基于结构与效率双控的北京市碳达峰优化路径仿真模拟研究

相 楠， 徐 峰

(1.北京工业大学 经济与管理学院， 北京 100124; 2.北京化工大学 经济管理学院， 北京 100029)

工业化革命以来，人类活动引起温室气体排放所导致的全球变暖现象越来越严重，减少以二氧化碳为主的温室气体排放、阻止气候变化已经成为全人类的共同目标。中国严肃对待并积极推动碳减排工作，2020年9月，习近平主席在第75届联合国大会一般性辩论上宣布，将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，力争于2030年前使二氧化碳减排达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和[1]。

碳达峰是指二氧化碳排放量达到历史最高值，达峰后持续下降，是二氧化碳排放由增转降的历史拐点，标志着碳排放与经济发展实现完全脱钩[2]，是经济社会的系统性变革。“双碳”目标的达成需要中国各个城市的共同努力，北京作为中国首都，是全国最早提出碳达峰规划的城市之一，更需要率先实现碳达峰，并提供科学合理的碳达峰路线图，拟定科学合理的碳达峰峰值和时间线；与此同时，提供制定配套政策措施和方案的研究方法，为我国其他区域的碳排放提供借鉴和参考。

一、文献综述

第一，二氧化碳减排关键途径的探索。在“双碳”目标指引下，二氧化碳减排的方法和途径的研究成为关注焦点。当前研究从多角度、多维度研究了碳减排的方法：包括能源结构调整及能源消费总量控制[3-4]、绿色能源技术创新、产业结构优化[5]、碳交易市场机制、碳税[6]、电力结构低碳化[7]目标、合理利用碳定价机制[8]、引入二氧化碳捕集与封存技术和提升林业碳汇能力[9]等。首先，结构性改革是短期内实现二氧化碳减排目标的关键途径，产业结构是促进全球碳减排的第一大贡献者，随着第三产业规模的扩大，服务业的就业比例每提高1%，全球人均碳排放量便下降0.248 5%；其次，是能源结构，可再生能源比例每增加1%，全球人均碳排放量将减少0.121 6%[10]；控制煤炭消费量、提升非化石能源占比是中国实现碳达峰的根本动力[11-12]。北京市能源消费以电力为主，电力结构低碳化是能源结构调整的必然选择[13]。此外，结合提高能源利用效率[14]，采取能源消费总量和强度控制[15]将是控制碳排放、推动碳达峰目标提前实现的最重要途径[16]。可以看出，当前研究普遍认可能源结构、产业结构调整和能源效率提升能够有效控制二氧化碳排放，是当前阶段减排降碳最有成效的手段[2]；能够更好地保障2030年前碳达峰目标。

当前针对北京市碳达峰的研究，学者各自从不同的侧重点探讨碳减排的影响要素，李惠民等(2020)、崔(Cui)等从经济转型、政策执行机制和消费行为引导等方面提出北京市碳排放达峰路径及政策启示[4,14]，部分研究从京津冀协同[17]的角度探索碳减排路径，论证了产业结构、能源结构和终端消费结构[18-19]等多种减排措施。但当前对于如何实现北京市碳达峰、碳达峰的峰值预测和时间路线预测等研究还存在空白之处。

第二，“双碳目标”达成可行性及研究方法探索。为探索碳达峰、碳中和的时间表和路线图，有学者展开了碳排放趋势的预测研究，主要的模拟预测方法可分为三大类，包括指标分解法、情景分析法和系统优化法[20]。其中指标分解法的代表性模型有STIRPAT模型(stochastic impacts by regression on population，affluence and technology)[16,21]和卡雅(Kaya)模型[22]，张哲等[23]基于STIRPAT模型，使用偏最小二乘法进行回归分析，并预测出上海市实现2025年可以碳达峰的目标。情景分析法的常见模型是LEAP模型，张(Zhang)等[24]采用了LEAP模型，预测云南省将于2024年达到碳排放峰值。系统优化模型包括IPAC模型(integrated iolicy assessment model for China)[25]、IAMC模型(integrated assessment model for China)[26]和系统动力学模型[27]等。系统动力学模型可以用来研究经济、社会、环境等多个子系统之间的相互作用关系，适合用于复杂系统建模和动态预测，刘(Liu)等[28]结合系统动力学模型和STIRPAT模型建立综合情景分析，预测得到中国在节能情景、实施碳税情景以及产业结构和能源结构优化情景下，均可以在2030年前实现碳排放达峰。此外，环境库兹涅茨曲线[29]、多目标优化模型[11]、灰色模型[30]、PSO-BP神经网络模型[31]也被用于预测碳排放峰值。

第三，碳排放模拟仿真方法演进。针对同步调整结构和效率的碳排放模拟仿真研究，学者从社会经济、能源和碳排放方面选取指标来设置模型参数，如人口数量、GDP增长率、产业结构、能源消费强度、能源消费结构和碳排放强度等，代入参数预测得到碳排放趋势和产业及能源结构的优化路径[31-34]。目前关于碳排放达峰的模拟仿真研究方法大多依赖于设置外生参数进行预测，参数设定对结果影响明显，进行中长期预测时误差较大，且无法真正探究在经济、能源、环境等多因素的共同影响下，各个系统之间的相互作用及内部优化机理。

从经济、能源、环境复杂系统的协同优化角度看，经济产业是系统联动的核心，产业结构调整不仅需要考虑单个产业部门的能源消费量及碳排放水平，还要考虑产业部门之间的相互联系[24]。投入产出模型能够系统揭示经济部门间的平衡和联系，反映出各部门之间的相互作用关系，可以用作碳达峰研究中实现产业结构调整的重要工具[27,35-36]。此外，在进行能源结构调整时，多数文献侧重于分析各种能源类型的消费比例变化，没能挖掘出能源结构调整对产业结构优化的倒逼作用[37]。经济系统和能源系统之间的耦合机理和内部优化有待进一步探讨。

第四，文献评述。综上所述，当前关于碳达峰的路径研究和时间表预测主要存在的问题有：(1)在产业结构调整方面，目前研究忽略了各产业部门之间的相互影响和制约关系；(2)经济系统和能源系统之间的耦合机理和内部优化有待进一步探索；(3)在研究方法上，多数模型通过设置外生参数来实现预测，未能有效利用经济-能源-环境系统之间的动态关联作用对碳排放趋势进行仿真模拟，缺乏系统的基于产业结构和能源结构调整的区域碳达峰潜力预测分析，预测结果误差较大。针对北京市的研究看，近5年北京市碳排放总量保持较低的增长速度，但在考虑外调电力的情况下，尚未实现碳达峰。结构和效率的提升对促进北京低碳绿色发展潜力巨大，但面向碳达峰目标，具体如何调结构和设计优化路径并不明晰，尚存在研究空缺之处。

作为我国生态文明建设的先锋队，北京市需要率先高质量实现碳达峰，并提供合理的碳达峰方法论和路线图，对其他城市亦具有重要的参考价值。本文以北京市为研究对象，(1)采用投入产出模型，探索碳达峰目标下北京市的产业结构调整；(2)基于系统动力学方法，刻画北京市能源系统和环境系统内的能源流和物质流与社会经济相关的价值流，探寻北京市能源和产业对低碳经济的驱动机制，阐明经济-能源-环境(3E)复杂系统的耦合机理；(3)结合多目标优化理论及动态投入产出原理，创新性开发结构与效率双控转型的城市“碳达峰”模拟器，利用模型模拟和动态仿真方法来预测低碳减排潜力，探究北京市绿色发展的能源和产业系统协同优化路径，为北京市达成碳达峰目标提供决策支持，为区域加快碳减排进程提供有效的借鉴和参考。

二、北京市碳排放历史趋势及影响因素分析

21世纪以来，北京市经历了快速的城市化进程，经济增长迅速，2019年，北京实现地区生产总值3.54万亿元，2005—2019年的年均增速达11.2%。如此快速的经济社会发展，离不开能源的支持，能源燃烧即会带来二氧化碳排放。据关大博等人的CEADS(Carbon Emission Accounts & Datasets)数据库(1)CEADS数据库，https:∥www.ceads.net.cn/。所知，北京市二氧化碳排放量自2010年之后基本保持稳定态势。但其数据库并未包含外调电力的碳排放量，而电力又在北京市能源供给结构中占据重要位置。因此，本研究为全面精准把握北京市实际二氧化碳排放总量，采用北京市生态环境局2020年发布的《二氧化碳排放核算和报告要求》[38]和世界资源研究所提供的《能源消耗引起的温室气体排放计算工具指南(2.1版)》[39]作为北京市最新的碳排放因子，基于《IPCC 2006指南方法》核算二氧化碳排放总量。

(1)

其中，e表示能源类别，2005—2019年北京市在生产生活中消耗比较多的11种能源(原煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气、炼厂干气、热力和电力(排除绿电))；ECe表示消耗第e种能源的总量；Efe表示第e种能源所对应的二氧化碳排放因子(详见表1)。

表1 北京市分类能源的二氧化碳排放因子

(一)二氧化碳排放趋势分析

2005年至今，北京市二氧化碳排放总量仍呈现递增态势，2012年达到高值13 942万吨，紧接着2013年北京市开始实施严格压减燃煤措施，2013年二氧化碳排放量随之下降，但自2014年之后直至2019年仍有缓慢上升趋势，2019年碳排放总量达到13 909万吨。从碳排放强度看，北京市整体水平为全国省级地区的最低水平[40-41]，且一直保持下降趋势。但经济总量和二氧化碳排放量均呈现递增态势，说明当前北京市经济发展和碳排放尚未实现长期稳定的强脱钩，距离碳达峰目标仍有距离，仍需要严格实行二氧化碳排放总量和排放强度的“双控”机制(详见图1)。

图1 北京市二氧化碳排放总量及排放强度变化趋势数据来源：根据《北京统计年鉴》(2005—2019年)及表1所示参数计算而得。

(二)能源供需结构趋势分析

首先，能源燃烧是二氧化碳排放的最根本源头，碳达峰的深层次问题是能源问题，尤其是能源

效率提升和结构优化，亦即实现能源体系“非碳化”。 2005—2019年，能源消费年均增速为1.93%，同期地区生产总值年均增速为9%[40](详见图2)。得益于集约高效的经济发展模式的构建，北京市经济增长对能源依赖程度稳步降低。2019年，北京市能源消费强度为0.21吨标准煤/万元，低于全国平均水平(0.49吨标准煤/万元[42])和上海(0.31吨标准煤/万元[43])、广州(0.27吨标准煤/万元[44])等国内重点城市。然而2019年北京能源消耗强度(0.21吨标准煤/万元)是东京都同期(0.04吨标准煤/万元(2)日本经济产业省，https:∥www.enecho.meti.go.jp/。)的5倍以上，且北京市的能源消费总量仍然居高不下，与东京等国际大都市相比依然存在较大差距。

图2 2005—2019年北京市GDP、能源消耗总量及能耗强度变化数据来源：根据《北京统计年鉴》(2005—2019年)计算而得。

其次，从能源供给结构看，可再生能源占能源消耗总量的比例相对不足(详见图3)[45]，2015年北京市可再生能源占全市能源消费总量的3.76%，2019年该比例仅上升到6.53%(详见表2)[40,47]。电力作为化石能源的绿色替代品，在清洁能源体系中占据重要地位，然而2019年北京市可再生能源电力消纳量仅占全社会用电量的12.7%(同期纽约的可再生能源发电占总供电量的29%[48])，为北京市总能耗的3.36%。当前北京市的可再生能源利用总量较低，给支撑碳达峰目标的实现带来了较大的压力。

图3 2005—2019年北京市能源供给结构数据来源：《北京统计年鉴》(2005—2019年)。

表2 北京市可再生能源占比核算 %

(三)产业的能源消费结构趋势分析

能源结构转型不可忽视能源消费结构优化，生产和生活行为是能源消费的驱动力，2005—2019年北京市的能源消费结构出现较大的变动(详见图4)。在产业结构方面，北京产业高端化趋势明显，产业结构布局不断优化。2005年，北京市第一、二、三产地区生产总值占比为1.2∶26.7∶72.1，于2019年达到0.3∶16.2∶83.5[40]，第三产业保持稳定增长趋势，始终占据经济主力军地位。高耗能、高排放行业能耗比例持续下降，而第三产业和居民生活的能源消费量已超过全市总能耗的70%，成为拉动北京能耗总量增长的主要因素[48]。当前北京市服务业与国际发达城市相比尚有较大发展空间，2019年纽约第三产业占比91.2%(3)statista数据库, https:∥www.statista.com/。。北京市仍可进一步深化行业内部结构调整，进而提高产业综合竞争力，以产业升级带动经济环境高质量发展，助力节能减排工作的开展。

图4 北京市16个部门能源消费结构的变化趋势数据来源：《北京统计年鉴》(2005—2019年)。

生产生活行为是能源消费的主体，如何推动产业结构进一步向节能低碳转型，如何实现能源消费结构向可再生能源倾斜，是北京市实现碳达峰面临的关键问题。根据北京市“十四五”规划和2035年远景目标，北京市将转变能源发展方式，到2025年，全市可再生能源消费比例达14%左右，煤炭消费量控制在100万吨以内，同时构建绿色低碳的产业体系[49]，计划在“十四五”时期实现二氧化碳排放总量率先达峰后稳中有降，实施二氧化碳控制专项行动。本文正是基于以上现实背景，致力于从结构优化和效率提升两大方面双管齐下，采用复杂系统仿真模拟的方法，开发北京市碳达峰模拟器，探索如何通过产业结构和能源结构调整、能源利用效率提升的三大举措层面助力北京市碳达峰目标的实现，提供优化路径和碳达峰路线图。

三、北京市碳达峰模拟器构建及模型检验

(一)模型框架及数据来源

研究结合系统动力学模型、动态投入产出模型和多准则决策模型进行北京市经济-能源-环境整合建模，开发基于结构与效率双控的“碳达峰”模拟器(Beijing carbon emission peak simulator, 简称BJCEPS)。系统动力学模型能刻画经济、社会、环境等多个子系统之间的相互作用关系，从系统运行的整体角度执行多目标优化，通过该方法阐明北京市的经济-能源-环境复杂系统的耦合机理；投入产出表能反映经济部门间的平衡和联系，用于研究产业结构的内部优化调整及其带来的低碳效果；多准则决策模型可以在存有冲突的约束条件或目标下求解最优方案，研究既要实现GDP最大化，同时也要控制能源消耗量和二氧化碳排放。通过该模型模拟预测北京市未来15年的经济社会发展、能源供需平衡以及二氧化碳排放情况，求解经济、能源和碳排放的系统优化发展路径。

模拟器由社会经济模型、能源模型和碳排放模型三大子模型构成(详见图5)。北京市的社会经济活动以产业部门的生产行为为主，社会经济发展促进产业的中间投入和最终需求，形成经济系统的价值流，产业部门间遵循投入产出价值流动平衡。能源系统和环境系统的作用机理均与社会经济活动密切相关，社会经济活动和居民生活需要能源投入，能源的生产和使用会导致二氧化碳排放产生，分别形成能源系统的能源流和环境系统的物质流。通过系统动力学分析复合模型中的耦合机理，利用复杂系统的价值流、能源流和物质流之间的既相互制约又相互促进的关系，使三者处于动态平衡。一旦这种平衡被打破，如经济系统出现高能耗高污染型生产和盲目扩大经济规模，将会导致能源短缺危机和严重环境污染等系列问题。为了从决策方案中择取最优，本文设置不同情景，模拟预测产业结构与能源结构的调整方式及其实施效果，比较分析不同情景下北京市二氧化碳减排潜力、碳达峰的实现时间和优化路径。

图5 北京市碳达峰模拟器模型架构

研究使用的数据主要来源于北京市2006—2020年统计年鉴、能源平衡表以及2017年北京市投入产出表[50]。为有针对性地反映重点行业能源消费和碳排放情况，研究根据生产活动特点、行业性质和能源消耗强度相近的部门进行整合，将2017年北京市42部门的投入产出表整合成16个部门(详见表3)。

表3 2017年北京市16部门直接消耗系数矩阵及附加价值率

(二)模型构建和参数设计

1.目标函数和主要约束条件

目标函数设为北京市地区生产总值(gross domestic product，简称GDP)最大化或二氧化碳排放总量(TCO2)最小化。模型以2017年为基准年，做2017—2035年共19年的预测。根据2017年北京市的真实数据，给模型中的外生变量赋值，模型模拟未来15年北京市的经济、能源和二氧化碳排放的发展变化(外生变量和内生变量分别简称为外生和内生)。

(2)

(3)

式(2)中，ρ为社会折现率，研究引用每年社会折现率为0.05的系数进行测算(外生)；式(3)Vi为北京市i部门的附加价值率(外生)(详见表3)，i为整合后的北京市投入产出表的16个部门；Xi(t)为t年北京市i部门的产值(内生)。模型共作19年的模拟预测，t=1为2017年，t=19为2035年。

(4)

式(4)中，TCO2为t年北京市的二氧化碳排放总量(内生)，测算方法参见式(1)。

为实现经济增长和低碳减排的双重目标下的线性优化，研究设置了产业发展的投入产出约束、能源供给需求平衡约束和电力系统的平衡约束。从经济增长目标对产业部门的发展要求出发，社会经济模型重点考虑产业部门的投入产出平衡，探索产业部门在相互影响制约下如何进行调整。能源供需平衡分析能源的需求结构和供给结构变化，并由能源的消费进入对二氧化碳减排问题的探究。电力系统单独列出，是考虑北京市电力在能源供给结构中的比例将会持续增加，光伏、风力等可再生能源发电取代传统火力发电是必然趋势，因此，在能源模型中应单独考虑电力部门的供需平衡。

(5)

TES(t)≥TED(t)

(6)

TELEC(t)≥Electricitydemand(t)

(7)

TCO2(t-1)≥TCO2(t),t≥15

(8)

2.能源供需平衡模块

产业生产活动和居民生活离不开能源保障，同时能源结构也受到经济结构变化的影响，能源与经济密不可分。能源模型充分考虑供给侧和需求侧结构转变趋势及相互作用，供给侧考虑可再生能源逐渐替代化石能源；需求侧则主要通过产业结构调整控制能源消费总量。能源为经济发展提供动力保障，为满足经济社会发展的需求，能源模型满足能源供给大于等于能源需求的平衡，即能源供给主要由原煤、汽油、煤油、柴油、天然气、液化天然气、电力、热力和新能源等组成。

(9)

式(9)中，TES(t)为t年北京市的能源标准煤总供给量(内生)；SCfe为e种能源的折标准煤系数(外生，详见表4)；ESe(t)为t年e种能源的总量(内生)，增加e=12，新能源。

表4 各类能源折标准煤系数

能源需求主要考虑北京市16个产业部门以及居民生活对原煤、汽油、柴油、煤油、天然气、液化天然气、热力和电力的终端消费量。

(10)

式(10)中，TED(t)为t年北京市的能源标准煤消费总量(内生)； ECI_Standardi为i部门的能源标准煤消耗系数(外生)；ECI_Standardresident为居民生活的能源标准煤消耗系数(外生)，为0.781 8吨标准煤/人；Xi(t)为t年i部门的产值(内生)；R(t)为t年北京市的常住人口数量(内生);ξ为能源效率提升参数(外生)。

居民生活是北京市的一大能源消费主体，因此，本研究也将居民生活的能源需求及其导致的碳排放纳入模型中。常住人口数量是影响居民用能的重要因素，其计算可用函数表示为：

R(t+1)=(1+0.02%)·R(t)

(11)

式(11)中，R(t)为t年北京市的常住人口总数(内生)；0.02%为北京市2014—2019年的平均常住人口自然增长率(外生)，模型中假设未来15年的人口增长率保持为0.02%。

3.电力供需平衡模块

为保障正常的生产和生活用电，电力总供给恒大于等于电力总需求。电力是北京市最重要能源，并且随着北京市经济的不断发展，对电力的需求日益增大。但是当前发电结构主要以火力发电为主，为实现“双碳”目标，新能源发电取代传统火力发电是必然趋势。

电力供给：北京市的电力结构由北京市发电和外省调入电力两个部分组成。新能源发电比例在当前北京市发电和外省调入电力中占比较低，2017年低于15%。为实现“双碳”目标，火力发电技术效率提升和新能源发电取代传统火力发电是必然趋势。电力供给公式如下：

TELECS(t)=ELECnew(t)+ELECthermal(t)+(1-α)·ELECim(t)+α·ELECim(t)

(12)

TELECnew(t)=ELECnew(t)+α·ELECim(t)

(13)

式(13)中，TELECS(t)为t年电力供给总量(内生)；ELECnew(t)为t年新能源发电量(内生)；ELECthermal(t)为t年传统火力发电发电量(内生)；ELECim(t)为t年从外省调入电量(内生)；α为从外省调入电量中新能源发电量占比(内生)，数值区间为(13%，50%)。

(14)

可再生能源电力是未来电力总供给的一个核心组成部分，由北京市的自主发电和外省调入两部分构成，等于总供电量减去北京市当地的火力发电和外省调入电量中的火电。

研究基于以上模型公式，依据北京市经济能源环境的现实数据确定模型参数(详见表4～5)，结合北京市政策文件里的经济、能源、碳排放目标来设置不同情景，并利用交互式的线性和通用优化求解器(linear interactive and general optimizer， 简称LINGO)来进行仿真模拟，预测北京市2020—2035年的能源供需及产业转型优化发展情况，探索北京市的碳达峰路线图和优化路径。

表5 2017年北京市16部门产值及产业能耗、电耗情况

(三)模型敏感度检验

敏感度检验是验证模型有效性的手段之一。研究的经济发展优先情景主要是拟合北京市的经济、能源和环境发展现状，因此，通过2017—2019年真实值和预测值的比较，可以验证模型的拟合度和科学性，以保证模型的合理性(详见图6)。

图6 基准情景模拟值与实际值的对比

图6是动态模型的预测结果与现实值的对比，模拟GDP和实际GDP在数值上相差幅度不超过5%，其中基准年的GDP和一二三产业的占比与现实值几乎吻合，模型的拟合效果较好。从二氧化碳排放量的模拟值与实际值比较看，2017年、2018年、2019年误差率分别为3.39%、1.57%、1.1%，误差率均小于5%，且误差率逐年降低(详见表6)。说明本研究使用的动态优化仿真模型是合理的，模拟结果具有准确性，可以用于预测产业结构和能源结构调整对促进北京市碳达峰的影响和优化路径。

表6 2017—2019年二氧化碳排放量与模拟值比较

(四)情景设计

为深入分析不同碳减排途径的作用，研究分别设置了基准情景、结构优先情景和综合发展情景(详见表7)。基准情景下采用产业结构优化措施；结构优先情景整合能源结构和产业结构优化措施，设置2030年新能源供给比例超过30%的限制；综合发展情景，采取结构与效率双控的手段，在结构优先措施的基础上，增加能源效率2025年提升10%、2030年提升20%的约束。

表7 碳减排途径的情景设定

基于以上3种情景，本文探讨了基于产业结构和能源结构调整对促进北京市碳达峰的影响和优化路径。

四、北京市碳达峰优化路径仿真模拟分析

(一)碳达峰时间和峰值预测

不同情景下二氧化碳排放量均呈现先增后降的趋势(详见图7)，并有明显的排放量拐点，说明产业结构与能源结构优化调控以及能源效率提升3种措施对碳减排有着显著作用。3种情景下碳达峰时间和峰值存在一定差异。

图7 3种情景下二氧化碳排放量、GDP和碳排放强度的变化趋势

在基准情景下，2027年实现碳达峰，达峰值为16 116万吨，但经济发展明显受到碳减排制约，尤其在碳达峰后期出现经济下行，表明仅通过产业结构转型升级不能支撑低碳经济可持续发展。

结构优先情景下，调整产业结构的同时大力推进新能源发电，提升北京市自发电力以及外部引入电力中的新能源发电占比，以此优化能源结构，在产业结构与能源结构“双结构”调控措施下，2025年实现碳达峰，达峰值为15 884万吨，但达峰值偏高，达峰后至2035年GDP年平均增长率为2.2%，碳达峰后期“双结构”优化措施对经济驱动水平有所下降。

在实施优化调控产业结构与能源结构以及提升能源效率3种措施的综合发展情景下，2027年实现碳达峰，碳达峰值较2019年水平相比，没有显著增加，为14 751万吨；碳达峰后至2035年碳排放量保持稳定下降态势，2035年碳排放量下降至12 764万吨；同时GDP保持稳定增长态势，2035年，基本实现GDP翻一番的2035愿景目标，达到近70 000亿元，年平均增长率近4%；碳达峰后可实现绝对脱钩发展，促进经济高质量发展。

比较3种情景2035年的GDP和碳排放量，综合发展情景下，2035年GDP为69 155亿元，与基准情景52 859亿元、结构优先情景59 899亿元比较，增加幅度明显，分别为1.31倍和1.15倍，同样，综合发展情景下，2035年碳排放量最少为12 764万吨，与结构优先情景12 898万吨、15 235吨相比，少了134万吨和2 471万吨。

由于不同情景的碳达峰年的二氧化碳排放量、经济发展水平有着较大差异，碳排放强度下降幅度也有显著差异。基准情景下，碳排放量以较大幅度增长到高峰值点达峰，达峰后匀速下降，下降曲线较平缓，2035年碳排放量较2017年增加1 796万吨，但二氧化碳排放强度较2017年下降40%；结构优先情景下，碳排放量增长速度较快，达峰后碳排放量下降幅度较大，曲线坡度较陡，2035年碳排放量较2017年减少540万吨，二氧化碳排放强度较2017年下降50%。

综合发展情景下碳达峰值处在3种情景中的最低点，同时，碳达峰后碳排放量持续稳定下降，且经济增长保持稳定，较2017年下降55%；碳达峰实现效果最为显著。

(二)碳达峰产业结构优化路径分析

图8显示3种情景的达峰年、2030年及2035年的产业结构变化。3种情景下至2035年，北京市的服务业一直保持主导地位，3种情景达峰年、2030年及2035年的服务业占比均超过了80%；3种情景在2035年的服务业占比分别为：基准情景88.6%、结构优先情景87.4%以及综合发展情景86.6%。

从其他行业发展看，与2017年各行业部门产值相比，在基准情景下，实现较大幅度增长的有医药制造业、交通运输设备制造业、仪器仪表制造业和能源部门；在结构优先情景下，实现较大幅度增长的有医药制造业、交通运输设备制造业、仪器仪表制造业、能源部门和建筑业，但上述两种情景下能耗强度大(如重化工业、金属制品、交通运输)或行业增加值率偏低(如电器机械和器材、通信电子设备)的“低产出高排放”行业发展受到严重限制，这些行业产值较2017年水平相比下降幅度为40%～60%。

相比之下，综合发展情景除上述医药制造业、交通运输设备制造业、仪器仪表制造业、能源部门和建筑业之外，通信设备、计算机和其他电子设备，专用设备也得到一定发展，符合“大力发展现代制造业，培育新的经济增长点”的北京发展战略。综合情景下建筑业和能源工业各占3%，交通运输设备制造业、医药制造业、计算机和其他电子设备等战略性新兴产业产值占比提升至4%以上。总体来说，实施产业结构与能源结构优化调控、能源效率提升3种措施为发展现代制造业提供了发展空间，能够在碳减排过程中实现稳定增长，产业结构转型升级转向高质量发展。

(三)碳达峰能源结构优化路径分析

图9阐释3种情景的能源供给结构相对于2017年水平的变化态势，主要分析了碳达峰年、2030年和2035年的变化规律。

3种情景下，电力均是最主要的能源消费类型，电力包括传统火力发电和新能源发电两个部分。在结构优先和综合发展情景中，2035年新能源发电在能源供给结构中的占比超过了30%。综合发展情景下，能源结构变化态势最为稳定，达峰年电力占能源供给的44.8%，且新能源发电占比达12.1%；达峰后期新能源发电占比逐年提升，至2035年达到31.4%，电力占能源供给的44.9%。天然气是除电力之外北京主要使用的清洁能源，达峰年天然气在能源结构中占比达到17.5%，2035年提升至19.9%。电力和天然气是未来发展过程中支撑能源供给结构的两大重要能源。

推动新能源发电和扩大清洁能源天然气使用，不仅能确保北京能源供应稳定，而且能提升经济发展空间和低碳减排空间，促进能源系统低碳转型，对碳达峰有着显著作用。

(四)碳达峰能源效率提升路径分析

3种情景的能耗消费量与经济发展呈现“同步性”增长趋势(详见图10)。基准情景下，碳达峰后经济发展受到制约，能源消费量未出现持续增长；结构优先情景的能源消费量最高，2035年达到8 637万吨标准煤，年均增长率在1%；结构与效率双控的综合发展情景下，2035年能源消费量为8 501万吨标准煤，但能源消费增长率显著低于经济增长率，因此，能耗强度显著低于其他两种情景。

基准情景和结构优先情景能耗强度分别为0.16吨标准煤/万元和0.15吨标准煤/万元，较2017年水平降低40%和42%；综合发展情景下，2035年能耗强度为0.12吨标准煤/万元，较2017年水平下降51%，能耗强度下降幅度最大。

据此可知，产业与能源结构调整在碳达峰前期对推动经济发展和控制能耗总量上效果显著，但碳达峰后保持二氧化碳排放量持续下降，边际减排效果递减；相对而言，在实施能源效率提升措施的综合发展情景下，碳达峰后依然保持较大的减排空间。

五、研究结论及建议

碳达峰是碳中和的前提条件，碳达峰实现时间提前、峰值越小，对碳中和的效益越大。2030年前实现碳达峰目标意义深远，任务艰巨，探索碳达峰时间表和路线图是现实所需。本研究开发结构优化与效率提升双驱动的“北京市碳达峰模拟器”，对2020—2035年北京市的经济发展、能源消费和二氧化碳排放趋势进行动态仿真预测，通过分析模拟结果得到几方面的结论和建议。

(一)结构与效率双驱动有效降低碳排放峰值

基准情景和结构优先情景的碳达峰值偏高，分别为16 116万吨和15 884万吨，且碳达峰后产业结构、能源结构优化调控的碳减排空间有限，经济发展将受到限制，基准情景下呈现经济下行趋势，结构优先情景下年平均增长速度仅为2%。与其相比，结构优化与效率提升双驱动的综合发展情景的二氧化碳减排效果显著，2027年实现碳达峰目标，碳达峰值为14 751万吨，碳达峰后，经济发展持续保持近4%增长速度至2035年，2035年GDP将达到6.92万亿元，基本实现2035年较2020年经济翻一番的目标；碳达峰后，二氧化碳排放量保持持续下降，经济增长与二氧化碳排放实现绝对脱钩发展，二氧化碳排放强度下降与2017年水平相比下降51%。

(二)深入推进碳达峰进程中的现代服务业和高精尖制造业转型升级

2035年，其产值规模占比达到86%以上，与此同时，服务业成为北京市能耗最大的产业，今后是否控制好服务业能耗强度对二氧化碳排放影响较大。因此，需要通过节能等措施进一步提升服务业能效水平，加快向现代服务业转型升级。

碳达峰亦需要交通设备、通信设备等制造业部门的产业结构向低耗能低排放的清洁型产业升级，结构优化和效率提升为北京市推进高精尖制造业提供了新的发展空间，能够在碳达峰过程中使产值稳定增长，制造业部门产业结构逐渐优化实现高质量发展。能源工业作为社会经济发展必不可缺的动力保障，亟需推动传统能源工业向绿色能源工业升级，使综合发展情景中能源工业部门产值稳步增长。

(三)碳达峰进程前期注重结构优化、后期强调效率提升

在不同发展阶段制定针对性措施，能够更好地促进碳达峰效果。产业与能源结构优化调控的边际碳减排效果在碳达峰前期更为显著，在碳达峰后期能源效率提升的边际碳减排效果更为明显。因此，产业转型升级的同时，大力推动能源结构优化调整和各部门能源效率提升，对有效控制能源消费总量具有重要作用。

(四)碳达峰目标倒逼“能源系统去碳化”

碳达峰目标实现需要大幅度提升能源供给结构中新能源占比、扩大清洁能源天然气使用。电力是北京市最重要的能源类型，且北京市外调电力比例较高，提高北京自发电中新能源发电占比的同时，提高外调电的绿电占比，也会对二氧化碳减排以及低峰值提前实现碳达峰作出较大贡献。此外，天然气作为清洁能源是第二大能源类型，供给占比也稳步提升，逐步取代高污染高排放化石能源。在各部门提升能源效率激励下，综合发展情景的能源效率将实现跨越式提升，2035年较2017年水平将降低51%。

(五)深化区域化石能源的消费总量强约束

合理控制化石能源的消费规模，遏制高碳能源的使用，从源头上减少二氧化碳排放量。北京能源结构是以电力为主、清洁能源天然气为辅，逐渐提升电力中的新能源发电占比，保持高比例的新能源零碳电源是必然趋势，新能源发电在能源系统中的作用将越来越突出。

综上，本研究拓展学科交叉研究，整合投入产出模型、系统动力学模型和运筹规划模型，创新性开发了“北京市碳达峰模拟器”，基于此，运用复杂系统动态仿真的方法，探究碳达峰背景下北京市的能源与产业结构优化和能源效率提升路径。结构与效率双管齐下，有效助推北京市经济高质量发展且提前实现碳达峰。本研究致力于为北京市碳达峰提供科学的发展路线图，研究方法具有普适性和拓展性，为其他地区探索2030年前碳达峰优化路径提供有效的借鉴和参考。