能源與產業結構調整下我國工業碳排放峰值調節機制研究

劉曉輝閆二旺

1（太原工業學院，太原 030008）2（太原師范學院，太原 030008）

能源與產業結構調整下我國工業碳排放峰值調節機制研究

劉曉輝1閆二旺2

1（太原工業學院，太原 030008）2（太原師范學院，太原 030008）

隨著工業化和城市化進程的加快，我國碳減排壓力與日俱增。當前我國碳排放主要呈現以工業碳排放為主、西部地區工業碳排放增長速度最快、第三產業的碳減排效果優于第二產業的特點。文章通過構建工業碳排放峰值LEAP模型，設置基準情形（BAU）和結構調整情景（SA），并將產業和能源結構設置為高、低模式兩種情景，分析我國工業碳排放峰值調節機制。研究結論為：（1）我國工業碳排放量在2035年達到峰值，未來工業碳排放量呈現倒U型變化趨勢。（2）產業結構調整能夠有效降低我國的工業碳排放峰值，但對峰值出現的時間不影響。（3）能源結構調整對降低工業碳排放量具有顯著效果且對第二產業影響效果最為顯著；能源結構調整對工業碳排放量峰值時間也沒有影響。

能源 產業結構 工業碳排放 峰值 調節機制

引 言

隨著經濟的高速增長、工業的快速發展，我國工業發展對能源的消耗量也越來越多，由此也導致了工業碳排放量的增長。然而當前以高能耗和高工業碳排放為主的經濟結構使得氣候變暖、環境破壞和能源損耗問題應運而生，直接制約著我國經濟的可持續發展。雖然當前我國人均二氧化碳處于全球的第73位，但碳排放總量已位于全球前列，嚴重威脅著人類生存環境。2009年在聯合國氣候變化峰會上，我國提出了到2020年單位GDP碳排放基礎上比2005年降低40%～50%的目標，因而發展低碳經濟已成為我國走可持續發展道路的必然選擇。在選擇走低碳經濟發展的道路中，降低能源消耗和調整產業結構是核心內容，因而本文在能源產業結構調整下研究我國工業碳排放峰值的調節機制，為實現我國工業碳減排目標提供科學的參考依據。

目前已有眾多學者對工業碳排放進行了研究，如王文舉、李峰對我國碳排放的成熟度進行了研究，結果表明在政策的推動下，我國碳減排整體發展度指數、協調度指數和協調發展度指數均呈持續增長趨勢；李莉、王建軍利用STIRPAT模型研究了高耗能行業結構調整和能效提高對我國CO2排放峰值的影響，結果表明，我國高耗能行業結構和能效對CO2排放量的影響力度比第三產業結構、人口因素大。原嫄等人利用多國數據研究了產業結構對區域碳排放的影響，結果表明對于減排效率而言，中高等發展國家的產業升級比高等發展國家顯著，且中等發展水平國家較其他發展水平國家迎來碳排放高峰時間早。本文通過構建LEAP終端能源消費模型，分析各終端能源消費部門對工業碳排放貢獻程度，最后通過設定基準情景和調整情景，預測工業碳排放總量峰值與各部門工業碳排放峰值，為確定合理的工業碳排放量提供參考。

1 能源與產業結構調整下我國工業碳排放現狀分析

由于 《IPCC2006》是溫室氣體排放核算的重要依據，因此本文計算我國工業碳排放量和工業碳排放強度參考 《IPCC2006》的計算方法。

1.1 能源消費工業碳排放時間分析

根據 《IPCC2006》的工業碳排放計算方法，得出2003～2015年我國工業碳排放量圖。

圖1 2003～2015年我國工業碳排放狀況

由于我國經濟快速增長，能源消耗也大量增加，隨之產生的工業碳排放量也逐漸增加。當前我國已成為世界上最大的碳污染排放國家，2015年中國占全球工業碳排放量的25%。由圖1可以看出，我國工業碳排放量總體呈平穩上升趨勢，由2003年的53682萬噸上升到2015年的136429萬噸，增長1.54倍；與此同時，全行業碳排放量由2003年的71471萬噸上升到2015年的193214萬噸，增長1.7倍。從工業碳排放占行業總工業碳排放的比重來看，工業碳排放占了較大比重，近十多年來基本穩定在70%左右。由于2004年全行業碳排放量急劇上升，而工業碳排放仍穩步上升，因而工業碳排放比重僅為65.85%。此后，工業碳排放和全行業工業碳排放均呈穩步上升狀態，因而工業碳排放的比重均在70%左右徘徊。從工業碳排放占全行業工業碳排放的比重達到70%可以看出，當前我國的工業碳排放主要來源于工業能源消耗。

1.2 能源消費工業碳排放空間分析

根據 《工業經濟統計年鑒》對中國經濟區域的劃分，可將我國分為東部、中部和西部三大部分。從空間格局來統計，各區域工業碳排放量如圖2。

圖2 2003～2015年我國各區域工業碳排放狀況

從各區域2003～2015年工業碳排放情況來看，都表現出持續上升的趨勢，其中東部地區由2003年的28643萬噸上升至2015年的70132萬噸，增長了1.45倍；中部地區由2003年的12562萬噸上升至2015年的31376萬噸，增長了1.5倍；西部地區由2003年的12477萬噸上升至2015年的34921萬噸，增長了1.8倍。由此可見，西部地區工業碳排放增長速度最快，中部與東部地區基本持平，相對而言，中部地區工業碳排放增長速度略快。這主要由于西部地區經濟發展較為落后，大部分區域為老工業區，主要依靠工業發展帶動經濟發展，因而工業碳排放量快速增長。而東部地區經濟較發達，產業轉型已處于較為成熟階段，大部分地區已逐漸由第二產業向第三產業轉型，因而工業碳排放量未有快速上升的趨勢。然而從總量上來看，我國東部地區的工業碳排放量最高，2015年占全國總工業碳排放量的44.7%，遠高于中部和西部，由此可見工業對地區經濟發展仍起著重要的作用。

1.3 產業結構與工業碳排放分析

隨著經濟社會的發展，我國三大產業結構不斷優化，三產業結構比例由2003年的14.8∶52.9∶32.3優化至2015年的9∶40.5∶50.5。

表1 三產中2003～2015年工業碳排放量比重、能源強度與工業碳排放強度

由表1總體來看，第一產業工業碳排放所占比重最低，能源和工業碳排放強度也最低；第二產業工業碳排放所占比重最高，能源和工業碳排放強度也處于最高水平；第三產業處于居中水平。從第一產業角度來看，2003～2015年的工業碳排放量所占比重逐年下降。一方面隨著三產結構的優化，第一產業的產值所占比重逐年降低；另一方面由于科學與技術的進步，能源和工業碳排放強度逐年降低。從第二產業角度來看，碳排放比重較為穩定的處于75%的水平，能源強度和工業碳排放強度逐年下降。雖然三產業結構不斷優化升級，第二產業的產值比重逐年下降，但其工業碳排放比重卻未有較大變化；而第三產業的產值不斷增加，但其碳減排所占比重卻未呈現顯著增加的趨勢，由此可見近年來第三產業的碳減排效果優于第二產業。從第三產業角度來看，工業碳排放量比重總體處于22%左右水平，能源強度和工業碳排放強度逐年下降，可見隨著經濟技術水平的提高和能源的利用效率逐漸提高，碳減排實施效果較為顯著，單位GDP工業碳排放量也逐漸降低。

2 工業碳排放峰值LEAP構建與數據處理

LEAP模型是由瑞典斯德哥爾摩環境研究所研發的，該模型的輸入條件為設定未來能源技術情形，自上而下的分析能源需求、環境影響和成本效益，從而對溫室氣體進行減排評估和可持續發展研究。本文構建自下而上終端能源消費工業碳排放LEAP模型（基準年為2015年，目標年為2050年），該模型分為三級活動水平（詳見圖3），其中第一級為第一產業、第二產業和第三產業；第二級別將第二產業分為工業和建筑業；第三產業分為交通運輸、倉儲和郵政業，批發零售及住宿餐飲業及其他行業三種。該級別主要進行能源強度和行業結構的參數設置。第三級別分為煤、石油、天然氣、電力和熱力5種類型，該級別主要設置工業碳排放和能源結構的參數。

圖3 LEAP模型構建圖

本文運用終端能耗工業碳排放估算工業碳排放量，終端能源消費產生的工業碳排放量可用C表示，則計算公式為：

其中GDP代表地區生產總值，ALi，j，n代表第i個產業的第j個行業中第n種能源消耗量與GDP的比值；GEIi，j，n代表第i個產業的第j個行業中第n種能源消耗強度；Fi，j，n代表第i個產業的第j個行業中第n種能源的工業碳排放系數。

數據主要來源于中國統計年鑒和國民經濟與社會發展統計公報，其中本文中數據均以2000年為基礎，可避免經濟通貨膨脹對研究的的影響。LEAP模型選取的變量如表2。

表2 LEAP模型變量描述

3 我國工業碳排放峰值情景分析與參數設置

情景分析是在對經濟、社會、技術和產業變化提出關鍵假設的基礎上，通過對未來進行嚴謹的推理和計算，最終形成各種方案。本文設定基準情形（BAU）和結構調整情景（SA）兩種情景，BAU是以 “十一五”開始實行節能減排的社會發展現狀為基礎，即GDP保持當前發展水平。在此基礎上根據自身經濟發展狀況提高能源使用效率，降低工業碳排放強度和能源利用強度，這主要反映自然引導型的經濟發展和工業碳排放狀態。SA主要包括產業結構調整和能源結構調整。在此基礎上走低碳經濟發展道路，通過調整優化第二產業、大力發展第三產業、加快培育和發展戰略性新型產業的方式推動產業結構優化升級。由于創新技術和提高能源使用效率是最有效的技能減排途徑，因此一方面需要進行技術創新，包括引進先進技術、開發利用清潔能源，進行生產工藝改進等方式；另一方面需要提高能源使用效率，包括發展循環經濟、改變能源消費模式、發展低碳經濟等方式。該情景反映在現階段技術水平上進行結構調整后的工業碳排放狀況。

由于結構調整包含能源和產業兩種結構的調整，而結構調整情景分為高模式情景和低模式情景，因而結構調整共分為4種模式：能源結構調整高模式情景（SA－HE）、能源結構調整低模式情景（SA－LE）、產業結構調整高模式情景（SA－HI）、產業結構調整低模式情景（SA－LI）。將以上4種模式進行交叉組合分析能源結構和產業結構調整狀況，可構成的情景組合為：（1）SAHE和SA－HI；（2）SA－HI和SA－LE；（3）SA－LI和SA－HE；（4）SA－LI和SA－LE。

根據情景設定的需要，文章選取的主要參數為GDP、能源強度、產業結構、行業結構、能源結構和工業碳排放系數。將能源結構和產業結構設置3種模式：基準模式、高模式和低模式，其他參數設置基準模式。

地區生產總值：根據我國GDP呈現逐年增長趨勢，2011～2015年的平均增長率為7.8%，且增長率呈現逐年下降趨勢。根據十三五規劃，2020年GDP的增速至少為6.5%。

能源強度：根據我國能源和碳排放研究課題組研究結果，我國能源強度呈現逐年下降趨勢，2011～2015年下降幅度平均為4%。

產業結構：穩定發展第一產業、優化升級第二產業、大力發展第三產業。在基準模式下到2030年第二產業比例控制在35%，較高和較低模式下第二產業比例均有一定的調整。

行業結構：第二產業中工業所占比重有一定的上升，建筑業所占比重有一定的下降，到2030年工業所占比重約為75%；應重視第三產業中的新興產業的發展，控制零售、餐飲和交通所占比例。

能源結構：盡量減少煤炭和石油的使用比例，加大電力使用強度和天然氣使用強度和范圍，提高天然氣和電力的使用比例。到2030年，基準模式下非石化能源占比降低到10%以下，高模式和低模式下分別在基準模式的基礎上有一定的變動。

碳排放系數：2011～2015年我國工業碳排放系數逐年降低，且平均降幅為1.8%，降低單位能源的工業碳排放量，提高能源使用效率。

4 我國工業碳排放峰值調節機制結果分析

4.1 基準情景工業碳排放量預測

預測基準情景工業碳排放量，即將基準情景代入LEAP模型，進而得到總工業碳排放量和三產業工業碳排放量計算結果如圖4。

由圖4可知，將基準情景代入LEAP模型所得出的工業碳排放量一開始逐年上升，達到峰值后開始下降，到2050年工業碳排放預測值為224799萬噸，即呈現倒U型變化趨勢。其中在2035年達到峰值，為315230萬噸。根據產業劃分，第一產業、第二產業和第三產業與總工業碳排放量的變化趨勢基本一致，工業碳排放量均在2035年達到峰值，分別為6373萬噸、273417萬噸，50109萬噸。總體而言，三產業工業碳排放的增速有一定的差異，第一產業的工業碳排放量增速最慢，第二產業工業碳排放量增速最快，略高于第三產業。隨著產業結構調整的進一步深化，調整效果也逐步顯現，雖然第二產業增長率在初始階段略高于第三產業，待調整效果顯現后，第三產業工業碳排放量增速將超過第二產業。在2035年工業碳排放量達到峰值后，第二產業工業碳排放量以更快的速度下滑，而第三產業工業碳排放量下滑到2045年后處于平穩變化狀態，即接下來的5年未呈現明顯的下滑趨勢。從各產業所占的比重可以看出，第二產業工業碳排放量比重基本保持在80%左右，第三產業工業碳排放比重基本處于15%～20%之間。而研究設定的情景為第三產業所占比重呈現逐年上升趨勢，甚至到2040年達到50%。在第三產業增加值不斷上升的情形下，工業碳排放量未相應的呈現上升趨勢，由此可見，第三產業的工業碳排放強度是處于下降趨勢的，進行產業結構調整能夠有效的控制工業碳排放量的增加。

圖4 總工業碳排放量和三產業工業碳排放量計算結果

4.2 產業結構調整峰值驅動變化分析

通過對我國三產業進行調整，可直接影響三產業的工業碳排放量，而三產業的工業碳排放強度不一致，因而可直接影響總的工業碳排放量。本文在基準情景的基礎上，通過對產業結構進行調整，改變三產業的參數設定，并將基準情景調整為SA－HI和SA－LI，分析兩種情景模式下工業碳排放量，計算結果如表3。

表3 產業結構調整下不同情景工業碳排放驅動變化

由表3可以看出，2035年不僅是基準情景工業碳排放峰值出現的時間，也是SA－HI和SA－LI兩種情景工業碳排放峰值出現的時間，但兩種情景工業碳排放峰值具有較大差異，分別為297262萬噸和281816萬噸，但比基準情景峰值低，基準峰值為315230萬噸。這表明通過產業結構調整能夠有效降低我國的工業碳排放峰值，但對峰值出現的時間不影響。由表中可以看出產業調整不同時期工業碳排放顯現不同的特征。產業結構調整前期（2015～2025年），該時期工業碳排放量變化速度顯著低于第二產業占比的調整速度，即工業碳排放變化表現出較低的彈性。產業調整后期（2026～2050年），該時期隨著第二產業占比差距的增加，工業碳排放量呈現顯著增加趨勢，即工業碳排放變化彈性顯著上升。由此可見，由于產業結構調整需要一定的時間才能顯現出效果，因而產業結構調整對工業碳排放的制約作用也呈現出一定的滯后性。

4.3 能源結構調整峰值驅動變化分析

在基準情景的基礎上，通過改變設定的能源結構參數，加強能源結構調整力度，使得基準情景調整為SA－HE和SA－LE。由于5種能源工業碳排放強度不一樣，在一定條件下，改變能源結構直接影響工業碳排放量。通過對兩種情景模式下工業碳排放量的計算可得知工業碳排放量峰值也出現在2035年，碳排放峰值量也具有一定的差異：SA－HE情景下峰值為294673萬噸；SA－LE情景下峰值為283542萬噸；而基準情景下工業碳排放峰值為315230萬噸。由此可見，能源結構調整對降低工業碳排放量具有顯著效果，且對工業碳排放量峰值時間沒有影響。

通過表4對5種能源比例變化分析可以看出，各部門終端能源結構差異較大，且每個部門的能源結構調整對總工業碳排放量也有一定的影響。在SA－HE情景下，煤、石油和天然氣比例明顯比BAU情景高，而熱力和電力的比例明顯比BAU情景低。在SA－LE情景下，天然氣、熱力和電力比例明顯比BAU情景高，而煤和石油的比例明顯比BAU情景低。2035年，在能源結構調整下，第二產業工業碳排放峰值下降幅度最大，SA－HE和SA－LE的工業碳排放峰值分別為225842萬噸和213812萬噸，比基準情景峰值低47575萬噸和59605萬噸，由此可見能源結構調整對降低第二產業工業碳排放的貢獻率分別為 17.4%和21.8%。而SA－HE和SA－LE兩種情景下，第三產業工業碳排放峰值分別為72085萬噸和71054萬噸，比基準情景峰值低1622萬噸和2653萬噸。由此可見能源結構調整對降低第三產業工業碳排放貢獻率分別為2.2%和3.6%，遠低于對第二產業的工業碳排放貢獻率。因此應大力降低煤炭、石油比例，提高天然氣和熱力使用比例，通過降低各種能源的碳排放系數，從而實現降低工業碳排放量目的，進而實現經濟可持續發展目標。

表4 能源結構調整下能源比例變化和各部門工業碳排放驅動變化

5 結 語

煤炭作為我國長期依賴的第一能源，是經濟增長與社會發展的重要物質基礎，在國民生活中起著重要的作用。隨著碳排放量的大幅提高，溫室效應的逐漸增強，人們逐漸意識到通過調整產業結構、優化能源結構的方式發展低碳工業的重要性。文章從峰值控制視角，通過構建自下而上的LEAP模型，并結合基準情景和結構調整情形，深入探討產業結構和能源結構變動的條件下工業碳排放峰值大小和時間的影響。由于產業結構調整和能源結構調整均對工業碳排放峰值具有較為顯著的影響，因此在工業發展過程中，一方面需要促進產業結構合理化和產業結構升級，使得三產業協調發展，形成具有最佳效益的產業結構。促使產業結構系統從較低級形式向較高級形式的轉化，堅持走新型工業化發展道路。另一方面，需要降低煤炭消費比重，大力發展地熱能、風電、太陽能等可再生能源，優化能源開發布局，并將節約能源作為一項重要國策，為經濟社會的平穩較快發展提供有效的能源供應保障。

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Research on the Peak Regulation Mechanism of Industrial Carbon Emission in China under the Adjustment of Energy and Industrial Structure

Liu Xiaohui1Yan Erwang2
（1.Taiyuan Institute of Technology，Taiyuan 030008，China；2.Taiyuan Normal University，Taiyuan 030008，China）

With the accelerated process of industrialization and urbanization，the pressure of carbon emission reduction in our country is increasing day by day.At present，China’s carbon emissions mainly show industrial carbon emissions，the western region of the fastest growing industrial carbon emissions，the third industry’s carbon emission reduction effect is better than the characteristics of the second industry.This paper constructs the to peak leap model of industrial carbon emissions，set the baseline scenario（BAU）and structural adjustment scenario（SA），and industrial and energy structure setting for high and low mode two scenarios，and analyzes China’s industrial carbon emissions peak regulation mechanism.The conclusions are as follows：（1）the industrial carbon emissions in China reaches a peak in 2035，and the future industrial carbon emissions show a trend of inverted U type；（2）industrial structure adjustment can effectively reduce China’s industrial carbon emissions peak，but the peak time does not affect the time；（3）energy structure adjustment has a significant effect on reducing industrial carbon emissions and the most significant impact on the second industry；energy structure adjustment has no impact on industrial carbon emissions peak time.

energy；industrial structure；industrial carbon emission；peak value；regulation mechanism

10.3969/j.issn.1004－910X.2016.12.014

F121.3；F205

A

（責任編輯：王 平）

2016—08—16

山西省高校哲學社會科學研究一般項目 “基于文化視角的山西旅游品牌構建及其評價分析” （項目編號 ：No.2012282）；2013年國家社會科學基金項目 “我國生態工業園模式創新發展研究”（項目編號 ：13BJL090）。

劉曉輝，太原工業學院經濟與管理系講師，經濟學碩士。研究方向：產業經濟、旅游經濟。閆二旺，太原師范學院經濟系教授，經濟學博士。研究方向：產業經濟和區域經濟。