中国碳排放的省域差异及影响因素的实证研究
中国区域碳排放与影响因素关系的实证分析——基于省际面板数据
存 在 长期均衡 的协整关 系 ； 李湘 玲 等 （ ２ ０ １ ３ ） 构建 了产 业结 构与 碳排 放量 的误 差修 正模 型 ， 结 果 发现 ， 产 业
１ ％， 碳 排放 将增 长 １ ． ４ ２ ％。从 短 期 的误 差修 正模 型 结果 上看 ， 碳排 放 与经 济增 长 、 能 源强度 之 间存 在 动 态调
整机 制 。
关键 词 ： 经 济增 长 ；能ห้องสมุดไป่ตู้源强度 ；面板数 据
中 图分类 号 ： Ｆ ２ ２ ４ ． ２
文 献标识 码 ： Ａ
通讯作者 ： 孙建 （ １ ９ ７ ４ － ） ， 男， 四川崇州人 ， 博士 ， 硕士生导师 ， 副教授， 从事应用数量经济学 、 产业与组织和政策绩效评价研究
２ ２
重庆工商大学学报（自然科 学版 ）
第３ ２卷
量与 Ｇ Ｄ Ｐ增 长率 之 间存在 着长 期稳定 的均衡关 系 ； 吴振 信 等 （ ２ ０ １ ２ ） 基 于 中国 ３ ０个 省市 区 ２ ０ ０ ０ — ２ ０ ０ ９年
４ ５ ％。近年来 雾 霾天 气 的频繁 发生 ， 世 界各 国 呼吁要 大 力 发展 低 碳 经济 ， 其 内涵 是 强调 发 展 过 程 和途 径 ， 通 过低碳 能 源技 术 的开发 和经 济发 展方 式 的转变 ， 减缓 由于 经 济 快 速增 长 ， 新增 能源 需 求 所 引 起 的碳 排 放 增 长， 以相对 较低 的碳排放 水 平 ， 实 现现 代 化 建设 的 目标 。因此 ， 经济增长、 能 源强 度 如 何 影 响 二 碳 氧 化 的排 放成 为低 碳经 济研 究 的重要 的问题 。 近年 来 ， 国 内外 学 者对 中 国碳 排 放 的影 响 因 素做 了较 多 的 实证 研 究 。ＷＡ Ｎ Ｇ等 （ ２ ０ ０ ５ ） 采用 Ｌ ＭＤ Ｉ 方 法
中国城镇碳排放的区域差异和影响因素
中国城镇碳排放的区域差异和影响因素宋德勇;徐安【摘要】This paper amends IPCC's carbon emission coefficient of the electricity in 2006. Based on China's energy balance table, this paper calculates the urban carbon emissions in China's 30 provinces during 1995 and 2008. The regional difference of carbon emission is analyzed by the division of high, medium and low carbon emission zones, while the STIRPAT model is employed to its influential factors analysis. The results showed that urban emission, featured in rapid growth since 2001 particularly, played the dominant role of the total carbon emission. There is a strong regional difference of urban carbon emissions in China, for eight provinces of high-emission accounted for more than 50% of China's total urban carbon emissions in 2008. The per capita income of urban residents exerted the greatest impact on urban carbon emissions, followed by the urbanization rate and energy intensity. The population had relatively little influence on carbon emissions. There are differences among the influence on carbon emission as a result of urban average income increase, the progress of urbanization and energy intensity reduce. The intensity-affected difference constructs the main reason of regional difference in urban carbon emission. On the one hand, China's rising urban incomes and urbanization need some space for carbon emissions, while on the other hand, towns need to follow sustainable low-carbon development path.%修正了IPCC关于电力碳排放系数的计算方法,根据中国(省市)能源平衡表估算了1995-2008年中国30个省市的城镇碳排放,划分了高、中、低三个不同排放区域,分析城镇碳排放的区域差异,采用STIRPAT模型分析城镇碳排放及区域差异的影响因素.结果表明,城镇碳排放是中国碳排放的主体；城镇碳排放总体快速增长趋势,2001年后表现尤为明显;中国城镇碳排放存在很强的区域差异,2008年高排放区域的八个省市城镇碳排放总量占全国城镇碳排放总量的50％以上；城镇居民人均收入对城镇碳排放影响最大,然后是城镇化率和能源强度,人口总量对碳排放影响较小；城镇居民人均收入增加、城市化进程不断推进、能源强度降低对城镇碳排放的影响存在区域差异,这种影响强度的差异是导致城镇碳排放存在区域差异的主要原因.一方面,我国城镇居民收入的不断提高和城市化进程的推进决定了城镇发展需要一定的碳排放空间,另一方面,城镇需要走可持续的低碳发展道路.【期刊名称】《中国人口·资源与环境》【年(卷),期】2011(021)011【总页数】7页(P8-14)【关键词】城镇碳排放;区域差异;影响因素;STIRPAT模型【作者】宋德勇;徐安【作者单位】华中科技大学经济学院,湖北武汉430074;华中科技大学经济学院,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】X2;F29当前中国处于城市化快速发展时期，据统计，1995年中国城镇化率为29．04%，2008年中国城镇化率达到45．68%，增长了16．64%，年均增长1．28%。
中国能源消费碳排放变化的影响因素实证研究
中国能源消费碳排放变化的影响因素实证研究随着全球气候变化的日益严重，中国作为世界上最大的碳排放国之一，其能源消费对全球气候变化产生了重要影响。
因此，研究中国能源消费碳排放变化的影响因素对于制定有效的减排具有重要意义。
本文旨在通过实证研究，探讨中国能源消费碳排放变化的主要影响因素，并为减少碳排放提供建议。
一、经济增长与能源消费经济增长是推动中国能源消费增长和碳排放增加的主要动力。
随着经济发展和城市化进程加速，工业生产、交通运输和建筑业等高能耗行业对于能源需求不断增加。
此外，城市人口快速增长也导致了住房需求和交通需求上升，进一步推动了能源消耗量的增加。
二、产业结构与能源效率产业结构对于中国的碳排放具有重要影响。
传统工业行业通常具有高耗能、高污染特点，在供给侧改革的推动下，中国正逐渐向服务业和高技术产业转型。
这种产业结构调整有助于提高能源效率，减少碳排放。
此外，技术进步和创新也是提高能源效率的关键因素。
三、能源结构与碳排放中国的能源结构主要以煤炭为主，这是导致中国碳排放量居高不下的重要原因。
然而，在应对气候变化的背景下，中国正逐渐推动清洁能源的发展与应用。
通过加大对可再生能源如风电、太阳能等的投资和发展，可以有效减少对煤炭等化石燃料的依赖，从而降低碳排放。
四、与法规与法规在调控中国能源消费碳排放方面起着重要作用。
在过去几年中，中国相关部门出台了一系列减排措施，并设立了相应的目标和指标。
例如，《全国气候变化规划（2014-2020年）》提出了相对于2010年二氧化碳排放强度降低40-45%的目标，并加大了对清洁技术和清洁产业发展支持力度。
五、国际合作与技术转移国际合作与技术转移对于中国能源消费碳排放的减少也具有重要意义。
中国积极参与国际减排合作，与其他国家分享经验、技术和。
通过引进和应用先进的清洁技术，中国能够提高能源利用效率，减少碳排放。
综上所述，中国能源消费碳排放的变化受到多种因素的影响。
经济增长、产业结构、能源结构、法规以及国际合作和技术转移都对于碳排放产生重要影响。
中国居民生活碳排放的区域差异及影响因素分析
中国居民生活碳排放的区域差异及影响因素分析摘要本论文研究了中国居民生活碳排放的区域差异及其影响因素。
利用2005 年和2015 年的中国家庭能源调查数据，通过分析居民生活碳排放的主要来源、经济发展水平、城市化程度、人口密度、气候条件、能源结构等因素，探究了不同地区居民生活碳排放之间的差异，并分析了影响碳排放的主要因素。
研究发现，中国居民生活碳排放存在显著的区域差异，东部地区的碳排放量明显高于中西部和东北地区。
经济发展水平、城市化程度、人口密度和气候条件是影响碳排放的重要因素，其中城市化程度和气候条件的贡献最大。
最后，结合分析结果，提出了相应的政策建议，以减少中国居民生活碳排放的总量和区域差异。
关键词：居民生活碳排放；区域差异；经济发展；城市化程度；气候条件；能源结构AbstractThis paper examines the regional differences and influential factorsof carbon emissions from the daily lives of Chinese residents. By analyzing the major sources of emissions, economic development levels,urbanization rates, population densities, climatic conditions, and energystructures, based on the 2005 and 2015 Chinese Household EnergySurvey Data, this study explores the differences in carbon emissions between different regions and analyzes the main factors affecting carbon emissions. The study found that there are significant regional differences in carbon emissions from the daily lives of Chinese residents, with emissions being significantly higher in the eastern region than in the central and western regions and the northeast region. Economic development, urbanization, population density, and climatic conditions are important factors affecting carbon emissions, with urbanization and climatic conditions contributing the most. Finally, based on the analysis results, this paper proposes corresponding policy recommendations to reduce the total amount and regional differences of carbon emissions from the daily lives of Chinese residents.Keywords: carbon emissions from daily lives; regional difference; economic development; urbanization; climatic conditions; energy structure1.研究背景和意义随着经济的发展和城市化进程的加速，中国居民生活碳排放量逐年增长。
中国二氧化碳排放的区域差异和影响因素研究
中国二氧化碳排放的区域差异和影响因素研究作者：李国志李宗植来源：《中国人口·资源与环境》2010年第05期摘要气候变化和二氧化碳减排问题已经引起了世界性的关注。
文章对我国30个省份二氧化碳排放量进行测算,将其分为低排放、中排放、高排放三个不同区域并进行比较。
同时,基于STIRPAT模型和面板数据方法,文章分析了人口、经济和技术对不同区域二氧化碳排放的影响。
结果表明:三个区域的二氧化碳排放存在明显差异,并且差异性不断扩大;不同区域人口、经济、技术对二氧化碳排放量的弹性系数是不一样的,经济快速增长是各区域二氧化碳排放增加最重要的驱动因素;二氧化碳排放与经济增长之间存在明显的倒“U”型环境库兹涅茨曲线,但是要达到曲线的拐点需要经历非常漫长的时间。
另外,中国的二氧化碳排放表现出明显的路径依赖现象,当期经济增长将至少对未来2-3年的空气质量产生影响,并且这种影响对整个国家来说比单个区域要更大。
基于上述,提出了减少二氧化碳排放的相关政策建议,以适应中国的低碳经济道路。
关键词二氧化碳排放;区域差异;影响因素;面板数据模型中图分类号 X2/F11 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2010)05-0022-06doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2010.05.005全球气候变暖已是不争的事实,这已经严重影响了人类的生存环境和人类社会的生存与发展。
气候变暖除了自然因素外,更大程度是人类活动造成的,特别是源于化石燃料的使用导致的人为温室气体排放[1]。
二氧化碳是一种最主要的温室气体,因此实现二氧化碳的减排是应对气候变化的重中之重。
中国幅员辽阔,不同区域的人口规模、经济水平、技术水平、能源结构等都有所不同,这些因素都有可能影响到二氧化碳的排放。
目前国内外有部分学者对二氧化碳排放问题进行了研究。
York利用STIRPAT模型研究了二氧化碳排放量与人口之间的关系[2];Cole 发现二氧化碳排放量和人均收入之间符合库兹涅茨曲线[3],而杜婷婷等人却认为两者之间是“N”型曲线关系[4];Wu等利用LMDI方法从供给和需求的角度,研究了中国1980-2002年碳排放的变化[5];徐国泉等采用对数平均权重Disvisia分解法,定量分析了能源结构、能源效率和经济发展等因素变化对中国人均碳排放的影响[6];Coondoo还从Granger因果关系的角度分析了二氧化碳排放量和人均收入之间的关系,发现不同的国家存在不同的因果关系[7]。
中国大气污染的地区差异及其原因
中国大气污染的地区差异及其原因中国是世界上最大的温室气体排放国之一，严重的大气污染已经成为了全国人民生活质量和健康的巨大威胁。
然而，中国的大气污染并非均匀分布，而是存在着明显的地区差异。
本文将探讨中国大气污染的地区差异及其原因。
1. 北方地区的严重污染问题北方地区，如北京、天津、河北等省份，是中国大气污染最为严重的地区之一。
这些地区的大气污染问题主要源于以下几个方面：1.1 工业排放：这些地区工业密集，大量的工厂和企业排放大量的污染物，如二氧化硫、氮氧化物等。
由于工业生产活动的集中，污染物排放量较大，导致大气污染程度加剧。
1.2 能源消耗：北方地区对于煤炭的消耗量较高，煤炭的燃烧释放出大量的有害气体，如二氧化碳、二氧化硫等。
煤炭的使用不仅是工业生产的主要能源，也是居民供暖的主要能源，因此成为北方地区大气污染的主要原因之一。
1.3 天气条件：北方地区的气候条件和气象条件对于大气污染的传输和累积起到了重要影响。
冬季时，由于温度逆渐率大，风速低，以及大气稳定等因素的影响，导致污染物在空气中滞留时间增加，大气污染物浓度进一步升高。
2. 南方地区的大气污染问题南方地区，如广东、浙江、福建等省份，虽然相比北方地区大气污染问题较轻，但也存在一些特定的大气污染问题，原因主要包括：2.1 工业转移：随着国家产业结构的调整和城市化进程的推进，一些工业活动从北方地区向南方地区转移，导致南方地区的大气污染问题逐渐加剧。
虽然南方地区的工业活动较北方地区少，但一些高污染排放的行业的转移给南方地区带来了一定的负面影响。
2.2 汽车尾气排放：南方地区的城市化程度较高，汽车数量多，汽车尾气排放成为南方地区大气污染的主要源之一。
高密度的交通流量和缺乏有效的管控措施，使得汽车尾气排放成为了南方地区大气污染问题的重要原因。
3. 其他地区的大气污染问题除了北方和南方地区，中国的其他地区也面临着不同程度的大气污染问题。
一方面，一些内陆省份由于地理位置的原因，大气污染物扩散条件较差，导致大气污染问题加剧；另一方面，一些特定行业，如钢铁、石化等，由于工艺过程的特点，排放的大气污染物较多，导致了区域性的大气污染问题。
中国省域碳排放时空格局及其影响因素实证研究
库（CEADs）；经济发展水平（PGDP）、城镇化水平
GOV、UR、PDEN、RD 分别为人均 GDP、对外开放水
（UR）、人口集聚（PDEN）数据来自于《中国统计年
平、外商直接投资、工业化水平、政府干预、城镇化
鉴》；政府干预（GOV）、对外开放水平（OPEN）数据
水平、人口集聚以及技术创新水平。μ it 为误差项。
2021 年第 2 期
区域经济
引用格式：
刘真真，
马远.中国省域碳排放时空格局及其影响因素实证研究[J].新疆农垦经济，
2021（2）：
53-62.
中国省域碳排放时空格局及其影响因素实证研究
○ 刘真真 马远
（新疆财经大学经济学院，新疆 乌鲁木齐
830012）
摘要：文章采用核密度估计及 ESDA 方法，分析 1997-2017 年中国各省碳排放强度的变化趋势及空间
参考李建豹等 、沈杨等 及冯杰等 对碳排放
PDEN。
（8）技术进步：研发投入可以带来技术创新
影响因素解释变量的选取以及本文研究的需要，本
能力的提升，提高企业的资源利用效率，从而影响
文的主要解释变量选取如下：
（1）经济发展水平：人
碳排放量。本文选取 R&D 投入衡量地区的技术创
均 GDP 能够反映居民生活水平的改善，因此用其
二、
变量选取、
研究方法和数据来源
带来大量能源消耗，从而使得碳排放量增加，但是
随着城镇化率的提升，发达地区逐渐走向城市集
（一）变量选取
考虑到当前我国经济发展对能源的依赖程度
约化发展，加之人们环保意识的提升会带来碳排
仍然较高，碳排放总量仍然呈上升趋势且短时间内
放强度下降。用各地区城镇人口与年末常住人口
中国能源消费碳排放变化的影响因素实证研究
中国能源消费碳排放变化的影响因素实证研究摘要：本文旨在通过实证研究中国能源消费碳排放变化的影响因素。
通过对近年来中国经济和能源消费的发展情况的分析，确定了人口、GDP、能源消费结构、工业化程度等多个变量对中国能源消费碳排放的影响因素。
通过构建面板数据模型，运用固定效应模型和随机效应模型进行实证分析，结果表明：人口、 GDP、能源消费结构、工业化程度等均对中国能源消费碳排放有显著影响，其中人口增长和工业化程度对碳排放的影响较大。
关键词：中国，能源消费，碳排放，影响因素，实证研究IntroductionWith the rapid development of China's economy and industrialization, the country's energy consumption has increased rapidly in recent years. However, this has resulted in significant carbon emissions, which have had a negative impact on the environment and contributed to global warming. Therefore, it is important to identify the factors that influence China's energy consumption carbon emissions and develop strategies to mitigate the effects of these emissions. This paper aims to empirically study the factors thatinfluence China's energy consumption carbon emissions.Literature ReviewPrevious studies have identified several factors thatcan affect carbon emissions from energy consumption in China. These factors include economic development, population growth, energy consumption structure, industrialization, andtechnological progress. For example, Zhang et al. (2015) found that economic development, urbanization, and energy consumption structure all have significant impacts on carbon emissions in China. Gao et al. (2018) also found that population growth, industrialization, and energy consumption structure all affect carbon emissions. However, the results of these studies are not consistent, and more research is needed to identify the key factors that influence carbon emissions from energy consumption in China.MethodologyIn this study, a panel data model was constructed to analyze the factors that influence carbon emissions from China's energy consumption. The data used in this study came from the China Energy Statistical Yearbook and the China Statistical Yearbook for the period from 2000 to 2019. The model was estimated using fixed effects and random effects models, and a Hausman test was conducted to determine the appropriate model to use.ResultsThe results show that population, GDP, energy consumption structure, industrialization, and other factors all have a significant impact on carbon emissions from energy consumption in China. Specifically, population growth and industrialization have a greater impact on carbon emissions. The fixed effects model showed that population growth, industrialization, and secondary energy consumption all have a significant positive impact on carbon emissions from energy consumption in China. Meanwhile, tertiary industry, per capita GDP, and urbanization all have a significant negative impact on carbon emissions. The random effects model also showed that population growth, industrialization, andsecondary energy consumption have a significant positive impact on carbon emissions.ConclusionThis study empirically analyzed the factors that influence carbon emissions from energy consumption in China and found that population growth, industrialization, and secondary energy consumption have a significant positive impact on carbon emissions. At the same time, tertiary industry, per capita GDP, and urbanization all have a significant negative impact on carbon emissions. The findings of this study can help policymakers develop effective strategies to control carbon emissions from energy consumption in China. Specifically, strategies could include improving energy consumption efficiency, promoting the use of renewable energy, and adjusting the industrial structure to reduce carbon emissions.。
中国地区碳不平等测度及影响因素
在数据来源方面，本研究主 要采用统计数据和碳排放数 据，未来可结合遥感技术、 GIS等手段获取更精确的碳 排放数据，提高研究的准确 性。
本研究主要关注碳排放权分 配、能源消费结构调整和碳 市场建设等方面的影响因素 ，未来可进一步拓展研究领 域，探讨其他可能的影响因 素，如国际贸易、产业结构 调整等。
在研究方法上，未来可尝试 采用更多元的方法和模型， 深入探究碳不平等及其影响 因素之间的复杂关系，为政 策制定提供更有力的科学依 据。
THANKS
谢谢您的观看
02
中国地区碳排放现状
碳排放总量与趋势
总结词
中国是全球碳排放量最大的国家，近年来碳排放总量呈上升趋势，但增速有所放 缓。
详细描述
中国是全球最大的碳排放国，其碳排放量占全球总量的比例较大。近年来，随着 中国经济的快速发展和工业化进程的加速，碳排放总量不断攀升。然而，由于政 府对环保政策的重视和技术的进步，碳排放的增速逐渐减缓。
产业结构
总结词
产业结构对碳不平等具有显著影响，第二产业占比高的地区碳排放量较高，导致碳不平 等程度加剧。
详细描述
第二产业是碳排放的主要来源，如制造业、建筑业等，这些行业对能源需求量大，碳排 放量相对较高。因此，产业结构的不同会导致碳排放量的差异，进一步影响碳不平等程
度。
技术进步
总结词
技术进步对碳不平等具有显著影响， 技术水平的提高有助于降低碳排放强 度，减少碳不平等程度。
碳排放权分配是影响碳不平等的重要因素。合理 的碳排放权分配能够降低碳不平等程度，促进地 区间的公平和可持续发展。
碳市场建设对碳不平等具有重要影响。通过建立 全国统一的碳市场，能够促进碳排放权交易，降 低碳不平等程度。
研究不足与展望
我国农业碳排放影响因素的实证研究
我国农业碳排放影响因素的实证研究随着我国现代化进程的加快，工业化、城镇化等过程不仅推动了国民经济的发展，也给环境带来了一定的压力。
农业碳排放作为环境问题中的重要一环备受关注。
农业碳排放主要由土壤、植被和化肥等因素共同影响，而我国农业碳排放的影响因素究竟有哪些？这就需要进行实证研究来分析。
一、土壤因素我国农田土壤分为不同类型，不同土壤类型的碳密度和碳储量存在较大差异，直接影响了农业碳排放。
在土壤碳排放方面，根据国家统计局和中国农业科学院等机构的数据，我国北方地区主要以农业生产为主，土地利用率高，农作物轮种普遍，土壤碳储量相对较高；而南方地区以水稻等水稻作物种植为主，水稻农田碳排放较高，受排水排气的影响较大。
农田土壤中化肥种类和用量的不同也会影响土壤中的碳排放量。
土壤有机质和水分对碳排放也有一定的影响。
这些因素都需要通过实证研究来进一步分析。
二、植被因素植被在固碳作用中起到了非常重要的作用，对农业碳排放有着不可或缺的影响。
据《中国农业报告》的数据显示，我国的草地地区和森林地区的固碳能力非常强，能很好地减少农业碳排放。
而在农业生产中，农作物的生长和种植模式也会直接影响到固碳的能力。
豆类作物和榨菜作物均有较强的固碳能力，而水稻和玉米等则相对较低。
植被的病虫害防治也对固碳能力有较大影响。
针对这些植被因素，实证研究可以通过实地调查和数据分析，深入研究其对农业碳排放的实际影响。
三、化肥因素除土壤和植被因素外，化肥在农业碳排放过程中也起到了不可忽视的作用。
在我国的农业生产中，化肥的使用量逐年增加，因为化肥中的氮肥和磷肥等元素在分解过程中会释放一定量的二氧化碳，增加了农业碳排放。
过量施用化肥也会对土壤质量产生严重影响，加速土壤的贫瘠化，导致农业碳排放增加。
通过实证研究，可对不同地区、不同农作物的化肥使用情况进行调查和分析，找出化肥因素对农业碳排放的具体影响。
我国农业碳排放的影响因素是一个多方面的问题，需要通过实证研究来深入分析。
我国碳排放状况及其影响因素研究
研究不足与展望
01
数据来源与精度
由于部分数据来源不够权威或更新不及时，可能导致研究结果的精度
受到一定影响。未来应加强数据收集和整理工作，提高数据的质量和
可靠性。
02
模型与方法
尽管本研究采用了先进的统计和分析方法，但仍可能存在一定的局限
性。例如，部分模型和方法可能不适用于所有情况，需要进一步改进
和完善。
03
政策建议可行性
针对研究结论所提出的政策建议，需要在实践中进一步验证和完善。
未来应加强政策实施和监督工作，确保政策的有效性和可行性。
感谢您的观看
THANKS
技术创新能力不足
我国在节能减排、新能源等领域的技术创新能力相对不足，制约了碳排放量的减少。
技术转化率低
尽管我国在科研方面取得了一定的成果，但技术转化率低，许多先进的减排技术未能得到有效应用。
政策环境
政策支持力度不够
在减排政策方面，我国政府的支持力度尚有待加强，缺乏有效的激励机制和惩罚 措施。
环保意识不强
我国产业结构中，第二产业的比重相对较高，特别是重工业，导 致碳排放量较大。
高耗能产业占比大
在第二产业中，高耗能产业（如钢铁、水泥等）的占比过大，直 接推动了碳排放量的增加。
服务业发展不足
相对于第一、第二产业，服务业的碳排放量较低，但我国服务业 的发展相对滞后，未能充分发挥其在减排中的作用。
技术水平
研究指出，工业部门的碳排放量 占比较高，而第三产业和高新技 术产业的碳排放量相对较低。因 此，优化产业结构，降低工业部 门的碳排放强度和总量，是减少 我国碳排放的关键。
04
影响因素分析
研究证实，能源消费结构、经济发 展水平、技术进步和政策措施是影 响我国碳排放的主要因素。为实现 碳减排目标，需要从这些方面入手 ，制定有效的政策和措施。
中国二氧化碳排放的区域差异分解及影响因素
北部地区：排放量较低，主要来自农业和 畜牧业
中部地区：排放量较高，主要来自工业和 能源消耗
东北地区：排放量较低，主要来自农业和 畜牧业
排放变化的区域趋势
东部地区：排放量较高， 增长速度较快
西部地区：排放量较低， 增长速度较慢
南部地区：排放量较高， 增长速度较快
石油消费：南方地区石油消费量较高，导致二氧化碳排放量较大
电力消费：东部地区电力消费量较高，导致二氧化碳排放量较大 工业生产：工业生产是二氧化碳排放的主要来源，不同地区的工业结构 差异导致二氧化碳排放量不同
技术进步的区域不平衡性影响
技术进步在不同 地区的发展速度 不同，导致二氧 化碳排放的区域 差异
加强宣传教育， 提高公众环保意 识
THANKS
汇报人：
排放强度的区域比较
东部地区：排放强度较高，主要受工业和交通影响 西部地区：排放强度较低，主要受自然条件和经济发展水平影响 南部地区：排放强度较高，主要受工业和能源消耗影响 北部地区：排放强度较低，主要受自然条件和经济发展水平影响
排放结构的地区特点
东部地区：排放量较高，主要来自工业和 能源消耗
西部地区：排放量较低，主要来自农业和 畜牧业
国际合作与交流的影响
政策协调：加强国际合作， 共同应对气候变化
资金支持：国际资金支持， 促进减排项目的实施
技术交流：促进技术进步和 减排技术的推广
经验分享：借鉴国际经验， 提高减排效果
Part Five
政策建议与措施
优化能源消费结构，提高能源利用效率
推广清洁能源： 大力发展太阳能、 风能等可再生能 源，减少对化石 能源的依赖
促进产业结构调整，优化区域产业布局
我国低碳经济发展区域差异的实证研究
我国低碳经济发展区域差异的实证研究引言近年来，随着全球气候变化的不断加剧和国际社会对环境保护的关注度不断提高，低碳经济已经成为各国发展的重要方向之一。
低碳经济的核心是通过减少碳排放，提高资源利用率，实现经济发展和环境保护的双赢局面。
然而，在我国的低碳经济发展中存在着明显的区域差异。
本文将通过实证研究，探讨我国低碳经济发展区域差异的原因和影响因素。
低碳经济的定义和指标低碳经济是指在实现经济稳定增长的同时，通过减少碳排放和降低能源消耗，推动经济发展与社会进步的一种发展模式。
在度量低碳经济发展水平时，常用的指标包括碳排放强度、能源消耗强度和资源利用率等。
碳排放强度是指单位GDP产生的二氧化碳排放量，能源消耗强度是指单位GDP消耗的能源量，资源利用率则是指在经济活动中有效利用自然资源的能力。
低碳经济发展区域差异的实证研究数据来源和方法为了研究我国低碳经济发展区域差异，本文使用了来自国家统计局的相关统计数据。
首先，将全国分为东部、中部和西部三个区域，分别计算出各个区域的碳排放强度、能源消耗强度和资源利用率。
然后，通过比较不同区域之间的差异，进一步分析其原因和影响因素。
区域差异的实证结果实证研究结果显示，我国的低碳经济发展存在着明显的区域差异。
在碳排放强度方面，东部地区的碳排放强度相对较低，中部地区次之，而西部地区则排放强度最高。
能源消耗强度方面，东部地区相对较低，中部和西部地区较高。
资源利用率方面，东部地区表现较好，中部和西部地区则相对较低。
区域差异的原因和影响因素区域差异的原因和影响因素可以从以下几个方面进行分析：1. 经济发展水平的差异东部地区是我国经济发展最为发达的地区，经济规模大、技术水平高，资源配置更加优化。
相比之下，中部和西部地区的经济发展相对滞后，发展水平不够均衡。
这导致了东部地区在低碳经济建设方面具有更明显的优势。
2. 资源状况的差异我国资源的分布并不均匀，各个地区的资源禀赋存在差异。
东部地区拥有较为丰富的自然资源，如水能、太阳能和风能等。
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。
中国城镇碳排放的区域差异和影响因素
实物量转化为标准量的系数 ； ②将各种能源消费标准量转
化 为碳排 放量 ， 后加 总 ， 然 各种碳 排放 系数 （ 了电力 和热 除
力） 来源于 ＩＣ ＜ Ｐ Ｃ 国家温室气体排放清单指南》 ＜ 。本文采
用 １９ ２０ ９６— ０９年能源 统计 年鉴 。 城镇 碳排 放 的计 算公 式 如下 ：
衡 表 中 ， 省市 终端 电力 消费量 等于本 省市 电力 生产 量 加 本 上 从外 省市 的输 入量 再减 去 本 省 市输 出量 和加 工 转换 过 程 中的损失 量 ， 据此 ， 省市 电力 消 费产 生 的碳 排 放 也就 各 等于本 省市 火 电生产 的碳 排 放 加 上外 省 市 输入 电力 的碳 排 放减 去本 省市输 出 电力 的碳 排 放 。本 省 市 电力 生产 的 碳 排放 用能 源平衡 表 中火力发 电投 入产 出计算 ； 本省 市输 出 电力 的碳 排放 为本 省 市输 出 电力乘 以本 省市 电力 生产 碳 排放 系数 ， 省市 电力碳 排放 系数等 于本 省市 火力 发 电 本 产 生 的碳 排放 除 以本省 市 电力 生产 总量得 到 ； 算省 市外 计
农村生活能源消费 的部分 ， 具体包括终端能源消费 中工
业 、 筑业 、 通运输 业 、 业 、 建 交 仓储 邮电通 讯业 、 发 和零 售 批
业、 餐饮业以及城镇生活的能源消费， 利用估算 的城镇能
源 消费量 可 以计算 出各 省市城 镇碳 排放 。此 外 ， 文不 计 本 加 工转换 、 运输 和分配 过程 中损失 能 源 的碳 排放 。
ＩＣ Ｐ Ｃ没 有具 体 给 出 电力 和 热 力 的 碳 排放 系 数 ， 出 给
了它们的计算方法： 通过计算火力发电和热力各 自消耗的
中国碳排放影响的因素的实证研究的开题报告
中国碳排放影响的因素的实证研究的开题报告
一、选题背景
随着经济的发展和工业化进程的不断加快，全球气候变暖问题已经成为全球关注的焦点。
中国作为世界上最大的碳排放国，其碳排放量占全球总排放量的一半以上，因而不可忽视。
同时，中国的碳排放也受到了多种因素的影响，如经济发展、能源消耗、人口增长等。
因此，对中国碳排放影响因素进行实证研究具有重要的理论和现实意义。
二、研究目的
本研究旨在探讨中国碳排放影响因素的实证研究，从而为制定有针对性的环保政策提供参考。
三、研究内容
1.对中国碳排放影响因素的理论研究，包括相关概念的梳理、国内外研究现状分析等；
2.选取合适的经济学模型对中国碳排放影响因素的实证检验，如多元线性回归模型、Granger因果检验、面板数据模型等；
3.对实证结果进行分析和解读，探究中国碳排放影响因素的内在关系及其作用机制；
4.结合国内外环境保护政策的实施情况，提出可行的政策建议。
四、研究方法
本研究采用实证研究方法，包括文献资料法、统计分析法、模型构建法等。
1.文献资料法：通过查阅文献资料，了解相关研究成果，对研究背景、研究对象、研究方法等方面进行深入细致的分析研究。
2.统计分析法：通过统计数据分析的方法，对中国碳排放影响因素进行实证研究，包括多元线性回归、时间序列分析、面板数据模型等。
3.模型构建法：根据实际情况选择合适的经济学模型进行理论研究和实证研究。
五、研究预期成果
本研究预期能够初步探讨和阐述中国碳排放影响因素的关系及其作用机制，并对政策制定提出一定的建议和参考。
同时，也可以为后续更深入的研究提供基础和启示。
中国农业碳排放的地区差异和影响因素分析
中国农业碳排放的地区差异和影响因素分析杨钧【摘要】利用1996-2009年中国27个省级地区农业生产的相关数据,核算了相关省份农业生产导致的二氧化碳碳排放量,并分析了农业碳排放的地区差异.结果表明,中国省级地区的农业碳排放存在着显著的地区差异.利用各地区的农业碳排放数据,采用面板数据分析方法,对全国层面和东、中、西地区碳排放的影响因素进行了实证分析.结果表明,农业从业人口和农业机械化水平的提高,显著增加了各地区的农业碳排放量,农村人力资本积累则一定程度地减少了农业碳排放量,而农业生产发展与碳排放量之间的关系并不稳定.%Based on 27 Chinese provincial agriculture consumption data during 1996-2009, this paper calculates the agricultural dioxide carbon emission data from these provinces, and analyzes the carbon emission difference between diverse geographic areas, the analysis shows that there is significant regional difference in Chinese provincial agriculture carbon emission. Then, on the basis of regional carbon emission data calculated, this paper investigates the factors which influence the national, eastern, central and western agriculture carbon emission through panel data analysis, empirical results show that,the development in agricultural employment and agricultural mechanization development both increase the carbon emission, rural human capital accumulation to some extent reduces carbon emission, however, the relationship between agriculture development and carbon emission is not stable.【期刊名称】《河南农业大学学报》【年(卷),期】2012(046)003【总页数】7页(P336-342)【关键词】农业碳排放;地区差异;影响因素【作者】杨钧【作者单位】新乡学院管理学院,河南新乡453003【正文语种】中文【中图分类】F303二氧化碳排放引发的温室效应是当前全球关注的重要问题，联合国政府间气候框架组织(IPCC)的研究结果表明，人类生产、生活所导致的温室气体排放是全球气候变暖的主要原因．国际能源局(International Energy Agency，IEA)的数据显示，中国2007年能源消耗产生的二氧化碳排放量已高达60．32亿t，超越美国成为全球第一大温室气体排放国［1］．农业生产作为中国经济的重要基础，自改革开放以来，生产条件大为改善，生产效率大为提高，生产规模获得了较大发展;但在迅速发展的同时，电力、化石能源、化肥和农药等导致二氧化碳排放也在不断增加．考虑到当前面临的巨大碳减排压力以及农业生产在国民经济中的重要作用，研究中国农业生产的碳排放问题意义重大．对于农业碳排放问题，现有文献的研究主要可分为以下2类:一类是核算农业生产产生的碳排放量．如WEST等［2］以美国玉米生产为例，细致核算了农业生产产生的碳排放量;DYER等［3］分别利用经济与碳排放量模型、化石能源消耗与碳排放量模型，估算和比较了加拿大地区层面的玉米生产产生的碳排放量;黄祖辉和米松华［4］以浙江省为研究对象，通过投入产出和生命周期分析法，分析了当地农业生产的碳足迹．另一类是研究农业碳排放量的影响因素．如李国志和李宗植［5］利用LMDI(Logarithmic mean weight Divisia index)分解方法，分析了全国层面的农业碳排放量的影响因素;李波等［6］同样利用LMDI方法，分析了全国层面的农业碳排放量的影响因素;李国志等［7］基于环境库兹涅茨曲线(EKC)模型，分析了全国层面农业碳排放量与经济发展之间的关系．农业碳排放量的研究也存在一定缺憾．首先是研究对象方面，多数研究基于国家层面的研究数据进行分析，基于地区层面的研究较为少见，尤其是基于中国省级地区的研究更少．其次，在研究角度上，现有研究重视对农业碳排放量和影响因素的分析，对农业碳排放量的地区差异的研究略显不足，少有的区域差异研究在研究基础上存在一定缺陷．最后，在研究方法上，多数研究侧重于因素分解和时间序列数据分析，利用地区层面的面板数据对各地区碳排放量的影响因素和差异的分析极为少见．本研究较为科学地估算了中国27个省级地区1996—2009年农业生产产生的碳排放量;在根据相关省份经济、地理因素进行东、中、西地区分类的基础上，比较分析了3类地区的碳排放量差异;最后，综合利用面板数据分析方法，比较分析了全国和东、中、西地区碳排放量的影响因素．通过较为系统地分析中国省级地区农业碳排放量，一定程度上弥补了现有研究的缺陷．1 农业碳排放量的核算和地区差异1．1 农业碳排放量的核算目前，由于并无中国农业碳排放量的客观观测数据，现有的国内农业碳排放量研究多采用估算方法．对现有农业碳排放各种估算方法综合分析，比较而言，黄祖辉和米松华［4］的核算方法较为全面地反映了中国农业生产中的碳排放影响因素．该方法主要核算各地区农业生产中能源消耗(煤炭、焦炭、汽油、柴油、天然气、煤油、燃料油、原油和电力等9种能源材料)、农业生产投入(化肥、农药和农膜等3种农用材料)所导致的碳排放量．计算公式为:式中:Ct表示碳排放总量;Xi表示第i种碳排放源的实物消耗量;ei表示第i种排放源材料的二氧化碳排放系数，Ct和 Xi单位均为 t．采用 IPCC［9］的方法估算消耗能源材料的二氧化碳排放系数，各种能源材料的碳排放系数分别为:e煤炭=1．83 kgCO2·kg-1，e焦炭 =2．83 kgCO2·kg-1，e汽油 =2．92 kgCO2·kg-1，e柴油 =3．19 kgCO2·kg-1，e天然气 =21．62 kgCO2·m3，e煤油 =3．05 kgCO2·kg-1，e燃料油 =3．13 kgCO2·kg-1，e原油 =3．01 kgCO2·kg-1，e 电力 =0．86 kgCO2·(kWh)-1．由于并非所有的电力消耗都导致碳排放，借鉴冉光和［8］的做法，对电力的二氧化碳排放系数乘以0．75，以反映火电占全国电力供应的比重．化肥、农药和农膜的二氧化碳排放系数则参考李波等［6］计算方法，分别为:e化肥 =0．895 kgCO2·kg-1，e农药 =4．93 kgCO2·kg-1，e农膜=5．18 kgCO2·kg-1．各省级地区能源消耗的数据来自于1997—2010年“中国能源统计年鉴”中各省能源消耗平衡表中“农、林、牧、渔”的最终能源消耗;各省级地区化肥、农药和农膜的消耗数据来自于相应年份的“中国农村统计年鉴”．1．2 碳排放地区分布差异表1给出了1996年、2009年中国27个省份农业二氧化碳排放量．1996年、2009年各省碳排放量和研究期内各省的平均值比较结果表明，绝大部分省份的农业碳排放量在研究期内显著增加，意味着研究期内中国农业碳排放量绝对增长．北京、上海、江苏、云南和贵州等地区的碳排放量则有所下降，前3个地区碳排放下降反映农业生产规模的下降和农业生产效率的提高，后2个地区则可能主要是农业生产效率提高的原因．各地区碳排放量的比较结果表明，沿海地区省份碳排放量呈两极分化现象，河北、山东、江苏、广东等省份的碳排放量位居前列，北京、天津、上海等地区则相反;中部省份的碳排放量变化相对较小，大部分处于全国中等偏上水平;西部省份的碳排放量整体处于中等偏下水平．这表明，中国农业碳排放主要来源于东部和中部地区，西部地区则相对较少．表1 中国27个省份的农业二氧化碳排放量Table 1 China’s 27 provincial carbon dioxide emissions in agriculture 104t地区Areas 省份Provinces 1996 2009 均值Mean 排名Rank北京东部East Beijing 249 239 224 24天津Tianjin 267 165 216 26河北Hebei 703 2 209 1 336 1辽宁Liaoning 396 608 491 14上海Shanghai 275 162 225 23江苏Jiangsu 1 182 836 981 4浙江Zhejiang 650 828 755 6福建Fujian 334 420 370 19山东Shandong 867 1 447 1 105 2广东Guangdong 814 1169 969 5中部Central山西Shanxi 669 679 672 9吉林Jilin 175 271 267 20黑龙江Heilongjiang 542 774 678 8安徽Anhui 434 396 388 18江西Jiangxi 323 406 417 16河南Henan 866 1 302 1 099 3湖北Hubei 521 1 007 705 7湖南Hunan 465 1 199 665 10西部West 内蒙古Inner Mongolia 244 790 467 15广西Guangxi 144 327 221 25四川Sichuan 420 702 610 12贵州Guizhou 135 58 229 22云南Yunnan 318 190 233 21陕西Shanxi 276 630 416 17甘肃Gansu 356 819 617 11青海Qinghai 32 41 27 27新疆Xinjiang 384 958 550 13由表1可知，除个别年份外，研究期内3类地区的碳排放强度均处于明显上升的态势．3类地区间碳排放强度的绝对比较结果表明，东部地区的碳排放强度显著高于中、西部地区，几乎是中西部地区碳排放强度的2倍;中西部地区的碳排放强度则较为接近，但中部地区略高于西部地区．此种差异可能是东部地区农业生产中能源、化肥、农药等生产资料的消耗强度显著高于中西部所致．3类地区碳排放强度的变化走势表明，中部地区的碳排放强度相对稳定，研究期内仅上升0．2 t·人-1;西部地区的排放强度增势最为明显，增长了0．4 t·人-1，且势头强劲;东部地区的碳排放增幅居中，上升了0．3 t·人-1．这或许反映了西部地区农业生产从主要依靠人力投入的传统农业向资源投入型现代农业转变．2 农业碳排放的影响因素分析2．1 模型的构建现有关于碳排放影响因素的研究，多基于2类模型进行分析．一类研究基于“I=PAT”方程来考查碳排放的影响因素，此种方式主要考察人口规模(P)、人均财富(A)和技术水平(T)对碳排放(I)的影响;另一类研究则借用 Grossman和Krueger［10］的研究框架，利用环境库兹涅茨曲线(EKC)来考查相关因素对碳排放的影响．但由于在研究各影响因素时“I=PAT”模型存在等比例效果的缺陷，部分学者采用STIRPAT模型［11］，考查相关因素对碳排放差异性的影响．考虑到STIRPAT的通用性，本研究用STIRPAT模型作为基础模型，其模型为:式中:I为碳排放量;P为人口规模;A为人均财富;T为技术水平．为了直接获得相关因素对碳排放直接影响系数，同时，更好地消除异方差性，对式(2)两边取对数，得到式中:b，c，d直接反映了人口、财富和技术因素对碳排放的影响;ln a为常数项．考虑到农业生产的实际情况，本研究用农业就业人口p反映模型中的人口规模;用农业人均收入ey反映模型中的财富状况;用农用机械水平(m)和人力资本状况(h)来反映技术水平．同时，为了考查人均收入与碳排放的非线性关系，并与现有EKC模型的研究对照，在解释变量中引入人均收入的二次型．最终，得到的计量分析模型如下:式中:i表示地区;t表示年份;c为常数项;μi，t为随机误差项．2．2 计量方法、数据和变量说明由于本研究的实证分析主要采用面板数据分析方法，采用Hausman检验值作为模型选择固定效应(FE)和随机效应(RE)分析的依据，考虑到各省区碳排放以及相关数据可能存在异方差问题，在普通最小二乘法(OLS)估计的基础上，同时采用Cross-section加权的广义最小二乘法(GLS)估计检验相关模型．由于GLS估计值相对更加科学，实证分析主要基于GLS的估计结果，OLS估计值作为参考．同时，考虑到各地区在碳排放和相关影响因素的差异，在计量分析全国层面的地区数据的同时，分别对东、中、西3类地区的碳排放影响差异进行了回归估计，以便科学地考查中国农业碳排放影响因素的作用以及各地区在农业碳排放方面存在较大差异的原因．实证分析中所有涉及价值形态的数据，均采用1990年为基期的消费价格指数进行处理．考虑到数据的可得性和一致性，本研究的省区数据并未包括港澳台地区、西藏自治区、宁夏自治区、海南省和重庆市．其中，1997年后重庆市的相关数据并入四川省处理．计量模型中碳排放总量I，由估算的各地区农业生产中12种碳排放源导致二氧化碳排放量表示，单位为万t，该指标反映了各地区农业碳排放水平的变化．人口规模(p)用各省区第一产业的从业人数表示，单位为万人，该指标反映了农业人口规模变动对农业碳排放的影响．人均财富(ey)，考虑到现有研究多采用人均GDP来考查经济发展对碳排放的影响［11，12］，本研究用各省区农业人口的人均第一产业产值来衡量，单位为元·人-1，用以反映农业经济发展水平对农业碳排放的影响．农用机械水平(m)和农村人力资本水平(h)主要考虑农业技术水平变化对农业碳排放的影响．其中，农用机械水平由各省区人均农业从业人口的农业机械动力功率来表示，单位为kW·人-1．各省区农村人力资本的计算则较为复杂，本研究借鉴钱雪英和张小蒂［13］的做法，估算了各省区农村居民家庭劳动力的文化状况，单位为a．2．3 实证结果与分析表2给出了实证研究的主要变量统计性描述．由表2可见，东、中、西部地区在碳排放和相关影响因素方面存在较大差异:平均碳排放量、农业从业人口方面，中部地区和东部地区显著高于西部地区，且中部地区也高于东部地区;人均农业产出、人均机械动力水平和人力资本状况方面，3类地区则呈现出显著的东、中、西依次递减的态势，反映了中国农业生产的地区差距．表3给出了变量之间的Spearman相关系数．由表3可知，解释给出了变量之间不存在十分严重的线性相关关系．表4给出了计量回归分析主要结果和相关检验结果．其中，模型1，2是对全国层面碳排放影响因素的分析，模型3，4、模型5，6、模型7，8 分别是对东部、中部和西部地区碳排放影响因素的分析．Hausman检验显示，全国层面和东部地区的估计，采用固定效应估计法，而中部、西部地区则采用随即效应估计法．由可调整的R2值和F检验值可知，与OLS的估计结果相比，GLS估计的拟合程度更好;而从相关的解释变量回归系数的显著性来看，GLS估计的显著性也有所提高．由于GLS和OLS回归方程中大部分解释变量的影响方向、程度和显著性并无较大变化，说明计量结果是稳健的．表2 东、中、西地区的变量统计性描述Table 2 Descriptive Statistics of Variable in East，Central and West China地区变量Variable ln I/ ln p/ lney/ ln m/ ln h/areas 104t 万人 (元·人-1) (kW·人-1) a均值东部East Mean 6．25 6．23 8．45 0．99 2．14标准差 SD 0．74 1．33 0．37 0．62 0．08最小值 Min 4．82 3．86 7．68 -0．01 1．97最大值 Max 7．70 7．83 9．26 2．05 2．35均值中部Central Mean 6．31 7．07 7．95 0．64 2．08标准差SD 0．47 0．58 0．44 0．47 0．05最小值 Min 5．10 6．24 7．10 -0．49 1．97最大值 Max 7．17 8．18 8．98 1．47 2．18均值西部West Max 6．87 8．27 8．91 1．64 2．18 Mean 5．61 6．75 7．69 0．29 1．95标准差 SD 0．98 0．89 0．52 0．6 0．14最小值 Min 2．92 4．81 6．84 -1．17 1．60最大值表3 变量间Spearman相关系数Table 3 Results of Spearman Correlations testln I ln p ln ey ln m lnh ln I 1 0．259 8 -0．210 7 0．187 6 0．323 7 1 ln p 0．475 1 1 ln ey 0．119 6 -0．153 0 1 ln m 0．209 7 -0．342 6 0．213 5 1 ln h全国数据的回归结果表明，农业劳动力与各地区碳排放量显著正相关，这说明农业劳动力增加将导致地区碳排放量的增加，这应是劳动力增加导致农业生产资料的碳排放量增加的结果．此研究结果与李国志和李宗植的因素分解结果类似，但与李波等的因素分解结果相反，这可能是因素分解模型的构建和数据来源上存在较大差异导致的．人均农业产出一次项与碳排放负相关，其二次项与碳排放正相关，这表明人均农业产出与碳排放之间存在“U”型曲线关系，即碳排放的EKC曲线在全国农业生产中可能并不存在．这可能意味着最初的农业经济发展，可能并不带来碳排放的迅速增加，而会带来碳排放水平的下降;而当农业经济发展到一定程度后，其发展将带来碳排放量的显著增加．农业技术水平的2个变量，农用机械动力水平与农村人力资本水平对碳排放的影响则迥异:农用机械水平的提高显著提升了各地的农业碳排放，此结果与李国志和李宗植的研究结果类似，表明农业机械水平的提高，带来能源消耗强度的提高必然导致碳排放水平的提高;农村人力资本水平则较为显著(仅在10%水平)地降低了各地的碳排放，这与李波等的研究结果类似，说明农业人口的文化水平的提升可能有助于农业经济的“集约化”生产，进而降低各地区农业生产资源的消耗和碳排放水平．分地区回归结果表明，相关因素对不同地区碳排放的影响存在一定差异．农业劳动力方面，3个地区农业劳动力的增加均带来了农业碳排放水平的提升，说明当前中国农业生产的扩大还主要是依靠资源投入型的“粗放型”经营模式．农业人均产出与碳排放之间的关系，3个地区则存在较大差异:东部地区农业人均产出与碳排放之间呈现出显著的倒“U”型曲线关系，中部地区则呈现出显著的“U”曲线关系，西部地区的“U”曲线关系则不甚显著．此种结果与李国志和李宗植对全国层面的研究结果类似，表明中国农业经济发展与碳排放之间的非线性关系并不稳定，可能是东、中、西3地区的农业经济发展水平的差异所致．东、中、西地区的农业机械水平与当地农业碳排放之间均显著正相关，表明农用机械是各地区农业生产碳排放增长的重要来源．农村人力资本的提高对3地区碳排放的影响也存在着显著的梯阶差异:东部地区农村人力资本的提高显著降低了当地的碳排放，中部地区人力资本的提高在一定程度上(10%的显著性水平)降低了当地的碳排放，西部地区人力资本的提高与碳排放之间的关系则不甚显著．此种结果颇令人费解，可能是人力资本对农业低碳生产技术的提升存在一定的门槛效应，只有人力资本水平达到一定程度之后，才能发挥积极作用;而中、西部地区的人力资本的水平相对较低，此种积极作用尚不显著．表4 计量估计结果与分析Table 4 Estimation results and analysis注:()内为t统计量，*、＊＊、＊＊＊分别表示10%、5%、1%水平显著;［］内为相应的P统计值;H一行为Hausman检验值及其概率．Note:the numbers in()are t statistics，* 、＊＊、＊＊＊indicate significances at 10%level，5%level and 1%level respectively;the numbers in［］are relative statistival P value;H line are Hausman inspection values and their probability．模型Model全国Nation 东部East 中部Central 西部West(8．46) (15．74) (6．71) (16．06) (2．46) (7．24) (2．25) (3．67)ln ey -3．022＊＊＊ -3．748＊＊＊ 5．278＊＊＊ 6．183＊＊ -4．077＊＊＊ -5．186＊＊ -9．089＊＊＊ -8．217＊＊(-3．67) (-3．17) (5．65) (2．59) (-2．80) (-2．10) (-4．79) (-2．58)(ln ey)2 0．219＊＊＊ 0．426＊＊＊ -0．553＊＊＊ -0．449＊＊ 0．261＊＊＊0．376＊＊＊ 0．593* 0．256(4．47) (3．42) (-5．22) (-2．49) (2．89) (3．05) (1．93) (1．53)ln m 0．169＊＊ 0．357＊＊＊ 0．227* 0．472＊＊0．261＊＊ 0．269＊＊ 0．167* 0．143＊＊＊(2．03) (5．34) (1．82) (2．30) (1．97) (3．20) (1．69) (4．37)ln h -0．139 -0．317* -0．671＊＊＊ -0．441＊＊＊ -0．557 -0．306* 0．074 -0．139(-1．32) (-1．96) (-3．11) (-2．94) (-1．55) (-1．75) (0．95) (-1．05)6．628＊＊ 17．954＊＊＊46．656＊＊＊ 25．756＊＊ 17．580＊＊＊ 1．129 33．665＊＊＊18．412*c (2．01) (3．23) (6．37) (2．52) (3．05) (0．15) (4．40) (1．74)Ad-R2 0．742 0．771 0．824 0．853 0．639 0．650 0．726 0．755 F(W) 36．49 270．65 34．47 306．58 81．39 87．19 72．53 39．48［0．000］［0．000］［0．000］［0．000］［0．000］［0．000］［0．000］［0．000］7 8 ln p 0．458＊＊＊ 0．557＊＊＊ 0．578＊＊＊0．596＊＊＊ 0．464＊＊ 0．481＊＊＊ 0．656＊＊ 0．856 1 2 3 4 5 6＊＊＊Obs 378 140 112 126 41．290 31．000 4．050 4．360［0．000］［0．000］［0．542］［0．499］方法Meth OLS GLS OLS GLS OLS GLS OLS GLS样本H4 主要结论与启示基于1996—2009年27个省级地区的能源消耗、生产投入数据，本研究对中国省级地区农业生产的碳排放进行了细致核算，并利用计量模型对其影响因素进行了分析．核算表明，各地区的碳排放存在较大差异:碳排放量上，中部、东部地区是中国农业碳排放的主要来源区，西部地区的贡献则相对较少;碳排放强度上，东部显著高于中西部地区，中西部的碳排放强度较为接近．影响因素的分析表明，从业人口增加显著提升了农业碳排放水平;农业人均产出与碳排放之间并不存在倒“U”型的EKC关系，且此种关系在不同地区存在差异;农业机械化提高使得碳排放量显著增加;人力资本的影响也存在显著地区差异．以上结论对中国农业生产的低碳化发展具有重要启示:第一，由于农业碳排放的存在显著的地区差异，且中东部是碳排放的主要来源，这意味着，农业“节能减排”工作的重点必须放在提高中、东部地区的农业能源、资料消耗的效率上，着力实现中、东部农业生产向低碳化方向转变．第二，农业人口规模和机械化水平与碳排放水平显著正相关，这表明，要降低农业碳排放水平，中国必须努力提高农业机械的能源效率，积极采取各种措施促进剩余农业人口向制造业和服务业的转移．第三，农业经济发展与碳排放之间的关系并不稳定，这表明，单纯依靠发展农业经济自身并不能带来碳排放的自动降低，在农业经济发展的同时，必须重视经济增长带来的碳排放增长．第四，农村人力资本对农业碳减排具有显著的积极作用，这意味着，中国应当加大农村教育的投入，努力提升广大农村尤其是中西部地区农村的教育水平，以提高农村居民科学文化素质，为低碳农业的发展提供人力支撑．参考文献:［1］ International Energy Agency(IEA)．World Energy Outlook ［M］．New York:UAPC Press，2008．［2］ WEST TO，MARLAND G．Net carbon flux from agriculture:Carbon emissions，carbon sequestration，crop yield，and land-use change ［J］．Biogeochemistry，2003，63(4):73-83．［3］ DYE RJ A，KULSHRESHTHA S N，MCCONKEY B G．An assessmentof fossil fuel energy use and CO2 emis-sions from farm field operations using a regional level crop and land use database for Canada［J］．Energy，2010，35(8):2261-2269．［4］黄祖辉，米松华．农业碳足迹研究——以浙江省为例［J］．农业经济问题，2011，32(11):40-47．［5］李国志，李宗植．中国农业能源消费碳排放因素分解实证分析——基于LMDI模型［J］．农业技术经济，2010，29(10):67-72．［6］李波，张俊飙，李海鹏．中国农业碳排放时空特征及影响因素分解［J］．中国人口、资源与环境，2011，21(8):80-86．［7］李国志，李宗植，周明．碳排放与农业经济增长关系实证分析［J］．农业经济与管理，2011，2(4):32-39．［8］冉光和，王建洪，王定祥．我国现代农业生产的碳排放变动趋势研究［J］．农业经济问题，2011，32(2):32-38．［9］政府间气候变化专门委员会(IPCC)．国家温室气体排放指南［M］．北京:中国经济出版社，2006．［10］ GROSSMAN G，KRUEGER A．Economic growth and the environment［J］．Quarterly Journal of Economics，1995，112(2):353-377．［11］邵帅，杨莉莉，曹建华．工业能源消费碳排放影响因素研究——基于STIRPAT模型的上海分行业动态面板数据实证分析［J］．财经研究，2010，31(11):16-27．［12］许广月，宋德勇．中国碳排放环境库兹涅茨曲线的实证研究——基于省域面板数据［J］．中国工业经济，2010，27(5):37-47．［13］钱雪亚，张小蒂．农村人力资本积累及其收益特征［J］．中国农村经济，2000，16(3):25-31．。
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中国碳排放的省域差异及影响因素的实证研究刘亦文赵丽可胡宗义摘要参照IPCC（ 2006）以及国家气候变化对策协调小组办公室和国家发改委能源研究所）的方法，估算了我国30个省（直辖市、自治区）的1997—2011年期间的二氧化碳排放量.数据显示，我国各省（直辖市、自治区）的二氧化碳排放量从整体上基本都呈现出上升趋势，地区差异比较显著.总体上来讲，我国的二氧化碳排放量呈现出由东到西依次递减的规律特征，东部地区的二氧化碳排放量最多，中部地区次之，西部地区二氧化碳排放量最少，而且东部地区的二氧化碳排放在绝对量上大大超过中西两大区域.产业结构和经济发展是影响各地区二氧化碳排放量的主要因素，能源消费结构和出口贸易对各地区碳排放量的影响不显著.关键词碳排放；排放系数；能源消费；省级尺度中图分类号F062.2 AEmpirical Research on Provincial Differencesand Factors of Carbon Emissions in ChinaLIU Yiwen1，2，ZHAO Like1，HU Zongyi1（1. The Postdoctoral Mobile Research Station of Management Science and Engineering，Hunan University，Changsha，Hunan410082，China； 2.College of Finance and Statistics，Hunan University，Changsha，Hunan410079，China）AbstractThis paper made a detailed estimate of carbon dioxide emissions in Chinas 30 provinces（cities， districts） from 1997 to 2011， by the method of IPCC（Intergovernmental panel on Climate Change）（2006） and the national coordination committee on climate change and the national development and reform commission energy research institute （2007）. The analysis shows that carbon dioxide emissions of the provinces （municipalities and autonomous regions）show a rising trend with marked differences between different regions， Gnerally speaking，carbon dioxide emissions presents a feature in descending order from east to west， i.e.， carbon dioxide emission in the eastern region is the maximum， followed by the central region， and is the least in the western region. And the absolute amount of carbon dioxide emission in the eastern region is much higher than those in the central and western regions. The main factors affecting the carbon dioxide emissions is industrial structure and economic development， energy consumption structure and export trade is not significant. Key wordscarbon emission； emission coefficients； energy consumption；provincial scale1 引言改革开放以来，我国经济保持了30多年的高速稳定增长，各方面都取得了举世瞩目的丰硕成果，人民的生活水平得到迅速提高.2010年我国的国内生产总值超过了日本，位居世界第二位，成为了全球第二大经济体.我国国内生产总值从1978年的3 645.2 亿元迅速上升到2012年的516 282.1亿元，大约增长了140.6倍，年均国内生产总值增长速度超过10%.然而经济取得巨大进步的同时，也应该看到我国为此付出的巨大能源环境代价1.由于我国是高投入、高消耗、高污染的粗放型经济增长方式，导致了各种能源的大量消费和各种污染物及温室气体的大量排放.据统计，我国的能源消费总量从2011年的34.80亿吨标准煤增长到2012年的36.17亿吨标准煤，增长幅度达1.37亿吨标准煤，同比增长了3.9%，而与此同时全球的能源消费增量仅仅为2.5%.2009年我国1亿美元的GDP大约消耗能源4 622.9吨油当量，能源消耗强度是德国的5.4倍，日本的4.5倍，美国的2.9倍，巴西的3.3倍，甚至是印度的1.3倍.我国能源消耗强度问题值得引起广泛的重视.同时，高能耗的背后又带来了环境污染的日益严重，其中温室气体的排放状况更是不容乐观.2007年我国二氧化碳排放量达到67.2亿吨，超出美国59亿吨，成为世界头号碳排放国家.以碳排放强度的角度来衡量，即单位GDP产出二氧化碳排放量，我国的碳排放强度远远高于世界发达国家的水平，甚至高于一些发展中国家.有数据统计，2009年我国每万美元GDP的二氧化碳排放量为22.19吨，是德国的8.2倍，日本的8.9倍，美国的5.2倍，巴西的5.3倍，甚至是印度的1.6倍.从这些数据可以看出，我国的二氧化碳排放效率整体上仍然处于较低水平2.作为世界上最大的发展中国家，我国政府在2009年12月的哥本哈根国际气候会议上对全世界作出郑重承诺：到2020年我国单位国内生产总值的二氧化碳排放量比2005年下降40%～50%.而作为世界上最大的碳排放国家，我国的碳减排目标任重而道远.当前，全球都在积极推行“低碳经济”，各国都在努力实现“绿色生产”，力求减少碳排放量.我国政府在“十二五”规划中提出节能减排的约束性目标，即单位国内生产总值能耗要降低16%，而二氧化碳排放要降低17%，主要污染物的排放总量要求减少8%到10%，同时把该目标进一步分解到全国各地区，要求各地区务必坚持绿色、低碳的新型发展理念，把节能减排作为贯彻落实科学发展观、加快经济发展方式转变的一个重要出发点，发展资源节约型、环境友好型的生产消费模式，进而增强自身的可持续发展能力.一直以来，二氧化碳排放问题作为全球变暖背景下的一个新标识，是国内外众多学者密切关注的重点.由于我国存在严重的区域经济发展不平衡和地区资源禀赋差异，中国各省市地区的碳排放也存在显著差异.要想制定出科学合理且有针对性的节能减排政策，就必须很好地把握中国各省市的碳排放情况，因此有必要对各省市碳排放量进行全面系统的测算.然而，截止目前，我国无论是国家层面的还是省级层面都没有直接公布二氧化碳排放量的官方统计数据，国内外学者的测算研究都是基于对能源消费量的测算.那么，我国各省份二氧化碳排放量到底有多少，哪些因素对二氧化碳的排放产生影响？这些相关影响因素对二氧化碳排放的影响程度又是如何呢？这些问题的解决与否关系到我国节能减排政策制定的科学与否，也关系到低碳战略实施成效的显著与否.节能减排工作的顺利开展，是我国经济社会保持可持续发展的关键.本文参照IPCC（ 2006）以及国家气候变化对策协调小组办公室3和国家发改委能源研究所（2007）4的方法，运用相关方法对各省市地区的碳排放量数据进行估算，比较详细估算了我国30个省市（直辖市、自治区） 1997—2011年的二氧化碳排放量.2各地区碳排放量的测算考虑到二氧化碳排放的来源比较广泛，除了化石能源燃烧外，在水泥、石灰、电石、钢铁等工业生产过程中，由于物理和化学反应的发生，也会有二氧化碳的排放，而在所有工业生产过程排放的二氧化碳中，水泥大约占56.8%，石灰大约占33.7%，而电石、钢铁生产所占不足10%.为了进一步增强估算的全面性和准确性，本文不仅估算了化石能源燃烧所产生的二氧化碳排放量，同时也估算了水泥生产过程产生的二氧化碳排放量.另外，为精确起见，本文进一步将化石能源消费细分为煤炭消费、焦炭消费、石油消费、天然气消费，其中石油消费则更进一步细分为汽油、煤油、柴油、燃料油四类.所有化石能源消费数据都来自于历年《中国能源统计年鉴》.水泥生产数据来自于国泰安金融数据库.由表2的二氧化碳排放量估算值可以看出我国各省市地区碳排放量基本都呈现上升趋势，地区差异比较明显.为了更好的体现我国二氧化碳排放的地区差异性，将我国30个省（市、区）按照经济发展水平和其地理位置划分为三大区域，包括东部地区、中部地区以及西部地区.具体来讲，东部地区包括北京、河北、天津、辽宁、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南这11个省（市）；中部地区主要包括黑龙江、吉林、山西、湖北、河南、湖南、安徽和江西这8个省份；西部地区则包括内蒙古、广西、云南、贵州、四川、陕西、重庆、青海、宁夏、新疆、甘肃、西藏（由于缺乏数据较多，未估算其二氧化碳排放量）这12个省（市、区）.表3显示我国三大区域的碳排放量.表3的数据反映了我国及东中西部三大区域碳排放量情况.从总体上来看，1997—2011年我国的二氧化碳排放量呈现持续增长的趋势，从1997年的336 565.69万吨增长至2011年的1 066 359.01万吨，增长幅度达到729 793.32万吨，短短15年间排放量大约增长了2.17倍.由图1可以明显看出，在1997—2002年我国二氧化碳排放量处于缓慢增长的阶段，这个阶段我国的二氧化碳排放量年均增长为3.48%.这个阶段产生的原因主要是受亚洲金融危机影响，我国出口贸易缩减，这在一定程度上减少了二氧化碳的排放.从2003年起，亚洲各国陆续走出金融危机的泥潭，我国经济发展加速，但由于我国高投入、高消耗、高污染的粗放型经济增长方式，使得我国这一阶段的二氧化碳排放量处于快速增长期，2003—2007年我国二氧化碳排放量增速达到13.70%.之后我国二氧化碳排放量增速有所下降，2008—2011年增速为9.37%.虽然增长率依旧不低，但是相比于2003—2007年还是呈现下降趋势.这说明我国意识到能源环境的重要性，开始探寻低碳经济路径，为实现绿色生产付出努力.特别是在2008年10月29日我国公布的《中国应对气候变化的政策行动》白皮书，郑重声明了我国应对气候变化问题的积极态度和相关行动，更是明晰了我国未来低碳发展路径.从表3东中西部三大区域碳排放量情况可以明显看出，我国的碳排放区域差异性是比较显著的.总体来讲，我国二氧化碳排放量呈现由东到西依次递减的规律，东部地区碳排放量最多，中部地区次之，西部地区碳排放量最少.东部地区的二氧化碳排放在绝对量上大大超过中西两大区域.从图2可以看到，这三大区域二氧化碳排放均呈现逐年增长的趋势，且其增长规律均与全国二氧化碳排放量一样，可以分为三个阶段：从1997—2002年三大区域的二氧化碳排放量有升有降，总体来说处于缓慢增长阶段；从2003—2007年，三大区域的二氧化碳排放量均呈现不同程度的增长，整体处于快速增长阶段；从2008—2011年，三大区域的二氧化碳排放量处于增速下降阶段.图2是我国1997—2011年30个省市地区二氧化碳排放量均值的降序排列图.其中，二氧化碳排放量均值位于全国二氧化碳排放均值的省市地区有：山东、河北、江西、江苏、河南、广东、辽宁、内蒙古、浙江、四川和湖北.排名靠前的前五个省份是山东、河北、江西、江苏和河南，分别占我国二氧化碳排放总量均值的8.71%、8.00%、7.68%、6.21%和5.95%.我国的主要二氧化碳排放大省均为传统工业，能源消费以煤炭为主.二氧化碳排放量排名靠后的五个省份分别是天津、甘肃、宁夏、青海和海南，分别占我国二氧化碳排放总量均值的1.46%、1.44%、0.98%、0.40%和0.30%.图3是我国1997—2011年各省碳排放年均增长率的降序排列图.可以看到，二氧化碳排放年均增长率排名前五的省份是宁夏、内蒙古、海南、福建和山东，其中宁夏二氧化碳排放的年均增长率达到15.36%.宁夏出现较高二氧化碳排放速度的原因与其快速的经济增长密切相关，1997年宁夏的国内生产总值为210.92亿元，2011年为2102.21亿元，增幅达到1891.29，增长了8.97倍.第二产业的产值占国内生产总值的比重由1997年的41.6%增长到了2011年的50.2%，增长了8.6个百分点.快速的经济发展及不合理的产业结构刺激了二氧化碳的高速排放.除了以上二氧化碳排放年均增长率排名靠前的省份外，青海、陕西、广西和新疆的年均增长率也均超过了10%，高于全国8.59%的平均增长水平.排名靠后的五个省份为辽宁、山西、黑龙江、上海和北京，其二氧化碳排放的年均增长率分别为6.47%、6.16%、5.41%、4.32%和1.95%，其中北京二氧化碳排放年均增长率以1.95%位居全国最低. 3我国各省区二氧化碳排放影响因素的实证研究影响二氧化碳排放的相关因素很多，比如地理因素、经济发展水平、产业结构、产权结构、能源消费结构、对外开放程度、投资水平、制度环境、城市化水平、能源价格等5-8.考虑到客观条件的限制，在考虑数据可得性基础上，本文构建面板数据模型研究产业结构、出口贸易、能源消费结构、城市化水平、国内生产总值对二氧化碳排放的影响.在二氧化碳排放量相关影响因素的实证分析中，用Stata软件得出的估计结果见表4.结果显示，该面板回归模型拟合地较好，回归系数具有较高的显著性，其符号方向与现实情况较为符合.产业结构及国内生产总值对二氧化碳排放量的弹性系数较高，说明二氧化碳对产业结构及国内生产总值的变动比较敏感.第二产业占GDP的比重每增加1%，会使二氧化碳排放量增加0.974 4%，这说明第二产业与碳排放呈现明显的正相关关系，第二产业是二氧化碳排放的主要驱动因素.经济每增长1%，二氧化碳排放量则会增加0.581 2%，这说明经济增长也是碳排放量增多的一个重要因素，二者呈现正相关关系.能源消费结构与出口贸易与碳排放量的弹性系数在1%水平上不显著.4结论与政策建议本文参照IPCC（2006）以及国家气候变化对策协调小组办公室和国家发改委能源研究所（ 2007）的方法，相对客观的详细估算了我国30个省（直辖市、自治区）的1997—2011年期间的二氧化碳排放量.从数据中可以明显看出，我国各省（直辖市、自治区）的二氧化碳排放量从整体上基本都呈现出上升趋势，地区差异比较显著.总体上来讲，我国的二氧化碳排放量呈现出由东到西依次递减的规律特征，东部地区的二氧化碳排放量最多，中部地区次之，西部地区二氧化碳排放量最少，而且东部地区的二氧化碳排放在绝对量上大大超过中西两大区域.本文对影响二氧化碳排放的相关因素进行了较为深入的理论分析，主要从经济发展、能源消费结构、城市化水平、产业结构、出口贸易及其他因素等方面.这些因素对二氧化碳的排放及碳排放效率的高低具有十分重要的影响.同时对这些因素的分析对本文实证部分中环境变量的合理选取具有一定的指导性作用，对碳排放效率区域差异化的现状也具有一定的解释作用.要实现碳减排的目标，就要加快提高碳排放效率.缩小地区间碳排放效率的差距是实现我国整体碳减排目标的一种有效方式. 要缩小碳排放效率的差距，我国的碳减排策略应当有所侧重，实施差异化碳减排策略，而不能采取“一刀切”的做法.缩小省际碳排放效率差距，要重点关注碳排放效率较低的地区的节能减排工程9.实证分析结果可以发现，经济较为发达地区的二氧化碳排放效率普遍高于经济欠发达地区.所以，有必要努力加强各省之间相关节能减排工作的经验交流与技术合作，积极借鉴一些切实有效的节能政策，促进科学高效的管理经验的推广和扩散.西部地区具有自身资源优势，政府要加大对西部地区的开发力度，增加财政资金投入和技术、政策支持，全面统筹区域经济的良好发展，缩小区域差距.对与欠发达的地区要及时提供减排政策指导和资金支持，鼓励、支持和引导其利用自身优势，积极发展先进技术，提高能源利用率，推动碳排放效率的提升，保证其节能工作的顺利有序的开展.对于经济相对发达的省份来说，在节能减碳方面应承担更多的责任，发挥带头作用，引导其他地区碳减排技术的进步，这也是我国区域经济不平衡发展战略的内在要求.碳减排的关键是加强低碳技术的创新和运用，通过激励自主研发和积极同国际技术合作推动可再生能源的开发和化石能源的高效清洁利用.同时，我国要向低碳经济转型，必须建立碳减排的长效机制，积极稳妥地促进经济增长由“高投入、高消耗、高污染”的粗放型方式向“低投入、低消耗、低污染”方式转型.参考文献1.胡宗义，刘亦文，黄多.能源消费、碳排放与经济增长的统计分析J..湖湘论坛，2012，25（4）：80-85.2.刘亦文，胡宗义，戴钰.中国碳排放变化的因素分解与减排路径研究J..经济数学，2013，30（3）：51-56.3.IPCC. 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories R.. 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