童 飛，趙興文，俞 濱

（浙江金融職業(yè)學院，浙江 杭州 310018）

引言

氣候問題是事關人類生存的核心問題，進入21世紀，國內(nèi)外頻頻出現(xiàn)各種極端天氣。中國作為負責任的大國，提出了雙碳目標和完成目標的時間表，本世紀中葉達到碳中和目標[1]。碳排放的主要來源為工業(yè)生產(chǎn)，根據(jù)國家工信部發(fā)布的報告顯示，工業(yè)碳排放占據(jù)社會碳排放總量的一半以上，有效推動工業(yè)碳排放結構的調(diào)整已經(jīng)刻不容緩[2]。浙江省位于作為中國經(jīng)濟發(fā)展中心的長三角腹地，從當下發(fā)展階段來說，浙江省經(jīng)濟規(guī)模具有很大的提升空間，高質(zhì)量經(jīng)濟發(fā)展需要能源提供支撐，浙江省也是制造業(yè)大省，從相關經(jīng)濟結構來看，化工、石油、造紙和鋼鐵等行業(yè)碳排放量高，因此，對浙江省工業(yè)碳排放強度開展分析和預測，為浙江省產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整和制定相關碳排放政策提供相應決策依據(jù)[3]。

1 浙江省碳排放強度的測定

圍繞碳排放強度，國內(nèi)外展開了多種方法研究，如何通過定量化方法來有效界定碳排放強度成為核心，同時考慮到經(jīng)濟性、實用性和可操作性，在眾多研究方法中，IPCC法應用最為成熟，被世界各國廣泛采用，它是國際氣候組織編寫的通用指南，制定了統(tǒng)一核算碳排放的標準，對主要化石能源排放系數(shù)做出了界定，有利于世界各國計算口徑一致，成為各國計算碳排放的科學依據(jù)[4]。

本文采用IPCC法，主要化石燃料的消耗量和碳排放系數(shù)乘積求和，獲得總排放量，核算碳排放量公式為：E=能源消耗量×碳排放系數(shù)，不同能源的計量單位不同，電力核算單位為kW·h，原油、焦炭和煤炭等化石能源核算單位為t，一般將不同能源計量單位轉(zhuǎn)換為標準噸煤，一般認定同一種能用排放系數(shù)是相同的?？v觀全世界碳排放情況，原油、煤炭、焦炭和電力這些化石燃料構成了碳排放的主要來源。電力、原油、焦炭和煤炭等能源排放系數(shù)如表1所示，能源碳排放系數(shù)來源于《2006 IPCC清單指南》[5]。

表1 主要能源排放系數(shù) （t/t標煤）

從歷年的《中國能源統(tǒng)計年鑒》和《浙江省統(tǒng)計年》鑒獲取原始數(shù)據(jù)，結合表1碳排放系數(shù)，碳排放總量和人均碳排放總量測算結果如圖1、圖2所示。

圖1 碳排放總量趨勢圖

圖2 人均碳排放總量趨勢圖

2005—2020年，浙江省工業(yè)碳排放強度總量穩(wěn)定增長，總量從2005年的9781萬t標準煤增長到2020年的16772萬t標準煤，十五年間增長了71.4%（如圖1所示）。進入21世紀，中國工業(yè)化水平不斷加快提升，成為“世界工廠”，浙江省作為制造業(yè)大省，工業(yè)化水平走在全國前列，對能源需求不斷提高。2020年浙江省工業(yè)總產(chǎn)值增長率為2.6%，同時，工業(yè)碳排放總量增長了3.8%，基本與碳排放量漲幅接近，這也意味著，浙江經(jīng)濟發(fā)展與碳排放量緊密關聯(lián)，需要積極推進能源結構調(diào)整。從歷年情況來看，煤炭在工業(yè)排放強度中占67.62%，位于第一位。浙江省的工業(yè)發(fā)展高度依賴煤炭資源。從人均工業(yè)碳排量來看，人均工業(yè)碳排放總量在2011年達到峰值2.78 t標準煤（如上頁圖2所示），隨后總體趨勢遞減，說明浙江省低碳轉(zhuǎn)型取得一定的成效。

2 浙江省工業(yè)碳排放強度的預測

本文可利用的數(shù)據(jù)信息量太少，總共16年的工業(yè)碳排放強度數(shù)據(jù)進行預測，樣本不是非常充分，表明預測精度準確性偏低。在建模過程中，預測區(qū)間估計值非常寬，隨著時間推移，預測年份超過5年以上，預測真實性缺乏實際意義。工業(yè)碳排放是社會經(jīng)濟活動的產(chǎn)物，即使樣本量足夠大，也無法精確預計未來數(shù)十年的工業(yè)碳排放強度，這基本上是無可能完成的任務。根據(jù)以上的分析思路，預測未來5年內(nèi)的浙江省工業(yè)碳排放強度是比較合理的研究目標。

2.1 碳排放強度的預測方法

國內(nèi)外對碳排放的預測方法比較多，主要有神經(jīng)網(wǎng)絡、回歸模型和ARIMA模型等[6]，這些數(shù)據(jù)預測模型都有一定的局限性，對數(shù)據(jù)的質(zhì)和量兩個維度都有一定的要求，現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)量沒有那么大。以本篇文章為例，只有對應16年的原始數(shù)據(jù)，如果采用神經(jīng)網(wǎng)絡等模型，預測的精度會大幅度降低。灰色模型適用于小樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)預測精度比較高[7]?；疑Ｐ桶阎獢?shù)據(jù)和未知數(shù)據(jù)。各部門數(shù)據(jù)之間形成緊密的關聯(lián)，通過一系列數(shù)據(jù)處理，平移得到對應有規(guī)律的數(shù)據(jù)，從而建立微分方程模型。它的通用表達方式為GM（a，b），a為a階微分方程，b為對應的變量個數(shù)，一般采用GM（1，1）比較多，也就是一階微分方程對應一個變量[8]。

2.2 灰色模型預測

GM（1，1）分析中，2005—2020年浙江省主要能源排放面板數(shù)據(jù)，順利通過了級比檢驗，說明本組數(shù)據(jù)適合進行灰色預測模型。經(jīng)過計算，后驗差比C值＝0.103＜0.35，模型的準確度非常高。同時，小誤差概率p值＝0.875＜0.95，說明模型通過了檢驗。在模型合格的基礎上，對2021—2025年碳排放總量進行預測，預測結果如表2所示?？梢钥闯?，浙江省碳排放量仍然有較高的增長趨勢，2025年相對于2020年增長了9.74%，平均每年增長327萬t標準煤。從最終預測的數(shù)據(jù)來看，浙江省碳排放整體形勢不容樂觀，總量盤子大，浙江省高質(zhì)量完成國家下達雙碳目標任重道遠。

表2 模型預測值

3 結語

本文以工業(yè)碳排放強度和人均工業(yè)碳排放強度兩個指標為重點，對浙江省工業(yè)排放強度現(xiàn)狀進行科學的測定，結果表明，工業(yè)碳排放總強度總體呈遞增趨勢，人均工業(yè)碳排放強度在2011年達到峰值。煤炭在工業(yè)排放強度中占據(jù)主導地位，并且根據(jù)灰色模型GM（1，1）對未來5年浙江省工業(yè)碳排放強度進行定量預測，為政府部門完成雙碳目標提供數(shù)據(jù)支撐，特提出如下建議：

1）產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整。發(fā)揮低碳綠色經(jīng)濟引領作用，打造綠色低碳循環(huán)經(jīng)濟園區(qū)示范基地，帶動一批低碳相關示范企業(yè)，以點擴面，做實做大低碳產(chǎn)業(yè)鏈，從源頭上減少對主要能源依賴，淘汰落后產(chǎn)能企業(yè)，同時引入負面清單制度，對高耗能行業(yè)嚴格限定準入，多管齊下，引導社會資金進入綠色低碳行業(yè)。

2）建立科學的碳排放監(jiān)測評價體系。根據(jù)浙江省各個地級市的產(chǎn)業(yè)結構和經(jīng)濟情況，制定科學的減排目標，納入各地政府考核體系，落實減排主體責任，對于高效完成減排任務的地級市，進行考核獎勵，激發(fā)地方減排積極性。

3）完善碳排放交易體系建設工作。培育碳排放交易市場，充分調(diào)動企業(yè)積極性，落實主體，利用市場化方法，對采用先進技術的節(jié)能減排企業(yè)給予激勵，企業(yè)可獲取更多利潤。落后產(chǎn)能相關企業(yè)的運營成本將變得更高，間接促進產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整。