云南生活碳排放的影响因素分析

郝增财

摘 要：应用STIRPAT扩展模型，利用云南省2000—2011年的相关数据分析云南人口规模、人口城市化率、居民消费水平和能源結构等因素对生活碳排放的影响。应用偏最小二乘回归方法计量分析的结果表明：人口规模、人口城市化率和居民消费具有显著的正效应，其中居民消费水平对生活碳排放的影响最大，其次是城市化率和人口规模，说明居民消费水平已经成为影响生活碳排放增长的主要因素，同时人口总量的增加和城市化进程也直接加剧了生活碳排放的增加。另一方面能源结构中清洁能源所占比重的增加有效的减缓了生活碳排放的增加。通过研究云南省生活碳排放的规律，探讨云南省未来在生活中实施节能减碳的应对之策。

关键词：人口；消费；生活碳排放；STIRPAT扩展模型；偏最小二乘回归

中图分类号：F124.5 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）06-0284-02

引言

目前，由于二氧化碳导致的全球变暖引起了世界各国的关注。作为一个生态大省云南省是著名的植物王国和动物王国，在全球变暖的过程中，2009—2012年云南省经历了百年不遇的旱灾，其生存和发展的环境受到了严重的威胁。但是，近年来发达国家的统计数据显示，居民生活消费中直接与间接能源消耗已超过产业部门，成为碳排放的主要增长点。但对于云南来说面临着几个特殊问题：工业化水平不高，正处于工业化的加速进程中；云南省是少数民族聚集区，人口在急剧增加，碳排放会随着人口规模和工业化水平的提高而不断增加。面对生存环境受到严重的威胁，近年来云南提出要发展低碳经济，建立能源有效利用、环境美好和经济持续发展的低碳省份。如何在现有条件下实施节能减碳，本文从云南居民生活消费的直接能源消耗产生的碳排放简称生活碳排放出发，研究云南居民生活碳排放的规律，对于促进居民可持续消费、寻找新的节能减碳途径都具有十分重要的意义。

一、研究方法

（一）建立模型

在环境研究中，多采用扩展的STIRPAT模型，本文考虑到数据的可获取性与变量之间的关系，研究中选取了国内外常用的几个社会经济指标：年末人口数、人口城市化率、人均消费支出以及能源结构作为解释变量。在各种能源中，一次电力（云南省主要是水电）不排放，和所有的化石能源有明显差异，因此碳排放影响因素模型中的能源结构用水电占生活能耗的比重表示。根据居居民生活消费的直接能源消耗对二氧化碳排放进行测算，并把它作为被解释变量进行回归分析。记为I生活碳排放，Ps为人口规模，Pt为人口城市化率，A为人均消费额，T为能源结构，则生活碳排放影响因素的STITPAT模型为：

lnI=lnα+bs（lnPs）+bt（lnPt）+c（lnA）+dln（T）+lne （1）

（二）数据来源与测算

对于云南省而言，由于云南地处热带和亚热带交界处，且大部分地区位于海拔较高的云贵高原上，形成了复杂多样的气候。就全省而言，大部分地区气候温润，冬夏温度差别不大，因此云南大部分地区不需供暖（热力供应）和制冷，为云南省居民的生活节省了不少能耗。因此，计算云南省居民的生活能耗碳排放，关键是电力排放的计算。云南电力的构成主要包括火电和水电，而且云南的水电占比是全国最高的。由于水电不产生碳排放，因此电力的排放实际上是火电的排放。火电的排放可按在生产过程中消耗的煤炭、石油和天然气数量简单计算，虽然火电生产过程中也消耗了部分其他能源，主要是秸秆、沼气等非化石能源，由于这部分能源占比很小，而且缺乏相应的参数，因此这部分碳排放忽略不计。通过以上介绍的方法，根据IPCC清单中的碳排放系数，结合《中国能源统计年鉴》中各种能源的平均低位发热量，可以计算得到各种能源的CO2排放系数。最终可计算云南生活碳排放总量，并收集汇总人口和消费数据进行分析研究。

二、实证分析

本文在变量选取上有明显的共线性，解决多重共线的方法有很多种，如主成分分析，岭回归，偏最小二乘法等，本文采用单因变量偏最小二乘方法拟合模型。偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析三种分析方法的优点于一身，可以有效解决变量内部高度线性相关的问题，而且在偏最小二乘法中，每一个自变量的回归系数将更容易解释。单因变量偏最小二乘通过计算交叉有效性Q2

h来选取主成分个数，当Q2

h≥0.0975时，引进新的主成分th（th是偏最小二乘回归过程中提取的成分）会对模型的预测能力有明显的改善作用。对（1）式进行偏最小二乘回归计算交叉有效性结果由于Q2

3<0.0975，所以，选择h=2，即采用两个成分做偏最小二乘回归模型，预测效果最好。最终拟合得到的标准化偏最小二乘回归方程为：

ln=0.288（lns）+0.321（lnt）+0.636（ln）-0.367（ln） （2）

对应的原始数据的回归方程为：

ln=-10.833+1.880（lns）+0.372（lnt）+0.271（ln）-0.236（ln）（3）

从（2）式可知，在该模型下云南省生活碳排放的4个解释因素按其影响比重大小依次为：人均消费（0.636），能源结构（-0.367），城市化率（0.321）和人口规模（0.288）。说明居民消费水平已经成为影响生活碳排放增长的主要因素，几乎是其他三个因素的2倍，人口总量的增加和城市化进程也直接加剧了生活碳排放的增加，而清洁能源所占比重的增加有效的减缓了生活碳排放的增加。

从生活碳排放的数据看，云南生活碳排放量从2000年的1 544.52万吨增长至2011年的2 380.24万吨，增幅约为0.54倍，年均增长率为3.67%。居民消费水平作为衡量一个居民富裕程度的重要指标，从云南居民的人均消费来看，2001—2011年间，居民的消费水平持续增高，从2 243.92元增涨到8 251.87元，涨幅约为2.68，年增长率为11.5%。由于居民财富的增加，极大地促进了人们的消费欲望，而消费的增加直接促进了生活能源消费的增加，二氧化碳的排放量也会随之增加。

从能源结构来看，2000—2011年云南清洁能源占生活消费总能源的比重總体呈增长趋势，随着清洁能源使用比重的增加二氧化碳排放量明显地减缓，并有下降的趋势。从数据看，2005年清洁能源占生活消费总能源的比重达到54%，同时2005年以后的几年中生活碳排放量都在2 000万吨左右，增长速度明显减慢。而且2005—2011年清洁能源占生活消费总能源的比重都在50%以上，这是减缓碳排放增长的重要因素。

城市化率是城市化的度量指标，在此模型中主要反映云南省由于人口结构的变化而引发居民消费行为变化对生活碳排放的影响。2000—2011年，云南省人口的城市化率从21.24%增涨到36.8%，年均增长率为4.69%。城市化率的提高实际上反映了居民整体消费水平的提高，从而促进了生活碳排放的增加。

结论与政策建议

用偏最小二乘对模型估计的结果表明人口规模，城市化率，人均消费和能源结构对生活碳排放都有显著的影响，随着工业化的加速人均消费已经成为生活碳排放增长的主要因素，同时人口规模的扩大和城镇化进程中也直接加剧了生活碳排量的增加，在清洁能源使用比重增加的过程中有效地限制了碳排放的增加。

在现有的条件下提出以下建议：第一，云南省是少数民族聚集区，而贫困地区和农村是人口增长较快的地方，各级人民政府应当对贫困地区、少数民族地区的人口与计划生育工作给予重点扶持，同时建立健全农村社会保障制度，促进计划生育工作的开展；第二，云南仍处于城市化进程中，由于城镇居民的人均生活能耗普遍高于农村居民的人均生活能耗，城市化率的提高意味着在生活领域的节能减排空间很有限，因此，为了缓解城市化过程中的碳排放增长问题，应该优化人口结构，提高劳动者素质，优化产业结构，大力发展节能环保的技术密集型产业；第三，随着居民收入的提升，消费水平也会随之提升，不可避免地会影响生活碳排放的增加，降低消费水平来减少碳排放是不可取的，因此只有通过强调适度消费，绿色消费，引导居民合理的消费行为和消费模式，防止消费模式的爆发性增长；第四，云南地处西南边陲，地理位置优越，具有丰富的太阳能、风能、水能、地热能等资源，尤其是太阳能资源，排在全国前列。云南应充分利用这一优势资源，推进太阳能建设。

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[责任编辑 魏 杰]