“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的省域?qū)嵺`: 以浙江為例

李清瑤,張 勇①,胡民泉,俞 潔

(1.中國計(jì)量大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,浙江 杭州 310018;2.南京理工大學(xué)理學(xué)院,江蘇 南京 210094)

改革開放以來,受中國化石能源需求井噴式增長的驅(qū)動(dòng),碳排放總量呈現(xiàn)快速增長趨勢,溫室氣體排放結(jié)構(gòu)性問題也日益嚴(yán)峻[1]。為踐行“綠水青山就是金山銀山”的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,在完成減污降碳環(huán)境目標(biāo)的基礎(chǔ)上探索高質(zhì)量發(fā)展路徑,實(shí)現(xiàn)黨的二十大提出的廣泛形成綠色生產(chǎn)生活方式、碳排放達(dá)峰后穩(wěn)中有降、美麗中國目標(biāo)基本實(shí)現(xiàn)的使命,要以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線[2],各省域、各行業(yè)需在規(guī)定時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變,明確降碳重點(diǎn)領(lǐng)域和方向,下活減污降碳這盤棋[3]。

低碳發(fā)展表象是生態(tài)環(huán)境問題,核心是能源問題,實(shí)質(zhì)是發(fā)展問題。在此背景下,相關(guān)學(xué)者陸續(xù)從不同角度開展碳排放預(yù)測及碳達(dá)峰時(shí)間的相關(guān)研究。在區(qū)域方面, HAO等[4]基于中國近40 a來碳排放數(shù)據(jù)構(gòu)建碳排放動(dòng)態(tài)模型,預(yù)測發(fā)現(xiàn)人均可支配收入和火力發(fā)電的增加將導(dǎo)致碳排放大量增加,且提高可再生能源比重是使我國碳排放在2030年達(dá)到峰值的有效途徑,峰值為12.276億t;李莉等[5]基于峰值模型和情景模擬法研究認(rèn)為,在中低發(fā)展模式下新疆地區(qū)碳排放將于2025年達(dá)到峰值,而在其他發(fā)展模式下,由于環(huán)境規(guī)制的強(qiáng)度較弱,碳達(dá)峰出現(xiàn)的時(shí)間將會(huì)延遲;杜涵蓓等[6]采用Kaya碳排放恒等式和長期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)模型(LEAP)預(yù)測南京市某轄區(qū)可于2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo),且人均生產(chǎn)總值和能源強(qiáng)度是影響主城區(qū)碳排放的重要因素。行業(yè)層面,LU等[7]采用粒子群優(yōu)化算法(PSO)和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(BP)對中國重化工業(yè)碳排放量進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明在預(yù)設(shè)的緩解情景下,重化工業(yè)及其相應(yīng)子行業(yè)的碳排放可以如期實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰;LI等[8]基于4種不同情景對中國建筑業(yè)的碳峰值預(yù)測,除去低碳節(jié)能情景和技術(shù)突破情景,其他情景均無法如期實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰;蘇釗賢等[9]對黃河流域交通運(yùn)輸業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素和碳排放趨勢進(jìn)行預(yù)測,發(fā)現(xiàn)交通運(yùn)輸強(qiáng)度、單位周轉(zhuǎn)量能耗對碳排放增長起抑制作用,且不同情景下交通運(yùn)輸碳排放存在明顯差異。

目前,由于選取的計(jì)算模型原理不同,容易導(dǎo)致現(xiàn)有研究碳排放預(yù)測理論模型的碳排放量被高估或低估。如何將宏觀層面和微觀層面相結(jié)合開展區(qū)域碳排放核算和預(yù)測有待突破。隨機(jī)性環(huán)境影響評估模型(STIRPAT)由人類對自然環(huán)境影響的經(jīng)濟(jì)學(xué)方程模型(IPAT)發(fā)展而來,主要從宏觀層面描述人類社會(huì)系統(tǒng)與自然環(huán)境之間的復(fù)雜關(guān)系,被廣泛應(yīng)用于碳排放峰值預(yù)測研究。而LEAP模型是基于微觀層面的長期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)模型,該模型在能源政策制定和氣候變化評估中得到廣泛應(yīng)用。

作為可充分體現(xiàn)中國特色社會(huì)主義制度優(yōu)越性的經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省,浙江不僅是共同富裕示范區(qū)的典型區(qū)域,還存在能源消費(fèi)大省、能源資源小省的困境。雖然浙江省重污染項(xiàng)目較少,第三產(chǎn)業(yè)已占據(jù)絕對主導(dǎo)地位,在高質(zhì)量發(fā)展方面具備較好基礎(chǔ),但也面臨能源消費(fèi)總量和碳排放總量較高等問題,亟需在明確碳減排重點(diǎn)領(lǐng)域的基礎(chǔ)上制定合理化減排路徑,以平穩(wěn)實(shí)現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型。因此,該研究采用改進(jìn)的STIRPAT模型和LEAP模型,基于情景分析法探究浙江省碳排放變化趨勢、主要影響因素、重點(diǎn)減排領(lǐng)域及如期甚至提前實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的路徑,為其他省域?qū)崿F(xiàn)碳達(dá)峰碳中和提供參考和借鑒。同時(shí)對比現(xiàn)有其他研究,發(fā)現(xiàn)存在以下異同:首先,現(xiàn)有研究多聚焦于浙江省“雙碳”目標(biāo)的減排重點(diǎn)領(lǐng)域,而就減碳路徑的相關(guān)研究分析較少,且現(xiàn)有研究大多忽略了數(shù)字技術(shù)發(fā)展對浙江省碳減排的助力;其次,現(xiàn)有研究大多只考慮區(qū)域直接碳排放,而忽視了進(jìn)口電力、煤炭產(chǎn)生的間接碳排放,筆者在探索浙江實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的途徑時(shí),不僅考慮了地理邊界內(nèi)的直接碳排放,還考慮了從浙江省外轉(zhuǎn)移的電力所造成的間接碳排放;第三,現(xiàn)有研究多采用多元線性回歸方程預(yù)測碳排放趨勢,此類模型可能會(huì)低估技術(shù)進(jìn)步的減排潛力,從而高估碳排放量。該研究則基于STIRPAT模型和LEAP模型相結(jié)合的能源排放模型,研究不同政策情景下浙江省碳排放的未來趨勢,為浙江省碳減排提供更全面、實(shí)用的政策建議。

1 研究方法與情景設(shè)置

1.1 數(shù)據(jù)來源

研究根據(jù)數(shù)據(jù)可獲得性以及最新的各類能源和社會(huì)經(jīng)濟(jì)規(guī)劃的時(shí)間范圍,選取2015年作為基期,預(yù)測期為2020—2060年,關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)的選取參考吳唯等[10]的研究,確定為2020、2025、2030和2060年。研究范圍涵蓋浙江省能源的終端消費(fèi)、輸送以及相關(guān)的能源加工轉(zhuǎn)化部門,相關(guān)數(shù)據(jù)主要包括能源歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)和情景設(shè)置參數(shù)。相關(guān)歷史數(shù)據(jù)和變量來源于《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江自然資源與環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國生態(tài)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年報(bào)》等,更詳細(xì)的現(xiàn)狀數(shù)據(jù)來自課題組對相關(guān)管理部門的調(diào)研訪談。此外,能源的碳排放因子源于LEAP模型中的技術(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)庫。

1.2 研究方法

1.2.1STIRPAT及其改進(jìn)模型

作為研究能源經(jīng)濟(jì)和碳排放峰值的重要方法之一,STIRPAT模型能分解各影響因素, 也允許將各系數(shù)作為參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。STIRPAT模型的基本形式如式(1)所示,取式(1)兩側(cè)的對數(shù)可得到式(2)。

I=aPbAcTd,

(1)

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT。

(2)

式(1)～(2)中,I為環(huán)境負(fù)荷;P、A和T分別為人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)富裕程度和技術(shù)水平[11];a為常數(shù)項(xiàng);b、c、d分別為P、A、T的指數(shù)項(xiàng)。由于不同研究的目的和需求存在差異, 可適當(dāng)對STIRPAT模型進(jìn)行改進(jìn)[12]。目前浙江省碳排放問題在很大程度上是現(xiàn)有能源總量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求和環(huán)境承載力難以匹配。在這種情況下,建立一個(gè)同時(shí)考慮環(huán)境、能源和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)指標(biāo)的擴(kuò)展STIRPAT模型十分必要。

在能源指標(biāo)選擇方面,由于浙江省能源轉(zhuǎn)型具有一次能源清潔化、二次能源電氣化以及能源節(jié)約與效率提升的全社會(huì)化的特點(diǎn),借鑒HUANG等[13]相關(guān)研究,STIRPAT模型中的能源指標(biāo)方面選取清潔能源消費(fèi)比重(E)、電氣化率(R)、能源強(qiáng)度(I)來分別表征能源系統(tǒng)的特征。在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)指標(biāo)方面,參考SHAFIK等[14]的研究成果,采用人均GDP(A)、外商直接投資(F)、第三產(chǎn)業(yè)比重(T)、環(huán)境污染治理投資占GDP比重(V)、省域人口數(shù)量(P)作為評價(jià)指標(biāo)。2019年10月浙江省入選首批國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū),作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的領(lǐng)跑者,浙江省始終將數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為“一號工程”發(fā)展[15],因此構(gòu)建STIRPAT模型中的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系時(shí),參考徐維祥等[16]的研究,加入數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平(X)。另外,為檢驗(yàn)二氧化碳庫茲涅茨曲線假說,將人均GDP分解為一次方項(xiàng)、二次方項(xiàng)與三次方項(xiàng)[17]。環(huán)境系統(tǒng)的評價(jià)指標(biāo)為浙江省碳排放總量(C)。模型的初步設(shè)置如式(3)所示:

lnC=β0+β1lnA+β2lnA2+β3lnA3+β4lnE+β5lnR+β6lnI+β7lnF+β8lnT+β9lnV+β10lnX+β11lnP。

(3)

式(3)中,β1～β11分別為相關(guān)變量的彈性系數(shù);β0為常數(shù)項(xiàng)。相關(guān)參數(shù)的實(shí)際值變化如圖1所示。

1.2.2 LEAP模型及相關(guān)原理

根據(jù)浙江省能源生產(chǎn)和消費(fèi)的特點(diǎn)構(gòu)建LEAP-Zhejiang模型,該模型主要由終端部門能源需求模塊、加工轉(zhuǎn)化投入產(chǎn)出模塊和損失模塊構(gòu)成[18]。終端部門能源消費(fèi)模塊包括住宅、商業(yè)、交通、工業(yè)等,加工轉(zhuǎn)化投入產(chǎn)出模塊包括發(fā)電、輸電等的生產(chǎn)和供應(yīng),能源輸送損失模塊包括電力、天然氣等輸送損失。這些變量的未來預(yù)測數(shù)值可在模擬情景中依據(jù)《浙江省節(jié)能降耗和能源資源優(yōu)化配置“十四五”規(guī)劃》等相關(guān)能源政策,結(jié)合趨勢外推法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測設(shè)定。電力部門能源消費(fèi)單獨(dú)計(jì)算。各部門碳排放量可根據(jù)能源消耗量和能源碳排放因子計(jì)算,具體公式如下:

St=At×Et,

(4)

Si=St×Pi,

(5)

C=∑t∑iSi×Fi。

(6)

式(4)～(6)中,St為t部門終端能源消費(fèi)量,萬t(以標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì));At為t部門活動(dòng)水平,%;Et為能源強(qiáng)度,包括農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、其他第三產(chǎn)業(yè)等終端部門,萬元·t-1(以標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì));Si為t部門能源i的終端能源消費(fèi)量,萬t(以標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì));C為碳排放總量,百萬t(以標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì)),該指標(biāo)可用物理指標(biāo)(產(chǎn)品產(chǎn)量等)衡量,也可用經(jīng)濟(jì)指標(biāo)(工業(yè)增加值等)衡量;Pi為t部門i種能源占比,%;Fi為第i種能源的CO2排放因子,t·GJ-1(以CO2計(jì))。

1.3 情景設(shè)置

近年來浙江省出臺了一系列能源和環(huán)境政策,旨在通過清潔能源消費(fèi)和提高能源效率來保護(hù)環(huán)境,相關(guān)文件名稱和具體目標(biāo)如表1所示。在相關(guān)政策計(jì)劃的推動(dòng)下,考慮傳統(tǒng)能源結(jié)構(gòu)變化、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等因素影響,浙江省碳減排政策聚焦內(nèi)容可概括為6個(gè)方面:電力部門大規(guī)模開發(fā)、可再生能源利用、交通電氣化、能源利用效率提升、終端能源使用部門的部分和綜合電力替代。因此,基于浙江省碳減排政策聚焦點(diǎn)設(shè)計(jì)6種相關(guān)政策情景:基準(zhǔn)(BAU)情景、交通電氣化(TE)情景、可再生能源開發(fā)(RED)情景、能效提升(EEI)情景、部分電力替代(PES)情景和綜合電力替代(CES)情景,情景內(nèi)涵和關(guān)鍵指標(biāo)參數(shù)在關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)的數(shù)值詳細(xì)解釋見表2。參數(shù)取值見表3～7。

表1 浙江省主要減排政策及具體目標(biāo)

表2 各情景內(nèi)涵詳細(xì)解釋

表3 各情景基本指標(biāo)參數(shù)設(shè)置

表4 BAU情景指標(biāo)參數(shù)設(shè)置

表5 TE情景指標(biāo)參數(shù)設(shè)置

表6 EEI情景指標(biāo)參數(shù)設(shè)置

表7 RED情景指標(biāo)參數(shù)設(shè)置

2 結(jié)果與分析

2.1 STIRPAT模型回歸結(jié)果

直接對非平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模易出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象,需要對變量數(shù)據(jù)的對數(shù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)[19]。若數(shù)據(jù)穩(wěn)定可以進(jìn)行下一步分析,否則需要進(jìn)行協(xié)整性檢驗(yàn)。對每個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)后,輸出結(jié)果如表8所示。原始變量的平穩(wěn)性并不存在,僅原始變量lnV平穩(wěn),其余變量在經(jīng)過一階差分后均變?yōu)橐浑A單整序列。

表8 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

因此,進(jìn)一步采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)考察非平穩(wěn)變量的數(shù)據(jù)(表9)。在顯著性水平為1%時(shí),變量間存在長期協(xié)整關(guān)系并可用于回歸分析。通過模型(3)所示的STIRPAT模型對各變量進(jìn)行回歸,發(fā)現(xiàn)lnA3和lnP不顯著。去掉lnA3及l(fā)nP后的回歸曲線及結(jié)果見圖2及表10。

表9 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表10 回歸分析結(jié)果

圖2 STIRPAT模型回歸曲線

表10表明,構(gòu)建的擴(kuò)展STIRPAT模型R2為0.883,接近于1,即模型精確度較高,方程各變量的顯著性水平良好。變量lnR不顯著,表明目前浙江省電力替代減排效果顯著性尚不明顯。就目前而言,浙江省的電力生產(chǎn)以化石燃料為主,盡管電力替代會(huì)通過降低化石燃料的能源消耗從而降低碳排放,但同時(shí)會(huì)提高對電力的需求,從而通過發(fā)電環(huán)節(jié)造成一定程度的間接碳排放。隨著浙江省可再生清潔能源的快速發(fā)展及出臺的一系列減污降碳發(fā)展規(guī)劃,預(yù)計(jì)發(fā)電的間接碳排放量將繼續(xù)下降,電力替代的減排效果將日益突出。變量lnX負(fù)向顯著則表明浙江省能源雙碳數(shù)智平臺建設(shè)在全國屬于領(lǐng)先地位。

將大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等數(shù)智技術(shù)與碳達(dá)峰碳中和的實(shí)踐融合創(chuàng)新,數(shù)字技術(shù)在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)節(jié)能降耗中的應(yīng)用正逐步強(qiáng)化。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化賦能對碳排放的影響鏈可歸納為數(shù)字經(jīng)濟(jì)→傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化賦能→市場整合、企業(yè)優(yōu)勝劣汰→優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新績效→高能源利用和碳減排效率→地區(qū)碳減排的邏輯鏈。

浙江省數(shù)字技術(shù)的普惠性主要體現(xiàn)于對省內(nèi)各行業(yè)提供數(shù)字支持,如采用智能能源管理系統(tǒng),利用傳感器和數(shù)據(jù)分析技術(shù)監(jiān)測建筑物、工廠等的能源使用情況,識別能源浪費(fèi)和優(yōu)化能源使用;交通方面運(yùn)用雙碳數(shù)字化能源管理平臺,實(shí)現(xiàn)能耗精細(xì)化管理,從而避免能源浪費(fèi)等,即良好的數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境和先進(jìn)的數(shù)字創(chuàng)新水平有助于浙江省充分釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)的節(jié)能減排效應(yīng)價(jià)值。回歸結(jié)果表明,人均GDP對碳排放增長存在顯著促進(jìn)作用,人均GDP每增加1%,總碳排放量就會(huì)增加約1.823%;環(huán)境污染治理投資和清潔能源消費(fèi)增加則顯著促進(jìn)浙江省碳減排,環(huán)境污染治理投資每增加1%,總碳排放量減少0.772%;清潔能源消費(fèi)比例每提升1%,總碳排放量減少1.149%。

2.2 不同政策情景下浙江省碳排放預(yù)測

圖3～4分別代表了浙江省2015—2060年基于STIRPAT和LEAP-Zhejiang在不同情景下的碳排放總量。將2個(gè)模型對2015—2020年碳排放總量預(yù)測結(jié)果與中國碳核算數(shù)據(jù)庫(CEADs)進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果平均誤差率較小。因此,LEAP-Zhejiang模型和擴(kuò)展的STIRPAT模型的模擬結(jié)果可信度較高。

圖3 基于STIRPAT模型預(yù)測的2015—2060年浙江省碳排放量

由圖3～4可知,浙江省的碳排放總量從2019到2020年略有下降,主要原因可能是受疫情影響。隨著經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇,消費(fèi)和出行增加,浙江省碳排放總量開始反彈。在PES和CES情景下,碳排放將在2025年達(dá)到峰值,而在其他4種情景下,碳排放持續(xù)增長且不存在峰值。顯然,在TE、RED和EEI這類單一政策情景下,浙江省無法抑制碳排放量的持續(xù)攀升,更無法實(shí)現(xiàn)碳中和。只有在PES和CES綜合情景下,排放總量才會(huì)經(jīng)歷從上升到下降的過程。因此,在確定降低碳排放方向和路徑方面應(yīng)綜合考慮多個(gè)減排部門而非單一部門。

STIRPAT和LEAP模型在碳排放預(yù)測上的數(shù)值差距是由模型的特性造成的。STIRPAT模型從宏觀角度研究能源問題,它可能低估技術(shù)進(jìn)步帶來的減排潛力。相比之下,LEAP模型則可能低估技術(shù)的局限性,從而高估技術(shù)的驅(qū)動(dòng)力。在“雙碳”目標(biāo)的剛性約束下,各種綠色減排技術(shù)有望進(jìn)步。相比較而言,LEAP-Zhejiang模型的預(yù)測結(jié)果可能更符合浙江省未來的發(fā)展趨勢,故基于LEAP模型對各終端部門的能源使用情況進(jìn)行預(yù)測模擬。由圖4可知,在各項(xiàng)節(jié)能減排舉措的綜合作用下,PES和CES情景下浙江省碳達(dá)峰時(shí)間分別為2024和2025年,達(dá)峰總量分別為3.88億和3.70億t。圖5匯總了6種情景下不同終端部門的能源消費(fèi)總量,其中電力部門能源需求居于首位,其次為工業(yè)、交通、商業(yè)、居民生活、農(nóng)業(yè)等,且僅有CES和PES情景下能源消費(fèi)量經(jīng)歷先上升后下降的過程。

圖4 基于LEAP模型預(yù)測的2015—2060年浙江省碳排放量

圖5 基于LEAP模型預(yù)測的6種政策情景下浙江省不同部門的能源消費(fèi)總量

3 討論

3.1 考慮碳泄漏的浙江省碳排放分析

世界資源研究所(WRI)將二氧化碳排放劃分為3個(gè)核算范圍:地理邊界內(nèi)的所有直接排放,即范圍1;地理邊界內(nèi)購買的非本地電力產(chǎn)生的間接排放,即范圍2;由于本地生產(chǎn)或經(jīng)濟(jì)活動(dòng)而在外地發(fā)生的其他間接排放,即范圍3[27]。目前在碳排放量核算方面普遍運(yùn)用3種方法:排放因子法、質(zhì)量平衡法和實(shí)測法。前2種方法依據(jù)計(jì)算規(guī)則,能夠反映碳排放發(fā)生地直接燃燒所產(chǎn)生的溫室氣體排放以及因購買能源產(chǎn)生的溫室氣體的實(shí)際排放量,即可通過排放因子法和質(zhì)量平衡法核算獲得區(qū)域范圍1和范圍2的碳排放量。實(shí)測法則基于排放源的實(shí)測基礎(chǔ)數(shù)據(jù),包括現(xiàn)場測量與非現(xiàn)場測量2種方式,此方法可對范圍3的碳排放進(jìn)行精確核算。然而,鑒于實(shí)測工作裝置設(shè)備成本高昂且工作量大,大部分企業(yè)缺乏相關(guān)配置,數(shù)據(jù)可得性難以實(shí)現(xiàn),因此在范圍3碳排放的統(tǒng)計(jì)方面存在困難。

目前已有相關(guān)研究多數(shù)采用排放因子法和質(zhì)量平衡法對區(qū)域碳排放進(jìn)行詳細(xì)核算,核算方法成熟度較高[28]。為彌補(bǔ)現(xiàn)有研究大多未考慮范圍2碳泄漏量的不足,研究擬考慮浙江省范圍2碳泄漏量的核算,相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于中國碳核算數(shù)據(jù)庫、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國電力統(tǒng)計(jì)年鑒》等?，F(xiàn)有研究普遍采用排放因子法和質(zhì)量平衡法對區(qū)域內(nèi)范圍1的碳排放進(jìn)行核算。雖然浙江省尚未出臺二氧化碳排放核算標(biāo)準(zhǔn),但可參考自2021年1月1日施行的《北京市地方標(biāo)準(zhǔn):二氧化碳排放核算與報(bào)告要求》,依據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)提供的外購熱力、電力引起碳排放量(Ch)的計(jì)算公式,進(jìn)而計(jì)算出浙江省范圍2的碳排放(Ce)。

Ch=Dh×Fh,

(7)

Ce=De×Fe。

(8)

式(7)～(8)中,Dh為外購熱力,GJ;De為電力量,MWh;Fh和Fe分別為兩者的碳排放系數(shù),其值分別為0.11 t·GJ-1和0.604 t·MWh-1(以CO2計(jì))。

通過上述2個(gè)公式可計(jì)算出2020年浙江省進(jìn)口熱力及電力產(chǎn)生的間接碳排放量約為91萬和4 262萬t。與進(jìn)口電力的間接碳排放相比,進(jìn)口熱力的間接碳排放較小,且浙江發(fā)布的《2021年度全省電量平衡表》中計(jì)劃外購電量1 840億 kWh,占全社會(huì)用電量的35%,因此需重點(diǎn)研究外購電力的碳泄漏問題?；凇墩憬】稍偕茉窗l(fā)展“十四五”規(guī)劃》《浙江省能源發(fā)展“十四五”規(guī)劃》等,結(jié)合STIRPAT模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和LEAP模型,構(gòu)建外購電的定量預(yù)測模型、邏輯思維圖及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多元函數(shù)擬合預(yù)測模型圖(圖6～7)[29]。

圖6 外購可再生能源電力規(guī)模邏輯圖

圖7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多元函數(shù)擬合預(yù)測模型

在STIRPAT模型中結(jié)合3.1和3.2節(jié)相關(guān)內(nèi)容分析,將人口、GDP、第三產(chǎn)業(yè)比重等影響變量作為輸入層,用來構(gòu)建外購電量預(yù)測模型,外購電規(guī)模作為輸出層。由于設(shè)定的6種情景外購電需求不同,且外購電對不同情景中的主要變量影響也不同,因此在預(yù)測模型架構(gòu)中設(shè)置隱藏層,以更有效地代表不同情景外購電需求規(guī)模。外購電規(guī)模對不同情景的具體影響如表11所示。

表11 在外購綠色電力影響下各情景相關(guān)變化

結(jié)合預(yù)測的6種不同情景外購電規(guī)模和式(8),得出不同情景下浙江省碳排放的變化(圖8)。考慮外購電力引起碳泄漏時(shí)BAU場景下浙江省碳排放會(huì)顯著上升,說明直接碳排放核算方法大大低估了電力進(jìn)口省份碳排放量而高估了電力出口省份碳排放量。此外,考慮外購電時(shí)浙江省碳排放的變化趨勢在不同情景下也不同。在PES和CES情景下,浙江省碳排放量將分別在2025和2026年達(dá)到峰值。

圖8 考慮碳泄漏的浙江省碳排放預(yù)測

已有研究表明,外購電是緩解當(dāng)?shù)赜秒妷毫Φ闹匾胧?但一般外購電引起的碳排放易被忽視[30]。為進(jìn)一步研究外購電力結(jié)構(gòu)對浙江省碳排放的影響,參照HUANG等[13]的方法,模擬不同比例下綠色外購電碳排放總量,結(jié)果如圖9所示。隨著進(jìn)口電力中可再生能源比例的增加,且當(dāng)該比例大于60%時(shí),CES情景下的碳排放量與PES情景差距不明顯。2020年浙江省外購電力中可再生能源的比例僅為14.2%,遠(yuǎn)低于60%,這表明考慮間接碳排放產(chǎn)生的影響時(shí),可再生能源在外購電力中的比例將對浙江省碳減排的政策制定和降碳路徑產(chǎn)生重大影響,即減排政策既和浙江省本身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)緊密相關(guān),也和外購電出口省份可再生能源發(fā)電占比息息相關(guān)。

圖9 不同可再生能源進(jìn)口比例下的浙江省碳排放量預(yù)測

3.2 碳中和路徑分析

當(dāng)考慮碳泄漏和能源經(jīng)濟(jì)發(fā)展的慣性時(shí),不建議采取CES情景下的碳減排政策,原因如下:首先,2020年浙江省外購電占全社會(huì)用電量比例近4成,CES情景下的綜合電力替代預(yù)計(jì)將進(jìn)一步提高電力需求,導(dǎo)致外購電占比份額進(jìn)一步增加,將對省電網(wǎng)的可靠性和穩(wěn)定性構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)。且已有研究表明,電力需求的急遽提升對電網(wǎng)安全和成本疏導(dǎo)等因素要求極高,需要建設(shè)更加堅(jiān)強(qiáng)、智能的電力配套設(shè)施,也將助推輸配外購電、用電成本的增加[31]。其次,由于中國電力系統(tǒng)以煤電為主,2020年浙江省進(jìn)口電力中可再生能源的比例僅為14.2%。隨著電力進(jìn)口的增加,相應(yīng)電力出口省份產(chǎn)生更多碳排放,碳排放負(fù)外部性更加強(qiáng)烈。

自“雙碳”目標(biāo)提出以來,中國五大電力公司分別發(fā)布實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的行動(dòng)方案,例如中國華電集團(tuán)將于2025年實(shí)現(xiàn)清潔能源發(fā)電裝機(jī)占比60%;中國華能集團(tuán)和國家電力投資集團(tuán)的綠色電力裝機(jī)目標(biāo)都是達(dá)到75%,其他發(fā)電集團(tuán)計(jì)劃于2035年實(shí)現(xiàn)清潔能源裝機(jī)比達(dá)70%。若其他電力企業(yè)據(jù)此效仿,預(yù)計(jì)2030—2035年浙江省外購電中可再生能源的比例將達(dá)到60%。可行的碳減排路徑下的碳排放量如圖10所示,其中OPQR區(qū)域是浙江省一組可行的碳中和路徑,基于2030年可再生能源在進(jìn)口電力中的比例達(dá)到60%的假設(shè),OP可定義為最積極的碳中和途徑,曲線RQ是較為謹(jǐn)慎的碳中和路徑。若可再生能源在進(jìn)口電力中的比例到2035年達(dá)60%,其總碳排放量如圖11所示。

圖10 范圍1中可行的碳中和途徑及其碳排放

圖11 主動(dòng)及謹(jǐn)慎碳中和途徑及其范圍1、2中的碳排放

CES與PES情景碳中和路徑中碳泄漏量表現(xiàn)為四邊形DEFG和ABDC,兩者差距較小。由于合適的減碳方案對降低浙江省碳泄漏起著重要作用,同時(shí)考慮到CES情境下減碳路徑成本高昂,當(dāng)存在碳預(yù)算約束且CES情景下減碳路徑及PES情景下減碳路徑兩者之間的碳泄漏差異不大時(shí),后者方案可能更加適合實(shí)施。相關(guān)學(xué)者認(rèn)為受國家可再生能源財(cái)政補(bǔ)貼政策調(diào)整影響,浙江省將面臨用能成本上升的新挑戰(zhàn)[32]。目前電力生產(chǎn)供應(yīng)是浙江省最大的碳排放源,需電力部門實(shí)現(xiàn)低碳甚至完全脫碳[33]。由于風(fēng)電、光伏項(xiàng)目落地難,核電建設(shè)周期長且存在鄰避效應(yīng),新型電力系統(tǒng)尚未建立等原因,尤其加上俄烏危機(jī)沖擊,可再生能源難以成為能源供應(yīng)的主力。因此浙江省應(yīng)立足能源資源稟賦,發(fā)展可再生能源和提升能效,而擴(kuò)大外購電利用,通過調(diào)整外購電電力結(jié)構(gòu)是可行的過渡選擇。由此可以得出以下結(jié)論:浙江省應(yīng)從PES情景開始,努力于2025年達(dá)到碳排放峰值,根據(jù)外購電力中可再生能源的比例,采取謹(jǐn)慎的碳中和路徑向CES情景過渡,并最終通過各終端能源消費(fèi)部門實(shí)現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型,發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在低碳治理中的作用,結(jié)合碳捕捉和碳封存等低碳技術(shù),于2060年實(shí)現(xiàn)碳中和,政策力度需要根據(jù)成本效益進(jìn)行科學(xué)規(guī)劃。

3.3 進(jìn)一步分析

不同研究對于區(qū)域城市化程度對碳排放的影響存在爭議[34-35]。部分學(xué)者認(rèn)為,城市化是區(qū)域碳排放增加的積極因素,而另一部分學(xué)者則認(rèn)為,城市化程度與碳排放量呈負(fù)相關(guān)。由于研究構(gòu)建的6種情景均基于城市人口穩(wěn)步提升,也即城市化程度逐漸提高,因此后者觀點(diǎn)與該研究結(jié)果不謀而合。這一差異可歸因于浙江省城市化的獨(dú)特特征。自浙江省部署并實(shí)施“發(fā)揮八個(gè)方面的優(yōu)勢”以及“推進(jìn)八個(gè)方面的舉措”(八八戰(zhàn)略)以來,進(jìn)一步發(fā)揮其生態(tài)優(yōu)勢和城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展優(yōu)勢,基于“緊湊型城市”發(fā)展理念,引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化。隨著浙江省城市化的穩(wěn)步推進(jìn),非城市居民身份上轉(zhuǎn)變?yōu)槌鞘芯用竦耐瑫r(shí)也實(shí)現(xiàn)了由原來從事能源密集型制造業(yè)向從事服務(wù)業(yè)等低能耗活動(dòng)的轉(zhuǎn)變。城市化兼顧發(fā)展效益和環(huán)境效益,是社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇,這解釋了浙江省新型城市化發(fā)展對碳排放的負(fù)向機(jī)制。但由表10中的回歸結(jié)果可知,人口因素作為影響碳排放的傳統(tǒng)要素,表現(xiàn)出總?cè)丝谠鲩L帶來碳排放增加的顯著趨勢。因此應(yīng)提高非城市居民對低碳生活和綠色消費(fèi)的認(rèn)識,這對遏制碳排放具有重大意義。

已有研究表明,浙江省各排放部門中工業(yè)部門能源消耗比重較高[36],筆者研究結(jié)果與其一致。浙江省煤炭消費(fèi)基數(shù)低、結(jié)構(gòu)好、散煤少,主要能耗集中在工業(yè)發(fā)電方面。第四次工業(yè)革命的一個(gè)重要特征即綠色能源與信息化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和智能化的深度融合。浙江省作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“重要窗口”,應(yīng)發(fā)揮本省數(shù)字化優(yōu)勢,以數(shù)字化改革撬動(dòng)全面深化改革,引領(lǐng)能源領(lǐng)域深層次系統(tǒng)性重塑,用數(shù)字化輕資產(chǎn)破解能源重資產(chǎn)傳輸時(shí)空損耗難題,優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和提升能效,推動(dòng)浙江省工業(yè)從高碳化到低碳化發(fā)展、從有碳到無碳發(fā)展的重大轉(zhuǎn)型。

實(shí)現(xiàn)凈零碳排放,需大規(guī)模擴(kuò)大電力使用,在盡可能多的經(jīng)濟(jì)部門實(shí)現(xiàn)電氣化。浙江省新型城市化發(fā)展要求推動(dòng)形成綠色低碳交通運(yùn)輸體系,優(yōu)化運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、提高運(yùn)輸組織效率,主要體現(xiàn)在以下兩點(diǎn):一是實(shí)現(xiàn)公共交通的全面電氣化,實(shí)現(xiàn)公共交通清潔能源車輛全覆蓋,既能大幅度提高運(yùn)輸量和運(yùn)輸效率,又能做到零排放;二是普及城市軌道交通。浙江省努力打造省域“1小時(shí)左右交通圈”, 使居住區(qū)和其余區(qū)域之間的平均交通距離更短,從而減少交通領(lǐng)域碳排放;三是加大新能源汽車對傳統(tǒng)燃油車的替代效應(yīng),優(yōu)化傳統(tǒng)模式,打造“綠色出行”低碳生活新模式。

在綠色建筑方面,浙江省城鎮(zhèn)綠色建筑面積占新建建筑面積比例較高,在推動(dòng)城市化發(fā)展的同時(shí)重視綠色建筑標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè),其中城鎮(zhèn)綠色建筑中公共建筑占比更高[37],分析原因,主要是相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)中明確規(guī)定公共建筑應(yīng)按照二星級以上綠色建筑強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行建設(shè)。

3.4 模型方法及結(jié)果不確定性分析

研究采用STIRPAT模型和LEAP模型相結(jié)合,基于情景分析法以識別浙江省碳排放主要影響因素,預(yù)測未來的碳排放趨勢。而情景分析法是通過假設(shè)、模擬等手段生成未來情景,易受現(xiàn)有政策措施、技術(shù)水平等影響,從而對碳排放的影響因素考慮不全面,對浙江省如期甚至提前實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)的支撐作用較弱。浙江省作為“綠水青山就是金山銀山”理念的發(fā)源地和率先實(shí)踐地,研究中的模型預(yù)測基于現(xiàn)有的低碳技術(shù)水平和政策文件,對于低碳技術(shù)發(fā)展與數(shù)字技術(shù)相結(jié)合導(dǎo)向的能效提升、可再生能源發(fā)展等的預(yù)判存在局限性。且隨著浙江省不斷推動(dòng)綠色低碳技術(shù)轉(zhuǎn)化利用、通過數(shù)智控碳積極發(fā)展低碳能源,未來可能出現(xiàn)新的低碳技術(shù)和產(chǎn)業(yè),這將極大影響碳排放的實(shí)際情況,可能造成碳排放量和碳達(dá)峰碳中和時(shí)間節(jié)點(diǎn)預(yù)測值與實(shí)際值存在一定偏差。政府對于低碳投資項(xiàng)目的調(diào)整也是一個(gè)不確定因素,未來浙江省政府加大對綠色低碳投資項(xiàng)目和協(xié)同技術(shù)應(yīng)用的財(cái)政支持可能會(huì)導(dǎo)致對于碳排放控制目標(biāo)和途徑的影響發(fā)生變化,從而影響目前模型的預(yù)測結(jié)果。在數(shù)據(jù)模擬方面,由于情景設(shè)置中化石能源消費(fèi)及生產(chǎn)活動(dòng)強(qiáng)度下降的時(shí)間節(jié)點(diǎn)大致相同,這取決于現(xiàn)有能源消耗趨勢預(yù)測的未來區(qū)域能源發(fā)展水平,且由于浙江省暫未出臺碳核算標(biāo)準(zhǔn),核算間接碳排放時(shí)參考的地方標(biāo)準(zhǔn)并非浙江省的核算標(biāo)準(zhǔn),因此在數(shù)值精準(zhǔn)度方面有待提升,需要結(jié)合未來浙江省相關(guān)碳核算標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

在溫室效應(yīng)日趨嚴(yán)重的今天,綠色低碳可持續(xù)發(fā)展已成為國際社會(huì)廣泛共識。為如期甚至提早實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo),中國各省域依照自身發(fā)展現(xiàn)狀制定碳減排路徑勢在必行。研究基于擴(kuò)展的STIRPAT模型和LEAP- Zhejiang模型,以浙江省域?yàn)槔?旨在分析節(jié)能減排政策對能源需求及碳排放的影響,充分挖掘節(jié)能減排的潛力,研究浙江省碳排放影響因素識別、排放趨勢、達(dá)峰時(shí)間和減排路徑,得出以下結(jié)論:

(1)基于擴(kuò)展的STIRPAT模型研究顯示,環(huán)境污染治理投資、清潔能源消費(fèi)比重增加和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可顯著促進(jìn)浙江省碳減排,能源結(jié)構(gòu)升級、能效提升和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深耕高碳排放產(chǎn)業(yè)是浙江省當(dāng)前低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展的重點(diǎn)動(dòng)力。具體數(shù)值為相關(guān)變量比例每提升1%,碳排放總量分別減少0.772%、1.149%和0.809%。人均GDP對碳排放增長存在顯著促進(jìn)作用,平衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力和降低碳排放的功能性協(xié)調(diào)是浙江省低碳綠色發(fā)展需要考慮的問題。

(2)采用LEAP-Zhejiang和STIRPAT模型對2015—2060年浙江省6種情景下碳排放進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果顯示,2類模型均表明僅CES和PES情景可于2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰,且碳排放總量達(dá)峰后呈下降趨勢,在探究實(shí)現(xiàn)雙碳路徑方面應(yīng)綜合考慮多個(gè)減排部門而非單一部門。未來浙江省低碳轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)應(yīng)該首先放在電力部門,其次是工業(yè)、交通、商業(yè)、居民生活、住宅、農(nóng)業(yè)等部門。

(3)浙江省減排路徑和政策的制定不僅與其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)密切相關(guān),還受到進(jìn)口電力中可再生能源比例的顯著影響?？紤]到碳泄漏和轉(zhuǎn)化成本問題,CES場景下的減排路徑很難迅速實(shí)現(xiàn)。浙江省應(yīng)從PES情景開始,努力在2025年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰。根據(jù)外購電力中可再生能源的比例,采取謹(jǐn)慎的碳中和路徑向CES情景的過渡,并通過各終端能源使用部門利用碳捕捉、碳封存等降碳技術(shù),于2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。

4.2 建議

為促進(jìn)浙江省“雙碳”目標(biāo)如期甚至提前實(shí)現(xiàn),主要建議如下:

(1)加大環(huán)境污染治理投資,增加清潔能源消費(fèi)比重和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)升級、能效提升和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深耕高碳排放產(chǎn)業(yè)。在能源結(jié)構(gòu)升級、能效提升和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深耕高碳排放產(chǎn)業(yè)方面加大投資力度,以作為低碳轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)動(dòng)力。政府可采取一系列激勵(lì)措施,例如提供優(yōu)惠貸款、稅收減免等,鼓勵(lì)企業(yè)和個(gè)人投資環(huán)保領(lǐng)域、清潔能源領(lǐng)域和數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。

(2)政府應(yīng)制定綜合減排措施,可以通過制定差別化的碳減排政策來促進(jìn)各部門的碳減排,同時(shí)加強(qiáng)能源轉(zhuǎn)型和技術(shù)創(chuàng)新,推動(dòng)全社會(huì)實(shí)現(xiàn)低碳綠色發(fā)展。政府應(yīng)該制定合理的產(chǎn)業(yè)政策,引導(dǎo)企業(yè)從高碳排放產(chǎn)業(yè)向低碳排放產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。同時(shí),還應(yīng)該鼓勵(lì)低碳生活方式的普及。

(3)加大浙江省非化石能源發(fā)電的占比,鼓勵(lì)可再生能源的規(guī)?；投鄻踊褂?從供應(yīng)側(cè)減少碳排放?？紤]到進(jìn)口電力中可再生能源比例的顯著影響,浙江省應(yīng)在電力采購方面增加可再生能源比例,減少對傳統(tǒng)化石能源的依賴。

(4)鼓勵(lì)各終端能源使用部門采用碳捕捉、碳封存等降碳技術(shù),通過減少碳排放和增加碳儲存實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)。浙江省政府可以加大對這些技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用的支持力度,平衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力和降低碳排放的功能性協(xié)調(diào),加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)的協(xié)調(diào)管理,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。

由于研究時(shí)間和數(shù)據(jù)的限制,研究存在以下3個(gè)不足之處,可進(jìn)行進(jìn)一步討論和研究:

(1)從科學(xué)性角度出發(fā),研究對浙江省未來政策措施、技術(shù)水平等情景假設(shè)的理論基礎(chǔ)不足,隨著節(jié)能減排方案的不斷出臺,未來應(yīng)更新相關(guān)政策場景。

(2)需要在未來研究中進(jìn)一步考慮研究構(gòu)建的6種情景所帶來的經(jīng)濟(jì)成本,如電網(wǎng)升級、建筑翻新和維護(hù),以及發(fā)電廠的容量儲備等。

(3)碳捕捉、碳封存和生態(tài)固碳等碳吸收技術(shù)的應(yīng)用性有待進(jìn)一步探索。