重慶市工業碳排放的系統動力學分析

李進鏈

(重慶工商大學 長江上游經濟研究中心， 重慶 400067)

一、研究背景與文獻綜述

近10年來，中國在應對氣候變化、保護地球生態環境平衡等方面做出了極大的貢獻。根據《應對氣候變化報告2018》，2017年的碳強度下降了5.1%，比2005年累計下降46%，提前3年兌現了哥本哈根會議承諾。2015年習近平總書記在巴黎氣候變化大會上宣布，我國碳排放峰值將在2030年以前實現，這一承諾使得我國的碳減排戰略目標更加明確和高標準化。但是，碳減排戰略目標的實現有賴于工業碳減排目標的順利實現。2015年5月國務院出臺《中國制造2025》，其對工業碳排放提出明確的目標：中國2025年單位工業增加值的二氧化碳排放要比2015年下降40%。

重慶市作為西南地區最大的工商業城市、國家重要的現代制造業基地，多年來已經形成了以汽車、摩托車為主的機械工業，電力、熱力的生產及供應業，化學原料及化學制品制造業，非金屬礦物制品業,黑色金屬冶煉及壓延工業,電子信息及生物工程業,煙草業，生物醫藥業等門類相對齊全的工業產業體系。同時，作為國家最早的低碳試點城市，傳統的高投入、高能耗、高碳排放的工業發展模式將向節能低排放模式轉變。重慶市要以綠色低碳發展為目標，優化工業能源結構，提升工業產業結構，加強節能減排技術研究，發展可再生能源和新能源，構建可持續的低碳工業發展方式，盡早實現工業碳排放目標和經濟的穩定增長。

為了測算經濟活動產生的碳排放量，Green認為碳排放量的90%左右是由化石燃料燃燒產生的，研究碳排放的重要方向是化石能源消耗所引起的碳排放[1]。目前，多數研究者都是通過化石能源的劃分類別，再利用IPCC公布的碳排放系數來測算碳排放量,也不排除少部分的研究人員在其他領域研究碳排放，如王佳等人研究了旅游業的碳排放量問題[2]。魏丹青等人對國內外水泥生產碳排放測算方法進行了比較分析，構建了我國水泥生產碳排放系數體系[3]。王向華等人采用系統動力學，研究水泥行業的二氧化碳排放，發現水泥行業的碳排放是工業行業碳排放主要排放源之一[4]。

為了制定更有效的經濟和能源政策，找出碳排放背后的驅動因素尤為重要。通常采用的方法有結構分解法(SDA)和指數分解法(IDA)[5]。SDA在投入產出表的基礎上，利用相關變量對因變量的影響進行定量分析，從而探究各個自變量對因變量的貢獻度，分析較為細致。顧阿倫等人采用IO-SDA方法將碳排放量的變化分解為能源結構效應、能源強度效應、增加值效應等，從而得到經濟結構歷史變化對二氧化碳排放的作用[6]。謝銳等人采用結構分解分析，發現影響中國碳排放變動的主要因素是經濟規模的擴張、各部門碳排放強度的下降和中間投入產品結構的變動等[7]。相對于SDA法，IDA法對數據數量的要求不高，所以在實際研究碳排放分解及影響因素過程中是運用最多的一種方法。張旺等人采用IDA法研究了北京6大產業部門和大眾生活消費因能源消費排放二氧化碳增長的驅動因素，得出人口規模的持續擴大、人均能耗強度加大、碳排放系數和生活能耗結構的變化等對減碳的貢獻[8]。除此之外，常用的方法還有IPAT模型、STIRPAT模型、時空地理加權回歸模型(GTWR)、協整分析法、多指標面板數據聚類分析法等[9]。在這些研究方法中，SDA可以使模型簡化，IDA能合理地解決因素分解時的殘余問題，GTWR模型可以進行時空特性分析等。因此可以根據不同的研究方向選擇一個合理的方法。

確定碳排放的影響因素，合理預測未來的碳排放量，有助于進一步評估減排措施的有效性，并且找到合理的路徑，盡早實現減排目標。常用的研究方法有STIRPAT模型、LMDI分解模型、LEAP模型和系統動力學等。這樣的分析方法不依賴歷史數據，而是考慮與過去相關的關鍵影響因素和潛在的產出水平。Pao等人采用灰色預測法對巴西污染物排放、能源消耗和產出之間的動態關系進行未來5年的預測，發現巴西可以通過加強能源基礎設施投資、提高能源利用效率以減少碳排放[10]。Mirzaei等人利用系統動力學和情景分析法對2015—2025年伊朗碳排放量進行了預測[11]。蘆穎等人基于STIRPAT擴展模型及嶺回歸法研究發現，貴州省在不同情景模式的碳排放達峰時間介于2033—2045年之間[12]。胡玥昕等人以Vensim為平臺，建立經濟與碳排放綜合模型，對2005—2025年工業產業碳排放與經濟增長進行仿真模擬[13]。侍劍峰結合系統動力學建模理論，劃分了經濟、人口、能源、水泥、政策和環境6個子系統，建立中國碳排放峰值的系統動力學模型，預測出中國將在2030年之前達到碳排放峰值[14]。

總體而言，現在關于省域碳排放的研究趨于成熟，但對西部工業碳排放預測的研究相對較少。本文首先分析重慶市工業能源消費、工業碳排放現狀和背后的驅動因素，再建立重慶市工業碳排放系統動力模型，借助Vensim軟件對重慶市碳足跡系統進行仿真模擬，最終得出重慶市經濟發展和環境改善的最優發展模式。結合仿真結果，總結重慶市工業碳排放的影響因素，為重慶市發展綠色低碳經濟提供參考。

二、重慶市工業經濟發展、能源消費和碳排放現狀

(一)工業經濟發展現狀

由圖1可知，工業增加值在生產總值中占比40%左右，在第二產業中占比80%左右，所以工業在國民經濟中占據主要地位，工業的發展促進了經濟的發展，但是工業過程也伴隨著大量的能源消耗，從而造成了碳排放量的增加。

圖1 2005—2017年重慶市工業增加值在生產總值和第二產業的占比

工業增加值和地方生產總值的時間變化趨勢如圖2所示。自2005年以來，重慶市地方生產總值和工業增加值持續增加，地方生產總值由3486.22億元增長到19500.27億元，年均增長15.55%。其中2005—2012年增長速度較快，年均增長18.71%；2012年后增長速度較慢，年均增長11.14%。工業增加值的變化與生產總值的變化趨勢一致，由1307.42億元增長到6587.08元，年均增長14.56%。在2005—2012年年均增長18.41%，增長較快；2012—2017年年均增長9.18%，增長較慢?？傮w來說工業發展對重慶市的經濟增長發揮著重要作用。

圖2 2005—2017年重慶市工業增加值和地方生產總產值

(二)工業能源消費現狀

重慶市工業過程中主要消費原煤、焦炭、汽油、煤油、柴油和天然氣6種能源。通過對《重慶市統計年鑒》中的工業能源消費量和《中國能源統計年鑒》中各類能源消費實物量數據進行整理，得出各能源的折標煤系數如表1所示，2005—2017年各能源折算成標煤后，工業能源消費量如表2所示。

表1 各化石能源折標煤系數

表2 重慶市工業能源消費量 (單位：萬噸標準煤)

由表2可以看出，2005—2017年原煤、焦炭、汽油、柴油、天然氣5種能源先增加后逐漸減少，煤油消費最低，卻逐年減少。其中消費最多的是原煤和天然氣，這兩種一次能源消費量占工業總消費量的91%～96%。從圖3可以看出重慶市原煤、天然氣消費量的變化趨勢。原煤消費先增加后減少，由2005年1631.17萬噸標準煤增長到2011年3758.51萬噸標準煤，年均增長15.05%，隨后又降低到2017年的3209.90萬噸標準煤，年均下降2.42%。一次能源中原煤消費占比在77%～87%的范圍，表明在這段時間內重慶的工業能源消費以原煤消費為主，但是原煤占比從2011年開始下降。伴隨著結構調整和技術創新水平的提高，天然氣的消費比重逐年上升，到2017年天然氣在一次能源中的占比已經達到22.65%的水平。

圖3 2005—2017年重慶市原煤和天然氣消費量

從圖4可以看出，工業增加值逐年增加，年均增長率為14.43%。工業能源消費總量先上升后下降，2005—2011年逐年增加，由2005年的2152.13萬噸增加到2011年的4667.98萬噸，年均增長13.77%；2011—2017年波動下降，年均下降9.97%。工業能源強度(工業能源強度=工業能源消費總量/工業增加值)逐年降低，年均下降13.97%，2017年的工業能源強度相對2005年降低了59.46%。2010年開始能源消費與工業增加值成脫鉤狀態，表明重慶工業經濟的增長不是僅僅依靠能源的投入和消費。這歸結于重慶工業產業結構的成功轉型和技術水平的提高。

圖4 2005—2017年重慶市工業增加值、能源消費總量及能源強度

表3統計了重慶市歷年來能源消費最高的6大行業，數據來源于《重慶統計年鑒》?？梢钥闯?，2005—2017年期間，6大高耗能行業的能源消費量占到規模以上工業企業能源消費總量的90%左右，并且保持在這一水平上。其中電力、熱力的生產和供應業，煤炭開采和洗選業以及化學原料及化學制品制造業占了絕大部分，這也是重慶市以后重點降耗領域。

表3 重慶市規模以上工業企業及高耗能行業能源消費總量 (單位: 萬噸標準煤)

注：2005—2006年規模以上的工業企業是年主營業務收入在500萬元及以上的非國有工業企業，2007—2010年為年主營業務收入在500萬元及以上工業企業。2011—2017年為年主營業務收入在2000萬元及以上工業企業

(三)工業碳排放現狀

工業碳排放主要來源于化石能源的消耗[15]，本文選取重慶市工業消費的6種化石能源(同上文)。碳排放的計算采用如下公式：

(1)

式(1)中，C表示化石能源消費所產生的碳排放量，單位是萬噸；Ej表示各種化石能源的消費量，單位是萬噸標準煤；Fj是各種化石能源的碳排放系數，來源于IPCC碳排放計算指南。碳排放系數如表4所示。

表4 各種化石能源的碳排放系數

通過以上數據處理，得到重慶市工業行業的碳排放量，工業增加值、碳排放量和碳排放強度之間的關系如圖5所示。其中可以看到2011年以后工業增加值與能源消費和碳排放的關系都成脫鉤狀態，重慶工業成功實現從高碳排放到低碳排放的經濟轉型。重慶市工業碳排放強度逐年降低，2013年比2005年下降 40.08%，從工業角度來看，提前完成了2020年碳強度下降目標，即相比2005年下降40%～45%。重慶市為達到《中國制造2025》提出的2025年我國單位工業增加值的二氧化碳排放要比2015年下降40%的目標，還將對工業做出哪些方面的調整，這將是本文接下來研究的內容。

圖5 2005—2017年重慶市工業增加值、碳排放總量及碳排放強度

三、系統動力學模型的構建與檢驗

本文將利用系統動力學方法建立工業碳排放預測模型，模型包括4個子系統，分別是能源、經濟、人口和環境子系統，各子系統之間相互影響并存在因果關系。例如，能源的消費能促進工業的發展，反過來工業的發展也需要能源的投入；經濟水平的提高能促進人們生活水平的提高，從而促進了人口的增加，反過來人口的增加也能促進經濟水平的提高。能源的消費伴隨著碳排放，碳排放的多少決定了環境的質量。如果排放過多，需要采取一定的策略減少能源的消費；如果在環境可承受的范圍之內合理增加能源的消耗，則可促進經濟的發展。本文通過4個系統的關系構建碳排放仿真系統，實現重慶工業碳排放的仿真和模擬。

(一)構建因果回路圖

系統動力學模型模擬的時間邊界是2005—2025年，時間步長設置為1年，空間邊界是重慶市工業碳排放量及主要影響因素。確定了系統邊界后，根據變量之間的因果關系建立因果回路圖,如圖6所示。系統主要有以下幾條反饋回路：

(1)工業增加值→+技術創新投入→+技術水平→+能源利用效率→-化石能源消費量→+工業碳排放量→+碳排放水平→+減排成本→-工業總產值→+工業增加值。

(2)工業增加值→+GDP總量→+人均GDP→+生活水平→+總人口數→+勞動力→+工業增加值。

(3)環保政策→+能源結構→-化石能源消費量→+工業碳排放量→-環保水平→+環保政策。

(4)環保政策→+技術創新投入→-工業能源強度→+化石能源消費量→+工業碳排放量→-環保水平→+環保政策。

(5)工業碳排放量→-環保水平→+環保政策→+產業結構→-高耗能行業能源消費→+化石能源消費量→+工業碳排放量。

(6)工業碳排放量→+減排成本→-工業總產值→+工業增加值→+化石能源消費量→+工業碳排放量。

圖6 重慶市工業碳排放因果回路圖

(二)建立系統動力學流圖

從圖6可以看出，重慶市工業碳排放直接受到化石能源消費的影響，而化石能源消費又受到高耗能行業能源消費、能源結構和能源利用效率等各種復雜因素的影響。為進一步探究重慶市工業碳排放的機理，建立重慶市工業碳排放的系統動力學流圖，如圖7所示。流程圖中主要變量有工業能源消費量、工業碳排放總量、工業增加值、人口總量、能源消費系數、能源結構因子、產業結構影響因子、技術創新因子等。其中，人均工業增加值作用于人均工業增加影響因子，工業碳排放強度作用于工業碳排放強度影響因子，工業能源強度作用于工業能源影響因子，以及技術創新投入因子等協同控制工業能源消費增長率，再反作用于工業能源消費，最后對工業碳排放總量產生影響。流程圖中各個變量和影響因子之間的關系通過方程聯系，構建方程的方法主要有兩種:一是根據已有的統計數據采用計量方法構建，二是通過Vensim軟件的表函數法構建。

(三)模型仿真與有效性檢驗

1.模型仿真

借助Vensim軟件運行模型，設置模型的時間范圍是2005—2025年，步長為1年，預測工業增加值、人均工業增加值、工業能源消費量、工業碳排放量、工業碳排放強度5個主要變量，結果如表5所示。

2.模型有效性檢驗

系統動力學模型只是對實際經濟發展情況的一種模擬。為了得到一個與實際情況相符且具有較高可信度的模型，需要通過歷史數據與仿真數據的偏差率來檢驗模型的有效性。本文主要驗證了2006—2017年工業能源消耗、工業碳排放、工業增加值和人口總量的仿真數據與歷史數據的偏差。其相對偏差都在15%以內，且各個變量的平均偏差都在10%以內，證明模型可靠[16]，可以用來預測重慶市的工業碳排放量。

圖7 系統動力學流圖

年份工業增加值(億元)人均工業增加值(億元)工業能源消費量(萬噸標準煤)工業碳排放量(萬噸)工業碳排放強度(萬噸/億元)20051307.420.4125502152.131531.281.17122020061496.080.4696852463.031752.391.17132020071738.600.5430522814.582002.421.15174020082018.510.6272843236.832302.721.14080020092374.570.7341923587.462552.081.07475020102681.130.8247703997.282843.551.06058020113197.790.9787124467.013177.630.99369520123705.271.1282804614.653282.620.88593220134295.151.3012704732.883366.710.78383820144769.771.4377204782.473401.980.71323720155339.761.6013604774.053395.990.63598220165743.441.7136904688.343335.030.58066820176249.441.8552004574.283253.910.52067320186656.901.9661304528.283221.200.48388820197088.942.0831104530.963223.100.45466720207583.742.2172004560.813244.330.42780120218137.362.3669904620.623286.870.40392420228676.052.5108804701.663344.510.38548720239246.932.6625204806.563419.110.36975620249886.822.8323204876.363468.750.350846202510502.82.9935004914.983496.220.332886

四、基于系統動力學模型的情景分析

(一)模型情景設置

根據前文現狀分析的結果可知，重慶市工業發展對國民經濟增長起著重要的作用。其中，工業能源消費中原煤消費量最多，在一次能源中的占比達到80%左右；高耗能行業的能源消費量占到總量的90%左右。為了實現2025年單位工業增加值的二氧化碳排放比2015年下降40%的目標，重慶工業行業必須調整能源結構和產業結構，最重要的是加大科技創新投入的力度。本文為重慶市工業碳排放預測設置了以下兩種情景，如表6所示。

(二)情景模擬對比分析

對兩種情景下模型運行結果進行對比發現，不同的能源結構影響因子、產業結構影響因子和技術創新投入因子，所得到的結果有所不同。本文對重慶市工業能源消費量、工業碳排放總量和工業碳排放強度進行對比分析。

表6 重慶市工業碳排放預測的情景設置

由圖8和圖9可以看出，在基準情景下，2025年重慶市工業能源消費量達到4914.98萬噸標準煤，工業碳排放達到3496.22萬噸，二者處于緩慢上升趨勢；在強約束情景下，2025年重慶市工業能源消費量達到4737.95萬噸標準煤，工業碳排放達到3370.03萬噸。由于能源結構影響因子、產業結構影響因子和技術創新投入因子的作用，強約束情景能源消耗和碳排放均要低于基準情景，所以加緊調節能源結構、高耗能產業結構，加大技術投入，提高能源的利用效率，有利于實現低碳經濟目標。

圖8 2005—2025年重慶市工業能源消費預測值對比

圖9 2005—2025年重慶市工業碳排放總量預測值對比

根據《中國制造2025》提出的工業碳排放目標，2025年單位工業增加值的碳排放要比2015年下降40%。由圖10可知，基準情景模擬結果2025年重慶市工業碳排放強度為0.3329萬噸/億元；強約束情景模擬結果2025年重慶市工業碳排放強度為0.3208萬噸/億元。相對2015年，兩種情景分別降低了47.65%和49.68%，均達到《中國制造2025》提出的目標要求。強約束情景下，2022年相對2015年下降40.39%，比基準情景提前一年達到工業減排目標。

圖10 2005—2025年重慶市工業碳排放強度預測值對比

五、結論和建議

在當前政策環境下，區域工業經濟發展、生產結構與生態影響之間基于多重機制呈現出動態網絡關系，很多經濟研究文獻將其處理成簡單因果關系顯然不能反映區域經濟的這個內在特點。本文首先分析重慶市工業發展狀況和碳排放背后的驅動因素，再以工業經濟發展、工業能源消費和工業碳排放為核心變量構建一個系統動力學模型，對重慶近年來相關實踐進行了仿真分析。

通過對重慶工業發展現狀的分析發現，工業能源消費的主要來源是一次能源和高耗能產業；電力、熱力的生產和供應業，煤炭開采和洗選業,化學原料及化學制品制造業是主要的高耗能產業。從2010年開始工業能源消費和工業碳排放均與工業增加值成脫鉤狀態，重慶市低碳經濟轉型較為成功。構建系統動力學模型，預測和模擬至2025年重慶市工業能源消費和碳排放值，發現能源消耗和碳排放降低幅度在強約束情景下相對較大，且強約束情景比基準情景提前一年實現《中國制造2025》提出的工業碳排放目標，這將有利于在2030年內實現重慶市碳排放達到峰值目標。根據本文分析和結論，對重慶市工業低碳發展提出以下建議。

首先，加強低碳綠色能源的開發，以替代傳統高碳能源。低碳能源主要包括水能、太陽能、風能、生物質能和風能等，重慶市地處長江流域，可充分利用三峽大壩的水能、生物質能和太陽能等。其次，優化高耗能產業結構，增加清潔型、低能耗產業占比。最后，加大技術研發力度，發展低碳能源技術，以提高能源利用率。同時，增加科研經費投入，建立高水平低碳研究院、國家工程中心、重點實驗室，以消除重慶市“嵌入式”創新痕跡，引導高校、科研機構與企業聯合，實現科技創新成果的高效轉化，探索出綠色低碳環境中工業經濟新的增長路徑。