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2020年9月,中国提出了2个阶段碳减排奋斗目标,亦称“双碳”战略目标,即力争在2030年实现“碳达峰”、2060年实现“碳中和”。党的“二十大”报告明确指出:“积极稳妥推进碳达峰碳中和”[1]。这是党中央统筹国内、国际大局作出的重大决策部署,对于全面建设社会主义现代化国家、促进中华民族永续发展、构建人类命运共同体具有重要战略意义[2-4]。
辽宁省作为老工业基地,肩负着新一轮振兴发展的责任使命。辽宁省制造业秉承自主创新之路,深入推进科技创新、研发关键核心技术,成为辽宁省工业复兴和现代化强国的奠基之石,仅2022年前三季度,助力辽宁省第三产业值增加10 672.6 亿元,同比增长3.4%。长期以来,作为社会行业第二大碳排放源,制造业的发展速度与碳排放密切相关,既依赖于能源消耗,又关系生态目标的实现。高耗能、高污染和低附加值,成为行业发展与节能减排的矛盾症结。在“双碳”背景下,制造业绿色高质量发展引起了相关学者的关注,围绕节能减排问题展开了相关研究。王向进等[5]从产业转型升级的角度,通过构造制造业服务化碳排放效应理论模型,检验服务化升级对行业碳排放的影响,探究了服务化投入高端化和路径异质化对制造业碳排放的影响,分析得出:制造业的转型升级能够减少行业碳排放数量;王霞等[6]从时间和空间2个角度研究了制造业碳排放问题,首先利用碳排放系数法测算了中国制造业碳排放数量,其次通过时空演变探究制造业碳排放分布格局,从空间角度给出碳减排建议;张凡等从行业结构出发,构造了河北省制造业细分行业碳减排责任分配模型,运用熵权TOPSIS法,计算了制造业应承担的碳减排责任,将碳减排任务有针对性地推进、落实;李新安等[7]运用广义最小二乘法、动态面板模型的GMM等方法,对碳排放影响制造业发展质量的内在机理进行实证检验,分析了绿色创新对于碳减排的促进作用。上述分析可以看出,现有文献对于制造业碳减排的研究主要集中于通过行业转型升级减少碳排放数量;探究制造业碳排放空间效应和动态变化趋势,给出区域碳减排方案;落实制造业细分行业碳减排责任;运用定量分析方法对碳排放影响因素进行检验。文献中少有从宏微观方面探究制造业碳排放的影响因素及各因素对碳排放的影响程度。本研究以制造业碳排放原因为切入点,通过文献梳理归纳碳排放影响因素,结合AHP层次分析法给出权重。
“双碳”目标下辽宁省制造业碳减排影响因素研究
Influencing factors of carbon emission reduction of manufacturing industry in Liaoning Province under the target of "carbon peaking and carbon neutrality"
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摘要: 制造业作为辽宁省工业基石,肩负着新一轮振兴发展的责任使命,在推动经济发展的同时,也面临着“双碳”目标的压力和挑战。制造业的低碳经济不仅代表着我国绿色创新的科技水平,更彰显出中国“双碳”实施的引领示范作用。文章在分析辽宁省制造业碳排放现状的基础上,通过对现有文献梳理,剖析了制造业碳排放的影响因素,利用AHP层次分析法分析了影响因素的重要程度,研究表明,各因素对碳排放的影响程度按照从大到小排列,依次为:技术创新、能源结构、环保意识、行业结构、企业规模和环境规制,在此基础上给出推进绿色创新,促进能源结构调整;调整制造业行业结构、规范布局;深化供给侧结构性改革等对策建议。Abstract: As the cornerstone of Liaoning's industry, the manufacturing industry takes the responsibility and mission of a new round of revitalization and development. As well as promoting the economic development, it also faces the pressure and challenges of the target of "carbon peaking and carbon neutrality (dual carbon)". The low-carbon economy of manufacturing industry represents the scientific and technological level of green innovation in China, and shows the leading and exemplary role of China's "dual carbon" implementation. Based on analyzing the current situation of carbon emissions in manufacturing industry in Liaoning Province, the paper analyzed the influencing factors of carbon emissions in manufacturing industry by the existing literature, and the importance of the influencing factors was analyzed by the analytic hierarchy process (AHP). The results showed that the influence degree of each factor on carbon emissions was ranked from large to small in the order as followed, technological innovation, energy structure, environmental awareness, industry structure, enterprise scale, and environmental regulation. In addition, the countermeasures and suggestions were proposed including promoting green innovation and adjusting the energy structure, adjusting the manufacturing industry structure and standardizing the distribution, strengthening the supply-side structural reformation.
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表 1 矩阵判定标度
Table 1. Matrix decision scale
标度 含义 1 xi和xj同样重要 3 xi比xj稍重要 5 xi比xj明显重要 7 xi比xj极其重要 9 xi比xj强烈重要 2,4,6,8 上述相邻判定的中间值 倒数:若xi和xj重要性比值为aij,则xj和xi的重要性比值为1/aij 表 2 能源碳排放参考系数
Table 2. Reference coefficient of energy carbon emission
能源名称 CO2排放系数 能源名称 CO2排放系数 原煤 3kg-co2·kg−1 煤油 9kg-co2·kg−1 焦炭 4kg-co2·kg−1 柴油 9kg-co2·kg−1 原油 2kg-co2·kg−1 液化石油气 3kg-co2·kg−1 燃料油 5kg-co2·kg−1 炼厂干气 9kg-co2·kg−1 汽油 1kg-co2·kg−1 油田天然气 2kg-co2·m−3 注:数据来源为中国合同能源管理网。 表 3 U对V的判断矩阵
Table 3. U to V judgment matrix
碳减排影响因素U V1 V2 V1 1 7 V2 1/7 1 注:根据专家打分整理而得。 表 4 V1对W的判断矩阵
Table 4. V1 to W judgment matrix
企业因素V1 W1 W2 W3 W4 W1 1 1/5 1/7 1/3 W2 5 1 1/3 3 W3 7 3 1 5 W4 3 1/3 1/5 1 注:根据专家打分整理而得。 表 5 V2对W的判断矩阵
Table 5. V2 to W judgment matrix
社会因素V2 W5 W6 W5 1 1/5 W6 5 1 注:根据专家打分整理而得。 表 6 辽宁省制造业碳排放影响因素权重
Table 6. Weighting of factors influencing carbon emissions of manufacturing industry in Liaoning Province
影响因素U V1 V2 Wi 0.876 0.124 W1 0.057 − 0.053 W2 0.263 − 0.228 W3 0.558 − 0.490 W4 0.122 − 0.105 W5 − 0.167 0.021 W6 − 0.833 0.103 注:“−”表示无数据;Wi,表示影响因素权重。 -
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