中部六省工业碳排放影响效应及其变化趋势分析

戴胜利 张维敏

（华中师范大学公共管理学院，武汉 430079）

在全球环境矛盾越加尖锐化的背景下，能源消费引起的碳排放问题已然成为世界各国关注的焦点[1]。自党的十九大以来，为减轻碳排放带来的不利影响，我国对能源生产与利用方式进行了重大调整，出台一系列减排举措。作为我国中部经济的核心发展区域，中部六省的崛起必定离不开工业的发展。2020年，中部六省地区生产总值为222838.8亿元，为全国的21.93%。工业作为国民经济的核心支柱，生产总值为90268.87亿元，占中部六省生产总值的40.51%。工业的发展意味着能源的消耗，能源的消耗伴随着大量温室气体的排放，加剧环境的污染。中部六省作为长江中游的重要生态屏障、我国中部地区的主要空间载体，欲实现工业经济低碳可持续发展模式，节能减排刻不容缓[2]。

加上我国资源禀赋有限，节能诉求提升，同时兼顾 “低碳”与 “经济”，是对新发展理念的重要实践[3]。作为生态环境治理的重要抓手，在如何提高能源利用率以减少碳排放，并得到更多的工业效益的这一问题的基础上，本文从实证角度深入探究中部六省工业碳排放的主要来源，剖析工业能源碳排放量与工业经济发展的演变特征、脱钩关系及其驱动因素。对中部六省制定工业减排策略及发展低碳经济具有重要且积极的作用。

1 文献综述

近年来，国内外众多学者对碳排放问题进行了大量研究。关于区域碳排放研究现状，学者们分别从不同视角展开讨论。 学者王兴民等[4]、Aminu[5]通过实证研究分析指出，各个国家整体的碳排放特征具有空间分异性，且各个驱动因素的影响效应各不相同，并根据研究所得客观规律，因地制宜地为相关政策提供依据。学者白彩全等[6]、Wu和Zhang[7]则从区域的角度出发，分别选取国家区域发展战略地位较高的长三角地区、长江经济带作为区域碳排放的研究对象，对区域碳排放及区域经济发展的内在联系进行评估。学者Guo等[8]、Bai等[9]立足于省级视角，分别研究不同种类的化石能源的工业能耗碳排放与经济发展之间存在的关系，并依据分析结果，提出相关解决对策。也有不少学者如 Chang 等[10]、刘中文等[11]， 以某一个典型的城市作为代表，展开城市CO2碳排放研究工作，并对工业低碳转型制定差异性的策略。

自20世纪末以来，脱钩理论得到了不断的发展。“脱钩”一词由物理学概念演变而来，用于描述经济发展与环境资源反向变化的一个过程，于2002年被经济合作与发展组织（OECD，后称“经合组织”）最先提出，并将其二分为 “绝对脱钩”与 “相对脱钩”[12]。2011年，国内学者陆钟武等人依据测算的脱钩指数值的大小，在经合组织的基础上将脱钩划分为3个等级状态[13]。Veh-mas[14]在研究欧盟15国经济与环境的关系问题中，又将脱钩理论六分为强、弱脱钩，强、弱耦合、衰退性脱钩与扩张性耦合。Tapio[15]从 Veh-mas划分的六种脱钩状态中，将强（弱）耦合拓展延伸为强（弱）负脱钩，衰退性耦合和扩张负脱钩，基于物质消费弹性的Tapio脱钩模型是目前为止最为完善的脱钩模型，共包含三大类别8种状态。

在以往的研究中，国内外学者采用了许多关于探索碳排放与经济间关系的研究方法。如赵巧芝等[16]运用空间自相关的研究方法评价空间分异性，对区域碳排放与经济发展之间的集聚特征及动态发展趋势进行测度。欧阳强等[17]、陈向阳和何海靖[18]采用非线性Granger因果检验的研究方法对经济、能源之间的因果关系进行深入探索，根据阶段性特征及规律分析经济与碳排放之间的变化态势。 Chekouri等[19]、Chai[20]基于 STIRPAT模型对能源、环境与经济之间的动态发展关系进行实证检验。从选取不同指标，搭建数据模型，设置不同的发展情景模式来预测区域碳排放的发展趋势。姬世东等[21]采用面板协整检验的方式探索指标之间的动态影响特征，并结合各区域的实际情景进行比较分析。赵爱文和李东[22]则利用向量误差修正模型的估计结果研究碳排放、经济发展及能源消费之间的关系，并根据模型拟合效果提出针对性的关于节能减排的建议。以上方法多用于检测一定时段内所累积的效应，未能展现某阶段的动态发展趋势，脱钩模型恰好可以解决这一难点。

此外，还有多种研究方法被运用于研究驱动因素的贡献度。综合比较之下，不同指数分解算法各具特点，见表1。因LMDI对数指数分解法可以较好地实现因素完全分解，故本文选择该方法。

表1 不同指数分解算法的技术特征

本文以Tapio脱钩模型为基底，探讨2009～2019年中部六省9种主要工业能源的碳排放及经济发展之间的脱钩关系。借助LMDI对数指数分解法对驱动因素的影响效应进行分解，并通过熵值法优化脱钩驱动因素效应值的权重分配，从而深入剖析中部六省碳排放与社会经济增长之间的关系特征，为实现中部六省工业低碳发展提供依据。

2 实证研究

2.1 碳排放测算方法

基于联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）制定的清单指南中所提供的碳排放测算参考方法，再结合国内外学者的普遍计算方法[28]，本文针对中部六省的碳排放量计算公式如下：

式（1）中，C代表能源碳排放总量；Ai代表第i种能源的消耗量；Bi表示第i种能源标准煤折算系数；Ci表示第i种能源碳排放系数。以往宏观意义上的化石能源是指石油、煤炭与天然气3种。为保证所测算的碳排放量更为精确，本文囊括9种主要能源，所涉及的折标准煤系数及碳排放系数见表2。

表2 碳排放计算参数

2.2 Tapio脱钩模型

鉴于Tapio脱钩模型具有更高的精确度，本文引用该模型作为分析工具，具体判别标准如表3所示。

表3 脱钩状态与指标范围

构建中部六省工业总产值与9种主要能源消费碳排放的脱钩关系，用公式表示为：

如式（1） 所见，t（C，G）表示中部六省的碳排放量与工业生产总值之间的脱钩弹性系数；ΔC为中部六省碳排放变化量，ΔG代表中部六省地区工业生产总值变化量。

2.3 LMDI指数分解模型

本文对Kaya恒等式进行拓展应用，构建中部六省工业碳排放因素分解模型。将能源碳排放强度、能源结构强度、能源消费强度、经济发展强度和人口规模强度纳入范围，如式（2）所示：

在式（3）中，C和Ci分别表示能源碳排放总量和第i种能源碳排放量；E和Ei分别表示能源消耗总量和第i种能源消耗量；G为工业总产值；P为工业就业人数。f＝Ci／Ei代表能源碳排放强度；s＝Ei／E代表能源结构强度；e＝E／G代表能源消费强度；g＝G／P代表经济发展强度，p为工业人口规模强度。

依据LMDI对数指数分解法的加法分解形式，分解式（2），关于碳排放的效应分解结果如下：

在式（4）中，ΔCf代表能源碳排放效应；ΔCs代表能源结构效应；ΔCe代表能源消费效应；ΔCg代表经济收入效应；ΔCp代表人口规模效应。Ct和ΔC0分别表示末期与基期能源碳排放消费量（下同）。以上分解的5个驱动因素具体计算如下：

由于碳排放系数在不同时期始终保持不变，故ΔCf＝0。碳排放的综合效应见式（10）：

2.4 熵值法

熵值法的基本思路是利用指标不确定性来衡量客观权重，避免受到主观因素的干扰。当指标的信息熵越小（大），其离散程度则越大（小），权重也越大（小）。本文在LMDI指数分解模型计算出的综合效应值的基础上，应用熵值法对4个驱动因素进行权重赋值。该计算方式依赖于数值间的内在联系，所得结果更为精准、直观，具体步骤如表4所示。

表4 熵值法计算步骤

2.5 数据来源

本文采用的关于中部六省2009～2019年工业能源消费量、规模以上工业总产值、工业从业人数、工业能源消费总量与主要能源消耗量等数据主要来源于 《中国能源统计年鉴》及中部六省统计年鉴，其中工业从业人数为年底数。鉴于数据的可及性和碳排放计算的精准度，本文选取9种主要能源来测算能源消耗的碳排放量。此外，因能源碳排放量有所差别，故按国家标准 《综合能耗计算通则》，将其折算为标煤量，具体计算参数见表2。

3 结果与讨论

3.1 中部六省工业能源消费现状

3.1.1 工业能源消费及工业总产值现状

从图1可知，2009年中部六省工业总产值为34363亿元，2019年增加到80751亿元，平均增速约为9.15%。年度最高增速发生在2010年，为24.65%，中部六省工业总产值基本呈现前后期增长迅速，中期增长缓慢的趋势。随着中部六省工业总产值的不断增长，中部六省能源消费总量由2009年的115391万吨增加到2019年的154998万吨，平均增速为3.06%。2009～2012年期间，中部六省能源消耗量处于快速增长阶段。在2009～2019年期间，河南省的工业能源消耗量为中部六省之首，10年共消耗了247033万吨的工业能源，是江西省与安徽省的2.72与1.84倍。全国共计14座大型煤炭基地，其一便是河南基地，包含6大主要矿区，拥有丰富的煤炭资源，因此工业能源消费量远比其他省份要高出许多。在2012年，河南、湖北与湖南三省能源消耗量发生急剧下降，而后上升趋势减缓。截至2019年统计结果显示，湖北与湖南两省实现能源消耗量负增长，分别比2009年减少2392和2670万吨工业能源。

图1 中部六省工业能源消耗及工业总产值变化

3.1.2 工业能源消耗结构现状

中部六省消耗量最大的5种能源依次是煤炭、电力、焦炭、原油和柴油。从图2可见，中部六省能源消费结构始终是以煤炭为主。煤炭消费量占比约为能源消费总量的78.33%。其次是电力。在2011年以前，年均电力消耗量占比为6.72%，2011年以后，占比年均值急剧飙升到8.12%。并于2019年达到电力消费最大值，达到总量的9.01%。能源消耗量排名第三的是焦炭，2009～2019年期间，无烟且燃烧值高的焦炭的使用量较为平稳，年均保持在5.79%左右。最后是原油和柴油，在中部六省工业领域得到了较为广泛的应用。原油年均消费占比为3.14%，柴油消耗量始终保持在2.68%左右。近年来，我国加大力度开发非常规能源以代替传统能源。如洗精煤，作为一种优质煤，具有灰分少、固碳高的特点，可减少工业生产过程中产生的碳排放量。

图2 中部六省工业能源消耗结构变化

3.2 脱钩状态分析

3.2.1 时间特征分析

如表5所示，中部六省的工业总产值与工业碳排放量之间出现了3种脱钩关系，即强脱钩、弱脱钩与扩张负脱钩。强脱钩意为工业碳排放量与工业经济增长处于一种完全且绝对脱离关系，是实现完全低碳经济发展模式的一种状态。弱脱钩次于强脱钩，指的是工业碳排放与工业经济同向增长，但工业经济的发展速度快于工业碳排放，是较为积极的一种相对低碳经济发展状态。在2010～2019年期间，中部六省工业总产值与碳排放总量之间的脱钩关系逐步由弱脱钩向强脱钩方向发展，碳排放总量也在2013年与2016年实现由正向增长向负增长转化。与此同时，脱钩弹性系数也分别在2013年与2016年两个年度出现最优值，达到－0.03。2015年，中部六省的工业总产值与碳排放总量之间呈现扩张负脱钩的状态，意味着工业碳排放与工业经济处于低水平相对低碳的发展模式。在2016～2019年期间，中部六省的碳排放总量和工业总产值呈现积极的发展态势，脱钩状态逐步稳定在弱脱钩这一相对高水平的低碳经济发展模式。

表5 中部六省工业总产值与工业碳排放总量的脱钩演变状态

3.2.2 空间差异分析

从表6可以看出，中部六省的脱钩进度不一。2010～2019年期间，江西、河南与湖北三省基本实现高水平的低碳经济发展模式，脱钩状态稳定在强脱钩与弱脱钩之间。其中，河南省有6个年度实现了强脱钩的绝对低碳经济发展状态，脱钩系数的最优值为－3.07。湖北省则有3个年度实现了强脱钩这一理想状态，脱钩最优值于2013年达到了－0.75。在此10年间，江西省始终保持为弱脱钩状态，处于高水平的低碳经济发展模式。可以看出，江西、河南与湖北三省的工业总产值与工业碳排放量在此期间达到了良好的发展状态。而其余3个省份则出现多种不同形式的脱钩状态。相比于煤炭大省山西，安徽省与湖南省的工业总产值与工业碳排放量之间的脱钩状态较为理想，脱钩弹性系数均值分别达到了0.058与0.065，多是处于强脱钩与弱脱钩的低碳经济发展模式，仅有一个年度出现强负脱钩的高碳经济发展模式。而山西省有6个年度维持弱脱钩的低碳经济发展状态，2016年出现相对高碳的经济发展模式，在2013～2015年间出现了强负脱钩的绝对高碳的经济发展模式，脱钩弹性系数均值为0.038。作为典型的资源型地区，山西省过度依赖煤炭资源，陷入 “资源诅咒”的陷阱，导致短时间内难以实现资源转型，距离实现绝对低碳的经济发展模式还需一定的时间。

表6 中部六省工业产值与工业碳排放量的脱钩演变

3.3 驱动因素分析

3.3.1 驱动因素指标权重分析

从图3中可以看出，能源结构效应是促进中部六省工业碳排放量减少的主要驱动因素，年均综合得分为0.15。2010～2019年间，山西（0.11）、安徽（0.22）、湖北（0.15）和湖南省（0.16）的能源结构效应在4个驱动因素中的综合得分最低，如表7所示。可见，在产业结构升级和节能减排政策的影响下，四省大力调整产业结构，充分发挥了能源结构对碳排放的抑制作用。相反，河南省（0.26）的能源结构效应综合得分最高，江西省（0.25）则排第二，体现出二省能源结构效应对碳排放的促进作用。能源结构效应的积极贡献表明，在中部六省中，河南省与江西省的产业结构较不合理，工业碳排放量仍高于其他四省。整体而言，虽然能源结构效应指标在不同年份有所波动，但抑制效果较为显著，是促进工业经济与工业能源碳排放脱钩的核心动力。

图3 中部六省脱钩驱动因素得分

表7 中部六省驱动因素综合得分及排序

能源消费效应对中部六省碳排放起促进作用，年均综合得分为0.18。对于山西（0.31）、江西（0.28）、湖北（0.37）和湖南省（0.34）而言， 能源消费效应在4个因素中的综合得分最高，是促进碳排放增加最主要的驱动因素。近年来，我国加大力度开发非常规能源替代传统能源，以改变我国工业能源消费结构。尽管中部六省碳减排有所成效，但传统密集型产业过度依赖煤炭资源，煤炭消费量依旧高居不下，占比高达80%。山西、安徽与江西省的年均碳排放增速分别比中部六省年均碳排放增速高出2.7%、0.68%和2.01%。而河南、湖北与湖南三省则低于中部六省的平均增速，为－3.35%、－0.85%和－1.54%。能源消费结构的驱动力越强劲，越有利于向高水平的低碳经济发展模式转化。总的来看，能源消费效应是促进中部六省工业经济与工业能源碳排放脱钩的最主要的驱动因素。

经济产出效应对中部六省碳排放起正向促进作用，是变化幅度最大的驱动因素，年均综合得分为0.16，排序第二。工业经济的增长与工业能源的消耗之间有着密切的联系，必然会导致碳排放的产生。2015年，供给侧结构性改革的提出加快了落后产能更新迭代的进程，各省通过去产能、去库存、去杠杆、降成本和补短板的方式，推动省内经济的高质量低碳经济发展。近年来，随着产业结构的调整及能源结构的优化，工业生产总值增长放缓，经济产出效应的影响力有所削弱，综合得分排序第二，是促进中部六省工业经济与工业能源碳排放脱钩关系的重要驱动因素。

相比于能源消费效应和经济产出效应，人口规模效应对中部六省碳排放的正向促进作用较弱，年均综合得分为0.14，排序第三。工业人口规模效应作为推动工业发展与经济增长的必要保障，是生产过程中必不可少的资源。工业规模的扩大随之而来的是工业从业人数的增多，产业结构的调整直接导致工业用工人数的稳步下降。山西、安徽、江西、河南等四省的工业人口规模效应的综合得分分别为0.30、0.24、0.23和0.25。自2013年起至今，四省年度得分趋近为零。事实上，工业生产过程的碳排放量远比工业从业人数的增加所产生的碳排放量要严重。作为促进中部六省工业经济与工业能源碳排放脱钩关系的驱动因素之一，工业人口规模效应的贡献较小。

4 结论与展望

本文基于2009～2019年中部六省工业能源消费数据，利用IPCC碳排放测算方法进行测算，并借助Tapio脱钩模型与LMDI对数指数分解法，探讨10年间中部六省主要的9种工业能源碳排放量与工业生产总值之间的脱钩关系及脱钩效应。通过熵值法对所得驱动因素效应值客观赋权，从而进行比较分析，主要结论如下：

（1）中部六省已逐渐进入高水平的相对低碳发展阶段。其中河南省大有向绝对低碳经济发展模式靠拢的趋势。湖北、湖南和安徽省紧随其后，正从高水平相对低碳模式转向绝对低碳发展模式。湖北省的低碳发展进程快于湖南与安徽二省。而江西省常年稳定在高水平相对低碳发展阶段。在整个研究时段内，中部六省碳排放总量保持小幅度的上升趋势，工业经济趋于平稳运行，增长势头有所放缓，碳减排成效显现。但能源消费仍以煤炭为主，未来有待进一步优化。

（2）中部六省经济发展的总体趋势正积极地向低碳经济模式转型。相较于其他省份，山西省实现理想脱钩的进程缓慢，河南省为六省最佳，湖北、湖南省已逐渐由相对低碳经济过渡到绝对低碳经济的发展模式，安徽与江西二省整体趋势向好。中部六省实现最佳脱钩状态的速度可依次排序为：河南＞湖北＞江西＞湖南＞安徽＞山西。总体而言，中部六省要实现工业经济发展与工业能源碳排放完全脱钩，仍需坚定不移地走清洁能源之路。对于能源富集省份，如山西省，应充分发挥资源禀赋优势，提高能源使用效率，转能源优势为经济优势，助力工业能源碳排放及工业总产值早日进入强脱钩队列。

（3）在过去的10年中，能源消费效应的权重较高，驱动作用较大，是影响中部六省工业能源碳排放及工业总产值脱钩的最主要的驱动因素。经济产出效应的影响力仅次于能源消费结构。相比之下，人口规模效应权重较低，表明工业从业人数的增加对工业碳排放并不会造成大幅度的影响。能源结构效应权重最低，是作为促进中部六省碳减排的核心动力，离不开政策的引导和执法强化。近年来，中部地区持续推进能源供给侧结构性改革，进行传统产业转型升级，能源结构日趋合理，从而对碳排放产生明显的抑制作用。为进一步提高能源利用效率，降低碳排放强度，中部六省可制定更加严格的碳减排目标。

受主客观条件限制的影响，本文存有不足之处。因部分能源数据和地级市能源消费数据的不可获得性，仅选取中部六省9种主要的工业能源作为研究对象进行碳排放测算，还未对六省下辖的地级行政区展开研究。若各省份所提供的指标项目趋于一致，实证结果将更具说服力。此外，今后可考虑优化指标选取方式，在一定范围内纳入更多相关要素，保证研究结果更为精确，这将作为未来的研究目标。