我国钢铁产业碳排放与产能过剩研究

分类：矿业论文发表 时间：2018-09-15 11:09 关注：(1)

　　张川

　　(哈尔滨商业大学经济学院，黑龙江哈尔滨150028)

　　[摘要]目前，中国是全球碳排总量和增量最大的国家，适应新常态，破解经济环境问题成为工作任务的重中之重。钢铁工业作为中国最大的排放源之一，减排压力日益增大。通过实证分析，采用Eviews7.0软件，利用协整方法分析在1992-2014年间，中国钢铁工业碳排放量与能源强度、能源消费强度、人均钢产量以及城市化水平之间存在长期稳定均衡关系。并发现产能过剩是影响钢铁产业碳排放的重要因素之一，钢铁产业“去产能”是其在绿色新常态下碳减排的重要途径之一。从消费需求看，钢铁仍有较为广泛的需求空间，但依靠需求增量来消化过剩产能不可实现。需通过化解产能过剩矛盾、提高能源利用效率并改善能源结构才能有效控制钢铁产业碳排放量。

　　[关键词]钢铁;碳排放;产能过剩

　　[中图分类号]F426[文献标识码]A[文章编号]1009-6043(2018)07-0061-02

　　中国经济进入“新常态”，经济增长率从2010年10.3%下降至2017年的6.9%。钢铁产业也正面临着“新常态”下的诸多挑战，经历了自1981年以来2015年的首次下降后，2017年全国粗钢产量达到8.32亿吨。我国工信部2015年公布《钢铁产业调整政策》，将化解产能过剩，加快体制改革敦促中国钢铁企业“走出去”以及环保倒逼机制促进钢铁产业转型升级作为钢铁产业未来发展的重中之重。在绿色新常态的背景下，作为碳排放大国之一的中国深知碳减排任务的紧迫性与繁重性。钢铁产业是“高碳产业”的代表，探索中国钢铁工业的碳排放情况与产能过剩的关系，并制定高效具有可实施性的钢铁产业减排计划及产能调整规划对其持续健康的发展具有重要作用。

　　一、中国钢铁产业碳排放与产能过剩分析

　　(一)我国钢铁产业碳排放分析

　　根据IPCC定义，钢铁工业主要的碳排放由焦化、烧结、高炉炼铁三部分组成，所以对3个工序碳排放量进行求和，便可得到钢铁工业总体碳排放量。根据测算得到，1992年至2014年，钢铁生产各个工序的碳排放量均有增加，其中，碳排放量增长最快的工序是高炉炼铁，达到892.3百万吨，相比1992年增长了7.74倍;其次是烧结和焦化，分别较1992年增长了7.31倍和5.57倍，焦炭和烧结矿是高炉炼铁的主要能源和原料，焦化和烧结的碳排放增长幅度均慢于高炉炼铁，这说明高炉炼铁工序的能源利用效率得到了提高。中国钢铁产业在碳减排方面取得了一定的成效，但与发达工业国家相比，差距仍十分明显。目前日本的吨钢碳排放量在1.6吨左右，说明中国钢铁产业碳排放量还有巨大的下降空间。

　　(二)我国钢铁产业产能过剩分析

　　我国钢铁产业产能过剩问题已十分严峻。根据历年《中国钢铁工业统计年鉴》整理发现，2012年我国钢铁产业产能利用率为80.3%，至2015年已不足67%，产能过剩进一步加大。从产业集中度的角度分析，我国钢铁产业存在大量中小企业，产业集中度持续偏低。2015年CR4为18.5%，较2014年下降0.1%，且远低于国际平均水平。大量的中小企业生产技术水平低下，且易产生无序恶性竞争，进一步加剧我国钢铁产业产能过剩程度。

　　二、中国钢铁产业碳排放实证分析

　　(一)模型介绍与指标选取

　　Kaya恒等式由日本学者YoichiKaya在IPCC会议上提出，用来解释人类活动造成的碳排放之间的关系。CO2=CO2TC×GDTCP×GPODPP×POP(1)式中：CO2代表碳排放量，TC为能源消耗量，GDP为国内生产总值，POP为总人口数。利用Kaya恒等式，将钢铁工业CO2排放量分解为与钢铁工业生产活动相关的四个要素，以解释钢铁工业生产过程与温室气体排放的关系，如下式所示：CO2=CO2EC×ESCP×POSPP×U(2)其中，CO2代表钢铁工业碳排放总量，EC为钢铁工业能源消耗，SP是钢铁总产量，POP是国内人口数量，U是城市化率。

　　通过对Kaya恒等式的优化和变形，将中国钢铁工业碳排放的影响因素分解为能源强度、能源消费强度、人均钢产量、城市化水平。

　　1.能源消费强度(EI=CO2/EC)，代表单位钢铁工业能源消耗的碳排放总量，该指标也被称为能源消费碳强度，其主要受钢铁工业能源结构的影响，反映了能源质量。

　　2.能源强度(EF=EC/SP)，表示单位钢铁产量的能源消费量，指标反映了钢铁工业的能源利用效率。

　　3.人均钢铁产量(PI=SP/POP)，人均钢产量代表钢铁工业产量。中国正处于城市化和工业化高速发展的阶段，对钢材的需求总量较大，增速也较快，需求呈刚性特征。4.城市化水平(U)。城市化是人口持续向城镇集聚的过程，是国家经济发展进程中必然经历的阶段，是实现国家现代化的必由之路。针对中国钢铁工业当前发展的阶段性特征，利用协整方法分析碳排放量与各变量之间的长期均衡关系，研究各经济与社会因素对碳排放的影响。通过在碳排放总量(CO2)与能源消费碳强度(EI)、能源强度(EF)、人均钢产量(PI)和城市化(U)之间建立协整方程，以探求各因素与CO2排放之间的长期均衡关系：CO2=f(EI,EF,PI,U)(3)

　　(二)数据处理及单位根检验

　　为了减少数据处理中的误差，对原始数据分别取自然对数，得到原始序列变量：碳排放总量、能源消费强度、能源强度、人均钢产量、城市化水平，分别记为：LC、LEI、LEF、LPI、LU。样本区间为1992-2014年，采用的计量分析软件为Eviews7.0。通过计算得出各变量二阶差分处理后的时间序列在5%的显著水平下是平稳的。可以认为所选择的变量都是二阶单整时间序列，故可以采用协整检验方法来进一步分析它们之间的关系。

　　(三)协整检验及协整方程提取

　　协整关系能够揭示不同经济变量之间的一种长期稳定的均衡关系，Johansen协整检验是研究中较常用的一种协整检验方法，能够发现经济变量之间是否存在长期均衡关系，它是在向量自回归(VAR)系统下用极大似然估计法来检验多变量之间协整关系的一种方法，因此，利用Johansen协整检验法来检验碳排放量LNCO与能源碳强度LNEI、能源强度LNEF、人均钢铁LNPI、城市化率LNU之间是否存在协整关系。

　　当原假设为“不存在协整关系”时，最大特征根的统计量为46.24，大于5%显著性水平下的临界值33.80，并且其P值为0.0006，小于0.01，由此拒绝不存在协整关系的假设，表明碳排放量LNCO与能源碳强度LNEI、能源强度LNEF、人均钢铁LNPI、城市化率LNU之间存在协整关系。它们在长期之间存在着一定的均衡发展关系，存在着共同的发展趋势。

　　由此得到的协整方程为：LNCO=8.787232+1.103242LNEI+1.027823LNEF+0.886724LNPI+0.687201LNU(0.02296)(0.02301)(0.00967)(0.00352)(0.02356)通过提取的协整方程可以得出，在1992-2014年间，中国钢铁工业碳排放量与能源强度、能源消费强度、人均钢产量以及城市化水平之间存在长期稳定均衡关系。方程的各变量系数均为正，且符合经济学意义。从影响程度来看，协整方程中对碳排放量影响最显著的是能源消费强度和能源强度，其次是人均钢产量，之后是城市化率的影响程度。能源消费强度、能源强度和人均钢产量每变化1个百分点，会分别同方向带动碳排放量变动1.103、1.027和0.887个百分点，城市化率影响程度比较小，每变化1个百分点，会同方向带动碳排放变化0.687个百分点。

　　协整的结果表明中国钢铁产业产量对碳排放量的增加有很大影响，我国钢铁产业产量是从1992年的7100万吨增长至2017年8.32亿吨，增长超过10倍，这亦是我国钢铁产业碳排放量居高不下的重要原因。由此可见，钢铁产业“去产能”是其在绿色新常态下碳减排的重要途径之一。

　　三、结论与政策建议

　　2017年12月中央经济会议提出继续推行钢铁产业“去产能”、提升创新能力、走绿色发展之路。绿色新常态的背景既是钢铁产业的挑战又是钢铁产业的机遇。从消费需求趋势来分析，“十三五”期间，我国设定全面建成小康社会以及到2020年国内生产总值和城乡居民人均收入比2010年翻一番的目标，从此角度看，钢铁还有较为广泛的需求，但由于来自环保、行业竞争以及高新替代材料等各方面的压力，钢铁产业未来依靠需求增量来消化过剩产能依然不可实现。从供给的角度来看，运用“减法”手段，通过行政手段和市场机制促使部分钢铁企业减产或停产，减轻供应压力。

　　另外一种供给侧改革的途径为“加法”手段，即从质变的角度进行产品创新和产业升级，补充供应短板，进行核心技术产品和高新技术产品的研发和生产，这种方法更为安全，将钢铁产业从“寒冬”中拯救出来。“减法”手段具有见效快的优势，结合运用安全稳定的“加法”手段不仅可以促进钢铁产业有效“去产能”还能推动钢铁产业生产技术水平的提升及节能环保水平的提高。重点地区的钢铁产量已经严重超出环境负荷，化解过剩产能使产能过剩与环境得到同步改善;坚持节能环保，实现绿色可持续发展的钢铁发展之路，推进钢铁企业实现清洁生产，降低能源强度和能源消费强度;与此同时，建设钢铁工业生态园区，发展循环经济，降低钢铁产业二氧化碳排放量，发展新常态下的“绿色钢铁”。

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