多情境视角下中国中部六省碳达峰预测

马兆良，梅加兰

（1.安徽大学经济学院；2.安徽大学生态与经济发展研究中心，安徽合肥 230601）

1 研究背景

2020 年9 月22 日，在第75 届联合国大会一般性辩论上，习近平主席向国际社会宣布二氧化碳排放力争2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和的“双碳”目标。我国在控制碳排放量的道路上不仅需要先进的低碳减排技术的支持，也需要切实可行地分阶段、分地区制定相应的碳减排目标，尽早实现“双碳”目标。我国中部六省人口数量约占全国的25.8%［1］，地方生产总值（GDP）占全国22%［2］，碳排放量约占全国碳排放总量的四分之一，中部省份的经济发展依赖传统高碳行业，产业发展亟待转型升级，清洁能源比重较低。对中部六省在不同发展模式下，实现碳达峰的时间以及峰值进行预测研究，可为中部六省如期完成“双碳”目标提供决策参考，具有重要的现实意义。

围绕碳排放的相关研究文献，主要集中于碳排放影响因素分析、碳排放达峰时间和峰值预测等方面。在研究碳排放影响因素方面，比较常用的模型方法有STIRPAT 模型、LMDI 分解法和Kaya 恒等式等，例如 York 等［3］人对STIRPAT 模型以及其他几种模型进行分析对比，并结合生态弹性的概念，更精准地反映出碳排放量对不同驱动因素的敏感性；Duro 等［4］人通过Kaya 恒等式对国际上的人均碳排放量进行分解，认为人均收入水平的差异是导致其人均碳排放量差异的主要原因；Madu［5］运用了STIRPAT 模型成功测算出人口、富裕程度、城市化是对尼日利亚环境气候影响最显著的的三个因素；林伯强等［6］人首次对中国碳排放的拐点进行研究，并结合LMDI 分解法以及STIRPAT 模型分析不同驱动因素对碳排放量的影响程度的差别，得出结论在几个不同驱动因素中对碳排放量起到显著促进作用的是能源强度中的工业能源强度；毕莹等［7］、闫新杰等［8］、李强等［9］、钟少芬等［10］人基于STIRPAT 模型分别对辽宁省、新疆维吾尔自治区以及长江经济带的碳排放影响因素进行研究，认为人口规模、技术水平、城镇化率等因素是碳排放量的主要影响因素。

在研究碳排放达峰时间和峰值预测方面，多数学者采用情景模拟的方法。总体表现为在全国层面上，段福梅［11］与洪竞科等［12］两人分别采用不同的模型算法进行研究得到最早实现碳达峰时间为2019年，潘栋等［13］人运用STIRPAT 模型预测出东部地区的碳达峰时间介于2028—2033 年之间，董棒棒等［14］人对西北五省进行研究，发现该地区在不同发展模式下只有两种能在2030 年前实现碳达峰，也有相应一部分学者从省级角度出发对碳排放进行研究，例如杨玉文等［15］人根据蒙特卡洛模拟法等方法对内蒙古自治区的碳排放进行分析及预测，研究发现内蒙古各碳排放影响因素之间存在长期均衡的关系并且得出内蒙古自治区碳排放峰值的大概范围在50 000 万t ～53 000 万t 之间。侯卉等［16］人在预测辽宁省碳排放时发现，辽宁省可以通过调整产业结构等方式而不必以牺牲经济为代价就可以在2023 年实现二氧化碳排放量达到峰值。吴青龙等［17］人根据开放和封闭两个视角构建模型，提出如果全国严格执行低碳标准，则山西省能按时完成碳达峰的目标，且这种影响是相互作用的，但如果采用封闭视角，则山西省无法按期完成目标且碳排放峰值也会相应提高。

综上所述，鲜有文献对中部地区碳排放进行研究，因此本文以中部六省数据为基础，借助STIRPAT模型对中部六省的碳排放量进行拟合回归，并在不同情境模式下对碳排放达峰时间进行预测；同时考虑到已有文献在情景预测设置增长率时，大都根据各影响因素的历史增长率设定的，但各影响因素的变化在很大程度上因国家政策的调整而产生相应的变化，导致实际预测结果产生一定的偏差［18］，考虑到将参数设置更紧贴实际，使预测结果更加精准，本文在情景预测参数增长率的设置方面，充分考虑到贯彻新发展理念，构建新发展格局这一时代背景，对经济增长率等关键指标，结合实际情况进行合理设置。

2 研究方法和数据来源

2.1 STIRPAT 模型

STIRPAT 模型是对IPAT 模型的拓展，最早是由York 等［3］人提出的一种基于IPAT 模型的非线性模型，能够很好地解决由于IPAT 模型将各影响因素贡献率视为相同的弊端，具有非常广泛的应用，在IPAT 模型的基础上提出STIRPAT 模型，该模型在应用于实证分析中通常在两边取对数。在本文中，I不再表示环境压力而表示为碳排放量，为模型系数，分别为各影响因素的弹性系数，为随机误差项。本研究中所使用的模型1 至模型3 分别与式（1）（2）（3）一一对应。

根据已有研究，考虑到关于研究碳排放的最新文献中学者普遍认为富裕程度的对与碳排放量的对数呈现一种非线性关系，因此将式（1）拓展为：

同时选择城镇化水平Eu（城市人口/总人口）、第二产业占比Es（第二产业总值/生产总值）纳入进模型中，可将式（2）变化为：

本研究的模型变量说明见表1 所示。

表1 本研究模型变量说明

2.2 数据来源及说明

本文数据来源自2004—2019 年的中部六省统计年鉴、《中国能源统计年鉴》以及《中国统计年鉴》。其中湖南省能源消费总量的缺失部分采用插值法或完整数据的年份变化趋势补齐，数据包括各省的人均生产总值(GDP 以2005 年为不变价计）、人口、能源消费总量等碳排放影响因素以及煤炭、石油等用于测算碳排放量的各省能源消耗量。

其中碳排放量的计算公式为：

式（4）中，C为碳排放量，单位为万t，表示四种能源各自的能源消耗量，为能源的碳排放系数(IPCC,2006),本研究所使用的四种能源（汽油、柴油、煤炭、焦炭）的二氧化碳排放系数，如表2 所示。

表2 四种能源二氧化碳排放系数

3 模型整体拟合回归分析结果

3.1 模型多重共线性检验

对式（3）进行多重共线性检验，其结果如表3所示，检验出模型中关于人口规模的2 个变量的方差膨胀系数均超过10，说明模型的变量之间存在多重共线性，因此需要采用其他方法来提高模型回归的准确性，本文选择采用岭回归的方法来分析碳排放的影响因素。

表3 模型3 的普通最小二乘回归结果

3.2 岭回归分析

在R 语言中调用岭回归包，使用弹性网络方法计算岭回归，参考其他文献根据岭迹图选择岭系数，人为主观性较高，本文采用交叉验证的函数方法，经过100 次迭代，计算出当模型3 的岭系数λ=0.05时，所得到的均方误差最小且方差解释率最大为99.30%，且将其2004—2019 年中部六省碳排放对数（lnI）的实际值与预测值进行对比，画出其拟合散点图，如图1 所示，所有点基本都排列在一条直线上，拟合效果较好，因此选用岭系数λ=0.05 对模型3 进行回归，所得到的方程为：

图1 模型3 碳排放对数实际值与预测值的散点图

从式（5）的系数来看，人口规模、人均GDP及其二次项、二氧化碳排放强度、第二产业占比和城镇化水平的系数为正，说明从整体上来看，影响碳排放的六个因素都对碳排放量有着正向作用。其中对碳排放影响作用最大的是二氧化碳排放强度，在其他因素不变的情况下，二氧化碳排放强度每增加百分之一，碳排放增加0.863 个百分点，对碳排放影响最小的是人均GDP 的二次方，其每增加一个百分点，碳排放增加0.002 个百分点。按照碳排放对各驱动因素敏感性的不同将其从大到小依次排序为：二氧化碳排放强度、人口规模、人均GDP、第二产业占比、城镇化水平和人均GDP 的二次项。二氧化碳排放强度在所有驱动因素中处于第一地位，表明国家大力研发低碳环保技术以及引入相关领域的人才，技术水平提高，利于碳排放量减少。

4 中部六省碳排放达峰策略参数设置

4.1 中部六省碳排放情景参数设置

根据国家“十四五”规划以及中部六省各自发展情况对2021—2040 年间的人口规模、人均GDP以及单位GDP碳排放量分别设置了高、中、低三种值，其具体数据见表4 所示。

表4 中部六省碳排放影响因素变化速率设定

表4（续）

4.1.1 人口规模的情景参数设置

根据国务院2016 年12 月30 日颁布的《国家人口发展规划（2016—2030 年）》，预计我国人口总量将在2030 年达到峰值，未来十几年里我国人口变化将出现一个关键的转折点，此后人口老龄化不断加深。规划中指出未来人口规划的中心点应放在促进人口均衡发展上，提高人口素质，优化人口结构，适度放开生育，如近期提出的“三胎政策”等。根据计划预测我国人口发展目标是在2030 年达到峰值为14.5 亿人，鉴于中部各省“十四五”规划中有关人口的规划并未公布，各省将以“十三五”规划为参考来设置参数，例如根据安徽省发布的《安徽省人口发展“十三五”规划》中指出将安徽省人口自然增长率控制在0.78%左右；山西省规划中指出将人口增长率控制在0.8%以下。结合各省政策及中央政策指向，将人口增长率中值的设置参考六省平均值及中央人口发展目标，变动范围取0.8%～1.1%之间，其高值和低值则按照±0.2 个百分点进行合理设置。

4.1.2 人均GDP 情景参数设置

世界银行的最新公布的排名预测中国2020 年人均GDP 增长率为2%，但鉴于省份的差异，其人均GDP 的增长率也存在差异，例如江西省公布的“十四五”规划中指出，预计江西省人均GDP 增长率约为7.0%，结合其他五省，将同时期的人均GDP中部六省的平均增速设为低值，考虑到国家提倡经济高质量增长，转变生产方式，进入低碳环保高质量的良好经济循环。且作为中部省份，发展不均衡，其仍处在工业化中期阶段，经济体量相较于东部发达省市不大，还需时间变革生产方式，达到经济高速增长，同时考虑到新冠疫情以及全球经济紧缩对国内经济将产生长时间的影响。因此将“十四五”规划时期的六省平均人均GDP 的增速设为中值，其高值按中值增加0.5 个百分点的变化速率来设置参数。

4.1.3 技术水平情景参数设置

根据“十四五”规划中的能源发展，规定能耗累计下降16%的目标任务，东部、中部和西部地区由于地理位置不同、资源禀赋差异较大，经济发展也存在较大差异，在能源发展的规划上也存在较大差异，不能一概而论。就中部地区各省而言，各省市分别出台了适合本省市发展的能源计划，如加快再生能源以及新能源产业的快速发展，逐步提高清洁能源在能源消费中的占比。例如其中安徽省在2019 年顺利完成单位GDP 能耗下降3%左右的年度任务，其他五省根据各省统计公报分别设置了各自关于能源发展的年度任务，以此为基础，分别将低值和高值以±0.5 个百分点的变化速率设置。以2019 年所公布的各地区生产总值能耗的降低速率的平均值作为中值，并结合各省实际情况如相应节能减排的政策等，适当进行调整。

4.1.4 产业结构情景参数设置

将中部六省各省第二产业占比的年变化率汇总到一张折线图上，如图2 所示，各省的第二产业占比在2004—2019 年总体上基本呈现一个先上升后下降的趋势，其大致时间节点在2011 年，在2011 年之前，各省的第二产业比重不断提升，2011 年以后，各省的第二产业占比基本呈现逐年下降的趋势，这与“十二五”规划中加快转变经济发展方式密不可分，因此产业结构情景参数的设置应充分参考“十四五”规划中加快发展新兴产业如医药、人工智能等领域政策指向，结合各省实际情况，将中部六省2011—2019 年的年平均下降速率平均值设置为产业结构情景参数，在此基础上计算未来几年中部六省第二产业占比情况。

图2 2004—2019 年中部六省产业结构逐年变化分布

4.1.5 城镇化水平情景参数设置

我国城镇化水平处在逐年提升的状态，且城镇化水平的提高有助于刺激内需增长，从而保证我国经济处在一个持续健康发展的状态。据《国家新型城镇化规划（2014—2020 年）》中提到将明确未来城镇化的发展路径，推动区域协调发展，将加快城镇化水平相对较低的中西部地区的城镇化水平。中部各省响应国家政策号召，分别出台了适合本省的新型城镇化建设政策，结合中部六省关于新型城镇化建设的规划，可将2025 年中部各省城镇化率目标值与2016 年实际值的十年间平均变化值作为城镇化率，考虑到其年变化率不高，处在一个稳定水平，且其在碳排放影响因素中占比不高，将其设置成一个恒定的值比较合理。

4.2 中部六省碳排放情景模式设置

根据中部六省的高中低三种变化速率，建立六种情景模式，具体见表5 所示。前三种模式基准模式、低碳模式、粗放模式参照以前学者研究成果，其中粗放模式为背离国家政策导向，一味发展经济，在控制人口规模与生产总值能耗上不采取相应措施，基本不存在可行性，本文将这种模式作为其他5 种模式的参考对比。根据国家“十四五”规划，强调今后社会经济发展以高质量发展为主，且截至2020年年底，中部六省普遍将碳排放影响因素控制在“十四五”规定以下，因此预计在未达到国家战略目标到2030 年前实现碳达峰、2060 年前实现碳中和之前，中部六省将延续国家低碳环保减排以及经济高质量发展线路不变，基本不会出现人均GDP 高速率增长现象；根据调查显示我国国民普遍生育欲望不高，即使政府近两年来相继放开了“二胎政策”和“三胎政策”，但人口出生率仍屡创新低，因此考虑到现实因素，除非有强有力的政策支持，我国在未来短时间内不会出现高速增长的人口规模变化；技术水平即发展清洁技术、使用清洁能源等减少碳排放的方式，考虑到经济发展需要以及我国清洁技术水平有待提升、清洁能源的利用还不全面等；因此对人口规模、人均GDP 以及技术水平三种重要影响因素分别只取中值和低值。由于技术水平提升将减少碳排放量，将其纳入抑制因素；人口规模及人均GDP 的增长将增加碳排放量，将二者设置为强化因素。其中高质量发展模式是将两个强化因素设置为中值，将抑制因素设置为低值；绿色模式是将强化因素中的人口规模设置为低值，将人均GDP 设置为低值，将抑制因素设置为低值；节能模式是将强化因素设置为低值，将抑制因素设置为中值。通过结果比较，探讨不同情境模式下碳排放量的年变化对比，为实现碳达峰提供指导意义。

表5 中部六省情景模式参数设置

5 中部六省碳排放达峰策略设定预测结果

根据上述六种情景模式中的参数设置，对中部六省分别计算出其达峰时间以及相应的碳排放量（见图3），并得出中部六省在六种情景模式下达峰时间以及峰值额（见表6）。

图3 2021—2040 年中部六省不同情境模式下碳排放预测

关于中部六省的几种情景模式的预测结果由图3 分析如下：

就峰值出现时间而言，出现峰值时间最早的是低碳模式，其碳排放量在2024 年达到峰值；其次是绿色模式，该模式的碳排放量达峰时间为2025 年；高质量发展模式和节能模式碳排放量达峰时间一致，均在2030 年实现碳达峰；基准模式碳排放量的峰值时间为2035 年，比我国承诺在2030 年实现碳达峰要推迟了5 年；在粗放模式情景下，碳排放量呈现逐年递增的趋势，在2040 年不能达到峰值。

就碳排放达峰的峰值额而言，六种模式的峰值额从小到大依次是低碳模式、绿色模式、节能模式、高质量发展模式、基准模式，粗放模式因未达到峰值额而不纳入计算。其中低碳模式虽然与绿色模式的达峰时间相近，但低碳模式（115 734.31 万t）在峰值额上比绿色模式（116 728.11 万t）降低0.85%，原因在于绿色模式在人口规模参数上设置为中值，比低碳模式的参数设置高出了0.2 个百分点；结合高质量发展模式及节能模式的峰值额以及达峰时间可知，节能模式相对较低，约低于高质量发展模式158 3.03 万t；基准模式下的碳排放量的峰值为129 701.43 万t。

综上所述，在碳达峰策略选择上优先选择低碳模式，其达峰时间最早且峰值最低，但考虑到国家近年来政策的调整，在人口规模的控制上绿色模式比低碳模式更符合国家的政策调整，有助于优化人口结构，减轻国家老龄化进程，从而保证我国经济在未来能够保持一定的活力，且其碳排放达峰时间与低碳模式相近，在2025 年达峰，符合我国承诺在2030 年实现碳达峰；在考虑到发展人口和经济同时在2030 年前实现碳达峰的前提下，可以选择高质量发展模式，其在人口和经济上都采取中速发展，可以在实现碳达峰目标的同时发展本省经济，适合经济发展相对滞后，但仍能完成既定目标。中部地区相对于东部地区，存在经济发展较为落后，产业结构升级尚待发展，能源消耗较大等现实因素，在控制碳排放量的策略选择上中部六省可根据本省实际情况，合理选择达峰策略。中部六省六种情景模式预测结果见表6 所示。

表6 中部六省六种情景模式预测结果

6 主要结论和政策启示

6.1 主要结论

本文采用中部六省2004—2019 年的相关数据，基于改进的STIRPAT 模型对中部六省进行整体岭回归分析，并依据国家层面及各省级层面发展情况为基准，设置科学合理的碳排放驱动因素的变化速率，并设置六种情景模式对中部六省未来碳排放趋势进行模拟预测，主要结论如下：

（1）在三种基本情景模式中（基准模式、低碳模式、粗放模式）延伸出三种可能的满足碳排放达峰目标的情景模式，保证除在基本情景模式（低碳模式）下能在2024 年达到碳排放目标，其他三种情景模式（高质量发展模式、节能模式、绿色模式）也能完成中国承诺的在2030 年前实现碳达峰的目标。

（2）由于各省经济状况、自然资源禀赋以及高碳行业能源消耗情况存在差异，述四种情景模式虽然能实现碳达峰目标，但其碳排放达峰的峰值额存在较大差异，因此各省需要结合本省实际情况进行合理选择，在经济发展的同时，科学合理降低碳排放强度。

6.2 政策建议

（1）优化产业布局，促进低碳产业链的发展。中部六省经济发展在一定程度上依赖传统的高碳行业，这些行业的化石燃料如煤炭、石油等消耗量巨大，由此产生大量的二氧化碳及其他空气污染物的排放量，高碳的产业结构不利于碳减排目标的实现。根据2015 年《麦肯锡报告》中指出中国的光伏和风能行业在世界处于领先地位，中国的特高压技术也位居世界第一，但实现技术和新能源的全面覆盖尚需一定的时间。鉴于此，中部六省需要调整结构、优化产业布局，健全高碳行业的碳税征收和碳排放权交易机制，逐步减少高碳行业或通过弹性政策倒逼高碳企业使用清洁能源如天然气、风能、光伏发电等，加大清洁技术的研发能力以及清洁能源基础设施的建设，使部分高碳企业得以低碳化转型。

（2）加强与东部地区的交流，推动低碳技术发展。东部地区不仅在经济发展上要领先于中部省份，在碳减排技术创新方面也取得了良好的成绩，例如上海、杭州等城市早已摒弃对高碳行业的依赖，大力发展高新技术产业，推行低碳环保生活。因此需要中部地区加强与东部地区的交流合作，学习碳减排经验，加大低对碳减排创新技术人才的引入，将东部地区已取得良好效果的碳减排政策进行因地制宜地借鉴和改进并用于本省，为早日实现碳减排目标提供政策支持、技术支持和人才支持。

（3）开展中部地区低碳试点，促进中部省份尽早实现碳达峰。根据以往发改委所确定的三批低碳试点省份及城市，其中包括一个中部省份（湖北省），七个中部低碳试点城市。这些省市的低碳试点工作无疑为中部各省市发展适宜本地实际情况的低碳减排工作提供了良好的先锋模范作用，在此基础上可以适当增加中部各省低碳试点城市数量，充分考虑由于地区差异带来的碳减排实现路径上的差异，以各省试点城市作为重要学习对象，探索低碳环保与经济发展之间的关系，力求在完成碳减排的目标前提下达到每个城市发展成为绿色低碳型城市。

（4）以人为本，制定差异化的碳减排政策。首先在国家层面上，对中部、西部和东部地区区别对待，其中东部地区经济发展水平最高，其能力和技术水平均能够支持东部地区提前实现二氧化碳的排放量达峰；而中西部地区由于经济发展相对落后，需要时间去进行新能源逐渐替代传统能源，新生低碳产业逐渐代替传统高能耗的产业，需要分地区、分行业、分阶段地细化碳减排政策的落实。其次就城乡之间应实行差异化的碳减排措施，我国整体上城镇化水平在2020 年已达到63.89%，2016 年《中国家庭能源消费研究报告》显示，城市居民家庭的碳排放量是农村家庭碳排放量的两倍之多，因此各级政府应结合城市和乡村碳排放量的特征和实际情况，制定有针对性的碳减排计划。同时秉持以人为本的理念，将生态文明、低碳生活等理念引入到城镇居民的生活中，逐步改变我国城镇居民的高碳生活方式转向绿色低碳生活方式。