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(湖南工業(yè)大學(xué)建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院,湖南株洲412007)
長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放預(yù)測與情景分析
張?zhí)招?,曾熬?/p>
(湖南工業(yè)大學(xué)建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院,湖南株洲412007)
以2005—2010年長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放的有關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),基于灰色系統(tǒng)理論,對長株潭城市群2005—2030年的產(chǎn)業(yè)碳排放進(jìn)行了模擬和預(yù)測,并設(shè)定4種情景,對長株潭城市群2011—2030年產(chǎn)業(yè)碳排放進(jìn)行了情景分析。研究結(jié)果表明:2010—2030年,長株潭城市群如果保持2010年以前的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)不變,其產(chǎn)業(yè)碳排放量將以年均15.99%的增長速度快速上升;在1%的顯著性水平上,碳排放、人均GDP、人口、單位GDP能耗強度、碳排放強度之間存在著雙向因果關(guān)系;長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放與體現(xiàn)經(jīng)濟增長的人均GDP之間具有長期均衡關(guān)系;BAU、節(jié)能、低碳和強化低碳情景下,長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放、人均GDP均呈上升趨勢。
長株潭城市群;碳排放;灰色計量經(jīng)濟學(xué)模型;情景分析
城市低碳發(fā)展是應(yīng)對資源環(huán)境壓力、提高能源供應(yīng)、保障安全和減少碳排放的基本前提和必要條件。城市產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型已成為國際社會現(xiàn)代化發(fā)展的主旋律,同時也是中國現(xiàn)代化的重要主題之一。自2010年國家發(fā)展與改革委員會確定首先在天津、重慶、深圳、廈門、杭州、南昌、貴陽、保定8市開展低碳城市試點工作以來,中國許多城市紛紛提出發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)、建設(shè)低碳城市。長株潭城市群作為湖南的“金三角”及國家“兩型社會”建設(shè)綜合配套改革試驗區(qū),是湖南省經(jīng)濟發(fā)展的核心增長極,也是中國典型的城市群之一。在進(jìn)行“兩型社會”建設(shè)過程中,長株潭城市群經(jīng)過幾年的建設(shè)試驗,現(xiàn)已進(jìn)入攻堅克難的階段,面臨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、節(jié)能減排與環(huán)境改造任務(wù)繁重的嚴(yán)峻現(xiàn)實。為破解發(fā)展難題,長株潭城市群必須徹底摒棄傳統(tǒng)粗放型的城市發(fā)展模式,實現(xiàn)低碳發(fā)展。本文基于灰色系統(tǒng)理論,對長株潭城市群產(chǎn)業(yè)2011—2030年的碳排放進(jìn)行預(yù)測,并采用情景分析方法,對不同情景下長株潭城市群產(chǎn)業(yè)發(fā)展的碳排放進(jìn)行分析,為長株潭城市群編制科學(xué)合理的產(chǎn)業(yè)低碳發(fā)展規(guī)劃提供依據(jù),也為中國其他城市群產(chǎn)業(yè)低碳發(fā)展提供參考。
計量經(jīng)濟學(xué)模型是一種綜合考慮了系統(tǒng)各種影響因素、較為成熟的中長期預(yù)測方法,但是使用計量經(jīng)濟學(xué)模型需要有較長的歷史數(shù)據(jù)資料?;疑到y(tǒng)理論處理樣本量小和信息貧乏的不確定性系統(tǒng)具有明顯的優(yōu)越性[1]。GM(1,1)灰色預(yù)測模型是灰色系統(tǒng)理論中常用的對系統(tǒng)未來發(fā)展變化趨勢進(jìn)行預(yù)測的模型,其對數(shù)據(jù)資料要求較低。通過灰色預(yù)測模型所得到的預(yù)測數(shù)據(jù),能夠解決計量經(jīng)濟學(xué)模型需要大樣本的問題。將灰色預(yù)測模型和計量經(jīng)濟學(xué)模型進(jìn)行結(jié)合,能有效改善傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學(xué)模型的缺陷,其主要通過對部分己知信息的生成、開發(fā),提取有價值的信息,以實現(xiàn)對系統(tǒng)運行行為的正確認(rèn)識和有效控制[2]。綜合運用灰色預(yù)測模型和計量經(jīng)濟學(xué)模型,可以很好地實現(xiàn)對長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放的影響因素分析及其中長期預(yù)測。
情景分析法最初出現(xiàn)于20世紀(jì)40年代末的軍事應(yīng)用上,1972年逐漸成形[3],隨后開始受到歐美政府與跨國企業(yè)的重視。情景分析法通過描繪未來多種可能的情景,為制定規(guī)劃和政策提供科學(xué)支撐,現(xiàn)已在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[4],如已應(yīng)用于中國能源需求與碳排放[5]、能源科技發(fā)展[6]、碳排放情景預(yù)測[7]、交通碳排放[8]、城市低碳發(fā)展[9]等方面的研究中。
迄今為止,有關(guān)長株潭城市群碳排放的研究主要集中在交通碳排放[10]、工業(yè)碳排放[11]和建筑碳排放[13]等現(xiàn)狀研究方面,缺乏對長株潭城市群未來一個時期產(chǎn)業(yè)碳排放的預(yù)測和情景分析,本文的研究正可彌補這一欠缺。
1.1 GM(1,1)模型
1.1.1 GM(1,1)模型的基本形式
GM(1,1)模型的基本形式為:
給定p0>0,若p>p0成立,則模型(1)以概率p0通過小誤差概率檢驗。
表1 灰色預(yù)測模型(1)精度等級Table1Precision level of grey prediction model(1)
1.2 灰色計量經(jīng)濟學(xué)模型
1)多元線性回歸模型
本文主要考慮長株潭城市群產(chǎn)業(yè)能源消費碳排放的有關(guān)問題。根據(jù)Kaya恒等式[12],產(chǎn)業(yè)能源消費碳排放量可以分解為人均GDP、人口、單位GDP能耗強度、碳排放強度(即每噸標(biāo)準(zhǔn)煤所產(chǎn)生的二氧化碳排放量)4個要素,以解釋人類活動與碳排放的關(guān)系。本文借助于Kaya恒等式,建立式(2)所示碳排放模型:
式中,LT, LG, LP, LN, LC分別表示碳排放量、人均GDP、人口、單位GDP能耗強度、碳排放強度的自然對數(shù)。
2)灰色計量經(jīng)濟學(xué)模型
灰色GM(1,1)模型(1)與線性回歸模型(2)的有機耦合,即為灰色多元線性計量經(jīng)濟模型。根據(jù)灰色系統(tǒng)理論[1],建立灰色多元線性計量經(jīng)濟模型,其步驟如下:
第一步,設(shè)計理論模型。進(jìn)行長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放研究,需要確定模型所包含的變量及函數(shù)形式,如式(2),然后收集和整理統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
第二步,建立灰色GM(1,1)模型(1)并獲得模擬值。為了消除模型各變量原始統(tǒng)計數(shù)據(jù)的隨機波動或誤差,采用各變量的原始統(tǒng)計數(shù)據(jù),分別建立GM (1,1)模型(1),然后運用各變量的GM(1,1)模擬值作為建立灰色多元線性計量經(jīng)濟模型的基礎(chǔ)序列。多元線性回歸模型(2)中,2005—2011年的值為原始統(tǒng)計數(shù)據(jù),2012—2030年的數(shù)據(jù)值來源于GM(1,1)模型(1)的預(yù)測值。
第三步,參數(shù)估計。根據(jù)由灰色GM(1,1)模型(1)模擬得到的模擬序列,選擇適當(dāng)?shù)姆椒ǎū疚牟捎米钚《朔ǎ?,求出灰色多元線性計量經(jīng)濟模型參數(shù)的估計值。
第四步,模型檢驗。參數(shù)估計出來之后,模型雖已確定,但還需通過經(jīng)濟意義檢驗和統(tǒng)計檢驗。本文對各變量2005—2030年的值進(jìn)行計量經(jīng)濟學(xué)分析之后,建立LT與LG, LP, LN, LC之間的長期協(xié)整關(guān)系,并且以此進(jìn)行長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放的情景分析。
第五步,應(yīng)用模型。
2.1 數(shù)據(jù)時期、數(shù)據(jù)來源與碳排放量的計算方法
本文所使用的碳排放及人均GDP、人口、萬元GDP能耗和碳排放強度各變量數(shù)據(jù)的時期為2005—2010年。
能源數(shù)據(jù)來源于長沙市、株洲市、湘潭市歷年統(tǒng)計年鑒和《2005—2010湖南能源統(tǒng)計年鑒》;人均地區(qū)生產(chǎn)總值(人均GDP)和地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)數(shù)據(jù)來源于2006—2012年《湖南統(tǒng)計年鑒》,經(jīng)過折算后,以2005年不變價表示;2005—2008年的萬元GDP能耗數(shù)據(jù)來源于湖南省根據(jù)第二次經(jīng)濟普查結(jié)果修訂的《2005—2008年各市州單位GDP能耗》(湘統(tǒng)[2010] 58號文件),2009年與2010年的萬元GDP能耗數(shù)據(jù)來源于2010年與2011年《湖南統(tǒng)計年鑒》。由于人口有戶籍人口和常住人口之分,從已有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看,各地的人口數(shù)據(jù)較為混亂,長株潭也不例外。為了與有關(guān)GDP的數(shù)據(jù)保持統(tǒng)一的統(tǒng)計口徑,本文所使用的長株潭人口數(shù)是根據(jù)長株潭人均地區(qū)生產(chǎn)總值(現(xiàn)價)和地區(qū)生產(chǎn)總值(現(xiàn)價)折算得出的。
本文對2005—2010年碳排放相關(guān)數(shù)據(jù)的計算方法為:
首先,根據(jù)長沙市、株洲市、湘潭市的產(chǎn)業(yè)所消費的煤炭、石油、天然氣占一次能源消費的比例,按式(3)分別估算出長沙市、株洲市、湘潭市的單位能耗二氧化碳排放(即碳排放強度):
式中,a, b, c分別為煤炭、石油、天然氣占一次能源消費的比例。個別缺失的碳排放強度數(shù)據(jù)采用灰色系統(tǒng)理論中的級比生成法補齊。
然后,分別估算出長沙市、株洲市、湘潭市產(chǎn)業(yè)碳排放T:
式中,E表示長沙市或株洲市或湘潭市產(chǎn)業(yè)的一次能源消費總量。
長沙市、株洲市、湘潭市產(chǎn)業(yè)碳排放之和即為長株潭城市群碳排放量。
2.2 碳排放及其影響因素的模擬和預(yù)測
根據(jù)GM(1,1)模型的基本形式與應(yīng)用步驟,利用Matlab軟件,編程實現(xiàn)GM(1,1)模型的求解與應(yīng)用,從而得到如表2所示的預(yù)測結(jié)果,其預(yù)測模型的檢驗結(jié)果見表3。
由表3分析可知:
1)從碳排放的相對誤差值小于0.05來看,碳排放預(yù)測模型的預(yù)測精度為二級;從碳排放均方差比C值(為0.0644)小于0.35,以及小誤差概率P值(為1)大于0.95來看,碳排放預(yù)測模型的預(yù)測精度為一級。因此,總體來看,長株潭城市群產(chǎn)業(yè)部門碳排放模型的預(yù)測精度較好。
2)人均GDP、人口、碳排放強度的相對誤差值都小于0.01,其均方差比C值都小于0.35,而且小誤差概率P值都大于0.95。因此,人均GDP、人口、碳排放強度預(yù)測模型的預(yù)測精度為一級。因此,長株潭城市群人均GDP、人口、碳排放強度預(yù)測模型的預(yù)測精度非常好。
3)萬元GDP能耗的相對誤差值小于0.1,其均方差比C值小于0.35,而且小誤差概率P值大于0.95。因此,萬元GDP能耗預(yù)測模型的預(yù)測精度好。
從預(yù)測結(jié)果可以看出,如果保持原有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)不變的話,長株潭城市群未來20 a內(nèi)的產(chǎn)業(yè)部門碳排放量將呈快速上升的趨勢,以年均15.99%的增長速度,從2010年的約17.4億t上升到2030年的約291.0億t,這對于長株潭城市群的碳減排來說將是嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。
表2 產(chǎn)業(yè)碳排放及其影響因素的模擬預(yù)測結(jié)果Table2Simulating and forecasting results of industrial carbon emissions and its influencing factors
表3 產(chǎn)業(yè)碳排放及其影響因素預(yù)測模型檢驗結(jié)果Table3Test results of forecasting models of industrial carbon emissions and its influencing factors
運用Eviews6.0軟件進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗,檢驗結(jié)果見表4。由表4分析可知,在1%的顯著性水平上,碳排放、人均GDP、人口、單位GDP能耗強度、碳排放強度之間存在著雙向因果關(guān)系。
表4 Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果(滯后階數(shù)為3)Table4Results of Granger causality tests(lags:3)
利用Eviews6.0軟件,采用單位根檢驗法,對LT, LG, LP, LN, LC各變量進(jìn)行一階平穩(wěn)性檢驗,檢驗結(jié)果見表5。由表5分析可知,在1%的顯著水平下,LT, LG, LP, LN, LC都是一階單整的。
表5 各變量一階差分的單位根檢驗結(jié)果Table5Results of unit root test for variables 1st difference
使用SPSS19.0統(tǒng)計軟件,對自變量LT, LG, LP, LN, LC進(jìn)行共線性診斷,診斷結(jié)果見表6。由表6分析可知,自變量存在嚴(yán)重的共線性(條件指數(shù)為10349.16),常數(shù)項與LP的VP值都很大(都是0.99)。因此,自變量LP與常數(shù)項是極度相關(guān)的。
表6 共線性診斷結(jié)果Table6Collinearity diagnosis results
為了解決變量之間共線性問題,采用Eviews6.0軟件,通過逐步回歸消除多重共線性,得到式(5)所示結(jié)果:
R2=0.99995,調(diào)整的R2=0.99995,F(xiàn)=480690.4,方差分析P=0.0000,D.W.=2.2648。
因此,式(5)整體擬合很好,不存在自相關(guān),具有統(tǒng)計學(xué)意義,其中u為擾動項。對序列LG和LN以及式(5)的殘差用Eniews6.0進(jìn)行單位根檢驗,檢驗結(jié)果見表7。由表7分析可知,在1%的檢驗水平下,序列LG和LN以及式(5)的殘差是平穩(wěn)的,模擬結(jié)果很好。
表7 模型參數(shù)估計及其假設(shè)檢驗結(jié)果Table7The model parameter estimation and its hypothesis test results
綜上可知,式(5)中各自變量回歸系數(shù)均通過了統(tǒng)計檢驗經(jīng)濟學(xué)檢驗,能夠比較客觀地反映長株潭城市群產(chǎn)業(yè)部門碳排放與人均GDP之間的長期均衡關(guān)系。
通過對長株潭城市群產(chǎn)業(yè)未來各種發(fā)展情景的分析,以期發(fā)現(xiàn)未來長株潭城市群產(chǎn)業(yè)部門碳排放的某些變化趨勢,避免過高或者過低地估計未來事物相關(guān)參數(shù)及其本身的變化,以及這些變化將帶來的影響。
4.1 情景定義
本文將長株潭城市群產(chǎn)業(yè)發(fā)展情景設(shè)為BAU、節(jié)能、低碳、強化低碳4種情景。
BAU情景:經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、能效水平、能源結(jié)構(gòu)均保持現(xiàn)狀不變,該情景反映的是不作任何努力下,經(jīng)濟、人口增長的二氧化碳排放增長趨勢,是一種凍結(jié)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展情景。在BAU情景下,長株潭如果繼續(xù)延續(xù)2010年以前的經(jīng)濟社會發(fā)展模式,不充分考慮節(jié)能減排對經(jīng)濟社會發(fā)展的作用,缺乏針對氣候變化的政策措施,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能效水平、能源結(jié)構(gòu)均保持現(xiàn)狀不變,第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢,第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展快速,長株潭的經(jīng)濟將主要由工業(yè),特別是高能耗工業(yè)發(fā)展來帶動,而技術(shù)水平與清潔能源沒有得到進(jìn)一步的發(fā)展,那么未來的一次能源需求量和碳排放量如前面所預(yù)測的將隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展而迅速增長,將使長株潭城市群的發(fā)展面臨嚴(yán)峻的能源供給與碳減排挑戰(zhàn),顯然,這將使得長株潭城市群的發(fā)展不可持續(xù)。
節(jié)能情景:當(dāng)前節(jié)能減排政策繼續(xù)實施,經(jīng)濟社會穩(wěn)步發(fā)展。考慮長株潭資源環(huán)境承載能力、能源安全、社會經(jīng)濟發(fā)展、環(huán)境保護(hù)等需求,且在提高能效、改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,假定宏觀調(diào)控和推動可持續(xù)發(fā)展的政策效果較為明顯,但無應(yīng)對氣候變化的特別政策措施,此時,經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)型受到重視,技術(shù)特別是能源開發(fā)利用技術(shù)得到發(fā)展,技術(shù)的推廣速度較為理想,能源結(jié)構(gòu)將得到一定優(yōu)化。
低碳情景:當(dāng)前的節(jié)能減排政策繼續(xù)延續(xù)下去,進(jìn)一步考慮全球減緩溫室氣體排放的努力,長株潭城市群充分利用國際國內(nèi)兩個市場,增加對發(fā)展低碳經(jīng)濟的投入;技術(shù)進(jìn)步發(fā)展較快,推動低碳與環(huán)保技術(shù)進(jìn)步方面有重大舉措。低碳情景代表了低碳發(fā)展未來的一種趨勢。
強化低碳情景:反映了以內(nèi)涵式增長為主的發(fā)展方式,科技進(jìn)步進(jìn)一步強化,低碳政策實施的內(nèi)外部環(huán)境理想,地區(qū)生產(chǎn)總值增長較緩,其代表了長株潭城市群應(yīng)對氣候變化為國家和全球碳減排所作出的貢獻(xiàn)。
4.2 參數(shù)設(shè)定
發(fā)展經(jīng)濟學(xué)理論表明,經(jīng)濟發(fā)展速度與工業(yè)化程度是基本同步的。我國正處于工業(yè)化加速發(fā)展的進(jìn)程中,中國經(jīng)濟發(fā)展速度保持在一個較高水平上,符合經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律。中國人均GDP雖然在2010年已經(jīng)達(dá)到2870美元(2005年不變價美元),株洲市、湘潭市人均GDP也分別達(dá)到了3216美元、3091美元,但仍不及美國、英國、法國、德國等國家2010年人均GDP的10%。長沙市2010年人均GDP雖然達(dá)到了6360美元,但與發(fā)達(dá)國家相比相距甚遠(yuǎn)。因此,未來若干年仍然需要大力發(fā)展經(jīng)濟。
根據(jù)國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014—2020年)、《國家重點節(jié)能技術(shù)推廣目錄》《可再生能源中長期發(fā)展規(guī)劃》等相關(guān)文件報告中對城市發(fā)展和低碳技術(shù)的應(yīng)用研究情況,結(jié)合《湖南省天然氣利用中長期規(guī)劃》《湖南省新能源產(chǎn)業(yè)振興實施規(guī)劃(2010—2020年)》《湖南省推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化實施綱要(2012—2020)》《長株潭城市群區(qū)域規(guī)劃》《湘潭市建設(shè)國家新能源示范城市規(guī)劃》等相關(guān)長株潭政策文件中擬定的目標(biāo),參考文獻(xiàn)[10],設(shè)定BAU、節(jié)能、低碳、強化低碳4種情景下的技術(shù)參數(shù),4種情景下的技術(shù)參數(shù)如表8所示。
表8 BAU、節(jié)能、低碳、強化低碳情景下的技術(shù)參數(shù)Table8The technical parameters for BAU, energy saving, low carbon and enhanced low-carbon scenario
4.3 各情景下的碳排放
根據(jù)表8所示的技術(shù)參數(shù)設(shè)定,以及公式(5),運用Matlab數(shù)學(xué)計算軟件,編寫相應(yīng)的程序,計算得到4種情景下的二氧化碳排放量。2011—2030年,長株潭城市群產(chǎn)業(yè)二氧化碳排放量見圖1。
圖1 4種情景下的二氧化碳排放量Fig.1Carbon dioxide emissions in four scenario
由圖1可看出,2011—2030年,BAU、節(jié)能、低碳和強化低碳情景下長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放都呈上升趨勢。在BAU、節(jié)能、低碳和強化低碳情景下,2011—2030年,長株潭城市群產(chǎn)業(yè)部門碳排放量整體上分別增加14.50, 6.95, 4.85, 4.00倍,年均增長率分別為15.11%, 10.74%, 8.67%, 7.57%。在BAU、節(jié)能、低碳和強化低碳情景下,2030年碳排放量分別達(dá)到約29.0, 13.6, 9.3, 7.6億t。2030年,與BAU情景相比,節(jié)能、低碳和強化低碳情景下的碳排放量分別減少53.36%, 68.07%, 73.92%。
2010—2030年,4種情景下的人均GDP如圖2所示。由圖2可看出,2010—2030年,BAU、節(jié)能、低碳和強化低碳情景下長株潭城市群人均GDP都呈上升趨勢。雖然節(jié)能、低碳和強化低碳情景下,長株潭城市群人均GDP增長速度比BAU情景要慢,但到2030年,節(jié)能、低碳和強化低碳情景下的長株潭城市群人均GDP分別將達(dá)到236 365, 166789, 138 471元人民幣(2005年不變價),分別是2010年的6.7, 4.7, 3.9倍,并且分別折合288 22, 203 37, 168 84美元(2005年不變價美元),與2010年世界各個國家和地區(qū)的人均GDP相比較,節(jié)能、低碳和強化低碳情景下的長株潭城市群人均GDP將分別達(dá)到世界第24, 35, 37位的水平。
圖2 4種情景下的人均GDPFig.2Per capita GDP in four scenarios
本文基于2005—2010年長株潭城市群產(chǎn)業(yè)二氧化碳排放量,及其影響因素人均GDP、總?cè)丝?、萬元GDP能耗和碳排放強度的數(shù)據(jù),運用灰色系統(tǒng)理論,對2005—2030年長株潭城市群產(chǎn)業(yè)部門碳排放以及人均GDP、人口、萬元GDP能耗和碳排放強度進(jìn)行了模擬和預(yù)測,并運用灰色計量經(jīng)濟學(xué)方法,得出了長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放及其影響因素之間的長期均衡關(guān)系,最后設(shè)定BAU、節(jié)能、低碳和強化低碳4種情景,對長株潭城市群2011—2030年產(chǎn)業(yè)部門的碳排放進(jìn)行了情景分析,得出如下結(jié)論:
1)長株潭城市群如果保持2010年以前的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)不變,那么,未來20a內(nèi),其產(chǎn)業(yè)碳排放量將呈快速上升的趨勢,以年均15.99%的增長速度,從2010年的約17400萬t上升到2030年的約291 000萬t,這對于長株潭城市群的碳減排來說將是嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。
2)Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果表明,在1%的顯著性水平上,碳排放、人均GDP、人口、單位GDP能耗強度、碳排放強度之間存在著雙向因果關(guān)系。
3)長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放最重要的影響因素是經(jīng)濟增長,長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放與體現(xiàn)經(jīng)濟增長的人均GDP之間具有長期均衡關(guān)系,人均GDP每變動1%,長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放將增加約1.1%。
4)2011—2030年,BAU、節(jié)能、低碳和強化低碳情景下長株潭城市群產(chǎn)業(yè)碳排放都呈上升趨勢。但節(jié)能、低碳和強化低碳情景下,長株潭城市群產(chǎn)業(yè)部門碳排放量的年均增長速度將比BAU情景分別降低4.4, 6.4, 7.5個百分點,與BAU情景相比,節(jié)能、低碳和強化低碳情景下2030年的碳排放量分別減少53.36%, 68.07%, 73.92%。
5)2011—2030年,BAU、節(jié)能、低碳和強化低碳情景下長株潭城市群人均GDP都呈上升趨勢。雖然節(jié)能、低碳和強化低碳情景下,長株潭城市群人均GDP增長速度比BAU情景要慢一些,但到2030年,節(jié)能、低碳和強化低碳情景下長株潭城市群人均GDP分別將達(dá)236365, 166789, 138471元人民幣(2005年不變價),分別是2010年的6.7, 4.7, 3.9倍,且分別折合28 822, 20 337, 16 884美元(2005年不變價美元),與2010年世界各個國家和地區(qū)的人均GDP相比,節(jié)能、低碳和強化低碳情景下的長株潭城市群人均GDP將分別達(dá)世界第24, 35, 37位的水平,可實現(xiàn)長株潭城市群產(chǎn)業(yè)低碳發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展的雙贏。
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(責(zé)任編輯:徐海燕)
Scenario Analysis and Forecast of Industrial Carbon Emissions in Chang-Zhu-Tan Urban Agglomerations
Zhang Taoxin,Zeng Aozhi
(School of Building and Urban & Rual Planning, Hunan University of Technology, Zhuzhou Hunan 412007, China)
Based on the data of industrial carbon emissions in Chang-Zhu-Tan urban agglomerations during 2005 to 2010, simulates and forecasts industrial carbon emissions in Chang-Zhu-Tan urban agglomerations from 2005 to 2030 by grey system theory, and analyzes the industrial carbon emissions under four set scenarios from 2011 to 2030. The results indicate that: if the city group keeps the industrial structure before 2010 and the energy structure maintains unchanged from 2010 to 2030, the industrial carbon emissions will increase at an annual growth rate of 15.99%. On the significant level of 1%, there exists a bidirectional cause-effect relationship between carbon emission, GDP per capita, population, per unit GDP energy intensity and the carbon emission intensity; There is a long-term equilibrium relationship between Chang-Zhu-Tan industrial carbon emission and economic growth-indicated per capita GDP. Under the situation of BAU, energy saving, lowcarbon and stressed low-carbon, both the industrial carbon emissions and GDP per capita of Chang-Zhu-Tan urban agglomerations are increasing.
Chang-Zhu-Tan urban agglomerations;carbon emissions;gray econometric model;scenario analysis
F290;F224.0
A
1673-9833(2014)05-0098-07
10.3969/j.issn.1673-9833.2014.05.020
2014-07-19
中國清潔發(fā)展機制基金資助項目(10C0612)
張?zhí)招拢?964-),男,湖南華容人,湖南工業(yè)大學(xué)研究員,主要從事低碳經(jīng)濟,綠色低碳交通及可持續(xù)發(fā)展方面的教學(xué)與研究,E-mail:Taoxinzhang108@sina.com