中国能源碳排放因素分解与情景预测

作者：王利兵; 张赟

来源：电力建设, 2021, 42(09): 1-9.

• 对数平均迪氏分解法(LMDI)
• 能源消费强度
• 可拓展的随机性的环境影响评估模型(STIRPAT)
• 碳中和

我国能源活动碳排放占总碳排放85%以上,研究能源活动碳排放的变化规律对于实现碳达峰碳中和目标具有重要意义。首先,采用对数平均迪氏分解法(logarithmic mean Divisia index, LMDI)对1995—2017年我国能源消费碳排放变化的影响因素进行分解,从经济规模、产业结构、能源强度、能源结构、能源价格、人均可支配收入、人口规模这7个方面,模型给出了相关因素对一、二、三产业和居民部门碳排放变化的贡献。结果表明,对于3个产业部门,经济增长是碳排放增长的首要驱动力,而技术进步带来的能源强度下降、产业结构优化和能源消费结构改善呈现负效应,且产业结构优化和能源结构清洁化的作用越来越显著。对于居民部门,人均可支配收入是居民部门碳排放增长的推动力,而能源价格呈现明显的负效应。其次,设计了3种情景,运用可拓展的随机性的环境影响评估模型(stochastic impacts by regression population, affluence and technology, STIRPAT)对2030年我国能源碳排放进行预测,在以实现碳达峰为目标的低碳情景中,我国能源碳排放有望于2025—2029年实现达峰,峰值水平为101亿～110亿t。最后,为实现碳达峰碳中和目标,建议以构建中国能源互联网为基础平台,实施"清洁替代"和"电能替代",推进能源转型。