基于STIRPAT模型的武漢市碳排放情景分析

余利豐

(江漢大學(xué) 武漢研究院，湖北 武漢 430056)

0 引言

面對資源約束趨緊、環(huán)境污染嚴(yán)重、生態(tài)系統(tǒng)退化、氣候變化反常的嚴(yán)峻形勢，2020年9月22日，習(xí)近平總書記在第75屆聯(lián)合國大會上宣布：“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，二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和?！盵1]實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和是一場廣泛、復(fù)雜且影響深遠(yuǎn)的經(jīng)濟(jì)社會系統(tǒng)性變革，需要正確處理好經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳減排、整體與局部、短期與長期的關(guān)系[2-7]。對于武漢市這樣一個(gè)工業(yè)城市來說，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展是未來發(fā)展的必由之路。低碳政策的制定與實(shí)施離不開摸清自身未來的碳排放趨勢，因此，科學(xué)預(yù)測未來碳排放量及研究碳排放的影響因素具有重要意義。

STIRPAT模型是進(jìn)行碳排放預(yù)測的經(jīng)典模型之一，目前已被廣泛應(yīng)用于碳排放達(dá)峰的預(yù)測研究中。張樂勤等[8]基于STIRPAT模型分析了安徽省能源消費(fèi)的碳排放發(fā)展趨勢，指出安徽省未來的碳排放量將進(jìn)一步加大，由此會進(jìn)一步加劇安徽省的減排壓力，因此安徽省應(yīng)加快經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整，大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、環(huán)保產(chǎn)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)。黃蕊等[9]基于STIRPAT模型定量分析了江蘇省未來能源消費(fèi)碳排放量的發(fā)展趨勢，認(rèn)為提高技術(shù)增長率有利于控制能源消費(fèi)的碳排放量。張巍[10]基于STIRPAT模型對陜西省工業(yè)碳排放量進(jìn)行了預(yù)測和情景分析，指出保持經(jīng)濟(jì)適度增長、控制能源強(qiáng)度和優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，能夠有效降低陜西省工業(yè)碳排放量。鑒于此，本文以武漢市為例，基于擴(kuò)展STIRPAT模型分析影響武漢市碳排放的關(guān)鍵因素，運(yùn)用情景分析法預(yù)測不同情景下的碳排放及減排潛力，為武漢市的低碳發(fā)展之路提供參考。

1 研究方法

1.1 STIRPAT模型簡介

STIRPAT模型由IPAT模型演變而來。1971年，Ehrlich和Holdren[11]首次提出IPAT模型，形成了碳排放量與人口規(guī)模、人均財(cái)富及技術(shù)水平之間的關(guān)系，用于測度人口變化對環(huán)境壓力的影響[7]，即：

I=P×A×T

(1)

式(1)中，P代表人口規(guī)模；A代表人均財(cái)富或人均產(chǎn)出；T代表技術(shù)，也可指經(jīng)濟(jì)活動的能源效率；I代表碳排放量。

由于IPAT模型假定不同影響因素對環(huán)境的影響是一致的，并不能很好地揭示不同情況下人口規(guī)模、人均財(cái)富以及技術(shù)水平對環(huán)境影響的變化[8]，1994年Dietz和Rosa在IPAT模型的基礎(chǔ)上提出了STIRPAT模型[9]：

I=P×A×T×e

(2)

式(2)中，e為模型誤差項(xiàng)。

STIRPAT模型既允許將各系數(shù)作為參數(shù)來估計(jì)，也允許對各影響因素進(jìn)行適當(dāng)分解。York等對無法反應(yīng)模型中各個(gè)因素非均衡與非單調(diào)的函數(shù)關(guān)系的缺陷進(jìn)行了修正與完善[10]。目前，STIRPAT模型已被廣泛應(yīng)用于碳排放的預(yù)測研究中。

1.2 STIRPAT模型的估計(jì)

在實(shí)際研究中，采用STIRPAT模型進(jìn)行回歸分析時(shí)，自變量之間難以避免地存在多重共線，導(dǎo)致計(jì)算出來的結(jié)果與實(shí)際現(xiàn)象存在差距。這就需要對模型進(jìn)行修正。嶺回歸模型是對共線性數(shù)據(jù)進(jìn)行有偏估計(jì)的回歸方法，本質(zhì)是改良的最小二乘法。假設(shè)傳統(tǒng)的多元線性回歸模型的一般形式可以表示為：

y=Xβ+ε

(3)

式(3)中，y是1個(gè)n×1的向量；X為n×p數(shù)據(jù)矩陣；β是1個(gè)p×1的參數(shù)向量；ε為誤差項(xiàng)。一般情況下，參數(shù)β的估計(jì)結(jié)果為：β=(XXT)-1XTy。在估計(jì)參數(shù)β中，數(shù)據(jù)矩陣X必須是滿秩矩陣，即自變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系。但在實(shí)際研究中，難以避免自變量數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)性。當(dāng)自變量數(shù)據(jù)之間存在著較強(qiáng)的多重共線時(shí)，|XXT|-1≈0，則參數(shù)β不可識別。由于數(shù)據(jù)之間的多重共線，矩陣(XXT)-1變得幾乎不可逆，從某種意義上來說，矩陣(XXT)-1變得很大，致使方差Var(β|X)=σ2(XXT)-1增大，使得對系數(shù)的估計(jì)變得不準(zhǔn)確[6]。

嶺回歸估計(jì)法是在XXT基礎(chǔ)上增加一個(gè)常數(shù)矩陣KI，此時(shí)矩陣(XXT+KI)的奇異程度小于XXT。按照嶺回歸的估計(jì)結(jié)果，此時(shí)參數(shù)β的估計(jì)結(jié)果為：

β*=(XXT+KI)-1XTy

(4)

從參數(shù)β*可以看出，嶺回歸的估計(jì)結(jié)果比最小二乘法時(shí)的估計(jì)結(jié)果更穩(wěn)定。在實(shí)際估計(jì)中，一般采用方差膨脹因子判斷是否采用嶺回歸方法，當(dāng)方差膨脹因子大于10時(shí)，自變量之間存在著多重共線，此時(shí)應(yīng)該對變量采用嶺回歸分析。

1.3 基于STIRPAT模型的武漢市碳排放預(yù)測模型的設(shè)定

借鑒黎孔清等[12]和張哲等[3]的做法，結(jié)合武漢市特點(diǎn)，選擇人口、人均GDP、碳排放強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度等因素[6，11]構(gòu)建武漢市碳排放峰值預(yù)測的STIRPAT模型：

lnI=a+blnP+clnA+dlnT+elnU+flnF+glnC+hlnE+ε

(5)

式(5)中，I為碳排放；P為人口總量；A為財(cái)富水平，用人均國內(nèi)生產(chǎn)總值來表示；T為技術(shù)水平，用碳排放強(qiáng)度作為代理變量，以第三產(chǎn)業(yè)碳排放量與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比值來表示；U為城鎮(zhèn)化水平指標(biāo)，采用城鎮(zhèn)人口占常住人口的比重來衡量；F為能源強(qiáng)度，以萬元工業(yè)生產(chǎn)總值消費(fèi)的能源總量表示；C為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重來表示；E為能源結(jié)構(gòu)，以煤炭消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量的比重表示；a為常數(shù)項(xiàng)；b，c，d，e，f，g，h為待估計(jì)系數(shù)；ε為誤差項(xiàng)。模型中用到的變量數(shù)據(jù)來源于2000—2019年武漢市統(tǒng)計(jì)年鑒。

由于武漢市統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)沒有公布二氧化碳排放數(shù)據(jù)，借鑒趙秀娟等[13]的測算方法，可估算出武漢市碳排放總量。一般而言，碳排放計(jì)算公式可設(shè)定為：

E=∑Ei=∑Ti×δi

(6)

式(6)中，E為碳排放總量；Ei為各種碳源的碳排放量；Ti為各種碳排放源的量；δi為各碳排放源的碳排放系數(shù)。由于原始統(tǒng)計(jì)時(shí)，各種能源的消費(fèi)均為實(shí)物統(tǒng)計(jì)量，測算碳排放時(shí)必須轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)量，各種能源折標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)見《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(2019年)。

為了判斷因變量I與變量P，A，T，F(xiàn)，C，U，E之間是否存在多重共線，首先對各個(gè)變量進(jìn)行普通最小二乘法估計(jì)。STIRPAT模型共線性檢驗(yàn)結(jié)果見表1。由表1可知，所有變量的方差膨脹因子遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于最大容忍度10，說明解釋變量之間存在嚴(yán)重的多重共線性，普通最小二乘法的回歸系數(shù)的可信度低，不能有效地解釋碳排放因子。

為了保證模型估計(jì)結(jié)果的有效性，采用嶺回歸進(jìn)行擬合。以武漢市2000—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用SPSS 25進(jìn)行嶺回歸建模，以0.01作為單位長度，嶺回歸系數(shù)K在0～1之間取值，觀察R2和K的關(guān)系。當(dāng)R2和K趨于平穩(wěn)時(shí)，嶺回歸估計(jì)模型有意義，選取K=0.3作為模型結(jié)果，模型的擬合優(yōu)度R2為0.947 4，說明該模型的建立效果比較理想。檢驗(yàn)?zāi)M的方差，可知F=23.0463，SigF<0.01，故在顯著性為1%的水平下通過方差檢驗(yàn)。最終建立的武漢市碳排放嶺回歸方程為：

lnI=3.5127+0.2702lnC-0.5217lnU-0.0613lnT+0.1348lnA+0.6654lnP-0.1165lnF+0.6363lnE。

表1 STIRPAT模型共線性檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)得到的碳排放嶺回歸方程，代入數(shù)據(jù)計(jì)算，得到2000—2019年武漢市碳排放預(yù)測值與實(shí)際值的比較如圖1所示。由圖1可知，與碳排放的實(shí)際值進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)預(yù)測值誤差范圍為-1.93%～1.74%，模型擬合程度較高，可以進(jìn)行碳排放預(yù)測。

圖1 2000—2019年武漢市碳排放預(yù)測值與實(shí)際值的比較

2 武漢市碳排放的情景預(yù)測分析

2.1 情景分析

根據(jù)湖北省和武漢市的低碳發(fā)展政策與法規(guī)，綜合考慮武漢市經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和社會發(fā)展等因素，設(shè)定3種不同政策下的發(fā)展變化情景，即設(shè)置3個(gè)碳排放情景，均以2019年為基期，以2030年為目標(biāo)年，以5年為1個(gè)時(shí)段，與國家和地方政府的5年規(guī)劃相對應(yīng)，以國家層面的碳達(dá)峰、碳中和時(shí)間界限為重要參考依據(jù)，并根據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整設(shè)置情景分析。

基準(zhǔn)情景：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)強(qiáng)度按照既定的速度進(jìn)行調(diào)整，武漢市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整速度較慢、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化速度較慢、能源消費(fèi)強(qiáng)度調(diào)整速度較慢。

強(qiáng)排放模式情景：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整速度較慢，碳排放較高的第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例較高；能源結(jié)構(gòu)中，煤炭消費(fèi)占能源消費(fèi)的比重較高；能源消費(fèi)強(qiáng)度較高。

低碳情景：政府通過優(yōu)化調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，努力改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，重點(diǎn)高碳行業(yè)的能源消費(fèi)水平下降、能源消費(fèi)強(qiáng)度下降。

依據(jù)《武漢市國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》(以下簡稱《綱要》)中的相關(guān)規(guī)定預(yù)設(shè)相關(guān)數(shù)據(jù)，其中，GDP增長率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源利用率數(shù)據(jù)根據(jù)《綱要》進(jìn)行設(shè)定?；凇半p碳”目標(biāo)，按照5年規(guī)劃時(shí)間段的劃分方法，將2021—2030年劃分為2021—2025年和2026—2030年2個(gè)時(shí)間段。

2.2 情景預(yù)測

1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平預(yù)測

根據(jù)《綱要》中關(guān)于武漢市2025年的GDP規(guī)劃，將2020—2030年的GDP年均增速設(shè)置為7%，得到武漢市2021—2030年人均GDP預(yù)測值，見表2。

表2 武漢市2021—2030年人均GDP預(yù)測值 元

2)人口發(fā)展水平預(yù)測值

武漢市2021—2030年人口預(yù)測值見表3。由表3可知，隨著武漢市城鎮(zhèn)化推進(jìn)和經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，武漢市的人口流入速度還將不斷增長，存在一定的人口增長空間。

表3 武漢市2021—2030年人口預(yù)測值 萬人

3)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平預(yù)測

結(jié)合《綱要》，武漢市2021—2030年城鎮(zhèn)化率預(yù)測值見表4。由表4可知，2021—2030年武漢市的城鎮(zhèn)化率將進(jìn)一步提升，但提升速度有所放緩。

表4 武漢市2021—2030年城鎮(zhèn)化率預(yù)測值

4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展水平預(yù)測

根據(jù)《綱要》，3種情景下武漢市2021—2030年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展水平預(yù)測值見表5。結(jié)合武漢市當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化趨勢可知，未來其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍將呈現(xiàn)出第二產(chǎn)業(yè)占比下降，第三產(chǎn)業(yè)比重上升的發(fā)展趨勢。

表5 3種情景下武漢市2021—2030年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展水平預(yù)測值

5)碳排放強(qiáng)度預(yù)測

3種情景模式下武漢市2021—2030年碳排放強(qiáng)度預(yù)測值見表6。由表6可知，隨著國家下達(dá)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)，未來武漢市碳排放強(qiáng)度將呈現(xiàn)下降的發(fā)展趨勢。

表6 3種情景下武漢市2021—2030年碳排放強(qiáng)度預(yù)測值 t/萬元

6)能源強(qiáng)度預(yù)測

結(jié)合《綱要》，3種情景下武漢市2021—2030年能源強(qiáng)度預(yù)測值見表7。由表7可知，受碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的約束，未來武漢市萬元工業(yè)產(chǎn)值中能源消耗的比重將呈現(xiàn)不斷下降的發(fā)展趨勢。

表7 3種情景下武漢市2021—2030年能源強(qiáng)度預(yù)測值 t標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元

7)能源結(jié)構(gòu)預(yù)測

結(jié)合《綱要》，3種情景下武漢市2021—2030年能源結(jié)構(gòu)發(fā)展水平預(yù)測值見表8。由表8可知，隨著國家層面碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的約束，未來武漢市煤炭消費(fèi)在一次性能源消費(fèi)中的比重呈現(xiàn)下降的發(fā)展趨勢。

表8 3種情景下武漢市2021—2030年能源結(jié)構(gòu)發(fā)展水平預(yù)測值

3 基于STIRPAT模型的碳排放情景分析

3.1 武漢市碳排放達(dá)峰情景預(yù)測

利用STIRPAT模型計(jì)算出的武漢市2021—2030年碳排放達(dá)峰預(yù)測值見表9。

表9 武漢市2021—2030年碳排放達(dá)峰預(yù)測值 萬t

從表9可以看出，武漢市的碳排放只有在低碳情景下才出現(xiàn)先增加后下降的變化趨勢，即出現(xiàn)碳排放達(dá)峰的情況；而在基準(zhǔn)情景和強(qiáng)排放模式情景下，則呈現(xiàn)繼續(xù)增長的變化趨勢。在基準(zhǔn)情景下，2021—2030年的排放一直保持增長的態(tài)勢，于2030年達(dá)14 050.4 萬t；在低碳情景下，碳排放量在2025年達(dá)到峰值，即12 539.0 萬t，之后開始下降到2030年的11 899.4 萬t。在強(qiáng)排放模式情景下，2021—2030年的碳排放一直保持增長的態(tài)勢，至2030年達(dá)15 005.7 萬t。因此，在低碳情景下，可于2025年實(shí)現(xiàn)碳排放達(dá)峰，為武漢市如期完成國家層面的碳中和目標(biāo)奠定基礎(chǔ)。

3.2 低碳情景下武漢市的減排潛力

為實(shí)現(xiàn)2030年碳達(dá)峰、2060年碳中和目標(biāo)，武漢市首先必須使碳排放達(dá)到峰值。按照低碳情景模式，武漢市需在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、碳排放強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)方面進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方面，武漢市要大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，尤其是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，提升第三產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)總量中的比例。根據(jù)測算，2021—2025年武漢市第三產(chǎn)業(yè)在地區(qū)生產(chǎn)總值中的比重要年均提升0.9%左右；在2025—2030年第三產(chǎn)業(yè)在地區(qū)生產(chǎn)總值中的比重要年均提升0.7%左右。這就意味著，與2020年相比，2025年第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重要增加4.58%，而2030年第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重則要增加8.29%。按照這個(gè)速度來測算，到2025年，武漢通過調(diào)整第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的比重，碳排放應(yīng)比2020年減少1.24%；到2030年，武漢通過調(diào)整第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的比重，碳排放應(yīng)比2020年減少8.29%。這就意味著，在2021—2030年間，武漢市通過優(yōu)化升級產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)碳排放減少8.29%，減排潛力巨大。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級帶來的減排效應(yīng)不僅體現(xiàn)在自身方面，還體現(xiàn)在與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相連的能源消費(fèi)方面。與2019年相比，2025年能源消費(fèi)強(qiáng)度下降33.22%，2030年能源消費(fèi)強(qiáng)度下降52.3%。按照這個(gè)速度來測算，與2019年相比，2025年武漢市通過降低能源消費(fèi)強(qiáng)度，碳排放比2019年減少2.04%；到2030年，武漢市通過降低能源消費(fèi)強(qiáng)度，碳排放比2019年減少3.21%。

在能源結(jié)構(gòu)方面，武漢市煤炭消費(fèi)占一次能源消費(fèi)的比重從2019年的44.81%下降至2025年的29.28%，在2030年大約為21.31%。在能源消費(fèi)中，煤炭消費(fèi)占能源消費(fèi)比重的下降也帶來了碳排放的下降。與2019年相比，2025年武漢市通過降低煤炭消費(fèi)在一次能源消費(fèi)中的比重，碳排放比2019年減少9.88%；到2030年，武漢通過降低能源結(jié)構(gòu)，碳排放比2019年減少14.95%。

總而言之，在低碳情景下，武漢市通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，能夠達(dá)到良好的碳減排效果，并促使與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)的能源結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)強(qiáng)度降低，為2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰奠定了良好的基礎(chǔ)。

4 結(jié)論

通過STIRPAT模型，運(yùn)用情景分析法，分別對基準(zhǔn)、強(qiáng)排放模式、低碳3種情景下武漢市2021—2030年的碳排放情況進(jìn)行預(yù)測，指出武漢市只有在低碳情景下才能在2025年實(shí)現(xiàn)碳排放達(dá)峰，而在基準(zhǔn)情景和強(qiáng)排放模式情景下碳排放繼續(xù)保持上升的趨勢。通過將優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰。因此，武漢市要大力進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，尤其是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，提升第三產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)總量中的比例；另一方面，在進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的同時(shí)，要優(yōu)化武漢市的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，提高能源利用效率，降低能源強(qiáng)度。