安徽省工业行业碳排放的脱钩效应及驱动类型

韩亚芬，李琦

1.宿州学院环境与测绘工程学院，安徽 宿州 234000;2.安徽省煤矿勘探工程技术研究中心，安徽 宿州 234000

低碳经济的本质是通过能源技术创新和政策创新等手段，切断经济增长和温室气体排放之间的联系.因而正确认识经济增长和温室气体排放间的变动关系是评价区域低碳经济建设水平，制定低碳经济发展战略的前提.近年来，国内外学者在此领域开展了大量的研究工作，成果主要表现为两类：其一是基于环境库兹涅茨曲线(EKC)理论，利用历史经验数据模拟碳排放和经济增长间的曲线特征[1～3].但由于该法对所选样本、数据及计量手段均有较强的敏感性，目前学术界对碳排放EKC的存在性尚未取得共识[4]；其二是利用脱钩理论测度经济增长速度与资源消耗速度的同步性关系.早期的脱钩指数(OECD)是利用环境压力与GDP 比率的期末值与期初值之比表征，可有效识别其是否存在脱钩现象，但却无法区分不同的脱钩状态[5，6].2005年Tapio建立了一种新的脱钩指数[7].由于该指数克服了OECD脱钩模型对基期选择的敏感性，同时还具有较强的脱钩状态识别能力，因而在实证研究中得到了广泛应用[8，9].如李忠民等利用Tapio指数测度了1995年～2007年我国东、中、西三大区域碳排放量和GDP增长间的脱钩关系[10]；彭佳雯等利用该理论探讨了1980年～2008年我国经济增长与能源碳排放的脱钩关系及程度，并分析了二者脱钩发展的时间和空间演变趋势[11]；庄贵阳运用Tapio脱钩指标对包括中国在内的全球20个温室气体排放大国在不同时期的脱钩特征进行了分析[12].

当前，国内有关碳排放与经济发展间脱钩效应的研究大多是从时间演变和空间分布两个角度开展分析，而对行业层面脱钩理论的研究则关注较少[13].实际上，由于不同行业间的碳排放状况差异显著，在节能减排工作的实施过程中，如何将减排政策措施细化至行业层面已成为当前低碳经济建设的重要课题，因而有必要加强行业层面的脱钩分析研究，为行业脱钩政策的制定及低碳导向的产业结构优化提供参考和指导[14].本文以安徽省37个工业行业为例，着眼于不同行业间的碳排放水平差异，重点分析工业行业层面脱钩效应的时间演变规律，并依据其中间变量特征对行业脱钩驱动力类型进行划分，为探寻如何因行业制宜地制定碳减排方案和对策，为加快安徽省低碳经济建设提供依据和参考.

1 研究方法与数据来源

1.1 碳排放量的测算方法

由于目前我国并没有针对碳排放量的直接监测数据，本文采用徐国泉等(2006)提出的碳排放系数法对安徽省工业行业碳排放量进行测算，计算公式为

(1)

式中，Ci为第i类行业的碳排放总量；Cij为第i类行业中j类能源的碳排放量；Eij为第i类行业中j类能源的消费总量；Sij为j类能源在第i类行业总能源消费中所占的比重；Hj为j类能源的碳排放系数.选取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气等8 类能源进行测算，各类能源对标准煤的折算系数及碳排放系数如表1所示.

表1 各类能源的碳排放系数Tab.1 Carbon emission coefficients of different energy

注：1)天然气的标准煤折算系数单位为kg标准煤/m3；2)资料来源：国家发展和改革委员会能源研究所.中国可持续发展能源暨碳排放情景分析，2003.

1.2 Tapio脱钩指数

Tapio脱钩指数是采用时期为时间尺度的弹性分析方法反映变量间的脱钩关系.以工业行业碳排放为例，其脱钩指数是以研究期初和期末间工业行业碳排放与产值的变化率之比进行表征，如式(2)所示.

D(C,J)=%ΔC/%ΔI

(2)

式中，D(C, I)为某一时期内行业碳排放的脱钩指数，%ΔC为该时期内行业碳排放的变化率，%ΔI为该时期内行业工业产值的变化率.依据D(C, I)、ΔC、ΔI的不同数值组合，可将其脱钩状态划分为强脱钩、弱脱钩、衰退脱钩、增长连结、衰退连结、强复钩、弱复钩、扩张复钩八种，具体划分依据如表2所示.

表2 Tapio 脱钩指数的八种脱钩状态划分及其对应的变量特征Tab.2 Decoupling types of economic growth and energy carbon emission

1.3 行业碳排放脱钩驱动类型划分模型

为了进一步揭示工业行业碳排放脱钩的驱动因素，本文在行业脱钩指数的基础上，主要考虑能源效率因素和结构因素对碳排放脱钩的影响，构建出碳排放脱钩效率驱动因子F效率和结构驱动因子F结构的计算模型，如式(3)和(4)所示.

(3)

(4)

式中，%ΔE为行业能源消费量的变化率；F效率为行业碳排放脱钩效率驱动因子，代表着行业内部能源利用效率变动对碳排放脱钩的影响；F结构为行业碳排放脱钩结构驱动因子，代表着行业能源消费结构变动对碳排放脱钩的影响.

根据上述两类脱钩驱动因子测算结果的数值大小，可将其划分为抑制、弱驱动和强驱动三个脱钩驱动等级类型(表3).

表3 碳排放脱钩驱动因子的等级划分Tab.3 The evaluation criteria of decoupling dynamic of GIP and energy carbon emission

据此，依据两类碳排放驱动因子的驱动等级组合，可将工业行业划分为9种不同的脱钩类型(图1).

1.4 数据来源与处理

为了系统研究安徽省工业各行业碳排放与经济增长间脱钩关系的动态演变及其驱动类型，本文分四期(1999年、2004年、2009年和2014年)进行碳排放脱钩指数的计算，选择37个工业行业类别，分别对四个时间截面(1999年、2004年、2009年和2014年)的各行业生产总值和各类能源消费量数据进行收集，所选数据取自《中国统计年鉴2000年～2015年》、《中国能源统计年鉴2000年～2015年》和《安徽统计年鉴2000年～2015年》.同时，为保证数据的可对比性，在数据分析前将不同年份的各行业工业生产总值数据均按照1999年不变价格进行了修正.

F结构F效率F效率=1F结构=1(,)00效率弱驱动效率强驱动效率抑制结构抑制结构弱驱动结构强驱动双弱驱动型双强驱动型双抑制型效率弱驱动结构抑制效率强驱动结构抑制效率强驱动结构弱驱动效率抑制结构弱驱动效率抑制结构强驱动效率弱驱动结构强驱动

图1 工业行业碳排放脱钩的驱动类型划分模型
Fig.1 Driving model of decoupling of economic growth and energy carbon emission

2 结果与分析

2.1 安徽省工业行业碳排放量特征分析

表4分别列出了1999年、2004年、2009年和2014年四个时间段安徽省37个工业行业的碳排放量排序.从总体上来看，大多数工业行业的碳排放量呈现出明显的逐期增长趋势，如电力热力的生产和供应业(35)的碳排放量在四个时期稳居各行业首位，碳排放量从1999年的1 018.02万t增长至2014年的5 282.16万t，增长率高达518.87 %，但个别行业亦存在碳排放量波动变化现象，如饮料制造业(07)、烟草加工业(08)、纺织业(09)、通讯设备计算机及其他电子设备制造业(31)、仪器仪表及文化办公用机械制造业(32).而从37个工业行业碳排放量的对比来看，各行业间存在显著差异，以2014年为例，各行业的碳排放量在0.05 万t～5 282.16 万t范围内，其中，碳排放量超过100 万t的行业为电力热力的生产和供应业(35)、煤炭开采和洗选业(01)、黑色金属冶炼及压延加工业(24)、非金属矿物制品业(23)、化学原料及化学制品制造业(18)、石油加工、炼焦及核燃料加工业(17)，表明碳排放量较高的行业主要集中在能源生产、加工部门以及重工业部门.另外，选取各年份碳排放量排名前五的行业部门，对其碳排放量占工业碳排放总量的比例进行对比发现，1999年、2004年、2009年和2014年排名前五的行业碳排放量比例总和分别为86.41 %、88.42 %、89.78 %和93.76 %，这反映出工业碳排放存在着向少数行业逐渐集中的趋势，行业间的碳排放差异正在不断地增大.

表4 1999年～2014年安徽省37个工业行业的碳排放量Tab.4 Carbon emissions of 37 industries of Anhui province during 1999 to 2014

注：表中行业编号1～37分别代表煤炭开采和洗选业，黑色金属矿采选业，有色金属矿采选业，非金属矿采选业，农副食品加工业，食品制造业，饮料制造业，烟草制品业，纺织业，纺织服装鞋帽制造业，皮毛羽毛(绒)及其制品业，木材加工制造业，家具制造业，造纸及纸制品业，印刷业，文教体育用品制造业，石油加工及炼焦业，化学原料及化学制品制造业，医药制造业，化学纤维制造业，橡胶制品业，塑料制品业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼及压延加工业，有色金属冶炼及压延加工业，金属制品业，通用设备制造业，专用设备制造业，交通运输设备制造业，电气机械及器材制造业，通信及电子设备制造业，仪表及文化办公用机械制造业，工艺品及其他制造业，废弃资源和废旧材料回收加工业，电力、热力的生产和供应业，燃气生产和供应业，水的生产和供应业.

2.2 安徽省工业行业碳排放脱钩系数的时间演变特征分析

依据碳排放脱钩系数计算公式，对1999年～2004年、2004年～2009年、2009年～2014年三个时期的各行业碳排放脱钩系数进行计算，并同时划定其脱钩状态，结果如表5所示(由于在研究时段内各行业工业产值均未出现负增长，故其脱钩状态仅存在强脱钩、弱脱钩、增长连结和扩张性复钩四种).由表5可知，1999年～2004年期间，处于强脱钩、弱脱钩、增长连结和扩张性复钩状态的行业数分别为3个、11个、3个和20个；2004年～2009年期间，处于强脱钩、弱脱钩、增长连结和扩张性复钩状态的行业数分别为6个、20个、4个和7个；而2009年～2014年期间，处于强脱钩、弱脱钩、增长连结和扩张性复钩状态的行业数分别为18个、15个、3个和0个.由此可见，三个研究时期工业行业的脱钩情况总体呈现出由扩张性复钩状态→增长连结→弱脱钩→强脱钩不断转变的趋势，反映出工业经济增长对能源碳排放的依赖程度正在逐渐降低.

表5 三个研究时期内安徽省37个工业行业的碳排放脱钩系数Tab.5 Decoupling coefficient of industrial added value from carbon emission in the 37 industries of Anhui province in various period

注：1～37分别代表37个工业行业，具体见表4注.

值得注意的是，虽然绝大多数工业行业的碳排放脱钩系数呈现出持续下降的趋势，但仍存在个别行业脱钩状态反弹的现象，如煤炭开采和洗选业(01)、通用设备制造业(27)等，考虑到这些行业的碳排放总量较大，因此应引起足够的重视.对于这些行业，大量的要素投入已不能带来有效的经济增长，故发展此类行业不可仅依赖要素投入，更应通过推进技术革新和管理机制创新来增加产出.

2.3 安徽省工业行业碳排放脱钩驱动类型划分

为进一步对安徽省工业行业碳排放脱钩驱动类型进行划分，依据公式(3)和(4)分别计算出三个不同时段(1999年～2004年、2004年～2009年、2009年～2014年)各工业行业的碳排放脱钩效率驱动因子和结构驱动因子，并结合行业驱动分类模型图进行分析(图2).

首先从行业驱动类型分布来看，1999年～2004年时段，多数工业行业集中在效率结构双弱驱动类型(8个)和效率抑制-结构弱驱动类型(19个)中，少数行业分布于效率弱驱动结构强驱动(2个)、效率强驱动结构弱驱动(1个)及效率弱驱动结构抑制(4个)等类型；2004年～2009年时段，有不少工业行业开始出现结构抑制趋势.总体上来说，大部分工业行业主要分布在效率结构-双弱驱动类型(9个)和效率弱驱动结构抑制类型(14个)中，少数行业处于效率强驱动结构弱驱动(3个)、效率抑制结构弱驱动(6个)及效率弱驱动结构强驱动(3个)等类型；而2009年～2014年时段，大部分行业又主要集中在效率强驱动结构弱驱动类型(13个)和效率结构双弱驱动类型(12个)中，另有效率弱驱动结构强驱动(3个)、效率弱驱动结构弱驱动(4个)等类型.

而关注三时段驱动类型的动态演变特征则发现，各行业在横轴(效率驱动因子)方向上总体上呈现逐渐向右移动的趋势，即多数行业的转变方向为效率抑制型→效率弱驱动型→效率强驱动型，说明能源利用效率的提高是导致安徽省行业碳排放脱钩的主要驱动因素，这与近年来安徽省鼓励技术革新、倡导传统产业升级，发展能源利用技术有着直接的关系；而三时段大部分行业在纵轴(结构驱动因子)方向上基本维持在0

3 结论

本文依据安徽省1999年～2014年37个工业行业能源消耗及经济发展的相关数据，利用脱钩模型对安徽省37个工业行业碳排放及经济发展脱钩关系进行测度，并利用脱钩驱动力分类模型对各行业驱动力进行测算并分类，结果显示：(1)从总体来看，安徽省大部分工业行业碳排放量呈现逐期增长态势，但个别行业亦存在碳排放量波动变化现象，如饮料制造业(07)、烟草加工业(08)等；从横向比较看，碳排放量较高的行业主要集中在能源生产、加工部门以及重工业部门，对比研究发现1999年、2004年、2009年和2014年排名前五的行业碳排放量比例总和分别占总量的86.41 %、88.42 %、89.78 %和93.76 %，这反映出工业碳排放存在着向少数行业逐渐集中的趋势，行业间的碳排放差异正在不断地增大.(2)三个研究时期多数工业行业的脱钩情况总体呈现出由扩张性复钩状态→增长连结→弱脱钩→强脱钩不断转变的趋势，说明工业经济增长对能源碳排放的依赖程度正在逐渐降低，个别行业出现反弹现象，这些行业更应该通过推进技术革新和管理机制创新来增加产出.(3)分析三时段驱动类型的动态演变特征发现，各行业在横轴(效率驱动因子)方向上总体呈现逐渐向右移动的趋势，即多数行业的转变方向为效率抑制型→效率弱驱动型→效率强驱动型；而三时段大部分行业在纵轴(结构驱动因子)方向上基本维持在0

碳排放脱钩效率驱动因子碳排放脱钩结构驱动因子2617131341033421320281532252312925113527829624-10123-8-7-6-5-4-3-2-101231999～2004年年-8-7-6-5-4-3-2-10123-10123-8-7-6-5-4-3-2-10123-10123碳排放脱钩结构驱动因子碳排放脱钩结构驱动因子碳排放脱钩效率驱动因子36212883636373141411165252229349103215641738271341535209363237293128302625522碳排放脱钩效率驱动因子2004～2009年年2009～2014年年

注：图中散点代表37个工业行业，见表4注.

图2 三时段各行业碳排放脱钩驱动分类
Fig.2 Industrial driving type of decoupling of economic growth and energy carbon emission in various period