劉朝 趙濤
(天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津300072)
在全球氣候變暖的背景下,以低能耗、低污染為核心理念的低碳經(jīng)濟(jì)成為全球熱點(diǎn)。由國(guó)際能源署統(tǒng)計(jì)表明,中國(guó)已經(jīng)超過(guò)美國(guó)成為二氧化碳排放總量和能源消耗量最多的國(guó)家,成為世界各國(guó)關(guān)注的焦點(diǎn)。進(jìn)入21世紀(jì),中國(guó)政府開(kāi)始高度重視能源與環(huán)境問(wèn)題,并采取了一系列措施,并承諾“到2020年,單位GDP的CO2排放比2005年降低40% -45%”。從2002年至今,能源消費(fèi)彈性系數(shù)一直處在1.0-1.57之間,這說(shuō)明中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)越來(lái)越依靠能源消耗的數(shù)量而不是質(zhì)量,呈現(xiàn)資源消耗型經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)。毋庸置疑,發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)涉及如政策、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、技術(shù)、管理等諸多領(lǐng)域,對(duì)政府的決策能力是一個(gè)重大考驗(yàn)。換言之,明確和理順阻礙低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素,對(duì)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)和節(jié)能減排具有重要意義。許多學(xué)者和機(jī)構(gòu)已經(jīng)研究了多個(gè)國(guó)家與地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素。Johnston.D等[1]分析英國(guó)降低碳排放量的技術(shù)困難與挑戰(zhàn),并研究了英國(guó)到2050年CO2排放量降低60%的可行性;Koji Shimada等[2]認(rèn)為土地利用方式、新能源提升和生活方式在發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)中扮演越來(lái)越重要的作用,并設(shè)計(jì)情景分析方法來(lái)模擬Shiga Prefecture到2030年的碳排放和能源消耗情況;Kawase.R等[3]探討了日本CO2排放量到2050年降低60% -80%遇到的主要問(wèn)題和困難,并根據(jù)碳排放的指標(biāo)分解逐一論述;Fang.Y[4]和Wang GuoHong[5]都分析了影響中國(guó)能源消耗和環(huán)境保護(hù)的各種阻礙因素,一致認(rèn)為能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡、能源環(huán)境政策不健全是造成能耗大碳排放量多的主要原因。綜上所述可以看出,影響低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素有很多,如何系統(tǒng)地闡明中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素,并理順各因素間層次結(jié)構(gòu)關(guān)系和制定相應(yīng)的情景分析是本論文的研究重點(diǎn)。
本文系統(tǒng)地論述了影響中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的10個(gè)因素,應(yīng)用解釋結(jié)構(gòu)模型(Interpretive structural modeling,ISM)理順各因素間結(jié)構(gòu)關(guān)系,得出影響因素層級(jí)結(jié)構(gòu)圖,找出關(guān)鍵阻礙因素。最后根據(jù)關(guān)鍵阻礙因素制定情景參數(shù),設(shè)定基礎(chǔ)情景、低碳情景和受挫情景,構(gòu)建LEAP模型定量模擬中國(guó)2020年能源消耗和碳排放量等指標(biāo)。本文的研究框架圖見(jiàn)圖1。
圖1 研究框架圖Fig.1 Research frame
低碳經(jīng)濟(jì)是以低能耗、低污染、低排放為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)模式,實(shí)質(zhì)是能源高效利用、清潔能源開(kāi)發(fā)以及低碳生活模式建立等。對(duì)于處于工業(yè)化階段的中國(guó)而言,發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型、眾多行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用、土地利用模式改變和居民低碳意識(shí)的增強(qiáng)等等,涉及政府、企業(yè)、機(jī)構(gòu)與個(gè)人,它的復(fù)雜性和系統(tǒng)性迫切需求一個(gè)高效框架闡明低碳經(jīng)濟(jì)影響因素間結(jié)構(gòu)關(guān)系與制約作用。本文采用文獻(xiàn)檢索、專家咨詢與頭腦風(fēng)暴相結(jié)合的方法,表1列舉分析了如下10個(gè)影響中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素。
系統(tǒng)解釋結(jié)構(gòu)模型(ISM),是美國(guó) Warfield 教授[14-15]于1973年作為分析復(fù)雜社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)問(wèn)題而開(kāi)發(fā)出的一種系統(tǒng)分析方法,該方法的主要依據(jù)是有向圖模型和布爾矩陣。ISM模型可將系統(tǒng)中各要素之間的復(fù)雜、零亂關(guān)系分解成清晰的多級(jí)遞階的結(jié)構(gòu)形式,是用于分析和揭示復(fù)雜關(guān)系結(jié)構(gòu)的有效方法[16-17]。影響中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的10種因素有些相互交叉、互為關(guān)聯(lián),更多的則表現(xiàn)出因素之間互相驅(qū)動(dòng)與依賴,形成十分復(fù)雜的遞階因素鏈,構(gòu)建中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)影響因素ISM模型就能很好地解決此問(wèn)題。
建立ISM模型,首先要弄清各影響因素之間的邏輯關(guān)系。邏輯關(guān)系的確定主要由相關(guān)領(lǐng)域?qū)<医M判斷各影響因素間的兩兩關(guān)系,得出如下關(guān)聯(lián)矩陣(Structural selfinteraction matrix,SSIM)。
表1 影響中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素清單Tab.1 List of factors which impacted development of low-carbon economy in China
表2 關(guān)聯(lián)矩陣Tab.2 Structural self-interaction matrix
低碳經(jīng)濟(jì)影響因素間(i和j)關(guān)系用V、A、X和O四個(gè)符號(hào)表示,這些符號(hào)的意義如下:
(1)“V”:如果影響因素i對(duì)因素j有直接或間接影響,但 j對(duì) i無(wú)影響,則關(guān)聯(lián)矩陣(i,j)處標(biāo)注“V”;
(2)“A”:如果影響因素j對(duì)因素i有直接或間接影響,但 i對(duì) j無(wú)影響,則關(guān)聯(lián)矩陣(i,j)處標(biāo)注“A”;
(3)“X”:如果影響因素i和因素j之間相互影響,則關(guān)聯(lián)矩陣(i,j)處標(biāo)注“X”;
(4)“O”:如果影響因素i對(duì)因素j之間不存在相互影響關(guān)系,則關(guān)聯(lián)矩陣(i,j)處標(biāo)注“O”;
圖2 影響因素層次結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Hierarchical chart of influencing factors
為了進(jìn)一步理清因素間層級(jí)結(jié)構(gòu),采用圖論方法表示關(guān)聯(lián)矩陣不同影響因素間存在的所有直接和間接的結(jié)構(gòu)關(guān)系。最后通過(guò)布爾運(yùn)算得到影響因素層次結(jié)構(gòu):設(shè)A,M分別表示初始可達(dá)矩陣和最終可達(dá)矩陣,M=(A+I)r=(A+I)r+1≠(A+I)r-1,經(jīng)計(jì)算得 r=5,求得的 M 經(jīng)變化即為圖2影響中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的層次結(jié)構(gòu)圖。
圖2反映了有一定邏輯關(guān)系的影響因素鏈,10個(gè)影響中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素被分配在4個(gè)層級(jí)內(nèi),表層原因主要體現(xiàn)在層級(jí)Ⅰ,即能源結(jié)構(gòu)亟待改善(NIES)和能源利用效率低下(LEE),而中層原因則主要體現(xiàn)在層級(jí)Ⅱ和III上,深層原因則集中反映在層Ⅳ,即經(jīng)濟(jì)粗放式發(fā)展(RTED)、人口基數(shù)龐大,且居民低碳意識(shí)淡薄(PLLA)、缺乏低碳領(lǐng)域?qū)I(yè)人才(LRTP)三個(gè)主要影響因素。即它們對(duì)其余7個(gè)因素直接或間接產(chǎn)生影響,也就是說(shuō)上述三個(gè)因素的改善對(duì)中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要意義,影響著中國(guó)節(jié)能減排的效果和政策措施的執(zhí)行效率。
ISM模型理順中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響因素的層級(jí)結(jié)構(gòu),針對(duì)Ⅳ層級(jí)影響因素制定政策措施就能較好地推進(jìn)中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此,本文依據(jù)經(jīng)濟(jì)粗放式發(fā)展(RTED)、人口基數(shù)龐大,且居民低碳意識(shí)淡薄(PLLA)、缺乏低碳領(lǐng)域?qū)I(yè)人才(LRTP)制定情景參數(shù),利用LEAP模擬中國(guó)2020年低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。
情景分析是一種多因素分析方法,結(jié)合設(shè)定的各種可能情景的發(fā)生概率,研究多種因素同時(shí)作用時(shí)可能產(chǎn)生的影響。在情景分析過(guò)程中要注意考慮各種因素的相關(guān)關(guān)系和相互作用[18]。LEAP(Long-range Energy Alternative Planning system)是由斯德哥爾摩環(huán)境協(xié)會(huì)與美國(guó)波士頓大學(xué)共同開(kāi)發(fā)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,作為一個(gè)基于情景分析的能源—環(huán)境模型工具,可以用來(lái)做能源的需求分析及其相應(yīng)的環(huán)境影響分析和成本效益分析[19]。
低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取是一個(gè)復(fù)雜且存有爭(zhēng)議的問(wèn)題,本文在參考文獻(xiàn)[20-21]的基礎(chǔ)上,考慮數(shù)據(jù)獲得難易程度,選取了四個(gè)指標(biāo)人均GDP、能源消耗量、能源結(jié)構(gòu)、CO2排放量,認(rèn)為該四個(gè)指標(biāo)即能代表一個(gè)國(guó)家的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。
圖3 情景分析框架圖Fig.3 Frame of scenario analysis
低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是一個(gè)綜合、復(fù)雜的系統(tǒng),涉及如政策、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、技術(shù)、管理等諸多領(lǐng)域,還要結(jié)合本國(guó)自身國(guó)情,尋求影響中國(guó)2020年低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)鍵因素。本文主要依據(jù)驅(qū)動(dòng)因素對(duì)能源供求和環(huán)境保護(hù)的影響,考慮未來(lái)幾十年可能出現(xiàn)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源政策變化等不確定因素可能對(duì)能源需求產(chǎn)生的影響。擬采用的措施工具主要包括、集約型經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變、稅收和低息貸款政策支持、低碳政策和排放標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范、低碳研發(fā)、碳匯建設(shè)、可再生能源配給制度、低碳生活方式轉(zhuǎn)變和低碳人才體系構(gòu)建等。圖3即為中國(guó)2020年低碳經(jīng)濟(jì)情景分析框架圖。
接著根據(jù)不同專家對(duì)不同領(lǐng)域的展望和未來(lái)40多年中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì),結(jié)合中國(guó)的發(fā)展現(xiàn)狀,設(shè)置了三種方案。
第一種是基礎(chǔ)情景(Base scenario,BS),這一情景的前提是中國(guó)不考慮采取低碳減排措施,始終將單純的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)作為發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)因素,按政府規(guī)劃目標(biāo)能夠基本實(shí)現(xiàn)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
第二種是低碳情景(Low Carbon Scenario,LCS),即在考慮到國(guó)家能源安全、自然環(huán)境壓力和低碳發(fā)展要求的因素下,國(guó)家政策鼓勵(lì)節(jié)能減排并出臺(tái)相應(yīng)法律法規(guī)促進(jìn)所能夠?qū)崿F(xiàn)的低碳排放情景。這種情景要求不以單純的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為核心目標(biāo),而是同時(shí)考慮到國(guó)內(nèi)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境各方面的發(fā)展需求,轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)粗放式發(fā)展(RTED)、控制人口數(shù)量且加強(qiáng)居民低碳意識(shí)(PLLA)和缺乏低碳領(lǐng)域?qū)I(yè)人才(LRTP)三個(gè)主要驅(qū)動(dòng)因素依據(jù)國(guó)內(nèi)自身努力,轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)粗放式發(fā)展、完善低碳政策框架,倡導(dǎo)低碳生活,通過(guò)強(qiáng)化技術(shù)進(jìn)步,采取低能耗低溫室氣體排放政策,來(lái)實(shí)現(xiàn)一種低碳的能源與排放目標(biāo)。
第三種是受挫低碳情景(Frustrated Low Carbon Scenario,F(xiàn)LCS),是節(jié)能減排政策執(zhí)行不太順利,同時(shí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整也不稱心的情景,導(dǎo)致能源效率的提高未達(dá)到理想程度,能源技術(shù)進(jìn)步的推廣和利用受到各種因素的限制,不夠廣泛等現(xiàn)象,阻礙中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
終端部門(mén)的劃分包括農(nóng)業(yè)、工業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、商用服務(wù)業(yè)以及民用部門(mén)。終端能源消費(fèi)品種包括二次能源,如汽油、柴油、液化石油、電力等,也包括工藝過(guò)程(或生活)所消費(fèi)的一次能源,如原煤、原油等化石燃料、地?zé)?、水電、生物質(zhì)能源等可再生能源。由于2010年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)還沒(méi)有完全公布,又考慮到我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)規(guī)劃五年一個(gè)周期,故LEAP模型將基年選定為2005年,末年為2020年。
具體參數(shù)設(shè)置采用的是專家評(píng)估的方法,并利用搜集的資料和數(shù)據(jù)對(duì)量化的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比校正。人口情景主要考慮近期的幾個(gè)主要規(guī)劃和研究數(shù)據(jù)[22-24],其中2005年人口數(shù)據(jù)采用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的2005年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)130 628萬(wàn)人,2010年人口總量數(shù)據(jù)采用09年數(shù)據(jù)乘以09年的人口自然增長(zhǎng)率5.05‰,2020年數(shù)據(jù)采用國(guó)家人口和計(jì)劃生育委員會(huì)2020年規(guī)劃目標(biāo)值,為簡(jiǎn)化計(jì)算假設(shè)2010年-2020年人口自然增長(zhǎng)率相同。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和城市化進(jìn)程的加速,城市人口不斷增加,城鎮(zhèn)人口比重增長(zhǎng)率采用05-09年間平均增長(zhǎng)率。各時(shí)期人口情景見(jiàn)表3。
表3 中國(guó)到2020年人口情景預(yù)測(cè)表Tab.3 Forecast of Chinese population in 2050
表4 情景分析預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.4 Procasting result of scenario analysis
表5 低碳情景一次能源結(jié)構(gòu)表Tab.5 Low-carbon scenario primary energy structure
通過(guò)影響因素分析與LEAP模型的計(jì)算,得到了中國(guó)從2005年到2020年各時(shí)期能源需求和碳排放的不同計(jì)算結(jié)果,表4給出了三個(gè)情景的終端能源需求、CO2排放量和人均GDP。
由表4 得出,2020年3 種情景(BS、LCS、FLCS)的終端能源總需求分別為43.59億t標(biāo)準(zhǔn)煤、41.55億t標(biāo)準(zhǔn)煤和45.21億t標(biāo)準(zhǔn)煤。由于意識(shí)到ISM分析中第Ⅳ層級(jí)影響因素,即RTED、PLLA和LRTP三個(gè)影響因素,終端部門(mén)實(shí)施有效的節(jié)能措施,低碳情景比基礎(chǔ)情景在能源總需求方面下降了3.7億t標(biāo)準(zhǔn)煤。受挫情景下,節(jié)能措施進(jìn)展不利,低碳技術(shù)實(shí)施受阻,能源強(qiáng)度居高不下,與基礎(chǔ)情景相比,終端能源需求增加了1.6億t標(biāo)準(zhǔn)煤。
2020年3種情景(BS、LCS、FLCS)的 CO2排放量分別為25.11 億 t碳當(dāng)量、23.31 億 t碳當(dāng)量和26.83 億 t碳當(dāng)量。低碳情景的CO2排放量和基礎(chǔ)情景相比,在2015年之前沒(méi)有明顯下降,是因?yàn)榈吞颊邎?zhí)行初期效果沒(méi)有完全體現(xiàn),經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變需要一個(gè)調(diào)整期。2015-2020年間,隨著低碳政策效果逐漸顯現(xiàn),CO2排放量有了顯著下降,2020年末低碳情景比基礎(chǔ)情景CO2排放量下降近10%。受挫情景由于能源結(jié)構(gòu)比例調(diào)節(jié)受阻,碳排放量比基礎(chǔ)情景增加1.7億噸碳當(dāng)量,在2020年前并沒(méi)有出現(xiàn)CO2排放量增長(zhǎng)速度明顯放緩的跡象,無(wú)疑大大增加了中國(guó)節(jié)能減排的成本和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的困難。
表5是低碳情景下2005-2020年一次能源結(jié)構(gòu)表(每5年輸出一次)。煤炭需求從2005年的11.57億t標(biāo)準(zhǔn)煤快速上升,在2015年-2020年間基本達(dá)到峰值25億t標(biāo)準(zhǔn)煤,首次占比降到接近60%,此后由于低碳策略執(zhí)行得力,煤炭需求可能開(kāi)始回落。石油需求也得到了較好的控制,基本保持低速增長(zhǎng),2020年石油占能源總量的18.4%,比基礎(chǔ)情景提高了3%。水能、天然氣和核能在低碳政策的扶持下得到較大幅度提高,在2020年占比達(dá)到8.2%、7.5%和3.3%。受挫情景下,低碳策略執(zhí)行不力,導(dǎo)致結(jié)果還不如基礎(chǔ)情景理想,煤炭和石油仍然是中國(guó)能源結(jié)構(gòu)主要部分,在2020年,煤炭占一次能源需求量的68%,石油占22%,天然氣占4%,核能占1.8%,水能占3.2%,其它新能源占1%。
基礎(chǔ)情景下煤炭需求從2005年的11.57億t標(biāo)準(zhǔn)煤快速上升,到2020年達(dá)到27.07億t標(biāo)準(zhǔn)煤,增長(zhǎng)一倍多,但占一次能源需求總量的比重卻由05年的73%下降到20年的64%,煤炭需求量在2005年-2015年間快速增長(zhǎng),但2015年后煤炭總量趨于平穩(wěn),維持在大約25億t,隨著其他能源的增長(zhǎng),煤炭占能源總量的比重每五年大約下降3%左右。為滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民所需,石油需求也大幅升高,但占一次能源需求量比重基本維持在20% -22%。水能、天然氣、核能、其它新能源雖然數(shù)量增長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于煤炭和石油的增幅,但占一次能源需求量的比重由05年的 3.7%、2.6%、0.7% 和 0.3% 增長(zhǎng)到 2020年的5.5% 、6%、2.2%和 1.1%。
目前,中國(guó)正處于一個(gè)資源依賴型經(jīng)濟(jì)向低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段,諸多困難與挑戰(zhàn)擺在政府面前,本文通過(guò)分析中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中10個(gè)影響因素,利用ISM模型明確各因素之間層次結(jié)構(gòu)關(guān)系,得出影響中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵阻礙因素是經(jīng)濟(jì)粗放式發(fā)展(RTED)、控制人口數(shù)量且加強(qiáng)居民低碳意識(shí)(PLLA)、缺乏低碳領(lǐng)域?qū)I(yè)人才(LRTP),針對(duì)影響因素制定了不同的情景參數(shù),預(yù)測(cè)至2020年的人均GDP、能源消耗量、能源結(jié)構(gòu)和碳排放量。得到如下結(jié)論:
(1)理清影響因素之間的層次結(jié)構(gòu)關(guān)系,對(duì)于制定中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略具有重要的意義。ISM模型的分析給出各影響因素間相互作用關(guān)系,同時(shí)有助于決策者采取優(yōu)先順序處理阻礙低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各項(xiàng)障礙。
(2)不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展道路和政策取向,對(duì)能源需求和碳排放量有很大的影響。未來(lái)的能源需求和碳排放量,極有可能是在一個(gè)較大的范圍內(nèi)波動(dòng)。根據(jù)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素分析,制定不同的政策和執(zhí)行力度,按照情景分析的結(jié)果,到2020年,低碳情景下的中國(guó)終端能源需求將在41億t標(biāo)煤左右,受挫情景下大概45億t標(biāo)煤,相差4億t標(biāo)煤左右,可見(jiàn)策略的制定和執(zhí)行對(duì)能源需求影響巨大。
(3)從情景分析方案中可以看出,能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化關(guān)鍵年份在2015年-2020年間,低碳政策經(jīng)過(guò)2010-2015年間的制定推廣與實(shí)踐修正,基本形成了一套行之有效地策略,效果也逐漸顯現(xiàn)出來(lái),興修水利,大力開(kāi)發(fā)太陽(yáng)能、生物質(zhì)能源等新能源,核能和風(fēng)能順利推進(jìn)為改善我國(guó)能源結(jié)構(gòu)發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。所以,2015-2020年間是我國(guó)向低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)生質(zhì)變的階段,措施執(zhí)行的力度決定了我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型成功與否。
(4)從低碳情景預(yù)測(cè)結(jié)果中可以計(jì)算出我國(guó)2020年單位GDP的CO2排放量為1.83×10-4t C/$,比2005年降低96.7%,能夠順利完成我國(guó)政府制定的“到2020年,單位GDP的二氧化碳排放比2005年降低40% ~45%”目標(biāo)。但進(jìn)一步分析可以看出,碳排放強(qiáng)度的大幅度降低主要依賴于我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)高速發(fā)展,CO2排放總量增長(zhǎng)還是很快,提高能源效率才是降低碳排放強(qiáng)度最有力的保證。
最后,影響因素與情景參數(shù)之間關(guān)系的定量分析值得下一步研究,如影響因素中缺乏低碳領(lǐng)域人才,居民低碳意識(shí)差等與情景參數(shù)中能源結(jié)構(gòu)、能源效率等之間的定量分析,這有助于更加科學(xué)、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)能源消耗與碳排放量,為低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略提供更為合理的決策依據(jù)。
(編輯:王愛(ài)萍)
References)
[1]Johnston D,Lowe R,Bell M.An Exploration of the Technical Feasibility of Achieving CO2Emission Reductions in Excess of 60%Within the UK Housing Stock by the Year 2050[J].Energy,Policy,2005,83:1643 -1659.
[2]Shimada K,Tanaka Y,Gomi K,et al.Developing a Long-term Local Society Design Methodology towards a Low-carbon Economy:An Application to Shiga Prefecture in Japan[J].Energy Policy,2007,35:4688-4703.
[3]Kawasea R,Matsuokaa Y,F(xiàn)ujinob J.Decomposition Analysis of CO2Emissionin Long-term Climate Stabilization Scenarios[J].Energy Policy,2006,34:2113-2122.
[4]Fang Y,Zeng Y.Balancing Energy and Environment:The Effect and Perspective of Management Instruments in China[J].Energy,2007,34:2247-2261.
[5]WangGuoHong,Wang YunXia,Zhao Tao.Analysis of Interactions Among the Barriers to Energy Saving in China[J].Energy Policy,2008,36:1879-1889.
[6]張坤民.低碳世界中的中國(guó):地位、挑戰(zhàn)與戰(zhàn)略[J].中國(guó)人口·資源環(huán)境,2008,18(3):1 -7.[Zhang Kunmin.China’s Role,Challenges and Strategy for the Low Carbon World[J].China Population,Resources and Environment,2008,18(3):1 -7.]
[7]姚偉龍,邢濤.中國(guó)能源狀況與發(fā)展對(duì)策分析[J].能源研究與信息,2006,(4):7 -8.[Yao Weilong;Xing Tao.Analysis of Energy Situation and Corresponding Strategy of China[J].Energy Research and Lnformation,2006,(4):7 -8.]
[8]Fukasaku Y.Energy and Environment Policy Integration:The Case of Energy Conservation Policies and Technologies in Japan[J].Fuel and Energy Abstract,1996,37:138-139.
[9]Andrews-Speed P.Energy Policy and Regulation in the People’s Republic of China[M].Aspen Publishers Inc,2004:24 -112.
[10]張坤民.發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)要有緊迫感[J].求是,2009,(23):50 -52.[Zhang Kunmin.The Development of Low-carbon Economy Must be of Urgency.Qiu Shi,2009,(23):50 -52.]
[11]朱永彬,劉曉,王錚.碳稅政策的減排效果及其對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響分析[J].中國(guó)軟科學(xué),2010,(4):14-22.[Zhu Yongbin,Liu Xiao,Wang Zheng.Abatement Effect of Carbon Tax and Its Impacts on Economy in China[J].China Soft Science,2010,(4):14 -22.]
[12]金明紅,李?lèi)?ài)仙,成建宏,等.建立我國(guó)能效信息標(biāo)識(shí)制度的有關(guān)問(wèn)題[J].中國(guó)能源,2004,26(3):42 -44.[Jin Minghong,Li Aixian,Cheng Jianhong,et al.Discussion on Promoting Energy Efficiency Information Labeling in China[J].Energy of China,2004,26(3):42 - 44.]
[13]Marland G,Brenkert A,Olivier J.CO2from Fossil Fuel Burning a Comparison of ORNL and EDGAR Estimates of National Emissions[J].Environmental Science & Policy,1999,(2):265 -273.
[14]Warfield J W.Developing Interconnected Matrices in Structural Modeling[J].IEEE Transcript on Systems,Men and Cybernetics,1974,4(1):51 -81.
[15]Warfield J W.A Science of Generic Design:Managing Complexity Through Systems Design[J].Intersystems Publications,Salinas,CA,1990,(1):32 -69.
[16]Jharkharia S, Shankar R. IT-enablement of Supply Chains:Understanding the Barriers[J].Journal of Enterprise Information Management,2005,18(1):11 -27.
[17]Mandal A,Deshmukh S G.Vendor Selection Using Interpretive Structural Modeling(ISM)[J].International Journal of Operations and Production Management 1994,14(6):52-59.
[18]Jiang Kejun,Hu Xiulian.Energy Demand and Emission in 2030 in China:Scenarios and Policy Options[J].Environment Economics and Policy Studies,2006,(7):233 -250.
[19]Community for Energy Environment and Developing. An Introduction to LEAP[EB/OL].[2009 -04 -27].http://www.energycommunity.org/default.a(chǎn)sp?action=47.
[20]李曉燕.基于模糊層次分析法的省區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)探索[J].華東經(jīng)濟(jì)管理,2010,24(2):24 -27.[Li Xiaoyan.An Exploration of Low-carbon Economy of Provinces Based on Fuzzy Analytic Hierarchy Process(FAHP)[J].East China Economic Management,2010,24(2):24 -27.]
[21]DagoumasΑ S,Barker T S.Pathways to a Low-carbon Economy for the UK with the Macro-econometric E3MG Model[J].Energy Policy,2010,(38):3067 -3077.
[22]中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十一個(gè)五年規(guī)劃綱要[EB/OL].[2009 - 05 - 04].http://polities.peopk.corn.cn/GB/1026/4208451.html.[China’s Economic and Social Development 11th Five-year Plan Outline.[EB/OL].[2009-05-04].http//polities .peopk.corn.cn/GB/1026/4208451.html].
[23]中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2006[M].北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社,2006:30-50.[National Bureau of Statistics of the PRC.China Statistical Yearbook 2006[M].China Statistical Publishing House,2006:30 -50.]
[24]中華人民共和國(guó)國(guó)家人口和計(jì)劃生育委員會(huì).人口發(fā)展“十一五”和2020年規(guī)劃[EB/OL].[2008-04-30].http://www.ehinapop.gov.cn/gzdt/tzgg/200806/P020080619552883280075.Doc..[National Population and Family Planning Commission of the PRC.China’s People 11th Five-year Outline and Planning in 2020[EB/OL].[2008 -04 -30].http://www.ehinapop.govcn/gzdt/t zgg/200806/P020080619552883280075.Doc.]