廣西碳排放影響因素分析和預(yù)測(cè)

韋海鳴,吳嘉越

南寧師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,廣西 南寧 530299

一、問(wèn)題的提出

工業(yè)革命后全球經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,同時(shí)自然資源消耗加劇,生態(tài)系統(tǒng)遭到破壞,應(yīng)對(duì)氣候變化問(wèn)題成為眾多學(xué)者研究的重點(diǎn).中國(guó)高度重視生態(tài)環(huán)境改善與經(jīng)濟(jì)同步發(fā)展,以“雙碳”促使中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面綠色轉(zhuǎn)型.“碳達(dá)峰碳中和”目標(biāo)要求中國(guó)在節(jié)能減排上分兩步走:第一步以碳達(dá)峰為首要目標(biāo),將全國(guó)視為一體,在2030年前實(shí)現(xiàn)碳排放達(dá)到歷史峰值,再平穩(wěn)下降;第二步是通過(guò)對(duì)中國(guó)各領(lǐng)域采用節(jié)能減排、碳捕捉、碳封存等技術(shù)實(shí)現(xiàn)全國(guó)碳中和.目前,中國(guó)碳減排工作已初步取得成效,但對(duì)于欠發(fā)達(dá)地區(qū)來(lái)說(shuō),其經(jīng)濟(jì)發(fā)展必將受制于二氧化碳排放的控制,尤其是廣西轉(zhuǎn)型升級(jí)緩慢、新舊動(dòng)能升級(jí)落后,下一步必須綜合考慮能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的協(xié)調(diào)問(wèn)題,明確廣西“雙碳”未來(lái)發(fā)展方向.

從國(guó)內(nèi)外碳排放研究來(lái)看,現(xiàn)有研究方向聚焦于碳排放量測(cè)算、碳排放強(qiáng)度分析、影響因素分析等.其中,碳排放預(yù)測(cè)主要包括模型構(gòu)建和核心影響因素預(yù)測(cè)兩個(gè)方面.模型構(gòu)建指利用歷史數(shù)據(jù)判斷分析影響二氧化碳排放因素,形成作用機(jī)制.核心影響因素預(yù)測(cè)指不同領(lǐng)域和能源結(jié)構(gòu)下,對(duì)碳排放影響因素的預(yù)測(cè).相關(guān)學(xué)者主要采取“自上而下”和“自下而上”兩種研究方式.

“自上而下”的研究方式綜合考慮了經(jīng)濟(jì)總體形勢(shì)、產(chǎn)業(yè)總體形勢(shì)、能源總體形勢(shì)等碳排放影響因素,通常采用L MDI模型和由IAPT模型衍生的STIRPAT模型.現(xiàn)有研究主要集中于各大一線城市、核心城市群和各領(lǐng)域進(jìn)行碳排放研究.張帆等預(yù)測(cè)了共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑下中國(guó)2020—2100年碳排放情況,認(rèn)為中國(guó)將有望提前3年實(shí)現(xiàn)碳排放達(dá)峰目標(biāo)[1].有學(xué)者基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化率、科學(xué)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)對(duì)西安市、東部發(fā)達(dá)地區(qū)、長(zhǎng)三角城市群、黃河流域、超大城市進(jìn)行碳排放影響因素分析[2-6].唐曉靈等對(duì)上海市和西安市碳排放影響因素進(jìn)行差異性比較分析[7].也有學(xué)者分別從城鎮(zhèn)居民生活、交通運(yùn)輸、建筑業(yè)、工業(yè)等不同領(lǐng)域?qū)Χ趸寂欧庞绊懸蛩剡M(jìn)行分析[8-11].王少劍等提出,工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來(lái)的環(huán)境效應(yīng)由經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)強(qiáng)度綜合決定[12].金昱在交通領(lǐng)域?qū)?guó)際大城市交通碳排放特征及減碳策略進(jìn)行研究[13].邵丹等則通過(guò)城市客運(yùn)交通電動(dòng)化對(duì)交通碳減排問(wèn)題進(jìn)行研究[14].

此外,經(jīng)濟(jì)運(yùn)行現(xiàn)狀、能源消費(fèi)趨勢(shì)、不同產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀等現(xiàn)實(shí)因素是現(xiàn)有碳排放研究中最受重視的方面.董鋒等認(rèn)為,GDP、煤炭消費(fèi)比重、能源強(qiáng)度與碳排放正相關(guān),第三產(chǎn)業(yè)與碳排放負(fù)相關(guān)[15].張騰飛等認(rèn)為,城鎮(zhèn)化的加速將不斷擴(kuò)大碳排放規(guī)模,也將對(duì)碳排放產(chǎn)生正向影響[16].

廣西碳排放影響因素與落實(shí)“雙碳”目標(biāo)關(guān)系密切.從現(xiàn)有研究文獻(xiàn)來(lái)看,以廣西為代表的民族地區(qū)碳排放影響因素及達(dá)峰研究相對(duì)較少.筆者采用“自上而下”研究方式中的STIRPAT模型對(duì)廣西二氧化碳排放峰值和驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行研究.首先根據(jù)2000—2019年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》測(cè)算廣西碳排放歷史數(shù)據(jù),采用L MDI模型對(duì)廣西經(jīng)濟(jì)運(yùn)行現(xiàn)狀、能源消費(fèi)趨勢(shì)及技術(shù)減排手段、現(xiàn)有人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀等進(jìn)行影響效應(yīng)分析.其次通過(guò)STIRPAT模型預(yù)測(cè)不同情景下廣西二氧化碳排放峰值,在不同情景中對(duì)比分析廣西未來(lái)30年預(yù)期發(fā)展以及影響效用.最后預(yù)測(cè)廣西碳排放峰值及達(dá)峰時(shí)間,為廣西順利實(shí)現(xiàn)國(guó)家于2030年前達(dá)峰的目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供參考.

二、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)碳排放核算方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

碳排放核查需要注意以下4點(diǎn):一是二氧化碳排放需要發(fā)生化學(xué)變化才能產(chǎn)生,因此需要剔除終端消費(fèi)量中工業(yè)的“用作原料的消費(fèi)量”和除加工轉(zhuǎn)換量中“火力發(fā)電”“供熱”外的能源消耗量;二是電力消費(fèi)實(shí)質(zhì)上只有在火電生產(chǎn)過(guò)程中才會(huì)排放二氧化碳,而后續(xù)電力的消費(fèi)中并不再產(chǎn)生二氧化碳;三是需注意能源種類中“其他能源”主要為非化石能源,因此需在測(cè)算中剔除;四是在對(duì)分行業(yè)碳排放進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)需注意火力發(fā)電產(chǎn)生和熱力碳排放的分解問(wèn)題.根據(jù)對(duì)歷年能源平衡表的分析,熱力碳排放只產(chǎn)于工業(yè),因此在分行業(yè)統(tǒng)計(jì)時(shí)將熱力碳排放全部計(jì)入工業(yè),火力發(fā)電碳排放根據(jù)各行業(yè)電力的終端消費(fèi)量按比例進(jìn)行分配.

二氧化碳總量計(jì)算公式為:

其中,CO2all指某一地區(qū)二氧化碳排放總量;CO2direct指某一地區(qū)在生產(chǎn)不同產(chǎn)品過(guò)程和直接使用化石能源所產(chǎn)生的二氧化碳消費(fèi)量;CO2indirect指某一地區(qū)二氧化碳間接排放總量,即從廣西區(qū)外調(diào)入電量和區(qū)內(nèi)調(diào)出電量產(chǎn)生二氧化碳的差值,也就是使用在廣西的碳排放量.

CO2direct計(jì)算公式為:

其中,Ac指化石能源消耗量(t),EF指能源排放因子,i指不同能源.

CO2indirect計(jì)算公式為:

其中,Acelec指廣西區(qū)外調(diào)入電量與區(qū)內(nèi)調(diào)出電量之差,EF指電力排放因子.

(二)L MDI因素分解方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

L MDI因素分解方法是判別經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展變化決定性因素的指數(shù)分解方法,適用于碳排放影響因素識(shí)別.L MDI因素分解方法實(shí)質(zhì)上是通過(guò)分式的分子分母相互約分,將碳排放量分解為合適的影響因素,例如某地區(qū)的GDP、人口、產(chǎn)業(yè)、能源等.然后計(jì)算變動(dòng)指數(shù),即計(jì)算基期與期末影響因素的變動(dòng)情況對(duì)碳排放的影響程度.總體來(lái)看,L MDI因素分解方法的優(yōu)點(diǎn)如下:一是因素分解完整,能夠徹底地將碳排放量分解為多個(gè)影響因素而不會(huì)留下無(wú)法解釋的殘差項(xiàng);二是不同影響因素效應(yīng)值總和等于總效應(yīng)值,因此可對(duì)不同影響因素效應(yīng)值作進(jìn)一步對(duì)比分析.

(三)基于IPAT擴(kuò)展的STIRPAT模型與數(shù)據(jù)來(lái)源

STIRPAT模型是經(jīng)典的環(huán)境影響評(píng)估模型,是IPAT模型的擴(kuò)展形式.相比于IPAT模型,STIRPAT模型通過(guò)引入指數(shù)的方式解決了IPAT模型影響因素的數(shù)目限制,可引入多個(gè)獨(dú)立變量,使得現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)與模型構(gòu)建更具有一致性和可行性.方程右邊的回歸系數(shù)是解釋變量與被解釋變量的交互作用,反映了解釋變量的效率問(wèn)題.本研究的主要數(shù)據(jù)來(lái)自L MDI模型中影響效應(yīng)值較高的數(shù)據(jù),此外還包括相應(yīng)年份統(tǒng)計(jì)年鑒中廣西城鎮(zhèn)化率變化情況.

三、廣西碳排放總量變化趨勢(shì)

(一)碳排放總體規(guī)模變化趨勢(shì)

廣西二氧化碳排放總量呈加速上升到穩(wěn)定上升的變化趨勢(shì),分別于2005年和2019年首次突破10 000萬(wàn)噸碳排放和20 000萬(wàn)噸碳排放,2019年碳排放達(dá)到21 616.97萬(wàn)噸碳排放.2019年廣西二氧化碳排放量約為2000年的391%,約為2010年的142%和2015年的126%.目前,由于國(guó)家實(shí)施能耗“雙控”政策和進(jìn)行供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,廣西碳排放增速已逐步放緩,“十三五”時(shí)期碳排放年均增速為4.16%,“十二五”時(shí)期碳排放年均增速為－1%,均低于“十一五”“十五”時(shí)期碳排放年均增速.

(二)人均碳排放變化趨勢(shì)

人均碳排放是碳排放權(quán)的體現(xiàn),若“人均”與“總量”并未趨同將直接影響欠發(fā)達(dá)地區(qū)發(fā)展和人民安居樂(lè)業(yè).2019年廣西人均碳排放達(dá)4.36噸/人,分別高于2000年、2010年、2015年人均碳排放3.2噸/人、1.05噸/人、0.77噸/人,略高于碳排放總量增速,但從現(xiàn)有增速來(lái)看尚未達(dá)到峰值(見(jiàn)圖1).根據(jù)中國(guó)第七次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù),廣西人口規(guī)模相較于中國(guó)第六次全國(guó)人口普查時(shí)增長(zhǎng)了8.91%,常住人口快速增長(zhǎng)的同時(shí),若碳排放總量受到限制,人均碳排放將加速下滑,作為欠發(fā)達(dá)地區(qū)的廣西經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展則可能出現(xiàn)倒退的現(xiàn)象.因此,碳達(dá)峰背景下若一味“控總量”將會(huì)給欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)帶來(lái)巨大損失,必須將區(qū)域的發(fā)展權(quán)也納入碳達(dá)峰相關(guān)政策執(zhí)行的考量.

圖1 2000—2019年廣西人均碳排放和能源強(qiáng)度變化趨勢(shì)

(三)單位GDP碳排放變化趨勢(shì)

單位GDP碳排放量往往衡量了地區(qū)節(jié)能減排效率,是技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的象征,廣西單位GDP二氧化碳排放變化趨勢(shì)如圖1所示.廣西單位GDP碳排放量由2000年2.66噸碳排放/萬(wàn)元下降到2019年的1.02噸碳排放/萬(wàn)元,呈現(xiàn)先下降后上升再下降的波動(dòng)趨勢(shì),但總體下降趨勢(shì)明顯.

四、廣西碳排放影響因素分析

L MDI模型通過(guò)指數(shù)分解進(jìn)行影響因素強(qiáng)度分析,根據(jù)Kaya恒等式分解多個(gè)影響因素.筆者通過(guò)2000—2019年廣西碳排放核算時(shí)對(duì)總量、主要能源、主要領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)分析與歷史研究,將二氧化碳排放分解為碳排放系數(shù)(F)、能源結(jié)構(gòu)(ES)、能源強(qiáng)度(EI)、人均GDP(pGDP)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)、人口規(guī)模(POP)6個(gè)因素.這6個(gè)因素是碳排放宏觀指標(biāo)(見(jiàn)表1).

表1 碳排放影響因素

(一)模型建立

筆者根據(jù)L MDI模型,確定各個(gè)影響因素發(fā)生單位變化時(shí)對(duì)二氧化碳的影響效應(yīng),即通過(guò)計(jì)算影響效應(yīng)值來(lái)分析影響效應(yīng).L MDI模型具體公式為:

其中C表示碳排放總量(噸),E表示能源消費(fèi)量(噸),GDP表示地區(qū)生產(chǎn)總值(億元),POP表示人口(萬(wàn)人),i表示不同產(chǎn)業(yè),j表示不同種類能源.

△C、Ct、C0分別表示影響效應(yīng)值、t時(shí)刻影響效應(yīng)值、基期影響效應(yīng)值,各個(gè)影響因素影響效應(yīng)值公式如下:

(二)碳排放影響因素效應(yīng)分解

如圖2和表2所示,能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出在廣西碳排放影響因素中影響效應(yīng)明顯,其中能源結(jié)構(gòu)(2011年后)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出呈正效應(yīng),能源強(qiáng)度呈負(fù)效應(yīng),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人口規(guī)模影響效應(yīng)較弱.

圖2 2000—2019年廣西碳排放影響累積效應(yīng)圖

1.能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)分解結(jié)果

由圖2可知,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)值變化明顯,2008年能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)值為－8 927.4,2011年能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)由負(fù)值轉(zhuǎn)回正值,達(dá)到7 833.6并且正向影響程度不斷增大,自2015年以后能源結(jié)構(gòu)對(duì)二氧化碳的影響超過(guò)其余影響因素,2019年能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)值達(dá)到45 306.能源結(jié)構(gòu)中對(duì)碳排放影響最大的是煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu),因此煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化影響了能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)值的走向.

2.能源強(qiáng)度效應(yīng)分解結(jié)果

由圖2可知,能源強(qiáng)度效應(yīng)值自2000年后始終保持為負(fù)值,并且逐步加大.能源強(qiáng)度是技術(shù)進(jìn)步的體現(xiàn),也是與碳排放呈相反趨勢(shì)的要素,因此能源強(qiáng)度影響效應(yīng)值始終保持負(fù)值.能源強(qiáng)度的減碳效應(yīng)主要是第二產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度下降的貢獻(xiàn).然而其余影響因素效應(yīng)抵消,同期碳排放總量并未下降,總體上依然呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì),因此呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng).

3.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)分解結(jié)果

由圖2可知,歷年其影響值對(duì)二氧化碳排放表現(xiàn)一般呈正效應(yīng),但影響值較小.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)值自2001年為－97.7,2004年由負(fù)值轉(zhuǎn)為正值29.1,2011年達(dá)到影響效應(yīng)的峰值1 332.4,之后逐步下降,到2019年變?yōu)?38.二氧化碳排放主要集中于第二產(chǎn)業(yè),因此二產(chǎn)增加值占比與碳排放呈正相關(guān).

4.經(jīng)濟(jì)水平效應(yīng)分解結(jié)果

由圖2可知,經(jīng)濟(jì)水平效應(yīng)值始終對(duì)二氧化碳排放表現(xiàn)正效應(yīng),且影響顯著.第二產(chǎn)業(yè)增加值的增長(zhǎng)對(duì)國(guó)民生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)有較大的促進(jìn)作用,但占比較高的碳排放集中于制造業(yè)中的高能耗產(chǎn)業(yè)以及火力發(fā)電,因此國(guó)民生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)導(dǎo)致碳排放同步增長(zhǎng),使經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出對(duì)廣西碳排放呈正效應(yīng),且影響效應(yīng)值較大.根據(jù)廣西國(guó)民生產(chǎn)總值增速來(lái)看,其與經(jīng)濟(jì)水平影響效應(yīng)值保持同步趨勢(shì).

5.人口規(guī)模效應(yīng)分解結(jié)果

由圖2可知,人口規(guī)模所帶來(lái)的影響效應(yīng)值較小,并且具有波動(dòng)式變化的特征.人口決定了城市二氧化碳排放總量的潛力值,人口規(guī)模增加擴(kuò)大了整體社會(huì)對(duì)二氧化碳排放總需求,因此其值多數(shù)年份對(duì)碳排放表現(xiàn)正效應(yīng),但廣西人口增速并不穩(wěn)定,且在2005年、2010年人口出現(xiàn)不同程度的負(fù)增長(zhǎng),這也是影響效應(yīng)值轉(zhuǎn)為負(fù)值的原因之一.

五、基于STIRPAT模型的廣西碳排放模型分析

筆者對(duì)廣西二氧化碳排放進(jìn)行STIRPAT模型建模.STIRPAT模型以高度集約的方式從經(jīng)濟(jì)運(yùn)行現(xiàn)狀、產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、能源消費(fèi)和環(huán)境保護(hù)4個(gè)核心角度描述廣西經(jīng)濟(jì)水平(技術(shù)發(fā)展情況)、人均GDP(區(qū)域富裕程度)、人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(生產(chǎn)要素分布)、能源結(jié)構(gòu)(低碳綠色程度)對(duì)二氧化碳排放的影響效應(yīng),并且模擬出各個(gè)因素對(duì)二氧化碳排放沖擊反應(yīng).

(一)STIRPAT模型的擴(kuò)展

STIRPAT模型是多變量的非線性模型,具體公式如下:

等式兩邊取對(duì)數(shù):

經(jīng)過(guò)處理擬合得到多元線性模型,l nI為因變量,表示二氧化碳排放量(萬(wàn)噸);l na為常數(shù);l nES、l nEI、l npGDP、l nIS、l nPOP為自變量,分別表示煤炭占能源消耗比例、經(jīng)濟(jì)水平、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模;lne為誤差項(xiàng).考慮到城鎮(zhèn)化率對(duì)二氧化碳排放具有較大影響,因此將城鎮(zhèn)化率(URB)加入模型.

具體公式如下:

(二)嶺回歸分析

筆者應(yīng)用SPSS對(duì)近20年來(lái)廣西煤炭占能源消耗比例、經(jīng)濟(jì)水平、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模等數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸分析,發(fā)現(xiàn)各個(gè)變量之間方差膨脹因子(VIF)較高,尤其是人均GDP、經(jīng)濟(jì)水平、城鎮(zhèn)化率高達(dá)50以上,其中人均GDP和城鎮(zhèn)化率分別為442.485和237.877,采用一般線性方程得出的方程系數(shù)可靠性較低,為得出可靠結(jié)果需要消除多重共線性,采用嶺回歸對(duì)影響因素進(jìn)行分析,結(jié)果如表2所示:

表2 多重共線性檢驗(yàn)

為避免變量之間多重共線性問(wèn)題導(dǎo)致的估計(jì)誤差,筆者采用嶺回歸來(lái)研究經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出等因素對(duì)2000—2019年廣西碳排放量的影響程度.根據(jù)建立的STIRPAT擴(kuò)展模型,嶺跡圖中各個(gè)變量回歸系數(shù)的嶺跡曲線衡量了不同k值情況的擬合效果.當(dāng)擬合曲線保持平穩(wěn)時(shí),模型擬合效果較好,因此選擇嶺回歸系數(shù)為0.15,得出結(jié)果顯示模型整體擬合效果較好.其中R2＝0.959 5,F＝50.78,Sig＝0.00 000 003,但l nPOP(人口規(guī)模)T檢驗(yàn)由于大于0.1,所以無(wú)法認(rèn)為人口規(guī)模這一因素作為主要影響.與L MDI模型影響因素效應(yīng)相同,人口規(guī)模對(duì)二氧化碳排放影響并不顯著.因此,需要剔除人口規(guī)模變量重新進(jìn)行擬合.

如表3所示,再次選擇嶺跡圖中各個(gè)變量所繪制線條變化保持平穩(wěn)時(shí)的k值作為本模型的嶺回歸系數(shù),此時(shí)選擇嶺回歸系數(shù)為0.13.得出結(jié)果顯示,R2＝0.959 5,F＝66.289,F檢驗(yàn)顯著,各個(gè)自變量標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)的T檢驗(yàn)Sig＜0.1,說(shuō)明方程擬合度較好,擬合結(jié)果符合檢驗(yàn)要求,滿足統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.

表3 嶺回歸系數(shù)為0.13的系數(shù)分析

根據(jù)嶺回歸得出各個(gè)影響因素的影響因子,非標(biāo)準(zhǔn)化嶺回歸方程如下:

根據(jù)式(15)中影響因素的正負(fù)值和大小,可以認(rèn)為同L MDI分解結(jié)果一致,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、城鎮(zhèn)化水平、能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)廣西二氧化碳排放量具有顯著正向影響,經(jīng)濟(jì)水平對(duì)廣西二氧化碳排放量存在顯著負(fù)向影響,再次驗(yàn)證非標(biāo)準(zhǔn)嶺回歸方程具有可靠性.

筆者根據(jù)擴(kuò)展的STIRAPT模型將式(15)改為以e為底數(shù)的指數(shù)方程進(jìn)行廣西二氧化碳峰值情景模擬,具體方程為:

(三)可靠性檢驗(yàn)

再次檢驗(yàn)碳排放預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確性,將2000—2019年經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出等指標(biāo)數(shù)據(jù)代入式(16),從而對(duì)2000—2019年廣西碳排放進(jìn)行可靠性預(yù)測(cè)分析,并將預(yù)測(cè)所得數(shù)據(jù)和根據(jù)能源消耗所測(cè)算的碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖3所示,實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值曲線重合度較高,歷史變化趨勢(shì)相同.

圖3 2000—2019年廣西碳排放量實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值

模型檢驗(yàn)結(jié)果顯示,2010年以前廣西碳排放量實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值平均誤差約為10%,2010年后平均誤差在3%左右,模型擬合情況較好,可以認(rèn)為筆者構(gòu)建的碳排放預(yù)測(cè)模型有利于開(kāi)展廣西碳排放預(yù)測(cè).

六、廣西二氧化碳達(dá)峰情景設(shè)置、峰值預(yù)測(cè)及碳減排潛力分析

(一)廣西二氧化碳達(dá)峰情景設(shè)置

筆者進(jìn)行3種情景下廣西碳達(dá)峰情景設(shè)置,分別為經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景、低碳情景和強(qiáng)化節(jié)能情景.這3種情景主要考慮經(jīng)濟(jì)與低碳不同程度配置.其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景以現(xiàn)有政策和歷史發(fā)展數(shù)據(jù)為主要參考設(shè)定,主要目標(biāo)仍為經(jīng)濟(jì)發(fā)展;低碳情景需考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展和低碳生活并重,適當(dāng)降低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所需的高能耗能源;強(qiáng)化節(jié)能情景以2030年達(dá)峰為主要目標(biāo),將低碳生活作為最終目標(biāo),實(shí)現(xiàn)煤炭能源“近零化”、工業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、技術(shù)發(fā)展新突破、城鄉(xiāng)發(fā)展均衡化.

2020年部分?jǐn)?shù)據(jù)尚未公布且根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷,低碳情景下2050年前達(dá)峰更符合中國(guó)國(guó)情和地區(qū)發(fā)展現(xiàn)狀,因此本研究預(yù)測(cè)周期為2020—2050年,分為3個(gè)階段:一是2021—2025年,即“十四五”時(shí)期;二是2026—2030年,即“十五五”時(shí)期,考慮到“十五五”末期也是中國(guó)實(shí)現(xiàn)二氧化碳達(dá)峰時(shí)期,這一階段要求低碳環(huán)保,能耗進(jìn)一步降低;三是2031—2050年,這一階段廣西碳中和目標(biāo)將基本實(shí)現(xiàn),工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)入后期.

1.不同情景下廣西未來(lái)30年煤炭占比變化趨勢(shì)

煤炭占能源消耗比例將會(huì)呈下降趨勢(shì),未來(lái)必將實(shí)現(xiàn)“近零化”.煤炭消費(fèi)占比居高不下(保持在50%左右),若未來(lái)占比仍不加速下降,碳減排將難以達(dá)到成效.但考慮到廣西工業(yè)振興正在開(kāi)展,化石能源需求與依賴較大,因此,工業(yè)化發(fā)展、人民生活水平提高、非化石能源的興起等會(huì)提高剛性碳排放需求,經(jīng)濟(jì)尚未得到充分發(fā)展的廣西難以可持續(xù)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì).筆者認(rèn)為,廣西煤炭占能源整體總消費(fèi)總體趨勢(shì)將會(huì)呈下降趨勢(shì),但中后期下降速度可在一定程度上減緩,經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下將由2019年的－0.8%變化至2050年的－1%,低碳情景下將由2019年的－1.3%變化至2050年的－1%,強(qiáng)化節(jié)能情景下將由2019年的－1.8%變化至2050年的－1.1%.

2.不同情景下廣西未來(lái)30年能源強(qiáng)度變化趨勢(shì)

能源強(qiáng)度總體呈降低趨勢(shì)不變,但降低幅度需加快進(jìn)行.參照表4中2000—2019年規(guī)劃劃分時(shí)間段對(duì)廣西和全國(guó)能源強(qiáng)度進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),廣西能源強(qiáng)度雖呈下降趨勢(shì),但下降幅度相對(duì)全國(guó)水平來(lái)說(shuō)較小.“十五”“十一五”“十二五”“十三五”時(shí)期全國(guó)能源強(qiáng)度5年的年均增速分別為2.21%、－4.18%、－3.85%、－2.76%,廣西能源強(qiáng)度5年的年均增速分別為2.64%、－1.16%、－3.38%、－2.2%,廣西能源強(qiáng)度降幅相對(duì)較低.筆者認(rèn)為,廣西能源強(qiáng)度將加速下降,經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下將由2019年的－1%變化至2050年的－0.5%,低碳情景下將由2019年的－1.7%變化至2050年的－2.5%,強(qiáng)化節(jié)能情景下將由2019年的－3%變化至2050年的－2.7%.

表4 2000—2019年廣西和全國(guó)能源強(qiáng)度 單位:噸/萬(wàn)元

續(xù)表

3.不同情景下廣西未來(lái)30年GDP增長(zhǎng)率變化趨勢(shì)

未來(lái)廣西GDP增長(zhǎng)率將逐年降低,但初期仍將保持一定增速,同時(shí)人均GDP增長(zhǎng)率將會(huì)在逐年下降的過(guò)程中呈現(xiàn)反彈趨勢(shì),進(jìn)入短暫的增長(zhǎng)期,在經(jīng)歷短暫的波動(dòng)后將會(huì)在2050年趨于平穩(wěn).根據(jù)廣西“十四五”規(guī)劃,2025年前將保持5.5%的人均GDP增長(zhǎng)率.廣西人均GDP增長(zhǎng)率將具有一定的增長(zhǎng)空間.因此,廣西國(guó)民生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率前期仍應(yīng)保持較高增速,再穩(wěn)步下降至3%左右,從而保持經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正常運(yùn)行,經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下將由2019年的6.5%變化至2050年的3%,低碳情景下將由2019年的6%變化至2050年的2%,強(qiáng)化節(jié)能情景下將由2019年的5.3%變化至2050年的2%.

4.不同情景下廣西未來(lái)30年第二產(chǎn)業(yè)增加值變化趨勢(shì)

廣西第二產(chǎn)業(yè)增加值增長(zhǎng)仍會(huì)增加,但增速將減緩或者后期呈較小幅度下降.根據(jù)廣西“十四五”規(guī)劃工業(yè)和制造業(yè)產(chǎn)值將同時(shí)進(jìn)行提升,其中工業(yè)將年均超過(guò)8%,而2015—2019年,廣西第二產(chǎn)業(yè)增加值增長(zhǎng)率連續(xù)5年低于全國(guó)平均水平,要想實(shí)現(xiàn)“十四五”目標(biāo),要進(jìn)一步加大工業(yè)、制造業(yè)投入,廣西第二產(chǎn)業(yè)增加值具有較大增幅空間.筆者認(rèn)為,廣西初期仍需第二產(chǎn)業(yè)增加值占比增速略高于國(guó)民生產(chǎn)總值增速,再穩(wěn)步下降,經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下將由2019年的7%變化至2050年的3%,低碳情景下將由2019年的6%變化至2050年的2.5%,強(qiáng)化節(jié)能情景下將由2019年的5.3%變化至2050年的2%.

5.不同情景下廣西未來(lái)30年城鎮(zhèn)化率變化趨勢(shì)

廣西城鎮(zhèn)化率在未來(lái)10年左右將保持較高的增長(zhǎng)速度.按照中國(guó)“十四五”規(guī)劃,到2025年,中國(guó)城鎮(zhèn)化率將達(dá)到65%,這意味著在“十四五”期間每年要有約1 000萬(wàn)人移居到城市.筆者認(rèn)為,廣西城鎮(zhèn)化率將具有較大增長(zhǎng)空間,未來(lái)廣西城鎮(zhèn)化率增速將由較高增速逐步平穩(wěn),最終表現(xiàn)為微小的增長(zhǎng)幅度,經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下將由2019年的1.4%變化至2050年的0.9%,低碳情景下將由2019年的1.3%變化至2050年的0.6%,強(qiáng)化節(jié)能情景下將由2019年的1.15%變化至2050年的0.4%.

(二)廣西二氧化碳峰值情景模擬結(jié)果及碳減排潛力分析

1.不同情景下廣西二氧化碳排放模擬結(jié)果

按照不同情景下二氧化碳影響因素參數(shù)假設(shè)計(jì)算出各個(gè)影響因素的實(shí)際值,將不同情景設(shè)置中的各個(gè)影響因素實(shí)際數(shù)值代入方程,即可預(yù)測(cè)廣西2020—2050年二氧化碳排放總量.由圖4所示,按照現(xiàn)有發(fā)展趨勢(shì),廣西將于2037年達(dá)到碳排放峰值,其排放量將達(dá)到2.48億噸二氧化碳;若以低碳環(huán)保為主要目標(biāo),將于2029年到達(dá)碳排放峰值,即按照國(guó)家要求于2030年前達(dá)峰,其排放量將達(dá)到2.22億噸二氧化碳;若以經(jīng)濟(jì)發(fā)展為主要目標(biāo)將于2045年達(dá)到碳排放峰值,其排放量將達(dá)到3.17億噸二氧化碳,是基準(zhǔn)情形和低碳排放情形的1.27倍和1.42倍.按照國(guó)家要求進(jìn)行碳減排,廣西在2030年前達(dá)到峰值雖然具有一定難度,但在保證低碳引導(dǎo),加速調(diào)節(jié)能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),降低經(jīng)濟(jì)過(guò)高增速水平的有效措施下具有達(dá)成可能.

圖4 廣西二氧化碳峰值情景模擬結(jié)果

2.不同情境下廣西二氧化碳減排潛力分析

從廣西碳減排潛力來(lái)看(見(jiàn)圖5、表5),利用相同年份下3種情景碳排放量相減得出碳減排量,即經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景－基準(zhǔn)情景(EG－BASE)、低碳情景－基準(zhǔn)情景(LC－BASE)、低碳情景－經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景(LC－EG).不同情景下的相同年份碳減排量表明,低碳情景下2029年廣西二氧化碳排放量將分別低于基準(zhǔn)情景和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情境下1 680萬(wàn)噸、2 691萬(wàn)噸.2050年廣西國(guó)民生產(chǎn)總值將在3種情景分別達(dá)到3.9萬(wàn)億元、3.7萬(wàn)億元、3.5萬(wàn)億元.2050年廣西二氧化碳排放量將分別低于基準(zhǔn)情景和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情境下8 690萬(wàn)噸和11 612萬(wàn)噸.此時(shí)廣西國(guó)民生產(chǎn)總值在3種情景將達(dá)到9.55萬(wàn)億元、7.4萬(wàn)億元、6.8萬(wàn)億元.結(jié)果表明,經(jīng)過(guò)對(duì)能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率等關(guān)鍵因素進(jìn)行調(diào)整,廣西二氧化碳減排效果明顯,相應(yīng)情景下經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)不同程度的影響,低碳情景(LC)下與經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景(EG)下的國(guó)民生產(chǎn)總值于2050年出現(xiàn)較大差值.

表5 廣西碳減排潛力分析

圖5 廣西碳減排潛力

具體來(lái)看,煤炭消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量的比例在2029年經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景(EG)、基準(zhǔn)情景(BASE)、低碳情景(LC)下分別為40.8%、36.9%、32.2%,2050年分別為21.1%、14.2%、4.45%.3種情境對(duì)比下煤炭消費(fèi)量占比變化明顯,低碳情景(LC)下考慮到全國(guó)現(xiàn)有能源消費(fèi)是以煤炭為主的基礎(chǔ)現(xiàn)實(shí),煤炭消費(fèi)“近零化”較難實(shí)現(xiàn),且煤炭能保障能源穩(wěn)定提供,適時(shí)為區(qū)域補(bǔ)充能源,因此2050年僅降低到10%以下.

第二產(chǎn)業(yè)增加值在經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景(EG)、基準(zhǔn)情景(BASE)、低碳情景(LC)下2029年分別達(dá)到12 826億元、11 784億元、11 271億元,2050年分別為32 894億元、24 718億元、21 501億元.3種情景下,在2029年前考慮到廣西經(jīng)濟(jì)發(fā)展尚需空間,因此仍然保持一定增速,并且3種情景下的變化幅度差距不大,但從2050年的第二產(chǎn)業(yè)增加值可以看出,2029年后3種情景變化幅度出現(xiàn)較大變化,分別較2020年第二產(chǎn)業(yè)增加值增加25 786億元、17 610億元、14 393億元.

城鎮(zhèn)化率在經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景(EG)、基準(zhǔn)情景(BASE)、低碳情景(LC)下2029年分別為66.2%、65.5%、65.1%,2050年分別為86.7%、81.7%、79.7%.城鎮(zhèn)化率是影響碳排放的較大因素,但未來(lái)城鎮(zhèn)化進(jìn)程并不會(huì)因?yàn)椤半p碳”政策出現(xiàn)較大波動(dòng),即未來(lái)廣西城鎮(zhèn)化率仍然會(huì)保持上升,上升至80%后保持微幅波動(dòng).

能源強(qiáng)度在經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景(EG)、基準(zhǔn)情景(BASE)、低碳情景(LC)下2029年分別為0.475噸/萬(wàn)元、0.449噸/萬(wàn) 元、0.395噸/萬(wàn) 元,2050年分 別 為0.364噸/萬(wàn) 元、0.274噸/萬(wàn) 元、0.223噸/萬(wàn)元.廣西處于欠發(fā)達(dá)區(qū)域,科技創(chuàng)新能力和人才儲(chǔ)備較弱,能源強(qiáng)度大幅下降可能性偏低,因此3種情景中能源強(qiáng)度前期變化相差不大,但考慮到未來(lái)全國(guó)乃至全球技術(shù)得到重大突破,廣西因此得到高新技術(shù)引進(jìn),能源強(qiáng)度出現(xiàn)加速下降.

2029年,人均GDP在經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景(EG)、基準(zhǔn)情景(BASE)、低碳情景(LC)下分別為7.15萬(wàn)元/人、6.8萬(wàn)元/人、6.62萬(wàn)元/人,2050年分別為16.4萬(wàn)元/人、12.9萬(wàn)元/人、12.3萬(wàn)元/人.個(gè)人財(cái)富綜合衡量了人口規(guī)模和國(guó)民生產(chǎn)總值兩個(gè)因素,更好地描述了碳達(dá)峰背景下廣西人民生活富足的程度.

七、結(jié)論與建議

筆者構(gòu)建廣西碳排放核算體系,核算廣西2000—2019年二氧化碳排放量,分析廣西碳排放總量碳排放變化趨勢(shì),再進(jìn)一步根據(jù)L MDI模型和嶺回歸分析對(duì)能源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)水平、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模等因素進(jìn)行影響效應(yīng)分析,然后根據(jù)中國(guó)和廣西經(jīng)濟(jì)運(yùn)行歷史趨勢(shì)對(duì)廣西未來(lái)30年經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的必要要素進(jìn)行判斷,最后基于STIPRAT模型對(duì)廣西2020—2050年二氧化碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè),得出廣西碳排放峰值和達(dá)峰時(shí)間點(diǎn)與對(duì)應(yīng)時(shí)間節(jié)點(diǎn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的情景,確定廣西按照國(guó)家要求在2030年前達(dá)峰所需基礎(chǔ)(即2029年達(dá)峰),為廣西碳減排進(jìn)行潛力分析奠定基礎(chǔ).研究發(fā)現(xiàn):

一是廣西碳排放總量呈上升趨勢(shì),2000—2019年年均增速為7.06%,其中“十五”“十一五”時(shí)期碳排放呈高速增長(zhǎng),年均增速分別為14.78%和5.19%,“十二五”時(shí)期碳排放逐步減少,年均增速為－1%,“十三五”時(shí)期碳排放再次增長(zhǎng),年均增速為4.16%.2000—2019年人均碳排放增速為6.83%,略低于碳排放量年均增速0.23%.單位GDP碳排放量由2000年2.66噸碳排放/萬(wàn)元到2019年下降至1.02噸碳排放/萬(wàn)元,年均降幅達(dá)4.68%,低于碳排放年均增速2.38%.綜上所述,2000—2019年廣西碳排放量年均增速和人均碳排放量年均增速的絕對(duì)值均大于單位GDP碳排放量年均降幅的絕對(duì)值,碳排放增加速度高于碳減排速度,廣西碳排放尚未達(dá)到峰值.

二是對(duì)碳排放影響的主要因素為能源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)水平和能源強(qiáng)度,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人口規(guī)模的影響略低.其中能源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分別受煤炭消費(fèi)占比、人均GDP和第二產(chǎn)業(yè)占比的影響.能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)水平的影響效應(yīng)值自2010年后始終保持為正值,能源強(qiáng)度的影響效應(yīng)值始終保持為負(fù)值,人口規(guī)模的影響效應(yīng)值隨人口變動(dòng)進(jìn)行波動(dòng).城鎮(zhèn)人口的能源高消費(fèi),因此需額外考慮城鎮(zhèn)化率的影響.

三是強(qiáng)效減排情境下可實(shí)現(xiàn)國(guó)家目標(biāo)在2030年前達(dá)峰,但實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)需廣西全社會(huì)付出巨大努力.強(qiáng)效減排情景下,碳排放達(dá)峰時(shí)排放量為2.22億噸,按此情景發(fā)展,2050年廣西GDP達(dá)6.8萬(wàn)億元,人均GDP達(dá)12.3萬(wàn)元/人,煤炭消費(fèi)占比為4.45%,能源強(qiáng)度為0.223.經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下,碳排放達(dá)峰時(shí)排放量為2.22億噸,按此情景發(fā)展,2050年廣西GDP達(dá)9.6萬(wàn)億元,人均GDP達(dá)16.5萬(wàn)元/人,煤炭消費(fèi)占比為21.2%,能源強(qiáng)度為0.364.基準(zhǔn)情景下,碳排放達(dá)峰時(shí)排放量為2.48億噸,按此情景發(fā)展,2050年廣西GDP達(dá)7.4萬(wàn)億元,人均GDP達(dá)13萬(wàn)元/人,煤炭消費(fèi)占比為14.2%,能源強(qiáng)度為0.274.從上可知,強(qiáng)效減排情景相較于經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景和基準(zhǔn)情景的碳排放峰值時(shí)將有效節(jié)省0.69億噸、0.95億噸二氧化碳排放量,碳減排比例分別為21.7%、29.9%,實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)效減排.

推進(jìn)“碳達(dá)峰碳中和”是廣西高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇,要處理好降碳與發(fā)展之間的關(guān)系,盡可能減少降碳對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響.

一是加快能源結(jié)構(gòu)多元化,推行清潔能源發(fā)展.“十四五”時(shí)期是廣西能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型進(jìn)入增量轉(zhuǎn)型階段的好時(shí)機(jī),要以天然氣、光伏發(fā)電、水電、生物質(zhì)能等可再生資源代替煤炭等高污染能源.從與東南亞國(guó)家能源合作上提出建議.第一,讓可再生資源“走進(jìn)來(lái)”.東南亞國(guó)家可再生資源豐富,廣西有地緣優(yōu)勢(shì).因此,把東南亞國(guó)家能源引進(jìn)來(lái)將大幅減緩廣西用能緊張,極大地改善廣西作為煤炭依賴型地區(qū)的劣勢(shì),但需著重解決國(guó)際貿(mào)易壁壘問(wèn)題,打破市場(chǎng)準(zhǔn)入限制,并注意能源安全問(wèn)題.第二,加速能源發(fā)展,全力駛?cè)胄履茉磿r(shí)代.中國(guó)有大量核電、水電、風(fēng)電建設(shè)的基礎(chǔ)性研究機(jī)構(gòu)和團(tuán)隊(duì),因此廣西可在區(qū)域安全建設(shè)的基礎(chǔ)下,適當(dāng)引進(jìn)國(guó)內(nèi)具有先進(jìn)技術(shù)水平的研究機(jī)構(gòu)和基礎(chǔ)建設(shè)團(tuán)隊(duì).

二是優(yōu)化調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).未來(lái)廣西優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的主要工作在于制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈后移,即重點(diǎn)發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè),改造傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè).因此,從制造業(yè)現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)鏈延伸和新興產(chǎn)業(yè)上看:第一,以制造業(yè)為龍頭引領(lǐng),加速產(chǎn)業(yè)低碳綠色轉(zhuǎn)型.廣西現(xiàn)有制造業(yè)中的高碳排放產(chǎn)業(yè)往往居于產(chǎn)業(yè)鏈前端,同時(shí)也是保障供應(yīng)鏈安全的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè).因此,對(duì)于這些高放排放產(chǎn)業(yè)不僅不可“一刀切”式向外轉(zhuǎn)移或者取締,而且在碳達(dá)峰背景下還需要這些行業(yè)中的龍頭企業(yè)和政府共同推動(dòng)技術(shù)革新浪潮.第二,建設(shè)戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè).充分利用廣西重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等資源,并將科研成果轉(zhuǎn)換為技術(shù)成果,同時(shí)引進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)來(lái)引領(lǐng)廣西產(chǎn)業(yè),壯大數(shù)字建設(shè)、智能制造、新材料等新興產(chǎn)業(yè),最終實(shí)現(xiàn)自主研發(fā)和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì),形成新興產(chǎn)業(yè)集聚地和千億級(jí)產(chǎn)業(yè).

三是加快低碳城市建設(shè).加快探索低碳城市建設(shè)是一條綠色低碳發(fā)展的高質(zhì)量發(fā)展之路,因此,從城鎮(zhèn)居民消費(fèi)、建筑、交通主要排放源上看:第一,城鎮(zhèn)居民消費(fèi)主要體現(xiàn)在家用電器、汽車(chē)上,推動(dòng)居民消費(fèi)碳排放減少需要推動(dòng)生產(chǎn)生活方式向低碳模式轉(zhuǎn)變,例如加快“零碳城市”“無(wú)廢城市”“綠色智慧小鎮(zhèn)”等低碳試點(diǎn)工作.第二,建筑業(yè)碳排放主要表現(xiàn)為建筑建造過(guò)程碳排放,減少建筑業(yè)碳排放需要提高建筑全生命周期,杜絕“大拆大建”,建設(shè)城市“微循環(huán)”系統(tǒng),完成城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型.第三,交通減排需要同時(shí)進(jìn)行“加法”與“減法”.“加法”是要加快新能源公共交通應(yīng)用,加大投入新能源公共基礎(chǔ)設(shè)施,鼓勵(lì)公眾采用共享出行,同時(shí)利用共享交通打通“最后一公里”,從而讓碳排放從根源上消失;“減法”則是構(gòu)建綠色高效的多式聯(lián)運(yùn)體系,減少運(yùn)輸裝備使用燃油化,即減少公路運(yùn)輸,增加鐵路、水運(yùn)等運(yùn)輸方式.