李紹萍，王 倩，劉 洋

(1.東北石油大學石油經濟與管理研究所，黑龍江 大慶 163318;2.東北石油大學秦皇島分校，河北 秦皇島 066004)

近年來，隨著經濟高速發(fā)展、人口持續(xù)膨脹和工業(yè)化、城市化進程的進一步推進，能源消費劇增，生態(tài)環(huán)境日益惡化，特別是溫室氣體排放引起的氣候變暖已嚴重威脅到人類的生存和發(fā)展，低碳經濟受到世界各國的普遍關注，成為應對氣候變化、實現(xiàn)經濟可持續(xù)發(fā)展的首選戰(zhàn)略［1］。東北老工業(yè)基地是中國碳排放的重災區(qū)，不可避免地成為全國碳減排的首要對象，而工業(yè)又是其能源消費的主力軍，因此，分析東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量變化的影響因素，找出控制或降低碳排放量的措施，對于節(jié)能減排、促進東北老工業(yè)基地低碳經濟發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。本文針對東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量變化的影響因素，利用對數平均迪氏指數法(Logarithmic Mean Divisia Index method，LMDI)進行因素分解并對模型展開研究，旨在為東北老工業(yè)基地未來的節(jié)能減排提供實證參考，據此提出控制碳排放的政策建議，以促進東北老工業(yè)基地低碳經濟的發(fā)展，實現(xiàn)東北老工業(yè)基地的振興和長期可持續(xù)發(fā)展。

一、分解模型的建立

基于對數平均迪氏指數法對碳排放影響因素分析的優(yōu)越性(全分解、無殘差、易使用、易理解)，本文采用該方法分析東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量變化的影響因素，因為LMDI分解法在理論基礎、適用范圍和結果表達等綜合方面相對較優(yōu)，分解結果有加法和乘法兩種形式，易于轉換且一致，不存在無法分解的殘差，可以用于絕大多數情形的分析，所以，LMDI分解法是目前對能源分析的一種重要分析方法，具有表達性和實用性［2］。

工業(yè)碳排放的影響因素很多，鑒于東北老工業(yè)基地的研究重點在人口規(guī)模、經濟發(fā)展水平、工業(yè)化率、能源利用效率、能源消費結構和碳排放系數對工業(yè)碳排放量變化的影響，建立下面的工業(yè)碳排放影響因素分解模型

由式(2)可知，碳排放總量C的變化取決于P(人口規(guī)模因素)、Y(經濟發(fā)展水平因素)、L(工業(yè)化率因素)、M(能源利用效率因素)、Ni(能源消費結構因素)、Ri的變化(碳排放系數因素)［3］。

第t期相對于基期的碳排放總量變化的影響因素可以分解為6個因素，具體如下:

加法模式

乘法模式

式(3)中的 ΔCP、ΔCY、ΔCL、ΔCM、ΔCN、ΔCR分別代表各因素變化對碳排放總量變化的貢獻值;式(4)中的 DP、DY、DL、DM、DN、DR分別代表各因素變化對碳排放總量變化的貢獻率。

根據LMDI方法對東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放總量進行分解，各影響因素的分解結果如下［4］:

加法分解模式下有

乘法分解模式下有

以上各變量的含義及描述見表1。

表1 因素分解模型中各變量的定義

二、數據來源及處理

東北老工業(yè)基地工業(yè)增加值和工業(yè)能源消費的原始數據來源于1997—2011年東北三省歷年《統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》，以原始數據為基礎，按照以下方法進行數據處理:

由于工業(yè)總產值中存在固有的雙倍計量問題，本文以工業(yè)增加值來計算工業(yè)化率和能源利用效率，同時，數據以1997年為基準，根據相應的工業(yè)產值指數統(tǒng)一折算成1997年不變價格，不變價工業(yè)GDP=基準工業(yè)GDP×工業(yè)產值指數。因為隨著經濟發(fā)展，價格是不斷變化的，所以，以現(xiàn)價工業(yè)GDP計算的碳排放總量是不能直接對比的［5］。

由于能源種類過多，且有些種類消費量較低，本文按照一次能源終端消費的分類將工業(yè)能源消費劃分為原煤、原油、天然氣三種能源種類進行碳排放總量的分析。

目前，東北老工業(yè)基地還沒有碳排放量的直接檢測數據，本文通過能源消費量來估算碳排放量:C由于原始數據中各種能源消費均為實物統(tǒng)計量，單位各不相同，不便于比較，因此，在進行計算時首先需要將各種能源消費實物量按照一定的系數統(tǒng)一折算成標準煤數量，然后再乘以各自的碳排放系數，即可得到各種能源消費的碳排放量［6］。各種能源的標準煤折算系數和碳排放系數見表2和表3。

表2 各種能源標準煤折算系數 kg標準煤

表3 各種能源碳排放系數噸碳/噸標準煤

鑒于各種能源在不同年份碳排放系數變化較小，可以忽略不計，假定它們是不變的，本文在因素分解過程中碳排放變化的貢獻值都是0，貢獻率都是1［7］。

經過上述程序后，計算整理得到東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放影響因素分析的基礎數據，見表4。另外，本文用Excel進行數據處理和統(tǒng)計分析。

表4 1997—2011年東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量的基礎數據

三、實證結果及分析

通過整理得到的基礎數據，根據上述加法和乘法計算公式，對東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量進行因素分解，可以得到1998—2011年各影響因素對東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量變化的貢獻值和貢獻率及貢獻值和貢獻率趨勢圖，見表5、圖1、圖2。

表5 1998—2011年東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量變化的影響因素分解效果

(一)東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量的總體變化趨勢

從表5和圖1中可以看出，東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量的總體變化趨勢大致表現(xiàn)為明顯的兩階段特征:第一階段為碳排放減少階段(1997—2002)，但整體下降速度變緩，且2000年出現(xiàn)了一個拐點，碳排放量增加了476.2萬噸;第二階段為碳排放增加階段(2002—2011)，整體增加速度變快，2008年出現(xiàn)了一個拐點，碳排放量減少了513.0萬噸，這可能是受綠色奧運等外部因素的影響，使碳排放量有所下降?？傮w而言，東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量是不斷增加的，雖然在1997—2002年期間有所下降，但其后一直呈快速增長的趨勢，這表明近年來隨著振興東北老工業(yè)基地戰(zhàn)略的實施和進一步推進，經濟得以迅速發(fā)展的同時，能源消耗量劇增，東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量也呈現(xiàn)出較快增長的趨勢［8］。

(二)東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量的影響因素分析

為了進一步分析東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量變化的內在機理，找出控制或降低工業(yè)碳排放量的措施，下面對各影響因素進行具體分析。一般而言，貢獻率大于1是碳排放量增加的拉動因素，反之貢獻率小于1是其抑制因素。

1.人口規(guī)模因素分析

由表4可知，2011年東北老工業(yè)基地人口數為10815.5萬人，較1997年增加了387.3萬人，說明近年來東北老工業(yè)基地人口增長較為緩慢。而根據LMDI分解結果可以看出，人口規(guī)模因素對工業(yè)碳排放量的貢獻值較小，且其貢獻率大于1，見表5，說明人口規(guī)模因素是工業(yè)碳排放量增加的拉動因素，但在其變動不大的情況下，貢獻值和貢獻率都比較小，且保持相對穩(wěn)定的狀態(tài)。

2.經濟發(fā)展因素分析

從分解結果中可以看出，經濟發(fā)展一直是東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量增加的主要貢獻因素，且其貢獻值呈現(xiàn)不斷增加的趨勢，由1998年的204.3萬噸增加到2011年的577.9萬噸，其貢獻率則由1998年的1.08增長到1.12，說明經濟發(fā)展始終是推動東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量增加的主要因素，對碳排放量的影響最大，且其拉動作用越來越顯著，呈不斷增強的趨勢。

3.工業(yè)化率因素分析

工業(yè)化率對東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量的貢獻值有正也有負，1997—2004年貢獻值為負，2004—2011年貢獻值除2006年為負外，其他年份都為正，且每階段內具有一定的變化幅度，這是因為自2004年初國家正式實施振興東北老工業(yè)基地戰(zhàn)略后，東北老工業(yè)基地迅猛發(fā)展，工業(yè)化率不斷提高，工業(yè)能源消耗增加，這在一定程度上導致了工業(yè)碳排放量的增加。

4.能源效率因素分析

能源效率對東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量的貢獻值整體為負(除2000、2004和2006年3個拐點外)，且其貢獻值的絕對值較大，其中2008年能源效率對工業(yè)碳排放量的抑制作用最大，使碳排放量減少了1077.6萬噸，這說明能源效率是減緩工業(yè)碳排放量最重要的因素，是實現(xiàn)碳減排目標最關鍵的可行因素。

5.能源結構因素分析

能源消費結構對東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量的貢獻同時存在正效應和負效應，且其對碳排放量增加的抑制作用較小，其貢獻值基本保持在一定的范圍內，反映了近年來東北老工業(yè)基地能源消費結構未能得到有效改善，有待進一步優(yōu)化，以充分發(fā)揮其對工業(yè)碳排放量增加的抑制作用。

四、結論

在東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放影響因素分解的基礎上，通過對各影響因素的實證分析，本文主要得到以下幾點結論:

人口規(guī)模、經濟發(fā)展和工業(yè)化率因素是東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量增加的拉動因素，其中經濟發(fā)展是工業(yè)碳排放量增加的最主要原因，工業(yè)化率的貢獻值和貢獻率次之，人口規(guī)模對工業(yè)碳排放影響的變化不大。

能源利用效率和能源消費結構因素是東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量增加的抑制因素，其中能源利用效率因素的抑制作用大于能源消費結構因素，能源利用效率是減緩工業(yè)碳排放量最重要的因素，能源消費結構對工業(yè)碳排放影響的變化不大。

總體來講，東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量不斷增加，呈現(xiàn)出較快的增長趨勢，這主要是因為隨著振興東北老工業(yè)基地戰(zhàn)略的實施和進一步推進，經濟發(fā)展和工業(yè)化率因素的拉動作用遠遠大于能源利用效率和能源消費結構因素的抑制作用。

通過以上對影響東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量變化因素的分析，筆者認為，在未來的工業(yè)發(fā)展中，應從以下幾方面來控制或減少東北老工業(yè)基地工業(yè)碳排放量:一是引進先進的生產技術和高效節(jié)能設備，對舊設備進行更新與改造，提高能源利用效率;二是進一步優(yōu)化能源消費結構，多使用天然氣、太陽能、風能、水能以及地熱能等清潔能源;三是大力發(fā)展高新技術產業(yè)，適當降低工業(yè)化率，特別是降低工業(yè)高能耗行業(yè)的比重。

綜上所述，東北老工業(yè)基地在未來的工業(yè)發(fā)展中只有堅持走以低能耗、低污染、低排放為基本特征的低碳工業(yè)發(fā)展模式，才能實現(xiàn)東北老工業(yè)基地的可持續(xù)發(fā)展。

［1］溫景光.江蘇省碳排放的因素分解模型及實證分析［J］.華東經濟管理，2010，24(2):29-32.

［2］郭朝先.中國碳排放因素分解:基于LMDI分解技術［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2010，20(12):116-220.

［3］徐國泉，劉則淵，姜照華.中國碳排放的因素分解模型及實證分析:1995—2004［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2006，16(6):158-161.

［4］潘佳佳，李廉水.中國工業(yè)二氧化碳排放的影響因素分析［J］.環(huán)境科學與技術，2011，34(4):86-92.

［5］張偉，吳文元.基于LMDI的長三角都市圈工業(yè)能源強度變動的因素分解——對長三角都市圈1996—2008年工業(yè)部門數據的實證分析［J］.產業(yè)經濟研究，2011，54(5):69-78.

［6］李園，張傳平，謝曉慧.中國二氧化碳排放差異及影響因素分析——基于工業(yè)分行業(yè)的實證分析［J］.工業(yè)技術經濟，2012，226(8):39-45.

［7］劉燕娜，洪燕真，余建輝.福建省碳排放的因素分解實證研究［J］.技術經濟，2010，29(8):58-61.

［8］晏永剛，任宏，況明玥.區(qū)域碳排放變化的驅動因素、分解模型與實證研究［J］.重慶大學學報:社會科學版，2011，17(4):19-24.