基于LMDI-STIRPA...中国钢铁行业碳达峰路径研究_潘崇超.pdf

基于 LMDISTIRPAT 模型的中国钢铁行业碳达峰路径研究潘崇超1,2)，王博文1,2)，侯孝旺1,2)，古月清1,2)，邢奕1)，刘育松1)，温维1)，方娟1)1)北京科技大学能源与环境工程学院，北京1000832)北京科技大学智慧能源研究中心，北京100083通信作者，E-mail:摘要基于排放因子法核算中国钢铁行业 20002019 年碳排放，运用两阶段对数平均迪式分解法（LMDI）和 STIRPAT 模型分析碳排放增长的影响因素和 2030 年碳排放.结果表明，碳排放持续增长，2014 年达到阶段峰值 18.48 亿吨.规模因素是碳排放增加的主要原因，能源强度是最大的抑制因素.情景分析表明，基准情景下将在 2025 年达峰，碳排放量为 19.04 亿吨；低碳情景下碳达峰时间为 2021 年，碳排放量为 18.67 亿吨；强低碳情景已于 2020 年达到碳排放峰值，碳排放量为 18.52 亿吨；快速发展情景则无法在 2030 年前实现碳达峰.关键词碳排放；LMDI 指数；C-D 生产函数；情景分析；STIRPAT 模型分类号F416.31CarbonpeakpathoftheChineseironandsteelindustrybasedontheLMDISTIRPATmodelPAN Chong-chao1,2)，WANG Bo-wen1,2)，HOU Xiao-wang1,2)，GU Yue-qing1,2)，XING Yi1)，LIU Yu-song1)，WEN Wei1)，FANG Juan1)1)SchoolofEnergyandEnvironmentalEngineering,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083,China2)SmartEnergyResearchCenter,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083,ChinaCorrespondingauthor,E-mail:ABSTRACTLow-carbondevelopmentoftheironandsteelindustryiscriticaltoChinasgoalofcarbonneutralityandemissionpeaking.ThecarbonemissionsofChinasironandsteelindustryarecalculatedusingtheemissionfactormethodinthispaper,andtheinfluencingfactorsofemissiongrowthareinvestigatedusingthetwo-stagelogarithmicmeandivisiaindex(LMDI).Theresultsshowthatcarbonemissionsfromthesteelindustrycontinuetorise,reachingastagepeakof1.848billiontonsin2014beforedeclining.Carbonemissionsfallby52.4%duringthisperiod,energyintensitydecreasesby52.9%pertonofsteel;thedeclineinenergyintensitywillbemuchsmallerinthefuture.Thescaleeffectisthemostimportantfactorinthegrowthofcarbonemission,accountingfor178.17%ofthetotal,whereasenergyintensityisthemostimportantrestrainingfactor,accountingfor76.02%ofthetotal.However,theimpactofenergystructureandemissionfactorsremainsunclear.Thisisduetothesmallchangeintheenergymixandemissionfactors.Thescaleeffect,whichisamajorcontributortorisingcarbonemissions,isbrokendownoncemore.Capitalstockandtotalfactorproductivity drive carbon emission growth,whereas labor factors reflect the transition of the industrial population to low-carbonindustries.TheSTIRPATmodelpredictsfuturecarbonemissionsfromtheironandsteelindustry.Theresultsofthescenarioanalysisshowthatcarbonemissionswillpeakin2025underthebaselinescenario,withcarbonemissionstotaling1.904billiontons.Thepeak收稿日期:20220425基金项目:中国博士后科学基金特别资助项目（2021TQ0029）工程科学学报，第45卷，第6期：10341044，2023年6月ChineseJournalofEngineering,Vol.45,No.6:10341044,June2023https:/doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2022.04.25.002;http:/timeforcarbonemissionsinthelowcarbonscenariois2021,andthepeakislower,withcarbonemissionsof1.867billiontons.Carbonemissionshavealreadypeakedin2020inthestronglow-carbonscenarioandwillfurtherdeclineto1.439billiontonsin2030,whichisequivalentto2010carbonemissions.However,therapiddevelopmentscenariowillnotbeabletoreachapeakincarbondioxideemissionsbefore2030.Theforecastresultsshowthatbothsocialandeconomicfactors,aswellassteelproductionfactors,canhaveasignificantimpactontheoverallindustryscarbonemission,implyingthatboththesupplyanddemandsidesmustcontributetoemissionreductions.Controllingnewcapacity,transformingprocessstructure,reducingfossilenergyconsumption,andpromotingtheuseofhydrogenenergyinthesmeltingprocesswillbecriticalinthefuturefortheindustryslow-carbondevelopment.KEYWORDScarbonemissions；LMDImethod；C-Dproductionfunction；scenarioanalysis；STIRPATmodel中国钢铁产业在 21 世纪初快速发展，粗钢产量从 2000 年的 1.28 亿吨增长至 2020 年的 10.65 亿吨，占世界总产量的 56.7%1.中国钢铁产业的快速增长给环境带来了巨大的挑战，据 BP 公司报告，中国温室气体排放量在 2006 年超过美国，居于世界首位2，而中国钢铁行业碳排放约占总排放的 15%3.在此背景下，研究钢铁碳排放的影响因素并量化其贡献率，预测未来不同情境下钢铁行业碳排放变化趋势就显得十分重要.分解分析法用于考察事务变化的作用机理，包括指数分解分析（Indexdecompositionanalysis,IDA）和结构分解分析（Structuraldecompositionanalysis,SDA）4.SDA 法是静态分析法，通过投入产出表对能源消费总量、碳排放等因素分析56.IDA 法包括 Laspeyres 指数和 Divisia 指数，Laspeyres 指数基于基准年的权重研究变量的百分比变化；Divisia指数以线积分的方式呈现对数增长率，其权重是不同因素在总值中的份额7.路正南等8用 Laspeyres指数分析我国 20002012 年产业碳生产率的变化；Wang 等9将脱钩理论应用于对数平均迪式分解法（LMDI）模型，分析北京、上海各部门排放影响因素与脱钩趋势.对于哪种方法更优，Ang 与Liu10认为 LMDI 分解简单、便捷且无残差是比较好用的方法.在碳排放峰值预测研究中，情景分析与不同预测模型结合应用广泛.聂锐等11通过构建中长期预测模型，预测能源需求、碳排放和经济发展，认为低碳模式是江苏可持续发展的最佳选择.Xu 等12基于长期能源替代规划系统（LEAP）模型对中国水泥行业在三个目标情境下的减排潜力和成本进行分析.丁甜甜与李玮13通过随机性环境影响评估（STIRPAT）模型对中国电力行业建模，发现电力生产结构对行业碳峰值至关重要.Fang等14用中国三十个省份的面板数据开发了扩展STIRPAT 模型，调查省份背后的排放驱动力，并结合情景分析进行峰值模拟.近年来关于碳排放的影响因素分析和预测研究，大都着眼于全国或省级层面，行业层面的研究相对较少.本文基于排放因子法核算中国钢铁行业 20002019 年 CO2排放量，建立两阶段 LMDI模型确定影响因素大小，最后用 STIRPAT 模型预测钢铁行业碳排放峰值和碳达峰时间，为推进钢铁行业实现绿色低碳发展提供决策依据.1钢铁行业 CO2排放核算1.1核算方法中国碳排放数据库多为全国或省市层面，本文依据温室气体排放核算与报告要求第 5 部分：钢铁生产企业（简称报告）计算 CO2排放.方法简化为化石燃料的直接排放和电力的间接排放：C=Cfos+Cne（1）Cfos=7i=1(NCViFCiCCiOFi4412)（2）Cne=AneEFne（3）CCfosCneNCViFCiCCiOFiAneEFne其中，为总排放量，t；为化石燃料燃烧直接排放量，t；为间接排放量，t；为第 i 种化石燃料的平均低位发热量，对于固体或液体燃料，单位为 GJt1，对于气体燃料，单位为 104GJm3；为第 i 种燃料的净消耗量，对于固体或液体燃料，单位为 t，对于气体燃料，单位为 m3；为第 i 种燃料的单位热值含碳量，tTJ1；为燃料的碳氧化率，%；为净购入电量，kWh；为全国电网平均供电排放因子，kgkW1h1.1.2数据搜集中国统计年鉴（20002021）给出了钢铁行业分品种能源消费量，其中一次能源消费包含用于加工转换的消费量.炼焦工序中，大部分碳元素留存于焦炭中，另一部分转移到副产物中.为避免重复计算，结合杨文彪等的研究，钢铁企业自产焦炭占全国焦炭总产量的 26%1516，查阅统计年鉴中焦炭的能源转换效率，本文取平均值 94%.在计算煤炭消费碳排放时不考虑用于转化焦炭部分的碳潘崇超等：基于 LMDISTIRPAT 模型的中国钢铁行业碳达峰路径研究1035排放，仅考虑其他环节用煤产生的 CO2，此外焦炉煤气的使用在本文中也被计入 CO2排放中.平均低位发热