京津冀地区碳排放强度变化驱动因素及归因分析.pdf

中国环境科学 2023,43(8)：43824394 China Environmental Science 陈 亮,张 楠,王一帆,等.京津冀地区碳排放强度变化驱动因素及归因分析 J.中国环境科学,2023,43(8):4382-4394.Chen L,Zhang N,Wang Y F,et al.Driving factors and attribution analysis of carbon emission intensity change in Beijing-Tianjin-Hebei region J.China Environmental Science,2023,43(8):4382-4394.京津冀地区碳排放强度变化驱动因素及归因分析 陈 亮1,张 楠2,王一帆2,胡文涛3*(1.中国人民大学,中国经济改革与发展研究院,全国中国特色社会主义政治经济学研究中心,北京 100872；2.中国人民大学 经济学院,北京 100872；3.中国社会科学院生态文明研究所,北京 100710)摘要：基于 LMDI-Attribution 模型,以国家五年规划为时间划分,探究了京津冀地区 20002020 年能源强度、产业结构和排放因子对其碳排放强度变化驱动的时空演变特征,追溯量化了各驱动因素中终端细分行业阶段性贡献情况.结果表明:北京市已经实现碳达峰,津冀两地碳排放量从 2012 年进入平台期,河北省碳排放量主导着京津冀整体碳排放量走势且在十三五中后期出现反弹.京津冀整体碳排放强度均从十一五时期开始出现从升到降的转折,十三五中后期反弹;20002020 年京津冀整体碳排放强度累计下降 71.09%,能源强度贡献最为突出,累计抑制贡献率为 54.36%,产业结构 38.17%,排放因子贡献最弱.十五十二五时期,能源强度是京津冀整体碳排放强度变化的主导因素,十三五时期产业结构上升为主导因素;能源强度和产业结构在各时期对碳排放强度变化的影响基本都依托于工业和交通运输业.4 段时期中,工业通过能源强度对整体碳排放强度变化的影响呈 V 型变化,从促进到抑制再到促进,十三五末促进效应为 7.48%,而通过产业结构的影响呈持续稳定抑制效应.交通运输业自十一五后,无论是通过能源强度还是产业结构,均持续抑制整体碳排放强度变化.由此为双碳目标下京津冀协同治理提出政策建议.关键词：京津冀地区；碳排放强度；驱动因素；归因分析；协同治理 中图分类号：X32,F061 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2023)08-4382-13 Driving factors and attribution analysis of carbon emission intensity change in Beijing-Tianjin-Hebei region.CHEN Liang1,ZHANG Nan2,WANG Yi-fan2,HU Wen-tao3*(1.Institute of Chinas Economic Reform and Development,Political economics research center featured with Chinese characteristics,Renmin University of China,Beijing 100872,China；2.School of Economics,Renmin University of China,Beijing 100872,China；3.Research Institute for Eco-civilization,Chinese Academy of Social Sciences,Beijing 100710,China).China Environmental Science,2023,43(8)：43824394 Abstract：Based on the LMDI-Attribution model,the paper investigated the spatial and temporal evolution of energy intensity,industrial structure and emission factors in Beijing-Tianjin-Hebei region along the Five-Year Plans of China from 2000 to 2020,and retrospectively quantified phased contributions of sub-sectors in each driving factors.Beijing has reached the carbon peak,while Tianjin and Hebei have entered a plateau since 2012.The carbon emission of Hebei province dominated the overall carbon emission trend of Beijing-Tianjin-Hebei region and rebounded during the middle and late stage of 13th Five-Year Plan.The overall carbon emission intensity of Beijing-Tianjin-Hebei region began to turn from rising to falling during the 11th Five-Year Plan,and rebounded in the middle and late 13th Five-Year Plan.From 2000 to 2020,the overall carbon emission intensity of Beijing-Tianjin-Hebei region decreased by 71.09%,among which emission factors contributed the least while energy intensity the most,with a cumulative inhibition contribution rate of 54.36%and an industrial structure of 38.17%.As for the carbon emission intensity change in Beijing-Tianjin-Hebei region,the dominant factor changed from energy intensity during 10th12th Five-Year Plan periods to industrial structure in the 13th Five-Year Plan;during each period,the two factors,energy intensity and industrial structure,exerted an influence on the carbon emission intensity change basically through industry and transportation.During the four periods,the impact of industry through energy intensity on the change of overall carbon emission intensity presented a V-shaped change,from promoting to inhibiting to promoting again.At the end of the 13th Five-Year Plan,the promoting effect was 7.48%,while the impact through industrial structure showed a continuous and stable inhibiting effect.Since the 11th Five-Year Plan,transportation has continuously suppressed the overall carbon emission intensity change,both through energy intensity and industrial structure.Under the background of carbon peaking and carbon neutrality goals,policy recommendations are provided for the collaborative governance of Beijing-Tianjin-Hebei region.Key words：Beijing-Tianjin-Hebei region；carbon emission intensity；driving factors；attribution analysis；collaborative governance 收稿日期：2023-01-09 基金项目：国家社科基金资助重大项目(22ZDA003);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(18JJD790016);国家社科基金资助重大项目(20ZDA014)*责任作者,助理研究员, 8 期 陈 亮等：京津冀地区碳排放强度变化驱动因素及归因分析 4383 党的二十大报告提出,要积极稳妥推进碳达峰碳中和,立足我国能源资源禀赋,坚持先立后破,有计划分步骤实施碳达峰行动.据 BP(2022)1数据显示,我国 2021 年一次能源消耗量 157.65EJ,能源相关碳排放总量 105.23 亿 t,占全球比重分别高达 26.49%和 31.06%,能源降耗和碳减排面临着巨大挑战.城市群不仅是我国经济社会发展的重要载体,也是我国碳排放较为集中的空间单元,其率先实现碳达峰具有重要的示范与引领作用.因此,明晰城市群碳排放关键驱动因素,从源头降碳,有助于积极稳妥推进碳达峰碳中和.现有对碳排放或碳排放强度变化驱动因素的研究中,研究尺度涵盖了国家2-9、区域10-11、省市 12-14、县域15-16及行业17-20,学者们一般将其分解为经济发展、产业结构、能源强度、能源结构、城镇化水平、人口总量等中的几种因素,这些驱动因素贡献大小或方向因研究样本和研究时间段不同存在时空差异和阶段性特征.结构分解法(SDA)4-5,21和指数因素分解法(IDA)6-8,10-12,17,22是现有碳排放或碳排放强度变化驱动因素文献中比较常见的两种驱动因素分解方法.自 Leontief 等23用投入产出模型测算美国能源消耗污染排放以后,SDA 方法逐渐成为能源和环境等领域常用的一种因素分析方法.基于此方法,肖皓等5和顾阿伦等21分别研究了中国 19962009 年碳排放强度变化驱动因素和19922010 年碳排放量增加的主要影响因素.然而,SDA 主要是基于投入产出表,而中国投入产出表一般每隔 5a 编制一次,投入产出表编制年份的不连贯导致该方法对数据要求较高,不适合对连贯年份做分析.相较于 SDA 法,IDA 法在计算上具有更简单、更灵活的特性24,可以根据不同因素的权重直接计算出该因素对碳排放或碳排放强度变化贡献的大小.IDA 法最初是基于 KAYA 恒等式提出的25,包含了 Laspeyres 指数法和 Divisia 指数法.LMDI 就是Divisia 指数法的一种,后 Ang 经过对比发现 LMDI是其中最为适用的因素分解方法,此方法易于建模,有利于分解较多驱动因素,而且能够消除分解过程中残差项或者对残差项分解的影响24.基于 LMDI分解法,国内外许多学者研究了中国碳排放或碳排放强度驱动因素.大多学者认为经济产出是碳排放增加的主要促进因素,能源强度是抑制碳排放增加最重要的因素6,11,22.在 LMDI 基础上,Choi&Ang26提出了LMDI-Attribution方法,通过Attribution归因分析,可以进一步量化不同行业对驱动因素的贡献度.基于 LMDI-Attribution 方法,刘晨跃等27、赵涛等28和曲健莹等29分别从国家、城市和行业角度探讨了碳排放或碳排放强度驱动因素,并进一步定量分析了不同细分行业对各驱动因素的贡献大小.但目前使用 LMDI-Attribution 分析方法的文献大多集中于某个市或行业,以城市群为样本的研究还需要进一步丰富.京津冀地区作为中国三大超级城市群之一,是北方经济规模最大、最具活力的地区,GDP 和能源消费总量均占全国 10%左右,碳排放总量占全国比重超过 10%.关于京津冀碳减排问题的讨论中,大多文献主要集中于以下三个方面:一是关于经济增长、能源消费和碳排放关系问题的研究.京津冀地区经济增长、能源消费和碳排放三者关系密切相关30,其中经济增长和碳排放以弱脱钩状态为主31,但经济增长和碳排放脱钩关系因经济增速和产业分布不均造成脱钩指数存在地域差异32;二是关于京津冀碳排放足迹演变特征及其驱动机制问题的研究.京津冀整体碳足迹呈增加趋势,人均 GDP 和能耗结构是驱动碳足迹增长的主要因素33.三地处于不同碳足迹发展阶段,碳足迹空间分布存在显著差异34,其中北京市碳足迹主要受能源强度和产业结构等因素抑制35;三是关于京津冀地区碳排放时空差异以及碳排放驱动因素的研究.对京津冀整体的研究中,普遍认为经济增长是促进碳排放增加的主要因素,能源强度和能源利用效率是碳排放增加的主要抑制因素36-37,也有部分学者分地区28,38、分行业 39-40进行了讨论.目前京津冀地区碳排放变化及其驱动因素的研究时期比较早,对研究时间区间和行业划分都相对比较粗略,且大多文献使用的能源种类数量相对较少,难以反映京津冀地区实际碳排放和碳排放强度变化情况.本文采用 LMDI-Attribution 方法,通过17 种终端能源消费数据,突出了时间区间和行业划分.具体而言,即以五年规划为时间划分,讨论了十五十三五 4 段时期内对京津冀地区碳排放强度变化贡献比较突出的能源结构、能源效率和产业结构 3大驱动因素阶段性演变特征.在此基础上,从终端细4384 中 国 环 境 科 学 43 卷 化行业出发,追溯和量化了京津冀地区碳排放强度变化的各驱动因素中的行业贡献度及其阶段性变化情况,研究结果更具量化指向,所得出的政策建议也更具针对性和和可操作性.为双碳目标下京津冀协同发展制定科学合理减排目标提供一定实证依据,也为其他区域碳减排工作的实践和低碳城市的推进提供可能的参考.1 研究方法和数据来源 1.1 碳排放量核算 CO2排放一般通过化石能源消费进行测算.本研究能源碳排放量计算参考魏楚41能源碳排放测算方法,即根据 17 种化石能源平均发热量,先将其折算并加总为标准煤,按照不同能源分类标准将其分为煤炭、石油和天然气三类燃料.再根据中华人民共和国气候变化初始国家信息通报42中温室气体清单编制方法、IPCC 公布的不同化石能源消费温室气体排放系数和中国能源统计年鉴附录 4 中各种能源折标准煤参考系数表公布的各能源低位发热量数据,测算出能源碳排放量数据,具体计算方法如式(1)所示:1717iijijjjjjCCEFD=(1)式中:Ci表示 i 行业 CO2排放量,百万 t;j 表示不同化石能源燃料;Eij表示 i 部门 j 燃料的消耗量;Fj表示 j燃料缺省的 CO2排放因子,kg-CO2/kcal;Dj表示中国能源产品 j 燃料平均低位发热量,kcal/kg 或 kcal/m3;FjDj被称为 CO2排放系数.具体能源折标系数和CO2排放系数详见魏楚41的计算.1.2 LMDI 分解模型 Kaya 恒等式25通常用于 CO2排放或 CO2排放强度变化驱动因素分析中.依据 Kaya 恒等式可以得到式(2),即把 CO2排放强度(CI)分解为 CO2排放因子(CE)、能源强度(EI)和产业结构(IS)3 个因素:CIiiiiiiiiCCEGGEGG=CEEIISiiii=(2)式中:i 表示行业;Ci表示 i 行业 CO2排放量;Ei表示 i行业能源消耗量;G 和 Gi分别表示京津冀整体和 i行业增加值;CIiiCG=代表京津冀整体 CO2排放强度;CEiiiCE=代表i行业排放因子因素,主要体现i行业能源结构合理性对CI的影响;EIiiiEG=代表i行业能源强度因素,表示 i 行业单位产出所消耗的能源量,主要体现i行业能源效率优化对CI的影响;ISiiGG=代表 i 行业产业结构因素,用于衡量 i 行业增加值占京津冀整体 GDP 的比重,反映 i 行业产业结构调整对 CI 的影响.采用 Ang&Choi43提出的 LMDI 乘法分解法将 CI 变化分解为 3 个部分:排放因子因素(CEi)、能源强度因素(EIi)、产业结构因素(ISi).对应指数计算公式如下所示:CEEIIS1CICIiiDDD=(3)式中:DCE、DEI、DIS可以通过下面公式计算:,CE,1CEexplnCEmi tiii tDw=(4),EI,1EIexplnEImi tiii tDw=(5),IS,1ISexplnISmi tiii tDw=(6),1,1(CI,CI)(CI,CI)i ti timi ti tiLWL=(7)公式(4)(6)是 t-1 到 t 期单时间段分解,其中 wi是 i行业的权重,下面为t=0到t=T期多时间段分解公式:1111101CEEIISCICICEEIISCICITTttttttttttt=000CEEIISCEETISTTT(8)111010101CEEIISEIISCETCECEEIEIISISTTTtttTTtttttt=(9)公式(7)中 L(a,b)计算方法如下:(,)/(lnln)(,)00a bababL a baabab=(10)1.3 Attribution 分解方法 为了进一步追溯各终端细分行业对 3 个驱动因素的贡献度,采用 Choi&Ang26提出的 Attribution 归因分析法.即在 LMDI 乘法分解基础上,通过计算各终端细分行业对各驱动因素指数变化的贡献度,从而量化其对京津冀整体碳排放强度变化的影响.以8 期 陈 亮等：京津冀地区碳排放强度变化驱动因素及归因分析 4385 产业结构为例,可以计算出各时间段细分行业对产业结构因素指数变化的贡献度,公式如下所示:,11IS11ISmi ttiii ttISrIS=(11)式中:ri为 i 行业权重,具体计算方法如公式(12)所示:,11,11IS(IS,ISIS/IS)(IS,ISIS/IS)ii ti ti tttii ti tttiwLr=(12)根据公式(8)以及公式(11),可以得到0,T时期产业结构变化公式:,01,1,1,10000ISISISIS11ISISISISTmi ttTTi tttii tISrIS=(13),1,1,11,1,1,1,11IS(IS,ISIS/IS)IS(IS,ISIS/IS)i ti tii ttti tti ti tiii tttwLrWL=(14)公式(13)中ISt-1/IS0ri,t-1,t(ISi,t/ISi,t-1-1)表示i行业以 t=0 为基年,在t-1,t时间段对产业结构因素的贡献度.1.4 数据来源 表 1 6 个细分行业分类说明 Table 1 Description of 6sub-sectors 分类简称 具体行业 GB/T4754-2017 代码农业 农、林、牧、渔业 0105 工业 工业 0646 建筑业 建筑业 4750 交通运输业 交通运输、仓储、邮政业 5360 商业 批发和零售业、住宿和餐饮业 5152、6162 其他 其他服务业 6397 根据 GB/T4754-2017标准44,将国民经济行业合并为 6 个:农业(农、林、牧、渔业)、工业、建筑业、交通运输业(交通运输、仓储和邮政业)、商业(批发和零售业、住宿和餐饮业)和其他服务业,具体如表 1 所示.能源数据通过 20002021 年中国能源统计年鉴地区能源平衡表(实物表)直接获取,地区及各行业增加值数据均通过 20002021 年 中国统计年鉴及地方统计年鉴直接获取,少量残缺数据如交通运输、仓储和邮政业产业增加值根据地方年度统计公报中相应行业较上一年增长比例推算得到.为消除价格因素,GDP 及各行业增加值均以2000年为基准做不变价处理,细分行业增加值实际值处理方法参考魏楚41著作,即各行业产出平减指数参照中国统计年鉴中公布的各行业“国内生产总值指数”,其他服务业增加值实际值是通过第三产业增加值实际值减去交通运输业和商业增加值实际值得到.2 实证结果与分析 2.1 碳排放量及碳排放强度时空演变特征 图 1 20002020 年京、津、冀和京津冀整体碳排放量及碳排放强度变化 Fig.1 Changes in carbon emissions and carbon emission intensity of Beijing,Tianjin,Hebei and Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2020 地区层面,如图 1 所示.京津冀整体碳排放量从2012 年开始转入一段平台期,2018 年出现反弹趋势,河北省碳排放量在总体中占比近 80%,主导着区域整体碳排放量走势.北京市已实现碳达峰,天津市和河北省自2012年趋于进入平台期,但河北省2018年后有所反弹.相较于碳排放量,津、冀以及京津冀整体碳排放强度均从十一五时期便出现从升到降的转折,北京市碳排放强度则从十五初期就开始持续、稳定下降.北京市碳排放强度在 20002020 年内呈稳定、持续性下降态势,津、冀以及京津冀整体碳排放强度在 20062017 年变动趋势基本一致,均稳定、4386 中 国 环 境 科 学 43 卷 持续性下降,2018 年后反弹,其中天津市反弹幅度较大.虽然如此,京津冀整体碳排放强度仍远高于国内外同类城市群,碳减排压力依然沉重.行业层面,如图 2 所示.从碳排放量来看,工业贡献最大,占比超过 80%,主导着京津冀整体碳排放走势,其中河北省工业碳排放量占了 80%以上,交通运输业次之,其他行业占比相对较小.从各行业碳排放量变动趋势来看,除工业和交通运输业外,其他 4 个行业均呈先升后降趋势.工业在 20002017 年间先快速攀升后缓慢下降,2012 年为转折点,2017 年后又反弹回升.交通运输业在 20002019 年则处于不断攀升态势,2020 年可能受新冠疫情出行受限原因出现回落.从碳排放强度来看,6 个行业自十一五后基本均出现明显下降,其中工业降幅最大,20062017年累计下降 60.76%.交通运输业和工业均在十三五中后期出现反弹,其中工业 2017 年后反弹上升,交通运输业在十三五时期则呈不降反升趋势.图 2 20002020 年京津冀行业碳排放量及碳排放强度变化 Fig.2 Changes in carbon emissions and carbon emission intensity of Beijing-Tianjin-Hebei industries from 2000 to 2020 可以看出,从十五到十三五时期,中国不断提高对节能减排工作的重视程度、不断细化节能减排目标、积极推动如十大节能工程等一系列节能减排措施取得了显著效果.十一五时期,京津冀地区采取一系列节能减排措施,如关停小火电、引入新的生产工艺和设备、提高能效标准等,低碳发展效果显著,节能降碳虽取得一定成效但挑战巨大.十二五时期,京津冀三地围绕大气污染防治,大力压减燃煤、控制机动车污染、淘汰和置换落后产能、调整产业结构和积极推动低碳技术创新,在联防联治持续努力下,煤炭消耗总量及碳排放总量均得到有效控制.根据本文计算结果,20122017年京津冀整体煤炭消费总量和碳排放总量分别降低了 10.14%和 6.88%,尤其北京市煤炭消费占比近几年已经降至 1.50%左右,低碳发展和节能降碳均取得显著成效.但十三五中后期由于受经济形势以及新冠疫情影响,一些传统行业如钢铁行业产量回升,工业碳排放量出现反弹回升,导致区域整体碳排放量回升.2019 年北京市、河北省、天津市交通运输业碳排放量分别占京津冀整体的 49.19%、34.78%、16.04%(根据本文计算结果整理获得),且2020年前北京市交通运输业碳排放始终保持着强劲增长态势,河北省波动性增长,但增速较缓,天津市变动幅度最小.京津冀地区交通运输业碳减排压力主要来自于北京市,其次河北省,天津市最小.随着京津冀协同发展进一步深入,三地交通更加频繁,降碳压力进一步增大.北京市作为首都,经济发展程度高,城市车辆需求和密度大,铁路交通发展迅速,而煤油是铁路交通主要能源,因此煤油消耗量对北京市交通运输碳排放起着直接推动作用45.河北省虽然经济发展相对落后,但高消耗、高污染重型车管控不彻底,而且农村人口占比较高,农用重型柴油车较多,加之京津冀一体化的推进,天津一部分货运转移至唐山港、秦皇岛港等原因致使河北省交通运输业碳排放压力难以短时间内排解.但 2011 年开始河北省政府大力倡导新能源汽车,一定程度上缓解了交通运输业碳排放上升的压力.天津市拥有全球第四位吞吐量的天津港,水运是其主要货运方式,加之 2012 年天津市政府大力倡导绿色节能交通,汽车、船舶等交通工具中天然气消耗占比不断增高,所以碳排放压力相对前两者最小.由此可见,未来京津冀地区节能降碳压力仍然较大,河北省特别是其工业部门依然是节能减排中的重中之重,而交通运输业碳减排压力主要在北京市.2.2 碳排放强度变化驱动因素分解 由表 2 可知,从 4 个五年规划对比来看,2001 8 期 陈 亮等：京津冀地区碳排放强度变化驱动因素及归因分析 4387 2005 年十五时期,京津冀整体碳排放强度较上年上升的年份最多,排放因子和能源强度起着主要促进效应.20062010 年十一五时期,碳排放强度呈连年降低态势,能源强度在此阶段起到了持续性抑制效应,排放因子和产业结构促进效应年份较多,这可能和2008年因自然灾害和全球金融危机,政府为平稳经济增长出台的一系列积极财政政策和货币政策有关.相较于十一五时期,20112015 年十二五期间,京津冀整体碳排放强度呈连年下降态势,其 3 个驱动因素对碳排放强度也均呈持续、稳定抑制效应,其中北京市碳排放强度降幅最大,从 0.43t/万元降至 0.26t/万元,降幅为39.86%,天津市碳排放强度从 0.88t/万元降至 0.62t/万元,降幅为 29.80%,河北省碳排放强度从 2.31t/万元降至 1.70t/万元,降幅为 26.43%.可见十二五规划中促进煤炭清洁利用、推广使用天然气和生物质成型燃料等清洁能源、重污染企业搬迁改造等,以及大气十条中提出的产业结构升级、加快技术创新和调整能源结构措施均取得了良好成效,十二五环保成绩可圈可点.20162020 年的十三五期间,除 2018 年外,京津冀整体碳排放强度基本呈连年下降态势,这可能和当时国家实施的一系列环保法规和措施如第 1 轮中央生态环境保护督察在 2015 年底开始对河北省开展督察试点,2018年完成第1轮督查全覆盖,2019年又启动第2 轮中央生态环保督察,以及 打赢蓝天保卫战三年行动计划 把京津冀地区列为重点区域等有着直接关系,国家层面对环保的高度重视推动着地方政府及其相关部门生态环境保护责任的积极落实.2018 年整体碳排放强度上升主要归因于河北省煤炭消费突增,以致该年份能源强度对碳排放强度由抑制转为促进效应.在此期间,北京市碳排放强度从 0.22t/万元降至 0.11t/万元,降幅最大且高达 50.70%,河北省碳排放强度除2018 年小幅度上升外,其他年份均连年下降,降幅为14.01%,天津市碳排放强度中后期出现小幅度波动.同时,3 个驱动因素对碳排放强度也基本呈持续性抑制效应,但就抑制强弱程度而言,十三五前期产业结构对碳排放强度抑制效应占主导地位,后期转为了能源强度,排放因子贡献相对较弱,原因可能是作为区域碳减排主要抓手和重要影响因素的产业结构在十二五至十三五期间得到显著持续性优化,以及此阶段节能减排和清洁能源替代等低碳技术的创新进一步提高了能源效率,但由于长期以来形成的能源高碳消费结构发展惯性很大,短时间难以发生显著改变,所以排放因子对碳排放强度抑制效应相对没那么显著.表 2 京津冀地区碳排放强度变化 LMDI 分解结果(%)Table 2 Results of LMDI decomposition of carbon emission intensity change in Beijing-Tianjin-Hebei region(%)基年:前 1 年 基年:2000 年 年份 碳排放强度(CI)排放因子(CE)能源强度(EI)产业结构(IS)碳排放强度(CI)排放因子(CE)能源强度(EI)产业结构(IS)2001 0.901 0.975 0.940 0.944 0.901 0.975 0.940 0.944 2002 1.133 0.994 1.191 0.986 1.020 0.969 1.120 0.930 2003 0.972 1.004 0.944 1.004 0.991 0.974 1.057 0.934 2004 0.956 1.012 1.020 0.943 0.947 0.985 1.078 0.880 2005 1.063 1.003 1.074 0.993 1.006 0.988 1.158 0.874 2006 0.984 1.007 0.926 1.041 0.991 0.995 1.072 0.910 2007 0.905 0.987 0.943 0.981 0.897 0.981 1.011 0.893 2008 0.884 1.015 0.885 0.991 0.793 0.996 0.895 0.886 2009 0.907 1.001 0.898 1.012 0.719 0.997 0.803 0.897 2010 0.865 1.015 0.879 1.000 0.622 1.012 0.706 0.896 2011 0.935 0.997 0.952 0.979 0.582 1.009 0.673 0.878 2012 0.911 0.997 0.930 0.991 0.530 1.005 0.625 0.870 2013 0.875 0.997 0.864 0.989 0.464 1.002 0.540 0.861 2014 0.920 0.994 0.955 0.973 0.426 0.997 0.516 0.838 2015 0.930 0.995 0.992 0.958 0.397 0.992 0.512 0.803 2016 0.897 0.997 0.975 0.951 0.356 0.989 0.499 0.764 2017 0.891 0.989 0.954 0.959 0.317 0.978 0.476 0.732 2018 1.016 0.999 1.189 0.815 0.322 0.977 0.566 0.597 2019 0.984 0.998 0.927 1.070 0.317 0.975 0.525 0.639 2020 0.913 1.006 0.869 0.968 0.289 0.981 0.456 0.618 注:表的左半部分展示了单时间段(以前1年为基期)各驱动因素影响效应,右半部分展示了多时间段(以2000年为基期)各驱动因素影响效应.4388 中 国 环 境 科 学 43 卷 总体来看,20002020年京津冀整体碳排放强度累计下降 71.09%,能源强度、产业结构和排放因子因素均对碳排放强度表现为不同程度的抑制,其中能源强度贡献最为突出,累计抑制贡献率为 54.36%,产业结构 38.17%,排放因子累计贡献最弱.2001 2005 年十五时期,随着中国 2001 年加入 WTO 和全球经济新一轮结构性调整,国内经济高投入、高消耗、高污染和低效益的粗放型经济增长模式占据主导地位,以及国内环保规制与环境标准相对宽松,中国产业的国际分工地位决定了中国贸易条件的相对恶化,以至于在出口结构上处于低端地位.国内一些地区发展心切,加速促进外贸出口与引进外资,一些发达国家为逃避其国内严格的环保法制,将部分污染密集型企业或技术转移至中国,如皮革、化工、印染等高污染企业,这种污染转嫁给中国带来了严重的环境问题46.自 20062010 年十一五开始,国家与各省市都对生态环境开始高度重视,并在十一五规划中首次提出节能减排目标,京、津、冀各自十一五规划纲要中也均对提高能源效率作出明确要求,如北京市提出万元 GDP 能耗较十五末降低2%47,天津市提出单位生产总值能耗降低 5%48,河北省提出单位生产总值能耗降低 20%左右49.随着工业化、城镇化进程的加快以及消费结构的升级,国内经济社会实现平稳发展所面临的资源环境瓶颈约束愈加突出,节能减排工作难度和压力与日俱增,国际上围绕能源安全以及气候变化的博弈日益激烈,同时为了抢占低碳技术和能源等领域未来发展制高点,中国在十二五至十三五时期开始对节能减排领域提出了更高要求,开始将单位 GDP 能耗、碳减排等作为规划指标并做出相关要求,从而进一步推动产业结构转型升级.如 2010 年北京市实施的中华人民共和国节约能源法、2010 年河北省发布的确保实现十一五节能减排目标十项措施的通知、2012 年天津市发布的十二五节能减排方案等.这些相关政策措施加快了三高企业的陆续淘汰和退出,促进了产业结构的不断转型升级,激励了新能源及节能环保低碳技术的研发和推广,加快促进了京津冀地区碳排放强度的不断降低和总体发展目标的实现.2.3 归因分析 根据上述 Attribution 模型公式,分别追溯排放因子、能源强度和产业结构 3 个驱动因素中各终端细分行业在 4 个五年规划末对整体碳排放强度变化贡献率阶段性变化情况,如表3所示.20012015年的十五至十二五 3 个时期,能源强度累计贡献率最大,其中十五末期能源强度对碳排放强度累计效应为促进,十一五和十二五末期均转为抑制效应.由此可见,十二五期间加强的环境规制举措对提高能源效率起到了显著效果,使能源强度对碳排放强度由促进转为持续性抑制效应.20162020年十三五末期产业结构对碳排放强度累计贡献率最大,这个时期产业结构低碳化调整取得显著效果.表 3 20002020 年京津冀地区碳排放强度影响因素行业归因分析(%)Table 3 Industry attribution analysis of carbon emission intensity influencing factors in Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2020(%)行业 农业 工业 建筑业 交通 运输业 商业 其他 总计 十五-0.019-0.254 0.093-0.377-0.106-0.535-1.197 十一五-0.070 2.902-0.245-0.216 0.178-0.105 2.444 十二五 0.040-0.771-0.363-0.214-0.481-0.217-2.005 排放因子(CE)十三五-0.327-0.103-0.072-0.401-0.01-0.172-1.076 十五-1.452 4.701-0.780 16.761 2.02