崔艷芳，張國(guó)興，2

（1.華北水利水電大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南 鄭州 450046；2.華北水利水電大學(xué) 黃河流域生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展研究中心，河南 鄭州 450046）

1 引 言

資源型城市作為重要的能源保障基地為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)，但其經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的高污染、高排放特征明顯。利用中國(guó)碳排放數(shù)據(jù)庫(kù)（CEADs）2019年的數(shù)據(jù)計(jì)算，中國(guó)1／3的碳排放來(lái)自資源型城市，其人均碳排放量比非資源型城市高16.1%，單位GDP能耗是非資源型城市的1.6倍。可見(jiàn)，資源型城市的碳減排壓力巨大。然而，當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)碳排放的研究多為工業(yè)、建筑業(yè)以及交通運(yùn)輸業(yè)等［1－4］，研究區(qū)域多集中于全國(guó)、省域、縣域等層面［5－8］，對(duì)資源型城市碳排放研究相對(duì)較少，對(duì)黃河流域資源型城市的研究更為少見(jiàn)。黃河流域生態(tài)環(huán)境脆弱，流域內(nèi)城市中半數(shù)以上屬于資源型城市［9］，緩解經(jīng)濟(jì)發(fā)展與節(jié)能減排之間的矛盾是黃河流域資源型城市當(dāng)前亟待解決的問(wèn)題。探討黃河流域資源型城市碳排放的影響因素并進(jìn)行達(dá)峰預(yù)測(cè)，進(jìn)而提出針對(duì)性的減排建議，對(duì)于雙碳背景下推動(dòng)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展及地區(qū)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型具有重要意義。

2 研究方法

2.1 碳排放的核算方法

由于缺少部分地級(jí)市能源消費(fèi)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息，因此無(wú)法使用聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)（IPCC）公布的方法估算碳排放量?？紤]到數(shù)據(jù)來(lái)源的一致性，參考已有文獻(xiàn)，對(duì)黃河流域資源型城市碳排放量采用如下方法估算［10］：

式中：C為碳排放量；G為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；T為能源消耗強(qiáng)度；2.493為標(biāo)準(zhǔn)煤的二氧化碳排放系數(shù)。

2.2 擴(kuò)展STIRPAT模型

STIRPAT模型是Dietz等［11］在IPAT模型的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，計(jì)算公式為

式中：I、P、A、T1分別為環(huán)境指標(biāo)、人口、富裕度、技術(shù)，其中富裕度用人均GDP表示，技術(shù)用能源消耗強(qiáng)度表示；a為模型系數(shù)；b、c、d分別為各自變量的指數(shù)；e為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為降低自變量間的異質(zhì)性影響和便于后續(xù)分析，York等［12］對(duì)STIRPAT模型取自然對(duì)數(shù)，使式（2）變?yōu)?/p>

中國(guó)城鎮(zhèn)化水平隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展不斷提升，城鎮(zhèn)人口創(chuàng)造了較高的經(jīng)濟(jì)收入，但也造成了嚴(yán)重的環(huán)境污染。同時(shí)，地區(qū)碳排放與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有著密切的聯(lián)系，近年來(lái)資源型城市積極進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型以緩解第二產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的環(huán)境壓力。參考已有文獻(xiàn)［13］在衡量富裕度和技術(shù)水平時(shí)分別引入城鎮(zhèn)化率（U）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（S），將STIRPAT模型擴(kuò)展為

式中：β1、β2、β3、β4、β5為系數(shù)。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由輸入層、隱含層和輸出層三部分構(gòu)成，輸入和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為指標(biāo)數(shù)量，指標(biāo)選取基于STIRPAT模型，故輸入層和輸出層指標(biāo)數(shù)量分別為5和1。對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱含層神經(jīng)元數(shù)量的確定，參照如下經(jīng)驗(yàn)公式［14］進(jìn)行計(jì)算：

式中：n和m分別為輸入、輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；h為常數(shù)，取值范圍為［1，10］。

2.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文根據(jù)《全國(guó)資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013—2020年）》選取黃河流域37個(gè)資源型城市，相應(yīng)數(shù)據(jù)來(lái)源于各?。▍^(qū)）2001—2021年統(tǒng)計(jì)年鑒，部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于EPS數(shù)據(jù)庫(kù)，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)采用插值法補(bǔ)齊，并以2000年為基期對(duì)價(jià)格指標(biāo)進(jìn)行平減處理。

3 結(jié)果與分析

3.1 碳排放影響因素分析

3.1.1 碳排放現(xiàn)狀分析

黃河流域資源型城市2000—2020年碳排放量整體呈現(xiàn)波動(dòng)上升的態(tài)勢(shì)（見(jiàn)圖 1），但在2013—2016年出現(xiàn)短暫下降，可能是《全國(guó)資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013—2020年）》的出臺(tái)使資源型城市加強(qiáng)對(duì)生態(tài)問(wèn)題的重視，進(jìn)而帶來(lái)碳排放量短期下降的現(xiàn)象。2016年后碳排放量又開(kāi)始緩慢上升。為探討其影響機(jī)制，進(jìn)一步對(duì)其影響因素進(jìn)行深入分析。

圖1 黃河流域資源型城市2000—2020年碳排放量

3.1.2 影響因素分析

本文首先選擇ADF檢驗(yàn)方法對(duì)序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，由表1可知，相關(guān)變量二階差分的ADF檢驗(yàn)均達(dá)到5%的顯著水平，進(jìn)而通過(guò)Johansen檢驗(yàn)證實(shí)變量間存在協(xié)整關(guān)系，即變量間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

表1 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

人口、富裕度和技術(shù)三者間存在一定的相互影響和制約，且檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)解釋變量間存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性（見(jiàn)表 2），為解決該問(wèn)題，本文采用嶺回歸方法進(jìn)行分析。嶺回歸是在最小二乘法的基礎(chǔ)上進(jìn)行的算法改進(jìn)，是專(zhuān)用于共線(xiàn)性數(shù)據(jù)分析的回歸方法。通過(guò)測(cè)算，確定嶺參數(shù)k為0.02，回歸結(jié)果見(jiàn)表3。

表2 普通最小二乘法回歸結(jié)果

表3 嶺回歸估計(jì)結(jié)果

STIRPAT模型具體可以表示為

根據(jù)式（6）可以得出：人口規(guī)模、人均GDP、城鎮(zhèn)化率及單位GDP能耗對(duì)黃河流域資源型城市碳排放量的增加有促進(jìn)作用，以上因素每增大1%，碳排放量分別平均增大1.275%、0.449%、0.43%、0.025%；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)碳排放量的增加有抑制作用，其每增大1%將引起碳排放變動(dòng)－0.856%。人口規(guī)模對(duì)碳排放的影響最大，這與以往學(xué)者針對(duì)黃河流域的研究結(jié)論相同［3，15］，可能因?yàn)槿丝谠鲩L(zhǎng)不僅會(huì)直接增加對(duì)能源資源的消耗，還會(huì)通過(guò)增加對(duì)其他商品、服務(wù)等的需求間接加大對(duì)能源資源的消耗。能源消耗強(qiáng)度對(duì)碳排放的影響最小，王瑛等［16］認(rèn)為能源消耗強(qiáng)度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人才充足、科技能力強(qiáng)的地區(qū)碳排放影響更明顯，而資源型城市技術(shù)水平相對(duì)較低，促進(jìn)能源消耗強(qiáng)度降低的因素中技術(shù)含量不足，導(dǎo)致能源消耗強(qiáng)度對(duì)資源型城市碳排放影響最小。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)碳排放的抑制作用顯著，說(shuō)明積極進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)是資源型城市實(shí)現(xiàn)碳減排的重要途徑。整體來(lái)看，黃河流域資源型城市技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的抑制作用無(wú)法抵消人口和經(jīng)濟(jì)因素帶來(lái)的增大作用。

3.1.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證以上回歸結(jié)果的可靠性，參考已有文獻(xiàn)［9］，將黃河流域37個(gè)資源型城市分為上、中、下游，并運(yùn)用k＝0.02的嶺回歸對(duì)不同區(qū)位的碳排放影響因素進(jìn)行分析，回歸結(jié)果見(jiàn)表4。研究發(fā)現(xiàn)，在不同地理區(qū)位解釋變量對(duì)碳排放的影響與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，也驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的有效性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

3.2 碳排放情景分析

使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)時(shí)，隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)分別選擇tansig和purelin，訓(xùn)練函數(shù)為trainlm。先將樣本隨機(jī)分為15組訓(xùn)練樣本和6組測(cè)試樣本，進(jìn)一步通過(guò)多次訓(xùn)練調(diào)整確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。最終確定該模型結(jié)構(gòu)為5－4－1，其訓(xùn)練樣本平均絕對(duì)誤差為11.27，平均相對(duì)誤差為0.008，均方誤差為167.92，R2為0.99，訓(xùn)練結(jié)果及測(cè)試結(jié)果良好（見(jiàn)圖2、圖 3）。

圖2 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

圖3 BP網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果

情景分析在預(yù)測(cè)碳排放未來(lái)變化趨勢(shì)時(shí)應(yīng)用十分普遍，本文參考以往學(xué)者的相關(guān)研究和發(fā)布的相關(guān)政策文件設(shè)置各解釋變量的變動(dòng)參數(shù)。通過(guò)分析可知，人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)水平均對(duì)碳排放具有重要影響，但考慮到在既定的政策方針和經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下人口因素和經(jīng)濟(jì)因素很難進(jìn)行人為調(diào)控，因此本文通過(guò)調(diào)節(jié)技術(shù)水平參數(shù)預(yù)測(cè)不同情景下的碳排放情況。

（1）人口規(guī)模。通過(guò)對(duì)黃河流域37個(gè)資源型城市2000—2020年的人口規(guī)模統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前研究區(qū)域的人口總量呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，但增長(zhǎng)趨勢(shì)在逐漸放緩，人口年均增長(zhǎng)率在“十一五”“十二五”“十三五”期間分別為0.97%、0.33%、0.05%。參考劉媛等［17］、張現(xiàn)苓等［18］的研究結(jié)果，并結(jié)合黃河流域資源型城市人口發(fā)展的實(shí)際情況，將人口規(guī)模年均增速設(shè)定為：2021—2025年為0.2%，2026—2030年為0.05%，2031—2035年為－0.05%。

（2）人均GDP。人均GDP增速與經(jīng)濟(jì)增速具有高度一致性，基于當(dāng)前供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景，隨著時(shí)間的推移中國(guó)經(jīng)濟(jì)將長(zhǎng)期維持在中低速增長(zhǎng)。參考《中國(guó)與新氣候經(jīng)濟(jì)報(bào)告》以及有關(guān)學(xué)者對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)的研究與預(yù)測(cè)［19－20］，并結(jié)合研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)際情況，本文對(duì)預(yù)測(cè)期內(nèi)人均GDP變化速率進(jìn)行合理設(shè)置（見(jiàn)表 5）。

表5 黃河流域資源型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展年均參數(shù)變化速率設(shè)置 %

（3）城鎮(zhèn)化率。部分學(xué)者認(rèn)為中國(guó)到2035年城鎮(zhèn)化率為70%左右［21－22］，杜修立等［23］認(rèn)為2035年中國(guó)城鎮(zhèn)化率將達(dá)到77.29%。本文綜合參考以上學(xué)者觀點(diǎn)，并結(jié)合研究區(qū)域?qū)嶋H情況，對(duì)預(yù)測(cè)期內(nèi)城鎮(zhèn)化率變化速率進(jìn)行合理設(shè)定（見(jiàn)表 5）。

（4）第三產(chǎn)業(yè)占比。2000—2020年黃河流域資源型城市第三產(chǎn)業(yè)占比呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，從2000年的32%增長(zhǎng)到2020年的44%。潘金玉等［24］認(rèn)為中國(guó)到2030年第三產(chǎn)業(yè)占比將達(dá)到62.5%；中國(guó)社科院宏觀經(jīng)濟(jì)研究中心課題組［25］認(rèn)為2030年中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)占比將超過(guò)60%。綜合考慮黃河流域的資源稟賦和農(nóng)業(yè)發(fā)展等實(shí)際情況，第三產(chǎn)業(yè)占比很難達(dá)到全國(guó)平均水平。本文對(duì)預(yù)測(cè)期內(nèi)不同情景下第三產(chǎn)業(yè)占比變化速率進(jìn)行合理設(shè)置（見(jiàn)表 6）。

表6 黃河流域資源型城市不同情景下第三產(chǎn)業(yè)占比、單位GDP能耗年均變化速率設(shè)置 %

（5）單位GDP能耗。根據(jù)《中國(guó)能源展望2030》，未來(lái)對(duì)能源的需求將逐漸放緩，單位GDP能耗也會(huì)不斷下降。《“十四五”節(jié)能減排綜合工作方案》明確，全國(guó)單位GDP能耗到2025年要比2020年下降13.5%。然而由于節(jié)能減排邊際效應(yīng)遞減，碳減排難度日益增加，因此單位GDP能耗的下降速率也會(huì)不斷降低?？紤]黃河流域是中國(guó)重要的化工、能源基地的實(shí)際情況，單位GDP能耗的下降幅度很難達(dá)到全國(guó)平均水平。本文對(duì)預(yù)測(cè)期內(nèi)的單位GDP能耗變化速率進(jìn)行合理設(shè)置（見(jiàn)表 6）。

在以上設(shè)置的4種情景下，黃河流域資源型城市碳排放量的變化趨勢(shì)存在明顯差異（見(jiàn)圖 4）?；鶞?zhǔn)情景下資源型城市碳排放量增長(zhǎng)最快，雖然增速在持續(xù)下降，但至2035年碳排放仍沒(méi)有明顯達(dá)峰跡象，可能是技術(shù)水平低速增長(zhǎng)導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化較慢，使整體能源效率增長(zhǎng)幅度受限。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和能源消耗強(qiáng)度降低兩種情景是在基準(zhǔn)情景的基礎(chǔ)上分別提高了第三產(chǎn)業(yè)占比上升速度和單位GDP能耗下降速度。在這兩種情景下，碳排放增速?gòu)?023年開(kāi)始明顯放緩，且分別于2030年和2032年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，碳減排效果優(yōu)于基礎(chǔ)情景，說(shuō)明技術(shù)水平稍有突破就能顯著抑制碳排放量的增加。同時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景下的碳減排效果更佳，說(shuō)明大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)的節(jié)能減排效用更突出，這與上文影響因素的分析結(jié)果一致。技術(shù)突破情景是建立在綠色科技創(chuàng)新高速發(fā)展使單位GDP能耗和第三產(chǎn)業(yè)占比變化速度均顯著提高的基礎(chǔ)上。該情景下資源型城市碳排放量的增速明顯降低，并于2026年前后提前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，說(shuō)明實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破性發(fā)展是黃河流域資源型城市實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與節(jié)能減排目標(biāo)的最優(yōu)策略。

圖4 不同情景下黃河流域資源型城市碳排放量趨勢(shì)

4 結(jié)論及建議

4.1 結(jié) 論

本文運(yùn)用擴(kuò)展STIRPAT模型考察了人口規(guī)模、人均GDP、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和單位GDP能耗等因素對(duì)黃河流域資源型城市2000—2020年碳排放量的影響，并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建碳排放模型分析在不同情景下的碳排放趨勢(shì)，得出如下結(jié)論。

（1）黃河流域資源型城市2000—2020年碳排放整體呈現(xiàn)波動(dòng)上升的態(tài)勢(shì)。其中，2013—2016年出現(xiàn)短暫的下降，但2016—2020年又波動(dòng)上升。通過(guò)分析認(rèn)為2013—2016年碳排放的短暫下降可能是受《全國(guó)資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013—2020年）》的影響。

（2）人口規(guī)模、人均GDP、城鎮(zhèn)化率以及單位GDP能耗對(duì)黃河流域資源型城市碳排放量的增加有促進(jìn)作用，其中人口規(guī)模對(duì)碳排放的促進(jìn)作用最顯著，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)碳排放量的增加有抑制作用。

（3）在不同情景下黃河流域資源型城市碳排放量的變化趨勢(shì)呈現(xiàn)明顯差異。在基準(zhǔn)情景下，黃河流域資源型城市碳排放增長(zhǎng)最快，未能在2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰；在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景和能源消耗強(qiáng)度降低情景下，黃河流域資源型城市分別于2030年和2032年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰；在技術(shù)突破情景下碳排放量增長(zhǎng)最慢，且在2026年提前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰。

4.2 建 議

在既定的政策方針和經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下人口因素和經(jīng)濟(jì)因素很難進(jìn)行人為調(diào)控，因此黃河流域資源型城市未來(lái)應(yīng)重點(diǎn)通過(guò)技術(shù)突破來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與節(jié)能減排雙重目標(biāo)，具體建議如下。

（1）推動(dòng)城市轉(zhuǎn)型、加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。實(shí)現(xiàn)黃河流域的高質(zhì)量發(fā)展必須以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為前提，因此資源型城市應(yīng)在不影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提下，積極引導(dǎo)城市轉(zhuǎn)型發(fā)展，加速推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化和高級(jí)化。

（2）大力開(kāi)發(fā)清潔能源、優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。受資源稟賦等因素的影響，黃河流域資源型城市的能源消費(fèi)以煤炭類(lèi)為主，優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是從根本上解決黃河流域資源型城市碳排放和能源消耗之間矛盾的關(guān)鍵著力點(diǎn)。

（3）鼓勵(lì)節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新、提高能源利用效率。優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程，因此在節(jié)能減排道路上還應(yīng)積極鼓勵(lì)節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新，積極引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)節(jié)能技術(shù)設(shè)備以及科學(xué)的管理經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)能源利用效率提升。