2020年9月，中国明确提出碳达峰与碳中和目标，将绿色发展提升到新的政策高度。2021年10月，中共中央、国务院发布《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》，随后，国务院发布《2030年前碳达峰行动方案的通知》，“双碳”相关顶层文件正式出台。文件明确指出深度调整产业结构、加快构建清洁低碳安全高效能源体系、工业领域碳达峰行动等任务要点，各行业降碳工作迫在眉睫。

《上海市“十四五”电力发展规划电网项目中期评估》预计上海2025年全社会用电量将达到1 890亿kWh，到2030年将达到2 190亿kWh,2025年最高负荷为4 000万kW,2030年最高负荷约为4 400万kW，若考虑天气因素（如极端高温），夏季负荷预计还将增加200万～300万kW。上海作为中国最大的经济中心和中国重要的能源消费市场之一，电力需求巨大，同时作为一个高度城市化和工业化的地区，其能源消耗和碳排放水平也较高。“双碳”目标要求在人均GDP低于美日的情况下实现碳综合零排放，对上海而言任务艰巨。

在传统思路下，经济社会发展是电力需求增加的主要因素。然而，近年来经济增速放缓，产业结构调整，城镇化进程减速，经济发展对电力需求的拉动作用逐渐减弱。值得强调的是，在“双碳”目标的约束下，整个社会经济将持续进行绿色化转型，能源消费转型将对电力需求带来深刻影响，这也给电力需求预测带来两方面新的挑战：一是电力需求影响因素更加复杂，清洁低碳约束、社会经济发展、产业结构调整、新型行业涌现、人口数量变化、用能方式转变等多方相互交融；二是预测时间跨度大幅拉长至2060年，远超传统中长期规划中对10～15年的展望，传统电力需求预测方法恐难以满足超长期预测的需要。因此，有必要对影响电力需求的因素进行再次梳理，纳入对电气化进程的政策推进、数字化技术的快速推广以及新能源加快发展等不同情景的考量，尤其需要加强对于资源环境及政策、技术进步的关注，进一步完善对超长期电力需求预测的分析框架，更加精准地研判电力需求的变化趋势。

本文的目的，即在“双碳”政策目标的约束下，采用可计算一般均衡模型（CGE模型），对标发达国家产业实践、“双碳”政策目标和上海重点产业发展趋势，在预测上海市中远期（2025-2060年）经济增长和产业结构变动的基础上，进一步基于终端能源消费法和分部门分析法，对上海中远期电力需求进行预测。

本文的研究意义在于：首先，对标发达国家产业实践、“双碳”政策目标和上海重点产业发展趋势，预测上海市中远期经济增长和产业结构变动，对促进产业升级、推动经济高质量发展具有参考价值；其次，研究电力需求在“双碳”背景下的变化，有助于制定清洁能源规划，推动低碳转型，为能源政策制定者提供重要的数据和洞察，制定合理的能源政策，促进能源供需平衡，提高能源利用效率；最后，为电力系统的规划和优化提供依据，以合理配置发电、输电、储能等设施，提高电力系统的可靠性、可持续性和经济性。

1、研究对象、研究方法与数据来源

1.1研究对象

本文的研究对象为“双碳”背景下上海市2025-2060年的宏观经济及产业结构变化预测与电力需求预测。从上海市定位来看，作为具有世界影响力的超大型城市与全国最大的经济中心，实现“双碳”目标对全国意义非凡。从产业发展情况看，上海市以第二、三产业发展为主，近年来第二产业占比有下降趋势，第三产业比重持续上升，高技术制造业在全市工业产值中占比始终在20%～25%之间。“十四五”期间，上海市计划向高新技术产业和现代服务业转型，同时积极发展智能制造、绿色制造等高端制造业，推动经济可持续发展。上海市的定位及产业发展情况将对上海市电力需求产生较大的影响，因此需要制定合理的能源规划和政策，以实现清洁、可持续的能源供应，确保经济的稳定增长和居民的生活质量。

1.2研究方法

1.2.1宏观经济及产业结构预测方法

本文使用CGE模型，对上海市的宏观经济进行详细分析与预测。CGE模型是目前世界主流的宏观经济预测模型，美联储、日本央行及中国人民银行均以其为基础对本国经济进行预测，其优势在于：模型把整个经济活动作为整体，强调经济系统各部门、各变量之间的相互作用，更符合现实；且可以进行定量政策冲击模拟；同时，CGE模型对于历史数据依赖度不高，更加适合统计信息制度不完善的发展中国家使用。其不足在于，CGE模型对基准年的数据很敏感，如若基准年选取有误，该年所面临的各项冲击都将在模型中持续存在并产生反应，将会造成较大的误差；为了提高稳定性，有必要进行敏感性分析，对参数进行筛选。

参照Hosoe,Gasawa,Hashimoto等（2010）的研究[1]，对居民行为、企业行为、政府行为、投资与储蓄行为、国际贸易行为构建模型，并设定市场出清条件，构建标准的静态一般均衡模型1。在此基础上，在2020-2022年纳入新冠疫情冲击，通过预测劳动报酬与资本报酬的增长率，建立动态一般均衡模型，并调整投入系数、消费系数、投资系数等，模拟经济结构变化。

在资本报酬方面，利用永续盘存法(单豪杰，2008；黄勇峰等，2002；李宾，2011)[2-4]对资本存量进行估计。选取固定资本形成额作为投资流量(何枫等，2003；张军等，2004)[5-6]。比照上海资本回报率的历史数据和一般经济体资本回报率变迁规律，对上海资本回报率进行预测。然后结合资本存量和资本回报率的预测数值，得到资本报酬的预测结果。

在劳动报酬方面，就业人数的预测依赖于常住人口预测与劳动参与率预测，前者基于Logistic曲线预测并叠加常住人口政策限制，后者参照发达国家的变化规律进行预测赋值。平均工资以美国、日本和韩国在相近阶段的工资增长率作为预测参考，结合常住人口、劳动参与率和平均工资的预测数值，得到劳动报酬的预测结果。

情景设定上，根据生产要素回报率分为两种情境：

1）基准情景：各参数严格按上述要求预测。

2）要素回报高情景：在人口负增长和中国达到刘易斯拐点后，剩余劳动力逐渐短缺的背景下，劳动力供求关系趋于紧张，上海平均工资上涨更加迅速；资本回报率仍将处于下行通道，但在人力资本增长迅速和资本偏向技术进步快速涌现背景下，资本回报率的降速趋缓。

1.2.2电力需求预测方法

基于上述CGE模型的经济预测结果，链接到电力需求的预测。目前为止，学界仅少数研究者将CGE模型运用到了电力领域，运用到电力预测领域更是少之又少。例如，贺超（2015)[7]运用CGE模型分析和预测了贵州省的电力需求，张友国（2006)[8]使用CGE模型研究了电价波动对产业结构的影响。但后者没有对电力需求作出详细研究，前者没有利用CGE模型的优势进行情景分析，讨论不同产业的乐观或悲观情况对产业结构的影响，更没有利用CGE模型输出的丰富经济数据与电力需求预测模型进行衔接。仅陆建忠等（2023)[9]利用CGE和GTAP等方法预测了华东地区2021-2040年的宏观经济发展，并采用电力强度法将其链接到电力需求预测当中。

本文基于适应“双碳”目标下的电力需求预测体系，采用终端能源消费法与分部门分析法，将其与CGE模型结合，把宏观经济与产业结构的预测数据链接到电力需求预测当中。基于碳强度约束的终端能源消费法以碳强度控制为导向，结合“十四五”规划中“实施以碳强度控制为主、碳排放总量控制为辅的制度”的要求，进行以碳强度下降率为控制目标的“自上而下”的预测，反映不同碳强度目标下，对全社会电气化水平的要求，同时对分部门分析法加以改进，进行“自下而上”的预测，相互佐证。

1）基于碳强度约束的终端能源消费法

对上海市中远期电力需求的预测思路如下：

(1）结合碳排放强度约束并基于CGE模型的经济预测结果，预测碳排放总量。其中，碳排放强度约束参考《上海市关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的实施意见》与《上海市碳达峰实施方案》中明确的近中期碳排放强度的政策目标值2。

(2）根据国网能源研究院对终端能源消费总量的预测3，结合碳排放总量的预测结果及上海能源发展的不同路径，设定各阶段碳强度目标。

(3）根据不同类型能源的碳排放系数，预测终端化石能源消费量及结构。

(4）利用不同路径下电能占终端能源比重，结合终端能源碳强度目标和化石能源碳排放约束，预测电气化率及全社会用电量变化趋势。

2）分部门分析法

聚焦“双碳”研究的重点领域，将终端用电需求部门分为工业、交通、建筑和其他（农业）4个部分，分别预测子部门的能源消费、电气化率和电力需求情况，加总得到上海整体电力需求。各部门预测思路如下。

(1）工业部门的电力需求预测基于上海工业GDP预测、单位GDP能耗预测和电气化率数据，其中工业GDP预测来自CGE模型，单位GDP能耗和电气化率预测来自全国和上海的政策目标约束、上海技术升级和产业结构发展趋势以及机构趋势预测。

(2）交通部门的电力需求预测首先将交通部门细分为铁路、民航、水运和公路四类，采用Logistic和节能技术发展进行用能预测，基于机构预测、历史发展趋势和上海交通实情进行电气化率预测。

(3）建筑部门的电力需求预测首先将建筑部门分为建筑业、第三产业（除交通行业以外）建筑物和居民建筑物（住宅）用电三类：建筑业用电和居民生活用电（住宅用电）估计基于建筑业GDP、单位电耗、常住人口和人均生活用电的预测；第三产业建筑物用电采用建筑面积和建筑单位面积用电量（即用电强度）估计，并加入节能改造、绿色建筑比例等指标进行调整。

(4）由于其他（农业）部门GDP和能耗占比极小，直接对农业单位GDP电耗采取趋势外推，得到其他（农业）部门的电力需求。

1.3数据来源

使用CGE模型进行模拟预测时，社会核算矩阵的构建主要基于上海市2017年投入产出表及对应年份统计年鉴、税务年鉴、财政年鉴，对标组为东京2015年投入产出表4。

2、上海市宏观经济、产业结构和电力需求结果分析

2.1“双碳”目标下上海市宏观经济及产业结构预测

基于CGE模型对上海市中远期宏观经济展开预测，基准情景和要素高回报情景预测结果见表1。在GDP总量和人均GDP方面，基准情景下，上海GDP在2020-2035年年均增速超3.5%,2035年人均GDP约3.38万美元，属于现阶段中等偏下发达国家水平；GDP在2035-2060年年均增速下滑至不足2%水平，2060年人均GDP约4.79万美元，属于现阶段上等发达国家水平。要素高回报情景下，上海2035年人均GDP约3.55万美元，属于现阶段中等发达国家水平；2060年人均GDP约5.68万美元，属于现阶段上等发达国家水平。

表1 上海中远期宏观经济情况预测（2010年不变价）

本文将上海行业分为10类进行预测，预测结果见表2。未来上海第一产业占比不断降低并基本达到稳定；第二产业在2025年前保持稳定且略微抬升的趋势，其后经历缓慢下降；第三产业则经历长期的缓慢上升。细分产业上，以通信设备、计算机和其他电子设备制造业以及信息传输、软件和信息技术服务业为代表的ICT行业增加值占比提升显著。相较而言，第一产业和建筑业的占比减少程度最大。其他各类工业占比呈现一定程度的降低，而其他各类服务业的占比变化相对平稳。

表2 上海中远期产业结构预测

2.2“双碳”目标下上海市能源电量消费预测

2.2.1基于碳约束的终端能源消费法

结合前文CGE模型的经济预测与上海市能源发展的不同路径，给出高、低两种方案的碳强度趋势预测，详细数据见表3。在终端能源消费总量相同的前提下，高电能替代方案的碳强度在近中期以较快速度下降，远期随着电能替代空间逐渐缩小，碳强度下降速度逐步趋缓；低电能替代方案的碳强度则以相对缓慢的速度逐渐下降。

能源结构的预测见图1、图2，在碳排放强度约束下，随着未来行业技术突破和能效提升，终端化石能源消费量将逐步趋于减少，到2060年终端能源中仅有3%左右的少量煤炭用作工业原料。终端油品消费占比最大，主要需求来源于交通运输和石化行业，航空、航运业用油在前期仍将发挥主导地位，预计随着电动汽车普及率提高，公路运输油品需求快速下降，2020-2030年石油需求占比将从52%降至31%左右，2060年降至15%左右。终端天然气作为碳排放系数最低的化石能源，其消费在2020-2030年间缓慢上升至11%左右，替代部分煤、油需求，后随着电力消费增加缓慢减少，预计2060年降至5%左右。相较于低电能替代方案，高电能替代方案的碳强度约束更强，近中期煤、油的替代速度更快。

表3 基于碳约束的终端能源消费法预测结果

图1 终端能源结构（低电能替代）

在电气化率方面，如表3所示，碳排放约束下，上海市终端能源电气化率将逐步提升，到2030、2040、2050和2060年，终端能源电气化率将分别达到29%～30%、41%～44%、55%～62%和61%～73%。在电力需求方面，全市电力需求在2020-2030年间将以较快速度增长，2030年后逐步趋缓，随着电能替代空间的逐步收窄，2035年后年均增速逐渐降到2%以下，趋于饱和。

图2 终端能源结构（高电能替代）

2.2.2分部门分析法

分部门分析法预测结果见表4。分部门看，工业部门能耗始终处于第一位，是上海降低能耗的重点部门。但随着未来上海工业细分产业结构的持续优化，工业中重耗能的石化、钢铁等行业占比下降，IT制造业占比上升，工业部门和其他部门的能源消耗差距将不断缩小，能耗水平逐步降低，在2030年达峰后，进入下行通道。同时，工业部门相比于其他部门电气化率增幅最大，重耗能行业因工艺流程优化逐步实现电能替代，而集成电路等用电需求大的先进制造业产值将进一步提升，共同推高工业领域电气化率。

表4 上海市分部门终端能源需求、电气化率及电力需求预测

交通部门从中远期来看，终端能源需求变动不大。铁路运输将实现全面电气化，公路运输因新能源技术逐步实现较高的电气化率，而水路运输及航空运输的电气替代目前来看存在较大的技术难度。上海是全国经济中心和交通枢纽，水路和航空运输占比较大，故交通部门电气化率虽有提升但空间有限，2060年仅24.07%。随着交通运输能源结构的调整，电力需求的增长率在所有部门中最高，电力需求将会持续增长。

建筑部门2035年前虽然能源需求有所上升，但增幅较小，主要原因是上海建筑面积的提升和建筑节能技术进步，两者相互抵消，2035年为能源需求最高峰，总体呈倒U形趋势。同时，建筑节能技术的进步与绿色建筑的政策需求进一步推高了建筑部门的电气化率，在2060年到达96.92%，接近全面电气化程度。电力需求也在建筑面积扩张和绿色建筑要求下持续上升，但因节能技术的进步，增速会在2050年后明显放缓。

整体上，上海全社会终端能源消费将在2030年达到峰值，约为9 208.86万亿tce，此后逐渐降低，2060年约为6 019.97万亿tce。各部门电气化率都有所提高，全社会电气化率2060年将达到61.06%;2050年以前所有部门的电力需求持续增长，全社会电力需求在2050年达到峰值，约为3 070.97亿kWh。之后随着工业电力需求回落，交通和建筑电力需求增速放缓，使得全社会电力需求总体进入下行通道。

综上所述，分部门分析法结果与终端能源消费法结果基本一致，终端能源消费法预测结果较为稳健。

3、结论

本文在“双碳”政策目标约束下，使用CGE模型预测上海市中远期宏观经济发展情况与产业结构调整情况，进一步将其与终端能源消费法、分部门分析法结合，链接到电力需求的预测当中，以自上而下、自下而上两种方式讨论上海市的电力影响因素与电力需求趋势，并验证结果的稳健性。据此，提出以下建议：

1)优化产业结构，降低高耗能产业比重。完善能源消费总量和强度的双控制度，加快产业结构转型，严控高耗能产业规模，淘汰落后过剩产能。

2)提升全社会能源使用效率，推广节能的新技术和新设备，并提倡引导用能习惯的转变。

3)持续聚焦重点领域内的碳中和行动。促进工业领域内的绿色制造推进，建筑业领域内的节能标准提升，加快交通业领域内形成绿色低碳运输方式等。

4)加强技术储备，针对电制氢等新型方向推动技术研究，降低成本、提升转化效率，以早日实现规模化应用。

5)完善配套市场政策。推进碳交易市场建设，完善绿色金融政策、激励机制和市场支撑体系；加快有序充电、需求侧响应等相关市场政策完善。

后续电力需求尚有较大增长空间，企业需尽早开展中远期电源方案研究，抓紧后续重点电源的选址开发工作。

参考文献:

[2]单豪杰.中国资本存量K的再估算:1952—2006年[J].数量经济技术经济研究,2008,25(10):17-31.

[3]黄勇峰,任若恩,刘晓生.中国制造业资本存量永续盘存法估计[J].经济学(季刊),2002(1):377-396.

[4]李宾.我国资本存量估算的比较分析[J].数量经济技术经济研究,2011,28(12):21-36+54.

[5]何枫,陈荣,何林.我国资本存量的估算及其相关分析[J].经济学家,2003(5):29-35.

[6]张军,吴桂英,张吉鹏.中国省际物质资本存量估算:1952—2000[J].经济研究,2004(10):35-44.

[7]贺超. CGE在电力需求分析与预测中的应用研究[D].北京交通大学,2015.

[8]张友国.电价波动的产业结构效应——基于CGE模型的分析[J].华北电力大学学报(社会科学版),2006(4):36-41.

[9]陆建忠,姚颖蓓,薛季良,等.国际经贸规则重构及碳达峰背景下的华东地区电力需求分析及预测[J].地域研究与开发,2023,42(1):13-19.

文章来源:宋天立,缪林鑫,黄阮明,等.“双碳”目标下上海市中远期经济增长和电力需求预测[J].上海节能,2024,(10):1588-1595.