新疆能源消費碳排放空間格局演化特征

劉曉婷，陳聞君

（1. 2. 新疆財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，新疆烏魯木齊，830012）

一、引言

能源是人類進行社會生產(chǎn)的物質(zhì)基礎(chǔ)，是實現(xiàn)社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的基本保障。新疆是我國重要的能源生產(chǎn)和消費大省，有著極其充裕的煤炭、石油、天然氣等石化資源。在當(dāng)前共建“絲綢之路經(jīng)濟帶”的背景下，經(jīng)濟的快速發(fā)展必然會帶來能源消費量的增加，進而帶來碳排放的大規(guī)模增加。新疆作為“絲綢之路經(jīng)濟帶”核心區(qū)，是連接中亞和中國內(nèi)地的重要通道，未來具有獨特的國際影響力，故有責(zé)任和義務(wù)向它國展示新疆逐漸轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)發(fā)展模式、實現(xiàn)以綠色發(fā)展、低碳發(fā)展、循環(huán)發(fā)展為契機的“新常態(tài)”下的可持續(xù)經(jīng)濟健康體。因此研究新疆的能源碳排放具有特殊而又獨特的意義。目前，國內(nèi)學(xué)者側(cè)重研究新疆能源碳排放影響因素分析，代表性的有：何昭麗等采用LMDI分解方法對新疆能源碳排放進行因素分解，分析1985—2009年人口規(guī)模、經(jīng)濟規(guī)模、能源消費強度、能源結(jié)構(gòu)、排放系數(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素對新疆能源碳排放的影響；[1]顧成軍和龔新蜀從影響因素角度對新疆1999—2009年的碳排放進行研究，發(fā)現(xiàn)能源強度過和能源結(jié)構(gòu)對人均碳排放增長起抑制效應(yīng)，而人口規(guī)模和產(chǎn)業(yè)規(guī)模對人均碳排放增長起拉動效應(yīng)；[2]張利、雷軍和張小雷分析新疆碳排放總量、碳排放結(jié)構(gòu)及碳排放強度的變化，并定量分析了能源碳排放不同階段各影響因素對碳排放的作用程度。[3]不少學(xué)者側(cè)重于新疆能源消費、碳排放與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究，如：姚璐璐，高志剛運用計量經(jīng)濟模型，分析1985—2008年新疆能源消費、經(jīng)濟增長與碳排放的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：三個變量之間存在長期的協(xié)整關(guān)系，經(jīng)濟增長對碳排放和能源消費的影響都是正的，能源消費對經(jīng)濟增長和碳排放的影響也都是正的；[4]何劍和董丹丹分別從脫鉤關(guān)系和近似關(guān)系兩個角度剖析新疆2000—2011年能源消費、碳排放量與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。[5]此外，還有不少學(xué)者側(cè)重于新疆能源消費碳排放反彈效應(yīng)研究和能源消費碳排放脫鉤及其驅(qū)動因素分析，較為代表性有：王長建和張虹鷗等基于IPAT模型對新疆1990—2010年能源碳排放的反彈效應(yīng)進行分析，發(fā)現(xiàn)新疆能源碳排放總量不斷增長，碳排放強度則呈現(xiàn)下降的態(tài)勢。[6]張新林和王強等通過構(gòu)建脫鉤模型，對新疆1990—2010年能源消費碳排放與經(jīng)濟增長的脫鉤關(guān)系進行研究，并借助IPAT模型及結(jié)構(gòu)分解法，從碳排放總量、能源強度方面對脫鉤彈性影響因素進行深入的剖析。[7]

可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻主要是通過時間序列的數(shù)據(jù)進行分析，而運用空間計量分析較少?？臻g分析可以挖掘隱藏在空間數(shù)據(jù)背后的重要信息，[8]任何忽視空間依賴性的政策，其制定和實施都難以實現(xiàn)能源與經(jīng)濟的綠色、循環(huán)和可持續(xù)發(fā)展，從而致使低碳經(jīng)濟的諸多目標難以實現(xiàn)。本文借鑒當(dāng)前已有的研究成果，以新疆15個地州為研究單元，選取2004—2012年能源消費碳排放量為測度指標，借助空間變差函數(shù)，運用ESDA方法揭示新疆能源消費碳排放的空間演變和不均衡現(xiàn)象，為進一步研究新疆能源消費碳排放的分布特征及為“絲綢之路經(jīng)濟帶”核心區(qū)的建設(shè)制定差異化的能源消費政策提供科學(xué)合理的實踐依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)來源及處理與能源碳排放的測算

選取2004年、2008年、2012年3個年份作為研究截面，數(shù)據(jù)主要包括新疆各地州的原煤、原油、天然氣等17類能源，均來源于《新疆統(tǒng)計年鑒》（2005—2014）。

目前，我國還沒有碳排放量的直接監(jiān)測數(shù)據(jù)，而且關(guān)于碳排放量的計算學(xué)術(shù)界也沒有統(tǒng)一的標準，因此，本文根據(jù)IPCC提出的碳排放的因素分解模型來估算碳排放量，如表1所示：

表1 新疆各地區(qū)2004年、2008年、2012年能源消費碳排放總量

碳排放的計算公式為：

其中，i為能源種類（共17 類），A為總的碳排放量（萬噸），Bi為能源i消費量（萬噸），能源消費量按一次性能源消費計算，然后折算成標準煤，Ci為能源i的碳排放系數(shù)。[9]標準煤的計算為消費實物量與折算系數(shù)的乘積，不同能源折算系數(shù)與碳排放系數(shù)詳見表2：

表2 不同能源標準煤折算系數(shù)和碳排放系數(shù)

三、研究方法

（一）ESDA方法

1．全局空間自相關(guān)分析（Global Moran's I）

Global Moran's I指數(shù)反映的是空間臨近區(qū)域單元屬性的相似度，其公式如下所示：[10]

其中，Wij表示區(qū)域i與j的鄰近關(guān)系，n表示空間對象個數(shù)。如果區(qū)域i與j相毗鄰，則Wij=1，其他情況下，Wij=0。

Global Moran's I指數(shù)的值介于[-1，1]，大于0表示正相關(guān)，且越接近1，正相關(guān)性越強，即鄰近空間地域之間具有很強的相似性；小于0為負相關(guān)，且越接近-1，負相關(guān)性越強，即鄰近空間地域之間具有很強的差異性；等于0或接近0則表示空間地域不相關(guān)。

2．局域空間自相關(guān)分析（LISA）

局域空間自相關(guān)LISA指標反映一個地區(qū)與另一個地區(qū)能源消費碳排放的相關(guān)程度。局部空間自相關(guān)Moran's I指數(shù)公式如下：

3．全局G系數(shù)（Getis-Ord Gi*）

全局G系數(shù)用來區(qū)分高值聚類和低值聚類，即能識別出區(qū)域單元冷點區(qū)域與熱點區(qū)域的空間分布。計算公式如下所示：[11]

為了便于比較與分析，對公式（5）進行標準化處理，處理結(jié)果如下：

其中，E（Gi*）為數(shù)學(xué)期望，Var（Gi*）為變異系數(shù)，Wij（d）為空間權(quán)重。如果Z（Gi*）為正值且顯著，則表明位置i具有較高的值，且鄰近的值也較高（高于均值），屬于高值空間集聚即熱點區(qū)；反之，如果Z（Gi*）為負值且顯著，則說明位置i具有較低的值，且鄰近的值也較低（低于均值），屬于低值空間集聚即冷點區(qū)。

（二）空間變差函數(shù)

空間變差函數(shù)又稱為半變異函數(shù)，是用來分析區(qū)域化變量隨機和結(jié)構(gòu)性的統(tǒng)計分析方法。[12]其變差函數(shù)的計算公式為：

其中，Z（xi）和Z（xi+h）分別表示 Z（x）在空間單元xi和xi+h上的能源消費碳排放量。h為兩樣本間的距離， N（h）是分割距離為h的樣本量。變差函數(shù)包含4個參數(shù)（變程、基臺值、塊金值、分維數(shù)）。如果以h為橫坐標，r（h）為縱坐標，就可以做出變差函數(shù)（如圖1所示），用來展現(xiàn)新疆能源消費碳排放的空間演化特點。

圖1 理論方差圖

圖1中的C0（塊金值）表示區(qū)域化變量內(nèi)部隨機性變異的大小，C+C0（基臺值）意味著系統(tǒng)或系統(tǒng)屬性中的最大變異。C為結(jié)構(gòu)方差，α（變程）表示方差函數(shù)達到基臺值時的間距。C0/C+C0（塊金系數(shù)）表示塊金值占空間異質(zhì)性變異的大小，其值越高，代表隨機部分對空間異質(zhì)性的程度越高，反之表明空間異質(zhì)性是由特定的地理過程或多個過程綜合引起。如果C0/C+C0＜0.25，表明兩區(qū)域能源消費碳排放空間相關(guān)性強；0.25＜C0/C+C0＜0.75，表明具有中等空間相關(guān)性；C0/C+C＞0.75，表明空間相關(guān)性弱。

變差函數(shù)的第4個參數(shù)是D（分維數(shù)），其值由h和變差函數(shù)r（h）之間的關(guān)系來確定：

如果D（分維數(shù)）越接近2，表明空間分布越均衡，空間差異越??；如果D越遠離2，則表明空間差異越大。通過計算分維數(shù)可以對不同變量之間的空間自相關(guān)強度進行比較分析。

四、新疆能源碳排放空間格局演變

（一）總體空間格局

基于公式（2），采用GeoDA9.5軟件對新疆15個地州能源碳排放的Global Moran's I指數(shù)進行測算（如表3所示）,并對其進行z檢驗（p0.05），發(fā)現(xiàn)均通過顯著性檢驗[13]（Z臨界值為1.96）。

表3 新疆各縣域能源消費碳排放的Moran’s I估計值

由表3可知，2004—2012年的Global Moran's I的統(tǒng)計值都為正值，且介于0.091915～0.273644之間，這說明新疆能源碳排放存在顯著的空間集聚特征，即能源碳排放量大的地區(qū)與碳排放量大的地區(qū)相毗鄰，碳排放量小的地區(qū)也趨于鄰接，而非隨機分布。從整體來看，新疆2004—2012年Global Moran's I的值是不斷增大的，這就表明能源碳排放量相似的地區(qū)在空間上集中分布，且各地區(qū)之間的聯(lián)系在不斷加強。全局空間關(guān)聯(lián)分析雖然能反映能源碳排放在空間上的集聚程度，但并不能夠量化各個集聚區(qū)的集聚種類與集聚程度，而局部空間關(guān)聯(lián)分析則能夠彌補全局空間關(guān)聯(lián)分析的這一不足。

（二）局域空間格局

1．Moran散點圖

Moran散點圖是用于研究局域空間的異質(zhì)性，圖中四個象限表示某一區(qū)域和其周圍區(qū)域四種類型的局域空間關(guān)系，第一象限為“高—高”集聚（HH），代表中心區(qū)域與相鄰區(qū)域的能源碳排放量都較高；第二象限為“低—高”集聚（LH），表示中心區(qū)域碳排放量低，而與其相鄰的區(qū)域碳排放量高；第三象限為“低—低”集聚（LL），表示中心區(qū)域與相鄰區(qū)域的能源碳排放量都較低；第四象限為“高—低”集聚（HL），表示中心區(qū)域碳排放量高，而與其相鄰的區(qū)域碳排放量低。根據(jù)前文Global Moran's I指數(shù)的時段特征，選取2004、2008、2012年新疆能源碳排放量作為研究對象，獲得碳排放的Moran散點圖，如圖2所示：

圖2 新疆能源消費碳排放散點圖

從圖2可以看出：（1）2004年能源碳排放散點落入第一象限3個，占20%，落入第三象限5個，占33.3%，合計空間正相關(guān)的縣域占53.3%，表明能源碳排放量高的地區(qū)相鄰的情況并不多，而碳排放量低的地區(qū)相鄰的情況卻很多，新疆能源碳排放量呈現(xiàn)出明顯的空間差異性；（2）2008年新疆碳排放散點圖與2004年相比，散點落入第一象限的個數(shù)逐漸增多，而落入第四象限的散點不斷減少，這表明新疆一些地州的碳排放量呈現(xiàn)逐年上升的態(tài)勢，這與新疆實際相符合；（3）2012年能源消費碳排放散點落入第三象限的明顯增多，這可能與國家優(yōu)惠政策扶持及新疆自身能源消費結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有關(guān)。

2．LISA空間分布

為了更好地比較2004年、2008年、2012年新疆各地區(qū)能源碳排放空間差異的局部變化，利用ArcGIS9.3軟件繪制出LISA集聚圖，如圖3所示：

圖3 新疆能源碳排放 LISA集聚圖

由圖3顯示可知：（1）2004年“高—高”類型分布在烏魯木齊市，說明該市能源碳排放量高，且周邊相鄰區(qū)域的碳排放量也較高。圖中顯示的僅為核心地區(qū)，其范圍還應(yīng)該涵蓋與核心地區(qū)相鄰的那些區(qū)域?！暗汀汀鳖愋偷牡貐^(qū)分布在阿克蘇地區(qū)，說明該地區(qū)由于受惡劣自然條件及落后的基礎(chǔ)設(shè)施等方面的影響，長期以來經(jīng)濟發(fā)展主要以第一產(chǎn)業(yè)為主，經(jīng)濟發(fā)展對石化能源的依賴較小，且與鄰近地區(qū)的聯(lián)系較小，碳排放集聚性較弱。落入“低—高”區(qū)域的地區(qū)不顯著，巴州落在“高—低”區(qū)域，說明其能源碳排放與鄰近地區(qū)的碳排放聯(lián)系較為緊密，但比鄰近地區(qū)的碳排放量大。（2）2008年，新疆能源碳排放空間差異分布發(fā)生了變化，“高—高”類型的地區(qū)由烏魯木齊市向石河子市擴散。值得注意的是巴州地區(qū)由“高—低”類型進入“低—低”類型，說明巴州地區(qū)的能源碳排放量有所緩和。阿克蘇地區(qū)則由“低—低”類型步入“低—高”類型，說明阿克蘇地區(qū)鄰近地區(qū)的能源碳排放量在逐年增加。（3）與2004年、2008年相比，2012年“高—高”類型的地區(qū)除了烏魯木齊市、石河子市，還包含克拉瑪依市，這表明新疆能源碳排放相對碳排放量大的地區(qū)的輻射效應(yīng)在一定程度上發(fā)揮了作用，而同時“低—低”類型的地區(qū)由巴州、阿克蘇地區(qū)逐漸向和田、克州地區(qū)擴散，表明新疆地區(qū)能源碳排放量兩極分化較為嚴重，各地區(qū)的碳排放量不但沒有縮小，反而呈現(xiàn)出不斷拉大的態(tài)勢。

（三）能源消費碳排放熱點區(qū)域演化

為了更進一步探明新疆能源碳排放格局演變狀況，根據(jù)公式（5）和公式（6），運用Arc GIS9.3軟件的空間統(tǒng)計工具測算了2004年、2008年、2012年Getis-Ord Gi*指數(shù)值，接著采用Jenks最佳自然斷裂法將這三個年份的局域Getis-Ord Gi*指數(shù)值按從高到底分為熱點區(qū)域、次熱點區(qū)域、次冷點區(qū)域與冷點區(qū)域四類，生成新疆能源碳排放空間格局的熱點演變圖，如圖4所示：

圖4 新疆能源消費碳排放熱點區(qū)演化圖

由圖4所示可知：（1）從整體上來看，新疆2004年、2008年、2012年碳排放熱點區(qū)主要分布于阿勒泰和博州地區(qū)，次熱點區(qū)主要分布在以烏魯木齊市、石河子市、克拉瑪依市、巴州、吐魯番、哈密等為核心的北疆和東疆地區(qū)，說明就新疆能源消費碳排放量而言，北疆和東疆地區(qū)始終是最具活力的地區(qū)，碳排放量始終占據(jù)主導(dǎo)地位。而以克州、和田、喀什地區(qū)為核心的南疆地區(qū)大多屬于低值簇，處于冷點和次冷點區(qū)域，但隨著時間的推移，這種局面并未發(fā)生過實質(zhì)性的轉(zhuǎn)變。（2）2008年相對于2004年并未發(fā)生明顯的變化，基本保持一個相對穩(wěn)定的狀態(tài)，值得一提的是喀什地區(qū)由次冷點區(qū)域落入次熱點區(qū)域。2012年熱點區(qū)域包攬了阿勒泰和博州地區(qū)。從2012年與2004年、2008年比較來看，次冷與冷點區(qū)的范圍逐漸擴大，且部分縣域出現(xiàn)向上一級區(qū)域跳躍的現(xiàn)象，如和田地區(qū)由次冷區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)槔潼c區(qū)域，這一現(xiàn)象的出現(xiàn)主要由國家優(yōu)惠政策、十九省市“對口援疆”戰(zhàn)略、各地區(qū)資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展水平及產(chǎn)業(yè)機構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)等因素共同決定。但從整體的發(fā)展水平來看，新疆能源碳排放碳排放量空間差距顯著，新疆低碳、綠色、可持續(xù)發(fā)展依舊任重而道遠。

五、能源消費碳排放差異時空特征分析

利用空間變差函數(shù)，并運用GS+7.0軟件對新疆3個年份（2004年、2008年、2012年）的能源消費碳排放空間格局演變進行研究。選取能源碳排放量為研究數(shù)據(jù)，并將其作為區(qū)域化變量賦予15個地州空間單元的幾何中心點，得到點要素的空間坐標，經(jīng)過多次模擬比較，最終將步長確定為10km，然后采用球狀模型、線性模型、指數(shù)模型、高斯模型對變差函數(shù)進行擬合，通過比較各參數(shù)，選取擬合效果最好的模型分別計算2004年、2008年、2012年能源碳排放的實驗變差函數(shù)，并根據(jù)結(jié)果計算三個年份四個方向上的D（分維數(shù)），然后進行Kriging空間插值，計算結(jié)果如表4、表5、圖5所示。

表4 新疆能源消費碳排放變差函數(shù)擬合參數(shù)

從表4中基臺值、塊金值、塊金系數(shù)的變化來看，2004年、2008年、2012年的塊金系數(shù)均小于0.25，說明新疆各地州能源消費碳排放的空間相關(guān)性較強，該結(jié)論與Global Moran's I指數(shù)測算結(jié)果基本保持一致。2004—2012年，基臺值逐漸增大，塊金值經(jīng)歷“增大—減小”的過程，但塊金系數(shù)則由2008年的0.0416降至2012年的0.0008，表明新疆能源碳排放空間差異不斷增大，其數(shù)據(jù)變異受隨機因素的影響逐漸減弱，由空間自相關(guān)引起的結(jié)構(gòu)化分異則越來越顯著。從變差函數(shù)擬合模型效果來看，其決定系數(shù)均較高，說明新疆能源碳排放的空間自組織性強，空間能源碳排放分布差異明顯。由表4和圖5中的方差擬合圖顯示可知，2004—2008年，新疆能源碳排放在既定步長下的變程呈現(xiàn)上升趨勢，這表明新疆能源碳排放空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)的作用范圍在不斷擴大，能源碳排放量有從烏魯木齊向外圍擴散的趨勢；而2008—2012年，變程呈現(xiàn)下降趨勢，這可能是受金融危機、國家優(yōu)惠政策、以及新疆自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源消費結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變等多方面因素影響所致，能源碳排放空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)的作用范圍相對于2008年呈現(xiàn)一定程度的縮小。

表5 新疆能源消費碳排放變差函數(shù)分維數(shù)

由表5可知，2004年分維數(shù)最高，而2008年分維數(shù)最低，說明2004年新疆能源碳排放空間異質(zhì)性較高，2008年能源碳排放由隨機性因素引起的空間異質(zhì)性較低。2004至2008年，繼而至2012年，南—北、東—西、東北—西南、東南—西北四個方向的分維數(shù)均經(jīng)歷“下降—上升”的波動趨勢。2004—2008年，四個方向的分維數(shù)均不斷下降，而決定系數(shù)則不斷提高，擬合程度越來越好，說明這四個方向的均質(zhì)性都呈現(xiàn)不同程度的下滑，空間差異逐漸增大。相對于2008年，2012年四個方向能源碳排放的空間差異都有所緩和。自2004年以來，四個方向的分維數(shù)始終是南—北向的分維數(shù)最大，但其決定系數(shù)相對不高，而東—西方向則呈現(xiàn)相反態(tài)勢，表明在南—北方向上新疆能源碳排放的空間差異相對較小，而東—西方向上空間差異較大。

圖5 新疆能源消費碳排放變差函數(shù)演化圖（左：同方差擬合圖；右：Kriging插值3D圖）

從Kriging插值3D擬合圖可以看出新疆能源碳排放差異的演變過程、分布形態(tài)以及內(nèi)在結(jié)構(gòu)。2004年，高峰主要集中在烏魯木齊，而廣大地區(qū)呈現(xiàn)低平結(jié)構(gòu)，這表明新疆能源碳排放在整體上呈現(xiàn)出相對穩(wěn)定的態(tài)勢。相對于2004年，2008年能源碳排放的高點發(fā)生顯著變化，以烏魯木齊為核心的峰值進一步上升，并向四周不斷擴散，說明新疆各地區(qū)在經(jīng)濟的發(fā)展過程中過度依賴碳基能源（煤炭、石油、天然氣），從而造成碳排放量不斷增加。2008年與2012年能源碳排放在圖形上表現(xiàn)較為相似，都呈現(xiàn)多峰值的坡形結(jié)構(gòu)，高峰主要分布在烏魯木齊、克拉瑪依天山北坡一帶，而西北部和南疆地區(qū)則呈現(xiàn)低平結(jié)構(gòu)。值得注意的是，相對于2008年，2012年高峰區(qū)域的范圍有所縮小，但整體上能源消費碳排放空間結(jié)構(gòu)性差異依然較為明顯，尤其是南疆和北疆地區(qū)及東—西方向的異質(zhì)性相對最大，能源碳排放量分布極不均衡，故在今后的經(jīng)濟發(fā)展過程中，北疆地區(qū)要比南疆地區(qū)更加注重能源消費結(jié)構(gòu)的調(diào)整。

六、結(jié)論與討論

本文基于2004年、2008年、2012年能源消費碳排放數(shù)據(jù)，運用ESDA方法研究了新疆15個地州能源消費碳排放的空間自相關(guān)現(xiàn)象，借助空間變差函數(shù)，采用GS+軟件分析了能源碳排放的空間演化特征，發(fā)現(xiàn)自2004年以來新疆能源消費碳排放的空間格局演變呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性。

從能源碳排放總體空間格局來看，新疆能源消費碳排放呈現(xiàn)出較強的空間自相關(guān)性，相似的地區(qū)在空間上集聚分布，即高排放地區(qū)與碳排放量大的地區(qū)相毗鄰，而低排放地區(qū)的鄰接地區(qū)能源碳排放量也較低，且這種空間集聚的態(tài)勢還在隨著時間的推移不斷增強，一個地區(qū)的能源消費碳排放不僅受自身特點的影響，還受其鄰近地區(qū)能源消費碳排放行為的影響。因此，各地區(qū)要打破行政地域范圍，加強跨區(qū)域的技術(shù)交流與合作，天山北坡一帶的地區(qū)應(yīng)充分發(fā)揮其示范和拉動作用，加快低碳技術(shù)向南疆三地州等地區(qū)的轉(zhuǎn)移，并借助國家的優(yōu)惠政策，針對性地協(xié)助碳排放技術(shù)落后的地區(qū)進行技術(shù)的革新。碳排放技術(shù)落后的地區(qū)也應(yīng)積極主動的加強與技術(shù)相對先進地區(qū)的合作，借鑒其優(yōu)質(zhì)的改革成果并因地制宜地制定出適合自身綠色發(fā)展、低碳發(fā)展、循環(huán)發(fā)展的戰(zhàn)略。

新疆能源碳排放的空間集聚特征啟示政府在綠色發(fā)展、低碳發(fā)展、循環(huán)發(fā)展的過程中不僅要重視地理空間因素的作用，而且要充分認識鄰近地區(qū)能源消費碳排放溢出效應(yīng)的重要性，并根據(jù)碳排放的空間異質(zhì)性制定出科學(xué)合理的政策措施。新疆能源碳排放的空間異質(zhì)性啟示自治區(qū)政府在各地州劃分綠色發(fā)展、低碳發(fā)展、循環(huán)發(fā)展以及節(jié)能減排的任務(wù)不能一刀切，而應(yīng)根據(jù)各地區(qū)能源消費的實際情況，把握能源碳排放空間格局演化規(guī)律，因地制宜地實行差異化的低碳經(jīng)濟政策措施。天山北坡一帶經(jīng)濟發(fā)展水平較高，應(yīng)以低碳技術(shù)的發(fā)展為牽引力，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，發(fā)展技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，加大能源碳排放規(guī)避力度，有效提高能源碳排放效率；而南疆三地州地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低，目前經(jīng)濟增長更多的依賴資金的投入而不是技術(shù)的革新，因此政府一方面應(yīng)通過政策傾斜加大對該地區(qū)減排設(shè)施的資金投入，逐步推廣低碳適用性技術(shù)，另一方面應(yīng)根據(jù)本地區(qū)的資源稟賦優(yōu)勢，通過技術(shù)改造，提高能源碳排放效率，進而逐步縮小與北疆地區(qū)技術(shù)層面的差距。

從三個年份對比來看，能源消費碳排放熱點和次熱點區(qū)域的數(shù)量逐年增加，主要集中在烏魯木齊、克拉瑪依、石河子等天山北坡一帶，冷點和次冷點區(qū)域的數(shù)量變化不顯著，其主要集中在和田、克州地區(qū)。2012年新疆的能源消費結(jié)構(gòu)是原油21.5%，原煤55.7%，這兩個加起來就將近80%。由此可見，新疆大部分地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展過度依賴石化燃料，所以目前新疆的能源消費結(jié)構(gòu)還不太合理。因此，新疆在未來的綠色發(fā)展、低碳發(fā)展、循環(huán)發(fā)展也有賴于能源消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。一方面應(yīng)根據(jù)各地區(qū)的能源消費情況，降低對煤炭、石油等石化能源的依賴性，使煤炭和石油在能源消費中的比重不斷下降。同時，借助新疆得天獨厚的資源稟賦優(yōu)勢，開發(fā)結(jié)合新疆空間地理、經(jīng)濟特點的非石化能源，積極尋找石化燃料的替代品，進而逐步實現(xiàn)能源碳排放與經(jīng)濟增長的脫鉤。另一方面應(yīng)加強策劃新疆各地區(qū)清潔、高效能源產(chǎn)業(yè)鏈，以風(fēng)電和核電為龍頭進行科學(xué)合理開發(fā)，爭取列入國家電網(wǎng)接入規(guī)劃，除此之外，還可以充分利用國家的各項優(yōu)惠政策，引入風(fēng)機制造項目，從而延伸風(fēng)電開發(fā)產(chǎn)業(yè)鏈。

新疆能源消費碳排放有從烏魯木齊向周圍地區(qū)擴散的態(tài)勢，空間自組織性相對較強。2004—2008年，南—北、東北—西南、東—西、東南—西北4個方向的分維數(shù)均呈現(xiàn)下降的態(tài)勢，2008—2012年四個方向的分維數(shù)均有所上升，但從整體來說，新疆能源碳排放的空間差異較為顯著，尤其是東—西方向的異質(zhì)性相對最大，這主要歸咎于東疆地區(qū)是能源資源的富集區(qū)，而西部地區(qū)資源相對分散。政府應(yīng)對能源供求進行空間優(yōu)化配置，從而減少部分地區(qū)對石化能源的過度依賴，進而緩減部分地區(qū)能源供求緊張的局面。除此之外，政府要根據(jù)能源碳排放空間演化特征，通過制度創(chuàng)新，制定出科學(xué)合理的低碳經(jīng)濟政策。首先，完善環(huán)保管理制度，提升各地區(qū)大規(guī)模企業(yè)的環(huán)保意識，從源頭上抬高產(chǎn)業(yè)項目的環(huán)保、技術(shù)等門檻，適當(dāng)降低或淘汰“高能耗”“高污染”“高排放”的產(chǎn)業(yè)項目，對低碳項目進行政策上的扶持。其次，完善價格運行機制，通過對高碳排放產(chǎn)品進行增稅，利用稅收杠桿調(diào)節(jié)大眾對低碳產(chǎn)品與高碳產(chǎn)品的選擇，控制高碳產(chǎn)品的需求，從而激勵微觀經(jīng)濟主體低碳消費、低碳生產(chǎn)。最后，加快培養(yǎng)低碳科研人才，在各高校的學(xué)科研究領(lǐng)域里應(yīng)加入綠色、低碳內(nèi)容，著重培養(yǎng)專門研究這方面的高素質(zhì)科研人才，動員高校師生及研究院的科研人員承擔(dān)國家有關(guān)低碳化的課題，規(guī)范、引領(lǐng)和扶持企業(yè)進行低碳技術(shù)的創(chuàng)新和研究。

針對上述研究結(jié)論，本文提出了相應(yīng)規(guī)避能源碳排放的政策建議?？梢姡诰螂[藏在空間數(shù)據(jù)背后的重要信息，揭示能源消費碳排放空間相關(guān)性和演變特征不僅能夠為能源消費政策提供科學(xué)合理的實踐依據(jù)，而且有助于新疆實現(xiàn)能源碳排放與經(jīng)濟增長的脫鉤，同時也有助于新疆向中亞它國展示以綠色發(fā)展、低碳發(fā)展、循環(huán)發(fā)展為契機的經(jīng)濟健康體。然而由于數(shù)據(jù)的限制，選取的能源品種雖有代表性，但并未涵蓋所有的能源品種，故最終測算的能源消費碳排放量可能比實際的碳排放量偏低。本文沒有進行時間和空間上的對比分析，也缺乏對能源碳排放空間演化的驅(qū)動力研究，這些將會在后續(xù)的研究中進一步考察。

[1] 何昭麗，孫慧，王雅楠. 新疆能源碳排放現(xiàn)狀及因素分解分析[J]. 資源與產(chǎn)業(yè)，2013，15（4）：76-81.

[2] 顧成軍，龔新蜀. 1999—2009年新疆能源消費碳排放的因素分解及實證研究[J]. 資源科學(xué)，2012，34（1）：42-49.

[3] 張利，雷軍，張小雷. 1952—2008年新疆能源消費碳排放變化及其影響因素分析[J]. 地域研究與開發(fā)，2012，31（3）：141-144.

[4] 姚璐璐，高志剛. 新疆能源消費、經(jīng)濟增長與碳排放關(guān)系的實證研究[J]. 新疆大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)人文社會科學(xué)版），2012，40（1）：20-24.

[5] 何劍，董丹丹. 新疆能源消費、碳排放與經(jīng)濟增長—基于近似和脫鉤關(guān)系的實證[J]. 科技管理研究，2014，（17）：236-240.

[6] 王長建，張虹鷗，汪菲，張新林. 新疆1990—2010年能源消費碳排放反彈效應(yīng)研究[J]. 資源與產(chǎn)業(yè)，2014，16（6）：124-128.

[7] 張新林，王強，王長建，魯建榮. 新疆1990—2010年能源消費碳排放脫鉤及其驅(qū)動因素分析[J]. 資源與產(chǎn)業(yè)，2014，16（2）：76-82.

[8] 楊海軍，邵全琴. GIS空間分析技術(shù)在地理數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用研究[J]. 地球信息科學(xué)，2007，9（5）：70-75.

[9] 國家統(tǒng)計局工業(yè)交通統(tǒng)計司、國家發(fā)展和改革委員會能源局. 中國統(tǒng)計年鑒[M]. 北京：中國統(tǒng)計出版社，2011.

[10] ANSELIN. Local indicators of spatial association：LISA [J].Geographical Analysis，1995，27（2）：93-115.

[11] ANSELIN. Spatial econometrics: Methods and models [M]. Dordrecht：Kluwer Academic Publishers，2000：410-419.

[12] 吳學(xué)文，晏路明. 普通法的參數(shù)設(shè)置及變異函數(shù)模型選擇方法——以福建一月均溫空間內(nèi)插值為例[J]. 地球信息科學(xué)，2007，9（3）：104-108.

[13] 陳建飛，張筱林. 地理信息導(dǎo)論[M]. 北京：科學(xué)出版社，2010.