周 跃，徐 妍＊，王小飞

（1.新疆师范大学 商学院，新疆 乌鲁木齐 830017；2.新疆乌鲁木齐高新技术开发区（新市区）工业和信息化局，新疆 乌鲁木齐 830011）

我国是世界第一能源消耗国，二氧化碳排放量已经占据世界第一位，面临着巨大的减排压力。2009年，在哥本哈根举行的联合国气候变化峰会上，中国向国际社会承诺，到2020年单位GDP 二氧化碳排放比2005年下降40-45%，在2019 年中国就已经提前完成了这一承诺，二氧化碳排放强度比2005 年下降了48.1%.随后，中国第二次提出2030 年相对减排行动目标，即二氧化碳排放在2030 年左右达到峰值并争取尽早达峰；单位国内生产总值二氧化碳排放比2005 年下降60-65%，努力争取2060 年前实现碳中和。工业革命以后，全球二氧化碳排放量增多主要由化石燃料的燃烧导致。根据IPCC第五次评估报告统计，在2010年，工业部门碳排放约占全球温室气体排放总量比例30%，2005—2010 年期间，全球工业温室气体以年均3.5%的速度增长，其中亚洲地区年均增长7%.在AR5评估的情景中，工业部门温室气体排放量从1990年的10.4 GtCO2eq增长到2005年的13.0 GtCO2eq，再增至2010年的15.4 GtCO2eq［1］.这些是否都与快速的经济增长有关，需要对其进行深入的研究。

LMDI因素分解法能够有效解决因素分解中的残值问题，因此常常被人们用来研究碳排放影响因素，例如，顾阿伦、何崇恺等采用LMDI分解法将1980—2010年中国碳排放分解为经济总量、产业结构、能源强度和能源结构等四个因素，将碳排放强度分解为产业结构、能源强度和能源结构等三个因素，分析产业结构变化对其的影响［2］；孙叶飞等基于Kaya 恒等式和LMDI 分解法将中国碳排放量分解为能源结构、能源强度、经济增长和人口等四个因素，在此基础上，探讨中国能源消费碳排放与经济增长脱钩的关系［3］；董锋、杨庆亮等运用LMDI 因素分解模型，将我国终端二氧化碳变化量分解为经济规模、产业结构、技术进步与能源结构四个因素，研究表明，经济规模是影响碳排放增长的主要因素［4］；徐军委利用LMDI将中国二氧化碳排放量的增长分解为12 种因素，并分析了各个时期影响因素的作用［5］；王俊松、贺灿飞等运用LMDI 分解法对中国二氧化碳进行分析，结果显示，经济增长是推动碳排放增长的关键因素［6］。除了上述针对中国整体碳排放影响因素的研究外，还有一些文献针对区域碳排放影响因素进行研究，例如，张利等运用LMDI 因素分解法研究1952—2008 年新疆能源消费的碳排放变化及其影响因素［7］；王长建等基于扩展的Kaya 恒等式研究1952—2010年新疆的人口规模、经济产出、能源强度、能源结构和能源替代对碳排放的影响［8］；张伟、张金锁等基于LMDI 分解法研究了2000—2010 年导致陕西省碳排放增长的影响因素［9］；刘源、李向阳等基于LMDI 分解法将厦门市碳排放强度分解为三产业部门和家庭消费［10］。

综上，上述文献阐释了碳排放量的影响因素及其研究机理，使用方法和切入的视角较为丰富，但是，基于地理和经济发展的条件，中国各个区域的能源消耗具有不同的特点，导致实现碳减排的方式也有所不同。因此，有必要深入了解各区域碳排放量的主要影响因素，对区域碳排放进行研究，从区域空间格局的角度落实国家的碳减排政策，并实现碳减排的目标，使其具有针对性和操作性。新疆作为我国西部大开发的重要门户，被赋予丝绸之路经济带核心区定位，当前正处于大开发、大建设、大发展的机遇期，如何从严控制二氧化碳排放强度，积极应对全球气候变化，将是实现能源经济社会可持续发展的重要命题。文章借鉴已有的研究成果，通过以新疆14个地区为研究对象，对其碳排放量进行测量，运用LMDI因素分解法，对新疆各地区的碳排放量影响因素进行分解，揭示其作用原理，对新疆未来发展制定碳减排政策提供更加详实的依据。

1 方法与数据

本研究所用的数据参考《省级温室气体清单指南（试行）》《天津市钢铁行业碳排放核算指南（试行）》《中国能源统计年鉴》《区域电网基准线排放因子》《新疆统计年鉴》整理、计算所得。

1.1 碳排放量测算方法

目前关于碳排放核算的方法主要有3种，分别为排放因子法、质量平衡法和实测法［11］。排放因子法相较于其他两种，具有简便、易操作和健全的公式体系等优点，因此，文章依据碳排放气体清单列表，运用排放因子对不同种类的能源进行碳排放测算。对于碳排放的测算，文章利用IPCC 核算体系，对各地区的能源消耗量分别进行测算，最后进行加总。由于年鉴数据的可得性，不同年份有部分能源种类不同，故每个地区共选取16种能源进行碳排放核算，电网排放因子取的是加权平均值，具体计算公式如下：

二氧化碳直接排放量计算公式：

二氧化碳排放因子计算公式：

其中，i、t分别代表行业（区域）、年份，为行业（区域）i在年份t的第k种能源消费量，Ck为第k种能源的二氧化碳排放因子。GHk为第k种能源的单位能源发热量（单位为千焦/千克），CCk为该种能源的单位热值含碳量（单位为吨碳/TJ，TJ为万亿焦），COFk为该种能源燃烧过程的碳氧化率。

表2 2008—2020年新疆区域电网排放因子

1.2 LMDI因素分解法

Kaya恒等式是由Yoichi Kaya提出［12-13］，是最早研究碳排放影响因素的，具体公式如下：

式中，C为CO2排放总量；E为能源消耗总量；G为GDP；P为人口总量。

因素分解法作为研究能源和碳排放问题的重要研究方法，主要包括结构因素分解法（SDA）和指数因素分解法（IDA）。而IDA 有多种，对数平均指数分解法（LMDI）是其中之一，LMDI 因素分解法是由Ang 于1998年提出，共有乘法分解和加法分解两种形式，它能有效解决因素分解中的残值问题，且数据收集与运用相对简便，因此在能源及碳排放等指标的因素分解研究中得到广泛应用［14-18］。文章基于Kaya 恒等式，运用LMDI加法分解法对新疆工业能源消费各地区碳排放进行分析，将能源消费排放量分解为人口、经济增长、技术进步、能源结构、碳排放系数等五个因素，综合分析各因素对新疆各地区能源碳排放变化的影响。依据碳排放的计算方法，文章将碳排放分解为：

因为碳排放系数一般保持不变，故ΔCFi=0，从t年到t+1年的碳排放变化为：

2 新疆整体碳排放量变化趋势及因素分解

2.1 碳排放量变化趋势分析

经计算得到图1，在2008—2020 年间，新疆工业碳排放总量和能源消费量呈不断攀升趋势，碳排放量由2008 年的19664.79 万吨上升到2020 年的65520.17 万吨，增长了3.33倍，年均增速达10.54%；能源消费量由2008年的7859.51万吨标准煤上升到2020年的11985.32万吨标准煤，增长了1.52倍，年均增速为3.55%.

由图1可知，在2014—2015年期间，新疆碳排放量出现了下降的趋势，大力发展高质量的低碳经济社会使得二氧化碳排放量有所下降，此后新疆碳排放量又开始了新一轮上升。因此，文章围绕2014年，将2008—2020年分为两阶段进行研究。

图1 新疆工业碳排放量、能源消费量整体变化趋势

2.2 碳排放量变化影响因素分析

文章基于LMDI因素分解法将新疆工业碳排放量分解为人口效应、经济增长效应、技术进步效应和能源结构效应。从图2 中可以看出影响新疆2008—2020 年碳排放量变化的四种因素效应及所占比例。人口效应对新疆碳排放的影响比较小，整体上基本为正效应，反映了在此期间新疆人口呈上升的趋势，但上升的幅度不大。经济增长效应是导致新疆碳排放量增长的最主要因素，从图2 可以看出，除了个别年份为负效应，大部分年份均为正效应，而且所占比例大部分超过40%，并且有的年份达到了80%以上，这与新疆经济的快速发展密不可分。新疆拥有丰富的石油和煤炭资源，在开采资源推动新疆经济和社会发展的情况下，消耗了大量的物质能源，进而产生大量的碳排放。技术进步效应对新疆碳排放的影响有正有负，在2016 年以前基本为正效应，在其之后为负效应。新疆编制了“十三五”科技创新规划，大力拓展科技服务，打造自治区创新高地，这反映了新疆越来越重视对高新技术的应用，并以此来达到碳减排的目的。能源结构效应对新疆碳排放的影响较小，整体上呈现负效应，这说明新疆的能源结构优化已取得一定效果，但是并没有突破性的变化。因此，新疆应当调整能源结构，发展低碳经济，重视对新能源的开发，减少煤炭和石油资源的使用。综上所述，在2008—2020年，经济增长是影响新疆碳排放上升的最主要因素，人口也是影响碳排放上升的因素之一，但作用相对微弱，技术进步和能源结构优化是影响新疆碳排放下降的因素，但能源结构作用比较微弱，而技术进步影响作用比较强，但在近几年才开始在减排方面发挥作用。

图2 新疆工业碳排放影响因素及其所占比例变化趋势

3 新疆局部碳排放量变化及影响因素分析

3.1 各地区碳排放量时序演变特征

新疆各地区在2008 年、2014 年和2020 年碳排放量如图3 所示。从图中可以看出，各地区整体碳排放量呈上升趋势，但碳排放量整体2020 年相对于2014 年变化率低于2014 年相对于2008 年变化率，反映了在2014—2020 年期间新疆各地区对碳排放的减排和治理措施做得更好。2008 年碳排放量排名前三的为乌鲁木齐市、克拉玛依市、昌吉回族自治州，后三位为博尔塔拉蒙古自治州、和田地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州，其中乌鲁木齐市碳排放量为7281.44 万吨，克孜勒苏柯尔克孜自治州排放量为8.06 万吨；2014 年排名前三的为昌吉回族自治州、乌鲁木齐市、克拉玛依市，后三位为博尔塔拉蒙古自治州、和田地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州，其中，昌吉回族自治州碳排放量为11465.21 万吨，克孜勒苏柯尔克孜自治州碳排放量为93.24万吨；2020年排名前三的为昌吉回族自治州、乌鲁木齐市、克拉玛依市，后三位为博尔塔拉蒙古自治州、和田地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州，其中，昌吉回族自治州的碳排放量达到20399.39万吨，遥遥领先其他地区，克孜勒苏柯尔克孜自治州碳排放量为111.55 万吨，最前列和最后列的地区之间碳排量差距非常大；在2008—2014年，新疆各地区碳排放量变化率均超过100%，虽然克孜勒苏柯尔克孜自治州变化率最大，变化率为11.57倍，但因为本身碳排放量较少，碳排放量变化量仅为85.18万吨，对比其他地区增加的碳排放量，其增加的值就显得微乎其微，如上升幅度最大的昌吉回族自治州碳排放量变化量为9449.25 万吨；在2014—2020年，大部分地区碳排放量上升幅度偏小，有两个地区呈下降趋势，分别为克拉玛依市、博尔塔拉蒙古自治州，下降幅度最大的博尔塔拉蒙古自治州为-6.65%，此期间相比于2008—2014年期间整体碳排放量变化率变化较小，反映了近些年部分地区开始重视对碳排放的减排和治理。综上，碳排放量高的地区主要集中在北疆一带，而南疆地区由于社会和经济发展的原因，对石油和煤炭等资源的应用远没有北疆广泛。

图3 各地区碳排放量变化趋势

3.2 各地区工业能源碳排放量影响因素的空间差异分析

对新疆14个地区在2008—2020年影响碳排放量的因素分解如图4所示。从图中可以看出，影响各地区碳排放量最主要的因素是经济增长，其次是技术进步，能源结构和人口的影响相对于经济增长和技术进步的影响作用不太明显。人口因素在各地区所占比例最大可达64.57%，其余均在10-20%左右，其中有4个地区的人口因素呈现负效应，表明人口因素影响甚微。经济增长是影响各地区碳排放量最重要的因素，在各地区均呈现正效应，平均水平达到44.05%，其中所占比例最大的为73.09%.技术进步因素的影响仅次于经济增长，最高的比例达到52.60%，但有4个地区呈现正效应，表明这些地区对于利用技术实现碳减排做得还不够成功。能源结构与人口因素相同，影响作用相对较小，最高比例为11.42%，表明各地区对于优化能源结构依然任重而道远。以乌鲁木齐市为例，人口、经济增长、技术进步、能源结构各因素所占比例分别为-9.30%、41.79%、-44.50%、-4.41%，反映出影响乌鲁木齐市碳排放量最大的因素不是经济增长，而是技术进步，表明乌鲁木齐市重视利用新技术来达到碳减排的效果，而且取得了一定的成果；人口因素一般对碳排放量的影响为正效应，而此处为负效应，反映出乌鲁木齐市人口在减少，究其原因可能是近些年来许多当地人选择到其他城市谋求发展。综上，各地区经济增长、技术进步效应差别较大，人口、能源结构效应差别较小。

图4 2008—2020年新疆各地区碳排放影响因素分解

3.2.1 人口效应对各阶段地区工业能源碳排放量的影响

从图4 和图5 可以得知，人口效应在2008—2020 年整体阶段促进了新疆能源碳排放量的增长，但影响作用不大。在2008—2014 年人口效应整体是增长的，主要是昌吉回族自治州和哈密市人口的增长所致；而在2014—2020年，整体人口效应呈现下降趋势，主要由于乌鲁木齐市、昌吉回族自治州和克拉玛依市人口的下降导致了整体人口效应下降，与2008—2014 年阶段相比，大部分地区人口效应均有所下降，导致2008—2020年新疆整体人口效应对能源碳排放量的贡献相对较小，意味着人口数量的降低对能源碳排放量的增长有着抑制作用。因此，可以考虑通过降低人口数量来减少能源需求实现二氧化碳排放降低，但人口减少并非越多越好，会引发一系列社会问题，因此，靠减少人口数量二氧化碳减排效应有限。

图5 人口效应在不同阶段对新疆地区工业碳排放的贡献

3.2.2 经济增长效应对各阶段地区工业能源碳排放量的影响

从图4和图6可以得知，经济增长效应是导致新疆能源碳排放量增长的最主要因素，对不同地区的影响差别较大。在2008—2014 年和2014—2020 年两个阶段，乌鲁木齐市和昌吉回族自治州的经济增长效应始终在整体经济增长效应中占据较大的比例，分别为48.24%、61.56%，而经济增长效应对于克孜勒苏柯尔克孜自治州、喀什地区和和田地区等影响相对较小。因此，虽然不同地区的经济增长效应各有不同，但经济发达和发展较为先进的地区，其经济增长效应相对较大，表明经济发达的地区能源消耗较大，较为依赖资源。因此，对于这些地区亟须转变经济增长模式，发展高质量的经济，摒弃粗放式的经济增长。目前，经济增长仍然是致使碳排放量上升的主要因素，而新疆的碳排放量现在还处于倒U 型左侧，因此，关键还在于实现经济增长与碳排放之间的跨越式发展。

图6 经济增长效应在不同阶段对新疆地区工业碳排放的贡献

3.2.3 技术进步效应对各阶段地区工业能源碳排放量的影响

从图4 和图7 可以得知，技术进步效应是有效抑制能源碳排放量增长的主要因素，在两个时间段，各地区的技术进步效应有着显著差异，因此，对抑制能源碳排放量增长也存在较大差异。在2008—2014年，各地区的技术进步效应对碳排放量的效果不太明显，只有乌鲁木齐市较为明显；与2008—2014 年相比，在2014—2020年各地区的技术进步效应有着显著差异，其中，乌鲁木齐市、克拉玛依市、阿克苏地区、哈密市和昌吉回族自治州等地区下降较多，占据整体下降幅度的绝大部分，反映了技术进步效应的变化能够有效促进碳排放量的下降，而各地区之间的技术进步效应存在显著差异，主要体现在各地区工业能源强度的变化不同。乌鲁木齐市、克拉玛依市、昌吉回族自治州等地区技术进步效应已经下降得比较明显，未来降低的空间较小，而克孜勒苏柯尔克孜自治州、喀什地区、和田地区等在2014—2020年阶段同上一个阶段相比下降程度较小，未来降低的空间较大，应重点对这些地区实施具体的政策，促使下降其能源强度。

图7 技术进步效应在不同阶段对新疆地区工业碳排放的贡献

3.2.4 能源结构效应对各阶段地区工业能源碳排放量的影响

从图4和图8可以得知，能源结构效应在2008—2020年整体阶段抑制了新疆能源碳排放量的增长，但影响作用相对较小。在2008—2014年，主要是乌鲁木齐市、克拉玛依市、巴音郭楞蒙古自治州起到了抑制作用，有将近一半的地区导致了碳排放量的增长，但效用比较小，整体作用不大；在2014—2020年，绝大部分地区同上一阶段相比抑制了能源碳排放量的增长，此期间，又以能源结构效应对乌鲁木齐市、克拉玛依市、哈密市等地区能源碳排放量的抑制作用较为显著。因此，对于这些能源结构调整变化不大的地区应当引导其能源结构向经济节约型的方向发展，降低高能耗的产业部门所占的比例，提高能源利用效率。2014 年新疆生态文明建设工作重点是大力发展低碳循环经济，不断调整和优化能源结构，合理配置石油和煤炭等资源，使得能源结构效应对碳减排的作用进一步提升。

图8 能源结构效应在不同阶段对新疆地区工业碳排放的贡献

4 结论

文章基于Kaya 恒等式，运用LMDI 分解法对新疆各地区2008—2020 年工业碳排放量进行分析，将碳排放变动分解为人口、经济增长、技术进步、能源结构等4个方面，现得出以下结论和建议：

从整体来看，在2008—2020年，新疆整体工业碳排放总量在不断攀升，经济增长是影响新疆碳排放量上升的最主要因素，技术进步影响作用比较强，但是在最近几年才开始发挥减排的作用，表明近年来新疆对于利用新技术实现碳减排取得了一定的成果，人口和能源结构作用相对比较微弱。从各地区分阶段来看，各地区整体工业碳排放量呈上升趋势，但碳排放量整体2020 年相对于2014 年变化率低于2014 年相对于2008年变化率，说明在2014—2020 年阶段新疆各地区对碳排放的减排和治理措施做得更好。经济增长效应始终是推动新疆各地区碳排放量上升的关键因素，但一般对一些经济发达和发展较为先进的地区作用更大，如乌鲁木齐市、昌吉回族自治州等。技术进步效应则是抑制各地区碳排放量上升的主要因素，尤其是在2014—2020年阶段起作用日益重要。人口效应在大部分地区都促进了能源碳排放量的增长，但相比于其他因素作用效果不是特别显著。能源结构效应在2008—2014年阶段发挥的作用比较微弱，而在2014—2020年阶段作用明显提升，但相比于技术进步效应还得进一步加强。

根据所得分析结果，各地区推动能源碳排放量增长的因素各有所不同，尽管经济增长效应是导致各地区的碳排放量增长的主要因素，但对于目前新疆的发展而言，不能通过降低经济增长来抑制碳排放量的增加，其发展主要依赖经济的增长，而且，各地区的资源禀赋也存在差异，应当因地制宜实施具体措施。现提出以下建议：（1）合理配置能源要素，摒弃粗放式的经济增长，发展高质量经济，如乌鲁木齐市、昌吉回族自治州这些地区经济规模较大，对能源的消耗较多，应当对这些地区的经济增长方式进行转变，将经济增长由粗放型转变为集约型；（2）优化产业结构，增加第三产业结构的比重，降低第二产业中高耗能的重工业比重，新疆拥有充裕的风能和太阳能，应提升其在能源利用方面的比重；（3）增加煤炭等高耗能资源的高效利用，提高能源利用效率，推动能源开采、转换及利用环节创新技术的研发与推广，包括洁净煤技术、清洁发展机制等。