摘要：采用碳排放系數(shù)法測(cè)算2000—2021年陜西省碳排放量并研究驅(qū)動(dòng)因素，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行預(yù)測(cè)并探索出5條減排路徑。研究結(jié)果表明：陜西省碳排放量在2000—2021年呈上升趨勢(shì)；驅(qū)動(dòng)因素作用排序?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展、能源結(jié)構(gòu)、能耗強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率以及人口數(shù)量；陜西省在高碳、基準(zhǔn)、低碳3種情景下均可實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，碳排放量分別為6.968 5×108 t、6.636 6×108 t、6.314 5×108 t。因此，合理規(guī)劃發(fā)展進(jìn)程，注重技術(shù)進(jìn)步，并嚴(yán)格控制產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu)比例，對(duì)于陜西省順利實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)任務(wù)具有現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞：碳排放量；驅(qū)動(dòng)因素；可拓展的隨機(jī)性的環(huán)境影響評(píng)估（STIRPAT）模型；情景預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：X321 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008-9500（2024）09-0-05

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Driving Factor Analysis and Prediction of Carbon Emission in Shaanxi Province

LI Siyao， WANG Hongmei

（College of Economics and Management， Northwest Aamp;F University， Yangling 712100， China）

Abstract： The carbon emission coefficient method is used to measure the carbon emissions in Shaanxi Province from 2000—2021 and to study the driving factors， on the basis of which a prediction is made and five emission reduction paths are explored. The results of the study show that Shaanxi Province’s carbon emissions show an upward trend from 2000—2021; the drivers are economic development， energy structure， energy intensity， industrial structure， urbanization rate， and population size; Shaanxi Province can achieve carbon peak under three scenarios： high carbon， baseline， and low carbon， and the carbon emissions are 6.968 5×108 t， 6.636 6×108 t， 6.314 5×108 t. Therefore， it is of practical significance to rationally plan the development process， emphasize technological progress， and strictly control the proportion of industry and energy structure in order to successfully achieve the goal of carbon peaking in Shaanxi Province.

Keywords： carbon emission; driving factor; Stochastic Impacts by Regression on Population，Affluence，and Technology（STIRPAT） model; scenario forecasting

我國(guó)目前對(duì)高碳化石能源消費(fèi)的依賴程度較高，同時(shí)隨著城鎮(zhèn)化推進(jìn)，工業(yè)產(chǎn)值不斷突破最高點(diǎn)，減碳脫碳任務(wù)面臨巨大壓力。因此，必須采取積極有效措施減少碳排放以減緩氣候壓力。陜西省煤炭產(chǎn)量位列全國(guó)第三，石油、天然氣產(chǎn)量均居全國(guó)前列。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2021年，陜西省能源消費(fèi)為9 018.46萬t標(biāo)準(zhǔn)煤，電力消費(fèi)比例超過72.7%。因此，研究陜西省碳排放現(xiàn)狀及未來變化趨勢(shì)，同時(shí)識(shí)別重點(diǎn)區(qū)域，對(duì)于提高減排工作效果至關(guān)重要。

近年來，碳排放成為熱點(diǎn)話題，包括碳排量測(cè)算、碳排放影響因素分析和情景預(yù)測(cè)等方面[1-5]。從研究部門來看，涉及工業(yè)部門、交通部門、建筑業(yè)部門等[6-8]；從研究區(qū)域來看，全國(guó)層面、省域?qū)用娴确矫婢猩婕癧9]。

現(xiàn)有研究成果為碳排放的研究奠定了良好的基礎(chǔ)，但仍存在一些不足。首先，以往研究大多聚焦于國(guó)家或發(fā)達(dá)省份，忽略了西部地區(qū)，從長(zhǎng)遠(yuǎn)看不利于實(shí)現(xiàn)整體碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)；其次，碳排放核算方法較多，會(huì)出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)口徑不一致的問題；最后，已有研究大多止步于情景預(yù)測(cè)分析，為探索減排路徑，指導(dǎo)作用較弱。因此，采用碳排放系數(shù)法，核算陜西省2000—2021年碳排放量，在此基礎(chǔ)上，定量分析陜西省碳排放影響因素，同時(shí)引入可拓展的隨機(jī)性的環(huán)境影響評(píng)估（Stochastic Impacts by Regression on Population，Affluence，and Technology，STIRPAT）模型，進(jìn)行情景預(yù)測(cè)并設(shè)計(jì)得到5條減排路徑，提出具體政策建議，以期為陜西省碳達(dá)峰相關(guān)政策制定和任務(wù)實(shí)現(xiàn)提供更多思路。

1 研究樣本與模型構(gòu)建

1.1 樣本數(shù)據(jù)來源與處理

碳排放數(shù)據(jù)來源于《陜西省能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，經(jīng)手工整理計(jì)算得到最終數(shù)據(jù)；其他數(shù)據(jù)來源于《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》、陜西省國(guó)民經(jīng)濟(jì)及社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。缺失的數(shù)據(jù)根據(jù)EPS數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行補(bǔ)充，部分缺失值采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)充。

1.2 模型構(gòu)建

1.2.1 碳排放量測(cè)算

排放因子法常用于較為宏觀層面的溫室氣體排放量核算。根據(jù)聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）指南，運(yùn)用碳排放系數(shù)法，根據(jù)式（1）計(jì)算2000—2021年陜西省的碳排放量。

（1）

式中：CE為碳排放量，萬t；CEi為第i種能源的消費(fèi)量，萬t標(biāo)準(zhǔn)煤；γi為第i種能源的碳排放系數(shù)，萬t/萬t標(biāo)準(zhǔn)煤；n為能源種類總數(shù)量。

能源標(biāo)準(zhǔn)煤換算系數(shù)和碳排放系數(shù)如表1所示。

1.2.2 STIRPAT模型

STIRPAT模型廣泛應(yīng)用于區(qū)域碳排放的情景預(yù)測(cè)，并取得理想的模擬效果。參考現(xiàn)有的研究[10]，將人口數(shù)量、城鎮(zhèn)化率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能耗強(qiáng)度以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等6個(gè)要素納入模型，如式（2）所示。

lnCE=lna+blnP+clnU+dlnA+elnS+f lnE+glnT+lnε（2）

式中：P為人口數(shù)量，用陜西省年末常住人口表示，研究顯示人口和碳排放呈顯著正相關(guān)[11]；U為城鎮(zhèn)化率，用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋壤硎?，研究表明城?zhèn)化將導(dǎo)致碳排放量上升[12]；A為經(jīng)濟(jì)發(fā)展，用人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（Gross Domestic Product，GDP）表示，根據(jù)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線，環(huán)境質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間呈倒U形的關(guān)系[13]；S為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比例表示，研究表明第二產(chǎn)業(yè)的占比上升，將加劇碳排放規(guī)模[7]；E為能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，用煤炭消費(fèi)占能源消費(fèi)總量的比例表示；T為能耗強(qiáng)度，用單位GDP能源消費(fèi)量表示，該指標(biāo)反映出經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源的依賴[14]；a為模型系數(shù)；b、c、d、e和f均為彈性系數(shù)，分別表示指標(biāo)每變化1%所帶來的碳排放量的變化；ε為誤差。

2 實(shí)證結(jié)果與分析

2.1 陜西省碳排放量核算

基于前文引入的碳排放系數(shù)法測(cè)算出陜西省歷年碳排放總量和人均碳排放量，發(fā)現(xiàn)2000—2021年陜西省碳排放量整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，具體如圖1所示。

圖1表明，在研究期間陜西省的碳排放量快速增長(zhǎng)，碳排放總量由2000年的0.685 4×108 t上升至2021年的6.704 9×108 t，上升8.78倍；而人均碳排放量由1.88 t增長(zhǎng)至16.96 t，上升8.02倍。這一高速增長(zhǎng)與陜西省推動(dòng)城鎮(zhèn)化進(jìn)程，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著緊密的聯(lián)系。一方面，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展將促進(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程，反過來，城鎮(zhèn)的發(fā)展也將帶動(dòng)建筑業(yè)的發(fā)展、工業(yè)產(chǎn)業(yè)活動(dòng)等；另一方面，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展激發(fā)居民對(duì)高質(zhì)量生活的追求，由此產(chǎn)生的生活垃圾及用電量將激增。

2.2 陜西省碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析

為消除多重共線性問題，采用偏最小二乘回歸（Partial Least Squares Regression，PLS）進(jìn)行擬合，具體如表2所示。從變量在投影中的重要性（Variable Importance in Projection，VIP）可以看出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的VIP值最大，為1.566，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展是陜西省碳排放關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，而后依次為能耗強(qiáng)度（1.476）、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（0.744）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（0.679）、城鎮(zhèn)化率（0.388）、人口數(shù)量（0.300）。

通過標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)得到的擬合方程如式（3）所示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與陜西省碳排放量呈負(fù)相關(guān)，其余5個(gè)驅(qū)動(dòng)因素則均呈正相關(guān)關(guān)系。

lnCE=0.327lnP+0.318lnU+1.743lnA-0.007lnS+

0.018lnE+0.844lnT（3）

通過式（4）偏最小二乘回歸模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值對(duì)比可知，模型的擬合效果良好，平均誤差為2.0%。

lnCE=-9.313+0.437lnP+0.060lnU+0.981lnA-

0.026lnS+0.099lnE+0.960lnT（4）

2000—2021年陜西省實(shí)際碳排放量與預(yù)測(cè)值對(duì)比如圖2所示。200—2021年，陜西省碳排放量預(yù)測(cè)值由0.872 1×108 t增長(zhǎng)至7.574 8×108 t。其中，2005年和2017年為兩個(gè)凸點(diǎn)，其原因可能是

2005年國(guó)家循環(huán)經(jīng)濟(jì)試點(diǎn)工作啟動(dòng)，2010年陜西成為低碳試點(diǎn)城市，至2017年政策減碳效果初見成效。

2.3 陜西省碳排放預(yù)測(cè)

2.3.1 情景參數(shù)設(shè)置

2000—2021年陜西省碳排放仍呈上升趨勢(shì)，未來減碳?jí)毫σ廊惠^大。要按期完成減碳目標(biāo)任務(wù)，需要預(yù)測(cè)陜西省未來碳排放量。設(shè)置低碳、基準(zhǔn)、高碳3種情景，其中驅(qū)動(dòng)因素參數(shù)設(shè)置參考《陜西省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》，以中國(guó)五年發(fā)展規(guī)劃思路，情景設(shè)置參照劉茂輝等[13]的研究，具體相關(guān)變量增長(zhǎng)率設(shè)定如表3所示。

2.3.2 預(yù)測(cè)結(jié)果及分析

通過設(shè)置3種情景預(yù)測(cè)陜西省碳排放量，發(fā)現(xiàn)3種情景下陜西省碳排放量明顯不同，具體如圖3所示。2030年，陜西省碳排放量在高碳、基準(zhǔn)、低碳3種情景下的碳排放量分別為6.968 5×108 t、6.636 6×108 t、6.314 5×108 t，在3種情景下，陜西省均能實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)，但其碳達(dá)峰的碳排量差距較大。此外，文章進(jìn)行Monte Carlo分析，誤差結(jié)果在為-0.072%，進(jìn)一步驗(yàn)證預(yù)測(cè)結(jié)果具有可信度。

在高碳情景下，陜西省2021—2025年碳排量以1.82%的年均增長(zhǎng)率遞增，2025—2030年增速放緩，達(dá)峰年后以0.23%的速率逐年下降；在基準(zhǔn)情景下，2021—2025年碳排量以0.77%的年平均增長(zhǎng)率遞增，2025—2030年碳排放增速放緩，達(dá)峰年后以0.16%的速率逐年下降；在低碳情景下，碳排放變化則有所不同，2021—2025年以0.25%的速率逐年下降，2025—2030年呈上揚(yáng)態(tài)勢(shì)，達(dá)峰年后以0.08%的速率逐年下降。

2.3.3 減排路徑

根據(jù)陜西省碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析與各參數(shù)變化率的設(shè)置，結(jié)合騰飛等[14]研究，構(gòu)建5條減排路徑，具體設(shè)置如表4所示。

第一，循環(huán)發(fā)展路徑。人口數(shù)量、城鎮(zhèn)化率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展設(shè)置為低碳情景下的變化率，其余因素設(shè)置為基準(zhǔn)情景下的變化率。該路徑表示在國(guó)家碳達(dá)峰的硬性約束下，通過放緩經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和城鎮(zhèn)化率，降低碳排量。

第二，生態(tài)環(huán)保路徑。人口數(shù)量、城鎮(zhèn)化率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展設(shè)置為高碳情景下的變化率，其余因素設(shè)置為低碳情景下的變化率。該路徑表示在發(fā)展經(jīng)濟(jì)、人口總數(shù)、城鎮(zhèn)化穩(wěn)中有進(jìn)的情況下，通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局、改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)及削弱能耗強(qiáng)度，降低碳排量。

第三，能源清潔路徑。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能耗強(qiáng)度設(shè)置為低碳情景下的變化率，其余因素設(shè)置為基準(zhǔn)情景下的變化率。該路徑表示在現(xiàn)有人口數(shù)量、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)上，通過調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、削弱能耗強(qiáng)度、優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，降低碳排量。

第四，產(chǎn)業(yè)升級(jí)路徑。經(jīng)濟(jì)發(fā)展設(shè)置為高碳情景下的高速變化率，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)設(shè)置為低碳情景下的低速變化率，其余因素均為基準(zhǔn)情景下的變化率。該路徑表示在現(xiàn)有人口數(shù)量、城鎮(zhèn)化率、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和能耗強(qiáng)度的基礎(chǔ)上，通過發(fā)展經(jīng)濟(jì)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局，降低碳排量。

第五，全面減排路徑。該路徑采用各驅(qū)動(dòng)因素在基準(zhǔn)、低碳情景變化率相結(jié)合的方法，通過加強(qiáng)減碳減排政策實(shí)施力度，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，從而降低碳排放量。

利用STIRPAT模型，預(yù)測(cè)得到5條減排路徑，具體如圖4所示。

由圖4可知，陜西省在5種減排路徑下均能實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，且碳排放量均處于單調(diào)遞減狀態(tài)，峰值由低到高依次為全面減排路徑（6.615 8×108 t）、能源清潔路徑（6.626 6×108 t）、循環(huán)發(fā)展情景（6.726 8×108 t）、生態(tài)保護(hù)路徑（6.905 3×108 t）、產(chǎn)業(yè)升級(jí)路徑（6.917 6×108 t）。

通過對(duì)比5種減排路徑的預(yù)測(cè)結(jié)果，在產(chǎn)業(yè)升級(jí)路徑與生態(tài)保護(hù)路徑下，陜西省的碳排放量下降得最快，但碳達(dá)峰的碳排放量將遠(yuǎn)高于其他幾種路徑，因此不可取。而能源清潔路徑、全面減排路徑既能使碳排量維持在較低水平，又能以較高速度減碳降碳，而這兩種路徑是以調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，達(dá)到降低能源消費(fèi)量的效果，且能源清潔路徑下的碳排放量高于全面減排路徑下的碳排放量，更加直觀地說明碳排量的高低是多個(gè)因素共同作用的結(jié)果。因此，碳減排措施的制定既要全面考慮又要抓住關(guān)鍵少數(shù)，從而將政策效能最大化。

具體政策建議如下。一是合理規(guī)劃發(fā)展進(jìn)程，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)。研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是增碳的第一驅(qū)動(dòng)因素，必須合理規(guī)劃經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程，同時(shí)大力發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，構(gòu)建完備的低碳經(jīng)濟(jì)體系。二是注重技術(shù)進(jìn)步，降低能耗強(qiáng)度。研究結(jié)果表明，能耗強(qiáng)度能對(duì)碳排放增長(zhǎng)起到抑制作用，如采取引進(jìn)新技術(shù)、加大資金投入等方式，可以降低能耗強(qiáng)度，激發(fā)陜西省減排潛力。三是嚴(yán)格控制產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu)比例。

3 結(jié)論

基于核算得到的2000—2021年陜西省碳排放量，采用STIIRPAT模型確定驅(qū)動(dòng)因素，并預(yù)測(cè)高碳、基準(zhǔn)、低碳3種情景下碳排放量，組合得到5條減排路徑，具體結(jié)論如下：第一，2000—2021年，陜西省碳排放總量和人均排放量均呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)；第二，驅(qū)動(dòng)因素作用效果由大到小依次為經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源結(jié)構(gòu)、能耗強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率、人口數(shù)量；第三，陜西省在高碳、基準(zhǔn)、低碳3種情景下的碳排放量分別為6.968 5×108 t、6.636 6×108 t、6.314 5×108 t，均可實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和。其中，全面減排路徑（各驅(qū)動(dòng)因素在基準(zhǔn)、低碳情景變化率相結(jié)合）減碳效果最佳。

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13 劉茂輝，鄧小文，劉勝楠，等.基于LMDI法和Tapio脫鉤模型的天津市碳排放分析[J].環(huán)境污染與防治，2022（10）：1397-1401.

14 滕 飛，平冰宇，邊 遠(yuǎn)，等.基于STIRPAT模型的東三省“碳排放”預(yù)測(cè)與達(dá)峰路徑研究[J].通化師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2022（10）：18-30.