在分析國內(nèi)外秸稈資源現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，將我國的省份按照工業(yè)化水平分為七組，利用集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，對(duì)我國秸稈生物質(zhì)能利用問題進(jìn)行研究。以2015年為基線情景，進(jìn)行2020年的兩種情景假設(shè)，分析秸稈利用對(duì)節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力。結(jié)果顯示：如果秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高到16%，那么可以節(jié)約6100萬噸煤，減少9.65億噸污染物的排放。但是提高到21%，在現(xiàn)有條件下的經(jīng)濟(jì)分析是不可行的。因此，地方政府應(yīng)細(xì)化財(cái)政扶持政策，支持研發(fā)新技術(shù)，建立收儲(chǔ)運(yùn)體系，并鼓勵(lì)相關(guān)企業(yè)參與碳排放交易市場。意義在于既能提高秸稈生物質(zhì)能利用率，又能降低秸稈利用率提高帶來的成本。
一、引言
我國糧食作物產(chǎn)量位居世界首位，每年大約產(chǎn)生6—8億噸秸稈[1]。如果對(duì)秸稈綜合利用不全面，如農(nóng)民為了不影響下一年耕種，露天焚燒秸稈，則會(huì)導(dǎo)致秸稈綜合利用率低，也會(huì)帶來嚴(yán)重的空氣污染。據(jù)報(bào)道，東北地區(qū)的霧霾天氣與大規(guī)模焚燒秸稈同時(shí)發(fā)生[2]。2015年11月，全國范圍內(nèi)衛(wèi)星共監(jiān)測到1507個(gè)疑似秸稈焚燒著火點(diǎn)，火點(diǎn)數(shù)量是上年同期的1.8倍[3]。
面對(duì)如此嚴(yán)峻的空氣污染問題，國內(nèi)外學(xué)者從秸稈的利用情況、技術(shù)成果、利用可行性、露天焚燒的危害等多個(gè)角度進(jìn)行研究。結(jié)果表明：雖然秸稈綜合利用技術(shù)已相對(duì)成熟，但是，各國秸稈綜合利用率存在較大的差異。提高秸稈利用率在許多方面還需改進(jìn)，如技術(shù)水平、教育水平、政策扶持等。根治秸稈露天焚燒，提高秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率迫在眉睫。
二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及政策分析
?。ㄒ唬﹪庋芯楷F(xiàn)狀
國外學(xué)者主要從秸稈利用現(xiàn)狀、利用技術(shù)、利用可行性和露天焚燒的危害四方面進(jìn)行研究。發(fā)達(dá)國家的秸稈利用水平已達(dá)到工業(yè)化生產(chǎn)階段，如美國、意大利、德國、瑞士等[4-5]。發(fā)展中國家的秸稈利用率普遍較低，如泰國、印度、菲律賓的秸稈利用率分別為：52%、50%、5%[6]。目前，秸稈利用技術(shù)已相對(duì)成熟，如從秸稈的纖維素中提取酒精燃料、秸稈分解菌技術(shù)[7]、麥秸定向刨花板技術(shù)、秸稈制固體成型燃料技術(shù)等[5]。秸稈綜合利用需要考慮其可行性，一些學(xué)者認(rèn)為政策支持和收——儲(chǔ)——運(yùn)成本顯著影響秸稈利用率[8-9]。焚燒秸稈會(huì)引起嚴(yán)重的空氣污染，Gadde等[6]總結(jié)了露天焚燒秸稈會(huì)產(chǎn)生12種污染物，包括CO2、CH4、N2O、CO、NMHC、NOX、SO2、TPM、PM2.5、PM10、PAHs、PCDD/F。Weiser等[10]估算，如果德國的秸稈資源化利用達(dá)到800~1300萬噸，將減少73.3%~92.3%溫室氣體排放量。
?。ǘ﹪鴥?nèi)研究現(xiàn)狀
國內(nèi)學(xué)者也做了大量的研究，吳彤等[11]認(rèn)為我國農(nóng)作物秸稈的綜合利用率約為80%，但資源化利用率僅占11%，秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源未達(dá)到工業(yè)化水平。張崇尚等[12]利用GLO—PEM模型估算了我國秸稈資源量，評(píng)估了秸稈在各省布局的適宜性。檀勤良等[13]認(rèn)為，政策支持對(duì)秸稈發(fā)電供應(yīng)鏈的影響顯著。王飛等[14]研究了秸稈“五料化”的技術(shù)特點(diǎn)和處理技術(shù)模式。彭立群等[15]采用排放因子法估算了28個(gè)省露天焚燒秸稈產(chǎn)生的10種污染物總量。陳龍高等[16]利用GIS技術(shù)結(jié)合大氣污染清單估算方法分析了連云港的SO2和PM10排放量，結(jié)果表明，耕地焚燒秸稈是PM10的重要排放源。
（三）我國政策環(huán)境分析
目前，我國秸稈的資源化、商品化程度仍相對(duì)落后。原因不僅是秸稈綜合利用技術(shù)不完善，還在于相關(guān)政策和措施沒有完全落實(shí)，導(dǎo)致秸稈市場的運(yùn)作力不足。自2000年開始，國務(wù)院出臺(tái)了一系列秸稈綜合利用和秸稈禁燒的政策和措施作為行動(dòng)的指南。2000年修訂的《大氣污染防治法》明確規(guī)定，如發(fā)現(xiàn)露天焚燒秸稈，處罰涉事者500~2000元，并追究相關(guān)責(zé)任人的刑事責(zé)任。財(cái)政扶持政策，具有激勵(lì)和引導(dǎo)的作用?！秶蚁冗M(jìn)污染治理技術(shù)示范名錄》介紹了秸稈制作成型燃料、燃燒發(fā)電、氣化工程，以及制作建筑材料的技術(shù)指標(biāo)、適用范圍和解決的技術(shù)難題。當(dāng)有特別需要的時(shí)候，還會(huì)以臨時(shí)通知的形式，督促地方政府做好秸稈利用和禁燒的工作。地方政府也加強(qiáng)了對(duì)秸稈綜合利用的補(bǔ)貼，2013年，江蘇省發(fā)布的《江蘇省秸稈機(jī)械化還田實(shí)施辦法》，規(guī)定以10元/畝的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)示范縣進(jìn)行資金補(bǔ)貼，要求補(bǔ)貼對(duì)象必須為農(nóng)機(jī)服務(wù)站或農(nóng)機(jī)戶。
綜上分析，秸稈生物質(zhì)能的利用主要面臨以下問題：秸稈綜合利用技術(shù)已相對(duì)成熟，但發(fā)展中國家的秸稈資源化利用率普遍較低；提高秸稈綜合利用水平離不開政府的支持，如發(fā)放補(bǔ)貼資金、激勵(lì)農(nóng)民和企業(yè)清潔生產(chǎn)等；秸稈露天焚燒造成嚴(yán)重的空氣污染，嚴(yán)重影響了人們的生活和國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。如何提高我國秸稈綜合利用水平，關(guān)鍵在于提高秸稈綜合利用對(duì)節(jié)能減排的貢獻(xiàn)。因此，本文通過對(duì)1986—2015年秸稈資源走勢(shì)分析，利用EEMD和BPNN模型預(yù)測我國2016—2020年秸稈資源產(chǎn)量，積極探究秸稈綜合利用對(duì)節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力。
三、我國秸稈資源現(xiàn)狀及政策環(huán)境分析
為客觀的探究秸稈綜合利用對(duì)節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力，首先分析1986—2015年我國秸稈資源情況，分析秸稈產(chǎn)量資源走勢(shì)，選取可靠數(shù)據(jù)預(yù)測2016—2020年產(chǎn)量。
?。ㄒ唬?shù)據(jù)來源及處理
依據(jù)國家統(tǒng)計(jì)年鑒，用1986—2015年全國五種主要糧食作物產(chǎn)量，作為主要研究對(duì)象（見表1）[1]。
這五種糧食作物的產(chǎn)量占全國農(nóng)作物總產(chǎn)量的90%以上[17]，基于二八原理，采用這五種糧食作物作為研究對(duì)象是合理的。因此，本文選用草谷比法來計(jì)算全國糧食秸稈產(chǎn)量。
由于我國省市眾多，而不同的省市處于工業(yè)化的不同階段，其技術(shù)和經(jīng)濟(jì)等方面的發(fā)展水平差異較大，進(jìn)而影響未來秸稈的利用能力。而處于相同工業(yè)化階段的省市的農(nóng)作物生產(chǎn)狀況具有相似性。依據(jù)我國工業(yè)化藍(lán)皮書，本文將全國30個(gè)省市按工業(yè)化階段劃分成7個(gè)組（見表2）[19]。
（二）我國1986—2015年秸稈資源走勢(shì)分析
根據(jù)7個(gè)工業(yè)化階段省市的分組，分別繪制1986—2015年7個(gè)組省市的秸稈產(chǎn)量。由于每組的數(shù)據(jù)點(diǎn)過多，不利于清晰地展現(xiàn)秸稈產(chǎn)量的走勢(shì)變化，因此繪制了各組省市每五年的秸稈產(chǎn)量（如圖1所示）。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，3、4、5、6組的秸稈產(chǎn)量占總產(chǎn)量的95%，其中，3組的秸稈產(chǎn)量保持在每年1億噸左右，4、5、6組秸稈的產(chǎn)量整體呈上升趨勢(shì)，5組的增長率高于4、6組。
由圖1可知，1986—1999年期間，1組的秸稈產(chǎn)量保持在2300萬噸/年左右，2組的秸稈產(chǎn)量保持在500萬噸/年左右。7組的秸稈產(chǎn)量近30年整體保持增長趨勢(shì)。1999—2003年期間，1、2、3、5、6組的秸稈產(chǎn)量有明顯下降趨勢(shì)。究其原因，是由于從1999年開始，國家開始實(shí)施退耕還林工程，加上城市化進(jìn)程的快速發(fā)展占用了大量的耕地，導(dǎo)致的糧食產(chǎn)量大幅下滑，進(jìn)而導(dǎo)致秸稈產(chǎn)量下降。1986—1999年期間，北京市的耕地面積約825萬畝，而2000—2003年期間，北京市退耕還林了46萬畝耕地。到2015年底，北京市的耕地面積降至不足300萬畝。
由上分析可知，1999—2003年期間，由于政策的調(diào)整，1、2、3、5、6組的糧食走勢(shì)波動(dòng)較大，糧食產(chǎn)量發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化。2004—2015年期間，糧食增長走勢(shì)趨于平穩(wěn)。
?。ㄈ?shù)據(jù)分析
為了準(zhǔn)確分析未來秸稈資源的走勢(shì)，基于最小二乘法對(duì)30年糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行CHOW檢驗(yàn)[20]。CHOW檢驗(yàn)的基本原理公式：
采用SPSS軟件，基于CHOW檢驗(yàn)的基本原理，判斷糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)是否存在結(jié)構(gòu)性變化的斷點(diǎn)。對(duì)第5組數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，F(xiàn)檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)、對(duì)數(shù)似然比三類統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率值（p）應(yīng)遠(yuǎn)小于10%（見表3）。同理對(duì)所有組進(jìn)行檢驗(yàn)。
結(jié)果顯示：在2003年，7組數(shù)據(jù)均有結(jié)構(gòu)性變化的斷點(diǎn)，進(jìn)而將數(shù)據(jù)分為1986—2003年和2003—2015年兩段。為了避免斷點(diǎn)對(duì)預(yù)測值可靠性的干擾，本文利用2003—2015年的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)來預(yù)測2016—2020年糧食產(chǎn)量。
四、我國秸稈綜合利用對(duì)節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力
基于2015年全國秸稈總產(chǎn)量的估算結(jié)果（680百萬噸），如果按照現(xiàn)行的轉(zhuǎn)化率，將秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源，相當(dāng)于38百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤；如果將秸稈全部焚燒，將排放約10億噸污染物。可見，秸稈綜合利用不僅減少了污染物的排放，還可以增加能源的供給。因此，預(yù)測2016—2020年全國秸稈資源走勢(shì)，并重點(diǎn)分析2020年秸稈綜合利用對(duì)節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力。
?。ㄒ唬┗贓EMD和BPNN的全國秸稈資源走勢(shì)預(yù)測
為提高預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文將集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解技術(shù)（Ensemble Empirical Mode Decomposition，以下簡稱EEMD）與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network，以下簡稱BPNN）相結(jié)合，進(jìn)行全國糧食產(chǎn)量的預(yù)測，同時(shí)采用回歸分析，找出全國秸稈資源走勢(shì)。
1.EEMD的基本原理
EMD是在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的一種分解方法。EEMD是通過加入白噪聲幫助提取分離不同的信號(hào)模式，來解決EMD模態(tài)混合的問題。其中，添加的白噪聲序列如公式（3）所示[21]。白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差公式：
2.BPNN的基本原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)為輸入層、隱含層和輸出層；計(jì)算過程包括：正向輸出結(jié)果和反向調(diào)節(jié)權(quán)重兩部分。本次實(shí)驗(yàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)置如下：輸入層節(jié)點(diǎn)為7，隱含層個(gè)數(shù)為15，輸出層節(jié)點(diǎn)為1。BPNN的權(quán)重調(diào)節(jié)機(jī)制
3.結(jié)果分析
首先，利用EEMD將原序列分解成n個(gè)子序列；其次，利用BPNN得到每一個(gè)子序列的單預(yù)測結(jié)果；最后，對(duì)每一個(gè)子序列的單預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加和，集成為最終的預(yù)測結(jié)果?；谏鲜鲈恚捎肕AT-LAB2013a軟件，最終得到3個(gè)分解分量。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別對(duì)這3個(gè)分解分量進(jìn)行預(yù)測、集成，最終預(yù)測出2016—2020年間，全國和7個(gè)組的糧食產(chǎn)量預(yù)測，結(jié)果見表4。
同時(shí)，利用回歸分析，找到秸稈資源與糧食產(chǎn)量之間的關(guān)系。進(jìn)而通過2016—2020年的糧食產(chǎn)量，來預(yù)測2016—2020年的秸稈產(chǎn)量。采用SPSS軟件，結(jié)合近30年全國糧食總產(chǎn)量和秸稈總產(chǎn)量數(shù)據(jù)，得出秸稈和糧食產(chǎn)量的關(guān)系（R2=0.99，F(xiàn)=12435.689，P值為0.000），見公式（6）。秸稈和糧食產(chǎn)量的關(guān)系式：
將2016—2020年的糧食產(chǎn)量代入式（6），得到2016—2020年間，全國和7個(gè)組秸稈產(chǎn)量，見表5。其中，3、4、5、6組的秸稈產(chǎn)量仍占總產(chǎn)量的95%。
?。ǘ┙斩拰?duì)節(jié)能減排的貢獻(xiàn)分析
1.情景假設(shè)
基于《秸稈綜合利用技術(shù)目錄（2014）》，本文將秸稈綜合利用分為：秸稈的直接利用和轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源。前者包括：做飼料、制建筑材料、培養(yǎng)食用菌及還田漚肥等；后者包括：液化，氣化、固化發(fā)電和制生物質(zhì)炭等，秸稈的綜合利用率是秸稈的直接利用率和轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源利用率之和
依據(jù)秸稈露天焚燒的污染物排放清單，污染物包括：CO2，PM2.5，BC，OC，CO，NH3，SO2，NOx，CH4，NMVOC，秸稈露天焚燒的排放系數(shù)分別為：1.43，0.01，0.0006，0.003，0.034，0.0007，0.0009，0.003，0.003，0.006[23]。
基線情景，2015年，我國秸稈直接利用率是69%，秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源的利用率是11%，則秸稈綜合利用率為80%。2015年的秸稈總產(chǎn)量為680百萬噸，生物質(zhì)能源利用率為11%，則將有75百萬噸秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源，相當(dāng)于38百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤（折標(biāo)煤系數(shù)為0.5[24]），約占2015年全國煤消耗量的2%。
生物質(zhì)能源屬于清潔能源，在使用過程中幾乎不排放污染物。
兩種利用方式均避免了秸稈露天焚燒。依據(jù)秸稈露天焚燒的污染物排放清單和露天焚燒的排放系數(shù)，2015年利用秸稈數(shù)量是544百萬噸。減少了811百萬噸污染物的排放（其中CO2占污染物排放總量的96%）。
情景（1）在2020年，假設(shè)我國秸稈的直接利用率保持在2015年的基礎(chǔ)上不變，秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高5%，提高到16%，那么秸稈綜合利用率為85%。則2020年的我國秸稈總產(chǎn)量為760百萬噸，將節(jié)約61百萬噸煤，約占2015年全國煤消耗量的3%，同時(shí)減少965百萬噸污染物的排放。
情景（2）在2020年，假設(shè)我國秸稈的直接利用率保持在2015年的基礎(chǔ)上不變，秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高10%，提高到21%，那么秸稈綜合利用率為90%。則2020年的我國秸稈總產(chǎn)量為760百萬噸，將節(jié)約80百萬噸煤，約占2015年全國煤消耗量的4%，同時(shí)減少1021百萬噸污染物的排放。
同理，對(duì)我國7個(gè)組的秸稈對(duì)節(jié)能減排的貢獻(xiàn)進(jìn)行情景假設(shè)，以2015年為基線情景，秸稈的直接利用率是69%，情景1，秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高到16%；情景2，秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高到21%；分析結(jié)果見表7。由于組1的秸稈產(chǎn)量較少，為了后期計(jì)算組1的經(jīng)濟(jì)可行性，組1的計(jì)算結(jié)果保留了小數(shù)點(diǎn)后兩位。
2.經(jīng)濟(jì)可行性分析
?。?）情景1與基線情景相比，情景1的秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源的利用率提高到16%，假設(shè)其均用于生物質(zhì)發(fā)電。電廠的總成本將增加442億元[收儲(chǔ)運(yùn)成本增加160億元（收儲(chǔ)運(yùn)成本為340元/噸）]，發(fā)電成本增加282億元（1噸秸稈可發(fā)電1MW·h，發(fā)電成本為600元/MW·h[25]）。同時(shí)，電廠發(fā)電總收入增加了453億元[供電收入增加353億元（上網(wǎng)電價(jià)為750元/MW·h[25]）]；碳交易收入100億元（減排成交均價(jià)為50元/tCO2e[26]）。電廠利用秸稈發(fā)電引起的CO2減排量，減少了約200百萬噸CO2的排放（CO2排放系數(shù)為1.43[24]）。收入大于成本，因此，情景1具有經(jīng)濟(jì)可行性。
?。?）情景2與基線情景相比，情景2的秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源利用率提高到21%，那么，電廠的總成本將增加799億元（假設(shè)提高的10%均用于生物質(zhì)發(fā)電，收儲(chǔ)運(yùn)成本增加289億元，發(fā)電成本增加510億元）。電廠的收入增加753億元（供電收入638億元，碳交易收入115億元（具體分析同情景1））。收入小于成本。因此，情景2中，電廠存在虧損風(fēng)險(xiǎn)，不具有經(jīng)濟(jì)可行性。只有降低單位成本，使成本小于收入時(shí)，才具有經(jīng)濟(jì)可行性。電廠需要多處理85百萬噸秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源，當(dāng)收入增加753億元時(shí)，單位成本應(yīng)小于886元/噸，電廠才會(huì)盈利。
（3）對(duì)我國7個(gè)組的秸稈產(chǎn)量進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性分析情景1組1、2、3、4、5、6、7增加的總成本分別為0.96億元、26億元、39億元、55億元、179億元、123億元、19億元。同時(shí)，收入分別增加0.99億元、27億元、45億元、56億元、180億元、124億元、20億元。7個(gè)組的收入均大于成本，具有經(jīng)濟(jì)可行性。
情景2收入與成本比小于1，經(jīng)濟(jì)上不可行。情景2組1、2、3、4、5、6、7增加的總成本分別為2億元、47億元、87億元、96億元、320億元、218億元、29億元。同時(shí)，收入分別增加1.62億元、43億元、83億元、88億元、304億元、205億元、28億元。7個(gè)組的收入均小于成本，不具有經(jīng)濟(jì)可行性。
3.結(jié)果分析
以2015年為基線情景，對(duì)我國2020年的秸稈產(chǎn)量進(jìn)行兩個(gè)情景分析，結(jié)果如下：
實(shí)現(xiàn)情景（1），秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高到16%，經(jīng)濟(jì)性可行。但提高其秸稈綜合利用率是關(guān)鍵。因此，各級(jí)政府在制定財(cái)政扶持方案時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源方面的支持力度。
同理，對(duì)我國7個(gè)組的秸稈產(chǎn)量進(jìn)行分析，由1986—2015年秸稈實(shí)際產(chǎn)量及2016—2020年秸稈預(yù)測產(chǎn)量可知。3、4、5、6組的秸稈產(chǎn)量占總量的95%，為實(shí)現(xiàn)情景1，提高其秸稈綜合利用率是關(guān)鍵。擁有成熟的秸稈利用技術(shù)并建立完善的收儲(chǔ)運(yùn)系統(tǒng)，是提高產(chǎn)糧大省秸稈利用率的關(guān)鍵路徑。然而，5、6組的工業(yè)化水平較低，不具備開發(fā)和投資的能力。因此，中央政府仍需加強(qiáng)對(duì)5、6組的財(cái)政扶持力度。省、縣、鄉(xiāng)級(jí)政府應(yīng)細(xì)化秸稈收儲(chǔ)運(yùn)補(bǔ)貼分配方案，并建立收儲(chǔ)運(yùn)系統(tǒng)，形成省級(jí)秸稈收儲(chǔ)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)。
實(shí)現(xiàn)情景（2），秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高到21%，經(jīng)濟(jì)性不可行。
可以通過提高收儲(chǔ)運(yùn)補(bǔ)貼、減免過路費(fèi)等方式，降低收儲(chǔ)運(yùn)成本。由于秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能的前期投入成本較高，而中小型生物質(zhì)能源企業(yè)的投資能力不足。因此，可以通過優(yōu)惠貸款、減免所得稅等方式來調(diào)動(dòng)相關(guān)企業(yè)的積極性。當(dāng)收入大于成本之時(shí)，即單位成本小于886元/噸，才具有經(jīng)濟(jì)可行性。
為實(shí)現(xiàn)情景2，政府需要增加收儲(chǔ)運(yùn)補(bǔ)貼來幫助企業(yè)降低成本。特別是5、6、7組的經(jīng)濟(jì)、技術(shù)水平較落后，中央政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)5、6、7組的財(cái)政和技術(shù)扶持。
此外，1、2、3、4組省市的工業(yè)化水平高，具備一定的經(jīng)濟(jì)、技術(shù)優(yōu)勢(shì)，這類省市可以重點(diǎn)研發(fā)并推廣先進(jìn)的秸稈綜合利用技術(shù)。
五、結(jié)論與對(duì)策建議
（一）結(jié)論
1.雖然發(fā)達(dá)國家秸稈綜合利用技術(shù)已相對(duì)成熟，但我國秸稈資源化利用率普遍較低，秸稈露天焚燒造成嚴(yán)重的空氣污染，嚴(yán)重影響了人們的生活和國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，需要政府的大力支持以提高我國秸稈綜合利用，加強(qiáng)建設(shè)生態(tài)農(nóng)業(yè)，促進(jìn)農(nóng)村資源和經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。
2.如果將秸稈生物質(zhì)能源利用率提高到16%~21%，那么可以代替6100~8000萬噸煤燃燒，約占全國煤消耗總量的3%~4%。我國秸稈資源集中在3、4、5、6組，而5、6組的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)水平相對(duì)落后。秸稈利用率提高到一定程度，必然伴隨著成本的增加。為支持5、6組的秸稈利用技術(shù)研發(fā)以及現(xiàn)有技術(shù)的應(yīng)用，應(yīng)提高我國生物質(zhì)能源利用率。
3.將我國秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高到21%，在目前的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段是不經(jīng)濟(jì)的，單位成本小于886元/噸，電廠才會(huì)盈利，才具有經(jīng)濟(jì)可行性。
（二）對(duì)策建議
1.細(xì)化財(cái)政扶持政策
地方政府應(yīng)細(xì)化財(cái)政扶持政策，嚴(yán)格控制補(bǔ)貼的資金流向并建立反饋機(jī)制，確保補(bǔ)貼發(fā)給農(nóng)民和企業(yè)，進(jìn)一步細(xì)化補(bǔ)貼對(duì)象和標(biāo)準(zhǔn)[27]。如給予秸稈生物質(zhì)爐灶廠成本補(bǔ)貼，農(nóng)民以成本價(jià)購買秸稈生物質(zhì)爐灶。提倡非強(qiáng)制性禁燒手段，政府與農(nóng)民簽訂環(huán)境自愿清潔協(xié)議，提倡農(nóng)民互相監(jiān)督[28]。
2.支持研發(fā)新技術(shù)，建立收儲(chǔ)運(yùn)體系為了減少秸稈利用率提高帶來的成本增加，應(yīng)研發(fā)適用于我國市場的新技術(shù)，并且建立高效、運(yùn)行通暢的秸稈收集、儲(chǔ)存、運(yùn)輸、利用的產(chǎn)業(yè)鏈，建立穩(wěn)定的收購和銷售渠道。
3.開發(fā)碳減排項(xiàng)目建議鼓勵(lì)相關(guān)企業(yè)參與碳排放交易，推進(jìn)秸稈商品化，提倡秸稈制生物質(zhì)能源項(xiàng)目，鼓勵(lì)秸稈進(jìn)入自愿減排碳交易市場中進(jìn)行交易。相關(guān)企業(yè)使用秸稈制生物質(zhì)能源，減少的溫室氣體排放量，企業(yè)可以獲得碳交易資金。
六、結(jié)語
本研究為我國秸稈生物質(zhì)能利用提供了一定的決策依據(jù)，為應(yīng)對(duì)氣候變化提出新的辦法。研究秸稈的綜合利用對(duì)節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力。未來研究可嘗試采用新技術(shù)和新的管理措施，以獲得相應(yīng)的節(jié)約能源和減少排放的實(shí)際數(shù)據(jù)，同時(shí)進(jìn)行相關(guān)的經(jīng)濟(jì)性分析，從而提高研究結(jié)論的可靠性。
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