郭運(yùn)功 汪冬冬 林逢春

(華東師范大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,上海200062)

上海市能源利用碳排放足跡研究

郭運(yùn)功 汪冬冬 林逢春

(華東師范大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,上海200062)

能源利用是人類生存的基礎(chǔ)和前提,對(duì)其碳足跡及生態(tài)壓力進(jìn)行研究具有重要意義。本文運(yùn)用碳排放足跡的相關(guān)含義及研究方法,計(jì)算得出1995-2006年上海市能源利用的總碳足跡、各能源類型和產(chǎn)業(yè)類型的碳足跡、碳足跡的產(chǎn)值和生態(tài)壓力值。并以此為基礎(chǔ),利用嶺回歸函數(shù)進(jìn)行STIRPAT模型擬合,進(jìn)一步研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放足跡之間的關(guān)系,最后提出適應(yīng)性的管理策略。研究結(jié)果表明:①總碳足跡從1995年的1.05 hm2/人上升到2006年的1.36 hm2/人,呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì);②1995-2006年各能源利用的碳足跡及其分配率均以煤炭最大,石油次之,天然氣最小,且煤炭利用的碳足跡分配率逐年下降,石油與天然氣與之相反;③2001-2006年第一、二產(chǎn)業(yè)的碳足跡變化不明顯,而第三產(chǎn)業(yè)與產(chǎn)業(yè)總碳足跡呈明顯上升趨勢(shì);④能源利用的碳足跡產(chǎn)值從1995年的1.79萬(wàn)元/hm2增加至2006年的3.79萬(wàn)元/hm2,碳足跡的生態(tài)壓力也從1995年的129.6上升至2006年的231.8;⑤能源利用碳足跡與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的模型擬合研究結(jié)果中沒(méi)有出現(xiàn)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線,進(jìn)一步證實(shí)能源利用對(duì)環(huán)境所造成的壓力增大。

碳足跡;STIRPAT模型;環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線;上海市

隨著世界人口的增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的擴(kuò)大,人類對(duì)能源的需求持續(xù)增加[1]。自20世紀(jì)70年代以來(lái),區(qū)域氣候變暖已為全世界各領(lǐng)域?qū)W者關(guān)注的焦點(diǎn)。大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為溫室效應(yīng)加劇是造成全球變暖的重要原因,而人類活動(dòng)則是加劇溫室效應(yīng)的重要驅(qū)動(dòng)因子(IPCC,2007),即溫室效應(yīng)增強(qiáng)主要?dú)w因于人類活動(dòng)向大氣中排放的溫室氣體的急劇增加[2]。生態(tài)足跡是側(cè)重于生態(tài)理念的可持續(xù)發(fā)展量化指標(biāo),具有形象、綜合、易于理解的特點(diǎn),能夠表達(dá)人類消費(fèi)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)占用的相對(duì)大小,揭示其發(fā)展趨勢(shì)和主要矛盾,因而成為具有吸引力的生態(tài)指標(biāo)。國(guó)外學(xué)者將生態(tài)足跡運(yùn)用于自然資源消耗、環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施競(jìng)爭(zhēng)力、廢棄物與消費(fèi)壓力等的評(píng)價(jià)與評(píng)估中[3],國(guó)內(nèi)不少專家學(xué)者也利用生態(tài)足跡方法進(jìn)行各地區(qū)的可持續(xù)能力分析。因此,生態(tài)足跡已經(jīng)成為國(guó)際公認(rèn)的評(píng)價(jià)自然資源消耗的方法。

綜合分析已發(fā)表的文獻(xiàn),得出國(guó)內(nèi)外在有關(guān)溫室氣體及碳足跡的研究主要集中在宏觀和微觀層次上,中觀尺度上的相關(guān)研究相對(duì)較少,尤其是城市尺度上的研究則更加匱乏。美國(guó)的芝加哥、韓國(guó)的Chuncheon、Kangleung、Seoul等城市開(kāi)展了相關(guān)的研究工作,但這些城市主要采用了實(shí)測(cè)方法對(duì)石油、煤油、柴油、型煤、天然氣和火力發(fā)電產(chǎn)生的二氧化碳進(jìn)行了測(cè)量,從而得出相應(yīng)的排放系數(shù),并沒(méi)有對(duì)其表征城市能源可持續(xù)發(fā)展的碳足跡進(jìn)行研究和探討。因此探討上海能源利用碳足跡及其生態(tài)壓力具有重要意義,為上海能源的可持續(xù)發(fā)展利用提供理論和數(shù)據(jù)支撐。

1 研究區(qū)域及研究方法

1.1 研究區(qū)域

上海地處長(zhǎng)江三角洲前沿,東瀕東海,南臨杭州灣,西接江蘇、浙江兩省,北接長(zhǎng)江入?？?交通便利,腹地廣闊,地理位置優(yōu)越,是中國(guó)最大的經(jīng)濟(jì)中心和貿(mào)易港口、全國(guó)最大的綜合性工業(yè)城市,也是全國(guó)重要的科技、貿(mào)易、金融和信息中心(見(jiàn)圖1)。自20世紀(jì)90年代初浦東新區(qū)開(kāi)發(fā)以來(lái),上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展走出低谷邁向新的臺(tái)階。2004年上海國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值已達(dá)7 450.27億元,是1990年以來(lái)的最高水平,連續(xù)14年保持兩位數(shù)增長(zhǎng)。但不可否認(rèn)的是,上海在取得驕人經(jīng)濟(jì)成果的同時(shí),也消耗了大量的能源資源。2006年,上海市能源消費(fèi)總量為8 967.28萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤,比2005年(8312.09萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤)增長(zhǎng)7.9%。煤炭消費(fèi)總量為5 143.09萬(wàn)t,成品油消費(fèi)總量為1 707.47萬(wàn)t,天然氣消費(fèi)量為22.58億m3。

圖1 研究區(qū)域示意圖Fig.1 Sketch map of research region

1.2 研究方法

1.2.1 碳足跡

碳足跡方法是研究人類能源利用的分析工具,表示在一定社會(huì)發(fā)展水平、技術(shù)水平、生活生產(chǎn)方式及消費(fèi)模式下,在一定的空間尺度內(nèi),人類的所有經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)能源資本的消費(fèi)以及生態(tài)系統(tǒng)提供的能源。碳足跡指標(biāo)是一個(gè)衡量人類對(duì)能源利用量的簡(jiǎn)單且綜合的指標(biāo)[4-8]。

能源利用碳足跡的計(jì)算公式為:

式中:i為煤炭、石油、天然氣、3種能源;Ci為i能源人均碳排放量;Fi為i能源土地轉(zhuǎn)換系數(shù)。具體地,將各類能源的消費(fèi)實(shí)物量按照表觀消費(fèi)量法轉(zhuǎn)化為碳排放量,再通過(guò)碳排放量與土地面積轉(zhuǎn)換系數(shù)(見(jiàn)表1)的比值計(jì)算出各類能源利用的碳足跡[9]。

表1 能源利用的碳排放/生態(tài)足跡轉(zhuǎn)換系數(shù)Tab.1 Conversion factors of carbon emissions of energy utilization/ecological footprint

能源利用的碳足跡產(chǎn)值[3](Value of Carbon Footprint,VCF)體現(xiàn)單位能源利用碳足跡產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,定義為人均G DP與人均碳足跡的比值。通過(guò)VCF分析,可將某一國(guó)家(區(qū)域)經(jīng)濟(jì)與能源、生態(tài)環(huán)境發(fā)展定量化處理,探索其能源效益與發(fā)展趨勢(shì)。當(dāng)VCF較高時(shí),經(jīng)濟(jì)發(fā)展良好;能源利用的碳足跡創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)價(jià)值較高等。

能源利用碳足跡強(qiáng)度[3](Carbon Footprint Intensity,CFI)則是能源利用碳足跡與人均 G DP的比值。CFI越大則能耗越大,能源消費(fèi)的碳足跡效益越差。

能源利用碳足跡生態(tài)壓力[3]主要(Ecological Pressure Intensity of Carbon Footprint,EPICF)表征能源消費(fèi)碳排放對(duì)自然生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生的壓力大小,定義EPICF為人均能源利用碳足跡(hm2)與人均擁有的林地(包括森林和草地)面積(hm2)的比值,從而判斷能源消費(fèi)對(duì)自然生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生的壓力大小。比值越大,壓力越大;比值越小,壓力亦小。

1.2.2 STIRPAT模型

Dietz等提出了STIRPAT(stochastic impacts by regression on population,affluence,and technology)模型[4,10],STIRPAT模型的具體形式如下:

式中,I、P、A、T分別表示環(huán)境壓力、人口數(shù)量、人均財(cái)富和技術(shù);a是模型系數(shù),b、c和d分別是人口數(shù)量、人均財(cái)富和技術(shù)等人文驅(qū)動(dòng)力的指數(shù),e為模型誤差。

IPAT模型是STRIPAT模型的特殊形式,即 a=b=c=d=e=1。STRIPAT模型不僅保留IPAT模型中人文驅(qū)動(dòng)力之間相乘的關(guān)系,并將人口數(shù)量、富裕度、技術(shù)等人文驅(qū)動(dòng)力作為影響環(huán)境壓力變化的主要因素。STIRPAT模型是一個(gè)多自變量的非線性模型,模型兩邊同時(shí)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理后為:

以lnI作為因變量,lnP、lnA、lnT作為自變量,lna作為常數(shù)項(xiàng),lne作為誤差項(xiàng),對(duì)經(jīng)過(guò)處理后的模型進(jìn)行多元線性擬合。然而由于當(dāng)前缺乏統(tǒng)一的技術(shù)測(cè)量指標(biāo),實(shí)際應(yīng)用中通常將 T歸于殘差項(xiàng),同時(shí)為了考察隨著經(jīng)濟(jì)的增加,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境壓力之間是否存在倒“U”型庫(kù)茲涅茨曲線,本文將自變量lnA分解為lnA和(lnA)2兩項(xiàng),最后得到如下模型:

式(4)對(duì)Ln(A)求一階偏導(dǎo)數(shù),可以經(jīng)濟(jì)—環(huán)境影響的彈性系數(shù)(EEIA)為:

已知Ln(A)的值,可根據(jù)式(5)計(jì)算 EEIA的值,如果c2為負(fù)值,就可依此確定,存在環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線和存在環(huán)境開(kāi)始改善的富裕狀態(tài)值。

2 能源利用碳足跡分析

2.1 能源利用碳足跡計(jì)算結(jié)果分析

2.1.1 總碳足跡

根據(jù)能源利用碳足跡計(jì)算方法,對(duì)1995-2006年上海主要能源利用的碳足跡進(jìn)行了計(jì)算。經(jīng)過(guò)分析由圖2可知,在總體能源碳足跡方面,1995-2006年的總碳足跡是呈現(xiàn)上升的趨勢(shì),但中間過(guò)程出現(xiàn)較小的轉(zhuǎn)折。在1997-1998年經(jīng)過(guò)從1.06 hm2/人下降到1.04 hm2/人短暫的減少過(guò)程后,從1999年便開(kāi)始增長(zhǎng),直到2005年,總體能源利用碳足跡達(dá)到了最高的1.38 hm2/人,比1998年最低時(shí)多出0.34 hm2/人,是1998年的1.32倍;到2006年總體能源利用碳足跡有所下降,為1.36 hm2/人。1997-1998年總碳足跡出現(xiàn)下降的主要原因是受亞洲金融危機(jī)的影響,此間中國(guó)全部省份均采取經(jīng)濟(jì)緊縮的應(yīng)對(duì)政策,使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)放慢所致;但“十五”以來(lái),隨著上海經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步的快速發(fā)展,同時(shí)在人口增多、城市化進(jìn)程加快等一系列外部因素的推動(dòng)下,上海的能源消耗量不斷上升,導(dǎo)致能源利用的碳足跡不斷增大,天然氣的推廣和使用、房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展及私家車(chē)的迅速增長(zhǎng)進(jìn)一步加大了上海對(duì)能源的需求[8]。綜合上述各方面的因素,總體能源利用總碳足跡出現(xiàn)了先增加后減少再增加的趨勢(shì)現(xiàn)象。

圖2 上海能源利用的碳足跡Fig.2 Carbon footprint of energy use in Shanghai

2.1.2 各能源類型碳足跡

從各能源類型來(lái)看(見(jiàn)圖2),1995-2006年各能源利用的碳足跡中以煤炭利用的碳足跡最大,石油次之,天然氣所占比例最小。1995-2006年煤炭利用的碳足跡總體上是在波動(dòng)中上升的,先是由1995年的0.84 hm2/人下降到1998年的0.81 hm2/人,之后又增加到2005年的0.92 hm2/人,然后下降到的2006年的0.86 hm2/人;若將2005年與1998年比較,煤炭利用的碳足跡增加了0.11 hm2/人。1995-2006年石油與天然氣利用的碳足跡均呈直線上升的趨勢(shì),石油利用的碳足跡增加了0.25 hm2/人,而天然氣由于2000年在上海的推廣及普及,到2006年增加了0.04 hm2/人。

在上海能源利用的碳足跡中,從分配率看(見(jiàn)圖3),1995年煤炭利用的碳足跡占人均總能源利用碳足跡的80.27%,到2006年占63.72%,整體呈現(xiàn)較快的下降;但從各種能源利用的的分配上看,煤炭利用的碳足跡占據(jù)了主導(dǎo)地位,石油利用的碳足跡與煤炭利用的碳足跡有相反的趨勢(shì),從1995年19.73%到2006年的33.48%,穩(wěn)中有升,其年均增長(zhǎng)率為4.9%,天然氣利用的碳足跡的比重較小,但增長(zhǎng)較為迅速,由2000年的0.43%增長(zhǎng)到2006年的2.80%。

盡管如此,煤炭的貢獻(xiàn)率比重依然過(guò)大,以天然氣為代表的清潔能源的貢獻(xiàn)率過(guò)小?？梢?jiàn)上海的一次能源結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期得不到優(yōu)化,煤炭在一次能源中的比重仍然過(guò)高,天然氣等清潔優(yōu)質(zhì)能源的比重很低。雖然目前加緊轉(zhuǎn)變并優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、發(fā)展可再生能源、開(kāi)發(fā)新能源,但是預(yù)計(jì)在較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi),煤炭利用的碳足跡仍將繼續(xù)是總碳足跡中的主要部分。同時(shí),“以煤為主”的一次能源利用結(jié)構(gòu)也造成了運(yùn)輸壓力大、能源利用效率低和環(huán)境污染嚴(yán)重等多方面的問(wèn)題[3]。2.2 能源利用的碳足跡產(chǎn)業(yè)類型分析

圖3 1995-2006年上海煤、石油和天然氣利用碳足跡的分配率變化Fig.3 Change of distribution rate of consumption carbon footprint of coal,oil and natural gas during 1995-2006 in Shanghai

根據(jù)圖4,對(duì)2001-2006年不同產(chǎn)業(yè)類型下能源利用的碳足跡構(gòu)成方面(發(fā)電和交通除外)進(jìn)行分析可以看出:第一產(chǎn)業(yè)能源利用的碳足跡占總足跡的比例很小,且逐年下降,并一直保持在1%左右。第二產(chǎn)業(yè)能源利用的碳足跡所占比例在2001-2003年是下降的,從2001年的40192%下降到2003年的33.60%,此間上海第二產(chǎn)業(yè)能源效率有顯著的提高,能源消耗量上升不明顯;而2004-2006年第二產(chǎn)業(yè)碳足跡所占比例逐年上升,到2006年為37108%,但增長(zhǎng)較為緩慢,主要原因是2004-2006年第二產(chǎn)業(yè)能源消耗快速增加,并且第二產(chǎn)業(yè)的能源效率也在快速提高,因此在一定程度上降低了第二產(chǎn)業(yè)能源利用的碳足跡增長(zhǎng)的速度。第三產(chǎn)業(yè)能源利用碳足跡占總碳足跡的比例一直在上升,且上升速度較快,從 2001年的13169%增加到2006年的24.09%,增加了11個(gè)百分點(diǎn),這主要是由于第三產(chǎn)業(yè)用能,尤其是成品油消耗速度的快速增加所導(dǎo)致的,第三產(chǎn)業(yè)能耗的增加可能與近年來(lái)上海的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè),特別是物流等行業(yè)的發(fā)展速度及規(guī)模的擴(kuò)大有較高相關(guān)性。

圖4 2001-2006年上海產(chǎn)業(yè)能源利用碳足跡的變化Fig.4 Charge of carbon footprint of energy use of industry during 2001-2006 in Shanghai

2.3 能源利用的碳足跡產(chǎn)值與強(qiáng)度分析

對(duì)1995-2006年上海能源利用的碳足跡產(chǎn)值進(jìn)行分析,根據(jù)定義計(jì)算得出:自1995年起,上海能源利用的碳足跡產(chǎn)值的變化是逐年增加的,到2006年上海的能源利用的碳足跡產(chǎn)值為3.79萬(wàn)元/hm2(假定2000年不變價(jià)),比1995年的1.80萬(wàn)元/hm2增加了1.99萬(wàn)元/hm2,為1995年的2.11倍,年均增長(zhǎng)率約為7%。說(shuō)明近十年來(lái),上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展良好,能源利用效率不斷提高,單位土地面積產(chǎn)值增加較快,單位能源利用的碳足跡所創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)價(jià)值不斷增加,但是,相對(duì) G DP的增長(zhǎng)速度,碳足跡產(chǎn)值的增長(zhǎng)明顯滯后,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)化石能源的依賴作用還比較明顯(見(jiàn)圖5)。

圖5 上海1995-2006年能源利用碳足跡產(chǎn)值與強(qiáng)度變化Fig.5 Change of value of carbon footprint and carbon footprint intensity during 1995-2006 in Shanghai

對(duì)1995-2006年上能源利用碳足跡強(qiáng)度進(jìn)行計(jì)算分析得出,上海近十年的能源利用碳足跡強(qiáng)度走勢(shì)良好,1995年碳足跡強(qiáng)度最高為0.56 hm2/萬(wàn)元,最低為2006年的0.26 hm2/萬(wàn)元,降低了一倍多,進(jìn)一步證實(shí)了上海能源利用效率在逐年提高,并且還存在較大的提升空間。

2.4 能源利用的碳足跡生態(tài)壓力分析

根據(jù)對(duì)1995-2006年上海能源利用的碳足跡生態(tài)壓力(見(jiàn)圖6)分析來(lái)看,上海的能源利用的碳足跡生態(tài)壓力呈現(xiàn)波動(dòng)式上升,特別是2000-2006年能源利用碳足跡的生態(tài)壓力出現(xiàn)迅速增加,2006年為231.78。2000-2006年能源利用的碳足跡生態(tài)壓力迅速增加的原因?yàn)椤笆濉逼陂g上海的農(nóng)田下降速度過(guò)快,同時(shí)能源消耗的速度呈現(xiàn)快速增加,特別是在2002-2003年期間第二與第三產(chǎn)業(yè)能源消耗的同時(shí)增加。這說(shuō)明能源利用的碳足跡面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人均綠地面積,可見(jiàn)隨著上海經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,對(duì)能源需求量大不斷增加,上海能源利用對(duì)自然環(huán)境造成的壓力越來(lái)越大。

3 能源利用的碳足跡與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系

利用STIRPAT模型來(lái)研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與上海市碳排放足跡之間的關(guān)系。本文利用SPSS15.0軟件的嶺回歸函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行擬合。系數(shù)k在(0,1)區(qū)間,以步長(zhǎng)為0.01進(jìn)行取值,當(dāng)k=0.04時(shí)嶺跡圖變化逐漸平穩(wěn),自變量回歸系數(shù)變化趨于穩(wěn)定,所以文中取k=0.04時(shí)的嶺回歸擬合結(jié)果確定隨機(jī)模型,具體擬合結(jié)果和方差分析結(jié)果如表2、3所示。

如表2所示,自變量的t檢驗(yàn)值可以說(shuō)明因變量與自變量之間的線性相關(guān)關(guān)系顯著,回歸方程有意義。

當(dāng)k=0.04時(shí)嶺回歸的方差檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示,方差分析的F值為25.97及p值為0.000,都能說(shuō)明回歸方程通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。

從回歸結(jié)果中可知,人口對(duì)碳排放足跡的解釋作用較大,人口每增加1%,碳足跡相應(yīng)地將增加0.724%。R2值為0.91,表明人口和人均 G DP指標(biāo)能解釋上海市能源利用碳排放足跡影響的91%,而且系數(shù)都在0.05水平上顯著。

表2 嶺回歸的擬合結(jié)果(k=0.04)Tab.2 Fitting results of ridge regression(k=0.04)

表3 嶺回歸的方差分析Tab.3 Analysis of variance of ridge regression

由于lnA的二次項(xiàng)系數(shù)沒(méi)有出現(xiàn)負(fù)值,因此隨著人均G DP的增加,人均G DP對(duì)能源利用的碳排放足跡的彈性系數(shù)不斷上升,但人均 G DP每增長(zhǎng)1%,相應(yīng)能源利用的碳排放足跡增長(zhǎng)遠(yuǎn)小于1%。隨著人均G DP的增加,能源利用的碳排放足跡的變化沒(méi)有出現(xiàn)倒“U”型環(huán)境庫(kù)茲涅斯曲線[11](見(jiàn)圖7)。這是由上海的能源利用效率和能源利用結(jié)構(gòu)兩個(gè)因素共同造成的,能源利用效率雖然增加,但是近年來(lái)第三產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展抵消了第二產(chǎn)業(yè)能源效率提高引起的碳排放量的下降,此外能源利用結(jié)構(gòu)也仍然沒(méi)有較大的改善。

圖7 能源利用的碳排放足跡對(duì)人均G DP的彈性系數(shù)Fig.7 coefficient of elasticity of carbon footprint of energy utilization and G DP per capita

4 討 論

通過(guò)對(duì)上海市能源利用碳排放足跡的研究,可以得出以下五點(diǎn)結(jié)論:①上海市能源利用的總碳足跡從1995年的1.05 hm2/人上升到2006年的1.36 hm2/人,呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì),人口增加和城市化進(jìn)程加快是主要驅(qū)動(dòng)因素。②能源類型方面,1995-2006年各能源利用的碳足跡及其分配率均以煤炭最大,石油次之,天然氣最小。并且煤炭利用的碳足跡分配率逐年下降,石油和天然氣與之相反,但總體能源結(jié)構(gòu)沒(méi)有明顯改善。③產(chǎn)業(yè)類型方面,2001-2006年第一、二產(chǎn)業(yè)的碳足跡變化不明顯,而第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)總碳足跡呈明顯上升趨勢(shì)。④1995-2006年上海市能源利用的碳足跡產(chǎn)值逐年增加,從1995年的1.79萬(wàn)元/hm2增加至2006年的3.79萬(wàn)元/hm2,說(shuō)明上海能源利用效率在逐年提高;但是碳足跡的生態(tài)壓力也從1995年的129.6上升至2006年的231.8,導(dǎo)致上海能源利用對(duì)自然環(huán)境造成的壓力越來(lái)越大。⑤在能源利用碳足跡與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的模型擬合結(jié)果中沒(méi)有出現(xiàn)環(huán)境庫(kù)茲涅斯曲線,進(jìn)一步證實(shí)能源利用對(duì)環(huán)境所造成的壓力增大,如何使其減緩或抑制已經(jīng)成為日益迫切的問(wèn)題。

結(jié)合上海實(shí)際的能源利用問(wèn)題,提出以下管理策略:

(1)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。必須實(shí)行能源多元化、清潔化發(fā)展,大力改善和調(diào)整能源結(jié)構(gòu),堅(jiān)持不懈地節(jié)能減排,有效保障能源供給。途徑有大力發(fā)展生物質(zhì)能、潮汐能等可再生能源;加強(qiáng)新能源和替代能源的研發(fā)應(yīng)用;促進(jìn)公眾煤炭清潔高效利用;大力加強(qiáng)國(guó)際能源合作[12]。

(2)積極創(chuàng)新能源發(fā)展理念和模式。轉(zhuǎn)變能源管理方式,推動(dòng)上海能源節(jié)約發(fā)展、清潔發(fā)展和安全發(fā)展,由主要依靠化石能源向積極開(kāi)發(fā)利用可再生能源轉(zhuǎn)變,由主要注重能源供給向能源供應(yīng)和需求管理并重轉(zhuǎn)變,由主要依靠資源開(kāi)發(fā)向依靠科技進(jìn)步轉(zhuǎn)變。

(3)提高能源利用效率。可通過(guò)以下途徑實(shí)現(xiàn):一是技術(shù)途徑,通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)提供各種高效節(jié)能設(shè)備、材料和工具;二是市場(chǎng)途徑,建立能源產(chǎn)品市場(chǎng)體系,通過(guò)價(jià)格信號(hào)來(lái)改變使用者的能源生產(chǎn)行為和用能行為,增加各種節(jié)能產(chǎn)品和設(shè)備的市場(chǎng)銷售量,直接減少不可再生能源的利用量;三是教育途徑,通過(guò)廣播、電視和報(bào)紙等媒介,幫助公眾了解當(dāng)?shù)丨h(huán)境質(zhì)量和資源狀況,提高節(jié)能意識(shí),促進(jìn)公眾參與地方環(huán)境保護(hù)的決策過(guò)程。

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Carbon Footprint of Energy Use in Shanghai

GUO Yun2gong WANG Dong2dong LIN Feng2chun
(School of Resources and Environmental Sciences,East China Normal University,Shanghai 200062,China)

Energy use is the base and premise of human survival,so it is important to study carbon footprint and ecological pressue.This article used the relevant concepts of carbon footprint and the research methods to calculate carbon footprint of Shanghai’s total energy use,carbon footprint of all types energy and industry,carbon footprint of the value of output and ecological pressure from 1995 to 2006.Authors used ridge regression function for STIRPAT model fitting and further studied the relations between economic development and carbon footprint.And the adaptive management strategy was put forward lastly.The study results showed that:①The total carbon footprint is increased from 1.05 hm2/p in 1995 to 1.36 hm2/p in 2006,which showed the fluctuation increased trend.②The energy use and its distribution in the carbon footprint of coal is the largest,followed byoil,and natural gas is the smallest from 1995 to 2006;distribution rate of carbonfootprint of coal has an annual decline,while the oil and gas are in contrast.③From 2001 to 2006,carbon footprint in the primary and secondary industries did not change significantly,while that in the tertiary industry and total carbon footprints of industries showed an upward trend.④Value of carbon footprint of energy use is increased from 1.79 million/hm2in 1995 to 3.79 million/hm2in 2006;ecological pressure is also increased from 129.6 in 1995 to 231.8 in 2006.⑤Kuznets curve did not appear in the fitting resutts of the relation between carbon footprint of energy use and economic development,which further confirmed the fact that energy use brought increasing pressue on ecological environment.

carbon footprint;STIRPAT model;Kuznets curve;Shanghai city

F206

A

1002-2104(2010)02-0103-06

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.02.018

(編輯:田 紅)

2012－03－15

范慧，博士生，講師，主要研究方向?yàn)轳R克思主義與當(dāng)代社會(huì)發(fā)展。

山東省高等學(xué)校人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“我國(guó)勞動(dòng)份額決定機(jī)制研究”(編號(hào):J11WF61);教育部人文社科規(guī)劃項(xiàng)目“金融全球化與我國(guó)自主創(chuàng)新型國(guó)家發(fā)展模式研究”(編號(hào):10YJA710011)。