應對氣候變化關鍵技術創新差異的時空格局

馬志云+劉云

摘要 技術是應對氣候變化的重要手段，關鍵技術創新差異的擴大將不利于各國應對氣候變化的協同發展。以技術產出的專利為數據源，運用大數據挖掘工具、泰爾熵指數及空間計量學的方法和理論，分析了“一帶一路”沿線國家應對氣候變化關鍵技術創新差異的時空格局演變情況。研究結果表明：①沿線國家應對氣候變化關鍵技術創新差異整體上呈現下降態勢，并以初期震蕩向后期平穩有升過度。②按地理位置劃分的區域技術創新差異呈現高的空間集聚效應，且強強集聚與弱弱集聚具有一定時期內的穩定性，部分地區面臨陷入技術貧困陷阱風險。③沿線各國應對氣候變化技術創新差異存在趨同俱樂部現象，個別國家隨時間推移可能經歷不同俱樂部過度。針對這種趨同特征及各國技術需求特點可劃分為4種類別：技術轉出區、技術轉入區、技術擴散區和技術承接區。技術轉出區多集中在東歐某些經濟發達、能源依存度高的國家。為此，本文提出如下建議：①各國根據自身情況制定減排政策的同時，需要國際社會制定與其相適應的差異化且有側重的援助方案。②技術創新強國在涉及應對氣候變化技術轉移知識產權等事項上應該給予技術需求國讓步。同時，技術轉移應考慮區域協同及地理鄰近的擴散。③中國應發揮好南南合作援助基金的作用，加強特定區域內共性技術的幫扶力度，建立與適宜國家間關鍵技術聯合研發與示范機制，樹立大國形象。④中國應加快沿線戰略布局，根據不同區域各國應對氣候變化的現狀及其技術能力制定差異化的產業和技術轉移的政策，加強與沿線國家的技術合作與貿易往來，形成優勢互補的產業鏈。

關鍵詞 氣候變化；時空格局；技術需求與轉移

中圖分類號 F114.46文獻標識碼 A文章編號 1002-2104（2017）09-0102-10[WTHZ]DOI：10.12062/cpre.20170454

氣候變化正逐漸危及到人類賴以生存的地球環境，它是涉及地球各層級及人類社會各方面的綜合性環境問題[1]，1992年巴西里約熱內盧里約聯合國環境與發展大會通過了世界上第一部應對氣候變化國際公約《氣候變化框架公約》，標志著人類重視保護賴以生存的地球資源和環境上升到了法律層面。當前人類活動深刻影響著全球氣候變化，干旱、洪澇、臺風等惡劣天氣嚴重影響著包括水資源、農業生產等在內的主要領域，同時，生物病蟲害、土地沙漠化等不利于農業領域可持續發展[2-4]。科學和技術是應對氣候變化的重要手段[5]，應對氣候變化關鍵技術的研究和創新是有效減緩或適應氣候危害的重要途徑。然而，世界范圍內，科技創新已成為社會經濟發展的強力引擎，世界各國創新差異不斷擴大。受技術保護、知識產權等不利技術擴散因素影響，各國應對氣候變化關鍵技術創新能力可能隨時間推移出現較大差異，若各國無視這種差異的不斷擴大而無應對措施，將極大地不利于各國社會發展和地區氣候穩定。研究“一帶一路”沿線各國應對氣候變化的創新差異，尋求適宜的合作對象和技術，將不僅有利于產能大國產業轉移和發展中國家產業升級，更好的實現資源的有效配置，而且能夠實現各國應對氣候變化工作上的協同發展，避免技術貧困陷阱。

有關區域創新差異與時空格局演進的研究較多，多以地區、省域、市域或更小區域的差異研究為主，涉及區域技術創新[6-7]、城市發展創新[8-9]、經濟投入產出差異[10-11]、地區旅游發展等話題[12-13]。而應對氣候變化技術創新研究方面，學者們多分領域展開，如農業應對氣候變化技術創新學者多注重創新模式分析[14]、過程保障[15]、效率評估[16]、體系構建等方面的理論研究[17]。相對而言，專門研究各國應對氣候變化技術創新格局的文獻還較少，多數研究僅對氣候變化背景下如何有效適應而建立創新機制進行了探討[18-20]。基于上述考慮，本文試圖挖掘“一帶一路”沿線國家應對氣候變化急需的關鍵技術，分析各國在相關技術領域的技術創新差異的時空格局，突出體現沿線國家在相關領域的創新位置和中國在此背景下的戰略制定，嘗試構建沿線國家應對氣候變化技術創新能力提升的解決方案和以科學技術為支持的資源配置方案。

1 數據來源

1.1 技術識別與分類

“一帶一路”沿線國家適應和減緩氣候變化的技術需求是應對氣候變化的關鍵所在，對UNFCCC發布的發展中國家應對氣候變化技術需求報告進行文本挖掘，能夠最貼切和真實的抽取沿線國家應對氣候變化的關鍵技術領域，同時由于技術需求報告涉及的相關技術還需細分，因此參照《南南科技合作應對氣候變化適用技術手冊》、《國際專利分類綠色清單（IPC Green Inventory）》以及《環保型技術索引（EST Concordance）》等將各技術領域進行細分，最終確立了9大技術領域，103個末級領域的技術分類體系（見表1）。

1.2 技術記錄檢索與下載

專利是衡量區域創新能力的重要指標[21-22]，根據上文所列技術末級領域建立專利檢索策略，建立過程中我們遵循“主題關鍵詞+IPC分類號”的方法，同時通過相關領域專家判斷與建議對初步策略進行改進，以改進后的檢索策略進行試檢索，對檢索策略不斷訓練和完善，最終確立本文相關技術領域的檢索策略。基于EPO世界專利數據庫，運用最終建立的檢索策略檢索和下載了2003—2014年相關領域授權的專利，總計2 184 291項，建立本地數據庫，命名為A。

1.3 分析對象選擇

“一帶一路”是中國尋求與發展中國家合作的戰略舉措，中國一帶一路網信息顯示至此與中國簽訂“一帶一路”相關協議的國家已達到68個，且以發展中國家或轉型經濟體為主，“一帶一路”路線輪廓明確，而沿線國家包括但不限于已有國家。本文從區域上對這些國家進行了界定，并選定部分具有代表性國家為研究對象。具體如表2所示。抽取數據庫A中專利授權人為表2中國家的專利項，總計184 680項，占比8.45%，并建立本地數據庫，命名為B。數據庫B將是下文數據分析的主要對象。需要指出的是，本文研究對象未將中國劃入在內原因有三，其一是“一帶一路”沿線國家以發展中國家為主，中國在相關技術領域的體量較大，技術創新無論是數量還是質量均與其不具可比性。其二是與中國地理鄰近（接壤）的沿線國家較多，空間集聚特征對某一較大或較小數據表現靈敏，沿線國家技術創新時空格局可能會受中國較大數據的影響而表現不顯著。其三是“一帶一路”戰略實施以中國為主推力，本文僅以其為“觀察國”視角，試圖摸清沿線國家應對氣候變化技術創新的時空格局，以期研究成果為未來中國開展“一帶一路”氣候技術合作的適宜伙伴遴選、制定發展戰略等方面提供依據。endprint

2 研究方法

2.1 大數據挖掘工具

鑒于專利數據量較大，本文采用美國佐治亞理工大學Alan Porter教授開發的Vantage Point數據挖掘與分析軟件，Vantage Point是一款強大的科技信息分析工具，能夠幫助專業人員有效處理復雜的科技文獻數據，并將其快速有效地轉換成可支持決策的競爭情報。Vantage Point內部設有多個敘詞表，能夠為用戶提供快速的自動數據清理功能，如，對機構名稱Univ Sci & Technol China、China Univ Technol & Science等合并。總之Vantage Point 為本文不僅提供了數據挖掘工具，其內部強大的數據清理功能為下文數據分析的準確性奠定了堅實基礎。

2.2 泰爾熵指數

泰爾熵指數可用于衡量區域或國家間收入差距或其他差距，它是由泰爾1967年利用信息理論中的熵概念來計算收入不平等而得名。泰爾熵越大，說明區域或國家間某觀測指標項差異越大，泰爾熵越小，說明其觀測指標項發展越均衡。泰爾熵指數的優點之一是可以分析區域國家間的差異（Tb）和區域國家內的差異（Tw）對區域技術總體差異的影響程度。計算公式如下：

其中，Tb=∑mj=1PjlogPjVj，Tw=∑mj=1PjTj，yi表示i區域單元人均關鍵技術研發與創新的擁有量，y是區域整體關鍵技術研發與創新擁有量的人均值，j為研究范疇分組數，Pj表示第j組人口占研究區域總人口的比例，Vj表示第j組關鍵技術研發與創新量占研究區域總量的比重。本文利用泰爾熵指數測算“一帶一路”沿線國家應對氣候變化關鍵技術產出差異的總體情況。

2.3 全局自相關理論與方法

各國相關領域技術創新呈現差異化特征，發展中國家在相關領域創新差異更加明顯。因此，在著力推動各國應對氣候變化過程中要注重各國差異的劃分，識別相關技術領域成就顯著或匱乏的區域及國家，有利于實施有針對性的政策和措施。全局空間自相關模型能夠揭示全局區域空間單元（國家或地區）的空間模式，以計算結果單一值來反映其分布的關聯度。其模型以全局空間自相關性指數為多見，又稱Global Morans I，I的計算過程如下：

式中n表示區域空間單元（國家或地區）的數量，yi（yj）表示區域空間單元i（j）的屬性值，y為空間單元屬性值的平均值，ωij為空間權重矩陣，本文中其為各國相鄰近程度系數，表示各國在空間上的鄰近關系。式中-1≤I≤1，在給定置信水平下，若I的值為正，則說明區域空間單元間相關領域研究水平在區域上呈現顯著集聚格局，I越接近1，這種相關程度越強。若I的值為負，說明區域空間單元間相關領域研究水平在區域上顯現分散狀態，且I越接近-1，這種狀態越明顯。當I值為0時表明空間區域單元間無相關性。本文利用全局空間自相關系數來反映各國相關領域應對氣候變化關鍵技術創新的空間集聚演變情況。

2.4 局部自相關理論與方法

全局自相關理論對應對氣候變化關鍵技術創新的空間特征從整體上給予了關注，要反映這些技術創新的局部空間特征就需要引入局部自相關理論與方法，局部空間自相關指數能夠測度某個空間單元與其他鄰近單元某一觀測值的相關程度，又稱Local Morans Ii，計算過程如下：

式中zi（zj）表示空間觀測單元i在不同時期應對氣候變化關鍵技術專利授權數量的標準化均值。在給定置信水平下，若Ii>0表明空間單元i（國家i）在技術研發與創新方面與周邊空間單元（其他國家）分異較小，即局部空間單元間屬性值趨于空間集聚。若Ii<0說明空間單元i在某技術研發水平上與周邊單元間差異較大，呈現分散分布。本文利用Local Morans Ii指數描繪某國與周邊國在相關技術領域創新的空間集聚情況。

3 結果與探討

3.1 區域技術創新差異的總體特征

綜合OECD、UNESCO、UNEP等機構有關各國人口的統計，計算“一帶一路”沿線國家在應對氣候變化技術創新的人均專利授權量，并根據公式（1）計算“一帶一路”沿線基于國家單元的泰爾熵指數。結果如圖1所示，總體而言，各國應對氣候變化技術創新的泰爾熵指數由2003年的0.230 3下降至2015年的0.086 8，說明各國應對氣候變化技術創新的差距不斷縮減。近年來，隨著人們氣候變化意識的不斷增強以及對發展中國家在節能減排方面支持力度的不斷加大，使得發展中國家在應對氣候變化技術研發水平上有了顯著的提升。從不同階段來看，2003—2009年間，各國應對氣候變化技術創新的泰爾熵指數呈現波動式的下降態勢，這一時期經歷了《聯合國氣候變化框架公約》的9次締約方會議，在各方共同努力下，《京都議定書》正式生效并通過了雙軌路線下的“蒙特利爾路線圖”，同時發達國家承諾為《京東議定書》清潔發展機制的運行出資1 300萬美元，在中東歐經濟轉型國家投資溫室氣體減排項目，幫助發展中國家的適應基金得到啟動。同時，應對氣候變化減緩基金被提出，國際社會尤其是發達國家對發展中國家的氣候援助由點及面，更多的發展中國家在資金和技術等方面得到了援助。2009—2014年間，在前期各方的努力下，世界氣候談判的成果及共識得到了很好的延續，技術轉讓、資金及能力建設等發展中國家關心的問題得到了進一步的改善，發展中國家應對氣候變化的信心得到了極大的鼓舞，各國在積極引進應對氣候變化技術的同時，也不斷加強自身在相應技術領域的研發能力，技術創新的差異不斷縮減。

根據泰爾熵指數空間分解特性，我們分別計算“一帶一路”沿線不同區域內及這些區域間各國應對氣候變化技術創新的泰爾熵指數，如表3所示。由公式（1）我們知道“一帶一路”沿線各國應對氣候變化技術創新差異的變動由各組內創新差異（TBi）與組間創新差異（TW）共同決定。表3計算結果顯示，各組（東亞、西亞、南亞、中亞、東歐、非洲）對整體創新差異的貢獻不一，東亞地區在各個時段對總體差異的貢獻率均最高，說明其區域技術創新差異存在較大分歧，主要由于其區域國家經濟發展差異較大，如老撾、柬埔寨及內陸國家蒙古等國受自身經濟水平限制，在較多領域技術創新能力較差，而受氣候變化較為嚴重的馬來西亞、印度尼西亞等國（主要受火災、騷發性洪水、干旱等氣候災害）在防災減災等領域技術創新能力不斷提升。西亞、南亞、東歐地區應對氣候變化技術創新差異波動較大，主要由于這些區域存在個別技術創新強國，而區域內其他空間單元創新能力相差不大所致，如西亞技術創新能力較強的沙特、南亞表現突出的印度、東歐創新強國俄羅斯、烏克蘭等。這些國家應對氣候變化技術創新的一舉一動直接影響著區域創新差異的變化。相對而言，東歐及南亞地區在某一時段（2007—2011年）內對整體創新差異的貢獻率較大，是應對氣候變化技術創新的主要貢獻者。非洲地區由于其惡劣的自然環境和各國較低的經濟、科技等發展水平，這一區域應對氣候變化技術創新差異不大，但總體來看，隨著各國創新能力的提升，其整體創新差距緩慢增大。從區間創新差異來看，各組間技術創新能力差異不斷縮小，組間泰爾熵指數與總體泰爾熵指數變化趨勢基本保持一致。表明隨著氣候問題對人類生活影響越來越受到關注的背景下，各國在應對氣候變化技術創新上有著一致的目標，同時隨著發達國家在技術轉讓問題上的讓步，各國在應對類似氣候變化問題上能夠實現技術共享。endprint

3.2 區域技術創新差異的全局空間特征

全局空間自相關指數可以反映整個研究區域的空間特征[23]，依據公式（2）計算2003—2014年間“一帶一路”沿線各國應對氣候變化技術創新的全局空間自相關指數Global Morans I值，計算結果以圖2呈現，計算選用GeoDA軟件進行。整體看來，2003—2014年間沿線國家應對氣候變化技術創新的Global Morans I值全部為正且呈現下降趨勢，一方面表明應對氣候變化技術創新水平較高或較低的地區具有空間集聚分布的特性，即存在空間正相關。另一面說明這種集聚趨勢隨著時間的推移表現出集聚減弱的趨勢。技術轉移涉及知識產權等諸多問題，新技術的產生往往發生在那些技術創新較強國家，早期的技術創新空間集聚表明氣候變化問題受到重視僅僅出現在少數國家，這些國家可能受到周邊發達國家的影響。隨著氣候問題影響的不斷擴大，各國在應對氣候變化的技術上開始不斷探索。其中2003年2009年間Global Morans I表現出高位震蕩降低的態勢，尤以2003—2006年間變化幅度為突出，表明這一時期各國應對氣候變化技術創新存在較大差異，且表現出不穩定性，期間氣候變化問題被各國逐漸重視，應對技術的提出呈現分散化和多樣化。2009—2014年Global Morans I值趨于平穩，但也略有上升，表明這一時期某一觀察區域與其相鄰或相近國間的技術創新差異相對穩定，各國技術創新能力雖有不同但差距不大。氣候變化是全人類面臨的共同挑戰，隨著氣候談判的不斷推進，氣候政策及實施方案的制定將面向更多發展中國家，同時氣候影響具有全球性，一國政策需要同鄰國協調配合才可能達到預期的效果，這也說明了在應對氣候變化問題上各國合作協調的重要性。某一應對技術的發展與創新應該為改善全球氣候問題發揮作用。

3.3 區域技術創新差異的局部空間特征

為了反映某一空間單元與其他空間單元間的相對關系和集聚特征，我們定義了四類集聚描述性特征，分別是：①技術創新高—高集聚（簡稱H-H），表示某一技術創新強國與其周邊國家呈現強強集聚的特征；②技術創新高—低集聚（簡稱H-L），表示某一技術創新強國與周邊國家相比處于領先地位且具有明顯差異；③技術創新低—高集聚（簡稱L-H），表示與周邊國家相比，某一國家技術創新較低，而其周邊國家技術創新較高；④技術創新低—低集聚（簡稱L-L），表示某一國家技術創新較低，同時其周邊國家技術創新亦低（見表4）。此外，本文繪制了典型年份各國技術創新的Moran散點圖，如圖3所示，Moran散點圖是描述某觀測變量與其空間滯后向量相關關系的圖形，兩條分別垂直于縱橫坐標軸的虛線將其分為四個象限，這四個象限與上述四類描述性特征一一對應。同時，按照所屬象限，將沿線國家應對氣候變化技術所處現狀劃定為4個類型：①技術轉出區——這類區域某些技術相對成熟，并有較好的實踐經驗，可以為南南合作技術轉移做出應有貢獻；②技術擴散區——僅僅某一個國家技術領先，但周邊區域技術相對落后，這類區域可能存在一定的氣候相似性，某一國家應對技術的擴散有利于區域氣候問題的改善；③技術承接區——由于某種原因，某個技術創新較低的國家被技術創新較高的某些國家在地理空間位置上所包圍，對于這種區域來說，低創新國家應該積極尋求承接高創新國家的某些有利于改善氣候變化問題的技術或產業；④技術轉入區——這類區域各國技術創新能力均較低，氣候問題眾多，為改善氣候問題帶來的影響，應對氣候變化技術強國或發達國家需要對該地區的技術轉入進行協商。

運用ArcGIS軟件繪制世界矢量地圖，并提取表1所列國家創建的的矢量圖層，運用GeoDA軟件計算各國技術創新局部空間自相關指數Local Morans I值，以分析相鄰國家在應對氣候技術創新方面的相關性及其集聚特征，計算結果以可視化的空間集聚圖輸出。分析表明：相鄰國家在技術創新上多表現出相似特征，呈現或強強集聚或弱弱集聚的態勢，而弱弱集聚的情形超載強強集聚，某一區域內僅一國創新能力表現突出或弱的集聚情形同樣存在。且從時間跨度來看上述情形存在的狀態較為穩定。強強集聚主要出現在東歐一些國土面積較小國家（烏克蘭，波蘭，阿塞拜疆，格魯吉亞等）及俄羅斯，這些國家憑借優越的地理位置和良好的自然環境以及經濟發展勢頭，同時與德國、法國、意大利等歐洲發達國家鄰近，從而表現出較強的技術創新能力，為應對氣候變化技術進步作出了應有的貢獻。弱弱集聚主要集中在中東和非洲一帶國家，如沙特阿拉伯，伊朗，以色列，蒙巴嫩，埃及等國，這些國家氣候環境惡劣，國內動蕩不安，科技水平及創新能力不足，但值得注意的是由于近年來埃及政局相對穩定，經濟不斷復蘇，加之塞西政權逆取順守，推行政教改革并大力招商引資，使得埃及雖然技術創新能力相對落后，但從數據來看（包括經濟增長量及科學技術產生量），其發展勢頭強勁，積極尋求與包括中國在內的各大經濟體的務實合作。沙特作為全球最大的石油輸出國，近年來也在不斷的尋求經濟轉型，先后公布了重大經濟改革方案和政府部門調整計劃，意在通過改革擺脫石油依賴，沙特希望通過包括大力引進外資等方式的投資收入替代以往石油收入，沙特近年來的科學技術產出不斷提升，由于自身較好的經濟基礎，沙特技術創新能力在得到重視后不斷提升。強弱集聚情形表現明顯的是印度及其周邊區域，2007年尤其是2010年以來，印度科技創新提升顯著，眾所周知，印度是世界上科技創新體系效率較高的國家之一，受季風型氣候影響，洪災、干旱、飆風及地震等災害頻發，嚴重制約著印度發展，這也使得印度在應對氣候變化技術創新上不斷探索且成果顯著。而與印度接壤的尼泊爾，巴基斯坦，孟加拉，緬甸等國限于其薄弱的經濟基礎，發展現狀多停留在基礎設施建設，貿易互聯互通等方面，然而這些區域同印度有著相似的氣候問題。同樣受地震、干旱、洪水，颯風等氣候問題影響嚴重，但各國現階段在應對能力上多顯力不從心，依然需要包括印度、中國在內的大國及發達國家在資金、技術等方面的援助。弱強集聚情形出現在拉脫維亞白俄羅斯、立陶宛及其周邊區域，這些國家化石能源匱乏，森林及水資源相對豐富，近年來其通過積極開發利用核能及可再生能源以擺脫進口能源依賴，使環境得到保護，氣候問題影響較小，主要科技創新集中在生物技術、通信、激光機醫療設備上。endprint

根據各國在氣候變化技術創新的集聚特征及本文對

其集聚類型的劃分，識別不同類型的技術需求區域所對應的國家及其演變過程。表5對典型年份各國應對氣候變化不同狀態進行了識別。在一定顯著性水平下，俄羅斯、波蘭、捷克、烏克蘭、摩爾多瓦、羅馬尼亞被識別為技術創新較高的區域，這些區域有能力在一定條件下提供應對氣候變化技術援助，同時發現俄羅斯及捷克技術創新能力具有一定的波動性，其他國家保持較為穩定的狀態。而在技術擴散區的識別上，印度及其周邊區域最為明顯，且在長時間范圍內表現相對穩定。技術承接區識別結果隨時間推移變化較大，整體而言，白俄羅斯被劃分在這一區域并表現出長期的穩定性。此外，雖然蒙古擁有豐富的礦產資源，但氣候變化所帶來的土地荒漠化、極端天氣等災害依然嚴峻，限于其低迷的經濟，科技創新水平和能力提升不大，近年來受中國、俄羅斯、日本等強國支援的情形較為多見，承接這些國家的產業和技術的功能凸顯。而處于技術轉入區的國家則相對較多，這些國家均由于種種原因在應對氣候變化的資金、技術、能力、信息等方面而顯不足。從區域來看，非洲、中亞、南亞國家是這一區域劃分的主要貢獻者。

4 結論與建議

文章選定“一帶一路”沿線國家為研究對象，運用區域創新差異統計指標泰爾熵指數及空間計量學的方法，分析了沿線國家應對氣候變化技術創新差異的時空格局演變情況，識別了各國應對氣候變化技術創新的所處階段及可能存在的集聚特征，并根據各國技術能力所處階段制定差異化的政策文件以輔助有效應對氣候變化。具體結論與政策建議如下：

4.1 研究結論

（1）“一帶一路”沿線國家應對氣候變化技術創新差異整體上以早期較大波動到近期平穩有升的方式演變。從劃分的地區來看，各大區域對技術創新整體差異的貢獻不一，東亞各國技術創新差異最大，東歐、南亞各國應對氣候變化技術創新波動最大。

（2） 2003至2014年間沿線國家應對氣候變化技術創新具有空間集聚特性，且早期集聚特征波動較大，隨著時間的推移不斷減弱并趨于平穩。

（3）局部來看，沿線各國應對氣候變化技術創新存在趨同俱樂部現象，個別國家隨時間變化可能經歷不同俱樂部過度。針對這種趨同特征及各國技術需求特點可劃分為4種類別：技術轉出區、技術轉入區、技術擴散區和技術承接區。技術轉出區多集中在東歐某些經濟發達、能源依存度高的國家。

（4）部分經濟貧困又受氣候變化影響較大的國家在應對技術創新上“停滯不前”，可能陷入技術貧困陷阱。印度作為中國鄰國在應對氣候變化技術創新上可謂沿線國家中的“一枝獨秀”，其創新體系可被其他發展中國家借鑒。

4.2 政策建議

應對氣候變化是全人類共同的責任和使命，《聯合國應對氣候變化框架公約》強調各國“共同而有區別”的原則，表明各國氣候變化既有相關性，又呈現出差異性。相關性表現在氣候變化的全球影響對每個國家甚至每個個體來說都是無法逃避的，隨著全球化進程的不斷加深，“你中有我，我中有你”的格局將更加凸顯。差異性則表現在各國發展程度不一，面臨的氣候

危害有輕有重，發達國家較早的實現了發展轉型，對氣候變化的影響主要表現在奢侈碳排放，氣候問題日益嚴峻的今日，發達國家有不可推卸的責任，發展中國家面臨著發展困境，要發展就必然有排放，且發展中國家發展階段不一，碳排放程度也因此不一，發展中國家面臨的氣候問題表現出極大的區域差異性。中國作為最大的發展中國家，在參與全球氣候治理中，保持與世界各國的有效合作與溝通，在發展道路上最大限度的追求綠色可持續發展，這也將是中國參與“一帶一路”國家經濟建設和沿線發展中國家未來自身發展的主旋律。鑒于存在的這種相關性和差異性，鑒于存在的這種相關性和差異性，本文提出如下建議：

（1）各國根據自身情況制定減排政策的同時，需要國際社會制定與其相適應的差異化且有側重的援助方案。

雖然沿線各國應對氣候變化技術創新差異不斷縮小，但任存在個別國家的兩極分化，即某一區域內存在某些國家技術創新極低且具有長期的穩定性，而其他區域內也存在技術創新相對極高的國家。隨著氣候談判的不斷推進，各國在應對氣候變化上有了明確的認知和行動計劃，經濟弱小國家減排計劃在實施過程中，國際社會應該不吝嗇的給予相應援助，包括資金、技術和能力建設。

（2）技術創新強國在涉及應對氣候變化技術轉移知識產權等事項上應該給予技術需求國讓步。同時，技術轉移應考慮區域協同及地理鄰近的擴散效應。

應對氣候變化技術進步應該應用到那些氣候問題嚴重的急需區域，技術創新強國應該顧全大局，在知識產權等方面做出讓步，將有益于提升應對能力的氣候變化技術推廣到鄰近區域，氣候問題的解決并非一國之力，也非一國之事，它需要各國協同推進。同時氣候問題具有區域相似性，區域技術強國的技術擴散有利于本區域氣候問題的改善。

（3）中國應發揮好南南合作援助基金的作用，加強特定區域內共性技術的幫扶力度，建立與適宜國家間關鍵技術聯合研發與示范機制，樹立大國形象。

作為綠色氣候資金的補充，中國設立南南合作援助基金能有效提升發展中國國家應對惡劣氣候的能力，是中國作為大國負責任的援外舉措。面對在氣候談判立場上發達國家對發展中國家陣營的拉攏分化和全球氣候市場的布點，中國應發揮好南南合作援助基金，在加強同技術落后區域的技術幫扶與合作的同時考慮出資建立與適宜國家的聯合技術研發與示范機制。以點帶面，開展富有成效的氣候外交，是實現“一帶一路”戰略對接的有效措施和突破口。

（4）中國應加快沿線戰略布局，根據不同區域各國應對氣候變化的現狀及其技術能力制定差異化的產業和技術轉移的政策，加強與沿線國家的技術合作與貿易往來，形成優勢互補的產業鏈。

“一帶一路”戰略是宏觀的國家戰略，與沿線各國的合作需要更加細致的戰略構想和政策協作，中國在應對氣候變化的某些技術領域上取得了顯著的成效，中國在完成自身承諾的減排任務之外，需要將某些環境友好型產業或技術轉移至沿線國家或周邊國家，而在此之前應該對沿線各國科技創新現狀及其應對氣候政策做深入研究，在優勢互補的前提下，加強同沿線國家的技術合作及貿易往來。endprint

參考文獻（References）

[1]姜彤， 李修倉， 巢清塵， 等. 《氣候變化2014：影響、適應和脆弱性》的主要結論和新認知[J]. 氣候變化研究進展， 2014（3）： 157-166. [JIANG Tong， LI Xiucang， CHAO Qingchen， et al. Highlights and understanding of climate change 2014： impacts， adaptation， and vulnerability[J]. Progressus inquisitiones DE mutatione climatis， 2014（3）： 157-166.]

[2]SINGH S N. Climate change and crops[M]. Nethe land： Springer science & business media， B V，2009.

[3]CHALLINOR A J， EWERT F， ARNOLD S， et al. Crops and climate change： progress， trends， and challenges in simulating impacts and informing adaptation[J]. Journal of experimental botany， 2009， 60（10）： 2775-2789.

[4]KANG Y， KHAN S， MA X. Climate change impacts on crop yield， crop water productivity and food security：a review[J]. Progress in natural science， 2009， 19（12）： 1665-1674.

[5]LORENZONI I， NICHOLSON-COLE S， WHITMARSH L. Barriers perceived to engaging with climate change among the UK public and their policy implications[J]. Global environmental change， 2007， 17（3）： 445-459.

[6]蔣天穎. 我國區域創新差異時空格局演化及其影響因素分析[J]. 經濟地理， 2013（6）： 22-29. [JIANG Tianying. Study on spatial and temporal evolution and factors of regional innovation in China[J]. Economic geography， 2013（6）： 22-29.]

[7]肖剛， 杜德斌， 戴其文. 中國區域創新差異的時空格局演變[J]. 科研管理， 2016（5）： 42-50. [XIAO Gang， DU Debin， DAI Qiwen. Chinese regional innovation differences in temporal and spatial evolution[J]. Science research management， 2016（5）： 42-50.]

[8]趙林， 王維， 張宇碩， 等. 東北振興以來東北地區城市脆弱性時空格局演變[J]. 經濟地理， 2014（12）： 69-77. [ZHAO Lin， WANG Wei， ZHANG Yushuo， et al. The spatiotemporal evolution about urban vulnerability on the northeast region since northeast revitalization[J]. Economic geography， 2014（12）： 69-77.]

[9]周克昊， 劉艷芳， 譚榮輝. 長江中游城市群綜合發展水平時空分異研究[J]. 長江流域資源與環境， 2014（11）： 1510-1518. [ZHOU Kehao， LIU Yanfang， TAN Ronghui. Spatiotemporal differentiation of comprehensive development level of middle reaches of Yangtze River[J]. Resources and environment in the Yangtze Basin， 2014（11）： 1510-1518.]

[10]吳玉鳴. 中國經濟增長與收入分配差異的空間統計分析[D]. 上海： 華東師范大學， 2004. [WU Yuming. A spatial econometrical analysis on Chinas economic growth and income distribution disparities[D]. Shanghai： East China Normal University， 2004.]

[11]沈宏婷， 陸玉麒. 中國省域R&D投入的區域差異及時空格局演變[J]. 長江流域資源與環境， 2015（6）： 917-924. [SHENG Hongting， LU Yuqi. Regional disparities and spatialtemporal evolution of Chinas provincial R&D investment[J]. Resources and environment in the Yangtze Basin， 2015（6）： 917-924.]endprint

[12]余鳳龍， 黃震方， 王宜強. 中國沿海區域入境旅游經濟差異的時空格局演化[J]. 地理與地理信息科學， 2013（6）： 105-110. [YU Fenglong， HUANG Zhenfang， WANG Yiqiang. Patialtemporal patern evolution of inbound tourism economic diferences in Chinese coastal regions[J]. Geography and geoinformation science， 2013（6）： 105-110.]

[13]胡文海， 孫建平， 余菲菲. 安徽省區域旅游經濟發展的時空格局演變[J]. 地理研究， 2015（9）： 1795-1806. [HU Wenhai， SUN Jianping， YU Feifei. Temporalspatial evolution patterns of regional tourism economic development in Anhui Province[J]. Geographical research， 2015（9）： 1795-1806.]

[14]高啟杰. 中國農業技術創新模式及其相關制度研究[J]. 中國農村觀察， 2004（2）： 53-60. [GAO Qijie. Chinas models and mechanism of technological innovation in agriculture[J]. China rural survey， 2004（2）： 53-60.]

[15]齊振宏. 我國農業技術創新過程的障礙與支撐平臺的構建[J]. 農業現代化研究， 2006（1）： 53-57. [QI Zhenhong. Obstacles and supporting platforms of agriculture technological innovation process in China[J]. Research of agricultural modernization， 2006（1）： 53-57.]

[16]劉春香， 閆國慶. 我國農業技術創新成效研究[J]. 農業經濟問題， 2012（2）： 32-37. [LIU Chunxiang， YAN Guoqing. On the effect， problems and countermeasures of Chinese agricultural technology innovation[J]. Issues in agricultural economy， 2012（2）： 32-37]

[17]邵建成. 中國農業技術創新體系建設研究[D]. 西安： 西北農林科技大學， 2002. [SHAO Jiancheng. Research on the construction of agricultural technical innovation system in China[D]. Xian： Northwest A&F University， 2002.]

[18]潘韜， 劉玉潔， 張九天， 等. 適應氣候變化技術體系的集成創新機制[J]. 中國人口.資源與環境， 2012 （11）： 1-5. [PAN Tao， LIU Yujie， ZHANG Jiutian， et al. Integrated innovation mechanism of technology system for adaptation to climate change[J]. China population， resources and environment， 2012（11）： 1-5.]

[19]韓榮青， 潘韜， 劉玉潔， 等. 華北平原農業適應氣候變化技術集成創新體系[J]. 地理科學進展， 2012 （11）： 1537-1545. [HAN Rongqin， PAN Tao， LIU Yujie， et al. Integrated innovation systems for climate change adaptation technologies in North China Plain[J]. Progress in geography， 2012（11）： 1537-1545.]

[20]周馮琦. 應對氣候變化的技術轉讓機制研究[J]. 社會科學， 2009（6）： 33-38. [ZHOU Fengqi. On technology transference mechanism coping with climate change[J]. Journal of social sciences， 2009（6）： 33-38.]

[21]ACZ Z J， ANSELIN L， VARGA A. Patents and innovation counts as measures of regional production of new knowledge[J]. Research policy， 2002， 31（7）： 1069-1085.

[22]李習保. 中國區域創新能力變遷的實證分析：基于創新系統的觀點[J]. 管理世界， 2007（12）： 18-30. [LI Xibao. A case study on the changes in the innovation capability of Chinas regions： a concept based on the innovation system[J]. Management world， 2007（12）： 18-30.]

[23]SU Qiuhong， WANG Qiuxian， WANG Dengjie， et al. Spatial and temporal variation of energy carbon emissions in Yantai from 2001 to 2011[J].Chinese journal of population， resources and environment， 2016， 14（3）： 182-188.

[24]董亮，張海濱.2030年可持續發展議程對全球及中國環境治理的影響[J].中國人口·資源與環境，2016（1）：8-15[DONG Liang， ZHANG Haibin. Envinonmental objectives in the 2030 Agonda for sustainable development and its implications for world and China in environmental govemance [J].China population， resources and environment， 2016（1）： 8-15.]

[25]SU F， HE X J， RUMMY P， et al. 2015 Global progress in climate change adaptation policies and its implication for China [J]. Chinese journal of population， resources and environment， 2015， 13（1）： 21-31.endprint