以煤炭开采洗选业为首的重点行业碳排放情况LMDI分析.docx

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以煤炭开采洗选业为首的重点行业碳排放情况LMDI分析

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范文虎杨昆原毅玲刘雅丽

摘要：针对山西煤炭碳排放省情，运用对数平均迪氏分解（LMDI）方法构建了以煤炭开采洗选业为首的重点行业碳排放的分解等式，研究山西省重点行业的结构效应、强度效应、产出效应、碳排放效应对山西省碳排放量的影响，并根据煤炭行业碳排放量，得出推进煤炭高效清洁生产、降低煤炭消费比例、改变煤炭用途、推进煤炭产业结构演进和教育人们煤炭减排的建议。

关键词：山西省碳排放LMDI煤炭开采洗选业

2015年，山西煤炭工业的贡献率占全省经济的56.6%，由于过于依赖煤炭资源，水电、天然气等清洁能源产业比重又相对较低[1]，致使人均碳排放量高于全国平均水平，属于我国工业污染严重地区。于是山西省出台了《山西省节约能源条例》、《山西省减少污染物排放条例》、《山西省大气污染防治条例》等一系列法律法规，以图为节能减排发展提供良好的制度保障[2]。出于山西省制订减排方案的需要，对重点行业的碳排放量进行原因的分解分析。

李跃、张士强、张翼（2017）认为较为常用的碳排放驱动因素模型主要有LMDI模型、STIRPAT模型、IP-DA模型、ARDL模型、三要素生产函数框架法和面板数据回归等。其中，LMDI模型是在综合比较各种因素分析法方法的基础上提出的分析方法。碳排放驱动的现有文献中，专家学者对碳排放影响因素的研究，因素选取基本相同[3]。李慧芳（2017—2013）年间居民生活能耗变动的数据，运用对数平均指数分解法（LMDI），将山西省居民生活能源消费的影响因素分为4个：生活能耗结构、生活能耗强度、生活水平和人口规模，给出了山西省居民能源结构优化、提高能源利用效率、节能减排等方面的建议[4]。卢娜、赵晶（2017）以能源消耗大省——江苏省为例，采用LMDI分解法分析了江苏省2003—2013年经济增长对CO2排放的影响，研究结果显示：经济规模效应是CO2排放增长的主导因素，且具有促进作用，累积贡献率为64.29%；能源强度效应具有抑制作用，累积贡献率为22.90%；产业结构效应抑制CO2排放，人口规模和能源结构效应促进CO2排放，但均贡献微弱[5]。张帅（2017）基于改进的Kaya等式和LMDI分解法，在对二氧化碳排放量进行一次分解的基础上，对能源消费量进行了二次分解，划分为生产能源消费和生活能源消费，对2007—2013年间中国二氧化碳排放量变动的影响因素进行贡献率分析，在此基础上测度了低碳经济脱钩弹性系数及各影响因素的脱钩弹性系数[6]。能源消费效应分解方法的方法为对数平均Divisia因素分解法（LMDI）[7]，张建华和鞠晓峰（2012）对石化产业的碳排放用LMDI分解法从能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应三方面对进行了解耦分析[8]，王成勇（2013）利用对数平均分解法得出了产业结构效应是甘肃能源消费增长的主要原因[9]。本文分阶段地分析了2011—2015年间消费能源以煤炭开采洗选业为首的重点行业的碳排放量增长因素的变动趨势，并分析了全阶段山西省分行业碳排放量增长的因素。

一、数据的选择和LMDI分解过程

（一）数据来源

数据来源于2012—2016年的《山西统计年鉴》中的山西省以煤炭开采洗选业为首的5个重点行业的能源消费总量和工业增加值数据。首先使用CPI指数将工业增加值换算为1990年为基期的实际值，由于按照折标系数进行的加总统计年鉴中属于煤炭、电力、焦炭消费量的能源消费总量，故只将五大行业能源消费总量作为分析因素，即只需考虑原煤排放源的CO2排放系数[10]。故《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的CO2排放系数不会过期，其计算公式为：

（二）变量定义

各变量的定义和单位如表1所示，其中i表示不同行业，t表示2011—2015年的不同年份。

如表2所示，根据LMDI分解结果，2011—2012年山西省以煤炭开采洗选业为首的重点行业碳排放量增加了6.791257165万吨。其中，结构效应、强度效应和碳排放效应的变化都使碳排放量增加了。只有产出效应的变化使碳排放量减少了0.298729047万吨，是重点行业增加值占工业增加总值的比重减少引起的，因为2011年山西省工业生产总值增长指数为131.2%，而2012年为130.3%，降低了0.9个百分点。

2012—2013年山西省以煤炭开采洗选业为首的重点行业碳排放量增长了2.206741495万吨。其中，强度效应和碳排放效应的变化使碳排放量分别增长了0.245848578万吨、2.463502103万吨，尤其是碳排放效应影响甚烈。

2013—2014年山西省以煤炭开采洗选业为首的重点行业碳排放量增加了5.611602711万吨。其中，碳排放效应影响最烈，使碳排放量增