“煤改气”背景下江苏省能源结构升级减排潜力研究

曹雪梅 赵文昊 寇晨阳

摘要：本文基于江苏省“十三五”的碳强度目标约束和“煤改气”的大环境，以江苏省能源结构为研究对象，以碳减排为目标，运用马尔科夫链（MC）等方法预测了2018-2030年江苏省碳强度趋势，评估了能源结构优化对实现江苏省碳强度目标的贡献潜力。结论为若仅靠能源结构优化，江苏省目前还无法实现碳强度目标，若能继续推进换煤减煤工作并采取一系列系统性对策，则完全可能实现江苏省碳强度目标。

关键词：能源结构;碳强度目标;碳排放;马尔科夫链

1引言

能源结构问题一直受到各界的关注。囿于“富煤、貧油、少气”的能源禀赋格局，中国的能源结构一直以煤炭为主。江苏的GDP总量近年来一直高居全国前三甲。在经济飞速增长的同时，能源消耗量也在快速增加。以煤炭为主的能源结构也造成空气污染严重等问题。为改善环境质量，江苏省出台了一系列的文件，提出了优化能源结构的目标和措施，要求削减煤炭消费总量，实施清洁能源替代，改善大气环境质量，切实提升生态文明建设水平。

学者们围绕碳排放约束下能源结构的调整、能源结构与经济增长的关系、环境要素与能源结构之间的关系等方面展开的研究均显示出优化能源结构是降低碳强度的有效途径之一。但现有研究多集中于国家层面，未考虑到各省市在资源禀赋、工业基础等方面存在较大差异性，得到的结论和相关建议难以对各省市起到指导实践的目的。此外，目前尚无文献研究能源结构优化对江苏省节能减排的贡献潜力，为了弥补该空白，本文以江苏省能源结构为研究对象，运用情景模拟、MC等学科方法对未来的能源结构进行预测，探讨能源结构优化升级对江苏省碳强度的贡献潜力。本文的研究对江苏省推进换煤减煤工作、保护环境有重要的理论和现实意义。

2江苏省GDP和一次能源消费预测

本节基于对GDP和能源消费总量的增长率，对江苏GDP和一次能源消费量进行预测，相关数据来自于历年的《中国统计年鉴》和《江苏统计年鉴》。

2.1江苏省GDP预测（2008-2030年）

能源消费是推动国内生产总值（GDP）增长的动力之一，国家经济活动中对能源的利用程度，反映经济结构和能源利用效率的变化。江苏省的GDP从2004年的15003.6亿元达到了2017年的85869.8亿元，经计算，年均增长率高达14.36%。江苏省“十三五”规划中，明确了该期间经济社会发展的总体目标：GDP将达10万亿元左右，经济平均增速设定为7.5%左右。

江苏省GDP情景预测模型：

其中，r为GDP年均增长率。

对于江苏省GDP未来变动趋势的设定，根据江苏省“十三五”规划要求并借鉴王平等（2013）的研究思路，本文把江苏省未来13年的经济增长设定为高速、中速和低速三种情景：I高速：年增长率13.21%;II中速：年增长率7.5%;III低速：年增长率5%。据此，2030年江苏省GDP将达到：430866.3（情景I）、219862.1（情景II）和161920.2（情景III）亿元。

2.2江苏省一次能源消费量预测

本节结合国家“十三五”进一步加强能源消耗总量和强度“双控”的目标，运用2007-2017年江苏一次能源消费量建立情景预测模型，来预测2018-2030年江苏省一次能源消费量。经计算，江苏省一次能源消费量从2007年的19484.45万吨标准煤高速增长至2017年的32035.20万吨标准煤，年均增长率为5.09%。我国明确要求，“十三五”时期能耗累计下降17%

江苏省一次能源消费量情景预测模型：

其中，Energy为一次能源消费量，r为一次能源消费量年均增长率。

根据江苏省一次能源消费总量的历史变化趋势并结合“十三五”规划中能源强度“双控股”目标，设定江苏省一次能源消费总量未来增长趋势三种情景：I维持不变：年增长率5.09%;II适度控制：年增长率2.53%;III强化控制：年增长率0.50%。据此，2030年江苏省一次能源消费总量将达到：61083.7（情景I）、44329.2（情景II）和34181.1（情景III）万吨标准煤。

3江苏省一次能源消费结构预测

由于未来的能源消费结构通常根据能源消费结构的过去情况和现在情况来进行预测，且能源消费结构的变动符合MC无后效性的特点，因此，本文采用马尔可夫链模型进行能源结构预测。

3.1确定状态转移概率矩阵

本文通过研究风水核电，煤炭，石油以及天然气这几种能源占一次能源消费总量比例来进行江苏省能源结构的预测。用Pij来表示一步状态转移概率（即从状态i转移到状态j的概率），其中每行的概率之和为1，由此可用矩阵表示为

3.2确定初始状态向量

根据历年江苏省相关能源数据，选取合适的初始状态来确定该模型的初始状态向量，则S1，S2，S3，S4分别记为煤炭，石油，天然气和其他能源占一次消费能源的总量比例，可确定初始状态向量S（0）=（S1（0），S2（0），S3（0）.S4（0））

3.3能源消费结构预测

Sn=s（0）.Pn

据能源结构转移概率矩阵的算法，从n时刻到n+1时刻，若一种能源占总能源消费量的比例增加，则该能源的保留概率为1，同时该能源不向其他能源进行转移。据转移概率矩阵的设定，每行元素和为1，则该能源向其他能源的转移概率元素都为0;若一种能源占总能源消费量比例减少，则该能源保留概率为N+1时刻的比例除以N时刻的比例。同时该能源不会吸收其他能源的转换，即该列的吸收概率元素值为0。据每行的元素和必须为1，计算出该能源向其他能源的转移概率元素，得到2004年到2017年的转移概率矩阵。

本文直接将多年的能源消费结构转移概率矩阵作为乘数，对未来能源消费结构进行预测，将N年作为一个时间段来构建转移概率矩阵，更符合马尔科夫过程要求的平稳性及长期性。根据预测年份与已知年份的时间间隔，预测2030年的能源消费结构，现已知2004年到2017年的一次能源消费结构，则将2004年到2017年时间间隔看作一个能源结构调整的时段，计算2004年到2017年的能源结构转移概率矩阵

将2017年能源结构矩阵与十三年转移概率矩阵相乘，得到2030年江苏省一次能源消费构成为：风水核电32.76%，煤炭28.65%，石油23.24%，天然气44.55%。

4能源结构优化对实现江苏省碳强度目标的贡献潜力

4.1江苏省能源消费碳排放量测算

据联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）《国家温室气体排放清单指南（2006）》推荐的参考方法，测算江苏省能源消费碳排放量的公式如下：

其中，CO2為能源消费碳排放量;Ki为第i种一次能源碳排放系数。本文采用中国国家发改委能源研究所推荐的各一次能源的碳排放系数（煤炭、石油、天然气、非化石能源依次为0.7476、0.5825、0.4435、0，单位：t碳/t标准煤）（王锋等，2011）;Ei为i种一次能源的消费量，i为一次能源种类。基于本文2.2节的预测结果，三种不同情景下2030年江苏省碳排放量：70067.08（情景I）、62181.45（情景II）和54011.78（情景III）万t。

4.2各情景下江苏省碳强度预测

如表1所示，到2030年，在能源结构 “小幅调整”下的碳强度为0.4481t/万元，对比2017年下降幅度达40.38%;“中幅调整”下为0.4287t/万元，下降幅度达42.96%;“大幅调整”下为0.4093t/万元，下降幅度达45.54%。

4.3能源结构升级对江苏省碳排放目标的减排潜力

据表1，以经济增速为中速为例，若不考虑江苏省长期能源发展规划的影响，能源结构在小幅调整模式下，对碳强度目标的贡献潜力为4.9451%;若煤炭的比例用天然气（38%）和石油（14%）的比例来替代，即能源结构在中幅调整的模式下，其对碳强度目标的贡献潜力为11.3939%;若在实现了江苏省的能源调整规划条件下又考虑了天然气和石油的消费引导，即能源结构在大幅调整的模式下，碳强度目标的贡献潜力为17.8427%。通过表1、表2整体分析，在相同的经济增长下，能源结构的调整幅度越大，碳强度下降幅度就越大，能源结构优化对实现碳强度目标的贡献潜力也就越高;在相同的能源结构调整幅度下，经济增速越低，碳强度下降幅度越小，则能源结构优化对碳强度的贡献潜力越高。

5结论

本文基于情景预测模型对江苏省2018-2030年能源的需求量和相关变量预测的基础上，通过MC模型预测了不同约束条件下能源消费结构的变化趋势，分为12种组合情景预测了2030年江苏省的碳强度值，并分析了其中9种情景下2030年能源结构优化对江苏省碳强度目标的贡献潜力，得出以下结论：

（1）由于研究能源结构优化对江苏省碳强度目标的贡献潜力，应排除其他因素如产业结构调整、技术水平、能源利用率等对江苏省碳强度目标的贡献。因此，本文对“贡献潜力”提出了新的定义，即指不同能源结构调整幅度情景中碳强度的“下降幅度”相对于不调整时碳强度“下降幅度”的增加值与碳强度“目标下降幅度”的比值。

（2）江苏省降低碳强度的有效措施之一是能源结构优化，江苏省碳强度目标的实现也受经济增长情况的影响。在同一种经济增速情景下，能源结构的调整幅度越大，碳排放量与碳强度值越小，碳强度下降幅度越大，对实现低碳目标的贡献潜力越大;在同一种能源结构调整幅度情景下，经济增长速度越低，碳排放量越小，碳强度值越大，碳强度下降幅度越小，但对实现江苏省碳强度目标的贡献潜力越大。

参考文献

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[8]王锋，冯根福.中国碳排放增长的驱动因素及减排政策评价[M].北京：经济科学出版社，2011.

作者简介：

曹雪梅，女，1997.2.3，河北涿州人，汉族，南京信息工程大学，研究方向物流管理。

赵文昊，女，1998.4.10，河北平泉人，汉族，南京信息工程大学，研究方向物流管理。

寇晨阳，男，1998.5.2，河北深州人，汉族，南京信息工程大学，研究方向物流管理。