多模型比較框架下中國天然氣消費的中長期發展路徑

段宏波 唐 旭 任凱鵬 丁 聿

1. 中國科學院大學經濟與管理學院 2. 中國石油大學（北京）經濟管理學院 3. 中國油氣產業發展研究中心

0 引言

2020 年9 月22 日，中國向國際社會作出力爭二氧化碳排放2030 年前達峰、2060 年前實現碳中和的莊嚴承諾。能源結構的綠色低碳轉型是實現“碳中和”目標的關鍵舉措。作為化石能源向可再生能源轉型過程中的重要過渡能源[1]，天然氣雖然相對清潔，但其大規模生產和消費帶來的碳排放仍不容忽視。在碳中和背景下，重新審視中國天然氣消費的中長期發展趨勢及其在能源消費結構中的比重，既是能源系統深度低碳的必然要求，也是認清天然氣地位、保障天然氣產業自身可持續發展的重要前提。

已有研究中，大多數文獻采用無約束的時間序列模型預測能源消費[2-4]，該模型盡管能夠從歷史數據中捕捉能源消費的潛在特征[5]，但忽視了能源系統內部多要素之間的相互制約關系及其對能源消費的系統性影響。能源綜合評估模型恰好彌補了時間序列模型的缺陷，在理論建模和應用實踐方面取得了快速發展。瑞典斯德哥爾摩國際環境研究院開發的LEAP模型考慮了技術發展、設備效率等多種因素，用于評估能源消費與低碳發展路徑。Zhou 等[6]從能源終端使用出發，利用自底向上的LEAP 模型分析了中國2050 年一次能源消費總量的變化趨勢。基于終端能源技術的LEAP 模型被用于預測中國未來能源發展趨勢，有研究發現“低于2.0 ℃”情景下，一次能源消費總量將在“十五五”期間開始表現為下降趨勢[7]。英國政府為研究英國脫碳路徑而開發的MARKAL 模型涵蓋了英國整個能源系統，包括化石能源的進口與生產、能源轉換及能源消費[8-9]。在應對氣候變化背景下，能源系統模型也融入了越來越多的氣候因素。全球變化評估模型（GCAM，Global Change Analysis Model）是為分析化石燃料碳排放路徑而產生的綜合評估模型。Pan 等[10]從能源系統角度，利用GCAM分析了中國2050 年在自主貢獻度、2.0 ℃與1.5 ℃情景下油氣消費的發展趨勢。德國波茨坦氣候影響研究所（PIK）開發的REMIND 模型在分析既定氣候目標下的技術選擇和政策方案方面具有獨特優勢。Bauer 等[11]使用REMIND 模型探究了氣候變化政策下全球化石能源的消費趨勢及其經濟影響。

能源系統綜合評估模型集成了經濟、能源、排放、氣候等多個子模塊，內生刻畫能源技術進步過程，可以考慮不同情景下的多種影響因素及其非線性作用，能夠更好地反映復雜的能源消費系統。當前學術界針對2060 年碳中和目標下的能源消費預測與情景模擬研究已陸續展開。在此背景下，筆者立足2060 年碳中和目標，采用多模型對比分析的研究模式，在3個低碳約束情景，即NDC（國家自主減排，National Determined Contributions）、2.0 ℃、1.5 ℃下研究中國2060 年一次能源消費總量和天然氣消費量的變化趨勢，并將2030、2045 年作為關鍵中間年份進行分析。

1 模型方法與數據

1.1 模型方法

天然氣消費研究不能脫離能源系統單獨進行，其不僅與煤炭等化石能源消費相關，還與未來非化石能源技術的大規模發展密不可分，尤其在中長期時間尺度上。此外，未來的天然氣消費路徑很大程度上受到國家氣候和能源政策的影響，其本質上是能源—環境—經濟集成系統中的重要組分。由此看，綜合評估模型是研究這一問題的強有力工具[12]。綜合評估模型一般分為自頂向下型、自底向上型和混合型三類：自頂向下型通常由一般或局部均衡模型發展而來，自底向上型主要指能源系統優化模型，而混合型則由自頂向下和自底向上兩種模型框架的硬連接或軟連接構成，其也是當前綜合評估模型的主要類型。

筆者共選取8個代表性的綜合評估模型（DNE21+、IPAC、AIM/CGE、IMAGE、REMIND、WITCH、POLES、CE3METL，表1）構建多模型比較框架，對低碳情景下中國未來的能源消費總量及天然氣消費量進行跨模型比較分析。除AIM/CGE 為自頂向下型外，其余模型均可歸類為混合型。這些模型開發的國家有所區別，具體的區域劃分也有所不同。針對全球尺度開展評價分析的有日本地球環境產業技術研究院（RITES）開發的DNE21+模型[13]，日本國立環境研究所（NIES）開發的AIM/CGE 模型[14]，荷蘭環境評估署（PBL）開發的IMAGE 模型[15]，德國波茨坦氣候影響研究所開發的REMIND 模型[16]，意大利Fondazione Eni Enrico Mattei（FEEM）研究所開發的WITCH 模型[17]，法國格勒諾布爾大學（University of Grenoble）最初開發、現由歐盟委員會聯合研究中心（JRC）開發維護的POLES 模型[18]；針對中國開展評價分析的是中國科學院開發的CE3METL 模型[19]、國家發展和改革委員會能源研究所開發的IPAC 模型[20]。

雖然各模型均包含能源系統或經濟系統子模塊，并以此為基礎往外擴展延伸到環境、大氣、土地等其他子系統，但側重點有所不同。CE3METL 模型是技術驅動的全球能源—經濟—環境（3E）系統集成評估模型的中國化版本，最早由Duan 等[21]2013 年開發。CE3METL 是基于經典的自頂向下IAM 框架的中國單部門模型，由能源、經濟和排放3 個子模塊構成，其特點主要體現在兩大方面：①引入了Logistic 技術擴散機制，以替代傳統的常彈性替代函數方法（CES），在刻畫多重能源技術演替方面具有較好的表現，為自頂向下模型框架中豐富自底向上的技術細節提供了切實可能；②較早發展了多因素技術學習曲線，以內生刻畫非化石能源技術進步過程，繼而減少傳統純外生技術描述方式引起的技術發展水平的低估。DNE21+模型的本質是同時優化多時點的動態線性規劃模型。通過自底向上的方式刻畫能源供應（電力生產等）和CCS 技術。因此，在既定的減排目標下，可以使用自底向上的方式單獨評價高耗能部門如鋼鐵、水泥等的節能和減碳潛力；同時，可通過自頂向下的方式評價能源需求側技術。AIM/CGE 是AIM綜合評估模型體系的核心部分，本質上是遞歸動態的可計算一般均衡（CGE）模型。IMAGE 模型旨在研究人類與自然系統間的動態交互關系，適用于大規模（主要是全球）和長時期（直到2100 年）尺度上評估人類活動對生態系統與自然資源的影響，以及這些影響如何阻礙維持人類發展的生態系統服務。REMIND 模型使用Ramsey-type 宏觀經濟內生增長模型原理構建能源—經濟一般均衡模型， 同時鏈接了自底向上的能源系統模型，在分析氣候政策沖擊下的能源經濟系統反應方面具有特定的優勢。WITCH模型本質是自頂向下的新古典主義最優增長模型，通過在模型中嵌套自底向上的能源投入變量，在博弈論框架中分析能源技術替代和內生技術進步對最優氣候應對策略的影響。POLES 模型本質上是能源系統局部均衡模型，在不考慮與經濟部門的反饋影響背景下，通過迭代模擬，實現對能源系統的長期優化。IPAC 模型最初是基于中國實際的能源環境綜合評價模型，后來在區域尺度上逐漸擴展加入亞洲及世界其他地區，同時硬耦合了多能源技術優化模型，其優勢體現在參數設置更貼合發展中國家的實際情況。

1.2 情景介紹

筆者選取NDC 情景、2.0 ℃情景和1.5 ℃情景開展情景分析，綜合分析不同氣候目標下的能源消費總量及天然氣消費量趨勢。各情景的基本描述如下：①NDC 情景是以落實和延續當前中國在《巴黎協定》下提出的NDC 目標為基礎的政策情景；②2.0 ℃情景假設全球在2020 年前執行國家政策，2020 年后執行經濟最優的減排方式來控制2011—2100 年間全球碳預算在1 000 Gt 二氧化碳當量，從而確保相比工業化水平至少有66%以上概率溫度上升小于2.0 ℃；③1.5 ℃情景假設全球在2020 年前執行國家政策，2020 年后執行經濟最優的減排方式來控制2011—2100 年間全球碳預算在400 Gt 二氧化碳當量，從而確保相比工業化水平至少有66%以上概率溫度上升小于1.5 ℃。

需要指出的是，結合已有研究成果，中國2060年碳中和目標符合《巴黎協定》提出的1.5 ℃控溫目標，兩者具有很高的一致性[22]。因此，筆者基于1.5 ℃情景假設來開展中國2060 年碳中和目標下的天然氣發展路徑研究。

2 結果與討論

2.1 一次能源消費總量

首先梳理2020—2060 年間不同情景下，各模型對中國一次能源消費的模擬結果變化趨勢及差異。3種情景下，2020—2060 年中國一次能源消費總量如圖1、表2 所示。NDC 情景下，2060 年中國一次能源消費總量在40×108～68×108t 標準煤范圍內。除WITCH 和POLES 模型中一次能源消費總量持續上漲外，多數模型結果顯示在2030—2050 年間，中國一次能源消費總量達到峰值，之后逐年下降。

2.0 ℃情景下，到2060 年中國一次能源消費總量介于25.6×108～52.0×108t 標準煤。僅在REMIND模型中，一次能源消費總量保持上漲趨勢。POLES和AIM/CGE 模型下，一次能源消費總量分別在2030和2040 年達到峰值，之后逐年下降。除REMIND 模型外，其他模型2060 年結果小于2019 年一次能源消費總量。除POLES 模型外，其他模型2060 年結果小于2019 年一次能源消費總量。

表2 中國一次能源消費總量模擬表 單位：108 t 標準煤

1.5 ℃情景下，2060 年中國一次能源消費總量介于22.9×108～46.8×108t 標準煤，除REMIND 模型外，其他模型2060 年的一次能源消費總量均小于2019 年。

NDC 情景下，一次能源消費總量在2030 年將持續上升，均值水平為52.3×108t 標準煤。除IPAC模型外，其余模型顯示一次能源消費總量在2045年達到峰值，均值水平為57.0×108t 標準煤。除CE3METL、WITCH、POLES 模型之外，其余模型結果顯示一次能源消費總量在2060 年開始下降回落，均值水平為57.3×108t 標準煤。

2.0 ℃情景下，除CE3METL、POLES 模型外，多數模型結果顯示一次能源消費總量在2030 年呈下降趨勢，均值水平為42.5×108t 標準煤。CE3METL、DNE21+、REMIND、WITCH 模型顯示一次能源消費總量在2045 年將小幅上漲，其余模型顯示一次能源消費總量下降或基本不變，均值水平為42.1×108t 標 準 煤。DNE21+、IPAC、AIM/CGE、REMIND 模型結果顯示一次能源消費總量在2060 年將下降，其余模型顯示一次能源消費總量將微漲，均值水平為42.6×108t 標準煤。

1.5 ℃情景下，除IPAC 模型外，其余模型結果顯示一次能源消費總量在2030 年呈下降趨勢，均值水平為38.5×108t 標準煤。DNE21+、REMIND模型顯示一次能源消費總量在2045 年將增加，其余模型顯示一次能源消費總量將下降，均值水平為38.2×108t 標 準 煤。IPAC、AIM/CGE、IMAGE、POLES模型顯示一次能源消費總量將在2060年下降，其余模型顯示一次能源消費總量將微漲，均值水平為38.7×108t 標準煤。

在“碳中和”目標年，明確中國一次能源消費總量到底處于何種水平，是實現碳中和過程中各界關注的焦點。結合上述8 個模型結果，對中國2060 年一次能源消費總量模擬結果進行梳理（表3）。受到技術、經濟不確定性及模型具體參數設置差異的影響，即使在相同氣候目標情景下，不同模型仍給出了差異化的結果。將2060 年的一次能源消費總量預期分為高、中、低3 種水平，NDC 情景、2.0 ℃情景和1.5 ℃情景下，中等能源消費水平范圍分別為：56.5×108t、42.3×108～43.6×108t 和31.6×108～36.2×108t 標準煤。

另一個焦點問題是中國一次能源消費將在何時達峰。筆者結合模擬結果發現，更加嚴格的氣候情景不僅有利于控制一次能源消費總量的峰值水平，而且促使達到峰值的時間更加提前。NDC 情景下，WITCH 和POLES 模型的結果顯示：消費峰值為2060 年，最早的達峰年份是2030 年，消費量峰值水平介于42.4×108～68.0×108t 標準煤。2.0 ℃情景下，DNE21+、REMIND、AIM/CGE 和IMAGE模型結果顯示消費峰值在2020 年就已達到，但仍有模型結果顯示將在2060 年達到峰值，消費量峰值水平介于36.5×108～58.6×108t 標準煤。1.5 ℃情景下，DNE21+、WITCH、AIM/CGE 和IMAGE 模 型結果顯示消費峰值在2020 年就已經達到，且最遲達到峰值的年份提前到了2055 年，消費量峰值水平介于36.5×108～53.8×108t 標準煤。

2.2 天然氣消費及占比

2.2.1 天然氣消費量

3 種情景下，2020—2060 年中國天然氣消費量如圖2、表4 所示。

NDC 情景下，多數模型結果顯示2020—2060 年期間天然氣消費量呈現出持續增長的態勢，但其增長速度在2045 年后放緩。

2.0 ℃情景下，僅有IPAC 模型顯示2020—2060年期間天然氣消費量持續增長，WITCH 模型則顯示其持續下降。多數模型結果顯示2025—2045 年間天然氣消費量到達頂峰，之后逐漸下降。

1.5 ℃情景下，WITCH 模型顯示2020—2060 年期間天然氣消費量持續下降，而多數模型結果則顯示其先上升，到達平臺水平后再下降。相比2.0 ℃情景，1.5 ℃情景下天然氣消費量平臺期更早來臨。

NDC 情景下，除IMAGE 模型外，其余模型結果顯示天然氣消費量在2030 年前持續上漲，均值水平為4 359.7×108m3。除CE3METL 模型外，其余模型結果顯示在2045 年天然氣消費量到達峰值，均值水平為6 529.4×108m3。REMIND 和POLES 模型結果顯示2060 年天然氣消費量下降，其余模型結果顯示2060 年天然氣消費量上升或維持不變，均值水平為6 943.0×108m3。

表3 2060 年不同氣候目標情景下中國一次能源消費總量模擬表

圖2 2020—2060 年中國天然氣消費量模擬圖

表4 關鍵年份天然氣消費量不同模型模擬結果表 單位：108 m3

2.0 ℃情景下，IMAGE、WITCH、AIM/CGE 模型顯示天然氣消費量在2030 年下降，其余模型結果顯示2030 年天然氣消費量上升，均值水平為4 591.8×108m3。IMAGE 模型顯示天然氣消費量在2045 年達到峰值，CE3METL、IPAC 模型顯示天然氣消費量繼續上升，其余模型結果顯示天然氣消費量在2045 年下降，2045 年天然氣消費量均值水平為5 238.0×108m3。 除POLES、IPAC、DNE21+模型外，其余模型結果顯示天然氣消費量在2060 年仍將上漲，均值水平為4 342.4×108m3。

1.5 ℃情景下，WITCH、AIM/CGE 模型顯示天然氣消費量在2030 年下降，其余模型結果顯示2030年天然氣消費量在上升或到達峰值，均值水平為 3 536.4×108m3。除POLES、IPAC、CE3METL 模型外，區域模型結果顯示2045 年天然氣消費量下降，均值水平為3 466.2×108m3。除CE3METL 模型外，其余模型結果顯示2060 年天然氣消費量將進一步下降，均值水平為2 502.3×108m3。

天然氣消費峰值出現時間較一次能源消費總量峰值出現時間更遲，但不同模型對峰值時間的預期結果差異較大。NDC 情景下，天然氣消費量峰值在2040 年 后 達 到，AIM/CGE、IMAGE 和POLES模型支持峰值將在2050 年達到，DNE21+、IPAC、WITCH 模型則支持峰值將在2060 年達到。2.0 ℃情景下，IPACH 和CE3METL 模型結果顯示天然氣消費峰值最遲將在2060 年達到，DNE21+、REMIND和POLES 模型則支持峰值將在2040 年達到。1.5 ℃情景下，CE3METL 模型結果顯示天然氣消費量峰值最遲將在2060 年達到，DNE21+、IPAC、IMAGE 模型則支持峰值將在2040 年達到。

2.2.2 天然氣消費占比

圖3 以天然氣在一次能源消費中占比（以下簡稱天然氣消費占比）的形式展示了2060 年不同模型分別在NDC 情景、2.0 ℃情景和1.5 ℃情景下的預測結果。NDC情景下，多模型預測結果介于5.3%～24.1%，均值為16.0%。以DNE21+模型預測結果最高，天然氣消費占比為24.1%，AIM/CGE 模型預測結果最低，天然氣消費占比為5.3%，REMIND、POLES、IPAC 和IMAGE 模型的預測結果較為接近，分別為18.3%、20.0%、20.5%、20.4%。2.0 ℃情景下，多模型預測結果介于2.0%～32.8%，均值為13.6%。以DNE21+模型預測結果最高，天然氣消費占比達到32.8%，AIM/CGE 模型預測結果最低，天然氣消費占比為2.0%，IPAC、IMAGE 和POLES 模型的預測結果較為接近，分別為16.5%、18.4%和18.9%。1.5 ℃情景下，多模型預測結果在0.6%～19.3%，均值為9.0%。以IMAGE 模型預測結果最高，天然氣消費占比達到19.3%，AIM/CGE 模型預測結果最低，天然氣消費占比為0.6%，CE3METL、DNE21+、POLES模型的預測結果較為接近，分別為9.2%、10.8%、11.6%。

圖3 2060 年3 種情景下不同模型的天然氣消費在一次能源結構中占比對比圖

2.2.3 模型結果分析

多情景對比而言，在2.0 ℃溫控目標下，2060 年天然氣消費在一次能源結構中約占13.6%。在更為嚴格的1.5 ℃溫控目標下，天然氣消費占比要下降至9%。

通過各模型之間的對比可知，IMAGE 模型預測結果相對較高，NDC、2.0 ℃、1.5 ℃情景下天然氣消費占比分別為18.8%、36.6%、33.2%；AIM/CGE模型預測結果相對最低。另外，IMAGE 和DNE21+模型的預測結果顯示2.0 ℃和1.5 ℃情景下天然氣消費占比高于NDC 情景，其他5 個模型的預測結果表現為NDC、2.0 ℃和1.5 ℃情景下天然氣消費占比呈逐漸下降的態勢。由此可見，在相同的情景設置下，利用同一套基礎數據，不同模型的預測結果都會展示出明顯差異。

綜上所述，氣候目標差異會對未來的天然氣消費產生重要影響。相比NDC 情景，2.0 ℃情景下2030 年天然氣消費量增加了5%，2045 年和2060 年天然氣消費量則分別減少了20%和37%。1.5 ℃情景相對于NDC 情景而言，2030 年、2045 年和2060 年天然氣消費量分別減少了19%、47%和64%。采用1.5 ℃情景開展碳中和目標分析時，2060 年天然氣消費占比為9%，低于NDC 情景（16%）和2.0 ℃情景（13.6%）。這表明在碳中和目標下天然氣發展會“減速”；但是即使在碳中和目標下，到2060 年天然氣消費對于滿足能源消費仍具有重要作用。

3 方法分析與評估

已有研究認為多模型結果對比是探索科學發現的有效途徑，有助于產生具有穩定性的政策模擬結果[23]。本文進一步探究并指出多模型對比分析的優勢體現在：①避免因參數或模型設置原因導致單一模型結果過于偏離實際，即“以偏概全”或“盲人摸象”；②盡可能容納極端性估計結果，加強針對“黑天鵝”事件的提前預警與預防；③通過結果分析，有助于進一步理解模型構造，為優選模型工具或改進模型內生結構提供支撐；④為在2060 年“碳中和”目標背景下，中國構建兼具合理性與連貫一致性的能源規劃目標提供支撐。

一次能源消費總量方面，本文研究給出的結果相對已有研究屬于激進型觀點。在1.5 ℃情景下，一次能源消費總量將從2020 年開始下降，而已有研究報告認為一次能源消費總量將從2030 年之后下降。針對該結果差異的深入分析發現：在更加嚴格的碳排放目標情景下，如果2020 年之后一次能源消費總量未下降，將為未來能源消費總量節約帶來更大壓力，可能會因此付出額外的經濟成本代價；嚴格的碳排放目標需要更快的技術進步作為支撐，這需要CCUS技術等碳捕集、封存輔助技術和化石能源生產技術效率的同步提升；有效合理的助推政策組合也迫切需要去緩解技術進步的滯后性。在這過程中，加強天然氣市場化建設，構建合理、有序的天然氣交易市場也顯得越來越重要[24-26]；借鑒隱含石油消費管理的思路[27]，將隱含天然氣消費納入分析范圍，從多個視角來系統研究中國天然氣消費特征和演變趨勢。

4 結論及建議

通過多模型模擬分析可知，到2060年碳中和目標年，在NDC情景、2.0 ℃情景、1.5 ℃情景下中國一次能源消費總量均值分別為57.3×108t、42.6×108t 和36.9×108t標準煤；天然氣消費量均值分別為 6 943×108m3、4 342×108m3、2 502×108m3。氣候情景選擇對一次能源消費總量和天然氣消費量在2020—2060年間的趨勢分化產生明顯影響。

本文提出的多模型研究能夠較為全面地呈現中國2020—2060年一次能源消費、天然氣消費及天然氣消費占比的不同發展路徑，能夠為氣候變化挑戰下可靠的天然氣中長期政策和戰略制定提供堅實支撐，是對已有研究的補充和擴展。通過多模型對比分析發現，中國天然氣消費未來存在3種潛在發展模式：①天然氣消費量及其一次能源消費占比到2045年一直增加，之后下降；②天然氣消費量及其一次能源消費占比到2030年一直增加，之后下降；③天然氣消費量及其一次能源消費占比自2020年開始下降。在2.0 ℃溫控目標下，2060年天然氣消費在一次能源結構中約占13.6%，該比例在更為嚴格的1.5 ℃溫控目標下則下降至9.0%。

基于上述結果分析與討論，提出如下建議：①加強中國天然氣中長期發展的戰略制定和頂層設計，從能源安全角度，需要針對天然氣的供應、需求及技術環節開展定期的動態評價和分析；②基于中國實際問題，持續優化完善能源系統模型方法及模型內置參數的本土化；③探索豐富基于2060 年“碳中和”目標的中國能源系統轉型路徑情景；④加強對中長期能源技術、經濟環境等諸多不確定性因素的充分刻畫。