基于STIRPAT 模型的天津市碳达峰和碳中和分析

刘茂辉 刘胜楠 孙猛 李婧 岳亚云 刘佳泓*

（1. 天津市生态环境监测中心，天津 300191；2. 天津天滨瑞成环境技术工程有限公司，天津 300190）

1 引言

党中央经过深思熟虑作出了“力争2030 年前实现碳排放达峰，2060 年前实现碳排放中和”的重大战略决策，这一决策关乎中华民族的永续发展和人类命运共同体的构建，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》和中央财经委员会第九次会议对这一决策作了重要部署。为严格落实党中央的决策部署，天津市在《天津市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标纲要》和2021 年天津市生态环境保护工作中对碳达峰和碳中和工作作了安排。为了对天津市碳排放管理提供决策支持，众多学者开展了天津市碳排放的研究，主要研究内容包括碳排放影响因素分析［1-7］、碳排放情景预测分析［6-8］和碳减排潜力分析［9-10］。天津市碳排放影响因素可以分为四大类：经济发展因素、产业因素、人口因素和能源因素。其中，经济发展因素包括GDP、GDP 增速、人均GDP、外商直接投资（FDI）；产业因素包括第二产业比率；第三产业比率、第二产业能源消耗占比、第三产业能源消耗占比；人口因素包括常住人口数、城市化率，能源因素包括能源消耗总量、能源强度、生活能源占比、煤炭消耗占比、石油消耗占比、天然气消耗占比、能源效率、碳排放系数。在碳排放情景预测分析方面，孙钰等［8］基于Kaya 恒等式分基准情景、节能情景、低碳情景和强化低碳情景等4 个情景对天津市碳排放进行了预测分析，结果显示，在节能情景下，天津市可完成2020 年减排承诺，同时，天津市按低碳模式发展下将在2020—2035 年间达到碳排放的高峰；李健等［6］基于1995—2013 年的数据，利用灰色模型预测天津市2020 年能源强度，结果表明，2020 年天津市能源强度为2005 年的44.76%，降幅达到55.24%，优于全国的减排标准；李雪梅等［7］在天津市2000—2016 年碳排放测算的基础上，基于STIRPAT（Stochastic Impacts by Regression on Population，Affluence，and Technology，可拓展的随机性的环境影响评估）模型预测天津市碳排放变化趋势，结果显示，中增长强减排情景模式是天津市最佳发展模式。在碳排放减排潜力分析方面，苑清敏等［9］运用系统动力学方法探求影响因素对未来天津市碳排放的影响，结果表明，在天津市碳排放量达到峰值后，结构调整、低碳技术水平和碳汇能力继续为碳减排发挥积极作用。李健等［10］运用Tapio 脱钩模型和LMDI 分解探讨天津市碳减排驱动因素，结果显示，经济增长是促进碳排放增长的主要原因，能源效率始终是促进天津市实现脱钩的关键。然而，碳达峰和碳中和目标提出之后，天津市碳达峰目标能否完成，天津市碳中和路径是怎样的，目前还没有学者开展研究。

本研究通过核算2000—2019 年天津市的碳排放量，选取天津市人口总量、城镇化率、地区生产总值、能源强度（单位地区生产总值能源消耗）、高技术比重（高技术包括制造业增加值占规模以上工业增加值比重）等变量构建可拓展的STIRPAT 模型，分析各影响因素对天津市碳排放量的影响，依据天津市“十四五”时期部分经济社会发展指标评估天津市能否按时完成碳达峰目标，并探讨天津市碳中和路径。

2 研究方法和数据来源

2.1 碳排放量核算

研究依据《省级温室气体清单编制指南（试行）》来开展碳排放量核算，该指南总体上遵循《IPCC 国家温室气体清单指南》的基本方法，并借鉴了1994年和2005 年我国能源活动温室气体清单编制好的做法。其中，能源活动化石燃料燃烧温室气体清单编制采用以详细技术为基础的部门方法，该方法基于分部门、分燃料品种、分设备的燃料消费量等活动水平数据以及相应的排放因子等参数，通过逐层累加综合计算得到总排放量，计算公式如下：

式中，EF 为排放因子，kg/TJ；Activity 为燃料消费量，TJ；i 为燃料类型；j 为部门活动；k 为技术类型。

2.2 STIRPAT 模型

STIRPAT 模型源于IPAT 等式［11］，IPAT 等式为：

式中，I 为环境负荷；P 为人口规模；A 为富裕度；T 为技术水平。

基于IPAT 等式，York 等［12］构建了STIRPAT 模型，其表达式为：

式中，a 为常数；P，A，T 含义同式（2）；b，c，d 分别为P，A，T 的指数项；e 为误差项。

STIRPAT 模型作为定量分析各影响因素对环境负荷的一种有效方法，已被广泛地应用于碳排放研究中。孙义等［13］采用STIRPAT 模型分析了吉林省碳排放驱动因素；潘栋等［14］基于中国东部11 省市1997—2017 年的面板数据，采用STIRPAT 模型来预测不同情景下的碳排放趋势，并据此分析东部地区整体碳排放达峰的可能性；张国兴等［15］构建扩展的STIRPAT 模型预测黄河流域交通运输碳排放趋势。在利用STIRPAT 模型研究碳排放过程中，可以依据研究区域实际情况，引入其他可以对碳排放造成影响的因素，构建扩展的STIRPAT 模型［16］。研究选取人口总量（P）、城镇化率（U）、地区生产总值（A）、能源强度（T）、高技术比重（H）等5 项因素作为自变量，对STIRPAT 模型进行扩展，构建扩展后的模型为：

为了消除模型中可能存在的异方差影响，研究将所有变量进行对数化处理，对数化之后的扩展STIRPAT 模型为：

公式（5）中模型各变量说明见表1。

表1 STIRPAT 模型各变量说明

在使用STIRPAT 模型研究碳排放影响因素时，构建的多元线性回归模型易产生多重共线的问题［17］，为解决这一问题，研究参照文献［16］的方法，使用偏最小二乘法（PLS）进行多元线性回归模型的构建。

2.3 数据来源

2000—2019 年碳排放所需活动水平数据、人口总量、城镇化率、地区生产总值、第三产业比重、能源强度和高技术比重数据均来源于历年天津统计年鉴和《天津市国民经济和社会发展统计公报》。为排除通货膨胀等物价上涨因素，地区生产总值采用2000年不变价进行折算。

2.4 情景设置

依据《天津市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标纲要》中城镇化率、地区生产总值、能源强度和高技术比重以及近3 年人口总量变化率预测天津市碳达峰情况，并将以上数据作为基准情景。在基准情景的基础之上，低碳发展加严40%作为低碳情景，即城镇化率、地区生产总值的增长幅度下降40%，人口总量和高技术比重的增长幅度增加40%，能源强度的下降幅度增加40%；在基准情景的基础之上，低碳发展加严80%作为超低碳情景，即城镇化率、地区生产总值的增长幅度下降80%，人口总量和高技术比重的增长幅度增加80%，能源强度的下降幅度增加80%。各情景下各参数具体设置见表2。

表2 情景设置

3 结果与分析

3.1 回归结果分析

表3 为各参数的Pearson 相关系数。由表3 可知，各自变量参数的相关性均大于0.9，说明各参数之间均有较高的相关性。

表3 Pearson 相关系数矩阵

以公式（5）为模型进行线性回归分析，结果见 表4。

表4 线性回归结果

由表4 可知，城镇化率对数系数的方差膨胀因子（VIF）最高（744.639），其次是地区生产总值（572.361），高技术比重最低（64.249），但各参数的方差膨胀因子均远高于10，说明各自变量之间存在着显著的多重共线性，若采用此线性回归拟合出的模型进行预测分析，可靠性较低，因此需要引入PLS 来消除自变量的多重共线性缺陷。首先使用主成分分析提取主成分，得到4 个主成分的累计方差贡献依次为99.11%，99.59%，99.90%，99.99%，可以充分地解释自变量的信息。使用主成分分析步骤确定的主成分数据，提取4 个主成分。首先对原数据的因变量和自变量都进行标准化，再通过PLS 算法，得到回归方程为：

从得到的回归方程式（6）来看，对于天津地区，在保持其他变量不变的情况下，人口总量每提高1%，则碳排放平均减少1.10%；城镇化率每提高1%，则碳排放平均增加9.46%；地区生产总值每提高1%，则碳排放平均增加0.70%；能源强度每降低1%，则碳排放平均减少0.98%；高技术比重每增加1%，则碳排放平均减少0.42%。实际排放与拟合排放结果如图1 所示，误差在－5.6%～4.0%。由此可见，城镇化率、富裕程度、能源强度与碳排放呈正相关，与上海市［16］、江苏省［18］、昆明市［19］和天津市［4］是一致的，但人口总量与碳排放呈负相关，这与以上城市或省份的研究是不一致的，主要是因为2013 年以来天津市的碳排放是呈下降趋势的，而人口总量则是呈上升趋势的，以上城市的数据结果并未呈现类似规律，所以导致了本研究的人口总量的系数与其他城市或省份的研究不一致的结果。

图1 天津市碳排放实际排放与拟合排放误差分析

3.2 碳排放达峰分析

目前对于中国城市碳达峰还没有明确的定义和概念，参照张立等［20］的研究，城市碳达峰是指城市的二氧化碳排放在一段时间内达到峰值，之后进入平台期并可能在一定范围内波动，但不能超过峰值，然后进入平稳下降阶段。本研究将碳达峰定义为碳排放出现峰值随后经历平台期并进入显著下降阶段（P＜0.01）。

基于STIRPAT 模型的模拟结果，对天津市“十四五”期间碳达峰情况进行预测，具体公式为：

“十四五”时期是天津在全面建成高质量小康社会基础上，开启全面建设社会主义现代化大都市新征程的第一个五年，是推动高质量发展、构建新发展格局的关键时期，基于《天津市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标纲要》《2020 年天津市国民经济和社会发展统计公报》《天津市2021 年政府工作报告》，2020—2025 年期间，天津市人口总量年均增长0.159%，城镇化率2020年为83.6%、2025 年为85%、年均增长0.28%，地区生产总值2020 年为1.5%、2021 年为6.5%、2022—2025 年为6%，能源强度2020 年5 年累计降低17%、2025 年5 年累计降低15%，高技术比重2020年为15.4%、2025 年为30%以上。基于以上数据和公式（7）模拟天津市“十四五”碳达峰情况，结果显示，天津市2013 年碳排放达到峰值之后，2014—2020年碳排放处于平台期，之后稳定下降，并于2024 年显著下降（P＜0.01）。说明目前天津市采取的低碳发展策略可以确保在2025 年之前实现碳达峰。

由于对碳达峰的定义不同，对于碳达峰的年份预判也会略有差别。臧宏宽等［21］的碳达峰定义为近5 年内，能源相关的碳排放出现高峰并逐渐下降或波动下降，同时碳排放与地区生产总值之间处于强脱钩或弱脱钩状态，按照其研究，天津市在2020 年之前的近5 年碳排放量出现了峰值并呈降低趋势，且经济增长与碳排放呈强脱钩状态，已经处于达峰状态。而本研究中也显示天津市碳排放在2020 年之前已经出现峰值并呈下降状态，从这一点上看两者的研究是一致的，由于本研究限定碳排放显著下降才可定义为碳达峰，因此，碳达峰的判断年份出现了不一致的情形。李雪梅等［7］研究显示“中增长强减排情景模式”是天津市最佳发展模式，在此情景下，天津市将于2025 年达峰，对于达峰年份的判断与本研究较为接近。综上，天津市按照“十四五”既定情形发展可以在2025 年之前实现碳达峰。天津市碳排放达峰预测分析见图2。

图2 天津市碳排放达峰预测分析

3.3 碳排放中和分析

碳排放中和一般是指进入大气的二氧化碳排放和吸收的汇之间达到平衡［22］，本研究基于天津市“十四五”规划设置了基准情景、低碳情景和超低碳情景，其中，地区生产总值的设置参考了文献［23］中“中国未来GDP 增速预测”，基于公式（7）模拟天津市3 种情景下碳排放情况。结果显示，在基准情景下，天津市的碳排放在2021—2030 年逐渐下降，但2031 年开始逐渐升高，直至升到2060 年的4.6 亿t；在低碳情景下，天津市碳达峰之后碳的排放显著下降，直至降到2060 年的1.1 亿t；在超低碳情景下，天津市碳达峰之后碳的排放更为显著地下降，直至降到2060 年的0.2 亿t。2020 年天津市森林覆盖率为13%，2025 年为13.6%，按年均增加0.12%计，到2060 年天津市森林覆盖率为17.8%，碳汇能力为29万t/a。因此，在基准情景下，天津市无法实现碳中和；在低碳情景和超低碳情景下，天津市需要实施碳汇工程，并确保碳汇在2060 年分别稳定达到1.1 亿t和0.2 亿t，才能实现碳中和。天津市碳排放中和预测分析见图3。

图3 天津市碳排放中和预测分析

4 结论

对天津市碳排放影响最大的因素是城镇化率，城镇化率每提高1%，则碳排放平均增加9.46%；其次是人口总量和能源强度，人口总量每提高1%，则碳排放平均减少1.10%；能源强度每降低1%，则碳排放平均减少0.98%。严格落实“十四五”规划中碳排放相关各项措施，天津市可以在2025 年之前实现碳达峰。天津市要在2060 年之前实现碳排放中和，需要适时实施碳捕集等碳汇工程。