重慶市能源碳排放測算及影響因素研究

摘要：從區域層面出發，研究能源碳排放的影響因素是有效實現節能減碳的重要研究方略。本文先采用IPCC方法測算重慶市能源碳排放量，同時基于擴展的STIRPAT模型，對2000—2018年重慶市能源消費碳排放的主要影響因素進行嶺回歸，定量研究各個影響因素對于區域碳排放的影響機制，得到如下研究結論：經濟增長是導致重慶市能源碳排放增長的最主要因素，其次市人口規模，與此同時，技術進步會遏制能源碳排放的增長，但目前重慶市遏制效果還欠佳。

關鍵詞：碳排放;STIRPAT;影響因素

1引言

改革開放以來，中國的經濟、城鎮化水平和能源消費量都在快速提高，隨之也帶來了一系列的環境污染問題。其中，中國的碳排放問題備受國際社會關注。因此，如何保持經濟增長，促使環境污染日益減少，實現經濟高質量發展迫在眉睫，從近幾年各項數據表明，節能減排在中國取得了一定效果，但在碳減排研究還應有進一步發展空間。

從區域層面出發，研究能源碳排放的影響因素是有效實現節能減碳的重要研究方略。并且具有更為細致的操作性和針對性，各地區實現節能減排目標應因地制宜，根據自身經濟發展和環境承載力狀況進行調整。重慶作為中國西部地區的唯一直轄市，在一帶一路、西部大開發等國家重要戰略的推動下，成為了中國西部的最重要的經濟增長中心之一[1]。但在粗放式經濟增長的同時，環境污染問題也日趨嚴重。因此，重慶促進工業結構轉型，實現經濟綠色發展是當前亟待解決的戰略性問題。本文在利用IPCC計算重慶能源碳排放量的基礎上，基于STIRPAT模型，分析相關因素對樣本期內重慶能源消費碳排放的影響程度，再根據研究結果，針對性提出促進重慶市能源環境的可持續發展的相關建議。

2研究設計

2.1研究方法

相關研究表明，能源碳排放對區域環境造成了嚴重的破壞和污染，本文將采用在IPAT模型基礎上擴展的環境壓力評估模型——STIRPAT模型進行實證研究。其一般形式如下：

公式（1）中，I、P、A和T分別為環境壓力、人口規模、富裕程度和技術進步。其中，a為常數項;b、c、d是待估參數，分別表示人口規模、富裕程度和技術進步對環境污染影響的大小;μ：隨機擾動項。STIRPAT模型作為一個非線性模型，本文將在前文研究的基礎上，增加能源消費結構和城市化水平對STIRPAT模型進行了擴展，并將方程（1）分別取自然對數，得到的方程（2）如下：

其中，人口規模（P）采用常住人口表征;富裕程度（A）采用人均GDP表示;技術水平（T）：第三產業占地區GDP的比重;同時城市化水平（U）是衡量一個地區經濟社會發展水平的重要現代化指標[2];同時引入能源（C），即通過煤炭消費占能源總消費的比重來研究能源消費結構變動對環境壓力的影響。

本研究所需相關數據均來源于2000—2019年的《重慶統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》，缺失部分通過插值法補齊。

2.2碳排放量核算

根據IPCC（2006）中的方法計算了重慶2000-2018年二氧化碳排放量數據，計算公式如下：

在公式（3）中，i和t分別為各種能源和時間;：t年碳排放總量（單位：萬噸）;：t年第i種能源消費量（單位：萬噸標準煤）;為第i種能源的燃料低熱值;為i種能源的碳排放系數;為i種能源的燃燒氧化率。相關數據均來自于2000-2019年的《中國能源統計年鑒》，年鑒中提供了8種化石燃料的消費量數據，其中包含了能源加工轉換中的一些燃料投入和非能源使用的化石燃料。為了避免重復計算，本文在2000-2009年獲取能源平衡表中：煤炭、焦炭、焦爐煤氣、其他煤氣、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣和天然氣共11種能源;2010-2018年根據平衡表新增高爐煤氣、轉爐煤氣以及液化天然氣總共14種能源。逐年對重慶市消費的各種能源剔除掉能源加工轉換過程中的投入量、損失量以及工業生產中用作原料和材料的部分。再根據公式計算得到重慶市2000-2018年的（凈）能源碳排放量。

3實證分析

3.1STIRPAT模型回歸分析

本文應用stata16進行多元回歸分析，根據回歸結果可知，擬合優度為0.963表明擬合優度較好，通過F檢驗，但城市化水平和人均GDP的方差膨脹因子高達128.53和212.20，遠大于10，說明兩者之間存在嚴重的多重共線性，且存在與經濟意義相違背的系數以及不顯著等問題。所以，普通OLS擬合出的系數存在有偏估計，不能根據普OLS擬合的結果進行分析，因此必須消除自變量的多重共線性才能得到穩健的估計量。

3.2模型嶺回歸分析

通過上述分析本文發現傳統的OLS估計在本文中不具有有效性和穩健性，為了克服嚴重的多重共線性對回歸結果帶來的影響，本文采用共線性數據分析的具有偏估計的嶺回歸進行模型擬合。嶺回歸主要思想是用引入估計系數偏誤為代價，從而有效來降低估計系數方差。同時放棄OLS的無偏性損失部分信息，以降低精度為代價從而獲得更為符合實際的回歸系數。本文通過嶺回歸函數進行回歸分析，采用嶺跡圖來選取變化逐漸平穩時的嶺回歸系數。發現當回歸方程的嶺回歸系數取0.5時，模型回歸系數才趨于穩定，因此最終得到的具體回歸結果如下：

InI=0.7474+0.2970lnP+0.3201lnA+0.1038lnC+0.0921lnU-0.0907lnT

由嶺回歸結果可知，嶺回歸的系數在5%的顯著性水平上通過檢驗，R2為0.95，擬合效果較好，F統計量為11.3357，顯著性為0.0365，也通過了5%的顯著性水平檢驗，同時，經濟意義與現實相符。因此，以下將采用嶺回歸的結果對重慶市能源消費碳排放量與其影響因素之間的關系進行具體分析。

3.3具體結果分析

從具體結果來看，模型模擬效果較好，同時與實際情況相符合。其中人口規模、經濟增長、能源結構、城鎮化水平和技術進步都是碳排放增長的主要影響因素，技術進步是遏制碳排放增長的最主要影響因素，正向影響因素的作用程度大小依次是經濟增長>人口規模>能源結構>城鎮化。

從相關系數的大小來看，經濟增長和人口規模都是重慶市能源消費碳排放量的最重要的影響因素。經濟增長是影響重慶市能源消費碳排放量的首要因素，結果表明人均GDP每提高1%，重慶市的能源消費碳排放量將增加0.3201%，這是由于重慶市的經濟結構決定的，重慶作為傳統的重工業城市，前期的“先污染后治理”粗放式經濟增長導致經濟的增長伴隨著環境污染的惡化。

人口規模和城鎮化水平的不斷提升也是影響重慶市能源碳排放增長的重要因素。其經濟意義分別為人口數量每增加1%，將會導致重慶市能源消費碳排放量提高0.2970%;城市化水平每提高1%，將會導致重慶市能源消費碳排放量提高0.0921%。重慶作為西部經濟活力最強的直轄市，是西南地區的重要經濟增長極之一，對人口流入具有巨大的吸引力，伴隨經濟的不斷發展，促使重慶的人口密度逐漸提高，對于能源資源的需求量也越來越高，比如對交通、各種產品的需求都會導致重慶市的能源碳排放提高，所以倡導綠色生活勢在必行。與此同時，人口總量的不斷增長帶來集聚效應，導致城鎮化水平不斷提升，從而使得重慶市碳排放量的增加。

能源結構市另一個引起重慶市碳排放增加的因素。重慶是市能源失衡1%將會導致重慶市碳排放增加0.1038%。通過對重慶市2000-2018年的能源結構比例.我們可知重慶市的能源結構是在波動下降的，但是嶺回歸結果顯示它對重慶市碳排放的影響仍然為正并且通過顯著性檢驗，表明重慶市能源強度的降低還沒有直接起到減少碳排放的作用，重慶作為傳統重工業城市，能源消費量仍然以煤炭為主，且大多為原煤直接燃燒。雖然一些技術進步可以提高能源的利用效率，但目前對重慶的能源碳排放遏制效果仍然有待進一步提升。

從技術進步的回歸結果可以發現，重慶市第三產業比重每增加1%，將會使得能源消費碳排放減少0.0907%，說明技術進步有利于降低重慶的能源碳排放強度。這可能與重慶的產業結構有密切的關系，一方面，重慶市的批發、零售業及服務業早期發展情況較好，在推動經濟增長的同時對于能源消耗的減少有一定幫助。近年來，重慶以工業和建筑業為核心的第二產業對重慶經濟驅動力影響越來越強，這意味著能源資源的大量消耗，從而不利于重慶市的節能減排。因此，在產業結構轉型升級中，重慶市仍應堅持發展第三產業，提高附加值更高的高新技術產業占比，使產業結構更低碳環保，實現重慶既要“綠水青山”也要“金山銀山”的目標。

4結論與建議

采用IPCC方法測算重慶市能源碳排放量，同時基于擴展的STIRPAT模型，對2000—2018年重慶市能源消費碳排放的主要影響因素進行嶺回歸，得到如下研究結論：經濟增長是導致重慶市能源碳排放增長的最主要因素，其次市人口規模，與此同時，技術進步會遏制能源碳排放的增長，但目前重慶市遏制效果還欠佳。因此，本文提出如下建議：①重慶應大力發展節能減排技術，提高技術進步率和生產力，促進能源資源的利用率，實現產業生態化和生態產業化的目標;②優化產業結構，重慶政府應制定合理政策鼓勵低耗能、高附加值的第三產業發展，促進高新技術等信息技術產業的發展;③廣泛宣傳綠色生活理念，倡導低碳的居民生活方式和消費方式，緩解重慶市的能源壓力，減少居民生活產生的碳排放。

參考文獻

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作者簡介：胡鈺苓（1997.5-）;女;漢族;四川廣安人;碩士研究生;重慶工商大學;研究方向：產業結構與布局