中国碳排放强度影响因素实证分析
第31卷第2期2014年2月统计研究
Statistical Ｒesearch Vol．31，No.2Feb．2014
中国碳排放强度影响因素实证分析
*
孙欣
张可蒙
内容提要：本文考虑在对外开放与城市化快速发展背景下，结合规模效应、技术效应和结构效应等三个途径研究中国碳排放强度影响因素，选择第二产业比重、人均GDP 、能源强度、对外贸易依存度和城镇化率等影响因素，根据协整理论分析认为1980－2011年我国碳强度与影响因素变量之间存在长期均衡关系。通过构建状态空间模型并运用卡尔曼滤波对其估计分析，结果验证了前面的结论，并分别得到各因素对我国碳排放强度的动态影响。最后根据结论提出政策建议。
关键词：碳排放强度；影响因素；协整理论；状态空间模型；动态影响中图分类号：C812
文献标识码：A
文章编号：1002－4565（2014）02－0061－07
The Empirical analysis on Influence Factors of Carbon Emission
Intensity in China
Sun Xin ＆Zhang Kemeng
Abstract ：This paper considers the background of external liberalization and the rapid development of urbanization ，and combine with of the scale effect ，technical effect and structural effect of three theoretical researches of Influence factors of carbon emission intensity China ，select the proportion of the second industry ，per capita GDP ，energy intensity ，the degree of dependence on foreign trade and urbanization rate of five factors ，according to the analysis of the cointegration theory there is a long-term equilibrium relationship between China ＇s carbon intensity of 1980－2011years and five variables．By constructing the state space model and analysis using Calman filter to estimate ，results prove the above conclusion ，and obtained the dynamic influence of various factors on the strength of carbon emissions in China．Finally ，according to the relevant conclusions ，it puts forward policy recommendations．
Key words ：Carbon Emission Intensity ；Influencing Factors ；Cointegration Theory ；State Space Model ；Dynamic Influence
*本文为国家社科基金青年项目“中国节能减排效率评价及影响因素研究”
（09CTJ008）的阶段性研究成果。据统计，目前中国已是世界上二氧化碳排放量最大的国家，在哥本哈根世界气候会议上，中国提出，
2020年我国单位GDP 的二氧化碳排放量（即碳排放强度，
以下简称碳强度）将比2005年下降40% 50%。这个约束性指标已纳入中国国民经济和社会发展的中长期规划。系统全面研究碳强度影响因
素，从而通过控制影响因素有效地降低碳强度，对实现碳强度目标有着重要的理论和现实意义。
一、文献综述
国内外有众多学者对碳强度影响因素进行研
究，
取得一定的成果。国外相关研究常采用指数分解与计量模型方法。使用指数分解方法研究的有：Greening Lorna A 等（1999、2001、2004）以OECD 国家不同部门的碳强度为研究对象，采用AWD （自适
应权重对数指数）方法研究，发现发电燃料构成、能
源强度、
居民服务部门的终端能源消费结构等因素对碳强度下降的影响各不相同，其碳强度下降主要
原因是生产部门能源强度下降
［1］［2］［3］
；Obas John Ebohon 等（2006）采用改进的Laspeyres 指数分解模
型，比较研究了撒哈拉以南非洲地区的产油工业国家和非产油工业国家的碳强度，认为能源强度、能源结构、碳排放系数及经济结构是影响碳强度的主要因素
［4］
；Simone Gingrich 等（2011）通过Kaya 恒等式分解与对数比较分析方法，分析了奥地利与捷克斯洛伐克两个国家1830－2000年碳强度数据，认为能源强度与产业结构的变化是影响碳强度的重要因
·62·统计研究2014年2月
素［5］。采用计量模型进行研究的有：Ang等（2006）通过对104个国家的截面数据研究，发现碳强度与人均收入之间存在倒U型曲线关系［6］；B．Davidsdottir等（2011）通过美国48个州的面板数据研究发现碳强度与州经济呈现显著双向关系，并提出在发展经济的同时，执行特殊政策以降低碳强度［7］。
目前对中国碳强度影响因素的研究逐渐增多。其中，多数研究使用指数分解方法。如，Ying Fan等（2007）应用AWD对中国1980－2003年碳强度影响因素进行分析，发现能源效率与能源结构是碳强度变化的重要影响因素［8］；张友国（2010）通过投入产出结构分解法研究1987－2007年中国碳强度下降的原因主要是能源效率下降［9］；傅京燕等（2012）运用多边投入产出模型计算1997－2008年贸易内涵二氧化碳量，认为对外贸易不利于我国碳总量减排，但有利于降低我国碳强度，并对各部门的碳强度做Divisia指数分解，结果显示技术效应有利于降低我国碳强度，结构效应的影响并不统一［10］。采用计量方法研究的如，王锋等（2011）运用协整技术和马尔科夫链预测了2011－2020年中国碳强度趋势，然后通过情景分析评估优化能源结构对碳强度目标贡献潜力［11］；虞义华等（2011）采用广义最小二乘法（FGLS）模型分析发现，碳强度与人均GDP之间存在N型关系，第二产业比重与碳强度呈正相关，经济增长速度本身难以引致碳强度的大幅下降［12］。
综上所述，碳强度变化影响因素众多，主要包括经济发展、能源效率、产业结构、对外贸易等因素。但上述文献并没有考虑中国对外开放与城镇化发展背景因素对碳强度的影响。本文考虑中国对外开放与城镇化快速发展的背景，结合规模效应、技术效应和结构效应等三个途径研究中国碳强度影响因素，首次采用协整理论与状态空间模型相结合等计量方法分析各因素对碳强度影响效应。
二、碳强度影响因素理论分析
Grossman和Krueger（1991）提出经济增长通过规模效应、技术效应和结构效应三种途径影响环境质量［13］。碳强度可视为重要的环境质量指标，因此，本文从规模效应，技术效应和结构效应等3个途径研究碳强度影响因素。“规模效应”影响作用可分为两个方面，一方面经济规模逐渐增大，需要投入消耗更多的能源，导致碳排放量增加，由此对降低碳强度产生阻碍作用；另一方面随着经济发展水平的提高，人们会越来越追求良好的环境，愿意以牺牲一定经济增长为代价或者支付更多的资金来降低碳排放，对降低碳强度起促进作用。“技术效应”对碳强度的影响体现在，技术进步带来更先进的节能技术与环保技术，更加有效地利用资源，减少碳排放，降低碳强度。“结构效应”影响表现在，我国早期在从农业向能源密集型工业转变的历程中，增加了单位产出的二氧化碳排放，其后我国不断向服务业与知识密集型产业转变，可以降低碳排放水平。
改革开放以来，中国对外开放不断扩大，使得中国处在全球产业承接地和制造中心，一方面势必使用更多的资源（能源），增加碳排放；另一方面技术进步与管理水平的提高，也会促进节能减排，减少碳排放，从而促进碳排放强度下降。此外，中国正经历着城镇化的重要转型时期，城镇化需要大量能源密集型物品用于基础设施与住宅的建设，由于大量人口迁往城镇，相关保障体系建设、运行维护会也会消耗更多的能源，而且城镇居民人均生活能源消费通常比农村居民多出2倍以上。这样城镇化必然促进能源消费增长，增加碳排放，另一方面农村人口向城镇聚集有利于能源的集约使用和节能技术的推广，提高能源利用效率，有利于降低碳排放水平。
三、中国碳强度影响因素协整分析
（一）指标选取及数据来源
根据上述理论，本文将选择以下影响因素变量：
第二产业比重（X1）。该指标为结构效应指标。三次产业中，第二产业能源消耗量大，碳排放也相应大，预计该指标对碳强度产生正影响①。
人均GDP（X2）。该指标为规模效应指标。由于我国目前处于经济快速发展阶段，碳排放量正在增大，该指标会对碳强度产生正影响，但是中国近年来控制碳排放量增长，如果GDP增速超过碳排放量增速的话，该指标会带来负影响。
能源强度（E）。能源强度即单位GDP能耗，为技术效应指标。技术进步越大，能源效率越高，能源强度越小。由于能源的消耗产生二氧化碳，单位
①本文“正影响”是指正相关影响，即该指标增加导致碳强度的增加，该指标的减少导致碳强度的减少。反之，本文称之为负影响。
第31卷第2期孙欣张可蒙：中国碳排放强度影响因素实证分析·63·
GDP能耗越大，能源强度就越大，带来碳强度越大。预计该指标会对碳强度产生正影响。
对外贸易依存度（X3）。该指标反映一国或地区国民经济对进出口贸易的依赖程度，是衡量一国对外开放水平的重要指标，用进出口贸易额在国内生产总值中的比重表示。该指标对碳强度产生的影响不能确定。
城镇化率（UＲ），即城镇人口数量与总人口数量的比值。城镇是人口、交通、建筑、工业的集中地，也是高能耗、高排放的集中地，预计该指标会对碳强度产生正影响。
由于我国没有公布二氧化碳排放的相关数据，本文使用美国能源信息署（Energy Information Administration，简称EIA）公布的1980－2011年中国碳强度数据（GDP按照购买力平价指标计算，单位为kilogrammes CO2/US dollar using2005prices）。单位GDP能耗指标，其公式为：单位GDP能耗（吨标准煤/万元）=能源消费总量（万吨标准煤）/不变价国内生产总值（亿元），其中能源消耗总量取自《中国能源年鉴》上的基于发电煤耗计算法的能源消耗总量，单位为万吨标准煤；国内生产总值是以2005年价格计算的不变价。第二产业比重、人均GDP、对外贸易依存度和城镇化率等数据均根据《中国统计年鉴》计算得到。所有变量数值全部为正值，对其取对数，去掉异方差。Y表示碳强度，X1表示第二产业比重，X2表示人均GDP，X3表示对外贸易依存度，UＲ表示城镇化率，E表示能源强度，L表示取对数，相应各变量的对数形式为LY，LX1，LX2，LE，LX3，LUＲ。
（二）协整检验与分析
协整检验要求变量是同阶的。为此，本文采用ADF方法对所有变量的平稳性进行单位根检验。检验显示LY、LX1、LX2、LX3、LUＲ和LE都是非平稳的I（1）过程，而它们的一阶差分都是平稳的。
为确定变量之间是否存在协整关系，采用JJ迹统计量法再进行协整检验。结果显示。在1%显著性水平下，LY与LX1、LX2、LX3、LUＲ和LE之间存在一个协整关系，表明碳强度与第二产业比重、人均GDP、对外贸易依存度、城镇化率、能源强度之间具有长期的均衡关系。协整方程如下：
LY=0.1653LX1－0.0161LX2－0.1794LX3
S．E（0.071）（0.0162）（0.0364）
+0.5859LUＲ+1.2101LE（1）
（0.0153）（0.036）
从长期看，1980年以来我国碳强度、第二产业比重、人均GDP、对外贸易依存度、城镇化率和能源强度间具有均衡稳定的关系。从方程来看，能源强度对碳强度影响最大，为1.2101，说明能源强度下降（增加）1%，碳强度降低（增加）1.2101%，这是因为碳排放主要是在消耗能源过程中产生，因此弹性系数大。第二产业比重对碳强度有正的影响，为0.1653，这说明第二产业比重下降（增加）1%，碳强度降低（增加）0.1653%。人均GDP对碳强度影响较小，弹性系数为－0.0161，反映我国经济增长会促进碳强度下降由于碳强度的分母为GDP，随着GDP 增加，碳排放量增加，但GDP的增速要比碳排放量快，碳强度就会下降。本文测算，1980－2011年碳排放量年均增长4.9%，比同期GDP的年均增速（近10%）明显要小，因此人均GDP对碳强度的弹性为负值，应该是合理的。城镇化率对碳强度影响弹性系数为0.5859，这是因为城镇化过程会带动工业发展，加速碳排放。对外贸易依存度对碳强度值有负影响，为－0.1794，意味着对外贸易带来了技术进步与管理水平的提高，会促进碳排放强度下降，此外对外贸易的增加，带来GDP的增加，即增加碳强度的分母，有利于碳强度的下降。这一结果与傅京燕、裴前丽（2012）认为对外贸易有利于我国二氧化碳排放强度降低的结论一致［10］。
模型（1）结论验证了，在对外开放与城镇化快速发展背景下，中国存在三方面效应对碳强度产生影响作用。
（三）误差修正模型
LY受LX1、LX2、LX3、LUＲ和LE影响的短期波动误差修正模型为：
ILY=0.1680ILX1－0.0969ILX2－0.0843ILX3
T值（1.7871）（－1.6089）（－2.4876）+0.4797ILUＲ+0.9280ILE－1.0693ECM（－1）（1.8703）（6.1724）（－5.3923）（2）
Ｒ2=0.6649s．e=0.0223LＲ=77.1367 DW=1.9638
此模型能很好地通过检验，而且误差修正项（ECM（－1））的系数为负数，符合误差修正机制。从短期看，能源强度的变化对碳强度变化的正向促进作用最大，城镇化率的变化对碳强度变化的影响
·64·统计研究2014年2月
为正，第二产业比重的变化对碳强度变化的影响为
正，数值较小。人均GDP和对外贸易依存度的变化
对碳强度变化的影响为负，但影响程度微弱。误差
修正项前的负数表明由于碳强度与能源强度等因素
的长期均衡使得短期内碳强度的非均衡状态逐渐向
长期的均衡状态趋近。
四、碳强度影响因素状态空间动态
分析
（一）状态空间模型估计
前文分析了各因素与碳强度之间的长期均衡关
系，但这并不能反映不同时期各因素对碳强度影响
程度的差异性，难以反映出碳强度对不同影响因素
变动具有的敏感程度的动态变化特征。因此，本文
采用响应的变参数状态空间模型对该动态关系进行
估计。估计模型如下：
LY
t =C+sv1
t
?LX1
t
+sv2
t
?LX2
t
+sv3
t
?LX3
t
+sv4
t ?LUＲ
t
+sv5
t
?LE
t
+u
t
（3）
sv1
t =φ
1
sv1
t－1
+η
1t
，sv2
t
=φ
2
sv2
t－1
+η
2t
，sv3
t
=φ
3sv3
t－1
+η
3t
，sv4
t
=φ
4
sv4
t－1
+η
4t
，sv5
t
=φ
5
sv5
t－1
+η
5t
（4）方程（3）和方程（4）被称为状态空间模型。方程（3）是“测量方程”，刻画了各个影响因素与碳强度之间的关系。sv1t、sv2t、sv3t、sv4t、sv5t为状态变量，分别表示各个时点碳强度对第二产业比重、人均GDP、对外贸易依存度、城镇化率和能源强度变动的敏感程度（也称弹性系数），C为常数。方程（4）是“状态方程”，它诠释了状态变量的生成过程，sv1t、sv2t、sv3t、sv4t、sv5t虽然均为不可观测变量，但可以表示为一阶马尔科夫过程，本文对状态方程采用递推形式定义。u t为扰动项，服从均值为0、方差为常数的正态分布。同时，对于时变参数sv1t、sv2t、sv3t、sv4t、sv5t的估计，本文采取卡尔曼滤波法。Kalman滤波的主要作用是，当扰动项和初始状态向量服从正态分布时，能够通过预测误差分解计算似然函数，从而可以对模型中所有未知参数进行估计，并且当得到新值后，就可以利用Kalman滤波连续的修正状态向量估计。估计结果如式（5）和表1：
LY
t =－1．9805+sv1
t
*LX1
t
+sv2
t
*LX2
t
+
sv3
t *LX3
t
+sv4
t
*LUＲ
t
+sv5
t
*LE
t
+u
t
（5）
由表1知，所有状态变量检验都是显著的。
表1状态空间模型的统计量
状态变量
最终
状态值
估计误差
的均方根
Z统计量P值
sv10.17650.0603 2.92880.0034
sv2－0.06950.0292－2.37720.0174
sv3－0.14770.0265－5.57600.0000
sv40.61250.06699.15130.0000
sv5 1.07190.0693
15.45860.0000
对数似然函数值AIC SC Hannan-Quinn
21.095－1.1934－1.1018－1.1631
对状态空间模型的残差序列进行检验，结果发
现，在1%的显著性水平下估计出的状态空间模型
的残差是稳定的。
由以上分析知，状态空间的卡尔曼滤波估计结
果是可靠的。状态方程中，sv1t、sv2t、sv3t、sv4t、sv5t
均为不可观测变量，它们是随时间改变而改变的，体
现了解释变量对因变量影响关系的改变。
由表1看出，各影响因素变量最终状态值与前
面的协整方程式中各影响变量系数符号一致，数值
相差较小。这进一步验证了各因素对碳排放影响程
度及其结论的稳定性，从静态角度来看，能源强度仍
然是影响碳排放的主要因素，其次是城市化率和第
二产业比重，而人均GDP的增加和对外开放度加大
对碳强度降低效应是积极的。
图1碳强度对第二产业比重的敏感度
图2碳强度对人均GDP的敏感度
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·65
·
图3
碳强度对贸易依存度的敏感度
图4
碳强度对城镇化率的敏感度
图5碳强度对能源强度的敏感度
（二）碳强度对影响因素的敏感度分析
进行时变参数估计，得到敏感系数的动态图
（见图1，图2，图3，图4，图5），从动态的角度来看，主要有以下几点：
（1）产业结构效应从1992年后趋于稳定，且随着经济发展的转型有下降趋势。由图1可以看出，第二产业比重的增加确实能给碳强度带来明显增
长，这种增长在1992年以前波动幅度大，1992年以后相对稳定，但2009年开始出现明显下降。从
1992年开始中国经济的高增长带有明显的高投资、高能耗和高污染排放的粗放型特征。改革开放带动
着第二产业的快速发展，同时碳排放迅速增长，敏感度也相对稳定，反映我国存在对碳强度产生正影响的结构效应，与前面结论是一致的。2009年的低碳政策措施有效地降低了二氧化碳的排放强度。（2）规模效应于1984年后表现为轻度降低效应。
从图2发现，
1980－1983年经济增长对碳强度带来轻度的增加，1984年后均为带来轻度降低效应，在－
0.15上下波动。总的来看，碳强度对人均GDP 的敏
感度较小，经济增长能促进碳强度的下降。这进一步说明，我国存在对碳强度产生影响的规模效应，究其原因，与产业结构效应类似，即碳排放量年均增长幅度明显小于GDP 的年均增速。因此碳强度对人均GDP 的敏感度为负值，应该是合理的。
（3）1985年后，对外贸易依存度给碳强度带来降低效应，但程度不大。从图3看出，1980－1985年，除了1982年对外贸易依存度给碳强度带来降低效应外，
其他年份均带来增加效应，说明该期间中国成为碳排放污染避难所。1985年后，对外贸易依存度给碳强度均带来降低效应，
程度较小。这与前面“对外贸易依存度对碳强度有长期负影响”的结论是一致的。从上述情况来看，碳强度对对外贸易依存度的敏
感程度较小且影响复杂，
但对外贸易对碳强度影响的总效应是积极的。这说明我国对外开放能对碳强度
带来一定程度的降低影响，但程度相对较小。（4）城镇化的推进增加了碳强度，影响较大，1992年后趋于稳定。由图4可以看出，碳强度对城市化率的敏感度从1980年开始快速上升，
1986年后呈下降趋势，
至1992年后维持在0.5上下波动。这说明城镇化率对能源消费的影响比较大且比较稳
定。1979年改革开放开始，经济特区的划分加速了
城镇化进程。城镇化的过程必然带来建筑业的兴起，经济的发展又使得城镇居民对住房、汽车、家电等产品的需求量迅速增加，所以城镇的碳排放量远远高于农村。近年来城镇化发展就必然导致碳排放量与碳强度的增加，科学技术的进步、新能源的使用取得一定效果，碳强度对城市化率的敏感度降低。（5）技术效应明显，1992年后趋于稳定。由图5发现，碳强度对能源强度的敏感度从1980－1986年呈迅速上涨趋势，1986－1990年快速下降，之后迅速回升，至1992年后一直呈稳定波动状态。这是因为中国碳排放强度下降的动力主要来自煤炭消费比重的下降和能源效率的提高。随着经济发展，我
·66·统计研究2014年2月
国生产力快速提高，技术效应使得能源利用效率提高，能源强度逐步下降，碳排放相对减少。2005年至今，我国一直致力于能源结构的调整，能源结构逐步得到优化，通过使用新能源与可再生能源，努力扭转目前以煤炭为主的能源消费结构的局面，使碳强度下降。总体看，能源强度对碳强度的程度影响最大并逐步趋向稳定。
总的来说，能源强度、城镇化率与第二产业比重能给碳强度带来显著正影响，其中能源强度影响最大，城镇化率次之，第二产业比重相对较小。对外贸易依存度与人均GDP对碳强度带来较小的负影响。从动态波动来看，1992年之前影响波动振幅较大，1992年之后，波动幅度较小，影响趋于稳定，这与1992年稳步推进改革开放有关。2009年之后，由于政府采用低碳政策，各因素对碳强度影响变化比较明显。
五、结论及建议
（一）结论
1.长期来看，我国的碳强度与第二产业比重、人均GDP、能源强度、对外贸易依存度、城镇化率等因素之间具有长期的均衡关系，第二产业比重、能源强度与城镇化率这3个因素对碳强度均产生正影响，人均GDP增长与对外贸易依存度对碳强度产生负影响。这验证了，在对外开放与城镇化快速发展背景下，中国经济增长通过规模效应、技术效应和结构效应三种途径影响碳强度，通过状态空间模型及其敏感度分析进一步验证了这一结论。其中，能源强度对碳强度影响最大，说明能源强度下降或者说提高能源效率能有效降低碳强度；第二产业比重对碳强度影响也较大，人均GDP对碳强度值影响很小。城镇化率提高（即城镇化的推进）对碳强度带来比较明显的增加，对外贸易依存度（对外开放水平）的增加对降低碳强度能起一定作用。
2.从协整方程与状态空间的动态效应来看，人均GDP的增加对碳强度的降低有一定促进作用（影响程度较小），说明经济增长与降低碳强度并不矛盾，经济增长并不阻碍碳强度下降。
3.从敏感度角度分析，碳强度对能源强度的敏感度最大而且一直为正值，说明能源强度的降低（即能源效率的提高）能有效地降低碳强度。城镇化率对碳强度有较大正影响，城镇化进程的加快势必引起碳排放的增加。碳强度对第二产业比重的敏感度较大，对人均GDP和对外贸易依存度的敏感度较低。
4．从动态分析看，1992年之前，碳强度对各因素敏感度波动较大，之后波动平稳，反映各因素对碳排放的影响基本趋于稳定。2009年之后，各因素对碳强度变化的比较明显。
（二）政策建议
1.提高能源效率（即降低能源强度）和调整优化产业结构是降低我国碳强度的有效途径。
目前工业部门能源消耗，占全国一次能源消费总量的70%左右，且以煤炭为主。其中，钢铁、建材和化工等高耗能行业能源消费又占工业部门能源消费总量的一半以上。针对这一情况具体建议如下：一是加快技术进步，提高能源利用效率，大力研发新能源与可再生能源技术，通过使用新能源与可再生能源，扭转目前以煤炭为主的能源消费局面，促进能源替代和能源使用结构调整。二是积极发展高技术产业与第三产业，促进产业结构升级。坚定不移地走新型工业化道路，积极发展高技术产业，加快传统产业升级，有效调整工业内部结构，增加高技术产业在工业中的比重。积极发展生产服务业与社会服务业，大中城市可以优先发展服务业，提高服务业在经济中的比重。三是严把能耗与污染排放增长的源头关，尤其要严格控制“双高”（高耗能、高排放）行业过快增长。综合运用信贷、土地、价格、税收、进出口等各种经济政策，提高节能环保市场准入门槛，从严控制新投资项目，遏制“双高”行业盲目投资、低水平扩张。
2．应在低碳、节能、环保的前提下，理性推进城镇化。
要理性对待城镇化及城镇化水平，避免“大跃进”式的城镇化运动，以免造成我国碳排放总量急剧增加。在城镇化的过程中要把环境问题放在重要位置。城镇化对能源和碳排放的冲击是明显的，政府应适当控制城镇化速度，并且在城镇化进程中提高能源效率、积极推行清洁能源政策、通过政策引导提倡节能生活方式来控制碳排放增长速度。工业节能要以企业集中布局、产业集群为重要前提条件，而城镇为企业集中布局、产业集群发展提供低成本的外部条件。城镇化有利于增强节能意识、加快低碳技术的创新和推广，在公众节能宣传、能源统计、信
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息网络、咨询服务、能效标志等方面提供更加优质的服务。通过开发低碳技术与引进国外先进技术构造低碳生活系统，使人与城市，城市与环境良性互动。在当前越来越强调低碳、节能、环保的环境下，城镇化的推进应该是不断提高能源使用效率与降低碳强度的过程。
3.调整对外贸易结构，加强低碳贸易发展。
结合当前中国经济状况和对外贸易情况，政府应该尽快健全、完善碳排放规制体系，调整对外贸易结构，减少碳排放，降低碳强度。对于出口贸易，要以出口碳排放较低产品为主，减少生产技术较低、能耗大的产品比重，减少加工贸易比例，通过贸易政策引导，使出口贸易结构向高附加值、低碳排放的行业部门转移，抑制高能耗、高污染、低附加值产品的出口。对于进口贸易，要以进口碳排放较高的产品为主，增加资源密集型产品的进口，以减少在国内生产该类产品所造成的碳排放。
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［9］张友国．经济发展方式变化对中国碳排放强度的影响［J］．经济研究，2010（4）：126－130.
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［11］王锋，冯根福．优化能源结构对实现中国碳强度目标的贡献潜力评估［J］．中国工业经济，2011（4）：127－137.
［12］虞义华，郑新业，张莉．经济发展水平、产业结构与碳排放强度：中国省级面板数据分析［J］．经济理论与经济管理，2011（3）：72－81.
［13］Grossman GM，Krueger A B．Environmental impacts of a North American Free Trade Agreement，National Bureau of Economic Ｒesearch Working Paper3914，NBEＲ［C］．Cambridge MA，1991.
作者简介
孙欣，男，40岁，安徽庐江人，2010年毕业于中国人民大学统计学院，获经济学博士学位，现为安徽财经大学统计与应用数学学院教师，硕士生导师。研究方向为经济统计分析。
张可蒙，女，22岁，安徽泗县人，2012年毕业于安徽财经大学管理科学与工程学院，获管理学学士学位，现为安徽财经大学统计与应用数学学院在读硕士研究生。研究方向为经济统计分析。
（责任编辑：陈晨）
中国碳排放强度影响因素实证分析
第31卷第2期2014年2月统计研究 Statistical Ｒesearch Vol．31，No.2Feb．2014 中国碳排放强度影响因素实证分析 * 孙欣 张可蒙 内容提要：本文考虑在对外开放与城市化快速发展背景下，结合规模效应、技术效应和结构效应等三个途径研究中国碳排放强度影响因素，选择第二产业比重、人均GDP 、能源强度、对外贸易依存度和城镇化率等影响因素，根据协整理论分析认为1980－2011年我国碳强度与影响因素变量之间存在长期均衡关系。通过构建状态空间模型并运用卡尔曼滤波对其估计分析，结果验证了前面的结论，并分别得到各因素对我国碳排放强度的动态影响。最后根据结论提出政策建议。 关键词：碳排放强度；影响因素；协整理论；状态空间模型；动态影响中图分类号：C812 文献标识码：A 文章编号：1002－4565（2014）02－0061－07 The Empirical analysis on Influence Factors of Carbon Emission Intensity in China Sun Xin ＆Zhang Kemeng Abstract ：This paper considers the background of external liberalization and the rapid development of urbanization ，and combine with of the scale effect ，technical effect and structural effect of three theoretical researches of Influence factors of carbon emission intensity China ，select the proportion of the second industry ，per capita GDP ，energy intensity ，the degree of dependence on foreign trade and urbanization rate of five factors ，according to the analysis of the cointegration theory there is a long-term equilibrium relationship between China ＇s carbon intensity of 1980－2011years and five variables．By constructing the state space model and analysis using Calman filter to estimate ，results prove the above conclusion ，and obtained the dynamic influence of various factors on the strength of carbon emissions in China．Finally ，according to the relevant conclusions ，it puts forward policy recommendations． Key words ：Carbon Emission Intensity ；Influencing Factors ；Cointegration Theory ；State Space Model ；Dynamic Influence *本文为国家社科基金青年项目“中国节能减排效率评价及影响因素研究” （09CTJ008）的阶段性研究成果。据统计，目前中国已是世界上二氧化碳排放量最大的国家，在哥本哈根世界气候会议上，中国提出， 2020年我国单位GDP 的二氧化碳排放量（即碳排放强度， 以下简称碳强度）将比2005年下降40% 50%。这个约束性指标已纳入中国国民经济和社会发展的中长期规划。系统全面研究碳强度影响因 素，从而通过控制影响因素有效地降低碳强度，对实现碳强度目标有着重要的理论和现实意义。 一、文献综述 国内外有众多学者对碳强度影响因素进行研 究， 取得一定的成果。国外相关研究常采用指数分解与计量模型方法。使用指数分解方法研究的有：Greening Lorna A 等（1999、2001、2004）以OECD 国家不同部门的碳强度为研究对象，采用AWD （自适 应权重对数指数）方法研究，发现发电燃料构成、能 源强度、 居民服务部门的终端能源消费结构等因素对碳强度下降的影响各不相同，其碳强度下降主要 原因是生产部门能源强度下降 ［1］［2］［3］ ；Obas John Ebohon 等（2006）采用改进的Laspeyres 指数分解模 型，比较研究了撒哈拉以南非洲地区的产油工业国家和非产油工业国家的碳强度，认为能源强度、能源结构、碳排放系数及经济结构是影响碳强度的主要因素 ［4］ ；Simone Gingrich 等（2011）通过Kaya 恒等式分解与对数比较分析方法，分析了奥地利与捷克斯洛伐克两个国家1830－2000年碳强度数据，认为能源强度与产业结构的变化是影响碳强度的重要因
我国碳排放量预测模型
我国碳排放量预测模型 摘要 本文主要我国碳排放预测问题，同时根据预测结果提出合理性建议。以人口总量，城镇化，人均GDP,第三产业GDP比例,能源强度吨标准煤,煤炭消费比例的数据，建立GM（1,1）预测模型、多元线性回归预测模型、BP神经网络预测模型，借助Matlab软件逐个对碳排放量和影响因素数据进行模拟与预测，然后采用绝对误差与相对误差两个参数对模型进行评价与对比，接着应用关联度分析法求得影响因素的重要性排序，最后结合重要性排序向相关部门提出建议。 对于GM（1,1）预测模型，通过对1986至2010年原始单变量数据进行生成处理，寻找系统的变化规律建立相应的微分方程预测模型，代入相关单变量数据用Matlab编程得到各单变量在2011至2015年的预测值。 对于多元线性回归预测模型，确定线性预测变量和因变量，即影响因素和测度指标，将数据代入Matlab统计软件，求得多元线性方程，将1986至2010年所有数据代入该方程，同时结合GM（1,1）预测模型对2011至2015年各单变量预测结果，用Matlab编程得到对应年份的碳排放量模拟值和预测值。 对于BP神经网络预测模型，首先根据碳排放量的排放趋势，确定输出层、中间隐层和输入层，然后把样本分为训练样本和测试样本两个部分，在以上基础,对样本数据进行归一化预处理，结合GM（1,1）预测模型对2011至2015年各单变量预测结果，采用Matlab软件中的神经网络计算功能,建立合理训练模型得到对应年份的旅游人数模拟值和预测值。 在模型求解过程中，将得到其对应的平均绝对误差值和相对误差值，通过比较知3个预测模型的精确度都合格。其中BP神经网络模型误差最小，预测效果最佳，三种模型2011-2015年预测数据如下表。 模型2011 2012 2013 2014 2015 GM(1,1)模型77.8641 83.4852 89.5121 95.9741 102.9026 线性回归模 85.073 90.4646 96.1978 102.2945 108.7775 型 Bp网络模型87.2029 95.4649 104.5097 114.4115 125.2514 对于影响因素重要性确定，本文应用关联度分析法建立因素排序模型，将数据代入关联系数公式得出影响因素数列对参考数列在每个年份的关联系数，关联度即各个关联系数之和的平均值，按关联度大小排序可得影响因素的重要性排序：人均GDP>人口>煤炭消费比例>城镇化>能源强度比例>第三产业GDP比例。 最后根据重要性排序，向有关部门提出一些减少碳排放量的建议。 关键词：碳排放量预测GM（1,1）预测模型 BP神经网络预测模型多元线性回归预测关联度分析法碳排放Matlab软件
电力行业碳排放路径预测
电力行业碳排放路径预测 摘要：电力行业低碳发展对于我国实现节能减排具有重要的意义。本文基于控制变量法，通过3种情景假设，分析电力行业的低碳发展路径，来探索我国电力行业2019年到2030年的碳排放路径，并对不同低碳发展路径进行了发电成本分析。结果表明，情景B和C均能够呈现碳排放增长缓慢的趋势，其中情景C效果最为显著，但是情景B的均发电成本相对较低。 关键词：电力行业；碳排放；情景分析；排放路径 Prediction of Carbon Emission Path in the Electric Power Industry Abstract: the low-carbon development of the power industry is of great significance to the realization of energy conservation and emission reduction in China. Based on the control variable method, this paper analyzes the low-carbon development path of the power industry through three scenarios and assumptions, so as to explore the carbon emission path of China's power industry from 2019 to 2030, and conducts power generation cost analysis for different low-carbon development paths. The results showed that scenario B and C both showed a trend of slow growth of carbon emissions, in which scenario C had the most significant effect, but the average power generation cost of scenario B was relatively low. Key words: power industry; carbon emission; scenario analysis; emission path 1.引言 随着社会经济的发展，全球气温逐渐上升，全球变暖导致导致一系列问题产生，如土地沙漠化，气候反常，物种濒临灭绝等，造成这些现象主要是由于化石燃料的过度使用，使得CO2排放增加。其中，电力行业特别是火力发电是我国温室气体排放的首要来源。2017年12月19日，全国碳市场正式启动，发电行业企业作为首批唯一行业纳入全国碳市场，将有1700家左右的火电企业纳入全国碳市场管控范围，涉及排放二氧化碳超过30亿t，约占全国碳排放量的1/3。而在我国要求清洁低碳发展的各个部门内，煤电行业一直是重点关注对象，也对国家整体目标的实现有着极为关键的影响。所以，在当前低碳社会的倡导下，电力行业作为我国CO2排放的重要产业，应该积极响应，实行节能减排，降低CO2的排放量。 但是，随着碳市场的启动发电企业在确保效益的同时，也面临着减排的巨大挑战，目前我国发电行业减排技术已接近国际水平，因此，改变能源结构是必然趋势，但是利用可再生能源发电技术目前尚不成熟，且利用可再生能源技术短期内会使发电成本上升。因此，为响应国家号召，电力行业急需分析未来低碳排放路径。 本文设置了三种情景，采用控制变量法对CO2排放量进行了综合预测，并对比分析了能源结构和碳排放强度对电力行业的影响程度，并对电力行业碳排放的成本进行了计算。 2.情景设计与分析 根据国家统计局2010-2015年的中国发电量的数据，通过数据拟合，获得2019~2030年中国发电量预测值近似呈线性增长，如图1所示。 图1 2019~2030年中国发电量预测 2.1假设条件 (1)对于燃煤电厂来说，二氧化碳排放源主要为化石燃料燃烧的二氧化碳排
√未来中国交通运输部门能源发展与碳排放情景分析
中国工业经济2001年第12期产业经济 未来中国交通运输部门能源发展 与碳排放情景分析X 朱跃中 内容提要 中国交通运输部门未来能源的需求会受到多种因素的影响,采用情 景分析的方法对这些因素作合理的假定,可以对中国未来20年该部门能源需求和碳排放量进行详细的预测。 关键词 交通运输部门 能源发展 碳排放量 情景分析 一、方法论介绍 近十多年来,国际上一些机构开始采取情景分析的方法,对所要预测的对象进行分析研究。所谓情景,它既不是预言,也不是预测,它只是展示了未来可能的发展方向。在进行情景设定1之前,人们需要对过去的历史进行回顾分析,然后对未来的趋势进行一系列合理的(Plausible)、可认可的(Recognizable)、大胆的(Challenging)、自圆其说(Internal Consistently)的假定,或者说确立某些未来希望达到的目标,然后再来分析达到这一目标的种种可行性及需要采取的措施。 对中国的交通运输部门而言,未来能源需求会受到多种因素影响,如采取何种交通运输模式、未来交通运输格局如何、交通工具的能效水平状况、未来公共交通与小汽车的发展关系、人均GDP 增长与交通需求的取向等等。也就是说,中国交通运输部门在未来十多年或者更长的时间内,其交通部门的系统结构存在着很大的不确定性和变数,因而采用情景分析法预测我国未来交通运输部门的能源需求,可以帮助我们更多地摆脱传统分析模式的束缚,进行国内外横向对比,充分反映科技进步对未来中国交通运输系统的作用,对未来交通部门的能源需求及能效水平进行更客观和深入的分析,反映未来我国交通部门能源效率水平提高趋势。 我们也认识到,情景分析方法只是为我们的研究工作提供一个平台,拓宽和理顺我们的研究思路,使我们能够充分考虑未来社会经济发展的各种不确定性因素对该研究对象的作用和影响,对未来可能的不确定影响因素进行分类、组合,设计出该领域发展最可能的情景。此外,很重要的一点,就是要选择适合的定量分析工具,帮助我们对一些指标进行量化,借助模型工 具得出不同情景下的发展状况,然后对这些结果进行比较、分析,得出相应的措施建议。在本研究项目中,课题组采用了LEAP 模型预测分析了在未来不同情景下的中国交通运输系统的能源需求及其碳排放。LEAP 模型是由斯德哥尔摩环境协会与美国波士顿大学(SEI — 30—X 1此处的情景设定主要是对一些定性分析指标的量化过程。 本论文引用了《中国中长期能源发展与碳排放情景分析研究》分课题《中国未来交通部门能源发展与碳排放情景分析研究》的部分成果,该项目是由能源基金会和壳牌基金会共同资助,在此表示感谢。
碳排放计算方法
碳排放计算 二氧化碳排放的计算可以通过实际能源使用情况，比如燃料账单/水电费上的说明，来乘以一个相应的“碳强度系数”，从而得出您或您家庭二氧化碳排放量的精确数字。 典型的系数 大气污染物排放系数（t/tce）（吨/吨标煤） SO2（二氧化硫）0.0165 NOX（氮氧化合物）0.0156 烟尘0.0096 CO2（二氧化碳）排放系数（t/tce）（吨/吨标煤） 推荐值：0.67（国家发改委能源研究所） 参考值：0.68（日本能源经济研究所） 0.69（美国能源部能源信息署） 火力发电大气污染物排放系数（g/kWh）（克/度） SO2（二氧化硫）8.03 NOX（氮氧化合物）6.90 烟尘 3.35 如何计算减排量 近年来，全球变暖已成为全世界最关心的环保问题，造成全球变暖的主要原因是大量的温室气体产生，而温室气体的主要组成部分就是二氧化碳（CO2），而二氧化碳的大量排放是现代人类的生产生活造成的，归根到底是大量使
用各种化石能源（煤炭、石油、天然气）造成的，根据《京都议定书》的规定，各国纷纷制定了减排二氧化碳的计划。 通过节约化石能源和使用可再生能源，是减少二氧化 碳排放的两个关键。在节能工作中，经常需要统计分析二 氧化碳减排量的问题，现将网络收集的相关统计方法做一 个简单整理，仅供参考。 1、二氧化碳和碳有什么不同？ 二氧化碳（CO2）包含1个碳原子和2个氧原子，分子量为44（C-12、O-16）。二氧化碳在常温常压下是一种无色无味气体，空气中含有约1%二氧化碳。液碳和固碳是生物体（动物植物的组成物质）和矿物燃料（天然气，石油和煤）的主要组成部分。一吨碳在氧气中燃烧后能产生大约3.67 吨二氧化碳（C的分子量为12，CO2的分子量为44， 44/12=3.67）。 我们在查看减排二氧化碳的相关计算资料时，有些提 到的是“减排二氧化碳量”（即CO2），有些提到的是“碳排放减少量”（以碳计，即C），因此，减排CO2与减排C，其结果是相差很大的。因此要分清楚作者对减排量的具体 含义，它们之间是可以转换的，即减排1吨碳（液碳或固碳）就相当于减排3.67吨二氧化碳。 2、节约1度电或1公斤煤到底减排了多少“二氧化碳”或“碳”？
中国碳排放的影响因素分析
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/7b7384145.html, 中国碳排放的影响因素分析 作者：贺红兵 来源：《经济研究导刊》2012年第15期 摘要：中国的碳排放处于快速上涨时期，通过碳排放因素分解分析可以区分不同因素对碳排放起到的作用，还可以找到碳减排在哪些方面还有潜力可挖，为政府制定目标政策提供参考。 关键词：碳排放；因素分解；能源强度 中图分类号：F124.5 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）15-0024-02 当前，中国正处于工业化和城市化的快速推进进程中，二氧化碳排放保持快速增长态 势，控制二氧化碳排放的形势十分严峻。到底是什么原因促进了中国碳排放持续快速增长，值得探讨。只有找到这些影响碳排放的重要因素，我们才可能对症下药，做出相应的对策来减缓碳排放日趋严重的趋势。因此，深入分析能源消耗碳排放的相关因素尤为重要。研究中国能源消耗碳排放的变化特征，分析其主要影响因素的作用机理并量化其贡献率，有助于提高节能减排政策制定的科学性和可操作性。 一、分解方法 Et表示t期总的能源消费、Pt表示t期总产出、Eit表示i部门t期的能源消费、Pit表示i 部门t期的产出，从上面的定义可以得出： Et=Eit （1） Pit=Pit （2） 这里m表示部门数量。考虑到不同种类的单位能源产生的碳排放不一样，可以把碳排放 分解为： Ct=Etef j S jt （3） Cit=Eitef j S j it （4） 这里，Ct表示t期总的碳排放量、ef j表示第j种能源的碳排放系数、sjt表示t期第j种能源在总的能源消费中的比重、 Cit表示t期第i部门碳排放量、sjit表示t期第j中能源在第i部门能源消费中所占的比重、F表示化石能源的种类、第i部门t期单位产出的能源消耗强度和 单位产出碳排放强度可以表示为：
中国交通部门碳排放分析
中国交通部门碳排放分析 交通快速机动化进展时期得到来,势必会对稀缺要素得供给保障产生强烈得冲击.不管是从能源得供给保障依然从碳排放得角度看,进展低碳交通已成为中国政府得不二选择.然而在进展低碳交通之前,关于交通碳排放状况进行分析是至关重要得.假如中国交通碳排放现状差 不多处于低碳水平得话,那么就没有进展低碳交通得必要.鉴于此,本文对中国交通部门得碳 排放总量、各种交通方式得碳排放量和碳排放效率等进行了分析,并与发达国家作了横向比较. 一、中国交通部门得碳排放总量分析 随着我国经济得跨越式增长,中国交通部门得碳排放也呈现出持续增长得趋势.本文依照《2006年ipcc国家温室气体清单指南》得指导方法,运用排放因子法,测罢了中国交通部门1991-2009年得二氧化碳排放量（见图1）.碳排放量只需要在二氧化碳排放量得基础上乘上 其碳含量（12/44）.二氧化碳排放量测算公式如下： 二氧化碳排放量= ∑ ei × efi （1） 其中e表示燃料消耗量,ef表示燃料得排放因子（见表1）,i表示交通燃料得类型. 从图1能够发觉,在整个研究时刻段内,二氧化碳排放量增速明显,年均增长率为156%.从碳排放增长率得角度看,能够分为两个时期：1991-2002年碳排放增速较为平稳,从1991年得1516mt提高到2002年得2698mt,年均增长率为65%；2003-2009年碳排放增速加快,从2003年得3357mt提高到2009年得6023mt,年均增长率为113%. 依照ipcc得燃料碳排放因子,能够发觉燃料单位碳排放之间得关系为：煤炭＞柴油＞煤 油＞汽油＞天然气.从煤炭—柴油—天然气得变动趋势能够看出,中国交通结构调整趋向“低然而总体上交通部门依然处于高碳排放得状态.交通领域有着明显得存量效应,高碳技碳化”， 术得机动车比例较高,这在非常大程度上决定了中国交通得高碳排放.随着铁路电气化、水路 高效化、公路清洁化得进展,交通结构有了明显改善. 二、各种交通方式得碳排放量分析 （一）公路碳排放量分析 公路承担着绝大多数得中短途运输,是占交通碳排放比重最大得子部门.随着经济快速进展,公路运输得到了大力进展.1991-2008年公路部门得客运周转量增加了334%,货运周转量增长了859%,与此相伴随得是公路能耗和碳排放量得快速增长,其中以柴油和汽油消耗最为 明显.随着交通领域节能减排得相关政策出台,使用电力、天然气、生物燃料等清洁燃料得机 动车比例有所增加. 从全社会交通碳排放角度看,公路碳排放应包括营运性公路运输业得碳排放和非营业性 公路运输业得碳排放.2005年我国营业性载货汽车和载客汽车共消费汽油为017亿吨,柴油为039亿吨,排放二氧化碳分不为5068mt和12213mt,占交通碳排放得119%和286%,单单公路营运性运输得碳排放就占交通碳排放得405%.①随着经济增长,非营运性碳排放所占比例会逐 年增加.按保守得统计数据可能,全社会公路碳排放占交通碳排放得70～80%. （二）铁路碳排放量分析 铁路作为现时期重要得交通方式,承担着中长途得客货运任务.铁路部门通过电气化结构 调整,差不多上实现了铁路进展与碳排放得相对脱钩.到“十一五”末,铁路电气化率达到了45%左右,在铁路总运输量大幅度增长得情况下,总能耗和碳排放没有大幅增长.通过1990-2005年中国铁路企业得碳排放量比较（见表2）,能够发觉铁路企业得碳排放逐年落低,2003以后一直维持在30mt左右. 由于没有考虑电力因素,碳排放测算量无法完全反映出电气化结构调整得实际贡献.何吉成和吴文化指出,33年来电气化铁路使得中国铁路运输行业得直截了当减碳量为4267万吨,
碳排放计算方法
二氧化碳排放的计算可以通过实际能源使用情况，比如燃料账单/水电费上的说明，来乘以一个相应的“碳强度系数”，从而得出您或您家庭二氧化碳排放量的精确数字。典型的系数 大气污染物排放系数（t/tce）（吨/吨标煤） SO2（二氧化硫） NOX（氮氧化合物） 烟尘 CO2（二氧化碳）排放系数（t/tce）（吨/吨标煤） 推荐值：（国家发改委能源研究所） 参考值：（日本能源经济研究所） （美国能源部能源信息署） 火力发电大气污染物排放系数（g/kWh）（克/度） SO2（二氧化硫） NOX（氮氧化合物） 烟尘 如何计算减排量 近年来，全球变暖已成为全世界最关心的环保问题，造成全球变暖的主要原因是大量的温室气体产生，而温室气体的主要组成部分就是二氧化碳（CO2），而二氧化碳的大量排放是现代人类的生产生活造成的，归根到底是大量使用各种化石能源（煤炭、石油、天然气）造成的，根据《京都议定书》的规定，各国纷纷制定了减排二氧化碳的计划。
通过节约化石能源和使用可再生能源，是减少二氧化碳排放的两个关键。在节能工作中，经常需要统计分析二氧化碳减排量的问题，现将网络收集的相关统计方法做一个简单整理，仅供参考。 1、二氧化碳和碳有什么不同？ 二氧化碳（CO2）包含1个碳原子和2个氧原子，分子量为44（C-12、O-16）。二氧化碳在常温常压下是一种无色无味气体，空气中含有约1%二氧化碳。液碳和固碳是生物体（动物植物的组成物质）和矿物燃料（天然气，石油和煤）的主要组成部分。一吨碳在氧气中燃烧后能产生大约吨二氧化碳（C的分子量为12，CO2的分子量为44，44/12=）。 我们在查看减排二氧化碳的相关计算资料时，有些提到的是“减排二氧化碳量”（即CO2），有些提到的是“碳排放减少量”（以碳计，即C），因此，减排CO2与减排C，其结果是相差很大的。因此要分清楚作者对减排量的具体含义，它们之间是可以转换的，即减排1吨碳（液碳或固碳）就相当于减排吨二氧化碳。 2、节约1度电或1公斤煤到底减排了多少“二氧化碳”或“碳”？ 发电厂按使用能源划分有几种类型：一是火力发电厂，利用燃烧燃料（煤、石油及其制品、天然气等）所得到的热能发电；二是水力发电厂，是将高处的河水通过导流引到下游形成落差推动水轮机旋转带动发电机发电；三是核能发电
我国碳排放量影响因素
我国碳排放量影响因素分析 摘要：当前，中国正处于工业化和城市化的快速推进进程中，二氧化碳排放保持快速增长态势，控制二氧化碳排放的形势十分严峻。是什么因素影响中国的碳排放量，值得探讨。本文通过建立多元线性回归模型，筛选出影响碳排放量的主要因素。通过对这些影响因素的分析，提出相应的对策来减缓碳排放日趋严重的趋势。 关键词：碳排放，GDP，能源 1.我国二氧化碳排放基本现状 我国已经成为世界上温室气体排放量第二多的国家，随着经济社会的继续发展，到2020年，预计中国将超过美国成为温室气体排放世界第一大国。我国的温室气体排放具有以下特点：第一，温室气体排放总量大；第二，单位GDP的二氧化碳排放率大；第三，二氧化碳的能源排放系数大；第四，相对OECD国家，GDP能耗强度较高。温室气体排放的主要来源是能源消费，我国长期以来的经济结构和能源消费结构决定了温室气体排放的上述特点：第一，我国是世界上最大的发展中国家，经济发展速度很快，2007年我国的GDP总量仅次于美国、日本和德国，达到30100亿美元，居世界第四位。经济发展需耗费大量能源，产生温室气体，因而我国的温室气体排放总量非常巨大；第二，我国的能源结构中化石能源占70%左右，煤炭是主要的能源。据预测，我国需要消耗31亿吨标准煤左右的能源，包括约23亿吨煤炭，才能实现全面建设小康社会的经济增长目标；第三，我国是以第二产业为主的经济结构，工业是最大的能源消费产业，其中，钢铁、化学、水泥、电力、造纸和玻璃等支柱行业都属于能源密集型产业，是温室气体的排放基地。 1992年，中国正式签署了联合国气候变化框架公约，对于维护全球气候正常有一定的义务；2002年8月中国又批准了京都议定书，从此合法具备参与国际碳排放交易的资格。虽然在第一承诺期我国没有减排目标，但是我国已经面临着很强的国际减排压力，在第二承诺期（2012年以后）可能被分派一定的减排任务。而减排任务的承担必然会对我国的社会、经济发展造成不小的影响。我国人口众多，社会发展形态还很初级。环境问题常常伴随在经济发展的过程当中困扰着我国。为尽早摆脱贫困，中国似乎不惜以无限制地开发自己的环境资源为代价，使得能源耗竭和环境污染等问题异常突出突出。对此，人们开始反思如何才能以更好的方式来处理日益复杂的环境和经济问题。在我国社会主义市场经济体制逐步完善的条件下，出现越来越多的以经济学的理论与方法来认识解决社会问题的研究。因此，一方面，我们应该运用经济学手段寻找导致环境问题的原因；另一方面，寻找解决环境问题的制度方法和机制。 2.影响碳排放量因素分析 2.1 二氧化碳排放的影响因素理论 通过文献回顾发现，一个国家的技术创新能力、经济发展程度和经济结构、人口结构、能源结构等通过决定了二氧化碳的排放总量。根据Ehrlich和Holden （1971）等提出的“I=PAT”方程，人口对环境的影响可以分解为四个部分：环境影响、人口数量、人均财富以及环境修复技术水平。
碳排放发展历史及现状
1.碳排放交易发展历史及现状 1.1.碳交易市场定位 一个标准化，规范运作的市场 全国统一的交易市场和体系 有足够分量的话语权和定价权 摆脱目前国内碳交易所分散，规模小的局面。由于没有真正意义的碳交易市场，导致碳交易的市场和标准都在国外。 需要政府明确的法律法规政策的支撑。 减少买卖双方寻找项目的搜寻成本和交易成本。 中国亟需建立一个统一的碳排放权交易市场，以整合各种资源信息，通过市场发现价格，用市场化的方法去规范企业的单兵作战。而统一的交易市场的成立则能够为买卖双方提供一个公平、公正、公开的对话机制; 交易的模式也非常简洁，即通过引入竞价机制充分发现价格，从而有效地避免暗箱操作。同时，统一的交易市场还是一个更有利参与国际市场的途径。因为，统一的碳交易市场不仅有利于减少买卖双方的交易成本，还能极大地增强中国在国际碳交易定价方面的话语权。可以设想，在现有的多家碳交易所的基础上，增加一个自动报价系统，将所有区域性交易所合并为国家级碳排放交易所，从而建立一个与证券交易所、期货交易所以及金融期货交易所相似的碳排放交易所。 1.2.碳排放现状 1)欧洲碳排放交易体系（EU－ETS）是世界上最大的碳排放交易市场，在世界碳 交易市场中具有示范作用，2010成交1198亿美元，占全球碳交易成交额的 84%。 2)2008年基于配额的市场交易占全球交易总量的73.15% ,其中EUETS的交易额占总 量的72% ,仍占主导地位;第二大交易市场是二级CDM市场。 3)主要国家和地区2020年温室气体减排目标
根据发达国家提出的到2020年的减排承诺,发达国家需要实施比第一承诺期大得多的减排量,未来全球碳交易市场仍存在巨大的发展潜力。 1.3.碳交易历史起源 1)1990年，国际碳交易之父Richard Sandor大力推动美国国会通过了“清洁空气法 案修正案”，开始了二氧化硫的cap and trade （覆盖交易，衡量交易），20年来 效果显著，二氧化硫排放减少了50%，产生了substantial positive effects. 2)2003年，Sandor凭借着多年来运作二氧化硫市场的经验，创办了CCX（芝加哥气 候交易所）。可是由于后来美国没有签订京都议定书，便没有强制的cap（总量限 定）。于是Sandor选择将CCX主要进行自愿减排碳交易，经历了诸多困难后取得显 著成功。 3)2004年，Sandor又创建了ECX，在欧洲建立了碳交易平台。 4)二氧化硫交易与碳交易，本质都是气体的减排量交易，以相互借鉴。
22.各业碳排放强度先进值制定原则
行业碳排放强度先进值制定方法 一、新增设施配额核定方法 根据《北京市碳排放权交易试点配额核定方法（试行）》，本市新增设施二氧化碳排放配额按所属行业的二氧化碳排放强度先进值进行核定，即单位新增设施配额数量等于新增设施的活动水平与单位所属行业碳排放强度先进值乘积。活动水平数据根据行业不同，分别为产品产量、产值或面积。 二、行业碳排放强度先进值制定原则 排放强度先 1.相关性原则。先进值能够反映该行业CO 2 排放进水平，并与本市、国家或国际上制定的相关行业CO 2 强度标准相比具有先进性。 2.完整性原则。先进值是该行业企业/单位生产经营范 排放源产生的排放（直接排放、工业生产过程排放围内CO 2 和间接排放）强度先进值。 排放边界的 3.一致性原则。先进值开发中涉及企业CO 2 设定、排放源的确定、排放数据的收集、排放量核算等采用方法和遵守的原则与《企业（单位）二氧化碳排放核算和报告指南》一致。 4.透明性原则。具有明确的数据收集方法和计算过程，并对数据来源和计算方法进行说明。先进值制定所用的活动水平数据和历年CO 排放数据是基于企业报送并经过核查机 2 构核查后的数据。 5.可操作性原则。该先进值适用于北京市参加碳交易企业新增设施排放配额分配。 三、行业碳排放强度先进值制定方法 行业碳排放强度先进值参照国内外同一行业、同类产品
的先进碳排放水平，结合本市相关行业实际情况综合确定。以行业内平均碳排放强度前10%数据作为行业碳排放强度先进值的上限，以行业内平均碳排放强度前20%数据作为行业碳排放强度先进值的下限，经本市最新各行业地方能耗限额先进值，国内领先水平或国际先进水平校验后，最终确定行业碳排放强度先进值。 四、第一批行业碳排放强度先进值活动水平 本市第一批共对23个行业的先进值进行研究，其中16个工业行业，7个服务业。 行业名称活动水平 电气机械和器材、计算机、通信和其他电子设备制造产值 非金属矿物制品产值 化学原料和化学制品制造产值 金属制品制造产值 农副食品加工产值 汽车、铁路零部件及配件制造产值 食品制造产值 西药制造产值 中成药生产产值 饮料制造产值 纸制品制造产值 火力发电产量 热力生产和供应产量 整车制造业产量 水泥制造业产量 啤酒制造业产量 物业管理类面积 高校和工程技术研发类面积 银行业面积 大型医院类面积 信息传输业业务总量或面积其他服务业面积 批发零售业面积各行业碳排放强度先进值将在2013年碳排放报告报送及核查工作完成后另行公布。
新常态下我国碳排放达峰形势分析
新常态下我国碳排放达峰形势分析 随着2016年10月4日欧洲议会全会以压倒性多数票通过了欧盟批准《巴黎协定》的决议，《巴黎协定》已经具备正式生效的必要条件。联合国秘书长潘基文10月5日宣布应对气候变化的《巴黎协定》将于今年11月4日正式生效，并呼吁各国政府及社会各界全面执行《巴黎协定》，立即采取行动减少温室气体排放，增强对气候变化的应对能力。作为全球气候治理体系建设的一个重要里程碑，《巴黎协定》在2009年哥本哈根气候变化大会达成的2度温控目标政治共识基础上，进一步提出努力实现1.5度的目标，并建立了以国家自主贡献为核心的新的责任分担模式。但是，从相关研究看，综合各国国家自主贡献得到的全球排放路径仍难以满足全球2度温控目标的要求，因此，推动各方进一步提高减排力度将成为新形势下全球应对气候变化的重要内容，而我国作为全球第一排放大国也将面临越来越大的减排压力。在此背景下，本文对全球2度温控目标下我国的碳排放路径进行了分析，并结合当前我国经济、能源发展的新常态，对我国碳排放达峰的形势和关键影响因素进行了探讨，提出了推动碳排放达峰的工作建议。 一、全球温升控制目标对我国的碳减排路径的要求
尽管全球已就2度温控目标达成政治共识并在《巴黎协定》中进一步强化，但相关研究显示，按照当前全球碳减排努力水平测算，实现“2度温控目标”面临很大挑战。按照“政府间气候变化专门委员会”（IPCC）第五次评估报告结论，要实现“2度温控目标”，全球累积碳排放空间已不足1万亿吨CO2，若按照当前的年排放水平这一排放空间将在约30年内耗尽；全球温室气体排放到2030年应在2010年水平上下降0～40%，到本世纪中叶应在2010 年水平上下降40%～70%，到本世纪末应减至近零排放，而1.5度目标的减排要求则更加严苛。目前，按照《联合国气候变化框架公约》（以下简称“公约”）缔约方会议要求，绝大多数国家提交了包含其未来10-15年碳排放控制目标的“国家自主贡献”。按照公约秘书处的初步测算，即使各国均能实现自主贡献目标，2030年全球温室气体排放也将达到567亿吨CO2当量，较实现“2度温控目标”成本最优路径下的排放限值高出约87亿吨CO2当量（即高出约19%）。 根据笔者对我国碳排放空间的测算分析，如果各国共同分担弥合与“2度温控目标”的差距，即使按照“人年均二氧化碳排放均等”这种较为有利于我国的分配方案，我国碳排放也须于2020-2030年间达峰，2030年单位GDP碳排放（以下简称“碳强度”）相对于2005年需下降68%～78%，2050年碳排放需回到1990-2005年间排放水平。这一减排路径要求我国在国家自主贡献承诺的2030年左右达峰的基础上，加快推动经济、能源等领域的深度低碳转型并尽早实现碳排放达峰。
中国碳排放总量及行业结构
表1：中国碳排放总量及其行业结构分解（1980—2007）（单位：万吨）年份排放总量第一产业排放第二产业排放第三产业排放1980 40502.99 1502.64 29209.39（72.11）9790.96 1985 51713.34 1805.24 36895.30（71.34）13012.80 1990 66477.80 1974.31 49848.38（74.98）14655.11 1991 69803.64 2018.94 52954.44（75.86）14730.26 1992 72628.48 1833.22 56497.55（77.78）14297.71 1993 77425.51 1737.27 60688.99（78.38）14999.25 1994 81704.41 1854.86 65731.80（80.45）14117.75 1995 87510.87 1989.15 71102.78（81.25）14418.94 1996 92442.54 2038.42 75031.02（81.16）15391.10 1997 91472.85 2070.76 74993.58（81.98）14408.51 1998 86440.26 2100.82 71080.43（82.23）13259.01 1999 85898.42 2107.43 69596.60（81.02）14194.39 2000 90202.34 2123.15 73604.55（81.59）14474.64 2001 92297.31 2157.33 75327.69（81.61）14812.29 2002 97535.49 2257.77 79792.91（81.80）15484.81 2003 114420.01 2295.97 95197.46（83.19）16926.58 2004 131500.90 2864.21 109713.14（83.43）18923.55 2005 144884.06 2957.90 121661.89（83.97）20264.27 2006 223098.05 3267.56 189832.17（85.08）29998.32 2007 317776.11 4643.38 272343.62（85.78）40789.11 表2：中国能源消费结构变迁（1990—2007）（单位：万吨） 年份消费总量煤碳石油天然气新能源1990 66477.80 1974.31 49848.38（74.98）14655.11 1996 92442.54 2038.42 75031.02（81.16）15391.10 2000 90202.34 2123.15 73604.55（81.59）14474.64 2001 92297.31 2157.33 75327.69（81.61）14812.29 2002 97535.49 2257.77 79792.91（81.80）15484.81 2003 114420.01 2295.97 95197.46（83.19）16926.58 2004 131500.90 2864.21 109713.14（83.43）18923.55 2005 144884.06 2957.90 121661.89（83.97）20264.27 2006 223098.05 3267.56 189832.17（85.08）29998.32 2007 317776.11 4643.38 272343.62（85.78）40789.11
家庭碳排放的影响因素及家庭碳减排
家庭碳排放的影响因素及家庭碳减排 经济管理学院农林经济管理专业魏帅 摘要：全球气候变暖对人类造成的影响总体上是负面的，应对气候变化实际上就是 要改变能源结构，提高能源的效率。在全球城市化迅速推进的过程中,城市碳排放 已经成为影响全球气候变化不可忽视的一部分,同时也成为制约城市可持续发展重 要因素之一。家庭能耗碳排放是城市碳排放的一个组成部分,分析它的各种影响因 素对于控制它对局域乃至全球气候变化的负面影响具有重要的意义。以浙江省常山 县滨江花园小区为例，通过居民问卷调查和数理统计来初步分析探讨家庭碳排放的 影响因素和家庭碳减排措施。 关键词：碳排放；家庭直接能耗；影响因素：碳减排 1 普通城市家庭碳排放总体情况—以常山县滨江小区为例1.1 家庭碳排放计算器与调查问卷设计： 1.1.1 家庭碳排放计算器 哥本哈根举行的联合国气候变化大会激起了中国民众对碳排放的责任感，计算自家碳排放的公式流行于互联网上。家庭的“碳排放”主要由四部分构成：用电量、用水量、用气量、耗油量。方便的计算公式是，将用量与相应的二氧化碳排放强度系数相乘。由于各国的能效不同，强度系数也不同。在中国，家庭碳排放的计算公式和强度系数如下： 用电的碳排放：度数 X 0.785（公斤） 用水的碳排放：吨数 X 0.91 （公斤） 用气的碳排放：立方数 X 0.19 （公斤） 耗油的碳排放：公升数 X 2.7 （公斤） 资料来源：百度百科 本次调查所使用的碳排放计算器来自BP（中国）[1]提供的家庭二氧化碳计算器。该计算器依据来自英国及美国，关于家庭能源消耗的研究数据制定的。他根据家庭的住房结构、个人的能源消耗量，环保习惯以及个人交通吸怪，对于控制家庭二氧化碳提供指导。计算结果代表一年中家庭能源消耗、交通和废物处理过程中排放到空气里的二氧化碳。可通过访问https://www.wendangku.net/doc/7b7384145.html,/carbon进行在线计算。 1.1.2 调查活动数据 （1）家庭概况：一般家庭都有数个成员，在进行家庭消费的统计时是以家庭整
中国2020年碳排放强度目标的情景分析
中国2020年碳排放强度目标的情景分析 随着气候问题日益突出,中国于2009年12月向世界宣布了“2020年碳排放强度减排目标”,温室气体成为减排工作的重点。至此,中国经济发展面临着能源与碳排放量的双重约束。如何在该约束下实现中国经济、能源、环境的协调一致发展,成为中国未来十年巨大的挑战。然而,中国目前并没根本上摆脱粗放式的发展道路,因此转变经济增长方式、优化产业结构、提高能源效率仍将是中国必须面对的重要问题。 如何在2020年碳排放强度目标约束下,吸取“十一五”节能减排经验,充分挖掘重点行业的节能潜力,制定相宜的节能政策等对实现中国工业化与现代化建设目标来说,是非常有意义的。为此,本文将以2020年碳排放减排目标为约束, 通过技术提升与产业结构升级方式,设计相应的政策情景,并以钢铁行业和电力 行业为对象,分析在技术情景与产业结构情景中,该行业所设计的约束条件实现 潜力,并通过比较分析,给出钢铁行业的优化情景。本文的研究将在以下几个方面展开:(1)选用情景分析法为分析工具,构建立2020年情景模型,利用CGE模型外推生成基准情景;(2)以40%-45%为减排目标,从产业结构与技术提升两个角度设 计实现2020年目标的政策情景;(3)分析各政策情景中,钢铁行业、电力行业的情景约束条件是否可行;(4)分别设计钢铁行业、电力行业的Bottom‐up模型,利用MCP思想,将其同Top‐down模型桥接成混合互补模型(MCP模型),模拟“十一五”期间的“上大压小”政策,并分析政策的节能贡献度。通过设计“十二五”的减排方案,预估“十二五”目标实现潜力。 本文得出如下结论:(1)产业结构升级是实现2020年碳强度目标的关键方式。没有产业结构的升级,单以技术提升的方式是无法完成2020年碳强度目标,“十一五”期间的行业能源强度急速下降的可能性将越来越少。(2)经MCP模拟,“十一五”期间,钢铁行业的“上大压小”淘汰小炼钢产能对钢铁行业技术节能贡献为28.69%,而淘汰小火电对电力行业技术节能贡献度为24.20%,节能效果明显。(3)淘汰落后产能的政策将可对“十二五”减排目标实现发挥重要作用。 通过在政策情景中设计“十二五”的淘汰政策,模拟结果显示,钢铁行业可实现技术情景的目标52.25%及产业结构情景中的82.92%,电力行业则对应可实现25.72%和63.16%。(4)“十二五”规划目标的完成对2020年碳排放强度目标的