低碳试点城市工业碳排放脱钩状态及驱动因素研究

黄元生，刘佳婕

（华北电力大学（保定）经济管理系，河北 保定 071000）

为贯彻落实可持续发展理念，探寻城市低碳发展路径，调动各方积极性，我国从2010 年开始施行低碳省市试点工作。2010 年7 月，首批试点省市地区确定为广东、辽宁等五省及天津、保定等八市，其后，在2012年和2017 年，先后又开展第二批、第三批低碳城市试点工作，当前全国已累计开展了87 个低碳省市试点工作。低碳城市试点计划是在我国工业化城镇化高速发展阶段，各地积极探索兼顾经济及民生发展的有力抓手，既有利于地方在贯彻落实可持续发展理念的同时结合自身发展实践，有效提升环境保护能力和城市竞争力，更有利于基于试点城市探索出的低碳城市发展路径，为相似地区的绿色可持续发展提供可借鉴的发展经验。

多数研究论证了低碳试点及产业结构升级对于碳减排的影响[1-3]，我国当前仍处于产业结构不断优化升级的发展阶段，而第二产业特别是工业的增长仍是经济快速增长的主要动力之一，较多数城市产业结构仍以工业为主，工业的蓬勃发展极大地促进了地区经济的繁荣，但与此同时伴随着工业领域大量化石能源的消耗及二氧化碳排放的产生。工业领域的绿色转型升级和低碳发展是当前各城市实现低碳可持续发展的重要途径，也是低碳城市建设中需要研究关注的重点方向。其中，工业碳排放和经济增长间的关系得到了较多学者的关注和研究，低碳城市发展的关键在于正确处理好经济增长和碳排放之间的关系[4]，即是否能实现经济增长与碳排放解耦。Tapio 脱钩模型在研究经济增长与碳排放之间的脱钩关系方面得到了充分的应用，并不断拓展到了工业领域。戴胜利等[5]对中部六省的工业碳排放与工业经济间的发展关系及影响因素进行了研究，对中部六省实现最佳脱钩状态的速度进行了排序，强调了能源结构效应对促进工业碳减排的显著作用。何洋洋等[6]从速度脱钩和数量脱钩两个角度对中国工业碳排放现状与经济发展间的关联关系进行细致分析研究，验证了我国工业碳排放正呈现出与经济增长逐渐脱钩的趋势。此外，工业碳排放的影响因素研究也受到众多学者关注。叶斌等[7]利用碳排放因子法对深圳市工业碳排放进行测算，在此基础上，通过构建LMDI模型及STIRPAT 模型确定了深圳工业碳排放的影响因素。魏营等[8]以低碳试点城市镇江为研究对象，对镇江市工业碳排放与经济增长间的脱钩关系进行分行业研究，并基于LMDI 模型确定了促进各行业脱钩的主要影响因素。

基于低碳城市试点的战略意义，较多学者对试点政策的碳减排成效进行了分析研究，研究论证了低碳经济试点对于城市低碳建设的促进作用。但对低碳试点城市工业领域的研究较少，且现有对低碳试点城市的工业碳排放研究多局限在单一城市领域，未体现出不同城市间在工业发展、能源结构、碳排放强度、碳排放与经济发展间脱钩关系的综合分析与比较研究，而当前我国工业经济发展及工业碳排放现状具有较显著的地区差异[9-10]。本文以我国第一批低碳试点城市为研究对象，对其工业碳排放现状及其与工业经济发展间的关系进行综合比较研究，既体现当前阶段该批试点城市低碳政策成效，同时也对各城市间基于经济基础、能源结构、资源禀赋等方面做出相应的政策建议。

1 研究方法

1.1 碳排放测算方法

本文在城市工业碳排放测算过程中，选取了10 种主要能源，并且将各类能源消耗量单位进一步进行折算处理，统一为标准的煤单位。研究参考借鉴了IPCC 颁布的《2006 年IPCC 国家温室气体清单指南》中所推荐的方法，对天津、保定等8 地2015—2020 年的工业碳排放量进行测算，计算公式如下：

式中：Cit表示第t年i市CO2排放总量（万吨），Eijt表示第t年i省区j类能源的实物消费量（万吨）；δi表示i类能源的能源转换因子，根据净发热值将燃料转化为统一能源单位；ηi表示第i类能源的碳排放系数。各类能源的折标准煤系数和碳排放系数分别如表1 所示。

表1 各类能源碳折标准煤参考系数及碳排放系数

1.2 Tapio脱钩模型

脱钩理论被广泛用于衡量阻断经济发展与环境破坏间的关联关系，即随着经济增长，温室气体排放不会随之增加，进而实现可持续增长的理想态。Tapio 模型则是在脱钩理论的基础上引入了弹性的动态概念，有效提高了脱钩分析的准确性[11]。本文引入Tapio 脱钩模型进行分析研究，其公式表示为：

式中：ε(C,G)表示各市工业碳排放量与工业增加值间的脱钩弹性系数，用于描述工业碳排放与经济增长间的脱钩状态；ΔCO2和ΔGDP分别表示当期相当于上期的工业碳排放变化量及工业增加值变化量；δC和δG分别表示工业碳排放量及工业增加值的变化率。根据ε(C,G)、δC、δG的不同值范围，将工业碳排放与经济发展间的关系进一步细致划分为8 种状态，如表2 所示。

表2 脱钩类型及指标范围

1.3 LMDI指数

对数平均权重指数分解法LMDI（Logarithmic Mean Divisia Index）是对指数分解法的改进，在众多指数分解法中最具优势，能够高质量地测量某一因素在事物整体变化中的贡献程度，因而在能源研究领域常被国内外学者使用[12]。在能源、环境以及碳排放研究中，LMDI 成为最主流的实用性工具[13]。因此本文选择基于LMDI 分解法构建低碳试点城市工业碳排放影响因素分析模型。

本文借用LMDI 模型，将工业碳排放总量分解为碳排放因子、能源结构、能源强度、经济发展和人口规模强度5 个因素，以测量分析工业人口与经济变化、工业能源消费结构及能源强度变化以及碳排放强度变化对低碳经济试点城市工业碳排放的影响，如式（3）所示：

式中：t表示年份，C表示工业碳排放总量；i表示不同的能源类型；Ci表示第i种能源消耗产生的碳排放量；PEi表示第i种能源的消费量；GDP表示工业增加值；POP表示工业就业人数。

引入下列公式：

式中：fi表示工业碳排放系数，si表示第i种能源的能源消费结构，e表示工业能源强度，g表示工业劳动生产率，p表示工业就业人数。

简化表示成：

公式（3）第t期相对于基期的碳排放量的变化可表示为：

式中：ΔCf为碳排放因子效应，ΔCs为能源结构效应，ΔCe为能源强度效应，ΔCg为产出规模效应，ΔCp为人口规模效应。Ct和C0分别表示第t期和基期的工业碳排放量。

根据公式（6），利用LMDI 分解法分析各因素的贡献值，则各效应可表示为：

因为能源的碳排放系数在实际应用中取常量，所以碳排放因子效应为0，所以总效应公式可简化为：

1.4 数据来源

首批低碳试点省市主要通过自下而上形式选取，综合考虑试点地区当地资源禀赋、区域优势、发展阶段基础工作筹备等。最终选定的五省八市，在地域分布、经济发展、能源消费各方面都具有一定的差异性和代表性。但考虑后期政策方向的具体执行层面，大多数还是以城市为单位进行后续工作开展，且以城市为单位的研究往往更具代表性和典型性[14-15]，因而本次研究仅以首批试点省市的8 个市——天津、保定、重庆、杭州、厦门、深圳、南昌、贵阳为研究对象。研究选择2013—2020年为研究区间，研究中工业能源消费量、工业增加值、工业就业人数等研究数据均来自8 市历年统计年鉴。鉴于不同地区统计年鉴统计口径差异，部分城市以城镇非私营单位中的工业从业人员借代工业就业人数，保证各地区不同年份间的指标统一性及数据可比性。

2 实证分析

2.1 工业发展现状

如图1 所示，8 市的工业增加值在不同的区间变动，以2020 年各市工业增加值进行分析，深圳市和重庆市工业发展态势较好，深圳工业增加值8 年间一直处于8市中最高水平，2013 年工业增加值已超过5 000 亿元，之后逐年递增，2019 年开始趋于平稳，2020 年开始有部分回落，整体稳定在9 500 亿元的水平；重庆8 年间工业增加值一直处于稳定上涨趋势，且仍有继续上升倾向。天津和杭州工业增加值在8 市中处于中间水平，2016 年前天津工业增加值水平略高于杭州，2016 年起，两市工业增加值一直呈现相似波动趋势，保持相近水平。保定、南昌、贵阳、厦门4 市工业增加值水平相对较低，其中南昌和厦门2013—2015 年工业增加值水平与保定市接近，但其后，南昌、厦门两市工业增加值保持稳定增长，而保定则在2017 年后呈现下降趋势，在2018 年后，取代贵阳成为8 市中工业增加值最低的城市。从工业增加值占比上来看，8 市工业增加值占比8 年间均处于50%以下水平，且表现出较大幅度的下降趋势，以保定市下降幅度最大，从2013 年的46.76%下降到2020 年的24.08%。总体来看，深圳占比最高，贵阳占比最低。

图1 2013—2020年8市工业增加值及工业增加值占比

面对绿色发展的要求，深圳、重庆等第一批低碳经济试点城市以“双碳”目标为战略目标积极进行产业结构调整，大力促进绿色结构转型，关停部分高能耗企业的同时促进绿色产业及服务业的蓬勃发展，造成工业比重下降，但保证工业增加值仍然稳定在一定的经济水平。当前我国工业发展正处在倒“U”型发展的回落阶段，在稳定工业增加值的基础上保持工业增加值占GDP 比重下降是各地优化经济结构、转换增长动力的有力途径，同时着力在此基础上加速促进新型工业发展。

2.2 能源消费现状

由图2 可以看出，当前8 市中，以原煤、焦炭、天然气、电力四种能源工业消耗量占比最高。保定原煤消费占比显著偏高，且2013—2020 年，该占比有一定程度上涨。深圳虽然原煤消费占比也存在一定程度的上涨，但其整体上表现为电力、天然气、原煤三种能源消费占比较均匀的结构。当前我国正大力规划建设新型能源消费体系，减少煤炭消费占比，加大天然气、电力等清洁能源消费占比，在天津、杭州、重庆、南昌4 市工业能源消费结构转型趋势较明显，以杭州为例，2013 年杭州原煤工业消费占比超半成，天然气消费占比仅13.41%，电力消费占比23.93%，经过8 年间的能源结构转型升级，2020 年杭州原煤消费占比下降到50%以下，天然气和电气工业消费占比均同比增加超5%。

图2 2013年、2020年8市工业能源消费

2.3 碳排放现状

工业碳排放方面，重庆工业二氧化碳排放量最高，且远高于其他市工业碳排放量水平，2020 年重庆工业碳排放量为3 628.71 万吨，较2013 年下降5%，整体保持在较稳定的水平，7 年间仅有小幅度的波动；其次是天津，2020 年工业碳排放量为1 835.84 万吨，7 年间先降后升的波动趋势，2020 年较2013 年下降10.11%；厦门工业二氧化碳排放量最低，2013 年碳排放量为397.37 吨，2016 年最低为297.02 吨，之后小幅度上升到2020 年的366.34 吨。2020 年，天津、杭州、重庆、贵阳、厦门5市工业碳排放量均较2013 年有所下降，其中杭州下降幅度最大，且杭州除2014 年工业碳排放量存在小幅上涨之外，其余年间工业碳排放量均稳定下降；保定、深圳、南昌3 市2020 年工业碳排放量较2013 年均有所上涨，其中深圳增幅最为明显，其次为保定。

在此基础上，结合各地区工业增加值情况，定义工业碳生产力指标，即每单位工业消费产生的二氧化碳排放所产生的工业增加值。从图3 中可以看出，深圳工业碳生产力处于领先水平，厦门工业碳生产力水平排在第二位，其次是杭州和南昌。其余4 市中，天津、南昌、贵阳3 市虽工业碳生产力水平偏低，但整体趋势上都保持稳定或略有上涨趋势，而保定在2013 年工业碳生产力水平与杭州接近，在2017 年出现骤跌后，持续维持在较低水平。

图3 2013—2020年8市工业碳排放量及工业碳生产力

2.4 脱钩状态

从表3 可以看出，2013—2020 年，各地脱钩状态以强脱钩和弱脱钩为主，其中杭州、重庆、贵阳和厦门4市呈现较显著的强脱钩状态，杭州和重庆有5 个年度表现出强脱钩的发展状态，杭州自2014 年起，在保障工业经济发展水平的同时，工业碳排放量持续下降，能源消费结构也不断优化；重庆虽然在2018 年工业碳排放存在一定程度的回升趋势，但整体发展模式上一直保持高近几年仍呈现小规模上涨趋势，工业碳排放与工业增加值之间尚未实现脱钩，整体稳定在增长连接的低效扩张阶段；保定仍长期表现为负脱钩的经济发展状态，且在2017—2019 年均表现为强负脱钩的发展模式，在2019—2020 年开始向强脱钩模式转变，但当前保定整体发展仍处于扩张型的负脱钩发展模式，未达到低碳发展的目标；深圳在2019 年前，基本保持强脱钩和弱脱钩的发展模式，仅在2019—2020 年呈现出衰退性脱钩的发展模式。

表3 2013—2020年8市脱钩系数及脱钩状态

2.5 驱动因素

通过LMDI 因素分解法对保定、天津等8 市2013—2020 年工业碳排放变化量进行计算，如图4 所示，得出能源结构效应，能源强度效应，产出规模效应及人口规模效应对各市工业能源碳排放的影响力度及作用方向。从图4 中可以看出，除个别地区个别年份外，产出规模效应均表现出较显著的增碳作用，能源强度效应和人口规模效应均表现为较明显的减碳作用力，能源结构效应整体作用效力较小。分地区来看，杭州和厦门四种效应作用效力相近，产出规模效应表现出对碳排放主导性的促进作用，能源强度效应对碳减排产生最主要的推动作用，其次人口规模效应也产生部分碳减排效力。重庆、贵阳与杭州、厦门较类似，差异点主要体现在重庆在2013—2015 年人口规模效应起到了一定的增碳促进效应，在2014 年开始才对碳减排产生促进作用；贵阳从2018 年开始，人口规模效应产生的作用力逐渐显著，体现在当年贵阳工业从业人员数量明显下降，而当年工业增加值能耗存在突增，促进了当年贵阳30.84 万吨工业碳排放产生。天津在2018年前，表现为产出规模效应带动的增碳作用力，及以人口规模效应为主、能源强度效应为辅的减碳作用力，2018年后，工业增加值能耗由降转升，能源强度效应在一定程度上促进了碳排放的产生。南昌四大效应在2013—2020水平低碳发展，工业增加值占比逐渐下降的同时，工业增加值稳步提升；厦门有4 个年度表现为强脱钩，1 个年度表现为弱脱钩，在2014—2015 年达到最优脱钩指数-15.27；贵阳有4 个年度表现为强脱钩，2 个年度表现为弱脱钩，且在8 市2019—2020 年度的脱钩指数中表现最优，为-2.03。

图4 2013—2020年8市工业碳排放驱动因素分解

其他4 市中，南昌在2014—2018 年工业碳排放量呈现小规模的上涨趋势，在2018 年后才得到缓解，与经济增长间开始呈现强脱钩状态；天津工业碳排放量在年出现较大变化和波动，其中2016—2017 年波动尤其明显，产出规模效应出现较大程度的减排作用力，人口规模效应则表现出对碳排放增加较大的促进作用。深圳在2016—2017 年产生了较为明显的碳排放量的增加，主要表现为当年原煤消费量显著提升所带来的能源结构效应及能源强度效应带来的影响。2013—2020 年，整体来看，能源结构效应和人口规模效应均未产生较大作用力，人口规模效应仅在2018—2019 年产生一定程度的碳排放促进效应；产出规模效应在2018 年之前，对碳排放增加产生作用力，深圳工业就业人数在2018 年下降后产生突增，形成一定程度上的人口规模效应，造成了一定程度上的工业碳排放量的增加，同时也使得产出规模效应由正转负，抑制了一部分的碳排放增量，加上能源强度效应的作用，整体稳定住了碳减排的趋势。保定在2018 年前一直保持工业碳排放量趋于稳定、小幅度波动的状态，2018 年，保定工业增加值下降，工业能源消费量显著提升，由此产生较大的能源强度效应对保定工业碳排放产生促进作用，保定工业就业人数从2017 年起减少带来一部分的人口规模效应，抵消了一部分碳排放量的增加。

3 结论与建议

本文以我国首批低碳试点城市中的8 个市（天津、保定、重庆、杭州、厦门、深圳、南昌、贵阳）为研究对象，对其2013—2020 年工业发展及碳排放现状进行分析，同时采用Tapio 脱钩模型和LMDI 模型对各市工业二氧化碳排放的脱钩状态及驱动因素进行了研究，主要结论如下。

（1）首批低碳政策试点城市工业发展水平上存在较明显的地区差异，深圳工业增加值及工业增加值占比均最高，而贵阳增加值占比最低，工业增加值在2018 年前处于最低水平，2018 年后略高于保定。除保定外，各地工业增加值均稳中有升。

（2）多地近年来工业能源消费结构不断优化转型，以天津、杭州、重庆、南昌4 市最为明显，深圳工业能源消费结构较优，但原煤消费占比近年来有所增加，而保定当前能源消费结构仍以原煤为主，且原煤消费占比仍未有下降倾向。

（3）重庆和天津两市工业碳排放水平最高，厦门工业碳排放量最低。在变化趋势上，保定、深圳、南昌8 年间工业碳排放量有所增加，其余5 市2013—2020 年均一定程度上实现工业碳减排。工业碳生产力上，深圳远高于其他几个市，天津、南昌、贵阳、保定4 市处于较低水平。

（4）实现工业碳减排的5 个市中，除天津目前仍处在增长连接状态，其余4 市工业发展与碳排放间已实现强脱钩状态，南昌也已实现工业弱脱钩状态，而深圳和保定则仍处于扩张负脱钩状态。

（5）2013—2020 年，能源强度效应和人口规模效应多表现为工业二氧化碳排放的主要抑制因素，产出规模效应则表现为主导性的工业碳排放促进因素。而保定、深圳、南昌3 市的人口规模效应和能源强度效应则均在不同程度上对当地工业碳排放产生了一定的促进作用，进而使得3市2013—2020 年工业碳排放量整体呈上升趋势。

试点工作开展实践以来，各市均紧密结合自身实际，探索自身绿色低碳的新发展道路，陆续出台相关配套措施，但各市减碳成效仍存在较大差异。深圳虽工业增加值和工业碳生产力都处于领先位置，但其工业经济发展与碳排放间的脱钩状态尚未形成，仍需进一步落实产业结构转型及各行业内的绿色低碳发展。保定工业能源消费尚未实现优化转型，仍维持以煤炭为主导的消费结构，且保定近几年进行产业结构升级，大力发展第三产业，工业产业比重下降，导致工业经济发展未能维持之前水平，形成较严重的负脱钩状态，需大力促进工业行业技术进步，促进能源消费结构转型及能源效率提升，努力提升工业碳生产力水平。南昌近几年碳排放已呈现下降趋势，但整体下降幅度较小，且南昌经济发展水平较差，整体还未形成脱钩状态，工业碳减排成效也尚未显著，需在稳定经济稳定增长的前提下，着力控制工业领域排放，积极推行绿色低碳工艺技术，提高工业劳动生产率。其他5 市均在2013—2020 年实现一定程度上的工业碳减排，且以杭州减排成效最为显著，且该5 市中除天津外，均已实现与工业经济发展间的绝对脱钩状态，整体上反映出当前低碳试点城市的部分积极成效。

当前我国已基本实现工业化目标，工业化发展阶段进入后半段，各地工业产业比重持续下降，但工业发展对于推动国民经济持续健康发展的支持性作用不可替代。面对工业经济发展和工业碳减排之间的矛盾，工业产业内部的结构优化刻不容缓，各地亟需大力发展新兴产业、绿色产业，推动传统产业绿色低碳升级及可持续发展，以创新为核心动力，加大绿色技术研发，不断优化能源结构，持续提升能源利用效率，落实强化碳减排对工业产业发展的引领作用。持续削减煤炭消费，大力提升天然气、绿电等清洁低碳的新能源供应，努力提升工业能效水平。