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篇1

關(guān)鍵詞：化石能源活動(dòng)，二氧化碳排放，地區(qū)分布

A Study on Regions Distribution of Carbon Dioxide Emissions of Fossil Energy Activities

Mao Shoulei1 Gu Jianlong2 Fu Jun3

（1. Dalian Boyu Environmental Technology Corporation， Dalian 116026， China；

2.Yunnan Academy of Scientific & Technical Information， Kunming 650051， China；

3. Yunnan Yun-Jing Forestry & Pulp Mill Co.， LTD.， Puer 666400， China）

Abstract： The world's response to climate change is the theme； Find out the pattern of carbon emissions is the basis of a reasonable allocation of provincial and municipal district of carbon emission reduction targets countries. Based on a variety of apparent consumption of fossil fuels， carbon emissions calculation to get the provinces and cities area and analyzed to show on the national map.

Key Words： fossil energy activities， carbon dioxide release， regional distribution

1 引言

能源消費(fèi)與二氧化碳排放問題已經(jīng)成為國內(nèi)外政治、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、外交等領(lǐng)域備受關(guān)注的重要議題[1]。根據(jù)世界氣象組織（WMO）的報(bào)道，2011年大氣溫室氣體總量再創(chuàng)新高。二氧化碳是大氣中人類活動(dòng)排放的最重要的溫室氣體。過去10年輻射強(qiáng)迫增加的85%均來自于它。根據(jù)WMO公報(bào)報(bào)道，2011年大氣中二氧化碳（CO2）的數(shù)量達(dá)到390.9ppm（1ppm=百萬分之一），是工業(yè)革命前水平（280ppm）的140%之多。由于二氧化碳及其它能存留熱量的長(zhǎng)生命期氣體的作用，表示氣候增熱效應(yīng)的輻射強(qiáng)迫增加30%。由此帶來的暴雨、暴雪、颶風(fēng)、泥石流等災(zāi)害給社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成巨大的損失，因此，

全球氣候變暖現(xiàn)象越來越引起人們的關(guān)注，成為研究熱點(diǎn)，其中，由于化石燃料使用而引起的碳排放更是研究重心IPCC全球第4次氣候評(píng)估報(bào)告指出，過去50年全球氣候變暖超過90%的可能性與CO2等溫室氣體增加有關(guān)[2]。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，從1990年～2003年的14年間，我國的能源消耗增長(zhǎng)占世界的25%，溫室氣體排放量增長(zhǎng)占世界的比重為34%。預(yù)計(jì)到2015年，我國二氧化碳排放量將占世界總排放量的20%，超過美國成為世界第一溫室氣體大國[3]。作為世界上第二大能源消費(fèi)和第一大二氧化碳排放的大國，我國的能源消費(fèi)和二氧化碳排放已成為國際社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一，為此應(yīng)對(duì)我國溫室氣體的分析研究不斷出現(xiàn)[4，5]，并深入研究其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系[6]，從而尋找解決我國碳減排的途徑與對(duì)策[7]。

中國地域廣闊，各地區(qū)在資源分布、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與人口規(guī)模等方面差異較大，從而使各地區(qū)在能源消費(fèi)和二氧化碳排放方面也存在較大的地域性差異。城市是人口、建筑、交通、工業(yè)、物流的集中地，居住著世界一半以上人口，消耗了世界約75%的能源，溫室氣體排放占全球總量的75%左右[8]。本文通過對(duì)各種化石燃料的表觀消費(fèi)量的計(jì)算，得出全國各省市區(qū)的碳排放量，并結(jié)合全國地圖加以具體分析。

2 計(jì)算方法

碳排放量是指燃燒化石能源釋放出的熱量所對(duì)應(yīng)的碳量。其中，電力、熱能等二次能源消費(fèi)的碳排放均來自于其生產(chǎn)過程中化石能源的能量轉(zhuǎn)換與能量損失。因此，能源消費(fèi)碳排放總量即為各類化石能源的終端消費(fèi)（不包括作為原料的化石能源）、能源轉(zhuǎn)換及能源損失所產(chǎn)生的相應(yīng)碳排放量。

參考方法是碳排放量的方法，也稱IPCC方法1（《IPCC（政府間氣候變化專業(yè)委員會(huì)）清單指南》對(duì)能源活動(dòng)的溫室氣體排放清單推薦采用兩種方法編制，即參考方法（Tier1）及以詳細(xì)技術(shù)為基礎(chǔ)的部門法Tier2））。參考方法是基于各種化石燃料的表觀消費(fèi)量，與各種燃料品種的單位發(fā)熱量、含碳量以及燃燒各種燃料的主要設(shè)備的平均氧化率，并扣除化石燃料非能源用途的固碳量等參數(shù)后綜合計(jì)算得到的碳排放量[9]。計(jì)算公式為：

二氧化碳排放量=（燃料消費(fèi)量（熱量單位）×單位熱值燃料含碳量-固碳量）×燃料燃燒過程中的碳氧化率。

計(jì)算步驟如下：

（1）估算燃料消費(fèi)量

燃料消費(fèi)量（質(zhì)量單位）=生產(chǎn)量+進(jìn)口量出口量國際航海/航空加油+庫存變化

（2）折算成統(tǒng)一的熱量單位

燃料消費(fèi)量（熱量單位）=燃料消費(fèi)量×燃料單位熱值

（3）估算燃料中總的碳含量

燃料含碳量=燃料消費(fèi)量×燃料單位熱值含碳量

（4）估算能長(zhǎng)期固定在產(chǎn)品中的碳量

固碳量=固碳產(chǎn)品產(chǎn)量×單位產(chǎn)品含碳量×固碳率

（5）計(jì)算凈碳排放量

凈碳排放量=燃料總的含碳量固碳量

（6）計(jì)算實(shí)際碳排放量

實(shí)際碳排放量=凈碳排放量×燃料燃燒過程中的碳氧化率

其中：固碳率是指各種化石燃料在作為非能源使用過程中，被固定下來的碳的比率，由于這部分碳沒有被釋放，所以需要在排放量的計(jì)算中予以扣除；碳氧化率是指各種化石燃料在燃燒過程中被氧化的碳的比率，表征燃料燃燒的充分性。

3 計(jì)算分析

根據(jù)上述方法對(duì)各地區(qū)碳排放量進(jìn)行計(jì)算整理，化石能源消費(fèi)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中各省市區(qū)的能源平衡表（實(shí)物量）[10]，排放因子采用國家溫室氣體編制[11]。其中，因無港、澳、臺(tái)和的數(shù)據(jù)，故本文中不做分析；因根據(jù)該方法計(jì)算海南2005年碳排放數(shù)據(jù)為負(fù)，本文按零計(jì)。

3.1 各地區(qū)GDP貢獻(xiàn)度分布分析

為了便于比較，2010年采用2005年可比價(jià)。全國各省市區(qū)GDP的貢獻(xiàn)度分布如圖1所示。將各省市區(qū)對(duì)全國GDP的貢獻(xiàn)分為四級(jí)，8%以上為一級(jí)貢獻(xiàn)度，用紅色氣泡表示；4%～8%為二級(jí)，用藍(lán)色氣泡表示；2%～4%為三級(jí)，用綠色氣泡表示；0～2%為四級(jí)，用黃色氣泡表示。

由圖1可知，2005年和2010年，各省市區(qū)一級(jí)GDP貢獻(xiàn)度省市區(qū)均包括廣東、江蘇和山東三個(gè)省份，省市區(qū)數(shù)量與行政區(qū)沒變化，三省GDP貢獻(xiàn)度的合計(jì)由2005年的29.92%下降到2010年的29.83%；2005年，二級(jí)貢獻(xiàn)度省市區(qū)包括浙江、河南、河北、上海、遼寧五個(gè)省市，2010年二級(jí)貢獻(xiàn)度省市區(qū)同2005年，五省市GDP貢獻(xiàn)度的合計(jì)由2005年的25.78%下降到2010年的24.94%；一級(jí)和二級(jí)的八個(gè)省市，2005年GDP貢獻(xiàn)度的合計(jì)為55.7%，2010年則為54.77%，GDP集中程度較高。2010年三級(jí)貢獻(xiàn)度省市區(qū)較2005年數(shù)量由10個(gè)增加到12個(gè)，天津、內(nèi)蒙古和陜西三個(gè)省市從四級(jí)上升為三級(jí)，而山西則從三級(jí)下降到四級(jí)，三級(jí)省市區(qū)GDP貢獻(xiàn)度的合計(jì)由2005年的28.77%上升到2010年的33.68%； 2005年，四級(jí)省市區(qū)GDP貢獻(xiàn)度的合計(jì)為15.53%，2010年則為11.55%，三級(jí)貢獻(xiàn)度與四級(jí)貢獻(xiàn)度增降明顯。

3.2 各地區(qū)碳排放量貢獻(xiàn)度分布分析

2005年和2010年全國各省市區(qū)二氧化碳排放量貢獻(xiàn)度分布如圖2所示。將各省市區(qū)對(duì)全國碳排放量的貢獻(xiàn)分為四級(jí)。劃分級(jí)別百分比及各級(jí)代表顏色為同3.1貢獻(xiàn)圖。

由圖2可知，2005年和2010年，一級(jí)貢獻(xiàn)度省市區(qū)由2個(gè)下降到1個(gè)，2005年一級(jí)貢獻(xiàn)度省市區(qū)分別為山東和河北，碳排放量貢獻(xiàn)度的合計(jì)為19.1%，而2010年省市區(qū)僅剩山東，碳排放量的貢獻(xiàn)度為9.96%；二級(jí)貢獻(xiàn)度省市區(qū)由2005年的6個(gè)上升至2010年的8個(gè)，2005年二級(jí)貢獻(xiàn)度省市區(qū)包括江蘇、廣東、遼寧、河南、浙江、內(nèi)蒙古，碳排放量的貢獻(xiàn)度合計(jì)為33.03%；2010年行政區(qū)包括河北、江蘇、內(nèi)蒙古、遼寧、廣東、山西、河南、浙江、，其中河北從一級(jí)下降到二級(jí)，而山西則從四級(jí)上升到二級(jí)，二級(jí)省市區(qū)碳排放量貢獻(xiàn)度的合計(jì)為45.49%。三級(jí)貢獻(xiàn)度省市區(qū)，2005年和2010年數(shù)量相同，為12個(gè)，2005年包括黑龍江、吉林、陜西、湖北、安徽、上海、四川、湖南、貴州、云南、福建、天津，碳排放貢獻(xiàn)度合計(jì)為34.76%；2010年新疆由四級(jí)升為三級(jí)，天津由三級(jí)降至4級(jí)，其余城市保持不變，碳排放貢獻(xiàn)度合計(jì)33.35%。2005年四級(jí)省市區(qū)碳排放貢獻(xiàn)度為13.11%，2010年則降至11.20%。

2005年一級(jí)和二級(jí)貢獻(xiàn)度省市區(qū)包括8個(gè)，碳排放量貢獻(xiàn)度的合計(jì)為52.13%，2010年省市區(qū)包括9個(gè)，碳排放量貢獻(xiàn)度的合計(jì)為55.45%，碳排放量集中度同樣較高，其中廣東、江蘇、山東、浙江、河南、河北、遼寧等區(qū)個(gè)省市的GDP貢獻(xiàn)度及碳排放量貢獻(xiàn)度均位于一級(jí)和二級(jí)范圍內(nèi)，但是，GDP貢獻(xiàn)度位于二級(jí)范圍內(nèi)的上海，在碳排放量貢獻(xiàn)度中則位于三級(jí)范圍內(nèi)；碳排放量貢獻(xiàn)度位于第級(jí)范圍內(nèi)的內(nèi)蒙古和山西，2005年在GDP貢獻(xiàn)度中內(nèi)蒙古屬于四級(jí)，山西屬于三級(jí)，而在2010年內(nèi)蒙古屬于第三級(jí)，山西屬于四級(jí)。因此可得出，全國各省市區(qū)的GDP和碳排放量基本呈正相關(guān)，碳排放量隨GDP的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)。

3.3 各地區(qū)碳排放強(qiáng)度分布分析

由圖3可知，2005年及2010年全國各省市區(qū)二氧化碳排放強(qiáng)度總體呈北高南低、西高東低的趨勢(shì)。北部以寧夏二氧化碳排放強(qiáng)度最高，南部最高則是貴州。北部中北京二氧化碳排放強(qiáng)度最低，南部中廣東最低。東部二氧化碳排放強(qiáng)度最低則為上海。

其中GDP和碳排放量位于一級(jí)和二級(jí)省市區(qū)的廣東、江蘇、山東、浙江、河南、河北、遼寧七個(gè)省份，從2005年到2010年按比例下降，七者之間的順序沒有發(fā)生變化，以河北二氧化碳排放強(qiáng)度最高，廣東最低，這說明河北總體技術(shù)水平落后，單位碳產(chǎn)值小于廣東單位碳產(chǎn)值，主要以化石能源的高投入低產(chǎn)出來支撐本省GDP的增長(zhǎng)。

山西、海南位次變化較大，不降反升，原因可能是能源平衡表中平衡差額太大，導(dǎo)致平衡差額量抵消了本地區(qū)內(nèi)的能源消耗量。

4 結(jié)論

從2005年到2010年，全國各省市區(qū)的GDP和碳排放量呈正相關(guān)，碳排放量隨GDP的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，但除山西和海南外，二氧化碳排放強(qiáng)度均持續(xù)下降，這說明了自“十一五”以來，國家實(shí)施節(jié)能減排的政策卓有成效。國家“十二五”期間，又將二氧化碳排放強(qiáng)度納入到國家經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的約束性指標(biāo)，把建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)作為加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的重要著力點(diǎn)，可預(yù)見，將來五到十年內(nèi)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)將會(huì)發(fā)生很大的變化。

參考文獻(xiàn)

[1]王文超. 中國省區(qū)能源消費(fèi)與二氧化碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析及預(yù)測(cè)研究[D]. 大連： 大連理工大學(xué)， 2013.

[2]秦大河， 羅勇， 陳振林， 等. 氣候變化科學(xué)的最新進(jìn)展： IPCC第四次評(píng)估綜合報(bào)告解析[J]. 氣候變化研究進(jìn)展， 2007， 3（6）： 311-314.

[3]李飛. 中國碳排放量現(xiàn)狀及低碳發(fā)展的對(duì)策建議[J]. 科學(xué)與財(cái)富， 2012， （12）： 56-56.

[4]石敏俊， 王妍， 張卓穎， 等. 中國各省區(qū)碳足跡與碳排放空間轉(zhuǎn)移[J]. 地理學(xué)報(bào)， 2012， 67（10）： 1327-1338.

[5]李霞. 我國二氧化碳排放區(qū)域差異研究―基于IPCC碳排放核算方法[J]. 國土與自然資源研究， 2013， （2）： 63-65.

[6]劉哲， 邴龍飛， 劉曄. 基于IPCC方法的區(qū)域牲畜溫室氣體排放研究―以沈陽市為例[J]. 環(huán)境科學(xué)與技術(shù)， 2013， 31（6L）： 377-381.

[7]劉燕華， 葛全勝， 何凡能， 等. 應(yīng)對(duì)國際CO2減排壓力的途徑及中國減排潛力分析[J]. 地理學(xué)報(bào)， 2008， 63（7）： 675-682.

[8]任婉俠， 耿涌， 薛冰. 中國老工業(yè)城市能源消費(fèi)碳排放的驅(qū)動(dòng)力分析―以沈陽為例[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)， 2012， 23（10）： 2829-2835.

[9]張晚成， 楊. 城市能源消費(fèi)與二氧化碳排放量核算清單―以上海市為例[J]. 城市管理與科技， 2010， （6）： 17-21.

[10]國家統(tǒng)計(jì)局工業(yè)交通統(tǒng)計(jì)司， 國家發(fā)展和改革委員會(huì)能源局. 中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒（2000-2009）[M]. 北京： 中國統(tǒng)計(jì)出版社， 2001-2010.

篇2

美國政府率先在控制二氧化硫排放方面采取了市場(chǎng)化調(diào)節(jié)的模式,對(duì)二氧化硫最大的源頭――發(fā)電廠下發(fā)強(qiáng)制性配額,如果電廠的技術(shù)改造和工藝改進(jìn)能夠減少二氧化硫排放的數(shù)額少于政府的配額,這個(gè)“多余”出來的配額就可以賣給達(dá)不到配額要求的企業(yè),這樣,相當(dāng)于增加了排放得好的企業(yè)的利潤(rùn),加大了排放不好的企業(yè)的生產(chǎn)成本。而因此,一個(gè)有買有賣的市場(chǎng)就出現(xiàn)了,這就是工業(yè)排放氣體的交易市場(chǎng)。

以美國的整體情況來看,二氧化硫排放配額制的推行和二氧化硫排放交易市場(chǎng)的出現(xiàn),對(duì)美國二氧化硫排放情況的改善,作用是巨大的,20年間,美國的二氧化硫排放減少了50%。

當(dāng)全球氣候變暖的趨勢(shì)被科技界和政府認(rèn)同之后,作為全球氣候變暖的“元兇”的二氧化碳,就像當(dāng)年的酸雨的元兇二氧化硫一樣,被提到需要大力減少的位置,美國在嘗到了二氧化硫減排配額市場(chǎng)交易化的甜頭之后,經(jīng)過多番努力,碳交易市場(chǎng)應(yīng)運(yùn)而生。

時(shí)至今日,在美國芝加哥堂而皇之地開辦了“氣候交易所”,該交易所的創(chuàng)始人理查德.桑德爾(Richard Sandor)博士,被尊為“碳交易之父”。可見,所謂“氣候交易”,實(shí)際就是關(guān)于碳的交易。準(zhǔn)確地說,是關(guān)于二氧化碳的交易,買賣的對(duì)象是二氧化碳。

二氧化碳的實(shí)物的確是可以買賣的,工業(yè)上可以制作被液化了的二氧化碳,滿足某些生產(chǎn)技術(shù)和工藝對(duì)二氧化碳的需求。然而,把二氧化碳與氣候聯(lián)系在一起,買賣的就是地球大氣中的二氧化碳?xì)怏w。

中國正處于快速發(fā)展的上升期,而中國被迫處于世界產(chǎn)業(yè)鏈的低端,承接了發(fā)達(dá)國家轉(zhuǎn)移過來的高能耗、高污染產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié),這個(gè)趨勢(shì)在短期內(nèi)無法改變。大量發(fā)展的重化工、6億噸的世界第一的鋼鐵產(chǎn)量、13億人口的生活方式日益現(xiàn)代化,以火力發(fā)電為主的電力供應(yīng)結(jié)構(gòu),都意味著中國的二氧化碳排放量的巨大和減排任務(wù)的艱巨。當(dāng)然,光從總量上看待中國的碳排放并不公允,美國的人均碳排放是中國人均碳排放的5倍。

篇3

[關(guān)鍵詞]旅游業(yè)；能源需求；二氧化碳排放；研究進(jìn)展

[中圖分類號(hào)]F59

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]1002-5006（2013）07-0064-09

引言

旅游業(yè)作為世界第一大經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)，每年國際旅游的人數(shù)約占全球總?cè)丝诘?/6，如此龐大規(guī)模的人口“遷徙”對(duì)氣候、環(huán)境造成了實(shí)質(zhì)性的影響，引起相關(guān)國際機(jī)構(gòu)和學(xué)界的廣泛關(guān)注。第一屆全球氣候變化與旅游國際會(huì)議后，聯(lián)合國政府間氣候變化委員會(huì)（IPcc）、世界氣象組織（uNwM0）、世界旅游組織（uNwTO）等國際組織及其他研究機(jī)構(gòu)達(dá)成共識(shí)：旅游業(yè)是能源消費(fèi)的主要領(lǐng)域之一和溫室氣體排放的主要來源之一。旅游業(yè)能源需求和二氧化碳排放成為近5年來旅游研究的熱點(diǎn)。我國該方面研究起步較晚，2008年“旅游業(yè)節(jié)能減排”字樣首次出現(xiàn)在政府文件中，目前仍處于探索性研究階段。本文系統(tǒng)地對(duì)國內(nèi)外旅游業(yè)能源需求和二氧化碳排放研究進(jìn)行了回顧，以期通過國內(nèi)外研究進(jìn)展的對(duì)比分析，為下一階段我國旅游業(yè)能源需求和二氧化碳排放研究提供思路，為我國旅游業(yè)節(jié)能減排工作提供科學(xué)借鑒與參考。

1、國外旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放研究進(jìn)展

旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放問題的實(shí)質(zhì)是旅游環(huán)境影響以及氣候變化與旅游相互影響問題的延伸，國外該方面研究開展得很早，可追溯到20世紀(jì)中葉。通過對(duì)國外相關(guān)研究文獻(xiàn)的整理與分析，國外研究主要集中在旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放的結(jié)構(gòu)與途徑，旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放量的定量測(cè)算、預(yù)測(cè)及旅游業(yè)節(jié)能減排措施等4個(gè)方面。其中，旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放量的測(cè)算是研究的重點(diǎn)。

1.1 旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放的途徑與結(jié)構(gòu)

厘清旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放途徑是旅游業(yè)減緩溫室氣體排放工作的首要前提。由于旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性高、產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)，旅游活動(dòng)靈活多樣，旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放途徑復(fù)雜且多元。盡管如此，國外相關(guān)研究較為一致地認(rèn)為旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放主要集中在旅游交通（特別是國際長(zhǎng)途旅游飛行）和在目的地為游客提供舒適的設(shè)施等。由于國家發(fā)展水平和旅游業(yè)發(fā)展階段不同，各國旅游業(yè)能耗需求與二氧化碳排放的途徑和比例結(jié)構(gòu)有所差異，但旅游交通始終是各國旅游業(yè)能源需求與排放的重頭（表1）。旅游業(yè)所需的能源主要來自化石燃料中的石油。2006年，石油提供了全球40%的能源需求和90%的交通需求；未來15年，因交通和旅游業(yè)發(fā)展，石油占全球能源的比例將達(dá)60%。約曼等（Yeoman，et al.）在分析了全球經(jīng)濟(jì)、石油替代能源生產(chǎn)及全球可持續(xù)發(fā)展需求等形勢(shì)后，認(rèn)為隨著石油供應(yīng)量的衰減及價(jià)格上漲，長(zhǎng)期來看，將對(duì)蘇格蘭旅游業(yè)產(chǎn)生顛覆式的影響。而在發(fā)展中國家的鄉(xiāng)村地區(qū)，生物質(zhì)特別是木材是主要的能源來源。尼泊爾安那波那保護(hù)區(qū)的住宿業(yè)每年要消耗掉3600噸薪材和近47.5萬升煤油。聯(lián)合國環(huán)境署和經(jīng)合組織共同推出的一份最新報(bào)告顯示，在旅游業(yè)導(dǎo)致的二氧化碳排放中，航空占40%，汽車占32%，住宿占21%，剩下的7%分別被旅游活動(dòng)（4%）和其他交通方式（3%）所排放。世界旅游組織研究報(bào)告顯示，2005年全球旅游交通和住宿業(yè)的二氧化碳排放總量分別為1192百萬噸和284百萬噸，占旅游業(yè)二氧化碳排放總量的比重分別約為63%和15%；其中，航空二氧化碳排放量為640百萬噸，占旅游交通排放的53.69%。高斯林（Gtissling）從能源需求、土地利用與覆被變化、物種多樣性等5個(gè)方面研究了全球旅游業(yè)的環(huán)境影響，結(jié)果表明，2001年全球旅游業(yè)因交通產(chǎn)生的耗能約為13223皮焦，占總能耗的94%；排放二氧化碳當(dāng)量為1263百萬噸，占總排放的90.28%。住宿業(yè)能耗為508皮焦，占總能耗的3.5%；排放二氧化碳當(dāng)量80.5百萬噸，占總排放的5.75%。剩下的為旅游活動(dòng)所消耗和排放。貝肯等（Becken，et al.）用實(shí)證研究法對(duì)新西蘭旅游吸引物和旅游活動(dòng)的能源消耗模式進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)旅游交通能耗占總能耗的65%～73%。

1.2 旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放的定量測(cè)算

旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放量的定量測(cè)算是最基礎(chǔ)但又最核心的研究?jī)?nèi)容，是旅游業(yè)應(yīng)對(duì)氣候變化、制定節(jié)能減排措施的科學(xué)基礎(chǔ)與前提。旅游業(yè)的能源需求與排放涉及眾多行業(yè)和部門，包含直接和間接的能耗與排放，加上旅游業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺乏這一現(xiàn)實(shí)，旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放的定量測(cè)算是一個(gè)世界性的難題，是該領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。

1.2.1 測(cè)算方法

從全球來看，目前尚沒有系統(tǒng)的關(guān)于旅游業(yè)能源消耗和二氧化碳排放量估算的方法。文獻(xiàn)研究顯示，目前最常用測(cè)算方法主要有兩種（表2），一種是借用全球氣候變化和可持續(xù)發(fā)展研究領(lǐng)域常用的碳足跡法（carbonfootprint approach）和生態(tài)足跡法（ecological footprint approach）；另一種是“自下而上法（bottom-up approach）”，即直接計(jì)算旅游業(yè)各環(huán)節(jié)的能耗與排放，最終求得整個(gè)產(chǎn)業(yè)的能耗與排放數(shù)據(jù)。

（1）碳足跡是指企業(yè)機(jī)構(gòu)、活動(dòng)、產(chǎn)品或個(gè)人通過交通運(yùn)輸、食品生產(chǎn)和消費(fèi)以及各類生產(chǎn)過程等引起的溫室氣體排放的集合。從其定義不難看出，碳足跡法是對(duì)生產(chǎn)和消費(fèi)全過程、直接和間接排放碳當(dāng)量的追蹤，甚至不考慮碳發(fā)生的區(qū)域。澳大利亞資源能源旅游部從生產(chǎn)和消費(fèi)兩個(gè)方面，運(yùn)用碳足跡法估算了澳大利亞旅游業(yè)的溫室氣體排放。結(jié)果表明，2003～2004年間，澳大利亞旅游業(yè)碳足跡為1.15億噸。洛克等（Loke，et al.）利用碳足跡法研究了夏威夷能源需求與旅客數(shù)量急劇增加以及旅游者國別多樣化的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)旅游者能耗占夏威夷總能耗的比重平均為60%；且國外游客比例越大，能耗需求也越大。

（2）生態(tài)足跡是指維持一個(gè)人、地區(qū)、國家或者全球的生存所需要的以及能夠吸納人類所排放的廢物、具有生態(tài)生產(chǎn)力的地域面積。旅游生態(tài)足跡即指維持旅游活動(dòng)所需要的以及能夠吸納因旅游而排放的廢物、具有生態(tài)生產(chǎn)力的地域面積，其實(shí)質(zhì)是一定區(qū)域內(nèi)旅游活動(dòng)對(duì)生態(tài)影響的一種定量測(cè)度。亨特（Hunter）認(rèn)為，生態(tài)足跡法對(duì)理解旅游的環(huán)境影響具有實(shí)際意義，并且將被作為一項(xiàng)重要的旅游可持續(xù)發(fā)展的環(huán)境指標(biāo)廣泛采用。羅伯特等（Roberto，et al.）采用生態(tài)足跡法，結(jié)合蘭薩羅特島旅行推斷模型，計(jì)算蘭薩羅特島公路旅游交通使用量及其對(duì)未來旅游業(yè)發(fā)展的影響。研究結(jié)果表明，蘭薩羅特島上的旅游交通主要是依賴于私家車，在接下來的10年里，公路旅游交通量還將持續(xù)增長(zhǎng)，并達(dá)到飽和，蘭薩羅特島旅游交通在旅游生態(tài)足跡中所占的比重將會(huì)增大。

（3）“自下而上”法是從到達(dá)目的地游客的數(shù)據(jù)分析人手，向上逐級(jí)統(tǒng)計(jì)能耗與排放量。這種方法有兩個(gè)特點(diǎn)，一是邏輯算法簡(jiǎn)單，但實(shí)際操作難度很大，既要求研究區(qū)域旅游業(yè)統(tǒng)計(jì)資料完備，同時(shí)還需要海量的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)；二是遺漏大部分旅游業(yè)間接的能耗與排放，導(dǎo)致估算結(jié)果總體偏小。但盡管如此，在實(shí)際研究工作中，自下而上法被采用得最多。前述的幾項(xiàng)關(guān)于全球旅游業(yè)能耗與排放的估算研究，其思路都暗含著自下而上法的運(yùn)算邏輯。貝肯等采用“自下而上”法分析新西蘭南島西部海岸旅游者不同行為引致的能源消耗。研究結(jié)果表明，國際游客的能源消費(fèi)總量是新西蘭國內(nèi)游客的4倍?；粢撂氐龋℉owitt，et al.）采用“自下而上”法發(fā)現(xiàn)2007年單次往返于新西蘭的國際郵輪游客碳排放量范圍為250～2200克/人·公里，每位旅客在郵輪上的住宿所需的平均能耗約為1600百萬焦/晚，比陸地上的一般酒店能耗要高出12倍。

1.2.2 測(cè)算內(nèi)容

據(jù)文獻(xiàn)整理研究，當(dāng)前國外旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放的定量測(cè)算主要包含兩方面內(nèi)容。一是對(duì)總量的定量測(cè)算。高斯林估算2001年全球旅游業(yè)共消耗能源14080皮焦，排放二氧化碳當(dāng)量1399百萬噸。皮特爾斯等（Peeters，et al.）的測(cè)算表明旅游業(yè)導(dǎo)致了全球4.4%的二氧化碳排放。世界旅游組織和其他相關(guān)機(jī)構(gòu)的一份聯(lián)合報(bào)告指出，2005年全球旅游業(yè)排放的二氧化碳約占全球二氧化碳排放總量的5%，該排放量所造成的影響，大約可以達(dá)到全球溫室效應(yīng)的14%。江南等（Konan，et al.）的測(cè)算顯示，夏威夷旅游業(yè)的能源消耗占全州總能耗的60%。澳大利亞資源能源旅游部估算2004年澳大利亞旅游溫室氣體直接排放為470萬噸，間接排放為2810萬噸。尼泊爾（Nepal）測(cè)算了尼泊爾安那波那保護(hù)區(qū)鄉(xiāng)村旅游的能源消耗，結(jié)果表明住宿業(yè)每年約消耗3600噸薪材和47.5萬升煤油。二是對(duì)一些關(guān)鍵參數(shù)的定量測(cè)算，如交通工具、住宿方式、旅游活動(dòng)的單位旅游能耗和排放強(qiáng)度。相關(guān)研究較多，并注意到了國別之間的差異。比如乘飛機(jī)旅行單位能耗為2.0百萬焦/人·公里，排放二氧化碳396克/人·公里；乘汽車旅行單位能耗為1.8百萬焦/人·公里，排放二氧化碳132克/人·公里；新西蘭酒店單位能耗為155百萬焦/床·晚，馬略卡島為51百萬焦/床·晚，桑給巴爾為256百萬焦/床·晚；新西蘭直升機(jī)滑雪單位能耗1300百萬焦/游客，潛水800百萬焦/游客，博物館參觀10百萬焦/游客；往返于新西蘭國際郵輪旅游者平均碳排放為390克/人·公里等。

1.3 旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放的預(yù)測(cè)及情景分析

研究旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放是為了把握未來的趨勢(shì)與動(dòng)態(tài)，因此，許多專家學(xué)者對(duì)其預(yù)測(cè)及情景分析作了研究，以期能夠?yàn)橛嗅槍?duì)性的節(jié)能減排措施提供具體可靠的科學(xué)依據(jù)。世界旅游組織研究報(bào)告預(yù)測(cè)，以2005年為基準(zhǔn)，在2035年以前，來自旅游業(yè)的二氧化碳排放將以2.5%的年均速度增長(zhǎng)；其中住宿業(yè)二氧化碳排放的年均增速為3.2%。而皮特爾斯等的預(yù)計(jì)比世界旅游組織的預(yù)計(jì)高0.7個(gè)百分點(diǎn)，即2035年之前全球旅游業(yè)二氧化碳排放將以每年3.2%的增長(zhǎng)率增加。杜波依斯等（Dubois，et al.）用敏感度分析法，以2000年為基準(zhǔn)，預(yù)計(jì)按照當(dāng)前旅游業(yè)增長(zhǎng)趨勢(shì)，到2050年法國旅游休閑業(yè)溫室氣體排放將增加90%。

1.4 旅游業(yè)節(jié)能減排的措施研究

節(jié)能減排措施是旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放的最終落腳點(diǎn)。從國外研究進(jìn)展看，目前已基本形成體系化的節(jié)能減排措施。世界旅游組織從旅游行業(yè)角度分別就政府、旅游企業(yè)及旅游者提出了比較系統(tǒng)的節(jié)能減排政策措施，同時(shí)還對(duì)交通、建筑、裝備制造等相關(guān)領(lǐng)域的節(jié)能減排提出了具體對(duì)策及技術(shù)途徑。理查德（Richard）利用仿真模型分析碳稅對(duì)國際旅游的影響，指出如果全球按1000美元/噸征收碳稅，則乘飛機(jī)的國際旅游將減少0.8%，相對(duì)應(yīng)可減排二氧化碳0.9%。貝肯等研究表明，坐落在世界遺產(chǎn)拉明頓國家公園的生態(tài)客棧采取綠色全球21環(huán)境認(rèn)證計(jì)劃，成功認(rèn)證后，每年能耗大幅減低，二氧化碳排放每年減少189噸，節(jié)約15000澳元。除了政策或有關(guān)技術(shù)手段外，旅游者行為方式的選擇也是旅游業(yè)節(jié)能減排的重要方面。貝肯等研究發(fā)現(xiàn)，無論在國際旅游者還是國內(nèi)旅游者能耗賬單中，交通始終占據(jù)主導(dǎo)地位，因此改變旅行方式能夠有效影響旅游者的能源需求。巴克利（Buckley）認(rèn)為，“慢旅游”是一種有效的降低碳排放的旅游方式，它是指反對(duì)乘坐飛機(jī)等快速交通工具的旅游，更重視游的過程，強(qiáng)調(diào)旅游的過程和目的地同樣重要?！奥糜巍北貙l(fā)展成為一種未來旅游的流行方式。

2、我國旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放研究進(jìn)展

我國旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放研究起步較晚，目前仍處于探索性研究階段。文獻(xiàn)資料研究表明，國內(nèi)研究主要集中在旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放量的測(cè)算和旅游業(yè)節(jié)能減排的對(duì)策措施方面。

2.1 旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放的測(cè)算研究

我國旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放的測(cè)算研究涉及全國、省域/地區(qū)及產(chǎn)品層面。全國層面，石培華等首次系統(tǒng)地估算了全國旅游業(yè)的能耗與排放，結(jié)果表明，2008年我國旅游業(yè)消耗能源為428.3皮焦，排放二氧化碳51.34百萬噸L25 2。省域/地區(qū)層面，陶玉國等估算了2009年江蘇省旅游業(yè)直接的能耗和二氧化碳排放量，分別為32.56皮焦和3.7百萬噸，占江蘇能源總消耗量和碳排放總量的比例分別為0.53%和0.56%，旅游交通、住宿業(yè)和旅游活動(dòng)占旅游能耗的比例分別為70.91%、17.32%和11.76%。章錦河等分別對(duì)四川省九寨溝、鄂西、湖南和江西等地旅游生態(tài)足跡、碳足跡進(jìn)行了測(cè)算。另外，郭等（Kuo，et al.）對(duì)我國臺(tái)灣地區(qū)澎湖列島旅游業(yè)能耗與二氧化碳排放進(jìn)行了測(cè)算，結(jié)果表明，每年澎湖列島旅游業(yè)消耗能源795.96百萬焦，排放二氧化碳5.05千克；其中，旅游交通能耗4.95×108百萬焦，排放二氧化碳3.38×108克，住宿業(yè)能耗為1.17×108百萬焦，排放二氧化碳8.56×108克，旅游活動(dòng)耗能1.24×108百萬焦，排放二氧化碳7.71×108克。林（Lin）對(duì)臺(tái)灣地區(qū)墾丁等5個(gè)國家公園旅游交通的二氧化碳排放進(jìn)行了研究，結(jié)果表明，近8年旅游交通的二氧化碳排放量在增加，5個(gè)國家公園平均每年排放二氧化碳16.1萬噸。產(chǎn)品層面，等以云南旅游市場(chǎng)最具代表性的香格里拉“八日游”系列產(chǎn)品為例，從生態(tài)足跡角度對(duì)該線路產(chǎn)品的生態(tài)效率進(jìn)行了計(jì)算和分析。

2.2 旅游業(yè)節(jié)能減排的對(duì)策與措施

國內(nèi)旅游業(yè)節(jié)能減排工作實(shí)踐最早從要素部門開始，從生態(tài)景區(qū)、循環(huán)景區(qū)到綠色飯店、綠色交通。對(duì)策與措施的研究緊跟實(shí)踐步伐，并最終拓展至旅游城市（圈）、全行業(yè)。章錦河以九寨溝和黃山兩個(gè)國內(nèi)知名的生態(tài)型景區(qū)為例，以旅游廢棄物為手段定量測(cè)度旅游業(yè)能源需求與排放對(duì)生態(tài)的影響，認(rèn)為合理控制游客規(guī)模、縮短旅行距離、減少乘飛機(jī)出游等是旅游業(yè)節(jié)能減排和建設(shè)生態(tài)型景區(qū)的有效舉措。王輝等提出要借鑒臺(tái)灣坪林地區(qū)的措施，給每個(gè)海島型景區(qū)設(shè)置一個(gè)“碳減量計(jì)數(shù)器”，以此增強(qiáng)游客節(jié)能降耗意識(shí)并約束自身的旅游行為方式，從而有效降低旅游活動(dòng)的能耗與排放。李萍就酒店行業(yè)的節(jié)能減排，從發(fā)展理念、能源管理、引導(dǎo)消費(fèi)觀到政策和制度保障提出了一系列具體的對(duì)策與建議。林研究了1999～2006年臺(tái)灣地區(qū)5個(gè)國家公園旅游交通的二氧化碳排放，提出政府可以通過提升管理效率，運(yùn)用價(jià)格杠桿等降低碳排放，同時(shí)通過就近旅游、提高交通荷載、使用清潔能源及其他技術(shù)措施來降低旅游二氧化碳排放。蔡萌等從低碳旅游發(fā)展導(dǎo)則、低碳旅游設(shè)施、低碳旅游吸引物、低碳旅游體驗(yàn)環(huán)境和低碳旅游消費(fèi)方式等5個(gè)方面構(gòu)建了低碳旅游城市模型，提出規(guī)范發(fā)展、互動(dòng)發(fā)展、示范發(fā)展等城市旅游低碳發(fā)展的戰(zhàn)略舉措。萬幼清認(rèn)為武漢城市圈旅游業(yè)節(jié)能減排需要提升綠化措施、優(yōu)化綠地布局、加強(qiáng)水域生態(tài)保護(hù)。石培華等系統(tǒng)整理了旅游業(yè)各要素、各領(lǐng)域節(jié)能減排的技術(shù)手段、運(yùn)行模式和制度安排。

近3年來，作為旅游業(yè)節(jié)能減排實(shí)現(xiàn)方式的低碳旅游，成為旅游學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。在中國知網(wǎng)，以“低碳旅游”為主題或關(guān)鍵詞檢索，共得到有效文獻(xiàn)297篇。文獻(xiàn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)表明，2011年共發(fā)表137篇，占全部文獻(xiàn)的46.13%；2010年和2012年各79篇，各占26.60%；2009年僅有2篇，占0.67%。而近300篇文獻(xiàn)中，僅有17篇（5.72%）發(fā)表在核心期刊，一定程度上表明研究的深度有限。研究?jī)?nèi)容主要集中在概念、內(nèi)涵及特征研究，低碳旅游發(fā)展案例介紹，發(fā)展模式及實(shí)現(xiàn)的路徑、建議等。

3、國內(nèi)外研究總結(jié)與對(duì)比

3.1 總結(jié)

整體而言，國外旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放研究主要在3個(gè)方面取得了進(jìn)展：1）識(shí)別了旅游業(yè)能耗、排放的重點(diǎn)領(lǐng)域及結(jié)構(gòu)；在旅游業(yè)能源消耗與二氧化碳排放的定量估算研究與情景分析方面形成初步結(jié)論。2）對(duì)各類型交通方式、住宿方式及旅游活動(dòng)的單位能耗和二氧化碳排放等關(guān)鍵性參數(shù)有了一般性的認(rèn)識(shí)，并識(shí)別了明顯的國別、地區(qū)及不同部門之間的差異。3）基本形成體系化的節(jié)能減排政策措施。但是，國外研究同時(shí)存在3個(gè)方面不足之處：1）雖然形成一些標(biāo)志性成果，但總量不多，還沒有系統(tǒng)化和規(guī)?；难芯糠e淀；對(duì)旅游交通、住宿及旅游活動(dòng)方式等單個(gè)領(lǐng)域和環(huán)節(jié)的實(shí)證研究多，地區(qū)性、全行業(yè)的系統(tǒng)研究較少。2）多是基于部分國家/地區(qū)的調(diào)查數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行估算，尚沒有系統(tǒng)的估算方法和情景分析法。3）多以旅游發(fā)達(dá)國家或經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國家為對(duì)象，針對(duì)發(fā)展中國家研究較少。

而從國內(nèi)研究進(jìn)展來看，主要有4個(gè)特征：1）起步晚，絕大多數(shù)研究是2009年之后開展的，且研究總量有限。2）現(xiàn)有的旅游業(yè)能耗及二氧化碳排放量的現(xiàn)狀估算研究更多地是參照國外已有研究的架構(gòu)及經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行的，其中涉及的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)如不同交通方式的能耗及排放參數(shù)等都是通過文獻(xiàn)研究得到的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)我國的針對(duì)性和有效性不足。3）旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放的預(yù)測(cè)和情景分析至今仍是空白。4）旅游業(yè)節(jié)能減排對(duì)策與措施研究的科學(xué)支撐不足，宏觀對(duì)策多，具體的、有針對(duì)性的舉措少。

3.2 對(duì)比分析

主要從旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放的結(jié)構(gòu)與途徑，旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放量的定量測(cè)算、預(yù)測(cè)及旅游業(yè)節(jié)能減排措施等4個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析（見表3）。

在旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放的結(jié)構(gòu)與途徑研究上，國內(nèi)外總體上是一致的，即重點(diǎn)都在旅游交通和住宿兩方面，但總量和結(jié)構(gòu)有區(qū)別?？偭可?，從全球來看，旅游業(yè)能耗及排放占全球的比重在5%左右，而我國則不到1%，無論是全國層面還是省域?qū)用?。結(jié)構(gòu)上，國外旅游交通能耗及排放明顯高于國內(nèi)，旅游活動(dòng)則相反，國內(nèi)要高于國外，住宿業(yè)能耗及排放水平比較接近，可能和我國住宿業(yè)從學(xué)習(xí)國外而開端有關(guān)。定量測(cè)算方法上，國內(nèi)幾乎完全借鑒國外研究方法，沒有開發(fā)出適合我國旅游業(yè)特色的方法；定量測(cè)算的廣度國內(nèi)外比較接近，但深度上國外明顯深于國內(nèi)。預(yù)測(cè)方面國內(nèi)目前仍是空白。對(duì)策與措施方面，國外已基本形成體系化、宏觀與微觀相結(jié)合的對(duì)策措施，國內(nèi)對(duì)策體系尚未形成，以宏觀對(duì)策居多。

4、研究啟示與展望

結(jié)合國外研究進(jìn)展，針對(duì)國內(nèi)研究現(xiàn)狀，未來國內(nèi)旅游業(yè)能源需求與二氧化碳排放研究應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注以下3個(gè)方面內(nèi)容：

4.1 加強(qiáng)旅游交通和住宿等重點(diǎn)領(lǐng)域能源需求與排放的定量實(shí)證研究

總體來看，我國旅游業(yè)能源需求與排放的研究存在現(xiàn)狀不清、總量不明的問題；旅游交通能耗與排放情況完全空白，住宿業(yè)僅粗線條掌握全國四星級(jí)以上酒店的水電氣等能源消耗數(shù)據(jù)。因此，要加強(qiáng)旅游業(yè)特別是交通和住宿重點(diǎn)領(lǐng)域能耗與排放的定量測(cè)算；根據(jù)我國旅游業(yè)實(shí)際，對(duì)不同類型旅游交通方式、住宿業(yè)態(tài)、旅游活動(dòng)單位能耗/排放強(qiáng)度等關(guān)鍵參數(shù)開展針對(duì)性定量實(shí)證研究；開展各種工程技術(shù)手段方面的節(jié)能降耗效率與能力的實(shí)證研究。

4.2 加強(qiáng)旅游業(yè)能源需求與排放的預(yù)測(cè)分析和情景研究

旅游業(yè)能耗與排放的科學(xué)實(shí)質(zhì)是人類活動(dòng)對(duì)全球環(huán)境變化的影響，也是國際全球環(huán)境變化人文因素計(jì)劃（IHDP）的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容之一。旅游業(yè)能耗/排放的預(yù)測(cè)與情景研究是衡量旅游活動(dòng)對(duì)全球環(huán)境變化影響的重要前提，同時(shí)也是旅游業(yè)減緩和響應(yīng)全球環(huán)境變化的科學(xué)依據(jù)。因此，必須強(qiáng)化對(duì)未來旅游業(yè)能源與排放不同情景的模擬研究與分析，為科學(xué)應(yīng)對(duì)和減緩氣候變化對(duì)旅游業(yè)的影響、制定適應(yīng)措施提供科學(xué)依據(jù)。

篇4

關(guān)鍵詞：脫鉤彈性；LMDI模型；強(qiáng)脫鉤；制造業(yè)

中圖分類號(hào)：F205 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào):1003－9031(2012)04－0015－04 DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2012.04.04

一、引言

目前，中國碳排放總量已位居世界第二，而制造業(yè)碳排放就占了80%以上。國際上，發(fā)達(dá)國家一方面通過國外直接投資將低端制造業(yè)、勞動(dòng)密集制造業(yè)轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國家，另一方面又借口環(huán)境約束、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，通過“綠色壁壘”、“技術(shù)壁壘”等形式制約發(fā)展中國家制造業(yè)的發(fā)展。可見，中國制造業(yè)未來發(fā)展將面臨更大的資源環(huán)境和國際等因素約束，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，推動(dòng)制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)是中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的必然抉擇。

近幾年，在國際產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和全球能源極具短缺的趨勢(shì)下，國內(nèi)學(xué)者加大了對(duì)中國制造業(yè)在面臨能源約束和節(jié)能減排的研究。張艷輝（2005）認(rèn)為在人口持續(xù)膨脹，資源日趨短缺，環(huán)境污染不斷加劇的情況下，發(fā)展資源節(jié)約型制造業(yè)成為中國實(shí)現(xiàn)工業(yè)化、現(xiàn)代化的必由之路[1]。他提出了對(duì)資源節(jié)約型制造業(yè)綜合評(píng)價(jià)的包括4大要素和19個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系，并運(yùn)用該指標(biāo)體系對(duì)上海市制造業(yè)的資源節(jié)約使用情況進(jìn)行了定量分析，為制定資源節(jié)約型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展政策提供了參考依據(jù)。陳詩一（2009）研究了以高能耗和高排放為特征的中國工業(yè)（以重化工業(yè)行業(yè)為主）的可持續(xù)發(fā)展問題，認(rèn)為高碳排放對(duì)這些行業(yè)成長(zhǎng)的影響是負(fù)面的[2]。王文治、陸建明（2011）研究發(fā)現(xiàn)我國制造業(yè)單位產(chǎn)出污染物的排放數(shù)量逐年降低，制造業(yè)中相對(duì)污染密集的行業(yè)其污染排放受到其他行業(yè)的需求拉動(dòng)影響較大，而相對(duì)清潔行業(yè)對(duì)其他行業(yè)污染排放的拉動(dòng)較強(qiáng)[3]。徐盈之等(2011)運(yùn)用改進(jìn)的拉氏因素分解法對(duì)中國制造業(yè)1995―2007年碳排放的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了研究，并基于DPSIR框架構(gòu)建了碳排放脫鉤指數(shù),對(duì)制造業(yè)部門碳排放的脫鉤效應(yīng)進(jìn)行了測(cè)度[4]，研究表明我國制造業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素有著較強(qiáng)的階段性特點(diǎn)；產(chǎn)出效應(yīng)為主要的正向驅(qū)動(dòng)因素,能源強(qiáng)度效應(yīng)為主要的負(fù)向驅(qū)動(dòng)因素；制造業(yè)部門碳排放存在一定的脫鉤效應(yīng)，但強(qiáng)脫鉤年份較少；在強(qiáng)脫鉤向弱脫鉤的轉(zhuǎn)變過程中,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)起著關(guān)鍵作用。潘雄鋒等(2011)基于1996―2007年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)我國制造業(yè)碳排放強(qiáng)度變化中的結(jié)構(gòu)份額和效率份額進(jìn)行了測(cè)算[5]，結(jié)果表明我國制造業(yè)碳排放強(qiáng)度在1996―2007年間整體呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì),制造業(yè)碳排放強(qiáng)度下降均是由效率引起的,而結(jié)構(gòu)則引起了碳排放強(qiáng)度的提升。

目前，脫鉤彈性已成為產(chǎn)業(yè)低碳化測(cè)評(píng)的主要方法，脫鉤有兩種表現(xiàn)：一種是二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的絕對(duì)脫鉤；另一種是用單位GDP的二氧化碳強(qiáng)度進(jìn)行衡量的相對(duì)脫鉤[6]。本文利用脫鉤彈性來分析我國制造業(yè)發(fā)展和二氧化碳排放之間的關(guān)系，并據(jù)此提出降低二氧化碳排放的相關(guān)政策建議。

二、研究方法與數(shù)據(jù)說明

（一）模型構(gòu)建

二氧化碳排放脫鉤彈性等于碳排放總量的百分比變動(dòng)與同期GDP百分比變動(dòng)之比，來反映經(jīng)濟(jì)體低碳發(fā)展所處階段和程度。用公式表達(dá)如下：

（1）若R

（2）若R=1時(shí)，表明CO2的變動(dòng)幅度與GDP的變動(dòng)幅度保持一致。

（3）若R>1時(shí)，表明CO2的變動(dòng)幅度大于GDP的變動(dòng)幅度。

特殊情況下，若R=0時(shí)，表明盡管經(jīng)濟(jì)仍保持快速發(fā)展的趨勢(shì)，但是CO2的變動(dòng)幅度為零，處于完全低碳狀態(tài)。

本文分析的是制造業(yè)發(fā)展與二氧化碳排放的之間的關(guān)系，為了體現(xiàn)制造業(yè)的角色，勢(shì)必要將制造業(yè)的相關(guān)變量融入到公式（1）中。根據(jù)產(chǎn)業(yè)因果鏈，筆者將公式（1）分解如下：

其中，Scale表示制造業(yè)規(guī)模，可以用制造業(yè)能源消費(fèi)量來衡量。其中第一項(xiàng)表示產(chǎn)業(yè)發(fā)展脫鉤彈性，第二項(xiàng)表示產(chǎn)業(yè)排放脫鉤彈性。

（二）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2009》中的“分行業(yè)能源消費(fèi)總量”及《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2010》中的“工業(yè)分行業(yè)終端能源消費(fèi)量（實(shí)物量）”和“分行業(yè)能源消費(fèi)總量”。碳排放計(jì)算中各類能源的碳排放系數(shù)采用國家發(fā)改委能源研究所采納的碳排放系數(shù)。筆者主要選取對(duì)制造業(yè)影響較大的產(chǎn)業(yè)，選取標(biāo)準(zhǔn)是對(duì)應(yīng)的能源消費(fèi)量大于2000×104tC。

（三）數(shù)據(jù)處理

采用“物料衡算法”和“經(jīng)驗(yàn)計(jì)算法”計(jì)算能源的碳排放量：

其中，E（CO2）表示能源消費(fèi)導(dǎo)致的二氧化碳排放量，Ei表示第i種能源的碳排放量，Qi表示第i種能源的消費(fèi)量，ri表示第i種能源的碳排放系數(shù)。原煤的碳排放系數(shù)為0.7559，原油的碳排放系數(shù)為0.5857，天然氣的碳排放系數(shù)0.4483，水核電的碳排放系數(shù)為0。求解二氧化碳排放量利用LMDI模型。本文從碳排放系數(shù)、能源結(jié)構(gòu)、能源效率（強(qiáng)度）、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等角度來分解制造業(yè)的人均碳排放量。其中，經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)受到資源、技術(shù)與體制的約束。

其中，Ei表示第i種能源的碳排放量，Qi 表示第i種能源的消費(fèi)量，Q表示國內(nèi)制造業(yè)的能源消費(fèi)量，GDP表示國內(nèi)生產(chǎn)總值，pop表示人口規(guī)模。排放因子因素（碳排放系數(shù)）用coei表示，即i不同類型的單位能源的碳排放量；能源結(jié)構(gòu)用stri表示，即i種能源在能源消費(fèi)中的份額；能源效率用eff表示，即GDP單位的能源消耗；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素用gro表示，即人均GDP；pop表示人口規(guī)模因素。其中，終止時(shí)期t的碳排放量分解為：

t時(shí)期相對(duì)于基期的人均碳排放量增量表示為：

t時(shí)期相對(duì)于基期的人均碳排放量變動(dòng)比率表示為：

其中，Cres和Rres分別為（9）式和（10）式中對(duì)應(yīng)的余項(xiàng)。

三、實(shí)證分析

通過計(jì)算，得到我國2001―2009年能源消費(fèi)碳排放的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、能源效率效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)、人口規(guī)模效應(yīng)及總效應(yīng)的變動(dòng)情況（表1）。

可以看出，總效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)保持一致，即總的二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在顯著的關(guān)系，人口規(guī)模因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向影響次之，而能源效率則是制約碳排放增長(zhǎng)的主要因素。

根據(jù)并利用公式（2）、（3）和（4）及表1得到相應(yīng)的脫鉤彈性（表2），GDP、二氧化碳排放及制造業(yè)能源排放的變化情況如圖2。顯然，二氧化碳排放與制造業(yè)能源總量的變動(dòng)趨勢(shì)一致，而且兩者的變動(dòng)不如GDP變動(dòng)的明顯。

1.產(chǎn)業(yè)排放脫鉤彈性值均大于1，說明產(chǎn)業(yè)排放與產(chǎn)業(yè)發(fā)展脫鉤狀態(tài)表現(xiàn)為增長(zhǎng)連結(jié)。

2.2001年和2002年的產(chǎn)業(yè)發(fā)展脫鉤彈性小于1，說明產(chǎn)業(yè)發(fā)展與GDP脫鉤狀態(tài)表現(xiàn)為弱脫鉤；2003-2009年的產(chǎn)業(yè)發(fā)展脫鉤彈性大于1，說明產(chǎn)業(yè)發(fā)展與GDP脫鉤狀態(tài)表現(xiàn)為擴(kuò)張負(fù)脫鉤。并且，除2007年和2008年以外，產(chǎn)業(yè)發(fā)展脫鉤彈性呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，這種趨勢(shì)在2009年表現(xiàn)尤為明顯。

3.二氧化碳排放脫鉤彈性值均大于1，除2009年以外，二氧化碳排放脫鉤彈性值呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，說明相對(duì)于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、GDP的增加來說，二氧化碳排放的增加相對(duì)緩慢。其中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過度依賴出口，能源效率提高對(duì)二氧化碳排放水平的增長(zhǎng)有抑制作用。

四、政策建議

作為發(fā)展中國家，試圖通過限制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來約束碳排放量的增長(zhǎng)是不切實(shí)際的。 “十二五”期間，二氧化碳減排形勢(shì)仍不容樂觀。因此，減緩CO2排放增長(zhǎng)應(yīng)通過降低能源強(qiáng)度、降低能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中高碳能源比例、增加低碳能源消費(fèi)，以及控制人口數(shù)量來實(shí)現(xiàn)。建議進(jìn)一步深化我國能源產(chǎn)品定價(jià)機(jī)制改革，完善資源資產(chǎn)管理體制，形成有利于實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的資源價(jià)格結(jié)構(gòu)和比價(jià)關(guān)系；建立有效的監(jiān)管體系，對(duì)生產(chǎn)者的違規(guī)行為進(jìn)行嚴(yán)懲；建立制造業(yè)碳排放交易市場(chǎng)，通過市場(chǎng)的激勵(lì)機(jī)制調(diào)動(dòng)制造業(yè)減排的積極性；加強(qiáng)溫室氣體減排的宣傳工作，提高公眾對(duì)氣候變化的認(rèn)識(shí)。目前，大部分消費(fèi)者對(duì)減排的重要意義以及日常消費(fèi)行為與減排的關(guān)系認(rèn)識(shí)非常有限。因此，增加碳減排的實(shí)施力度，必須加強(qiáng)氣候變化宣傳，不斷提高公眾對(duì)氣候變化的認(rèn)識(shí)，以調(diào)動(dòng)廣大公眾的積極性。此外，還應(yīng)注重公益團(tuán)體、民間組織、非政府組織的作用，促使民眾在日常生活中自愿節(jié)能減排，以提升全社會(huì)的節(jié)能水平，構(gòu)建節(jié)約型、生態(tài)型、集約型的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。

由于本文碳排放脫鉤彈性、分解方法以及數(shù)據(jù)來源等的不完善性，對(duì)一些隱含因素還不能做出完好的解釋，仍需要相關(guān)研究者做進(jìn)一步的探討和研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]李忠民，姚宇，慶東瑞.產(chǎn)業(yè)發(fā)展、GDP增長(zhǎng)與二氧化碳排放脫鉤關(guān)系研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2010（11）.

[2]陳詩一.能源消耗、二氧化碳排放與中國工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[J].經(jīng)濟(jì)研究，2009（4）：41-55.

[3]王文治,陸建明.外商直接投資與中國制造業(yè)的污染排放:基于行業(yè)投入-產(chǎn)出的分析[J].世界經(jīng)濟(jì)研究，2011(8).

[4]徐盈之，徐康寧，胡永舜.中國制造業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素及脫鉤效應(yīng)[J].統(tǒng)計(jì)研究，2011（7）：55-61.

篇5

全球變暖問題日益嚴(yán)重，減少溫室氣體排放的呼聲高漲。從2007年的“巴厘島路線圖”到2009年的“哥本哈根氣候變化峰會(huì)”，中國作為發(fā)展中國家雖不承擔(dān)減排義務(wù)，但作為全球能源消耗和二氧化碳排放大國，減排壓力與日俱增。中國政府在哥本哈根氣候變化峰會(huì)上公布了“2020年單位GDP碳排放強(qiáng)度相對(duì)于2005年降低40％～45％”的減排目標(biāo)。根據(jù)Laspeyres指數(shù)分解和Kaya公式可知，二氧化碳排放受人口、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步等因素的影響，其中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是二氧化碳排放增長(zhǎng)的重要原因。因此，氣候變化問題既是環(huán)境問題也是發(fā)展問題。而我國正處于工業(yè)化和城市化的進(jìn)程中，重化工比例較高，能源消費(fèi)增長(zhǎng)較快，導(dǎo)致二氧化碳排放量較大，雖然實(shí)施碳減排政策有助于能源效率的提高，但要強(qiáng)制性減排必將對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來負(fù)面影響。在充分考慮國際環(huán)境與本國國情的情況下，“十二五”規(guī)劃適度放慢了經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，要求加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，降低能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度、減少污染物排放等，說明我國越來越注重經(jīng)濟(jì)質(zhì)量發(fā)展，注重經(jīng)濟(jì)、能源與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。如何把總能源消耗、二氧化碳排放合理地分配到各省區(qū)，對(duì)實(shí)現(xiàn)能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度雙重約束目標(biāo)非常關(guān)鍵。

許多學(xué)者對(duì)碳減排成本和配額分配進(jìn)行了詳細(xì)研究。高鵬飛等(2004)對(duì)2010－2050年中國的碳邊際減排成本進(jìn)行了研究，指出中國的碳邊際減排成本是相當(dāng)高的且越早開始實(shí)施碳減排約束越有利。王燦等(2005)分析了部門碳減排邊際成本曲線，發(fā)現(xiàn)重工業(yè)、電力、煤炭部門是減排成本相對(duì)較低的行業(yè)。隨著減排率的提高，所有部門成本急劇上升，重工業(yè)削減二氧化碳排放的彈性相對(duì)較大。韓一杰等(2010)在不同的減排目標(biāo)和GDP增長(zhǎng)率的假設(shè)下，測(cè)算了中國實(shí)現(xiàn)二氧化碳減排目標(biāo)所需的增量成本，發(fā)現(xiàn)GDP增長(zhǎng)速度越快或減排目標(biāo)越高，減排增量成本也越高；但由GDP變化所引起的增量成本變化遠(yuǎn)小于由減排目標(biāo)調(diào)整所引起的增量成本變化。巴曙松等(2010)發(fā)現(xiàn)各種主要能源消費(fèi)的碳減排成本之間存在差異性，提出施行燃料轉(zhuǎn)換政策是一個(gè)很好的減排政策選擇。也有一些文獻(xiàn)研究了省區(qū)減排成本和配額分配問題。褚景春等(2009)以綜合能源成本為準(zhǔn)則，對(duì)省區(qū)內(nèi)外的各種資源進(jìn)行篩選，得出總成本最小的電力資源組，然后將減排成本計(jì)入綜合資源規(guī)劃，使系統(tǒng)排放量達(dá)到最優(yōu)水平。Klepper, G. 等(2006)研究了不同地區(qū)的減排成本、區(qū)域二氧化碳排放等問題。李陶等(2010)基于碳排放強(qiáng)度構(gòu)建了省級(jí)減排成本模型，在全國減排成本最小的目標(biāo)下，得到了各省減排配額分配方案，但其各省減排成本曲線與全國類似的假設(shè)，與現(xiàn)實(shí)情況有些差距。以上文獻(xiàn)均是基于碳排放強(qiáng)度的單約束，通過估計(jì)碳邊際減排成本曲線來分析減排配額的。但“十二五”規(guī)劃中提出了能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度分別降低16％和17％的雙重約束目標(biāo)，為完成此雙重強(qiáng)度約束目標(biāo)，國務(wù)院《“十二五”節(jié)能減排綜合性工作方案》(國發(fā)［2011］26號(hào))(下文簡(jiǎn)稱《節(jié)能減排方案》)對(duì)各省設(shè)定了能耗強(qiáng)度降低目標(biāo)，各省也相應(yīng)制定了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的年度規(guī)劃目標(biāo)。如何在雙重強(qiáng)度約束下，實(shí)現(xiàn)各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和二氧化碳排放最優(yōu)分配，對(duì)整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著非常重要的作用。

本文基于以上想法，從全局最優(yōu)的角度，建立在全國及各省的能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度目標(biāo)約束下的省際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)優(yōu)化模型，考察全國及各省的能耗強(qiáng)度、碳排放強(qiáng)度及省際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)擴(kuò)張約束對(duì)各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和二氧化碳排放的影響，找到各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和二氧化碳排放的最優(yōu)分配值，比較各種情景下的節(jié)能成本和減排成本，分析全國能源消耗和二氧化碳排放對(duì)全國生產(chǎn)總值的脫鉤狀態(tài)，并對(duì)全國能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度最大降低幅度進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

二、優(yōu)化問題及模型

我國正處于快速工業(yè)化階段，發(fā)展經(jīng)濟(jì)是當(dāng)今及今后很長(zhǎng)一段時(shí)期內(nèi)的首要任務(wù)。因此，本模型的目標(biāo)函數(shù)為最大化各省區(qū)生產(chǎn)總值總和，約束條件為全國及各省的能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度的目標(biāo)約束，以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)擴(kuò)張約束。根據(jù)分析問題的側(cè)重點(diǎn)不同，可建立如下兩個(gè)優(yōu)化模型。

(一)如果2010－2015年全國能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度至少降低16％和17％，各省能耗強(qiáng)度和能源碳強(qiáng)度與2005－2010年變化幅度相同，各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)遵循歷史發(fā)展趨勢(shì)并兼顧東中西部協(xié)調(diào)發(fā)展，并且各省通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、節(jié)能減排技術(shù)改造和技術(shù)進(jìn)步等措施實(shí)現(xiàn)《節(jié)能減排方案》中各省區(qū)能耗強(qiáng)度的降低目標(biāo)，那么就有關(guān)各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和二氧化碳排放應(yīng)該如何優(yōu)化分配問題，可建立如下模型來考察。

利用模型Ⅰ可分析以下兩種情景：

情景1：2015年全國能夠完成能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度分別降低16％和17％的目標(biāo)，各省能夠完成《節(jié)能減排方案》中的下降目標(biāo)，各省2010－2015年能源碳強(qiáng)度降低程度與2005－2010年相同。以各省政府工作報(bào)告中確定的2011年各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度作為2010－2015年各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)擴(kuò)張約束上限；“十二五”規(guī)劃中提出了2010－2015年國內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)7％的預(yù)期目標(biāo)，本情景以7％作為2010－2015年各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)擴(kuò)張下限。

情景2：為適當(dāng)減緩因經(jīng)濟(jì)發(fā)展過快而造成能源的過度消耗，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，本情景中各省經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張約束上限在情景1基礎(chǔ)上同比例縮小，其他假設(shè)與情景1相同：全國能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度分別降低16％和17％；各省能耗強(qiáng)度能夠?qū)崿F(xiàn)《節(jié)能減排方案》中的下降目標(biāo)；各省2010－2015年能源碳強(qiáng)度降低率與2005－2010年相同；2010－2015年各省經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)擴(kuò)張下限為7％。

(二)能耗強(qiáng)度和能源碳強(qiáng)度共同決定碳排放強(qiáng)度的變化。若2010－2015年全國能源碳強(qiáng)度降低程度與2005－2010年相同，則全國能耗強(qiáng)度最大降低幅度是多少，以及全國能耗強(qiáng)度降度最大時(shí)各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和二氧化碳排放的最優(yōu)分配值又是怎樣的？此問題可轉(zhuǎn)化為情景3。

情景3：2010－2015年全國能源碳強(qiáng)度降低程度與2005－2010年相同，全國能耗強(qiáng)度降低率為可變參數(shù)。其他假設(shè)與情景2相同：2015年各省能耗強(qiáng)度能實(shí)現(xiàn)《節(jié)能減排方案》中的下降目標(biāo)，2010－2015年各省能源碳強(qiáng)度降低程度與2005－2010年能源碳強(qiáng)度降低程度相同；2010－2015年各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)擴(kuò)張下限為7％，上限在情景1基礎(chǔ)上 同比例縮小?？衫靡韵履Ｐ头治觥?/p>

三、數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

數(shù)據(jù)來源于歷年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，數(shù)據(jù)樣本期為2005－2010年，基期和分析期分別為2010年和2015年。因西藏能源消耗數(shù)據(jù)缺失，模型中暫不考慮。由于二氧化碳排放主要來源于化石能源消耗，本文主要計(jì)算了各省煤炭、石油、天然氣三種主要化石能源的二氧化碳排放量，煤炭、石油、天然氣的排放系數(shù)分別為2.69kg/kg、2.67kg/L、2.09kg/kg(采用IPCC推薦值)。由于統(tǒng)計(jì)口徑不同，所有省區(qū)生產(chǎn)總值總和與國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)不等，本文所說全國生產(chǎn)總值為所有省區(qū)(除西藏外)生產(chǎn)總值總和，所說全國能耗強(qiáng)度為所有省區(qū)能源消耗總量與全國生產(chǎn)總值之比，所說全國碳排放強(qiáng)度為所有省區(qū)二氧化碳排放總量與全國生產(chǎn)總值之比，所說全國能源碳強(qiáng)度為所有省區(qū)二氧化碳排放總量與所有省區(qū)能源消耗總量之比。從歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》可得2005－2010年各省區(qū)生產(chǎn)總值(2005年不變價(jià))。從歷年《能源統(tǒng)計(jì)年鑒》可得各省各種能源消耗量。煤炭、石油和天然氣的消耗量與它們相應(yīng)的排放系數(shù)相乘，可分別得到煤炭、石油和天然氣的二氧化碳排放量。進(jìn)而可得樣本期每年全國及各省區(qū)能耗強(qiáng)度和能源碳強(qiáng)度，可得樣本期內(nèi)各省及全國能源碳強(qiáng)度的變化率。能耗強(qiáng)度的降低率來源于《節(jié)能減排方案》。由于2010年各省區(qū)各種化石能源消耗量數(shù)據(jù)目前沒有公布，無法算出2010年各省二氧化碳排放量，在此假設(shè)2010年各省化石能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與2009年相當(dāng)，則各省2010年能源碳強(qiáng)度與2009年能源碳強(qiáng)度相同。情景1中參數(shù)標(biāo)定見表1，其他情景中參數(shù)的具體變化見本文分析過程。

四、情景優(yōu)化結(jié)果分析

下面利用所建模型來分析三種情景中各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和二氧化碳排放的優(yōu)化分配。

(一)地區(qū)GDP優(yōu)化分析

優(yōu)化結(jié)果顯示三種情景下模型均有最優(yōu)解，說明從全局最優(yōu)角度看，在全國及省際能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度約束下，保持經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)較快發(fā)展，能夠找到各省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的最優(yōu)路徑，進(jìn)而可分析三種情景下各省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最優(yōu)分配值的異同(見表2)。

情景1優(yōu)化結(jié)果顯示，2010－2015年全國經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率為10.2％，經(jīng)濟(jì)區(qū)域中，東北、中部、西北和西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，各省經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率均大于全國經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率；京津、北部沿海、華東沿海和南部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率均低于全國經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率，但均在9％以上。說明若各省能夠?qū)崿F(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)，經(jīng)濟(jì)區(qū)域就能夠協(xié)調(diào)發(fā)展，尤其是東北、中部和西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)能夠保持較好的發(fā)展勢(shì)頭。從省區(qū)看，山西、貴州、青海和寧夏的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度較慢，其中山西年均增長(zhǎng)率為8.5％，沒有達(dá)到本省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)擴(kuò)張上限；貴州、青海和寧夏的年均增長(zhǎng)率為7％，取值為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)擴(kuò)張下限，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度最慢。其他省區(qū)經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率取值為各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)擴(kuò)張上限，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快。說明如果經(jīng)濟(jì)發(fā)展保持目前勢(shì)頭，現(xiàn)行的全國及各省能耗強(qiáng)度約束對(duì)山西、貴州、青海和寧夏的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為不利，對(duì)其他省區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為有利。

為了維持能源、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展，避免能源過度消耗，需要適度放慢經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度。情景2在情景1基礎(chǔ)上同比例縮小了經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張上限，為保證2010－2015年間各省年均增長(zhǎng)率不低于8％，各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平擴(kuò)張上限縮小比例不超過4.504％。優(yōu)化結(jié)果顯示，同比例縮小上限約束對(duì)各省及全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的負(fù)面影響是全方位的。當(dāng)各省經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張上限縮小比例為4.504％時(shí)，全國經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率為9％，下降了1.2個(gè)百分點(diǎn)。從經(jīng)濟(jì)區(qū)域看，京津、華東沿海、南部沿海、中部、西南、東北、北部沿海和西北地區(qū)經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率下降程度依次增大。從省區(qū)來看，河北、內(nèi)蒙古、云南、甘肅和新疆經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率為7％，最優(yōu)值從經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張上限降到經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張下限；遼寧年均增長(zhǎng)率為9.1％，沒有達(dá)到經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張上限。除此之外，其他省區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在情景1基礎(chǔ)上同比例縮小了4.504％，最優(yōu)值為經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張上限。

情景3優(yōu)化結(jié)果顯示，若2010－2015年全國能源碳強(qiáng)度降低程度與2005－2010年能源碳強(qiáng)度降低程度相同，則全國能耗強(qiáng)度的最大降低幅度為17.27％，與此同時(shí)全國碳排放強(qiáng)度降低了21.07％。與情景2對(duì)比，全國經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率為8％，下降了一個(gè)百分點(diǎn)。從經(jīng)濟(jì)區(qū)域看，東北、中部、西北和西南分別下降了2.9、1.7、1.2和2.8個(gè)百分點(diǎn)；其他區(qū)域沒有改變。從省區(qū)來看，河北、山西、內(nèi)蒙古、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏和新疆的經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率分別為7％，最優(yōu)值仍然是經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張下限；吉林、黑龍江、河南、湖北、湖南、重慶、四川和陜西的經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率分別為7％，最優(yōu)值從經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張上限降低到經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張下限；遼寧年均增長(zhǎng)率從9.1％下降到7％；廣西年均增長(zhǎng)率從擴(kuò)張約束上限下降到7.3％，接近經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)擴(kuò)張下限。說明進(jìn)一步降低全國能耗強(qiáng)度對(duì)東北、中部、西北和西南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有較強(qiáng)的阻礙作用。

(二)地區(qū)能源消耗和二氧化碳排放優(yōu)化分析

各省GDP優(yōu)化值乘以相應(yīng)能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度可分別得到各省能源消耗和二氧化碳排放的最優(yōu)分配值。圖1和圖2分別為三種情景下各省能源消耗和二氧化碳排放增加量的變化情況。

圖1　三種情景下2010－2015年能源消耗的增加量　單位：10000 tce

從圖1中可見三種情景下，山東、廣東、江蘇、河北、河南、遼寧等省區(qū)能源消耗較大，北京、上海、江西、海南、貴州、青海、寧夏等省區(qū)能源消耗較少。情景2與情景1相比，北京、上海、貴州、青海和寧夏能源消耗量沒有改變；其他省區(qū)均有不同幅度的減少，其中能源消耗變動(dòng)幅度排在前十一位的省區(qū)依次是內(nèi)蒙古、河北、遼寧、山東、甘肅、新疆、云南、江蘇、廣東、河南和山西。情景3與情景2相比，遼寧、吉林、黑龍江、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、陜西等地區(qū)能源消耗進(jìn)一步減少，其中河南、四川、重慶、黑龍江和遼寧的能源消耗減少幅度較大；其他省區(qū)的能源消耗沒有改變。同理可分析各省區(qū)二氧化碳排放情況。三種情景中二氧化碳排放變動(dòng)均較大的省區(qū)有河北、內(nèi)蒙古、遼寧、黑龍江、山東、河南、廣東、云南、陜西、甘肅、新疆等。從圖2中可看出，情景2與情景1中各省二氧化碳排放的增減情況與能源消耗的增減情況一致。二氧化碳排放變動(dòng)幅度排在前十一位的省區(qū)依次是內(nèi)蒙古、遼寧、河北、山東、山西、新疆、甘肅、河南、云南、江蘇和廣東。但其省 區(qū)排序與能源消耗變動(dòng)大小的省區(qū)排序有所不同，這是因?yàn)槎趸寂欧帕坎粌H受能源消耗量的影響，而且還受能源碳強(qiáng)度的影響，即各省能源碳強(qiáng)度不同導(dǎo)致二氧化碳排放的變化與能源消耗的變化不一致。情景3與情景2相比，二氧化碳排放沒有變化的省區(qū)和能源消耗沒有變化的省區(qū)相同；二氧化碳排放減少的省區(qū)與能源消耗減少的省區(qū)也相同，但省區(qū)排序有所不同。

圖2　三種情景下2010－2015年二氧化碳排放的增加量　單位：10000 t

結(jié)合情景2與情景1中的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)優(yōu)化結(jié)果可知，能源消耗和二氧化碳排放變動(dòng)較大的省區(qū)比較容易受經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張約束上限變化的影響?？s小經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張上限，雖然放慢了全國及一些省區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，但有利于節(jié)約能源和減少二氧化碳的排放。結(jié)合情景3與情景2中的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)優(yōu)化結(jié)果可知，當(dāng)2010－2015年各省能源碳強(qiáng)度與2005－2010年的能源碳強(qiáng)度變化相同時(shí)，能源消耗和二氧化碳排放變動(dòng)較大的省區(qū)比較容易受全國能耗強(qiáng)度變化的影響。為了實(shí)現(xiàn)全國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和二氧化碳排放的最優(yōu)配置，各省區(qū)在制定政策時(shí)，要充分考慮本省區(qū)的具體情況，制定出適合本省低碳發(fā)展的路徑。

(三)三種情景下全國節(jié)能減排成本與脫鉤狀態(tài)分析

我們把各種情景下全國總能源消耗和二氧化碳排放的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，當(dāng)GDP改變量與能耗改變量為負(fù)值時(shí)，令GDP改變量與能耗改變量比值為節(jié)能成本；當(dāng)GDP改變量與二氧化碳排放改變量為負(fù)值時(shí)，令GDP改變量與二氧化碳排放改變量比值為減排成本。由三種情景的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和二氧化碳排放的最優(yōu)化分配可看出，情景2在情景1基礎(chǔ)上同比例縮小了經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張上限，減慢了某些省區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，有利于節(jié)約能源和減少二氧化碳的排放，其節(jié)能成本和減排成本分別為0.963萬元/噸標(biāo)準(zhǔn)煤和0.310萬元/噸。情景3在情景2基礎(chǔ)上考察了全國能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度的最大降低幅度。在此種情況下，節(jié)能成本和減排成本分別為1.010萬元／噸標(biāo)準(zhǔn)煤和0.339萬元/噸。兩種對(duì)比結(jié)果顯示節(jié)能成本和減排成本均較低，說明適度放慢經(jīng)濟(jì)發(fā)展過快省區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和進(jìn)一步加快全國能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度的降低，雖然對(duì)全國及個(gè)別省區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有一定的阻礙作用，但對(duì)全國總體能源消耗和二氧化碳排放起著較強(qiáng)的抑制作用。

本文采用Tapio脫鉤指標(biāo)，將二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤彈性分解如下：

其中分別稱為碳排放彈性脫鉤指標(biāo)、能源消耗彈性脫鉤指標(biāo)和能源碳排放彈性脫鉤指標(biāo)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和二氧化碳排放增長(zhǎng)率采用2010－2015年年均增長(zhǎng)率。由三種情景的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和二氧化碳排放的最優(yōu)化分配，可計(jì)算出三種情景下2010－2015年年均碳排放彈性脫鉤指標(biāo)、能源消耗彈性脫鉤指標(biāo)、能源碳排放彈性脫鉤指標(biāo)(見表3)。結(jié)果顯示，能源消耗在情景1中處于增長(zhǎng)連接狀態(tài)，在情景2和情景3中處于弱脫鉤狀態(tài)，且能源消耗脫鉤指標(biāo)值越來越小，說明能源消耗和全國生產(chǎn)總值的弱脫鉤程度越來越強(qiáng)。能源碳排放在三種情景中雖均處于增長(zhǎng)連接狀態(tài)，但能源碳排放彈性脫鉤指標(biāo)值越來越趨于0.8(增長(zhǎng)連接與弱脫鉤狀態(tài)的臨界值)，說明雖然二氧化碳排放與能源消耗之間還處于增長(zhǎng)連接階段，但越來越趨于弱脫鉤狀態(tài)。二氧化碳排放在三種情景中均處于弱脫鉤狀態(tài)，而且碳排放彈性脫鉤指標(biāo)值越來越小，說明二氧化碳排放與全國生產(chǎn)總值的弱脫鉤程度越來越強(qiáng)。

五、結(jié)論及政策建議

本文根據(jù)所分析問題的側(cè)重點(diǎn)不同，從全局最優(yōu)的角度，建立了兩個(gè)在全國及省際能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度約束下省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)優(yōu)化模型。分析了三種情景下各省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的優(yōu)化問題，比較了各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和二氧化碳排放的最優(yōu)分配路徑的異同。發(fā)現(xiàn)三種情景下均能實(shí)現(xiàn)“十二五”規(guī)劃中對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)的預(yù)期目標(biāo)、單位GDP能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度的約束目標(biāo)。若2010－2015年全國能源碳強(qiáng)度降低程度與2005－2010年能源碳強(qiáng)度降低程度相同，則全國能耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度的最大降低幅度約分別為17.27％和21.07％。

在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，本文比較了三種情景下各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最優(yōu)分配的異同，分析了縮小經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張上限和進(jìn)一步降低全國能耗強(qiáng)度對(duì)全國及各省區(qū)的影響，指出了經(jīng)濟(jì)發(fā)展較慢和較快的省區(qū)。如果經(jīng)濟(jì)保持目前發(fā)展勢(shì)頭，那么現(xiàn)行的全國及各省能耗強(qiáng)度指標(biāo)約束對(duì)山西、貴州、青海和寧夏的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為不利，對(duì)其他省區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為有利。同比例縮小經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張上限，對(duì)各省及全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的負(fù)面影響是全方位的，中部、西南、東北、北部沿海和西北地區(qū)經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率下降程度較大，其中河北、內(nèi)蒙古、云南、甘肅、新疆和遼寧經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度明顯減慢。若全國能耗強(qiáng)度降低率從16％進(jìn)一步降低到17.27％，則全國經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)率將進(jìn)一步下降1.2個(gè)百分點(diǎn)，西北、中部、西南和東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度明顯減慢，其中吉林、黑龍江、河南、湖北、湖南、重慶、四川、陜西、遼寧和廣西成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展較慢省區(qū)的新成員。說明進(jìn)一步降低全國能耗強(qiáng)度對(duì)西北、中部、西南和東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有較強(qiáng)的阻礙作用。

篇6

Abstract: The climate system is an important part of the ecosystem, and it is also human survival environment. However, with the economic development, particularly the unrestricted emissions of greenhouse gases caused by the extensive use of ore energy, resulted in global warming.

關(guān)鍵詞： 氣候變化；溫室氣體；二氧化碳

Key words: climate change；greenhouse gas；carbon dioxide

中圖分類號(hào)：P467文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-4311（2012）15-0007-0

0引言

氣候變化是指氣候平均狀態(tài)和離差（距平）兩者中任意一者或者同時(shí)出現(xiàn)了統(tǒng)計(jì)意義上的顯著變化。離差值增大意味著氣候狀態(tài)越來越不穩(wěn)定，氣候變化的敏感性也在增大。由大氣圈、冰雪圈、生物圈、水圈、巖石圈（陸地）組成的氣候系統(tǒng)的變化會(huì)造成氣候的變化。影響氣候系統(tǒng)變化的因素，大體上來講可以分為兩類，一類是自然的氣候波動(dòng)，另一類是人類活動(dòng)的影響。包括太陽輻射、火山爆發(fā)、地球運(yùn)轉(zhuǎn)軌道和固體地球的變化等等在內(nèi)的變化屬于前者的范疇，而后者包括人類燃燒化石燃料、毀林以及其它工農(nóng)業(yè)活動(dòng)引起的大氣中溫室氣體濃度的增加、硫化物氣溶膠濃度的變化、陸面覆蓋和土地利用的變化等等。大氣中的一些氣體如水汽、臭氧、二氧化碳等，它們可以通過太陽的短波輻射，使地表溫度升高，同時(shí)，它們會(huì)阻止地表向宇宙空間發(fā)射長(zhǎng)波輻射，造成大氣溫度的上升。它們（以二氧化碳為代表）產(chǎn)生的效應(yīng)與“溫室”的作用相似，因此被稱為溫室相應(yīng)，這些氣體即是溫室氣體。

1全球氣候變化的證據(jù)

2005年和1998年是1850年器測(cè)全球地表溫度記錄以來最暖的兩年。近50年來，地表溫度以每十年0.13[0.10至0.16℃]的趨勢(shì)變暖，這幾乎是近100年的兩倍。。從1850至1899年到2001至2005年，氣溫升高總量為0.76[0.57至0.95]℃。對(duì)流層中下層溫度的升高速率與地表溫度記錄類似，并在其各自的不確定性范圍內(nèi)相一致，這在很大程度上彌合了TAR中所指出的差異。

在陸、區(qū)域和洋盆尺度上，已經(jīng)從北極的溫度和冰、大范圍的降水量、海水鹽度、風(fēng)場(chǎng)等方面發(fā)現(xiàn)氣候的長(zhǎng)期變化較為明顯，目前已觀測(cè)到的極端天氣方面的變化，包括干旱、強(qiáng)降水、熱浪和熱帶氣旋強(qiáng)度等。近100年來，北極平均溫度的增高速率幾乎是全球的兩倍。

有數(shù)據(jù)顯示，在南北半球，近20年來陸地的增溫速率0.27°C/10年和0.13°C/10年，可見陸地溫度增溫明顯快于海洋。近30年來，全球出現(xiàn)大范圍的增溫，而出現(xiàn)在北半球高緯地區(qū)的增溫幅度最大，北半球的冬季和春季是最大增溫期。

北極年平均海冰面積以每十年2.7%[2.1至3.3%]的速率退縮（可通過1978年以來的衛(wèi)星資料發(fā)現(xiàn)），而到了夏季會(huì)以每十年7.4%[5.0至9.8%]的速率大幅度退縮。北方凍土層頂部溫度自上世紀(jì)80年代以來出現(xiàn)普遍上升的現(xiàn)象(高達(dá)3℃)，而北半球季節(jié)凍土的最大面積自自1900年以來減少了了約7%，春季減少高達(dá)15%，南北半球的中緯度西風(fēng)帶西風(fēng)自上世紀(jì)60年代以后，也在加強(qiáng)。

高強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)的干旱自上世紀(jì)70年代以來出現(xiàn)在更大范圍的地區(qū)，特別是在熱帶和副熱帶。干旱的變化與變干增加有關(guān)（溫度升高和降水減少等），而海表溫度(SST)、風(fēng)場(chǎng)的變化、積雪減少等都會(huì)引起干旱的發(fā)生。自20世紀(jì)下半葉以來，熱浪一直在持續(xù)增長(zhǎng)。極為典型的就是發(fā)生在2003年夏季的歐洲中西部創(chuàng)記錄的熱浪，當(dāng)時(shí)的溫度水是自1780年開始擁有器測(cè)記錄以來最暖的（比先前最暖的1807年高1.4°C）[1-2]。

2氣候變化的機(jī)理

觀測(cè)到的20世紀(jì)中葉以來大部分的全球平均溫度的升高，很可能是由于觀測(cè)到人為溫室氣體濃度增加所導(dǎo)致的。這是一個(gè)進(jìn)步，因?yàn)門AR的結(jié)論是：最近50年觀測(cè)到的大部分變暖可能是由于溫室氣體濃度的增加。當(dāng)前大氣CO2和CH4的濃度遠(yuǎn)超過根據(jù)追溯到65萬年前極地冰芯大氣成分記錄得到的工業(yè)化前數(shù)值。有多種證據(jù)證實(shí)這些氣體在工業(yè)化后的增加不能歸結(jié)為自然機(jī)制。

工業(yè)化時(shí)期以來大氣二氧化碳濃度的增加，主要源于化石燃料的使用，土地利用變化是另一個(gè)顯著的貢獻(xiàn)，但相對(duì)要小?；剂先紵鶎?dǎo)致的二氧化碳年排放量，從20世紀(jì)90年代的平均每年64[60至68]億噸碳(235[220至250]億噸二氧化碳)，增加到2000至2005年間的每年72[69至75]億噸碳(264[253至275]億噸二氧化碳)。與土地利用變化相關(guān)的二氧化碳排放量，在20世紀(jì)90年代估算值為每年16[5至27]億噸碳(59[18至99]億噸二氧化碳)，盡管這些估算值具有很大的不確定性。許多模式結(jié)果表明，要使二氧化碳穩(wěn)定在450ppm的水平，需要將21世紀(jì)的累積排放從6700[6300至7100]億噸碳(合24600[23100至26000]億噸二氧化碳)，減少到約4900[3750至6000]億噸碳(合18000[13700至22000]億噸二氧化碳)。類似地，要使二氧化碳穩(wěn)定在1000ppm的水平，這種反饋需要將累積排放從14150[13400至14900]億噸碳(合51900[49100至54600]億噸二氧化碳)減少到約11000[9800至12500]億噸碳(合40300[35900至45800]億噸二氧化碳)。

2005年大氣甲烷濃度值已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了根據(jù)冰芯記錄得到的65萬年以來濃度的自然變化范圍(320至790ppb)。自20世紀(jì)90年代以來，其增長(zhǎng)速率已下降，這與此期間內(nèi)甲烷總排放量(人為與自然排放源的總和)幾乎趨于穩(wěn)定相一致。觀測(cè)到的甲烷濃度的增加很可能源于人類活動(dòng)，主要是農(nóng)業(yè)和化石燃料的使用，二氧化碳、甲烷和氧化亞氮增加所產(chǎn)生的輻射強(qiáng)迫總和為+2.30[+2.07至+2.53]瓦/平方米，工業(yè)化時(shí)代的輻射強(qiáng)迫增長(zhǎng)率很可能在過去一萬多年里是空前的，二氧化碳的輻射強(qiáng)迫在1995至2005年間增長(zhǎng)了20%，至少在近200年中，它是其間任何一個(gè)十年的最大變化。

3未來氣候變化預(yù)估

通過模式實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，因?yàn)楹Ｑ箜憫?yīng)緩慢，即使所有輻射強(qiáng)迫因子都控制在2000年水平，未來的20年仍會(huì)有變暖趨勢(shì)（以每十年約0.1℃的速率）。如果排放處于SRES（the IPCC Special Report on Emission Scenarios (2000)）各情景范圍之內(nèi)，則會(huì)以每十年0.2℃的速率變暖。對(duì)降水分布預(yù)估結(jié)果的認(rèn)識(shí)自TAR以來，正在逐漸提高。高緯地區(qū)的降水量很可能增多，而多數(shù)副熱帶大陸地區(qū)的降水量可能減少基于目前模式的模擬，21世紀(jì)大西洋經(jīng)向翻轉(zhuǎn)環(huán)流(MOC)將很可能減緩。熱事件、熱浪和強(qiáng)降水事件的發(fā)生頻率很可能將會(huì)持續(xù)上升。預(yù)估結(jié)果還顯示溫帶地區(qū)的風(fēng)暴路徑會(huì)向極地方向移動(dòng)，引起風(fēng)、降水和溫度場(chǎng)的相應(yīng)變化，延續(xù)了近半個(gè)世紀(jì)以來所觀測(cè)到的總體分布型的變化趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

[1]何其多.西南旱災(zāi)的原因分析[J].價(jià)值工程，2011，2：304-306.

篇7

關(guān)鍵詞：二氧化碳排放；DEA；非期望產(chǎn)出

中圖分類號(hào)：X24 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2014）010-0000-02

一、引言

改革開放以來，我國年均10%以上的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)被稱為“中國奇跡”，然而我國的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式卻是“高投入、高消耗、高排放、不協(xié)調(diào)、難循環(huán)、低效率”。2009年11月，我國政府明確了碳減排目標(biāo)：到2020年，單位GDP的二氧化碳排放比2005年下降40%-50%，并且要作為約束性指標(biāo)納入國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的中長(zhǎng)期規(guī)劃，并制定相應(yīng)的國內(nèi)統(tǒng)計(jì)、監(jiān)測(cè)、考核辦法。如何評(píng)價(jià)環(huán)境績(jī)效、測(cè)度環(huán)境效率是決策者面臨的首要問題。就二氧化碳減排而言，我國各省的二氧化碳排放效率及發(fā)展趨勢(shì)如何，減排潛力又有多大，其背后的影響因素起多大作用？本文擬從上述問題出發(fā)，做一些嘗試性的研究。

關(guān)于環(huán)境保護(hù)、二氧化碳排放及經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，國內(nèi)外學(xué)者做了深入的研究。馮相昭、鄒驥運(yùn)用改進(jìn)的Kaya等式分析1971-2005年期間中國二氧化碳的排放趨勢(shì)，并進(jìn)行了無殘差的因素分解，指出經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展、人口的增長(zhǎng)是增加碳排放的主要驅(qū)動(dòng)因素，并從政策的角度提出減少碳排放的建議。林伯強(qiáng)等認(rèn)為應(yīng)對(duì)氣候變化及溫室氣體減排的制約，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的關(guān)鍵在于能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，并提出了節(jié)能減排和二氧化碳排放約束下的能源結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略優(yōu)化調(diào)整模型，并通過模型分析認(rèn)為我國現(xiàn)階段通過改變能源結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)減排的空間不大，應(yīng)重視其他方面的努力 。陳詩一、嚴(yán)法善、吳若沉從產(chǎn)業(yè)、區(qū)域、能源的三維角度出發(fā)深入分析了資本深化、生產(chǎn)率的提高與我國二氧化碳排放關(guān)系 。王金南等構(gòu)建中國區(qū)域二氧化碳排放分解模型CRBDM （China Regional Burden Differentiation Model），并通過模型計(jì)算提出中國2020年二氧化碳排放總量省級(jí)分解方案。

二、研究方法

本文采用非參數(shù)的技術(shù)效率評(píng)價(jià)方法，非參數(shù)的方法又稱為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA），該方法的核心則就是從大量的數(shù)據(jù)樣本中找出多目標(biāo)的最優(yōu)解集，即最優(yōu)的多輸入、多輸出組合，從而形成一個(gè)經(jīng)驗(yàn)的生產(chǎn)函數(shù)。自從1978年誕生以來，DEA不論是在理論上還是在實(shí)際應(yīng)用中都得到了發(fā)展，近幾年，DEA廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)領(lǐng)域中的效率評(píng)價(jià)問題，成為相對(duì)效率評(píng)價(jià)最有效的工具之一。

經(jīng)典的西方經(jīng)濟(jì)學(xué)在研究某個(gè)生產(chǎn)過程中，常常是只考慮對(duì)理性人有利產(chǎn)出，而忽略對(duì)理性人不利的產(chǎn)出。這種對(duì)理性人有益的產(chǎn)出被稱為“期望產(chǎn)出”，在理性人假設(shè)的前提下，期望產(chǎn)出越大越好；而對(duì)理性人不利的產(chǎn)出被稱為“非期望產(chǎn)出”，這種非期望產(chǎn)出則越小越好。而傳統(tǒng)DEA模型的相對(duì)效率評(píng)價(jià)思想不能區(qū)分期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，簡(jiǎn)單的要求投入必須盡可能地縮減，產(chǎn)出必須盡可能地?cái)U(kuò)大，顯然不再適合存在非期望產(chǎn)出的效率評(píng)價(jià)問題。Fare首次提出第一個(gè)處理非期望產(chǎn)出的DEA模型 。自此以后，國內(nèi)外有關(guān)環(huán)境效率評(píng)價(jià)問題的研究工作便大量興起，取得了一系列的理論與實(shí)踐應(yīng)用成果。線性函數(shù)轉(zhuǎn)換法是由Seiford和Zhu于2002年正式提出的 ，模型如下：

我們假設(shè)研究對(duì)象有N個(gè)決策單位（DMU），每個(gè)DUMj（j=1，…，N）都有k類投入記為Xj=（x1j，x2j…xkj），s類產(chǎn)出記為Yj=（y1j，y2j…ysj），r類非期望產(chǎn)出記為Bj=（b1j，b2j…brj），DUMbj（Xj，Yj，Bj）表示決策單位j的生產(chǎn)決策。

定義轉(zhuǎn)化函數(shù)：B′=f（B）=V-B，其中V足夠大使得B′中的元素都大于0。

顯然，這種處理方法有效的保持了凸性和線性關(guān)系，并且避免了規(guī)模報(bào)酬不變的苛刻條件，是一種較好的評(píng)價(jià)存在非期望產(chǎn)出效率的方法。所以本文采用這種方法測(cè)度我國區(qū)域二氧化碳的排放效率。

三、數(shù)據(jù)來源及處理

本文旨在分析我國分省區(qū)的二氧化碳排放效率，由于的能源數(shù)據(jù)不可得，故將剔除。由于重慶在1997年之前隸屬四川省，在區(qū)域發(fā)展和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)上兩者具有一定的相似性，所以本文仍將重慶并入四川省，并對(duì)兩者數(shù)據(jù)作相應(yīng)的平滑處理。本文數(shù)據(jù)來源于1995-2012年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。投入要素如下：各省歷年年末的就業(yè)人數(shù)作為勞動(dòng)投入；用各省的物質(zhì)資本存量作為資本投入。其中各省物質(zhì)資本存量按照單豪杰（2008）的計(jì)算方法處理，并統(tǒng)一以1995年不變的價(jià)格折算。產(chǎn)出要素如下：GDP作為期望產(chǎn)出；二氧化碳作為非期望產(chǎn)出。其中GDP數(shù)據(jù)統(tǒng)一以1995為基期的不變價(jià)格進(jìn)行調(diào)整為實(shí)際GDP數(shù)據(jù)，二氧化碳的排放數(shù)據(jù)的計(jì)算參照陳詩一（2009）所采用的計(jì)算方法 。他首先將分品種的能源消費(fèi)折算成標(biāo)準(zhǔn)煤，然后估算了一組標(biāo)準(zhǔn)煤的二氧化碳排放系數(shù)，最后通過這些折算得出二氧化碳數(shù)據(jù)。

四、二氧化碳排放效率計(jì)算

根據(jù)前文的研究方法和數(shù)據(jù)，主要年份的測(cè)算結(jié)果如下 ：

表 3-3主要年份分省區(qū)效率值及排名（存在CO2排放量）

省級(jí) 1995 2000 2005 2011 平均效率值

區(qū)域 排名 效率值 排名 效率值 排名 效率值 排名 效率值 排名 效率值

北京 6 0.87 6 0.91 4 0.94 1 1.00 7 0.93

天津 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00

河北 19 0.71 21 0.66 20 0.67 2 0.96 20 0.75

山西 20 0.54 19 0.72 16 0.82 17 0.61 22 0.67

內(nèi)蒙 17 0.75 16 0.75 19 0.68 8 0.88 19 0.77

遼寧 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00

吉林 16 0.76 9 0.88 13 0.86 11 0.86 14 0.84

黑龍江 9 0.84 14 0.83 9 0.89 6 0.93 11 0.87

上海 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00

江蘇 5 0.87 12 0.88 5 0.93 4 0.94 9 0.90

浙江 3 0.93 10 0.88 3 0.94 1 1.00 6 0.94

安徽 4 0.87 4 0.94 1 1.00 1 1.00 5 0.95

福建 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00

江西 7 0.86 5 0.92 6 0.93 5 0.93 8 0.91

山東 10 0.84 7 0.89 10 0.87 1 1.00 10 0.90

河南 18 0.74 20 0.72 18 0.70 15 0.77 21 0.73

湖北 13 0.79 17 0.74 15 0.83 13 0.82 18 0.80

湖南 12 0.79 11 0.88 11 0.86 7 0.91 12 0.86

廣東 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00

廣西 2 0.96 2 0.98 2 0.98 3 0.95 3 0.97

海南 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00

四川 1 1.00 3 0.95 7 0.91 1 1.00 4 0.97

貴州 8 0.85 18 0.73 17 0.77 12 0.84 17 0.80

云南 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00

陜西 15 0.77 8 0.88 12 0.86 16 0.77 15 0.82

甘肅 14 0.79 13 0.84 8 0.89 10 0.88 13 0.85

青海 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00 1 1.00

續(xù)表

省級(jí) 1995 2000 2005 2011 平均效率值

區(qū)域 排名 效率值 排名 效率值 排名 效率值 排名 效率值 排名 效率值

寧夏 1 1.00 1 1.00 1 1.00 9 0.88 2 0.97

新疆 11 0.80 15 0.82 14 0.85 14 0.78 16 0.81

資料來源：筆者根據(jù)歷年相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)整理得出。

平均效率值為1即處在生產(chǎn)前沿的省區(qū)有：天津、遼寧、上海、福建、廣東、海南，云南、青海。平均效率值在0.9和1之間的省區(qū)有寧夏、廣西、安徽、四川、浙江、北京、江蘇、江西。平均效率值在0.8和0.9之間的省區(qū)有山東、黑龍江、甘肅、湖南、陜西、吉林、新疆。平均效率值低于0.8的省區(qū)有湖北、貴州、內(nèi)蒙、河南、山西、河北?？梢娖骄手荡笥?.9的省區(qū)大多數(shù)分布在我國東南部沿海，平均效率值小于0.9的省區(qū)大多數(shù)分布在我國中部和西部的內(nèi)陸地區(qū)。從時(shí)間角度分析，2009年比1995年效率排名顯著上升（差值大于1）的省區(qū)有北京、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、陜西、甘肅；效率排名顯著下降（差值大于1）的省區(qū)有湖北、廣西、四川、貴州、寧夏、新疆。

五、結(jié)論分析

東部地區(qū)是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的區(qū)域，東部地區(qū)的生產(chǎn)技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、物質(zhì)資本、生產(chǎn)業(yè)都要優(yōu)于中西部地區(qū)，是我國建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)的先導(dǎo)者和主力軍，是加快我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和技術(shù)水平升級(jí)的主要實(shí)踐者。

中部和西部地區(qū)是我國重工業(yè)的主要分布區(qū)域，也是能源結(jié)構(gòu)中煤炭占比最高的一個(gè)區(qū)域，二氧化碳減排潛力較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式偏向于粗放模式，二氧化碳減排對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的制約性也較大。針對(duì)中部地區(qū)，重點(diǎn)是通過引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)，提升能源利用效率，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，例如采取更先進(jìn)的生產(chǎn)工藝提升煤碳的利用效率。同時(shí)要提高地區(qū)的二氧化碳排放效率水平，還要提高經(jīng)濟(jì)規(guī)模，增加人均收入，切不可盲目的引進(jìn)“高能耗”項(xiàng)目，將經(jīng)濟(jì)資源優(yōu)勢(shì)升級(jí)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

參考文獻(xiàn)：

[1]馮相昭，鄒驥.中國CO2排放趨勢(shì)的經(jīng)濟(jì)分析[J].中國人口資源與環(huán)境，2008.Vol.18.No.3 43-47.

[2]林伯強(qiáng)，姚昕，劉希穎.節(jié)能和碳排放約束下的中國能源結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略調(diào)整[J].中國社會(huì)科學(xué)，2010.No.1，58-71.

[3]陳詩一，嚴(yán)法善，吳若沉.資本深化、生產(chǎn)率提高與中國二氧化碳排放變化-產(chǎn)業(yè)、區(qū)域、能源三維結(jié)構(gòu)調(diào)整視角的因素分解分析[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2010.No.12，111-119.

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【關(guān)鍵詞】低碳；建筑；設(shè)計(jì)；方法

隨著環(huán)境的日益惡化，“低碳”二字對(duì)大多數(shù)人已經(jīng)不再陌生。建筑行業(yè)作為碳排放量的最大來源，進(jìn)行低碳建筑研究在當(dāng)下顯得格外重要。要實(shí)現(xiàn)建筑的低碳化，必須經(jīng)過合理設(shè)計(jì)，尤其是在建筑設(shè)計(jì)的初期，注重對(duì)建筑建設(shè)中碳排放量的控制有利于實(shí)現(xiàn)建筑的低碳化，那么究竟什么是低碳建筑呢？我們又該如何通過相關(guān)設(shè)計(jì)來使高能耗建筑轉(zhuǎn)變?yōu)榈吞冀ㄖ?？以上問題筆者將為您在下文中一一解答。

一、低碳建筑的定義

低碳，簡(jiǎn)單來說就是減少二氧化碳的排放量。而低碳建筑，一般指的是在選用建材和相關(guān)設(shè)備，以及后來的施工建造和最終使用這整個(gè)過程中，盡量減少石化能源的使用，二氧化碳排放量較低的建筑。

二、在建筑領(lǐng)域推廣低碳設(shè)計(jì)的必要性

為什么一定要在建筑領(lǐng)域推廣低碳建筑設(shè)計(jì)呢？這一方面是由日益惡劣的全球環(huán)境所決定的，另一方面也是由于建筑業(yè)本身的高二氧化碳排放量所導(dǎo)致的。

眾所周知，目前全球環(huán)境已經(jīng)惡化到無以復(fù)加的地步，各種極端氣候現(xiàn)象的出現(xiàn)不斷威脅著人類的生存和發(fā)展。這里面很大一部分原因是由于二氧化碳排放量過高，大氣中過高的二氧化碳含量使得全球氣溫上升，兩極冰川不斷消融，海平面的繼續(xù)上升將會(huì)淹沒大多數(shù)沿海城市，人類的生存空間將會(huì)進(jìn)一步縮小。減少二氧化碳排放量已經(jīng)迫在眉睫。發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)已經(jīng)是全球趨勢(shì)，作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要部分，建筑業(yè)也應(yīng)該采取相關(guān)措施作出響應(yīng)。

其次，建筑業(yè)本身也是能源資源消耗的巨頭。據(jù)統(tǒng)計(jì)，人類從自然界獲取的資源中的一半都用來建造各種建筑，而人類所產(chǎn)生的固體廢棄物中的一半，也是來自于建筑物。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，全球的建筑業(yè)能耗占到了終端總能耗的五分之二，相應(yīng)的排放出的二氧化碳的總量也遠(yuǎn)高于人們通常認(rèn)為是二氧化碳最大制造者的運(yùn)輸業(yè)和工業(yè)。這個(gè)問題在我國尤其嚴(yán)重，由于我國對(duì)資源的有效利用程度十分低，這使得我國每建成1的建筑，就會(huì)產(chǎn)生出0.8t的碳；而我國絕大部分的建筑都是高能耗建筑，建筑業(yè)幾乎是我國二氧化碳的最大生產(chǎn)機(jī)。出于這種情況，限制建筑業(yè)減少碳的排放量已經(jīng)是我國推行低碳生活發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)必須采取的措施。

以上原因足以讓我們認(rèn)識(shí)到控制建筑業(yè)的碳排放量的重要性，可是為什么要注重設(shè)計(jì)初期的低碳設(shè)計(jì)呢，難道在之后就無法控制嗎？答案是肯定的，下面筆者將簡(jiǎn)要分析其中的原因。

3.在設(shè)計(jì)初期實(shí)現(xiàn)低碳方案的原因

在建筑設(shè)計(jì)中，涉及到能源使用的相關(guān)決策有五分之四發(fā)生在設(shè)計(jì)初期，如果在這一階段沒有相應(yīng)的能量顧問參與，那么對(duì)碳排放量的評(píng)估就無法實(shí)現(xiàn)。而真正進(jìn)入施工階段后，整個(gè)工作重心都放在如何完美實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)師的構(gòu)想上，那時(shí)再提降低能耗顯然也不會(huì)受到重視。因此，在設(shè)計(jì)初期就將控制碳排放量加入整個(gè)施工計(jì)劃中，這樣才能夠從根本上保證建筑的碳排放量降低。

既然在設(shè)計(jì)初期實(shí)現(xiàn)低碳設(shè)計(jì)方案如此重要，那么我們有哪些策略可以用來達(dá)到這一目的呢？下面詳細(xì)說一下。

三、建筑低碳設(shè)計(jì)的方法

要建造低碳建筑，首先要做到是培養(yǎng)設(shè)計(jì)人員的低碳環(huán)保意識(shí)，并將它貫徹在整個(gè)設(shè)計(jì)過程中。但是，只是在設(shè)計(jì)施工過程中貫徹這個(gè)理念是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，還要將這種理念延伸到建筑使用和廢棄物處理等后續(xù)環(huán)節(jié)中，爭(zhēng)取使建筑能耗降到最低，減少環(huán)境污染以及固體廢棄物的產(chǎn)生。此外，在保障建筑本身質(zhì)量的前提下對(duì)再生資源循環(huán)和可持續(xù)利用也有助于節(jié)能減排。

說了這么多，都是推廣低碳理念，那么在實(shí)際的設(shè)計(jì)中我們要怎樣實(shí)行建筑的低碳化呢？筆者提供了幾個(gè)方案，僅供參考。

1.建筑環(huán)境低碳化

在前期的建筑設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)師一定要對(duì)建筑物周圍的環(huán)境情況有清晰的認(rèn)識(shí)，力求保持環(huán)境和建筑的和諧統(tǒng)一，最好的效果就是利用建筑本身的低碳節(jié)能特性來反作用于周邊環(huán)境的保護(hù)工作。具體說來，首先要盡可能地提高建筑物周邊的綠地覆蓋率，因?yàn)橛行У亩趸嘉章试诹硪环矫婢蜁?huì)減少二氧化碳的排放量。此外，如果設(shè)計(jì)師進(jìn)行的是城市建筑的整體規(guī)劃，那么一定要對(duì)建筑物周圍的道路交通進(jìn)行合理規(guī)劃，盡可能保障道路的暢通，避免大量車輛擁堵增加尾氣排放。在做整體布局時(shí)，設(shè)計(jì)師要盡量使自然環(huán)境和人工建筑能夠完美融合，不能以突出建筑而犧牲建筑場(chǎng)所本身的生態(tài)平衡。

2.建筑材料的低碳化

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關(guān)鍵詞：甘肅?。惶寂欧帕?；碳排放強(qiáng)度；減排目標(biāo)；情景分析

中圖分類號(hào)：X511 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-4161(2012)01-0101-04

碳減排是減緩氣候變化的核心問題 ［1-3］。2009年哥本哈根氣候變化會(huì)議之前，我國自主承諾到2020年我國碳排放強(qiáng)度在2005年基礎(chǔ)上降低40%～45%［4］。作為發(fā)展中大國，我國社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求迫切，且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)短期內(nèi)難以大幅度調(diào)整，2020減排目標(biāo)的推出，意味著我國將付出艱辛的努力，各省區(qū)也將承擔(dān)分解的減排指標(biāo)。

情景分析方法是目前國內(nèi)外進(jìn)行碳收支與碳排放分析預(yù)測(cè)的重要方法。 Timo Karjalainen［5］等應(yīng)用情景分析方法預(yù)測(cè)了2050年歐洲森林管理和氣候變化對(duì)碳收支情況的影響狀況。加利福尼亞州環(huán)境保護(hù)署［6］根據(jù)不同的科技水平對(duì)2020年交通能源方面的碳減排情況進(jìn)行了情景分析。有關(guān)我國2020年碳排放情景的分析研究多有開展，如：周偉等［9］根據(jù)MARKAL-MACRO 和Keyfitz 模型，設(shè)定了能源消費(fèi)的3 種情景：基準(zhǔn)情景、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景、氣候變化約束情景，并分別測(cè)算了CO2排放量；林伯強(qiáng)等［10］預(yù)測(cè)分析了我國2020年碳排放總量和能源結(jié)構(gòu)變化情況，并分析了不同排放情景對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。

本文將重點(diǎn)對(duì)以甘肅省為代表的我國高排放強(qiáng)度省區(qū)在2020減排目標(biāo)下的碳排放情景進(jìn)行分析。

一、數(shù)據(jù)來源與計(jì)算方法

碳排放來源于化石能源消費(fèi)、工業(yè)和農(nóng)業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域?？紤]到當(dāng)前國內(nèi)外碳排放評(píng)價(jià)對(duì)象主要以能源消費(fèi)排放量為主，本文在進(jìn)行甘肅省碳排放現(xiàn)狀評(píng)估和2020年前的排放情景分析時(shí)，重點(diǎn)以能源活動(dòng)的碳排放為主。

本文所使用的計(jì)算數(shù)據(jù)主要來源于中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2006―2010［11］，甘肅統(tǒng)計(jì)年鑒2005―2010［12］。評(píng)估方法參照政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）評(píng)估方法指南，部分計(jì)算系數(shù)根據(jù)我國標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了調(diào)整。

二、甘肅省二氧化碳排放現(xiàn)狀

2005年甘肅省二氧化碳排放量為10 217.84萬噸，2010年增長(zhǎng)至13 405.72萬噸，年均增長(zhǎng)率達(dá)5.58%。其中來自化石燃料燃燒的排放量占主要部分，多年平均占88.38%（表1）。 “十一五”期間，甘肅省2005年單位GDP能源強(qiáng)度為2.258噸標(biāo)煤/萬元，2010年為1.808噸標(biāo)煤/萬元，同比2005年降低19.94%，年均降低4.35%。

2005-2010年，甘肅省人均二氧化碳排放量（圖2）由3.94噸/人增長(zhǎng)至5.05噸/人，年均增長(zhǎng)率5.09%。在國家“十一五”20%能源強(qiáng)度目標(biāo)的約束下，甘肅省與全國其他省區(qū)一樣，碳排放強(qiáng)度也實(shí)現(xiàn)了較大幅度的降低，由2005年的5.28 tCO2/萬元降低至2010年的4.11 tCO2/萬元，5年間降低了22.24%，年均降幅4.91%。

三、甘肅省碳排放強(qiáng)度降低的驅(qū)動(dòng)因素分析

甘肅省2010年二氧化碳排放強(qiáng)度在2005年基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)22.24%的減排幅度，與可再生能源使用規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大、節(jié)能減排技術(shù)開發(fā)等帶來的能源結(jié)構(gòu)和能源效率優(yōu)化密切相關(guān)（圖1，圖2）。

四、甘肅省2015、2020年二氧化碳排放情景分析

（一）二氧化碳排放總量趨勢(shì)

2010年，甘肅省的碳排放總量為13 405.72萬噸，根據(jù)我國“十二五”關(guān)于能源的規(guī)劃以及甘肅省的具體情況，假設(shè)甘肅省2015年能源強(qiáng)度降低10%，計(jì)算得出2015年甘肅省二氧化碳排放總量為26 667.67萬噸，年均增長(zhǎng) 14.75%。2005―2010年期間甘肅省GDP總量年均增長(zhǎng)10.98%，假設(shè)甘肅省2015―2020年GDP增長(zhǎng)速率逐步降低為年均8%，如要完成國家規(guī)定的碳排放強(qiáng)度降低40%的目標(biāo)，則2020年二氧化碳的排放量為34 933.19萬噸；如果碳排放強(qiáng)度降低45%，那么2020年二氧化碳的排放量為32 022.09萬噸。如果甘肅省2015―2020年GDP增長(zhǎng)速率進(jìn)一步加快為12%，如要完成國家規(guī)定的碳排放強(qiáng)度降低40%的目標(biāo)，二氧化碳的排放量為41 899.57萬噸；如果碳排放強(qiáng)度降低45%，二氧化碳的排放量為38 407.94萬噸。如果甘肅省2015―2020年GDP按年均12%增長(zhǎng)，能源強(qiáng)度在2015年的基礎(chǔ)上繼續(xù)降低10%，則2020年的碳排放總量 為40 123.11萬噸；如果能源強(qiáng)度降低15%，則2020年的碳排放總量為37 894.05萬噸。

以上假設(shè)涉及6個(gè)情景，具體參見表3。

（二）人均排放量趨勢(shì)

2010年人均排放量為5.05 tCO2/人，2015、2020年各種情景下的人均排放量如表3所示。假設(shè)2010―2015年間甘肅省能源強(qiáng)度降低10%，甘肅省2015年人均二氧化碳為9.71tCO2/人，年均增長(zhǎng)14%。如圖3所示：情景3（2015―2020 GDP 12% 增速，2020年碳排放強(qiáng)度降低40%）下，2020年人均二氧化碳排放量最大，此情景下2015―2020年人均二氧化碳年均增長(zhǎng)8.70%。情景2（2015―2020 GDP 8% 增速，2020年碳排放強(qiáng)度降低45%）下，2020年人均二氧化碳排放量最小，此情景下2015-2020年人均二氧化碳年均增長(zhǎng)3.01%。

(三)碳排放強(qiáng)度趨勢(shì)

2010碳排放強(qiáng)度為4.11 tCO2/萬元，2015年根據(jù)前面的假設(shè)計(jì)算得出碳排放強(qiáng)度為3.56 tCO2/萬元，相比2005年碳排放強(qiáng)度降低32.7%。如果2015―2020年期間保持GDP增長(zhǎng)速度12%，能源強(qiáng)度降低15%，即表3和圖4中情景5，則其所對(duì)應(yīng)的2020年的能源強(qiáng)度為1.383噸標(biāo)煤/萬元，相比2005年降低38.76%，碳排放強(qiáng)度為2.87tCO2/萬元，相比2005年碳排放強(qiáng)度降低45.74%，此情景下2020年碳排放強(qiáng)度下降最大；如果2015-2020年期間能源強(qiáng)度降低10%（情景6），則2020年能源強(qiáng)度相比2005年降低35.15%，碳排放強(qiáng)度為3.04 tCO2/萬元，相比2005年碳排放強(qiáng)度降低42.54%。

圖4中，情景1、3為碳排放強(qiáng)度降低40%目標(biāo)的情況，情景2、4為碳排放強(qiáng)度降低45%目標(biāo)的情況。

五、2020年主要省份40%、45%目標(biāo)下的碳排放強(qiáng)度比較

在2005年基礎(chǔ)上，按照國家40%、45%目標(biāo)按省份實(shí)施均等減排幅度，選取北京、上海、內(nèi)蒙古、山西、寧夏與甘肅省進(jìn)行橫向比較，結(jié)果如表4、圖5所示。甘肅省碳排放強(qiáng)度高于全國平均水平，2020年碳排放強(qiáng)度降低45%后將與2005年的全國平均水平持平。北京、上海等發(fā)達(dá)省市的碳排放強(qiáng)度一直低于全國平均水平；寧夏、山西、內(nèi)蒙古屬于高碳排放強(qiáng)度省區(qū)，且能源多依賴煤炭等高排放值的化石能源。甘肅省碳排放強(qiáng)度在高排放省區(qū)處于中等位置。

六、結(jié)論

本研究以甘肅省為例，分析了高排放區(qū)的排放現(xiàn)狀：2005―2010年甘肅省碳排放總量年均增長(zhǎng)率為5.58%。2005―2010年5年間碳排放強(qiáng)度降低了22.24%，碳排放強(qiáng)度的降低主要來自于煤炭消耗在總體能源消耗中的降低以及單位GDP能耗的降低。

根據(jù)甘肅省2010―2020年間的GDP和單位GDP能耗的多種發(fā)展趨勢(shì)，并結(jié)合我國40%～45%的碳排放強(qiáng)度目標(biāo)，設(shè)定了6種碳排放情景，綜合分析6種情景發(fā)現(xiàn)，到2020年，甘肅省人均碳排放量為11.26tCO2～14.73 tCO2/人，能源強(qiáng)度為1.383噸標(biāo)煤/萬元～1.529噸標(biāo)煤/萬元，能源強(qiáng)度相對(duì)2005年降低32.28%～38.76%。碳排放強(qiáng)度降低幅度為40%～45.74%，其中，當(dāng)2015―2020年GDP增速12%，能源強(qiáng)度降低15%時(shí)碳排放強(qiáng)度降低幅度最大，達(dá)45.74%。

2005―2010年碳排放強(qiáng)度降低的經(jīng)驗(yàn)，以及2020年排放情景分析表明，要實(shí)現(xiàn)2020年碳排放強(qiáng)度降低40%～45%的目標(biāo)，需要重視可再生能源的開發(fā)工作，繼續(xù)加大風(fēng)能、太陽能等零碳能源的貢獻(xiàn)比例，持續(xù)推進(jìn)產(chǎn)能結(jié)構(gòu)優(yōu)化和節(jié)能減排工作，從而降低化石能源在能源消費(fèi)總量的比重和單位GDP的能耗，這是實(shí)現(xiàn)碳排放強(qiáng)度的根本性的工作。

基金項(xiàng)目：中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)“應(yīng)對(duì)氣候變化的碳收支認(rèn)證及相關(guān)問題”（XDA05140100）與甘肅省清潔發(fā)展機(jī)制項(xiàng)目創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)聯(lián)合資助。

參考文獻(xiàn)：

［1］朱永彬, 王錚, 龐麗等. 基于經(jīng)濟(jì)模擬的中國能源消費(fèi)與碳排放高峰預(yù)測(cè)［J］. 地理學(xué)報(bào), 2009, 64(8): 935-944.

［2］劉慧, 成升魁, 張雷. 人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)影響碳排放的國際研究動(dòng)態(tài)［J］. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2002, 21(5): 420-429.

［3］張雷. 中國一次能源消費(fèi)的碳排放區(qū)域格局變化［J］. 地理研究, 2006, 25(1): 1-9.

［4］李紅強(qiáng)，王禮茂，中國低碳能源發(fā)展?jié)摿皩?duì)國家減排貢獻(xiàn)的初步研究［J］，第四紀(jì)研究，2010,30（3）：473-480.

［5］Timo Karjalainen, Ari Pussinen, Jari Liski, Gert-Jan Nabuurs, Thies Eggers, Tuija Lapvetel inen, Terhi Kaipainen, Scenario analysis of the impacts of forest management and climate change on the European forest sector carbon budget［J］, Forest Policy and Economics, 2003,5(2): 141-155.

［6］Farrell, Alexander E., Sperling, Dan, A Low-Carbon Fuel Standard for California, Part 1: Technical Analysis［R］, 2007.

［7］W. A. Kurz, M. J. Apps, An analysis of future carbon budgets of Canadian boreal forests［J］, Water, Air, & Soil Pollution, 1995, 82: 321-331.

［8］Tao Wang, Jim Watson, Scenario analysis of China’s emissions pathways in the 21st century for low carbon transition［J］, Energy Policy, 2010, 38(7): 3537-3546.

［9］周偉，米紅，中國能源消費(fèi)排放的CO2測(cè)算［J］，中國環(huán)境科學(xué)，2010,30(8): 1142-1148.

［10］林伯強(qiáng)，姚昕，劉希穎，節(jié)能和碳排放約束下的中國能源結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略調(diào)整［J］，中國社會(huì)科學(xué)，2010,1:58-71.

［11］中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局編．中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒．北京：統(tǒng)計(jì)出版社，2006～2010.

［12］中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局編．甘肅年鑒．北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，2006～2010.

篇10

美國地理學(xué)家彼特?卡勒門和他的同事在阿曼的沙漠地區(qū)做研究時(shí)，發(fā)現(xiàn)一片光禿、的橄欖巖。經(jīng)檢測(cè)，橄欖巖中的礦物質(zhì)與二氧化碳的反應(yīng)速度10倍于其被深埋于地下的反應(yīng)速度。

卡勒門使用傳統(tǒng)的碳同位素法鑒定這些巖石，發(fā)現(xiàn)它們大概形成于9600萬年前，并且現(xiàn)在的一些活躍地區(qū)還有新的橄欖巖形成。他們估計(jì)，阿曼的橄欖巖每年自然吸收1萬到10萬噸的二氧化碳，這個(gè)數(shù)字比初步估算的要多得多。

卡勒門發(fā)現(xiàn)，與空氣隔絕的地下橄欖巖像海綿一樣疏松而柔軟，一旦暴露于空氣中，就會(huì)迅速與二氧化碳發(fā)生化學(xué)反應(yīng)。然而，一旦暴露于外，它的表面很快就變得堅(jiān)硬而致密，就像石灰?guī)r或大理石，不可能讓內(nèi)部的橄欖巖石繼續(xù)和二氧化碳發(fā)生反應(yīng)。

為了解決這個(gè)問題，有人提出了一個(gè)常見的解決方案。那就是把橄欖巖運(yùn)到石頭加工廠，磨成細(xì)粉，這樣就可以完全和二氧化碳發(fā)生反應(yīng)。但是這個(gè)方案會(huì)消耗（hào）巨大的資金和能源，要產(chǎn)生這些能源還可能會(huì)排放大量的二氧化碳。后來，卡勒門想出了一個(gè)巧妙的解決方案。那就是利用地下熱能和化學(xué)反應(yīng)自身產(chǎn)生的熱能來促進(jìn)二氧化碳的吸收。這個(gè)方案的具體做法是：先打造一個(gè)幾百米深的隧道管，把二氧化碳和一些熱水輸送到橄欖巖的巖層中，高水溫可以讓橄欖巖和二氧化碳的反應(yīng)速度提高10萬倍。這個(gè)反應(yīng)一旦啟動(dòng)，反應(yīng)過程會(huì)自然生成大量的熱量。在熱能和水的作用下，表層橄欖巖不斷粉碎，使其更多地暴露于這種富含二氧化碳的溶液中。而地球自身產(chǎn)生的熱量也會(huì)對(duì)這一過程產(chǎn)生幫助，因?yàn)樵酵睾朔较蛏钊?，溫度越高。而阿曼的橄欖巖從地表一直向地下延伸20千米。