基于STIRPAT模型的河北省碳达峰预测与实现路径研究

刘 伟,罗景辉

(1.河北省科学院能源研究所,河北 石家庄 050081;2.河北工程大学能源与环境工程学院,河北 邯郸 056038)

0 引言

根据IPCC第一工作组提交的第六次评估报告,由于人类活动导致环境中二氧化碳等温室气体急剧增多的证据进一步强化,预计部分地区出现的极端高温、强降水的可能性将会提升,同时报告预测了地表温度、大尺度环流和海洋冰冻圈的可能变化[1,2]。全球变暖已成为不争的事实,我国政府也在积极寻求遏制碳排放的途径,并提出了“3060”双碳目标[3],旨在实现我国碳排放总量控制,为缓解全球变暖贡献中国力量。

在“碳达峰、碳中和”的低碳发展的大趋势下,众多学者和机构围绕碳排放和碳达峰预测问题展开了大量的研究,且研究成果逐渐丰富[4-6]。例如,王倩倩等人[7]使用STIRPAT模型对河南省碳排放进行了核算,并预测2020—2040年区域碳排放量,此外还探究了社会、经济和技术等方面对碳排放的影响;张浩等人[8]采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI),对未来浙江省人均碳排放量趋势进行预测,并结合历史分解结果对2060年碳中和情景和2050年碳中和情景下碳排放变化量的驱动因素进行分解预测;魏瑄等人[9]采用LEAP模型,对青海省在设计基准、同步达峰、引领达峰三个情景下的二氧化碳能源领域碳排放发展趋势进行模拟,预测碳达峰目标,结果显示经济增长是影响碳排放增加的主要因素;曹飞等人[10]采用灰色GM(1,1)模型,预测中国省域的碳排放,结果显示中国省域碳排放具有明显的区域差异性;花瑞祥等人[11]通过构建Tapio脱钩模型,对我国省域层面的碳排放驱动因素进行分析,结果表明人口和经济因素是我国省级碳排放的主要驱动因素;王馨等人[12]基于2010—2019年省域数据,采用SBM-DEA模型及Malmquist-Luenberger指数分解相结合的方法,预测了中部六省的碳排放效率及区域差异,结果表明中部六省碳排放效率静态结果总体呈先减后增的趋势。此外还有可计算的一般均衡(CGE)模型、宏观经济和能源MARKAL-MACRO模型、IPAT模型等[13-17]相关碳排放模型研究也取得一定进展。

河北省是能源消耗大省,碳排放水平在全国处于前列,2020年全省碳排放7.97亿吨,全国占比8.12%,居全国第2位,单位国内生产总值碳排放2.25吨/万元,是全国平均水平的2.15倍,居全国第5位。从行业看,河北省碳排放来源构成主要集中在传统优势行业,钢铁、电力行业碳排放量分别占52.60%、34.70%,其他依次为建材5.27%、化工4.05%、石化1.27%。通过分析文献资料可以发现当前河北省碳排放仍有较大的下降空间[18,19],节能减排的任务还很艰巨,因此,预测区域的碳排放峰值并提出相应的减排政策对于成功实现区域“双碳”目标至关重要。本文采取STIRPAT模型,对河北省2004—2019年碳排放情况进行分析,同时结合情景分析法对区域碳达峰时间及峰值进行预测研究,以期摸清河北省能源行业碳排放底数、存在的问题及发展瓶颈,为区域高质量实现“碳达峰”提供参考。

1 模型建立及数据来源

1.1 模型建立

已有低碳核算及预测模型众多且各有所特点,其中IPAT模型是20世纪学者提出有关社会与能源关系的经典模型,其基本表达式为:

I=aPbAcTde

(1)

式中:I为环境压力,P、A、T分别为人口规模,富裕程度和技术水平,a为模型系数,b、c、d分别为变量的弹性系数,e为模型误差项。

由于IPAT模型仅考虑了人口、经济和技术水平3个变量,无法准确全面的对区域的环境压力及影响因素进行评估,因而有学者基于IPAT模型改进提出了STIRPAT模型[20]。该模型使用时,通过对数变换和回归分析来对其中的参数进行估计,之后基于情景设置来预测碳排放量,其中的变量数据主要包括了区域人口、GDP、能源强度等这样的宏观指标,适合对研究边界清晰的区域进行核算,同时模型基于“自上而下”的计量方法,也更适用于数据相对完备的省级区域研究。此外,相比其他模型及方法,STIRPAT模型具有处理较为简单,同时又能反映出不同因素对环境影响效果差异的优点[21]。

STIRPAT模型除了对各系数进行估计,同时可对每个因子进行适当分解,为了更好的分析各因素的影响程度,将模型进一步拓展包含6个自变量,其表达式为:

lnI=lna+blnP+clnA+dlnU+flnIIS+glnEEI+hlnSES+lne

(2)

式中:I为二氧化碳排放量,P为人口规模,A为人均GDP,U为城镇化率,IIS为产业结构,EEI为能源强度,SES为能源结构,a表示模型系数,b、c、d、f、g、h分别表示变量的弹性系数,e表示模型误差项,具体变量说明见表1。

表1 主要变量及说明

1.2 数据来源

研究选取的基础数据见表2,数据来源主要分为3部分:①研究区域常住人口、城镇化率、第二产业GDP、GDP总额等基础活动水平数据来源于2004—2019年《河北统计年鉴》;②研究所涉及的能源强度、各类能源消耗总量来源于2004—2019年《中国能源统计年鉴》;③二氧化碳排放量数据来源于中国碳核算数据库CEADs(https://www.ceads.net/data/province/)。此外,计算过程中第二产业的分类方式参照执行标准GB/T 4754—2011《国民经济行业分类》进行分类核算。

表2 2004—2019年河北省基础数据表

2 模型验证

2.1 数据共线性检验

由于研究中模型选取自变量较多,在后续需要对多个自变量进行多重共线性分析,防止进行回归计算时,多个自变量之间相关性较高,导致模型中的系数失真。基于河北省2004—2019年的历史数据(见表2),采用SPSS数据分析软件对相关自变量进行了共线性检验,结果见表3。

表3 自变量相关性检验

由表3可知,人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构的相关性相对较高,可以确定变量之间存在高度相关性。此外,可能存在严重的多重共线性,模型拟合估计失真。为了确定因变量和所选取的6个自变量是否存在多重共线性,采用普通最小二乘法进行拟合,结果见表4,6个变量的方差膨胀系数(variance inflation factor, VIF)都超过了上限10,表明普通最小二乘法线性回归拟合参数可信度低,需要采用其他方法消除多重共线性问题。

表4 最小二乘法线性回归结果

2.2 岭回归分析

为了确保回归模型的有效性和准确性,需要解决多重共线性对回归结果的影响。目前常用的方法有主成分分析法,带有岭回归的最小二乘法等[22-24]。其中岭回归分析除了能消除多重共线性问题外,还适用于解释变量间关系,是回归系数模型估计的可靠解决方案[25]。因此,本研究采用岭回归分析法来对STIRPAT模型系数进行拟合。通过SPSS软件得出的岭迹如图1所示,图2为R2与K的关系图,其中R2为拟合优化指标,K为岭回归参数。

图1 岭迹图

图2 R2与K的关系图

由图1得知,在岭系数K=0.5之后,自变量逐渐平稳,同时图2对应的R2处于较高水平,因此,选取K=0.5作为拟合参数。对数据进行标准化之后,得出拟合方程:

lnI=-6.111 0+1.438 7lnP+0.155 132 10lnA+0.329 8lnU+

0.054 7lnIIS-0.375 3lnEEI-0.108 0lnEES+ei

(3)

对回归方程系数进行检验,其方差分析结果见表5。预测模型的F值为18.8069,sig(F)=0.000<0.01,方程通过检验,表明预测方程较为合理。

表5 方差分析结果

3 河北省碳达峰前景预测

3.1 情景设置

为了更好的探究河北省低碳转型路径,基于STIRPAT碳排放模型,结合情景分析法,对未来河北省人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源结构和能源强度等6个因素的变化率分别设定了快速、中速和慢速三种情景。此外,综合考虑国家及地区发展规划指导文件颁布实施周期,研究时间步长选取为5年,预测研究时间段为2020—2040年。

1)人口规模。根据河北省国民经济和社会发展统计公报,2019年河北省人口自然增长率为0.47%,目前河北省人口数量增速出现环比下降的趋势[26],结合联合国的人口数量预测研究以及其他已有研究[27,28],预计2030年左右河北省人口将达到峰值。同时,未来河北省人口年际间出现骤变的可能性较低,预测研究设定人口在中速发展下,在2030年达到最大值。

2)人均GDP。通过表2中2004—2019年人均GDP数据可以看出,尽管河北省人均GDP处于增长态势,但同比增速逐年放缓。目前河北省以资源型、能耗型的工业化进程已经入尾声[29],尽管河北省未来的发展态势仍被看好,但碍于产业结构转型的速度与环境政策的影响,未来会出现经济总量的增加,同比增速会逐渐减缓的情况[30]。因此人均GDP参数设定慢速、中速、快速三类情景的起始年增长速率分别为6.00%、6.50%和8.00%,且增长速率每五年降低0.5%。

3)城镇化率。参数选取主要依据《河北省城镇体系规划(2016—2030)》,规划2030年河北省常住人口城镇化率目标为70%,根据《河北省国民经济和社会发展统计公报》,2019年河北省城镇化率57.62%,同时考虑我国“乡村振兴”计划的影响[31],设定起始年城镇化率在三类情景的增速分别为1.10%、1.30%和1.40%,且每五年增速降低0.1%。

4)产业结构。其变化趋势主要根据《河北省政府工作报告》及“十四五”规划主要目标,河北省将继续深化供给侧结构性改革,压缩钢铁、煤炭、水泥等重点行业产能,大力发展高新技术产业、高端装备制造、电子信息等新兴产业,大力推进文化产业,即增加第三产业占比相应的第二产业占比降低,以期实现能源的“双控”目标[32]。根据《中国能源统计年鉴》2019年第二产业占比38.30%,同比下降0.62%,因此根据往年变化特征,结合《河北省制造业高质量发展“十四五”规划》目标,设定慢速、中速和快速情景产业结构增速起始年分别为-0.55%、-0.60%和-0.65%,且每五年减速降低0.05%。

5)能源强度。河北省相继发布的《河北省碳达峰实施方案》《河北省科技支撑碳达峰碳中和实施方案》都明确提出总量和单位地区产值能耗需大幅下降的任务。2019年河北省能源强度同比下降5.28%,但是这一数值随着技术瓶颈的出现下降速度会逐渐缓慢[33],所以设定三类情景中能源强度参数起始年变化速率依次为-3.80%、-4.00%和-4.20%,且每五年减速降低0.2%。

6)能源结构。河北省能源消费品类主要以煤炭为主,2019年煤炭消费占比达60%以上[34]。而随着《河北省“十四五”新型储能发展规划》《河北省氢能产业发展“十四五”规划》等一系列文件的颁布,未来一次能源消费比重将大幅下降[35],太阳能、风能、氢能等清洁能源比例将大幅上升,因此三类情景中能源结构参数起始年变化速率依次为-1.80%、-2.20%和-2.60%,且前十年下降比例不变,2030年之后,每五年减速降低0.1%。

上述各因素具体设置见表6。

表6 各因素变化率设置

3.2 情景组合

为了更好探究各影响因素对碳排放总量变化的影响,同时建立了6种不同条件影响因素的情景组合,对河北碳排放总量的变化趋势进行预测,试图探究河北“碳达峰”优化实现路径。情景组合设置的详细情况见表7。

表7 河北省碳排放情景组合

1)基准情景(S1)。此情景基于河北省当前经济技术水平、发展模式和综合治理能力等条件开发,不做其他低碳治理和优化发展手段,自变量参数变化率设置均为中速。

2)产业升级情景(S2)。此情景基于分析产业结构因素对河北省碳排放影响程度的角度进行设定,当前河北省大力推行现代服务业高质量发展,对物流、文旅和医疗等服务行业提供支撑,因此为探究产业结构因素的贡献率,仅设置产业结构变化速率为快速,其他因素为中速。

3)节能发展情景(S3)。此情景基于《河北省“十四五”节能减排综合实施方案》《河北省碳达峰实施方案》和《河北省科技支撑碳达峰碳中和实施方案(2023—2030年)》等一系列政策文件中对能源强度的要求,探究能源强度对碳排放的影响程度,设置能源强度变化率为快速,其余因素的变化率为中速。

4)清洁发展情景(S4)。此情景基于《加快建设新型能源强省行动方案(2023—2027年)》《河北省减污降碳协同增效实施方案》《河北省“十四五”新型储能发展规划》《河北省氢能产业发展“十四五”规划》等指导文件,未来河北省一次能源将大幅降低,为发掘能源结构对区域碳排放的影响,设置能源结构的变化率为快速,其余因素的变化率为中速。

5)绿色发展情景(S5)。此情景基于综合考虑节能减排、绿色发展等各项手段,多措并举,以期探究在保持当前经济发展下,充分发挥行业和政府部门的职能,探究河北省低碳发展空间。因此设置产业结构、能源强度和能源结构的变化率设置为快速,其他变量的变化率设置为中速。

6)经济放缓情景(S6)。此情景探究当河北省工作重点由经济发展转变为节能减排,适当放缓经济发展,加快区域碳达峰任务目标,以期摸清河北省碳排放底数,因此设置人均GDP和城镇化率的变化率为慢速,其他变量因素的变化率设置为中速。

4 结果分析

基于建立的STIRPAT模型,结合表7的情景组合设置,计算并绘制各情景下河北省2020—2040年的碳排放结果如图3所示,各情景下河北碳排放达峰时间及峰值,结果见表8。

图3 不同情景组合下河北省碳排放趋势

表8 不同情景下河北省碳达峰时间与数值

从图3和表8预测结果可以看出,在基准情景S1、产业升级情景S2中河北省的碳排放达峰时间在2035年,未完成“2030年前实现碳达峰”的低碳目标,其余情景均在2030年实现碳达峰。各情景下区域实现碳达峰的峰值均有所不同,由高到低达峰情景分别为S1>S2>S3>S4>S5>S6,在经济放缓情景下,河北省碳达峰峰值最小为9.352×108t。

此外,产业升级情景S2相较于基准情景S1整体变化趋势相似,仅碳排放总量有所降低,排放通过分析变量因素可以发现,在河北省仅通过优化产业结构单一调整手段,并不能完成既定达峰目标。进一步将节能发展情景S3、清洁发展情景S4与基准情景S1分别对比,可以看出仅实施调整能源结构或降低能源强度可以助力区域实现碳达峰目标,加快碳达峰的速度。但实现区域碳达峰仅是碳中和的前提,因此需要实现高质量达峰,以期为实现碳中和留有足够时间,在预测模型中数值最低的是经济放缓情景S6,年排放量为9.352×108t,此情景相较于S1人均GDP与城镇化率处于慢速发展,其余各影响因素处于中速发展,这说明经济发展是影响碳排放的主要因素。实现区域碳中和并不意味着放弃经济发展,在采取加快产业结构转型、降低能源强度、优化能源结构的绿色发展情景S5碳排放量仅略高于经济放缓情景S6,因而采取多方位节能减排措施是实现河北省碳达峰的最优途径。

5 结语

通过建立碳排放达峰预测模型,重点分析了实现碳达峰的影响因素,对河北省实现碳达峰的现状和技术路径进行研究。基于STIRPAT碳排放预测模型分析显示,仅采取单一减碳措施的模拟情景并不能更好完成河北省碳达峰既定目标,而在经济发展放缓情景下,碳排放峰值最低,但应当合理考虑经济放缓情况下造成的其他负面影响,在实际决策时应当慎重考虑。综合实施加快产业结构转型、提高技术水平、降低能源强度、改变能源结构发展可以加快碳达峰的速度。

实现碳达峰、碳中和宏伟目标,应当加快建立河北省能源领域可持续发展的政策机制和保障措施,协调经济、能源与环境的发展关系,优化能源消费结构,大力发展可再生能源技术,减少碳排放总量,积极促进河北省实现长期可持续健康的发展目标。同时合理利用碳排放强度和总量双指标控制,对未达到全国碳排放强度总体目标的城市,应加强产业转型,升级调整产业结构,积极建立绿色技术创新体系的市场导向,加强相关基础理论和应用研究,为低碳技术运用提供支持和指导。