基于STIRPAT模型的內(nèi)蒙古自治區(qū)碳排放預(yù)測研究

薩和雅, 羅 翔, 王一辰

(1.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022;2.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 應(yīng)用數(shù)學(xué)中心,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022;3.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022)

基于全球氣候變化的嚴(yán)峻形勢,人們已經(jīng)認(rèn)識到工業(yè)化發(fā)展帶來的巨大危害。二氧化碳作為溫室氣體,是導(dǎo)致全球氣候變暖的關(guān)鍵所在。2020年的聯(lián)合國大會上,我國提出在2030年前實現(xiàn)碳達(dá)峰的宏偉目標(biāo),并努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和。在2021年的政府工作報告中,再次強(qiáng)調(diào)了做好碳達(dá)峰和碳中和的各項準(zhǔn)備工作。但在中國多煤炭、少油氣資源的背景下,采取什么樣的路徑實現(xiàn)碳達(dá)峰與碳中和目標(biāo),是一個值得研究的問題。

1 研究現(xiàn)狀

張莉軍等[1]梳理了國內(nèi)的碳排放預(yù)測模型,如IPAT方程、隨機(jī)回歸影響模型、成本分析模型、LEAP模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色預(yù)測模型等。其中LEAP模型功能強(qiáng)大,預(yù)測信息更多。邱碩等[2]利用該模型,對不同政策情景下陜西省能源消耗及溫室氣體排放情況做出了預(yù)測,對相關(guān)政策進(jìn)行定量評價并分析節(jié)能減排的潛力。

相比建模過程復(fù)雜的LEAP模型而言,IPAT方程與隨機(jī)回歸影響模型更加簡單與實用。York等[3]以IPAT模型為基礎(chǔ)提出的STIRPAT模型更具可拓展性和隨機(jī)性,在能源排放預(yù)測與評估研究方面得到廣泛應(yīng)用。STIRPAT模型一方面可以對我國碳排放的影響因素進(jìn)行定量分析[4-6]; 另一方面也常被用于政策的評估及制定,如劉滿芝[7]分析評估了人口規(guī)模、收入水平等要素對生活能源消費(fèi)的效應(yīng)。楊森[8]利用STIRPAT擴(kuò)展模型,發(fā)現(xiàn)京津冀生態(tài)化與規(guī)模、技術(shù)、結(jié)構(gòu)和政策效應(yīng)高度相關(guān)。同時,邢紅[9]基于拓展的STIRPAT模型分析長江經(jīng)濟(jì)帶能源消費(fèi)驅(qū)動因素的影響機(jī)理。

STIRPAT模型與統(tǒng)計方法的結(jié)合實現(xiàn)了模型的預(yù)測功能,其主要為嶺回歸與時間序列分析的應(yīng)用。顏偉[10]通過情景設(shè)置的方式,預(yù)測未來的碳排放總量變化及趨勢。也有學(xué)者以時間序列分析為基礎(chǔ),結(jié)合STIRPAT模型得到碳排放的總體趨勢[11-12]。黃蕊等[13]通過嶺回歸擬合得到了能源消費(fèi)碳排放與人口數(shù)量、人均GDP、能源強(qiáng)度、第三產(chǎn)業(yè)比重、城鎮(zhèn)化水平的多元線性模型。STIRPAT模型在時間序列預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,也被用來分析能源排放與自變量的彈性系數(shù)[14-16]。也有學(xué)者采用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法進(jìn)行實證研究[17-18]。

STIRPAT模型在模型拓展上具有巨大的靈活性。李昭華[19]對STIRPAT模型提出新的拓展,對進(jìn)出口及其他因素對PM2.5污染的影響進(jìn)行空間面板數(shù)據(jù)分析。許博[20]以STIRPAT理論模型為基礎(chǔ),建立固定效應(yīng)模型,探究人口、富裕程度和技術(shù)對城市生活垃圾產(chǎn)生量的區(qū)域差異。本文采用STIRPAT模型,分析內(nèi)蒙古自治區(qū)人口數(shù)量、人均GDP、能源強(qiáng)度和火力發(fā)電貢獻(xiàn)率對能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放量的影響。

2 方法和數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

內(nèi)蒙古自治區(qū)以煤炭為主要能源,火力發(fā)電占比較大?；鹆Πl(fā)電貢獻(xiàn)率指的是火力發(fā)電量占總發(fā)電量的比重,記為G,York等[3]在傳統(tǒng)的IPAT模型的基礎(chǔ)之上提出了STIRPAT模型,其標(biāo)準(zhǔn)形式為

I=aPbAcTde,

(1)

其中:I、P、A、T分別為環(huán)境壓力、人口規(guī)模、富裕度(人均GDP)和技術(shù)水平(能源強(qiáng)度);a為模型常數(shù);b、c、d為需要估計的常數(shù)項;e為誤差項。對等式兩邊同時取對數(shù)得

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+lne,

(2)

綜合考慮內(nèi)蒙古自治區(qū)的資源優(yōu)勢以及目前的能源結(jié)構(gòu),引入火力發(fā)電貢獻(xiàn)率變量衡量未來能源結(jié)構(gòu)的變化。對STIRPAT模型進(jìn)行拓展后的形式為

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+flnG+lne,

(3)

其中:I是內(nèi)蒙古自治區(qū)能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放量(百萬噸);P為人口數(shù)(萬人);A為富裕度,以人均GDP表示(元/人);T為能源強(qiáng)度,即能源消費(fèi)量與GDP的比值(噸標(biāo)煤/萬元);G為火力發(fā)電貢獻(xiàn)率,以火力發(fā)電量占總發(fā)電量的比值表示;b、c、d、f為彈性系數(shù),表示當(dāng)P、A、T、G每變化1%時,分別引起I的b%、c%、d%、f%變化。

2.2 數(shù)據(jù)來源

從國家統(tǒng)計局官網(wǎng)獲得內(nèi)蒙古自治區(qū)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),如人口總數(shù)、人均國民生產(chǎn)總值、能源消費(fèi)量等,對于少量缺失值采取線性插值的方式進(jìn)行補(bǔ)充。內(nèi)蒙古自治區(qū)2001年至2017年的碳排放數(shù)據(jù)從中國碳核算數(shù)據(jù)庫(CEADS)檢索得到。

3 結(jié)果分析

以lnI為因變量,lnP、lnA、lnT、lnG為自變量,對2001年至2016年的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析,變量共線性檢驗結(jié)果見表1。其中所有變量的方差膨脹系數(shù)均大于10,表明各變量之間存在多重共線性。并且人口總數(shù)、人均GDP、火力發(fā)電貢獻(xiàn)率、能源強(qiáng)度通過顯著性檢驗(P<0.05)說明對碳排放量有影響關(guān)系。

表1共線性分析結(jié)果Tab.1 Results of collinearity analysis

為了解決自變量之間的多重共線性,使用嶺回歸方法。得到的擬合優(yōu)度R2=0.992,人口總數(shù)、人均GDP、火力發(fā)電貢獻(xiàn)率、能源強(qiáng)度可以解釋碳排放總量的0.992變化原因,可知模型擬合程度好。將嶺回歸得到的回歸系數(shù)代入模型(3)中,得到考慮火力發(fā)電貢獻(xiàn)率的STIRPAT模型為

I=exp (-90.625+11.275lnP+0.680lnA+1.330lnT-0.094lnG)。

(4)

人口數(shù)量、人均GDP、能源強(qiáng)度、火力發(fā)電貢獻(xiàn)率每變化1%,內(nèi)蒙古自治區(qū)碳排放量將發(fā)生11.275%、0.680%、0.094%、1.330%的變化。為了檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測能力,將2017年的人口、人均GDP、能源排放強(qiáng)度、火力發(fā)電貢獻(xiàn)率等歷史數(shù)據(jù)代入模型(4),得到2017年的預(yù)測值為635.394百萬噸,2017年的歷史數(shù)據(jù)為639百萬噸,誤差率只有0.56%。2001-2017年間真實值和模型(4)預(yù)測的碳排放量如圖1所示,從圖1可知,預(yù)測數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的誤差較小。

圖1 內(nèi)蒙古自治區(qū)2001-2019年預(yù)測值與實測值的比較Fig.1 Comparison of predicted and measured values in Inner Mongolia from 2001 to 2019

4 情景分析

內(nèi)蒙古自治區(qū)地廣人稀、經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后,人口數(shù)量一直呈現(xiàn)緩慢增長趨勢。2016年至2017年人口增長率從0.24%提升到0.36%,但2018年的人口增長率下降到0.2%,可知二孩政策與人口引入政策的實施效果有限?；谝陨戏治?設(shè)置人口的高增長、基準(zhǔn)情形、低增長三種模式的人口年均增長率均為0.22%,并以不同的下降速度減少。根據(jù)《國家人口發(fā)展規(guī)劃(2016-2030年)》,我國的人口數(shù)量將在2030年左右達(dá)到峰值,因此設(shè)置高增長、基準(zhǔn)情形、低增長三種模式達(dá)到人口峰值的年份分別為2040年、2035年、2030年。根據(jù)以上分析,設(shè)置的內(nèi)蒙古自治區(qū)未來人口增長率見表2。

關(guān)于人均GDP設(shè)置,從《內(nèi)蒙古自治區(qū)國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》了解到十三五期間實現(xiàn)了地區(qū)總值年均增長4.3%,2015-2019年的年均增長率為6.9%,相比上五個年度的年均增長率下降了36%?；谝陨戏治?對人均GDP的增長率設(shè)置高增長、基準(zhǔn)情形、低增長三種模式,相應(yīng)的增長率為6.4%,4.8%,3.2%,并且隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高,增速會逐漸下降(表2)。

表2 要素增長率預(yù)測值Tab.2 Forecast value of factor growth rate

火力發(fā)電貢獻(xiàn)率的含義為火力發(fā)電量占總發(fā)電量的比重,能夠粗略估計能源的供給結(jié)構(gòu)。在《內(nèi)蒙古自治區(qū)國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中提到2020年可再生能源裝機(jī)占比達(dá)36.1%,預(yù)計2050年可再生能源裝機(jī)率占比可達(dá)50%,可知清潔能源的發(fā)電量已經(jīng)初具規(guī)模并產(chǎn)生對一次能源的替代效果?；谝陨戏治?火力發(fā)電貢獻(xiàn)率的高減排情形與及基準(zhǔn)情形的年均增長率分別設(shè)為0.2%,0.1%,并隨著科技的發(fā)展,增速加快(表2)。

能源強(qiáng)度反映單位GDP對一次能源的依賴程度。在《內(nèi)蒙古自治區(qū)國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中將單位地區(qū)生產(chǎn)總值能源消耗作為十四五規(guī)劃的重要指標(biāo)。歷史數(shù)據(jù)顯示,能源強(qiáng)度的年增長率存在一定的波動,2013年到2017年的年均增長率為5.69%。因此設(shè)置高減排情形與基準(zhǔn)情形兩種情形,對應(yīng)的增長率分別設(shè)為5.04%,2.52%。由于能源排放強(qiáng)度受煤炭消費(fèi)量與地區(qū)生產(chǎn)總值有關(guān),能源強(qiáng)度的增減率在未來可能產(chǎn)生一定的波動(表2)。

綜合經(jīng)濟(jì)增長要素與減排要素的情景設(shè)置,可以將內(nèi)蒙古自治區(qū)未來的經(jīng)濟(jì)增長模式組合為六種情況(表3)。

表3 內(nèi)蒙古自治區(qū)發(fā)展模式Tab.3 Development model of Inner Mongolia

基于未來發(fā)展模式的設(shè)置,將相關(guān)情景的數(shù)據(jù)代入模型(4)中,對未來年度的碳排放量做出預(yù)測(表4)。

表4 內(nèi)蒙古自治區(qū)未來碳排放量預(yù)測值Tab.4 Prediction of future carbon emissions in Inner Mongolia

從表4可知,2050年的碳排放量從大到小 的排序為模式1,模式3,模式2,模式5,模式4,模式6。其中經(jīng)濟(jì)要素設(shè)置為低增速,高減排模式的模式6在2050年的碳排放量為420.988百萬噸,說明內(nèi)蒙古自治區(qū)有著巨大的減排潛力。

圖2給出了2018年至2050年間內(nèi)蒙古自治區(qū)碳排趨勢,模式1、模式2、模式3均未實現(xiàn)在2030年實現(xiàn)碳達(dá)峰。相反模式5中的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)以低速增長,減排指標(biāo)設(shè)置為基準(zhǔn)情形,在2030年達(dá)到碳排放峰值。而模式4與模式6的碳排放量一直呈現(xiàn)下降趨勢,并于2030年形成小型峰值?？芍Ｊ?更加符合內(nèi)蒙古自治區(qū)減排的趨勢,模式4與模式6能否實現(xiàn)取決于火力發(fā)電量占總發(fā)電量的比重。

圖2 內(nèi)蒙古自治區(qū)碳排放預(yù)測Fig.2 Carbon emission forecast for Inner Mongolia

5 結(jié)論

本文采用STIRPAT模型分析了人口數(shù)、人均GDP、能源強(qiáng)度、火力發(fā)電貢獻(xiàn)率4種影響因素對內(nèi)蒙古自治區(qū)碳排放量的影響。并根據(jù)情景分析設(shè)置經(jīng)濟(jì)要素與減排要素在未來的發(fā)展趨勢,最終組合為6種發(fā)展模式,對內(nèi)蒙古自治區(qū)未來的碳排放量情況進(jìn)行預(yù)測,得到如下結(jié)論:

(1) 人口數(shù)量、人均GDP、能源強(qiáng)度、火力發(fā)電貢獻(xiàn)率每變化1%,內(nèi)蒙古自治區(qū)碳排放量將發(fā)生11.275%,0.680%,0.094%,1.330%的變化; 從回歸系數(shù)的大小來看,人口數(shù)量的變動對碳排放的影響最為顯著;

(2) 保持減排力度不變,降低經(jīng)濟(jì)增速能有效提高減排效果; 內(nèi)蒙古自治區(qū)的碳排放預(yù)測結(jié)果顯示,低人口增長率以及GDP增速對碳達(dá)峰目標(biāo)的實現(xiàn)更為有利。

在一般STIRPAT模型的運(yùn)用中,較少考慮能源供給結(jié)構(gòu)的變化,所以只從能源強(qiáng)度方面反映減排力度很難預(yù)測到碳峰值的時間。而本文根據(jù)現(xiàn)有的能源結(jié)構(gòu),引入火力發(fā)電量占總發(fā)電量的比重這一比值變量,用以衡量內(nèi)蒙古自治區(qū)的能源供給結(jié)構(gòu),預(yù)測到低經(jīng)濟(jì)增速、高減排力度在碳排放減排中取得的效果較好。

內(nèi)蒙古自治區(qū)存在著豐富的煤炭資源和可再生能源,其中可再生能源如風(fēng)能、水能、太陽能等在未來的能源開發(fā)方面有著巨大的潛力,所以改變能源供給結(jié)構(gòu)是內(nèi)蒙古自治區(qū)實現(xiàn)碳中和與碳達(dá)峰的必由之路,而且能夠為我國的碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)的實現(xiàn)做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)。