中國能源消費低碳化發(fā)展模型研究.pdf

1、化石能源消費是經濟增長的重要驅動力量，但其燃燒產生的CO2是造成溫室效應及其衍生災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，研究中國能源消費的低碳化發(fā)展問題，對于改善生態(tài)環(huán)境，實現社會經濟的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。當前，對于能源消費低碳化發(fā)展模型的研究尚缺乏系統(tǒng)性，且多數并不適合中國的需要。鑒于此，本文根據中國化石能源消費及CO2排放的特點，設計了一套包括路徑分解、邊際影響分析

2、以及排放量預測功能的模型系統(tǒng)，并以此對中國的能源消費低碳化問題進行了實證研究，主要工作如下:
　　(1)提出了碳生產率三維分解模型組。該模型組以碳生產率對時間的導數形式為起點，通過設計不同的積分算法、對數中值算法和影響力累計算法，最終得到碳生產率絕對分解模型和相對分解模型。將該模型組應用于中國的實證分析表明，工業(yè)部門淘汰落后產能、優(yōu)化出口結構以及破除地方保護主義對于中國碳生產率的提高具有重要意義。
　　(2)設計了分解方程將

3、中國的GDP增長分解為碳排放總量增加、各省碳排放結構調整以及各省碳生產率提高三者的貢獻，并采用Laspeyres指數分解算法實現了上述分解因素的定量測算。研究結果表明:地方保護主義的影響得到了進一步證實;迄今為止，中國的經濟發(fā)展依然以粗放型增長為主;在考慮碳排放的情況下，各省的經濟增長模式與其經濟發(fā)達程度以及經度位置（東部、中部和西部）無關，而與緯度位置（北部、中部和南部）密切相關。
　　(3)以不同種類能源消費量作為輸入，以GD

4、P產出和碳排放量作為輸出定義了廣義能源效率。采用DEA-MPI分解算法對中國各省的廣義能源效率的相對變化進行了分解研究。研究結果表明:第一，中國能源效率的提高以中央政府的推動起主導作用，地方政府的推動作用較弱;第二，第二產業(yè)的發(fā)展模式和能源消費模式變化，對于各省相對能源效率的變化具有決定性影響;第三，與經濟發(fā)展模式類似，各省能源效率變化模式與其經濟發(fā)達程度以及經度位置無關，而與緯度位置密切相關。
　　(4)將42部門投入產出表合并

5、為27部門，結合各產業(yè)部門的進出口額和碳排放量數據，通過IO模型測算出各產業(yè)部門的完全碳密度和國際貿易的完全碳轉移量，并在此基礎上預測了未來的碳轉移趨勢。研究結果表明，由于國際貿易環(huán)境的變化，中國各產業(yè)部門國際貿易的總凈碳轉移量在2014年之后將成為負值。
　　(5)以對數STIRPAT模型框架為基礎，采用PLS方法克服變量間多重共線性的影響，對影響中國CO2排放的各因素解釋能力進行了測算。研究結果表明，對中國CO2排放量增長而言

6、，人口增長的解釋能力最強，人民生活水平提高的解釋能力次之，技術進步的解釋能力最弱。此外，以PLS方法建立的較為穩(wěn)定的對數線性模型為基礎，設計了8種發(fā)展情景，對中國2012-2020年的CO2排放量進行了情景預測。
　　(6)在廣泛研究世界各國CO2排放規(guī)律的基礎上，提出了用于擬合長期CO2排放趨勢的Logistic方程。在解釋其科學性的基礎上，總結了四種參數估計算法。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未來少數

7、年份CO2排放量進行預測的算法。
　　(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，提出了采用分段二次函數對其進行擬合的算法。并采用小樣本建模方法預測了中國未來的人均CO2排放量的可行域及達到峰值的時間。
　　(8)考慮到中國等發(fā)展中國家月度CO2排放趨勢的特點，提出了變動振幅趨勢外推模型。該模型采用小波變換對月度CO2排放數據進行分解，在剔除隨機性波動后，用RBF網絡和混合模型分別對規(guī)律性波動趨勢和長期增長