文献阅读 | 自上而下和自下而上软链接的挑战：将瑞典能源系统模型与 CGE 模型联系起来的经验教训

题目

Challenges in top-down and bottom-up soft-linking: Lessons from linking a Swedish energy system model with a CGE model

作者

Anna Krook-Riekkola, Charlotte Berg, Erik O. Ahlgren, Patrik Söderholm.

期刊

Energy

时间

2017年12月

一作

单位

Luleå University of Technology (LTU), Energy Science Unit, SE- 971 87, Luleå, Sweden

链接

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360544217316274#!

研究内容

向低碳经济转型将需要数十年的时间，将对未来的能源系统产生重大影响，并可能影响整个经济。低碳发展也可能影响不同经济部门之间的相互作用。能源系统的发展可以在能源系统优化模型中进行分析，该模型提供能源系统的详细表示，并捕捉能源系统内特定技术资源潜力、成本和转换效率的重要相互作用。整个经济系统的发展可以使用可计算一般均衡 (CGE) 模型评估，该模型提供了不同经济部门相互作用的一致表示。

两种建模方法都已用于分析减缓全球变暖的成本，由于两种建模思路刻画了能源系统和经济系统不同机制，两种建模方法可能会产生对气候政策的经济影响和减排潜力的不同估计。因此，鉴于能源系统与经济的其他部分之间存在强烈的相互作用，这两种方法的结合经常被应用于气候缓解分析。这种链接方式分为硬链接和软链接。硬链接方法通常意味着对两个模型中的任何一个进行简化描述，例如在CGE模型中引入简化的能源系统模型。硬链接中，这两个模型完全集成并在同时优化中求解，这种组合方法通常被称为混合模型。在软链接中，CGE模型和能源系统模型在一个迭代过程中一起运行，直到实现中心参数的收敛，例如价格和数量。软链接方法没有对模型进行简化，能更好利用两种模型的优势。硬链接在处理区域的全球情况时可能很有用，而软链接由于更加细致、复杂，有更加可靠的数据支持和更详细的部门分类，通常在国家层面更有用。

对于两种模型的链接的研究，在过去已经有许多人提出了对整体联系的广泛描述，但他们没有提供有关部门之间联系过程的任何细节，尽管这在国家层面可能非常重要。此外，当前已出版的研究对两种模型软链接的过程往往过于重视模型结果而不是链接过程本身，因此对实际软链接过程的描述是有限的或不存在的。这使得当前出版的研究中，两种模型的软链接过程其实不透明、不详细、缺乏细节、缺乏对链接的模型之间联系的阐释。基于此认识，本研究旨在探索如何在将国家 ESOM 模型（TIMES-Sweden）（本研究选取的能源系统模型）与国家 CGE 模型（EMEC）软链接时捕获部门细节，以改进国家层面的政策决策过程。研究主要包含了对软链接中链接点识别、过程，软链接在实际中的应用案例，对从中获得的经验教训的讨论等部分。

模型异同

软链接过程中的关键步骤之一是识别要链接的内容，即连接点。当一个模型中的内生变量作为外生（固定）变量输入另一个模型时，就会出现一个连接点。然而，这必须首先建立在对两种模型方法之间的关键差异和相似之处的清晰理解的基础上，因此下面将介绍每个模型。

模型介绍

CGE 模型——以 EMEC 模型为例

环境中期经济模型 (EMEC) 是瑞典经济的一步递归动态 CGE 模型，由国家经济研究所 (NIER) 开发和维护，用于分析经济与环境之间的相互作用。该模型解决了由于政策变化而导致的瑞典经济中部门供应、需求和相对价格的变化。它还解决了与各自经济活动相关的排放问题。EMEC 在瑞典政府的气候政策决策过程中发挥了重要作用，涉及对各种政策建议的经济（成本）评估。

EMEC 区分了26个生产部门和33种复合商品，其中包括7种能源商品。还有一个公共部门生产一种单一的商品。生产的商品和服务与进出口商品和服务一同创造了供国内使用的复合商品。复合商品被用作生产部门的投入和资本形成。以及，生产需要基本要素（即劳动力和资本）以及材料、运输和能源方面的投入。家庭可以消费26种不同的复合商品。此外，假设家庭最大化效用受限于收入限制，企业最大化利润受限于资源限制，公共服务的提供受限于预算约束，而外国部门的进出口活动是由外部给定的贸易平衡决定的。

与大部分用于气候变化领域研究的 CGE 模型类似的是，EMEC 模型与许多其他领域的CGE 模型的不同之处在于它对能源使用、不同的环境政策工具以及任何由此产生的排放的详细描述。在模型中，家庭支出和生产活动都会造成污染。该模型计算来自固定和移动源的二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物和颗粒物的排放量排放量，还包括不同类型工业过程的排放量。该模型中也添加了可校准的碳税和能源税模块以及碳限额模块。

能源系统模型——以 TIMES-Sweden 模型为例

TIMES-Sweden是一个动态的能源系统模型，全面覆盖了整个国家能源系统，包括供需。该模型基于在 ETSAP 程序中开发的通用 TIMES 模型结构。模型优化是通过将总系统成本最小化来实现的。该模型生成了不同能源技术和燃料使用的成本最小化组合，以满足受某些约束条件的预先指定的需求。它包括大量当前和未来的能源技术，以及它们当前和假定的未来能源转换效率和成本。大多数需求被表示为“有用的能源需求”（即在考虑转换损失后可供消费者使用的能源），而一些被指定为服务（例如个人公里）或根据实物商品的数量表征（例如吨钢）。它描述了瑞典能源系统，按照欧盟统计局的能源统计结构，分为五个需求部门（农业、服务业、住宅、工业和交通）和两个能源转换部门（燃料生产和电力和热力）。

每个部门分为不同的子部门，用不同的技术描述，以满足产品和服务的最终需求。不同部门需求有不同单位，并以每个时间段的量化值外生地提供给模型，即所谓的外生需求预测。不同只针对一个能源市场的部分均衡模型，以 TIMES-Sweden 为代表的 ESOMs 模型需要计算模型中描述的所有能源市场的平衡，并计算每个能源载体的影子价格。

模型异同

在识别 EMEC 和 TIMES-Sweden 之间的主要差异和相似之处时，应用了 Wene 等人概述的步骤：i) 识别模型之间的基本差异；ii) 识别重叠；iii) 识别和决定常见的外生变量。

两种模型的主要区别在于 i) EMEC 是一般均衡模型，而 TIMES-Sweden 是部分均衡模型；ii) EMEC 以货币形式代表能源、材料、资本和劳动力的流动，而 TIMES-Sweden 基于物理能源流动（以能源单位表示），以材料（质量或体积）、可再生能源（数量）和税收（以货币形式）。两种模型中的排放均以公吨表示。与软链接过程直接相关的另外两个重要区别是：i) 虽然 EMEC 解决了工业部门之间在劳动力、资本和其他投入方面的竞争，但在 TIMES-Sweden 中，每个工业部门的商品生产量都是外生的；ii) 与 EMEC 相比，TIMES-Sweden 对能源技术及其当前和假定的未来能源转换效率和成本具有广泛的代表性。

最后，即使是确定了两个模型共有的外生情景变量后，由于基线假设对结果有重大影响且两个模型基于不同的统计来源，因此在两个模型之间协调外生变量也是非常重要的。外生提供给两种模型并因此可以协调的变量包括进口燃料价格和不同的能源、环境和气候政策工具。代表一个模型的外生输入和另一个模型的输出的变量——从 EMEC 到 TIMES-Sweden 的年度钢铁需求——将在模型之间软链接。然而，一些变量不能完全协调，比如是生物质价格。EMEC 包含相对有限的生物质资源的描述（它被描述为仅适用于某些部门的一种商品），而 TIMES-Sweden 对不同类型的生物质有更丰富的表示。

识别链接点

Wene 强调了寻找宏观经济模型和能源系统模型可以相互作用的共同测量点(common measuring points，CMP)的重要性。然而本研究中更加强调了对特定方向链接点（direction-specific connection points，DSCPs）的重视。这是由于考虑到模型概念和数据来源的不同，在这两个模型中出现的相同事物通常描述的是不同类型的发展。为了识别连接点，该研究将重点放在一个模型生成的结果如何改进另一个模型所需的假设上。因此，为了描述一个模型的结果与另一个模型所需的不同假设之间的相互作用，该研究没有使用 CMP，而是使用 DSCPs。

所谓“特定方向”指的是每个方向都是单独处理的，即，从 EMEC 向 TIMES-Sweden 传递信息时是一个方向，并在该方向上识别哪些 EMEC 的结果会影响到 TIMES-Sweden 所需的外生假设；从TIMES-Sweden向EMEC传递信息时则是另一个方向，需要重新考虑链接点。在确定连接点时，回答以下两个问题很重要：i) 一个行业在一种模型中增长与在另一种模型中相应的行业的增长相比意味着什么？；ii) 如何解决行业分类不匹配的问题?

以两种模型之间存在最深刻差异的部门——交通部门与其能源使用为例。TIMES-Sweden 中的交通运输被归为一个部门，然后根据运输类型(例如，货物或乘客)和车辆类型(例如，航空、火车、公共汽车等)将其分成不同的部分。而在 EMEC 中，大多数运输服务都集中在专门的运输部门，但由于运输也是其他部门和家庭消费的一部分因此也有部分运输服务被归到其他部门和家庭消费中，例如以燃料需求进行表示的公司汽车和私人汽车。因此，模型之间的完全一致性很难实现，故重点在于对于每个方向确定一个模型中的哪个结果可以对另一个模型中的哪个特定输入假设产生影响。因此，对于TIMES中的每个需求部门，研究确定了EMEC中的哪个/些部门可以对TIMES- sweden所需的需求预测产生影响。之后，研究从TIMES-Sweden确定了哪些结果可以改进EMEC所需的外生性假设。

软链接过程展示：确定如何链接

在本节中，将介绍软链接过程，即每个已识别连接点的信息是如何传输的。因为存在特定于方向的问题，每个方向都将单独处理。EMEC 对 TIMES-Sweden 的需求预测有影响（即模型本身没有改变），而 TIMES-Sweden 的结果将根据 EMEC 中能源的表示方式而改变。对于每个方向，首先确定接收模型的不足，以确定其他模型可以提供什么类型的信息，从而改进整体政策分析。这些发现随后被用于开发一种在 EMEC 和 TIMES-Sweden 之间转换模拟结果的方法，从而产生两个中间“转换模型”。

第一个转换模型根据来自 EMEC 的结果生成应输入 TIMES-Sweden（在表 A1中指定）的需求预测，而第二个转换模型根据来自 TIMES-Sweden 的结果向 EMEC 提供能源系统反馈。图1提供了 EMEC 和 TIMES-Sweden 之间软链接过程的概念性呈现。

图1. EMEC 和 TIMES-Sweden 之间的软链接程序

转换模型——EMEC 到 TIMES-Sweden

为了确定整体经济发展（EMEC结果）与能源密集型商品和服务需求（TIMES-Sweden外生输入）之间的适用转换，该研究对涉及软连接过程的特殊性，以及如何为能源系统模型生成需求预测的文献进行了深入调查，目的是在现有文献中进一步定位所选择的软连接方法。在该研究中，研究者们选取了原方程最简单的方式以专注于识别最重要的变量。EMEC中各需求部门的年度变化与相应部门的货币生产总值年度变化之间的关系由方程 (1) 定义。这里TC_t,i,j是 TIMES-Sweden 在第t年第i次迭代商品j中以实物形式对特定商品或产品的外生需求（例如，吨钢），drgr_t,i,j表示来自 EMEC 模型的以货币形式表示的第i次迭代和商品j的总产量的年度变化。

然而以上方法只适用于于有用能源来自 TIMES-Sweden 的需求部门，即当最终需求可以通过具有不同特征的技术选项来满足时才可以使用。（即前文提到，TIMES-Sweden模型的不同部门的需求有不同的表征方式，而只有当需求的表征方式为“有用的能源需求”的部门才能用这种方式计算）。如果 TIMES 中的需求被指定为“有用的能源需求”并且需求段由一个或两个总生产函数表示时，则基准情景中该部门的需求预测可以通过基于以货币计算的能源总使用量与总产量之间的历史关系进行推导，替代情景中该部门的需求预测的变化仅根据 EMEC 中总能源需求的变化进行调整。

在 TIMES-Sweden 中，也有一些需求细分，通过几种技术选项进行了描述，但从可用的统计来源（例如，基于家用汽车使用的交通需求）无法确定经济增长与需求之间的直接关系。在 EMEC 中，家用汽车运输需求被建模为对汽油和柴油的需求，而 TIMES-Sweden 则根据以乘客公里为单位的行驶距离计算能源需求，且“汽车公路运输”在 TIMES-Sweden 分为长距离和短距离。为了评估该部门的需求变化，用 EMEC 中的收入变化(igr_r,j)和汽油价格变化(pgr_r,j)通过 (2) 式进行计算：

其中两个弹性指数来自于文献调研。

除了以上两部分，还存在一些部门的需求被假设为与经济发展是脱钩的，如供暖需求。总的来说，在将 EMEC 的结果转换为 TIMES-Sweden 要求的需求预测时，可以区分上述两种不同的方法：一种是直接方法，其中经济增长（来自 EMEC）和能源需求（进入 TIMES-Sweden）之间的关系可以被识别；其余的情况采用间接方法。

转换模型——TIMES-Sweden到 EMEC 

CGE 模型通常无法明确解决能源系统的以下三个方面：i) 由于引入新技术而导致的能源强度变化；ii) 能源需求变化后能源结构的变化；iii) 由于部门之间和部门内部对有限能源商品的竞争，电力和供暖价格的变化。因此需要将来自 TIMES-Sweden 的信息转移到 EMEC。

将TIMES-Sweden 模型中的能源弹性作为变量纳入到 EMEC 模型中，从而保证了整体结构依旧满足一般均衡效应。在 EMEC 模型中，技术效率参数通常是外生的，现在通过软连接变为内生的，直到总能源使用和总生产之间的比率等于TIMES模型给出的比率为止。通过在 EMEC 模型中引入这一限制，TIMES 模型中发现的技术改进可以被包括在 EMEC 的同时，保证 TIMES 中的总能源使用不是外生的。

迭代的起点和终点

在上述软链接过程中，两个模型都依赖于另一个模型的输入。尽管如此，必须选定一个模型开始迭代。为了运行 EMEC 模型，不需要包含来自能源系统模型的信息，而 TIMES 模型需要来自宏观经济模型（如 EMEC）的需求假设。因此，使用 EMEC 开始迭代是有必要的。在硬链接两个模型的情况下，需要某种停止参数才能使算法停止迭代。停止参数或收敛标准是预定义的标准，用于确定两个模型的结果可能有多大差异。在软链接两个模型的情况下也可以引入停止参数。但该研究中没有预先指定任何收敛标准，因为包含了大量连接点。而是采取了在每次迭代之后检查每个连接节点中的更改的方式。

软链接案例

本节介绍应用已开发的软链接方法的策略场景分析的结果。具体来说，研究比较了参考情景和实施了更高的二氧化碳价格的气候政策情景的结果，对是否采用软链接方法也进行了情景比较。

迭代对需求的影响

图3.a 显示2035年六个不同能源密集型工业部门的最终需求（以百万吨计）如何随着参考情景的软链接迭代而变化。总体而言，第一次迭代导致经济结构发生重大变化，进而影响产出需求和能源使用。变化最明显的是对高质量和低质量纸张的需求，在第一次和第二次迭代之间减少了9.60%。

图2. 对6种不同能源密集型产品(以百万吨为单位)的2035年产出需求预测（其中，a是参考情景，b是气候情景）

总体而言，这两个模型已经在第二次参考迭代（R-2迭代）中进行了快速相互调整；此后只进行较小的更改。然而，并没有实现完全收敛。迭代过程后能源密集型行业的需求较低，可以解释为：i）与单独运行 EMEC 模型相比，TIMES-Sweden 模型的电价更高；结合 ii) TIMES-Sweden 假设与 EMEC替代弹性设定的可能性相比，能源密集型行业的更多技术选择转向更便宜的能源选择。在 EMEC，较高的电价和较低的替代可能性意味着生产成本增加，并且随着能源密集型商品的相对价格上涨，对能源密集型商品的需求减少。此外，软链接程序强化了对运输和服务需求增加的趋势，导致了电力、天然气和煤炭的最终能源使用量（以 PJ 为单位）的相应减少。

比较 TIMES-Sweden 在气候情景中使用和不使用软链接产生的能源结构，钢铁和化工行业的变化很小，而其他行业的变化与参考情景中的变化相似。与参考情景一样，软链接情景中较低的最终能源需求导致天然气和煤炭的使用量减少；煤炭的减少幅度要小得多。一个重要的原因是气候情景中的煤炭总使用量低于没有关联的参考情景；因此，减少煤炭使用的可能性较小。

图3. 到2035年，六种不同能源密集型产品的最终能源总消费量

CO₂排放变化

为了测试引入软连接过程的结果变化是否具有决定性的政策影响，研究比较了TIMES-Sweden在2035年的二氧化碳排放结果。结果表明，在有软连接的情况下，CO₂排放量显著低于没有软连接的情况(即Ref NL vs. Ref SL, Climate NL vs. Climate SL)。这主要是由于在软关联情况下，对能源密集型商品的需求下降。而无论是否考虑软链接，气候政策情景与基准情景的碳排放差异都不太大。

表1. 2035年每个情景的二氧化碳排放量的数量和与比较参考情景的关系

编辑&编排：肖逸龙

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