基于STIRPAT模型的浙江省碳排放峰值预测分析

赵慈，宋晓聪，刘晓宇，沈鹏，陈忱，刘磊

（1. 中国环境科学研究院，北京 100012；2. 生态环境部环境工程评估中心，北京 100012）

自1978 年以来，浙江省全省生产总值增长了约500倍[1]。然而，经济的快速增长与大量能源的消耗有着千丝万缕的联系，同时也导致了温室气体排放量的高速增长[2]。在所有温室气体中，CO2排放占比高达90%以上，CO2的减排对减缓气候恶化具有重要影响，因此，控制CO2排放量引起了越来越多的关注[3]。实际上，近10 年来，中国一直是世界上最大的CO2排放国[4]，中国CO2排放量约占全球总排放量的29%[5]。为了缓解国内环境恶化和国际气候谈判带来的双重压力，我国在发布的“中美气候变化联合声明”中宣布了温室气体排放目标，目标的核心内容是承诺到2030 年或更早使CO2排放量达到峰值[6]，在七十五届联合国大会上习近平主席再一次宣布，中国力争在2030 年前实现CO2排放达峰[7]。为此，各行业、各省市都在紧急编制碳达峰行动方案，发布碳达峰目标。浙江省作为中国的经济强省，绿色产业规模位居全国前列，在绿色环保方面一直是国内的排头兵，而是否能够在“碳达峰、碳中和”的绿色低碳发展新征程中继续发挥领头羊作用对于全国区域的碳达峰、碳中和至关重要。为实现碳达峰这一目标，了解碳排放现状，分析影响因素，预测碳排放峰值和未来碳排放量，就成了碳减排工作的当务之急。

国内外学术界已有大量关于中国整体、区域和省级层面的碳排放预测研究。从中国整体层面来讲，据国际能源署[8]预测，我国预计在2025 年实现碳达峰，此时的CO2排放量为96.8 亿吨。而在Nature Sustainability发表的中美合作研究[9]通过分析我国现行减排政策和结构模型预测，发现我国在2030 年前能实现CO2的排放峰值。Ma 等[10]基于Kaya-LMDI 模型分析了各种驱动因素对中国能源消耗碳排放的影响，发现经济的快速发展和城市化的加速不利于减少碳排放，降低能耗，调整行业内部结构，完善经济政策体系，是促进未来中国低碳发展的重要手段。Su & Lee[11]引入理论和实证模型估算了中国温室气体排放峰值。结果表明，到2028 年，中国碳排放可能达到峰值，估计为117.70 MtCO2e。从政策层面研究发现，碳定价和全国碳排放交易计划是促进能源过渡和清洁煤技术的最重要手段。褚力其等[12]应用GDIM 分析了1985—2017 年我国农业方面碳排放的驱动因素，发现财政支出规模作为第一驱动力，贡献率达到39.28%。此外，设定动态情景预测我国在政策规制和绿色低碳情景下均能在2030 前实现农业排放碳达峰。不同学者有关国家层面CO2排放峰值时间预测略有不同，但基本都在2030年之前。从区域层面分析，邓小乐和孙慧[13]设置8 种情景对西北五省（新疆、宁夏、陕西、青海和甘肃）的碳排放趋势进行了预测，在2030 年前西北五省若要实现碳达峰，关键在于碳排放强度的控制。刘彦迪[14]基于广义迪氏指数分析了影响我国东部、中部、东北部和西部四个区域CO2排放的因素，发现能源消耗、经济发展、人均碳排放、单位GDP 碳排放强度均是影响CO2排放的主要因素。同时，分情景预测四大区域碳达峰时间，在最优路径下东部和东北部于2025 年率先达峰，西部和中部于2030 年达峰。曹丽斌等[15]使用柯布-道格拉斯函数预测了“新冠”疫情影响下长三角城市群CO2排放达峰时间，已有19 个城市具备在2025 年前达峰的条件，其中就包括浙江省宁波、湖州、杭州、嘉兴和温州5 个城市。臧宏宽等[16]研究了2015—2019 年京津冀城市群经济发展与碳排放的脱钩情况，并结合世界资源研究所[17]提出的达峰判断理论，判定北京、天津、承德、唐山、石家庄和邯郸目前已实现碳达峰，其他城市CO2排放量还处于增长状态，还未实现达峰。就具体省份而言，赵荣钦等[18]通过STIRPAT 模型以及情景分析法预测了河南省包含能源消费、食物消费、农业活动和废弃物四方面在内的碳排放峰值，发现在低碳情景下河南省在2030年前不能实现碳达峰目标，如果同时考虑碳吸收补偿，即可在2030 年前实现碳达峰。马彩云等[19]使用灰色预测模型预测了2017—2021 年安徽省建筑业碳排放量，研究表明其直接碳排放量仍未达到峰值。王磊[20]基于投入产出模型预测天津市2015 年CO2排放量为69 729 万吨，是仅考虑终端产品消费产生的碳排放量的2.75 倍，由此表明中间产品消费导致的碳排放也不容忽视。

目前，还没有相关文献从全省层面对浙江省碳排放峰值进行预测分析，此外结合情景分析法的STIRPAT模型，使用简单方便，能够考虑多种因素影响，同时，该模型克服了Kaya 方程和IPAT 模型的缺陷（所有因素以相同的比例影响碳排放），已被多个学者用来预测碳排 放[11,13,18,21-22]。因 此，本 文 以 浙 江 省 为 例，运 用 改进的STIRPAT 模型，选择六个因素作为自变量：人口（P）、人均GDP（A）、碳排放强度（T）、能源消耗强度（Ps）、能源结构（Es）、产业结构（Is），运用回归检验（PLS法）进行实证分析，并结合情景预测法对2020—2030 年浙江省碳排放量进行预测，以期为浙江省低碳发展提供参考。

1 研究方法和数据

1.1 研究方法和模型构建

碳排放量的预测是确定最佳碳排放路径的关键问题。IPAT 模型通过反映人口，富裕度和技术的综合影响来预测一个国家的碳排放量[23]。York 等[24-25]通过比例效应假设研究指明了IPAT 模型的局限性，同时，对IPAT 模型进行了改进得到随机效应模型（STIRPAT）。STIRPAT 模型，即公式（1）的基础是研究人口、财富和技术对环境的随机效应的回归分析[26]。

式中：a、b、c、d代表各指标的弹性系数。

扩展的STIRPAT 模型表示为：

式中：全国碳排放量（C）单位为万吨；人口（P）单位为万人；人均GDP（A）单位为万元/人；碳排放强度（T）单位为吨/万元、能源消耗强度（Ps）单位为吨标煤/万元、能源结构（Es）为百分比%；产业结构（Is第二产业占比）为百分比%；e、f、g代表各指标的弹性系数；h表示误差。

1.2 数据来源和说明

本文碳排放数据来自中国碳排放数据库，各变量来自历年浙江省统计年鉴（表1）。

表1 STIRPAT模型数据说明

扩展的STIRPAT 模型实证数据来源于历年的浙江省统计年鉴[1]和《中国能源统计年鉴2006》[27]，对所选指标进行整理，得到如表2 所示的数据。

表2 2005—2017年浙江省碳排放及相关指标

2 基于扩展后STIRPAT模型实证分析

通过查阅文献发现多重共线性是STIRPAT 模型的主要缺点[28]，而通过偏最小二乘回归（PLS）可以解决这一问题[29]。首先需要分析各因素间的相关性，然后对自变量进行降维提取主成分（因子分析法），最后进行回归求得STIRPAT 模型。

2.1 变量相关性分析

对本文中的6 个自变量进行因子分析，KMO 和巴特利特检验和相关性矩阵如表3 ～表5 所示。由表3 分析可知，KMO 检验值为0.788，根据表4 KMO 检验度量标准[30]判断6 个变量适合做因子分析。巴特利特球形度检验的P＜0.001，拒绝原假设，说明表5 不同于单位矩阵，各个变量间存在相关性可以做因子分析[28]。

表3 KMO和巴特利特检验

表4 KMO检验度量标准

表5 相关性矩阵

从表5 可看出大部分变量间存在高度相关性。其中A与T、Ps、Is之间存在很高的负相关性，相关性达到-0.979、-0.995、-0.939。T与Ps、Is之间存在很强的正相关性，相关性达到0.993、0.973。Ps和Es、Is之间也存在高度正相关，其中，Ps和Is的相关性（0.960）高于Ps和Es的相关性（0.848），这说明产业结构的优化和能源结构优化相比更有利于能耗的降低。

2.2 因子分析及模型参数确定

因子分析结果见表6。从表6 分析可知，提取前2个成分即可充分解释所有变量对碳排放的影响，这2 个主成分分别解释总方差的93.091%和5.976%，方差累计贡献率达到99.067%。

表6 总方差解释

然后进行回归分析，计算得到STIRPAT 模型为：

从上述回归方程分析可知，各因素对碳排放影响程度为：人口＞能源结构＞能源消耗强度＞人均GDP ＞碳排放强度＞产业结构。即在其他变量一定的情况下，人口每增长1%，碳排放量增长0.72%；煤炭比重每增长1%，碳排放量增长0.24%；人均GDP 每增长1%，碳排放量增长0.06%；二次产业比重每增长1%，碳排放量增长0.01%。碳排放强度和能源消费强度系数为负，对碳排放具有负向作用，这虽然与经济理论相悖，但是与张哲等[29]、孙文静[31]、宋晓晖等[32]研究结论相似，这是由于指标选取不够全面造成的，也反映出浙江省对于碳排放相关活动监管力度的不足[31]以及碳排放相关指标信息公开的透明度较低。

2005—2017 年浙江省实际碳排放量与模型拟合结果见图1，拟合数值与真实值的误差比见表7，除2005年的拟合结果误差绝对值大于10%外，其他年份拟合结果误差绝对值均在10%以内，与同类的研究相比[28]，误差较小在可接受范围内。

图1 浙江省2005—2017年实际碳排放与STIRPAT模型模拟碳排放

表7 碳排放模型拟合数值与实际值对比分析

3 浙江省碳排放预测研究

3.1 情景分析和参数设定

为了更全面地预测浙江省CO2排放情况，本文从经济社会发展和减排相关的两类因素考虑设定了三种碳排放情景。（1）基准情景，参考浙江省目前应对气候变化以及能源相关的政策文件，按照常规发展速度预测人口、人均GDP、碳排放强度、能源消耗强度、能源结构、产业结构6 个因素的变化。（2）低碳情景，以基准情景为基础，除推行各项气候变化应对和能源优化政策外，还要加强低碳转型，在碳排放强度、能源消耗强度、能源结构、产业结构方面取得一定突破。（3）强化低碳情景，基于低碳情景进一步加强调控，积极出台各项低碳措施，在碳排放强度、能源消耗强度、能源结构、产业结构方面取得重大进展，浙江省将全面开启低碳发展之路。

使用STIRPAT 模型，确定人口、人均GDP、碳排放强度、能源消耗强度、能源结构、产业结构6 个碳排放影响因素，并设定低、中、高三种变化率来对各影响因素进行预测，三种碳排放预测情景下各因素变化速度见表8。

表8 三种碳排放预测情景下各因素变化速度

人口（P）：根据联合国预测，设定2021—2025 年浙江省人口低、中、高年均增长率分别为0.82%、1.12%、1.34%；2026—2030 年低、中、高年均增长率0.34%、0.66%、1.04%；2031—2035 年低、中、高年均增长率-0.15%、0.19%、0.68%。

人均GDP（A）：以2005 年不变价计，浙江省自2005 年以来，人均GDP 呈上升趋势，但是增长率逐渐下降。同时，考虑“新冠”疫情影响，设定2021—2025 年中速率和高速率年均增长率分别为5.8%和6.3%；2026—2030 年中速率和高速率年均增长率5.00%和5.3%；2031—2035年中速率和高速率年均增长率4.00%和4.3%。

碳排放强度（T）：根据浙江省能源发展“十二五”“十三五”“十四五”规划要求，碳排放强度2015 年 比2010 年 降 低19%，2020 年 比2015 年 降 低18%，2025 年比2020 年下降18%，2020—2030 年的年均下降率为3.89%。以此为基准设定低速率为3.89%，高速率为4.85%，中速率为4.36%。

能源消耗强度（Ps）：根据浙江省能源发展“十二五”“十三五”“十四五”规划要求，能耗强度2015年比2010 年降低18%，2020 年比2015 年降低15%，2025 年比2020 年降低13.5%，“十四五”期间的年均下降率为2.86%。按照此变化趋势设定基准情景下2030 年比2025 年下降11.5%，年均下降率2.41%；2035 年比2030 年下降9%，年均下降率为1.87%。以此为基准设定“十四五”“十五五”“十六五”中速下降率分别为：3.20%、2.86%、2.41%，高速下降率分别为3.43%、3.20%、2.86%。

能源结构（Es）：根据浙江省能源发展“十四五”规划（征求意见稿），设定2020 和2025 年浙江省煤炭占能源消费量比重分别为42.8%和33.5%，2021—2025 年年均下降率4.78%，2026—2035 年年均下降率5.00%；中速率为2021—2025 年年均下降率5.27%，2026—2035年年均下降率5.49%；高速率为2021—2025 年年均下降率5.51%，2026—2030 年年均下降率5.7%，2031—2035 年年均下降率6.36%。

产业结构（Is）：根据浙江省2005—2020 年二次产业结构变化，设定低速率为2021—2025 年年均下降率3.70%，2026—2035 年年均下降率4.50%；中速率为2021—2025 年年均下降率4.10%，2026—2035 年年均下降率5.30%；高速率为2021—2025 年年均下降率4.30%，2026—2035 年年均下降率5.50%。

3.2 浙江省碳排放峰值预测

碳排放达峰不是表示某一年CO2排放量达到峰值，而是指从这一年开始某一地区碳排放量出现稳定下降的趋势[29]。从图2 分析可知，基准情景、低碳情景和强化低碳情景下浙江省分别于2028 年、2025 年和2023 年达到峰值，峰值分别为3.93、3.87 和3.85 亿吨。其中基准情景下，2020—2028 年浙江省碳排放呈缓慢增长趋势，于2028 年达到排放峰值，比2005 年碳排放量提高了47.07%；2028—2035 年碳排放量开始缓慢下降，到2035 年达到3.87 亿吨。低碳情景下，2020—2025 年期间浙江省碳排量处于小幅波动状态，于2025 年达到排放峰值；2025—2035 年碳排放开始迅速降低。强化低碳情景下，浙江省碳排放于2023 年达峰，比基准情景下的达峰时间提前了5 年，2023 年后碳排放迅速下降，至2035 年降到3.51 亿吨。

图2 浙江省三种情景下碳排放峰值预测

4 结论与建议

人口、能源结构、人均GDP、产业结构对碳排放均具有正向促进作用，其中，人口、能源结构、人均GDP是浙江省碳减排的主要影响因素。情景预测分析结果表明，浙江省在基准情景、低碳情景和强化低碳情景下分别于2028 年、2025 年和2023 年达到CO2峰值，但是峰值大小排序为：基准情景下CO2峰值＞低碳情景CO2峰值＞强化低碳情景CO2峰值。

基于以上结论，提出以下建议：（1）加快能源结构调整，降低煤炭占比，加大生物质能、天然气等低碳能源和核电、水电及其他无碳能源开采利用的技术研发力度，构建多元化的低碳能源体系。（2）人口作为影响浙江省碳排放的重要驱动力，应从提高人口质量，构建绿色低碳生活方式方面来弱化其影响力。提高人口质量进而促进社会技术进步，减少能源消耗，降低碳排放。提高人民环保意识，倡导全民节能减排，构建绿色低碳生活方式。（3）优化产业结构，降低二产比例。加大科技创新研发力度来助力产业转型升级，完善配套的政策措施来加强政府的宏观调控和引领作用。