产业转移视角下京津冀石化产业碳排放因素分解与减排潜力分析

李 健, 李海霞

1.天津理工大学循环经济企业可持续发展研究中心, 天津 300384 2.天津大学管理与经济学部, 天津 300372

京津冀区域协同发展进程中产业转移频繁，作为平衡区域经济发展的重要途径，产业转移已成为区域间经济发展的必然趋势，但其在推动区域经济协同发展的同时，也伴随着能源消耗、碳排放等环境问题的转移，以致经济发展与生态环境难以实现平衡发展. 工业化进程的加速使得石化资源被大规模地开发利用，但其粗放型的生产方式也带来了能耗大、产能过剩、污染严重等诸多环境问题. 据中国石化新闻网(www.sinopecnews.com.cn，2008-05-16)报道，石化产业作为我国国民经济的支柱性产业，更是仅次于钢铁产业的第二大耗能产业，约占我国能源消耗总量的13%. 京津冀区域处于环渤海的中心地带，有力地支撑了我国经济的快速发展，更是国家重点打造的绿色宜居、低碳生态的经济区. 因此，在产业转移大趋势下，倡导石化产业低碳发展对实现京津冀区域协同发展意义重大. 在京津冀区域协同发展[1]的理念下，基于产业转移视角研究京津冀区域石化产业碳排放，可用于指导京津冀区域石化产业制定合理减排措施，调配石化产业有序转移，推动京津冀协同发展.

近年来，学者们对碳排放的研究主要集中在碳排放与经济增长的关系、碳减排潜力、碳排放区域间差异、碳排放影响因素等领域. 在碳排放与经济增长关系方面：李爱华等[2]用分式规划模型分析得出，调整经济增长方式可以在保证经济稳定发展的同时，实现碳排放量下降；朱磊等[3]用面板门槛模型研究证明，碳排放等环境因素会在一定程度上降低经济增长效率. 在碳减排潜力方面：顾佰和等[4]采用二阶段核算模型研究结果显示，随着精细化工比例的不断提高和产品能效水平的改善，未来CO2排放强度下降明显；李新等[5]基于LEAP模型分析得出，京津冀区域钢铁行业通过淘汰落后过剩产能将会在很大程度上提高减排潜力. 在碳排放区域差异分析方面：吴振信等[6-8]深入分析了我国区域碳排放影响因素的作用机理，阐释了我国碳排放在区域上存在较大的差异性；王雅楠等[9]运用面板门槛模型分析得出，环境规制的政策效应在我国东部、中部和西部3个区域内存在较为明显的差异. 在碳排放影响因素方面：余明成等[10]基于STIRPAT模型得出，人口对山西省CO2排放量影响最大，其次是城镇化率；王雅楠等[11]采用了大多数学者频繁运用的LMDI模型分解碳排放的影响因素，表明人均可支配收入、人口规模是刺激因素. LMDI模型最早由Ang[12]提出，因其全分解、无残差、加和分解及乘积分解结果一致性的优点，被学者们广泛应用于不同国家[13-17]、不同地区[18-21]、不同行业碳排放影响因素的研究[22-24]. 在地区层面，王开等[25]对1996—2014年京津冀的产业碳排放影响因素进行LMDI分解，发现能源强度是温室气体排放强度下降的主导因素；郭彩霞等[26]运用LMDI法分解天津市的碳排放量影响因素，显示工业经济规模是碳排放持续增长的主导原因. 在行业层面，冯博等[27]运用LMDI法分解建筑业碳排放影响因素，表明碳排放强度效应和产业规模效应对碳排放产生正向影响；庄颖等[28]研究交通碳排放量的影响因素，发现运输强度与能源强度是抑制交通碳排放增长的重要因素.

综上，学者们对碳排放的研究主要集中在某一省份或者某一行业上，对京津冀区域间石化产业碳排放的研究还不尽丰富. 但随着京津冀区域协同发展这项国家战略的不断深入和推进，石化产业作为经济发展的支柱型产业，其在区域间的转移会使经济发展与资源环境失衡的问题愈演愈烈. 如何在经济发展与资源环境二者间找到平衡点，如何合理配置资源以挖掘石化产业最大的减排潜力，对推动京津冀区域石化产业协同发展意义重大. 笔者在研究2007—2016年京津冀区域石化产业碳排放量现状的基础上，借助相对成熟的LMDI法分析各影响因素对石化产业碳排放的影响，充分阐释石化产业碳排放影响因素在京津冀区域间的关联性，进而结合产业竞争力系数进一步佐证该关联性，最后从能源结构视角预测京津冀区域石化产业减排潜力，以期为调配京津冀区域石化产业能源结构及碳减排提供借鉴.

1 材料与方法

1.1 碳排放量计算方法

借鉴由IPCC(联合国政府间气候变化专门委员会)颁布的《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中所推荐的方法[18-19]计算碳排放量：

(1)

式中：C为京津冀石化产业碳排放量，104t；i为能源种类；Ei为石化产业第i种能源的消耗量，104t；Fi为第i种能源的碳排放系数，tt.

1.2 京津冀石化产业碳排放因素分解模型

LMDI因素分解法由Ang于1998年提出[12]，在影响因素研究方面具有理论基础强、适应性广、结果呈现清晰等优越性，在“低碳、绿色、循环”研究领域中得到了广泛应用. 笔者结合已有研究成果，借鉴LMDI因素分解法[29]将京津冀区域石化产业碳排放总量分解为能源结构、能源强度、人均GDP、人口规模4个因素，以测量分析它们对京津冀区域石化产业碳排放的影响.

依据碳排放的计算方法，扩展Kaya恒等式[29]对京津冀区域石化产业碳排放进行因素分解：

(2)

式中：E为石化产业能源消耗总量，104t；G为石化产业GDP，104元；Ci为石化产业第i种能源碳排放量，104t；P为石化产业从业人数，104人.

将式(2)进一步表示为

(3)

式中：CEi为第i种能源消耗在总能源消耗中的占比，代表能源结构因素；CIi为第i种能源的能源强度，t(104元)，代表能源强度因素；Fi为第i种能源的碳排放系数，在研究区间保持不变；CG为石化产业人均GDP，元，代表人均GDP因素；t为年限.

令C0为基期碳排放量，Ct为第t期碳排放量，则京津冀区域石化产业碳排放量变化综合效应为

ΔC=Ct-C0=ΔCE+ΔCI+

ΔCG+ΔCP+ΔF

(4)

D=CtC0=DE×DI×DG×DP

(5)

借鉴Malla[30]对各碳排放影响因素作用效应的定义，式(4)(5)中：ΔCE为能源结构贡献值，104t；ΔCI为能源强度贡献值，104t；ΔCG为人均GDP贡献值，104t；ΔCP为人口规模贡献值，104t；DE、DI、DG、DP分别为各影响因素的变化量对碳排放量的贡献率，%；ΔF、DF均为碳排放指数，分别取值0、1.

(6)

DE、DI、DG、DP的计算公式为

(7)

1.3 产业竞争力模型

该研究以产业竞争力大小来定义广义上的由产业空间分布结构变化引起的产业转移的多少[31].

(8)

式中：R为石化产业的产业竞争力系数；Qj为j地区石化产业生产总值，108元；Pj为j地区的人口数，104人. 如果R逐渐增加，说明该地区该行业竞争力不断增强，为转入地；如果R逐渐减小，说明该地区该行业竞争力逐渐减弱，为转出地.

1.4 数据来源

根据石化产业的生产类别，该研究所述石化产业包括石化原料加工业及化学原料与化学制品制造业两大类. 该研究涉及4个变量，其中，能源结构、能源强度数据均来自2007—2016年的《中国能源统计年鉴》，人口数、人均GDP均来自2007—2016年《北京市统计年鉴》《天津市统计年鉴》《河北省统计年鉴》. 各种能源均折算为标准煤计算.

2 结果与讨论

2.1 石化产业碳排放分析

由表1可见，2007—2016年京津冀区域石化产业碳排放量呈升高趋势，由2007年的 2 252.77×104t升至2016年的 2 639.56×104t，增长了386.79×104t，年均增长率为42.97%；能源强度呈下降趋势，2013年能源强度较2007年的降幅达51.94%；2013年碳排放强度仍处在0.37 t(104元)的较高水平，因此京津冀区域该行业仍需加强节能减排力度.

表1 2007—2016年京津冀石化产业碳排放情况

由式(1)可以计算出不同能源对京津冀区域石化产业碳排放量的贡献程度，煤炭在能源消耗中的占比为75.26%，其对石化产业碳排放量的贡献率高达65.34%，燃料油碳排放量的贡献率为30%，这两种能源碳排放贡献率占京津冀区域石化产业碳排放量总贡献的95%以上，而天然气、电力等碳排放量的贡献率仅占5%左右. 可见，京津冀区域石化产业能源结构仍以煤炭、燃料油为主，清洁能源天然气、电力等未得到大规模使用，因此该区域石化产业能源结构仍有较大优化空间.

2.2 影响碳排放的影响因素效应分析

2.2.1能源结构因素效应分析

在能源结构因素作用下，2007—2016年北京市石化产业碳排放量累计减少61.27×104t(见表2). 由图1可见，2007—2016年北京市石化产业煤炭、燃料油消耗量逐年递减，煤炭消耗占比由21.14%降至10.61%，下降了49.81%；燃料油消耗占比由18.58%降至10.13%，下降了45.48%. 煤炭和燃料油较其他能源降幅较大，可见，二者使用量的减少在很大程度上抑制了北京市石化产业的碳排放量. 究其原因：2008—2015年，我国政府陆续颁布《京津冀协同发展规划纲要》《石化产业规划布局方案》等重要决议，决定建立曹妃甸协同发展示范区，承接京津冀区域石化产业转移. 根据这两项国家政策，北京市将石化产业陆续大批量转移至河北省唐山市曹妃甸石化产业基地，因此，自2012年后北京市煤炭、燃料油消耗量大幅减少. 同时，由表3可见，2007—2016年北京市石化业产业竞争力系数整体呈下降趋势，且2012年后的降速较大，即北京市为石化产业的转出地，这也进一步佐证了上述解释的2012年后北京市将石化产业大量转出的现象，表明产业转移的过程也使能源结构发生了变化.

在能源结构因素的作用下，2007—2016年天津市石化产业碳排放量累积减少72.85×104t(见表2). 由图2可见，天津市石化产业消耗相对较多的能源为煤炭、天然气，燃料油次之，2007—2016年三者消耗量分别为 2 041.62×104、1 468.65×104、1 172.91×104t，分别占能源消耗总量的23.56%、16.95%、13.54%，且2011年后煤炭、天然气、燃料油消耗量增加较明显. 究其原因：《京津冀协同发展规划纲要》和《石化产业规划布局方案》推动了天津市石化产业向天津市南港工业区聚集发展，石化产业地迅速发展带动煤炭、天然气以及各种燃料油的消耗大幅上涨. 由表3可见，2007—2016年天津市石化产业的产业竞争力系数呈增长趋势，但涨势较弱，表明天津市石化产业没有过多的转移，主要是在本地的天津市南港工业区集中大力发展，发展过程中能耗增大.

能源结构因素的促进作用使2016年河北省石化产业碳排放量较2007年增加了10.58×104t(见表2). 由图3可见，煤炭、汽油、天然气是河北省石化产业主要的消耗能源，2007—2016年煤炭、汽油、天然气累计消耗量分别为 7 455.32×104、5 049.78×104、5 252.88×104t，分别占能源消耗总量的39.61%、

表2 2007—2016年京津冀区域石化产业碳排放影响因素分解结果

图1 2007—2016年北京市石化产业能源 消耗量变化趋势Fig.1 Trend of energy consumption in Beijing petrochemical industry from 2007 to 2016

26.83%、27.91%，且2011年后煤炭、柴油消耗量增长迅速. 究其原因：河北省建立曹妃甸石化基地及沧州临港经济技术开发区，承接了京津冀区域大量的石化产业转移，石化产业快速发展使得河北省对石化产业生产能源的需求量迅速增加. 同时，由表3可见，河北省石化产业的产业竞争力系数由负变正，且增速较快，表明河北省为石化产业的转入地，且转入量较大，这也进一步佐证了石化产业大批转入河北省的现象确实存在，产业转移过程中伴随着能源结构的变化.

2.2.2能源强度因素效应分析

由表2可见，2007—2016年北京市、天津市、河北省能源强度因素对石化产业碳排放的效应值均为负值，效应绝对值呈现连年增长的势态，累积贡献率分别为-59.23%、-32.17%、-56.98%, 对京津冀区域总体贡献率为-148.38%. 在能源强度的抑制作用下，京津冀石化产业区域石化产业碳排放量共减少 13 663.77×104t. 其中，2016年北京市石化产业碳排放量比2007年减少了 3 143.03×104t，天津市、河北省则分别减少了 3 439.71×104、7 081.03×104t. 可见，能源强度因素抑制作用的大小与城市经济发展水平呈负相关，京津冀区域经济发展水平以北京市为最高，能源强度的抑制作用却是最弱. 北京市石化产业的产值增加有力推动了其经济发展，但其生产过程中的能源浪费又使石化产业生产效率极大降低. 因此，挖掘能源强度因素抑制作用的潜力将对石化产业碳减排有重大贡献.

表3 2007—2016年京津冀区域石化产业竞争力系数

图2 2007—2016年天津市石化产业 能源消耗量变化趋势Fig.2 Trend of energy consumption in Tianjin petrochemical industry from 2007 to 2016

图3 2007—2016年河北省石化产业 能源消耗量变化趋势Fig.3 Trend of energy consumption in Hebei Province petrochemical industry from 2007 to 2016

2.2.3人均GDP和人口规模因素效应分析

由表2可知，北京市、天津市、河北省人均GDP因素的效应值均为正值，累积贡献率分别为24.48%、45.89%、40.32%，即对京津冀区域总体贡献率为110.69%. 在人均GDP因素的助推作用下，2007—2016年京津冀区域共增加碳排放量 12 327.10×104t，其中，北京市、天津市、河北省石化产业碳排放量分别增加 5 271.45×104、2 028.04×104、5 027.61×104t，分别占各省市石化产业碳排放变化量绝对值的60.82%、47.26%、54.93%. 2016年北京市、天津市、河北省人均GDP比2007年分别增长了 1 833.03、2 560.11、1 913.59元，表明京津冀区域内只有天津市在经济发展过程中较好地抑制了人均GDP因素对石化产业碳排放的促进作用. 人均GDP因素对京津冀区域石化产业碳排放量的效应值持续快速增加，表明经济发展过程中将会带来大量的碳排放，且短时期内难以得到缓解.

由表2可见，北京市、天津市、河北省人口规模因素的效应值均为正值，累积贡献率分别为15.28%、21.32%、4.01%. 受人口规模因素影响，2007—2016年京津冀区域整体碳排放量共增加 2 284.13×104t，其中，北京市、天津市、河北省石化产业分别增加碳排放量815.57×104、956.57×104、511.99×104t，人口数量分别增加497×104、447×104、527×104人. 可见，随着人口数量的增多，河北省较好地抑制了人口规模对石化产业碳排放的促进作用，说明人口增长并不一定导致碳排放量的增加.

2.3 基于能源结构的碳减排情境分析

为了进一步明确能源结构因素的碳减排潜力，假定2017—2030年京津冀区域石化产业碳排放量的其他各影响因素均不变，笔者就能源结构设置基准情境和低碳情境，对2017—2030年京津冀区域石化产业碳排放状况进行预测. 将未进行能源结构调整的情境设置为基准情境. 将能源结构进行调整：2020年煤炭、天然气、非化石能源占比分别为60%、11%、15.6%，2030年煤炭、天然气、非化石能源消耗占比分别为49%、11%、22%[32]，调整后的情境设置为低碳情境. 利用SPSS分别拟合最优曲线方程，对2017—2030年京津冀区域石化产业碳排放进行情境预测，结果如表4所示.

表4 2017—2030年京津冀区域石化产业碳排放情境预测结果

由表4可见，2020年、2030年京津冀区域石化产业低碳情境碳排放量较基准情境分别减少502.84×104、528.95×104t，碳排放强度分别降至0.19、0.17 t(104元)；2007—2016年减排潜力增加26.11×104t. 国家发展和改革委员会于2016年发布的《能源生产和消费革命战略(2016—2030)》[33]提出了“2020年国家碳排放强度比2015年下降18%，2030年国家碳排放强度比2005年下降65%”的发展目标，若要达到该目标要求，2020—2030年京津冀区域石化产业碳排放强度应低于0.30 t(104元). 低碳情境下，2020—2030年京津冀区域石化产业碳排放强度均在0.20 t(104元)以下，均达到发展目标的要求. 由此可见，通过调整能源结构来挖掘京津冀区域石化产业碳减排潜力是可行的.

能源结构因素对北京市、天津市石化产业的碳排放都起到一定程度的抑制作用，2007—2016年促使两地石化产业碳排放量分别减少61.27×104、72.85×104t；但对河北省的石化产业碳排放总体呈促进作用，在该因素推动下，河北省石化产业碳排放量增加10.85×104t，因此京津冀区域在把能源结构因素由促进作用转变为抑制作用方面需发挥更大潜力. 通过调整能源结构来调控石化产业碳排放，必须要注意石化产业各类能源的更新和替换；需大力优化京津冀区域石化产业生产结构，推行清洁生产，推广高效的节能节水工艺；积极探索有毒有害原料的代替，加强重点污染物的治理.

3 结论

a) 京津冀区域产业转移过程中，应合理调配石化产业在三地的转移量，无论产业转入或转出均应在该地区所能承载的范围内进行，以此来保证京津冀区域一体化进程中的绿色、均衡发展.

b) 2007—2016年，能源强度、能源结构因素的抑制作用使得京津冀区域石化产业碳排放量分别减少 13 663.77×104、123.27×104t；人均GDP、人口规模因素促使京津冀区域石化产业碳排放量分别增加 12 327.10×104、2 284.13×104t.

c) 低碳情境下，2020年、2030年京津冀区域石化产业碳排放量较基准情境分别减少502.84×104、528.95×104t，调整能源结构将会极大地提高京津冀区域碳减排潜力.