“雙碳”背景下遼寧省碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析
——基于擴(kuò)展Kaya恒等式

王詩云, 李 琦, 胡靜怡, 王安迪

(沈陽航空航天大學(xué) a. 理學(xué)院, b. 電子信息工程學(xué)院, 遼寧 沈陽 110136)

近200年以來,伴隨著工業(yè)化進(jìn)程的加快以及科技的進(jìn)步,人類對(duì)自然界的影響越來越大。尤其是在近幾十年,人類活動(dòng)產(chǎn)生了大量的溫室氣體,導(dǎo)致全球氣溫快速攀升。在溫室氣體中,二氧化碳對(duì)全球氣溫快速增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)最大[1]。因此,減少二氧化碳的排放對(duì)應(yīng)對(duì)氣候變化問題起著至關(guān)重要的作用。中國(guó)政府承諾,將在2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰,2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和[2],并明確了省級(jí)碳排放的約束性目標(biāo)[3]。遼寧省蘊(yùn)藏著豐富的礦產(chǎn)資源,也是建國(guó)初期國(guó)家重點(diǎn)建設(shè)的全國(guó)重工業(yè)基地之一,為我國(guó)的工業(yè)化發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn),被譽(yù)為“共和國(guó)的長(zhǎng)子”[4]。但近20年來,由于科技的進(jìn)步、市場(chǎng)化的推進(jìn)以及省內(nèi)資源枯竭,和世界上其他工業(yè)區(qū)一樣,不可避免地陷入了轉(zhuǎn)型發(fā)展的陣痛期[5]。當(dāng)前國(guó)家提出的“雙碳”戰(zhàn)略,既是機(jī)遇,又是挑戰(zhàn)。面對(duì)省內(nèi)對(duì)化石能源依賴度高、重工業(yè)、高污染、高排放產(chǎn)業(yè)多的問題,遼寧省應(yīng)積極發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)、低碳經(jīng)濟(jì),實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展。因此研究遼寧省碳排放的驅(qū)動(dòng)因素對(duì)遼寧省的轉(zhuǎn)型發(fā)展和實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)至關(guān)重要。

目前分析碳排放影響因素的模型有IPAT模型、STIRPAT模型、EKC曲線、Kaya恒等式等。其中Kaya恒等式是由Kaya于1989年在IPCC的研討會(huì)上提出的,Kaya模型通過數(shù)學(xué)恒等式和乘數(shù)分解,將經(jīng)濟(jì)、政策和人口等影響碳排放量的主要因素表現(xiàn)出來,該模型的優(yōu)勢(shì)在于可以依次反映出影響碳排放的宏觀因素[6]。國(guó)內(nèi)外大量學(xué)者通過Kaya模型對(duì)碳排放驅(qū)動(dòng)因素展開研究,研究尺度包括城市、省份、國(guó)家和行業(yè)等。張巍[7]通過構(gòu)建Kaya模型,研究了西安市碳排放的影響因素;王長(zhǎng)建等[8]通過擴(kuò)展的Kaya模型,定量分析了新疆維吾爾自治區(qū)的碳排放驅(qū)動(dòng)因素;Mahony[9]和Yang等[10]分別通過構(gòu)建擴(kuò)展的Kaya模型,定量分析了愛爾蘭和中國(guó)的碳排放驅(qū)動(dòng)因素;戴小文等[11]通過Kaya模型研究了中國(guó)農(nóng)業(yè)能源消耗碳排放變化驅(qū)動(dòng)因素及其貢獻(xiàn)?？傮w來看,這些研究都取得了很好的結(jié)果,提供了碳減排相對(duì)應(yīng)的舉措,也充分驗(yàn)證了模型的可靠性。

目前關(guān)于遼寧省的碳排放研究大多集中于情景分析和預(yù)測(cè)方面[12-13],進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素分析的研究較少。本文運(yùn)用遼寧省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),通過構(gòu)建擴(kuò)展的Kaya恒等式,利用LMDI分解定量分析影響遼寧省碳排放的因素,為遼寧省實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)和轉(zhuǎn)型發(fā)展提供政策參考依據(jù)。

1 研究區(qū)域、研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

遼寧省位于東北地區(qū)南部,介于38°43′～43°26′N,118°53′～125°46′E之間,總面積14.8萬km2。根據(jù)第七次全國(guó)人口普查結(jié)果[14],2020年遼寧省常住人口為4 259.14萬人,城鎮(zhèn)化率達(dá)72.14%。根據(jù)2021年遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒,2020年遼寧省實(shí)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值25 115.00億元,比2019年增長(zhǎng)0.6%,人均GDP達(dá)5.90萬元。2020年,遼寧省能源消費(fèi)總量2.48億t標(biāo)準(zhǔn)煤,煤炭消費(fèi)比重為53.7%,較2015年下降3.7%;石油消費(fèi)比重為30.3%,基本持平;天然氣消費(fèi)量穩(wěn)步提高,比重從3.4%提高到3.9%;非化石能源消費(fèi)量占比從2015年的6.4%提升至2020年的8.6%[15]。目前,遼寧省成立碳達(dá)峰碳中和工作領(lǐng)導(dǎo)小組,并設(shè)立碳達(dá)峰與碳中和科技專項(xiàng),編制重點(diǎn)領(lǐng)域碳達(dá)峰實(shí)施方案,推動(dòng)排放單位節(jié)能降碳。

1.2 模型的構(gòu)建與拓展

Kaya恒等式的基本公式為

(1)

式中:C代表碳排放量,萬t;p代表人口規(guī)模,萬人;G代表國(guó)民生產(chǎn)總值,萬元;E代表能源消費(fèi)量,萬t。目前許多研究成果均為在此模型基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)而得到的,研究者通過選取合適的變量因地制宜構(gòu)造出適合研究區(qū)域的模型[7-10]。

(2)

各變量具體含義總結(jié)見表1。

表1 各變量含義Table 1 Variable interpretation

1.3 LMDI分解

為了對(duì)遼寧省碳排放影響因素做定量分析,采用LMDI分解方法對(duì)擴(kuò)展的Kaya恒等式進(jìn)行分解(基于Ang的分析模型[16-18])。具體分解步驟如下:

對(duì)式(2)兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù),可得:

lnC=lnp+lng+lne+lnh+lnc,

故第t年的碳排放量滿足

lnCt=lnpt+lngt+lnet+lnht+lnct;

起始年(第0年)的碳排放量滿足

lnC0=lnp0+lng0+lne0+lnh0+lnc0。

令ΔC=Ct-C0,則:

其中:

式中:C0和Ct分別代表第0年和第t年的碳排放量;p0和pt分別代表第0年和第t年的人口數(shù)量;g0和gt分別代表第0年和第t年的人均GDP;e0和et分別代表第0年和第t年的能源強(qiáng)度;h0和ht分別代表第0年和第t年的能源結(jié)構(gòu);c0和ct分別代表第0年和第t年的單位化石能源消耗碳排放。ΔC由5部分組成,分別為人口規(guī)模效應(yīng)Δp、經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)Δg、能源強(qiáng)度效應(yīng)Δe、能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)Δh、單位化石能源消耗碳排放效應(yīng)Δc。

1.4 數(shù)據(jù)來源

本研究中涉及的1998—2019年參數(shù)數(shù)據(jù)主要來自于統(tǒng)計(jì)年鑒和數(shù)據(jù)庫。遼寧省碳排放數(shù)據(jù)來自CEADs中國(guó)碳排放核算數(shù)據(jù)庫中的1998—2019年省級(jí)排放清單[19-21]。人口規(guī)模數(shù)據(jù),國(guó)民生產(chǎn)總值數(shù)據(jù),能源消費(fèi)總量數(shù)據(jù),化石能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)均來自《遼寧統(tǒng)計(jì)年鑒》[15]。

2 研究結(jié)果

2.1 遼寧省碳排放量演化過程

圖1為遼寧省1998—2019年碳排放量,從圖中可知,在近22年的時(shí)間里,遼寧省碳排放整體呈上升趨勢(shì)。從1998年的2.37億t增長(zhǎng)到了2019年的6.28億t,平均增速達(dá)到了4.91%。其中,在2012年前增速較快,平均增速達(dá)到6.45%。2012年之后,碳排放量開始下降,但2017年開始碳排放量又迅速增加。遼寧省碳排放的演化過程與遼寧省的人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、單位化石能源消耗碳排放等因素是密切相關(guān)的。下面,我們用LMDI分解來說明這些因素在遼寧省碳排放演化過程中起到的作用。

圖1 遼寧省1998—2019年碳排放量Fig.1 Carbon emissions in Liaoning Province from 1998 to 2019

2.2 LMDI分解結(jié)果

以1998年為基準(zhǔn)年,將遼寧省1998—2019年的數(shù)據(jù)通過Kaya恒等式對(duì)其用LMDI進(jìn)行分解后,得到1999—2019年遼寧省碳排放影響因素效應(yīng)分解,如表2所示。由表2可知,人口規(guī)模效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)從1999—2019年均為正值,平均貢獻(xiàn)率分別為4.58%和181.99%,是促進(jìn)遼寧省碳排放的主要因素;能源強(qiáng)度效應(yīng)均為負(fù)值,平均貢獻(xiàn)率為-85.84%,是抑制遼寧省碳排放的主要因素,反映出遼寧省的碳減排政策效果顯著;能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)和單位化石能源消耗碳排放效應(yīng)在不同時(shí)期內(nèi)對(duì)遼寧省碳排放影響效果各不相同,平均貢獻(xiàn)率分別為-5.34%和4.61%。

表2 1999—2019年遼寧省碳排放影響因素效應(yīng)分解Table 2 Effect decomposition of influencing factors of carbon emissions in Liaoning Province from 1999 to 2019

2.2.1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素分析

2019年經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)產(chǎn)生的二氧化碳增量達(dá)到了73 641.49萬t,經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)對(duì)遼寧省碳排放的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他變量,經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)是促進(jìn)遼寧省碳排放的主要因素。1998—2019年間,遼寧省GDP從3 881.70億元增長(zhǎng)到24 909.45億元,平均增長(zhǎng)速度達(dá)到9.34%,增幅高于全國(guó)同期平均水平[20]。圖2為1998—2019年遼寧省人均GDP和碳排放貢獻(xiàn)率,從表2可以看出,人均GDP也從1998年的0.94萬元增長(zhǎng)到2019年的5.94萬元,經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)碳排放貢獻(xiàn)率在近22年的時(shí)間里增長(zhǎng)迅速,其增長(zhǎng)率總體呈現(xiàn)上行趨勢(shì),在2017年達(dá)到頂峰開始有所下降,但仍是促進(jìn)遼寧省碳排放的最主要因素。

圖2 1998—2019年遼寧省人均GDP和碳排放貢獻(xiàn)率Fig.2 Contribution rate of per capita GDP and carbon emissions in Liaoning Province from 1998 to 2019

2.2.2 人口規(guī)模因素分析

人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)碳排放也起到了促進(jìn)作用,但影響程度較小。遼寧省人口數(shù)量變化主要分為2個(gè)階段,其變化趨勢(shì)與碳排放貢獻(xiàn)率的變化趨勢(shì)大體一致。由圖3和《遼寧統(tǒng)計(jì)年鑒》可知,1999—2011年為第1個(gè)階段,人口數(shù)量從1999年的4 077.10萬人增長(zhǎng)到2011年的4 255.00萬人,平均增長(zhǎng)率達(dá)到了0.12%,在這一階段,人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)也隨之增加,平均碳排放貢獻(xiàn)率達(dá)到了6.02%。第2階段是2012—2019年,遼寧省人口數(shù)量開始減少,人口數(shù)量從2011年的峰值4 255.00萬人減少到2019年的4 190.20萬人,8年的時(shí)間里減少了64.8萬人,其相應(yīng)對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)也逐漸減少。

圖3 1999—2019年遼寧省人口增長(zhǎng)率和碳排放貢獻(xiàn)率Fig.3 Population growth rate and carbon emission contribution rate of Liaoning Province from 1999 to 2019

2.2.3 能源強(qiáng)度因素分析

根據(jù)表2可知,1999—2019年能源強(qiáng)度效應(yīng)碳排放貢獻(xiàn)均為負(fù)值,表明能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)遼寧省碳排放起抑制作用,且抑制作用是最大的。圖4為1999—2019年遼寧省能源強(qiáng)度和碳排放貢獻(xiàn)率,從圖4可知, 1998—2019年遼寧省單位GDP能耗年均下降4.31%,在2004年之后對(duì)抑制碳排放的貢獻(xiàn)總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),這表明了隨著單位GDP能耗的降低,能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)遼寧省碳排放的抑制作用愈發(fā)明顯,意味著碳排放科技水平和能源利用率的提高。這主要是由于近20年來在綠色發(fā)展的背景下,遼寧省積極響應(yīng)國(guó)家政策,提倡使用清潔能源,提高能源利用效率,大力發(fā)展低碳科技[22],使得能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)遼寧省碳排放抑制作用效果明顯,表明遼寧省在經(jīng)濟(jì)總量和能源消費(fèi)持續(xù)增長(zhǎng)的情況下,節(jié)能減排政策取得了明顯的效果,是減少遼寧省碳排放的重要手段。

圖4 1998—2019年遼寧省單位GDP能耗和碳排放貢獻(xiàn)率

2.2.4 能源結(jié)構(gòu)因素分析

能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)在不同時(shí)期內(nèi)對(duì)遼寧省碳排放影響效果各不相同。圖5為1998—2019年遼寧省化石能源消費(fèi)總量,圖6為1998—2019年遼寧省化石能源消費(fèi)占比和碳排放貢獻(xiàn)率。由圖5和圖6可知,1999—2004年,能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)為正值,說明能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)遼寧省碳排放起促進(jìn)作用,主要原因是在此期間化石能源消費(fèi)占比高,其平均占比達(dá)到97.47%,而化石能源消費(fèi)量平均增速達(dá)到4.78%。2005—2019年,能源結(jié)構(gòu)對(duì)排放的貢獻(xiàn)為負(fù)值,說明能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)碳排放起到了抑制作用,這主要得益于清潔能源的大量使用。2019年化石能源消費(fèi)量占比下降到了90%以下,其對(duì)遼寧省碳排放的抑制作用愈發(fā)明顯。

圖6 1998—2019年遼寧省化石能源消費(fèi)占比和碳排放貢獻(xiàn)率

2.2.5 單位化石能源消耗碳排放因素分析

單位化石能源消耗碳排放在不同時(shí)期內(nèi)對(duì)遼寧省碳排放的影響不同,如圖7所示。其原因主要是受限于能源供應(yīng)和國(guó)家能源價(jià)格的變化,不同時(shí)期遼寧省內(nèi)化石能源消費(fèi)量變化大[23]。從圖7中可以看到,2015年以后其相應(yīng)的碳排放貢獻(xiàn)率有增長(zhǎng)的趨勢(shì),表明遼寧省化石能源消耗產(chǎn)生的碳排放增加,這主要是能源結(jié)構(gòu)不合理導(dǎo)致的,化石能源消耗占比高, 清潔能源的利用率較低。傳統(tǒng)的能源結(jié)構(gòu)再加上能源技術(shù)和效率低下,既增加了碳排放量又會(huì)制約遼寧省經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。

圖7 1999—2019年遼寧省單位化石能源消耗碳排放貢獻(xiàn)率

3 結(jié)論與建議

選取了1998—2019年《遼寧統(tǒng)計(jì)年鑒》中的相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和CEADs數(shù)據(jù)庫中的遼寧省碳排放數(shù)據(jù),以1998年為基準(zhǔn)年,構(gòu)建了一個(gè)包括人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、單位化石能源消耗碳排放等變量在內(nèi)的碳排放Kaya恒等式。運(yùn)用LMDI分解方法對(duì)影響遼寧省碳排放的因素進(jìn)行定量分析,得到以下結(jié)論:人口規(guī)模因素和經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素是促進(jìn)遼寧省碳排放的主要因素,其中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素是促進(jìn)遼寧省碳排放的最主要因素;能源強(qiáng)度因素起到了抑制遼寧省碳排放的作用;2004年以前能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)遼寧省碳排放起促進(jìn)作用,2004年后對(duì)遼寧省碳排放起抑制作用;受制于多種因素的作用,不同時(shí)期內(nèi)單位化石能源消耗碳排放對(duì)遼寧省碳排放的作用效果各不相同。

為順利實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo),達(dá)到發(fā)展轉(zhuǎn)型、振興東北老工業(yè)基地的目的。遼寧省必須進(jìn)一步加強(qiáng)減排力度,嚴(yán)格控制化石能源消耗比重,大力發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)、綠色經(jīng)濟(jì),大力提高清潔能源利用比例,推進(jìn)化石能源消費(fèi)的轉(zhuǎn)型和升級(jí)。推進(jìn)水電風(fēng)電等清潔能源的發(fā)展,通過產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型,推進(jìn)技術(shù)進(jìn)步等措施,不斷提高能效水平,降低能耗強(qiáng)度,發(fā)揮科技創(chuàng)新的支撐引領(lǐng)作用。完善科技創(chuàng)新體制機(jī)制,強(qiáng)化創(chuàng)新能力,加快綠色低碳科技革命,淘汰落后產(chǎn)能和高污染高排放企業(yè)。提高能源利用效率,優(yōu)化能源結(jié)構(gòu),鼓勵(lì)企業(yè)加大對(duì)碳減排技術(shù)的研發(fā)投入。