杨凯隆 张金鑫 刘彩波 王红玲
(湖北大学商学院,湖北 武汉 430062)
“双碳”目标的确定对高排放、高耗能行业的绿色发展提出迫切要求,给这些行业带来了巨大的节能减排压力。近年来,建材行业逐步进入全国碳市场,而水泥成为建材行业纳入全国碳市场的首个领域。数据显示,2020年,我国水泥的碳排放量占全国总排放的13%,约为13.7亿t,仅次于电力行业和钢铁行业[1]。在实现“双碳”目标时间紧、任务重的背景下,水泥行业实施碳减排迫在眉睫,亟需往更加低碳、绿色、环保的方向转型。天津市作为我国碳排放权交易试点地区之一,近年来正在推动水泥行业超低碳排放改造。2023年初,天津市人民政府印发《天津市工业领域碳达峰实施方案》,提出到2025年,全市重点行业二氧化碳(CO2)排放强度须实现明显下降[2]。水泥是地区经济发展重要的基础原材料,在建材生产、建筑施工、建筑运行等领域皆会产生高额碳排放。据2022年天津市国民经济和社会发展统计公报显示,2022年天津市建筑业总产值占地区生产总值的近30%[3]。研究天津市水泥行业碳排放与经济发展的关系有助于推动水泥行业绿色转型发展,助力水泥行业降低碳排放,也可为其他地区的相关行业节能降碳提供参考。本文将对天津市2000—2022年的水泥行业碳排放量进行实证分析,并预测未来几年的碳排放量。
环境库兹涅茨曲线(EKC曲线)理论由美国普林斯顿大学的Grossman和Krueger于1995年提出[4],用于描述经济发展与环境污染之间的关系。该理论认为,在国家经济发展的早期阶段,环境污染水平会随着经济增长而增加,但随着国家经济水平的进一步提高,环境污染水平会逐渐减少。近年来,随着全球气候问题的日益凸显和CO2等“温室气体”排放的不断增加[5],许多学者都采用EKC曲线理论研究经济增长与碳减排的关系。曲越等[6]运用EKC曲线研究我国各省CO2排放的趋势和碳达峰、碳中和的区域协调路径;许华等[7]基于EKC视角对陕西省经济增长与碳排放量进行实证研究;刘茂辉等[8]基于STIRPAT模型对天津市减污降碳协同效应进行多维度分析[8]。
自回归积分滑动平均模型(ARIMA)是在经典的时间序列分析方法中使用的模型,其广泛应用于预测和分析不同领域的时间相关数据。本文基于2000—2022年天津市水泥行业的碳排放量,通过Python构建ARIMA模型,预测天津市水泥行业2023—2025年的碳排放量,并在此基础上运用EKC曲线理论对2000—2022年天津市水泥行业碳排放量与经济增长之间的关系进行分析。本文综合使用ARIMA模型和EKC曲线理论研究天津市水泥行业碳排放问题,具有一定的创新性。
从中国碳核算数据库(CEADs)[9]和国务院发展研究中心信息网可获得水泥产量等数据,但是不同类型水泥的产量无法得知,根据《IPCC 2006年国家温室气体清单指南》(以下简称《IPCC指南》)给出的生产水泥熟料过程中排放气体的计算方法[10],基于水泥产量估算熟料产量数据,然后应用水泥熟料的碳排放因子计算碳排放量[11]。计算公式如下:
WCO2=MC×CCL×EFCLC
(1)
式(1)中,WCO2为碳排放量;MC为水泥产量;CCL为水泥熟料比例;EFCLC为水泥熟料碳排放因子。《IPCC指南》建议在遇到无法按照品种对水泥进行分类的情况时,CCL取值0.75,EFCLC取值0.52。因此,最终计算公式如下:
WCO2=MC×0.75×0.52
(2)
根据式(2)可计算出天津市2000—2022年水泥行业的CO2排放量。
本文在国内外学者研究的基础上,根据三次多项式形式相对更加灵活,得到的结果既允许是单调线性的,也可以是倒U型或者N型的性质,设定三次多项式的估计形式为:
E=β0+β1Yt+β2Yt2+β3Yt3+εt
(3)
式(3)中,E为环境污染指标,本文中指水泥行业人均碳排放量,单位:t;Y为经济发展指标,本文用实际人均地区生产总值,单位:元;β0为截距项;βi(i=1,2,3)为待估参数,βi的正负反映碳排放与经济增长的不同关系;ε为误差项,服从正态分布;t为年份。
为了达到更好的拟合效果,减少数据波动并使其趋势线性化,缓解异方差性对估计结果的影响,通常会对式(3)两边各自变量进行自然对数变换[12],得到的公式如下:
lnE=β0+β1lnYt+β2(lnYt)2+β3(lnYt)3+εt
(4)
根据式(2)得出2000—2022年天津市水泥行业碳排放量,如图1所示。由图1可知,2000—2014年,碳排放量一直处于递增的状态,在2008年和2012年稍有回落,2008年前递增缓慢,年均增长19.33万t,2008年后递增迅速,年均增长25.42万t,呈现阶段性递增趋势。2013年12月26日,天津市碳交易市场正式启动,成为我国7个碳排放权交易试点之一,使水泥行业等重工业行业的碳排放成本显著提升,促使水泥行业进行产业结构调整,化解水泥产能过剩等问题。天津市碳交易市场的启动推动了水泥企业更加重视节能减排、能源利用效率、新型环保技术和设备推广、环境管理等方面的工作,实现绿色低碳转型发展[13]。受政策因素影响,从2014年起,天津市水泥行业碳排放量呈阶梯式下降趋势。
图1 2000—2022年天津市水泥产业碳排放量
将天津市水泥行业碳排放总量除以天津市年末人口数,即可得到水泥行业人均碳排放量。天津市年末人口数和人均地区生产总值数据均来自天津市统计局。将所有数据代入式(4)进行拟合,可以得到如下公式:
lnE=-76.471lnYt+7.805(lnYt)2-0.262(lnYt)3+252.36
(5)
其中,R2=0.7465。由拟合结果可知,β1<0,β2>0,β3<0,说明天津市水泥行业人均碳排放量和人均地区生产总值之间存在典型的倒U型关系。进一步探究倒U型EKC曲线是否存在拐点。先对式(5)求lnE对lnYt的导数,得到式(6),再对式(6)求极值。
(lnE)′=-76.471+15.61lnYt-0.786(lnYt)2
(6)
使用Python中SymPy库的求解器,可以解得Y1=6526.997元,Y2=64624.4813元。由于天津市2000—2022年的人均地区生产总值都大于16000元,因此,在本文中只有Y2=64624.4813元这一个拐点,大致在2011年或2012年,这与2013年、2014年政策变动节点大致吻合。综上所述,天津市水泥行业人均碳排放量和实际人均地区生产总值之间呈显著的倒U型关系,即2012年前呈同向变动,2012年后呈反向变动,符合EKC曲线理论[14]。图2为天津市水泥行业二氧化碳环境EKC曲线。
图2 天津市水泥行业碳排放EKC曲线
ARIMA模型适于短期预测,在使用模型预测之前,首先需要检验数据的平稳性,检验不通过的需要将其转换成平稳时间序列。由图3可知,该序列先呈上升趋势,再呈下降趋势。根据ADF检验结果,P值为0.4774,大于0.05,为非平稳时间序列,需要对序列进行差分。经过二阶差分后序列平稳,序列时序如图3所示。
图3 二阶差分后天津市水泥行业2000—2022年碳排放趋势
根据序列的自相关图(ACF图)(图4)和偏自相关(PACF图)(图5),自相关系数可判定为二阶截尾,偏自相关系数可判定为拖尾,符合ARIMA模型的特征。同时,ARIMA模型包含3个关键参数p、q和d。其中,d为平稳序列所进行的差分次数,该序列中d=2,根据ACF图和PACF图可以得到p=0,q=2。因此,可以建立ARIMA(0,2,2)模型,该模型的AIC=235.839,BIC=238.973。
图4 ACF图
图5 PACF图
由于ARIMA模型未能充分考虑政策导向、技术革新等外部因素的影响,因此只适用于短期预测。针对2023—2025年天津市水泥行业碳排放的预测如图6所示,2023年为205.20万t,2024年为197.12万t,2025年为189.04万t,整体呈现下降趋势,与目前的政策导向相符合。
图6 2023—2025年天津市水泥行业碳排放量预测图
①通过对2000—2022年天津市水泥行业碳排放量的计算,得出天津市碳排放量在2009年增长幅度明显提升,但在2014年开始出现下降的趋势,这与2013年12月天津市排放权交易所正式启动碳排放权交易,推动碳排放减少,助力绿色低碳发展有直接关系。同时,在可以预见的未来,水泥行业等重工业行业的碳排放会持续减少。目前,天津市已经倡导近零碳排放的目标[15]。
②采用环境EKC曲线理论分析天津市水泥行业碳排放与人均地区生产总值之间的关系,最终得出2000—2022年天津市水尾业人均碳排放量与人均地区生产总值呈倒“U”型EKC曲线的结论,这与地区环境状况随着经济发展先恶化后逐步改善的理论相符,说明天津市水泥行业碳排放与经济发展适用于EKC曲线理论,未来可进一步深入研究EKC曲线理论对天津市环境与经济发展的意义。
③通过使用Python建立ARIMA模型进行预测,得出2023—2025年天津市水泥行业碳排放继续呈现下降趋势,与当前的政策导向相符合。当前,天津市正在进一步优化产业结构和能源结构,加快节能降耗技术应用,推广水泥高效篦冷机、高效节能粉磨、等节能降碳技术装备,并鼓励建材企业使用粉煤灰、工业废渣、尾矿渣等作为原料或水泥混合材,到2025年,水泥熟料单位产品综合能耗将下降3%左右[2]。天津市将努力构建绿色低碳生产生活方式,创新绿色金融产品,持续推动碳达峰碳中和工作,为实现“双碳”目标贡献天津力量[16]。