基于环境约束的江苏省各市能源消费结构优化研究

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1、基于环境约束的江苏省各市能源消费结构优化研究倪蓉(徐州建筑职业技术学院矿业学院，江苏徐州221116)【摘要】文章首先运用情景分析的方法对江苏省十三个市进行能源消费结构进行分析，构建由经济分析模型、能源需求模型、环境约束模型和多目标决策模型组成的能源结构调整与优化选择系统，然后以江苏省“十一五”规划为参考，考虑到经济发展速度及未来一定时期和环境发生的变化，分析在基准情景状态下江苏省各市的能源消费结构的优化结果，最后在该优化结果前提下预测2020年能源消费结构优化方案。在此基础上，文章认为，实现能源消费结构优化，要实施核心竞争力战略和社会资源

2、整合战略，以信息化带动工业化，构筑江苏省信息化网络框架体系.【关键词】多目标决策；能源消费；结构优化；预测自2003年英国政府在《能源白皮书》中首次提出了“低碳经济”概念以来，低碳经济便受到世界各国的高度关注。姬振海从低碳经济内涵角度进行了研究，认为调整能源结构、降低二氧化碳排放强度，以及提高能源利用效率、降低能源消耗强度是低碳经济实现的两种途径①。近年来江苏经济的快速发展给环境造成了巨大的压力，付出了沉重的资源、环境代价，并越来越受到其强烈的约束。江苏省能源匮乏而消费量逐年增长，能源问题成为影响经济发展的重要因素。从资源的保有量和需求量来

3、看，江苏的经济增长与资源约束的矛盾十分突出②。从“三废”排放以及环境污染的情况来看，江苏单位产出的主要污染物排放强度均超过全国平均水平。处于丁业化中期阶段的江苏省经济的发展，对原本紧张的资源和脆弱的环境造成很大压力，面临着能源供给瓶颈、环境承载力有限等环境资源约束日益增多，对能源消费及结构进行优化是当务之急。目前，江苏省有13个市，由于各市的经济发展不平衡，本文从江苏省“十一五”规划中提出的节能减排目标出发，从每个城市的实际出发，采用优化的方法预测未来能源消费结构。有关环境约束的研究，国内学者汪慧玲等运用主成分分析方法探讨了制约甘肃经济发展

4、的瓶颈因素，结合模型分析，提出了在资源环境约束条件下突破经济发展瓶颈、促进经济可持续发展的建议和方法③。国忠金等运用消费与生态环境质量指数的双变量效用函数，建立了一类内生经济增长模型，得到了模型的平衡增长解，讨论了在资源与环境约束下研发创新对经济持续增长的作用④。王海建将耗竭性资源纳入生产函数中⑤，并考虑环境外在性对跨时效用的影响，讨论了资源利用、人均消费与环境质量在长期增长过程中的关系以及求解了模型的稳态增长解。彭水军、包群将环境质量作为内生因子纳入到生产函数和效用函数中⑥，分析了在环境污染约束下经济可持续发展的条件。王庆晓等将身体健康指

5、数引入到效用函数中建立了经济增长模型⑦，揭示了环境保护意识、能源强度和经济增长之间的关系。有关上述的研究只是从单因素或双因素来分析在环境约束下，能源消费与经济发展的关系。本文考虑经济发展、产业结构、人口、能源消费、环保投资、污染物排放等多种因素对江苏省各市环境的影响，从而建立优化选择系统，分析与预测在环境约束下江苏省各市能源消费结构的优化状况。一、能源结构调整与优化选择系统设计与分析(一)优化系统设计的指导思想本文的能源消费结构调整及其优化选择系统由经济分析模型、能源需求模型、环境约束模型和多目标决策模型构成，其中多目标决策模型是核心，其余

6、为基础模型，它们为多目标决策模型提供数据支持。1.经济分析模型。这是针对宏观经济建立的一个模型，涉及经济系统中的地区生产总值(GDP)，工业总产值(IPT)，三大产业比重(PI、SI、TI)和人口数量(POP)，以及能源系统中的能源消费总量(ECT)等这几个方面，利用2000年至2007年的地区生产总值，人口数量，三大产业比重和能源消费总量数据，建立能源消费总量与5个因素之间的长期关系及三大产业分别与煤炭(X1)、石油(X2)、天然气(X3)、风能(X4)和太阳能(X5)的消费量之间的因果关系，对江苏省13个市的能源结构优化调整，即ECT=

7、C+a1GDP+a2POP+a3PI+a4SI+a5TI+ε(1)X1=C11+δ11PI+δ12SI+δ13TI+ε11(2)X2=C22+δ21PI+δ22SI+δ23TI+ε22(3)X3=C33+δ31PI+δ32SI+δ33TI+ε33(3)X4=C44+δ41PI+δ42SI+δ43TI+ε44(3)X5=C55+δ51PI+δ52SI+δ53TI+ε55(3)2.能源需求模型。这是对江苏省各市的一个能源需求预测模型。本文运用自上而下的建模方法，采用计量经济学回归，预测的手段，根据经济分析模型中得出的能源消耗量与各个因素的关系式

8、以及三大产业对各种能源的因果关系式(1)～(6)，再结合基准情景值外推预测能源需求总量。3.环境约束模型。在这个模型中涉及环境系统里的环保投资和污染物排放量等指标，将它们作为多目