第二节 能源回报的研究情况

最早在1955年，在认识到净能源对社会经济的重要性后，Fred[19]提出了能源盈余（Energy Surplus），即能源产出与能源投入之差。此后，Odum[2]又提出，对有机物或者整个物种来讲，具有真正价值的是净能源（Net Energy）。Leena等[20]提出了EROI定义并认为EROI是衡量能源质量的方法之一。进入21世纪后，随着化石能源有限性的凸显，EROI方法才逐渐被重视并发展起来。与EROI类似的指标还有能源利润率、净能源[2]、能源获得[21]、能源回收[22]。目前，国外关于能源回报的主要研究者包括：①Charles Hall，美国纽约州立大学环境科学与林业学院特聘教授，EROI研究的创始人，主要从事能源回报、能源与经济的研究工作，截至2012年在他的带领下已成功召开四届EROI与生态物理经济学国际会议。2010年10月，他组织世界各地的研究者展开对能源回报的全面研究，并在Sustainability杂志创办专刊Net Gains from Depleting Fossil Energy and Mineral Sources。EROI研究的最终目标是通过能源回报分析，发展一种新的经济学，即生态物理经济学（Biophysical Economics）。②Cutler J.Cleveland，波士顿大学教授，其详细介绍见参考文献。③Nate Hagens，美国福尔蒙特大学博士，其博士论文的研究内容为净能源及其影响，并相继产生了一系列研究成果。④David Murphy，毕业于纽约州立大学（Charles Hall的博士），研究方向为石油峰值、能源回报和经济增长，现于伊利诺伊大学任研究员。2011年发表了题为Energy Return on Investment，Peak Oil，and the End of Economic Growth的文章，充分论述了能源回报、石油峰值和经济发展之间的关系。Nate Hagens和David Murphy同时也是the Oil Drum网站的编辑，向该网站提供关于Net Energy和EROI的最新研究成果。此外，还有Costanza，R.，Gingerich，J.，Hendrickson，O.和Kenneth Mulder等人对能源回报研究的发展起到了推动作用。

对于化石能源EROI的研究主要集中于美国和全球并以石油天然气为主。Cleveland等[6，20]计算出美国天然气开采的EROI值在1970年为100：1，到1981年降到12：1，2004年为20：1；煤炭开采从20世纪60年代中叶的80：1降低到1977年的30：1。Sell[23]测定了美国宾夕法尼亚州印第安纳市的常规能源EROI值，1986年为46：1，1996年为22：1，2001年为15：1；德克萨斯州Wise市的非常规能源EROI值，2000年为84：1，2004年为45：1，2007年为38：1。Costanza和Cleveland[24]计算出20世纪初至20世纪70年代，大型油田的EROI值保持在25：1左右。Gagnon等[25]计算了全球石油天然气产量的EROI值，1992年为21：1，1999年为35：1，2006年为18：1，预计在2022年或者更长的时间内EROI值将降低到1：1。Hall等[26]初步分析了最小EROI值，也就是说，为了维持经济活动和社会功能从能源开发中必须获得的最少的能源量，并提出“最小EROI原则”（Law of Minimum EROI）。Megan等[27]计算了美国国内油气生产的EROI值，1990年达到16：1，2000年为15：1，2010年达到10：1。Freise[28]计算出加拿大西部石油天然气开采在2009年时EROI为8.8：1。Leena等[29]计算出挪威石油在2005年前后达到40：1左右。

在非常规能源和可再生能源EROI值的研究方面，Cleveland[30]认为虽然现今石油资源的EROI值较20世纪30年代大大降低，但是仍然比替代燃料的EROI值高。例如，美国生物燃料（谷物为原料）的EROI值为1.5：1，巴西生物燃料（糖为原料）为8：1，油页岩和煤液化EROI值均在盈亏平衡点附近小幅变动。Cleveland还指出，核能的EROI值更低，但是很少有可信的核能EROI值研究，由于未来对核电的建设和需要，并不能准确确定未来核能的EROI值。Cleveland[6]又计算了美国生物质燃料为1.5：1，巴西生物质燃料为8：1。Murphy[31]总结出核能EROI为5：1～15：1，风能为18：1，太阳能为3.5：1，生物燃料为1.2：1。Ioannis等[32]粗略计算了全球风能为20：1左右，全球太阳能光伏发电为5.4：1～10：1。Weibach等[33]计算的新西兰水电在两年能源回收期下达到50：1，在三年的能源回收期下达到35：1。Thomas[34]计算的加拿大阿尔伯达油砂EROI值为4：1。Brandt[35]计算的加拿大阿尔伯达省油页岩EROI值为1.1：1～1.8：1。Bryan等[36]计算了美国宾夕法尼亚州印第安纳市的致密气在20世纪60年代至80年代平均为87：1，最高达到120：1，到2003年降为67：1左右。

此外，EROI趋势还衡量了技术进步与化石能源耗竭之间的抗衡作用，Dale等[37]发现技术进步存在“顶板”，在化石能源产量达到峰值之前，技术进步能够使产量增加，EROI值也随之上升，但是当技术进步逼近顶板，资源的耗竭程度愈加明显时，产量将不能再上升，EROI值也会下降。当然，EROI值在时间序列上也出现峰值，例如，Bryan等[36]发现美国天然气生产的EROI值趋势出现两次峰值，其中一次与Hubbert预测的天然气峰值发生在同一时间；Leena等[29]发现挪威石油生产的EROI峰值出现在1996年。也有研究者发现，在钻井强度很大时，EROI值不是在下降[27]，就是达到最大值[6]。关于化石能源峰值和EROI值的具体关系，研究者发现：EROI峰值及其产量峰值具有依赖性[38]；下降的EROI值能够解释石油产量的下降[39]；EROI值与化石能源价格成反比例关系，与化石能源资源的耗竭程度呈反比例关系[40]；产量峰值早于净能源峰值出现[29]。Dale[41]以生物物理学的思想建立了全球能源模型（GEMBA），并用系统动力学方法建立动态EROI模型，发现EROI值将直接影响能源部门和工业部门的资本存量，EROI值将随能源产量的提高呈倒U形，其中技术对能源回报有提升作用、资源耗竭量对能源回报有阻碍作用。Coughlin[42]模拟了能源生产部门对能源的三种消耗情况，并研究了能源消耗对EROI值的影响。

近年来，由于较好地评价了能源生产的真正价值，EROI在学术界迅速发展起来。以往能源生产的可行性分析大多以现金流、利润率等作为评价标准，以追求经济效益为目的。但随着化石能源稀缺性及其对经济限制性作用的逐渐显现，这些以货币为单位的衡量方法忽略了能源生产过程对能源的消耗，已不能完全评价自然资源开采的真正价值。综合国内外的研究文献，我们发现，国外对EROI的研究已经发展到一定程度，而国内的学术文章只有两篇，不仅对EROI的理解存在偏差，而且国内EROI值的计算也存在问题。基于此，本书将系统全面地给出EROI的全部基本内容，详细计算我国化石能源的EROI值，并将EROI值趋势与我国经济增长问题联系起来。

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