摘要：針對山西煤炭碳排放省情，運(yùn)用對數(shù)平均迪氏分解（LMDI）方法構(gòu)建了以煤炭開采洗選業(yè)為首的重點(diǎn)行業(yè)碳排放的分解等式，研究山西省重點(diǎn)行業(yè)的結(jié)構(gòu)效應(yīng)、強(qiáng)度效應(yīng)、產(chǎn)出效應(yīng)、碳排放效應(yīng)對山西省碳排放量的影響，并根據(jù)煤炭行業(yè)碳排放量，得出推進(jìn)煤炭高效清潔生產(chǎn)、降低煤炭消費(fèi)比例、改變煤炭用途、推進(jìn)煤炭產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)和教育人們煤炭減排的建議。
　　關(guān)鍵詞：山西省碳排放LMDI煤炭開采洗選業(yè)
　　2015年，山西煤炭工業(yè)的貢獻(xiàn)率占全省經(jīng)濟(jì)的566%，由于過于依賴煤炭資源，水電、天然氣等清潔能源產(chǎn)業(yè)比重又相對較低[1]，致使人均碳排放量高于全國平均水平，屬于我國工業(yè)污染嚴(yán)重地區(qū)。于是山西省出臺了《山西省節(jié)約能源條例》、《山西省減少污染物排放條例》、《山西省大氣污染防治條例》等一系列法律法規(guī)，以圖為節(jié)能減排發(fā)展提供良好的制度保障[2]。出于山西省制訂減排方案的需要，對重點(diǎn)行業(yè)的碳排放量進(jìn)行原因的分解分析。
　　李躍、張士強(qiáng)、張翼（2017）認(rèn)為較為常用的碳排放驅(qū)動因素模型主要有LMDI模型、STIRPAT模型、IP-DA模型、ARDL模型、三要素生產(chǎn)函數(shù)框架法和面板數(shù)據(jù)回歸等。其中，LMDI模型是在綜合比較各種因素分析法方法的基礎(chǔ)上提出的分析方法。碳排放驅(qū)動的現(xiàn)有文獻(xiàn)中，專家學(xué)者對碳排放影響因素的研究，因素選取基本相同[3]。李慧芳（2017—2013）年間居民生活能耗變動的數(shù)據(jù)，運(yùn)用對數(shù)平均指數(shù)分解法（LMDI），將山西省居民生活能源消費(fèi)的影響因素分為 4 個：生活能耗結(jié)構(gòu)、生活能耗強(qiáng)度、生活水平和人口規(guī)模，給出了山西省居民能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、提高能源利用效率、節(jié)能減排等方面的建議[4] 。盧娜、趙晶（2017）以能源消耗大省——江蘇省為例，采用 LMDI分解法分析了江蘇省 2003—2013年經(jīng)濟(jì)增長對CO2排放的影響，研究結(jié)果顯示：經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)是CO2排放增長的主導(dǎo)因素，且具有促進(jìn)作用，累積貢獻(xiàn)率為6429%；能源強(qiáng)度效應(yīng)具有抑制作用，累積貢獻(xiàn)率為2290%；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)抑制CO2排放，人口規(guī)模和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)促進(jìn)CO2排放，但均貢獻(xiàn)微弱[5]。張帥（2017）基于改進(jìn)的Kaya等式和LMDI分解法，在對二氧化碳排放量進(jìn)行一次分解的基礎(chǔ)上，對能源消費(fèi)量進(jìn)行了二次分解，劃分為生產(chǎn)能源消費(fèi)和生活能源消費(fèi)，對2007—2013年間中國二氧化碳排放量變動的影響因素進(jìn)行貢獻(xiàn)率分析，在此基礎(chǔ)上測度了低碳經(jīng)濟(jì)脫鉤彈性系數(shù)及各影響因素的脫鉤彈性系數(shù)[6]。能源消費(fèi)效應(yīng)分解方法的方法為對數(shù)平均Divisia因素分解法（LMDI）[7]，張建華和鞠曉峰（2012）對石化產(chǎn)業(yè)的碳排放用LMDI分解法從能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、能源強(qiáng)度效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)三方面對進(jìn)行了解耦分析[8]，王成勇（2013）利用對數(shù)平均分解法得出了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)是甘肅能源消費(fèi)增長的主要原因[9]。本文分階段地分析了2011—2015年間消費(fèi)能源以煤炭開采洗選業(yè)為首的重點(diǎn)行業(yè)的碳排放量增長因素的變動趨勢，并分析了全階段山西省分行業(yè)碳排放量增長的因素。

一、數(shù)據(jù)的選擇和LMDI分解過程

　�。ㄒ唬�數(shù)據(jù)來源
　　數(shù)據(jù)來源于2012—2016年的《山西統(tǒng)計年鑒》中的山西省以煤炭開采洗選業(yè)為首的5個重點(diǎn)行業(yè)的能源消費(fèi)總量和工業(yè)增加值數(shù)據(jù)。首先使用CPI指數(shù)將工業(yè)增加值換算為1990年為基期的實際值，由于按照折標(biāo)系數(shù)進(jìn)行的加總統(tǒng)計年鑒中屬于煤炭、電力、焦炭消費(fèi)量的能源消費(fèi)總量，故只將五大行業(yè)能源消費(fèi)總量作為分析因素，即只需考慮原煤排放源的CO2排放系數(shù)[10]。故《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中的CO2排放系數(shù)不會過期，其計算公式為：
　　每萬噸標(biāo)煤CO2排放量=萬噸標(biāo)煤熱值×C排放系數(shù)×碳氧化因子×（44/12）×1000=000000293076×104tC/GJ×000000258×104tC/GJ×1×（44/12）×1000=27725×104tCO2/104t[10]。
　�。ǘ�）變量定義
　　各變量的定義和單位如表1所示，其中i表示不同行業(yè)，t表示2011—2015年的不同年份。
　　由公式（2）可見，ΔCes、ΔCei、ΔCis、ΔCce分別為能源行業(yè)結(jié)構(gòu)
　　ΔCce=∑i（Cti-C0i）（lnCti-lnC0i）ln（cetice0i）、行業(yè)能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)碳排放系數(shù)的變動對碳排放量的影響，即結(jié)構(gòu)效應(yīng)、強(qiáng)度效應(yīng)、產(chǎn)出效應(yīng)、碳排放效應(yīng)。
　　將2011—2015年分為4個階段，對山西省以煤炭開采洗選業(yè)為首重點(diǎn)行業(yè)碳排放量的增長因素加總后，得出分解計算結(jié)果見表2。如表2所示，根據(jù)LMDI分解結(jié)果，2011—2012年山西省以煤炭開采洗選業(yè)為首的重點(diǎn)行業(yè)碳排放量增加了6791257165萬噸。其中，結(jié)構(gòu)效應(yīng)、強(qiáng)度效應(yīng)和碳排放效應(yīng)的變化都使碳排放量增加了。只有產(chǎn)出效應(yīng)的變化使碳排放量減少了0298729047萬噸，是重點(diǎn)行業(yè)增加值占工業(yè)增加總值的比重減少引起的，因為2011年山西省工業(yè)生產(chǎn)總值增長指數(shù)為1312%，而2012年為1303%，降低了09個百分點(diǎn)。
　　2012—2013年山西省以煤炭開采洗選業(yè)為首的重點(diǎn)行業(yè)碳排放量增長了2206741495萬噸。其中，強(qiáng)度效應(yīng)和碳排放效應(yīng)的變化使碳排放量分別增長了0245848578萬噸、2463502103萬噸，尤其是碳排放效應(yīng)影響甚烈。
　　2013—2014年山西省以煤炭開采洗選業(yè)為首的重點(diǎn)行業(yè)碳排放量增加了5611602711萬噸。其中，碳排放效應(yīng)影響最烈，使碳排放量增加了5311785618萬噸，強(qiáng)度效應(yīng)影響次之，因為2014年山西省能源加工轉(zhuǎn)換效率為862%，比2013年提高了02個百分點(diǎn)。結(jié)構(gòu)效應(yīng)、產(chǎn)出效應(yīng)都使碳排放量減少了，但終究抵不過碳排放效應(yīng)的影響。

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