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篇1
本文作者：刘颖奇鄢军工作单位：江苏大学京江学院
镇江市家庭能源平均消费趋势
家庭能源消费是建设小康社会的一个重要指标。随着城市化进程加快、住房条件的改善和私人汽车普及等高档消费品的增加，不仅带动了能源消费量的增长，也改变了居民生活能源消费的结构。家庭能源消费（DomesticEnergyConsumption，DEC），又称用能源消费或生活能源消费，主要包括房屋采暖、家用电器、照明、炊事热水等方面的能源消费（姚建平，2009）。以镇江市2005年为例：全市居民生活能源消费量为814.5万t标准煤（不含工业用，仅仅是居民使用情况），比1990年增长1.2倍，人均生活用能由1990年的343.3kg标准煤上升到2005年的537.4kg标准煤。同时，能源消费结构也由以煤为主逐步演变为以电、油、气为主。1990年到2008年，镇江市居民人均生活用电量由87.9kw•H上升到586.7kw•H，提高了5.8倍；人均生活用天然气由1.2m3上升到37m3，提高了32.1倍；人均生活用煤由370.4kg下降到154.1kg。从发展趋势上来看：人们生活方式变得方便、快捷、干净；能源所需增长太快，而这一切，镇江市城镇化率仅仅是百分之五十七，而全国城镇化率仅仅是百分之五十。城镇化率在发展过程中肯定要提高，能源短缺对经济发展的制约十分突出。世界上主要发达国家的总能源消费分配比例是，居民用能与工业用能、交通用能已形成明显的三足鼎立之势。我国目前民用能源已经成为仅次于工业用能的第二大能源消耗部门（占10.3l％）。通过对生活消费的分析，发现人们在日常生活消费中能源的消费在不断增加。例如，工业对能源需求的比重较大，同时在工业生产出人们日常生活所需的工业产品并融入社会后，最终用于人们的日常消耗。因此，家庭能源消费需要进行合理化的改善，通过尽可能地减少能源的不必要消耗，缓解能源供给不足的状况。
镇江家庭能源合理化的对策
（一）倡导自愿节约能源意识,逐步形成合理化的生活行为能源的节约利用以及家庭能源的选择，离不开城镇居民的个人消费心理。加强对自身消费心理的引导，不可或缺。减少能源消耗，更多的在于居民自身意识的不断提高，如自行车作为近程代步工具即节约了能源又对居民身体素质的提高有很大帮助，又如太阳能热水器的使用。而个人的心理活动，受到社会环境、教育等多种因素的影响。建立良好的生活习惯，形成自我节约的意识，更能减少对能源的浪费。（二）对家庭能源消费分布进行相应引导，减少不合理的能源消费在能源的使用环节上或多或少的存在能量流失的情况，我国对节能技术的普遍推广与应用还有很大的提高空间：从高能耗的产品向低能耗产品的转换。新能源产业的发展壮大，需要政府不断地扶持和引导：如分时电价的实施、太阳能热水器、太阳能照明、无缝公交等。（三）加大对节能技术的开发，使更多的节能创意融入日常生活科技进步的作用在于优化人们的生活。因此，提高对可再生能源的使用，不仅仅在于对大型能源产业的结构优化，还需要对家庭基础设施的能源消耗进行调整和改善，逐步减少对不可再生能源的使用。在国外不断兴起的创意设计理念，都是以保护环境、节约能源为主。在家庭住宅的设计中，一方面注重对原有废弃材料的循环利用，另一方面也注重对环保材料的使用，城市生活垃圾沼气化处理等对镇江居民节能有着很好的借鉴作用。如节能灯的使用，变频空调的使用，碳纤维自行车的使用，LED照明灯的使用等等。
篇2
1.2协整检验
协整是检验一组非平稳序列线性组合是否具有稳定的均衡关系，即是否存在共同的随机性趋势。由于lnEC和lnGDP都是二阶单整，因此可以进行协整检验，即采用E-G两步法建立回归方程。首先，利用OLS对lnEC和lnGDP进行回归建立两者之间的协整回归方程如下：Ln（EC）t=5.11668426058+0.428867357494*l（nGDP）tT=（62.09929）（43.30398）通过Eviews估计计算得到，lnEC的方差值（R2）为0.988925，调整后的方差值为0.988398，说明方程的拟合度较高；从模型估计结果来看，可决系数达到了98.89%，T和F统计量都非常显著，模型的拟合效果很好。说明二者之间存在协整关系。
1.3Granger因果关系
检验Granger因果检验用来分析两个序列间是否存在因果关系，实质上是检验一个变量是否受到另一变量的滞后影响。本文按照AIC准则通过选取1~2两个滞后期来检验lnEC和lnGDP二者之间的Granger因果关系，检验结果如：由检验结果可以看出，在10%的显著水平下，得出lnEC是lnGDP的Granger因果关系、lnGDP不是lnEC的Granger因果关系的结论即1991~2013年间安徽省能源消费与GDP之间存在一种单向因果关系。
篇3
从分析能源消费的内部来说，煤炭消费以能源消费总量的66%位居第一，成品油以能源消费总量的18.4%位居第二，电力以能源消费总量的10%位居第三，以上三种能源占能源消费总量的94.4%。综上所述，这三种能源的消费增长速度来表示能源消费是可行的。
从产业方面来说，由于各个产业的能源消费种类不同，而且各产业部门不同能源消费的增长速度也是有区别的。因此各产业部门的能源消费状况用结构积的方式来表示也是可行的。用E代表能源消费增长的结构积，V代表各个产业产值的年平均增长速度的矩阵，D表示各产业部门年平均一种能源消费的增长速度矩阵。用矩阵公式表示为：产业的能源消费结构积=产业能源消费增长率×产业产值增长率通过综合分析第一产业、工业、建筑业、第三产业的能源消费，建筑业的能源综合结构积以5186.781997位于首位，位于第二位的第三产业的能源综合结构积以4720.754426略低于第二产业，工业能源综合结构积以3570.898706位于第三位，第一产业能源综合结构积以2467.776049位于第四位。换言之，能源消费的大户是建筑业，而传统的第一产业对于能源消费的诉求则不那么强烈。更进一步研究产业内部的能源消费情况，不难发现建筑业以及第三产业内部电力的结构积很大，成品油的结构积次之，但远高于煤炭。略逊于建筑业和第三产业，自第二次工业革命以来起主导作用的工业也具有较大的电力结构积。
再看其他几种极为重要的战略资源——石油，第三产业以及建筑业显然比工业更易受到其影响，而煤炭能源消费的控制对于工业的影响要远大于对其他三个产业的影响。总的来看，除了相对稳定的第一产业，其他生产部门显然与能源结构干涉甚深。改动矩阵，将第一产业、工业、建筑业以及第三产业合并，得出表1，即2001-2013年不同能源的结构积。由不同能源消费结构积对比可以看到，矩阵结构积最高的为电力能源，代表成品油的矩阵结构积位于第二，这表明，在2001-2013年间，我国消费增长速度最快的是电力能源，其次是成品油，而且电力消费增长的速度远远高于成品油。
篇4
(二)我国能源消耗的现状
首先，我国能源消耗的整体情况呈现出逐年上升的趋势，尤其在我国加入WTO以后，我国能源消耗速度更快，然而我国一次能源数量有限，随着我国经济的不断发展，其能源消耗会越来越多，不利于我国实现可持续发展。其次，我国地区的能源分布不均衡，致使各个地区间的能源消耗水平有所差异，为此，我国应该根据地区能源消耗程度的不同而制定能源消费结构优化的措施。最后，我国地域辽阔，能源较为丰富，但我国人口众多，致使人均能源量较少，因而我国亟需对能源消耗进行合理分配。
(三)我国二氧化碳排放的现状
现阶段，我国二氧化碳排放主要源于煤炭、石油、天然气等一些一次能源，从而导致我国二氧化碳排放量较大，这对生态环境有着较大的影响，更不符合我国低碳经济的实施和发展。目前，我国二氧化碳排放的总量和人均量都相对较大，并且呈现出逐年上升的趋势，甚至增长速度超出预料。我国各地区的经济发展状况不同，能源储存量也存在较大的差异，所以各地区的二氧化碳排放量也有所不同。但从总体来看，我国东部地区各城市的二氧化碳排放量明显比西部地区城市的二氧化碳排放量要高出许多。
二、我国一次能源消费结构的优化原则和目标
(一)优化原则
我国一次能源消费结构进行优化时主要遵循五个原则。第一，节能减排原则，减少我国一次能源的消耗程度和控制二氧化碳的排放量。第二，维护能源安全的原则，能源的供求和需求相协调，以满足人们正常使用和合理使用能源的需要。第三，能源低碳多元化的原则，目前，我国经济发展中对煤炭、石油等一次能源的依赖程度较大，这些一次能源的二氧化碳排放量较大，不利于低碳经济发展。第四，注重宏观调控与市场调节相结合的原则。第五，因需制宜原则，根据能源需求而积极开发新能源。
(二)优化目标
在低碳经济视角下，我国一次能源消费结构优化的目标主要体现在三个方面：首先，关于经济的发展目标。目前，我国经济水平呈现出不断增长的趋势，其发展速度有明显的加快，进一步缩小了与发达国家间的差距，但是我国仍然需要制定合理的经济发展目标，以实现我国经济的可持续稳定增长。其次，关于能源消费的目标。随着我国经济的不断发展，能源消费越来越多。因而在低碳经济视角下，我国应该制定有效的能源消费战略，以优化能源消费结构。最后，关于二氧化碳排放的目标，目前，我国二氧化碳的排放量呈现出不断上升的趋势，并且在逐年增长，因而我国应该以减少二氧化碳排放量为发展目标。
三、我国一次能源消费结构优化的建议
(一)管理制度方面的建议
在低碳经济视角下，优化我国一次能源消费结构需要加强管理制度建设。首先，加强我国能源管理体制改革，以加强我国的能源管理水平；其次，完善我国能源储备制度，加强我国能源的储备量，为我国实现可持续发展提供有利支持；最后，改进我国的能源投资方式和加强对其管理力度。
(二)技术方面的建议
对于优化我国一次能源消费结构，一定要加强技术支持，进而为促进能源消费结构更加优化提供重要作用。首先，加强能源的勘探和开采技术，促进我国发掘新能源和提高有效开采能力。其次，加强对新能源技术的研发能力。目前，我国经济发展对一次能源的依赖程度较大，而一次能源的过度消耗不利于我国低碳经济的可持续发展。
(三)政策方面的建议
我国相关部门完善关于一次能源方面的法律法规，既有利于加强我国一次能源消费结构的优化，又有利于加强对我国一次能源开发和利用的管理。
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自从工业革命以来，伴随着科技的进步，人类改造自然的力量越来越大，全球人口和经济规模的不断增长，能源使用带来的环境问题及其诱因不断地为人们所认识，不止是烟雾、光化学烟雾和酸雨等的危害，大气中二氧化碳（CO）浓度升高带来的全球气候变化业已被确认为不争的事实。
人与自然之间的失衡，在促进经济界和企业界加以反思之际，客观上也给了学术界以创新发展理论的空间。能源与经济以至价值观实行大变革的结果，可能将为逐步迈向生态文明走出一条新路，即摈弃20世纪的传统增长模式，直接应用新世纪的创新技术与创新机制，通过低碳经济模式实现经济的可持续发展将成为可能。
重庆市是中国中西部地区唯一的直辖市，国家五大中心城市之一，也是国家统筹城乡综合配套改革试验区。直辖以来，重庆市坚持以科学发展观为指导，统筹考虑经济社会与资源环境协调发展，把应对气候变化和建设资源节约型、环境友好型社会及实现可持续发展结合起来，加快产业结构调整和优化升级，实施节能减排，加强生态环境建设与保护，制定了一系列与应对气候变化相关的法规、政策及规划，推进应对气候变化科技研究和能力建设，为减缓和适应气候变化作出了积极贡献。
经过直辖以来的快速发展，重庆市已站在新的历史起点上，在发展低碳经济的道路上面临新的机遇和挑战。重庆市将全面控制温室气体排放，不断增强适应气候变化的能力，逐步提高应对气候变化科技与研究水平，深入推进应对气候变化国内外技术经济合作，日益增强公众气候变化意识，建立健全应对气候变化的组织领导和机构建设，为保护气候作出更大的贡献。
二、重庆市能源利用与碳排放现状
（一）经济发展、能源消费与碳排放
从总体上看，重庆市的能源消费和经济增长变化呈正相关关系。1997年重庆成为直辖市以来，重庆市经济快速发展，对能源的需求急剧增加。从表1和图1可知，2004年以前，能源消费波动和经济波动周期基本一致，能源消费增长率和GDP增长率的变化方向一致，反映能源消费增速与经济增长之间比例关系的指标，即能源消费弹性系数小于1，说明能源消费增速小于经济增长速度。随着重庆市经济速度的快速发展，能源消费逐年增加，特别是2004-2005年，重庆市能源消费远高于GDP的增长速度，能源消费增长率分别为15.7%和22.5%，而GDP的增长率分别为12.2%和11.5%，能源弹性系数大于1。
为了保证经济持续发展的前提下，降低能源消耗，重庆市提出节能降耗的发展目标，特别是国家“十一五规划”和重庆市“十一五规划”的出台，更强调了节能减排的重要性和具体要求。因此，2005年以后重庆市能源消费增长率出现大幅度的降低，能源利用效率进一步提高，能源消费弹性系数总体上保持了下降趋势。
表1能源消费弹性系数（1997-2008）
年份
能源消耗总量
(万吨标准煤)
能源消费比上年增长（%）
本市生产总值（亿元）
本市生产总值比上年增长（%）
能源消费
弹性系数
1997
2030.13
8.5
1360.24
11.0
0.77
1998
2119.46
4.4
1440.56
8.4
0.52
1999
2278.42
7.5
1491.99
7.6
0.99
2000
2330.82
2.3
1603.16
8.5
0.27
2001
2463.68
5.7
1765.68
9.0
0.63
2002
2563.05
4.0
1990.01
10.3
0.39
2003
2737.90
6.8
2272.82
11.5
0.59
2004
3168.48
15.7
2692.81
12.2
1.29
2005
3881.52
22.5
3070.49
11.5
1.96
2006
4234.61
9.1
3452.14
12.2
0.74
2007
4782.36
12.9
4122.57
15.6
0.83
2008
5091.52
6.5
篇6
1引言
气候变化是人类可持续发展面临的最大威胁，气候变化的主因是温室气体排放的增加，而温室气体排放主要来源于能源消费。因为各产业对能源的需求量不同，产业结构变动直接影响着能源的消费量变化。当前，我国正在进行产业结构调整，同时节能减排工作面临很大的国际和国内压力。如何使我国的产业结构调整能够有利于节能减排目标的实现是一个亟需研究的问题。在此背景下，研究产业结构变动对我国能源消费的影响，对于我国未来制定能源发展战略、优化产业结构、减少温室气体排放、发展低碳经济具有重要的现实意义。
对于产业结构变动与能源消费的关系，国外有许多学者进行了相关研究。Baiding Hu (1998)运用投入产出法分析了1987～1997年产业结构与技术的变化对中国能源消费强度的变化影响。用直接的投入产出系数变化反映技术的变化，主要以煤、石油、天然气、电、焦炭等六种能源要素为研究范围，结果显示，中国能源消耗强度的下降主要原因是直接能源投入需求的变化核心期刊，总投入需求的变化导致了总产出和能源消费的增长，但总投入需求变化效应小于直接投入需求的变化效应，故最终总的能源消耗强度呈下降趋势。
Fisher-Vanden(2006)使用企业层次的数据分析能源效率提高的因素，发现随着产业分类细化，产业结构变动所起的作用逐渐提高；当将结构变动细化到四位数产业甚至公司水平时，结构变动对能源强度变动的贡献超过技术变动的贡献。
Jonathan E.Sinton(2001)则从能源统计数据的真实性方面提出了疑问，认为能源供给存在低估，同时他也认为即使能源消费统计准确，是技术进步还是产业结构或者其它因素对中国能源消费产生影响是值得进一步研究的问题。
Richard F.Garhaccio(1999)等运用投入产出法研究了1978～1995年期间中国单位产出能源消费量下降的原因，其研究把这种消费效率的改进分解成技术变化、进出口总量和成分变化等各种结构变化。其结论认为，1987年—1992年间能源消费效率的改进主要是由于部门中技术的变化，一些能源密集型产品进口的增加也促进了这种效率的提高，但是产业结构的变化却使能源消费增加。
ZhongXiang Zhang(2003)研究了1990年～1997年中国工业部门能源消费效率改进的情况。他认为，产业结构调整对我国工业部门能源效率提高的作用是负面的，导致整个工业部门能源效率提高的原因在于各个子部门能源消费效率的提高。
近年来，国内一些学者也开始对这个问题进行研究，但是大多数文献是针对能源消费与经济增长的关系进行的研究，而对产业结构变化与能源消费关系的研究相对较少。欧晓万(2007)对三次产业能源消费与产业产值分别进行了协整分析，但没有从总体上考虑能源消费与三次产业之间的相互关系。史丹(1999)认为结构变动是能源消费的重要影响因素，且对不同的能源品种影响程度和作用方向不完全一致，徐博(2004)等研究得出第一产业和工业比重的变化是影响能源消费总量变化的主要因素。杨洋 (2008) 等利用我国1978～2006年的相关数据对影响我国能源强度的因素进行了实证研究，结果表明产业结构变动对能源强度的提高或降低的影响程度最大。
在借鉴以上研究的基础上，本文利用1978－2008年我国产业结构和能源消费等时间序列数据，对产业结构变动对我国能源消费的影响进行实证研究。
2 数据来源和处理
2.1数据来源
本文进行实证研究所用的数据范围是1978～2008年核心期刊，主要指标有中国能源消费总量、各年度国内生产总值（GDP）、三次产业的国内生产总值以及三次产业在国民经济中所占比重等，以1978年为基期，通过GDP平减指数计算出各年真实GDP。其中以三次产业在国民经济中所占比重代表产业结构，以比重的变化代表产业结构的变化。
能源消费总量的数据来自中国能源统计年鉴(1979，2009)，是实物指标，单位为百万吨标准煤；GDP和产业结构的相关数据来源于中国统计年鉴(2009)。对于三次产业的数据有两种处理方法，一种处理方法就是采用它们国内生产总值的增加值进行计算，这样测算的优点是三个产业国内生产总值的增加值是在不断增长的，也就是它们变动的趋势和能源消费的趋势会比较一致，但是不便于说明结构的变动对能源消费的影响；另一种处理方法是采用三次产业在国民经济中所占的比重进行计算，本文使用第二种方法，并在计算中把能源消费总量作为因变量，产业结构变动作为自变量。
表1 能源消费总量与各产业国内生产总值 单位：亿元
指标
能源消费总量（万吨标准煤）
国内生产总值
第一产业国内生产总值
第二产业国内生产总值
第三产业国内生产总值
1978年
57144
3645
1028
1745
872
1979年
58588
4063
1270
1914
879
1980年
60275
4546
1372
2192
982
1981年
59447
4892
1559
2256
1077
1982年
60267
5323
1777
2383
1163
1983年
66040
5963
1978
2646
1338
1984年
70904
7208
2316
3106
1786
1985年
76682
9016
2564
3867
2585
1986年
80850
10275
2789
4493
2994
1987年
86632
12059
3233
5252
3574
1988年
92997
15043
3865
6587
4590
1989年
96934
16992
4266
7278
5448
1990年
98703
18668
5062
7717
5888
1991年
103783
21781
5342
9102
7337
1992年
109170
26923
5867
11700
9357
1993年
115993
35334
6964
16454
11916
1994年
122737
48198
9573
22445
16180
1995年
131176
60794
12136
28679
19978
1996年
138948
71177
14015
33835
23326
1997年
137798
78973
14442
37543
26988
1998年
132214
84402
14818
39004
30580
1999年
133831
89677
14770
41034
33873
2000年
138553
99215
14945
45556
38714
2001年
143199
109655
15781
49512
44362
2002年
151797
120333
16537
53897
49899
2003年
174990
135823
17382
62436
56005
2004年
203227
159878
21413
73904
64561
2005年
224682
183217
22420
87365
73433
2006年
246270
211923
24040
103162
84721
2007年
265583
257306
28627
124799
103880
2008年
285000
300670
篇7
一、低碳经济
低碳经济概念的产生与提出是全球各国应对气候变化的认识和采取措施紧密相关的。随着人们对气候问题的关注和认识的不断提高，阿列纽斯在1896年预测大气中CO2浓度升高将带来的全球性气候变化，已被确认为不争的事实。在这种背景下，英国虽然率先提出了低碳经济的概念，并明确了自身实现低碳经济的目标和时间表，但英国并没有界定低碳经济的概念，也没有给出可以在国际上进行比较的指标体系。
由于大气中的CO2主要来源是化石能源的大量使用，因此研究能源消耗与CO2 排放之间的关系对发展低碳经济具有重要作用。
二、关于logistic模型的能源消费与CO2 排放研究综述
多年来，国内外一些权威机构及专家对能源系统模型开展了大量的研究。国际应用系统分析研究所（IIASA）Messner等研究开发了MESSAGE模型，用于研究中长期能源系统规划、能源政策分析和情景发展的动态线性规划模型。FelixB.Dayo等应用MESSAGE模型研究了为增加天然气消费，尼日利亚能源系统2010年以前的最优消费结构。A.Lehtila等应用EFOM模型再现了芬兰的生物能利用、热电联产发电、污染物排放以及能源的最终消费，并为国家制定CO2减排政策提供了信息支持。MichaelMessenger应用MEDEE模型研究了未来西欧能源消费结构和能源强度的改变主要是因为实际能源价格的上涨。Noelo.uri（1993），MohinderGill等（1995）在此能源需求函数的基础之上，将气候因素引入能源需求函数中，发展了能源需求函数，使之更接近现实、更能解释其经济意义。
傅瑛等利用Logistic模型对江苏省能源消费的短期预测，通过对1985―1996年江苏省能源消费统计资料发现尽管某些年份有所波动，但总体上讲，江苏省实际消费量总体上处于增长阶段。但是由于受到经济增长速度、技术进步等因素的制约，江苏省的能源实际消费量将会走出一条“S”型增长轨迹，而与上渐进线接近，从短期预测来看，这条渐进线就是由2010年左右能源消费最大量所确定的水平线。徐健，赵柳榕，王济干利用Logistic模型对1978―2006年能源消耗进行分析，而且，并且对模型进行修正，修正后的模型为dx/dt=rx（1-x/K）-b（y+z），其中弹性系数b可由相关定义求得，定义b=%（y+z）/（y+z）%x/x。邱世明等在能源消费CO2排放量的变化与控制分析一文中对Logistic模型进行修正，对世界能源消费产生的CO2排放量逐年观测数据资料用非线性回归法进行拟合。得到的结论是在1965-1999年期间，能源消耗量增长了2倍多，而CO2排放量也基本以相同比例增加，两者的相关系数为0.997。通过扩展模型的模拟，说明发达国家要想达到《京都议定书》中的目标，必须把减排程度控制在q=1.5%左右。徐健（2008）利用Logistic模型分析了能源结构变化对经济的影响，并以2006年为基准年，预测未来20年能源结构的发展趋势，提出相关的能源对策。王冰妍（2004）以上海为例，利用LEAP模型对“零方案”情景和低碳发展情景下的能源消费及大气污染物排放量进行了预测，指出实施低碳发展不仅能缓解能源供应压力，还能明显遏制本地大气污染物排，低碳发展对中国中长期能源建设具有显著的多重作用。Weiying Chen应用MARKAL-MACRO能源环境经济模型分析了中国2050年以前CO2的边际减排成本、GDP损失率、碳排放减少比率的变化范围。、李种菜、王广成、娄美珍（2007）综合应用生态足迹、协整理论以及误差修正模型，分析了我国资源消耗与经济增长之间的关系，应用模型分析发现能源足迹是我国经济增长的瓶颈。王伟中，陈 滨认为应该按照遵照公平与效率兼顾的原则处理排放权的分配问题，通过计算人均排放权和GDP碳排放系数确定各国的减排任务。发达国家由于技术水平先进，应该在减排工作中主动承担责任。发展中国家也应为实现稳定大气中CO2浓度的目标承担义务，可以在人均碳排放权分配原则下，保证经济发展的条件下，承诺逐年下降GDP的CO2排放系数。
三、结语
多年来，对于能源的研究已经比较成熟，相比较关于CO2 排放量的核算与预测仍处于起步阶段，相关文献也是比较欠缺。
目前，国际上对CO2排放的数据收集、计算与分析的机构主要有以下5家：美国能源信息管理局（EIA）、世界资源研究所（WRI）、美国橡树岭国际实验室CO2信息分析中心（CDIAC）、联合国气候变化框架公约（UNFCCC）和国际能源署（IEA）。数据的收集方式以IPCC的基准方法和气候分析指标软件 CAIT为主。其中IPCC的基准方法以原始能源消耗量为基础转换为通用能量单位，然后以平均含碳量计算总的碳排放量，最后将计算结果转化为CO2的排放量。由此可见，通过IPCC的基准方法核算的CO2排放量与能源消耗量之间存在相同变化趋势，基于近年来能源系统模型的深入研究，可以将已有的MESSAGE模型、EFOM模型、MEDEE模型、CGE模型、LEAP模型等成熟的能源消费模型用于CO2排放的研究，为节能减排，经济-能源-环境系统的稳定发展提出好的应对措施。
基金项目：北京工业大学第八届研究生科技基金。
参考文献：
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[2]叶祖达.发展低碳城市之路:反思规划决策流程.江蓝城市规划.2009(7).
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因此，伴随经济增长对能源不断提高的需求，为满足能源需求，储量充足或清洁可再生、对环境伤害较弱的能源项目成为能源产业发展的焦点。所谓新能源是指相对传统能源而言，通过新技术和新材料开发利用的能源。传统能源包括化石能源，如煤、石油、天然气等，以及水电和低效率直接燃烧的秸秆、薪材等能源，而风能、太阳能、核能、氢能、潮汐能和地热能等等可再生能源都是新能源，还有一部份新能源是指利用新技术对常规能源的新利用，如生物质能、洁净煤技术、智能电网、车载新型燃料等。同时，新能源也是一个动态的、历史性概念，随着科技的发展，当今的新能源在若干年以后也会变成“传统”能源。新能源有两大最突出的特征：一是可再生性和生态友好性，人类可以源源不断的获得新能源，同时新能源来自于大自然，最终会回归到大自然，具有极高的生态友好性，这是传统能源所不能比拟的。二是可供开发的能源储量非常大，如太阳能、氢能等，和常规能源的储量相比完全不是同一个数量级。这两大特征为新能源的开发带来一个非常美好的前景。 [本文转自DylW.Net专业提供写作教学论文和职称论文的服务，欢迎光临Www. DylW.NEt点击进入DyLw.NeT 第一 论 文网]
传统能源使用的初始阶段，其成本主要是经济成本，生态成本和社会成本很小；而随着时间的推移，传统能源的消耗量越来越多，也越来越稀缺，此时生态成本和社会成本将急剧升高，呈加速上升趋势。目前全球传统能源显然已经是处于后期使用阶段。但与人们生产生活直接相关的，仍然还只是经济成本。而对于新能源产业而言，基本上只有经济成本，其生态成本和社会成本几乎是不存在的，这是由新能源的特性所决定的。但新能源在使用初期其经济成本是十分高昂的，原因是新能源产业除了是属于生态友好的绿色产业外，它目前还属于高技术产业，因此技术研发成本非常大，这也是为什么目前新能源所转化的电能成本要远大于传统能源所转化的电能的原因所在。
但是，蓝澜等[5]基于LCOE方法对中国风电与火电的成本进行了比较发现在新能源鼓励性政策补贴与传统能源环境外部性不计的前提下，风电项目比火电项目具有明显的成本优势的结果。即使考虑风电厂的弃风率，从长期看风电项目在成本上仍然优于燃煤发电。如果考虑燃煤电厂的外部环境成本，风电厂的发电成本优势更加明显。但是，阻碍我国可再生能源如风电发展的根本因素其实不是发电成本，而是来自电网。由于目前我国风能资源丰富地区大部分用电负荷较小，大规模风力发电面临当地电网难以消纳的问题。从用电量来看，目前西北、东北、内蒙等风能资源丰富的地区用电量相对较少，用电负荷主要集中在东部经济发达地区。2010年，酒泉千万千瓦级风电基地完成装机总量516万千瓦，其中并网装机仅130万千瓦。为解决风电外输问题，甘肃省电力公司计划投资建设750千伏输变电工程，但也只能够满足94% 概率条件下的516万千瓦风电送出需要，仍然有6%的时间需限制风电出力。而酒泉市计划到2015年底风电装机总容量达到1271万千瓦，2020年增加到2000万千瓦以上，即使是西北电网也难以消纳。因此新能源的发展需要重点解决新能源发电效率不高和并网传输难度较大的问题，发展分布式能源和智能电网技术。
由此可见，随着技术的不断发展，新能源的研发、生产成本将会越来越低。就短期而言，传统能源的成本仅就经济成本而言比新能源成本要低，但从长期来看，新能源的成本要远低于传统能源成本。因此，为了人类的未来和经济的可持续发展，发展新能源产业势在必行。
《新能源产业振兴和发展规划》提出，到2020年，可再生能源占中国一次能源消费比重有望从目前的10%升至15%以上，除水电外，可再生能源占中国一次能源消费比重有望从目前的1.5%升至6% 以上。由此看来，新能源虽然前景广阔，但在未来数十年的能源消费结构中所占的比例仍较轻。这也同时说明，传统能源在中国未来的消费结构中，将长期占主导地位。从这个意义来说，传统能源生产企业在未来很长一段时间内仍有长足的发展潜力，但也仍需顺应新能源时代的潮流，按照科学发展观的思路作出正确的发展战略选择。
新能源和节能环保产业是促进消费、增加投资、稳定出口的一个重要结合点，也是调整结构、提高国际竞争力的一个现实切入点。这方面发展的潜力很大，应当重点给予支持 ，力求取得更大的突破，实现产业化规模化。但是，新能源的良好应用前景并不意味传统能源的大规模被替代，尤其是在未来的数十年里，一次性能源的消费比例依然维持在较高水平。实际上，传统能源与新能源，看上去似乎是两个相对立的概念，但两者之间并不是矛盾和竞争的关系，而是可以相互协同、优势互补的。中国政府积极推进生态文明建设的国家战略，积极在风电、太阳能发电、生物质能发电等各个新能源板块均衡发展，这种发展的多元性，不但满足了社会、经济发展对能源持续增长的需求，同时也优化调整了能源结构。而且，发展传统能源所积累的经验、资金和技术，可以帮助新能源变得更加有效和实用；反过来，新能源的发展，也会催生各种清洁技术，促进化石能源更加清洁地加以利用。两者相结合，将使我们的能源更加清洁、更加高效、更加安全，推动现代文明和生态环境共同向前发展。因此，传统能源行业应该抓住这一战略时机，制定适合自身发展的可持续发展战略，在国家的能源发展战略中找到自己的重要位置。
参考文献 [本文转自DylW.Net专业提供写作教学论文和职称论文的服务，欢迎光临Www. DylW.NEt点击进入DyLw.NeT 第一 论 文网]
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全球的气候和温室效应发生的变化已经严重地影响人类社会经济的可持续发展，应对全球气候变化，减少对环境的影响，发展低碳经济是各国未来经济发展的应对方式，而提高碳足迹效率是重要的环节。贵州岩溶地区生态环境十分脆弱，其碳效率动态变化如何，如何提高碳效率，减少其环境压力，应对全球气候变化是非常值得研究的问题。该项研究从基于生态足迹模型的碳足迹产值的历史过程分析研究，把握岩溶地区碳足迹效率的变化规律，提出提高碳效率的对策，对贵州岩溶地区可持续发展和应对全球气候变化具有重要的意义。
1.理论基础简述
1.1 生态足迹理论模型
生态足迹(Ecological Footprint 简称EF) 分析法是加拿大生物经济学家William Rees 和其博士生Wackernagel 于1992 年提出的一种用以衡量可持续发展的生物物理方法[1]。生态足迹是衡量人类在发展的过程中对生态系统所产生影响的一个重要指标项目管理论文，它是人类对生物生产性土地面积的占用量。生态足迹的定义为“生产人们所消费的所有资源和消纳这些人所产生的所有废物所需要的生态生产性土地的总面积”[2]。生态足迹的单位是“全球性公顷”。一个单位的“全球性公顷”相当于1hm2具有全球平均产量的生产力空间[3]。也就是说，生态足迹主要用于计算在一定区域一定人口与经济规模条件下， 维持资源消费和废物消纳所必须的生物生产面积。生态足迹可以分为资源生态足迹和能源生态足迹两部分，前者指生产所消费资源而需要的生物生产土地的面积，包括耕地足迹、林地足迹、水域足迹、建筑用地足迹；后者指吸纳所产生的废弃物需要的生物生产土地的面积。生态足迹已经成为国际公认的评价自然资源消耗的方法[4]。
1.2 碳足迹与碳足迹效率
碳足迹的概念来源生态足迹；但是，对于“碳足迹”的准确定义目前还没有统一，各国学者有着各自不同的理解和认识[5]。Global Footprint Network（2007）碳足迹是生态足迹的一部分，可看作化石能源的生态足迹[6]。由此可见，碳足迹指的是生态足迹中的化石能源足迹；Grub & Ellis（2007）指出，碳足迹是指化石燃料燃烧时所释放的CO2总量；另外，有的学者指出，碳足迹是排放的CO2以及其他温室气体转化的CO2 等价物。自2001 年以来，国外一些学者陆续以生态足迹的方法对碳足迹进行研究，但国内对能源消费的专门研究还不多见[4]。总体来说，国外仍处于起步阶段，而国内的碳足迹研究尚处于萌芽阶段[5]。而关于化石能源足迹方面国内已有少数学者的研究。但是对西南岩溶地区的碳足迹研究还是空白。由于用能是二氧化碳最主要的排放源[7]，本研究以生态足迹中的化石能源生态足迹作为碳足迹加以研究。
就碳足迹，也就是能源足迹而言，采用世界上单位化石燃料生产土地面积的平均发热量为标准，将当地能源消费所消耗的热量折算成一定的化石燃料土地面积[8]。也就是将化石能源消费转化为吸收其燃烧后释放出来的温室气体所需的森林面积[9]。具体来说，是将各类能源的消费实物量转化为标煤量，再将各类能源的标煤量转化为相应的热量，再通过热量与CO2吸收率的比值计算出各类能源消费所占用的足迹。所以，用于CO2的林地面积，乘以均衡因子，就可以得到CO2用地生态足迹（碳足迹）。区域能源（碳足迹）生态足迹具体计算公式：
EF =ΣrjAj =Σrj ( Pj+Ij-Ej )(2)( j =1 ，2 ，3 ，4 ，5 ，6)
式中: EF为区域能源生态足迹(hm2 ) ; rj为均衡因子; Aj为各类土地的生态足迹。
人均能源生态足迹为:ef = EF/ N (3)
式中: ef 为人均能源生态足迹( hm2/人) ; N为总人口数[9] ； Pj为第j项消费项目的总生产量；Ij、Ej为第i项消费项目的进口和出口量。
由于贸易的影响项目管理论文，一个国家或地区的生态足迹可以跨越地区界限，所以需要进行贸易调整。贸易调整是考虑贸易对能源消费的影响而对当前的消费额进行调整，出口为负值，进口为正值。能源的贸易调整计算采用的计算方法如下:
Ni=Mi×(Hi/Gi)×Wi
式中，Wi为中国第i种商品贸易的净价值量，Hi、Gi为中国该类商品的净贸易的实物量和价值量，Mi为该类商品的能源密度，Ni为第i种商品的能源携带量[10]。
根据世界银行和世界自然基金会的统计， 目前生态足迹效率的计算方法， 主要有生态足迹产值与生态足迹强度。能源生态足迹产值(Value of Energy footprint ， VEF) 体现单位能源生态足迹产生的经济价值， 定义为人均GDP 与人均能源生态足迹的比值。通过VEF 分析， 可将某一国家(区域) 经济与能源、生态环境发展定量化处理， 探索其能源效益与发展趋势。当VEF 较高时， 对分析区域的意义为: 经济发展较良好; 单位土地面积产值较高;单位能源生态足迹创造的经济价值较高等[9]。所以，碳足迹产值(Value of carbon footprint ， VEF)计算公式：VCF=GDP/EF=gdp/cf
式中，VCF 为碳足迹产值；GDP为国内生产总值；gdp为人均国内生产总值；cf为人均碳足迹。
1.3 数据处理与说明
运用贵州省的历年统计年鉴和中国统计年鉴以及各县份的统计年鉴等。根据历年的统计资料计算煤、石油、天然气、电力和焦碳等几种能源的足迹，计算时将能源消耗转化为化石能源土地面积。本研究采用Wack-ernagel 等所确定的煤、石油、天然气和水电的全球平均土地产出率: 55GJ / hm2 、71GJ / hm2 、93GJ /hm2 、l000GJ / hm2 。
2.贵州岩溶地区碳生态足迹产值的动态变化分析
贵州岩溶地区碳足迹产值计算结果见表1，由表1看，贵州岩溶地区1978-2009年的碳足迹产值呈逐年递增趋势（图1），由1978年的0.1008万元GDP/ hm2上升到2009年的0.2434万元GDP/hm2，净增加0.1326万元GDP/ hm2，年平均净增加0.0041万元GDP/hm2。进一步分析认为，贵州岩溶地区1978-2009年的碳足迹产值可分为3个演化阶段（图1）：1978-1987年为第一阶段，碳足迹产值从0.1008万元GDP/hm2增加到0.1296元GDP/hm2，平均每年增加0.0009万元GDP/hm2，属效率平缓增长阶段；1988-2002年为第二阶段，碳足迹产值从0.1585万元GDP/hm2到0.4786万元GDP/hm2，平均每年增加0.010万元GDP/hm2，是第一阶段增长量的11倍，属碳足迹产值的过渡阶段；2005-2009年为第三阶段，碳足迹产值从0.4332万元GDP/hm2增加到0.845万元GDP/hm2项目管理论文，年平均增长约0.0129元GDP/hm2，是第二阶段增长量的1.3倍，第三阶段属于碳足迹产值的快速增长阶段。
上述的研究结果， 它说明贵州岩溶地区碳效率逐年提高，充分表明了32年间贵州岩溶地区能源的利用向着高效利用的方向发展，逐步由粗放型经济转向集约型经济发展；也表明随着经济的发展，科学技术水平不断提高，能源的利用效率有了较大幅度的提高。
表1 贵州岩溶地区碳足迹产值的动态变化(单位: 万元GDP/hm2)
Tab.1 Dynamic change of value of carbon footprint in GuiZhou karst area
年份
碳足迹产值
年份
碳足迹产值
1978
0.1008
1995
0.2736
1979
0.1016
1996
0.3305
1980
0.1039
1997
0.3293
1981
0.1097
1998
0.3251
1982
0.1167
1999
0.3533
1983
0.1201
2000
0.3922
1984
0.128
2001
0.414
1985
0.1295
2002
0.4562
1986
0.1299
2003
0.4152
1987
0.1296
2004
0.4283
1988
0.1585
2005
0.4786
1989
0.1506
2006
0.4332
1990
0.1607
2007
0.6017
1991
0.1595
2008
0.7281
1992
0.1736
2009
0.8457
1993
0.2213
1994
0.2434
平均值
0.2888
Fig.1 Dynamic change of value of carbon footprint in GuiZhou ksrst area
3．贵州岩溶地区与全国的碳足迹产值的比较分析
将贵州岩溶地区的碳足迹产值与全国的进行动态比较研究，其中全国的碳足迹产值主要来邹艳芬[9]的研究成果， 其余的通过相关计算得出。1978-2009年，贵州岩溶地区碳足迹产值一直低于全国（见图2），多年平均碳足迹产值为0.2888万元GDP/hm2，年平均增长率为23%，而全国多年平均碳足迹产值为0.6947万元GDP/hm2，年平均增长率为56%。可见，贵州岩溶地区多年平均的碳足迹产值只有全国的2/5，增长比较缓慢。与全国差距在1978-2006年之间逐年加大，差距从1978的0.0012万元GDP/hm2上升到2006年的1.1368万元GDP/hm2，年平均增加量0.0355万元GDP/hm2，2006年达峰值后，差距呈现减少趋势，到2009年降为1.0743万元/hm2 。可见，贵州岩溶地区碳足迹效率比较低，提高比较缓慢。
Fig.2 Comparison of value corban footprintbetween GuiZhou karst area with that in China
4．提高贵州岩溶地区碳足迹效率的对策
根据上述研究表明：在研究时段，贵州岩溶地区的碳生态效率呈递增趋势；但是，与全国相比，一直低于全国项目管理论文，并且差距比较大。如果继续保持此势头，与全国的差距还将继续拉大。然而，贵州岩溶地区本身的生态环境就十分脆弱，而碳足迹效率较低，严重地制约贵州岩溶地区的可持续发展。如何提高贵州岩溶地区的碳生态效率？特别提出如下对策。
4.1建立节能型的社会经济消费体系和完善的管理制度体系
从研究结果表明，贵州岩溶地区碳足迹产值比较低。贵州岩溶地区除了生产性能源消费外，生活性能源消费2005年占总消耗能源的15.6%[11]。生活排放碳也是一个不可忽视的问题。所以，提高贵州碳足迹效率，必须从社会和经济系统的各方面进行，需要建立有完善的生活和产业节能、节约资源型、低碳型和低污染型等环境友好型的消费体系，促进产业生态化和生活生态化。同时，必须有制度的保证，所以，建立一套完善的强有力的管理体系。
4．2积极调整产业结构，改变资源型和高能耗的经济发展模式，扎实推进新型工业化
贵州长期以来，资源密集型和高能耗型工业一直是我省的支柱产业，2003 年度我省电力、燃气等生产和供应、黑色和有色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业和采矿业所创造的工业总产值占到全省规模以上工业总产值的约62 %[12]。由于高能耗的产业比重大，到2005年生产性能源消耗占总消耗的84%，能源消费仍以工业为主， 工业能源消费占比达到67.7 %[11]。所以，应该积极调整现有的产业结构，改变资源型和高能耗的经济发展模式，扎实推进新型工业化，向高效益和低碳的产业方向发展。
4．3积极调整能源结构，增加水电等的比例，发展新型的低碳能源
贵州能源消费品主要为原煤、电力和天然气，2005年分别占49.60 %、35.30 %、1.20 %[11]，而电力主要来自火力发电。然而项目管理论文，贵州水能资源总蕴藏量1874.5万KW，居于全国第六位。可开发水能资源1324.95万千瓦，居全国第七位[13]。按单位面积占有量计， 拥有106KW/平方千米， 是我国平均水平的1.5倍， 居第三位。贵州水能可开发量1683万KW， 占全国可开发总量的4.4%[11]。目前开发程度不高，开发潜力很大，应该充分挖掘自身的水力资源潜力，发展水电。所以，应该调整能源结构，积极开发水能、太阳能、风能、地热等资源开发和利用，降低不可再生能源(煤炭、原油等)比重，加大水电等的比例份额。
4．4 采用新的节能技术和低碳产品，并且加强碳回收
积极开发引进和推广低碳产品，在工业企业内部推行清洁生产。例如用能耗低、污染轻、经济效益高的先进工艺设备替代高能耗、重污染、经济效益低的工艺设备。加强低碳技术的开发和利用，改进企业的生产工艺，用“绿色”生产工艺重组，最终达到治根。积极发展循环经济，加大污染物的回收利用。同时，在接纳吸收东部地区所转移来的企业时，应该把环境利益放在首位，保证低碳性。
参考文献
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篇10
1引言
低碳发展，指在可持续发展理念指导下，政府低碳政策的扶持下，随着低碳理念不断深入人心，不断减少高碳能源消耗，降低碳排放量，实现低能耗、低污染、低排放情况下的经济持续发展。
2010年社科院公布低碳城市的新标准，低碳城市包含四大类指标：低碳生产力，低碳消费，低碳资源，低碳政策；其中包含12类相对指标。
2006年10月，长沙获批成为全国第三个、中部首个国家森林城市；2007年12月，长株潭城市群获批“资源节约型与环境友好型”两型社会综合配套改革试验区。发展低碳经济，是促进长沙转发展方式、调整产业结构，实现科学发展的需要。
2长沙市低碳利用评价
2.1低碳生产力指标评价
低碳生产力包括碳生产力以及单位产值能耗两个相对指标。根据易东炬在《长沙发展低碳城市评价建议》测算得到长沙碳生产力为3.1672，高出全国平均值0.1820近17倍。从产品单位产值能耗来看，随着长沙市政府淘汰近110家高污染企业，大力引进环保生态企业，生态工业园区规模化、集中化促使长沙的单位产值能耗逐年大幅度下降。
2012年，全市规模以上工业综合能源消费总量518.46万吨标准煤，比上年下降3.7%，单位产值能耗同比下降16.8%。同年，长沙重点监测高能耗企业的15种产品之中13种单位产值能耗下降，86.7%的工业产品单位产值能耗逐步下降。其中，火力发电耗用标准煤同比降幅1.43%；吨水泥综合能耗同比降幅2.2%；铝加工材耗用能源同比降幅6.4%；机制纸及纸板能源耗费同比下降16.8%。
2.2低碳消费指标评价
低碳消费包括人均能源消费和家庭能源消费。对于低碳消费的数据我们采取了问卷调查法。我们在长沙市六个区以小区为单位按比例共发放500份调查问卷，回收有效问卷474份。问卷调查内容分为三部分，第一部分为基本情况调查，包括调查对象房屋所在小区，房屋建筑时间、建筑面积、家庭人数等。第二部分为家庭能耗情况，包括家庭每月电器量、用电量、用水量、产生垃圾量、小汽车油耗量。第三部分为居民对低碳理念的认识程度。通过调查统计得出，长沙户均拥有电视机1台，洗衣机0.8台，热水器0.75台。小汽车人均拥有量0.17台，其中以中档车为主。长沙市居民户均用电量1-8月超过200度，远远超过全国平均水平110-140度。每人每天用水量超过300升，亦远超国家规定的180-270升。长沙市人均碳排放量大大高于全国平均碳排放量，长沙能源消费主要以煤、石油、天然气为主，反映了长沙市为一个高碳消费生活方式的城市。
2.3低碳资源指标评价
低碳资源包括森林覆盖率、低碳能源所占份额以及单位能源生产排放量三个指标。
2.3.1森林覆盖率评价
如表1所示，近年来，长沙市园林、绿化率呈不断上升趋势，从2005-2012年，长沙新增绿地面积达1423万平方米，增幅高达103%。长沙园林绿化覆盖率增长45%，园林绿地率增长49%。根据长沙市绿地系统规划和长沙市城市林业生态圈专项规划，全市森林覆盖率现已达53.6%，超过全国45%的平均水平。2013年，长沙市获评为全球绿化模范城市。
2.3.2低碳能源所占能源份额评价
原煤、电力仍是规模工业消耗的主要能源品种。2012年，全市规模工业能源消费总量中，长沙市非化石能源占一次能源的比例为3.0%，远远低于全国平均7.3%的水平。非化石能源开发利用还处于刚刚起步阶段。核能，风能还未真正投入使用，生物能，太阳能等在长沙市能源消费比例中占比例很小，长沙市非化石能源目标的实现主要依赖于水电。
2.3.3长沙市单位能源消费评价
长沙市单位能源消费的二氧化碳因子为4.15，高于全国平均水平2.38近一倍。如图1所示，长沙市2005年至2011年间，工业废气总排放量呈迅速发展趋势，这与长沙近年来工业迅速发展相关。而在2011年至2012年间呈迅速下降趋势。长沙2011年全年淘汰高污染企业110家，完成长沙铬盐厂42万吨铬渣解毒处理工程，一些老工业基地污染企业全面退出，对促进废气排放量下降起到了重要的作用。根据李兰在2010年中国控制工业废气排放的绩效和减排潜力研究中分析，长沙市减量排放潜力为76.01%，这说明长沙市工业废气减排还存在巨大的空间。
2.4低碳政策评价
低碳政策包括现有低碳发展政策和规划、监管系统的建立、公众的低碳意识程度。
2.4.1低碳经济发展规划评价
湖南低碳经济发展规划走在全国前列，2010年，长沙市启动了低碳经济示范城市建设。湖南省十二五规划明确提到十二五期间长沙作为低碳城市发展的任务、目标及重点。目前正在编制的《湖南低碳经济发展行动计划》、《湖南低碳经济发展纲要》为长沙市低碳经济的发展指明了发展方向。
2.4.2低碳发展监管系统的评价
从全国情况来看并没有对碳排放监测和统计形成一个完整的体系。长沙市碳排放监测走在全国前列。2011年12月底，国家发展改革委员会、工业和信息化部等十二个部门联合印发了《万家企业节能低碳行动实施方案》。长沙市对列入万家企业节能低碳行动的企业重点监测。2012年，列入国家“万家企业节能低碳行动”的34家规模企业综合能源消费量占全市规模以上工业能源消费总量的51.5%，同比下降15.8%，这使全市规模工业能耗水平下降9.3%。
2013年5月，长沙市发改委联合相关部门根据新调整的“万家企业节能低碳行动”企业名单，将企业节能状况的考核结果纳入市政府对区、县政府节能目标责任考核内容。
2.4.3居民低碳意识程度评价
对于低碳意识程度我们也采取了问卷调查方式，将调查结果按照不同年龄层和不同学历统计分析得到，听说过“低碳”而没有真正了解的人占据总调查人数的72%，不了解的人数占据16%，非常了解的人占据12%。结果表明，低碳意识逐渐深入人民的思想中，但是低碳的真正内涵还未被人们所了解，低碳的政策宣传有待进一步提高。
总体来说，长沙节能减排和低碳发展取得一定的成效，但是长沙市低碳工作仍然存在很大的提升展空间，我们不仅要从低碳产业、低碳能源、低碳技术及低碳城市建筑进一步加强长沙市的低碳工作，而且要制定和执行切实可行的低碳发展规划与行动方案，加快低碳发展的法制建设，提高居民的低碳意识。
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篇11
四川省是中国西部第一人口大省，也是我国资源大省和经济大省。改革开放以来，四川省经济发展水平不断提高，产业结构不断调整，农业发展和工业发展比翼齐飞，同时，第三产业比重持续增长，人民生活水平得到极大的提高。本论文主要对1978～2011年四川省三大产业的产业结构及其内部结构做系统的分析。
图1-1显示了四川省1978～2011年间三大产业结构的演变趋势。从图中产业结构变化的数据可以明显看出，总体上，四川省产业结构呈现是“第一产业减、第二产业增、第三产业先增后减”的态势：四川省第一产业比重，由1978年的44.5%下降到2011年的14.2%；第二产业自改革开放以来总体呈现的是稳步增长的状态，由1978年的35.5%上升到2011年的52.4%；第三产业走势有点小曲折，呈现出“先快速增长，后慢慢降低”的这样一种趋势，由1978年的20%攀升到2003年的41%，又由2003年的41%缓慢降低到2011年的33.4%。
二、四川省产业结构与碳排放的灰色关联分析
产业结构的变动对碳排放的影响主要体现在三次产业内部部门的调整对碳排放的影响上，内部行业的性质直接决定了碳排放总量的大小以及一个国家或一个地区的能源消费结构状况。图2-1和图2-2分别给出了四川省2005-2011年的能源消费量以及能源消费结构。
从上图2-1我们可以清楚地看到：四川省能源消费总量呈现出逐年递增的一个趋势。其中：煤类能源的消费量呈现出先增长后下降的状态；石油类能源和天然气能源换算成标准煤量后的消费量变化幅度比较小，一直处于大致重合趋势。
从上图2-2我们可以清楚地看出，四川省2005-2011年煤类能源消费比重呈现出开始三年下降，后上升两年，后有下降的趋势，表中显示，虽然其最近两年煤类能源消费比重在下降，但其比重仍然占很大，最近7年，每年消费比重都在60%以上。石油类能源消费比重这几年的走势状态是一直在缓慢增加，图中显示出，2011年的石油类能源消费比重是最近七年比重最大的。天然气能源的消费比重呈现出先增大后降低，然后又缓慢增加的趋势，大致都在13%以上的水平，不过最近2年比重增加比较快，并且2011年较2010年比重有明显下降。因此，总体来看，四川省能源消费结构仍然以煤类为主。天然气和石油类能源消费比重综合起来在逐年加大。
以下将以四川三次产业碳排放量为依据，通过运用灰色关联分析法对四川省产业结构与碳排放的关系进行研究。
第五、排关联序
由前面关联度的计算得出：R2>R1>R3。这样的关联序说明：第二产业对碳排放带来的影响程度是最大的，其次是第一产业，第三产业对碳排放带来的影响程度是最小的。由此可以看出，一个国家或某一地区要想减少碳排放，完成节能减排目标，采取措施的主攻方向是对产业结构进行调整，特别是第二产业，由于其具有高碳排放的特点，务必在实际操作过程中将其作为重点优化和调整对象。
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篇12
新疆城镇化发展将降低经济发展能耗作为新型城镇化资源环境发展的约束性指标之一，以保证城市健康、可持续发展。新疆城市的碳源是化石能源。乌鲁木齐市是新疆唯一的特大城市，分析其能源消费的碳排放特征、探讨能源消费碳源，对于实现节能减排目标、建设低碳城市有着积极的现实意义和指导意义。
一、研究方法和数据来源
图2 人口、人均GDP、能源效率和能源消费结构对二氧化碳排放的影响
（2）人均GDP即经济增长是促进乌鲁木齐市碳排放增长的关键因素，能源效率的提高是制约碳排放增长的关键因素。
2003年-2009年，乌鲁木齐人均GDP增长1.66倍，碳排放增长58.74%。能源效率由1.31万元/吨标煤提高到1.95万元/吨标煤，对碳排放强度的抑制作用较为明显，其中石油利用效率提高最快、利用效率最高，为6.07万元/吨标煤；天然气的利用效率稳步提高为0.58万元/吨标煤；煤炭的利用效率有所下降，2008年为2.09万元/吨标煤。能源利用结构调整幅度自2005年开始逐渐增大，石油、天然气比重持续下降，而煤炭消费比重持续增大，推动碳排放量不断增长。2009年，碳排放结构中煤炭、石油、天然气比重分别为94.8%、4.7%和5%。
（3）乌鲁木齐市能源利用的碳排放强度稳步下降，降幅主要受能源利用结构制约。
2003年-2009年，乌鲁木齐市能源利用的碳排放强度由4.74tCO2/万元下降到2.82tCO2/万元，下降了40.4%。其中，天然气的碳排放强度最小，为0.01tCO2/万元，下降70%，石油下降了66.1%，煤炭的碳排放强度最大，为2.68tCO2/万元，仅下降了37.7%。能源消费结构中煤炭的消费比重由60.3%提高到65.9%，石油和天然气比重总体下降。可以看出，总碳排放强度的变化与煤炭碳排放强度变动相一致。
四、结论与讨论
1.乌鲁木齐能源消费碳排放规模呈不断增加的趋势，主要构成为二氧化碳。
2.碳排放与经济增长处于“相对脱钩”状态，处于高碳排放水平。经济增长模式决定了高碳排放。乌鲁木齐能源消费结构的调整与《乌鲁木齐市能源发展与节能规划（2008-2015）》有相悖之处。根据世界及国内经济发展经验，若不进行技术创新必定会产生巨大的“锁定效应”，生存环境进一步受到威胁。
3.人均GDP、人口与碳排放呈高度正相关，并产生显著性影响；能源效率与碳排放呈高度负相关，影响不显著。
在能源利用结构调整滞后、人口低碳理念滞后的影响下，能源利用效率的提高速度远远落后于消费速度，使得能源利用效率对碳排放的抑制作用效果微弱，这与2012年6月26日人民政府通过的《乌鲁木齐市“十二五”节能减排工作实施意见及部门分工方案》 制定的减排措施相错位。
4.目前，经济增长是碳排放的主要推手，能源利用结构调整、能源利用效率提高是抑制碳排放的主要抓手。
从研究结果来看，乌鲁木齐市能源利用延续传统模式，能源利用效率提高很慢，对碳排放的制约作用不明显。这与建设低碳城市、资源节约型社会的目标相差甚远。在新一轮对口支援的历史机遇下，应该抓住机遇，引进先进技术、提高能源利用效率、改善能源利用结构，合理充分利用能源，避免重复高碳排放之路，实现跨越式发展。
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篇13
改革开放以来，中国经济持续快速增长，与之相应中国能源的需求也稳步增加，从1985年的60 894万t标准煤增加到2005年的223 319万t标准煤，增幅近3.7倍。随着人口增加、工业化和城镇化进程的加快，特别是重化工业和交通运输业的快速发展，能源需求量大幅上升，经济发展面临的能源制约和环境压力将更加严峻。因此，从定量的角度研究经济增长与能源消费之间的关系具有重要的现实意义。
目前，学术界对经济增长与能源消费定量研究的重点是经济增长与能源消费的互动关系。Yang（台湾，2000）、韩智勇等（中国、2004）、Lee（美国，2006）、Mahadevan和AsafuAdjaye（澳大利亚、日本、瑞典等，2007)［1～4］等的研究表明经济增长与能源消费之间存在双向因果关系；Masih A.M.M.和 Masih R（马来西亚、新加坡、菲律宾，1996）、Altinay 和 Karagol（土耳其，2004）［5～6］的研究则表明两者没有因果关系；林伯强等运用协整和误差修正模型揭示中国能源消费与经济增长之间的长期均衡关系和短期波动关系［7～8］。国内外学者进行的有益探索，已经取得了一些很有价值的研究成果，但是在新的历史阶段，节能减排已经被提到了新的高度，能源消费的研究还需要继续深入，不仅要了 解经济增长与能源消费之间的因果关系，而且要分析经济发展与能源消费之间的内在机理，为节能减排工作提供政策建议。
近年来，随着我国进入重化工业加速发展阶段，人们开始不断深化经济发展和能源环境之间的认识。我国长期形成的经济结构不合理、经济增长质量不高的问题依然存在，能源和资源短缺、环境污染、生态失衡成为国家工业化、现代化越来越严重的制约因素，所以转变经济发展方式是贯彻科学发展观的中心环节，而产业结构调整又是经济发展方式转变的重点。通过产业结构调整一方面可以降低高能耗产业比重，减少能源消费，减轻环境压力；另一方面可以提高知识密集型产业比重，增强创新能力，提高能源效率。
产业结构调整对能源消费影响研究的结果表明，产业结构的变化会直接影响能源的消费需求、改变能源的消费结构［9～11］，然而，在产业结构调整、减少能源消费、提高能源效率的过程中，技术创新是关键因素。技术创新不仅能够通过新的生产组合直接提高能源效率，影响能源消费，还会通过新技术发展新兴产业，改造传统产业，优化产业结构等方式间接影响能源消费。但是技术创新作为影响能源消费的重要因素，一直没有得到学界的重视，未被纳入到现有的分析框架中。本文试图建立技术创新、产业结构调整对能源消费影响的分析模型，通过实证分析中国技术创新、产业结构调整对能源消费的影响。
1 技术创新、产业结构调整与能源消费分析模型
中国经济的快速增长伴随着能源消费的急剧增加，在经济增长的过程中，技术创新与产业结构调整对能源消费将会产生怎样的影响，是急需要解决的现实问题。本研究在经济增长与能源消费、产业结构调整与能源消费模型的基础上，引入技术创新因素，建立新的分析框架(见图1)。
该分析框架中各要素之间的关系相对比较复杂，首先产业结构升级和优化是促进经济增长的重要途径，产业结构调整一定程度上会影响综合经济发展；其次新经济增长理论和知识经济的研究已经达成共识，技术创新是促进经济增长的核心动力，所以技术创新也会影响经济发展；最后正如上文所言，技术创新也会促进产业结构升级和优化。此外，很多文献已经阐述了经济综合发展和产业结构调整会影响能源消费，技术创新不仅直接影响能源消费，而且还间接通过产业结构调整和经济发展影响能源消费。为了清晰地反映各种因素对于能源消费的影响，这里首先将各种因素进行单独分析，然后再考虑因素之间的协同作用。基于上述分析提出基本假设，进而建立技术创新、产业结构调整与能源消费的基本模型。
H1：经济综合发展促进能源消费。根据现有实证研究结果，经济增长是形成能源消费的重要原因［12～14］ 。技术创新和产业结构调整协同作用的效果就是经济的综合发展，所以这里假设经济综合发展促进能源消费。经济发展对于能源消费的影响主要由经济发展模式所决定，以能源和资源消耗驱动的经济发展模型，能源消费和经济增长之间的相关性很高；以创新驱动的经济发展模型，能源消费就会和经济增长脱钩。具体模型如式（1）所示，EC表示能源消费，GDP表示经济综合发展。
H2：技术创新节约能源消费。1968年罗马俱乐部提交的研究报告《增长的极限》认为，全球的增长将会因为粮食短缺、能源枯竭、环境破坏等原因达到极限，并且预测1992年石油将被消耗怠尽，而避免世界崩溃的最好方法是限制增长，即“零增长”的结论。实践表明罗马俱乐部的预言没有实现，其主要原因就是技术进步在改变能源消费结构、提高能源效率等方面发挥了重要作用。能源消费的增加不仅是需求拉动的结果，还涉及到能源生产效率、能源消费效率、能源市场价格等多方面的原因。技术创新在转变经济增长方式、能源生产方式和能源消费方式中发挥着无可替代的作用。技术创新可以通过改造传统技术、引进新技术，提高能源生产和消费效率，减少能源消费，还可以通过开发可再生新能源，替代传统化石能源，影响能源市场价格和能源消费结构。除此之外，通过产业结构调整的间接影响也很显著，这里主要考虑直接影响。具体模型如式（2）所示,IN表示技术创新。
H3：产业结构升级、优化减少能源消费。由于不同的产业(或行业)能源消费水平不同，在产业结构中，如果能源消费水平高的产业比重大，整个国民经济的能源消费量就会提高。反之，能源消耗的水平则会下降。中国过去几次大规模的产业结构调整使能源消费水平发生了很大波动。产业结构升级和优化是经济增长方式转变的重要表现，同时也是减少能源消费的重要手段。但是产业结构升级和优化不是自发行为，经济发展阶段和技术创新水平是两个重要影响因素。任何一个国家的产业结构都难以逾越其特定的经济发展阶段，所以产业结构的升级自身就体现了经济发展，自然会影响到能源消费。具体模型如式（3）所示,IP表示产业发展，IP/GDP表示产业结构。
[WTBX]EC=α+β3IP/GDP[WTBZ]（3）
H4：经济增长、技术创新和产业结构调整协同影响能源消费。在单因素分析的基础 上，还要考虑各因素的协调效果。经济增长、技术创新和产业机构调整是整个经济系统运行的不同侧面，三者存在一定程度的互动关系，其协同机理相对比较复杂，难以简单判断影响结果。从运行机理上看，经济增长从需求总量上对能源消费的影响比较模糊，技术创新从技术上节约能源消费，产业结构升级和优化从需求结构上减少能源消费。经济增长、技术创新和产业结构调整三者协同影响能源消费，具体模型如式（4）所示。
[WTBX]EC=α+β1GDP+β2IN+β3IP/GDP[WTBZ]（4）
2 模型指标选择和数据来源
对模型进行实证检验，需要确定模型中变量的具体指标和数据来源，本研究选择的具体指标及其解释如下：
能源消费指标：能源消费总量是指一定时期内全国物质生产部门、非物质生产部门和生活消费的各种能源的总和，包括原煤和原油及其制品、天然气、电力，不包括低热值燃料、生物质能和太阳能等的利用。这里的能源消费指标不仅包括终端能源消费量，还包括能源加工转换损失量和损失量二部分，也就是通常定量研究使用的指标能源消费总量（万吨标准煤）（EC）；
综合经济指标：经济发展的直接体现就是产出的增加，但是从不同的角度也会有不同的衡量指标。国家层面主要是采用国内生产总值（GDP）相关指标，产业（企业）层面主要采用产业增加值、产业利润率等相关指标，个人层面主要采用人均可支配收入、人均消费水平等相关指标。这里主要选择国家层面的指标，国内生产总值（亿元）（GDP）表示经济增长的总量规模、R&D经费支出占国内生产总值比重（%）（R&D/GDP）表示技术进步水平和经济增长质量、人均国内生产总值（元）（AGDP）表示经济增长的人均规模。
技术创新指标：技术创新过程是一个知识创造、流动、应用和扩散的过程，从具体时间而言很难进行测度。但是人们为了更好地了解创新能力和创新绩效，就采用黑箱的方法忽略创新过程，延续生产函数的传统，从创新的投入和产出两端测量技术创新。技术创新投入的指标包括R&D经费支出和R&D活动人员投入；产出指标包括论文、专利、技术市场成交额和新产品产值等，其中专利是核心指标，大量的经验研究表明论文、技术市场成交额等指标与专利的相关性较高，所以通常采用专利作为技术创新的衡量指标，这里选择专利授权量和发明专利授权量作为产出指标。技术创新具体指标包括R&D经费支出（亿元）(R&DC)、R&D活动人员全时当量（万人年）(R&DP)、专利授权量（件）（Pa）、发明专利授权量（件）（IPa）。
产业结构调整指标：产业结构调整是一个动态过程，所以只能用产业结构指标进行描述。产业结构是指各产业占所有产业的比重，通常衡量产业结构的指标有产值、从业人员数，从业人员数通常用来反映产业结构对于就业和失业的影响，产值指标主要反映经济结构。所以这里采用各产业产值占国内生产总值的比重反映产业结构。第一产业产值比重（%）（PIP/GDP）、第二产业产值比重（%）（SIP/GDP）、第三产业产值比重（%）（TIP/GDP）、工业产值比重（%）（In/GDP）、建筑业产值比重（%）（Co/GDP）、交通运输仓储和邮政业产值比重（%）（TSP/GDP）、批发与零售业（%）（WIT/GDP）。
数据来源：能源消费、经济综合和产业结构调整指标数据来自《2006年中国统计年鉴》，技术创新指标数据来自《2006年中国科技统计年鉴》。
3 模型计量结果分析
本研究采用1987-2005年中国能源消费、经济、技术创新和产业结构的相关数据，运用EVIEWS3.1软件对模型进行了实证分析。在实证分析之前，考虑到原始数据的单位和量级存在较大的差异，为了避免数据中其他因素的干扰，保证数据的平稳性，对原始数据进行取对数处理。模型实证具体结果如表1、表2、表3所示。
为了避免解释变量之间的多重共线性，建立单变量回归模型，具体结果见表1。从表1可以看出，所有的模型拟合度都比较好，F统计量也比较显著。通过模型1，我们发现能源消费具有显著的自相关性，前期能源消费量将会影响当期消费量。从结果来看，能源消费量滞后一期和滞后二期对当期的影响较大，但是一期系数为正，二期系数为负。这表明能源消费量的变化受外界的影响比较明显，自我依赖程度较低，前期对后期的影响时间较短。能源消费不仅受到能源系统自身的影响，需求和供给的大幅度结构性变化都会影响消费变化。
在三个综合经济变量中，人均国内生产总值的显著性水平不高，说明中国的能源消费并没有随着人民生活水平的提高而显著增加。国内生产总值的弹性系数为0.103，大于R&D/GDP的弹性系数，这一结果表明我国的经济规模总量越大、活跃程度越高，对能源的消费需求就越大，但是R&D对于能源消费的影响还比较小。基于上述结果我们可以看出，中国的经济增长方式主要属于能源和资源推动型，经济结构不合理的问题依然存在，经济规模的扩张一定程度上拉动能源消费量的增长，与此同时研发强度对于能源消费的影响很小，表明研发支出在推动产业结构升级和提高能源效率方面的贡献还比较小。
表2为技术创新对能源消费影响模型的实证结果。从表2我们可以看出，所有的模型都没有常数项，表现在弹性系数上，能源消费不能独立于技术创新而存在。也就是说，能源消费自身是技术进步的产物，而能源消费节约也离不开技术创新活动，两者关系非常紧密。从模型5可以看出，R&D经费、人员投入和专利产出对能源消费弹性系数的显著性水平都比较低，只有发明专利和能源消费水平呈正相关关系。从模型6、7、8、9我们可以得出类似的结论，发明专利与能源消费水平呈正相关关系。根据模型假设，技术创新能力的提升能够节约能源消费，但是实证结果表明发明专利数对能源消费影响的系数为正（虽然比较小），发明专利数与能源消费同向变动，也就是说技术创新能力提升并没有节约能源消费。
上述分析表明如果直接考察技术创新与能源消费之间的关系，中国的技术创新对于能源消费的影响还比较小，并且处于技术创新与能源消费的同步上升期。中国在能源领域的技术创新力量还比较薄弱，能源领域技术进步比较缓慢，急需要加强。但是我们应该看到技术创新一方面是直接作用于能源消费领域，提高能源效率，另一方面是通过对产业结构调整和经济增长的影响，间接影响能源消费。技术创新对于能源消费的间接影响还有待进一步考察。笔者认为随着技术创新能力的增强，两者之间的关系应该有一个拐点，呈现技术创新与能源消费脱钩的情况。
表3为产业结构调整对能源消费影响模型的实证结果。从模型10可以看出，第一产业和第二产业的弹性系数都不太显著，第三产业比重和能源消费呈正相关关系。从模型11、12可以看出，在有滞后项的情况下，各产业与能源消费的弹性系数都不显著；在没有滞后项的情况下，只有交通运输仓储和邮政业对应的弹性系数比较显著。根据模型12，第一产业、建筑业、批发与零售业的弹性系数为负，而工业的弹性系数为正，完全验证了模型假设。第一产业、建筑业、批发与零售业能源消耗相对较少，所以这些产业的比重上升将会减少能源消费；工业是国家能源消费的重点，工业产值比重对能源消费的弹性系数达到了4.213。这表明中国的工业发展还处于粗放型阶段，工业产值增加主要依赖人力、资本和能源投入，知识和技术投入较少，工业整体技术创新能力较弱。
式（5）为模型13，模型的拟合度R2=0.993 ，DW检验值=2.16 ，F统计量显著性水平=0.0000。从式（5）可以看出在多变量协同作用的情况下，各变量的弹性系数有较大变化，其中专利和第三产业的弹性系数为负，即专利授权量增加能够节约能源消费，第三产业产值比重的增加能够减少能源消费。这表明技术创新和产业结构调整协同作用的情况，有利于减少能源消费，技术创新通过革新产业设备和改变产品工艺而节约能源，同时也说明中国的技术进步对能源消费间接影响比直接影响更显著。技术创新在提供优化产业结构、提升产业竞争力的同时也节约了能源消费。
式（6）为模型14，拟合度R2=0.997，DW检验值=2.86，F统计量显著性水平=0.0000。从式（6）可以看出，在三次产业进一步细化后的产业结构调整综合模型中，交通运输仓储和邮政业对能源消费的弹性系数为负，而批发与零售业的弹性系数为正。其余变量虽然弹性系数有所变化，但是符号没有改变。该结果和表3分析有所出入，技术创新和产业之间作用机理比较复杂，该结果的解释有待进一步的深入探讨。
4 简要结论和政策建议
通过上述分析我们可以得出以下简要结论：
（1）能源消费具有一定的自相关性，前期消费将会影响后期消费，但是影响时间较短。从能源系统自身来看，能源消费应该存在一定的路径依赖，具有显著的自相关现象，但是就实证结果而言，目前的能源消费受到众多系统外因素的冲击。中国的能源消费不可再生化石能源占绝大多数，可再生能源比例相对较小，这一能源消费结构决定了能源消费量很大程度上依赖国家固有的资源禀赋和国际能源市场的变化，通过技术创新提高可再生能源消费结构是提高能源消费系统稳定性的基本路径。
（2）经济增长是拉动能源需求、增加能源消费的重要因素。中国正处于重化工业发展阶段，工业仍然是经济发展的主导，并且仍然是粗放型的工业发展模式，所以经济规模的扩张，势必会拉动能源需求、增加能源消费。正如前文所述，经济结构是影响能源消费的重要因素，当知识密集型产业成为经济的主导部门，经济增长将会和能源消费脱钩，经济规模的扩展将不会出现能源约束和环境压力。所以节约能源消费，根本上是要转变经济发展方式，将知识作为社会生产的核心要素，建设创新驱动的国家发展模式。
（3）技术创新、产业结构调整对能源消费产生协同作用。技术创新能力提高(专利授权量增加)一定程度上能够节约能源消费，第一产业、建筑业、批发与零售业产值比重的增加能够减少能源消费，工业产值比重的增加对能源消费的影响较大。从实证结果来看，技术创新对于能源消费的直接影响并不显著，但是与产业结构调整的协同作用比较显著。这充分说明技术创新对于能源消费的影响不仅局限在提高能源效率，而且还体现在很多其他的方面，包括对于经济发展方式的改变、产业结构调整的影响等。同时也表明，技术创新是经济增长、产业结构调整与能源消费关系分析的关键因素。
据此笔者认为，在中国经济高速增长的情况下，降低能耗、减少能源消费，使经济增长和能源消费脱钩的重要途径是基于技术创新的产业结构升级和优化，转变经济增长方式。首先通过技术创新，把依赖人力、资本和能源投入的外延式发展，转变为依赖知识和技术的内涵式发展，在工业领域积极倡导并帮助企业来自觉、合理、有效地使用能源，关闭那些严重浪费能源的企业和工厂；其次大力发展高新技术产业、现代服务业等知识密集型产业，通过高新技术改造传统产业，促进产业升级和优化；最后大力扶植和鼓励节能型企业，要加大和鼓励对节能技术的投资，直接通过能源技术创新，提高能源使用效率，同时通过立法来监督维护能源合理有序的开发利用。
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Effect of Innovation，Industrial Change on Energy Consumption
LIU Fengchao SUN Yutao
