福建省碳排放预测与碳达峰路径分析

李心萍，苏时鹏，张雅珊，朱 翔

（福建农林大学 公共管理学院，福建 福州 350002）

0 引言

应对全球气候变化，减少碳排放已成为国际关注的热点。中国积极行动，取得了显著成效，并努力做出更大贡献，承诺力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。2021年，中共中央 国务院出台《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》，要求各地政府将实现“双碳”目标任务列为重中之重，在贯彻新发展理念的基础上把握好新发展阶段，从而在构建新发展格局中寻找到最佳的“双碳”路径。省级政府在实现“双碳”目标中具有重要的地位。因此，选择适当的省份，预测其碳排放量和高质量发展需求，分析选择碳达峰的路径，具有重要的现实意义。

碳排放、碳达峰和碳中和已成为学术研究的热点。关于碳排放影响因素的相关研究有从国家［1，2］的角度出发的，也有从区域［3-5］的碳排放的影响因素出发的，还有从产业［6-25］的角度出发的。从国家的角度看，徐国泉等运用对数平均权分解法分析中国在1995—2004年期间的能源强度、能源效率和经济发展变化与碳排放量之间的关系［1］；朱勤等从能源消费的角度探讨了1980—2007年的碳排放影响因素，认为经济产出效益对碳排放的影响最大［2］。从区域的角度看，赵欣等以江苏省作为研究区域来探讨碳排放量的影响因素［3］；张乐勤等则探讨了安徽省的能源消费碳排放的影响因素［4］；陈军华等基于四川省2000—2018年20种主要能源消费来探讨与碳排放量之间的关系［5］。研究区域的碳排放的影响因素，将减碳落实于地方，对地方实现“双碳”目标具有更多针对性。从产业的角度来看，主要涉及农业［6-9］、工 业［10-14］、建 筑 业［15-19］、交 通 运 输 业［20-22］和旅游业［23-25］等，从产业的角度入手研究碳排放量的影响因素，便于制定更加具有针对性的减碳措施。从研究碳排放影响因素的方法入手，目前主要是集中 运 用LMDI对 数 平 均 迪 氏 指 数 分 解 法［3，5，7，13］和STIRPAT模型［4，10，16，21］。在碳排放预测的 研究上，主要运 用 的 方 式 有LSTM神 经 网 络 模 型［22，23］、IPSOBP神经网络模型［24］、ADL-MIDAS模型［25］等模型类预测，但大部分学者运用情景分析法来进行碳排放预测。王迪等运用情景分析法，预测在基准情景、政策情景和深度能源转型情景下中国能源CO2的变动［26］；张剑等运用情景分析法设定了基准情景、产业结构优化情景、能源结构优化情景和多要素优化情景4种情景对中国能源消费CO2进行预测［27］。大部分学者在预测研究中，由于受到方法、数据及情景设置的影响，大部分预测全国层面碳达峰时间基本停留在2025—2030年之间［28，29］，认为东部沿海地区会提前达峰［30］，西部地区则会有所延迟［31，32］。

综上所述，国内外学者从国家、区域、行业等多种视角下深入研究碳排放的相关问题，为碳排放预测和实现碳达峰路径的研究提供了良好的借鉴，但当前从单一省份视角下对碳达峰预测的研究涉及较少，对其碳达峰实现路径的研究有待进一步完善。福建省作为全国首个生态文明试验区，2021年地区生产总值为48810.36亿元，居国内第八位，人均地区生产总值为117303元，居国内第四位。福建省积极实施高质量发展超越战略，有责任和能力成为实现“双碳”目标的先行者，在省级层面中具有典型性和示范性。因此，本文基于福建省2000—2019年的碳排放数据，选取STIRPAT模型，运用岭回归分析经济规模、人口数量、技术进步、产业结构和能源结构对碳排放的影响，并通过设置5种发展情景模式，预测不同情景下福建省碳排放变化趋势，寻求福建省实现碳达峰的最佳模式及减排路径。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

碳排放计算方法。因为我国官方没有公布CO2排放数据，所以需要相关其他的数据来估测碳排放量。本文对福建省碳排放量数据的估测是根据IPCC（联合国政府间气候变化专门委员会）所颁布的排放指南中的公式，估测公式如下：

式中：I表示碳排放量；Si表示能源i消费量；Ci表示能源i的碳排放系数；i表示能源种类，代表煤炭、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油、液化石油气和天然气，具体的能源碳排放系数如表1所示。

表1 能源碳排放系数Table 1 Energy carbon emission coefficient

STIRPAT模型。可拓展随机性的环境影响评估模型（STIRPAT模型）是PAT模型的演变，是由Dietz等提出，该模型填补了Kaya恒等式和IPAT模型的不足［33］，被广泛应用于定量分析环境变化的影响因素，通过增减变量来提高模型的分析与解释能力［34］。其标准形式为：

式中：I、P、A、T分别表示碳排放量、人口、富裕度和技术水平；a是模型系数；b、c、d是需要估计的指数；e是误差项。

将模型（2）分别取对数后，可以得到：

根据福建省碳排放的现状特点，结合众多学者运用STIRPAT模型分析碳排放的影响因素，选取人口数量、人均GDP、产业结构、能源结构和能源强度5项影响因素作为自变量，输出变量为福建省碳排放量，模型具体为：

式中：I为福建省能源消费产生的碳排放量；P为人口数量；A为富裕度，以人均GDP表示；T为技术水平，即能源强度，以单位GDP标准煤能耗量表示；NJ为能源结构，以能源消耗中煤炭占比表示；CJ为产业结构，以工业产值占比表示；β1、β2、β3、β4、β5是弹性系数，表示P、A、U、T、Q每变化1%时，会分别引起I的β1%、β2%、β3%、β4%、β5%的变化。

为了查验经济增长与碳排放之间是否存在倒U型曲线，将模型（4）中的lnA分化成lnA与（ln A）2两项，模型调整成：

式中：β21、β22分别代表人均GDP对数的系数、人均GDP对数的二次项系数。

根据模型（5）能得到人均GDP对能源消费碳排放量的弹性系数EEIA：

如果β22为负数，说明人均GDP与碳排放量之间存在倒U型曲线。

1.2 数据来源

福建省能源消费数据来源于《中国能源统计年鉴》（2000—2020）和《福建统计年鉴》（2000—2020），人口规模、人均GDP和产业结构数据来源于《福建统计年鉴》（2000—2020），以2000—2019年的数据作为研究数据。

福建省碳排放量与能源强度变化趋势如图1所示。2000—2019年的碳排放量总体呈现不断增长的趋势。碳排放量由2000年的2.55×107t增长至2019年的1.204×108t。其中，2000—2011年碳排放增长较为稳定，2011—2016年出现小幅度的下降，增长幅度减少，2016—2017年增长幅度最大。2017年碳排放量为1.33×108t，为样本区间的最大值。从能源强度来看，福建省的能源强度呈现不断下降趋势，其中，2005年能源强度出现峰值，为0.9tce/万元，之后又呈现下降趋势，2019年福建省的能源强度为0.32tce/万元。

图1 2000—2019年福建省碳排放量与能源强度的变化趋势Figure 1 Chang trend of carbon emissions and energy intensity in Fujian Province，2000-2019

2 STIRPAT模型回归拟合分析结果

根据Stata的多元回归分析结果显示，除第二产业占比以外，其他变量的VIF值都大于10，其中人均GDP的VIF为8104.12，说明存在着严重的多重共线性。因此，本文采用岭回归对数据进行重新分析，以消除多重共线性的影响，结果如表2所示。

表2 岭回归估计结果（k＝0.01）Table 2 Ridge regression estimation results（k＝0.01）

以ln I作为因变量进行岭回归分析，其中，k值为0.02，根据表2可 知，lnP、lnA、（ln A）2、ln T和lnNJ都会对ln I产生显著影响，R2为0.985，说明lnP、lnA、（lnA）2、lnT、lnNJ和lnCJ可以解释ln I的98.5%的变化原因，F统计值也通过了1%的显著性水平检验。因此模型（5）可以较好地解释福建省碳排放量与各自变量之间的关系，具体形式为：

lnI＝-37.203＋4.620ln P＋0.285lnA＋0.012（ln A）2＋0.358ln T＋0.610lnNJ＋1.069ln CJ…（7）

从系数来看，人口、人均GDP、产业结构、技术水平和能源结构的增加将带动福建省碳排放量的增加。其中，影响福建省碳排放最大的是人口，人口每增长1%，碳排放量则增加4.620%。人均GDP每增加1%，碳排放量增加（0.285＋0.012lnA）%。人均GDP对数的二次项系数为正数，说明在观测期间内，福建省的人均GDP与碳排放量不存在倒U型曲线。产业结构对福建省碳排放的影响仅次于人口，产业结构每增加1%，碳排放量将会增加1.069%。技术水平和能源强度每增加1%，福建省碳排放量将分别增加0.358%和0.610%。

根据STIRPAT模型的模拟结果对福建省未来的碳排放进行预测，具体公式为：

根据历史人口、人均GDP、技术水平、能源结构和产业结构的数据，本文采用模型（8）对福建省碳排放量进行模拟，并将模型值与历史值进行回归，结果发现模型拟合很好，R2为0.9550。因此，采用模型（8）对福建省未来碳排放量进行预测是可行的。模拟值与历史值的对比如图2所示。

图2 福建省能源消费碳排放量模拟值与历史值对比Figure 2 Comparison between simulated and historical values of carbon emissions from energy consumption in Fujian Province

3 福建省未来碳排放趋势分析

3.1 情景设置

本文对预测模式中的人口、人均GDP、产业结构、能源强度和能源结构5个影响因素的变化率设置了低、中、高3种值。每个影响因素变化率的设置依据在参考相关学者研究基础上，结合福建省历年来的影响因素变化情况进行设置。

具体设置如下：①在“十三五”期间，福建省人均GDP的年均增长率是6.9%，将其作为低增长模式下福建省人均GDP增长速度，参考李雪梅等学者的相关研究［35］，将福建省人均GDP增速设置为每5年约下降1%。而中增长模式下的人均GDP的增长率依据福建省《福建省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》中提到“人均地区生产总值年均增长率5.4%”去推算，所以2020—2025年的中增长模式下的人均GDP增长率为7.4%。按照低增长模式和中增长模式的人均GDP增长率的变化规律，推算2020—2025年的高增长模式下的人均GDP的增长率为7.9%。②按照《福建省国土空间规划（2021—2035年）》中常住人口发展目标设置中增长模式下福建省常住人口发展。假设中增长模式下福建省2035年的常住人口将达4700万人，常住人口年均增长率为0.863%，张现苓在关于中国人口预测的研究中指出，中国人口将在2027年后进入负增长［36］。以此趋势预测2020—2050年每5年福建省常住人口增长率分别为1.86%、1.36%、0.83%、0.36%、-0.13%和-0.36%。福建省高、低增长模式根据2000—2020年间，每5年的年均增长率的最高值和最低值设置。③近年来，福建省能源强度呈现不断下降趋势。2000—2019年间福建省能源强度年均下降2.4%，假设福建省的中增长模式下的能源强度下降率仍按照此变化幅度下降。借鉴潘栋等的研究［30］，低增长模式和高增长模式下的福建省能源强度在中增长模式的基础上下变化0.4%，每5年下降0.2%。④近年来福建省清洁能源消费量逐渐上升，但煤炭仍然是福建省的主要能源消费。2000—2019年福建省煤炭占比年均下降0.83%，假设中增长模式下福建省煤炭消费占比仍按照此速度变化。本文的低增长模式和高增长模式参考能源强度的变化。⑤第二产业是推动福建省经济发展的重要因素，福建省是全国第二产业比重最高的省份，2020年第二产业比重达到46.3%。福建省近年来第二产业占比总体呈不断下降趋势，“十三五”期间第二产业占比年均下降率为1.33%，将此设置为福建省中增长模式下第二产业占比的下降速度。借鉴相关研究［35］，本文设定高增长和低增长模式下福建省第二产业占比分别在中增长模式的基础上上浮0.4%，每5年约下降0.2%。

表3 福建省各影响因素变化率设置Table 3 The change rate setting of each influencing factor in Fujian Province

根据各影响因素的低、中、高变化率设置5种情景。第一种情景是基准情景（S1），在该情境下各影响因素的变化率均选择中增长模式下的变化率；第二种情景是产业结构优化情景（S2），在该情景下产业结构占比的下降率由中增长模式转换成低增长模式的变化率，其余因素选择中增长模式的变化率；第三种情景是节能情景（S3），在该情景下能源强度和能源结构的变化率采用低增长模式的变化率，其余影响因素选择中增长模式下的变化率；第四种情景是绿色发展情景（S4），在该情景下各影响因素变化量均选择低增长模式下的变化率；第五种情景是粗放情景（S5），该情景下各影响因素变化率均选择高增长模式下的变化率。

表4 福建省碳排放情景设置Table 4 Carbon emission scenario setting in Fujian Province

3.2 碳排放趋势分析

本文基于碳排放预测模型（8），结合5种情景设置，计算出不同情景下福建省2020—2050年的碳排放量（图3），并得出不同情景下福建省碳达峰的时间（表5）。从图3可见，5种模式下福建省碳排放均呈现先增加后减少趋势，在达峰时间上，绿色发展情景（S4）最早达到峰值，产业结构优化情景（S2）次之，基准情景（S1）、节能情景（S3）和粗放情景（S5）达峰时间一致。在峰值排放量上，粗放情景（S5）峰值碳排放量最多，基准情景（S1）排第二，接着是节能情景（S3）和产业结构优化情景（S2），绿色发展情景（S4）最少。其中，粗放情景（S5）模式下福建省的碳排放量最大，峰值为6.80×108t，达峰时间为2040年；碳排放量最小的模式是绿色发展情景（S4）模式，该情景模式下峰值为2.98×108t，达峰时间为2030年，在5种情景模式中最先达峰。在这5种情景模式下，福建省碳排放峰值在2.98×108t—6.80×108t之间浮动，达峰时间在2030—2040年之间变动。

表5 不同情景下福建省的达峰时间和峰值Table 5 Peak time and peak under different scenarios in Fujian Province

图3 不同情景下福建省碳排放预测Figure 3 Prediction of carbon emissions in Fujian Province under different scenarios

产业结构优化升级是国家经济转型的关键，产业结构优化情景（S2）模式反映了福建省在保持当前政策和规划连续性的基础上，对产业结构进行优化升级，优化一二三产业在国民经济中的占比。在该情景模式下福建省碳排放量在2020—2034年之间呈不断上升趋势，在2034年实现碳达峰，峰值为3.98×108t。与基准情景模式相比，达峰时间提早6年，峰值碳排放量减少了7.51×107t，碳排放峰值约降低了15%。这说明福建省在保持当前各项政策和规划等连续性下，产业结构调整对碳排放量和达峰时间均有影响。因此，降低第二产业占国民经济发展的比重，对产业结构进行优化调整在一定程度上会降低碳排放量和提前碳达峰的时间。

节能情景（S3）模式是指在现有政策基础上，福建省通过调整能源结构，降低煤炭能源消费占比，提高能源利用技术能力，降低能源强度。在该情景模式下，福建省碳达峰时间与基准情景模式一致，但整体碳排放量相对减少。节能情景（S3）模式的峰值排放量为4.5×108t，与基准情景（S1）模式相比，减少了2.27×107t，碳峰值约降低了4.8%。这说明技术强度和能源结构的降低在一定程度上可以降低碳排放量，但是对达峰时间的影响相对较少。

绿色发展情景（S4）模式反映了福建省注重发展绿色经济，不是一味地将经济发展作为主要目标，而是注重经济与生态的协调发展，充分考虑经济、人口、产业和能源的发展需求。在该情景模式下福建省碳达峰的时间是最早的，达峰的碳排放量也是最少的。在绿色情景（S4）模式下，福建省将在2030年实现碳达峰，与基准情景模式和粗放情景模式相比，峰值分别降低约37.1%和52.6%，这表明该情景模式是当前福建省实现碳达峰的最有效情景，因此要在充分考虑福建省经济、人口、产业和能源需求的基础上，加大生态环境相关政策的实施力度，促进福建省尽早达到碳达峰。

在粗放情景（S5）模式下，福建省的碳排放量呈现大幅度上升趋势，峰值为6.80×108t，是基准情景（S1）的1.43倍，是绿色发展情景（S4）模式的2.28倍。这说明了相对粗放的经济增长方式，伴随着产业结构的不合理化和能源过度消耗，会造成碳排放的急剧增长，该发展模式与当前所提倡的减碳减排的绿色发展方式相违背。

4 路径建议

碳排放具有流动性和外部性的特点［37］，多种因素之间的协同融合更有利于碳减排，将减排措施的效益发挥最大。根据上述模式回归和情景预测分析的结果，结合福建省当下的减排政策，充分考虑政府、市场、企业和公众等多主体的参与，提出以下福建省实现碳达峰的路径。

4.1 政府主导，完善配套法律政策

在实现碳达峰的过程中，政府起着主导作用。政府出台制定的各种法律政策是实现双碳目标的基础，为实现碳达峰的其他路径提供了前进动力。政府可从宏观角度做好碳达峰行动规划，制定配套法律政策，为各种碳达峰路径的实现创造有利政策环境。具体可从以下4个方面入手：①制定适合福建省碳达峰行动方案。福建省9个地级市因资源禀赋、功能定位、经济社会基础等存在差异，在碳达峰目标的实现上也存在较大差异。因此在制定碳达峰行动方案时，要结合各地级市的区域特点，尽快开展福建省能源能耗、碳排放、污染排放等各方面的综合评估，分析研判福建省实现碳达峰的基础、优势、劣势和不足之处，明确碳达峰实现的时间和路径，制订符合自身实际的碳达峰行动方案，落地配套政策。行动方案要细化成农业、工业、能源、建筑、交通等重点领域和化工、石化、建材、电力等重点行业，确定各自重点任务及差异化减碳路径，使得碳达峰行动具有覆盖面广、专业化等特点。②制定减碳相关的法律法规，为碳达峰的实现提供法律保障。当前，我国与低碳相关的法律法规的制定缺乏系统性。而福建省的低碳相关立法属于空白状态，因此，亟需颁布低碳相关的地方性法律法规。针对碳产品的开发，要制定规范的开发制度和法规体系，进一步规范碳产品的开发和运用。针对企业，要制定完善的碳排放控制标准、节能监督等减碳制度规定，进一步对企业碳排放管控、碳交易、碳金融等方面进行约束和规定。③制定税收、信贷及贸易等绿色低碳相关的优惠政策，完善碳达峰的支持政策。如：税收方面，需要完善高等院校、研发机构和企业研究开发减碳相关技术成果转化的税收优惠政策；需要完善新能源、清洁能源和清洁能源车船的税收政策。信贷方面，政府可以设立绿色银行，健全社会资本参与绿色投资政策，激发绿色投资市场活力。④完善绿色流通领域节能减排政策。鼓励省内经济较发达地区在批发、零售、餐饮等领域开展绿色商场、绿色饭店、绿色服务等的建设，使用高效能用水用电设备替代高耗能的落后设备。激励企业主动参与绿色产品认证，促进绿色低碳产品的消费。

4.2 重构能源体系，提高能源利用效率

实现碳达峰的核心就是解决能源优化问题，能源的高质量利用在降低碳排放量、实现碳达峰过程中发挥着重要作用。重构能源体系需要将能源结构由以煤炭等化石能源为主调整成以非化石能源为主，从控制能源消耗总量、优化能源结构和提高能源利用效率3种途径实现能源结构的革命性变革。这3种途径具体为：①严格控制和降低以煤炭等化石能源的消耗总量，特别是控制工业、交通运输业等高排放行业的碳排放量，从能源消费源头控制二氧化碳的排放量，推进清洁生产。针对以消耗煤炭为主的企业实施精准碳排放绩效考核体系，严格落实考核结果，实现企业的生产方式由“高耗能”向“低耗能”转变。②优化能源消费结构，不断提高非化石能源消费率。福建省拥有丰富的风能和水能等清洁能源，要因地制宜发展风能、核能、光能、气能等清洁能源，保障清洁能源的稳定供给，保证在“十四五”末非化石能源占一次性能源消费比重达到26.1%。构建以电能为主的能源消费体系，促进工业、交通、商业、居民生活的能源消费向清洁能电能转换，让煤炭消费逐渐被替代。③加强能源技术创新，提高能源利用效率。能源技术创新是实现碳达峰的第一动力，要加快推进能源技术创新，最大限度地发挥能源集约利用潜力，减少能源消耗，通过提高循环利用技术和低碳生产技术水平，促进能源利用方式由粗放型向集约型转变，进一步提高能源利用效率和减少能源浪费，实现福建省能源供应与消费过程中的节能减排。

4.3 调整产业结构，促进产业结构转型升级

产业结构的绿色化和节能化是影响碳达峰实现的主要因素，构建以低耗能、低排放产业为主的产业结构有助于碳达峰的实现。福建省第二产业所占比重偏高，高耗能产业能源消费比重较大，不利于“双碳”目标任务的实现。产业结构转型升级的主要方式是产业需要拥有更先进的技术、更高的生产力和更好的需求增长，关键在于生产力的不断提升和产业价值链的不断拓展。具体可从以下3个方面入手：①传统产业绿色转型升级，引导重点行业进行清洁化、循环化、低碳化改造，提升产业品牌质量和产业发展层次化。针对不同行业实行差异化的减碳行动，以电力、钢铁为主的高耗能产业，开展减污降碳协同治理。引导食品加工业发展生态特色产业，提升产品附加值。在进行产业低碳化转型过程中要因地制宜，避免“一刀切”方式，各地级市要结合当地资源，因地制宜发掘产业潜力，大力发展地方特色产业和休闲旅游服务业，支持新兴新能源产业和高新技术产业发展，以此带动产业效益。②落实高耗能产业减碳责任，及时淘汰能耗不达标的落后产能。严格落实高耗能产业的监督考察制度，提高新高耗能产业进入的门槛。关注高耗能项目产业的技术创新，推动其朝低碳化发展。例如加强对重点企业的碳排放信息监管、鼓励水泥产业使用非碳酸盐原料进行生产，推动煤炭、钢铁等产业开展低碳减排工程。③构建以战略性新兴产业为主导的现代产业体系。战略性新兴产业具有低碳化的显著特征［38］，有助于拉动产业转型升级，从而形成适应低碳化、绿色化的新技术、新产业、新业态和新模式。利用数字化技术推动绿色环保产业和信息技术深度融合，能够推动产业以高度价值替代低端高耗能产出。积极推进新能源产业创新示范区的建设，深入发展新能源产业发展格局，形成新能源产业集群。

4.4 完善碳交易市场制度体系，实现生态价值转换

碳交易市场是实现碳达峰的重要工具。完善碳交易市场机制，才能高效实现碳减排，充分利用市场机制降低成本效益。福建省碳市场是国内的第八个试点区域碳市场，这赋予其构建完善的碳交易市场责任，积极参与全国碳交易市场，为全国碳交易市场的完善提供“福建经验”。福建省碳市场的建设要在立足于福建省特色的基础上继续完善，具体可从以下3个方面入手：①强化碳市场主体参与能力，拓宽福建碳汇消纳渠道。鼓励福建省大型活动和会议积极落实碳中和，探索建立以政府为龙头，由社会、企业、个人等多方参与的“碳汇＋”多元化、市场化的生态产品价值实现体系。如：继续完善南平市“森林银行”，充分发挥南平市的生态资源优势，激发生态产品机制实现；继续深化三明市林业碳票，实现全市林业碳汇的经济价值。③发挥政府在碳汇市场的引领和监督作用。政府要积极引导钢铁、水泥等企业进入碳交易市场；政府要在条件允许的情况下，扩大配额有偿拍卖的比例，使得企业有充足的资金开展节能低碳生产行为。碳汇市场的高效运作离不开政府的监管，政府部门应成立专门综合管理机构，矫正碳市场交易存在的问题，让碳交易市场更加开放、更具时代特征，更好地激发碳交易市场在实现碳达峰方面的作用。③适度开发碳金融产品，发挥绿色金融资源配置作用。开发和利用碳金融衍生品不仅可以稳定碳价，还可以加大碳市场的流动性［39］。鼓励开发多样化的碳金融产品，将绿色金融与生态文明相结合，开放创新碳金融新业态，加强对清洁能源、绿色新兴产业和绿色技术研发的投融资，解决新兴绿色产业发展的融资难题。同时，随着碳金融形式的多样化出现，监管机构要出台相应的配套政策，加强对碳金融产品的监督管理，防止碳金融衍生品的过度开发。

4.5 鼓励绿色低碳消费，全面推进绿色低碳发展

控制居民碳排放是实现碳达峰的重要方面。有关研究指出当前家庭消费温室气体排放量约占全球排放的三分之一，从居民消费端减少碳排放量是十分必要的。具体可从以下4个方面入手：①树立绿色低碳理念，提高生态文明宣传教育成效。将绿色低碳理念融入国民教育体系之中，树立树牢生态文明思想。组织开展各种类型的生态文明宣传教育活动，利用多种渠道进行绿色低碳理念宣传，引导绿色低碳消费观、绿色价值观和绿色低碳生活模式融入居民的日常生活，潜移默化影响人们的消费方式。②积极推广绿色生活方式，鼓励居民优先购买绿色节能产品，减少塑料袋等一次性物品使用。鼓励公众使用步行、公共交通等绿色低碳方式出行，尽可能从居民消费端降低碳排放量。③完善绿色低碳社区建设。建设绿色低碳社区有助于实现碳达峰，但目前福建省的绿色低碳社区建设进展缓慢，未形成规范的绿色低碳社区建设体系，因此要加强绿色低碳社区建设，实施绿色低碳社区的试点工作，充分发挥低碳社区在实现碳达峰的作用。④加快城市绿色面积建设，增加生态系统固碳减碳能力。福建省要大力提升生态系统碳汇能力，充分利用林业、海洋、农田和湿地系统等进行碳汇。结合福建省各地级市的发展情况，规划绿地面积，完成绿化面积。在林业碳汇方面，要建立健全生态保护和修复体系，推进武夷山脉、戴云山脉森林系统保护和修护工程；加强森林保护与修复，科学进行退化林，增加森林面积和林木蓄积量。在海洋碳汇方面，要改善海洋生态系统，推进泉州湾、兴化湾、三都湾、厦门湾等海域整治修复；持续实施海洋生态牧场建设，开展海水养殖增汇等各种海洋试点工程，促进海洋系统生态固碳减碳能力。在农田碳汇方面，通过发展绿色低碳农业，利用农业高新技术进行节能减排，规范落实化肥减量增效、农药零增长行为，充分利用绿色生态的天然化肥。在湿地碳汇方面，完善湿地基础设施建设，充分发挥湿地吸碳固碳能力，以此提升湿地生态碳汇能力。

5 结论与讨论

本文基于2000—2019年福建省的碳排放数据，通过构建STIRPAT模型，综合研究了经济规模、人口规模、技术水平、能源结构和产业结构5个指标对福建省碳排放的影响，并运用情景分析法预测基准情景、产业结构优化情景、节能情景、绿色发展情景和粗放情景5种情景下碳排放量的变化，进而探讨福建省实现碳达峰的最优路径。

主要结论如下：①福建2000—2019年间的碳排放量总体呈不断上升趋势，由2000年的2.55×107t增长至2019年的1.204×108t，其中2017年的碳排放量为研究期间的最大值。从能源强度看，2000—2019年的福建省能源强度不断下降，由2000年的0.9tce/万 元 降 至2019年 的0.32tce/万 元。②从STIRPAT模型的结果可见，人口规模和产业结构是影响福建省碳排放的最重要的两个影响因素，其中人口每增长1%，碳排放量将增加4.620%；产业结构每增加1%，碳排放量将会增加1.069%。③通过对福建省碳排放的情景预测分析发现，在基准情景下，福建省将在2040年实现碳达峰，峰值为4.73×108t；在产业结构优化情景下，福建省将在2034年实现碳达峰，峰值为3.97×108t；在绿色发展情景下，福建省将在2030年实现碳达峰，峰值为2.98×108t。情景预测的结果显示在绿色发展情景下，福建省将实现2030年碳达峰的目标，这表明碳达峰的实现需要各种因素的共同发力，在充分考虑福建省经济、人口、产业和能源需求的基础上，加大对生态环境政策的实施力度。④实现碳达峰目标需要建立多主体参与的全社会全产业链全要素全过程的低碳化发展机制。基于STIRPAT模型和情景预测分析的结果，提出福建省实现碳达峰的最优路径，分别为：政府主导，完善配套法律政策；重构能源体系，提高能源利用效率；调整产业结构，促进产业结构转型升级；完善碳交易市场制度体系，实现生态价值转换和鼓励绿色低碳消费，全面推进绿色低碳发展。