在探讨构建全球能源互联网(globalenergy interconnection,GEI)的议题中,定量分析GEI的经济影响是一个重要却缺乏研究的领域。为此,采用可计算一般均衡模型(computable general equilibrium, CGE)量化分析构建GEI对中国及周边地区的经...在探讨构建全球能源互联网(globalenergy interconnection,GEI)的议题中,定量分析GEI的经济影响是一个重要却缺乏研究的领域。为此,采用可计算一般均衡模型(computable general equilibrium, CGE)量化分析构建GEI对中国及周边地区的经济影响。基于GTAP-E模型,利用GTAP-power数据库将电力部门拆分为化石能源发电、水电、风电、太阳能发电、其他发电和输配电。模型采取MOANSH动态机制,结合国际能源署(International Energy Agency,IEA)《世界能源展望2018》的新政策情景,制定了2018—2050年的基准情景,并根据全球能源互联网发展合作组织(Global Energy Interconnection Development and Cooperation Organization, GEIDCO)的研究成果制定了构建GEI的政策情景。模型结果显示,GEI将促进联网区域的经济增长。可再生能源出口区域得益于投资和技术进步,促使可再生能源产出和出口上升,刺激当地的经济增长和就业,同时也拉动相关上游产业发展。可再生能源进口区域得益于电力供应成本下降,将促进需求普遍上涨。模拟结果还显示,清洁能源开发和利用将减少联网区域的二氧化碳排放量。展开更多
建设全球能源互联网(Global Energy Interconnection,GEI),有助于推动能源体系由化石能源向低碳可再生能源转型。为确定GEI战略的实施对全球碳排放的影响,文章以计量经济学理论为基础,提出STIRPAT(stochastic impacts by regression on ...建设全球能源互联网(Global Energy Interconnection,GEI),有助于推动能源体系由化石能源向低碳可再生能源转型。为确定GEI战略的实施对全球碳排放的影响,文章以计量经济学理论为基础,提出STIRPAT(stochastic impacts by regression on population, affluence and technology)模型和向量自回归(vector auto regressive, VAR)模型相结合的一种全球碳排放预测方法。研究首先利用Kaya等式和灰色关联分析方法,对与全球碳排放密切关联的驱动因素进行分析并排序;在此基础上,建立了考虑单位能耗碳排放量的拓展STIRPAT模型,实现对能源转型过程中全球碳排放进程的预测,并利用向量自回归方法明确各驱动因素之间的相互作用关系;最后,针对3种GEI建设情景,利用上述模型预测全球碳排放进程,并对结果进行分析。展开更多
文摘在探讨构建全球能源互联网(globalenergy interconnection,GEI)的议题中,定量分析GEI的经济影响是一个重要却缺乏研究的领域。为此,采用可计算一般均衡模型(computable general equilibrium, CGE)量化分析构建GEI对中国及周边地区的经济影响。基于GTAP-E模型,利用GTAP-power数据库将电力部门拆分为化石能源发电、水电、风电、太阳能发电、其他发电和输配电。模型采取MOANSH动态机制,结合国际能源署(International Energy Agency,IEA)《世界能源展望2018》的新政策情景,制定了2018—2050年的基准情景,并根据全球能源互联网发展合作组织(Global Energy Interconnection Development and Cooperation Organization, GEIDCO)的研究成果制定了构建GEI的政策情景。模型结果显示,GEI将促进联网区域的经济增长。可再生能源出口区域得益于投资和技术进步,促使可再生能源产出和出口上升,刺激当地的经济增长和就业,同时也拉动相关上游产业发展。可再生能源进口区域得益于电力供应成本下降,将促进需求普遍上涨。模拟结果还显示,清洁能源开发和利用将减少联网区域的二氧化碳排放量。
文摘建设全球能源互联网(Global Energy Interconnection,GEI),有助于推动能源体系由化石能源向低碳可再生能源转型。为确定GEI战略的实施对全球碳排放的影响,文章以计量经济学理论为基础,提出STIRPAT(stochastic impacts by regression on population, affluence and technology)模型和向量自回归(vector auto regressive, VAR)模型相结合的一种全球碳排放预测方法。研究首先利用Kaya等式和灰色关联分析方法,对与全球碳排放密切关联的驱动因素进行分析并排序;在此基础上,建立了考虑单位能耗碳排放量的拓展STIRPAT模型,实现对能源转型过程中全球碳排放进程的预测,并利用向量自回归方法明确各驱动因素之间的相互作用关系;最后,针对3种GEI建设情景,利用上述模型预测全球碳排放进程,并对结果进行分析。
