多模型比较框架下中国天然气消费的中长期发展路径

段宏波 唐 旭 任凯鹏 丁 聿

1. 中国科学院大学经济与管理学院 2. 中国石油大学（北京）经济管理学院 3. 中国油气产业发展研究中心

0 引言

2020 年9 月22 日，中国向国际社会作出力争二氧化碳排放2030 年前达峰、2060 年前实现碳中和的庄严承诺。能源结构的绿色低碳转型是实现“碳中和”目标的关键举措。作为化石能源向可再生能源转型过程中的重要过渡能源[1]，天然气虽然相对清洁，但其大规模生产和消费带来的碳排放仍不容忽视。在碳中和背景下，重新审视中国天然气消费的中长期发展趋势及其在能源消费结构中的比重，既是能源系统深度低碳的必然要求，也是认清天然气地位、保障天然气产业自身可持续发展的重要前提。

已有研究中，大多数文献采用无约束的时间序列模型预测能源消费[2-4]，该模型尽管能够从历史数据中捕捉能源消费的潜在特征[5]，但忽视了能源系统内部多要素之间的相互制约关系及其对能源消费的系统性影响。能源综合评估模型恰好弥补了时间序列模型的缺陷，在理论建模和应用实践方面取得了快速发展。瑞典斯德哥尔摩国际环境研究院开发的LEAP模型考虑了技术发展、设备效率等多种因素，用于评估能源消费与低碳发展路径。Zhou 等[6]从能源终端使用出发，利用自底向上的LEAP 模型分析了中国2050 年一次能源消费总量的变化趋势。基于终端能源技术的LEAP 模型被用于预测中国未来能源发展趋势，有研究发现“低于2.0 ℃”情景下，一次能源消费总量将在“十五五”期间开始表现为下降趋势[7]。英国政府为研究英国脱碳路径而开发的MARKAL 模型涵盖了英国整个能源系统，包括化石能源的进口与生产、能源转换及能源消费[8-9]。在应对气候变化背景下，能源系统模型也融入了越来越多的气候因素。全球变化评估模型（GCAM，Global Change Analysis Model）是为分析化石燃料碳排放路径而产生的综合评估模型。Pan 等[10]从能源系统角度，利用GCAM分析了中国2050 年在自主贡献度、2.0 ℃与1.5 ℃情景下油气消费的发展趋势。德国波茨坦气候影响研究所（PIK）开发的REMIND 模型在分析既定气候目标下的技术选择和政策方案方面具有独特优势。Bauer 等[11]使用REMIND 模型探究了气候变化政策下全球化石能源的消费趋势及其经济影响。

能源系统综合评估模型集成了经济、能源、排放、气候等多个子模块，内生刻画能源技术进步过程，可以考虑不同情景下的多种影响因素及其非线性作用，能够更好地反映复杂的能源消费系统。当前学术界针对2060 年碳中和目标下的能源消费预测与情景模拟研究已陆续展开。在此背景下，笔者立足2060 年碳中和目标，采用多模型对比分析的研究模式，在3个低碳约束情景，即NDC（国家自主减排，National Determined Contributions）、2.0 ℃、1.5 ℃下研究中国2060 年一次能源消费总量和天然气消费量的变化趋势，并将2030、2045 年作为关键中间年份进行分析。

1 模型方法与数据

1.1 模型方法

天然气消费研究不能脱离能源系统单独进行，其不仅与煤炭等化石能源消费相关，还与未来非化石能源技术的大规模发展密不可分，尤其在中长期时间尺度上。此外，未来的天然气消费路径很大程度上受到国家气候和能源政策的影响，其本质上是能源—环境—经济集成系统中的重要组分。由此看，综合评估模型是研究这一问题的强有力工具[12]。综合评估模型一般分为自顶向下型、自底向上型和混合型三类：自顶向下型通常由一般或局部均衡模型发展而来，自底向上型主要指能源系统优化模型，而混合型则由自顶向下和自底向上两种模型框架的硬连接或软连接构成，其也是当前综合评估模型的主要类型。

笔者共选取8个代表性的综合评估模型（DNE21+、IPAC、AIM/CGE、IMAGE、REMIND、WITCH、POLES、CE3METL，表1）构建多模型比较框架，对低碳情景下中国未来的能源消费总量及天然气消费量进行跨模型比较分析。除AIM/CGE 为自顶向下型外，其余模型均可归类为混合型。这些模型开发的国家有所区别，具体的区域划分也有所不同。针对全球尺度开展评价分析的有日本地球环境产业技术研究院（RITES）开发的DNE21+模型[13]，日本国立环境研究所（NIES）开发的AIM/CGE 模型[14]，荷兰环境评估署（PBL）开发的IMAGE 模型[15]，德国波茨坦气候影响研究所开发的REMIND 模型[16]，意大利Fondazione Eni Enrico Mattei（FEEM）研究所开发的WITCH 模型[17]，法国格勒诺布尔大学（University of Grenoble）最初开发、现由欧盟委员会联合研究中心（JRC）开发维护的POLES 模型[18]；针对中国开展评价分析的是中国科学院开发的CE3METL 模型[19]、国家发展和改革委员会能源研究所开发的IPAC 模型[20]。

虽然各模型均包含能源系统或经济系统子模块，并以此为基础往外扩展延伸到环境、大气、土地等其他子系统，但侧重点有所不同。CE3METL 模型是技术驱动的全球能源—经济—环境（3E）系统集成评估模型的中国化版本，最早由Duan 等[21]2013 年开发。CE3METL 是基于经典的自顶向下IAM 框架的中国单部门模型，由能源、经济和排放3 个子模块构成，其特点主要体现在两大方面：①引入了Logistic 技术扩散机制，以替代传统的常弹性替代函数方法（CES），在刻画多重能源技术演替方面具有较好的表现，为自顶向下模型框架中丰富自底向上的技术细节提供了切实可能；②较早发展了多因素技术学习曲线，以内生刻画非化石能源技术进步过程，继而减少传统纯外生技术描述方式引起的技术发展水平的低估。DNE21+模型的本质是同时优化多时点的动态线性规划模型。通过自底向上的方式刻画能源供应（电力生产等）和CCS 技术。因此，在既定的减排目标下，可以使用自底向上的方式单独评价高耗能部门如钢铁、水泥等的节能和减碳潜力；同时，可通过自顶向下的方式评价能源需求侧技术。AIM/CGE 是AIM综合评估模型体系的核心部分，本质上是递归动态的可计算一般均衡（CGE）模型。IMAGE 模型旨在研究人类与自然系统间的动态交互关系，适用于大规模（主要是全球）和长时期（直到2100 年）尺度上评估人类活动对生态系统与自然资源的影响，以及这些影响如何阻碍维持人类发展的生态系统服务。REMIND 模型使用Ramsey-type 宏观经济内生增长模型原理构建能源—经济一般均衡模型， 同时链接了自底向上的能源系统模型，在分析气候政策冲击下的能源经济系统反应方面具有特定的优势。WITCH模型本质是自顶向下的新古典主义最优增长模型，通过在模型中嵌套自底向上的能源投入变量，在博弈论框架中分析能源技术替代和内生技术进步对最优气候应对策略的影响。POLES 模型本质上是能源系统局部均衡模型，在不考虑与经济部门的反馈影响背景下，通过迭代模拟，实现对能源系统的长期优化。IPAC 模型最初是基于中国实际的能源环境综合评价模型，后来在区域尺度上逐渐扩展加入亚洲及世界其他地区，同时硬耦合了多能源技术优化模型，其优势体现在参数设置更贴合发展中国家的实际情况。

1.2 情景介绍

笔者选取NDC 情景、2.0 ℃情景和1.5 ℃情景开展情景分析，综合分析不同气候目标下的能源消费总量及天然气消费量趋势。各情景的基本描述如下：①NDC 情景是以落实和延续当前中国在《巴黎协定》下提出的NDC 目标为基础的政策情景；②2.0 ℃情景假设全球在2020 年前执行国家政策，2020 年后执行经济最优的减排方式来控制2011—2100 年间全球碳预算在1 000 Gt 二氧化碳当量，从而确保相比工业化水平至少有66%以上概率温度上升小于2.0 ℃；③1.5 ℃情景假设全球在2020 年前执行国家政策，2020 年后执行经济最优的减排方式来控制2011—2100 年间全球碳预算在400 Gt 二氧化碳当量，从而确保相比工业化水平至少有66%以上概率温度上升小于1.5 ℃。

需要指出的是，结合已有研究成果，中国2060年碳中和目标符合《巴黎协定》提出的1.5 ℃控温目标，两者具有很高的一致性[22]。因此，笔者基于1.5 ℃情景假设来开展中国2060 年碳中和目标下的天然气发展路径研究。

2 结果与讨论

2.1 一次能源消费总量

首先梳理2020—2060 年间不同情景下，各模型对中国一次能源消费的模拟结果变化趋势及差异。3种情景下，2020—2060 年中国一次能源消费总量如图1、表2 所示。NDC 情景下，2060 年中国一次能源消费总量在40×108～68×108t 标准煤范围内。除WITCH 和POLES 模型中一次能源消费总量持续上涨外，多数模型结果显示在2030—2050 年间，中国一次能源消费总量达到峰值，之后逐年下降。

2.0 ℃情景下，到2060 年中国一次能源消费总量介于25.6×108～52.0×108t 标准煤。仅在REMIND模型中，一次能源消费总量保持上涨趋势。POLES和AIM/CGE 模型下，一次能源消费总量分别在2030和2040 年达到峰值，之后逐年下降。除REMIND 模型外，其他模型2060 年结果小于2019 年一次能源消费总量。除POLES 模型外，其他模型2060 年结果小于2019 年一次能源消费总量。

表2 中国一次能源消费总量模拟表 单位：108 t 标准煤

1.5 ℃情景下，2060 年中国一次能源消费总量介于22.9×108～46.8×108t 标准煤，除REMIND 模型外，其他模型2060 年的一次能源消费总量均小于2019 年。

NDC 情景下，一次能源消费总量在2030 年将持续上升，均值水平为52.3×108t 标准煤。除IPAC模型外，其余模型显示一次能源消费总量在2045年达到峰值，均值水平为57.0×108t 标准煤。除CE3METL、WITCH、POLES 模型之外，其余模型结果显示一次能源消费总量在2060 年开始下降回落，均值水平为57.3×108t 标准煤。

2.0 ℃情景下，除CE3METL、POLES 模型外，多数模型结果显示一次能源消费总量在2030 年呈下降趋势，均值水平为42.5×108t 标准煤。CE3METL、DNE21+、REMIND、WITCH 模型显示一次能源消费总量在2045 年将小幅上涨，其余模型显示一次能源消费总量下降或基本不变，均值水平为42.1×108t 标 准 煤。DNE21+、IPAC、AIM/CGE、REMIND 模型结果显示一次能源消费总量在2060 年将下降，其余模型显示一次能源消费总量将微涨，均值水平为42.6×108t 标准煤。

1.5 ℃情景下，除IPAC 模型外，其余模型结果显示一次能源消费总量在2030 年呈下降趋势，均值水平为38.5×108t 标准煤。DNE21+、REMIND模型显示一次能源消费总量在2045 年将增加，其余模型显示一次能源消费总量将下降，均值水平为38.2×108t 标 准 煤。IPAC、AIM/CGE、IMAGE、POLES模型显示一次能源消费总量将在2060年下降，其余模型显示一次能源消费总量将微涨，均值水平为38.7×108t 标准煤。

在“碳中和”目标年，明确中国一次能源消费总量到底处于何种水平，是实现碳中和过程中各界关注的焦点。结合上述8 个模型结果，对中国2060 年一次能源消费总量模拟结果进行梳理（表3）。受到技术、经济不确定性及模型具体参数设置差异的影响，即使在相同气候目标情景下，不同模型仍给出了差异化的结果。将2060 年的一次能源消费总量预期分为高、中、低3 种水平，NDC 情景、2.0 ℃情景和1.5 ℃情景下，中等能源消费水平范围分别为：56.5×108t、42.3×108～43.6×108t 和31.6×108～36.2×108t 标准煤。

另一个焦点问题是中国一次能源消费将在何时达峰。笔者结合模拟结果发现，更加严格的气候情景不仅有利于控制一次能源消费总量的峰值水平，而且促使达到峰值的时间更加提前。NDC 情景下，WITCH 和POLES 模型的结果显示：消费峰值为2060 年，最早的达峰年份是2030 年，消费量峰值水平介于42.4×108～68.0×108t 标准煤。2.0 ℃情景下，DNE21+、REMIND、AIM/CGE 和IMAGE模型结果显示消费峰值在2020 年就已达到，但仍有模型结果显示将在2060 年达到峰值，消费量峰值水平介于36.5×108～58.6×108t 标准煤。1.5 ℃情景下，DNE21+、WITCH、AIM/CGE 和IMAGE 模 型结果显示消费峰值在2020 年就已经达到，且最迟达到峰值的年份提前到了2055 年，消费量峰值水平介于36.5×108～53.8×108t 标准煤。

2.2 天然气消费及占比

2.2.1 天然气消费量

3 种情景下，2020—2060 年中国天然气消费量如图2、表4 所示。

NDC 情景下，多数模型结果显示2020—2060 年期间天然气消费量呈现出持续增长的态势，但其增长速度在2045 年后放缓。

2.0 ℃情景下，仅有IPAC 模型显示2020—2060年期间天然气消费量持续增长，WITCH 模型则显示其持续下降。多数模型结果显示2025—2045 年间天然气消费量到达顶峰，之后逐渐下降。

1.5 ℃情景下，WITCH 模型显示2020—2060 年期间天然气消费量持续下降，而多数模型结果则显示其先上升，到达平台水平后再下降。相比2.0 ℃情景，1.5 ℃情景下天然气消费量平台期更早来临。

NDC 情景下，除IMAGE 模型外，其余模型结果显示天然气消费量在2030 年前持续上涨，均值水平为4 359.7×108m3。除CE3METL 模型外，其余模型结果显示在2045 年天然气消费量到达峰值，均值水平为6 529.4×108m3。REMIND 和POLES 模型结果显示2060 年天然气消费量下降，其余模型结果显示2060 年天然气消费量上升或维持不变，均值水平为6 943.0×108m3。

表3 2060 年不同气候目标情景下中国一次能源消费总量模拟表

图2 2020—2060 年中国天然气消费量模拟图

表4 关键年份天然气消费量不同模型模拟结果表 单位：108 m3

2.0 ℃情景下，IMAGE、WITCH、AIM/CGE 模型显示天然气消费量在2030 年下降，其余模型结果显示2030 年天然气消费量上升，均值水平为4 591.8×108m3。IMAGE 模型显示天然气消费量在2045 年达到峰值，CE3METL、IPAC 模型显示天然气消费量继续上升，其余模型结果显示天然气消费量在2045 年下降，2045 年天然气消费量均值水平为5 238.0×108m3。 除POLES、IPAC、DNE21+模型外，其余模型结果显示天然气消费量在2060 年仍将上涨，均值水平为4 342.4×108m3。

1.5 ℃情景下，WITCH、AIM/CGE 模型显示天然气消费量在2030 年下降，其余模型结果显示2030年天然气消费量在上升或到达峰值，均值水平为 3 536.4×108m3。除POLES、IPAC、CE3METL 模型外，区域模型结果显示2045 年天然气消费量下降，均值水平为3 466.2×108m3。除CE3METL 模型外，其余模型结果显示2060 年天然气消费量将进一步下降，均值水平为2 502.3×108m3。

天然气消费峰值出现时间较一次能源消费总量峰值出现时间更迟，但不同模型对峰值时间的预期结果差异较大。NDC 情景下，天然气消费量峰值在2040 年 后 达 到，AIM/CGE、IMAGE 和POLES模型支持峰值将在2050 年达到，DNE21+、IPAC、WITCH 模型则支持峰值将在2060 年达到。2.0 ℃情景下，IPACH 和CE3METL 模型结果显示天然气消费峰值最迟将在2060 年达到，DNE21+、REMIND和POLES 模型则支持峰值将在2040 年达到。1.5 ℃情景下，CE3METL 模型结果显示天然气消费量峰值最迟将在2060 年达到，DNE21+、IPAC、IMAGE 模型则支持峰值将在2040 年达到。

2.2.2 天然气消费占比

图3 以天然气在一次能源消费中占比（以下简称天然气消费占比）的形式展示了2060 年不同模型分别在NDC 情景、2.0 ℃情景和1.5 ℃情景下的预测结果。NDC情景下，多模型预测结果介于5.3%～24.1%，均值为16.0%。以DNE21+模型预测结果最高，天然气消费占比为24.1%，AIM/CGE 模型预测结果最低，天然气消费占比为5.3%，REMIND、POLES、IPAC 和IMAGE 模型的预测结果较为接近，分别为18.3%、20.0%、20.5%、20.4%。2.0 ℃情景下，多模型预测结果介于2.0%～32.8%，均值为13.6%。以DNE21+模型预测结果最高，天然气消费占比达到32.8%，AIM/CGE 模型预测结果最低，天然气消费占比为2.0%，IPAC、IMAGE 和POLES 模型的预测结果较为接近，分别为16.5%、18.4%和18.9%。1.5 ℃情景下，多模型预测结果在0.6%～19.3%，均值为9.0%。以IMAGE 模型预测结果最高，天然气消费占比达到19.3%，AIM/CGE 模型预测结果最低，天然气消费占比为0.6%，CE3METL、DNE21+、POLES模型的预测结果较为接近，分别为9.2%、10.8%、11.6%。

图3 2060 年3 种情景下不同模型的天然气消费在一次能源结构中占比对比图

2.2.3 模型结果分析

多情景对比而言，在2.0 ℃温控目标下，2060 年天然气消费在一次能源结构中约占13.6%。在更为严格的1.5 ℃温控目标下，天然气消费占比要下降至9%。

通过各模型之间的对比可知，IMAGE 模型预测结果相对较高，NDC、2.0 ℃、1.5 ℃情景下天然气消费占比分别为18.8%、36.6%、33.2%；AIM/CGE模型预测结果相对最低。另外，IMAGE 和DNE21+模型的预测结果显示2.0 ℃和1.5 ℃情景下天然气消费占比高于NDC 情景，其他5 个模型的预测结果表现为NDC、2.0 ℃和1.5 ℃情景下天然气消费占比呈逐渐下降的态势。由此可见，在相同的情景设置下，利用同一套基础数据，不同模型的预测结果都会展示出明显差异。

综上所述，气候目标差异会对未来的天然气消费产生重要影响。相比NDC 情景，2.0 ℃情景下2030 年天然气消费量增加了5%，2045 年和2060 年天然气消费量则分别减少了20%和37%。1.5 ℃情景相对于NDC 情景而言，2030 年、2045 年和2060 年天然气消费量分别减少了19%、47%和64%。采用1.5 ℃情景开展碳中和目标分析时，2060 年天然气消费占比为9%，低于NDC 情景（16%）和2.0 ℃情景（13.6%）。这表明在碳中和目标下天然气发展会“减速”；但是即使在碳中和目标下，到2060 年天然气消费对于满足能源消费仍具有重要作用。

3 方法分析与评估

已有研究认为多模型结果对比是探索科学发现的有效途径，有助于产生具有稳定性的政策模拟结果[23]。本文进一步探究并指出多模型对比分析的优势体现在：①避免因参数或模型设置原因导致单一模型结果过于偏离实际，即“以偏概全”或“盲人摸象”；②尽可能容纳极端性估计结果，加强针对“黑天鹅”事件的提前预警与预防；③通过结果分析，有助于进一步理解模型构造，为优选模型工具或改进模型内生结构提供支撑；④为在2060 年“碳中和”目标背景下，中国构建兼具合理性与连贯一致性的能源规划目标提供支撑。

一次能源消费总量方面，本文研究给出的结果相对已有研究属于激进型观点。在1.5 ℃情景下，一次能源消费总量将从2020 年开始下降，而已有研究报告认为一次能源消费总量将从2030 年之后下降。针对该结果差异的深入分析发现：在更加严格的碳排放目标情景下，如果2020 年之后一次能源消费总量未下降，将为未来能源消费总量节约带来更大压力，可能会因此付出额外的经济成本代价；严格的碳排放目标需要更快的技术进步作为支撑，这需要CCUS技术等碳捕集、封存辅助技术和化石能源生产技术效率的同步提升；有效合理的助推政策组合也迫切需要去缓解技术进步的滞后性。在这过程中，加强天然气市场化建设，构建合理、有序的天然气交易市场也显得越来越重要[24-26]；借鉴隐含石油消费管理的思路[27]，将隐含天然气消费纳入分析范围，从多个视角来系统研究中国天然气消费特征和演变趋势。

4 结论及建议

通过多模型模拟分析可知，到2060年碳中和目标年，在NDC情景、2.0 ℃情景、1.5 ℃情景下中国一次能源消费总量均值分别为57.3×108t、42.6×108t 和36.9×108t标准煤；天然气消费量均值分别为 6 943×108m3、4 342×108m3、2 502×108m3。气候情景选择对一次能源消费总量和天然气消费量在2020—2060年间的趋势分化产生明显影响。

本文提出的多模型研究能够较为全面地呈现中国2020—2060年一次能源消费、天然气消费及天然气消费占比的不同发展路径，能够为气候变化挑战下可靠的天然气中长期政策和战略制定提供坚实支撑，是对已有研究的补充和扩展。通过多模型对比分析发现，中国天然气消费未来存在3种潜在发展模式：①天然气消费量及其一次能源消费占比到2045年一直增加，之后下降；②天然气消费量及其一次能源消费占比到2030年一直增加，之后下降；③天然气消费量及其一次能源消费占比自2020年开始下降。在2.0 ℃温控目标下，2060年天然气消费在一次能源结构中约占13.6%，该比例在更为严格的1.5 ℃温控目标下则下降至9.0%。

基于上述结果分析与讨论，提出如下建议：①加强中国天然气中长期发展的战略制定和顶层设计，从能源安全角度，需要针对天然气的供应、需求及技术环节开展定期的动态评价和分析；②基于中国实际问题，持续优化完善能源系统模型方法及模型内置参数的本土化；③探索丰富基于2060 年“碳中和”目标的中国能源系统转型路径情景；④加强对中长期能源技术、经济环境等诸多不确定性因素的充分刻画。