低碳能耗结构优化模型构建及实证分析

范德成，王韶华，2，张伟

(1.哈尔滨工程大学经济管理学院，黑龙江哈尔滨150001;2.燕山大学经济管理学院，河北秦皇岛066004;3.东北大学秦皇岛分校经贸学院，河北秦皇岛066004)

我国以煤为主的能源结构不仅对生态环境造成了严重的影响，而且是能源利用效率低下，经济效益差的主要原因，不合理的能源结构抑制了低碳经济的发展.低碳经济是以低消耗、低排放、低污染为特征的可持续经济发展模式，其实质就是利用技术进步和制度创新转变能源利用方式，提高能源效率，优化能源结构［1-2］.

低碳经济的影响因素众多.一般认为，碳排放增长的主要成因是能源消耗而非经济增长［3-4］.我国的能源发展存在着严重的结构性污染问题，文献［5-8］主要通过构建碳排放分解模型，文献［9］通过计算二氧化碳排放量与碳排放弹性系数等均证实了能源结构对碳排放的影响.因此，发展低碳经济重点在于调整能源消耗结构，降低煤炭比例.

能源结构调整不仅受到经济系统的制约，包括人口、经济、产业结构、能源效率、能源总量等［10-14］，在低碳经济发展的背景下，还受到节能和碳排放的约束，文献［15］构建了能源结构战略调整模型，认为最优一次能源结构应该考虑节能和碳排放约束以及由此造成的经济成本对宏观经济系统.

国内外学者对于能源结构是否合理主要通过估算其变动对宏观经济系统、环境等造成的影响进行评价，但并没有对能源结构调整对实现低碳经济目标的贡献，以及能否在满足经济增长的前提下完成减排目标等问题做出回答.因此本文利用数学规划方法，构建了能源消耗结构优化模型，对我国能源消耗结构进行优化模拟，以期为我国能源发展规划的制定以及减排承诺的兑现提供指导.

1 能耗结构优化模型构建

1.1 基本假设

1)模型以碳强度最小化为目标，通过能源消耗结构的优化加以实现;

2)受技术进步约束，假定各能源品种的来源方式不变，单位品种能源的碳排放系数固定不变;

3)能源消耗结构调整是在满足研究期内经济增长和能源消费需求的基础上，以降低碳强度为根本驱动力;

4)经济增长取决于劳动、资本、能源、技术进步等，用滞后一期的经济总量反映当年经济系统中的劳动、资本、自主技术进步等解释变量;

5)能源替代技术可行，各种能源可以相互替代.

1.2 目标函数

能源市场消费模式直接影响着能源结构，而终端能源是能源市场的直接消费形式.因此，本文对研究期内我国能耗结构的优化所考虑的决策变量为第t期分品种的能耗量xit，包括煤炭(去除发电用煤)、石油、天然气和电力，其相应的碳排放系数，即单位品种能源的碳排放量为 βi，i=1，2，3，4.则第 t期能源的碳排放总量Tct为

式(1)两边同时除以Gt，得到第t期碳强度表达式:

则模型的目标函数为

1.3 约束条件

1)经济增长约束.

我国的能源结构调整必须在不影响社会经济发展目标的前提下进行，GDP增长须满足研究期内国家对其的预期目标，有Gt≥G.本文利用超越对数生产函数反映经济增长对能源消耗的需求.超越对数生产函数是一种变弹性生产函数模型，在结构上属于平方反应面模型，具有易估计、强包容性等特点，为有效分析生产函数中各投入要素之间的交互影响、各种投入技术进步的差异等提供了支撑点.Ernst R.Berndt等［16-20］利用超越对数成本函数模型分析能源与非能源之间的关系，受时空因素的影响，学者们在不同时期不同地区得出的结论不尽相同，但都证实了超越对数生产函数在研究能源替代方面的可行性.本文为了简化模型并有针对性地分析问题，以滞后一期的GDP、煤炭、石油、天然气、电力为投入要素构建超越对数生产函数［21］:

2)能源供给约束.

由于我国的能源储量有限，各能源品种的消耗受能源供给的约束，即≤.式中，为第 i种能源在第t期的供给上限.

3)能源技术进步约束.

能源技术进步主要体现在能源利用效率方面，其决定了能耗强度的下限，用第t期能耗强度的规划值来表示，即

根据以上对目标函数以及相应约束条件的设定，建立能源消耗结构的优化模型如下:

2 我国能耗结构优化的实证研究

2.1 参数设计与数据处理

根据我国社会经济发展规划以及模型参数数据的可得性，本文以2009年为基期对我国能源消耗结构进行优化研究.

1)超越对数生产函数中系数的确定.

根据方程(3)，令 ln Gt-1=Y0，ln= λi，lnln(i ＜ j)分别为 λ5、λ6、λ7、λ8、λ9、λ10，(ln)2分别为λ11、λ12、λ13、λ14，其中，i，j=1，2，3，4.通过1981～2010年《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》等获得各变量数据.经过计算，变量间的相关系数均在0.86以上，变量间的多重共线性比较显著，由OLS估计的结果容易失真.为消除所选变量共线性对回归结果的影响，本文选取岭回归分析方法［22］进行拟合.利用SPSS16.0软件对全部变量做岭迹分析，回归参数的估计组β(K)的岭迹图和不同K值时决定系数的变化情况如图1、2所示.

图1 各自变量的岭迹图Fig.1 Ridge tracemaps of all argum ents

图2 决定系数与K值的线图Fig.2 Change trend of determined coefficient and K

从岭迹图上可以看出当K值到达0.2附近，各参数开始趋于稳定，图2也显示K值超过0.2后可决系数呈现稳定的下降趋势，没有呈现剧烈的波动.取K=0.2，可决系数RSQ=0.987 655，根据1981～2010年时间序列数据，可得岭回归估计结果如表1所示.

表1 岭回归估计参数结果Table 1 Estimation results of ridge regression

调整后的拟合优度达到了0.974 424，预测值数组与实际值数组方差比值F=74.667 9，对各参数的单个假设进行检验的t统计量T值显著，岭回归所得结果的统计检验显著，方程的拟合效果较好.

2)碳排放系数的确定.

借鉴2003年国家发展和改革委员会能源研究所计算的煤炭、石油、天然气等的碳排放系数和厦门节能中心测算的电煤的碳排放系数，如表2所示.

表2 各能源品种的碳排放系数Table 2 The carbon em ission coefficients of all energy consumption varieties 吨碳/吨标准煤

3)GDP规划值的确定.

根据大量文献对我国2001～2020年经济增速的预测［23-24］，在将其与2001～2009年实际经济增速比较的基础上，本文依据我国未来经济发展趋势，参考2012年《政府工作报告》的指导思想和总体部署以及“十二五规划”的目标，为提高预测的可信度与精确度，借鉴文献［25］的研究思路，将2011～2020年的经济增速分成2个阶段进行设定，根据“十二五规划”目标设2011～2015年经济增速为7%，借鉴文献［26］的中速情景，设2016～2020年为6.3%.本文以各阶段的GDP预测值作为相应的规划值，如表3所示.对于超越对数生产函数中滞后一期GDP，用相应年份的GDP预测值代替.

表3 2009～2020年我国GDP、能耗强度规划值Table 3 Planning values of GDP and energy intensity in 2009～2020

4)能源供给上限的确定.

本文以中国统计年鉴1990～2009年能源供给总量、煤炭供给量、石油供给、天然气供给量数据为原始数列，利用Matlab7.0软件分别建立GM(1，1)模型:

其中，k=0，1，2，… .

据检验，各预测模型均达到了较为可信的水平，说明所建立的模型能够客观反映我国能源供给的动态变化趋势，可以用该模型对各能源品种供给量进行预测，结果如表4所示.

表4 各能源品种供给上限Table 4 The supply maximum of all energy varieties万吨标准煤

学者对2020年我国各能源品种的供应已做了较深入的研究［26-27］，其结果也较符合近年来实际能源供给量.为提高合理性，本文根据我国的能源资源禀赋，结合本文构建的灰色预测模型的预测结果，参考文献［26］和文献［27］的研究成果，设定各阶段品种能源的供给上限如表4所示.

5)能耗强度规划值的确定.

对于2011～2015年的能耗强度规划值的设定，本文采用“十二五节能减排目标”的有关规定.而对于2016～2020年，则根据国家发改委公布的《2009中国可持续发展战略报告》，2020年我国低碳经济的发展目标:单位GDP能耗比2005年降低40% ～60%.本文以2020年能耗强度降低50%为目标，年降低率以十二五节能减排目标为基准定为6.43%，如表3所示.

2.2 优化结果的分析与讨论

根据本文构建的能源消耗结构优化模型(式(4))，可得到2009～2020年我国能源消耗结构优化结果如表5所示.

表5 我国能源消耗结构优化结Table 5 China’s optim ization results of energy consumption structure %

1)能源消耗结构优化的减排效应分析.从优化效果来看，2009年GDP为340 901.8亿元，与实际值基本持平，煤炭、石油、天然气和电力消耗量分别为92 230.62万吨标准煤、54 889.81万吨标准煤、9 707.26万吨标准煤和126 754万吨标准煤，能源消耗总量为283 582万吨标准煤，相对于实际值(306 647万吨标准煤)降低了23 065万吨标准煤，碳强度为 0.567 015吨碳/万元，相对于实际值(0.58吨碳/万元)有所降低，可见能耗结构优化效果明显;从结构变动来说，主要是煤炭(去除发电用煤)消耗减少了20 813万吨标准煤，其消耗比例降低了约4.34个百分点，电力消耗比例增长了3.36个百分点.

2015年能源消耗量为387 240.27万吨标准煤，其中煤炭、石油、天然气和电力消耗量分别为80 174.57万吨标准煤、76 378万吨标准煤、22 850万吨标准煤和207 837.7万吨标准煤;碳强度为0.449 350 9吨碳/万元，比2009年降低了 20.75%，在“十一五”基础上(0.517 176吨碳/万元)降低了13.11%，与“十二五规划”“碳强度降低17%”的目标相差3.89个百分点;能耗强度约为0.68吨标准煤/万元，如期完成了“十二五规划”“能耗强度降低16%”的目标.

2020年能源消耗量为470 205.97万吨标准煤，其中煤炭、石油、天然气和电力消耗量分别为99 724.87万吨标准煤、85 700万吨标准煤、40 685万吨标准煤和244 096.1万吨标准煤;碳强度为0.400 223吨碳/万元，比2015年降低了10.93%，在2005年碳强度基础上降低了49.34%，超额4.34个百分点完成减排承诺，但并没有完成国家发改委公布的《2009中国可持续发展战略报告》中制定的“在2005年基础上降低50%”的低碳经济发展目标.

2)从优化过程来看，2009～2015期间，政府以降低GDP为代价优化能源结构的指导思想充分发挥了作用，煤炭消耗比例大幅下降，由目前的30%以上降低至20%左右，并趋于稳定;油气消耗比例逐步上升，2015年开始超过25%，但受我国资源储量和勘探开发的约束，2016年开始，从保障能源安全等方面考虑，石油消耗比例有所降低，天然气开采技术的突破，使其在能源消耗中的比例大幅上升;由于我国经济进入工业化中后期，城市化进程加快、城市大规模建设以及内需结构的升级等因素直接拉动了电力消耗比例持续增加.

3)根据以上研究结果，在节能减排目标下，我国能源结构的优化，应以煤炭为基础，以电力为中心，积极开发石油、天然气，适当发展核电，重视开发新能源和可再生能源，走优质、高效、洁净、低耗的能源可持续发展之路.具体来说:①优化电力结构，关停小火电，提高可再生能源发电的比例，建设以电网广、电厂大、电压高、自动化高为特征的高效、清洁机组.②积极开发油气，建立油气供应安全保障机制.国家应稳定价格，加强投资，促进油气开采技术的创新，重视油气勘探投入，创造油气勘探投入平台，为商业性勘探企业提供政策性优惠鼓励其加大勘探投入，为油气的勘探开采创造良好的环境保障和资源保障;坚持“两个市场、两种资源”的原则，在立足国内油气市场的基础上，引导国内石油公司实施“走出去”战略，积极参与国外石油资源开采，并在外交政策上给予支持.③加强能源结构优化的技术支撑力度.我国能源结构优化的技术创新要聚力于关键性的实用技术如可再生能源开发技术、热电联产技术、煤气化联产技术等，从而为能源替代的可行性创造基础.

3 结束语

本文综合考虑经济增长、节能减排等，以降低碳强度为目标，对我国2009～2020年能源消耗结构的优化研究结果表明:

1)在“十二五”能耗强度目标水平下，优化能耗结构并不能实现碳强度目标，其对碳强度目标的贡献潜力为77.12%.

2)我国能源消耗结构的优化在“十二五”期间主要表现为煤炭消耗比例的降低和电力消耗比例的增加，2016年以后天然气消耗比例将大幅上升，石油消耗比例有所降低.

3)由于本文坚持2012年《政府工作报告》中关于“2012年工作总体部署”的指导思想，能源消耗结构的优化，并没有以经济增长最大化、能源消耗最小化等进行多目标规划，而是在满足经济增长、节能减排等目标的基础上，以碳强度为单一目标.因此，在一系列假设条件下，本文的研究结论仅是对能源消耗结构的优化提供一些量化的参考情景，如果可以系统的采取一系列有针对性的对策，那么能源消耗结构的优化目标是完全有可能实现的，但需要付出巨大的努力.

［1］邢继俊，赵刚.中国要大力发展低碳经济［J］.中国科技论坛，2007(10):87-92.XING Jijun，ZHAO Gang.To develop low-carbon economy in China［J］.Forum on Science and Technology in China，2007(10):87-92.

［2］李友华，王虹.中国低碳经济发展对策研究［J］.哈尔滨商业大学学报:社会科学版，2009(6):3-6.LIYouhua，WANG Hong.Countermeasures of China＇s scientific development of low-carbon economy［J］.Journal of Harbin University of Commerce:Social Science Edition，2009(6):3-6.

［3］RAMAKRI S，RAMANA T.A multi-factor efficiency perspective to the relationships among world GDP，energy consumption and carbon dioxide emissions［J］.Technological Forecasting and Social Change，2006(73):483-494.

［4］UGUR S，RAMAZAN S，BRADLEY T.Energy consumption，income，and carbon emissions in the United States［J］.Ecological Economics，2007(62):482-489.

［5］徐国泉，刘则渊，姜照华.中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004［J］.中国人口·资源与环境，2006(6):158-161.XU Guoquan，LIU Zeyuan，JIANG Zhaohua.Decomposition model and empirical study of carbon emissions for China，1995-2004［J］.China Population Resources and Environment，2006(6):158-161.

［6］林伯强，蒋竺均.中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析［J］.管理世界，2009(4):27-36.LIN Boqiang，JIANG Zhujun.Analysis of predicting on China＇s carbon dioxide environmental Kuznets curve and influencing factors［J］.Management World，2009(4):27-36.

［7］刘红光，刘卫东.中国工业燃烧能源导致碳排放的因素分解［J］.地理科学进展，2009(2):285-292.LIU Hongguang，LIU Weidong.Decomposition of energy-induced CO_2 emissions in industry of China［J］.Progress in Geography，2009(2):285-292

［8］朱勤，彭希哲，陆志明，等.中国能源消费碳排放变化的因素分解及实证分析［J］.资源科学，2009，31(12):2072-2079.ZHU Qin，PENG Xizhe，LU Zhiming，et al.Factors decomposition and empirical analysis of variations in energy carbon emission in China［J］.Resources Science，2009，31(12):2072-2079.

［9］张丽峰.我国产业结构、能源结构和碳排放关系研究［J］.干旱区域资源与环境，2011，25(5):1-7.ZHANG Lifeng.Relations among the industry structure，energy structure and carbon emissions［J］.Journal of Arid Land Resources and Environment，2011，25(5):1-7.

［10］宋家树.21世纪能源结构与可持续发展问题［J］.国际技术经济研究，1998，2(3):1-6.SONG Jiashu.Energy structure and sustainable development in the 21st century［J］.Studies in Interntional Technology and Economy，1998，2(3):1-6.

［11］TOSHIHIKO N.Energy-economic models and the environment［J］.Progress in Energy and Combustion Science，2004，30(4):417-475.

［12］李嘉，张宝生，孙王敏.能源结构动态分析模型研究［C］//第一届中国能源战略国际论坛论文集.北京，2006:376-385.LIJia，ZHANG Baosheng，SUN Wangmin.The preliminary application research on the dynamic analysis model of China energy structure［C］//First International Forum on China＇s Energy Strategy.Beijing，2006:376-385.

［13］JEBARAJS，INIYAN S.A review of energy models［J］.Renewable and Sustainable Energy Reviews，2006(10):281-311.

［14］李虹，董亮，段红霞.中国可再生能源发展综合评价与结构优化研究［J］.资源科学，2011，33(3):431-440.LIHong，DONG Liang，DUAN Hongxia.On comprehensive evaluation and optimization of renewable energy development in China［J］.Resources Science，2011，33(3):431-440.

［15］林伯强，姚昕，刘希颖.节能和碳排放约束下的中国能源结构战略调整［J］.中国社会科学，2010(1):58-71.LIN Boqiang，YAO Xin，LIU Xiying.The strategic adjustment of China＇s energy use structure in the context of energy-saving and carbon emission-reducing initiatives［J］.Social Sciences in China，2010(1):58-71.

［16］BERNDT E R，WOOD D O.Technology，prices，and the derived demand for energy［J］.The Review of Economics and Statistics，1975，57(3):259-268.

［17］GRIFFIN JM，GREGORY P R.An intercountry translog model of energy substitution responses［J］.The American Economics Review，1976，66(5):845-857.

［18］PINDYCK R S.Interfuel substitution and the industrial demand for energy:an international comparison［J］.The Review of Economics and Statistics，1979，61(2):169-179.

［19］杨中东.对我国制造业的能源替代关系研究［J］.当代经济科学，2007，29(3):1-6.YANG Zhongdong.Toward the energy substitution for China manufacture sector［J］.Modern Economic Science，2007，29(3):1-6.

［20］樊茂清，任若恩，陈高才.技术变化、要素替代和贸易对能源强度影响的实证研究［J］.经济学，2009，9(1):237-257.FAN Maoqing，REN Ruoen，CHEN Gaocai.An empirical study on the impacts of technological changes，factor substitution and trade on energy intensity［J］.China Economic，2009，9(1):237-257.

［21］史红亮，陈凯，闫波.中国钢铁行业能源内部的替代弹性分析—基于超越对数生产函数［J］.技术经济，2010，29(9):56-59.SHI Hongliang，CHEN Kai，YAN Bo.Substitution elasticity among different energy types in Chinese steel industry:based on trans-log production function［J］.Technology E-conomics，2010，29(9):56-59.

［22］张文彤.SPSS11统计分析教程(高级篇)［M］.北京:北京希望电子出版社，2002:70-78.ZHANG Wentong.SPSS11 statistical analysis tutorial(advanced part)［M］.Beijing:Beijing Hope Electronic Press，2002:70-78.

［23］中国科学院可持续发展研究组.2004中国可持续发展战略报告［M］.北京:科学出版社，2004:120-135.Chinese Academy of Sustainable Development Research Group.China sustainable development strategy report［M］.Beijing:Science Press，2004:120-135.

［24］郭菊娥，柴建，吕振东.我国能源消费需求影响因素及其影响机理分析［J］.管理学报，2008(5):651-654.GUO Jue，CHAIJian，LV Zhendong.Application of path analysis and PLSR to forecast the energy resource demand in China［J］.Chinese Journal of Management，2008(5):651-654.

［25］李善同，侯永志，刘云中，等.中国经济增长潜力与经济增长前景分析［J］.管理世界，2005(9):7-22.LI Shantong，HOU Yongzhi，LIU Yunzhong，et al.An analysis of China’s economic growth potential and perspective［J］.Management World，2005(9):7-22.

［26］王锋，冯根福.优化能源结构对实现中国碳强度目标的贡献潜力评估［J］.中国工业经济，2011(4):127-137.WANG Feng，FENG Genfu，2011.Contribution of improving energymix to carbon intensity target in China:potential assessment［J］.China Industrial Economics，2011(4):127-137.

［27］李胜功，马丽，刘卫东，等.我国低碳经济发展框架与科学基础［M］.北京:商务印书馆，2010:60-65.LI Shenggong，MA Li，LIU Weidong，et al.Framework of the scientific basis of the development of China＇s low-carbon economy［M］.Beijing:Commercial Press，2010:60-65.