摘 要：根據安徽省工業2010—2019年相關能源消費量計算碳排放量，運用擴展的Kaya公式并結合LMDI模型對安徽省工業碳排放的影響因素進行定量分析，量化相關影響因素的貢獻率。運用EGM(1，1)模型對安徽省工業未來10年(2020—2029年)碳排放量變化趨勢進行預測。結果表明：勞動規模、經濟產出和能源結構因素促進碳排放量的增長，產業結構、能源強度和碳排放強度因素會抑制碳排放量的增長，其中，經濟產出因素的促進作用最為明顯。另外，安徽省工業碳排放量未來10年仍然呈上漲趨勢，但增長速度減緩。基于此，提出從經濟產出與技術創新等方面優化能源結構，促進產業轉型升級，降低安徽省工業碳排放量等建議。

　　關鍵詞：工業碳排放;能源消費;LMDI;EGM(1，1);安徽省

　　基金項目：2016年高校優秀拔尖人才培育資助項目：安徽省地方政府公共財政預算參與式預算研究(gxyqZD2016076);安徽理工大學黨的十九屆六中全會精神研究闡釋專項課題：雙碳背景下安徽省碳排放評估與實現路徑研究(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承載力[1]。我國是世界上第一碳排放大國，為了應對氣候變化，構建人類命運共同體，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》中明確提出“2030年前碳達峰，2060年前碳中和”的目標，綠色低碳的經濟發展戰略已經成為國家長期的發展戰略之一。工業能源消費是中國能源消費的主體，占比高達70%，有效實現工業碳減排對我國低碳經濟的發展起關鍵作用。

　　安徽省是我國的中部能源大省，擁有豐富的煤礦資源。近年來，安徽省工業經濟迅速發展，生產總值由2010年的6 395.99億元增長至2019年的15 309.86億元，但隨之而來的是能源消費量的不斷增加，給生態環境保護帶來壓力。根據《安徽省統計年鑒》(2011—2020)，截止至2019年，安徽省工業的能源消費總量占比為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年節能減排低碳發展行動方案》(后簡稱《行動方案》)、《安徽省“十三五”控制溫室氣體排放工作方案》(后簡稱《工作方案》)等，方案實施后，產業結構得到調整，能源結構也不斷優化，但在短時間內安徽省工業以煤炭資源為主的能源消費結構并不會發生質的改變。在此背景下，建立安徽省工業碳排放影響因素分解模型，分析各因素作用機制，以期為安徽省工業早日實現轉型升級提供重要依據，很有研究價值。

　　一、文獻綜述

　　近年來，國內外很多學者采用不同的研究方法對碳排放影響因素進行研究。Jaruwan Chontanawat運用擴展的IPAT模型對東盟等國家的碳排放進行了分解分析，結果表明人口和經濟增長是很多國家二氧化碳排放增加的主要影響因素[2]764。Chi Zhang等利用LMDI模型對中國碳排放的影響因素進行了分析，結果表明能源強度是最主要的驅動因素[3]。李建豹等運用空間杜賓面板模型對長三角地區碳排放影響因素進行分析，結果表明：城鎮化和空間因素對碳排放效率具有明顯的正向作用，外商投資、單位GDP能耗和生態環境對碳排放效率具有明顯的負向作用[4]。劉博文等人運用LMDI模型和Tapio脫鉤模型研究了1996—2015年中國區域產業碳排放的脫鉤彈性及脫鉤努力程度，結果表明未來我國實現經濟增長與碳排放脫鉤離不開產業結構和能源結構的調整[5]。

　　目前，國內外學者對碳排放的預測研究主要采用灰色預測模型和情景分析法兩種方法。Zhang Xing等選取2000—2018年中國碳排放數據，基于灰色預測模型進行短期預測，結果表明“十四五”期間二氧化碳排放形勢依然嚴峻[6]。Yang X等采用情景分析法研究了碳排放達峰和空氣質量之間的關系，結果表明：如果不對現有的減排措施作出調整，中國碳排放將無法在2030年之前達到峰值[7]。黃秀蓮等基于統計學相關理論篩選河北省碳排放驅動因素，建立STIRPAT模型，并采用情景分析法預測河北省碳峰值，研究結果表明：節能情境下，碳排放量于2030年達峰[8]。

　　通過梳理文獻可以發現，碳排放量的影響因素有很多，但采用不同的方法研究會得到不同的結果，同時，研究區域不同也會對研究結果產生影響。因此，本文選擇安徽省工業能源消費和影響因素(2010—2019)的相關數據，利用相關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制，預測安徽省工業未來10年碳排放量的變化趨勢，并基于此提出針對性的政策建議，以供參考。

　　二、研究方法

　　(一)影響因素分解模型

　　1.擴展的Kaya恒等式。1989年，日本學者Yoichi Kaya教授在IPCC的一次研討會上提出了Kaya公式，用來研究不同因素對碳排放的不同影響力[9]。本研究將安徽省工業碳排放影響因素分解為工業勞動力規模、經濟產出、能源結構、產業結構(工業生產總值占國民生產總值比例)、能源強度和碳排放強度6個因素。將6個因素代入到擴展的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表示工業碳排放量(萬噸);i表示產業類型;j表示能源種類;Eij表示i產業中第j種能源的消費量(萬噸);Ei表示i產業能源消費總量(萬噸);GDPi表示i產業的生產總值(億元);GDP表示國民生產總值(億元);P為i產業職工人數(萬人)。

　　EOi=GDPiPi;EIi=EiGDPi;ESij=EijEi;

　　ISi=GDPiGDP;CIi=CiGDPi(2)

　　在公式(2)中，EOi表示第i產業的人均GDP;EIi表示第i產業的能源強度;ESij表示第i產業的能源結構;ISi表示產業結構，即第i產業的生產總值占國民生產總值的比重;CIi表示碳排放強度。

　　2.基于擴展的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碳排放影響因素的作用程度，本研究基于擴展的Kaya公式，采用Ang B W提出的LMDI因素分解法對安徽省工業碳排放的影響因素進行分解分析[10]。運用LMDI因素分解法進行分析，結果不包含不能解釋的殘差項，且分解結果具有唯一性，更具科學性。根據LMDI因素分解法對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表示工業勞動力規模效應;ΔCEOi表示經濟產出效應;ΔCEIi表示能源強度效應;ΔCESij表示能源結構效應;ΔCISi表示產業結構效應;ΔCCIi表示碳排放強度效應。

　　根據LMDI因素分解法，計算每個影響因素對工業碳排放量的影響：

　　三、數據來源及測算

　　(一)數據來源

　　本研究數據主要來源于《安徽省統計年鑒》(2011—2020)、《中國能源統計年鑒》(2011—2020)，碳排放量采用《IPCC國家溫室氣體清單指南》中碳排放的計量方式計算，工業GDP以2010年為基準進行不變價換算，以提高數據分析的科學性和準確性。相關數據見表1。

　　(二)碳排放量計算

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