【正文】 )/a)*100%●能源投入技術(shù)變化效果 可視為 能源節(jié)約效果54 實證結(jié)果 能源消費與二氧化碳排放之各項效果量 (民國 7888年 ) 註 ︰ 表此項效果不存在。55能源消費與二氧化碳排放各項效果之百分比 (民國 7888年 ) 註 ︰ a表數(shù)值小於 。單位 ︰ %56因應 CO2減量我國能源節(jié)約與 CO2減量目標之檢討分析 57X = (IA) 1YE = e X = e (IA) 1Y e ＝能源投入係數(shù)CO2排放量變化＝ c?△E 根據(jù)前述結(jié)構(gòu)分解模式概念推估各項情境，瞭解全國能源 會議所做因應策略之可能成效。我國 2020年能源節(jié)約與 CO2減量目標之檢討分析 58未來經(jīng)濟成長率預測值 單位： %19962022 20222022 20222020高案 (全國能源會議預估值 ) * 低案 (臺綜院座談會預估值 ) * 註 * ：表實際值。資料來源：能源委員會，能源政策白皮書 (1998)； 臺綜院， 2022年 10月。能源節(jié)約率 ：全國能源會議 (高 ) ： 1997～ 2022 每年 ％， 2022～ 2020每年 ％。 本 研 究（低）： 2022～ 2022每 年 %； 2022～ 2020每 年 % 591996臺灣及日本整體產(chǎn)業(yè)及製造業(yè)實質(zhì) GDP比較 單位： (%) 最終需求 附加價值 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值臺灣 日本 臺灣 日本 臺灣 日本農(nóng)業(yè)部門 工業(yè)部門 傳統(tǒng)工業(yè) 基礎工業(yè) 技術(shù)密集工業(yè) 服務業(yè)部門 資料來源：中華民國 1996投入產(chǎn)出表，日本 1995投入產(chǎn)出表。 60各情境 2020年產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及生產(chǎn)毛額價值變化比較 單位： (%)情境 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值 生產(chǎn)毛額價值1996 I II III IV 1996 I II III IV農(nóng)業(yè)部門 工業(yè)部門 傳統(tǒng)工業(yè) 基礎工業(yè) 技術(shù)密集工業(yè) 服務業(yè)部門 資料來源： 1996：中華民國國民 1996投入產(chǎn)出表。 I ： 參照日本最終需求結(jié)構(gòu)調(diào)整後之結(jié)果。 II： 參照日本產(chǎn)業(yè)投入係數(shù)結(jié)構(gòu)調(diào)整後之結(jié)果。 III：參照臺電負載預測 9007案產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)毛額結(jié)構(gòu)調(diào)整後之結(jié)果。 IV：參照臺電負載預測 9007案產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)毛額結(jié)構(gòu)調(diào)整後，再依據(jù)全國能源會議製造業(yè)生產(chǎn)毛額結(jié)構(gòu) 調(diào)整 後之結(jié)果（技術(shù)密集工業(yè)比重佔 55%，傳統(tǒng)工業(yè)佔 20%，基礎工業(yè)佔 25%）。 61根據(jù)前述結(jié)構(gòu)分解模式概念推估各項情境，瞭解全國能源 會議所做因應策略之可能成效。1.△ E1 = e (IA) 1Y2020 － e (IA) 1 Y2022 經(jīng)濟成長效果2.△ E2 = e2020 (IA) 1 Y2020 － e (IA) 1 Y2020 能源節(jié)約效果3.△ E3 = e (IA) 1 Y（日本結(jié)構(gòu)） 2020 － e (IA) 1 Y2020 最終需求結(jié)構(gòu)效果4.△ E4 = e (IA (日本 )) 1 Y2020 － e (IA) 1 Y2020 產(chǎn)業(yè)技術(shù)變化效果5.△ E1 = e (IA（結(jié)構(gòu)調(diào)整） ) 1 Y2020 － e (IA) 1 Y2020 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整效果e ＝能源投入係數(shù)CO2排放量變化＝ c?△E I ： 參照日本最終需求結(jié)構(gòu)調(diào)整後之結(jié)果。II： 參照日本產(chǎn)業(yè)投入係數(shù)結(jié)構(gòu)調(diào)整後之結(jié)果。III：參照臺電負載預測 9007案產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)毛額結(jié)構(gòu)調(diào)整後之結(jié)果。IV： 參照臺電負載預測 9007案產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)毛額結(jié)構(gòu)調(diào)整後，再依據(jù)全國能源會議製造業(yè)生 產(chǎn)毛額結(jié)構(gòu)調(diào)整後之結(jié)果（技術(shù)密集工業(yè)比重佔 55%，傳統(tǒng)工業(yè)佔 20%，基礎工業(yè)佔 25%）。 622020年能源需求與 CO2排放及各項效果評估 單位：萬公秉油當量；百萬公噸1 高經(jīng)濟成長率 (全國能源會議 ) 高能源節(jié)約率 (全國能源會議 )二、低經(jīng)濟成長率 (臺綜院 )高能源節(jié)約率 (全國能源會議 )能 源(萬公秉油當量 )CO2(百萬公噸 )能 源(萬公秉油當量 )CO2(百萬公噸 )1996年實際值 5,244 163 5,244 1632022年實際值 7,220 218 7,220 2182020年成長基線 18,698 582 12,494 3891997～ 2020經(jīng)濟成長效果產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)減量效果需求結(jié)構(gòu)效果技術(shù)成長效果產(chǎn)業(yè) GDP結(jié)構(gòu) Ⅰ產(chǎn)業(yè) GDP結(jié)構(gòu) Ⅱ能源節(jié)約減量效果（發(fā)電效率提升）能源替代減量效果 增加天然氣 增建核四廠（總減量效果）13,4544,9172044,0914132093,2248,184419171314120796(30 )3322113007,2503,2861362,7342761402,1545,44022611429413564(30 )3322112112020年減量後基線 10,557 282 7,054 178與 2022年差異 3,337 64 166 40核電廠提前除役 34 342020年除役後基線 10,557 316 7,054 212與 2022年差異 98 6632020年能源需求與 CO2排放及各項效果評估（續(xù)） 單位：萬公秉油當量；百萬公噸三、 高經(jīng)濟成長率 (全國能源會議 ) 低能源節(jié)約率 (本研究 )四、 低經(jīng)濟成長率 (臺綜院 ) 低能源節(jié)約率 (本研究 )能 源(萬公秉油當量 )CO2(百萬公噸 )能 源(萬公秉油當量 )CO2(百萬公噸 )1996年實際值 5,244 163 5,244 1632022年實際值 7,220 218 7,220 2182020年成長基線 18,698 582 12,494 3891997～ 2020經(jīng)濟成長效果產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)減量效果需求結(jié)構(gòu)效果技術(shù)成長效果產(chǎn)業(yè) GDP結(jié)構(gòu) Ⅰ產(chǎn)業(yè) GDP結(jié)構(gòu) Ⅱ能源節(jié)約減量效果能源替代減量效果 增加天然氣 增建核四廠（總減量效果）13,4544,9172044,0914132092,0546,9714191713141207613322112657,2503,2861362,7342761401,3734,659226114294135413322111882020年減量後基線 11,726 317 7,836 201與 2022年差異 4,506 99 616 17核電廠提前除役 34 342020年除役後基線 11,726 351 7,836 235與 2022年差異 133 1764多產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)劃投入產(chǎn)出模式多產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)劃投入產(chǎn)出模式65216。 投入產(chǎn)出模式不僅能詳實地記載生產(chǎn)體系中各部門之投入與產(chǎn)出的分配情形，同時它具備兩大功能：252。規(guī)劃 ：在既定的銷售預算及存貨政策下，透過企業(yè)個體投入產(chǎn)出模式，可以預知各種產(chǎn)品的均衡生產(chǎn)量，確保產(chǎn)銷一致，避免生產(chǎn)過?；蛉必?。同時，亦可預知在該均衡生產(chǎn)量之下，所需各種資源（如原料、勞動、能源、機器設備等）之投入量，以便管理者釐訂生產(chǎn)計劃，原物料需求計劃、人力需求計劃及產(chǎn)能規(guī)劃等。252。影響分析 ：提供管理者進行外部環(huán)境因素變動之影響分析，讓管理者迅速地了解原料價格、工資率及匯率變動對產(chǎn)品成本所造成的影響，以作為訂價政策、生產(chǎn)規(guī)劃及控制成本之參考。投入產(chǎn)出法在多產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)劃投入產(chǎn)出法在多產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)劃與成本分析之應用與成本分析之應用66 謝 謝