工业行业能源消费碳排放影响因素分析.doc

1、1工业行业能源消费碳排放影响因素分析摘要：指出了碳排放的主要来源是工业的能源消费，研究城市工业能源消费碳排放特征和影响因素具有很强的实际意义。以合肥市为例，首先从能源消费量、CO2 排放量、能源结构及能源强度等指标分析了20002014 年合肥市工业碳排放特征。在此基础上，运用 LMDI 方法构建了合肥市工业能源消费碳排放影响因素分解模型，定量分析了合肥市工业 33 个行业的经济发展、能源效率、产业结构、能源结构等因素对合肥工业碳排放的影响。研究结果表明：经济发展是合肥市工业 CO2 排放量持续增长的主要原因，同时，能源效率、产业结构、能源结构的变动都不同程度地抑制了 CO2 排放量增加。针对

2、分析结果，提出了相关的建议。关键词：工业碳排放； 能源消费； 影响因素； 合肥市 中图分类号：X502 文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2016）20-0032-06 1 引言 2014 年 11 月 12 日，作为世界上最大的 CO2 排放国，中国在中美联合气候变化联合声明中承诺，计划 2030 年左右 CO2 排放达到顶峰且将努力早日达到顶峰，并计划到 2030 年非化石燃料能源占能源消费比重1 到 20%左右。根据气候变化第二次国家信息通报1，我国 2005 年化石能源消费导致的 CO2 排放占 CO2 排放总量的 93.66%。工业是国民经济的2基础产业，同时也是能源密集

3、型行业，因此由工业直接导致的 CO2 排放量在碳排放中占主导地位，这在国内外众多学者的研究中得到了佐证25。因此，研究工业部门碳排放的影响因素对今后节能工作的展开具有重要参考作用。就目前的研究来看，主要是利用 SDA 、IDA 等因素分解方法讨论能源碳排放的影响因素及影响程度。由于 SDA 对数据有着较高的要求，没有 IDA 应用广泛。Ang6综合分析了众多 IDA，认为LMDI 在理论基础、技术特点、应用领域以及结果表达等方面最具优势，主要是该法具有时间独立性、有效处理零值和数据汇集一致性等优点。更重要的是，LMDI 的加法和乘法形式易于转化，能消除残差项，使模型更加可靠7。Wang 等8通

4、过 LMDI 分解法对 20052009 年中国水泥行业的温室气体排放的驱动因素进行分析，结果表明能源强度在降低温室气体排放总量中发挥了积极作用。Xu 等9通过利用 LMDI 分析了我国19952011 年中国化石能源碳排放的影响因素，认为经济产出、人口规模是碳排放的主要因素。王媛等10采用 LMDI 论证了能源结构效应对天津市碳排放的影响。以上研究为深入研究碳排放量年际变动的不同因素的作用机制打下了基础，对于研究碳排放动态具有重要作用。以合肥市为例，深入工业内部的各个行业中，全面、系统地剖析工业经济发展、能源效率提高、能源结构以及产业结构的变动等对 CO2 排放量的影响，以期确定主要影响因素

5、，然后制定相应的减排措施。 2 数据来源及研究方法 2.1 数据来源 根据国民经济行业分类标准 （GB/T 47542011）并结合合肥市3工业发展的实际情况，将合肥市工业分为采掘业，制造业，电力、热力、燃气及水的生产和供应业三大类共 33 个行业。其中各行业的能源消费数据和经济发展等相关数据来源于合肥统计年鉴11，部分数据来源于相关部门调研，有关涉及工业和各行业历年总产值数据以 2000 年不变价格折算以剔除价格变动因素；各种能源的平均低位发热量、折标煤系数参考中国能源统计年鉴 201312；各种化石能源的碳氧化率、单位热值含碳量源自省级温室气体清单编制指南（试行） 。 2.2 碳排放计算方

6、法 科学测度 CO2 排放量是减少 CO2 排放和制定未来能源战略的前提和基础。由于合肥市至今没有 CO2 排放监测数据，只能基于能源消费量的基础上计算 CO2 排放量。目前，合肥市工业消费的能源有化石能源、热力、电力以及包括生物质能、核能、风能、水能等在内的其他能源。其中，各行业消费热力、电力不会直接引起 CO2 的排放，将热力能源生产和火力发电的能源消费产生的 CO2 排放直接计入电力、热力的生产和供应业，以避免重复计算。由于生物质能生产过程中吸收的 CO2 与燃烧排放的 CO2 基本相等，消费生物质能几乎不会引起 CO2 净排放。而核能、风能、水能等能源几乎不产生 CO2。因此，计算工业

7、各个行业能源消费导致的 CO2 排放只需计算化石能源消费导致的 CO2 即可。利用的化石能源包括原煤、洗精煤、其他洗煤、煤制品、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、原油、汽油、煤油、柴油、液化石油气、燃料油、天然气等 14 类。综合衡量 CO2 排放量估算的相对严谨性和可操作性，可以采用公式（1）估算合肥市工业化石能源消费的 CO2 排放量： 4式（1）中：CEFC 表示化石能源消费的 CO2 排放量（tCO2） ；FCij 表示第 i 种行业第 j 种化石能源种类（t，万 Nm3） ；CEFj 表示第 j 种化石能源的 CO2 排放系数（tCO2/t，tCO2/万 Nm3） 。 第 j 种化石能源的

8、CO2 排放系数 CEFj 用以下公式计算： 首先用公式（2）计算第 j 种化石能源的 CO2 排放因子 EFj： 式（2）中：EFj 表示第 j 种化石能源的排放因子（tCO2/TJ） ；CCj表示第 j 种化石能源的单位热值含碳量（tC/TJ） ；OFj 表示第 j 种化石能源的碳氧化率（%） ；4412 表示 CO2 与 C 的分子量之比。 结合公式（2） ，利用公式（3）计算第 j 种化石能源的 CO2 排放系数：式（3）中：NCVj 表示第 j 种化石能源的平均低位发热值（MJ/t，MJ/万 Nm3） 。 根据公式（2） 、 （3）计算的各类化石能源 CO2 排放系数见表 1 所示。

9、2.3 碳排放因素分解方法 本文利用 LMDI 模型对扩展后的 Kaya 公式进行分析，以期确定排放因子、工业各行业的能源结构、工业各行业的能源效率、工业的产业结构、工业各行业的经济发展规模这几个因素对合肥市能源消费导致的 CO2排放的贡献值。利用公式（4）将第 T 年的 CO2 排放量分解： T-1年到 T 年合肥市工业 CO2 排放量的变化量可用公式（5）进行计算： 从 T-1 年到 T 年合肥市工业 CO2 排放量在排放因子效应、能源结构效应、能源效率效应、产业结构效应、经济发展效应作用下分别产生的5变化量由公式（6）（10）计算： 其中， IEFeffect、IESeffect、IEE

10、effect、IISeffect、IEDeffect 分别表示排放因子、能源结构、能源效率、产业结构、经济发展造成的 CO2 排放增加量，即 5 个因素的效应值。由于本研究分析合肥市工业 20002014 年的碳排放数据，研究时间较短，因而假定碳排放系数不变，即IEFeffect=0。 3 合肥市工业能源消费碳排放的时间序列分析 3.1 工业能源消费的 CO2 排放量及工业生产值变化时间序列分析 合肥市工业生产值、工业能源消费量及工业 CO2 排放量均呈现增长现象由图 1 可见。20012014 年合肥市工业增加值年均增长率达22.40%，高于安徽省同期水平（18.72%） 。工业经济的快速发

11、展导致了能源消费、CO2 排放量的持续增长。 “十五”期间，合肥市工业能源消费、CO2 排放量年均分别增长 24.67%、25.06%，远高于工业增加值年均增速（19.22%） 。这跟中国在此期间偏离 2020 年能源战略目标，依靠高能耗支撑工业经济的发展有关；随着“十一五”期间节能减排及合肥市“工业立市”战略的实施，工业经济以年均 27.53%高速发展，工业能源消费、CO2 排放量降至 10.94%、8.40%。进入“十二五”以来，合肥市工业生产值的增长率在 2011 年达到顶峰（39.12%）后维持在 13%左右，而能源消费、CO2 排放量增长率也由 2011 年的 64.71%、57.8

12、9%降至 2014 年的-3.79%、-1.31%。 3.2 工业能源消费的结构变化时间序列分析 6合肥市 20002014 年能源消费的结构变化如图 2 所示 。由图 2 可知，化石能源的平均比重达到了 85.71 %，煤炭以 83.66 %的比例在能源消费中占据着绝对地位，石油（1.93%） 、天然气（0.12%）所占比重较小。此外，热力、电力、其他能源的平均比重分别为2.43%、11.51%、0.19%。从整体来看，能源消费结构变动不大（液化天然气、其他能源在 2010 年才进入合肥市工业能源结构中） 。在化石能源消费引起的 CO2 排放中，合肥市平均煤炭 CO2 排放量占 CO2 总排

13、放量的98.33%，石油、天然气 CO2 排放量分别占 1.50%、0.17%。煤炭 CO2 排放量明显偏高，其原因可能有以下两点。与合肥市工业的产业结构相关，合肥市工业以电力、化工、冶金等重工业为主，对煤炭的需求量极大；安徽省“富煤、贫油、少气”的资源禀赋特点决定了合肥市工业能源消费结构中煤炭所占据的主导地位。 3.3 工业能源消费的能源强度变化时间序列分析 由 20002014 年合肥市能源消费、CO2 排放量及工业经济发展的变化趋势可看出，以工业能源消费年均增长 17.38%的代价换取了工业经济年均增长 22.40%的快速发展，并由此带来了 CO2 排放量以年均 16.35%的速度增长。

14、合肥市 20002014 年单位工业 GDP 能源强度、单位工业 GDP碳排放强度计算结果如图 3，可以看出：自 2002 年起，能源强度、碳强度整体呈现下降趋势，仅在 2011 年有所反弹，实现小幅攀升态势。2014年与 2000 年相比，能源强度下降幅度达到 61.05%，碳排放强度下降幅度则达到 55.10%。其中，两项指标在“十五”期间初期呈现大幅攀升趋势，并在“十一五期间”实现逐年下降，这说明在此期间合肥市工业节能减7排工作效果显著。同时，仅 2001 年、2002 年、2004 年、2011 年的能源弹性系数和 CO2 排放对工业 GDP 弹性系数大于 1，能源消耗、CO2 排放增

15、幅高于工业 GDP 增幅，呈现 “粗放增长”的状态。值得关注的是，合肥市自 2000 年加速工业化以来，能源弹性系数仅为 0.92，低于日本同期水平（1.21）13，这说明合肥市工业对能源的利用率相对较高。 何建坤等14认为，GDP 的增长率小于碳排放强度的下降率时才能实现 CO2 的绝对减排。合肥市仅 2012 年二氧化碳排放强度的下降率（18.94 %）大于当年工业 GDP 增长率（16.25%） ，实现了 CO2 的绝对减排。因此，合肥市应进一步提高能源利用效率，调整能源结构，以期进一步降低能源强度、碳排放强度。 4 合肥市工业能源消费碳排放影响因素分析 利用 LMDI 模型，根据公式（

16、6）（10）对合肥市工业 20002014年的工业能源消费的 CO2 排放增量进行分解，计算出能源结构效应（IESeffect） 、能源效率效应（IEEeffect） 、产业结构效应（IISeffect） 、经济发展效应（IEDeffect） ，得到各分解因素的作用效果见表 2 所列。各因素对合肥市工业能源消费的 CO2 排放的累积增量见图 4。根据表 2、图 4 可知，20002014 年，合肥市工业能源消费 CO2 排放总量增加了 2183.62 万 t。其中，经济发展效应导致 CO2 排放总量增加了 3734.59 万 t，能源结构效应、能源效率效应、产业结构效应分别导致 CO2 的排放

17、量减少 151.06 万 t、1251.34 万 t、148.57 万 t。其中电力热力的生产和供应业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业是合肥市工业主要 CO2 排放增加行业，8共增加了 2241.15 万 tCO2 排放（见表 3） 。 4.1 经济发展效应 经济发展对合肥市工业能源消费 CO2 排放的贡献度一直表现为较大的正增量效应。经济发展效应对 CO2 排放量的贡献率由 2001 年的 22.89%上升至 2014 年的 171.03%，累计平均贡献率为 137.51%，证明了工业经济的快速发展是造成合肥市工业能源消费 CO2 排放增加的重要原因。2

18、0002014 年，各行业经济发展对工业能源消费 CO2 排放的贡献均为正向，其中，合肥市电力热力的生产和供应业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业四大能源密集型行业的工业经济发展对 CO2 排放变化的贡献值较其他行业大，共为 3379.27万 t，占经济发展效应的 90.49%。在此期间，四大能源密集型行业的工业生产值增加了 400.88 亿元，可计算得合肥市能源密集型行业每增加 1万元会导致 8.43 t CO2 排放，远高于同期其他行业的平均值（ 0.20 t CO2/万元） 。因此，适当放缓重点能源密集型行业经济增长速度、促进非能源密集型行业的发展有利

19、于减少合肥市工业 CO2 排放。 4.2 能源效率效应 落后的生产技术和过低的能源利用效率使得能源强度在 2005 年前是CO2 排放量增长的促进因素。自 2005 年起，能源效率成为抑制 CO2 排放量增加的主要因素，合肥市工业能源效率效应对能源消费 CO2 排放的累积年平均贡献率达-42.57%，是抑制合肥市工业 CO2 排放量增加的主要原因。个别年份能源效率对合肥市工业能源消费 CO2 排放的贡献度表现为正增量效应，这是由于在此期间某个行业能源强度的反弹引起的。如92011 年能源效率贡献值为 405.53 万 t，其中非金属矿物制品业，电力热力的生产和供应业对 CO2 排放量的贡献值分

20、别为 154.98 万 t、333.90 万t，原因在于这 2 个行业的能源强度由 2010 年的 0.49 和 6.34t/万 t 上升至 2011 年的 2.27 和 8.63 t/万 t。 20002014 年，黑色金属冶炼及压延加工业、电力热力的生产和供应业、化学原料及化学制品制造业能源效率因素对 CO2 排放变化的贡献值较大，共减少 1077.55 万 tCO2 排放，占能源效率贡献的 86.11%，原因是这三大行业的平均能源强度由 2000 年的 5.29 t/万 t 降至 2014 年的2.74t/万 t，因此这三大行业的平均能源强度每下降 1t/万 t，CO2 排放将减少 42

21、2.57 万 t。尽管三大行业的能源强度在下降，但这三大行业在此期间的累积能耗达 7890.50 万 t，占总能耗的 77.09%，但其工业产值只占整个总产值的 14.93%，因此，合肥市应该减排重点集中到此类高CO2 排放行业，提高其能源使用效率。 4.3 产业结构效应 20002013 年，合肥市行业结构效应整体呈现负增量效应。2014 年行业结构对 CO2 排放增量的贡献转为正向，贡献值为 395.02 万 t，高于当年经济发展的贡献值（271.97 万 t） 。其中电力热力的生产和供应业对CO2 排放的贡献值为 395.25 万 t，主要是该行业的工业产值占总产值的比重由 2013 年

22、的 3.12%上升至 2014 年的 5.34%。 电力热力的生产和供应业、黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业这三大行业的增加值占工业增加值的比例由 2000 年的59.88%降至 2014 年的 9.05%，对 CO2 排放的贡献值共为-141.23 万 t，占10行业结构贡献的 95.05%。这充分凸显了能源密集型产业结构调整对 CO2排放量的影响。结合经济发展效应对 CO2 排放的影响分析，可知电力热力的生产和供应业、化学原料及化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业这三大行业的经济发展对 CO2 排放贡献量很大，但是通过调整产业结构、降低其工业产出比重能在一定程度上抵消

23、经济发展效应所导致的 CO2 排放量增加。20002014 年这三个行业的产业结构效应抵消了4.45%的经济发展效应。合肥市应进一步降低能源密集型行业的规模，积极扶持电子计算机等技术密集型产业的发展，使之成为拉动经济增长的强劲动力，以期减少 CO2 排放量。 4.4 能源结构效应 在 20002014 年间，能源结构变动对 CO2 排放变动的总体影响较小，平均年贡献率仅为-1.48%，这主要是由于合肥市工业能源结构无显著变化，具有高碳排放系数的煤炭在工业能源消费中一直占据着主导地位。大多数行业中非化石能源比例的提高对减少 CO2 排放起促进作用。但非金属矿物制品能源结构变动则使 CO2 排放量增加了 17.60 万 t，这主要源于该行业煤炭消费比重分别由 2000 年的 69.67%上升至 2014 年的79.85%。合肥市工业煤炭消费比例较高，存在着下调空间。由于安徽省油气资源相对匮乏，调高各行业特别是能源密集型行业其他能源的消费比例，降低煤炭消费份额，有利于抑制 CO2 排放增长。 5 结论和政策建议 5.1 结论 （1）20002014 年间，合肥市工业能源消费以年均增长 17.38%的