摘 要：採用我國48個老工業基地37個工業行業2006―2012年的數據，覈算其碳排放量及變化趨勢，並運用LMDI方法從區域和行業兩個層面分析碳排放的影響因素，研究發現：老工業基地能源消費還是以煤炭消費爲主;從地區層面看，行業規模和能源結構是影響碳排放的主要拉動因素，行業結構和行業能源強度是影響碳排放的重要制約因素;從行業層面看，行業規模對37個行業的碳排放均表現出拉動作用，能源強度對7個行業的碳排放起到拉動作用，能源結構對28個行業的碳排放量具有拉動作用。應適度控制工業行業規模，優化行業結構及能源消費結構，加快技術進步。
關鍵詞：老工業基地;碳排放;LMDI方法;能源強度;能源消費結構;行業結構;行業規模
Abstract: Our 48 old industrial base 37 industries 2006--2012 years of data, calculation of its carbon emissions and trends, and use factors LMDI method of analysis carbon emissions from both the regional and industry levels, the study found: old Industrial Bases in energy consumption or coal consumption; At the regional level, industry size and energy structure is the main pull factors affect carbon emissions, energy intensity of industry structure and industry is an important factor restricting carbon emissions; from the industry perspective , industry size on carbon emissions 37 industries showed a stimulating effect, energy intensity of carbon emissions 7 industries play a stimulating role in the energy mix of carbon emissions in 28 industries have stimulating effect. Should appropriately control the scale industries, optimize the industrial structure and energy consumption structure, accelerate technological progress.
Keywords: Old Industrial Base; carbon emissions; LMDI method; energy intensity; energy consumption structure; industry structure; industry size
一、引言
低碳經濟的核心理念是減少人類的經濟活動所產生的、排放到空氣中的二氧化碳;老工業基地大多以傳統工業爲主，碳排放強度較高，面臨的資源環境壓力也較大，因此其低碳轉型發展意義重大。要實現老工業基地低碳轉型發展，首先必須要弄清楚老工業基地碳排放趨勢及影響因素，因此，準確測算我國老工業基地的碳排放具有重要意義。關於碳排放及其影響因素，很多學者進行了大量的實證研究，比如Wang et al(2005)、Wu et al(2005)、徐國泉等(2006)、Fan et al(2007)、雷厲等(2011)、張佔貞(2013)、潘雄鋒(2011)、孫寧(2011)、王迪(2012)等所做的研究。但相關文獻的研究方法還存在進一步改進的空間，研究視角也可進一步拓展。本文主要在兩個方面進行了改進：一是採用“電(熱)碳分攤”原則對碳排放量進行測量，測算結果更加科學準確;二是採用LMDI方法將老工業基地碳排放量的影響因素分解爲產業規模、產業結構、能源強度和能源結構四個緯度，並將48個老工業基地的37個行業碳排放的影響因素分爲行業規模、能源強度和能源結構三個緯度，這樣從區域、行業兩個層面的深入研究，增強了結論的政策意義以及政策建議的針對性。
二、測算方法和數據處理
1.碳排放量測算方法
本文基於工業行業終端能源消費口徑的統計數據，採用排放係數法覈算各老工業基地各細分行業的碳排放量，計算公式如下：
2.數據來源及處理
規模以上工業行業總產值、CPI價格指數以及能源消費量均來自老工業基地2007―2013年的《統計年鑑》;工業行業總產值變量均以2006年不變價格計算，測算區間爲2006―2012年;能源消費主要包括四大類：原煤(噸)、汽油(噸)、柴油(噸)、電力(萬千瓦時)，四類能源的轉換系數及碳排放係數如表1所示。
經過調整，研究樣本中行業數量爲37個;在所考察的120個老工業基地中，由於直轄市、計劃單列市或省會城市的市轄區的地理位置和發展環境的特殊性，在研究樣本中刪去;在95個地級市中，經過篩選，有遼寧撫順、遼寧錦州、安徽安慶、山西臨汾等48個地級老工業基地數據較爲齊全。所以，最終樣本爲48個老工業基地37個行業的數據。
三、老工業基地工業碳排放概況
圖1是48個老工業基地2006―2012年37個行業年產值總和、行業二氧化碳排放總量、行業總值碳排放強度趨勢圖在計算碳排放強度時一般用碳排放量與GDP的比值，但在行業層面只有行業總產值數據，所以本文在計算碳排放強度時使用的是工業總產值的數據，計算結果相應偏低，但不影響比較結果。 。2006年我國48個老工業基地37個行業碳排放總量爲3.46億噸，到2012年增加到5.23億噸，平均年增長率爲7.23%，工業碳排放總量整體上仍呈上升趨勢。同期，48個老工業基地工業行業產值總和也由2006年的46 676.86 億元增加到2012年的96 854.58億元，平均年增長率達到13.50%。二者的變動趨勢顯現出明顯的一致性。行業總值碳排放強度2006年爲0.741 4噸/萬元，2012年爲0.540 3噸/萬元，平均每年增長率爲-4.46%，呈明顯的下降趨勢。
圖2是48個老工業基地2006―2012年的碳密度值。碳密度是二氧化碳的排放量與能源消耗量的比值，可以反映行業的能源消費結構。不同能源在提供能量時所釋放的二氧化碳不同(王瑋，2012)，2006―2012年48個老工業基地碳密度平均爲1.08，可見老工業基地能源消費中還是以煤炭消費爲主;同時，2006―2012年行業碳密度呈現上升的趨勢，平均年增長率爲6.83%。
四、老工業基地碳排放因素分解分析
採用LMDI方法將48個老工業基地碳排放量的影響因素分爲產業規模、產業結構、能源強度以及能源結構四個維度(圖3和圖4)。
圖3是老工業基地工業行業各因素碳排放量變化貢獻值趨勢。老工業基地規模以上工業企業產業規模的擴大(即經濟總產值的不斷增加)對碳排放量變動的貢獻最大，2007年是-2 986.94萬噸，然後一直上升到2012年的31 047.43萬噸，是碳排放量增加的主要拉動因素。產業結構在2007年對工業碳排放量變動的貢獻值爲-174.06萬噸，2011年爲-879.88萬噸，而2012年爲-5.89萬噸，對老工業基地碳排放的變動整體上顯現抑制作用，也就是說隨着國家節能減排政策的實施，相關行業發展受到抑制，產業結構發生變動，對規模以上工業企業碳排放確實起到了削減作用。能源強度代表技術水平，2007年能源強度對碳排放量變動的貢獻值爲9 090.71萬噸，2012年爲-13 932.50萬噸，說明技術水平的不斷提高對碳排放起到了抑制作用，對於碳減排具有重要意義。2007年能源結構對碳排放量變動的貢獻值爲339.45萬噸，2012年爲1 409.69萬噸，對老工業基地碳排放的變動整體上顯現促進作用，說明能源結構的調整對老工業基地碳減排的作用還有待進一步提高。 圖4 是老工業基地各因素碳排放量變化貢獻率趨勢。貢獻率>1的因素稱爲碳排放增加的拉動因素，貢獻率<1的因素稱爲碳排放增加的抑制因素。產業規模貢獻率由2007年的0.921 9增加到2012年的2.063 1，期內雖然有所波動，但基本上都顯現於大於1的趨勢，說明產業規模因素對老工業基地工業企業碳排放增加具有正向拉動作用。產業結構的貢獻率在2007年爲0.995 3，2012年爲0.999 9，2006―2012年的平均貢獻率爲0.989 0，說明產業結構的優化對碳減排起到了一定的促進作用。能源強度在樣本期內顯兩極分化狀態，2006―2009年貢獻率大於1，而從2009年開始一直小於1，表明其對工業碳排放的增加由最初的促進作用轉向抑制作用，反映出老工業基地工業企業的技術水平得到提高，提高了能源的利用率。能源結構的貢獻率基本上都大於1，說明能源結構仍然是影響工業企業碳排放的一個主要因素。