基于LMDI-I模型的中国电力行业碳排量分析

丁泽群

摘  要：电力行业是中国化石能源消耗和二氧化碳排放的最大贡献者。本文分析了2000—2017年电力行业二氧化碳排放总量。2000—2017年，二氧化碳排放量从19126.82×104t增加到55699.981×104t。本文选择LMDI-I方法进行研究。分解分析表明，在本文研究的7个因素中，经济规模是影响电力工业碳排放的最重要因素，用电规模和能源结构因素对碳排放的增加也起到了显著的作用。发电效率因子和发电耗电比对减少二氧化碳排放起着关键作用。最后，根据研究结果提出了减少二氧化碳排放的建设性建议。

关键词：电力行业  二氧化碳排放  因素分解  减排

中图分类号：DF427           文献标识码：A            文章编号：1674-098X（2021）04（c）-0057-06

Carbon Emission Analysis of China's Power Industry Based on LMDI-I Model

DING Zequn 1，2

（1. School of Statistics， Renmin University of China， Beijing， 100872 China; 2. State Nuclear Electric Power Planning Design & Research Institute， Beijing， 100095  China）

Abstract： The electric power industry is a largest contributor to fossil energy consumption and carbon emissions in China. This paper analyzed the total electric power industry and industrial carbon emission from 2000 to 2017. During 2000-2017， the carbon emissions growing from 19126.82×104 ton to 55699.981×104 ton. The LMDI-I method was selected and used to conduct the study in this paper. Decomposition analysis shows that the economic scale is the most important factor that affecting the electric power industrial carbon emission among the seven factors studied in this paper， the effects of the electricity consumption scale and energy structural factors also plays a significant role in increasing carbon emission. The generating efficiency factor and the ratio consumption to generation factor have played a key role in reducing carbon emissions. Finally， based on the results the constructive suggestions to reduce the carbon emissions has been put forward.

Key Words： Electric power industry; Carbon emissions; Decomposition analysis; Emission reduction

最近30年以來，全球的气候发生了显著的变化，大量的二氧化碳排放导致了一系列问题，其中全球气温上升就是最大的警告。在我国现有的行业中，电力行业是化石类能源消耗及碳排放的最大贡献者。我国电力工业二氧化碳排放量分别占中国和世界能源燃烧总碳排放量的48.86%和13.72%。因此，为了进一步的实现我国节能减排的目标，电力行业应承担起降耗减排的首要责任，成为二氧化碳减排的排头兵和主力军。

1  模型的建立和数据来源

有许多分解技术可用于环境和能源文献。分解能耗最常用的两种方法是结构分解分析和指标分解分析。指数分解分析方法有很多种，包括Laspeyres、Divisia、Paasche和Fisher方法。根据B.W.Ang等人[1-4]的研究，该指数的平均值（LMDI，对数平均除数指数）是避免分解任何其他因子残差的更好方法。LMDI在应用中主要有两种形式，即LMDI-II和LMDI-I，Ang和Liu[5]注意到这两种方法的一致性：在分解过程中，随着分解层次的逐渐增加，该方法能够保证分解层次得到的结果的一致性。比较LMDI-II方法和LMDI-I方法的结果，发现只有LMDI-I方法才能保证一致性。

LMDI模型在能源消耗产生的二氧化碳排放因素分解领域得到了国内外诸多学者的成功运用。董莹[6]等人运用此模型对甘肃省的碳排放量进行了分解分析。张咪[7]对京津冀地区电力工业碳排放影响因素运用LMDI模型进行了分析。

本文以中国电力工业为例，根据现有指标分解分析方法的研究现状，选择LMDI-I方法，通过一系列数据和模型，分析了我国电力行业的变化、影响电力行业碳排放的主要因素和碳排放量，并对当前存在的问题提出了一些看法和建议。

1.1 碳排放量的测算

文中对中国电力行业碳排放量的研究，是以主要各类能源的分行业消费数据作为基础，采用IPCC国家温室气体清单指南（IPCC，2006）推荐的方法进行计算，公式为：

（1）

式中，Ct为t年能源消费导致的二氧化碳总排放量;j为能源消费类型;ECj，t为t年j种能源消费总量（折标准煤，系数详见表1）;efj表示能源j的二氧化碳排放系数，其中各种终端能源的二氧化碳排放系数参考相关文献并经过简单地计算得到。

1.2 能源消费碳排放量分解模型

在一些研究中，最初的国际开发协会评估发电碳排放特性分解的公式如下：

（2）

根据LMDI模型，目标年（t年）与基准年（0年）的碳排量差值称为总效应，用ΔCtot表示。总量效应分为4个部分：用ΔCpdn表示电力工业总量的变化;用ΔCgmx表示发电组合效应的变化;用ΔCein表示能源消费强度变化引起的影响，用ΔCein表示;二氧化碳排放因子的影响用ΔCemf表示。

本文对LMDI模型进行了改进。总的影响可以分为7个部分：能源结构调整手段所产生的影响为ΔCes;发电效率变化所产生的影响用ΔCcr表示;电力工业结构调整所产生的影响以ΔCs表示;耗电量与发电量之比用ΔCr表示;用电规模产生的影响用ΔCec表示，经济规模效应用ΔCy表示，碳排放因子的影响用ΔCemf表示。因此，可以将模型公式化为：

（3）

（4）

（5）

（6）

（7）

（8）

（9）

（10）

（11）

其中，=

式中ET是第T年的能源消耗总量，EiT是第T年的第i类化石能源的消耗量，TPT是第T年的火力发电量，GT是T年的总发电量，ECT是T年的总用电量，YT是第T年的GDP，CiT为T年能源i的二氧化碳排放量，ESiT是第T年第i种能源的能耗占总能耗的比例，CRT为第T年火电生产单位发电量的能耗（ET/TPT）SiT为T年火电生产占总发电量的比例（TPT）/GT），RT是t年的总发电量和总耗电量的比率（GT）/ECT），EMFiT是t年能源i的碳排放量与能耗的比率。

1.3 数据来源及说明

本文的主要基础数据来源于中国统计年鉴、中国电力年鉴以及中国能源统计年鉴。采用根据产业组织数据计算的煤、油、气折算系数，电力折算系数取4.04。能耗用当量表示（特殊情况将予以说明）。吨标准煤简称“tce”。本研究假设2000年工业产出为LMDI模型中的不变量。

2  结果和分析讨论

2.1 电力行业碳排放量

碳排放强度是指每单位国民生产总值的增长所带来的二氧化碳排放量。该指标主要是用来衡量一个国家或者地区经济同碳排放量之间的关系。图1所示为近些年来电力行业的碳排放量和碳排放强度的变化情况。

因为目前一些分项数据的缺失，有关碳排放的相关计算最新只能到2017年的数据。从图1可以看出，过去18年的二氧化碳排放量从2000年的19126.82×104t增加到2017年的55699.981×104t，2017年的二氧化碳排放量高于2000年，2017年的二氧化碳排放量在2000年的水平上增加了191.21%，年均增长率为10.6%。原因是，中国经济在过去18年中经历了高速增长，但快速增长也导致了二氧化碳排放的快速增长。

图1显示，碳排放强度从1.73t/108kWh降至1.22t/108kWh，下降29.48%。这主要是因为中国加快了火电厂煤质的改善和能源消耗的降低。发电企业要严格执行国家节能减排相关政策，如发电机组能耗、用水量和排放量等指标，并加强考核。限制高耗能、高污染发电机组投资高效清洁机组和可再生能源机组，减少小型火力发电机组建设，加快现有机组节能减排改造。此外，节能政策和技术的实施也对促进碳排放强度的下降起到了重要作用。

2.2 电力行业碳排放量的因素分解

2.2.1 不同因素下电力工业碳排放的LMDI分解

为了更好地分析中国电力行业碳排放量的变化，本文利用了LMDI模型对中国工业碳排放量进行了分解分析。根据碳排放量分解的LMDI模型，将数据带入式（3）-式（11），将得到的结果表示在图2中。因为碳排放系数在实际应用中取常数，所以碳排放系数效应为0。

从图2可以看出，2000—2017年，经济规模、用电量、能源结构等因素均为正效应。发电效率和电耗之间的影响是负的。电力产业结构的影响因素由正变负。随着每个效应值的增加，这6个因素的总效应也随之增大。

虽然能源结构对碳排放变化的影响是积极的，但远小于规模经济和电力消费对二氧化碳排放转化的影响。2000—2017年，能源结构要素度变化对碳排放的累计贡献率为0.46%，并呈下降趋势，表明我国二氧化碳排放量变化对我国电力二氧化碳排放量的影响正在减弱。

2000—2017年，电力产业结构因素由正变负。这意味着随着电力行业的调整，这一因素开始减少碳排放。

发电效率的提高可以有效降低电力行业二氧化碳排放的增长趋势，是影响我国工业节能减排的决定性因素。2000—2017年，由于影响发电效率的因素发生变化，二氧化碳排放的累计贡献率为-12.5%，总体呈上升趋势，凸显发电效率因素对降低能源消耗所致二氧化碳排放量是中国电力工业的决定性因素。

从2000—2017年，影响碳最小值变化的功率耗散与发电因子之比，其累积贡献率仅为-0.27%，是降低電力行业二氧化碳排放的另一个决定性因素。

而总效应值不断上升，说明二氧化碳排放量一直处于高速增长期。主要原因是我国已进入工业化后期。根据发达国家的发展经验，我国将经历一个高能耗、高浪费排放的时期。在工业发展后期，工业对能源的依赖性很强，经济的快速发展导致二氧化碳排放量的上升和能耗的持续增长。突出电力消费因素和经济规模是电力碳排放增长的决定性因素。

2.2.2 不同时间维度下电力工业碳排放的LMDI分解

2000—2017年工业碳排放量的变化可已按照两种时间方式进行划分。

（1）分为两个阶段。

第一阶段（2000—2007年），工业二氧化碳排放加速增长。原因是我国经济的高速发展导致经济规模和用电量的持续扩大，导致经济规模因素效应（ΔCy）和用电因素规模效应（ΔCec）快速增长，且这两个因素效应在总量效应中占有很高的比重，因此，总效应（ΔCtot）增加。

第二阶段，工业二氧化碳排放总量较2008年增长缓慢。这是因为我国出台了一系列节能减排政策，采取了多项节能技术改造措施。因此，发电效率因子（ΔCcr）和发电能耗比（ΔCr）效应明显，电力产业结构因子（ΔCcs）开始抑制碳减排的增长。与第一阶段相比，提高能耗强度的影响更为有效，总效应（ΔCtot）增长相对较慢。结果表明，发电效率和耗发电比对抑制工业二氧化碳排放具有重要作用。

（2）分为4个阶段。

如图3所示，2000—2017年工业二氧化碳排放量的变化也可分为4个时期。因为2016—2017年不是一个完整的5年，所以将4个阶段的因素分解进行年度平均好进行4个阶段的对比，结果如图3所示。

2001—2005年（“十五”期间），随着经济的快速发展，用电量的规模成为排放增加的主要动力。当时电力行业的结构因素是积极的，因为火电机组的发电量和装机容量在整个电力行业中的比重逐年提高。

2006—2010年（“十一五”期间），随着经济的高速发展，经济规模成为排放增加的主要动力。此外，随着电力结构的调整，电力产业结构因素开始呈现由正转负的趋势。

2010—2015年（“十二五”期间），随着经济的快速发展，经济规模也是排放增加的主要动力。虽然碳排放量的增加，然而发电效率因子开始下降。这是因为虽然火电装机容量较高，但发电小时数和发电量相对减少。提高电力消费发电比和产业结构因素对抑制工业二氧化碳排放总量具有十分重要的意义。

2016—2017年（“十三五”期间），经济规模依旧是排放增加的主要动力。另外，碳排放量的增加也处于峰值，但是发电效率和产业结构因素对抑制工业碳排放抑制作用愈发明显。

3  结论与建议

2000—2016年，二氧化碳排放量由2000年的19126.82×104t增加到2017年的55699.981×104t，2017年二氧化碳排放量比2000年增加191.21%，年均增长10.6%。由于节能减排技术的应用和政策的落实，同期碳排放强度由1.73t/108kwh下降到1.22t/108kwh，下降29.48%。

分解分析表明，在本研究的7个因素中，经济规模是影响电力工业二氧化碳排放的最关键因素，电力消费规模和能源结构因素对碳排放增加也有显著影响。发电效率因子和耗电发电量比对碳排放有负向影响，电力产业结构因子由正变负。因此，如果我国电力工业的发展模式是一致的，那么电力行业碳排放量将会持续快速增长。因此，转变经济增长方式，从高消耗、高投入向节能环保转变势在必行。

由于我国和各地区对绿色经济发展的认识和实施节能技术改造的重要性，发电效率因子和耗发电比对碳减排具有决定性的影响。同时，由于电力产业结构的调整，电力产业结构因素由正变负。

要把科技创新作为转变电力发展方式的动力。在大力发展天然气集中发电的基础上，大力发展天然气集中发电，并根据当地实际情况，大力发展天然气发电，促进绿色和谐发展。加大电力行业电力结构调整力度，进一步发展可再生能源。提高长寿命机组的技术水平，降低能耗。

各级政府有关职能部门必须相互配合，各负其责，加强监督，落实效能政策。以低成本实现绿色低碳发展，可以充分利用碳排放交换机制。政府还应依托高校、社区和行业协会，加强节能知识和低碳电力理念的宣传。提高社会节能环保意识，不断降低行业用电强度。

参考文献

[1] Ding Z， Li K， Zhu H， et al. Decomposition Analysis of CO2 Emission in Chinas Electric Power Industry[C]//Journal of Physics： Conference Series. IOP Publishing， 2020， 1549（2）： 022023.

[2] Zhu H， Ge X， Wang Y， et al. Analysis and forecast of Tianjins industrial energy consumption[J]. International Journal of Sustainable Energy， 2017， 36（7）：637-653.

[3] Lei Wen， Fei Yan， Yue Li. Analysis of Influencing Factors of CO2 Emissions in Chinas Power Industry and Policy Implications. Pol. J. Environ. Stud， 2017，27（1）：373-382.

[4] Wang Y， Ge X， Liu J， et al. Study and analysis of energy consumption and energy-related carbon emission of industrial in Tianjin， China[J]. Energy Strategy Reviews， 2016， 10： 18-28.

[5] Ang B W， Liu F L. A new energy decomposition method： perfect in decomposition and consistent in aggregation[J]. Energy， 2001， 26（6）： 537-548.

[6] 董瑩，许宝荣，华中，等.基于LMDI的甘肃省碳排放影响因素分解研究[J].兰州大学学报：自然科学版， 2020（5）：42-50.

[7] 张咪. 基于 LMDI 的京津冀地区电力工业碳排放影响因素研究[D].北京：华北电力大学， 2017.