“双碳”目标下我国化学原料及化学制品制造业碳减排实证分析

孙玉凤

（天津商业大学经济学院， 天津 300134）

0 引言

一直以来，我国高度重视全球气候问题，并于2020 年提出“双碳”目标，致力于实现经济社会绿色高质量发展。化学原料及化学制品制造业是我国制造业的重要组成部分，同时，也是六大高耗能行业之一，碳排强度突出，减排难度大，是国家重点关注的行业。化学原料及化学制品制造业低碳减排研究工作的进行，对于自身的绿色低碳转型发展以及国家“双碳”目标的实现都具有重要的现实意义。

1 文献综述

1.1 碳排放估算研究

要想实现“双碳”目标，量化碳排放是关键。目前，对于碳排放的计量方法，国内外学者普遍采用以下三类方法：第一类是生命周期评价法（LCA），这是一种评估产品或系统的环境负荷的方法，适用于微观层面的分析。Varun 等采用LCA 法通过对现有化石能源和基于发电系统的可再生能源的CO2生命周期分析，发现一些可再生能源系统，如太阳能光伏可以产生显著的生命周期碳排放[1]。第二类是投入产出法（IOA），主要是在宏观层面上基于投入产出表来核算经济系统各部门产品与服务的直接与间接的CO2排放量。Tan等发现，将IOA 法与CEPA 法相结合，克服了CEPA只能考虑直接的CO2排放的缺点，可以在经济体系中追踪和适当核算经济产品所体现的碳排放，有助于决策者提高洞察力[2]。第三类是排放因子法，依据《2006年IPCC 国家温室气体清单指南》中的能源排放因子进行计算，这种方法在测算碳排放方面被各国广泛应用。何洋洋和魏振香根据IPCC 提供的公式，对2001—2019 年中国工业碳排放进行测算，发现在工业领域进行严格的环境管控，可以实现经济与环境协同发展[3]。

1.2 碳排放影响因素研究

目前，针对碳排放影响因素的研究通常借助于各类模型。其中，对研究的影响因素进行建模分析时常采用STIRPAT 模型，该模型具有动态分析的优点，并且可以进行弹性分析，因而被广泛应用。孙敬水等在采用扩展后的STIRPAT 模型对影响我国经济低碳发展的因素进行研究时发现，人均生产总值是促进碳排增加的最大影响因素，而能够最大程度对碳排放增长起到抑制作用的因素是能源强度变动[4]。

1.3 行业低碳减排策略研究

对于低碳减排的策略，有学者认为，应大力发展除碳技术，包括脱碳技术、零碳技术和碳汇技术等通过科研创新，达到减排效果[5-6]。范秋芳和张园园研究发现，实施碳排放交易政策可以显著提高碳生产率，应当加强对碳市场的管理，不断完善碳排放交易政策，引导高排放行业加入碳市场[7]。

可以发现，以往学者们进行的研究层面大多基于国家层面或者省级层面的各行业的综合碳排放，而对于某一个特定的行业的研究相对较少。目前，对于化学原料及化学制品制造业碳排放的实证研究更是较为少见。鉴于此，本文通过改进的排放因子法估算我国2007—2019 年化学原料及化学制品制造业的CO2排放量，并应用STIRPAT 模型对影响碳排放的各种因素进行建模分析，研究内容对于我国化学原料及化学制品制造业的碳减排及绿色低碳转型发展，具有重要的理论意义及现实意义。

2 研究方法及数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 CO2 排放量估算方法

根据IPCC 提供的测算碳排放的方法，结合所研究行业的特点，采用排放因子法对化学原料及化学制品制造业的CO2排放量进行估算，如式（1）所示：

式中：C为碳排放总量，万t；i为能源种类，包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气，共8种；Ci为第i种能源的碳排放量，万t；Ei为第i种能源的消费量，万t；Qi为第i种能源的热值，kJ/kg；Fi为第i种能源的碳排放系数，t 碳/TJ；Ri为第i种能源的碳氧化率。

2.1.2 CO2 排放影响因素弹性分析建模

为了更好地研究各影响因素对化学原料及化学制品制造业CO2排放的具体作用机理以及各因素之间的制约关系，建立STIRPAT 模型进行回归分析。STIRPAT 模型是基于IPAT 模型进行拓展的模型[8]，克服了原模型研究因素固定化、采用恒定弹性系数的缺点，可以根据研究的需要增减分解影响因素，并对各影响因素的弹性进行分析。其具体表达形式为：

式中：I为环境负荷；P为人口规模；A为富裕程度，T为技术水平；a为该模型的系数；b、c、d分别为各影响因素的指数；e为模型误差。为消除异方差，对模型进行对数变换：

根据本文研究的需要，对模型（3）中的变量进行相应的调整与拓展，改进后的模型如下：

式中：C为碳排放量；P为制造业年平均从业人数，表示制造业的劳动力规模；A为化学原料及化学制品制造业年产值，表示化学原料及化学制品制造业发展状况；T为化学原料及化学制品制造业年产值与主要能源（煤炭、焦炭、原油）消耗量的比值，表示化学原料及化学制品制造业的能源效率；IS为化学原料及化学制品制造业年产值与制造业年产值的比值，表示产业结构；ES为煤炭占主要能源消费比，表示化学原料及化学制品制造业的能源结构；β0为常数项；β1、β2、β3、β4、β5为弹性系数；μ 为模型的随机误差项。

2.2 数据来源与说明

本文所需能源数据均来自《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》，化学原料及化学制品制造业产值、制造业产值以及制造业年平均从业人数等相关数据来自于《中国工业统计年鉴》《中国统计年鉴》。对于制造业行业的分类标准，参考《中华人民共和国国家标准》GB/T 4754—2017。

3 CO2 排放估算与影响因素弹性分析

3.1 CO2 排放估算结果

2007—2019 年，我国经济社会实现了飞速发展。随着需求的不断上涨，第二产业得到迅猛发展。但在此期间，化学原料及化学制品制造业在不断发展的同时，其碳排放量也在逐年攀升，如图1 所示。总体来看，碳排放量在2012—2015 年间增速最快。2015 年后，行业碳排放量在较高的水平上逐渐稳定。

图1 2007—2019 年化学原料及化学制品制造业CO2 排放

3.2 影响因素弹性分析—STIRPAT 模型

3.2.1 单位根检验

为避免出现“伪回归”，需验证所选用的时间序列数据是否平稳，借助ADF 检验，对变量是否存在单位根进行检验。根据SIC 值确定滞后项，并根据AIC、SC和HQ 信息准则，选择最优的检验类型，得到检验结果，如表1 所示。

表1 ADF 单位根检验结果

由表1 可以看出，对原始数据进行一阶差分处理后，在5%的显著性水平下，所有变量的ADF 值均通过检验。因此，原始时间序列数据为一阶差分平稳序列。

3.2.2 协整检验

采用E-G 两步法对时间序列进行协整检验，通过OLS 回归后，得到协整方程如下：

对模型进行OLS 回归后，得到残差序列。采用AEG 检验残差序列的平稳性，结果如表2 所示。

表2 残差序列AEG 检验结果

检验结果在5%的显著性水平下，残差序列通过检验，表明原时间序列具有显著的协整关系，可以进一步对模型进行回归分析，不会出现“伪回归”现象。

3.3 共线性检验

为了防止各解释变量间存在多重共线性，使得模型的系数失去意义，需要进行共线性检验。对变量之间的相关性进行检验，对各变量之间的相关系数进行计算，结果如表3 所示。

表3 相关系数矩阵

表3 中各相关系数的绝对值均＜0.8，表明解释变量间存在较弱的相关性。进一步计算各变量的VIF值，通过方差膨胀因子法，对各解释变量间是否存在严重的多重共线性进行判断，结果如表4 所示。

表4 方差膨胀因子检验结果

经验表明，当方差膨胀因子＞10 时，解释变量间存在严重的多重共线性。根据表4 的计算结果，各解释变量的VIF 值均＜10，说明各解释变量间不存在严重的多重共线性，可以对该模型进行进一步分析。

3.4 回归结果分析

通过以上分析，可以判定回归方程的拟合效果较好，能够反映化学原料及化学制品制造业CO2排放量与各影响因素之间的关系。从拟合结果上看，劳动力规模、化学原料及化学制品制造业的发展、产业结构与能源结构均与CO2的排放呈现出正相关关系，能源效率则呈现出负相关关系。

根据实证结果可以看出，化学原料及化学制品制造业的行业发展状况对CO2排放的影响最大，弹性系数为0.970 2，表明在其他条件不变的情况下，化学原料及化学制品制造业的行业产值每增加1%，CO2排放相应增加0.970 2%。伴随着化学原料及化学制品制造业的飞速发展，对于各种能源材料的需求越来越大，导致碳排放也不断增加。能源结构的弹性系数为0.489 5，表明目前的能源结构无法达到减排目的，进一步改善能源结构对于控制行业碳排放意义重大。目前，化学原料及化学制品制造业能源主要以煤炭、焦炭和原油等高污染能源为主，不利于行业碳排放的控制，加快清洁能源开发利用，将会有效改善目前的能源结构。劳动力规模、产业结构的弹性系数分别为0.108 9、0.058 3，这两个因素也对碳排放的控制造成压力。能够有效抑制该行业碳排放增长的因素是能源效率，能源效率的弹性系数为-0.957 9，即在其他条件不变的情况下，能源效率每提升1%，将会使CO2排放量降低0.957 9。

4 结论与建议

4.1 结论

重化工行业的节能减排及绿色发展，一直以来是国家关注的重点，也是行业发展的难点，随着“双碳”目标的提出，更是对各个行业的转型发展提出了更高的要求。研究发现，我国化学原料及化学制品制造业CO2排放量在2007—2019 年间，前期高速增长，到2015 年之后，CO2排放量逐渐趋于稳定。但是，排放量仍然处在较高水平上，行业的碳减排状况依旧不容乐观。基于STIRPAT 模型建模分析发现，在其他因素不变的情况下，劳动力规模、行业发展状况、能源效率、产业结构和能源结构每变动1%，引起CO2排放量相应变动为0.108 9%、0.970 2%、-0.957 9%、0.058 3%和0.489 5%。可以看出，提高能源效率成为行业碳排放的驱动因素。

4.2 建议

1）加大科技研发及创新力度，提高能源整体利用效率。一方面，企业要加大研发投入，针对自身的需求状况，积极建设创新服务平台，坚持产学研相结合，并加强与国内外行业领先企业的交流与合作，注重学习其先进的技术手段。另一方面，企业应注重对复合型人才的引进与培养，同时，加强节能降耗技术的推广与使用，发展清洁能源技术，购进先进的生产设备，针对生产过程中存在的严重耗能问题制定有效的解决方案，降低生产过程中能源的损耗，进一步提高能源的利用效率。

2）优化能源结构，进行清洁低碳转型。本文研究发现，当前能源结构不合理是导致行业碳排放增加的重要影响因素。主要原因在于目前化学原料及化学制品制造业在日常生产过程中所需要的能源依旧以煤炭、焦炭和原油等基础能源为主，属于高碳型的能源结构。要实现行业绿色发展，促进能源结构的清洁低碳化转型尤为重要。要注重对煤炭等能源的清洁高效利用，并逐步加大对天然气、电能等清洁能源的开发利用，以低碳能源代替高碳能源，逐步调整化学原料及化学制品制造业的能源结构，实现低碳化转型。