STIRPAT 模型的云南省碳排放影響因素分析

□李經路（博士）李曉玲（云南大學經濟學院 云南昆明650091 湘潭大學化工學院 湖南湘潭411100）

工業文明以來，人類創造了空前的物質繁榮，但是生態危機、社會危機日益凸顯，直接威脅著人類的生存和幸福。2014年11月的《中美氣候變化聯合聲明》指出：美國擬在2025年實現28%的減排目標，中國計劃于2030年實現非化石能源占一次能源消費比重提高到20%左右的目標。云南省作為國家首批低碳試點省份，研究其碳排放的影響因素，對我國減排的進展具有指導意義。

一、文獻綜述

中國碳排放總量在起初時期緩慢減少然后快速增加，碳排放強度整體呈上升趨勢，2002年為碳排放強度變化趨勢的拐點；技術進步是影響碳排放總量與排放強度的主要因素 （孫建衛等，2010）。各省建筑業碳排放量在整體上呈逐年上升的趨勢，但省際間的差異較大（馮博、王雪青，2015）。

經濟增長與碳排放的關系較為復雜，二者呈現出“N”型曲線，經濟發展加劇了碳排放（胡初枝等，2008）。短期內經濟增長會導致碳排放增加，碳排放在短期內也促進GDP的增長；長期來看碳排放的增加制約了GDP的增長 （童彥等，2015）。工業化進程的加快，是工業領域碳排放快速增長的主要因素；提高技術水平是實現碳減排的根本措施（肖宏偉，2015）。

從地域分布看，碳排放率自東向西呈現逐漸下降趨勢，東部地區的碳排放率大于中部地區的碳排放率，而中部地區的碳排放率又大于西部地區的碳排放率（許士春、龍如銀，2015）。就中部六省而言，經濟增長與碳排放存在顯著的協整關系，且能源消費方面，火力發電導致碳排放增加和碳排放放強度增強，提高第二、第三產業的比重有益于碳減排工作的實施（齊紹洲等，2015）。

從研究方法上看，環境投入產出分析法與消費品生命周期分析法已用于碳排放的測度中（傅京燕、李存龍，2015）。動態CKC面板模型也測算了碳排放對經濟增長與短期波動的影響（古南正皓、李世平，2015）。借鑒信息熵和玻爾茲曼熵理論，構建企業碳排放配額分配模型，完成區域碳排放總量的分配（周德群等，2015）。

縱觀已有文獻可知，實證方法與模型比較豐富，影響機制的分析比較深入，已經分析了云南省的碳排放總量呈現高增長現象，探討了云南省碳排放強度變動的原因（盧英、王贊信，2011），肯定了云南省低碳經濟的良性發展勢頭（楊紅娟、王路遙，2015）。而對于低碳省區試點——云南省的碳排放影響機制的研究，定性研究相對較為成熟，定量研究有待補充完善。

二、研究方法與數據處理

（一）研究方法。碳排放總量的計算。選取中國能源統計年鑒的地區能源平衡表中相關數據，將能源消費劃分原煤總量、焦炭總量、石油及石油制品、天然氣總量、電力五大類，根據各能源折算成標準煤的系數，換算成標煤質量。而后根據各種能源的碳排放系數計算總的碳排放量。其計算如公式（1）所示：

公式（1）中：Ei為云南省第 i種能源的消費量，Fi（CO2）為第 i種能源的二氧化碳排放系數。借鑒IPCC對碳排放系數的基本假定：認為某種能源的碳排放系數保持不變。本文的碳排放系數采用目前云南省碳排放統計中的碳排放系數，此處略。

（二）STIRPAT模型。在已有的碳排放研究方法中，Tapio脫鉤模型分析某行業碳排放的脫鉤狀態（馮博、王雪青，2015）。指數分析法能把一個目標變量（能源消耗或二氧化碳排放量）的變化分解成若干個影響因素的組合，辨別出各個因素影響程度的大小，得出各種因素對目標變量的影響。Laspeyres指數分解模型，使得各期指數不受權數結構變動影響，可比性更好（孫建衛等，2010）。對數平均迪氏指數法（LMDI）是將碳排放增量變化從時間序列上分解產生殘差的分析方法（董鋒等，2008）。比較而言，Tapio脫鉤模型局限于用弱脫鉤狀態，擴張負脫鉤狀態、增長連接狀態以及尚未出現強脫鉤狀態，描述影響因素的強弱程度。指數分析法中，Laspeyres指數分解模型需要充分考慮數據的時間延展性，比如1990年國際碳排放減排基準情景年。對數平均迪氏指數法（LMDI）作為定量研究的運用，與協整方法相結合建立長期均衡協整關系模型更有利于結果的分析確定。

本文采用STIRPAT模型（stochastic impacts by regression on population affluence and technology）可拓展的隨機性環境影響評估模型，通過對人口規模、經濟發展水平、技術水平3個變量因素的定量分析，確定各因素對碳排放的影響，進行對比分析。采用STIRPAT模型對云南碳排放影響機制的測度，尚屬空白。

（三）變量選取。西部大開發的實施以及云南省自身經濟建設的快速發展，不斷吸引外來人口，本文選取云南省歷年年末人口數（萬人）作為人口規模的變量。經濟發展水平是一個地區經濟實力和社會建設的總體體現，云南省屬于經濟欠發達地區，第三產業發展仍有巨大潛力，故而選取第二產業比重和人均GDP作為經濟發展水平的變量。技術水平的創新與提高是實現低碳經濟的必由之路，本文選取碳排放強度作為衡量碳排放層面的技術水平。碳排放強度的計算如公式（2）所示：

（四）數據來源。本文選取《中國能源統計年鑒》（2010—2013）中的地區能源平衡表、《云南年鑒》（2010—2014）中的經濟社會統計資料以及《云南經濟年鑒》（2010—2013）中的國民經濟統計資料，人口數據參照云南省歷年年末人口數統計資料。

三、模型構建與變量分析

（一）模型構建。STIRPAT模型是Dietz和Rosa（1997）對IPAT方程改造而成的隨機模型。該模型將環境影響的驅動因子歸結為三類：人口規模、經濟發展水平以及技術水平等，定量分析三大環境影響因素的變動對環境的影響（焦文獻等，2012）。模型的基本形式如公式（3）所示：

公式（3）中：I表示環境影響，P 表示人口總數，A表示經濟水平，T表示技術水平，α 是模型的系數項，a、b、c分別是指數項，ε是隨機誤差項。該模型克服了環境壓力模型所有自變量等比例影響應變量的缺陷。結合云南省的實際情況，增加變量，得到擴展模型如公式（4）所示：

公式（4）中：I為碳排放量（萬噸）即環境影響表征值，α是模型的系數項，P為云南省該年的人口總數，A1表示富裕程度，以人均生產總值PGDP表征，A2為產業結構狀況，以第二產業占GDP的比重表示，T為技術水平的表征即單位GDP的碳排放量，ε為模型中的隨機干擾項。STIRPAT模型優點之一就是靈活性，研究者根據研究目的及需要可以增加其他控制因素來分析它們對環境的影響，要求增加的解釋變量應該與公式 （3）的乘積形式保持一致，廣泛用于實際環境問題分析 上 （吳 敬 銳 等 ，2011；Shi，2003；Soule et al，1998）。 在實證中，將公式（4）轉換成對數形式如公式（5）所示，字母含義與公式（4）一樣。

（二）變量描述。以《云南經濟年鑒》《云南年鑒》《中國能源統計年鑒》的數據資料為基礎，通過公式（1）、（2）計算得出云南省每年的碳排放總量和碳排放強度，分別繪制時間-碳排放總量變化曲線圖、人口變化曲線圖、人均GDP增長曲線圖、第二產業比重變化圖以及時間-碳排放強度。經研究可知，碳排放總量隨時間變化呈明顯上升趨勢，1957—1979年間，碳排放增長曲線較平緩，增長幅度為10%—20%；1979—2003年增長率略有下降，維持在1%—10%之間；隨后進入高速增長階段，2011年更是出現飛躍式增長達到20 766.19萬噸/年，增長率為34.85%。從人口數量看，云南省人口數量不斷增加，從1952年的1 695萬人增加至2013年的4 686.6萬人。在1952—1990年期間，云南省人口自然生長率較高；自1983年后，隨著計劃生育政策在全國的展開，人口自然增長率呈現逐年下降趨勢；2006年之后基本趨于穩定，保持增長率在6‰。人均GDP在一定程度上反映了云南省的經濟發展水平，人均GDP是持續上升趨勢。人均GDP的漲幅區間為5%—30%之間；按增長率劃分：1952—1996年，增長率基本維持在10%—25%之間，人均GDP增長較快時期；1997—2003年，人均GDP的增長適當減緩，在8%左右浮動，增長曲線也較平緩；2004年出現19.43%的高增長率，之后增長幅度基本維持在20%左右。最高增長率24.93%出現在1993年，最低為 1999年的 2.52%。從 1975—2013年，云南省第二產業占GDP的比重分為三個階段：1975—1992年為第一階段，第二產業占生產總值的比重在35%—40%上下浮動；1992—2000年為第二階段，第二產業占生產總值的比重，較第一階段大幅度提升，在41.6%—44.7%上下浮動；1998年，第二產業占生產總值的比重達到44.7%的峰值，之后比重逐漸下滑；第三階段 （2000年至今），第二產業所占比重趨于穩定，在42%波動，2010年，第二產業比重出現第三階段的峰值，達到44.6%。

云南省的碳排放強度整體呈下降趨勢，1978—1994年間碳排放強度較高且逐年下降幅度較大，為“高強度時代”，1978年碳排放強度為峰值；1995—2007年間單位 GDP碳排放強度進入“4.0時代”，碳排放強度為3.0296—4.169 萬 噸/億 元 ，2007 年 后進一步降低，之后又趨于穩定。

四、實證結果與分析

運用Eviews8.0軟件的處理得到實證結果如下表所示：

實證結果統計表

P、A1、T解釋變量在 1%水平下顯著，A2在 5%水平上顯著。 P、T、A1、A2對被解釋變量I（環境影響表征值）彈性分別是 1.60、0.99、0.94、0.09， 人口對云南省碳排放量的彈性最大，技術水平對云南省碳排放量的彈性位居第二，富裕程度對碳排放量的彈性位居第三，產業結構對碳排放量的彈性相對較小。回歸方程擬合優度較高達到99%，F值對應的P值顯著，方程整體顯著。

五、結論與建議

（一）結論。本文以云南省為例，采用STIRPAT模型，充分考慮人口、經濟發展水平、技術水平三方面因素，得出以下結論：

1.碳排放總量增長變化主要分為三個階段。第一階段（1957—1979年），人口基數、工業化水平都處于低增長時期，曲線較平滑，碳排放增長平緩。 第二階段（1979—2003年），隨著改革開放以及西部大開發等政策的實施，云南省大力發展經濟，促進農副產品以及工業的發展，碳排放增長上升趨勢日益明顯。第三階段（2011年至今），每年的碳排放量步入20 000萬噸，增速較快，值得警惕。

2.人口總數是碳排放總量增加的關鍵拉動因子。人口對云南省碳排放量的彈性約為1.60，且在1%水平上顯著。人口因素每變動1%碳排總量將變動1.6%，人口總數的控制是云南省低碳減排首要克服的問題。

3.經濟發展水平因素中，人均GDP對碳排放總量彈性比第二產業比重對碳排放總量的彈性更為顯著。人均GDP的增長取決于生產總值的增長率與人口增長率的增長，同時也反映了人均消耗能源、資源的程度。

4.技術水平方面，單位GDP排放強度對碳排放總量的彈性約為0.99在1%水平上顯著。積極推進環境友好型經濟發展新模式，既要發展經濟又要控制能源消耗和大氣污染，保護環境。技術進步將是碳減排的主要推動力。

（二）建議。全球低碳減排的時代大背景下，我國以廣東、遼寧、湖北、陜西、云南5省作為國家首批低碳試點省份，為低碳經濟發展尋求出路。試點低碳省份具體任務是指編制低碳發展規劃，制定支持低碳綠色發展的配套政策，加快建立以低碳排放為特征的產業體系，建立溫室氣體排放數據統計和管理體系，積極倡導低碳綠色生活方式和消費模式。云南省作為西部省份的示范省份，其碳排放影響機制的研究，對整個西部的碳排放經濟建設具有指導意義。

1.控制人口數量、提高人口質量，強化生態文明觀念。人口控制仍是低碳減排社會構建的重中之重。云南省的人口增長上，一方面取決于人口的自然增長，另一方面取決于云南省的人口遷移。需要借助國家西部大開發的機遇加大引進高素質人才，培養云南人民的生態文明意識。云南人口發展現狀是每天凈增長740人，即每兩分鐘增加1人。人口出生率增長率高于全國、人口發展態勢滯后于全國、計劃生育工作基礎和水平低于全國。解決云南人口的質量和數量問題，是云南省實現低碳減排的關鍵問題。

2.引進高新技術產業，優化產業結構，打造科技云南的發展新模式。云南省的工業化程度低，尚有革新與發展的空間，加快第二產業升級、第三產業的蓬勃發展，控制碳排量的總數，減輕能源壓力、減輕碳排放對經濟增長的負面影響。第二產業的增長從經濟、技術等多個層面促進了第三產業的崛起與壯大，反觀近年來云南省的第三產業占生產總值的比重也在逐漸上升，與第二產業之間的差距也不斷減小的現象，產業結構的優化布局是低碳經濟發展的一大要義。

3.鼓勵技術創新，提高能源利用率，淘汰落后的生產工藝與流程。碳排放數量取決于經濟支撐能源種類和能源消耗量，而能源利用效率的提升，能大大降低能源消耗，故而能源利用技術的創新，從碳排放的最終端減少產量，達到緩解能源壓力和降低碳減排的雙重作用。

4.保護森林資源，提高森林覆蓋率，維護原生林地生態結構。森林是陸地生態系統中最大的碳庫，在降低溫室氣體濃度、減緩全球氣候變暖中，具有十分重要的獨特作用。擴大森林覆蓋面積是未來30至50年經濟可行、成本較低的重要減緩措施。雖然云南森林面積為2.73億畝，居全國第3位，森林覆蓋率52.93%，居全國第3位。但是云南森林質量不容樂觀，有許多具有重大保護價值的森林區域，特別是原生林尚在嚴格保護的范圍之外。因此保護森林資源，維護原生林地生態結構是云南省生態減碳的長遠之計。