渠慎寧 郭朝先

(1.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院研究生院,北京100102;2.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所,北京100836)

基于STIRPAT模型的中國(guó)碳排放峰值預(yù)測(cè)研究3

渠慎寧1,2郭朝先2

(1.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院研究生院,北京100102;2.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所,北京100836)

利用STIRPAT模型對(duì)未來(lái)中國(guó)碳排放峰值進(jìn)行相關(guān)預(yù)測(cè)。首先,通過(guò)對(duì)中國(guó)30個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)分析展示目前我國(guó)各地碳排放的基本情況;其次,對(duì)中國(guó)1980-2008年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,從中得出我國(guó)總體碳排放趨勢(shì);再次,在先前回歸的基礎(chǔ)上對(duì)今后我國(guó)碳排放的峰值出現(xiàn)時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究發(fā)現(xiàn):技術(shù)對(duì)峰值的影響較為重要。若經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展速度較高,而碳排放強(qiáng)度下降速度相對(duì)較低,則不能在2050年內(nèi)出現(xiàn)峰值。同樣,若碳強(qiáng)度降低速度相比經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展速度為快,則會(huì)推動(dòng)排放提早達(dá)到峰值。按照目前發(fā)展趨勢(shì),若經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的同時(shí)保持碳排放強(qiáng)度合理下降,中國(guó)的峰值到達(dá)時(shí)間應(yīng)為2020-2045年之間。因此,保持碳排放強(qiáng)度的不斷下降對(duì)我國(guó)盡快出現(xiàn)碳排放峰值至關(guān)重要,加大清潔能源使用,減少傳統(tǒng)能源消耗應(yīng)是今后的重點(diǎn)工作任務(wù)。

STIRPAT模型;碳排放;峰值預(yù)測(cè)

針對(duì)目前國(guó)內(nèi)關(guān)于中國(guó)碳排放峰值預(yù)測(cè)的研究相對(duì)較少,學(xué)者們主要依托環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC曲線)對(duì)其進(jìn)行預(yù)估的現(xiàn)狀[1],本文利用STIRPAT模型對(duì)未來(lái)中國(guó)碳排放峰值進(jìn)行了相關(guān)預(yù)測(cè)。IPAT恒等式是研究能源經(jīng)濟(jì)和碳排放峰值的重要方法之一。IPAT恒等式最早由Enrlich與Holden于1971年提出,反映人口對(duì)環(huán)境壓力的影響。該方程將環(huán)境影響和人口規(guī)模、人均財(cái)富以及對(duì)環(huán)境毀壞的技術(shù)水平聯(lián)系起來(lái),建立4者之間的恒等式“IMPACT(I)=POPULATION(P)×AFFLUENCE(A)×TECHNOLOGY(T)”。式中,P代表人口;A代表財(cái)富;T代表技術(shù),也可指經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的能源效率;因變量 I代表排放量。IPAT恒等式的主要作用在于其可探求影響排放變化的幕后驅(qū)動(dòng)因素。隨后,Waggoner與Ausubel于2002年對(duì)IPAT恒等式進(jìn)行了衍生,將技術(shù)水平 T分為單位G DP所消耗的技術(shù)(C)與每單位技術(shù)對(duì)環(huán)境的影響(T)之積,得出“ImPACT”恒等式,即“I=PACT”。然而,Y ork等于 2002 年研究認(rèn)為,“IPAT”及“ImPACT”模型均存在一些局限性:當(dāng)分析問(wèn)題時(shí)僅改變一個(gè)因素,而保持其他因素固定不變,得出的結(jié)果即為該因素對(duì)因變量的等比例影響。為了修正IPAT模型的不足,分析人口對(duì)環(huán)境的非線性變化影響,Y ork等在IPAT模型的基礎(chǔ)上建立了STIRPAT(Stochastic Impacts by Regression on PAT)模型,即:

1 峰值研究簡(jiǎn)要回顧

國(guó)內(nèi)針對(duì)中國(guó)碳排放峰值預(yù)測(cè)的研究相對(duì)較少,學(xué)者們主要依托環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC曲線)對(duì)中國(guó)未來(lái)的碳排放量進(jìn)行預(yù)估。朱永彬等在內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型Moon2 Sonn基礎(chǔ)上對(duì)傳統(tǒng)的EKC理論進(jìn)行改進(jìn),首先從理論上得到了最優(yōu)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與能源強(qiáng)度之間存在倒U曲線關(guān)系的必要條件,即能源的產(chǎn)出彈性小于0.5;接著將投入產(chǎn)出分析得到的反映技術(shù)進(jìn)步下的能源強(qiáng)度代入模型,對(duì)中國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑進(jìn)行了預(yù)測(cè),同時(shí)得到了最優(yōu)增長(zhǎng)路徑下的能源消費(fèi)走勢(shì),進(jìn)而通過(guò)對(duì)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和不同能源品種的碳排放系數(shù)的預(yù)測(cè)和估計(jì),以及對(duì)分品種能源碳排放的匯總計(jì)算得到了中國(guó)未來(lái)能源消費(fèi)所產(chǎn)生的總的碳排放走勢(shì)。結(jié)果顯示,在當(dāng)前技術(shù)進(jìn)步速率下,我國(guó)分別在2043年和2040年達(dá)到能源消費(fèi)高峰和碳排放高峰。此外,其還對(duì)能源強(qiáng)度不同下降速率對(duì)能源消費(fèi)高峰的影響進(jìn)行模擬發(fā)現(xiàn),當(dāng)降速為4.5%-5%時(shí),能源高峰將出現(xiàn)在2040年前,此時(shí)的人均G DP為10萬(wàn)元左右,與OECD國(guó)家的高峰時(shí)收入一致,并發(fā)現(xiàn)提高可再生能源的比重可以明顯降低碳排放量,但對(duì)高峰年份到來(lái)的時(shí)間影響甚微[2]。

林伯強(qiáng)等采用傳統(tǒng)的環(huán)境庫(kù)茲涅茨模型模擬和在二氧化碳排放預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)兩種方法,對(duì)中國(guó)的二氧化碳庫(kù)茲涅茨曲線做了對(duì)比研究和預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)結(jié)果存在較大差異。通過(guò)對(duì)二氧化碳庫(kù)茲涅茨模型計(jì)量預(yù)測(cè)顯示中國(guó)的二氧化碳排放將在2020年左右經(jīng)過(guò)拐點(diǎn),之后隨著人均收入的增加而排放減少。而若先預(yù)估一次能源需求和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu),再預(yù)測(cè)出中國(guó)的二氧化碳庫(kù)茲涅茨曲線,所得結(jié)果顯示到2040年,中國(guó)的二氧化碳庫(kù)茲涅茨曲線并未出現(xiàn)倒U型。其采用對(duì)數(shù)平均迪式分解法(LMDI)和STIRPAT模型,分析影響中國(guó)人均二氧化碳排放的主要因素并解析了差異原因。其發(fā)現(xiàn)除人均收入外,能源強(qiáng)度,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)都對(duì)二氧化碳排放有顯著影響,特別是能源強(qiáng)度中的工業(yè)能源強(qiáng)度。這導(dǎo)致實(shí)證預(yù)測(cè)與二氧化碳庫(kù)茲涅茨模型的理論拐點(diǎn)不一致[3]。

姜克雋等利用IPAC模型,對(duì)我國(guó)未來(lái)中長(zhǎng)期的能源需求與溫室氣體排放情景進(jìn)行分析。其設(shè)計(jì)了基準(zhǔn)情景、低碳情景與強(qiáng)化低碳情景,并介紹了情景的主要參數(shù)和結(jié)果,以及實(shí)現(xiàn)減排所需的技術(shù),同時(shí)探討了中國(guó)實(shí)現(xiàn)低碳情景所需要的發(fā)展路徑。結(jié)果顯示:基準(zhǔn)情景下,中國(guó)化石燃料產(chǎn)生的碳排放將于2040年達(dá)到峰值;強(qiáng)化低碳情景下,中國(guó)將于2030年達(dá)到峰值[4]。

2 基本模型及數(shù)據(jù)處理

lnIi=a+blnPi+clnAi+dlnTi+ei(1)

式中:P代表人口;A代表財(cái)富;T代表技術(shù),指經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的能源效率或碳排放強(qiáng)度;因變量 I代表排放量。由于某些學(xué)者認(rèn)為排放量 I與經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)A間并非僅存在單一的一次線性關(guān)系,本文借鑒 Y ork等2003年采用的方法,藉此建立二次模型:

lnIi=a+blnPi+clnAi+d(lnAi)2+flnTi+ei(2)

若對(duì)技術(shù) T進(jìn)一步分解,可考慮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等變量對(duì)碳排放量的影響,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) C用工業(yè)增加值占G DP比重表示(見(jiàn)表1)。則模型可變?yōu)?

lnIi=a+blnPi+clnAi+d(lnAi)2+flnTi+glnCi+ei(3)

本文主要計(jì)算思路為:首先,通過(guò)對(duì)中國(guó)30個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)分析展示目前我國(guó)各地碳排放的基本情況;其次,依托對(duì)中國(guó)1980-2008年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸把握我國(guó)總體碳排放趨勢(shì);再次,在回歸的基礎(chǔ)上對(duì)今后我國(guó)碳排放的峰值出現(xiàn)時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè),同時(shí)提出一些減排措施與建議。

表1 模型各變量的說(shuō)明Tab.1 Descriptions of the variables

3 地域性碳排放情形分析

先采用中國(guó)2000-2007年30個(gè)省市的碳排放量、人口、人均 G DP、碳排放強(qiáng)度等面板數(shù)據(jù)來(lái)分析人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等變量對(duì)我國(guó)地域性碳排放量的影響。由于西藏相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失,故未采用。人均 G DP單位基準(zhǔn)為2000年不變價(jià),測(cè)算方法為先計(jì)算相關(guān)年份30個(gè)省市的人均G DP指數(shù)(1952=100),再利用其將各省人均G DP當(dāng)年價(jià)換算為2000年不變價(jià)。其中,各省市碳排放量采用IPCC提供的碳排放系數(shù)缺省值估算而來(lái)。

將模型(3)擴(kuò)展為面板模型形式:

注:括號(hào)內(nèi)為 t值,3:p<0.001。

其中,R2=0.999,p=0.000。反映各地區(qū)碳排放差異的的估計(jì)結(jié)果由表2給出。

從各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)看,工業(yè)增加值占 G DP比重較低的地區(qū)碳排放偏離程度為負(fù)值,低于全國(guó)碳排放平均水平,這里包括農(nóng)業(yè)增加值占 G DP比重較高的省市(如青海、寧夏、貴州、新疆等),及服務(wù)業(yè)增加值占 G DP比重較高的省市(如海南等)。工業(yè)增加值占G DP比重較高的地區(qū)碳排放偏離程度為正值,高于全國(guó)碳排放平均水平(如廣東、河南、江蘇、浙江、河北、遼寧、山東等)。從地域分布來(lái)看,東部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模較大,工業(yè)結(jié)構(gòu)偏重,能源消耗量較大,導(dǎo)致碳排放偏高,而對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向服務(wù)業(yè)的海南等地,碳排放則顯著較全國(guó)均值為低。相比東部地區(qū),中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)模較小,但近年來(lái)在“中部崛起”戰(zhàn)略的推動(dòng)下,工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資增加,能源消耗加大,致使碳排放仍較全國(guó)平均水平為高。西部地區(qū)由于工業(yè)發(fā)展水平較低,能源需求較少,促使碳排放較全國(guó)平均水平為低。

表2 各地區(qū)碳排放對(duì)固定影響偏離程度(a3i)的估計(jì)結(jié)果Tab.2 Estimate of the degree of deviation by regional carbon emissions

4 全國(guó)碳排放情形分析

進(jìn)一步利用全國(guó)序列數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)我國(guó)碳排放總量進(jìn)行估算。本文采用中國(guó)1980-2008年的碳排放量、人口、人均實(shí)際G DP、碳排放強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)來(lái)分析人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等變量對(duì)全國(guó)碳排放量的影響(此處人均G DP單位為人均G DP指數(shù),1978=100)。其中,全國(guó)碳排放量仍為利用IPCC提供的碳排放系數(shù)缺省值計(jì)算而來(lái)。

對(duì)方程(3)進(jìn)行回歸,得出以下結(jié)果:

其中,R2=0.999,D.W.=1.527。

比較上述方程變量系數(shù),對(duì)排放量作用最大的為碳排放強(qiáng)度,其次為人口,再次為人均 G DP。由于今后中國(guó)人口數(shù)量波動(dòng)較小,因此主要影響碳排放的變量為能源強(qiáng)度及人均G DP。

假定2009-2050年間人口、人均 G DP、能源強(qiáng)度等變量維持目前發(fā)展趨勢(shì),即年均增長(zhǎng)率為1980-2008年年均增長(zhǎng)率。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)C維持在區(qū)間[36.7%,43.9%]范圍內(nèi)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)C在1980-2008年間最低值為36.7%,最高值為43.9%。預(yù)測(cè)模型中假定產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)C取值不變,為一恒定值,因此對(duì)預(yù)測(cè)曲線走向并不影響,僅影響振幅。藉此,則可推算出2009-2050年碳排放量估計(jì)值范圍(見(jiàn)圖1)。圖1顯示,若維持目前發(fā)展模式,我國(guó)不能在2050年內(nèi)達(dá)到峰值。因此,若要實(shí)現(xiàn)碳排放于2050年內(nèi)達(dá)到峰值目標(biāo),需對(duì)人口、人均G DP、能源強(qiáng)度等變量增長(zhǎng)率進(jìn)行一定控制。筆者設(shè)定四種減排方案,以顯示出為使2050年內(nèi)碳排放達(dá)到峰值,各變量至少要控制到的增長(zhǎng)率(見(jiàn)表3)。如表3所示,減排方案1為人口年均下降4.5%,顯然不可能實(shí)現(xiàn);減排方案2要求人均G DP年均增長(zhǎng)率降至3.1%以下,對(duì)于處于工業(yè)化進(jìn)程中的我國(guó),則很難容忍這種較低的發(fā)展速度;減排方案3需碳排放強(qiáng)度年均下降9.1%,難度同樣較大,主要解決辦法是加大節(jié)能減排力度和新能源開(kāi)發(fā)利用的速度,但需為此付出巨大的轉(zhuǎn)型成本。鑒于人口增長(zhǎng)速度較難控制,筆者延伸出第四種減排方案,即同時(shí)控制人均G DP增長(zhǎng)率及碳排放強(qiáng)度。該方案顯示人均G DP年均增長(zhǎng)率需控制至5.1%以內(nèi),碳排放強(qiáng)度年均至少下降6%。相比前三種方案,該方案具備一定的可實(shí)施性,對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響相對(duì)較小,并顯示出了人均G DP增長(zhǎng)率與碳排放強(qiáng)度下降率之間的反向關(guān)系:要實(shí)現(xiàn)2050年內(nèi)出現(xiàn)峰值的目標(biāo),人均G DP與碳排放強(qiáng)度之間需有所取舍,若想保障較高的增長(zhǎng)速度必須伴隨著較高速度的碳排放下降,而若想承受較小的碳排放下降壓力必須承擔(dān)較低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的損失。

圖1 維持現(xiàn)狀模式下2009-2050年碳排放量預(yù)測(cè)(萬(wàn)t)Fig.1 2009-2050 Forecast of carbon emissions in current mode

表3 減排方案比較Tab.3 Comparison of emission reduction schemes

若選擇實(shí)施減排方案3與4,結(jié)合圖1,當(dāng)落實(shí)到具體地區(qū)時(shí),需要政府就不同地區(qū)進(jìn)行不同的減排路徑引導(dǎo)。對(duì)于北京、天津等東部地區(qū)中排放較少的省市,政府應(yīng)鼓勵(lì)其繼續(xù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,力爭(zhēng)盡快達(dá)到碳排放拐點(diǎn);對(duì)于江蘇、廣東、山東、河北等東部地區(qū)排放較多的省市,政府應(yīng)引導(dǎo)其加大產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與升級(jí),大力引進(jìn)先進(jìn)的清潔能源技術(shù),探索發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的能源與技術(shù);對(duì)于四川、河南、湖南、湖北等中部地區(qū),在實(shí)施“中部崛起”戰(zhàn)略,基礎(chǔ)投資不斷加大的同時(shí),政府應(yīng)引導(dǎo)其在生產(chǎn)建設(shè)中廣泛利用清潔能源,避免步入東部曾經(jīng)走過(guò)的“舊路”,打造中部“綠色崛起”的發(fā)展道路;對(duì)于新疆、青海、寧夏等西部地區(qū),盡管目前碳排放較全國(guó)平均水平為低,但其脆弱的生態(tài)環(huán)境要求“西部大開(kāi)發(fā)”的過(guò)程中仍應(yīng)重視環(huán)境和生態(tài)保護(hù),強(qiáng)化生態(tài)建設(shè),注重生態(tài)補(bǔ)償。政府應(yīng)更多發(fā)展資源節(jié)約型與環(huán)境友好型產(chǎn)業(yè),保障經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。

5 中國(guó)碳排放峰值路徑預(yù)測(cè)

為了預(yù)估2009-2050年CO2排放量,首先假定今后三種社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方案,即低、中、高模式。低發(fā)展模式假定人口、人均G DP等變量均按較低速度增長(zhǎng);中發(fā)展模式假定各變量變化速度適中;高發(fā)展模式假定各變量均按較高速度增長(zhǎng)。另根據(jù)這三種方案延伸設(shè)定出高中模式、高低模式、低中模式、中高模式與中低模式(延伸模式原為6種,去除了結(jié)果不切合實(shí)際的1種模式)。高中模式假定人口、人均 G DP按高速增長(zhǎng),而碳排放強(qiáng)度適中增長(zhǎng);高低模式假定人口、人均G DP按高速增長(zhǎng),而碳排放強(qiáng)度低速增長(zhǎng);低中模式假定人口、人均 G DP按低速增長(zhǎng),而碳排放強(qiáng)度適中增長(zhǎng);中高模式假定人口、人均 G DP按中速增長(zhǎng),而碳排放高速增長(zhǎng);中低模式假定人口、人均 G DP按中速增長(zhǎng),而碳排放強(qiáng)度低速增長(zhǎng)(見(jiàn)表4,表5)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)C維持在區(qū)間[36.7%,43.9%]范圍內(nèi),為一定值。由于該值不影響峰值出現(xiàn)時(shí)間,為了便于預(yù)測(cè),假定其值為36.7%。設(shè)定延伸模式的意義在于可通過(guò)與低、中、高模式的對(duì)比,探討技術(shù)對(duì)排放峰值出現(xiàn)時(shí)間的影響,為我國(guó)控制峰值出現(xiàn)時(shí)間提供參考。

表4 情景模式設(shè)定說(shuō)明Tab.4 Modes descriptions

表5 2009-2050年中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r假定Tab.5 2009-2050 socio2economic development assumption of China

情景模式中各變量的變化速度以先設(shè)定中模式為基準(zhǔn),低模式各變量增長(zhǎng)速度相對(duì)中模式稍低,而高模式則相對(duì)中模式稍高。人口增長(zhǎng)率設(shè)定的基本判斷為隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展人口增長(zhǎng)率將進(jìn)一步降低。中模式的設(shè)定參照聯(lián)合國(guó)(2009)對(duì)未來(lái)中國(guó)人口的預(yù)測(cè),中國(guó)人口將于21世紀(jì)30年代達(dá)到峰值,進(jìn)入21世紀(jì)40年代后人口逐步開(kāi)始負(fù)增長(zhǎng);低模式假定人口于21世紀(jì)20年代達(dá)到峰值,21世紀(jì)30年代后進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)階段;高模式則假定人口于2050年內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),人口增長(zhǎng)率隨時(shí)間逐步下降。人均G DP增長(zhǎng)率設(shè)定的基本判斷仍為隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展人均G DP增長(zhǎng)率將逐步降低。中模式下人均G DP增長(zhǎng)率參照許憲春(2002)對(duì)未來(lái)中國(guó)人均 G DP的預(yù)測(cè),至2050年人均 G DP為2008年人均G DP的10倍(約30 000美元),達(dá)到目前中等發(fā)達(dá)國(guó)家水平;低模式假定2050年人均G DP為2008年的6倍(約18 000美元),達(dá)到目前新興工業(yè)國(guó)家水平;高模式則假定2050年人均 G DP為2008年的16倍(約48 000美元),接近目前高度發(fā)達(dá)國(guó)家水平。碳排放強(qiáng)度增長(zhǎng)率設(shè)定的基本判斷為碳減排難度隨著時(shí)間的推移將逐步加大,即碳排放下降速度逐步降低。中模式假定至2050年中國(guó)碳排放強(qiáng)度較2005年下降80%;低模式假定至2050年中國(guó)碳排放強(qiáng)度較2005年下降70%;高模式則假定至2050年中國(guó)碳排放強(qiáng)度較2005年下降90%(見(jiàn)表6)。

表6 情景模式設(shè)定目標(biāo)Tab.6 Targets of the modes

代入回歸方程(3),利用Matlab模擬。模擬方法為選取若干整數(shù)年節(jié)點(diǎn)值,利用三次函數(shù)插值,從而擬合出較為平滑碳排放曲線,并由此測(cè)算出峰值出現(xiàn)時(shí)間與峰值額。分別預(yù)測(cè)出8種模式下未來(lái)中國(guó)碳排放情況,見(jiàn)表7。

比較8種模式下的碳排放量估計(jì),可以發(fā)現(xiàn):在低、中、高、低中、中高五種情景模式下中國(guó)碳排放峰值會(huì)出現(xiàn)。技術(shù)對(duì)峰值的影響較為重要,若經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展速度較高,而碳排放強(qiáng)度下降速度相對(duì)較低,則不能在2050年內(nèi)出現(xiàn)峰值(如高中、高低、中低模式)。同樣,若碳排放強(qiáng)度降低速度相比經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展速度為快,則會(huì)推動(dòng)排放提早達(dá)到峰值(如低中、中高模式)。由此可預(yù)計(jì),按照目前發(fā)展趨勢(shì),若經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的同時(shí)保持碳排放強(qiáng)度合理下降,中國(guó)的峰值到達(dá)時(shí)間應(yīng)為2020-2045年之間。而若經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的同時(shí)不重視碳排放強(qiáng)度的降低,則會(huì)導(dǎo)致峰值出現(xiàn)時(shí)間后延。因此,保持碳排放強(qiáng)度的不斷下降對(duì)我國(guó)盡快出現(xiàn)碳排放峰值至關(guān)重要,加大清潔能源使用,減少傳統(tǒng)能源消耗應(yīng)成為今后的重點(diǎn)工作任務(wù)。

表7 8種情景模式所得結(jié)果Tab.7 Results of 8 scene modes

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Forecast of Chinaπs carbon emissions based on STIRPAT model

QU Shen2ning1GUO Chao2xian2
(1.Graduate School of Chinese Academy of Social Sciences,Beijing 100102,China;2.Institute of Industrial Economics of Chinese Academy of Social Sciences,Beijing 100836,China)

Forecast research on Chinaπs carbon emissions is little.Scholars have largely relied on the Environmental Kuznets Curve(EKC curve)to estimate it.The paper uses STIRPATmodel to estimate Chinaπs carbon emissions infuture.First,panel data analysis on Chinaπs 30 provinces and cities are used to show Chinaπs basic conditions.Secondly,time series regression on Chinaπs 1980-2008 data is used to draw the trend.Thirdly,forecast of the peak time is given.We find that the impact of technology on the peak is important.If economy grows too fast,while the rate of decline in carbon intensity is relatively low,the peak will not be realized before 2050.Similarly,if the rate of carbon intensity reduction is faster than economic growth,the peak will be realized before 2050.According to the current trends,Chinaπs peak will arrive between 2020 and 2045.Therefore,maintaining the declining carbon intensityof carbon emissions is essential to realize the peak as soon as possible.Using more clean energy and reducing traditional energy consumption should be the focus of future tasks.

STIRPAT model;carbon emissions;peak forecast

F206

A

1002-2104(2010)12-0010-06

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.12.003

2010-11-12

渠慎寧,博士生,主要研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)。

3該文是國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目(編號(hào):09&ZD035)以及中國(guó)社會(huì)科學(xué)院重大課題“全球競(jìng)爭(zhēng)格局變化與中國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)”的階段性成果。

(編輯:李 琪)