引言

作为全球最大的碳排放国家，中国为应对气候变化作出了积极的承诺。2020年9月，国家主席习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上提出力争2030年前二氧化碳排放达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和的宏伟目标^[1]；2020年12月的气候雄心峰会上中国宣布了更新的国家自主贡献目标^[2]。目前我国已取得一定脱碳减排成果，2019年我国碳排放强度相对于2005年下降约48.1 %，提前且超额实现了于2020年前碳强度下降40 %~ 45 % 的目标。尽管目前成效显著，但为实现二氧化碳排放尽早达峰和深度脱碳发展，仍需要进一步扩大排放控制范围、明确减排控制目标。2021年4月30日习近平总书记在中共中央政治局第二十九次集体学习时强调，“各级党委和政府要拿出实现碳达峰、碳中和的时间表、路线图、施工图”，加快碳达峰行动的迫切性进一步增强，成为碳中和愿景下的工作重点^[3-5]。

工业部门长期引领我国经济快速增长，也是最主要的排放行业，推动工业实现碳排放达峰对于中国整体实现碳达峰具有关键意义。随着碳达峰目标年份的趋近，重点工业行业碳达峰行动力度也逐渐增强，2021年工信部将实施工业低碳行动和绿色制造工程，并制定钢铁、水泥等重点行业碳达峰行动方案和路线图^[6]。此外，我国于2017年启动了全国统一的碳排放交易市场，预期全国碳市场将在“十四五”期间扩展到黑色金属冶炼和压延加工业、非金属矿物制品业等行业年综合能耗达到1万吨标准煤的企业中^{[7, 8]}。“十三五”规划提出，“有效控制电力、钢铁、建材、化工等重点行业碳排放，推进工业、能源、建筑、交通等重点领域低碳发展” ^[9]。核算重点行业碳排放现状，强化重点行业碳排放总量管理，推动重点行业重点区域设定碳排放控制目标，有助于合理分配全国碳市场配额总量，落实重点行业碳排放控制的相关要求，实现2030年前碳达峰目标。

目前学术界已经开展了大量从不同视角对中国工业行业排放现状进行研究及对达峰路径进行识别的研究。一类研究集中于对排放历史趋势进行分析。邵帅等人^[10]使用广义迪氏指数分解法分析了1995-2014年中国制造业碳排放演变的驱动因素, 进而比较了碳排放达峰过程中相关因素的贡献差异。Zhili Du等人^[11]采用对数均值Divisia指数模型分析了1991-2014年中国冶金业碳排放量的变化，并计算了未来的减排潜力。Xiaoling Wang等人^[12]使用Tapio脱钩模型测量了2001-2016年钢铁业碳排放量与增加值之间的脱钩关系，并将脱钩指数分解为不同的因素。另一类研究集中于对未来碳排放变化趋势进行情景预测，为达峰行动提供科学基础。陈怡等人^[13]对电力行业能源活动碳排放变化趋势进行预测，认为既有政策条件下中国电力行业将在2030年左右达到碳排放量峰值。王勇等人^[14]对工业中9个细分行业进行了碳达峰情景预测，并基于公平和效率的双重视角按照减排潜力将其分为4类进行分析。杨冕等人^[15]构建了碳排放影响因素分解模型, 采用情景分析方法识别我国六大高耗能行业在2030年之前碳排放达峰路径。此外，除了这些集中于全国范围、关注单一行业排放的研究之外，也有作者探索了省级、城市及工业园区层面上的排放差异与趋势。郭芳等人^[16]对中国城市碳达峰趋势进行了聚类分析；郭扬等人^[17]提出了工业园区碳减排的目标，并对低碳路径及潜力进行分析；Zhongwen Du等人^[18]研究了各省份水泥消费量的达峰时间和人均累计水泥消费量的差异；Xiongfeng Pan等人^[19]建立了多部门的跨期优化模型，以预测2012-2050年中国31个省份14个工业部门的碳排放趋势。

本文对省级层面重点工业行业排放的差异性及其解释因素进行系统分析研判，选取电力行业、钢铁行业、水泥行业作为工业行业的代表，结合企业的碳排放量估算和省级数据，对碳排放集中度及达峰现状进行综合化分析，并识别各省份在各行业碳达峰进程中的差异，对三个行业的碳达峰行动目标提出政策建议。

1 研究方法 1.1 工业企业碳排放量核算

本研究参照《温室气体排放核算与报告》 ^[20-22]，将工业企业的碳排放量分为三部分：来自生产过程中的化石燃料燃烧带来的直接碳排放、由企业购入电力带来的间接碳排放及与过程有关的碳排放，如脱硫、冶金和矿物冶炼等过程中的排放。工业碳排放量的公式为：

(1)

式中，E表示企业的碳排放总量；E_燃烧表示化石燃料燃烧排放量；E_电表示企业购入电力消费的排放量；E_过程表示过程产生的碳排放量。

限于数据可得性，不同工业行业的企业碳排放总量并非完全包含以上这三个部分。煤电企业碳排放总量E为E_燃烧。根据所用主要冶炼技术及工序，钢铁企业碳排放量计算按照高炉、电炉和烧结分别计算，高炉碳排放总量E包括E_燃烧和E_过程两个部分，电炉碳排放总量为E_电，烧结碳排放总量E包括E_燃烧和E_电两个部分。水泥企业碳排放总量E包括E_燃烧、E_电和E_过程三个部分。

1.1.1 化石燃料燃烧排放

化石燃料燃烧排放量是企业各类化石燃料燃烧产生的碳排放量的总和，根据式(2)进行计算：

(2)

式中，i表示化石燃料类型；AD_i表示第i种化石燃料的活动数据，单位为GJ；EF_i表示第i种化石燃料的二氧化碳排放因子，单位为tCO₂/GJ。AD_i可以进一步分解为NCV_i与FC_i两部分，NCV_i表示第i种化石燃料的平均低位发热量；FC_i表示第i种化石燃料的净消耗量。EF_i可以进一步分解为CC_i与OF_i两部分，CC_i表示第i种化石燃料的单位热值含碳量，单位为tC/GJ；OF_i表示第i种化石燃料的碳氧化率，以% 表示，采用《温室气体排放核算与报告要求》的推荐值。

1.1.2 购入电力消耗排放

购入电力消耗在所对应的生产环节产生的二氧化碳排放量为购入电量乘以所在区域电网排放因子，按式(3)计算：

(3)

式中，AD_电是核算和报告期内的购入电量，单位为MW· h；EF_电是区域电网年平均供电排放因子，单位为tCO₂/(MW· h)，本研究中使用各省份所在区域的区域电网排放因子，如表 1所示。

1.1.3 化学过程排放

钢铁生产过程的碳排放主要来自石灰石和白云石的分解过程，这一排放发生在高炉工序中。

(4)

其中，0.75为石灰石和白云石的碳排放系数之和，tCO₂/t熟料；A_ir为生铁产量，单位为t。

水泥生产过程的碳排放主要来自生料中的碳酸盐和少量有机碳高温煅烧时分解产生的碳，可以认为这一排放与水泥产量近似成正比。

(5)

其中，0.525为世界水泥可持续发展促进会(Cement Sustainbility Initiative，CSI)默认的工艺排放系数，tCO₂/t熟料，默认熟料中CaO含量为65 %，并考虑碳酸镁分解产生的二氧化碳；A_c为水泥熟料产量，单位为t。

1.2 脱钩系数计算

脱钩理论最初由经济合作与发展组织(OECD) ^[24]提出，用于描绘经济发展与环境污染水平之间的关系。应用在碳排放研究中，如在经济增长的情况下碳排放量不再增长甚至降低，则称为经济增长与碳排放之间实现脱钩。参考OECD脱钩理论及Tapio脱钩模型^[25]，本文将碳排放量与生产产量两者之前的脱钩状态按照脱钩弹性e分为4种类型，分别为弱脱钩、强脱钩、衰退型脱钩及负脱钩(表 2)。其中强脱钩是指在产量增长的同时碳排放量下降，弱脱钩定义为产量与碳排放量变化率均为正值但碳排放量增长率更小的情形，衰退型脱钩指产量与碳排放量变化率均为负值，但碳排放量下降率更大，其他情况均属于负脱钩。具体而言，碳排放量与行业产量的脱钩弹性e按以下方法计算：

(6)

其中，E为行业碳排放量，单位为tCO₂；A为行业总产量，单位为t；ΔE为行业碳排放的区间增加量，单位为tCO₂；ΔA为行业总产量区间增加值，单位为t。

1.3 数据来源

针对省级层面分析，由于缺乏数据，仅考虑不包括西藏、台湾、香港和澳门外的30个省份。中国碳核算数据库(Carbon Emission Accounts & Datasets，CEADs) ^[26]提供了1997-2017年省级部门排放数据，这一数据使用IPCC部门排放核算方法核算，包括45个生产部门和2个居民部门，采用黑色金属的冶炼和压延加工部门数据作为钢铁行业排放数据，采用电力、蒸汽和热水的生产和供应部门数据作为电力行业排放数据。CEADS数据库提供了1996-2016年省级水泥行业数据，包括与过程相关、与化石燃料相关的直接排放以及与电力相关的间接排放。环境规划院提供了2018-2020年省级尺度电力、钢铁及水泥排放数据。国家统计局提供了1996-2020年的国家和省级发电产量、钢铁产量及水泥产量。

其中，针对企业尺度及由企业加总而产生的分析，电力数据仅包含煤电机组。数据来自清华大学李浩然构建的中国火电机组数据库(相关文章待发表)，从中共选择304个电厂的848台机组，合计装机容量占2018年全国煤电装机容量的约33 %，其运行信息数据源包括了全国火电机组能效水平对标及竞赛中各电厂的申报数据、部分发电企业公司报告、电力与煤炭行业网站等。企业级钢铁数据来自World Steel Dynamics^[28]，分为高炉、电炉和烧结三个主要生产工序设备，共1102个样本，样本高炉总产能占全国总量的77 %，样本电炉总产能占全国总量的67 %，样本烧结机总设备规模占全国总量的75 %。企业尺度的水泥数据来自中国水泥网-大数据(基础版) ^[27]，共2858个样本数据，样本的水泥总产量占全国的77 %。企业级钢铁数据和水泥数据仅包括产能数据，本研究通过京津冀及汾渭平原的小样本全变量数据对不同产能规模下的能源消耗率进行估算，从而估算了各钢铁企业和水泥企业的能源消耗量。由于所包含的具体行业部门在范围上有所差异，省级行业排放数据与企业级排放数据分别加总后绝对量无法完全匹配，但各省份碳排放体量的相对排序相近，因而本研究中的企业级数据可作为总体的一个样本进行分析。

2 研究结果 2.1 各工业企业碳排放集中度现状

本部分基于企业级别的样本数据，对碳排放集中度进行分析。在行业层面，少数龙头企业产出大部分的产量，并覆盖大部分碳排放量。在区域方面，碳排放也表现出类似的集中特征。三个行业中，煤电行业排放集中度最低，各机组排放体量的差异性较小(图 1)。在全国煤电机组中(848个样本数据)，排放量排名前32.0 %(272个)的机组覆盖了总排放量的50.04 %，排放量排名前65.2 %(553个)的机组覆盖了总排放量的80.08 %。钢铁行业的企业排放集中度较高，表现出少量企业高排放的特征。在全国钢铁企业中(434个样本数据)，排放量排名约前15.2 %(66个)的企业占总排放量的50.07 %，前37.3 %(162个)的企业占总排放量的80.18 %。水泥行业排放集中度较高，表现为大量企业极低排放，其企业累计碳排放曲线表现出明显的长尾特点。在全国水泥企业中(2858个样本数据)，排放量排名前21.4 %(612个)的企业覆盖总排放量的50.01 %，排放量排名前42.7 %(1221个)的机组覆盖总排放量的80.03 %。

图 2展示了各省份煤电、钢铁及水泥行业企业碳排放占比的两两对比，可以发现钢铁行业的省际排放集中度最高，其次为煤电行业，水泥行业最低。在钢铁行业之中，排放量最高的前3个省份(河北、山东、江苏)总排放量覆盖了全国的50.18 %，排放量最高的前5个省份(河北、山东、江苏、山西、河南)总排放量覆盖了全国的62.17 %，排放量最高的前12个省份总排放量覆盖了全国的81.81 %。对于煤电行业，排放量最高的前6个省份(江苏、山东、河北、河南、浙江、内蒙古)占全国总排放的49.95 %，这些省份主要集中在我国东部偏北；排放量最高的前13个的省份共覆盖了全国总排放的80.05 %；其余17个省份省(区、市)内排放不足3000万t。在水泥行业中，排放量最高的前9个省份(安徽、山东、广东、四川、河南、河北、贵州、云南、广西)覆盖了全国总排放的50.96 %，这些省份主要集中在我国东部和西南部；排放量最高的前17个省份覆盖了全国总排放的80.74 %。对三行业的省际排放进行综合分析，可以发现各行业排放量均较低的省份主要为北京、上海及天津三个直辖市以及青海、海南、黑龙江及吉林四个农业大省，排放量最高的省份主要为河北、山东、江苏、河南及山西等工业大省(区、市)，其中河北省的钢铁行业排放占比尤其高。

从重点省份的企业排放集中度角度来看(图 3)，煤电行业，在江苏、山东、河北、河南、浙江、内蒙古这六个重点排放省份中，分别通过控制排放量排名前32.5 %、32.0 %、35.7 %、33.9 %、35.4 %、35.4 % 的煤电机组，能够覆盖约五成的碳排放量；六个重点省份排放集中度相近，总体来说略低于全国平均水平，其中江苏、山东、河南集中度略高。钢铁行业，在河北、山东、江苏、山西、河南五个重点省份中，分别通过控制排放量前18.2 %、14.8 %、10.5 %、21.4 %、19.2 % 的钢铁企业，能够覆盖约五成的碳排放量；各重点省份排放集中度相差较大，河北、山西排放集中度低于全国平均水平，这也和这两个省份的钢铁企业数量较多有关系，河北省的钢铁企业甚至超过120家；江苏排放集中度显著高于全国平均水平。水泥行业，在安徽、山东、广东、四川、河南这五个重点排放省份中，分别通过控制排放量排名前21.6 %、16.7 %、22.1 %、29.2 %、24.5 % 的水泥企业，各省份能够覆盖约五成的碳排放量；各重点省份排放集中度相差较大，普遍低于全国平均水平，其中四川排放集中度最低，而山东排放集中度高于全国平均水平。

2.2 各工业行业碳排放达峰趋势分析 2.2.1 各工业行业全国碳排放达峰情况

电力、钢铁及水泥三个行业的碳排放体量有较大差异。以2019年为例，全国碳排放总量为10 174.68 Mt^[29]，其中电力排放占46 %，钢铁排放占12 %，水泥排放占11 %。三个行业的碳达峰情况不尽相同(图 4)。电力行业尚未出现达峰趋势，其排放增长主要分为四个阶段：1997-2002年碳排放量增长速度加快，2002-2011年碳排放量直线增长，2011-2015年碳排放量趋于稳定甚至略有下降，2015-2020年碳排放量恢复上升趋势，但增长速度有所减缓。钢铁及水泥行业碳排放量在2014年前后增长明显放缓甚至回落。钢铁行业的碳排放量在2000-2010年快速增长，随后增长减速，于2014年出现局部峰值，2017年排放回落至2013年水平，2017年后略有反弹但未超过峰值水平。水泥行业的碳排放量自1996年至今增长速度较为均匀，自2012年排放量增长放缓，2016年已回落至2012年水平左右，随后排放出现反弹并持续增长。从碳排放强度的角度来看(单位产量的碳排放量)，在1997-2020年电力及钢铁行业的排放强度持续下降；水泥行业的碳排放强度波动下降，其下降幅度较小，在2010年后排放强度趋于稳定。

2.2.2 各省份三个行业碳排放达峰趋势

省级层面来看，各工业产业排放存在明显的地区差异(图 5)。针对每个行业，将30个省份划分为早期达峰、中期达峰、晚期达峰、快速增长四个不同达峰状态组别。学界中对碳排放达峰尚无统一判断，常见判断方法包括历史碳排放相比于最新数据为最高水平，在达峰后5年内碳排放量减少10 % 以上等^[30]。在本研究中定义碳排放达峰为碳排放最大值的出现时间早于2020年至少5年(于2015年及之前)，或2020年碳排放较最高值下降超过20 %，并按照峰值出现时间早晚划分为早、中、晚期达峰。

尽管电力行业全国碳排放仍处于增长阶段，个别省份已经实现电力行业碳排放达峰。早期达峰组的电力行业碳排放量在2008年前后达到顶峰，这一组别包含北京及四川，这两个省份电力行业碳排放在峰值后保持了约6年的平台期，随后在2013年迅速下降。中期达峰组电力行业碳排放在2011年前后达到顶峰，这一组别包含的8个省份大多位于我国的中部。晚期达峰组电力行业排放在2011年及以后进入平台期，但尚未出现明显排放峰值或达峰后下降的趋势，这一组别包括海南、重庆、青海、江苏、辽宁及浙江。快速增长组的电力行业碳排放仍在增长，这一组别包括的15个省份大多位于我国的东部、西南部和西北部，其中新疆排放增速在2010年后明显加快，应当注意到“西电东送”等政策下新疆、青海等西北部地区成为我国新兴的能源生产基地，承担着越来越多消费引发的电力行业异地碳排放。

目前全国钢铁行业排放总量已经进入平台期，但各省份达峰时间上有较大差异，仍有省份处于排放增长阶段。早期达峰组钢铁行业碳排放量在2001年前后达到顶峰，包括北京及上海，两省份达峰后的减排路径略有差异，北京钢铁行业排放达峰后碳排放一直呈现下降的趋势，上海达峰后排放出现多次反弹，分别在2007年和2011年前后出现两个局部峰值，同时局部峰值高度趋于下降。中期达峰组钢铁行业碳排放量在2009年前后达到顶峰，包括内蒙古、湖南、吉林、福建及海南。晚期达峰组钢铁行业相关排放量在2013年左右达到峰值，有16个省份隶属于这个组别，大多位于我国北部和中西部，包括陕西、新疆及云南等。快速增长组的钢铁行业碳排放量没有表现出达峰趋势，这一组别包含7个省份，它们大多位于我国的东部，包括河北、广东及江苏等。

目前中国的水泥行业碳排放总量已经进入平台期，但并非所有省份的水泥行业碳排放量都达到了峰值。早期达峰组的水泥行业碳排放量在2006年左右达到顶峰，为排放强度最低的省份组别，包括北京、上海、天津和浙江，这四个省份达峰后的碳减排路径有较大差异，北京和天津的碳排放波动下降；上海碳排放迅速下降；而浙江碳排放则在稍低于峰值的水平波动，直至2013年后表现出较为明显的下降趋势，未维持稳定的脱碳减排。中期达峰组水泥行业碳排放量在2012年前后达到峰值，包括的8个省份大多数位于中国的西北、华北和东北部，如新疆、河北及黑龙江。晚期达峰组包含的6个省份水泥行业碳排放量在2014年前后达到峰值，大多数省份位于中部，如河南、湖南及陕西。快速增长组包含的12个省份的水泥行业碳排放量仍在继续增加，大多数省份位于东南和西南部，如广东、湖北及重庆。

2.3 三行业碳排放与产量脱钩趋势

根据每个行业中不同达峰省份组的峰值集中时间点，将1997-2017年划分为3或4个时段，分别计算出各个省份三行业的脱钩关系(表 3)。总体而言在大多数时段下各省份碳排放与产量处于脱钩状态，出现负脱钩，尤其是脱钩弹性较大的情况较为罕见，而且主要出现在水泥行业。从1997年至今，各省份电力行业普遍由负脱钩或弱脱钩转变为弱脱钩或强脱钩，天津及上海甚至处于衰退脱钩状态。水泥行业普遍从负脱钩、经弱脱钩转变为强脱钩和衰退脱钩，2014年后过半数省份处于衰退脱钩状态，广西、贵州、云南及宁夏仍处于弱脱钩状态。钢铁行业则与前两者有较大区别，河北、甘肃及青海等省份反而由脱钩状态转变为负脱钩状态，2012年后各省份钢铁行业所处脱钩状态也较为多样化，超三成省份(包括河北、江苏、甘肃及青海)处于负脱钩状态，超三成省份(包括北京、黑龙江及贵州)处于衰退脱钩状态。

2.4 各省份三行业碳排放综合趋势及差异化达峰

总体而言，电力行业达峰形势并不乐观，半数省份碳排放仍在快速增长，并且在已出现峰值的省份中，部分省份碳排放并没有出现较大幅度回落。从全国角度来看，钢铁和水泥行业达峰情况类似；但细化到省级层面，在水泥行业中更多省份于中早期实现达峰，达峰形势更为乐观。钢铁行业中于晚期达峰的省份较多，不排除未来存在排放反弹的可能性(表 4)。

共9个省份(北京市、天津市、上海市、浙江省、河南省、湖南省、海南省、四川省及青海省)实现了三个行业的全达峰。这些省份大多经济较为发达，经济结构不依赖能源产业及重工业，因而较早实现了产业升级转型，典型的有北京、天津及上海三个直辖市，其中北京三行业均为早期达峰，上海钢铁及水泥行业于早期达峰、电力行业于中期达峰。共2个省份(山西省及安徽省)三个行业均处于快速增长阶段。考虑到晚期达峰意味着排放尚没有持续下降，仍有反弹的可能性，共11个省份(山西省、江苏省、安徽省、江西省、广西壮族自治区、重庆市、贵州省、陕西省、甘肃省、宁夏回族自治区及青海省)的三行业均处于晚期达峰或快速增长阶段，这些省份中包括工业发达、经济处于全国中上游水平的省份，如江苏及重庆，也包括西部的经济较不发达地区，如贵州及青海。

兼顾各省份碳排放量现状和达峰情况，可以对各省份每个行业排放量和减排迫切程度进行初步定性判断(图 6)。碳排放量可代表该省份的减排任务，当前的排放量越高，则未来的减排任务越大；峰值年份可代表该省份控制排放总量的迫切程度，达峰时间越晚，甚至还没有达峰(在图 6中峰值年份表示为最近一年)，达峰任务越紧迫。按照两个指标的中位值可将各省份划分为高排放高紧迫、低排放高紧迫、高排放低紧迫、低排放低紧迫四个类别。高排放高紧迫类别的构成相对复杂，有山东等产业大省(区、市)，也有新疆等能源大省(区、市)；低排放高紧迫类别通常为经济欠发达省份，如青海及甘肃；高排放低紧迫类别中的省份尽管已经在中早期排放达峰，仍保有较大的排放体量，推动该类省份继续脱碳有利于全国工业行业实现达峰，该类省份数量较少，不同行业差异较大，主要包含河北、广东、山东等；低排放低紧迫类别主要包含北京、上海、天津等小体量省份。值得注意的是，对于全部三个行业，江苏、安徽都属于高排放高紧迫类别，这两个省份有较为雄厚的经济实力进行技术创新及产业升级，应当在达峰和深度减排方面做出表率；对于全部三个行业，青海、甘肃都属于低排放高紧迫类别，同样需要尽快实现达峰，但需要更多政策及资金支持。

综合各省份三个重点行业碳排放多维度表现，通过聚类分析将各省份按照经济人口发展现状及三行业生产规模、碳排放体量、达峰时间、碳排放脱钩状况分为4个类别。为消除不同指标数据量纲的影响，本文先对各个指标进行标准化，并采用了离差平方和法进行层次聚类，聚类过程如图 7所示。

通过聚类可以对各省份在重点工业行业减排行动中的定位进行识别(表 5)。低碳先进型地区包括北京、上海、天津这3个直辖市，这些城市经济发达且不依赖能源产业及重工业，较早实现了产业升级转型，三个重点行业在早期或中期即实现了排放达峰且峰值不高，现在行业的产量及排放量基本均处于下降趋势；未来该区域减排潜力较小。排放重点型地区包含河北、江苏、山东、河南、广东、四川6个工业大省，这类地区是经济总量最大、人口最多、排放体量最大的类别；这些省份的行业碳排放量大多仍在增长，尤其是电力、钢铁行业，工业生产规模大是造成高排放的主要原因，但单位产量排放并不高，部分省份行业排放与产量也已处于弱脱钩状态。各行业的排放主要集中在这些省份，对其碳排放进行控制是实现全国行业达峰、深度减排的关键。其他省份均属于减排潜力型地区和产能下降型地区，这些省份碳排放强度相对较高、达峰年份相对较晚，区别主要在于产业发展状态和重点排放行业。减排潜力型地区包含辽宁、重庆、陕西等16个省份，这些地区大多电力和钢铁行业排放量依然在增加，并呈强负脱钩状态；未来有较大潜力减少电力及钢铁行业排放。产能下降型地区包含湖北、湖南、广西、贵州和云南5个省份，这些省份近年来的行业产量多呈下降趋势，但碳排放量下降并没有产量下降幅度大，因而多呈现负脱钩状态，尤其是水泥行业；未来这些省份需要尽快减少水泥行业排放。

3 结论与建议

本研究首先从企业(或机组)样本的角度对煤电、钢铁和水泥行业碳排放量进行计算，包括化石燃料燃烧产生的直接排放、购入电力产生的间接排放和化学过程相关的排放。基于此，对各行业的企业碳排放集中度和省份碳排放集中度进行分析。同时，本研究收集了国家层面和省级层面的行业碳排放时间序列数据，识别并横向比较各省份在各行业中的碳排放达峰状态，并判断在各时间阶段碳排放与产量脱钩状态。最后，本研究结合各省份在行业中的排放现状、达峰情况、脱钩状态等，将所有省份分为四类，识别出各省份在重点工业行业减排总量控制中的角色定位。

3.1 结论

从全国整体上看：①钢铁行业、水泥行业碳排放量在2014年后增速放缓，其中钢铁行业碳排放强度下降幅度更大；而电力行业碳排量放在经历平台期后继续上升，尚未出现达峰的趋势。②各行业排放在企业层面表现出集中性，煤电行业排放集中度较低，而钢铁和水泥行业排放集中度较高，其中钢铁行业有少量企业排放突出高，水泥行业有大量企业排放突出低。

从省级层面来看：①各行业达峰状况在省级层面有较大差异，电力行业中，15个省份碳排放量仍在快速增长，大多位于我国东部、西南部和西北部，部分已达峰省份碳排放量并没有大幅度回落；钢铁行业中，16个省份处于晚期达峰，大多位于我国北部和中西部，同时东部7个省份排放仍在快速增长；水泥行业中，12个省份排放还在快速增长，大多位于我国东南和西南部。②各行业当前碳排放在地域分布上表现出集中性，电力行业碳排放呈现“东高西低”的空间分布趋势，山东、江苏、内蒙古、广东、新疆排放量最高；钢铁行业碳排放在空间上最为集中，河北排放突出并蔓延至其周边除北京、天津外的省份；水泥行业碳排放呈现“南高北低中部突出”的空间分布趋势，安徽、山东、四川排放量最高。③各行业碳排放与产量脱钩状态趋于向好，电力行业各省份由负脱钩或弱脱钩转变为弱脱钩或强脱钩，水泥行业普遍从负脱钩、经弱脱钩转变为强脱钩和衰退脱钩，钢铁行业各省份所处脱钩状态较为多样化。

3.2 政策建议

一是推动电力行业尽早达峰，推进钢铁及水泥行业在达峰后深度脱碳减排。在能源消费持续缓慢增长的趋势下，电力行业的达峰路径将依赖对煤电发展的合理控制和可再生电力的技术创新。钢铁和水泥行业碳排放已逐步进入平台期，仍需继续强化减排，以与我国2060年碳中和目标相匹配。水泥行业碳排放约一半来自化石燃料燃烧，一半来自熟料生产过程^[31]，其中工业过程中的二氧化碳排放是深度减排比较困难的部分。因而应双管齐下，探索使用电力替代煤炭、石油等化石能源直接利用，提高电气化程度；从中长期发展角度来看，应发展先进突破性技术工艺，比如氢作还原剂的零碳炼铁技术，减少工业过程的二氧化碳排放。

二是分行业分区域推行差异化的重点行业减排控制措施。直辖市及东部沿海较发达地区，应尽快明确达峰目标，制定达峰路线图，以实现率先达峰，并发挥先进示范作用、带动周边省份；河北、江苏、山东、河南、广东、四川等产业大省(区、市)，虽然部分行业已实现达峰，但仍有较大的排放体量，在中长期应通过升级改造、技术创新等方式持续深度减排；其余省份应学习经济发达地区的先进经验，控制达峰峰值，早日实现碳排放与行业发展的脱钩。同省份不同行业间发展阶段也可能不同，已率先达峰的行业，应分享其达峰经验、带动未达峰行业；电力行业排放很大程度上限制于其他重工业的发展，应从消费侧入手，通过节能提效等方式促进电力行业尽早达峰。