不同情景下廣東省某市碳排放的峰值測算分析

譚啟明

（廣州市一方環?？萍加邢薰?，廣東 廣州 510000 ）

從威脅全球糧食減產的極端天氣到增加災難性洪水風險的海平面上升，越來越多的現象表明氣候變化是決定人類生存發展的關鍵性問題，而當今時代也正處于決定主要生態系統和氣候系統不可逆轉變化的重要節點。

盡管各國、各行業都在進行碳排放的相關研究，但影響碳排放的成因十分復雜，不同分析角度與計量方法對碳排放因素的解讀不盡相同，國際上尚未形成一個完整的碳排放理論體系。目前，常見研究碳排放峰值的模型方法包括情景分析模型、LMDI分解模型、LEAP 模型、STIRPAT 模型等?？点懨衾肔MDI 分解法對影響西安市碳排放的因素進行研究。江志高[1]利用LEAP模型對莆田市不同場景下碳排放峰值進行了估算，分析了碳排放達峰的驅動因素。王勇等人[2]利用STIRPAT 模型對我國部分城市的九個重點領域碳排放情況進行了預測分析，結果表明不同行業的碳排放最佳場景有很大區別，只有實現二次減排和最佳情景才能按時實現碳達峰的目標[3]。

1 廣東省某市整體概況

為了解影響碳排放的主要因素，探究碳達峰的主要特征及內部規律，該文以廣東省某市為例，通過LMDI 分解模型分析對碳排放的影響。該文分析的城市是粵港澳大灣區覆蓋的城市之一，根據2020 年該市統計年鑒數據顯示：2019 年該市常住人口為815.86 萬人，近10 年平均增長率為1.40%，戶籍人口為461.28 萬人，近10 年平均增長率為2.45%。近幾年，該市常住人口和戶籍人口都呈現出流入加速的狀態，2019年該市城鎮化率為94.96%，遠超全國平均水平，見表1。2010-2019 年，該市經濟發展迅速，各產業保持穩步增長，主要產業為第二產業，但第三產業比重逐步增加。該市第一產業近十年增長率為6.31%～9.99%，增速逐步放緩，其在生產總值中的比重由1.74%降低至1.46%左右。該市第二產業主要為工業和建筑業，其中工業占95.27%，近十年第二產業比重逐年下降，由2010 年的63.22%降低至2019 年的56.22%。當前，該市經濟增長動力主要來自第三產業，其近十年增長率為2.75%～14.29%，總體保持在10%左右，在生產總值中的比重由35.04%上升至42.32%，見表2。該市能源消費仍以煤炭、石油電力為主，但根據對2010-2019 年規?；陨掀髽I能源消費主要統計指標的分析，該市對煤炭和石油能源的依賴程度正在逐漸下降。通過能源折算標準煤參考系數進行折算可得：該市煤炭類能源消耗占比由2012 年的48.94%下降到2019 年的40.87%且仍呈現下降趨勢。2010-2019 年，石油能源消耗占比由12.75%下降到2.64%。最近十年間，能源強度逐年提升，從2010年0.3161 噸標準煤每萬元下降至2019 年的0.1604 噸標準煤每萬元，能源消費具體情況見表3 和圖1。

圖1 2010-2019 年規模化以上企業能源消耗折算及能源強度

表1 1995-2019 年廣東省某市人口變化概況

表2 2010-2019 年廣東省某市各產業結構變化概況

表3 2010-2019 年規?；陨掀髽I能源消費主要統計指標

2 數據分析

2.1 碳排放核算方法

根據該市能源消耗數據和國家溫室氣體排放指南中碳排放的系數，利用IPCC 估算碳排放的方法，通過能源消耗與碳排放系數運算，測算該市的碳排放情況，如公式（1）所示。

式中：k為能源種類；t為時間；En為能源用量；Ckt為某類能源在某時間段碳排放量測算值；Enkt為某類能源在某時間段消耗量；γk為某種能源排放系數。

經過計算可得，2010-2019 年該市碳排放量如圖2所示。該市近十年碳排放呈先升后降的趨勢，近五年碳排放總量維持在2256.86 萬t～2519.35 萬t。同時該市碳排強度明顯下降，2010—2019年，碳排放強度由0.4524 下降到0.2099t/萬元，平均年下降率為8.22%，這表明該市的節能工作效果明顯，經濟發展已逐步進入低碳發展的模式。

圖2 2010-2019 年廣東省某市排放情況分析

2.2 Kaya 恒等式及LMDI模型分析

影響碳排放的因素眾多，為了探究影響碳排放的主要因素及影響程度，需要對影響碳排放的因素進行分解。 Kaya恒等式是常見的用于定量分析碳排放的模型，具體分解模型如公式（2）所示。

式中：C為碳排放量；k為能源種類；P為人口；G為GDP；E為能源消耗量；a為人均GDP；b為能源強度；c為能源結構；d為碳排放系數；Ck為某類能源的碳排放量測算值；Ek為某類能源的消耗量；dk為某類能源的碳排放系數。

為了研究不同因素對碳排放的影響效應，該文使用對數平均權重迪氏指數法（LMDI）對人口、經濟、產業、能源等影響碳排放的因素進行分解。ΔC表示某因素對碳排放影響的綜合效應，通過以上分析，可將所有因素分為5 種類型，即人口影響效應、人均GDP 影響效應、能源強度影響效應、能源結構影響效應、為碳排放系數影響效應，但是碳排放系數固定，因此該文假設其為0，公式如下。

式中：ΔC為總影響效應；ΔCp為人口影響效應；ΔCa為人均GDP 影響效應；ΔCb為能源強度影響效應；ΔCc為能源結構影響效應；C 為碳排放量；t 為年份；a 為人均GDP；b 為能源強度；c為能源結構；ln 為以常數e 為底數的對數；Ctk為t 年某類能源的碳排放量測算值；Ckt-1為t-1 年某類能源的碳排放量測算值；P（t）為t年的人口數目；P（t-1）為t-1 年的人口數目；a（t）為t 年的人均GDP；a（t-1）為t-1 年的人均GDP；b（t）為t 年的能源強度；b（t-1）為t-1 年的能源強度；c（t）為t年的能源結構值；c（t-1）為t-1 年的能源結構值。

3 結果分析

3.1 模型結果分析

基于統計年鑒數據，根據上述公式分析可得2011-2019年，人口、人均GDP、能源強度、能源結構等對碳排放的影響程度，見表4。由表4 可知，該市在2011-2019 年人口、人均GDP 對碳排放的影響為正相關，能源強度的提升，對減排具有促進效應。從能源結構分析，隨著該市產業結構的進一步優化，第三產業在生產總值中的比重提升，2011-2019 年能源結構影響累計效應為-107.76，呈現出促進減排的效果。

表4 2011-2019 年廣東省某市碳排放相關因數的逐年分解效應

3.2 場景模擬分析

近幾年該市的人口呈現流入加速的狀態，近10 年常住人口平均增長率為1.40%，主要原因是由于該市的經濟長期保持快速增長，同時隨著粵港澳大灣區的發展及本地第三產業的迅速崛起，更進一步吸納了外來人口。但根據該市人口發展規劃（2018—2030 年）文件估計，未來人口流入速度將逐步穩定在0.5%左右。假設未來常住人口增長率為0.5%。

人均GDP 一直是碳排放增加的主要動力，過去十年該市人均GDP 平均增長率為5.89%。廣東省“十四五”規劃提出“十四五”期間全省GDP 年平均增長率為5%，假設2020-2025 年GDP 增長率為6%，2025 年以后GDP 增長率為4%，則2020-2025 年該人均GDP 增長率為5.47%，2025 年以后人均GDP 增長率為3.48%。

能源強度反映了對能源利用的能力，也是實現碳減排的重要途徑。2010-2019 年，該市的能源利用率逐年提升，單位GDP 能耗年平均降低量為7.26%，但降低程度逐步趨緩。根據該市政策描述，該市2022 年單位GDP 能耗比2017 年降低了14.92%。綜合考慮到國家對節能減排政策的進一步收緊和該市的單位GDP 能耗比已經降低到較低水平，估計未來幾年該市的單位GDP 能耗比年縮減量將維持在2.35%～4.12%。

3.3 碳排峰值估算

根據上述模擬數據，對碳達峰場景進行估算，見表5。

表5 2020-2035 年廣東省某市碳排放相關因數的累計效應

基于該市2010-2019 年社會經濟及能源數據，參考該市近幾年的政策，利用LMDI 分解模型的對該市的碳達峰場景進行預測。結果表明，該市在模擬情景下或將于2028 年左右實現碳達峰。

4 結論

中國是世界上最大碳排放增量國和能源消費增量國，實現減排增效，是中國作為國際上負責任大國的必然要求，也是中國人民對良好生態環境的期盼。

該文利用IPCC 估算碳排放的方法對廣東省某市的碳排放總量進行了測算和分析，總體而言，對經濟增長的要求是促進碳排放增加的主要因素，而提高能源利用率是實現節能減排的重點。無論從當前市場客觀規律還是人民的需求來看，未來經濟都會持續、穩定地增長。因此，優化產業結構，提升能源利用率將會是我國實現雙碳目標的重點。希望該文可以為將來更詳細的碳測算和減碳政策的制定提供參考，為探索出合適的減排路徑提供借鑒。