湖南省CO2排放達(dá)峰情景預(yù)測(cè)研究

張彩平，向玉超

2020年9月22日，習(xí)近平在第75屆聯(lián)大一般性辯論上宣布：“中國將提高國家自主貢獻(xiàn)力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”。這體現(xiàn)了我國應(yīng)對(duì)全球氣候變化的領(lǐng)導(dǎo)力和大國擔(dān)當(dāng)，為我國應(yīng)對(duì)氣候變化、綠色低碳發(fā)展明確了目標(biāo)、指明了方向，具有深遠(yuǎn)的國際國內(nèi)影響。而早在2015年，中國在《強(qiáng)化應(yīng)對(duì)氣候變化行動(dòng)—中國國家自主貢獻(xiàn)》中就提到，我國將致力于2030年左右二氧化碳排放達(dá)到峰值并爭(zhēng)取盡早達(dá)峰。經(jīng)過幾年的努力，截至2019年，中國單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放比2015年和2005年分別下降約18.2%和48.1%，已超過對(duì)外承諾的2020年下降40%～45%的目標(biāo)，初步扭轉(zhuǎn)了碳排放快速增長的局面。雖然，目前我國碳排放增速放緩，但是實(shí)現(xiàn)2030年前的碳達(dá)峰目標(biāo)還需要繼續(xù)努力。

碳排放達(dá)峰目標(biāo)包括達(dá)峰年份和峰值。為了在計(jì)劃的時(shí)間內(nèi)達(dá)到合理的峰值，國家在《十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中提出“降低碳排放強(qiáng)度，支持有條件的地方率先達(dá)峰”，并在2020年12月16日的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議中指出，調(diào)整優(yōu)化“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、碳排放權(quán)交易市場(chǎng)”是實(shí)現(xiàn)達(dá)峰的重要前提工作。但由于地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平，各地區(qū)的碳達(dá)峰也存在著差異，因此在制定科學(xué)的碳排放達(dá)峰行動(dòng)方案時(shí)，必須結(jié)合國家整體碳排放達(dá)峰目標(biāo)和本區(qū)域的實(shí)際情況，才能避免不切實(shí)際的達(dá)峰時(shí)間安排和夸大的達(dá)峰峰值設(shè)定。湖南省作為我國中部大省，雖然在新型工業(yè)化上取得了一些成效，但高碳能源為主的能源消耗結(jié)構(gòu)使其近幾年的人均CO2排放量一直保持增長，環(huán)境承載力逐漸達(dá)到上限。為實(shí)現(xiàn)國家2030年前碳排放達(dá)峰的宏觀目標(biāo)，湖南生態(tài)環(huán)境廳指出，湖南將在2021年全面組織編制達(dá)峰行動(dòng)方案，為實(shí)現(xiàn)達(dá)峰目標(biāo)明確時(shí)間表和路線圖。因而本文嘗試通過識(shí)別影響湖南省CO2排放的主要因素，進(jìn)而以此為基礎(chǔ)預(yù)測(cè)達(dá)峰時(shí)間和峰值，為湖南省制定科學(xué)合理的碳排放達(dá)峰行動(dòng)方案提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。

一 文獻(xiàn)綜述

研究碳排放的驅(qū)動(dòng)因素，有助于國家、各省和各行業(yè)了解碳排放的來源，為決策者分析碳排放問題提供決策依據(jù)。同時(shí)，鑒于影響因素會(huì)對(duì)碳排放達(dá)峰目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的時(shí)間和峰值產(chǎn)生影響，因而有必要首先識(shí)別碳排放的主要影響因素，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)碳排放的主要影響因素進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究。在人口因素上，徐國泉等(2006)認(rèn)為,能源效率對(duì)抑制中國碳排放的作用在減弱,經(jīng)濟(jì)發(fā)展才是影響中國碳排放量主要因素[1]；鄒秀萍(2009)指出地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在倒U型曲線趨勢(shì),而與能源消耗強(qiáng)度呈U型曲線關(guān)系,與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重呈N型曲線關(guān)系[2]。在能源因素上，張傳平等(2012)采用面板固定效應(yīng)進(jìn)行回歸分析,發(fā)現(xiàn)能源技術(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)是影響工業(yè)碳減排的主要因素[3]；查冬蘭等(2007)比較各省能源利用效率后指出，能源強(qiáng)度指標(biāo)對(duì)人均CO2排放貢獻(xiàn)最大，其次是人均GDP[4]。

同時(shí)，學(xué)者們也利用各相關(guān)模型，預(yù)測(cè)我國碳排放達(dá)峰時(shí)間和達(dá)峰值。Niu S W等(2016)在考慮了我國經(jīng)濟(jì)和能源狀況后，預(yù)計(jì)中國依靠增強(qiáng)技術(shù)、升級(jí)能源的方式，將在2035年達(dá)到碳排放峰值，峰值為111.5億～132億t[5]；Zhang Xiliang等(2016)認(rèn)為化石能源使用是影響碳排放的主要因素，進(jìn)而采用C-GEM模型預(yù)測(cè)我國煤炭使用量的峰值，指出我國二氧化碳排放量在2030年左右將達(dá)到10億噸左右的水平[6]；馬丁等(2017)考慮能源結(jié)構(gòu)對(duì)二氧化碳排放的影響，利用中國能源系統(tǒng)優(yōu)化模型分析了中國未來可能的碳排放峰值水平和達(dá)峰路徑[7]；畢瑩等(2017)采用STIRPAT模型，構(gòu)建情景預(yù)測(cè)模型，指出在不同情景下，達(dá)峰時(shí)間和峰值會(huì)產(chǎn)生差異[8]；Li Feifei等(2018)采用灰色模型(GM(1,1))預(yù)測(cè)中國未來的碳排放強(qiáng)度，發(fā)現(xiàn)在2030年GDP低于1 514 261.5億元的情況下，中國的二氧化碳排放將達(dá)到峰值[9]；Wang H K等(2019)從人均碳排放量和人均國內(nèi)生產(chǎn)總值之間存在的關(guān)系出發(fā)，利用蒙特卡羅方法和庫茲涅茨函數(shù)，預(yù)測(cè)中國的排放量將在2021年至2025年期間達(dá)到13～16千兆噸，峰值將出現(xiàn)在2021—2025年之間[10]；王勇等(2019)對(duì)北京、上海、廣州、深圳、天津和重慶等6個(gè)超大城市進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)人口、人均GDP和能源強(qiáng)度對(duì)各城市碳排放起到正向促進(jìn)效應(yīng),并以能源強(qiáng)度為門限變量建立門限-STIRPAT模型,對(duì)27種情景下的各城市碳排放達(dá)峰進(jìn)行了預(yù)測(cè)[11]；王珂珂等(2020)構(gòu)建了一個(gè)基于鯨魚優(yōu)化算法改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型，對(duì)中國未來的碳排放趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，指出中國的碳排放總量將持續(xù)到2031年，并于2031年達(dá)到碳排放峰值[12]；張哲等(2019)以上海市為例，指出城市化率對(duì)上海市碳排放有著密切的關(guān)系，并利用STIRPAT模型，指出上海在2025年可以實(shí)現(xiàn)碳排放達(dá)峰[13]。除此之外，針對(duì)碳排放達(dá)峰目標(biāo)，學(xué)者們也提出了實(shí)現(xiàn)方案。何建坤(2013)指出由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)型的不確定性，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)峰值要從經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、中長期的能源戰(zhàn)略制定以及低碳政策和實(shí)施機(jī)制來對(duì)碳達(dá)峰進(jìn)行超前布局[14]；Chai Q M等(2014)認(rèn)為2026—2030年是中國碳排放達(dá)到峰值的較好機(jī)會(huì)窗口，而且多階段治理的漸進(jìn)式減排控制模式對(duì)中國更具有可操作性，使得轉(zhuǎn)型更為平穩(wěn)[15]；柴麒敏等(2015)利用IAMC模型對(duì)中國實(shí)現(xiàn)排放總量控制和峰值的四種路徑和情景進(jìn)行深入分析,并闡述了未來能源和未來經(jīng)濟(jì)對(duì)我國碳達(dá)峰的影響，提出從能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新和消費(fèi)方式等促進(jìn)目標(biāo)的達(dá)成[16]。

綜上，目前國內(nèi)外的研究主要關(guān)注國家層面的碳達(dá)峰時(shí)間和峰值，但缺乏對(duì)省級(jí)層面的關(guān)注，導(dǎo)致國家宏觀2030年碳排放達(dá)峰目標(biāo)難以分解到省級(jí)中觀層面。同時(shí)，缺少以省為主體的碳達(dá)峰預(yù)測(cè)導(dǎo)致各省制定最優(yōu)碳達(dá)峰行動(dòng)方案時(shí)缺乏科學(xué)的決策依據(jù)。因此，本文嘗試運(yùn)用STIRPAT模型預(yù)測(cè)湖南省的碳排放達(dá)峰時(shí)間和峰值。

二 研究方法和數(shù)據(jù)處理

本文首先核算湖南2010—2017年能源相關(guān)的碳排放，識(shí)別湖南省碳排放的主要影響因素，然后以此為基礎(chǔ)運(yùn)用STIRPAT模型預(yù)測(cè)湖南省未來的碳排放趨勢(shì)，分析湖南省在不同減排強(qiáng)度下的碳排放達(dá)峰情況。

(一)湖南省2010—2017年碳排放量核算

模型因素分解法、物料衡算法、IPCC系數(shù)法、實(shí)測(cè)法等是幾種主要的碳排放核算方法。其中，由聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)提出的IPCC系數(shù)法可計(jì)算出相關(guān)能源使用后釋放出的碳排放量,是國內(nèi)外廣泛采用的核算方法。2007年，IPCC第四次評(píng)估報(bào)告中提出，化石能源的使用是全球二氧化碳濃度上升的主要原因，而煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣等是主要的化石能源。因此，本文將運(yùn)用IPCC系數(shù)法核算湖南省2010—2017年8種常見的化石能源產(chǎn)生的碳排放。同時(shí)，為了進(jìn)一步考察不同產(chǎn)業(yè)部門對(duì)湖南省碳排放的影響，本文將湖南省產(chǎn)業(yè)部門劃分為三類，包括：第一產(chǎn)業(yè)部門(農(nóng)林牧漁水利業(yè))、第二產(chǎn)業(yè)部門(工業(yè)、建筑業(yè))和第三產(chǎn)業(yè)部門(交通運(yùn)輸倉儲(chǔ)和郵政業(yè)、批發(fā)零售業(yè)和住宿餐飲、生活消費(fèi)、其他等)[17]，估算公式具體如下：

(1)

(1)式中，C為8種能源碳排放總量；i和j分別表示產(chǎn)業(yè)部門和能源種類；δj為j種能源的二氧化碳排放系數(shù)；Eij表示第i種產(chǎn)業(yè)第j種能源的標(biāo)準(zhǔn)煤消耗量。本部分的能源消耗數(shù)據(jù)主要來源《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和《湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒》，通過收集8種化石能源的消耗量并參照《省級(jí)溫室氣體編制指南》中提供的能源排放系數(shù)進(jìn)行核算。相關(guān)系數(shù)及碳排放計(jì)算結(jié)果見表1和圖1。

表1 相關(guān)能源系數(shù)表

圖1 2010—2017年湖南省碳排放情況

結(jié)果顯示，湖南省2010—2017年的二氧化碳排放增速分別為12.95%、0.26%、6.80%、-10.62%、14.07%、-5.23%、3.17%，碳排放量在2013、2014和2015年相較于其他年份來說，變化較大。2013年湖南省二氧化碳排放達(dá)29 253.72萬噸，而2014年碳排放則降至26 147.72萬噸，2015年CO2碳排放量增加到29 827.98萬噸。再從湖南省三個(gè)產(chǎn)業(yè)部門觀察，發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)部門的碳排放趨勢(shì)與湖南省總碳排放趨勢(shì)基本一致。由此可見，第二產(chǎn)業(yè)部門對(duì)湖南省整體碳排放起著重大的影響。為了更清楚的識(shí)別影響湖南省碳排放的因素，了解各因素的對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)程度，構(gòu)建合理碳峰值預(yù)測(cè)模型，本文利用LMDI模型，對(duì)湖南省碳排放進(jìn)行分解分析。

(二)湖南省碳排放的影響因素識(shí)別

分解后殘差為0是LMDI模型在眾多因素分解法中脫穎而出的優(yōu)勢(shì)。其主要是通過對(duì)目標(biāo)變量進(jìn)行分解，從而分析各分解因素對(duì)目標(biāo)變量的影響程度。該模型包含兩種分解方式：一種為乘法分解，另一種為加法分解[18]。本文將采用加法分解方式，將湖南省二氧化排放分解為碳排放系數(shù)(F)、能源結(jié)構(gòu)(EE)、能源強(qiáng)度(ES)、人口規(guī)模(P)、人均GDP(A)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)[19-21]，分解公式如下：

(2)

ΔC=Ct-C0=

ΔCF+ΔCES+ΔCEE+ΔCIS+

ΔCA+ΔCP

(3)

上式(2)中，i表示第i種產(chǎn)業(yè)，j表示第j種能源；Cij為第i種產(chǎn)業(yè)的第j種能源的CO2碳排放量；Eij為第i種產(chǎn)業(yè)第j種能源消耗量(噸)；Ei為第i種產(chǎn)業(yè)的能源消耗量(噸)；GDPi指湖南省第i種產(chǎn)業(yè)的增加值(億元)；GDP為國民生產(chǎn)總值，此處特指湖南省地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)；P為地區(qū)年末常住人口數(shù)(人)；Fij為第i產(chǎn)業(yè)第j種能源的二氧化碳排放系數(shù)；ESij為第i種產(chǎn)業(yè)第j種能源消耗占能源總消耗量的比重；EEi為第i種產(chǎn)業(yè)的能源強(qiáng)度；ISi為地區(qū)第i種產(chǎn)業(yè)總值占地區(qū)總產(chǎn)值的比重；A為人均GDP(元/人)。(3)式中ΔC為碳排放增加值；Ct和C0表示碳t、0時(shí)刻碳排放的影響值。相關(guān)變量的計(jì)算方法及結(jié)果見表2和表3。

表2 變量定義

將表3中的數(shù)據(jù)代入下列影響效應(yīng)式中：

表3 2010—2017年相關(guān)變量計(jì)算結(jié)果

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

計(jì)算結(jié)果見圖2。由于各種能源的二氧化碳排放系數(shù)為固定數(shù)值，基本無變化，因此將碳排放系數(shù)效應(yīng)視為0，即ΔCF=0。從圖2中可以看出，在各影響因素中，人均GDP和人口規(guī)模對(duì)湖南省二氧化碳排放始終起到正向影響，且人均GDP因素起到的效應(yīng)最大，而其他的因素在不同的年份表現(xiàn)出了抑制或促進(jìn)的作用，具體分析如下。

圖2 2010—2017年湖南省CO2排放影響因素分解趨勢(shì)圖

能源強(qiáng)度指單位GDP消耗的能源，反映了能源使用的效率。能源使用技術(shù)水平越高，單位GDP消耗的能源將會(huì)降低，這會(huì)對(duì)碳排放起著抑制的作用。從圖2可看出，能源強(qiáng)度對(duì)湖南省二氧化碳排放的影響總體上是負(fù)向的。在2010—2017年中，第二產(chǎn)業(yè)部門的能源強(qiáng)度分別為1.34、1.18、1.03、1.00、0.75、0.73、0.71、0.71，一直保持著降低的趨勢(shì)，但也始終高于其他產(chǎn)業(yè)，這說明湖南省的能源使用效率有所提高，且提高能源使用效率仍是實(shí)現(xiàn)降低碳排放的重要舉措。

從能源結(jié)構(gòu)方面來減排，是通過提高低碳能源、清潔能源替代化石能源的使用量，來優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)達(dá)到減排目的。從圖2來看，湖南省能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)CO2排放量的貢獻(xiàn)率在2010—2017年分別為2.09%、9.05%、-1.62%、-0.68%、-3.70%、17.03%、-19.72%，只有在2010—2011年、2011—2012年和2015—2016年貢獻(xiàn)率為正，這是因?yàn)樵谶@些年份中，清潔能源的使用占比有所降低，如2010—2011年水電、風(fēng)電、核電等清潔能源消費(fèi)占比從15.18%下降至14.47%，煤炭使用占比從62.88%上升至65.19%?？梢姾鲜〉哪茉唇Y(jié)構(gòu)優(yōu)化還存在優(yōu)化空間。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在2011—2017年間主要對(duì)碳排放起著抑制作用，只有在2010—2011年間對(duì)碳排放起到了促進(jìn)作用，這是由于在三大產(chǎn)業(yè)部門中，工業(yè)包含于第二產(chǎn)業(yè)部門中，第二產(chǎn)業(yè)部門的碳排放量對(duì)湖南省整體碳排放量起著主要影響作用。2011年，湖南省第二產(chǎn)業(yè)部門占比從2010年的45.17%上升到46.97%，往后年份一直呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，2017年占比下降至39.79%，而第三產(chǎn)業(yè)部門占比從41.51%上升到了51.34%，可見，對(duì)二、三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)揮碳排放抑制作用的重要途徑。

在人口規(guī)模上，其對(duì)碳排放始終起著促進(jìn)作用，這是由于人既是生產(chǎn)者又是消費(fèi)者[22]。湖南省2010—2017年年末常住人口增長率分別為：0.4%、0.65%、0.78%、0.69%、0.68%、0.57%和0.56%，人口的增長帶動(dòng)了消費(fèi)需求的增長，各行各業(yè)的生產(chǎn)擴(kuò)大，能源消耗量提高，直接導(dǎo)致了碳排放量的提高。但是從增長率來看，其變動(dòng)較小，因此湖南省人口規(guī)模對(duì)碳排放的促進(jìn)作用并不突出。

從圖2來看，人均GDP和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在著正向關(guān)系。該因素對(duì)湖南省碳排放的影響效應(yīng)在2010—2017年分別為4 620.46萬噸、2 981.1萬噸、2 758.36萬噸、2 409.17萬噸、2 515.94萬噸、2 064.64萬噸、2 478.69萬噸。由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要能源作為支撐，因此該因素對(duì)碳排放始終起到促進(jìn)作用。

(三)STIRPAT模型的應(yīng)用

STIRPAT模型彌補(bǔ)了IPAT模型不符合環(huán)境庫茲涅茨曲線假說的不足，被學(xué)者們廣泛地應(yīng)用于環(huán)境影響的研究中。其基本表達(dá)公式為：I=aPbAcTde，其中：I-環(huán)境承壓程度、a-模型系數(shù)、P-人口因素、A-經(jīng)濟(jì)因素、T-技術(shù)因素、e-誤差。該模型具有隨機(jī)拓展性，可用于評(píng)估各種因素對(duì)環(huán)境的影響，而各指數(shù)可反映出各因素對(duì)環(huán)境的非比例影響。在基本公式取對(duì)數(shù)后，得到具體公式如下：

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+lne

(10)

結(jié)合上文的LMDI分解結(jié)果，本文將在該模型的人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和技術(shù)因素的基礎(chǔ)上加入清潔能源占比(水電、風(fēng)電、核電等)因素[23]和第二產(chǎn)業(yè)部門占比因素。此外，考慮到碳排放集中于城鎮(zhèn)，因而將城鎮(zhèn)化率(UR)也加入模型中。還需要說明的是，從圖1湖南省2010—2017年CO2排放趨勢(shì)圖可以發(fā)現(xiàn)，第二產(chǎn)業(yè)部門的排放趨勢(shì)與總體排放趨勢(shì)幾乎一致，而第二產(chǎn)業(yè)部門中耗能量最大的為工業(yè)，因此，技術(shù)因素本文將以工業(yè)能源強(qiáng)度來衡量，而模型中的能源結(jié)構(gòu)因素和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素將分別以非化石能源占一次能源消費(fèi)的比重(ES1)和第二產(chǎn)業(yè)部門GDP占地區(qū)GDP的比重(IS)來衡量。加入因素后，STIRPAT模型擴(kuò)展如下：

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT1+elnES1+flnIS+glnUR+lne

(11)

該式中，b、c、d、e、f為各指數(shù)項(xiàng)系數(shù)，e為誤差。

圖3 嶺回歸圖

圖4 K值對(duì)應(yīng)的R2圖注：數(shù)據(jù)來源于2006—2018年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

為了確定參數(shù)值K，通過觀察圖3、圖4，擬將參數(shù)K取值為0.03，再次進(jìn)行嶺回歸，得到R2=0.98模型擬合度優(yōu)。但在擬合方差分析中發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)顯著(F=22.74，Sig.=0.00)而T檢驗(yàn)中人口規(guī)模和能源強(qiáng)度的Sig.>0.05，T檢驗(yàn)回歸不通過，因此需要重新擬合?？紤]到，在LMDI分析中，人口規(guī)模與能源強(qiáng)度對(duì)湖南省CO2排放量的影響效應(yīng)有限，故剔除這兩個(gè)變量。重新整理變量后，取K=0.02進(jìn)行嶺回歸，回歸結(jié)果如表5、表6和表7:

表5 模型綜述表

表6 方差表

表7 系數(shù)表

由結(jié)果可知，參數(shù)K=0.02時(shí)，模型擬合程度較好(R2=0.97)，F(xiàn)檢驗(yàn)顯著(F=58.11，Sig.=0.000)，各變量的T檢驗(yàn)均顯著(Sig.<0.05)，故擬合結(jié)果符合檢驗(yàn)要求，得到模型回歸方程(12)：

lnI=9.585+0.558lnUR+0.137lnA-0.154lnES1+0.860lnIS

(12)

該方程解釋了模型中四個(gè)變量對(duì)CO2排放的影響。其中城鎮(zhèn)化率、人均GDP和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有促進(jìn)作用，而清潔能源占比對(duì)CO2排放起到抑制作用。在其他條件不變的前提下，城鎮(zhèn)化率、人均GDP和第二產(chǎn)業(yè)占比每提高1%，湖南省CO2排放量將分別提高0.558%、0.137%和0.86%，而清潔能源的每提高1%的占比，將使CO2排放量降低0.154%，四個(gè)變量的影響方向，均符合預(yù)期。為了對(duì)模型進(jìn)行誤差檢驗(yàn)，將湖南省2005—2017年的歷史數(shù)據(jù)代入方程中，得到CO2排放的預(yù)測(cè)值，通過與實(shí)際值相比較，發(fā)現(xiàn)最大誤差率為8.34%，平均誤差約為1.92%，2005—2017年CO2排放模擬值與實(shí)際值基本契合，模型有意義，具體比較如圖5所示。

圖5 湖南2005—2017年實(shí)際CO2與預(yù)測(cè)CO2排放量比較圖

(四)湖南省CO2排放峰值預(yù)測(cè)

本文將使用情景分析法對(duì)湖南省碳排放峰值進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)周期到2050年。在預(yù)測(cè)前，為了更合理地設(shè)置預(yù)測(cè)變量的變化率，將預(yù)測(cè)周期分為7個(gè)時(shí)間段：2016—2020年、2021—2025年、2026—2030年、2031—2035年、2036—2040年、2014—2045年、2046—2050年，其中2017年為基準(zhǔn)年，各因素在這7個(gè)時(shí)間段的變化以2017年為基礎(chǔ)設(shè)置。此外，考慮到我國提出“在2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、2060年達(dá)到碳中和”，節(jié)能減排行動(dòng)將持續(xù)增強(qiáng)，因此設(shè)置兩種變化速率：國家或省政府對(duì)實(shí)現(xiàn)峰值采取一般措施使得影響碳排放的各因素“中速變化”，國家或省政府采取強(qiáng)措施達(dá)峰各因素產(chǎn)生“高速變化”，這兩種變化速率可組成8種情景模式，見表9。參數(shù)設(shè)置規(guī)則如下：

表9 情景組合

2017年湖南省人民政府發(fā)布的《湖南省“十三五”人口發(fā)展規(guī)劃》中提到的目標(biāo)有：全省常住人口達(dá)7 050萬人左右，城鎮(zhèn)化率達(dá)到58%左右，而在2016年至2019年湖南省的實(shí)際城鎮(zhèn)化率為52.8%、54.62%、56.02%、57.22%，城鎮(zhèn)化不斷擴(kuò)大，有望在2020年達(dá)到58%左右的目標(biāo)值，因此設(shè)置2017—2020年城鎮(zhèn)化率變化為2.5%。又由于省政府官方數(shù)據(jù)顯示，2016—2019年湖南省的實(shí)際城鎮(zhèn)化每年的增速放緩，且2019年湖南常住人口自然增長率僅為3.11‰，比上年下降2個(gè)千分點(diǎn)，是近20年來我省人口增長率首次低于4‰。參考我國和發(fā)達(dá)國家城鎮(zhèn)化發(fā)展的歷程，發(fā)現(xiàn)隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城鎮(zhèn)化率會(huì)逐漸提高，但增速會(huì)下降，設(shè)置在2035年后，城鎮(zhèn)化增長率會(huì)逐漸降低，并保持2050年城鎮(zhèn)化率達(dá)70%左右。

在人均GDP參數(shù)設(shè)置上，根據(jù)湖南省“十三五”規(guī)劃，到2020年地區(qū)生產(chǎn)總值要達(dá)到43 680億元，年均增速預(yù)計(jì)為8.5%左右，常住人口達(dá)到7 050萬左右，推斷出2020年人均GDP目標(biāo)值為61 957.45元/人，因此2016—2020年的人均GDP年均增長率為9%、6.8%、9.3%、7.3%。由于在前面的分析中提到人均GDP對(duì)湖南省CO2排放影響效應(yīng)較大，在采取減排措施時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度會(huì)放緩，但湖南省擁有四大經(jīng)濟(jì)帶：京廣高鐵經(jīng)濟(jì)帶、環(huán)洞庭湖經(jīng)濟(jì)帶、滬昆高鐵經(jīng)濟(jì)帶和張吉懷精品生態(tài)文化旅游經(jīng)濟(jì)帶，以及目前正在全面參與“長江經(jīng)濟(jì)帶”的建設(shè)，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出還存在潛力，故設(shè)置參數(shù)為9%，2035年后人均GDP增速開始下降。

在能源結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)置上，湖南省“十三五”規(guī)劃中提到，非化石燃料占一次性能源消費(fèi)的比例要從12.4%提高到15.6%，而湖南省2012—2017年非化石能源占一次性能源消費(fèi)的比例分別為：17.88%、13.66%、15.44%、12.53%、13.19、12.21%，增長率為-2.4%、1.3%、-1.9%、5.3%、-7.4%，年平均增長率為-5.3%，要達(dá)到“十三五規(guī)劃”的目標(biāo)，則非化石能源還需在最后三年陸續(xù)提高3.39%，故本文將清潔能源占比的增長率設(shè)置為1.13%。同時(shí)，為了兼顧社會(huì)主義現(xiàn)代化國家建設(shè)“兩步走”戰(zhàn)略的實(shí)施和2030碳達(dá)峰、2060碳中和承諾的兌現(xiàn)，有學(xué)者提出以能源革命為“樞紐”，將2035年作為分界點(diǎn)，2035年以前非化石能源消費(fèi)比重應(yīng)達(dá)25%，2035年以后調(diào)整為30%～35%，以此穩(wěn)步推進(jìn)能源革命[24]，故本文設(shè)置每個(gè)時(shí)間段非化石能源占比逐漸提高1%，而清潔能源占比增多說明低碳標(biāo)準(zhǔn)的約束性增強(qiáng)，在強(qiáng)減排措施的實(shí)施下，非化石能源占一次性能源消費(fèi)的比例會(huì)高于一般減排，因此將其設(shè)置為2%，且每個(gè)時(shí)間段逐漸提高2%。

在“十五”期間，湖南省一、二、三次產(chǎn)業(yè)年均分別增長4.7%、13%、10．2%，三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，由2000年的21．3∶39．6∶39．1調(diào)整為19．5∶40．8∶39.7；“十一五”期間，三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整為14.7∶46∶39.3，新型工業(yè)化推動(dòng)第二產(chǎn)業(yè)占比提高了6.4個(gè)百分點(diǎn)；“十二五”期間,湖南省三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整為11.5∶44.6∶43.9，第三產(chǎn)業(yè)比重比2010年提高4.2個(gè)百分點(diǎn)，6大高耗能行業(yè)增加值占規(guī)模工業(yè)增加值比重下降4.6個(gè)百分點(diǎn)，2011—2015年第二產(chǎn)業(yè)占比年增長率為3.98%、-0.34%、-0.89%、-1.42%、-2.87%，年平均占比增長率為-0.31%。從這三個(gè)五年數(shù)據(jù)來看，湖南省的第二產(chǎn)業(yè)呈先升后降的趨勢(shì)，第三產(chǎn)業(yè)始終保持著上升，且第三產(chǎn)業(yè)占比有超過第二產(chǎn)業(yè)的勢(shì)頭。因此，結(jié)合相關(guān)信息預(yù)測(cè)湖南省第二產(chǎn)業(yè)占比繼續(xù)下降，第三產(chǎn)業(yè)比重保持上升趨勢(shì)，設(shè)置一般減排措施下，第二產(chǎn)業(yè)占比從2017年的39%下降至2050年的35%，高強(qiáng)度減排措施下，下降至2050年的33%。

三 湖南省CO2排放峰值的預(yù)測(cè)結(jié)果分析

按照如上的參數(shù)設(shè)置規(guī)則，得到2017—2050年湖南省城鎮(zhèn)化率、人均GDP、非化石能源占比以及第二產(chǎn)業(yè)占比的情景參數(shù)數(shù)值，將各數(shù)值代入到公式(12)中，經(jīng)過值的轉(zhuǎn)換得到CO2排放的預(yù)測(cè)值，見圖6。

圖6 湖南省2017—2050年CO2排放預(yù)測(cè)

由圖6可見，在S0、S1、S3、S4、S6、情景中，將在2035年達(dá)到峰值，排放量分別為：34 113.63萬噸、33 642.02萬噸、32 351.96萬噸、32 327.19萬噸、31 677.84萬噸；在S2情景中，達(dá)峰時(shí)間為2027年，峰值為31 825.60萬噸；在S5和S7的情景下，碳達(dá)峰時(shí)間為2030年，峰值分別為30 799.62萬噸、30 363.98萬噸。由上文可知，8大情景中S2的達(dá)峰時(shí)間最早，S0情景下達(dá)峰峰值最高，且達(dá)峰時(shí)間較晚，此外，S5和S7情景下達(dá)峰時(shí)間為2030年，且S7情景下的峰值是所有情景下的最小值。分析這四大情景發(fā)現(xiàn)，S2情景下，城鎮(zhèn)化率和人均GDP中速降低，非化石能源占比高速增漲，第二產(chǎn)業(yè)占比高速降低；S0情景下，四大變量的增減速都保持著中速；在S5情景下，城鎮(zhèn)化率和人均GDP高速降低，非化石能源的占比高速增長，第二產(chǎn)業(yè)占比中速降低，而S7情景下，相當(dāng)于政府采取了強(qiáng)減排措施，城鎮(zhèn)化率和人均GDP高速降低，非化石能源占比的增速和第二產(chǎn)業(yè)占比降低的速率也為高速，可見，城鎮(zhèn)化率和人均GDP的提高對(duì)CO2排放起到促進(jìn)作用，可稱為CO2排放的“促進(jìn)因素”，而非化石能源占比的提高和第二產(chǎn)業(yè)占比的降低對(duì)CO2排放起到抑制作用，可稱為CO2排放的“抑制因素”；比較S2和S7情景可知，當(dāng)保持城鎮(zhèn)化率和人均GDP中速降低時(shí)，會(huì)推進(jìn)達(dá)峰時(shí)間，提高達(dá)峰峰值。相反，保持二者高速降低能夠使湖南省在2030年達(dá)峰，且峰值最小，再比較S0和S2，當(dāng)CO2排放的“抑制因素”，由中速變化變?yōu)楦咚僮兓?，其峰值出現(xiàn)的時(shí)間會(huì)提前，峰值會(huì)降低2 288.03萬噸；比較S0和S4，當(dāng)“積極因素”的中速變化轉(zhuǎn)為高速，達(dá)峰時(shí)間不變，但峰值會(huì)減少1 761.67萬噸，再比較S4和S7，當(dāng)“抑制因素”由中速變化轉(zhuǎn)換為高速變化，峰值降低1 987.98萬噸，達(dá)峰時(shí)間提前5年。

綜前，湖南省的CO2排放的抑制因素和促進(jìn)因素都對(duì)碳達(dá)峰有著影響，抑制因素發(fā)生變化影響作用會(huì)略強(qiáng)于促進(jìn)因素，故合理控制CO2排放的促進(jìn)因素的增長速度，積極調(diào)整非化石能源的占比和第二產(chǎn)業(yè)的占比，則達(dá)峰目標(biāo)不會(huì)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展形成剛性制約,相反，會(huì)引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綠色轉(zhuǎn)型[10]。

四 結(jié) 論

本文運(yùn)用能源系數(shù)法核算湖南省2010—2017年的CO2排放量。發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)部門的CO2排放趨勢(shì)和湖南省整體CO2排放的變化趨勢(shì)整體一致。2014年湖南省CO2排放量是2010—2017年中的最小值。在第三產(chǎn)業(yè)部門和第二產(chǎn)業(yè)部門共同作用下，2015年湖南省的CO2排放量出現(xiàn)了2010—2017年中的最大值。進(jìn)而本文利用LMDI分解法，識(shí)別湖南省CO2排放的影響因素，發(fā)現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)湖南省CO2排放的影響為負(fù)，人口規(guī)模和人均GDP的影響則為正，其中貢獻(xiàn)最大的因素為人均GDP，可以理解為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出促進(jìn)了CO2的排放。

根據(jù)城鎮(zhèn)化率、人均GDP、能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在不同減排壓力下發(fā)生的變化速率設(shè)置8種情景，借助預(yù)測(cè)模型對(duì)湖南省2017—2050年的CO2排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究表明，湖南省最早可在2027年達(dá)峰，峰值為31 825.60萬噸，而湖南省最小峰值可為30 363.98萬噸，達(dá)峰時(shí)間為2030年，出現(xiàn)這兩種選擇，主要是CO2排放促進(jìn)因素和抑制因素的增減速率不同。而在各情景的比較中，發(fā)現(xiàn)抑制因素的變化速度在由中轉(zhuǎn)高時(shí)，會(huì)使達(dá)峰時(shí)間提前，達(dá)峰峰值降低。故要實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的達(dá)峰，湖南省應(yīng)在考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提下，提高非化石能源的比重，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，降低第二產(chǎn)業(yè)的占比。