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時間利用行為與低碳管理 版權信息
- ISBN：9787030713025
- 條形碼：9787030713025 ; 978-7-03-071302-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
時間利用行為與低碳管理 內容簡介
本書在揭示時間利用行為變化規律的基礎上，系統地提出從時間視角分析能源和環境問題的整體思路、關聯路徑、耦合方法及政策體系，并探討新時代背景下，新趨勢、新技術和新業態對能源環境的綜合影響及低碳行為的轉型方向，以期為國家相關決策部門在滿足人們美好生活需求的前提下引導行為低碳化提供科學依據，同時讓更多讀者切實了解到通過自身的努力也可以為全球和國家的高質量發展貢獻一份力量。
時間利用行為與低碳管理 目錄
目錄
前言
PREFACE
縮寫和縮略語
第1章 時間利用與低碳管理概述 1
1.1 應對氣候變化問題迫在眉睫 2
1.2 能源消耗和碳排放是氣候變化的主要誘因 3
1.3 人類行為轉變是控制能源消耗和碳排放的重要途徑 7
1.4 時間利用視角能夠更為公平和全面地分析人類行為 8
1.5 時間利用研究簡介 9
1.5.1 什么是時間利用研究？9
1.5.2 時間利用研究的歷史發展 9
1.6 時間利用和能源環境的關聯 12
第2章 典型國家時間利用模式特征識別 15
2.1 基本介紹 16
2.2 時間利用調查 16
2.2.1 中國時間利用調查 16
2.2.2 發達國家時間利用調查 17
2.3 中國居民時間利用模式 18
2.3.1 不同社會經濟群體的活動時長 18
2.3.2 不同社會經濟群體的活動參與程度 24
2.3.3 不同地區居民的時間利用模式與活動參與情況 35
2.4 中國和典型發達國家時間利用模式對比 39
2.4.1 中國與發達國家時間利用模式整體比較 39
2.4.2 中國與發達國家工作時間比較 39
2.4.3 中國與發達國家個人必要活動時間比較 41
2.4.4 中國與發達國家無酬家務勞動時間比較 42
2.4.5 中國與發達國家學習時間比較 43
2.4.6 中國與發達國家休閑娛樂時間比較 44
2.4.7 中國與發達國家出行時間比較 47
2.5 本章小結 48
第3章 時間利用行為閾值分析 50
3.1 基本介紹 51
3.2 時間利用前沿估計方法和數據 51
3.2.1 時間利用前沿分析框架 51
3.2.2 時間利用前沿估計方法 52
3.2.3 數據 54
3.3 中國居民 2008年活動時間和典型發達國家居民活動時間上限 59
3.3.1 中國居民 2008年活動時間 59
3.3.2 典型發達國家居民的活動時間上限 59
3.4 中國居民時間利用前沿 61
3.4.1 中國居民時間利用前沿的影響因素 61
3.4.2 中國居民時間利用前沿結果分析 68
3.5 本章小結 70
第4章 時間利用和物質消費的替代關系 71
4.1 基本介紹 72
4.2 商品-時間替代彈性估計方法和數據 73
4.2.1 商品-時間替代彈性的估計方法 73
4.2.2 時間利用與物質消費之間的對應關系 74
4.2.3 數據 76
4.3 商品-時間替代彈性表現 76
4.3.1 商品-時間替代彈性的結果分析 76
4.3.2 討論 80
4.4 本章小結 81
第5章 時間利用行為對居民能源消費的鏈式影響 82
5.1 基本介紹 83
5.2 基于時間利用的居民能源消費核算方法 84
5.2.1 研究框架 84
5.2.2 基于時間利用行為的能源消費核算模型 86
5.3 時間利用調查 88
5.3.1 調查設計 88
5.3.2 描述性統計 91
5.4 時間利用—能源消費的傳導鏈 97
5.4.1 從時間利用行為到居民能源消費的過程鏈 98
5.4.2 家庭年均直接能源消耗量 102
5.4.3 中國居民節能潛力 103
5.5 本章小結 105
第6章 引入時間利用行為的碳排放變化驅動因素分析 107
6.1 基本介紹 108
6.2 數據和方法 109
6.2.1 數據來源 109
6.2.2 時間利用行為和消費行為匹配原則 110
6.2.3 二氧化碳排放核算方法 110
6.2.4 碳排放變化驅動因素分解方法 112
6.3 居民活動相關碳排放驅動因素解析 113
6.3.1 多因素效果評估 113
6.3.2 家庭類型變化影響 113
6.3.3 各類活動的時間效應 115
6.3.4 各類活動的碳排放強度效應 117
6.4 本章小結 120
第7章 非工作時間利用行為與碳排放 122
7.1 基本介紹 123
7.2 非工作時間利用活動的二氧化碳排放核算框架和方法 123
7.2.1 非工作時間利用活動的二氧化碳排放核算框架 123
7.2.2 非工作時間利用活動的二氧化碳排放核算方法 124
7.3 數據 128
7.3.1 數據來源 128
7.3.2 數據匹配 129
7.4 中國居民非工作時間利用模式與二氧化碳強度 130
7.5 非工作時間利用模式變化對二氧化碳排放的影響 133
7.5.1 不同國家間非工作時間利用模式及活動CO 2強度差異 133
7.5.2 中國居民未來非工作時間利用活動的二氧化碳排放 137
7.6 本章小結 141
第8章 時間投入產出分析方法及其在環境領域的應用 144
8.1 基本介紹 145
8.2 時間投入產出分析方法 146
8.2.1 時間投入產出分析框架 146
8.2.2 時間投入產出表的編制方法 149
8.2.3 時間投入產出表的平衡方法 151
8.2.4 人類行為變化對碳排放影響的估計方法 153
8.2.5 數據需求 158
8.3 中國時間投入產出表 161
8.4 中國居民低碳時間利用活動模式 167
8.4.1 中國居民時間利用模式變化情景設計 167
8.4.2 中國居民時間利用行為變化對二氧化碳排放的影響 169
8.4.3 引入時間利用行為活動之間內在聯系的重要性 171
8.5 本章小結 173
第9章 基于時間利用視角的人口轉型環境影響評估 176
9.1 基本介紹 177
9.2 人口轉型、時間利用行為和能源排放影響之間的傳導機制 178
9.3 行為-經濟-技術-能源-排放耦合模型 179
9.4 時間利用調查數據及模型假設 183
9.4.1 時間利用調查數據 183
9.4.2 情景設計 184
9.4.3 參數設定 188
9.5 人口轉型對能源消耗和碳排放的影響 190
9.5.1 能源消耗和碳排放預測 190
9.5.2 不同人口轉型程度的碳排放變化歸因 191
9.5.3 碳排放變化驅動因素解析 194
9.6 本章小結 195
第10章 遠程辦公模式的節能潛力評估 197
10.1 基本介紹 198
10.2 時間利用行為與能源消費行為的多維交互機理 199
10.2.1 時間—能源交互作用 199
10.2.2 時間—時間交互作用 200
10.2.3 能源—能源交互作用 200
10.2.4 家庭內部交互作用 200
10.2.5 行為交互作用建模 201
10.3 多元行為綜合建模方法 202
10.3.1 家庭效用函數 202
10.3.2 家庭成員效用函數 203
10.3.3 模型估計 204
10.4 調查設計和數據處理 207
10.4.1 調查內容設計 207
10.4.2 調查實施 207
10.4.3 數據處理 208
10.5 模型優度及主要參數估計結果 210
10.5.1 模型整體表現 213
10.5.2 多維交互作用 213
10.5.3 效用組成 215
10.5.4 社會經濟環境屬性的影響 215
10.6 遠程辦公的節能減排潛力 216
10.7 本章小結 218
第11章 縮短工作時間政策的設計與選擇 219
11.1 基本介紹 220
11.2 不同政策對經濟、就業和環境影響的分析方法 221
11.2.1 時間政策對經濟、就業和環境影響的分析思路 221
11.2.2 時間政策對經濟、就業和環境影響的建模 221
11.2.3 縮短工作時間政策設計 225
11.2.4 縮短工作時間政策與生產情景 226
11.2.5 數據 229
11.3 不同時間政策對經濟、就業和環境的影響差異顯著 232
11.3.1 時間利用與消費模式變化 232
11.3.2 縮短工作時間政策對經濟的影響 235
11.3.3 縮短工作時間政策對社會的影響 236
11.3.4 縮短工作時間政策對二氧化碳排放的影響 239
11.3.5 縮短工作時間政策的選擇 239
11.3.6 旅游需求對經濟和碳排放的影響 241
11.4 本章小結 243
第12章 時間利用與物聯網：智能家居參與電力需求響應 246
12.1 基本介紹 247
12.2 物聯網參與需求響應的研究現狀 248
12.3 智能家居綜合管理優化方法 250
12.3.1 研究框架 250
12.3.2 智能家居綜合管理模型 251
12.3.3 調查與數據 255
12.4 智能家居對居民用電成本和需求側負荷的影響 257
12.4.1 居民用電負荷在時間尺度上的轉移特征 258
12.4.2 智能家居對居民用電成本和負荷波動的影響 260
12.5 智能家居參與電力需求響應的潛在效果評估 263
12.6 本章小結 264
第13章 基于時間利用的幸福度評估 266
13.1 基本介紹 267
13.2 幸福度評估方法 268
13.2.1 模型構建 269
13.2.2 影響因素設置 270
13.2.3 數據來源 271
13.3 時間利用方式影響 272
13.4 個人屬性和外界環境屬性影響 272
13.5 居民幸福感變化 275
13.5.1 總體幸福感變化 275
13.5.2 幸福感的差異分析 275
13.6 本章小結 279
第14章 總結 281
參考文獻 285
后記 299
前言
PREFACE
縮寫和縮略語
第1章 時間利用與低碳管理概述 1
1.1 應對氣候變化問題迫在眉睫 2
1.2 能源消耗和碳排放是氣候變化的主要誘因 3
1.3 人類行為轉變是控制能源消耗和碳排放的重要途徑 7
1.4 時間利用視角能夠更為公平和全面地分析人類行為 8
1.5 時間利用研究簡介 9
1.5.1 什么是時間利用研究？9
1.5.2 時間利用研究的歷史發展 9
1.6 時間利用和能源環境的關聯 12
第2章 典型國家時間利用模式特征識別 15
2.1 基本介紹 16
2.2 時間利用調查 16
2.2.1 中國時間利用調查 16
2.2.2 發達國家時間利用調查 17
2.3 中國居民時間利用模式 18
2.3.1 不同社會經濟群體的活動時長 18
2.3.2 不同社會經濟群體的活動參與程度 24
2.3.3 不同地區居民的時間利用模式與活動參與情況 35
2.4 中國和典型發達國家時間利用模式對比 39
2.4.1 中國與發達國家時間利用模式整體比較 39
2.4.2 中國與發達國家工作時間比較 39
2.4.3 中國與發達國家個人必要活動時間比較 41
2.4.4 中國與發達國家無酬家務勞動時間比較 42
2.4.5 中國與發達國家學習時間比較 43
2.4.6 中國與發達國家休閑娛樂時間比較 44
2.4.7 中國與發達國家出行時間比較 47
2.5 本章小結 48
第3章 時間利用行為閾值分析 50
3.1 基本介紹 51
3.2 時間利用前沿估計方法和數據 51
3.2.1 時間利用前沿分析框架 51
3.2.2 時間利用前沿估計方法 52
3.2.3 數據 54
3.3 中國居民 2008年活動時間和典型發達國家居民活動時間上限 59
3.3.1 中國居民 2008年活動時間 59
3.3.2 典型發達國家居民的活動時間上限 59
3.4 中國居民時間利用前沿 61
3.4.1 中國居民時間利用前沿的影響因素 61
3.4.2 中國居民時間利用前沿結果分析 68
3.5 本章小結 70
第4章 時間利用和物質消費的替代關系 71
4.1 基本介紹 72
4.2 商品-時間替代彈性估計方法和數據 73
4.2.1 商品-時間替代彈性的估計方法 73
4.2.2 時間利用與物質消費之間的對應關系 74
4.2.3 數據 76
4.3 商品-時間替代彈性表現 76
4.3.1 商品-時間替代彈性的結果分析 76
4.3.2 討論 80
4.4 本章小結 81
第5章 時間利用行為對居民能源消費的鏈式影響 82
5.1 基本介紹 83
5.2 基于時間利用的居民能源消費核算方法 84
5.2.1 研究框架 84
5.2.2 基于時間利用行為的能源消費核算模型 86
5.3 時間利用調查 88
5.3.1 調查設計 88
5.3.2 描述性統計 91
5.4 時間利用—能源消費的傳導鏈 97
5.4.1 從時間利用行為到居民能源消費的過程鏈 98
5.4.2 家庭年均直接能源消耗量 102
5.4.3 中國居民節能潛力 103
5.5 本章小結 105
第6章 引入時間利用行為的碳排放變化驅動因素分析 107
6.1 基本介紹 108
6.2 數據和方法 109
6.2.1 數據來源 109
6.2.2 時間利用行為和消費行為匹配原則 110
6.2.3 二氧化碳排放核算方法 110
6.2.4 碳排放變化驅動因素分解方法 112
6.3 居民活動相關碳排放驅動因素解析 113
6.3.1 多因素效果評估 113
6.3.2 家庭類型變化影響 113
6.3.3 各類活動的時間效應 115
6.3.4 各類活動的碳排放強度效應 117
6.4 本章小結 120
第7章 非工作時間利用行為與碳排放 122
7.1 基本介紹 123
7.2 非工作時間利用活動的二氧化碳排放核算框架和方法 123
7.2.1 非工作時間利用活動的二氧化碳排放核算框架 123
7.2.2 非工作時間利用活動的二氧化碳排放核算方法 124
7.3 數據 128
7.3.1 數據來源 128
7.3.2 數據匹配 129
7.4 中國居民非工作時間利用模式與二氧化碳強度 130
7.5 非工作時間利用模式變化對二氧化碳排放的影響 133
7.5.1 不同國家間非工作時間利用模式及活動CO 2強度差異 133
7.5.2 中國居民未來非工作時間利用活動的二氧化碳排放 137
7.6 本章小結 141
第8章 時間投入產出分析方法及其在環境領域的應用 144
8.1 基本介紹 145
8.2 時間投入產出分析方法 146
8.2.1 時間投入產出分析框架 146
8.2.2 時間投入產出表的編制方法 149
8.2.3 時間投入產出表的平衡方法 151
8.2.4 人類行為變化對碳排放影響的估計方法 153
8.2.5 數據需求 158
8.3 中國時間投入產出表 161
8.4 中國居民低碳時間利用活動模式 167
8.4.1 中國居民時間利用模式變化情景設計 167
8.4.2 中國居民時間利用行為變化對二氧化碳排放的影響 169
8.4.3 引入時間利用行為活動之間內在聯系的重要性 171
8.5 本章小結 173
第9章 基于時間利用視角的人口轉型環境影響評估 176
9.1 基本介紹 177
9.2 人口轉型、時間利用行為和能源排放影響之間的傳導機制 178
9.3 行為-經濟-技術-能源-排放耦合模型 179
9.4 時間利用調查數據及模型假設 183
9.4.1 時間利用調查數據 183
9.4.2 情景設計 184
9.4.3 參數設定 188
9.5 人口轉型對能源消耗和碳排放的影響 190
9.5.1 能源消耗和碳排放預測 190
9.5.2 不同人口轉型程度的碳排放變化歸因 191
9.5.3 碳排放變化驅動因素解析 194
9.6 本章小結 195
第10章 遠程辦公模式的節能潛力評估 197
10.1 基本介紹 198
10.2 時間利用行為與能源消費行為的多維交互機理 199
10.2.1 時間—能源交互作用 199
10.2.2 時間—時間交互作用 200
10.2.3 能源—能源交互作用 200
10.2.4 家庭內部交互作用 200
10.2.5 行為交互作用建模 201
10.3 多元行為綜合建模方法 202
10.3.1 家庭效用函數 202
10.3.2 家庭成員效用函數 203
10.3.3 模型估計 204
10.4 調查設計和數據處理 207
10.4.1 調查內容設計 207
10.4.2 調查實施 207
10.4.3 數據處理 208
10.5 模型優度及主要參數估計結果 210
10.5.1 模型整體表現 213
10.5.2 多維交互作用 213
10.5.3 效用組成 215
10.5.4 社會經濟環境屬性的影響 215
10.6 遠程辦公的節能減排潛力 216
10.7 本章小結 218
第11章 縮短工作時間政策的設計與選擇 219
11.1 基本介紹 220
11.2 不同政策對經濟、就業和環境影響的分析方法 221
11.2.1 時間政策對經濟、就業和環境影響的分析思路 221
11.2.2 時間政策對經濟、就業和環境影響的建模 221
11.2.3 縮短工作時間政策設計 225
11.2.4 縮短工作時間政策與生產情景 226
11.2.5 數據 229
11.3 不同時間政策對經濟、就業和環境的影響差異顯著 232
11.3.1 時間利用與消費模式變化 232
11.3.2 縮短工作時間政策對經濟的影響 235
11.3.3 縮短工作時間政策對社會的影響 236
11.3.4 縮短工作時間政策對二氧化碳排放的影響 239
11.3.5 縮短工作時間政策的選擇 239
11.3.6 旅游需求對經濟和碳排放的影響 241
11.4 本章小結 243
第12章 時間利用與物聯網：智能家居參與電力需求響應 246
12.1 基本介紹 247
12.2 物聯網參與需求響應的研究現狀 248
12.3 智能家居綜合管理優化方法 250
12.3.1 研究框架 250
12.3.2 智能家居綜合管理模型 251
12.3.3 調查與數據 255
12.4 智能家居對居民用電成本和需求側負荷的影響 257
12.4.1 居民用電負荷在時間尺度上的轉移特征 258
12.4.2 智能家居對居民用電成本和負荷波動的影響 260
12.5 智能家居參與電力需求響應的潛在效果評估 263
12.6 本章小結 264
第13章 基于時間利用的幸福度評估 266
13.1 基本介紹 267
13.2 幸福度評估方法 268
13.2.1 模型構建 269
13.2.2 影響因素設置 270
13.2.3 數據來源 271
13.3 時間利用方式影響 272
13.4 個人屬性和外界環境屬性影響 272
13.5 居民幸福感變化 275
13.5.1 總體幸福感變化 275
13.5.2 幸福感的差異分析 275
13.6 本章小結 279
第14章 總結 281
參考文獻 285
后記 299
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時間利用行為與低碳管理 節選
第1章 時間利用與低碳管理概述 能源安全和氣候變化等問題日益加劇，應對氣候變化迫在眉睫。氣候變化主要是人類活動燃燒化石能源產生大量碳排放所引起的，因此急需實現能源系統綠色轉型以降低碳排放。能源系統的綠色轉型不僅依賴于供給側的技術創新和能源結構調整，還急需需求側的行為低碳轉型。時間作為絕對稀缺的資源(一天只有24小時)，不會因為社會環境、經濟地位、年齡、家庭類型、人種差異等因素而不同。因此，時間利用可以提供一個相對更為公平和全面的視角來分析人類行為。 基于上述考慮，本章著重回答以下基本問題： (1)世界能源消耗和碳排放現狀如何？ (2)時間利用研究是什么？ (3)時間利用行為與能源排放、幸福感之間的聯系是什么？ (4)時間利用視角下人類行為低碳轉型面臨的問題有哪些？ 1.1 應對氣候變化問題迫在眉睫 能源安全和氣候變化等問題日益加劇，是當前全球共同面臨的重大問題(魏一鳴等，2018)。IPCC指出，目前有明確的證據表明地球正逐漸變暖(IPCC，2014)。美國國家科學院(National Academy of Sciences，NAS)的“氣候變化科學：若干關鍵問題分析”指出，地球大氣層中溫室氣體正在累積，導致地表空氣溫度和地下海洋溫度升高(Council，2001)。氣候變暖和氣候不穩定的影響包括極端天氣事件增多、水資源短缺、海平面上升、海洋酸化、生物多樣性受損等(Fitzgerald et al.，2018)，而這些自然生態環境的變化越來越威脅人類生存。 應對氣候變化問題迫在眉睫。IPCC第六次評估報告指出，從1850～1900年至2010～2018年，人類活動導致的全球地表溫度上升了0.8～1.3℃，如圖1-1所示；除非在未來幾十年里采取深度減排措施，否則全球1.5℃溫控目標乃至2℃目標將無法實現(IPCC，2021)。為了應對氣候變化問題，以及控制二氧化碳(CO2)等溫室氣體排放，世界各國政府一直積極致力于通過全球合作的方式來減緩和適應氣候變化，并因此形成一系列雄心勃勃的氣候變化協定，包括1992年的《聯合國氣候變化框架公約》、1997年的《京都議定書》、2015年的《巴黎協定》等。 圖1-1 全球平均地表溫度變化(1850～2018年)黑線代表平均溫度變化的中位數，灰線代表95%置信區間的上限和下限。數據來源是 Ritchie和 Roser(2020) 隨著工業化和城鎮化進程的加快，中國面臨的挑戰更為嚴峻。中共十八屆五中全會提出“創新、協調、綠色、開放、共享”五大發展理念，將綠色發展作為關系我國發展全局的一個重要戰略。自2006年以來，能源強度和總量、碳排放強度和總量、二氧化硫和氮氧化物排放總量等指標已被納入國家和各級政府的經濟和社會發展規劃中，并作為約束性指標予以重點考察(黃雨萌等，2018)。2020年9月，習近平主席在第七十五屆聯合國大會一般性辯論上指出中國二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和(新華社，2020)。綠水青山就是金山銀山，以較低的能源消耗、較小的環境影響來實現經濟快速穩定增長，已成為我國高質量發展的基本要求。 1.2 能源消耗和碳排放是氣候變化的主要誘因 人類活動是導致氣候變化的重要原因之一(Akpan and Akpan，2012)。由于人為產生的溫室氣體(包括二氧化碳、甲烷(CH4)、氧化亞氮(N2O)、氫氟碳化物(HFCs)、全氟化碳(PFCs)、六氟化硫(SF6)，以二氧化碳為主)在大氣中積累，它們通過加強自然的“溫室效應”產生氣候變化。而溫室氣體的產生又主要源自化石能源的使用。具體來說，各種能源類商品的生產、轉化、處理和消費產生的排放占全球人為溫室氣體的80%以上。農業部門的溫室氣體排放所占比例較小，農業主要通過與能源無關的工業過程產生 CH4和 N2O。能源部門的溫室氣體排放主要來自化石燃料的直接燃燒，這一過程會導致大量的二氧化碳排放(IEA，2010)。因此，減緩氣候變化的關鍵在于控制能源消費總量，減少化石能源使用。 然而，能源是實現全球各國經濟發展的“血液”。隨著各國經濟增長，世界能源消耗總量持續攀升，由1990年的86億噸油當量增長至2019年的140億噸油當量，年均增速為1.7%(Enerdata，2021)，形勢十分嚴峻(圖1-2)。亞洲地區能源消費總量*多，1990～2019年由21億噸油當量增長至60億噸油當量，年均增速為3.7%，占全球能源消費總量的比重為24%～43%；其次是北美地區，1990～2019年能源消費總量由21億噸油當量增長至23億噸油當量，年均增速為0.3%，占全球能源消費總量的比重為16%～24%；歐洲地區能源消耗總量由1990年的17.8億噸油當量增長至2019年的18.1億噸油當量，年均增速為0.1%，占全球能源消費總量的比重為13%～21%。相對來說，其他地區[包括獨立國家聯合體(以下簡稱獨聯體)、拉丁美洲、大洋洲、非洲和中東]的能源消費總量相對較小但增速較快，占全球能源消費總量的比重之和為28%～30%，年均增速為1.4%。由于新型冠狀病毒肺炎疫情封鎖措施和交通限制，2020年全球能源消費總量相對于2019年下降了3.6%，達135億噸油當量。歐洲、北美和拉丁美洲下降了7%，獨聯體下降了5%，大洋洲、非洲和中東(特別是沙特阿拉伯)的能源消費也出現了萎縮。相對來說，亞洲地區的能源消費受影響較小。就能源消費結構而言，2020年石油、天然氣、一次電力、煤炭、生物質和地熱能的比重分別約為29.6%、24%、10%、26%、10%和0.4%。 圖1-2 世界能源消費總量及結構數據來源于《全球能源統計年鑒(2021)》(Enerdata，2021) 美國和中國是能源消費大國，兩國能源消耗量之和占全球能源消耗量的33%～40%，如圖1-3所示。2009年之前，美國一直是能源消耗量*大的國家，1990～2008年，美國能源消耗量由19.1億噸油當量增長至22.8億噸油當量，而2009～2019年，美國能源消耗量則由21.7億噸油當量增至22.1億噸油當量。2009年之后，中國超過美國，成為全球能源消耗量*大的國家，1990～2019年，中國能源消耗量由8.7億噸油當量增至33.1億噸油當量。能源消耗量*大的前12個國家還包括印度、俄羅斯、日本、巴西、韓國、加拿大、德國、伊朗、印度尼西亞和法國。盡管中國能源消耗總量較多，但從人均能源消耗量和人均累積能源消耗量來看，中國顯著低于發達國家，如圖1-4所示。例如，在2020年，中國人均能源消耗量為2.4噸油當量/人，分別僅是美國、日本、韓國、加拿大、德國和法國的39%、79%、44%、33%、73%和75%；1990～2020年，中國人均累積能源消耗人均累積能源消耗量等于1990～2020年各個國家累積的能源消耗量求和，除以該國2020年人口數。能源消耗數據來源于《全球能源統計年鑒(2021)》(Enerdata，2021)，人口數據來源于世界銀行(世界銀行，2021)量為42.5噸油當量/人，分別僅為美國、日本、韓國、加拿大、德國和法國的21%、36%、33%、20%、35%和37%。從能源強度(單位國內生產總值(gross domestic product， GDP)的能源消耗)來看，中國的能源強度逐年下降，2000～2020年下降了43%，而同期發達國家(美國、日本、韓國、加拿大、德國和法國)的能源強度僅下降了27%～36%，如圖1-5所示。 圖1-3 部分國家的能源消耗數據來源于《全球能源統計年鑒(2021)》(Enerdata，2021) 圖1-4 能源消耗*高的12個國家的人均能源消耗量和人均累積能源消耗量 圖1-5 能源消耗*高的12個國家的能源強度 GDP數據使用購買力平價并調整為2017年不變價國際元(國際元是多邊購買力平價比較中，將不同國家的貨幣轉換為統一貨幣的方法)。能源消耗數據來源于《全球能源統計年鑒(2021)》(Enerdata，2021)，GDP數據來源于世界銀行(世界銀行，2021)全球對化石燃料的高度依賴是全球二氧化碳排放呈現上升趨勢的主要原因。世界碳排放總量由1990年的203億噸增長至2019年的327億噸，年均增速為1.7%，如圖1-6所示。其中，亞洲地區的碳排放總量*高，1990～2019年由48億噸增長至159億噸，占全球碳排放總量的24%～49%，年均增速達4.2%；其次，北美地區碳排放總量由1990年的53億噸增長至2019年的55億噸，占全球碳排放總量的比重為17%～26%，年均增速為0.1%；歐洲地區的碳排放總量占比較大但近年來逐年下降，由1990年的44億噸下降至2019年的37億噸，占全球碳排放總量的比重為11%～22%。其他地區(包括獨聯體、拉丁美洲、大洋洲、非洲和中東)的碳排放總量占比較小但增速較快，1990～2019年由58億噸增長至76億噸，占全球碳排放總量的比重為23%～29%，年均增速為0.9%。2020年，新型冠狀病毒肺炎疫情對二氧化碳排放產生了巨大影響，全球碳排放總量相對于2019年下降了4.9%，特別是在上半年，當時廣泛的封鎖措施、運輸限制和經濟放緩顯著降低了運輸部門的石油消費。電力部門的碳排放量也有所減少，原因是電力需求降低，碳排放因子(每千瓦時產生的碳排放量)持續下降。碳排放因子下降的主要原因是燃料從煤炭轉向天然氣，以及可再生能源在全球電力結構中所占的份額不斷上升。就碳排放來源而言，石油、天然氣和煤炭的碳排放分別占31%、25%和44%。 圖1-6 世界碳排放總量及結構數據來源于《全球能源統計年鑒(2021)》(Enerdata，2021) 美國和中國是碳排放較高的國家，如圖1-7所示。2006年之前，美國是全球碳排放量*大的國家，1990～2005年，美國的碳排放由48.7億噸增長至58.0億噸。而2006年之后，美國碳排放呈現下降趨勢，2006～2019年，美國碳排放由57.0億噸降至49.3億噸。中國自2006年之后超過美國成為全球碳排放*高的國家，1990～2019年，中國碳排放由22.6億噸持續增長至95.6億噸。全球碳排放*高的12個國家，除美國和中國外，還包括印度、俄羅斯、日本、伊朗、德國、韓國、印度尼西亞、加拿大、沙特阿拉伯和南非，這些國家的碳排放之和占全球碳排放的35%～45%。然而，從人均碳排放量和人均累積碳排放量來看，中國仍然顯著低于大多數發達國家，如圖1-8所示。在2020年，中國人均碳排放量為6.9噸 CO2/人，僅是美國、日本、德國和韓國的52%、89%、58%、46%；1990～2020年，中國人均累積碳排放量為127噸 CO2/人，僅為美國、日本、德國和韓國的25%、46%、26%和32%。從碳強度(單位 GDP的碳排放)來看，中國的碳強度持續下降，2000～2020年下降了41%；同期，發達國家(美國、日本、德國、韓國和加拿大)的碳強度下降了21%～46%，如圖1-9所示。 圖1-7 碳排放*高的12個國家的 CO2排放(1990～2020年)數據來源于《全球能源統計年鑒(2021)》(Enerdata，2021)
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