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碳排放的影響因素范文1
區別于傳統視角的碳排放強度研究，本文從供給和需求，產出和增加值的內在聯系出發，提出了最終需求視角下的完全碳排放強度及其消費的完全碳排放強度、投資的完全碳排放強度和出口的完全碳排放強度相關概念和計算方法，并根據合并WIOD形成的1996-2009年的中國非競爭型投入產出表完成了對各類完全碳排放強度的測算，以及對完全碳排放強度的變動的直接貢獻率分解，同時對各類完全碳排放強度的變動進行了直接碳排放系數效應、中間投入技術結構效應、增加值系數效應和最終需求規模效應4種驅動因素的SDA分解。結果顯示：第一，期間消費的完全碳排放強度均小于投資和出口的完全碳排放強度，且消費的完全碳排放強度對完全碳排放強度變動的直接貢獻率要大于投資和出口，表明消費中隱含的碳排放與增加值的比例沿著“集約型”路徑不斷優化，而出口和投資的增長路徑則相對“粗放”。第二，各類完全碳排放強度的減排路徑大體一致，直接碳排放系數效應為正，而中間投入技術結構效應、增加值系數效應和最終需求規模效應均為負，暗含投入產出結構、各類需求的隱含增加值系數以及規模變動對碳排放強度下降并沒有起到積極作用，而主要源泉還是直接碳排放系數下降。其中直接碳排放系數、中間產品技術結構效應和增加值系數效應的變化在投資的完全碳排放強度中作用較大，而最終需求規模的變化在消費的完全碳排放強度中作用較大。第三，各類完全碳排放強度變化以及其背后的驅動力具有明顯的分階段特征。2002-2004年投資和出口的完全碳排放強度變化促使了完全碳排放強度上升，而2004-2009年則對完全碳排放強度的下降有一定的正貢獻。入世以前增加值系數對各類需求的完全碳排放強度下降的貢獻為正，而其后貢獻為負。其中，在2003-2007年投資和出口的完全碳排放強度變化中表現更為明顯。因此，降低碳排放強度是一項系統工程，減排技術仍是最直接和有效的措施，而需求模式調整也是降低碳排放強度的重要手段之一，特別是降低出口和投資的中隱含碳和提高出口和投資中的增加值率，同時也要警惕消費結構變動中如汽車等高能耗產品普及帶來的不利影響。
關鍵詞 碳排放；增加值；碳排放強度；最終需求；結構分解分析
中圖分類號 F205
文獻標識碼 A
文章編號 1002-2104（2014）10-0048-09 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2014.10.008
碳排放強度指單位國民生產總值的CO2排放量，體現了污染物和經濟增長的相互關系，是經濟可持續發展的重要評價指標，已作為約束性指標之一納入國內統計、監測和考核辦法。如中國在哥本哈根氣候變化會議上承諾2020年CO2排放強度將比2005年降低40%到45%，“十二五”規劃中明確提出單位GDP碳排放降低17%的目標。碳排放主要源自化石燃料燃燒，因此碳排放強度取決于碳基能源的碳排放系數、能源構成、能源強度等。而碳排放總量系各行業排放的加總，因此碳排放強度又與產業結構密切聯系，取決于各行業單位GDP能耗，能耗部門占國民經濟中的比重等。綜合而言，這些細分指標受到了技術進步、經濟增長、結構調整、能源利用和經濟周期等的影響。目前，在碳排放強度方面的研究中，能源強度是重要的前沿研究領域[1]。而傳統意義能源強度強調的是能源供給和產品生產過程，根據碳排放強度的定義和計算公式，作為分子的碳排放總量和作為分母的GDP測算均源自生產過程，如要體現消費過程，分子不僅要測算國際貿易中的隱含碳，還要測算中國內需中的隱含碳，分母GDP也不能簡單采用收入法總量，還要根據需求部分進行相應分解。這樣才能得到相應的碳排放強度，為減排路徑設計提供新的依據。那么，在需求視角的碳排放強度的概念下，我國碳排放強度的變化規律如何，內在驅動因素又有哪些特點？
鑒于此，區別于傳統視角碳排放強度的研究，本文從供給和需求，產出和增加值的內在聯系出發，構造了消費、投資和出口的完全碳排放強度及其相應的計算指標。在此基礎上，應用歐盟開發的全球投入產出數據庫（World InputOutput Database，WIOD）中的中國投入產出表，測算中國1996-2009年的完全碳排放強度，對我國完全碳排放強度的變動進行貢獻率分解，然后應用結構分解模型對引起完全碳排放強度變化的影響因素進行分解。論文旨在從需求結構層面提供降低我國碳排放強度的一種路徑，有助于分析我國的結構調整戰略，協調低碳排放和經濟增長的均衡發展。
1 文獻回顧與概念提出
杜剛等[1]指出在碳排放強度的研究中，分解技術是主要的方法創新（經典論文包括Ang[2-3]），其中指數分解分析（IDA）是最常用的方法。IDA系采用部門層面的數據，對碳排放總量逐項進行乘（和）式分解，并將其影響因素提取出來?？梢?，該方法的技術路線是從生產過程對碳排放進行分析，如Fan等[4]、Timilsina等[5]、陳詩一[6]、王峰等[7]等學者均采用了該方法，基本結論是能源強度是影響碳排放強度的主要因素。
結構分解分析（SDA）是另一種比較常見的研究方法，建立在投入產出表的基礎上，利用投入和產出的平衡關系，采用Leontief逆矩陣分離出需求因素對產出的影響，進而將產品中隱含碳解釋為需求拉動的結果。因此，SDA分析方法是從需求過程描述碳排放，如李艷梅和付加鋒[8]、郭朝先[9]、姚亮等[10]等學者都利用SDA分解法對碳排放進行研究。在具體應用中，多數文獻使用的是競爭型投入產出表，或在簡單假設的基礎上將其調整成非競爭型投入產出表，但這樣會在一定程度上錯估一國的碳排放量。
目前采用SDA方法分析碳排放強度的研究主要以如下學者為主。Youguo Zhang[11]對我國1992-2006年的碳排放強度進行研究，主要考慮生產碳排放，將我國碳排放強度的變化分解為生產模式、中間投入結構和需求模式的變化，表明在1992-2002年期間生產模式是碳排放強度下降的主要原因，而在2002-2006年中間投入技術成為主要原因。其后，張友國[12]進一步考慮生活能源消費產生的CO2排放以及能源強度與中間投入之間的相關性，對碳排放強度進行了研究。其他類似的研究還包括籍艷麗[13]、付雪[14]。但這些研究實質上仍延續碳排放量的SDA分解思路，主要特點是構造了碳排放總量的分解式（含最終需求），而分母GDP則與最終需求相聯系，單獨作為一項因素提出。因此，從公式形式上看，除了最后一項外，碳排放總量的SDA分解式和碳排放強度的SDA分解式在形式上非常相似，進而實證結果差異主要體現在最終需求的進口率上（稱為進口率變化的影響因素）。那么，如何在需求層面重新表征GDP實現更有效的分析？
Lau、陳錫康和楊翠紅等學者[15]構造了基于最終需求的完全增加值概念，是指在某商品產出過程中引起的直接增加值和所有間接增加值之和。從供需匹配出發，商品的價值量最終也會反映在商品的需求中，其產出的價值要等于各項需求的價值之和。因此出口中完全增加值的計算過程反映的是出口需求帶來的所有增加值。類似的，考慮所有需求，即包括中間產品需求、消費需求、投資需求以及出口需求，其所帶來的完全增加值之和勢必要等于從生產過程中所產生的增加值之和（即生產法GDP），這為需求視角下分解增加值提供了可能。基于此，蔣雪梅和劉軼芳[16]提出了出口單位增加值隱含碳的概念，測算的也正是出口中隱含碳與出口中完全增加值的比值，某種意義上也是“出口的碳排放強度”。
同理，其他類型的需求碳排放強度也可以類似構造。經濟含義上代表了該類需求模式的碳消費特征，如假設在當前的最終需求中，消費模式和出口模式帶來相同的經濟效應，前者所付出的環境代價要低，即出口單位增加值所需要承擔的碳排放高于最終消費，那么在最終需求的轉型中，最終消費產品比例的上升和出口產品比例的下降會使我國整體的完全碳排放強度降低。
總之，污染物的增長伴隨著經濟增長，經濟增長的引擎離不開供給推動和需求拉動。在經濟-能源-環境的復雜系統中，各部門的生產過程與需求過程相互耦合，生產環節碳排放強度測算僅反映了系統中環境污染與經濟增長的一種依賴關聯，而需求環節碳排放強度的測算將提供一種新的關聯測算。在接下來的指標和模型構建中，我們將進一步詳細推導需求環節的碳排放強度，并就其主要影響因素提出相應的分解模型。
2 數據說明與模型構建
2.1 數據說明
目前多國投入產出數據庫主要有GTAP數據庫、AIO數據庫和WIOD數據庫，各數據庫主要在投入產出表所涉及的范圍、構造方法及數據來源等方面存在區別。其中WIOD數據庫由歐盟11個機構共同編制，提供1995-2011年全球范圍投入產出表，同時該數據庫還提供能源、環境和就業等賬戶，其中環境賬戶中的CO2排放量采用各國各部門的化石能源消費量數據利用IPCC的碳排放估計法進行計算，并將其細分至各部門。
論文采用了WIOD數據庫中可比價格的中國IO表，其較我國編制的投入產出表具有一些優勢，如在時間上較為連續，且部門統一等。CO2排放數據來自WIOD數據庫
中的環境賬戶?？紤]數據的可獲得性，選取1996-2009年共14年的數據。由于WIOD數據庫中的非競爭型投入產出表以美元為單位，本文通過中國統計年鑒中各年匯率將其折算為人民幣。
2.2 完全碳排放強度指標
一般意義上的碳排放強度是指單位國內生產總值所產生的CO2排放量，計算過程源自生產法。而完全碳排放強度考慮了生產和需求的耦合關系，系對需求模式構建相應的碳排放強度，這里分別對這種耦合關系、完全碳排放、完全增加值進行說明。其中，完全碳排放強度是完全碳排放和完全增加值的比值。
本文采用區分了國產品和進口品的非競爭型投入產出表進行闡述。令
3 實證分析
3.1 我國完全碳排放強度的實證結果
根據公式（11）-（14）計算得出我國各類的完全碳排放強度，結果見圖1?？梢园l現，完全碳排放強度的變化趨勢與我國總體的碳排放強度是相符的，盡管我國的CO2排放總量增加迅猛，但碳強度得到了下降，且各類完全碳排放強度也出現了明顯的下降。
在總量層面，投資的完全碳排放強度和消費的完全碳排放強度在各年間始終是最大者和最小者，且消費的完全
碳排放強度一直低于我國整體的完全碳排放強度，而投資的完全碳排放強度和出口的完全碳排放強度一直都高于我國完全碳排放強度。時序層面，我國完全碳排放強度除了2003年和2004年有小幅度上升外，其他年份都是逐年遞減，2009年全國完全碳排放強度下降至1.88 t/萬元，在1996年的基礎上降低了55.52%，年均下降速度約為4.27%；消費的完全碳排放強度在1996年至2009年間逐3.2 完全碳排放強度變動的貢獻率分解結果
根據公式（17）將中國1996-2009年完全碳排放強度變動進行貢獻率分解，具體結果見表2。其中貢獻率的符號含義如下：若我國完全碳排放強度整體是下降的，則貢獻率為正代表促進完全碳排放強度的下降，為負表示抑制其下降；若我國完全碳排放強度整體是上升的，則貢獻率為負是抑制完全碳排放強度的上升，為正表示促進其上升。根據完全碳排放強度的變動趨勢，將1996-2009年分為1996-2002年、2002-2004年和2004-2009年三個時段，其中第一時段和第三時段為下降階段，第二時段為上升階段。
在整個研究期間，消費對完全碳排放強度變動的貢獻率是最大的，其次是出口，貢獻率最小的是投資。分時段來看，在1996-2002年期間，消費對我國完全碳排放強度下降的貢獻率遠遠大于投資的和出口的貢獻率。在2002-2004年期間，消費對我國完全碳排放強度的貢獻率是負的，因為在2002-2004年，我國完全碳排放強度是上升的，而消費的完全碳排放強度是下降的，因此消費的貢獻率為負值。而投資和出口的完全碳排放強度在該階段都是上升的，因而投資和出口的貢獻率都為正值。在2004-2009年期間，消費是我國完全碳排放強度下降貢獻率中最大的。
因此總體來看消費是我國完全碳排放強度下降的貢獻率中最大的，而另外兩類貢獻率的大小在中國入世前后有明顯的變化，入世前投資的貢獻率大于出口，而入世后是出口的貢獻率較大?；谒嗡?、樊秀峰[18]的研究結論，并結合以上的結果，可以更清晰地看出由消費所帶來的增加值增長屬于“集約型”增長，而由投資和出口所帶來的增加值增長屬于“粗放型”增長，是以過度的能源消耗和環境污染為代價的。
3.3 完全碳排放強度的SDA分解結果
根據公式（20）將中國1996-2009年各類完全碳排放強度變動的影響因素分解為四大效應，即碳排放系數效應、技術結構效應、增加值系數效應和最終需求效應。若效應值為負說明該影響因素是促使完全碳排放強度下降的，若效應值為正則說明該影響因素是抑制完全碳排放強度下降的。同時本文參考了魯萬波、仇婷婷和杜磊[19]文中所劃分的階段，將1996-2009年劃分為四個階段，即1996-1998年為第一階段，1998-2003年為第二階段，2003-2007年為第三階段，2007-2009年為第四階段。整體看來，這四個效應在各類完全碳排放強度的影響效果相差不大，具體結果如下（見表2）。
（1）四個階段中碳排放系數效應均為負值，這說明在1996-2009年間，我國單位產出的直接碳排放量出現了下降，并在整體上使得各類完全碳排放強度也出現了下降。
整體看來，在各類完全碳排放強度中，碳排放系數效應的變動對投資的完全碳排放強度變動的影響是最大的，占比為166.53%，而對消費的完全碳排放強度變動的影響最小，僅為133.54%。分時段來看，碳排放系數效應都在第三階段較大。尤其是對于投資的完全碳排放強度，其在第三階段的變化中占比高達441.24%，而對消費的完全碳排放強度在第三階段變化的影響相對較小，僅為163.62%。
（2）技術結構效應是各類碳排放強度上升的最大推手。在各階段中，除了第四階段，其他三個階段的技術結構效應均為正，說明技術結構的變化，使得我國完全碳排放強度出現了一定程度的上升。而第四階段的負值是由于我國當時正處于結構轉型期，受益于國家的節能減排政策，我國投資品中減少了對資源性產品的依賴，使得其在這一階段中出現了負值，即其對我國完全碳排放強度的上升起到了抑制作用。
整體看來，該影響因素在投資的完全碳排放強度的變動中作用最大，占比的絕對值為43.64%，其次是對出口的完全碳排放強度變動，其絕對值為43.50%，而對消費的完全碳排放強度變動的作用最小，絕對值僅為26.65%。分時段來看，技術結構效應在第三階段中表現最為明顯。其中在投資的完全碳排放強度第三階段變動中的占比絕對值為226.85%，而在消費的完全碳排放強度變動中的占比絕對值僅為61.26%。
（3）在各階段中，增加值系數效應表現不一，但大部分增加值系數效應值為正，這說明在1996-2009年間，我國單位產出的增加值出現了下降，并在其他因素不變的情況下，使得各類完全碳排放強度上升了，即增加值系數的變化對各類完全碳排放強度的降低具有負作用。從表中可知增加值系數效應的負值出現在第一階段或者第二階段，說明我國在該相應階段的單位產品的增加值出現了上升，從而使得完全碳排放強度下降了。而出口產品的增加值系數在各階段均為正效應，說明就出口產品而言，我國為獲得單位產出所付出的中間投入比例上升，增加值系數即單位產出的增加值反而出現了較大幅度的下降，使得各階段出口的完全碳排放強度上升了。
整體看來，該影響因素在投資的完全碳排放強度的變動中作用最大，占比絕對值為23.06%，其次是對出口的完全碳排放強度變動，其絕對值為20.47%，而對消費的完全碳排放強度變動的作用最小，其絕對值僅為4.98%。分時段來看，增加值系數效應在第三階段中表現最為明顯。其中在出口的完全碳排放強度第三階段變動的占比絕對值為121.05%，而在消費的完全碳排放強度的占比絕對值僅為22.22%。尤其值得注意的是，該效應在出口的完全碳排放強度變動的占比在第三階段變化較大，其絕對值由第二階段的2.08%變化到第三階段的121.04%，說明中國入世后單位增加值出現了較大幅度的下降，從而促進了出口的完全碳排放強度的上升。
（4）各類需求規模效應在各階段中表現形式不一，但其對完全碳排放強度的作用是最小的。除了投資的完全碳排放強度，其他的需求規模效應值均為正，說明1996-2009年間需求規模的變動使得完全碳排放強度上升了。
整體看來，該影響因素在消費的完全碳排放強度中作用較大，占比絕對值為1.90%，而對出口的完全碳排放強度變動的占比絕對值僅為0.57%。分時段來看， 該效應值在消費的完全碳排放強度中第一階段和第二階段為負，第三階段和第四階段為正；在投資的完全碳排放強度中第一階段和第四階段為負，第二階段和第三階段為正；在出口的完全碳排放強度中，僅在第三階段為負，且總體為負。
盡管本文是基于最終需求視角來分解碳排放強度，但碳排放的產生仍是源自生產過程，因而1996-2009年間各類完全碳排放強度下降最主要的原因是碳排放系數的下降，即節能減排技術的進步，不管是對于哪類完全碳排放強度，碳減排的成效都超過了技術結構效應、增加值系數效應以及需求規模效應之和；其次增加值系數效應在中國入世前后變化較大，且其在出口產品中，單位產出的增加值不斷下降，從而促進了出口的完全碳排放強度上升；同時可以發現各效應在第三階段中表現均較為明顯，尤其是增加值系數效應，說明中國入世后對各類完全碳排放強度產生了較大的影響，因而其各影響因素也出現了明顯的變化；當然也還需要注意到各影響因素在各類完全碳排放強度中作用的差異性，如碳排放系數、技術結構效應和增加值系數效應的變化在投資的完全碳排放強度中作用最大，而最終需求規模的變化在消費的完全碳排放強度中作用是最大的。
4 結論與討論
本文通過對完全碳排放強度的分析得出：①在最終需求的視角下，最終需求模式的變化帶來完全碳排放強度的提高，但增量較小。在未來的低碳發展中應集中于清潔需求模式的培養，當然，生產領域的節能工作仍不能被忽視。②消費的完全碳排放強度在各年都表現為最低，且均低于
我國的完全碳排放強度，而出口的完全碳排放強度和投資的完全碳排放強度都比我國完全碳排放強度高，其中投資的完全碳排放強度是最高的。同時消費對我國完全碳排
放強度變動的貢獻率是最大的。因此，從促進經濟環境共同協調發展的角度來看，鼓勵居民和政府的消費需求，并大力激發消費潛力，是降低我國碳排放強度、實現低碳經濟發展目標的重大戰略方向。③各類完全碳排放強度的減排路徑大體一致，但仍存在一定的偏向。即在各類完全碳排放強度的變動中，碳排放系數效應為正，而技術結構效應、增加值系數效應和最終需求效應均為負。但是，碳排放系數、技術結構效應和增加值系數效應的變化在投資的完全碳排放強度中作用較大，而最終需求規模的變化在消費的完全碳排放強度中作用較大。④1996-2009年各類完全碳排放強度都出現了大幅的下降，但其背后的驅動
力具有明顯的分階段特征。2002-2004年投資和出口的完全碳排放強度變化促使了完全碳排放強度上升，而2004-2009年則對完全碳排放強度的下降有一定的正貢獻。入世以前增加值系數對各類需求的完全碳排放強度下降的貢獻為正，而其后貢獻為負。其中，在2003-2007年投資和出口的完全碳排放強度變化中表現更為明顯。
無疑，降低碳排放強度是一項系統工程，應尋求更加多樣化的措施強化減排效果，其中一條重要路徑是最終需求模式調整，包括擴大內需的比例，鼓勵居民和政府的消費需求，降低出口和投資的中隱含碳，提高出口和投資中的增加值率等。不過值得注意的是，居民消費結構變動中，家電和汽車等高能耗消費品普及可能并不利于消費的完全碳排放強度下降，需要予以一定程度的警惕。同時我國在實現碳排放強度承諾目標以及十二五規劃目標時，技術進步始終是控制碳排放強度最為直接和有利的政策措施。當然我國也應該積極探索其他有助于降低碳排放強度的方法，如提升清潔能源比重、改善最終需求的產業結構等。
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Analysis of the Change of Complete Carbon Intensity and Its Determinantsfrom the Perspective of Final Demand
XIAO Hao1，2 YANG Jiaheng1 JIANG Xuemei2
（1. School of Economics and Trade， Hunan University， Changsha Hunan 410079， China；2. Academy of Mathematics and Systems Science， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100190， China）
碳排放的影響因素范文2
[關鍵詞]碳排放；驅動因素；因素分解；LMDI
[中圖分類號]F2992[文獻標識碼]A[文章編號]1005-6432（2013）32-0072-03
1模型構建
在擴展卡亞（Kaya）恒等式的基礎上，采用LMDI分解法對河北省碳排放驅動因素的貢獻度進行測算。為提高碳排放量計算的準確度，采用了第一產業、第二產業、第三產業和居民生活消費的15種能源品種來構建分解模型，并把碳排放總量C分解為國民經濟三次產業部門的碳排放量C1和居民生活部門的碳排放量C2。
燃料油、液化石油氣、煉廠干氣、其他石油制品和天然氣等15種燃料。各變量的含義見表1。
基于式（1），第 t期相對于第t-1期碳排放變化量的LMDI加和分解可以表示為：
LEI[]生活能源強度，即居民單位收入的能源消費量，計算公式為：LEI=Ei/TI
由于各類能源的碳排放系數不變，在實際應用中一般取常量，因此在進行因素分解時，ΔCF=0，可以不做考慮。根據LMD1分解法對各因素進行分解，得到：
2計算結果及分析
2.1對碳排放量分類分析
按照河北省能源消費量及碳排放系數，計算得到1995—2009年河北省各部門和各能源品種的碳排放量。從總量來看，河北省碳排放量總體呈上升趨勢，從1995年的4193.63萬噸增長到2009年的11628.38萬噸，差不多增長了1.8倍。但從增長率曲線來看，各年增長幅度差異很大，大體經歷了“緩慢增長—快速增長—增速下降”三個階段。1996—2001年為緩慢增長期，這期間碳排放量增長率最高不超過5%；但從2002年開始隨著宏觀經濟逐步走出通貨緊縮的陰影，河北省也開始了新一輪投資快速增長期，帶動了全社會能源需求的大幅上升，碳排放增速迅速提升至2002年的12.29%，增速最高的2005年甚至達到了3022%；之后隨著“十一五”規劃目標的推出，河北省加大了節能減排的力度，單位GDP能源消費量逐年下降，碳排放增速逐漸出現了回落，2005年以來碳排放的增長速度逐漸放慢。
從產業貢獻來看，第二產業對碳排放量的貢獻最大，1995—2009年的平均貢獻率高達 829%，其中工業的貢獻率為81.4%，這表明河北省處于工業化快速發展時期，并且重工業特征突出。除第二產業外，居民生活部門的平均貢獻率達到97%；第一產業和第三產業的平均貢獻率分別為109% 和603%。從貢獻率的變化來看，第一產業和居民生活部門的貢獻率趨于下降，第二產業和第三產業的貢獻率趨于上升，但第三產業的上升幅度較小。從能源貢獻來看，原煤、柴油、汽油和焦炭是影響河北省碳排放的4種主要能源。1995—2009年，4種能源碳排放的平均貢獻率達到了 88.12%。在4種主要能源中又以原煤對碳排放量的貢獻最大，平均貢獻率為4961%，接近五成。受能源消費結構調整的影響，1995—2009年河北省原煤的碳排放比重從6027%下降至37.17%，而焦炭的碳排放量持續上升，且碳排放占比相應提高。盡管近年隨著交通運輸業和汽車制造業的快速發展，對柴油和汽油的需求量有所提高，但其碳排放的貢獻率相對穩定，在1.5%～4.5%波動。
2.2對驅動因素的分類分析
通過擴展的卡亞（Kaya）恒等式，得到了影響碳排放的7個驅動因素，即生產能源強度因素、生活能源強度因素、能源結構因素、產業結構因素、人均產出因素、人均收入因素和人口規模因素。將這7個驅動因素進一步劃分為4類，即能源強度效應、結構調整效應、經濟發展效應和人口規模效應。利用LMDI分解法，計算得到各驅動因素對碳排放量的貢獻值（如表2所示）。總體上看，經濟發展、人口規模和結構效應對碳排放量的增長產生正向驅動效應，能源強度則產生負向驅動效應。由于正向驅動效應大于負向驅動效應致使河北省碳排放量呈現不斷上升的態勢。
（1）能源強度效應。按照部門，能源強度可以分為生產部門能源強度和生活部門能源強度。如果某一部門能源強度下降，說明該部門能源利用效率提高。在其他因素保持不變的情況下，該部門能源消費所產生的碳排放量必然減少，因而能源強度下降對碳排放產生負向驅動效應。
表2的結果表明，能源強度效應對碳排放量的確存在負向驅動作用，其中又以生產部門能源強度效應最為明顯，1996—2009年累積降低碳排放311106萬噸，貢獻率達48.2%。但期間也有波動：ΔCPEI的值在2000—2001年、2002—2003年、2004—2005年和2007—2008年4個時段為正，表明這些年份的能源強度出現了不利于碳排放降低的變化。圖1直觀印證了這一點，圖1表明1995—2009年河北省生產部門能源強度總體呈下降趨勢（從1995年的603噸標準煤/萬元下降到2009年的3.55噸標準煤/萬元），這主要得益于第二產業尤其是工業的帶動。但在2001年、2003年和2005年三個年份的工業能源強度的小幅上升帶動了第二產業乃至整個生產部門能源強度的同向波動。值得注意的是，2008年第二產業能源強度的上升則是由于建筑業能源強度的大幅上升造成的。生活部門能源強度是指居民每單位收入所消費的能源量。一般而言，由于受到生活習慣、消費方式等因素的影響，居民生活能源消費的收入彈性較低，不會隨收入的增加而大幅增長。從1996—2009年間的總體發展趨勢來看，居民生活部門能源強度對碳排放量的增長基本是產生負的驅動影響。在15年間生活部門能源強度對碳排放量的驅動力達796.47萬噸，貢獻率達11.9%。上述分析表明，降低生產部門尤其是第二產業（工業）的能源強度，是實現河北省碳減排的重點；降低居民生活能源強度雖然能在一定程度上減緩碳排放量的增長，因為其涉及居民生活習慣和消費方式的改變，需要有一個長期的過程，但蘊藏著較大的潛力。
圖11995—2009年河北省生產部門、第二產業及工業能源強度
（2）結構調整效應。結構調整效應具體包括了能源結構效應和產業結構效應。能源結構效應是指能源品種結構的調整對碳排放量的影響。一般而言，煤炭類能源消耗的碳排放因子最大，其次是石油類能源，天然氣的碳排放因子最小。因此，如果其他因素不變，能源結構中的煤炭類能源消耗比重下降，石油類產品和天然氣的比重即使上升，碳排放量也會減少，反之，碳排放量增加。從分解結果來看，能源結構變化對碳排放量的影響有限，這是由于河北省能源結構比較單一，嚴重依賴煤炭，煤炭在一次能源消費中的比重超過90%，且短期內難以改變，燃料結構的“高碳”特征依然明顯。
對于產業結構效應來說，由于1995—2009年河北省第一產業、第二產業和第三產業的能源消費量占比平均值分別為084%，85.81%和275%，可見第二產業的能源消耗量和碳排放量在三次產業中最大。如果第二產業產值在國內生產總值中的比重不斷提高，那么勢必導致能源消費總量不斷增加，碳排放量也必然持續增長。從1995—2009年，第一產業比重由22.16%下降至1281%，第二產業比重則由46.42%升至51.98%，其中工業產值比重由4037%升至46.32%，第三產業產值比重由31.42%上升至35.21%。這種以工業規模不斷擴張為特征的經濟結構變動，對化石能源消費總量增長起到了巨大的推動作用。表2的結果顯示：樣本期間，經濟結構變動對碳排放量增長起到了一定的推動作用，其平均貢獻為7.4%?？梢?，大力發展第三產業，逐步降低工業在經濟中的比重將是實現河北碳減排的一個政策選擇。
（3）經濟發展效應。經濟發展的本質是一個經濟體中全體居民的人均產出和人均收入的增長。一般而言，當產出水平提高時，能源消費量隨之提高，從而碳排放量相應增加；當收入水平提高時，勢必增加居民對汽車、冰箱、空調等耐用消費品的需求，導致能源消費量和碳排放量的相應增加。從分解結果來看，人均產出成為河北省碳排放量增長最主要的推動因素。1995—2009年，河北省人均產出水平提高了3.1倍，對碳排放的貢獻值提高了1.3倍。人均收入對碳排放同樣產生正向推動作用，但影響相對較小，在該時期對碳排放的累積貢獻率為98%。
綜合來看，經濟發展成為推動河北省碳排放量增長的主導性因素。究其原因，與河北省碳排放演化的階段性不無關系。經驗研究發現，一個國家或地區經濟發展與碳排放關系的演化存在 3個倒U型曲線高峰規律，即該演化過程需要先后跨越碳排放強度倒U型曲線高峰、人均碳排放量倒U型曲線高峰和碳排放總量倒U型曲線高峰。在不同的演化階段，驅動因素的影響和貢獻存在明顯差異。在碳排放強度高峰之前階段，碳排放增長主要由能源、碳密集型技術進步驅動；在碳排放強度高峰到人均碳排放量高峰階段，則主要由經濟增長驅動；在人均碳排放量高峰到碳排放總量高峰階段，則主要由碳減排技術進步驅動；進入碳排放總量穩定下降階段后，碳減排技術進步占據了絕對的主導地位。通過觀察1995—2009年河北省碳排放強度、人均碳排放量、碳排放總量的變化趨勢可以發現，河北省已經跨越了碳排放強度高峰階段，碳排放強度逐年下降，但仍處于碳排放強度高峰到人均碳排放量高峰階段，經濟增長成為這一階段碳排放增長的主要驅動力，本文的實證結果也表明人均GDP增長是碳排放量增長的最大驅動因素，其平均貢獻達到132.1%，遠大于任何一個驅動因素的貢獻。因此，河北省在減少碳排放、 發展低碳經濟的過程中，必須權衡減排與發展的關系，在保證經濟發展不受影響的條件下，實現發展與減排的雙贏。
（4）人口規模效應。人口規模的擴大對碳排放量具有正向驅動作用。盡管1995—2009年期間河北省人口總數僅以年均063%的速度增長，但由于人口基數較大，人口增長對碳排放的正向驅動效應不斷增強，再加上由于城市化進程的不斷加快，大量農業人口進入城市從事第二產業和第三產業的工作，居民的消費規模和消費模式發生了顯著變化，使得經濟產出的持續增長以及與之相應的能源消費增長成為居民生產與發展的基本需求，從而推動了碳排放量的持續增長。
3結論
（1）提高能源效率是節能減排最為有效的方式。目前，河北省傳統的粗放式發展模式還未得到根本改變，普遍存在著能源效率低、浪費大的問題，在節約能源、提高能效方面有著巨大的潛力，提高能源效率應從微觀主體入手，充分利用市場機制，適度提高能源價格，加之使用補貼、稅收等手段，達到政府、企業和個人的激勵相容，形成節能減排的利益認同和一致行動。
碳排放的影響因素范文3
1、碳排放量主要來自化石原料的燃燒，比如石油燃燒等，所以要減少碳排放量，可以少用石油，具體就是減少石油使用，開發新能源，水能，風能，太陽能，地熱能，天然氣等，另外綠色植物可以用二氧化碳進行光合作用，可以減少空氣中的碳。
2、與一個國家碳排放量的高低有關的因素是人口、能源結構、人均和單位GDP，碳排放量是在生產、運輸、使用及回收該產品時所產生的平均溫室氣體排放量，而動態的碳排放量，則是指每單位貨品累積排放的溫室氣體量，同一產品的各個批次之間會有不同的動態碳排放量。
（來源：文章屋網 ）
碳排放的影響因素范文4
>> 低碳環境視角下浙江省能源消費碳排放的因素分解及驅動因子測定研究 福州市工業能源消費及碳排放研究 天津市工業能源消費碳排放量核算及影響因素分解 資源型城市能源消費碳排放足跡的動態變化及對策分析 基于LMDI的四川省能源消費碳排放因素分解 中國碳排放變化特征及影響因素分解 中國農業碳排放變化因素分解研究 東部地區能源碳排放的省域比較及因素分解 中國碳排放變化的因素分解與減排路徑研究 城鎮化進程中的能源消費碳排放變化研究 昆明市藥品經營企業從業人員學歷層次結構及對策的研究 昆明市公共藝術的現狀調查及研究 中國人均能源碳排放因素分解及減排途徑分析 基于遙感的昆明市土地利用變化研究 昆明市高職教師生活質量現狀及影響因素研究 昆明市兒童行為問題教師檢出率及危險因素研究 中國建筑業碳排放的影響因素分解及減排策略研究 基于STIRPAT模型的能源消費碳排放影響因素研究——以云南省為例 黔東南地區氣候變化對能源消費碳排放的響應 中國服務業能源消費碳排放量核算及影響因素分析 常見問題解答 當前所在位置：l.
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碳排放的影響因素范文5
關鍵詞：老工業基地；碳排放；LMDI方法；能源強度；能源消費結構；行業結構；行業規模
中圖分類號：F224.0；F127 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8131（2015）01-0095-07
一、引言
低碳經濟的核心理念是減少人類的經濟活動所產生的、排放到空氣中的二氧化碳；老工業基地大多以傳統工業為主，碳排放強度較高，面臨的資源環境壓力也較大，因此其低碳轉型發展意義重大。要實現老工業基地低碳轉型發展，首先必須要弄清楚老工業基地碳排放趨勢及影響因素，因此，準確測算我國老工業基地的碳排放具有重要意義。關于碳排放及其影響因素，很多學者進行了大量的實證研究，比如Wang et al（2005）、Wu et al（2005）、徐國泉等（2006）、Fan et al（2007）、雷厲等（2011）、張占貞（2013）、潘雄鋒（2011）、孫寧（2011）、王迪（2012）等所做的研究。但相關文獻的研究方法還存在進一步改進的空間，研究視角也可進一步拓展。本文主要在兩個方面進行了改進：一是采用“電（熱）碳分攤”原則對碳排放量進行測量，測算結果更加科學準確；二是采用LMDI方法將老工業基地碳排放量的影響因素分解為產業規模、產業結構、能源強度和能源結構四個緯度，并將48個老工業基地的37個行業碳排放的影響因素分為行業規模、能源強度和能源結構三個緯度，這樣從區域、行業兩個層面的深入研究，增強了結論的政策意義以及政策建議的針對性。
二、測算方法和數據處理
1.碳排放量測算方法
本文基于工業行業終端能源消費口徑的統計數據，采用排放系數法核算各老工業基地各細分行業的碳排放量，計算公式如下：
2.數據來源及處理
規模以上工業行業總產值、CPI價格指數以及能源消費量均來自老工業基地2007―2013年的《統計年鑒》；工業行業總產值變量均以2006年不變價格計算，測算區間為2006―2012年；能源消費主要包括四大類：原煤（噸）、汽油（噸）、柴油（噸）、電力（萬千瓦時），四類能源的轉換系數及碳排放系數如表1所示。
經過調整，研究樣本中行業數量為37個；在所考察的120個老工業基地中，由于直轄市、計劃單列市或省會城市的市轄區的地理位置和發展環境的特殊性，在研究樣本中刪去；在95個地級市中，經過篩選，有遼寧撫順、遼寧錦州、安徽安慶、山西臨汾等48個地級老工業基地數據較為齊全。所以，最終樣本為48個老工業基地37個行業的數據。
三、老工業基地工業碳排放概況
圖1是48個老工業基地2006―2012年37個行業年產值總和、行業二氧化碳排放總量、行業總值碳排放強度趨勢圖在計算碳排放強度時一般用碳排放量與GDP的比值，但在行業層面只有行業總產值數據，所以本文在計算碳排放強度時使用的是工業總產值的數據，計算結果相應偏低，但不影響比較結果。 。2006年我國48個老工業基地37個行業碳排放總量為3.46億噸，到2012年增加到5.23億噸，平均年增長率為7.23%，工業碳排放總量整體上仍呈上升趨勢。同期，48個老工業基地工業行業產值總和也由2006年的46 676.86 億元增加到2012年的96 854.58億元，平均年增長率達到13.50%。二者的變動趨勢顯現出明顯的一致性。行業總值碳排放強度2006年為0.741 4噸/萬元，2012年為0.540 3噸/萬元，平均每年增長率為-4.46%，呈明顯的下降趨勢。
圖2是48個老工業基地2006―2012年的碳密度值。碳密度是二氧化碳的排放量與能源消耗量的比值，可以反映行業的能源消費結構。不同能源在提供能量時所釋放的二氧化碳不同（王瑋，2012），2006―2012年48個老工業基地碳密度平均為1.08，可見老工業基地能源消費中還是以煤炭消費為主；同時，2006―2012年行業碳密度呈現上升的趨勢，平均年增長率為6.83%。
四、老工業基地碳排放因素分解分析
采用LMDI方法將48個老工業基地碳排放量的影響因素分為產業規模、產業結構、能源強度以及能源結構四個維度（圖3和圖4）。
圖3是老工業基地工業行業各因素碳排放量變化貢獻值趨勢。老工業基地規模以上工業企業產業規模的擴大（即經濟總產值的不斷增加）對碳排放量變動的貢獻最大，2007年是-2 986.94萬噸，然后一直上升到2012年的31 047.43萬噸，是碳排放量增加的主要拉動因素。產業結構在2007年對工業碳排放量變動的貢獻值為-174.06萬噸，2011年為-879.88萬噸，而2012年為-5.89萬噸，對老工業基地碳排放的變動整體上顯現抑制作用，也就是說隨著國家節能減排政策的實施，相關行業發展受到抑制，產業結構發生變動，對規模以上工業企業碳排放確實起到了削減作用。能源強度代表技術水平，2007年能源強度對碳排放量變動的貢獻值為9 090.71萬噸，2012年為-13 932.50萬噸，說明技術水平的不斷提高對碳排放起到了抑制作用，對于碳減排具有重要意義。2007年能源結構對碳排放量變動的貢獻值為339.45萬噸，2012年為1 409.69萬噸，對老工業基地碳排放的變動整體上顯現促進作用，說明能源結構的調整對老工業基地碳減排的作用還有待進一步提高。
圖4 是老工業基地各因素碳排放量變化貢獻率趨勢。貢獻率>1的因素稱為碳排放增加的拉動因素，貢獻率
根據LMDI分解模型，對2006―2012年48個老工業基地的37個行業碳排放的影響因素進行分解，將影響因素分為行業規模、能源強度和能源結構三個維度（見表2）。
2006―2012年48個老工業基地的大部分行業的碳排放量都呈現出增長的趨勢，其中煤炭開采和洗選業、電力熱力的生產和供應業、黑色金屬冶煉和壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業、非金屬礦物制造品業、化學原料及制品制造業的碳排放量變化的幅度較大。這6個行業碳排放變化幅度均在3 500萬噸以上，使碳排放量增加了62 353.93萬噸，可見這6個行業是老工業基地碳排放的密集行業，應該成為重點減排行業。而石油加工煉焦和核燃料加工業、石油和天然氣開采業、廢棄資源綜合利用業、化學纖維制造業、其他制造業和煙草制品業的碳排放量在整體上是呈下降的趨勢。
老工業基地37個行業的行業規模對碳排放量的影響均呈現出促進作用。黑色金屬冶煉及壓延加工業、電力熱力的生產和供應業、化學原料及制品制造業、有色金屬冶煉及壓延加工業、非金屬礦物制造品業、煤炭開采和洗選業以及石油加工煉焦和核燃料加工業的行業規模的促進作用尤為顯著，這7個行業的經濟規模對碳排放的貢獻值均在1 200萬噸以上，使得老工業基地的碳排放量增加了23 212.34萬噸。這些行業屬于大型制造業，規模一般情況下都比較大，其對碳排放的影響也比較明顯，應重點考慮適時減小其行業規模。而文教工美體育娛樂用品制造業和煙草制品業等行業的規模較小，其對碳排放的影響也較小。
老工業基地的37個行業中除紡織服裝和服飾業、印刷和記錄媒介復制業、儀器儀表制造業、家具制造業、木材加工和木竹藤棕草制品業、有色金屬礦采選業以及農副食品加工業的其他30個分行業的能源強度對碳排放量增量呈現出抑制作用，可能的原因是這些行業技術進步較快，產值增長幅度遠超能源消耗增幅。電力熱力的生產和供應業、煤炭開采和洗選業、石油加工煉焦和核燃料加工業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及制品制造業以及非金屬礦物制造品業等行業的能源強度對碳減排的促進作用最為明顯，2006―2012年這6個行業的能源強度使老工業基地的碳排放降低了57 834.40萬噸。而對于能源強度對碳排放量的貢獻值為正值的行業，應努力提高其技術水平，改善其能源強度。
老工業基地37個行業的能源結構對碳排放的影響不同。其中：煤炭開采和洗選業、電力熱力的生產和供應業、金屬制品業、酒飲料和精制茶制造業、電氣機械及器材制造業、印刷業和記錄媒介的復制、家具制造業、其他制造業和紡織服裝服飾業的能源結構對碳排放量增量起到抑制作用，減少了666.19萬噸的碳排放量，可能的原因是這些行業對煤炭消耗較少而對電力消耗較多；其余行業的能源結構均促進了二氧化碳的排放量，其中黑色金屬冶煉及壓延加工業、石油加工煉焦和核燃料加工業、化學原料及制品制造業以及非金屬礦物制造品業的能源結構明顯增加了碳排放量，2006―2012年這4個行業的能源結構對碳排放增量的貢獻值為3 217.78萬噸。從整體來看，全行業的能源結構對碳排放量的貢獻值為4 287.66萬噸，說明整個工業行業的能源結構仍需進一步優化。
五、結論及建議
本文通過考察我國48個老工業基地2006―2012年碳排放量的總體趨勢及區域、行業碳排放影響因素，得到如下結論：
第一，老工業基地能源消費中還是以煤炭消費為主，2006―2012年的煤炭消費占總能源消費的比例平均達到 89.99%。可見，我國老工業基地工業行業能源結構還不合理，需要進一步改善能源結構。
第二，從地區層面來考察，在影響老工業基地工業行業碳排放的四大因素中，產業規模和能源結構是影響碳排放的主要拉動因素，其中，產業規模又是最主要的拉動因素；產業結構和能源強度是影響碳排放的重要制約因素，其中能源強度又是最主要因素。
第三，從行業層面來考察：（1）行業規模對我國老工業基地的37個行業碳排放量均表現出促進作用，其中對黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及制品制造業等7行業的促進作用較對煙草制品等行業的促進作用大；（2）能源強度對我國老工業基地的37個行業中的紡織服裝和服飾業及印刷和記錄媒介復制業等7行業碳排放量的貢獻值為正值，其余30個行業均為負值，即能源強度對這7行業的碳排放起到促進作用，而對電力熱力的生產和供應業、煤炭開采和洗選業等6行業的碳排放的抑制效應最為明顯；（3）能源結構對我國老工業基地37個行業中的煤炭開采和洗選業、電力熱力的生產和供應業等9行業的碳排放量具有抑制作用，其余行業的能源結構均促進了二氧化碳的排放，而其中能源結構對黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及制品制造業等4行業的碳排放量具有明顯的拉動作用。
根據上述有關結論，本文認為老工業基地要實現低碳發展，可以采取以下措施：第一，適度控制工業產業規模，優化產業結構。在控制工業產業規模的同時調整產業結構，尤其應該降低黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及制品制造業等高排放行業的規模。第二，加快技術進步，進一步引進先進的生產技術和高效節能設備，加大對舊設備的更新與改造，加快產業轉型升級。尤其要加大對黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及制品制造業以及非金屬礦物制造品業等行業的科技投入，促進其技術進步，以提高其能源的利用效率。第三，進一步優化能源消費結構，在現有基礎上逐步建立煤炭略有增長、石油平穩增長、天然氣快速增長、非化石能源大幅增長的能源消費模式，重點轉變黑色金屬冶煉及壓延加工業、石油加工煉焦和核燃料加工業、化學原料及制品制造業等行業的能源結構，使其能源結構利于減少碳排放量。
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碳排放的影響因素范文6
進行現代化建設以來，中國經濟發展迅速，平均每年保持8%的經濟增長速度，已經超越日本成為全球第二大經濟體。反思中國經濟增長背后的動因，不難發現這種增長是以資源高消耗、高污染為特征的粗放型經濟增長，這不僅造成了巨大的資源浪費與低效率，而且還給環境帶來了嚴重的污染。隨著全球生態破壞日益加劇，大氣中CO2等排放物增多，溫室效應對人類的影響日趨嚴重，特別是溫室氣體的排放已成為關注的焦點，而中國已成為世界上溫室氣體排放最多的國家之一。溫室氣體減排行動正在逐步成為人類發展的責任和共識，如何實現碳減排也越來越被重視。因此，分析和準確把握我國碳排放的變化特征和影響因素，對科學制定碳減排政策具有重要的意義。
二、中國碳排放測算方法及數據來源
（一）測算方法
碳排放主要來源于三個方面：煤炭、石油、天然氣的使用。本文參照各類能源的碳排放系數（表1），計算出中國代表性產業的二氧化碳的排量，據以觀察國民經濟增長中二氧化碳排放量的重點產業。本文用于計算碳排量的公式為Et=δfEf+δmEm+δnEn ，其中，Et為碳排放量，δf為煤炭消耗的碳排放轉換系數，Ef為煤炭消耗量；δm為石油消耗的碳排放轉換系數，Em為石油消耗量；δn為天然氣的碳排放轉換系數，En為天然氣消耗量。
表1 各類能源的碳排放系數表
資料來源：根據徐國泉、汪剛等人的相關研究整理得出。
（二）數據來源
數據根據1994-2012年的中國統計年鑒獲取，代表性行業選取了農業，工業，建筑業，交通運輸、倉儲及郵電通信業，批發零售貿易、貿易、餐飲業和其他產業。
三、中國碳排放變化特征分析
根據已給出的碳排放測算公式，測算1996-2011年中國碳排放總量的變化趨勢。結果表明，1996年碳排放總量為467646.21萬t，而2011年碳排放總量為852116.88萬t，年均增速為4.12%，從總體上來看，碳排放量的年均增速呈階段性上升趨勢。
從中國碳排放量變化趨勢（ 圖1） 中可以看出，1996-2011年碳排放量一直呈現上升趨勢，但不同階段增速存在著一定差異，總體上可以分為三個變化階段：
第一個階段為1996-2000年，不穩定快速增長期，年際增長率基本大于5%。這主要是由于步入20世紀90年代后，中國現代化進程進一步加快，對煤炭等能源需求增加。另一方面，國家對于建造現代工業的經驗不足，政策制定頻繁變化，導致碳排放不穩定增長。
第二個階段為2001-2007年，緩慢增長期，年均增速低于3%。這主要是由于前一個時期盲目加快現代化進程，導致很多經濟結構性問題凸顯，受其影響，各個行業對能源的需求放緩，碳排放的增速放慢。
第三個階段為2008-2011年，增速反彈回升期，年均增速介于2.5%-4.5%之間。這是由于國家調整了經濟發展政策，解決了一些前期出現的矛盾與問題，經濟增速回升，對能源的需求增加，碳排放穩定增加。
圖1 中國碳排放總量及年均增速
四、中國碳排放總量影響因素分解
（一）研究方法
Kaya 碳排放恒等式是用數學分析方法將人類社會活動產生的碳排放量與經濟、政策和人口等因素建立起聯系。該恒等式顯示，碳排放主要的影響因素有四個，分別是人口、生活水平、能源使用強度和碳排放強度。具體公式為：
其中，P 、CI、EI、G、分別為人口規模因素、能源結構因素、能源效率因素、經濟規模因素，C表示的是碳排放量，E為能源消耗總量，而GDP、P則為國內生產總值和人口總量。為了便于分析，各產業間以產值代替規模，統一采用產值作為比較量。為了消除殘差對于分析的影響，將該恒等式的殘差部分去除。故將該恒等式變形為：
CIt：代表從T -1年到T年僅有單位能源消耗碳排放強度變化而其它因子未發生變化而導致的碳排放量相對于基年的排放量變化。
EIt：代表T- 1年到T年僅有能源效率發生改變而CI、G、P 均保持在T年水平條件下碳排放量的變化。
Gt：代表從T -1年到T年僅有經濟規模變化而其它因子未發生變化而導致的碳排放量相對于基年的排放量變化。
Pt：代表從T -1年到T年僅有勞動力規模變化而其它因子未發生變化而導致的碳排放量相對于基年的排放量變化。
通過變形可以得到以下公式：
這是一種沒有殘差的分解方法，通過此方法可以得到：
（二）結果及分析
根據上述模型以及搜集得來的數據，借助相關分析工具，得出中國各產業碳排放驅動分析結果如圖2所示：
圖2 基于Kaya恒等式的中國各產業碳排放影響因素分解結果
生產效率因素、結構因素一定程度上抑制了碳排放量，盡管促進碳減排逐年增強，但是作用有限。1997-2011年相比基期，生產效率因素、結構因素分別累計貢獻13.6% （217.54萬t） 、43.9% （982.37萬t）的碳減排?？傮w來看，碳減排的效果為：結構因素 生產效率因素。從圖2波動下降的態勢可以看出，近年來隨著生產效率的提高和結構的優化，有助于碳減排。隨著勞動力規模的增大，不利于生產效率的提高，進而不利于實現規模經營，不利于碳減排，而經濟發展則成為了碳排放增加的最主要因素。結果表明，1997-2011年相比基期，勞動力規模因素累計產生了34.4%（718.24萬t） 的碳排放增量，經濟發展水平因素則貢獻了127.6%（7358.74萬t）的碳排放增量，因此，隨著經濟的增長以及勞動力的增加，碳排放會增加，在今后一段時間內，經濟發展仍會成為碳排放增加的主要因素。
五、促進中國碳減排的政策建議
（一） 加快提高生產效率，促進碳減排
生產率提高在提高經濟發展水平的同時可以促進碳減排，要使國家發展經濟以及節能減排目標真正得以實現，提高生產率是最為有效的方法。應加大生產技術的改進，從而減少勞動力的投入，發展規模經濟，同時提高資源的利用率，實現高產出、低能耗的生產方式，達到碳減排的目的。
（二） 進一步調整優化能源結構，減少產業碳排放
在確保經濟穩定的前提下，進一步調整優化能源結構，不斷優化區域布局。當前我國能源消耗仍以碳排放量大的能源種類如煤炭、石油為主，綠色能源如風能以及低耗能產業發展水平相對滯后。因此，我國經濟在未來發展中應減少對高耗能產業以及高排放能源的依賴，適當向低耗能產業以及綠色能源擴展，尤其是環保產業，一方面發育水平較低，擁有廣闊的開發潛力；另一方面還能起到增加碳匯、保護生態環境的作用。減少資源高消耗、投入大的產品的制造，加大高生產率、低資源消耗產品的研發與制造。
（三） 兼顧環境保護與經濟發展，切實轉變經濟發展方式
經濟發展是碳排放增加的主要因素，因此發展經濟的同時，要切實轉變經濟發展方式，摒棄傳統的發展思維和發展模式，在發展思路上徹底改變重開發、輕節約，重速度、輕效益，重外延擴張、輕內涵發展，片面追求GDP 增長、忽視資源和環境的傾向，加快推進低碳經濟發展，實現經濟、社會、生態效益三者統籌兼顧，促進經濟與氣候資源環境的全面協調可持續發展。
（四） 樹立低碳經濟意識，降低人均碳排放
