深圳碳减排路径研究 绿色低碳发展基金会 北京大学深圳研究生院 2016 年 9 月 I 摘要 中国政府已提出在 2030 年左右达到碳排放峰值，并确定了具体的行动路径， 实现城市的低碳发展是其重要内容之一。作为改革开放的前沿城市，深圳提出在 2022 年实现碳排放峰值。在此背景下开展深圳碳减排路径的研究具有重要实践意 义和示范意义，既可为自身确定碳减排目标、制定行动方案提供决策依据，也可 为国内城市探索适合国情的减排路径提供经验。本研究基于重点企业调研数据， 分析了深圳市碳排放现状，在此基础上采用 LEAP 框架分析了深圳市未来的碳排 放峰值路径。 行业结构优化、能源结构优化已成为深圳市减缓碳排放的主要因素。2011 年 至 2013 年， 以制造业占 GDP比重下降、 服务业比重上升为特点的行业结构优化， 以及以煤炭消费比重下降、天然气消费比重上升为特点的能源结构优化是深圳市 碳排放减缓的首要因素。以用能效率提高、提升产品增加值率为特点的技术因素 是深圳市碳排放减缓的另一个重要因素。交通运输业、居民生活消费及服务业是 碳排放增长的主要部门，制造业、农业及建筑业是碳排放减少的主要部门。 情景分析结果表明，深圳市在实施低碳发展优超路由后，将有可能于 2022年 达到碳排放峰值。届时，制造业占深圳市碳排放总量的比重最大（38.4 ）， 其 次 为交通部门（28.4）和建筑部门（26.1）。 2016 年至 2022 年制造业碳排放所占 比重持续下降，制造业碳排放的尽早达峰是深圳市早日实现碳排放峰值的重要条 件。此外，峰值目标情景下深圳市 2020年、2030年单位 GDP碳排放分别比 2005 年下降 60.3及 78.9，高于我国政府提出的 2020年、 2030年分别比 2005年下降 4045、6065的全国平均目标。 II 目 录 1 研究概述 . 1 2 深圳市低碳发展状况 . 3 2.1 社会经济概况 3 2.2 能源消费现状分析 3 2.3 碳排放现状分析 5 2.4 节能减排目标及政策 7 3 深圳市碳减排路径概念与理论框架 . 10 3.1 城市低碳发展路径研究与实践综述 10 3.1.1 碳排放峰值预测及目标设定 10 3.1.2 低碳城市发展路径设计 14 3.1.3 低碳城市发展路径选择 24 3.1.4 低碳城市发展路径评估 27 3.1.5 小结 28 3.2 深圳市碳减排优超路径 29 3.2.1 深圳市走碳减排优超路径的必要性 29 3.2.2 深圳市碳减排优超路径的主要特征 31 3.2.3 深圳市碳减排优超路径的核心要素 36 4 深圳市碳排放变化驱动因素分析 . 68 4.1 基于调整的 LMDI 碳排放驱动因素分解方法 68 4.2 结果分析 69 4.2.1 各因素总体影响 69 4.2.2 制造业碳排放驱动因素分析 70 4.2.3 交通运输业碳排放驱动因素分析 73 4.2.4 服务业碳排放驱动因素分析 73 5 深圳市碳排放路径情景分析 . 75 5.1 情景分析方法 75 5.1.1 LEAP-Shenzhen 碳排放路径情景分析框架 75 5.1.2 能源需求部门划分 76 5.2 情景定义 78 III 5.3 情景参数 79 5.3.1 社会经济参数 79 5.3.2 电力业参数 80 5.3.3 制造业参数 85 5.3.4 交通部门参数 91 5.3.5 建筑部门参数 100 5.3.6 其它部门参数 103 5.4 情景分析结果 104 5.4.1 深圳市碳排放峰值路径 104 5.4.2 各部门碳排放路径 107 6 实现碳排放峰值的对策措施 . 116 6.1 电力业减排措施 116 6.2 制造业减排措施 119 6.3 交通部门减排措施 123 6.4 建筑部门减排措施 125 7 各部门减排障碍及政策建议 . 128 7.1 推进产业结构“退二进三”，优化制造业内部结构 . 128 7.2 电力业关键减排措施的推行障碍及政策建议 128 7.3 制造业关键减排措施的推行障碍及政策建议 129 7.4 交通部门关键减排措施的推行障碍及政策建议 131 7.5 建筑部门关键减排措施的推行障碍及政策建议 133 参考文献 136 附录 1 部门划分说明 . 142 附录 2 情景分析碳减排技术措施清单 . 143 附录 3 不同情景下各部门电力需求量 . 146 附录 4 深圳市碳排放路径情景分析结果汇总 . 150 1 深圳市碳减排路径研究 1 研究概述 作为国家低碳试点城市之一，深圳市高度重视节能减碳工作。先后出台了一 系列政策措施加强工业、建筑、交通、商业和民用等领域的节能减排管理，促进 各领域积极采用先进适用的节能技术，提高能效水平。此外，为了鼓励循环经济 和节能减排项目的大力开展，深圳市于 2013年颁布了深圳市循环经济节能减排 专项资金管理暂行办法 ，为该类项目提供节能减排资金资助。同年 6 月 18 日， 深圳碳交易平台正式上线交易，开创了中国碳市场的新局面。首批纳入碳交易的 635 家工业 2010 年碳排放总量合计约 3173 万吨，这些企业 2015 年的平均碳排放 强度比 2010年下降了 32。2015年 9月，深圳市政府在中美气候领导宣言中 宣布将于 2022年达到碳排放峰值。 虽然深圳市的节能减碳工作取得了一定成绩，单位 GDP能耗已处于全国、全 省较低水平，但是深圳市能耗强度持续下降的空间较小，碳减排边际成本正在不 断提高。在国家加强碳排放控制的新形势下，研究深圳市的碳减排路径，一方面 可为深圳市制定碳减排政策、早日达到碳排放峰值提供科学参考，另一方面也可 以为中国其他城市的低碳发展发挥示范性作用。 本文从构建理论框架、识别影响因素、分析峰值目标情景及提出政策建议四 方面研究深圳市的碳减排路径，见图 1-1。首先，针对城市低碳发展路径研究进行 文献综述，总结世界上主要城市的碳减排经验，在此基础上提出深圳市低碳发展 优超路径的理论框架，包括结构调整、需求管理和提高能效、能源供给低碳以及 技术创新等。其次，利用 LMDI 法分析深圳市碳排放的主要影响因素，包括结构 因素（产业、行业结构和能源结构）以及技术因素。再次，基于企业调研、专家 咨询及文献调研数据，从结构调整及减排技术应用两方面设定情景参数，利用 LEAP 框架分析深圳市尽早实现碳排放峰值的可能路径。最后，基于研究结果提出 深圳市碳减排政策建议。 2 图 1-1深圳市碳减排路径分析框架 碳 排放 核 算 结 果 能 源 消 费 数 据 LMDI 碳 排 放 驱 动 因 素 分 析 能 源 结 构 产 业 、 行 业 结 构 技 术 因 素 社会 经济 情 景 参 数 减 排 技 术 情 景 参 数 基 于LEAP 工 具 的 深 圳 市 碳 排 放 情 景 分 析 参 考 情景 减 排 情 景 峰 值 目 标 情 景 企业 调研 专家 咨询 文献 调研 社 会 经 济 数 据 影 响 因 素 分 析 排 放 峰 值 情 景 分 析 碳 排 放 峰 值 路 径 及 减 排 措 施 政 策 建 议 城 市 低 碳 发 展 路 径 研 究 与 实 践 文 献 综 述 深 圳 市 低 碳 发 展 优 超 路 径 概 念 框 架 城 市 低 碳 发 展 路 径 理 论 框 架 城 市低 碳 路 线 图 碳 减 排 路 线 图 城 市 峰 值 研 究 结 构 调整 需 求 管 理 提 高 能 效 能 源 供 给 低 碳 技 术 创 新 强 化 减 排 情 景 3 2 深圳市低碳发展状况 2.1 社会经济概况 深圳市是中国南部滨海城市， 位于广东省东南部珠江口的东岸， 北连惠州市、 东莞市、南隔深圳河与香港九龙新界相邻，东依大鹏湾、大亚湾，西濒伶仃洋与 珠海市相望。全市土地总面积为 1996.78 km 2 ，海岸线长 229.96 km。深圳市下辖福 田、罗湖、南山、盐田、宝安、龙岗 6 个行政区，和光明、坪山、龙华、大鹏 4 个新区。 深圳经济在经历了三十年的高速增长后，正逐步转入中高速增长的新常态。 1979 年至 2014 年，深圳 GDP 年均增速达到 23.5，其中 2005 年至 2010 年年均 增速降为 13.2，2010 年至 2014 年进一步降至 9.8。2014 年，深圳 GDP 达到 16001.98 亿元。其中，金融业、物流业、文化产业、高新技术产业是深圳市的四 大支柱产业，增加值分别为 2237.54 亿元、1614.18 亿元、1213.78 亿元及 5173.49 亿元。 2005 年以来，深圳产业结构呈现“退二进三”的显著特征。第三产业增加值 占 GDP 比重由 2005 年的 46.4增至 2014 年的 57.3，第二产业比重由 53.4降 至 42.7，其中工业比重由 50.4降至 39.7。 近年来，深圳市人口增速趋向缓和。1979年至 2014年，常住人口从 31.41万 人增至 1077.89万人，年均增长率为 10.6，其中 2006年至 2010年常住人口年均 增长率降为 4.6，2011年至 2014 年进一步降至 0.97。 2.2 能源消费现状分析 2013 年深圳市能源消费总量为 3274.9 万吨标准煤 1 ，全社会用电量 728.2 亿 kWh，单位 GDP能耗 0.256吨标准煤/万元（按 2010年不变价计算） 。从终端用能 部门看（见表 2-1） ，制造业占深圳市能源消费总量的比重最大，达到 40以上。 其中，计算机、通信和其他电子设备制造业、电气机械及器材制造业以及橡胶和 塑料制品业分别占制造业能耗的 42、11及 10左右，是制造业主要的耗能行1 根据本研究调研数据估算。 4 业。虽然制造业能源消费量仍在增长，但占全市总量的比重呈下降趋势。建筑部 门能源消费量占比仅次于制造业，占全市的 27以上，比重相对稳定。交通部门 能源消费量占比与建筑部门接近，为 24左右，比重呈增长趋势。其他部门能源 消费量占比较小，约为 7，且比重保持稳定。 从能源品种看（表 2-2 ）， 净调入电力占深圳市能源消费总量的比重最大，达 到 47以上。这是由于深圳本地电厂发电量仅能满足全市约三分之一的用电量， 大部分电力需从南方电网调入。油品约占能源消费总量的四分之一，这主要与深 圳市道路运输和航空运输消耗大量石油制品有关。天然气占比保持在 15以上， 主要用于燃气电厂及建筑部门，未来有增长潜力。与国内其他城市相比，深圳市 煤炭消费比重较低，仅为 11左右，且比重持续下降，主要原因是深圳大部分电 力从外部调入，且本地仅有一座燃煤电厂。垃圾发电占比约为 1，近几年比重略 有增长。 表 2-1深圳市各终端用能部门能源消费量及占比 单位万吨标准煤 部门 2011 年 2012 年 2013 年 消费量 比重 消费量 比重 消费量 比重 制造业 1264.9 41.2 1270.4 40.4 1324.5 40.4 建筑部门 853.4 27.8 872.7 27.7 906.1 27.7 交通部门 726.1 23.6 776.0 24.7 809.8 24.7 其他部门 226.7 7.4 227.7 7.2 234.4 7.2 合计 3071.0 100.0 3146.9 100.0 3274.9 100.0 注根据本研究调研数据及深圳市统计年鉴 “主要能源按工业行业分组消费量”数据整理。 “建筑部门” 包括全市公共建筑和居住建筑， “交通部门”包括全市道路、轨道、铁路、水路及航空等交通类型， “其他部 门”包括农业、采矿业、建筑业、水和气的生产和供应业以及电力业自用电。本研究对深圳市电力业、制造 业、交通部门和建筑部门的用能情况进行了调研。调研了深圳市全部燃煤、燃气电厂，500多家制造业企业， 机动车（营运性的公交车、出租车、货车以及非营运性的汽车）及轨道交通运行情况，以及主要公共建筑和 部分居住建筑的用能情况。对于调研未涵盖的部门及用能活动，本研究参考深圳市相关部门的统计资料进行 估算。 5 表 2-2深圳市能源消费结构 单位万吨标准煤 能源品种 2011 年 2012 年 2013 年 消费量 比重 消费量 比重 消费量 比重 煤炭 352.8 11.5 351.1 11.2 352.1 10.8 油品 776.0 25.3 801.1 25.4 832.8 25.4 天然气 477.6 15.5 488.7 15.5 495.2 15.1 垃圾发电 20.2 0.7 28.3 0.9 36.5 1.1 净调入电力 1444.5 47.0 1477.6 47.0 1558.2 47.6 合计 3071.0 100.0 3146.9 100.0 3274.9 100.0 注根据本研究调研数据及深圳市统计年鉴 “主要能源按工业行业分组消费量”数据整理。净调入电力指 从南方电网净调入的电力。 2.3 碳排放现状分析 （1）碳排放核算方法 本研究采用 LEAP 框架（Long-range Energy Alternatives Planning System）计 算深圳市各部门的碳排放，包括化石能源消费直接产生的碳排放，以及因净调入 电力而引起的间接碳排放。LEAP 框架下计算碳排放的基本方法见式 1 ,, , ji jim m jim CA E F ∑∑∑1 其中， C为深圳市能源相关碳排放量， A j,i 为部门 j 中第 i类用能活动的活动水平 （如 汽车全年的车公里数）， E j,i,m 为部门 j 中第 i 类用能活动对能源 m 的消耗强度（如 汽车单位车公里消耗的汽油量 ）， F m 为能源 m 的碳排放因子（如汽油的碳排放因 子） 。 各部门化石燃料及电力消费量取自本研究的调研数据。化石燃料碳排放因子 采用伯克利中国能源研究室 GREAT 工具 2 中的缺省因子。外来电力的碳排放因子 （南方电网平均碳排放因子）取自国家发改委气候司 2013年份发布的2010年中 国区域及省级电网平均二氧化碳排放因子 ，假定该因子保持不变。 2GREAT的全称为 Green Resources Energy Analysis Tool，是 伯 克 利 中 国 能 源 研 究 室 基 于 LEAP软件开发的 一款用于分析中国城市（省市区）能源供需和碳排放的工具。关于该框架的详细说明见 https//china.lbl.gov/tools/green-resources-energy-analysis-tool 6 （2）碳排放现状分析 深圳市 2013年能源相关碳排放总量为 6478.4万吨 CO 2 ， 比上一年增长 3.8， 增速高于 2012年的 2.2（见表 2-3） 。随着居民生活水平的提高，深圳市人均碳排 放量由 2011 年的 5.83 吨 CO 2 /人增至 2013 年的 6.09 吨 CO 2 /人，累计增长 4.5。 与其他一线城市相比，深圳该指标高于北京（5.29吨 CO 2 /人） ，低于上海（7.45吨 CO 2 /人）和广州（6.72吨 CO 2 /人） 3 。2011年至 2013年，深圳市单位 GDP碳排放 量累计下降 13.0，达到 0.506吨 CO 2 /万元（按 2010年不变价计算） ，在全国处于 先进水平。 从各终端用能部门看， 制造业是深圳市最主要的碳排放部门， 排放量约为 2500 万吨 CO 2 ，占全市总量的 40左右，且电力消费间接排放占制造业总排放的 95 左右（见表 2-4 ）。 制造业排放主要来自计算机、通信和其他电子设备制造业、电 气机械及器材制造业以及橡胶和塑料制品业， 分别占部门排放的 42、 11及 10。 建筑部门排放占全市总量的 27左右，且电力消费间接排放占 90以上。其中， 公共建筑和居住建筑的排放量接近，分别占部门排放的 52及 48。交通部门排 放占全市总量的 26左右，且 2011年至 2013年累计增长率达到 11.6，高于全市 平均增速。其中，道路交通占部门排放的 60左右，以非营运小汽车及营运货车 排放为主。航空运输及水路运输分别占部门排放的 23及 10左右。 从碳排放的能源结构看， 净调入电力占全市碳排放总量的比重最大， 达到 44 以上。除此之外，油品排放占 27左右，主要由交通部门的道路运输及航空运输 产生。煤炭排放占全市总量的 15左右，主要来自本地燃煤电厂。天然气排放占 12.5以上，主要来自本地燃气电厂及建筑部门。垃圾发电产生的碳排放占全市的 比重较小，在 0.2以下。 3 北京、上海及广州的人均碳排放量为 2011年数据，取自伯克利中国能源研究室 BEST Cities工具。 7 表 2-32011年至 2013年深圳市主要碳排放指标 指标 单位 2011 年 2012 年 2013 年 碳排放总量 万吨 CO 26106.2 6240.4 6478.4 人均碳排放量 吨 CO 2 /人 5.83 5.92 6.09 单位 GDP碳排放量 吨 CO 2 /万元 0.579 0.538 0.506 注碳排放总量包括化石能源消费直接碳排放及净调入电力间接碳排放，人均碳排放量按常住人口计算，单 位 GDP碳排放量按 2010年不变价计算。 表 2-4深圳市各终端用能部门碳排放量及占比 单位万吨 CO 2部门 2011 年 2012 年 2013 年 碳排放量 比重 碳排放量 比重 碳排放量 比重 制造业 2489.5 125.8 40.8 2487.0 128.4 39.8 2581.6 137.8 39.8 建筑部门 1651.8 173.8 27.0 1684.1 144.5 27.0 1742.0 133.6 26.9 交通部门 1518.3 1424.4 24.9 1622.8 1513.9 26.0 1695.0 1582.1 26.2 其他部门 446.6 119.3 7.3 446.5 123.8 7.2 459.8 139.5 7.1 合计 6106.2 100.0 6240.4 100.0 6478.4 100.0 注各终端用能部门碳排放量包括化石能源消费直接碳排放及电力消费间接碳排放。括号中数字为各部门的 化石能源消费直接碳排放量。 表 2-5深圳市各类能源消费碳排放量及结构 单位万吨 CO 2能源品种 2011 年 2012 年 2013 年 碳排放量 比重 碳排放量 比重 碳排放量 比重 煤炭 962.6 15.8 958.0 15.4 960.8 14.8 油品 1633.0 26.7 1686.6 27.0 1755.6 27.1 天然气 781.8 12.8 800.1 12.8 810.7 12.5 垃圾发电 4.9 0.1 9.8 0.2 14.8 0.2 净调入电力 2723.8 44.6 2785.8 44.6 2936.6 45.4 合计 6106.2 100.0 6240.4 100.0 6478.4 100.0 2.4 节能减排目标及政策 2.4.1 总体规划 深圳市制定了低碳发展和节能总体规划。 深圳市低碳发展中长期规划 8 （2011-2020） 提出，到 2015 年万元 GDP 二氧化碳排放比 2010 年下降 21，达 到 0.90 吨，非化石能源占一次能源消费比重达到 15；到 2020 年，万元 GDP 二 氧化碳排放比 2005 年下降 45以上，比 2015 年下降 10，达到 0.81 吨，非化石 能源占一次能源消费比重达到 15以上。 深圳市节能“十二五”规划提出，到 2015 年全市单位 GDP 能耗比“十一五”末期下降 19.5，即由 2010 年的 0.494 吨标准煤/万元降至 0.398吨标准煤/万元（按 2010年价格计算） 。 2.4.2 工业领域节能减排相关政策 深圳新能源产业振兴发展政策 （深府 〔2009〕 240号） 提出， 自 2009年起， 连续 7 年，每年集中安排 5 亿元，设立新能源产业发展专项资金（以下简称专项 资金） ，用于支持新能源产业发展。支持对象包括包括太阳能、核能、生物质能、 风能、储能电站、新能源汽车等领域的科技研发、装备制造、能源开发、推广应 用以及产业服务等方面。 深圳节能环保产业振兴发展规划（20142020 年） 提 出，围绕工业、建筑、交通等领域节能需求和大气、水、固体废弃物等领域环保 需求，大力提高技术装备、产品、服务水平，加快推动节能环保产业集聚发展， 到 2020 年，总产值超过 3000 亿元，成为我国重要的节能环保产业基地和创新中 心。 2.4.3 交通领域节能减排相关政策 大力发展公共交通。2012 年实施的深圳市综合交通“十二五”规划明确 提出，全日机动化出行中公共交通分担比例提高到 56以上，新增城市轨道交通 运营里程 156 公里，全市公交专用道里程达到 700 公里以上，公交站点 500 米 覆盖率达到 93以上。 推进新能源汽车应用。2015 年深圳市出台了一系列推广新能源汽车的政策， 包括深圳市新能源汽车发展工作方案 （深府办函〔2015〕6 号）、深圳市新能 源汽车推广应用若干政策措施 （深府〔2015〕2 号）以及深圳市新能源汽车推 广应用扶持资金管理暂行办法 （市发改委、市财政委 2015年 9月发布） 。推广目 标是，到 2015年底新能源汽车推广应用总量超过 2.5万辆（新增 20000辆） ，其中 新能源公交车保有量达到 4500辆以上（新增 1500辆以上） ；纯电动出租车保有量 9 达到 4500 辆以上（新增 4000 辆以上） ；新增纯电动物流、环卫车 3500 辆以上； 新增纯电动通勤旅游客车 2000辆以上；个人、社会团体与企业新增购买新能源汽 车 9000 辆以上。 2.4.4 建筑领域节能减排相关政策 深圳市于 2006年颁布了 深圳经济特区建筑节能条例 ， 对民用建筑在建设、 改造、使用过程中的能源利用提出了相关要求。2011 年实施的深圳市建筑节能 与绿色建筑“十二五”规划提出， “十二五”期间，预计实现建筑领域节能总量 约 270 万吨标准煤，减排二氧化碳约 649 万吨的目标，建筑节能总量占全社会总 节能量比例约为 20。 2013年深圳市政府公布了深圳市绿色建筑促进办法 ，推 进建筑全寿命周期内的节能、节地、节水、节材、减排工作。 10 3 深圳市碳减排路径概念与理论框架 3.1 城市低碳发展路径研究与实践综述 城市低碳发展路线图，是指城市为实现低碳发展而制订的战略、规划和详细 的计划、方案，以及对城市制订低碳城市战略、编制温室气体排放清单、制定和 实施规划以及监测评估等一系列行动的过程和制度设计。低碳发展路线图是一种 能够有效识别市场需求、预测技术发展前景和技术发展适宜性的有效工具，它能 够帮助企业、行业和国家制定出急需的低碳技术发展战略规划。 在总结国内外文献的基础上，本研究提出城市低碳发展路线图可主要从以下 三个方面进行构建一是路径设计，二是路径选择，三是执行评估、反馈和调整。 在路径设计方面，国内外有关低碳城市发展路线图的文献基本是在能源需求、能 源供给、能源政策等能源模型的基础上建立碳排放情景分析，对未来各种减排政 策下的碳排放量进行情景预测。 在路径选择方面， 必须综合考虑路径的经济成本、 减排措施完成时间等因素，选择出真正符合本城市特点、能够持续发展的优超路 径。在执行评估、反馈和调整方面，必须定期对所选择的减排路径进行评估和反 馈，定量分析该路径的执行效果，对异常发生、脱离正常路径的情况采取相应措 施进行调整。本文将按照上述三个步骤对国内外低碳城市发展路线图进行综述。 3.1.1 碳排放峰值预测及目标设定 二氧化碳排放量预测一直是发达国家和发展中国家非常关心的问题，所以各 国学者对衡量碳排放量与人类经济发展、人口数量、能源利用等因素的模型都进 行了大量的研究。由 OECD 出版的联合国环境规划署报告（2012）高度强调了建 立新的预测模型的需要，以衡量未来人类社会发展、自然环境及经济成本收益。 另外，各联合国成员国 2000年在千年发展目标 （MDGS）上承诺“将环境可持 续应用于政府政策和规划”将于 2015年到达截至时间，新的发展框架已在可持续 发展大会（2012）上确定。另外在 2009年哥本哈根大会上，发达国家各自公布了 截至 2020年的量化减排目标，能否达到减排目标或者以何种方式达到目标成为各 国决策者最关心的问题。在这个大环境下，各国政府都在寻求能为政府决策进行 理论支撑的低碳发展路径和碳排放预测方法，而学术界也对此开展了大量的研究。 11 作为发展中国家的中国，2013年的碳排放总量约占世界总排放量的 29 4 ，所以中 国的减排政策会很大程度关系到世界减排目标，因此中国的国家和地区的碳排放 趋势预测，尤其是中国的峰值问题一直以来都是国内外学者关注的重点，国内外 学者对此进行了大量相关研究。 3.1.1.1 EKC 曲线法 对于环境污染与经济增长之间的关系，Simon Kuznets 1955 年提出了 EKC Environmental Kuznets Curve 假设。该理论认为，环境质量在经济发展初期 阶段，随着人均 GDP 提高而退化；经济发展到一定阶段，环境随着人均 GDP 提 高而改善。即环境质量与经济水平呈倒“U”曲线型关系。后来有大量学者针对 EKC 假设进行了研究。早在 20 世纪初，英国经济学家庇古就已经对外部性问题 进行了研究。该研究通过分析边际私人产品与边际社会产品之间的差异，得出了 外部性是由于边际收益并不能完全反映边际成本而造成的市场失灵现象这一结论。 同时他提议通过征税使得成本内部化来消除环境的外部性。1994 年，Shafik 在研 究颗粒悬浮物与经济增长之间的关系时，也发现它们两者之间呈现倒“U”型曲线 关系。 1998 年， Schmalensee 采用国家间 1950 年1990 年的面板数据进行研究， 发现人均收入与人均碳排放量之间存在的是倒“U”型曲线的关系。1999 年， Galeotti 和 Lanze 通过对 110 个发展中国家面板数据的研究分析，进而得出了收 入与二氧化碳排放量之间呈现的也是倒“U”型曲线的关系。此后也有许多学者对 此提出质疑。1991 年，Grossman 和 Krueger 通过对烟尘与经济发展的研究发现 两者之间呈现的是“N”型曲线的关系。2003 年，Friddl 和 Getzner 对 1960 年 1999 年奥地利人均实际 GDP 和二氧化碳排放量之间关系进行了研究，发现两 者之间存在的也是“N”型曲线关系。总结来看，EKC 假设应用在碳排放领域的 方法主要是回归分析， 即利用 EKC曲线的多项式形式， 根据历史数据做回归分析， 确定各项系数后再预测未来碳排放。 最近几年， 国内外学者也运用 EKC 曲线法对碳排放进行了各类研究。 Zhao and Du2015针对 OECD90国家和中国 2050年前的碳排放进行了预测，利用历史数据4 数据来源全球碳计划组织，2014 12 将 CO 2 排放的 EKC 曲线做多元回归分析，并在不同情景下预测了上述国家的碳排 放趋势。Prez-Surez and Lpez-Menndez2015总结了关于 CO 2 预测的各类量化 研究方法，并利用 EKC 和 ELC 曲线法针对 175 个国家的 CO 2 排放数据进行了回 归分析，预测了 2020年以前的各国 CO 2 排放趋势，发现 EKC 曲线和 ELC 曲线回 归对不同国家有特定的适用情况。Yu, 2014基于 EKC 曲线对 36个高收入国家的 CO 2 排放量和 GDP 进行了回归分析，发现多数国家短期内 EKC 假设符合的很好， 但长期多数国家不符合 EKC 假设。 3.1.1.2 灰度算法 灰色系统理论（Grey Theory）目的是针对解决既无经验，数据又少的不确定 性问题，利用灰关联分析找到各个因素之间的关联程度，寻求系统中各要素之间 的主要关系，找出影响系统发展态势的主要因素，从而掌握事物的主要特征。灰 关联分析实际上是一种相对性的排序分析，它根据序列曲线几何形状的相似程度 来判断其联系是否紧密，它着眼的是数值大小所表示的序关系，其模型不是一个 函数模型，而是寻找序列各数值之间的序关系模型。然后在灰关联分析以及灰色 建模的基础上，用灰生成方法对原始数据进行处理，建立动态微分方程，对系统 行为进行外推预测。 灰度理论运用在碳排放领域主要是灰色 GM1， 1预测模型， 它有很多优势 能 在原始数据较少的情况下得到满意的预测结果，既可以用于短期预测，也可以用 于中长期预测，且预测精度比其他一般预测模型要高。 Pao and Tsai2011利用灰度算 法预测了巴西短期内能源消费、GDP 和 CO 2 排放的关系，并根据模拟结果给出了 一些关于能源消费的建议。 Wu and Liu et al.2015利用灰度模型检验了巴西、 俄罗斯、 印度、中国、南非的 CO 2 排放量与能源消费、城市人口、经济增长之间的关系， 并通过灰度预测模型预测了上述国家的 CO 2 排放量增长率。Liu and Zong et al.2014 通过灰度模型和指数回归法，预测了 2020年前中国火力发电和碳排放趋势，并根 据中国许诺的减排目标提供一些策略建议。 3.1.1.3 KAYA模型 日本 Yoichi Kaya 教授于 1989 年在 IPCC 的一次研讨会上提出的。他提出 通过一种简单的数学公式描述经济、政策和人口等因子与人类活动产生的 CO 2 之 13 间的关系，从中可以发现以上几种不同的影响因素对碳排放的影响力，这就是 Kaya 恒等式。 文字表述为 CO 2 排放量人口 GDP /人口 能源消费量/GDP CO 2 排放量/能源消费量。对 KAYA恒等式两边同时取自然对数后可以把碳排 放分解成人口、人均 GDP、能源消费强度、碳排放强度四个因素的贡献加和，从 而可以控制变量研究单一因素对碳排放的影响。He2014利用 KAYA 恒等式的一 阶近似，推导出实现碳排放峰值的必要条件，并以发达国家的数据检验了推导结 果。然后以此为基础，对中国进行了情景分析和不确定性分析，并在各情境下预 测了峰值。最后对政府提出了促进 CO 2 排放达峰值的一些对策。Yuan and Xu et al.2014基于 KAYA恒等式，利用情景分析方法构建出考虑人口、GDP、城市化率 等多因素的中国经济发展状况，从而模拟出 2050年前的能源消费趋势和碳排放趋 势。 3.1.1.4 MERGE模型 Blanford and Richels et al.2008利用校准的 MERGE 模型预测了不同情境下 2100 年前的中国、印度、美国等国家的能源消费情况和碳排放情况，并分析了由 此增加的环境成本。 Kypreos2007将内在技术学习 （ETL） 引入到 MERGE模型中， 运用 MERGE 模型对电力市场和非电力市场中 ETL 对碳减排的影响进行了分析， 得到的结论是，承诺发展新技术以提高学习曲线，能够大幅度地降低减排成本， 能有效促进空气中碳浓度的降低。 3.1.1.5 其他碳排放预测模型 柴麒敏与徐华清（2015）运用 IMAC 模型，围绕中国的许诺的 2030 年排放峰值 能否尽早出现和以何种水平出现等问题展开讨论，从发达国家的发展轨迹和中国 现状来分析中国实现排放总量控制和峰值的可行区间和战略定位， 然后基于 IAMC 模型对中国进行情景分析，提出了现阶段的目标建议。 Martin and Bishop et al.2015运用 Bayesian 方法预测了英国交通领域的能源消费 和碳排放，预测结果超出了英国 2020年的 CO 2 减排目标，最后作者呼吁汽车生产 商要加强技术研发。 Pongthanaisawan and Sorapipatana2013基于一系列计量经济学模型， 运用情景分析方法，对泰国 2030 年以前的交通行业的能源消费和碳排放趋势进行 了预测，并提出了一些政策建议。 Ren and Wang et al.2015基于各类能源消费量和 14 城市化率的历史数据，利用碳排放因子方法，预测了山东 2020年的煤炭和石油的 碳排放量。 3.1.2 低碳城市发展路径设计 在众多碳排放情景分析中，按照所运用的模型分类可大致分为以下四种自 上而下模型、自下而上模型、混合模型和其他模型（具体详见表 3-1 ）。 自 下 而 上 模型是通过对具体的技术、工业经济参数等进行建模，对能源供给、能源使用、 能源转换技术进行了详细的描述。自下而上模型又可细分为两类以能源供应与 转换为切入点的模型，如 MARKAL、LEAP 等；以能源需求与能源消费为切入点 的模型，如 LEAP、MEDEE等。自上而下模型主要是从宏观经济角度，研究宏观 经济变动带来的能源供需的变动，如 GDP、人口、价格弹性等因素的变化带来能 源供需的变化。而在自上而下模型中，技术因素只能在生产函数中抽象地反映， 典型模型如 CGE、GEM模型等。混合模型是既考虑技术选择的成本，又考虑价格 弹性的作用，是自上而下模型和自下而上模型的综合，如 NEMS、IPAC等。其他 类型则是基于不同的理论基础，对能源和碳排放进行了综合考量。 表 3-1低碳城市发展路线图模型分类 模型分类 典型模型 自上而下模型 CGE、GEM、GEM-PACK、3Es、DRC、MACRO 等 自下而上模型 MARKAL、TIMES、LEAP、AIM、EFOM、MEDEE、MESSAGE、 WASP等 混合模型 MARCAL-MACRO 、IPAC、NEMS、POLES、BCM、MIDAS、 GCAM、IMAGE、Witch、ReMIND 等 3.1.2.1 自上而下模型 （1）CGE模型 基于一般均衡理论的能源一经济一环境 CGE模型能够较为有效地分析和模拟 公共经济政策、能源政策及环境政策的实施结果。80年代末期，CGE主要是模拟 能源、环境与经济之间的互动影响。目前，世界上许多国家都建立了自己的 CGE 模型，这些模型在能源贸易、能源环境及税收政策分析方面表现出了明显的优越 性。Thepkhun and Limmeechokchai et al.2013运用 CGE模型AIM/CGE模型， 分别研究了泰国碳交易和运用 CCS 技术下的温室气体排放。Hbler and 15 Lschel2013运用 CGE的扩展模型 PACE模型， 在宏观经济和部门水平的基础上， 分析了欧盟到 2050年的低碳发展路线图。 得出的结论是， 要想实现欧盟减排路径， 必须综合考虑技术、方针设计和部门因素。 （2）GEM-E3模型 GEME3模型是欧盟几个主要研究机构于 20世纪 90年代合作开发的一般均 衡模型，是动态、递归、模块化的能源经济模型，其核心是 CGE模型。该模型的 目的是研究世界区域或欧盟国家的经济、能源和环境三者之间的内在关联，包括 气候变化对能源、经济、环境的影响等多个政策分析工具。Proost等1992应用该 模型研究认为碳税政策是比利时实现温室气体减排目标的最有效手段。 Bahn2