5G對(duì)中國(guó)碳排放峰值的影響研究

譚 萌,彭 藝,馬 戎,秦漢時(shí)*（1.湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院碳排放權(quán)交易湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心,湖北 武漢 40205；2.湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院低碳經(jīng)濟(jì)學(xué)院,湖北 武漢 40205；.復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,上海 2004）

作為一項(xiàng)革命性的技術(shù),5G技術(shù)相比于 4G帶來了更方便快捷的信息交互體驗(yàn),但也將基站的能耗水平提高了近 9倍,帶來了不可忽視碳排放問題.隨著 5G（第五代移動(dòng)通信技術(shù)）技術(shù)取得突破性研究,為一些產(chǎn)業(yè)提供的新的應(yīng)用情景,如:農(nóng)作物視頻監(jiān)控[1]、煤礦的智能化開采[2]、無人駕駛汽車[3]、人工智能[4]、工業(yè)自動(dòng)化的精確控制[5]、智慧物流[6]等,這些嶄新的應(yīng)用前景會(huì)對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響.

為了取代4G成為主流通信技術(shù),對(duì)應(yīng)5G基站的建設(shè)速度不斷加快,但在達(dá)到相同的信號(hào)強(qiáng)度條件下,5G基站的能耗是4G基站的9倍左右[7],因而也會(huì)帶來更多的碳排放.此外,5G投資將直接帶動(dòng)電信運(yùn)營(yíng)業(yè)、設(shè)備制造業(yè)和信息服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展,并通過產(chǎn)業(yè)間的關(guān)聯(lián)效應(yīng),帶動(dòng)各行業(yè)擴(kuò)大信息通信技術(shù)應(yīng)用投資,增強(qiáng)投資帶動(dòng)遞增效應(yīng).若根據(jù)IHS的估計(jì),到2035年5G在農(nóng)業(yè)、林業(yè)和漁業(yè)等16個(gè)產(chǎn)業(yè)中,為全球創(chuàng)造潛在產(chǎn)出將會(huì)超過12.3萬億美元,占全球?qū)嶋H產(chǎn)出的 4.6%[8].各行業(yè)在擴(kuò)大信息通信技術(shù)應(yīng)用的投資后,行業(yè)產(chǎn)量或產(chǎn)能會(huì)顯著提升,導(dǎo)致該行業(yè)會(huì)產(chǎn)生額外的碳排放.

目前,主要計(jì)算行業(yè)碳排放的方法有能源消耗法、生命周期評(píng)價(jià)法（LCA）和投入產(chǎn)出法等多種方法.能源消耗法計(jì)算碳排放是以統(tǒng)計(jì)資料為依托,根據(jù)能源的消耗量以及二氧化碳的排放系數(shù)對(duì)碳排放量進(jìn)行估算.這一計(jì)算方法的數(shù)據(jù)選取較為靈活,許多學(xué)者采用這一方法進(jìn)行計(jì)算,如 Ramakrishnan分析了中東和北非國(guó)家的能源消耗及其產(chǎn)生的碳排放[9],但該方法也存在一定的問題,比如數(shù)據(jù)來源不正統(tǒng)可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果較實(shí)際偏差過大[10].生命周期法計(jì)算碳排放以對(duì)象的活動(dòng)環(huán)節(jié)為分類單位,測(cè)算對(duì)象生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)能源消耗、原材料利用及活動(dòng)造成的碳排放,這一方法廣泛用于工程、材料、設(shè)備等領(lǐng)域.但此方法在用于生產(chǎn)工序復(fù)雜的對(duì)象時(shí),存在計(jì)算量大的缺陷.在本文中主要利用的是投入產(chǎn)出法,投入產(chǎn)出法計(jì)算行業(yè)碳排放的優(yōu)勢(shì)在于可以進(jìn)行隱含碳排放的估算,并且在用于多行業(yè)碳排放計(jì)算時(shí)可以通過直接消耗系數(shù)矩陣以及完全消耗系數(shù)矩陣進(jìn)行一次估算,減少行業(yè)分類的工作量.如 Zhu等[11]建立了住宅消費(fèi)間接碳排放的投入產(chǎn)出模型,米紅等[12]基于投入-產(chǎn)出模型分別測(cè)算中國(guó)家庭直接與間接CO2排放.

中國(guó)華為、中興等幾大企業(yè)已占據(jù)了全球通信設(shè)備市場(chǎng)的一半以上[13],一方面,中國(guó)將是世界上5G基站網(wǎng)絡(luò)覆蓋面最廣泛、設(shè)施最完備的國(guó)家,5G的廣泛應(yīng)用引起的直接碳排放問題有待深入研究;另一方面,中國(guó)是5G設(shè)備的主要生產(chǎn)國(guó),因此5G相關(guān)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)致的間接排放也不容忽視.同時(shí)中國(guó)作為最大能源消費(fèi)和碳排放國(guó),在《氣候變化聯(lián)合聲明》中作出2030年左右實(shí)現(xiàn)碳排放達(dá)峰的政治承諾.周偉等[14],王勇等[15]學(xué)者都建立各自的預(yù)測(cè)模型來對(duì)中國(guó)2030年減排目標(biāo)進(jìn)行數(shù)值模擬分析,得到不同情景下中國(guó)在 2030年實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)下的碳排放預(yù)測(cè)結(jié)果,但 5G作為一項(xiàng)新技術(shù),還未有人研究過其對(duì)于中國(guó)社會(huì)碳排放量的影響.

綜上所述,對(duì)5G替換4G技術(shù)后的直接碳排放量和間接碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,以及研究5G產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)中國(guó)的碳排放達(dá)峰這一重大政策目標(biāo)的影響,對(duì)中國(guó)5G技術(shù)應(yīng)用推廣和節(jié)能減排政策的制定具有一定的理論和實(shí)際意義.

1 直接碳排放量計(jì)算

1.1 5G基站增長(zhǎng)情景預(yù)測(cè)

為研究不同情景下5G基站產(chǎn)生的直接碳排放,首先根據(jù)《5G經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響白皮書》[16]與中國(guó)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù):5G在2020～2025年的基站數(shù)目（分別為73、153、263、348、408、454萬個(gè)）[17],利用Holt指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法對(duì)2026～2040年5G基站數(shù)的建設(shè)速度進(jìn)行預(yù)測(cè).該方法由兩個(gè)基本平滑公式和一個(gè)預(yù)測(cè)公式組成:

式中:α、β為影響預(yù)測(cè)值的兩個(gè)平滑參數(shù);Dt為實(shí)際值;Ft+1為預(yù)測(cè)值;Lt為初步預(yù)測(cè)值;Tt為增長(zhǎng)趨勢(shì).

式（1）是對(duì)時(shí)間序列趨勢(shì)的平滑式;式（2）是對(duì)趨勢(shì)增量的平滑式,式（3）為二者的加總.該模型由兩個(gè)參數(shù)控制,平滑參數(shù)α控制水平項(xiàng)的指數(shù)型下降,β控制斜率的指數(shù)型下降.兩個(gè)參數(shù)的有效范圍都是[0,1],參數(shù)取值越大意味著越近的觀測(cè)值權(quán)重越大[18].

由于現(xiàn)實(shí)中基站數(shù)目會(huì)存在上限,本文假設(shè) 5G基站的數(shù)量在達(dá)到4G基站的三倍即1434萬個(gè)時(shí)會(huì)趨近于目標(biāo)飽和狀態(tài)[19],因此在預(yù)測(cè)模型中以5G基站數(shù)量為1434萬個(gè)為增長(zhǎng)上限（截止2018年底,三大運(yùn)營(yíng)商的4G基站總數(shù)約為478萬個(gè),要實(shí)現(xiàn)4G基站的覆蓋密度需要的5G基站數(shù)是4G基站數(shù)的3倍,由此推斷5G基站約為1434萬個(gè)時(shí)能全面滿足用戶使用情況）,基于以上假設(shè)預(yù)測(cè)結(jié)果如下圖所示:

從圖1可以發(fā)現(xiàn)5G基站數(shù)量在2038年達(dá)到了預(yù)期峰值,此時(shí)全國(guó)的5G基站數(shù)量所產(chǎn)生的信號(hào)強(qiáng)度已能夠達(dá)到2018年4G基站的強(qiáng)度水平.

圖1 基站數(shù)量增長(zhǎng)預(yù)測(cè)Fig.1 Prediction of base-stations growth

1.2 5G基站的碳排放量計(jì)算 因5G基站主要能源來源是電力,故本文將5G基站因消耗電力而導(dǎo)致的碳排放量視為5G基站引起的直接碳排放量.利用上一節(jié)預(yù)測(cè)的 5G基站數(shù)量,以火電比例系數(shù)預(yù)測(cè)值、碳排放因子和基站數(shù)量預(yù)測(cè)值為影響因子,通過情景分析法[20]模擬出基站 3種不同的負(fù)荷程度來預(yù)測(cè)5G基站在未來20a碳排放量的3種不同情形.公式如下所示:

式中:ki為火電比例預(yù)測(cè)值（時(shí)間序列數(shù)據(jù)）;由于中國(guó)未來能源結(jié)構(gòu)存中火電比例會(huì)逐漸降低,有必要對(duì)未來電力消費(fèi)中的火電比例系數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,進(jìn)而將清潔能源技術(shù)進(jìn)步對(duì)5G基站未來20年碳排放量的影響納入考慮.根據(jù)國(guó)家能源局統(tǒng)計(jì),2020年全國(guó)發(fā)電裝機(jī)容量可能達(dá)到9.5億kW左右,其中水電2.46億 kW,煤電 5.62億 kW,核電 4000萬 kW,氣電6000萬kW,新能源發(fā)電4100萬kW[21].考慮到新能源不斷發(fā)展的未來趨勢(shì),能源結(jié)構(gòu)中的火電比例會(huì)隨著新能源發(fā)電量的增加而不斷下降,因此 ki是一個(gè)隨年份 i不斷變小的參數(shù).ε為碳排放因子,約為0.86[22];ni為不同年份 i下預(yù)測(cè)得到的基站數(shù)量;g1,g2,g3為100%負(fù)載、50%負(fù)載和30%負(fù)載情況下的單個(gè)基站能耗分別為 3763.68W、3083.09W、2734.77W[23].

假設(shè)能源技術(shù)在未來會(huì)保持其現(xiàn)有發(fā)展態(tài)勢(shì),使得5G基站的碳排放量增速減緩以實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的效果,則火電占比ki如圖2所示[24].

圖2 到2050年火電裝機(jī)容量變化預(yù)測(cè)Fig.2 Preditcion of thermal power installed capacity change to 2050

綜合以上假設(shè)和計(jì)算結(jié)果,未來20年基站在低載（30%負(fù)荷）、半載（50%負(fù)荷）和滿載（100%負(fù)荷）三種狀態(tài)下的能耗如圖3所示.

由圖3發(fā)現(xiàn),隨著基站數(shù)量的不斷增長(zhǎng),整體碳排放量也在逐步上升,到2038年達(dá)峰后（基站100%負(fù)載時(shí)峰值為 196.26Mt、50%負(fù)載時(shí)為 160.77Mt、30%負(fù)載時(shí)為 142.61Mt）整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì),原因是由于清潔能源在電力生產(chǎn)中的比例不斷提高導(dǎo)致5G基站整體的碳排放增速放緩導(dǎo)致的.但由于基站負(fù)荷和能耗不成比例,導(dǎo)致低負(fù)荷時(shí)碳排放貢獻(xiàn)程度遠(yuǎn)高于滿負(fù)荷的情況,30%負(fù)荷水平的碳排放量是100%負(fù)荷時(shí)的約75%,因此盡量提高基站負(fù)載,減少基站數(shù)目可以有效降低基站引起的直接碳排放量.

圖3 考慮技術(shù)因素的5G直接碳排放預(yù)測(cè)Fig.3 Prediction of direct carbon emission considering technical factors

2 間接碳排放增量預(yù)測(cè)

由于產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)性,5G的發(fā)展也會(huì)推動(dòng)其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,在驅(qū)動(dòng)其他行業(yè)發(fā)展的同時(shí)影響其他行業(yè)的能效消費(fèi),從而間接的提升社會(huì)碳排放量.如5G在交通、制造、建筑等多個(gè)行業(yè)鄰域都會(huì)起到促進(jìn)作用,從而激發(fā)創(chuàng)新,產(chǎn)生顯著的漣漪效應(yīng)[25].因此,有必要研究5G技術(shù)的發(fā)展與這部分碳排放量變化之間的關(guān)系.

為研究5G技術(shù)發(fā)展可能會(huì)導(dǎo)致的社會(huì)間接碳排放問題,建立公式5:

式中:ΔQic為5G產(chǎn)生的間接碳排放;CIij為各行業(yè)單位GDP的碳強(qiáng)度; ΔVij為5G引起的行業(yè)產(chǎn)值增量.

以中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒[26]和中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒[27]的行業(yè)GDP和能耗數(shù)據(jù)作為計(jì)算依據(jù),考慮到中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中投入產(chǎn)出表與中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒表中行業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)有所差別.為方便計(jì)算,行業(yè)劃分將以中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒的一級(jí)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ),分為農(nóng)林牧漁業(yè),工業(yè),建筑業(yè),批發(fā)、零售和住宿、餐飲業(yè)（WRAC）,交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)以及其他行業(yè)等六大行業(yè),而將中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒投入產(chǎn)出消耗系數(shù)表內(nèi)的16個(gè)行業(yè)（除去信息技術(shù)、通信行業(yè)）以能源統(tǒng)計(jì)年鑒表為基準(zhǔn),分別歸類到上六大一級(jí)行業(yè)中,如表1所示.

表1 間接碳排放核算中行業(yè)劃分情況Table 1 Industry division in indirect carbon emission accounting

用IPCC排放因子法計(jì)算出各行業(yè)自2010年開始每一年的碳排放總量并將其與行業(yè)每一年的總產(chǎn)值相比得到2010-2017年單位GDP的碳強(qiáng)度,如式（6）所示:

式中:Mi為行業(yè)的能源消耗量;Kc為萬t標(biāo)準(zhǔn)煤的排放因子;GDPij為各行業(yè)的年度產(chǎn)出總值.

基于計(jì)算得到2010～2017年間的各行業(yè)碳強(qiáng)度為基礎(chǔ),采用灰色時(shí)間預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)出 2018～2040年各行業(yè)的碳強(qiáng)度時(shí)間序列數(shù)據(jù)（如圖 4）,計(jì)算根據(jù)式7所示[28]:

圖4 基于灰色時(shí)間預(yù)測(cè)的行業(yè)碳強(qiáng)度趨勢(shì)Fig.4 trend of industry carbon intensity based on Grey time prediction

首先設(shè)置六個(gè)行業(yè)已有的碳強(qiáng)度為原始時(shí)間序列.

其相應(yīng)的生成數(shù)據(jù)序列為 X（1）

設(shè)Z（1）為X（1）的緊鄰均值生成序列:

最小二乘估計(jì)出時(shí)間響應(yīng)函數(shù)為:

時(shí)間響應(yīng)序列為:

2.1.1 個(gè)人課題進(jìn)展匯報(bào) 報(bào)告人將課題設(shè)計(jì)思路或?qū)嶒?yàn)研究中取得的階段性成果進(jìn)行展示，這樣可以擴(kuò)大學(xué)生知識(shí)面，開闊思路，通過不同學(xué)科知識(shí)的交流，有利于產(chǎn)生思想碰撞火花，提升創(chuàng)新能力。另外，還可以討論課題研究中遇到的挫折，分享經(jīng)驗(yàn)。不同的課題可能會(huì)用到同樣的實(shí)驗(yàn)方法，個(gè)人在實(shí)驗(yàn)中遇到的挫折和苦惱，經(jīng)過學(xué)習(xí)和反復(fù)摸索，使問題得到解決。其他學(xué)生可以通過Seminar學(xué)習(xí)得到一定的經(jīng)驗(yàn)，避免重復(fù)勞動(dòng)和資源浪費(fèi)，有助于日后科學(xué)研究工作。

式中:k代表預(yù)測(cè)年份,最大為20a.

利用投入產(chǎn)出法計(jì)算5G技術(shù)引起的各行業(yè)產(chǎn)值增量,通過完全消耗系數(shù)矩陣進(jìn)行對(duì)行業(yè)的一次性估算[10]:

行業(yè)產(chǎn)值增量的計(jì)算公式為:

式中:ΔVij為5G引起的行業(yè)產(chǎn)值增量.P5G為5G年度總產(chǎn)值的時(shí)間序列預(yù)測(cè)值;Kij為信息產(chǎn)業(yè)對(duì)于其他行業(yè)的完全消耗系數(shù).

其中5G在信息技術(shù)行業(yè)的總產(chǎn)值源于《2019年中國(guó)5G產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)的分析報(bào)告》[29].

綜合以上計(jì)算結(jié)果,得到5G技術(shù)引起的全行業(yè)間接碳排放預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)圖5所示:

圖5 不同行業(yè)受5G技術(shù)影響導(dǎo)致的間接碳排放Fig.5 indirect carbon emissions caused by 5g technology in different industries

為進(jìn)一步排除 GDP中市場(chǎng)價(jià)格與商品、勞務(wù)實(shí)際產(chǎn)出量的變化導(dǎo)致的不確定性.考慮到通貨膨脹可能在如5G在交通、制造、建筑等多個(gè)行業(yè)鄰域都會(huì)產(chǎn)生影響,會(huì)影響碳強(qiáng)度預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性.同時(shí)由于由于通貨膨脹會(huì)引發(fā)價(jià)格變動(dòng),致使即使產(chǎn)量沒有變動(dòng),名義GDP仍然會(huì)上升,因此有可能導(dǎo)致對(duì)碳排放的計(jì)算結(jié)果不穩(wěn)定.因此有必要將名義 GDP轉(zhuǎn)化為實(shí)際GDP參與碳強(qiáng)度計(jì)算:

將基于實(shí)際 GDP數(shù)據(jù)計(jì)算得出的碳強(qiáng)度預(yù)測(cè)值代入式（5）中,得到新的5G引起的行業(yè)間接碳排放預(yù)測(cè)結(jié)果（如圖6）:

圖6 兩種情景下的社會(huì)間接碳排放Fig.6 Indirect carbon emission prediction under two scenarios

從圖中可以看出,名義GDP在2022年之后計(jì)算得到的5G技術(shù)產(chǎn)生的間接碳排放量比實(shí)際GDP計(jì)算量要高,而且增量隨著時(shí)間不斷變大.由于實(shí)際GDP不受價(jià)格變動(dòng)影響,所以實(shí)際GDP的變動(dòng)只反映了生產(chǎn)的產(chǎn)量的變動(dòng),它比名義GDP更能反映一國(guó)的經(jīng)濟(jì)福利狀況[30].因此實(shí)際GDP更能真實(shí)的反映行業(yè)產(chǎn)值的變動(dòng).在實(shí)際 GDP情景下,5G引起的間接碳排放峰值在 2030年左右達(dá)到峰值,約為255.96Mt,2030年后間接碳排放基本保持不變.

綜合圖5和圖6發(fā)現(xiàn)整個(gè)社會(huì)間接碳排放趨勢(shì)主要是受到工業(yè)行業(yè)碳排放影響,從側(cè)面反映工業(yè)行業(yè)的碳排放在總體趨勢(shì)中起主導(dǎo)作用,是引起社會(huì)碳排放增加的主要原因,是未來制定節(jié)能減排措施的重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象.

3 對(duì)中國(guó)碳排放達(dá)峰情況的影響

3.1 不同條件下的5G碳排放量

綜合上文5G技術(shù)引起的直接碳排放量和基于實(shí)際GDP計(jì)算得到的間接碳排放量,兩者相加得到5G技術(shù)引起的社會(huì)碳排放總量,如圖7所示.

圖7 到2040年5G碳排放總量預(yù)測(cè)Fig.7 Prediction of 5G total carbon emission to 2040

圖7顯示了5G基站負(fù)荷分別為100%、50%和30%時(shí)5G技術(shù)所導(dǎo)致的碳排放總量預(yù)測(cè)情況,其中碳排放增長(zhǎng)主要集中在 2020～2030年這一階段,以間接碳排放為主,并且伴隨各行業(yè)碳強(qiáng)度的下降,間接碳排放在2025年由于逐漸放緩;2030年后增長(zhǎng)幅度較小,增長(zhǎng)主要以直接碳排放為主,之后隨著基站排放趨于飽和,總碳排放的增長(zhǎng)速度變的緩慢,直到2038年左右出現(xiàn)拐點(diǎn).

3.2 確定碳排放峰值基準(zhǔn)情景

為進(jìn)一步研究5G基站建設(shè)對(duì)中國(guó)碳排放達(dá)峰的影響,Fang K,Tang Y,Zhang Q等[31]人預(yù)測(cè)了30個(gè)省份不同情景下的碳排放趨勢(shì)和達(dá)峰時(shí)間為基礎(chǔ)進(jìn)行研究（如圖 8,基于該預(yù)測(cè)結(jié)果,最早達(dá)峰情景下的達(dá)峰時(shí)間為2028年,其碳排放峰值為13,425Mt;最優(yōu)達(dá)峰情景下的達(dá)峰時(shí)間為 2030年,峰值為13,231Mt）.

圖8 兩種碳排放峰值量化模型Fig.8 Two quantitative models of carbon emission peak value

3.3 5G對(duì)碳排放峰值的影響分析

將5G基站建設(shè)引起的碳排放疊加到上述碳排放峰值預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中,以基站的負(fù)荷狀態(tài)為100%負(fù)荷為例,兩種情景如圖9所示.

圖9 考慮5G技術(shù)影響后的碳排放情況Fig.9 Carbon emission with considering the impact of 5g technology

在考慮了5G基站的碳排放增量后,兩種基礎(chǔ)情景下的達(dá)峰時(shí)間都有推遲的趨勢(shì):最早的達(dá)峰模型在考慮5G因素之后達(dá)峰時(shí)間推遲了2a,碳排放相對(duì)峰值增長(zhǎng)了383.96Mt;最優(yōu)達(dá)峰模型推遲了3a,碳排放相對(duì)峰值增長(zhǎng)了410.97Mt.

4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到5G引起的社會(huì)碳排放主要來自基站和行業(yè)兩個(gè)變量這一事實(shí),以及預(yù)測(cè)方法和結(jié)果有著各自的對(duì)應(yīng)關(guān)系.有必要從不同角度進(jìn)行了一些列的穩(wěn)健性檢驗(yàn).穩(wěn)健性檢驗(yàn)的方法有很多種,其中有數(shù)據(jù)替換法、變量替換法、改變計(jì)量方法等.本文根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和預(yù)測(cè)方法,采用同類數(shù)據(jù)替換進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),其實(shí)質(zhì)是更換數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢驗(yàn)[32].

基于前文研究,以前文計(jì)算的名義 GDP下 5G總碳排放與固定能源結(jié)構(gòu)下5G碳排放作為同類替換的數(shù)據(jù)源（參考組）利用stata軟件進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn).檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示:

表2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 Results of robustness test

結(jié)果表明,標(biāo)準(zhǔn)組中擬合度較高為 0.8323,擬合效果較好,t值檢驗(yàn)結(jié)果為顯著,且標(biāo)準(zhǔn)誤差較小,進(jìn)行3次同類數(shù)據(jù)替換后,t值的檢驗(yàn)結(jié)果仍是顯著的,且標(biāo)準(zhǔn)誤較小,說明模型是穩(wěn)健的.

5 結(jié)論

5.1 基于目前4G基站的數(shù)量,考慮到5G基站數(shù)量存在建設(shè)上限的現(xiàn)實(shí)條件約束,根據(jù)預(yù)測(cè)模型,5G基站建設(shè)可能會(huì)在2038年左右達(dá)到飽和狀態(tài),數(shù)量約為1434萬個(gè).

5.2 5G 基站處于低負(fù)載（30%負(fù)載）情況下,也能在2038年碳排放達(dá)峰時(shí)年產(chǎn)生142.61Mt的直接碳排放;而如果滿負(fù)荷運(yùn)行,則能在2038年碳排放達(dá)峰時(shí)產(chǎn)生196.26Mt的直接碳排放.從30%提升到100%負(fù)荷運(yùn)行過程中,直接碳排放量提升了約 53.65Mt,約為30%負(fù)荷下的直接碳排放量的1/3.

5.3 基于投入產(chǎn)出法等方法計(jì)算得到的結(jié)果顯示,實(shí)際 GDP情況情景下 5G技術(shù)對(duì)于社會(huì)各行業(yè)的碳排放影響在 2030年達(dá)到峰值,約為255.96Mt.并且,2030年前對(duì)社會(huì)總體碳排放增量影響是以間接碳排放為主,2030年后主要以直接碳排放為主.

5.4 5G基站的建設(shè)對(duì)社會(huì)總體碳排放峰值影響明顯:最早達(dá)峰模型達(dá)峰時(shí)間推遲了 2a,峰值增長(zhǎng)了383.96Mt,相對(duì)于社會(huì)總體碳排放提高了約 2.78%;最優(yōu)達(dá)峰模型推遲了3a,相對(duì)峰值增長(zhǎng)了410.97Mt,相對(duì)于社會(huì)總體碳排放提高了約3.01%.