碳排放的主要原因(6篇)
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碳排放的主要原因篇1
1.1指标选取在借鉴前人相关研究的基础上，本文所选取的影响碳排放量的因素有人口、经济水平、产业结构、能源强度、能源消费结构、单位能耗碳排放量和国际贸易分工等指标.本文CO2排放指标选取择CO2排放总量和人均碳排放量指标.根据数据的可获性等相关原则，本文的数据来源为历年《中国能源统计年鉴》、《河南省统计年鉴》以及河南省相关公报资料等.相应地，上述各指标选取如下：人口指标选取历年河南省人口增长率，用字母P代表；经济水平指标选取河南省历年人均GDP指标，为消除物价等因素的影响，对GDP按照1952年的价格进行平减，用字母AP代表；考虑到产业部门消耗的能源类型和结构在碳排放量的差异，结合河南省的实际，选取第二产业在国民经济中的比例作为产业结构的指标，用字母S代表；能源强度是以单位国内生产总值的能源消费量表示，用字母ET代表；能源消费结构选取煤炭消费占能源消费比重表示，用字母ES代表；单位能耗碳排放量用碳排放量与能源消耗总量之比表示，用字母CT代表；由于出口高耗能的资源密集型产品会增加本地区的碳排放量，因此，国际贸易分工指择用出口额占国内生产总值比重表示，用字母EX代表.根据资料显示，能源消费总量河南省主要是以污染严重的煤炭燃料为主，该比例也高达85%以上.而目前二氧化碳排放量多是通过化石能源消费量推算来的，因而本文主要以煤炭、石油和天然气这3种消耗量较大的一次能源为基准来核算河南省的CO2排放量.具体采用参考文献［8］中的方法来估算河南省的碳排放量.碳排放总量用字母I代表，人均碳排放量用字母PI代表.
1.2扩展的STIRPAT模型的构建在分析人文因素对环境影响的量化模型时，学界通常使用IPAT方程.但此方程存在着考察的变量数目有限性等不足.为此，迭特滋（Dietz）等建立了IPAT方程的随机模型——STIRPAT模型，借鉴前人的研究，本文又新增加了单位能耗碳排放量、产业结构、能源消费结构和国际贸易分工4个变量来对STIRPAT模型进行扩展.扩展后的STIRPAT模型为。为了消除各变量指标数据中存在的异方差现象，将式（1）两边分别取对数，使其转化为线性回归模型.考虑到能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用对碳排放总量的影响，本文在模型中引入lnETt与lnCTt的乘积。
2实证分析
1978—2010年河南省能源消费总量和碳排放总量不断增加.从图1可以看出，河南省碳排放总量由1978年的9040.05万t增加到2010年的55127.6万t，年均增长5.81%.能源消费总量由1978年的3353万t标准煤增加到2010年的21438万t标准煤，年均增长5.97%；碳排放总量和能源消费总量在33年间变化几乎一致.从图1还可以看出，1978年至2010年河南省人均碳排放量和上述的变化趋势也是一样.人均碳排放量由1978年的1.28t/人增加到2010年的5.5t/人，增加了4.3倍，年均增长4.67%.
2.1碳排放总量和人均碳排放量的计量模型分析时间序列模型需要进行平稳性检验，否则，就有可能出现“伪回归”问题［10］.通常采用ADF检验方法来检验变量间是否存在长期协整关系［11］.若为非平稳的同阶单整时间序列，则需要进一步利用上述方法，在含有常数项而没有趋势下，各变量时间序列（对数形式）为非平稳，通过一阶差分后，在10%的显著性水平下，各变量时间序列为一阶单整序列.根据上述公式（4）和公式（5），利用各变量数据和EViews5.0软件，得到回归结果（表1和表2）.由表2回归的参数可以看出，模型2的拟合优度为0.999679，DW值接近于2，表明以碳排放总量为解释变量的模型2回归结果好，且不存在异方差性和自相关性.同样，在以人均碳排放量为解释变量时的模型4的回归效果好.从模型2的回归系数来看，P、AP、ET与CT的交互作用，ES、EX对碳排放总量有显著正向影响，而产业结构S则对碳排放总量影响不显著.AP、ET与CT的交互作用和ES的弹性系数较大，分别为0.968746、0.757889和0.583027，其他变量弹性较小.因此，在对碳排放总量正向影响的因素中，AP影响最大，ET与CT的交互作用次之，ES的影响位居第三.同样，在模型4的回归结果中，AP、ET、CT的交互作用与ES、S、EX对人均碳排放量有显著正向影响.其中，AP、ET与CT的交互作用和ES的弹性系数较大，分别为0.954494、0.926183和0.595472，其他变量弹性较小.因此，在对碳排放总量正向影响的因素中，AP影响最大，ET与CT的交互作用次之，ES影响也较大.此外，从模型2和模型4的回归参数上看，模型4回归效果要优于模型2的回归效果.
2.2各影响因素对碳排放总量和人均碳排放量的贡献率分析由上可知，对碳排放总量和人均碳排放量正向影响较大的解释变量的回归系数分别为。由表3可知，1978—2010年碳排放总量年均增长5.81%，在分解各主要影响因素中，AP对碳排放总量的影响表现出正效应，贡献率为79%；而ET与CT的交互作用、ES对碳排放总量的影响则表现出负效应，平均贡献率依次为-31.4%和-1.59%.1978—2009年人均碳排放量平均增长4.67%，在分解各主要影响因素中，AP和ES对人均碳排放量的影响表现为正效应，平均贡献率分别为202.2%和20.01%；而ET与CT的交互作用变动对人均碳排放量的影响则表现为负效应，平均贡献率为-148.78%.出现上述情况的主要原因在于：1978—2010年河南省人均实际国内生产总值年均增长率达到10.15%，人均国内生产总值持续增长是近33年间碳排放总量增加、人均碳排放量增加的主导因素，贡献率也最大.1978—2010年河南省能源强度和单位能耗碳排放量均有较大幅度的下降，年均下降分别为4.88%和0.15%，这在一定程度上表明河南省能源结构优化成效初步显现.因此，两者的交互作用对近33年间碳排放总量和人均碳排放量变动负向驱动的主导因素，其贡献率也最大.1978—2010年能源消费结构的变动对碳排放量的变动具有重要影响.如果消费结构合理，则可能呈现出负向驱动，否则，则可能出现正向驱动.从表3的结果可以看出，能源消费结构的变动对碳排放总量起到一定的负向驱动作用，但对人均碳排量起到的是正向驱动作用.出现这种情况的主要原因是由于公众和相关部门的低碳意识参差不齐造成的，从数据的结果看，目前仅有一小部分公众和相关部门具有较强的低碳意识，因此最终也就导致了其对碳排放总量的负向驱动的贡献率仅为1.59%，但这一小部分相对于大部分来说，其负向驱动的功能也就大大抵消，最终也就导致了其对人均碳排放量具有一定正向驱动作用.此外，虽然产业结构和国际贸易分工对碳排放的变动表面微弱效应，但因其与技术进步关系密切，因此，技术进步也是导致碳排放的因素之一.
3结论与建议
碳排放的主要原因篇2
第一，公平原则，西方学者认为大气是人类的共有资源，因此往往采用全球外部性以及集体行动理论来解释国际气候合作，因此在国际碳减排额承担方面，发达国家与发展中国家存在不公平的问题。中国只有通过立法保护自己，才会避免其它发达国家对我国的国家利益产生侵害。我们要强调我国人均排放水平的现实，全面权衡公平与效率的关系。
第二，可持续发展原则，根据巴厘路线图要求，在责任与义务方面，发达国家与发展中国家存在差异，其中发展中国家可以在持续发展的领域进行具体行动与项目行动，而发达国家承诺总体减排目标属于强制性的义务，因此我们必须通过严格立法，禁止发达国家向我国施加更多的减排义务。
第三，共同但有区别的责任原则，目前我国的温室气体排放总量相对较大，且在未来很长一段时期内也很难改善，单位GDP的二氧化碳排放强度也相对较高。政府除了要应对碳排放相关的国内问题，更要承担相应的国际责任。基于共同但有区别的原则，我国作为发展中国家享有减排达标的豁免权。不过西方发达国家越来越咄咄逼人，我们需要加快立法的脚步，进一步捍卫我们的权利。
构建碳排放权交易法律制度的要点
碳排放权交易合法性的问题从某种程度而言，碳排放交易就是指转让含碳温室气体排放行政许可，而要构建碳排放权交易法律制度，就必须以承认这种行为的合法性为前置性条件。现在我国的基本法律体系中，针对这种行为的合法性还没有明确规定。在我国的《行政许可法》中有规定：行政许可权不得转让，但没有做出行政许可是否能够交易的规定。碳排放权及碳排放权交易均是新生事物，其具备一定的特殊性，因此会在某种程度上为我国现有的法律体系带来一定的突破。基于我国法律体系稳定性与协调性的角度而言，针对碳排放权交易法律法规的构建，要采取循序渐进的形式，以现有的《清洁发展机制项目运行管理办法》为基础，加大力度在各地区制定地方性的碳排放权交易管理办法。
建立具体的总量控制机制要构建碳排放权交易法律制度，就要以构建总量控制机制、碳排放许可制度为前提。基于权利属性的角度而言，碳排放权作为一种交易品，其本质上是以一吨二氧化碳当量为单位的排放配额。为了防止各个企业无限制的向大气排放温室气体，无需成本的使用全球性的公共资源，就必须设定排放总量，对其行为加以控制与约束，从而促使二氧化碳排放权成为一种稀缺资源，确定其商品属性，最终可以在买卖双方发生交易活动。而二氧化碳排放权属于全球性公共物品使用权，要将其转化为可在碳市场上进行交易的私权，那么交易主体就要先取得碳排放权。在我国，现行的法律体系中，还没有专门的总量控制具体实施的统一法规，一些零星的条文不成气候。所以可以由专门的行政机关、主管单位制定国家排放总量，以及相关的碳排放总量控制管理办法，然后通过特定的方式、合理的程序进行公平分配，并且为保证全面落实总量控制指标，还要专门规定出总量控制目标、总量统计制度、统计对象行业与种类、总量监测核查制度等等。
构建统一的碳排放许可制度相关行政主管部门根据相关的法律法规，通过颁发碳排放许可证的形式确认交易主体获得碳排放权，这个过程中碳排放许可制度与总量控制机制是互相配套的，也是必不可少的重要制度。现在我国针对碳排放许可制度的相关规范、法律还是空白，现在执行中的排污许可证制度，只是针对污水防治，并且未能得到全面、彻底的落实，与社会经济发展的实际需要不相符；而《水汛染防治法》只是针对国家实行排污许可制度这一原则性规定进行阐述，却没有相关配套的法律规定，不同地区在执行排污许可制度时，无论是发放范围还是发放程序，或者监管机制等，均不统一；具体到无证排污的行为时，处罚力度轻，法律实施效果差。因此我国迫切需要以地方经验为基础，加快排污许可证管理相关规范的立法程，使得碳排放许可证制度尽快实现有法可依。
完善碳排放权交易市场基本法律制度要保证碳排放交易市场的公平性与自由性，就要构建一系列的基本制度与交易规则，具体而言包括以下几个方面：第一，主体资格审查制度，即主管单位对交易双方的主体资格进行认定，对出售指标者要加强环境监测与监督；第二，碳排放报告制度，任何排污指标持有者均需向主管部门提交年度报告，将其排污指标的变化情况真实、详细的反映给主管部门；第三，碳排放交易监管制度，制定一系列的信息披露、报告与核查制度。
建立碳排放评价机制具体而言，可以从以下几个方面着手：第一，制定出指导原则与规范的框架，创建与国际接轨的科学机制和体系；第二，明确评价对象行业，按照逐步推进原则对能源、建筑、钢铁、化工、建材、交通、废弃物处理、农业、林业、服务行业等，逐步建立各行业碳减排标准和认证体系，先行试点再全面展开；第三，需要培养一批有资质的碳减排认证机构，充分发挥第三方独立机构在碳减排认证中参与、策划和测量的主体性作用。
结语
碳排放的主要原因篇3
[关键词]二氧化碳能源强度产业结构
中图分类号：X32文献标识码：A文章编号：1009-914X（2016）28-0146-01
引言
二氧化碳气体的排放是全球关注的重大环境问题，他直接导致了全球气候的变暖，严重影响着地球的环境，破坏生态平衡。为了应对全球变暖的问题，我国在2009年的常务委员会中结合当前我国二氧化碳的排放状况，给出了未来的排放指标。指标要求在2022年的时候总排放量要比2009年下降40%。这就要求各地政府要充分做好优化二氧化碳排放的工作，实现二氧化碳的排放目标。根据调查显示，我国在1952年到2011年间，制造企业的增长速度由原来的19%增加到40%上升了21个百分点。制造企业是我国最大的能源消耗企业，因此要想降低二氧化碳的排放就必须控制好我国制造业能源消耗量。根据2008年的ipcc的第5次评估报告显示，我国的二氧化碳排放主要是由于化工燃料的燃烧，根据调查显示，我国的化石燃料燃烧所产生的二氧化碳排放量达到全国总排放量的90%多。
一、研究方法与数据来源
本篇文章是用“转换份额分析”（Shift--shareAnalysis）的模式对制造业二氧化碳的排放数据进行分解。
根据以上的公式我们可以看出影响制造业二氧化碳排放指标变化的因素主要可以分为7个。（1）技术进步因素。它主要是反映了制造业个行业的能源消耗变化对制造业二氧化碳排放量的影响。这种影响主要是基于制造业的产品工艺的不同。所以制造业应该努力提高自己产品的生产工艺，开发研究新的产品，让单位产品在能源消耗上发生变化，这样就能做到节能减排的效果。（2）行业结构的变化。它主要是反应制造业各个行业的产品结构对二氧化碳排放强度的影响。这种影响主要是外部环境以及内部生产调整的影响。（3）能源结构效应。他主要是指制造业中由于生产使用的能源变化对二氧化碳排放的影响。（4）技术进步与行业结构相互影响的作用。是指由于技术的进步和产业结构的变动对二氧化碳排放强度的影响。（5）技术与能源结构的效应。我国制造产业的的技术不断改进和能源结构的不断调整对二氧化碳排放产生的影响。（6）行业结构与能源的相互效应。制造业行业结构的变动与能源变动的综合变动对二氧化碳排放的影响。（7）技术进步，行业结构与能源结构的相互作用。主要是针对这三者的结合对制造业二氧化碳排放的影响。
二、制造业二氧化碳排放强度变动总体效应分析
在1999到2009年这十年之间，技术的进步是影响二氧化碳排放强度的最大影响因素。接着是行业结构的变动，能源消耗的减少等因素。通过历年数据的分析我们不难看出各种因素影响对二氧化碳排放的影响比值，其实技术的进步使得二氧化碳的排放量减少了24%左右，行业结构的变动让二氧化碳减少19%左右，能源消耗的减少使得二氧化的排放量减少了10%左右。由此可见技术的创新和生产工艺的改良对制造业二氧化碳的排放量影响最大。由于制造行业中一般都是以煤炭作为主要的能源，因而能源结构的{整对制造业二氧化碳的排放影响也是极为重要的。
三、行业数据分析
在制造业各个行业的数据分析中我们不难看出对制造业技术进步影响最大的是金属的冶炼及锻压行业，技术进步与改良让整个行业中的二氧化碳排放量减少了30%多。紧着是非金属的矿物质制品和化学原料及化学制品企业，由于技术的改良和创新让二氧化碳的排放量减少了20%多。其原因是这些行业的产品创新和技术工艺的水平发展比较快，使得能源的消耗大量减少。还有一些行业的技术进步比较缓慢。如通信设备，计算机，纺织业，皮毛加工制造业以及木材的加工制造业等等，这些产业的技术进步对能源的消耗影响不大。所以这些行业的技术进步对整个行业中的二氧化碳排放强度影响较小。
在行业结构效应中，对制造业影响最大的是石油化工，炼焦，以及核燃料的加工。他们平均让二氧化碳的排放强度减少了42%。其次是化学原料及化工制品企业，他们的行业结构调整让二氧化碳的排放强度减少了33%。这些行业的结构调整使得二氧化碳的排放强度减少。但是制作行业中别的产业的行业调整对二氧化碳强度的排放影响甚微。甚至有些行业的调整没有让二氧化碳的排放强度减少却还在增加。比如黑色金属的冶炼及压延，交通运输设备的制造企业，医药制造企业，专用设备的制造企业等。由于这些行业的产出比重增加的速度大大超过了能源消耗的下降速度，所以对制造业二氧化碳的排放强度没有起到积极的影响。
结论
气候变暖是如今世界最为关注的问题之一，减少二氧化碳的排放，缩短气候变暖的程度已经变得刻不容缓。我国制造业是关系国民经济发展的支柱产业。由于我国的各种原因导致很多高能耗，高污染的企业技术得不到改善。根据本文的研究发现经济的增长和能源的消耗对制造企业的影响最大。
为了贯彻落实我国节能减排的政策，降低二氧化碳的排放强度，需要从二个方面入手，一方面要切实做好节能减排的具体措施。另一方面要密切关注整个制造行业的减排效果。在减排的手段方面要促进制造业的技术改进，让企业在优化生产技术的同时节约能源的消耗，以实现减排的目的。具体产业的变动对二氧化碳的排放影响比较小，还存在着很大的改良空间。可以多促进绿色制造，新兴制造业，大力开发可持续能源与再生能源。
参考文献
[1]李晶.产业政策对产业结构变迁、二氧化碳排放的影响[D].山东大学，2014.
[2]郭杰.中国碳减排政策分析与评估方法及应用研究[D].中国科学技术大学，2011.
碳排放的主要原因篇4
Abstract：Withthefurtherdevelopmentoftheverticalspecializationofwholeworld，theequityofenvironmentalresponsibilityhasbeenquestioned.Fullyunderstandingtheembodiedcarbonininternationaltradeisanurgentneedforcontrollingthecarbonemissionstransferredbytradeandmitigateclimatechange.UsingdatafromWIODdatabase，thisdividedthecountriesintofourdivisions，namely，EU-27，OECD，BRICandothercountries.BybuildingaMulti-regionalInput-Output（MRIO）modelofglobalcarbonemissions，thispapercalculatestheemissionsembodiedintradefrom1995to2009basedonproducerprincipleandconsumerprinciple.Then，analyzingtheinterregionaldifferencebetweenproducerandconsumerresponsibilityprinciple.TheresultsindicatethatcarbonaccountingbasedonconsumerresponsibilityoftheEU-27，OECDduring1995-2009remainedsignificantlyhigherthanproducerprincipleandforBRIC，othercountries，theopposite.Thedifferenceofcarbonemissionsbetweentwoaccountingmethodisgrowing，thistrendisnotconducivetoglobalcarbonreductionandmayleadtoanincreaseinglobalcarbonemissions.Consumption-basedcarbonemissionaccountingmethodhadsignificantimpactondefiningcountries'responsibilitiesforcarbonemissionandstrengtheningofinternationallow-carboncooperation.
P键词：贸易隐含碳；MRIO模型；消费碳排放；碳排放责任
Keywords：carbonemissionsembodiedintrade；multi-regionalinput-outputmodel；consumption-basedcarbonemissions；carbonemissionresponsibility
中图分类号：F752文献标识码：A文章编号：1006-4311（2017）18-0007-06
0引言
在国际气候变化谈判中，碳排放责任的公平界定是各国政府和国际组织关注的焦点问题之一。国际社会现行的生产责任原则的碳排放核算方法仅考虑了被研究国家界内相关的污染排放，忽视了国际贸易中的隐含碳排放影响，难以准确的评估各国温室气体排放的真实情况，且易导致发达国家向发展中国家“碳泄漏”的发生[1]。为了在全球范围内真正实现碳排放的降低，也为了体现发展的公平性，有必要对国际贸易中产生的隐含碳和碳排放责任问题展开研究。
国内外学者基于不同研究视角和数据来源对贸易隐含碳测算、隐含碳的研究对象和碳排放责任划分等方面进行了广泛而深入的研究。隐含碳排放的测算是不同碳排放核算原则比较的基础。对隐含碳排放的核算主要有两种方法：一是基于技术同质性假设的单区域投入产出分析（SRIO）模型。该方法没有考虑生产过程中投入的其他中间产品，导致最终计算结果与实际情况存在较大偏差。二是采用多区域投入产出分析（MRIO）模型对国际贸易隐含碳及排放责任进行测算。MRIO模型将进口产品进一步分为中间投入和最终消费并可以将产品排放追溯到原产地，很好地克服了单区域投入产出模型技术同一性假设带来的偏差[2]。近年来，众多学者采用了MRIO模型对国际贸易隐含碳进行了大量的研究[3-5]。因此，为保证计算结果的准确有效，本文采用MRIO模型对全球各区域的贸易隐含碳进行分析。
目前，国内外学者采用投入产出法对贸易隐含碳的研究归结为三类：单边研究、双边研究和多区域研究。单国研究即研究某一国家或区域的贸易隐含碳排放，主要多集中于对贸易发展较快的国家或发达国家的贸易隐含碳研究。目前，对单国的贸易隐含碳及排放责任的研究比较成熟。Ericksonetal[6]对美国俄勒冈州的碳排放和消费碳排放进行了测算和对比，认为基于消费原则的碳排放核算原则只能补充而不能代替基于生产者负责的碳排放原则。闫云凤[7]测算了1995-2009年中国对外贸易隐含碳并比较了其生产和消费碳排放，发现中国CO2排放的很大一部分是隐含在出口中由国外消费者引起的。关于双边研究则主要针对贸易往来比较频繁的两个国家或地区间的隐含碳排放。曹彩虹[8]通过外贸碳量指标体系的引入对中美两国的国际贸易对本国环境的影响进行研究，并分析了两国国际贸易中的碳交换特征，结果表明，美国在国际贸易的碳交换中是较大的收益国，而中国只是略微收益。陈楠[9]核算了1995-2009年中日两国“生产原则”、“消费原则”、“共担原则”下的碳排放总量及行业碳排放量，发现三种原则分担的碳排放量，中国均高于日本。多区域研究即研究多国或区域技术水平的差异及国际贸易引发的隐含碳流动。ZsofiaVetoneMozner[10]对比分析了德国、英国、荷兰和匈牙利四个欧洲国家国际贸易中的生产和消费碳排放，指出国际贸易模糊了生产者和消费者原则对生态环境的影响，相比于生产者负责原则而言，消费者负责原则更加合理。Chen[11]构建多区域投入产出分析模型分析了2004年的G7、BRIC和其他国家的贸易隐含碳结构，发现G7、BRIC存在显著的碳贸易不平衡，其他国家的进出口贸易隐含碳基本平衡。从以上文献综述中，可以看出，国内外学者对单个国家或贸易往来密切国家的隐含碳研究较多，从全球角度出发，对多国或多区域间的贸易隐含碳差异和环境责任划分的关注不多。同时，对国际贸易中的隐含碳研究多集中于从单一时点进行分析，缺乏从时间序列角度进行全面的动态趋势分析。
针对上述问题，在既有研究的基础上，本文采用WIOD（WorldInputOutputDatabase）数据库中的数据，按照国家发达程度将全球划分为EU-27、OECD、BRIC和其他国家四个区域，建立多区域投入产出（MRIO）模型对1995-2009年各区域的贸易隐含碳排放量从生产和消费两个角度进行了全面的核算和对比，为从商品和服务消费角度来重新界定碳排放责任和保证国际气候谈判的公平性提供了有益的借鉴。
1模型构建与数据说明
1.1模型构建
1.1.1贸易隐含碳核算模型
MRIO模型的行平衡关系可表示为：
若ω>1，说明单位出口碳排放量要大于单位进口碳排放量，表明该国的对外贸易活动不利于该国整体的节能减排，其在对外贸易中处于碳排放受害者地位；若ω
1.2数据说明
1.2.1数据来源
世界投入产出数据库（WIOD）由欧盟11个机构联合编制，于2012年正式。WIOD数据库包含40个国家、35个产业和59种产品从1995-2011年的投入产出表、世界投入产出表以及二氧化碳等温室气体排放、水资源、土地资源等在内的卫星账户。
1.2.2数据处理
本文采用WIOD数据库对区域隐含碳排放进行测算，将40个国家汇总到4个区域：EU27、OECD、BRIC、ROW。其中，EU27包括：奥地利、比利时、保加利亚、塞浦路斯、捷克、德国、丹麦、西班牙、爱沙尼亚、芬兰、法国、英国、希腊、匈牙利、爱尔兰、意大利、立陶宛、卢森堡、拉脱维亚、马耳他、荷兰、波兰、葡萄牙、罗马尼亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、瑞典；OECD包括：澳大利亚、加拿大、日本、墨西哥、韩国、土耳其、美国；BRIC包括：巴西、中国、印度、俄罗斯；ROW：印度尼西亚、台湾、其他国家。为得到各区域协调一致的CO2排放数据，本文利用各国分部门的CO2排放数据分别对4大区域的碳排放进行汇总。
2计算结果和讨论
2.1贸易隐含碳的时间趋势分析
根据构建的投入产出模型及相关数据，测算了1995-2009年的全球贸易隐含碳量和4个区域贸易中的进出口隐含碳排放量及隐含碳净出口排放量。
全球碳排放量从1995年的22042.2Mt增加到2008年的29627.6Mt，增加了34.4%，由于受到2009年全球经济危机的影响，2009年下降到31.01%（28877.5Mt）。全球贸易隐含碳从1995年的4150.7Mt增加到2008年的7857.4Mt，增加了89.3%，年均增加6.4%，2009下降到58.8%（28877.5Mt）。可见，1995-2009年期间，贸易隐含碳和全球碳排放总量均处于增长状态但贸易隐含碳的增长速度明显要快于全球碳排放，且在时间序列上贸易隐含碳占全球碳排放的比重逐u增大，这一比重在2008年达到了27%。这也表明伴随着全球化进程加速和国际贸易的扩大，国际贸易隐含碳对全球碳排放的增长有重要的影响。因此，对贸易隐含碳细致准确的计算与研究，对合理界定碳排放具有重要意义。
2.2各区域贸易隐含碳时间序列变化与分析
根据式（8）至式（14），计算出各区域1995-2009年的生产碳、消费碳、进出口隐含碳，并各区域的时间变化趋势和各区域间的特点进行了分析。
从图1-图4中可以看出：无论是基于生产原则还是基于消费原则的碳排放计算结果均反映出属于发达地区的EU-27和OECD地区的碳排放相比于BRIC地区和ROW地区较多。1995-2009年，BRIC地区和ROW地区生产碳占全球碳排放的比例均高于消费碳占全球碳排放的比例，而发达地区的EU-27和OECD则反之。若不考虑2009年经济危机的影响，EU-27地区的净隐含碳率从1995年的11%增加到2009年的24%，OECD地区的净隐含碳率从1995年的7%增加到2009年的14%，而以发展中国家为主的BRIC地区和ROW地区的净隐含碳率均为负值。在碳排放份额的长期趋势上，EU-27地区和OECD地区基于消费原则的碳排放相比生产原则的增速较大，而BRIC地区和ROW地区基于消费原则的碳排放则小于基于生产原则碳排放的增长速度。其中BRIC地区的生产碳排放从1995年的5719Mt增加到2009年的10254Mt，增加了79.3%；消费碳排放从1995年的4736Mt增加到2009年的8368Mt，增加了76.7%，体现出两种核算原则下碳排放量差异加大的变化趋势。基于生产原则与消费原则碳排放的计算结果差异反映了国际贸易过程中的“碳泄漏”问题。
1995-2009年期间，BRIC地区的出口隐含碳从1995年的1237.2Mt（占BRIC地区碳排放总量的26.12%）增加到2008年的3210.4Mt（占BRIC地区碳排放总量的41.57%），受经济危机的影响，2009年下降到2773.3Mt（占BRIC地区碳排放总量的33.14%）。进口隐含碳占BRIC地区碳排放总量的比例从1995年的5.37%（254.3Mt）增加到2008年的12.70%（980.5Mt），2009年下降到10.61%（887.9Mt）。
净出口隐含碳，可视为区域接受的碳排放净转移。若其值为负，说明该地区将碳排放转移到区域外的其他地区。1995-2009年，EU-27地区和OECD地区的净碳转移始终均是负值且总体上呈现转移量逐年递增的趋势。OECD地区的净出口隐含碳从1995年的541Mt增加到2008年的1203Mt，增加了122.4%，反映了发达地区搭乘国际贸易使得消费与生产在地理位置上分离的“便车”将碳密集型产品转移到生产技术水平较低的欠发达地区，从而减少了本地区的碳排放。而BRIC地区和ROW地区则一直以来都是发达地区碳排放转移的目的地，BRIC地区接受的隐含碳从1995年的983Mt增加到2008年的2230Mt，增加了126.9%，是发达地区主要的碳排放目的地。
2.3各区域碳排放贸易条件分析
表2展示了4个区域1995-2009年的碳排放贸易条件情况。
由表2可知，从总体趋势上看，1995-2009年期间，发达地区（EU-27、OECD）的进口碳排放强度均大于出口碳排放强度且碳排放贸易条件始终处于1以下，这说明EU-27地区和OECD地区的进口碳密集度大于出口碳密集度，在国际贸易过程中处于碳排放收益者地位。
BRIC的出口平均碳排放强度一直趋向于减小，从1995年的0.267kgCO2/US$下降到2009年的0.122kgCO2/US$，说明BRIC出口产品每单位含碳量降低，出口产品更加绿色节能。进口隐含碳强度同样是呈下降趋势，进口平均碳排放强度从1995年的0.057kgCO2/US$下降到2009年的0.039kgCO2/US$，明BRIC的贸易往来国的产品同样更趋向于低碳环保。但出口平均碳排放强度要明显大于进口平均碳排放强度，这与BRIC地区相对于其他地区而言较低的生产效率和能源利用率以及生产过程中的高CO2排放密集度有很大关系。从表3还可以看出：BRIC地区的碳排放贸易条件均大于3，这说明BRIC地区在全球贸易中担任贸易净出口国的角色，其出口碳密集度远大于进口碳密集度，处于国际贸易中的受害者地位。
除1997和2009年，Row地区的出口碳排放强度略小于进口碳排放强度外，其余年份的单位出口隐含碳始终大于单位进口隐含碳。1995-2009年间，Row地区的碳排放贸易条件几乎全大于1，说明Row地区在对外贸易中也是处于碳排放受害者地位。
2.4各区域碳排放责任分析
由于贸易活动引起了碳排放在不同国家之间流转，故在“生产负责制”下核算的碳排放责任与在“消费负责制”下核算的碳排放责任必然有一定差额，差额为正，我们称之为碳损失，反之成为碳收益。表3、表4、表5、表6分别表示EU-27、OECD、BRIC、ROW四个区域在两种责任制下的隐含碳排放情况。
由表3、表4可以看出：发达地区（EU-27、OECD）的实际碳排放责任大于实际的碳排放量，说明传统的基于生产者负责的核算原则导致了“碳泄漏”，使得发达国家借助国际贸易的便利条件将碳将排放转移到发展中国家。
在“消费负责制”原则下，1995-2009年间，EU-27进口隐含碳量占我国实际碳排放责任的30%-40%之间，OECD进口隐含碳量占我国实际碳排放责任的18%-25%之间，比重^大。OECD的进口隐含碳排放量在1995-2005的十年间增加了65%，碳收益量占实际碳排放比重基本为10%以上。显然，在国际贸易中，发达国家（EU-27、OECD）处于碳收益地位，而发展中国家则是其“污染避难所”。
由表5可以看出：BRIC的实际碳排放责任（消费者角度）要小于BRIC的实际碳排放量（生产者角度），BRIC在现行“生产负责制”原则下承担了过多的碳排放责任。
在“消费负责制”原则下，1995-2009年间，BRIC进口隐含碳量占BRIC实际碳排放责任的5%-15%之间，比重较小。尽管在此期间BRIC的进口贸易一直处于高速增长状态，但是由于BRIC进口产品多数来源于技术水平较高的发达国家或地区，故进口产品产生的隐含碳量并不显著。同样时间段内，在“生产负责制”原则下，BRIC出口贸易隐含碳排放占BRIC实际碳排放量的比重一直很高，1995年BRIC有22%的碳排放是为国外消费者提品而排放的，2005年这一比例达到了28%，2009年虽然有所下降，但仍占到国内碳排放总量的24%。该部分碳排放是为了满足国外消费者的需求而产生的，理应由消费国承担。但在现行“生产负责制”原则下，由于这部分出口碳排放发生在BRIC境内，故仍计为BRIC的碳排放责任。
BRIC的碳损失量从1995年的983Mt增加到2009年的1886Mt，增长了92%。在2005年BRIC的碳损失量占实际碳排放的比重高达25%。生产和消费碳排放的差异加大说明BRIC有很大一部分隐含碳排放责任是替境外消费国承担，而生产者责任原则掩盖了其隐含碳责任转移问题。因此，应考虑以“消费负责制”原则为基础来核算各国的碳排放量，并且重新界定碳排放责任，减少BRIC等发展中国家的减排义务和压力。
3结论和政策建议
本文的结论和相应的政策建议如下：
①国际贸易对全球温室气体排放增减具有很大影响。1995-2009年期间，贸易隐含碳和全球碳排放总量均处于增长状态但贸易隐含碳的增长速度明显要快于全球碳排放，且在时间序列上贸易隐含碳占全球碳排放的比重逐渐增大，这一比重在2008年达到了27%。这也表明伴随着全球化进程加速和国际贸易的扩大，国际贸易隐含碳对全球碳排放的增长有重要的影响。因此，需要了解认识国际贸易与全球碳排放间的密切关系，把握国际贸易隐含碳的发展，为在全球范围内碳排放责任的公平界定和减排方案的制定奠定基础。
②从时间序列的变化趋势上看，1995-2009年期间，在生产和消费两种核算原则下，EU-27、OECD的碳排放都要高于BRIC、ROW。但BRIC、ROW生产碳占全球碳排放的比例均高于消费碳占全球碳排放的比例，而发达地区（EU-27、OECD）反之。两种碳排放核算原则下的碳排放量差额在时间序列上呈现加大趋势，这也反映出传统的生产者负责原则掩盖了发达国家实际应承担的碳排放责任，虽然减少了发达国家的碳排放总量，但却把碳排放转移到能源利用效率低且碳排放强度高的发展中国家，这不仅不利于全球碳减排，而且可能引起全球碳排放总量的增加。发达国家（EU-27、OECD）和发展中国家（BRIC、ROW）的碳排放贸易条件形成明显对比，EU-27、OECD的碳排放贸易条件始终小于1，而BRIC、ROW的碳排放贸易条件一直大于1，且BRIC的出口碳排放平均强度几乎一直是进口碳排放强度的3-5倍，说明在国际贸易中，发展中国家处于碳排放受害者地位。鉴于此，发达国家在国内进行减排的同时也要帮助碳密集程度较高且技术水平低的发展中国家提高技术水平，这不仅可以降低自身的消费碳排放量，而且可以促进全球范围内的碳减排。
③从碳排放责任的角度看，按照生产和消费两种原则核算的各区域碳排放责任差异较大。EU-27、OECD的实际应负碳排放责任小于实际碳排放量，碳收益量呈现逐年增加的趋势，BRIC、ROW反之。在消费原则下，BRIC进口隐含碳量占实际碳排放责任的5%-15%之间。而在生产原则下，BRIC出口贸易隐含碳排放占BRIC实际碳排放量的比重在2005年达到了28%。说明生产原则下的碳排放核算原则对发展中国家是不公平的。因此，应采取基于消费原则的碳排放核算体系重新调整各国的碳排放责任，将本国消费的碳排放和通过国际贸易转移的碳排放考虑在内，保证碳排放责任界定的公平性，从而促进全球减排目标的实现。
参考文献：
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碳排放的主要原因篇5
关键词：人均能源碳排放；经济发展；能源强度；能源结构；LMDI
中图分类号：F842.6文献标识码：A文章编号：1003-3890（2011）06-0014-06
一、引言
自从18世纪中期人类社会进入工业化时代以来，人类的社会活动对气候变化的影响越来越大。从IPCC的四次气候变化报告来看，越来越多的证据表明人类活动，特别是占温室气体主要成分的二氧化碳的排放，是影响最近半个世纪以来气候变化的主要原因，这也引起了越来越多的国内外学者重新审视以能源消耗为主，大量排放二氧化碳的经济增长方式。于是，低碳经济自然成为当前研究的热点。哥本哈根会议上中国承诺到2022年在2005年的基础上减排40%~45%，进一步明确了中国走低碳经济的发展道路。研究能源消费、经济增长与二氧化碳排放的变动关系，探讨减排二氧化碳的影响因素，对实现减排目标和发展低碳经济具有重要的现实意义。
国内外学者对于影响二氧化碳排放的因素进行了大量的研究。K.Lisakas等[1]利用代数分解方法研究了欧盟1973―1993年的工业二氧化碳排放的变化，研究表明二氧化碳排放量的减少可以在不影响经济增长的情况下实现。JosepG等[2]研究发现与19世纪90年代相比，2000―2006年二氧化碳的排放增长速率从1.3%到3.3%，其中65.16%来自全球经济活动的贡献，17.6%来自全球碳强度的贡献，18.15%来自最近50年来空气中二氧化碳的比例变化的贡献。JamesB[3]利用协整和误差修正模型研究了污染物排放、能源消耗和经济产出的关系，认为三者有密切的相互关系；从长期来看经济增长和能源消耗、污染物排放的互为Granger因果关系；短期来看，能源消耗与经济增长具有单向Granger因果关系。李艳梅等[4]以1953―2007年的中国一次能源消耗数据估算了碳排放的变动状况，研究结果表明中国碳排放增加的因素是经济总量增长和产业结构变化，而产生碳减排效应的因素惟有碳排放强度降低。徐国泉等[5]采用1990年为基期，利用1995―2004年的数据研究了中国人均碳排放的变化，认为经济发展是影响人均碳排放增加的主要因素，能源结构的调整作用不大，能源效率有效的抑制了人均碳排放的增长。王迪等[6]利用Laspeyres分解技术，以1996―2007年的6部门终端能源消耗数据研究了江苏省的碳排放变动，认为经济增长的规模效应和技术进步效应解释了江苏省碳排放量变动的大部分原因，产业结构优化的作用不明显，能源效率的提高对抑制碳排放起到了积极的作用。
综合上述文献可知，因素分解法被广泛的应用在研究能源和经济发展相关领域的问题，其有助于找出最主要的影响因素，以及通过理论的指导可以发现哪些因素没有起到应有的作用，从而为政策制定提供参考依据。尽管国内部分学者也应用因素分解技术研究了影响全国或者区域的碳排放因素，但有的分解因素不够完善，或者是数据期较短，研究的结论作为节能减排政策制定的参考依据具有一定的局限性。本文以1981―2008年中国能源消耗量、人口数和人均能源碳排放相对于基期的变动状况为研究对象，利用对数平均权重Divisia分解法（LogarithmicMeanweightDivisiaIndexmethod，LMDI）完全分解技术，从经济增长、能源强度和能源结构三个方面考察对人均能源碳排放的贡献。
二、模型构建
（一）能源碳排放计算公式
本文根据IPCC[7]能源碳排放的计算方法，将能源碳排放总量分解为：
Ct=Cit=••Et（1）
=••••P（2）
式中，Ct为t时期能源碳排放总量；Cit为第i种能源t时期能源碳排放量；Et为t时期所消耗的能源总量（折算成标准煤，下同）；Eit为第i种能源t时期所消耗的能源总量；Cit为第i种能源t时期碳排放量；Y为t时期的国内生产总值；P为t时期的人口总数。
（二）因素分解模型
由公式（2）可求得，第t时期人均能源碳排放量为：
ACt==•••
=SitFitItRt（3）
公式中，Sit第i种能源第t时期所占总能源的比重，即能源结构；Fit第i种能源第t时期单位能源碳排放量，即能源排放强度，也就是能源的碳排放系数；It第t时期单位GDP消耗的能源量，即能源强度；Rt为第t时期人均GDP量，作为经济发展指标。
相对于基期的人均能源碳排放变化量为：
?驻AC=ACt-AC0=SitFitIitRt-Si0Fi0Ii0R0
=?驻ACS+?驻ACF+?驻ACI+?驻ACR+?驻ACrsd（4）
D==DSDFDIDRDrsd（5）
式中，?驻ACS，DS分别为能源结构变动因素；?驻ACF，DF分别为能源碳排放强度变动因素；?驻ACI，DI分别为能源强度变动因素；?驻ACR，DR分别为经济发展变动因素；?驻ACrsd，Drsd分解余量。
需要注意的是，?驻ACS、?驻ACF、?驻ACI、?驻ACR分别是各因素的变化对人均能源碳排放量的贡献值，有单位；DS、DF、DI、DR分别是各因素的变化对人均能源碳排放量的贡献率，无单位；
根据Ang等[8]人1998年提出的对数平均权重Divisia分解法（LogarithmicmeanweightDivisiaIndexMethod，LMDI），结合式（3），把影响人均能源碳排放的各因素分解，结果如下：
?驻ACS=L（ACit，ACi0）ln（）（6）
?驻ACF=L（ACit，ACi0）ln（）（7）
?驻ACI=L（ACit，ACi0）ln（）（8）
?驻ACR=L（ACit，ACi0）ln（）（9）
?驻ACrsd=?驻AC-?驻ACS-?驻ACF-?驻ACI-?驻ACR
=ACt-AC0-L（ACit，ACi0）（ln（）
+ln（）ln（）ln（））
=ACt-AC0-L（ACit，ACi0）ln（）
=ACt-AC0-ACit，ACi0）
=0（10）
式中，L（ACit，ACi0）=（ACit-ACi0）/（lnACit-lnACi0）
即这是一个完全分解，不带有残差。
对式（5）两边取对数，可得：
lnD=lnDt-lnD0=lnDS+lnDF+lnDI+lnDR+lnDrsd（11）
由式（5）和式（11），可得：
=====（12）
假设为任意常数，设=
=L（ACit，ACi0）（13）
则有式（12）和式（13）可得：
DS=exp（L（ACit，ACi0）×?驻ACS）（14）
DF=exp（L（ACit，ACi0）×?驻ACF）（15）
DI=exp（L（ACit，ACi0）×?驻ACI）（16）
DR=exp（L（ACit，ACi0）×?驻ACR）（17）
Drsd=1
三、数据来源、处理及实证分析
（一）数据来源及处理
本文所用能源数据来源于《中国能源统计年鉴2009》；人口数据和GDP数据来源于《中国统计年鉴2010》，其中GDP数据已经由作者换算成1978年可比价格；能源碳排放总量数据依据式（1）计算得到；各种能源碳排放系数据见表1，计算结果见表2。
（二）人均能源碳排放因素分解分析
本文依据Ang等[8]人1998年研究中国工业行业人均能源碳排放的分解因素，把影响中国人均能源碳排放变化的因素分解为能源结构、能源碳排放强度、能源强度和经济发展四个变量。文中假设Fit不变，即各能源碳排放强度不变，所以?驻ACF=0，DF=1，也就是说影响中国人均能源碳排放变化的因素为能源结构、能源强度和经济发展。本文研究的基期为1981年，依据公式（6）―（9）和（14）―（17）计算可得表3的结果。
从图1中可以看出，中国人均能源碳排放相对于基期人均能源碳排放的变化总体上呈现增长趋势，其中1982―1996年相对于基期人均能源碳排放的变化较为缓慢，呈逐年较平稳增长，2002―2008年人均能源碳排放相对于基期的变化显著。特别是2002年以后，人均能源碳排放量年均增长率为10.03%，略低于中国人均GDP年均增长率10.69%。值得注意的是，中国人均能源碳排放相对于基期的变化从1996―1998年有一个下降的阶段，尽管降幅较小；中国人均能源碳排放相对于基期的变化从2007年以后增幅开始显著收窄，2000―2007年，后一期比前一期的能源碳排放总量增幅都在1000万吨以上，但2008年仅比2007年多排放约400万吨。
经济发展与人均能源碳排放的增长有显著的正相关关系，经济的快速发展是引起中国人均能源碳排放增长的主要因素。从图1中可以看出，经济发展曲线对人均能源碳排放曲线的走势具有决定性作用，其对人均能源碳排放曲线的向上拉动作用显著，这也符合人们的预期。经济发展对人均能源碳排放的贡献呈现先增大、再减小，最后增大的趋势，这主要与国民经济的产业结构有关，1990年三大产业的比例为27.1∶41.3∶31.6，2008年则为10.7∶47.4∶41.8，第二产业占比的增加导致了人均碳排放的快速增长。能源结构对人均能源碳排放的影响先呈现正相关，而后呈现负相关，开始起到抑制人均能源碳排放增加的作用，其拐点出现在1995年，但是能源结构对人均能源碳排放相对于基期变化的影响有限，贡献很小，主要原因是非化石能源的供给总量较小。值得注意的是，能源结构对于人均能源碳排放量变化的抑制作用近来年有加大的趋势。能源强度相对于基期的变化呈现出逐步加大的趋势，是抑制人均能源碳排放增长的主要因素，但弱于经济发展对人均能源碳排放增长的贡献，且其贡献有减缓的趋势。
为了进一步分析各因素对人均能源碳排放的贡献率的趋势，我们将各因素对人均能源碳排放变化的影响分为拉动因素和抑制因素，拉动因素为经济增长，抑制因素为能源强度的降低。由于能源结构在1995年以前对人均能源碳排放变化起到了微弱的促进作用，而后开始起到微弱的抑制作用，故能源结构因素贡献率数值在很接近数值1的上下微弱变动。根据经验可知，非化石能源在消耗的总能源中的占比越大，其总能源碳排放量越小，在人口数不变的情况下，人均能源碳排放也越小。综合以上分析，能源结构的变动也作为人均能源碳排放的抑制因素考虑。为了方便观察，我们将抑制因素对人均能源碳排放的贡献取倒数，即为人均能源碳排放降低的贡献率（见图2）。
从图2可以看出，拉动因素（经济发展）对中国人均能源碳排放的贡献率呈指数型增长，且各阶段的贡献率明显大于抑制因素对人均能源碳排放的贡献率，加上能源结构变化对人均能源碳排放的贡献率微弱，从而导致人均能源碳排放量呈逐年增加趋势。能源强度在2002年以前对人均能源碳排放的贡献率逐步上升，但是在2002―2004年有一个快速下降的趋势，之后贡献率开始增加。究其原因，主要是从2002年开始中国的经济开始了新一轮的快速增长，截至2008年，全社会固定资产投资年均增长率达25.85%，其中房地产开发投资年均增长率更高达26.02%；此时中国的国民经济也开始了再次重工业化的趋势，对能源的需求量快速扩大，而能源利用技术却没有得到实质性的提高，相反经济的快速发展还催生出了盲目投资，经济结构调整有走回头路的趋势。2004年以后，能源强度对人均能源碳排放的贡献率止跌反弹，逐步开始提高。笔者认为这主要得力于2004年11月国家出台了节能领域的第一个中长期规划――《能源中长期发展规划纲要（2004―2022年）》；其后国家先后对焦碳、钢铁、水泥、电解铝等高耗能行业出台了一系列加大产业结构调整力度的政策文件。在此期间，电冰箱、空调器、洗衣机、照明器具等数十类产品的能效标准相继出台，《夏热冬冷地区居住建筑节能设计标准》等一系列与建筑节能设计有关的标准与规范也陆续颁布，这些文件对2004年以后能源强度对人均能源碳排放贡献率的增加起到了很大的促进作用。
通过以上分析，笔者发现能源强度的降低对抑制人均能源碳排放量随经济规模的增长有着积极的作用，但是2002年以后，由于经济规模的快速增长，其对人均能源碳排放的贡献显著超越了能源强度降低的贡献，尽管能源强度的贡献在逐步增加，能源结构对人均能源碳排放的贡献值由正转负，即由加剧人均能源碳排放到抑制人均能源碳排放。
四、结论和建议
综上可知，自1982年以来，中国人均能源碳排放主要呈增长趋势，且增幅成指数型增长，其中1996―1999年增幅略有下降，2002―2007年增速显著加快，但2007年以后增速放缓，可能出现下降的趋势。而抑制中国人均能源碳排放的主要因素是能源强度的降低，而能源结构的改变对人均能源碳排放的变化先有拉动作用，而后出现抑制作用，但效果不显著。能源强度在抑制人均能源碳排放的作用具有阶段性，开始抑制作用明显，中间有一个调整过程。近年来对人均能源碳排放的抑制作用有不断放缓的趋势，但是其和能源结构对人均能源碳排放的抑制作用仍然没有超过经济增长对人均能源碳排放的拉动作用，故人均能源碳排放总体上呈现增长趋势。
减少人均能源碳排放，应注重以下几个方面：
第一，从中国工业化发展现状出发，将节约能源，降低能源强度，即提高能源的利用效率作为减少人均能源碳排放的长远战略方针。一方面要坚决贯彻“开发与节约并重，近期把节约放在首要位置”的能源发展方针，另一方面要进一步落实遏制高耗能高污染行业过快增长，加快实施淘汰落后生产能力的节能减排政策，有效提高能源的利用效率。
第二，优化能源结构，进一步加大非化石能源总量的供给，逐步提高天然气、核电、水电和太阳能等其他可再生能源在总能源消耗中的比重。考虑到中国人均水资源紧缺，在水电开发的时候，要注重统筹利用，加大太阳能、风电的开发力度，同时大力发展核电，增大核电能源的供给，有效改变非化石能源所占比例。
第三，应大力发展60万千瓦及以上超（超）临界机组、大型联合循环机组，提高能源转换效率。加快建设百万千瓦级大型先进压水堆核电建设，推进高温气冷堆、核中子增殖反应堆、核聚变反应堆等技术的研发应用，真正实现零碳排放。
第四，加快技术升级，推广节能减排技术的应用，在高效利用煤发电技术、建筑节能、清洁生产等方面组织科研攻关，攻克消耗能源总量大和高耗能领域中的关键节能技术，重点发展冶金、制造、水泥、化工等行业的节能减排技术。
第五，转变经济结构，加快产业升级。遏制对人均能源碳排放具有决定性影响的高耗能和高排放的第二产业不合理的增长，坚决淘汰高消耗、高污染和高排放的落后产能，转变国民经济再次重工业化的不合理趋势。充分利用财政和税收等手段，发挥市场对经济结构调整的灵活性和决定性作用，大力发展高新技术产业和现代服务业，不断提高第三产业在国民经济中的占比，有效地引导国民经济走上低碳发展道路。
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CapitaCarbonEmission
ZhuMingxu,HuangShaopeng,SunNa,XuGuanyu
（ResearchCenterforEconomicDevelopment,AnhuiUniversityofFinances&Economics,Bengbu233041,China）
Abstract：Basedontheenergyconsumption,populationandGDPdatainChinafortheperiodof1981-2008,andthroughempiricalanalysisonthecontributionoffromeconomicdevelopment,energyintensityandenergystructure.,theresultsshowthateconomicgrowthcanleadincreaseofpercapitacarbonemission;reductionofenergyintensityrestrainsemissionincreaseofpercapitacarbon;andchangesinenergystructureplayadrivingroleonincreasingcarbonemissionbefore1997,thenplayaninhibitoryactioninemission,butthecontributionisnotsignificant.Inrecentyears,thecontributiontrendoftheenergystructureisgraduallyincreasing.
碳排放的主要原因篇6
[关键词]KAYA模型；碳排放；驱动因素；青岛市
[中图分类号]F207[文献标识码]A[文章编号]1671-8372（2013）03-0084-04
一、引言
与同类城市相比，青岛的农村大、城市小，农民多、市民少，县域面积占全市总面积的90%，农业人口占全市总人口的60%。2011年青岛市的万元GDP能耗0.71吨标准煤，已居全国前列；一、二、三次产业结构的比重为4.6：47.6：47.8，能耗较高的工业比重依然大于当年的全国平均水平46.8%。因此，本文运用实证分析的方法，考量青岛市二氧化碳排放状况，分析驱动碳排放量增长的因素，及各个因素的影响程度。
目前我国对二氧化碳排放及其驱动因素的研究成果，大部分集中于某个区域或省份二氧化碳及驱动因素。李卫兵、陈思（2011）对中国中、东、西部三个经济带的碳排放驱动因素进行了分析，并通过区域对比研究发现，中部地区与东、西部在碳排放驱动因素的影响方向和影响程度上有很大的不同[1]。叶晓佳、孙敬水、董立峰（2011）测算了浙江省1996—2008年碳排放及各驱动因素对碳排量的贡献[2]。张超、任建兰（2012）利用1990—2009年的数据对山东省能源消费二氧化碳排放及驱动因素分析[3]。王兆君、李婷婷（2012）利用KAYA模型，分析了2001—2010年黑龙江国有林区碳排放量与人口数量、经济发展、单位能耗碳排放、单位GDP能源强度的关系，提出了减少林区碳排放的建议[4]。本文利用KAYA模型对青岛市二氧化碳排放及其驱动因素进行研究，以期为青岛市低碳经济发展政策的制定提供依据。
二、碳排放模型的构建及指标解释
（一）模型构建
KAYA模型是由日本学者KayaYoichi（1990）提出的，专门用于研究二氧化碳排放及其驱动因素，揭示二氧化碳排放量的推动力[5]。他认为一个国家或地区的碳排放量受到人口数量、人均GDP、单位GDP能源强度以及单位能耗碳排放量四个因素的影响，反映的是碳排放与人口数量、经济发展和能源利用的关系。利用KAYA模型，可对一个国家或地区碳排放量驱动因素分析，以找出降低碳排放的有效措施。模型的具体形式如下：
二氧化碳排放量=人口数量×人均GDP×单位GDP能源强度×单位能耗碳排放量（1）
在KAYA模型原始表达式（1）的基础上，构建青岛市二氧化碳排放及驱动因素分析的模型：
其中，CO2为青岛市二氧化碳排放量，P为青岛市人口数量，GDP为青岛市生产总值，E为青岛市单位GDP能源强度，K为青岛市单位能耗二氧化碳排放量。
本文基于上述模型，测定青岛市2001—2010年二氧化碳排放量及变动趋势，分析各个驱动因素对碳排放总量的影响方向和影响程度。数据主要来源于2001—2011年《青岛市统计年鉴》、《山东省统计年鉴》。这10年正值国家“十五”计划（2001—2005）和“十一五”规划（2006—2010）的重要时期，也是青岛市经济快速发展时期。
（二）指标解释
1.人口数量
人口数量是影响碳排放的一个重要指标。在社会经济、技术条件不变的情况下，一般来讲人口数量增长对资源和能源的需求量就越大，碳排放量会增加。
2.人均GDP（GDP/P）
人均GDP是一个国家或地区，在核算期内（通常为一年）实现的生产总值与所属范围内的常住人口的比值，是衡量各国人民生活水平的一个标准。一般来讲，在高碳经济模式下，人均GDP越大，碳排放量越多；而在低碳经济模式下，人均GDP的增长可能不会带来碳排量的增加，低碳或无碳能源和低碳产业是推动经济的主要力量。
3.单位GDP能源强度（E）
单位GDP能源强度是指每单位GDP消耗能源的数量。单位GDP能耗越大，说明经济发展对能源的依赖程度越强，它是衡量能源经济效率的重要指标。
4.单位能耗碳排放量（K）
单位能耗碳排放量是指每消耗一单位的能源排放的二氧化碳量，是衡量碳能源结构的一项重要指标。由于热值和燃烧效率有所差异，不同的能源产生的二氧化碳排放量有很大的不同。单位能耗碳排放量的计算模型如下：
其中，Ui表示第i种能源消耗量，i表示第i种能源的碳排放系数，n表示能源的种类。参照2001—2010年的山东省能源消费结构，根据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》的不同能源二氧化碳排放系数，计算得到各年的二氧化碳排放总量及单位能耗二氧化碳排放量。
三、青岛市碳排放计算结果及分析
（一）模型计算结果
为了保证数据的前后可比性，本文以2000年为基期，用GDP平减指数对GDP数据进行处理。在完成模型构建和原始数据收集汇总工作以后，利用Excel对数据进行处理、计算和分析。
根据模型（2）得到青岛市2001—2010年二氧化碳排放总量和增长速度（见表1）。可见，青岛市二氧化碳排放的增长速度总体上呈降低趋势，10年间的平均增长速度为7.16%，排放总量缓慢增加。
（二）结果分析
1.二氧化碳排放规模与速度分析
由表1可知，青岛市二氧化碳排放总量呈上升趋势，期间年平均增长速度为7.16%。从发展轨迹上来看，青岛市二氧化碳排放大致经历了三轮的螺旋式攀升阶段：2001—2004年环比增长速度较高，2005—2006年增长速度有所减缓，2007—2010年增长速度进一步放缓。2001—2004年正处在国家第十个五年计划的发展时期，经济发展进入了新一轮的快速增长，这一时期青岛市GDP（可比价）平均增长速度维持在14%左右的高水平上，能耗水平较高的工业比重在47%～51%之间，工业经济的增长速度在17%～24%之间，此阶段人们对高碳排放的认识不足，单位GDP碳排放水平较高，这种高能耗的产业结构和落后的耗能设备技术，是二氧化碳排放快速增长的主要原因。2005—2006年，工业经济比重依旧在51%～52.4%的高水平上，但增长的速度明显放慢，增速在20%左右。2007—2010年青岛市的产业结构调整速度加快，能耗高的工业比重由2006年的52%，降低到2010年的48.7%，工业的增长速度进一步放慢，在15%上下波动。“十一五”规划中国家节能减排的政策力度不断加强，青岛市在发展经济的同时，加强产业结构调整，加大节能减排力度，使碳排放增长速度趋于平缓。
2.碳生产力分析
碳生产力是衡量碳排放效率的重要指标，指一段时期内每单位二氧化碳排放创造了多少GDP，反映了单位碳排放所产生的经济效率，因为涵盖了“低碳”和“经济发展”两大目标，所以它成为衡量低碳经济发展水平的一个最具代表性的指标。碳生产力的提高意味着单位物质能源消耗创造了更多的社会财富，碳生产力的增长率也常被用于衡量一个国家或区域在降低二氧化碳排放量、应对气候变化方面所取得的成效。根据原始数据，计算2001—2010年青岛市、山东省碳生产力及增长情况（见表2，图1）。
由表2、图1可见，2001—2010年青岛市碳生产力在循环波动中不断提高，2001—2010年碳生产力增加总量1.28万元/吨，年均增长速度约为7.57%，其中，2004年、2007年、2010年的增长速度最快。碳生产力的发展趋势大致经历了两个阶段：第一阶段（2001—2003年），青岛市碳生产力缓慢提高，增速在2.2%～3.5%，即每吨碳排放产生的经济效益增加额为246.66万元；第二阶段（2004—2010年），青岛市碳生产力增速不断提高，增速最低的2009年也达到4.18%。从总体趋势来看，10年间青岛市碳生产力不断提高，意味着碳排放效率不断增强。
与山东省总体水平比较，不管是碳生产力还是其增长速度，青岛市的水平高于全省平均水平，主要是因为青岛市的产业结构优于全省的产业结构。2010年山东省工业比重为48.2%，其中重工业比重高达67.61%，青岛市工业比重为48.7%，其中重工业比重为61%。同时，青岛市在节能减排、生态城市建设等方面的成绩比较突出。
3.碳排放驱动因素分析
根据因素分析法计算可得，人口数量、人均GDP、单位GDP能源强度以及单位能耗二氧化碳排放量对青岛市二氧化碳排量的影响方向和影响程度（见表3，图2）。
由表3、图2数据，可以对人口数量、人均GDP、单位GDP能源强度以及单位能耗碳排放量四个因素做以下分析：
（1）人口效应。人口数量对青岛市碳排放量基本产生正向影响，影响程度总体来看相对较小，2003—2006年相对显著。从原始数据来看，主要是青岛市10年间人口总数波动不大，不会造成碳排放量的显著变化。
（2）经济发展效应。人均GDP的变化对碳排放量产生重要的正向影响，在四个影响因子中，人均GDP的影响程度最大。其历年对碳排放量的影响无论是在数量上还是从比重上都是最大的，且每年影响程度除2003年、2004年为87.85%、97.77%外，多数年份的影响比重均在116%以上，2008年达到顶峰值246.31%。10年经济发展共产生了增量二氧化碳4508.16万吨，占10年二氧化碳增量总量的近146%，这主要是由青岛市目前发展的高碳产业结构导致的。据相关研究，第三产业的二氧化碳排放强度远低于第二产业，而在第二产业中，先进制造业的二氧化碳排放强度也远低于以电力、石油加工为代表的传统能源加工转换部门以及以钢铁、化工为代表的能源密集型工业部门。因此，青岛市在未来经济发展中，应通过不同层面的结构调整，进一步降低二氧化碳的排放强度，实现低碳发展。
（3）单位GDP能源强度效应。该指标对青岛市碳排放产生了显著的负向影响，单位GDP能源强度的降低对抑制碳排放量有着重要意义。从GDP结构上来看，2001—2010年第二产业在青岛市GDP中的比重大致在47%—52%之间波动，2004—2008年都在50%以上，高碳经济的特征明显。因此，青岛市如何优化经济结构，加快低碳和零碳能源的开发利用，加快高能耗设备的技术改造，直接影响到青岛市低碳城市和蓝色经济发展目标的实现。
（4）单位能耗碳排放效应。该指标对青岛市碳排放有正向作用，但影响程度不大，只有少数年份出现负影响。这主要是受当年的能源结构变化的影响，从青岛市2001—2010年的一次能源消费结构来看，原煤和原油的消耗量占近99%以上，天然气比重不到1%。这种能源结构不仅会增加碳排放还会制约经济发展。因此，如何优化能源结构，发展和利用新能源成为青岛市发展低碳经济的关键。
四、研究结论与建议
本文运用KAYA模型，对青岛市碳排放及其驱动因素进行了实证分析。实证结果显示，2001—2010年青岛市碳排放总量持续增加，碳生产力不断提高，以煤炭、石油为主的高碳经济发展模式仍然没有根本改观。四个影响因素中，人口数量、经济发展、单位能耗碳排放三个因素对青岛市碳排放量基本为正向影响，即如果当前经济发展模式不变，人口增长、人均GDP增长、单位能耗碳排放增长都会导致青岛市碳排放量的增加。单位GDP能源强度则主要为负向影响，体现出青岛市能源利用效率的提高，一定程度上减少了碳排放水平。从影响程度上看，经济发展和单位GDP能源强度是影响青岛市碳排放的主要因素，而人口数量和单位能耗碳排放对碳排放影响较低。从最终结果来看，总的正向驱动效应大于总的负向驱动效应，从而使青岛市碳排放量呈现不断上升的趋势。
青岛市的经济结构和能源消费结构是影响碳排放的主要因素。未来青岛市低碳经济的发展应依据长期的碳强度控制目标，制定低碳发展战略。以调整经济结构为突破点，改变目前的高碳发展模式；提高低碳技术创新能力和能源利用效率，优化能源消费结构，构建低碳能源体系；通过机制创新和相关政策体系的完善，营造良好的低碳经济发展环境，并逐步建立起“低碳交易市场”，在政府、企业、市场“三位一体”监管机制的约束下，实现低碳经济的发展目标。
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