河北省工业结构调整对碳排放的影响分析

王玉+++杜宏巍

中图分类号：F062.9 文献标识码：A

内容摘要：工业快速发展却未改变高能耗的产业结构格局，制约了河北省工业转型发展。本文选取河北省工业整体数据和地区面板数据，对河北省工业结构调整对碳排放的影响进行分析。实证得出影响河北省工业碳排放的主要产业结构调整因素为工业总规模、能源消费强度和工业技术进步。工业总规模对工业碳排放有正向影响，能源使用效率和技术进步对工业碳排放有负向影响。

关键词：低碳经济 工业 产业结构调整 河北省

河北省地处京津冀地区，原煤、石油、天然气等自然资源比较丰富。近年来，河北省工业发展较快，整体来看已处于工业化中期阶段，但是工业化发展也带来能源消耗量快速上升。河北省工业虽然经过几十年的发展经济总量已得到快速上升，但没有摆脱粗放式的增长模式，高能耗的产业结构格局没有根本改变。

因此对于河北省的低碳经济下的工业结构调整分析显得更为必要。钢铁、煤炭、黑色金属冶炼等传统产业是河北省的支柱产业，但也是导致河北省碳排放量居高不下的重要原因，因此河北省按照低碳经济的发展目标进行工业结构优化调整，可以从根源上解决本省工业经济高增长背后的能源消耗过度和碳排放量过高问题，以落实节能减排政策。为此，本文主要分析河北省工业如何进行结构调整以促进碳排放量降低，达到地区经济增长与生态环境、社会发展和技术进步的共赢。

文献回顾

目前国内外学者已研究了碳排放与产业结构升级之间的关系。Kambara（1992）通过对1980年代初至1990年代末中国工业结构由重工业向轻工业转变的分析，判断认为工业结构的变化是导致中国能源消费和碳排放量下降的主要原因。Garbaccio & Jorgenson（1999）考察中国1978-1995年期间技术进步和产业结构变化对能源消耗的影响，得出技术进步能降低能源消费强度，但产业结构变化提高了能源消耗强度。Shimada et al.（2007）指出为应对全球气候问题，各个国家需要制定长期的低碳经济发展政策，而通过产业结构的优化调整是实现低碳化发展目标的一个重要途径。Raa（2004）研究指出产业结构变化对碳排放强度的影响是渐进式的，短期影响比较稳定，但长期内会改变。Ma & Stem（2008）测算了不同空间尺度下产业结构对中国区域碳排放的贡献量，并探讨其变化规律，显示总体上产业结构高级化变迁对区域碳排放增长具有负向贡献。

国内对产业结构与碳排放的关系主要基于三次产业研究视角，对分行业的研究还很少。贾立江等（2013）探讨了各个行业发展和能源消费的依赖关系，结果发现第一产业产值比重下降、第三产业产值比重上升是目前控制碳排放最有效的方式。王修华和王翔（2012）通过建立双对数模型，研究结果表明第一、第二产业与第三产业相比耗能高、对国内生产总值贡献率低，提高第三产业比例能实现降低碳排放和产业结构升级。李健和周慧（2012）研究发现第二产业是影响地区碳排放强度的主要因素，但第二产业并不是影响地区碳排放量增大的绝对因素，第三产业对地区碳排放强度的降低效应并不明显。杨会香和龚唯平（2012）的广东经验表明1999年以来技术进步是决定广东省碳排放强度变化的关键因素，产业结构变动对碳排放强度变化的影响作用较小，从产业部门看工业部门对整体经济碳排放强度变化的作用最大。张志新（2014）分析得到产业结构类型直接影响我国二氧化碳排放量，即第二产业与碳排放量呈现正相关，而第三产业发展能够降低碳排放量。

由以上文献看出，目前国内外对碳排放与经济发展以及产业结构的研究已越来越多，也取得了值得借鉴的重要理论和实证结果。从文献归纳来看，目前研究主要偏向于一个国家的整体分析，如主要对中国、印度、巴西等发展中国家的研究，其次是在产业结构调整与碳排放的关系上，绝大多数文献以三次产业为对象，这不利于产业结构调整的操作性和针对性。此外，从产业内部结构要素来分析影响碳排放或能源消耗的因素文献比较鲜见，这些成为以上实证文献的一个重要不足之处。本文主要以河北省工业作为研究对象，结合产业发展、产业结构调整和产业能源消耗的现状，找出产业内部结构变动因素与碳排放之间的关系，以实现低碳经济和产业转型升级。

研究设计

（一）模型建立

本文主要从整体时间序列数据和分地区的面板数据两个维度来考察河北省产业结构调整对碳排放的影响。对此，模型构建如下：

（1）

模型（1）为时间序列模型，在模型中，lnec是碳排放量的自然对数，Xj表示第j个产业结构调整变量、control表示控制变量，ε为残差。

（2）

模型（2）为面板数据模型，变量含义同模型（1），i=1，…，N和t=1，…，T分别是地区截面和时间指标。

（二）变量选取和数据来源

因变量：碳排放量 。目前我国还没有公布官方的碳排放量数据，因此需要通过公式计算出碳排放量水平。本文根据联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）发布的《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中提供的碳排放标准系数进行计算，其公式为：

（3）

其中 EC表示所有燃料所排放的二氧化碳总额，Ei表示第i种能源的消耗量（万吨），NCVi表示第i种能源的平均低位发热量（千焦/千克），即转换因子，CCi表示碳排放系数（千克/千焦），COFi为碳氧化系数，表示第 种能源的碳被氧化的比例，一般取1，44/12表示二氧化碳和碳的分子量比率。

自變量：工业经济规模scale。工业经济规模会直接影响工业能源消费总量，一般来说工业产值越高，工业能源消费量越大，导致碳排放量越高，因此理论上工业经济规模对碳排放存在正向影响。本文选择工业增加值作为衡量工业经济规模的指标。

自变量：工业产业结构structure。工业产业结构优化升级能促进整体工业采用更集约、更高效的生产方式。对于工业产业结构的衡量，有多种指标，如采用技术型行业的增加值比例、高新技术行业的就业人员数占全体工业的就业人员数比例等。考虑到数据的可获得性，本文选择重工业增加值在整个地区工业增加值中的比例作为工业产业结构的衡量指标。

自变量：能源消费结构energy_stru。目前河北省工业能源消费中主要包括煤炭、石油、天然气、热力、电力等，其中煤炭比重最高，占到80%以上。考虑到煤炭消费对碳排放的影响较大，因此本文选取工业能源消费量中煤炭消费比重作为能源消费结构指标的衡量。考虑到地区数据中并没有给出地区或者工业的能源消费结构，因此面板数据中并不纳入该指标。

自变量：能源消费强度energy_cons。能源消费强度是指单位经济产出所消耗的能源，能源消费强度越高，代表能源使用效率越低。能源消费强度与工业技术有很大关联，工业能源利用效率越高、工业设备更为先进等，都能增加能源使用效率。本文选择单位工业增加值所消耗的能源（标准煤）来表示能源消费强度。

自变量：技术进步tech。技术进步和科技创新是工业产业结构调整最直接的表现。工业技术进步主要通过更换更为节能或使用新能源的机器设备、提高能源使用效率、增加循环经济三个方面来促进能源消费降低。本文用三种专利（发明、实用新型、外观设计）申请数量作为技术进步的代理指标。

控制变量：对外开放度open。贸易出口结构中高耗能工业产品出口比例的变化将在一定程度上影响能源消耗强度，河北省作为钢铁生产和出口大省，钢铁出口量的增加会加速能源消耗，导致碳排放量增加。考虑到缺乏2007年以前河北省钢铁出口量数据，因此本文采用河北省和各地区的货物出口贸易额与地区生产总值的比值进行衡量。

控制变量：能源价格price。企业能源使用价格会影响能源的使用状况，一般来说，能源价格上涨，会增加企业的生产成本，为控制企业生产成本上涨，企业可能减少该能源的消费量，转用其他能源代替，因此某种能源价格上涨很可能会导致企业抵制该能源使用。因此本文选择煤炭价格（中央财政煤炭企业商品煤平均售价）作为能源价格的衡量指标。河北省和河北省各地区采用同一数据。

控制变量：宏观经济growth。与以往依靠高投资、高能耗、高增长的经济增长模式相比，近几年我国经济总体上进入了转型调整期，转型期最明显的一个特点就是脫离原先的粗放型发展方式，而用更为集约、技术含量更高的发展模式，因此宏观经济转型会使得工业产业结构优化，将降低单位产值下的工业碳排放。本文用河北省及各地区生产总值的增长率来衡量宏观经济发展状况。

各个变量原始数据来源于历年《河北统计年鉴》、历年各地区国民经济和社会发展统计公报，能源价格数据来源于中国煤炭信息网。

河北省工业结构调整对碳排放影响的实证研究

（一）基于河北省时间序列的实证分析

表1列（1）显示了对整体样本的回归估计结果，可以看到拟合优度R2为0.997，说明拟合效果很好，DW值为1.447，说明存在一阶自相关，异方差检验统计量NR2对应的概率水平为0.656，说明不存在异方差性。考虑到自相关性，因此对列（1）模型进行调整，加入一阶自相关AR（1）变量，得到列（2）结果，可以看到，此时拟合优度R2为0.998，说明拟合效果很好，DW值为1.693，说明不再存在一阶自相关，异方差检验统计量NR2对应的概率水平为0.459，不存在异方差性，因此总体来看模型拟合较为理想，可以作为最终模型。

从列（2）可以看到，工业增加值变量系数为0.838，统计显著，说明工业增加值提高会导致工业碳排放量增加。工业结构变量系数为0.186，但在10%概率下统计不显著，说明重工业比重增加对工业碳排放的影响不显著。能源消费结构变量系数为0.511，同样在10%概率下不显著，说明能源消费结构的变化对河北工业碳排放的影响不明显，对此主要是因为河北省工业中煤炭消费比重过大，在整个样本期变化很小。能源消费强度变量系数为0.172，说明能源消费强度增大会带来碳排放量的升高，这与理论是一致的，单位产值能耗的升高必然导致相同产值下的碳排放量增大，并且河北省工业产值规模是逐年上升的。技术进步变量系数为-0.078，在10%概率下统计不显著，说明样本期间技术进步不能显著降低碳排放量。控制变量中，能源价格、对外开放度、经济增长率三个变量系数均不显著，因此能源价格的变动、对外开放度加深和经济增长率变化都不会显著影响河北省工业碳排放水平。

（二）基于河北省分地区面板数据的分析

为了验证整体样本下的结果是否稳健，本文选取河北省各地区的面板数据进行检验。其中列（1）为11个地级市全样本的估计结果，列（2）和列（3）分别是低能耗地区和高能耗地区的估计结果，对于低能耗和高能耗地区本文主要从按2014年河北省11个地区碳排放量从大到小进行排名，取前五大城市作为高能耗地区，分别是唐山市、邯郸市、石家庄市、邢台市和沧州市，取其他六个城市作为低能耗地区，分别是张家口市、承德市、保定市、秦皇岛市、廊坊市和衡水市。

表2显示了面板数据模型估计结果。首先观察全样本的结果，可以看到F test和Hausman test的结果表明模型选择面板数据固定效应。从变量系数看，工业增加值系数为0.465，在1%概率水平下统计显著，说明工业增加值能导致碳排放提高。工业结构变量系数为0.247，统计不显著、能源消费强度变量系数为0.024，在5%概率下统计显著，说明能源消费强度升高会导致工业碳排放显著增加。技术进步变量系数为-0.042，但统计不显著。三个控制变量系数同样在10%概率下统计不显著。根据本文数据分析结果可以看出，对于工业碳排放的影响因素总体上二者有相同的结论。

再观察不同地区的样本结果，可以看到对于低能耗地区，工业增加值系数为0.470，在1%概率水平下统计显著，说明工业增加值提高也会导致低能耗地区碳排放量上升。其他变量在10%概率水平下均不显著。对于高能耗地区，工业增加值变量系数为1.273，高度统计显著，说明工业增加值增加会显著提高碳排放，并且与低能耗地区相比，可见每单位的工业增加值将比低能耗地区增加0.803个单位的碳排放。工业结构变量系数为0.119，在5%概率水平下统计显著，说明重工业比重升高对于高能耗地区而言会显著增加该地区的碳排放水平。能源消费强度变量系数为0.375，在1%概率下统计显著，说明能源使用效率提升能促使碳排放量降低。技术进步变量系数为负（-0.463），但统计不显著。控制变量中，能源价格变量系数不显著，对外开放度变量系数为10.835，在10%概率下统计显著，说明高能耗地区对外开放水平提高会增加碳排放水平。经济增长率变量系数为-8.019，说明高能耗地区经济增长率升高有助于碳排放量降低，二者有负相关关系。

结论与建议

近年来，河北省的工业经济快速增长，工业化进程不断深入，但在工业较快发展的同时，高排放也成为河北省工业的一个重要问题。多年来河北省碳排放一直处于全国第二位，这反映出河北省工业能源经济效益低下。本文选择1991年来河北省整体和分地区数据，从实证的角度分析了工业产业结构对工业碳排放的影响。实证得出，工业总规模对工业碳排放有正向影响，能源使用效率和技术进步对工业碳排放有负向影响，即工业增加值提高会促进工业碳排放量增加，而能源使用效率的提升、技术进步会促进工业碳排放量的降低。能源消费结构、能源价格、对外开放水平和经济增长率对工业碳排放量影响并不明显。

根据结论，本文提出以下对策建议：

第一，政府加大节能减排调控力度，坚决淘汰落后产能。钢铁冶炼、石油加工、煤炭开采等行业是河北省的传统支柱产业，为河北省的经济增长做出了重要贡献，但是这些行业多是高能耗、高排放的产业，能源经济效益不高。河北省要降低碳排放，就必须从源头上进行控制，对此，政府部门要加大节能减排的标准执行力度，坚决淘汰落后产能，对违规排放、违法污染的企业和单位进行严厉处罚和整顿。倒逼这些企业执行节能减排标准。可以采取奖罚并重的举措，对严格实行政府减排目标的企业予以奖励，而对不实行政府减排目标的企业予以惩罚。

第二，大力发展低碳技术，提高能源使用效率。1991年以来河北省工业中以煤炭消费为主的能源消费结构并未改变，这表明短期内要快速通过改变工业能源消费结构来改善碳排放的途径行不通。为此，必须要加大低碳技术创新力度，加强核心技术攻关工作，企业可以通过产学研合作，建立低碳产业技术创新战略联盟，形成企业、科研结构和大专院校紧密结合的产学研体系，全面提高企业的碳减排技术和节能技术。

第三，不断改善能源消费结构，加大清洁能源使用比例。河北省也是煤炭大省，短期内要调整能源消费结构中的煤炭比例并不可取，要真正解决好能源使用导致的碳排放问题，有两个方面举措：一是采用高级技术来改进煤炭使用过程中的碳排放处理，包括改进煤炭质量等；二是应加大新能源的使用力度，包括风能、电能、太阳能等清洁可再生能源，缓慢降低河北省工业中碳消费比例。