基于STIRPAT模型的水利工程建設對碳排放的影響研究

沈菊琴,馬玲利

(河海大學 a.商學院;b.環境會計與資產管理研究所,江蘇 南京 211100)

1 引言

綠色低碳發展是我國水利工程建設的一個主要目標，我國在部署建設現代化經濟體系和生態體系時,把水利放在九大基礎設施網絡建設之首,提出了“加快生態文明體制改革,建設美麗中國”的目標。2018年我國提出今年水利在建投資規模達到1萬億元,以生態優先、綠色發展為引領推進水利工程建設,但水利工程建設在推動社會經濟發展的同時也成為重要的能源消耗體和溫室氣體排放源。我國作為碳排放大國,水利工程建設將給我國資源、環境帶來新的問題和巨大的壓力,也對我國承諾到2030年實現碳排放達峰的目標帶來了極大的挑戰。

國內外研究水利工程建設對碳排放產生影響的文獻基本為零,貼近主題的相關研究包括碳排放測算方法、碳排放影響因素、分析模型和低碳水利的研究等方面。國內外主要采用實測法、模型估算法和物料衡算法測算碳排放水平。采用實測法對碳排放進行核算的實例較少,如金屬冶煉廢氣的排污系數[1]和隧道車輛氣體污染物排放因子的測算[2,3],也有學者將實測法和IPCC法進行了比較,以某天然氣氣礦為研究對象,發現實測法對溫室氣體排放環節的細分更全面,計算結果更精確[4]。模型估算法包括AIM/enduse模型[5]、MARKAL模型[6,7]、系統動力學模型[8]、Logistic模型[9]、投入—產出模型(Input-Output,I-O)[10,11]、生命周期模型(Life Cycle Assessment,LCA)[12]等,且多應用于國家層面的碳排放核算。物料衡算法中應用最廣泛的是IPCC指南推薦的估算方法,它是在燃料細分的基礎上,碳排放量等于活動水平和排放因子的乘積。測算碳排放量的研究文獻較豐富,王世進[13]將主要的化石能源煤炭、石油、天然氣分別乘以相應的碳排放轉換系數來估算碳排放量;方齊云等[14]將能源細分為8類,分別乘以各自的碳排放系數得出碳排放量,還有學者將能源細分為17類進行測算[15]。

在研究碳排放影響因素和分析模型方面,國內外學者利用Kaya模型[16]、LMDI分解法[17,18]、Laspeyres模型[19]、IPAT模型[20]及其衍生的STIRPAT模型[21-24]對碳排量驅動因子進行了分析,選取的碳排放影響因素主要有人口、經濟增長、城鎮化、技術、能源、產業結構等方面[25-29]。其中,IPAT模型及其衍生的STIRPAT模型是學者們進行碳排放影響因素分析的主要研究手段。低碳水利的提出較晚,發展還不成熟。黃海田等[30]首次將低碳經濟概念引入水利行業,提出低碳水利的新型概念,并指出水利規劃、設計、建設和管理等各個階段要體現低碳理念。在此基礎上,王淑軍等[31]從農田水利建設、水源工程建設、水系生態建設、水能資源開發方面論述了水利工程建設對低碳經濟效益的實現途徑,認為水利建設不但發展水電減少碳源,而且通過灌溉提高單位面積內的生物量而增加碳匯。

綜上所述,國內外文獻關于水利工程建設與碳排放之間的關系研究少,多集中在城鎮化、產業結構等方面與碳排放之間的關系研究,但低碳概念在水利中的理論指導和實踐應用正逐步發展。本文對水利工程建設影響碳排放的路徑進行機理分析,結合江蘇省的水利工程建設,實證研究水利工程建與碳排放量之間的定量關系,為江蘇省乃至全國的低碳水利發展提出建議。

2 水利工程建設對碳排放的影響路徑與機理

水利工程通常具有綜合效益,是集防洪、供水、發電等功能于一體的綜合利用工程。水利工程建設利用必然會對生態環境產生一系列影響,如基礎設施建設耗費大量的建筑材料,增加碳排放量,污染大氣環境;開發水電、營造水景觀等有利于減少碳排放量,符合綠色低碳循環發展;人口規模集聚推動著城鎮化發展進程,對碳排放的影響是雙向的。

2.1 水利設施建設影響碳排放結構

水利工程作為國民經濟重要的基礎設施,水利工程建設存在短期的高碳鎖定效應,帶動長期的能耗密集型產業發展,影響能源消費的碳排放結構。水利工程建設往往包括城(集)鎮、企業的復(改)建,帶來大量建筑物、交通道路等基礎設施建設和維護,增加對鋼筋、水泥、砂石等高碳密度型原材料需求,且水利專項資金中對高耗能設施的投資比例較高。因此,水利工程建設對建材、化工和冶金等產業造成直接影響,加大對固定資產、勞動力和產成品需求。這些直接影響的產業通過上下游產業鏈的傳導機制對相關產業產生二次、三次或多次的間接帶動作用。鋼鐵、玻璃、水泥等建材業能耗約占工業總能耗的21.7%,產生了約20%的CO2排放量[32]。因此,資源型產業能耗系數高,耗費的資源和能源成本比重大,產生碳排放量多。

2.2 以綠色環保理念引導拆遷,降低碳排放強度

由于水利工程樞紐建設征地、河道開挖疏浚對沿線企業的生產經營產生影響,以綠色、環保、低碳理念引導企業征地拆遷安置,有利于實現產業升級轉型,降低碳排放強度。水利工程建設周期長、工程量大,會對企業的土地、生產廠房、設備和正常經營產生不同程度的影響。受影響的部分企業規模較小,生產經營結構單一,屬于“三高兩低”或“五小”企業。結合我國切實推進節能減排的任務,落實安全生產措施和提高企業綜合效益,企業拆遷安置過程中應嚴格把控高消耗、高污染、低效益產業,淘汰小印染、小建材、小水泥等落后產業。貨幣化安置后的企業難以維系原產業,必須更新性能低、落后的技術設備,或向低耗能的新興產業升級,從結構上實現產業的高效、低碳發展。水利工程建設中拆遷企業的再生產、再創業,推動著產業結構的優化升級,碳排放強度會隨之降低。

2.3 移民安置推動城鎮化發展影響碳排放總量

水利工程建設必然會對周圍居民的生產生活造成嚴重干擾,尤其是在項目的建設區域。出于對項目施工的安全考慮,應對相關居民進行遷移。人口大規模轉移一般采取集中安置的方式,有利于加快當地的城鎮化進程。如三峽大壩的修建共涉及25個縣市區的遷移工作,最終移民140萬人。為了進行水利工程移民安置,政府投入了大量的人力、物力和資金,對集中安置點的住房、基礎配套設施進行新(改)建,加快了原城鎮規模的擴張和新城鎮的建立。此外,城鎮作為經濟中心,提供了大量的就業機會和優質的教育資源,吸引了更多的人口。人口規模效應使投資與消費遞增,進一步刺激城鎮經濟發展。隨著移民不斷向城鎮遷移,城鎮化水平的提高促進了低碳生產技術發展,改變了原本粗放型的生產方式,降低了碳排放量。據測算,重慶三峽移民安置區每年碳排量可減少11.09萬t。但從另一方面表明,城鎮各類社會經濟活動集聚,加快了能源消耗,碳排放隨之增加。

2.4 水運發展改變交通運輸結構減少碳排放量

交通運輸業不但是產業經濟布局中重要的基礎支撐產業之一,而且與工業、電力部門共同構成了我國能源消耗碳排放的主要來源產業。在提供客貨運輸的生產性服務時,各類交通運輸方式必然消耗大量的能源,對生態環境產生負面影響。在低碳經濟不斷發展的背景下,相對于其他運輸方式的高成本、高能耗,水路運輸被認為是低成本、低耗能、低排放的生態運輸方式。近年來,水路運輸對柴油和燃料油的消耗逐漸下降,增加了對電力能源的消費,清潔能源的使用大大降低了碳排放量。此外,水利工程建設加大了對航道基礎設施的日常修養和維護投入,進行航道整治以改善通行條件。渠化航道以拓寬河道面積和加深通航水深為主,以利于發展內河水運。因此,水利工程建設能促進水路運輸行業的發展,減輕其他運輸方式的貨運負擔,轉變現有的交通運輸模式,建立節能低碳的交通運輸體系。

2.5 水電開發優化能源消費結構減少碳排放量

我國水利工程建設開發的水電具有技術成熟、調度靈活、安全可靠的優勢。與火電相比,水電等無碳能源消費的比重每增加5%,碳排放量將減少6%左右[33]。水電屬于低碳、清潔、可再生的綠色能源,水電零碳排放特性可代替化石能源燃燒,優化能源消費結構,具有顯著的減排效益。截至2018年年初,江蘇省共建成3座抽水蓄能電站,分別在宜興、沙河和溧陽。宜興和沙河抽水蓄能電站的年發電量1億kW·h,平均綜合利用效率在75%左右;溧陽抽水蓄能電站年發電量可達20.07億kW·h,相當于溧陽市全年用電總量的1/3。江蘇省在建電站2座,分別在句容和連云港。抽水蓄能電站的運行,能有效增強城市用電高峰的調控能力,緩解蘇南地區供電緊缺的局面,減少江蘇電網的煤炭消耗量,有利于緩解電力行業面臨的CO2、SO2等污染氣體的排放限制壓力,對保護生態環境、促進地區經濟發展起著積極的推動作用。

2.6 水景觀營造綠色低碳生活減少碳排放量

水利工程建設在實現河道延伸拓浚、堤防加固功能的同時,更注重水域環境改善,營造優美的水景觀,提高當地居民的低碳生活意識,推進實施節能減排。現代水利工程建設立足于生態水利建設,積極進行水環境治理,以水景觀工程建設構建宜人的濱水環境與河流景觀。在城市水景觀建設中,充分考慮城市居民的需求和城市整體景觀的和諧度,建設適宜景觀觀賞的親水平臺和親水廣場,有利于帶動水域景觀的休閑娛樂,為當地居民提供休閑健身的好場所,倡導綠色低碳的生活方式。此外,以生態水利為建設理念,進一步提升水環境,整合水域自然資源,大力發展具有水鄉特色的休閑觀光、商務旅游的生態水利旅游行業。水域景觀營造能增強當地的經濟實力,加快海綿城市建設,引導居民踐行低碳環保的生活理念。

3 模型構建及數據來源

3.1 STIRPAT模型構建

基于STIRPAT可拓展的隨機性環境影響評估模型，本文對水利工程建設和碳排放之間的關系進行研究。埃爾利希、霍爾登于20世紀70年代建立了“IPAT”環境污染模型,認為環境影響是人口、富裕程度和技術因素共同作用的結果,公式為:

I=PAT

(1)

式中,I、P、A、T分別表示環境壓力、人口規模、富裕程度和技術進步。

由于IPAT模型存在局限性,迪茨、羅莎在IPAT模型的基礎上建立了STIRPAT模型,公式為:

I=aPbAcTde

(2)

式中,I、P、A、T的含義分別與模型(1)相同;a為模型的影響系數;b、c、d為各自變量的指數;e為隨機誤差項。

為了研究能源消費碳排放和水利工程建設之間的關系,對模型(2)進行擴展,用人口總量和人口城鎮化率共同表征P,用人均GDP表征富裕程度,用能源強度和產業結構共同表征T,加入水利工程建設的影響因素,模型構建為:

C=kPa1Aa2Ta3Ua4Ia5Wa6ε

(3)

模型(3)是非線性的,為了消除其中異方差問題,對其進行對數處理,模型轉換為:

lnC=k+a1lnP+a2lnA+a3lnT+a4lnU+a5lnI+a6lnW+ε

(4)

式中,C為碳排放總量(t);P為人口數量(萬人);A為富裕程度,用人均GDP表示(元/人);T為能源強度,即單位GDP能源消費量(tce/萬元);U為人口城鎮化水平,用非農業人口占人口總量表示;I為產業結構,用第二產業對經濟貢獻值表示;W為水利工程建設規模,用水利工程投資表示(億元);k為模型的常數;a1、a2、a3、a4分別表示各自變量的彈性系數;ε為隨機干擾項。

3.2 碳排放測度模型構建

在碳排放測算方法上,實測法要求樣本采集具有代表性,且連續監測耗費較多的人力、物力和財力;模型估算法可對碳排放量進行動態分析,但假設數據較多,變量設定不全面,可能遺漏重要的變量,模型構建復雜程度不一;物料衡算法中應用范圍最廣泛的是IPCC清單法,該法較為簡便實用。因此,本文采用IPCC指南推薦的測度方法,用終端化石能源消費量來估算碳排放量,選取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣這8種化石能源,模型構建為:

(5)

式中,C為碳排放總量(t);Ci為第i種化石能源消費產生的CO2排放量(t);Ei為第i種能源的消費量(折標煤,tce);fi為第i種能源的碳排放強度,即能源的碳排放系數;ei為能源結構,表示第i種能源消費量占能源總消費量的比重。

4 江蘇省水利工程建設與碳排放實證研究

4.1 江蘇省水利工程建設概況

江蘇省位于長江經濟帶,綜合經濟實力一直處于我國前列水平,但在經濟快速發展的同時,面臨著能源緊缺和碳排放量增長過快等生態問題。要解決這一問題,江蘇省著力加強了水利基礎設施建設,2018年初步安排水利基本建設投資125億元,重點加快區域水治理步伐;同時全面啟動新一輪太湖治理和河道綜合整治工作,嚴格落實“河長制、湖長制”,改善水體水質。本文以江蘇省為例,對其水利工程建設與碳排放之間的影響關系進行實證研究。黃蕊等[28]利用STIRPAT模型對江蘇省1995—2013年人口、人均GDP、能源強度、城鎮化水平和碳排放進行了嶺回歸擬合分析;王世進等[34]在城鎮化背景下,利用STIRPAT模型對江蘇省2000—2014年人口、產業、土地、研發強度、能源消費結構與碳排放關系進行了研究,而針對江蘇省水利工程建設對碳排放的影響研究未見報道。

4.2 數據來源

本文選取江蘇省2000—2015年的相關數據,能源消費數據來源于相關年份的《中國統計年鑒》中分省的年度數據,折標煤系數來自2008年6月1日正式實施的最新國家標準GB/T 2589—2008《綜合能耗計算通則》,能源消費的碳排放系數(fi)來源于IPCC碳排放計算指南[32],見表1。年末常住人口、人均GDP、GDP、城鎮人口、第二產業比重數據來源于相關年份的《江蘇統計年鑒》。

由于水利工程投資數據沒有公布,本文采用《中國統計年鑒》江蘇省農林水事務支出的數據進行百分比估算,2007年及以后的財政支出按具體用途劃分的統計口徑發生了變化,2006年及以前的數據包括農業支出、林業支出和農林水利氣象支出,本文將其歸屬于農林水事務支出。

表1 各種能源的碳排放轉換系數

4.3 回歸分析

本文利用SPSS21.0模型進行回歸分析。為了消除自變量之間的多重共線性,本文采用主成分分析和OLS(普通最小二乘法)回歸相結合的方法。主成分分析是將原來具有一定相關性的多個指標利用降維思想提取其中盡可能多的信息,集中到少數幾個互相無關的綜合性新指標中。由于原始指標存在量綱不同,因此在計算分析之前首先對原始數據用SPSS進行標準化處理,使數據之間具有可比性。ZLnP、ZLnA、ZLnT、ZLnU、ZLnI、ZLnW為數據標準化后的值,再對標準化的數據進行主成分分析,見表2—4。表2給出了標準化后變量之間的相關關系,所有指標之間系數均大于0,存在顯著的高度自相關關系,可見變量之間直接的相關性較強,信息上存在著嚴重的交叉重疊。從表3可知,在考慮主成分對原始信息解釋程度的基礎上,本文提取2個主成分因子,用F1、F2表示,標準化后的變量信息解釋程度達到99.518%。

表2 主成分分析相關系數矩陣

表3 主成分因子特征值和貢獻率

由表4可得主成分因子F1、F2與標準化的自變量之間的關系:

F1=0.182ZlnP+0.185ZlnA-0.185ZlnT+0.184ZlnU-0.13ZlnI+0.185ZlnW

(6)

F2=0.366ZlnP+0.231ZlnA+0.159ZlnT+0.248ZlnU+1.160ZlnI+0.136ZlnW

(7)

表4 主成分系數

根據式(6)、式(7)得到兩組主成分因子F1、F2,再將F1、F2與標準化的因變量ZLnC采用普通最小二乘法進行回歸擬合。從表5—7可知,模型R2為0.986,主成分因子的變異信息被解釋程度高;F檢驗的Sig值小于0.01,模型整體顯著,且方程顯著有效;t檢驗的Sig值均小于0.01,主成分因子F1、F2對ZLnC具有顯著影響,說明該模型擬合度高。

表5 模型匯總

表6 方差分析結果

表7 模型回歸系數

根據表7得到主成分因子與因變量之間的關系式:

ZlnC=0.947F1+0.298F2

(8)

將式(6)、式(7)代入式(8),可得:

ZlnC=0.2814ZlnP+0.2440ZlnA-0.1308ZlnT+0.2482ZlnU+0.2216ZlnI+0.2157ZlnW

(9)

由式(9)可得江蘇省碳排放與水利工程建設的原始模型:

C=P0.2814×A0.2440×T-0.1308×U0.2482×I0.2216×W0.2157

(10)

根據式(10)回歸系數可知,江蘇省碳排放的影響因素人口、人均GDP、能源強度、人口城鎮化水平、第二產業產值比重和水利工程投資的彈性系數分別為0.2814、0.2440、-0.1308、0.2482、0.2216和0.2157,除能源強度對江蘇省碳排放增長具有明顯的抑制作用外,其他因素均為正向影響,表示能源強度每增加1%,碳排放將減少0.1308%;人口、人均GDP、城鎮化水平、第二產業產值比重和水利工程投資每增加1%,碳排放將分別增加0.2814%、0.2440%、0.2482%、0.2216%和0.2157%。

綜上所述,江蘇省水利工程建設投資規模越大,帶來的能源消費碳排放量越高。一是因為江蘇省河網密布,中小型水利工程項目眾多,投資建設規模較大,基礎設施建設消耗了相當數量的高耗能材料;二是因為非環保企業拆遷、水運交通發展、水電開發和水景觀營造等沒有充分發揮其本身的低碳效益,對減排的貢獻度較低。從江蘇省水利工程建設整體來看,前期耗能現象嚴重,后期綜合效益發揮不足,工程尚未體現低碳水利的理念。

5 結論與建議

5.1 結論

根據水利工程建設對碳排放影響的路徑分析,結果表明:①江蘇省水利工程投資與碳排放量之間存在顯著的正向相關關系,水利工程投資的彈性系數為0.2157,表明當水利工程投資每增加1%,碳排放量就會相應增加0.2157%。②江蘇省水利工程建設未徹底踐行綠色發展理念,以資源消耗和環境破壞為代價發展水利事業,后期低碳效益發揮不顯著。

5.2 建議

根據江蘇省的自然條件與社會經濟條件,提出以下建議:①發展低碳水利,重視碳計量、進行碳統計。江蘇省政府相關部門應對水利工程建設過程中的各方面進行碳足跡調查,尋找碳源,對CO2排放情況進行統計與監測,找出影響碳排放的關鍵因素,提出綜合整治方案以減少碳排放的產生,促進水利事業向低碳轉型發展。②對以煤炭為主的能源消費結構進行改革,大力開發低碳環保技術。依靠創新性低碳材料,最大限度地減少CO2排放,徹底擺脫以往那種大量生產、大量消費和大量廢棄的生產運營模式,逐步實現水利工程建設與碳排放的脫鉤,建設一個良性可持續的能源生態體系。③水利工程發揮后續效益,建立工程全過程低碳效益的監督評價機制。水利工程建設具有工期長、質量要求高和后期綜合效益大的特點，因此應建立低碳施工機制、低碳管理機制、低碳監督機制和低碳評價機制,以監督水利低碳發展,進一步針對水利低碳發展中的問題,督促水利實現低碳綠色發展,充分發揮水利工程的低碳效益。