中国碳达峰时间和路径与经济增长速度密切相关

中国的碳达峰工作已经进入关键时期。如何在确保2035年人均GDP比2020年翻一番的大背景下在2030年前实现碳达峰，是一个需要深入研究的重大决策问题。在保证较快发展速度的前提下实现碳达峰，不是轻而易举的事情。现有研究忽视了GDP增速对中国碳达峰时间的影响，这不利于研究并提出更有利于国家整体利益的达峰路径。

最近，中国科学院地理科学与资源研究所刘卫东、姜宛贝、唐志鹏和韩梦瑶合作在《中国科学：地球科学》上发表论文“中国2030年前实现碳达峰的路径研究——基于GDP增速的组合分析”，探索了新的达峰路径研究方法，揭示了达峰时间与GDP增速的数量关系，及其对应的能源结构和产业结构调整目标。

该文首先从数学原理上阐述了GDP增速(R_GDP)与碳强度下降速率(R_CED)的相对关系，及其对碳达峰时间的影响，发现当R_CED≥R_GDP 持续发生时，将达到碳峰值；当R_CED接近R_GDP时，也可能出现碳排放下降的情形。这个简单的数学逻辑表明，要维持一个较高的经济增长速度，碳强度的下降速率也需要相应提高。因此，考虑GDP增速的“中国碳峰值目标的实现问题”可以转化为“碳排放强度下降速率的控制问题”。

由于碳达峰的时间是碳强度下降速度和GDP增速交互作用的结果，因此厘清碳强度下降的关键驱动因子，对于控制碳强度下降速率至关重要。采用机器学习方法对我国碳强度影响因子分析表明（见图1），高耗能行业规模及占比和居民传统消费的重要性逐年下降，而服务业比重和非化石能源的重要性迅速上升。以互联网经济为代表的居民新兴消费增长对于我国碳强度变化的重要性快速上升。技术水平和化石能源占比的重要性随时间逐渐下降后趋于稳定。

图1 碳强度影响因子重要性百分比的时间变化趋势

(a) 化石能源占比; (b) 非化石能源占比;(c) 高能耗产业规模及占比; (d) 服务业占比; (e) 技术水平; (f) 居民传统消费; (g) 居民新兴消费

基于上述关键驱动因素，该文构建了碳强度偏最小二乘（PLS）预测模型。模型的R²和残差均方根（RMSE）分别为0.85和0.02千克/元，表明改预测模型的拟合精度较高。

根据该模型，通过设置2030年情景值和调控模式，论文模拟了中国碳强度变化趋势，并结合不同的GDP增长速度目标模拟了中国CO₂排放量的变化轨迹，从而得出各种碳达峰路径。研究结果显示，碳强度下降速率主要取决于能源结构和调控模式。若“十五五”期间的GDP增速为5.0%，当非化石能源占比为23.0%及以上时，中国能够在任意调控模式下于2030年之前实现碳达峰。达峰年份在2025~2029年之间，峰值平均值为112亿吨，分布范围为105~119亿吨（图2）。当“十五五”期间GDP增速为4.5%、5.5%和6.0%时，非化石能源占比分别达到23.0%、25.0%和27.0%时可在任意调控模式下实现达峰目标。

图2 2020~2030年不同情景下中国CO₂排放模拟量

(a) 产业结构IS₁和调控力度RC₁; (b) 产业结构IS₂和调控力度RC₁; (c) 产业结构IS₁和调控力度RC₂; (d) 产业结构IS₂和调控力度RC₂

论文的研究显示，中国何时实现碳达峰目标主要取决于能源结构调整步伐和GDP增速目标。激进的能源转型能够加速实现碳达峰目标，但可能会增大能源系统的脆弱性。

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