基于LMDI 分解方法的福建省能源消費碳排放因素解析

孫同會

（福建省華廈能源設(shè)計研究院有限公司 福建福州 350003）

1 研究方法

近年來，圍繞能源消費產(chǎn)生的碳排放影響因素分解，學(xué)者們開展了廣泛而深入的研究，形成了較為完備的方法體系。應(yīng)用廣泛的方法之一是對數(shù)平均分解法，該方法能夠消除殘差，使得分解過程相比其他指數(shù)分解法更加簡潔、準確。因此，本研究按照《IPCC 2006 年國家溫室氣體清單指南2019 修訂版》定義的方法［1］，特別是排放因子或排放系數(shù)的計算執(zhí)行IPCC的方法學(xué)，測算福建省2000—2017 年碳排放量，運用LMDI 分解方法對影響福建省碳排放量變動的主要因素進行分解，為利用情景分析法構(gòu)建全省碳排放模型提供基礎(chǔ)依據(jù)。

2 分解方法及數(shù)據(jù)處理

2.1 LMDI 分解公式及定義

對數(shù)平均的迪氏指數(shù)法（LMDI）是一種完全的、不產(chǎn)生殘差的分解分析方法。本研究設(shè)定福建省CO2排放總量C 的變化是由已知的可解釋的影響因子造成的，如人均GDP、能源消費結(jié)構(gòu)、能源消費強度等。

福建省CO2排放總量可以通過擴展的Kaya 恒等式表達如式（1）：

式中：P 為福建省當(dāng)年常住人口數(shù)量；Q 為福建省當(dāng)年GDP；Qi為第i 部門的工業(yè)增加值；Ei為第i 部門的能源消費量；Eij為第i 部門第j 種能源物質(zhì)的能源消費量；Cij為第i 部門第j 種能源物質(zhì)的能源消費的溫室氣體排放量；a 表示人均GDP；Si表示第i 部門的工業(yè)增加值比例；Ii為第i 部門的能源消費強度；Mij為第i 部門第j 種能源物質(zhì)的能源消費比例；Uij為第i部門第j 種能源物質(zhì)的能源消費的碳排放系數(shù)。

本研究使用LMDI 對福建省能源消費CO2排放量進行分解，定義CO2排放增量為綜合效應(yīng)，用ΔC 表示［2］。LMDI 屬于Divisia IDA 的一個分支，具有全分解、無殘差、易使用以及乘法分解與加法分解的一致性、結(jié)果的唯一性、易理解等優(yōu)點，在眾多分解技術(shù)中受到重視，目前在許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。LMDI 的主要缺陷在于無法處理具有0 值和負值的數(shù)據(jù)。但ANG 等［3］使用“分析極限”（Analytical Limit）的技巧成功地解決了這一問題。在實際問題中，一般不會出現(xiàn)負值，而對于0 值，則可以用一個任意小的數(shù)代替（比如10 的-10～-20 次方）而不會影響計算結(jié)果。

根據(jù)LMDI 加法分解模型，綜合效應(yīng)由六個方面效應(yīng)構(gòu)成，即人口效應(yīng)ΔCP、人均財富效應(yīng)ΔCa、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)ΔCSi、能源消費強度效應(yīng)ΔCIi、能源消費結(jié)構(gòu)效應(yīng)ΔCMij、碳排放系數(shù)效應(yīng)ΔCUij。

碳排放綜合效應(yīng)ΔC=ΔCP+ΔCa+ΔCSi+ΔCIj+ΔCMij+ΔCUij，碳排放綜合效應(yīng)的各因素按第t+1 年、第t 年的逐年計算如式（2）～（7）。

為了便于比較和分析各效應(yīng)相對影響程度隨時間的變化趨勢，本研究設(shè)定能源消費碳排放各因素效應(yīng)貢獻度η 如式（8）～（13）［4］：

2.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與處理

（1）人口和經(jīng)濟規(guī)模。人口及經(jīng)濟指標的數(shù)據(jù)均來自2000—2017 年福建省統(tǒng)計年鑒，并以2000 年為基準年進行了可比價調(diào)整，并消除價格變動的影響。

（2）省級層面終端能耗。本研究福建省層面能源消費數(shù)據(jù)和行業(yè)終端能源消費量主要來源于 《中國能源統(tǒng)計年鑒》之“六、地區(qū)能源平衡表”。同時，按照收集的行業(yè)數(shù)據(jù)進行調(diào)整，主要是在LEAP-Fujian 模型搭建的過程中，按照不同部門技術(shù)過程的能源消耗參數(shù)，對具體的用能過程進行技術(shù)分析，并將其計算得到的行業(yè)終端消費數(shù)據(jù)進行核驗，使整個區(qū)域數(shù)據(jù)能夠減少模型應(yīng)用帶來的偏差。

（3）各能源品種折標煤系數(shù)。因在“地區(qū)能源平衡表”的各能源品種消耗量為實物量，結(jié)合福建省節(jié)能評審系列工作的經(jīng)驗，并參考了國家統(tǒng)計局能源統(tǒng)計報表制度（2019 年統(tǒng)計年報和2020 年定期統(tǒng)計報表）的各能源品種的折標煤系數(shù)缺省值。

（4）各能源品種碳排放系數(shù)。通過近年來福建省重點排放單位溫室氣體核查數(shù)據(jù)整理，發(fā)現(xiàn)除了省內(nèi)一些大型熱電機組檢測了單位熱值含碳量，其余均采用缺省值；同時，福建省鋼鐵、石化、建材、化工、陶瓷、熱電等高耗能行業(yè)的化石燃料，特別是燃煤、天然氣的來源比較穩(wěn)定，因此，作為全省最主要的一次能源的燃煤、天然氣收到基低位熱值、單位熱值含碳量、碳氧化率均可選擇代表性企業(yè)數(shù)據(jù)。

（5）部門內(nèi)部能耗數(shù)據(jù)處理。各行業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)主要來源于多年來在省內(nèi)水泥、熱電聯(lián)產(chǎn)、合成氨、基礎(chǔ)化學(xué)原料、煉油和石化、陶瓷等高耗能行業(yè)經(jīng)濟和能源數(shù)據(jù)的分析整理基礎(chǔ)上，行業(yè)部門的綜合經(jīng)濟活動及相關(guān)的能源消耗的實際統(tǒng)計記錄是各種具體的部門及其內(nèi)部經(jīng)濟活動和相關(guān)技術(shù)過程的集約效果的客觀反映。不管模型構(gòu)建的具體過程和工業(yè)、交通、建筑設(shè)備等能效技術(shù)如何變化，這些技術(shù)過程和相應(yīng)經(jīng)濟活動的共同效果應(yīng)該和經(jīng)濟活動、能源統(tǒng)計的客觀記錄相差符合統(tǒng)計允許的偏差。

3 能源消費碳排放因素分解

3.1 碳排放因素分解結(jié)果

本研究運用LMDI 模型，對福建省2000—2017 年能源消費CO2排放進行因素分解，得到歷年人口、人均財富、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費強度、能源消費結(jié)構(gòu)的逐年效應(yīng)和累積效應(yīng)。

2000—2017 年福建省CO2排放量的各因素逐年分解效應(yīng)如表1。

表1 2000—2017 年福建省CO2 排放量的各因素逐年分解效應(yīng)表 單位：1 000 tCO2/a

2000—2017 年福建省CO2排放量的各因素累積分解效應(yīng)如表2。

表2 2000—2017 年福建省CO2 排放量的各因素累積分解效應(yīng)表 單位：1 000 tCO2/a

福建省CO2排放各因素累積效應(yīng)貢獻度如圖1。

圖1 福建省碳排放各因素累積效應(yīng)貢獻度示意圖

3.2 主要影響因素分析

通過分析以上能源消費CO2排放累積效應(yīng)，人口規(guī)模、人均財富、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的累積效應(yīng)為正值，對福建省2000—2017年能源消費和溫室氣體排放有促進作用；能源消費強度、能源消費結(jié)構(gòu)和能源碳排放系數(shù)為負值，對能源消費和溫室氣體排放有抑制作用。

（1）在2000—2017 年期間，福建省能源消費碳排放歷年的人口規(guī)模效應(yīng)和人均財富效應(yīng)均為正值，表明福建省歷年人口規(guī)模和人均財富的增長對能源消費碳排放有正向拉動作用。到2017 年人均財富對CO2氣體排放的累積效應(yīng)為253 385.70×103tCO2/a，對2017 年碳排放的貢獻度為1.52，對能源消費和溫室氣體排放量的貢獻最大，也反映了在近10 年福建省產(chǎn)業(yè)活動水平的大幅增加，這造成了化石能源大量消耗和溫室氣體排放量的增加。而人口規(guī)模對能源消費溫室氣體排放的累積效應(yīng)到2017 年為20 696.15×103tCO2/a，對2017 年能源消費碳排放的貢獻度為0.12。從累積效應(yīng)來看，雖然人口效應(yīng)一直是正值，但是相比人均財富數(shù)字很小，人口效應(yīng)貢獻度也很小，這說明人口規(guī)模對福建省能源消費需求和溫室氣體排放量的增加具有微弱的拉動作用。

（2）從LMDI 公式分解結(jié)果來看，以能源技術(shù)為代表的效率因素的提高，對能源消費強度的降低發(fā)揮積極作用。在2000—2017 年能源消費強度累積效應(yīng)對溫室氣體排放變動的貢獻度除了2005—2007 年屬于微弱的正向效應(yīng)外，其余年份累積效應(yīng)也均為負值，這一變化趨勢與福建省能源消費強度，特別是工業(yè)能源消費強度的變化趨勢非常接近；而且，就貢獻度而言，能源消費強度效應(yīng)貢獻度絕對值在六種主要因素中相對最高，對能源消費碳排放的波動具有較強的影響。因此，以技術(shù)進步為表征的能源消費強度下降將對大幅減少碳排放增長起到較強的抑制作用。

（3）在溫室氣體排放變動貢獻中，能源消費結(jié)構(gòu)累積效應(yīng)波動較大，2005—2006 年為正值，其余年份均為負值，這與高碳能源品消耗量占終端能源消費比例的變動趨勢一致。由此可見，降低高碳能源消費比例有利于抑制碳排放量增加；就貢獻度而言，能源消費結(jié)構(gòu)累積效應(yīng)貢獻度在以上6 種因素中相對較低，反映出福建省能源具有優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)控制能源消費增量和抑制溫室氣體排放的空間。另一方面，由LMDI分解的結(jié)果來看，各能源物質(zhì)的碳排放系數(shù)對溫室氣體排放變動的累積貢獻度在2015 年以前均為正值，2015—2017 年為負值；而且，其累積貢獻度的絕對值相對人均財富和能源消費強度較小，這也間接表明了福建省可進一步通過提升能源消費結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平來減緩溫室氣體排放速率。

4 結(jié)語

本研究運用LMDI 分解方法，將省級層面能源消費碳排放變動分解為人口規(guī)模、人均財富、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費強度和強度、碳排放系數(shù)六個方面的效應(yīng)，推導(dǎo)出逐年效應(yīng)、累積效應(yīng)及其貢獻度，得到如下結(jié)論：

（1）人均財富是最大的正向影響因素，這與福建省GDP 一直保持8%以上的速度增長緊密相關(guān)。因此，經(jīng)濟的快速發(fā)展是當(dāng)前福建省溫室氣體排放最主要的正向驅(qū)動因素，能耗總量控制和減排壓力依舊嚴峻，協(xié)調(diào)經(jīng)濟能源或環(huán)境的發(fā)展關(guān)系是非常必要的。

（2）能源消費強度相比其他因素是最大的負向效應(yīng)，這與福建省2008 年以來將降低單位GDP 能耗作為各企業(yè)或各部門考核指標，并加以嚴格監(jiān)督執(zhí)行有密切關(guān)系。今后應(yīng)當(dāng)繼續(xù)通過完善管理、改進技術(shù)、消減過剩產(chǎn)能、淘汰落后產(chǎn)能等方式提高能源使用效率，以實現(xiàn)節(jié)能減排的目標。

（3）人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)和CO2排放系數(shù)對福建省能源消費及其碳排放的增長抑制作用比較微弱。今后，應(yīng)繼續(xù)提高人口素質(zhì)、降低人口增多導(dǎo)致的消費行為帶來的碳排放量；培育發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)，促進傳統(tǒng)高耗能行業(yè)轉(zhuǎn)型升級［5］；充分利用福建省生態(tài)文明示范區(qū)發(fā)展契機，開發(fā)利用風(fēng)電等新能源，實現(xiàn)能源生產(chǎn)和消費結(jié)構(gòu)的可持續(xù)優(yōu)化。