2023年结构效应对陕西省工业碳排放变化的影响研究.docx

结构效应对陕西省工业碳排放变化的影响研究 康玉泉 摘 要：运用LMID分解方法，基于陕西省工业37个两位数行业数据，对2022—2023年间工业碳排放变化进行分解。发现能源强度是工业碳排放减少的主要因素，工业规模效应是工业碳排放增加的主要因素，能源结构和工业结构在研究期间使碳排放增加的幅度不大。从2023年开始，能源结构和工业结构逐年改善，使陕西省工业碳排放下降。优化工业产业结构，改善能源结构是未来陕西省工业低碳转型的可行路径。 关键词：LMDI分解方法;工业碳排放;结构效应;陕西 中图分类号：F127;X22      文献标志码：A      文章编号：1673-291X〔2023〕20-0031-03 引言 近年來，资源环境约束强化、结构不合理等工业开展的深层次矛盾和问题日益突出，原有的开展模式不可能再持续下去，已经到了必须以转型升级促进工业持续开展的新阶段。为此，自“十一五〞起，能源强度作为国民经济开展的约束性指标，成为推进节能减排的有力抓手。在此背景下，从2022年开始，陕西省在工业高速增长的同时，能源强度呈现下降趋势。2023年以来，陕西省主动适应经济新常态，全力推进“三去一降一补〞，深化供应侧结构性改革，工业结构不断优化，节能减排取得明显成效。2023年，陕西省规模以上工业综合能源消费量8 941.70万吨标准煤，增速较上年同期下降0.9%;碳强度比上年降低3.9%。碳排放变化的这一变化，既与这一时期的技术进步有关，也与产业结构和能源结构的调整有关。弄清这些影响因素所起的作用，明确结构效应对陕西工业碳排放变化的影响，探究工业进一步开展的碳减排空间，对制定加快陕西省工业的低碳转型政策具有重要的参考价值。 一、碳排放变化的分解方法 将总量指标分解为几个因素指标相加或相乘的形式，进而研究总量指标的影响因素，是能源和环境问题常用的研究方法。由于LMDI指数分解方法得到的分解结果没有剩余项，并具有总量加总一致性，能够实现完全分解，因此，本文采用该方法，从陕西省37个工业行业和3种能源两个维度对2022—2023年工业碳排放变化进行分解，进而从能源强度、能源结构、产出结构、工业开展水平几个方面考察碳排放的影响因素，并进一步考察结构因素对工业碳排放变化的影响。 二、陕西省工业碳排放变化分解结果 由分解结果表1可以看出，工业碳排放在2022—2023年间平均每年增长9.35%。工业碳排放变动的正向影响因素主要是工业产出规模变动，其奉献平均每年为17.96%;其次为工业结构和能源结构，其奉献度平均每年分别为0.8%和0.47%。工业碳排放变动的负向影响因素主要是能源强度，其奉献平均每年为-7.25%。由于在每一期间碳排放的变化及其影响因素的奉献程度均不同，因此根据碳排放变化情况分不同时期进行进一步分析。 1.在2022—2023年间，陕西省工业碳排放结束前期的高速增长，开始回落，工业碳排放量年均增长幅度从2022年的17.5%下降至2023年的5.63%，工业碳排放量累计增加幅度为80.16%。在此期间，驱动碳排放增长的因素主要为工业产出规模，使陕西省工业碳排放增长幅度平均每年到达18.4%。能源结构和产业结构在这一时期使工业碳排放平均每年增长的幅度分别为1.6%和2.5%;使碳排放减少的因素能源强度使碳排放平均每年下降8.6%，是陕西工业碳排放下降的主要推动力量。由于在“十一五〞规划中制定了能源强度减排的约束性指标，陕西省严格落实国家的减排政策政策，着力提高能源利用效率，使得工业碳排放的增长速度开始回落。 2.在2023—2023年间，陕西省工业碳排放增长幅度短期上升，年增长速度从2023年的5.63%增加至2023年的10.47%，平均每年增长7.6%，工业碳排放量累计增加了24.4%。在这一时期，驱动碳排放增长的因素为工业产出规模、工业结构和能源结构，使陕西省工业碳排放平均每年增长的幅度分别为18.86%、0.13%和0.016%。能源强度使碳排放减少，该因素使碳排放平均每年下降9.33%。 3.在2023—2023年间，工业碳排放增长速度持续下降，从2023年的19.37%下降至2023年的10.47%;碳排放量平均每年增加幅度为6.9%，累计增加幅度为49.15%。在此期间，驱动碳排放增长的因素为工业产出规模，使陕西省工业碳排放平均每年增长到达17.18%。能源强度、工业结构和能源结构使工业碳排放减少，三个因素使陕西省工业碳排放平均每年下降幅度分别为5.6%、0.21%和0.67%。与前面两个时期相比，这一时期使陕西省工业碳排放下降的因素除了能源强度以外，还有工业结构和能源结构。由此可以看出，十八大以来，陕西省工业贯彻绿色开展理念，落实供应侧结构性改革政策，在推开工业转型升级方面取得了成效。 三、结构变化对陕西省工业碳排放的影响 通过以上分解，得到了能源结构、能源强度、工业结构和工业产出规模四个碳排放变化的影响因素，其中能源结构和工业结构是影响碳排放变化的结构因素，反映研究期间结构变化对工业碳排放变化的影响。结构因素在2022—2023年间对陕西省工业碳排放增长的奉献从正向转向负向。 〔一〕能源结构效应 陕西省工业行业消耗的各类一次能源中，煤炭所占的比重最大，在研究期间这一比重平均到达76.1%。由于煤炭的二氧化碳排放系数高于其他能源，因此，在其他因素保持不变时，能源结构中煤炭的比重增加，碳排放量那么增加，反之，碳排放量那么减少。煤炭在陕西省工业一次能源消费中所占的比重从2023年的79.2%下降至2023年的78.3%，能源结构变化对碳排放的增长起到了减缓的作用，反映在表1中，能源结构对工业碳排放在这一时期的平均奉献为-0.18%。从2023年开始，煤炭在一次能源消费中所占的比重从78.3%增加至2023年的79.7%，能源结构变化对陕西省工业碳排放的增长起到了推进的作用，在这一时期对碳排放增长的平均奉献幅度到达0.22%。同样，2023—2023年，煤炭在一次能源消费中所占的比重从79.7%下降至74.9%，能源结构变化使陕西工业碳排放在这一时期平均下降0.68%。分解结果说明，能源结构效应对工业碳排放变化的作用结果与煤炭的消费占比变化密切相关。总体来看，2023年以前，能源结构对陕西省工业碳排放变化起到了一定的推进作用，但影响程度不大。从2023年开始，尤其是2023年以来，煤炭消费在工业能源消费中所占的比重开始下降，能源结构逐步向好。尽管如此，受资源禀赋的制约，以煤为主的能源消费结构还未从根本改变。因此，提高能源利用效率，加大清洁能源开发利用程度，是未来陕西省工业低碳开展的现实选择。 〔二〕工业结构效应 根据2022年各行业二氧化碳排放由高到低的顺序，分别选取高排放和低排放两个组别各10个行业，以其工业总产值占全部工业总产值的比重变化来观察工业结构的变化。①两个组别的碳排放占全部工业碳排放的比例分比为83.14%和1.63%。从2022年开始，高排放工业行业的工业生产总值份额在逐年下降，与此相对应，低排放工业行业的工业生产总值份额呈上升趋势。生产要素向低排放行业的配置使结构效应对碳排放增长起到抑制作用。从2023年开始，工业重型化短期开始上升，高排放行业的工业总产值份额开始增加。在表1中表现为工业结构指数大于1，工业结构效应对碳排放的增长的作用也开始由抑制转变为促进。在2022—2023年间，工业结构效应使得碳排放平均每年增加1.76%。这一时期，也是陕西省工业重型化快速推进的阶段，反映了陕西省工业能源化工占比拟大的特征。但从2023年开始，高排放工业行业的工业生产总值份额进入逐年下降轨道，工业结构开始成为陕西省工业碳排放减少的因素。在2023—2023年间，工业结构效应使碳排放平均每年减少2.1%。在这一时期，随着经济进入“新常态〞阶段，陕西省着力推进供应侧结构性改革，全力推进“三去一降一补〞，工业结构不断优化，结构效应成为促使碳排放减少的因素。 结语 工业规模扩张引发的能源消耗增长是陕西省工业碳排放上升的主要原因，能源利用效率提升使能源强度下降是工业碳排放减少的主要因素。能源结构和工业结构在研究期间使碳排放增加的幅度不大，但从2023年开始，能源结构和工业结构逐年改善，使陜西省工业碳排放下降，这种转变孕育着陕西工业低碳转型的希望。由于陕西具有工业明显的重化工业特征，能源利用效率提升仍有较大空间，因此，在利用先进技术对传统工业进行改造升级，进一步提升能源效率的根底上，抓住供应侧结构性改革的契机，加快淘汰落后产能，开展新兴产业，优化工业产业结构;开展利用新型清洁能源，改善能源结构，推动陕西省工业绿色低碳转型。 参考文献： [1]  何小钢，张耀辉.中国工业碳排放影响因素与CKC重组效应——基于STIRPAT模型的分行业动态面板数据实证研究[J].中国工业经济，2023，〔1〕：26-35. [2]  周荣蓉.中国产业结构调整对二氧化碳排放的影响分析——基于中国30个省级面板数据[J].学术界，2023，〔10〕：45-63. [3]  涂正革.中国的碳减排路径与战略选择——基于八大行业部门碳排放量的指数分解分析[J].中国社会科学，2023，〔3〕：78-94. [4]  Ang B W.Decomposition Analysis for Policymaking in Energy： Which is the Preferred Method？[J].Energy Policy，2004，〔32〕：1131-1139. [5]  Wang W W，Zhang M，Zhou M.Using LMDI Method to Analyze Transport Sector CO2 Emissions in China[J].Energy，2023，〔36〕：5909-5915. [6]  孟彦菊，成蓉华，黑韶敏.碳排放的结构影响与效应分解[J].统计研究，2023，30〔4〕：76-82. Abstract：Using the LMID decomposition method，based on the data of 37 double-digit industries in Shaanxi Province，the changes of industrial carbon emissions in 2022-2023 were decomposed.It is found that energy intensity is the main factor of industrial carbon emission reduction，industrial scale effect is the main factor of industrial carbon emission increase，and energy structure and industrial structure make carbon emission increase little during the study period.Since 2023，the energy structure and industrial structure have improved year by year，which has led to the decline of industrial carbon emissions in Shaanxi Province.Optimizing the industrial structure and improving the energy structure is the feasible path of industrial low carbon transformation in Shaanxi Province in the future. Key words：LMDI decomposition method;indu