碳排放的影响因素
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碳排放的影响因素范文第1篇
全球变暖现象的存在以及它带来的危害已经被大众熟知，众多科学家也认为全球变暖的根本原因是温室气体排放的增加。因此，现在全球各国环境政策的重要目的是控制和减少温室气体的排放。碳交易市场是有效应对气候变化成本的手段之一，伴随着应对气候变化行动的开展与国际碳市场的迅速发展，碳市场和它的金融属性已经成为能源经济领域研究的热点之一。
目前中国已成为世界上最大的CDM供应国，截止到2014年8月31日，中国已成功注册了3762个CDM项目，占了发展中国家注册项目总数的58%。截止到2016年9月，全国7个试点碳市场配额现货累计成交量达到1.2亿吨二氧化碳，累计成交金额超过了32亿元人民币。中国由于能源使用效率低，减排的空间范围较大，他在国际碳交易市场的优势体现在他的减排成本相对于发达国家而言较低。显而易见，中国在碳排放权交易市场中面对着巨大的机遇和挑战。
本文基于此背景，试图通过分析碳排放权交易价格的影响因素，为建立全国统一碳排放权交易市场提出建议。
一、碳排放权交易价格影响因素的研究文献综述
（一）国外研究综述
碳交易市场最早是从欧美等发达国家建立起来的，所以国外学者对碳排放权交易机制研究已相当深入。Hyun Seok Kim&Won W.Koo1（2010）主要着重研究影响美国碳排放权交易市场的因素如何影响市场价格，并通过模型探究了在短期与长期不同时期内碳排放权交易市场价格与影响因素之间的关系。Benz&Truck（2008）研究了欧洲ETS中排放权的价格动态机制，表明出发成本、存储和借贷机制、交易的时间间隔、递增的边际减排成本等对价格造成了影响。排放权在市场上进行交易，人们日益强调其大宗商品甚至是金融资产的属性。研究者探讨了排放权与金融资产变动的差别。
（二）国内研究综述
国内学者在这方面的研究主要有，张玉娟、何朝林（2013）针对碳排放权不同的市场指出了各自影响其市场的因素，并从不同的角度提出了政策建议，希望能以此提升中国在国际碳排放权交易市场中有关定价权的位置。陈晓红（2012）从供给、需求、市场三个维度选取变量，采用面板回归与残差检验，分两个阶段进行实证设计，得出EUA供给因素在两个阶段内分别不同程度地影响了EUA交易价格的结论。邹亚生、魏薇（2013）利用向量误差修正模型和公共因子模型，实证分析了CERs现货价格的影响因素，研究结果表明，宏观经济指标、气候指标和CERs期货市场价格发现功能都会对CERs现货产品价格有显著影响。刘英、张征等（2010）提出供求关系会对碳排放权价格起到决定性的作用，并且碳排放权价格与能源价格有紧密的关系。
从现有研究可以看出，国内外大量研究成果主要集中在欧洲市场，与我国市场发展程度结合度不高，对国内碳交易市场价格的研究还处于起步阶段，关于国内统一的碳排放权交易价格的影响因素，还有待深入探讨。
二、碳排放权交易价格影响因素分析
（一）能源价格
碳排放权交易价格对于能源市场的价格比较敏感，包括传统能源和清洁能源两种。由于温室气体减排的主要部门是那些以煤炭、天然气等燃料为主且碳排放量大的企业，因而碳排放权的价格会受到能源价格的影响，非清洁能源与清洁能源对于碳价格所产生的影响是不同的。其中传统能源产品主要指煤炭等，能源价格与碳排放权价格呈负相关关系。传统能源价格越高，企业使用清洁能源的动机就越强，温室气体排放就更少，导致碳排放权需求降低，碳排放权价格下降。清洁能源主要是市场上的天然气等。据统计，在燃料的选择上，使用天然气比使用煤炭释放的二氧化碳少了近两倍，所以企业使用天然气作为燃料将会比使用煤炭作为燃料的减排成本低很多。一般情况下，如果是较为成熟的市场，清洁能源的价格与碳排放权价格呈正相关关系，清洁能源价格上升，企业使用清洁能源的动机就越弱，温室气体排放就更多，碳排放权需求将上升，使得碳排放权价格上升。
（二）工业生产
碳排放权属于一类特殊的市场交易产品，具有市场属性，所以，它的价格将受到市场结构性因素影响。根据供求理论和碳排放权价格的波动特点可以看出，若参与工业生产的企业数量增加，工业生产将排出的二氧化碳就会增多，那么企业对于碳排放权配额的需求就会相应的增加，市场需求的变化会影响市场的供给，碳排放权配额的需求大于供给从而引起碳排放权价格上升。另一方面来说，工业生产也与能源有着紧密的联系，随着工业生产规模的扩大，对能源的需求将会增加，从某种角度来说排放的二氧化碳也就会增加。可以得出，参与者增多，需求就会增多，碳排放权价格就会上升；反之，参与者需求减少，供给过多，碳排放权价格就下降。
（三）气候变化
温度是影响碳排放权价格波动的关键因素之一，严寒的冬天与炎热的夏天都将会使碳排放量增加。特别是当温度出现异常的变化时，能源的需求将会急剧提高，温室气体排放增加，因而碳排放权需求量也随之攀升。近年来，地球平均气温的提高以及北半球冰雪覆盖率持续的下跌，都反映了气候变化加剧的趋势愈加明显，这在很大程度上迫使更多国家加入温室气体减排机制。因此，气候变化在很大程度上影响着温室气体排放量或碳金融衍生产品的需求。
（四）政策因素
碳排放权市场实际上是各国履行他们对于环境保护应该承担的责任与义务，它也是各国在碳排放权问题上经济博弈与政治博弈的结果。碳排放权同其他商品一样，也会受到相关政策制定的影响，每个国家对于碳排放权制定的不同政策，对它的重视程度都会对碳排放权价格产生不同程度的影响。以欧盟碳排放权交易市场为例，它是基于配额的碳排放权市场，欧盟将配额分配给成员国，不同的额度决定了企业对碳排放权的需求情况，影响着价格的变化。在欧盟碳排放交易机制实施初期，由于碳排放配额初始额度过多，供大于求，配额分配过量。另外，不同的初始配额分配方式也将对碳排放权的价格产生影响，免费分配或拍卖分配使得企业获得初始碳排放权配额的成本不同，对企业采取的排放策略会产生影响，从而间接影响了碳排放权的价格。
三、政策建议
第一，开发节能技术，提高能源利用效率。能源利用效率的提高主要来源于技术的进步，所以应尽可能地加大对先进节能技术的投资，鼓励节能技术的研发及推广，鼓励工艺的创新，推动能源在开采、转换及利用各环节上的创新。我国目前工业化快速发展，能源消耗大，且能源严重短缺，尤其是石油和天然气等相对清洁的化石能源短缺。为了满足国内石油的需求量，每年需要进口大量的石油，石油对外的依赖性很高。提高能源的利用效率不仅能够降低国内对进口化石能源的依赖性，还能使我国在核算国家减排责任时获得相应的益处。
第二，发展清洁能源，改善能源消耗结构。例如，扶持核电、风电、水电、太阳能及生物质能项目，提高非化石能源比重。提高能源使用效率与发展清洁能源也代表了全球未来发展的方向。提高能源使用效率与发展清洁能源要求经济、技术和行政手段并用，特别是技术手段能够在提高人均生活水平的状况下完成降低碳排放的目标。
第三，大力发展绿色产业，向低碳经济转型。从目前来看，我国产业结构的节能效果总体不佳，虽然第三产业对于我国GDP的增加所占的比重正在渐渐增加，但是第二产业作为高耗能、高污染主要代表，其对GDP的增加的比重一直维持在近45%左右。从世界范围看，绝大多数发达国家第三产业占GDP的比重是60%-80%，我国与发达国家的还有相当大的差距。因此我国还需要不断发展第三产业，减少工业生产带来的过多的碳排放。一方面，政府可以淘汰落后产能，完善主要工业耗能设备等，在重化工业领域进行资源整合，同时加快产品的更新换代升级；另一方面，大力发展高新技术产业和现代服务业，如旅游业、信息产业、新能源产业等，不断提高第三产业在国民经济中的比重。
第四，完备温室气体减排的相关政策制度和法律法规。由于我国在碳排放权交易市场领域的政策制度和法律法规一直相对滞后，我国政府需要多借鉴国外碳排放权交易发展的宝贵经验、先进的节能减排技术和具体实践策略，来制定符合我国实际国情的全方位、多角度的宏观和微观的政策制度和法律规范。
第五，发挥政府引导作用，提倡理性消费、绿色消费的理念，促使居民消费模式及生活方式向“低碳”方向发展。
参考文献
[1]Samuel Fankhausera，Cameron Hepburnb.Designing carbon markets Part I：Carbon markets in time[J].Energy policy，2010，（31）.
[2]晓红，王陟昀.碳排放权交易价格影响因素实证研究――以欧盟排放交易体系（EUETS）为例[J].系统工程，2012，（02）：53-60.
碳排放的影响因素范文第2篇
关键词：碳排放；因素分解；碳排放强度；产业碳足迹模型
中图分类号：F426；X502文献标识码：A文章编号：1001-8409（2013）06-0039-05
1引言
据IPCC第四次评估报告（2007）统计，建筑业消耗了全球40%的能源，并排放了36%的CO2。因此降低建筑业引起的能源消耗和温室气体排放量，对全世界节能减排目标的实现具有举足轻重的意义。相关研究表明，建筑业是直接碳排放低、间接碳排放高的产业部门，如计军平[1]研究得出2007年我国建筑业的隐含碳排放量达到了2295.1MtCO2-eq，占各部门总量的2979%。显然，我国建筑业能耗形势严峻，低碳建筑已成为我国低碳经济的关键领域。
寻找减排途径的前提，不仅要从整体上把握建筑业直接碳排放和间接碳排放，更要准确分析促使碳排放增加的原因。一方面，许多学者采用环境投入产出分析法[2，3]、经济投入-产出生命期评价模型[4]、嵌入能耗的投入产出模型[5]等核算某一国家或地区建筑业所引起的能源消耗及碳排放，研究结果表明建筑业产生的碳排放主要源自关联产业的间接排放。另一方面，许多学者采用Kaya恒等式计算了我国或某地区的碳足迹，并通过分解模型定量分析高能耗行业碳足迹影响因素的贡献，并提出节能减排的措施和建议[6～10]，但主要停留在宏观层面，尚无相关研究探索建筑业碳排放的因素及其贡献。
鉴于建筑业碳排放主要源自间接排放，本文运用经济投入-产出分析法，建立建筑业完全碳足迹模型，核算建筑业直接碳排放和间接碳排放；应用Kaya恒等式，构建建筑业直接碳排放和间接碳排放变动的分解模型，将促使建筑业碳排放总量变动的因素分解为能源结构效应、能源强度效应、产业规模效应、经济产出效应；以我国1995～2009年的建筑业碳排放为实证，探讨了我国建筑业未来实施减排的途径和对策。
2模型构建及数据来源与处理
2.1研究范围界定
（1）建筑业
建筑业指我国投入产出表所涵盖的范围，包括房屋和土木工程建筑业、建筑安装业、建筑装饰业、其他建筑业，其中房屋和土木工程建筑业包括房屋工程建筑，铁路、道路、隧道和桥梁工程建筑，水利和港口工程建筑，工矿工程建筑，架线和管道工程建筑，其他土木工程建筑；而其他建筑业主要包括工程准备，提供施工设备服务，其他未列明的建筑活动。
（2）能源种类及碳排放
本文所涉及能源指中国统计年鉴之“按行业分能源消费量”，包含的煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天燃气、电力等9种能源。
2.2基于能源消耗的产业碳排放强度
从横向的年贡献差异看，1995～2000年期间，建筑业隐含碳排放呈现先快速增长，后减速增长的倒“V”形，其中1995～1997年期间建筑业隐含碳排放以9384%的速度呈现快速增长，此期间虽然规模产业能源强度出现了-15405%的负向效应，但是也未能抵消单位产出的产业规模比率（5394%）和产业GDP增长率（28761%）所带来的正向效应；1997～2000年期间建筑业隐含碳排放增长速度放慢至2634%，主要原因是产业GDP增长率的正向影响缩小至12313%，且单位产出的产业规模比率首次出现了负向影响，规模产业能源强度的负向影响减小至-4866%。此期间的结果足以说明产业GDP增长率和规模产业能源强度对建筑业隐含碳排放分别呈现较为明显的正向影响和负向影响。2000～2002年期间隐含碳排放增长率为0431%，基本实现平衡，主要原因是建筑业产业GDP的正向贡献被规模产业能源强度负向影响和单位产出的产业规模比率的负影响抵消，说明在此期间建筑业GDP增加主要是因为通货膨胀率等因素引起了人工费、材料费、机械设备费的上涨，致使建筑业建造成本的上升所致。2002～2007年期间，建筑业隐含碳排放增长率几乎以直线上升，在2005～2007年期间达到了最高，产生该现象的主要原因是产业GDP增长率和规模产业能源强度的持续增加，尤其是规模产业能源强度在2005～2007年期间完全改变了负向影响演变成正向影响，虽然在此期间建筑业产业GDP增长率相对于2004年有约3%的下降、单位产出的产业规模比率下降到了-6 %～-8%，但都仍未能抵消规模产业能源强度的正向影响。正说明在此期间，建筑业的减排技术并没有得到较为明显的改善，因此建筑业前向关联产业应提升能源利用率、更多地利用低排放的电力、天然气等能源，甚至尝试使用清洁能源，从而降低建筑业能源结构强度。
4产业结构调整策略
为了制定建筑业产业低碳经济发展，本文拟从以下3方面提出相关建议和对策：
（1）建筑产业链的技术升级
建筑业的碳排放具有显著的隐藏性，直接生产产生的碳排放较低，不仅要加强建筑业前向关联产业的技术升级，还要加大对它们的中间产品的有效利用，减少浪费，从而降低建筑业的直接碳排放和隐含碳排放。如针对交通运输和仓储业而言，建设单位应避免工程材料的长距离、大规模运输，从而减少运输过程中的能源消耗和温室气体的释放[4]。
（2）推动能源生产和利用方式调整，优化能源结构
要实现建筑业低碳，需要从以下两个方面优化能源运输及结构体系，并推动能源生产和利用方式调整，从而降低建筑业的能源结构碳强度、规模产业能源强度：①着眼于更大范围的能源平衡和区域布局，建立多元化的能源供应渠道，建立科学合理的能源综合运输体系，提高能源就地加工转化水平，减少一次能源大规模长途输送压力；②提高清洁能源的比重。通过发展核电、风电和可再生能源，实现能源多样化，进一步优化能源结构，促进能源生产和消费优质化、低碳化。
（3）建筑业自身的技术升级
通过建筑业自身的技术升级，从材料消耗及废旧建筑物材料的回收利用两方面减少建筑业能源结构碳强度，如优化建筑设计，降低单位面积建筑的材料消耗量、改造和更新既有建筑物、尽可能地回收和再利用施工废弃物。
5结论与不足
本文以能源统计年鉴及中国统计年鉴的产业部门的投入产出表、分行业能源消耗、各能源的标准煤折算系数及碳排放系数，将135个部门合并成26个产业部门，构建了“基于能源消耗的产业碳排放强度模型”、“产业碳足迹模型”，并分析了各产业部门直接碳排放和隐含碳排放的分布结构特征；在此基础上，进一步采用Kaya恒等式将促使建筑业碳排放总量增加的因素分解为能源结构效应、能源强度效应、产业规模效应、经济产出效应，从而从纵向层面和横向层面分析了各因素对建筑业碳排放的贡献。
本文的研究存在以下三方面的不足。首先，为了便于数据的统计与分析，将投入产出表合并成26个产业部门，相对135个部门而言较为粗犷，产业部门的合并可能会带来系统误差；其次，在产业碳足迹模型中，仅考虑了各产业的最终使用，未考虑国外进口产品对我国碳排放的影响，这与实际情况存在一定的偏差；最后，因目前国家未正式2007年不变价投入产出表，因此本文所使用的投入产出表及相关经济数据都没有消除通货膨胀的因素影响。对于上述不足，将在今后的研究中加以完善。
参考文献：
[1]计军平， 刘磊， 马晓明. 基于EIO-LCA模型的中国部门温室气体排放结构研究[J]. 北京大学学报（自然科学版）， 2011，47（7）：741-749.
[2]Nssén J， Holmberg J， Wadeskog A， et al. Direct and Indirect Energy Use and Carbon Emissions in the Production Phase of Buildings： An Input-output Analysis[J]. Energy， 2007，32（9）：1593-1602.
[3]Acquaye A A， Duffy A P. Input–output Analysis of Irish Construction Sector Greenhouse Gas Emissions[J]. Building and Environment， 2010，45（3）：784-791.
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[8]李志强， 赵守艳. 基于Kaya模型的高能耗产业低碳发展研究——以山西省为例[J]. 经济问题， 2011（08）：59-62.
碳排放的影响因素范文第3篇
【关键词】城市化；碳排放；能源强度
0.引言
过去10多年中，中国碳排放年增长17.8%，增长速度位于世界前列，且预期还会继续增长。与此同时，地球气候系统正经历着一次以变暖为主要特征的显著变化，而温室气体特别是CO2增加已成为全球共识[1]。中国十二五规划提出单位GDP能源消耗降低16%，单位GDP CO2降低17%。可见中国在温室气体减排方面面临前所未有的压力。为实现国民经济可持续发展和制定科学的减排路径，探索影响碳排放的因素至关重要。考虑到中国城市化、工业化仍未完成以及中国政府对经济的驾驭能力，即使保守估计，中国的经济还可以再快速增长30年。与经济快速增长相随的是城市化进程的加快，这正是导致碳排放快速增长的主要因素。预计中国快速的城市化进程将在2020年左右告一段落，进入中等收入国家。对于中国这样一个经济快速增长、人口规模庞大并处于经济转型中的发展中国家，城市化进程会给碳排放带来何种影响，是本文要考察的问题。
当前国内研究者通过各种计量模型分析碳排放的影响因素，研究各种政策和措施等，力求实现对经济最小负面影响的前提下达到最大限度减排。宋春燕（2011）通过计算各类能源碳排放转化系数，计算出中国1978年~2008年碳排放量和人均碳排放量，并对中国人均碳排放量与人均GDP关系进行协整分析和因果检验，证明中国的人均碳排放同经济增长存在正向线性相关关系，并且这种关系是平稳的[2]。王晓明通过对世界能源消耗产生的CO2增长趋势的分析，运用非线性预测理论对能源消费和环境保护提出控制要求，特别是提出逻辑增长曲线和小波分析的结合使用，对于检验和修正整体拟合胜于无差平方和取得较好效果[3]。张馨等从中国城市化进程中居民家庭能源消费的角度研究碳排放，将家庭能源消费分为直接和间接两个部分，通过生活方式分析法测算了中国居民家庭的间接能源消费以及相应碳排放量，研究了城乡居民家庭两部分能源消费的结构和变化趋势以及相应的碳排放[4]。王淑新等从能源强度视角研究中国低碳经济的演进[5]。但是这些研究没有从城市化角度系统审视影响中国碳排放有哪些因素。因而本文在前人研究基础之上，从中国城市化进程入手，同时引入工业化这一重要因素，建立多元线性回归模型，分影响碳排放的因素，从而为节能减排的路径提供依据。
1.城市化过程中影响碳排放的模型分析
1.1影响因素
工业化主要特征就是通过使用新科学技术和生产建设方式来提高劳动生产率，因此要求资本技术劳动等生产要素达到一定集中度。在工业化进程中，生产要素不断在城市进一步集中，这就是城市化进程[6]。可见城市化和工业化高度相关。在城市化进程中，随着人口增长，城市化率提高，需要为新增城市人口提供住房，对交通运输、医疗卫生、城市绿化等公共基础设施都提出更高要求，因而对能源需求大大增加。其中最显著的是城市交通发展会导致更多化石燃料使用，导致碳排放的增加。因此人口因素是影响碳排放重要因素之一。
城市化的一个重要体现就是经济发展。衡量经济发展标志最普遍的是人均GDP。人均GDP是衡量一个国家经济发展水平的重要标志。本文选取人均GDP作为工业化标志，将其纳入模型。
衡量能源利用效率的主要标准就是能源强度，即能源消费量和GDP之比，本文选取能源强度作为能源利用效率的指标。化石燃料类的能源消费是产生碳排放的最大人为排放源，是大气中温室气体增加的首要原因。化石燃料消费每年向大气中约排放60~65亿吨二氧化碳，约占空气中碳排放总量的70%[7]，因而本文选取煤炭和石油消费占能源消费的比例作为能源构成的指标。
随着城市化进程的加快，工业自身迅速发展，工业增加值占GDP比重会迅速增加。但工业化发展到一定阶段以后，第三产业迅速发展，并且在国民经济中的比重也会逐渐上升，近两年甚至超过工业的比重 。因为考虑到第二产业比重和化石能源占能源消费比重具有共线性，因而本文选取第三产业比重作为产业结构的指标，考察其对碳排放的影响。
除此以外，本文考虑到国家政策的变化对碳排放量的影响，因而选取发生在样本数据年间的重大事件作为政策变量。其一是2005年可再生能源法的颁布，其二是2007年电力企业“上大压小”政策的出台。
1.2模型建立及数据来源
根据上述对于中国碳排放的影响因素的分析，本文将建立以下多元线性回归模型，研究城市化进程中影响碳排放的因素。
Ci=a+bAGDPi+cPi+dTPi+eEEi+fC&Oi+gD1i+hD2i+μ
（1）
碳排放的影响因素范文第4篇
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[24]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（11）：16-27.
[25]李小平，卢现祥. 国际贸易、污染产业转移和中国工业CO2排放[J].经济研究，2010（1）：15-26.
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Research on Dynamic Evolution Process and Influence Factors of China′s
Industrial Carbon Unlock
WU Ge，ZHENG Zhe-bei，ZHOU Wu-qi
（School of Business，Jiangnan University，Wuxi 214122，China）
碳排放的影响因素范文第5篇
【关键词】碳排放 LMDI 分解研究 北京市
进入新世纪以来，由于温室气体巨大的存量和新增排放量的快速增长，使得温室效应加速显现，节能减排问题成为国际和国内媒体持续关注的热点问题。在2009年12月份召开的哥本哈根世界气候大会期间，众多国家提出了自己的减排目标，中国政府在会前承诺：到2020年我国单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%～45%。走低排放的可持续发展道路、发展循环经济和低碳经济已经成为国际社会的共识。北京作为中国的政治、文化和教育中心，在节能减排上备受各方瞩目，理应做出表率。
从自身情况来看，北京市环境问题依然很严峻。2013年伊始，“雾霾”天气接连不断地出现，环境问题被政府提上了工作议程，如何保证在碳排放减少的同时而又不影响经济的发展成为了北京经济转型过程中的重要课题，要完成该项任务，必须找出北京市碳排放的影响因素，根据各项影响因素的构成来制定环境政策。
目前，对于影响北京市碳排放因素的相关研究较少。刘春兰等在计算北京市二氧化碳排放量及其每年变化情况的基础上，利用LMDI模型将北京市碳排放定量分解为GDP、产业结构、能源消费强度、能源消费结构、碳排放系数等五方面因素。结论认为：导致北京市二氧化碳排放增加的主要原因是经济飞速发展，而能耗强度下降和产业结构优化是减缓二氧化碳排放增加的核心因素。①姚永玲以北京市市辖区为研究对象，利用LMDI指标分解方法研究经济规模、单位产值能耗、人均能耗、人口密度和能源空间支持系数等对能耗的影响，结果表明，能源消耗增加主要是因为城市经济增长和居民生活水平的提高，节能减排主要依赖于技术进步。②李慧凤运用LMDI分解模型研究能源效率、能源结构和经济发展三个因素对北京人均碳排放变化的影响，得出北京人均碳排放增长的主要推动因素和遏制因素分别为经济发展和能源效率。③
本文运用LMDI模型对北京碳排放变化的驱动因素进行分析，了解各个因素对碳排放的贡献率，为阶段性碳减排政策的制定和调整提供理论依据。
因素分解模型
因素分解方法是目前国际上研究二氧化碳变化机理所广泛采用的一种方法，该方法将二氧化碳排放分解为相关影响因素的乘积，并根据不同的确定权重新进行分解，以确定各个影响因素的增量份额。碳排放主要的影响因素很多，如对外贸易、能源消费结构、固定资产投资、科技进步等都会影响碳排放，但归纳起来都会通过经济增长、产业结构、能源强度、能源结构以及二氧化碳排放系数中的一个或多个因素体现出来。本文在已有的因素基础之上加上了人口这一重要影响因素，对于研究二氧化碳排放变化机理具有重要参考意义。二氧化碳排放总量可以表达为：
C=∑Cij=∑P =∑PRSiIiMijUij
其中C为各种能源消费导致的二氧化碳排放总量；i为产业或部门；j表示化石能源消费类型，如：煤炭、天然气等；P表示北京市常驻人口数量；Q和Qi分别表示经济总量和i产业或部门的产值；E、Ei、Eij分别表示能源消耗总量、i产业或部门能源消耗总量、i产业或地区j种能源消耗总量；R=Q/P，表示人均经济总量；Si=Qi/Q，表示产业结构；Ii=Ei/Eij，表示能源强度；Mij=Eij/Ej，表示能源结构；Uij=Cij/Eij，表示i产业或部门j种能源的二氧化碳排放系数。
这样，二氧化碳排放的变化可以分解为人口数量、人均经济总量、产业结构、能源强度、能源结构、二氧化碳排放系数6个影响因素，以0、t分别表示即期和基期，根据LMDI模型方法，二氧化碳排放量变化为：
Ctoc=Ct-C0=Cpop+Cact+Cstr+Cint+Cmix+Cemf
公式中6个变量对不同产业或部门二氧化碳排放的影响可根据B.W.Ang等提出的LMDI方法进行计算。
数据说明与结果分析
本文所使用数据为2002～2011年北京统计年鉴数据。所选因素中人口数量因素采用的是北京市常住人口数量；人均经济总量因素采用的是北京市人均实际GDP（2002年为基期）；产业结构因素为三次产业占国民经济的比重；所选的消费能源为煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气和电力9种能源。碳排放的核算采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》所提供方法，不同类型能源使用量按不同标准折算成标准煤，再利用转换系数将标准煤转换为二氧化碳，基本公式为：
CO2=KQ
Q为各种能源使用量转换为标准煤的数量；K为转换系数，不同国家、地区在不同的技术条件下系数K是不等的。
根据LMDI分解模型，对北京市产业碳排放进行分解，结果如表1所示。根据表1的数据，2002～2011年北京市碳排放量增加了5037万吨，2008年由于奥运会的举办导致碳排放增长急剧减少，2011年由于焦炭使用减少了5倍多，该年碳排放出现了负增长，除了这两年的特殊变化外，碳排放量都呈现逐年增加的态势。在促进碳排放的影响因素中，人均经济总量的增长导致碳排放增加6517万吨，其贡献率达到129.3%，可见经济增长是碳排放增长的主要原因，高速发展的经济也带来了大量的二氧化碳的排放；其次，人口的增加对于碳排放的增加起到很大的影响，其贡献率达到80.9%；能源结构虽然也起到促进作用，但是从贡献率来看还是占比太小。在抑制碳排放的因素中，能源强度（能源利用效率）起到决定性的作用，其贡献率达到-94.4%；由于北京产业结构的调整，其贡献率也达到了-15.9%，说明北京市产业结构正处在优化的过程中。
表1 2002～2011年北京市碳排放因素分解（单位：万吨）
结论
本文运用LMDI分解技术对北京市碳排放增量进行分解研究，结果发现：第一，人均经济总量的增长是北京市碳排放继续高速增长的最主要原因；第二，能源利用效率的提高（能源强度）是抑制北京市碳排放增长的最主要因素；第三，能源结构的变化对北京市碳排放增长的影响相对较小，潜力还没有发挥出来，由于长期依赖煤炭这种高二氧化碳排放的能源，导致其对减少碳排放的作用甚微。
考虑到北京市未来一段时间内经济仍将继续保持高速增长态势，并且人口控制缺乏实际意义，因此要控制北京市二氧化碳排放就需要从产业结构、能源利用效率及能源结构上下手。
从北京市产业结构来看，2011年底第三产业产值占比达到76.1%，第二产业占比为23.1%，而第三产业大部分具有低消耗、低排放的特征，通过降低第二产业比率来增加第三产业占比的空间已然不大，因此，产业结构应该从内部进行调整即推进产业内升级，推动工艺创新，达到节能减排的目的。
目前北京的常住人口为2000多万人，汽车多达520多万辆，从这些数据很容易看出北京市每天的能源消费是一个多么大的量，加大能源强度，提高能源利用效率对于完成碳减排任务是事半功倍。提高能源利用效率主要的是提高能源技术水平，技术的提高不但可以降低二氧化碳的排放，同时还可以促进经济的发展，提升企业实力和产品质量。
能源结构由于受一国资源禀赋的限制，在短期内很难改变，但从长期来说，能源结构在碳排放影响因素中贡献最小，其发展空间很大。调整能源结构要改变目前以煤炭等碳基能源为主的能源消费结构，发展可再生能源和新能源，实现经济与环境的共同发展。
【作者单位分别为河北大学经济学院，北京工商大学经济学院；本文系北京市教育委员会社科计划面上项目“北京市能源消耗与碳排放历史特征及成因分析”的阶段性成果，项目编号：sm201310017001】
【注释】
①刘春兰，陈操操等：“1997年至2007年北京市二氧化碳排放变化机理研究”，《资源科学》，2010年第2期，第235～241页。
②姚永玲：“北京城市发展中的能源消耗影响因素分析”，《中国人口・资源与环境》，2011年第7期，第40～45页。
