應對氣候變化的最優經濟增長研究

柳亞琴　趙國浩

摘要 如何在確保經濟平穩發展的前提下減少CO2排放量，從而達到社會經濟發展與生態環境保護雙贏的一種經濟發展形態，成為世界各國共同研究和探討的焦點。與此同時，在發達國家應對氣候變化行動如火如荼之際，作為世界上最大的發展中國家，我國提出到2020年CO2排放強度比2005年降低40%-45%。論文根據這一約束指標，創新性地把CO2減排控制率引入傳統的CobbDouglas生產函數，構建應對氣候變化的最優經濟增長模型，利用偏最小二乘回歸方法分別計算基準情景和低碳經濟發展情景下2020年的最優經濟增長率，得到以下結論：基準情景下最優經濟增長率為8.30%；在低碳經濟發展情景中，2020年CO2排放強度降低40%和45%減排控制下最優經濟增長率分別為7.67%和7.52%。在此基礎上，參考兩種不同的經濟發展情景假設，對2020年經濟產出、能源消費需求量和CO2排放量進行預測，最后提出推動能源、經濟與環境協調可持續發展的低碳政策建議。

關鍵詞應對氣候變化；最優經濟增長；CO2減排控制率；偏最小二乘回歸

中圖分類號F206文獻標識碼A文章編號1002-2104（2014）02-0009-09doi：103969/jissn1002-2104201402002

政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change， IPCC）的研究表明，當前以全球變暖為主要特征的氣候變化，從人類活動原因上看，主要是工業革命以來人類大量使用煤炭、石油和天然氣等化石能源，所排放的CO2等溫室氣體增強了大氣溫室效應，該氣候變化會給人類社會帶來不可估量的后果。因此，全球氣候變暖問題日益成為國際社會關注的焦點，隨著《聯合國氣候變化框架公約》、《京都議定書》和《哥本哈根協議》等的簽署和締結，發達國家紛紛開展減排行動，向低碳經濟轉型。

中國作為最大的發展中國家和負責任大國，目前處于城市化、工業化階段，主要特征是經濟增長速度快、能源需求增長快且剛性增長，能源供需缺口日益擴大，能源安全面臨嚴重威脅。與此同時，現階段我國的經濟發展過度依賴煤炭、石油和天然氣，非化石能源消費比重相當低，大量消耗化石能源會帶來高額的碳排放，導致氣候變化惡劣。為了應對全球氣候變化，2009年在哥本哈根會議上莊重承諾到2020年CO2排放強度比2005年降低40%-45%。從“十一五”時期的能源強度到當前CO2排放強度的目標約束變化，體現了中國能源政策將以提高能源利用效率為主，轉變為將氣候變化因素作為約束目標，引入能源發展戰略規劃。

從20世紀80年代開始，隨著可持續發展理念被國際社會廣泛接受，國內外學者開始把能源和環境納入經濟增長理論模型進行研究。關于能源與經濟增長關系的研究主要集中在能源消費與經濟增長相互關系的驗證方面。自Granger因果關系檢驗方法提出以來，Kraft等[1]首先使用該方法對美國1947-1974年期間的能源消費和GNP數據之間的關系進行分析，研究發現存在GNP到能源消費的單向因果關系，Akarca Long[2]、Yu Choi[3]、Cheng Lai[4]、吳巧生，成金華，王華[5]、Mehrara[6]、解堊[7]和寧澤奎[8]等也得出了一致的結論。隨后，Stern[9]、Glasure Lee[10]、張志柏[11]和國涓、張璐[12]等通過研究發現存在能源消費到GDP的單向因果關系，Hwang Gum[13]、 Ebohon[14]、Yang[15]、AsafuAdjaye[16]、韓智勇等[17]和楊宜勇、池振合[18]等經過分析得出能源消費和經濟產出之間存在雙向因果關系，而Yu Hwang[19]和Abosedra Baghestani[20]等研究得到能源消費和經濟產出之間不存在因果關系。由此可以看出，基于對能源問題的大量研究，學者們普遍認為能源要素對經濟增長的影響至關重要。

關于環境污染排放量與經濟增長關系的研究比較復雜，文獻中主要有兩種處理環境污染排放量的方法：一種方法是將環境污染排放量與資本、勞動等其他要素一起作為生產的投入要素，引入生產函數模型，代表文獻有Chichilnisky Graciela[21]、Ramanathan[22]、Lu et al.[23]等；另一種方法是通常將環境污染排放量作為非期望產出，國民生產總值GDP作為期望產出，資本、勞動力和能源消費作為投入指標，一起引入生產過程，其中Chung et al.[24]、涂正革[25]、吳琦、武春友[26]、何文強、汪明星[27]和沈能[28]等許多學者們對其進行了分析研究。

此外，很多學者在CO2減排方面也展開了詳細的研究。高鵬飛等[50]應用MARKAL-MACRO混合模型對我國2010-2050年的CO2減排邊際成本進行了測算。韓一杰等[51]在不同的減排目標和GDP增長率的假設下，計算了我國實現CO2減排目標所需要的增量成本。李陶等[52]根據CO2強度目標構建了省級減排成本估計模型，提出了基于非線性規劃的CO2減排配額分配方法。公維鳳[53]在節能減排約束條件下，構建了各省經濟增長優化模型，分析了各種情景下各省區經濟發展的優化問題。

以上學者主要是利用歷史數據在不平穩的經濟條件下對所關注區域的能源、經濟與環境等問題進行了研究。而在當前能源資源不足和面對日益緊迫的全球減排溫室氣體形勢下，以“低能耗、低污染、低排放”為基礎的低碳經濟發展模式應運而生。低碳經濟的實質是通過降低高碳能源消耗和減少CO2排放，建立合理的能源消費結構，從而達到社會經濟發展與生態環境保護雙贏的一種經濟發展形態。因此，如何在確保經濟平穩發展的前提下減少CO2排放量，已成為世界各國共同研究和探討的焦點。另外，在CO2排放強度目標作為應對氣候變化的約束指標被提出以后，該指標具有了重要的政策含義，本文根據該約束指標，創新性地將CO2減排控制率引入Cobb-Douglas生產函數，通過構建應對氣候變化下最優經濟增長模型，得到基準情景和低碳經濟發展情景下2020年的最優經濟增長率。在此基礎上，參考兩種不同的經濟發展情景，預測估計該年份的經濟產出、能源消費需求和CO2排放總量，最后提出推動能源、經濟與環境協調可持續發展的低碳政策建議。

柳亞琴等：應對氣候變化的最優經濟增長研究中國人口·資源與環境2014年第2期1應對氣候變化下經濟增長模型構建

新古典經濟增長理論認為物質資本K和勞動力L是經濟增長的基本投入要素，而技術進步A則是經濟增長的源泉和動力。隨著科學的進步和社會的發展，能源已經成為關乎國民經濟命脈和國家經濟安全的重要戰略資源。越來越多的學者也認為能源是生產過程中不可缺少的要素，因此本文基于Solow經濟增長模型，借鑒Moon Soon[29]和朱永彬等[30]的研究成果，認為能源要素與其他要素具有有限替代彈性，與資本和勞動力要素一起引入傳統的Cobb-Douglas生產函數，反映能源與經濟產出之間的關系，同時假設資本和能源具有不變規模報酬性質，并在生產函數中考慮技術進步因素，根據新古典經濟增長理論，假設技術進步是外生的，為Hicks中性技術進步，其變化率服從指數增長，將模型設定為：

Y（t）=A（t）K（t）αE（t）1-αL（t）β0<α，β<1（1）

式（1）中各變量的含義如下：Y（t）為t時刻的經濟產出；A（t）為t時刻的技術水平；K（t）為t時刻的資本投入；E（t）為t時刻的能源消費量；L（t）為t時刻的勞動力投入；α為資本的產出彈性；1-α為能源的產出彈性；β為勞動的產出彈性。

在此基礎上將CO2減排控制率考慮到此生產函數中，假設CO2減排控制率為μ（t），張清等[31]和Nordhuas[32]構建的DICE（The Dynamic Integrated Climate Economy）模型中設定CO2排放以μ（t）的速率減少排放，本文將CO2減排控制率μ（t）設定為CO2排放強度年下降速率，則模型（1）可擴展為如下形式：

Y（t）=（1-μ（t））A（t）K（t）αE（t）1-αL（t）β（2）

該模型人均消費和資本積累方程形式如下：

c（t）=C（t）/N（t）（3）

K·1（t）=（1-δ）Y（t）-C（t）（4）

式（3）中N（t）表示t時刻的總人口數，c（t）表示人均消費。

為了簡化分析，式（4）假設經濟產出除了消費支出和折舊外，都用于資本的積累，δ為資本折舊系數。

該模型對勞動力人口即就業人口和總人口作了區別，其中，N（t）表示t時刻的總人口數，ω（t）表示就業人口占總人口的比重，即勞動參與率，因此勞動力L（t）可表示為：

L（t）=ω（t）·N（t）（5）

模型剩下的假設關于技術進步、總人口和能源消費如何隨時間而變化。給定技術進步與總人口的初始水平，技術進步與總人口以不變的增長率增長：

A（t）=A0evt（6）

N（t）=N0ent（7）

根據定義能源強度是指單位GDP所消耗的能源，由能源消費量和經濟產出決定，同時模型假定能源強度是外生的，用公式可表示為：

τ（t）=E（t）/Y（t）（8）

將式（5）、式（6）、式（7）和式（8）代入式（2），則有：

Y（t）=[（1-μ（t））A0evt]11αK（t）τ（t）1-α1α[ω（t）N0ent]β1α（9）

目標函數我們采用具有不變跨時替代彈性的效用函數CES（也被稱為不變的相對風險厭惡或CRRA），其含義是：效用是人均消費c（t）的函數，同時還需考慮總人口數，該效用函數主要由式（10）來確定：

U[c（t），N（t）]=N0ent[（c（t）1-σ-1）/（1-σ）]

=111-σ（N0σenσtC（t）1-σ-N0ent）（10）

這里σ為風險厭惡系數，而社會計劃者的目標就是在預算約束下使得跨期效用最大化，如式（11）所示：

max∫∞0U[c（t），N（t）]e-ρtdt=

max∫∞0111-σ（e（nσ-ρ）tNσ0C（t）1-σ-e（n-ρ）tN0）dt（11）

其中ρ為時間偏好系數。

模型（11）即為如下最優控制問題：

max∫∞0111-σ（e（nσ-ρ）tN0σC（t）1-σ-e（n-ρ）tN0）dt

s.t.K·1（t）=（1-δ）Y（t）-C（t）

CEI（T）≤（1-α）CEI（0）（12）

其中CEI（T）表示期末CO2排放強度，CEI（0）表示基期CO2排放強度，α為減排目標設定的期末CO2排放強度相對基年的下降比例。

2模型求解

本文主要分析經濟系統長期穩定增長的情形，該問題就是在連續時間內，求泛函積分最大化問題，其中包括控制變量和狀態變量，是一個非線性系統動態最優化問題。根據最優控制理論中龐特里亞金極大值原理，式（12）的Hamilton函數H如下：

H=U[c（t），N（t）]+λ{（1-δ）[（1-μ（t））·

A0evt]11αK（t）τ（t）1-α1α[ω（t）N0ent]β1α-C（t）}（13）

上式中，C為控制變量，K為狀態變量，λ為拉格朗日乘子，經濟含義是t時刻資本的影子價格，其最大化的一階條件為：

H1C=U′（C）-λ=0（14）

由式（14）可得

λ=N0σe（nσ-ρ）tC（t）-σ（15）

拉格朗日乘子λ的運動方程為：

λ·1=-H1K=-λ（1-δ）·Y1K（16）

由式（9）可得：

Y1K=[（1-μ（t））A0evt]11ατ（t）1-α1α[ω（t）N0ent]β1α（17）

將式（17）代入式（16），得：

λ·11λ=-（1-δ）[（1-μ（t））A0evt]11ατ（t）1-α1α

[ω（t）N0ent]β1α（18）

對式（15）兩邊取對數，得：

ln（λ（t））=σln（N0）+（nσ-ρ）t-σln（C（t））（19）

對式（19）求時間t的導數，得：

λ·11λ=nσ-ρ-σC·11C（20）

令g代表各變量的增長率，則有gλ=λ·11λ，gc=C·11C，gk=K·11K，合并式（18）和式（20），得到：

gc=（n-ρ1σ）+1-δ1σ·[（1-μ（t））A0evt]11ατ（t）1-α1α

[ω（t）N0ent]β1α（21）

由于在穩態增長條件下，消費與經濟產出以相同的速度增長，因此經濟平穩增長路徑下加入CO2減排控制率的最優經濟增長率為：

gY=（n-ρ1σ）+1-δ1σ·[（1-μ（t））A0evt]11α·

τ（t）1-α1α[ω（t）N0ent]β1α（22）

3數據來源與研究方法

3.1數據來源

通過公式（2）和公式（6）可以得到：

Y（t）/[E（t）（1-μ（t））]=A0evt[K（t）/E（t）]αL（t）β（23）

令Y′=Y（t）/[E（t）（1-μ（t））]，K′=K（t）/E（t），為了消除時間因素對方程的影響，對公式（23）兩邊進行取對數操作，并添加誤差項ε，得到如下方程：

lnY′=lnA0+vt+αlnK′+βlnL+ε（24）

本文以1978-2011年期間的時間序列數據為研究對象，所有數據源自《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》和《新中國60年統計資料匯編》。經濟產出以可比價格的GDP序列作為經濟產出的衡量指標（1978年=100）；CO2減排控制率以CO2排放強度的年下降速率表示，其中CO2排放量的測算采用間接法，即利用化石能源消費量來計算[33]。本文將一次能源分為煤炭、石油、天然氣、非化石能源（水電、核電、風電等）四類，將歷年煤炭、石油及天然氣三類化石能源消費量分別乘以各自的的CO2排放系數然后加總得到CO2排放量。CO2排放系數由能源碳排放系數乘以（44/12）得到，這里煤炭、石油及天然氣的碳排放系數來源于2003年國家發展和改革委員會能源研究所發布的《中國可持續發展能源暨碳排放情景分析》，（44/12）為CO2和碳的分子量比率[33]54，由此可得煤炭、石油和天然氣的CO2排放系數分別為2.744，2.138和1.628；勞動投入以樣本期末全國就業人數表示；能源投入以樣本期末全國能源消費總量表示；資本投入數據，文章選取固定資本存量作為資本投入量的衡量指標，遵循Goldsmith開創的目前廣泛應用的永續盤存法（perpetual inventory method）[34]，采用相對效率幾何遞減模型，其基本公式為：

Kt=Kt-1（1-δ）+It/Pt（25）

式（25）中Kt表示當年的固定資本存量，Kt-1表示上一年的固定資本存量，It表示當年新增資本存量，Pt表示當年的固定資本平減指數，本文采取以當年的全社會固定資產投資總額替代當年新增資本存量[35-37]，δ表示折舊率。用式（25）測算固定資本存量，有如下幾個關鍵：

（1）基年固定資本存量和折舊率的確定。本文采用1978年的固定資本存量作為基年固定資本存量K0，K0按國際常用方法計算[38]：用基年的全社會固定資本形成總額I0（可比價格）與樣本期內全社會固定資本形成總額（可比價格）的幾何平均增長率g加上折舊率δ之和的比值，其公式為：

K0=I01g+δ（26）

對于折舊率δ，本文根據Perkins[39]、胡永泰[40]、王小魯[35]12以及郭玉清[41]的估算，取δ=5%。

（2）固定資本平減指數的確定。在采用永續盤存法時，必須將當年價格表示的固定資本用一定的價格指數進行平減，換算成以基年不變價格表示的實際值，本文將采用固定資產投資價格指數作為固定資本平減指數。然而根據《新中國60年統計資料匯編》所公布的各年全社會固定資產投資總額（當年價格）及固定資產投資價格指數，發現在1991年才開始每年公布這一指數，這樣便無法把1978-2011年間用當年價格給出的全社會固定資產投資總額折算成以1978年價格表示的數據。但是，可以通過構造指數來間接實現這個目的。經過分析，本文選擇了在1978-1990年間的工業品出廠價格指數（1978年=100）和1991-2011年間的固定資產投資價格指數去擬合固定資本平減指數，以此推算我國1978-2011年間以1978年價格表示的歷年全社會固定資產投資總額，從而為逐年累計出我國的資本存量奠定基礎。

3.2研究方法

偏最小二乘回歸（Partial LeastSquares Regression，簡稱PLS）[42]由伍德（S.Wold）和阿巴諾（C.Albano）等人于1983年首次提出，是應實際需要產生和發展的一種新型的多元統計數據分析方法。偏最小二乘回歸可以有效地克服目前回歸建模的許多實際問題，諸如樣本容量小于變量個數的情況下進行回歸建模，以及多因變量對多自變量的同時回歸分析等用普通多元線性回歸無法解決的問題。特別在普通多元線性回歸中，變量之間的多重共線性常會嚴重危害參數估計，擴大模型誤差，并破壞模型的穩健性，用偏最小二乘回歸進行建模，其分析結論更加可靠，結論性更強。

偏最小二乘回歸方法有單因變量偏最小二乘回歸和多因變量偏最小二乘回歸，由于本文研究的問題只涉及到單因變量，因此只對單因變量偏最小二乘回歸進行闡述，其建模方法如下：設有因變量Y和k個自變量{x1，…， xk}。為了研究因變量與自變量的統計關系，觀測了n個樣本點，由此構成了自變量與因變量的數據表Xn×k和Yn×l。偏最小二乘回歸分析的目的是在數據集X提取出t1（t1是x1，…， xk的線性組合），要求t1滿足：（1）應盡可能大地攜帶數據表X中的變異信息；（2）與Y的相關程度能夠達到最大。

在第一個成分t1被提取后，偏最小二乘回歸分別實施X對t1的回歸以及Y對t1的回歸。如果回歸方程已經達到滿意的精度，則算法終止；否則，將利用X被t1解釋后的殘余信息E進行第二輪的成分提取。如此反復迭代，直到能達到一個較滿意的精度為止。若最終對X共提取了q個成分t1，…， tq，偏最小二乘回歸將通過施行Y對t1，…， tq的回歸，然后再表達成Y關于原自變量x1，…， xk的回歸方程。

4最優經濟增長率計算

4.1生產函數參數估計

常用的診斷多重共線性方法主要有容忍度、方差膨脹因子、條件指數、方差比例等，本文采用方差膨脹因子（VIF）方法進行診斷，結果如表1所示。

從表1中可以發現各自變量的VIF都超過10，說明自變量之間存在嚴重的多重共線性關系，將嚴重影響普通最小二乘回歸的估計值，極有可能會出現模型結論與現實相差較大的情況，從而導致模型的解釋無效，這里利用偏最小二乘回歸分析方法對公式（23）進行回歸分析，運行唐啟義[43]研發的DPS數據處理系統軟件，經交叉有效性檢驗，只能提取一個成分。得到數據標準化后模型預測誤差平方和為9.031 8；Press殘差平方和為9.331 0；判定系數為0.726 3，模型的擬合程度較好，原變量的回歸方程為：

lnY′=3.421 6+0.010 4t+0.285 3lnK′+0.517 6lnL（27）

根據公式（27），公式（6）變為如下形式：

A（t）=30.618 2e0.010 4t（t1978=1）（28）

4.2能源強度模型

本文模型中假定能源強度是外生的，根據劉曉等[44]的研究，設定能源強度隨時間呈指數變化趨勢，未來能源強度的預測值可通過擬合歷年能源強度數據獲得，能源強度模型如下：

τ（t）=τ0ebt（29）

根據前面選取的1978-2011年期間的經濟產出和能源消費量數據，計算得到歷年能源強度時間序列數據，對公式（29）取對數，并進行回歸分析，結果如表2所示。

變量

Variables1回歸系數

Regression

coefficient1標準誤

Standard

error1t值

Tvalue1p值

Pvaluelnτ01-6.390 410.060 11106.258 710.000 0b1-0.028 410.003 019.465 810.000 0

由表2可知，當α=0.05時，回歸系數的t檢驗值都能通過顯著性檢驗。且模型總體效果的F檢驗值為89.600 5，p=0.000 0，也通過顯著性檢驗。判定系數為0.736 8，模型擬合程度較好，因此能源強度模型可表示為：

τ（t）=0.001 7e-0.028 4t（t1978=0）（30）

4.3其他參數估計

對公式（7）進行回歸分析，其數據用《中國統計年鑒》和《新中國60年統計資料匯編》中的樣本期末全國總人口數表示，模型回歸結果如表3所示。

同樣地，由表3可知，當α=0.05時，回歸系數的t檢驗值都能通過顯著性檢驗，且總體效果的F檢驗值為916.798 1，p=0.000 0，也通過顯著性檢驗。判定系數為0.966 3，模型擬合程度較好，因此總人口模型可表示為：

N（t）=9.797 3e0.010 5t（t1978=1）（31）

由總人口模型可預測得到未來人口的總量，根據王金營等[45]預測的勞動力數據可計算出未來勞動參與率ω的

取值，其中ω2020=0.516 8。

在Ramsey模型中，時間偏好系數ρ和風險厭惡系數σ都是重要的外生參數。時間偏好系數表示人們對現在的滿意程度與對將來的滿意程度的比值，人們越不喜歡現在，其時間偏好系數也就越低。Barro and SalaiMartin[46]在其著作《Economic growth》中認為時間偏好因子有一個基準值0.02，顧六寶、肖紅葉[47]研究中以該值為基準給ρ值設定了一個取值范圍（0.01，0.02，0.03），結果檢驗表明，ρ值在0.01-0.03之間的變化對顯著性檢驗的影響很小，并采用ρ=0.02，因而本文也設定ρ=0.02。另外根據顧六寶、肖紅葉[48]研究中模擬最優消費增長率時σ值取2的研究結果，設定參數σ的取值為2。

經過測算，2011年CO2強度比2005年CO2排放強度下降19.70%，本文假設在未來幾年內我國CO2排放強度以平均速度下降，計算可得2020年CO2排放強度下降40%-45%目標下μ的取值分別為0.022 6和0.028 1。

由此將所需參數值代入公式（22），獲得2020年CO2排放強度降低40%和45%減排控制下最優經濟增長率分別為7.67%和7.52%。

另外根據模型（1），計算可以獲得2020年無CO2減排控制下最優經濟增長率為8.30%。

國家環保總局環境規劃院與國家信息中心聯合推出《2008-2020年中國環境經濟形勢預測》報告中指出我國國民經濟將繼續保持較快的增長，“十二五”期間年均經濟增長率為9%左右，“十三五”為8%左右。2012年2月，國務院發展研究中心研究員李善同在中國宏觀經濟高層研討會上表示中國經濟高速增長至少可以維持到2020年，并有研究結論表示如果保持目前的經濟增長態勢，2011-2020年期間經濟增長速度為7.7%左右[49]。基于我國經濟增長的連續性和穩定性，并比照有關機構和專家的經驗，本文認為該模型的預測結果在一定程度上可信。

5經濟產出、能源消費量和CO2排放量

根據上述計算得到的2020年最優經濟增長率，并參考大多數學者們的研究成果，本文將未來最優經濟增長設定兩種情形：基準情景（無CO2減排控制）和低碳情景（CO2減排控制），年均最優經濟增長率分別為9%和8%，以2011年的經濟產出總量（按2005年不變價格計算）為基年，估測可得到中國2020年低碳情景下的經濟產出總量；由能源強度模型可獲得2020年能源強度的預測值，從而計算出能源消費需求量，在兩種經濟增長情景中，一次能源消費需求量分別為523 624.09億t標準煤和481 942.18億t標準煤；另外可計算出2020年不同CO2排放強度目標下的CO2排放量。結果見表4。

6結論及政策建議

應對氣候變化的CO2排放強度指標是指單位國內生產總值的CO2排放量，可以通過增加國內生產總值、降低CO2排放量或兩者同時進行來實現。另外，通過強制性壓縮高耗能產業降低CO2排放量也可以實現碳排放強度目標。可見，CO2排放強度目標的實現不僅是經濟增長問題，還是能源消費總量和能源消費結構問題。如何在保障經濟平穩增長前提下實現這一目標，不僅可以轉變傳統粗放的經濟增長方式，促進低碳經濟發展模式的形成，同時還能推動能源、經濟與環境的協調可持續發展。本文根據2020年單位GDPCO2排放強度下降40%-45%這一約束指標，建立了應對氣候變化的最優經濟增長模型。計算得到基準情景下2020年最優經濟增長為8.30%；在低碳經濟發展情景中，2020年CO2排放強度降低40%和45%減排控制下最優經濟增長率分別為7.67%和7.52%。在此基礎上，參考大多數學者的研究成果，設定了兩種不同的未來最優經濟發展情景，其年均最優經濟增長率分別為9%和8%，由此預測得到不同經濟發展情景下2020年經濟產出、能源消費需求量和CO2排放量。

基于以上結論，本文提出如下政策建議：

（1）在經濟層面上，需優化升級產業結構，切實轉變經濟發展方式。目前，我國正處于經濟高速發展和工業化、城市化進程加快的進程中，密集開采和消耗了大量的能源資源，造成能源資源匱乏和生態環境污染日益惡化的壓力進一步加劇。在當前經濟全球化、世界政治格局多極化的背景下，面對日趨強化的國際國內雙重壓力，優化升級產業結構，既是推動經濟結構戰略性調整的重要著力點，又是加快形成新的經濟發展方式的有效途徑，也是我國能源、經濟和環境協調發展的客觀需要和戰略要求，更是一項長期而艱巨的歷史使命。因此，首先應構建現代產業發展新體系，使第一、第二、第三產業相互促進、協調發展，逐步形成以現代農業為基礎、優勢傳統產業為主導、戰略性新興產業為先導、基礎產業為支撐、服務業全面發展的各具特色、優勢互補、結構合理的新型產業格局。其次應深入貫徹落實科學發展觀，促進工業化、信息化、城鎮化、農業現代化同步進展，切實發揮實體經濟在擴大內需中的積極作用，實施科教創新發展戰略，切實轉變經濟發展模式，破解原有粗放的經濟發展模式，構建資源節約型和環境友好型的經濟社會發展模式，從而實現經濟社會的可持續發展。

（2）在技術層面上，需著力提升能源自主創新能力，全面規劃能源新技術的研發和推廣應用，大力提高能源資源開發、轉化和利用的效率，加強開發低碳技術。能源工業既是國民經濟的支柱產業，也是技術密集型產業。現代能源技術的特點主要表現為安全、高效、清潔，該特點也是未來能源技術制高點的主要方向。我國能源工業的技術創新能力與發達國家相比，還存在很大差距，因此在全球應對氣候變化的大背景下，面對日趨強化的資源環境約束，我國作為能源資源消費大國和污染排放大國，發展節能減排尤為重要。在未來的經濟發展和能源結構戰略中，我們需要持續推進節能減排進程，優化提升能源勘探與開采技術，大力開發低碳技術。首先，在能源勘探與開采技術領域，通過規劃重大技術研究、重大技術裝備、重大示范工程和技術創新平臺，確定能源應用技術和工程示范重大專項研究等手段，提高煤炭生產地質保障技術，確保煤炭資源的安全高效開發，推進煤層氣合理開發，加強油氣資源勘探，確定油氣資源高效清潔開發。其次，通過加大新能源的研發投入和推廣力度，更合理有效地利用現有的常規能源，提高能效比；在能源使用過程中，積極開發和運用可再生能源技術、新型發電技術、碳捕獲與封存技術、節能技術等有效地控制溫室氣體排放，加強與發達國家的交流合作，共同構筑互利共贏、技術共享的良好局面，從而為改善能源低碳利用方式、確保低碳經濟順利實現奠定基礎。

（3）在能源供需層面上，需統籌國內開發和對外合作，完善能源戰略儲備制度，大力調整優化能源消費結構，加快發展低碳能源。首先，中國在保持經濟持續高速增長的同時，能源消費需求量也日趨龐大，已成為煤炭、鋼鐵、銅等世界第一消費大國，繼美國之后的世界第二石油和電力消費大國，能源供需缺口日益擴大，“電荒”、“煤炭”、“油荒”在全國各地頻頻出現，給國家能源經濟安全造成了一定的壓力。而我國是一個煤多油少、優質資源匱乏、經濟仍處于城市化和工業化階段的發展中國家，在此背景下，如何保障能源持續供應成為我國國民經濟和社會可持續發展亟待解決的重大戰略問題。一方面，我們應充分利用國內和國際各個市場，建立立足國內的能源安全保障體系。在國內加大能源的勘探和開發投入，加強煤炭開采業的投資及基礎設施的建設。同時還應擴大國際能源合作，對自給率低的能源，加強國際合作，拓展市場空間，有效保障能源供需的總體平穩。另一方面，通過制定國家能源儲備法，不斷完善能源戰略儲備制度。從能源儲備的功能定位、主體與機構、資金來源、種類與規模、儲備方式等相關法律問題入手，建立國家能源資源戰略儲備制度。其次，由于資源稟賦條件特征，長期以來我國能源消費結構中煤炭的比重較大，能源消費結構不盡合理。在危及能源安全的同時，導致我們2020年CO2排放強度目標的實現面臨嚴峻挑戰。我國以煤炭為主的能源消費結構必然面臨改革，跨越式的更新傳統高碳能源消費模式是確保國家長治久安的必由之路，實施有序發展煤炭，積極發展電力，加快發展石油天然氣，鼓勵開發煤層氣，大力發展水電等可再生能源，積極推進核電建設，科學發展替代能源的發展戰略，通過增加天然氣和非化石能源消費比重并逐步削減煤炭石油比重來優化調整能源消費結構，實現多能互補，逐漸由“低碳多元化能源時代”取代“煤炭石油時代”。

（編輯：尹建中）

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