導(dǎo)語：如何才能寫好一篇能源及碳排放管理，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

1．1能源消費(fèi)碳排放核算根據(jù)《2006年指南》關(guān)于能源消費(fèi)碳排放核算公式和張?zhí)m［19］等學(xué)者的研究，能源消費(fèi)主要考慮煤炭、石油、天然氣，此外還包含少量的風(fēng)能、生物質(zhì)能、核能等，由于其他能源對環(huán)境影響較小，不予考慮。核算能源消費(fèi)碳排放的公式。式中，E－C為能源消費(fèi)碳排放量;Energyi為第i種能源的消費(fèi)量;αi為第i種能源轉(zhuǎn)換因子，即根據(jù)凈發(fā)熱值將燃料轉(zhuǎn)換為能源單位(TJ)的轉(zhuǎn)換因子;CCi為第i種能源碳含量(t/TJ)，即單位能源的含碳量;NCi為第i種能源的非燃燒碳，即排除在燃料燃燒以外的原料和非能源用途中的碳;10－3為單位轉(zhuǎn)化系數(shù);COFi為第種能源的碳氧化因子，即碳被氧化的比例，通常缺省值為1，表示完全氧化。將上述公式進(jìn)一步簡化，可得到計算中更為簡便且實(shí)用的公式:。式中，βi為第i種能源的碳排放系數(shù)，即單位能源的碳排放量。國內(nèi)外開展能源碳排放系數(shù)研究主要有國家科委氣候變化項(xiàng)目、國家計委能源所、日本能源經(jīng)濟(jì)研究所、美國能源部、DOE/EIA等，本文研究中選取幾項(xiàng)權(quán)威系數(shù)的均值作為計算系數(shù)，詳細(xì)情況見表1。

1．2農(nóng)業(yè)碳排放核算IPCC有關(guān)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放的論述多集中于生物活動產(chǎn)生、土壤碳和水稻的甲烷排放，而關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物質(zhì)投入導(dǎo)致碳排放的研究不多。結(jié)合我國和湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)，以《2006年指南》為主要參考，結(jié)合田云［2，22］等基于投入視角的農(nóng)地碳排放測算研究，確定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放源包括:稻田、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、牲畜活動。由于農(nóng)業(yè)機(jī)械動力相關(guān)的碳排放已在能源消費(fèi)碳排放核算中涵蓋，為避免重復(fù)，此處不再涉及。構(gòu)建農(nóng)業(yè)物質(zhì)投入碳排放核算公式為。式中，A－C為碳排放;i為第i種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入;εi為第種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素碳排放系數(shù)。農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素碳排放系數(shù)參考美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)和學(xué)者的研究成果，見表2。水稻生長過程中會釋放大量甲烷，而甲烷是IPCC公布的六類溫室氣體之一。水稻是湖南省種植面積最大的農(nóng)作物，因此核算湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放需要考慮水稻生長的碳排放。Wang［23］、Cao［24］、Matthew［25］等學(xué)者測算了稻田甲烷排放系數(shù)，結(jié)果為0．44gCH4/(m2•d)、0．44gCH4/(m2•d)、0．50gCH4/(m2•d)，研究將三者的算數(shù)平均值作為計算系數(shù)，即0．46gCH4/(m2•d)。根據(jù)2007年IPCC第四次評估報告的相關(guān)內(nèi)容，1單位甲烷與1單位二氧化碳溫室效應(yīng)比為25∶1，據(jù)此可確定甲烷與碳的轉(zhuǎn)換系數(shù)為6．82，結(jié)合稻田甲烷排放系數(shù)，確定稻田碳排放系數(shù)為3．136gC/(m2•d)。湖南省水稻生長周期為120—150天，研究選取平均值135天為計算標(biāo)準(zhǔn)。稻田碳排放計算公式為。式中，R－C為稻田碳排放量;S為水稻播種面積。根據(jù)《2006年指南》第四卷第10章關(guān)于牲畜和糞便管理過程碳排放的相關(guān)論述，畜牧業(yè)尤其是諸如牛、羊等反芻動物生長過程中會產(chǎn)生大量的甲烷，具體而言包括腸道發(fā)酵和糞便管理兩部分。參考田云［12］等學(xué)者的研究，我國畜牧業(yè)產(chǎn)生甲烷排放的主要牲畜品種有牛、馬、驢、騾、豬、羊，以IPCC給出的排放系數(shù)為依據(jù)，運(yùn)用上文所述的甲烷—碳轉(zhuǎn)換系數(shù)，建立我國主要牲畜碳排放系數(shù)見表3。畜牧業(yè)碳排放計算公式為:。

1．3廢棄物碳排放核算根據(jù)《2006年指南》第五卷有關(guān)廢棄物的分類研究，溫室氣體排放源主要有四類:固體廢棄物生物處理、廢棄物的焚化與露天燃燒、固體廢棄物填埋處理、廢水處理與排放，固體廢棄物填埋處理(即SWDS)是廢棄物溫室氣體的主要來源。固體廢棄物被掩埋后，甲烷菌可使廢棄物所含有機(jī)物分解產(chǎn)生甲烷氣體。由前文可知，甲烷是主要溫室氣體之一，且產(chǎn)生的溫室效應(yīng)比二氧化碳強(qiáng)。據(jù)IPCC相關(guān)研究估計，全球每年約3%—4%的溫室氣體來源于廢棄物填埋處理產(chǎn)生的甲烷?！?006年指南》推薦使用一階衰減法(FOD)，一階衰減法能獲得更好的測算精度。根據(jù)《2006年指南》和渠慎寧［3］等學(xué)者的研究，本研究給出固體廢棄物填埋處置產(chǎn)生甲烷量的一階衰減法的估算公式。

2數(shù)據(jù)來源與處理說明

2．1數(shù)據(jù)來源農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中涉及的水稻種植面積、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜數(shù)據(jù)來自2001—2011年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和能源數(shù)據(jù)來自湖南省能源平衡表;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中各類牲畜數(shù)量來自歷年《湖南省統(tǒng)計年鑒》;工業(yè)廢棄物和城市固體垃圾數(shù)據(jù)來自國研網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，確實(shí)部分運(yùn)用插值法根據(jù)歷年數(shù)據(jù)補(bǔ)充完整(限于篇幅，方法介紹略);土地利用數(shù)據(jù)來自國研網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來自相關(guān)年份的《湖南省統(tǒng)計年鑒》，按2000年不變價格參與計算。

2．2處理說明根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》和趙榮欽等學(xué)者的研究，承載碳排放的土地利用類型包括耕地、牧草地、農(nóng)村居民點(diǎn)用地、城鎮(zhèn)居民點(diǎn)及工礦用地、交通水利和其他用地。研究將根據(jù)碳排放發(fā)生載體，本文將其分解到具體的用地類型，畜牧業(yè)按照食物來源將牲畜活動分屬于耕地和牧草地，用地類型與碳排放源對應(yīng)關(guān)系見表4。

3結(jié)果分析

3．1碳排放總量與時序特征根據(jù)上述公式，我們對湖南省的碳排放總量進(jìn)行了測算，結(jié)果見表5。2011年湖南省碳排放總量為10377．79萬t，比2000年的3504．60萬t增長了196．10%，遠(yuǎn)低于同時期GDP增速(500．21%)。從碳排放來源分析，2011年湖南省碳排放的主要來源仍然是能源消費(fèi)，占總量的95．69%，達(dá)9930．06萬t;其次是畜牧業(yè)碳排放，占總量的2．43%，達(dá)2523．01萬t;種植業(yè)碳排放站總量的1．78%，達(dá)184．76萬t;廢棄物碳排放最少，僅為碳排放總量的0．10%。根據(jù)IPCC給出的《2006年指南》，全球能源消費(fèi)占碳排放總量比例的平均水平為75%，湖南省能源消費(fèi)碳排放占比遠(yuǎn)高于參考值，說明湖南省的能源消耗量較大，節(jié)能減排的形勢嚴(yán)峻。本研究重點(diǎn)測算了湖南省2000—2011年的碳排放總量，通過分析其時序和結(jié)構(gòu)變化特征探討了湖南省新世紀(jì)初期經(jīng)濟(jì)發(fā)展對環(huán)境的影響。研究時序內(nèi)湖南省碳排放逐年增加(表5)，且增速持續(xù)上升，年均增長率10．37%，低于GDP的年均增長率(17．69%)。湖南省碳排放的結(jié)構(gòu)特征也發(fā)生了較大變化，2000年能源消費(fèi)僅占碳排放總量的77．29%，隨后逐年上升，直至2008年超過90%，2011年達(dá)到總量的95．69%，能源消費(fèi)對碳排放的影響逐漸增強(qiáng)，湖南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展對能源消費(fèi)的依賴日益突出，暴露了較為嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量問題。種植業(yè)碳排放占比逐年下降，比2000年降低了4．12倍，對碳排放總量的影響逐漸變小。畜牧業(yè)碳排放在碳排放結(jié)構(gòu)中處于第二位，2000占比高達(dá)13．36%。隨著能源消費(fèi)碳排放的迅猛增加和畜牧業(yè)自身的萎縮，畜牧業(yè)碳排放占比也逐年下降，比2000年降低了4．50倍;廢棄物在總量中的比例一直較低，2000年占總量的0．23%，隨后逐年下降，2011年僅為0．10%。

3．2土地承載結(jié)構(gòu)特征與效應(yīng)分析根據(jù)以上有關(guān)土地承載碳排放來源的描述，本研究將2011年湖南省碳排放根據(jù)其土地承載的屬性進(jìn)行分解，并進(jìn)一步計算結(jié)構(gòu)特征與碳排放強(qiáng)度，以期從土地利用的視角分析碳排放的來源及減排路徑，具體見表6。結(jié)果顯示，城鎮(zhèn)居民點(diǎn)及工礦用地是最大的碳排放源，總量達(dá)7781．06萬t，占總量的74．98%，且碳排放強(qiáng)度(碳排放與土地面積的比值，t/hm2)也最高，為263．94;交通水利及其他用地次之，碳排放強(qiáng)度為33．41，碳排放占總量的11．30%，為1172．40萬t;其他用地類型的碳排放量較少，總計占比為13．73%;牧草地的碳排放總量雖然較少，但其強(qiáng)度較大，單位面積碳排放達(dá)32．22t，是僅次于城鎮(zhèn)居民點(diǎn)及工礦用地和交通水利及其他用地的碳排放土地承載類型。

4結(jié)論與討論

4．1結(jié)論從2011年湖南省碳排放測算的結(jié)果可知，能源消費(fèi)碳排放是碳排放的主要來源，其次是畜牧業(yè)、種植業(yè)和廢棄物。能源消費(fèi)的高碳排放與湖南省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理、產(chǎn)能過剩、能源過度消費(fèi)有著直接的關(guān)系。尤其是新世紀(jì)初期，忽視環(huán)境問題和對資源的過度消耗是造成碳排放居高不下的重要原因。湖南省節(jié)能減排形勢嚴(yán)峻，為配合國家碳減排的重大目標(biāo)，在后續(xù)發(fā)展中應(yīng)著重從優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、淘汰落后差能、創(chuàng)新能源利用技術(shù)、大力發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等方面著手。研究時序內(nèi)，湖南省碳排放總量逐年增加，且增速不斷變快，碳排放結(jié)構(gòu)中能源消耗碳排放占比逐年增加，說明湖南省在能源消耗方面存在浪費(fèi)問題。畜牧業(yè)碳排放占比僅次于能源消耗碳排放，其次是種植業(yè)碳排放，廢棄物碳排放最少。除能源消耗碳排放占比外，其他來源占總量的比例均逐年下降。能源消耗碳排放的迅猛增加與新世紀(jì)初期湖南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特征有關(guān)，大量工業(yè)企業(yè)項(xiàng)目投入使用，產(chǎn)能過剩，造成了資源浪費(fèi)，從而造成碳排放激增。在種植業(yè)方面，在研究時序內(nèi)湖南省耕地種植面積沒有明顯增加，但碳排放卻顯著增加，這與近年來優(yōu)越的農(nóng)業(yè)政策有關(guān)。農(nóng)業(yè)政策刺激農(nóng)民積極種糧的同時也加重了農(nóng)業(yè)物質(zhì)的投入，如化肥、農(nóng)藥、薄膜等，這些都是農(nóng)業(yè)碳排放的主要來源。畜牧業(yè)的碳排放降低與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有很大關(guān)系，湖南省畜牧業(yè)萎縮，其產(chǎn)值在第一產(chǎn)業(yè)中的比重逐年下降，而技術(shù)創(chuàng)新等手段對畜牧業(yè)碳排放影響較小，因此碳排放量較最初降低。城鎮(zhèn)居民點(diǎn)及工礦用地是碳排放強(qiáng)度最大的用地類型，其次分別是交通水利及其他用地、牧草地、農(nóng)村居民點(diǎn)用地、耕地，城鎮(zhèn)居民點(diǎn)及工礦用地集約利用度高，人口密集，且承載了主要的能源消耗碳排放，因此其碳排放強(qiáng)度較高。通過土地承載碳排放效應(yīng)分析，可為控制碳排放提供一條新路徑。即通過調(diào)控土地結(jié)構(gòu)控制碳排放增加，保護(hù)其他碳排放強(qiáng)度較低且綜合效益較高的用地類型，如林地、草地、牧草地等。

篇2

關(guān)鍵詞 發(fā)展；碳計量；綠色低碳經(jīng)濟(jì)環(huán)境

中圖分類號 X196 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1673-9671-（2012）092-0240-01

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動下，各行各業(yè)快速發(fā)展同時大量消耗能源及污染環(huán)境，構(gòu)建綠色低碳經(jīng)濟(jì)環(huán)境成為了全世界人們奮斗的目標(biāo)。但是如何促進(jìn)各個企業(yè)質(zhì)量管理及能源管理，這就需要相關(guān)計量的法律法規(guī)，即是碳計量。隨著低碳經(jīng)濟(jì)環(huán)境號召增強(qiáng)，碳計量應(yīng)該如何發(fā)展成為了人們關(guān)注重要課題。

1 碳計量的現(xiàn)狀

最近幾年才新出現(xiàn)了碳計量新詞，而且使用上也越來越廣泛。自從2005年開始，許多計量技術(shù)機(jī)構(gòu)都成立“能源計量中心”，采用了現(xiàn)代的計量手段為節(jié)能減排服務(wù)。但是從其發(fā)展現(xiàn)狀中可以看出來，如今的碳計量發(fā)展上依然存在許多問題，其發(fā)展上并不是那么樂觀。

1.1 碳計量缺乏統(tǒng)一的計量標(biāo)準(zhǔn)、方法和平臺

隨著碳排放工作的不斷深入，將減少碳排放進(jìn)行區(qū)域性分解是控制碳排放的必然選擇，而在各區(qū)域碳排放的標(biāo)準(zhǔn)上，尚缺乏統(tǒng)一的計量標(biāo)準(zhǔn)、方法和平臺。碳計量是碳排放考核與交易的基礎(chǔ)。但是，由于不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度和自然環(huán)境不同，區(qū)域性碳排放標(biāo)準(zhǔn)自然就不相同。在這種情況下，不同的區(qū)域就需要制定不同的計量標(biāo)準(zhǔn)、方法和平臺，以便進(jìn)行碳計量。但是由于我國尚未出臺區(qū)域性碳排放的標(biāo)準(zhǔn)，并且和碳排放標(biāo)準(zhǔn)相匹配的計算方法正處于開發(fā)研究階段，因此，建立在區(qū)域性碳排放標(biāo)準(zhǔn)以及正確計量方法之上的碳排放的計量標(biāo)準(zhǔn)、方法和平臺也就無法實(shí)現(xiàn)。

1.2 缺乏社會認(rèn)可的計量權(quán)威機(jī)構(gòu)

盡管我國各地區(qū)都建立了和碳計量相關(guān)的機(jī)構(gòu)，但是由于缺乏明確的計量標(biāo)準(zhǔn)、方法和平臺，就導(dǎo)致了不同地區(qū)的碳計量的標(biāo)準(zhǔn)、方法各不相同，甚至還出現(xiàn)了地區(qū)之間互相矛盾的現(xiàn)象。在這種情況下，要想建立能夠?qū)Ω鱾€地區(qū)進(jìn)行碳計量的機(jī)構(gòu)，不但需要消耗大量的人力、物力和財力，而且在計量過程中也相當(dāng)繁瑣，在計量過程中也常常會出現(xiàn)各種問題。

2 綠色低碳經(jīng)濟(jì)環(huán)境下碳計量的發(fā)展

事實(shí)上，對于溫室氣體（GHG）的排放統(tǒng)稱為碳排放，而溫室氣體中排放最多最為重要的氣體為二氧化碳。所以，國際上通常將碳的排放量計量稱為碳計量，即是碳排放權(quán)的核查、交易及排放所涉及到的數(shù)據(jù)計量問題統(tǒng)一歸納到一起。例如在IPCC中，某排放源碳排放量=∑能源排放系數(shù)×能源消費(fèi)量；依據(jù)BP碳排放的計量計算：1 L汽油經(jīng)過充分燃燒之后能夠排放出2.3 KG二氧化碳。而構(gòu)建綠色低碳經(jīng)濟(jì)環(huán)境眼下是各大企業(yè)最基本要求，也是全世界人類共同的目標(biāo)。在該目標(biāo)之下碳計量的發(fā)展主要體現(xiàn)在如下幾個方面：

2.1 努力創(chuàng)建全國統(tǒng)一的計量標(biāo)準(zhǔn)、方法和評價體系

為了達(dá)到碳排放的總體目標(biāo)，必須創(chuàng)建全國統(tǒng)一的計量標(biāo)準(zhǔn)、方法和評價體系，并在全國統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)、方法和評價體系的前提下建立各地區(qū)的計量標(biāo)準(zhǔn)、方法和評價體系。為了達(dá)到這個目標(biāo)，必須解決以下幾個方面的問題。

2.1.1 創(chuàng)新碳計量技術(shù)

在進(jìn)行碳計量過程中，各個項(xiàng)目的初始、中期、末期計量監(jiān)測，不同的能源所產(chǎn)生的特點(diǎn)或者減排機(jī)理有差異，因此對對應(yīng)的安裝或者合適使用計量裝備都有不同之處，如果還是使用傳統(tǒng)單臺計量器極難解決這些問題，必然要依據(jù)不同數(shù)據(jù)信息、處理功能配置專門的計算與處理軟件。因此，只有創(chuàng)新碳計量技術(shù)，才能有效解決碳排放中的計量問題，才能創(chuàng)新計量標(biāo)準(zhǔn)、方法和評價體系。

2.1.2 實(shí)施數(shù)據(jù)管理

無論是全國統(tǒng)一的計量標(biāo)準(zhǔn)、方法，還是評價體系，要想發(fā)揮碳計量技術(shù)最大作用，就要轉(zhuǎn)變過去那種單純管理的計量器具，引導(dǎo)企業(yè)實(shí)施數(shù)據(jù)管理。只有在企業(yè)實(shí)施數(shù)據(jù)管理的前提下，才能夠使碳排放在全國統(tǒng)一的計量標(biāo)準(zhǔn)、方法下穩(wěn)定運(yùn)行，才能夠?qū)μ寂欧胚M(jìn)行量化管理，才能將企業(yè)的碳排放納入到全國性的評價體系之中，確保評價體系真正發(fā)揮作用。

2.1.3 大力加強(qiáng)碳認(rèn)證、碳足跡及碳核查的研究

碳足跡不確定，在創(chuàng)建全國統(tǒng)一的計量標(biāo)準(zhǔn)、方法和評價體系就存在著一定的難題，這就需要大力加強(qiáng)碳認(rèn)證、碳足跡及碳核查的研究，依據(jù)IPCC相關(guān)文件提出核查報告及產(chǎn)品碳足跡，再通過通用的計算方法與轉(zhuǎn)換系數(shù)，采用計量手段對高耗工藝、高耗企業(yè)及高耗產(chǎn)品進(jìn)行量化，解決存在的問題，提升搞數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進(jìn)而排除碳足跡中不確定性的問題。

2.2 建立全國性社會認(rèn)可的公共計量平臺

目前，我國在碳排放上尚沒有在全國范圍內(nèi)建立能夠得到社會認(rèn)可的公共計量平臺，這就使得在碳排放上的監(jiān)督上難以得到準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，使得針對碳排放的監(jiān)督成為一紙空文。這就需要建立全國性社會認(rèn)可的公共計量平臺，為碳排放企業(yè)進(jìn)行碳排放的指導(dǎo)、標(biāo)準(zhǔn)計量器具管理方面的服務(wù)；為碳排放計量管理部門進(jìn)行決策提供依據(jù)，幫助碳排放管理部門制定能夠真正發(fā)揮作用的政策，引導(dǎo)碳計量行業(yè)的穩(wěn)定而健康的發(fā)展；為廣大人民群眾提供碳排放計量方面的知識，使人民群眾真正明白碳排放中存在的問題與改進(jìn)方法；為廣大人們?nèi)罕妼μ寂欧胚M(jìn)行監(jiān)督、反饋和交流提供平臺。

3 結(jié)束語

總之，構(gòu)建綠色低碳經(jīng)濟(jì)環(huán)境是環(huán)保最終目標(biāo)。碳計量要緊跟著現(xiàn)代化環(huán)保需求，成為低碳經(jīng)濟(jì)環(huán)境的基礎(chǔ)條件，這樣才具有持續(xù)的發(fā)展勢頭。

參考文獻(xiàn)

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關(guān)鍵詞：碳減排；治理機(jī)制創(chuàng)新；利益相關(guān)者；界定與分類

中圖分類號：F062.2

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：16721101（2014）05001708

如何進(jìn)行環(huán)境治理，減少碳排放，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，是我國當(dāng)前亟待解決的重要問題。

從目前我國碳排放治理的實(shí)踐來看，存在著企業(yè)投資動力不足，科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新精神不夠；政府管理部門多、雜，權(quán)利交織導(dǎo)致調(diào)控力下降，治理成本高；管理方式行政化，與其他利益相關(guān)者的利益沖突嚴(yán)重等問題。本文對碳減排利益相關(guān)者界定為對碳減排負(fù)有責(zé)任、擁有相應(yīng)的權(quán)力和減排手段，對碳減排目標(biāo)實(shí)現(xiàn)具有較大影響，與碳減排利益關(guān)系較大的組織。

這些問題表明了我國碳排放治理中政府單方治理的高成本、低效益，同時利益相關(guān)者的力量未得到有效利用。針對存在的這些問題，作者將從利益相關(guān)者共同治理角度對碳減排治理模式進(jìn)行創(chuàng)新研究，為我國碳排放治理開辟新的途徑。本文將對我國碳減排的利益相關(guān)者進(jìn)行界定和分類，回答誰是利益相關(guān)者，并對其進(jìn)行分類，明確其在碳減排中的角色地位。

一、文獻(xiàn)綜述

目前與碳排放利益相關(guān)者分類直接相關(guān)的研究文獻(xiàn)尚未檢索到。

碳排放方面的研究主要集中在碳排放的驅(qū)動因素及其影響程度，碳排放與經(jīng)濟(jì)增長、能源消費(fèi)等的關(guān)系及碳排放的因素分解等方面[1-4]。學(xué)者研究認(rèn)為我國碳排放增長的主要原因在于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源效率、人口因素、城鎮(zhèn)化建設(shè)等方面，據(jù)此提出了調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高非化石能源比重、能源效率和人口素質(zhì)等方面的建議[5-7]。這些豐碩的研究成果是本文進(jìn)一步研究的基礎(chǔ)。碳排放治理的文獻(xiàn)側(cè)重于政府單向治理，如碳減排政策的制定、取向分析和政府在碳減排中的職能等[8-11]。李欣研究認(rèn)為環(huán)境治理中政府管制手段的優(yōu)點(diǎn)是強(qiáng)制性高，效果明顯，缺點(diǎn)是簡單粗暴，經(jīng)濟(jì)效益差以及深層次的無法回避的制度缺陷[12]。學(xué)者在碳排放權(quán)市場交易機(jī)制、碳稅、碳金融政策等方面也有大量研究成果[13-15]。如樊綱為代表的學(xué)者明顯傾向于碳稅政策[16]，而國務(wù)院發(fā)展研究中心課題組則明確建議采用碳市場制度[17]。財政稅收手段屬于雙刃劍，一方面會帶來碳排放量的下降，另一方面其對能源產(chǎn)業(yè)、收入分配、就業(yè)、國際貿(mào)易及公平性等方面的影響難以確定[18-19]。碳排放市場交易手段在國際層面的問題是如何確定初始碳排放的國際分配及界定方面，難以達(dá)成國際共識，在國家層面其關(guān)鍵問題是碳排放總量控制制度及市場機(jī)制的完善問題，也難以發(fā)揮利益相關(guān)者的推動力和積極性。

碳減排政策建議從客觀上來看是降低碳排放的有效途徑，而政策的實(shí)施要依賴于利益相關(guān)者去執(zhí)行，其實(shí)施效果取決于利益相關(guān)者群體的執(zhí)行程度和積極性。同時，目前的治理模式不能發(fā)揮利益相關(guān)者的積極性和推動力量。因此，提高碳減排效果還需要研究利益相關(guān)者及其在碳減排中的角色地位、利益要求等。

利益相關(guān)者治理理論早期主要應(yīng)用于公司治理的研究，近年來擴(kuò)展到了生態(tài)旅游和可持續(xù)能源等領(lǐng)域，得到了廣泛應(yīng)用。本文將利益相關(guān)者理論引入碳排放治理領(lǐng)域，試圖突破目前的碳稅治理和碳排放權(quán)治理模式的研究，為我國碳排放治理研究新的途徑，提供新的選擇。

二、方法與數(shù)據(jù)

（一）研究方法

根據(jù)本文對我國碳減排利益相關(guān)者的界定，選擇政府、生產(chǎn)企業(yè)、銀行、碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)、研發(fā)機(jī)構(gòu)、能源供應(yīng)行業(yè)、新聞媒體、公眾團(tuán)體、投資者、中介機(jī)構(gòu)等10個組織進(jìn)行調(diào)查研究。需要說明的是，中國管理碳減排的部門有國家各級政府部門、國家及各級環(huán)保部門和各級節(jié)能減排部門，在控制碳排放事務(wù)方面他們屬于互補(bǔ)關(guān)系和上下級關(guān)系，共同為治理碳排放任務(wù)工作。因此，在本文中中國政府管理碳排放的部門統(tǒng)稱為政府，以下不在說明。

借鑒學(xué)者提出的“多維細(xì)分法”和“米切爾評分法”的分析思路[20-22]，本文從利益相關(guān)者的合法性、權(quán)利屬性和利益要求的緊急性三個維度對中國碳排放的利益相關(guān)者進(jìn)行界定和分類。

根據(jù)界定與分類方法，本文編寫了調(diào)查問卷，要求調(diào)查對象分別從合法性、權(quán)利屬性、緊急性等三個維度對所給出的10種利益相關(guān)者與碳減排的相關(guān)程度按著從大到小進(jìn)行排序，排名第一用1分表示，排名第二用2分表示，依次類推。因此，1分表示相關(guān)程度最大，2分表示相關(guān)程度第二大，依次類推，10分表示相關(guān)程度最小。

其中，合法性，表示該組織是否在法律或道德或特定的被賦予了減少碳排放的義務(wù)、責(zé)任，或承擔(dān)了碳減排風(fēng)險；權(quán)力屬性，表示該組織是否擁有影響我國碳減排的能力、地位和相應(yīng)的手段，對碳減排目標(biāo)實(shí)現(xiàn)影響力的重要性程度；緊急性，表示該組織與碳減排的利益相關(guān)程度和實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)的迫切性程度。

（二）數(shù)據(jù)來源

通過對調(diào)查對象的分析、選擇，本次調(diào)查共計發(fā)放調(diào)查問卷750份，實(shí)際回收586份，回收率78.13%，回收的問卷中有效問卷529份，回收問卷有效率90.27%。調(diào)查對象的分布情況如表1所示。

表1 調(diào)查對象的分布情況

分類頻數(shù)百分比（%）

性別男29655.95

女23344.05

年齡30歲及以下18534.97

30-40 歲16431.00

40歲以上18034.03

學(xué)歷本科24345.94

碩士研究生 19436.67

博士研究生9217.39

工作行業(yè)大學(xué)417.75

研發(fā)機(jī)構(gòu)499.26

政府部門6311.91

生產(chǎn)企業(yè)6913.04

金融業(yè)438.13

中介組織529.83

能源供應(yīng)行業(yè)489.07

新聞媒體519.64

碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)529.83

公眾團(tuán)體6111.53

從調(diào)查對象的分布情況來看，調(diào)查對象性別、年齡結(jié)構(gòu)分布合理，學(xué)歷為本科以上層次，對碳減排能有較為準(zhǔn)確的認(rèn)識和理解，從工作行業(yè)來看分布在大學(xué)等10個行業(yè)，包含了碳減排的利益相關(guān)者行業(yè)，調(diào)查對象來源較為廣泛。從調(diào)查樣本數(shù)量來看，除其它行業(yè)外最少的分類變量數(shù)據(jù)大于40個，數(shù)據(jù)量可以滿足統(tǒng)計分析的基本要求。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

對回收的有效問卷利用SPSS16.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計分析，包括調(diào)查數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計、配對樣本T檢驗(yàn)。

（一）描述性統(tǒng)計

首先，對調(diào)查結(jié)果從合法性、權(quán)利屬性和緊急性三個維度進(jìn)行描述性統(tǒng)計。三個維度的描述性統(tǒng)計結(jié)果分布如表2、表3和表4所示：

表2 利益相關(guān)者合法性維度上評分的描述性統(tǒng)計

（N）（Min）（Max）（Mean）Std D.

政府529172.155 30.703 6

生產(chǎn)企業(yè)529181.135 90.931 2

銀行5292105.935 01.410 4

碳排放權(quán)

交易機(jī)構(gòu)5291108.841 71.160 6

研發(fā)機(jī)構(gòu)5292103.791 31.468 1

能源供應(yīng)行業(yè)5293104.660 21.531 4

新聞媒體5291105.201 01.240 1

公眾團(tuán)體5291107.188 30.857 6

機(jī)構(gòu)投資者5292108.233 00.988 4

中介機(jī)構(gòu)5294106.730 10.703 6

注：根據(jù)調(diào)查問卷的按相關(guān)程度大小排序要求，1分表示相關(guān)程度最大，2分表示相關(guān)程度第二大，依次類推，10分表示相關(guān)程度最小。表2、表3的含義相同。

如表2所示，從碳減排的合法性維度上來看，按平均得分的大小，合法性程度從高到底依次為：生產(chǎn)企業(yè)、政府、研發(fā)機(jī)構(gòu)、能源供應(yīng)行業(yè)、新聞媒體、銀行、中介機(jī)構(gòu)、公眾團(tuán)體、機(jī)構(gòu)投資者、碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)。

表3 利益相關(guān)者權(quán)利性維度上評分的描述性統(tǒng)計

（N）（Min）（Max）（Mean）Std D.

政府529151.679 60.542 2

生產(chǎn)企業(yè)529192.18641.088 4

銀行5292105.820 42.106 1

碳排放權(quán)

交易機(jī)構(gòu)529198.956 32.093 2

研發(fā)機(jī)構(gòu)5291104.272 81.285 3

能源供應(yīng)行業(yè)5292105.101 91.310 0

新聞媒體5291103.252 41.596 6

公眾團(tuán)體529187.762 11.506 1

機(jī)構(gòu)投資者5291106.757 31.091 7

中介機(jī)構(gòu)5294107.168 01.251 3

如表3所示，從碳減排的權(quán)利屬性維度來看，權(quán)利大小從高到底依次為：政府、生產(chǎn)企業(yè)、新聞媒體、研發(fā)機(jī)構(gòu)、能源供應(yīng)行業(yè)、銀行、機(jī)構(gòu)投資者、中介機(jī)構(gòu)、公眾團(tuán)體、碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)。

表4 利益相關(guān)者緊急性維度上評分的描述性統(tǒng)計

（N）（Min）（Max）（Mean）Std D.

政府529151.626 21.727 0

生產(chǎn)企業(yè)529192.132 01.448 2

銀行5292107.077 71.655 6

碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)5291108.664 81.3798

研發(fā)機(jī)構(gòu)5292105.193 21.580 8

能源供應(yīng)行業(yè)5293104.889 30.928 8

新聞媒體5291103.786 42.269 8

公眾團(tuán)體5291104.089 31.462 9

機(jī)構(gòu)投資者5291106.359 21.942 8

中介機(jī)構(gòu)5293107.972 80.807 0

如表4所示，從碳減排的利益要求被關(guān)注的緊急性維度來看，從高到底依次為：政府、生產(chǎn)企業(yè)、新聞媒體、公眾團(tuán)體、能源供應(yīng)行業(yè)、研發(fā)機(jī)構(gòu)、機(jī)構(gòu)投資者、銀行、中介機(jī)構(gòu)、碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)。

（二）配對樣本T檢驗(yàn)

利用配對樣本T檢驗(yàn)（Paired-Samples Test）進(jìn)一步判斷上述利益相關(guān)者每兩個變量均值之差與0是否具有顯著性差異。

合法性維度利益相關(guān)者評分均值差異的配對樣本T檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 合法性維度評分均值差異的配對樣本T檢驗(yàn)結(jié)果

123456789

1.政府

2.生產(chǎn)企業(yè)0.98**（7.77）

3.銀行7.18**（7.36）6.20**（4.83）

4.碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)5.29*（4.32） 4.31**

（6.91）1.89（2.71）

5.研發(fā)機(jī)構(gòu)5.64*

（4.25）4.66**

（7.51）1.54**

（5.35）0.35**（5.52）

6.能源供應(yīng)行業(yè)4.50**

（5.40）3.52**

（8.79）2.67**

（4.77）0.78**

（5.80）1.13**

（6.37）

7.新聞媒體7.65**

（5.25）6.67**

（8.01）0.47**

（4.84）2.36**

（6.04）2.01**

（7.75）3.14

（2.09）

8.公眾 團(tuán)體3.73**

（6.52）2.75**

（9.24）3.45**

（8.52）1.55**

（4.72）1.90**

（8.02）0.77**

（9.70）3.91**

（8.54）

9.機(jī)構(gòu)投資者5.08**

（4.48）4.10**

（4.79）2.10**

（8.25）0.21**

（5.44）0.56**

（7.38）0.57

（1.25）2.57**

（7.75）1.34**

（3.69）

10.中介機(jī)構(gòu)6.17**

（4.38）5.19**

（9.15）1.00**

（4.10）0.89**

（3.82）0.54**

（5.31）1.67**

（5.87）1.47**

（4.88）2.44**

（6.15）1.10**

（8.01）

注：未加括號的數(shù)據(jù)表示某兩類利益相關(guān)者在該維度上評分的均值的差，括號內(nèi)的數(shù)據(jù)為配對樣本T 檢驗(yàn)值。*表示均值之差通過了95%置信度的檢驗(yàn)，**表示均值之差通過了99%置信度的檢驗(yàn)。均

值之差的數(shù)據(jù)下方有橫線者，表示未通過檢驗(yàn)。表6、表7含義相同。

從表5可以看出，從合法性維度來看，除個別利益相關(guān)者未通過配對樣本檢驗(yàn)外，絕大部分檢驗(yàn)結(jié)果具有非常顯著的統(tǒng)計意義上的差別，表明絕大部分利益相關(guān)者的排序都具有顯著的統(tǒng)計意義上的差別。因此，合法性維度上利益相關(guān)者的評分均值可以反映其在碳減排中合法性程度的大小關(guān)系。

權(quán)利維度利益相關(guān)者評分均值差異的配對樣本T檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

表6 權(quán)力維度評分均值差異的配對樣本T檢驗(yàn)結(jié)果

123456789

1.政府

2.生產(chǎn)企業(yè)0.89**

（4.24）

3.銀行7.03**

（4.16）6.14*

（5.36）

4.碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)2.17**

（5.02）1.28**

（6.29）4.86**

（5.81）

5.研發(fā)機(jī)構(gòu)1.79**

（4.53）0.89**

（5.22）5.25**

（4.96）0.38**

（6.20）

6.能源供應(yīng)行業(yè)3.82**

（6.33）2.92**

（7.27）3.22**

（7.13）1.65**

（7.96）2.03

（1.23）

7.新聞媒體6.47**

（4.95）5.57**

（5.72）0.5**7

（6.36）4.30**

（7.81）4.68**

（7.63）2.65

（1.92）

8.公眾團(tuán)體0.02**

（4.26）0.92**

（5.28）7.06**

（5.94）2.19**

（5.22）1.81**

（6.73）3.84**

（5.85）6.49**

（4.24）

9.機(jī)構(gòu)投資者3.97**

（6.24）3.08**

（7.22）3.06**

（7.58）1.80**

（7.91）2.18**

（6.34）0.16**

（6.21）2.50**

（6.39）4.00**

（7.03）

10.中介機(jī)構(gòu)5.78**

（5.08）4.89**

（7.19）1.25**

（7.06）3.61**

（6.10）4.00**

（6.76）1.97**

（6.18）0.68**

（7.25）5.81**

（6.89）1.81**

（7.82）

從表6可以看出，從權(quán)力維度來看，仍然是絕大部分檢驗(yàn)結(jié)果具有非常顯著的統(tǒng)計意義上的差別，表明絕大部分利益相關(guān)者的排序都具有顯著的統(tǒng)計意義上的差別。因此，權(quán)利維度上利益相關(guān)者的評分均值可以反映其在碳減排中權(quán)利的大小關(guān)系。

緊急性維度利益相關(guān)者評分均值差異的配對樣本T檢驗(yàn)結(jié)果如下頁表7所示。

從表7可以看出，從權(quán)力維度來看，大部分檢驗(yàn)結(jié)果具有非常顯著的統(tǒng)計意義上的差別，表明絕大部分利益相關(guān)者的排序都具有顯著的統(tǒng)計意義上的差別。因此，緊急性維度上利益相關(guān)者的評分均值可以反映其在碳減排中緊急性程度的大小關(guān)系。

（三）分類結(jié)果

根據(jù)各個利益相關(guān)者在三個維度上的得分均值及配對樣本T檢驗(yàn)結(jié)果，我們可以得到中國碳減排的利益相關(guān)者分類情況，如表8所示。

根據(jù)表8中的各個利益相關(guān)者的在三個維度的評分分布情況，本文對我國碳減排的利益相關(guān)者分類如下：

核心利益相關(guān)者，至少在2個維度的得分在4分以下。他們在中國減少碳排放的作用不可或缺，承擔(dān)著碳減排的責(zé)任和義務(wù)，與減少碳排放具有緊密的利害聯(lián)系，在碳減排活動中，有一定的利益要求和權(quán)利，在很大程度上可以決定碳減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)與否。 他們包括政府、生產(chǎn)企業(yè)、新聞媒體。

重要利益相關(guān)者，至少在兩個維度上的得分在4分以上和6分以下。他們已經(jīng)與碳減排形成了較為密切的關(guān)系，付出了專用性投資，在實(shí)踐中承擔(dān)者一定的風(fēng)險。在正常狀態(tài)下，他們一般表現(xiàn)為一種顯性契約人，而一旦其利益要求沒有得到很好的滿足或受到損害時，他們可能從潛在狀態(tài)變?yōu)榛钴S狀態(tài)，從而直接影響我國碳減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。他們包括研發(fā)機(jī)構(gòu)、能源供應(yīng)行業(yè)、銀行。

一般利益相關(guān)者，至少在兩個維度上的得分在6分以上。他們對我國碳減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)發(fā)揮輔助作用，往往被動的受到碳減排活動的影響，不能對減少碳排放直接施加影響，對實(shí)現(xiàn)減少碳排放目標(biāo)的重要性程度較低，其實(shí)現(xiàn)利益要求的緊迫性也不強(qiáng)，他們包括中介機(jī)構(gòu)、公眾團(tuán)體、機(jī)構(gòu)投資者、碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)。

表7 緊急性維度評分均值差異的配對樣本T檢驗(yàn)結(jié)果

123456789

1.政府

2.生產(chǎn)企業(yè)1.31**

（5.04）

3.銀行6.15**

（5.49）7.45

（1.08）

4.碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)3.74**

（5.07）5.05*

（4.51）2.40**

（8.06）

5.研發(fā)機(jī)構(gòu)0.54**

（3.84）0.77**

（8.30）6.68**

（4.13）4.28**

（5.87）

6.能源供應(yīng)行業(yè)3.26*

（4.95）4.56**

（3.64）2.89*

（4.33）0.49**

（5.24）3.80**

（4.86）

7.新聞媒體4.85**

（6.26）6.16**

（3.12）1.29**

（4.23）1.11**

（5.26）5.39

（1.98）1.60**

（4.24）

8.公眾團(tuán)體1.26**

（6.98）2.56**

（6.08）4.89**

（7.18）2.49**

（6.36）1.80**

（5.24）2.00**

（5.82）3.60**

（6.33）

9.機(jī)構(gòu)投資者5.93**

（3.92）7.23**

（4.08）0.22**

（3.89）2.18**

（4.32）6.47**

（5.16）2.67**

（4.91）1.07**

（4.56）4.67

（0.12）

10.中介機(jī)構(gòu)5.14**

（3.75）6.45**

（4.32）1.00*

（4.78）1.40**

（3.81）5.68**

（3.97）1.88**

（5.01）0.29**

（4.61）3.88**

（5.58）0.79

（0.69）

表8 中國碳減排利益相關(guān)者三維分類結(jié)果

評分[1，4][4，6][6，10]

合法性生產(chǎn)企業(yè)、政府、研發(fā)機(jī)構(gòu)能源供應(yīng)行業(yè)、新聞媒體、銀行中介機(jī)構(gòu)、公眾團(tuán)體、機(jī)構(gòu)投資者、

碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)

權(quán)力性政府、生產(chǎn)企業(yè)、新聞媒體研發(fā)機(jī)構(gòu)、能源供應(yīng)行業(yè)、銀行機(jī)構(gòu)投資者、中介機(jī)構(gòu)、公眾團(tuán)體、碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)

緊急性政府、生產(chǎn)企業(yè)、新聞媒體公眾團(tuán)體、能源供應(yīng)行業(yè)、研發(fā)機(jī)構(gòu)機(jī)構(gòu)投資者、銀行、中介機(jī)構(gòu)、碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)

四、結(jié)論與展望

通過廣泛的問卷調(diào)查和分析，本文將我國碳減排的利益相關(guān)者劃分為核心利益相關(guān)者、重要利益相關(guān)者和一般利益相關(guān)者。不同的利益相關(guān)者在不同領(lǐng)域?qū)ξ覈紲p排發(fā)揮作用。

從核心利益相關(guān)者來看，控制及減少碳排放具有公共事務(wù)的性質(zhì)，因此調(diào)查對象普遍認(rèn)為政府在碳減排中應(yīng)發(fā)揮主導(dǎo)作用，包括政策制定、管理機(jī)制、利益關(guān)系調(diào)節(jié)等政府均應(yīng)發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用。生產(chǎn)企業(yè)是主要碳排放者和減少碳排放的直接執(zhí)行者，因此是實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)的關(guān)鍵。生產(chǎn)企業(yè)在生產(chǎn)中擔(dān)負(fù)著加強(qiáng)節(jié)能環(huán)保技術(shù)開發(fā)、引進(jìn)技術(shù)設(shè)備減少碳排放、提高產(chǎn)品的環(huán)保性能等重要作用。同時，減少碳排放在一定時期上將增加企業(yè)生產(chǎn)成本，提高產(chǎn)品價格，因此，生產(chǎn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)減少碳排放需要外部力量的介入及資金支持。新聞媒體在碳減排中具有強(qiáng)大的輿論宣傳優(yōu)勢及監(jiān)督能力，被調(diào)查對象給予了厚望。政府、生產(chǎn)企業(yè)及新聞媒體分別在領(lǐng)導(dǎo)、執(zhí)行、監(jiān)督三個方面對我國實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)中發(fā)揮核心主導(dǎo)作用。

從重要利益相關(guān)者來看，研發(fā)機(jī)構(gòu)一方面為減少碳排放提供政策建議、決策支持，另一方面提供技術(shù)支持，提高我國能源的利用效率，從而減少碳排放。能源消費(fèi)是碳排放的主要來源，能源供應(yīng)行業(yè)可以通過控制能源供應(yīng)的種類、數(shù)量及價格來影響能源的消費(fèi)數(shù)量及種類，促使消費(fèi)者加大節(jié)能投入，同時，可以開發(fā)新的綠色能源，從而減少碳排放。銀行在政府的領(lǐng)導(dǎo)下通過對融資項(xiàng)目進(jìn)行環(huán)保評價控制資金的供給和使用方向來引導(dǎo)節(jié)能減排行為，也在客觀上承擔(dān)了減排責(zé)任和風(fēng)險。但目前其作用還非常有限。研發(fā)機(jī)構(gòu)、能源供應(yīng)行業(yè)和銀行分別在技術(shù)支持、能源供給種類及數(shù)量、資金供給等方面對我國碳減排發(fā)揮重要作用。

從一般利益相關(guān)者來看，中介機(jī)構(gòu)在碳減排中負(fù)責(zé)檢測、檢驗(yàn)認(rèn)證、咨詢策劃等，可以幫助和促進(jìn)碳排放交易的順利進(jìn)行，降低交易成本和費(fèi)用。公眾團(tuán)體可以通過舉辦活動向社會宣傳能源、氣候及環(huán)境狀況等，提高社會公眾的節(jié)能減排的認(rèn)識，也會通過一些活動向污染較大的生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行抗議，對其施加壓力，督促其減少碳排放。機(jī)構(gòu)投資者可以為企業(yè)實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)提供資金支持，但其以盈利為目標(biāo)，其投資活動將以其預(yù)期盈利目標(biāo)為前提。碳排放權(quán)交易機(jī)構(gòu)是解決碳排放的問題的市場機(jī)制，促進(jìn)具有成本效率的碳減排。現(xiàn)階段由于碳排放治理是市場機(jī)制還處于起步階段，他們能發(fā)揮的作用還非常有限或尚未發(fā)揮作用。隨著市場機(jī)制的成熟和完善，這些利益相關(guān)者在碳減排中從碳檢測認(rèn)證、投融資、市場交易等角度對我國碳減排發(fā)揮重要的輔助作用。

明確了利益相關(guān)者在碳減排中的角色地位可以為我們構(gòu)建合理的利益相關(guān)者共同治理機(jī)制，促進(jìn)利益相關(guān)者在碳減排中發(fā)揮積極作用和推動力量提供指導(dǎo)。參考文獻(xiàn)：

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篇4

關(guān)鍵詞：低碳經(jīng)濟(jì)；能源計量；碳計量

1引言

伴隨著人口的不斷增長、環(huán)境日益惡化以及溫室效應(yīng)的持續(xù)增強(qiáng)，“高能耗、高污染、能源消耗巨大”的發(fā)展模式已經(jīng)成為全球各國面臨的共同問題。節(jié)約能源、減少碳排放、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和保護(hù)生態(tài)環(huán)境的重要途徑，低碳環(huán)保經(jīng)濟(jì)模式已經(jīng)成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新模式。該模式的特征為低能耗、低污染和低排放。低碳經(jīng)濟(jì)的起因來自兩個方面：一是能源約束，二是氣候變化，就計量而言，能源約束體現(xiàn)在能源計量，氣候變化體現(xiàn)在碳計量。因此，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，必須大力推進(jìn)能源計量與碳計量的工作，二者在落實(shí)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)中起著基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性的作用。

2低碳經(jīng)濟(jì)下的能源計量

所謂能源計量是指在煤炭、原油、天然氣、電力、焦炭、熱力、煤氣、成品油、生物智能和其他直接或者通過加工、轉(zhuǎn)換而獲取的有用能的各種能源過程中，對用能單位各個環(huán)節(jié)的數(shù)量、性能參數(shù)、相關(guān)的特征參數(shù)進(jìn)行檢測、度量和計算。能源計量是為了確定用能對象的能源完善程度而對能源及相關(guān)量的計量。2．1能源計量在發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)中的作用能源計量是用能單位節(jié)能的基礎(chǔ)。發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)首先要做的就是減少碳排放、有效合理的利用能源資源，因而對能源的計量工作就顯得尤為重要。要想節(jié)約能源，就應(yīng)該找到用能單位節(jié)能降耗的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，因此必須有準(zhǔn)確和必要的計量數(shù)據(jù)，有了計量數(shù)據(jù)才能真實(shí)體現(xiàn)用能單位的能源消耗，從而提高能源的綜合利用率。能源計量為節(jié)能監(jiān)管提供了依據(jù)。在《節(jié)約能源法》中第五十三、五十四條中明確了用能單位的節(jié)能義務(wù)，強(qiáng)化了監(jiān)督和管理；同時國務(wù)院出臺了《國務(wù)院關(guān)于節(jié)能工作的決定》，要求督促用能單位開展能源計量工作。因此只有做好能源計量工作，提供準(zhǔn)確可靠的能源計量數(shù)據(jù)才能編制出反應(yīng)用能單位內(nèi)部真實(shí)的用能情況，為各級節(jié)能部門對能源監(jiān)管提供數(shù)據(jù)支持。能源計量是減少排放、解決環(huán)境問題的有效措施。能源計量能夠?qū)U棄物排放進(jìn)行實(shí)時全程測量監(jiān)控，對測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、整理、歸檔、分析，從而發(fā)現(xiàn)污染問題并提出有效的解決方法，可極大的提高廢物的利用率，減少對環(huán)境產(chǎn)生有害影響廢棄物的排放，改善環(huán)境問題。2．2能源計量措施（1）加強(qiáng)宣傳，營造氛圍。能源計量本身不產(chǎn)生直接的經(jīng)濟(jì)效益，從而導(dǎo)致部分用能單位不太重視該工作，因此要加強(qiáng)國家能源形勢、能源政策和能源計量重要性的宣講，宣傳節(jié)能計量知識，提高用能單位的能源計量意識，使用能單位特別是重點(diǎn)用能單位將被動接受變?yōu)橹鲃雍葑ヂ鋵?shí)。（2）執(zhí)法監(jiān)督，強(qiáng)化力度。首先根據(jù)JJF1356－2012《重點(diǎn)用能單位能源計量審查規(guī)范》及GB17167－2006《用能單位能源計量器具配備和管理通則》對用能單位計量器具的配備、檢定、使用和管理情況進(jìn)行檢查，其次加強(qiáng)實(shí)施能源效率標(biāo)識管理，擴(kuò)大能效標(biāo)識的應(yīng)用，促進(jìn)用能單位加快高效節(jié)能產(chǎn)品的應(yīng)用。（3）加強(qiáng)培訓(xùn)，提供保障。舉辦能源計量技術(shù)培訓(xùn)班，邀請能源計量方面技術(shù)專家為用能單位特別是重點(diǎn)用能單位的能源計量管理人員講解能源計量、能源平衡測試等方面的知識，宣傳貫徹能源計量相關(guān)法律法規(guī)，制定人員培訓(xùn)計劃，指導(dǎo)用能單位能源計量人員的培訓(xùn)，從而提高用能單位能源計量技術(shù)水平。

3低碳經(jīng)濟(jì)下的碳計量

碳計量是對碳排放量的測量計算，又稱碳核查或編制溫室氣體排放清單。碳計量在我國低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著“眼鏡”和“尺子”的作用，通過計量碳排放量獲得數(shù)據(jù)，用來評價低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況，反應(yīng)節(jié)能減排的效果。因此發(fā)展碳計量是建設(shè)低碳經(jīng)濟(jì)、實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)和減小溫室效應(yīng)的關(guān)鍵和前提。3．1碳計量在發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)中的作用溫室氣體核查過程的基礎(chǔ)。進(jìn)行溫室氣體量化、核查工作，編制溫室氣體排放量清單和碳排放量報告，組織核查工作等一系列活動的基礎(chǔ)是活動水平數(shù)據(jù)的收集和排放因子的確定，因此，無論是直接獲得碳數(shù)據(jù)還是間接測量碳數(shù)據(jù)都離不開碳計量。溫室氣體排放清單編制的前提。低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要數(shù)據(jù)就是碳排放清單。排放清單從理論上說可以通過對各類碳排放的連續(xù)監(jiān)測和計量獲得，但由于碳排放源繁多且排放總量大，氣體排放成分復(fù)雜，使得對氣體排放實(shí)現(xiàn)連續(xù)監(jiān)測計量變得不太可能，因此目前國內(nèi)外均采用通過直接能源消耗和間接消耗的數(shù)量統(tǒng)計，再通過量化得到排放因子，編制排放清單。碳計量主要體現(xiàn)在對水、煤、電等用量計量上，通過對這些數(shù)據(jù)的測量可以估算排放量，為編制對應(yīng)的清單打下基礎(chǔ)。為企業(yè)節(jié)能減排提供依據(jù)。通過溫室氣體排放核查以及清單編制工作，可以確定企業(yè)的排放源和高能耗設(shè)備，企業(yè)可以根據(jù)這些計量數(shù)據(jù)有針對性、有目的性地開展節(jié)能減排工作，進(jìn)行用能情況實(shí)時、動態(tài)分析等，這些節(jié)能減排措施的運(yùn)用都離不開碳計量。3．2碳計量方法目前，我國對于經(jīng)濟(jì)活動生產(chǎn)的碳排放如何進(jìn)行量化，還沒有形成比較完善的體系和方法，需要進(jìn)一步研究。然而國際上關(guān)于碳計量的方法很多，主要包括：系數(shù)法、IPCC推薦缺省法、部門分類核算法以及卡亞公式等。（1）系數(shù)法主要用于能源碳排放量的計算，其公式為：E＝k×N其中，E為碳排放量，k為碳排放因子（中國CO2的排放因子系數(shù)為0．67，日本為0．68，美國為0．69），N為某一能源使用數(shù)量。（2）缺省法是根據(jù)能源消耗量估算碳排放量，是一種粗略的估算，其公式為：CO2排放量＝（燃料消費(fèi)量×單位碳含量－固碳量）×氧化率×3．7（3）部門分類核算法是以部門為基礎(chǔ)，使用更加微觀的數(shù)據(jù)，通過對每個部門使用每種燃料進(jìn)行單獨(dú)計算并進(jìn)行匯總得到每個部門總排放量，然后利用同種方法將每個部門的碳排放量進(jìn)行相加得到總排放量。該方法缺點(diǎn)是計算起來比較繁瑣，但是與缺省法比，其計算結(jié)果更接近真實(shí)排放量。（4）卡亞公式由日本學(xué)者yoichikaya提出，反映了碳排放與GDP和人口間的關(guān)系。其公式為：CO2排放量＝人口×人均GDP×單位GDP能耗量×單位能耗碳排量從該公式可以看出，我國經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展階段，GDP高速增長，要減少排放量就必須降低單位GDP能耗量和單位能耗碳排量。

4能源計量與碳計量的關(guān)系

能源計量主要工作是節(jié)能，其重點(diǎn)是減少能耗、有效使用能源；而碳計量主要工作是減排，其重點(diǎn)是減少碳排放、控制溫室氣體效應(yīng)，這是兩者的不同點(diǎn)。同時兩者又是相輔相成的、相互促進(jìn)的，兩者都是以計量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，碳計量是能源計量的一部分，又是能源計量發(fā)展的分支，兩者是實(shí)現(xiàn)低碳環(huán)保可持續(xù)發(fā)展的重要前提和基礎(chǔ)，缺一不可。

5結(jié)語

中國目前處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵時期，長年粗放型的增長模式造成了能源緊張、環(huán)境污染、氣候變化等問題，這就要求必須走低碳經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展道路。因此必須大力倡導(dǎo)開展能源計量、碳計量工作，為節(jié)能減排提供技術(shù)保障。

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篇5

關(guān)鍵詞：碳排放;LMDI;驅(qū)動因素;深圳

一、 引言

隨著世界人口的不斷增長和經(jīng)濟(jì)規(guī)模的日益擴(kuò)張，能源使用帶來的環(huán)境問題及大氣CO2濃度升高引起的全球氣候變暖，已對人類的生存和發(fā)展形成了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在2015年11月的《聯(lián)合國氣候變化框架公約》第21次締約方巴黎會議上，中國政府承諾中國將在2030年左右二氧化碳排放達(dá)到峰值，并爭取盡早實(shí)現(xiàn)，以履行世界上最大排放國的責(zé)任。作為全國首批低碳試點(diǎn)城市之一，已作出承諾，力爭于2022年達(dá)到碳排放峰值。近年來，深圳市的節(jié)能減排工作雖取得了一定的成績，單位GDP能耗均已處于全國和全省的較低水平，但深圳市能耗強(qiáng)度持續(xù)下降的空間有多大，碳排放是否會持續(xù)的增長，2022年達(dá)到峰值的約束條件在哪里，這些問題目前還沒有一個清晰的答案，而回答這些問題就需要對深圳市過去影響碳排放變化的驅(qū)動因素做出詳細(xì)分析。

分析影響碳排放增長的驅(qū)動因素的研究中，目前較為常見是采用對數(shù)平均迪氏指數(shù)法（LMDI， Logarithmic Mean Divisia Index）。該方法其具有全分解、無殘差、易使用以及乘法分解與加法分解的一致性、結(jié)果的唯一性、易理解等優(yōu)點(diǎn)。B.W.Ang （2005）比較了不同的指數(shù)分解方法，認(rèn)為LMDI指數(shù)分解法是最有效的方法，并對LMDI在能源領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了分析指導(dǎo)。Jiao和Qi等（2013）基于LMDI法，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)等方面構(gòu)造情景，預(yù)測了中國2020年前的碳排放量，并針對中國的2020年減排目標(biāo)進(jìn)行了策略分析。本文將碳排放影響因素分為結(jié)構(gòu)性因素和技術(shù)性因素，結(jié)構(gòu)性因素包括能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制造業(yè)結(jié)構(gòu)，技術(shù)性因素包括低碳技術(shù)的應(yīng)用、能源利用方式的轉(zhuǎn)變和能源供給效率的提升等，基于LMDI法對2008年～2013年深圳市碳排放驅(qū)動因素進(jìn)行分析，以期為深圳市制定碳減排政策、早日達(dá)到碳排放峰值提供科學(xué)參考。

二、 深圳市能源消費(fèi)量及碳排放分析

1. 深圳市能源消費(fèi)量分析。根據(jù)《深圳市統(tǒng)計年鑒》、《深圳市能源平衡表》以及我國國民經(jīng)濟(jì)現(xiàn)行的部門劃分體系，按終端用能消費(fèi)口徑，2013年深圳市能源消費(fèi)總量為4 131萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，其中能源消費(fèi)占比排名前三的分別為制造業(yè)、交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)以及生活消費(fèi)3個部門，占比分別為32.31%、21.90%、16.59%。2008年～2013年，深圳市能源消費(fèi)量總體上呈逐年上升趨勢，歷年各部門能源消費(fèi)量中，能耗最大的部門為制造業(yè)，能源消費(fèi)量年平均占比為36%，其次為交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)21%，生活消費(fèi)15%，批發(fā)、零售業(yè)和住宿、餐飲業(yè)11%，其他第三產(chǎn)業(yè)11%。2013年較2008年相比，能源消費(fèi)量處于上升趨勢的行業(yè)――交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)的能源消費(fèi)量年平均占比21%，其能源消費(fèi)量累計上升了43%。在處于下降趨勢的行業(yè)中，制造業(yè)雖然年平均能源消費(fèi)量占36%，但其累計能源消費(fèi)量卻下降了10%。

2. 深圳市碳排放量現(xiàn)狀分析。采用《省級溫室氣體清單編制指南（試行）》中化石燃料燃燒活動的參考法計算深圳市碳排放。核算范圍為深圳市行政邊界內(nèi)能源燃燒產(chǎn)生的碳排放，以及因凈調(diào)入電力而引起的間接碳排放。

根據(jù)計算，2013年深圳市碳排放總量為8 189萬噸CO2，其中碳排放量占比排名前三的分別為制造業(yè)、交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)以及生活消費(fèi)3個部門，分別為32.04%、22.77%和16.37%。2008年～2013年，深圳市碳排放量總體上呈逐年上升趨勢，歷年各部門碳排放量中，碳排最大的部門為制造業(yè)，碳排放量年平均占比為36%，其次為交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)22%，生活消費(fèi)14%，批發(fā)、零售業(yè)和住宿、餐飲業(yè)11%，其他第三產(chǎn)業(yè)11%，電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)3%。由于深圳市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中第一產(chǎn)業(yè)比重較小，農(nóng)林牧漁業(yè)和采礦業(yè)年均能源消耗量僅占2%。2013年較2008年相比，交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)碳排放量年平均占比22%，其碳排放量累計上升了43%。值得注意的是，制造業(yè)雖然年平均碳排放量36%，但其累計碳排放量下降了13%。

三、 深圳市碳排放驅(qū)動因素的定量分析

1. 基于調(diào)整的LMDI碳排放驅(qū)動因素分解方法。本文參考Ang等（1998）的方法，利用LMDI從結(jié)構(gòu)性因素及技術(shù)性因素兩個層面，對影響深圳市2008年～2013年碳排放變化的驅(qū)動因素進(jìn)行分析。

以上各部門化石能源消費(fèi)、電力消費(fèi)數(shù)及GDP等數(shù)據(jù)均取自歷年《深圳市能源平衡表》及《深圳市統(tǒng)計年鑒》。化石燃料碳排放因子取自《省級溫室氣體清單編制指南（試行）》，調(diào)入電碳排放因子（南方區(qū)域電網(wǎng)平均碳排放因子）取自國家發(fā)改委氣候司2013年份的《2010年中國區(qū)域及省級電網(wǎng)平均二氧化碳排放因子》。

2. 驅(qū)動因素的總體影響分析。GDP增長對碳排放具有線性正向驅(qū)動作用，本文重點(diǎn)分析行業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)（用單位能耗碳排放指標(biāo)表征）、制造業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)性因素等驅(qū)動作用。圖1表明， 2011年以來，行業(yè)結(jié)構(gòu)、單位能耗碳排放及制造業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)等結(jié)構(gòu)性因素正逐步成為重要的減緩深圳市碳排放的因素。其中，2011年～2013年結(jié)構(gòu)因素占深圳市經(jīng)濟(jì)部門碳排放年均減緩量的51%（見圖2），年均減緩量249萬噸CO2;此外，技術(shù)性因素（單位增加值能耗下降）占年均減緩量的49%（見圖2），年均減緩量237萬噸CO2。

由于深圳市終端能源消費(fèi)引起的碳排放主要來源于制造業(yè)，因此本文將進(jìn)一步對這制造業(yè)碳排放進(jìn)行定量分析。

3. 制造業(yè)碳排放驅(qū)動因素分析。依據(jù)2013年深圳市制造業(yè)單位增加值能耗，將深圳市的制造業(yè)分為低、中、高能耗三大類。

（1）低、中、高能耗制造業(yè)碳排放減緩量比較。2008年至2013年，深圳市低、中、高能耗制造業(yè)單位增加值碳排放（碳強(qiáng)度）均呈下降趨勢，分別累計下降41%、60%及9%（見圖3）。由于中、低能耗制造業(yè)碳強(qiáng)度下降幅度較大，且合計增加值占制造業(yè)的94%，因此兩者對制造業(yè)碳強(qiáng)度下降的影響最為顯著。

（2）制造業(yè)內(nèi)部各驅(qū)動因素對深圳市碳排放變化的影響。制造業(yè)結(jié)構(gòu)因素包括制造業(yè)增加值占GDP比重、低中高能耗制造業(yè)增加值占制造業(yè)比重、低中高能耗制造業(yè)能源結(jié)構(gòu)。2008年～2013年，制造業(yè)結(jié)構(gòu)因素對深圳市經(jīng)濟(jì)部門碳排放減緩量的累計貢獻(xiàn)率為25%，低、中、高能耗制造業(yè)單位增加值能耗的累計貢獻(xiàn)率為81%（見圖4）。

四、 結(jié)論與政策建議

運(yùn)用LMDI法對深圳市碳排放變化的影響因素進(jìn)行分解，通過對各影響因素的實(shí)證分析，本文主要得出以下結(jié)論：

1. 2008年～2013年減緩深圳市碳排放的主要因素來源于技術(shù)性因素，包括技術(shù)和管理等的改進(jìn)與提升，但2011年后，結(jié)構(gòu)性因素逐漸成為減緩深圳市碳排放的重要原因。2008年～2013年總體來看結(jié)構(gòu)性因素減緩深圳市碳排放的年平均貢獻(xiàn)率已超過由技術(shù)性因素對減緩深圳市碳排放的年平均貢獻(xiàn)率，行業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、制造業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)分別達(dá)到了28%、12%、11%，相信2013年以后結(jié)構(gòu)性因素也會占主導(dǎo)地位。

2. 制造業(yè)結(jié)構(gòu)性因素對深圳市減緩碳排放貢獻(xiàn)總體上達(dá)到了11%，說明深圳市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、制造業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整已經(jīng)卓有成效。制造業(yè)中高中低能耗產(chǎn)業(yè)的單位增加值碳排放也在不斷下降，顯示出制造業(yè)節(jié)能工作已經(jīng)取得很好效果。

深圳市為早日達(dá)到碳排放峰值，需要繼續(xù)重視碳減排的結(jié)構(gòu)性因素，需要大力調(diào)整產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)特別是要持續(xù)推動制造業(yè)的優(yōu)化升級，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)“退二進(jìn)三”，優(yōu)化制造業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、進(jìn)一步淘汰制造業(yè)中高能耗、低增加值的行業(yè)，如塑料制品業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)等，同時深入挖掘以互聯(lián)網(wǎng)金融等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的巨大潛力。

深圳市在重視碳減排結(jié)構(gòu)性因素的同時，也要充分考慮技術(shù)性減排因素，政府要出臺要相應(yīng)的政策規(guī)范，加大節(jié)能減排的強(qiáng)制性要求和提供適當(dāng)?shù)呢斦?yōu)惠，刺激引導(dǎo)和要求企業(yè)應(yīng)用節(jié)能減排技術(shù)，逐步擴(kuò)大覆蓋范圍;要大力推動屋頂太陽能光伏發(fā)電等新能源技術(shù)的應(yīng)用;充分利用深圳市碳交易體系，考慮將更多的制造業(yè)企業(yè)納入深圳市碳交易體系，完善碳核查和交易體系，達(dá)到正向刺激的目的。

參考文獻(xiàn)：

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篇6

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)土地管理學(xué)院，武漢 430070）

摘要：采用武漢市1996－2010年的土地利用變更數(shù)據(jù)、能源數(shù)據(jù)以及相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建碳排放、碳足跡模型，測算近15年來武漢市土地利用的碳排放量和碳足跡，并分析其碳排放量、碳足跡的變化及影響因素。結(jié)果表明，武漢市建設(shè)用地碳排放量占碳排放總量的98％以上，在1996－2010年處于逐年增加的狀態(tài)，2010年已達(dá)到1996年的1．4倍；武漢市的總碳足跡和人均碳足跡也在逐年增加，碳赤字較為嚴(yán)重。碳排放總量的不斷增加主要是由武漢市建設(shè)用地不斷擴(kuò)大以及經(jīng)濟(jì)增長方式和能源結(jié)構(gòu)不合理造成。為此，武漢市不僅要控制建設(shè)用地的擴(kuò)張，同時還應(yīng)改變經(jīng)濟(jì)增長方式、調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。

關(guān)鍵詞 ：碳排放；碳足跡；建設(shè)用地；能源結(jié)構(gòu)；武漢市

中圖分類號：F301．24 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：0439－8114（2015）02－0313-05

DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.02.015

氣候變暖是全世界公認(rèn)的環(huán)境問題，造成氣候變暖的原因主要是溫室氣體排放量的大幅增加。2005年2月16日《京都議定書》正式生效，給CO2排放量居世界第二位的中國帶來了嚴(yán)峻和現(xiàn)實(shí)的壓力與挑戰(zhàn)［1］，掀起學(xué)術(shù)界有關(guān)碳排放研究的熱潮。有學(xué)者對經(jīng)濟(jì)增長與碳排放的關(guān)系進(jìn)行了研究。彭佳雯等［2］利用脫鉤模型探討了中國經(jīng)濟(jì)增長與能源碳排放的脫鉤關(guān)系及程度；杜婷婷等［3］則以庫茨涅茲環(huán)境曲線及衍生曲線為依據(jù)，對中國CO2排放量與人均收入增長時序資料進(jìn)行統(tǒng)計擬合得出中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展與CO2排放的函數(shù)關(guān)系。也有學(xué)者對土地利用類型轉(zhuǎn)變引起的碳排放效應(yīng)變化進(jìn)行了研究。如蘇雅麗等［4］對陜西省土地利用變化的碳排放效益進(jìn)行了研究。對于土地利用碳排放影響因素的研究也有了一定的成果，主要是利用指數(shù)分解法對影響土地利用碳排放效應(yīng)的因素進(jìn)行分解分析，如蔣金荷［5］運(yùn)用對數(shù)平均Divisia指數(shù)法（LMDI法）定量分析了中國1995－2007年碳排放的影響因素及貢獻(xiàn)率。對于碳足跡的研究，趙榮欽等［6］計算和分析了江蘇省不同土地利用方式能源消費(fèi)碳排放與碳足跡。還有其他學(xué)者通過碳足跡計算模型，從碳足跡核算和碳足跡評價的角度進(jìn)行了有意的探討［7－9］。研究不同土地利用方式的碳排放效應(yīng)，有助于從土地利用調(diào)控的角度控制碳排放。本研究以武漢市為例，分析武漢市土地利用碳排放和碳足跡，探討武漢市碳排放變化的影響因素，為武漢市調(diào)控土地利用以減少碳排放提供科學(xué)依據(jù)，對武漢市構(gòu)建“兩型社會”具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究區(qū)域概況

武漢市位于中國的中部地區(qū)、江漢平原的東部，地處東經(jīng)113°41′－115°05′，北緯29°58′－31°22′。地形以平原為主，擁有豐富的自然資源。截至2010年，全市土地面積為8 494．41 km2，農(nóng)用地面積為4 270．45 km2，其中耕地面積為3 174．05 km2，林地面積為975．81 km2， 建設(shè)用地1 596．51 km2，未利用地面積2 627．45 km2。本年全市國民生產(chǎn)總值達(dá)到6 762．20億元，同比增長12．5％，位居15個副省級城市第五位。第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)分別為198．70億、3 254．02億、3 303．48億元，比重為2．94％、48．12％、48．94％。人均GDP為68 286．24元，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入23 738．09元，農(nóng)村居民人均純收入9 813．59元。全市全年社會消費(fèi)品零售總額達(dá)2 959．04億元。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2．1 碳排放測算模型

根據(jù)李穎等［10］、蘇雅麗等［4］的研究，本研究基于各種用地類型的碳排放／碳吸收系數(shù)計算碳排放量，主要涉及耕地、林地、草地、建設(shè)用地。其中建設(shè)用地具有碳源效應(yīng)，耕地上的農(nóng)作物雖然能夠吸收二氧化碳，但是在很短的時間內(nèi)又會被分解釋放到空氣中，因此將耕地視為碳源［11］，林地和草地為碳匯。

碳排放測算公式［10］：

CL＝∑Si·Qi （1）

其中，CL為碳排放總量；Si為第i種土地利用類型的面積；Qi為第i種土地利用類型的碳排放（吸收）系數(shù)，吸收為負(fù)，其中耕地、林地、草地的碳排放系數(shù)分別為0．422、－0．644、－0．02 tC／hm2［12］。

建設(shè)用地的碳排放主要通過計算其建設(shè)過程消耗能源所產(chǎn)生的碳排放間接得到。這里的能源主要是指煤炭、石油和天然氣。

建設(shè)用地碳排放估算公式［10］：

CP＝∑ni＝∑Mi·Qi （2）

其中，CP為碳排放量；ni為第i種能源的碳排放量；Mi為第i種能源消耗標(biāo)準(zhǔn)煤；Qi為第i種能源的碳排放系數(shù)，其中煤、石油、天然氣的碳排放系數(shù)分別為0．747 6 tC／t標(biāo)準(zhǔn)煤、0．582 5 tC／t標(biāo)準(zhǔn)煤、0．443 4 tC／t標(biāo)準(zhǔn)煤［12］。

2．2 不同土地利用類型的碳足跡

碳足跡是指吸收碳排放所需的生產(chǎn)性土地（植被）面積，即碳排放的生態(tài)足跡［13］。凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力即NEP是指1 hm2植被一年的碳吸收量，用來反映植被的固碳能力［13］，采用NEP指標(biāo)反映不同植被的碳吸收量，并以此計算出消納碳排放所需的生產(chǎn)性土地的面積（碳足跡）。森林和草原是主要的陸地生態(tài)系統(tǒng)，因此本文主要考察這兩種植被類型的碳吸收［13］。根據(jù)趙榮欽等［6］、謝鴻宇等［13］的方法，首先計算出化石能源碳排放量，再根據(jù)森林和草地的碳吸收量計算出各自的碳吸收比例，最后由各自的NEP計算出吸收化石能源消耗碳排放所需的森林和草地的面積。化石能源碳足跡計算公式為：

其中，A為總的化石能源碳足跡，Ai為第i類能源的碳足跡，Ci為第i種能源的消耗量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤），Qi為第i種能源的碳排放系數(shù)，Perf與Perf分別為森林與草原吸收碳的比例；NEPerf與NEPerf分別為森林和草地的凈積累量。吸收1 t的CO2所需的相應(yīng)生產(chǎn)用地土地面積計算結(jié)果見表1。

2．3 數(shù)據(jù)來源

能源數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于《武漢市統(tǒng)計年鑒（1996－2010）》，武漢市土地利用結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來源于武漢國土資源和規(guī)劃局。

3 結(jié)果與分析

3．1 武漢市碳排放量

根據(jù)公式（1）、（2）和《武漢市統(tǒng)計年鑒》所查詢的武漢市能源消耗量，以及武漢市歷年土地變更數(shù)據(jù)，計算武漢市1996－2010年的碳排放量見表2。

從不同土地利用類型的碳排放量來看（表2），建設(shè)用地的碳排放量占碳排放總量的98％以上， 由此可以說明建設(shè)用地為主要的碳源。同時可以看到，武漢市的建設(shè)用地碳排放量增加較快， 1996到2010年間，武漢市建設(shè)用地碳排放量增加了1 091．6萬t，增幅為88．58％，碳排放總量也增加了87．21％。通過SPSS 19對建設(shè)用地面積與碳排放總量進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)，結(jié)果表明，在0．01水平下顯著相關(guān)，可見武漢市的碳排放總量與建設(shè)用地的碳排放量走勢保持同步。

在建設(shè)用地面積增加的同時，耕地面積在不斷減少，但是耕地面積的減少對碳排放總量并沒有起到明顯的影響，原因可能有兩個方面，一是耕地的碳排放量相對于建設(shè)用地來講數(shù)量太小，最高也只占碳源排放總量的1．6％；二是耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地不僅沒有降低碳排放量，反而會增加碳排放量。

另一方面，武漢市的碳吸收總量也在不斷增加，1996到2010年間增加了2．09萬t，增幅為49．76％，其中占碳匯吸收比例較小的草地碳吸收量在逐年下降，但是林地的碳吸收量占總吸收量的90％以上，甚至有些年份達(dá)到了99％以上，且林地面積在不斷擴(kuò)大，林地的固碳量在增加，從而使得武漢市碳吸收量15年間不斷增加。

3．2 武漢市建設(shè)用地碳足跡分析

由公式（3）計算武漢市1996－2010年的能源消耗碳足跡間接得到建設(shè)用地碳足跡，如表3所示。由表3中可以看出，武漢市的建設(shè)用地碳足跡逐年增加，在此期間，雖然武漢市的林地與草地的總面積有所增加，但是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足總碳足跡的增加速度，同時人均碳足跡由0．63 hm2增加為0．74 hm2，由此表明武漢市的生態(tài)系統(tǒng)不足以彌補(bǔ)能源消費(fèi)的碳足跡。不同能源的碳足跡表明，煤炭的消費(fèi)是引起總碳足跡增加的主要原因。表3也表明，森林的碳吸收能力比草地要強(qiáng)，碳足跡以森林為主。

3．3 影響因素分析

3．3．1 土地利用結(jié)構(gòu) 不同的土地利用結(jié)構(gòu)對碳排放量與碳吸收量都會產(chǎn)生影響。1996－2010年武漢市土地利用結(jié)構(gòu)變化見表4。由表4可以看出，武漢市的林地面積不斷增加，草地面積在減少，但是由于林地是主要的碳匯，因此武漢市的碳匯量隨林地面積的增加而增加。耕地面積在減少，建設(shè)用地面積不斷增加，且增加速度較快，一部分面積的增加是由于耕地的非農(nóng)化，即耕地轉(zhuǎn)為了建設(shè)用地，而建設(shè)用地是主要碳源，因此，武漢市的碳排放量隨建設(shè)用地面積增加而增加。

3．3．2 經(jīng)濟(jì)增長方式 現(xiàn)有的研究表明［10］，國家工業(yè)化，能源消費(fèi)碳排放是最主要的排放類型，可占二氧化碳排放的90％以上。從上述武漢市碳排放量測算結(jié)果來看，能源碳排放占碳排放總量的98％以上。由此，應(yīng)分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展中能源消費(fèi)帶來的碳排放變化。

碳排放強(qiáng)度是碳排放量與國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的比值，是衡量溫室氣體排放的指標(biāo)，可以作為發(fā)展中國家承認(rèn)和反映其對減緩氣候變化的貢獻(xiàn)指標(biāo)［14］。計算可知，1996－2010年武漢市碳排放強(qiáng)度總體上呈下降趨勢，由1996年的1．88 t／萬元下降到2010年的0．53 t／萬元，下降了71．81％，年平均下降4.79％。根據(jù)何建坤等［14］的研究，要實(shí)現(xiàn)二氧化碳的絕對減排，碳排放強(qiáng)度的下降率要大于GDP的增長率。而武漢市1996－2010年碳排放強(qiáng)度下降率遠(yuǎn)小于14．54％的GDP增長率，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能實(shí)現(xiàn)碳減排。

經(jīng)濟(jì)增長既需要資本的投入，也需要土地、能源等物資投入，若經(jīng)濟(jì)增長使得土地、能源等物資消耗加劇，碳排放量加大，則資源利用效率降低，對環(huán)境的不利影響加劇，顯然這種經(jīng)濟(jì)增長方式不可取。為評判經(jīng)濟(jì)增長對碳排放變化的影響，可選用能源碳排放系數(shù)，即能源碳排放增長速度與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值來反映經(jīng)濟(jì)增長對碳排放的影響，其與能源消費(fèi)彈性系數(shù)具有同樣的測量意義［15］。已有研究表明，發(fā)展中國家能源消費(fèi)彈性系數(shù)一般都大于或接近于1，而發(fā)達(dá)國家則小于或接近0．5［15］。其值越大，說明能源碳排放增長快于經(jīng)濟(jì)增長速度。計算發(fā)現(xiàn)，武漢市能源碳排放系數(shù)達(dá)到了0．76，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0．5。由此說明，武漢市的經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)了碳排放量的增加。

3．3．3 能源結(jié)構(gòu) 不同的能源其碳排放系數(shù)不同，三大能源中，煤炭的碳排放系數(shù)最大，天然氣最小，石油居中。因此，煤炭的消耗量越大，則能源碳排放量越大。根據(jù)公式（2）可測算各種能源碳排放量，并得出三大能源碳排放量趨勢圖（見圖1）。由于各能源的碳排放量與能源消費(fèi)量之間呈正比，因此，能源碳排放量的趨勢與能源消費(fèi)量的趨勢一致。由圖1可知，石油和天然氣的消費(fèi)量在1996－2010年間較為平穩(wěn)，煤炭的消費(fèi)量在1996－2002年間保持穩(wěn)定，2002－2006年快速上升，2006－2009出現(xiàn)微小下降，2010年又開始上升，與武漢市碳源排放總量變化走勢一致，煤炭消耗量占總能源的67％以上?？梢钥闯觯錆h市是以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)。

平均碳排放系數(shù)是指能源碳排放總量與能源消耗總量的比值，其變化能夠反映能源結(jié)構(gòu)變動對碳排放量的影響。當(dāng)?shù)吞寄茉幢壤脑黾訒r，平均碳排放系數(shù)將會變小。從圖1來看，武漢市1996－2010年的平均碳排放系數(shù)較為平穩(wěn)，在0．707~0．717之間浮動。以上分析表明，武漢市能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不合理。

3．3．4 碳足跡影響因素分析 武漢市能源消耗總量在15年間由1 790．13萬t增長到了3 352．96萬t，與此同時，其碳足跡也由328．13萬hm2增長到了618．78萬hm2。能源消耗總量與碳足跡走勢圖（圖2）表明，碳足跡隨著能源消耗總量的變動而變動，兩者呈現(xiàn)出高度一致的走勢。

采用回歸分析可以定量分析能源消耗總量與碳足跡的關(guān)系。本文以95％的置信度通過有關(guān)檢驗(yàn)，其相關(guān)性如表5所示，能源消耗量與碳足跡的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0．999 5，說明碳足跡受能源消耗總量影響較大。

4 小結(jié)與討論

1）建設(shè)用地是主要的碳源，其碳排放量占總碳排放總量的98％以上。建設(shè)用地面積的增加是武漢碳排放量增加的一個重要原因。發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，建設(shè)“兩型社會”，武漢需控制建設(shè)用地面積的不斷擴(kuò)大。同時，提高土地利用集約度，通過集約利用緩解建設(shè)用地供求矛盾，實(shí)現(xiàn)低碳集約利用。

2）武漢市的總碳足跡和人均碳足跡在不斷增加，雖然武漢市的林地與草地的總面積有所增加，但是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足總碳足跡的增加速度，表明武漢市碳赤字較為嚴(yán)重。其中，森林碳足跡和煤炭碳足跡為碳足跡的主要“碳匯”和“碳源”，煤炭的消耗是引起總碳足跡增加的主要原因。因此，增強(qiáng)生產(chǎn)性土地，特別是森林的固碳能力，改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，減少煤炭消費(fèi)量，提高石油、天然氣等能源的消費(fèi)比例，可以較好地降低碳排放水平。

3）1996－2010年，武漢市碳排放量總體上升。主要原因除了建設(shè)用地面積不斷增加外，還受經(jīng)濟(jì)增長方式與能源結(jié)構(gòu)的影響。較高的能源碳排放系數(shù)反映出武漢市目前的經(jīng)濟(jì)增長方式不利于低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。建立低碳的能源體系，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)社會的關(guān)鍵。

4）通過土地利用變化以及能源消費(fèi)量的變化分析了武漢市的碳排放以及碳足跡的變化，但是在計算能源消費(fèi)碳排放時，因數(shù)據(jù)的限制，僅考慮了化石能源消費(fèi)所帶來的碳排放，未計算農(nóng)村生物質(zhì)能燃燒帶來的碳排放。同時，由于目前對碳足跡的概念和計算邊界缺乏統(tǒng)一的定義，計算數(shù)據(jù)獲取難度較大，碳足跡的研究需要進(jìn)一步深入探討與完善。

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篇7

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金“能源價格波動視角下的產(chǎn)業(yè)發(fā)展、碳排放效應(yīng)及間接減排政策研究”（編號：71203219）；教育部人文社會科學(xué)基金“碳減排約束下能源價格波動與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的系統(tǒng)性作用機(jī)理及政策研究” （編號：11YJCZH050）；全國統(tǒng)計科研計劃項(xiàng)目“能源價格及結(jié)構(gòu)對我國工業(yè)產(chǎn)業(yè)碳排放影響的測度研究” （編號：2010LC15）。

摘要 新時期節(jié)能減排的中心問題圍繞能源價格展開，內(nèi)外能源價差對碳排放影響效應(yīng)反映國內(nèi)能源市場化變遷下價格扭曲對碳排放的作用。我國內(nèi)外部能源價差一直為負(fù)，且具有非線性和階段性特征?；诖?，將內(nèi)外能源價差與其他碳影響因素納入直接、調(diào)節(jié)及狀態(tài)空間模型中進(jìn)行分階段實(shí)證檢驗(yàn)對比，結(jié)果表明：在1978-1993年小價差階段，碳排放總量隨著負(fù)向價格扭曲增加而有小幅減少；而在1994-2011年大價差階段，負(fù)向價格扭曲碳拉動效用明顯，因此國內(nèi)外能源價差對我國碳排放總量的非對稱效應(yīng)顯著。結(jié)合我國實(shí)際，認(rèn)為：能源市場化改革應(yīng)從煤炭向石油、電力、天然氣逐步推進(jìn)，尤其要加強(qiáng)能源企業(yè)體制改革，減少國家控股及行政干預(yù)，將政府補(bǔ)貼轉(zhuǎn)向能源消費(fèi)主體以實(shí)現(xiàn)市場化的穩(wěn)定過渡。

關(guān)鍵詞 能源價格；能源價差；碳排放；非對稱效應(yīng)

中圖分類號 F062.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1002-2104（2013）11-0014-07 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2013.11.003

直接影響碳排放的因素均受市場配置功能影響，而能源價格是最基本有效的資源配置手段，因此有效地發(fā)揮間接減排政策，尤其是能源價格的作用提到了重要日程。從我國的實(shí)際情況看，內(nèi)外部能源價差反映了開放經(jīng)濟(jì)條件下能源商品價格扭曲和價格機(jī)制變遷，因此研究其對能耗乃至碳排放的影響，對于有效推進(jìn)能源價格市場化改革以及節(jié)能減排更具有現(xiàn)實(shí)意義。

1 內(nèi)外能源價差與碳排放的關(guān)系

國內(nèi)外學(xué)者[1-3]將CO2排放總量進(jìn)行因素分解，發(fā)現(xiàn)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)能源效率提高是抑制碳排放最重要的因素，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和工業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的節(jié)能減排效應(yīng)明顯，但受到一國要素稟賦和總體發(fā)展目標(biāo)影響，作用小于能源效率。由于經(jīng)濟(jì)總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)效率、能源強(qiáng)度及能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等因素均受到市場價格的調(diào)節(jié)，能源價格逐漸成為節(jié)能的中心問題[4]?，F(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)集中研究了各層面能源價格與碳排放影響因素之間的關(guān)系[5-8]，總體來看，能源價格的上漲對經(jīng)濟(jì)增長及行業(yè)產(chǎn)出有一定的負(fù)面沖擊[9]，且不同行業(yè)反應(yīng)效力具有差異性，因而對產(chǎn)業(yè)及工業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化有引導(dǎo)作用。另一方面，從能源效率的角度出發(fā)，國內(nèi)外研究大都肯定能源價格對能源效率的顯著影響[10-17]，能源價格上升促進(jìn)能源效率提高，從而對抑制碳排放產(chǎn)生重要作用，但也有學(xué)者認(rèn)為能源價格對能源效率的影響存在非線性及動態(tài)性，不同類型能源價格變動對能源效率有差異性影響?？紤]到更加復(fù)雜多變的能源市場環(huán)境，有學(xué)者開始對內(nèi)外能源相對價格進(jìn)行研究，魏一鳴[18]指出國家對能源價格的控制使內(nèi)外部能源價格存在扭曲，能源消費(fèi)與能源價格不掛鉤。柴建、郭菊娥等[19]提出了“能源價格扭曲度”概念，認(rèn)為能源比價關(guān)系的調(diào)整比單種能源價格的國際接軌更重要，我國能源商品價格扭曲提高了中國的能耗強(qiáng)度。楊繼生[20]使用STR模型指出維持國內(nèi)外能源價格相對調(diào)整的基本一致是提高能源配置和使用效率，減少污染排放的客觀要求，因此內(nèi)外部能源價差更能反映國內(nèi)能源市場定價機(jī)制變遷下價格變動對碳排放的影響。

理論上講，若內(nèi)外部能源價差>0，企業(yè)為保證生產(chǎn)和成本控制而轉(zhuǎn)向能源進(jìn)口，碳排放總量變動不明顯；行政干預(yù)下的企業(yè)接受國內(nèi)高能價，生產(chǎn)成本上升，產(chǎn)業(yè)收益及產(chǎn)出總量縮減，刺激企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，提高能源效率，多渠道影響碳排放。若內(nèi)外部能源價差

目前我國行政干預(yù)和國有企業(yè)壟斷能源定價，國內(nèi)現(xiàn)行能源價格無法反映市場供求雙方的真實(shí)意愿及能源使用成本，碳減排視角下價格資源配置功能難以發(fā)揮[21]，內(nèi)外部能源價格扭曲成為我國能源領(lǐng)域面臨的重大挑戰(zhàn)[22]。本文旨在分析內(nèi)外部能源價差對我國碳排放總量的影響，基于內(nèi)外部能源價差的變動特征，將價差、碳排放總量與其他碳排放影響因素統(tǒng)一納入實(shí)證分析中，研究不同階段價格扭曲度對碳排放的影響效應(yīng)，并尋求基于環(huán)境效益的內(nèi)外部能源價差變動區(qū)間，以此細(xì)化市場和行政分工，為我國完善市場化能源定價機(jī)制提供補(bǔ)充和支持。

2 內(nèi)外部能源價差變動特征

根據(jù)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（煤炭、石油、天然氣、電力消費(fèi)占比），按工業(yè)品出廠價格指數(shù)（1978年=100）折算，剔除通貨膨脹影響，構(gòu)建國內(nèi)能源價格變動的綜合指數(shù)；選擇國際Brent原油FOB現(xiàn)貨價格作為替代指標(biāo)，按照當(dāng)年匯率折算得到國外能源價格指數(shù)（1978年=100），內(nèi)外部能源價差反映內(nèi)外部能源價格扭曲程度。

根據(jù)圖1可以看到：

（1）1978-2011年內(nèi)外部能源價差均為負(fù)值，內(nèi)部政府指導(dǎo)能源價格一直低于外部市場化能價，我國長期的計劃經(jīng)濟(jì)體制和明顯的行政干預(yù)使國內(nèi)能價無法充分反映我國現(xiàn)行工業(yè)化過程中能源資源的稀缺性，不同市場化程度下內(nèi)部能源價格扭曲方向未變，但價格扭曲程度變化明顯。

（2）整體來看內(nèi)外能源價差呈擴(kuò)大趨勢，且在1994年負(fù)差突破500點(diǎn)后明顯增加。1978-2011年間內(nèi)部能源價格爬行式上升，而國外能價波動明顯，內(nèi)部能源價格漲幅明顯低于國外，這說明市場化緩慢進(jìn)程下的價格扭曲日益嚴(yán)重，內(nèi)部能價仍缺乏彈性，這與我國政府主導(dǎo)能源定價，國家控股壟斷能源企業(yè)，忽視國內(nèi)能源稀缺性及能源市場供求有直接關(guān)系。

由于內(nèi)外部能源價差不存在正負(fù)交替，本文著重研究不同階段內(nèi)價差變動對我國碳排放影響效應(yīng)。

1978-1993年內(nèi)外部能源價差范圍在（-451.18，-116.35），價格扭曲程度小。此間能源要素價值有限，國內(nèi)外能源價格均小幅增長。1992年國家逐步放開煤炭價格均推動國內(nèi)能源價格上升，內(nèi)外部能源價差有明顯縮小。1994-2011年價差范圍在（-3 064.90，-358.31），價差擴(kuò)大接近10倍，價格扭曲程度明顯大于前一階段。此間能源地位日益凸顯，2004年后世界經(jīng)濟(jì)的全面增長推動石油需求增加，國際能源價格大幅上升；國內(nèi)能源價格得益于一系列市場化改革，包括放開電煤指導(dǎo)價格、煤炭價格由市場定價以及1998年后國內(nèi)原油價格與國際市場接軌等，價格漲幅大于前一時期，但電力、天然氣價格仍采用“政府指導(dǎo)價”，內(nèi)外部能源價格扭曲度進(jìn)一步增加。按內(nèi)外部能源價差值大小將其劃分為1978-1993年小價差和1994-2011年大價差兩階段，研究不同價差變動范圍內(nèi)對碳排放影響的非對稱性。

3 價差變動對碳排放影響的非對稱性

3.1 變量定義及數(shù)據(jù)預(yù)處理

變量包括內(nèi)外部能源價差、產(chǎn)業(yè)總值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)內(nèi)能源效率和碳排放總量。對內(nèi)外部能源價差（P）取絕對值以避免負(fù)值檢驗(yàn)不便，產(chǎn)業(yè)總量（Y）選取以1978為基期的GDP指數(shù)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（S）為第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的

GDP比例（%），產(chǎn)業(yè)能源效率（E）使用GDP與能源消費(fèi)總量比值表示。CO2排放量（C）來自世界銀行公布數(shù)據(jù)，單位108 t。樣本區(qū)間在1978-2011年，相關(guān)變量數(shù)據(jù)來自1993-2011年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、中經(jīng)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)庫和中國資訊行數(shù)據(jù)庫。

根據(jù)圖2可以看出：

（1）我國碳排放總量、內(nèi)外部能源價差、產(chǎn)業(yè)總值、產(chǎn)業(yè)效率在樣本區(qū)間內(nèi)均呈現(xiàn)上升趨勢，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則呈下降趨勢。具體來看，1978-1993年小價差階段，碳排放總量小，上升幅度??；內(nèi)外部能源價差擴(kuò)大對應(yīng)的碳排放增速放緩，而價差縮小對應(yīng)碳排放增幅明顯，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在此階段下降明顯，與內(nèi)外部能源價差和碳排放量之間的負(fù)向相關(guān)關(guān)系需要進(jìn)一步驗(yàn)證。1994-2011年大價差階段，碳排放總量明顯增加，內(nèi)外部能源價差的增加與減少對應(yīng)著碳排放的拉動和抑制。產(chǎn)業(yè)內(nèi)的能源效率在小價差階段變動極小，能源產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)技術(shù)水平的提升和新能源的開采運(yùn)用使產(chǎn)業(yè)能源效率在20世紀(jì)90年代中后期明顯提高，局部來看我國碳排放增速在能源效率增加時有所減緩。不同階段內(nèi)價差與碳排放總量變動關(guān)系呈非對稱。

（2）原序列取對數(shù)以避免異方差影響，CO2排放量、產(chǎn)業(yè)總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)效率和內(nèi)外部能源價差分別記為lnC、lnY、lnS、lnE和lnP。使用ADF對變量序列進(jìn)行平

穩(wěn)性檢驗(yàn)，各時間序列均為I（1）序列。針對同階非平穩(wěn)序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果證實(shí)變量之間存在均衡關(guān)系，在長期內(nèi)外部能源價差變動影響我國碳排放總量。使用AIC和SC確定最佳滯后期為4，對差分后序列進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，結(jié)果顯示變量中只有產(chǎn)業(yè)效率的前期變化能有效解釋我國碳排放量變動，但這種解釋只是從先后時序上，且滯后4期后的小樣本容量影響了因果關(guān)系的顯著性[23]，我國碳排放量的變動是各類因素綜合作用的結(jié)果，需要進(jìn)一步實(shí)證分辨。

3.2 直接效力比較

結(jié)合理論分析，價差對碳排放的作用也是間接的，內(nèi)外部能源價差以價格形式通過產(chǎn)業(yè)內(nèi)能源供需總量、結(jié)構(gòu)及效率等路徑間接影響我國碳排放總量。首先將中間路徑黑箱化，內(nèi)外能源價差和產(chǎn)業(yè)三維度變量一同納入碳排放因素中，構(gòu)建直接效應(yīng)模型：

基于不同階段內(nèi)價差與碳排放變動關(guān)系的非對稱描述，將價差對碳排放影響效應(yīng)研究按照兩個階段劃分，對比相關(guān)變量變動對碳排放總量的影響，見表1、表2。

（1）在1978-1993年區(qū)間內(nèi)，E沒有通過顯著性檢驗(yàn)，結(jié)合圖2可以看到，產(chǎn)業(yè)效率變動極小，反映敏感度低，對碳排放總量作用不明顯。將E剔除后模型及解釋變量均通過顯著性檢驗(yàn)，擬合優(yōu)度99.23%，Y、S及P的碳排放變動系數(shù)分別為0.464 4、-0.158 0和-0.012 9，在小價差階段Y與碳排放變動同向，S與碳排放變動反向，即經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化促進(jìn)碳減排的實(shí)現(xiàn)。1978-1993年我國第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值均有所上升，重工業(yè)的穩(wěn)定占比導(dǎo)致我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)程緩慢，碳排放總量仍保持增長。內(nèi)外部能源價差與碳排放總量存在負(fù)向關(guān)系，但效力小于Y和S，將能源價格控制在此范圍并適度增加價格扭曲度有利于碳抑制。

（2）在1994-2011年區(qū)間內(nèi)，各變量中除P外均通過檢驗(yàn)，但是DW=0.98表明模型存在自相關(guān)，因此檢驗(yàn)系數(shù)有效性喪失。消除自相關(guān)后S沒有通過顯著性檢驗(yàn)，將S剔除后模型及解釋變量均通過顯著性檢驗(yàn)，擬合優(yōu)度仍在60%以上。此時Y與碳排放總量仍保持同向變動，E對碳排放的負(fù)向作用明顯。P與碳排放總量存在正相關(guān)關(guān)系，此階段價格扭曲過度，政府為穩(wěn)定國內(nèi)物價而加大能源定價干預(yù)，使國內(nèi)能價升幅落后于國外，或與國外能價相對調(diào)整方向相悖，拉動碳排放量，能源價格倒掛現(xiàn)象出現(xiàn)，國內(nèi)能源過度消費(fèi)，局部地區(qū)因企業(yè)限制能源供給出現(xiàn)“能荒”。

3.3 調(diào)節(jié)效力比較

能源價格必須通過供需總量調(diào)整對經(jīng)濟(jì)總量、結(jié)構(gòu)和效率產(chǎn)生影響，因此與碳排放總量呈遠(yuǎn)程調(diào)節(jié)關(guān)系。去黑箱化后，內(nèi)外部能源價差對碳排放僅有間接影響，調(diào)節(jié)效力的比較更符合實(shí)際意義，構(gòu)建內(nèi)外能源價差對我國碳排放影響的調(diào)節(jié)效應(yīng)模型：

仍基于兩個階段的劃分將其調(diào)節(jié)作用進(jìn)行比較，1978-1993年直接效應(yīng)模型中E沒有通過顯著性檢驗(yàn)，產(chǎn)業(yè)效率在小價差階段內(nèi)存在阻滯，將內(nèi)外能源價差傳遞

途徑限于產(chǎn)業(yè)總量及結(jié)構(gòu)，1994-2011年直接效應(yīng)模型中S沒有通過顯著性檢驗(yàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在此階段內(nèi)存在阻滯，將內(nèi)外能源價差傳遞途徑限于產(chǎn)業(yè)總量及效率，結(jié)果見表3、表4。

（1）在調(diào)節(jié)效應(yīng)模型中Y、S和E的作用方向與直接效應(yīng)一致。能源是企業(yè)生產(chǎn)要素之一，企業(yè)生產(chǎn)帶動能源消費(fèi)增加，Y對碳排放有正向作用，且彈性系數(shù)大于其他變量。高能耗集中在鋼鐵、水泥等工業(yè)產(chǎn)業(yè)，80年代中后期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，碳排放增速放緩，90年代中后期產(chǎn)業(yè)效率上升，單位產(chǎn)值下能源成本降低，碳抑制作用明顯。

（2）在1978-1993年區(qū)間內(nèi)，內(nèi)外能源價差分別通過Y和S實(shí)現(xiàn)的碳排放調(diào)節(jié)效力為0.162 9和0.014 6，價格負(fù)向扭曲，能源消費(fèi)成本低，包括重工業(yè)在內(nèi)的產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)恢復(fù)，能耗增加。同時納入Y和S，價差調(diào)節(jié)效力分別為0.161 8和-0.081，通過S實(shí)現(xiàn)的調(diào)節(jié)效力增大，且在S碳抑制作用中有接近25%的貢獻(xiàn)。低能源消費(fèi)成本推動產(chǎn)業(yè)總值增加，社會消費(fèi)水平上升，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向低能耗。而在1994-2011年區(qū)間內(nèi)，內(nèi)外能源價差分別通過Y和

E實(shí)現(xiàn)的碳排放調(diào)節(jié)效力為0.455 9和0.630 4，同時通過Y和E實(shí)現(xiàn)的調(diào)節(jié)效力為0.303 7和0.338 1，皆為正效應(yīng)。在此階段，E成為價差影響碳排放的最主要路徑，能源價格負(fù)向扭曲顯著，企業(yè)技術(shù)研發(fā)動力不足，能源效率整體提升受阻，內(nèi)外能源價差擴(kuò)大會抵消產(chǎn)業(yè)效率的碳抑制作用。

（3）對比兩階段的調(diào)節(jié)效力看到前期效力明顯小于后期，計劃體制主導(dǎo)下價格對碳排放的影響效力有限，小幅價差的碳抑制效力也較??；而市場化程度提高后價格對碳排放的影響效力增強(qiáng)，價格扭曲過度對碳排放的拉動效應(yīng)會更大。因此現(xiàn)階段通過市場化改革將內(nèi)外能源價差控制在合理范圍內(nèi)，縮小內(nèi)外價差是逐步實(shí)現(xiàn)碳抑制，控制碳排放總量及增速的多重選擇。

4 非對稱性進(jìn)一步考察

直接和調(diào)節(jié)效力模型只是從平均意義上分析國內(nèi)外能源價差對碳排放影響的非對稱性，需要采用狀態(tài)空間模型SSM從時變意義上進(jìn)一步考察能源價格扭曲度對碳排放影響的非對稱效應(yīng)。不同階段內(nèi)的碳排放影響因素不同，價差變動對碳排放的時變影響模型也需要分階段調(diào)整，結(jié)果如表5、圖3、圖4所示。

（1）剔除1978-1980年作用效力的異常波動，1981-1993年區(qū)間內(nèi)，Y和S影響效力一直大于內(nèi)外能源價差，S在1981-1983年的正效應(yīng)極有可能受1980年異常負(fù)向波動的滯后影響回升，除此之外Y與S的效力彈性系數(shù)基本穩(wěn)定。在此階段內(nèi)，內(nèi)外能源價差變動對碳排放有負(fù)向

影響，效力范圍在（-0.020 9，-0.012 1），彈性系數(shù)變動平穩(wěn)，此時國內(nèi)外能源開發(fā)使用有限，能源要素稀缺性高，能源計劃價格體制發(fā)揮了價格調(diào)節(jié)抑制碳排放的作用。

（2）剔除1994-1996年技術(shù)倒掛下作用效力的異常波動，

1997-2011年區(qū)間內(nèi)， Y和E影響效力一直大于價差，效力范圍在

（0.682 7，1.368 0）和（-0.051 6，-1.129 8），彈性系數(shù)均呈擴(kuò)大后縮減變動，E對碳排放負(fù)向影響從1996年開始明顯，2002年后效力逐年減小，結(jié)合調(diào)節(jié)效應(yīng)分析認(rèn)為價差擴(kuò)大弱化了產(chǎn)業(yè)效率的碳抑制作用。在此階段內(nèi)，內(nèi)外能源價差變動對我國碳排放總量的影響是正向的，效力范圍在

（0.014 1，0.251 7），彈性系數(shù)呈下降后回升趨勢，其中1994-1999年彈性系數(shù)均在0.1以上，價差范圍在（500，700）之間，碳拉動效應(yīng)明顯。2000-2011年價差在（800，300 0）之間時，彈性系數(shù)變動在（0.014 1，0.092 1）范圍內(nèi)，碳拉動效力小于前期，但2006年價差進(jìn)一步突破200 0點(diǎn)后拉動效力回升明顯，如何快速全面控制內(nèi)外部能源價格扭曲亟待解決。

（3）對比兩階段價差彈性系數(shù)，1978-1993年價差對碳排放影響為負(fù)向且效力平穩(wěn)，能源要素不顯著情形下，價差對碳排放有低抑制作用。1994-2011年價差的效力為正，效力及其波動明顯大于前期，能源要素價值顯著情形下，低市場化下價差對碳排放的拉動作用會一直處于較高水平，價格扭曲度變化也會增加效力的不確定性。全面的市場化改革勢在必行。

5 結(jié)論及建議

內(nèi)外部能源價差對我國碳排放總量影響存在非對稱效應(yīng)，不同價格扭曲程度對碳排放影響的效力方向、大小、路徑和效力變動幅度均有所不同。①1978-1993年間能源要素地位不顯著，產(chǎn)業(yè)總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放作用明顯，強(qiáng)計劃定價下，內(nèi)外部能源價差對碳排放存在負(fù)效應(yīng)，并且通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整路徑實(shí)現(xiàn)，效力小且變動平穩(wěn)。碳減排視角下，此范圍內(nèi)存在的能源價格扭曲是可接受的。②1994-2011年間能源要素地位凸顯，產(chǎn)業(yè)總量、產(chǎn)業(yè)能源效率對碳排放作用明顯，低市場化定價下，內(nèi)外部能源價差對碳排放有明顯正向拉動作用，效力大于前期，并主要通過產(chǎn)業(yè)效率調(diào)整路徑實(shí)現(xiàn)，正效力波動性大。緩慢的能源市場化進(jìn)程對國內(nèi)節(jié)能產(chǎn)生阻礙，減少碳排放需要縮小內(nèi)外部能源價差，而將價差控制在某時點(diǎn)范圍內(nèi)可以減少碳拉動效力?；谏鲜鼋Y(jié)論，提出如下政策建議：

第一，自上而下推進(jìn)國內(nèi)能源產(chǎn)品市場化改革，以市場定價為主，與國外能源價格相對調(diào)整保持一致，發(fā)揮價格資源配置作用。目前我國煤炭價格已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)了市場化，在石油、電力、天然氣價格方面也應(yīng)該逐步開放，減少行政定價，由能源消費(fèi)主體自行選擇。現(xiàn)行能源企業(yè)的國家控股或主導(dǎo)性質(zhì)直接限制了能源價格變動的靈活性，非國有化能源企業(yè)，將民間資本引入能源行業(yè)，減少行政對能源企業(yè)補(bǔ)貼也成為能源價格市場化的重要方面。

第二，行政干預(yù)在現(xiàn)階段市場化進(jìn)程中需要全面的配合調(diào)整，在掌握能源價格的適時變動下針對性地引導(dǎo)國內(nèi)能源價格變動，完善股市、期市中能源相關(guān)交易，轉(zhuǎn)移行政補(bǔ)貼方向，引導(dǎo)能源消費(fèi)主體定價。

第三，現(xiàn)階段產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的碳抑制作用弱化，產(chǎn)業(yè)效率提高成為降低碳排放的最有效手段。而目前我國產(chǎn)業(yè)效率仍處于較低水平，調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，降低能源消費(fèi)總量，尤其是減少煤炭、石油等傳統(tǒng)能源的低價消費(fèi)及出口，增加新能源的開發(fā)與使用，是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)總量的高效化，減少總體能耗及碳排放量的必然選擇。

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篇8

中部地區(qū)是我國重要的能源原材料基地，本文采用2001—2014年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用隨機(jī)前沿模型對我國中部地區(qū)的碳排放效率進(jìn)行了測算，并根據(jù)計算結(jié)果對中部地區(qū)的碳排放效率進(jìn)行了收斂性檢驗(yàn)和預(yù)測。主要結(jié)論是:(1)中部地區(qū)2001—2014年的碳排放效率呈逐年上升的趨勢，且內(nèi)部省份的碳排放效率差距不斷縮小;(2)中部地區(qū)的碳排放效率存在σ收斂和β收斂。在對碳排放效率作出評價基礎(chǔ)上，論文最后提出了相應(yīng)的因地制宜對策建議。

關(guān)鍵詞:

碳排放效率;隨機(jī)前沿模型;中部地區(qū);收斂性檢驗(yàn)

據(jù)統(tǒng)計，2013年中國碳排放總量超過歐美總和，人均碳排放首次超過歐盟，我國的碳排放總量已占到世界碳排放量的29%。我國政府在2009年提出了在2020年單位GDP的碳排放量要在2005年的基礎(chǔ)上下降40%～45%的自主減排目標(biāo)，但我國的能源結(jié)構(gòu)中煤炭占一次能源的70%以上，而且從技術(shù)因素和結(jié)構(gòu)性因素來看，我國的能源轉(zhuǎn)換和利用效率均低于發(fā)達(dá)國家，從而導(dǎo)致了我國的碳排放強(qiáng)度與發(fā)達(dá)國家有很大的差距。在全球生態(tài)氣候環(huán)境快速惡化的情況下，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)且保護(hù)環(huán)境氣候，解決可持續(xù)發(fā)展的有效手段之一就是提高碳排放效率。早期部分學(xué)者采用單要素指標(biāo)研究碳排放效率，但是楊紅亮等［1］卻認(rèn)為單要素指標(biāo)雖然簡單易懂但會存在許多的不足之處，例如只用碳排放強(qiáng)度這個單一的要素指標(biāo)來衡量碳排放效率，最終無法反映各要素之間的替代關(guān)系，因?yàn)槟茉粗挥性谂c其他的要素結(jié)合后才能進(jìn)行生產(chǎn)，并且碳強(qiáng)度還與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地區(qū)環(huán)境資源等相關(guān)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等的變化都會導(dǎo)致碳強(qiáng)度發(fā)生一定的變化，然而碳排放效率可能不發(fā)生變化;近年來大量的文獻(xiàn)從全要素的角度出發(fā)，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)對碳排放效率進(jìn)行了評價，比如屈小娥［2］從全要素的角度運(yùn)用DEA測算了1995—2010年我國30個省份的二氧化碳排放效率。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是一種運(yùn)用方程組求極值的方法，對碳排放效率前沿進(jìn)行估算時很容易受到一些數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響，且研究我國碳排放效率的數(shù)據(jù)一般為宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)，有一定的較大誤差，所以運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法得到的測算需要進(jìn)行嚴(yán)格的檢驗(yàn)，但是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型不但沒有將隨機(jī)因素的影響考慮在內(nèi)，而且不具有統(tǒng)計的特性導(dǎo)致不能對模型進(jìn)行一定的檢驗(yàn)。隨著隨機(jī)干擾項(xiàng)的引入，隨機(jī)前沿模型更準(zhǔn)確地描述生產(chǎn)者的行為，它首先假設(shè)偏離前沿的因素來源于兩個方面，其中一個是非負(fù)隨機(jī)誤差項(xiàng)，表示技術(shù)無效，另外一個是隨機(jī)誤差項(xiàng)，表示噪聲的系統(tǒng)［3］。RistoHerrala等［4］基于前沿邊界模型(SFA)方法對世界170個國家1997—2007年二氧化碳排放效率進(jìn)行了測算，結(jié)果表明中國的碳排放效率低于世界其他國家。杜克銳等［5］利用隨機(jī)前沿模型和面板數(shù)據(jù)測算了我國的碳排放效率，最終得出我國碳排放效率存在地區(qū)差異，且這種差異在不斷的擴(kuò)大。趙國浩等［6］基于隨機(jī)前沿模型測算了山西省1995—2010年的碳排放效率，并且對山西省碳排放效率的影響因素進(jìn)行了深入的分析研究。我國中部地區(qū)處于中原地帶，是東西南北地區(qū)互通的必經(jīng)之路。雖然資源比較豐富，工業(yè)基礎(chǔ)相對較好，但是由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次不高，二元經(jīng)濟(jì)有大的反差，增加經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值需要消耗大量的資源。再加上生產(chǎn)管理水平、污染治理投入不足等原因，經(jīng)濟(jì)增長所帶來的環(huán)境負(fù)面影響不能被生態(tài)環(huán)境完全消化和吸收，從而碳排放量較大。但目前有關(guān)我國中部地區(qū)碳排放效率評價的相關(guān)文獻(xiàn)不多，本文以中國中部地區(qū)為研究對象，基于隨機(jī)前沿模型測算出碳排放效率，對中部地區(qū)碳排放效率進(jìn)行研究分析，最后提出因地制宜的對策建議，為中部地區(qū)提高能源利用效率和節(jié)能減排提供決策參考。

1研究方法

1．1計量模型隨機(jī)前沿方法(SFA)是考慮問題比較全面的效率估計方法。它主要是基于宏觀層面的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)(對最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算獲得)，從投入產(chǎn)出的角度來測算效率。從該方法的基本原理來看，對碳排放效率的定義會更加直觀，更能貼切的評價生產(chǎn)活動中CO2的排放績效，這也是本文選擇該模型作為研究方法的重要原因。在有關(guān)效率估算的定量研究中，一般運(yùn)用生產(chǎn)函數(shù)模型，來反映生產(chǎn)投入與產(chǎn)出函數(shù)量之間的關(guān)系。Aigner，Lovell和Schmidt(1977)［7］以及Meeusen和VanDenBroeck(1977)［8］分別獨(dú)立提出了隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)。起初該模型并沒有處理綜列數(shù)據(jù)的能力，但是Battese和Coelli(1995)［9］在1992年提出了一個針對那些綜列數(shù)據(jù)的隨機(jī)生產(chǎn)模型，通過極大似然估計的方法來確定前沿邊界，使該模型在處理跨時間段的數(shù)據(jù)成為了可能，極大的提升了應(yīng)用范圍。本文基于隨機(jī)前沿模型，采用了較為靈活的超越對數(shù)函數(shù)，通過極大似然估計的方法來確定前沿邊界。

1．2數(shù)據(jù)來源本文的樣本選擇了山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南等中部地區(qū)的6個省際的面板數(shù)據(jù)集，考慮到數(shù)據(jù)的可得性與可比性，樣本觀測區(qū)間設(shè)定為2001—2014年。生產(chǎn)投入指標(biāo)選取能源碳排放量、從業(yè)年均人數(shù)和資本存量，產(chǎn)出指標(biāo)選取地區(qū)生產(chǎn)總值。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》和中部6省歷年統(tǒng)計年鑒。相關(guān)指標(biāo)及其數(shù)據(jù)處理說明如下:(1)各省的GDP(Y)。各省的國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)直接來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，然后在此基礎(chǔ)上以2001年作為基準(zhǔn)，將各省歷年的GDP按照2001年的可比價格進(jìn)行折算。(2)各省的固定資本存量(K)。資本投入以資本存量數(shù)據(jù)表示地區(qū)的資本投入量，采用永續(xù)盤存法來進(jìn)行估算。在方法上本文將借鑒單豪杰等［10］的估算方法，以2001年的不變價格換算2001—2014年的數(shù)據(jù)，單位為億元。(3)各省的從業(yè)人員(L)。從業(yè)人員直接選取了中國統(tǒng)計年鑒中中部地區(qū)各省的2001—2014的年末從業(yè)人數(shù)。(4)各省的碳排放量(TC)。統(tǒng)計年鑒中沒有直接的碳排放量的數(shù)據(jù)，要用一定的測算的方法對能源消費(fèi)進(jìn)行處理，能源消費(fèi)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》，在對碳排放量的測算上，本文采用了IPCC《國家溫室氣體清單指南》的測算方法，以下是能源消費(fèi)的碳排放量計算公式。

2實(shí)證結(jié)果與分析

2．1模型計算結(jié)果和分析基于隨機(jī)前沿模型，采用2001—2014年的面板數(shù)據(jù)，測算了中國中部地區(qū)2001—2014年的碳排放效率，由Frontier4．1程序運(yùn)用其中的最大似然法來估算得出各項(xiàng)參數(shù)，參數(shù)估算結(jié)果如表1所示，碳排放效率的計算結(jié)果如表2所示。從表1可以看出，碳排放效率和勞動力的系數(shù)為正，資本的系數(shù)為負(fù)，即前兩者與產(chǎn)出呈正相關(guān)，資本與產(chǎn)出GDP呈負(fù)相關(guān);勞動力、碳排放量和資本三者之間的相互影響皆約等于0，說明對產(chǎn)出的影響都不明顯。從表2中可以看出，2001—2014年我國中部地區(qū)的碳排放效率穩(wěn)步上升。從中部地區(qū)六省近3年碳排放效率的平均值來看，河南的碳排放效率最高，湖南次之;安徽的碳排放效率最低，山西次之;中部地區(qū)的碳排放效率平均水平達(dá)到0.738。從樣本期間各地碳排放效率的演變趨勢來看，中部地區(qū)的碳排放效率變動趨勢大體一致，整體上呈現(xiàn)上升的趨勢。中部地區(qū)6省的碳排放效率的差距在逐漸縮小，而河南的碳排放效率一直處于最高水平，碳減排任務(wù)最為艱巨。我國中部地區(qū)的碳排放效率平均值在2001—2014年間呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢，中部各省區(qū)的碳排放效率差距正在縮小。

2．2收斂性檢驗(yàn)收斂性分析在于檢驗(yàn)不同地區(qū)碳排放效率的趨同與發(fā)散情況，收斂一般分為3種類型，即σ收斂、絕對β收斂和條件β收斂。(1)σ收斂性檢驗(yàn)對于σ收斂，測度的方法通常有標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)、基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)等。為了更進(jìn)一步考察地區(qū)內(nèi)部的差異，本文使用變異系數(shù)來對中部地區(qū)碳排放效率進(jìn)行σ收斂性檢驗(yàn)，結(jié)果如圖1所示。中部碳排放效率的變異系數(shù)隨著年份的增加不斷的下降，且這種下降比較穩(wěn)定，說明中部地區(qū)各省碳排放效率的差異在不斷縮小，顯示出明顯的σ收斂特征，沒有發(fā)散的趨勢。(2)絕對β收斂檢驗(yàn)采用Sala－i－Martin(1996)［11］的方法進(jìn)行絕對β收斂檢驗(yàn)，構(gòu)造回歸模型如下。其中ɑ是常數(shù)項(xiàng)，β是待估的收斂參數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，Eit、Ei0分別表示第i地區(qū)在第t年和初始年的地區(qū)碳排放效率，git表示t年間第i地區(qū)碳排放效率的平均增長速度。采用最小二乘法進(jìn)行回歸，若β顯著為負(fù)，表明存在絕對β收斂。

為消除經(jīng)濟(jì)周期或經(jīng)濟(jì)波動的異常影響，我們將2001—2014年劃分為3個時期，以2001—2004年工業(yè)碳排放效率平均值作為初始值，以2011—2014年工業(yè)碳排放效率平均值作為期末值，兩個時間段的時間差距為10年，即式(4)中的t=10，絕對β收斂檢驗(yàn)結(jié)果見表3。從表3可看出，中部地區(qū)的β=－0．68為負(fù)數(shù)且在1%的水平下顯著，所以碳排放效率具有絕對β收斂趨勢，即中部各地的碳排放效率趨于同一穩(wěn)定狀態(tài)，初始值低的地區(qū)碳排放效率平均增長速度高于初始值高的地區(qū)，存在落后地區(qū)追趕先進(jìn)地區(qū)的發(fā)展趨勢。(3)條件β收斂檢驗(yàn)進(jìn)行條件β收斂檢驗(yàn)需要加入控制變量，為了更好地對中部地區(qū)碳排放效率進(jìn)行分析，在此選碳排放效率的直接影響因素作為控制變量，主要包括能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化水平等4方面。本文使用如下回歸方程式進(jìn)行檢驗(yàn)。利用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型進(jìn)行條件β收斂檢驗(yàn)(見表4)，中部地區(qū)的β值為負(fù)，且達(dá)到了1%顯著水平。結(jié)果表明，中部地區(qū)碳排放效率存在條件β收斂，收斂于自己的穩(wěn)態(tài)水平，由于又呈絕對收斂特征，表明中部內(nèi)部各省份碳排放效率趨向于一個共同的穩(wěn)態(tài)水平。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放效率的提高起到了促進(jìn)作用，第二產(chǎn)業(yè)占比越大，越有利于碳排放效率的提升;而在城市化進(jìn)程中，碳排放量也會隨著城市的發(fā)展有一定程度的增長，同時，城市化進(jìn)程中的技術(shù)創(chuàng)新和資源優(yōu)化配置，對碳排放效率存在一定的促進(jìn)作用;中部地區(qū)的城市化進(jìn)程水平還不是很好，工業(yè)化進(jìn)程相對緩慢，對能源的大量使用還是有很強(qiáng)的依賴性，特別是河南和山西，是煤炭的能源大省，因此在能源結(jié)構(gòu)中煤炭的消耗量也是最大的，從而導(dǎo)致煤炭在整個能源消費(fèi)總量中占的比重比較大，碳排放相對于其他能源也比較高，因此它對整個碳排放效率的提高起到了阻礙作用;技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)為負(fù)值，對整個效率的提高具有一定的阻礙，但不明顯，由此可見技術(shù)進(jìn)步還需要進(jìn)一步的加強(qiáng)，引進(jìn)能夠減少碳排放量的先進(jìn)技術(shù)。

3結(jié)論和政策建議

本文采用SFA模型測算了碳排放效率值，在2001—2014年期間，中部地區(qū)的能源碳排放效率均呈不斷增長趨勢，且內(nèi)部省份的碳排放效率差距較小。在樣本期間，中部地區(qū)的碳排放效率平均值為0．738，說明我國中部地區(qū)能源仍有一定的減排潛力有待挖掘。碳排放效率越高的省份，能源碳減排的成本越高，碳減排政策的制定與實(shí)施，需要考慮不同省份碳排放效率的差異，測算與比較地區(qū)碳排放效率，可以為各地碳減排目標(biāo)的設(shè)定提供參考。從碳排放效率的收斂性來看，中部碳排放效率存在σ收斂和β收斂，說明中部碳排放效率存在追趕效應(yīng)與趨同態(tài)勢，碳排放效率的差距呈現(xiàn)不斷縮小的趨勢。我國節(jié)能減排的任務(wù)要根據(jù)不同地區(qū)碳排放效率的差異來實(shí)施因地制宜的政策措施，從而能夠更好地利用各地區(qū)節(jié)能減排的潛力，來實(shí)現(xiàn)我國在2009年提出的節(jié)能減排目標(biāo)。因此根據(jù)本文對中部地區(qū)碳排放效率進(jìn)行的測算和分析，得出中部地區(qū)可以從以下方面來減少碳排放量:(1)提高中部地區(qū)的能源利用效率。從傳統(tǒng)能源的清潔利用和新能源的發(fā)展兩方面著手，從而提高能源的碳排放效率，降低中部各省的碳排放量。中部地區(qū)主要以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)，應(yīng)該積極引進(jìn)一些新的先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)煤炭等傳統(tǒng)能源的清潔利用。同時加快煤制天然氣產(chǎn)業(yè)發(fā)展，降低二氧化碳的排放，可通過利用煤炭大量生產(chǎn)無碳?xì)怏w氫氣，從而減少煤炭在燃燒過程中排放的各種環(huán)境污染物。(2)優(yōu)化中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長主要依靠第二產(chǎn)業(yè)帶動，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對落后。調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，積極引導(dǎo)高耗能行業(yè)健康發(fā)展，關(guān)閉一些耗能大、污染重的企業(yè)，控制高耗能行業(yè)的過快增長，運(yùn)用低碳環(huán)保技術(shù)對煤炭、鋼鐵、冶金等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行技術(shù)改造，推動煤炭等資源型企業(yè)向規(guī)模化、集約化、可持續(xù)化的方向發(fā)展，促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。(3)調(diào)整中部地區(qū)的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，改變部分省能源結(jié)構(gòu)單一的局面，向清潔能源轉(zhuǎn)化。中部地區(qū)各省的現(xiàn)狀是以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)，且煤炭又是中部地區(qū)碳排放的主要來源，因而調(diào)整能源結(jié)構(gòu)對提高碳排放效率非常重要。隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，各省應(yīng)結(jié)合自身的發(fā)展情況和各自的資源優(yōu)勢，通過開發(fā)水電、發(fā)展風(fēng)電、推進(jìn)核電就地轉(zhuǎn)化，與其他清潔能源相比，核電的供應(yīng)相對比較穩(wěn)定，且不受氣候變化的影響，可以用來滿足基礎(chǔ)用電的供應(yīng)。轉(zhuǎn)化核電的原材料用料相對比較少，不但減少了成本費(fèi)用，而且也減少了運(yùn)輸產(chǎn)生的資源費(fèi)，為交通工作減少了壓力。在這些有限的不可再生資源開發(fā)中，還應(yīng)該積極開發(fā)可以循環(huán)利用，特別是可再生能源。太陽能是一個新生能源，可稱得上是綠色能源，太陽能具有成本低、無污染和可再生的特點(diǎn)，符合保護(hù)環(huán)境的理念，我們目前可使用的各種清潔能源中，太陽能的轉(zhuǎn)換效率比較高，并且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠具有很大的發(fā)展空間，是未來新能源發(fā)展的必然選擇。

參考文獻(xiàn)

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篇9

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（70773027）；教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目（12YJA790010）；黑龍江省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目（11A004）；東北大學(xué)秦皇島分校校內(nèi)科研基金項(xiàng)目（XNB201316）

作者簡介：張 偉（1983-），女，河北灤南人，講師，研究方向?yàn)楣芾硐到y(tǒng)工程；王韶華（1986-），男，河北邢臺人，講師，研究方向?yàn)楣芾硐到y(tǒng)工程。

摘要：運(yùn)用通徑分析明確了三次產(chǎn)業(yè)比例的相互關(guān)系及與碳強(qiáng)度的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上計算三次產(chǎn)業(yè)比例對碳強(qiáng)度和GDP的貢獻(xiàn)，據(jù)此分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對碳強(qiáng)度影響的靈敏度。研究結(jié)論表明：第三產(chǎn)業(yè)比例、灰因素等是碳強(qiáng)度增長的主要抑制因素，第一產(chǎn)業(yè)比例、第二產(chǎn)業(yè)比例等是碳強(qiáng)度增長的主要推動因素。在目前灰因素水平下，降低第一產(chǎn)業(yè)比例，增加第三產(chǎn)業(yè)比例對降低碳強(qiáng)度的貢獻(xiàn)最大，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以降低碳強(qiáng)度1725個百分點(diǎn)，對實(shí)現(xiàn)“十二五”規(guī)劃碳強(qiáng)度目標(biāo)的貢獻(xiàn)為1015%。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；碳強(qiáng)度；貢獻(xiàn)；靈敏度矩陣

中圖分類號：F1213；F205 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-8409（2013）08-0046-04

1 引言

隨著世界范圍內(nèi)工業(yè)化進(jìn)程的加快，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源、環(huán)境之間的矛盾也日益突出。為應(yīng)對氣候變化，改善環(huán)境惡化狀況，低碳經(jīng)濟(jì)這一經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式被提出。為踐行低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式，我國政府提出了節(jié)能減排戰(zhàn)略，并在“十二五”規(guī)劃綱要中明確了節(jié)能減排的具體目標(biāo)，即“十二五”期間碳排放強(qiáng)度降低17%，并將列為具有法律約束力的約束性指標(biāo)，我國的節(jié)能減排開始進(jìn)入攻堅階段。

實(shí)現(xiàn)碳強(qiáng)度目標(biāo)可采取一系列對策，其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化作為加快轉(zhuǎn)變我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的主攻方向，也是有效降低碳強(qiáng)度的重要手段。李艷等[1]通過計量1980～2007年我國經(jīng)濟(jì)總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳排放強(qiáng)度與碳排放之間的關(guān)系，認(rèn)為碳減排的重點(diǎn)應(yīng)是調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及降低各產(chǎn)業(yè)的碳排放強(qiáng)度；劉衛(wèi)東等[2]認(rèn)為影響我國碳排放強(qiáng)度的主要因素包括發(fā)展模式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、節(jié)能技術(shù)、一次能源結(jié)構(gòu)、生活方式與節(jié)約意識、生態(tài)系統(tǒng)的碳匯效應(yīng)等，并將結(jié)構(gòu)減排作為降低碳排放強(qiáng)度的重要手段；林伯強(qiáng)等[3]通過一般均衡模型評估能源結(jié)構(gòu)變化導(dǎo)致的能源成本對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，認(rèn)為現(xiàn)階段通過能源結(jié)構(gòu)減排的空間不大，應(yīng)該重視產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)節(jié)能減排的效力；孫建衛(wèi)等[4]按部門核算碳排放量，并將碳排放強(qiáng)度及總量分解成總產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)進(jìn)步，探討各分解因素對其的影響；籍艷麗、郜元興[5]基于投入產(chǎn)出模型的結(jié)構(gòu)因素分解法對碳排放強(qiáng)度進(jìn)行因素分析，認(rèn)為生產(chǎn)模式的轉(zhuǎn)變是其降低的主要原因；虞義華等[6]利用面板數(shù)據(jù)計量分析了二氧化碳排放強(qiáng)度同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，分析表明，沒有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，單靠經(jīng)濟(jì)增長速度無法大幅度降低碳排放強(qiáng)度；孫敬水[7]通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對降低碳排放強(qiáng)度的負(fù)向貢獻(xiàn)率較?。荒茉聪M(fèi)結(jié)構(gòu)變動對降低碳排放強(qiáng)度的正向貢獻(xiàn)率較小。李健、周慧[8]從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)角度探討了碳排放強(qiáng)度問題，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析方法，研究了我國碳排放強(qiáng)度與第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)性。

以上文獻(xiàn)主要是將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為一個驅(qū)動因素分析對碳強(qiáng)度的貢獻(xiàn)，但并沒有對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)內(nèi)部變動對碳強(qiáng)度影響的靈敏度做深入研究。本文利用通徑分析明確了三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比例的相互關(guān)系及對碳強(qiáng)度的直接與間接影響，據(jù)此分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對碳強(qiáng)度影響的靈敏度，從而就優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對實(shí)現(xiàn)“十二五”規(guī)劃碳強(qiáng)度目標(biāo)的貢獻(xiàn)潛力進(jìn)行評估。

2 三次產(chǎn)業(yè)比例對碳強(qiáng)度的影響機(jī)理

通徑分析是簡單相關(guān)分析的繼續(xù)，在多元回歸的基礎(chǔ)上將相關(guān)系數(shù)加以分解，通過直接通徑、間接通徑及總通徑系數(shù)分別表示某一變量對因變量的直接作用效果、通過其他變量對因變量的間接作用效果和綜合作用效果[9，10]。本文主要利用通徑分析探究三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比例的相互關(guān)系及對碳強(qiáng)度的直接與間接影響。

管理水平、技術(shù)水平等非物質(zhì)因素對碳強(qiáng)度的影響比較顯著，這些因素不具備清晰的輪廓、確定的內(nèi)涵和明確的數(shù)值關(guān)系，稱之為灰要素[11～15]。為便于分析，將其歸結(jié)為隨時間變化的變量，設(shè)碳強(qiáng)度為y，xi（i=1，2，3）為第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重，x4為灰因素（x4=t）。基于1994～2009年統(tǒng)計數(shù)據(jù)，可得到各自變量的直接通徑系數(shù)為：

通過t檢驗(yàn)，得到各自變量的t值分別為t1=2710，t2=2649，t3=2330，t4=-6279，當(dāng)α=005，t0025（11）=2201，可見各自變量t值絕對值均大于208，說明各自變量對因變量的通徑系數(shù)均極顯著。由表1可得：各因素對碳排放強(qiáng)度的直接影響（按絕對值大?。┡判?yàn)閤3>x1>x4>x2，而總影響大?。ò唇^對值大?。┡判?yàn)閤4>x3>x1>x2，通過表1可計算得出各自變量的決策系數(shù)分別為R（1）2=0552048，R（2）2=-0173715，R（3）2=-5130144，R（4）2=0954504，按絕對值大小排序?yàn)镽（3）2>R（4）2>R（1）2>R（2）2，說明第三產(chǎn)業(yè)比例、灰因素等是碳強(qiáng)度增長的主要抑制因素，第一產(chǎn)業(yè)比例、第二產(chǎn)業(yè)比例等是碳強(qiáng)度增長的主要推動因素。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及灰因素對碳強(qiáng)度的影響機(jī)理分析結(jié)果如下：

（1）第一產(chǎn)業(yè)比例對碳強(qiáng)度的直接影響為1484，總影響為0928，通過第二產(chǎn)業(yè)比例（-0026）和第三產(chǎn)業(yè)比例（-1425）間接抵消了1451，而通過灰因素間接增加0895。這說明，在管理水平、技術(shù)水平等灰因素水平較高時，降低第一產(chǎn)業(yè)比例，反而會增加碳強(qiáng)度。

（2）第二產(chǎn)業(yè)比例對碳強(qiáng)度的直接影響為0555，總影響為0121，通過第一產(chǎn)業(yè)比例（-0069）和第三產(chǎn)業(yè)比例（-0432）間接抵消了0501，而通過灰因素間接增加0067?？梢?，降低第二產(chǎn)業(yè)比例，增加第三產(chǎn)業(yè)比例可以降低碳強(qiáng)度，而在管理水平、技術(shù)水平等灰因素水平較高時，降低第二產(chǎn)業(yè)比例，反而會增加碳強(qiáng)度。

（3）第三產(chǎn)業(yè)比例對碳強(qiáng)度的直接影響為1516，而總影響為負(fù)相關(guān)的-0934，通過第一產(chǎn)業(yè)比例、第二產(chǎn)業(yè)比例和灰因素等間接抵消了2450。可見，在管理水平、技術(shù)水平等提升至較高程度時，降低第三產(chǎn)業(yè)比例，增加第一產(chǎn)業(yè)比例，可以降低碳強(qiáng)度。

（4）灰因素對碳強(qiáng)度的直接影響為-0972，通過第一產(chǎn)業(yè)比例和第二產(chǎn)業(yè)比例對其的間接影響為-1404，而通過第三產(chǎn)業(yè)比例正面抵消了1399，總影響為-0977?？梢?，提高灰因素水平，增加第一產(chǎn)業(yè)比例，可以降低碳強(qiáng)度。

3 三次產(chǎn)業(yè)比例對碳強(qiáng)度及GDP的貢獻(xiàn)

31 三次產(chǎn)業(yè)比例對碳強(qiáng)度的貢獻(xiàn)

設(shè)碳強(qiáng)度為y，xi（i=1，2，3）為第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重，x4為灰因素，隨時間變化，因此x4=t，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，由于自變量和因變量之間的非線性關(guān)系[16]，建立模型y=εxβ11xβ22xβ33xβ04，兩邊同時取對數(shù)得：

從通徑分析的結(jié)果可以看出：各因素在很大程度上主要通過其他因素對碳強(qiáng)度產(chǎn)生間接作用，如第三產(chǎn)業(yè)比例對碳強(qiáng)度的直接通徑系數(shù)為1516，是碳強(qiáng)度增長的主要推動因素，但通過第一產(chǎn)業(yè)比例、第二產(chǎn)業(yè)比例、灰因素等對碳強(qiáng)度的間接通徑系數(shù)高達(dá)-2450，對碳強(qiáng)度增長的間接抑制作用大于直接推動作用，總影響為負(fù)?？梢姡饕蛩刂g存在著較嚴(yán)重的共線性現(xiàn)象。為消除所選變量共線性對回歸結(jié)果的影響，本文選取嶺回歸分析方法進(jìn)行擬合。嶺回歸分析是一種專門用于共線性數(shù)據(jù)分析的有偏估計方法，它實(shí)際上是一種改良的最小二乘法，是以放棄最小二乘的無偏性，放棄部分精確度為代價來尋求效果稍差但更符合實(shí)際的回歸過程[17]。

利用SPSS160軟件對全部變量做嶺跡分析，嶺跡圖和不同K值時決定系數(shù)的變化情況如圖1和圖2所示。

從嶺跡圖上可以看出：當(dāng)K值到達(dá)015附近，各參數(shù)開始趨于穩(wěn)定，圖1也顯示K值超過015后可決系數(shù)呈現(xiàn)穩(wěn)定的下降趨勢，沒有呈現(xiàn)劇烈的波動。取K=015，根據(jù)1994～2009年時間序列數(shù)據(jù)，擬合得到的標(biāo)準(zhǔn)化嶺回歸方程為式（1）：

對模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果是R2=0952282，調(diào)整后的擬合度為093493，在α=005的顯著性水平下，F(xiàn)=5488048>F005（4，11）=336。通過對模型預(yù)測值與實(shí)際值誤差進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，此模型相對誤差的絕對值均值僅為241%，標(biāo)準(zhǔn)差為00002，預(yù)測精度較高。說明線性回歸擬合程度較好。

三次產(chǎn)業(yè)比例對碳強(qiáng)度的彈性系數(shù)分別為02496、00309、-0226，表示第一產(chǎn)業(yè)比例每提高一個百分點(diǎn)，碳強(qiáng)度會上升02496個百分點(diǎn)，第二產(chǎn)業(yè)比例每提高一個百分點(diǎn)，碳排放強(qiáng)度會上升00309個百分點(diǎn)，而第三產(chǎn)業(yè)比例每提高一個百分點(diǎn)，碳強(qiáng)度則會降低0226個百分點(diǎn)。因此，為實(shí)現(xiàn)碳強(qiáng)度下降的目標(biāo)，應(yīng)降低第一、二產(chǎn)業(yè)比例，提高第三產(chǎn)業(yè)比例。但考慮到我國保增長目標(biāo)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整并不能一味地降低第一產(chǎn)業(yè)或者第二產(chǎn)業(yè)的比例，應(yīng)進(jìn)一步分析三次產(chǎn)業(yè)比例對GDP增量的貢獻(xiàn)。

32 三次產(chǎn)業(yè)比例對GDP的貢獻(xiàn)

設(shè)GDP增量為G，xi（i=1，2，3）為第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重，x4為灰因素，隨時間變化，因此x4=t，ε′為隨機(jī)誤差項(xiàng)，由于自變量和因變量之間的非線性關(guān)系，建立模型G=ε′xβ′11xβ′22xβ′33xβ′4，兩邊同時取對數(shù)，得：

根據(jù)1994～2009年時間序列數(shù)據(jù)，估計得到的標(biāo)準(zhǔn)化方程：

（3）

對應(yīng)的回歸方程為：

（4）

對式（4）進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，如表2所示。

對式（4）進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果是R2=0987，調(diào)整后的擬合度為0982，在α=005的顯著性水平下，F(xiàn)=208024>F005（4，11）=336，當(dāng)α=005，t0025（11）=2201，各回歸系數(shù)均大于臨界值，通過了顯著性檢驗(yàn)，方程的擬合效果較好。

三次產(chǎn)業(yè)比例對GDP的彈性系數(shù)分別為-2433、-0499、-2052，表示第一產(chǎn)業(yè)比例、第二產(chǎn)業(yè)比例、第三產(chǎn)業(yè)比例分別降低一個百分點(diǎn)，可分別使GDP增加2433個百分點(diǎn)、0499個百分點(diǎn)、2052個百分點(diǎn)，可見第一產(chǎn)業(yè)比例對GDP的影響最大，第三產(chǎn)業(yè)比例次之，第二產(chǎn)業(yè)比例最小。

4 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對碳強(qiáng)度影響的靈敏度矩陣

假定第i（i=1，2，3）產(chǎn)業(yè)比例每降低一個百分點(diǎn)可以使碳強(qiáng)度降低βi個百分點(diǎn)，但同時也必須要增加第j（j=1，2，3，i≠j）產(chǎn)業(yè)的比例，設(shè)第i（i=1，2，3）產(chǎn)業(yè)比例對GDP的貢獻(xiàn)率為β′i（i=1，2，3），第i產(chǎn)業(yè)比例與第j產(chǎn)業(yè)比例的替代彈性σij=β′iβ′j，則需要增加σij個百分點(diǎn)的第j產(chǎn)業(yè)比例，那么碳排放強(qiáng)度將降低（βi-β′iβ′j·βj）個百分點(diǎn)。據(jù)此可得出三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對碳強(qiáng)度影響的靈敏度矩陣，如表3所示。

設(shè)三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動矩陣為ΔV=ΔF，ΔS，ΔTT（ΔF、ΔS、ΔT分別為第一產(chǎn)業(yè)比例、第二產(chǎn)業(yè)比例、第三產(chǎn)業(yè)比例變動量，且有ΔF+ΔS+ΔT=0），考慮三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的增減，為便于計算，令ΔV′=12ΔF+ΔFΔS+ΔSΔT+ΔTT，三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對碳強(qiáng)度影響的靈敏度矩陣為P，則三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對碳強(qiáng)度影響矩陣為：

其中，DF表示第一產(chǎn)業(yè)比例降低ΔF個百分點(diǎn)對碳強(qiáng)度的影響，DS表示第二產(chǎn)業(yè)比例降低ΔS個百分點(diǎn)對碳強(qiáng)度的影響，DT表示第三產(chǎn)業(yè)比例降低ΔT個百分點(diǎn)對碳強(qiáng)度的影響。

根據(jù)“十二五”規(guī)劃關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的指導(dǎo)思想，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位，提升制造業(yè)核心競爭力，發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，加快發(fā)展服務(wù)業(yè)以及主要目標(biāo)，服務(wù)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重提高4個百分點(diǎn)，參考賽爾奎因、錢納里的“三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變的國際標(biāo)準(zhǔn)模式”，本文在2010年三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，將2015年三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動矩陣設(shè)為ΔV=-32，-08，40T，則可計算得到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整可以降低碳強(qiáng)度1725個百分點(diǎn)，對實(shí)現(xiàn)“十二五”規(guī)劃碳強(qiáng)度目標(biāo)（碳強(qiáng)度降低17%）的貢獻(xiàn)潛力為1015%。

5 研究結(jié)論

通過研究可以發(fā)現(xiàn)：第三產(chǎn)業(yè)比例、灰因素等是碳強(qiáng)度增長的主要抑制因素，第一產(chǎn)業(yè)比例、第二產(chǎn)業(yè)比例等是碳強(qiáng)度增長的主要推動因素。在管理水平、技術(shù)水平等灰因素水平較高時，增加第一產(chǎn)業(yè)比例，降低第三產(chǎn)業(yè)比例，可以有效降低碳強(qiáng)度；而在現(xiàn)階段灰因素水平下，應(yīng)主要通過增加第三產(chǎn)業(yè)比例實(shí)現(xiàn)碳強(qiáng)度目標(biāo)。

綜合三次產(chǎn)業(yè)比例對降低碳強(qiáng)度以及國民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)，可以得到三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對碳強(qiáng)度影響的靈敏度矩陣。據(jù)此可看出：在現(xiàn)階段的管理水平、技術(shù)水平等灰因素水平下，降低第一產(chǎn)業(yè)比例，增加第三產(chǎn)業(yè)比例對降低碳強(qiáng)度的貢獻(xiàn)最大。其次依次是：降低第一產(chǎn)業(yè)比例，增加第二產(chǎn)業(yè)比例；降低第二產(chǎn)業(yè)比例，增加第三產(chǎn)業(yè)比例。根據(jù)“十二五”規(guī)劃關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的指導(dǎo)思想以及主要目標(biāo)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整可以降低碳強(qiáng)度1725個百分點(diǎn)，對實(shí)現(xiàn)“十二五”規(guī)劃碳強(qiáng)度目標(biāo)的貢獻(xiàn)潛力為1015%。因此，“十二五”規(guī)劃節(jié)能減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，除了優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，還應(yīng)大力提高管理水平、技術(shù)水平等灰因素水平，有效發(fā)揮節(jié)能、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和碳匯作用。

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篇10

關(guān)鍵詞：碳排放 因素分解法 能源結(jié)構(gòu) 能源效率

中圖分類號：F124.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1673－291X（2011）26－0144－04

在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展日益受到能源和環(huán)境制約的背景下，低碳經(jīng)濟(jì)作為應(yīng)對全球氣候變化、保障能源安全的基本途徑和戰(zhàn)略選擇，正在全球范圍內(nèi)得到廣泛認(rèn)同。黑龍江省是能源大省，其要素稟賦結(jié)構(gòu)決定了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。以煤和石油為主的資源稟賦決定了其產(chǎn)業(yè)為以煤、石油等資源為主的重工業(yè)為支柱的產(chǎn)業(yè)，煤炭和石油在其能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中占有很大的比重。而且長期以來，能源生產(chǎn)以石油為主、能源消費(fèi)以煤碳為主的能源結(jié)構(gòu)以及煤炭能源的低效利用，使得黑龍江省無論是碳排放總量，還是人均碳排放量和單位GDP碳排放量在全國都處于較高位置。因此，結(jié)合黑龍江省情，系統(tǒng)分析碳排放影響因素、尋求減排之策顯得尤為重要。

本文通過建立因素分解模型，采用對數(shù)平均權(quán)重Divisia分解法（Logarithmic Mean Weight Divisia Method，LMD），以碳排放量為研究對象，定量分析經(jīng)濟(jì)增長、能源結(jié)構(gòu)以及能源效率對黑龍江省1990―2009年碳排放量的影響，剖析黑龍江省碳排放與其影響因素間的演化規(guī)律和可能態(tài)勢，以便為黑龍江省經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展提供相應(yīng)的理論支撐。

一、因素分解模型

因素分解法是研究碳排放的一個比較常用的方法。Ang BW[1]將中國工業(yè)部門碳排放分解成經(jīng)濟(jì)增長影響、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)影響以及能源利用效率影響三個影響因素；Shyamal Paula[2]將印度碳排放分解成GDP變化影響、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響、能源強(qiáng)度影響以及各能源碳排放影響四個因素；Malla Sunil [3]采用LMDI方法將終端能源消費(fèi)相關(guān)的各部門碳排放量分解成經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動、技術(shù)進(jìn)步、能源消耗結(jié)構(gòu)變動四個影響因素。

本文借鑒Johan A[4]使用的碳排放量基本公式來分析黑龍江省碳排放量的影響因素，其基本公式如下：

C＝■iCi＝■i■×■×■×■×P （1）

其中C為碳排放總量；Ci為i種能源的碳排放量；E為一次能源的消費(fèi)量；Ei為i種能源的消費(fèi)量；Y為國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）；P為人口數(shù)量。

下面分別定義，各類能源排放強(qiáng)度Fi＝■，即消費(fèi)單位i種能源的碳排放量；能源結(jié)構(gòu)因素Si＝■，即第i種能源在一次能源消費(fèi)中的份額；能源效率因素I＝■，即單位GDP的能源消耗；經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素R＝■。由此，人均碳排放量可以寫為：

A＝■＝■iFiSiIR （2）

式（2）顯示，人均碳排放量A的變化來自于Fi（能源排放強(qiáng)度）的變化、Si（能源結(jié)構(gòu)）的變化、I（能源效率）的變化和R（經(jīng)濟(jì)規(guī)模）的變化。

故第t期相對于基期的人均碳排放量的變化可以表示為：

ΔA＝At－A0＝■iFitSitItRt （3）

D＝■＝DFDSDIDRDrsd （4）

其中，ΔAF、DF為能源排放強(qiáng)度因素，ΔAS、DS為能源結(jié)構(gòu)因素，ΔAI、DI為能源效率因素，ΔAR、DR為經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素，ΔArsd、Drsd為分解余量。

式（3）中的ΔAF、ΔAS、ΔAI、ΔAR分別為各因素變化對人均碳排放量變化的貢獻(xiàn)值，它們是有單位的實(shí)值。而式（4）中的DF、DS、DI、DR分別為各因素變化對人均碳排放量變化的貢獻(xiàn)率。

對式（3）運(yùn)用Ang BW[1]等人在1998年提出的對數(shù)平均權(quán)重Divisia分解法（Logarithmic Mean Weight Divisia Method，LMD）進(jìn)行分解，各因素的分解結(jié)果如下：

ΔAF＝■iWiIn■；ΔAS＝■iWiIn■；

ΔAI＝■iWiIn■；ΔAR＝■iWiIn■；（5）

其中Wi＝■

所以：

ΔArsd＝ΔA－（ΔAF+ΔAS+ΔAI+ΔAR）

＝At-A0-■iWiIn■＝At－A0-■i（Ait -Ai0）＝0

對式（4）兩邊取對數(shù)，得到

InD＝InDF+InDS+InDI+InDR+InDrsd （6）

這里，對照式（3）和（6），可假設(shè)各項(xiàng)相應(yīng)成比例，即

■＝■＝■＝■＝■＝■

假設(shè)■＝■＝M，則

DF＝exp（MΔAF），DS＝exp（MΔAS），

DI＝exp（MΔAI），DR＝exp（MΔAR）， Drsd＝1 （7）

二、黑龍江省碳排放的因素分析

（一）數(shù)據(jù)收集、估算與整理

國際原子能機(jī)構(gòu)（IAEA）相關(guān)研究表明，在整個能源鏈的溫室氣體排放中，煤、石油和天然氣等一次能源消費(fèi)產(chǎn)生的溫室氣體最多。因此，結(jié)合公式（1）、（2）中各類能源排放強(qiáng)度Fi＝■和能源結(jié)構(gòu)Si＝■，本文對黑龍江省總的碳排放量可采用以下公式進(jìn)行估算：

C＝■iCi＝■i■×■×E＝■iFi×Si×E（8）

其中一次能源的碳排放強(qiáng)度系數(shù) 如表1所示，能源結(jié)構(gòu)Si和一次能源的消費(fèi)量E可參考黑龍江省統(tǒng)計年鑒能源與消費(fèi)篇取得相關(guān)數(shù)據(jù)。

故根據(jù)公式（8）結(jié)合表1一次能源的碳排放強(qiáng)度系數(shù) 以及黑龍江省的一次能源消費(fèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)，可以估算出黑龍江省一次能源消費(fèi)的碳排放量，如表2所示。

（二）因素分析

由于各類一次能源的碳排放強(qiáng)度系數(shù) 是固定值，即 =0， =1，故影響人均碳排放量的主要因素為能源結(jié)構(gòu)變化、能源效率變化和經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化。這三個主要影響因素按照公式（5）和公式（7）計算，結(jié)果見表3和圖1。

從圖1可以看出，黑龍江省人均碳排放量總體保持平穩(wěn)增長，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對人均碳排放的貢獻(xiàn)值成正增長，說明長期以來黑龍江省的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和以高能耗、高污染、高排放的重工業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是人均碳排放量增長的主要因素；能源效率因素對人均碳排放的貢獻(xiàn)值成負(fù)增長，說明黑龍江省近年來能源效率有所提高，成為抑制人均碳排放量增長的主要因素；能源結(jié)構(gòu)因素對人均碳排放的貢獻(xiàn)值變化不明顯。特別指出的是：經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素和能源效率因素對人均碳排放的貢獻(xiàn)值趨勢圖和黑龍江省人均碳排放的曲線呈階段性吻合狀態(tài)。

黑龍江省人均碳排放量總體在不斷增長，在1995―2003年呈現(xiàn)穩(wěn)中有降的趨勢，但2003年以后數(shù)值猛增。造成黑龍江人均碳排放量快速增長的主要因素是黑龍江經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，特別是2004年年增長率接近了20%。在2002年之前，能源效率對人均碳排放的抑制作用貢獻(xiàn)值小于經(jīng)濟(jì)發(fā)展對人均碳排放的貢獻(xiàn)值，所以人均碳排放呈現(xiàn)不斷上升趨勢。在2003年以后，隨著能源效率因素對抑制人均碳排放增長的速度明顯趕不上經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對人均碳排放貢獻(xiàn)值的快速增長，黑龍江省人均碳排放量大幅度上升。

人均碳排放曲線與能源結(jié)構(gòu)變化曲線基本重合，說明能源結(jié)構(gòu)的抑制作用對碳減排的貢獻(xiàn)不大。主要因?yàn)楹邶埥≡谀茉唇Y(jié)構(gòu)中仍以煤炭為主，煤炭在黑龍江一次能源中占67%以上，黑龍江人均碳排放量的能源結(jié)構(gòu)對減少人均碳排放量的貢獻(xiàn)值雖然在不斷增加，但其貢獻(xiàn)值不大。能源效率曲線一直處于基線以下且總體呈下降趨勢，說明能源效率對碳排放有持續(xù)的抑制作用。因而，黑龍江人均碳排放的抑制作用主要來自能源效率的提高。但近年來，能源效率對降低黑龍江人均碳排放的貢獻(xiàn)值與經(jīng)濟(jì)發(fā)展對增加人均碳排放的貢獻(xiàn)值相比，其增長趨勢明顯趨緩，這直接導(dǎo)致近年來黑龍江人均碳排放的急劇增長。

為了強(qiáng)化各因素的可比性并且深入地分析各因素的作用，將其分為拉動因素和抑制因素，將抑制因素對黑龍江人均碳排放增加的貢獻(xiàn)率（小于1）取倒數(shù)，成為對黑龍江人均碳排放降低的貢獻(xiàn)率，然后比較拉動因素對拉動黑龍江省人均碳排放的貢獻(xiàn)率與抑制因素對抑制黑龍江省人均碳排放的貢獻(xiàn)率的變化趨勢（見圖2）。拉動因素是經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素，抑制因素是能源結(jié)構(gòu)因素和能源效率因素。

從圖2中可以看出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對拉動黑龍江人均碳排放的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)指數(shù)增長的趨勢，并且拉動因素的貢獻(xiàn)率曲線明顯高于抑制因素曲線，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展的拉動貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)大于抑制因素的抑制貢獻(xiàn)率，從而成為黑龍江省人均碳排放增長的主要因素。1995―2003年能源效率的抑制貢獻(xiàn)率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展拉動貢獻(xiàn)率之間的差距逐漸縮小，使得黑龍江省人均碳排放量在2000年達(dá)到最小的0.992 6噸，但隨后由于能源效率的抑制貢獻(xiàn)率的減小和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的拉動貢獻(xiàn)率的增大，使得2003年以后，抑制貢獻(xiàn)率與拉動貢獻(xiàn)率之間的差距又不斷擴(kuò)大，導(dǎo)致了黑龍江省人均碳排放明顯增長。

通過分析，1995―2003年間黑龍江人均碳排放的平穩(wěn)增長主要是因?yàn)槟茉葱实奶岣咭鸬?，但是隨著2003年以后黑龍江省經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，黑龍江省人均碳排放量在2003年后急劇增長，說明僅依靠能源效率的提高難以抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展引起的黑龍江人均碳排放。因此要大力優(yōu)化黑龍江的能源結(jié)構(gòu)，充分發(fā)揮能源結(jié)構(gòu)因素對黑龍江人均碳排放的抑制作用。

三、結(jié)論及對策

通過以上的分析，本文得出以下結(jié)論：

1.1990―2009年，黑龍江省人均碳排放量整體大幅增長，其中1995―2003年增速趨緩，2003年以后呈快速增長態(tài)勢。

2.經(jīng)濟(jì)增長因素是拉動黑龍江省人均碳排放量增長的主要因素，其作用效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于能源效率和能源結(jié)構(gòu)的抑制作用。伴隨著黑龍江省經(jīng)濟(jì)的快速增長，其對人均攤排放量的拉動作用會逐步增大，這將使黑龍江省面臨著巨大的減排壓力。

3.能源效率因素是抑制黑龍江省人均碳排放量增長的主要因素，雖然在1990―2009年間對黑龍江省人均碳排放量的抑制作用明顯，但在2003年以后與經(jīng)濟(jì)增長因素對黑龍江省人均碳排放量的拉動作用相比還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

4.能源結(jié)構(gòu)因素對黑龍江省人均碳排放量的抑制作用不明顯，主要因?yàn)殚L期以來黑龍江省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以煤炭為主，而且煤炭消費(fèi)在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的占比還有增長的趨勢。

因此，黑龍江省要減少碳排放，還需要實(shí)行以下針對性的措施：

第一，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展。要在重化工領(lǐng)域進(jìn)行資源整合，限制高碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展，包括強(qiáng)制淘汰落后產(chǎn)能，完善主要工業(yè)耗能設(shè)備、機(jī)動車能效標(biāo)準(zhǔn)等，同時加快產(chǎn)品升級換代步伐。大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，不斷提高第三產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的比重，以促進(jìn)黑龍江省經(jīng)濟(jì)向內(nèi)涵集約型轉(zhuǎn)變。適當(dāng)運(yùn)用財政政策引導(dǎo)，鼓勵并扶持綠色產(chǎn)品開發(fā)，包括信息產(chǎn)業(yè)、生態(tài)旅游、生態(tài)農(nóng)業(yè)、新能源開發(fā)等產(chǎn)業(yè)，逐漸增大黑龍江省綠色產(chǎn)業(yè)的比重。

第二，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展替代能源和可再生能源。低碳經(jīng)濟(jì)的實(shí)現(xiàn)形式是合理調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，提高能源利用效率，積極開發(fā)替代能源和可再生能源。開拓煤炭資源優(yōu)質(zhì)開發(fā)利用，提高天然氣、水能、核能等清潔能源、優(yōu)質(zhì)能源和可再生能源的比重是提升能源結(jié)構(gòu)的重要途徑。要推動可再生能源發(fā)展的機(jī)制建設(shè)，培育增長穩(wěn)定的可再生能源市場，改善健全可再生能源發(fā)展的市場環(huán)境與制度創(chuàng)新。要推進(jìn)能源體制改革，建立有助于實(shí)現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和可持續(xù)發(fā)展的價格體系。加大利用煤層氣，大力普及天然氣，高效地利用焦?fàn)t煤氣。大力發(fā)展風(fēng)能、太陽能、水電、生物質(zhì)能等清潔能源，提高可再生能源的比例。積極開發(fā)新能源和可再生能源產(chǎn)品，如開發(fā)太陽能熱水器、空氣熱水器、沼氣熱水器和沼氣灶具等。

第三，提高能源效利用率，推廣節(jié)能減排技術(shù)。低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需要低碳技術(shù)的支撐。加大節(jié)能技術(shù)的開發(fā)、引進(jìn)、推廣和應(yīng)用，依靠科技進(jìn)步，提高煤炭、石油、天然氣等能源資源的利用率。重點(diǎn)推進(jìn)高耗能領(lǐng)域的技術(shù)改造，將能源強(qiáng)度指標(biāo)作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策的重要量化指標(biāo)，落實(shí)到產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略、規(guī)劃和工程設(shè)計、驗(yàn)收指標(biāo)體系中。在能源生產(chǎn)和消費(fèi)領(lǐng)域推廣使用節(jié)能設(shè)備，提高能源轉(zhuǎn)化效率，降低中間環(huán)節(jié)的消耗和浪費(fèi)。開發(fā)推廣節(jié)能技術(shù)，推進(jìn)重點(diǎn)節(jié)能工程。對現(xiàn)有的中小燃煤鍋爐實(shí)施技術(shù)改造，著重推進(jìn)區(qū)域熱電聯(lián)產(chǎn)、節(jié)約和替代石油、建筑節(jié)能、綠色照明等節(jié)能工程。引導(dǎo)和支持企業(yè)研究開發(fā)節(jié)能工藝、設(shè)備和技術(shù)，建立和完善“產(chǎn)、學(xué)、研”相結(jié)合的科技創(chuàng)新體系，增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力；鼓勵節(jié)能公司的發(fā)展，推行合同能源管理和節(jié)能投資擔(dān)保機(jī)制，為企業(yè)實(shí)施節(jié)能改造創(chuàng)造良好的政策環(huán)境。

收稿日期：2011-07-20

基金項(xiàng)目：黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（A201003）

作者簡介：田立（1965-），男，山東萊陽人，副教授，管理學(xué)博士，從事金融市場、金融工程研究；郭舟洪（1987-），男，湖北洪湖人，碩士研究生，從事金融市場、金融工程研究。

參考文獻(xiàn)：

[1] Ang B W，zhang F Q，Choi Ki-Hong.Factorizing Changes in Energy and Environmental Indicators through Decomposition，Energy[J].1998.（23）：489-495.

[2] Shyamal Paula.Rabindra Nath Bhattacharya.C02 Emission from Energy Use in India：A Decomposition Analysis[J].Energy Policy，2004，（32）：585-593.