湖南省CO2排放達峰情景預測研究

張彩平，向玉超

2020年9月22日，習近平在第75屆聯大一般性辯論上宣布：“中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和”。這體現了我國應對全球氣候變化的領導力和大國擔當，為我國應對氣候變化、綠色低碳發展明確了目標、指明了方向，具有深遠的國際國內影響。而早在2015年，中國在《強化應對氣候變化行動—中國國家自主貢獻》中就提到，我國將致力于2030年左右二氧化碳排放達到峰值并爭取盡早達峰。經過幾年的努力，截至2019年，中國單位國內生產總值二氧化碳排放比2015年和2005年分別下降約18.2%和48.1%，已超過對外承諾的2020年下降40%～45%的目標，初步扭轉了碳排放快速增長的局面。雖然，目前我國碳排放增速放緩，但是實現2030年前的碳達峰目標還需要繼續努力。

碳排放達峰目標包括達峰年份和峰值。為了在計劃的時間內達到合理的峰值，國家在《十四個五年規劃和2035年遠景目標的建議》中提出“降低碳排放強度，支持有條件的地方率先達峰”，并在2020年12月16日的中央經濟工作會議中指出，調整優化“產業結構、能源結構、碳排放權交易市場”是實現達峰的重要前提工作。但由于地區之間經濟發展不平，各地區的碳達峰也存在著差異，因此在制定科學的碳排放達峰行動方案時，必須結合國家整體碳排放達峰目標和本區域的實際情況，才能避免不切實際的達峰時間安排和夸大的達峰峰值設定。湖南省作為我國中部大省，雖然在新型工業化上取得了一些成效，但高碳能源為主的能源消耗結構使其近幾年的人均CO2排放量一直保持增長，環境承載力逐漸達到上限。為實現國家2030年前碳排放達峰的宏觀目標，湖南生態環境廳指出，湖南將在2021年全面組織編制達峰行動方案，為實現達峰目標明確時間表和路線圖。因而本文嘗試通過識別影響湖南省CO2排放的主要因素，進而以此為基礎預測達峰時間和峰值，為湖南省制定科學合理的碳排放達峰行動方案提供數據支撐和決策依據。

一 文獻綜述

研究碳排放的驅動因素，有助于國家、各省和各行業了解碳排放的來源，為決策者分析碳排放問題提供決策依據。同時，鑒于影響因素會對碳排放達峰目標實現的時間和峰值產生影響，因而有必要首先識別碳排放的主要影響因素，國內外學者對碳排放的主要影響因素進行了較為系統的研究。在人口因素上，徐國泉等(2006)認為,能源效率對抑制中國碳排放的作用在減弱,經濟發展才是影響中國碳排放量主要因素[1]；鄒秀萍(2009)指出地區碳排放與經濟發展水平存在倒U型曲線趨勢,而與能源消耗強度呈U型曲線關系,與第二產業產值的比重呈N型曲線關系[2]。在能源因素上，張傳平等(2012)采用面板固定效應進行回歸分析,發現能源技術、產業結構、能源消費是影響工業碳減排的主要因素[3]；查冬蘭等(2007)比較各省能源利用效率后指出，能源強度指標對人均CO2排放貢獻最大，其次是人均GDP[4]。

同時，學者們也利用各相關模型，預測我國碳排放達峰時間和達峰值。Niu S W等(2016)在考慮了我國經濟和能源狀況后，預計中國依靠增強技術、升級能源的方式，將在2035年達到碳排放峰值，峰值為111.5億～132億t[5]；Zhang Xiliang等(2016)認為化石能源使用是影響碳排放的主要因素，進而采用C-GEM模型預測我國煤炭使用量的峰值，指出我國二氧化碳排放量在2030年左右將達到10億噸左右的水平[6]；馬丁等(2017)考慮能源結構對二氧化碳排放的影響，利用中國能源系統優化模型分析了中國未來可能的碳排放峰值水平和達峰路徑[7]；畢瑩等(2017)采用STIRPAT模型，構建情景預測模型，指出在不同情景下，達峰時間和峰值會產生差異[8]；Li Feifei等(2018)采用灰色模型(GM(1,1))預測中國未來的碳排放強度，發現在2030年GDP低于1 514 261.5億元的情況下，中國的二氧化碳排放將達到峰值[9]；Wang H K等(2019)從人均碳排放量和人均國內生產總值之間存在的關系出發，利用蒙特卡羅方法和庫茲涅茨函數，預測中國的排放量將在2021年至2025年期間達到13～16千兆噸，峰值將出現在2021—2025年之間[10]；王勇等(2019)對北京、上海、廣州、深圳、天津和重慶等6個超大城市進行研究，發現人口、人均GDP和能源強度對各城市碳排放起到正向促進效應,并以能源強度為門限變量建立門限-STIRPAT模型,對27種情景下的各城市碳排放達峰進行了預測[11]；王珂珂等(2020)構建了一個基于鯨魚優化算法改進的極限學習機模型，對中國未來的碳排放趨勢進行預測，指出中國的碳排放總量將持續到2031年，并于2031年達到碳排放峰值[12]；張哲等(2019)以上海市為例，指出城市化率對上海市碳排放有著密切的關系，并利用STIRPAT模型，指出上海在2025年可以實現碳排放達峰[13]。除此之外，針對碳排放達峰目標，學者們也提出了實現方案。何建坤(2013)指出由于經濟發展方式轉型的不確定性，實現預測峰值要從經濟發展方式、中長期的能源戰略制定以及低碳政策和實施機制來對碳達峰進行超前布局[14]；Chai Q M等(2014)認為2026—2030年是中國碳排放達到峰值的較好機會窗口，而且多階段治理的漸進式減排控制模式對中國更具有可操作性，使得轉型更為平穩[15]；柴麒敏等(2015)利用IAMC模型對中國實現排放總量控制和峰值的四種路徑和情景進行深入分析,并闡述了未來能源和未來經濟對我國碳達峰的影響，提出從能源結構、技術創新和消費方式等促進目標的達成[16]。

綜上，目前國內外的研究主要關注國家層面的碳達峰時間和峰值，但缺乏對省級層面的關注，導致國家宏觀2030年碳排放達峰目標難以分解到省級中觀層面。同時，缺少以省為主體的碳達峰預測導致各省制定最優碳達峰行動方案時缺乏科學的決策依據。因此，本文嘗試運用STIRPAT模型預測湖南省的碳排放達峰時間和峰值。

二 研究方法和數據處理

本文首先核算湖南2010—2017年能源相關的碳排放，識別湖南省碳排放的主要影響因素，然后以此為基礎運用STIRPAT模型預測湖南省未來的碳排放趨勢，分析湖南省在不同減排強度下的碳排放達峰情況。

(一)湖南省2010—2017年碳排放量核算

模型因素分解法、物料衡算法、IPCC系數法、實測法等是幾種主要的碳排放核算方法。其中，由聯合國政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)提出的IPCC系數法可計算出相關能源使用后釋放出的碳排放量,是國內外廣泛采用的核算方法。2007年，IPCC第四次評估報告中提出，化石能源的使用是全球二氧化碳濃度上升的主要原因，而煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣等是主要的化石能源。因此，本文將運用IPCC系數法核算湖南省2010—2017年8種常見的化石能源產生的碳排放。同時，為了進一步考察不同產業部門對湖南省碳排放的影響，本文將湖南省產業部門劃分為三類，包括：第一產業部門(農林牧漁水利業)、第二產業部門(工業、建筑業)和第三產業部門(交通運輸倉儲和郵政業、批發零售業和住宿餐飲、生活消費、其他等)[17]，估算公式具體如下：

(1)

(1)式中，C為8種能源碳排放總量；i和j分別表示產業部門和能源種類；δj為j種能源的二氧化碳排放系數；Eij表示第i種產業第j種能源的標準煤消耗量。本部分的能源消耗數據主要來源《中國能源統計年鑒》和《湖南省統計年鑒》，通過收集8種化石能源的消耗量并參照《省級溫室氣體編制指南》中提供的能源排放系數進行核算。相關系數及碳排放計算結果見表1和圖1。

表1 相關能源系數表

圖1 2010—2017年湖南省碳排放情況

結果顯示，湖南省2010—2017年的二氧化碳排放增速分別為12.95%、0.26%、6.80%、-10.62%、14.07%、-5.23%、3.17%，碳排放量在2013、2014和2015年相較于其他年份來說，變化較大。2013年湖南省二氧化碳排放達29 253.72萬噸，而2014年碳排放則降至26 147.72萬噸，2015年CO2碳排放量增加到29 827.98萬噸。再從湖南省三個產業部門觀察，發現第二產業部門的碳排放趨勢與湖南省總碳排放趨勢基本一致。由此可見，第二產業部門對湖南省整體碳排放起著重大的影響。為了更清楚的識別影響湖南省碳排放的因素，了解各因素的對碳排放的貢獻程度，構建合理碳峰值預測模型，本文利用LMDI模型，對湖南省碳排放進行分解分析。

(二)湖南省碳排放的影響因素識別

分解后殘差為0是LMDI模型在眾多因素分解法中脫穎而出的優勢。其主要是通過對目標變量進行分解，從而分析各分解因素對目標變量的影響程度。該模型包含兩種分解方式：一種為乘法分解，另一種為加法分解[18]。本文將采用加法分解方式，將湖南省二氧化排放分解為碳排放系數(F)、能源結構(EE)、能源強度(ES)、人口規模(P)、人均GDP(A)和產業結構(IS)[19-21]，分解公式如下：

(2)

ΔC=Ct-C0=

ΔCF+ΔCES+ΔCEE+ΔCIS+

ΔCA+ΔCP

(3)

上式(2)中，i表示第i種產業，j表示第j種能源；Cij為第i種產業的第j種能源的CO2碳排放量；Eij為第i種產業第j種能源消耗量(噸)；Ei為第i種產業的能源消耗量(噸)；GDPi指湖南省第i種產業的增加值(億元)；GDP為國民生產總值，此處特指湖南省地區生產總值(億元)；P為地區年末常住人口數(人)；Fij為第i產業第j種能源的二氧化碳排放系數；ESij為第i種產業第j種能源消耗占能源總消耗量的比重；EEi為第i種產業的能源強度；ISi為地區第i種產業總值占地區總產值的比重；A為人均GDP(元/人)。(3)式中ΔC為碳排放增加值；Ct和C0表示碳t、0時刻碳排放的影響值。相關變量的計算方法及結果見表2和表3。

表2 變量定義

將表3中的數據代入下列影響效應式中：

表3 2010—2017年相關變量計算結果

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

計算結果見圖2。由于各種能源的二氧化碳排放系數為固定數值，基本無變化，因此將碳排放系數效應視為0，即ΔCF=0。從圖2中可以看出，在各影響因素中，人均GDP和人口規模對湖南省二氧化碳排放始終起到正向影響，且人均GDP因素起到的效應最大，而其他的因素在不同的年份表現出了抑制或促進的作用，具體分析如下。

圖2 2010—2017年湖南省CO2排放影響因素分解趨勢圖

能源強度指單位GDP消耗的能源，反映了能源使用的效率。能源使用技術水平越高，單位GDP消耗的能源將會降低，這會對碳排放起著抑制的作用。從圖2可看出，能源強度對湖南省二氧化碳排放的影響總體上是負向的。在2010—2017年中，第二產業部門的能源強度分別為1.34、1.18、1.03、1.00、0.75、0.73、0.71、0.71，一直保持著降低的趨勢，但也始終高于其他產業，這說明湖南省的能源使用效率有所提高，且提高能源使用效率仍是實現降低碳排放的重要舉措。

從能源結構方面來減排，是通過提高低碳能源、清潔能源替代化石能源的使用量，來優化能源結構達到減排目的。從圖2來看，湖南省能源結構因素對CO2排放量的貢獻率在2010—2017年分別為2.09%、9.05%、-1.62%、-0.68%、-3.70%、17.03%、-19.72%，只有在2010—2011年、2011—2012年和2015—2016年貢獻率為正，這是因為在這些年份中，清潔能源的使用占比有所降低，如2010—2011年水電、風電、核電等清潔能源消費占比從15.18%下降至14.47%，煤炭使用占比從62.88%上升至65.19%。可見湖南省的能源結構優化還存在優化空間。

產業結構效應在2011—2017年間主要對碳排放起著抑制作用，只有在2010—2011年間對碳排放起到了促進作用，這是由于在三大產業部門中，工業包含于第二產業部門中，第二產業部門的碳排放量對湖南省整體碳排放量起著主要影響作用。2011年，湖南省第二產業部門占比從2010年的45.17%上升到46.97%，往后年份一直呈現下降趨勢，2017年占比下降至39.79%，而第三產業部門占比從41.51%上升到了51.34%，可見，對二、三產業結構的調整是產業結構發揮碳排放抑制作用的重要途徑。

在人口規模上，其對碳排放始終起著促進作用，這是由于人既是生產者又是消費者[22]。湖南省2010—2017年年末常住人口增長率分別為：0.4%、0.65%、0.78%、0.69%、0.68%、0.57%和0.56%，人口的增長帶動了消費需求的增長，各行各業的生產擴大，能源消耗量提高，直接導致了碳排放量的提高。但是從增長率來看，其變動較小，因此湖南省人口規模對碳排放的促進作用并不突出。

從圖2來看，人均GDP和區域經濟發展存在著正向關系。該因素對湖南省碳排放的影響效應在2010—2017年分別為4 620.46萬噸、2 981.1萬噸、2 758.36萬噸、2 409.17萬噸、2 515.94萬噸、2 064.64萬噸、2 478.69萬噸。由于經濟發展需要能源作為支撐，因此該因素對碳排放始終起到促進作用。

(三)STIRPAT模型的應用

STIRPAT模型彌補了IPAT模型不符合環境庫茲涅茨曲線假說的不足，被學者們廣泛地應用于環境影響的研究中。其基本表達公式為：I=aPbAcTde，其中：I-環境承壓程度、a-模型系數、P-人口因素、A-經濟因素、T-技術因素、e-誤差。該模型具有隨機拓展性，可用于評估各種因素對環境的影響，而各指數可反映出各因素對環境的非比例影響。在基本公式取對數后，得到具體公式如下：

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+lne

(10)

結合上文的LMDI分解結果，本文將在該模型的人口、經濟發展水平和技術因素的基礎上加入清潔能源占比(水電、風電、核電等)因素[23]和第二產業部門占比因素。此外，考慮到碳排放集中于城鎮，因而將城鎮化率(UR)也加入模型中。還需要說明的是，從圖1湖南省2010—2017年CO2排放趨勢圖可以發現，第二產業部門的排放趨勢與總體排放趨勢幾乎一致，而第二產業部門中耗能量最大的為工業，因此，技術因素本文將以工業能源強度來衡量，而模型中的能源結構因素和產業結構因素將分別以非化石能源占一次能源消費的比重(ES1)和第二產業部門GDP占地區GDP的比重(IS)來衡量。加入因素后，STIRPAT模型擴展如下：

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT1+elnES1+flnIS+glnUR+lne

(11)

該式中，b、c、d、e、f為各指數項系數，e為誤差。

圖3 嶺回歸圖

圖4 K值對應的R2圖注：數據來源于2006—2018年《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《湖南省統計年鑒》。

為了確定參數值K，通過觀察圖3、圖4，擬將參數K取值為0.03，再次進行嶺回歸，得到R2=0.98模型擬合度優。但在擬合方差分析中發現，F檢驗顯著(F=22.74，Sig.=0.00)而T檢驗中人口規模和能源強度的Sig.>0.05，T檢驗回歸不通過，因此需要重新擬合。考慮到，在LMDI分析中，人口規模與能源強度對湖南省CO2排放量的影響效應有限，故剔除這兩個變量。重新整理變量后，取K=0.02進行嶺回歸，回歸結果如表5、表6和表7:

表5 模型綜述表

表6 方差表

表7 系數表

由結果可知，參數K=0.02時，模型擬合程度較好(R2=0.97)，F檢驗顯著(F=58.11，Sig.=0.000)，各變量的T檢驗均顯著(Sig.<0.05)，故擬合結果符合檢驗要求，得到模型回歸方程(12)：

lnI=9.585+0.558lnUR+0.137lnA-0.154lnES1+0.860lnIS

(12)

該方程解釋了模型中四個變量對CO2排放的影響。其中城鎮化率、人均GDP和產業結構具有促進作用，而清潔能源占比對CO2排放起到抑制作用。在其他條件不變的前提下，城鎮化率、人均GDP和第二產業占比每提高1%，湖南省CO2排放量將分別提高0.558%、0.137%和0.86%，而清潔能源的每提高1%的占比，將使CO2排放量降低0.154%，四個變量的影響方向，均符合預期。為了對模型進行誤差檢驗，將湖南省2005—2017年的歷史數據代入方程中，得到CO2排放的預測值，通過與實際值相比較，發現最大誤差率為8.34%，平均誤差約為1.92%，2005—2017年CO2排放模擬值與實際值基本契合，模型有意義，具體比較如圖5所示。

圖5 湖南2005—2017年實際CO2與預測CO2排放量比較圖

(四)湖南省CO2排放峰值預測

本文將使用情景分析法對湖南省碳排放峰值進行預測，預測周期到2050年。在預測前，為了更合理地設置預測變量的變化率，將預測周期分為7個時間段：2016—2020年、2021—2025年、2026—2030年、2031—2035年、2036—2040年、2014—2045年、2046—2050年，其中2017年為基準年，各因素在這7個時間段的變化以2017年為基礎設置。此外，考慮到我國提出“在2030年實現碳達峰、2060年達到碳中和”，節能減排行動將持續增強，因此設置兩種變化速率：國家或省政府對實現峰值采取一般措施使得影響碳排放的各因素“中速變化”，國家或省政府采取強措施達峰各因素產生“高速變化”，這兩種變化速率可組成8種情景模式，見表9。參數設置規則如下：

表9 情景組合

2017年湖南省人民政府發布的《湖南省“十三五”人口發展規劃》中提到的目標有：全省常住人口達7 050萬人左右，城鎮化率達到58%左右，而在2016年至2019年湖南省的實際城鎮化率為52.8%、54.62%、56.02%、57.22%，城鎮化不斷擴大，有望在2020年達到58%左右的目標值，因此設置2017—2020年城鎮化率變化為2.5%。又由于省政府官方數據顯示，2016—2019年湖南省的實際城鎮化每年的增速放緩，且2019年湖南常住人口自然增長率僅為3.11‰，比上年下降2個千分點，是近20年來我省人口增長率首次低于4‰。參考我國和發達國家城鎮化發展的歷程，發現隨著經濟的發展，城鎮化率會逐漸提高，但增速會下降，設置在2035年后，城鎮化增長率會逐漸降低，并保持2050年城鎮化率達70%左右。

在人均GDP參數設置上，根據湖南省“十三五”規劃，到2020年地區生產總值要達到43 680億元，年均增速預計為8.5%左右，常住人口達到7 050萬左右，推斷出2020年人均GDP目標值為61 957.45元/人，因此2016—2020年的人均GDP年均增長率為9%、6.8%、9.3%、7.3%。由于在前面的分析中提到人均GDP對湖南省CO2排放影響效應較大，在采取減排措施時，經濟發展速度會放緩，但湖南省擁有四大經濟帶：京廣高鐵經濟帶、環洞庭湖經濟帶、滬昆高鐵經濟帶和張吉懷精品生態文化旅游經濟帶，以及目前正在全面參與“長江經濟帶”的建設，經濟產出還存在潛力，故設置參數為9%，2035年后人均GDP增速開始下降。

在能源結構參數設置上，湖南省“十三五”規劃中提到，非化石燃料占一次性能源消費的比例要從12.4%提高到15.6%，而湖南省2012—2017年非化石能源占一次性能源消費的比例分別為：17.88%、13.66%、15.44%、12.53%、13.19、12.21%，增長率為-2.4%、1.3%、-1.9%、5.3%、-7.4%，年平均增長率為-5.3%，要達到“十三五規劃”的目標，則非化石能源還需在最后三年陸續提高3.39%，故本文將清潔能源占比的增長率設置為1.13%。同時，為了兼顧社會主義現代化國家建設“兩步走”戰略的實施和2030碳達峰、2060碳中和承諾的兌現，有學者提出以能源革命為“樞紐”，將2035年作為分界點，2035年以前非化石能源消費比重應達25%，2035年以后調整為30%～35%，以此穩步推進能源革命[24]，故本文設置每個時間段非化石能源占比逐漸提高1%，而清潔能源占比增多說明低碳標準的約束性增強，在強減排措施的實施下，非化石能源占一次性能源消費的比例會高于一般減排，因此將其設置為2%，且每個時間段逐漸提高2%。

在“十五”期間，湖南省一、二、三次產業年均分別增長4.7%、13%、10．2%，三次產業結構發生變化，由2000年的21．3∶39．6∶39．1調整為19．5∶40．8∶39.7；“十一五”期間，三次產業結構調整為14.7∶46∶39.3，新型工業化推動第二產業占比提高了6.4個百分點；“十二五”期間,湖南省三次產業結構調整為11.5∶44.6∶43.9，第三產業比重比2010年提高4.2個百分點，6大高耗能行業增加值占規模工業增加值比重下降4.6個百分點，2011—2015年第二產業占比年增長率為3.98%、-0.34%、-0.89%、-1.42%、-2.87%，年平均占比增長率為-0.31%。從這三個五年數據來看，湖南省的第二產業呈先升后降的趨勢，第三產業始終保持著上升，且第三產業占比有超過第二產業的勢頭。因此，結合相關信息預測湖南省第二產業占比繼續下降，第三產業比重保持上升趨勢，設置一般減排措施下，第二產業占比從2017年的39%下降至2050年的35%，高強度減排措施下，下降至2050年的33%。

三 湖南省CO2排放峰值的預測結果分析

按照如上的參數設置規則，得到2017—2050年湖南省城鎮化率、人均GDP、非化石能源占比以及第二產業占比的情景參數數值，將各數值代入到公式(12)中，經過值的轉換得到CO2排放的預測值，見圖6。

圖6 湖南省2017—2050年CO2排放預測

由圖6可見，在S0、S1、S3、S4、S6、情景中，將在2035年達到峰值，排放量分別為：34 113.63萬噸、33 642.02萬噸、32 351.96萬噸、32 327.19萬噸、31 677.84萬噸；在S2情景中，達峰時間為2027年，峰值為31 825.60萬噸；在S5和S7的情景下，碳達峰時間為2030年，峰值分別為30 799.62萬噸、30 363.98萬噸。由上文可知，8大情景中S2的達峰時間最早，S0情景下達峰峰值最高，且達峰時間較晚，此外，S5和S7情景下達峰時間為2030年，且S7情景下的峰值是所有情景下的最小值。分析這四大情景發現，S2情景下，城鎮化率和人均GDP中速降低，非化石能源占比高速增漲，第二產業占比高速降低；S0情景下，四大變量的增減速都保持著中速；在S5情景下，城鎮化率和人均GDP高速降低，非化石能源的占比高速增長，第二產業占比中速降低，而S7情景下，相當于政府采取了強減排措施，城鎮化率和人均GDP高速降低，非化石能源占比的增速和第二產業占比降低的速率也為高速，可見，城鎮化率和人均GDP的提高對CO2排放起到促進作用，可稱為CO2排放的“促進因素”，而非化石能源占比的提高和第二產業占比的降低對CO2排放起到抑制作用，可稱為CO2排放的“抑制因素”；比較S2和S7情景可知，當保持城鎮化率和人均GDP中速降低時，會推進達峰時間，提高達峰峰值。相反，保持二者高速降低能夠使湖南省在2030年達峰，且峰值最小，再比較S0和S2，當CO2排放的“抑制因素”，由中速變化變為高速變化，其峰值出現的時間會提前，峰值會降低2 288.03萬噸；比較S0和S4，當“積極因素”的中速變化轉為高速，達峰時間不變，但峰值會減少1 761.67萬噸，再比較S4和S7，當“抑制因素”由中速變化轉換為高速變化，峰值降低1 987.98萬噸，達峰時間提前5年。

綜前，湖南省的CO2排放的抑制因素和促進因素都對碳達峰有著影響，抑制因素發生變化影響作用會略強于促進因素，故合理控制CO2排放的促進因素的增長速度，積極調整非化石能源的占比和第二產業的占比，則達峰目標不會對區域經濟發展形成剛性制約,相反，會引導經濟發展的綠色轉型[10]。

四 結 論

本文運用能源系數法核算湖南省2010—2017年的CO2排放量。發現第二產業部門的CO2排放趨勢和湖南省整體CO2排放的變化趨勢整體一致。2014年湖南省CO2排放量是2010—2017年中的最小值。在第三產業部門和第二產業部門共同作用下，2015年湖南省的CO2排放量出現了2010—2017年中的最大值。進而本文利用LMDI分解法，識別湖南省CO2排放的影響因素，發現能源結構、能源強度和產業結構對湖南省CO2排放的影響為負，人口規模和人均GDP的影響則為正，其中貢獻最大的因素為人均GDP，可以理解為經濟產出促進了CO2的排放。

根據城鎮化率、人均GDP、能源結構和產業結構在不同減排壓力下發生的變化速率設置8種情景，借助預測模型對湖南省2017—2050年的CO2排放量進行預測。研究表明，湖南省最早可在2027年達峰，峰值為31 825.60萬噸，而湖南省最小峰值可為30 363.98萬噸，達峰時間為2030年，出現這兩種選擇，主要是CO2排放促進因素和抑制因素的增減速率不同。而在各情景的比較中，發現抑制因素的變化速度在由中轉高時，會使達峰時間提前，達峰峰值降低。故要實現高質量的達峰，湖南省應在考慮經濟發展的前提下，提高非化石能源的比重，大力發展第三產業，降低第二產業的占比。