基于LMDI的东北老工业基地工业碳排放影响因素实证分析

李绍萍，王 倩，刘 洋

(1.东北石油大学石油经济与管理研究所，黑龙江 大庆 163318;2.东北石油大学秦皇岛分校，河北 秦皇岛 066004)

近年来，随着经济高速发展、人口持续膨胀和工业化、城市化进程的进一步推进，能源消费剧增，生态环境日益恶化，特别是温室气体排放引起的气候变暖已严重威胁到人类的生存和发展，低碳经济受到世界各国的普遍关注，成为应对气候变化、实现经济可持续发展的首选战略［1］。东北老工业基地是中国碳排放的重灾区，不可避免地成为全国碳减排的首要对象，而工业又是其能源消费的主力军，因此，分析东北老工业基地工业碳排放量变化的影响因素，找出控制或降低碳排放量的措施，对于节能减排、促进东北老工业基地低碳经济发展具有重要的现实意义。本文针对东北老工业基地工业碳排放量变化的影响因素，利用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index method，LMDI)进行因素分解并对模型展开研究，旨在为东北老工业基地未来的节能减排提供实证参考，据此提出控制碳排放的政策建议，以促进东北老工业基地低碳经济的发展，实现东北老工业基地的振兴和长期可持续发展。

一、分解模型的建立

基于对数平均迪氏指数法对碳排放影响因素分析的优越性(全分解、无残差、易使用、易理解)，本文采用该方法分析东北老工业基地工业碳排放量变化的影响因素，因为LMDI分解法在理论基础、适用范围和结果表达等综合方面相对较优，分解结果有加法和乘法两种形式，易于转换且一致，不存在无法分解的残差，可以用于绝大多数情形的分析，所以，LMDI分解法是目前对能源分析的一种重要分析方法，具有表达性和实用性［2］。

工业碳排放的影响因素很多，鉴于东北老工业基地的研究重点在人口规模、经济发展水平、工业化率、能源利用效率、能源消费结构和碳排放系数对工业碳排放量变化的影响，建立下面的工业碳排放影响因素分解模型

由式(2)可知，碳排放总量C的变化取决于P(人口规模因素)、Y(经济发展水平因素)、L(工业化率因素)、M(能源利用效率因素)、Ni(能源消费结构因素)、Ri的变化(碳排放系数因素)［3］。

第t期相对于基期的碳排放总量变化的影响因素可以分解为6个因素，具体如下:

加法模式

乘法模式

式(3)中的 ΔCP、ΔCY、ΔCL、ΔCM、ΔCN、ΔCR分别代表各因素变化对碳排放总量变化的贡献值;式(4)中的 DP、DY、DL、DM、DN、DR分别代表各因素变化对碳排放总量变化的贡献率。

根据LMDI方法对东北老工业基地工业碳排放总量进行分解，各影响因素的分解结果如下［4］:

加法分解模式下有

乘法分解模式下有

以上各变量的含义及描述见表1。

表1 因素分解模型中各变量的定义

二、数据来源及处理

东北老工业基地工业增加值和工业能源消费的原始数据来源于1997—2011年东北三省历年《统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》，以原始数据为基础，按照以下方法进行数据处理:

由于工业总产值中存在固有的双倍计量问题，本文以工业增加值来计算工业化率和能源利用效率，同时，数据以1997年为基准，根据相应的工业产值指数统一折算成1997年不变价格，不变价工业GDP=基准工业GDP×工业产值指数。因为随着经济发展，价格是不断变化的，所以，以现价工业GDP计算的碳排放总量是不能直接对比的［5］。

由于能源种类过多，且有些种类消费量较低，本文按照一次能源终端消费的分类将工业能源消费划分为原煤、原油、天然气三种能源种类进行碳排放总量的分析。

目前，东北老工业基地还没有碳排放量的直接检测数据，本文通过能源消费量来估算碳排放量:C由于原始数据中各种能源消费均为实物统计量，单位各不相同，不便于比较，因此，在进行计算时首先需要将各种能源消费实物量按照一定的系数统一折算成标准煤数量，然后再乘以各自的碳排放系数，即可得到各种能源消费的碳排放量［6］。各种能源的标准煤折算系数和碳排放系数见表2和表3。

表2 各种能源标准煤折算系数 kg标准煤

表3 各种能源碳排放系数吨碳/吨标准煤

鉴于各种能源在不同年份碳排放系数变化较小，可以忽略不计，假定它们是不变的，本文在因素分解过程中碳排放变化的贡献值都是0，贡献率都是1［7］。

经过上述程序后，计算整理得到东北老工业基地工业碳排放影响因素分析的基础数据，见表4。另外，本文用Excel进行数据处理和统计分析。

表4 1997—2011年东北老工业基地工业碳排放量的基础数据

三、实证结果及分析

通过整理得到的基础数据，根据上述加法和乘法计算公式，对东北老工业基地工业碳排放量进行因素分解，可以得到1998—2011年各影响因素对东北老工业基地工业碳排放量变化的贡献值和贡献率及贡献值和贡献率趋势图，见表5、图1、图2。

表5 1998—2011年东北老工业基地工业碳排放量变化的影响因素分解效果

(一)东北老工业基地工业碳排放量的总体变化趋势

从表5和图1中可以看出，东北老工业基地工业碳排放量的总体变化趋势大致表现为明显的两阶段特征:第一阶段为碳排放减少阶段(1997—2002)，但整体下降速度变缓，且2000年出现了一个拐点，碳排放量增加了476.2万吨;第二阶段为碳排放增加阶段(2002—2011)，整体增加速度变快，2008年出现了一个拐点，碳排放量减少了513.0万吨，这可能是受绿色奥运等外部因素的影响，使碳排放量有所下降。总体而言，东北老工业基地工业碳排放量是不断增加的，虽然在1997—2002年期间有所下降，但其后一直呈快速增长的趋势，这表明近年来随着振兴东北老工业基地战略的实施和进一步推进，经济得以迅速发展的同时，能源消耗量剧增，东北老工业基地工业碳排放量也呈现出较快增长的趋势［8］。

(二)东北老工业基地工业碳排放量的影响因素分析

为了进一步分析东北老工业基地工业碳排放量变化的内在机理，找出控制或降低工业碳排放量的措施，下面对各影响因素进行具体分析。一般而言，贡献率大于1是碳排放量增加的拉动因素，反之贡献率小于1是其抑制因素。

1.人口规模因素分析

由表4可知，2011年东北老工业基地人口数为10815.5万人，较1997年增加了387.3万人，说明近年来东北老工业基地人口增长较为缓慢。而根据LMDI分解结果可以看出，人口规模因素对工业碳排放量的贡献值较小，且其贡献率大于1，见表5，说明人口规模因素是工业碳排放量增加的拉动因素，但在其变动不大的情况下，贡献值和贡献率都比较小，且保持相对稳定的状态。

2.经济发展因素分析

从分解结果中可以看出，经济发展一直是东北老工业基地工业碳排放量增加的主要贡献因素，且其贡献值呈现不断增加的趋势，由1998年的204.3万吨增加到2011年的577.9万吨，其贡献率则由1998年的1.08增长到1.12，说明经济发展始终是推动东北老工业基地工业碳排放量增加的主要因素，对碳排放量的影响最大，且其拉动作用越来越显著，呈不断增强的趋势。

3.工业化率因素分析

工业化率对东北老工业基地工业碳排放量的贡献值有正也有负，1997—2004年贡献值为负，2004—2011年贡献值除2006年为负外，其他年份都为正，且每阶段内具有一定的变化幅度，这是因为自2004年初国家正式实施振兴东北老工业基地战略后，东北老工业基地迅猛发展，工业化率不断提高，工业能源消耗增加，这在一定程度上导致了工业碳排放量的增加。

4.能源效率因素分析

能源效率对东北老工业基地工业碳排放量的贡献值整体为负(除2000、2004和2006年3个拐点外)，且其贡献值的绝对值较大，其中2008年能源效率对工业碳排放量的抑制作用最大，使碳排放量减少了1077.6万吨，这说明能源效率是减缓工业碳排放量最重要的因素，是实现碳减排目标最关键的可行因素。

5.能源结构因素分析

能源消费结构对东北老工业基地工业碳排放量的贡献同时存在正效应和负效应，且其对碳排放量增加的抑制作用较小，其贡献值基本保持在一定的范围内，反映了近年来东北老工业基地能源消费结构未能得到有效改善，有待进一步优化，以充分发挥其对工业碳排放量增加的抑制作用。

四、结论

在东北老工业基地工业碳排放影响因素分解的基础上，通过对各影响因素的实证分析，本文主要得到以下几点结论:

人口规模、经济发展和工业化率因素是东北老工业基地工业碳排放量增加的拉动因素，其中经济发展是工业碳排放量增加的最主要原因，工业化率的贡献值和贡献率次之，人口规模对工业碳排放影响的变化不大。

能源利用效率和能源消费结构因素是东北老工业基地工业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费结构因素，能源利用效率是减缓工业碳排放量最重要的因素，能源消费结构对工业碳排放影响的变化不大。

总体来讲，东北老工业基地工业碳排放量不断增加，呈现出较快的增长趋势，这主要是因为随着振兴东北老工业基地战略的实施和进一步推进，经济发展和工业化率因素的拉动作用远远大于能源利用效率和能源消费结构因素的抑制作用。

通过以上对影响东北老工业基地工业碳排放量变化因素的分析，笔者认为，在未来的工业发展中，应从以下几方面来控制或减少东北老工业基地工业碳排放量:一是引进先进的生产技术和高效节能设备，对旧设备进行更新与改造，提高能源利用效率;二是进一步优化能源消费结构，多使用天然气、太阳能、风能、水能以及地热能等清洁能源;三是大力发展高新技术产业，适当降低工业化率，特别是降低工业高能耗行业的比重。

综上所述，东北老工业基地在未来的工业发展中只有坚持走以低能耗、低污染、低排放为基本特征的低碳工业发展模式，才能实现东北老工业基地的可持续发展。

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