“電—能—碳”模型的構(gòu)建與碳排放測(cè)算：以江蘇為例

[摘要]江蘇的制造業(yè)發(fā)展和綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)在全國(guó)均位于領(lǐng)先地位，在國(guó)家推進(jìn)綠色低碳轉(zhuǎn)型的大背景下，江蘇如何應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與碳排放減少任務(wù)，對(duì)我國(guó)其他省份乃至全球范圍內(nèi)的能源與環(huán)境政策具有重要參考價(jià)值。歐盟碳邊境調(diào)整機(jī)制（CBAM）對(duì)江蘇產(chǎn)業(yè)綠色生產(chǎn)提出了新挑戰(zhàn)，形成一套兼顧合理性和時(shí)效性、符合中國(guó)實(shí)際情況的碳排放核算標(biāo)準(zhǔn)，有利于中國(guó)企業(yè)應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)峻的出口環(huán)境，也有助于整體經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展。通過(guò)創(chuàng)新性地提出“電—能—碳”模型算法，利用電力消費(fèi)數(shù)據(jù)推算能源消費(fèi)量，結(jié)合碳排放因子精細(xì)估算碳排放量?；诮K省電力大數(shù)據(jù)，對(duì)江蘇企業(yè)、行業(yè)和總體層面的碳排放進(jìn)行估算，并分析江蘇省碳減排面臨的風(fēng)險(xiǎn)與不足。研究發(fā)現(xiàn)，江蘇各行業(yè)和企業(yè)的碳排放呈總量增加、強(qiáng)度減小的趨勢(shì)；“電—能—碳”模型顯著提高碳排放測(cè)算的實(shí)時(shí)性與精度，可以克服傳統(tǒng)方法中能源數(shù)據(jù)滯后問(wèn)題，為評(píng)估微觀企業(yè)層面的碳排放提供支持。最后，從完善碳測(cè)算體系、增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)監(jiān)管力度等方面對(duì)下一階段江蘇乃至全國(guó)的低碳發(fā)展提出建議。

[關(guān)鍵詞]碳排放測(cè)算；“電—能—碳”模型；產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展；CBAM

一、 引言

隨著以人工智能和數(shù)字化技術(shù)為代表的新一代技術(shù)革命不斷深化，經(jīng)濟(jì)有效地開(kāi)發(fā)可再生能源成為應(yīng)對(duì)氣候變化最重要的挑戰(zhàn)之一。溫室效應(yīng)、空氣污染、氣候變暖和海平面上升等環(huán)境問(wèn)題嚴(yán)重影響了人類生產(chǎn)生活。碳排放問(wèn)題很早就引發(fā)了全球廣泛關(guān)注，各國(guó)際組織已經(jīng)推出了一系列環(huán)保政策和措施，包括《京都議定書(shū)》規(guī)定了各國(guó)溫室氣體排放量，《巴黎協(xié)定》提出將21世紀(jì)全球平均氣溫上升幅度控制在2攝氏度以內(nèi)，并推動(dòng)全球向低碳經(jīng)濟(jì)和可持續(xù)發(fā)展轉(zhuǎn)型。

近年來(lái)，歐盟碳邊境調(diào)整機(jī)制（Carbon Border Adjustment Mechanism，CBAM）受到廣泛關(guān)注1。CBAM相關(guān)文件強(qiáng)調(diào)，該機(jī)制是對(duì)進(jìn)入歐盟的商品生產(chǎn)產(chǎn)生的溫室氣體排放的關(guān)鍵工具，旨在確保歐盟的氣候目標(biāo)不受破壞，并鼓勵(lì)非歐盟國(guó)家的清潔生產(chǎn)。本質(zhì)上，CBAM會(huì)對(duì)進(jìn)口到歐盟的商品中隱含的碳排放征收額外關(guān)稅。根據(jù)CBAM提供的商品碳排放核算方法和流程，每項(xiàng)商品在生產(chǎn)過(guò)程中排放的二氧化碳（CO2）以及其他溫室氣體（如甲烷、氮氧化物等），均被折算為CO2當(dāng)量。相關(guān)數(shù)據(jù)首先由企業(yè)自行提供，生產(chǎn)企業(yè)需要提供詳細(xì)的排放數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)過(guò)程中各個(gè)環(huán)節(jié)的能源消耗和碳排放量，包括燃料使用量、原材料消耗、生產(chǎn)工藝以及排放因子的具體值。為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和真實(shí)性，企業(yè)提供的排放數(shù)據(jù)首先需要經(jīng)過(guò)獨(dú)立的第三方機(jī)構(gòu)核查，最后根據(jù)歐盟提供的標(biāo)準(zhǔn)化排放因子，對(duì)商品最終的排放情況進(jìn)行核算。中國(guó)是世界第二大經(jīng)濟(jì)體和全球最大的出口國(guó)，CBAM的執(zhí)行對(duì)中國(guó)企業(yè)和政府提出了新的挑戰(zhàn)。為了避免關(guān)稅定向提升帶來(lái)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力下降，中國(guó)企業(yè)特別是傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)面臨技術(shù)升級(jí)改造帶來(lái)的創(chuàng)新壓力，貿(mào)易摩擦加劇可能導(dǎo)致相關(guān)企業(yè)出口結(jié)構(gòu)的變化，需要開(kāi)拓歐洲以外新的市場(chǎng)[1]。

江蘇是綠色生產(chǎn)改造的重要陣地。首先，江蘇的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、制造業(yè)較為發(fā)達(dá)。作為制造業(yè)大省，江蘇產(chǎn)業(yè)必然在相關(guān)政策中受到極大的沖擊。近年來(lái)，江蘇積極推動(dòng)綠色低碳發(fā)展，并采取了包括產(chǎn)業(yè)升級(jí)、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和清潔能源發(fā)展等一系列措施。研究江蘇地區(qū)的創(chuàng)新措施及其在能源轉(zhuǎn)型中的效果，能夠?yàn)槠渌貐^(qū)提供切實(shí)的政策經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)路徑，具有重要的實(shí)踐意義和理論價(jià)值。

其次，江蘇的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)具有一定的特殊性，其能源消耗主要集中在工業(yè)領(lǐng)域，且能源結(jié)構(gòu)中的煤炭占比仍較高，這使得江蘇在碳排放方面具有一定的挑戰(zhàn)性。在國(guó)家推進(jìn)綠色低碳轉(zhuǎn)型的大背景下，江蘇如何應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與碳排放減少任務(wù)，對(duì)我國(guó)其他省份乃至全球范圍內(nèi)的能源與環(huán)境政策具有重要參考價(jià)值。同時(shí)，江蘇在能源、碳排放及經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完善，且省內(nèi)相關(guān)部門(mén)對(duì)數(shù)據(jù)收集和報(bào)告的工作機(jī)制健全，能夠有效支持本研究的深入分析。

最后，江蘇是技術(shù)創(chuàng)新特別是綠色技術(shù)創(chuàng)新最為活躍的地區(qū)。按照歐盟提供的碳排放算法，將中國(guó)和其他發(fā)展中國(guó)家用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行碳核算，無(wú)疑會(huì)忽略江蘇近年來(lái)在綠色創(chuàng)新、碳減排方面的努力，削弱江蘇綠色產(chǎn)品出口的潛在優(yōu)勢(shì)。雖然江蘇政府重視碳排放管理，并已出臺(tái)了一些相關(guān)政策和措施，但在具體的商品碳排放核算方面，還沒(méi)有形成一套完整的、標(biāo)準(zhǔn)化的體系。因此，形成一套兼顧合理性和時(shí)效性、符合國(guó)內(nèi)實(shí)際情況的碳排放核算標(biāo)準(zhǔn)，有利于江蘇企業(yè)應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)峻的出口環(huán)境，有助于整體經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展。

基于此，本文創(chuàng)新性地將電力數(shù)據(jù)與碳排放測(cè)算方法相結(jié)合，嘗試構(gòu)造“電—能—碳”模型算法，對(duì)用電主體的碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。具體來(lái)說(shuō)，本文首先建立能源消費(fèi)和電力消費(fèi)之間的多種回歸模型，利用能源消費(fèi)和電力消費(fèi)的歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，挑選出最優(yōu)模型；其次在此基礎(chǔ)上，代入各時(shí)間節(jié)點(diǎn)、各用電主體的電力消費(fèi)數(shù)據(jù)推算當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)的能源消費(fèi)量；最后利用能源消費(fèi)情況和碳排放因子計(jì)算每個(gè)主體的碳排放量。綜合電力數(shù)據(jù)可得性和研究對(duì)象代表性，本文選取江蘇電力數(shù)據(jù)，對(duì)江蘇各行業(yè)的用電和碳排放情況進(jìn)行測(cè)算。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，有利于提高碳排放測(cè)算工作的時(shí)效性。當(dāng)前碳排放測(cè)算方法需要長(zhǎng)期統(tǒng)計(jì)工作的支持，特別是能源消耗數(shù)據(jù)滯后性較強(qiáng)，本文構(gòu)建電—能—碳模型，以電力消費(fèi)推算各行業(yè)能源消耗，并計(jì)算相應(yīng)的碳排放量，電力數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)的，因此可以得到精細(xì)、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的碳排放數(shù)據(jù)。第二，提高碳排放測(cè)度的準(zhǔn)確性。本文結(jié)合江蘇的區(qū)域能碳特征，構(gòu)建綜合回歸方法。同時(shí)應(yīng)用ARDL（分布式時(shí)滯自回歸）、LR（線性回歸）、AR（自回歸）、SVR（支持向量回歸）、指數(shù)回歸等方法，根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)具體分析，選擇合適的算法，提高推算精度。第三，提供細(xì)化碳排放測(cè)算的可能性。隨著CBAM的逐漸推進(jìn)，企業(yè)層面的碳排放測(cè)算和審核勢(shì)在必行，本文構(gòu)建的模型理論上可以監(jiān)控地區(qū)、行業(yè)和企業(yè)等各個(gè)層面的碳排放情況，有助于以較低成本實(shí)現(xiàn)企業(yè)層面的碳排放審核。

二、 基于關(guān)聯(lián)特性分析的電能碳模型

1. “電—能—碳”方法介紹

本文的重點(diǎn)在于通過(guò)電力消費(fèi)推算能源消費(fèi)，在此基礎(chǔ)上結(jié)合碳排放因子測(cè)算碳排放數(shù)據(jù)。主要的挑戰(zhàn)在于：一方面，能源數(shù)據(jù)樣本量小，對(duì)于大宗能源，例如原煤、焦炭等能源數(shù)據(jù)的回歸誤差較小，但是對(duì)消耗量較小的能源，例如煤油，提供的數(shù)據(jù)量較少，可能導(dǎo)致較大誤差；另一方面，能源種類較多，需要綜合考慮不同能源與電力數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性強(qiáng)弱。

已有研究表明，中國(guó)各地的二氧化碳排放主要來(lái)自工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中化石原料消耗[2]，但是目前并沒(méi)有直接數(shù)據(jù)用于統(tǒng)計(jì)相關(guān)的排放量。大量文獻(xiàn)利用各種環(huán)境和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)區(qū)域（主要是城市）層面的碳排放進(jìn)行了近似測(cè)度，相關(guān)的測(cè)度方法可以分為“自下而上”和“自上而下”兩種。自下而上法（Bottom-Up）通過(guò)收集具體活動(dòng)、過(guò)程或設(shè)施的詳細(xì)數(shù)據(jù)計(jì)算總的碳排放量，具有精細(xì)化和靈活性的特點(diǎn)?，F(xiàn)有研究主要依據(jù)聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門(mén)委員會(huì)（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）提供的排放因子，利用能源燃燒量和碳排放因子進(jìn)行計(jì)算，大多數(shù)以煤炭、石油和天然氣等三種一次能源為基準(zhǔn)來(lái)估算CO2排放的數(shù)量[3]。Guan等[4]采用IPCC提供的二氧化碳排放系數(shù)和煤炭、焦炭、煤氣、天然氣等11種能源利用方式，計(jì)算了寧夏回族自治區(qū)18個(gè)縣1991—2011年的二氧化碳排放量。一些學(xué)者進(jìn)一步采用投入產(chǎn)出法，測(cè)算碳排放量和隱含碳排放量[5]。中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)（China Emission Accounts for Data Synthesis，CEADs）統(tǒng)計(jì)了省、市、縣等多個(gè)層面碳排放數(shù)據(jù)，從生產(chǎn)過(guò)程和能源利用兩個(gè)方面統(tǒng)計(jì)碳排放量，該數(shù)據(jù)庫(kù)目前更新到2019年[6]。

自上而下法（Top-Down）是利用宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和總體能源消耗數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)模型和估算方法推算總的碳排放量，適用于國(guó)家、區(qū)域或行業(yè)層面的排放估算，具有覆蓋面廣、數(shù)據(jù)收集簡(jiǎn)便等優(yōu)點(diǎn)。為了回避地區(qū)層面排放數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)缺失和不統(tǒng)一的情況，一些研究基于遙感照明數(shù)據(jù)近似估計(jì)一定區(qū)域的碳排放情況[7]。照明數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)在于：一方面，地球表面夜間的亮度分布與人類活動(dòng)密切相關(guān)；另一方面，隨著遙感解譯技術(shù)的進(jìn)步，可以提取和使用時(shí)間跨度更長(zhǎng)、覆蓋范圍更廣的全球照明數(shù)據(jù)。Meng等[8]利用國(guó)防氣象衛(wèi)星計(jì)劃/運(yùn)行掃描系統(tǒng)（DMSP/OLS）衛(wèi)星圖像的亮度數(shù)據(jù)，對(duì)1995—2010年中國(guó)287個(gè)地級(jí)市的二氧化碳排放量進(jìn)行了縮減和估算。Chen等[9]考慮陸地植被的固碳效應(yīng)，改進(jìn)了遙感數(shù)據(jù)識(shí)別方法，測(cè)算了縣域?qū)用娴奶寂欧徘闆r。

總的來(lái)說(shuō)，自下而上法更為直觀地反映了碳排放情況，但是需要大量詳細(xì)數(shù)據(jù)和較高的數(shù)據(jù)收集成本，當(dāng)前中國(guó)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)尚無(wú)法支持精細(xì)化的測(cè)算；自上而下法借助其他的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)碳排放情況進(jìn)行近似估計(jì)，可行性較強(qiáng)，但并不能保證準(zhǔn)確性，而且只能應(yīng)用于區(qū)域?qū)用娴奶寂欧艤y(cè)算，難以深入到行業(yè)和產(chǎn)品層面。

基于此，本文構(gòu)建電—能—碳模型，以電力消費(fèi)推算各行業(yè)能源消耗，并計(jì)算相應(yīng)的碳排放量，實(shí)現(xiàn)精細(xì)、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確數(shù)據(jù)與粗放、歷史、模糊數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)與對(duì)應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，本文結(jié)合江蘇的區(qū)域能碳特征，構(gòu)建綜合回歸方法，同時(shí)考慮ARDL（分布式時(shí)滯自回歸）、LR（線性回歸）、AR（自回歸）、SVR（支持向量回歸）、指數(shù)回歸等方法，根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)具體分析，選擇合適的算法，提高推算精度。同時(shí)，加入社會(huì)—經(jīng)濟(jì)—行業(yè)數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型可解釋性，針對(duì)重點(diǎn)行業(yè)收集行業(yè)年報(bào)和主要大型上市公司年報(bào)，提取產(chǎn)量、產(chǎn)值等精準(zhǔn)信息，利用GDP等宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助測(cè)算，從而提取全環(huán)節(jié)的細(xì)化碳排放特征。最后，針對(duì)歷史數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題，構(gòu)建小樣本情況下的數(shù)據(jù)修正與恢復(fù)方法，使用Cook距離判斷法與趨勢(shì)項(xiàng)分解法，將原始數(shù)據(jù)分解為趨勢(shì)項(xiàng)和殘差項(xiàng)進(jìn)行分列推斷。

2. 電力消費(fèi)和能源消費(fèi)之間的多種回歸模型構(gòu)建

待選模型包括線性回歸模型（Linear Regressive Model，LR）、自回歸模型（Autoregressive Model，AR）、自回歸分布時(shí)滯模型（Autoregressive Distributed Lag，ARDL）。

線性回歸模型（LR）由式（1）描述：

[yt=αxt+β+?t] （1）

式（1）中，[yt]和[xt]分別表示時(shí)間節(jié)點(diǎn)[t]的能源消費(fèi)量和電力消費(fèi)量；[α]和[β]為參數(shù)；[?t]為噪聲項(xiàng)。

自回歸模型（AR）由式（2）描述：

[yt=δ0+?1yt-1+…+?Pyt-P+?t] （2）

式（2）中，[yt]表示時(shí)間節(jié)點(diǎn)[t]的能源消費(fèi)量；[δ0，?1，……，?P]為參數(shù)；[?t]為噪聲項(xiàng)。

自回歸分布時(shí)滯模型（ARDL）由式（3）描述：

[yt=δ0+δ1t+p=1P?pyt-p+q=0Qβqxt-q+?t] （3）

式（3）中，[yt]和[xt]分別表示時(shí)間節(jié)點(diǎn)[t]的能源消費(fèi)量和電力消費(fèi)量；[δ0]，[?1，……，?P]，[β0，……，βQ]為參數(shù)；[?t]為噪聲項(xiàng)。

3. 歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型與最優(yōu)模型選取

本文匯總目標(biāo)區(qū)域、產(chǎn)業(yè)、能源種類的過(guò)去若干年的能源消費(fèi)量和電力消費(fèi)量，利用上述歷史數(shù)據(jù)對(duì)可能的相關(guān)性模型進(jìn)行訓(xùn)練。應(yīng)用LR模型，對(duì)參數(shù)[α]和[β]通過(guò)最小二乘法求解。對(duì)于AR模型的最優(yōu)自回歸階數(shù)[P]通過(guò)赤池信息準(zhǔn)則（Akaike’s Information Criterion，AIC）最小化原則選取，其中AR模型中的AIC為：[AIC=-2log（L）+P]，其中，[L]為最大似然度。在確定最優(yōu)自回歸階數(shù)后，其參數(shù)[δ0，δ1，?1，……，?P]通過(guò)最小二乘法求解。對(duì)于ARDL模型中的最優(yōu)自回歸階數(shù)[P]和最優(yōu)時(shí)滯階數(shù)[Q]，通過(guò)AIC最小化原則選取，其中ARDL模型的AIC為：[AIC=-2log（L）+P+Q]。在確定最優(yōu)自回歸階數(shù)和最優(yōu)時(shí)滯階數(shù)后，其參數(shù)[δ0，δ1]，[?1，……，?P]，[β0，……，βQ]通過(guò)最小二乘法求解。

對(duì)于上述各類模型，分別計(jì)算預(yù)測(cè)值和[R]方（[R2]），[R]方值最大者選為最優(yōu)模型，其中[R]方的計(jì)算方法為：

[R2=1-i（yi-yi）2i（yi-y）2]" （4）

式（4）中，[yi]是第[i]個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的預(yù)測(cè)值，[yi]是第[i]個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的真實(shí)值，[y]是所有[yi]的平均值。

4. 推算能源消費(fèi)量

利用最優(yōu)模型和當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)的電力消費(fèi)數(shù)據(jù)推算當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)的能源消費(fèi)量。獲取當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)的電力消費(fèi)量[xt]，根據(jù)最優(yōu)模型選擇的不同，分為三種情況計(jì)算。如果最優(yōu)模型為L(zhǎng)R模型，將當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)的電力消費(fèi)量[xt]代入式（5）計(jì)算得[yt]為當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)的能源消費(fèi)量：

[yt=αxt+β] （5）

如果最優(yōu)模型為AR模型，將前[P]個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的能源消費(fèi)量[yt-1，……，yt-P]代入式（6）計(jì)算得[yt]為當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)的能源消費(fèi)量預(yù)測(cè)值：

[yt=δ0+?1yt-1+…+?Pyt-P]" （6）

如果最優(yōu)模型為ARDL模型，將前[P]個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的能源消費(fèi)量[yt-1，……，yt-P]，前[Q]個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的電力消費(fèi)量[xt-1，……，xt-Q]，以及當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)的電力消費(fèi)量[xt]代入式（7）估計(jì)得到[yt]，即為當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)的能源消費(fèi)量預(yù)測(cè)值：

[yt=δ0+p=1P?pyt-p+q=0Qβqxt-q+?t]" （7）

5. 碳排放量預(yù)測(cè)

基于前文推算的能源消費(fèi)量，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化的碳排因子，可以得到消費(fèi)主體的碳排放量，具體公式為：

[CEij=ADij×NCVi×CCi×Oij] （8）

式（8）中，[CEij]表示行業(yè)[j]消費(fèi)能源[i]產(chǎn)生的碳排量，[ADij]表示行業(yè)[j]中能源[i]的消費(fèi)量，[NCVi]表示消費(fèi)單位質(zhì)量能源[i]產(chǎn)生的凈熱值，[CCi]表示能源[i]產(chǎn)生單位凈熱值時(shí)排放的CO2量，[Oij]表示行業(yè)[j]在消費(fèi)能源[i]時(shí)的氧化系數(shù)。

三、 行業(yè)用電量與碳消耗動(dòng)態(tài)趨勢(shì)：以江蘇為例1

1. 江蘇各行業(yè)用電情況

（1）三次產(chǎn)業(yè)用電情況。根據(jù)《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》，省內(nèi)產(chǎn)業(yè)類型可分為三大類。其中，第一產(chǎn)業(yè)主要涵蓋的行業(yè)為農(nóng)、林、牧、漁業(yè)。第二產(chǎn)業(yè)主要涵蓋的行業(yè)為工業(yè)和建筑業(yè)。第三產(chǎn)業(yè)主要涵蓋的行業(yè)為交通運(yùn)輸業(yè)以及房地產(chǎn)、軟件等各類服務(wù)業(yè)。

圖1展示了2023年三次產(chǎn)業(yè)用電量的月度分布情況。跨行業(yè)對(duì)比來(lái)看，第二產(chǎn)業(yè)月用電占比最高，約在80%～85%，第三產(chǎn)業(yè)月用電占比保持在10%～20%，第一產(chǎn)業(yè)則最低，維持在1%左右。從季節(jié)性波動(dòng)來(lái)看，春秋季第二產(chǎn)業(yè)用電占比上升、第三產(chǎn)業(yè)用電占比下降，夏冬季第二產(chǎn)業(yè)占比下降而第三產(chǎn)業(yè)上升，第一產(chǎn)業(yè)則占比較為平穩(wěn)。從時(shí)間跨度來(lái)看，與年初相比較，2023年底第二產(chǎn)業(yè)用電占比上升、第三產(chǎn)業(yè)用電占比下降約3%。

（2）重點(diǎn)行業(yè)用電情況。受夏季高溫干旱天氣影響，江蘇農(nóng)林牧漁業(yè)2023年6月至8月用電量大幅增加，但較2022年同期仍呈負(fù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，其余月份月均用電同比增長(zhǎng)約10%，全年增長(zhǎng)約3.8%。能源行業(yè)用電量持續(xù)位于較高水平，整體用電波動(dòng)較小，較去年同期增長(zhǎng)勢(shì)頭不足，全年約同比下降1%，反映了該行業(yè)整體景氣程度較低，在未來(lái)一段時(shí)間發(fā)展仍顯動(dòng)力不足。工業(yè)用電量穩(wěn)步上升，除1月外，其余月份的月用電量約在400多億千瓦時(shí)，逼近500億，月均用電同比增速約10%。建筑業(yè)月用電量波動(dòng)較小，整體用電水平較去年同期大幅下降，月均用電同比增速約為-9%。交通運(yùn)輸業(yè)用電量整體保持大幅增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，除1月份外，月均用電同比增速約22%，行業(yè)整體發(fā)展?fàn)顟B(tài)良好。

本文進(jìn)一步分析服務(wù)業(yè)和居民用電情況。受夏冬季氣溫變化及寒暑假期影響，2023年江蘇服務(wù)業(yè)用電量呈現(xiàn)夏冬季節(jié)上升、春秋季節(jié)下降的特征，除1月份外，其余月份月均用電同比增長(zhǎng)約13%。從整體用電量來(lái)看，2023年江蘇居民生活業(yè)用電量呈現(xiàn)夏冬季高、春秋季低的特征，春秋季月用電量為夏冬季用電量二分之一，受氣溫影響，居民生活業(yè)整體用電季節(jié)性波動(dòng)大。

（3）重點(diǎn)企業(yè)用電情況。為了深入分析市場(chǎng)主體的用電情況，進(jìn)而反映不同產(chǎn)業(yè)之間的差異，本文選取三個(gè)代表性公司進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（圖2至圖4）。其中，A公司屬于農(nóng)、林、牧、漁專用機(jī)械制造行業(yè)，主要從事農(nóng)業(yè)機(jī)械及其配套農(nóng)機(jī)具制造、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)設(shè)備、拖拉機(jī)及拖拉機(jī)變形運(yùn)輸機(jī)、聯(lián)合收割機(jī)、農(nóng)用運(yùn)輸車制造。從整體發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，該公司2023年整體用電量處于高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，除1月份受春節(jié)假期生產(chǎn)減少外，其余月份月均用電同比增長(zhǎng)高達(dá)37%。從行業(yè)影響來(lái)看，該公司對(duì)農(nóng)、林、牧、漁專用機(jī)械制造行業(yè)2023年用電增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率約80%，部分月份貢獻(xiàn)率一度攀升至107%。從企業(yè)生產(chǎn)情況來(lái)看，該公司容量利用率基本在55%以上，企業(yè)生產(chǎn)效率及資源利用整體處于合理范圍內(nèi)。該公司在自身保持良好發(fā)展態(tài)勢(shì)的同時(shí)，對(duì)所屬行業(yè)的發(fā)展具有強(qiáng)大拉動(dòng)作用。

B公司屬于電池制造行業(yè)，是基于新材料技術(shù)成立的鋁加工行業(yè)生產(chǎn)及銷售的企業(yè)，主要從事各類鋁及鋁合金板、帶、箔材及其深加工制品的研發(fā)、生產(chǎn)與銷售。從整體發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，該公司2023年整體用電量雖然不斷上升，但較2022年同期增長(zhǎng)速度緩慢，除1月份外，月均用電同比增長(zhǎng)約5%。從行業(yè)影響來(lái)看，該公司對(duì)電池制造行業(yè)2023年用電增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率不到1%。從企業(yè)生產(chǎn)情況來(lái)看，該公司容量利用率基本保持在40%左右，企業(yè)生產(chǎn)效率較低且存在資源浪費(fèi)情況?？梢钥闯鲈摴旧a(chǎn)效率不高，對(duì)所屬行業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)較小。

C公司屬于有色金屬壓延加工行業(yè)，主要從事包括鋰電池隔離膜、涂布膜、鋁塑膜、水處理膜等新能源材料技術(shù)專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)開(kāi)發(fā)、咨詢、轉(zhuǎn)讓、服務(wù)、制造、銷售。從整體發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，該公司2023年用電量均保持正增長(zhǎng)，月均用電同比增速約15%，年初增長(zhǎng)勢(shì)頭強(qiáng)勁，年尾增長(zhǎng)速度放緩。從行業(yè)影響來(lái)看，該公司對(duì)有色金屬壓延加工行業(yè)2023年用電增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率約10%。從企業(yè)生產(chǎn)情況來(lái)看，該公司容量利用率分布在65%～90%，企業(yè)生產(chǎn)效率及資源利用度較高?？梢钥闯鲈摴旧a(chǎn)能力強(qiáng)勁，發(fā)展較為平穩(wěn)，對(duì)所屬行業(yè)整體發(fā)展起到的促進(jìn)作用較小。

2. 基于電—能—碳模型的碳排放測(cè)算結(jié)果

本文將各行業(yè)的用電數(shù)據(jù)代入“電—能—碳”模型，對(duì)每個(gè)行業(yè)每個(gè)時(shí)間段的碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè)，形成結(jié)果可以總結(jié)為以下幾個(gè)方面。

（1）碳排放強(qiáng)度逐年下降，第二產(chǎn)業(yè)尤為明顯

由圖5可知從碳排放的三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)看，第二產(chǎn)業(yè)始終是江蘇主要碳排放源。2023年數(shù)據(jù)顯示，江蘇第一產(chǎn)業(yè)碳排總量為1139.91萬(wàn)噸，占全省碳排總量1%，第二產(chǎn)業(yè)碳排總量為66035.56萬(wàn)噸，占比78%，第三產(chǎn)業(yè)碳排總量為10061.64萬(wàn)噸，占比12%。對(duì)比2005年數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，第三產(chǎn)業(yè)和居民生活的碳排放占比增長(zhǎng)速度最快。與此相對(duì)應(yīng)，第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的碳排放占比均出現(xiàn)下降。從碳排放的總量變化趨勢(shì)來(lái)看，全省碳排總量逐年增長(zhǎng)。其中，第一產(chǎn)業(yè)碳排總量從2005年的830.02萬(wàn)噸增加到2023年的1139.91萬(wàn)噸，同比增長(zhǎng)37.34%，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的總量增幅分別為63.6%和179.7%。自2014年以來(lái)因“十二五”期間省政府提出《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)綱要》等一些節(jié)能減排政策，推動(dòng)江蘇制造向江蘇服務(wù)轉(zhuǎn)型，并重點(diǎn)圍繞工業(yè)行業(yè)企業(yè)進(jìn)行的綜合能耗和能耗強(qiáng)度開(kāi)展“雙控”工作，第二產(chǎn)業(yè)增速得到遏制。除2020年疫情防控期間，因交通限制、居家隔離等措施影響，全省服務(wù)業(yè)所受沖擊最為強(qiáng)烈，其余時(shí)段服務(wù)業(yè)和交通業(yè)碳排總量均持續(xù)走高。

由圖6可知，從碳排放強(qiáng)度的年份變化趨勢(shì)來(lái)看，2005—2022年，江蘇三次產(chǎn)業(yè)的碳排放強(qiáng)度均明顯下降。其中，第一產(chǎn)業(yè)碳排強(qiáng)度從0.59噸/萬(wàn)元下降至0.22噸/萬(wàn)元，第二產(chǎn)業(yè)從3.9噸/萬(wàn)元下降至1.14噸/萬(wàn)元，第三產(chǎn)業(yè)碳排強(qiáng)度從0.55噸/萬(wàn)元下降至0.15噸/萬(wàn)元。第二產(chǎn)業(yè)碳排放強(qiáng)度下降比例超過(guò)70%，第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)下降幅度也分別超過(guò)62%和72%，考慮到第二產(chǎn)業(yè)本身特性及其在江蘇整體產(chǎn)業(yè)中的占比，其降幅度尤其顯著。這說(shuō)明，2005年以來(lái)江蘇省政府圍繞能源利用精細(xì)化、能源“雙控”、節(jié)能減排的改造取得了階段性成績(jī)，《“十二五”工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)綱要》《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十二個(gè)五年規(guī)劃綱要》《江蘇省節(jié)約能源條例》等政策法規(guī)有效推進(jìn)了工業(yè)能耗管理由粗放式逐步轉(zhuǎn)向精細(xì)化。

（2）工業(yè)減排壓力加大，低碳生產(chǎn)模式逐漸形成

總體來(lái)看，江蘇省作為工業(yè)大省，其碳排放壓力主要來(lái)自工業(yè)，工業(yè)在全省的碳排占比始終高于75%。各行業(yè)的碳排占比受江蘇省近年來(lái)大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)、引導(dǎo)綠色低碳生產(chǎn)的政策因素影響也在不斷變化。

由圖7可知，2005年碳排占比前三的行業(yè)為工業(yè)、居民生活業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)，分別為82%、5%和5%。2023年，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整、工序工藝轉(zhuǎn)型升級(jí)，碳排占比較高的行業(yè)變成工業(yè)、居民生活業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)和服務(wù)業(yè)，其中，工業(yè)碳排的占比下降至76%，居民生活業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)占比上升至9%和6%，服務(wù)業(yè)的碳排占比增速最快，由2005年的3%上升到6%。

具體來(lái)看，工業(yè)行業(yè)碳排總量先逐年上升后保持穩(wěn)定。2005年，工業(yè)碳排總量為39172.63萬(wàn)噸，2023年碳排放量為64075.51萬(wàn)噸，整體漲幅達(dá)63.6%。碳排放占比則由82.55%波動(dòng)下降到75.90%，主要原因是在“十一五”和“十二五”期間，為帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，江蘇大力發(fā)展工業(yè)，2005—2013年，工業(yè)行業(yè)碳排放總量逐年遞增，在2014年之后，政府合理控制工業(yè)發(fā)展規(guī)模，大力推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和新能源開(kāi)發(fā)，工業(yè)經(jīng)濟(jì)基數(shù)大但所占比重平穩(wěn)下降，同時(shí)大力發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，使粗放的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式趨于精細(xì)化，經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量有所提升，工業(yè)碳排總量趨于穩(wěn)定，基本維持在58500萬(wàn)噸至62000萬(wàn)噸。

建筑業(yè)碳排放總量總體呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)。2005年，建筑業(yè)的碳排放總量為472.44萬(wàn)噸，占比1.03%，2023年，建筑業(yè)碳排放總量達(dá)到1025.79萬(wàn)噸，接近2005年的2.2倍，年均增長(zhǎng)率為6.51%。建筑業(yè)的占比相對(duì)比較穩(wěn)定，總體在0.8%～1.3%，主要是由于2010年以來(lái)全省建筑業(yè)發(fā)展迅猛，在2010—2014年迎來(lái)高峰。2014年及之后，國(guó)家“十二五”規(guī)劃明確提出，要控制建筑業(yè)溫室氣體的排放，抓好建筑產(chǎn)業(yè)的節(jié)能工作，同時(shí)，國(guó)務(wù)院出臺(tái)了一系列房地產(chǎn)調(diào)控政策，為一直高熱不斷的房地產(chǎn)行業(yè)降溫。但房地產(chǎn)仍是當(dāng)前最熱門(mén)行業(yè)之一，在這樣的大環(huán)境下，建筑業(yè)碳排放緩慢上升。

能源行業(yè)碳排總量先波動(dòng)上升后緩慢下降。2005年，能源行業(yè)碳排放總量為13598.27萬(wàn)噸，2023年，碳排放總量為41605.55萬(wàn)噸，是2005年的3.10倍，年均增長(zhǎng)率11.00%。碳排占比與總量變化趨勢(shì)基本相同，從28.66%上升到49.26%。主要是由于江蘇經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，對(duì)火電廠等能源需求迅速提升，2005—2013年，能源行業(yè)的碳排放量穩(wěn)步增長(zhǎng)，但在2013年后政府開(kāi)始加大環(huán)保治理力度，隨著全民環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)和國(guó)家能源政策的推進(jìn)，以及能源結(jié)構(gòu)調(diào)整持續(xù)推進(jìn)，全省大力發(fā)展新能源、清潔能源，能源行業(yè)碳排放量得到了有效控制。

交通運(yùn)輸業(yè)的碳排放量總體呈穩(wěn)步上升態(tài)勢(shì)。2005年，交通行業(yè)碳排放量為2229.34萬(wàn)噸，2023年，碳排放總量增至4981.11萬(wàn)噸，約為2005年的2.234倍，年均增長(zhǎng)率為6.86%。碳排占比小幅增長(zhǎng)，總體維持在4.5%～6%。主要是由于在2010年之后，全省私家車保有量大幅增加，政府開(kāi)始加大環(huán)保治理力度，推廣新能源汽車和公共交通，積極建設(shè)軌道交通、自行車道等綠色交通設(shè)施，對(duì)高污染、高碳排放的老舊車輛進(jìn)行淘汰更新，并加強(qiáng)交通管理，以上一系列措施使交通運(yùn)輸行業(yè)碳排放量增速得到有效控制。

服務(wù)業(yè)的碳排放和碳排占比總體呈穩(wěn)步上升態(tài)勢(shì)。2005年，服務(wù)業(yè)的碳排放量為1368.22萬(wàn)噸，2020年受疫情影響，服務(wù)業(yè)碳排放量明顯下降，而后又穩(wěn)步上升，2023年，碳排放總量增至5080.52萬(wàn)噸，約為2005年的3.71倍。碳排占比由2.88%增至6.01%。服務(wù)業(yè)包含的行業(yè)較多，其影響因素也不盡相同?？傮w來(lái)說(shuō)，由于交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)以及包含現(xiàn)代服務(wù)業(yè)在內(nèi)的其他服務(wù)業(yè)多為資本密集型和能源密集型產(chǎn)業(yè)，江蘇經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使服務(wù)業(yè)資本投入增加，節(jié)能高效的設(shè)備得到廣泛應(yīng)用。以2021年為例，江蘇的第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值超過(guò)2005年的8.00倍，而碳排放量?jī)H為2005年的3.50倍，說(shuō)明近年來(lái)江蘇省服務(wù)業(yè)保持迅速發(fā)展的同時(shí)，也有效地控制了碳排放量。

四、 江蘇產(chǎn)業(yè)低碳發(fā)展的不足與風(fēng)險(xiǎn)

1. 技術(shù)水平和創(chuàng)新能力不足

在人工智能、數(shù)字化、生態(tài)環(huán)保等革命性技術(shù)不斷涌現(xiàn)的背景下，江蘇省的創(chuàng)新能力與國(guó)際國(guó)內(nèi)先進(jìn)地區(qū)仍有較大差距，綠色技術(shù)等關(guān)鍵領(lǐng)域存在“卡脖子”問(wèn)題。數(shù)據(jù)顯示，江蘇部分重點(diǎn)企業(yè)的電力利用率低于基準(zhǔn)線水平。目前，許多企業(yè)依賴高能耗、高排放的傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，技術(shù)改造和創(chuàng)新進(jìn)展緩慢。盡管政府已出臺(tái)相關(guān)政策促進(jìn)低碳技術(shù)的發(fā)展，但在實(shí)際操作中，企業(yè)對(duì)先進(jìn)低碳技術(shù)的應(yīng)用仍不充分。這不僅涉及能源的高效利用和再生能源的應(yīng)用，還包括工業(yè)過(guò)程的優(yōu)化和生產(chǎn)設(shè)備的升級(jí)換代。

此外，企業(yè)在低碳技術(shù)研發(fā)方面的投入也相對(duì)不足。部分中小企業(yè)因資金短缺無(wú)法承擔(dān)高額的研發(fā)成本，而一些大型企業(yè)由于缺乏創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制，對(duì)低碳技術(shù)的長(zhǎng)期投資動(dòng)力不足。技術(shù)創(chuàng)新需要大量的資金和時(shí)間投入，這給企業(yè)的財(cái)務(wù)和運(yùn)營(yíng)帶來(lái)壓力，因此，低碳技術(shù)在全行業(yè)的推廣和應(yīng)用進(jìn)展緩慢。

同時(shí)，許多企業(yè)對(duì)低碳發(fā)展的認(rèn)識(shí)不足，缺乏長(zhǎng)遠(yuǎn)的戰(zhàn)略規(guī)劃和執(zhí)行力，導(dǎo)致低碳轉(zhuǎn)型的動(dòng)力不足和成效有限。企業(yè)管理層更關(guān)注短期利潤(rùn)，忽視低碳轉(zhuǎn)型帶來(lái)的長(zhǎng)期效益和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，這種觀念的局限性使得企業(yè)在低碳技術(shù)的應(yīng)用和推廣上動(dòng)力不足，低碳轉(zhuǎn)型成效有限。

2. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)亟待升級(jí)

作為中國(guó)的重要工業(yè)基地，江蘇的傳統(tǒng)重化工業(yè)在全省經(jīng)濟(jì)中仍占據(jù)重要地位，鋼鐵、化工和建材等高能耗、高排放產(chǎn)業(yè)對(duì)環(huán)境造成了巨大壓力，對(duì)江蘇產(chǎn)業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)提出了更高的要求。數(shù)據(jù)顯示，高能耗產(chǎn)業(yè)的比例依然較大。傳統(tǒng)重工業(yè)的能源消耗和碳排放水平較高，江蘇省的鋼鐵和化工企業(yè)規(guī)模龐大，生產(chǎn)過(guò)程中消耗大量煤炭和石油等化石燃料，排放大量二氧化碳、硫化物和氮氧化物等污染物。這些排放物不僅對(duì)當(dāng)?shù)乜諝赓|(zhì)量和生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重影響，還使全省的碳排放總量居高不下，難以滿足低碳發(fā)展的要求。

一方面，重工業(yè)作為江蘇的重要經(jīng)濟(jì)支柱，為地方財(cái)政收入和就業(yè)提供了重要保障，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型面臨較大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)壓力。另一方面，新興產(chǎn)業(yè)的崛起和發(fā)展需要時(shí)間和資金投入，無(wú)法在短期內(nèi)完全替代傳統(tǒng)重工業(yè)的經(jīng)濟(jì)地位。盡管政府出臺(tái)了多項(xiàng)政策支持新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，但實(shí)際效果仍需時(shí)日才能顯現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的偏重問(wèn)題依然突出。

此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整還面臨技術(shù)和資金的雙重制約。高能耗產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)需要大量的技術(shù)改造和資金投入，但許多企業(yè)，尤其是中小企業(yè)，缺乏足夠的資金和技術(shù)支持，難以進(jìn)行大規(guī)模的設(shè)備更新和技術(shù)升級(jí)。同時(shí)，技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新能力的不足也限制了新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度和規(guī)模，使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的步伐受限。

3. 市場(chǎng)機(jī)制有待完善

目前，碳市場(chǎng)的覆蓋范圍和深度有限。盡管江蘇已經(jīng)開(kāi)始探索碳排放權(quán)交易，但碳市場(chǎng)主要覆蓋一些大中型企業(yè)和重點(diǎn)行業(yè)，許多中小企業(yè)和高排放行業(yè)尚未被納入交易體系。這種局限性導(dǎo)致整體碳市場(chǎng)的規(guī)模和活躍度不足，難以形成有效的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，無(wú)法充分發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的優(yōu)化作用。

此外，江蘇的碳交易市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)較大，缺乏穩(wěn)定的價(jià)格機(jī)制。這種價(jià)格的不確定性增加了企業(yè)參與碳交易的風(fēng)險(xiǎn)，影響了企業(yè)的長(zhǎng)期決策。同時(shí)，碳價(jià)格過(guò)低也不能有效激勵(lì)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)改造和減排投資，削弱了碳市場(chǎng)的激勵(lì)效果。碳市場(chǎng)的流動(dòng)性不足，使企業(yè)在交易過(guò)程中面臨較大的操作風(fēng)險(xiǎn)和成本，這進(jìn)一步限制了市場(chǎng)的吸引力和參與度。

第三，信息透明度和監(jiān)管力度有待提升。碳市場(chǎng)作為一個(gè)新興市場(chǎng)，現(xiàn)有的監(jiān)管機(jī)制和信息披露制度尚不健全。一些企業(yè)可能通過(guò)隱瞞實(shí)際排放量或虛報(bào)減排數(shù)據(jù)規(guī)避監(jiān)管，這不僅影響了市場(chǎng)的公正性和有效性，還可能導(dǎo)致整體減排目標(biāo)難以實(shí)現(xiàn)。市場(chǎng)參與者對(duì)碳市場(chǎng)的信息獲取渠道有限，信息不對(duì)稱問(wèn)題較為突出，企業(yè)難以作出合理的決策，市場(chǎng)交易的公平性和效率受到影響。市場(chǎng)機(jī)制的不完善還可能帶來(lái)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)雙重風(fēng)險(xiǎn)。

在環(huán)境方面，如果碳市場(chǎng)不能有效運(yùn)作，企業(yè)缺乏減排動(dòng)力，江蘇省的整體碳排放水平難以得到有效控制，會(huì)對(duì)區(qū)域環(huán)境質(zhì)量和公眾健康造成負(fù)面影響。在經(jīng)濟(jì)方面，碳市場(chǎng)的低效運(yùn)行可能增加企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，削弱其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，影響江蘇省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

4. 政策執(zhí)行和監(jiān)管力度仍需加強(qiáng)

盡管江蘇已經(jīng)出臺(tái)了一系列促進(jìn)低碳發(fā)展的政策措施，但在實(shí)際執(zhí)行中存在監(jiān)管不到位、標(biāo)準(zhǔn)不完善等問(wèn)題，影響了政策的有效性和實(shí)施效果。政府出臺(tái)了多項(xiàng)支持低碳發(fā)展的政策，如節(jié)能減排補(bǔ)貼、綠色信貸優(yōu)惠等，但許多企業(yè)未能真正享受到這些政策優(yōu)惠。部分地方政府和部門(mén)在政策落實(shí)過(guò)程中存在執(zhí)行不力、監(jiān)管不到位的問(wèn)題，導(dǎo)致政策效果打折扣。一些企業(yè)為了規(guī)避環(huán)保政策，通過(guò)虛報(bào)、漏報(bào)等手段逃避監(jiān)管，使碳排放數(shù)據(jù)的真實(shí)性和準(zhǔn)確性受到質(zhì)疑。總之，當(dāng)前的環(huán)保監(jiān)管體系在一定程度上存在體制不完善、監(jiān)管手段單一等問(wèn)題。

監(jiān)管部門(mén)的執(zhí)法能力和資源有限，難以對(duì)所有企業(yè)進(jìn)行全面和持續(xù)的監(jiān)管。現(xiàn)有的監(jiān)管手段主要依賴定期檢查和企業(yè)自報(bào)，缺乏實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析手段，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正企業(yè)的違規(guī)行為。此外，跨部門(mén)、跨區(qū)域的協(xié)作機(jī)制不夠完善，導(dǎo)致在處理跨區(qū)域、跨行業(yè)的環(huán)境問(wèn)題時(shí)，往往存在協(xié)調(diào)不暢、責(zé)任不明等問(wèn)題。環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)體系仍需進(jìn)一步完善，盡管江蘇在推動(dòng)綠色發(fā)展和低碳經(jīng)濟(jì)方面已經(jīng)作出諸多努力，但在具體的環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)體系上仍有改進(jìn)空間。例如，一些新興產(chǎn)業(yè)和技術(shù)的發(fā)展速度較快，現(xiàn)有的環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)難以跟上其發(fā)展步伐，導(dǎo)致部分新技術(shù)和新工藝的環(huán)保要求不明確。此外，現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)在執(zhí)行過(guò)程中，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)地方保護(hù)主義或執(zhí)行偏差，影響了整體政策效果。

五、 政策建議

總結(jié)江蘇低碳發(fā)展面臨的問(wèn)題可以發(fā)現(xiàn)，低碳發(fā)展不僅具有經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、市場(chǎng)效應(yīng)，還具有廣泛的社會(huì)公益效應(yīng)。只依靠市場(chǎng)調(diào)節(jié)機(jī)制無(wú)法實(shí)現(xiàn)社會(huì)層面的能源轉(zhuǎn)型和低碳發(fā)展，特別是難以及時(shí)應(yīng)對(duì)CBAM等突發(fā)情況。在此背景下，政府不僅需要承擔(dān)規(guī)則制定和市場(chǎng)監(jiān)管職責(zé)，還需要在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)引導(dǎo)、財(cái)政支持、研發(fā)支撐等方面發(fā)揮作用，具體可以從以下幾個(gè)方面展開(kāi)。

1. 建立完善的碳測(cè)算和碳管理體系

首先，制定商品碳排放核算標(biāo)準(zhǔn)。參考國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，制定統(tǒng)一的商品碳排放核算標(biāo)準(zhǔn)，明確不同產(chǎn)品的核算邊界、方法和排放因子。推行強(qiáng)制報(bào)告制度，逐步建立覆蓋所有行業(yè)和產(chǎn)品的碳排放報(bào)告制度，強(qiáng)制要求企業(yè)定期報(bào)告其產(chǎn)品的碳排放數(shù)據(jù)。通過(guò)這些措施，確保碳排放數(shù)據(jù)的透明性和準(zhǔn)確性，為碳排放管理和政策制定提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

其次，擴(kuò)大碳市場(chǎng)的覆蓋范圍。逐步將全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的覆蓋范圍擴(kuò)展到更多行業(yè)和產(chǎn)品，推動(dòng)企業(yè)通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制管理碳排放。引入碳足跡認(rèn)證，建立碳足跡認(rèn)證體系，對(duì)符合低碳標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品進(jìn)行認(rèn)證和標(biāo)識(shí)，鼓勵(lì)企業(yè)生產(chǎn)和消費(fèi)者購(gòu)買低碳產(chǎn)品。通過(guò)市場(chǎng)化機(jī)制，激勵(lì)企業(yè)減少碳排放，促進(jìn)低碳產(chǎn)品的生產(chǎn)和消費(fèi)。

最后，積極借鑒國(guó)際經(jīng)驗(yàn)、融入國(guó)際體系。江蘇省應(yīng)積極與歐盟等國(guó)際組織密切合作，結(jié)合中國(guó)國(guó)情，制定適合中國(guó)的商品碳排放核算機(jī)制，參與國(guó)際碳排放核算標(biāo)準(zhǔn)的制定，提升中國(guó)在全球氣候治理中的話語(yǔ)權(quán)和影響力。通過(guò)國(guó)際合作與交流，學(xué)習(xí)和引進(jìn)先進(jìn)的低碳技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，為江蘇省的低碳發(fā)展提供有力支持。

2. 增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)能力

一方面，加大對(duì)低碳技術(shù)研發(fā)的資金投入。政府通過(guò)設(shè)立專項(xiàng)基金、提供稅收優(yōu)惠和補(bǔ)貼等方式，鼓勵(lì)企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)加大對(duì)低碳技術(shù)的研發(fā)投入，特別是對(duì)中小企業(yè)的支持，以彌補(bǔ)其資金和技術(shù)短板。建立完善的低碳技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制，激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新活力。通過(guò)設(shè)立低碳技術(shù)獎(jiǎng)項(xiàng)、創(chuàng)新競(jìng)賽等活動(dòng)，鼓勵(lì)企業(yè)在低碳技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行自主創(chuàng)新和技術(shù)改造。

另一方面，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研合作，促進(jìn)低碳技術(shù)的快速轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。高校和科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)建立緊密合作關(guān)系，共同開(kāi)發(fā)和推廣先進(jìn)的低碳技術(shù)。加強(qiáng)對(duì)企業(yè)管理層的低碳發(fā)展培訓(xùn)，提高其對(duì)低碳技術(shù)和可持續(xù)發(fā)展的認(rèn)識(shí)，幫助企業(yè)制定和實(shí)施長(zhǎng)遠(yuǎn)的低碳發(fā)展戰(zhàn)略。

3. 調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)布局

第一，進(jìn)一步推動(dòng)傳統(tǒng)高能耗、高排放產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。政府制定明確的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型規(guī)劃，引導(dǎo)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)通過(guò)技術(shù)改造、設(shè)備更新等手段，提高能源利用效率，減少碳排放。同時(shí)，對(duì)無(wú)法實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型的落后產(chǎn)能進(jìn)行有序退出。

第二，加大對(duì)新興產(chǎn)業(yè)的支持力度，培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，如新能源、節(jié)能環(huán)保、信息技術(shù)和高端制造業(yè)等。通過(guò)提供財(cái)政支持、稅收優(yōu)惠和融資便利等，促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，逐步替代傳統(tǒng)高碳產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)地位。

第三，加強(qiáng)區(qū)域產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，推動(dòng)跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈合作，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置，形成綠色低碳的產(chǎn)業(yè)集群。完善綠色金融體系，引導(dǎo)社會(huì)資本向綠色低碳產(chǎn)業(yè)流動(dòng)，支持企業(yè)在低碳轉(zhuǎn)型過(guò)程中所需的資金需求。

4. 加強(qiáng)政策執(zhí)行和監(jiān)管力度

一方面，完善環(huán)保法律法規(guī)體系，確保環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)與時(shí)俱進(jìn)。政府根據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步的實(shí)際情況，定期修訂和完善環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)，確保其適應(yīng)新興產(chǎn)業(yè)和技術(shù)的發(fā)展需求。具體執(zhí)行方面，必須增強(qiáng)環(huán)保監(jiān)管部門(mén)的執(zhí)法能力和資源配置。通過(guò)增加人員編制、提升專業(yè)素養(yǎng)和技術(shù)裝備，確保監(jiān)管部門(mén)能對(duì)企業(yè)進(jìn)行全面和持續(xù)的監(jiān)督。

另一方面，建立和完善實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)，建立實(shí)時(shí)監(jiān)控平臺(tái)，對(duì)企業(yè)的碳排放進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正違規(guī)行為。加強(qiáng)跨部門(mén)、跨區(qū)域的協(xié)作機(jī)制，形成合力以解決跨區(qū)域、跨行業(yè)的環(huán)境問(wèn)題。通過(guò)建立聯(lián)合執(zhí)法機(jī)制和信息共享平臺(tái)，提高監(jiān)管效率和效果。增強(qiáng)公眾和社會(huì)監(jiān)督，鼓勵(lì)公眾參與環(huán)保監(jiān)督，通過(guò)舉報(bào)和投訴等方式，發(fā)揮社會(huì)監(jiān)督的作用。

5. 完善市場(chǎng)機(jī)制，提升碳交易市場(chǎng)效率

一方面，建立科學(xué)合理的碳定價(jià)機(jī)制。政府應(yīng)通過(guò)制定碳排放配額和設(shè)定碳價(jià)格底線等手段，穩(wěn)定碳價(jià)格預(yù)期，激勵(lì)企業(yè)積極參與碳交易和減排投資。尤其是要注意完善信息披露和監(jiān)管制度，確保碳市場(chǎng)的透明度和公正性。政府要求企業(yè)定期披露碳排放數(shù)據(jù)，并通過(guò)獨(dú)立第三方核查，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度。

另一方面， 推進(jìn)綠色金融發(fā)展，支持碳市場(chǎng)建設(shè)。政府鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)和推廣綠色金融產(chǎn)品，如綠色債券、碳基金等，為企業(yè)在碳市場(chǎng)中的活動(dòng)提供資金支持。通過(guò)引入更多的市場(chǎng)主體和金融工具，增強(qiáng)碳市場(chǎng)的流動(dòng)性，提高碳交易的頻率和規(guī)模，讓市場(chǎng)充分發(fā)揮產(chǎn)品定價(jià)的作用。

參考文獻(xiàn)：

[1] 鐘曉君，吳建新.碳關(guān)稅的本質(zhì)、影響與應(yīng)對(duì)策略：中國(guó)制造業(yè)出口企業(yè)視角[J].學(xué)術(shù)探索，2023（12）：124-128.

[2] 邵帥，楊莉莉，曹建華.工業(yè)能源消費(fèi)碳排放影響因素研究——基于STIRPAT模型的上海分行業(yè)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)研究，2010，36（11）：16-27.

[3] 余星輝，卜亞.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市碳排放的影響[J].金融與經(jīng)濟(jì)，2023（1）：74-84.

[4] GUAN B Y， YU X Y， WU H B， et al.Complex Nanostructures from Materials based on Metal-organic Frameworks for Electrochemical Energy Storage and Conversion[J].Advanced Materials，2017，29（47）：1703614.

[5] PETERS G P， DAVIS S J， ANDREW R.A Synthesis of Carbon in International Trade[J].Biogeosciences，2012，9（8）：3247-3276.

[6] 佘群芝，吳柳.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的碳減排效應(yīng)[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2022，39（5）：14-24.

[7] 金飛，徐長(zhǎng)樂(lè).數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的非線性影響研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討，2022（11）：14-23.

[8] MENG L，GRAUS W，WORRELL E，et al.Estimating CO2（Carbon Dioxide）Emissions at Urban Scales by DMSP/OLS（Defense Meteorological Satellite Program’s Operational Linescan System）Nighttime Light Imagery： Methodological Challenges and a Case Study for China[J].Energy，2014（71）：468-478.

[9] CHEN J，GAO M，CHENG S， et al.County-level CO2 Emissions and Sequestration in China During 1997—2017[J].Scientific Data，2020，7（1）：391.

作者簡(jiǎn)介：張?zhí)炫?，男，江蘇省電力公司綜合服務(wù)中心主任，研究方向?yàn)槟茉唇?jīng)濟(jì)。

（收稿日期：2024-12-09" 責(zé)任編輯：殷 ?。?/p>