低碳经济发展水平评价指标的选取是一个复杂且存有争议的问题，本文在参考文献的基础上，考虑数据获得难易程度，选取了人均GDP、能源消耗量、能源结构、CO2排放量等4个指标。

　　5.3情景设置

　　本文主要依据CBF因素对能源供求和环境保护的影响，考虑未来几十年可能出现的产业结构调整、能源政策变化等不确定因素可能对能源需求产生的影响，根据不同专家对不同领域的展望和未来40多年社会经济发展趋势，结合的发展现状，设置了3种方案。

　　（1）基础情景（BaseScenario，BS）。不考虑采取低碳减排措施，始终将单纯的经济增长指标作为发展的主要驱动因素，按政府规划目标能够基本实现的发展趋势进行预测；

　　（2）低碳情景（LowCarbonScenario，LCS）。在考虑国家能源安全、自然环境压力和低碳发展要求的因素下，国家政策鼓励节能减排并出台相应法律法规促进所能够实现的低碳排放情景。这种情景要求不以单纯的经济增长为核心目标，而是同时考虑到国内社会、经济、环境各方面的发展需求，转变经济粗放式发展（RTED）、完善的低碳政策框架（LCPF）、控制人口数量且加强居民低碳意识（PLLA）、缺乏低碳领域专业人才（LRTP）4个主要驱动因素依据国内自身努力，转变经济粗放式发展、完善低碳政策框架，倡导低碳生活，通过强化技术进步，采取低能耗低温室气体排放政策，来实现一种低碳的能源与排放目标；

　　（3）受挫低碳情景（FrustratedLowCarbonSce.nario，FLCS）。节能减排政策执行不太顺利，同时产业结构调整也不称心，导致能源效率未达到理想程度，能源技术进步的推广和利用受到各种因素的限制，阻碍低碳经济发展。

　　5.4参数设定与分析方法

　　LEAP模型并不是针对某一特定能源系统建模，而是能够创建不同能源系统模型的一个工具，而每一种模型都需要有其各自的数据结构。本文从需求的角度入手，方法涉及了从自下而上的会计核算方法到自上而下的宏观经济模型，主要包括能源需求模块、能源转换模块和关键参数设定。基本的能源模型架构包括农业、工业、服务业、运输业、民用和非能源使用部门。关键参数设置采用的是元素专家评估的方法，虽有一定依据，但数据本身合理性与现实情景差别并未得到进一步检验，略显主观，这也是下一步需要完善和调整的地方。为了便于分析，将基年选定为2005年，末年为2050年。

　　2005年-2010年数据主要参考统计年鉴，能源统计年鉴，交通年鉴，投入产出表等。

　　5.5预测结果与分析

　　通过影响因素分析与LEAP模型的计算，得到了从2005年到2050年各时期能源需求和碳排放的不同计算结果，3种情景的终端能源需求、CO2排放量和人均GDP。

　　2050年3种情景（BS、LCS、FLCS）的终端能源总需求分别为60.95亿t标准煤、52.36亿t标准煤和62.39亿t标准煤。由于意识到ISM分析中第Ⅴ层级影响因素，即RTED、LCPF、PLLA和LRTP4个影响因素，终端部门实施有效的节能措施，低碳情景比基础情景在能源总需求方面下降了8.5亿t标准煤。2050年3种情景（BS、LCS、FLCS）的CO2排放量分别为31.93亿t碳当量、25.92亿t碳当量和36.08亿t碳当量。低碳情景的CO2排放量和基础情景相比，在2030年之后显著下降，并于2030年-2040年之间达到峰值，2040年-2050年趋于稳定并有下降的趋势，到2050年总量相比下降了20%。受挫情景由于能源结构比例调节受阻，碳排放量比基础情景增加4.2亿t碳当量，在2050年前并没有出现CO2峰值，无疑大大增加了节能减排的成本和经济转型的困难。

　　低碳情景下煤炭需求从2005年的11.57亿t标准煤快速上升，在2020年-2030年间达到峰值24.95亿t标准煤，由于低碳策略执行得力，煤炭需求开始回落，并且速度较快。石油需求得到了较好的控制，保持低速增长，并于2040年-2050年间达到峰值。水能和天然气由于自然条件限制，在前期较大幅度提高后，在2030年-2050年间增速放缓，趋于饱和。到2050年，煤炭占一次能源需求量的34%，石油占22%，天然气占13%，核能占13%，水能占9%，其它新能源占9%。基础情景下，到2050年煤炭占一次能源需求量的42%，石油占32%，天然气占9%，核能占6%，水能占7%，其它新能源占4%。

　　受挫情景下，低碳策略执行不力，导致结果还不如基础情景理想，煤炭和石油仍然是能源结构主要部分，在2050年，煤炭占一次能源需求量的47%，石油占34%，天然气占7%，核能占5%，水能占5%，其它新能源占2%。

　　6、结论

　　本文通过分析低碳经济发展进程中15个影响因素，利用ISM模型明确各因素之间层次结构关系，得出影响低碳经济发展的关键阻碍因素是经济粗放式发展（RTED）、完善的低碳政策框架（LCPF）、控制人口数量且加强居民低碳意识（PLLA）、缺乏低碳领域专业人才（LRTP），针对影响因素制定了不同的情景参数，预测至2050年的人均GDP、能源消耗量、能源结构和碳排放量。得到如下结论：

　　（1）理清影响因素之间的层次结构关系，对于制定低碳经济发展策略具有重要的意义。ISM模型的分析给出各影响因素间相互作用关系，同时有助于决策者采取优先顺序处理阻碍低碳经济发展的各项障碍。

　　（2）从情景分析方案中可以看出，能源结构的优化如水电开发利用，开发新能源，大力发展核能和风能等进行了乐观的设想。但由于自然资源供应条件和能源转换技术的限制，要保证这些清洁能源的充足供应是有很大压力和困难的。因此，结合能源结构特点，充分开展清洁煤和煤利用技术，提高能源利用效率，是对实现低碳经济目标更加有效的保证。

　　（3）寻求节能减排与经济增长双赢的突破点是发展低碳经济的关键问题之一。由情景预测中各行业能源消费量可知：低耗能的服务业不仅是经济增长的新亮点，还能解决大量人口的就业，是未来几十年发展的重要领域。与此相反，工业尤其是高耗能产业比重要逐渐降低，重点在于提高节能技术；随着居民生活水平的提高，生活消费能源量不断提高，居民低碳意识的增加对于这部分能耗的降低起着至关重要的作用。

　　最后，ISM模型中求得关键阻碍因素与情景参数之间关系的定量分析值得下一步研究。在情景分析中加入导致全球变暖的其他温室气体（除CO2）和三种情景的成本信息，能更有助于科学、准确的预测能源消耗与碳排放量，为低碳经济发展策略提供合理的成本预测与分析。