林澤偉 ，汪鵬 ，任松彥 ，張智勝，許鴻偉

（1. 中國科學(xué)院 廣州能源研究所，廣東 廣州 510640；2. 中國科學(xué)院 可再生能源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510640；3. 廣東省新能源和可再生能源研究開發(fā)與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510640；4. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；5. 生態(tài)環(huán)境部華南環(huán)境科學(xué)研究所，廣東 廣州 510655）

2020 年9 月22 日，國家主席習(xí)近平在第七十五屆聯(lián)合國大會上承諾，中國將提高國家自主貢獻(xiàn)力度，力爭2030 年前二氧化碳排放達(dá)到峰值，努力爭取2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和。減少二氧化碳排放，積極應(yīng)對氣候變化，走低碳發(fā)展道路，是國際社會的基本共識，也是我國積極探索實(shí)踐發(fā)展的方向。應(yīng)對氣候變化和低碳發(fā)展作為我國推動綠色發(fā)展的新常態(tài)，正在加速推進(jìn)以“低碳化”和“零碳化”為特征的新一輪能源革命，重塑能源體系。

2020 年2 月26 日，國家發(fā)改委發(fā)布的《關(guān)于明確階段性降低用電成本政策落實(shí)相關(guān)事項(xiàng)的函》[1]中，明確高耗能行業(yè)范圍為：石油、煤炭及其他燃料加工業(yè)，化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。自2003 年以來，六大高耗能行業(yè)能耗占工業(yè)能源消費(fèi)的比重一直在70%以上，卻只產(chǎn)生1/3 左右的附加值[2]。由此可見，深入研究髙耗能行業(yè)碳排放的影響因素并對其未來一段時(shí)期內(nèi)的達(dá)峰路徑進(jìn)行模擬與探索，對合理制定我國溫室氣體減排政策、順利實(shí)現(xiàn)聯(lián)合國大會上的莊重承諾具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

目前關(guān)于CO2排放達(dá)峰的研究主要在以下幾個方面：

（1）比較發(fā)達(dá)國家碳排放達(dá)峰的進(jìn)程與歷史經(jīng)驗(yàn)。何建坤[3]通過KAYA 公式，發(fā)現(xiàn)CO2達(dá)峰時(shí)，單位GDP 碳強(qiáng)度年下降率要低于GDP 年增長率，單位能耗的碳強(qiáng)度下降率要大于能源消費(fèi)的年增長率。發(fā)達(dá)國家CO2總量達(dá)到峰值的時(shí)間一般滯后于人均CO2排放峰值時(shí)間，但早于能源消費(fèi)總量達(dá)峰時(shí)間，且工業(yè)部門的CO2排放峰值時(shí)間早于全國CO2排放峰值時(shí)間。郭朝先等[4]分析發(fā)現(xiàn)主要發(fā)達(dá)國家工業(yè)領(lǐng)域碳排放在20 世紀(jì)80 年代已達(dá)峰值，高耗能工業(yè)產(chǎn)品達(dá)峰是一個國家碳達(dá)峰的前提。

（2）關(guān)于CO2排放的影響因素的研究主要圍繞因素分解法和傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法兩種思路展開。楊冕等[5]通過構(gòu)建碳排放影響因素的理論分析模型，將我國六大高耗能行業(yè)碳排放增長率的變動分解為規(guī)模效應(yīng)、能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、要素替代效應(yīng)和能源技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。結(jié)果表明，規(guī)模效應(yīng)是促進(jìn)碳排放持續(xù)增加的主要因素。陳麗君等[6]通過LEAP 模型分析影響浙江省碳排放峰值的影響因素，表明高碳型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是影響碳峰值的核心因素，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)高碳化是影響碳峰值的關(guān)鍵因素，地市間的碳排放不平衡是影響碳峰值到來時(shí)間的重要因素。朱宇恩等[7]采用IPAT 模型，對山西省中長期能源碳排放量以及峰值年進(jìn)行了預(yù)測。盧娜[8]根據(jù)環(huán)境庫茲涅茨曲線假說理論構(gòu)建計(jì)量模型，檢驗(yàn)江蘇省經(jīng)濟(jì)增長和碳排放之間的關(guān)系，并測算不同情景下碳排放達(dá)峰時(shí)間。研究表明有效實(shí)施低碳發(fā)展戰(zhàn)略有利于江蘇省早日實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的可持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展。陳志建等[9]、吳青龍等[10]、鄧小樂和孫慧[11]、欒飛等[12]通過STIRPAT 模型，分別對湖南省、山西省、西北五省區(qū)、西安市碳排放峰值及時(shí)間進(jìn)行研究。劉彥迪[13]采用廣義迪氏指數(shù)對二氧化碳的影響因素的貢獻(xiàn)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)在歷史趨勢下各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)規(guī)模、單位產(chǎn)值低碳度、能源消耗、人均碳排放均對二氧化碳的排放變動有較大的貢獻(xiàn)，而在所預(yù)測最優(yōu)情景的未來路徑下，僅有經(jīng)濟(jì)規(guī)模、單位產(chǎn)值低碳度對二氧化碳的排放變動有較大的貢獻(xiàn)。李惠民等[14]分析了碳達(dá)峰過程中的各類驅(qū)動因素及其政策經(jīng)驗(yàn)，提出經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型是碳排放達(dá)峰的基本條件，政策執(zhí)行機(jī)制是碳排放達(dá)峰的根本保障，消費(fèi)行為引導(dǎo)對碳排放達(dá)峰有重要作用。王勇等[15]通過門限-STIRPAT 模型，首先確定6 個超大城市碳排放的驅(qū)動因素，然后對27 種情景下的各城市碳排放達(dá)峰進(jìn)行預(yù)測。研究結(jié)果表明：人口、人均GDP 和能源強(qiáng)度對各城市碳排放起到正向促進(jìn)效應(yīng)，人口的影響效應(yīng)最大，其次是能源強(qiáng)度，人均GDP對碳排放的影響最小。

（3）通過動態(tài)和靜態(tài)CGE 模型，研究碳減排對經(jīng)濟(jì)的影響。董梅等[16]通過動態(tài)CGE 模型，模擬碳強(qiáng)度約束對宏觀經(jīng)濟(jì)和碳減排的影響，結(jié)果表明碳強(qiáng)度約束使碳排放增速大幅降低，同時(shí)，也影響能源產(chǎn)出、國內(nèi)需求和進(jìn)出口。吳潔[17]通過中國多區(qū)域CGE 模型，分析不同碳配額分配方式對宏觀經(jīng)濟(jì)及行業(yè)競爭力的影響。結(jié)果表明能源行業(yè)份額免費(fèi)發(fā)放、高耗能行業(yè)拍賣的混合分配方式對經(jīng)濟(jì)的影響最小。袁永娜等[18]通過多區(qū)域CGE 模型，模擬多種碳排放交易制度的政策情景對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳排放的影響，結(jié)果表明跨區(qū)域碳交易可以大大提高減排效率。王勇等[19]通過構(gòu)建包含氣候保護(hù)函數(shù)的7 部門CGE 模型，評估不同達(dá)峰年份對經(jīng)濟(jì)的影響。結(jié)果表明，碳達(dá)峰時(shí)間越早，對經(jīng)濟(jì)的影響越大。吳力波[20]將碳交易機(jī)制與碳稅機(jī)制納入可計(jì)算一般均衡框架，研究不同減排幅度下的邊際減排成本。研究發(fā)現(xiàn)，邊際減排成本曲線的斜率隨著減排行動的推進(jìn)而逐漸增大。朱佩譽(yù)和凌文[21]通過動態(tài)CGE 模型，評估不同碳達(dá)峰情景對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。研究表明，碳減排政策能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

綜上所述，現(xiàn)有對碳達(dá)峰的研究大多是基于CO2排放的影響因素及碳控制政策對全社會的經(jīng)濟(jì)影響。而沒有深入分析碳達(dá)峰目標(biāo)下高耗能行業(yè)及低耗能高附加值行業(yè)應(yīng)該如何減排，碳控制政策對高耗能行業(yè)碳達(dá)峰的影響及政策措施的綜合效果如何。

陜西省是能源大省，煤炭、石油、天然氣等各種能源儲量均列全國前茅。同時(shí)，陜西省作為低碳試點(diǎn)省份，是全國能源轉(zhuǎn)型和氣候制度的重要引領(lǐng)方和參與方?，F(xiàn)以陜西省為例，通過構(gòu)建國家—陜西兩區(qū)域CGE 模型，研究實(shí)施了不同的碳排放控制政策后，全社會及高耗能行業(yè)在碳達(dá)峰目標(biāo)的倒逼機(jī)制作用下能源消費(fèi)、宏觀經(jīng)濟(jì)、部門產(chǎn)出的相關(guān)影響，研究如何使政策目標(biāo)既達(dá)到碳排放約束目標(biāo)，又能有效降低全社會碳減排的執(zhí)行成本，支撐能源大省完成碳達(dá)峰目標(biāo)的同時(shí)，也保障經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

2 模型方法

CGE 模 型 是 可 計(jì) 算 一 般 均 衡（computable general equilibrium，CGE）模型的簡稱，是目前在能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展領(lǐng)域，尤其是氣候變化政策綜合評估領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的能源經(jīng)濟(jì)評價(jià)模型之一[22]，是基于經(jīng)濟(jì)學(xué)一般均衡理論的實(shí)際應(yīng)用。CGE 模型把經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)作為一個整體，由于市場間存在溢出效應(yīng)，一般均衡要求所有的市場同時(shí)出清、同時(shí)達(dá)到均衡的狀況。所以CGE 模型的建模過程實(shí)際是把瓦爾拉斯的一般均衡理論由一個抽象的形式變成一個實(shí)際的模型，在理想狀態(tài)的一般均衡下，消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)了效用最大化，而企業(yè)實(shí)現(xiàn)了利潤最大化，從而求解能使所有市場同時(shí)出清的均衡價(jià)格和數(shù)量[23]。

模型主要包括5 個模塊：生產(chǎn)部門、居民部門、政府部門、省際貿(mào)易、國際貿(mào)易[24-26]。

2.1 生產(chǎn)部門

模型中有33 個生產(chǎn)部門，其中包括7 個能源部門（表1）。生產(chǎn)者選擇適當(dāng)?shù)某跏家兀ㄙY本、勞動力）和來自其他部門的中間投入量，在現(xiàn)有的技術(shù)上實(shí)現(xiàn)利潤最大化。為了更好地區(qū)分部門之間生產(chǎn)函數(shù)的差異性，將生產(chǎn)部門分為四類：基本部門、能源依賴型部門、能源轉(zhuǎn)換型部門（電力部門除外）、電力部門。

表1 生產(chǎn)部門分類

2.1.1 基本部門

生產(chǎn)模塊分為4 層，最頂層總產(chǎn)出由綜合要素復(fù)合品、中間投入、溫室氣體排放通過列昂惕夫函數(shù)復(fù)合而成（圖1）。在第二層，綜合要素復(fù)合品由初始要素復(fù)合品與能源復(fù)合品通過常替代函數(shù)（constant elasticity of substitution，CES）函數(shù)復(fù)合而成，中間投入復(fù)合品由國內(nèi)產(chǎn)品和進(jìn)口產(chǎn)品通過CES 函數(shù)復(fù)合而成。第三層，初始要素復(fù)合品由勞動力和資本通過CES 函數(shù)復(fù)合而成，能源復(fù)合品由電力和化石能源復(fù)合品通過CES 函數(shù)復(fù)合而成。在第四層，化石能源復(fù)合品由煤、石油、天然氣、煉油、煉焦、燃?xì)馔ㄟ^CES 復(fù)合而成。

圖1 生產(chǎn)模塊結(jié)構(gòu)

生產(chǎn)部門的利潤最大化可以描述為：

約束條件為生產(chǎn)者成本最小化：

式中：Qr,j為j行業(yè)的投入；qvaer,j單位Qr,j所需要的增加值和能源的復(fù)合投入；qintar,j為單位Qr,j所需要的復(fù)合中間投入；qghgr,j,act,ghg為單位Qr,j所排放的溫室氣體量。再用拉格朗日等式求解。

2.1.2 能源依賴型部門

能源依賴型部門包括煤炭開采及洗選業(yè)、石油開采業(yè)、天然氣開采業(yè)。生產(chǎn)功能的總體結(jié)構(gòu)與基本部門相似，唯一區(qū)別在于第一層列昂惕夫生產(chǎn)函數(shù)中還包括資源。

生產(chǎn)部門的利潤最大化為：

約束條件：

式中：QRESr,j為資源投入； 為資源價(jià)格；qresr,j為單位Qr,j所需要的能源投入。

2.1.3 能源轉(zhuǎn)換型部門（電力部門除外）

能源轉(zhuǎn)換型部門包括石油、煤炭和核燃料加工、煉焦、燃?xì)馍a(chǎn)與供應(yīng)業(yè)、電力。此類部門需要在最頂層加入熱力學(xué)第一定律來維持一次能源向二次能源的轉(zhuǎn)化。

生產(chǎn)部門的利潤最大化為：

約束條件：

式中：QFEr,j為總能量的輸入（電能和化學(xué)能）；qfer,j為單位Qr,j所需要的總能量。

2.1.4 電力部門

電力部門分燃煤發(fā)電、燃油發(fā)電、天然氣發(fā)電、風(fēng)電、核電、水電、生物質(zhì)及光伏發(fā)電7 種能源發(fā)電，每種發(fā)電技術(shù)的生產(chǎn)函數(shù)與能源轉(zhuǎn)換型部門相同。每種技術(shù)之間都是可以完美替代的。

2.2 居民部門

居民部門是最終消費(fèi)部門。居民通過提供勞動和資本獲得收入。消費(fèi)者通過選擇適當(dāng)?shù)南M(fèi)與儲蓄結(jié)構(gòu)，根據(jù)商品價(jià)格和預(yù)算約束及柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)確定各消費(fèi)品在消費(fèi)支出中的比例，使消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)效用最大化，即：

約束條件：

式中：ur,h為效用函數(shù)；EHr為居民消費(fèi)； 為第i種產(chǎn)品的消費(fèi)量； 為柯布-道格拉斯函數(shù)的規(guī)模報(bào)酬遞增函數(shù)為份額參數(shù)，其中ωr,f為第f種要素的價(jià)格；Vr,f為居民部門可提供的第f種要素的稟賦量；QLANDr,j為居民可用土地量；pldr為土地價(jià)格為碳稅；為直接稅；為家庭儲蓄。

2.3 政府部門

政府部門也是最終消費(fèi)部門。政府部門除了自身消費(fèi)外，還以轉(zhuǎn)移支付方式將部分稅收轉(zhuǎn)移給居民和企業(yè)。政府部門和居民部門一樣采用CES 函數(shù)。

2.4 省際貿(mào)易

國家—陜西兩區(qū)域CGE 模型增加了陜西省與中國其他地區(qū)之間的貿(mào)易。兩區(qū)域之間的貿(mào)易采用阿明頓（Armington）假設(shè)，將陜西省與中國其他地區(qū)生產(chǎn)的產(chǎn)品用CES 函數(shù)描述。

2.5 國際貿(mào)易

本模型采用小國假設(shè)，即模型內(nèi)的經(jīng)濟(jì)體不會對世界經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響。國際商品中的能源價(jià)格逐年上升，其余商品價(jià)格固定為基準(zhǔn)年價(jià)格。根據(jù)生產(chǎn)商品的國內(nèi)外價(jià)格，及相應(yīng)的彈性參數(shù)，用CET 函數(shù)決定出口和內(nèi)銷的分配比例，使利潤最大化。

3 數(shù)據(jù)來源與情景設(shè)置

3.1 數(shù)據(jù)來源

3.1.1 投入產(chǎn)出表

投入產(chǎn)出表是構(gòu)建社會核算矩陣的重要數(shù)據(jù)來源，本研究采用目前最新的2017 年國家投入產(chǎn)出表和陜西省投入產(chǎn)出表[27]，并對投入產(chǎn)出表中的部門重新劃分。將石油和天然氣開采部門從投入產(chǎn)出表中單獨(dú)劃分出來，并將部分部門進(jìn)行合并，以交叉熵法平衡得出社會核算矩陣。

3.1.2 能源平衡表

模型中各個部門一般以價(jià)值量為單位，而實(shí)際需求的能源消耗及CO2排放則是以實(shí)物物理量的形式。為了將價(jià)值量轉(zhuǎn)換成實(shí)物量，需參考能源平衡表[28]中的數(shù)據(jù)，得到能源消耗的實(shí)物量。盡管能源平衡表中各個部門的消費(fèi)數(shù)據(jù)與投入產(chǎn)出表中的價(jià)值量不一致，但是根據(jù)當(dāng)年能源消費(fèi)總量與能源消費(fèi)價(jià)值量得出的不同能源的平均價(jià)格是一致的。因此，求出每一種能源的當(dāng)年平均價(jià)格，再根據(jù)投入產(chǎn)出表轉(zhuǎn)換成各個部門能源消費(fèi)及CO2排放。

3.1.3 CO2排放

CO2排放采用IPCC 推薦方法計(jì)算得出。具體方法是CO2排放量等于不同種類能源的消費(fèi)量乘以碳排放因子，再乘以碳氧化率。排放因子參考《生態(tài)環(huán)境部關(guān)于商請?zhí)峁?018 年度省級人民政府控制溫室氣體排放目標(biāo)責(zé)任落實(shí)情況自評估報(bào)告的函》[29]。如公式（9）所示：

式中： 為行業(yè)二氧化碳排放量，單位為噸二氧化碳（tCO2）； 不同種類化石能源的消費(fèi)量，單位為噸（t）或萬立方米（104m3）； 二氧化碳排放因子，單位為噸二氧化碳/噸（tCO2/t）或噸二氧化碳/萬立方米（tCO2/104m3）； 氧化率，固體一般為90%～96%，液體為96%～98%，氣體為100%。

3.1.4 電力結(jié)構(gòu)

參考陜西省投入產(chǎn)出表，將模型中電力、熱力生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)劃分為燃煤火電機(jī)組、天然氣發(fā)電機(jī)組、燃油發(fā)電機(jī)組、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、水電機(jī)組、核電發(fā)電機(jī)組、光伏、垃圾、生物質(zhì)及其他發(fā)電機(jī)組7 個子部門，7 個子部門單獨(dú)參與投入產(chǎn)出計(jì)算，然后匯總為電力部門數(shù)據(jù)，以考察新能源發(fā)展對陜西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源消費(fèi)的影響。

3.2 情景設(shè)置

為評價(jià)碳控制政策對經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的影響，模型評價(jià)方法主要采用情景模擬對比評價(jià)方法。本研究通過構(gòu)建基準(zhǔn)情景及3 個減排情景來分析，不同碳控制政策對宏觀經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。各減排情景的人口增長率、全要素增長率（TFP）、能效增長率（EEI）、可再生能源發(fā)展（RES）量都保持一致。

（1）基準(zhǔn)情景S0。按照2017—2019 年的既有政策規(guī)范下的歷史發(fā)展模式增長，不施加額外的碳限制控制政策。

（2）全行業(yè)共同分擔(dān)情景S1。按照“十四五”“十五五”碳強(qiáng)度分別下降18%、17%的目標(biāo)進(jìn)行情景設(shè)計(jì)，以保證陜西省能完成2030 年比2005 年碳強(qiáng)度降低65%的目標(biāo)。碳強(qiáng)度下降目標(biāo)分別作用在33 部門，每個部門承擔(dān)同樣的減排責(zé)任，即33 個部門在原有排放量的基礎(chǔ)上，進(jìn)行同比例的一刀切式的削減比例或增長控制比例，形成每個部門在此責(zé)任分擔(dān)下的碳減排成本。

（3）高耗能行業(yè)碳限制情景S2。根據(jù)S1情景的碳總量控制上限，依據(jù)抓大放小原則，按照工業(yè)部門的碳排放總量規(guī)模大小進(jìn)行排序，將重點(diǎn)碳排放大戶納入碳排放控制，對六大高耗能行業(yè)的碳總量進(jìn)行設(shè)置，以期通過控制六大部門完成碳強(qiáng)度下降目標(biāo)。

（4）高耗能行業(yè)碳交易情景S3。此情景在S1情景碳控制總量下對六大部門實(shí)施碳總量的配額機(jī)制。通過對六大部門實(shí)施總量控制與配額交易，打造碳市場，通過市場化的方式進(jìn)行六部門協(xié)同減排。通過構(gòu)建碳交易市場，減排成本高的部門，可以從減排成本低的部門購買配額完成減排任務(wù)，減排成本低的部門可以通過自身的碳排放量削減，賣出碳配額，獲取經(jīng)濟(jì)利潤。通過碳配額交易的市場，即實(shí)現(xiàn)了六部門總量的碳減排，優(yōu)化配置了資源，對產(chǎn)業(yè)造成的經(jīng)濟(jì)影響最小，實(shí)現(xiàn)了通過最小的經(jīng)濟(jì)代價(jià)，獲得了最大的減排效益。模型通過模擬六部門的碳交易政策，并考察碳價(jià)的情況、完成總減排目標(biāo)下的六部門的減排貢獻(xiàn)、對分部門增加值的影響、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整情況，探討碳交易帶來的效益。

外生投資量根據(jù)陜西省歷史經(jīng)濟(jì)增速進(jìn)行設(shè)置，國民生產(chǎn)總值（GDP）及生產(chǎn)總值增長率見表2，人口增長設(shè)置見表3。考慮2020 年受疫情影響，2020 年GDP 增速設(shè)置為3%，“十四五”“十五五”分別設(shè)置GDP 平均增速為6%、5%。

表2 2017—2030年陜西省國民生產(chǎn)總值增速設(shè)置

表3 2017—2030年陜西省人口增速設(shè)置

根據(jù)陜西省2017—2019 年電力結(jié)構(gòu)及2017—2020年重點(diǎn)項(xiàng)目規(guī)劃，7 個子部門發(fā)電增速設(shè)置如表4 所示。減排情景（S1～S3）在基準(zhǔn)情景的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步增大非化石能源發(fā)電增速。

表4 2020—2030年模型發(fā)電增速設(shè)置

4 結(jié)果分析

4.1 能源消費(fèi)量與碳排量總量

按當(dāng)前節(jié)能政策及行動計(jì)劃，基準(zhǔn)情景的碳強(qiáng)度下降目標(biāo)無法滿足國家對陜西省碳強(qiáng)度下降的要求（2030年相比2005 年碳強(qiáng)度下降65%）。減排情景（S1～S3）對碳總量進(jìn)行控制，“十四五”和“十五五”的碳強(qiáng)度分別下降18%和17%。圖2、圖3 所示為S0～S3情景下陜西省2017—2030 年的碳排放量及能源消費(fèi)總量。基準(zhǔn)情景下，二氧化碳排放量一直增加，2030 年達(dá)到了4.28億噸。減排情景下，碳排放量有了較大程度降低，預(yù)計(jì)2029 年碳排放總量達(dá)峰，峰值為3.31 億噸。

圖2 陜西省2017—2030年碳排放總量

圖3 陜西省2017—2030年能源消費(fèi)總量

基準(zhǔn)情景S0下，陜西省2030 年的能源消耗比2017年接近翻了一番，由1.25 億噸標(biāo)煤增加到1.91 億噸標(biāo)煤。減排情景（S1～S3）下，隨著清潔能源比例不斷上升，能源結(jié)構(gòu)逐步優(yōu)化，使得單位GDP 碳排放的下降率大于單位GDP 能耗下降率，促進(jìn)碳排放達(dá)峰早于能源消費(fèi)達(dá)峰。各情景均未出現(xiàn)能源峰值，能源消費(fèi)量仍持續(xù)增長。

陜西省六大高耗能行業(yè)的能源消費(fèi)量和碳排放都占全行業(yè)的60%左右，高耗能行業(yè)能否率先達(dá)峰是陜西省2030 年前實(shí)現(xiàn)二氧化碳達(dá)峰的關(guān)鍵。表5 為各減排情景分行業(yè)能源消耗量和碳排放達(dá)峰的年份?；鶞?zhǔn)情景各行業(yè)能源消耗量和碳排放均未達(dá)峰。由于陜西省“十四五”“十五五”可再生能源大力發(fā)展，清潔能源不斷代替?zhèn)鹘y(tǒng)化石能源發(fā)電，促進(jìn)了電力行業(yè)于2025年前實(shí)現(xiàn)碳排放達(dá)峰。高耗能行業(yè)碳限制和碳交易情景，六大高耗能行業(yè)都實(shí)現(xiàn)了碳排放的率先達(dá)峰。根據(jù)IPCC 碳排放計(jì)算公式，當(dāng)行業(yè)的化石能源消費(fèi)量達(dá)峰時(shí)，行業(yè)的碳排放也達(dá)到了峰值?；茉催_(dá)峰后，能源結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，以清潔能源滿足新增能源需求，因而行業(yè)的能源消費(fèi)量達(dá)峰時(shí)間一般同步或滯后于碳排放總量達(dá)峰。

表5 行業(yè)能源消耗及碳排放達(dá)峰情況

4.2 行業(yè)減排成本與經(jīng)濟(jì)影響

碳減排政策將減排目標(biāo)分解到各行業(yè)之后，通過對不同產(chǎn)業(yè)部門進(jìn)行能源約束，進(jìn)而對整個社會要素供給產(chǎn)生影響，造成產(chǎn)出、投資和消費(fèi)等領(lǐng)域出現(xiàn)不同程度的下滑，從而對整個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)產(chǎn)生影響。

由于各部門能耗和碳排放特性各異，噸碳的邊際減排成本差異較大。圖4 為全行業(yè)共同分擔(dān)情景下各部門的減排量與邊際減排成本。六大高耗能行業(yè)排放量大且存在技術(shù)挖潛空間，減排成本相對較低。其中，電力行業(yè)由于可以大力發(fā)展零碳的非化石電力，實(shí)現(xiàn)能源的清潔替代，帶來大量的減排空間。交通、服務(wù)業(yè)、除高耗能行業(yè)外的其他工業(yè)雖然也存在一定的減排空間，但由于交通行業(yè)技術(shù)改進(jìn)難度大，服務(wù)業(yè)為低能耗高附加值產(chǎn)業(yè)，噸碳的減排成本較高。因而如果一刀切地對所有行業(yè)進(jìn)行相同的碳約束，會對服務(wù)業(yè)等高附加值行業(yè)的增加值造成較大的影響，抑制全社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

圖4 2030年共同分擔(dān)情景下各部門的減排量與邊際減排成本

為了避免一刀切式的情況，重點(diǎn)部門碳限制情景、碳交易情景將減排責(zé)任分配在減排成本相對較低的高耗能行業(yè)上。圖5 為減排情景（S1～S3）相比基準(zhǔn)情景S0的GDP 損失率。其中，GDP 損失率=(減排情景GDP-基準(zhǔn)情景GDP)/基準(zhǔn)情景GDP×100%。全行業(yè)共同分擔(dān)情景對全部門進(jìn)行相同的碳限制，經(jīng)濟(jì)損失最大，2030 年達(dá)1.20%。高耗能行業(yè)碳限制情景下，經(jīng)濟(jì)損失相比全行業(yè)共同限制有所減小，2030 年GDP 損失為1.06%。高耗能行業(yè)碳交易情景下，在高耗能行業(yè)碳限制情景的基礎(chǔ)上行業(yè)進(jìn)行碳交易，緩解了0.23%的經(jīng)濟(jì)損失。碳交易政策鼓勵了企業(yè)與企業(yè)之間的財(cái)富分配，降低了全行業(yè)的均衡碳價(jià)，促進(jìn)企業(yè)實(shí)施低碳管理制度，緩解了碳減排帶來的全社會經(jīng)濟(jì)損失。

圖5 各減排情景的GDP損失率

4.3 投資結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

為完成碳強(qiáng)度目標(biāo)，各部門進(jìn)行碳強(qiáng)度控制，導(dǎo)致各部門增加值損失，各部門在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生一定的減排成本，也影響產(chǎn)值及未來的投資規(guī)模。表6 為各情景相比基準(zhǔn)情景投資規(guī)模的變化。全行業(yè)共同分擔(dān)S1下情景，電力行業(yè)投資大幅度減小。S2、S3情景對高耗能限制之后，六大高耗能行業(yè)的投資規(guī)模相比全行業(yè)限制的S1情景進(jìn)一步減小。投資由高耗能行業(yè)向低能耗、高投資回報(bào)率的服務(wù)業(yè)、交通、其他工業(yè)轉(zhuǎn)移。投資結(jié)構(gòu)的優(yōu)化拉動經(jīng)濟(jì)發(fā)展，緩解了碳限制對全社會的經(jīng)濟(jì)影響。

表6 各減排情景相比基準(zhǔn)情景投資規(guī)模的變化（%）

從表7 可以看出，在碳減排政策的推動下，高耗能行業(yè)消費(fèi)的能源消費(fèi)量較大，受到的沖擊最大。而交通、其他工業(yè)的減排成本相對較高，所以當(dāng)S1情景對全行業(yè)進(jìn)行限制時(shí)，其產(chǎn)出相比及基準(zhǔn)情景也出現(xiàn)一定的下降。服務(wù)業(yè)邊際減排成本也很高，但由于投資規(guī)模擴(kuò)大，新增的投資彌補(bǔ)了由于能源限制導(dǎo)致的產(chǎn)能縮小，促進(jìn)服務(wù)業(yè)發(fā)展。S2、S3情景由于投資規(guī)模轉(zhuǎn)移，進(jìn)一步促進(jìn)了低能耗、高投資回報(bào)率的服務(wù)業(yè)、其他工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

表7 各行業(yè)增加值變化率（%）

在工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化提升，新材料、高端裝備制造工業(yè)不斷發(fā)展壯大的同時(shí)，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展步伐不斷加快。未來陜西省經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，基準(zhǔn)情景第三產(chǎn)業(yè)比例由2017 年42.3%上升到2030 年的50.9%（表8）。全行業(yè)共同分擔(dān)情景對全行業(yè)進(jìn)行限制，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并沒有優(yōu)化。高耗能行業(yè)碳限制和碳交易情景下，由于碳限制作用，壓縮了高耗能行業(yè)的產(chǎn)能，投資結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，第三產(chǎn)業(yè)比例相比基準(zhǔn)情景進(jìn)一步提高了0.5%左右。

表8 各情景產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

4.4 能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化與行業(yè)減排貢獻(xiàn)

2017 年陜西省化石能源消費(fèi)占比高達(dá)93.9%，非化石能源占比6.1%，遠(yuǎn)低于全國非化石能源占比的平均水平13.6%。能源清潔化、低碳化是能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的必然方向。圖6 為陜西省化石能源與清潔能源的投資占比，電力行業(yè)的投資規(guī)模雖然有所減小，但是減少的都是化石能源的投資，清潔能源的投資比例不斷增大，非化石能源大力發(fā)展。圖7 為各情景的一次能源結(jié)構(gòu)?；鶞?zhǔn)情景下，一次電、天然氣比例上升，煤炭、油品比例不斷下降。減排情景下，清潔能源投資帶動非化石電力發(fā)展，2030 年陜西省的非化石能源比例提升到24%左右。非化石能源大力發(fā)展，清潔能源不斷代替?zhèn)鹘y(tǒng)化石能源發(fā)電，壓縮了電力部門的煤炭消費(fèi)，給電力部門帶來了大量的減排量。

圖6 各情景能源系統(tǒng)投資占比

圖7 各情景一次能源結(jié)構(gòu)

減排情景（S1～S3）相比基準(zhǔn)情景2030 年減排了0.97億噸。圖8 為減排情景相比基準(zhǔn)情景各行業(yè)的減排量。全行業(yè)共同分擔(dān)情景下，高耗能行業(yè)減排0.64 億噸，占全行業(yè)總減排量64%。高耗能行業(yè)碳限制和碳交易情景下，高耗能行業(yè)承擔(dān)更大的減排責(zé)任，減排了0.82 億噸，占全行業(yè)的84%，給予了其他行業(yè)更多的碳空間。電力部門清潔能源對傳統(tǒng)化石能源發(fā)電的替代，壓縮了電力部門的煤炭消費(fèi)，減少了0.37 億噸的碳排放，占全行業(yè)的38%，是全行業(yè)完成減排目標(biāo)的關(guān)鍵。

圖8 各行業(yè)的減排量

5 結(jié)論及政策建議

5.1 結(jié)論

本研究基于一般均衡理論構(gòu)建國家—陜西兩區(qū)域CGE 模型，研究碳強(qiáng)度目標(biāo)如何以最優(yōu)的方式分配到行業(yè)。并以陜西省的高耗能行業(yè)為研究對象，對其施加低碳政策，研究行業(yè)碳交易對宏觀經(jīng)濟(jì)影響。主要結(jié)論如下。

（1）陜西省在大力發(fā)展可再生能源及實(shí)施了碳控制政策后，碳排放量有了較大程度降低，預(yù)計(jì)2029 年碳排放總量達(dá)峰，峰值為3.31 億噸。隨著清潔能源比例不斷上升，能源結(jié)構(gòu)逐步優(yōu)化，使得單位GDP 碳排放的下降率大于單位GDP 能耗下降率，促進(jìn)碳排放達(dá)峰早于能源消費(fèi)達(dá)峰。各情景均未出現(xiàn)能源峰值，能源消費(fèi)量仍持續(xù)增長，所以陜西省未來需要加大節(jié)能減排力度，更多地投資新技術(shù)、引入新的節(jié)能項(xiàng)目，減小經(jīng)濟(jì)發(fā)展對能源的高度依賴性。

（2）碳減排政策將減排目標(biāo)分解到各行業(yè)之后，通過對不同產(chǎn)業(yè)部門進(jìn)行能源約束，進(jìn)而對整個社會要素供給產(chǎn)生影響，造成產(chǎn)出、投資和消費(fèi)等領(lǐng)域出現(xiàn)不同程度的下滑，從而對整個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)產(chǎn)生影響。全行業(yè)共同分擔(dān)情景下，2030 年相比基準(zhǔn)情景GDP 損失1.20%。各部門在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生一定的減排成本，交通、服務(wù)業(yè)的技術(shù)改進(jìn)難度大，減排成本高，而高耗能行業(yè)的減排成本較小。高耗能行業(yè)碳限制情景下，減排成本較小的高耗能行業(yè)承擔(dān)更大的減排責(zé)任，同樣實(shí)現(xiàn)2029 年碳達(dá)峰目標(biāo)，造成2030 年GDP 損失約1.06%，降低了碳限制對全社會的經(jīng)濟(jì)影響。進(jìn)一步針對高耗能行業(yè)實(shí)施碳交易政策后，GDP 損失進(jìn)一步減少到0.83%，碳交易能夠有效緩解碳控制政策所造成的經(jīng)濟(jì)損失。

（3）高耗能行業(yè)是減排的重點(diǎn)，各情景高耗能行業(yè)的減排量占總減排量的64%以上。電力部門清潔能源對傳統(tǒng)化石能源的替代，壓縮了煤炭的消費(fèi)，帶來了0.37億噸的碳減排，占全社會減排量的38%。高耗能行業(yè)率先達(dá)峰是陜西省實(shí)現(xiàn)二氧化碳達(dá)峰的關(guān)鍵，控制好高耗能行業(yè)，能有效緩解碳排放增速過快的問題，有利于碳強(qiáng)度目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

（4）碳控制政策對各部門產(chǎn)生一定的生產(chǎn)成本，也影響產(chǎn)值及未來的投資規(guī)模。投資由高耗能行業(yè)向低耗能、高投資回報(bào)率的服務(wù)業(yè)、交通、其他工業(yè)等轉(zhuǎn)移，投資結(jié)構(gòu)優(yōu)化拉動經(jīng)濟(jì)發(fā)展，緩解了碳限制對全社會的經(jīng)濟(jì)影響。同時(shí)也優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，各減排情景相比基準(zhǔn)情景第三產(chǎn)業(yè)比例提高了0.5%。為了可持續(xù)發(fā)展及盡早實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，有必要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)資金向高附加值低排放產(chǎn)業(yè)投資，促進(jìn)碳生產(chǎn)率增加和低碳技術(shù)導(dǎo)入，不僅能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，而且能產(chǎn)生更多的社會和環(huán)境效益。

5.2 政策建議

（1）從政策執(zhí)行的可行性來看，可選擇對減排成本較低的部門，如石/煤化、建材、鋼鐵進(jìn)行碳減排的政策限制，合理控制碳排放的增速。同時(shí)，電力部門是碳排放大戶，提高非化石能源的使用比例，有利于碳強(qiáng)度目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

（2）碳交易能夠有效緩解碳控制政策所造成的經(jīng)濟(jì)損失，對接國家碳排放權(quán)交易市場，積極利用市場機(jī)制促進(jìn)二氧化碳減排和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，引領(lǐng)社會投資向低碳綠色產(chǎn)業(yè)傾斜。