減污降碳協(xié)同視角下沿海制造業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整路徑研究

呂一錚，曹晨玥，田金平,2*，陳呂軍,2

1.清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院，北京 100084

2.清華大學(xué)生態(tài)文明研究中心，北京 100084

中共中央政治局第二十九次集體學(xué)習(xí)指出，我國生態(tài)文明建設(shè)進(jìn)入了以降碳為重點(diǎn)戰(zhàn)略方向、推動減污降碳協(xié)同增效、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善由量變到質(zhì)變的關(guān)鍵時期.碳達(dá)峰碳中和這一重大國家戰(zhàn)略對各地區(qū)發(fā)展提出了新的要求.我國東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起步較早，產(chǎn)業(yè)密集，制造業(yè)發(fā)達(dá)，控制碳排放量和持續(xù)削減排放強(qiáng)度面臨突出挑戰(zhàn)，但也為區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級帶來重大機(jī)遇.

工業(yè)領(lǐng)域污碳同源[1]，協(xié)同減排潛力巨大且能有力推動區(qū)域綠色轉(zhuǎn)型[2].產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是其中一項(xiàng)行之有效的途徑，可通過資源環(huán)境要素在不同生產(chǎn)率的部門間重新分配而推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長[3-4]，也是推動區(qū)域生態(tài)文明建設(shè)[5]、推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與排放脫鉤的重要手段和驅(qū)動力.我國沿海地區(qū)以制造業(yè)為主導(dǎo)的發(fā)展模式面臨著減污降碳等一系列環(huán)境問題[6-7]，因此，以資源環(huán)境要素約束驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整為核心，探索減污降碳協(xié)同增效路徑，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和研究價(jià)值.為此，需運(yùn)用系統(tǒng)思考和全生命周期思想，基于區(qū)域經(jīng)濟(jì)、土地、產(chǎn)業(yè)、資源能源等多要素分析，精準(zhǔn)識別污碳排放結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)量化污碳排放特征，深入揭示減污降碳協(xié)同效應(yīng)及作用機(jī)理.

學(xué)者們針對我國沿海地區(qū)開展了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整路徑研究，如Guo 等[8]以不同產(chǎn)業(yè)間的依存關(guān)系和污染物排放為約束提出了浙江省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方案；Guo 等[9]將寧波市的18 個污染密集型工業(yè)行業(yè)作為研究對象，運(yùn)用多準(zhǔn)則決策模型預(yù)測了2020 年各行業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整路徑；李健等[10]從產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移視角出發(fā)分析了京津冀石化產(chǎn)業(yè)碳排放因素分解與減排潛力.近年來，較多文獻(xiàn)從“雙碳”目標(biāo)出發(fā)開展相關(guān)研究，覆蓋山東[11-12]、江蘇[13]、浙江[14]、福建[15-16]和廣東[17]等沿海省份以及部分地級市[18]，所使用方法包括擴(kuò)展DEA 模型[19]、LEAP 模型等[20].以上工作探索了區(qū)域產(chǎn)業(yè)調(diào)整優(yōu)化路徑，但未能兼顧土地、經(jīng)濟(jì)、污染物和碳排放等要素的相關(guān)性，減污降碳協(xié)同視角下的產(chǎn)業(yè)調(diào)整路徑尚待深入研究.

該文結(jié)合投入產(chǎn)出、多準(zhǔn)則決策和情景分析等方法建立了區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整模型，模型以能源、水資源、4 種主要污染物排放、碳排放為約束條件，以各產(chǎn)業(yè)增加值占比的變化程度為決策變量，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整最平穩(wěn)、減排幅度最大為準(zhǔn)則.浙江省寧波市是典型的沿海制造業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)，“雙碳”目標(biāo)機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，同時其歷年市級層面的投入產(chǎn)出表均公開發(fā)布，數(shù)據(jù)可得性較高.因此，本文將模型應(yīng)用于該市，可面向2030 年提出其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整路徑，為區(qū)域減污降碳管理決策提供參考.

1 研究方法

1.1 模型搭建

模型從區(qū)域?qū)用嬷謽?gòu)建，遵循以下思路：首先分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及各產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)和污染物指標(biāo)，再預(yù)測目標(biāo)年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不變情況下目標(biāo)年的各項(xiàng)指標(biāo)變化情況，在此基礎(chǔ)上開展產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，既能使區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值達(dá)到預(yù)期規(guī)劃，又能實(shí)現(xiàn)二氧化碳和各污染物的整體減排幅度最大的目標(biāo).模型框架見圖1.

該研究的系統(tǒng)邊界為區(qū)域行政邊界，研究對象為區(qū)域規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)及全部其他行業(yè)，行業(yè)門類依托當(dāng)?shù)赝度氘a(chǎn)出表中經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類.所用參數(shù)見表1.模型設(shè)置兩類基準(zhǔn)情景(BAU-1 和BAU-2)及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整情景(ISA)：BAU-1 情景假設(shè)一定時間尺度內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)維持不變(即目標(biāo)年各產(chǎn)業(yè)增加值占經(jīng)濟(jì)總量的比值與基準(zhǔn)年一致)；BAU-2 情景假設(shè)一定時間尺度內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢維持不變，用指數(shù)函數(shù)擬合歷年各產(chǎn)業(yè)增加值占比數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)年各產(chǎn)業(yè)增加值占比.ISA 是在BAU-2 基礎(chǔ)上的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整情景，故決策變量選為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整因子

表1 模型中使用的各類參數(shù)及其定義Table 1 Definitions of key parameters used in the model

根據(jù)基準(zhǔn)年至目標(biāo)年總產(chǎn)業(yè)增加值的年均增長率(g)，可得目標(biāo)年目標(biāo)經(jīng)濟(jì)總量(i av)：

根據(jù)目標(biāo)年各行業(yè)指標(biāo)q的排放或消費(fèi)強(qiáng)度(ρi,qt)，可得目標(biāo)年指標(biāo)q的總體排放/消費(fèi)總量：

隨著技術(shù)發(fā)展以及各類減排政策的推行，我國沿海地區(qū)4 種主要污染物和二氧化碳的排放量持續(xù)下降.基于各行業(yè)歷年4 種主要污染物和碳排放數(shù)據(jù)以及能源與水資源消費(fèi)數(shù)據(jù)，計(jì)算其排放/消費(fèi)強(qiáng)度并進(jìn)行擬合，得到各行業(yè)各指標(biāo)的排放/消費(fèi)強(qiáng)度自基準(zhǔn)年到目標(biāo)年的減少比例(di,q)，進(jìn)而得到目標(biāo)年各行業(yè)指標(biāo)q的排放/消費(fèi)強(qiáng)度(ρi,qt)：

因此，所有行業(yè)目標(biāo)年指標(biāo)q的排放/消費(fèi)總量為

對于任一指標(biāo)q，其目標(biāo)年的排放/消費(fèi)總量都應(yīng)受總量限制，故模型存在如下約束：

決策變量Ki為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整因子.對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)維持不變的BAU-1 情景，各行業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值占比即為基準(zhǔn)年的各行業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值占比.因此，目標(biāo)年各行業(yè)的產(chǎn)業(yè)增加值占經(jīng)濟(jì)總量的比例()以及目標(biāo)年的經(jīng)濟(jì)總量(i avt)為

的取值范圍為[l,m].由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整無法保證連續(xù)性，故應(yīng)設(shè)為離散參數(shù)，則不一定等于1，iav 與 iavt不一定相等.因此，該研究允許模型可行解的目標(biāo)年經(jīng)濟(jì)總量與設(shè)定的目標(biāo)經(jīng)濟(jì)總量間存在1%以內(nèi)的偏差，即模型約束條件為

僅以各類總量與強(qiáng)度指標(biāo)作為約束條件時，模型或有多個可行解，故篩選最優(yōu)解如下：第一步應(yīng)考慮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整盡可能平穩(wěn)以減少政策管理成本，可表示為式(10)；若調(diào)整幅度相同，應(yīng)使各類污染物的減排幅度與資源消費(fèi)減少幅度最大，可表示為式(11).

式(10)和(11)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整模型的目標(biāo)函數(shù).各目標(biāo)函數(shù)及約束條件通過Excel 程序?qū)崿F(xiàn)，解得最優(yōu)解對應(yīng)的決策變量

1.2 數(shù)據(jù)收集與分析

以寧波市開展案例研究，選取2019 年為基準(zhǔn)年，2030 年為目標(biāo)年，2014—2019 年為歷史數(shù)據(jù)時段.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由歷史數(shù)據(jù)預(yù)測，經(jīng)濟(jì)增速、主要污染物排放、資源能源消耗總量和強(qiáng)度等變量經(jīng)外生給定.

研究整合了投入產(chǎn)出表中原有的42 個部門，最終得到26 個行業(yè)，其中行業(yè)3～21 屬于制造業(yè).一方面考慮數(shù)據(jù)精度和可得性，將行業(yè)29～42 合并為第三產(chǎn)業(yè)；另一方面合并產(chǎn)值較小且類似的行業(yè)，將行業(yè)2～5合并為采礦類.2014—2019 年，26 個行業(yè)中的絕大多數(shù)K值范圍為0.5～1.5，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展具有慣性，所以K的取值范圍設(shè)為[0.5,1.5].

1.2.1 經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

假設(shè)2014—2030 年寧波市各產(chǎn)業(yè)最終消費(fèi)、資本形成總額和流出的年均增速均保持恒定，由寧波市的42 個部門投入產(chǎn)出表計(jì)算得到基準(zhǔn)年和目標(biāo)年各產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出.其中資本形成總額可為負(fù)，其余各項(xiàng)最小值為0.

考慮價(jià)格變動因素，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出由GDP 增長率與GDP 當(dāng)年價(jià)計(jì)算獲得，是以2010 年為基期的GDP可比價(jià)[21].鑒于寧波市2019 年規(guī)上工業(yè)增加值占全部工業(yè)增加值的83%，加之實(shí)際統(tǒng)計(jì)過程中規(guī)下工業(yè)數(shù)據(jù)多為估算，該研究中經(jīng)濟(jì)總量是指扣除規(guī)下工業(yè)部分的地區(qū)生產(chǎn)總值.工業(yè)分行業(yè)增加值數(shù)據(jù)來自《寧波市工業(yè)產(chǎn)業(yè)能效》報(bào)告，亦未含規(guī)下工業(yè).

1.2.2 主要污染物排放強(qiáng)度

各行業(yè)基準(zhǔn)年4 種主要污染物的排放總量未見于公開數(shù)據(jù)，按以下方法估算：《浙江省自然資源與環(huán)境年鑒》歷年工業(yè)總排放數(shù)據(jù)公布了排放總量前8位的主要工業(yè)行業(yè)具體排放數(shù)據(jù)和重點(diǎn)工業(yè)源整體排放總量數(shù)據(jù)，基于此，將剩余污染物排放量平均分?jǐn)傊疗渌袠I(yè)，使其排放強(qiáng)度相同，進(jìn)而再將工業(yè)行業(yè)按該研究的分類進(jìn)行合并，得到2019 年26 個行業(yè)各自的污染物排放強(qiáng)度.第一產(chǎn)業(yè)氨氮與COD 的排放數(shù)據(jù)亦參考《浙江省自然資源與環(huán)境年鑒》，增加值數(shù)據(jù)參考《寧波統(tǒng)計(jì)年鑒》.建筑業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的氨氮與COD 排放總量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)入生活污水，其排放強(qiáng)度賦值為零.NOx排放主要來自化石能源消費(fèi)[22]，參考文獻(xiàn)報(bào)道的我國分行業(yè)各類能源消費(fèi)的NOx排放因子[23-24]，故可根據(jù)各行業(yè)各類能源消費(fèi)數(shù)據(jù)估算第一產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的NOx排放總量.

1.2.3 碳排放總量及強(qiáng)度

能源消耗引起的碳排放為浙江省碳排放的主體[25].該研究依據(jù)《能源消耗引起的溫室氣體排放計(jì)算工具指南》計(jì)算一次能源消耗引起的碳排放.首先，綜合《寧波市工業(yè)產(chǎn)業(yè)能效》和歷年《寧波統(tǒng)計(jì)年鑒》，分別分析第一產(chǎn)業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的等價(jià)值能源消費(fèi)總量以及總用電量；其次，依據(jù)《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中浙江省分品種能源消費(fèi)數(shù)據(jù)，按各行業(yè)等價(jià)值能源消費(fèi)總量的比例估算寧波市各行業(yè)除用電量以外的各類能源消費(fèi)總量數(shù)據(jù)；最后，參考《省級溫室氣體編制清單指南》推薦排放因子，計(jì)算寧波市第一產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)由能源消耗引起的碳排放總量.工業(yè)細(xì)分行業(yè)能源消費(fèi)數(shù)據(jù)參考?xì)v年《寧波統(tǒng)計(jì)年鑒》.

工業(yè)過程碳排放核算參考IPCC 指南[26-27]以及寧波市水泥與鋼鐵生產(chǎn)過程.參考?xì)v年《寧波統(tǒng)計(jì)年鑒》中水泥生產(chǎn)總量以及《浙江溫室氣體清單編制指南》(2018 年修訂版)，熟料比例取63%，排放因子取0.538.粗鋼及生鐵產(chǎn)量來自《寧波統(tǒng)計(jì)年鑒》，排放因子參考IPCC 指南.由能源和工業(yè)過程碳排放量可得到各行業(yè)排放總量，進(jìn)一步計(jì)算得到其排放強(qiáng)度.

1.2.4 水和能源消耗總量及強(qiáng)度

參考《寧波市水資源公報(bào)》公布的第一產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)等歷年生產(chǎn)用水量計(jì)算水和能源消耗總量及強(qiáng)度.工業(yè)細(xì)分行業(yè)新鮮水用量參考《寧波工業(yè)產(chǎn)業(yè)能效》；各行業(yè)能源消費(fèi)總量數(shù)據(jù)參考《寧波工業(yè)產(chǎn)業(yè)能效》，統(tǒng)一采用等價(jià)值口徑能源消費(fèi)數(shù)據(jù).

1.3 模型目標(biāo)設(shè)定

以2014—2019 年工業(yè)行業(yè)整體4 種污染物的排放強(qiáng)度為基準(zhǔn)，擬合得到2030 年的排放強(qiáng)度，并計(jì)算基準(zhǔn)年至目標(biāo)年期間排放強(qiáng)度的降幅，將其作為23個工業(yè)行業(yè)排放強(qiáng)度降幅(見圖2).其他行業(yè)及其余指標(biāo)的目標(biāo)年排放強(qiáng)度及消費(fèi)強(qiáng)度降幅由擬合得到.

寧波市“十四五”規(guī)劃提出，2035 年地區(qū)生產(chǎn)總值將在2020 年基礎(chǔ)上翻一番.基于此，該研究設(shè)置3種不同年均經(jīng)濟(jì)增速的ISA 情景：慢速，4.5%；中速，5.5%，即2035 年實(shí)現(xiàn)“十四五”規(guī)劃的翻一番目標(biāo)；快速，6.5%，即2030 年提前達(dá)到翻一番目標(biāo).

2014—2019 年寧波市各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境數(shù)據(jù)見表2.

表2 2014—2019 年寧波市各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境數(shù)據(jù)Table 2 Economic and environmental performance of Ningbo City from 2014 to 2019

能源消費(fèi)方面，《浙江省綠色循環(huán)低碳發(fā)展“十四五”規(guī)劃》(簡稱“《浙江綠色規(guī)劃》”)強(qiáng)調(diào)能源消費(fèi)“雙控”，到2025 年萬元國內(nèi)生產(chǎn)總值能耗持續(xù)下降.寧波市萬元增加值能耗由2014 年的0.51 t/(104元)(以標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì)，下同)逐年等幅降至2019 年的0.41 t/(104元)，假設(shè)該趨勢至少可維持至2025 年，則2030 年能耗限額設(shè)為0.28 t/(104元).《浙江綠色規(guī)劃》提出浙江省2025 年等價(jià)值能源消費(fèi)總量不超過3×108t(以標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì)，下同）.2019 年，浙江省等價(jià)值能源消費(fèi)共計(jì)2.24×108t，寧波市等價(jià)值能源消費(fèi)總量為0.38×108t，按比例計(jì)算，2030 年寧波市能源消費(fèi)總量限額設(shè)為5 100×104t.

水資源消費(fèi)方面，《浙江綠色規(guī)劃》提出持續(xù)提升水資源利用效率，2025 年用水量強(qiáng)度需降至21.7 m3/(104元)，而《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》(簡稱“《國家‘十四五’規(guī)劃》”)中要求單位GDP 用水量下降16%左右.2019 年，寧波市用水量強(qiáng)度已降至7.5 m3/(104元)，假設(shè)當(dāng)前的線性下降趨勢至少可維持至2027 年，設(shè)置2030 年萬元國內(nèi)生產(chǎn)總值水耗限額為4.08 m3/(104元).同時，寧波市2014—2019 年總用水量已趨于平穩(wěn)，且2019 年總用水量較2018 年略有下降，即寧波市經(jīng)濟(jì)部門用水量可能已達(dá)峰.因此，2030 年用水量總量限額設(shè)為2019 年的總用水量64 906×104t.

碳排放量方面，寧波市作為制造業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)更快實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰.《浙江綠色規(guī)劃》提出2025 年工業(yè)行業(yè)的萬元增加值碳排放應(yīng)明顯下降，且碳排放總量應(yīng)趨于穩(wěn)定.雖然個別年份碳排放量顯著上升，但整體而言規(guī)上工業(yè)碳排放量與全部產(chǎn)業(yè)的碳排放量均已達(dá)到較為穩(wěn)定的水平.故而，該研究選取2014—2019年的最大排放量作為寧波市2030 年的碳排放限額，即2017 年的19 219×104t.

COD、氨氮、SO2和NOx四種主要污染物方面，寧波市2015—2020 年四者實(shí)際減排比例分別為41.4%、25.2%、30%和25.4%.《國家“十四五”規(guī)劃》中提出NOx總量的減排幅度需在10%以上，氨氮與COD 總量的減排幅度在8%以上.綜合考慮全國減排目標(biāo)與寧波市的減排成果，設(shè)定COD、氨氮、SO2和NOx四種污染物總量的減排幅度分別為8 %、10%、15%、15%.

2 結(jié)果與討論

2.1 模型預(yù)測分析及結(jié)果

假定各產(chǎn)業(yè)的污染物排放強(qiáng)度與資源消費(fèi)強(qiáng)度以歷史慣性趨勢發(fā)展，根據(jù)2014—2019 年的數(shù)據(jù)擬合并預(yù)測2030 年的排放量或消費(fèi)強(qiáng)度，計(jì)算得到2019年、2030年2種BAU情景和3種ISA情景下各行業(yè)的4種污染物排放量、碳排放量、水資源消費(fèi)量與能源消費(fèi)量(見表3).其中，BAU-1 與BAU-2 情景所設(shè)置的經(jīng)濟(jì)預(yù)期目標(biāo)為2019—2030 年均經(jīng)濟(jì)增速5.5%，ISA-1、ISA-2、ISA-3 所設(shè)置的經(jīng)濟(jì)預(yù)期目標(biāo)分別為同時段內(nèi)年均經(jīng)濟(jì)增速4.5%(慢速)、5.5%(中速)、6.5%(快速).

表3 模型相關(guān)參數(shù)計(jì)算結(jié)果Table 3 Results of key parameters used in the model

BAU 與ISA 情景下4 種污染物排放總量均達(dá)標(biāo)，說明寧波市在2019 年前污染物減排政策施行成果較好，4 種污染物排放總量在2020—2030 年的預(yù)測中已不再形成約束，這與寧波市政府制定“十四五”規(guī)劃時首次不對4 種污染物排放量削減幅度進(jìn)行規(guī)劃的預(yù)期相符.然而，BAU-1 情景下，碳排放總量與能源、水資源消費(fèi)總量均遠(yuǎn)超目標(biāo)限額，說明為實(shí)現(xiàn)污染物減排與資源脫鉤目標(biāo)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整勢在必行；BAU-2 情景下，碳排放總量達(dá)標(biāo)，而水資源與能源消費(fèi)總量及強(qiáng)度約束未達(dá)標(biāo)，說明近階段寧波市應(yīng)著重限制水資源與能源消費(fèi)強(qiáng)度高的產(chǎn)業(yè)發(fā)展.

ISA-1、ISA-2、ISA-3 情景均為模型最佳方案下的排放量與消費(fèi)量.由于限制了水資源與能源的消費(fèi)強(qiáng)度，不同經(jīng)濟(jì)增速下水資源與能源消費(fèi)總量限額有所不同，同時在BAU-2 情景考慮的產(chǎn)業(yè)發(fā)展慣性以外，這3 個情景進(jìn)一步新增了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的外在規(guī)制.在此前提下，3 種ISA 情景均實(shí)現(xiàn)了預(yù)期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、污染物減排與資源脫鉤的目標(biāo).各情景下碳排放總量均遠(yuǎn)低于排放限額，但能源消費(fèi)總量均與預(yù)期目標(biāo)較為接近，說明其對模型的約束性較強(qiáng)；ISA-3情景下水資源消費(fèi)總量與能源消費(fèi)總量同時對模型形成緊約束.

為探究可能實(shí)現(xiàn)的最高經(jīng)濟(jì)增速，固定資源消費(fèi)強(qiáng)度降幅，調(diào)整經(jīng)濟(jì)增速預(yù)期，發(fā)現(xiàn)模型在年均經(jīng)濟(jì)增速為7%時仍存在可行解，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整范圍與幅度明顯變大；而在年均經(jīng)濟(jì)增速為7.5%時，模型無解.這說明，為實(shí)現(xiàn)給定的生態(tài)環(huán)境建設(shè)目標(biāo)，寧波市可能實(shí)現(xiàn)的最高經(jīng)濟(jì)增速為年均7%.

2.2 不同情景產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方案對比

寧波市2 種BAU 情景下的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和3 種ISA情景解得的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整最優(yōu)方案如圖3 所示.總體而言，與基準(zhǔn)情景相比，3 種ISA 情景下大多數(shù)行業(yè)的增加值占比變化較?。煌瑫r，3 種ISA 情景所得的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整結(jié)果非常相近，僅個別產(chǎn)業(yè)有細(xì)微變化，說明不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速對模型結(jié)果的影響相對較小.在達(dá)成寧波市2030 年經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)的上下可浮動范圍內(nèi)，3 種ISA 模型得到的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整結(jié)果均具有較大參考價(jià)值.具體地，與BAU-2 情景相比，3 種ISA 情景下多數(shù)行業(yè)增加值占比幾乎無變化，僅行業(yè)1(第一產(chǎn)業(yè))、行業(yè)8(石油、煉焦產(chǎn)品和核燃料加工品)、行業(yè)9(化學(xué)產(chǎn)品)、行業(yè)26(第三產(chǎn)業(yè))增加值占比變化較為顯著.其中，對于行業(yè)1、8、26，3 種ISA 情景及BAU-2 情景相對于基準(zhǔn)年的變化趨勢均一致，ISA 情景的變化幅度大于BAU-2 情景；對于行業(yè)9，二者的變化趨勢相反，說明2014—2019 年化學(xué)產(chǎn)品行業(yè)增加值占比雖呈上升趨勢，但實(shí)際的污染物排放強(qiáng)度或水資源、能源消費(fèi)強(qiáng)度可能較高，形成緊約束，故ISA 情景模型預(yù)測縮減了其增加值占比.

進(jìn)一步比較三種ISA 情景與BAU-1 情景中的各行業(yè)增加值占比，根據(jù)將各行業(yè)歸納為5 類：表示目標(biāo)年增加值占比大幅減小；表示目標(biāo)年增加值占比減小；表示目標(biāo)年增加值占比基本不變；表示目標(biāo)年增加值占比增加；表示目標(biāo)年增加值占比大幅增加.

d) 1.1＜Ki≤1.7，包括行業(yè)12(金屬制品業(yè))、行業(yè)15(交通運(yùn)輸設(shè)備業(yè))、行業(yè)21(金屬制品、機(jī)械和設(shè)備修理服務(wù)業(yè))和行業(yè)26(第三產(chǎn)業(yè)).這些行業(yè)在2014—2019 年增加值占比均有所提升.行業(yè)26 的碳排放強(qiáng)度約束較松，其余行業(yè)的消費(fèi)強(qiáng)度均極低，但發(fā)展慣性不足.行業(yè)12、15、21 增加值占比的提升則主要源自發(fā)展慣性.

e)Ki＞1.7，包括行業(yè)18(儀器儀表業(yè))和行業(yè)20(廢品廢料業(yè)).二者的基準(zhǔn)年增加值占比均極低.行業(yè)20 的能源、水資源強(qiáng)度排名相對較高，但行業(yè)增加值占比的增幅同樣很高；行業(yè)18 兼具較高的行業(yè)自身發(fā)展慣性以及較低的能源排放強(qiáng)度.

2.3 政策建議

為實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同增效，寧波市應(yīng)根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)開展產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，同時推進(jìn)各行業(yè)的自身優(yōu)化.

首先，應(yīng)嚴(yán)格設(shè)置制造業(yè)的高準(zhǔn)入門檻，并推進(jìn)行業(yè)減污降碳.2019 年寧波市制造業(yè)的二氧化碳和4 種污染物排放強(qiáng)度均高于全行業(yè)平均值，未來10年中應(yīng)盡可能通過提高新建制造業(yè)企業(yè)的準(zhǔn)入門檻使之維持現(xiàn)有規(guī)模.根據(jù)模型結(jié)果，制造業(yè)中的化學(xué)產(chǎn)品業(yè)，石油、煉焦產(chǎn)品和核燃料加工產(chǎn)品業(yè)需嚴(yán)格限制其發(fā)展，金屬制品業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備業(yè)以及金屬制品、機(jī)械和設(shè)備修理服務(wù)業(yè)則可維持慣性少量擴(kuò)展.進(jìn)一步地，3 種ISA 情景下，制造業(yè)增加值占全行業(yè)的比值均為30%～31%；而COD 和氨氮排放占比為99%，SO2占比為89%，NOx占比為74%～75%，碳排放占比為71%～73%，均顯著高于行業(yè)增加值占比，因此，制造業(yè)還需通過清潔生產(chǎn)、產(chǎn)業(yè)共生和匹配末端治理技術(shù)等途徑強(qiáng)化自身減污降碳實(shí)效.

其次，應(yīng)在維持第一產(chǎn)業(yè)和采礦業(yè)既有規(guī)模的同時，重點(diǎn)提升水資源和能源利用率.根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，二者增加值占比在逐年下降，而水資源和消費(fèi)強(qiáng)度極高，已成為限制其發(fā)展的“阿喀琉斯之踵”.例如，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整后，第一產(chǎn)業(yè)和采礦業(yè)的水資源消耗強(qiáng)度若能下降10%，則可節(jié)約1 109×104m3的用水量，占總水耗的2%以上.

再次，應(yīng)牢牢握住電力、熱力的生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)的保障主體地位，推進(jìn)行業(yè)減污降碳.該行業(yè)最明顯的特點(diǎn)是碳排放量極大，占全產(chǎn)業(yè)的20%以上.因?yàn)樵撔袠I(yè)屬于基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)，為區(qū)域各類生產(chǎn)活動提供必備的能源，可以預(yù)料未來10 年間寧波市經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展將要求其進(jìn)一步提供充分的能源保障.因此，該行業(yè)的主要對策可定為通過小容量機(jī)組升級替代、實(shí)施熱電聯(lián)產(chǎn)等途徑降低碳排放量.

最后，應(yīng)因地制宜鼓勵發(fā)展高質(zhì)量的第三產(chǎn)業(yè)和廢品廢料業(yè).第三產(chǎn)業(yè)資源能源消耗少，碳排放量低，經(jīng)濟(jì)效益好，但發(fā)展慣性較弱，可以通過政策扶持和引導(dǎo)、資金投入等手段促進(jìn)其良性發(fā)展.廢品廢料業(yè)能源資源消耗量低，又是處理城市廢物的主體，具有變廢為寶的意義；考慮到未來城市的發(fā)展對此行業(yè)的需求只增不減，應(yīng)提供稅收優(yōu)惠等支持政策以鼓勵其大力發(fā)展.

2.4 不確定性和敏感性分析

該模型大部分參數(shù)由政府計(jì)劃或目標(biāo)確定，而基準(zhǔn)年至目標(biāo)年間各行業(yè)各指標(biāo)排放/消費(fèi)強(qiáng)度的減少比例(dq)是根據(jù)各行業(yè)的歷史慣性外推得出的，因此可能存在與實(shí)際情況的偏差.因此，需考慮dq的不確定性對模型結(jié)果的影響.該研究中，筆者通過假設(shè)dq的±10%波動來計(jì)算ISA-2 情景下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的變化，結(jié)果表明，各行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整參數(shù)的變幅均小于5%，因此dq的不確定性對結(jié)果影響不大.

2.1 節(jié)結(jié)果揭示了水資源和能源消費(fèi)強(qiáng)度是模型的緊約束，因此調(diào)整二者的限制會影響調(diào)整的可行域范圍，或許會改變模型的結(jié)果.由此，開展如下敏感性分析：以ISA-2 情景下的經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速為基礎(chǔ)，將水資源與能源消費(fèi)強(qiáng)度的降幅分別設(shè)置為原參數(shù)的1.1 倍與0.9 倍，以探究其對模型結(jié)果的影響.由表4可見，設(shè)置不同降幅時，模型均存在可行解，且各情景下模型調(diào)整結(jié)果和參數(shù)T的差異較小.行業(yè)1(第一產(chǎn)業(yè))、行業(yè)8(石油、煉焦產(chǎn)品和核燃料加工品)與行業(yè)9(化學(xué)產(chǎn)品業(yè))在所有情景下均需在原有基礎(chǔ)上進(jìn)一步受到抑制，行業(yè)26(第三產(chǎn)業(yè))則在所有情景下均需進(jìn)一步鼓勵發(fā)展.因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整路徑設(shè)計(jì)中應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注以上行業(yè).

表4 ISA-2 情景下的敏感性分析結(jié)果Table 4 Sensitivity analysis of the ISA-2 scenario

3 結(jié)論

a) 資源環(huán)境要素約束驅(qū)動的區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整是推動減污降碳協(xié)同的重要途徑.該研究以能源、水資源、4 種主要污染物和二氧化碳為約束，結(jié)合情景分析法，納入全部經(jīng)濟(jì)部門建立多準(zhǔn)則決策模型.模型結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整是破解資源環(huán)境要素約束、實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同增效的有效途徑.

b) 將模型應(yīng)用于典型制造業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)—浙江省寧波市，以揭示面向2030 年的區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化路徑.結(jié)果顯示，水資源和能源消費(fèi)總量對模型約束性較強(qiáng)，其次為碳排放的約束性；2020—2030 年寧波市預(yù)期實(shí)現(xiàn)累計(jì)經(jīng)濟(jì)增長97%(年均增速為7%)時，通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整可實(shí)現(xiàn)二氧化碳和4 種污染物排放量達(dá)到預(yù)期控制目標(biāo).

c) 設(shè)置寧波市年均經(jīng)濟(jì)增長速率分別為4.5%、5.5%和6.5%的3 類情景，各情景下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整因子差別很小，說明制造業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)已步入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的深水區(qū).結(jié)果表明，制造業(yè)的碳排放、4 種污染物排放和水耗能耗占全行業(yè)的比值均明顯高于其經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值占比(約30%)，應(yīng)采取結(jié)構(gòu)優(yōu)化措施限制其慣性發(fā)展.

d) 實(shí)踐中建議寧波市嚴(yán)格控制高排放制造業(yè)的準(zhǔn)入門檻，促進(jìn)提升第一產(chǎn)業(yè)和采礦業(yè)的資源能源利用效率，重點(diǎn)推進(jìn)電力、熱力的生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)等存量行業(yè)的減污降碳，鼓勵發(fā)展高附加值第三產(chǎn)業(yè)和循環(huán)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè).