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摘要：对贵州省“双碳”目标进行评估预测，探究经济发展、产业结构、能源结构、人口规模等实现路径对其未来“双碳”目标的作用效果，对于推进贵州省可持续发展、高质量发展具有重要的现实意义。本研究通过构建LEAP模型，探究基于不同情形下贵州省碳减排、碳达峰的目标预测，识别了不同情景下碳减排的实现路径。结果表明：在基准情形和低碳情形下，贵州省未能如期实现碳达峰和碳中和，而在强化低碳情形下，贵州省能按期实现“双碳”目标。并根据研究结论提出了贵州省实现“双碳”目标的四条路经：碳替代、碳减排、碳封存、碳循环。

关键词：碳达峰；碳中和；LEAP模型；贵州省；情景分析

1.引言

2021年10月24日，《中共中央国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》正式发布。实现碳达峰、碳中和，是着力解决资源环境约束突出问题、实现中华民族永续发展的必然选择，是构建人类命运共同体的庄严承诺[1]。

作为中国西南地区森林碳汇、太阳能、水能等清洁资源丰富的省份之一，贵州省在发挥碳减排、实现“双碳”目标方面具有天然的巨大优势。但由于贵州省粗放型的经济发展方式、产业结构未得到优化等原因，贵州省转变经济发展方式、促进节能减排的形式已经迫在眉睫。在《贵州省新能源和可再生能源发展“十四五”规划》中，提出贵州在今后的发展中稳步推进风电产业发展、加快推进地热能产业发展进一步加快核能开发稳中有序推进清洁能源的使用。在今后的工作中，贵州省将继续推进新型工业化的进程，构建高质量发展工程，进一步促进清洁节能源的广泛使用。贵州省十四五规划及远景规划中指出，2020年贵州省单位地区生产总值二氧化碳排放降低1.73%，能源消耗方面每单位地区生产总值降低3%的能源消耗量，并计划在2050年时能源消耗和二氧化碳排放量方面达到国家的要求的减排目标。

殷会良、杜恒等（2022）认为实施强制性倒逼式改革，以市场为引导，以数字化为驱动，实现产业协同发展总体布局优化[2]；刘满平（2021）指出要实现碳中和，必须要严格控制高耗能产业新增产能和加快现代服务业等低碳产业的发展[3]；赵玉焕、钱之凌等（2022）基于中国省级面板数据，研究发现当前我国产业结构升级有助于实现碳减排，为此应着力于省域间合作，推动邻近地区产业结构协调发展，支持产业转型升级和发展高端制造业，聚焦传统行业碳排放，尽快实现碳中和[4]。

张希良、黄晓丹等（2022）提出通过进一步提高能源利用效率、推进新能源应用和电气化和电力系统深度脱碳，将会形成显著的低碳激励[5]；温馨（2021）指出能源转型应着重关注智慧与新型，权衡好与与其他领域的协同规划关系，同时要加强数字化应用[6]；张丽峰、潘家华（2021）认为要注意区域自身的产业和能源绿色转型，把区域间的产业和能源协调发展作为实现双碳目标的主要策略[7]；张浩楠、申融容等（2022）认为应从战略层面综合考虑能源转型，将加快提高能效和稳步发展非化石能源作为前期经济减排的主要手段来实现低碳转型[8]。此外，“双碳”目标实现路径方面。在“双碳”目标提出后，“双碳”目标实现路径的研究才受到学界关注，虽然有关“双碳”目标实现路径的研究已初见成效，但是现有研究大多限于对已有路径的评价、验证，并未进行过多的创新和探索，依据现有研究仍难以有效实现“双碳”目标。

2.研究方法及数据来源

情景分析方法又称前景描述法，它是一种预测工具。该方法是在假定某种情况的前提下，对于研究对象或其所引起的后果做出预测，是一种定性和定量结合的分析方法，一般应用于政策分析或者决策分析领域。本研究中应用情景分析方法对贵州碳排放的影响进行情景模拟，对其未来发展趋势进行准确、详细和严谨地预测，以便识别贵州碳减排的路径。

LEAP模型。该模型是于20世纪80年代由瑞典斯德哥尔摩环境协会SEI与美国波士顿大学共同开发，用于长期预测各部门能源需求、消费及环境影响的终端能源消费模型。本文在借鉴相关研究的基础上利用LEAP模型对贵州省在不情景下“双碳”目标进行预测。

本文根据贵州省能源生产与消费的相关统计数据，由LEAP模型的demand模块计算出能源消费总量。能源需求总量等于终端部门能源需求量、加工转化投入产出量以及损失量三者之和。二氧化碳排放量根据化石燃料中的碳含量进行计算，其他温室气体折算成二氧化碳排放当量[9]。

基于数据的可获取性以及最新的各类能源及社会经济规划所覆盖的时间段，本研究以2019年作为基期，以2020—2060年为预测期，覆盖贵州省能源终端消费、输送以及相应的能源加工转化部门，形成了一个闭合、平衡的能源与碳排放系统。数据主要包括能源历史消费数据、情景设置参数。其中，能源历史消费数据主要来源于《中国能源统计年鉴》（2019年）；情景设置参数主要来源于贵州省能源与碳排放相关政策规划，来源于《贵州省新能源和可再生能源发展“十四五”规划》、贵州省十四五规划及远景规划、《贵州省碳达峰实施方案》《贵州省科技支撑碳达峰碳中和实施方案》、《关于加快推进以人为核心的新型城镇化的意见》、《中国电气化年度发展报告2021》、《餐饮商家低碳行动指引研究报告》。文中的人口预测主要参考张文专（2017）的方法[10]。

3.情景设置与描述

能源需求的预测往往受诸多因素的影响。为考察贵州省未来的能源需求和碳排放，基于与能源需求以及碳排放密切相关的主要驱动因素，结合贵州省相关政策目标和贵州省能源利用现状，设置了3种不同的综合情景：基准情景、低碳情景及强化低碳情景；5个子情形，基准情形，清洁能源发电替代、终端部门电气化加速、碳捕获和碳封存技术、森林碳汇。低碳情形即清洁能源发电替代、终端部门电气化加速、碳捕获和碳封存技术的综合，强化低碳情形是低碳情形和森林碳汇情形的综合。文中碳汇的计算主要参考李笑笑（2020）、令狐大智与罗溪（2022）的计算方法[11，12]。人口对能源的消费弹性系数主要参考]夏泽义与张炜（2009）的计算方法[13]。各子情景内涵如表1、表2所示。

4.结果与讨论

4.1终端能源消费概览

根据2019年终端能源消费构成情况可知。第二产业中的工业占比最大，占44.8%；其次是第三产业中的其他，占15%；然后是第三产业中的批发零售住宿餐饮行业，占12%；接下来是第三产业中的交通仓储邮政，占10.5%；最后是农村居民生活消费，占7.3%。根据2019年终端能源消费构成（按原料分）情况可知，原煤消费量最大，占46.6%；然后是电，占22.5%；接着是柴油，占10.7%；接下来是汽油，占8.6%；最后是液化天然气，占4.4%。

通过简单地对2019贵州省的终端能源消费结构分析可知，贵州作为煤炭大省，煤炭依然是主要原料，工业是消耗能源最多的部分，农村能源消耗量大于城镇，主要与农村的消费能源是煤炭有关。通过粗略分析，大概知道碳达峰碳中和的主要部门是第二产业中的工业，第三产业中的批发零售住宿餐饮行业和交通仓储邮政，以及农村居民生活消费。主要的考虑的能源是原煤、采油、汽油、天然气等传统能源。

4.2不同情景下能源需求总量及化石能源需求量

（一）、基准情形下，贵州省未来能源需求量逐年增加，2020年、2030年和2060年能源需求总量分别为81.95、111.01、204.62百万吨标准煤。在节点2030，2050处消费变得更为平缓，这与基准情形中的经济增速放缓有关。（二）、在低碳情形下，终端能源需求进一步放缓。2020年，相比基准情形，节约了0.11百万吨标准煤的能源需求量；2030年，节约了2.10百万吨标准煤；2060年，节约了10.13吨标准煤。（三）、在强化低碳需求中，终端能源需求更进一步放缓。2020年，相比基准情形，节约了0.328百万吨标准煤；2030年，节约了16.69百万吨标准煤；2060年，节约了29.06吨标准煤。

4.3不同情景下碳排放量

4.3.1五个子情形

（一）、基准情形下，碳排放每年逐步增加。2020年达到298.47百万吨标准二氧化碳排放，2030年达到411.64百万吨标准二氧化碳排放，2060年为734.31百万吨标准二氧化碳排放。该情形下，各类别的碳排放均呈线上涨趋势。因为经济增长放缓和城镇化的缘故，在2025年和2050时间节点上均增长有所放缓。（二）、清洁能源发电情形下，其他类别的碳排放均没有减少。2019年清洁能源发电量约占发电总量的40%，清洁能力潜力增长空间相对较小，在2030达到约50%，2060达到约55%假设下，因为经济发展与能源需求的增长，清洁能源发电减排的发挥了重要作用，但优势不明显。（三）、电气化加速情形下，主要考虑以下部门：工业、建筑、交通、餐饮和其他部门。根据《中国电气化年度发展报告2021》的披露情况，我们发现未来交通行业的电气化水平增长潜力巨大，2020年仅为3.7%。在新能源汽车的出台下，根据未来的市场预测（专家预测），在保守估计的情形下，假定2025年电气化水平为18.8%，2030年为20.6%，2050年为49.4%。其他参数详见表6。从下图中可以看出，相较于基准情形，电气化加速情境下，工业、建筑、交通、餐饮和其他部门的碳排放明显减少，图中白色部分为减少的碳排放量。（四）、碳捕获与封存情形下，主要考虑工业部门的和火电发电部门的碳捕获与封存技术，其他类别保持不变。在2030年前后引入或加大一点碳捕获与封存的技术，让工业部门和火电发电部门的碳减排量降低1.2%，假定技术逐渐推广，到2060年降低37%。通过下图可以发现，工业部门和火电发电部门减碳作用明显，图中白色部分为工业部门和火电发电部门减少的碳排放量。（五）、森林碳汇情形下，保持基准部门能源消耗与碳排放不变。在森林林木蓄积量稳定增长，即2025年达到7亿立方米，2030达到8亿立方米，2060达到10亿立方米的假定下，虽然随着经济增长和人口需求增加的情形下，能源需求不断增加，碳排放量不断增加，但是森林碳汇可以吸收较多的碳排放量，图中橙色部分为森林吸收的二氧化碳量，计算方式参考《中国森林碳汇价值核算研究》的做法。

4.3.2 低碳与强化低碳情形

在低碳情形下，2020年排放量为291.45百万吨标准碳，2030年则为312.24百万吨标准碳，2060年为262.58百万吨标准碳。碳排放大致在2033前后达到峰值，没有实现碳中和。具体表现为，虽然随着经济的增长和人口的增加，但因为清洁能源发电占比的提高、碳捕获与碳封存技术的引入和提高，火力发电占比逐步下降，碳排放量逐步降低；在工业领域，主要是电气化的加速、碳捕获与碳封存技术的引入和提高，使得碳排放逐步降低；在交通部门，电气化的潜力巨大，从2025的18.8%到2050的49.4%，使得交通部门的碳减排明显；在建筑业部门，从2019年的32.9%到2060年的55.6%，使得建筑业对碳减排的贡献也比较明显，同理，餐饮与批发零售行业也对对碳减排具有重要的贡献。但因为低碳过程中未考率加强森林碳汇的作用，故在2033年前后实现碳达峰，在2060年未实现碳中和。

在强化低碳情形下，碳排放大致在2033前后达到峰值，在2059年实现碳中和。具体表现为，虽然随着经济的增长和人口的增加，但因为清洁能源发电占比的提高、碳捕获与碳封存技术的引入和提高，火力发电占比逐步下降，碳排放量逐步降低；在工业领域，主要是电气化的加速、碳捕获与碳封存技术的引入和提高，使得碳排放逐步降低；在交通部门，电气化的潜力巨大，从2025的18.8%到2050的49.4%，使得交通部门的碳减排明显；借助森林覆盖率高的优势，贵州省的森林碳汇优势明显，在碳减排过程中发挥了重大作用。在强化低碳情形中加强了森林碳汇的作用，故在2033年实现碳达峰，在2059年前后实现碳中和。综合以上各种因素，贵州省在2033年能顺利实现碳达峰，2060年之前可以实现碳中和。

通过下图可知，从单个情景对碳减排贡献来看，森林碳汇贡献最高，然后是清洁能源发电、接下来是碳捕获碳封存技术，最后是电气化。从组合情景的角度看，低碳情形（图中的non_forest）贡献低于强化情形（图中的all）。

5.研究结论与对策启示

本研究在综合了国内外现有研究的基础上，建立基于LEAP模型的贵州省能源需求预测及碳排放模型。立足于贵州省实际，旨在分析节能减排政策对能源需求及碳排放的影响。分析贵州省保证经济增长和人口增加的前提下，充分挖掘碳减排的各种潜力，选择低碳发展，为早日实现碳减排和碳达峰目标提供参考。文章主要结论为：（一）在既定经济增长目标和人口增速、城镇化以及能源需求弹性下，在现阶段能源消费结构不变的情形下，贵州省能源需求逐年上升，碳排放量逐年增加。（二）在清洁能力发电占比提高、电气化水平在交通运输和建筑业部门逐渐提高、碳捕获和碳封存等技术的引入和技术水平提高、以及依靠贵州森林碳汇的优势，贵州省未来能源消费结构趋于合理，更加优化。在充分挖掘贵州省节能减排各项潜力的条件下，贵州省碳排放在未来能够实现缓慢增长甚至有所下降。（三）未来贵州省的碳排放在低碳情形下，增长趋于放缓，且在强化低碳情景下，碳达峰与碳中和得以实现。（四）森林碳汇和清洁能源发电、以及碳捕获与碳封存对未来碳排放将起到非常关键的作用。

基于上文分析，碳达峰、碳中和目标的实现主要可以通过以下四条路径：

（一）、碳替代。用清洁能源替代传统的化石能源。考虑到终端能源消费中的电能与热能不排放二氧化碳等温室气体，以及天然气使用中排放较少的温室气体，故可以用电、热、氢等替代传统的化石能源。（二）、碳减排。对于某些尚未实现替代、或难以实现替代的领域，减少排放量、节约能源、提高能源利用效率就成了主要的途径。比如建筑、基础建设、交通等行业，可以在提高电气化水平的同时，同时提高能源利用效率，从源头减少“黑碳”的排放量。（三）、碳封存。碳捕获与碳封存技术前景广阔，有相关研究表明，该项技术可以减少85%-95%的大气碳排放。在一些碳排放集中的行业或领域，比如大型火力发电、炼钢厂、化工厂等重工业、污染密集的行业，可以通过对二氧化碳的集中收集，利用技术手段将碳以其他的形式与大气隔绝并封存，以做到彻底将这部分碳隔绝在大气碳循环之外，可以大幅降低碳排放。（四）、碳循环。利用生物或化学的手段实现大气中的二氧化碳吸收，并且让这部分二氧化碳产生生态的作用。主要包括人工碳转化、森林碳汇、岩溶碳汇、湿地碳汇等。人工碳转化主要是指利用生物或化学的手段将二氧化碳转化为有用的化学燃料或化学物品。森林碳汇是指植物通过光合作用，可以将大气中的二氧化碳吸收、固定在植被与土壤中，可以间接减少大气中二氧化碳浓度；利用贵州特有的喀斯特地貌资源，可以实现碳减排，并且喀斯特固碳作用明显，喀斯特也能披绿生金。

参考文献：

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[3]刘满平.我国实现“碳中和”目标的意义、基础、挑战与政策着力点[J].价格理论与实践，2021（02）：8-13.DOI：10.19851/j.cnki.cn11-1010/f.2021.02.06.

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[9]吴唯，张庭婷，谢晓敏，黄震.基于LEAP模型的区域低碳发展路径研究——以浙江省为例[J].生态经济，2019，35（12）：19-24.

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[13]夏泽义， 张炜. 中国能源消费与人口、经济增长关系的实证研究[J]. 人口与经济， 2009（5）：6

作者简介：李俊，（1995-），男，四川泸州人，贵州财经大学数量经济学硕士研究生。