《黄河三角洲高效生态经济区工业结构调整与碳减排对策研究》-经济学论文，人口资源与环境论文-论文范文参考-科学狗论文网

标题

黄河三角洲高效生态经济区工业结构调整与碳减排对策研究

范文

任建兰等

摘要

通过调整工业结构控制和减缓碳排放是当前完成节能减排任务的重要途径。本文通过碳排放测算方法和Tapio脱钩状态分析模型，首先分析了黄河三角洲高效生态经济区（以下简称黄区）工业与碳排放的现状；然后利用LMDI分解模型分析了影响碳排放的主要因素；运用LEAP模型，对黄区工业碳排放情景进行设置预测；最后提出了对策建议。得出以下重要结论：①2005-2012年黄区碳排放量上升趋势明显。其中，重点控排行业的碳排放量占碳排放总量的比重在85%以上；但碳排放强度呈下降趋势且处于相对脱钩状态。②经济总量是碳排放增加的主要因素，产业结构和技术效率是碳减排的主要因素，但产业结构的减排效果不明显，这也意味着其减排潜力较大。③比较基准情景、低碳情景和强化低碳情景，强化低碳情景下的碳减排潜力最大，但此情景下的经济社会发展将会受到一定程度的影响，而低碳情景下的发展模式相对较为合理。依据上述结论，从产业结构、能源结构及技术进步等方面提出对策建议，以期优化黄区工业结构、有效控制和减缓碳排放，实现经济与环境的协调发展。

关键词工业结构；碳排放效应；LMDI分解模型；LEAP模型；黄河三角洲高效生态经济区

中图分类号F016.5文献标识码A文章编号1002-2104（2015）04-0035-08doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.04.005

自工业革命以来，人类社会正经历着一次显著气候变化[1]。由气候变暖引发的冰川融化、海平面上升、极端天气频现等不仅给人类社会造成了巨大的经济损失，而且还严重影响着人类社会的可持续发展[2]。由此，低碳经济受到了国际社会的高度关注。

黄河三角洲高效生态经济区（以下简称黄区）

是在经济发展方式转型的背景下提出的国家级区域发展战略，是实现高效生态经济的先行区域，其范围主要包括山东省东营和滨州两市全部以及潍坊、德州、淄博、烟台部分县市，陆地面积2.65万km2，约占山东全省面积的1/6。2012年，黄区人口规模达到996万人，实现GDP 7 274亿元，分别占全省的比重为10.3%、145%。高效生态经济要求黄区推进产业结构生态化，逐渐形成以“高效生态农业、环境友好型工业、现代服务业”为支撑的高效生态产业体系，而产业的低碳化是实现产业结构生态化的重要途径，只有这样才能推进资源型城市的可持续发展，从而实现经济社会与资源环境的协调发展。目前，黄区以重工业为主的工业结构和以煤炭为主的能源结构无疑会对低碳经济的发展产生巨大的压力。因此，本文通过计算工业细分行业的碳排放量，筛选出重点控排行业，利用LMDI分解模型分析工业及重点控排行业的碳排放效应，并运用LEAP模型对未来黄区工业行业的碳排放进行预测和碳减排潜力分析，以期提出具体的、可操作性的对策建议推动黄区高效生态经济发展。同时，丰富和完善相关低碳理论和实证研究，为黄区乃至中国应对气候变化战略目标的实现做出贡献。

1研究述评

低碳经济作为一种新的经济发展模式，目前还没有形成较为系统的研究体系，国内外大多数学者仅从某一或某几方面对低碳经济进行了相关研究。碳排放的影响因素方面，Shyamal、G. Ipek Tunc和张新红等分别以印度、土耳其和中国为例，将碳排放影响因素分解为经济总量、产业结构、能源种类以及能源利用效率等[3-5]。产业结构与碳排放的关系方面，Greening et al.以部分OECD国家的工业、建筑业和交通运输业等部门为研究对象，采用碳排放分解方法对其碳排放进行了相关分析[6]；刘卫东等通过分析中国各产业部门的碳排放现状，发现以冶金、化工、建材等行业为主的工业部门是碳排放最多的行业[7]；周荣蓉研究了中国产业结构与碳排放之间的关系，结果显示产业结构的变动促进了碳排放的增加[8]。碳排放预测方面，姜克隽等、朱勤等、朱永彬等、常征等分别运用了IPAC模型、Kaya模型、改进的内生经济增长模型、LEAP模型对能源消耗和碳排放进行预测[9-12]。黄区低碳经济方面，王敏提出了黄区低碳经济发展的对策建议[13]。李盈等提出了5个黄区低碳农业发展的模式[14]。

综上，国内外学者从不同的角度对碳排放进行了研究，但许多研究仅是从碳排放的现状、影响因素、预测等单方面进行的，并没有将其有机结合起来；就产业结构而言，研究三次产业结构对碳排放影响的研究较多，而工业内各行业部门对碳排放影响的研究则相对较少。就区域而言，大多数研究多是基于全球、国家、省域层面，对于功能区的碳排放研究则相对较少，而黄区碳排放的相关研究主要集中于低碳经济发展模式及对策建议等宏观层面，很少有学者从黄区内部以及工业结构角度对碳减排进行研究。

2计算方法与数据来源

2.1计算方法

2.1.1碳排放测算方法

借鉴众多学者对碳排放量的测算方法[15-17]，对2005-2012年黄区碳排放量进行估算。计算公式：

C=∑jCj=∑jmj·δj（1）

式中：C为碳排放总量；Cj为第j种能源对应的碳排放量；mj为第j种能源消费量；δj为第j种能源的碳排放系数；j为能源种类，根据统计年鉴上终端能源的统计分类，并结合IPCC公布的能源碳排放系数（见表1），本研究主要考虑了原煤、汽油、煤油、柴油、液化石油气、天然气等17类。其中，其他洗煤和煤制品的碳排放系数均参考原煤的碳排放系数。

2.1.2脱钩程度评价方法

参照Tapio脱钩状态分析模型，构建黄区工业经济与碳排放之间的脱钩关系的计量方法：

2.1.4LEAP模型

针对碳排放模拟预测，美国劳伦斯-伯克利国家实验室研究开发了一个名为LEAP的能源-环境情景分析模型[19]。该模型主要是根据二氧化碳产生的整个过程进行设计的，按照“资源”、“加工”、“需求”的顺序了解、掌握某个地区的能源需求和消耗情况，具体包括能源供应、能源加工、能源消耗等环节。通过分析当地各产业部门的能源

需求和能源消费，并预测未来相关经济社会影响因素的发展趋势，最终通过设计不同的低碳情景对该地区的能源消耗和碳排放进行预测。该模型主要应用于某一地区中的长期能源环境规划，根据不同的影响因素组合预测中长期的能源消耗，进而计算出了其对应的温室气体排放量（见图1）。

2.2数据来源与行业分类

东营市地处黄河三角洲的中心，是黄区的核心区域；滨州市作为黄河三角洲地区面积最大、人口最多的行政区

域，是黄区开发建设的主战场。根据东营市和滨州市在黄河三角洲地区的特殊性以及数据的可获得性，本研究主要以东营和滨州两市代表黄区整体情况。其中，分产品分行业的能源消费数据均来自2006-2013年的《滨州统计年鉴》和《东营统计年鉴》。由于不同年份的东营市和滨州市行业分类不同，本研究将行业分类进行筛选整理，最终将黄区的工业行业分为石油和天然气开采业、有色金属矿采选业、非金属矿采选业、农副食品加工业、纺织业、石油加工炼焦及核燃料、黑色金属冶炼及压延业、电力、热力的生产和供应等35个细分行业。

3黄区工业结构的碳排放效应

3.1黄区工业与碳排放现状分析

黄区工业在国民经济中占据着非常重要的地位。2012年工业增加值占GDP的比重为59.26%（见图2），其中的两个核心城市东营和滨州市，其工业比重分别为6690%和47.72%，均高于同期山东省45.58%的比重。

从黄区碳排放来看（见图3），2005-2012年碳排放量上升趋势明显，由1 898.84×104tec上升到5 008.19×104tec，增加了1.64倍；相反，碳排放强度（碳排放量/工业增加值）则呈下降趋势，由0.66tec/万元下降到0.31tec/万元。

参照Tapio脱钩状态分析模型，计算2005-2012年工业总产值与碳排放之间的脱钩指数（见表2）。2005-2012年期间，碳排放与工业总产值之间的脱钩指数为0.36，呈相对脱钩状态。除2009-2010年外，每个相邻年份的脱钩指数均呈现相对脱钩状态，与整体年份一致。相对脱钩状态说明了黄区在大力发展经济的同时，比较重视节能减排工作，工业碳排放增长速度小于工业增加值增长速度；但从长期来看，碳排放总量依然处于增长状态，节能减排任务不容乐观。

3.2黄区工业碳排放分解效应分析

根据LMDI模型计算黄区碳排放分解效应（见表3）所示，2005-2012年，黄区碳排放总量增加了3 109.35万t

标煤，其中经济总量效应为5 054.05×104tec，对碳排放增加的贡献率为162.54%，产业结构效应为-577.49×104tec，对碳排放增加的贡献率为-18.57%，技术效率效应为-1 367.21×104tec，对碳排放增加的贡献率为-43.97%。从整体年份和相邻年份来看，经济总量效应和技术效率效应符号是相一致的，经济总量效应是引起碳排放增加的主要影响因素，技术效率效应是抑制碳排放增加的主要影响因素；而整体年份和相邻年份的产业结构效应符号不一致，说明虽然整体上产业结构效应起到了减排作用，但在具体年份中产业结构调整的减排效果并不明显，需要更加重视产业结构调整的减排效应。

3.3黄区重点控排行业碳排放效应

3.3.1黄区重点控排行业的选择

如表4所示，黄区的碳排放量主要集中在石油和天然

气开采业、纺织业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学原料及化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、电气机械及器材制造业、电力、热力的生产和供应业等7个行业，其碳排放所占比重至少在85%以上，很多年份都高达93%。2012年上述6个行业的碳排放强度分别为041、016、111、026、079、213tec/万元。综合碳排放量和碳排放强度两个指标，本研究认为石油和天然气开采业、纺织业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学原料及化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、电力、热力的生产和供应业这6个行业是黄区的重点控排行业。

3.3.2重点控排行业碳排放分解效应分析

总体情况看，2005-2012年黄区重点控排行业的碳排放增加了2 828.86×104tec，其中，经济规模效应为4 145.77×104tec，贡献率为146.55%，产业结构效应为-12.91×104tec，贡献率为-0.46%，技术效率效应为-1 304×104tec，贡献率为-46.1%（见表5）。可见重点控排行业的经济规模效应始终是碳排放增加的主要因素，技术效率效应始终是抑制碳排放增加的影响因素。与工业

碳

排放效应不同的是，重点控排行业的产业结构效应并没有对碳减排起到明显的促进作用，2005-2012年间，黄区重点控排行业的产业结构没有得到明显的改善。分年度看，相邻年份的经济总量效应全部为正，说明随着重点控排行业产值的增加，碳排放是逐年增加的。相邻年份的产业结构效应有正有负，说明与整个工业相同，在重点控排行业的比重和产值增加时，其产业结构效应为正，反之，则为负。相邻年份的技术效率效应基本为负，说明技术进步对任何行业的碳减排都起到促进作用。

对比重点控排行业和工业的碳排放效应的绝对值可知，重点控排行业在经济增长速度方面略低于黄区工业整体情况；在产业结构调整方面要低于黄区工业的整体情况；在技术进步方面要优于黄区工业的整体情况。

4黄区工业碳排放情景分析与预测

一个地区的生产方式和生活方式直接决定着能源的需求总量和需求结构，进而决定了该地区的碳排放水平[20]。经济增长模式、产业结构、技术进步、能源结构以及环境政策等都会对碳排放产生影响[21-24]。鉴于本文的研究对象是黄区工业碳排放，因此，主要考虑经济规模、产业结构、技术进步和能源结构等作为黄区工业碳排放的影响因素，并以此为基础对未来黄区低碳情景进行预测。

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