江蘇省能耗結構優化及其節能與減排效應分析*

王迪聶銳李強

(中國礦業大學管理學院，江蘇 徐州 221116)

江蘇省能源匱乏而經濟較為發達。能源消費面臨著結構單一、環境成本較高的問題。特別是煤炭直接燃燒產生的各種廢棄物，造成嚴重的環境污染。以煤為主的能源消費格局不僅危及能源安全，而且造成大量的溫室氣體排放，難以響應中國2020年節能減排的目標，能耗結構優化迫在眉睫。

節能減排受眾多因素的影響，Ang［1］認為節能減排實質上是一個能源質量以及清潔能源在能源結構中的比重問題。當前對能源結構的研究，多是從能源替代、經濟結構或工業結構等方面展開的［2－4］。一般認為，中國快速的經濟增長是以能源的大量消耗為代價的，以煤為主的能源結構是造成生態環境惡化的根源，發展可再生能源是實現能源結構優化的主要途徑。一次能源消費結構的優化可以有效減少碳排放，特別是高碳類能源比重的下降可以顯著降低碳排放強度［5－8］。

一次能源結構主要受資源稟賦、技術與成本等因素的制約，丁代平［9］認為煤炭比重下降最主要的貢獻在工業的合理發展，優化能源結構主要取決于工業發展模式。從技術的可行性看，除了發展清潔能源，CCS技術是目前比較可行的解決辦法［10］。Markus Blesl等［11］針對歐盟 2020 年發展目標，認為發展可再生能源與CCS技術，提高能源利用效率是應對氣候變化與能源安全的重要措施。此外，能耗結構優化具有正負兩方面效應:一方面能耗結構的優化升級，可以保障能源安全，實現節能減排的目標，對于響應2020年中國碳排放強度降低40%－45%的目標具有重要意義［12］;另一方面，由于現階段資源稟賦、技術條件的制約，能源結構調整會導致能源成本上升，會對宏觀經濟產生一定的負面影響［13］。

能源消費結構調整對于節能減排與經濟增長的影響如何，能否在保障經濟穩定增長的同時實現節能減排目標，是當前亟待解決的問題。本文運用多目標規劃方法，綜合考慮經濟、能源、環境系統的協調發展，構建能源消費結構優化模型并對其減排效應進行測算，以求能為江蘇省能源資源的合理配置與經濟的穩定發展提供有益的政策建議。

1 能耗結構優化模型設計

根據以往研究，節能減排主要受經濟增長、技術進步、能耗結構與產業結構的影響，其中產業結構變動對節能減排的影響最小［14］。因此，本文對江蘇省能耗結構的優化忽略產業結構因素，相應的決策變量為分品種的能耗量:煤炭(x1)、石油(x2)、天然氣(x3)、電煤(x4)和低碳能源(x5，指剔除以上四種能源品種以外的其它能源，包括水能、風能、核能、太陽能、生物質能以及省外電網輸送的電力資源等)。

1.1 基本假設

(1)以能源、經濟、環境的協調發展為目標，以能源技術進步與能源結構優化為實現手段;

(2)根據IPAT模型的能耗預測［12］，取其一定范圍波動值作為優化區間，進行能耗結構優化;

(3)能源結構調整的根本動力是社會總體福利最大化，即經濟增長與節能減排的要求;

(4)各產業之間不存在技術差距，能源效率的變化體現在能源結構的調整中。忽略技術、管理等因素對能源效率的影響;

(5)經濟增長取決于能源消費總量及其結構，環境污染主要考慮SO2和CO2的減排;

(6)以2007年價格為基準價進行預測。

1.2 目標設定

(1)經濟增長目標

考慮到能源消費結構調整的要求，以及江蘇省經濟增長的預期目標，設定其目標函數為:

式中，ai為分品種單位能源對GDP的貢獻率，i表示能源品種數量，xi表示第i類能源的消費量。

(2)能源消費目標

能源消費總量最少是追求能源效益最優的重要方面。其目標函數為:

式中，φi是指第i種能源的折標準煤系數。

(3)污染減排目標即

污染控制目標可表述為規劃期內CO2與SO2排放期望加權和的累計值最小，即

式中，μi與τi分別為第i種能源的CO2與SO2排放系數，轉化為相同的計算單位。λ1與λ2為兩種污染物排放的權重，本文令λ1=λ2=0.5。

1.3 約束條件

(1)經濟增長的約束。GDP應在模型預設范圍內，以ai表示各類能源對GDP的彈性，即

(2)能源消費總量約束。考慮能源消費總量對經濟發展的約束作用，能源消費大于規劃值。

式中，Ue為生活能耗量，Ce為能源供給上限或期望的能源消費總量(折算成噸標準煤)。

(3)能源結構約束。根據江蘇能源稟賦結構，以及江蘇未來20年低碳發展情景的設定［12］，未來能源結構的主導性約束如下:

表1 江蘇省能源消費結構波動范圍Tab.1 Constraint of the energy consumption structure

(4)污染排放約束。根據“十一·五”的污染物減排目標，令 CO2、SO2的限排量為A1、A2，有:

(5)技術進步約束。主要通過能源結構的調整以及能源潔凈利用技術予以實現，約束如下:

式中，xi/X表示第i種能耗結構比重，ef為能源結構優化所得的污染物綜合排放系數。

(6)非負性約束。由于決策變量為各類能源消費量，決定了該決策變量的非負性，即xi0。

根據以上目標函數的設定與相應的約束條件，可以對江蘇省能源結構優化問題進行求解。本文利用遺傳算法與直接搜索工具箱(Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox，GADS)，對多目標優化方案下江蘇能源消費結構進行優化模擬。

2 參數設計與數據處理

(1)能源消費的經濟增長貢獻率。根據1995－2007年江蘇省能源消費與經濟增長的數據，運用回歸分析最終得到煤炭、石油、天然氣、火電及低碳能源的產出彈性系數ai分別為0.9251、0.8961、1.1976、0.97、1.0118。

(2)能源消費總量的預測。本文以江蘇省能耗總量的情景預測結果作為期望的能源需求量，預測值見文獻［12］。

(3)CO2、SO2排放系數的確定。煤炭、石油、天然氣的CO2排放系數源于國家發改委能源研究所的報告《中國可持續發展能源暨碳排放情景分析》，電煤的CO2排放系數采用廈門節能中心的測算數據，SO2排放系數采用文獻［15］。

表2 各類能源的CO2、SO2排放系數(t/tce)Tab.2 CO2and SO2emission coefficient of energy varieties

(4)CO2排放總量上限A1、A2的確定。以文獻［12］中低碳情景下江蘇省CO2排放預測量為上限約束。對于SO2的減排目標，江蘇省“十一·五”規劃制定的減控目標進行設計，見表3。

表3 SO2排放上限的測算結果(104tons)Tab.3 Measuring results of SO2emission caps

(5)綜合碳排放系數c的確定。綜合碳排放系數以相應能源品種的結構份額與其碳排放系數的乘積之和來確定，見文獻［12］。

3 實證分析與結果討論

3.1 優化方案設計

如何在保障經濟增長的同時實現“節能減排”目標，是江蘇能源消費結果優化所面臨的重要任務。為考察不同目標對能源結構優化結果的影響，本文設計了4種優化方案。其中多目標優化方案基于以下考慮:中國是世界上最大的發展中國家，沒有承擔減排的義務，發展是其第一要義，根據這一考慮，本文認為江蘇省能源結構優化應以經濟增長為核心，兼顧節能與減排，對多目標方案下的目標函數賦予不同的權重，見表4。

表4 優化方案設計Tab.4 Design of energy consumption structure optimization

3.2 模型擬合與運算

以2007年為考察基期，分別考慮了最優經濟增長方案、最優能耗方案與最優減排方案及其三者綜合考慮的多目標方案，對2007年江蘇省能耗結構進行了優化，見表5。

多目標方案兼顧了經濟增長、能源消費與環境保護的共同目標，是最為可行的選擇方案。運用同樣方法可對2007－2030年能源消費結構進行優化分析(見表6)。

3.3 結果分析與討論

(1)江蘇省能源結構優化的方案比較。從優化結果來看，如果僅考慮經濟增長的因素，而忽略能源消耗、環境污染等問題，2007年江蘇GDP總量可達2.881×1012元，能耗總量達 2.885×108tce，高出實際值 8.242×107tce。從結構變動情況看，主要是煤炭消費量的減少和其它能源的增大。就現有的能源利用技術以及能源稟賦來看，這一優化方案難以實現，它是以未來能源資源的提前消耗為代價來實現短期經濟目標的。

相比之下，最優能耗方案重點考慮能源資源的節約利用。能耗總量相對于實際能耗減少了2.060×107tce，碳排放總量達到 1.229×108t，較之于實際情景減少了1.365×107t，較好的考慮了能源資源與生態環境因素。但從其能耗的經濟貢獻來看，最優能耗方案下經濟增長為1.743 ×1012元，較之于實際情景減少了 7.857(1011元，經濟增長幅度明顯降低。

表5 2007年江蘇省能源結構優化方案比較Tab.5 Comparison of energy structure optimization programs

表6 江蘇能源消費結構多目標優化結果Tab.6 Multi-objective optimization of energy consumption structure

最優減排方案下的能耗總量達到2.266×108tce，比實際情景高出2.061×107tce，但碳排放總量減少了1.365×107t。從結構上看，高碳能源份額減少，而低碳能源比重提高，能耗總量雖在增加，CO2排放量卻明顯降低。最優減排方案下的能源結構優化是通過降低高碳能源比重、提高低碳能源份額來實現的。

多目標方案下，能耗總量增加了1.462×107tce，相對于實際情景來說，低碳能源比重為8.1%，煤炭消費量有所減少，天然氣增加幅度最大，消費量為2.207×107tce，凈增長272.16%。從能源結構優化的減排目標來看，優化結果與實際情景相接近，約為1.365×108t，而經濟總量有所減少，較之于實際情景GDP減少了4.075×1011元。總體來看，多目標方案兼顧了經濟增長、能源消耗與溫室氣體排放的目標，促進了經濟、能源與環境之間的協調發展，較之于實際情景而言，江蘇省能耗結構還有進一步的優化空間，其中天然氣是能源結構調控的重點。

(2)江蘇省能源結構優化的演變趨勢。整體上看，江蘇省能源結構逐漸由以煤為主向多元結構并重的發展趨勢，高碳能源結構趨減，低碳能源比重增加，能耗總量呈遞增的發展趨勢，2010－2020年能耗總量由2.102×108tce增至3.415×108tce，凈增長1.313 ×108tce，而2020 －2030年9.393 ×106tce。

從能源消費結構上看，原煤消費呈倒“U”型的發展趨勢，2010年為1.00 ×108tce，在 2020 年達到高峰 1.238 ×108tce，2030年減少到9.011×107tce，相應比重逐年減小，由2010年的48%降低到2030年的25.68%。石油需求量逐年緩慢增長，由2010年3.784×107tce增至2030年的6.969×107tce。而天然氣與低碳能源在總量上與結構上均呈上升趨勢。其中低碳能源由2010年的2.102×107tce增長到2030年的9.018×107tce，其結構份額相應的由10%上升到25.7%。

石油消費主要來自于省外調劑和國際進口。石油資源的供應在未來更為困難、復雜。從能耗結構的優化結果看，石油消費結構在20%左右波動。天然氣作為高效清潔的能源，在未來江蘇能耗結構優化過程中起到越來越重要的作用。天然氣資源總量相對較小，占能耗總量的2.88%，2010年優化結果為5%左右，其后消費結構逐漸提高，2030年為13.76%。與發達國家能源結構的演變規律不同的是，天然氣的消費比重雖會不斷提高，但受到我國能源稟賦的影響，油氣為主的能源格局可能會在長時期內受此制約。因此，江蘇應配合“西氣東輸”，大力發展與天然氣相關行業。

提高低碳能源的消費結構，特別是新能源在促進能源與社會經濟、環境可持續發展中將發揮重大作用。從優化結果來看，江蘇省低碳能源的結構比重不斷提高，從2010年的10%左右上升到2030年的25.7%。2020年低碳能源占比17.4%，超過中國2020年新能源發展規劃的目標值2.4個百分點。

(3)能耗結構優化的節能減排效應分析。江蘇省能耗結構由以煤為主向多樣化結構過渡，低碳能源比重顯著提高。但煤炭資源在消費總量中仍占主導地位，這一結果主要是受能源稟賦所支配。根據以往的研究可知，煤炭對CO2排放貢獻率大，它每生產一單位能量所釋放出的CO2比石油多29%，比天然氣多80%，煤炭是導致碳排放增長的主要來源。2020年江蘇減排目標的實現，要求煤炭消費量不斷下降，其結構份額約減少了22.32%，其中電力煤耗在總量上有所增加，但在結構上趨于減小，由2010年的19%降低到2020年的17.09%，2030年為15.6%。

根據能源結構優化的結果，能源消費與碳排放量較之于基準情景［12］明顯減少(見表7)。以2020年為例，綜合能耗與碳排放相對于基準情景分別減少2.244×108tce和1.275×108t，節能減排量相當于基準情景的 39.66%、40.62%，而且這一比例還有逐年增長的趨勢。與此同時，能源結構優化的負面效應也十分顯著，由于能源成本的提高，經濟增長明顯滯后于基準情景，僅以2020年低碳情景而言就減少了2.096×1012元，落差38.88%。由此可知，能源消費結構優化對于經濟、能源與環境的協調發展具有正、負雙向作用。節能減排目標的實現，一定程度上是以降低經濟增長率為代價的。

表7 江蘇省能耗結構優化的節能減排效應測算Tab.7 Calculation of energy saving effect for the energy structural optimization

4 研究結論與政策啟示

本文綜合考慮江蘇省經濟增長、能源節約與減排目標，在能耗結構多目標優化的基礎上對各種方案進行橫向的情景比較和分階段的演變趨勢分析。研究結果表明:

(1)能耗結構優化的多目標方案兼顧了經濟增長、能源消耗與溫室氣體減排，較之于最優經濟增長方案、最優能耗方案與最優減排方案，能夠很好的協調經濟、能源與環境的關系，是一種可持續的、可行且最優的方案。未來江蘇能源結構由以煤為主向多樣化結構過渡，這一結果一方面是由于江蘇省能源供應格局的制約，二是由于經濟、能源與環境協調發展的需要。

(2)江蘇能源結構的優化主要表現為高碳能源低度化，低碳能源高度化的過程，即以煤炭為代表的高碳能源消費結構不斷減小，而高效清潔能源(如天然氣、低碳能源等)的結構不斷提高。其中原煤的直接消耗在絕對量上呈倒“U”型的發展趨勢，2020年達到高峰1.238×108tce，煤炭消費的比重逐漸減小，由2010年的48%降低到2030年的25.68%。石油消費量在總體趨勢上逐漸增長，但增長幅度不大，天然氣與低碳能源在總量和結構上均呈上升趨勢。

(3)2030年低碳能源比重將達到25.7%，在江蘇能源結構中將起到愈來愈重要的作用，能源結構開始由以煤為主向多樣化過渡。其中低碳能源由2010年的2.102×107tce增長到2030年的9.018×107tce，其結構份額相應的由10%上升到25.7%。以“低”代“高”的能源優化策略是轉移環境壓力的主要途徑，但其先決條件是能源利用技術的突破和新能源開發利用的規模化推廣應用。

(4)能源消費結構優化具有正負雙向效應，一方面能源消費結構優化有利于實現節能減排目標，預計2020年將節能2.244 ×108tce，CO2減排 1.275 ×108t，另一方面由于能源成本等因素，會對經濟增長造成一定程度的負面影響，結果表明能耗結構優化的經濟增長目標較之于低碳情景將減少20961.1×108元。可以說，節能減排目標的實現一定程度上是以減緩經濟增長率為代價的。

江蘇應基于能源稟賦及其結構的現狀，積極扶持新能源產業，開發清潔能源，實現煤炭清潔、高效利用。發展煤炭清潔、高效、安全利用技術，加強對能源裝備引進技術的消化、吸收和再創新，攻克先進煤電、核電等重大裝備制造核心技術，加強電網建設，優化電網結構，擴大西電東送規模。積極扶持和發展新能源和可再生能源產業，鼓勵石油替代資源和清潔能源的開發利用，推進潔凈煤技術產業化，加快發展風能、太陽能、生物質能等。此外，還應通過推進技術研發，開發節能技術，提高能源利用效率，減少CO2排放，另一方面還應通過產業結構的調整，合理配置能源資源，使得能源消費結構與產業結構耦合發展，減少能源資源的消耗，以緩解環境壓力，發展低碳經濟，促進江蘇經濟的持續穩定發展。

References)

［1］Ang B W.Is the Energy Intensity a Less Useful Indicator Than the Carbon Factor in the Study of Climate Change?［J］.Energy Policy，1999，27(15):943－946.

［2］Edenhofer C，Jaeger C.Power Shifts:The Dynamics of Energy Efficiency［J］.Energy Economics，1998，20(5 －6):513 －537.

［3］Farla J，Cuelenaere R，Blok K.Energy Efficiency and Structural Change in the Netherlands，1980－1990［J］.Energy Econ，1998，20(1):1－28.

［4］Jenne C A，Cattell R K.Structural Change and Energy Efficiency in Industry［J］.Energy Econ，1983，5(2):114 －123.

［5］J Fan，Sun W，Ren D M.Renewables Portfolio Standard and Regional Energy Structure Optimization in China［J］.Energy Policy，2005，33(3):279－287.

［6］Taiwen Feng，Linyan Sun，Ying Zhang.The Relationship Between Energy Consumption Structure，Economic Structure and Energy Intensity in China［J］.Energy Policy，2009，37(12):5475 －5483.

［7］郭菊娥，柴建，席酉民.一次能源消費結構變化對我國單位GDP能耗影響效應研究［J］.中國人口·資源與環境，2008，18(4):38－ 43.［ Guo Jue Chai Jian Xi Youmin.Effect of the Primary Energy Consumption Structure Change to the Energy Use Per Unit of GDP［J］.China Population，Resources and Environment，2008，18(4):38 －43.］

［8］帥通，袁雯.上海市產業結構和能源結構的變動對碳排放的影響及應對策略［J］.長江流域資源與環境，2009，18(10):885－889.［Shuai Tong，Yuan Wen.Effect of the Changes of the Industry Structure and the Energy Structure in Shanghai on Carbon Emission and the Strategies for Response［J］.Resources and Environment in the Yangtze Basin，2009，18(10):885 －889.］

［9］丁代平，朱曦，蔚力兵.我國能源消費結構與產業發展影響分析［J］.中國環境管理，2006，(3):1－3.［Ding Daiping，Zhu Xi;Wei Libing.The Analysis of Influences Between Energy Consumption Structure and Industries Developmentin China［J］. China Environmental Management，2006，(3):1 －3.］

［10］IEA.Near-Term Opportunities for Carbon Dioxide Capture and Storage，Pairs:OECD，2007;IEA，CO2Capture and Storage:A Key Carbon Abatement Option 2008，Pairs:OECD，2008.

［11］Blesl M，Kober T，Bruchof D，et al，Effects of Climate and Energy Policy Related Measures and Targets on the Future Structure of the European Energy System in 2020 and Beyond［J］.Energy Policy，In Press，Corrected Proof，Available online 22 July 2010.

［12］聶銳，張濤，王迪.基于IPAT模型的江蘇省能源消費與碳排放的情景研究［J］.自然資源學報，2010，25(9).［Nie Rui，ZhangTao， Wang Di. The Scenario Analysison Energy Consumption and Carbon Emissions Based on Environmental Loads Model［J］.Journal of Natural Resources，2010，25(9).］

［13］林伯強，姚昕，劉希穎.節能和碳排放約束下的中國能源消費結構戰略調整［J］.中國社會科學，2010，(1):58－71.［Lin Boqiang Yao Xin，Liu Xiying.The Strategic Adjustment of China s Energy Use Structure in the Context of Energy-Saving and Carbon Emission-Reducing Initiatives［J］.Social Sciences in China，2010，(1):58 －71.］

［14］王迪，聶銳.江蘇省節能減排影響因素及其效應比較［J］.資源科學，2010，32(7):1252－1258.［Wang Di，Nie Rui.Analysis and Comparison of Influencing Factors on Energy Saving and CO2Reductions for Jiangsu Province［J］.Resources Science，2010，32(7):1252 －1258.］

［15］張炎治，聶銳，李龍全.江蘇省能源梯度替代結構優化模型［J］.礦業研究與開發，2007，27(3):80－83.［Zhang Yanzhi，Nie Rui，Li Longquan.An Optimization Model of Gradual Energy Substitution Structure for Jiangsu［J］.Mining Research and Development，2007，27(3):80 －83.］