山東省建筑業碳排放影響因素及峰值預測

畢文麗，任曉宇

(山東理工大學 建筑工程學院，山東 淄博 255049)

為實現碳排放峰值的目標,各行業主體正采取有效措施降低溫室氣體排放。據相關數據的統計,建筑業能耗約占整個社會能耗的1/3左右[1],建筑業作為能源消耗大戶,降低其能耗在很大程度上決定了中國能否如期實現碳達峰。自2000年以來,山東省碳排放一直在全國排名前列,該地區二氧化碳平均增速大于全國平均水平[2],同時以制造業和重化工業為主的工業結構特征,使得該地區面對巨大的減排壓力。那么,哪些因素對建筑業碳排放起到一定貢獻?未來政策調節哪些因素可以有效減少碳排放強度?關于以上問題的有效解答對于如期實現碳達峰、碳中和,加快生態文明體制改革,建設美麗中國,具有現實意義。

鑒于此,本文依據時間序列將對山東省建筑業碳排放總量進行核算,選取主要指標構建建筑業碳排放影響因素模型;同時利用情景分析法,模擬山東省建筑業未來碳排放量變化情況,分析在不同變化速率下,各影響因素對山東省建筑業碳達峰出現時間和峰值造成的影響。旨在分析并預測山東省建筑業節能減排潛力,為政策的提出和落實提供理論依據,以期為全國力爭于2030年實現碳達峰目標提供可行的理論參考。

1 研究方法

1.1 碳排放系數法

為計算建筑業能源碳排放總量,本文采用2006年聯合國政府間氣候變化專門委員會[IPCC]發布的國家溫室氣體清單指南第二卷(能源)給出的參考計算公式,如式(1)所示:

(1)

本研究所涉及能源指《中國統計年鑒》之“按行業分能源消費量”,包含煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、電力等9種能源。

1.2 STIRPAT模型

STIRPAT模型是Thomas等[3]依據IPAT模型進行轉變生成的一種隨機模型,該模型具有較強靈活性和拓展性,是研究碳排放影響因素的主流方法之一。該模型引入指數用于分析人文因素對環境的非等比例影響,而且加入了隨機干擾項,對碳排放影響進行隨機估計,克服了IPAT等式中影響因素于環境壓力只能進行等比例變化的局限性。STIRPAT模型表達式如下[4]:

I=aPbAcTde,

(2)

式中:I為影響環境的因素;P為人口因素;A為富裕程度;T為技術水平;a為模型的系數;b、c、d為各自變量指數,根據彈性系數概念,P、A、T每發生1%的變化,將分別引起I發生b%、c%、d%的變化;e為隨機誤差[5]。

1.3 情景分析法

情景分析法(scenario analysis,簡稱SA)近年來在碳排放預測中得到廣泛應用,它在假定某種現象或某種趨勢將持續到未來的基礎上,通過定性分析與定量分析相結合,對預測對象未來可能出現的各種可能方案或引起的后果做出詳細、嚴密的推理預測,其最大優勢就是可以合理預測未來碳排放量的變化,避免過高或過低估計未來的變化及影響[6]。

2 模型構建與數據來源

2.1 指標選取

本研究在STIRPAT模型的基礎上,針對山東省建筑業碳排放現狀,構造STIRPAT拓展模型,建立影響建筑業碳排放的指標體系。

1)人口規模。有研究表明,人口規模是影響碳排放最重要的因素[7]。大部分研究都以常住人口數量和城鎮化水平表示人口規模,而建筑業作為勞動密集型產業用行業從業人員表示更為直接。建筑業從業人員一方面可以反映建筑行業對社會就業的吸收程度,進而反映出行業的能源消耗程度,另一方面勞動者施工水平的高低也會對碳排放產生影響。

2)富裕程度。隨著經濟發展的不斷提高,帶來人們的生活越好,對各類能源需求也越來越高。另外,經濟增長在一定程度上帶來建筑碳排放總量的增長,能源利用效率的提高會降低建筑二氧化碳排放量[8]。對于建筑業來說,人均GDP水平和人均可支配收入可以很好地反映行業整體的經濟發展水平。

3)技術水平。技術水平作為衡量建筑業碳排放的重要因素。對于建筑業來說,可以通過建筑業碳排放強度、能源強度反映行業的技術水平。能源強度越低,表示建筑業煤炭能源的利用效率越高;而建筑業碳排放強度越低,表示單位建筑業產值產生的碳排放越低,意味著建筑業施工技術水平較高。

4)結構因素。聯合國政府間氣候變化專門委員會[IPCC]發布的指南中對能源結構的表述為煤炭消耗量占能源消耗總量,能源結構越高,表示碳排放量越多。同時,從產業比例來看,現階段山東省產業正處于“二、三、一”到“三、二、一”轉型的關鍵時期[9],以建筑業為主的高碳產業正不斷調整。基于山東省能源結構偏煤,產業結構偏重的客觀實際,本文認為能源結構、產業結構對于建筑行業碳排放的影響也不容忽視,所以將結構變量引入STIRPAT模型。

2.2 影響因素篩選及模型構建

在影響因素分析時,考慮到指標選取存在重復性,為避免在后續模型計算時產生共線性影響結果,本研究先將影響因素納入模型再篩選,科學取舍,結果見表1。

表1 變量定義及篩選

通過輸出結果可知,除各自變量與建筑碳排放之間存在較高的相關關系外,自變量之間同樣存在較高的相關關系,采用逐步回歸法對控制變量進行初步篩選,選取出對建筑業碳排放擬合最好的解釋變量,p值見表1,共輸出3個模型,依次加入的變量是人均GDP、建筑碳業排放強度和產業結構,模型3的調整系數R2為0.999,逐步回歸分析終止得到當前最優的回歸方程。用進入回歸法顯示建筑業從業人員、人均GDP、建筑碳排放強度、能源結構和產業結構影響顯著。最后,將篩選出的5個變量進行回歸檢驗,統計檢驗結果顯著。因此可將上述5個因素納入方程,分別是人口因素建筑業從業人員(CP)、經濟因素人均GDP(PG)、技術因素建筑業碳排放強度(CI)、結構因素能源結構(ES)、產業結構(IS),而因變量為山東省建筑業碳排放量(E),篩選的5個變量也正對應拓展STIRPAT模型中4個評價體系,驗證了該模型理論維度選擇的合理性。

依據上述影響因素選擇,在拓展STIRPAT模型基礎上構建出指標與建筑業碳排放量關系的計量經濟模型。將建筑業碳排放量作為被解釋變量,引入建筑業從業人員、人均GDP、建筑業碳排放強度、能源結構以及產業結構作為解釋變量,為降低模型中可能存在的異方差影響,本文將所有變量進行對數化處理,得出具體模型見式(3):

lnE=lna+b(lnCP)+c(lnPG)+

d(lnCI)+f(lnES)+g(lnIS)+lne。

(3)

2.3 數據來源

山東省建筑業能源消耗數據來源于《中國能源統計年鑒》(2005—2020)[10](2020年后數據暫未更新),計算過程中涉及的單位熱值含碳量與碳氧化率來源于《省級溫室氣體清單編制指南》(發改辦氣候[2011]1041號),能源的平均低位發熱值來源于《綜合能耗計算通則》(GB/T 2589—2020),標煤的CO2排放因子值為國家發展和改革委員會能源研究所推薦值。各指標數據均來自于《山東省統計年鑒》(2005—2020)[11]。

3 檢驗結果分析

3.1 山東省建筑業碳排放分析

本文基于山東省建筑業能源消耗數據,利用碳排放系數法對山東省2004—2019年建筑業碳排放量進行測算,如圖1所示。

圖1 山東省2004—2019年建筑碳排放量

從圖1中可以看出,山東省建筑業碳排放量總體呈上升趨勢并逐年放緩,年平均增長率為6.33%。山東省建筑業碳排放大致可以分為三個階段,第一階段為2004年至2008年,該階段建筑業碳排放量增長緩慢,主要原因在于該時期全球經濟低迷,建筑業發展緩慢。2005年,山東省人民政府印發《關于加快建筑業改革和發展的意見》[12],全省建筑業也在穩步發展,隨后碳排放量增長幅度開始放緩甚至有所下降,主要原因在于受到金融危機的挑戰,經濟增長緩慢,建筑業發展也因此受阻。第二階段為2009年至2011年,該階段山東省建筑業碳排放呈現剛性增長態勢,建筑業能源消耗量大,對原煤、汽油等能源的依賴性強,而這些能源熱值高,會產生大量的溫室氣體,碳排放量持續走高,年均增長率為8.55%。2011年山東省建筑業碳排放量達到小高峰,約8.17萬t。2012至2019年為第三階段,該階段較之前增速有放緩之勢,年均增長率為3.57%。主要原因在于該時期建筑業能耗降低,對原煤、柴油、液化石油氣等能源消耗降低,電力成為能源消耗和二氧化碳排放的主要領域。同時,政府在“十二五”、“十三五”時期制定了《控制溫室氣體排放工作實施方案》,大力推進節能降耗,控制非能源活動溫室氣體排放,加快節能環保產業的政策,電力結構明顯優化,對控制碳排放起到了顯著的正向作用。

3.2 多重共線性檢驗

在核算了山東省2004—2019年建筑業碳排放量的基礎上,本研究通過構建可拓展的STIRPAT模型,進一步探究人口規模、經濟水平、技術因素以及結構因素對于建筑業碳排放量的影響。為避免“偽回歸”,首先利用SPSS 26.0對數據做多元線性回歸,初始回歸結果見表2。人均GDP和建筑業碳排放強度因素的方差膨脹因子(VIF)均遠大于最高容忍度10,意味著變量之間存在著多重共線性問題,最小二乘法無偏估計不適合用于對該地區建筑業碳排放影響因素的解釋說明,因此可以考慮選用能夠解決多重共線性問題的嶺回歸分析進一步研究。

3.3 嶺回歸分析

為了消除模型中的共線性問題,本文采用有偏估計嶺回歸函數對模型進行重新擬合。輸出嶺跡圖如圖2所示,發現當嶺參數k≥0.35時,各回歸系數的估計值基本上都能達到相對穩定。因此,根據k取值原理,取k=0.35時的嶺回歸結果確定隨機模型,回歸結果見表3。

表2 最小二乘回歸方法診斷多重共線性結果

表3 Ridge回歸結果(k=0.35)

圖2 嶺跡圖

嶺回歸結果表明,所有變量均通過了1%的顯著性水平檢驗,模型顯著性檢驗R2=0.949,sigF為0.000。表明模型的擬合優度較高;顯著性p值<1%,表明擬合的多重線性回歸模型非常顯著且具有統計學意義;從運行結果還可以看出模型的常數項和各變量的顯著性水平均滿足p<5%,表明有充分理由認為選取的解釋變量能夠解釋山東省建筑業碳排放量變動;且回歸系數的符號均具有合理的經濟學解釋。最終得到山東省建筑業碳排放和影響因素的擬合方程見式(4):

lnE=10.632+0.299lnCP+0.145lnPG-

0.168lnCI+0.420lnES+0.747lnIS。

(4)

從回歸結果可以看出,結構因素對山東省建筑業碳排放影響最大,其次是人口規模、技術因素和經濟水平。建筑業碳排放量的貢獻程度由大到小依次為:產業結構(41.99%)、能源結構(23.61%)、建筑業從業人員(16.81%)、建筑業碳排放強度(9.44%)、人均GDP(8.15%)。其中,建筑業碳排放強度因素對碳排放起到抑制作用,但這種抑制并不明顯,其他因素對建筑業碳排放增長均呈現正向作用。

4 山東省建筑業碳排放預測分析

4.1 模型預測

基于回歸分析結果和實際測量數據,對山東省2004—2019年建筑業碳排放量進行擬合比較,如圖3所示。對比結果看出,平均誤差絕對值為4.63%,可以看出模擬值與實測值基本吻合,總體結果在可接受范圍內,說明預測模型具有一定的實際意義,符合山東省經濟社會發展規律。

圖3 山東省建筑碳排放量預測值與實測值對比

4.2 情景參數設定

結合山東省建筑業的能源消費實際情況與發展趨勢,本文假設建筑業碳排放發展趨勢分別有基準、減排、低碳和高碳四種情景,并將影響建筑業各指標因素設為低速、中速和高速三種碳排放情況。第一類基準情景:根據目前的經濟增長趨勢與減排力度,結合“十四五”規劃中提出的目標進行設定,基本上不對建筑業進行調整。第二類減排情景:著重優化產業及能源結構,采取低能耗低排放政策,實現“雙碳”目標。第三類低碳情景:著重提高全民節能意識,此時控制人口及經濟增長,其他指標設置為高速碳排放狀態。高碳情景下將各指標設置為中高速碳排放狀態。四大類情景模式下又細分為11種情景,旨在探究各影響因素處于不同變化速率時,碳達峰出現時間和達峰量的變化,具體設置見表4。

表4 不同情景下碳排放模式設置

本文以2019年數據為基礎,綜合考慮相關政策依據以及減排政策實施難度的情況,預測周期設置到2050年。首先設定基準情景下各影響因素的年均變化率,然后在其基礎上依據合理假設做出一定變動調整,各指標參數的變化率與五年規劃期對應,不同情境下各因素的情景設定具體如下:

1)建筑業從業人員。基于歷史數據分析,2004—2019年山東省建筑業從業人員年均增長2.32%,近幾年增長率有所減緩,這與建筑行業發展有關,近幾年山東省人口老齡化問題日趨嚴重,低碳政策推動加上疫情影響,建筑業行業作為密集型行業,不再享有廉價勞動力的優勢,行業人員流失,但年均增長率雖短暫下降,但長遠來看總體人數仍正向增長。鑒于此,本文設定基準情景在第一階段人口年均增長率為2%,低速和高速狀態分別設定1%和3%;之后各階段增速逐年降低,高排放情景下就業人數增速始終為正值。

2)人均GDP。通過歷史數據分析,2004—2011年的山東省人均GDP年均增長率為13.69%,2012—2019年年均增長率為5.85%,可以看出,人均生產總值雖然每年穩步增長,但是增速正在逐漸放緩。因此,結合人口預期發展,本文預測人均GDP增長速率仍保持放緩趨勢,但總體保持一定增長,按此目標推算人均GDP增速6.2%作為基準發展情景。其他各情景下的人均GDP每5年變化2%,對應5年政策規劃,之后每階段等差遞減0.5%。

3)建筑業碳排放強度。2004—2019年,山東省建筑業碳排放強度年均下降4.97%,在“十三五”期間,山東省著力推動建筑行業綠色低碳行動,該時期建筑碳排放量平均增長率為7.51%,整體建筑業碳排放強度呈下降趨勢,在“十三五”期間山東省建筑業碳排放強度比“十二五”期間下降幅度有放緩趨勢,這與經濟的發展密切相關,經濟發展水平速度高于建筑業碳排放速度。因此,本文將2020—2025年建筑業碳排放強度中速率設定為-2.5%,低速率和高速率等差變化1%,之后每階段下降0.5%。

4)能源結構。從2007年至今,山東省建筑業能源結構一直處于70%以上,政府提出在“十四五”期間,能源消費總量控制在4.54億t標準煤左右,煤炭消費量控制在3.5億t左右,但從整體來看,隨著工業化和城鎮化進程的不斷加快,以煤為主的能源消費結構還將在一段時間內保持穩定。綜上所述,本文設定基準情景下第一階段煤炭消耗占總能源消耗的比重為68%,低速率和高速率同樣以中速率為基準上下浮動。

5)產業結構。“十三五”期間,山東省產業結構年均增長率為3.05%,比“十二五”期間增長近10倍,2019年達到7.84%。通過模擬回歸山東省產業結構與人均GDP的關系,發現山東省產業結構隨經濟增長呈三次曲線關系,先上升,后下降,然后隨人均GDP的增長還有可能繼續上升。因此,本文設定基準情景下第一階段下建筑業增加值占GDP的比重為9%,結合山東省產業結構優化實際情況,調整第一階段中速率為1%,低速率和高速率分別遞減1%,之后每個階段依據現實情況進行不同調整。

4.3 碳達峰預測趨勢分析

基于STIRPAT拓展模型以及上述不同情景參數的設定對山東省建筑業2020—2050年的碳排放量進行預測分析,結果如圖4所示。

(a)基準情景碳排放量預測 (b)減排情景碳排放量預測

從預測結果可以看出,不同情景下山東省建筑業碳達峰出現時間不同達峰值也有所差異,出現時間介于2030至2045年。基準情景下,情景1如果保持中等速率維持發展下去,在2040年出現碳峰值,碳峰值為126 615.483 t,情景2下碳峰值在2035年出現,碳峰值為110 276.418 t,兩種模式下都沒有如期實現碳達峰。減排情景下,情景3和情景4都在2030年實現了碳達峰,碳峰值分別為102 129.043 t和105 280.380 t,減排情景下建筑碳排放量峰值將比基準情景提早約5 a實現,且峰值量也會有一定幅度的降低,而情景5沒有出現碳達峰,主要原因在于人口規模的高速增長產生的碳排放量遠大于優化能源及產業所降低的碳排放量。低碳情景下,碳達峰分別在2035年和2040年出現,但這是一種以犧牲經濟發展為代價來實現碳峰值的方式,并不符合建筑行業未來的發展趨勢。高碳情景下,建筑業碳排放呈粗放的形式發展,三種情景在預測的時間內沒有出現峰值。

對比分析結果說明,經濟的發展會導致建筑業碳排放量增長,也會導致碳達峰延遲出現,當人口規模和經濟發展處于中高速發展時,碳排放很難在2030年實現碳達峰,當能源結構、建筑碳排放強度和產業結構處于低速發展狀態時,可以有效緩解二氧化碳排放量,碳達峰也能如期到來,情景2、情景6、情景7和情景8雖然沒能如期實現碳達峰,但后期通過加強低碳政策,強化產業轉型力度也能有效緩解山東省未來建筑碳排放總量的增長。

5 結論與建議

本文采用碳排放系數法測算了2004—2019年山東省建筑業碳排放量,基于拓展STIRPAT模型對山東省建筑業碳排放的影響因素進行分析,并構建情景分析模型,在對建筑業碳排放走勢的基本參數進行合理設定后,基于山東省頒布的相關政策文件,設定11種情景來預測未來三十年山東省建筑碳排放發展情況。得出以下結論及建議:

1)在預測的11種情景中,情景4更符合山東省建筑業未來減排趨勢。到2030年,能源結構要控制在62%左右,即每年需降低1.3%,建筑業碳強度每年降低2.8%,產業結構控制在8.8%左右。綜合11種情景模式來看,控制人口漲幅,加速優化能源結構和產業結構,降低對煤炭的依賴程度,降低碳排放強度,是2030年達到碳排放峰值年的關鍵控制指標,也是山東省實現“氫動走廊”的重要方向。

2)山東省作為工業大省,能源結構目前仍以煤炭為重,能源結構對建筑碳排放起到不小的影響,能源結構優化調整仍需要很長一段時間;另外,建筑碳排放整體處在上升階段,但是建筑碳排放強度總體呈下降趨勢,表明山東省建筑節能降耗成效顯著。建筑產業要想如期實現“碳達峰”,需要強化減排政策,加快產業轉型優化調整能源結構。

不足與展望:由于山東省各地市的建筑行業相關能源消耗數據的缺乏,本文無法進一步研究各地市建筑業能耗與碳排放的空間影響關系等內容。因此,未來可以通過更先進的實地測量技術或創新理論方法,利用大數據分析解決問題,進而可以從微觀層面探討各地市建筑業產生碳排放情況,更深入探討省內各地市之間建筑業碳排放的內在空間聯系等,提出更科學合理的動態減排路徑,因地制宜的推進“雙碳”目標。