基于面板數(shù)據(jù)的省級碳排放模型構(gòu)建及預(yù)測分析

摘" "要：在全球氣候變暖的大背景下早日實現(xiàn)碳達峰、碳中和，被認為是國家健康發(fā)展的重要前提，因此，約束碳排放、實現(xiàn)碳達峰等議題的研究顯得尤為重要。在已有碳排放影響指標的基礎(chǔ)上，基于無量綱化的2002—2019年面板數(shù)據(jù)，運用Pearson相關(guān)分析與主成分分析，重新構(gòu)建基于三次產(chǎn)業(yè)劃分的碳排放核算指標體系，構(gòu)建以重構(gòu)指標為基礎(chǔ)的碳排放占比核算模型，借助ARIMA時間序列模型對2020—2030年的指標量及碳排放量進行預(yù)測，最后進行結(jié)果分析并提出相關(guān)應(yīng)對策略。

關(guān)鍵詞：Pearson相關(guān)性分析；主成分分析；ARIMA時間序列模型；碳排放占比

中圖分類號：F121.3；X32" " " "文獻標志碼：A" " " 文章編號：1673-291X（2023）22-0038-03

引言

2005年《京都議定書》正式實施以來，學(xué)界對于碳排放的研究就如火如荼地展開。到目前為止，學(xué)者們主要的研究方向集中在碳排放影響因素分析、碳排放量核算以及減排路徑研究等方面。學(xué)界針對碳排放模型的研究以LMDI模型、STIRPAT模型、Kaya恒等式以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主；針對碳排放量核算方式的研究也多以指標值乘以碳排放因子為主。但是，目前我國針對碳排放量的測算多以出于管理需要的統(tǒng)計年鑒面板數(shù)據(jù)為支撐，缺乏統(tǒng)一標準的碳排放指標數(shù)據(jù)庫、測算公式以及誤差范圍設(shè)定，故碳排放量測算及分析結(jié)果存在一定程度的誤差。

侯麗朋、唐立娜等人運用STIRPAT模型建立碳排放模型，并設(shè)置增長情景以分析閩三角城市的達峰情況[1]。薛悅鑫、謝靜超等人用LMDI法探尋2005—2020年北京市碳排放影響因素及趨勢并提出應(yīng)對策略[2]。劉曉蝶、孟祥瑞等人利用Lassoc回歸模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析江蘇省碳達峰時間及碳達峰量[3]。陳恩通過線性回歸并引入3E綜合指數(shù)與固定成本分攤模型（FCAM）研究武漢城市圈碳放權(quán)空間分配[4]。譚丹、黃賢金通過測算東中西部碳排放總量及增速并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析研究生產(chǎn)總值與碳排放間的相互關(guān)系[5]。

本文選取全國30個省市自治區(qū)（除西藏自治區(qū)、臺灣、香港和澳門外）作為研究對象，基于面板數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為各省市占比后，參照已有研究，并運用Pearson相關(guān)性分析法與主成分分析法重新構(gòu)建基于三次產(chǎn)業(yè)劃分下的指標體系，運用多元線性回歸分析及Arima時間序列模型進行指標值系數(shù)確定和目標年指標值預(yù)測。結(jié)合各省市自治區(qū)以及七大地理區(qū)域的碳排放量、占比以及變化速率等指標，分析目前發(fā)展趨勢下的碳達峰情況并提出發(fā)展建議。

一、研究方法

Pearson相關(guān)性分析是利用空間向量模型分析兩特征值之間的距離的分析方法[6]。其反映在兩方面，一方面是Pearson相關(guān)系數(shù)（R2），另一方面是顯著性（P值）。R2為-1到1之間的無量綱統(tǒng)計指標，當|R2|越靠近1時表示兩特征值之間的相關(guān)性越高，越靠近0時表示兩特征值之間的相關(guān)性越低。下文分析時認定|R2|＜0.2，即兩特征值不存在相關(guān)性，其余均認定存在一定程度相關(guān)。P值為表示兩特征值相關(guān)性顯著度的指標，檢驗時通常認定P至少應(yīng)小于0.1。下文分析時，采用雙側(cè)檢驗認定P值＜0.05時有95%的概率認定兩特征值具有顯著性，P值＜0.01時有99%的概率認定兩特征值具有顯著性。

主成分分析法（PCA）通過一個綜合指標來解釋多個指標的集合，即通過對原始信息的降維處理得到新的綜合指標。在本文分析中即是利用主成分分析法將后文中的小類指標合并為大類指標進行權(quán)重計算。假設(shè)有m個樣本、n個指標以構(gòu)成大小為m*n的樣本矩陣X：

通過對上述矩陣求出其所對應(yīng)的協(xié)方差矩陣和協(xié)方差矩陣的特征值以及特征向量后得到：

n=樣本數(shù) p=主成分個數(shù)

α=指標系數(shù) F=主成分

根據(jù)p個主成分累計貢獻率大于85%確定主成分個數(shù)。

ARIMA時間序列模型即差分整合移動平均自回歸模型。此模型為ARMA模型，即自回歸移動平均模型與差分組合所得。此模型被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟領(lǐng)域的預(yù)測分析。

ARIMA（p，d，q）時間序列模型的數(shù)學(xué)形式可以表示為：

yt=μ+φ1*yt-1+...+φp*yt-p+θ1*et-1+...+θq*et-q（3）

其中：

y=目標年指標值 θ=MA的系數(shù)

t=目標年" " " " " " " " " p=時序數(shù)據(jù)滯后數(shù)

μ=常數(shù)" " " " " " " " " d=差分階數(shù)

φ=AR的系數(shù)" q=預(yù)測誤差滯后數(shù)

二、模型構(gòu)建與指標預(yù)測

（一）指標構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

本文選取參考文獻4和7中針對碳排放核算所用到的指標，最后篩選出農(nóng)作物總播種面積及農(nóng)用柴油使用量等27個指標。其中，農(nóng)作物總播種面積、鋼鐵產(chǎn)量以及生活污水排放量等指標數(shù)據(jù)收集自2003—2020年《中國城市統(tǒng)計年鑒》，碳排放量等指標數(shù)據(jù)收集自CEADs《中國碳核算數(shù)據(jù)庫》①②③④。針對以上指標進行初步分類，形成3大類27小類的碳排放量核算指標體系。將小類指標分別進行Pearson相關(guān)性分析，得出三次產(chǎn)業(yè)下各指標的相關(guān)關(guān)系。檢驗中發(fā)現(xiàn)，一產(chǎn)下屬指標中，農(nóng)膜使用量指標與其他指標相關(guān)性小于0.2，故按照省情差異重新進行篩選，篩選出遼寧、福建、貴州、以及云南四省刪除農(nóng)膜使用量指標，重新構(gòu)成各省市自治區(qū)指標，見表1。

（二）模型構(gòu)建及誤差復(fù)檢

將指標值進行無量綱化處理，得到比例并考慮到省情差異，將各類指標分省市進行主成分分析，按照主成分構(gòu)成85%—95%區(qū)間篩選主成分構(gòu)成大類指標。將碳排放量占比作為因變量、大類指標作為自變量進行多元回歸分析，得出基于三次產(chǎn)業(yè)劃分下的碳排放模型的大類指標值，將其與小類主成分系數(shù)相乘得到以27小類構(gòu)成的碳排放占比模型。將構(gòu)建的模型計算所得的碳排放總量與文獻8—11中的碳排放量進行誤差分析，誤差檢測標準采用政府間氣候變化專門委員會（IPCC）規(guī)定的±5.0%的誤差范圍。通過誤差分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，模型誤差與已有數(shù)據(jù)的誤差均在允許范圍之內(nèi)，故認定考慮省情差異的碳排放占比模型構(gòu)建有效。

E=a*（a1*A1+a2*A2+...+an*An）+β*（b1*B1+b2*B2+...+bm*Bm）+φ*（c1*C1+c2+...+cp*Cp）（4）

其中，a、β、φ為一產(chǎn)、二產(chǎn)、三產(chǎn)指標的總指標數(shù)，am、bm、cp為三次產(chǎn)業(yè)劃分下各類小指標系數(shù)，An、Bm、Cp為三次產(chǎn)業(yè)劃分下各類小指標量。

（三）指標及總量預(yù)測

運用SPSS軟件中的ARIMA時間序列預(yù)測模型設(shè)定目標年為2030年，進行27個小類指標以及30個省市自治區(qū)的碳排放總量預(yù)測，將得出的相關(guān)數(shù)據(jù)帶入碳排放占比模型（4）中，計算并進行調(diào)整后得出各省市自治區(qū)的碳排放占比。將預(yù)測所得的碳排放總量與占比進行計算得出分地理區(qū)及分省份的碳排放總量。

三、分析與建議

（一）分地理區(qū)域分析

根據(jù)我國七大地理分區(qū)將研究范圍內(nèi)的30個省市自治區(qū)（除西藏、香港和澳門外）進行合并，結(jié)果表明，按照目前發(fā)展趨勢，從碳排放量占比來看，2020—2030年間華北地區(qū)碳排放量占比由23.57%增長到25.23%；西北地區(qū)由12.69%增長到13.95%；除華北與西北地區(qū)外，其余地區(qū)占比均呈現(xiàn)下降狀態(tài)。雖然華東地區(qū)未來碳排放量占比呈現(xiàn)下降狀態(tài)，但華北與華東地區(qū)碳排放占比依然高達25.23%與22.48%，是我國碳排放量占比最高的兩個地區(qū)，依然是碳減排的主力地區(qū)。

從碳排放總量與增速來看，七大地理區(qū)域碳排放總量均呈現(xiàn)上升狀態(tài)。年平均增速最快的為華北和西北地區(qū)，分別為6 164.59萬噸/年和3 752.61萬噸/年；除華北與西北地區(qū)之外，其余五個地區(qū)碳排放量增速均呈現(xiàn)曲折下降的狀態(tài)。

此結(jié)果表明，我國碳排放的主力還是集中在華東與華北地區(qū)，此地區(qū)集中了我國近50%的碳排放總量，在未來一段時間內(nèi)減排的重點還應(yīng)著眼于華東與華北地區(qū)。七大地理區(qū)域均分布著規(guī)模大小不一的城市群，地區(qū)的碳排放變化情況與城市群內(nèi)部的調(diào)整以及與周邊的協(xié)作發(fā)展密不可分。

（二）分省市分析

從碳排放量占比來看，北京、天津兩市碳排放量占比將在2026年超過全國平均水平，河北、山西、遼寧等10個省市自治區(qū)碳排放量占比依舊高于全國平均水平，內(nèi)蒙古、吉林、上海等18個省市自治區(qū)均低于全國平均水平；河北、內(nèi)蒙古、遼寧等18個省市自治區(qū)碳排放量占比呈現(xiàn)逐年下降狀態(tài)，其余省市均呈現(xiàn)逐年上升狀態(tài)。

從碳排放總量與增速來看，內(nèi)蒙古、上海、山東、重慶四省市自治區(qū)碳排放總量實現(xiàn)負增長，其中蒙古自治區(qū)為最高，年均負增長量為2 504.68萬噸/年，其余各省份均呈現(xiàn)增長態(tài)勢。但在增長的省市內(nèi)，遼寧、黑龍江、浙江等12省市碳排放量增速呈現(xiàn)曲折放緩態(tài)勢，增長趨于平緩，在未來有逐漸達峰的趨勢。

此結(jié)果表明，各省市碳排放總量、占比與增速的變化與城市群分布以及地理鄰近性有較大關(guān)系。京津冀城市群表現(xiàn)為內(nèi)部省市碳排放總量的共同增長及河北省增速的逐步增大；長三角城市群表現(xiàn)為上海市作為中心城市進行產(chǎn)業(yè)升級，影響其內(nèi)部其他省份碳排放總增長；成渝城市群則表現(xiàn)為城市群及周邊省市碳排放量的同步下降；珠三角城市群表現(xiàn)為城市群及周邊區(qū)域碳排放總量的同步上升，但廣東省碳排放增速呈現(xiàn)放緩趨勢；長江中游城市群表現(xiàn)為其內(nèi)部碳排放量呈現(xiàn)增長趨勢，但湖北省增速呈現(xiàn)放緩趨勢。

（三）對策及建議

綜上所述，從兩個角度對預(yù)測結(jié)果進行分析中可以清楚地看出，省級碳排放變化的影響因素在于省際與省內(nèi)兩方面。故針對省級碳排放的對策應(yīng)著眼于城市群范圍內(nèi)部及周邊的協(xié)作關(guān)系，以及省域內(nèi)部的自我調(diào)整，故提出以下對策與建議。

1.各省市自治區(qū)應(yīng)明晰當前各自發(fā)展階段與未來發(fā)展?jié)摿?，根?jù)省情判斷經(jīng)濟發(fā)展與碳排放的變化關(guān)系，借助高質(zhì)量發(fā)展的契機積極推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，積極引導(dǎo)經(jīng)濟發(fā)展方式從資源密集型轉(zhuǎn)向智力密集型。

2.各省市自治區(qū)應(yīng)明晰當前能源消費結(jié)構(gòu)與消費潛力。一方面，通過頒布相關(guān)政策、加大科技研發(fā)投入等方式助力高耗能、高污染企業(yè)主動減碳；另一方面，大力發(fā)展風(fēng)能、水能以及太陽能等清潔能源，將清潔能源的使用日?；⒋蟊娀?，應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、居民日常生活等方面，降低碳基能源在能源結(jié)構(gòu)中的比例。

3.強化省域內(nèi)部城市間的相互聯(lián)系以及交通體系建設(shè)，積極建設(shè)一批城際高鐵以強化城際間的快速聯(lián)系，臨近城市之間構(gòu)建一小時城市圈，降低小汽車出行比例，減少化石燃料的使用。

4.強化城市群及省際間各產(chǎn)業(yè)部門的合作分工，發(fā)揮各省市比較優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)，通過產(chǎn)業(yè)適度集聚降低各省市“各自為政”所帶來的第二產(chǎn)業(yè)碳排放量增長，在城市群或省際之間實現(xiàn)碳排放空間的重新分配，助力在國家尺度下碳達峰目標早日實現(xiàn)。

5.建立城市群或省際間統(tǒng)一的碳排放協(xié)作機制。根據(jù)空間地理相似性和產(chǎn)業(yè)相似性，構(gòu)建統(tǒng)一的碳排放核算指標庫以及核算標準。積極做好相關(guān)指標的統(tǒng)計和調(diào)查工作，以一年為期進行碳減排行動實施現(xiàn)狀評估，以五年為期進行碳減排潛力預(yù)測，并以此為依據(jù)統(tǒng)一制定針對協(xié)作范圍內(nèi)各省市的減排意見及評估報告。

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