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    基于STIRPAT模型的中國多情景碳排放預(yù)測及減排策略

    2025-03-20 00:00:00許曉敏姚潤坤孔亞楠付堯
    新經(jīng)濟導(dǎo)刊 2025年2期

    摘 要:當(dāng)前,我國正處于逐步實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)的階段,未來能源消費直接關(guān)系著我國“雙碳”目標(biāo)的實現(xiàn)。目前,大多碳排放研究主要采用單一分解模型或碳排放預(yù)測方法,缺少對碳排放影響因素的判斷篩選。因此,本文基于STIRPAT和嶺回歸模型對我國碳排放量進(jìn)行預(yù)測并提出減排策略。首先,根據(jù)我國2003–2023年能源消費量、能源結(jié)構(gòu)等相關(guān)數(shù)據(jù),對我國能源消費結(jié)構(gòu)和碳排放變化情況進(jìn)行分析。其次,基于Pearson相關(guān)系數(shù)法篩選出相關(guān)性高的特征因子,構(gòu)建碳排放影響因素體系。然后,構(gòu)建基于STIRPAT和嶺回歸模型的碳排放預(yù)測模型,STIRPAT模型能夠確定碳排放的主要影響因素,嶺回歸則可以解決多重共線性問題,并利用我國歷年的能源消費相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測模型檢驗。接著,運用情景分析法,通過設(shè)置基準(zhǔn)情景、低碳情景和高碳情景,對不同情景下我國2024–2033年未來碳排放趨勢進(jìn)行預(yù)測。最后,結(jié)合多情景預(yù)測結(jié)果,提出碳減排的策略建議,為實現(xiàn)我國“雙碳”目標(biāo)提供決策支持。

    關(guān)鍵詞:STIRPAT模型;碳排放;低碳發(fā)展;嶺回歸;減排策略

    一、引言

    氣候變化是當(dāng)前全球面臨的重大環(huán)境問題,溫室氣體的排放被認(rèn)為是導(dǎo)致全球變暖的主要原因之一。政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)的研究表明,人類活動中能源消耗和生產(chǎn)活動是主要的碳排放來源,如果不采取有效措施,氣候變化可能帶來不可逆的生態(tài)后果。中國如何在保持經(jīng)濟增長的同時實現(xiàn)碳減排,是未來發(fā)展的重要目標(biāo)。2020年,為應(yīng)對全球氣候變化,我國明確提出了2030年“碳達(dá)峰”和2060年“碳中和”目標(biāo)(以下簡稱“雙碳”目標(biāo))。這一目標(biāo)不僅反映了中國對全球氣候治理的承諾,也推動了我國經(jīng)濟社會向綠色低碳轉(zhuǎn)型。因此,深入分析我國的碳排放影響因素及其未來變動趨勢,能夠為政府部門在規(guī)劃碳減排策略時提供科學(xué)依據(jù)與理論支撐,有助于我國更有效地推進(jìn)“雙碳”戰(zhàn)略,為全球氣候治理貢獻(xiàn)中國智慧與方案。

    二、文獻(xiàn)綜述

    當(dāng)前,已有一些學(xué)者圍繞碳排放預(yù)測開展了研究工作。在碳排放估算方面,常用的碳排放估算方法包括傳統(tǒng)統(tǒng)計模型、生命周期評價法和情景分析法等。楊靜等人利用清單編制法探討碳排放變化及其驅(qū)動因素,并提出減排路徑。張少卿等人提出利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分區(qū)建模方法,結(jié)合多源數(shù)據(jù)顯著提高碳排放估算精度。在碳排放的影響因素分析方面,常用方法包括LMDI分解模型、空間計量模型等。趙亮等人基于環(huán)境投入產(chǎn)出模型研究了交通運輸業(yè)最終需求引發(fā)的碳排放變化及其主要驅(qū)動因素。王一婕等人采用空間杜賓模型,分析了黃河流域城市碳排放強度的動態(tài)演變、區(qū)域差異及影響因素。Zhang等人運用Granger因果檢驗分析中國能源消費、碳排放與經(jīng)濟增長之間的因果關(guān)系。Ugur Soytas等人通過使用Toda-Yamamoto因果檢驗分析了美國能源消費、收入與碳排放的動態(tài)關(guān)系,得出能源消費驅(qū)動碳排放的研究結(jié)論。

    在碳排放預(yù)測方面,研究主要集中于機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計分解及情景模擬,通過改進(jìn)預(yù)測模型提高預(yù)測精度,為低碳發(fā)展策略提供科學(xué)依據(jù)。陳哲灃等人基于變分模態(tài)分解組合模型對港口碳排放進(jìn)行多尺度預(yù)測,提升波動特征解析與預(yù)測精度。李淵等人通過多種機器學(xué)習(xí)算法挖掘中國碳排放影響因素,模擬預(yù)測碳達(dá)峰時間。諸曉駿等人使用CEEMDAN和RIME-VMD雙模式分解,結(jié)合多模型集成提升短期預(yù)測精度。王志強等人綜合AHP-DEMATEL方法與機器學(xué)習(xí),研究住宅建筑物化階段碳排放的主要特征和交互作用。鮑學(xué)英使用隨機森林算法分析鐵路橋梁建造中的碳排放因素,并提出減排策略。管衛(wèi)華等人應(yīng)用SD模型研究能源消費的時空演化,并設(shè)定多情景模擬未來趨勢。

    綜上所述,以往大多碳排放研究主要采用單一分解模型或碳排放預(yù)測方法,缺少對碳排放影響因素的判斷篩選。此外,當(dāng)前對我國總體的碳排放及未來場景分析研究較少,且研究數(shù)據(jù)相對陳舊。因此,本文使用2003—2023年我國能源消費相關(guān)數(shù)據(jù),基于Pearson相關(guān)系數(shù)法選取與碳排放變化相關(guān)性高的特征因子,構(gòu)建基于STIRPAT和嶺回歸的碳排放量預(yù)測模型,通過設(shè)定關(guān)鍵特征的未來變化率,設(shè)置高—中—低發(fā)展情景,對我國未來10年的碳排放量進(jìn)行預(yù)測,并提出了碳減排的相關(guān)策略建議。

    三、研究方法

    (一)碳排放核算方法

    目前,二氧化碳排放量的測算方法通常參考《IPCC國家溫室氣體排放清單指南》中提供的碳排放系數(shù)法。本文參照IPCC指南對二氧化碳排放量進(jìn)行測算。測算公式如下:

    本文考慮的不同能源折合標(biāo)煤系數(shù)及碳排放系數(shù)如表1所示,數(shù)據(jù)來自《綜合能耗計算通則》和《省級溫室氣體清單編制指南》。

    (二)STIRPAT模型

    (三)嶺回歸模型

    嶺回歸是有偏估計回歸方法,被廣泛應(yīng)用于解決變量間的數(shù)據(jù)多重共線性影響,嶺回歸在最小二乘法的基礎(chǔ)上添加一個懲罰項,懲罰項調(diào)節(jié)參數(shù)k對模型的預(yù)測性能有很大影響。k值為零時,方程變?yōu)闊o偏回歸方程,無法解決變量間多重共線性問題;k越大,共線性對回歸參數(shù)穩(wěn)定性的影響越小,預(yù)測的方差也增大。相關(guān)公式如下:

    (四)評估指標(biāo)與參數(shù)選擇

    (五)模型構(gòu)建

    基于上述研究,本文提出了一種基于STIRPAT和嶺回歸模型的碳排放量預(yù)測模型,流程圖如圖1所示,具體步驟如下:

    (1)通過Pearson相關(guān)系數(shù)計算分析影響因素與碳排放量之間的關(guān)聯(lián)性,選取相關(guān)性高的特征因子構(gòu)建碳排放影響因素體系,篩選關(guān)鍵特征變量。

    (2)基于10折交叉驗證自適應(yīng)選擇嶺回歸最優(yōu)超參數(shù),并結(jié)合STIRPAT模型構(gòu)建碳排放預(yù)測模型,預(yù)測檢驗分析。

    (3)根據(jù)相關(guān)政策文件設(shè)定了基準(zhǔn)、低碳及高碳三種情景,基于碳排放預(yù)測模型分析我國2024—2033年的碳達(dá)峰情景,探討我國未來的碳排放趨勢。

    四、實證分析

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文使用的數(shù)據(jù)為2003—2023年中國能源消費數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù),包括:人口、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率、能源消費及構(gòu)成(折合為標(biāo)煤計算)等,數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》。其中,碳排放量數(shù)據(jù)根據(jù)能源消費量數(shù)據(jù)核算得出。

    (二)能源消費及碳排放變化分析

    2003—2023年我國能源消費情況如圖2所示。2003至2023年間,我國能源消費結(jié)構(gòu)經(jīng)歷了顯著變化,在2003年至2013年期間,煤炭消費量持續(xù)增長,但自2014年起開始逐年減少并逐漸趨于穩(wěn)定。與此同時,石油和天然氣的消費量則持續(xù)上升,特別是天然氣,其消費占比從2003年的2.3%顯著提升至2023年的8.5%。此外,一次電力及其他能源的消費量也從2003年起快速增長。盡管煤炭在這20年中仍占據(jù)主導(dǎo)地位,但其占比已從2003年的70.2%下降至2020年的66.1%,表明了我國為響應(yīng)“雙碳”目標(biāo),正逐步減少對煤炭的依賴。

    2003—2023年我國碳排放及增長情況如圖3所示。圖中可以看出,這20年間我國碳排放整體呈現(xiàn)上升趨勢。特別是在2003年至2011年期間,碳排放總量快速增長,年均增長率多超過7%。2012年,因經(jīng)濟快速發(fā)展導(dǎo)致能源消費激增,我國碳排放量突破了100億噸大關(guān)。然而,自2013年起,我國碳排放增速有所放緩,這得益于綠色發(fā)展戰(zhàn)略的提出。各行業(yè)開始調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),控制能源消耗和碳排放,從而在一定程度上減緩了碳排放的增長速度,驗證了我國節(jié)能減排政策的有效性。

    (三)影響因素分析及預(yù)測模型驗證

    1.影響因素篩選

    本文根據(jù)全國能源消費及碳排放的實際情況,分別從人口、經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)、能源和社會五個方面選取影響我國碳排放量的關(guān)鍵因素,結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)研究成果,綜合考慮數(shù)據(jù)可得性,最終篩選出11個關(guān)鍵因素,包括:歷年常住人口、人均 GDP 、我國歷年的一二三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、煤炭、石油、天然氣和一次電力及其他能源的能源結(jié)構(gòu)和能源強度以及城鎮(zhèn)化水平,具體定義見表2。

    為提高碳排放預(yù)測模型的預(yù)測精度和性能,本文采取皮爾遜系數(shù)法對12個碳排放影響因素進(jìn)行重要度量化及篩選,計算的相關(guān)系數(shù)絕對值越接近1,則表明該特征與碳排放量的相關(guān)性越強。各影響因素的重要度結(jié)果如圖4所示,可以看出,人口、人均GDP、第一產(chǎn)業(yè)占比、第三產(chǎn)業(yè)占比、天然氣占比、一次電力及其他能源占比、能源強度與城鎮(zhèn)化的相關(guān)系數(shù)絕對值均大于0.9,表明這8個影響因子與碳排放量存在較強的線性相關(guān)性。對于其他3個影響因子,得到的皮爾遜相關(guān)系數(shù)均相對較低。因此,本文將選取這8個影響因子作為碳排放預(yù)測模型的輸入變量。

    2.模型結(jié)果分析

    為避免碳排放預(yù)測模型中的影響因素多重共線性問題,本文采用嶺回歸法進(jìn)行建模,為了確定模型最優(yōu)超參數(shù),本文采用 10折交叉驗證法。通過將數(shù)據(jù)集隨機分為10個折疊(folds),選擇其中1個折疊作為驗證集,其余9個折疊作為訓(xùn)練集,并隨機劃分不同的折疊訓(xùn)練模型。最終10折交叉驗證選取的超參數(shù)a為0.001。

    基于STIRPAT模型得到的我國2003—2023年碳排放預(yù)測結(jié)果如圖5所示,預(yù)測誤差結(jié)果如表3所示??梢钥闯?,本文所構(gòu)建的碳排放預(yù)測模型擬合程度較好,能夠預(yù)測碳排放的變化趨勢,此外,模型的R2為0.99,MAPE為2.86%,說明預(yù)測值與真實值之間的誤差較小,因此可以用于預(yù)測我國未來的碳排放量情況。

    (四)多情景預(yù)測分析

    1.情景設(shè)置

    為了探究 “雙碳”目標(biāo)下我國碳排放的未來趨勢,本文結(jié)合我國歷年發(fā)展情況、國家發(fā)展規(guī)劃及相關(guān)政策文件,設(shè)定了各碳排放影響因素的變化趨勢。按照已有數(shù)據(jù),本文分為兩個發(fā)展階段進(jìn)行預(yù)測,即:2024—2028年和2029—2033年。同時設(shè)置三個發(fā)展情景,分別為:基準(zhǔn)情景、低碳情景和高碳情景。在基準(zhǔn)情景設(shè)定中,本文依據(jù)“十四五”規(guī)劃的指導(dǎo)原則及過往發(fā)展數(shù)據(jù),保持了原有的發(fā)展速度不變。而低碳情景則是在此基礎(chǔ)上,融入了更為嚴(yán)格的低碳限制條件,使得各關(guān)鍵影響因素的變化率相較于基準(zhǔn)情景有所降低,旨在促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展,著眼長遠(yuǎn)目標(biāo)。在高碳情景下,各影響因素變化率設(shè)定高于基準(zhǔn)值,聚焦以經(jīng)濟發(fā)展為主導(dǎo)的策略,同時降低對碳排放、大氣污染等的直接干預(yù)。

    2.情景分析結(jié)果

    基于碳排放預(yù)測模型,結(jié)合基準(zhǔn)情景、低碳情景和高碳情景對8項碳排放驅(qū)動影響因素進(jìn)行參數(shù)設(shè)置,分別預(yù)測2024—2033年我國的碳排放量,最終預(yù)測結(jié)果如圖6所示??梢钥闯觯诨鶞?zhǔn)情景下,我國碳排放將在2028—2029年達(dá)到峰值,符合我國“雙碳”目標(biāo)。在低碳情景下,我國碳排放在2025年達(dá)到峰值;在高碳情景下,我國碳排放則在2031年左右達(dá)到峰值。低碳發(fā)展場景下碳達(dá)峰的時間更早、碳峰值水平最低,而高碳發(fā)展場景會導(dǎo)致碳達(dá)峰的時間延后,且碳排放的峰值偏高,無法實現(xiàn)2030年前碳達(dá)峰的目標(biāo)。然而,低碳情景的實現(xiàn)需以節(jié)能減排和低碳發(fā)展為核心,在一定程度上可能會犧牲部分經(jīng)濟發(fā)展機遇。高碳情景下,經(jīng)濟發(fā)展是主要目標(biāo),不可避免地帶來各項能源消耗的顯著上升,這種趨勢會使得我國在實現(xiàn)自主貢獻(xiàn)目標(biāo)和履行國際氣候承諾上面臨巨大挑戰(zhàn)。

    五、 碳減排策略建議

    為了盡快實現(xiàn)碳達(dá)峰戰(zhàn)略目標(biāo),基于本文分析結(jié)果,提出以下碳減排策略建議。

    (一)堅持經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,推動綠色低碳經(jīng)濟轉(zhuǎn)型

    第一,貫徹“雙碳”目標(biāo)與“十四五”規(guī)劃要求,推動GDP增速與碳排放強度脫鉤。GDP作為影響我國碳排放的關(guān)鍵因素之一,在高碳情境中,過高的GDP增速會導(dǎo)致各項能源消耗的顯著上升,導(dǎo)致碳排放的峰值偏高且無法在2030年實現(xiàn)碳達(dá)峰。因此,合理調(diào)控國家經(jīng)濟增長、控制經(jīng)濟增長速度等對我國踐行綠色低碳發(fā)展行動、推進(jìn)碳達(dá)峰進(jìn)程具有重要意義。在以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局背景下,逐步實現(xiàn)我國經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展,人均GDP變化也將趨于平穩(wěn)狀態(tài)。第二,根據(jù)碳排放情景預(yù)測結(jié)果,在低碳情境下,我國碳排放量變化幅度基本平穩(wěn),在基準(zhǔn)情景和高碳情景下,我國在未來的三年到七年中的碳排放量仍有明顯增長趨勢。為扭轉(zhuǎn)或控制碳排放預(yù)測情景中的碳排放量,亟需立足于我國當(dāng)前經(jīng)濟發(fā)展形勢,實施《2030年前碳達(dá)峰行動方案》,建立碳排放總量和強度“雙控”制度,在京津冀、長三角等19個國家級新區(qū)開展減污降碳協(xié)同創(chuàng)新試點,轉(zhuǎn)變由資源、勞動力、資本等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素驅(qū)動的粗放式發(fā)展模式,形成有助于實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力,探索可持續(xù)發(fā)展道路。第三,借助人工智能、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型,建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟,發(fā)展新業(yè)態(tài)新模式,實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。目前我國經(jīng)濟呈現(xiàn)東高西低、南北分化的特征,區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡。各地區(qū)應(yīng)優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟布局,深入實施區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略,依托“東數(shù)西算”、哈大齊國家自主創(chuàng)新示范區(qū)等工程推進(jìn)全國統(tǒng)一大市場建設(shè),破除區(qū)域壁壘,以實現(xiàn)發(fā)達(dá)地區(qū)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)、東中西部和東北地區(qū)共同發(fā)展。第四,加快推進(jìn)傳統(tǒng)制造業(yè)向高端化、智能化、綠色化和融合化發(fā)展,推進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈延伸和附加值提升,培育世界級先進(jìn)制造業(yè)集群;加快企業(yè)智能化改造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動綠色循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展。建議因地制宜發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),充分挖掘本地資源,積極培育旅游、影視、餐飲、電商、住宿等行業(yè)作為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展新的增長點。

    (二)持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及能源結(jié)構(gòu),加快構(gòu)建清潔低碳能源體系

    第一,在推進(jìn)碳達(dá)峰進(jìn)程中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對我國未來幾年的能源需求及碳排放量有重要影響,為了順利促進(jìn)碳達(dá)峰目標(biāo)的實現(xiàn),應(yīng)落實《工業(yè)領(lǐng)域碳達(dá)峰實施方案》,引導(dǎo)傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級,推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,結(jié)構(gòu)性調(diào)整高耗能行業(yè),完成鋼鐵、水泥、電解鋁等重點行業(yè)的超低排放改造。第二,重點發(fā)展高附加值的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè),聚焦新一代信息技術(shù)、生物技術(shù)、新能源等領(lǐng)域,鼓勵第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展,構(gòu)建多元化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提高現(xiàn)代服務(wù)業(yè)比例,通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整減少能源消費。第三,根據(jù)能源消費數(shù)據(jù),我國能源消費總量仍處于上升期,煤炭在我國能源消費結(jié)構(gòu)中仍占絕對優(yōu)勢,未來應(yīng)落實“十四五”可再生能源發(fā)展規(guī)劃,重點推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化,嚴(yán)控新增煤電項目,推進(jìn)煤電機組“三改聯(lián)動”。此外,在青海、甘肅等西部省份建設(shè)大型風(fēng)光基地,大力發(fā)展風(fēng)電、光伏等可再生能源,充分發(fā)揮各地區(qū)區(qū)域優(yōu)勢,因地制宜發(fā)展風(fēng)能、太陽能等,著力提高非化石能源消費比例,加快特高壓輸電通道建設(shè),實現(xiàn)跨區(qū)域電力資源優(yōu)化配置,促進(jìn)清潔能源消納,盡快實現(xiàn)新能源對傳統(tǒng)化石能源的存量替代,加速構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)。第四,完善國家可再生能源激勵政策,持續(xù)提升跨省跨區(qū)電力資源配置能力,加快特高壓輸電發(fā)展,提高中西部地區(qū)可再生能源消納能力。在終端能源利用環(huán)節(jié),加大電能替代力度,在工業(yè)、交通、建筑等領(lǐng)域廣泛實施以電代煤、以電代油、以電代氣,不斷提高各行業(yè)電氣化水平。持續(xù)推進(jìn)煤電節(jié)能降碳改造、靈活性改造、供熱改造等,從企業(yè)用能到居民用能,逐步實現(xiàn)能源的電力化和清潔化,構(gòu)建清潔低碳能源體系。

    (三)促進(jìn)綠色低碳技術(shù)發(fā)展,提高能源利用效率

    第一,重視能源強度對促進(jìn)我國碳排放量降低的影響作用和影響程度。近年來,在節(jié)能減排政策推動下,企業(yè)采取了各種節(jié)能措施,能源消耗強度呈現(xiàn)逐漸下降趨勢。在進(jìn)一步降碳增效行動中,企業(yè)應(yīng)積極響應(yīng)《2024—2025年節(jié)能降碳行動方案》政策和“千企節(jié)能降碳”行動,制定分部門的減排目標(biāo),加速重點排放部門低碳轉(zhuǎn)型,從部門和行業(yè)率先達(dá)峰的需求出發(fā),加強對電力、鋼鐵、水泥、建材、化工等高耗能重點部門和行業(yè)的碳排放管理,推進(jìn)重點行業(yè)和領(lǐng)域節(jié)能降碳改造和用能設(shè)備更新。第二,強化節(jié)能降碳目標(biāo)責(zé)任和評價考核,細(xì)化分解各地區(qū)和重點領(lǐng)域、重點行業(yè)節(jié)能降碳目標(biāo)任務(wù),精準(zhǔn)識別碳排放高的能源結(jié)構(gòu)和增長迅速的行業(yè),加強節(jié)能降碳形勢分析,實施能耗強度降低提醒預(yù)警,制定具有針對性的節(jié)能減排政策,強化碳排放強度降低進(jìn)展評估,壓實企業(yè)節(jié)能降碳主體責(zé)任。第三,實施綠色技術(shù)研發(fā)補貼,落實環(huán)保設(shè)備所得稅優(yōu)惠政策,加大對綠色低碳技術(shù)的支持補貼力度,加快節(jié)能降耗技術(shù)研發(fā)。第四,充分發(fā)揮國家綠色技術(shù)交易中心等平臺作用,推進(jìn)綠色技術(shù)成果轉(zhuǎn)化,加強對先進(jìn)技術(shù)的消化吸收,不斷強化先進(jìn)適用技術(shù)的研發(fā)、推廣和應(yīng)用。此外,發(fā)行碳中和債券并設(shè)立國家綠色發(fā)展基金,加大對研發(fā)成果突出企業(yè)和個人的支持力度,以先進(jìn)技術(shù)為驅(qū)動力,逐步實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新帶動能源利用效率的提升。鼓勵區(qū)域、企業(yè)間技術(shù)共享,以先進(jìn)區(qū)域、企業(yè)帶動落后區(qū)域、企業(yè)實現(xiàn)整體效能提升。

    (四)加大宣傳教育力度,倡導(dǎo)居民低碳綠色生活

    人口因素對我國碳排放的影響程度較大,應(yīng)在全社會加大對于低碳生活的宣傳力度和教育力度。首先,積極開展全國生態(tài)日、全國節(jié)能宣傳周、全國低碳日等活動,并通過多種渠道和方式深化綠色低碳生活思想的大眾化傳播,大力推進(jìn)節(jié)能降碳宣傳教育。此外,推進(jìn)綠色出行體系建設(shè),推廣共享單車、新能源公交車,建設(shè)“15分鐘低碳生活圈”。在各地城鎮(zhèn)化進(jìn)程中,城鎮(zhèn)人口增加以及粗放的能源消費方式對碳排放量上升有重要影響,因此促進(jìn)城市居民生活的碳減排對實現(xiàn)碳排放情景預(yù)測的基準(zhǔn)情景及低碳情景具有重要助力,應(yīng)注重公民的低碳意識和綠色生活習(xí)慣的培養(yǎng),培育綠色低碳生活方式,減少居民消費端的碳排放量。同時,倡導(dǎo)綠色出行、垃圾分類回收、科學(xué)使用電器等環(huán)保行為,形成崇尚節(jié)約、綠色環(huán)保的社會新風(fēng)尚。最后,在雄安新區(qū)、成都東部新區(qū)等19個國家級新區(qū)推行低碳建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)和“海綿城市”建設(shè),在快速發(fā)展的地區(qū)實施低碳建設(shè)模式以提高能源利用效率和資源回收率。對于發(fā)展迅速的新城鎮(zhèn),建設(shè)城市能源互聯(lián)網(wǎng),大力推廣“光儲直柔”建筑,優(yōu)化城市公共交通網(wǎng)絡(luò)布局,盡可能降低因人口增加、城市擴張帶來的交通和建筑碳排放。

    六、研究結(jié)論

    本文基于STIRPAT 模型和嶺回歸方法構(gòu)建了我國碳排放量預(yù)測模型,結(jié)合情景分析法,針對基準(zhǔn)情景、低碳情景和高碳情景對影響因素設(shè)定不同變化率,分別預(yù)測了多情景下我國2024—2033年的碳排放量,得到的研究結(jié)論如下。

    第一,通過分析我國能源消費和碳排放情況,2003—2023年我國的碳排放總量整體呈不斷上升趨勢,尤其在2003—2011年,我國碳排放總量呈逐年快速增長的趨勢,且歷年的碳排放增長率基本均超過7%。在2012年碳排放總量超過100億t,與經(jīng)濟發(fā)展和能源消費量的驟增有關(guān)。但自2013年起,我國全面實施綠色發(fā)展戰(zhàn)略,逐步從重工業(yè)和能源密集型產(chǎn)業(yè)向服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。同時,通過加大一次電力及可再生能源的使用,減少對煤炭的依賴,碳排放的歷年增長率基本在4%以下,充分體現(xiàn)了節(jié)能減排政策的顯著成效。

    第二,本文構(gòu)建了基于STIRPAT和嶺回歸的碳排放預(yù)測模型,并基于Pearson相關(guān)系數(shù)法選取人口、人均GDP、第一產(chǎn)業(yè)占比、第三產(chǎn)業(yè)占比、天然氣占比、一次電力及其他能源占比、能源強度等8個碳排放主要驅(qū)動因素。同時,運用2003—2023年的能源消費及碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行模型檢驗,結(jié)果表明,本文模型的擬合優(yōu)度R2為0.99,MAPE為2.86%,預(yù)測值與真實值之間的誤差較小,預(yù)測模型的擬合程度較高,適用于我國碳排放量的預(yù)測。

    第三,基于高、中和低三種發(fā)展情景對中國未來碳排放量進(jìn)行預(yù)測,未來我國碳排放量呈現(xiàn)“倒U”趨勢。低碳情景與基準(zhǔn)情景均能滿足我國碳達(dá)峰要求,而高碳情景不能在2030年前實現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)。低碳情景下,通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源結(jié)構(gòu),并合理調(diào)控人口增長、城鎮(zhèn)化進(jìn)程及經(jīng)濟增長速度,低碳情景展現(xiàn)出更快達(dá)成碳達(dá)峰目標(biāo)的潛力。高碳情景下,我國大力發(fā)展經(jīng)濟,各項能源消耗及碳排放顯著上升,延后了碳達(dá)峰的時間。因此,為了實現(xiàn)2030年前碳達(dá)峰的目標(biāo),我國需要采取更加積極的行動,推動能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和低碳經(jīng)濟的發(fā)展,確保經(jīng)濟增長與環(huán)境保護(hù)之間的平衡。

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    【本文系國家自然科學(xué)基金(72472050)、教育部人文社科基金(24YJA630115)資助項目】

    (許曉敏系華北電力大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院副教授;姚潤坤、孔亞楠、付堯系華北電力大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院碩士研究生)

    China’s Multi-Scenario Carbon Emissions Forecast and Mitigation Strategies Based on the STIRPAT Model

    Xu Xiaomin Yao Runkun Kong Yanan Fu Yao

    Abstract: In the contemporary era, China is in the process of gradually realizing sustainable development and ecological environmental protection. The future energy consumption of the nation is directly related to the realization of China’s carbon peaking and carbon neutrality goals. Most carbon emission studies currently adopt a single decomposition model or carbon emission forecasting method, which lacks the judgement and screening of carbon emission influencing factors. Therefore, this paper predicts China’s carbon emissions and proposes emission reduction strategies based on the STIRPAT and ridge regression models. Firstly, an analysis was conducted of changes in China’s energy consumption structure and carbon emissions, based on China’s energy consumption, energy structure and other relevant data from 2003 to 2023.Secondly, the Pearson correlation coefficient method was employed to screen out characteristic factors with high correlation, and the carbon emission influencing factor system was constructed. The construction of a carbon emission prediction model is then undertaken, employing the STIRPAT and ridge regression models. The STIRPAT model can determine the primary influencing factors of carbon emission, while the ridge regression is able to address the issue of multiple covariance. The prediction model is then subjected to a test using China’s energy consumption-related data from previous years. The scenario analysis method is then applied to predict the future carbon emission trend of China from 2024 to 2033 under different scenarios by setting up the baseline scenario, low carbon scenario and high carbon scenario. Finally, combining the results of the multi-scenario forecasts, strategies for carbon emission reduction are proposed to provide decision support for the realization of China’s carbon peaking and carbon neutrality goals.

    Keywords: STIRPAT Model; Carbon Emissions; Multi Scenario Prediction; Ridge Regression; Emission Reduction Strategy

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