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新疆能源消费碳排放现状及思考完结

学号：

**********

新疆能源消费碳排放现状及思考

（塔里木大学经济与管理学院新疆阿拉尔843300）

摘要：

2009年哥本哈根世界气候大会，提出了对世界各国节能减排的要求，中国已经超过美国成为全球最大的二氧化碳排放国。

根据可持续发展战略，我国制订“十二五”规划明确了减排目标，而这一目标的实现需要依赖于各省区的节能减排行动。

目前新疆仍处于工业化初期，经济规模的扩张依赖传统能源的高消耗才能实现。

本文将研究新疆能源碳排放现状及提出影响碳排放相关因素的建议思考。

关键词：

新疆能源消费碳排放思考

CarbonemissionsfromenergyconsumptionstatusandthinkinginXinjiang

（CollegeofEconomicsandManagementTarimUniversityAlarXinjiang843300）

Abstract:

In2009, theworldclimateconferenceinCopenhagen, the world'senergysavingandemissionreduction requirements, Chinese hasmorethan American become theworld'slargestemittersof carbondioxide. Accordingto thestrategyofsustainabledevelopment, ourcountryismakingthe "TwelfthFiveYearPlan" andaclearreductiontargets, andthe needto achievethisgoal dependsonthe provincial level energy-savingemissionreductionactions. Atpresent Xinjiang isstillintheearly industrialization, Expandingeconomiesofscale isdependentonthe highconsumptionoftraditionalenergysources toachieve.ThispaperwillstudyonXinjiangenergycarbonemissionstatusandputforwardsuggestionsonrelatedfactorsaffectingcarbonemissions.

Keywords:

Xinjiang;Energyconsumption;Carbonemissions;Reflection

引言

自2010年“十二五”规划制定并通过后，规划中的节能减排各项指标已下达各省、市及自治区。

新疆的节能减排目标是：

单位GDP能源消耗在2010年的基础上下降10%，即在“十二五”规划期间，由2010年的1.926吨标准煤/万元下降到2015年的1.733吨标准煤/万元。

虽然在这一目标上，新疆是全国范围内要求最低的四个省份之一，但是完成这一任务难度仍然不小。

这意味着如果新疆在“十二五”规划期间即2011-2015年间经济总量增长15%，且能源消费必须控制在3.5%以内。

如果经济总量增长20%，能源消费也不能超过8%，否则节能减排的任务就不能完成。

1.新疆能源消费碳排放现状分析

1.1新疆能源消费现状

1.1.1新疆能源消费总量及构成现状分析

能源是人类生存及发展的物质基础，也是人类从事各种经济活动的原动力[1]。

新疆作为中国重要的能源基地，是我国的能源资源较为丰富的省份之一。

而新疆以绿洲经济为基础的经济发展模式,环境容量小，如果损坏无法修复。

在很大程度上依赖于能源大量使用的新疆经济发展模式,使得新疆的单位GDP能耗及碳排放过高，导致新疆产生能源危机和温室变暖等的问题。

可以说,新疆传统能源的大量消费是造成较高碳排放的主要原因。

可持续发展战略要求在注重经济效益的同时,重视环境问题,从而实现经济、环境和社会的协调发展。

这要求在利用能源发展经济时更应注意节能减排，减少对环境的负影响。

表1主要年份能源消费总量及构成

年份

能源消费总量

（万吨标准煤）

占能源消费总量的比重（%）

煤炭

石油

天然气

水风电

1978

979.27

72.5

21.5

3.4

2.6

1980

1026.45

71.3

21.1

4.6

3.0

1985

1410.84

72.0

19.3

5.1

3.6

1990

1924.38

69.6

22.5

3.5

4.4

1995

2733.04

66.2

23.8

5.6

4.4

2000

3316.03

63.6

23.3

8.6

4.5

2001

3496.44

60.4

21.6

13.2

4.8

2002

3622.40

62.2

20.5

12.7

4.6

2003

4064.43

60.3

21.7

13.1

4.9

2004

4784.83

61.0

20.1

15.0

3.9

2005

5506.49

56.1

26.2

13.7

4.0

2006

6047.27

56.7

24.7

14.3

4.3

2007

6575.92

57.8

23.9

14.1

4.2

2008

7069.39

61.7

20.3

13.1

4.9

2009

7525.56

65.9

16.9

12.0

5.2

2010

8290.20

65.8

15.8

12.4

5.6

2011

9926.50

67.9

14.7

12.3

5.1

平均增长率

9.7%

0.64%

-3.2%

4%

1.5%

数据来源：

新疆统计年鉴1979-2013中国统计出版社

依据新疆主要年份能源消费总量及构成（表1）可以看出，1978年-2011年，新疆能源消费总量逐步提高，年平均增长率为9.7%而增幅过程可以大致分为三个阶段。

第一阶段：

1978-2000年，这一阶段为新疆经济发展的奠基和起步阶段，能源消费增幅较缓慢。

第二阶段：

2000-2010年，这一阶段得益于国家在2000年制定了西部大开发政策，开始加大对新疆的经济扶持力度。

新疆经济迅猛发展，同时能源消费增幅巨大。

第三阶段：

2010—2015年，这一阶段为国家“十二五”规划期，新疆的经济发展规模巨幅增长，特别是2011年能源消费量增长率为19.7%，相比较1985年与1978年的增长率4.8%要高出很多。

同时由于新疆的能源资源天赋异禀，作为我国最大的能源储备基地之一，对能源的开发及利用相对稳定，而第二产业相对沿海发达城市来说，产业规模较小，因此新疆的能源利用趋于稳步增长而能源利用增长率则较缓。

而2000年-2011年间，新疆煤炭能源消耗占能源消费总量的比重逐年有所降低，年平均增长率为0.64%，石油能源消耗占能源消费总量的比重年平均增长率为-3.2%，由于天然气及水风电能源消耗占能源消费总量的比重逐年增加，年平均增长率为5.5%，因此在煤炭及石油能源的利用上相对降低，致使石油能源消耗占能源消费总量的比重年增长率为负值。

虽然可以比较直观的看出，新疆以煤炭为主的能源消费结构正在不断优化，但煤炭仍然在新疆能源消费中占据绝对优势，相比较而言，新疆的清洁能源则使用较少。

从整体上看，新疆仍然没有摆脱以传统能源消费为主的能源消费结构。

1.1.2新疆分行业能源消费总量现状分析

图12011年新疆分行业能源消费总量示意图

图22011年新疆分品种能源消费总量示意图

数据来源：

新疆统计年鉴2013中国统计出版社

依据2011年分品种能源消费总量和主要能源消费量（图1、图2）可以看出，目前在很大程度上依赖于能源的大量消费是新疆经济发展的弊端。

2011年，第二产业即工业类行业利用能源消费量第一，占行业总能源消费总量72%,第三产业其次，占行业总能源消费总量23%，第一产业利用能源消费量仅5%。

而新疆GDP的增长，绝大多数由第二产业即工业生产总值为主要贡献产业。

这表明，新疆形成了以工业及制造业等为主的工业结构,这种“高碳排放”产业结构成为大量能源消费和碳排放的主要原因；而在新疆各主要的能源利用中，煤炭消费量占据了能源消费总量的77%,原油消费量占22%，天然气消费量仅占能源消费总量的1%。

可以说，新疆常规能源消费总量过高和以煤炭、石油为基础的能源消费结构都对二氧化碳高排放以及环境污染造成了严重影响。

1.1.3新疆单位GDP能耗现状分析

图3新疆主要年份单位GDP能耗（吨标准煤/万元）

注：

单位GDP能耗=能源消费总量（等价值）/GDP

依据国务院颁布的“十二五”规划和《节能减排综合性工作方案》，在“十二五”规划期间，新疆要完成单位GDP能耗下降20%的节能减排目标。

实际上，从新疆历年的单位GDP能耗表（表3）来看，2006年，新疆单位GDP能耗下降1.06%，2007年单位GDP能耗下降3.08%，都未能实现下降4.4%的年均减排目标。

新疆省2008下降3.15%的单位GDP能源消耗，因为受新疆事件影响，导致新疆经济发展受挫，图3自2008年底以来单位GDP能耗下降。

2009年，单位GDP能耗仅下降1.53%，而国内生产总值能源消耗2010年单位上升3.07%，2011年比上一年度上升了6.96%。

说明了新疆现阶段能耗利用率低，碳排放形势严峻。

1.2新疆碳排放现状

1.2.1新疆分品种消费能源碳排放现状分析

表2主要年份新疆消费能源分品种碳排放量变化情况表

年份

碳排放量单位：

万吨

碳排放总量

煤炭

石油

天然气

2001

1460

434

122

2002

2091

1548

421

122

2003

2393

1700

505

188

2004

2739

1939

558

242

2005

3112

2061

849

202

2006

3625

2369

869

387

2007

3971

2640

915

416

2008

4283

3048

819

416

2009

5068

3961

702

405

2010

5531

4382

723

426

2011

5743

4531

755

457

年均增长率

10.99%

11.31%

6.37%

22.05%

注：

碳排放量=变化数据×碳排放系数

从主要年份新疆消费能源分品种碳排放量变化情况（表2）可以看出，2001-2011年新疆碳排放总量逐年递增，平均年均增长率达到10.99%，特别是2003-2006各年碳排放总量年均增长率皆超过十年间的增长率平均值，而2009年碳排放总量增长率高达18.3%。

在国务院颁布的省级节能减排工作计划和目标后，新疆总的能源消费量和碳排放量仍保持较高水平，新疆的节能减排压力由此可见。

2001-2011年新疆消费煤炭、石油及天然气能源产生的二氧化碳排放量，年均增长率分别为11.31%、6.37%和22.05%，说明近年来新疆能源结构正在不断优化，天然气消费比重不断增加，而因天然气消费产生的二氧化碳量仅占利用能源碳排放总量的8.5%。

但是由于新疆高耗能、高碳排放的行业仍然存在，2001-2011年因消费煤炭碳排放量占利用能源碳排放总量的72%，而利用石油能源所产生的的碳排放量仅占碳排放总量的19.5%。

鉴于此，得出新疆的碳排放主要是来自于能源消费品种中的煤炭能源这一结论。

1.2.2新疆三大产业消费能源碳排放现状分析

表3主要年份新疆三大产业能源消费碳排放量

年份

碳排放量

碳排放总量

第一产业

第二产业

第三产业

2001年

102

1329

584

2002年

2090

107

1392

591

2003年

2392

100

1631

661

2004年

2738

102

1925

711

2005年

3110

114

2360

636

2006年

3623

119

2972

532

2007年

3968

114

3303

551

2008年

4282

116

3524

642

2009年

5066

119

4291

656

2010年

5530

117

4632

781

2011年

5744

121

4834

789

年增长率

10.89%

1.03%

13.7%

4.19%

注：

因统计数据略有差别，该表碳排放总量数据与表2数据存在少量误差。

从主要年份新疆三大产业消费能源碳排放量变化情况（表3）可以看出，2001-2011年新疆第一、二和第三产业消费能源碳排放量年均增长率分别为1.03%、13.7%和4.19%，第二产业碳排放的增长速度远远大于第一和第三产业，而第一、第二和第三产业消费能源产生的碳排放量分别占产业能源利用碳排放总量的3.19%、78.6%和18.2%。

说明新疆能源消费产生的碳排放主要来源于第二产业，因此新疆产业结构优化有待于进一步加强。

2.新疆能源消费与碳排放相关性分析

2.1数据来源

本文数据主要来源于新疆历年的统计年鉴。

鉴于统计数据的一致性及可获得性，选取近十年的各类数据，即选取新疆2001年-2013年的数据来进行实证分析。

而本文主要研究对象为新疆三大产业经济部门，统计的能源品种主要是原煤、原油和天然气。

表4各类能源折标准煤参考系数及碳排放系数

能源类型

折标准煤系数

二氧化碳排放系数

原煤

0.7143kgce/kg

0.7476

原油

1.4286kgce/kg

0.5825

油田天然气

1.3300kgce/m3

0.4435

数据来源：

中国能源统计年鉴。

2.2新疆能源消费与碳排放相关性分析

2.2.1建立多元线性回归模型

在研究关于二氧化碳的排放问题上，有一个著名的Kaya恒等式，这个恒等式是日本的YoichiKaya教授[2]在IPCC的一次研讨会上首次提出。

根据恒等式，一个国家或地区二氧化碳排放量的增长[3]，主要取决于四个方面的因素[4]：

人口（P）、人均GDP（G）、单位GDP能耗（IE，能源强度）和能源结构（IC，碳强度）。

表5主要年份碳排放量及其影响因素数值

单位：

万吨；万人；元；吨标准煤/万元

年份

碳排放量（Y）

人口（X1）

人均GDP（X2）

单位GDP能耗（X3）

碳强度（X4）

2001

1876.19

7945

1.99

1.35

2002

2090

1905.19

8457

1.91

1.30

2003

2392

1933.95

9828

1.93

1.27

2004

2738

1963.11

11337

2.04

1.24

2005

3110

2010.35

13108

2.11

1.19

2006

3623

2050.00

15000

2.09

1.19

2007

3968

2095.19

16999

2.02

1.13

2008

4282

2130.81

19797

1.96

1.02

2009

5066

2158.63

19942

1.93

1.18

2010

5530

2181.58

25034

1.52

1.02

2011

5744

2208.71

30087

1.63

1.07

数据来源：

新疆统计年鉴2002-2013

1、设定并估计多元线性回归模型：

2、采用OLS估计参数[5]，得到OLS参数值（图4）所示结果。

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

04/4/14Time:

12:

11

Sample:

20012011

Includedobservations:

11

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

-13759.02

1293.817

-10.63444

0.0001

X1

4.913744

0.947565

5.185655

0.0035

X2

0.188464

0.022662

8.316155

0.0004

X3

16.10128

157.3272

0.102343

0.9225

X4

3745.012

274.2087

13.65752

0.0000

R-squared

0.999633

    Meandependentvar

3481.400

AdjustedR-squared

0.999340

    S.D.dependentvar

1227.880

S.E.ofregression

31.55202

    Akaikeinfocriterion

10.04800

Sumsquaredresid

4977.649

    Schwarzcriterion

10.19930

Loglikelihood

-45.24002

    Hannan-Quinncriter.

9.882037

F-statistic

3406.284

    Durbin-Watsonstat

1.004057

Prob（F-statistic）

0.000000

图4OLS参数值

2.2.2数据处理及模型估计

根据OLS参数值（图4）中的数据，得到模型估计结果为：

（1293.817）（0.947565）（0.022662）（157.3272）（274.2087）

t=（-10.63444）（5.185655）（8.316155）（0.102343）（13.65752）

从以上回归结果可以看出，

，

可决系数很高，说明模型对样本的拟合优度很好，

检验值很大，相应的

，说明回归方程非常显著，即各自变量联合起来确实对因变量“碳排放量”有显著影响。

但有重要变量X3系数的t统计量为0.102343，所对应的

值为0.9225，说明X3对因变量影响不显著，综合上述分析，该模型很可能存在多重共线性。

2.2.3简单相关系数检验

计算解释变量X1、X2、X3、X4的简单相关系数矩阵：

X1

X2

X3

X4

X1

1

0.9795979276

-0.415515987

-0.903541231

X2

0.9795979276

1

-0.566121828

-0.921330960

X3

-0.415515987

-0.566121828

1

0.4423044468

X4

1

-0.921330960

0.4423044468

1

图5简单相关系数矩阵

由简单相关系数矩阵（图5）可以看出，X1和X2之间高度相关，证实解释变量之间存在多重共线性，鉴于此，应采用逐步回归法来减少共线性的程度。

2.2.3多重共线性模型修正

第一步：

运用OLS方法分别求Y对各解释变量X1、X2、X3、X4进行一元回归。

五个方程的回归结果详见附录图1—图4，再结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。

通过一元回归结果图进行对比分析，一次调整后可决系数

最大原则，选取X2作为进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型。

第二步：

逐步回归。

将剩余解释变量分别加入模型，得到分别附录图5—图7所示的二元回归结果。

通过观察比较附录图5—图7所示结果，并根据逐步回归的思想，可以看到，新加入解释变量X4的二元回归方程

为0.989240，并且各参数的T检验显著，参数的符号也符合经济意义，因此保留解释变量X4。

第三步：

在保留X2、X4的基础上，继续进行逐步回归，分别得到如图8、图94所示的回归结果。

观察附录图8和图9，在X2、X4的基础上加入X1后的方程

=0.999449>0.996490明显增大，F统计量也很大，说明模型对样本的拟合很好且回归方程显著；同时各解释变量的系数所对应的t值较大且对因变量的影响显著，因此，模型应保留自变量X1和X2、X4。

第四步：

在保留自变量X1和X2、X4的基础上继续进行逐步回归，得到图12所示回归结果。

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

04/4/14Time:

13:

25

Sample:

20012011

Includedobservations:

11

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

-13759.02

1293.817

-10.63444

0.0001

X1

4.913744

0.947565

5.185655

0.0035

X2

0.188464

0.022662

8.316155

0.0004

X4

3745.012

274.2087

13.65752

0.0000

X3

16.10128

157.3272

0.102343

0.9225

R-squared

0.999633

    Meandependentvar

3481.400

AdjustedR-squared

0.999340

    S.D.dependentvar

1227.880

S.E.ofregression

31.55202

    Akaikeinfocriterion

10.04800

Sumsquaredresid

4977.649

    Schwarzcriterion

10.19930

Loglikelihood

-45.24002

    Hannan-Quinncriter.

9.882037

F-statistic

3406.284

    Durbin-Watsonstat

1.004057

Prob（F-statistic）

0.000000

图6Y对X1和X2、X3、X4回归结果图

由图6可以看出，在X1和X2、X4的