基于STIRPAT模型的黑龍江省碳排放影響因素研究

孫義 徐曉宇 艾桂艷

摘要：2005年以來，黑龍江省社會經濟持續穩步發展，截至2017年，全省GDP達到15903億元，增長近3倍，人均GDP增長2.89倍，城鎮化率達到60%，第三產業占全省生產總值比重達到55.82%。與此同時，全省碳排放量從19095萬噸增加到27251萬噸，增長1.43倍。通過對黑龍江省13年間社會經濟數據的系統分析研判，人均GDP、城鎮化率、碳排放強度等因素對全省碳排放量影響顯著。

關鍵詞：STIRPAT模型;碳排放;影響因素

中圖分類號：X511 文獻標識碼：A 文章編號：2095-672X（2020）02-0-02

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2020.02.115

Abstract： Since 2005， the social and economic development of Heilongjiang Province has continued to develop steadily. As of 2017， the province s GDP reached 1.5903 trillion yuan， an increase of nearly three times， the per capita GDP increased by 2.89 times， and the urbanization rate reached 60%. The proportion of GDP reached 55.82%. At the same time， the provinces carbon emissions increased from 199.59 million tons to 27.251 million tons， an increase of 1.43 times. Through a systematic analysis of the 13-year socioeconomic data of Heilongjiang Province， factors such as per capita GDP， urbanization rate， and carbon intensity have a significant impact on the provinces carbon emissions.

Keywords： STIRPAT model; Carbon emissions; Influencing factors

黑龍江省既是我國能源生產大省、又是農業大省，碳排放影響因素種類多且呈現周期性變化，有研究認為黑龍江省能源消耗、碳排放和經濟增長已處于脫鉤狀態[2]，因此，對其碳排放因素進行研究，不僅能揭示社會經濟活動對該省碳排放量的影響，同時，豐富我國北方城市低碳發展研究案例，為其他同類城市提供經驗借鑒。

1 研究思路

基于官方發布統計數據，對全省2005-2017年社會經濟、能源消費、能源結構等變化趨勢進行分析，按照國家發布的方法學對各年度碳排放量進行計算;將歷年碳排放趨勢與社會經濟指標變化趨勢進行對比分析，初步篩選出碳排放潛在影響因素;基于STIRPAT模型與嶺回歸方法對碳排放影響因素進行研究;根據分析結果，形成研究結論及意見建議。

2 研究方法

2.1 數據來源

本次研究數據主要來源黑龍江省統計年鑒，能源折算與碳排放量計算過程涉及低位熱值等缺省值采用國家發改委發布的《省級溫室氣體清單編制指南（試行）》推薦數值，詳見表1，具體來源如下：

a.黑龍江省統計局年鑒：原煤、原油、天然氣歷年能源消費總量，煤炭消費占比，人口、城鎮化率、三次產業增加值及全省GDP;

b.綜合能耗計算通則（GB/T2589-2008）：原煤、原油、天然氣折標系數;

c.《中國能源統計年鑒 2012》：原煤、原油、天然氣低位發熱量;

d.《省級溫室氣體清單編制指南（試行）》：原煤、原油、天然氣單位熱值含碳量及碳氧化率。

2.2 碳排放量計算

現階段，我國碳排放量的計算主要遵循《省級溫室氣體清單編制指南（試行）》的基本方法，本次研究采用全省一次能源消費量計算全省碳排放總量，其中，統計年鑒中涉及的一次能源包括：原煤、原油及天然氣，具體計算公式為：

3 實證分析

黑龍江省統計年鑒顯示：2005-2017年，黑龍江省能源消費總量在波動中不斷增加，2012年最高，消費量達到為12758萬t標準煤，煤炭始終占主導地位，2005年占比是71.3%，2017年是69.3%，呈持續下降趨勢;天然氣占比變化不明顯，2005-2017年間占比僅提升0.3%。

2005-2017年間，黑龍江省碳排放量變化趨勢與能源消費量基本一致，2005-2012年呈現快速增長態勢，由19095萬噸增長至29206萬t。不同于能源消費總量變化的持續上升，2016-2017年間，全省碳排放總量小幅降低，2017年排放量為27251萬t，較上年降低217萬t。盡管能源消費和碳排放總量呈現總體上升態勢，但全省碳排放強度逐年降低，從3.45t/萬元降至2017年的1.71t/萬元。

研究期內，全省GDP穩步提升，從2005年的5543億元增加到2017年的15903億元，增長近3倍。其中，一次和三次產業增加值均呈現穩步增長態勢，而二次產業增加值從2013年開始逐年降低，到2017年末，全省三次產業比重為18.65：25.53：55.82，三次產業成為主導產業。

黑龍江省人均GDP與城鎮化率均保持穩定增長，其中，人均GDP從14510元增加到41974元，城鎮化率從53.1%增長到59.4%，與碳排放量對比可知，2005-2012年間趨勢一致;2013年開始碳排放量下降，與人均GDP呈現脫鉤狀態。

綜上分析，本研究STIRPAT模型變量選擇見表2。

本研究首先對碳排放量及其解釋變量進行相關性分析，結果顯示人口數量、能源結構與碳排放量相關關系不顯著，因此將人口數量和能源結構從解釋變量中剔除。由于解釋變量較多，可能存在共線性問題，因此使用SPSS21.0對碳排放量及其解釋變量做多重共線性診斷，結果發現除能源結構外，其他解釋變量均存在共線性，為消除多重共線性對回歸結果的影響，本文采用嶺回歸分析方法。

取k從0到0.5，嶺回歸輸出結果顯示，Ind3的系數不顯著，因此將其剔除，重新進行嶺回歸。結果見表3。

為了證明該預測模型的有效性，基于黑龍江省2005～2017年度數據通過模型計算得到碳排放的方程預測值，并對碳排放實際值與預測值值進行兩配對樣本T檢驗，檢驗結果顯示p值為0.908，大于顯著性水平0.05，碳排放量預測值與實際值相關系數為0.968，說明根據得到的模型計算的黑龍江省碳排放值與實際情況沒有顯著差異，方程預測效果較好。

由式（ 5） 可知，黑龍江2005-2017 年能源消費碳排放的驅動因子經濟水平、城鎮化率、二產占比、碳排放強度的彈性系數分別為0.23、1.01、0.17、-0.13，分別表示經濟水平每增加1%，碳排放量將增加0.23%; 城鎮化率每增加1%，碳排放量將增加1.01%;二產占比每增加1%，碳排放量將增加0.17%;碳排放強度每下降1%，碳排放量將下降0.13%。

4 結論與建議

（1）有數據顯示，2018年我國碳排放強度為1.63t/萬元[3]，而黑龍江省2017年碳排放強度是1.71t/萬元，高于全國平均水平。

（2）由模型分析可知，碳排放強度對碳排放量具有一定抑制效果，因此，黑龍江省應當加大在節能減排技術方面的資金和人員投入，加快技術升級，積極從國內外引進先進技術，改進生產工藝，減少能源在生產、轉換、消費過程中的損失[4]。

（3）城鎮化率對碳排放量起到正向驅動，影響較強。盡管加快城市化進程會增加區域碳排放量，但從長遠發展看，進一步加快推進城鎮化建設將使區域發展布局更為優化，資源利用與生產效率進一步提升，從而促進區域經濟增長與低碳發展的轉型。

參考文獻

[1]馬丁.中國2030年碳排放峰值水平及達峰路徑研究[J].中國人口·資源與環境，2016，26（5）：1-4.

[2]滕飛.東北三省碳排放與經濟增長脫鉤關系的實證分析[J].吉林師范大學學報（自然科學版），2018，3（8）：56-62.

[3]Dietz T，Rosa E A.Rethinking the environmental impacts of population，affluence，and tecgnology[J].Human Ecology Review，1994（1）：277-300.

[4]生態環境部：2018年我國碳排放強度比2005年下降45%以上[OL].央廣網，2019年08月30日.

[5]劉淑花.基于STIRPAT模型的碳排放驅動因子研究——以黑龍江省為例[J].資源與環境，2014，30（9）：1086-1091.

收稿日期：2019-12-21

作者簡介：孫義（1982-），男，漢族，碩士，工程師，研究方向為環境管理與應對氣候變化。