丁澤群++王陽(yáng)

摘 要：該文分析了中國(guó)2001—2011年工業(yè)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量情況。2001—2011年，中國(guó)工業(yè)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量增長(zhǎng)了157.49%。而根據(jù)2001—2011年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用GM模型做出的中國(guó)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量預(yù)測(cè)模型也達(dá)到了非常高的精度，平均誤差為5.55%，并且預(yù)計(jì)從2012—2016年的工業(yè)碳排放量增長(zhǎng)率在8.71%左右。同時(shí)中國(guó)2011年的單位增加值能耗比2001年下降了46.75%，碳排放強(qiáng)度下降71.15%。這說(shuō)明了中國(guó)的節(jié)能工作在2001—2011年這11年間取得了一定的效果，并且其工業(yè)結(jié)構(gòu)得到較好的改善。

關(guān)鍵詞：工業(yè)能源消耗 碳排放 預(yù)測(cè) 減排

中圖分類號(hào)：DF427 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2017）03（b）-0102-04

Analysis and Forecast of China Industrial Energy-Related CO2 （Carbon Dioxide） Emissions

Ding Zequn Wang Yang

（State Nuclear Electric Power Planning Design & Research Institute，Beijing，100095，China）

Abstract：This paper analyzes the industrial energy-related CO2 （carbon dioxide） emissions of China from 2001 to 2011. The industrial energy-related CO2 （carbon dioxide） emissionsgrew by 157.49% from 2001 to 2011. The prediction model based on carbon emissions fromindustrial energy consumption data in the period of 11 years has reached a very high accuracy， theaverage error of predictive model GM of energy-related CO2 （carbon dioxide） emissions of Chinais5.55%，and the growth of industrial carbon emissions from 2012 to 2016is expected at 8.71%. Meanwhile， China energy consumption per unit industrial added value in 2011 fell by 46.75% compared to 2001， carbon emission intensity fell 71.15%. This illustrates the energy conservation and emission reduction work in China between 2001 and 2011 achieved a certain effect， and its industrial structure got a better improvement.

Key Words：Industrial energyconsumption；CO2 （carbon dioxide） emissions；Forecast；Emission reduction

從1978年改革開(kāi)放起，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)，使得中國(guó)成為了世界上最大的能源消耗國(guó)之一[1]，從1980年的58 587萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤增長(zhǎng)到2012年的361 732萬(wàn)t[2]，增長(zhǎng)了數(shù)倍。在成為最大能源消耗國(guó)的同時(shí)中國(guó)也成為了世界上最大的CO2排放國(guó)[3]，從1978年的14.24億t增長(zhǎng)到2011年的79.55億t[4]。面對(duì)國(guó)際上減少溫室氣體排放量以及日趨嚴(yán)峻的能源危機(jī)的壓力，中國(guó)節(jié)能減排、降耗任務(wù)迫在眉睫。

工業(yè)不僅在中國(guó)的經(jīng)濟(jì)中占有舉足輕重的地位，在中國(guó)的總能耗中，工業(yè)能耗也相當(dāng)大，約占其70%[5]，而且能源結(jié)構(gòu)主要以高碳排放的化石能源為主，所以工業(yè)方面的節(jié)能減排一直是中國(guó)能源降耗減排的焦點(diǎn)[6]。

灰色系統(tǒng)理論是研究解決灰色系統(tǒng)分析、建模、預(yù)測(cè)等的理論，目前國(guó)內(nèi)外諸多學(xué)者已經(jīng)成功運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)模型（GM）進(jìn)行了碳排放量的預(yù)測(cè)。Pao和Tsai[7]利用GM模型對(duì)巴西的碳排放量、能耗和經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。Meng等[8]利用GM分析預(yù)測(cè)了中國(guó)的碳排放總量。Pao等[9]利用GM模型對(duì)中國(guó)的碳排放量、能耗和經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

目前的文獻(xiàn)對(duì)中國(guó)工業(yè)能源消費(fèi)因素分解研究的較多，而對(duì)于中國(guó)工業(yè)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量模型預(yù)測(cè)的相對(duì)較少，因此該文通過(guò)一系列的模型和數(shù)據(jù)來(lái)分析中國(guó)工業(yè)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量的變化，并就目前所存在的問(wèn)題提出一定的意見(jiàn)與建議。

1 模型的建立和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 碳排放量的測(cè)算

該文對(duì)中國(guó)工業(yè)部門能源消費(fèi)碳排放量的研究，是以主要能源分行業(yè)消費(fèi)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南[10]推薦的方法進(jìn)行了計(jì)算。公式為：

（1）

式中，Ct為t年能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳總排放量；j為能源消費(fèi)類型；ECj，t為t年j種能源消費(fèi)總量（折標(biāo)準(zhǔn)煤，系數(shù)見(jiàn)表1）；efj為能源j的二氧化碳排放系數(shù)，見(jiàn)表2，其中各種終端能源的二氧化碳排放系數(shù)參考相關(guān)文獻(xiàn)并經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的計(jì)算得到。

1.2 GM（1，1）碳排放量擬合預(yù)測(cè)模型

為了減弱原始時(shí)間序列的隨機(jī)性，先要對(duì)原始序列進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，即通過(guò)累加的方式產(chǎn)生時(shí)間序列。

原始時(shí)間數(shù)據(jù)序列。

一次累加生成序列，其中k=1，2，…，n。

緊鄰均值生成序列，其中。

對(duì)生成的時(shí)間序列，GM（1，1）相應(yīng)的微分方程為：

+a=b （2）

求解微分方程可得預(yù)測(cè)模型：

=，k=1，2，…，n （3）

上式中，參數(shù)a，b使用最小二乘估計(jì)，即， ，其中：

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

該文主要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒[11]和中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒[12]。能源消費(fèi)量中，煤炭、油品、燃?xì)庹蹣?biāo)系數(shù)使用企業(yè)上報(bào)數(shù)據(jù)，電力折標(biāo)系數(shù)采用4.04，各項(xiàng)數(shù)據(jù)均采用當(dāng)量值（特殊情況將給予說(shuō)明）。

2 結(jié)果和分析討論

2.1 中國(guó)工業(yè)能源消費(fèi)的碳排放量

碳排放強(qiáng)度是指每單位國(guó)民生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)所帶來(lái)的二氧化碳排放量。該指標(biāo)主要是用來(lái)衡量一個(gè)國(guó)家或者地區(qū)經(jīng)濟(jì)同碳排放量之間的關(guān)系。圖1所示為中國(guó)近年來(lái)工業(yè)能源消耗所導(dǎo)致的二氧化碳排放量和碳排放強(qiáng)度的變化情況。

從圖1中可以看出，近年來(lái)中國(guó)工業(yè)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量一直保持上漲趨勢(shì)，從2001年的98 186.05萬(wàn)t增加到2011年的252 816.36萬(wàn)t，增加了157.49%，年平均增速為10.03%。這是因?yàn)榻陙?lái)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展，使得中國(guó)工業(yè)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量總量也不斷增加。

2.2 中國(guó)工業(yè)能耗消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量預(yù)測(cè)

根據(jù)中國(guó)能耗基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（2001—2011）、GM（1，1）碳排放量預(yù)測(cè)模型可以得到中國(guó)工業(yè)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量預(yù)測(cè)公式：

= ，

k=1，2，…，n （4）

根據(jù)式（4）可以計(jì)算出2002—2011年中國(guó)工業(yè)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量，并與同期的實(shí)際能耗進(jìn)行了對(duì)比，見(jiàn)圖2和表3。

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，用公式GM（1，1）模型計(jì)算出的中國(guó)2001—2011年工業(yè)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量與實(shí)際量之間的最大誤為17.272 2%，2002年，最小誤差為1.363 4%，2009年，平均相對(duì)誤差為5.55%。由于GM（1，1）模型只有在短期預(yù)測(cè)時(shí)才具有高準(zhǔn)確度，所以只是用GM（1，1）模型給出中國(guó)2012—2016年工業(yè)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量的預(yù)測(cè)值，見(jiàn)表4。

根據(jù)表4，我們可以計(jì)算出從2012—2016年的5年間中國(guó)工業(yè)能源導(dǎo)致的碳排放量增長(zhǎng)率預(yù)計(jì)在8.71%左右。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

（1）中國(guó)工業(yè)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量逐年升高，2001—2011年其年平均增長(zhǎng)率10.03%；而2011年中國(guó)工業(yè)碳排放強(qiáng)度比2001年下降了71.15%。

（2）根據(jù)2001—2011年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用GM模型做出的中國(guó)能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量預(yù)測(cè)模型也達(dá)到了非常高的精度，平均誤差為5.55%，并且預(yù)計(jì)2012—2016年的工業(yè)碳排放量增長(zhǎng)率在8.71%左右。

3.2 政策建議

為了推進(jìn)節(jié)能減排、實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展和進(jìn)一步調(diào)整能源結(jié)構(gòu)這一目標(biāo)，依據(jù)該文實(shí)證結(jié)果和中國(guó)工業(yè)發(fā)展現(xiàn)況，該文提出如下建議。

（1）提高優(yōu)質(zhì)能源的使用比例，減少原煤等煤炭類能源的直接燃燒量，大力發(fā)展可再生能源和新能源，積極推進(jìn)風(fēng)能建設(shè)，大力開(kāi)發(fā)和利用太陽(yáng)能、地?zé)崮?、生物質(zhì)能等清潔能源、新能源，使能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)得到進(jìn)一步優(yōu)化。

（2）進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快推進(jìn)高科技低能耗行業(yè)的發(fā)展，走以集約型、節(jié)約型、環(huán)保型為特色的新型工業(yè)化道路。

（3）充分運(yùn)用市場(chǎng)機(jī)制以較低成本實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展。

（4）各級(jí)政府有關(guān)職能部門要各負(fù)其責(zé)，齊抓共管，加強(qiáng)監(jiān)督，使節(jié)能政策落到實(shí)處。

參考文獻(xiàn)

[1] Wenwen Wang，Xiao Liu，Ming Zhang，et al. Using a new generalized LMDI （logarithmic mean Divisia index） method to analyze Chinas energy consumption[J].Energy，2014（67）：617-622.

[2] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2013[Z].中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2013.

[3] Lin Zeng，Ming Xu，Sai Liang，et al.Revisiting drivers of energy intensity in China during 1997-2007：A structural decomposition analysis[J].Energy Policy，2014（67）：640-647.

[4] International Energy Agency（IEA）.CO2 Emission from fuel combustion[EB/OL].http：//www.iea.org/statistics/topics/CO2emissions/.

[5] Jing Ke，Lynn Price，Stephanie Ohshita，et al.Chinas industrial energy consumption trends and impacts of the Top-1000 Enterprises Energy-Saving Program and the Ten Key Energy-Saving Projects[J].Energy Policy，2012（50）：562-569.

[6] X.H.Xia，G.T.Huanga，G.Q.Chen，et al.Energy security，efficiency and carbon emission of Chinese industry[J].Energy Policy，2011，39（6），3520-3528.

[7] Hsiao-TienPao，Chung-Ming Tsai.Modeling and forecasting the CO2 emissions，energy consumption， and economic growth in Brazil[J].Energy，2011（36）：2450-2458.

[8] Ming Meng，DongxiaoNiu，Wei Shang.A small-sample hybrid model for forecasting energy-related CO2 emissions[J].Energy，2014（64）：673-677.

[9] Hsiao-TienPao，Hsin-Chia Fu，Cheng-Lung Tseng.Forecasting of CO2 emissions， energy consumption and economic growth in China using an improved grey model[J]. Energy，2012（40）：400-409.

[10] IPCC.The 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories （2006 Guidelines）.[EB/OL].http：//www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/index.html.

[11] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒2002-2012[Z].中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2002-2012.

[12] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2002-2012[Z].中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2002-2012.