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    基于STIRPAT 模型的吉林省碳排放驅(qū)動因素研究

    2020-09-02 01:50:56孫義陳楠白微
    關(guān)鍵詞:綠色模型

    孫義陳楠白微

    [1. 中環(huán)聯(lián)合( 北京)認證中心有限公司,北京 100019; 2. 生態(tài)環(huán)境部環(huán)境發(fā)展中心,北京 100019;3. 中國質(zhì)量認證中心,北京 100070]

    1 引言

    1998 年以來,吉林省GDP 持續(xù)增長,2017 年達到14 945 億元,較1998 年增長9.5 倍,與此同時,全省碳排放量增長3 倍。在新形勢下,摸清影響碳排放的主要因素不僅有助于實現(xiàn)區(qū)域碳排放的盡早達峰,同時有助于全省的綠色低碳發(fā)展。

    研究基于吉林省主管部門發(fā)布的1998—2017年統(tǒng)計數(shù)據(jù), 采用國家發(fā)布的方法學對各年度碳排放量進行計算。 通過對歷年碳排放總量與全省社會經(jīng)濟、能源消費、能源結(jié)構(gòu)等變化情況的對比分析,初步篩選出影響碳排放的驅(qū)動因素; 利用STIRPAT模型與嶺回歸方法對影響碳排放的主要因素進行分析研判,最終形成研究結(jié)論,同時提出未來低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展的意見與建議。

    2 研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    1998—2017 年各類能源消費總量、 煤炭消費占比、人口數(shù)量、三次產(chǎn)業(yè)增加值、人均GDP 及居民消費水平等,來源于《 2018 吉林統(tǒng)計年鑒》[1]。

    原煤、原油、天然氣折標系數(shù)來源于《 綜合能耗計算通則》( GB/T 2589—2008)[2]。

    燃料低位熱值、單位熱值含碳量、碳氧化率來源于《 省級溫室氣體清單編制指南( 試行)》[3]。

    2.2 排放量計算

    本研究采用吉林省一次能源消費量計算全省碳排放總量,計算方法按照《 省級溫室氣體清單編制指南( 試行)》的基本方法,具體公式為:

    式中,EF 為排放因子,kg/TJ;Activity為燃料消費量,TJ;i 為燃料類型。

    2.3 STIRPAT 模型

    基于擴展性考慮,本研究選擇Dietz 等[4]提出的改進后的非線性隨機回歸STIRPAT 模型,分析人口數(shù)量、財富因素和技術(shù)因素對碳排放的單獨影響,具體公式如下:

    式中,I,P,A,T 分別代表環(huán)境壓力、人口數(shù)量、財富因素和技術(shù)因素;a 是模型系數(shù); 上標b,c,d 分別是人口數(shù)量、 財富因素和技術(shù)等驅(qū)動因素的指數(shù);e 為模型誤差; 下標i 標明不同的觀測單元各異的模型參數(shù)。

    對公式( 2)兩邊同時取對數(shù)變化為公式( 3):

    式中,lnI 為因變量;lnP,lnA,lnT 為自變量;lna 為常數(shù)項;lne 為誤差項。根據(jù)彈性系數(shù)概念,在其他因素保持不變時,自變量P,A,T 每變化1%,將分別引起因變量I 變化b%,c%和d%。

    3 實證分析

    3.1 能源消費

    1998—2017 年, 吉林省能源消費總量增長2.2倍,2017 年達到8 015 萬t 標準煤; 在此期間,全省碳排放量由1998 年的6 987 萬t 增加到2017 年的21 427 萬t,增長約3 倍,增速高于能源消費量;碳排放強度由1998 年的4.43 t/萬元降至2017 年的1.44 t/萬元,降幅顯著。

    能源消費構(gòu)成方面,2017 年煤炭、 油品、 天然氣、電力比重為65.8∶18.8∶4.1∶6,其中,煤炭占比在研究期內(nèi)呈現(xiàn)先上升再下降的變化, 與碳排放量的變化趨同。

    3.2 社會經(jīng)濟

    研究期內(nèi),吉林省GDP 由1998 年的1 577 億元增長到2017 年的14 945 億元;全社會固定資產(chǎn)投資由421 億元增長到13 284 億元;人口數(shù)量由2 603 萬人增長到2 616 萬人;城鎮(zhèn)化率由43%增長到49.6%;居民消費水平由2 949 元增長到15 083 元;人均GDP 由5 983 元增長到54 838 元。上述指標除GDP 逐年提高外,其他均呈波動增長態(tài)勢。

    產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面,吉林省二次產(chǎn)業(yè)占比從1998 年起逐年升高,2013 年達到53.41%,此后呈下降趨勢,2017 年占比降至46.83%;與其變化對應的是三次產(chǎn)業(yè)占比,到2017 年末,達到45.84%,與二次產(chǎn)業(yè)接近,說明該省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整取得一定成效。

    3.3 模型分析

    通過對吉林省1998—2017 年間各指標的分析,初步選擇與碳排放量相關(guān)聯(lián)的8 個變量,見表1。

    表1 模型中的變量描述

    研究首先對碳排放量及解釋變量的相關(guān)性進行分析, 發(fā)現(xiàn)以上解釋變量與因變量均具有顯著相關(guān)性。 由于解釋變量較多,可能存在共線性問題,因此使用SPSS21.0 對碳排放量及其解釋變量做共線性診斷。 同時,為消除共線性對回歸結(jié)果的影響,本文采用嶺回歸分析方法。

    取k 從0 到1,嶺回歸輸出結(jié)果見公式( 4)。

    k=0.66 時,各解釋變量穩(wěn)定,因此當k=0.66 時,R2=0.961,嶺回歸方程為:

    為驗證該模型的有效性, 通過模型計算得到吉林省1998—2017 年度碳排放的預測值,并與碳排放實際值進行配對樣本T 檢驗。 檢驗結(jié)果顯示,p 值為0.232,大于顯著性水平0.05,碳排放量預測值與實際值相關(guān)系數(shù)為0.990,說明根據(jù)得到的模型計算的吉林省碳排放值與實際情況無顯著差異, 方程預測效果較好。

    4 結(jié)論與建議

    由公式( 4)可知,對碳排放量起正向驅(qū)動的因素為人口、人均GDP、居民消費水平、城鎮(zhèn)化率、一次能源占比、二次產(chǎn)業(yè)占比、固定資產(chǎn)投資占比,起負向驅(qū)動的因素為碳排放強度, 彈性系數(shù)分別為3.666,0.085,0.117,1.452,1.864,0.601,0.14 和-0.062。

    從上述定量分析結(jié)果來看, 人口總量對碳排放量的影響最為顯著,同時,隨著城鎮(zhèn)化率以及社會消費能力的提升,碳排放量將持續(xù)增加。 因此,在居民生活層面要倡導綠色生活,鼓勵綠色消費,優(yōu)先選購節(jié)能產(chǎn)品、低碳產(chǎn)品、綠色產(chǎn)品;政府部門要深入推進綠色采購,鼓勵企業(yè)的綠色低碳升級,拓寬綠色產(chǎn)品銷售平臺。

    在能源結(jié)構(gòu)方面, 煤炭占一次能源比重的彈性系數(shù)為1.864,對吉林省碳排放影響顯著。因此,吉林省應加快能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整, 在降低煤炭消費總量的同時,進一步提升天然氣、氫氣、生物質(zhì)等能源比重,積極開發(fā)利用風電、水電、太陽能等非化石能源。

    此外,吉林省還應注重技術(shù)升級,通過改進生產(chǎn)工藝、提高標準等措施,減少能源在生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換以及消費過程中的損失。

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