浙江紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放分析

摘要：運(yùn)用碳排放系數(shù)法測(cè)算2004—2021年浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放量，應(yīng)用脫鉤彈性理論，分析了碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤關(guān)系，并采用LMDI分解法分析碳排放的影響因素。研究結(jié)果表明：2004—2021年浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤狀態(tài)整體向好，化纖業(yè)脫鉤狀態(tài)不穩(wěn)定，前者受后者影響較大；碳排放的影響因素中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展是拉動(dòng)碳排放增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素，能源消費(fèi)強(qiáng)度對(duì)碳排放有主要的抑制作用，能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度和人口規(guī)模對(duì)碳排放分別起到抑制和拉動(dòng)作用。

關(guān)鍵詞：紡織供應(yīng)鏈；生產(chǎn)環(huán)節(jié)；碳排放；脫鉤； LMDI;影響因素

中圖分類號(hào)： F274;X322 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" DOI： 10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.20.030

Abstract： In this paper，carbon emission coefficient method was used to estimate the carbon emission of textile supply chain in Zhejiang Province from 2004 to 2021.Based on the decoupling elasticity theory，the decoupling relationship between carbon emission and economic growth was analyzed. The paper adopts the Log Mean Divisia Index （LMDI） method to decompose the influencing factors of the carbon emission of textile supply chain. The results show that the decoupling state are becoming strong from 2004 to 2021，between economic growth and carbon emission of textile supply chain in Zhejiang Province，while the decoupling state of chemical fiber industry is not stable， and the former is greatly affected by the latter. Among the influencing factors of carbon emissions，economic development is the key factor driving the gowth of carbon emissions， energy consumption intensity has a ma- jor inhibiting effect on carbon emissions，energy structure intensity inhibits the growth of carbon emissions and population size drives the growth of carbon emissions.

Key words：textile supply chain：productionprocess;carbonemissions;decoupling;LMDI;influencing factors

0引言

紡織產(chǎn)業(yè)作為浙江省傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，是重要的民生產(chǎn)業(yè)。2022年浙江省紡織產(chǎn)業(yè)規(guī)模繼續(xù)保持全國(guó)第一，規(guī)模以上企業(yè)營(yíng)業(yè)收入實(shí)現(xiàn)1.1萬(wàn)億元。然而，由于紡織品生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)的能源消耗量也在不斷上升，產(chǎn)生的碳排放量也在隨之增長(zhǎng)，“高能耗、高排放、高污染”已然成為紡織供應(yīng)鏈的代名詞。2020年9月，中國(guó)提出了力爭(zhēng)于2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和的國(guó)家目標(biāo)。隨著“雙碳”戰(zhàn)略持續(xù)推進(jìn)，綠色低碳發(fā)展成為紡織供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型升級(jí)的必然趨勢(shì)。2023年1月，浙江省省經(jīng)信廳、省科技廳、省商務(wù)廳、省市場(chǎng)監(jiān)管局聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于促進(jìn)浙江省現(xiàn)代紡織產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見》，要求系統(tǒng)推進(jìn)綠色轉(zhuǎn)型，打通產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展路徑，貫徹碳達(dá)峰碳中和戰(zhàn)略，紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)應(yīng)推廣綠色節(jié)能技術(shù)，推動(dòng)整體綠色低碳發(fā)展。本文通過測(cè)算浙江省2004—2021年紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放量，利用Tapio脫鉤模型展現(xiàn)浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤關(guān)系，進(jìn)一步選用LMDI 分解模型，分解分析浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放的影響因素，并根據(jù)研究結(jié)果為節(jié)能減排工作提出相應(yīng)建議，對(duì)于揭示浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)發(fā)展與能源消費(fèi)碳排放間的關(guān)系，促進(jìn)浙江省紡織供應(yīng)鏈綠色發(fā)展，具有一定的研究意義。

關(guān)于紡織碳排放方面的研究，王來力等口核算并分析了1998—2014年杭州市紡織服裝產(chǎn)業(yè)的碳排放量、碳排放強(qiáng)度和碳生產(chǎn)率等指標(biāo)，探討產(chǎn)業(yè)發(fā)展與碳排放量之間的關(guān)系。鞏小曼等對(duì)新疆紡織服裝行業(yè)1997—2017年期間的碳排放量進(jìn)行了估算，并核算得到碳排放強(qiáng)度，在此基礎(chǔ)上應(yīng)用Tapio脫鉤模型分析了行業(yè)碳排放總量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。盧安等測(cè)算了2000—2012年間中國(guó)紡織服裝行業(yè)碳排放量，并應(yīng)用Tapio脫鉤模型分析了紡織服裝行業(yè)碳排放與產(chǎn)業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值之間的脫鉤關(guān)系。楊本曉等叫基于投入產(chǎn)出建立了一種碳排放核算模型，依據(jù)2002年、2007年、2012年、2017年的《中國(guó)投入產(chǎn)出表》和相應(yīng)年份的能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)紡織服裝產(chǎn)業(yè)的碳排放進(jìn)行了核算和評(píng)估。

關(guān)于低碳供應(yīng)鏈方面的研究，Wang等P發(fā)現(xiàn)考慮供應(yīng)鏈中的碳排放競(jìng)爭(zhēng)會(huì)降低總成本和碳排放，總碳排放隨容量滿足的可能性而增加。Tao等指出供應(yīng)鏈碳排放技術(shù)投資的融資風(fēng)險(xiǎn)可以作為完全或不完全信息提供給其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，在完全信息情形下，碳排放技術(shù)升級(jí)的融資風(fēng)險(xiǎn)并不影響供應(yīng)鏈的均衡數(shù)量和價(jià)格的選擇。Gutierrez等表明低碳供應(yīng)鏈制造商在某些情況下與短視零售商合作會(huì)獲得更高利潤(rùn)。王君等網(wǎng)發(fā)現(xiàn)短視制造商降低產(chǎn)品碳排放；零售商傾向于與短視制造商合作，而制造商根據(jù)碳稅和收益共享比例會(huì)有不同的行為選擇。陳柳鑫等研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)制造商單位產(chǎn)品碳排放量較低時(shí)，碳減排策略可以提高供應(yīng)鏈成員的利潤(rùn)；當(dāng)單位產(chǎn)品碳排放量較高時(shí)，制造商利潤(rùn)減少導(dǎo)致供應(yīng)鏈總利潤(rùn)降低；當(dāng)單位產(chǎn)品碳排放量介于兩者之間時(shí)，制造商利潤(rùn)降低，但供應(yīng)鏈總利潤(rùn)增加，由此可向政府碳減排工作提出建議對(duì)策。

1數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1數(shù)據(jù)來源

綜合數(shù)據(jù)可得性，確定研究區(qū)間為2004—2021年，能源消耗量和產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)來源于《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒。將原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣和電力9種能源作為總能源消耗量，計(jì)算規(guī)模以上紡織產(chǎn)業(yè)能源消耗作為總體紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)的能源消耗。用規(guī)模以上企業(yè)總產(chǎn)值來代替產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值，選取2004年為不變價(jià)格，對(duì)2004—2021年按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算的紡織產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值進(jìn)行換算，以消除價(jià)格變動(dòng)因素。

1.2研究方法

1.2.1碳排放系數(shù)法

根據(jù)GB/T 4754—2022《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》標(biāo)準(zhǔn)，把紡織業(yè)、服裝業(yè)和化纖業(yè)合并作為浙江省紡織產(chǎn)業(yè)，研究其供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放量。運(yùn)用碳排放系數(shù)法核算2004—2021年浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放總量，計(jì)算原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣和電力在內(nèi)的9種能源的消耗量。計(jì)算紡織子行業(yè)供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放量，合計(jì)作為浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放總量。運(yùn)用碳排放系數(shù)法測(cè)算碳排放總量，核算方法如下：

式（1）中：C 表示紡織供應(yīng)鏈能源消耗產(chǎn)生的碳排放總量，將3個(gè)子行業(yè)分別表示為m=1，2，3;n=1，2，…，9分別表示上述的9種能源； E 表示子行業(yè)m 供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)第n 類能源的消耗量；0。表示第n 類能源的碳排放系數(shù)；δ，表示第n 類能源的折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)。各類能源的碳排放系數(shù)以及折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)見表1。

脫鉤理論指在一定時(shí)期環(huán)境壓力的增長(zhǎng)率與經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)率之間聯(lián)系的理論。對(duì)紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系，本文運(yùn)用Tapio'創(chuàng)建的脫鉤彈性指標(biāo)進(jìn)行分析，構(gòu)建碳排放量和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤彈性指數(shù)，計(jì)算公式如下：

式（2）中：e 為浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放量與紡織產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值的碳排放脫鉤指數(shù)；%△C 為紡織產(chǎn)業(yè)碳排放量變化率；%△GDP為紡織產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值變化率，將紡織業(yè)、服裝業(yè)和化纖業(yè)3個(gè)子行業(yè)總產(chǎn)值之和作為紡織產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值。具體脫鉤指標(biāo)劃分見表2。

1.2.3 LMDI分解模型

為進(jìn)一步研究影響浙江省紡織供應(yīng)鏈碳排放的驅(qū)動(dòng)因素，本文通過LMDI因子分解模型對(duì)浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放的各因素進(jìn)行分解。與其他效應(yīng)分析模型相對(duì)比，LMDI分解模型川具有較好的分解特性，可完全分解、無(wú)殘余項(xiàng)，能較好地處理數(shù)據(jù)中的零值和負(fù)值。結(jié)合Kaya恒等式四，對(duì)浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放的影響因素進(jìn)行分解，綜合數(shù)據(jù)可得性選擇能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、能源消費(fèi)強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口規(guī)模4個(gè)因素進(jìn)行研究，則碳排放分解公式如下：

式（3）中： C 表示浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放總量； E 表示浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)的能源消費(fèi)量（萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）;GDP 表示浙江省紡織產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值（2004年不變價(jià)格）; P 表示浙江省紡織產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)。F=C/E， 代表能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度，即結(jié)構(gòu)效應(yīng)；H=E/GDP， 代表能源消費(fèi)強(qiáng)度，即強(qiáng)度效應(yīng)； J=GDP/P， 代表人均收入，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)； P 為人口規(guī)模，即人口效應(yīng)。

C，表示浙江省紡織供應(yīng)鏈第t年生產(chǎn)環(huán)節(jié)的碳排放量， C-， 表示浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)t-1年的碳排放量，浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放年變化量△C的分解公式可表示為：

各分解因素的貢獻(xiàn)量表達(dá)式如下：

2實(shí)證分析

2.1脫鉤分析

對(duì)浙江省2004—2021年的紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放量進(jìn)行計(jì)算，得到2004—2021年浙江省紡織產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值與碳排放量的變化趨勢(shì)（見圖1）。由圖1可以看出，浙江省紡織產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值持續(xù)穩(wěn)步增長(zhǎng)，2004年最低，產(chǎn)值為3907.53億元，2021年最高，產(chǎn)值為27613.19億元（以2004年為不變價(jià)格），年平均增長(zhǎng)12.30%。供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放總量總體呈現(xiàn)波動(dòng)式下降趨勢(shì)。其中，2004—2006年碳排放總量呈持續(xù)上升趨勢(shì)，從2004年的533.4萬(wàn)噸增加到787.5萬(wàn)噸，2006年碳排放總量達(dá)到峰值，年平均增幅為21.58%。2007—2021年碳排放總量波動(dòng)式下降，2021年碳排放總量最小，為369.8萬(wàn)噸，年平均下降4.35%。

為進(jìn)一步探究紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放與紡織產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值之間的脫鉤狀態(tài)，計(jì)算得到相應(yīng)脫鉤指數(shù)（見表3），進(jìn)而研究其脫鉤關(guān)系。由表3可知，2005年、2006年以及2019年浙江省紡織產(chǎn)業(yè)脫鉤狀態(tài)較不穩(wěn)定，2005年、2019年為擴(kuò)張性負(fù)脫鉤，該狀態(tài)表明在產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放量大量增加，且碳排放增長(zhǎng)率大于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增長(zhǎng)率，該狀態(tài)一般代表產(chǎn)業(yè)發(fā)展不協(xié)調(diào)。2010年、2012年和2015年為弱脫鉤，該狀態(tài)表示碳排放量隨著紡織產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而增加，但是碳排放量的增加速度低于紡織產(chǎn)業(yè)發(fā)展的速度。2007—2009年、2011年、2013—2014年、2016—2018年、2020—2021年的脫鉤狀態(tài)良好，為強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，該狀態(tài)表示在紡織產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放量反而在下降。對(duì)紡織產(chǎn)業(yè)進(jìn)行行業(yè)細(xì)分，可知紡織業(yè)、服裝業(yè)以及化纖業(yè)的脫鉤狀態(tài)如表3所示，其中紡織業(yè)、服裝業(yè)歷年脫鉤狀態(tài)穩(wěn)中向好，常年維持在強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。化纖業(yè)歷年脫鉤狀態(tài)不穩(wěn)定，呈現(xiàn)“擴(kuò)張性負(fù)脫鉤、強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤、擴(kuò)張連接”交替變動(dòng)的狀態(tài)，發(fā)展協(xié)調(diào)程度較差?？梢?，浙江省紡織產(chǎn)業(yè)總體脫鉤狀態(tài)受化纖業(yè)影響較大。

綜上，將浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放變動(dòng)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展分為三個(gè)階段。第一個(gè)階段為2005—2006年，浙江省紡織產(chǎn)業(yè)仍處于長(zhǎng)期以來的粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式，浙江省作為我國(guó)重要的紡織品生產(chǎn)與出口貿(mào)易大省，供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)產(chǎn)能快速增加，導(dǎo)致碳排放量明顯增多。第二個(gè)階段為2007—2015年，脫鉤狀態(tài)呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤與弱脫鉤的交替變動(dòng)，原因在于2006年6月浙江省人民政府發(fā)布《關(guān)于加強(qiáng)節(jié)能降耗工作的通知》（浙政發(fā)〔2006〕35號(hào)），要求紡織產(chǎn)業(yè)改造高耗能傳統(tǒng)工業(yè)行業(yè)和企業(yè)，努力降低單位產(chǎn)值能耗，提高制造業(yè)能源利用效率，推行清潔生產(chǎn)，減量、循環(huán)、高效利用能源資源，使得脫鉤狀態(tài)有所改善。第三個(gè)階段為2016—2021年，脫鉤狀態(tài)較為穩(wěn)定良好，因2015年9月浙江省人民政府辦公廳發(fā)布《關(guān)于印發(fā)浙江省加強(qiáng)節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)化工作實(shí)施方案的通知》（浙政辦發(fā)〔2015〕97號(hào)），要求加大節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施監(jiān)督力度，對(duì)高耗能的紡織產(chǎn)業(yè)，制訂強(qiáng)制性能耗限額標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行情況監(jiān)督檢查計(jì)劃。嚴(yán)格督促紡織產(chǎn)業(yè)實(shí)施強(qiáng)制性能耗限額標(biāo)準(zhǔn)和終端用能產(chǎn)品能效標(biāo)準(zhǔn)，提高能源利用效率。一系列強(qiáng)制性措施使得浙江省紡織產(chǎn)業(yè)嚴(yán)格控制能耗，保證經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)盡量減少碳排放。

2.2 LMDI因素分解分析

基于浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放量的計(jì)算結(jié)果，通過LMDI分解模型計(jì)算，得到2005—2021年驅(qū)動(dòng)碳排放的能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度效應(yīng)、能源消費(fèi)強(qiáng)度效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)和人口規(guī)模效應(yīng)的效應(yīng)值，并計(jì)算出總效應(yīng)，如表4所示。

一般而言，若某影響因素變化引起的碳排放量的變化為正值，則表示該因素的變化促進(jìn)碳排放量的增加，若某影響因素變化引起的碳排放量的變化為負(fù)值，表示該因素的變化促進(jìn)碳排放量的減少。由結(jié)果可知，碳排放總效應(yīng)為負(fù)，碳排放量總體呈波動(dòng)下降趨勢(shì)。其中，經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)和人口規(guī)模效應(yīng)為正，促進(jìn)了紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放的增加；能源消費(fèi)強(qiáng)度效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度效應(yīng)為負(fù)，抑制了紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放的增長(zhǎng)。產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值的增加是拉動(dòng)浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放增長(zhǎng)的決定性因素，能源消費(fèi)強(qiáng)度的降低則是抑制碳排放增長(zhǎng)的決定性因素。

2.2.1能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度效應(yīng)

能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度效應(yīng)主要反映了浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)中能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的影響。因素分解結(jié)果表明，能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度對(duì)浙江省紡織供應(yīng)鏈碳排放量的影響不顯著，樣本期內(nèi)能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)碳排放增長(zhǎng)總體呈抑制作用，并于2021年出現(xiàn)一個(gè)較高的負(fù)值，發(fā)揮顯著的碳排放抑制作用，原因在于2020年9月中國(guó)明確提出2030年“碳達(dá)峰”與2060年“碳中和”目標(biāo)。紡織供應(yīng)鏈對(duì)此高度重視，積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)能耗結(jié)構(gòu)，推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)低碳化。當(dāng)年原煤消耗量較往年有大幅度下降，替代使用其他低碳能源，節(jié)能減排得到大力發(fā)展。

2.2.2能源消費(fèi)強(qiáng)度效應(yīng)

能源消費(fèi)強(qiáng)度效應(yīng)反映的是技術(shù)水平和能源利用效率的變化，結(jié)果表明，能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)浙江省紡織產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放的影響總體呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng)，表示單位產(chǎn)值下的能源消費(fèi)量總體趨于減少，能源利用效率提高。能源消費(fèi)強(qiáng)度是抑制碳排放增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素，效應(yīng)引起的碳排放的減少值累計(jì)為1109.502萬(wàn)噸。除2005—2006年和2019年的能源強(qiáng)度效應(yīng)為正值外，2007—2018年、2020—2021年能源強(qiáng)度效應(yīng)均為負(fù)值，且數(shù)值的絕對(duì)值較大，對(duì)碳排放增長(zhǎng)的抑制作用頗為明顯。2006年6月，浙江省人民政府發(fā)布《關(guān)于加強(qiáng)節(jié)能降耗工作的通知》（浙政發(fā)〔2006〕35號(hào)），要求紡織產(chǎn)業(yè)應(yīng)綜合分析用能設(shè)備、技術(shù)、工藝和用能結(jié)構(gòu)等狀況，采取針對(duì)性的措施，實(shí)施能源系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)、用能系統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)改造和管理改進(jìn)。這一系列舉措使得紡織產(chǎn)業(yè)積極改造高耗能傳統(tǒng)發(fā)展模式，推動(dòng)改進(jìn)節(jié)能減排技術(shù)，努力降低單位產(chǎn)值能耗，提高能源利用效率，令能源消費(fèi)強(qiáng)度得以降低。

2.2.3經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)

因素分解結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對(duì)浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放呈現(xiàn)顯著的促進(jìn)作用，占據(jù)碳排放量增加的主導(dǎo)地位。經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展造成生態(tài)破壞和環(huán)境污染問題是不可避免的。樣本期內(nèi)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展累計(jì)增加849.314萬(wàn)噸碳排放量，除2005年、2008年與2020年起到抑制作用，其他計(jì)算年份均為促進(jìn)作用。其中，2005年受原材料價(jià)格上漲、國(guó)際紡織貿(mào)易摩擦加劇的雙重壓力，同時(shí)浙江省紡織供應(yīng)鏈仍處于粗放型生產(chǎn)發(fā)展方式，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)不夠顯著。2008年在美國(guó)金融危機(jī)的沖擊下，我國(guó)紡織產(chǎn)業(yè)發(fā)展受阻，其中出口貿(mào)易萎縮較大，紡織供應(yīng)鏈?zhǔn)艿絿?yán)重限制，因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的碳排放量有所下降。2020年因特殊情況，紡織供應(yīng)鏈?zhǔn)艿經(jīng)_擊，同理產(chǎn)生碳排放量得以降低。

2.2.4 人口規(guī)模效應(yīng)

因素分解結(jié)果顯示，人口規(guī)模因素總體小幅促進(jìn)碳排放。在樣本期內(nèi)累計(jì)增加404.157萬(wàn)噸碳排放量。根據(jù)年末從業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)得知，浙江省紡織產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)自2012年起逐年減少，人口因素也由2011年及以前的碳排放促進(jìn)作用轉(zhuǎn)變?yōu)?012年后的抑制作用，原因在于該時(shí)期全球經(jīng)濟(jì)環(huán)境增長(zhǎng)放緩，紡織產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)不景氣，造成供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)“失業(yè)潮”。從業(yè)人口規(guī)模降低，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)減弱，抑制了碳排放的增長(zhǎng)。

3結(jié)論與建議

3.1結(jié)論

本文基于2004—2021年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，測(cè)算了浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)排放量，得知其碳排放量自2004年起增加，2006年達(dá)到峰值，之后碳排放總量呈現(xiàn)波動(dòng)式下降趨勢(shì)。并運(yùn)用Tapio脫鉤模型，實(shí)證分析了浙江省2004—2021年紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放與產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值之間的脫鉤關(guān)系，其關(guān)系經(jīng)歷由擴(kuò)張性負(fù)脫鉤到較為穩(wěn)定的強(qiáng)脫鉤的發(fā)展歷程，說明得益于供應(yīng)鏈生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步和政府相關(guān)政策的出臺(tái)，近年來紡織供應(yīng)鏈對(duì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)產(chǎn)生碳排放量的控制取得了一定成效，響應(yīng)了國(guó)家對(duì)紡織供應(yīng)鏈“綠色發(fā)展”的要求。

應(yīng)用LMDI分解模型，對(duì)2004—2021年浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放的影響因素進(jìn)行分析。結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和從業(yè)人口規(guī)模是拉動(dòng)浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放的主要因素，而能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度和能源消費(fèi)強(qiáng)度則起到抑制碳排放增長(zhǎng)的作用。其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)是碳排放量增加的最主要的驅(qū)動(dòng)因素，協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)之間的關(guān)系頗為重要。

3.2建議

3.2.1轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式

積極轉(zhuǎn)變浙江省紡織供應(yīng)鏈的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，提高經(jīng)濟(jì)規(guī)模的附加值。浙江省紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放的主要促進(jìn)因素為紡織產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值增加，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式是抑制碳排放量增長(zhǎng)的關(guān)鍵舉措。產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)應(yīng)當(dāng)注重供應(yīng)鏈整體的效應(yīng)與質(zhì)量，完善產(chǎn)業(yè)鏈。推動(dòng)紡織供應(yīng)鏈創(chuàng)新，作為重要抓手持續(xù)推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，淘汰落后產(chǎn)能，促進(jìn)科技創(chuàng)新，提高綜合生產(chǎn)能力。國(guó)家發(fā)改委于2022年1月發(fā)布了《促進(jìn)綠色消費(fèi)實(shí)施方案》，鼓勵(lì)引導(dǎo)消費(fèi)者選擇低碳商品，培養(yǎng)消費(fèi)者的綠色消費(fèi)習(xí)慣，建立低碳消費(fèi)拉動(dòng)低碳生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展新模式。因此，從需求側(cè)促進(jìn)紡織供應(yīng)鏈產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新升級(jí)十分必要，可通過低碳的價(jià)值傳遞，實(shí)現(xiàn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革與需求側(cè)的有機(jī)結(jié)合。

3.2.2優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)和能源效率

根據(jù)研究結(jié)果可知，能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的降低是減少紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放的重要影響因素。應(yīng)積極推動(dòng)供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)中能源結(jié)構(gòu)低碳化，優(yōu)化利用化石能源，降低化石能源的消費(fèi)比重，積極推進(jìn)煤炭低碳化利用，提高低碳清潔能源的消耗占比。此外，應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化紡織供應(yīng)鏈低碳技術(shù)研發(fā)，提高能源余熱利用率，提升設(shè)備能效水平，以提升紡織產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的能源利用效率。政府出面要求淘汰落后產(chǎn)能，對(duì)不合乎減排標(biāo)準(zhǔn)的紡織供應(yīng)鏈進(jìn)行倒逼整治，加快提升紡織產(chǎn)業(yè)綜合能效。

3.2.3完善供應(yīng)鏈碳核算標(biāo)準(zhǔn)體系

我國(guó)紡織供應(yīng)鏈尚未建立起完備的碳排放檢測(cè)與核算的標(biāo)準(zhǔn)體系。國(guó)家政府制定明確的紡織供應(yīng)鏈碳排放標(biāo)準(zhǔn)，有利于供應(yīng)鏈上下游履行節(jié)能減排義務(wù)，更規(guī)范高效地向“雙碳”目標(biāo)邁進(jìn)。同時(shí)，紡織供應(yīng)鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放標(biāo)準(zhǔn)的制定，應(yīng)當(dāng)以國(guó)家碳排放標(biāo)準(zhǔn)為基底，針對(duì)性地結(jié)合紡織產(chǎn)業(yè)不同子行業(yè)供應(yīng)鏈生產(chǎn)特點(diǎn)，加強(qiáng)碳數(shù)據(jù)收集，推動(dòng)建立紡織供應(yīng)鏈碳排放信息共享與核查機(jī)制，并鼓勵(lì)紡織龍頭骨干企業(yè)搭建起供應(yīng)鏈碳排放信息管理平臺(tái)。

參考文獻(xiàn)：

[1]王來力，李一.杭州市紡織服裝產(chǎn)業(yè)碳排放分析[J].絲綢，2016，53（6）：44-48.

[2]鞏小曼，柳疆梅，衣芳萱，等.新疆紡織服裝行業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究[J].絲綢，2021，58（2）：79-84.

[3]盧安，馬月華.我國(guó)紡織服裝行業(yè)碳排放量與產(chǎn)業(yè)GDP的脫鉤關(guān)系研究[J].毛紡科技，2016，44（4）：65-70.

[4] 楊本曉，劉夏青，侯鋒.基于投入產(chǎn)出法的中國(guó)紡織服裝產(chǎn)業(yè)碳排放核算[J].毛紡科技，2022，50（12）：130-135.

[5] WANG Jian，WANQian，YUMingzhu.Green supply chain network design considering chain-to-chain competition on price" and" carbon" emission[J/OL].Computersamp;Industrial" Engineering，2020，145.[2023-03-05].https：//doi.org/10.1016/j.cie.2020.106503.

[6] TAO Wu，KUNG Chih-chun.Carbonemissions，technology upgradation and financing risk of the green supply chain compe- tition[J/OL].Technological Forecastingamp;Social Change，2020，152（C）.[2023-03-05].https：//doi.org/10.1016/j.techfore.2019.119884.

[7] GUTIERREZ G J，HEXiuli.Life-cycle channel coordination issues in launching an innovative durable product[J/OL].Pro- duction and Operations Management，2011，20（2）.[2023-03-05].https：//doi.org/10.1111/j.1937-5956.2010.01197.

[8]王君，程先學(xué)，蔣雨珊，等.碳稅政策下考慮參考碳排放的供應(yīng)鏈成員行為選擇研究[J].中國(guó)管理科學(xué)，2021，29（7）：128-138.

[9]陳柳鑫，徐聰，陳嫻.基于消費(fèi)者低碳偏好的三級(jí)供應(yīng)鏈制造商碳減排策略研究[J].中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）， 2021，23（3）：53-65.

[10]TAPIOP.Towards a theory of decoupling：Degrees of decoupling in the EU and the case of road traffic in Finland between 1970 and 2001[J].Transport Policy，2005，12（2）：137-151.

[11]ANG B W.Decomposition analysis for policy making in energy：Which is the preferred method？[J].Energy Policy，2004，32（9）：1131-1139.

[12]KAYAY.Impact of carbon dioxide emission on GNP growth：Interpretation of proposed scenarios[J/OL].Response Strategies Working"" Group：Paris，F(xiàn)rance，1989.[2023-03-05].http：//refhub.elsevier.com/S0301-4215（19）30228-9/sref28.