基于STIRPAT 模型的福建省建筑领域碳排放影响因素研究

陈定艺

（1 福建省建筑科学研究院有限责任公司 福建福州 350108 2 福建省绿色建筑技术重点实验室 福建福州 350108）

0 引言

工业革命以来，人类向大气中排放的过量的CO2和其他温室气体造成了地球温度不断地升高。为控制全球变暖幅度，世界各国均采取了相关的措施。相关研究表明［1-3］，为实现控制住1.5 ℃的增幅，需要实现2030 年比2005 年减少45%的CO2排放。我国在2020 年9 月22 日对全世界做出了承诺：中国二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和，减碳任务艰巨。工业、交通业和建筑业是我国碳排放主要的三大领域。福建省建筑领域随着经济的发展不断地扩张，建筑领域碳排放也随之增长，如不对其进行控制，很难完成国家2030 年碳达峰的目标。因此通过研究福建省建筑领域碳排放影响因素，提出针对性的减碳建议。

1 模型建立

1.1 STIRPAT 模型

在20 世纪70 年代，美国人口学家Ehrlich 提出IPAT 模型。该模型结构简单，常用于研究能耗与经济、技术间的量化关系。碳排放可以分解为与社会经济发展相关的经济、人口、技术等各种影响因素，按式（1）计算。

式中：I 表示环境影响或环境负荷，包含资源、能源等的消耗，温室气体排放等；P 表示人口数量；A 表示富裕程度，即经济发展水平；T 表示技术水平。

IPAT 模型具有一定的局限性，主要体现在模型认为各因素对环境影响的贡献是一样的。因此国内外的学者都对其进行了大量的研究，并提出了相应的数学模型，比较具有代表性的为STIRPAT 模型，按式（2）计算。

式中：a 为模型系数；b、c、d 分别表示P、A、T 的弹性系数；e 为随机误差项。对模型取对数，式（2）调整为式（3）计算。

已有研究表明［4］，人口、人均GDP、城镇化率、万元生产总值能耗和第三产业占比等5 个因素广泛应用于碳排放相关研究中，并且均能显著影响碳排放。因此，本文选取这5 个因素作为碳排放的影响因素，构建扩展的STIRPAT 模型，按式（4）计算。

式中：I 为碳排放量；P 为人口；A 为人均GDP；T 为万元生产总值能耗；U 为城镇化率；B 为第三产业占比；a 为模型系数；b、c、d、e、f 分别表示人口、人均GDP、万元生产总值能耗、城镇化率和第三产业占比的弹性系数；g 为随机误差项。数值越高，代表相应因素对建筑碳排放的影响力越大。

1.2 多元线性回归

本文采用多元线性回归分析计算构建扩展的STIRPAT 模型的各个参数。多元线性回归方程为式（5）。

式中：β0为常数项（也称回归常数）；β0，β1，…，βp为回归系数；ε为随机误差；y 为因变量；x1，x2，…，xp为自变量；P 为自变量个数。

为获取最优的β0，β1，…，βp，δ2等未知参数，需对变量进行n 次观测，则线性回归模型可调整为式（6）。

2 数据来源与处理

2.1 福建省建筑碳排放计算

相关文献中提到的建筑领域碳排放计算边界主要包括［5］：建筑业，批发、零售业和住宿、餐饮业，其他行业和居民消费，具体见表1。根据《中国能源统计年鉴》，2005—2019 年福建省建筑碳排放的计算如图1 所示。

图1 2012—2019 年福建省建筑碳排放总量

表1 建筑领域能耗分类

2.2 福建省建筑碳排放影响因素数据收集

根据福建省统计年鉴，2005—2019 年的常住人口、人均GDP、生产总值能耗等数据如表2 所示。

表2 STIRPAT 模型相关数据

3 福建省建筑碳排放影响因素分析

3.1 模型预测结果

本文采用多元线性回归的方法来拟合曲线，选取2005—2017 年的数据作为训练集，2018 年和2019 年的数据作为测试集，用于验证模型的精度。具体情况见表3。

表3 线性回归检验结果

模型的R2为0.995，表明数据与拟合函数吻合程度高。模型的F 值为143.907＞F 0.05（12，5）=3.03，表明在α 的显著性水平上回归方程具有显著的线性关系。线性回归的参数如表4 所示。

表4 线性回归结果

3.2 模型验证

本文采用2018 和2019 年作为模型的验证数据，代入模型后的的误差如表5 所示。

由表5 可知，2018 年的误差为2.8%，2019 年的误差为5.8%，平均误差为4.3%，低于工程误差10%，因此认为建立的模型合理可靠。

表5 模型验证结果

3.3 结果分析

根据STIRPAT 模型的结果：常住人口、城镇化率、人均GDP、万元生产总值能耗和第三产业占比的对数回归系数分别为-2.201，1.083，0.605，0.330 和-0.176。因此，福建省建筑领域碳排放驱动因素驱动程度由高到低依次为常住人口、城镇化率、人均GDP、万元生产总值能耗和第三产业占比。

常住人口规模和城镇化率对碳排放影响效果显著。随着社会的高速发展，经济快速增长带来碳排放大量增加，一方面人口的增加直接拉动了碳排放，另一方面人口结构对碳排放的影响作用逐渐加大。城镇化率的升高不仅带动了居民能源消费总量，而且城市居民的消费会引导农村居民的消费，二者共同促进总体碳排放的增长。万元生产总值能耗受节能技术水平、行为人节能意识等多方面因素的影响，其变化不确定性程度较高。建筑节能技术能有效地提高建筑能源使用效率，从而减少碳排放。福建省采取了一系列的建筑节能措施，积极推广绿色建筑、可再生能源和装配式建筑等，其节能措施成效显著。

通过对福建省建筑领域碳排放影响因素的分析，有针对性地提出以下2 点建议。

（1）人口增长和人口结构是影响建筑碳排的主要因素，然而面对人民日益增长的物质需求、城镇化率的逐步提升，约束与降低经济增长和人民生活水平发展是不可取的方法。建议从可控的层面为着力点，如稳步发展装配式建筑，推广装配化装修。推进绿色建材产品认证和采信应用，鼓励相关认证机构及检验检测机构申请绿色建材产品认证资质，建立绿色建材采信应用工作机制，鼓励绿色建筑、装配式建筑优先采用绿色建材产品。

（2）技术水平对福建省建筑碳排放有重要影响。建议持续开展建筑空调、照明、电梯等重点用能设备运行调适，提高建筑机电系统的总体能效水平。推进建筑太阳能光伏一体化建设，引导建筑供暖、生活热水、炊事等向电气化发展，推动开展新建公共建筑全电气化，推广生产用电动汽车和机械设备，积极推进中深层、浅层地热能应用，推广空气源等各类电动热泵技术。

4 结语

本文通过分析福建省建筑碳排放的现状，收集了福建省建筑碳排放影响因素的数据，通过STIRPAT 模型分析得出了常住人口、城镇化率、人均GDP、万元生产总值能耗3 个影响因素均对福建省建筑碳排放量影响显著，并根据福建省建筑领域碳排放的现状，给出了推广装配式建筑、推广绿色建材、推广太阳能光伏一体化等建议，为福建省碳达峰目标的实现贡献自己应有的力量。