216 资源科 第32卷第2期 表31952年-2005年中国碳排放省级 有鉴于此,未来国家碳排放增长控制的政策似 能源-碳排放关联模型分析 应考虑为 Table 3 Changing patterns of energy use and CO: emission at provincial level. in China from 1952 to 2005 (1)积极引导第三产业的发展,加快产业结构 的演进速率,以逐步减缓地区一次能源消费总量的 序号地区 关联模型 增长 Y=-3116.3x2+10760x=74049 0.7952 (2)在未来的20~30年内,应更坚定地推行现 Y=-3464.6x2+11056x-73266 0.7604 3河北 =-222061x2+506120x=2831950.6969 代能源矿种的资源国际化进程,最大限度地改善各 山西 Y==7E+07x2+1E+08x=7E+07 地区、特别是东部沿海地区的一次能源供应结构, 内蒙古y=-3E406x+6E06x-3E4060.7640以此实现对地区碳排放增长的有效控制 6山东 =68682x2+32283x-99748 3)从现在起,逐步加大对非常规一次能源开 7辽宁y=-37634x2+17054x-19810608利用的研发力度,以便为更远未来的地区可持续 8吉林 Y=467.5x2+3937.5x-44144 能源供应保障及其结构改善奠定一个坚实基础 9黑龙江Y=-94682x2+30184x-20636 0.6489 Y=1700.5x2=21566x+8449 参考文献( References): 江苏 Y=-33991x2+92887x-592100.5007 12浙江 =-6160.8x2+20694x-154160.2670 1]世界资源研究所,联合国环境规划署,联合国开发计划署 Y=-78796x2+185181x-106641 界银行.世界资源报告1998-199M北京:中国环境科学出 14江西 y=-9976.5x2+27094x-169320.8327 版社,1999 15河南 =-89774x2+218419x-1289340.5213 [2] JT Houghton, L. G. Meiro Filho, B A Callander. et al. Climate 16湖北 =3648.5x2-65488x+31466 Change 1995: The Science of Climate Change[M].Cambridge: 17湖南 Y=-11330x2+35477x-251330.5527 Cambridge University Press, 1996. 18广东 =-41769x2+16369x-13469 0.4082 [3] Intemational Energy Agency. World Energy Outlook 1996(R1. Paris: Organization for Economic Cooperation and Development Y=-1440.8x2+5322.2x-4066 0.4498 1996. ￥=279.2x2-10575x+1035.1 0.9827 [4 B A Marjolein, J Rotmans. Uncertainty in perspective[J]. Global 22四川重庆Y=-5880x2+23601x-17944 Environmental Changes, 1996. 6(2): 121-157 23贵州 Y=-20340x2+51464x-312640.2769 5]王凯雄,姚铭许利君.全球变化研究热点——碳循环]浙江 大学学报(农业与生命科学版),2001,27(5)473-478 =-97639x2+27783x-183680.5425 [6] T A Siddiqi.亚洲化石燃料利用所产生的CO2排放:总的看法 25陕西 人类环境杂志(中文版),1996,25(4)228-231 甘肃 y=-691.8x2+30697x+22989 0.1629 7]中国气候变化国别研究组中国气候变化国别研究[M]北京:清 27青海 ￥=17.357x2+57947x+6.85 0.6837 华大学出版社,2000 28宁夏 y==5648.6x2+14809x-91268 307 [8] ZHANG Zhongxiang. The Economics of Energy Policy in China: 29新疆 Y=11907x2+1782.8x-21499 0.7311 Implications for Global Climate Change[M. Cheltenham, UK: Edward Elgar (2)与产业-能源关联的情况相比,中国地区的91 Jonathan E Sinter. What goes up: ecent trends in Chinas energy 能源-碳排放相关程度要低了许多。在国家以煤为 nsumption[J). Energy Policy, 2000, 28 (10): 671-687 主的能源供应政策下,进展迟缓的一次能源消费结0 DG Streets, ANG Kejun, HU Xiulian, et al. Recent reductio in China s greenhouse gas emissions[J- Science, 2001, 30 构变化是造成地区碳排放增长无法实现大幅下降 (294):1835-1837 的一个关键因素所在 [11 US Embassy in China. The Controversy over China s Reported (3)与产业-能源关联模型相同的是,能源消费 Falling Energy Use(N. Washington Post, 2001-8-14. 结构的变化与碳排放的增长也存在着明显的削长12】张雷经济发展对碳排放的影响地理学报,200,58(4)629 异步特征。因此,要控制地区碳排放的增长,一个 重要的措施就是加快当地一次能源消费结构的变 [13] Nebojsa Nakicenovic, Rob Swart Emissions Scenarios: A Special Report of the Intergovermental Panel on Climate Change(IPCC 化速率。 [MI. Cambridge: Cambridge University Press, 2000. 01994-2610chinaxcLademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnkinet第32卷 第2期 资 源 科 学 http://www.resci.cn （2）与产业-能源关联的情况相比，中国地区的 能源-碳排放相关程度要低了许多。在国家以煤为 主的能源供应政策下，进展迟缓的一次能源消费结 构变化是造成地区碳排放增长无法实现大幅下降 的一个关键因素所在； （3）与产业-能源关联模型相同的是，能源消费 结构的变化与碳排放的增长也存在着明显的削长 异步特征。因此，要控制地区碳排放的增长，一个 重要的措施就是加快当地一次能源消费结构的变 化速率。 有鉴于此，未来国家碳排放增长控制的政策似 应考虑为： （1）积极引导第三产业的发展，加快产业结构 的演进速率，以逐步减缓地区一次能源消费总量的 增长； （2）在未来的20～30年内，应更坚定地推行现 代能源矿种的资源国际化进程，最大限度地改善各 地区、特别是东部沿海地区的一次能源供应结构， 以此实现对地区碳排放增长的有效控制； （3）从现在起，逐步加大对非常规一次能源开 发利用的研发力度，以便为更远未来的地区可持续 能源供应保障及其结构改善奠定一个坚实基础。 参考文献 （References）： [ 1 ] 世界资源研究所，联合国环境规划署，联合国开发计划署，世 界银行. 世界资源报告 1998-1999[M]. 北京:中国环境科学出 版社，1999. [ 2 ] J T Houghton，L. G. Meiro Filho，B. A. Callander，et al. Climate Change 1995: The Science of Climate Change[M].Cambridge: Cambridge University Press，1996. [ 3 ] International Energy Agency. World Energy Outlook 1996[R]. Paris: Organization for Economic Cooperation and Development， 1996. [ 4 ] B A Marjolein，J Rotmans. Uncertainty in perspective[J]. Global Environmental Changes，1996，6（2）:121~157. [ 5 ] 王凯雄，姚铭，许利君.全球变化研究热点——碳循环[J].浙江 大学学报（农业与生命科学版），2001，27（5）:473~478. [ 6 ] T A Siddiqi. 亚洲化石燃料利用所产生的CO2排放:总的看法[J]. 人类环境杂志（中文版），1996，25（4）:228~231. [ 7 ] 中国气候变化国别研究组.中国气候变化国别研究[M].北京:清 华大学出版社，2000. [ 8 ] ZHANG Zhongxiang. The Economics of Energy Policy in China: Implications for Global Climate Change[M]. Cheltenham，UK: Edward Elgar Publishing，1998. [ 9 ] Jonathan E Sinton. What goes up: Recent trends in China's energy consumption[J].Energy Policy，2000，28（10）: 671~687. [10] D G Streets，JIANG Kejun，HU Xiulian，et al. Recent reductions in China’s greenhouse gas emissions[J]. Science，2001，30 （294）: 1835~1837. [11] US Embassy in China. The Controversy over China’s Reported Falling Energy Use[N]. Washington Post，2001-8-14. [12] 张雷.经济发展对碳排放的影响[J].地理学报，2003，58（4）:629~ 637. [13] Nebojsa Nakicenovic，Rob Swart. Emissions Scenarios: A Special Report of the Intergovermental Panel on Climate Change（IPCC） [M]. Cambridge: Cambridge University Press，2000. 表3 1952年-2005年中国碳排放省级 能源-碳排放关联模型分析 Table 3 Changing patterns of energy use and CO2 emission at provincial level，in China from 1952 to 2005 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 地区 北京 天津 河北 山西 内蒙古 山东 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 江西 河南 湖北 湖南 广东 福建 广西 海南 四川重庆 贵州 云南 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 关联模型 Y=-3116.3 x2 + 1 0760x -7404.9 Y=-3464.6 x2 + 1 1056x - 7326.6 Y=-22 2061 x2 + 50 6120x - 28 3195 Y=-7E+07 x2 + 1E+08x - 7E+07 Y=-3E+06 x2 + 6E+06x - 3E+06 Y=6868.2 x2 + 3228.3x -9974.8 Y=-3763.4 x2 + 1 7054x - 1 1981 Y=467.5 x2 + 3937.5x -4414.4 Y=-9468.2 x2 + 3 0184x - 2 0636 Y=1700.5 x2 -2156.6x + 844.9 Y=-3 3991 x2 + 9 2887x - 5 9210 Y=-6160.8 x2 + 2 0694x - 1 5416 Y=-7 8796 x2 +18 5181x - 10 6641 Y=-9976.5 x2 + 2 7094x - 1 6932 Y=-8 9774 x2 + 21 8419x - 12 8934 Y=3648.5 x2 -6548.8x +3146.6 Y=-1 1330 x2 + 3 5477x - 2 5133 Y=-4176.9 x2 + 1 6369x - 1 3469 Y=5576.9 x2 - 1 3464x + 8247.2 Y=-1440.8 x2 + 5322.2x - 4066 Y=279.2 x2 - 1057.5x + 1035.1 Y=-5880 x2 + 2 3601x - 1 7944 Y=-2 0340 x2 + 5 1464x - 3 1264 Y=-9763.9 x2 + 2 7783x - 1 8368 Y=-6122.3 x2 + 1 9508x - 1 2860 Y=-691.8 x2 + 3069.7x + 2298.9 Y=17.357 x2 + 57.947x + 6.85 Y=-5648.6 x2 + 1 4809x -9126.8 Y=119.07 x2 + 1782.8x -2149.9 R2 0.7952 0.7604 0. 6969 0.2863 0.7640 0.6281 0.6608 0.5269 0.6489 0.9226 0.5007 0.2670 0.6944 0.8327 0.5213 0.8307 0.5527 0.4082 0.3455 0.4498 0.9827 0.7274 0.2769 0.5425 0.6026 0.1629 0.6837 0.3071 0.7311 216