清遠市建筑碳排放影響因素及減排措施研究

王景梅

（廣東交通職業技術學院土木工程學院，廣東 廣州 510650）

高能耗、高排放特點的建筑業一直是我國節能減排工作的重點關注領域[1]。建筑業碳排放研究主要分為微觀和宏觀兩方面。微觀方面聚焦單體建筑碳排放的研究，無法反映整個建筑行業的現狀；宏觀方面聚焦整個建筑行業所產生碳排放的研究，可為整個建筑行業提出合理減排建議[2-3]。

徐勇戈等[4]、于博[5]、巨欣[6]開展了建筑行業碳排放測算方面的宏觀研究，楊艷芳等[7]、劉興華等[8]、黃振華[9]開展了建筑業碳排放影響因素方面的宏觀研究。在眾多研究方法中，STIRPAT模型研究方法克服了IPAT模型方法的缺陷，應用更廣泛。清遠是廣州都市圈城市，廣州對口幫扶清遠，合作共建廣州（清遠）產業園，是兩市優勢互補加快發展的“戰略引擎”，是實現“廣清一體化”的重要體現。清遠市經濟的快速發展和城鎮化進程同時也帶來了大量能源消耗和巨大的碳排放量，尤其是建筑業。

本文從分析清遠市建筑行業碳排放相關影響因素入手，采用STIRPAT模型研究方法開展對清遠市建筑碳排放的宏觀研究。

1 研究方法

1.1 Stirpat模型

本文采用隨機性環境影響評估模型（Stirpat模型），STIRPAT模型是Dietz等[10]在IPAT模型的基礎上，克服了各因素的變動會同比例傳遞給環境的缺陷，設計了影響因素與環境之間具有隨機性、非等比例變化特點的模型。Stirpat模型表達式為：

式中：a——常數；I——環境影響程度；P——人口影響因素；A——經濟影響因素；T——技術影響因素；b、c、d——人口、經濟、技術因素對環境影響的彈性系數；e——關系式的誤差項。

對式（1）進行對數化處理：

1.2 清遠市建筑碳排放影響因素識別與選取

1.2.1 因素識別

本文從宏觀層面研究建筑碳排放的影響因素，通過文獻調研、分析、歸納與總結，得到人口、經濟、技術3個維度下的建筑碳排放的宏觀影響因素。

人口：人口數量、城市人口數量、建筑業從業人數、城鎮化率等。

經濟：人均GDP、第三產業增加值、居民人均收入、建筑業生產總值、建筑產業規模等。

技術：建筑能源消費碳強度、建筑能源強度、碳排放強度等。

1.2.2 因素選取

本文遵循科學性、真實性、可得性原則，參照文獻[9]和文獻[11]在人口、經濟、技術3個維度下選擇相應的宏觀影響因素。人口維度下選擇常住人口數量和城鎮化率兩個宏觀因素，經濟維度下選擇人均GDP和人均第三產業增加值兩個宏觀因素，技術維度下選擇建筑碳排放強度一個宏觀因素。

1.3 清遠市建筑碳排放Stirpat分析模型構建

基于清遠市建筑碳排放影響因素識別與選取情況，構建清遠市建筑碳排放Stirpat分析模型：

式中：Y——清遠市建筑碳排放量；X1——清遠市常住人口數量（萬人）；X2——清遠市城鎮化率（%），指城鎮常住人口數量占總常住人口數量的比例；X3——清遠市人均GDP（萬元/人）；X4——清遠市人均第三產業增加值（萬元/人）；X5——清遠市建筑碳排放強度（t/萬元），指清遠市建筑碳排放量與清遠市建筑業總產值的比值；B1、B2、B3、B4、B5——各因素的影響力指數，數值越高，代表相對應因素對環境的影響力越大；n——常數項。

2 數據來源與處理

2.1 清遠市建筑碳排放量計算

2.1.1 廣東省碳排放量計算

本文根據文獻綜述采用聯合國公認的碳排放計算法（IPCC法）計算廣東省能源消費碳排放：

式中：C——所有能源消費的碳排放量（萬t）；Qi——不同能源類型的能源消費量；Ei——各種能源的標準煤折算系數，取值參考《中國能源統計年鑒（2020）》；Fi——碳排放系數，取值參照中國《省級溫室氣體清單編制指南》。

2019年廣東省能源消費總量為34 142萬噸標準煤，分品種能源消費量和碳排放量如表1所示。

表1 2019年廣東省分品種能源消費量和碳排放量

2.1.2 清遠市建筑碳排放量計算

（1）公共建筑碳排放量計算。

《清遠統計年鑒（2022）》統計了清遠市全市“批發業、零售業、餐飲業及其他行業”和“交通運輸、倉儲和郵政業”的能源消費，這兩部分能源消耗就是公共建筑碳排放量的數據體現。由于服務業消耗95%的汽油與35%的柴油用于交通運輸，故應該將“批發業、零售業、餐飲業及其他行業”能源消耗扣除95%的汽油與35%的柴油[12]。

根據各種能源折算成標準煤的明細數據，可以推導出2019年廣東省各種能源中“95%的汽油與35%的柴油”占總量的8.89%。由于沒有清遠市各種能源消費量的具體數據，故本文均按照此比例（8.89%）扣除“批發和零售業、餐飲業及其他行業”中95%的汽油與35%的柴油消耗。

（2）居民建筑碳排放量計算。

《清遠統計年鑒（2022）》統計了清遠市全生活消費能源，此部分能源消費就是居民建筑碳排放量的數據體現，由于農業生產消耗的全部汽油以及居民生活消耗的95%的柴油用于交通運輸[12]，因此應該扣除全部汽油及95%的柴油消耗。清遠市2011—2021年能源消費情況如表2所示。

表2 清遠市2011—2021年能源消費情況 單位：萬噸標準煤

根據各種能源折算成標準煤的明細數據，可以推導出2019年廣東省各種能源中“全部汽油與95%的柴油”占總量的百分比13.5%。由于沒有清遠市各種能源消費量的具體數據，故本文均按照此比例（13.5%）扣除全部汽油以及95%的柴油消耗。

（3）正在建設建筑碳排放量計算。

根據《清遠統計年鑒（2022）》，計算2011—2021年建筑業能源消費量以及正在建設建筑碳排放量情況。

（4）清遠市建筑碳排放量計算。

將公共建筑碳排放量、居民建筑碳排放量和正在建設建筑碳排放量相加，可以得到清遠市建筑碳排放總量。

標準煤的碳排放系數按照國家發改委能源研究所推薦值為0.67取值，標準煤數量乘以其碳排放系數即可得到相應的碳排放量。

清遠市公共建筑使用階段的碳排放量如表3、圖1所示。

圖1 清遠市2011—2021年建筑碳排放總量

表3 清遠市2011—2021年建筑碳排放量 單位：萬t

由圖1可知，清遠市2011—2021年建筑碳排放總量整體呈上升趨勢，只有2012年和2021年呈現輕微下降趨勢，2011年建筑碳排放總量為124.0 萬t，2021年建筑碳排放總量為175.9 萬t，年平均增長率為4.18%。

2011—2012年建筑碳排放量由124 萬t下降至112.6 萬t，下降率為9.25%；2020—2021年建筑碳排放量由187.6 萬t下降至175.9 萬t，下降率為6.22%。

2.2 清遠市建筑碳排放影響因素數據收集

根據《清遠統計年鑒（2022）》可以統計出清遠市建筑碳排放各影響因素的數據，如表4所示。

表4 清遠市2011—2021年建筑碳排放影響因素數據

3 清遠市建筑碳排放影響因素分析

3.1 計算結果

模型摘要如表5所示。

表5 模型摘要

本文采用SPSS 26.0軟件對清遠市建筑碳排放Stirpat分析模型進行線性回歸及共線性診斷。

結果顯示，lnX1、lnX2、lnX3、lnX4變量的方差膨脹因子（VIF）均大于10，其中lnX3變量的VIF值最大為201.027。

因此，可以判斷清遠市建筑碳排放Stirpat分析模型中各變量存在嚴重的共線性。

回歸及共線性診斷結果如表6所示。

表6 回歸及共線性診斷結果

大量研究表明嶺回歸方法可以消除Stirpat模型的共線性，本文采用SPSS 26.0軟件對Stirpat模型進行嶺回歸擬合。清遠市建筑碳排放Stirpat模型嶺跡如圖2所示。

圖2 清遠市建筑碳排放STIRPAT模型嶺跡

由圖2可判斷，k=0.15時，lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5自變量的嶺跡圖趨于穩定且都大于0。因此，k取值0.15，對應的嶺回歸結果如表7所示。

表7 嶺回歸線結果

綜上，清遠市建筑碳排放Stirpat模型的擬合方程為：

由各影響因素的系數大小可知，常住人口數量對清遠市建筑碳排放的影響最大，其次是城鎮化率和建筑碳排放強度，人均GDP和人均第三產業增加值對碳排放的影響相對較小。

3.2 結果分析

清遠市常住人口數量對清遠市建筑碳排放量的影響最為顯著，其彈性系數為3.412%。說明增長1%的人口數量，會相應增加3.412%的建筑二氧化碳排放總量。不斷增長的人口需要更多的建筑面積和建筑場所活動量，從而導致更多的建筑碳排放量。

城鎮化率對清遠市建筑碳排放也有著較大的影響，其彈性系數為0.954%。即增長1%的城鎮化率，會相應增加0.954%的建筑碳排放量。城鎮化率的提高相應必然會增加清遠市建筑數量，從而導致更多的建筑碳排放量。

建筑碳排放強度對清遠市建筑碳排放量也有較大的影響，其彈性系數為0.885%。即增長1%的建筑碳排放強度，會相應增加0.885%建筑碳排放量。建造技術水平會直接體現在建筑碳排放強度上，建造技術水平較低時對應的建筑碳排放強度較高。

人均GDP的彈性系數為0.302%，即增長1%的人均GDP值，會相應增加0.302%的建筑碳排放量。人均第三產業增加值的彈性系數為0.116%，即增長1%的人均第三產業增加值，會相應增加0.116%的建筑碳排放量。因此，人均GDP和人均第三產業增加值對清遠市建筑碳排放的影響程度相對較小。

4 清遠市建筑碳排放減排措施分析

基于清遠市建筑碳排放影響因素提出5個方面減排措施。

人口發展：提高人口素質和居民低碳生活的意識；制定合理的能源價格，引導居民節能行為。

城鎮化發展：吸引技術勞動力，建設科技基礎；大力發展服務業，推進產業結構轉型。

經濟發展：創建新的低碳產業，促進高碳產業向低碳產業轉型，優化和升級清遠的產業結構；降低公共建筑的碳排放量，建立減排監管系統；開發清潔能源、改善能源結構等。

綠色建筑發展：實施綠色建筑全過程管理，提高綠色建筑的質量和水平，促進綠色建筑均衡發展，加快既有建筑的綠色設計，提高新建建筑的能源效率。

可再生能源應用：大力推廣太陽能熱水、太陽能光伏發電、自然采光照明、熱泵熱水、空調熱回收等多種可再生能源建筑應用的發展，推進可再生能源規模化應用。

5 結語

本文采用IPCC碳排放計算法對清遠市建筑碳排放展開測算，在識別和選擇影響清遠市建筑碳排放因素的基礎上，利用Stirpat模型建立了清遠市建筑碳分析模型，收集并處理了清遠市建筑碳排放影響因素數據，采用SPSS 26.0軟件分析了清遠市建筑碳排放的主要影響因素，并針對分析結果提出相應的減排措施建議。清遠市應該提高居民低碳生活意識，推進產業結構轉型與優化升級，做好城市規劃和綠色建筑規劃，大力推廣可再生能源應用對于減少建筑碳排放具有深遠意義。由于現有清遠市各種能源消費量統計數據的局限性，故本研究成果還有待進一步提高數據的準確性。