基于节能约束和能源结构调整的碳强度下降水平预测方法

钟式玉

（1.广东省技术经济研究发展中心，广州 510070；2.中山大学地理科学与规划学院，广州 510275）

近年来，国内外学者通过指标分解模型、自上而下的模型和系统优化模型研究发现，我国碳排放可在2030年左右达到顶峰，其前提条件是积极调整产业结构、能源结构，加快转变发展模式，推广清洁能源以及增强碳汇[1-2]。但是，以上模型对于预测短期的年度碳强度下降目标完成情况指导性不强。为此，立足经济增长带动能源消费、节能约束和结构调整进一步决定碳排放量的理论，笔者按国家下达的节能指标、地方能源结构调整目标，尝试建立一套基于节能约束和能源结构调整的年度碳强度下降水平预测方法，并以广东为例验证模型合理性，以期为预报预警碳强度控制目标完成情况提供参考。

1 预测思路

根据碳排放来源实际情况和基础数据的可获得性、可靠性，按照“对接国家考核、抓住关键因素”总体原则，重点核算煤、油、气三类化石能源消费以及电力净调入产生的碳排放量，结合经济增长或节能约束指标，建立模型预测年度、多年累计碳强度下降水平。

2 预测模型构建

通过追溯碳排放来源，推演碳强度下降水平测算的关键影响因素，如式（1）～式（4）所示，逐步建立碳强度下降水平预测模型，如式（5）所示。

2.1 碳排放总量

式中，C为碳排放量；E为能源消费量；D为电量；

a为碳排放系数；i为调入电网地区个数，根据电力调入调出经验数据将m取1/9。

2.2 碳排放强度

式中，Q为碳排放强度；GDP为地区生产总值。

2.3 碳强度当年下降目标完成率

式中，L为当年碳强度下降目标完成率；S为当年化石能源消费增速；g为GDP增长速度；M为碳强度下降预期目标。

2.4 碳强度累计下降目标完成率

综上发现，预测碳强度下降水平的关键影响因素为化石能源消费量以及GDP增速两方面，对应四个未知变量，分别是煤炭消费增速、石油消费增速、天然气消费增速和GDP增速。其中，煤炭、石油、天然气消费量可通过能源消费结构和能源消费总量求积得到，能源消费总量可通过能源消费增速或节能率和GDP增速求积，即碳强度下降水平可简化为能源消费结构、能源消费增速和GDP增速，或者能源消费结构、节能率和GDP增速三个变量。因为节能率=1-[（1+能源增速）/（1+GDP增速）]，碳强度下降水平可再简化为能源消费结构和节能率两个变量。同时，基于碳强度下降和煤炭、石油、天然气的碳排放系数由高到低的降序关系，能源消费结构可由能源结构系数P表示，即P=（煤炭比重+石油比重+天然气比重）/煤炭比重。

因此，碳强度下降水平核算的式（3）、式（4）可转化为能源结构系数、节能率的关联方程，仅对应两个未知变量。

2.5 碳排放强度下降水平预测模型

按照式（4），设定碳强度下降水平为Y，节能率为X1，能源结构系数为X2，以2011-2015年广东省能源结构、国家下达的节能率和广东省“十三五”规划纲要、能源规划、节能减排规划为基础数据，通过SPSS软件建立碳排放强度下降水平预测方程，如式（5）所示[3-8]。其中，能源结构系数比节能率对碳强度下降水平的影响程度更大，二者分别为1.377和0.067。

3 预测预报步骤

在建立预测模型基础上，首先要核定数据。由省统计局负责提供考核年度、上年度、基期年的煤炭、石油、天然气消费量和GDP数据，以及相应年度的GDP增速、能源消费总量的历史数据，联合省发改委（省能源局）、省经信委判断煤炭、石油、天然气消费量和能源增速、GDP增速的合理性，校核预测模型变量指标。其次，预测指标。将核定的变量指标数据代入计量模型，预测碳强度下降目标完成情况。最后，预报预警。向国家发改委及省政府提交预测数据，并在下一年度跟踪对比变量指标和碳强度下降水平完成情况，诊断影响目标完成情况偏差的因素，提出相应的预警指标和调控措施。

4 预测结果分析

（1）按国家下达的节能率和广东省“十三五”规划纲要、能源规划、节能减排规划逐年平均外推计算（见表1），得到2016-2020年广东省碳强度下降水平分别为5.50%、5.96%、5.99%、6.01%、5.97%，“十三五”期间累计下降26.17%，预计超额完成国家控制目标任务（20.5%）。同时，以年度平均外推结果为基础校验模型预测结果的合理性。

（2）将节能要求和能源消费结构调整的基础数据代入预测模型（见表2），计算得到2016-2020年广东省碳强度下降水平分别为5.75%、5.85%、5.95%、6.05%、6.06%，与逐年平均推算值的偏差分别为4.6%、-1.9%、0.7%、0.6%、1.5%，处于±5%范围内，说明模型预测结果较为合理，具有较好的预测预报作用。

表1 按年度平均推算结果

表2 按模型预测结果

5 结论

立足经济-能源-碳排放的宏观关系，建立综合考虑节能约束与能源结构调整的碳强度下降水平预测模型，并以广东为例验证，结果发现模型预测与年度外推的偏差为±5%以内，模型预测结果拟合度较高，预报预警的指导性较好。但模型建立的基础数据样本少，且短期内节能指标和能源消费结构波动比较明显。同时，碳强度下降水平由上下年度的碳强度比值求得，两个指标精确到百分位，甚至万分位，若某一个变量指标存在微弱偏差，都将很大程度影响碳强度下降目标完成情况的预测结果。建议重点把握完成控制目标的难易程度大趋势，客观认识模型预测结果存在一定不确定性。当然，待有大样本数据之后，需要加强预测结果和实际完成情况的对比跟踪分析，进一步提高模型推广利用价值。