摘 要：根據(jù)安徽省工業(yè)2010—2019年相關(guān)能源消費(fèi)量計(jì)算碳排放量，運(yùn)用擴(kuò)展的Kaya公式并結(jié)合LMDI模型對(duì)安徽省工業(yè)碳排放的影響因素進(jìn)行定量分析，量化相關(guān)影響因素的貢獻(xiàn)率。運(yùn)用EGM(1，1)模型對(duì)安徽省工業(yè)未來(lái)10年(2020—2029年)碳排放量變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明：勞動(dòng)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和能源結(jié)構(gòu)因素促進(jìn)碳排放量的增長(zhǎng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度因素會(huì)抑制碳排放量的增長(zhǎng)，其中，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出因素的促進(jìn)作用最為明顯。另外，安徽省工業(yè)碳排放量未來(lái)10年仍然呈上漲趨勢(shì)，但增長(zhǎng)速度減緩。基于此，提出從經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與技術(shù)創(chuàng)新等方面優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，降低安徽省工業(yè)碳排放量等建議。

　　關(guān)鍵詞：工業(yè)碳排放;能源消費(fèi);LMDI;EGM(1，1);安徽省

　　基金項(xiàng)目：2016年高校優(yōu)秀拔尖人才培育資助項(xiàng)目：安徽省地方政府公共財(cái)政預(yù)算參與式預(yù)算研究(gxyqZD2016076);安徽理工大學(xué)黨的十九屆六中全會(huì)精神研究闡釋專項(xiàng)課題：雙碳背景下安徽省碳排放評(píng)估與實(shí)現(xiàn)路徑研究(sjjlzqh2021-15)

　　全球氣候變暖的直接原因是以二氧化碳為主的溫室氣體的排放量超出了生態(tài)承載力[1]。我國(guó)是世界上第一碳排放大國(guó)，為了應(yīng)對(duì)氣候變化，構(gòu)建人類命運(yùn)共同體，《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中明確提出“2030年前碳達(dá)峰，2060年前碳中和”的目標(biāo)，綠色低碳的經(jīng)濟(jì)發(fā)展倡議已經(jīng)成為國(guó)家長(zhǎng)期的發(fā)展倡議之一。工業(yè)能源消費(fèi)是中國(guó)能源消費(fèi)的主體，占比高達(dá)70%，有效實(shí)現(xiàn)工業(yè)碳減排對(duì)我國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起關(guān)鍵作用。

　　安徽省是我國(guó)的中部能源大省，擁有豐富的煤礦資源。近年來(lái)，安徽省工業(yè)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，生產(chǎn)總值由2010年的6 395.99億元增長(zhǎng)至2019年的15 309.86億元，但隨之而來(lái)的是能源消費(fèi)量的不斷增加，給生態(tài)環(huán)境保護(hù)帶來(lái)壓力。根據(jù)《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011—2020)，截止至2019年，安徽省工業(yè)的能源消費(fèi)總量占比為63%。安徽省人民政府為低碳減排工作頒布了一系列政策，如安徽省《2014—2015年節(jié)能減排低碳發(fā)展行動(dòng)方案》(后簡(jiǎn)稱《行動(dòng)方案》)、《安徽省“十三五”控制溫室氣體排放工作方案》(后簡(jiǎn)稱《工作方案》)等，方案實(shí)施后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到調(diào)整，能源結(jié)構(gòu)也不斷優(yōu)化，但在短時(shí)間內(nèi)安徽省工業(yè)以煤炭資源為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)并不會(huì)發(fā)生質(zhì)的改變。在此背景下，建立安徽省工業(yè)碳排放影響因素分解模型，分析各因素作用機(jī)制，以期為安徽省工業(yè)早日實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供重要依據(jù)，很有研究?jī)r(jià)值。

　　一、文獻(xiàn)綜述

　　近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者采用不同的研究方法對(duì)碳排放影響因素進(jìn)行研究。Jaruwan Chontanawat運(yùn)用擴(kuò)展的IPAT模型對(duì)東盟等國(guó)家的碳排放進(jìn)行了分解分析，結(jié)果表明人口和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是很多國(guó)家二氧化碳排放增加的主要影響因素[2]764。Chi Zhang等利用LMDI模型對(duì)中國(guó)碳排放的影響因素進(jìn)行了分析，結(jié)果表明能源強(qiáng)度是最主要的驅(qū)動(dòng)因素[3]。李建豹等運(yùn)用空間杜賓面板模型對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)碳排放影響因素進(jìn)行分析，結(jié)果表明：城鎮(zhèn)化和空間因素對(duì)碳排放效率具有明顯的正向作用，外商投資、單位GDP能耗和生態(tài)環(huán)境對(duì)碳排放效率具有明顯的負(fù)向作用[4]。劉博文等人運(yùn)用LMDI模型和Tapio脫鉤模型研究了1996—2015年中國(guó)區(qū)域產(chǎn)業(yè)碳排放的脫鉤彈性及脫鉤努力程度，結(jié)果表明未來(lái)我國(guó)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放脫鉤離不開(kāi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整[5]。

　　目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)碳排放的預(yù)測(cè)研究主要采用灰色預(yù)測(cè)模型和情景分析法兩種方法。Zhang Xing等選取2000—2018年中國(guó)碳排放數(shù)據(jù)，基于灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，結(jié)果表明“十四五”期間二氧化碳排放形勢(shì)依然嚴(yán)峻[6]。Yang X等采用情景分析法研究了碳排放達(dá)峰和空氣質(zhì)量之間的關(guān)系，結(jié)果表明：如果不對(duì)現(xiàn)有的減排措施作出調(diào)整，中國(guó)碳排放將無(wú)法在2030年之前達(dá)到峰值[7]。黃秀蓮等基于統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)理論篩選河北省碳排放驅(qū)動(dòng)因素，建立STIRPAT模型，并采用情景分析法預(yù)測(cè)河北省碳峰值，研究結(jié)果表明：節(jié)能情境下，碳排放量于2030年達(dá)峰[8]。

　　通過(guò)梳理文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，碳排放量的影響因素有很多，但采用不同的方法研究會(huì)得到不同的結(jié)果，同時(shí)，研究區(qū)域不同也會(huì)對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生影響。因此，本文選擇安徽省工業(yè)能源消費(fèi)和影響因素(2010—2019)的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用相關(guān)公式與模型建立了影響因素分解模型，分析各影響因素的作用機(jī)制，預(yù)測(cè)安徽省工業(yè)未來(lái)10年碳排放量的變化趨勢(shì)，并基于此提出針對(duì)性的政策建議，以供參考。

　　二、研究方法

　　(一)影響因素分解模型

　　1.擴(kuò)展的Kaya恒等式。1989年，日本學(xué)者Yoichi Kaya教授在IPCC的一次研討會(huì)上提出了Kaya公式，用來(lái)研究不同因素對(duì)碳排放的不同影響力[9]。本研究將安徽省工業(yè)碳排放影響因素分解為工業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(工業(yè)生產(chǎn)總值占國(guó)民生產(chǎn)總值比例)、能源強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度6個(gè)因素。將6個(gè)因素代入到擴(kuò)展的Kaya恒等式得出公式(1)、(2)：

　　C=ΣiCi=ΣiPi×GDPiPi×EiGDPi×EijEi×GDPiGDP×CiGDPi=ΣiPi×EOi×EIi×ESij×ISi×CIi(1)

　　在公式(1)中，C表示工業(yè)碳排放量(萬(wàn)噸);i表示產(chǎn)業(yè)類型;j表示能源種類;Eij表示i產(chǎn)業(yè)中第j種能源的消費(fèi)量(萬(wàn)噸);Ei表示i產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)總量(萬(wàn)噸);GDPi表示i產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)總值(億元);GDP表示國(guó)民生產(chǎn)總值(億元);P為i產(chǎn)業(yè)職工人數(shù)(萬(wàn)人)。

　　EOi=GDPiPi;EIi=EiGDPi;ESij=EijEi;

　　ISi=GDPiGDP;CIi=CiGDPi(2)

　　在公式(2)中，EOi表示第i產(chǎn)業(yè)的人均GDP;EIi表示第i產(chǎn)業(yè)的能源強(qiáng)度;ESij表示第i產(chǎn)業(yè)的能源結(jié)構(gòu);ISi表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，即第i產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)總值占國(guó)民生產(chǎn)總值的比重;CIi表示碳排放強(qiáng)度。

　　2.基于擴(kuò)展的Kaya公式LMDI因素分解模型。為了能夠具體直觀地分析安徽省工業(yè)碳排放影響因素的作用程度，本研究基于擴(kuò)展的Kaya公式，采用Ang B W提出的LMDI因素分解法對(duì)安徽省工業(yè)碳排放的影響因素進(jìn)行分解分析[10]。運(yùn)用LMDI因素分解法進(jìn)行分析，結(jié)果不包含不能解釋的殘差項(xiàng)，且分解結(jié)果具有唯一性，更具科學(xué)性。根據(jù)LMDI因素分解法對(duì)碳排放影響因素分解，如公式(3)所示。

　　ΔCt0t=ΔCPi+ΔCEOi+ΔCEIi+ΔCESij+ΔCISi+ΔCCIi(3)

　　在公式(3)中，ΔCt0t表示碳排放變化量;ΔCPi表示工業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模效應(yīng);ΔCEOi表示經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng);ΔCEIi表示能源強(qiáng)度效應(yīng);ΔCESij表示能源結(jié)構(gòu)效應(yīng);ΔCISi表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng);ΔCCIi表示碳排放強(qiáng)度效應(yīng)。

　　根據(jù)LMDI因素分解法，計(jì)算每個(gè)影響因素對(duì)工業(yè)碳排放量的影響：

　　三、數(shù)據(jù)來(lái)源及測(cè)算

　　(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

　　本研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011—2020)、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011—2020)，碳排放量采用《IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》中碳排放的計(jì)量方式計(jì)算，工業(yè)GDP以2010年為基準(zhǔn)進(jìn)行不變價(jià)換算，以提高數(shù)據(jù)分析的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。相關(guān)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

　　(二)碳排放量計(jì)算

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