2050年全球八大经济体BAU情境下的二氧化碳排放——基于全球动态能源和环境GTAP-Dyn-E模型，本文主要内容关键词为：全球论文,情境论文,经济体论文,模型论文,能源论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
以牺牲环境为代价，依靠大量消耗资源的传统经济增长方式已经难以为继。向低碳经济转型已经成为世界经济发展的重要目标，发达国家正在积极采取措施加强新兴低碳技术和新型能源研发，以期在竞争中抢占先机。发展中国家也积极推动经济发展方式的转型，走上可持续发展的道路。为此，世界大多数国家都将减排工作当做发展重点来抓，预测各国未来二氧化碳排放的基准情境(BAU)在全球温室气体减排具有重要的作用。第一，全球减排合作的关键在于确定不同国家的减排目标，预测全球和不同国家的未来碳排放的BAU情境则是制定减排目标的基础之一；第二，各个国家在未来某个时间上承诺的减排量也是与BAU情境密切相关的，通过承诺的减排量和BAU情境之间的比较可以分析各个国家减排压力和减排空间的大小；第三，通过建立各国二氧化碳排放的BAU情境，可以确定各国二氧化碳排放的峰值，为政策制定提供支撑；第四，通过较为详细的分行业的二氧化碳排放BAU情境预测，可以对各国未来的经济结构变化和高耗能产业的发展有一个清晰的框架，从而有利于制定二氧化碳减排的具体路径和方向，为国家制定节能减排政策提供依据。
国内外学者和研究机构采用不同方法对二氧化碳排放的BAU情境进行了预测。岳超(2010)采用Kaya恒等式模型对2005—2050年我国二氧化碳排放的基线情境进行了预测。邹骥(2010)采用PECE(技术优化模型)分别估算了我国在基准情境、控排情境和减排情境下2005—2050年的二氧化碳排放。中国能源和碳排放研究课题组利用IPAC-AIM技术模型，预测了中国2050年排放情境。联合国环境规划署(2008)在全球环境展望中采用IMAGE模型(全球环境综合模型)测算了市场优先情境、政策优先情境、安全优先情境和可持续发展情境四个情境下的拉丁美洲和加勒比地区、北美、欧洲、亚太地区和非洲2050年的碳排放。国际能源署(IEA)(2010)在世界能源展望中对全球八大经济体的450减排情境和新政策情境进行了测算。其他研究也都采用了很多模型对二氧化碳排放的基线情境进行了预测，如Adage模型、Gains模型、Witch模型和Linkages模型等(2050中国能源和碳排放研究课题组，2009；姜克隽等，2009；丁仲礼等，2009)。
虽然现有研究利用各种方法对各国二氧化碳的排放基线进行了预测，但现有研究主要针对各国二氧化碳排放总量的预测，并没有详细预测排放结构(包括排放的能源结构、产业结构等)。本文利用全球动态能源和环境GTAP-Dyn-E模型对八个主要经济体到2050年排放的BAU情境进行了预测，将私人排放和企业排放分开，将排放分产业进行了预测，并详细预测了不同能源产品导致二氧化碳排放的变化。
本文将主要集中回答以下问题：全球主要经济体在基准情境下的排放趋势如何?是否有峰值以及何时达到排放峰值?不同行业的排放趋势是否相同以及不同排放源将会发生怎样的变化?
全文共分为四部分：第一部分介绍研究的背景和目标；第二部分描述动态GTAPDyn-E模型以及情境方案设定；第三部分给出模型结果并进行分析；第四部分为全文结论。
二、研究方法和模拟方案
全球动态能源环境分析模型(GTAP-Dyn-E①)是一个世界经济的动态递归可应用一般均衡模型(AGE)。它扩展了标准GTAP-E模型(Hertel，1997)，包括跨国家资本流动、资本积累，以及投资的适应性预期理论。动态GTAP扩展的一个突出技术特征是关于时间的处理。许多动态模型，将时间作为一个指数(index)，使得模型中每一个变量都有一个时间指数。在全动态GTAP模型中，时间本身是一个变量，受外生变化与通常的政策、技术和人口变量的影响(Ianchovichina and McDougall，2007；Hertel，1997)。
动态GTAP-E与标准GTAP-E的区别可以概括为以下几点：第一，与静态模型相比，动态GTAP-E提供一个更好的长期分析。因为，在动态模型中需要构建基准情境，并且要考虑各种要素的累积效应。第二，在标准的GTAP-E模型中，资本只允许在同一个区域内的不同产业间进行流动。但在动态模型中，资本可以在不同区域之间流动，这使得不同地区间的投资和资本存量对各地区的不同的资本回报率作出反应。第三，国家间回报率调整需要时间。静态模型假定各个国家不同的资本回报率调整是瞬间完成没有时滞。在动态模型中认为这种调整需要一定的时间，应该说更符合现实。第四，引入投资的适应性预期。投资行为的变动不是取决于实际回报率，而是取决于预期回报率的变化。这就允许投资在短期内可以出错，但是在长期保持与实际回报率变动一致。第五，引入金融资产的资本和收益实现不同年份的动态链接(Walmsley and Strutt，2010)。
我们采用美国普渡大学第七版动态GTAP(Global Trade Analysis Project)数据库，该库是以2004年为基年的全世界多区域投入产出表，包括113个国家和地区，57个部门(其中，42个产品部门和15个服务部门)。
根据研究的需要，我们对区域和产品进行了加总和归并②。从区域来看，我们将原始的113个国家加总成9个国家，分别为“基础四国”(中国、印度、巴西和南非)、三大经济体(美国、日本和欧盟③)、澳大利亚和其他国家。对于部门而言，将57个部门加总成17个部门④。
三、模拟结果和分析
本文运用动态GTAP-Dyn-E模型预测了全球八个国家的二氧化碳排放量⑤。为了便于分析全球八大经济体的排放特征(见表1)，我们主要从三个角度进行分析(排放峰值、绝对量和增速)。第一，排放峰值。在BAU情境下，日本是唯一能在2050年之前能达峰的国家，其余七个国家都不可能达峰，而日本大致在2045年前后达到峰值。第二，排放的绝对量。世界二氧化碳排放的增速和潜力还很大，如表1所示，全球的二氧化碳排放量将从2010年的329.5亿吨增加到2050年的737.2亿吨，增长123％⑥。因此，在基准情境下，完成2100年将温度上升维持在2度以内⑦的目标很难实现。从国家来看，2050年二氧化碳排放排在前三位的分别是中国(144.9亿吨)、美国(98.2亿吨)和印度(84亿吨)，与2010年相比，分别增加了2倍、1.52倍和4.54倍。第三，排放增速。与发达国家相比，发展中国家的二氧化碳排放增速要更快。平均来看，发达国家2050年比2010年的排放增加了1.62倍，而发展中国家增加了2.55倍。其中，增加幅度最大的是印度增加了4.54倍。另外，无论是发达国家还是发展中国家的排放增速都呈现逐渐下降的态势。
(一)各国排放总量的比较
由于主要经济体BAU情境下的二氧化碳排放测算已有很多的研究成果。所以，为了更好地理解主要经济体2050年BAU情境下的排放，我们将已有的研究进行了系统的梳理，分别从已有研究成果、历史排放和承诺减排三个角度进行比较。
1.与已有研究比较
通过与已有权威研究成果对比可以验证本研究的合理性和准确性。为此我们主要以IEA和EIA以及相应国家内部机构的测算为主，此外，也考虑了一些知名研究机构的基准情境预测。
(1)主要发达国家排放预测(美国、日本、欧盟和澳大利亚)
主要从三个方面进行对比：第一，短期预测比较。本研究对2020年美国、欧盟、日本和澳大利亚的排放预测分别为73.4亿、37.7亿、13.4亿和6.3亿吨。GTEM模型对2020年美国、欧盟、日本和澳大利亚的排放预测分别为77亿、53亿、12亿和7.7亿吨，其中美国、日本和澳大利亚的结果与本研究比较接近。欧盟的结果与本研究有很大的差异，这是由于对欧盟国家包含范围的统计口径不同造成的。IEA对美国、欧盟和日本的排放预测分别为57亿、39亿和11.5亿吨。
第二，峰值比较预测。本研究结果认为，四个发达国家，只有日本在2050年前能够达峰，时间大概在2045年前后，其他发达国家在2050年前都很难达到峰值。已有其他研究模型(如Witch、Linkages和GTEM模型)关于美国和澳大利亚的研究与本研究基本一致，关于欧盟的研究略有差异。IEA的研究认为，欧盟在2030年左右会达到峰值，而且其研究结果主要考虑了欧盟现有的气候变化政策，所以其峰值过早地到来更多是由于政策作用的结果。日本的研究模型(WEM-Co2、Gains和GTEM模型)结果显示2050年前日本会达到峰值，但到达峰值的时间与本研究有些差异，大部分认为日本会在2030年前后达到峰值。
第三，长期预测比较。模型显示，2050年美国、欧盟、日本和澳大利亚的排放将分别达到98.2亿、51.2亿、14.3亿和10.8亿吨。其他模型(Adage、Witch、Linkages和GTEM)研究结果显示，2050年美国二氧化碳总排放的预测在81亿—110亿吨之间，平均值为97.7亿吨，与本研究结果98.2亿吨非常接近。2050年欧盟二氧化碳总排放在47亿—71亿吨之间，平均值为56.2亿吨，与本研究的51.2亿吨也比较接近。2050年日本二氧化碳总排放在11亿—12亿吨之间，平均值为11.5亿吨，与本研究的14.3亿吨略有差距。2050年澳大利亚的二氧化碳总排放在9.6亿—10.4亿吨之间，平均值为10亿吨，与本研究的10.8亿吨比较接近。
(2)基础四国排放预测(印度、巴西、南非和中国)
由于本研究和其他研究的结果都认为基础四国在2050年前都不可能达到峰值，所以这里不再做排放峰值的比较，主要侧重短期预测和长期预测两方面的比较。
从短期预测来看，模型显示，2020年印度、巴西、南非和中国的排放分别为28.3亿、4.6亿、6.5亿和98.4亿吨。EIA对2020年印度、巴西、南非和中国的二氧化碳排放预测分别为25.4亿、5.34亿、6.7亿和91亿吨。从长期预测来看，2050年印度、巴西、南非和中国的排放将达到84亿、5.5亿、9.7亿和145亿吨。EIA预测2050年印度、南非和中国的二氧化碳排放分别为71亿、11.2亿和134亿吨。EIA的研究结论与本研究的主要差异在于对各个国家基准情境下的经济增速假设不同。
2.与各国2020年承诺的排放量比较
哥本哈根气候大会前后，各个国家都有条件或无条件地做出了本国在2020年的承诺减排目标。从表2可以看出，各国承诺的减排方式和基年设定有很大的不同。按照减排方式可以分为强度减排(中国和印度)和绝对量减排(其余六个国家)两种。此外，基准年份的设定也有很大的差异，大多数国家都将1990年作为基准年，还有一些国家设定在2005年(中国、印度和美国)，澳大利亚则将2000年定为基准年。因此，不同的减排方式和基年选择将会对各国减排目标实现造成很大的影响。
通过比较各国的BAU情境和减排承诺可以衡量各国减排承诺实现的难度。表3计算了各国在2020年承诺的绝对排放量。从减排的绝对量看，美国为完成承诺的目标需要减排的量最大，达到25.4亿吨，其余的国家需要减排的量较小基本上都是在2亿—8亿吨之间，其中，中国需要减排7.9亿吨。需要减排最少的国家是巴西，只需要减少2亿吨(见表3第4列)。从减排幅度看，南非为完成承诺需要减排的幅度最大，达到了74％，其次是澳大利亚60％，这两个国家的减排幅度均超过了50％。其余国家大多数在30％—50％之间。另外，两个采用相对减排国家的减排幅度较小，其中，中国和印度只需要分别减排8％和18％即可完成2020的承诺目标(见表3第5列)。
(二)按使用的能源产品类型来划分各国的排放
能源产品的使用结构是影响一个国家二氧化碳排放总量和强度的重要因素，不同国家对不同能源的依赖程度存在明显的差异。根据模型2004年基础排放数据库，我们可将八个国家分为两种类型：第一类，以使用煤炭为主，这类国家包括中国(75.6％)⑧、澳大利亚(59.0％)、印度(65.5％)和南非(80.4％)。第二类，以使用石油及其制品为主，这类国家包括美国(40.5％)、欧盟(46％)、日本(60.2％)和巴西(78.3％)。总的来说，2004年煤炭和石油及其制品的排放比重占据着86.4％的绝对优势，而天然气只有13.6％。到2050年，除美国和欧盟外，其余国家的能源依赖类型没有发生变化。其中，美国和欧盟都将从以使用石油及其制品为主变成了以使用天然气为主。
模型显示，2050年八个国家的煤炭和石油及其制品的平均排放比重将逐渐下降到73％，而天然气的排放比重增加到27％。这表明八国的企业更倾向于使用天然气，而不是煤炭和石油及其制品。原因主要有两方面：第一，天然气的巨大供应。这不只是指传统的天然气供应量较大，更主要的是指非传统天然气(页岩气和煤层气)的开采也将大幅增加。第二，发电技术的变化。随着电力需求的不断扩张，富裕国家将用天然气发电取代老化的煤炭发电。因此，这两方面的原因共同导致了未来对天然气需求的大幅增加。
虽然，八国平均的煤炭和石油及其制品的比重在下降，但不同国家的表现却不尽相同。其中，美国、欧盟、日本、澳大利亚、印度和巴西的煤炭和石油及其制品的排放比重均下降，与八国平均的趋势一致。但是，中国和南非却不同，虽然这两国的煤炭排放比重下降，但是石油及其制品的比重在不断上升，分别从2004年的21.3％和17.5％增加到32.7％和40.5％。这是因为这两个国家并没有大量的天然气供应，而在煤炭供应下降的情况下，只能增加使用石油及其制品。
(三)按私人和企业来源来划分各国的排放
从能源使用者的角度来看，主要是指生产者和消费者，不同国家生产者和消费者对能源消费的差异也导致其二氧化碳的排放也不相同。第一，从排放的结构看(2004年基础排放数据库)，仍然是企业的排放占据着绝对的主导地位，无论是发达还是发展中国家均是如此，八个国家企业的平均排放大致达到85％，而来自私人消费排放只占15％。我们还发现，与发展中国家相比，发达国家的私人消费排放占的比重要高。其中，四个发达国家(美国、日本、欧盟和澳大利亚)私人消费的平均排放占比为17.3％，而基础四国(中国、印度、巴西和南非)只有12.8％。2004年我国的私人消费排放占比只有7.8％，这个比例不但大大低于四个发达国家，也低于印度、巴西和南非的私人消费排放。这与我国经济结构失衡有很大的关系，尤其是经济中的私人消费比重过低。第二，趋势变化(2010—2050年预测排放数据)。在基准情境下，发达国家的私人消费比重呈现逐渐下降的趋势。四个发达国家平均比重从2010年的16.6％下降到2050年的15.7％，其中，欧盟的降幅最大，下降2个百分点。从另一个角度看，这也就意味着发达国家企业排放的比重将有所上升。与此相反，发展中国家私人消费比重在增加，而企业比重下降。基础四国的私人消费排放比重从2010年的12.6％增加到2050年17.8％，上涨5.2个百分点。其中，涨幅最大的是中国，从7％上涨到20％，增加近3倍，大致相当于欧盟2004年的水平。
这两类国家如此不同的表现主要是人均收入水平和产业结构决定的。发展中国家消费比重和人均收入水平偏低，因此，伴随着经济快速的增长、人均收入的提高和结构调整，在未来必然会提高消费的比重，从而增加由此带来的排放。而对于发达国家的消费比重和收入水平已经很高了，而且经济增速保持低速增长，所以，在基准情境下，私人消费排放的增长空间已经很有限了，因此，未来私人消费排放的比重只能下降。
(四)按能源产品的来源划分各国的排放
国家能源的来源不仅反映了该国的能源自给率，还反映了该国二氧化碳排放的最终来源。总的来说，大部分国家使用进口能源产品的比重不断增加。模型显示，八个国家平均能源进口比重从2004年的16.6％增加到2050年的23.9％，增加8个百分点。由于本研究中并没有包括OPEC国家和能源富裕的生产大国⑨，所以，这八个经济体的平均能源自给率相对较低。然而，伴随着经济的不断增长，自身的能源供给很难满足经济需求，所以，进口能源产品的使用不断增加。
虽然整体上进口比重增加，但各个国家的表现却不尽相同。按照排放来源的变化趋势可以分为两类：第一类是进口能源比重逐渐上升，主要包括中国、欧盟、日本、印度和巴西五个国家。平均来说，这五个国家的进口比重从2004年的24.1％增加到2050年的36.8％，增加了12.7个百分点。其中，欧盟和印度的进口比重增长最大，分别增加了22.3和16.8个百分点。欧盟是由于其能源产品自给率太低造成的，而对于印度来说，还有一个重要原因是未来仍将保持相对高的经济增速。中国进口能源比重从2004年的3.5％上升到2050年的12.6％，增加了9.1个百分点，略低于五国的平均进口增长。第二类是进口能源的比例基本稳定且有小幅的下降，主要包括美国、澳大利亚和南非三个国家。平均来说，这三个国家的进口比重从2004年的4％下降到2050年的2.6％。总体上来说，进口和国产的能源结构基本稳定。这是因为这三个国家的经济增速基本较低而且能源产品的自给率相对较高造成的。其中，澳大利亚和南非的煤炭以及美国的天然气都有很高的自给率水平。
(五)按行业来划分各国的排放
模型预测了2010—2050年八国分产业的二氧化碳排放(见表4)。从长期看，除了巴西⑩外，其他国家的电力行业仍然是排放最多的部门。但是，电力部门的排放增速会逐渐放慢。从各国的行业变化可以分为两类：一类是行业排放结构变化较大的国家(主要是发展中国家)。以中国为例，在未来40年内，电力部门的排放增速最慢，2050年电力部门的排放仅是2010年的1.47倍。农业部门的二氧化碳排放增速最快，2050年农业的排放是2010年的3.93倍。这是由于中国的农业现代化带来的能源需求快速增加造成的。工业、交通和服务业的排放也将会有较大的提高。与中国相似，印度和南非的工业和交通的排放量和排放比重都会有较大的提高。另一类是行业排放结构变化不大(主要是发达国家)。以美国为例，由于其产业结构已经趋于稳定，所以其各个行业的排放变化幅度比较接近，与2010年相比，2050年各行业的排放大致会增加1倍左右。其他发达国家的排放趋势与美国基本相同。
图1 八个区域的二氧化碳排放来源结构
四、结论
本文利用全球动态能源和环境GTAP-Dyn-E模型预测了2010—2050年全球八大经济体基准情境下的二氧化碳排放。主要的研究结论如下：(1)在基准情境下，八大经济体中，日本会在2045年前后达到峰值，其他七个经济体的二氧化碳排放在2050年前都未能达到峰值。在未来的40年间，八大经济体的二氧化碳排放增速都会逐渐减慢，发展中国家的增速明显高于发达国家，因此，发展中国家将是未来全球二氧化碳排放增加的主要贡献者。(2)通过将各国二氧化碳排放的BAU情境与其承诺的排放对比，可以发现，各个国家的承诺幅度差异较大。研究结果表明，南非和澳大利亚承诺的减排力度最大，而印度和中国承诺的减排力度相对较小。(3)从能源产品看，煤炭使用量的减少是各个国家共同的趋势。石油和天然气的比例将会逐渐提高，尤其是一些发达国家(美国、欧盟和澳大利亚)，在未来天然气将取代煤炭或者石油成为最主要的能源。长期看，发展中国家的主要能源仍然是煤炭。(4)从私人排放和企业排放来看，对于发达国家，基本上保持两者的比例保持稳定；对于发展中国家，在未来私人排放的比例会逐渐提高。(5)从能源的来源看，除了美国以外，其他国家进口能源的比重将会逐年增加。(6)从行业排放看，发展中国家产业结构的变化会导致行业排放结构有较大变化，而发达国家的产业结构较为稳定，所以其行业排放结构不会发生太大变化。
注释：
①模型开发者为中国科学院科技政策与管理科学研究所副研究员刘宇。
②除了具体的研究需要之外，对于区域和产品进行加总还可以提高模型的运行速度和减少模拟需要的时间。
③尽管英国不属于欧盟，鉴于其与欧盟紧密的贸易联系和分析的方便，我们将英国也计入欧盟区域。从目前来看，欧盟包括27个国家，但是GTAPV7数据库中并没有包括所有的27个国家，只包括了24个国家，但从产值上来看，覆盖的国家超过欧盟产值的95％以上，所以，并不影响区域的代表程度。
④International Energy Agency Energy Statistics,2011.http://www.iea.org/Textbase/stats/index.asp; World Bank,Development Data Group.http://data.worldbank.org.
⑤本研究的排放特指二氧化碳排放(
)，不是二氧化碳等价(-e)，因此，不包括甲烷、氧化亚氮和其他氟化物等温室气体。同时，排放方式也只是指化石能源燃烧的产生排放，不包括过程排放、畜牧业排放和森林碳汇等，也没有考虑新能源和CCS技术等变化带来的影响。
⑥这与IEA的研究比较接近，国际能源署(IEA)完成的《能源技术展望2008》报告发出警告，如果排除政策变化和主要的供给约束，到2050年，全球石油需求将增长70％，二氧化碳排放量将增长130％。
⑦这是避免气候变化出现危险的界限。
⑧该数据表示总排放中来自该种能源产品排放的比重。
⑨由于在本研究中，我们没有直接关注这些国家，所以，在GTAP数据库中这些国家直接被加总到其他国家中。
⑩由于主要以水电为主所以电力部门排放较少。
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