基于供需视角的中国煤炭消费演变特征及其驱动机制

作为全球煤炭消费和碳排放最大的国家,中国煤炭消费的演变趋势及其驱动机制,一直是科研工作者和政策制定者比较关注的议题。以2013年中国煤炭消费总量28亿tce为关键时间节点,对比分析煤炭消费动力机制的差异性。通过分别构建侧重供给侧分析的LMDI模型和侧重需求侧分析的IO-SDA模型,以期揭示中国煤炭消费的演变特征及驱动机制。主要结论如下：（1）基于供给端的因素分解分析,中国的煤炭消费主要由经济增长效应、能源强度效应、产业结构效应和能源结构效应共同驱动。2013年以来的GDP增速放缓、产业结构和能源结构的深度调整,以及能源消费强度的持续降低是煤炭消费总量下降的关键所在。（2）基于需求侧的结构分解分析,中国的煤炭消费主要由固定资本形成总额、出口和城镇居民消费所影响。出口紧随固定资本形成总额,是煤炭消费增长的两大需求端驱动因素,但是,由出口诱发的煤炭消费量在2007年全球金融危机之后达到阶段性峰值。城镇居民消费在2017年超越出口,成为当前煤炭消费增长的第二大需求端驱动因素。（3）基于最终需求视角,分行业煤炭消费呈现出由“出口到固定资本形成总额再到城镇居民消费”拉动的变化特征,同时,行业发展的煤炭资源依赖性逐步降低。     

2050年中国能源消费结构的系统动力学模拟——基于重点行业的转型情景

面向2050年世界能源发展形势与中国发展实际,推进能源转型与保障油气供给是关乎国家发展和能源安全的重大前瞻性问题。考虑能源转型这一关键前提,基于重点行业部门的政策情景模拟了中国能源消费的总量与结构变化情况,并分析了中国油气消费需求及其对外依存情况。结果显示：（1）若实行积极的部门能源转型政策,中国的一次能源消费总量将在较大幅度上低于参照情景,并有望在2040年达到峰值,其峰值在5755~7000 mtce之间。具体来看,煤炭消费可在2030年前达峰,石油消费在两种转型情景下均将在2040年达到峰值,而天然气仅在加速转型情景下可于2035年实现消费达峰。（2）从推进能源结构转型角度看,在转型情景下中国2050年煤炭消费量占能源消费总量的比例为21%,在加速转型情景下到2050年煤炭占能源消费总量的比例将不足10%;无论是在转型情景下还是加速转型情景下,到2050年油气消费占中国能源消费总量的30%;若推行更加积极的转型政策,在加速转型情景下中国到 2050年非化石能源消费占比将超越化石能源。（3）高需求低产出将导致中国油气对外依存度在中长期内处于较高水平,因而,在2050年前保障国家能源安全仍不可忽视油气供给稳定性。研究可为中国能源安全战略与能源政策制定提供科学依据。     

中国能源消费与污染物排放的相关性研究

改革开放以来，我国的经济增长速度一直保持在8％左右，保持了长时期的经济高速发展。与GDP一直保持较高增长速度相对应的是能源消费量的迅速增长，2006年能源消费总量达24．6亿吨标准煤，其中煤炭消费量25．7亿吨，占一次能源消费量的68．8％。长期以来，中国以煤为主的能源结构和粗放型的能源生产和消费方式使能源发展与环境保护之间的矛盾日益尖锐。改革能源消费方式，减少污染物的排放已迫在眉睫。[编者按]     

京津冀地区的能源消费和天然气的减排潜力

近两年,京津冀一体化进程不断加快,在实现经济协调发展的同时,还共同面对着能源环境问题。本文分析了京津冀地区,2005~2014年的能源消费情况,及天然气在不同行业的减排效应。该地区的能源消费量占全国总量的比例超过10%,以煤炭为主的能源结构导致碳排放量居高。清洁能源天然气的消费量不断增加,但比例偏低;在传统的化石能源消费行业,天然气对煤炭、石油的替代,不仅促进天然气的消费增长,更具显著的减排效应。     

基于LMDI的能源消费碳排放影响因素研究——以唐山市为例

唐山市作为我国钢铁和焦炭产能最为集中的城市,产业结构偏重,能源消费结构以煤为主,温室气体减排压力巨大。本文分析了唐山市2010—2017年能源消费和碳排放的变化特征,然后通过LMDI分解方法对唐山市能源消费碳排放因素进行分解,发现经济发展是其碳排放增长最主要的拉动因素,人口增长也对碳排放有一定贡献,而能源强度下降则很大程度上抑制了碳排放的增加,产业结构调整和能源结构改善虽也起到了一定的抑制作用,但影响十分有限。唐山市应继续推进能源结构低碳化,削减煤炭消费总量并提高清洁能源使用率,同时优化产业结构,持续推进化解钢铁、焦炭过剩产能,鼓励、推进第三产业和战略性新兴产业的发展,向绿色低碳发展模式转变。     

北京终端能源碳消费清单与结构分析

基于政府宏观统计数据,根据IPCC参考方法,估算了1995～2005年北京终端能源碳消费量,详细给出了北京各部门、分能源品种以及2005年分行业的能源碳消费清单,分析了能源碳消费结构．结果表明,1995～2005年北京终端能源碳消费总量和人均能源碳消费量均呈现显著上升趋势,分别增加了71.5%和38.4%;终端能源碳消费强度持续下降,降低了66.2%．各部门的终端能源碳消费中,工业最大,约占碳消费总量的53.0%～68.0%,1995～2005年平均碳消费量为14.59 Mt;其次是第三产业,约占15.0%～30.5%,平均碳消费量为5.23 Mt;与1995年相比,2005年城镇居民生活消费的能源碳消费量增加了2.02倍．目前工业的碳消费仍是主导,产业结构的调整尚未改变工业消费能源碳的主导地位．自2002年北京终端能源碳消费结构基本趋于稳定,但是能源结构的调整未能抵消能源消费增加带来的碳消费增量．     

2017年京津冀煤炭消费量将比2012年减少6300万t

<正>根据国家发展改革委、工业和信息化部等六部门发布的重点地区煤炭消费减量替代管理暂行办法,2017年京津冀煤炭消费量将比2012年减少6300万t.其中,北京市减少1300万t,天津市减少1000万t,河北省减少4000万t.据了解,这次实施煤炭消费减量替代旨在推动淘汰落后产能,减少煤炭消费,并利用优质能源替代煤炭消费,从而减少大气污染,改善空气质量,重点地区还包括山东省、上海市、江苏省、浙江省和广东省的珠三角地区.     

要重视煤炭资源的合理利用

<正> 据有关部门预测,本世纪末可能达到一次能源总量约为12亿吨标准煤,其中原煤12亿吨,将比1980年增加一倍。我国能源消费主要依靠煤炭,因此探讨一下煤炭资源的合理利用是非常必要的。一我国能源消费中煤炭所占比重很大,建国初期,达到90%以上;六十年代由于石油的开发和利用,煤炭的消费比重逐渐下降,到1970年降低为81%;1979年降至71.3%;进入八十年代,煤炭消费又略有增加,近年我国能源消费的结构中,煤炭仍占71—74%。     

基于环境统计调查数据的中国省会城市煤炭消费变化历史趋势研究

煤炭是我国主要能源,分析煤炭消费变化趋势对于预测我国二氧化碳及大气污染物排放具有重要意义。基于全国环境统计调查数据,分析了2011—2018年主要城市煤炭消费的利用情况,利用热力聚类图对我国省会城市（含直辖市）聚类分析其工业源和生活源的煤炭消费趋势,并按东部、中部和西部城市进行煤炭消费的区域性对比。结论如下:通过聚类分析发现,位于同一簇的城市之间工业企业煤炭消耗总量的基数和变化趋势有一定的相似性;总体上,城市工业企业的煤炭消耗呈逐年递减趋势,东部城市煤炭消耗总量高于中部、西部城市煤炭消耗总量,东部城市煤炭消费量下降情况总体好于中部和西部城市;除北京等少数城市外,电力、热力生产和供应行业每年的煤炭消耗量基本变化不大;城市生活源煤炭消费量变化趋势总体呈逐年递减趋势,西部呈上升趋势,东部、中部城市呈下降趋势;东部城市中的城市总煤炭消费达峰情况优于中部、西部城市。     

中国能源消费与温室气体排放预测分析

构造了中国18个部门的能源—经济—环境投入产出模型,分析了能源消耗系数的变动规律,对2020年我国能源消费量与温室气体排放量进行了预测。结果表明:我国2020年的能源消费总量为29.5亿t(标准煤),等于1990年的299％,1995年的229％;煤炭消费最为26亿t,石油消费量为4.1亿t,天然气消费量为1420亿m~3,水电6400亿kW·h;能源消费弹性系数为0.43左右;CO_2排放量为17.50亿t(碳当量)。     

不同经济发展路径下的能源需求与碳排放预测——基于河北省的分析

运用协整检验和马尔科夫链等方法研究不同经济增长路径下河北省2017~2035年的能源需求与结构、CO₂排放情况.结果显示：经济增长对能源需求具有明显的拉动作用.低速增长情景下,河北2035年的人均能源消费量与能源消费总量将分别达到5.261tce和41613.294万tce,而高速情景下则分别为7.618tce和60258.456万tce.河北未来的能源结构将长期保持相对稳定的状态,煤炭在能源结构中的绝对份额短期内难以改变,预计到2035年煤炭的消费占比仍将达到88.16%.河北的CO₂排放量将依然长期保持增长趋势.高速情景下,预计CO₂排放量将从2017年的87699.314万t增加至2035年的159117.415万t,分别是同期低速增长情景下的1.01倍和1.45倍.应保持经济合理增长,优化能源消费结构,调整产业布局,培育和发展新动能.     

京津冀及周边地区工业大气污染排放因素分解——基于LMDI模型分析

运用对数平均迪氏指数分解法探究了2011~2015年京津冀及周边地区工业大气污染物排放的主要影响因素.将该地区排放量变化的总效应分解为人口效应、经济规模效应、产业结构效应、能耗效应、能源结构效应和排放强度效应.研究结果表明,人口效应和经济规模效应基本为正效应,产业结构效应、能耗效应和排放强度效应基本为负效应.京津冀及其周边地区能源结构在2011~2015年期间变化不显著,因此能源结构效应对总效应的贡献很小,贡献度均未超过0.52%.北京市、天津市、河北省、河南省、山东省和山西省的情况不同,各效应贡献度的变化趋势也不相同.人口效应、经济规模效应、产业结构效应、能耗效应和排放强度效应的变化,主要来自于人口增速、经济规模增速、工业增加值比重降幅、能耗强度降幅和排放强度降幅的变化.在制定减排政策时,应根据各效应的累计贡献值和贡献度大小,对于该地区共存的主要影响因素,制定联合减排政策措施.对于存在地区差异的主要影响因素,因地制宜制定不同的减排政策措施.     

中国能源利用效率的区域分异与影响因素分析

论文采用分层聚类法对中国能源利用效率进行地域划分,并运用Theil系数探讨能源利用效率的区域分异特征,进而应用面板数据模型定量研究区域能源利用效率的影响因素。研究表明:"十五"时期,中国能源利用效率的省际差异显著,从空间上可划分为高效区、中效区和低效区,能源高效区集中在东部沿海经济发达地区;2001~2005年,中国能源利用效率明显提高,但能源利用效率的总体差异、三大地域间差异和地域内差异均呈上升趋势;能源结构、技术水平、产业结构、价格水平和投资水平是影响中国能源利用效率区域差异的显著因素;以煤炭消费比重所表示的能源结构对区域能源利用效率的负向影响程度最大,以全员劳动生产率所表示的技术水平对区域能源利用效率的正向影响程度最大;第三产业增加值比重对区域能源利用效率具有显著正影响,第二产业增加值比重、生产资料价格水平、高耗能投资水平对区域能源利用效率具有显著负影响;经济发展水平对区域能源利用效率的影响程度并不显著,经济增长与能源利用效率不存在同步增长关系。     

基于能值分析的陕西省榆林市绿色GDP动态研究

绿色GDP是在扣除自然资源消耗与环境损耗之后的GDP,是衡量城市可持续发展的重要指标。资源型城市作为以资源开发利用为主的城市,对自然资源消耗以及环境资源损耗更为严重,因此对其绿色GDP进行研究具有更加深刻的意义。论文利用Odum生态经济系统能值理论和方法,以资源型城市陕西省榆林市为例,对其2005—2012年间国民经济生产过程中消耗的不可更新资源和环境损耗进行定量分析,计算消耗的不可更新资源和环境损耗的能值及其能值-货币价值,从而核算了榆林市2005—2012年间的绿色GDP变化,结论如下：1）榆林市绿色GDP占比由81.2%下降到44.1%,并且这种趋势在持续扩大;2）不可更新能源的利用几乎以每年10%的速率递增,不可更新能源占GDP的比重由2005年的13.35%上升到2012年的44.8%,是造成榆林市绿色GDP偏低的主要原因;3）榆林市不可更新能源消耗仍以煤炭为主,煤炭利用达到化石能源利用的90%以上,辅助伴有石油与天然气;4）榆林市环境损耗主要是由废气、废水和固体废弃物3部分组成,其中废气的组成占80%以上。     

中国重点城市产业与能源消费基本特征研究

以北京、上海、重庆、广州和天津5大城市作为重点城市,分析其在1995～2005年的产业结构和能源消费基本特征。重点分析了各城市工业行业结构及其能源效率特点,通过构建工业行业优势系数及综合优势度两个评价指标,对5大城市中的优势工业行业进行识别。主要结论:工业综合优势系数基本上与优势工业行业个数成正比;5大城市第三产业发展较缓,工业内部仍存在重化工倾向,重工业比例均在55%以上(含55%),轻工业所占比例较小,且没有形成主导行业和优势行业;能源结构尚需要多元化发展,重工业能源效率亟需提高。     

基于能源-环境情景模拟的北京市大气污染对居民健康风险评价研究

保护居民健康是北京市能源系统优化管理和大气污染治理的重要目标.本研究基于北京市的社会经济发展目标并结合相关节能减排和环保要求,针对全市2010-2020年间的能源消费分别设计了高、中、低3种约束情景,通过LEAP模型预测了全市至2020年的能源消费量与S02、NOx、PM10和PM2.5等4种主要大气污染物的排放强度,并采用泊松回归模型对3种情景下主城区居民受环境空气中这4种大气污染物的暴露危害所导致的健康风险进行了评估.结果显示:相对低约束情景,高约束情景至2020年可避免与S02、NOx、PM10和PM2.5污染相关的死亡危害分别为2663、6359、4720和4104人·a-1,而且在高约束情景下煤炭消费比重每下降1％,可相应地避免约1400人·a-1的污染急性死亡.由此建议北京市实施更加严格的节能和减排措施,严控煤炭消费总量,进一步优化能源结构,最大程度地降低能源消费导致的大气污染所产生的居民健康风险.     

上海市终端能源消费的CO2排放影响因素定量分析

以对数平均指数法(LMDI)方法为基础,探讨了包括生活能耗在内的上海市终端能源消费CO2排放影响因素的分解方法,定量研究了能源强度下降、能源结构优化、产业结构调整、经济发展规模和人口数量等影响因素对CO2排放变化量的贡献率.研究表明,上海市2005~2009年CO2排放增长了2949万t,如果不采取任何减缓措施,经济增长和人口数量增加将导致CO2排放增长量相当于现在的2.5倍.能源强度下降、能源结构优化和产业结构调整起到了减缓CO2排放增长的作用,对减缓CO2排放增长的贡献率分别为-98%、-50%和-22%.与2000~2005年对比分析发现,工业部门能源强度下降和能源结构优化的减缓作用都有所下降,而产业结构调整开始发挥减排的作用,但贡献率还很低.生活能耗的CO2排放影响因素中,相较于人口数量增长,人均生活能耗上升是导致CO2排放增加的主要因素,且贡献率逐渐增大.     

2015～2017年北京及近周边平房燃煤散烧及其污染排放遥感测算

利用2015~2017年8~9月2 m级高分辨率遥感影像，对北京市平原区平房面积和分布进行遥感监测，其中2017年增加北京周边地区（廊坊、保定）的监测，获取平房信息，并利用平房采暖面积调查、燃煤量入户抽样调查等技术手段，估算了北京及周边地区平房燃煤总量，同时结合排放因子，测算了燃煤PM_2.5、SO₂、NO_x的排放量.结果表明2015~2017年，北京市平原区平房燃煤量大幅度下降，燃煤总量下降了75%，煤改电（气）措施效果显著.现阶段（2017年）北京城六区、南部平原城乡地区基本实现"无煤化"，燃煤散烧主要集中在北部平原区，其中昌平、顺义区燃煤量均超过30万t，平谷、延庆区的燃煤量在15万t以上.从空间分布来看，2015年燃煤量空间呈环状分布，2016年呈半环状，燃煤集中在位于环面区域的昌平、顺义、通州、大兴区.2017年各区平房燃煤所产生的大气污染物排污量差别明显，其中昌平区的SO₂和NO_x排放量最高，分别为1113.3 t和279.2 t.2017年保定、廊坊市煤改清洁能源工作初见成效，但燃煤总量依然较大，煤质差、使用方式粗放，燃煤强度由北至南逐渐增大.保定、廊坊市平原区燃煤量分别约为1043万t和407万t.保定市近郊村庄燃煤量普遍较少，北市、南市和新市区村庄燃煤量均低于5万t.廊坊市平原区燃煤量空间分布较为平均，其中文安县平原区燃煤量最多，为69万t，大厂回族自治县燃煤量最低.