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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566%，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6429%；能源强度效应具有抑制作用，累积贡献率为2290%；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趋势，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：
每万吨标煤CO2排放量=万吨标煤热值×C排放系数×碳氧化因子×（44/12）×1000=000000293076×104tC/GJ×000000258×104tC/GJ×1×（44/12）×1000=27725×104tCO2/104t[10]。
（二）變量定义
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。
由公式（2）可见，ΔCes、ΔCei、ΔCis、ΔCce分别为能源行业结构
ΔCce=∑i（Cti-C0i）（lnCti-lnC0i）ln（cetice0i）、行业能源强度、产业结构和产业碳排放系数的变动对碳排放量的影响，即结构效应、强度效应、产出效应、碳排放效应。
将2011—2015年分为4个阶段，对山西省以煤炭开采洗选业为首重点行业碳排放量的增长因素加总后，得出分解计算结果见表2。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6791257165万吨。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0298729047万吨，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1312%，而2012年为1303%，降低了09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2206741495万吨。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0245848578万吨、2463502103万吨，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5611602711万吨。其中，碳排放效应影响最烈，使碳排放量增加了5311785618万吨，强度效应影响次之，因为2014年山西省能源加工转换效率为862%，比2013年提高了02个百分点。结构效应、产出效应都使碳排放量减少了，但终究抵不过碳排放效应的影响。 2014—2015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1568525886万吨。其中，碳排放效应影响最烈，达1429636853万吨。结构效应使碳排放量减少了0001907918万吨，煤炭等资源的使用量降低了51%，但终究抵不过碳排放效应的影响。
2011—2015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3235625452万吨。其中，结构效应、强度效应的变化使碳排放量分别增长了1358251433万吨、1122320542万吨。结构效应和强度效应影响较大。
根据加法分解结果，2011—2015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约3235625452万吨，按照行业计算的的2011—2015年全阶段的结构效应、强度效应、产出效应、碳排放效应如表3所示。
煤炭开采和洗选业、炼焦、石油加工和核燃料加工业、化学制品和化学原料制造业、黑色金属冶炼和压延加工业的强度效应皆增加了碳排放量，尤其是煤炭开采和洗选业强度效应增加的碳排放量约105228516万吨。2011年煤炭开采和洗选业每万元产值耗煤量为00000752万吨，而2015年每万元产值耗煤量为000013万吨，其节能水平降低了。而有色金属冶炼和压延加工业的节能技术和工艺水平提高了，它的强度效应减少了碳排放量约1036576738万吨。造成强度效应变化的原因是节能技术和工艺水平的变化，以有色金属冶炼和压延加工业为例，2011年每万元产值耗煤量为727万吨，而2015年每万元产值耗煤量为00009万吨，降低了109%。
煤炭开采和洗选业等行业的产出效应皆减少了碳排放量，尤其是煤炭开采和洗选业的产出效应增加的碳排放量约0269678511万吨。造成产出效应变化的原因是生产规模的变化，2015年煤炭开采和洗选业的增加值占工业增加总值比重约5245%，2012年为6033%，降低了788个百分点。
煤炭开采和洗选业、黑色金属冶炼和压延加工业与有色金属冶炼和压延加工业的碳排放效应皆降低了碳排放量，其中煤炭开采和洗选业、黑色金属冶炼压延加工业与有色金属冶炼和压延加工业降低了碳排放量约4771987633万吨、0454460641万吨和1445403688万吨，由此可见，煤炭开采和洗选业等行业的碳排放效应可以大幅减少碳排放量。造成碳排放效应变化的原因是环保水平的变化。
综上所述，归纳出4种效应碳排放量趋势变化见表4。
（一）推进煤炭高效清洁生产
既然煤炭开采与洗选业对碳排放的影响这么大，就应该立足煤炭，科学用煤，做好顶层设计，推进清洁高效的煤炭产业链的可持续发展，降低煤炭消费总量与比例。一方面可以从可再生能源的出路入手，扩大山西电网风电、光伏电的比例。另一方面必须遵循市场规律，杜绝市场垄断，依靠政府营造良好的煤炭市场环境，走行业集约化道路，在采煤塌陷区发展旅游业，积极促进转型。
（二）改变煤炭用途
控制煤炭碳排放量与煤炭消费量之比，一个重要的直接影响因素是煤炭碳排放强度。二氧化碳最大量地产生在煤炭的充分燃烧中。而煤炭作为终端材料的时候，由于碳元素固化在煤炭产品中，是不会产生碳排放的。所以要在改变煤炭用途上下功夫，从而最大程度地减少碳排放。
（三）推进煤炭产业结构演进
发挥产业传导性，为使碳排放增加向碳排放减少的方向变化，煤炭产业减少碳排放的潜力是产业结构演进，使煤炭高耗能部门向低耗能部门变化。发展第三产业，制定相关政策措施，促使高耗能煤炭产业消耗环境成本内部化，进而做到降低煤炭消耗强度和控制煤炭高耗能行业比重。
（四）投入教育科研等力量
通过对教育及科研的投入，一方面提高教育水平可以使居民认识煤炭碳排放的危害，从而将碳减排意识贯彻到工作生活中，要知道煤炭碳排放与人均耗煤量是双向因果关系。另一方面在我省城市化水平提高的过程中，开发新能源和清洁能源，最好改变以煤炭为主的能源结构，以减少碳排放。此外，降低单位GDP的煤炭消费，使城市化对煤炭碳排放的影响弱化。
参考文献：
[1]山西统计信息网加快发展低碳经济，推进山西可持续发展[EB/OL].http：//wwwstats-sxgovcn/html/，2017—06—12
[2]侯博1991—2011年山西省碳排放特征及其气候影响研究[D].太原：山西大学，2013：18
[3]李跃，张士强，张翼考虑非能耗的煤炭产业碳排放驱动因素研究——基于LMDI模型的实证分析[J].江苏社会科学，2017（1）：23—31
[4]李慧芳基于LMDI分解的山西省居民生活能耗变动分析[J].山西高等学校社会科学学报，2017，29（10）：29—32，37
[5]卢娜，赵晶基于LMDI分解法的江苏省二氧化碳排放影响因素分析[J].当代经济，2017（22）：144—146
[6]张帅中国二氧化碳排放影响因素及低碳经济“脱钩”的分解研究——基于改进的Kaya等式与LMDI分解法[J].中国物价，2017（06）：74—77
[7]Ang BW，ZhangFQ，ChoiKHFactorizing Changes in Energy and Environmental Indicators through Decomposition[J].Energy，1998（6）：489—495
[8]张建华，鞠晓峰基于LMDI的中国石化产业CO2排放的解耦分析[J].湖南大学学报：自然科学版，2012，39（10）：98—102
[9]王成勇甘肃省能源消费的因素分解分析[J].开发研究，2013（5）：23—25
[10]杨昆，王永胜，刘翠玲山西省重点行业碳排放情况的LMDI分析和聚类评价[J].低碳世界，2016（10）：3—4
（范文虎、杨昆、原毅玲、劉雅丽，山西省科学技术情报研究所。）产业发展中国经贸导刊
中国经贸导刊 产业发展
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566%，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6429%；能源强度效应具有抑制作用，累积贡献率为2290%；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趋势，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：
每万吨标煤CO2排放量=万吨标煤热值×C排放系数×碳氧化因子×（44/12）×1000=000000293076×104tC/GJ×000000258×104tC/GJ×1×（44/12）×1000=27725×104tCO2/104t[10]。
（二）變量定义
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。
由公式（2）可见，ΔCes、ΔCei、ΔCis、ΔCce分别为能源行业结构
ΔCce=∑i（Cti-C0i）（lnCti-lnC0i）ln（cetice0i）、行业能源强度、产业结构和产业碳排放系数的变动对碳排放量的影响，即结构效应、强度效应、产出效应、碳排放效应。
将2011—2015年分为4个阶段，对山西省以煤炭开采洗选业为首重点行业碳排放量的增长因素加总后，得出分解计算结果见表2。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6791257165万吨。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0298729047万吨，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1312%，而2012年为1303%，降低了09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2206741495万吨。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0245848578万吨、2463502103万吨，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5611602711万吨。其中，碳排放效应影响最烈，使碳排放量增加了5311785618万吨，强度效应影响次之，因为2014年山西省能源加工转换效率为862%，比2013年提高了02个百分点。结构效应、产出效应都使碳排放量减少了，但终究抵不过碳排放效应的影响。 2014—2015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1568525886万吨。其中，碳排放效应影响最烈，达1429636853万吨。结构效应使碳排放量减少了0001907918万吨，煤炭等资源的使用量降低了51%，但终究抵不过碳排放效应的影响。
2011—2015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3235625452万吨。其中，结构效应、强度效应的变化使碳排放量分别增长了1358251433万吨、1122320542万吨。结构效应和强度效应影响较大。
二、碳排放量分阶段分解结果
根据加法分解结果，2011—2015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约3235625452万吨，按照行业计算的的2011—2015年全阶段的结构效应、强度效应、产出效应、碳排放效应如表3所示。
煤炭开采和洗选业、炼焦、石油加工和核燃料加工业、化学制品和化学原料制造业、黑色金属冶炼和压延加工业的强度效应皆增加了碳排放量，尤其是煤炭开采和洗选业强度效应增加的碳排放量约105228516万吨。2011年煤炭开采和洗选业每万元产值耗煤量为00000752万吨，而2015年每万元产值耗煤量为000013万吨，其节能水平降低了。而有色金属冶炼和压延加工业的节能技术和工艺水平提高了，它的强度效应减少了碳排放量约1036576738万吨。造成强度效应变化的原因是节能技术和工艺水平的变化，以有色金属冶炼和压延加工业为例，2011年每万元产值耗煤量为727万吨，而2015年每万元产值耗煤量为00009万吨，降低了109%。
煤炭开采和洗选业等行业的产出效应皆减少了碳排放量，尤其是煤炭开采和洗选业的产出效应增加的碳排放量约0269678511万吨。造成产出效应变化的原因是生产规模的变化，2015年煤炭开采和洗选业的增加值占工业增加总值比重约5245%，2012年为6033%，降低了788个百分点。
煤炭开采和洗选业、黑色金属冶炼和压延加工业与有色金属冶炼和压延加工业的碳排放效应皆降低了碳排放量，其中煤炭开采和洗选业、黑色金属冶炼压延加工业与有色金属冶炼和压延加工业降低了碳排放量约4771987633万吨、0454460641万吨和1445403688万吨，由此可见，煤炭开采和洗选业等行业的碳排放效应可以大幅减少碳排放量。造成碳排放效应变化的原因是环保水平的变化。
综上所述，归纳出4种效应碳排放量趋势变化见表4。
（一）推进煤炭高效清洁生产
既然煤炭开采与洗选业对碳排放的影响这么大，就应该立足煤炭，科学用煤，做好顶层设计，推进清洁高效的煤炭产业链的可持续发展，降低煤炭消费总量与比例。一方面可以从可再生能源的出路入手，扩大山西电网风电、光伏电的比例。另一方面必须遵循市场规律，杜绝市场垄断，依靠政府营造良好的煤炭市场环境，走行业集约化道路，在采煤塌陷区发展旅游业，积极促进转型。
（二）改变煤炭用途
控制煤炭碳排放量与煤炭消费量之比，一个重要的直接影响因素是煤炭碳排放强度。二氧化碳最大量地产生在煤炭的充分燃烧中。而煤炭作为终端材料的时候，由于碳元素固化在煤炭产品中，是不会产生碳排放的。所以要在改变煤炭用途上下功夫，从而最大程度地减少碳排放。
（三）推进煤炭产业结构演进
发挥产业传导性，为使碳排放增加向碳排放减少的方向变化，煤炭产业减少碳排放的潜力是产业结构演进，使煤炭高耗能部门向低耗能部门变化。发展第三产业，制定相关政策措施，促使高耗能煤炭产业消耗环境成本内部化，进而做到降低煤炭消耗强度和控制煤炭高耗能行业比重。
（四）投入教育科研等力量
通过对教育及科研的投入，一方面提高教育水平可以使居民认识煤炭碳排放的危害，从而将碳减排意识贯彻到工作生活中，要知道煤炭碳排放与人均耗煤量是双向因果关系。另一方面在我省城市化水平提高的过程中，开发新能源和清洁能源，最好改变以煤炭为主的能源结构，以减少碳排放。此外，降低单位GDP的煤炭消费，使城市化对煤炭碳排放的影响弱化。
参考文献：
[1]山西统计信息网加快发展低碳经济，推进山西可持续发展[EB/OL].http：//wwwstats-sxgovcn/html/，2017—06—12
[2]侯博1991—2011年山西省碳排放特征及其气候影响研究[D].太原：山西大学，2013：18
[3]李跃，张士强，张翼考虑非能耗的煤炭产业碳排放驱动因素研究——基于LMDI模型的实证分析[J].江苏社会科学，2017（1）：23—31
[4]李慧芳基于LMDI分解的山西省居民生活能耗变动分析[J].山西高等学校社会科学学报，2017，29（10）：29—32，37
[5]卢娜，赵晶基于LMDI分解法的江苏省二氧化碳排放影响因素分析[J].当代经济，2017（22）：144—146
[6]张帅中国二氧化碳排放影响因素及低碳经济“脱钩”的分解研究——基于改进的Kaya等式与LMDI分解法[J].中国物价，2017（06）：74—77
[7]Ang BW，ZhangFQ，ChoiKHFactorizing Changes in Energy and Environmental Indicators through Decomposition[J].Energy，1998（6）：489—495
[8]张建华，鞠晓峰基于LMDI的中国石化产业CO2排放的解耦分析[J].湖南大学学报：自然科学版，2012，39（10）：98—102
[9]王成勇甘肃省能源消费的因素分解分析[J].开发研究，2013（5）：23—25
[10]杨昆，王永胜，刘翠玲山西省重点行业碳排放情况的LMDI分析和聚类评价[J].低碳世界，2016（10）：3—4
（范文虎、杨昆、原毅玲、劉雅丽，山西省科学技术情报研究所。）产业发展中国经贸导刊
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