鐘式玉
(1.廣東省技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究發(fā)展中心,廣州 510070;2.中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院,廣州 510275)
近年來,國內(nèi)外學(xué)者通過指標(biāo)分解模型、自上而下的模型和系統(tǒng)優(yōu)化模型研究發(fā)現(xiàn),我國碳排放可在2030年左右達(dá)到頂峰,其前提條件是積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu),加快轉(zhuǎn)變發(fā)展模式,推廣清潔能源以及增強(qiáng)碳匯[1-2]。但是,以上模型對于預(yù)測短期的年度碳強(qiáng)度下降目標(biāo)完成情況指導(dǎo)性不強(qiáng)。為此,立足經(jīng)濟(jì)增長帶動能源消費、節(jié)能約束和結(jié)構(gòu)調(diào)整進(jìn)一步?jīng)Q定碳排放量的理論,筆者按國家下達(dá)的節(jié)能指標(biāo)、地方能源結(jié)構(gòu)調(diào)整目標(biāo),嘗試建立一套基于節(jié)能約束和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的年度碳強(qiáng)度下降水平預(yù)測方法,并以廣東為例驗證模型合理性,以期為預(yù)報預(yù)警碳強(qiáng)度控制目標(biāo)完成情況提供參考。
根據(jù)碳排放來源實際情況和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的可獲得性、可靠性,按照“對接國家考核、抓住關(guān)鍵因素”總體原則,重點核算煤、油、氣三類化石能源消費以及電力凈調(diào)入產(chǎn)生的碳排放量,結(jié)合經(jīng)濟(jì)增長或節(jié)能約束指標(biāo),建立模型預(yù)測年度、多年累計碳強(qiáng)度下降水平。
通過追溯碳排放來源,推演碳強(qiáng)度下降水平測算的關(guān)鍵影響因素,如式(1)~式(4)所示,逐步建立碳強(qiáng)度下降水平預(yù)測模型,如式(5)所示。
式中,C為碳排放量;E為能源消費量;D為電量;
a為碳排放系數(shù);i為調(diào)入電網(wǎng)地區(qū)個數(shù),根據(jù)電力調(diào)入調(diào)出經(jīng)驗數(shù)據(jù)將m取1/9。
式中,Q為碳排放強(qiáng)度;GDP為地區(qū)生產(chǎn)總值。
式中,L為當(dāng)年碳強(qiáng)度下降目標(biāo)完成率;S為當(dāng)年化石能源消費增速;g為GDP增長速度;M為碳強(qiáng)度下降預(yù)期目標(biāo)。
綜上發(fā)現(xiàn),預(yù)測碳強(qiáng)度下降水平的關(guān)鍵影響因素為化石能源消費量以及GDP增速兩方面,對應(yīng)四個未知變量,分別是煤炭消費增速、石油消費增速、天然氣消費增速和GDP增速。其中,煤炭、石油、天然氣消費量可通過能源消費結(jié)構(gòu)和能源消費總量求積得到,能源消費總量可通過能源消費增速或節(jié)能率和GDP增速求積,即碳強(qiáng)度下降水平可簡化為能源消費結(jié)構(gòu)、能源消費增速和GDP增速,或者能源消費結(jié)構(gòu)、節(jié)能率和GDP增速三個變量。因為節(jié)能率=1-[(1+能源增速)/(1+GDP增速)],碳強(qiáng)度下降水平可再簡化為能源消費結(jié)構(gòu)和節(jié)能率兩個變量。同時,基于碳強(qiáng)度下降和煤炭、石油、天然氣的碳排放系數(shù)由高到低的降序關(guān)系,能源消費結(jié)構(gòu)可由能源結(jié)構(gòu)系數(shù)P表示,即P=(煤炭比重+石油比重+天然氣比重)/煤炭比重。
因此,碳強(qiáng)度下降水平核算的式(3)、式(4)可轉(zhuǎn)化為能源結(jié)構(gòu)系數(shù)、節(jié)能率的關(guān)聯(lián)方程,僅對應(yīng)兩個未知變量。
按照式(4),設(shè)定碳強(qiáng)度下降水平為Y,節(jié)能率為X1,能源結(jié)構(gòu)系數(shù)為X2,以2011-2015年廣東省能源結(jié)構(gòu)、國家下達(dá)的節(jié)能率和廣東省“十三五”規(guī)劃綱要、能源規(guī)劃、節(jié)能減排規(guī)劃為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),通過SPSS軟件建立碳排放強(qiáng)度下降水平預(yù)測方程,如式(5)所示[3-8]。其中,能源結(jié)構(gòu)系數(shù)比節(jié)能率對碳強(qiáng)度下降水平的影響程度更大,二者分別為1.377和0.067。
在建立預(yù)測模型基礎(chǔ)上,首先要核定數(shù)據(jù)。由省統(tǒng)計局負(fù)責(zé)提供考核年度、上年度、基期年的煤炭、石油、天然氣消費量和GDP數(shù)據(jù),以及相應(yīng)年度的GDP增速、能源消費總量的歷史數(shù)據(jù),聯(lián)合省發(fā)改委(省能源局)、省經(jīng)信委判斷煤炭、石油、天然氣消費量和能源增速、GDP增速的合理性,校核預(yù)測模型變量指標(biāo)。其次,預(yù)測指標(biāo)。將核定的變量指標(biāo)數(shù)據(jù)代入計量模型,預(yù)測碳強(qiáng)度下降目標(biāo)完成情況。最后,預(yù)報預(yù)警。向國家發(fā)改委及省政府提交預(yù)測數(shù)據(jù),并在下一年度跟蹤對比變量指標(biāo)和碳強(qiáng)度下降水平完成情況,診斷影響目標(biāo)完成情況偏差的因素,提出相應(yīng)的預(yù)警指標(biāo)和調(diào)控措施。
(1)按國家下達(dá)的節(jié)能率和廣東省“十三五”規(guī)劃綱要、能源規(guī)劃、節(jié)能減排規(guī)劃逐年平均外推計算(見表1),得到2016-2020年廣東省碳強(qiáng)度下降水平分別為5.50%、5.96%、5.99%、6.01%、5.97%,“十三五”期間累計下降26.17%,預(yù)計超額完成國家控制目標(biāo)任務(wù)(20.5%)。同時,以年度平均外推結(jié)果為基礎(chǔ)校驗?zāi)P皖A(yù)測結(jié)果的合理性。
(2)將節(jié)能要求和能源消費結(jié)構(gòu)調(diào)整的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)代入預(yù)測模型(見表2),計算得到2016-2020年廣東省碳強(qiáng)度下降水平分別為5.75%、5.85%、5.95%、6.05%、6.06%,與逐年平均推算值的偏差分別為4.6%、-1.9%、0.7%、0.6%、1.5%,處于±5%范圍內(nèi),說明模型預(yù)測結(jié)果較為合理,具有較好的預(yù)測預(yù)報作用。
表1 按年度平均推算結(jié)果
表2 按模型預(yù)測結(jié)果
立足經(jīng)濟(jì)-能源-碳排放的宏觀關(guān)系,建立綜合考慮節(jié)能約束與能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的碳強(qiáng)度下降水平預(yù)測模型,并以廣東為例驗證,結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型預(yù)測與年度外推的偏差為±5%以內(nèi),模型預(yù)測結(jié)果擬合度較高,預(yù)報預(yù)警的指導(dǎo)性較好。但模型建立的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)樣本少,且短期內(nèi)節(jié)能指標(biāo)和能源消費結(jié)構(gòu)波動比較明顯。同時,碳強(qiáng)度下降水平由上下年度的碳強(qiáng)度比值求得,兩個指標(biāo)精確到百分位,甚至萬分位,若某一個變量指標(biāo)存在微弱偏差,都將很大程度影響碳強(qiáng)度下降目標(biāo)完成情況的預(yù)測結(jié)果。建議重點把握完成控制目標(biāo)的難易程度大趨勢,客觀認(rèn)識模型預(yù)測結(jié)果存在一定不確定性。當(dāng)然,待有大樣本數(shù)據(jù)之后,需要加強(qiáng)預(yù)測結(jié)果和實際完成情況的對比跟蹤分析,進(jìn)一步提高模型推廣利用價值。