孫干 黃韌 高楊鶴

1 北京節(jié)能環(huán)保中心 2 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院 3 國家電網(wǎng)公司華北分部

推動京津冀協(xié)同發(fā)展是一個重大國家戰(zhàn)略，要在交通一體化、生態(tài)環(huán)境保護(hù)、產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)移等重點(diǎn)領(lǐng)域協(xié)同發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2021年京津冀地區(qū)人口與GDP 全國占比分別為7.8%與8.26% ，龐大的人口數(shù)量與經(jīng)濟(jì)體量對應(yīng)著高額的用能需求，2021年京津冀區(qū)域能源消費(fèi)總量高達(dá)47899 萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，占全國能源消費(fèi)總量的9.1%。綠色發(fā)展水平持續(xù)提升，2021年京津冀區(qū)域可再生能源開發(fā)利用總量占能源消費(fèi)總量達(dá)到8.8%。能效水平（0.50tce/萬元）低于全國平均水平（0.46tce/萬元），與長三角（0.22tce/萬元）和珠三角地區(qū)（0.24tce/萬元）相比還有較大差距。近年來，大量學(xué)者對京津冀區(qū)域協(xié)同發(fā)展進(jìn)行了研究，但大多數(shù)聚焦于協(xié)同發(fā)展機(jī)理、協(xié)同發(fā)展障礙以及京津冀區(qū)域協(xié)同發(fā)展的環(huán)保效應(yīng)等方面，對能源轉(zhuǎn)型與區(qū)域協(xié)同發(fā)展相關(guān)性及協(xié)同發(fā)展關(guān)鍵領(lǐng)域的研究較少。本文將通過能源轉(zhuǎn)型與京津冀協(xié)同發(fā)展的相關(guān)性定性分析和基于STIRPAT 模型的定量分析，明確協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域，為實(shí)現(xiàn)京津冀協(xié)同發(fā)展目標(biāo)提供理論支撐，并提出相應(yīng)措施建議。

1 能源轉(zhuǎn)型與京津冀協(xié)同發(fā)展的定性分析

京津冀協(xié)同發(fā)展是一個系統(tǒng)的工程，根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，交通一體化可以降低運(yùn)輸成本，加速產(chǎn)業(yè)從集聚走向分散，推動產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)移，而產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)移又會促進(jìn)區(qū)域資源配置優(yōu)化，推動經(jīng)濟(jì)增長與人口轉(zhuǎn)移，并帶來環(huán)境的改善。這表明，京津冀協(xié)同發(fā)展的最終目標(biāo)是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、環(huán)境優(yōu)化及人口轉(zhuǎn)移。

如圖1 所示，能源轉(zhuǎn)型與京津冀協(xié)同發(fā)展的三個重點(diǎn)領(lǐng)域彼此關(guān)聯(lián)、相互影響，京津冀協(xié)同發(fā)展推動能源轉(zhuǎn)型，能源轉(zhuǎn)型支撐京津冀協(xié)同發(fā)展。交通一體化和產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)移將分別通過提高交通電氣化率和優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)來提升終端消費(fèi)電氣化率。而電氣化率的提升，不僅可以降低能源強(qiáng)度，還會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。而在生態(tài)環(huán)境改善方面，京津冀協(xié)同發(fā)展對各行業(yè)的能源結(jié)構(gòu)和能源效率提出了比以往更高的要求，從而加快推動可再生能源開發(fā)利用。反過來，能源轉(zhuǎn)型也是實(shí)現(xiàn)京津冀協(xié)同發(fā)展的最終目標(biāo)(經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境優(yōu)化)的重要手段。

圖1 能源轉(zhuǎn)型與京津冀協(xié)同發(fā)展的內(nèi)在聯(lián)系

2 能源轉(zhuǎn)型與京津冀協(xié)同發(fā)展的定量分析

京津冀協(xié)同發(fā)展從本質(zhì)目標(biāo)又可概括為：經(jīng)濟(jì)增長、環(huán)境保護(hù)與人口遷移。為了進(jìn)一步定量分析能源轉(zhuǎn)型與京津冀協(xié)同發(fā)展的相關(guān)性，本文基于STIRPAT 模型對相關(guān)變量進(jìn)行回歸分析。

可拓展的隨機(jī)性的環(huán)境影響評估模型（STIRPAT 模型）應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境保護(hù)及能源轉(zhuǎn)型等領(lǐng)域。本文STIRPAT 模型拓展為式（1），對京津冀地區(qū)2000—2021年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，具體變量取值及含義如表1 所示。其中，C為環(huán)境壓力，A 為工業(yè)生產(chǎn)總值；P為居住總?cè)藬?shù)；I為能耗強(qiáng)度；S為清潔能源裝機(jī)占比；B為一次電力消費(fèi)總量；a是該模型的系數(shù)，b、c、d、f、g是各個因素的變量指數(shù)；e 是誤差項(xiàng)。

表1 變量取值及含義

對STIRPAT 模型取對數(shù)得等式（2）再取微分的等式（3），由等式（3）可知b、c、d、f、g為相應(yīng)彈性系數(shù)。由于對非平穩(wěn)的時間序列數(shù)據(jù)直接建模會產(chǎn)生偽回歸現(xiàn)象，本文依次對相關(guān)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)lnI與lnP為平穩(wěn)序列，其余變量均為一階單整。因?yàn)閿?shù)據(jù)不平穩(wěn)進(jìn)一步運(yùn)用Johansen 協(xié)整方程進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)在0.05 的顯著性水平下，Trace 檢驗(yàn)共得出4 個協(xié)整關(guān)系，可判斷時間序列數(shù)據(jù)存在長期關(guān)系。在此基礎(chǔ)上將式（3）作為回歸方程進(jìn)行回歸分析后，得到回歸結(jié)果如表2 所示。

表2 初步回歸分析結(jié)果

從回歸的擬合結(jié)果來看，擬合優(yōu)度R2=0.84，接 近 于1，F(xiàn)-statistic=12.58＞=F0.01(5,12）5.064，prob 接近于0，模型精度超過99%的準(zhǔn)確度。1nA，1nI，1nP，lnB 及常數(shù)項(xiàng)均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，lnS 通過了78%的顯著性水平檢驗(yàn)，方程的顯著性水平及擬合效果良好，因此回歸方程為:

在多元線性回歸方程模型中根據(jù)Cond.No(條件數(shù))來判斷該模型是否存在多重共線性問題，根據(jù)上表7 所示，Cond.No(條件數(shù))較大，各變量數(shù)據(jù)之間存在多重共線性問題，運(yùn)用多元線性逐步回歸分析，得到以下4 個模型為:

式(6)中不考慮京津冀常駐人口總數(shù)、能耗強(qiáng)度、清潔能源裝機(jī)占比及電力消費(fèi)總量，只有工業(yè)GDP 一個自變量，運(yùn)用軟件對其進(jìn)行回歸后得出

F-statistic=4.498＞F0.05(1,16）=4.494，超過95%的可信度，且t檢驗(yàn)的顯著性水平較好，因而用工業(yè)GDP 解釋碳排放基本可行。但擬合優(yōu)度僅為0.219.模型精度有待提高。

式(7) 中不考慮京津冀常駐人口總數(shù)、能耗強(qiáng)度、清潔能源裝機(jī)占比，采用工業(yè)GDP 和電力消費(fèi)總量兩個自變量，F(xiàn)-statistic=4.804＞F0.05(2,15）=3.682，超過95%的模型精度，且t 檢驗(yàn)的顯著性水平較好，擬合優(yōu)度為0.39 得到進(jìn)一步提高因而用工業(yè)GDP 與電力消費(fèi)總量解釋碳排放基本可行。

式(8)中不考慮京津冀常駐人口總數(shù)與清潔能源裝機(jī)占比，采用工業(yè)GDP、電力消費(fèi)總量及能耗強(qiáng)度三個自變量，F(xiàn)-statistic=7.609＞ =5.564，超過99%的模型精度，且t檢驗(yàn)的顯著性水平較好，擬合優(yōu)度為0.62 得到進(jìn)一步提高因而用工業(yè)GDP、電力消費(fèi)總量與能耗強(qiáng)度解釋碳排放基本可行。式(9) 中不考慮清潔能源裝機(jī)占比，采用工業(yè)GDP、電力消費(fèi)總量、能耗強(qiáng)度及京津冀常駐人口總數(shù)四個自變量，F(xiàn)-statistic=14.60＞F0.01(4,13）=5.205，由于模型精度較高，超過99%的可信度且所有變量顯著性均超過99%，擬合優(yōu)度為0.818，比較優(yōu)秀。因而用工業(yè)GDP、電力消費(fèi)總量、能耗強(qiáng)度及京津冀常駐人口總數(shù)來解釋工業(yè)碳排放可行。表明工業(yè)GDP 提高1%，碳排放增加2.47%；能耗強(qiáng)度降低1%，碳排放降低4.34%；電力消費(fèi)提升1%，碳排放降低2.8%；常住人口增加1%，碳排放增加15.09%。

為了進(jìn)一步解釋能源轉(zhuǎn)型對經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的影響，通過移項(xiàng)后得到（11），工業(yè)碳排放增加1%，工業(yè)GDP 增加0.4%；電力消費(fèi)提升1%點(diǎn)，工業(yè)GDP 提升1.13%；能耗強(qiáng)度降低1%，工業(yè)GDP 會增加1.76%；常駐人口增加1%，工業(yè)GDP 會減少6.11%。

如果減少一定模型精確度引入清潔能源裝機(jī)S 這一變量。如（12）所示，變量的結(jié)果趨勢大同小異，清潔能源裝機(jī)每增加1%，碳排放會減少0.52%，工業(yè)GDP 會增長0.22%，通過分析可知當(dāng)前清潔能源裝機(jī)對工業(yè)GDP 及環(huán)保方面的影響力相對較小。

考慮到京津冀協(xié)同發(fā)展的核心目標(biāo)是經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境保護(hù)，進(jìn)一步移項(xiàng)得（13），通過（13）看出如果想要保持經(jīng)濟(jì)增長與節(jié)能減排的基礎(chǔ)上，會一定程度上要求加大能源轉(zhuǎn)型力度（提升可再生能源占比與電力替代消費(fèi)）、推動產(chǎn)業(yè)升級（降低能耗強(qiáng)度）、降低人口數(shù)量。

3 結(jié)論與建議

基于STIRPAT 模型分析后得出：工業(yè)GDP 提高1%，碳排放增加2.47%；能耗強(qiáng)度降低1%，碳排放降低4.34%；電力消費(fèi)提升1%，碳排放降低2.8%；常住人口每增加1%，碳排放增加15.09%。清潔能源裝機(jī)增加1%，碳排放會減少0.52%。對此，在京津冀地區(qū)人口總數(shù)量保持不變的情況下，應(yīng)從提高區(qū)域可再生能源裝機(jī)占比、實(shí)施能源消費(fèi)電氣化及降低能耗強(qiáng)度這三方面推動能源轉(zhuǎn)型，以實(shí)現(xiàn)區(qū)域環(huán)境保護(hù)和產(chǎn)業(yè)升級。

為促進(jìn)京津冀協(xié)同發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，建議京津冀各區(qū)域結(jié)合本地資源稟賦條件和產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，合理制定能源轉(zhuǎn)型發(fā)展規(guī)劃，創(chuàng)新推動機(jī)制，聚焦綠色低碳科技前沿技術(shù)，大力推動風(fēng)電、光伏、氫能、儲能、新型電力系統(tǒng)建設(shè)，深入開展工業(yè)領(lǐng)域、建筑領(lǐng)域、交通領(lǐng)域的電力替代和節(jié)能改造，并做好工業(yè)領(lǐng)域二氧化碳高效捕集和資源化利用。