中国碳排放的因素分解模型及实证分析_1995_2004
我国碳排放影响因素的实证研究基于固定效应面板分位数回归模型
我国碳排放影响因素的实证研究基于固定效应面板分位数回归模型一、本文概述随着全球气候变暖的日益严重，碳排放问题已成为全球关注的焦点。
我国作为全球最大的碳排放国，其碳排放影响因素的研究具有重大的理论和现实意义。
本文旨在通过固定效应面板分位数回归模型，对我国碳排放影响因素进行实证研究，以期为我国碳减排政策的制定提供科学依据。
本文回顾了国内外关于碳排放影响因素的相关研究，梳理了影响碳排放的主要因素，包括经济发展、能源结构、技术进步、人口规模等。
在此基础上，本文构建了固定效应面板分位数回归模型，以控制个体效应和时间效应，同时考虑到碳排放分布的非对称性。
本文利用我国省级面板数据，对模型进行估计和检验。
通过对比分析不同分位数的回归结果，揭示了各影响因素在不同碳排放水平下的作用机制和差异性。
这有助于我们更全面地了解碳排放影响因素的复杂性和多样性。
本文根据实证研究结果，提出了针对性的政策建议。
包括优化能源结构、提高能源利用效率、促进技术创新、推动产业升级等，以期为我国实现碳减排目标提供有益的参考。
本文也指出了研究中存在的不足和未来的研究方向，以期推动该领域的研究进一步发展。
二、文献综述在全球气候变化背景下，碳排放量的增加及其影响因素已成为国内外学者研究的热点。
我国作为世界上最大的碳排放国，其碳排放量的变化及其影响因素的研究对于全球气候治理和可持续发展具有重要意义。
本文将从碳排放量的影响因素、面板分位数回归模型的应用等方面进行文献综述。
关于碳排放影响因素的研究，国内外学者从多个角度进行了深入探讨。
经济因素方面，多数研究认为经济增长与碳排放量之间存在正相关关系，即随着经济的增长，碳排放量也会相应增加。
但也有学者认为，在经济发展的不同阶段，碳排放量与经济增长之间的关系可能存在差异。
产业结构也是影响碳排放的重要因素，工业化进程中的能源消耗和排放增加会导致碳排放量的上升。
技术因素在碳排放量的控制中扮演着重要角色。
技术进步可以通过提高能源利用效率、推广清洁能源等方式来减少碳排放。
我国碳排放影响因素分析
我国碳排放影响因素分析摘要：本文对我国碳排放的影响因素进行分析，结合国内外研究成果，分别从经济、能源、产业结构、法律等多个方面进行探讨和总结。
文章得出结论：我国碳排放的主要因素是经济增长和能源消费量的快速增加，而应对气候变化的有效途径在于实现产业结构优化和推进能源结构转型。
关键词：碳排放；影响因素；经济；能源；产业结构；法律Abstract: This article analyzes the influencing factors of carbon emissions in China, based on domestic and foreign research results, and discusses and summarizes from multiple aspects such as economy, energy, industrial structure, policy and law. The conclusion is that the main factors of carbon emissions in China are the rapid growth of economic and energy consumption, while the effective way to respond to climate change is to optimize the industrial structure and promote the transformation of energy structure.Keywords: carbon emissions; influencing factors; economy; energy; industrial structure; policy and law一、引言全球气候变化和碳减排已经成为关注的焦点，经济快速增长也给人类环境带来了很大的挑战。
中国能源消费碳排放的因素分解及实证研究
ｌ ｎ Ｉ ｔ ＊ ＝ ａ１ ｌ ｎ Ｐ， ｌ ｎＥ ５
＊
一
、
扩展的 Ｓ Ｔ Ｉ Ｒ Ｐ Ａ Ｔ模 型 的 构 建
中 国能 源 消 费碳 排 放 的 因素 分 解 及 实证 研 究
郭 永 奇
（ 南 阳理 工学 院 经济 管理学 院 ， 河南 南 阳 ４ ７ ３ ０ ０ ４ ）
摘要 ： 研 究低碳 经 济 的主要 影响 因素 ， 对 中 国转 变经济 发展 方 式具 有 重要 的 现 实意 义。 利 用 中国 １ ９ ７ ８年 至 ２ ０ １ １年统 计数 据 ， 基 于扩展 的 Ｓ Ｔ Ｉ Ｒ Ｐ Ａ Ｔ模 型 ， 对 中国低 碳 经济 的主要 影响 因素及
各 因素 的贡 献率进 行 了实证研 究。 结果表 明 ： 对 中 国碳排 放 总量有 显 著 正 向影响 的是 人 口增 长 、 经 济发展 、 能源 强度 与单位 能耗碳 排 放 量 的 交 互作 用 、 能 源 消 费结 构 和 国际 贸 易分 工 ， 而 产 业 结 构 对其 影响 并不 显著 。对 中国人 均碳 排 放 量 有 显著 正 向影 响 的有 经 济发 展 水 平 、 能 源强 度 与单 位 能耗碳 排 放量 的 交互作 用、 能 源 消费结 构 、 产业 结构 、 国际 贸 易分工 ， 其 中经济持 续增 长是碳 排 放 量增加 的最 大正 向影响 因素 ， 且其 贡献 率也 最 大 ； 能 源 强度 和单 位 能耗碳 排 放 量 交互作 用对碳
作为分析 人 文 因素对 环境 影 响 的量 化模 型 的 Ｉ Ｐ Ａ Ｔ 方程 ， 其表达式为 ， ＝Ｐ × Ａ ×Ｔ该 方 程 结 构 简 单 、 也 便 于 操作 ， 且广泛应用于能源与环 境经济 领域 ， 但 该 方 程 具 有 很 大 的局 限性 ， 如 它 考 察 的 变 量 数 目有 限 等 。 为 此 ， 迭 特 滋（ Ｄ ｉ ｅ ｔ ｚ ） 等 为 了对 Ｉ Ｐ Ａ Ｔ方 程 的不 足 之 处 进 行 改进 ， 建 立 了Ｓ Ｔ Ｉ Ｒ Ｐ Ａ Ｔ模 型 即 ， ＝８ Ａ ｅ 。 其 中 ， 口 １ ， 口 ２ ， 口 ３ 分 别 表 示 人 口增 长 率 、 经济发展 水平 、 碳 排 放 强 度 的 弹 性 系 数， ８为 随 机 误 差 项 。 为 了使 模 型 更 加 切 合 实 际 ， 本 文 在 借鉴相关研究 成果 的基 础上 ， 在 Ｓ Ｔ Ｉ Ｒ Ｐ Ａ Ｔ模 型 中 又 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 四个 变 量 。 具体 公 式 如 下 ： ， ＝ａ Ｐ ， 。 Ａ Ｐ ； Ｅ ｃ Ｊ ｓ Ｅ ｓ ｅ （ １ ） 式中， ｆ 代 表 二氧 化 碳 排 放 量 ， Ｐ表 示 人 口 增 长 率 ， Ａ Ｐ 代表人均 国内生产总值 ， Ｅ 代 表 能 源 强 度 ， Ｃ Ｔ代 表 单 位 能 耗 碳 排 放量 ， Ｊ ｓ 代 表产 业结 构 ， Ｅ Ｓ代 表 能 源 消 费 结 构 ， Ｅ Ｘ代 表 国 际 贸 易 分 工 ， 为随机误差项 。其中 ａ ， ， ａ ： ， 。 ， ， 。 ， ａ ， ａ ， ａ ， 分 别 表 示 Ｐ、 Ａ Ｐ 、 Ｅ 、 Ｃ Ｔ 、 Ｓ 、 Ｅ Ｓ 、 Ｅ Ｘ 的 弹 性 系 数 。 与扩 展 的 Ｓ Ｔ Ｉ Ｒ Ｐ Ａ Ｔ模 型 相 比 ， 扩 展 后 的模 型 考 虑 更 多 的影 响 因 素 ， 相 应 地 也 更 加 符 合 实 际情 况 。 为了消除各变 量指 标数 据 中存在 的异 方差 现 象 ， 采 用 取 对 数 的 方 法使 其 转 化 为 线 性 回 归 模 型 。 同 时 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 和人 均碳 排 放 量 的 影 响 ， 本 文 在 模 型 中 引入 ｌ ｎ Ｅ Ｔ ， 与ｌ ｎ Ｃ Ｔ ，
我国碳排放影响因素分析
我国碳排放影响因素分析随着我国经济的快速发展和城市化进程的推进，碳排放问题逐渐引起了人们的关注。
碳排放是指人类活动所产生的二氧化碳等温室气体向大气中释放的过程，它是全球气候变化和环境污染问题中最主要的因素之一。
了解我国碳排放影响因素对于制定科学有效的减排，推动可持续发展具有重要意义。
首先，我国能源结构是影响碳排放的重要因素之一。
能源消耗是产生二氧化碳等温室气体主要来源之一。
目前，我国能源消耗主要依赖于煤炭和石油等化石能源，这些能源对环境污染较大，并且二氧化碳释放量较高。
此外，在工业生产和交通运输过程中也会产生大量二氧化碳等温室气体。
因此，改变能源结构、减少对传统高污染、高耗能资源依赖是减少我国碳排放量的关键。
其次，工业发展水平也会对碳排放产生重要影响。
工业生产是我国经济增长的重要支撑，但也是主要的碳排放来源之一。
工业过程中，许多行业如钢铁、化工、建材等都会产生大量的二氧化碳等温室气体。
尤其是在传统工业中，技术水平相对较低，能源利用效率较低，排放量较高。
因此，在推动我国工业升级和转型的过程中，需要加强技术创新和绿色发展理念的推广，以降低碳排放水平。
此外，在农村和城市化进程中也会对碳排放产生影响。
农村地区主要以农业为主，农田灌溉、化肥使用等都会释放二氧化碳等温室气体。
而城市化进程则伴随着大量建筑物、交通设施和能源消耗增加等问题，进一步加剧了碳排放问题。
因此，在推动农村发展和城市规划过程中需要注重绿色发展理念的引入，并加强对能源消耗和温室气体排放的管理。
此外，人们日常生活方式也会对碳排放产生重要影响。
随着人们生活水平的提高，能源消耗和碳排放量也在不断增加。
例如，高能耗的电子产品的普及和大量汽车的使用都会导致碳排放增加。
因此，提倡低碳生活方式、节约能源和资源的使用对于减少碳排放具有重要意义。
最后，相关部门和国际合作也是影响我国碳排放问题的重要因素。
相关部门在减少碳排放方面采取了一系列措施，例如制定了一系列减排目标、加强对高污染行业的管理等。
中国能源消费碳排放变化的因素分解及实证分析
1 引言
全球温室气体增加的主要来源是化石能源消 费，其所导致的 CO2排放在全球碳排放中占据主导 地位[1]。改革开放以来，我国能源消费持续增长，节 能减排压力日益增大。研究我国能源消费碳排放 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。
热力等二次能源消费的碳排放均来自于其生产过 程中化石能源的能量转换与能量损失，因此，能源 消费碳排放总量即为各类化石能源的终端消费（不 包括用作原料的化石能源）、二次能源转换化石能 源及其能源损失所产生的相应碳排放量。
计算所用的化石能源消费数据来自历年《中国 能源统计年鉴》中的《中国能源平衡表》。碳排放计 算中各类能源的碳排放系数采用国家发改委能源 研究所 1）采纳的碳排放系数。能源实物量数据的标 准量折算采用《中国能源统计年鉴 2008》所附的“各 种能源折标准煤参考系数”。其中，电力能源标准 量折算中采用发电能耗计算法。由于《中国能源平 衡表》中缺少 1984 年以前的热力消费统计数据，考 虑到历年热力消耗占能源消费总量的比重很小（小 于 2%），计算中 1980 年～1984 年的热力消费以零值 代替。1990 年以前的《中国能源平衡表》中未包含 能源损失及用作原料的化石能源统计数据，计算中 采用线性插值进行部分数据的粗估。碳排放测算 与分析中用到的经济、人口等相关数据均来源于历 年《中国统计年鉴》，其中 GDP 数据均以 2000 年不 变价格折算。
比较，其主要方法包括 Laspeyres 指数分解与 Divisia 指数分解等[3，5~8]。
近年来，研究者使用分解分析方法研究我国能 源消费及其碳排放问题，取得了不少进展。这些研 究主要包括对能源消费总量、能源强度及碳排放变 化等的分解分析。
我国碳排放模型构建及其实证分析
作者： 王蓉
作者机构： 湖南财政经济学院财政金融系,湖南长沙410205
出版物刊名： 统计与决策
页码： 136-138页
年卷期： 2015年 第17期
主题词： 碳排放;GDP增长;约束性变量
摘要：文章分析了1995--2012年间我国经济增长与碳排放之间的约束性关系,构建了基于GDP增长约束性变量的碳排放模型,进行了基于脉冲响应的实证分析。
结论表明,能源消耗、实际国内生产总值、实际国民收入对碳排放的影响作用最大。
目前,我国经济增长模式以绝对依赖能源的模式增长,对能源的利用率依然较低。
同时,随着我国人均收入的逐步提高,人们的消费强度在加强,尤其是以能源消耗为主的方式逐步成为趋势。
中国省域碳排放异质性趋同及其决定因素研究——基于变参数面板数据计量经济模型的实证
中国省域碳排放异质性趋同及其决定因素研究——基于变参数面板数据计量经济模型的实证吴玉鸣【摘要】文章利用增长趋同分析原理,构建了碳排放异质性趋同模型,并基于中国省域面板数据,测算了省域碳排放量,采用变参数面板数据模型对各省域碳排放的趋同性及决定因素进行了实证分析,克服了常参数计量经济研究的不足.结果表明:省域碳排放不存在绝对趋同,但存在明显的异质性条件趋同;不同水平的人均地区生产总值是决定碳排放趋同的重要因素,而人口规模、产业结构对碳排放趋同的影响因各地区而有差异性.中国整体碳减排政策的制定,必须充分考虑各个省域碳排放趋同的异质性特征,省域碳减排的政策和措施也须充分考虑其经济发展水平、产业结构和人口等决定因素的差异性;基于长期有效的政策考虑,继续执行控制人口规模的计划生育政策对各省域的碳排放控制将发挥不可忽视的作用.【期刊名称】《商业经济与管理》【年(卷),期】2015(000)008【总页数】9页(P66-74)【关键词】碳排放;异质性趋同;变参数面板数据模型;决定因素【作者】吴玉鸣【作者单位】华东理工大学商学院,上海200237【正文语种】中文【中图分类】C812;F062.1随着世界经济的迅猛发展，人类面临着日益严峻的环境问题，尤其是二氧化碳排放过多引起的温室效应和全球气候变暖已成为人类关注的焦点，对人类经济社会可持续发展带来了严峻挑战。
目前，中国已成为全球温室气体最大的排放国之一。
虽然《京都议定书》没有对发展中国家规定具体的减排或限排义务，但发展中国家也日益面临着国家社会要求控制温室气体排放的巨大压力，需要发展低碳经济，减少本国碳排放。
2006年底发布的《气候变化国家评估报告》已明确提出中国要走“低碳发展”道路;2007年6月我国分别发布了《节能减排综合性工作方案》和《中国应对气候变化国家方案》;2009年11月，中国政府承诺:到2020年我国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%～45%。
我国工业碳排放省域差异其控制政策论文
我国工业碳排放的省域差异及其控制政策中图分类号：f120 文献标识：a 文章编号：1009-4202（2011）04-009-02摘要本文通过对中国29个省市1996-2007年的工业碳排放的相关数据进行统计研究，发现工业碳排放较高的省份集中第二产业比重较大的地区，如山东、江苏，河北等省；人均碳排放和工业单位gdp排放量较大的是工业结构以煤炭为主的山西，较低的是海南、青海和宁夏等西部省份；而一些经济发达、科技领先的省市，如北京的工业碳排放有下降的趋势。
关键词工业碳排放省域差异能源强度政策一、引言自1992年5月22日联合国政府间气候变化专门委员会（ipcc）达成《联合国气候变化框架条约》（unfccc）以后，全球变暖诱发的一系列环境问题已受到世界各国的高度重视，尤其是2005年2月16日《京都议定书》的生效给中国的经济发展带来了现实、严峻的挑战。
因此，了解各地区工业碳排放现状及其影响因素，对于寻求节能减排技术和区域对策，实现产业结构升级和优化，提高能源利用效率，及对整体的碳减排目标是有重要意义的。
从现有文献看，有关碳排放开展的研究已取得了一些成果。
徐国泉（2006）利用对数平均权重divisa分解法，建立中国人均碳排放的因素分解模型，定量分析了1995-2004年间，能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响。
查冬兰（2007）等将能源分成9大类，并以一次能源的消费量乘以各自的碳排放系数，估算出全国28个省区的碳排放量。
谭丹、黄贤金、胡初枝（2008）测算了我国工业各行业近十几年来的碳排放量，采用灰色关联度方法分析我国工业行业碳排放量与产业发展之间的关系，提出规模和能源强度是正负两类最主要的因素，并且指出不同产业碳排放差异较大，产业结构调整对碳排放具有一定的减量效应。
王铮（2008）等针对主要排放源—能源消费导致的碳排放分摊到各地进行核算。
赵敏（2009）等则是根据ipcc2006年的碳排放计算指南中的计算公式和碳排放系数缺省值，计算了上海市1994—2006年能源消费碳排放量。
我国碳排放影响因素的实证分析
我国碳排放影响因素的实证分析近年来，全球气候变化问题日益严峻，碳排放成为一个备受关注的热点。
作为全球最大的温室气体排放国家之一，中国的碳排放问题也备受关注。
因此，对我国碳排放影响因素进行实证分析，将有助于我们更好地理解和应对碳排放问题。
首先，经济发展水平是我国碳排放的重要影响因素之一。
随着经济的快速增长，我国能源消耗量不断增加，从而导致碳排放的增加。
尽管我国在能源结构调整和节能减排方面取得了一定的成果，但经济发展对碳排放的影响仍然不可忽视。
其次，能源结构也是影响我国碳排放的重要因素。
目前，我国主要能源消耗仍以化石能源为主，其中煤炭的使用量较大。
煤炭的燃烧不仅会产生大量的二氧化碳，还会释放其他有害物质，对环境造成严重污染。
因此，加快能源结构调整，减少对化石能源的依赖，提高可再生能源的利用率，是降低我国碳排放的关键。
第三，工业结构也对我国碳排放起着重要影响。
目前，我国工业部门是碳排放的主要来源之一。
一些高能耗、高污染的行业，如钢铁、石化等，其碳排放量较大。
因此，加大对高能耗、高污染行业的治理力度，推动工业结构的升级和转型，是减少我国碳排放的必要举措。
第四，人口数量和生活方式也是影响我国碳排放的因素。
随着人口的增加和生活水平的提高，能源消耗量也会相应增加。
因此，人口数量的控制和生活方式的可持续发展，对于减少我国碳排放具有重要意义。
最后，政府政策的制定和执行也是影响我国碳排放的关键因素。
政府在能源和环境领域的政策导向和措施将直接影响碳排放的水平。
因此，制定科学合理的政策，加大对能源利用效率的改善和环境保护的力度，是减少我国碳排放的重要途径。
综上所述，我国碳排放受到多种因素的影响。
经济发展水平、能源结构、工业结构、人口数量和生活方式、政府政策等因素相互作用，共同决定了我国碳排放的水平。
因此，我们需要综合考虑各个方面的因素，采取综合措施，以实现我国碳排放的减少和可持续发展的目标。
碳排放论文
制造业论文碳排放强度论文：中国制造业碳排放强度变动及其因素分解摘要目前，中国已成为世界制造大国，并且制造业的碳排放量已占全国碳排放总量的80%以上，要寻找制造业的有效减排途径，就需要准确分析和计量促使制造业碳排放增加的影响因素。
为此，本文在对我国制造业碳排放强度变化趋势进行分析的基础上，运用因素分解法将碳排放强度变化分解为结构份额与效率份额，并基于1996-2007年的统计数据对我国制造业碳排放强度变化中的结构份额和效率份额进行了测算。
结果表明，我国制造业碳排放强度在1996-2007年间整体呈现出下降的趋势，我国制造业碳排放强度的下降均是由效率引起的，而结构则引起了碳排放强度的提升。
因此，应大力推进低碳技术的开发，以进一步发挥效率份额在制造业碳排放强度下降的积极作用，同时，进一步优化制造业产业结构，逐步淘汰一些高碳排放行业，使制造业产业结构向规模化、低碳化和高端化升级。
关键词制造业；碳排放强度；结构份额；效率份额全球化的浪潮使得国际产业（尤其是制造业）转移步伐加快，发达国家不断将高排放的制造业转移到中国等发展中国家。
中国目前已经成为世界制造大国，碳排放总量已位居世界第二，而制造业碳排放就占了80%以上，要实现2020年单位gdp二氧化碳排放比2005年下降40%-45%的目标任重而道远。
要寻找制造业减排途径，就需要准确分析和计量促使碳排放增加的影响因素，这样才能对症下药。
因素分解法是一种通过数学转化运算将目标变量分解成若干关键因素进行分析的方法，运用该方法进行分解，可以详细了解各因素对制造业碳排放强度变化的相对影响程度。
近年来，学术界采用因素分析法研究我国碳排放问题取得了不少进展，有代表性的研究包括：wang等采用对数均值迪氏分解法定量分析了1957-2000年间能源强度、能源结构和经济增长对我国的co2排放的影响［1］。
ma & stern同样运用对数均值迪氏分解法分析了1971-2003年间能源强度、能源结构和经济增长对我国的co2排放的影响，但其创新之处在于在能源结构中引进了生物质能［2］。
中国碳排放驱动因素分解分析_赵志耘
中国碳排放驱动因素分解分析
模型中各变量含义
变量 UP CC ij ES ij EI i IS i GP IEI i IP CEC UCP UPR 城市人口总量 能源碳排放系数， 即消费每单位第 j 种能源的碳排放量 能源结构， 即第 j 种能源在第 i 个行业（ 部门） 能源消费中的 比重 能源强度， 即第 i 个行业单位产出的能源消费量 产业结构， 即 i 个行业的产出占总产出的比重 人均 GDP 生活能源强度， 即居民单位收入的能源消费量 人均收入 水泥碳排放系数， 即生产单位水泥的碳排放量 城市居民水泥强度， 即城市居民人均水泥生产（ 消费） 量 城市化率， 即城镇人口占总人口的比重 含义
［ 1］ 消费能源的碳排放进行了研究 。 Wu 等 （ 2005 ） ， 基于我国各省的数据， 运用“三层完全分解法 ” 研 究了我国 1985 ～ 1999 年碳排放量的变化及驱动因
这部分碳排放量已经变得不可忽视。 鉴于 增大， 本文将在现有研究的基础上， 考虑生活部门以 此， 及水泥 生 产 过 程 中 的 碳 排 放 因 素， 通过扩展的 Kaya 恒等式建立 LMDI 分解模型对我国碳排放的 驱动因素进行分析， 并提出相应的政策建议。 二、 研究方法与数据说明 1. Kaya 恒等式的扩展 20 世纪 80 年代以来， 国内外许多研究人员相 进而帮 继开发了许多模型用以定量分析碳排放， 助各国或地区制订相应的气候政策 以 及 能 源 政 Kaya 恒等式无疑是其 策。在已有的众多模型中， 中应用最广的模型之一。 根据该恒等式， 碳排放 主要是由人口、 经济水平、 能源强度和碳排放强度 所决定的
0 T 我国碳排放的驱动因素进行分解。 假设 C 和 C
L（ C T C0 ΔC ES = ∑ ∑ ij ， ij ） × ln i j
中国碳排放变动的因素分解分析
中国碳排放变动的因素分解分析作者：田立新张蓓蓓来源：《中国人口·资源与环境》2011年第11期摘要随着中国经济的快速发展，能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在短期内难以改变，中国一次能源消费的碳排放总量不断增长。
本文基于广义费雪指数（GFI）方法，建立中国人均碳排放的因素分解模型，定量分析2000-2008年间，能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响。
该方法较之拉氏指数和D氏指数分解法，克服了它们的缺点，更好的消除了分解的残差项，得到的结果更加精确。
分析表明：经济发展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长，而能源效率对抑制中国人均碳排放的贡献率呈倒“U”型，并且其抑制作用当前有增强趋势，能源结构的抑制作用依然微弱。
能源效率和能源结构对碳排放的抑制作用难以抵消由经济发展拉动的中国人均碳排放量增长。
本文得到当前能源效率因素对碳排放的抑制作用正逐渐增强，而能源结构因素对碳排放的抑制作用依然微弱，这与以往的结果不同。
为了考察各种因素对中国能源消费碳排放影响的长期规律性，本文首次拟合了各种影响因素的瞬时变化率特征，进一步反映出各影响因素的动态演进过程。
关键词碳排放；因素分解；广义费雪指数；动态演进中图分类号 N94 文献标识码 A文章编号 1002-2104(2011)11-0001-07 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2011.11.001由于中国经济总量增长迅速，能源消耗不断增加，以煤为主的能源消费结构未有改变，化石燃料能源的消费造成约有90%左右的碳排放，导致碳排放总量不断增长。
到2020年我国单位国内生产总值CO2排放比2005年下降40％－45％，其作为约束性指标被纳入国民经济和社会发展中长期规划。
研究中国的CO2排放演化变化对优化能源结构、提高能源效率，以避免走发达国家“污染在先治理在后”的发展道路，具有指导意义。
1 文献综述国内外关于碳排放的影响因素研究已有不少成果。
我国碳排放强度影响因素的实证分析
我国碳排放强度影响因素的实证分析■赵成柏摘要:文章运用单位根、格兰杰因果检验和自向量回归模型,利用我国1980~ 2010年的样本数据,对我国的碳排放强度影响因素进行计量分析。
研究发现:产业结构、技术进步、城市化和投资对碳排放强度具有长期影响,能源结构和人口规模变化对碳排放强度具有短期效应。
碳排放强度的影响因素依重要程度排序为:产业结构、城市化、能源结构、技术进步。
关键词:碳排放强度;VAR模型;影响因素2009年11月,我国政府首次对国际社会公布我国碳减排目标,即单位国内生产总值二氧化碳排放量(碳排放强度)到2020年相对于2005年下降40%~45%,并将其作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划。
那么碳排放强度目标如何实现,其驱动因素是什么等一系列问题需要进一步探讨。
在我国没有提出碳强度目标被提出以前,很少有文献关注碳排放强度这一指标。
仅有何建坤(2004)、刘兰翠(2006)、Fan 等(2007)等少数学者对我国的碳排放强度进行了研究。
但自从我国政府提出以碳排放强度作为我国对外承诺碳减排指标有以后,碳排放强度问题逐渐成为研究热点。
张友国(2010)、陈诗一(2011)等学者对碳排放强度进行大量研究。
从现有文献来看,现有对碳排放强度研究采用分解分析法(如IDA方法、AWD方法)较多,而采用计量经济模型分析方法较少,其研究结果说服力不强。
本文采用VAR模型分析碳排放强度与其驱动因素之间的关系。
由于向量自回归模型对估计参数做单独分析比较困难,因此,这里采用引入脉冲响应函数和方差分解方法分析我国碳排放强度驱动因素对碳排放强度冲击影响及其作用效果。
一、模型的设定与数据说明(一)模型设定本文将采用VAR模型对我国碳排放强度驱动因素进行研究。
作为非结构化的多方程模型,VAR模型通常采用时间序列预测和随机扰动对变量系统的动态影响分析。
本文选取第二产业比重(CYJG)、固定资产投资(GDZCTZ)、能源结构(NYJG)、能源价格(NYJIAG)、技术进步(JSJB)、人口规模(POP)和城市化(CSH)因素作为影响碳排放强度的因素,碳排放强度用y表示。
中国碳排放的因素分解模型及实证分析_1995_2004
0 0
可以为任意常数
。
设lΔnAD
=
lnAt At
-
lnA0 A0
=
W ,则
DS = exp ( WΔAS) , DF = exp ( WΔA F) ,
平均权重 Divisia 分解法[2] (Logarithmic mean weight Divisia
DI = exp ( WΔAI) , DR = exp ( WΔAR) , Drsd = 1
-
ln ( Ati/
A
t i
A0i )
。
所以 ,
ΔArsd = ΔA - (ΔAS + ΔAF + ΔAI + ΔAR)
= At -
A0 -
∑iW′i (ln
Sti S0i
+ ln
Fti F0i
+ ln
Iti I0i
+ ln
Rti R0i
)
= At - A0 -
∑iW′iln
Ati A0i
= At
-
0. 0
资料来源 :国家发展和改革委员会能源研究所. 中国可持续发展 能源暨碳排放情景分析[ R] . 2003.
通过计算整理得到中国碳排放因素分析的基础数据(见 表 2) 。
表 2 中国 1990 、1995 - 2004 年的能源 、人口 、GDP 以及碳排放
Tab. 2 Data for energy consumption , population , GDP and carbon emissions for China
0 0 11. 43 18 598 6. 669 0. 583
1995 13. 12 9. 879 75. 30 2. 178 16. 60 0. 249 1. 90 0. 768 5. 85 0. 051 0. 39 12. 11 31 367 8. 765 0. 724
我国工业品出口碳排放效应因素分解实证分析
我国工业品出口碳排放效应因素分解实证分析海鹏[提要] 本文运用LMDI因素分析法，分时间段从规模、结构和技术等方面对中国工业品出口的碳排放效应的各个方面进行分析，得出相关结论：在第一个周期内，出口贸易对碳排放影响的规模效应为正，其余两个效应为负；在第二个周期内，出口贸易对碳排放影响的三个效应指标系数都为负。
我国工业经过两个计算期的优化发展，在第三个计算期（2012～2015年）三种效应带来的减排效应明显，尤其是技术和结构效应。
因此，我国应从结构和技术方面着手，在实现对外贸易增长的情况下，保持工业发展和碳排放的同步发展。
关键词：工业品出口；碳排放效应；因素分解；实证分析基金项目：国家自然科学基金项目：“清洁产业出口扩张与污染天堂规避——基于贸易、环境政策协调的CGE模型研究”（项目编号：71563061）；云南财经大学研究生创新基金特别项目：“基于污染规避的中国出口产业结构优化研究”（项目编号：2017YUFEYC002）F7 ：A收录日期：2017年6月23日一、LDMI因素分解法方法介绍美国经济学者Grossman和Krueger是最早提出贸易环境效应理论的人，在1991年，他们对北美自由贸易协议环境影响问题给予了充分关注与研究，并创造性的提出了贸易自由化环境影响效应理念，其理论中存在着三大效应，具体为技术、结构与规模效应。
本文也将借鉴其研究方法，从三种效应角度定量分析工业行业出口可以对碳排放所产生的影响。
为此，我们引入LMDI因式分解法来分解三种效应，关于碳排放的主要影响因素分解的方法很多，其中指数分解方法是主要使用的分析技术。
指数分解方法是由以往的拉式指数和帕式指数发展而来。
在当时，石油危机对世界的经济发展带来了较大的影响，所以有不少的学者对工业能源消费的变化规律进行了分析，并且提出了多种相应的分析方法，使所有的分析方法得到完善和发展。
经过长时间的筛选和完善，分解技术方法作为一种有效的分析工具在能源、资源、经济与环境等诸多领域的分析工作中，取得了一定的效果。
中国碳排放变化的因素分解与减排途径分析
李艳梅等：中国碳排放变化的因素分解与减排途径分析
219
2010 年 2 月
多倍，年均增速为 7%。碳排放的增长与经济总量 的 增 长 走 势 基 本 保 持 一 致 ，而 且 改 革 开 放 以 来 ， GDP 的增长速度一直快于碳排放的增长（图 2）。 2.2 阶段变化
2 4186.34
7799.85
-13 2153.47
-5408.58
贡献率（%）
1980-2000
2001-2007
277.50
97.73
39.76
7.40
-217.26
-5.13
李艳梅等：中国碳排放变化的因素分解与减排途径分析
221
2010 年 2 月
因素保持不变，则由于效率因素变化导致碳排放量 减少 5408.58×104t，年均减少 772.65×104t。可见 2001 年以来，效率因素产生的碳减排效应有所弱化。 4.2 中国碳减排途径讨论
影响因素
经济总量变化 产业结构变化 技术效率变化
表 2 1980 年-2007 年碳排放增长的原因
Table 2 Causes of CO2 emission increasing from 1980 to 2007
贡献值（×104t）
1980-2000
2001-2007
16 8793.68
10 3059.17
分别为：
（4）
（5）
（6）
3.2 实证分析 3.2.1 样本期选择与数据说明 如上所述，2000 年 之前，我国碳排放总体来说呈现缓慢稳定的增长态 势，而 2000 年以后，碳排放开始急速增长。本文以 2000 年为界，对我国碳排放增长的原因进行实证分 析。受统计资料所限，本部分的实证分析未能从 1953 年开始，而是选择 1985 年-2007 年作为样本 期。
中国工业燃烧能源导致碳排放的因素分解
中国碳排放的影响因素分析
（1 ） （2 ）
是常数， 它不随时间变化而变化。 方程 （9 ） 可以分解为以下形式：
m F
j j ΔC = （Pn－P0 ） · si0 Σαi0·ei0·Σef·
Pit=ΣPit
i=1
产出效应 产出结构效应 能源强度效应 能源结构效应 残差 （10 ）
i=1
j=1 F
考虑到不同种类的单位能源产生 这里 m 表示部门数量。 的碳排放不一样， 可以把碳排放分解为：
F
m
j j +P· （αin- αi0 ） · ei0 · si0 Σef· 0 Σ
i=1 m
j=1 F
Ct=EtΣef j Stj
j=1 F
j Cit=EitΣef j S it
（3 ） （4 ）
j j +P· · （ein- ei0 ） · si0 Σef· 0 Σαi0
i=1 m
j=1
F
j=1
[1] 陈立双,蒋明英.辽宁省土地承包经营权流转现状与问题分析—— —基于 200 户农户的调查[J].农业经济,2011,(7):47-48. [2] 王春平,李铁民,刘康,王苍林.均衡价格视角下的农村土地流转:条件、 问题与对策[J].沈阳农业大学学报,2011,(2):138-142. [3] 马克思.资本论:第 3 卷[M].北京:人民出版社,1975. [4] 杜奕含,王贝贝.农村土地流转现状及对策研究—— —以辽宁省绥中县为例[J].中国农村经济,2010,(16):379-383. [5] 陈和午,聂斌.农户土地租赁行为分析—— —基于福建省和黑龙江省的农户调查[J].中国农村经济,2006,(2):42-48.
cit=Cit/Pit 每个产业部门的产出在总产出中所占的比重为： αit=Pit/Pt 化可以表示为：
中国碳排放特征及其动态演进分析
收稿日期:2008-03-28作者简介:胡初枝,硕士生,研究方向为资源环境经济与政策。
通讯作者:黄贤金,教授,博导,研究方向为资源经济与政策、循环经济等。
*霍英东基金优选项目(94001);教育部新世纪优秀人才支持计划(NC ET-05-0451);江苏省软科学项目(BR2007039)。
中国碳排放特征及其动态演进分析*胡初枝 黄贤金 钟太洋 谭 丹(南京大学地理与海洋科学学院,江苏南京210093)摘要 人类经济发展史表明,经济发展与环境质量存在着密切的联系。
为此,基于EKC 模型,采用平均分配余量的分解方法,构建中国碳排放的因素分解模型,定量分析1990-2005年经济规模、产业结构和碳排放强度对碳排放的贡献,即规模效应、结构效应和技术效应。
结果表明:中国碳排放变化效应均值为19.55%。
其中,经济规模、产业结构和碳排放强度引起的变化效应分别为15.76%,-0.86%和4.65%。
总的看来,经济增长与碳排放之间呈现出/N 0型关系,经济规模对碳排放变动具有增量效应,这是推动碳排放增加的主要因素;由于不同产业之间碳排放差异性越来越大,产业结构调整对碳排放具有一定的减量效应,但抑制作用并不明显,产业结构仍有待优化;技术效应波动性较大,总体上具有正的效应,从减少碳排放角度来看,现行技术对降低碳排放并未发挥优势。
本研究结果对于理解我国碳排放变化与经济发展之间的内在联系,以及产业发展调整具有一定的意义。
关键词 碳排放;环境库兹涅茨曲线(EKC);分解分析模型;效应中图分类号 X196 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2008)03-0038-05改革开放以来,中国经济发展取得了显著的绩效,快速的经济增长不可避免带来了资源消耗、碳排放增加等问题。
1990-2003年间,中国二氧化碳排放量增加了17亿t,增幅超过73%,已成为世界第二大碳排放国[1]。
尤其是2005年的5京都协定书6的生效,虽然没有对中国提出减排任务,但却给中国经济发展带来了严峻的挑战,如何有效地减少碳排放成为国际政治经济及学术研究关注的热点之一,更是中国国际政治交往中的重要内容。
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收稿日期:2006-09-01作者简介:徐国泉,博士生,研究方向为资源效率与区域可持续发展。
*国家自然科学基金项目:中德老工业基地/技术进步)))资源效率0创新模式比较研究(70440004)和大连理工大学科技伦理与科技管理/985工程0创新基地资助。
中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004*徐国泉 刘则渊 姜照华(大连理工大学21世纪发展研究中心,辽宁大连116024)摘要 能源消费是碳排放的主要来源。
随着中国经济的快速发展,能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在短期内很难改变,因此,碳排放不可避免地会出现一定幅度的增加。
本文基于碳排放量的基本等式,采用对数平均权重Div isia 分解法(Lo g ari thmi c m ean wei g ht Div isia meth od ,L MD),建立中国人均碳排放的因素分解模型,定量分析了1995-2004年间,能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响,结果显示经济发展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长,而能源效率和能源结构对抑制中国人均碳排放的贡献率都呈倒/U 0。
这说明能源效率对抑制中国碳排放的作用在减弱,以煤为主的能源结构未发生根本性变化,能源效率和能源结构的抑制作用难以抵销由经济发展拉动的中国碳排放量增长。
关键词 碳排放;因素分解;能源效率;能源结构中图分类号 N94 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2006)06-0158-042005年2月16日,5京都议定书6的生效,给中国带来了非常现实的、严峻的挑战。
目前,中国二氧化碳的排放量已位居世界第二,随着中国经济的快速发展,碳排放不可避免地会出现一定幅度的增加。
因此,如何控制和减少中国碳排放的问题成为国内外讨论的热点问题之一。
1995-2004年,中国人均碳排放大致可以分为两个阶段:第一阶段(1995-2000年),中国人均碳排放降低阶段;第二阶段(2000-2004年),中国人均碳排放急剧上升阶段。
为了分析中国人均碳排放呈现以上趋势的原因,本文采用对数平均权重Divisia 分解法(Logarithmic m ean weight Divisia me thod,L M D),定量分析能源结构、能源效率和经济发展对中国人均碳排放的影响。
1 分解模型碳排放量的基本公式[1]为:C =E i C i =E iE i E @C i E i@E Y @YP @P (1)式中,C 为碳排放量;C i 为i 种能源的碳排放量;E 为一次能源的消费量;E i 为i 种能源的消费量;Y 为国内生产总值(GDP);P 为人口。
下面分别定义,能源结构因素S i =E iE,即i 种能源在一次能源消费中的份额;各类能源排放强度F i =C iE i ,即消费单位i 种能源的碳排放量;能源效率因素I =EY,即单位GDP 的能源消耗;经济发展因素R =YP。
由此,人均碳排放量可以写为:A =CP=E i S i F i IR (2)式(2)表示,人均碳排放量A 的变化来自于S i 的变化(能源结构)、F i 的变化(能源排放强度)、I 的变化(能源效率)以及R 的变化(经济发展)。
第t 期相对于基期的人均碳排放量的变化可以表示为:$A =A t -A o =E i S i t F i t I t R t -E i S 0i F i 0I 0R=$A S +$A F +$A I +$A R +$A rsd (3)D =A tA0=D S D F D I D R D rs d (4)其中,$A S 、D S 为能源结构因素,$A F 、D F 为能源排放强度因素,$A I 、D I 为能源效率因素,$A R 、D R 为经济发展因素,$A rsd 、D rsd 为分解余量。
式(3)中的$A S 、$A F 、$A I 、$A R 分别为各因素变化对#158#中国人口#资源与环境 2006年 第16卷 第6期 CHINA POPULATION,RESOURCES AND ENVIRONMENT Vol.16 No.6 2006人均碳排放变化的贡献值,它们是有单位的实值。
而式(4)中的D S、D F、D I、D R分别为各因素的变化对人均碳排放变化的贡献率。
基于式(3),本文采用Ang等人在1998年提出的对数平均权重Di visia分解法[2](Lo garithmic mea n weight Divisia me thod,L M D)进行分解。
按照该方法,各个因素的分解结果如下:$A S=E i W c i ln S t iS i;$A F=E i W c i lnF t iF i$A I=E i W c i ln I t iI0i;$A R=E i W c i lnR t iR0i(5)其中W c i=A t i-A t iln(A t i/A0i)。
所以,$A rsd=$A-($A S+$A F+$A I+$A R)=A t-A0-E i W c i(ln S t iS0i+lnF t iF0i+lnI t iI0i+lnR t iR0i)=A t-A0-E i W c i ln A t iA0i=A t-A0-E i(A t i-A0i)=0。
对式(4)两边取对数,得到ln D=ln D S+ln D F+ln D I+ln D R+ln D rsd(6)对照式(3)和(6),可设各项相应成比例,即ln D $A=ln D S$A S=ln D F$A F=ln D I$A I=ln D R$A R=ln D rsd$A rsd这里,假设可以为任意常数。
设ln D$A=ln At-ln A0A t-A0=W,则D S=e xp(W$A S),D F=e xp(W$A F),D I=exp(W$A I),D R=exp(W$A R),D rsd=1(7)2中国碳排放的因素分析2.1数据收集、估算与整理本文对中国总的碳排放量采用以下公式进行估算:C=E iE iE@C iE i@E=E i S i@F i@E其中,E为中国一次能源的消费总量,F i为i类能源的碳排放强度,S i为i类能源在总能源所占的比重。
这里F i的取值见表1。
表1各类能源的碳排放系数Tab.1Coefficient o f carbon emissions of different energy项目煤炭石油天然气水电、核电F i(t碳/万t标准煤)0.74760.58250.44350.0资料来源:国家发展和改革委员会能源研究所.中国可持续发展能源暨碳排放情景分析[R].2003.通过计算整理得到中国碳排放因素分析的基础数据(见表2)。
表2中国1990、1995-2004年的能源、人口、GD P以及碳排放Tab.2D ata for energy consumptio n,population,G DP and carbo n emissions for China年份19901995199619971998199920002001200220032004消费总量108t9.8713.1213.8913.7813.2213.0113.0313.4914.8217.0919.70煤炭108t7.5219.87910.3769.8539.2018.8478.6098.8069.72011.56013.337 (%)76.2075.3074.7071.5069.6068.0066.0765.2865.5967.6467.70石油108t 1.638 2.178 2.500 2.811 2.842 3.018 3.216 3.274 3.552 3.886 4.472 (%)16.6016.6018.0020.4021.5023.2024.6824.2723.9722.7422.70天然气108t0.2070.2490.2500.2340.2910.2860.3260.3640.3880.4510.512 (%) 2.10 1.90 1.80 1.70 2.20 2.20 2.50 2.70 2.62 2.64 2.60水电108t0.5030.7680.7070.7940.8260.7910.8180.981 1.067 1.037 1.202 (%) 5.10 5.85 5.09 5.76 6.25 6.08 6.287.277.20 6.07 6.10核电108t00.0510.0570.0610.0590.0680.0610.0650.0920.1570.177 (%)00.390.410.440.450.520.470.480.620.920.90人口108人11.4312.1112.2412.3612.4812.5812.6712.7612.8412.9213.00 1990年不变GDP108RMB1859831367336783583738027403704403947437519425758264884碳排放108t 6.6698.7659.3249.1078.6638.4998.4548.6529.50811.10612.803人均碳排放t/人0.5830.7240.7620.7370.6940.6760.6670.6780.7400.8600.985资料来源:能源数据来自国家统计局工业交通统计司.中国能源统计年鉴(1991-1996、1997-1999、2000-2002、2003、2004)[M].北京:中国统计出版社;人口与GD P数据来自中国国家统计局,http://ww 。
2.2因素分析本文中,F i是固定的,即影响中国人均碳排放的因素主要为能源结构变化、能源效率变化以及经济发展变化。
因此,$A F=0,D F=1,其它三个因素的影响效果按照公式(5)和(7)计算,结果见表3和图1。
#159#徐国泉等:中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004表31995-2004年三因素对中国人均碳排放的影响效果Tab.3Three deco mpositions of carbon emissio ns per capita for China,1995-2004 1995199619971998199920002001200220032004人均排放$A0.1410.1790.1540.1110.0930.0840.0950.1570.2770.402 D1.2421.3071.2641.1901.1601.1441.1631.2691.4751.690能源结构$A S-0.007-0.004-0.014-0.019-0.021-0.025-0.032-0.034-0.027-0.029 D S0.9890.9940.9780.9700.9670.9610.9500.9500.9630.963能源效率$A I-0.155-0.169-0.212-0.270-0.313-0.364-0.392-0.408-0.414-0.428 D I0.7880.7770.7240.6550.6080.5580.5370.5380.5600.572经济发展$A R0.3030.3510.3790.3990.4260.4720.5190.5980.7170.858 D R1.5921.6911.7821.8721.9702.1322.2792.4812.7343.061图11995-2004年三因素对中国人均碳排放的贡献值趋势图Fig.1Dec om po sition of ca rbon e missions per capitadif f erence f or C hina,1995-2004从图1可以看出,中国人均碳排放量总体在不断增加,虽然,1996-1999年期间,中国人均碳排放量有所降低,但其后又快速增长。