基于IPAT模型的江西省碳排放峰值预测研究

席细平，谢运生，王贺礼，范 敏，石金明，罗成龙

(1.江西省科学院能源研究所，330096，南昌；2.江西省低碳经济研究中心，330096，南昌)

基于IPAT模型的江西省碳排放峰值预测研究

席细平1,2，谢运生1，王贺礼1，范 敏1，石金明1，罗成龙1

(1.江西省科学院能源研究所，330096，南昌；2.江西省低碳经济研究中心，330096，南昌)

通过对江西省1995-2012年的时间序列数据进行回归，利用IPAT模型对未来江西省碳排放峰值出现时间进行预测。可以发现，技术进步对峰值的影响较为重要。按照江西省目前发展趋势，若经济社会发展的同时保持能源强度和碳排放强度合理下降，江西省的峰值到达时间约在2032-2035年之间。因此，保持能源强度和碳排放强度的不断下降对江西省尽快出现碳排放峰值至关重要，健全应对气候变化机制、调整产业结构、优化能源结构、提高清洁能源消费比重应成为江西省今后的重点工作任务。

IPAT模型；碳排放；峰值预测；能源强度

0 引言

全球气候变暖已经严重威胁到人类的可持续发展，国际社会和我国均采取措施应对全球气候变化、减缓温室效应。碳排放峰值问题已成为全球气候变化科学和谈判关注的热点，同时也是国内低碳发展的标志性指标，是引领政府、企业和社会各界共同奋斗的目标[1]。2009年12月，我国政府提出到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%～45%，作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划。我国42个低碳试点省市均提出了碳排放峰值目标，如上海、温州、广元等城市的峰值年份分别为2020年、2019年和2030年，江西省的赣州市和景德镇市预期峰值年份都为2023年。目前，江西省正处于经济快速发展时期，能源消耗带来的碳排放量快速增加，这对控制温室气体排放措施的实施提出了新的要求，因此预判碳排放峰值年份和研究应对策略已成为摆在江西面前的一项重大战略问题。

目前国内外对碳排放峰值预测方面的研究主要集中在能源消费的碳排放量峰值方面，研究主要方法集中在运用 STIRPAT模型、LEAP模型、MARKAL-MACRO模型、环境库兹涅茨(EKC)曲线，根据能源消耗量计算碳排放量、根据碳排放强度对碳排放峰值的研究等。林伯强[2]等利用传统的EKC曲线模拟与在二氧化碳排放预测的基础上的预测2种方法，对中国的二氧化碳库兹涅茨曲线做了对比研究和预测，结果存在较大差异：简单的EKC曲线模拟计算，人均GDP在37 170元处达到人均二氧化碳排放的最大值是中国二氧化碳排放的理论拐点，依据我国经济发展，拐点出现在 2020年左右；从能源需求角度分析中国二氧化碳的库兹涅茨曲线到2040年还没有出现拐点。姜克隽[3]等利用IPAC模型, 对我国未来中长期的能源需求与温室气体排放情景进行分析，结果显示：基准情景下,中国化石燃料产生的碳排放将于2040年达到峰值；强化低碳情景下，中国将于2030年达到峰值。

1 江西省碳排放现状

近年来，江西省工业化和城镇化进程不断加快，经济快速发展，2012年GDP达到12 948.5亿元，同时也消耗了大量的能源，能源消费总量达7 232.9万t标准煤，其中煤炭所占比重为70%。大量化石能源的消耗也造成了二氧化碳排放总量的快速增长，2012年江西省二氧化碳排放约1.85亿t，其中煤炭消费产生的二氧化碳量最大，占比达83.1%，石油、天然气和电力调入消费产生的二氧化碳量占比分别为15.1%、1.4%和0.4%，人均二氧化碳排放4.11 t，低于国家平均水平6.6 t。

从各产业二氧化碳排放来看，2012年江西省第二产业二氧化碳排放量最大，比重达到73.1%，其次为第三产业、居民生活和第一产业，所占比重分别为16.0%、8.5%和2.4%。在工业各部门的二氧化碳排放中，规模以上工业部门二氧化碳排放量贡献率最大的是电力、热力的生产和供应业、黑色金属冶炼及压延加工业，2个行业部门的二氧化碳排放量约占规模以上工业部门总二氧化碳排放量的52%，其次是石油加工、炼焦及核燃料加工业、塑料制品业、煤炭开采和洗选业。10大耗能行业的二氧化碳排放量约占规模以上工业部门总二氧化碳排放量的98%。

图1 2012年江西省规模以上工业部门二氧化碳排放贡献情况

2 模型构建与数据处理

2.1数据处理

目前，各个权威部门认为，人类活动的二氧化碳排放 90%以上来源于能源的使用。在现阶段的各个研究中，大部分学者将该区域的能源消费总量的二氧化碳排放看成是实际该地区的二氧化碳排放总量，国家碳指标下降考核中二氧化碳排放量目前也是以煤油气大类数据为基础进行核算。本文也将江西省能源消费总量的二氧化碳排放当做是江西省的碳排放总量，不考虑电力调入调出产生的二氧化碳排放。在二氧化碳排放量计算公式上，参考国家发改委考核各地区单位国内生产总值二氧化碳排放降低目标制定的“二氧化碳排放核算方法”的算法，其二氧化碳排放计算公式为：

Qt=Ecζ1+Eoζ2+Enζ3

式中：Qt为二氧化碳排放总量，Ec为煤炭消耗标准量(t标准煤)，ζ1为煤炭燃烧过程二氧化碳排放因子(tCO2/t标准煤)，Eo为石油消耗标准量(tCO2/t标准煤)，ζ2为石油燃烧过程二氧化碳排放因子(tCO2/t标准煤)，En为天然气消耗标准量(t标准煤)，ζ3为天然气燃烧过程二氧化碳排放因子(tCO2/t标准煤)。

ζ1、ζ2、ζ3采用2005年国家温室气体清单的初步数据，即ζ1为2.64 tCO2/t标准煤，ζ2为2.08 tCO2/t标准煤，ζ3为1.63 tCO2/t标准煤。Ec、Eo、En可通过查阅《2013年江西统计年鉴》[4]中能源消费总量和能源消费结构等数据来计算，由此可计算出各年度的二氧化碳排放量。数据处理后，将二氧化碳排放量、能源消费总量、能源结构中煤炭和石油所占比例、人口、人均GDP和能源强度等数据作为模型的基础数据(见表1)。

表1 1995-2012年江西省二氧化碳排放量等指标数据

2.2模型构建

lnIi=lna+blnPi+clnAi+dlnTi

式中：Ii表示为对环境的影响，Pi为人口因素，Ai为财富情况，Ti为技术情况。

在碳排放研究中，Ii表示为二氧化碳排放总量，Pi为人口数量，Ai为人均GDP，Ti为能源强度。借鉴温景光[6]碳排放的因素分解分析，影响江西省碳排放因素不光只有IPAT模型中的人口因素、人均GDP因素和能源强度因素，其能源结构因素在江西省碳排放中也有着很重要的影响作用。因此，在修正的IPAT模型中，添加煤炭所占比例(R1)和石油所占比例(R2)作为模型的新解释变量，并得到下式：

lnIi=lna+blnPi+clnAi+dlnTi+elnR1i+flnR2i+β

将1995-2012年江西省二氧化碳排放量等指标数据在MATLAB中构建模型，用最小二乘法回归，得到以下结果：

lnIi=0.353 2 lnPi+1.015 3 lnAi+0.973 1 lnTi+0.069 7 lnR1i+0.018 4 lnR2i+6.406 6

表2江西省1995-2012年碳排放模型拟合值与实际值数据对比

年份实际二氧化碳排放量/万t拟合二氧化碳排放量/万t误差/%19956122．756140．230．2819965516．035468．66-0．8719975458．945494．690．65%19985192．705181．47-0．2219995435．655439．240．0720006412．806404．02-0．1420016727．686741．040．2020027508．487501．21-0．1020038770．568791．230．2420049763．849769．170．05200510972．1610933．63-0．35200611929．8611895．69-0．29200712934．4012959．130．19200813780．4813806．210．19200914880．0014827．17-0．36201015996．1615976．62-0．12201117736．1917774．500．22201218516．2218514．48-0．01

从拟合结果来看，人口和人均GDP的增长都能使得碳排放总量增长，而能源强度的降低会使得碳排放总量降低，这3个变量与碳排放总量都具有正相关的关系。对比二氧化碳排放总量的实际值与拟合值，各年度的误差均不超过1%，精度都在99%以上，模型估计值与实际值具有较好的拟合度。

3 江西省碳排放峰值预测

3.1情景设定

根据IPAT模型，要预测未来江西省碳排放总量，需要知道未来人口(P)、人均GDP(A)、能源强度(T)、煤炭所占比例(R1)、石油所占比例(R2)的数值。人口(P)和人均GDP(A)的增长率采用江西省1995-2012年中各年均增长率的平均值。能源强度(T)的情景参考了渠慎宁[7]对能源强度(T)的3种低模式、中模式和高模式的情景预测，同时借鉴中国碳排放研究课题组给出的基准情景、强节能情景和超强节能情景下2010年和未来2020年、2030年、2040年和2050年的能源结构比例情况对江西省煤炭所占比例(R1)、石油所占比例(R2)进行设定。由此，本文设定了基准情景、节能情景和低碳情景等3种情景，预测了3种情景下各影响因素2010-2050年的数据(见表3)，3种情景具体构想如下。

3.1.1 基准情景 是指按照目前发展而并不采取任何强制措施进行节能减排的碳排放发展情景，主要驱动因素是经济发展，能源技术进步与消费结构按照以往的历史发展趋势演进，仍然以经济增长作为社会发展的主要目标，由工业化进程所决定，能源消耗与碳排放与日俱增。

3.1.2 节能情景 是指政府、民众、企业有节能减排意识，政府在目前区域经济和能源结构的发展基础上适当的发展清洁能源的碳排放发展情景，主要考虑到江西省经济发展、能源供需矛盾、环境约束、政策导向等因素，通过强化技术进步、转变经济发展模式、采取低能耗、低碳排放政策来实现节能和碳排放目标。

3.1.3 低碳情景 是指政府和民众有较强节能意识，企业增大科研投入，自主创新，降低能源强度，政府大力发展清洁能源，鼓励民众使用清洁能源等低碳发展情况下的碳排放发展情景，产业结构得到很好的调整，能源结构得到进一步优化调整，新能源开发利用技术实现突破，低碳能源达到相当的比重，政府进一步加强对新能源产业的扶持，更好地促进低碳经济发展模式的转变。

3.2峰值预测

通过对各情景设定数据进行数学处理，得到每个时间段内的平均增长率，可得出2010-2050 年中各年在3种情景下的数据，并根据模型拟合公式可计算未来 2013-2050年碳排放预测值。1)采取基准情景，江西省到2048年达到峰值，峰值量为38 913.96万t，对应的人口为5 391.2万人，人均GDP为15.33万元，能源强度为0.199 t标准煤/万元，煤炭所占比例为54.16%，石油所占比例为19.27%；2)采取节能情景，江西省二氧化碳排放量在2035年达到峰值，峰值量为32 901.89万t，对应的人口为5 068.2万人，人均GDP为10.84万元，能源强度为0.246 t标准煤/万元，煤炭所占比例为54.66%，石油所占比例为19.35%；3)采取低碳情景，江西省二氧化碳排放量在2032年达到峰值，峰值量为29 642.41万t，对应的人口为4 993.7万人，人均GDP为9.80万元，能源强度为0.246 t标准煤/万元，煤炭所占比例为54.89%，石油所占比例为20.47%。

表3 江西省 2010-2050 年情景设定

图2 3种情景下江西省 2013-2050 年二氧化碳排放总量趋势图

可以发现，在基准情景、节能情景和低碳情景下江西省二氧化碳排放的总量趋势都是经历了先上升后下降的阶段，并且会出现二氧化碳排放总量的峰值，但是由于采取的情景不同，年碳排放总量的大小不同，而且峰值出现的时间年份和峰值量不同，预计江西省碳排放峰值将在2032-2035年间出现。低碳情景峰值会比节能情景峰值提前3年到达，而且峰值量会降低 3 259.48万t。这也说明了随着节能的越来越深入，降低单位GDP碳排放量所需要投入的技术等资源也会越来越多。

4 结论

按照江西省目前发展趋势, 若经济社会发展的同时保持能源强度和碳排放强度合理下降, 江西省碳排放峰值到达时间约在2032-2035年之间，如若经济社会发展的同时不重视能源强度和碳排放强度的降低, 则会导致峰值出现时间后延。因此，保持能源强度和碳排放强度的不断下降对江西省尽快出现碳排放峰值至关重要, 健全应对气候变化机制、调整产业结构、优化能源结构、提高清洁能源的消费比重应成为江西省今后的重点工作任务。

[1] 徐华清,苏明山,杨姗姗.世界主要国家和集团温室气体排放峰值特征分析[EB/OL].http://www.ncsc.org.cn/article/yxcg/yjgd/201404/20140400000865.shtml.

[2]林伯强,蒋竺均.中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析[J].管理世界,2009(4):27-36.

[3]姜克隽,胡秀莲,庄幸,等.中国2050 年低碳情景和低碳发展之路[J].中外能源,2009,14 (6):21-26.

[4]江西省统计局,国家统计局江西调查总队.2013江西统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2013.

[5]聂锐,张涛,王迪 基于IPAT模型的江苏省能源消费与碳排放情景研究[J].自然资源学报,2010,25(9):1557-1564.

[6]温景光.江苏省碳排放的因素分解模型及实证分析[J].华东经济管理,2010,24(2):29-32.

[7]渠慎宁,郭朝先.基于STIRPAT模型的中国碳排放峰值预测研究[J].中国人口·资源与环境,2010,20(12):10-15.

ForecastofJiangxi′sCarbonEmissionstoPeakBasedonIPATModel

XI Xiping1,2,XIE Yunsheng1,WANG Heli1,FAN Min1,SHI Jinming1,LUO Chenglong1

(1.Institute of Energy Conversion,Jiangxi Academy of Sciences,330096,Nanchang,PRC;2.Jiangxi Low Carbon Economy Research Center,330096,Nanchang,PRC)

The paper uses time series regression on Jiangxi′s 1995- 2012 data to draw the trend,and utilize IPAT model to forecast of Jiangxi′s carbon emissions to peak in future. We find that the impact of technology progress on the peak is important.According to the current trends of Jiangxi,if the economic and social development while energy intensity and carbon emissions intensity keep reasonable decline,Jiangxi′s peak will arrive between 2032 and 2035.Therefore, maintaining the declining energy intensity and carbon intensity of carbon emissions is essential to realize the peak as soon as possible.Establish against climate change mechanism,adjustment industrial structure,optimization energy structure and increase the proportion of clean energy consumption should be the focus of future tasks.

IPAT model;carbon emissions;peak forecast;energy intensity

2014-10-12;

2014-11-04

席细平(1979-)，男，江西抚州人，硕士，助理研究员，主要从事能源技术与低碳经济研究。

江西省科技支撑计划(2009BGB04300、2010BGB01702)；江西省高校人文社会科学重点研究基地招标项目(JD1363)；江西省科学院协同创新专项(2013-YTPH2-14)；江西省科学院对外科技合作项目(H2014005)。

10.13990/j.issn1001-3679.2014.06.005

F206

A

1001-3679(2014)06-0768-05