碳中和对陕西省能源型城市影响及发展——基于LMDI分析

张原浩，席彩琴

（西安欧亚学院，陕西 西安 710065）

1 引言及文献综述

我国区域性能源产业结构不平衡。西北部地区城市经济高度依赖于当地能源产业消费进而带动周边中小城市发展，形成城市经济辐射效应。碳中和路径下城市结构将会发生转变。在我国还未达到碳达峰的前提下，长期以来碳排放数量，及能源消耗量逐年递增，注重于经济发展而长期消耗自然资源。从时间上分析，我国碳中和将会比世界其他国家相对来说困难许多，意味西部地区转型困难。

城市产业结构合理是社会经济稳定以及碳中和道路的关键因素，能源产业型城市随着能源逐步消耗而导致经济竞争力低下人口流失，在碳达峰之后碳中和道路上需要考虑能源型城市的可持续发展及合理规划转型。在低碳经济及逐步进行碳中和策略背景下，进行能源城市碳中和发展得了解城市能源结构及其影响经济比重。有学者认为城市圈影响能源消费强度，但未能说明三大产业对于经济占比及能源比重。有学者将能源型城市低碳化路径同国外类似城市转型进行对比，但未考虑中国能源结构分布特殊，能源型产业集中于我国中西部地区，江浙等南方资源类企业分布较少第三产业占比高。在微观因素上很多学者也做出了具体分析，以城市为单位做出分析，对能源城市转型及碳排放有一定量分析，但忽略了这些城市是复合型城市，第二产业相对于第三产业占比逐年降低。对于资源占比忽略，这种转变路径虽会减少工业碳排放同时减少工业产出。

我国能源以煤炭为主，在减排碳中和路径中，我国火电占比高达72%（2019年）。中国碳中和路径是由火电转变为电气化发展，根据我国地理条件以及能源型产业大多位于中国西北部地区，对于依赖煤炭资源型城市在未来碳中和道路上增加碳库，碳交易发展经济，填补化石能源带来高碳排放。文章主要讨论陕西省能源城市分布在碳中和背景下的转型与区域性分散改革。

2 陕西省能源型城市碳排放概况及模型

2.1 LMDI模型的研究方法

文章采用对数平均迪式分解法（Logarithmic Mean Divisia Index Method）属于因素分解分析法可以达到完全分解状态。分解之后由于没有残值出现，是碳排放因素分解常用方法。基于CO2的排放研究主要基于三个方面内容，分别是整体能源结构组成以及能源组合形式和能源强度大小。

先构二氧化碳排放Kaya恒等式：

P为人口基数，GDP/P是人均GDP，E/GDP为单位GDP能耗，CO2/E为二氧化碳核算值，将公式进一步分解.

上述分解公式当中所代表的都是单位消耗情况，C/F代表消耗二氧化碳排放量，F/E为燃料占比，E/S电力需要能源两.S/G电力增长量.G/P为人均收入

根据（2）式计算从t-1年到t年i种能源消耗物碳排放量的变化趋势，两端取自然对数后再乘以之后再求和，可将（2）式转化为：

将（3）式分解过后，可以得到LMDI公式对于各个因素的具体分解情况

以上式子当中分析的都是能源型城市当中大气排放物变化；分别对应人口、经济大小、城市产业结构、能源消耗强度、能源消耗结构大小及碳排放因子量大小六个要素进行分析。

2.2 能源城市分析及数据来源

对于陕西省碳排放能源耗用分析数据来源于陕西省统计年鉴（2006～2019年），中国碳排放数据库（2006～2019年），陕西省历年能源平衡表（实物表）（2006～2019年）。由于部分统计标准不一，数据不一致时采用均值法。

依据工业产值对于陕西省城市进行分析对照。根据城市四要素即面积、资源、工业、军事方面来看，2021年陕西榆林经济达到5 000亿元，纵向对比同为资源类城市，榆林依靠自身能源资源发展经济，其中工业产业利润占据到陕西省一半以上。陕西省城市结构发展不均衡，对于碳中和路径需要另外考虑城市的影响程度。

受到新冠疫情影响，能源产业进出口贸易及生产消费量都有较大浮动后数据误差较大，因此不作为参考。选取2019年陕西省各市GDP及其第二产业所占其比重进行分析（见图1）。分析出西安市由于地理及交通优势自身发展第三产业比重较大，西安在逐步去工业化在碳中和时期转型相对容易。榆林、宝鸡、延安经济高度依靠其自身资源消耗，依靠化石燃料的大量生产消耗进而带动本地区经济增长。在碳中和道路上转型较为困难，经济体量除西安外其他城市有经济发展大量依赖于第二产业拉动经济的趋势。

图1 为2019年陕西省各市GDP及其各自第二产业所占供GDP比重。

3 结果分析

3.1 能源消费及其分解因素的统计指标分析

利用LMDI分解法的对于陕西省2006～2019年碳排放影响因素进行分解得出表1～表2。

表1 能源强度逐年效应分解（2006-2019）（单位：万吨标准煤）

表2 能源强度累计效应分解（2006-2019）（单位：万吨标准煤）

根据表中可得出无论是累计效用还是逐年效用在人口层面以及经济大小层面均为正值，说明随着人口以及经济的增长，能源消费量也逐年递增，对于陕西省来说，人口以及经济规模的递增对于能源消费以及碳排放有积极作用，即让能源消费量与碳排放量增加。表1中城市产业结构为负值时，其能源消耗强度与能源消耗大小也为负值。说明对于当年的能源消费和碳排放起到抑制作用。能源消耗强度负值代表强度的增加，但是有的城市结构未曾改变，说明能源消耗量增加而引起了经济的增长，但是对于城市产业结构没有较大影响作用。

从LMDI分解得出的值来看，能源产业结构的调整可以影响到产业能源消费强度，属于正向反馈，从逐年分解结果来看，能源强度的绝对值最高，证明陕西省能源经济依靠于其大量的化石能源开发而提高经济规模，但历年的产业结构相对稳定，近几年变化浮动较小。高能源强度意味着能源消耗量与经济产出量成正比关系，而能源结构的绝对值较小，说明产业结构上陕西省转型相对容易，但对于经济体量及其人口影响较大。从人口规模来看，人口对于累计能源消费碳排放的贡献度仅为6.52%，说明陕西省人口对能源碳排放影响并不明显。产业结构所占综合能源贡献度仅为5.55%。能源消费强度对于陕西省碳排放贡献度为79.32%，证明陕西省高度依赖于化石能源的消耗而带动经济人口增长。

3.2 结构分析

陕西省人口规模依靠于经济产出量增加，相对稳定的能源类产业消耗量目前是陕西省经济的主力支撑。能源结构的变化不仅影响当地经济结构且进而导致碳排放量的变化，陕西省近年来，主要的煤炭石油等能源生产依靠榆林，延安，宝鸡等地。消耗量的大小由当地区域内的人口数量决定。因此，陕西省的碳排放结构相对不平衡，西安市作为陕西省会城市依靠周边能源类城市提供能源，碳中和转型路径相对周边城市容易，其次是存在自身的第三产业占比较大。能源消费强度影响因素依靠当地人口及经济规模大小。人口因素是碳排放在主要影响，依照此次分解结果来看，能源消耗比率较大地区的碳排放于当地人口呈正相关。其次经济较弱地区，第二产业由于自身地理位置未能发展扩大，在碳中和转型路上依靠自身的第一产业优势可以弥补其经济差距。分析指出，陕西省高度依靠化石燃料消费量的城市，其产业结构相对单一化。陕西省总体的能源累计消耗强度为负值，能源消耗量逐年递增。

4 结论与政策性建议

陕西省经济高速增长的原因是依靠自身资源效用来拉升经济体量。由于陕西省是内陆省份，其自身发展经济本身高度依赖于本省的能源资源。对于贸易及第三产业也仅仅限于交通位置具有优势的西安市。西安由于依靠自身第三产业高度发展，逐步降低本区域内第二产业量，依赖于周边地区能源输送。宝鸡市交通发达，但在陕西省地理位置边缘化以及自身人口规模不大，经济发展也高度依赖于能源资源。榆林依靠发展能源经济实现了经济的逐步超越，但在碳中和的规划路径之下，能源生产意味着购进大量碳汇，或增加自身碳库量来实现碳中和路径，在碳中和的路径下，碳价将会逐步提高，对于能源类城市极度不友好。而对于陕西省经济体量较弱的城市来说，共同点是其自身的第一产业占比相对较高。在未来碳中和的发展路径下，依靠其自身农业发挥优势提高碳库增长量，对周边能源类城市碳交易实现自身经济发展，也同时依靠碳市场规模限制能源类城市的能源消耗量及生产量。

在制定政策时，应该因地制宜，依据城市经济体量，三大产业间的占比及其人口规地理位置等进行系统性分析，实现城市群之间能源互补，碳资源互补，依靠市场规模即可实现各自经济发展，且限制能源高消耗，实现陕西省城市群发展结构化、多元化。

在碳中和的政策下，陕西省对于能源类的依赖性较高，且依赖程度与经济人口规模成向正相关。经济发展与碳排放量之间的关系较强，在未来的碳中和发展路径当中，提高技术类的产业结构，降低能源消耗强度或以城市群为中心，开发互补式能源消费结构。