云南生活碳排放的影響因素分析

郝增財

摘 要：應用STIRPAT擴展模型，利用云南省2000—2011年的相關數據分析云南人口規模、人口城市化率、居民消費水平和能源結構等因素對生活碳排放的影響。應用偏最小二乘回歸方法計量分析的結果表明：人口規模、人口城市化率和居民消費具有顯著的正效應，其中居民消費水平對生活碳排放的影響最大，其次是城市化率和人口規模，說明居民消費水平已經成為影響生活碳排放增長的主要因素，同時人口總量的增加和城市化進程也直接加劇了生活碳排放的增加。另一方面能源結構中清潔能源所占比重的增加有效的減緩了生活碳排放的增加。通過研究云南省生活碳排放的規律，探討云南省未來在生活中實施節能減碳的應對之策。

關鍵詞：人口；消費；生活碳排放；STIRPAT擴展模型；偏最小二乘回歸

中圖分類號：F124.5 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）06-0284-02

引言

目前，由于二氧化碳導致的全球變暖引起了世界各國的關注。作為一個生態大省云南省是著名的植物王國和動物王國，在全球變暖的過程中，2009—2012年云南省經歷了百年不遇的旱災，其生存和發展的環境受到了嚴重的威脅。但是，近年來發達國家的統計數據顯示，居民生活消費中直接與間接能源消耗已超過產業部門，成為碳排放的主要增長點。但對于云南來說面臨著幾個特殊問題：工業化水平不高，正處于工業化的加速進程中；云南省是少數民族聚集區，人口在急劇增加，碳排放會隨著人口規模和工業化水平的提高而不斷增加。面對生存環境受到嚴重的威脅，近年來云南提出要發展低碳經濟，建立能源有效利用、環境美好和經濟持續發展的低碳省份。如何在現有條件下實施節能減碳，本文從云南居民生活消費的直接能源消耗產生的碳排放簡稱生活碳排放出發，研究云南居民生活碳排放的規律，對于促進居民可持續消費、尋找新的節能減碳途徑都具有十分重要的意義。

一、研究方法

（一）建立模型

在環境研究中，多采用擴展的STIRPAT模型，本文考慮到數據的可獲取性與變量之間的關系，研究中選取了國內外常用的幾個社會經濟指標：年末人口數、人口城市化率、人均消費支出以及能源結構作為解釋變量。在各種能源中，一次電力（云南省主要是水電）不排放，和所有的化石能源有明顯差異，因此碳排放影響因素模型中的能源結構用水電占生活能耗的比重表示。根據居居民生活消費的直接能源消耗對二氧化碳排放進行測算，并把它作為被解釋變量進行回歸分析。記為I生活碳排放，Ps為人口規模，Pt為人口城市化率，A為人均消費額，T為能源結構，則生活碳排放影響因素的STITPAT模型為：

lnI=lnα+bs（lnPs）+bt（lnPt）+c（lnA）+dln（T）+lne （1）

（二）數據來源與測算

對于云南省而言，由于云南地處熱帶和亞熱帶交界處，且大部分地區位于海拔較高的云貴高原上，形成了復雜多樣的氣候。就全省而言，大部分地區氣候溫潤，冬夏溫度差別不大，因此云南大部分地區不需供暖（熱力供應）和制冷，為云南省居民的生活節省了不少能耗。因此，計算云南省居民的生活能耗碳排放，關鍵是電力排放的計算。云南電力的構成主要包括火電和水電，而且云南的水電占比是全國最高的。由于水電不產生碳排放，因此電力的排放實際上是火電的排放。火電的排放可按在生產過程中消耗的煤炭、石油和天然氣數量簡單計算，雖然火電生產過程中也消耗了部分其他能源，主要是秸稈、沼氣等非化石能源，由于這部分能源占比很小，而且缺乏相應的參數，因此這部分碳排放忽略不計。通過以上介紹的方法，根據IPCC清單中的碳排放系數，結合《中國能源統計年鑒》中各種能源的平均低位發熱量，可以計算得到各種能源的CO2排放系數。最終可計算云南生活碳排放總量，并收集匯總人口和消費數據進行分析研究。

二、實證分析

本文在變量選取上有明顯的共線性，解決多重共線的方法有很多種，如主成分分析，嶺回歸，偏最小二乘法等，本文采用單因變量偏最小二乘方法擬合模型。偏最小二乘法是集主成分分析、典型相關分析和多元線性回歸分析三種分析方法的優點于一身，可以有效解決變量內部高度線性相關的問題，而且在偏最小二乘法中，每一個自變量的回歸系數將更容易解釋。單因變量偏最小二乘通過計算交叉有效性Q2

h來選取主成分個數，當Q2

h≥0.0975時，引進新的主成分th（th是偏最小二乘回歸過程中提取的成分）會對模型的預測能力有明顯的改善作用。對（1）式進行偏最小二乘回歸計算交叉有效性結果由于Q2

3<0.0975，所以，選擇h=2，即采用兩個成分做偏最小二乘回歸模型，預測效果最好。最終擬合得到的標準化偏最小二乘回歸方程為：

ln=0.288（lns）+0.321（lnt）+0.636（ln）-0.367（ln） （2）

對應的原始數據的回歸方程為：

ln=-10.833+1.880（lns）+0.372（lnt）+0.271（ln）-0.236（ln）（3）

從（2）式可知，在該模型下云南省生活碳排放的4個解釋因素按其影響比重大小依次為：人均消費（0.636），能源結構（-0.367），城市化率（0.321）和人口規模（0.288）。說明居民消費水平已經成為影響生活碳排放增長的主要因素，幾乎是其他三個因素的2倍，人口總量的增加和城市化進程也直接加劇了生活碳排放的增加，而清潔能源所占比重的增加有效的減緩了生活碳排放的增加。

從生活碳排放的數據看，云南生活碳排放量從2000年的1 544.52萬噸增長至2011年的2 380.24萬噸，增幅約為0.54倍，年均增長率為3.67%。居民消費水平作為衡量一個居民富裕程度的重要指標，從云南居民的人均消費來看，2001—2011年間，居民的消費水平持續增高，從2 243.92元增漲到8 251.87元，漲幅約為2.68，年增長率為11.5%。由于居民財富的增加，極大地促進了人們的消費欲望，而消費的增加直接促進了生活能源消費的增加，二氧化碳的排放量也會隨之增加。

從能源結構來看，2000—2011年云南清潔能源占生活消費總能源的比重總體呈增長趨勢，隨著清潔能源使用比重的增加二氧化碳排放量明顯地減緩，并有下降的趨勢。從數據看，2005年清潔能源占生活消費總能源的比重達到54%，同時2005年以后的幾年中生活碳排放量都在2 000萬噸左右，增長速度明顯減慢。而且2005—2011年清潔能源占生活消費總能源的比重都在50%以上，這是減緩碳排放增長的重要因素。

城市化率是城市化的度量指標，在此模型中主要反映云南省由于人口結構的變化而引發居民消費行為變化對生活碳排放的影響。2000—2011年，云南省人口的城市化率從21.24%增漲到36.8%，年均增長率為4.69%。城市化率的提高實際上反映了居民整體消費水平的提高，從而促進了生活碳排放的增加。

結論與政策建議

用偏最小二乘對模型估計的結果表明人口規模，城市化率，人均消費和能源結構對生活碳排放都有顯著的影響，隨著工業化的加速人均消費已經成為生活碳排放增長的主要因素，同時人口規模的擴大和城鎮化進程中也直接加劇了生活碳排量的增加，在清潔能源使用比重增加的過程中有效地限制了碳排放的增加。

在現有的條件下提出以下建議：第一，云南省是少數民族聚集區，而貧困地區和農村是人口增長較快的地方，各級人民政府應當對貧困地區、少數民族地區的人口與計劃生育工作給予重點扶持，同時建立健全農村社會保障制度，促進計劃生育工作的開展；第二，云南仍處于城市化進程中，由于城鎮居民的人均生活能耗普遍高于農村居民的人均生活能耗，城市化率的提高意味著在生活領域的節能減排空間很有限，因此，為了緩解城市化過程中的碳排放增長問題，應該優化人口結構，提高勞動者素質，優化產業結構，大力發展節能環保的技術密集型產業；第三，隨著居民收入的提升，消費水平也會隨之提升，不可避免地會影響生活碳排放的增加，降低消費水平來減少碳排放是不可取的，因此只有通過強調適度消費，綠色消費，引導居民合理的消費行為和消費模式，防止消費模式的爆發性增長；第四，云南地處西南邊陲，地理位置優越，具有豐富的太陽能、風能、水能、地熱能等資源，尤其是太陽能資源，排在全國前列。云南應充分利用這一優勢資源，推進太陽能建設。

參考文獻：

[1] Birdsall N.1992.Another Look at Population and Global Warming：Population，Health and Nutrition Policy Research，Working Paper.

Washington，DC：World Bank，WPS 1020.

[2] 曲如曉，江銓.人口規模、結構對區域碳排放的影響研究——基于中國省級面板數據的經驗分析[J].人口與經濟，2012，（2）：10-17.

[3] 連淼，王憲恩.基于STIRPAT模型的歐盟人口態勢與消費模式對碳排放的影響研究[D].長春：吉林大學，2012.

[4] 帥通，袁雯.上海市產業結構和能源結構的變動對碳排放的影響及應對策略[J].長江流域資源與環境，2009，（10）.

[5] 朱勤，彭希哲，等.人口與消費對碳排放影響的分析模型與實證[J].中國人口資源與環境，2010，（20）：98-102.

[6] 陳婧.人口因素對碳排放的影響[J].西北人口，2011，（2）：1-6.

[責任編輯 魏 杰]