而他所提到的扭转局面的动因正是建设部颁布并将于2008年1月1日实施的《民用建筑能耗数据采集标准》（编号为JGJ/T154-2007，以下简称《标准》)。《标准》表示，为指导和规范我国建筑能耗统计工作，促进建筑节能工作的发展，特此推出标准对我国城镇民用建筑使用过程中各类能源耗量进行统计。《标准》旨在通过民用建筑能耗数据采集，掌握我国城镇民用建筑的全年单位建筑面积能耗量、全年总能耗量、总栋数和总建筑面积等数据，从而制定科学准确的节能政策，为我国建设行政主管部门制定建筑节能政策、确定建筑节能发展方向奠定基础。其颁布也将为建立我国民用建筑能耗数据采集体系奠定技术基础。

同时，《标准》要求，国家建筑能耗统计部门应统一进行全国各级民用建筑能耗统计数据的发布，民用建筑能耗统计数据将分为高端、省级、市级和基层统计单位四级发布。

建筑能耗数据采集尚需完善

建筑能耗是指建筑物的使用能耗，即建筑物建成以后，在使用过程中，消耗的采暖、空调、热水供应、炊事、照明、家用电器等方面的能耗。

建设部门的统计数据显示，长期以来，我国建筑能耗占社会总能耗的27%左右。这一数据的取得是根据建筑保有量、建筑地区气候差别及相关的节能标准计算所得，并没有按照统计数据的计算方法和调查的角度得出，数据在精准方面存有问题，数据也比较粗化。

“国家也一直没有建筑能耗的统计制度。”刘俊跃指出，长时间来，能耗数据采集属于能源统计的范畴。建国初期，工业统计中就建立了原煤、原油、电力、天然气的产量统计；随后，又在物资统计里建立了以反映各种能源在生产、销售平衡和能源收入拨出、消费为主要内容的以实物为主的单项能源统计。上世纪80年代以来，由于能源在国民经济建设中的战略地位日益突出，能源统计由此从工业统计和物资统计中分离。

但是，目前我国的能源统计主要针对工业能源的统计，建筑能耗的统计作为能源统计中的一个消费环节，长期被分割混杂在能源消耗的各个领域中，比如住宅的能耗被归入城乡人民生活能源消费，而其他各类建筑能耗被归入非物质生产部门的能源消费。

刘俊跃指出，目前建筑能耗在我国总能耗中所占的比例越来越大，而目前没有任何机构或个人可以准确给出我国建筑物所消耗终端能源的具体数据，不能准确地描述中国建筑能耗的特点。

缺乏建筑能耗统计数据，已成为我国进一步推进建筑节能工作的重要障碍，比如各级专业和科技人员并不清楚我国建筑能耗处于什么样的水平，我国建筑节能的潜力到底有多大，节能潜力的是哪些类型建筑等等。具体来说，我国建筑能耗数据采集体系目前尚不完善，主要表现在以下几个方面：

，现有各地区的建筑能耗数据采集指标分散，缺乏科学统一的建筑能耗基础数据统计指标体系；，建筑能耗数据采集方法不够成熟。目前我国尚未形成一套成熟的建筑能耗数据采集方法，对已获得的建筑能耗统计数据，缺乏科学有效的处理方法、统计模型和统计分析软件；第三，统计渠道单一，目前的建筑能耗数据采集主要依靠现有的国民经济统计体系和某些行业的统计年报，这对于分散的建筑能耗数据采集来说，远远不够。

补齐短板

为了解决建筑能耗数据采集中的采集指标、采集方法、采集渠道等问题，建设部在2005年3月30日发布的建标［2005］84号文“关于印发《2005年度工程建设标准规范制订、修订计划（批）》的通知”中，将《建筑能耗统计标准》（后改为《民用建筑能耗数据采集标准》）列入新制订的建工行业标准。《标准》的出台将弥补国家建筑节能在基础数据方面缺乏统计的问题。

通过能耗统计可为节能工作带来诸多好处。“统计上来的能耗数据将真实准确地反映给国家相关部门。”参与编制《标准》的中国建筑科学研究院工学博士周辉说。“这些数据的作用很大，将作为制定制度政策的基准，将成为大型公建能源审计、节能改造和北方既有居住建筑的供热计量、节能改造的技术支撑与政策的指针。”

周辉举例说，今后将实施建筑用能的定额管理，但从目前的市场形势来看，仅有个别的物业公司或能源管理公司掌握着自己服务的项目的耗能数据，但这些数据并不代表一个区域或城市的平均用能水平，而通过对区域内各型项目的调查统计，将会得出一组数据，通过取平均值的方法来衡量同各类型其他项目的用能状况。若高于平均值，则将对此项目进行节能改选限制用能量，从而提高能源利用率。

与此同时，通过能耗统计与收集，了解到城市中哪一类型的建筑耗能较大，并针对这一类型建筑出台针对性的政策及整改方案，例如，如果是民用建筑耗能大，将会加大力度在北方实施供热改革，南方实施分时电价。

另据了解，建设部已经根据气候区及经济发展程度，确定了建筑能耗数据采集的部分城市，包括北京、天津、上海、重庆、沈阳、南京、福州、武汉、广州、成都、西安、深圳、唐山、常州、鹤壁、三亚等地。之后将扩大到全国全面开展建筑能耗数据采集。针对《标准》的实施，建设部也正在编制民用建筑能耗数据采集软件程序系统，通过网络报和计算机抽样、计算机计算的方式减少劳动力和避免人为的统计失误。

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