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到2020年中國(guó)實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)的減排成本測(cè)算

發(fā)布時(shí)間:2014-07-24 11:32

  本文是一篇專(zhuān)業(yè)的經(jīng)濟(jì)論文,主要是關(guān)于到2020年中國(guó)實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)的減排成本測(cè)算。詳情請(qǐng)看下面的介紹。

  中國(guó)人民大學(xué)能源與氣候經(jīng)濟(jì)學(xué)項(xiàng)目從整體上分析了我國(guó)在2020年相對(duì)2005年C02排放強(qiáng)度下降45%的情況下,“將要付出5862億元的GDP損失,GDP損失比例達(dá)到了1.11%。除此之外,為了實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo),中國(guó)在2010—2020年間每年還要注入1200億美元的增量投資”。國(guó)家發(fā)展與改革委員會(huì)通報(bào)稱(chēng):中國(guó)在“十一五”期間,“全社會(huì)節(jié)能減排總投資約2萬(wàn)億元,其中政府節(jié)能減排投資約2000億元”Ⅲ1 J。

  此外,部分學(xué)者以減排邊際成本為切入點(diǎn),通過(guò)不同的模型研究了中國(guó)的節(jié)能減排對(duì)GDP的影響,Wenying Chen歸納了這些研究,如表it zj2008年11月,MIT能源與環(huán)境政策研究中心《全球氣候變化的科學(xué)和政策》報(bào)告發(fā)布。該報(bào)告以fx32減排邊際成本為核心,應(yīng)用新EPPA模型對(duì)幾十個(gè)國(guó)家(含中國(guó))不同節(jié)能減排目標(biāo)下的減排邊際成本做了深入研究。

  目前,我國(guó)減排投入缺乏有效的統(tǒng)計(jì)方法_3_,不同研究結(jié)果之間的差距也較大。比如,按中國(guó)人民大學(xué)能源與氣候經(jīng)濟(jì)學(xué)項(xiàng)目的研究成果計(jì)算,2010—2020年間我國(guó)要實(shí)現(xiàn)減排45%的目標(biāo),用于節(jié)能減排的社會(huì)總投資約為7.74萬(wàn)億元,這是“十一五”期間2萬(wàn)億投資的3.87倍。

  2010年我國(guó)減排20.1%時(shí)每噸碳的邊際成本估算值在84美元到14美元之間,最大值和最小值相差6倍(表1)。為此,較為準(zhǔn)確的估算我國(guó)節(jié)能減排成本,對(duì)于制定合理的政策具有重要的指導(dǎo)意義。

  本文以何祚庥院士、陳俊武院士對(duì)我國(guó)2020年CO,排放量的研究數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)(兩位院士對(duì)我國(guó)到2020年co2排放量測(cè)算結(jié)果,是根據(jù)我國(guó)目前經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、資源使用速度計(jì)算得出,原始數(shù)據(jù)及實(shí)際情況都較為客觀,筆耕論文新浪博客,偏差較小),采用MIT能源與環(huán)境政策研究中心減排邊際成本的研究結(jié)果(首先,該成果的研究對(duì)象具有普遍性,不僅包括中國(guó),還包括美國(guó)、日本、歐盟、墨西哥、俄羅斯、澳大利亞、新西蘭、東歐、中東、加拿大、印度、東亞富裕國(guó)家、印度尼西亞、非洲、南美洲等[ 。其次,MIT采用的EPPA模型中的要素完整、系統(tǒng),既包含產(chǎn)品、能源、消費(fèi)部門(mén)等顯著影響減排邊際成本的要素,又包括了風(fēng)能、太陽(yáng)能、生物質(zhì)、NGCC及其碳捕捉、IGCC的碳捕捉等要素l5 J。最后,該成果的研究期限包含了到2020年單位GDP減排5%~50%區(qū)間內(nèi)的所有減排邊際成本,易于測(cè)算總減排成本),計(jì)算并比較分析我國(guó)實(shí)現(xiàn)減排承諾的減排成本。由于MIT的研究采用的是2005年的貨幣價(jià)值,考慮到近年來(lái)我國(guó)通貨膨脹較大的實(shí)際情況,本文還進(jìn)一步分析通貨膨脹條件下減排成本的變化情況。

  二、2010—2020年我國(guó)CO2減排總量測(cè)算何祚庥院士以2008年我國(guó)能源消費(fèi)總量29.1億噸標(biāo)準(zhǔn)煤為基準(zhǔn),測(cè)算能源彈性系數(shù)為1.0,2010年單位GDP能耗下降5%,“十一五”期間單位GDP的o32排放量下降18.83%(小于單位GDP的co2排放量下降20%的總目標(biāo)),GDP增長(zhǎng)率分別保持在8%和9%情形下,2020年我國(guó)的“碳”減排總量_6_。若按陳俊武院士建議的 1噸標(biāo)準(zhǔn)煤折算為2.66tcOz計(jì)算_7j,對(duì)應(yīng)的C減排總量,如表2。依照上述思路,2010年至2020年GDP年增長(zhǎng)率分別保持7%、8%、9%情形下,我國(guó)的“碳”

  減排總量及toe減排總量(能源彈性系數(shù)=1.0,計(jì)算公式:到N年相應(yīng)的碳減排數(shù)量=某年按彈性系數(shù)為1.0的碳排放量一2008年碳排放量×(1+GDP上升率)N-2008 X(1~年均減排率)N一 。。 ),見(jiàn)表3。另外,再加上我國(guó)在2006—2009年期間已完成的碳減排量(分別為0.24、0.39、1.91、3.88,單位:億噸標(biāo)準(zhǔn)煤),將其折算為coe量,如表4所示。三、到2020年我國(guó)減排邊際成本及總成本測(cè)算減排邊際成本(MAC,Marginal AbatementCost)指為額外減少單位碳排放而增加的成本。

  減排邊際成本構(gòu)成的曲線稱(chēng)為減排邊際成本曲線,可以通過(guò)測(cè)定某時(shí)間范圍內(nèi)特定區(qū)域?yàn)闇p少032排放付出的成本獲得;減排總成本則等于減排邊際成本曲線構(gòu)成的面積 。

  在《全球氣候變化的科學(xué)和政策》報(bào)告中,Jennifer Morris等利用新EPPA模型研究了中國(guó)從2010年開(kāi)始減排,到2010年、2020年、2030年、2040年、2050年的減排邊際成本,表5是我國(guó)到2020年不同減排比例下減排邊際成本l9 J然而,表5并未給出45%時(shí)的減排邊際成本。為得到減排45%時(shí)的減排邊際成本,考慮到減排成本曲線具有連續(xù)性,本文使用MA TLAB對(duì)表5中減排1%~50%的減排邊際成本數(shù)值進(jìn)行擬合,得到減排邊際成本擬合曲線為Y:~1713x + 2431x 一568x + 46.91x ~ 0.6376.0.95的置信區(qū)間。當(dāng),/7=45%,Y=56.7136美元/t coe或Y=469.3901元/t 032。

  依據(jù)“減排總成本等于減排邊際成本曲線構(gòu)成的面積”的定義,表5中不同減排比例下的減排邊際成本曲線與 軸及減排邊際成本點(diǎn)所在的軸構(gòu)成的面積,即為不同減排比例下平均每噸coe的減排成本,如表6。/t或48.0807元/t。

  同時(shí),考慮到2006—2009年的co2減排量(17.06億噸)占總排放量的比重較小(4.26%),為了便于使用MIT的減排邊際成本數(shù)據(jù),本文將2006—2009年的co2減排量一并歸人2010~2020年的減排量。那么,由表4和表6就可以測(cè)算出我國(guó)實(shí)現(xiàn)單位GDP的o32排放減少40%~45%的總成本,如表7所示。四、結(jié)果分析本文的研究結(jié)果(表7)與我國(guó)已通報(bào)的減排投入存在著較大的差距。在“十一五”期間,國(guó)家直接投資約2000億元,社會(huì)總投資達(dá)2萬(wàn)億元。

  按照表5、表6數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果,到2020年即便我國(guó)的GDP按照9%的速度增長(zhǎng)(“十二五”規(guī)劃認(rèn)為平均保持8%更為合理),單位GDP比2005年cx)2排放量減少45%,我國(guó)的減排總成本約為23502.68億元。如按照在“十一五”期間已完成的單位GDP的co2排放量(單位GDP能耗下降18.83%),那么在2011年到2020年要完成減排45%的目標(biāo),只需再完成減排目標(biāo)的26.17%即可。即使按表4、表5、表6中減排30%情形估算,2011—2020年的減排成本只需3425億元,比23502.68億元約少了2萬(wàn)億元,這與實(shí)際情況不符。因?yàn)椋?ldquo;十一五”期間的2萬(wàn)億元投入,勉強(qiáng)完成了“十一五”的減排目標(biāo)(單位GDP減排20%)。

  研究結(jié)果出現(xiàn)了較大的偏差,可能原因包括:

  (1)MIT的研究成果對(duì)我國(guó)co2的減排邊際成本估值過(guò)低;(2)“十一五”期間節(jié)能減排總投資2萬(wàn)億元的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確;(3)忽略了減排成本的時(shí)間價(jià)值及通貨膨脹等重要因素。



本文編號(hào):4938

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