摘" 要：為制定“雙碳”目標(biāo)要求下推動(dòng)內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)發(fā)展的合理政策建議，確保自治區(qū)保質(zhì)保量完成碳達(dá)峰目標(biāo)，本文利用IPCC排放因子法測(cè)算內(nèi)蒙古碳排放量，并基于擴(kuò)展的STIRPAT模型，確定年末人口、人均GDP、能耗強(qiáng)度、城鎮(zhèn)化率、能耗結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中二產(chǎn)占比、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中三產(chǎn)占比等7個(gè)自變量，進(jìn)而建立自治區(qū)碳達(dá)峰預(yù)測(cè)模型，研究不同情景下自治區(qū)碳排放峰值及達(dá)峰時(shí)間。研究結(jié)果表明：在基準(zhǔn)情景下自治區(qū)將難以在2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)，但通過(guò)下大力氣調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能耗結(jié)構(gòu)、提升能源資源利用效率能有效控制碳排放并實(shí)現(xiàn)如期達(dá)峰。

關(guān)鍵詞：碳排放" " "情景分析" " "STIRPAT模型" " "碳達(dá)峰" " "內(nèi)蒙古

2020年9月，習(xí)近平總書(shū)記在第75屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)一般性辯論上的講話(huà)首次提出“碳達(dá)峰”“碳中和”目標(biāo)：中國(guó)將提高國(guó)家自主貢獻(xiàn)力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。內(nèi)蒙古作為北方的生態(tài)安全屏障，同時(shí)也是中國(guó)重要的化工能源基地，當(dāng)前工業(yè)化發(fā)展任務(wù)尚未完成，城鎮(zhèn)化正進(jìn)入持續(xù)深化期，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中對(duì)于能源的依賴(lài)度較高，協(xié)調(diào)好社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和2030年如期實(shí)現(xiàn)達(dá)峰目標(biāo)的關(guān)系尤為重要。

本文以?xún)?nèi)蒙古為研究對(duì)象，利用IPCC排放因子法測(cè)算2001—2022年內(nèi)蒙古自治區(qū)碳排放量，結(jié)合碳排放影響因素，構(gòu)建擴(kuò)展的自治區(qū)STIRPAT模型，設(shè)置不同的情景模式，預(yù)測(cè)2025—2035年自治區(qū)碳排放的峰值及發(fā)展趨勢(shì)，提出自治區(qū)節(jié)能降碳的相應(yīng)對(duì)策，以期能為“雙碳”目標(biāo)要求下推動(dòng)自治區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究提供參考。

一、研究方法和數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）碳排放測(cè)算

碳排放測(cè)算方法主要包括排放因子法、全生命周期法、物料平衡法、碳足跡法等，其中排放因子法是應(yīng)用最為廣泛的碳排放量測(cè)算方法，由聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)制定的《IPCC國(guó)家溫室氣體排放清單指南》提供。依據(jù)《2006年IPCC國(guó)家溫室氣體排放清單指南》，采用排放因子法，對(duì)內(nèi)蒙古碳排放量進(jìn)行測(cè)算，計(jì)算公式如下：

式中，C為碳排放總量（萬(wàn)t）；Ei為第i種能源的消耗量；EFi第i種能源的碳排放系數(shù)。

碳排放強(qiáng)度即單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的二氧化碳的排放量，是衡量一個(gè)國(guó)家地區(qū)、行業(yè)碳排放量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間關(guān)系的指標(biāo)，其波動(dòng)一般是由于碳排放的變化率與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值變化率不一致。碳排放強(qiáng)度越低，說(shuō)明該地區(qū)單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的二氧化碳排放量越少，越有利于碳減排和碳達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

式中，I為碳排放強(qiáng)度（t/萬(wàn)元）；C為碳排放量（萬(wàn)t）；G為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（萬(wàn)元）。

（二）STIRPAT模型

STIRPAT模型是當(dāng)前常用的考慮人口規(guī)模、富裕程度和技術(shù)水平等因素變動(dòng)對(duì)環(huán)境的非比例影響的模型，也是當(dāng)前研究碳排放量的常用方法。本文結(jié)合內(nèi)蒙古發(fā)展的實(shí)際情況，人口規(guī)模維度以年末總?cè)丝诖?，富裕程度以人均生產(chǎn)總值代表，技術(shù)發(fā)展程度以能耗強(qiáng)度代表，并引入表征自治區(qū)發(fā)展水平的城鎮(zhèn)化率、能耗結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)STIRPAT模型進(jìn)行擴(kuò)展，構(gòu)建模型如下：

lnI=lna+blnP+clnAPC+dlnT+flnU+glnES+hlnIS1+ilnIS2+lne" nbsp; " " " （3）

式中：a為模型的系數(shù)；b，c，d，f，g，h，i分別為各自變量的彈性系數(shù)；e為隨機(jī)誤差項(xiàng)；P為年末總?cè)丝冢籄PC為人均GDP；T為能耗強(qiáng)度（能源消耗量/國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值）；U為城鎮(zhèn)化率（城鎮(zhèn)戶(hù)籍人口占總?cè)丝诘谋戎兀珽S為能耗結(jié)構(gòu)（煤類(lèi)能源消耗量占能源消耗量的比重）；IS1為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中二產(chǎn)占比（第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重）；IS2為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中三產(chǎn)占比（第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重）。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

2001—2022年自治區(qū)各類(lèi)能源消耗量從2002—2023年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲??；2001—2022年年末總?cè)丝诤褪墟?zhèn)人口、人均GDP、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值均從2002—2023年《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲取。

二、結(jié)果與分析

（一）碳排放量情況

按照碳排放測(cè)算的排放因子法，計(jì)算得到2001—2022年內(nèi)蒙古碳排放量、碳排放強(qiáng)度及兩者相應(yīng)的同比增長(zhǎng)率，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

由表1可知，2001—2022年自治區(qū)碳排放量整體呈現(xiàn)波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì)，僅2012年、2021年較上年度略有下降，2022年碳排放量達(dá)到65198.69萬(wàn)t，較2001年增長(zhǎng)6.83倍，目前尚未達(dá)到碳排放的峰值。2001—2022年自治區(qū)碳排放強(qiáng)度則整體呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，由2001年的4.86t CO2/萬(wàn)元下降至2022年2.82 t CO2/萬(wàn)元，碳排放強(qiáng)度越低，說(shuō)明單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值產(chǎn)生的二氧化碳排放量越少，越有利于碳減排和碳達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，自治區(qū)碳排放強(qiáng)度的下降趨勢(shì)說(shuō)明當(dāng)前綠色低碳政策一定程度上是有效的，碳減排工作已初見(jiàn)成效。

（二） STIRPAT擴(kuò)展模型回歸分析

嶺回歸分析是一種改良的最小二乘回歸方法，它放棄最小二乘回歸的無(wú)偏性，以犧牲部分精度換取更接近實(shí)際情景的回歸結(jié)果，在解決多重共線(xiàn)性時(shí)有獨(dú)特的作用，因此采用嶺回歸方法對(duì)STIRPAT擴(kuò)展模型進(jìn)行擬合。利用SPSSAU對(duì)式（6）進(jìn)行嶺回歸分析（k=0.02），分析結(jié)果見(jiàn)表3。

嶺回歸分析結(jié)果顯示（表3），調(diào)整R2=0.990趨近于1，意味著lnP、lnAPC、lnT、lnU、lnES、lnIS1和lnIS2可以解釋lnI的99.0%變化原因，模型擬合度較好。與此同時(shí)，F(xiàn)=311.799，p=0.000lt;0.05通過(guò)F檢驗(yàn)，表明模型有意義，所有變量均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且所有變量VIF值均小于10。具體模型表達(dá)式為：

根據(jù)表2結(jié)果可知，年末人口、人均GDP、能耗強(qiáng)度、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中二產(chǎn)占比和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中三產(chǎn)占比為自治區(qū)碳排放量的正向驅(qū)動(dòng)因素，彈性系數(shù)分別為0.783、0.449、0.429、1.827、0.733和0.553。能耗結(jié)構(gòu)的煤類(lèi)能源比重是自治區(qū)碳排放量的負(fù)向驅(qū)動(dòng)因素，彈性系數(shù)為-1.053。

（三）碳排放達(dá)峰預(yù)測(cè)

1.情景及參數(shù)設(shè)置。以?xún)?nèi)蒙古社會(huì)經(jīng)濟(jì)歷史數(shù)據(jù)和未來(lái)發(fā)展規(guī)劃為背景，依照國(guó)家和自治區(qū)相關(guān)政策規(guī)劃，設(shè)定碳排放增長(zhǎng)的2個(gè)情景：基準(zhǔn)情景、低碳情景和高碳情景，并對(duì)應(yīng)國(guó)家的5年規(guī)劃，以5年為周期，分別對(duì)年末人口、人均GDP、能耗強(qiáng)度、城鎮(zhèn)化率和能耗結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中二產(chǎn)占比、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中三產(chǎn)占比進(jìn)行不同的變化率設(shè)置，具體設(shè)置見(jiàn)表3。

2.碳達(dá)峰時(shí)間及峰值。按照基準(zhǔn)、低碳、高碳的情景模式，基于STIRPAT擴(kuò)展模型預(yù)測(cè)內(nèi)蒙古自治區(qū)2023—2035年期間的碳排放趨勢(shì)，得出不同情景下自治區(qū)碳排放峰值及達(dá)峰時(shí)間，預(yù)測(cè)結(jié)果如圖和表4所示。從碳排放預(yù)測(cè)結(jié)果看，基準(zhǔn)情景和高碳情景下，2023—2035年自治區(qū)碳排放總體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，均未出現(xiàn)達(dá)峰點(diǎn)；基準(zhǔn)情景下，碳排放量自2030年出現(xiàn)上升放緩趨勢(shì)；低碳情景下，自治區(qū)碳排放量能夠在2030年達(dá)到峰值，碳峰值量為86589萬(wàn)t。

情景模式參數(shù)設(shè)置的差異導(dǎo)致內(nèi)蒙古碳排放峰值出現(xiàn)時(shí)間的早晚及峰值量大小的不同。基準(zhǔn)情景下，2035年前自治區(qū)碳排放量不能夠達(dá)到峰值，不能夠?qū)崿F(xiàn)國(guó)家2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的目標(biāo)，但增長(zhǎng)速度有所放緩，說(shuō)明自治區(qū)碳達(dá)峰的實(shí)現(xiàn)將面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，政策不干預(yù)情況下無(wú)法如期實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)。在政策干預(yù)的低碳情景下，達(dá)峰時(shí)間為2030年，峰值為86589萬(wàn)t。高碳情景下，自治區(qū)碳排放量則呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢(shì)。綜上所述，若自治區(qū)如期在2030實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)，需要在調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能耗結(jié)構(gòu)、提升能源資源利用效率下大力氣，在持續(xù)推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展、綠色低碳發(fā)展的現(xiàn)有基礎(chǔ)上采取更嚴(yán)格的管控措施，才能夠延緩經(jīng)濟(jì)發(fā)展、工業(yè)化、城鎮(zhèn)化帶來(lái)的對(duì)二氧化碳的持續(xù)增長(zhǎng)。

三、建議

為更好地完成內(nèi)蒙古碳達(dá)峰目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)自治區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳減排協(xié)調(diào)發(fā)展，從能耗強(qiáng)度降低、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整及能耗結(jié)構(gòu)調(diào)整提出以下建議：

（一）堅(jiān)持把節(jié)約能源資源放在首位，強(qiáng)化能耗強(qiáng)度降低約束性指標(biāo)管理

充分利用好資源稅對(duì)降低能耗強(qiáng)度的作用，從擴(kuò)大資源稅征稅范圍、提高稅率、調(diào)整計(jì)稅依據(jù)入手，積極構(gòu)建有利于促進(jìn)綠色低碳發(fā)展和資源高效利用的財(cái)稅政策體系，落實(shí)相關(guān)稅收優(yōu)惠，完善綠色稅制。鼓勵(lì)企業(yè)逐漸降低能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中煤炭直接利用的比重，同時(shí)鼓勵(lì)高效能源的開(kāi)發(fā)和利用，并加大科技創(chuàng)新力度，通過(guò)技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)能源使用效率的提升，進(jìn)而降低能耗強(qiáng)度。

（二）加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色低碳轉(zhuǎn)型，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)綠色低碳改造升級(jí)

充分發(fā)揮財(cái)政資金效用，通過(guò)產(chǎn)業(yè)扶持資金和減稅降費(fèi)政策，扶持高耗能企業(yè)低碳轉(zhuǎn)型，逐漸淘汰高耗能、高排放、高污染產(chǎn)業(yè)，并以政府投資基金撬動(dòng)金融資本和社會(huì)資本，降低期限錯(cuò)配和信息不對(duì)稱(chēng)等問(wèn)題，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展，以綠色產(chǎn)品帶動(dòng)全社會(huì)綠色低碳轉(zhuǎn)型，不斷提高創(chuàng)新能力，發(fā)展新型服務(wù)業(yè)，并憑借自身的能源優(yōu)勢(shì)與碳匯優(yōu)勢(shì)，承接?xùn)|中部地區(qū)的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，優(yōu)化調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

（三）實(shí)現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)向清潔高效低碳轉(zhuǎn)變

實(shí)施煤炭分質(zhì)分級(jí)清潔高效利用行動(dòng)，穩(wěn)妥有序發(fā)展現(xiàn)代煤化工，有序推進(jìn)重點(diǎn)用能行業(yè)煤炭減量替代，進(jìn)一步提高非化石能源消費(fèi)比重，深化資源性產(chǎn)品價(jià)格改革，調(diào)整煤炭、電力、石油、天然氣等資源性產(chǎn)品的價(jià)格關(guān)系，對(duì)優(yōu)先使用清潔能源的企業(yè)、園區(qū)給于資金支持，逐步提高新能源和可再生能源比例，優(yōu)化煤炭和新能源組合，優(yōu)化調(diào)整能源結(jié)構(gòu)。

參考文獻(xiàn)：

[1]習(xí)近平.在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)一般性辯論會(huì)上的講話(huà)[N].人民日?qǐng)?bào)，2020-09-23（2）.

[2]李?lèi)?，榮丁華.基于STIRPAT模型的內(nèi)蒙古碳排放影響因素研究[J].大陸橋視野，2023，26-30.

[3]Lu Ying， Li Xudong， Yang Zhengye. Current situation and peak forecast of energy carbon emissions in Guizhou Province[J]. Environmental Science and Technology，2018，41（11）：173-180.

[4]曾煒，方澤慧，張燕華.湖北省碳達(dá)峰情景預(yù)測(cè)：基于STIRPAT擴(kuò)展模型[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù)，2023，46（S2）：226-232.

[5]王少劍，黃永源.中國(guó)城市碳排放強(qiáng)度的空間溢出效應(yīng)及驅(qū)動(dòng)因素[J].地理學(xué)報(bào)，2019，74（6）：1131-1148.

[6]王李軒，李蓁，何吉成，等.基于STIRPAT模型的陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素分析[J].交通運(yùn)輸研究，2022，8（6）：98-107.

[7]張烜，劉國(guó)東，葉意晶，等.基于STIRPAT 模型的廣東省碳排放峰值預(yù)測(cè)分析[J]. 中國(guó)資源綜合利用，2024，42（4）： 183-189.

[8]國(guó)家統(tǒng)計(jì)局能源統(tǒng)計(jì)司.中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒（2002-2023）[M].北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2002-2023.

[9]內(nèi)蒙古自治區(qū)統(tǒng)計(jì)局.內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒（2002-2023）[M].北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2002-2023.

[10]劉明鈺.工業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)工業(yè)碳排放強(qiáng)度的影響研究[D].保定：河北大學(xué)，2024.

[11]楊楠.嶺回歸分析在解決多重共線(xiàn)性問(wèn)題中的獨(dú)特作用[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2004，（3）：14-15.

[12]申秀清，景文琦，朱雪超，宋繼承，鄭藝，張宏偉.基于STIRPAT模型的內(nèi)蒙古碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析[J].財(cái)經(jīng)理論研究，2023，（4）：12-22.

[13]李剛.我國(guó)資源稅對(duì)能源強(qiáng)度的影響研究[D].鄭州：河南大學(xué).2018.

[14]趙昶瑾.中國(guó)省區(qū)能源強(qiáng)度的影響因素分析[J].廣西經(jīng)濟(jì)，2023，41（4）：93-97.

[15]金貴朝，王國(guó)梁，何怡然.數(shù)字化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與區(qū)域碳減排[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2023，39（3）：27-32.

（作者單位：內(nèi)蒙古交通運(yùn)輸科學(xué)發(fā)展研究院）

責(zé)任編輯：康偉