全球CO排放探究趨勢(shì)及其對(duì)我國(guó)啟示

1、全球CO2排放探究趨勢(shì)及其對(duì)我國(guó)啟示 摘要: 近幾年,全球氣候變暖已經(jīng)成為國(guó)際社會(huì)的共識(shí),由此而引發(fā)的溫室氣體減排計(jì)劃也 陸續(xù)在主要發(fā)達(dá)國(guó)家開(kāi)始實(shí)施,有關(guān)CO2排放問(wèn)題的研究也成為全球的學(xué)術(shù)焦點(diǎn)。通 過(guò) 對(duì)全球CO2排放研究趨勢(shì)的總結(jié)發(fā)現(xiàn):首先,國(guó)際社會(huì)有關(guān)CO2排放的核算方法不斷完 善,從 IPCC(1995)到IPCC(2006),內(nèi)容更加完善,方法更趨合理;其次,排放責(zé)任的區(qū)分日益公平 合理,隨著“碳轉(zhuǎn)移”和“碳泄露”問(wèn)題研究的深入,有關(guān)排放責(zé)任區(qū)分方法的研究逐漸在 從生產(chǎn)視角向消費(fèi)視角轉(zhuǎn)變;第三,排放因素分解逐步深入,分解公式包括KAYA公式和 投入產(chǎn)出公式,分解方法從指數(shù)法到平均對(duì)數(shù)

2、法再到微積分法,分解模型日趨成熟和多元化 ;第四,排放預(yù)測(cè)模型也不斷綜合化、長(zhǎng)期化,自上而下模型和自下而上模型逐漸相互借鑒 和融合。在此基礎(chǔ)上,筆者對(duì)我國(guó)CO2排放研究提出了幾點(diǎn)啟發(fā),即加快排放因子數(shù)據(jù)庫(kù) 建 設(shè),重視責(zé)任排放和結(jié)構(gòu)分析研究,提高自主建模的水平和完善我國(guó)技術(shù)環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)等。以 期提高我國(guó)對(duì)溫室氣體排放現(xiàn)狀和歷史的認(rèn)識(shí),在國(guó)際氣候變化領(lǐng)域發(fā)揮積極的作用。 關(guān)鍵詞 :CO2排放;研究趨勢(shì);啟示 中圖分類號(hào) X22 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1002-2104(2010)02-0084-08 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2010.02.015 近百年來(lái),特

3、別是近二三十年來(lái),地球氣候系統(tǒng)正經(jīng)歷著一次以變暖為主要特征的顯著變化 1。而當(dāng)前大氣中CO2的濃度空前增加很可能是導(dǎo)致氣候異常變化的最主要的原 因2。大氣CO2含量迅速攀升的直接原因是人類工業(yè)文明的大發(fā)展引起的大 規(guī) 模能源燃燒。因此,人類活動(dòng)很可能是氣候變暖的主要原因,這種可能性在90%以上3 。為了應(yīng)對(duì)全球氣候變化,國(guó)際社會(huì)圍繞CO2減排一直在進(jìn)行激烈的爭(zhēng)論和談判。不 管是從政治還是從學(xué)術(shù)研究的角度,各國(guó)學(xué)者都對(duì)CO2排放進(jìn)行了大量的研究。 1 全球有關(guān)CO2排放的研究趨勢(shì) 國(guó)內(nèi)外有關(guān)CO2排放的研究主要涉及以下幾個(gè)方面:CO2排放量的計(jì)算、CO2排放責(zé)任 的區(qū)分、CO2排放驅(qū)動(dòng)因素的分解

4、以及CO2排放預(yù)測(cè)模型等。 1.1 CO2排放量的計(jì)算:從IPCC(1995)到IPCC(2006) CO2排放的計(jì)算包括直接排放和間接排放的計(jì)算。直接排放是目前各國(guó)排放責(zé)任和減排目 標(biāo)的依據(jù),間接排放只能作為國(guó)家減排政策制定的決策依據(jù)。同時(shí)間接排放更多的涉及排放 責(zé)任的問(wèn)題。目前國(guó)際上衡量一個(gè)國(guó)家CO2排放量的方法是國(guó)際氣候變化委員會(huì)(IPCC) 編制的溫室氣體排放清單指南中使用的方法,屬于直接排放的計(jì)算。IPCC從1995年開(kāi)始先后 編制了四個(gè)版本的溫室氣體清單指南(IPCC, 1995;1996;2000;2006)4,其內(nèi)容 和方法是不斷完善和改進(jìn)的。 IPCC指南2006與以前的版本

5、相比,在內(nèi)容和方法上都有所改進(jìn)。首先內(nèi)容更加全面。例 如增加了CO2捕捉與封存技術(shù)(CCS)中的逃逸排放估算;提供了交通運(yùn)輸部門生物質(zhì)能源 利用的排放估算;還考慮了煤炭自燃問(wèn)題。其次是方法更趨合理。例如明確區(qū)分了參考方法 和部門方法;闡明了鋼鐵電石等行業(yè)燃料中非能源利用的處理方法;重新定義了國(guó)際航運(yùn)水 運(yùn)的排放估算范圍。總之,IPCC指南2006在目前科學(xué)認(rèn)知水平和數(shù)據(jù)可獲得性基礎(chǔ)上, 進(jìn)一步保證了CO2排放估算的準(zhǔn)確性5。為了支撐全球GHG的核算,IPCC還建立 了一個(gè)開(kāi)放式的排放因子數(shù)據(jù)庫(kù)(emission factor data base),它不僅給出了各參數(shù)的 缺省值,還可以根據(jù)各國(guó)研

6、究者的最新成果不斷更新完善,為各國(guó)計(jì)算比較碳排放提供了強(qiáng) 大的數(shù)據(jù)支持。 我國(guó)學(xué)者林而達(dá)第一次將IPCC(1995)溫室氣體核算方法體系進(jìn)行了全面系統(tǒng)的介 紹6。我國(guó)也在2004年完成了中華人民共和國(guó)氣候變化初始國(guó)家信息通報(bào)7,目前已經(jīng)開(kāi)始準(zhǔn)備第二次信息通報(bào)。雖然我國(guó)在GHG核算方面做了大量的工作, 但是并沒(méi)有形成符合我國(guó)國(guó)情的GHG排放因子開(kāi)放數(shù)據(jù)基礎(chǔ),大部分研究者均采用IPCC的缺 省值。 1.2 CO2排放責(zé)任的區(qū)分:從生產(chǎn)視角到消費(fèi)視角 IPCC指南2006中規(guī)定的方法是從所謂“生產(chǎn)方面”(productionbased)的視角 計(jì)算的 。在這種視角下,因生產(chǎn)出口產(chǎn)品而排放的CO2是包

7、含在一個(gè)國(guó)家的排放賬戶里的,但是 進(jìn)口卻被排除在外。這種可以說(shuō)是一種直接生產(chǎn)責(zé)任,也有學(xué)者稱為國(guó)土責(zé)任(territorial responsibility)8。這種核算一個(gè)國(guó)家碳排放量的方法導(dǎo)致了兩種不好的結(jié)果 : 首先是為發(fā)達(dá)國(guó)家認(rèn)為CO2排放責(zé)任區(qū)分的不公平提供借口。由于UNFCCC更加偏重于發(fā)達(dá) 國(guó)家對(duì)溫室氣體排放負(fù)有的責(zé)任,且京都議定書(shū)只針對(duì)附件1國(guó)家(均為發(fā)達(dá)國(guó)家)提出減 排目標(biāo),而對(duì)發(fā)展中國(guó)家并沒(méi)有提出減排目標(biāo)。一些發(fā)達(dá)國(guó)家就認(rèn)為,一個(gè)有效的控制溫室 氣體的方法需要全球各國(guó)的參與,并且需要提出一個(gè)對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家都平等的排 放責(zé)任表(burdensharing schem

8、e)9。Neumayer10還批駁了 歷史排放責(zé)任不平等的說(shuō)法,認(rèn)為歷史排放責(zé)任原則不成立,因?yàn)闅v史給了各個(gè)國(guó)家平等的 資源、時(shí)間和空間,并指出發(fā)展中國(guó)家負(fù)有關(guān)鍵的減排角色。這種爭(zhēng)論明顯不利于全球GHG 的減排,其結(jié)果就是導(dǎo)致了京都議定書(shū)推遲了10年才生效,并以美國(guó)和澳大利亞退出為結(jié)局 。 其次掩蓋了CO2排放的“責(zé)任轉(zhuǎn)移”(burden shifting)問(wèn)題,并產(chǎn)生新的“碳泄露”(car bon leakage)現(xiàn)象。即發(fā)達(dá)國(guó)家將CO2排放強(qiáng)度高的產(chǎn)業(yè)“出口”到其他(往往是發(fā)展中 )國(guó)家,但是其最終消費(fèi)卻通過(guò)增加進(jìn)口不斷增加。由于發(fā)展中國(guó)家一般屬于UNFCCC非附件 1國(guó)家,不被要求減排責(zé)

9、任。因此,雖然表面上附件1國(guó)家實(shí)施了CO2減排計(jì)劃,但是其卻 將排放責(zé)任轉(zhuǎn)移到了發(fā)展中國(guó)家,也就是從全球來(lái)說(shuō)CO2排放并沒(méi)有減少,而只是轉(zhuǎn)移了 11。一些研究者甚至認(rèn)為,目前的排放量核算方法不僅不會(huì)使CO2排放減少, 反而會(huì)導(dǎo)致進(jìn)一步的增加。因?yàn)橐恍┌l(fā)達(dá)國(guó)家可以通過(guò)國(guó)際貿(mào)易將自身的高排放產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到 發(fā)展中國(guó)家來(lái)減少國(guó)內(nèi)的CO2排放12,發(fā)展中國(guó)家為了發(fā)展自身的經(jīng)濟(jì)往往樂(lè) 于接受這種轉(zhuǎn)移。但是發(fā)展中國(guó)家的產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平一般比較低,能耗較發(fā)達(dá)國(guó)家高,生產(chǎn)同 樣的消費(fèi)品比發(fā)達(dá)國(guó)家排放的CO2高很多。再加上發(fā)展中國(guó)家因工業(yè)化對(duì)森林等植被的破 壞而排放的大量CO2(這部分很重要但因計(jì)算困難往往被忽視),發(fā)

10、展中國(guó)家因接受發(fā)達(dá) 國(guó)家的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移而排放的CO2會(huì)更多。因此,如果發(fā)達(dá)國(guó)家的消費(fèi)習(xí)慣不改變,全球CO2 的排放量可能會(huì)增加的更多,且這種現(xiàn)象被稱為“碳泄露”(carbon leakage)13,14 。許多學(xué)者估計(jì)了國(guó)際貿(mào)易中隱含的能源(碳)量來(lái)說(shuō)明上述問(wèn)題。Kondo等人 利用1975、1980、1985、1990的數(shù)據(jù)計(jì)算了日本的碳出口、進(jìn)口情況,結(jié)果發(fā)現(xiàn)日 本在1985年以前是一個(gè)碳凈出口國(guó),但是在1990年開(kāi)始情況便反了過(guò)來(lái)13。Wyck off和Roop計(jì)算了加拿大、法國(guó)、德國(guó)、日本、英國(guó)和美國(guó)6個(gè)OECD國(guó)家進(jìn)口商品 的隱含的碳量,發(fā)現(xiàn)這些國(guó)家進(jìn)口商品的含碳量平均占其國(guó)內(nèi)總排放量的

11、13%左右,其中法 國(guó)約占40%14。 在這種情況下,一些學(xué)者開(kāi)始從區(qū)分生產(chǎn)和消費(fèi)的角度利用Leontief15 投入產(chǎn)出表模型來(lái)衡量一個(gè)國(guó)家的CO2排放責(zé)任。英國(guó)學(xué)者Robert Hetherington建立了 一個(gè)CO2生產(chǎn)排放責(zé)任的單區(qū)域模型,運(yùn)用投入產(chǎn)出表計(jì)算了英國(guó)生產(chǎn)排放CO2的直 接強(qiáng)度和間接強(qiáng)度16。丹麥學(xué)者Jesper Munksgaard通過(guò)計(jì)算一個(gè)地區(qū)或 國(guó)家的生產(chǎn)和消費(fèi)產(chǎn)生的CO2排放,建立了一個(gè)CO2排放責(zé)任模型并以丹麥為例進(jìn)行了計(jì) 算17。而中國(guó)臺(tái)灣學(xué)者JiunJiun Ferng給出了經(jīng)濟(jì)原則(benefit pri nciple)和生態(tài)赤字原則(ecologica

12、l deficit)兩種計(jì)算CO2排放責(zé)任的原則,并以臺(tái)灣為 例通過(guò)引入一個(gè)系數(shù)折算生產(chǎn)和消費(fèi)產(chǎn)生的CO2排放來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)的排放責(zé)任1 8。韓國(guó)學(xué)者HyunSik Chung, HaeChun Rhee利用國(guó)際投入產(chǎn)出表通過(guò)擴(kuò)充投 入產(chǎn)出模型計(jì)算了韓國(guó)日本兩國(guó)之間的CO2排放轉(zhuǎn)移問(wèn)題19。土耳其學(xué)者G. Ip ek Tunc等利用投入產(chǎn)出表計(jì)算了土耳其分行業(yè)CO2排放總量和責(zé)任量20。 總之,目前國(guó)際上關(guān)于CO2排放責(zé)任的核算方法是不盡公平和完善的,關(guān)于核算方法的研 究正在從生產(chǎn)視角向消費(fèi)視角轉(zhuǎn)變。但是由于各國(guó)投入產(chǎn)出表編制的不確定性可能導(dǎo)致排放 責(zé)任的很大不確定性日本學(xué)者M(jìn). Kainum

13、a等從生產(chǎn)的角度利用I-O模型 和GE模型分別對(duì)幾個(gè)主要國(guó)家的責(zé)任碳排放量(embodied CO2 emissions)進(jìn)行了計(jì)算, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)利用I-O模型得到的結(jié)果比GE模型的結(jié)果偏大許多。因此認(rèn)為僅僅依靠I-O模型的計(jì) 算結(jié)果作為國(guó)際政策制定的依據(jù)是不充分的,在生產(chǎn)消費(fèi)環(huán)節(jié)比較復(fù)雜的情況下利用I-O模 型應(yīng)特別注意21。,仍沒(méi)有大范圍推廣使用。另外,相對(duì)國(guó)際上的研究 熱潮我國(guó)在這方面的研究還比較少。 1.3 CO2排放驅(qū)動(dòng)因素分解:從Laspeyres指數(shù)法到AWD微積分法1.3.1 關(guān)于分解公式的研究一般CO2排放的分解公式多采用Kaya等式,即C=(C/E)(E/GDP)(GDP/P

14、)P,其中C代表CO2排放量,E代表一次能源消費(fèi),P代表人口。他是Kaya1990年提出的,并刊 載在IPCC的工作報(bào)告中23。它屬于“IPAT”經(jīng)濟(jì)環(huán)境方程Ehrlich和H olden(1971)、Ehrlich和Holden(1972)首次提出建立“IPAT ”方程來(lái)反映人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì) 環(huán) 境壓力的影響,該方程將環(huán)境影響I(environmental impact)、人口規(guī)模P(population)、人 均財(cái)富A(affluence)和對(duì)環(huán)境毀壞的技術(shù)水平T(technology)反映在一個(gè)等式中,即I=PAT, 該模型是一個(gè)被廣泛認(rèn)可的分析人類活動(dòng)對(duì)環(huán)境影響的公式,現(xiàn)仍被廣泛應(yīng)用于分

15、析環(huán)境 變化的決定因素22。,但是IPAT模型只能反映各變量之間的等比例影響 。為了克服這一點(diǎn)不足,一些學(xué)者也嘗試建立指數(shù)形式的模型。York等在IPAT的基 礎(chǔ)上,建立了STIRPAT(stochastic impacts by regression on population, affluence, a nd technology)模型,即Ii=aPbiAciTdiei,該模型 保 留了“IPAT”模型的乘法結(jié)構(gòu),把人口、人均財(cái)富和技術(shù)三個(gè)主要因素作為環(huán)境變量的決定 因素24。 也有許多研究者利用投入產(chǎn)出表對(duì)CO2排放進(jìn)行分解25,26。其計(jì)算 公式一般是在E=S(I-A)-1C的基礎(chǔ)上做

16、進(jìn)一步的分解,其中S為碳排放強(qiáng)度,(I-A) -1為列昂惕夫逆矩陣,C為最終消費(fèi)。大多研究最終消費(fèi)、進(jìn)出口以及技術(shù)因素(投入 產(chǎn)出結(jié)構(gòu))對(duì)本國(guó)或本地區(qū)碳排放的影響。例如日本學(xué)者Nobuko Yabe運(yùn)用投入產(chǎn)出表計(jì)算 了1985年-1995年間日本工業(yè)對(duì)其CO2排放產(chǎn)生的影響,認(rèn)為日本的貿(mào)易因素一直對(duì)CO2 減排產(chǎn)生了積極的影響,并最終使日本成為了凈碳進(jìn)口國(guó)家26。 1.3.2 關(guān)于分解方法的研究CO2排放或者能源消費(fèi)的因素分解研究自20世紀(jì)80年代以來(lái)一直是國(guó)際能源問(wèn)題研究的熱 點(diǎn)問(wèn)題。而指標(biāo)分解分析(Index decomposition analysis)也是國(guó)際上能源與環(huán)境問(wèn)題的 政策

17、制定中被廣泛接受的一種方法27。指標(biāo)分解分析方法其實(shí)質(zhì)就是將CO2排 放的計(jì)算公式表示為幾個(gè)因素指標(biāo)的乘積,并根據(jù)不同的確定權(quán)重的方法進(jìn)行分解,以確定 各個(gè)指標(biāo)的增量分額。我們可以將不同的分解方法主要分為L(zhǎng)aspeyres指數(shù)法、簡(jiǎn)單平均分 解法、自適應(yīng)權(quán)重分解法三類。 (1)Laspeyres指數(shù)法。Laspeyres指數(shù)是1864年由德國(guó)的E. Laspeyres提出來(lái)的,它是以基期的數(shù)量指標(biāo)作為權(quán)重 的加權(quán)綜合指數(shù)。在具體應(yīng)用中,如果需要考察某一個(gè)變量因素的貢獻(xiàn)時(shí),只需保持其他變 量不變。Laspeyres指數(shù)法在20世紀(jì)80-90年代比較盛行,比較著名也是被相關(guān)學(xué)者引用最多 的是Par

18、k28的文章,他對(duì)這種方法進(jìn)行了很好的總結(jié)。 (2)簡(jiǎn)單平均分解法(Sample Average DivisiaSAD)。這種方法一般采用始年和末年相應(yīng)參數(shù)的某種平均值作為因子權(quán)重,根據(jù)計(jì)算平均值方法的 不同,可以分為很多種。Boyd等提出的分解方法采用始年和末年能源消費(fèi)量的平均 值作為權(quán)重,并采用對(duì)數(shù)方法計(jì)算相應(yīng)因素的增量29。這種方法應(yīng)用的最為廣泛 ,雖然當(dāng)數(shù)據(jù)中有零存在時(shí)會(huì)出現(xiàn)計(jì)算問(wèn)題;Ang, B. W.和S. Y. Lee提出的分解 方法采用了始末年份相應(yīng)參數(shù)的簡(jiǎn)單算術(shù)平均值作為因子權(quán)重30。這種方法不 會(huì)產(chǎn)生很大的余值,且即使數(shù)據(jù)中包含零也不會(huì)出現(xiàn)計(jì)算問(wèn)題,但是這種方法應(yīng)用的卻很少

19、 ;Ang等人比較了之前的幾種分解方法,在此基礎(chǔ)上提出了對(duì)數(shù)平均權(quán)重分解法(Lo garithmic mean weight Divisia Index method, LMDI)31他采用了一個(gè)對(duì)數(shù)平 均公式替換了他上次提出方法的簡(jiǎn)單算術(shù)平均權(quán)重。這一方法的優(yōu)點(diǎn)是可不產(chǎn)生余值,且允 許數(shù)據(jù)中包含零,并且他采用了這種方法對(duì)包括中國(guó)在內(nèi)的三個(gè)國(guó)家進(jìn)行了實(shí)證分析;韓國(guó) 學(xué)者HyunSik Chung,和HaeChun Rhee提出了平均增長(zhǎng)率指數(shù)法(mean rateo fchange index (MRCI),他確定權(quán)重的方法是引入所有系數(shù)的平均增長(zhǎng)率的平均值作為 因子權(quán)重的重要組成部分,允許存

20、在一個(gè)自由的余值,且重要的是與LMDI方法不同的是允許 數(shù)據(jù)可以出現(xiàn)負(fù)值,他認(rèn)為這種方法比Ang等人提出的方法更加科學(xué)合理。只是他的CO2排 放量計(jì)算公式中引入了投入產(chǎn)出系數(shù)32。 以上四種平均分解法中,20世紀(jì)80-90年代Boyd提出的方法應(yīng)用較多,當(dāng)Ang提出LMDI方法以 后,LMDI方法成為應(yīng)用最為廣泛的方法,Greening et al.以及Greening分 別分析了10個(gè)OECD國(guó)家的制造業(yè)、運(yùn)輸業(yè)、居住和私人交通等部門的CO2排放強(qiáng)度分解33,34;清華大學(xué)王燦利用LMDI方法分析了我國(guó)1957-2000年間 的CO2排放的變化因素,認(rèn)為從1957年到2000年碳排放理論上減

21、少了約24.66億噸,其中的 95%歸功于CO2排放強(qiáng)度的降低35。以魏一明為首的研究小組采用LMDI 方法對(duì)1998-2005年我國(guó)工業(yè)最終消費(fèi)能源導(dǎo)致的CO2排放量變化因子分析,同樣認(rèn)為 對(duì)CO 2排放減少貢獻(xiàn)最大的能源強(qiáng)度,而排放系數(shù)以及能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變貢獻(xiàn)很小36。徐國(guó)泉等認(rèn)為能源效率對(duì)抑制我國(guó)CO2排放的作用正在減弱37 。 (3)自適應(yīng)權(quán)重分解法(AdaptiveWeighting DivisiaAWD)。AWD分解方法是由新加坡學(xué)者Liu和Ang等在1992年首先提出來(lái)的38。它是一個(gè)先 求微分再求積分的過(guò)程,并假設(shè)各參數(shù)為單調(diào)函數(shù)并最終求解各單項(xiàng)積分作為CO2排放各 因子

22、變化率的權(quán)重。由于它利用了一個(gè)時(shí)間段間的函數(shù)微分,而非簡(jiǎn)單的求平均值,因此這 一方法得出的結(jié)果相比于其他的方法余值最小,最接近于現(xiàn)實(shí)。但是由于這種方法計(jì)算過(guò)程 相當(dāng)復(fù)雜,在實(shí)際應(yīng)用中并不如LMDI方法廣泛。法國(guó)學(xué)者Lee Schipper采用AWD(A daptiveWeightingDivisia)方法對(duì)13個(gè)IEA國(guó)家的CO2排放趨勢(shì)進(jìn)行了因素分解,認(rèn) 為對(duì)于大多數(shù)國(guó)家來(lái)講,能源強(qiáng)度和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)可以解釋大部分的CO2排放強(qiáng)度變化, 而產(chǎn)出結(jié)構(gòu)和排放系數(shù)的貢獻(xiàn)作用不大39。魏一明研究組采用AWD方法對(duì) 我國(guó)1980-2003年間的能源消費(fèi)引起的CO2排放強(qiáng)度和原材料部門的最終消費(fèi)能源引起的

23、CO 2排放強(qiáng)度進(jìn)行了實(shí)證分析,結(jié)果認(rèn)為我國(guó)CO2排放強(qiáng)度下降的原因很大一部分來(lái)自于實(shí) 際能源強(qiáng)度的下降(考慮到價(jià)格因素),同時(shí)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的改變也可以對(duì)CO2排放強(qiáng)度 產(chǎn)生很大的影響40。 總之,目前對(duì)CO2排放分解的研究日趨成熟,研究方法日趨合理,各種方法往往交 叉運(yùn)用 ,對(duì)于CO2減排政策的制定起到了重要作用。我國(guó)許多學(xué)者借鑒國(guó)際上的方法對(duì)我國(guó)進(jìn)行 了大量的實(shí)證研究,但是缺少方法的創(chuàng)新,同時(shí)對(duì)進(jìn)出口、最終消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素缺乏 深入的分析。 1.4 CO2減排的預(yù)測(cè)模型:從topdown, bottomup 到綜合 模型 近10年來(lái),國(guó)際上興起了溫室氣體減排技術(shù)與減排潛力的研究熱潮41

24、, 主要涉及 減排成本、減排措施以及技術(shù)進(jìn)步影響下,能源消費(fèi)及碳排放的未來(lái)情景。與CO2排放量 的計(jì)算一樣,IPCC第三次評(píng)估報(bào)告42將國(guó)際上CO2減排預(yù)測(cè)模型總結(jié)為自上而 下(topdown)和自下而上(bottomup)型兩種。 自上而下型方法或者說(shuō)經(jīng)濟(jì)總量方法,將國(guó)民經(jīng)濟(jì)看作一個(gè)系統(tǒng),研究能源部門與其他國(guó)民 經(jīng)濟(jì)部門之間的相互關(guān)系。能夠較好的描述宏觀經(jīng)濟(jì)的相互作用,但對(duì)能源利用細(xì)節(jié)、技術(shù) 發(fā)展等方面描述得比較抽象。自上而下型方法可以再分為兩類:宏觀經(jīng)濟(jì)模型(Macroeco nomic models)和CGE模型(Computable General Equilibrium Models

25、)。宏觀經(jīng)濟(jì)模型描 述了在各部門中的投資和消費(fèi)模式,并且重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了與溫室氣體減排政策有關(guān)的短期動(dòng)態(tài)性 。利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)通過(guò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)估計(jì)模型參數(shù),均衡機(jī)制的實(shí)現(xiàn)是通過(guò) 數(shù)量的調(diào)整, 而不是價(jià)格。這類模型比較適合于中短期溫室氣體減排政策對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響41。CG E模型基于微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)原理構(gòu)建經(jīng)濟(jì)代理人行為,引入工資、價(jià)格、進(jìn)出口率等參數(shù)利用供 需平衡等式對(duì)市場(chǎng)中的生產(chǎn)要素(勞動(dòng)力、資本、能源等)市場(chǎng)、產(chǎn)品市場(chǎng)、國(guó)際貿(mào)易等進(jìn) 行模擬。但模型中參數(shù)的確定缺乏多樣本統(tǒng)計(jì)和校準(zhǔn),往往是利用少量數(shù)據(jù)估計(jì)出來(lái),因此 難以確保部分參數(shù)值的有效性。 自下而上型方法或者說(shuō)具體技術(shù)方法,則是利用大量可應(yīng)用的新技術(shù)的

26、成本和效率數(shù)據(jù),細(xì) 致考察各種技術(shù)工藝流程的能源消耗,在此基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)特定目標(biāo)下(比如成本最小)能源部 門的策略。但這種模型沒(méi)有考慮到非能源消費(fèi)行為以及能源部門與其他經(jīng)濟(jì)部門之間的聯(lián)系 ,無(wú)法設(shè)定市場(chǎng)極限和非技術(shù)障礙的限制,因此往往只能說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步在CO2減排中的潛 力。自下而上型方法也可以再分為兩類:動(dòng)態(tài)能源系統(tǒng)優(yōu)化模型(Dynamic Energy System Optimization Models, DESOM)和綜合能源系統(tǒng)仿真模型(Integrated EnergySystem Si mulation Models, IESSM)。動(dòng)態(tài)能源系統(tǒng)優(yōu)化模型一般是在能源系統(tǒng)(包括所有終端使

27、用 部門)成本最小化的目標(biāo)下求解長(zhǎng)期能源市場(chǎng)的部分均衡,有的模型還將技術(shù)通過(guò)學(xué)習(xí)內(nèi)生 化。著名的MARKAL模型MARKAL,即市場(chǎng)分配宏觀經(jīng)濟(jì)模型,由國(guó)際能源署(IEA)的 能源技術(shù)系統(tǒng)分析項(xiàng)目組-ETSAP(The Energy Technology Systems Analysis Programme) 經(jīng)過(guò)20多年十幾個(gè)國(guó)家的模型分析專家研究出來(lái)的成果,主要用于預(yù)測(cè)分析一個(gè)國(guó)家或地區(qū) 未來(lái)40-50年能源系統(tǒng)的發(fā)展情景43。它的核心內(nèi)容是在不同的未來(lái)情景和可能 的技術(shù)條件下,為了達(dá)到能源利用成本最小目標(biāo)不同能源的需求量,從而為能源供給提供決 策依據(jù)。而且不同的技術(shù)條件和成本都使用量化指

28、標(biāo)表示的。以及在發(fā)展中國(guó)家應(yīng) 用比較廣泛的LEAP模型LEAP(the Long range Energy Alternatives Planning Sy stem)模型,即長(zhǎng)期能源替代規(guī)劃模型,由瑞典斯德哥爾摩環(huán)境研究所發(fā)展的用于計(jì)算能源 消費(fèi)需求和引起的污染排放的能源-環(huán)境模型。在過(guò)去20年里有60多個(gè)國(guó)家應(yīng)用LEAP 模型 進(jìn)行了地區(qū)、國(guó)家和區(qū)域的能源戰(zhàn)略研究和溫室氣體減排評(píng)價(jià)44。就是 屬于這種模型。綜合能源系統(tǒng)仿真模型需要非常詳細(xì)的能源需求與供應(yīng)技術(shù),包括終端使用 、能源轉(zhuǎn)化以及生產(chǎn)工藝。需求和技術(shù)發(fā)展往往通過(guò)外生設(shè)定情景,這些設(shè)定一般要用到技 術(shù)最佳模型和經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型。荷蘭學(xué)者M(jìn)

29、.A. Uyterlinde對(duì)目前比較常用的部分模型進(jìn)行了 總結(jié)(見(jiàn)表1)45。 隨著模型的不斷發(fā)展,自上而下型和自上而下型模型已經(jīng)越來(lái)越相似,因?yàn)楹芏嘧陨隙滦?模型考慮考了技術(shù)進(jìn)步因素,而自下而上模型也考慮到了宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)和市場(chǎng)反饋機(jī)制,允 許需求隨價(jià)格而變動(dòng)。因此,現(xiàn)在的模型越來(lái)越成為一種綜合性的模型。例如ETSAP(The E nergy Technology Systems Analysis Programme)的MARKALMACRO、SAGE模型46;Kejun Jiang的IPAC-E模型47,48;荷蘭能源研究中心(E nergy research Centre of the

30、 Netherlands)構(gòu)建的VLEEM ( very long term energye nvironment model)49。 以上模型均是將宏觀經(jīng)濟(jì)模型與部門技術(shù)模型結(jié)合,來(lái) 達(dá) 到長(zhǎng)期預(yù)測(cè)能源和CO2排放的目的。我國(guó)學(xué)者通過(guò)借鑒國(guó)際上最新研究成果,在能源與CO2排放預(yù)測(cè)模型方面做了大量的工作 。姚愉芳等早在1989年就引入了MARKAL模型的研究方法50。隨后許多學(xué)者利用MA RKAL模型51、MARKALMACRO模型52、CGE模型5 3、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型54等對(duì)我國(guó)的能源使用和 CO2排放進(jìn)行了實(shí)證研究。我國(guó)發(fā)改委能源 局利用LAEP模型對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)和CO2排放情景進(jìn)行了預(yù)測(cè)

31、55。值得一提的是 ,我國(guó)學(xué)者姜克雋等構(gòu)建了中國(guó)溫室氣體排放情景分析模型(IPACE),主要用于我國(guó)及 亞太地區(qū)溫室氣體排放情景模擬的主要工具56,在國(guó)際上具有較高的影響力。它 是一種由自上而下的宏觀經(jīng)濟(jì)模型和自下而上的部門技術(shù)模型結(jié)合而成的綜合型模型。 總之,國(guó)際上關(guān)于CO2排放預(yù)測(cè)模型的研究越來(lái)越有綜合化、長(zhǎng)期化的傾向,試圖將影響 排放的各種因素都包含進(jìn)來(lái)以達(dá)到更精確預(yù)測(cè)的目的,并且試圖預(yù)測(cè)50年甚至更長(zhǎng)的時(shí)間尺 度。而我國(guó)在模型預(yù)測(cè)方面也做了大量的工作,在國(guó)際上具有一定的影響力。 2 對(duì)我國(guó)CO2減排研究的啟示 我國(guó)每年的溫室排放量占全部發(fā)展中國(guó)家排放量的近一半,接近全世界總排放量的15

32、%57。根據(jù)中華人民共和國(guó)氣候變化初始國(guó)家信息通報(bào),1994 年中國(guó)溫室氣體排 放總量為40.6億t二氧化碳當(dāng)量7,據(jù)我國(guó)有關(guān)專家初步估算,2004 年中 國(guó)溫 室氣體排放總量約為61億t二氧化碳當(dāng)量,其中CO2排放量在溫室氣體排放總量中所 占的 比重由1994年的76%上升到2004 年的83%58。雖然我國(guó)屬于非附件1國(guó)家,暫時(shí)不 具有減排責(zé)任。但是我國(guó)的CO2排放占世界比重很大,減排壓力很大。加強(qiáng)對(duì)CO2減排的 研究迫在眉睫。從全球CO2減排研究的趨勢(shì)來(lái)看,我國(guó)仍需加強(qiáng)以下幾個(gè)方面的研究: 2.1 加快我國(guó)CO2排放基本數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè) 雖然IPCC排放因子數(shù)據(jù)庫(kù)(EFDB)已經(jīng)包含了大部分

33、分品種能源燃燒的排放因子和生產(chǎn)過(guò)程 排放因子,但均是基于全球平均水平或某個(gè)國(guó)家的默認(rèn)值。由于我國(guó)煤炭、石油等一次能源 的質(zhì)量差異和能源利用效率的偏低以及生產(chǎn)流程技術(shù)水平的差異等原因,IPCC的排放因子對(duì) 我國(guó)不一定適用,且有可能放大我國(guó)的CO2排放量。因此,結(jié)合我國(guó)國(guó)家信息通報(bào)能力建 設(shè),繼續(xù)加大對(duì)我國(guó)分品種能源燃燒CO2排放因子及生產(chǎn)過(guò)程排放因子的實(shí)驗(yàn)研究,更加 真實(shí)反映我國(guó)能源活動(dòng)和生產(chǎn)活動(dòng)的排放水平,不僅有利于我國(guó)CO2減排目標(biāo)的制定,而 且有利于我國(guó)減排政策的制定。如果能夠建立我國(guó)開(kāi)放式的排放基本數(shù)據(jù)庫(kù),以方便研究人 員的查詢和完善,對(duì)于我國(guó)CO2排放的研究更具深遠(yuǎn)的意義。 2.2 重

34、視從消費(fèi)視角研究CO2排放責(zé)任 我國(guó)溫室氣體的人均排放一直低于世界平均水平。根據(jù)國(guó)際能源機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計(jì),2004 年我國(guó) 化石燃料燃燒人均CO2排放量為3.65 t,相當(dāng)于世界平均水平的87%、OECD國(guó)家的33%57。由于我國(guó)沒(méi)有征收碳稅,出口型導(dǎo)向的發(fā)展戰(zhàn)略使我國(guó)為發(fā)達(dá)國(guó)家承擔(dān)了大量CO 2排放。因此,如果從消費(fèi)的角度來(lái)計(jì)算,我國(guó)的CO2排放責(zé)任將遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于因生產(chǎn)而排放 的責(zé)任。隨著國(guó)際上關(guān)于從消費(fèi)角度區(qū)分排放責(zé)任方法的不斷成熟,研究我國(guó)消費(fèi)導(dǎo)致的CO 2排放責(zé)任問(wèn)題對(duì)我國(guó)的CO2減排談判和政策的制定具有很大的意義。 2.3 加強(qiáng)國(guó)際貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)CO2排放的貢獻(xiàn)研究 加入世界貿(mào)易組織后

35、,我國(guó)國(guó)際貿(mào)易發(fā)展迅速。進(jìn)出口總額從2001年的5 097億美元猛增至2 007年的21 737億美元,增長(zhǎng)了3.26倍,貿(mào)易順差增長(zhǎng)了10倍多。國(guó)際貿(mào)易的迅猛發(fā)展標(biāo)志 著 我國(guó)參與國(guó)際分工、尋求國(guó)際合作程度的加深,但是由于我國(guó)外向型經(jīng)濟(jì)和低成本戰(zhàn)略的實(shí) 施,經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的生態(tài)環(huán)境污染問(wèn)題也日益嚴(yán)重,特別是溫室氣體排放的激增。根據(jù)中國(guó) 社會(huì)科學(xué)院城市發(fā)展與環(huán)境中心研究員潘家華的研究結(jié)果:2002年我國(guó)凈出口內(nèi)涵能源2.4 億噸標(biāo)煤,占當(dāng)年一次能源消費(fèi)的比例16%。2006年內(nèi)涵能源凈出口增長(zhǎng)到6.3億噸標(biāo)煤, 占25.7%58。姚愉芳等也得出了出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)偏重,需調(diào)整的結(jié)論 59。因此,出口產(chǎn)

36、品導(dǎo)致的我國(guó)CO2排放量虛高以及由此帶來(lái)的國(guó)際輿論壓力使調(diào) 整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)成為我國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必由之路。深入分析我國(guó)CO2排放的驅(qū)動(dòng) 因素,揭示進(jìn)出口貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)、技術(shù)水平以及最終消費(fèi)等因素在CO2排放增量中的貢 獻(xiàn)程度,是制定我國(guó)減排政策的必要前提,是我國(guó)CO2排放研究的重要內(nèi)容之一。 2.4 提高我國(guó)自主建模進(jìn)行綜合預(yù)測(cè)分析的能力 目前在國(guó)際上被認(rèn)同和接受的我國(guó)自主研發(fā)的CO2排放模型只有IPAC模型。但由于我國(guó)溫 室氣體排放總量較大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜,再加上我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的特殊性,僅僅依靠一兩個(gè)模型 進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)是不夠的。且建模方法和工具仍以國(guó)外流行的方法和工具為主,我國(guó)在國(guó)際溫 室

37、氣體減排預(yù)測(cè)模型領(lǐng)域的話語(yǔ)權(quán)與我國(guó)溫室氣體排放量占世界的地位相差甚遠(yuǎn),這明顯不 利于我國(guó)的溫室氣體減排談判。且我國(guó)有關(guān)GHG減排的技術(shù)環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)的不完善依舊是我國(guó) 學(xué)者研究環(huán)境-經(jīng)濟(jì)模型尤其是自下而上綜合模型的主要障礙。因此,提高我國(guó)自主建模的 科研水平以及完善相關(guān)科研環(huán)境是非常必要的。 3 結(jié)束語(yǔ) 總之,本文通過(guò)對(duì)國(guó)際上CO2排放研究主要趨勢(shì)的總結(jié),認(rèn)為GHG排放量核算體系的不斷完 善、排放責(zé)任區(qū)分的合理公平化、排放結(jié)構(gòu)分析的復(fù)雜化以及排放模擬預(yù)測(cè)模型的綜合化是 其主要特點(diǎn)。由此對(duì)我國(guó)CO2排放研究提出了幾點(diǎn)啟發(fā),即加快排放因子數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè),重 視責(zé)任排放和結(jié)構(gòu)分析研究,提高自主建模的水平和完

38、善我國(guó)技術(shù)環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)。以期我國(guó)在 國(guó)際氣候變化領(lǐng)域肩負(fù)起應(yīng)有的責(zé)任,發(fā)揮積極的作用。 (編輯:劉文政) 參考文獻(xiàn)(References) 1秦大河. 氣候變化科學(xué)的最新進(jìn)展J. 科技導(dǎo)報(bào), 2008,(07):1. Q in Dahe. Latest Progress on Climate Change Research J. Review science and te chnology. 2008,(07):1. 2Kurt M Cuffey and Franoise Vimeux. Covariation of carbon dioxide and te mp erature from t

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