基于能源消費特征探索節能降碳路徑

□ 戴紅珍

| 研究背景

人類各種活動造成室溫氣體排放導致全球氣候變暖，粗放型發展中過度消耗化石燃料導致全球變暖，全球變暖又對經濟社會的發展造成嚴重影響，威脅到能源、生態、水資源和糧食安全等，甚至升級到威脅全人類的生存發展。近年來極端天氣頻現，世界各地自然災害時有發生，氣候變化在全世界正引起前所未有的關注。

2016 年，包括中國在內的近200 個締約國共同簽署了《巴黎氣候變化協定》( 下文簡稱《巴黎協定》) 。根據《巴黎協定》，全球氣溫的“長期目標是將全球平均氣溫較前工業化時期上升幅度控制在2℃以內，并努力將溫度上升幅度限制在1.5℃以內”。在簽訂《巴黎協定》后，我國采取了大量行動和措施來減少溫室氣體的排放，并制定了碳排放目標。2020 年，習近平總書記多次在國際會議上表示：中國“二氧化碳排放力爭于2030 年前達到峰值，努力爭取2060 年前實現碳中和”，并將“碳達峰、碳中和”上升為國家戰略決策，納入《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》中，這是我國在簽署《巴黎協定》之后第一個長期氣候目標。

隨著“3060”目標的提出，碳排放核算及節能降碳目標提上了各級政府的規劃日程。低碳發展規劃，除了國家層面到各級政府的“自頂向下”的戰略，各級政府部門考慮區域碳排放差異，制定“自下而上”的區域措施落實國家戰略。目前省級區域綜合能源消費、碳排放與地區增加值核算自上而下下算一級。由于城市中的行政區域缺少能源平衡表數據，考慮到能源結構調整不僅受資源稟賦的約束，還與新能源技術開發水平息息相關，同時短期內能源結構通常不會發生較大變動 ，本文從分析閔行區近年來區域能源消費特點著手，尋找區域優勢，探索節能減排路徑，助力實現降碳目標，服務經濟社會高質量發展。

| 碳排放估核算的基本理論

國際上估算城市溫室氣體排放常用的方法有實測法、調查與訪談法、系數法、物料衡算法、溫室氣體清單法、投入產出分析法、生命周期法方法等。二氧化碳排放估算方法較多，本文主要介紹能耗總量及能源品種碳排放因子估算碳排放量，即系數法。

（一）碳排放估算法

化石燃料燃燒排放二氧化碳，排放量與能源品種的消耗量、燃燒值、碳排放因子和氧化系數有關。由于二氧化碳的分子量是44，其中氧原子的原子量是16，兩個氧原子為32，碳的原子量為12，因此排放一噸碳會形成3.67 噸的二氧化碳。二氧化碳排放估計方式如下：

其中，CE表示二氧化碳排放總量（噸），CEi是第i 種燃料的二氧化碳排放總量，Ei是第i 種燃料的消耗量，Vi是燃燒值，EFi是燃料i 的碳排放因子（噸碳/千焦），Oi是燃料i 的氧化系數，這些值在一定時期里為常數，可以表征為碳排放系數。

假設消費A、B、C 三種能源品種，用能源品種碳排放系數估算碳排放量，公式為：

其中Ea，Eb，Ec分別表示A、B、C 不同能源品種實物量；δa，δb，δc分別表示相應的碳排放系數。假設三種能源品種的折標準煤系數分別為Ka，Kb，Kc，占全部能源消耗的比重分別為α，β，γ，綜合能源總量為E，此時，能源實物量可以轉化為Ea=αE/Ka,Eb=βE/Kb，Ec=γE/Kc代入式（2）得到式（3）：

令δ=(αα/Kaδa+β/Kbδb+γ/Kcδc)，則δ即為綜合碳排放系數。由于能源品種碳排放和折標準煤系數在一定時期內是常數，不同的能源結構下δ值也不同，因此綜合碳排放因子與能源結構密切相關。

（二）碳排放的影響因素

從以上介紹的碳排放估算公式可以看到，碳排放量與能源品種消費結構比重密切相關，能源消費結構又與產業結構及經濟發展水平息息相關。

1.能源消費結構因素。2006年國家發改委能源研究所公布的能源碳排放系數中，煤炭的碳排放系數為2.49 噸碳/噸標準煤，石油的碳排放系數均值為2.146 噸碳/噸標準煤，天然氣的碳排放系數為1.629 噸碳/噸標準煤，水電、核電和光伏電的碳排放為0。化石能源碳排放系數較大，可見能源消費結構是否優化，將直接影響碳排放量。化石能源消費比重下降和可再生能源比重的提高可以有效減緩碳排放量，從而實現由高碳向低碳發展的目標。

2.能源效率因素。能源強度指標，通常用單位GDP 的能源消耗量來衡量，即每單位增加值所消耗的能源數量，簡稱單位增加值能耗。增加值能耗反映了能源的利用效率，數值越小，說明較少的能耗創造出更多的社會價值，能源利用率越高。經濟發展離不開能源消費，實現一樣的經濟總量，較高的能源利用率，有效減少了能源消費量，減少了碳排放量。

3.經濟發展因素。經濟社會發展是人類社會永恒的主題。發展必定會不斷消耗能源，產生碳排放，不能以犧牲經濟社會的發展來實現節能降碳。碳排放量與經濟增長之間存在非常復雜的相互影響、相互制約的關系。經濟結構多元化，產業結構優化，淘汰高耗能產業，可以使得能源消費需求的增長得到有效減緩，實現碳排放量減緩。

綜上所述，能源消費結構的優化，能源效率的提高，經濟結構優化調整，最終促使經濟社會發展完成從依賴高碳燃料為主逐漸過渡到低碳、綠色能源消費占比不斷提高的轉變 ，最終實現雙碳目標。

| 閔行區區域能源消費特征

進入“十四五”以來，為更科學地反映經濟社會高質量發展，上海市對區域性綜合能源核算進行了改革，綜合全市能源平衡表數據，對全社會用能進行了全面核算，使區域綜合能耗核算數據更合理、全面地反映區域用能，結合2020—2022 年區域能耗數據及近10 年電力銷售數據，發現閔行區用能具有鮮明的區域特征。

（一）電力能耗占比大，化石能源比重逐年降低

從“十四五”前三年閔行區綜合能源消費分品種數據看，具有能源品種電力能耗占比最大、化石能源比重逐年降低的特點。

1.電力消費能耗比重超六成。2020—2022 年，電力能耗占總能耗比重分別為62.2%、65.1% 和68.1%，電力能耗比重逐年提高。

2.化石能源消費能耗比重逐年下降。油品能耗占比持續下降，從2020 年 占 比22.4% 到2022 年17.0%，下降了5.4 個百分點。化石能源碳排放系數較大，化石能源消費能耗比重持續下降，有利于減少碳排放。

（二）電力消費集中在工業領域和居民生活領域

從閔行區電力銷售分領域看，2010—2022 年電力消費主要分布在工業領域和居民生活領域，這兩個領域的電力消費占比保持在第一和第二位，且兩個領域合計占總量比重過半。

（三）能耗領域集中在工業和居民生活領域

閔行區能源消費相對集中在工業領域和居民生活領域，兩個領域的能耗比重合計保持在六成左右，其余近四成分散分布在其他行業。

1.工業領域能耗比重超三成。2020—2022 年，工業領域能耗比重分別為34.2%、33.9%和32.8%，相比其他行業，能耗比重較大。

2.居民生活用能比重超兩成。2020—2022 年，居民生活領域能耗比重分別為23.9%、23.4%和26.4%。

3.工業領域和居民生活領域能源消費品種均集中在電力。2020—2022 年，工業領域綜合能源消費量電力比重分別占到71.8%、72.7%和72.4%，居民生活電力比重分別為57.7%、60.9%和67.3%。

| 雙碳目標推進的有利因素

綜上所述，閔行區全社會能源消費具有能源品種消費主要以電力消費為主，能耗消費領域相對集中在工業和居民生活領域，兩個領域用能電力能耗占比大等特征，為探索節能減排路徑指明了方向。

（一）電力消費優勢及趨勢

由于電力是二次能源，單位電量的碳排放量與電網碳排放因子成正比，電網碳排放因子是指電網覆蓋區域單位電量的碳排放水平，電網碳排放因子作為連接電力消費量與碳排放量的重要參數，從理論上講，可再生能源比例越高，火電機組單位供電標準煤耗越低，電網排放因子越小。

1.上海市電網排放因子不斷變小。上海市2010 年、2012 年和2018 年省級電網排放因子分別為0.7934 噸二氧化碳/兆瓦時、0.6241噸二氧化碳/兆瓦時和 0.5641 噸二氧化碳/兆瓦時。2022 年2 月，上海市生態環境局印發《關于調整本市溫室氣體排放核算指南相關排放因子數值的通知》，核算使用外購電力所導致的碳排放時，電網排放因子由0.788 噸二氧化碳/兆瓦時調整為0.42 噸二氧化碳/兆瓦時，體現出上海近十年清潔能源和可再生能源電力占比提升的顯著成效。

2.電力消費替代潛能進一步釋放。隨著國家發改委、工業和信息化部、公安部等13 部門發布《關于促進汽車消費的若干措施》，進一步穩定和擴大汽車消費，優化汽車購買使用管理制度和市場環境，更大力度促進新能源汽車持續健康發展。新能源汽車技術能級不斷升級換代，加快了新能源車替代燃油車的步伐。閔行區加快布局、分類收費、強化監管，構建日益完善的新能源充電基礎設施體系。2017年以來將新能源充電樁建設列入政府實事項目，目前已累計建成2.3萬余個，其中2022 年新增2146 個，2023 年計劃建設不少于1000 個，切實滿足社會各領域新能源汽車充電需求。新能源汽車代替傳統的燃油車，減少了化石能源的使用量，將有效減少碳排放。

3.綠電投入保持了較高的積極性。近年來，通過大力宣傳和扶持引導，企業和居民在投資建設光伏項目方面保持了較高的積極性，閔行區分布式光伏新增安裝并網容量逐年增長，光伏發電量逐年增加。

（二）產業結構不斷優化，單位增加值能耗保持下降

1.2006—2020 年期間，閔行區地區生產總值結構不斷優化。工業增加值在“十一五”（2006—2010年）期間，比重介于60%—70%區間，“十二五”期間（2011—2015 年）介于50%—60%區間，“十三五”期間（2016—2020 年）維持在30%—40%區間并趨于穩定。第三產業增加值比重則與工業呈反向態勢，“十一五”期間，增加值比重介于20%—30%區間，“十二五”期間提高到30%—40%區間，“十三五”期間維持在40%—50%區間，比重持續保持上升態勢。

2.2006—2020 年期間，節能降耗取得較好成效，能效水平大幅提高。“十一五”期間閔行區單位增加值能耗累計下降30.8%，其中工業累計下降38.2%。“十二五”期間單位增加值能耗累計下降23.9%，其中工業累計下降16.9%。“十三五”期間單位增加值能耗累計下降9.0%，其中工業累計下降17.5%。2022 年單位增加值能耗同比下降4.9%，2021—2022 年兩年累計下降6.1%。

| 結論和建議

閔行區“十四五”發展規劃中提到，能耗總量年均能源消費增幅不超過2.5%， 單位GDP 能耗下降率達到13.5%以上，并力爭實現下降 14.5%的激勵目標。全區生產總值年均增長率在5%以上；制造業增加值占全區生產總值比重保持在 35%以上。既要實現經濟發展目標，又要朝著雙碳目標不斷邁進，需要在以下幾個方面下功夫：

（一）持續努力提高綠電消費比重

從閔行區“十四五”前三年綜合能源消費情況看，電力能耗占綜合能耗總量比重大，因此，進一步優化電力結構，提高綠電比重，是節能減排的重要途徑。建議加強政策宣傳引導，充分發掘潛力，鼓勵企業投資建設光伏項目；加強服務企業節能項目跟進和協調推進，進一步優化辦理項目流程，會同相關部門及時為企業排憂解難，推進項目落地。

（二）持續優化產能結構

從規模以上工業企業能源調查數據看，能源消費具有行業集中、地域集中的特點。2022 年，規模以上工業能耗排名前三的行業為化學原料和化學制品制造業，計算機、通信和其他電子設備制造業以及橡膠和塑料制品業，三個行業能耗合計占到總量79.5%；能耗占總量比重排前三的地區分別為吳涇鎮、莘莊工業區和梅隴鎮，3 個地區的能耗合計占到80.3%。需繼續深化產業結構調整，鼓勵企業改變生產模式，提高效能，調減高耗能產品，加大節能減排技術研發力度和投入，推動綠色工廠、零碳園區的建設，加大節能減排的獎勵力度。

（三）推廣數字化賦能節能降碳

通過數字化監測和控制系統，實時監測能源供給和需求，進行精確的能源調度和負載管理。數字化技術使得能源系統更加智能化，有助于提高電力系統的穩定性、可靠性和安全性。如虛擬電廠作為一個特殊電廠參與電網運行的電源協調管理系統，是數字化賦能節能降碳的實例。挖掘能耗大的樓宇、園區節能潛力，充分發揮數字化賦能節能降碳的作用。數字技術對能源轉型趨勢起到較為關鍵的作用，但是投入大，技術門檻高，各類復雜的數字化節能場景需各方融合助力。政府部門可以通過搭橋牽線，把市場競爭和行政扶持政策結合起來，雙管齊下，助推數字化節能技術市場化、規模化。

（四）在全社會宣導低碳綠色理念

在全社會全方位宣導居民崇尚低碳生活和低碳消費。在“衣”“食”“住”“行”中出妙招，細化從日常生活中改變細微的生活習慣的節碳成效，倡導居民全方位做到“節能減排”，有效減少居民生活直接和間接產生的碳排放。

“十四五”時期，是實現科學發展和高質量發展，切實轉變發展方式，推動質量變革、效率變革、動力變革的關鍵時期，閔行區立足新發展階段，貫徹新發展理念，構建新發展格局，在持續鞏固提升傳統產業、發展壯大主導產業的同時，積極布局新賽道及未來產業，著力打造產業集群、完善產業生態，為閔行綠色低碳產業布局，著力推動綠色高質量發展。