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    重慶市能源碳排放測算及影響因素研究

    2021-11-18 17:35:39胡鈺苓
    科學(xué)與生活 2021年20期
    關(guān)鍵詞:碳排放影響因素

    摘要:從區(qū)域?qū)用娉霭l(fā),研究能源碳排放的影響因素是有效實(shí)現(xiàn)節(jié)能減碳的重要研究方略。本文先采用IPCC方法測算重慶市能源碳排放量,同時基于擴(kuò)展的STIRPAT模型,對2000—2018年重慶市能源消費(fèi)碳排放的主要影響因素進(jìn)行嶺回歸,定量研究各個影響因素對于區(qū)域碳排放的影響機(jī)制,得到如下研究結(jié)論:經(jīng)濟(jì)增長是導(dǎo)致重慶市能源碳排放增長的最主要因素,其次市人口規(guī)模,與此同時,技術(shù)進(jìn)步會遏制能源碳排放的增長,但目前重慶市遏制效果還欠佳。

    關(guān)鍵詞:碳排放;STIRPAT;影響因素

    1引言

    改革開放以來,中國的經(jīng)濟(jì)、城鎮(zhèn)化水平和能源消費(fèi)量都在快速提高,隨之也帶來了一系列的環(huán)境污染問題。其中,中國的碳排放問題備受國際社會關(guān)注。因此,如何保持經(jīng)濟(jì)增長,促使環(huán)境污染日益減少,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展迫在眉睫,從近幾年各項(xiàng)數(shù)據(jù)表明,節(jié)能減排在中國取得了一定效果,但在碳減排研究還應(yīng)有進(jìn)一步發(fā)展空間。

    從區(qū)域?qū)用娉霭l(fā),研究能源碳排放的影響因素是有效實(shí)現(xiàn)節(jié)能減碳的重要研究方略。并且具有更為細(xì)致的操作性和針對性,各地區(qū)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)應(yīng)因地制宜,根據(jù)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境承載力狀況進(jìn)行調(diào)整。重慶作為中國西部地區(qū)的唯一直轄市,在一帶一路、西部大開發(fā)等國家重要戰(zhàn)略的推動下,成為了中國西部的最重要的經(jīng)濟(jì)增長中心之一[1]。但在粗放式經(jīng)濟(jì)增長的同時,環(huán)境污染問題也日趨嚴(yán)重。因此,重慶促進(jìn)工業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展是當(dāng)前亟待解決的戰(zhàn)略性問題。本文在利用IPCC計(jì)算重慶能源碳排放量的基礎(chǔ)上,基于STIRPAT模型,分析相關(guān)因素對樣本期內(nèi)重慶能源消費(fèi)碳排放的影響程度,再根據(jù)研究結(jié)果,針對性提出促進(jìn)重慶市能源環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展的相關(guān)建議。

    2研究設(shè)計(jì)

    2.1研究方法

    相關(guān)研究表明,能源碳排放對區(qū)域環(huán)境造成了嚴(yán)重的破壞和污染,本文將采用在IPAT模型基礎(chǔ)上擴(kuò)展的環(huán)境壓力評估模型——STIRPAT模型進(jìn)行實(shí)證研究。其一般形式如下:

    公式(1)中,I、P、A和T分別為環(huán)境壓力、人口規(guī)模、富裕程度和技術(shù)進(jìn)步。其中,a為常數(shù)項(xiàng);b、c、d是待估參數(shù),分別表示人口規(guī)模、富裕程度和技術(shù)進(jìn)步對環(huán)境污染影響的大小;μ:隨機(jī)擾動項(xiàng)。STIRPAT模型作為一個非線性模型,本文將在前文研究的基礎(chǔ)上,增加能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和城市化水平對STIRPAT模型進(jìn)行了擴(kuò)展,并將方程(1)分別取自然對數(shù),得到的方程(2)如下:

    其中,人口規(guī)模(P)采用常住人口表征;富裕程度(A)采用人均GDP表示;技術(shù)水平(T):第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)GDP的比重;同時城市化水平(U)是衡量一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平的重要現(xiàn)代化指標(biāo)[2];同時引入能源(C),即通過煤炭消費(fèi)占能源總消費(fèi)的比重來研究能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變動對環(huán)境壓力的影響。

    本研究所需相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于2000—2019年的《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》,缺失部分通過插值法補(bǔ)齊。

    2.2碳排放量核算

    根據(jù)IPCC(2006)中的方法計(jì)算了重慶2000-2018年二氧化碳排放量數(shù)據(jù),計(jì)算公式如下:

    在公式(3)中,i和t分別為各種能源和時間;:t年碳排放總量(單位:萬噸);:t年第i種能源消費(fèi)量(單位:萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤);為第i種能源的燃料低熱值;為i種能源的碳排放系數(shù);為i種能源的燃燒氧化率。相關(guān)數(shù)據(jù)均來自于2000-2019年的《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》,年鑒中提供了8種化石燃料的消費(fèi)量數(shù)據(jù),其中包含了能源加工轉(zhuǎn)換中的一些燃料投入和非能源使用的化石燃料。為了避免重復(fù)計(jì)算,本文在2000-2009年獲取能源平衡表中:煤炭、焦炭、焦?fàn)t煤氣、其他煤氣、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣和天然氣共11種能源;2010-2018年根據(jù)平衡表新增高爐煤氣、轉(zhuǎn)爐煤氣以及液化天然氣總共14種能源。逐年對重慶市消費(fèi)的各種能源剔除掉能源加工轉(zhuǎn)換過程中的投入量、損失量以及工業(yè)生產(chǎn)中用作原料和材料的部分。再根據(jù)公式計(jì)算得到重慶市2000-2018年的(凈)能源碳排放量。

    3實(shí)證分析

    3.1STIRPAT模型回歸分析

    本文應(yīng)用stata16進(jìn)行多元回歸分析,根據(jù)回歸結(jié)果可知,擬合優(yōu)度為0.963表明擬合優(yōu)度較好,通過F檢驗(yàn),但城市化水平和人均GDP的方差膨脹因子高達(dá)128.53和212.20,遠(yuǎn)大于10,說明兩者之間存在嚴(yán)重的多重共線性,且存在與經(jīng)濟(jì)意義相違背的系數(shù)以及不顯著等問題。所以,普通OLS擬合出的系數(shù)存在有偏估計(jì),不能根據(jù)普OLS擬合的結(jié)果進(jìn)行分析,因此必須消除自變量的多重共線性才能得到穩(wěn)健的估計(jì)量。

    3.2模型嶺回歸分析

    通過上述分析本文發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的OLS估計(jì)在本文中不具有有效性和穩(wěn)健性,為了克服嚴(yán)重的多重共線性對回歸結(jié)果帶來的影響,本文采用共線性數(shù)據(jù)分析的具有偏估計(jì)的嶺回歸進(jìn)行模型擬合。嶺回歸主要思想是用引入估計(jì)系數(shù)偏誤為代價,從而有效來降低估計(jì)系數(shù)方差。同時放棄OLS的無偏性損失部分信息,以降低精度為代價從而獲得更為符合實(shí)際的回歸系數(shù)。本文通過嶺回歸函數(shù)進(jìn)行回歸分析,采用嶺跡圖來選取變化逐漸平穩(wěn)時的嶺回歸系數(shù)。發(fā)現(xiàn)當(dāng)回歸方程的嶺回歸系數(shù)取0.5時,模型回歸系數(shù)才趨于穩(wěn)定,因此最終得到的具體回歸結(jié)果如下:

    InI=0.7474+0.2970lnP+0.3201lnA+0.1038lnC+0.0921lnU-0.0907lnT

    由嶺回歸結(jié)果可知,嶺回歸的系數(shù)在5%的顯著性水平上通過檢驗(yàn),R2為0.95,擬合效果較好,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為11.3357,顯著性為0.0365,也通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn),同時,經(jīng)濟(jì)意義與現(xiàn)實(shí)相符。因此,以下將采用嶺回歸的結(jié)果對重慶市能源消費(fèi)碳排放量與其影響因素之間的關(guān)系進(jìn)行具體分析。

    3.3具體結(jié)果分析

    從具體結(jié)果來看,模型模擬效果較好,同時與實(shí)際情況相符合。其中人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)增長、能源結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平和技術(shù)進(jìn)步都是碳排放增長的主要影響因素,技術(shù)進(jìn)步是遏制碳排放增長的最主要影響因素,正向影響因素的作用程度大小依次是經(jīng)濟(jì)增長>人口規(guī)模>能源結(jié)構(gòu)>城鎮(zhèn)化。

    從相關(guān)系數(shù)的大小來看,經(jīng)濟(jì)增長和人口規(guī)模都是重慶市能源消費(fèi)碳排放量的最重要的影響因素。經(jīng)濟(jì)增長是影響重慶市能源消費(fèi)碳排放量的首要因素,結(jié)果表明人均GDP每提高1%,重慶市的能源消費(fèi)碳排放量將增加0.3201%,這是由于重慶市的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)決定的,重慶作為傳統(tǒng)的重工業(yè)城市,前期的“先污染后治理”粗放式經(jīng)濟(jì)增長導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)的增長伴隨著環(huán)境污染的惡化。

    人口規(guī)模和城鎮(zhèn)化水平的不斷提升也是影響重慶市能源碳排放增長的重要因素。其經(jīng)濟(jì)意義分別為人口數(shù)量每增加1%,將會導(dǎo)致重慶市能源消費(fèi)碳排放量提高0.2970%;城市化水平每提高1%,將會導(dǎo)致重慶市能源消費(fèi)碳排放量提高0.0921%。重慶作為西部經(jīng)濟(jì)活力最強(qiáng)的直轄市,是西南地區(qū)的重要經(jīng)濟(jì)增長極之一,對人口流入具有巨大的吸引力,伴隨經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,促使重慶的人口密度逐漸提高,對于能源資源的需求量也越來越高,比如對交通、各種產(chǎn)品的需求都會導(dǎo)致重慶市的能源碳排放提高,所以倡導(dǎo)綠色生活勢在必行。與此同時,人口總量的不斷增長帶來集聚效應(yīng),導(dǎo)致城鎮(zhèn)化水平不斷提升,從而使得重慶市碳排放量的增加。

    能源結(jié)構(gòu)市另一個引起重慶市碳排放增加的因素。重慶是市能源失衡1%將會導(dǎo)致重慶市碳排放增加0.1038%。通過對重慶市2000-2018年的能源結(jié)構(gòu)比例.我們可知重慶市的能源結(jié)構(gòu)是在波動下降的,但是嶺回歸結(jié)果顯示它對重慶市碳排放的影響仍然為正并且通過顯著性檢驗(yàn),表明重慶市能源強(qiáng)度的降低還沒有直接起到減少碳排放的作用,重慶作為傳統(tǒng)重工業(yè)城市,能源消費(fèi)量仍然以煤炭為主,且大多為原煤直接燃燒。雖然一些技術(shù)進(jìn)步可以提高能源的利用效率,但目前對重慶的能源碳排放遏制效果仍然有待進(jìn)一步提升。

    從技術(shù)進(jìn)步的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),重慶市第三產(chǎn)業(yè)比重每增加1%,將會使得能源消費(fèi)碳排放減少0.0907%,說明技術(shù)進(jìn)步有利于降低重慶的能源碳排放強(qiáng)度。這可能與重慶的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有密切的關(guān)系,一方面,重慶市的批發(fā)、零售業(yè)及服務(wù)業(yè)早期發(fā)展情況較好,在推動經(jīng)濟(jì)增長的同時對于能源消耗的減少有一定幫助。近年來,重慶以工業(yè)和建筑業(yè)為核心的第二產(chǎn)業(yè)對重慶經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力影響越來越強(qiáng),這意味著能源資源的大量消耗,從而不利于重慶市的節(jié)能減排。因此,在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級中,重慶市仍應(yīng)堅(jiān)持發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),提高附加值更高的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比,使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更低碳環(huán)保,實(shí)現(xiàn)重慶既要“綠水青山”也要“金山銀山”的目標(biāo)。

    4結(jié)論與建議

    采用IPCC方法測算重慶市能源碳排放量,同時基于擴(kuò)展的STIRPAT模型,對2000—2018年重慶市能源消費(fèi)碳排放的主要影響因素進(jìn)行嶺回歸,得到如下研究結(jié)論:經(jīng)濟(jì)增長是導(dǎo)致重慶市能源碳排放增長的最主要因素,其次市人口規(guī)模,與此同時,技術(shù)進(jìn)步會遏制能源碳排放的增長,但目前重慶市遏制效果還欠佳。因此,本文提出如下建議:①重慶應(yīng)大力發(fā)展節(jié)能減排技術(shù),提高技術(shù)進(jìn)步率和生產(chǎn)力,促進(jìn)能源資源的利用率,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)化和生態(tài)產(chǎn)業(yè)化的目標(biāo);②優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),重慶政府應(yīng)制定合理政策鼓勵低耗能、高附加值的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展,促進(jìn)高新技術(shù)等信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展;③廣泛宣傳綠色生活理念,倡導(dǎo)低碳的居民生活方式和消費(fèi)方式,緩解重慶市的能源壓力,減少居民生活產(chǎn)生的碳排放。

    參考文獻(xiàn)

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    [2]吳敬銳,楊兆萍,阿達(dá)衣賽肯.2011.基于STIRPAT模型分析新疆能源足跡的影響因素[J].干旱區(qū)地理,34(1):187-192

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    [4]邵敏,郝晴,閆桂煥,許崇慶.山東省能源消費(fèi)碳排放影響因素分析[J].科學(xué)與管理,2019,39(04):64-68.

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    [6]黃蕊,王錚.基于STIRPAT模型的重慶市能源消費(fèi)碳排放影響因素研究[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2013,33(02):602-608.

    作者簡介:胡鈺苓(1997.5-);女;漢族;四川廣安人;碩士研究生;重慶工商大學(xué);研究方向:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與布局

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