广西碳排放影响因素分析和预测

韦海鸣,吴嘉越

南宁师范大学 经济与管理学院,广西 南宁 530299

一、问题的提出

工业革命后全球经济高速发展,同时自然资源消耗加剧,生态系统遭到破坏,应对气候变化问题成为众多学者研究的重点.中国高度重视生态环境改善与经济同步发展,以“双碳”促使中国经济社会全面绿色转型.“碳达峰碳中和”目标要求中国在节能减排上分两步走:第一步以碳达峰为首要目标,将全国视为一体,在2030年前实现碳排放达到历史峰值,再平稳下降;第二步是通过对中国各领域采用节能减排、碳捕捉、碳封存等技术实现全国碳中和.目前,中国碳减排工作已初步取得成效,但对于欠发达地区来说,其经济发展必将受制于二氧化碳排放的控制,尤其是广西转型升级缓慢、新旧动能升级落后,下一步必须综合考虑能源结构、产业结构、能源强度和经济发展之间的协调问题,明确广西“双碳”未来发展方向.

从国内外碳排放研究来看,现有研究方向聚焦于碳排放量测算、碳排放强度分析、影响因素分析等.其中,碳排放预测主要包括模型构建和核心影响因素预测两个方面.模型构建指利用历史数据判断分析影响二氧化碳排放因素,形成作用机制.核心影响因素预测指不同领域和能源结构下,对碳排放影响因素的预测.相关学者主要采取“自上而下”和“自下而上”两种研究方式.

“自上而下”的研究方式综合考虑了经济总体形势、产业总体形势、能源总体形势等碳排放影响因素,通常采用L MDI模型和由IAPT模型衍生的STIRPAT模型.现有研究主要集中于各大一线城市、核心城市群和各领域进行碳排放研究.张帆等预测了共享社会经济路径下中国2020—2100年碳排放情况,认为中国将有望提前3年实现碳排放达峰目标[1].有学者基于经济发展状况、人口规模、城镇化率、科学技术、产业结构、能源结构对西安市、东部发达地区、长三角城市群、黄河流域、超大城市进行碳排放影响因素分析[2-6].唐晓灵等对上海市和西安市碳排放影响因素进行差异性比较分析[7].也有学者分别从城镇居民生活、交通运输、建筑业、工业等不同领域对二氧化碳排放影响因素进行分析[8-11].王少剑等提出,工业产业发展带来的环境效应由经济规模、产业结构和技术强度综合决定[12].金昱在交通领域对国际大城市交通碳排放特征及减碳策略进行研究[13].邵丹等则通过城市客运交通电动化对交通碳减排问题进行研究[14].

此外,经济运行现状、能源消费趋势、不同产业发展现状等现实因素是现有碳排放研究中最受重视的方面.董锋等认为,GDP、煤炭消费比重、能源强度与碳排放正相关,第三产业与碳排放负相关[15].张腾飞等认为,城镇化的加速将不断扩大碳排放规模,也将对碳排放产生正向影响[16].

广西碳排放影响因素与落实“双碳”目标关系密切.从现有研究文献来看,以广西为代表的民族地区碳排放影响因素及达峰研究相对较少.笔者采用“自上而下”研究方式中的STIRPAT模型对广西二氧化碳排放峰值和驱动因素进行研究.首先根据2000—2019年《中国能源统计年鉴》测算广西碳排放历史数据,采用L MDI模型对广西经济运行现状、能源消费趋势及技术减排手段、现有人口规模、产业发展现状等进行影响效应分析.其次通过STIRPAT模型预测不同情景下广西二氧化碳排放峰值,在不同情景中对比分析广西未来30年预期发展以及影响效用.最后预测广西碳排放峰值及达峰时间,为广西顺利实现国家于2030年前达峰的目标和经济高质量发展提供参考.

二、研究方法与数据来源

(一)碳排放核算方法与数据来源

碳排放核查需要注意以下4点:一是二氧化碳排放需要发生化学变化才能产生,因此需要剔除终端消费量中工业的“用作原料的消费量”和除加工转换量中“火力发电”“供热”外的能源消耗量;二是电力消费实质上只有在火电生产过程中才会排放二氧化碳,而后续电力的消费中并不再产生二氧化碳;三是需注意能源种类中“其他能源”主要为非化石能源,因此需在测算中剔除;四是在对分行业碳排放进行统计分析时需注意火力发电产生和热力碳排放的分解问题.根据对历年能源平衡表的分析,热力碳排放只产于工业,因此在分行业统计时将热力碳排放全部计入工业,火力发电碳排放根据各行业电力的终端消费量按比例进行分配.

二氧化碳总量计算公式为:

其中,CO2all指某一地区二氧化碳排放总量;CO2direct指某一地区在生产不同产品过程和直接使用化石能源所产生的二氧化碳消费量;CO2indirect指某一地区二氧化碳间接排放总量,即从广西区外调入电量和区内调出电量产生二氧化碳的差值,也就是使用在广西的碳排放量.

CO2direct计算公式为:

其中,Ac指化石能源消耗量(t),EF指能源排放因子,i指不同能源.

CO2indirect计算公式为:

其中,Acelec指广西区外调入电量与区内调出电量之差,EF指电力排放因子.

(二)L MDI因素分解方法与数据来源

L MDI因素分解方法是判别经济社会发展变化决定性因素的指数分解方法,适用于碳排放影响因素识别.L MDI因素分解方法实质上是通过分式的分子分母相互约分,将碳排放量分解为合适的影响因素,例如某地区的GDP、人口、产业、能源等.然后计算变动指数,即计算基期与期末影响因素的变动情况对碳排放的影响程度.总体来看,L MDI因素分解方法的优点如下:一是因素分解完整,能够彻底地将碳排放量分解为多个影响因素而不会留下无法解释的残差项;二是不同影响因素效应值总和等于总效应值,因此可对不同影响因素效应值作进一步对比分析.

(三)基于IPAT扩展的STIRPAT模型与数据来源

STIRPAT模型是经典的环境影响评估模型,是IPAT模型的扩展形式.相比于IPAT模型,STIRPAT模型通过引入指数的方式解决了IPAT模型影响因素的数目限制,可引入多个独立变量,使得现实基础与模型构建更具有一致性和可行性.方程右边的回归系数是解释变量与被解释变量的交互作用,反映了解释变量的效率问题.本研究的主要数据来自L MDI模型中影响效应值较高的数据,此外还包括相应年份统计年鉴中广西城镇化率变化情况.

三、广西碳排放总量变化趋势

(一)碳排放总体规模变化趋势

广西二氧化碳排放总量呈加速上升到稳定上升的变化趋势,分别于2005年和2019年首次突破10 000万吨碳排放和20 000万吨碳排放,2019年碳排放达到21 616.97万吨碳排放.2019年广西二氧化碳排放量约为2000年的391%,约为2010年的142%和2015年的126%.目前,由于国家实施能耗“双控”政策和进行供给侧结构性改革,广西碳排放增速已逐步放缓,“十三五”时期碳排放年均增速为4.16%,“十二五”时期碳排放年均增速为－1%,均低于“十一五”“十五”时期碳排放年均增速.

(二)人均碳排放变化趋势

人均碳排放是碳排放权的体现,若“人均”与“总量”并未趋同将直接影响欠发达地区发展和人民安居乐业.2019年广西人均碳排放达4.36吨/人,分别高于2000年、2010年、2015年人均碳排放3.2吨/人、1.05吨/人、0.77吨/人,略高于碳排放总量增速,但从现有增速来看尚未达到峰值(见图1).根据中国第七次全国人口普查数据,广西人口规模相较于中国第六次全国人口普查时增长了8.91%,常住人口快速增长的同时,若碳排放总量受到限制,人均碳排放将加速下滑,作为欠发达地区的广西经济社会发展则可能出现倒退的现象.因此,碳达峰背景下若一味“控总量”将会给欠发达地区经济社会带来巨大损失,必须将区域的发展权也纳入碳达峰相关政策执行的考量.

图1 2000—2019年广西人均碳排放和能源强度变化趋势

(三)单位GDP碳排放变化趋势

单位GDP碳排放量往往衡量了地区节能减排效率,是技术进步和产业结构优化的象征,广西单位GDP二氧化碳排放变化趋势如图1所示.广西单位GDP碳排放量由2000年2.66吨碳排放/万元下降到2019年的1.02吨碳排放/万元,呈现先下降后上升再下降的波动趋势,但总体下降趋势明显.

四、广西碳排放影响因素分析

L MDI模型通过指数分解进行影响因素强度分析,根据Kaya恒等式分解多个影响因素.笔者通过2000—2019年广西碳排放核算时对总量、主要能源、主要领域的统计分析与历史研究,将二氧化碳排放分解为碳排放系数(F)、能源结构(ES)、能源强度(EI)、人均GDP(pGDP)、产业结构(IS)、人口规模(POP)6个因素.这6个因素是碳排放宏观指标(见表1).

表1 碳排放影响因素

(一)模型建立

笔者根据L MDI模型,确定各个影响因素发生单位变化时对二氧化碳的影响效应,即通过计算影响效应值来分析影响效应.L MDI模型具体公式为:

其中C表示碳排放总量(吨),E表示能源消费量(吨),GDP表示地区生产总值(亿元),POP表示人口(万人),i表示不同产业,j表示不同种类能源.

△C、Ct、C0分别表示影响效应值、t时刻影响效应值、基期影响效应值,各个影响因素影响效应值公式如下:

(二)碳排放影响因素效应分解

如图2和表2所示,能源结构、能源强度和经济产出在广西碳排放影响因素中影响效应明显,其中能源结构(2011年后)和经济产出呈正效应,能源强度呈负效应,产业结构和人口规模影响效应较弱.

图2 2000—2019年广西碳排放影响累积效应图

1.能源结构效应分解结果

由图2可知,能源结构效应值变化明显,2008年能源结构效应值为－8 927.4,2011年能源结构效应由负值转回正值,达到7 833.6并且正向影响程度不断增大,自2015年以后能源结构对二氧化碳的影响超过其余影响因素,2019年能源结构效应值达到45 306.能源结构中对碳排放影响最大的是煤炭消费结构,因此煤炭消费结构的变化影响了能源结构效应值的走向.

2.能源强度效应分解结果

由图2可知,能源强度效应值自2000年后始终保持为负值,并且逐步加大.能源强度是技术进步的体现,也是与碳排放呈相反趋势的要素,因此能源强度影响效应值始终保持负值.能源强度的减碳效应主要是第二产业能源强度下降的贡献.然而其余影响因素效应抵消,同期碳排放总量并未下降,总体上依然呈现逐年上升趋势,因此呈现负效应.

3.产业结构效应分解结果

由图2可知,历年其影响值对二氧化碳排放表现一般呈正效应,但影响值较小.产业结构效应值自2001年为－97.7,2004年由负值转为正值29.1,2011年达到影响效应的峰值1 332.4,之后逐步下降,到2019年变为138.二氧化碳排放主要集中于第二产业,因此二产增加值占比与碳排放呈正相关.

4.经济水平效应分解结果

由图2可知,经济水平效应值始终对二氧化碳排放表现正效应,且影响显著.第二产业增加值的增长对国民生产总值的增长有较大的促进作用,但占比较高的碳排放集中于制造业中的高能耗产业以及火力发电,因此国民生产总值的增长导致碳排放同步增长,使经济产出对广西碳排放呈正效应,且影响效应值较大.根据广西国民生产总值增速来看,其与经济水平影响效应值保持同步趋势.

5.人口规模效应分解结果

由图2可知,人口规模所带来的影响效应值较小,并且具有波动式变化的特征.人口决定了城市二氧化碳排放总量的潜力值,人口规模增加扩大了整体社会对二氧化碳排放总需求,因此其值多数年份对碳排放表现正效应,但广西人口增速并不稳定,且在2005年、2010年人口出现不同程度的负增长,这也是影响效应值转为负值的原因之一.

五、基于STIRPAT模型的广西碳排放模型分析

笔者对广西二氧化碳排放进行STIRPAT模型建模.STIRPAT模型以高度集约的方式从经济运行现状、产业发展情况、能源消费和环境保护4个核心角度描述广西经济水平(技术发展情况)、人均GDP(区域富裕程度)、人口规模、产业结构(生产要素分布)、能源结构(低碳绿色程度)对二氧化碳排放的影响效应,并且模拟出各个因素对二氧化碳排放冲击反应.

(一)STIRPAT模型的扩展

STIRPAT模型是多变量的非线性模型,具体公式如下:

等式两边取对数:

经过处理拟合得到多元线性模型,l nI为因变量,表示二氧化碳排放量(万吨);l na为常数;l nES、l nEI、l npGDP、l nIS、l nPOP为自变量,分别表示煤炭占能源消耗比例、经济水平、人均GDP、产业结构、人口规模;lne为误差项.考虑到城镇化率对二氧化碳排放具有较大影响,因此将城镇化率(URB)加入模型.

具体公式如下:

(二)岭回归分析

笔者应用SPSS对近20年来广西煤炭占能源消耗比例、经济水平、人均GDP、产业结构、人口规模等数据进行线性回归分析,发现各个变量之间方差膨胀因子(VIF)较高,尤其是人均GDP、经济水平、城镇化率高达50以上,其中人均GDP和城镇化率分别为442.485和237.877,采用一般线性方程得出的方程系数可靠性较低,为得出可靠结果需要消除多重共线性,采用岭回归对影响因素进行分析,结果如表2所示:

表2 多重共线性检验

为避免变量之间多重共线性问题导致的估计误差,笔者采用岭回归来研究经济产出等因素对2000—2019年广西碳排放量的影响程度.根据建立的STIRPAT扩展模型,岭迹图中各个变量回归系数的岭迹曲线衡量了不同k值情况的拟合效果.当拟合曲线保持平稳时,模型拟合效果较好,因此选择岭回归系数为0.15,得出结果显示模型整体拟合效果较好.其中R2＝0.959 5,F＝50.78,Sig＝0.00 000 003,但l nPOP(人口规模)T检验由于大于0.1,所以无法认为人口规模这一因素作为主要影响.与L MDI模型影响因素效应相同,人口规模对二氧化碳排放影响并不显著.因此,需要剔除人口规模变量重新进行拟合.

如表3所示,再次选择岭迹图中各个变量所绘制线条变化保持平稳时的k值作为本模型的岭回归系数,此时选择岭回归系数为0.13.得出结果显示,R2＝0.959 5,F＝66.289,F检验显著,各个自变量标准回归系数的T检验Sig＜0.1,说明方程拟合度较好,拟合结果符合检验要求,满足统计学意义.

表3 岭回归系数为0.13的系数分析

根据岭回归得出各个影响因素的影响因子,非标准化岭回归方程如下:

根据式(15)中影响因素的正负值和大小,可以认为同L MDI分解结果一致,经济产出、城镇化水平、能源结构和产业结构对广西二氧化碳排放量具有显著正向影响,经济水平对广西二氧化碳排放量存在显著负向影响,再次验证非标准岭回归方程具有可靠性.

笔者根据扩展的STIRAPT模型将式(15)改为以e为底数的指数方程进行广西二氧化碳峰值情景模拟,具体方程为:

(三)可靠性检验

再次检验碳排放预测模型准确性,将2000—2019年经济产出等指标数据代入式(16),从而对2000—2019年广西碳排放进行可靠性预测分析,并将预测所得数据和根据能源消耗所测算的碳排放数据进行对比,结果如图3所示,实测值与预测值曲线重合度较高,历史变化趋势相同.

图3 2000—2019年广西碳排放量实测值和预测值

模型检验结果显示,2010年以前广西碳排放量实测值和预测值平均误差约为10%,2010年后平均误差在3%左右,模型拟合情况较好,可以认为笔者构建的碳排放预测模型有利于开展广西碳排放预测.

六、广西二氧化碳达峰情景设置、峰值预测及碳减排潜力分析

(一)广西二氧化碳达峰情景设置

笔者进行3种情景下广西碳达峰情景设置,分别为经济发展情景、低碳情景和强化节能情景.这3种情景主要考虑经济与低碳不同程度配置.其中经济发展情景以现有政策和历史发展数据为主要参考设定,主要目标仍为经济发展;低碳情景需考虑经济发展和低碳生活并重,适当降低经济增长所需的高能耗能源;强化节能情景以2030年达峰为主要目标,将低碳生活作为最终目标,实现煤炭能源“近零化”、工业结构合理化、技术发展新突破、城乡发展均衡化.

2020年部分数据尚未公布且根据经验判断,低碳情景下2050年前达峰更符合中国国情和地区发展现状,因此本研究预测周期为2020—2050年,分为3个阶段:一是2021—2025年,即“十四五”时期;二是2026—2030年,即“十五五”时期,考虑到“十五五”末期也是中国实现二氧化碳达峰时期,这一阶段要求低碳环保,能耗进一步降低;三是2031—2050年,这一阶段广西碳中和目标将基本实现,工业化、城镇化进入后期.

1.不同情景下广西未来30年煤炭占比变化趋势

煤炭占能源消耗比例将会呈下降趋势,未来必将实现“近零化”.煤炭消费占比居高不下(保持在50%左右),若未来占比仍不加速下降,碳减排将难以达到成效.但考虑到广西工业振兴正在开展,化石能源需求与依赖较大,因此,工业化发展、人民生活水平提高、非化石能源的兴起等会提高刚性碳排放需求,经济尚未得到充分发展的广西难以可持续发展低碳经济.笔者认为,广西煤炭占能源整体总消费总体趋势将会呈下降趋势,但中后期下降速度可在一定程度上减缓,经济发展情景下将由2019年的－0.8%变化至2050年的－1%,低碳情景下将由2019年的－1.3%变化至2050年的－1%,强化节能情景下将由2019年的－1.8%变化至2050年的－1.1%.

2.不同情景下广西未来30年能源强度变化趋势

能源强度总体呈降低趋势不变,但降低幅度需加快进行.参照表4中2000—2019年规划划分时间段对广西和全国能源强度进行比较发现,广西能源强度虽呈下降趋势,但下降幅度相对全国水平来说较小.“十五”“十一五”“十二五”“十三五”时期全国能源强度5年的年均增速分别为2.21%、－4.18%、－3.85%、－2.76%,广西能源强度5年的年均增速分别为2.64%、－1.16%、－3.38%、－2.2%,广西能源强度降幅相对较低.笔者认为,广西能源强度将加速下降,经济发展情景下将由2019年的－1%变化至2050年的－0.5%,低碳情景下将由2019年的－1.7%变化至2050年的－2.5%,强化节能情景下将由2019年的－3%变化至2050年的－2.7%.

表4 2000—2019年广西和全国能源强度 单位:吨/万元

续表

3.不同情景下广西未来30年GDP增长率变化趋势

未来广西GDP增长率将逐年降低,但初期仍将保持一定增速,同时人均GDP增长率将会在逐年下降的过程中呈现反弹趋势,进入短暂的增长期,在经历短暂的波动后将会在2050年趋于平稳.根据广西“十四五”规划,2025年前将保持5.5%的人均GDP增长率.广西人均GDP增长率将具有一定的增长空间.因此,广西国民生产总值增长率前期仍应保持较高增速,再稳步下降至3%左右,从而保持经济发展的正常运行,经济发展情景下将由2019年的6.5%变化至2050年的3%,低碳情景下将由2019年的6%变化至2050年的2%,强化节能情景下将由2019年的5.3%变化至2050年的2%.

4.不同情景下广西未来30年第二产业增加值变化趋势

广西第二产业增加值增长仍会增加,但增速将减缓或者后期呈较小幅度下降.根据广西“十四五”规划工业和制造业产值将同时进行提升,其中工业将年均超过8%,而2015—2019年,广西第二产业增加值增长率连续5年低于全国平均水平,要想实现“十四五”目标,要进一步加大工业、制造业投入,广西第二产业增加值具有较大增幅空间.笔者认为,广西初期仍需第二产业增加值占比增速略高于国民生产总值增速,再稳步下降,经济发展情景下将由2019年的7%变化至2050年的3%,低碳情景下将由2019年的6%变化至2050年的2.5%,强化节能情景下将由2019年的5.3%变化至2050年的2%.

5.不同情景下广西未来30年城镇化率变化趋势

广西城镇化率在未来10年左右将保持较高的增长速度.按照中国“十四五”规划,到2025年,中国城镇化率将达到65%,这意味着在“十四五”期间每年要有约1 000万人移居到城市.笔者认为,广西城镇化率将具有较大增长空间,未来广西城镇化率增速将由较高增速逐步平稳,最终表现为微小的增长幅度,经济发展情景下将由2019年的1.4%变化至2050年的0.9%,低碳情景下将由2019年的1.3%变化至2050年的0.6%,强化节能情景下将由2019年的1.15%变化至2050年的0.4%.

(二)广西二氧化碳峰值情景模拟结果及碳减排潜力分析

1.不同情景下广西二氧化碳排放模拟结果

按照不同情景下二氧化碳影响因素参数假设计算出各个影响因素的实际值,将不同情景设置中的各个影响因素实际数值代入方程,即可预测广西2020—2050年二氧化碳排放总量.由图4所示,按照现有发展趋势,广西将于2037年达到碳排放峰值,其排放量将达到2.48亿吨二氧化碳;若以低碳环保为主要目标,将于2029年到达碳排放峰值,即按照国家要求于2030年前达峰,其排放量将达到2.22亿吨二氧化碳;若以经济发展为主要目标将于2045年达到碳排放峰值,其排放量将达到3.17亿吨二氧化碳,是基准情形和低碳排放情形的1.27倍和1.42倍.按照国家要求进行碳减排,广西在2030年前达到峰值虽然具有一定难度,但在保证低碳引导,加速调节能源结构和产业结构,降低经济过高增速水平的有效措施下具有达成可能.

图4 广西二氧化碳峰值情景模拟结果

2.不同情境下广西二氧化碳减排潜力分析

从广西碳减排潜力来看(见图5、表5),利用相同年份下3种情景碳排放量相减得出碳减排量,即经济发展情景－基准情景(EG－BASE)、低碳情景－基准情景(LC－BASE)、低碳情景－经济发展情景(LC－EG).不同情景下的相同年份碳减排量表明,低碳情景下2029年广西二氧化碳排放量将分别低于基准情景和经济发展情境下1 680万吨、2 691万吨.2050年广西国民生产总值将在3种情景分别达到3.9万亿元、3.7万亿元、3.5万亿元.2050年广西二氧化碳排放量将分别低于基准情景和经济发展情境下8 690万吨和11 612万吨.此时广西国民生产总值在3种情景将达到9.55万亿元、7.4万亿元、6.8万亿元.结果表明,经过对能源结构、产业结构、城镇化率等关键因素进行调整,广西二氧化碳减排效果明显,相应情景下经济发展出现不同程度的影响,低碳情景(LC)下与经济发展情景(EG)下的国民生产总值于2050年出现较大差值.

表5 广西碳减排潜力分析

图5 广西碳减排潜力

具体来看,煤炭消费量占能源消费总量的比例在2029年经济发展情景(EG)、基准情景(BASE)、低碳情景(LC)下分别为40.8%、36.9%、32.2%,2050年分别为21.1%、14.2%、4.45%.3种情境对比下煤炭消费量占比变化明显,低碳情景(LC)下考虑到全国现有能源消费是以煤炭为主的基础现实,煤炭消费“近零化”较难实现,且煤炭能保障能源稳定提供,适时为区域补充能源,因此2050年仅降低到10%以下.

第二产业增加值在经济发展情景(EG)、基准情景(BASE)、低碳情景(LC)下2029年分别达到12 826亿元、11 784亿元、11 271亿元,2050年分别为32 894亿元、24 718亿元、21 501亿元.3种情景下,在2029年前考虑到广西经济发展尚需空间,因此仍然保持一定增速,并且3种情景下的变化幅度差距不大,但从2050年的第二产业增加值可以看出,2029年后3种情景变化幅度出现较大变化,分别较2020年第二产业增加值增加25 786亿元、17 610亿元、14 393亿元.

城镇化率在经济发展情景(EG)、基准情景(BASE)、低碳情景(LC)下2029年分别为66.2%、65.5%、65.1%,2050年分别为86.7%、81.7%、79.7%.城镇化率是影响碳排放的较大因素,但未来城镇化进程并不会因为“双碳”政策出现较大波动,即未来广西城镇化率仍然会保持上升,上升至80%后保持微幅波动.

能源强度在经济发展情景(EG)、基准情景(BASE)、低碳情景(LC)下2029年分别为0.475吨/万元、0.449吨/万 元、0.395吨/万 元,2050年分 别 为0.364吨/万 元、0.274吨/万 元、0.223吨/万元.广西处于欠发达区域,科技创新能力和人才储备较弱,能源强度大幅下降可能性偏低,因此3种情景中能源强度前期变化相差不大,但考虑到未来全国乃至全球技术得到重大突破,广西因此得到高新技术引进,能源强度出现加速下降.

2029年,人均GDP在经济发展情景(EG)、基准情景(BASE)、低碳情景(LC)下分别为7.15万元/人、6.8万元/人、6.62万元/人,2050年分别为16.4万元/人、12.9万元/人、12.3万元/人.个人财富综合衡量了人口规模和国民生产总值两个因素,更好地描述了碳达峰背景下广西人民生活富足的程度.

七、结论与建议

笔者构建广西碳排放核算体系,核算广西2000—2019年二氧化碳排放量,分析广西碳排放总量碳排放变化趋势,再进一步根据L MDI模型和岭回归分析对能源结构、经济水平、人均GDP、产业结构、人口规模等因素进行影响效应分析,然后根据中国和广西经济运行历史趋势对广西未来30年经济社会发展的必要要素进行判断,最后基于STIPRAT模型对广西2020—2050年二氧化碳排放量进行预测,得出广西碳排放峰值和达峰时间点与对应时间节点经济社会发展的情景,确定广西按照国家要求在2030年前达峰所需基础(即2029年达峰),为广西碳减排进行潜力分析奠定基础.研究发现:

一是广西碳排放总量呈上升趋势,2000—2019年年均增速为7.06%,其中“十五”“十一五”时期碳排放呈高速增长,年均增速分别为14.78%和5.19%,“十二五”时期碳排放逐步减少,年均增速为－1%,“十三五”时期碳排放再次增长,年均增速为4.16%.2000—2019年人均碳排放增速为6.83%,略低于碳排放量年均增速0.23%.单位GDP碳排放量由2000年2.66吨碳排放/万元到2019年下降至1.02吨碳排放/万元,年均降幅达4.68%,低于碳排放年均增速2.38%.综上所述,2000—2019年广西碳排放量年均增速和人均碳排放量年均增速的绝对值均大于单位GDP碳排放量年均降幅的绝对值,碳排放增加速度高于碳减排速度,广西碳排放尚未达到峰值.

二是对碳排放影响的主要因素为能源结构、经济水平和能源强度,产业结构和人口规模的影响略低.其中能源结构、经济水平和产业结构分别受煤炭消费占比、人均GDP和第二产业占比的影响.能源结构、产业结构、经济水平的影响效应值自2010年后始终保持为正值,能源强度的影响效应值始终保持为负值,人口规模的影响效应值随人口变动进行波动.城镇人口的能源高消费,因此需额外考虑城镇化率的影响.

三是强效减排情境下可实现国家目标在2030年前达峰,但实现此目标需广西全社会付出巨大努力.强效减排情景下,碳排放达峰时排放量为2.22亿吨,按此情景发展,2050年广西GDP达6.8万亿元,人均GDP达12.3万元/人,煤炭消费占比为4.45%,能源强度为0.223.经济发展情景下,碳排放达峰时排放量为2.22亿吨,按此情景发展,2050年广西GDP达9.6万亿元,人均GDP达16.5万元/人,煤炭消费占比为21.2%,能源强度为0.364.基准情景下,碳排放达峰时排放量为2.48亿吨,按此情景发展,2050年广西GDP达7.4万亿元,人均GDP达13万元/人,煤炭消费占比为14.2%,能源强度为0.274.从上可知,强效减排情景相较于经济发展情景和基准情景的碳排放峰值时将有效节省0.69亿吨、0.95亿吨二氧化碳排放量,碳减排比例分别为21.7%、29.9%,实现了强效减排.

推进“碳达峰碳中和”是广西高质量发展的必然选择,要处理好降碳与发展之间的关系,尽可能减少降碳对经济社会的影响.

一是加快能源结构多元化,推行清洁能源发展.“十四五”时期是广西能源结构转型进入增量转型阶段的好时机,要以天然气、光伏发电、水电、生物质能等可再生资源代替煤炭等高污染能源.从与东南亚国家能源合作上提出建议.第一,让可再生资源“走进来”.东南亚国家可再生资源丰富,广西有地缘优势.因此,把东南亚国家能源引进来将大幅减缓广西用能紧张,极大地改善广西作为煤炭依赖型地区的劣势,但需着重解决国际贸易壁垒问题,打破市场准入限制,并注意能源安全问题.第二,加速能源发展,全力驶入新能源时代.中国有大量核电、水电、风电建设的基础性研究机构和团队,因此广西可在区域安全建设的基础下,适当引进国内具有先进技术水平的研究机构和基础建设团队.

二是优化调整产业结构.未来广西优化产业结构的主要工作在于制造业的产业链后移,即重点发展高新技术产业,改造传统高耗能产业.因此,从制造业现有产业链延伸和新兴产业上看:第一,以制造业为龙头引领,加速产业低碳绿色转型.广西现有制造业中的高碳排放产业往往居于产业链前端,同时也是保障供应链安全的基础性产业.因此,对于这些高放排放产业不仅不可“一刀切”式向外转移或者取缔,而且在碳达峰背景下还需要这些行业中的龙头企业和政府共同推动技术革新浪潮.第二,建设战略新兴产业.充分利用广西重点实验室等资源,并将科研成果转换为技术成果,同时引进高新技术产业来引领广西产业,壮大数字建设、智能制造、新材料等新兴产业,最终实现自主研发和产业优势,形成新兴产业集聚地和千亿级产业.

三是加快低碳城市建设.加快探索低碳城市建设是一条绿色低碳发展的高质量发展之路,因此,从城镇居民消费、建筑、交通主要排放源上看:第一,城镇居民消费主要体现在家用电器、汽车上,推动居民消费碳排放减少需要推动生产生活方式向低碳模式转变,例如加快“零碳城市”“无废城市”“绿色智慧小镇”等低碳试点工作.第二,建筑业碳排放主要表现为建筑建造过程碳排放,减少建筑业碳排放需要提高建筑全生命周期,杜绝“大拆大建”,建设城市“微循环”系统,完成城市数字化转型.第三,交通减排需要同时进行“加法”与“减法”.“加法”是要加快新能源公共交通应用,加大投入新能源公共基础设施,鼓励公众采用共享出行,同时利用共享交通打通“最后一公里”,从而让碳排放从根源上消失;“减法”则是构建绿色高效的多式联运体系,减少运输装备使用燃油化,即减少公路运输,增加铁路、水运等运输方式.