河北省碳排放達(dá)峰情景分析與減排策略研究

都沁軍, 張攀路

河北地質(zhì)大學(xué) 城市地質(zhì)與工程學(xué)院, 河北 石家莊 050031

0 引言

當(dāng)前, 全球氣候變暖問題日益突出, 對全球生態(tài)系統(tǒng)和人類生產(chǎn)生活帶來了嚴(yán)重威脅。 中國將提高國家自主貢獻(xiàn)力度, 采取更加有力的政策和措施, 二氧化碳排放力爭于2030 年前達(dá)到峰值, 努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和[1]。 中國不同地區(qū)的發(fā)展差距較為明顯, 主要體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與資源稟賦上, 因此碳達(dá)峰行動應(yīng)該秉持以下兩點(diǎn): 第一, 共同而有區(qū)別的責(zé)任原則; 第二, 發(fā)揮地方作為責(zé)任主體的作用。 受限于自然條件和歷史原因, 河北省的產(chǎn)業(yè)格局以高耗能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主, 粗放型的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式伴隨著大量能源消耗, 碳排放量居于全國前列。 另外, 在京津冀協(xié)同發(fā)展過程中, 對河北省而言, 要發(fā)揮生態(tài)環(huán)境支撐區(qū)功能。 為此, 有必要加強(qiáng)河北省碳排放達(dá)峰研究, 一方面可以推動河北省的綠色低碳發(fā)展, 另一方面對于助力京津冀地區(qū)乃至國家實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)發(fā)揮重要作用。

對于碳達(dá)峰的研究, 主要圍繞著峰值預(yù)測展開,進(jìn)而把握減排路徑。 大部分學(xué)者認(rèn)為中國可在2030年前實(shí)現(xiàn)碳排放達(dá)峰[2,3], 但部分學(xué)者認(rèn)為碳達(dá)峰目標(biāo)如期實(shí)現(xiàn)具有一定的挑戰(zhàn)性[4]。 通過對不同區(qū)域及省份的碳達(dá)峰情況進(jìn)行對比分析[5-7], 發(fā)現(xiàn)各地區(qū)碳達(dá)峰時間存在明顯差異, 總體而言東部的達(dá)峰時間要早于中西部地區(qū)。 部分地區(qū)通過推動經(jīng)濟(jì)社會全面轉(zhuǎn)型可率先實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰, 而依賴高碳發(fā)展的地區(qū)存在一定的滯后。 從行業(yè)層面進(jìn)一步開展碳達(dá)峰研究, 可為中國碳達(dá)峰行動的落實(shí)提供基礎(chǔ)性支撐, 學(xué)者們對工業(yè)[8,9]、 交通[10,11]、 建筑[12]等重點(diǎn)領(lǐng)域的碳達(dá)峰情況進(jìn)行了深入分析。

情景分析法通過構(gòu)造不同的情景方案, 分析被研究對象在不同情景下的潛在發(fā)展模式, 近年來在碳達(dá)峰領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[13]。 情景分析法的核心并非根據(jù)假定的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及技術(shù)水平來模擬碳排放量, 而是揭示不同路徑下碳排放量的變化情況, 從而為節(jié)能減排路徑提供參考。 洪競科等[14]將情景分析法與RICE-LEAP 模型相結(jié)合, 模擬了2020—2050 年中國碳達(dá)峰路徑。 段福梅[15]運(yùn)用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析, 設(shè)置了8 種發(fā)展情景, 用以預(yù)測中國碳排放峰值。 王少劍等[16]基于蒙特卡羅模擬對珠江三角洲城市群碳達(dá)峰情況進(jìn)行動態(tài)情景模擬, 模擬結(jié)果顯示珠三角城市群于2020 年顯著碳達(dá)峰。 蔣昀辰等[17]基于混合型能源投入產(chǎn)出模型構(gòu)建預(yù)測模型, 在9 種情景下測算30 個省份的碳達(dá)峰時間。 根據(jù)上述分析, 情景分析法的使用需要與模型相結(jié)合, 其中STIRPAT 模型的應(yīng)用最為常見, 眾多學(xué)者據(jù)此進(jìn)行了大量研究[18-20]。

河北省是落實(shí)碳達(dá)峰行動的重點(diǎn)省份, 通過構(gòu)建STIRPAT 模型, 結(jié)合情景分析法對不同路徑下河北省未來的碳排放達(dá)峰情況進(jìn)行模擬。 以此為依據(jù)探索減排策略, 以期提高策略制定的針對性和可操作性, 為河北省低碳發(fā)展、 早日實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)

1.1 碳排放量核算

化石能源消耗是二氧化碳排放的主要來源, 基于碳排放系數(shù)法, 依據(jù)8 類能源消費(fèi)量對2004—2020年河北省碳排放量進(jìn)行核算:

式(1) 中:ICO2表示二氧化碳排放量(萬t);Ei表示第i種能源消費(fèi)量(萬t);Ci、Fi分別表示第i類能源的標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù) (tce/t)、 碳排放系數(shù) (t/tce), 具體如表1 所示。

表1 各類能源標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)及碳排放系數(shù)Table 1 Conversion factors and carbon emission factors for various types of energy standard coal

1.2 STIRPAT 模型

STIRPAT 模型是由Dietz 等[21]在IPAT 方程的基礎(chǔ)上提出, 對于評估環(huán)境壓力具有更好的適用性, 其基本表達(dá)式為:

式(2) 中:I、P、A、T分別反映環(huán)境壓力、 人口規(guī)模、 富裕程度與技術(shù)水平。a為模型系數(shù),b、c、d為各自變量的系數(shù),e為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

將式(2) 兩邊取對數(shù)得:

STIRPAT 模型的指標(biāo)涉及3 個維度, 在具體的使用過程中常對其進(jìn)行擴(kuò)展, 人口規(guī)模、 城鎮(zhèn)化率、 人均GDP 等指標(biāo)已被廣泛納入模型分析中。 除此之外,相關(guān)研究對于表征技術(shù)水平指標(biāo)的選取不盡相同, 包括R&D 投入、 專利數(shù)量、 能源強(qiáng)度等。 碳排放強(qiáng)度與技術(shù)進(jìn)步有著緊密聯(lián)系, 近年來有關(guān)學(xué)者也開始將該指標(biāo)納入模型中進(jìn)行分析[22,23]。 模型變量說明如表2 所示。

表2 模型變量說明Table 2 Description of model variables

在上述指標(biāo)的基礎(chǔ)上, 將(lnA)2引入模型中,檢驗(yàn)河北省碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間是否存在“倒U型” 環(huán)境庫茲涅茨(EKC) 曲線關(guān)系[24], 假設(shè)此關(guān)系存在。 河北省碳排放STIRPAT 模型表達(dá)式為:

式(4) 中:b,c,d1,d2,f,g,h為各變量彈性系數(shù)。 若d2〈 0, 則表明上述假設(shè)成立。

1.3 數(shù)據(jù)來源

依據(jù)8 種主要能源消費(fèi)量, 核算河北省2004—2020 年二氧化碳排放量, 數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》 (2005—2021 年) 中的河北省能源平衡表。 除此之外, 表2 中所涉及的其余指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》 (2005—2019 年)、 《河北統(tǒng)計(jì)年鑒》(2020—2021 年)。

2 實(shí)證分析

2.1 能源消費(fèi)與碳排放現(xiàn)狀

河北省經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍處于能源高消耗階段, 由圖1可知, 2004—2020 年期間河北省能源消費(fèi)總量漲勢明顯, 2020 年達(dá)到32 782.76 萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤, 年平均增長率約為5.56%。 河北省面臨著較為嚴(yán)重的能源消費(fèi)問題, “一煤獨(dú)大” 特征顯著, 2004 年煤炭消費(fèi)占比為91.14%, 2020 年仍高達(dá)80.51%。 工業(yè)領(lǐng)域作為河北省能源消耗大戶, 所占份額長期維持在七成以上, 能源消費(fèi)量主要集中在鋼鐵、 化工等六大高耗能行業(yè),具體情況如圖2 所示(以2020 年為例)。 2013 年以前,河北省碳排放量逐年上升, 2004—2013 年平均增長率約為11.14%, 于2013 年達(dá)到峰值95 557.22 萬t。2013 年《京津冀及周邊地區(qū)落實(shí)大氣污染防治行動計(jì)劃實(shí)施細(xì)則》 等政策出臺后, 河北省碳減排工作成效漸顯, 碳排放規(guī)?？傮w呈現(xiàn)下降趨勢, 2013—2017 年下降幅度約為8.23%。 二氧化碳排放量從2017 年又開始上升, 且之后的二氧化碳排放量變化有所波動, 體現(xiàn)出河北省實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰仍面臨一定的壓力。

圖1 2004—2020 年河北省能源消費(fèi)量與二氧化碳排放量Fig.1 Energy consumption and CO2 emissions in Hebei Province from 2004 to 2020

圖2 2020 年河北省規(guī)模以上工業(yè)能源消費(fèi)量分布情況(%)Fig.2 Distribution of industrial energy consumption above the scale in Hebei Province in 2020

2.2 STIRPAT 模型結(jié)果

經(jīng)檢驗(yàn), 所選取的6 個指標(biāo)的方差膨脹因子VIF〉10, 表明各變量之間存在多重共線性, 若繼續(xù)使用一般的最小二乘法進(jìn)行回歸, 則會使模型結(jié)果失真。 使用嶺回歸的方法, 可以很好地解決此類問題,嶺回歸結(jié)果如表3 所示。

表3 嶺回歸分析結(jié)果Table 3 Results of ridge regression analysis

由此可得, 河北省碳排放STIRPAT 模型為:

由回歸結(jié)果可知, 人口數(shù)量、 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、 人均GDP、 能源結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化率對碳排放呈正向影響, 各指標(biāo)每提高1%, 分別使得二氧化碳排放量增加2.320%、 0.915%、 0.164%、 0.158%和0.142%。 代表技術(shù)水平的碳排放強(qiáng)度對碳排放的抑制效果較小,主要原因是該指標(biāo)下降導(dǎo)致的碳排放量的減少難以抵消其他因素引起的碳排放量增長。

(lnA)2的系數(shù)為正, 表明河北省碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間不存在“倒U 型” EKC 曲線關(guān)系。 EKC 曲線揭示了碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的長期變化趨勢,而“脫鉤” 指數(shù)可以反映二者之間的短期關(guān)系[25]。采用Tapio 脫鉤模型, 以年為單位細(xì)化河北省碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系研究, 定義“脫鉤” 程度為二氧化碳排放量增長率與GDP 增長率之比[26],2005—2020 年河北省碳排放脫鉤情況如圖3 所示。結(jié)果表明, 研究期內(nèi)河北省碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤程度主要以弱脫鉤為主。 但值得注意的是,2013 年后脫鉤彈性系數(shù)的波動幅度較大, 未來的經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)更加注重推進(jìn)低碳路徑, 實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展,以穩(wěn)定碳排放與經(jīng)濟(jì)增長弱脫鉤的變化趨勢, 并努力實(shí)現(xiàn)強(qiáng)脫鉤。

圖3 2005—2020 年河北省碳排放脫鉤情況Fig.3 Decoupling of carbon emissions in Hebei Province from 2005 to 2020

由式(5) 計(jì)算得到的河北省二氧化碳排放量實(shí)擬合值與實(shí)際值的平均相對誤差約為3.14%, 誤差較小在可接受范圍內(nèi), 可用作二氧化碳排放量的預(yù)測。

2.3 河北省碳排放達(dá)峰情景分析

2.3.1 情景設(shè)定與參數(shù)設(shè)置

設(shè)置4 種情景用以預(yù)測河北省二氧化碳排放量的未來變化趨勢及達(dá)峰情況, 具體如表4 所示, 預(yù)測的時間范圍為2021—2035 年。 首先確定各指標(biāo)的變化率并分階段賦予, 指標(biāo)變化率的設(shè)定基于其歷史數(shù)值的變化趨勢、 碳達(dá)峰相關(guān)政策規(guī)劃, 各指標(biāo)的變化速率設(shè)定具體為:

表4 2021—2035 年河北省碳排放情景設(shè)置Table 4 Scenario setting for carbon emissions in Hebei Province from 2021 to 2035

人口數(shù)量(P): 《河北省人口發(fā)展規(guī)劃(2018—2035 年) 》 指出, 到2035 年, 河北省人口均衡發(fā)展態(tài)勢基本形成, 總和生育率保持在適度水平, 2021—2035 年人口數(shù)量仍將以一定規(guī)模上漲。 考慮到《河北統(tǒng)計(jì)年鑒(2021) 》 中人口指標(biāo)數(shù)據(jù)根據(jù)第七次全國人口普查數(shù)據(jù)進(jìn)行了調(diào)整, 結(jié)合“十二五”、 “十三五” 期間人口數(shù)量平均增長率變化趨勢, 將河北省2021—2025 年、 2026—2030 年、 2031—2035 年人口數(shù)量平均增長率分別設(shè)置為0.22%、 0.12%、 0.02%。

城鎮(zhèn)化率(U): 《河北省城鎮(zhèn)體系規(guī)劃(2016—2030 年) 》 指出, 河北省常住人口城鎮(zhèn)化率要在2020 年達(dá)到60%, 2030 年達(dá)到70%, 年平均增長率為1.67%。 河北省2020 年城鎮(zhèn)化率實(shí)際情況完成規(guī)劃中預(yù)期目標(biāo), 達(dá)到60.07%, 因此2021—2035 年城鎮(zhèn)化率的設(shè)定仍依據(jù)上述規(guī)劃的變化趨勢, 預(yù)計(jì)2035年達(dá)到75%左右。

人均GDP (A): 人均GDP 受到多種因素的影響,河北省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量穩(wěn)步提升, 但人均GDP 增長率自2011 年以來總體呈現(xiàn)下降趨勢, 2011—2015 年平均增長率約為8.0%, 2016—2020 年約為7.0%。 依據(jù)2011—2020 年變化速率, 設(shè)定2021—2025 年、2026—2030 年、 2031—2035 年人均GDP 平均增長率分別為6.0%、 5.0%、 4.0%。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS): 河北省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢在2011 年前的有所波動, 自2011 年開始穩(wěn)步下降, 按照這段時期內(nèi)的變化趨勢并結(jié)合河北省的產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際, 將2021—2025 年、 2026—2030 年、 2031—2035年中速率分別設(shè)置為-2.0%、 -1.5%、 -1.0%。 新的發(fā)展形勢下, 河北省要深化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型, 加快發(fā)展現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系, 拓寬第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間。 將上述3 個時期內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化高速率分別設(shè)置為-2.5%、 -2.0%、-1.5%。

能源結(jié)構(gòu)(ES): 基于歷史數(shù)據(jù), 對能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化趨勢進(jìn)行預(yù)測, 可從灰色預(yù)測模型[27]、 馬爾可夫鏈模型[28]等方法入手。 運(yùn)用GM (1, 1) 模型預(yù)測河北省2021—2035 年能源結(jié)構(gòu), 其變化率設(shè)置為中速率。 預(yù)測結(jié)果顯示, 2021—2035 年河北省能源結(jié)構(gòu)平均變化率為-1.9%, 到2025 年煤炭消費(fèi)量占比較2020 年下降約為10.66%, 能夠完成《河北省“十四五” 節(jié)能減排綜合實(shí)施方案》 中下降10%的預(yù)期目標(biāo)。 改善能源結(jié)構(gòu), 是河北省節(jié)能減排工作的關(guān)鍵點(diǎn), 將2021—2035 年能源結(jié)構(gòu)平均變化高速率設(shè)置為-2.4%。

碳排放強(qiáng)度(CI): 《河北省“十三五” 能源發(fā)展規(guī)劃》 將單位GDP 二氧化碳排放降低20.5%作為約束性指標(biāo), 據(jù)公開資料顯示, 2020 年河北省碳排放強(qiáng)度較2015 年降低約25%以上, 超額完成目標(biāo)。 據(jù)此, 將河北省“十四五” 規(guī)劃中單位GDP 二氧化碳排放降低19%的約束性指標(biāo)設(shè)置為2021—2025 年碳排放強(qiáng)度變化的中速率, 即平均變化率約為-3.8%,根據(jù)“十三五” 期間預(yù)期目標(biāo)的實(shí)際完成情況, 將高速率設(shè)置為-4.7%。 結(jié)合歷史數(shù)據(jù)的變化趨勢,2026—2030 年中速率設(shè)定為為-3.5%, 高速率為-4.4%; 2031—2035 年中、 高速率分別為-3.2%、-4.1%。

2.3.2 預(yù)測結(jié)果與分析

根據(jù)上述情景設(shè)定與參數(shù)設(shè)置, 借助式(5) 計(jì)算不同情景下河北省2021—2035 年二氧化碳排放量,具體如圖4 所示。

圖4 不同情景下2021—2035 年河北省二氧化碳排放量Fig.4 CO2 emissions under different scenarios in Hebei Province from 2021 to 2035

由圖4 可以看出, 4 種情景下河北省碳排放達(dá)峰情況存在明顯差異。 基準(zhǔn)情景下難以在2030 年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰, 2035 年二氧化碳排放量將達(dá)到100 246.50萬t。 節(jié)能情景下2035 年二氧化碳排放量較基準(zhǔn)情景下降幅度約為1.12%, 達(dá)到99 120.79 萬t, 同樣無法如期完成碳達(dá)峰目標(biāo)。 產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級在河北省碳達(dá)峰進(jìn)程中發(fā)揮重要作用, 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景下,河北省二氧化碳排放量可在2030 年達(dá)到峰值, 峰值為93 977.71 萬t。 綜合情景下, 通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、 降低煤炭消費(fèi)比重和技術(shù)進(jìn)步等舉措?yún)f(xié)同推進(jìn)碳減排, 二氧化碳排放量可在2025 年達(dá)到峰值93 295.94 萬t, 之后穩(wěn)步下降, 碳達(dá)峰時間比國家規(guī)定的年限提前5 年, 是4 種情景中實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)的最優(yōu)解。

3 結(jié)論與減排策略

在對河北省2004—2020 年二氧化碳排放量核算的基礎(chǔ)上, 建立STIRPAT 模型, 并設(shè)置了4 種情景對2021—2035 年碳達(dá)峰情況進(jìn)行分析, 主要得出以下結(jié)論:

1) 河北省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對能源消費(fèi)有著較強(qiáng)的依賴性, 能源消耗主要集中在工業(yè)領(lǐng)域。 2004—2020 年河北省二氧化碳排放量的變化趨勢較為波動, 體現(xiàn)出河北省碳達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)面臨一定的壓力。

2) 人口數(shù)量、 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、 人均GDP、 能源結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化率對碳排放呈正向影響, 影響效果依次降低, 代表技術(shù)水平的碳排放強(qiáng)度對碳排放的抑制作用并不明顯。 碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間不存在“倒U 型”EKC 曲線關(guān)系, 進(jìn)一步表明河北省的減排壓力。

3) 基準(zhǔn)情景和節(jié)能情景下河北省難以如期實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo), 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景下二氧化碳排放量在2030 年達(dá)峰, 峰值為93 977.71 萬t。 綜合情景最利于河北省碳達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn), 二氧化碳排放量可在2025 年達(dá)到峰值 93 295.94 萬t。

綜合研究, 對河北省碳達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)及低碳發(fā)展提出相關(guān)策略:

1) 優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局, 促進(jìn)低碳轉(zhuǎn)型。 鋼鐵、 化工等行業(yè)在河北產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占據(jù)著重要地位, 且能源消費(fèi)量較高, 應(yīng)重點(diǎn)把握其轉(zhuǎn)型方向, 提升資源利用效率, 克服粗放發(fā)展模式, 力求實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

2) 調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu), 推動低碳技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用。改變煤炭在能源結(jié)構(gòu)中的主導(dǎo)地位, 是降低河北省碳排放量的有效途徑, 但截至2020 年, 河北省煤炭消費(fèi)比重仍高達(dá)80%以上, 短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)大幅度降低存在一定困難。 因此, 在持續(xù)降低煤炭消費(fèi)比重的同時,也要發(fā)揮地區(qū)優(yōu)勢, 加快清潔能源的推廣利用, 如建設(shè)風(fēng)電基地和光伏發(fā)電應(yīng)用基地。 另外, 還要加強(qiáng)具有前景的低碳技術(shù)的推廣, 實(shí)現(xiàn)能源利用高效化、 清潔化。

3) 多措并舉, 助力碳達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。 研究表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、 能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和低碳技術(shù)應(yīng)用多種措施并行的綜合情景最利于河北省碳達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。 但文章研究僅局限于上述指標(biāo), 在實(shí)際的實(shí)施過程中, 也可通過強(qiáng)化科技創(chuàng)新支撐、 提高環(huán)境規(guī)制力度、 增強(qiáng)碳匯等措施的共同實(shí)施來降低二氧化碳排放量。

4) 充分發(fā)揮京津冀地區(qū)協(xié)同發(fā)展的優(yōu)勢。 北京市和天津市的低碳發(fā)展要優(yōu)于河北省, 河北省要將兩地已取得良好效果的碳減排政策, 因地制宜地借鑒和改進(jìn)并應(yīng)用于河北省, 為碳達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供有力支撐。