福建省工業(yè)品出口貿(mào)易碳排放測算及對策

1、摘 要近年來，福建省對外貿(mào)易活動日益活躍，其出口規(guī)模正在逐步擴大。但由此產(chǎn)生的二氧化碳也越來越多。本文立足于福建省工業(yè)品出口貿(mào)易與碳排放現(xiàn)狀，運用碳排放量估算公式估算2008-2018年福建工業(yè)品出口貿(mào)易碳排放量，并從不同的角度展開分析。研究結(jié)果表明：（1）福建省對外貿(mào)易在測算年間保持貿(mào)易順差且貿(mào)易規(guī)模將持續(xù)擴大；（2）原煤是能源消費的主力軍；（3）福建碳排放總量總體上呈增長趨勢；(4)福建省工業(yè)品出口貿(mào)易所產(chǎn)生的碳排放量呈現(xiàn)出波動中上升的趨勢。關(guān)鍵詞：工業(yè)品；出口貿(mào)易；碳排放；碳排放量測算AbstractIn recent years, Fujians foreign trade has b

2、ecome increasingly prosperous, and its export scale has gradually expanded, but the resulting carbon dioxide is also increasing.Based on the present situation of Fujian Industrial Export Trade and Carbon Emission, this paper estimates the carbon emission of Fujian industrial export trade from 2008 t

3、o 2018 by using carbon emission estimation formula, and analyzes it from different angles. The results show that: (1) Fujians foreign trade will maintain a trade surplus and the scale of trade will continue to expand; (2) Raw Coal is the main force of energy consumption; (3) Fujians total carbon emi

4、ssions show an overall growth trend.（4）The carbon emission from the export trade of Fujians industrial products shows a rising trend in fluctuation.Key words：Industrial products；Export trade; Carbon emission; Carbon emission measurem目 錄1 引 言12 理論簡介及文獻(xiàn)綜述12.1 理論簡介12.2 文獻(xiàn)綜述23 福建工業(yè)品出口貿(mào)易及能源生產(chǎn)消費現(xiàn)狀分析33.1 福

5、建工業(yè)品出口貿(mào)易現(xiàn)狀33.1.1 福建出口貿(mào)易規(guī)模分析33.1.2福建出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)分析53.2 福建能源消費現(xiàn)狀73.2.1福建能源消費現(xiàn)狀84 福建工業(yè)品出口貿(mào)易碳排放測算134.1 測算方法134.2 測算結(jié)果分析144.3 工業(yè)品出口貿(mào)易碳排放測算184.4數(shù)據(jù)來源與處理194.4.1數(shù)據(jù)來源194.4.2數(shù)據(jù)處理205 主要結(jié)論與建議205.1主要結(jié)論205.1.1 福建省對外貿(mào)易在測算年間保持貿(mào)易順差且貿(mào)易規(guī)模將持續(xù)擴大205.1.2 原煤是能源消費的主力軍205.1.3 福建碳排放總量總體上呈上升趨勢215.1.4 福建省工業(yè)品出口貿(mào)易所產(chǎn)生的碳排放量呈現(xiàn)出波動中上升的趨勢215.

6、2建議215.2.1 優(yōu)化出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)215.2.2 提升工業(yè)企業(yè)節(jié)能減排技術(shù)水平215.2.3 優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)215.2.4 加大碳減排宣傳教育，轉(zhuǎn)變企業(yè)減排意識225.2.5 加快政府碳減排制度建設(shè)22參 考 文 獻(xiàn)22致 謝23福建省工業(yè)品出口貿(mào)易碳排放測算及對策1 引 言眾所周知，溫室氣體的大量排放將導(dǎo)致全球變暖，環(huán)境的迅速惡化將對中國和全球經(jīng)濟產(chǎn)生不好的影響，這種情況在世界各地引起了廣泛關(guān)注。中國是世界上人口最多以及最大的制造業(yè)國家，經(jīng)濟發(fā)展越來越依賴能源，碳減排問題已經(jīng)引起了中國政府的重視1。2014年底，中國和美國在中國首都北京公開簽署了中美氣候變化聯(lián)合聲明，聲明指出，中國將計

7、劃在2030年左右達(dá)到二氧化碳排放峰值，并力爭盡快達(dá)到峰值 中美氣候變化聯(lián)合聲明，北京，2014.11.12.。福建近年來經(jīng)濟發(fā)展十分迅速，導(dǎo)致碳排放量逐漸升高，該省應(yīng)如何減少CO2排放量，以便跟上我國2030年左右CO2排放量達(dá)到峰值并且努力達(dá)到峰值承諾的腳步。因此，本文立足于福建省對外貿(mào)易和碳消費生產(chǎn)的現(xiàn)狀。利用IPCC所提供的碳排放估算公式，估算了2008-2018年福建省工業(yè)出口貿(mào)易的碳排放量，并對此從不同角度展開分析，以期能對福建省工業(yè)品出口貿(mào)易碳減排提供借鑒參考。2 理論簡介及文獻(xiàn)綜述2.1 理論簡介在關(guān)于碳排放測算的研究中，何均琳等采用能源消耗法對福建省的制造業(yè)碳排放量進(jìn)行估算，

8、其估算方法為,其中C為總碳排放、A為各產(chǎn)業(yè)部門總產(chǎn)值、E為能源強度、Si為各表明產(chǎn)出在總產(chǎn)值中的比重，F(xiàn)j為能源的碳排放系數(shù)。其測算結(jié)果表明，2005年以來，福建省制造業(yè)碳排放總量持續(xù)上升。鄧璇等（2013）使用IPCC提供的測算方法，對能源消耗（包括所有的生產(chǎn)及生活消費所產(chǎn)生的能源消耗）所產(chǎn)生的二氧化碳的排放量進(jìn)行詳細(xì)地計算，計算公式為：，其中指CO2排放量，i指燃料品種，指燃料i的消費實物量，指燃料i的碳排放系數(shù)，等于，指i燃料低位熱值，指i燃料含碳量，即是指燃料i 的氧化率，44/12為C轉(zhuǎn)化為CO2的系數(shù)2。蘇凱等（2018）使用該公式計算福建省2005-2017年碳排放量，其中ei表

9、示燃料i的消耗，fi是將不同類型的能源轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)煤當(dāng)量的標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)，KI是2006年IPCC國家溫室氣體清單指南中不同類型燃料的碳排放系數(shù)3。本文使用IPCC所提供的方法對福建省2008-2018年工業(yè)品出口貿(mào)易碳排放進(jìn)行測算，其方式與鄧璇是一致的，但鄧璇所采用的是化學(xué)式，本文所采用的是簡約的計算公式，即 ，該公式將在第4部分進(jìn)行詳細(xì)解釋與運用。2.2 文獻(xiàn)綜述外國學(xué)者AryeL.Hillman、ClarkW.Bullard (1978, 3) ,在1978年使用了Leontief的投入產(chǎn)出法,將能源作為解釋變量設(shè)定在H-O理論模型中, 然后放寬假設(shè),最終采用322的模式, 亦即將三種要素精確

10、地投入到兩個國家兩種產(chǎn)出之中, 然即最終通過這個新設(shè)定的模型, 對Leontief的研究作了更加深層次的探討4，但在該文章使用投入產(chǎn)出模型有一個缺陷，因受到表格規(guī)模的限制，所以不可能將所有產(chǎn)品都都包含到表中，無法對國民經(jīng)濟進(jìn)行全面的分析。Shui and Harriss (2006) 研究了中美貿(mào)易中的隱含碳問題,得出了中國碳排放總量的7%-14%是被間接出口到美國并最終被美國人所消費的結(jié)論5，關(guān)于隱含碳的測算有多種方法，其只使用了其中一種，未使用其他方法進(jìn)行測算，致使其測算只提及一個方面，不夠全面。Dabo Guan etal (2008) 分析了中國1980-2030年的碳排放情況, 得出

11、家庭消費、資本投資和出口增長是引起中國碳排放量增加的三個最主要的因素的結(jié)論6，Dabo Guan在2008年對中國的碳排放做了測算，考慮到未來不確定因素較多，所以其測算結(jié)果具有不確定性。Shahbaz等使用誤差修正模型(ECM)和自回歸分布滯后(ARDL)模型,發(fā)現(xiàn)了非洲碳排放對貿(mào)易的長期和短期彈性均為負(fù)7，誤差修正模型創(chuàng)建模型有兩種方法，即Engle-Granger兩步法以及直接估計法，使用不同的方法建立的誤差修正模型結(jié)果使不一樣的，尤其使用直接估計法可直接求得長期彈性與短期彈性，因此其測算模型所測算的結(jié)果具有一定缺陷。何均琳等（2016）用能源消耗法對福建省的制造業(yè)碳排放量進(jìn)行估算，其測算

12、結(jié)果表明，自2005年以來，福建制造業(yè)的碳排放總量一直在增加8，使用能源消耗法的缺點在于其將所有能源消費都認(rèn)為在同一種技術(shù)下燃燒，未充分考慮其能源種類以及燃燒條件，導(dǎo)致其數(shù)值出現(xiàn)差異。董斌昌（2006）從實證角度探究了能源消耗對外貿(mào)和出口貿(mào)易的貢獻(xiàn)程度取決于能源，表明能源消耗對中國的海外出口有重大影響9。孫小羽, 臧新 (2009) 的研究結(jié)果表明, 中國的出口貿(mào)易提供了越來越多的全球能源消耗以及二氧化碳和空氣污染物的排放途徑10，出口貿(mào)易的確為二氧化碳及其他的污染物的排放提供了途徑。郭國峰等（2019）研究進(jìn)出口貿(mào)易和經(jīng)濟增長對河南碳排放量的影響，結(jié)果表明：進(jìn)出口貿(mào)易每增加1，碳排放量將減少

13、0.2511，進(jìn)出口貿(mào)易與碳排放之間存在明顯的相關(guān)關(guān)系。秦婷（2017）基于我國對外貿(mào)易和碳排放現(xiàn)狀，選取1991-2013年數(shù)據(jù),研究對外貿(mào)易對碳排放的影響，得出結(jié)論:我國對外貿(mào)易對碳排放量的規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、產(chǎn)品效應(yīng)為負(fù),收入效應(yīng)為正12，說明碳排放與以上四個效應(yīng)關(guān)聯(lián)較大。黃媛(2019)等建立了分位數(shù)回歸模型，檢驗不同分位數(shù)水平下對外貿(mào)易和經(jīng)濟增長對二氧化碳排放的影響，結(jié)果表明，貿(mào)易通常會增加環(huán)境污染,驗證了污染天堂假說13，最小二乘法是估計回歸系數(shù)的主要方法，此方法具有無偏性、有效性等良好特質(zhì)，但是在實際經(jīng)濟生活中，該方法的基本假設(shè)常常得不到滿足。3 福建工業(yè)品出口貿(mào)易及能源消費現(xiàn)狀

14、分析3.1 福建工業(yè)品出口貿(mào)易現(xiàn)狀3.1.1 福建出口貿(mào)易規(guī)模分析從2008年到2018年，閩對外貿(mào)易總額與出口總額的增長趨勢大體上一致,且增長率均高于兩倍，見表3-1與圖3-1。表3-1 貿(mào)易規(guī)模 數(shù)據(jù)來源：福建統(tǒng)計年鑒對外貿(mào)易總額（億美元）出口貿(mào)易額（億美元）2008年848.215702018年1875.761156.86增長率（%）121.14102.99圖3-1 2008-2018年福建出口貿(mào)易變化趨勢 圖片來源：根據(jù)福建統(tǒng)計年鑒對外經(jīng)濟頁所查詢數(shù)據(jù)通過整理繪制2008-2018年，福建省出口貿(mào)易情況可簡要分為三個階段。見圖3-2，表3-2。第一階段為2008-2009年，屬于下降期

15、，受2008年世界金融危機的影響，福建省出口貿(mào)易總額由848.21億美元急劇下降至796.50億美元，降幅6.1%，受金融危機影響較大。第二階段，2010-2014年，該五年屬于快速增長期。經(jīng)濟危機之后，世界經(jīng)濟形勢轉(zhuǎn)好，中國對外經(jīng)濟勢頭一片向好，福建省在21世紀(jì)10年代即2010年出口貿(mào)易總額達(dá)到715億美元，然而在2014年時，福建出口貿(mào)易總額較2010年上升了58.7%個百分點，總額達(dá)1134.5億美元，并且在2010年對外貿(mào)易總額首次沖上了1000億美元大關(guān)，該值表明福建省的對外貿(mào)易達(dá)到了一個新高度。2014年在第二階段達(dá)到最高貿(mào)易額1774.1億美元，同時也是2008-2018年中貿(mào)

16、易額第二高的年份。第三階段為2015-2018年，福建貿(mào)易進(jìn)入波動期。到2015年，在宏觀考量了我國經(jīng)濟發(fā)展的情況以及提出一系列的經(jīng)濟發(fā)展建議情況下，我國經(jīng)濟發(fā)展逐步轉(zhuǎn)型，受到經(jīng)濟發(fā)展進(jìn)入了新常態(tài)，全球經(jīng)濟增長逐漸放緩的情況，以及經(jīng)濟下行壓力加大等的影響，在2014-2018年間，我國貿(mào)易出口額呈現(xiàn)波動中上升的趨勢，2015年，福建省對外貿(mào)易額開始小幅下降。 與2015年相比，福建2016年的出口略有下降。2017年以后，福建省出口總額呈現(xiàn)正增長態(tài)勢，穩(wěn)中有升?？傮w看來，2008-2018年福建貿(mào)易總額與出口總額呈現(xiàn)大體上一致的趨勢，且十一年中，福建對外貿(mào)易一致保持貿(mào)易順差。表3-2 出口貿(mào)易

17、情況階段時間出口總額（億美元）增降幅影響因素階段特征第一階段2008-20092008:848.212009：796.50-6.1%金融危機下降期第二階段2010-20142010:7152014:1134.5+58.7%經(jīng)濟環(huán)境快速增長期第三階段2015-20182015:1126.82018：1156.7+2.7%新常態(tài)波動期圖3-2 福建2008-2018年對外貿(mào)易出口總額 圖片來源：根據(jù)福建統(tǒng)計年鑒對外經(jīng)濟頁所查詢數(shù)據(jù)通過整理繪制3.1.2福建出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)分析（1） 貿(mào)易方式一般貿(mào)易是福建省對外貿(mào)易的主要方式，進(jìn)料加工貿(mào)易為輔助的貿(mào)易方式，如表3-3所示。2008-2018年，福建對外

18、貿(mào)易形式多樣，但絕大多數(shù)貿(mào)易額由一般貿(mào)易和進(jìn)料加工貿(mào)易做貢獻(xiàn)，從占比上看，兩者加總約占貿(mào)易總額的90%。加工貿(mào)易涉及大量中間產(chǎn)品的進(jìn)口，在福建對外貿(mào)易形式中，加工貿(mào)易屬于各種貿(mào)易形式中隱含碳排放程度較高的貿(mào)易。當(dāng)貨物進(jìn)行加工和再出口時，原屬于進(jìn)口部分的隱含碳將被納入中國的出口貿(mào)易碳排放，增加了中國的碳減排壓力14。表3-3 2008-2018年福建貿(mào)易結(jié)構(gòu) 表格數(shù)據(jù)來源：根據(jù)福建統(tǒng)計年鑒對外經(jīng)濟頁所查詢數(shù)據(jù)通過計算整理而得2008-2018年福建貿(mào)易結(jié)構(gòu)（單位：億美元）年份貿(mào)易總額一般貿(mào)易來料加工裝配貿(mào)易進(jìn)料加工貿(mào)易保稅監(jiān)管場所進(jìn)出境貨物海關(guān)特殊監(jiān)管區(qū)域物流貨物金額占比(%)金額占比(%)金額

19、占比(%)金額占比(%)金額占比(%)20085699184316835355.592918455.12196038134.41301412.281429382.5120095331902322686560.522991145.61156826229.41861191.621379292.5920107149313438404961.323807595.33197905027.68937301.312134312.9920119283779632443968.123820924.12213747523.021595501.722411492.620129783259675627169.0634

20、01663.48221297922.621310841.342900362.96201310647442749826770.423123092.93236582622.221577701.482927462.75201411345229810866871.472915892.57242827021.42112771.862939432.59201511268011823321673.072692242.39228743920.31981491.762727492.42201610367250763193373.622754372.66195951318.92454682.372460672.3

21、7201710493177757326072.172852432.72211395420.152335702.232753002.62201811568536837693672.412874782.48222346719.222833102.453829263.31（2）商品結(jié)構(gòu)2008-2018年福建省商品出口結(jié)構(gòu)以工業(yè)制品為主，但近年來，工業(yè)制品在商品結(jié)構(gòu)中所占比重正在逐步下降，但仍占據(jù)商品出口的主要方面。從閩出口貿(mào)易商品結(jié)構(gòu)中可以清晰看到，從2008-2018年，如下表3-4所示，出口總值同比增長了234.7%個百分點的是初級產(chǎn)品，然而出口總值只同比增長95%的是工業(yè)品，顯然工業(yè)品增長幅

22、度不如初級產(chǎn)品大。初級產(chǎn)品占比增長3.72%，工業(yè)品占比下降3.72%。從表3-4可以清晰看出，近年來福建正在優(yōu)化其商品出口結(jié)構(gòu)，雖初級產(chǎn)品出口總值同比增長234.7%，但其占比僅9.4%，工業(yè)品仍是福建商品的主要出口對象。表3-4 商品結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)來源：福建統(tǒng)計年鑒2008年占比2018年占比同比增長初級產(chǎn)品出口總值（億美元）32.355.68%108.789.4%234.7%工業(yè)品出口總值（億美元）537.5794.32&1048.0890.6%95%（3）區(qū)域結(jié)構(gòu)就區(qū)域結(jié)構(gòu)而言，福建積極開展對外貿(mào)易，與世界各國成為友好的貿(mào)易伙伴，對世界各個區(qū)域的貿(mào)易規(guī)模持續(xù)增大。見表3-5，橫向看來，20

23、08年福建出口總額569.12億美元，商品主要出口到亞洲地區(qū)，占比高達(dá)39.90%，是福建省商品出口的主要區(qū)域；其次是北半球的歐洲以及北美洲，占比為25.71%和22.64%；但在南半球，大洋洲、拉丁美洲和非洲的出口不到10%，尤其大洋洲所占比例最少，其僅占福建出口總額的1.91%。縱向看來，福建省出口總量呈波動上升趨勢，受2008年全球金融危機給中國乃至世界各國所帶來的影響，2009年閩出口總額相對于2008年來說下降了約6.45%個百分點 。2010年開始，經(jīng)濟逐漸復(fù)蘇，出口額呈現(xiàn)出明顯持續(xù)上升的趨勢，該趨勢一直持續(xù)到2014年。2014年年末，據(jù)統(tǒng)計，閩外貿(mào)出口總額已達(dá)到1134.52億

24、美元。2015年，中國經(jīng)濟發(fā)展步入新常態(tài)，出口總額1126.8億美元，相比較2014年下降0.68%。受我國經(jīng)濟進(jìn)入新常態(tài)的影響，2016-2017年福建對外出口總額較2015年低，2018年有所回暖。在出口區(qū)域方面，福建商品出口主要面向亞洲國家，除開2008年對亞洲國家出口僅占39.9%，2009-2018年福建對亞洲國家的商品出口均占40%以上，對該區(qū)域國家出口較為穩(wěn)定；2008-2018年，福建對歐洲的商品出口總體上呈下降趨勢，對北美洲的商品出口波動較大，總體上商品出口約占20%；對大洋洲的商品出口的比重是最小的，約占2%，但近年來對大洋洲的商品出口有小幅度上升的趨勢；對拉丁美洲及非洲的

25、商品出口在中期增長幅度較大，但后期有所下降。表3-5 出口區(qū)域 數(shù)據(jù)來源：福建統(tǒng)計年鑒出口區(qū)域2008年出口總值（萬美元）出口占比2018年出口總值（萬美元）出口占比主要國家亞洲227373839.9%520892245.03香港、日本、菲律賓歐洲146510925.71%230651519.94德國、英國、意大利北美洲129011422.64258627722.36美國、加拿大大洋洲1088361.91%2546932.20%澳大利亞拉丁美洲及非洲5613879.85%121212910.48%-3.2 福建能源消費現(xiàn)狀3.2.1福建能源消費現(xiàn)狀能源燃燒所產(chǎn)生的碳排放量與能源燃燒是所產(chǎn)生的消

26、耗量有著非常密切的關(guān)系，能源只要進(jìn)入使用階段就會產(chǎn)生二氧化碳。通過分析2008-2018年福建能源消費情況，可以直觀地反映出福建省的碳排放量情況以及碳排放量成因。見表3-6，福建能源消費總量主要由A、B、C、D A、B、C、D分別代表原煤、石油、天然氣、一次電力及其他能源構(gòu)成，從橫向來看，A占能源消費總量的比重最大，在2014年之前其占能源消費總量的比重均高于50%，從2015年開始降至50%以下，2016年占比最低，42.9%。B呈現(xiàn)波動中上升趨勢，其中占能源消費總量的比重最低的年份出現(xiàn)在2009年，然而占能源消費總量的比重最高的年份出現(xiàn)在2014年。C所表現(xiàn)出來的趨勢可分為三個階段，第一階

27、段2008-2013年，直線上升階段，尤其2008-2009年上升趨勢非常明顯，第二階段2013-2015年，天然氣占能源消費總量的比重開始呈現(xiàn)下降趨勢，但占比依舊極高，第三階段，2016年之后，占比依舊是5%以上，但2017年較2016年有所下降。D波動占比較大，占比最小的年份在2011年，占比最大的年份在2016年。從縱向來看，A占能源消費總量的比重整體而言呈下降趨勢，2017年相比于2008年下降幅度約15%，B、C、D三種能源占能源消費總量的比重從2008年-2017年整體上都是上升的，其中B的上升幅度較大，為5%，D中水電的占比正在減少，核電占比提升幅度極大，2013年核電投入使用時

28、消費占比2.1%，2017年占比高達(dá)13.4%，縱向提升11.3%?？傮w而言，D占總能源消費的百分比在上升，水電在下降，核電占一次能源和其他能源消費的百分比在上升，2017年核電比重逐年上升13.4% ，比水電高9.9% 。整體來看，福建的能源消費結(jié)構(gòu)處于不斷優(yōu)化當(dāng)中，對于A這類污染大，碳排放量高的煤炭能源消費比重正在逐漸減小，未來趨勢將會更多地使用清潔能源及其他能源代替高污染，碳排放量高的能源。表3-6 能源消費量 數(shù)據(jù)來源：福建統(tǒng)計年鑒福建省能源消費總量及構(gòu)成(2008-2017年)單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤年份能源消費總量占能源消費總量的比重(%)原煤石油天然氣一次電力及其他能源 水電核電2008

29、7735.2062.620.10.317.016.8-20098353.6765.519.51.413.613.3-20109189.4255.424.84.215.615.2-20119980.2362.024.04.69.48.7-201210479.4457.123.54.814.613.7-201310898.5156.823.35.814.111.12.1201411794.3753.025.85.715.510.63.6201511862.7949.924.85.120.211.27.4201612035.9942.923.85.427.915.810.2201712554.744

30、5.124.15.325.59.913.42018-整體來看，福建的能源消費結(jié)構(gòu)處于不斷優(yōu)化當(dāng)中，對于原煤這類污染大，碳排放量高的煤炭能源消費比重正在逐漸減小，未來趨勢將會更多地使用清潔能源及其他能源代替高污染，碳排放量高的能源。 圖3-3 福建能源消費結(jié)構(gòu) 圖片來源：根據(jù)福建統(tǒng)計年鑒能源頁所查詢數(shù)據(jù)通過整理繪制分行業(yè)看來，見圖3-4，以2017年為例，前三大能源行業(yè)是工業(yè)、生消、交運、倉郵服務(wù) 生消只生活消費、交運指交通運輸、倉郵服務(wù)指倉儲和郵政服務(wù)。2017年，工業(yè)部門能源消費總量達(dá)到8415.06萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，占比最高，達(dá)到67.03%；生活能源消費總量為1558.3萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，交通、倉儲

31、、郵政等行業(yè)能源消費總量遠(yuǎn)低于日常生活總能耗，僅占1211.91萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤的9.65%。圖3-4 2017年福建省分行業(yè)能源消費總量占比 圖片來源：根據(jù)福建統(tǒng)計年鑒能源頁所查詢數(shù)據(jù)通過整理繪制按行業(yè)劃分，工業(yè)能耗規(guī)模可分為三個行業(yè)，見表3-7，分別為、。能源消耗呈下降趨勢，然而、能源消耗呈波動上升趨勢。整體來看，約有五成的行業(yè)部門能源消費總量呈現(xiàn)出下降的趨勢，約有50%的行業(yè)部門能源消費總量呈現(xiàn)出上升的趨勢。其中能源消費總量增長幅度較大的行業(yè)部門有、能源消費總量下降比重較大的行業(yè)部門有、 帶圈符號表示表3-7中所對應(yīng)的項目通過對福建省規(guī)模以上工業(yè)能耗的調(diào)查，調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)福建省7個工業(yè)部門的總能

32、耗呈顯著上升趨勢，5個工業(yè)部門的總能耗呈顯著下降趨勢，綜合考慮，福建省碳減排壓力較大，若要開展減排工作，應(yīng)從大幅增長的7個工業(yè)行業(yè)部門中進(jìn)行。表3-7 福建工業(yè)行業(yè)歷年分規(guī)模以上綜合能源消費量 表格數(shù)據(jù)來源：來源于福建統(tǒng)計年鑒行業(yè)歷年分規(guī)模以上工業(yè)綜合能源消費量2012201320142015201620172018綜合能耗 噸標(biāo)準(zhǔn)煤合計64110977693237187790860970199973653721407085276278233831采礦業(yè)412770404920378753334118311816304339239561煤炭開采和洗選業(yè)669346738560048560405

33、04683706328845石油和天然氣開采業(yè)-黑色金屬礦采選業(yè)12655413349312749411671911626811780871417有色金屬礦采選業(yè)88494591385341331321226993104233834非金屬礦采選業(yè)130787144904137798130039122382118425105465開采輔助活動-其他采礦業(yè)-制造業(yè)44151926464444515536547350476332493279445079908753654278農(nóng)副食品加工業(yè)672172727083760867804932836274835615838723食品制造業(yè)691302701

34、747714713719357696960666712578807酒、飲料和精制茶制造業(yè)327180347072325895311517285879279583233537煙草制品業(yè)50637526975049746642371073477736951紡織業(yè)1977124200853820683422120564213119720559452164414紡織服裝、服飾業(yè)290637301998318693289657281133270931260088皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)560343541953546814543491507296492246521198木材加工和木、竹、藤、棕、草

35、制品業(yè)776419718307660802606912551100559437493544家具制造業(yè)91726959498514782734746957647378955造紙和紙制品業(yè)1535747147685917208161696984177903216944382055959印刷和記錄媒介復(fù)制業(yè)432695132483021878629104494635105346文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)172826270140329222358656336471297416265383石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)65934105957682857976392731469100228993530

36、99227406化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)41913295541125101414795990828481109345319855035509醫(yī)藥制造業(yè)275360272463251104277093295771304128192250化學(xué)纖維制造業(yè)70511887655712096851228702125254112546801313512橡膠和塑料制品業(yè)1175662123258812294491251466125823612940671269790非金屬礦物制品業(yè)11864258118264541207217511515830110690041106790111573013黑色金屬冶煉和壓

37、延加工業(yè)9488413103438651010095889392819427799998695511193920有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)1023366127717422585752487236250510228382653672556金屬制品業(yè)219090289825302634315242380901331510508944通用設(shè)備制造業(yè)199486214093211120205292213743218287224166專用設(shè)備制造業(yè)139340130245139749117488121204117679142187汽車制造業(yè)235026253059259237237171228920247

38、402260952鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè)79292790427719374217628947008467710電氣機械和器材制造業(yè)258990279869272830289617344249364012387253計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)336417392341411309412578460507673443788771儀器儀表制造業(yè)33625306153356232709334694126023490其他制造業(yè)88419880117911283203808529109450638廢棄資源綜合利用業(yè)41313547905808962872584895616772532

39、金屬制品、機械和設(shè)備修理業(yè)14629109841262013053147541665116775電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)19546281224743472216438319389523157323811974933624339993電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)19444746223649052205294719271052156100471962515024220690燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)28817290472752229028309832714620698水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)727188039583915894439135097041986044 福建工業(yè)品出口貿(mào)易碳排放測算4.1 測算方法人類的

40、任何活動都有可能產(chǎn)生二氧化碳，但是二氧化碳排放量無法從官方查得，而原煤等的11種 11種能源是指原煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、柴油、液化石油氣、天然氣、電力、液化天然氣、電力能源的碳排放系數(shù)在通常的使用過程中，按照IPCC的假定，一般可以認(rèn)定其碳排放系數(shù)是固定不變的，因此可以在相關(guān)機構(gòu)查詢得到，各種能源的消耗量也可從福建統(tǒng)計年鑒查得，因此碳排放總量可通過以上各種能源消耗量X碳排放系數(shù)求和之后再乘以44/12求得。由此，福建省碳排放量的簡約估算公式如下15：公式中各項目含義如表4-1所示：表4-1 公式中各項目所代表的含義項目含義項目含義CE碳排放總量第i種能源的消費量第i種能源的碳排放系數(shù)求

41、和44二氧化碳的分子量12碳的分子量/除法各種能源的碳排放系數(shù)見下表4-2：表4-2 各類能源的碳排放系數(shù)數(shù)據(jù)來源：根據(jù)2006年IPCC國家溫室氣體排放清單指南碳排放系數(shù)使用相關(guān)公式轉(zhuǎn)換而來，其中汽油碳排放系數(shù)為航空汽油與車用汽油的平均值各類能源的碳排放系數(shù)能源種類碳排放系數(shù)（KgCO2/Kg）能源種類碳排放系數(shù)（KgCO2/Kg）原煤2.69車用汽油2.26焦炭3.14柴油2.73原油2.76液化石油氣1.75燃料油2.98天然氣2.09航空汽油2.20電力0液化天然氣2.66煤油2.56汽油2.234.2 測算結(jié)果分析根據(jù)如上方法，可通過計算得到福建省碳排放總量，如表4-3，圖4-1所示

42、。福建的碳排放總量從2008年的16.4萬噸逐年增長，2011年已達(dá)到23.9萬噸，三年間增長了將近7.5萬噸，這與福建日益繁榮昌盛的對外貿(mào)易有關(guān)，2012年，福建省碳排放呈下降趨勢，但2013年至2014年略有上升，2015年開始出現(xiàn)輕微下降趨勢，2016年相比較于2015年則呈現(xiàn)出較大幅度的下降趨勢，2017-2018年碳排放量又有所開始逐漸回升，2018年碳排放量達(dá)到測算年間最高水平30.5萬噸。隨著福建自貿(mào)區(qū)的成立以及產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴大，經(jīng)濟發(fā)展迅速，使得二氧化碳的排放量越來越多?？傮w來看，2008-2018年福建省碳排放量呈波動中上升的趨勢，2018年碳排放量達(dá)歷年最高30.5萬噸。從單

43、個因素來看，見表4-3，原煤碳排放量在十一因素中占據(jù)高位，而電力這種終端能源按照其碳排放系數(shù)來看不會產(chǎn)生二氧化碳。但原煤所產(chǎn)生的二氧化碳所呈現(xiàn)出的趨勢是波動中上升，其碳排放量總體上是上升的。焦炭碳排放量2008-2018年波動平緩，可大致分為三個階段：第一階段，2008-2014年，碳排放增加階段，世界金融危機之后為回暖經(jīng)濟，工業(yè)生產(chǎn)量大，碳排放量多；第二階段，2014-2015年，碳排放量呈現(xiàn)出波動下降階段，其中在2014年出現(xiàn)轉(zhuǎn)折變化，由于中國經(jīng)濟在2015年進(jìn)入了新常態(tài)，碳排放量在2014年之前有所增加，2014年之后有所下降；第三階段，2016-2018年，經(jīng)歷小幅度的排放量下降之后逐

44、漸開始回升。原油碳排放量可分為兩大階段，第一大階段，大幅度波動上升階段，其中又可分為第一小階段，2008-2010年急劇上升階段，世界金融危機之后經(jīng)濟回暖，碳排放量高，第二小階段，2010-2013年，波動變化階段，排放量忽高忽低。第二大階段，急劇上升后平穩(wěn)排放階段。受我國經(jīng)濟進(jìn)入新常態(tài)的影響，原油所產(chǎn)生的碳排放量呈現(xiàn)出先上升后平穩(wěn)的趨勢。原料油碳排放量前期波動大，后期較為平穩(wěn)，后期其碳排放量一直保持在6萬噸以下。燃料油所產(chǎn)生的碳排放量在測算年間共出現(xiàn)兩次高峰，分別是2010年和2014年，在2010年及2014年前碳排放量急劇上升，然而在2014年后碳排放量達(dá)到峰值之后陡然下降。汽油和柴油的

45、碳排放量總體上呈現(xiàn)出下降的趨勢。液化石油氣的碳排放量總體上呈現(xiàn)出陡然下降的趨勢，下降幅度非常大。2009年冬季來得比其他年份早，我國便很早就進(jìn)入了冬季，該年全國各地出現(xiàn)強烈的降雨以及降雪天氣，我國天然氣使用量迅速增加，當(dāng)年天然氣使用頻率極高，天然氣使用量達(dá)到146.6萬噸。而液化天然氣所產(chǎn)生的的碳排放總體上呈現(xiàn)上升趨勢，其中2012年、2017年為排放高峰。煤油所產(chǎn)生的的碳排放量呈現(xiàn)出波動中下降趨勢，其中2016年是排放高峰。碳排放量占據(jù)前三的能源依次為原煤、原油、焦炭。表4-3 福建2008-2018年碳排放總量 數(shù)據(jù)來源：根據(jù)碳排放公式求得2008-2018年福建省碳排放量（噸） 年份 項

46、目 200820092010201120122013原煤 140080.6 146241.9 148815.9 192326.2 184201.0 202274.1 焦炭 11556.6 13337.5 15648.2 15795.5 17510.0 20019.5 原油 8617.3 19488.0 31511.9 26578.8 30485.4 27842.1 燃料油 1349.6 1772.0 2383.4 1956.7 2084.8 2503.9 汽油 313.0 317.3 347.7 300.0 243.9 239.6 柴油 1513.0 1772.6 1593.2 1295.9

47、1088.2 1079.7 液化石油氣 247.1 325.1 268.0 219.3 161.3 134.9 天然氣 0.0 146.6 0.3 0.5 0.5 0.6 電力（萬千瓦時）0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 液化天然氣 101.2 48.3 36.4 74.9 216.0 220.2 煤油 31.0 20.3 18.6 22.8 17.9 21.1 碳排放總量 163809.5 183469.6 200623.6 238570.6 236009.0 254335.7 年份 項目 20142015201620172018-原煤 202607.9 178956.5 15

48、6763.3 183602.2 216958.7 -焦炭 20667.1 19015.4 19111.7 20727.2 24550.4 -原油 56334.1 59749.8 57667.0 57636.8 59179.1 -燃料油 3488.4 3116.9 2866.0 2492.5 2200.8 -汽油 235.2 226.3 225.7 199.1 192.8 -柴油 1168.0 1185.4 1333.9 1066.0 1100.1 -液化石油氣 93.7 117.2 152.9 124.0 81.0 -液化天然氣 0.7 0.6 0.6 0.6 0.7 -電力（萬千瓦時）0.0

49、 0.0 0.0 0.0 0.0 -天然氣 219.3 191.5 258.4 392.8 341.4 -煤油 20.9 25.1 31.7 16.9 16.8 -碳排放總量 284835.2 262584.9 238411.1 266258.1 304621.8 -橫向來看，見表4-4，作為能源的原煤在碳排放總量中所占比例最大，而電力則最小，撇開電力這種終端能源，天然氣和液化天然氣、煤油以及液化石油氣所產(chǎn)生的碳排放量占總的碳排放量的比重是最小的，中國應(yīng)大力發(fā)展和推薦使用低碳排放的天然氣和電力，以取代高碳排放的原煤、原油和焦炭。表4-4 福建2008-2018年各能源碳排放量占總排放量的比重

50、數(shù)據(jù)來源：根據(jù)表4-2整理求得福建2008-2018年各能源碳排放量占總排放量的比重（噸） 項目 年份 原煤 焦炭 原油 燃料油汽油 柴油 液化石油氣 天然氣電力（萬千瓦時）液化天然氣 煤油 200885.5 7.1 5.3 0.8 0.2 0.9 0.2 0.0 0.0 0.1 0.0 200979.7 7.3 10.6 1.0 0.2 1.0 0.2 0.1 0.0 0.0 0.0 201074.2 7.8 15.7 1.2 0.2 0.8 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 201180.6 6.6 11.1 0.8 0.1 0.5 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 201278.0 7.4 12.9 0.9 0.1 0.5 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 201379.5 7.9 10.9 1.0 0.1 0.4 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 201471.1 7.3 19.8 1.2 0.1 0.4 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 201568.2 7.2 22.8 1.2 0.1 0.5 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 201665.8 8.0 24.2 1.2 0.1 0.6 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 201769.0 7.8 21.6 0.9 0