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    江蘇省能源消費碳排放影響因素研究

    2024-12-31 00:00:00倪好張雪宋輝
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2024年10期
    關(guān)鍵詞:碳排放江蘇省影響因素

    摘" "要:江蘇省作為經(jīng)濟(jì)大省,同時也是碳排放大省。因此,通過對江蘇省2006—2020年能源消費碳排放量和碳排放強度進(jìn)行測算分析,基于擴展的STIRPAT模型,分析各驅(qū)動因子對碳排放總量的影響及其驅(qū)動程度。結(jié)果表明,人均GDP對該地區(qū)二氧化碳的排放影響最為顯著,其次是人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化率、能源強度以及煤炭消費量,這五種影響因素與江蘇省碳排放量增長均呈正相關(guān)?;诖耍瑥拇龠M(jìn)江蘇省踐行“雙碳”目標(biāo)視角提出對策建議。

    關(guān)鍵詞:江蘇??;碳排放;STIRPAT模型;影響因素;嶺回歸

    中圖分類號:X322" " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A" " " 文章編號:1673-291X(2024)10-0039-04

    引言

    根據(jù)英國石油公司(BP)發(fā)布的《世界能源統(tǒng)計年鑒》顯示,2010年中國能源消費量占全球的20.3%,超越美國,成為世界上最大的能源消費國[1]。2020年9月22日,習(xí)近平總書記在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上承諾,中國力爭2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值、2060年前實現(xiàn)碳中和。江蘇省作為能源消耗和碳排放大省,是全國碳減排的重點區(qū)域和潛力地區(qū)?!笆奈濉逼陂g,江蘇省全面落實習(xí)近平總書記對江蘇省工作重要講話與重要指示精神,明確要求實施碳排放總量和強度“雙控”,達(dá)到“碳中和”最終目標(biāo)。本文對江蘇省碳排放現(xiàn)狀進(jìn)行分析,并基于改進(jìn)后的STIRPAT模型對江蘇省2006—2020年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。碳排放影響因素研究對于豐富江蘇省低碳發(fā)展研究案例,實現(xiàn)我國城市化的可持續(xù)發(fā)展具有重要現(xiàn)實意義[2]。

    一、江蘇省碳排放現(xiàn)狀

    (一)碳排放量測算方法

    本文對江蘇省能源消費碳排放的測算參考IPCC法提供的計算公式:

    C=■■Qi*EiFi(1)

    其中,C為所有能源消費的碳排放量,單位為萬噸;Qi為不同能源類型的能源消費量;Ei為標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù);Fi為碳排放系數(shù)。

    (二)江蘇省碳排放總量

    在沒有考慮電力和熱力的前提下,江蘇省2006—2020年碳排放總量及增長率情況如圖1所示。

    從圖1可以看出,近年來江蘇省的碳排放總量呈增長趨勢,2006—2013年期間,江蘇省的碳排放量不斷增加,從13 896.50萬噸上升至21 078.49萬噸。在2016年達(dá)到峰值后,江蘇省的碳排放量有所減少,2017—2020年均為負(fù)增長,說明江蘇省當(dāng)時采取的相關(guān)節(jié)能減排措施對抑制碳排放起到正面作用,能源消費帶來的碳排放量尚在資源環(huán)境的可承受范圍之內(nèi)。

    (三)江蘇省碳排放強度及碳排放彈性系數(shù)

    碳排放強度即碳強度,是單位GDP的二氧化碳排放量,也就是一個國家或地區(qū)的碳排放總量與其GDP的比值。碳排放彈性系數(shù)是指每單位GDP帶來的碳排放增長程度,反映碳排放增長與經(jīng)濟(jì)增長之間的比例關(guān)系。從圖2可知,近15年江蘇省碳排放強度整體呈下降趨勢,表明江蘇省的能源消費效率在不斷提高;2010年和2013年碳排放系數(shù)大幅提高,說明該階段江蘇省碳減排相關(guān)政策的大力推行并未產(chǎn)生預(yù)期的節(jié)能效果,亦或是碳排放量的增長超過了經(jīng)濟(jì)增長的速度以及環(huán)境的承載力[3];2019—2020年江蘇省碳排放系數(shù)大幅降低,于2020年達(dá)到-0.95,說明該階段GDP增長速度大于碳排放量的增長速度。

    為進(jìn)一步研究江蘇省碳排放量的發(fā)展變化,以改進(jìn)的STIRPAT模型為基礎(chǔ),通過測算碳排放量及其發(fā)展現(xiàn)狀,對江蘇省碳排放的影響因素進(jìn)行實證研究,并計量其影響效果,提煉出減排對策,為實現(xiàn)江蘇省節(jié)能減排目標(biāo)提供思路。

    二、模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)來源

    (一)模型構(gòu)建

    IPAT法是一種較為經(jīng)典的研究碳排放影響因素的方法,反映的是人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)與環(huán)境的關(guān)系,但其存在分解因素固定、研究角度局限的弊端[4]。為了克服IPAC模型的缺陷,YORK等在IPAT模型基礎(chǔ)上提出STIRPAT模型,其表達(dá)式為:

    I=aPbAcTde(2)

    其中,I、P、A和T分別表示地區(qū)的碳排放量、人口因素、經(jīng)濟(jì)因素和技術(shù)因素,a為模型系數(shù),b、c、d分別為變量P、A、T的指數(shù),e為模型誤差項。

    本研究采用拓展的STIRPAT模型,結(jié)合江蘇省能源消費和其社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,選取人口總數(shù)(P)、城鎮(zhèn)化率(U)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(G)、人均GDP(A)、能源強度(T)和能源結(jié)構(gòu)(E)作為影響碳排放量的指標(biāo)。在人口指標(biāo)方面,人口增長使得消費能源增加,進(jìn)而導(dǎo)致碳排放量不斷增加。城市作為人口集中地,碳排放量的增加給城市環(huán)境帶來了較大的壓力,因此本文選取人口數(shù)量和城鎮(zhèn)化率來表示人口指標(biāo)。在財富指標(biāo)方面,本文選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人均GDP來表示這一指標(biāo)。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動能源消費需求急劇提高,從而碳排放量也就提高[5]。為了更好反映江蘇省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,本文將人均GDP也作為財富指標(biāo)之一。由于技術(shù)性指標(biāo)下的能源強度主要體現(xiàn)在單位GDP能耗,而技術(shù)水平的提高對單位GDP能耗的降低有一定作用,從而能夠減少碳排放。在能源結(jié)構(gòu)方面,江蘇省的煤炭消費是其能源消費結(jié)構(gòu)比重的第一大來源,故選取能源強度和能源結(jié)構(gòu)來表示技術(shù)指標(biāo)對江蘇省碳排放的影響[6]。借鑒STIRPAT模型,構(gòu)建出上述指標(biāo)和碳排放關(guān)系模型[7],如式(3)所示。

    C=KP■U■■G■A■T■E■ε(3)

    其中,K為常數(shù),P為人口總量(萬人),U為城鎮(zhèn)化率(%),G為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(億元),A為人均GDP(元),T為能源強度(萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤/億元),E為能源結(jié)構(gòu)(%),ε為隨機變量,ai為彈性系數(shù),表示當(dāng)P、U、G、A、T和E每變化1%時,分別引起C的ai%變化。為便于運用回歸分析確定模型中的參數(shù),對模型(3)兩邊取對數(shù)得:

    ln C=ln K+a1 ln P+a2 ln U+a3 ln G+a4 ln A+a5 ln T+a6 ln E+ln ε(4)

    (二)數(shù)據(jù)來源

    2006—2020年江蘇省的常住人口總數(shù)、城鎮(zhèn)常住人口總數(shù)、地區(qū)GDP、人均GDP均可通過2007—2021年的《江蘇省統(tǒng)計年鑒》直接獲取;能源消費總量及27種能源消耗實物量(本研究不考慮電力和熱力能源消耗情況)通過2007—2021年的《中國能源統(tǒng)計年鑒》直接獲取,各能源的凈發(fā)熱量和排放因子參照IPCC與“各種能源折標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)”。為消除價格因素,本研究均以2005年為基準(zhǔn)做平減處理。

    三、結(jié)果分析

    運用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析,結(jié)果顯示,由于lnG回歸結(jié)果不顯著,且該變量的VIF高達(dá)160 359.722,為已排除變量。普通最小二乘法估計結(jié)果如表1所示,除能源結(jié)構(gòu)外,其他變量的VIF值都大于10,其中城鎮(zhèn)化率(U)和人均 GDP(A)的VIF值較大,分別為134.484和319.330,說明存在嚴(yán)重的多重共線性。為了消除多重共線性影響,接下來對江蘇省2006—2020年的相關(guān)數(shù)據(jù)用SPSS 軟件對模型(4)進(jìn)行嶺回歸分析[8]。

    嶺回歸分析中,嶺回歸系數(shù)k的確定非常關(guān)鍵,本文首先在0到1之間以一定的數(shù)據(jù)間隔,通過選取大量不同的嶺回歸系數(shù)k,從而估算模型系數(shù),隨后從中選取使模型系數(shù)趨于穩(wěn)定的嶺回歸系數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計。嶺回歸分析結(jié)果跡嶺圖及不同k取值下的可決系數(shù)如圖3和圖4所示。從圖3中可以看出,各變量的系數(shù)在k=0.4以后在0值附近逐漸趨于平穩(wěn),所以確定使用k=0.4時的相關(guān)數(shù)據(jù)對模型(4)進(jìn)行參數(shù)估計,估計結(jié)果見表2。

    圖3" 嶺跡圖

    圖4" 可決系數(shù)圖

    從表2可知,lnP、lnU、lnA、lnT、lnE均通過了1%的顯著性水平檢驗,R2為0.98,F(xiàn)統(tǒng)計量通過1%的顯著性檢驗。因此,通過模型(4)可以較好地解釋江蘇省碳排放量與各自變量之間的關(guān)系,具體形式為:

    ln C=0.2877+0.2103 ln P+0.1788 ln U+0.2143 ln A

    +0.1646 ln T+0.1645 ln E(5)

    根據(jù)嶺回歸分析結(jié)果可知,人口、城市化率、人均 GDP、能源強度和能源結(jié)構(gòu)每增加1%,將分別引起碳排放量相應(yīng)增加0.287 7%、0.178 8%、0.214 3%、0.164 6% 和0.164 5%。由此可見,五種影響因素和江蘇省碳排放量增長均呈正相關(guān)。從影響程度大小來看,人均GDP對該地區(qū)的二氧化碳的排放影響最為顯著,為0.214 3;其次是人口規(guī)模,影響程度為0.210 3;再次就是城鎮(zhèn)化率、能源強度以及煤炭消費量,影響程度分別是0.178 8、0.164 6和0.164 5。

    碳排放對人口數(shù)量的彈性系數(shù)為0.210 3,即人口數(shù)量增加1%,那么碳排放增加0.210 3%。盡管人口數(shù)量的增加對碳排放量有一定的影響,但前期歸因于計劃生育致使人口增長率不高,且增長率總體上呈下降趨勢[9];自2015年正式宣布全面放開二孩政策以來,隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,年輕一代女性不愿意生育的越來越多,至2020年江蘇省人口自然增長率僅為0.17%,2022年甚至達(dá)到了人口負(fù)增長。如果人口增長率繼續(xù)逐年降低,甚至負(fù)增長,那么會在一定程度上有利于抑制碳排放量的增長。

    碳排放對城市化水平的彈性系數(shù)為0.178 8,即人口數(shù)量增加1%,那么碳排放增加0.178 8%。江蘇省的城市化率一直在上升,從2006年的52%上升到2020年的73%。城鎮(zhèn)化率的提高會對居民生產(chǎn)生活方式產(chǎn)生一定程度的影響,居民生活質(zhì)量的改善帶來了生活性能源消費的增加,且隨著城市化的推進(jìn),城市基礎(chǔ)設(shè)施、居民住宅建設(shè)等將會導(dǎo)致原有農(nóng)田、林地和濕地的開發(fā),土地利用方式的改變降低了城市碳儲存能力,進(jìn)而引起碳排放量的增加[10]。

    在本文所考慮的幾個影響因素中,人均GDP對碳排放的影響較為顯著,彈性系數(shù)為0.214 3,即人均財富每增加1%,將會帶來碳排放增加0.214 3%。隨著經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展,我國人均生產(chǎn)能力不斷提高,工業(yè)化和城市化的進(jìn)程加快,必將帶動能源的大量消費。

    碳排放強度和能源結(jié)構(gòu)這兩個反映技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)的碳排放彈性分別為0.164 6和0.164 5。而在前文所做的理論預(yù)期中,技術(shù)水平的提高能使單位GDP能耗得到有效降低,從而減少碳排放量。但從本文結(jié)論來看,技術(shù)進(jìn)步并未產(chǎn)生預(yù)期效果。事實上,技術(shù)進(jìn)步對碳排放的影響具有雙重性。一方面,技術(shù)進(jìn)步能提高能源利用率,降低碳排放;另一方面,技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,帶動能源要素投入,引起能源消費回彈[11]。也就是說,目前江蘇省能效改進(jìn)對經(jīng)濟(jì)增長的影響效果要大于其能源效率提高的效果,無法對降低碳排放量起到有效的抑制作用。

    四、結(jié)論與對策

    本文采用江蘇省2006—2020年15年的數(shù)據(jù),基于擴展后的STIRPAT模型,選擇人口總量、城鎮(zhèn)化率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人均GDP、能源強度、能源結(jié)構(gòu)等六個指標(biāo)對江蘇省碳排放影響因素進(jìn)行探究,結(jié)果表明,人口、城市化率、人均GDP、能源強度和能源結(jié)構(gòu)每增加1%,將分別引起碳排放量相應(yīng)增加0.287 7%、0.178 8%、0.214 3% 、0.164 6% 和0.164 5%。人均GDP和人口規(guī)模對該地區(qū)二氧化碳的排放影響較為顯著,城鎮(zhèn)化率、能源強度以及煤炭消費量次之,且所有影響因素都促進(jìn)了碳排放量的增加?;谝陨涎芯拷Y(jié)論,結(jié)合江蘇省的實際情況,提出以下政策建議。

    1.加大技術(shù)引進(jìn)和創(chuàng)新,推動市場與政策機制協(xié)調(diào)發(fā)展。江蘇省需大力推行相關(guān)節(jié)能減排政策,加快省內(nèi)企業(yè)轉(zhuǎn)型步伐,加大對新能源技術(shù)和相關(guān)人才引進(jìn)的力度,同時加強和其他省域或組織的碳減排合作與交流,為實現(xiàn)碳減排提供有力的技術(shù)支撐[12]。此外,我國正處于碳排放權(quán)交易市場建設(shè)的關(guān)鍵時期,目前已在北京、上海、廣州等多個省市試點并陸續(xù)開始線上交易,為此,江蘇省需補齊短板,積極探索碳匯交易及碳期貨等碳金融衍生品交易市場的建立。

    2.推行低碳生活方式,強化低碳消費意識。江蘇省應(yīng)加大“低碳生活”宣傳力度,提高居民的低碳意識,積極引導(dǎo)居民使用清潔能源;發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì),大力支持節(jié)能減排企業(yè),為企業(yè)提供政策扶持,加快節(jié)能技術(shù)進(jìn)步,最終實現(xiàn)清潔能源高效替代。居民應(yīng)堅持綠色出行,養(yǎng)成良好的綠色低碳生活方式和消費方式,從而降低江蘇省生活能源消費領(lǐng)域的碳排放量。

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    [責(zé)任編輯" "若" "云]

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