基于内生技术变化混合模型的我国低碳发展经济影响研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71273153
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0412.资源管理与政策
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Developing low-carbon economy has become the strategic choice of major countries in the world to address climate change issues. Can low-carbon transition help China achieve the leapfrog development during the key phases of urbanization and industrialization? There is an urgent need for China to make a comprehensive simulation and evaluation on the mechanism and magnitude of the economic impacts brought by various low-carbon development policies. To realize this objective, it's requisite that the methodology should, on one hand, be able to uncover the macro-economic system's response mechanism to various low-carbon development policies, in order to evaluate the technical, economic and social costs of carbon emission control; and on the other hand, be able to simulate the micro-economic agents' technology choice mechanism and their possibilities of technology innovation, in order to measure the likely new-emerging economic growth engine brought by low-carbon transition. Therefore, this research plans to build up a hybrid model which is CGE-based, "hard-linked" with the technical details from multiple energy-intensive sectors in China, and incorprated with endogenous technological changes through learning effects. Using this model, this research intends to explore the impact mechanisms of various low-carbon development paths, and evaluate quantitatively the economic impacts of China's low-carbon development policies, in order to supply technical support for China to make more science-based low-carbon development policies that are more helpful for improving comprehensive national strength. This research has theoretical significance in hybrid modeling and its uncertainty analysis; meanwhile, simulating low-carbon policies' economic impacts is also an important forward-looking problem for China to make low-carbon development strategies.
发展低碳经济正成为世界主要国家应对气候变化的战略选择。低碳转型能否帮助中国实现城市化和工业化关键阶段的跨越式发展?我国面临着对各种低碳发展政策的经济影响机理和影响幅度进行综合模拟研究的迫切需求。为此,在研究方法上既需要再现宏观经济系统对低碳政策的响应机制以考察碳排放控制的技术、经济、社会成本,又需要模拟微观经济主体的技术选择行为机制和技术创新可能性以考察低碳转型所可能带来的新经济增长点。本研究拟建立以CGE模型为基础、"硬连接"式地嵌入中国多个高耗能行业低碳技术信息、同时通过技术学习效应内生技术变化的混合模型;在此基础上,对各种低碳实现路径的影响机理进行探索,并定量模拟我国低碳发展政策的经济影响,为我国制定更科学、更有利于提高综合国力的低碳发展政策提供技术支撑。本研究在混合模型建模及其不确定性分析等方面具有理论意义,对低碳发展经济影响的模拟研究是我国低碳发展战略决策中面临的重大前瞻性问题。

结项摘要

发展低碳经济正成为世界主要国家应对气候变化的战略选择。低碳转型能否帮助中国实现城市化和工业化关键阶段的跨越式发展?我国面临着对各种低碳发展政策的经济影响机理和影响幅度进行综合模拟研究的迫切需求。在此背景下,本项目围绕四个方面开展:1)混合模型的建模方法;2)低碳发展关键技术学习效应的机理;3)核心数据库的构建方法;4)我国低碳发展政策的影响分析。.首先,本项目通过文献调研,梳理了国内外相关学者在建立混合模型方面做出的努力,确定了以 CGE 模型为基础、“硬连接”式地嵌入中国多个高耗能行业低碳技术信息、并通过技术学习效应表征内生技术变化的混合模型建模思路。在此基础上,本项目识别并实证研究了可再生能源技术、碳捕获与封存等的低碳发展关键技术的特征、减排潜力和学习效应。研究的结果证明了学习效应的存在,而且水电、风电和太阳能光伏的生产规模每增长1%,其单位投资成本平均分别下降1.94%,0.08%,0.16%。另外,通过加强R&D投入,可以进一步的提升技术效率。进而,本项目探索并实现了在投入产出表中通过拆分电力、钢铁、建筑等关键行业,耦合行业的技术细节的数据处理方法,并且完成了混合CGE模型的构建和编码。最后,定量模拟分析了我国INDC减排目标对所产生的潜在影响机理和幅度,并据此提出了相应的应对策略。.研究的主要结论为:在理想情况下,我国2020年和2030年实现INDC目标的经济影响分别为GDP的0.4%和2.1%,但是按照现有的行业覆盖方案,INDC目标的经济影响将高达2.2%和10.5%;另外,由于学习效应的存在,一方面2030年太阳能光伏和风电的单位发电成本相对于2012年将分别下降56.2%和24.9%,另一方面其发电量也分别增长了90.9倍和9.5倍;因而,电力部门对于实现我国的INDC目标扮演着重要的角色,2030年的不同情境下其对于总体减排目标的贡献在32.2%到54.1%之间。基于上述模拟结果,我国应在推行现阶段的全国碳市场方案之后,尽快着手将更多的行业纳入碳市场中,避免出现过高的政策成本。

项目成果

期刊论文数量(35)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
基于效用理论的气候谈判博弈策略模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    清华大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王灿;金朱钢;蔡闻佳
  • 通讯作者:
    蔡闻佳
Distributional employment impacts of renewable and new energy-A case study of China
可再生能源和新能源的分布就业影响——以中国为例
  • DOI:
    10.1016/j.rser.2014.07.136
  • 发表时间:
    2014-11-01
  • 期刊:
    RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS
  • 影响因子:
    15.9
  • 作者:
    Cai, Wenjia;Mu, Yaqian;Chen, Jining
  • 通讯作者:
    Chen, Jining
An estimation of the effect of carbon pricing for CO2 mitigation in China’s cement industry
碳定价对中国水泥行业二氧化碳减排的影响评估
  • DOI:
    10.1016/j.apenergy.2016.10.115
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Applied Energy
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    Xianbing Liu;Yongbin Fan;Can Wang
  • 通讯作者:
    Can Wang
An uncertainty analysis of subsidy for carbon capture and storage (CCS) retrofitting investment in China's coal power plants using a real-options approach
采用实物期权法对中国燃煤电厂碳捕集与封存(CCS)改造投资补贴的不确定性分析
  • DOI:
    10.1016/j.jclepro.2016.07.074
  • 发表时间:
    2016-11-20
  • 期刊:
    JOURNAL OF CLEANER PRODUCTION
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Chen, Huadong;Wang, Can;Ye, Minhua
  • 通讯作者:
    Ye, Minhua
Employment impacts of CDM projects in China's power sector
中国电力行业CDM项目的就业影响
  • DOI:
    10.1016/j.enpol.2013.04.010
  • 发表时间:
    2013-08
  • 期刊:
    Energy Policy
  • 影响因子:
    9
  • 作者:
    Can Wang;Weishi Zhang;Wenjia Cai;Xi Xie
  • 通讯作者:
    Xi Xie

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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