资源科学 ›› 2021, Vol. 43 ›› Issue (4): 639-651.doi: 10.18402/resci.2021.04.01
收稿日期:
2020-09-15
修回日期:
2021-01-31
出版日期:
2021-04-25
发布日期:
2021-06-25
通讯作者:
李沅潮,男,河南焦作人,硕士生,研究方向为气候变化经济学。E-mail: yuanchaoli1996@163.com作者简介:
洪竞科,男,四川成都人,教授,主要从事城市资源管理与政策研究。E-mail: hongjingke@cqu.edu.cn
基金资助:
HONG Jingke, LI Yuanchao(), CAI Weiguang
Received:
2020-09-15
Revised:
2021-01-31
Online:
2021-04-25
Published:
2021-06-25
摘要:
作为世界最大的碳排放国家与全球第二大经济体,实现CO2排放峰值是中国应对全球气候变化的挑战。本文通过耦合自上而下式模型和自下而上式模型,创新性地构建了包含中国终端部门的新型综合评估模型——RICE-LEAP模型,并通过设置参考情景、碳排放约束情景和供给侧结构性改革情景,动态模拟了2020—2050年的中国碳达峰路径及全球气候变化趋势。研究结果表明:①中国碳排放轨迹在3个动态情景中均呈“倒U型”曲线,其中,供给侧结构性改革情景下,中国碳排放峰值水平最低,并将于2029年最早达峰;②中国碳排放主要集中在工业和交通运输业等终端部门,其碳排放贡献可达80.00%,并保持相对稳定。此外,考察期内工业和交通运输业等终端部门的碳强度下降幅度相对较小;③供给侧结构性改革情景下,能源消费结构将迈入中高级形态。该情景下的所有终端部门非化石能源的消费占比均有所提高,商业及服务业部门和城镇居民部门等终端部门将形成以天然气和非化石能源为主的能源消费结构。因此,为实现中国碳排放尽早达峰,应强化政策导向,落实能源消费总量和强度“双控”目标,推动产业结构调整和能源结构优化的互进共驱。
洪竞科, 李沅潮, 蔡伟光. 多情景视角下的中国碳达峰路径模拟——基于RICE-LEAP模型[J]. 资源科学, 2021, 43(4): 639-651.
HONG Jingke, LI Yuanchao, CAI Weiguang. Simulating China's carbon emission peak path under different scenarios based on RICE-LEAP model[J]. Resources Science, 2021, 43(4): 639-651.
表1
典型的面向中国治理水平的综合评估模型"
模型名称 | 类型 | 特征 | 文献 |
---|---|---|---|
CE3METL | 自上而下 | 引入logistic技术模型,对能源技术的发展特征、相互替代行为及其内生机制的描述较为详尽。 | [ |
China TIMES | 自下而上 | 依托传统的能源系统优化模型向,能源需求预测模块和碳排放路径模拟模块扩展,以实现多部门局部均衡。 | [ |
PECE-LIU | 自下而上 | 以LEAP框架为基础,遵守能流过程,能够对能源的开采、加工、运输和最终使用的全过程进行系统仿真。 | [ |
EMRICES | 混合型 | 嵌入CGE模块以替代传统最优化模型中的柯布道格拉斯生产函数,从产业视角评估碳排放的相关政策及其减排效果。 | [ |
C3IAM | 混合型 | 耦合全球CGE模型和最优经济增长模型以扩展经济系统,同时实现了社会经济系统和地球系统之间的硬连接。 | [ |
IPAC | 混合型 | 是一个多模型框架,通过不同的建模方法或不同模型间的软连接,以关注不同的政策问题。 | [ |
表2
主要的宏观经济与技术参数"
参数名称 | 数值 | 参数来源与说明 |
---|---|---|
消费的边际弹性 | 1.450 | [ |
初始的时间偏好率 | 0.015 | [ |
年资本折旧率 | 0.050 | [ |
资本份额 | 0.310 | [ |
资本-劳动与能源间的替代弹性 | 0.400 | [ |
初始的能源技术进步率 | 0.070 | [ |
大气到表层海洋的碳流通系数 | 0.019 | [ |
表层海洋到深层海洋的碳流通系数 | 0.0054 | [ |
表层海洋到大气的碳流通系数 | 0.010 | [ |
深层海洋到表层海洋的碳流通系数 | 0.00034 | [ |
温度变化参数 | 0.037 | [ |
大气温度降低速率 | 0.047 | [ |
大气到海洋的热传导系数 | 0.010 | [ |
海洋到大气的热传导系数 | 0.00048 | [ |
表3
不同情景下的能源系统参数"
参数 | 基准年 | 参考情景 | 碳排放约束情景 | 供给侧结构性改革情景 | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2020年 | 2030年 | 2050年 | 2030年 | 2050年 | 2030年 | 2050年 | |||||||
产业结构/% | 农业 | 6.94 | 5.20 | 5.00 | 5.20 | 5.00 | 5.20 | 5.00 | |||||
工业 | 31.80 | 30.86 | 22.05 | 30.86 | 22.05 | 26.30 | 18.40 | ||||||
建筑业 | 7.34 | 9.74 | 7.05 | 9.74 | 7.05 | 8.50 | 6.30 | ||||||
交通运输业 | 4.20 | 4.20 | 4.00 | 4.20 | 4.00 | 4.40 | 3.50 | ||||||
商业及服务业 | 49.72 | 50.00 | 61.90 | 50.00 | 61.90 | 55.60 | 66.80 | ||||||
城镇化率/% | 62.00 | 70.00 | 80.00 | 70.00 | 80.00 | 67.00 | 75.00 | ||||||
人均居住面积/(m2/人) | 城镇居民 | 35.19 | 36.10 | 40.00 | 36.10 | 40.00 | 34.10 | 36.10 | |||||
农村居民 | 45.57 | 50.00 | 52.80 | 50.00 | 52.80 | 46.10 | 47.30 | ||||||
能源强度年均增长率/%a | 农业 | 0.81 | -1.89 | -4.15 | -3.77 | -4.15 | -3.77 | -4.15 | |||||
工业 | 6.57 | -1.03 | -3.58 | -2.05 | -2.33 | -2.05 | -2.33 | ||||||
建筑业 | 0.81 | -2.30 | -5.05 | -4.59 | -5.05 | -4.59 | -5.05 | ||||||
交通运输业 | 6.76 | -1.66 | -3.69 | -3.32 | -3.69 | -3.32 | -3.69 | ||||||
商业及服务业 | 0.55 | -1.93 | -4.24 | -3.85 | -4.24 | -3.85 | -4.24 | ||||||
城镇居民 | 11.46 | -0.03 | -0.02 | -0.09 | -0.05 | -0.09 | -0.05 | ||||||
农村居民 | 9.58 | 0.21 | 0.06 | 0.08 | 0.04 | 0.08 | 0.04 |
表4
不同情景下中国不同终端部门碳强度(tC/万美元)"
终端部门 | 基准年 | 参考情景 | 碳排放约束情景 | 供给侧结构性改革情景 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2020年 | 2030年 | 2050年 | 2030年 | 2050年 | 2030年 | 2050年 | ||||||
农业 | 0.44 | 0.33 | 0.21 | 0.32 | 0.14 | 0.29 | 0.13 | |||||
工业 | 3.69 | 2.55 | 1.70 | 2.40 | 1.31 | 2.24 | 0.98 | |||||
建筑业 | 0.45 | 0.32 | 0.17 | 0.30 | 0.10 | 0.33 | 0.10 | |||||
交通业 | 3.63 | 2.74 | 1.93 | 2.65 | 1.34 | 2.55 | 1.23 | |||||
商业及服务业 | 0.29 | 0.18 | 0.08 | 0.17 | 0.05 | 0.17 | 0.05 |
[1] | 国际能源署. 世界能源展望2019[R/OL].(2019-11-13) [2020-09-15]. https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2019. |
[ International Energy Agency. World Energy Outlook 2019[R/OL].(2019-11-13) [2020-09-15]. https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2019.] | |
[2] | 中国政府网. 中美气候变化联合声明[EB/OL]. ( 2014- 11- 125) [2020-09-15]. http://politics.people.com.cn/n/2014/1112/c70731-26010508.html. |
[China Government Website. Joint U.S.-China Statement on Climate Change[EB/OL]. (2013-04-13) [2020-09-15].http://politics.people.com.cn/n/2014/1112/c70731-26010508.html .] | |
[3] | 国家发改委. 强化应对气候变化行动: 中国国家自主贡献 [N/OL]. ( 2015- 11- 18) [2018-04-07]. |
[National Development Reform Commission. Strengthening Climate Change Adaptation: China's National Determined Contributions [N/OL]. (2015-11-18) [2018-04-07]. http://www.scio.gov.cn/xwfbh/xwbfbh/wqfbh/2015/20151119/xgbd33811/Document/1455864/-1455864.htm .] | |
[4] | 国务院. “十三五”控制温室气体排放工作方案[EB/OL]. ( 2016- 10- 27) [2020-09-15]. |
[The State Council. 13th Five Year Plan for Controlling Greenhouse Gas Emissions[EB/OL]. (2016-10-27) [ 2020-09-15]. http://www.gov.cn/zhengce/content/2016-11/04/content_5128619.htm .] | |
[5] |
Kearns J, Teletzke G, Palmer J, et al. Developing a consistent database for regional geologic CO2 storage capacity worldwide[J]. Energy Procedia, 2017,114:4697-4709.
doi: 10.1016/j.egypro.2017.03.1603 |
[6] | MacCracken C N, Edmonds J, Kim S H, et al. The economics of the Kyoto Protocol[J]. The Energy Journal, 1999,20:25-72. |
[7] |
Ciarli T, Savona M. Modelling the evolution of economic structure and climate change: A review[J]. Ecological Economics, 2019,158:51-64.
doi: 10.1016/j.ecolecon.2018.12.008 |
[8] |
Weyant J. Some contributions of integrated assessment models of global climate change[J]. Review of Environmental Economics and Policy, 2017,11(1):115-137.
doi: 10.1093/reep/rew018 |
[9] |
Nordhaus W D. Rolling the 'DICE': An optimal transition path for controlling greenhouse gases[J]. Resource and Energy Economics, 1993,15:27-50.
doi: 10.1016/0928-7655(93)90017-O |
[10] | Nordhaus W D, Yang Z L. A regional dynamic general-equilibrium model of alternative climate-change strategies[J]. The American Economic Review, 1996,86(4):741-765. |
[11] |
Zhao Z J, Chen X T, Liu C Y, et al. Global climate damage in 2 °C and 1.5 °C scenarios based on BCC_SESM model in IAM framework[J]. Advances in Climate Change Research, 2020,11(3):261-272.
doi: 10.1016/j.accre.2020.09.008 |
[12] | Olivier B, Kelly B, Camille F. Will adaptation delay the transition to clean energy systems? An analysis with AD-MERGE[J]. The Energy Journal, 2019,40(4):207-233. |
[13] |
Dagnachew A G, Poblete-Cazenave M, Pachauri S, et al. Integrating energy access, efficiency and renewable energy policies in sub-Saharan Africa: A model-based analysis[J]. Environmental Research Letters, 2020, DOI: 10.1088/1748-9326/abcbb9.
doi: 10.1088/1748-9326/abcbb9 |
[14] |
Pradhan B B, Shrestha R M, Limmeechokchai B, et al. Achieving the Paris Agreement's 2 degree target in Nepal: The potential role of a carbon tax[J]. Climate Policy, 2020,20(3):387-404.
doi: 10.1080/14693062.2020.1740149 |
[15] |
Hu G X, Ma X M, Ji J P. Scenarios and policies for sustainable urban energy development based on LEAP model: A case study of a postindustrial city: Shenzhen China[J]. Applied Energy, 2019,238(S1):876-886.
doi: 10.1016/j.apenergy.2019.01.162 |
[16] |
Duan H B, Zhang G P, Wang S Y, et al. Robust climate change research: A review on multi-model analysis[J]. Environmental Research Letters, 2019, DOI: 10.1088/1748-9326/aaf8f9.
doi: 10.1088/1748-9326/aaf8f9 |
[17] |
Carrara S, Longden T. Freight futures: The potential impact of road freight on climate policy[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2017,55:359-372.
doi: 10.1016/j.trd.2016.10.007 |
[18] |
Wise M, Patel P, Khan Z, et al. Representing power sector detail and flexibility in a multi-sector model[J]. Energy Strategy Reviews, 2019, DOI: 10.1016/j.esr.2019.100411.
doi: 10.1016/j.esr.2019.100411 |
[19] |
Wei Y M, Mi Z F, Huang Z M. Climate policy modeling: An online SCI-E and SSCI based literature review[J]. Omega, 2015,57:70-84.
doi: 10.1016/j.omega.2014.10.011 |
[20] | 王勇, 王恩东, 毕莹. 不同情景下碳排放达峰对中国经济的影响: 基于CGE模型的分析[J]. 资源科学, 2017,39(10):1896-1908. |
[ Wang Y, Wang E D, Bi Y. Impact of a peak in carbon emissions on China's economy in different situations: Analysis based on CGE model[J]. Resources science, 2017,39(10):1896-1908.] | |
[21] | 莫建雷, 段宏波, 范英, 等. 《巴黎协定》中我国能源和气候政策目标:综合评估与政策选择[J]. 经济研究, 2018,53(9):168-181. |
[ Mo J L, Duan H B, Fan Y, et al. China's energy and climate targets in the Paris Agreement: Integrated assessment and policy options[J]. Economic Research Journal, 2018,53(9):168-181] | |
[22] | 马丁, 陈文颖. 基于中国TIMES模型的碳排放达峰路径[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2017,57(10):1070-1075. |
[ Ma D, Chen W Y. China's carbon emissions peak path: Based on China TIMES model[J]. Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 2017,57(10):1070-1075.] | |
[23] | 刘俊伶, 项启昕, 王克, 等. 中国建筑部门中长期低碳发展路径[J]. 资源科学, 2019,41(3):509-520. |
[ Liu J L, Xiang Q X, Wang K, et al. Mid-to long-term low carbon development pathways of China's building sector[J]. Resource Science, 2019,41(3):509-520.] | |
[24] | 刘昌新, 王铮, 黄蕊. EMRICES: 气候变化经济学集成评估平台[M]. 北京: 科学出版社, 2016. |
[ Liu C X, Wang Z, Huang R. EMRICES: Integrated Assessment Platform for Climate Change Economics[M]. Beijing: Science Press, 2016.] | |
[25] |
Wei Y M, Han R, Wang C, et al. Self-preservation strategy for approaching global warming targets in the post-Paris Agreement era[J]. Nature Communications, 2020,11(1):1624-1637.
doi: 10.1038/s41467-020-15453-z |
[26] |
Jiang K J, Chen S, He C M, et al. Energy transition, CO2 mitigation, and air pollutant emission reduction: Scenario analysis from IPAC model[J]. Natural Hazards, 2019,99:1277-1293.
doi: 10.1007/s11069-019-03796-w |
[27] | 佘群芝, 吴肖丽, 潘安. 气候资金对受援国碳排放的影响[J]. 资源科学, 2020,42(6):1015-1026. |
[ She Q Z, Wu X L, Pan A. Effects of climate finance on carbon emissions in recipient countries[J]. Resources Science, 2020,42(6):1015-1026.] | |
[28] | 段宏波, 朱磊, 范英. 中国碳捕获与封存技术的成本演化和技术扩散分析: 基于中国能源经济内生技术综合模型[J]. 系统工程理论与实践, 2015,35(2):333-341. |
[ Duan H B, Zhu L, Fan Y. Analysis of cost and technology diffusion of carbon capture and storage for China: Based on Chinese energy economy endogenous technological model[J]. Systems Engineering: Theory and Practice, 2015,35(2):333-341.] | |
[29] | 王铮, 吴静, 刘昌新, 等. 气候变化经济学集成评估模型[M]. 北京: 科学出版社, 2015. |
[ Wang Z, Wu J, Liu C X, et al. Integrated Assessment Model of Climate Change Economics[M]. Beijing: Science Press, 2015.] | |
[30] |
Duan H B, Zhang G P, Wang S Y, et al. Integrated benefit-cost analysis of China's optimal adaptation and targeted mitigation[J]. Ecological Economics, 2019,160:76-86.
doi: 10.1016/j.ecolecon.2019.02.008 |
[31] |
Cai Y Y, Lontzek Thomas-S. The social cost of carbon with economic and climate risks[J]. Journal of Political Economy, 2019,127(6):2684-2734.
doi: 10.1086/701890 |
[32] |
Chen Y D, Guo F, Wang J C, et al. Provincial and gridded population projection for China under shared socioeconomic pathways from 2010 to 2100[J]. Scientific Data, 2020,7(1):83-96.
doi: 10.1038/s41597-020-0421-y |
[33] | 龚瑶, 严婷. 技术冲击、碳排放与气候环境: 基于DICE模型框架的模拟[J]. 中国管理科学, 2014,22:801-809. |
[ Gong Y, Yan T. Technology impack, carbon emissions and climate environment based on economy and climate simulation: In the framework of DICE model[J]. Chinese Journal of Management Science, 2014,22:801-809.] | |
[34] |
Nordhaus W D. Economic aspects of global warming in a post-Copenhagen environment[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2010,107(26):11721-11726.
doi: 10.1073/pnas.1005985107 |
[35] |
Nordhaus W D. Revisiting the social cost of carbon[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2017,114(7):1518-1523.
doi: 10.1073/pnas.1609244114 |
[36] |
Chen X, Nordhaus W D. VIIRS nighttime lights in the estimation of cross-sectional and time-series GDP[J]. Remote Sensing, 2019, DOI: 10.3390/rs11091057.
doi: 10.3390/rs11091057 |
[37] | 国际能源署. 世界能源展望: 中国特别报告[R/OL].(2017-12-08) [2020-11-15]. https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2017 . |
[ International Energy Agency. World Energy Outlook: China Special Report[R/OL].(2017-12-08) [2020-09-15]. https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2017 .] | |
[38] | 马丁, 陈文颖. 中国2030年碳排放峰值水平及达峰路径研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2016,26(5):1-4. |
[ Ma D, Chen W Y. Analysis of China's 2030 carbon emission peak level and peak path[J]. China Population, Resources and Environment, 2016,26(5):1-4.] | |
[39] | 中国石油经济技术研究院. 2050 年世界与中国能源展望(2019版)[R/OL]. (2019-08-22) [2020-09-15]. https://mp.weixin.qq.com/s/SMYndf-G9ZKNiy9UjrxyTw . |
[China Petroleum Institute of Economics and Technology. Energy Outlook of the World and China in 2050(2019)[R/OL].(2019-08-22) [2020-09-15].https://mp.weixin.qq.com/s/SMYndf-G9ZKNiy9UjrxyTw . |
[1] | 张优, 程明今, 刘雪薇. 中国煤炭铁路运输生命周期温室气体排放研究[J]. 资源科学, 2021, 43(3): 601-611. |
[2] | 方琰, DanielScott, RobertSteiger, 吴必虎, 蒋依依. 气候变化背景下人工造雪技术提升对中国滑雪季节长度的影响[J]. 资源科学, 2020, 42(6): 1210-1222. |
[3] | 郭梦瑶, 佘敦先, 张利平, 汤柔馨, 赵鹏雁. 渭河流域潜在蒸散量变化的气候归因[J]. 资源科学, 2020, 42(5): 907-919. |
[4] | 王冠, 陈涵如, 王平, 王田野, 于静洁, 刘昌明, 杨林生. 俄罗斯环北极地区地表径流变化及其原因[J]. 资源科学, 2020, 42(2): 346-357. |
[5] | 黄其威, 刘诗奇, 王平, 王田野, 于静洁, 陈晓龙, 杨林生. 1936—2018年环北极典型流域气温与降水时空变化[J]. 资源科学, 2020, 42(11): 2119-2131. |
[6] | 郑景云, 文彦君, 方修琦. 过去2000年黄河中下游气候与土地覆被变化的若干特征[J]. 资源科学, 2020, 42(1): 3-19. |
[7] | 严良,熊伟伟,王小林,王腾. 供需错配下能源替代路径优化[J]. 资源科学, 2019, 41(9): 1655-1664. |
[8] | 贺玲, 崔琦, 陈浩, 宋涛. 基于CGE模型的中国煤炭产能政策优化[J]. 资源科学, 2019, 41(6): 1024-1034. |
[9] | 冯琳, 庞玉亭, 钟琪, 张斌斌, 陈哲祺, 王铜. 1980—2016年气候变化对湖南省农业产量的影响[J]. 资源科学, 2019, 41(3): 582-590. |
[10] | 贾冯睿, 郎晨, 刘广鑫, 孙琪, 马丹竹, 岳强. 基于物质流分析的中国金属铜资源生态效率研究[J]. 资源科学, 2018, 40(9): 1706-1715. |
[11] | 常丽博, 骆耀峰, 刘金龙. 哈尼族社会-生态系统对气候变化的脆弱性评估——以云南省红河州哈尼族农村社区为例[J]. 资源科学, 2018, 40(9): 1787-1799. |
[12] | 向燕芸, 陈亚宁, 张齐飞, 卞薇. 天山开都河流域积雪、径流变化及影响因子分析[J]. 资源科学, 2018, 40(9): 1855-1865. |
[13] | 罗遥, 吴群. 城市低效工业用地研究进展——基于供给侧结构性改革的思考[J]. 资源科学, 2018, 40(6): 1119-1129. |
[14] | 王冠, 王平, 王田野, 李泽红, 于静洁, 刘昌明, BolgovM.V.. 1900年以来贝加尔湖水位变化及其原因分析[J]. 资源科学, 2018, 40(11): 2177-2186. |
[15] | 张荣荣, 宁晓菊, 秦耀辰, 赵凯娜, 李永贺. 1980年以来河南省主要粮食作物产量对气候变化的敏感性分析[J]. 资源科学, 2018, 40(1): 137-149. |
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