河北省碳排放達峰情景分析與減排策略研究

都沁軍, 張攀路

河北地質大學 城市地質與工程學院, 河北 石家莊 050031

0 引言

當前, 全球氣候變暖問題日益突出, 對全球生態系統和人類生產生活帶來了嚴重威脅。 中國將提高國家自主貢獻力度, 采取更加有力的政策和措施, 二氧化碳排放力爭于2030 年前達到峰值, 努力爭取2060年前實現碳中和[1]。 中國不同地區的發展差距較為明顯, 主要體現在產業結構與資源稟賦上, 因此碳達峰行動應該秉持以下兩點: 第一, 共同而有區別的責任原則; 第二, 發揮地方作為責任主體的作用。 受限于自然條件和歷史原因, 河北省的產業格局以高耗能傳統產業為主, 粗放型的經濟發展模式伴隨著大量能源消耗, 碳排放量居于全國前列。 另外, 在京津冀協同發展過程中, 對河北省而言, 要發揮生態環境支撐區功能。 為此, 有必要加強河北省碳排放達峰研究, 一方面可以推動河北省的綠色低碳發展, 另一方面對于助力京津冀地區乃至國家實現碳達峰目標發揮重要作用。

對于碳達峰的研究, 主要圍繞著峰值預測展開,進而把握減排路徑。 大部分學者認為中國可在2030年前實現碳排放達峰[2,3], 但部分學者認為碳達峰目標如期實現具有一定的挑戰性[4]。 通過對不同區域及省份的碳達峰情況進行對比分析[5-7], 發現各地區碳達峰時間存在明顯差異, 總體而言東部的達峰時間要早于中西部地區。 部分地區通過推動經濟社會全面轉型可率先實現碳達峰, 而依賴高碳發展的地區存在一定的滯后。 從行業層面進一步開展碳達峰研究, 可為中國碳達峰行動的落實提供基礎性支撐, 學者們對工業[8,9]、 交通[10,11]、 建筑[12]等重點領域的碳達峰情況進行了深入分析。

情景分析法通過構造不同的情景方案, 分析被研究對象在不同情景下的潛在發展模式, 近年來在碳達峰領域應用廣泛[13]。 情景分析法的核心并非根據假定的經濟發展水平以及技術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 模型相結合, 模擬了2020—2050 年中國碳達峰路徑。 段福梅[15]運用BP 神經網絡分析, 設置了8 種發展情景, 用以預測中國碳排放峰值。 王少劍等[16]基于蒙特卡羅模擬對珠江三角洲城市群碳達峰情況進行動態情景模擬, 模擬結果顯示珠三角城市群于2020 年顯著碳達峰。 蔣昀辰等[17]基于混合型能源投入產出模型構建預測模型, 在9 種情景下測算30 個省份的碳達峰時間。 根據上述分析, 情景分析法的使用需要與模型相結合, 其中STIRPAT 模型的應用最為常見, 眾多學者據此進行了大量研究[18-20]。

河北省是落實碳達峰行動的重點省份, 通過構建STIRPAT 模型, 結合情景分析法對不同路徑下河北省未來的碳排放達峰情況進行模擬。 以此為依據探索減排策略, 以期提高策略制定的針對性和可操作性, 為河北省低碳發展、 早日實現碳達峰提供參考。

1 研究方法與數據

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, 基于碳排放系數法, 依據8 類能源消費量對2004—2020年河北省碳排放量進行核算:

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

表1 各類能源標準煤折算系數及碳排放系數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 方程的基礎上提出, 對于評估環境壓力具有更好的適用性, 其基本表達式為:

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

將式(2) 兩邊取對數得:

STIRPAT 模型的指標涉及3 個維度, 在具體的使用過程中常對其進行擴展, 人口規模、 城鎮化率、 人均GDP 等指標已被廣泛納入模型分析中。 除此之外,相關研究對于表征技術水平指標的選取不盡相同, 包括R&D 投入、 專利數量、 能源強度等。 碳排放強度與技術進步有著緊密聯系, 近年來有關學者也開始將該指標納入模型中進行分析[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

在上述指標的基礎上, 將(lnA)2引入模型中,檢驗河北省碳排放與經濟增長之間是否存在“倒U型” 環境庫茲涅茨(EKC) 曲線關系[24], 假設此關系存在。 河北省碳排放STIRPAT 模型表達式為:

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

1.3 數據來源

依據8 種主要能源消費量, 核算河北省2004—2020 年二氧化碳排放量, 數據來自《中國能源統計年鑒》 (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數據均來自《河北經濟年鑒》 (2005—2019 年)、 《河北統計年鑒》(2020—2021 年)。

2 實證分析

2.1 能源消費與碳排放現狀

河北省經濟發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總量漲勢明顯, 2020 年達到32 782.76 萬t 標準煤, 年平均增長率約為5.56%。 河北省面臨著較為嚴重的能源消費問題, “一煤獨大” 特征顯著, 2004 年煤炭消費占比為91.14%, 2020 年仍高達80.51%。 工業領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, 能源消費量主要集中在鋼鐵、 化工等六大高耗能行業,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 年達到峰值95 557.22 萬t。2013 年《京津冀及周邊地區落實大氣污染防治行動計劃實施細則》 等政策出臺后, 河北省碳減排工作成效漸顯, 碳排放規?？傮w呈現下降趨勢, 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, 體現出河北省實現碳達峰仍面臨一定的壓力。

圖1 2004—2020 年河北省能源消費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 年河北省規模以上工業能源消費量分布情況(%)Fig.2 Distribution of industrial energy consumption above the scale in Hebei Province in 2020

2.2 STIRPAT 模型結果

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

表3 嶺回歸分析結果Table 3 Results of ridge regression analysis

由此可得, 河北省碳排放STIRPAT 模型為:

由回歸結果可知, 人口數量、 產業結構、 人均GDP、 能源結構和城鎮化率對碳排放呈正向影響, 各指標每提高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%。 代表技術水平的碳排放強度對碳排放的抑制效果較小,主要原因是該指標下降導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的系數為正, 表明河北省碳排放與經濟增長之間不存在“倒U 型” EKC 曲線關系。 EKC 曲線揭示了碳排放與經濟增長之間的長期變化趨勢,而“脫鉤” 指數可以反映二者之間的短期關系[25]。采用Tapio 脫鉤模型, 以年為單位細化河北省碳排放與經濟增長之間的關系研究, 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。結果表明, 研究期內河北省碳排放與經濟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 年后脫鉤彈性系數的波動幅度較大, 未來的經濟發展應更加注重推進低碳路徑, 實現高質量發展,以穩定碳排放與經濟增長弱脫鉤的變化趨勢, 并努力實現強脫鉤。

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) 計算得到的河北省二氧化碳排放量實擬合值與實際值的平均相對誤差約為3.14%, 誤差較小在可接受范圍內, 可用作二氧化碳排放量的預測。

2.3 河北省碳排放達峰情景分析

2.3.1 情景設定與參數設置

設置4 種情景用以預測河北省二氧化碳排放量的未來變化趨勢及達峰情況, 具體如表4 所示, 預測的時間范圍為2021—2035 年。 首先確定各指標的變化率并分階段賦予, 指標變化率的設定基于其歷史數值的變化趨勢、 碳達峰相關政策規劃, 各指標的變化速率設定具體為:

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

人口數量(P): 《河北省人口發展規劃(2018—2035 年) 》 指出, 到2035 年, 河北省人口均衡發展態勢基本形成, 總和生育率保持在適度水平, 2021—2035 年人口數量仍將以一定規模上漲。 考慮到《河北統計年鑒(2021) 》 中人口指標數據根據第七次全國人口普查數據進行了調整, 結合“十二五”、 “十三五” 期間人口數量平均增長率變化趨勢, 將河北省2021—2025 年、 2026—2030 年、 2031—2035 年人口數量平均增長率分別設置為0.22%、 0.12%、 0.02%。

城鎮化率(U): 《河北省城鎮體系規劃(2016—2030 年) 》 指出, 河北省常住人口城鎮化率要在2020 年達到60%, 2030 年達到70%, 年平均增長率為1.67%。 河北省2020 年城鎮化率實際情況完成規劃中預期目標, 達到60.07%, 因此2021—2035 年城鎮化率的設定仍依據上述規劃的變化趨勢, 預計2035年達到75%左右。

人均GDP (A): 人均GDP 受到多種因素的影響,河北省的經濟發展質量穩步提升, 但人均GDP 增長率自2011 年以來總體呈現下降趨勢, 2011—2015 年平均增長率約為8.0%, 2016—2020 年約為7.0%。 依據2011—2020 年變化速率, 設定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%。

產業結構(IS): 河北省的產業結構變化趨勢在2011 年前的有所波動, 自2011 年開始穩步下降, 按照這段時期內的變化趨勢并結合河北省的產業發展實際, 將2021—2025 年、 2026—2030 年、 2031—2035年中速率分別設置為-2.0%、 -1.5%、 -1.0%。 新的發展形勢下, 河北省要深化產業轉型, 加快發展現代產業體系, 拓寬第三產業發展空間。 將上述3 個時期內產業結構變化高速率分別設置為-2.5%、 -2.0%、-1.5%。

能源結構(ES): 基于歷史數據, 對能源消費結構的變化趨勢進行預測, 可從灰色預測模型[27]、 馬爾可夫鏈模型[28]等方法入手。 運用GM (1, 1) 模型預測河北省2021—2035 年能源結構, 其變化率設置為中速率。 預測結果顯示, 2021—2035 年河北省能源結構平均變化率為-1.9%, 到2025 年煤炭消費量占比較2020 年下降約為10.66%, 能夠完成《河北省“十四五” 節能減排綜合實施方案》 中下降10%的預期目標。 改善能源結構, 是河北省節能減排工作的關鍵點, 將2021—2035 年能源結構平均變化高速率設置為-2.4%。

碳排放強度(CI): 《河北省“十三五” 能源發展規劃》 將單位GDP 二氧化碳排放降低20.5%作為約束性指標, 據公開資料顯示, 2020 年河北省碳排放強度較2015 年降低約25%以上, 超額完成目標。 據此, 將河北省“十四五” 規劃中單位GDP 二氧化碳排放降低19%的約束性指標設置為2021—2025 年碳排放強度變化的中速率, 即平均變化率約為-3.8%,根據“十三五” 期間預期目標的實際完成情況, 將高速率設置為-4.7%。 結合歷史數據的變化趨勢,2026—2030 年中速率設定為為-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 預測結果與分析

根據上述情景設定與參數設置, 借助式(5) 計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峰情況存在明顯差異。 基準情景下難以在2030 年前實現碳達峰, 2035 年二氧化碳排放量將達到100 246.50萬t。 節能情景下2035 年二氧化碳排放量較基準情景下降幅度約為1.12%, 達到99 120.79 萬t, 同樣無法如期完成碳達峰目標。 產業轉型升級在河北省碳達峰進程中發揮重要作用, 產業結構優化情景下,河北省二氧化碳排放量可在2030 年達到峰值, 峰值為93 977.71 萬t。 綜合情景下, 通過產業結構優化、 降低煤炭消費比重和技術進步等舉措協同推進碳減排, 二氧化碳排放量可在2025 年達到峰值93 295.94 萬t, 之后穩步下降, 碳達峰時間比國家規定的年限提前5 年, 是4 種情景中實現碳達峰目標的最優解。

3 結論與減排策略

在對河北省2004—2020 年二氧化碳排放量核算的基礎上, 建立STIRPAT 模型, 并設置了4 種情景對2021—2035 年碳達峰情況進行分析, 主要得出以下結論:

1) 河北省的經濟發展對能源消費有著較強的依賴性, 能源消耗主要集中在工業領域。 2004—2020 年河北省二氧化碳排放量的變化趨勢較為波動, 體現出河北省碳達峰目標的實現面臨一定的壓力。

2) 人口數量、 產業結構、 人均GDP、 能源結構和城鎮化率對碳排放呈正向影響, 影響效果依次降低, 代表技術水平的碳排放強度對碳排放的抑制作用并不明顯。 碳排放與經濟增長之間不存在“倒U 型”EKC 曲線關系, 進一步表明河北省的減排壓力。

3) 基準情景和節能情景下河北省難以如期實現碳達峰目標, 產業結構優化情景下二氧化碳排放量在2030 年達峰, 峰值為93 977.71 萬t。 綜合情景最利于河北省碳達峰目標的實現, 二氧化碳排放量可在2025 年達到峰值 93 295.94 萬t。

綜合研究, 對河北省碳達峰目標的實現及低碳發展提出相關策略:

1) 優化產業布局, 促進低碳轉型。 鋼鐵、 化工等行業在河北產業結構中占據著重要地位, 且能源消費量較高, 應重點把握其轉型方向, 提升資源利用效率, 克服粗放發展模式, 力求實現高質量發展。

2) 調整能源消費結構, 推動低碳技術創新應用。改變煤炭在能源結構中的主導地位, 是降低河北省碳排放量的有效途徑, 但截至2020 年, 河北省煤炭消費比重仍高達80%以上, 短期內實現大幅度降低存在一定困難。 因此, 在持續降低煤炭消費比重的同時,也要發揮地區優勢, 加快清潔能源的推廣利用, 如建設風電基地和光伏發電應用基地。 另外, 還要加強具有前景的低碳技術的推廣, 實現能源利用高效化、 清潔化。

3) 多措并舉, 助力碳達峰目標的實現。 研究表明產業結構升級、 能源結構優化和低碳技術應用多種措施并行的綜合情景最利于河北省碳達峰目標的實現。 但文章研究僅局限于上述指標, 在實際的實施過程中, 也可通過強化科技創新支撐、 提高環境規制力度、 增強碳匯等措施的共同實施來降低二氧化碳排放量。

4) 充分發揮京津冀地區協同發展的優勢。 北京市和天津市的低碳發展要優于河北省, 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并應用于河北省, 為碳達峰目標的實現提供有力支撐。