一 上海市能源消费模型构建及参数估算

能源消费总量是能源需求弹性系数、人均GDP、人口和产业结构等变量的函数，本报告将采用以下方法构建上海市能源消费模型。

（一）能源消费的影响因素和模型形式

能源消费的主要影响因素包括经济总量和能源效率两大因子，其中经济总量因子又可以分解为人口和人均GDP因子，能源效率因子又受到能源需求弹性系数和产业结构等因子的影响。据此，本报告的能源消费模型采取如下形式：

LnE=常数+A×LnGDP+B×LnP+C×LnTGDP

其中，E、GDP、P和TGDP分别代表能源消耗、地区生产总值、户籍人口和第三产业占GDP比重。

A系数是控制其他变量不变时，GDP增长的能源需求弹性系数，它受到很多因素的影响，包括技术、管理、政策、制度、意识等。变量的对数形式有一层反映变量增长率的含义，正常情况下，0〈A〈1，意味着在其他条件不变的情况下，能源消耗的增长率小于经济的增长率。

人均GDP因子体现在上述模型的变种形式中，如下所示：

LnE=常数+A×Ln（GDP/P）+（B+A）×LnP+C×LnTGDP

正常情况下C〈1，即第三产业占GDP比重提高有利于降低能源消费总量。

本文采取GDP指标代表上海市的综合经济水平，同时由于缺乏常住人口的历史数据，考虑到历史数据的延续性，我们选择户籍人口P数据反映城市规模情况，另外用第三产业占GDP的比重（TGDP）来反映产业结构的变化（见表1）。

表1 上海市历年能源消耗与户籍人口、GDP、产业结构情况

（二）上海市能源消费模型参数的估算

笔者利用表2的数据进行了统计分析，得出模型中各自变量与能源消耗的相关性，以及各参数数值等数据。

从相关系数表3中看，各解释变量与被解释变量具有较高的相关性，而解释变量之间，GDP与HI的相关性较高，这是由于上海经济增长主要由重工业发展拉动的，同时P与TGDP的相关性较高，这是由于人口增长为第三产业创造了需求。

表2 能源消费模型权关系数

为了保证数据平稳性，采用对数后的数据进行分析，数据相应的代码为LE、LGDP、LP、LTGDP，经过运算后，得出以下参数值和模型形式：

LE=-10.059+0.456×LGDP+2.491×LP-0.786×LTGDP

T-3.459^***　　18.183^***　　5.618^***　　-6.571^***

其中，***表示1%置信水平。

表3 能源消费模型差数检验表

从方程中可以看出，各解释变量系数均通过显著水平1%，经济总量、人口对能源消耗有正向的影响，而第三产业比重对能源消耗有负向的影响。通过怀特检验，说明方程不存在异方差。

通过上述分析，得出上海能源消费的关系式为：

LE=-10.059+0.456×LGDP+2.491×LP-0.786×LTGDP　　　　　　（1）

（1）式中，LGDP的系数表示能源消费弹性系数，即GDP每增长1%，能源消费增长0.456%，这与上海的经验数据比较吻合。按照（1）式计算上海能源式中，LGDP的系数表示能源消费弹性系数，即GDP每增长1%，能源消费各年份的估计值，与实际值的对比（见表4）。

表4 模型测算的估计值与实际值的误差情况

按照模型计算的30个年份中，除了8个年份误差超过5%，其余22个年份精度都在95%以上，模型估计值与实际值具有较好的拟合度。本报告将利用模型对上海市2020年能源消费总量目标进行分析，并且和单位能源碳排放强度的数据相结合，对该年度碳排放总量目标加以展望。

二 能源结构二氧化碳强度计算公式的构建

能源结构二氧化碳强度是二氧化碳排放量或强度的重要决定因素，它又是煤炭、石油和天然气等占能源消费比重的函数。

（一）按实物量的二氧化碳排放测算关系式

笔者根据学术界公认的算法和系数，首先构建按实物量的二氧化碳排放测算关系式，作为能源结构二氧化碳强度计算公式的基础。需要特别说明的是，在有的统计口径下能源平衡表“可供本地区消费的能源量”一行中所有的二次、三次能源都被视作一次能源，如下文将提到的外来电。因此，如果利用这一行中的数据进行计算，一次能源消费结构其实和能源消费（总量）结构的数值是一样的，这两个概念也经常混用，在阅读本章各部分和其他文献时，请予以注意。

计算公式上，徐国泉等（2006）提出并改进的二氧化碳排放量分解模型中的算法得到认可，其二氧化碳排放估算公式为：

Q_t=E_cδ_c+E_oδ_o+E_nδ_n　　　　　　（2）

其中，Q_t为上海市二氧化碳排放总量，E_c为煤炭消耗实物量（吨），δ_c为煤炭消耗的二氧化碳排放转换系数（吨二氧化碳/吨），E_o为石油消耗实物量（吨），δ_o为石油消耗的二氧