中国工业能源消费导致的碳排量的分析与预测

丁泽群++王阳

摘 要：该文分析了中国2001—2011年工业能源消费导致的二氧化碳排放量情况。2001—2011年，中国工业能源消费导致的二氧化碳排放量增长了157.49%。而根据2001—2011年的数据，运用GM模型做出的中国能源消费导致的二氧化碳排放量预测模型也达到了非常高的精度，平均误差为5.55%，并且预计从2012—2016年的工业碳排放量增长率在8.71%左右。同时中国2011年的单位增加值能耗比2001年下降了46.75%，碳排放强度下降71.15%。这说明了中国的节能工作在2001—2011年这11年间取得了一定的效果，并且其工业结构得到较好的改善。

关键词：工业能源消耗 碳排放 预测 减排

中图分类号：DF427 文献标识码：A 文章编号：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年改革开放起，中国的经济持续增长，使得中国成为了世界上最大的能源消耗国之一[1]，从1980年的58 587万t标准煤增长到2012年的361 732万t[2]，增长了数倍。在成为最大能源消耗国的同时中国也成为了世界上最大的CO2排放国[3]，从1978年的14.24亿t增长到2011年的79.55亿t[4]。面对国际上减少温室气体排放量以及日趋严峻的能源危机的压力，中国节能减排、降耗任务迫在眉睫。

工业不仅在中国的经济中占有举足轻重的地位，在中国的总能耗中，工业能耗也相当大，约占其70%[5]，而且能源结构主要以高碳排放的化石能源为主，所以工业方面的节能减排一直是中国能源降耗减排的焦点[6]。

灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测等的理论，目前国内外诸多学者已经成功运用灰色预测模型（GM）进行了碳排放量的预测。Pao和Tsai[7]利用GM模型对巴西的碳排放量、能耗和经济进行了预测。Meng等[8]利用GM分析预测了中国的碳排放总量。Pao等[9]利用GM模型对中国的碳排放量、能耗和经济进行了预测。

目前的文献对中国工业能源消费因素分解研究的较多，而对于中国工业能源消费导致的二氧化碳排放量模型预测的相对较少，因此该文通过一系列的模型和数据来分析中国工业能源消费导致的二氧化碳排放量的变化，并就目前所存在的问题提出一定的意见与建议。

1 模型的建立和数据来源

1.1 碳排放量的测算

该文对中国工业部门能源消费碳排放量的研究，是以主要能源分行业消费数据为基础，采用IPCC国家温室气体清单指南[10]推荐的方法进行了计算。公式为：

（1）

式中，Ct为t年能源消费导致的二氧化碳总排放量；j为能源消费类型；ECj，t为t年j种能源消费总量（折标准煤，系数见表1）；efj为能源j的二氧化碳排放系数，见表2，其中各种终端能源的二氧化碳排放系数参考相关文献并经过简单的计算得到。

1.2 GM（1，1）碳排放量拟合预测模型

为了减弱原始时间序列的随机性，先要对原始序列进行数据处理，即通过累加的方式产生时间序列。

原始时间数据序列。

一次累加生成序列，其中k=1，2，…，n。

緊邻均值生成序列，其中。

对生成的时间序列，GM（1，1）相应的微分方程为：

+a=b （2）

求解微分方程可得预测模型：

=，k=1，2，…，n （3）

上式中，参数a，b使用最小二乘估计，即， ，其中：

1.3 数据来源及说明

该文主要基础数据来源于中国工业经济统计年鉴[11]和中国能源统计年鉴[12]。能源消费量中，煤炭、油品、燃气折标系数使用企业上报数据，电力折标系数采用4.04，各项数据均采用当量值（特殊情况将给予说明）。

2 结果和分析讨论

2.1 中国工业能源消费的碳排放量

碳排放强度是指每单位国民生产总值的增长所带来的二氧化碳排放量。该指标主要是用来衡量一个国家或者地区经济同碳排放量之间的关系。图1所示为中国近年来工业能源消耗所导致的二氧化碳排放量和碳排放强度的变化情况。

从图1中可以看出，近年来中国工业能源消费导致的二氧化碳排放量一直保持上涨趋势，从2001年的98 186.05万t增加到2011年的252 816.36万t，增加了157.49%，年平均增速为10.03%。这是因为近年来中国的经济持续快速发展，使得中国工业能源消费导致的二氧化碳排放量总量也不断增加。

2.2 中国工业能耗消费导致的二氧化碳排放量预测

根据中国能耗基础数据（2001—2011）、GM（1，1）碳排放量预测模型可以得到中国工业能源消费导致的二氧化碳排放量预测公式：

= ，

k=1，2，…，n （4）

根据式（4）可以计算出2002—2011年中国工业能源消费导致的二氧化碳排放量，并与同期的实际能耗进行了对比，见图2和表3。

根据计算结果，用公式GM（1，1）模型计算出的中国2001—2011年工业能源消费导致的二氧化碳排放量与实际量之间的最大误为17.272 2%，2002年，最小误差为1.363 4%，2009年，平均相对误差为5.55%。由于GM（1，1）模型只有在短期预测时才具有高准确度，所以只是用GM（1，1）模型给出中国2012—2016年工业能源消费导致的二氧化碳排放量的预测值，见表4。

根据表4，我们可以计算出从2012—2016年的5年间中国工业能源导致的碳排放量增长率预计在8.71%左右。

3 结论与建议

3.1 结论

（1）中国工业能源消费导致的二氧化碳排放量逐年升高，2001—2011年其年平均增长率10.03%；而2011年中国工业碳排放强度比2001年下降了71.15%。

（2）根据2001—2011年的数据，运用GM模型做出的中国能源消费导致的二氧化碳排放量预测模型也达到了非常高的精度，平均误差为5.55%，并且预计2012—2016年的工业碳排放量增长率在8.71%左右。

3.2 政策建议

为了推进节能减排、实现绿色低碳发展和进一步调整能源结构这一目标，依据该文实证结果和中国工业发展现况，该文提出如下建议。

（1）提高优质能源的使用比例，减少原煤等煤炭类能源的直接燃烧量，大力发展可再生能源和新能源，积极推进风能建设，大力开发和利用太阳能、地热能、生物质能等清洁能源、新能源，使能源消费结构得到进一步优化。

（2）进一步优化产业结构，加快推进高科技低能耗行业的发展，走以集约型、节约型、环保型为特色的新型工业化道路。

（3）充分运用市场机制以较低成本实现绿色低碳发展。

（4）各级政府有关职能部门要各负其责，齐抓共管，加强监督，使节能政策落到实处。

参考文献

[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] 国家统计局.中国能源统计年鉴2013[Z].中国统计出版社，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] 国家统计局.中国工业经济统计年鉴2002-2012[Z].中国统计出版社，2002-2012.

[12] 国家统计局.中国能源统计年鉴2002-2012[Z].中国统计出版社，2002-2012.