]。能源的大量消耗在造就經(jīng)濟(jì)增長的同時,還引發(fā)空氣污染和碳排放增加。Dong等(2021)選取河南省12個主要工業(yè)碳排放行業(yè)作為研究對象,運用LMDI+Tapio解耦模型分析碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系,并利用長期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)模型預(yù)測碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤狀態(tài)[2]。Akif等(2020)認(rèn)為,在英國、加拿大和日本等G7國家,隨著收入和能源消耗的增加,二氧化碳排放也在增加[3]。賀勇等(2021)基于STIRPAT研究了工業(yè)研發(fā)投入能源消費碳排放的影響進(jìn)行定量分析[4]。從方法看,結(jié)構(gòu)性因素分解法、自適應(yīng)權(quán)重分解法、指數(shù)因素分解方法和EKC(環(huán)境庫茲涅茲曲線)等被用于碳排放影響因素的確定。張仁杰和董會忠(2020)研究發(fā)現(xiàn)城市結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都對碳排放有抑制作用;而當(dāng)城市結(jié)構(gòu)達(dá)到一定程度時,人口及產(chǎn)業(yè)的集中則變得有利于降低碳排放[5]。

    2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

    2.1 LMDI模型構(gòu)建

    LMDI分解法是基于擴(kuò)展的Kaya恒等式變化而來,旨在對一定時期內(nèi)能源消費或碳排放變化的影響因素進(jìn)行分解[6]。LMDI分解法有乘法模式和加法模式兩種形式[7]。加法模式表達(dá)式如下:

    其中,C是能源消費二氧化碳排放總量,Cij表示第j類能源在第i類產(chǎn)業(yè)中的二氧化碳排放量,是能源消費量,G表示經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值,反映經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng),Si是某類產(chǎn)業(yè)碳排放量占碳排總量的比例,反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng);Ii是第i類產(chǎn)業(yè)的單位GDP碳排放量,表征能源強度效應(yīng);Mi是某類能源在能源消費總量中的比例,反映能源結(jié)構(gòu)效應(yīng);Fi代表各能源的碳排放系數(shù)。以C0和Ct分別表示基期和t期的碳排放水平,并用ΔC表示前后兩期碳排放增量,則有:

    2.2 數(shù)據(jù)來源

    本文以長三角27個城市為研究區(qū)域,計算所使用的能源和GDP數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》、各省統(tǒng)計年鑒, 參考IPCC推薦的方法對能源消耗碳排放進(jìn)行測度。

    3 結(jié)果分析

    3.1 長三角城市能耗碳排放分區(qū)分析

    本文對2005—2019年27個城市的平均能源消費量及平均碳排放量進(jìn)行了整理計算,限于版面,數(shù)據(jù)在此不贅列。參考現(xiàn)有研究[8],按27個城市年均平均值的1/2倍和2倍,將27個城市分為能源消費的高值區(qū)(>4800萬噸/年)、中值區(qū)(1200~4800萬噸/年)和低值區(qū)(<1200萬噸/年)。即碳排放的高值區(qū)(>12000萬噸/年)、中值區(qū)(3000~12000萬噸/年)和低值區(qū)(<3000萬噸/年)。結(jié)果表明上海、南京、蘇州和杭州4個城市為能源消費高值區(qū)和碳排放高值區(qū);無錫、常州、南通、寧波、溫州、合肥和馬鞍山7個城市為能源消費中值區(qū)和碳排放中值區(qū);揚州、鎮(zhèn)江等16個城市均為能源消費低值區(qū)和碳排放低值區(qū)。

    3.2 長三角城市能源消耗碳排放影響因素分解分析

    通過LMDI因素分解法對長三角城市2005—2019年能源消費碳排放變化量進(jìn)行計算分析,如表1所示,得出經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、能源強度效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對長三角城市能源消費碳排放的影響效果。

    首先,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出對長三角能源消費碳排放起拉動因素,總體上呈正效應(yīng)。具體來說,在2005—2019年,由于長三角的經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展,碳排放也隨之增加,十五年累計增加了256276.01萬噸。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)在2012—2013年,尤為突出,達(dá)到了30547.47萬噸,在2010—2011年拉動效應(yīng)最小,為11391.2萬噸。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對長三角能源消費碳排放起拉動因素,總體上呈正效應(yīng)。2005—2019年,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)累計使碳排放增加了35.76萬噸。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對能源消費碳排放的影響程度在2010—2011年最高,達(dá)到了11.28萬噸。2015—2019年,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對碳排放量的影響相對較小,并且在2016—2017年幾乎沒有影響。能源強度對長三角能源消費碳排放起抑制作用,總體上呈負(fù)效應(yīng)??傮w來說,能源強度在2005—2019年,累計使碳排放減少了144407.6萬噸。2012—2013年,能源強度對碳排放量的抑制作用最為突出,使碳排放減少了23109.56萬噸。2006—2007年,能源強度對碳排放量的抑制程度最小,為-3263.43萬噸。能源結(jié)構(gòu)對長三角能源消費碳排放起拉動作用,整體呈正效應(yīng)。總體來說,能源結(jié)構(gòu)2005—2019年,累計使碳排放增加了82.03萬噸。能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)在2016—2017年體現(xiàn)得較為突出,使碳排放增加了21.55萬噸,在2009—2010年影響力度較小,為1.14萬噸。

    因素分解結(jié)果顯示,長三角近些年經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,為滿足其高速發(fā)展,對能源的要求也就處于高需求階段,因此長三角的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出一直較高的拉動著長三角的碳排放量。長三角碳排放的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)處于階段性的趨勢,在2012年前因長三角為了經(jīng)濟(jì)發(fā)展大力追求第二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放起明顯的拉動因素,自2012年以后,該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨于穩(wěn)定,其碳排放的影響效應(yīng)微弱了很多。而長三角的能源強度則恰恰與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出相反,雖然能源強度效應(yīng)一直不是很穩(wěn)定,但能源強度一直起著抑制長三角碳排放的作用。能源結(jié)構(gòu)雖然近些年對長三角碳排放的影響程度不是很明顯,但一直處于拉動效應(yīng),說明長三角能源消費還是過度的依賴煤炭化石能源,能源結(jié)構(gòu)應(yīng)往綠色環(huán)保方面發(fā)展。

    4 結(jié)語

    結(jié)合以上數(shù)據(jù)分析,本文提出促進(jìn)長三角地區(qū)能源消費綠色轉(zhuǎn)型的建議:(1)突破清潔能源技術(shù)應(yīng)用瓶頸。加大對基礎(chǔ)科學(xué)研究的支持力度,扶持一批關(guān)鍵清潔能源技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用,降低清潔能源技術(shù)使用成本,同時充分發(fā)揮水力發(fā)電優(yōu)勢,彌補風(fēng)力發(fā)電和太陽能發(fā)電中間歇性的不足。(2)大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)和平臺經(jīng)濟(jì)。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型方面,對高能耗的產(chǎn)業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)移,依托長三角科研資源和對外貿(mào)易優(yōu)勢,著力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)和平臺經(jīng)濟(jì),減少對能源消費的依賴。(3)各城市實施差異化的碳減排措施。屬于高碳區(qū)城市要重點監(jiān)測高碳行業(yè)和高碳企業(yè),引導(dǎo)和鼓勵企業(yè)進(jìn)行低碳化運營,通過參與碳市場交易,平衡碳減排成本。(4)引導(dǎo)公民樹立零廢低碳生活理念。通過微信、抖音、快手等現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)平臺,加大低碳生活方式的宣傳,營造低碳消費氛圍,通過全民參與,積極建設(shè)零廢低碳城市。

    參考文獻(xiàn)

    Waheed, R., Sarwar, S., & Chen, W. The survey of economic growth, energy consumption and carbon emission[J]. Energy Reports, 2019(5):1103-1115.

    Dong, J., Li, C. B., Wang, Q. Q. Decomposition of carbon emission and its decoupling analysis and prediction with economic development: A case study of industrial sectors in Henan Province[J]. Journal of Cleaner Production,2021,129019.

    Akif, D. M., Muhammad, S., Ilyas, O., Shawkat, H., & Avik, S. The relationship between economic growth and carbon emissions in G-7 countries: evidence from time-varying parameters with a long history[J].MPRA Paper, 2020,27,29100-29117.

    賀勇,傅飛飛,廖諾.基于STIRPAT模型的工業(yè)研發(fā)投入對碳排放影響效應(yīng)分析[J].科技管理研究,2021,41(17):206-212.

    張仁杰,董會忠,韓沅剛,等.能源消費碳排放的影響因素及空間相關(guān)性分析[J].山東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2020,34(1):33-39.

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