降低CO2排放的中国能源发展路径分析

宋翠 赵晓丽

摘要：低碳经济发展越来越多地受到世界各国的广泛关注。环境、气候变化问题，已经成为整个人类面临的最严峻挑战。本文通过分析中国CO₂排放的基本状况，并运用计量经济模型，对中国能源消费的环境效应影响、中国能源消费产生的CO₂的影响因素进行定量化分析，探讨了中国能源行业高耗能、外部不经济的主要因素。最后，提出了适合中国可行的降低CO₂排放的能源发展路径。

关键词：CO₂排放，能源发展路径，计量经济模型

1  综述

在工业化和城市化不断发展的中国，低碳经济的发展既存在着机遇，也存在着巨大的挑战。国内外许多学者对中国低碳经济的发展路径进行了分析。Tao Wang（2010）根据技术改革、政策调整等因素的差异，采用情景模拟分析，得出在经济发展保持不变的前提下，要使CO₂排放量满足低碳经济的要求，就必须要增加技术研发，最大限度地采取低碳技术。Dabo Guan（2008）运用结构效应分解法和投入、产出法分析了中国CO₂排放量增加的主要驱动因素。此外，Hengwei Liu（2010）、Jiang Bing（2010）、李明生（2010）等学者也对中国低碳经济的发展进行了研究。

国内外对中国低碳经济发展的研究多集中于技术研发方面，具体定位于降低CO₂排放的能源发展的分析较少。本文研究的目的即在于探寻中国降低CO₂排放的能源发展的模式。

2  能源消费的环境效应影响分析

2.1  低碳能源消费现状

中国的CO₂排放主要来自于电力生产中的煤炭消费，电力需求80%的满足主要来自于传统的火力发电。2008年，火电厂发电量高达2618.558亿kWh，是可再生能源发电量的约4.87倍，占据绝对主导地位。虽然，水电作为可再生能源的电力装机比重也在逐步提升，但是，与火电相比，在相当长的一段时间内，水电等可再生能源的比重都将占据较小份额。

气候变暖产生的负面效应的增加，地质、自然灾害的频发，使得政府对环境及气候问题的关注度不断上升，对可再生能源的支持不断加强。为降低煤炭资源消费，减少CO₂排放，政府一直致力于探索煤炭的最大消费部门——电力行业的降低CO₂排放的能源发展方向。

以可再生能源为燃料的发电厂装机规模不断扩大。2008年，中国风电新增装机63亿kW，2001年以来，年均增速高达63%。太阳能光伏发电装机年均增速也达到25%。截至2007年12月，有81个生物质能发电站得到了国家的支持。水电、风电、生物质能及太阳能等可再生能源的消费量达到2亿t，在很大程度上减少了煤炭消费量。

表1为2000年以来，中国可再生能源电厂的发电增长及构成情况。可再生能源发电量总体呈现上升趋势，各类型可再生能源均呈现增长趋势。其中，水电发展最为迅速，增长率高达96%。2008年，中国风电装机容量达到6300MW，装机总量居世界第二，累计风电发电量达到12210MW。

2.2  能源消费产生的二氧化碳分析

2002年以来，中国总体CO₂排放量呈现不断上升趋势。“富煤、缺油、少气”的能源格局，导致煤炭成为中国能源消费CO₂排放的主要来源。20世纪80年代起，煤炭在CO₂排放中的“贡献率”基本维持在80%以上。2005年，我国能源活动引起的二氧化碳排放量达51亿tCO₂。

中国经济发展的特殊阶段和模式，决定了中国CO₂排放总量的增加。2002年以来，中国电力市场改革的不断深入，激励了各电力公司不断兴建新电厂。但同时，燃煤电厂的大量增加所带来的煤炭消耗的不断增大，导致CO₂排放量陡增。当然，考虑CO₂排放量仅考虑总量因素是片面的，中国碳排量总量的巨大，主要与中国巨大的人口基数及广阔的国土面积相关。

结合人均CO₂排放量分析，中国人均CO₂排放量相对较低，长期以来处于世界平均水平之下。以2004年为例，中国人均CO₂排放量为3.56tCO₂，2005年为3.89tCO₂。

3  能源消费的环境效应影响实证研究

3.1  研究方法及数据来源

本文主要采用多元线性回归方法研究中国降低CO₂排放的能源发展路径。CO₂的排放过程本质上可以等价于一种“新产品”的生产过程，在这个过程中需要各种投入因素，如原材料、科技强度、劳动力等因素，同时也会受到经济发展水平的影响。以中国能源消费产生的CO₂排放总量（TCE）作为被解释变量，能源消费总量（TEC）、能源强度（EI）、GDP、国家人口数（NP）作为解释变量，对1980-2008年的29个样本区间构建多元线性回归模型。

TCE=β₀+β₁TEC_i+β₂EI_i+β₃GDP+β₄NP+μ_i  i=1，2，2…29    （1）

其中

β₁—待估参数；

μ_i—随机误差项。

本文研究数据区间为1984年-2007年。能源消费总量（TEC）数据来自《中国统计年鉴2009》，CO₂排放总量（TCE）数据来源于美国能源信息署（EIA）。GDP数据根据《中国统计年鉴2009》进行收集。另外，由于无法直接获得能源强度的相关数据，但是GDP、能源消费总量可以查得，因此，本文以两列数据为基础，经作者计算整理获得能源强度（EI）数据。计算中的GDP数据以1980年为基期进行折算，以消除通货膨胀因素的影响。

3.2  计算结果及分析

3.2.1  混合及逐步回归

利用Eviews15.0软件对式（1）进行多元线性回归分析，得到数据的初步混合估计结果显示，样本回归的拟合程度很高，可决系数R²=0.992较大，接近于1。但是，各变量的系数值检验均通过t检验，因此说明解释变量之间可能存在高度的线性相关性，需要进一步检验，但这也说明了各经济变量间复杂的经济关系。

表2为各解释变量间的相关系数矩阵。变量GDP与NP、GDP与TEC间高度相关，进一步证明了变量间高度线性相关性的存在。为进一步探索影响能源消费产生的CO₂排放量的影响因素，此处剔除高度相关的解释变量GDP，继续对计量模型进行逐步回归以调整。

逐步回归结果显示：CO₂排放量受能源消费总量的影响最大；受人口总数的影响非常小。根据逐步回归结果，可以初步判定影响中国CO₂排放总量的拟合回归模型为：

TCE=-765.740+0.024TCE+58.557EI    （2）

3.2.2  序列相关性及模型调整

运用广义差分法对序列相关问题进行处理，差分方程处理结果显示，各变量系数均通过了t检验，说明该计量模型存在一阶自相关，滞后变量对CO₂排放总量也有一定程度的影响。一阶自相关系数ρ=0.507616。利用一阶自相关系数构建Eviews命令，进行调整：

1s[TCE-0.507616×TCE（-1）]c[TEC-0.507616×TEC（-1）][EI-0.507616×EI（-1）]

估计回归系数，结果如表3。

相对处理之前的结果，各变量的参数估计值均通过了5%水平下的t检验。模型最终估计结果为：

TCE=-316.86+0.508TCE（-1）+0.023TEC-0.012TEC（-1）+51.726EI-26.257EI（-1）    （3）

再次进行B-G LM检验，得LM=2.1512，p=0.3411＞0.05，模型不再存在序列相关性。

3.2.3  进一步分析

分析式（3），中国能源消费产生的CO₂排放总量除了主要受能源消耗总量及能源强度两个因素的影响外，还受到各变量上期值的滞后效应影响。CO₂排放总量在长期表现出趋势性特征，受经济效应、环境效益的滞后性特征影响，也表现出随机效应的短期动态特征。

能源消费总量每增加一个单位，将增加CO₂排放总量0.023个单位。据IEA预测，中国CO₂排放量的最高峰将在2020年前后达到。也就是说，如果将CO₂排放量作为一种产出来看，中国目前正处于“边际收益”递减阶段。因此，“原材料”能源消费总量的影响是关键性的。一方面，中国经济快速发展，工业化和城市化进程不断加快，促使中国的能源需求进一步增加；另一方面，能源消费量的增加，促使CO₂排放量不断增加。因此，通过单纯控制能源消费总量的措施，达到控制CO₂排放量的目的，一定程度上，与中国经济发展的现状相背离。

能源强度对CO₂排放总量也有显著性影响。能源强度越大，每单位GDP增量所耗费的能源量越多，排放的CO₂也越多。由式（3），能源强度每提高1个单位，将导致CO₂排放总量提高51.726个单位。因此，降低能源强度对于减少CO₂排放总量将起到重要作用。

经济发展过程中，时间序列数据通常表现出很强的时滞性问题。上一期的能源消费习惯会对下一期的能源消费产生影响，从而影响CO₂排放。由于当期能源强度很大程度上受技术水平影响，而技术因素本身也是一个积累变化的过程，因此，CO₂排放总量与能源强度及能源消费总量的滞后值均存在相关关系。

4  结论及降低CO₂排放的能源发展路径建议

经济发展对能源的严重依赖性，决定了降低能源消费总量，达到控制CO₂排放总量目的的措施在现阶段的中国可行性不大。但是，降低能源强度，通过技术进步达到降低CO₂排放的能源发展目标，是减少CO₂排放的有效方法。经济的发展为技术进步提供了广阔的平台；通过技术进步，降低能源强度，既直接降低了CO₂排放总量，又通过降低经济增长对能源消费的依赖性，降低能源消耗，从而节约能源投入成本，间接降低CO₂排放总量。

为降低CO₂排放，提出能源发展的路径建议是：

4.1  增加技术投入和资金支持，降低能源强度和碳密度

降低能源强度，重点应对电力工业、钢铁工业、水泥等CO₂排放密集型的重工业，增加技术投入和资金支持，提高能源利用效率，发展碳捕捉和储存技术，满足降低CO₂排放的能源发展路径的要求。此外，增加资金支持，发展和完善煤炭气化技术，对碳分离、降低CO₂排放量均具有极大的促进作用。

4.2  提高电力装机中风电、太阳能、生物质能等可再生资源的容量

电力行业中燃煤电厂是目前中国CO₂排放量的主要来源。随着国家对降低CO₂排放的能源发展的重视，煤炭、石油等化石燃料在能源结构中的比重势必应该呈现下降趋势。虽然，短期内煤炭作为一次能源需求主体的结构不会发生很大变动，但并不与提高风电、太阳能、生物质能等可再生资源的装机容量相违背。

4.3  根据地区不同的经济发展情况，制定不同的碳排放限制措施

政府应根据各地经济发展的不同阶段，制定具体的降低CO₂排放的能源发展使用要求和低碳技术要求。对经济较发达、人类发展指标较高、技术较先进的南部及东部沿海地区，采取严格的减排措施，鼓励低碳能源的发展；相反，对各项指标较低的西部贫困地区则在有效控制的基础上，适当降低要求，采取缓和的措施发展低碳能源。

参考文献：

[1] Tao Wang，Jim Watson. Scenario analysis of Cina's emissions pathways in the 21st century for low carbon transition [Z]. Energy Policy，2010.

[2] Dabo Guan，et al. The drivers of Chinese CO₂ emissions from 1980 to 2030 [Z]. Global Environmental Change，2008.

[3] Hengwei Liu，Kelly Sims Gallagher. Catalyzing strategic transformation to a low-carbon economy：A CCS roadmap for China [Z]. Energy Policy，2010.

[4] Jiang Bing，Sun Zhenqing，Liu Meiqin. Cina's energy development strategy under the low-carbon economy [Z]. Energy，2010.

[5] UNDP. China and a sustainable future： Towards a Low Carbon Economy and Sustainable Society [R]. China Human Development Report 2009.

[6] 李明生，袁莉.中国低碳社会的模式与建设路径探讨 [J]. 软科学，2010，4：39-42.

来源：《中国能源》2010年第07期

责任编辑：奇奇