吉林省工业领域碳减排潜力测度研究

2024-06-10 18:16孙娜何佳奕李丹张译元朱伟鹏
国际公关 2024年7期
关键词:清洁能源

孙娜 何佳奕 李丹 张译元 朱伟鹏

摘要:工业领域碳减排潜力研究对于促进区域经济转型发展和实现 “双碳”战略目标具有重要意义。本文基于2010—2020年吉林省面板数据,采用超效率SBM模型测度吉林省41个工业行业的碳减排效应,研究发现:2010—2020年,吉林省工业领域碳减排潜力呈现持续下降的趋势,减碳潜力值由19 061.10万吨减少至4 004.32万吨,减少了15 056.78万吨,表明吉林省工业绿色化发展态势较好,同时也存在一定的减排空间。从41个工业行业减排力度来看,减碳幅度最大的工业行业是化学纤维制造业,其次是石油煤炭及其他燃料加工业。值得注意的是,吉林省主导产业汽车制造业于2014—2020年减碳潜力值始终保持在零值,表明汽车制造业生产效率已达到相对最优水平,逐步向低碳化、绿色化、智能化转型升级。

关键词:工业绿色化;智能化转型;清洁能源

一、研究背景及意义

2020年9月,习近平总书记在第七十五屆联合国大会上明确提出2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和的对外宣示,[1]表明我国将低碳发展融入经济社会发展全局,已经进入以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。从吉林省来看,总体上处于工业化中期发展阶段,低碳发展也处于矛盾最为集中、妥善处理难度最大的时期。近年来,虽然吉林省化工、火电、冶金、石化等重污染行业的发展速度有所下降,清洁能源的消费比重不断提高,但总体上还是依赖化石能源消耗,吉林省风能、太阳能、地热能、生物质能以及其他可再生能源虽然做到有效的补充,但受技术发展水平的制约,发展空间还存在瓶颈制约。随着经济高质量发展要求越来越高,全省新能源需求也必将以较快速度增加,但大幅提升可再生能源的比重还需要很长时间,对实现经济社会低碳发展还存在较大挑战。

从既有研究来看,主要从两方面展开讨论。一部分学者围绕碳排放与经济社会发展的关系展开研究,[2,3]还有一部分学者重点关注工业领域低碳工业园区建设。[4,5]但令人遗憾的是,鲜有文献从经济学视角系统科学地评估东北地区工业领域碳减排潜力及低碳发展对策。为数不多的几篇文献均是对东北地区工业领域碳减排潜力进行定性分析。[6,7]因此,定量评估吉林省工业领域碳减排潜力,对于充分认识吉林省工业领域低碳发展水平,从而推进吉林省乃至东北地区经济高质量发展、迈向新型工业化阶段、早日实现 “碳达峰、碳中和”具有重要意义以及提供经验支持。

二、模型建立及数据来源

基于超效率SBM模型的基础上选择适合本研究的投入产出指标体系,运用Maxdea软件测算出2010—2020年吉林省41个工业行业碳排放相对于最优生产规模的碳减排潜力,进而评估吉林省工业领域低碳发展水平及绿色化发展能力。

(一)超效率SBM模型构建

超效率SBM模型是Tone提出的一种非角度、非径向的DEA模型。假设考虑r个决策单元,每个决策单元由m个投入要素、r1个期望产出要素和r2个非期望产出要素构成,则SBM的模型表达式如下:

(二)投入产出指标体系的选取

超效率SBM模型的投入产出指标体系的选取需考虑以下几个因素:一是投入产出指标体系需精准涵盖所研究问题的内涵;二是所包含的指标数据需满足可获得性,三是投入产出指标数量需小于决策单元数量两倍。因此,综合上述三个因素选取本研究超效率SBM模型的投入产出指标体系 (详见表1)。

由表1可知,为了保证SBM模型中投入产出指标数量需小于决策单元数量两倍的限制,因此投入指标、期望产出指标和非期望产出指标的数量均为一个,其中投入指标为工业行业能源消耗量 (折算标准煤量),期望产出指标为工业行业主营业务收入,非期望产出指标为工业行业碳排放量,此三个指标可以精准涵盖吉林省工业行业碳排放的内涵,其数据也较易获得,因此选取此三个指标构成超效率SBM模型的指标体系。

(三)数据来源

本研究的主要数据来源于 《吉林省统计年鉴》、吉林省生态环境厅、吉林省能源局等有关部门,其中工业领域二氧化碳排放量数据利用碳排放因子法测算获得。

(四)工业行业碳减排潜力分析

1.吉林省工业领域碳排放量

2010—2020年,吉林省工业领域二氧化碳排放量总量由10 995.9万吨减少至7 833.2万吨,减少了3 162.7万吨 (详见图1)。其中,2016—2020年,吉林省工业领域二氧化碳排放量占全社会二氧化碳排放量五年来平均比值为52%,是全社会二氧化碳排放量最主要的贡献源。

2.吉林省工业碳减排潜力分析

从结果来看,2010—2020年吉林省工业碳减排潜力呈现持续下降的趋势,由2010年的22 700万吨下降至2020年的2 955万吨,下降数量高达19 744.6万吨,下降比例为86.98%。从2010—2020年吉林省工业碳排放潜力 (详见图2)的变化可知,吉林省较好地贯彻了绿色发展的理念,工业碳减排潜力越来越小,越来越接近最优生产前沿面。但也表明吉林省工业仍有碳减排的空间,距离达到最优生产规模仍需加大减排力度。

3.各工业行业碳减排潜力分析

2010—2020年吉林省大多数工业行业碳减排潜力呈现逐渐下降的趋势。其中,下降幅度最大的工业行业是化学纤维制造业,由2010年的192.8273万吨下降到2020年的0.570 4万吨,下降比例高达99.7%。其次是石油、煤炭及其他燃料加工业,碳减排潜力下降比例达到99.67%;煤炭开采和洗选业碳减排下降比例达到99.55%;计算机、通信和其他电子设备制造业碳减排下降比例达到99.44%。这说明2010—2020年吉林省大多数工业行业碳减排均取得了显著成效,现有工业行业生产效率距离最优工业生产效率的差距越来越小。

值得關注的是,开采辅助活动、食品制造业和其他采矿业3个工业行业碳减排潜力却呈现逐渐上升的趋势。其中,食品制造业碳减排潜力上升幅度最大,由2010年的57.4618万吨上升到2020年的291.8972万吨。其他采矿业碳减排潜力上升的幅度相对较小,从2010年的0万吨上升至2020年的0.0205万吨。说明这3个工业行业的碳减排效果不够理想,工业生产效率与相对最优工业生产效率的差距反而在加大。

从各工业行业差异看,黑色金属冶炼和压延加工业是碳减排潜力第一大工业行业,在2010年为2 737.502 4万吨,在2020年虽然出现下降,但仍然有1 982.036 8万吨。非金属矿物制品业是碳减排潜力第二大的行业,在2010年碳减排潜力高达1 712.302 9万吨,在2020年高达676.766 9万吨。非金属矿物制品业为传统粗放的工业制造行业,能源消耗较大,且吉林省非矿物制品技术尚未达到最前沿,因此存在较大的碳减排潜力。化学原料和化学制品制造业是碳减排潜力第三大的工业行业,在2010年碳减排潜力高达5 965.606 4万吨,在2020年仍高达379.025 1万吨,吉林省化学原料和化学制品制造业发展较早,随着工业转型升级步伐不断加快,高端化学品及新材料等新型产品不断涌现,工业生产效率与相对最优工业生产效率的差距逐渐缩小,但总体行业发展的碳减排潜力仍然存在相对较大的空间。食品制造业是碳减排潜力第四大的行业,在2010年碳减排潜力高达57.461 8万吨,在2020年高达291.897 2万吨。碳减排潜力呈现上升趋势,主要原因在于食品制造业作为吉林省传统主导产业之一,近年来发展规模不断壮大,能源投入随之加大,但整体生产效率有所下降,但随着该行业生产技术转型升级,该行业碳减排潜力将大大提高。

另外,部分工业行业的碳减排潜力均相对较小,其中金属制品、机械和设备修理业碳减排潜力在2010年为5.874 5万吨,在2020年下降至4.171 8万吨;废弃资源综合利用业碳减排潜力在2010年为1.642 2万吨,在2020年就下降至0.918 9万吨;计算机、通信和其他电子设备制造业碳减排潜力在2010年为14.547 1万吨,在2020年就下降至0.081 4万吨;由于这些行业本身属于相对低耗能型行业,总体上碳减排潜力释放较小,但仍可以通过提升技术水平或调整生产规模使碳减排潜力降至零值,即达到最优生产前沿水平。

值得注意的是,汽车制造业在2014—2020年碳减排潜力为零值。说明吉林省汽车制造业发展十分迅速,在2014年后生产效率达到相对最优水平,并且行业发展相对平稳。

三、结束语

通过分析可知,吉林省工业碳排放的下降主要是由规模效应和技术效应导致的下降,规模效应表现在经济规模、生产规模和能源消费规模等方面。具体而言,由于传统落后产业模式主导下的经济发展方式无法适应新的发展需求,导致产品缺乏市场竞争力,出现产能过剩的局面,从而倒逼企业减少相关生产活动,这直接促进了能源消费的降低,在低碳技术水平本身不断改善的基础上,碳排放便出现了下降。当然,产业结构和能源结构也在不断优化升级,但是仍没有实现实质性的突破,仍是以高能耗、高排放的传统产业为主,能源消费也主要是以煤炭为代表的化石能源为主。工业行业碳减排路径的分析与行业转型密切相关,基于以上分析可知,除了发展新兴工业之外,现有行业转型的主要方向包括规模缩减、技术变革和结构调整,结构调整包括能源结构调整和产业结构调整。由于地区各工业行业发展具有独特性,提出的碳减排策略要考虑可行性原则和适用性原则,因地制宜开展碳减排活动。

参考文献:

[1] 项目综合报告编写组.《中国长期低碳发展战略与转型路径研究》综合报告[J].中国人口·资源与环境,2020,30(11):1-25.

[2] 王运豪,杨皓翔,官国宇.碳排放、能源消费与经济增长:基于中国省级面板数据的中介效应模型[J].数理统计与管理,2024, 01(17):1-15.

[3] 徐斌,陈宇芳,沈小波.清洁能源发展、二氧化碳减排与区域经济增长[J].经济研究,2019(07):188-202.

[4] 薛飞,周敏亮,赵正南.工业园区低碳转型的碳减排效果评估:来自国家低碳工业园区试点的经验证据[J].经济体制改革, 2022(06):98-105.

[5] 吴翠青,王伟,孙志伟.“双碳”目标下园区(开发区)能效与低碳发展路径研究:以江西省35个园区(开发区)为例[J].价格问题,2023(04):35-40.

[6] 聂红光,陈永清.新一轮振兴背景下东北低碳经济发展潜力[J].学术交流,2018(01):117-122.

[7] 姜宏,徐德斌.东北老工业基地产业集群低碳发展探析[J].税务与经济,2020(05):62-67.

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