周磊 郭夢(mèng)姣

摘 要：為降低工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程給河北省環(huán)境帶來(lái)的負(fù)面影響，基于STIRPAT模型和灰色關(guān)聯(lián)度模型，考慮河北省主要地市碳排放量與其影響因素的相互關(guān)系，結(jié)合2005—2020年河北省碳排放相關(guān)數(shù)據(jù)，采用嶺回歸和情景分析法，建立了基準(zhǔn)發(fā)展、寬放發(fā)展和綠色發(fā)展三個(gè)情景，對(duì)2021—2030年河北省的碳排放量和強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明：科學(xué)技術(shù)支出和人均GDP是影響河北省城市碳排放量增長(zhǎng)的主要因素，地區(qū)常住人口總量、規(guī)模以上企業(yè)能源消耗及使用外資金額等因素對(duì)碳排放量的影響效應(yīng)相對(duì)較弱。河北省2030年在基準(zhǔn)發(fā)展情景下碳排放量為5.26億噸，寬放發(fā)展情景下碳排放量為5.73億噸，綠色發(fā)展情景下碳排放量為4.65億噸。三種情景下的河北省城市碳排放強(qiáng)度均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：灰色關(guān)聯(lián)；碳排放量；情景分析；嶺回歸

中圖分類號(hào)：X321?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.7535/j.issn.1671-1653.2023.03.004

Gray Relational Analysis and Scenario Prediction of Carbon Emissions in Hebei Province

ZHOU Lei， GUO Mengjiao

（School of Economics and Management， Hebei University of Science and Technology， Shijiazhuang 050018，China）

Abstract： In order to reduce the negative impact of industrialization and urbanization on the environment of Hebei Province， based on STIRPAT model and grey relational degree model， and considering the relationship between carbon emissions of major cities and their influencing factors in Hebei Province， taking the relevant data of carbon emissions of Hebei Province from 2005 to 2020 as examples， three scenarios of baseline development， broad development and green development were established by using ridge regression and scenario analysis， and the carbon emissions and intensity of Hebei Province from 2021 to 2030 were predicted. The results show that the expenditure on science and technology and GDP per capita are the main factors affecting the growth of urban carbon emissions in Hebei Province， while the total resident population， energy consumption of enterprises under regulations and the amount of foreign investment have relatively weak effects on carbon emissions. The carbon emissions of Hebei Province in 2030 will be 526 million tons under the baseline development scenario， 573 million tons under the extensive development scenario， and 465 million tons under the green development scenario. Under the three scenarios， the urban carbon emission intensity in Hebei Province shows a downward trend.

Keywords： grey correlation; carbon emissions; scenario analysis; ridge regression

一、引言

近年來(lái)，碳排放效應(yīng)對(duì)全球產(chǎn)生的負(fù)面影響日益加劇，全球氣候變暖、冰川融化、海平面上升、厄爾尼諾等現(xiàn)象頻頻發(fā)生。碳排放加劇引發(fā)的不僅是環(huán)境問(wèn)題，更牽動(dòng)著國(guó)家社會(huì)發(fā)展和人民福祉。根據(jù)中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)（2019）顯示，山東、河北、內(nèi)蒙古、廣東、山西碳排放量位居前五。①面對(duì)如此嚴(yán)峻的形勢(shì)，河北省應(yīng)當(dāng)主動(dòng)挑起減排重?fù)?dān)，促進(jìn)生態(tài)文明高質(zhì)量發(fā)展。

河北省是京津冀一體化的重要區(qū)域之一。作為能源消費(fèi)和碳排放大省，河北省偏重的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、偏煤的能源結(jié)構(gòu)和偏低的非化石能源占比，使碳減排目標(biāo)面臨著一系列困難和挑戰(zhàn)。為此，河北省政府2022年印發(fā)的《河北省生態(tài)環(huán)境保護(hù)“十四五”規(guī)劃》中指出經(jīng)濟(jì)社會(huì)要加快綠色低碳轉(zhuǎn)型，管控建筑行業(yè)碳排放、工業(yè)碳排放、交通行業(yè)碳排放，力爭(zhēng)到2025年，營(yíng)運(yùn)車輛和船舶運(yùn)輸周轉(zhuǎn)碳排放量比2020年分別下降4%和3.5%，落實(shí)在2030年之前完成碳達(dá)峰目標(biāo)[1]。為實(shí)現(xiàn)上述規(guī)劃目標(biāo)，河北省碳排放影響因素及預(yù)測(cè)研究具有重要意義。

目前，各國(guó)學(xué)者對(duì)碳排放的研究主要分為影響因素分析和預(yù)測(cè)研究?jī)刹糠帧Ｊ紫?，關(guān)于碳排放影響因素的研究。為分析城市化進(jìn)程所帶來(lái)的能源需求快速增長(zhǎng)和剛性問(wèn)題，林伯強(qiáng)等[2]（P66-78）構(gòu)建了城市人口變化、單位能源消費(fèi)的溫室氣體排放量、能源量以及人均GDP的影響因素模型。楊振等[3]（P13-20）針對(duì)中部地區(qū)從能源結(jié)構(gòu)、能源效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城鎮(zhèn)化率以及人口規(guī)模6個(gè)方面構(gòu)建了驅(qū)動(dòng)因素模型。唐賽等[4]（P59-63）采用STIRPAT模型將城市碳排放影響因素分為城市人口、能源量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均收入水平、公共交通五大方面。王夢(mèng)凱等[5]（P109-114）采用LMDI模型，將江蘇省碳排放量影響因素分解為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源量和能源結(jié)構(gòu)，并得出各影響因素對(duì)碳排放量降低的貢獻(xiàn)率。針對(duì)以往對(duì)縣級(jí)碳排放研究不足的問(wèn)題，Liu H等[6]（P1-10）提出了一種系統(tǒng)的方法，研究縣級(jí)能耗碳排放的影響因素，并預(yù)測(cè)了未來(lái)碳排放趨勢(shì)。在研究碳排放影響因素的方法層面，郭朝先[7]（P4-9）運(yùn)用LMDI分解技術(shù)，對(duì)中國(guó)1995—2007年的碳排放從產(chǎn)業(yè)層面和地區(qū)層面進(jìn)行了分解，評(píng)估各種因素在碳排放中的貢獻(xiàn)程度。吉興全等[8]（P2483-2494）采用灰色關(guān)聯(lián)分析篩選碳排放影響因素，并通過(guò)4E平衡模型對(duì)碳排放因素分解以分析不同因素對(duì)碳排放量變化的影響。師佳等[9]（P66-74）運(yùn)用拓展的STIRPAT模型對(duì)影響我國(guó)紡織服裝行業(yè)碳排放的因素進(jìn)行篩選。Wang Z H等[10]（e0252337）采用隨機(jī)森林（RF）機(jī)器學(xué)習(xí)算法，利用中國(guó)城市數(shù)據(jù)，選擇16個(gè)原型城市，同時(shí)考慮5個(gè)主要因素：人口、行業(yè)、技術(shù)水平、消費(fèi)和對(duì)外開(kāi)放程度，分析城市要素與碳排放的關(guān)系。Sun W等[11]（130414）從碳排放效率的角度，應(yīng)用隨機(jī)前沿分析了法篩選碳排放量的影響因素。

其次，關(guān)于碳排放量的預(yù)測(cè)研究。Zheng S L等[12]（154127）構(gòu)建了一種馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）貝葉斯分析模型，并修改了Kaya恒等式，以預(yù)測(cè)2050年之前中國(guó)的碳排放量。Chen J等[13]（P1-16）通過(guò)分析中國(guó)碳峰值的時(shí)間、數(shù)量、驅(qū)動(dòng)因素模式、復(fù)雜的排放網(wǎng)絡(luò)和政策影響，建立了以機(jī)器學(xué)習(xí)方法為預(yù)測(cè)基準(zhǔn)的集合時(shí)間序列模型。胡劍波等[14]（P89-101）建立了ARIMA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

目前，學(xué)者們對(duì)碳排放影響因素及預(yù)測(cè)方面的研究較多，但大都局限于分析某一地區(qū)或某一行業(yè)的碳排放量，對(duì)省域各個(gè)城市的碳排放量分析較少。因此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，建立灰色關(guān)聯(lián)度模型對(duì)河北省11個(gè)城市的碳排放量進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并運(yùn)用嶺回歸和情景分析法對(duì)2021—2030年河北省碳排放量與強(qiáng)度變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以期為河北省的“雙碳”工作提供一定參考。

二、河北省城市碳排放影響因素分析

（一）面板數(shù)據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度模型構(gòu)建

碳排放影響因素分析的常用方法有回歸分析、相關(guān)分析、LMDI分析等。但是，這些研究方法需要大量的樣本且不能很好地處理面板數(shù)據(jù)[15]（P1-6）。而基于面板數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)度模型則能夠很好地解決上述問(wèn)題。

1.構(gòu)建面板數(shù)據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度模型

（1） 面板數(shù)據(jù)矩陣表示。設(shè)有X個(gè)研究對(duì)象，每個(gè)研究對(duì)象有N個(gè)指標(biāo)，觀測(cè)時(shí)間為T。其中，第x個(gè)研究對(duì)象的第i個(gè)指標(biāo)在t時(shí)間的值為yi（x，t），指標(biāo)i的數(shù)據(jù)矩陣Yi為

其中，研究對(duì)象 x可取1，2，… ，X；觀測(cè)時(shí)間t可取1，2，… ，T；則面板數(shù)據(jù)Y可表示為

Y=[Y1（x，t），Y2（x，t），…，Y（x，t）］。（2）

當(dāng)X=1時(shí)，指只有一個(gè)研究對(duì)象，此時(shí)的面板數(shù)據(jù)就是該研究對(duì)象在不同時(shí)刻不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)；當(dāng)T=1時(shí)，指只有一個(gè)時(shí)刻，此時(shí)的面板數(shù)據(jù)就是同一時(shí)刻下不同研究對(duì)象不同指標(biāo)的截面數(shù)據(jù)。

（2）計(jì)算面板數(shù)據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度。

先將面板數(shù)據(jù)初始化，將初始化算子規(guī)定為di，則

其中，研究對(duì)象x可取1，2，… ，X；觀測(cè)時(shí)間 t可取1，2，… ，T。

然后，計(jì)算面板數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。di[WTHX]Y[WTBX]1為初始化后參考面板數(shù)據(jù)，給定分辨率ρ=0.5，面板數(shù)據(jù)初始化后di[WTHX]Y[WTBX]i 與d1[WTHX]Y[WTBX]1的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為

其中，研究對(duì)象 [WTBX]x可取1，2，…，X；觀測(cè)時(shí)間 t可取1，2，…，T；初始化數(shù)據(jù)矩陣差值最小值Δ（min）=mini，x，t |yi（x，t）di-y1（x，t）d1|；初始化數(shù)據(jù)矩陣差值最大值Δ（max）=maxi，x，t |yi（x，t）di-y1（x，t）d1| 。

最后，計(jì)算面板數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)度。[WTBX]設(shè)ri為面板數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)度，參考面板數(shù)據(jù)x1與面板數(shù)據(jù)xi的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為γi（x，t），即

其中，研究指標(biāo) i可取1，2，… ，N。當(dāng)觀測(cè)對(duì)象一定時(shí)，所求的即為面板數(shù)據(jù)的時(shí)序灰色關(guān)聯(lián)度，設(shè)為ri，t，即

其中，研究指標(biāo) t可取1，2，… ，T。當(dāng)觀測(cè)對(duì)象一定時(shí)，所求的即為面板數(shù)據(jù)的截面灰色關(guān)聯(lián)度，設(shè)為ri，x，即

其中，研究對(duì)象x可取1，2，… ，X。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

（1）數(shù)據(jù)來(lái)源及選取。

以河北省11個(gè)城市為研究區(qū)域，包括石家莊市、唐山市、秦皇島市、邯鄲市、邢臺(tái)市、保定市、張家口市、承德市、滄州市、廊坊市和衡水市，從各地區(qū)的碳排放量及其影響因素出發(fā)展開(kāi)研究。研究過(guò)程中所用數(shù)據(jù)來(lái)自于2005—2020年各城市及河北省統(tǒng)計(jì)部門發(fā)布的統(tǒng)計(jì)年鑒。

目前，學(xué)者應(yīng)用STIRPAT模型分析影響因素的方法已較為成熟，故本研究基于數(shù)據(jù)可得性，從人口、財(cái)富、技術(shù)、能源、結(jié)構(gòu)等五方面選取數(shù)據(jù)。人口方面選擇地區(qū)常住人口總量，指實(shí)際居住在某地區(qū)一定時(shí)間（半年時(shí)間以上）的人口總量。由于某一地區(qū)的人口數(shù)量的增長(zhǎng)勢(shì)必帶來(lái)當(dāng)?shù)厝藢?duì)日常生活和工作等各方面需求的增多，相應(yīng)的在工業(yè)、交通、電力等行業(yè)的能源消耗必然增加；城市作為各種資源的集中地，碳排放主要是由能源消耗引起的，二者關(guān)系成正比。財(cái)富方面選擇人均GDP作為碳排放強(qiáng)度的影響因素之一，指一年時(shí)間內(nèi)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與常住人口的比值。這是由于人均GDP指標(biāo)可以從一定程度上反映地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。技術(shù)方面選擇科學(xué)技術(shù)支出，指統(tǒng)計(jì)年度內(nèi)全社會(huì)實(shí)際用于基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展的資金投入?？茖W(xué)技術(shù)支出一定程度上反映當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)水平，由于科技創(chuàng)新可以促進(jìn)新能源技術(shù)進(jìn)步和使用成本不斷降低，推進(jìn)煤炭高效清潔利用以及綠色低碳轉(zhuǎn)型，大幅提高清潔能源使用比例，從而合理利用能源，不斷促進(jìn)能源強(qiáng)度下降和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化，有利于碳排放強(qiáng)度的減少。在能源方面，能夠減少碳排放的有效途徑之一是提高能源的利用效率，降低對(duì)化石能源的消耗，故選取規(guī)模以上企業(yè)能源消耗作為主要影響指標(biāo)，具體計(jì)算為規(guī)上企業(yè)的原煤原油及其制品、天然氣和電力消費(fèi)總量與地區(qū)生產(chǎn)總值之比。結(jié)構(gòu)方面來(lái)看，“十三五”期間，河北省積極融入“一帶一路”建設(shè)，其中制造業(yè)吸引外資呈現(xiàn)較快增長(zhǎng)，促進(jìn)了制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。引資的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和空間結(jié)構(gòu)的優(yōu)化能夠在一定程度上影響碳排放強(qiáng)度，故使用外資金額是結(jié)構(gòu)方面影響碳排放的關(guān)鍵因素。隨后進(jìn)行面板數(shù)據(jù)灰色關(guān)聯(lián)模型的構(gòu)建，分析各地市碳排放量與影響因素之間的關(guān)聯(lián)性。

（2）碳排放量計(jì)算。碳排放量依據(jù)《IPCC 國(guó)家溫室氣體排放清單指南》中所提供的碳排放核算方法，具體公式為

其中，[WTBX]Ci表示i地區(qū)的碳排放總量，Mijt表示i地區(qū)對(duì)j（j=1，2，… ，9，分別代表煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、電力等）種能源在t年消耗的實(shí)物量，Qj表示第j種能源的凈發(fā)熱量，Cj表示第j種能源的二氧化碳排放因子。

（二）結(jié)果與分析

1.面板數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

根據(jù)公式（4）對(duì)碳排放量和5個(gè)影響因素共6組面板數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化，表1為河北省城市碳排放量的初始化值，表2為地區(qū)常住人口總量指標(biāo)初始化值。根據(jù)各影響指標(biāo)和碳排放量的初始化值，在給定灰色分辨率ρ=0.5的情況下，對(duì)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。

2.面板數(shù)據(jù)的時(shí)序灰色關(guān)聯(lián)度

根據(jù)公式（7）可計(jì)算出不同年份的灰色關(guān)聯(lián)度，結(jié)果如圖1所示。時(shí)序灰色關(guān)聯(lián)度能夠反映出河北省2005—2020年16年時(shí)間區(qū)間上各影響因素對(duì)河北省地區(qū)碳排放量的影響程度。

由圖1可知，整體來(lái)看，2005—2020年河北省地區(qū)碳排放量與科學(xué)技術(shù)支出、使用外資金額、規(guī)模以上企業(yè)能源能耗三方面影響因素之間的關(guān)聯(lián)度呈緩慢上升趨勢(shì)；地區(qū)常住人口總量、人均GDP指標(biāo)與碳排放量的關(guān)聯(lián)程度整體呈下降趨勢(shì)。局部來(lái)看，人均GDP和規(guī)模以上企業(yè)能源消耗兩指標(biāo)與碳排放量之間的關(guān)聯(lián)度波動(dòng)性較大，其中人均GDP與碳排放量關(guān)聯(lián)度在2010年、2014年、2019年有明顯轉(zhuǎn)折；企業(yè)能源消耗與碳排放量關(guān)聯(lián)度在2006年、2008年、2012年有明顯轉(zhuǎn)折；各影響因素除人均GDP指標(biāo)外其他4個(gè)因素與碳排放量之間的關(guān)聯(lián)度于2018年開(kāi)始出現(xiàn)下降趨勢(shì)，表明河北省近年來(lái)低碳發(fā)展有一定的效果。

3.面板數(shù)據(jù)的截面灰色關(guān)聯(lián)度

根據(jù)公式（8）可計(jì)算出河北省11個(gè)城市的截面灰色關(guān)聯(lián)度，結(jié)果如圖2所示。

從地區(qū)常住人口總量因素來(lái)看，保定市、石家莊市、邯鄲市的截面灰色關(guān)聯(lián)度位居前三，主要由于保定市靠近首都北京，一定程度上緩解了首都圈的人口壓力，為建設(shè)雄安新區(qū)，未來(lái)的凈人口流入量會(huì)更大。石家莊是河北省的省會(huì)城市，體量較大，流入人口較多，導(dǎo)致了更多的碳排放。從歷史上來(lái)看，邯鄲作為歷史文化名城，開(kāi)發(fā)時(shí)間較早，人口是發(fā)展經(jīng)濟(jì)社會(huì)的基礎(chǔ)條件；從地理區(qū)位角度，邯鄲地處華北平原，是糧食主產(chǎn)區(qū)，平原地形分布眾多村落，有較多的人口容納的條件。其他城市關(guān)聯(lián)度均位于0.6以下，秦皇島市和承德市位居末端。這表明和其他地區(qū)相比，保定市、石家莊市、邯鄲市在地區(qū)常住人口總量方面的增長(zhǎng)趨勢(shì)更接近于其碳排放量的增長(zhǎng)趨勢(shì)，人口數(shù)量對(duì)碳排放影響更為重要。其他地區(qū)碳排放量受人口總量變化影響相對(duì)較小。

從人均GDP因素來(lái)看，承德市人均GDP與碳排放量之間關(guān)聯(lián)度相比其他城市較高，達(dá)到0.7，滄州市和張家口市略低于承德市，分別為0.67和0.65。自2017年開(kāi)始，人均GDP有了穩(wěn)步提升，同時(shí)碳排放量也隨之提升，即人均生產(chǎn)總值是碳排放的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。唐山市和秦皇島市的人均GDP與碳排放之間關(guān)聯(lián)度最小。由此可見(jiàn)，承德市、衡水市、滄州市、張家口市正在大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，提高國(guó)民生產(chǎn)總值。對(duì)于石家莊市、秦皇島市、唐山市等人均GDP和碳排放截面關(guān)聯(lián)度低的地區(qū)，人均GDP對(duì)碳排放量的影響不是很大，原因可能是該類地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨于平穩(wěn)，增長(zhǎng)幅度逐漸偏低。唐山市作為河北省經(jīng)濟(jì)第一城市，人均GDP已然不是影響碳排放總量的重要因素。

從科學(xué)技術(shù)支出因素來(lái)看，唐山市科學(xué)技術(shù)支出與碳排放量之間關(guān)聯(lián)度位于第一位，達(dá)到0.78；滄州市、張家口市科學(xué)技術(shù)支出與碳排量之間關(guān)聯(lián)度最小，截面灰色關(guān)聯(lián)度均為0.56。唐山市本土鋼鐵行業(yè)的發(fā)展對(duì)環(huán)境造成了一定的破壞，地區(qū)政府加大科研投入展開(kāi)環(huán)境治理工作，科技成果轉(zhuǎn)化有一定成效，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)，從而導(dǎo)致碳排放量減少。滄州市、張家口市截面關(guān)聯(lián)度低的原因在于兩地區(qū)碳排放一直是處于低排的狀態(tài)，環(huán)境相對(duì)其他地區(qū)較好，科技創(chuàng)新發(fā)展也處于穩(wěn)步上升態(tài)勢(shì)，因此出現(xiàn)科學(xué)技術(shù)支出增長(zhǎng)和碳排量增長(zhǎng)趨勢(shì)不太相近的情況。

從規(guī)模以上企業(yè)能源消耗因素來(lái)看，邢臺(tái)市、唐山市、保定市占據(jù)前三的位置，關(guān)聯(lián)度為0.74，0.69和0.66，該類地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好，規(guī)上企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中可能會(huì)消耗大批量化石能源。唐山的鋼鐵和煤炭產(chǎn)量一直躋居河北省首位，且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化正處于初期階段，效果尚不明顯，直接導(dǎo)致碳排放的增長(zhǎng)，因此該地區(qū)規(guī)上企業(yè)能源消耗的增長(zhǎng)與碳排放的增長(zhǎng)間關(guān)聯(lián)度較高。秦皇島市、衡水市、張家口市規(guī)上企業(yè)能源消耗與碳排放之間的關(guān)聯(lián)度位于末端，分別為0.55，0.52和0.52，其中秦皇島市作為我國(guó)首批沿海開(kāi)放城市之一，沙軟潮平、氣候宜人，主打生命健康、文化旅游和臨港物流產(chǎn)業(yè)，對(duì)煤炭鋼鐵等化石能源依賴較小。張家口市作為資源型城市、老工業(yè)基地，依賴鋼鐵煤炭工業(yè)，隨著近年來(lái)加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，關(guān)聯(lián)度小與連年壓減鋼鐵和煤炭產(chǎn)能相關(guān)。

從使用外資金額因素來(lái)看，邢臺(tái)市、張家口市、秦皇島市位于前三的位置，關(guān)聯(lián)度為0.68，0.67和0.66，該類地區(qū)使用外資金額與碳排放量相關(guān)性較強(qiáng)。邢臺(tái)市自2020年以來(lái)加大扶持力度、提高增資擴(kuò)股額度，還將8個(gè)簽約外資項(xiàng)目列入省政府重大涉外經(jīng)貿(mào)活動(dòng)并采取針對(duì)性措施。秦皇島市承接京津產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，加強(qiáng)與北京專業(yè)市場(chǎng)對(duì)接，引進(jìn)了眾多國(guó)際一流會(huì)展企業(yè)。

北京市聯(lián)合張家口市成功申辦2022年冬奧會(huì)后，張家口市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和營(yíng)商環(huán)境得以改善，市場(chǎng)輻射半徑增大，存在諸多市場(chǎng)機(jī)會(huì)，受到投資者青睞。

衡水市、滄州市、邯鄲市是使用外資金額與碳排放的截面灰色關(guān)聯(lián)度最小的3個(gè)地市，關(guān)聯(lián)度分別為0.594，0.593，0.525，使用外資金額并不是這3個(gè)地市碳排放重要的影響因素。

4.面板數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)度

根據(jù)公式（6）計(jì)算河北省碳排放的5個(gè)影響因素與碳排放的面板數(shù)據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度，結(jié)果見(jiàn)表3。

由表3可知，河北省碳排放影響因素灰色關(guān)聯(lián)度由大到小依次為科學(xué)技術(shù)支出、人均GDP、使用外資金額、地區(qū)常住人口總量以及規(guī)模以上企業(yè)能源消耗。由此可見(jiàn)，河北省碳排放增長(zhǎng)的主要影響因素是科學(xué)技術(shù)支出和人均GDP。河北省“十四五”規(guī)劃中指出要深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，努力將河北省建設(shè)成為創(chuàng)新型省份和科技強(qiáng)省[16]。河北省在科技創(chuàng)新方面出臺(tái)政策措施，注重科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，這將必然帶動(dòng)降碳技術(shù)的進(jìn)步，使碳排放量降低。河北省比較注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展，與其他一線城市經(jīng)濟(jì)相比，河北省的11個(gè)城市還有很大經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展必然帶動(dòng)能源的消耗，從而導(dǎo)致碳排放的增長(zhǎng)，由此可見(jiàn)河北省在發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)上仍有很長(zhǎng)的路要走。地區(qū)常住人口總量、規(guī)模以上企業(yè)能源消耗和使用外資金額3個(gè)指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)度較低，表明河北省的人口規(guī)模已經(jīng)趨于穩(wěn)定，流入與流出維持平衡，第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也已較為穩(wěn)定。這三大類因素對(duì)河北省城市碳排放量的影響力較小。

三、河北省碳排放情景預(yù)測(cè)

（一）預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

根據(jù)河北省發(fā)展特點(diǎn)，選擇人口總量、人均GDP、科學(xué)技術(shù)支出、規(guī)上企業(yè)能耗、使用外資金額等因素構(gòu)建預(yù)測(cè)河北省碳排放量的STIRPAT模型：

ln I=a+bln P1+cln P2+dln P3+eln P4+fln P5+ε ，（10）

其中，I為碳排放；P1為人口總量；P2為財(cái)富水平；P3為技術(shù)水平；P4為能源消耗；P5為城市結(jié)構(gòu)；a為常數(shù)項(xiàng)；b，c，d，e，f為待估計(jì)系數(shù)；ε為誤差項(xiàng)。對(duì)收集的河北省各城市有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，運(yùn)用SPSS25輸出結(jié)果。由表4可知，碳排放量與各影響因素之間的相關(guān)性較高。為判斷多重共線程度，首先對(duì)各變量采用最小二乘法進(jìn)行檢驗(yàn)，所有變量的方差膨脹因子遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于最大容忍度10，多重共線性程度較高。為避免該現(xiàn)象，基于STIRPAT模型，選用嶺回歸方法擬合方程，得到河北省各城市碳排放量與各影響因素的嶺跡圖以及決定系數(shù)RSQ的變化趨勢(shì)，以石家莊市為例如圖3、圖4所示。

由圖3、圖4易見(jiàn)，當(dāng)K=0.2時(shí)，各自變量的嶺跡圖曲線均開(kāi)始逐漸平穩(wěn)。從河北省各城市決定系數(shù)RSQ的變化趨勢(shì)可以看出，RSQ的下降速度自K=0.2開(kāi)始趨于平穩(wěn)，嶺回歸估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5。

河北省各城市決定系數(shù)（RSQ）分別為0.61，0.88，0.85，0.50，0.55，0.94，0.77，0.83，0.88，0.82，0.69等，說(shuō)明河北省各城市碳排放影響因素可以較好地解釋碳排放量的變動(dòng)情況，將2005—2020年各影響因素的數(shù)據(jù)代入預(yù)測(cè)方程，運(yùn)用SPSS25對(duì)河北省各城市碳排放量的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行獨(dú)立樣本T數(shù)值檢驗(yàn)，最終檢驗(yàn)結(jié)果P值分別為0.747，0.905，0.934，0.604，0.733，0.928，0.412，0.731，0.806，0.588，0.562，均大于顯著水平0.05，說(shuō)明該預(yù)測(cè)方程具有實(shí)際意義，可以進(jìn)行STIRPAT模型預(yù)測(cè)值驗(yàn)證（見(jiàn)表6）。

（二）情景參數(shù)預(yù)測(cè)

針對(duì)5個(gè)碳排放影響要素設(shè)置了基準(zhǔn)情景、寬放情景和綠色發(fā)展情景。以河北省2005—2020年碳排放數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)情景。未來(lái)政府部門加強(qiáng)高污染工業(yè)企業(yè)升級(jí)改造，減少污染排放，實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)，將此情景設(shè)定為綠色發(fā)展情景。未來(lái)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)穩(wěn)中向好發(fā)展，但節(jié)能發(fā)展意識(shí)不足，政府相關(guān)政策落實(shí)較為寬松，導(dǎo)致排放量居高不下，將此種情景設(shè)定為寬放情景。最后，結(jié)合5個(gè)影響因素的3個(gè)情景，得出河北省碳排放的發(fā)展預(yù)測(cè)。

1.地區(qū)常住人口總量

根據(jù)河北省統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《河北省第七次全國(guó)人口普查公報(bào)（第一號(hào)）》文件，相較于第六次人口普查，近十年河北省人口增長(zhǎng)率為3.84%[17]。但隨著社會(huì)發(fā)展和人均受教育水平提高，年輕人對(duì)生育問(wèn)題持開(kāi)放態(tài)度，相較于老輩人群對(duì)生育的欲望開(kāi)始下降。這致使出生率有所下降，老齡化程度加深，人口增長(zhǎng)趨勢(shì)放緩，2020年的人口增長(zhǎng)率達(dá)到了0.38%[17]。因此，以0.38%的人口增長(zhǎng)率為基準(zhǔn)情景。政府出臺(tái)一系列惠民政策，適當(dāng)減輕年輕人的就業(yè)壓力和婚姻壓力，將0.6%設(shè)定為寬放發(fā)展情景參數(shù)。由于適婚適育人群的工作和生活壓力增大，很多人不愿意生育，將此設(shè)定為綠色發(fā)展情景，增長(zhǎng)率為0.25%。具體發(fā)展趨勢(shì)如圖5所示。

2.人均GDP

GDP增速約等于勞動(dòng)力增速與勞動(dòng)生產(chǎn)率增速之和，《河北省“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》指出，全省生產(chǎn)總值年均增長(zhǎng)6%左右[16]。將6%增速設(shè)定為基準(zhǔn)發(fā)展模式。未來(lái)十年，河北省加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和優(yōu)化，極力打造若干新興產(chǎn)業(yè)，具有廣闊市場(chǎng)前景同時(shí)開(kāi)拓了就業(yè)市場(chǎng)，人均產(chǎn)值提高，將此情景設(shè)定為寬放發(fā)展情景，人均GDP增速為7%。受全球經(jīng)濟(jì)的影響，企業(yè)可能面臨停產(chǎn)和員工失業(yè)，加之市場(chǎng)就業(yè)形勢(shì)嚴(yán)峻，人均產(chǎn)值增速也有所下降，將此設(shè)定為綠色發(fā)展情景，情景參數(shù)為增速3%。具體發(fā)展趨勢(shì)如圖6所示。

3.科學(xué)技術(shù)支出

2020年，河北省科技經(jīng)費(fèi)投入力度進(jìn)一步加大，研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)投入保持較快增長(zhǎng)，財(cái)政科技支出穩(wěn)步增加。《河北省“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》明確提出在“十四五”期間年均投入科研經(jīng)費(fèi)增長(zhǎng)10%左右[16]。未來(lái)國(guó)家將更加注重創(chuàng)新水平的提高，但隨著科技的不斷進(jìn)步，研發(fā)成本也不斷增加，比較2005—2020年每五年科研投入年均增速的變動(dòng)，每五年逐年降低0.1%，寬放情景和綠色情景下年均增長(zhǎng)率分別為12%和7%。具體發(fā)展趨勢(shì)如圖7所示。

4.企業(yè)能源消耗

《河北省“十四五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》提出，“十三五”期間，河北省創(chuàng)建省級(jí)以上綠色工廠233家，其中國(guó)家級(jí)95家[18]；全省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)單位工業(yè)增加值能耗累計(jì)下降，超過(guò)全國(guó)平均水平10個(gè)百分點(diǎn)，節(jié)能取得初步成效。根據(jù)《河北省“十四五”節(jié)能減排綜合實(shí)施方案》，2025年河北省重點(diǎn)地區(qū)和行業(yè)能源利用效率顯著提高，單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗比2020年下降14.5%，年均下降率為2.7%[19]，將此設(shè)定為基準(zhǔn)情景參數(shù)。產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型較為緩慢，工業(yè)企業(yè)消耗依然較高，將此設(shè)定為寬放情景，年均下降率為2.3%。綠色發(fā)展情景為第二產(chǎn)業(yè)比重緩慢下降，第三產(chǎn)業(yè)比重逐步增長(zhǎng)，工業(yè)制造企業(yè)能源消耗減少，年均下降率為3%。發(fā)展趨勢(shì)如圖8所示。

5.使用外資金額

《河北省對(duì)外開(kāi)放“十四五”規(guī)劃》中指出，將河北省打造成為我國(guó)面向東北亞區(qū)域的開(kāi)放窗口和京津冀協(xié)同開(kāi)放的重要支撐，到2025年，實(shí)際使用外資將突破130億美元，年平均增長(zhǎng)率為4.22%[20]，將此設(shè)置為基準(zhǔn)情景參數(shù)。寬放情景參數(shù)設(shè)置為4.5%。由于近年來(lái)受全球經(jīng)濟(jì)影響，未來(lái)對(duì)外貿(mào)易程度將有所降低，將綠色發(fā)展情景年平均外資投入增長(zhǎng)率設(shè)定為4%。發(fā)展趨勢(shì)如圖9所示。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

采用灰色關(guān)聯(lián)度模型對(duì)河北省11個(gè)地市的碳排放量影響因素進(jìn)行研究，測(cè)算地區(qū)常住人口總量、人均GDP、科學(xué)技術(shù)支出、規(guī)模以上企業(yè)能源消耗及使用外資金額5個(gè)因素對(duì)碳排放量的影響程度。隨后運(yùn)用嶺回歸和情景分析法對(duì)河北省2021—2030年的碳排放量及強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)論如下：

科學(xué)技術(shù)支出和人均GDP為河北省城市碳排放量增長(zhǎng)的主要影響因素，地區(qū)常住人口總量、規(guī)上企業(yè)能源消耗及使用外資金額3個(gè)因素對(duì)碳排放量的影響效應(yīng)相對(duì)來(lái)說(shuō)要弱一些。其中，從時(shí)序灰色關(guān)聯(lián)度來(lái)看，科學(xué)技術(shù)支出、使用外資金額和規(guī)上企業(yè)能源消耗3個(gè)指標(biāo)與碳排放量的關(guān)聯(lián)度呈緩慢上升趨勢(shì)，其他影響因素的時(shí)序灰色關(guān)聯(lián)度呈緩慢下降態(tài)勢(shì)。截面灰色關(guān)聯(lián)度方面，由于不同城市發(fā)展優(yōu)劣勢(shì)不同，影響因素對(duì)碳排放量的影響程度不一，石家莊市常住人口和規(guī)上企業(yè)能源消耗是其碳排放量增長(zhǎng)的主要原因；唐山市碳排放的主要影響因素是科學(xué)技術(shù)支出和規(guī)上企業(yè)能源消耗；秦皇島市主要影響因素是使用外資金額和科學(xué)技術(shù)支出；邯鄲市、保定市碳排放的主要影響因素是人口和能源消耗；邢臺(tái)市碳排放的主要因素是企業(yè)能源消耗和使用外資金額；張家口市碳排放的主要影響因素是使用外資金額和人口；承德市、衡水市碳排放的主要影響因素是人均GDP和科學(xué)技術(shù)支出；滄州市、廊坊市碳排放的主要影響因素是人口和經(jīng)濟(jì)。

根據(jù)河北省影響碳排放的5個(gè)因素和2005—2020年碳排放計(jì)算結(jié)果，基準(zhǔn)發(fā)展情景下河北省碳排放達(dá)到5.26億噸，隨著寬放發(fā)展情景的快速發(fā)展，河北省碳排放在2030年達(dá)到5.73億噸，綠色發(fā)展條件下碳排放達(dá)到4.65億噸。碳排放強(qiáng)度方面，河北省各城市碳排放強(qiáng)度未來(lái)均呈現(xiàn)降低趨勢(shì)。其中，唐山在三種情景下的變動(dòng)幅度最小，石家莊次之，承德最大。

（二）建議

基于以上結(jié)論，對(duì)于石家莊、唐山、邯鄲、保定等市應(yīng)增加環(huán)境治理強(qiáng)度，嚴(yán)格監(jiān)管外資引進(jìn)方向，提高對(duì)外資引入的低碳要求，同時(shí)應(yīng)增強(qiáng)國(guó)際間的交流合作，學(xué)習(xí)國(guó)外先進(jìn)的節(jié)能減排技術(shù)，提升能源利用效率。

對(duì)唐山、承德、衡水等市應(yīng)加強(qiáng)科技創(chuàng)新力度，加強(qiáng)在低碳環(huán)保領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)，提高科技成果轉(zhuǎn)化率。政府應(yīng)對(duì)上述城市提供資金與政策扶持，為科研創(chuàng)新提供更好的條件。在此基礎(chǔ)上，與石家莊、保定等市加強(qiáng)技術(shù)交流合作，推動(dòng)技術(shù)共享、協(xié)同降碳，將先進(jìn)的科技作為降碳治理的高效實(shí)現(xiàn)途徑。應(yīng)加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，淘汰落后產(chǎn)能，向新能源等新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變。公眾要樹立環(huán)保意識(shí)，倡導(dǎo)低碳生活。

注? 釋：

①數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)《2019年30個(gè)省份碳排放清單》。

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