二氧化碳排放趋势精选(九篇)
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第1篇：二氧化碳排放趋势范文
摘 要： 人均二氧化碳排放的影响因素基于Kaya恒等式可以分解为人均GDP、能源结构和能源强度三个因素。VEC模型的实证结果显示我国存在二氧化碳库兹涅茨曲线，即人均二氧化碳排放随我国经济增长先恶化后改善的倒U形曲线，非化石能源比重与能源强度对我国二氧化碳减排影响显著，但方差分解方法显示能源结构因素和能源强度因素对我国二氧化碳排放的抑制作用非常有限。我国“十二五”期间和2020年的节能减排任务艰巨，只有坚持节约发展和清洁发展，才能实现减排目标。
中图分类号： F062.2 文献标志码： A 文章编号： 10012435(2012)01002506
Analysis of CO2Kuznets Curve in China Based on VECM
LIU Ying, REN Yanyan (School of Economics, Shandong University, Jinan 250100, China)
Key words: carbon dioxide Kuznets curve; proportion of non-fossil energy; energy intensity; VECM
Abstract: The influencing factors of per capita emissions can be decomposed as GDP per capita, energy structure and energy intensity based on Kaya identity. The empirical result of VECM shows that CKC，the inverted Ushaped curve between emissions and income, holds for China. Moreover, both proportion of nonfossil energy and energy intensity are significant on emissions reduction. However, the result of variance decomposition displays that their restraining effects are very limited. In addition, the tasks for energy saving and emissions reduction for twelve fiveyearplan and in 2020 are still arduous. We must insist on conservative and clean development to accomplish our goal.
2009年哥本哈根气候大会召开前，我国提出到2020年单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40％至45％，在2011年德班大会上再次重申并表示在2020年后有条件接受量化减排协议，引起了国际社会的关注。由于我国正处在发展经济、改善民生、推进工业化和城市化的关键阶段，二氧化碳减排困难重重。研究二氧化碳排放的影响因素，预测二氧化碳排放的趋势，对于我们制订合理的减排计划、遵守减排承诺至关重要。
根据环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve, EKC），在经济发展初期，二氧化碳排放将随经济增长而增加，当经济发展到一定阶段排放会随经济增长而逐渐减少，这种倒U形曲线关系被称为二氧化碳库兹涅茨曲线(Carbon Dioxide Kuznets Curve, CKC)。Jalil 等认为，CKC假说在中国是成立的，能源消费对二氧化碳排放影响显著而对外贸易影响不显著［1］。Acaravci等发现除了丹麦和意大利支持CKC假说外，其他国家均不支持［2］。Iwata等则发现二氧化碳排放和经济增长之间不是倒U型曲线关系，而是单调递增的线性关系［3］。杜婷婷等认为我国不存在CKC曲线，我国的二氧化碳排放与经济增长之间呈现“N”型曲线关系［4］。陆虹运用空间状态模型证明我国人均二氧化碳排放随人均收入上升而持续恶化［5］。国内外学者对于CKC假说难以得到一致的估计结果。国内学者对我国CKC的研究主要集中于二氧化碳排放与收入之间的关系，对收入以外影响二氧化碳排放的其他因素关注较少，缺乏对二氧化碳排放未来趋势方面的预测研究。Auci 等将EKC模型分为未调整模型和调整模型，在未调整模型中只有人均GDP一次项和二次项两个解释变量，调整模型在未调整模型的基础上加入了其他影响排放的控制变量，比如国际贸易、收入分配、能源消费、能源结构和产业结构等［6］。很多学者认为调整模型的估计结果比未调整模型有效［6-8］。我们基于Kaya恒等式在未调整模型中加入了能源结构因素和能源强度因素两个控制变量，防止模型设定误差，使估计结果更稳健。同时，Romero-vila和Wagner的研究均表明计量模型的选择对CKC假说的估计结果意义重大［9-10］。我们用VEC模型分析人均排放与人均GDP、非化石能源比重和能源强度之间的协整关系，对我国人均排放的趋势进行预测，考察我国政府提出的“十二五”节能减排目标和2020年的减排承诺实现的可能性。
一、模型构建
（一）基于Kaya恒等式的人均排放影响因素分解
Kaya在1989年IPCC 的研讨会上提出了著名的Kaya恒等式：
C=CE×
EGDP×
GDPP×P，其中C、E、GDP和P分别代表一国二氧化碳排放总量、一次能源消费量、国内生产总值和人口数量。这种通过构造链式乘积的方法将二氧化碳排放影响因素分解为能源碳排放强度CE、能源强度EGDP、人均GDP和人口四个因素。其中能源强度是用单位GDP能耗来衡量的，反映了一国经济对能源的依赖程度，能源碳排放强度CE可以转化成iEiE×CiEi，其中i表示第i种能源，EiE表示第i种能源在一次能源消费中的比重，CiEi表示第i种能源的碳排放系数。这样Kaya恒等式就可以进一步转化为
CP=iEiE×
CiEi×
EGDP×
GDPP。由于目前还没有成熟的二氧化碳减排技术，各种能源的碳排放系数基本保持不变，因此能源碳排放强度大体上就由能源结构决定［11］。转化后的Kaya恒等式意味着人均二氧化碳排放由人均GDP、能源结构和能源强度三个影响因素驱动。
（二）CKC调整模型
基于转化后的Kaya恒等式的分析，我们将能源结构因素和能源强度因素作为控制变量加入到未调整的CKC模型，特别地，我们用非化石能源比重代表能源结构因素。建立我国CKC调整模型的对数形式为：
ln(co2)t=β0+β1lnyt+β2(lnyt)2+β3ln(es)t+
β4ln(ei)t+εt （1）
其中co2表示人均二氧化碳排放，y表示人均GDP（按2005年不变价格计算），es表示非化石能源比重，ei表示能源强度，εt为随机扰动项。我们对所有的变量都作对数变化是为了把握其线性趋势。
二、实证分析
（一）数据来源及描述性分析
人均二氧化碳排放数据来源于美国能源部二氧化碳信息分析中心（Carbon Dioxide Information Analysis Center，CDIAC）。GDP和人口数据来源于宾夕法尼亚大学国际比较中心创立的Penn World Table
7.0，非化石能源比重和一次能源消费数据来源于世界银行WDI。样本区间为1971-2008年。在此期间我国二氧化碳排放和GDP分别增长了6.8倍和22.8倍，人均二氧化碳排放和人均GDP分别增长了4.0倍和14.2倍，非化石能源比重上升了4.4倍，能源强度下降了77.3%。从图1可知我国的人均排放除了在1996-1999年出现短暂的改善外，从总体上呈现随人均GDP增长而逐年恶化的趋势，而且从2000年开始加速上升。如果CKC假说在我国成立，那么式（1）中β1＞0和β2＜0应同时成立，这就是CKC假说声称的倒U形曲线，而预期人均二氧化碳排放会随着非化石能源比重上升和能源强度下降而下降，即β3＜0而β4＞0。
图1 1971-2008年人均二氧化碳排放与人均GDP散点图
（二） 平稳性检验
我们同时采用ADF检验和Phillips-Perron检验（PP检验）两种方法来对各个变量进行单位根检验以保证检验的稳健性。ADF和PP两种单位根检验方法均表明人均二氧化碳排放、人均GDP一次项、人均GDP二次项、非化石能源比重和能源强度的自然对数序列是差分后平稳序列即一阶单整序列（I（1），见表1）。
（三）Johansen协整检验
以上I（1）序列的矩，如均值、方差和协方差会随时间改变而改变，但这些序列的线性组合序列却可能具有不随时间变化的性质，假如这种平稳的或I（0）的线性组合存在，这些非平稳的时间序列之间被认为具有协整关系，即稳定的长期均衡关系。采用Johansen协整检验的迹检验方法可以在1%的显著性水平上拒绝“协整秩为0”的原假设，表明以上I（1）序列之间具有协整关系（见表2）。尽管无法拒绝“最大秩为2”的原假设，但考虑到人均排放与人均GDP、非化石能源比重、能源强度之间如果存在稳定的长期均衡关系，则这种均衡关系必定是唯一的，因此我们将协整秩设为1。
（四）协整方程与误差修正模型
VEC模型可以看作是带有协整约束的VAR模型，既可以考察长期效应，也可以考察短期效应。我们用VEC模型来探求人均排放与人均GDP、非化石能源比重和能源强度之间的长期均衡关系，以及各个解释变量的短期波动对人均排放的冲击。人均排放的1阶差分作为被解释变量的误差修正模型为以下形式：
Δln(co2)t=α1+β11Δln(co2)t-1+β12Δlnyt-1)+β13Δ(lnyt-1)2+β14Δln(es)t-1+
β15Δln(ei)t-1+λ1ecmt-1+εli
（2）
综合AIC信息准则、BIC信息准则和样本容量因素确定VEC模型对应的VAR系统滞后阶数为2，此时的VEC模型是稳定的，也通过了残差自相关的诊断性检验。
式（2）的解释变量由人均排放1阶差分的滞后项、式（1）中所有解释变量的滞后项和误差修正项组成。β12、β13、β14、β15反映式（1）中解释变量的短期变化对人均排放短期波动的影响。ecmt-1是误差修正项，反映变量之间的长期均衡关系，λ1为误差修正项的系数，表示当人均排放偏离其长期均衡状态时向均衡状态调整的速度。
由表3协整方程系数可知，从长期来看，人均GDP一次项、人均GDP二次项、非化石能源比重和能源强度对人均二氧化碳排放的影响都是显著的。与CKC假说相一致，式（1）中β1符号为正，β2符号为负，人均排放与人均GDP呈现倒U形曲线关系，说明我国人均排放会经历一个随经济增长先恶化而后逐渐趋于改善的过程。同时，与预期相一致，β3符号为负而β4符号为正，说明改善能源结构和降低能源强度将会促进二氧化碳减排，其中非化石能源比重每提高一个百分比，人均排放就可以减少0.239%，能源强度每降低一个百分比，人均排放就可以减少0.883%。在表3的误差修正模型中λ1为0.661，不仅显著且符号也符合预期，预示着当人均排放偏离长期均衡状态时它将以66.1%的速度向均衡状态调整。当发生人均排放的短期冲击时，这个调整速度是非常迅速的。值得注意的是，与CKC假说相反，β12＜0而β13＞0，说明人均排放与人均GDP之间为正U型曲线关系，可见在短期内经济增长对恶化二氧化碳排放的力量比较明显。同时，非化石能源比重和能源强度在短期内对二氧化碳排放没有显著影响。一个可能的解释是非化石能源在一次能源消费中的比重过小且在短期内很难改善，同时能源强度的降低即能源效率的提高在短期内也很难实现，因而无法对二氧化碳减排发挥作用，而在长期，非化石能源比重和能源强度在短期的影响逐渐累积从而对人均排放产生显著影响。
（五） 人均排放的方差分解
用方差分解方法可以分析每一个结构冲击对人均排放波动的贡献度，通过计算这个贡献度在总贡献中的比例可以分析每一个结构冲击的相对重要性。由表4可知，除了人均排放本身外，人均GDP（包括一次项和二次项）对解释人均排放的预测方差起到了重要作用，能源结构次之，能源强度起到的作用则非常微弱。在“十一五”期间，我国鼓励开发可再生能源，如风能、太阳能和生物燃料。“十二五”期间，我国将加快推进包括水电、核电等非化石能源发展，积极有序做好风电、太阳能、生物质能等可再生能源的转化利用，这将显著减少煤炭消耗，并弥补石油和天然气资源的不足。在中国科学院提出的能源科技发展规划中，我国将在2050年前后建成可持续能源体系，总量上基本满足经济社会发展的能源需求，结构上对化石能源的依赖度降低到60%以下，可再生能源成为主导能源之一。我国非化石能源在一次能源消费中的比重在1971-1999年间年均增长5.3%，进入21世纪以来，非化石能源建设速度有所加快，年均增长6.4%，但从世界范围看，我国非化石能源在能源结构中的比重是偏低的，以2008年为例，我国非化石能源比重为3.5%，远低于9.1%的世界平均水平，更低于发达国家的一般水平。因此，尽管能源结构因素对减排影响显著，但是非化石能源比重对人均排放预测方差的贡献度最高只有9.4%，现阶段我国能源结构因素对人均排放的抑制作用还很有限，能源强度对人均排放预测方差的贡献度则更小，最高仅为1.9%。我国能源消耗高、效率低、环境压力大，能源强度不仅高于许多发达国家，也高于许多发展中国家。能源强度对二氧化碳减排影响显著，但能源强度的改善、能源效率的提高是个长期而复杂的过程，现阶段改善能源强度对我国二氧化碳排放的抑制作用还没有发挥出来。
（六） 二氧化碳排放预测
用2006年以前的数据来估计VEC模型，然后预测2006-2008年三年的数据，并与实际观测值比较，如图2所示，预测都落在了99%的置信区间之内，对人均GDP和能源强度的预测比较准确，对人均排放和非化石能源比重的预测次之。表5给出了用VEC模型预测我国“十二五”到2020年期间人均排放、人均GDP、非化石能源比重和能源强度的变化趋势。根据测算，“十二五”期间我国单位GDP二氧化碳排放和单位GDP能耗分别会下降15.5%和12.0%，这和我国提出的降低17%和16%的目标有距离；我们预计2020年我国单位GDP二氧化碳排放比2005年下降39.0%，这与我国政府提出的下降40％至45％的承诺有差距。估计到2020年非化石能源占我国一次能源消费仍不到4%，我国政府提出：“十二五”期间我国非化石能源占一次能源消费的比重要提高到11.4%，到2020年要提高到15%，从预测看，我国的非化石能源建设过慢。过度依赖煤炭等化石能源的发展不仅严重污染环境，也是不可持续的，必须大力发展非化石能源，提高其在一次能源消费中的比重，才能够有效降低二氧化碳排放，保护生态环境，并降低化石能源不可持续供应的风险。
三、结论与启示
运用我国1971-2008年的经济、能源和环境数据来实证分析人均二氧化碳排放的影响因素并对人均排放的趋势预测，得出以下结论与启示：
1. 人均排放、人均GDP、非化石能源比重和能源强度在我国存在稳定的长期均衡关系， 且人均GDP、非化石能源比重和能源强度对人均排放影响显著。
2. CKC假说在我国是成立的，表明我国二氧化碳排放会经历一个随经济发展先恶化再逐渐改善的过程，但是，单纯依靠经济增长自身实现二氧化碳减排是不现实的，发达国家“先污染后治理”的老路在我国行不通。我国目前仍处在二氧化碳排放逐渐恶化的阶段，高投入、高消耗、高排放、难循环、低效率的粗放型增长方式在我国还没有发生根本转变。我国若要以较快的速度实现CKC假说声称的倒U型路径，必须调整能源结构，加快转变经济增长方式，才能使人均排放随经济增长而趋于改善。
3. 人均排放的方差分解方法表明经济增长因素对我国人均排放的解释程度最高，而能源结构因素和能源强度因素对我国二氧化碳排放的抑制作用则非常有限。
4. 经过对VEC模型进行预测，基于我国经济增长方式和资源使用现状，我们认为，我国政府实现“十二五”节能减排目标和2020年减排承诺任务非常艰巨。我国必须降低能源强度，提高能源使用效率，同时优化能源结构，加快发展非化石能源。积极应对气候变化，采取低碳型发展方式，不仅是国际潮流，也日趋成为一种国际压力，我们只有在发展方式的转型上增强紧迫感，深化节能减排，坚持节约发展和清洁发展，才能完成预定的减排任务、遵守我国的减排承诺，履行我国作为发展中大国的责任。
参考文献：
［1］ Jalil A, Mahmud S F.Environment Kuznets curve for CO2 emissions: a cointegration analysis for China［J］.Energy Policy,2009,（37）:5167-5172.
［2］ Acaravci A, Ozturk I.On the relationship between energy consumption, CO2 emissions and economic growth in Europe［J］.Energy,2010,（35）:5412-5420.
［3］ Iwata H, Okada K, Samreth S.A note on the environmental Kuznets curve for CO2: A pooled mean group approach［J］.Applied Energy,2011,（88）:1986-1996.
［4］ 杜婷婷,毛锋，罗锐.中国经济增长与CO2排放演化探析［J］. 中国人口资源与环境，2007，（2）：94-99.
［5］ 陆虹.中国环境问题与经济发展的关系分析 ［J］.财经研究，2000，(10) ：53-59.
［6］ Auci S, Becchetti L.The instability of the adjusted and unadjusted environmental Kuznets curves［J］.Ecological Economics,2006,（60）:282-298.
［7］ Copeland B R, Taylor M S. Trade, growth and the environment ［J］. Journal of Economic Literature, 2004,（42）:7-71.
［8］ Stern, D I.The rise and fall of the environmental Kuznets curve［J］. World Development, 2004, 32 (8):1419-1439.
［9］ Romero-vila D.Questioning the empirical basis of the environmental Kuznets curve for CO2: New evidence from a panel stationarity test robust to multiple breaks and cross-dependence ［J］. Ecological Eonomics,2008,（64）:559-574.
第2篇：二氧化碳排放趋势范文
关键词：能源碳排放量 万元GDP碳排放量 人均碳排放量
中图分类号：X24 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2012）001-130-02
1 引言
全球气候变暖对地球生态和人类生活构成了严重威胁, 是全人类面临的共同挑战，这既是环境问题,也是发展问题，因此成为各国政府和人民共同关注的焦点。碳减排是国际社会尤其是发达国家及碳排放大国共同承担的责任，但要完成一国理应承担的减排责任，需要一国内部各区域协调联动，从而顺利实现减排目标，为自身以及人类可持续发展做出相应贡献。
本文以云南省为研究对象，对其1998～2008年的能源碳排放量、万元GDP碳排放量和人均碳排放量进行了估算，同时对估算结果进行了分析评价，以期得出富有参考价值的结论及减排措施。碳排放是温室气体排放的一个简称。温室气体中最主要的气体是二氧化碳，因此用碳一词作为代表。本文的碳排放特指的是二氧化碳的排放。
2 估算方法
2.1 能源碳排放量
由人类社会经济活动所产生的二氧化碳等温室气体的排放是致使全球气温变暖的最主要原因，而二氧化碳主要是来源于能源的消耗。我国是能源消费大国，特别是煤、石油和天然气等化石能源的消费比例较高，三者之和占我国能源消费总量的92.8%，因此二氧化碳的排放主要来自于化石能源的消耗。本文所说的能源碳排放量，特指煤炭、石油和天然气这三种化石能源的碳排放量。
注：数据来源于《中国能源统计年鉴2007》《中国可持续发展能源暨碳排放情景分析》。
确定的碳排放量计算方法来源于2050中国能源和碳排放研究课题组编写的《2050中国能源和碳排放报告》，计算公式为：
Ai =Si Pi Ci 4/12 （2-1）
式（2-1）中，Ai表示某种能源的年碳排放量，计算结果为碳的年排放量，需要乘以44/12换算成二氧化碳的年排放量，单位为万吨；Si表示某种能源折算标准煤参考系数，具体见表2-1；Pi表示某种能源的年消费量；Ci表示某种能源的碳排放系数，具体见表1；i表示能源种类，即原煤、原油和天然气这三种能源，取值为1、2、3。（在计算时根据数据的可获取性，煤炭和石油的数据，分别用原煤和原油的数据来代替）见表1。
2.2 万元GDP碳排放量
万元GDP碳排放量的估算公式为：
AGDP =(A1+A2+A3)/GDP （2-2）
AGDP表示万元GDP年碳排放量，单位吨/万元；A1表示原煤的年碳排放量，单位为万吨；A2表示原油的年碳排放量，单位为万吨；A3表示天然气的年碳排放量，单位为万吨；GDP的单位为亿元。
2.3 人均碳排放量
人均碳排放量的估算公式为：
AP=(A1+A2+A3)/P （2-3）
AP表示人均年碳排放量，单位为吨/人；P表示常住人口数，单位为万人。
3 估算结果
云南省能源碳排量、万元GDP碳排放量和人均碳排放量，根据公式（2-1）可得估算结果见表2、图1、图2、图3和图4。
4 分析评价
4.1 原煤碳排放量最大，且三种能源碳排放量都呈现波动上升的趋势
根据表2和图1、图2和图3来看，11年中，云南省原煤、原油和天然气的碳排放量呈现上升的趋势，三大能源中原煤的碳排放量巨大。原煤累计碳排放量占能源累计碳排放总量的90.0%，原油累计碳排放量占能源累计碳排放总量的9.0%，天然气累计碳排放量只占能源累计碳排放总量的1.0%。巨大的原煤碳排放量对实现减排目标造成了很大的障碍。
原油在消费过程产生的二氧化碳远小于原煤产生的二氧化碳量，虽然原油产生的二氧化碳量不多，但在一定程度上对能源的年碳排放总量产生影响。
天然气的碳排放量从1998～2008年都有波动，但波动中变化的量并不太大。天然气较以上的原煤和原油来看，消费中产生的二氧化碳量最少。
4.2 万元GDP碳排放量有波动，但总的趋势在下降
根据表2和图4来看，11年中，万元GDP碳排放量出现波动变化的状态，但总的趋势是在下降，出现波动的原因可能是与某些年份的产业结构调整，大量耗能工业的调整有关。在工业化的不同阶段，对能源的消费需求是不同的，导致了碳排放量的不同。但随着经济的发展，技术的进步，能源利用效率的提高，万元GDP碳排放量会逐渐呈现下降的态势。
4.3 人均碳排放量呈现逐年上升的态势，且受人口消费习惯的影响较大
根据表2和图4可以看出，从1998年～2008年，云南省人均碳排放量逐年上升。人口因素对碳排放量的影响，主要从人口数量因素和人口消费习惯因素两个方面对其产生影响。11年中，云南省的常住人口变化不大，但人均碳排放量却逐年上升，可以看出人口消费习惯对二氧化碳排放产生了较大的影响，因为生产产品并消费其最终目的是为了满足人类的消费需求。由于在消费过程中缺乏合理引导,导致人们在消费过程中形成了很多不良的消费习惯,这些消费习惯和行为产生了一定的碳排放量。
5 云南省减少碳排放量的措施
5.1 将重心放在提高能源利用效率和改进能源利用结构上
云南目前正处于经济发展的关键时期，综合实力逐步增强的同时对能源的需求也与日俱增，与此相伴随的是二氧化碳等温室气体排放量的持续增加，但这恰恰是经济发展的必然现象，并不违背历史规律。然而，为了减轻环境压力和维护人类的生存安全，提高能源利用效率和改进能源消费结构是其不可推卸的责任和义务。
5.2 提高经济增长的质量和促进产业结构升级可以有效抑制二氧化碳排放量的增长
粗放式经济增长的特点是高投入、高消耗、高污染和低产出，严重影响了区域经济发展的质量和内涵，与此相对应的低投入、低消耗、低污染和高产出的集约型的高质量的绿色发展模式便成为必然选择和追求目标，而这其中的关键又是产业结构的升级和效益的提高。
5.3 转变消费观念
人口基数的大小与二氧化碳排放量之间并不存在必然的因果联系，反而消费习惯、消费结构对二氧化碳排放的影响更为直接，因此正确引导人们的消费习惯、倡导文明消费以及培养消费责任心就成为重点所在，只有坚持消费的低碳化和可循环,才能实现“高碳”经济向“低碳”经济的转变。
5.4 政府政策的正确约束和引导
政府的政策在一个区域的发展中，起着重要的作用。所以政策的约束和引导作用无疑将促进低碳经济的发展，为二氧化碳减排提供政策保障作用。所以，各级政府应把碳减排政策放在突出地位，切实保障社会经济发展的成果，以实现经济又好又快发展。
参考文献：
[1] 陈文颖,高鹏飞,何建坤.用中国MARKAL-MACRO模型研究碳减排对中国能源系统的影响[J].清华大学学报(自然科学版),2004,44(3):342-346.
[2] 何建坤,刘滨.我国减缓碳排放的近期形势与远期趋势分析[J].中国人口资源与环境,2006,16(6):153-157.
第3篇：二氧化碳排放趋势范文
关键词：SML指数；CO2排放绩效；技术进步；技术效率
中图分类号：F205 文献标识码：A 文章编号：1003-5192(2012)02-0057-05
Spatial Difference and Causes Research on Continuous Total FactorCO2 Emission Performance in China――Based on Sequential Malmquist-Luenberger Index Analysis
YOU Jian-xin1, CHEN Zhen1, ZHANG Ling-hong1, MA Jun-jie2
(1.School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai 200092, China; 2.School of Law, Tongji University, Shanghai 200092, China)
Abstract:Based on the literature, SML(Sequential Malmquist-Luenberger)Index is adopted to estimate the continuous CO2 emission performance of provinces in China from 1998 to 2009. And, the regional difference of this performance and the influential factors are analyzed. As the research results, we found that: The increase of CO2 emission performance of provinces in China are all contributed by technical change; Regarding the influential factors to the CO2 emission performance, R&D professionals, regional economic development, industrial structure all offers a significant positive effect, while energy intensity, energy structure both presents a significant negative effect, and the intensity of R&D plays an insignificant influence as indirect moderating effect.
Key words:SML index; CO2 emission performance; technical change; technical efficiency
1 引言
全球气候变化是当今社会最严峻的问题之一。随着世界经济社会的不断发展，温室气体（以CO2为主）排放持续上升，环境气候问题凸现，从科学角度出发，必须大幅度减少全球二氧化碳排放。经济增长与碳减排之间的矛盾日趋尖锐。但是，中国目前仍是一个发展中的国家，在确保经济稳步发展的同时如何实现2020年碳排放强度相比2005年减少40%～45%的减排目标是摆在面前的又一难题，根本出路只有大力发展低碳经济，有效提高能源使用效率和二氧化碳排放绩效。因此，科学精确地评估我国二氧化碳排放绩效现状，深入分析我国二氧化碳排放的历史、空间差异，是挖掘其主要影响因素的首要条件，是进一步开展各类减排活动和制定各种政策的基础。
迄今为止，国内外对碳排放绩效的研究尚仍处于起步阶段，从要素投入角度可以将现有研究划分为单要素碳排放绩效研究和全要素碳排放绩效研究。Ramanathan认为应该从整体的角度，将所有相关的变量，如经济活动、能源消耗和CO2排放放在一起构建绩效评价指数更为合适［1］，即“全要素”的思想。环境DEA技术即Malmquist-Luenberger指数被广泛应用于评价的全要素环境绩效和二氧化碳绩效。Chung et al.首次将 Malmquist-Luenberger 技术应用到宏观层面［2］，随后， Kortelainen运用ML技术估算了欧盟20个国家的动态环境绩效(CO2)［3］；Zhou et al.首次将CO2排放绩效作为一个独立于环境绩效的概念进行研究，通过运用ML指数估算了1997~2004年期间18个国家动态的CO2排放绩效［4］；陈诗一通过构建动态(节能减排) 行为分析模型对我国工业节能减排损失和收益进行了预测［5］；王群伟等应用Zhou et al.的环境DEA方法对中国二氧化碳排放绩效进行评估并分析了区域差异和其影响因素［6］；王兵等运用SBM方向性距离函数和ML指数测度了考虑资源环境因素下中国1998~2007年30个省份的环境效率、环境全要素生产率及其成分［7］；刘明磊等运用非参数距离函数方法对能源消费结构约束下的我国省级地区碳排放绩效水平和二氧化碳边际减排成本进行了研究［8］。
综上文献，在测度全要素环境绩效和二氧化碳排放绩效时都是运用了基于方向性距离函数的Malmquist指数或ML指数，在计算距离函数时均以当期观测值来构造生产边界，每一年的投入和产出是被割裂开的，是一种割裂的非连续的绩效测算方法。一般来说，在宏观经济视角下技术总是进步的，至少维持在原有水平不会倒退，传统的ML指数计算方法通常会得出长期的技术退步［9］。为了防止出现技术退步这一缺陷，本文通过借鉴Donghyun and Almas［10］序列DEA的思想，基于省际面板数据，运用SML指数方法对我国1999~2009年各省市二氧化碳排放绩效指数进行估算，同时降解为技术进步指数和技术效率指数进行深入分析，根据结果讨论其空间差异并通过运用面板数据模型探索其差异形成的主要成因。
2 变量、数据及方法
2.1 变量选取与数据处理
假设投入指标为资本（K）、劳动力（L）和能源（E），产出指标为期望产出地区生产总值（y）和非期望产出二氧化碳（b），则生产过程可描述为
P（K，L，E）={（y，b）∶（K，L，E；y，b）∈T}（1）
样本及数据选取考虑实证的需要和数据的可得性，观测区间为1999~2009年面板数据，由于和海南数据缺失过多将其剔出，而计算资本存量时重庆与四川一起方便统计，故样本为中国28个省市自治区。资本存量计算是在单豪杰［11］基础上根据其资本存量计算方法测算补充了2008~2009年数据。劳动力是各地区年初、年末就业人数的算术平均值。能源投入是分别将各地区消耗的煤炭、石油、天然气根据各自能源标准煤折算系数统一换算为标准煤加总。各省市GDP是根据各省区市GDP平减指数将名义GDP转化为以1952=100 的价格。CO2分别将煤炭、石油、天然气换算成标准煤，借鉴徐国泉［12］碳排放折算系数再分别将其转换为后加总。相关数据来源于《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。投入产出数据描述性统计见表1。
在具体测算过程中，已有研究均是通过运用方向距离函数对期望产出和非期望产出进行主观处理，如Zhou et al.［4］和王群伟［6］采用了基于二氧化碳为导向的方向距离函数，而刘明磊等是通过将方向向量定义为g(gy，gb)=(0，-b)，表示假设在保持经济产量不变的前提下，通过减少碳排放总量的增长率使评价达到有效，然而，我国目前的状况是经济在增长的同时碳排放量在增加，但是，主观上我们希望的是不断提高期望产出GDP增长率，同时尽可能减少非期望产出CO2排放量的增长率，因此，本文采用直接产出距离函数，即将DDF定义为D(x,y,b)=max{(1+β)y,(1-β)b∈P(x)}，表示寻求经济产值增长率最大化的同时使得二氧化碳排放量增长率尽可能减少。旧经济模式是高增长、高消耗、高排放的模式，低碳经济是追求保证经济增长过程中尽可能地减少碳排放量的低碳、高增长的发展模式。而基于直接方向距离函数的SML指数正是主观上反映了经济增长的质量，期望实现真正的高效、环保的低碳经济发展模式。Zhou et al.认为这种方法可以用来估算某一个特定时期的各区域二氧化碳排放绩效［4］，即为全要素生产率框架下的二氧化碳排放绩效。
3 中国省际全要素碳排放绩效测算及结果分析
SML计算方法与传统的ML测算方法相同，可以测算出我国各省市碳排放绩效指数（SMLCPI）并分解为技术进步指数(STE)和效率变化指数(SEF)，由于篇幅所限，详细技术可参见Chung et al.［2］和Donghyun and Almas［10］的文章。
3.1 我国CO2排放绩效总体趋势分析
从全国平均来看，SML指数估算CO2排放绩效指数、技术进步指数、效率变化指数总体平均值为1.00732、1.008874、0.998511，表明1999~2009年中国二氧化碳排放绩效增长率为0.732%，技术进步率为0.8874%，效率变化率为-0.149%；总体碳绩效平均值大于1，说明近10年来，我国碳排放绩效总体上是不断提高的；效率变化指数平均值小于1，说明随时间推移各省市之间追赶效应在弱化，经济差距在拉大；技术进步指数平均值大于1，显示技术进步是我国各地区碳排放绩效增长的主要动力。计算结果总体变化趋势如图1所示。
从图1可见，绩效降低的年份只有2004、2005年，与王群伟等［6］估算结果2003~2005碳排放绩效都有所下降不同，此处2003年技术进步规避了效率降低带来的负面效应，碳排放绩效总体有所提高，2004、2005年二氧化碳排放绩效总体下降的主要原因是技术效率的降低。究其原因可能是因为“十一五规划”中后期显示出过度重工业化特征，特别是2003 年后，我国的重化工业化趋势再度显现，中国的能耗和排放再次大幅增长［13］。
3.2 我国各省市碳排放绩效空间差异分析
根据估算结果，为了方便分析，将我国各省市大致分成三类。
第一类，碳排放绩效大于1，且主要是由于技术进步和效率提高的共同作用，如北京、天津、山西、黑龙江、上海、安徽、湖北、湖南、广西、包含重庆在内的四川、贵州；第二类，碳排放绩效大于1，但主要原因是技术进步的作用抵消掉了效率降低的影响而使得碳排放绩效提升，如河北、内蒙古、吉林、江苏、浙江、山东、广东、陕西和甘肃；第三类，碳排放绩效小于1，如辽宁、河南、云南，但是三者成因各不相同，辽宁主要是技术进步指数降低导致，河南绩效降低是效率降低的影响大于技术进步的作用，而云南则是由于技术退步和效率降低共同导致。
从各省市变化情况来看，多数省份效率较低，可能存在只重视技术进步这一硬性因素而忽视了影响效率变化的管理机制等软性因素所造成的，因此，接下来将以SML指数运算结果对各省份碳排放差异进行分析。
4 中国省际全要素碳排放绩效空间差异成因分析
通过运用SML指数方法估算了我国各省市二氧化碳排放绩效（SMLCPI），从时间和空间两个纬度对其进行了深入分析，但是，我们更想知道导致其差异的主要原因有哪些。如上所述，省际间的技术进步对碳排放绩效贡献影响很大，众所周知，R&D投入是衡量技术进步水平的关键指标，而本国的R&D投入是一种受商业或国家利益驱使的广义上的人力资本投资［14］，在本文特指R&D人员RD和R&D强度RG。除此之外，综合考虑前人的研究，考虑二氧化碳排放的主要影响因素，选取经济发展、能源强度、产业结构和能源结构四个指标，因此，分别从技术进步水平、经济发展水平、能源强度和结构因素四个方面六个指标对我国省际二氧化碳排放绩效差异的成因进行考察诠释。在此基础上选取我国各省市1999~2009数据构建了我国二氧化碳排放绩效影响因素研究的面板模型（3），表3给出了计量模型相关变量的数据来源与处理方法。
此处，对回归模型（3）采用固定效应模型运用一般最小二乘法进行估计，结果显示，调整后R2为0.74816， 拟合度较高。R&D强度对二氧化碳排放绩效影响不显著，表明近阶段研发投入没有显著向能源环境研究领域侧重；R&D人员对二氧化碳排放绩效有很大促进作用，系数为0.190109，且在5%显著水平下显著，表明在很大程度上R&D人员对降低碳排放绩效作用很大，主要原因可能在于R&D人员可以促进技术进步，通过知识溢出提高当地技术水平，从而促进碳排放绩效的提高；经济发展水平对二氧化碳排放绩效亦有正效应，系数为0.020228，且在1%显著水平下显著，即表明经济发展水平越高，相应的碳排放绩效越高；能源强度和能源结构对碳排放绩效呈现负效应，系数分别为-0.024007和-0.052750，且分别在1%和10%显著水平下显著，即表明能源强度越高、煤炭消耗占能源消耗比重越高，相应的二氧化碳排放绩效越低；产业结构对二氧化碳排放绩效影响也是正向效应，系数为0.295127，在1%显著水平下显著，表明产业结构调整对碳排放绩效提高也有显著影响。此外，笔者将R&D强度与其它解释变量做了面板回归检验，R&D强度分别对经济发展水平、能源强度和能源结构影响显著，表明现阶段我国R&D投入是通过不断提高经济发展水平、降低能源强度、优化能源结构来间接促进二氧化碳绩效的提高，呈现间接调节作用。
5 结论及政策建议
通过运用基于直接距离函数的SML指数对1999~2009年我国各省市碳排放绩效进行估算，并将其降解为技术进步指数和效率变化指数，从时间和空间两个纬度对运算结果进行深入分析，进而通过运用面板数据构建了我国碳排放绩效影响因素计量模型挖掘其差异形成的主要原因。
研究结果表明：第一，从总体发展趋势上看，我国1999~2009年二氧化碳排放绩效指数SML平均值大于1，效率变化指数SEF平均值小于1，技术进步指数STE平均值大于1，表明过去10年我国碳排放绩效呈改善趋势，技术进步是我国各省市碳排放绩效增长的主要动力；第二，根据各省市碳排放绩效、技术进步指数和效率变化指数的空间差异将我国各省市大致分成三类进行研究，可以看出我国各省市需要继续强化技术进步外更应该重视软实力研究；第三，我国二氧化碳排放绩效主要影响因素中，R&D人员、经济发展水平、产业结构显示显著正的效应，每增加一个单位将导致二氧化碳的排放绩效分别提高0.190109、0.020228、0.295127个单位；而能源强度、能源结构对碳排放绩效影响呈现逐负效应，每增加一个单位将导致二氧化碳的排放绩效分别降低0.024007和0.052750个单位；此外，R&D强度对二氧化碳影响不显著，但是R&D强度分别对经济发展水平、能源强度和能源结构影响显著，存在间接调节作用。
上述结论对于政策的制定有一定的启示：针对第二类地区，存在效率降低的问题，需要不断提高自身“软”性因素，在未来的发展中应该更加重视鼓励技术效率的提高，不断提高人员素质和管理水平，重视“软”实力的提升；针对第三类地区，仍然要下大力气在技术进步上，技术进步是提高碳排放绩效的关键，此外，也要注重“软”实力的提升。另外，各省市都应该持续加大研发资源投入，在R&D投入方面，将R&D人才的引进作为发展的前提，做好相关配套，要做到引得进、留得住；应该持续不断提高R&D强度，同时在未来的工作中对能源环境领域的R&D投入要有所侧重，不断创新改善能源环境技术，从正面促进二氧化碳排放绩效的提高；应该保证经济稳步增长，迅速转变经济增长方式，注重技术投资，尤其是能源环境技术。不断优化产业结构，提高第三产业的比重，鼓励发展服务业。但是，我们在扩大第三产业比重的同时需要注意提高服务人员的素质，普及低碳理念、增强低碳意识。加快能源结构调整，尽可能降低一次能源的使用率。
参 考 文 献：
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第4篇：二氧化碳排放趋势范文
我国能源与环境面临何种形势？
倪维斗指出，能源消费是造成雾霾天气的直接原因。大量燃煤供暖、汽车尾气及燃煤发电等加重了环境负担。当前，能源与环境形势严峻，我国已被逼到“墙角”，每年排放的二氧化碳已达70亿吨，为世界第一。中国正处于二氧化碳排放的上升期，面临国际上对我国二氧化碳排放峰值出现时间和绝对值的要求，在已经大力强化节能以及发展核能和可再生能源的条件下，未来我国在碳减排上仍将处于被动状态。
倪维斗说，全世界环境问题已经非常严重，中国的问题更加严重，一个是气候变化，再加上二氧化碳排放已是世界第一，大概是70-80亿吨/年，美国现在60亿吨/年，远远超过美国；第二个问题是能源安全，一些燃料中国大量进口，差不多每年要进口2.5亿吨，消费量是4.5亿吨，自产不到2亿吨，进口的来源、进口的成本、进口的出路，将来都存在很大的问题；还有个问题是PM2.5的问题，以上这几个问题困扰着中国的发展。
倪维斗认为，从长远来看，化石能源仍然是世界上主要的能源，煤、石油、天然气到2050年差不多各占27%左右（能源消费总量），核电、水电、可再生能源各占7%，从某种意义上来说，煤的问题比较突出。中国这个时期，议论很多，尤其雾霾天气出来以后，人们认为煤是罪魁祸首，想把煤砍掉，但是中国看起来砍不掉，煤炭在相当时期仍然是我国的能源主力。在中国，如果不解决煤的清洁利用问题，那么所谓低碳发展都是不可能的。
倪维斗说，我国的二氧化碳排放是个尖锐问题，到2020年单位GDP的二氧化碳排放量减少40%-45%，到2050年，全世界二氧化碳排放量要比1990年下降一半，只能排放104亿吨（1990年208亿吨）。中国将来二氧化碳的减排主要落在煤身上。倪维斗说：“从2010年到2050年，我国将要用掉1200亿吨煤，这1200亿吨煤怎么用就是个大问题。如果直接燃烧，将产生大量污染，这显然不行，大自然已经给我们教训了，但我国以煤为主的能源消费结构不会变，因此，大幅度减排二氧化碳和其他污染物主要靠煤的清洁低碳利用。”
怎样解决电煤的清洁化利用问题？
倪维斗认为，实现煤炭清洁高效转化有多种途径，分别是实施先进的煤炭发电技术和实施煤基多联产能源系统技术。前者旨在进一步提高能效，减少排放，后者则是通过系统过程集成，达到物质和能量多维度梯级利用。
倪维斗表示，现在我国的燃煤发电技术已经走在世界前列。倪维斗举例说，上海外高桥第三发电厂每度电的平均煤耗在276克标准煤左右，这在世界属于领先水平。但是从目前的发电技术上来看，燃煤超超临界蒸汽发电技术不一定是煤高效利用的唯一重点方向，因为燃煤超超临界蒸汽发电在技术、经济、常规污染物的脱除、二氧化碳的减排上都具有一定先天性的缺陷。特别是二氧化碳在烟气中的收集成本很高，从烟气中收集二氧化碳比较难，要大量的喷淋，还要用化学物质分离，会导致电厂的发电效率降低11%-12%，同时单位成本提高，投资成本增加一倍；本身的发电成本也增加。这种技术的真正商业化大规模使用在目前还没有。
倪维斗说，第二条路径是IGCC技术（整体煤气化联合循环发电系统）。华能集团在天津有一台250MW的IGCC电站，现在已经基本运行，但是系统复杂，价格较贵，首套的造价差不多12000元/kW，而超临界也就4000元/kW。IGCC本身是很好的概念，在目前条件之下，在中国纯粹的发电的IGCC估计也不会有大发展，但是IGCC最大的优点就是将来较易把二氧化碳取出来，二氧化碳浓度较高，达到40%左右，压力比较大，体积比较小，容易取出。
倪维斗表示，多联产技术是中国二氧化碳减排的战略方向。多联产技术以煤气化技术为核心，通过化工合成与动力生产过程的集成耦合，实现煤炭物质和能量的梯级转化与利用。该技术具有捕捉二氧化碳的天性，是实现未来二氧化碳捕捉和埋存的有效途径，且经济效益和环保性能优异，对于我国乃至世界的煤炭清洁利用都具有非常重要的战略意义。
倪维斗认为，多联产是综合解决我国能源问题的重要方案，有助于缓解能源总量要求，尤其是可以应用大量的高硫煤；有助于缓解液体燃料短缺，可以大规模地生产甲醇、F-T合成油等替代燃料，缓解石油进口压力；彻底解决燃煤污染问题，同时用甲醇来制备二甲醚，二甲醚基本上是和LPG（液化石油气）同样性质的液体，可以大量供应小城镇的需要；满足未来减排CO2的需要，所以说，在煤的清洁高效利用方面电化共轨（或能化共轨）有很大潜力，是重要方向。
倪维斗说，以上这三种煤高效清洁利用的技术途径各有千秋，要因时、因地而宜，但必须要有一个顶层设计、总体规划。
如何减少燃煤电厂排放的二氧化碳？
倪维斗提出了两种思路，一是要节约用能；二是将用能后产生的二氧化碳捕捉起来。从目前来看，要降低碳排放，实际上是要在煤的应用上下功夫，因为能源消费主体是煤。要将那些散烧煤取缔或想办法替代，将来煤要集中使用，在集中使用过程中再想办法把二氧化碳减少。因此，碳减排的根本问题就是二氧化碳的捕捉问题。
“实施煤炭现代化战略刻不容缓，煤的高效清洁利用最终离不开二氧化碳的捕捉与处理，我国的CCUS（二氧化碳捕集、利用与封存）战略应该按照我国国情实施。”倪维斗表示，我国实施CCUS战略目前已有很大的潜力，关键在于如何全面统筹安排、协调管理。
第5篇：二氧化碳排放趋势范文
1林业是发展低碳经济的有效途径
林业是减排二氧化碳的重要手段。部分研究认为，林业减排是减排二氧化碳的重要手段。首先，通过抑制毁林、森林退化可以减少碳排放；其次，通过林产品替代其他原材料以及化石能源，可以减少生产其他原材料过程中产生的二氧化碳，可以减少燃烧化石能源过程中释放的二氧化碳[2]。
1.1毁林、森林退化与碳排放近年来，大部分的毁林活动都是由人类直接引发的，大片的林地转变成非林地，主要活动包括大面积商业采伐以及扩建居住区、农用地开垦、发展牧业、砍伐森林开采矿藏、修建水坝、道路、水库等[3]。在毁林过程中，部分木材被加工成了木制品，由于部分木制品是长期使用的，因此，可以长期保持碳贮存，但是，原本的森林中贮存了大量的森林生物量，由于毁林，这些森林生物量中的碳迅速的排放到大气中，另外，森林土壤中含有大量的土壤有机碳，毁林引起的土地利用变化也引起了这部分碳的大量释放。因此，毁林是二氧化碳排放的重要源头。毁林已经成为能源部门之后的第二大来源，根据IPCC的估计，从19世纪中期到20世纪初，全世界由于毁林引起的碳排放一直在增加，19世纪中期，碳排放是年均3亿t，在20世纪50年代初是年均10亿t，本世纪初，则是年均23亿t，大概占全球温室气体源排放总量的17%。因此，IPCC认为，减少毁林是短期内减排二氧化碳的重要手段。
1.2林木产品、林木生物质能源与碳减排①大部分研究认为，应将林产品碳储量纳入国家温室气体清单报告，主要理由是林产品是一个碳库，伐后林产品是其中一个重要构成部分[4]。通过以下手段，可以减缓林产品中贮存的碳向大气中排放：大量使用林产品，提高木材利用率，扩大林产品碳储量，延长木质林产品使用寿命等。另外，也可以采用其他有效的手段来减缓碳的排放，降低林产品的碳排放速率，如合理填埋处置废弃木产品等方式，这样，甚至可以让部分废弃木产品实现长期固碳。在森林生态系统和大气之间的碳平衡方面，林产品的异地储碳发挥了很大的作用。②贾治邦认为，大量使用工业产品产生了大量的碳排放，如果用林业产品代替工业产品，如减少能源密集型材料的使用，大量使用的耐用木质林产品就可以减少碳排放。秦建华等也从碳循环的角度分析了林产品固碳的重要性，林产品减少了因生产钢材等原材料所产生的二氧化碳排放，又延长了本身所固定的二氧化碳[5]。③以林产品替代化石能源，也可以减少因化石能源的燃烧产生的二氧化碳排放。例如，木材可以作为燃料，木材加工和森林采伐过程中也会有很多的木质剩余物，这些都可以收集起来用以替代化石燃料，从而减少碳的排放；另外，林木生物质能源也可以替代化石燃料，减少碳的排放。根据IPCC的预计，2000—2050年，全球用生物质能源代替的化石能源可达20~73GtC[6]。相震认为，虽然通过分解作用，部分林产品中所含的碳最终重新排放到大气中，但因为林业资源可以再生，在再生过程中，可以吸收二氧化碳，而生产工业产品时，由于需要燃烧化石燃料，由此排放大量的二氧化碳，所以，使用林产品最终降低了工业产品在生产过程中，石化燃料燃烧产生的净碳排放[7]。林产品通过以下两个方面降低碳排放量：一是异地碳储燃料，二是碳替代。这两方面可以保持、增加林产品碳贮存并可以长期固定二氧化碳，因此，起到了间接减排二氧化碳的作用。
从以上分析可知，林业是碳源，因此在直接减排上将起到重大作用；林业可以起到碳贮存与碳替代的作用，可以间接减排二氧化碳。因此，林业是减排二氧化碳的重要手段。有些研究认为林业在直接减排二氧化碳方面的作用不大。这是基于较长的时间跨度来考察的，认为林业并不是二氧化碳减排的最重要手段，工业减排是发展低碳经济的长久之计；但是从短时间尺度来考察，又由于CDM项目的实施，林业是目前中国碳减排的一个重要的不可或缺的手段。
2森林碳汇在发展低碳经济中发挥的作用巨大
绝大部分的研究认为，林业是增加碳汇的主要手段。谢高地认为，中国的国民经济体系和人类生活水平都是以大量化石能源消耗和大量二氧化碳排放为基础。虽然不同地区、不同行业单位GDP碳排放量有所差别，但都必须依赖碳排放以求发展。这种依赖是长期发展形成的，是不可避免的，我国现有的技术体系还没有突破性的进展，在这之前要突破这种高度依赖性非常困难，实行减排政策势必会影响现有经济体系的正常运行，降低人们的生活水平，也会产生相应的经济发展成本[8]。谢本山也认为，中国还处于城镇化和工业发展的阶段，需要大量的资金和先进的技术才能使这种以化石能源为主要能源的局面有所改变，而且需要很长的周期，目前的条件下，想要实现总体低碳仍然存在较大的困难。与工业减排相比，通过林业固碳，成本低、投资少、综合收益大，在经济上更具有可行性，在现实上也更具备选择性[9]。从碳循环的角度上讲，陶波，葛全胜，李克让，邵雪梅等认为，地球上主要有大气碳库、海洋碳库、陆地生态系统碳库和岩石圈碳库四大碳库，其中，在研究碳循环时，可以将岩石圈碳库当做静止不动的，主要原因是，尽管岩石圈碳库是最大的碳库，但碳在其中周转一次需要百万年以上，周转时间极长。海洋碳库的周转周期也比较长，平均为千年尺度，是除岩石碳库以外最大的碳库，因此二者对于大气碳库的影响都比较小。陆地生态系统碳库主要由植被和土壤两个分碳库组成，内部组成很复杂，是受人类活动影响最大的碳库[10]。从全球不同植被类型的碳蓄积情况来看，森林地区是陆地生态系统的碳蓄积的主要发生地。森林生态系统在碳循环过程中起着十分重要的作用，森林生态系统蓄积了陆地大概80％的碳，森林土地也贮藏了大概40％的碳，由此可见，林业是增加碳汇的主要手段。聂道平等在《全球碳循环与森林关系的研究》中指明，在自然状态下，森林通过光合作用吸收二氧化碳，固定于林木生物量中，同时以根生物量和枯落物碎屑形式补充土壤的碳量[11]。在同化二氧化碳的同时，通过林木呼吸和枯落物分解，又将二氧化碳排放到大气中，同时，由于木质部分也会在一定的时间后腐烂或被烧掉，因此，其中固定的碳最终也会以二氧化碳的形式回到大气中。所以，从很长的时间尺度(约100年)来看，森林对大气二氧化碳浓度变化的作用，其影响是很小的。但是由于单位森林面积中的碳储量很大，林下土壤中的碳储量更大，所以从短时间尺度来看，主要是由人类干扰产生的森林变化就有可能引起大气二氧化碳浓度大的波动。根据国家发改委2007年的估算，从1980—2005年，中国造林活动累计净吸收二氧化碳30.6亿t，森林管理累计净吸收二氧化碳16.2亿t。李育材研究表明，2004年中国森林净吸收二氧化碳约5亿t，相当于当年工业排放的二氧化碳量的8%。还有方精云等专家认为，在1981—2000年间，中国的陆地植被主要以森林为主体，森林碳汇大约抵消了中国同期工业二氧化碳排放量的14.6%~16.1%。由此可见，林业在吸收二氧化碳方面具有举足轻重的作用。
3发展森林碳汇的难点
第6篇：二氧化碳排放趋势范文
关键词：碳关税；农产品贸易；中关贸易
中图分类号：F752.50 文献标识码：A
文章编号：1007-7685（2013）02-0105-04
农产品贸易在中美经济贸易中一直占据十分重要的地位，美国是中国第一大农产品进口来源国和农产品出口消费国。自1994年至今，中国对美国农产品进口额增加4倍多；而中国对美国的农产品出口增速相对缓慢，中美农产品贸易长期处于逆差且呈逐年加大的态势。美国众议院于2009年6月通过了《美国清洁能源安全法案》（亦称气候法案）。该法案规定，从2020年起美国对不实施碳减排限额国家的进口产品征收碳关税。这一法案的出台必将对中美农产品贸易产生较大影响。因此，研究碳关税对中美农产品贸易的影响意义重大。
一、中美农产品贸易现状
自2001年以来，中国与美国的农产品贸易迅速发展，两国农产品贸易额由2001年的4l亿美元增加到2010年的245亿美元，但两国农产品贸易逆差却不断拉大，由2001年的15.3亿美元扩大到2010年的141.54亿美元。2009年之前，中国从美国进口的主要农产品依次是大豆、小麦、棉花等；从2010年开始，中国从美国进口的玉米也大幅上升，当年中国跃升为美国农产品第一大出口市场。中国出口到美国的农产品主要是蔬菜和蔬菜加工产品、水果和水果加工产品、禽肉及部分谷物类。中美农产品贸易出现逆差的最主要原因是农产品出口环境在一定程度上受限，特别是美国农产品技术壁垒的出现对中国农产品出口造成很大影响，美国多次以农产品质量为由减少对我国农产品的进口。而2020年美国即将征收的碳关税则将成为我国农产品出口必须面对的重要问题。
二、中国农业能源消耗及碳排放情况
（一）中国农业能源消耗状况
2002～2011年间，中国农业对煤炭和柴油的消费量有明显的起伏。2002～2005年，煤炭的消耗量一直保持下降趋势，从1923.31万吨降到1599.64万吨。（见图1）直到2006年才小幅上升至1622.89万吨，2008年煤炭的消耗量则有显著的提升，从2007年的l683.3万吨增加至2008年的2251.19万吨。而柴油的消耗量从2002年的1120.19万吨增加到2011年的1875.34万吨，一直保持上升的趋势。其他能源的消费量基本上也呈现上升的趋势。
总体看，在2007年后农业生产过程中的能源消耗量出现明显的快速上升趋势，虽然在2008年稍有下降，但在某种程度上说明，近期中国农产品的能源消耗量存在快速增加的可能性。
（二）中国农业二氧化碳排放状况
农业生产过程中能源的消耗带来了大量的二氧化碳排放，计算农产品生产过程中二氧化碳的排放量，首先要计算各种石化能源的二氧化碳排放系数。根据2006年联合国政府间气候变化专门委员会的指导意见，煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气八种石化能源的二氧化碳排放系数可见表1。另外，虽然在农业生产过程中用电并未在消费过程中产生碳排放，但由于中国主要是靠火力发电，在发电过程中会由于煤炭等能源的消耗产生大量的二氧化碳等温室气体，因此可以说农业生产过程中电的使用间接地产生了碳排放。据统计，中国每生产一度电将排放0.997千克的二氧化碳。因此，
利用二氧化碳排放系数可计算出在农业生产过程中能源消耗的二氧化碳排放量，如图2所示。中国农业生产过程中排出的二氧化碳总量一直保持上升趋势，从2002年的9024.892万吨增长到2011年的18735.93万吨。二氧化碳排放量在2007年明显增加，说明近年来农业生产过程中二氧化碳排放日益严重。将二氧化碳排放量和能源消耗量对比发现，我国农业二氧化碳排放量和能源消费量的增长趋势相似。自2005年以来，农产品生产过程中能源的消费量有所增长，同期的二氧化碳排放量也出现较为明显的增长。可见，在农业生产过程中，二氧化碳排放量的增加是由于能源消费增多所导致的。再将农业二氧化碳排放量同农业总产值对比可知，二氧化碳的排放量同农业总产值的增长趋势也大致相似，农业总产值也是在2005年出现了转折性的增长，从2007年的14870.1亿元增长到2008年的18138.4亿元，增长了3268.3亿元。
总之，目前中国农业生产呈现是高能耗、高碳排放特征，农产品也是高碳产品。美国对高碳产品征收碳关税后，如果中国的农产品继续是高碳产品，将会对中美农产品贸易产生较大影响。
三、碳关税对中美农产品贸易的影响
（一）中关农业贸易逆差将进一步扩大
随着农业生产过程中能源的消耗不断增长，农业已成为温室气体排放的重要来源。中国农业的能源消耗及对环境的保护标准与美国都有很大差距，一旦美国征收碳关税，中国农产品成本将会增加。高碳农业对生物多样性和农产品质量安全也构成威胁，要使中国出口的农产品达到进口国的环境标准，需要增加有关环境的检验、检疫、测试、认证等手续及相关费用，这也会导致农业成本大幅上升。成本的上升直接影响我国农产品在美国市场的竞争力，使农产品出口下降，中美农业贸易逆差将会进一步扩大。
（二）中国农业产业结构优化将受到影响
中国出口到美国的农产品主要是家畜、蔬菜、水果及其加工产品，这些产品都属于高碳产品，碳关税的征收会对这些产品的出口产生较大影响。遭遇碳关税壁垒后，可能会使这些农产品市场出现萎缩，原来在该行业中的劳动力等要素会出现剩余并转移到土地密集型农业生产部门，这必然对农业产业结构优化产生不利影响。但从长期发展看，碳关税的征收将为我国农业可持续发展指明一条新的道路，使低碳农产品的需求扩大，农产品生产以及加工企业可通过改进现有生产、种植工艺，调整农产品出口结构，从而实现农业产业结构的优化。
（三）中国农产品现有生产方式将受到冲击
在我国，由于化肥、农药等对提高农产品单位面积产量具有十分重要的作用，因而在农业生产中应用较多。但事实上，这些生产资料都会产生很高的二氧化碳排放量。此外，我国农业生产方式落后，农业废弃物处理、农业机械化水平还都处于较低水平。这些都将进一步增加我国农业的碳减排压力。碳关税的征收对中国农产品的生产方式有较大冲击。
（四）中关贸易摩擦将进一步升级
一直以来，美国政府致力于开拓国外农产品出口市场。中国加入WT0被美国认为是进入中国市场的良好契机，特别是农产品出口量会成倍增加，从而可为美国带来经济利益和就业机会。同时，美国以产品质量等诸多借口为我国农产品出口设置障碍，对我国农产品出口也造成一定影响。随着两国经贸关系的深入发展，美国成为与中国发生贸易摩擦最多、最激烈的国家。虽然双方都在一定程度上作出了努力，但收效甚微。中美农产品贸易已经成为中美两国之间最有争议的问题。如果美国开征碳关税，对中国的农产品出口将形成壁垒。中国政府同样也可能采取相应的行动，这会导致中美贸易摩擦的进一步升级，不利于中美农产品贸易的发展。
四、对策
（一）构建农业技术创新体系，提高农产品竞争力
首先，政府应加大在农业技术创新方面的资金投入，加大各地财政对农业技术研发的投资力度，并鼓励其他资本进入该体系中。如，农业技术创新引导资金、风险投资基金等。其次，形成农业技术创新信息资源共享理念，建立信息资源共享平台，使平台聚集农业技术创新的主要成果和信息供给方，通过一定的制度保障使供需双方实现信息准确、传递快速。再次，完善农业创新技术的推广模式。尽管农业技术具有很强的外溢性特征，但农民始终是技术的最终使用者。因此，要让农民明确自己在技术推广中的主体地位，提高农民在技术创新中的参与度。
（二）大力发展低碳农业
发展低碳农业，首先要树立大农业的观念，加强传统农业社会化、组织化程度，使其具有规模经济和范围经济效应。在此基础上建立产业生态循环链，使农业内部与外部之间形成共生的生态网络。要着眼于优化农业中的能源结构，在农业中用新型绿色能源来替代石化类能源。要大力推行有机农业，推广垄作免耕、秸秆还田等措施来提高土壤肥力，增加土壤有机碳的储存容量，节省农用肥料燃料。实施测土配方施肥、增施有机肥、缓控释肥，合理施用农药化肥。禁止施用化学合成的农药、生长调节剂等人工合成的植物保护制剂；利用天然植物性农药和杀虫生物制菌剂以及耕作法、物理法和生物法等病虫害防治手段，建立作物轮作体系。加快制订农产品生产碳排放国家标准，强化环境监管的低碳标准。
（三）完善公共政策，弥补农业低碳发展中的市场失灵
公共政策是弥补农业低碳发展中市场失灵的重要手段。应借鉴发达国家在推动低碳发展中的经验，对低碳化发展方式给予充分的资金投入和政策扶持。同时，应适时针对出口到中国的高碳农产品征收“碳关税”，一方面可为中国农产品争取公平的市场竞争环境，另一方面可迫使发达国家削减甚至放弃农产品的低碳壁垒，进而改善中国农产品出口贸易的国际环境。政府还应积极扶持农业行业协会的发育和成长，协助行业协会收集国外即将出台“碳标识”及低碳产品相关规定的信息，充分发挥国内行业协会在应对低碳壁垒中的作用。
第7篇：二氧化碳排放趋势范文
关键词：DEA；低碳经济；聚类分析；收敛检验
中图分类号：F124.5 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2012）11-0085-05
The Measurement and Analysis about the Level of Low-Carbon Economy Development in Jiangsu Province
DONG Feng， LONG Ru-yin
（School of Management， China University of Mining and Technology， Xuzhou 221116）
Abstract： This paper is firstly based on the accurate measurement and analysis aboutthe level of the low-carbon economy development currently.Firstly Author makes low-carbon economy development index by means of DEA to measurethe level of regional low-carbon economic development in Jiangsu Province， and the results show Southern Jiangsu is the best， Central Jiangsu is in the second， and Northern Jiangsu is the last.Then， based on the low-carbon economic development index， author analyzes the level of regional low-carbon economy development in Jiangsu. The clustering results indicate that better development area of low-carbon economic include Wuxi， Changzhou， Suzhou， Nantong， Yancheng and Suqian. The Convergence test indicates that regional differences of low-carbon economic development become larger. The influencing factors analysis shows the impact direction of the economic development and industrial structure to the low-carbon economic development index is positive， and the impact direction of the energy intensity （unit GDP energy consumption） to the low-carbon economic development index is negative.
Key words： DEA； low-carbon economy； clustering analysis； convergence test
低碳经济的提法最早源自于2003年英国的能源白皮书《我们未来的能源：创建低碳经济》，目前国际上对于低碳经济的公认定义为人类通过技术手段和制度设计，降低化石能源的消耗，减少温室气体的排放，遏制全球气候变暖，从而减少由此带来的各类自然灾害的发生和生态环境的恶化，保护人类的生存安全[1]。景跃军和刁巍杨通过对东北地区低碳经济发展路径的研究发现东北地区碳减排成本与能源排放强度、能源消费结构和能源利用效率高度相关[2]；刘鸿渊和孙丽丽以新自由主义的理论为基础，从中观层面分析了低碳经济在异质性地区的生成条件和微观基础[3]；Zhou等从生产理论的角度，综合考虑能源、资本、劳动力等相关要素，利用环境生产技术和Malmquist 生产率指数比较了18个OECD国家的二氧化碳排放绩效[4]；王群伟等利用动态变化的 Malmquist 指数测度了 1996～2007 年我国 28 个省区市二氧化碳的排放绩效，并借助收敛理论和面板数据回归模型分析区域差异及影响因素[5]；Dong等构造了连续Malmquist–Luenberger生产率指数（SMLI）用其测算考虑技术可变性的环境敏感生产率[6]；胡宗义和刘亦文用动态CGE模型来模拟分析低碳经济对中国经济发展的产出影响。研究结果表明：发展低碳经济对我国各产业影响不尽相同，在一定程度上推动了我国经济的发展，但会导致企业削减就业岗位[7]。
关于江苏低碳经济的研究不是很多，主要有以下几篇代表性文献，聂锐等利用环境负荷模型与脱钩理论， 对江苏未来中长期的经济发展、能源需求与二氧化碳排放进行了情景分析， 并结合当前的环境政策， 对三种情景下主要指标的参数和结果进行了设计与分析[8]；赵荣钦和黄贤金采用2003～2007年江苏能源消费和土地利用等数据，通过构建能源消费的碳排放模型对江苏能源消费碳排放进行了核算[9]；张秀梅等对江苏1996～2007年的碳排放效应及时空格局进行了分析，得出江苏全省碳排放量、地均碳排放强度和地均建设用地碳排放都呈现苏南大于苏中大于苏北的分布格局的结论[10]；刘慧等通过设定基准情景（BAU）、低碳经济政策情景（LES）、推进低碳发展的国际合作与技术转移情景（ICS）三种政策情景对江苏未来中长期能源需求与二氧化碳排放强度进行分析[11]。
自从我国政府在哥本哈根年会上提出2020年单位GDP二氧化碳排放强度相较2005年降低40%～45%目标后，国内外学者对于中国二氧化碳排放问题的研究越来越多，大家的一致意见是低碳经济是实现碳减排目标、实现可持续发展的唯一路径，并从碳排放绩效、因素分解、情景模拟等角度进行了分析。对江苏碳排放的研究更多集中于江苏全省，缺乏对13地级市及苏南、苏中、苏北三大经济区域二氧化碳排放和低碳经济发展状况的系统梳理分析。制定低碳经济发展战略和实施路径首先要建立在对当前低碳经济发展状况的正确测评和认识的基础之上，本文正是基于这一现实，先以IPCC碳排放系数计算方法准确测算江苏各区域二氧化碳排放数据，然后用DEA方法设计低碳经济发展指数对江苏各区域低碳经济发展水平进行测度，并在此基础上进行聚类分析、收敛性检验和影响因素分析。
一、江苏区域二氧化碳排放测算及现状分析
《中国能源统计年鉴》将最终能源消费划分为9类，分别为煤炭、汽油、柴油、天然气、煤油、燃料油、原油、电力和焦炭，国内二氧化碳排放计算一般计算公式为：
C=∑iaiEi （1）
其中ai为IPCC提供的各种能源碳排放系数，Ei为终端能源消费量（标准煤）。本文没有将电力作为终端能源放入碳排放总量计算中，原因在于IPCC确定的电力碳排放系数为发电所导致的碳排放，我国2008年火力发电占总发电量的80.48%根据《中国统计年鉴2010》电力平衡表相关数据计算得到。 ，火力发电所用能源绝大部分为煤炭，各区域所消耗的电力可以分为自发电和买入电，自发电所消耗的煤炭已经在最终煤炭消耗中计算，买入电由于发电所产生的碳排放并不在本区域，而水电、核电等清洁能源碳排放系数为0资料来源：国家发展和改革委员会能源研究所.中国可持续发展能源暨碳排放情景分析[R].2003。 ，所以如果在碳排放总量计算中再加入电力会造成重复计算问题，而且重复的比率相当高，所以本文在最终能源消费中没有考虑电力，各区域八种最终能源消费量数据来自各地级市统计年鉴，碳排放系数采用IPCC数据。
根据式（1）计算的江苏全省和三大经济区域苏南包括南京、无锡、常州、苏州、镇江；苏中包括南通、扬州、泰州；苏北包括徐州、连云港、淮安、盐城、宿迁。 2001～2009年二氧化碳排放总量、单位GDP二氧化碳排放量、人均二氧化碳排放量图如下：
2001～2009年二氧化碳排放总量年均增长速度苏南为10.7%、苏中为9.2%、苏北为11.8%，三大经济区域及全省单位GDP二氧化碳排放量下降缓慢，在有些年份还出现反弹增长，2001年三大区域单位GDP二氧化碳排放量从高到低排位为苏南、苏中、苏北，2009年的排位为苏北、苏南、苏中，9年间苏南单位GDP二氧化碳排放量由2.52吨/万元下降为2.00吨/万元，苏中由2.35吨/万元下降为1.77吨/万元，苏北下降幅度很小。人均二氧化碳排放量一直是苏南最高，苏北最低，与经济发展水平呈高度正相关，2001～2009年三大经济区域及全省人均二氧化碳排放增长都比较迅速，苏南增长1.07倍、苏中增长1.04倍、苏北增长1.32倍。
二、江苏区域低碳经济发展水平测度
（一）研究方法与指标
DEA（Date Envelopment Analysis 数据包络分析）是研究同类型决策单元相对效率的常用方法之一。1957年Farrell在研究英国农业生产力中首先提出数据包络思想，1978年运筹学家Rhode、Cooper和Chames正式提出了这一相对效率的研究方法[12]。
假设有n个受评估单元，每个评估单元共有m种投入要素xij，共有s种产出yir，则决策单元O的相对效率衡量指标ho（u，v）可以表示为：
max ho（u，v）=∑sr=1uryor∑mj=1vjxoj
s.t. ∑sr=1uryor∑mj=1vjxoj≤1
∑ni=1λi=1 （2）
本文基于上述DEA模型设计低碳经济发展指数，投入产出共四个指标，分别如下：
（1）GDP
GDP数据来自各地级市统计年鉴，根据GDP平减指数转换为2000年价格。
（2）资本存量
张军等[13]采用永续盘存法来估计各个省和全国的资本存量，计算公式为：
Kt=Kt-1（1-α）+It （3）
其中Kt为基期资本存量、Kt-1为上期资本存量、It为本年度固定资产投资总额、α为固定资本折旧率，本文沿用张军的思想方法估算江苏13个地级市的资本存量。方法为用各地级市GDP与江苏全省GDP之比乘以张军所测算的江苏省2000年资本存量估算出各地级市2000年基期资本存量，然后根据式（3）算出各地级市2001～2007年资本存量，其中α根据张军研究结论取9.6%。各地级市固定资本投资总额数据来自各地级市统计年鉴，所得资本存量数据根据GDP平减指数统一转换为2000年价格。
（3）人力资本
人力资本取各地级市年末从业人数。
（4）二氧化碳排放总量
二氧化碳排放总量计算方法见“江苏区域二氧化碳排放测算及现状分析”。
（二）低碳经济发展指数计算结果
本文所设计的低碳经济发展指数投入变量为资本存量和人力资本，产出变量为GDP，二氧化碳排放总量既可以作为投入指标也可以取倒数作为非期望产出指标，通过规划求解，可以得到江苏13地级市及苏南、苏中、苏北三大经济区域2001～2009低碳经济发展指数，结果见表1。
从结果来看：二氧化碳排放总量分别作为投入和非期望产出得出的江苏区域低碳经济发展指数差别不大，本文主要以二氧化碳排放总量作为投入来进行分析。从全省范围来看：除2009年外，江苏低碳经济发展指数是逐年下降的，2001年为0.966，2009年为0.83，由于当时没有2010年的相关数据，本文无从了解在哥本哈根联合国气候大会后我国各级政府日益重视碳排放问题背景下江苏2010年的低碳经济发展指数是否有所提高。
就区域来看，比较9年平均值和绝大部分年份，苏南低碳经济发展指数最高、苏中其次、苏北最低，这种排位与三大区域的经济实力相对应，根据区域低碳经济发展指数平均值排名前三个城市分别是苏州、盐城和无锡，其中两个位于苏南，一个位于苏北，平均值排名后三个城市分别是连云港、淮安、南京，其中两个位于苏北、一个位于苏南。盐城低碳经济发展指数较高与其工业化和人民生活水平较低有关，盐城2009年第二产业比重只有48.2%，远低于全省平均水平，人均GDP为25553元，排在江苏13个地级市第10位，较低的工业化和人民生活水平减少了二氧化碳排放总量从而提高了低碳经济发展指数。苏南低碳经济发展指数在三大区域最高，而位于苏南的南京低碳经济发展指数位于江苏全省倒数第三位令人意外，但是分析单位GDP 二氧化炭排放量和人均二氧化碳排放量数据就会理解本文所设计的区域低碳经济发展指数的合理性和准确性，南京2009年单位GDP 二氧化炭排放量和人均二氧化碳排放量在13个地级市中都排第2位，而低碳经济发展指数排第2位的盐城单位GDP 二氧化炭排放量和人均二氧化碳排放量在13个地级市都排在第12位。经济发展和人民生活水平的提高会增加二氧化碳排放，但是通过调整产业结构和提高能源效率可以提高碳排放效率从而提升低碳经济发展指数，同处苏南的苏州和无锡为南京作出了榜样。
依据DEA方法的BCC模型将区域低碳经济发展指数分解为纯技术效率指数和规模效率指数，结果见表2。
表2显示了江苏及各区域纯技术效率和规模效率指数的分布情况。苏南和全省纯技术效率为1，比较9年平均值，纯技术效率苏南最高、苏北最低，规模效率相反苏北最高、苏南最低。纯技术效率为1或接近1，而规模效率小于1时，这说明被评价单元本身的技术效率而言没有投入需要减少、没有产出需要增加，被评价单元的综合效率没有达到有效（即1），是因为规模、投入、产出不相匹配，需要增加规模或减少规模，规模效率与我国的产业结构、工业结构、能源消费结构都有很大关系。
三、江苏区域低碳经济发展水平分析
（一）聚类分析
根据上文得到的江苏13地级市2001～2009年低碳经济发展指数进行聚类分析，聚类树形（图4）。
按照聚类分析结果将江苏13地级市分为三类，其中低碳经济发展较好地区为无锡、常州、苏州、南通、盐城、宿迁；低碳经济发展居中地区为扬州、镇江、泰州；低碳经济发展较差地区为南京、徐州、连云港、淮安。从中可以看出低碳经济发展水平较高的地级市还是集中在经济发展水平较好的苏南地区。
（二）收敛性分析
技术创新理论认为一种新技术渗透到新市场，必然经历发明、创新和扩散三个阶段[14]，如果落后地区能够吸收和学习先进地区的技术，这样技术知识的扩散效应会使落后地区获益，因为技术的模仿总比创新成本高，因此当落后地区比先进地区在技术学习上处于更有利位置时，两地经济增长就会出现收敛的趋势[15]。利用收敛理论检验江苏13地级市低碳经济发展指数是否有收敛趋同的趋势。
借助Barro和Sala-i-matin[16]的研究成果，本文设计的β收敛公式如下：
lnEEit-lnEEi0T=C+βlnEEi0+ε （4）
其中lnEEi0表示期初相关指数（低碳经济发展指数、纯技术效率指数、规模效率指数）自然对数值，lnEEit表示第t期相关指数自然对数值，T表示时间跨度。如果β
收敛检验表明：低碳经济发展指数、纯技术效率指数、规模效率指数均不存在收敛，表明江苏13个地级市2001～2009年的低碳经济发展存在不均衡现象，各市低碳经济发展存在差异变大趋势。
（三）影响因素分析
前文分析了江苏低碳经济发展指数及组成，但是并未对指数变动的影响因素进行分析，本部分以低碳经济发展指数作为因变量，引进相关影响因素作为自变量进行分析。基于已有的研究成果和数据可得性，本文从经济发展、经济结构、能源效率三个方面考察各因素对资源型城市转型绩效的影响，表4给出了相关影响因素变量的定义及说明。
从式（5）可以看出：经济发展和产业结构对江苏低碳经济发展指数的影响为正方向，能源强度对江苏低碳经济发展指数的影响为负方向，即人均GDP和第三产业比重越高，江苏低碳经济发展指数越高，能源强度（单位GDP能耗）越高，江苏低碳经济发展指数越低。这些结果都符合本文的理论预期，经济发达地区由于先进的技术和管理，碳排放效率较高，低碳经济发展水平也较高；第三产业单位GDP二氧化炭排放量远低于第二产业，积极发展第三产业和现代服务业是实施低碳经济的必由之路；高能源强度带来的必然是高碳排放和较低的低碳经济发展指数。
四、结论与建议
本文利用数据包络分析方法设计低碳经济发展指数对江苏各区域低碳经济发展水平进行测度，投入指标为资本存量、人力资本和二氧化碳排放总量，产出指标为GDP，测评结果显示三大经济区域苏南低碳经济发展最好、苏中其次、苏北最低，13地级市低碳经济发展前三名为苏州、盐城和无锡。利用低碳经济发展指数的聚类分析结果表明低碳经济发展较好地区为无锡、常州、苏州、南通、盐城、宿迁。低碳经济发展指数收敛分析表明各区域低碳经济发展存在差异变大趋势，影响因素分析表明经济发展和第三产业比重对低碳经济发展指数影响方向为正，而能源强度对低碳经济发展指数影响方向为负。
结合分析结果，本文提出以下建议：（1）积极调整产业结构，发展现代服务业。第三产业单位能耗低、碳排放低，同时第三产业比重的提高也是经济发展、转型的重要标志，发达国家第三产业比重都在2/3以上，我国2010年底也只有43%。据测算，服务业单位增加值能耗仅为工业单位能耗的1/7，碳密度只有能源行业碳密度的1/10左右，发展现代服务业既能提升产业层次、优化三大产业比例，又能降低单位GDP碳排放量。（2）调整能源结构，积极开发新能源。江苏可再生资源较为丰富，地热资源地势优越地区面积占全省总面积的38%，开发后全部资源量折合标准煤量达到56亿吨；风场资源量居全国第七，可开发量约2100万千瓦；全省森林覆盖率达到16.9%，湿地面积占全省面积的21.5%，滩涂面积占全国总面积的1/4，这些可再生资源为江苏发展低碳经济提供了有利的现实条件。（3）政府要建立相应的管理体制，给予政策支持，为低碳经济的发展提供制度、法律保障，支持企业发展先进技术，鼓励企业对低碳技术进行引进和自主研发。（4）企业应抓住低碳产业转型升级的机遇，重视低碳技术更新和自主知识产权研发，将能源消耗列入企业预算，实行节能计划，以市场为导向，以技术为支撑，谋取更为广阔的发展空间。
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第8篇：二氧化碳排放趋势范文
近日在2011地球一小时活动即将来临之际，全球最大的中文在线旅行网站去哪儿网(Qunar.com)了《低碳旅游趋势报告》，报告显示，已经有超过45%的游客在外出旅行时“除了拍照，什么都不带走，除了足迹，什么都不留下”。出门尽量乘坐公共交通工具或者多人拼车。在酒店住宿，尽量少更换浴巾毛巾，或者自带洗漱用品，出门注意关灯关空调……他们在用自己的实际行动实践着“低碳”。
旅行中的碳排放
据世界旅游组织研究，2005年，来自旅游交通和住宿业的二氧化碳排放总量分别为1192Mt和284Mt，全球旅游业排放的二氧化碳大约占全球二氧化碳总排放量的5%，除去飞行贡献值为3%；2035年以前，来自旅游业的碳排放量约以2.5%的年均速度增长；至2035年，旅游业交通及住宿业二氧化碳排放量将分别达到2436Mt和728Mt。随着气候变暖，冬季雪期缩短、雪量减少，滑雪等旅游项目不得不依赖人工造雪技术。据估算，北京市人工造雪一个冬天要用掉半个昆明湖的水量，相当于全北京市一天用水总量的1/10，是8300多户家庭一年的用水量。
一次长途旅行飞机的碳排放量是相当惊人的。在所有交通工具中，飞机的碳排放量是最高的，在短距离空中旅行中，每名旅客产生的二氧化碳排放量约是铁路的3倍以上，而作为一个行业整体，则约占全球温室气体排放量的2%~3%。因此，经常在外旅行应尽量避免乘飞机，而选择碳排放量相应较低的交通工具。如果实在避免不了，可选择短途飞行，并且减轻你的行李重量。因为一架飞机航线的长短直接决定了碳排量的吨数是不同的，一年下来节约的碳排量是可观的。而在城市之间旅行，搭乘汽车可能比使用高速列车要更加环保。
一些航空公司也推出了节能减排计划，如碳抵消计划，此计划可让参加者赞助当中的减排项目，通过植树等活动去抵消乘坐一次飞机所产生的碳排放，这些计划可以协助降低空气中的二氧化碳量，甚至更积极地阻止二氧化碳排放。有些通过对引擎的冲洗，希望借此来降低燃料消耗，有效消除二氧化碳的大量排放，并通过提高排气温度域值来增强引擎性能，此举可以节省300万加仑的喷气燃料。
酒店也被公认为碳排放大户，那么，我们在一家酒店住宿一晚，究竟会排放多少二氧化碳？碳排放因房型的不同、入住人数的多少、季节和时间等诸多因素而出现差异。平均一个人在一家酒店住宿一晚，所产生的二氧化碳为10至30千克，相当于一辆汽车行驶60至180公里的排放量，在夏季或冬季集中使用空调时，这个数字将达到最高值。另外，旅游业的奢侈消费助长了负面环境影响。如普通居民一般一天用水100-300升，但星级宾馆用水则达到每天500-2000升，超豪华宾馆则更高。
据相关资料显示，游客入住酒店时若能少换洗一次床单被罩，则可省0.03度电、13升水和22.5克洗衣粉，其相应减排二氧化碳50克。如果全国所有星级酒店都能做到3天更换一次床单，每年可减排二氧化碳4万吨，综合节能约1.6万吨标准煤。
游客为了低碳愿意做什么？
去哪儿网调查显示，“旅行时使用交通工具时你愿意为低碳做些什么？”中愿意“乘坐飞机时减轻行李重量”的受访者近占23%；“短途旅行时优先选择汽车或火车出行”占53%；“乘坐公共交通工具到达景区景点”占40%；“租用公共自行车游览”占47%；“20分钟步行距离以内的行程选择步行出行”占83%。
调查显示，“住酒店时你愿意为低碳做些什么？”同意“对一次性用品收费”占47%；赞同“同一客人连日入住不每天更换床单”和“不使用酒店一次性用品，可获额外积分等奖励”的受访者高达76%；认同“3层以下走楼梯”占69%；“淋浴时间不超过15分钟，可获额外积分奖励”占38%。
去哪儿网副总裁戴政表示，旅游机构采用方便实用的方法最容易促进游客的低碳行为，例如提供公共自行车租赁、酒店利用积分或者优惠手段鼓励住客减少对酒店一次性产品“六小件”的依赖。最近锦江之星就宣布锦江之星、白玉兰、金广快捷以及南京饭店、东亚饭店和闵行饭店统一开展“低碳商旅，尊享超值”的环保主题活动，只要宾客在入住期间，不使用客房“六小件”，就能每间夜减免10元房费。这些都是非常实用的小技巧。
此外，据去哪儿网《低碳旅游趋势报告》显示，自行车旅行、徒步旅行、搭帐篷、露营、入住环保酒店、乐活酒店成为中国游客低碳旅游的新趋势。
低碳旅游实用小攻略
1. 行
能坐火车的不坐飞机，必须乘飞机，就要选择正确合理的航空线，减轻行李的重量。自驾游最好拼满一车人，实现能效最大化。改变奢华享受的旅行观念，拒绝私人飞机、游艇等。到达目的地旅行时尽量选择步行或是租借自行车观赏景点，少打车。周末去郊外旅行，不妨在汽车后备箱里放上一辆折迭自行车，开车至郊外，改骑自行车，去体验野外的自然风光，在感受大自然的同时，便切实为低碳作了贡献。
2. 宿
在出行之前做一个周详的旅行计划，预订一个距离你的目标景点比较近的旅馆，或者干脆选择一个公共交通发达的地区作为旅游目的地。这些都不光可以节省你的资金，同时也更加环保。选择目的地住宿时多考虑小规模酒店或青年旅馆，虽然只是仅提供最基本的设施，但意味着能够消耗更少的能源，或者是环保酒店。住酒店不用每天更换床单被罩，尽量不使用酒店的一次性用品，减少用水，出门关灯、关空调。
3. 食
不用一次性餐具，自备水具，不喝瓶装水。尽量食用本地应季蔬果，最好做个素食者。
第9篇：二氧化碳排放趋势范文
关键词：供热；锅炉；发展；趋势
用于工业生产的锅炉更注重高效率、低污染、自动化、低成本（金属消耗量）；而生活锅炉则追求低污染、自动化、安全可靠。本文对供热锅炉的发展趋势进行简要的分析。
1、锅炉燃用优质燃料
我们知道，锅炉燃用动力燃料。所谓动力燃料是指除了其燃烧放热可供利用外，在其他方面没有更大经济价值的燃料，主要是劣质燃料。由于国情原因，多年来，我国锅炉一直被限制使用劣质燃料。我国对供热锅炉的燃料政策在1990 年以前主要倾向于以煤为主，例如1988年底，国家煤代油办公室还发出名为以煤代油、节油的奖励办法和补贴标准的文件。随着高层民用建筑的发展、高新经济技术开发区的建设、环保要求的提，以及我国勘探到的天然气和煤层气储量的增加和我国进口能源政策的拓宽都促使供热锅炉中燃油和燃气的比例相应提高。采用燃油或燃气供热锅炉不仅可以提高锅炉热效率，而且对于改善烟气排放污染物具有显著效果。
2、锅炉用低劣的燃料的方向发展
锅炉在向燃用优质燃料的方向发展的同时，也向燃用品位更为低劣的燃料的方向发展。众所周知，随着工业化进程的加快以及人民生活水平的提高，城市垃圾已经严重影响了人类的生存环境，也困扰了城市的发展。传统的垃圾处理方法是填埋、焚烧和堆肥。而对垃圾的更进一步处理，就是垃圾能源化。这巳成为当前世界处理垃圾的热点，其中以垃圾为燃料的垃圾锅炉也成为锅炉制造业中的热点。
垃圾在锅炉中直接燃烧是各国垃圾能源化的主要手段。目前尚存在的难题是受热面管子的高温腐蚀，其中主要是塑料等垃圾中的C1和Na、 K等元素对金属的腐蚀；以及不可燃物质从炉内的排出问题。各国所采用的炉型繁多，但主要有流化床燃烧锅炉、回转窑式锅炉和机械炉排锅炉等三种。
采用流化床燃烧锅炉时，垃圾需进行预分选和破碎，然后送入流化床内燃烧。此类锅炉预处理费用高，炉前易臭味外逸，影响环境。机械炉排锅炉是目前用得最广泛的一种垃圾锅炉，其关键是炉排的结构和布置。炉排片一般用高铬钢浇铸后精加工制成，布置成水平或倾斜。炉排可分为预热段、燃烧段和燃尽段，并由固定炉排和运动炉排相隔组成。
3、洁净煤技术的开发
鉴于煤炭仍是锅炉主要燃料但对环境污染严重的事实，各国都竞相开发洁净煤技术。所谓洁净煤技术是指从煤炭开发到利用的全过程中，旨在减少污染排放与提高利用效率的加工、燃烧、转化及污染控制等新技术。主要包括煤炭洗选、加工转化、先进发电技术、烟气净化等方面的内容。
煤炭洗选是指通过物理或化学的方法，降低原煤中灰分、硫分、矸石等杂质的含量，并按不同煤种、灰分、低位发热量和粒度分成若干等级，以满足不同用户的需要。煤炭经洗选后可显著低灰分和硫分的含量，减少燃烧后烟尘、二氧化硫等污染物的排放。
配煤技术是将不同品质的煤经过筛选、破碎，按比例配合等过程，并辅以一定的添加剂，以改变动力煤的化学组成、岩相组成、物理特性和燃煤性能，达到充分利用煤岩资源、优化煤炭产品结构、煤质互补，适应用户燃煤设备对煤质要求，提高燃煤效率和减少污染物排放。
型煤是用一种或数种煤与一定比例的粘结剂、固硫剂等，加工成一定形状尺寸和有一定理化性能的块状燃料或原料。型煤也可以是粉煤及一定比例的煤泥等其他低位发热量较低的燃料或废弃物，加上粘结剂、添加剂加工成型煤的，有的燃烧特性还超过了原煤的燃烧特性。
由于煤炭资源丰富，水煤浆的加工工艺简单，与煤炭气化、液化相比， 投资少、成本低。作为代油燃料，许多国家基于长期的能源战略考虑，将其作为以煤代油的燃料技术进行研究、开发和储备，且已有商品化使用。
4、生物质能技术的发展
近几十年来，大气中的各种温室气体浓度正不断增加，它们对全球气候变化的影响已引起了人们广泛的注意。各种温室气体中，以二氧化碳的危害最为严重。大气中的二氧化碳含量在最近20年中已增加了 27%。据估计目前每年约有260亿！二氧化碳被排入大气，其中大约有80%是由于煤、石油、天然气等矿物燃料的燃烧而引起的。
从长远观点看，二氧化碳零排放技术显然是解决问题的最根本途径。在这些零排放技术中，生物质能又是其中最具潜力的。
减少化石燃料的使用，提高能源的转换效率，积极发展软能源，是降低大气中二氧化碳含量的直接方法。二氧化碳的排放与动力设备的热效率有着直接的关系，例如，对相同的供电负荷而言，若发电机组的效率提高一倍，就意味着所排放的二氧化碳减少了一半。在不久的将来，燃用化石燃料的发电机组最大效率可达45%，最高限度可望达到47%。与现在的发电效率相比，尤其是与效率低下的发电机组相比，通过提高效率来降低二氧化碳排放是有着重要现实意义的。
除了通过削减化石燃料的消耗量来降低二氧化碳的排放量外，还有控制二氧化碳的排放，或者说吸收、分解脱除或分离已生成的二氧化碳。尽管目前有许多烟气净化方法可以用来控制氮氧化物和硫氧化物的排放，但还没有有效的控制二氧化碳排放的方法。
粉煤灰是煤燃烧排放出的一种粘土类火山灰质材料。狭义地讲，它就是指锅炉燃烧时，烟气中带出的粉状残留物，简称灰或飞灰；广义地讲，它还包括锅炉底部排出的炉底渣，简称炉渣。灰和渣的比例随着炉型、燃煤品种及煤的破碎程度等不同而变化，目前世界各国普遍使用的固态排渣煤粉炉，产灰量占灰渣总量的80%~90%。电厂灰渣的大量排放，促使对粉煤灰资源的综合利用的重视。近年来，粉煤灰的综合利用已逐渐形成了一个新兴产业。
目前，粉煤灰主要用在建筑工程和基础工程中。在精细化工利用方面研究得也较多。
四、结语
总之，供热锅炉技术已发展到了这样水平：燃料向多元化、洁净化方向发展；水仍是占绝对优势地位的供给锅炉的工作介质，但近年来，由于加热工艺的要求，也出现了以有机介质为锅炉工作流体的锅炉；工作压力的范围得到拓宽， 相继出现了真空相变供热锅炉，小型超临界压力贯流锅炉等；供热锅炉的容量向两个方向上都有很大发展，小容量的家用壁挂式燃油燃气锅炉在我国得到快速发展，同时，由于集中供热的要求，供热锅炉的容量大幅度提高，并且向热电联产、热电冷联产方向发展；由于对提锅炉效率、节约能源的日益重视，排烟温度很低的冷凝式锅炉得到发展；锅炉自动控制水平、智能化水平得到空前提高。
参考文蹴