劉 偉,羅景輝

(1.河北省科學(xué)院能源研究所,河北 石家莊 050081;2.河北工程大學(xué)能源與環(huán)境工程學(xué)院,河北 邯鄲 056038)

0 引言

根據(jù)IPCC第一工作組提交的第六次評(píng)估報(bào)告,由于人類(lèi)活動(dòng)導(dǎo)致環(huán)境中二氧化碳等溫室氣體急劇增多的證據(jù)進(jìn)一步強(qiáng)化,預(yù)計(jì)部分地區(qū)出現(xiàn)的極端高溫、強(qiáng)降水的可能性將會(huì)提升,同時(shí)報(bào)告預(yù)測(cè)了地表溫度、大尺度環(huán)流和海洋冰凍圈的可能變化[1,2]。全球變暖已成為不爭(zhēng)的事實(shí),我國(guó)政府也在積極尋求遏制碳排放的途徑,并提出了“3060”雙碳目標(biāo)[3],旨在實(shí)現(xiàn)我國(guó)碳排放總量控制,為緩解全球變暖貢獻(xiàn)中國(guó)力量。

在“碳達(dá)峰、碳中和”的低碳發(fā)展的大趨勢(shì)下,眾多學(xué)者和機(jī)構(gòu)圍繞碳排放和碳達(dá)峰預(yù)測(cè)問(wèn)題展開(kāi)了大量的研究,且研究成果逐漸豐富[4-6]。例如,王倩倩等人[7]使用STIRPAT模型對(duì)河南省碳排放進(jìn)行了核算,并預(yù)測(cè)2020—2040年區(qū)域碳排放量,此外還探究了社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)等方面對(duì)碳排放的影響;張浩等人[8]采用對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法(LMDI),對(duì)未來(lái)浙江省人均碳排放量趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),并結(jié)合歷史分解結(jié)果對(duì)2060年碳中和情景和2050年碳中和情景下碳排放變化量的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分解預(yù)測(cè);魏瑄等人[9]采用LEAP模型,對(duì)青海省在設(shè)計(jì)基準(zhǔn)、同步達(dá)峰、引領(lǐng)達(dá)峰三個(gè)情景下的二氧化碳能源領(lǐng)域碳排放發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行模擬,預(yù)測(cè)碳達(dá)峰目標(biāo),結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是影響碳排放增加的主要因素;曹飛等人[10]采用灰色GM(1,1)模型,預(yù)測(cè)中國(guó)省域的碳排放,結(jié)果顯示中國(guó)省域碳排放具有明顯的區(qū)域差異性;花瑞祥等人[11]通過(guò)構(gòu)建Tapio脫鉤模型,對(duì)我國(guó)省域?qū)用娴奶寂欧膨?qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析,結(jié)果表明人口和經(jīng)濟(jì)因素是我國(guó)省級(jí)碳排放的主要驅(qū)動(dòng)因素;王馨等人[12]基于2010—2019年省域數(shù)據(jù),采用SBM-DEA模型及Malmquist-Luenberger指數(shù)分解相結(jié)合的方法,預(yù)測(cè)了中部六省的碳排放效率及區(qū)域差異,結(jié)果表明中部六省碳排放效率靜態(tài)結(jié)果總體呈先減后增的趨勢(shì)。此外還有可計(jì)算的一般均衡(CGE)模型、宏觀經(jīng)濟(jì)和能源MARKAL-MACRO模型、IPAT模型等[13-17]相關(guān)碳排放模型研究也取得一定進(jìn)展。

河北省是能源消耗大省,碳排放水平在全國(guó)處于前列,2020年全省碳排放7.97億噸,全國(guó)占比8.12%,居全國(guó)第2位,單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值碳排放2.25噸/萬(wàn)元,是全國(guó)平均水平的2.15倍,居全國(guó)第5位。從行業(yè)看,河北省碳排放來(lái)源構(gòu)成主要集中在傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)行業(yè),鋼鐵、電力行業(yè)碳排放量分別占52.60%、34.70%,其他依次為建材5.27%、化工4.05%、石化1.27%。通過(guò)分析文獻(xiàn)資料可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)前河北省碳排放仍有較大的下降空間[18,19],節(jié)能減排的任務(wù)還很艱巨,因此,預(yù)測(cè)區(qū)域的碳排放峰值并提出相應(yīng)的減排政策對(duì)于成功實(shí)現(xiàn)區(qū)域“雙碳”目標(biāo)至關(guān)重要。本文采取STIRPAT模型,對(duì)河北省2004—2019年碳排放情況進(jìn)行分析,同時(shí)結(jié)合情景分析法對(duì)區(qū)域碳達(dá)峰時(shí)間及峰值進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,以期摸清河北省能源行業(yè)碳排放底數(shù)、存在的問(wèn)題及發(fā)展瓶頸,為區(qū)域高質(zhì)量實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”提供參考。

1 模型建立及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 模型建立

已有低碳核算及預(yù)測(cè)模型眾多且各有所特點(diǎn),其中IPAT模型是20世紀(jì)學(xué)者提出有關(guān)社會(huì)與能源關(guān)系的經(jīng)典模型,其基本表達(dá)式為:

I=aPbAcTde

(1)

式中:I為環(huán)境壓力,P、A、T分別為人口規(guī)模,富裕程度和技術(shù)水平,a為模型系數(shù),b、c、d分別為變量的彈性系數(shù),e為模型誤差項(xiàng)。

由于IPAT模型僅考慮了人口、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)水平3個(gè)變量,無(wú)法準(zhǔn)確全面的對(duì)區(qū)域的環(huán)境壓力及影響因素進(jìn)行評(píng)估,因而有學(xué)者基于IPAT模型改進(jìn)提出了STIRPAT模型[20]。該模型使用時(shí),通過(guò)對(duì)數(shù)變換和回歸分析來(lái)對(duì)其中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì),之后基于情景設(shè)置來(lái)預(yù)測(cè)碳排放量,其中的變量數(shù)據(jù)主要包括了區(qū)域人口、GDP、能源強(qiáng)度等這樣的宏觀指標(biāo),適合對(duì)研究邊界清晰的區(qū)域進(jìn)行核算,同時(shí)模型基于“自上而下”的計(jì)量方法,也更適用于數(shù)據(jù)相對(duì)完備的省級(jí)區(qū)域研究。此外,相比其他模型及方法,STIRPAT模型具有處理較為簡(jiǎn)單,同時(shí)又能反映出不同因素對(duì)環(huán)境影響效果差異的優(yōu)點(diǎn)[21]。

STIRPAT模型除了對(duì)各系數(shù)進(jìn)行估計(jì),同時(shí)可對(duì)每個(gè)因子進(jìn)行適當(dāng)分解,為了更好的分析各因素的影響程度,將模型進(jìn)一步拓展包含6個(gè)自變量,其表達(dá)式為:

lnI=lna+blnP+clnA+dlnU+flnIIS+glnEEI+hlnSES+lne

(2)

式中:I為二氧化碳排放量,P為人口規(guī)模,A為人均GDP,U為城鎮(zhèn)化率,IIS為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),EEI為能源強(qiáng)度,SES為能源結(jié)構(gòu),a表示模型系數(shù),b、c、d、f、g、h分別表示變量的彈性系數(shù),e表示模型誤差項(xiàng),具體變量說(shuō)明見(jiàn)表1。

表1 主要變量及說(shuō)明

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究選取的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)見(jiàn)表2,數(shù)據(jù)來(lái)源主要分為3部分:①研究區(qū)域常住人口、城鎮(zhèn)化率、第二產(chǎn)業(yè)GDP、GDP總額等基礎(chǔ)活動(dòng)水平數(shù)據(jù)來(lái)源于2004—2019年《河北統(tǒng)計(jì)年鑒》;②研究所涉及的能源強(qiáng)度、各類(lèi)能源消耗總量來(lái)源于2004—2019年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》;③二氧化碳排放量數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)CEADs(https://www.ceads.net/data/province/)。此外,計(jì)算過(guò)程中第二產(chǎn)業(yè)的分類(lèi)方式參照?qǐng)?zhí)行標(biāo)準(zhǔn)GB/T 4754—2011《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》進(jìn)行分類(lèi)核算。

表2 2004—2019年河北省基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表

2 模型驗(yàn)證

2.1 數(shù)據(jù)共線性檢驗(yàn)

由于研究中模型選取自變量較多,在后續(xù)需要對(duì)多個(gè)自變量進(jìn)行多重共線性分析,防止進(jìn)行回歸計(jì)算時(shí),多個(gè)自變量之間相關(guān)性較高,導(dǎo)致模型中的系數(shù)失真?；诤颖笔?004—2019年的歷史數(shù)據(jù)(見(jiàn)表2),采用SPSS數(shù)據(jù)分析軟件對(duì)相關(guān)自變量進(jìn)行了共線性檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 自變量相關(guān)性檢驗(yàn)

由表3可知,人口規(guī)模、人均GDP、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)的相關(guān)性相對(duì)較高,可以確定變量之間存在高度相關(guān)性。此外,可能存在嚴(yán)重的多重共線性,模型擬合估計(jì)失真。為了確定因變量和所選取的6個(gè)自變量是否存在多重共線性,采用普通最小二乘法進(jìn)行擬合,結(jié)果見(jiàn)表4,6個(gè)變量的方差膨脹系數(shù)(variance inflation factor, VIF)都超過(guò)了上限10,表明普通最小二乘法線性回歸擬合參數(shù)可信度低,需要采用其他方法消除多重共線性問(wèn)題。

表4 最小二乘法線性回歸結(jié)果

2.2 嶺回歸分析

為了確保回歸模型的有效性和準(zhǔn)確性,需要解決多重共線性對(duì)回歸結(jié)果的影響。目前常用的方法有主成分分析法,帶有嶺回歸的最小二乘法等[22-24]。其中嶺回歸分析除了能消除多重共線性問(wèn)題外,還適用于解釋變量間關(guān)系,是回歸系數(shù)模型估計(jì)的可靠解決方案[25]。因此,本研究采用嶺回歸分析法來(lái)對(duì)STIRPAT模型系數(shù)進(jìn)行擬合。通過(guò)SPSS軟件得出的嶺跡如圖1所示,圖2為R2與K的關(guān)系圖,其中R2為擬合優(yōu)化指標(biāo),K為嶺回歸參數(shù)。

圖1 嶺跡圖

圖2 R2與K的關(guān)系圖

由圖1得知,在嶺系數(shù)K=0.5之后,自變量逐漸平穩(wěn),同時(shí)圖2對(duì)應(yīng)的R2處于較高水平,因此,選取K=0.5作為擬合參數(shù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化之后,得出擬合方程:

lnI=-6.111 0+1.438 7lnP+0.155 132 10lnA+0.329 8lnU+

0.054 7lnIIS-0.375 3lnEEI-0.108 0lnEES+ei

(3)

對(duì)回歸方程系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn),其方差分析結(jié)果見(jiàn)表5。預(yù)測(cè)模型的F值為18.8069,sig(F)=0.000<0.01,方程通過(guò)檢驗(yàn),表明預(yù)測(cè)方程較為合理。

表5 方差分析結(jié)果

3 河北省碳達(dá)峰前景預(yù)測(cè)

3.1 情景設(shè)置

為了更好的探究河北省低碳轉(zhuǎn)型路徑,基于STIRPAT碳排放模型,結(jié)合情景分析法,對(duì)未來(lái)河北省人口規(guī)模、人均GDP、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度等6個(gè)因素的變化率分別設(shè)定了快速、中速和慢速三種情景。此外,綜合考慮國(guó)家及地區(qū)發(fā)展規(guī)劃指導(dǎo)文件頒布實(shí)施周期,研究時(shí)間步長(zhǎng)選取為5年,預(yù)測(cè)研究時(shí)間段為2020—2040年。

1)人口規(guī)模。根據(jù)河北省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào),2019年河北省人口自然增長(zhǎng)率為0.47%,目前河北省人口數(shù)量增速出現(xiàn)環(huán)比下降的趨勢(shì)[26],結(jié)合聯(lián)合國(guó)的人口數(shù)量預(yù)測(cè)研究以及其他已有研究[27,28],預(yù)計(jì)2030年左右河北省人口將達(dá)到峰值。同時(shí),未來(lái)河北省人口年際間出現(xiàn)驟變的可能性較低,預(yù)測(cè)研究設(shè)定人口在中速發(fā)展下,在2030年達(dá)到最大值。

2)人均GDP。通過(guò)表2中2004—2019年人均GDP數(shù)據(jù)可以看出,盡管河北省人均GDP處于增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),但同比增速逐年放緩。目前河北省以資源型、能耗型的工業(yè)化進(jìn)程已經(jīng)入尾聲[29],盡管河北省未來(lái)的發(fā)展態(tài)勢(shì)仍被看好,但礙于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的速度與環(huán)境政策的影響,未來(lái)會(huì)出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)總量的增加,同比增速會(huì)逐漸減緩的情況[30]。因此人均GDP參數(shù)設(shè)定慢速、中速、快速三類(lèi)情景的起始年增長(zhǎng)速率分別為6.00%、6.50%和8.00%,且增長(zhǎng)速率每五年降低0.5%。

3)城鎮(zhèn)化率。參數(shù)選取主要依據(jù)《河北省城鎮(zhèn)體系規(guī)劃(2016—2030)》,規(guī)劃2030年河北省常住人口城鎮(zhèn)化率目標(biāo)為70%,根據(jù)《河北省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》,2019年河北省城鎮(zhèn)化率57.62%,同時(shí)考慮我國(guó)“鄉(xiāng)村振興”計(jì)劃的影響[31],設(shè)定起始年城鎮(zhèn)化率在三類(lèi)情景的增速分別為1.10%、1.30%和1.40%,且每五年增速降低0.1%。

4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。其變化趨勢(shì)主要根據(jù)《河北省政府工作報(bào)告》及“十四五”規(guī)劃主要目標(biāo),河北省將繼續(xù)深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,壓縮鋼鐵、煤炭、水泥等重點(diǎn)行業(yè)產(chǎn)能,大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、高端裝備制造、電子信息等新興產(chǎn)業(yè),大力推進(jìn)文化產(chǎn)業(yè),即增加第三產(chǎn)業(yè)占比相應(yīng)的第二產(chǎn)業(yè)占比降低,以期實(shí)現(xiàn)能源的“雙控”目標(biāo)[32]。根據(jù)《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》2019年第二產(chǎn)業(yè)占比38.30%,同比下降0.62%,因此根據(jù)往年變化特征,結(jié)合《河北省制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展“十四五”規(guī)劃》目標(biāo),設(shè)定慢速、中速和快速情景產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)增速起始年分別為-0.55%、-0.60%和-0.65%,且每五年減速降低0.05%。

5)能源強(qiáng)度。河北省相繼發(fā)布的《河北省碳達(dá)峰實(shí)施方案》《河北省科技支撐碳達(dá)峰碳中和實(shí)施方案》都明確提出總量和單位地區(qū)產(chǎn)值能耗需大幅下降的任務(wù)。2019年河北省能源強(qiáng)度同比下降5.28%,但是這一數(shù)值隨著技術(shù)瓶頸的出現(xiàn)下降速度會(huì)逐漸緩慢[33],所以設(shè)定三類(lèi)情景中能源強(qiáng)度參數(shù)起始年變化速率依次為-3.80%、-4.00%和-4.20%,且每五年減速降低0.2%。

6)能源結(jié)構(gòu)。河北省能源消費(fèi)品類(lèi)主要以煤炭為主,2019年煤炭消費(fèi)占比達(dá)60%以上[34]。而隨著《河北省“十四五”新型儲(chǔ)能發(fā)展規(guī)劃》《河北省氫能產(chǎn)業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃》等一系列文件的頒布,未來(lái)一次能源消費(fèi)比重將大幅下降[35],太陽(yáng)能、風(fēng)能、氫能等清潔能源比例將大幅上升,因此三類(lèi)情景中能源結(jié)構(gòu)參數(shù)起始年變化速率依次為-1.80%、-2.20%和-2.60%,且前十年下降比例不變,2030年之后,每五年減速降低0.1%。

上述各因素具體設(shè)置見(jiàn)表6。

表6 各因素變化率設(shè)置

3.2 情景組合

為了更好探究各影響因素對(duì)碳排放總量變化的影響,同時(shí)建立了6種不同條件影響因素的情景組合,對(duì)河北碳排放總量的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),試圖探究河北“碳達(dá)峰”優(yōu)化實(shí)現(xiàn)路徑。情景組合設(shè)置的詳細(xì)情況見(jiàn)表7。

表7 河北省碳排放情景組合

1)基準(zhǔn)情景(S1)。此情景基于河北省當(dāng)前經(jīng)濟(jì)技術(shù)水平、發(fā)展模式和綜合治理能力等條件開(kāi)發(fā),不做其他低碳治理和優(yōu)化發(fā)展手段,自變量參數(shù)變化率設(shè)置均為中速。

2)產(chǎn)業(yè)升級(jí)情景(S2)。此情景基于分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素對(duì)河北省碳排放影響程度的角度進(jìn)行設(shè)定,當(dāng)前河北省大力推行現(xiàn)代服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,對(duì)物流、文旅和醫(yī)療等服務(wù)行業(yè)提供支撐,因此為探究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素的貢獻(xiàn)率,僅設(shè)置產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化速率為快速,其他因素為中速。

3)節(jié)能發(fā)展情景(S3)。此情景基于《河北省“十四五”節(jié)能減排綜合實(shí)施方案》《河北省碳達(dá)峰實(shí)施方案》和《河北省科技支撐碳達(dá)峰碳中和實(shí)施方案(2023—2030年)》等一系列政策文件中對(duì)能源強(qiáng)度的要求,探究能源強(qiáng)度對(duì)碳排放的影響程度,設(shè)置能源強(qiáng)度變化率為快速,其余因素的變化率為中速。

4)清潔發(fā)展情景(S4)。此情景基于《加快建設(shè)新型能源強(qiáng)省行動(dòng)方案(2023—2027年)》《河北省減污降碳協(xié)同增效實(shí)施方案》《河北省“十四五”新型儲(chǔ)能發(fā)展規(guī)劃》《河北省氫能產(chǎn)業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃》等指導(dǎo)文件,未來(lái)河北省一次能源將大幅降低,為發(fā)掘能源結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域碳排放的影響,設(shè)置能源結(jié)構(gòu)的變化率為快速,其余因素的變化率為中速。

5)綠色發(fā)展情景(S5)。此情景基于綜合考慮節(jié)能減排、綠色發(fā)展等各項(xiàng)手段,多措并舉,以期探究在保持當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展下,充分發(fā)揮行業(yè)和政府部門(mén)的職能,探究河北省低碳發(fā)展空間。因此設(shè)置產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)的變化率設(shè)置為快速,其他變量的變化率設(shè)置為中速。

6)經(jīng)濟(jì)放緩情景(S6)。此情景探究當(dāng)河北省工作重點(diǎn)由經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)楣?jié)能減排,適當(dāng)放緩經(jīng)濟(jì)發(fā)展,加快區(qū)域碳達(dá)峰任務(wù)目標(biāo),以期摸清河北省碳排放底數(shù),因此設(shè)置人均GDP和城鎮(zhèn)化率的變化率為慢速,其他變量因素的變化率設(shè)置為中速。

4 結(jié)果分析

基于建立的STIRPAT模型,結(jié)合表7的情景組合設(shè)置,計(jì)算并繪制各情景下河北省2020—2040年的碳排放結(jié)果如圖3所示,各情景下河北碳排放達(dá)峰時(shí)間及峰值,結(jié)果見(jiàn)表8。

圖3 不同情景組合下河北省碳排放趨勢(shì)

表8 不同情景下河北省碳達(dá)峰時(shí)間與數(shù)值

從圖3和表8預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出,在基準(zhǔn)情景S1、產(chǎn)業(yè)升級(jí)情景S2中河北省的碳排放達(dá)峰時(shí)間在2035年,未完成“2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰”的低碳目標(biāo),其余情景均在2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰。各情景下區(qū)域?qū)崿F(xiàn)碳達(dá)峰的峰值均有所不同,由高到低達(dá)峰情景分別為S1>S2>S3>S4>S5>S6,在經(jīng)濟(jì)放緩情景下,河北省碳達(dá)峰峰值最小為9.352×108t。

此外,產(chǎn)業(yè)升級(jí)情景S2相較于基準(zhǔn)情景S1整體變化趨勢(shì)相似,僅碳排放總量有所降低,排放通過(guò)分析變量因素可以發(fā)現(xiàn),在河北省僅通過(guò)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一調(diào)整手段,并不能完成既定達(dá)峰目標(biāo)。進(jìn)一步將節(jié)能發(fā)展情景S3、清潔發(fā)展情景S4與基準(zhǔn)情景S1分別對(duì)比,可以看出僅實(shí)施調(diào)整能源結(jié)構(gòu)或降低能源強(qiáng)度可以助力區(qū)域?qū)崿F(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo),加快碳達(dá)峰的速度。但實(shí)現(xiàn)區(qū)域碳達(dá)峰僅是碳中和的前提,因此需要實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量達(dá)峰,以期為實(shí)現(xiàn)碳中和留有足夠時(shí)間,在預(yù)測(cè)模型中數(shù)值最低的是經(jīng)濟(jì)放緩情景S6,年排放量為9.352×108t,此情景相較于S1人均GDP與城鎮(zhèn)化率處于慢速發(fā)展,其余各影響因素處于中速發(fā)展,這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展是影響碳排放的主要因素。實(shí)現(xiàn)區(qū)域碳中和并不意味著放棄經(jīng)濟(jì)發(fā)展,在采取加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、降低能源強(qiáng)度、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)的綠色發(fā)展情景S5碳排放量?jī)H略高于經(jīng)濟(jì)放緩情景S6,因而采取多方位節(jié)能減排措施是實(shí)現(xiàn)河北省碳達(dá)峰的最優(yōu)途徑。

5 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)建立碳排放達(dá)峰預(yù)測(cè)模型,重點(diǎn)分析了實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的影響因素,對(duì)河北省實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的現(xiàn)狀和技術(shù)路徑進(jìn)行研究。基于STIRPAT碳排放預(yù)測(cè)模型分析顯示,僅采取單一減碳措施的模擬情景并不能更好完成河北省碳達(dá)峰既定目標(biāo),而在經(jīng)濟(jì)發(fā)展放緩情景下,碳排放峰值最低,但應(yīng)當(dāng)合理考慮經(jīng)濟(jì)放緩情況下造成的其他負(fù)面影響,在實(shí)際決策時(shí)應(yīng)當(dāng)慎重考慮。綜合實(shí)施加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、提高技術(shù)水平、降低能源強(qiáng)度、改變能源結(jié)構(gòu)發(fā)展可以加快碳達(dá)峰的速度。

實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和宏偉目標(biāo),應(yīng)當(dāng)加快建立河北省能源領(lǐng)域可持續(xù)發(fā)展的政策機(jī)制和保障措施,協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)、能源與環(huán)境的發(fā)展關(guān)系,優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu),大力發(fā)展可再生能源技術(shù),減少碳排放總量,積極促進(jìn)河北省實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期可持續(xù)健康的發(fā)展目標(biāo)。同時(shí)合理利用碳排放強(qiáng)度和總量雙指標(biāo)控制,對(duì)未達(dá)到全國(guó)碳排放強(qiáng)度總體目標(biāo)的城市,應(yīng)加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,升級(jí)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),積極建立綠色技術(shù)創(chuàng)新體系的市場(chǎng)導(dǎo)向,加強(qiáng)相關(guān)基礎(chǔ)理論和應(yīng)用研究,為低碳技術(shù)運(yùn)用提供支持和指導(dǎo)。