中國工業能源消費導致的碳排量的分析與預測

丁澤群++王陽

摘 要：該文分析了中國2001—2011年工業能源消費導致的二氧化碳排放量情況。2001—2011年，中國工業能源消費導致的二氧化碳排放量增長了157.49%。而根據2001—2011年的數據，運用GM模型做出的中國能源消費導致的二氧化碳排放量預測模型也達到了非常高的精度，平均誤差為5.55%，并且預計從2012—2016年的工業碳排放量增長率在8.71%左右。同時中國2011年的單位增加值能耗比2001年下降了46.75%，碳排放強度下降71.15%。這說明了中國的節能工作在2001—2011年這11年間取得了一定的效果，并且其工業結構得到較好的改善。

關鍵詞：工業能源消耗 碳排放 預測 減排

中圖分類號：DF427 文獻標識碼：A 文章編號：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年改革開放起，中國的經濟持續增長，使得中國成為了世界上最大的能源消耗國之一[1]，從1980年的58 587萬t標準煤增長到2012年的361 732萬t[2]，增長了數倍。在成為最大能源消耗國的同時中國也成為了世界上最大的CO2排放國[3]，從1978年的14.24億t增長到2011年的79.55億t[4]。面對國際上減少溫室氣體排放量以及日趨嚴峻的能源危機的壓力，中國節能減排、降耗任務迫在眉睫。

工業不僅在中國的經濟中占有舉足輕重的地位，在中國的總能耗中，工業能耗也相當大，約占其70%[5]，而且能源結構主要以高碳排放的化石能源為主，所以工業方面的節能減排一直是中國能源降耗減排的焦點[6]。

灰色系統理論是研究解決灰色系統分析、建模、預測等的理論，目前國內外諸多學者已經成功運用灰色預測模型（GM）進行了碳排放量的預測。Pao和Tsai[7]利用GM模型對巴西的碳排放量、能耗和經濟進行了預測。Meng等[8]利用GM分析預測了中國的碳排放總量。Pao等[9]利用GM模型對中國的碳排放量、能耗和經濟進行了預測。

目前的文獻對中國工業能源消費因素分解研究的較多，而對于中國工業能源消費導致的二氧化碳排放量模型預測的相對較少，因此該文通過一系列的模型和數據來分析中國工業能源消費導致的二氧化碳排放量的變化，并就目前所存在的問題提出一定的意見與建議。

1 模型的建立和數據來源

1.1 碳排放量的測算

該文對中國工業部門能源消費碳排放量的研究，是以主要能源分行業消費數據為基礎，采用IPCC國家溫室氣體清單指南[10]推薦的方法進行了計算。公式為：

（1）

式中，Ct為t年能源消費導致的二氧化碳總排放量；j為能源消費類型；ECj，t為t年j種能源消費總量（折標準煤，系數見表1）；efj為能源j的二氧化碳排放系數，見表2，其中各種終端能源的二氧化碳排放系數參考相關文獻并經過簡單的計算得到。

1.2 GM（1，1）碳排放量擬合預測模型

為了減弱原始時間序列的隨機性，先要對原始序列進行數據處理，即通過累加的方式產生時間序列。

原始時間數據序列。

一次累加生成序列，其中k=1，2，…，n。

緊鄰均值生成序列，其中。

對生成的時間序列，GM（1，1）相應的微分方程為：

+a=b （2）

求解微分方程可得預測模型：

=，k=1，2，…，n （3）

上式中，參數a，b使用最小二乘估計，即， ，其中：

1.3 數據來源及說明

該文主要基礎數據來源于中國工業經濟統計年鑒[11]和中國能源統計年鑒[12]。能源消費量中，煤炭、油品、燃氣折標系數使用企業上報數據，電力折標系數采用4.04，各項數據均采用當量值（特殊情況將給予說明）。

2 結果和分析討論

2.1 中國工業能源消費的碳排放量

碳排放強度是指每單位國民生產總值的增長所帶來的二氧化碳排放量。該指標主要是用來衡量一個國家或者地區經濟同碳排放量之間的關系。圖1所示為中國近年來工業能源消耗所導致的二氧化碳排放量和碳排放強度的變化情況。

從圖1中可以看出，近年來中國工業能源消費導致的二氧化碳排放量一直保持上漲趨勢，從2001年的98 186.05萬t增加到2011年的252 816.36萬t，增加了157.49%，年平均增速為10.03%。這是因為近年來中國的經濟持續快速發展，使得中國工業能源消費導致的二氧化碳排放量總量也不斷增加。

2.2 中國工業能耗消費導致的二氧化碳排放量預測

根據中國能耗基礎數據（2001—2011）、GM（1，1）碳排放量預測模型可以得到中國工業能源消費導致的二氧化碳排放量預測公式：

= ，

k=1，2，…，n （4）

根據式（4）可以計算出2002—2011年中國工業能源消費導致的二氧化碳排放量，并與同期的實際能耗進行了對比，見圖2和表3。

根據計算結果，用公式GM（1，1）模型計算出的中國2001—2011年工業能源消費導致的二氧化碳排放量與實際量之間的最大誤為17.272 2%，2002年，最小誤差為1.363 4%，2009年，平均相對誤差為5.55%。由于GM（1，1）模型只有在短期預測時才具有高準確度，所以只是用GM（1，1）模型給出中國2012—2016年工業能源消費導致的二氧化碳排放量的預測值，見表4。

根據表4，我們可以計算出從2012—2016年的5年間中國工業能源導致的碳排放量增長率預計在8.71%左右。

3 結論與建議

3.1 結論

（1）中國工業能源消費導致的二氧化碳排放量逐年升高，2001—2011年其年平均增長率10.03%；而2011年中國工業碳排放強度比2001年下降了71.15%。

（2）根據2001—2011年的數據，運用GM模型做出的中國能源消費導致的二氧化碳排放量預測模型也達到了非常高的精度，平均誤差為5.55%，并且預計2012—2016年的工業碳排放量增長率在8.71%左右。

3.2 政策建議

為了推進節能減排、實現綠色低碳發展和進一步調整能源結構這一目標，依據該文實證結果和中國工業發展現況，該文提出如下建議。

（1）提高優質能源的使用比例，減少原煤等煤炭類能源的直接燃燒量，大力發展可再生能源和新能源，積極推進風能建設，大力開發和利用太陽能、地熱能、生物質能等清潔能源、新能源，使能源消費結構得到進一步優化。

（2）進一步優化產業結構，加快推進高科技低能耗行業的發展，走以集約型、節約型、環保型為特色的新型工業化道路。

（3）充分運用市場機制以較低成本實現綠色低碳發展。

（4）各級政府有關職能部門要各負其責，齊抓共管，加強監督，使節能政策落到實處。

參考文獻

[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] 國家統計局.中國能源統計年鑒2013[Z].中國統計出版社，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/.

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[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] 國家統計局.中國工業經濟統計年鑒2002-2012[Z].中國統計出版社，2002-2012.

[12] 國家統計局.中國能源統計年鑒2002-2012[Z].中國統計出版社，2002-2012.