城市化阶段的碳排放:影响因素和减排策略分析

策略 分析

摘要：我国是世界上碳排放量最多的国家，城市化进程加快的背景下社会范围内对能源的需求与日俱增，如何在保障社会稳定发展的情况下提高各类资源和能源的利用率是相关人员需要思考和解决的问题。文章采取协整的方法研究了碳排放量和主要变量的关系，使用蒙特卡洛模拟方法动态化的解释和越差了在各个解释变量服从既定概率情况下的碳排放增长情形，最终提出节能为主、发展清洁能源的低碳、减排发展战略。

关键词：城市化；碳排放；影响因素；节能减排

当前，中国处于城市化工业化发展阶段，在这个阶段能源的消费特征是增长快和能源需求刚性，社会发展和能源需求的矛盾冲突问题日益严峻，即经济的快速发展会推动城市化进程，城市化进程加快会提高能源消费水平。在中国能源需求刚性快速增长趋势下，我国以煤炭为主的能源结构长期不会改变，碳排放的增加会诱发一系列的能源资源利用问题，且还会对人们赖以生存的环境带来污染。如何在充分认识城市化阶段能源消费特征和碳排放影响因素基础上制定出科学合理的碳减排是中国部门需要思考进和解决的问题。文章在研究城市化进程碳排放影响因素的基础上，立足国情制定出符合实际情况的碳减排。

1.

城市化阶段的碳排放影响因素

将碳排放量分解为和人类生存活动相关的四个要素，由此来解释人类活动和温室气体排放的关系，具体表示如下：

温室气体排放量=（温室气体排放量/能源消费总量）x（能源消费总量/国内生产总值）x（国内生产总值/人口）x人口

针对经济发展的阶段性特点，采用协整方式分析碳排放量和各个变量的均衡关系，目的是更好研究城市化进程下经济和社会因素对碳排放的影响，即碳排放总量是能源消费碳强度、能源强度、人均国内生产总值、城市化的综合作用结合。

第i种能源的碳排放量=这类能源转化率x碳排放系数x煤炭、石油、天然气的消费量。

另外，碳排放总量在考虑化石燃料燃烧产生的物质之外，还需要考虑水泥生产过程中碳酸钙分解排放因素。当前，水泥生产产生的碳排放在碳排放总量中的比例在不断增长，同时，城市化进程的加快也加快了水泥的生产，由此使得水泥排放占据碳排放的总量不断增加。为此，在碳元素排放总量中需要加入水泥的产量。

1. 协整分析

在时间序列数据统计分析中会牵扯到一些不平稳序列经济变量，通过对这些变量的整合应用可以打造出协整方程，协整方程能够用来解释各个变量之间的均衡关系。文章在考虑ADF检验和PP检验结果的基础上发现所有的变量都在1%的显著水平状态下，能够达到二阶平稳的状态，所有的变量满足I（2），具有打造协整方程的可能性。I（2）的单位根检验结果如表一所示。

文章选择Johansen协整检验分析方法，按照Max-Eigen的统计量检验结果进行分析，发现在5%的时候检验结果更为精准。各个变量之间存在三个协整关系。考虑到协整关系假定情况下提取如（1）所示的协整分析方程。

表一：I（2）单位根检验结果表

LQ LPC LI LPG LU LCE ADF-----检验 5.2462 5.02 4.8416 5.0082 9.9659 PP检验 -6.35 -10.6273 -7.9341 -6.2276 -10.1937 -5.8078 Qt=0.708能源消费碳强度＋0.937能源强度＋0.947人均国民生产总值＋0.219城市化＋0.06水泥碳排放＋1.908。（1）

协整方程证明，中国碳排放总量和能源消费碳强度、人均国民生产总值、城市化水平之间存在稳定的长期均衡关系，所有的变量系数都具备经济意义，且在5%水平状态下通过t开展计量检验，模型在整体上显示出较强的拟合度。

在协整方程中对碳排放影响最为显著的变量是人均国民生产总值和能源强度，他们变动一个点就会带动碳排放总量同方向变动0.95和0.94个百分点。往后影响从大到小影响分别是能源消费碳强度、城市化水平、水泥产量，这些影响因素每变动一个百分点，会使得碳排放量出现0.71、0.22、0.06个百分点变动。

协整分析研究结果和文献的结论保持在了一致的状态，说明随着社会经济发展速度的加快，社会范围内的碳元素排放量增速明显，为了能够更好的促进社会经济稳步发展，需要相关人员采取积极的措施把控碳元素的总体排放量。

1.

碳元素排放量变动的动态分析

基于静态分析的局限性，文章提出使用蒙特卡洛模拟方法动态化预测二氧化碳排放量的变化，在以往的分析中引入了风险分析方法。在蒙特卡洛模拟分析中，对模型变量的分布假设变得十分重要，特别是还会对模型的预测结果产生深刻的影响。

文章假设各个风险变量符合离散的概率分布特点，为每个风险变量设置五个离散取值和分布概率，各个风险变量的概率分布如表二所示。根据表二数据和上

文提到的协整分析产生了一系列的随机数据得到了碳排放量年增长图，如图一所示，根据图一总结出在未来，碳元素排放增长概率在2%到2.5%之间，预测说明在中速的增长速度下，国内碳元素排放量的增长概率在2%到2.5%之间的概率比较大。根据图一的信息可以发现，能够达到最低的碳元素排放增长率低于0.5%，最高为4%，不同的碳元素排放约束意味所打造的能源结构选择依赖对成本的承担程度。如果预期达到碳排放量年均增长低于1%的发展目标，就需要放慢人均国民生产总值的速度，与此同时还需要消耗比较多的资金进行节能减排，积极推广清洁能源。基于这个目标实现的困难，可以将碳排放量控制在1.5%到2%的水平状态，由此在保证经济稳定增长的同时来适当的控制城市节能减排和清洁化能源结构的发展目标。

表二：风险变量的概率分布表

人均国民生产总值 城市化水平 度 能源强能源消费碳强度 量 水泥产增长率 率 概增长率 率 概长率 增率 概长率 增率 概增长率 率 概8.35 5 .72 20 14.5 -5 0.4 -5 -0.53 5 7.86 0 2.44 20 14.7 -5 20.6 -5 2-0.10 0 27523-4-4-5.36 0 .31 0 5.0 0 0.8 0 1.46 0 6.86 0 2.16 20 35.3 -5 21.0 -5 2-2.00 0 26.36 5 .86 10 25.5 -5 1.2 -5 -2.49 5

图一：碳排放量年增长图 结束语

综上所述，通过对2010年到2020年我国碳排放量增长动静态变化的分析，探讨了中国低碳转型发展的战略途径，研究结果发现，在上文提到的解释变量中，人均国民生产总值和能源强度是影响碳排放量的重要因素，其次是能源消费碳强度、城市化和水泥产量，加入城市化变量能够精准的捕捉特殊发展阶段对能源需求和碳排放的影响，在国家层面可以通过影响这些解释变量来控制碳元素排放量，在的要求下协调好城市化进程加快发展和碳排放量的关联，最终实现社会经济发展和环境保护的协同发展。

【参考文献】

[1] 林伯强, 刘希颖. 中国城市化阶段的碳排放:影响因素和减排策略[J]. 经济研究, 2010(8):13.

[2] 杜刚. 工业化,城市化背景下碳排放特征及影响因素研究[D]. 南京航空航天大学, 2015.

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