馬建輝MA Jian-hui；馮靜璇FENG Jing-xuan；常錦濤CHANG Jin-tao；房碩FANG Shuo；劉永亮LIU Yong-liang

（①河北大學經濟學院，保定 071002；②河北大學資源利用與環(huán)境保護研究中心，保定 071002；③保定市碳中和與數據科學重點實驗室，保定 071002）

0 引言

自2020 年習近平總書記提出中國“雙碳”目標之后，未來能否實現、怎樣實現目標，成為各級政府所關注的重要問題之一，而學界也相繼圍繞未來碳排放的預測開展了大量研究。目前，學界在碳排放預測研究中采用的主要方法有STIRPA 模型[1][2]，離散二階差分方程預測模型（DDEPM）[3]-[7]、LEAP 模型[8]、Logistic 預測模型[9]以及BP 神經網絡模型[10]，其中，STIRPA 模型因其邏輯簡單明了，因此最為常見。碳排放的預測研究，一般要基于不同的情景進行，較常見的是設置上中下，或高中低三種情景進行預測。如唐曉靈[11]在設定低碳、基準、高碳3 種情景下，分別對建筑碳排放峰值進行了預測。胡劍波[12]設定基準情景、政策情景以及強化政策情景對不同的制造業(yè)的碳達峰路徑進行了分析。尹龍[13]將情景設定為基準情景、強化能源效率情景、低碳消費情景三種，預測了2020-2050 年中國居民消費碳排放的規(guī)模。王勇[14]設定基準、低排放和技術突破三種情景，對公路、鐵路、航空、水路和管道5 種不同交通運輸方式的碳排放進行了細分研究。在研究區(qū)域方面，目前的研究主要關注全國及各省域[15]、重要城市群[16][17][18]及大城市[19]的碳排放達峰預測，對中小城市關注度不夠。

保定地處北京、天津和石家莊的金三角地帶，位于京津冀城市群中部位置，是非常有代表性的華北地區(qū)中小城市，研究保定市的碳排放情況，可為河北乃至整個華北地區(qū)諸多城市提供可靠的參考范例。因此，本文將在前人研究的基礎上，構建了保定市碳排放STIRPAT 模型，結合情景分析方法對影響因素進行分類，對保定市碳排放的趨勢進行預測，并總結出政策啟示。

1 研究方法與數據來源

1.1 STIRPAT 模型

STIRPAT 模型是由Dietz（1997）和York（2003）等學者在IPAT 模型的基礎上加以完善提出的，其具體形式為：

I = aPbAcTde（1）

其中，I 為環(huán)境狀況，P 為人口規(guī)模，A 為富裕程度，T為技術平；a 為模型的常數項，b、c 和d 為模型參數，e 表示誤差項。在實際應用中，通常對模型兩邊同時取對數，從而形成線性模型，以方便進行參數估計。

1.2 保定市碳排放預測模型

本文基于STIRPAT 模型，在對前人相關文獻梳理及理論分析的基礎上，建立保定市碳排放預測模型：

其中，C 為碳排放；A 為經濟增長，用人均GDP 表示；U為城鎮(zhèn)化率；T 為產業(yè)結構，用第二產業(yè)占GDP 比重表示；E 為能源結構，用原煤消耗占總能源消耗比重表示；S為能源效率，用地區(qū)GDP 與能源消費總量比值表示；β 為模型參數，μ 為隨機擾動項。

模型構建的基本思路是，用經濟增長代替原模型中的富裕程度，城鎮(zhèn)化率代替人口規(guī)模，能源利用效率代替技術進步，然后加入產業(yè)結構和能源消費結構兩個在文獻中常用到的、對碳排放有較大影響的變量。所有解釋變量可分為兩類，即與碳排放正相關變量，包括經濟增長和城鎮(zhèn)化率，以及與碳排放負相關的變量，包括產業(yè)結構、能源結構及效率。

碳排放預測的思路是，根據2000-2018 年的碳排放數據，估計模型參數；然后，根據各影響變量未來發(fā)展趨勢設定不同的情景模式，再結合各情景模式，根據保定市社會發(fā)展相關政策文件，預測各碳排放影響變量未來的目標值；將各種情景模式下的影響變量目標值代入模型，預測碳排放量。

1.3 數據來源

人均GDP 和產業(yè)結構相關數據來源于中國城市統(tǒng)計年鑒；原煤消耗占能源總消耗比重以及2010-2018 年城鎮(zhèn)化率相關數據來源于保定經濟統(tǒng)計年鑒；2003-2009 年城鎮(zhèn)化率數據來源于《新河北60 年》；碳排放量來源于中國碳核算數據庫（CEADs）；個別缺失數據線性插值法補齊。

2 保定市碳排放預測

2.1 模型估計

運用普通最小二乘法對模型（3）進行估計，得到模型的樣本回歸函數①：

模型的F 值為31.18（對應的P 值十分接近于0），擬合優(yōu)度（R2）為0.92，說明回歸方程總體在1%的水平下顯著，且解釋變量對被解釋變量具有較好的解釋力。由于本文關注的是模型的預測能力，因此，對各解釋變量的顯著性，不再展示和討論。

2.2 情景設定及影響因素目標值預測

情景分析是在一定的理論分析條件下，得出的某一種或幾種假設，設定未來可能發(fā)生于被研究對象的各種情況。本文根據影響碳排放的正負相關因素的不同發(fā)展速度，設定三種不同情景模式：①基準模型（一：高高；二：中中中）②。這種模式下，政府更加注重經濟發(fā)展和城鎮(zhèn)化率的提高，對于能源效率等負向影響因素雖有改善但力度相對較小。②發(fā)展減排（一：高高；二：高高高）。這種模式下，保持經濟高速發(fā)展的情況下，通過積極調整產業(yè)結構和加大力度推動技術進步等手段來達到減排的目的。③絕對低碳減排（一：中中；二：中中中）。這種模式下，政府將經濟發(fā)展水平定位在中等水平，來實現絕對的減排，對于碳排放負相關指標，可以根據情況選定為中等水平。

對于各發(fā)展水平的指標值，本文主要參考保定市、河北省十四五規(guī)劃發(fā)展目標確定，具體為：高發(fā)展水平人均GDP 增速8%，城鎮(zhèn)化率增速3%，二產占比增速-2.5%，原煤占能源比重增速-5%，GDP 與能源消費總量比值增速3%；中級發(fā)展水平人均GDP（元/人）6%，城鎮(zhèn)人口占比增速2.5%，二產占比增速-2%，原煤占能源比重增速-4.8%，GDP 與能源消費總量比值增速2.4%。

2.3 碳排放預測及達峰分析

三種情景下預測的碳排放量如表1 所示，我們結合已有歷史碳排放數據，將2000-2035 年碳排放演變趨勢展于圖1。

圖1 保定市歷史及預測碳排放量

根據聯(lián)合國氣候變化框架公約（UNFCCC），碳達峰即碳排放量達到一個峰值后一段時期（一般三到五年）之內，碳排放量持續(xù)低于峰值或沒有明顯的向峰值恢復的趨勢。由圖1 可知，2000-2005 年，保定市碳排量處于急劇上升期，在2005 年達到最高點后，處于高位波動的狀態(tài)；但2013-2018 年，一直持續(xù)低于峰值時段。根據本文預測，2018-2035 年間，基準情景下，碳排放量有逐漸上升的趨勢；發(fā)展減排情景和絕對減排情景下，則均處于逐年下降趨勢，相比而言，絕對減排情景下碳排放下降趨勢更加明顯。因此，保定市已經實現了碳達峰，達峰的時間為2005-2013 年期間，這一段時間我們稱之為達峰期。

2.4 穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗上述預測結果的穩(wěn)健性，本文采用一種常用的時間數據預測模型ARIMA（自回歸滑動平均模型）進行碳排放量的預測。如果ARIMA 模型和STIRPAT 模型預測的結果趨勢和變化幅度相似，則可以增強我們對STIRPAT模型預測結果的可信度。

ARIMA 作為一種平穩(wěn)性建模的技術，對數據有平穩(wěn)性要求，首先對碳排放量序列進行ADF 檢驗，P 值為0.5334，即使在10%的顯著性水平下，也不能拒絕存在單位根的原假設，對碳排放量取1 階差分，再次進行ADF 檢驗，P 值為0.0419，在5%的統(tǒng)計性水平上拒絕了存在單位根的原假設，可以認為經過1 階差分后的碳排放強度序列是平穩(wěn)的。進一步檢驗，碳排放量自相關拖尾，偏自相關截尾，結合自動定階方法，建立ARIMA（1，0，0）模型。Ljung-Box 檢驗顯示，不拒絕原假設，認為殘差序列是白噪聲序列，原始序列中的信息已經被充分提取，模型效果優(yōu)良，預測結果如圖2 所示。

圖2 保定市STIRPAT 和ARIMA 模型碳排放量預測結果

根據ARIMA 模型的預測結果，未來的碳排放量在2019-2035 年間顯示出略微的上漲趨勢，但每年的上漲幅度非常小，整體上處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)。這意味著在這段時間內，碳排放量的增長速度將不會超過減排措施引起的碳排放減少量。預測結果還顯示，與STIRPAT 模型相比較，在初期階段，碳排放量甚至會比絕對低碳的目標更低，但數值與絕對低碳較為接近；隨著時間的推移，2024 年以后的預測值，碳排放量可能會超過絕對低碳的目標，介于發(fā)展減排和絕對低碳情景的預測值之間，并且越來越向發(fā)展減排情景靠攏，這進一步增強了我們對發(fā)展減排和絕對低碳兩種情況下碳排放預測的認可。

3 結論與啟示

根據保定市2000-2018 年碳排放的歷史數據，以及基于STIRPAT 模型預測數據，保定市已經實現了碳達峰。2035 年以上，如果按本文設定的基準情景發(fā)展，則有可能使碳排放量再次回升到歷史峰值。第二種和第三種情景下，均能維持碳達峰狀態(tài)。

問題是，我們將怎樣進行選擇？所謂基準情景，也即意味著政府一味追求經濟高速發(fā)展、城鎮(zhèn)化快速提升，但產業(yè)結構并沒有較好的優(yōu)化、節(jié)能減排技術也沒有較大的步。第二種情景是，追求經濟高速發(fā)展、城鎮(zhèn)化快速提升的同時，積極進行產業(yè)結構優(yōu)化以及節(jié)能減排技術的提升；第三種情景是，雖然沒有十分注重產業(yè)結構調整及節(jié)能減排技術提升，但適當降低經濟發(fā)展和城鎮(zhèn)化速度。

以上述三種情景討論的必要性在于，在有限的條件下，政府將如何選擇？是否有得選擇？所謂有限的條件，即，我們的資源有限，用于經濟發(fā)展、還是技術進步。第二種情景是利用有限的資源，既保證經濟發(fā)展又通過推動技術進步降低了環(huán)境壓力。我們當然推崇、建議政府能做到這一點。但很顯然這是一種理想的狀況，要做到，是比較困難的。因此，這種最優(yōu)選擇雖好，我們認為還是有必要討論一下，如果做不到呢，是否有好的可選項？

第一種可選項，是選擇經濟發(fā)展優(yōu)先，這種情況，可參照第一種情景下的預測結果，不可接受；第二種選項，選擇技術發(fā)展優(yōu)先，可參照第二種和三種情景，均可接受。

綜上，對于保定市來講，從模型數量關系上來講，相比而言經濟發(fā)展和城鎮(zhèn)化對碳排放的影響權重較大，而產業(yè)結構調整和技術進步對碳減排的影響權重相對較小。結論即，在“雙碳”目標下，如果要實現經濟和城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，則必須十分注重產業(yè)結構調整和技術進步；如果適當降低經濟發(fā)展預期，則只要適當注重對產業(yè)結構的調整和技術進步即可?？傊?，無論經濟目標如何定位，政府制定相關政策，促進企業(yè)紅綠色生產、人民綠色生活和消費，通過技術進步調整產業(yè)結構、降低對化石能源的依賴程度，都是我們建議和提倡的。2020 年，保定市人均GDP3.63 萬元/人，相比北京（16.42 萬元/人）、上海（15.68 萬元/人）等發(fā)達城市還有很大差距，未來很長一段時期內經濟增速必須要有保證（6%-8%）。這也意味著，在“雙碳”目標下，未來的壓力還是較大的。

注：

①所有回歸系數保留3 位小數。

②基準模型中，我們將與碳排放的因素按正負相關性分為兩類，括號中：“一：高高”代表兩個正相關因素A、U 的發(fā)展速度均為高；“二：中中中”代表T、E、S 三個負向因素的發(fā)展速度均為中；其他兩種模式含義以此類推。