區域能源消費碳排放峰值預測及可控性研究

王憲恩+王泳璇+段海燕

收稿日期：2014-03-30

作者簡介：王憲恩，博士，教授，博導，主要研究方向為環境經濟、環境管理、環境規劃與評價等。

通訊作者：段海燕，博士，副教授，主要研究方向為環境管理與環境經濟、環境法等。

基金項目：國家自然科學基金項目“應對氣候變化的低碳經濟區建設政策研究”（編號：70941036）；吉林省科技廳項目“吉林省碳排放峰值預測與低碳發展政策研究”（編號：20110638）；吉林省科技廳項目“吉林省民用建筑節能降耗對策研究”（編號：20120606）。

摘要探討不同因素對能源消費碳排放峰值的影響，對國家（地區）低碳政策具有重要意義。本文以吉林省為例，根據低碳社會發展各個不同階段設定低碳情景、節能-低碳情景、節能情景和基準情景等4種情景，基于擴展STIRPAT模型，對能源消費碳排放進行預測，峰值時間分別為2029年、2036年、2040年和2045年，對應峰值依次為264.0×106 t,356.2×106 t,430.0×106 t和477.3×106 t。在此基礎上，對吉林省能源消費碳排放展開可控性研究，探討各因素變化對峰值大小和峰值時間的影響，分析表明各因素對峰值均有不同程度的影響，其中人口、城市化率只影響峰值大小，人均GDP、碳排放強度和第二產業占比對峰值時間和大小均有一定影響，三種因素分別從低速率提升至高速率時，人均GDP將導致峰值時間推遲，而碳排放強度和第二產業占比則將推動峰值時間提前；進一步定量分析各因素影響程度，依次為：人均GDP>第二產業占比>碳排放強度>城市化率>人口。根據研究結果對吉林省政策次序提出建議，在保證經濟發展質量的基礎上，控制經濟增長速度、優先調整產業結構、降低碳排放強度、合理規劃推進城鎮化進程。

關鍵詞能源消費碳排放；峰值影響；STIRPAT；可控性研究

中圖分類號X321文獻標識碼A文章編號1002-2104（2014）08-0009-08doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2014.08.002

隨著應對氣候變化行動的不斷深入，化石能源燃燒引致的碳排放問題越來越受到人們的關注［1］。圍繞氣候變化問題的談判已成為各國間的利益博弈［2］，2020年《京都議定書》第二履約期期滿，所有簽約國將面臨全面參加減排框架的可能；同時，基于低碳發展的需要，中國及各省急需了解自身未來的碳排放趨勢及峰值情形，為今后的低碳發展制定和實施科學性政策。因此，預測能源消費碳排放峰值的大小和時間（下文均簡稱“碳排放”、“峰值大小”和“峰值時間”），探討各因素對峰值大小和時間的影響具有重要意義。

目前國內外學術界對碳排放方面的研究主要集中于碳排放影響研究。總結普遍性的研究結論，從人口視角［3-5］出發，認為人口規模、居民消費、城市化率等驅動碳排放的增加；從經濟視角［6-8］出發，認為經濟發展對碳排放起到最為顯著的驅動效應；從技術視角［6-7,9］出發，認為碳排放強度、單位GDP能耗等降低對碳排放起負向效應；從產業結構，能源結構視角［7,9-10］出發，認為產業結構調整，能源結構優化，有助于減緩碳排放的增加。隨著碳排放研究的不斷深入，很多學者展開對碳排放的預測研究，渠鎮寧［11］利用STIRPAT模型對未來中國碳排放峰值進行預測；Shiyan Zhai［12］基于能源消費預測印度碳排放峰值；朱永彬［13］基于能源消費預測中國碳排放峰值出現在2040年左右。但現有研究中，較少涉獵不同因素對峰值大小和時間的影響，朱永彬分3種情景模擬可再生能源替代政策對碳排放的影響，發現提高可再生能源比重可以明顯降低碳排放量，而對峰值時間影響甚微,但并未對其結論展開分析討論；渠鎮寧預測中國碳排放峰值時，將產業結構取為定值，認為其不影響峰值時間，但同樣缺少對這種設定的分析說明。

本文以吉林省為例，基于擴展STIRPAT模型，運用情景分析預測吉林省不同情景下的碳排放峰值，在此基礎上，通過數理推導分析各個因素單獨變化對峰值時間和大小的影響，以此為基礎進行可控性分析，根據研究結果，為吉林省低碳經濟發展提供科學的決策參考。

1原理和方法1.1STIRPAT模型

碳排放研究中常使用IPAT及衍生的STIRPAT［11,14］、LMDI［15］，環境庫茲涅茨曲線［4］以及其他研究方法等，其中IPAT及STIRPAT為確定性的數理公式，能夠將各影響因素逐一進行分解［16］，有助于深入研究單因素對碳排放峰值的影響。

STIRPAT模型是Dietz T［17］為克服IPAT［18］等比例變化的局限性，將IPAT等式以隨機模型的形式表示而建立的。通過對人口、財富和技術條件因素的統計回歸，進行碳排放影響的隨機估計。模型表達為：

I=aP b A c T d e(1)

其中，I、P、A、T分別表示環境壓力、人口數量、富裕度和技術水平；a是模型的系數；b、c、d分別是各自變量指數；e為模型誤差［19］。

1.2情景分析

情景分析廣泛應用于能源消費碳排放的相關研究，如國際能源署，國家發改委能源研究所等權威部門均采用該方法研究未來碳排放趨勢［20］，情景設定方法各有不同［20-22］。本文參考已有研究，根據低碳社會發展各個不同階段設定4種情景：基準情景、節能情景、節能-低碳情景和低碳情景。情景分析時間跨度為2010-2050年。根據彈性系數定義，P、A、T每發生1%的變化，將分別引起I發生b%、c%、d%的變化。現有研究為了更加全面的分析影響碳排放的因素，STIRPAT模型在運用中通常會加入無量綱變基，如城市化率等，通過回歸分析結果展開研究。

121基準情景（Business as Usual Scenario）

以吉林省“十一五”之前未采取節能減排政策和措施的社會發展情況為基準，能源結構、產業結構和節能技術等未來發展速率的設定基于未實行節能減排政策的水平，基本反映自然引導型的經濟發展與碳排放狀態。

122節能情景（Energysaving Scenario）

以吉林省“十一五”實行節能減排后的社會發展現狀為基礎，能源結構、產業結構和節能技術等未來發展速率的設定基于實行節能減排政策的水平，提高能源效率和低碳技術的應用，基本反映節能政策引導下的經濟發展與碳排放狀態。

123節能-低碳情景（Energysaving to Lowcarbon Scenario）

在節能減排政策推行過程中，進一步提高政策措施實行力度，全面展開低碳社會建設，能源結構、產業結構等方面未來發展速率的設定，初始階段參照節能情景的設定，逐步深化低碳發展，如增加天然氣能源比重等，注重經濟與環境的協調發展，基本反映在節能減排基礎上自身努力所能實現的經濟發展與碳排放狀態。

124低碳情景（Lowcarbon Scenario）

全面展開低碳社會建設，綜合考慮社會經濟與環境的可持續發展，確保經濟穩定增長的同時，積極改變社會的發展模式，科學規劃城市發展，加快技術進步、控制人口增長和改變能源消費方式等，要求在經濟、技術、能源等方面有重大舉措且效果顯著，基本反映通過積極努力，盡力爭取所能實現的經濟發展與碳排放狀態。

2吉林省能源消費碳排放峰值預測

2012年末，吉林省人口為2 750.4萬人，GDP達到11 939.2億元，經濟產業結構比例為12∶53∶35，能源消費總量為9 028.3萬t標煤，呈逐年上升趨勢，其中煤炭占比70%以上，第二產業仍為最主要的能源消費部門，能源消費碳排放量達221.8百萬tCO2，人均碳排放量為8.1 t/人，約為全國平均水平的1.7倍，碳減排形勢嚴峻且低碳經濟發展水平較為落后。

2.1STIRPAT模型擴展及數據來源

借鑒眾多學者研究的基礎上，從人口視角、經濟視角、技術視角和結構視角等出發，結合吉林省特點，分別選擇人口（萬人）、人均GDP（億元/萬人，2000年不變價）、碳排放強度（t/萬元）、以及無量綱因素城市化率（%）和第二產業占比（%）等五個因素，得到擴展STIRPAT模型：

I=aPb Ac Tb Pse Isf g（2）

式中，I為碳排放量，P為人口，A為人均GDP，T為碳排放強度，Ps為城市化率，Is為第二產業占比，a為模型系數,b、c、d、e、f依次表示各自變量的彈性系數，g為隨機誤差項。

本文所使用面板數據均來自于《吉林省統計年鑒2011》（1980-2010年），其中碳排放量是對應年的終端能源消費與碳排放系數計算得出。

2.2吉林省碳排放擬合

對面板數據檢驗表明存在顯著共線性（多個變量VIF遠大于10）。為克服多重共線性的影響，選擇嶺回歸（Ridge Regression）估計進行模型擬合，以偏誤為代價減小參數估計量方差干擾［23］。

基于公式（2），對吉林省1980-2010年面板數據擬合并進行顯著性檢驗，k=0.04時，擬合度R2為0.96，F檢驗值為129.5（sig為0.000），回歸方程顯著，符合經濟學意義檢驗。其影響程度大小依次為人均GDP（0.65***）、城市化率（0.36***）、人口（0.27***）、碳排放強度（0.26**）及第二產業占比（0.24***）（*是指在0.05的水平上顯著，**是指在0.01的水平上顯著，***是指在0.001的水平上顯著［19］）。

對應的嶺回歸方程為：

ln I=1.60ln P+0.32 ln A+0.21ln T

+0.72ln Ps+1.05ln Is-10.3（3）

將吉林省1980-2010年的面板數據代入公式（3）進一步驗證方程的擬合程度，與碳排放實際值進行對比，誤差絕對值均小于16%，基本保證吉林省碳排放預測的準確性。

2.3情景參數設定

對人口、人均GDP、碳排放強度、城市化率和第二產業占比等因素分別設定三種變化速率（2011-2050年）：高速率、中速率和低速率。

231人口

聯合國［24］預測中國人口將于21世紀30年代達到峰值，林福德等［25］預計吉林省2028年左右達到人口峰值，以此為基礎設定人口的高速率目標為2030年達到峰值。在“十二五”規劃中，吉林省采取更加積極的人口策略，年均增長速率控制在3‰以內，因此設定中速率下人口峰值為2025年，低速率下人口峰值出現在2020年。

232人均GDP

吉林省“十二五”規劃GDP增長預期為12%以上，且近10年GDP的平均增速為12.4%，處于高速發展階段，以此為基礎設定GDP高速率；2050中國能源和碳排放報告［26］中將我國2010-2020年經濟增長速率設定為8.3%，鑒于最近5年吉林省增長速率均高于國家水平，以此為基礎設定低速率；中速率介于高、低速率之間。

233碳排放強度

吉林省處于碳排放強度逐步下降階段，“十二五”規劃中碳排放強度5年累計下降17%，年平均變化速率為-3.66%，以此為基礎設定低速率。節能減排仍是吉林省未來的工作重點，積極發展低碳技術促進碳排放強度降低，中速率和高速率在低速率基礎上適當提高，到2015年碳排放強度分別下降為2.5 t/萬元和2.3 t/萬元。

234城市化率

宋麗敏（2007）［27］按照中國以往實際城鄉人口增長速率預測，到2030年我國城市化率達到或略高于60%，以此為基礎設定低速率；我國十八大提出加快城鎮化進程，城市化率增長速率勢必提高，設定城市化率中速率在2025年達到60%，高速率在2020年達到60%。

235第二產業占比

吉林省尚處于工業化進程，第二產業仍將在一段時間內處于較高水平。劉朝［28］在基礎情景中設定2050年我國第二產業占比為48.7%，以此為基礎設定低速率；若吉林省加大產業調整力度，第二產業占比勢必下降，以此為基礎設定到2050年第二產業占比中速率為45%，高速率下為40%［29］。

根據1.2的情景描述，對照各因素參數設定，確定每個情景中各因素的變化速率，如表1所示。

表14種情景的設定

Tab.1Explanation of setting four scenarios

情景

Scenario人口

Population人均

GDP

Per capita

GDP城市化率

Urbaniz

ation rate碳排放

強度

Carbon

intensity第二產

業占比

Proportion

of

secondary

industry低碳情景低中低高高節能-

低碳情景中中中中-高中節能情景高高中中低-中基準情景高高中低低注：高、中、低分別代表高速率、中速率和低速率，中-高代表2010-2020年為中速率，2021-2050年為高速率，低-中代表2010-2030為低速率，2030-2050年為中速率。

2.4吉林省碳排放峰值結果討論

基于參數設定，預測不同情景下吉林省2011-2050年碳排放，如圖1所示，吉林省峰值時間介于2029-2045年，峰值大小介于264.0×106 t-477.3×106 t。

241宏觀對比

低碳情景2029年最早達到峰值且峰值最小，為264.0×106 t，其次為節能-低碳情景356.2×106 t，在2036年達到峰值，再次為節能情景430.0×106 t，在2040年達到峰值，基準情景在2045年最晚達到峰值且峰值最大，為477.3×106 t，比低碳情景高出213.3×106 t，比節能-低碳情景高出121.1×106 t，比節能情景高出47.3×106 t。若吉林省繼續實施節能減排（節能情景），與“十一五”情形（基準情景）相比，峰值時間將有一定提前，峰值大小降低約0.5億t；若在“節能減排“基礎上積極發展低碳經濟與技術，調整優化產業結構、能源結構（節能-低碳情景、低碳情景），峰值時間將進一步提前，峰值大小降低約0.7-1.7億t。整個研究階段碳減排差距更為顯著，2010-2050年低碳情景、節能-低碳情景、節能情景和基準情景的累積碳排放量依次為101.6億t，128.0億t，148.2億t和158.0億t，其中低碳情景累積碳排放量僅為基準情景的64%，兩者相差56.4億t約是吉林省2010年碳排放量的30倍。

242微觀對比

低碳情景、節能-低碳情景、節能情景和基準情景峰值年對應的人均GDP（2000年不變價）依次為9.97萬元、14.0萬元、22.2萬元和27.7萬元，與已達碳排放峰值的主要國家（地區）橫向對比，歐盟、英國、德國、法國能源消費碳排放峰值年對應人均GDP（美元）依次為1.16萬、1.33萬、1.55萬、1.55萬（2000年美元兌人民幣匯率約為8.27）。對比可知，低碳情景與節能-低碳情景在合理的經濟水平范圍達到峰值，而節能情景與基準情景則遠遠超出這一范圍，這說明，吉林省應積極調整現有經濟社會發展模式，避免以環境為代價的經濟單方面發展。

節能情景與基準情景峰值是2010年碳排放的2倍以上，在控制能源消費總量背景下，顯然以上兩種情景不符合低碳發展要求。低碳情景能源消費與碳排放均為最小，人口、技術、產業結構等多個方面調控均提升至較高水平，但短期內花費的社會成本可能過大。節能-低碳情景實現“節能”向“低碳”發展的平穩過渡，符合社會發展進步的基本規律，同時有效減少能源消耗與碳排放，筆者認為現階段應選擇節能-低碳情景作為吉林省社會經濟發展路徑，并逐步深化低碳發展。

3吉林省能源消費碳排放峰值單因素分析每個情景中，依次只改變一種因素變化速率（低速率中速率高速率），其他因素變化速率保持不變，定量分析各因素對吉林省碳排放峰值的影響（見表2）。

31人口

人口不影響峰值時間，但對峰值大小有一定的影響。改變人口變化速率，各情景峰值時間均為同一年，但人口變化速率越高，其對應的碳排放峰值越大，各情景中人口高速率對應的峰值大小比低速率高出15.9×106 t-38.3×106 t。結果表明，人口增長對吉林省碳排放表現為增碳效應，研究階段人口設定為先增加至峰值后減少，變化速率介于±3‰，雖然人口的彈性系數高達1.6，但由于人口變化幅度較小，因此對碳排放影響并不十分顯著。

32人均GDP

人均GDP對峰值時間以及峰值大小均有一定的影響。人均GDP變化速率越高，其對應的峰值越大，各情景中人均GDP高速率對應的峰值大小比低速率高出42.6-125.1×106 t；人均GDP變化速率越高將延遲峰值時間，以節能情景為例，人均GDP的低速率對應峰值時間為2036年，而中速率與高速率對應的峰值時間為2038年和2040年，分別延遲2年和4年見表（2）。結果表明，人均GDP增長對吉林省碳排放表現為增碳效應，研究階段不同變化速率下人均GDP提高了4.5-13.5倍，因此增碳效應十分顯著［30］。隨著人均GDP增長速率的提高，增碳效應所引發的碳排放增長速率大于減碳效應，導致峰值時間出現延遲。除此之外，人均GDP由低速率提高至高速率，低碳情景碳排放峰值僅增加42.6×106 t，而基準情景增加高達125.1×106 t，說明不同社會發展情景的碳排放對經濟增長敏感程度有所不同，低碳發展水平越高，敏感程度越低。

33碳排放強度

碳排放強度對峰值時間以及峰值大小均有一定的影響。碳排放強度下降速率越高，其對應的峰值越小，各情景中碳排放強度低速率對應的峰值大小比高速率高出24.6×106 t-66.3×106 t；碳排放強度下降速率越高將使峰值時間提前，以節能-低碳情景為例，碳排放強度的高速率對應峰值時間為2035年，而低速率為2037年，峰值時間提前2年。結果表明，碳排放強度降低對吉林省碳排放表現為減碳效應，而使峰值時間提前的原因在于碳排放強度下降速率的提高，使減碳效應所引發的碳排放下降速率大于增碳效應。

吉林省2001-2010年碳排放強度年均變化率為-3.35%，而“十二五”規劃中碳排放強度5年累計下降17%，5年平均變化速率為-3.66%。若其他因素不變，圖14種情景下吉林省碳排放量預測結果（2010-2050）

Fig.1Predicting results of Jilins carbon emissions in four scenarios（2010-2050）2011-2015年碳排放強度分別按照-3.35%、-3.66%速率變化，根據公式（3），5年間后者比前者累積減排2.36×106 t。

34城市化率

城市化率不影響峰值時間，但對峰值大小有一定的影響。改變城市化率變化速率，各情景峰值時間均為同一年。城市化率變化速率越高，其對應峰值越大，各情景中城市化率的高速率對應的峰值大小比低速率高出16.9×106 t-48.6×106 t，表明城市化率提高對吉林省碳排放表現為增碳效應［31］。吉林省處于城鎮化發展階段，人口從農村轉移到城鎮，伴隨著人們生產與生活方式的變動，包括能源利用方式的變化，從而影響著碳排放的變化［1］，但由于變化幅度較小，2001-2010年年均增長率僅為0.76%，因此對碳排放影響并不顯著。

35第二產業占比

第二產業占比對峰值時間以及峰值大小均有一定影響。第二產業結構調整越快，所對應峰值越小，各情景中第二產業占比低速率對應的峰值大小比高速率高出77.4×106 t-101.4×106 t；加快第二產業結構調整可使峰值時間提前，以節能-低碳情景為例，第二產業占比高速率對應峰值時間為2031年，而低速率與中速率對應的峰值時間為2038年和2036年，分別提前7年和5年。結果表明，第二產業占比降低對吉林省碳排放表現為減碳效應，而第二產業包含工業和建筑業，是能源消耗的主要部門，因此減碳效應顯著。

進一步定量分析第二產業占比對碳排放的影響，以節能-低碳情景峰值年為例，其他因素保持不變，第二產業占比設定在原有基礎上降低1%和2%，則對應碳排放分別下降1.0%和2.1%，與彈性系數變化關系相吻合。

根據以上分析，各因素對峰值時間和大小的影響表現出不同的特征：人口、城市化率占比不影響峰值時間，只影響峰值大小；人均GDP、碳排放強度和第二產業比對峰值時間和大小均有不同程度的影響；各因素對峰值大小的影響程度也存在差異。

表2各因素在不同情景下不同變化速率的碳排放峰值

Tab.2Carbon emissions peaks of different impacts with different rate in each scenario106 t因素

Factors情景

Scenario低速率

Low variation

rate低速率峰值

時間（a）

Peak time

of low variation

rate中速率

Middle

variation rate中速率峰值

時間（a）

Peak time

of middle

variation

rate 高速率

High variation

rate高速率峰值

時間（a）

Peak time

of high

variation

rate人口低碳情景263.92029271.72029279.82029節能-低碳情景344.32036356.22036368.72036節能情景414.12040429.92040444.92040基準情景464.72045484.42045503.02045人均GDP低碳情景236.62024263.92029279.22031節能-低碳情景303.92034356.22036386.32038節能情景343.12036405.02038444.92040基準情景377.82038451.12040503.02045碳排放

強度低碳情景288.62029279.32029263.92029節能-低碳情景384.22037364.72036342.42035節能情景477.32045444.92040416.22040基準情景503.02045466.22042436.72040城市化率低碳情景263.92029271.12029280.82029節能-低碳情景344.12036356.22036372.22036節能情景426.22040444.92040466.82040基準情景454.42045477.32045503.02045第二產業占比低碳情景341.42036319.72035263.92029節能-低碳情景381.62038356.22036290.32031節能情景444.92040410.62040343.62040基準情景477.32045438.22045378.52045

4吉林省能源消費碳排放峰值可控性分析4.1峰值大小可控性分析

基于STIRPAT擬合公式（公式（3））可知，各因素對峰值大小的影響程度與回歸系數和各因素的變化程度有關，基于上述分析，人均GDP對峰值大小的影響最為顯著，其次為第二產業占比，碳排放強度，城市化率和人口的影響相近似。

以節能-低碳情景峰值年（2036年）為例，直接運用公式（3）計算各因素（低速率→高速率）對碳排放的影響程度（見圖2），對峰值大小影響程度依次為：人均GDP（1.30）＞第二產業占比（1.28）＞碳排放強度（1.16）＞城市化率（1.08）＞人口（1.06），與表2中詳細數據對比所得結論相一致。

基于以上研究，確定吉林省碳減排措施次序：在保證經濟發展質量的基礎上，控制經濟增長速度，優先調整產業結構，降低碳排放強度，制定科學的城市規劃，控制人口規模。

4.2峰值時間可控性分析

人均GDP、碳排放強度和第二產業占比對峰值時間影響不同，將三種因素分別從低速率提升至高速率時，人均GDP將導致峰值時間推遲，而碳排放強度和第二產業占比則將推動峰值時間提前（見表2）。以節能-低碳情景為

圖2節能-低碳情景峰值年(2036)

高-低變化速率影響程度比較

Fig.2Comparison of impact extent of

variation rate changing(from high to low)

in Energysaving to Lowcarbon scenarios（2036）例，該情景中人均GDP低速率和高速率對應峰值時間分別為2034年和2038年，峰值時間推遲4年；碳排放強度低速率和高速率對應峰值時間分別為2037年和2035年，峰值時間提前2年；第二產業占比低速率和高速率對應峰值時間分別為2038年和2031年，峰值時間提前7年。當增碳效應與減碳效應相當時，碳排放達到峰值，而峰值時間的提前和推遲原因在于影響因素變化速率改變后，打破了原有平衡，使峰值向影響因素變化方向移動，直到達到新的平衡。文中人口與城市化率因素并未影響峰值時間，這主要由于兩者的自身性質決定了其變化速率較小，文中人口與城市化率年均變化速率設定介于2-8‰，僅為碳排放強度、人均GDP的1/5-1/10；雖然城市化率與第二產業占比變化速率相近，但后者的彈性系數更高，因此對碳排放影響更為顯著。

基于以上研究，推動峰值較早出現的政策措施依次為：控制經濟增長速度，大力調整產業結構，降低碳排放強度。

4.3小結

基于對碳排放峰值的可控性分析結果，根據影響顯著程度大小，對吉林省發展提出政策建議：在保證經濟發展質量的基礎上，控制經濟增長速度；優化產業結構，加快戰略性新興產業發展，提高高技術產業和服務業比重；著力提升產業生產技術水平從而降低碳排放強度；推進城鎮化過程中，貫徹節能低碳理念。

5結論

（1）低碳情景、節能-低碳情景、節能情景和基準情景下，吉林省能源消費碳排放峰值時間分別為2029年、2036年、2040年和2045年，峰值大小依次為264.0×106 t，356.2×106 t，430.0×106 t和477.3×106 t。基于吉林省經濟、產業結構等多方面發展現狀，建議參考節能-低碳情景作為現階段社會經濟發展路徑，并隨著低碳發展的不斷深化，逐步向低碳情景過渡。

（2）碳排放峰值單因素分析表明，人口、城市化率不影響碳排放峰值時間，只影響峰值大小；人均GDP、碳排放強度和第二產業比對峰值時間和峰值大小均有不同程度的影響。

（3）對峰值大小的影響：人均GDP的影響最為顯著，其次為第二產業占比和碳排放強度，城市化率和人口的影響相近似；對峰值時間的影響，人均GDP是導致峰值時間推遲的主要影響因素，而碳排放強度和第二產業占比是推動峰值時間提前的主要影響因素。

通過區域能源消費碳排放峰值單因素影響及可控性分析，定量、直觀討論各因素變化對碳排放峰值的影響程度，為政策措施實施的優先次序提供參考；改變，調整各因素變化速率，可定量比對碳排放峰值的變化情況，基于此尋求經濟社會發展與能源消費碳排放控制的最優模式，為政策制定提供前瞻性的科學支撐。

(編輯：尹建中)

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Forecasting Areas Carbon Emissions of Energy Consumption and Controllability Study

WANG XianenWANG YongxuanDUAN Haiyan

（Key Laboratory of Groundwater Resources and Environment，Ministry of Education, Jilin University,

Changchun Jilin 130021, China）

AbstractIt is significant to explore the impact of various factors on carbon emissions peak of energy consumption for nation (region) to formulate lowcarbon Policy. Taking Jilin Province as an example, based on different stages of lowcarbon development, we set four scenarios: Lowcarbon Scenario, Energysaving to Lowcarbon Scenario, Energysaving Scenario, and Business as Usual Scenario, and forecast carbon emissions of energy consumption based on extendedSTIRPAT model. The peak time is respectively in 2029,2036,2040,and 2045, and the peaks are respectively 264.0 Mt,356.2 Mt,430.0 Mt, and 477.3 Mt. On this basis, we proceed with controllability study to discuss the impact of various factors with carbon emissions peak, and the analysis shows that the impact extent of factors is different. Population and urbanization rate only affects the peak value, but per capita GDP，carbon intensity and the proportion of secondary industry affect the peak value and time. When we change the rate from low to high, of these three factors, we can find that per capita GDP will delay the peak time, but carbon intensity and the proportion of secondary industry will bring forward the peak time. The impact of various factors in turn based on quantitative analysis: per capita GDP > the proportion of secondary industry > carbon intensity > urbanization rate > population. According to the results, we put forward lowcarbon policy: Jilin Province should focus on economic quality not growth rate, meanwhile give priority to adjust industrial structure, reduce carbon emissions intensity and reasonably promote urbanization.

Key wordscarbon emissions of energy consumption; impact on carbon emissions peak; STIRPAT; controllability study

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Forecasting Areas Carbon Emissions of Energy Consumption and Controllability Study

WANG XianenWANG YongxuanDUAN Haiyan

（Key Laboratory of Groundwater Resources and Environment，Ministry of Education, Jilin University,

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AbstractIt is significant to explore the impact of various factors on carbon emissions peak of energy consumption for nation (region) to formulate lowcarbon Policy. Taking Jilin Province as an example, based on different stages of lowcarbon development, we set four scenarios: Lowcarbon Scenario, Energysaving to Lowcarbon Scenario, Energysaving Scenario, and Business as Usual Scenario, and forecast carbon emissions of energy consumption based on extendedSTIRPAT model. The peak time is respectively in 2029,2036,2040,and 2045, and the peaks are respectively 264.0 Mt,356.2 Mt,430.0 Mt, and 477.3 Mt. On this basis, we proceed with controllability study to discuss the impact of various factors with carbon emissions peak, and the analysis shows that the impact extent of factors is different. Population and urbanization rate only affects the peak value, but per capita GDP，carbon intensity and the proportion of secondary industry affect the peak value and time. When we change the rate from low to high, of these three factors, we can find that per capita GDP will delay the peak time, but carbon intensity and the proportion of secondary industry will bring forward the peak time. The impact of various factors in turn based on quantitative analysis: per capita GDP > the proportion of secondary industry > carbon intensity > urbanization rate > population. According to the results, we put forward lowcarbon policy: Jilin Province should focus on economic quality not growth rate, meanwhile give priority to adjust industrial structure, reduce carbon emissions intensity and reasonably promote urbanization.

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WANG XianenWANG YongxuanDUAN Haiyan

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Changchun Jilin 130021, China）

AbstractIt is significant to explore the impact of various factors on carbon emissions peak of energy consumption for nation (region) to formulate lowcarbon Policy. Taking Jilin Province as an example, based on different stages of lowcarbon development, we set four scenarios: Lowcarbon Scenario, Energysaving to Lowcarbon Scenario, Energysaving Scenario, and Business as Usual Scenario, and forecast carbon emissions of energy consumption based on extendedSTIRPAT model. The peak time is respectively in 2029,2036,2040,and 2045, and the peaks are respectively 264.0 Mt,356.2 Mt,430.0 Mt, and 477.3 Mt. On this basis, we proceed with controllability study to discuss the impact of various factors with carbon emissions peak, and the analysis shows that the impact extent of factors is different. Population and urbanization rate only affects the peak value, but per capita GDP，carbon intensity and the proportion of secondary industry affect the peak value and time. When we change the rate from low to high, of these three factors, we can find that per capita GDP will delay the peak time, but carbon intensity and the proportion of secondary industry will bring forward the peak time. The impact of various factors in turn based on quantitative analysis: per capita GDP > the proportion of secondary industry > carbon intensity > urbanization rate > population. According to the results, we put forward lowcarbon policy: Jilin Province should focus on economic quality not growth rate, meanwhile give priority to adjust industrial structure, reduce carbon emissions intensity and reasonably promote urbanization.

Key wordscarbon emissions of energy consumption; impact on carbon emissions peak; STIRPAT; controllability study