能源经济环境集成系统中的多重内生技术演化建模与政策优化设计

Energy-Economy-Environmental (3E) system integrated model is widely considered to be one of mainstream tools in response to carbon abatement policy research. However, the weak capability of describing multiple energy technologies and endogenizing technological change has long been the bottleneck of this type of model. Based on the great importance of technology in carbon reduction, this project starts from the technical mechanism of conventional 3E integrated models. We propose a new multi-technological model with policy incentives, and bridge the policy-driving multi-technological model and the 3E integrated framework in a highly compatible way; then we develop a two-factor learning curve method by combining the learning-by-doing effect with learning-by-searching effect, this allows us to study endogenous technological change in 3E-integrated model more completely. The main contribution of this project includes two aspects: in theory, we develop a technique-oriented 3E integrated model of China by innovating the multiple endogenous technological mechanisms, and investigate the inter-temporally optimal algorithm of the complex large-scale 3E system, which provides a core tool for carbon reduction policy research; in application, we consider the evolutionary paths of multiple energy technologies in the context of carbon constrains, and study the optimal dynamic policy strategies under the given carbon reduction target, so as to provide constructive policy insights and quantitative evidences for the government to meet the 2030 carbon-peaking goal and 20% non-fossil energy development target.

能源-经济-环境 (3E) 系统集成模型是进行碳减排政策研究的主流工具，然而多重能源技术刻画能力和内生技术进步处理能力不强一直是此类模型的薄弱点。基于此，本项目从3E系统的技术机制入手，提出政策驱动的多重技术刻画机制，并将其耦合到3E综合模型框架中以描述多重能源技术的替代演变；将基于研发的技术激励效应融入到基于“干中学”的单因素学习曲线中，发展双因素学习曲线方法，用以内生3E系统集成模型的能源技术进步。本研究的主要贡献在于：理论层面，创新多重内生技术机制，构建技术导向型3E系统集成模型，进行大规模复杂系统算法研究，给出跨期最优的求解方案，为进行碳减排政策研究提供核心工具支撑；应用层面，将该模型作为政策分析的工具，考察碳减排背景下的多重技术发展路径选择问题，研究实现既定减排目标的最成本有效的政策组合策略，为国家实现2030年的碳排放达峰目标和20%的非化石能源发展目标提供政策参考和定量依据。

已有研究表明，温升效应对全球经济产出的影响很可能高达20%（概率为0.44~0.87），那么全球温升对中国意味着什么，其又该如何有效应对气候变化带来的巨大挑战？这些核心问题的研究离不开综合评估模型（IAM）工具，但传统的IAM框架受技术处理机制的限制，一直难于考虑多重能源技术的长期演替，且外生技术进步的强假设也极易引起模型结果的偏差。基于此，我们依托本项目针对一系列具体内容展开了研究：首先，通过改进传统Logistic技术扩散曲线，发展出了融合成本竞争和政策干预双重因素的多重能源技术演变机制；其次，综合考虑技术学习和研发投入要素，提出了双因素技术进步机制，以内生刻画低碳能源的技术进步过程；再次，以两种技术机制为内核构建能源技术子模块，并以此发展出中国能源-经济-环境（3E）系统集成评估模型；最后，借助模型平台，围绕中国应对气候变化挑战的一系列重要问题开展实证探索。研究发现：1）多重替代能源技术演变和内生技术进步的考虑是IAM系统评估减排政策效果的关键，尤其增加了成本节约地实现排放控制和能源转型的可能性；2）加大能效改进相关的研发投入可产生积极的政策效果：包括照常情景下对经济产出的正向激励和排放控制下的减排成本节约效应；3）风电和太阳能对传统能源的替代可有效降低我国碳排放引起的全球温升贡献，但单独的风电或光伏技术发展均难以支撑国家应对全球变暖的挑战；4）我国自主贡献控排目标（NDC）的达成需要进一步强化减排政策力度，在50元/吨CO2的碳定价和30%可再生能源从价补贴的组合政策下，三个NDC目标有望同时实现，而这将引起年均0.87%的GDP损失；5）中国单边控排行动的经济成本远大于相应的气候损失减缓收益，但适应措施的引入可一定程度上改善其经济性。本项目发展的综合评估模型已入选中国能源模型论坛模型库，为国家进行长期气候政策的综合评估提供方法论工具；实证层面已累计发表项目相关的学术论文20篇，专著1部，在国内外学术界和政策制定方面产生了积极的影响。