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　　［摘要］本文从Ｋａｙａ恒等式出发，选取产值能耗强度、能耗碳排放强度和产值碳排放??强度等三个基础指标，运用灰色关联度分析方法和距离协调度模型，构建了发展度指数、??协调度指数和协调发展度指数等三个成熟度测度指数，并基于中国３０个省份和３８个工??业行业２００３—２０１２年数据，从整体和分省份及分行业两个层面对中国工业碳减排成熟度??进行了综合评价。结果表明，虽然自２００３年起中国工业再度出现重型化倾向，但在政府的??一系列政策推动下，中国工业碳减排整体发展度指数、协调度指数和协调发展度指数均呈??持续增长趋势。其中，东部区域的相对成熟度指数均值明显高于东北部、中部和西部区域；??制造业的相对成熟度指数均值明显高于采矿业和公用事业。研究还发现，区域格局和工业??结构均对中国工业碳减排整体成熟度产生了显著影响；部分省份和行业的碳减排成熟度??还存在所处的发展阶段和协调水平阶段显著不一致的现象。根据评估结果，各地方政府和??各工业部门均需制定合理的低碳政策和构建相互间协调机制来持续推进中国工业碳减排??成熟度的提升。??

　　［关键词］工业碳减排；成熟度指数；灰色关联度分析；距离协调度模型??

　　一、问题提出??

　　持续推进碳减排已成为一项事关国家发展的长远战略。作为一个负责任的发展中大国履行《联??合国气候变化框架公约》的一项重要义务，中国于２００９年丹麦哥本哈根联合国气候变化会议前夕??首次对外公布控制温室气体排放的量化目标：２０２０年单位国内生产总值二氧化碳排放比２００５年下??降４０％至４５％。在“十二五”规划纲要中，中国再次明确到２０１５年单位国内生产总值二氧化碳排放??量比２０１０年降低１７％的约束性目标。为实现这些目标，国务院通过并印发了《“十二五”控制温室气??体排放工作方案》、《“十二五”节能减排综合性工作方案》等一系列重要政策文件，将单位国内生产??总值能耗和二氧化碳排放量下降目标分解到各个省份。工业作为中国国民经济的重要组成部分和??ＧＤＰ增长的主要推动力，也是中国能源消耗和二氧化碳排放的主要领域。为了全面提升单位碳排放，对工业领域整体和部分重点行业单位工业增加值二氧化碳排放量提出明确的??下降目标？那么，当前中国工业碳减排的整体水平如何？各省份工业和各工业行业的碳减排相对发??展水平如何？是一致的还是存在明显差异的？各省份工业和各工业行业的碳减排相对协调水平如??何？是均衡的还是存在明显的非均衡性？区域格局和工业结构又在多大程度上影响了中国工业碳减??排的整体水平？这些问题的研究对把握中国工业碳减排情况和制定应对策略具有重要的理论价值??和现实意义。??

　　近年来，对中国工业碳减排问题的实证研究不断涌现。这些研究对中国工业碳减排实现路径??进行了有益的探索，但亦存在两方面局限：一方面，这些研究更多侧重于利用各类分解技术，对中国??工业碳排放驱动因素进行分析，少有对中国工业碳减排水平进行测度研究；另一方面，大部分研究都集中于各工业行业间碳排放的比较分析，缺乏对省份间工业碳减排的比较研究，对中国工业碳减??排的描述还不够完整。虽然也有部分研究涉及中国工业化进程测度和中国碳减排国际比较和未来潜力评估但也并未对中国工业碳减排水平进行深人分析。基于此，中国３０个省份和３８个工业行业２００３—２０１２年数据为基础，从整体和分省份及分行业两个层??面对中国工业碳减排情况进行综合评价。与上述研究相比，本文的特点主要体现在：一是从Ｋａｙａ恒等式出发，选取工业碳减排测度的基础指标，保证了与前述研究的可比性和政策目标的一致性；二是提出工业碳减排成熟度概念，并运用灰色关联度分析方法和距离协调度模型，构建了发展度指数、协调度指数和协调发展度指数等三个成熟度测度指数；三是更为全面地估算了中国工业碳排放量，并对中国各省份和各行业工业碳减排成熟度以及中国工业碳减排整体成熟度进行了综合评价。?

　　?二、指标选取和数据来源??

　　１．指标选取??

　　中国使用单位ＧＤＰ碳排放作为测度碳减排的量化指标，将碳减排目标与经济增长直接关联，??表明碳减排问题既是能源总量和能源结构问题，也是经济增长问题，对这两个问题展开的研究主要??基于Ｋａｙａ恒等式进行因素分解分析＼Ｋａｙａ恒等式是通过将碳排放分解为人口、人均ＧＤＰ、能源消?耗强度和能耗碳排放强度等四个要素，以解释人类活动与碳排放关系的数学方程式。因其对碳排放??及其驱动因素之间内在逻辑关系进行了清晰的表达，从而得到广泛应用。可见，产值碳排放强度由产值能耗强度和能耗碳排放强度共同决定。以??产值碳排放强度作为基础指标可以反映工业碳减排的最终成效情况；以产值能耗强度和能耗碳排放强度作为基础指标可以反映工业碳减排的驱动因素情况。这三个基础指标数值与工业碳减排水??平呈反向关系，数值越小表示工业碳减排水平越高，反之，数值越大表示工业碳减排水平越低。??①根据《工业领域应对气候变化行动方案（２０１２—２０２０年；）》，到２０１５年，单位工业增加值二氧化碳排放量比?２０１０年下降２１％以上。其中，钢铁、有色金属、石化、化工、建材、机械、轻工、纺织、电子信息等重点行业单位??工业增加值二氧化碳排放量分别比２０１０年下降１８％、１８％、１８％、１７％、１８％、２２％、２０％、２０％、１８％以上。预??测到２０２０年，单位工业增加值二氧化碳排放量比２００５年下降５０％左右。????

　　２．数据处理??

　　中国工业统计运用的《国民经济行业分类》国家标准，自１９８４年首次发布以来，分别于１９９４??年、２００２年和２０１１年进行了三次修订。本文研究期间选择２００３—２０１２年，并对２０１２年工业行业?分类按照《国民经济行业分类》（ＧＢ／Ｔ４７５４－２００２）进行调整，从而保证数据统计口径的一致性。调整??后的工业行业为３８个，没有考虑其他采矿业和两个新增的行业，并使用回归法对合并的行业进行??数据拆分，对被拆分的行业进行了数据合并。由于历年《中国能源统计年鉴》没有提供西藏地区能源??平衡表，考虑数据可得性，本文的地区选择为３０个省份，未包括西藏。??

　　（１）工业销售产值。虽然２００９年前的《中国工业经济统计年鉴》提供规模以上企业工业总产值、??工业销售产值和工业增加值数据，但２００９—２０１２年的《中国工业经济统计年鉴》仅提供规模以上企??业工业总产值和工业销售产值数据，２０１３年的《中国工业经济统计年鉴》仅提供规模以上企业工业??销售产值数据。为保证数据可比性，本文采用工业销售产值作为工业经济增长测度指标。其中，２０〇４??年的数据来源于《中国经济普查年鉴》（２００４）。由于历年《中国工业经济统计年鉴》中分省份和分行??业的工业销售产值数据均按照当年价格计算，为剔除不同省份和不同行业在不同年份产品价格波??动的影响，本文使用分省份工业生产者出厂价格指数对各省份工业销售产值进行缩减处理，使用??分行业工业生产者出厂价格指数对各行业工业销售产值进行缩减处理，从而得到分省份和分行??业实际工业销售产值数据。上述分省份和分行业工业生产者出厂价格指数均来源于历年《中国统计??年鉴》。??

　　（２）工业能源消耗量。能源消耗量包括能源终端消费量、能源加工转换损失量和能源损失量三??个部分，考虑数据可得性，本文选择工业终端能源消费量（实物量）作为能源消耗量的代理变量。与??通常仅选取煤炭、原油、天然气等主要几种化石能源不同Ｐ＇精确起见，本文工业能源消耗量估算覆??盖历年《中国能源统计年鉴》中工业终端能源消费列示的所有种类能源。由于中国能源消耗实物量??单位不统一，在具体计算中还必须将能源消耗实物量换算成统一热量单位（标准煤）。其中，各工业行业统一热量单位的能源消耗量可以通过历年《中国能源统计年鉴》工业分行业终端能源消费量??（标准量）直接获得。各省份工业统一热量单位的能源消耗量由工业终端能源消费实物量与能源折??标准煤系数乘积获得，各省份工业终端能源消费实物量数据直接来源于历年《中国能源统计年鉴》，??各省份能源折标准煤系数则通过历年《中国能源统计年鉴》中的中国能源平衡表最终能源消费标准??量和实物量计算所得。??

　　（３）工业碳排放量。工业碳排放主要来自工业生产过程中化石能源的燃烧及热力和电力等能源??的使用。由于目前中国官方统计机构尚未直接公布工业碳排放量数据，本文利用联合国政府间气候??变化专门委员会（ＩＰＣＣ）推荐的二氧化碳排放估算参考方法进行工业能源消耗碳排放量估算。其中，??各种能源的平均低位发热量、碳排放系数和碳氧化因子分别来自于历年《中国能源统计年鉴》１??《ＩＰＣＣ国家温室气体清单指南》（２００６）、《中国温室气体清单研究》、《省级温室气体清单编制指南》和《能源消耗引起的温室气体排放计算工具指南（２．１版）》。与化石能源不同，热力和电力作为二次??能源，其使用并不直接产生碳排放，但热力和电力在生成的过程中会消耗大量化石能源，从而间接产生碳排放。精确起见，借鉴查建平等ｍ的方法对各省份工业和各工业行业使用热力和电力的??间接碳排放量进行估算，相关数据来自于历年《中国能源统计年鉴。认为“成熟度”概念除了强调对事物发展度描述外，??还应该包括对事物协调度及协调发展度的综合性描述和度量。所谓“发展度”是指事物从低水平阶??段到高水平阶段的实现程度；所谓“协调度”是指事物内部子系统间相互适应、相互配合和相互促进??的融合程度；所谓“协调发展度”是指综合事物发展水平和协调水平的和谐发展程度。结合前述研??究，中国工业碳减排成熟度可从各省份或各行业和整体两个层面加以阐释。各省份或各行业层面，??使用“相对发展度”对各省份或各行业产值碳排放强度的发展水平进行测度，用以比较各省份或各??行业碳减排最终成效情况；使用“相对协调度”对各省份或各行业在产值能耗强度和能耗碳排放强??度之间的协调水平进行测度，用以比较各省份或各行业碳减排驱动因素间的协调情况；使用“相对协调发展度”对各省份或各行业碳减排相对发展水平和相对协调水平之间的和谐发展程度进行测??度，用以比较各省份或各行业碳减排的发展水平和协调水平的综合平衡情况。整体层面，使用“整体??发展度”对各省份或各行业工业碳减排的平均发展水平进行测度，用以比较不同年份中国工业碳减排整体成效情况；使用“整体协调度”对各省份或各行业工业碳减排发展水平的协调程度进行测度，??用以比较不同年份中国工业碳减排在省份间或行业间的整体协调情况；使用“整体协调发展度”对?工业碳减排整体发展水平和协调水平之间的和谐发展程度进行测度，用以比较中国工业碳减排的??整体发展水平和协调水平的综合平衡情况。上述概念界定，不仅明确了发展度、协调度和协调发展度的内涵，而且对各省份或各行业和整体两个层面进行了区分，对碳减排最终成效和驱动因素两个??层面也进行了区分，从而弥补了常见的产值碳排放强度等单一指标在碳减排分析层面上的局限。??无论是对发展度还是对协调度进行描述和度量，都要求设计一个多层面和多个指标的评价体??系。构建评价体系的综合评价方法很多，常见的就有层次分析法、数据包络法和多元统计方法等。这些方法除了部分存在变量共线性问题、部分存在权重结构依赖人为??主观判断问题外，还普遍存在要求数据量大、规律性强及计算复杂等方面的局限，但以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本、贫信息”的不确定性系统为研究对象的灰色系统理论，可以很好地克??服这些局限。灰色关联度分析是灰色系统理论的重要组成部分，是对系统各因素之间以及各因素与系统之间相互关联程度进行定量分析的方法，在逻辑上，正好可以用来对各省份或各行业工业碳??减排相对发展度进行分析。常用的灰色关联度模型多达１０余种，但无论哪一种，其基本思想都是根据序列曲线几何形状的相似性程度或相近性程度来衡量因素间关联的紧密程度，差异仅在于有??的模型侧重于相似性测度，有的模型侧重于相近性测度＿。根据研究目的，本文选择基于相近性测??度的邓氏灰色关联度模型，对各省份或各行业工业碳减排相对发展度进行测度。但与其他综合评价??方法一样，灰色关联度分析也无法实现对经济系统协调发展程度进行测度。近年来，系统工程学领??域发展出来的协调度模型，可以很好地对经济系统的协调发展过程展开研究，自然也适用于对工业??碳减排协调发展情况进行定量评价。常见的协调度模型包括：离差系数最小化协调度模型、隶属函??数协调度模型、基尼系数协调度模型和距离协调度模型等多种所提出的距离协调度模型更适用于对工业碳减排整体协调度进行研究。借鉴前述研究，各省份或各行业??工业碳减排相对协调度、相对协调发展度和工业碳减排整体协调发展度可采取几何平均法计算，工业碳减排整体发展度可通过简单平均法计算。为研究方便，对上述成熟度进行指数化处理，

　　?（4中国工业碳减排整体协调度指数。与中国工业碳减排整体发展度指数测度方法不同，中国??工业碳减排整体协调度指数所要测度的是各省份间或各行业间碳减排的协同水平，因此，无法通过??各省份或各行业的相对协调度指数进行简单算术平均计算获得，但可以通过距离协调度模型进行??测度。距离协调度模型的本质，是通过测度经济系统现实状态与理想状态的欧式距离与切比雪夫距??离之间的比率关系来衡量经济系统的协调水平。中国工业碳减排整体协调发展度指数。同一年份中国工业碳减排整体发展度指数所处阶段??和整体协调度指数所处阶段也可能会存在不一致的情况，从而导致单独使用中国工业碳减排整体??发展度指数或中国工业碳减排整体协调度指数对中国工业碳减排整体成熟度进行综合评价可能会??存在片面性。

　　四、实证分析??

　　１．中国各省份工业碳减排相对成熟度分析??经济发展水平、区位条件和管理体制等诸多因素的不同，会导致各省份工业碳减排发展水平和??协调水平存在显著差异。除了东部区域的河北、中部区域的山西和西部??区域的内蒙古、贵州及宁夏等个别省份外，东部区域的三个相对成熟度指数均值都高于东北部区??域、中部区域和西部区域，且各省份相对发展度指数普遍高于相对协调度指数。这一方面表明较高??的经济发展水平更有利于通过推动节能减排技术发展来促进产值能耗强度降低，从而更快地推动??碳减排发展度指数提升；

　　另一方面也表明较快的经济发展水平提升也可能会加深对以煤炭为主的??能源消费结构的依赖，从而阻碍能耗碳排放强度降低，不利于碳减排协调度指数提升。对２００３年，２０１２年各省份三个相对成熟度指数普遍得到不同幅度的??提升。其中，各省份平均相对发展度指数的提升幅度明显高于平均相对协调度指数的提升幅度。以??相对发展度指数测度，２００３年有８个省份处于非常高水平阶段，１２个省份处于较高水平阶段，９个?省份处于较低水平阶段和１个省份处于非常低水平阶段；２０１２年则有２１个省份处于非常高水平??阶段，９个省份处于较高水平阶段，没有省份处于其他两个更低水平阶段。以相对协调度指数测度，??２００３年有１１个省份处于较高水平阶段，

　　１９个省份处于较低水平阶段，没有省份处于其他两个水平??阶段；２０１２年则有２个省份处于非常高水平阶段，１５个省份处于较高水平阶段，１３个省份处于较低水平阶段，没有省份处于非常低水平阶段。这表明各省份平均相对发展度指数所处的阶段也要显??著高于各省份平均相对协调度指数所处的阶段。在相对发展度指数和相对协调度指数的共同作用下，以相对协调发展度指数测度，２００３年有２个省份处于非常高水平阶段，１３个省份处于较高水平阶段，１５个省份处于较低水平阶段，没有省份处于非常低水平阶段；２０１２年则有６个省份处于非常??高水平阶段，２２个省份处于较高水平阶段，２个省份处于较低水平阶段，没有省份处于非常低水平??阶段。