基于STIPRAT评估模型的金砖五国碳排放影响因素分析

张忠华,李东耀,刘奭昕

(中国电力工程顾问集团东北电力设计院有限公司,吉林 长春 130021)

0 引言

金砖五国由巴西、俄罗斯、中国、印度和南非组成,是当前世界新型经济体合作组织的重要代表,其组织成员经济的快速发展为世界经济注入了强大活力。2021年,金砖五国经济总量约占全球的25.6%。在经济快速发展的同时,金砖五国碳排放总量也快速增加,2021年,金砖五国碳排放总量约占全球的45.8%。在全球共同应对气候变化的大格局下,金砖五国在碳达峰、碳净零方面所采取的措施将引起高度关注。

在第26届联合国气候大会上,金砖五国均明确做出实现净零排放或碳中和的预期时间目标。其中,巴西和南非承诺于2050年实现净零排放,俄罗斯和中国承诺于2060年实现碳中和,印度承诺于2070年实现碳中和。

本文采用1990—2021年相关数据,对金砖五国经济、能源消费及碳排放情况进行分析,并重点就各组织成员国碳排放影响因素进行模型论证。其中,经济方面主要从经济总量及人均GDP进行分析;能源消费主要从总量及2020年终端能源分类消费情况进行分析;碳排放主要通过对人均GDP和人均碳排放量分析,论证各组织成员国经济增长与碳排放量是否符合库兹涅茨“倒U字形曲线”假说,并与已实现碳达峰的美国进行对比。本文采用基于STIPRAT的评估模型,研究论证各组织成员国碳排放影响因素,并分析各组织成员国的模型拟合参数,对金砖五国碳达峰在能源利用、能源供应等方面提出建议。

1 经济发展分析

1.1 经济总量

2021年,金砖五国GDP合计约为222 079亿美元[1](2015年不变价,下同),约占全球经济的25.6%,全球占比逐年提高。其中,中国已于2006年超过日本,成为全球第二大经济体,而印度也已成为全球第六大经济体,1990—2021年金砖五国GDP统计情况如表1所示。2021年,金砖五国GDP可比增速分别为巴西4.6%、俄罗斯4.8%、中国8.1%、印度8.9%、南非4.9%[2],在2020年疫情后均表现出高增长潜力,而中国和印度的经济增长趋势更为明显,高于全球平均增速5.8%。

表1 1990—2021年金砖五国GDP统计情况(2015年不变价)

1.2 人均GDP

2021年,金砖五国人均GDP分别为巴西8551美元、俄罗斯10 220美元、中国11 188美元、印度1961美元、南非5865美元[3],除中国外,均低于全球人均GDP平均水平。其中,中国人均GDP一直处于上升趋势,21世纪后增速明显加快;印度人均GDP增长相对较为缓慢,主要是经济增长明显滞后于人口增长;俄罗斯经历解体后的大幅振荡,近期已处于波动性增长态势;巴西和南非的增长情况相对较为稳定。金砖五国在劳动力因素、技术进步及知识存量等方面,仍与欧美发达国家存在较大差距。1990—2021年金砖五国人均GDP与全球人均GDP对比情况如图1所示。

图1 1990—2021年金砖五国人均GDP与全球人均GDP对比情况

2 能源消费分析

2.1 一次能源消费总量

2021年,金砖五国一次能源消费总量约为214.8 EJ,同比增长6.6%,约占全球一次能源消费总量的36.1%。随着金砖五国经济发展,其一次能源消费总量也呈现增长态势,全球占比不断增加,如表2所示。受资源禀赋影响,石油方面,巴西和俄罗斯石油资源较为丰富,在满足自身需求外,还具备出口能力,而中国和印度对外依存度不断提高;天然气方面,仅俄罗斯能够满足自身发展需要,其他组织成员国均需进口;煤炭方面,俄罗斯和南非在满足自身需求外还具备出口能力,中国基本满足供需平衡,印度煤炭对外依存度低于石油,巴西煤炭对外依存度较高。

表2 1990—2021年金砖五国一次能源消费总量

不同资源禀赋导致各组织成员国用能结构有所差异。其中,巴西一次能源消费以石油为主,其次是丰富的水能等可再生能源;俄罗斯一次能源消费以天然气为主,其次为石油;中国和印度一次能源消费结构相近,均以煤炭为主,其次为石油和天然气;南非一次能源消费以煤炭为主,其次为石油。由于金砖五国仍处于工业化发展中后期阶段,能源消费量仍处于上升阶段,特别是中国、印度以煤炭为第一消耗能源的国家,能源消费量增加的同时将面临更大的碳排放压力。

2.2 一次能源人均消费量

2021年,金砖五国一次能源人均消费量分别为巴西58.7 GJ(1 EJ=109GJ),俄罗斯214.5 GJ,中国109.1 GJ,印度25.4 GJ,南非82.8 GJ。除巴西和印度外,其他三国人均消费量均高于全球平均水平75.6 GJ。其原因一方面受一次能源消耗总量影响,另一方面受人口影响。近几年巴西一次能源消费总量均维持在12 EJ左右,而人口总数则一直呈现增长趋势;印度庞大的人口基数导致人均一次能源消耗量偏低。金砖五国一次能源人均消费情况如图2所示。

图2 金砖五国一次能源人均消费情况

2.3 终端能源分类消费情况

与各组织成员国经济发展需求及资源禀赋情况相对应,在其终端能源分类消费情况中,各国资源丰富的能源及经济发展所亟需能源占比均较高。其中,2020年巴西石油终端能源消费占比约为41.5%,可再生终端能源消费占比约为31%;俄罗斯天然气终端能源消费占比约为34.5%;中国的煤炭和石油终端能源消费占比均约为26.4%;印度的煤炭终端能源消费占比约为32.4%,可再生终端能源消费占比约为28.9%;南非的石油终端能源消费占比约为37.9%,其次是电力和煤炭。2020年金砖五国终端能源分类消费占比情况如表3所示。

表3 2020年金砖五国终端能源分类消费占比情况 单位:%

对各组织成员国电力终端能源消费占比分析可知,经济增速明显的国家,其电力终端能源消费占比增长较快,因此有必要探寻清洁能源电力消费占比提高对能源消费清洁化程度及节能减排成效的单向作用。1990—2020年金砖五国电力终端能源消费占比如图3所示。

图3 1990—2020年金砖五国电力终端能源消费占比情况

3 碳排放量分析

3.1 碳排放总量

2021年,金砖五国碳排放总量约为15 532.6×106t,约占全球碳排放总量的45.8%。1990—2021年,金砖五国碳排放总量占比明显提高,特别是2011年后占比始终高于40%,显著高于其对应的经济占比,其中,中国在2005年后已成为全球碳排放量最多的国家[4]。根据历史碳排放量已达最高水平且在碳排放量达峰后5年左右时间内,地区碳排放量减少10%以上的评判标准[5],金砖五国均未实现碳达峰。1991—2021年,金砖五国碳排放量增速变化情况如图4所示。

图4 1991—2021年金砖五国碳排放量增速变化情况

3.2 人均碳排放量

2021年,金砖五国人均碳排放量分别为巴西2040.2 kg、俄罗斯11 023.7 kg、中国7450.6 kg、印度1832.1 kg、南非7309.9 kg,除巴西和印度外,其他三国均高于全球平均水平4322 kg。与美国对比,金砖五国人均碳排放量均低于美国平均水平,其中2021年印度人均碳排放量仅约为美国的0.13倍。从量值上看,金砖五国人均碳排放量值较达峰国家明显偏低,但比值差距有所减少[6]。1990—2021年金砖五国与美国人均碳排放量比值变化情况如表4所示。

表4 1990—2021年金砖五国与美国人均碳排放量比值变化情况

3.3 经济增长与碳排放量的相关性

1991年,Grossman等通过对二氧化硫和“烟”2种污染物浓度与经济增长之间关系的研究发现,在国民收入水平较低的情况下,其浓度随人均GDP增加而增加,而在国民收入水平较高的情况下,其浓度随人均GDP增加而降低,简称库兹涅茨“倒U字形曲线”假说。

利用散点图对金砖五国人均碳排放量与人均GDP数据的相互关系进行分析,并与美国进行对比。结果证明:除俄罗斯外,其他四国的经济增长与碳排放量基本保持达峰前的正相关性,且拟合优度(R-squared,R2)很高,拟合程度较好;俄罗斯经济增长与碳排放量的R2较低,经济增长和碳排放量相关性与其他四国有明显差异;美国在达峰前国家经济增长与碳排放量保持了正相关性,达峰后则呈现较为明显的负相关性,但R2不高。除俄罗斯外,上述国家碳排放量与人均GDP的关系均基本符合库兹涅茨“倒U字形曲线”假说,且在碳达峰前,随着经济增长,碳排放量也将不断增加。1990—2021年金砖五国及美国人均碳排放量与人均GDP的散点图如图5所示。

图5 1990—2021年金砖五国及美国人均碳排放量与人均GDP的散点图

3.4 金砖五国碳排放量情况总体分析

从经济上看,随着金砖五国经济快速发展,其在全球经济中占比不断提高,但由于劳动力因素、技术进步等方面与欧美国家的巨大差距,金砖五国的人均GDP水平仍明显偏低;从碳排放情况上看,金砖五国均尚未达峰,除俄罗斯外,其他四国碳排放与经济的相互关系基本符合库兹涅茨“倒U字形曲线”假说,在碳达峰前随着经济增长,碳排放量也将不断增加,碳减排面临巨大压力。

4 基于STIRPAT评估模型的碳排放影响因素分析

4.1 数列稳定性分析

实施经济计量和预测的基本前提是样本数据反映的统计特征具有代表性、可延续性,并称这些统计量(均值、方差、协方差)的取值在未来仍能保持不变的样本时间序列为平稳序列。在经济系统中,一个非平稳的时间序列通常可通过差分变换的方法转换成为平稳序列。本文应用Eviews软件,利用ADF检验方法验证1990—2020年(由于2021年部分数据不全,未考虑2021年)金砖五国相关数据的稳定性,已保证在应用线性回归方法时,相关分析数据序列是平稳的[7],检验结果如表5所示。

表5 金砖五国相关数据单位根检验结果

由表5可知,1990—2020年金砖五国的lnCO2、lnEEP、lnGDP及lnPOP序列均不平稳,在进行一阶差分后,均满足平稳性要求。

4.2 基于STIRPAT模型拟合

STIRPAT模型是York和Dietz提出的基于IPAT的随机模型[8-10],即将人口规模P、经济发展水平A与技术水平T随机回归,以分析各因素对环境压力I的影响。其具体模型为

I=a·Pb·Ac·Td·e

(1)

式中:a为模型参数;b、c、d分别为人口规模、经济发展水平与技术水平的影响系数;e为随机误差项。在对该模型进行对数处理后,进一步优化为

lnI=lna+b′lnP+c′lnA+d′lnT+lne

(2)

式中:b′、c′、d′ 3个影响系数转变为对应影响因素对环境压力的弹性系数。

为论证金砖五国人口、经济及技术不同方面对碳排放量的影响,本文结合数列稳定性分析结果,设定碳排放量CO2为环境压力I的指标参数,并选取地区人口总数POP为人口规模P的指标参数,GDP为经济发展水平A的指标参数,电力能源消费占比EEP,即能源消费的电气化程度作为技术水平T的指标参数。

利用SPSS软件对金砖五国碳排放量及其影响因素进行线性回归分析,计算结果如式(3)—式(7)所示。其中,巴西、中国、印度和南非的STIRPAT模型R2均超过0.9,证明拟合后的STIRPAT模型具有很高的拟合度,能够很好解释相关国家的人口数量、GDP和电力能源消费占比与碳排放量之间的线性关系;俄罗斯的STIRPAT模型R2约为0.494,拟合可信度不高。

lnI巴西=-6.398+0.243lnP巴西+1.135lnA巴西-0.928lnT巴西(R2=0.957)

(3)

lnI俄罗斯=-46.317+5.479lnP俄罗斯+0.209lnA俄罗斯-0.292lnT俄罗斯(R2=0.494)

(4)

lnI中国=45.077-4.013lnP中国+1.053lnA中国-0.210lnT中国(R2=0.971)

(5)

lnI印度=-1.993+0.153lnP印度+0.729lnA印度+0.213lnT印度(R2=0.994)

(6)

lnI南非=-0.176-0.616lnP南非+1.288lnA南非+0.352lnT南非(R2=0.976)

(7)

4.3 模型相关影响因素分析

根据金砖五国的STIRPAT拟合模型,在不考虑拟合程度不高的俄罗斯后,其他四国的共同点就是经济发展对碳排放量增加均为正向促进作用,且巴西、中国和南非该系数绝对值均大于1,影响效果更显著。人口对碳排放量的影响各不相同,巴西和中国的能源消费电气化水平越高,对碳排放影响到负向减排作用越明显,其主要原因为巴西水电等可再生能源发展较好,中国近期可再生能源也发展极快;但印度和南非的能源消费电气化程度提高反而会对碳排放呈现正向促进作用,其主要原因为两国煤电等化石能源发电占比较高[11-12]。

4.4 对金砖五国碳排放建议

STIRPAT模式分析表明,在未实现碳达峰前,金砖五国经济发展必然会引起碳排放量增加,但通过加大能源消费中清洁能源电气化程度,可以促进碳排放量降低。因此,建议金砖五国结合各自能源禀赋情况,合理加大电力能源消费清洁化程度,即在能源消费侧提高水电、风电、光伏等能源利用率。此外,也可以进一步提高电力能源发电效率,例如通过降低煤耗率提高燃煤发电效率,在同等发电量下减少化石能源使用,必要时也可考虑近期利用天然气等碳排放量相对较低的化石能源替代煤炭[13-14]。

5 结论

a. 1990—2021年,金砖五国经济保持可持续增长,在全球占比不断增加,但人均GDP水平较欧美发达国家差距仍明显,特别是在劳动力因素、技术进步等方面仍存在巨大差距。由碳排放量可知,金砖五国均未实现碳达峰。

b. 金砖五国不同资源禀赋导致各组织成员国用能结构存在较大差异。由于金砖五国仍处于工业化发展中后期阶段,能源消费量仍处于上升阶段,特别是中国、印度以煤炭为第一消耗能源的国家,能源消费量增加的同时将面临更大的碳排放压力。

c. 通过散点图对金砖五国及美国的人均碳排放量与人均GDP数据进行分析,初步表明,除俄罗斯外,其他四国均呈现出达峰前经济增长与碳排放量的正相关性,且R2很高,拟合程度较好;美国在碳达峰后,随着人均GDP增加,碳排放量呈现减少趋势。上述国家碳排放量与人均GDP的关系均符合库兹涅茨“倒U字形曲线”假说。

d. 基于STIRPAT评估模型做线性回归拟合证明,除俄罗斯外,其他四国的人口数量、GDP和电力能源消费占比与碳排放量之间存在线性关系,且拟合程度较高。其中,经济均对碳排放量有正向促进作用,而清洁电力在能源消费占比的提高,则对碳排放量减少有促进作用。应考虑采取增强清洁能源在电力供应侧占比及提高电力能源发电效率等措施促进各国碳达峰尽早实现。