6.2企业节能与低碳管理

 

    为分析目前企业节能低碳的管理状况，问卷特意设计了一系列问题。调研结果显示，水泥企业非常重视通过管理实践来实现节能目标，绝大多数企业已经积极开展了节能工作。大部分调研企业设定了节能目标，78家调研企业中，5 0家（64.1%）企业设定了年度节能目标；42家（53.8%）企业制订了3-5年短期节能目标；16家（20.6%）企业制订了5-10年长期节能目标。有75.6%的企业采用连续监控设施对重点耗能设备进行监控，建立了相对完善的能源使用统计系统，对主要耗能设备及工艺进行计量。超过80%的企业制定了详细的节能管理措施，设立了专门部门，委派员工实施内部能源管理。

 

    图5给出了调研企业2013年温室气体排放情况。如本文第4章所述，水泥生产约40%的CO2排放来自于燃料，超过50%的排放是来源于原料如石灰石的分解。提供给调研企业温室气体排放范围与图3所示的能源使用范围相类似，所有78家公司都给了回复。32家(41.0%)企业因缺少对温室气体排放的测量和统计，不清楚其碳排放总量。总体而言，调研企业都是温室气体排放大户。结果显示，18家(23.1%)企业认为其水泥生产CO2排放量在70万吨以下；12.8%, 7.7%, 3.8%和11.5%的企业的CO2排放量分别在70-90, 90-150, 150-200以及200万吨以上。排除不清楚排放量的企业，温室气体排放的分布大致与能源使用结果一致，特别是那些排放量超过70万吨的企业，这在某种程度上证明了本研究所收集数据的一致性。

 

    与调研企业对节能设定目标形成鲜明对比的是，大多数企业对碳减排没有目标。具体地说，15家企业（19.2%）没有目标或者没有计划设定碳减排目标，36家（46.2%）没有目标，但计划设立目标，23家（29.5%）有实际的减排目标，18家（23.1%）有绝对量减排目标。

 

    中国的水泥企业普遍认为低碳技术创新并不是一个战略机会，因此没有积极地针对相关技术进行研发（R&D）。本调查显示，35.9%的企业仅分配总研发经费的5%用于低碳技术创新，21家企业（26.9%）分配了5-10%的研发费用。总之，超过60%的企业分配给低碳技术开发的费用低于总研发经费的10%。

 

    6.3 企业对节能低碳技术的认知

 

    如前所述，图2中给出了14项节能低碳技术，在问卷中列出这些技术，来量化判断被调查企业对这些技术的认知程度。采用5分制的办法，5即表示“非常了解”，4代表“了解”，3代表“一般了解”，2代表“了解较少”，1代表“不了解”。图6给出了样本企业对这些技术了解程度的平均值。

 

    总体上讲，回复结果表明，水泥企业普遍对行业主要的节能低碳技术有较好的了解。14项技术中，有一半以上了解程度达到4分以上，分别为T01（替代燃料技术）、T02（替代原料技术）、T03（立磨（原料、煤、水泥））、T04（辊压机粉磨系统）、T05（高效能熟料烧成技术）、T07（燃烧系统改进技术）、T08（高效篦冷机）和T09（余热发电技术）），其中，T03和T09达到最高平均值4.62，T02、T04和T07约为4.5。企业非常熟悉立磨、辊压机粉磨系统和余热发电这些节电的技术，这要归功于中国水泥工业节能技术的广泛应用推广。有四项技术即T06（高固气比的水泥窑预分解技术）、T10（节能监控和优化系统）、T11（富氧燃烧）和T12（协同处置（生活垃圾和城市污泥））获得超过3.5分的平均值。与之相比，T13（生产高贝利特水泥）和T14（碳捕获和贮存）所获取的平均值较低，低于3.0。调研企业对T09、T10和T11有较高的认知程度，在这些技术的采用方面，企业可能提供详细信息，使得此调研分析成为可能。

 

    6.4 对象技术的历史应用和推广模拟结果

 

    余热发电、节能监控和优化系统及富氧燃烧这三项技术是本调查的对象技术。考虑到水泥企业有的安装多套余热发电系统，所以调研时要求填写所有的余热发电系统信息，包括安装时间、发电能力、初始投资、年发电量和运行费用。对节能监控和优化系统及富氧燃烧这两项技术要求填写采用时间、初始投资和年节能量等信息。如第三章所述，将技术应用情况进行汇总，调研企业每年的技术应用情况按照时间序列统计。技术应用推广率可由累积的数据和最大应用潜力计算而得。比如企业装配了节能监控和优化系统，那么针对这项技术，样本总数量就是应用最大潜力值。这样计算技术应用推广率隐含的假设条件是：目标技术在不同规模的水泥企业中应用推广速度是均匀的。利用调研整理的数据和模拟计算公式（3），得到技术应用推广曲线。图7给出余热发电系统、节能监控和优化技术的结果。由于调研的富氧燃烧技术相关数据几乎为零，数据数量太少无法进行模拟计算，本文不对富氧燃烧技术进行分析。

 

    图7给出了余热发电系统和节能监控优化技术回归法分析的相关系数，分别为0.9862和0.9869，说明调研数据和回归曲线拟合度较高。如第四章所述，样本企业在不同年份采用了余热发电系统和节能监控优化技术这两项技术。调研企业2001年首次开始使用余热发电技术，2007年后快速增长，截止2014年应用率达到80%。整个水泥行业采用余热发电技术的统计数据与之相似，印证了此计算结果。这也说明本调查的数据有充分的代表性、可靠性。

 

    调研企业2009年开始使用节能监控和优化技术，到2014年应用率为11.5%，说明这项技术在水泥工业中仍有较大的应用推广潜力。根据图7可以预测出，余热发电的市场将于2020年前饱和，如果节能监控和优化技术按现行速度推广，要到2025年后才达到全面推广。这个结论与前人的研究相一致，节能技术的推广起步阶段速度较慢，10-20年内即可实现全面推广。

 

    6.5 企业投资节能低碳技术的可能性

 

    企业对不同收益水平的技术进行投资的可能性由表1所示的多边界离散法来测量。这种计算方法的内部一致性通过了克朗巴哈系数法（Cronbach alpha）的验证，计算得出样本的克朗巴哈系数为0.9287，超过推荐值的0.7这个阈值，确认了数据结构的可信度较高。

 

    6.5.1 调研企业投资可能性调查

 

    表4列出对不同投资回收期的技术，水泥企业投资该技术的可能性的统计数，即企业对投资回收期的选择倾向统计。本分析中列出可能性有“极低”、“低”、“中等”、“高”、“极高”几种，分别对应投资可能性赋值为0.01%、25%、50%、75%和99.9%。对于最短的投资回收期0.25年（3个月），95.2%的企业回复为“极高”，余下4.8%为“高”；对一年投资回收期，回复为“极高”的降至64.5%；投资回收期变为两年时，回复为“极高”的降至21.0%，而“高”的选项增至50%。只有11.3%的水泥企业认为3.5年投资回收期的技术有很高的投资可能性。随着投资回收期增加，投资的可能性不断降低。大约一半的样本企业认为4年投资回收期太长，他们选择投资可能性为“低”和“极低。占总数79.0%的公司不会投资回收期为5年的技术。

 

    图8绘制了表4中所列数据，以及相应的模拟曲线。图中给出两组数据，即高和较高，以及中等及中等以上可能性，用以分析企业对投资回收期选择倾向的范围。用样本企业的占比作为因变量，回收期作为自变量，用反向的累积正态分布模型进行回归，得到相关系数，即分别为0.9995和0.9981，证明所收集的数据和回归曲线拟合较好。50%的样本企业对应的两条曲线的投资回收期分别2.5年和3.9年，这表明，样本企业投资技术的回收期范围在2.5年和3.9年之间。在本调查中计算所得的回收期阈值比美国中小企业投资能效项目的回收期要稍长，美国的研究表明，超过98%的工厂接受的回收期小于5年，约79%接受的回收期小于2年，平均回收期为1.4年。另一方面，本研究中平均投资回收期要短于“荷兰能效自愿协议”中所用的阈值，该协议要求计划实施项目的投资回收期不超过5年。

 

    6.5.2调研企业投资回收期估算

 

    根据式（5），计算了每个企业投资节能低碳技术投资回收期的平均值和标准偏差。利用多边界离散法，对投资可能性进行量化，考虑到计算时如果投资可能性极低赋值为0时，会产生无穷大的结果，所以回复“极低”的赋值为0.1%；回复“低”的，则为25%，回复“中等”，为50%；“高”为75%；“极高”为99.9%，而不是100%，也同样是为避免计算时出现无穷大。表5列出样本企业用于决策的投资回收期平均值和百分位数。

 

    和图8所示的技术投资回收期范围为2.5-3.9年相一致，样本企业接受的平均回收期为3.3年，技术投资回收期的标准偏差为1.8年，中位数值为3.5年。

 

    6.6 影响节能低碳技术投资的因素

 

    为阐明水泥企业对节能低碳技术投资的影响因素，本调研要求样本企业给出阻碍相关投资的因素，以及对其投资的影响程度。本研究列出了10个因素供调研企业主观评判，分成3类：与投资决策相关的一般因素，财务限制因素，以及与技术质量、价格变化和政策要求变化等不确定性相关的因素。采用5分制对影响实施评估。“5”=非常有影响，“4”=比较有影响，“3”=影响一般，“2”=低影响，和“1”=无影响。10个因素的平均分值见图9。

 

    总体上说，水泥企业对十个因素给出的分值普遍较低。这个结果也和中国能源强度高的中小企业的研究结果类似。比较而言，技术质量的不确定性是阻碍水泥企业决定是否投资的重要影响因素，因此，给F07（新技术的可靠性和质量存在不确定性）打出了最高的平均分3.68；样本企业也确认了其他一些影响是否投资节能低碳技术的因素，如F01（有其他更为重要的项目需要投资）、F03（现有的技术装备已有很高的能效）、F05（内部预算限制）、F06（外部融资困难）和F10（投资的技术可能无法满足政府新的能效要求），这五个因素平均分值均约为3.5。水泥企业对其他一些因素也做了相似的评估，认为有较小影响的如F02（能耗和碳排放成本不重要、不被重视）、F04（内部管理因素使得项目实施困难）、F08（技术设备将来可能会降价，值得观望）和F09（等待依靠来自政府的节能财政补贴支持），平均分值在2.5至3.0之间。

 

    如图9所示，根据本文第6.2节内容，调研企业对节能工作做了一些工作，企业对目前所用设备的能效有一定管控能力，但是要投资节能低碳技术，可能在寻求内外部融资上面临困难。研究显示样本企业对中国未来政策走向没有清楚地把握，但预期政策会对水泥行业提出更严的能效和碳减排的要求。78家企业中51家（65.4%）相信，不久将来要在全国范围实施的碳排放交易机制会覆盖本行业，同时，提供财政补贴，对水泥企业投资有支持作用，从而引导水泥企业投资节能减排技术，提升能源效率。对相关技术信息的宣传是必要、有用的，这有利于化解企业对技术不确定性的疑虑，从而推动投资。因此，行业协会作为行业代表，在这方面要起更大的作用。

 

    6.7 碳定价推动对象技术应用推广的计算结果

 

    为在中国水泥行业中推广目标技术，本次研究的主要目的是给出碳价格，并评估碳定价的效果。在前言中已经介绍，中国政府相关部门已经建议实施碳税政策，价格从10元/t-CO₂起，几年内涨至40元/t-CO₂。有学者建议10-30元/t-CO₂，并对能源密集型行业或能效高的行业做碳税减免；碳税收入应作为用于应对气候变化的专项资金，并尽快在“十三五”开始实施，这样对节能减排更为有利。税率几年之后可涨至30-50元/t-CO₂，但不宜涨至100元/t-CO₂，因为此水平中国各工业领域普遍无法接受。碳排放交易已在中国七个区域进行试点，碳排放配额的市场价格范围从湖北省的约20元/t-CO₂到深圳的约70元/t-CO₂之间。

 

    根据以上前情况，三种政策情景设定的碳价格分别为20、60、100元/t-CO₂，简称为S1、S2、S3。S1的价格水平可被行业接受；S2属于中等水平，但接近碳排放交易试点价格的上限。利用公式（6）以及调查回复的能源使用率和能源价格，还有不同能源的排放因子，将假定的碳价格转化成水泥企业的平均能源价格增加值。从政策基准情景到假定的政策情景下，对目标技术的投资回收期的变化做了计算。政策基准情景下余热发电系统的投资回收期通过发改委《国家关键节能技术推广目录》（第一批）附录的技术报告获得，报告提供了水泥行业余热发电系统典型应用案例的相关信息如投资额、收益、回收期等。在政策基准情景下，节能监控和优化技术的投资回收期通过本次调研收集的数据，如初始投资、运行费用、年节能量等计算而得。以政策基准情景下的回收期以及政策情景，即不同碳价格情况下，根据图8，可以算出在政策基准情景基础上，投资目标技术可能性的增加值，计算结果列于表6中。

 

    根据分析可以得出，碳价格在推广节能监控和优化技术方面存在一定影响，实施20元/t-CO₂的碳价格，在2015年可以使推广率在政策基准的基础上增长2.6%。如果实施S2（即60元/t-CO₂），2015年增长可达6.3%，实施S3（即100元/t-CO₂），2015年增长则可达9.2%。随着时间的推移，在三种政策情景下，在政策基准情景基础上，推广率最初会增加，而后会减少。到2020年，增加的推广率分别为7.4%、15.9%和21.1%，这表明到2030年，在政策基准情景下，节能监控和优化技术会全部应用。而碳定价可以使全部推广的时间更早一些。特别是可在2025年左右中国水泥行业实现节能监控和优化技术的基本全覆盖。与设定高达100元/t-CO₂碳价相比，60元/t-CO₂中等价格的技术推广促进效果与之相近。

 

    7.结论

 

    本文以中国水泥业为研究对象，评估了碳定价对所选择的技术在推广过程中的影响效果。分析表明，样本企业对行业主要的节能低碳技术有良好的认知度，也在节能方面做出了努力。但在碳管理方面，如碳减排目标的设定、碳排放统计以及相关技术创新等有一些滞后。利用多边界离散法，测量了企业投资技术的可能性；决定样本企业技术投资的平均回收期为3.3年。实践中，目标技术在水泥行业中处于不同应用阶段。碳价格对于已经处于高度推广的技术基本没效果，相反，对于像节能监控和优化系统等仍处于早期推广阶段的技术，采用中等水平的碳价格，对其在中国水泥行业的推广有较好的效果，在政策制订中应予以考虑。根据本文的分析可以看出，系统性的和针对行业特定的措施对节能低碳技术的推广会更为有效。建议在重点利用行政命令性手段的基础上，提倡尽早实施碳定价政策，引导企业在低碳管理方面做出努力。值得注意是面对不同特征的技术，企业的行为也不同，因此未来的政策要着眼于特定技术，对仍处于推广初期阶段的技术，要利用公共财力，增加示范应用。

 

    本研究存在一定的局限性。调查问卷均由企业自行填报，在数据上会造成一定偏差；调研工作只集中调查了三项技术，用于分析的样本数量也有限；由于调研的技术有限，样本规模小，归纳计算的结果有可能存在偏差。由于不同的技术和不同的企业，政策效果会不同，以后的研究要通过扩大技术和样本分析的范围，尽量做到完善。将来的研究方向可将技术推广影响效果用于对政策情景下的碳减排和投资的量化评估，可更好地理解目标行业实现气候减排目标的政策和技术方案。