中國能源消費(fèi)低碳化發(fā)展模型研究.pdf

1、化石能源消費(fèi)是經(jīng)濟(jì)增長的重要驅(qū)動(dòng)力量，但其燃燒產(chǎn)生的CO2是造成溫室效應(yīng)及其衍生災(zāi)害加劇的主要原因之一。近年來，中國的化石能源CO2排放量長期高居世界第一位，且所占份額逐年增加。因此，研究中國能源消費(fèi)的低碳化發(fā)展問題，對(duì)于改善生態(tài)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。當(dāng)前，對(duì)于能源消費(fèi)低碳化發(fā)展模型的研究尚缺乏系統(tǒng)性，且多數(shù)并不適合中國的需要。鑒于此，本文根據(jù)中國化石能源消費(fèi)及CO2排放的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一套包括路徑分解、邊際影響分析

2、以及排放量預(yù)測(cè)功能的模型系統(tǒng)，并以此對(duì)中國的能源消費(fèi)低碳化問題進(jìn)行了實(shí)證研究，主要工作如下:
　　(1)提出了碳生產(chǎn)率三維分解模型組。該模型組以碳生產(chǎn)率對(duì)時(shí)間的導(dǎo)數(shù)形式為起點(diǎn)，通過設(shè)計(jì)不同的積分算法、對(duì)數(shù)中值算法和影響力累計(jì)算法，最終得到碳生產(chǎn)率絕對(duì)分解模型和相對(duì)分解模型。將該模型組應(yīng)用于中國的實(shí)證分析表明，工業(yè)部門淘汰落后產(chǎn)能、優(yōu)化出口結(jié)構(gòu)以及破除地方保護(hù)主義對(duì)于中國碳生產(chǎn)率的提高具有重要意義。
　　(2)設(shè)計(jì)了分解方程將

3、中國的GDP增長分解為碳排放總量增加、各省碳排放結(jié)構(gòu)調(diào)整以及各省碳生產(chǎn)率提高三者的貢獻(xiàn)，并采用Laspeyres指數(shù)分解算法實(shí)現(xiàn)了上述分解因素的定量測(cè)算。研究結(jié)果表明:地方保護(hù)主義的影響得到了進(jìn)一步證實(shí);迄今為止，中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展依然以粗放型增長為主;在考慮碳排放的情況下，各省的經(jīng)濟(jì)增長模式與其經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度以及經(jīng)度位置（東部、中部和西部）無關(guān)，而與緯度位置（北部、中部和南部）密切相關(guān)。
　　(3)以不同種類能源消費(fèi)量作為輸入，以GD

4、P產(chǎn)出和碳排放量作為輸出定義了廣義能源效率。采用DEA-MPI分解算法對(duì)中國各省的廣義能源效率的相對(duì)變化進(jìn)行了分解研究。研究結(jié)果表明:第一，中國能源效率的提高以中央政府的推動(dòng)起主導(dǎo)作用，地方政府的推動(dòng)作用較弱;第二，第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展模式和能源消費(fèi)模式變化，對(duì)于各省相對(duì)能源效率的變化具有決定性影響;第三，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式類似，各省能源效率變化模式與其經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度以及經(jīng)度位置無關(guān)，而與緯度位置密切相關(guān)。
　　(4)將42部門投入產(chǎn)出表合并

5、為27部門，結(jié)合各產(chǎn)業(yè)部門的進(jìn)出口額和碳排放量數(shù)據(jù)，通過IO模型測(cè)算出各產(chǎn)業(yè)部門的完全碳密度和國際貿(mào)易的完全碳轉(zhuǎn)移量，并在此基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)了未來的碳轉(zhuǎn)移趨勢(shì)。研究結(jié)果表明，由于國際貿(mào)易環(huán)境的變化，中國各產(chǎn)業(yè)部門國際貿(mào)易的總凈碳轉(zhuǎn)移量在2014年之后將成為負(fù)值。
　　(5)以對(duì)數(shù)STIRPAT模型框架為基礎(chǔ)，采用PLS方法克服變量間多重共線性的影響，對(duì)影響中國CO2排放的各因素解釋能力進(jìn)行了測(cè)算。研究結(jié)果表明，對(duì)中國CO2排放量增長而言

6、，人口增長的解釋能力最強(qiáng)，人民生活水平提高的解釋能力次之，技術(shù)進(jìn)步的解釋能力最弱。此外，以PLS方法建立的較為穩(wěn)定的對(duì)數(shù)線性模型為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了8種發(fā)展情景，對(duì)中國2012-2020年的CO2排放量進(jìn)行了情景預(yù)測(cè)。
　　(6)在廣泛研究世界各國CO2排放規(guī)律的基礎(chǔ)上，提出了用于擬合長期CO2排放趨勢(shì)的Logistic方程。在解釋其科學(xué)性的基礎(chǔ)上，總結(jié)了四種參數(shù)估計(jì)算法。此外，考慮到中國等發(fā)展中國家的需要，提出了采用混合模型對(duì)未來少數(shù)

7、年份CO2排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法。
　　(7)考慮到中國等發(fā)展中國家CO2排放EKC所處的階段和特點(diǎn)，提出了采用分段二次函數(shù)對(duì)其進(jìn)行擬合的算法。并采用小樣本建模方法預(yù)測(cè)了中國未來的人均CO2排放量的可行域及達(dá)到峰值的時(shí)間。
　　(8)考慮到中國等發(fā)展中國家月度CO2排放趨勢(shì)的特點(diǎn)，提出了變動(dòng)振幅趨勢(shì)外推模型。該模型采用小波變換對(duì)月度CO2排放數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，在剔除隨機(jī)性波動(dòng)后，用RBF網(wǎng)絡(luò)和混合模型分別對(duì)規(guī)律性波動(dòng)趨勢(shì)和長期增長