崔佳+解品磊+赵文晋+段海燕+王宪恩

内容摘要：“十二五”期间我国提出加大节能减排力度降低碳排放强度的应对气候变化的重要举措。本文运用完美迪氏指数分解（LMDI）将我国碳排放强度的驱动因素分解为技术因素、能源消费结构因素、能源强度因素和产业结构因素，并结合相关数据对我国碳排放强度驱动效应进行测度，分析各省份的碳排放强度的空间驱动类型。研究显示，能源消费结构效应和能源强度效应是影响我国氧化碳排放强度变化的最显著因素；各省份碳排放强度空间驱动类型共有4种，分布特点显著，这对我国新时期国家及各省份碳减排政策的制定具有一定的参考价值。

关键词：碳排放强度 驱动效应 空间驱动类型 LMDI模型

“十二五”规划中，我国提出了到2015年万元GDP二氧化碳排放量降低17%的目标，这是我国积极应对全球气候变化的重大举措，也是我国为新时期经济社会发展与生态环境保护提出的新要求。目前，我国正处于经济快速发展时期，短期内以煤炭为主的能源消费结构很难改变，化石能源消耗产生的二氧化碳排放量仍将不断增加。“十二五”规划中碳排放强度下降目标的提出为我国节能减排和能源消费结构调整带来了巨大的压力和挑战。研究我国碳排放强度主要驱动因素、分析我国各省份碳排放强度的空间驱动类型，将为国家和各省份制定降低碳排放强度的对策措施提供理论依据（陈劭锋等，2010）。本文运用完美迪氏指数对我国碳排放强度的驱动因素进行分解，结合相关数据分析31个省、市、自治区碳排放强度的空间驱动类型。

我国碳排放强度现状

碳排放强度是指单位国内生产总值的二氧化碳排放量，该指标主要是用来衡量一国经济发展与碳排放量之间的关系。

受区域经济社会发展水平和技术水平等因素的影响，我国31个省市自治区的碳排放强度存在较大的差别（金三林等，2010；李国志等，2011；李爱军等，2011）。统计数据显示，目前，2010年我国仅北京（1.33）、广东（1.50）、上海（1.60）、浙江（1.63）、江苏（1.67）、福建（1.78）、天津（1.84）、海南（1.87）和江西（1.94）九大省级行政区的碳排放强度低于全国平均水平（1.98），其他省级行政区的碳排放强度高于全国平均水平，其中甘肃（4.10）、贵州（5.17）、山西（5.20）、青海（5.92）和宁夏（7.60）均超过4.0吨/万元，约为全国平均水平的2倍。

研究方法与数据来源

（一）研究方法

1.我国碳排放强度影响因素分解。本文采用对数平均迪式指数法（logarithmic mean Divisia index，简称LMDI）对所有因素进行无残差分解（王俊松等，2010）。我国碳排放强度的基本公式可以分解为：

（1）

式（1）中，I表示碳排放强度；Y表示所有产业的经济总产出水平；C表示二氧化碳排放量；用i区分不同的能源类型，用j区分产业类型；Cij表示第j产业第i种能源消耗产生的二氧化碳；Eij表示第j产业燃料i的能源消费量；Yj表示j产业生产总值。Tij表示j产业燃料i消费的二氧化碳排放，Tij=Cij/Eij，代表技术因素；Nij表示j产业燃料i消费量占总消费量的比例，Nij=Eij/Ej，代表能源消费结构因素；Sj表示j产业万元GDP消费的能源，Sj=Ej/Yj，代表能源强度因素；Fj表示j产业占区域生产总值的比例，代表产业结构因素。所以，碳排放强度的主要影响因素为技术水平、能源消费结构、能源强度和产业结构。

2.碳排放强度增量计算。从基准年到目标年的二氧化碳强度增量为：

△I=It-I0=△IT+△IN+△IS+△IF （2）

式（2）中，t为目标年，0为基准年；△IT为技术水平变化引起的增量，称为技术因素效应；△IN为能源消费结构变化引起的增量，称为能源结构效应；△IS为能源强度变化引起的增量，称为能源强度效应；△IF为产业结构变化引起的增量，称为产业结构效应。

（3）

（4）

（5）

（6）

（二）数据描述

本文结合我国31个省、市、自治区的数据进行分析，数据均来源于中国统计年鉴和中国能源统计年鉴。

我国碳排放强度空间驱动类型的划分及分析

（一）我国碳排放强度变化空间驱动类型划分

按照我国各省份碳排放强度影响因素的影响程度存在的差别，将其影响因素的效应类型划分为4类：单因素支配型（单因素绝对贡献率均值η≥80%）；两因素主导型（两项因素绝对贡献率均值η≥80%；或有三项因素η≥10%，但另外一项因素η<5%）；三因素颉颃型（三项因素绝对贡献率均值η≥10%）；四因素综合型（四项因素绝对贡献率均值η≥10%）。

（二）我国碳排放强度变化空间驱动类型分析

模型拟合数据显示，我国有7个省份以能源消费结构效应为主（单因素支配型），13个省份以能源消费结构效应和能源强度效应为主（两因素主导型），8个省份以能源消费结构效应、能源强度效应和产业结构效应为主（三因素颉颃型），2个省份以能源消费结构效应、能源强度效应、产业结构效应和技术水平效应为主（四因素综合型）。具体分类结果如表1所示。

1.单因素支配型。本类型以能源消费结构因素的影响为主，包括河北、安徽、湖南、四川、云南、陕西、宁夏，这7个省份的能源消费结构因素绝对贡献率均值ηn≥80%，而技术因素、能源强度因素和产业结构因素的绝对贡献率均值之和不足20%。相关数据显示，这类省份的能源消费结构因素为碳排放强度增加的主要驱动因素，合理调整能源消费结构是这类省份降低碳排放强度的有效措施。

2.两因素主导型。本类型以能源消费结构效应和能源强度效应为主，包括天津、山西、内蒙古、吉林、上海、浙江、江西、山东、广东、海南、重庆、贵州、青海13个省份，其中，内蒙古、浙江、江西、重庆、贵州、青海6个省份技术效应和产业结构效应的绝对贡献率均值η<10%；其他7个省份有三项因素的绝对贡献率均值η≥10%；这些省份的能源消费结构因素和能源强度因素的绝对贡献率均值η≥80%。能源消费结构和能源强度变化将对碳排放强度的变化有较大的驱动作用。这类省份中，加大节能减排力度和调整能源消费结构是降低碳排放强度的有效措施。相对于山西和上海来说，天津、内蒙古、吉林、浙江、江西、山东、广东、海南、重庆、贵州、青海11个省份应加大调整能源消费结构的力度。endprint

3.三因素颉颃型。本类型以能源消费结构效应、能源强度效应和产业结构效应为主，包括北京、辽宁、江苏、福建、河南、广西、甘肃、新疆8个省份，其能源消费结构效应、能源强度效应和产业结构效应的绝对贡献率均值η≥10%。从整体上看，这8个省份的能源强度效应的绝对贡献率（17%-39%）要小于能源消费结构因素的绝对贡献率（40%-60%）。这类省份，欲降低碳排放强度，应加大调整产业结构和节能减排力度，同时注重产业结构的调整。

4.四因素综合型。本类型以能源消费结构效应、能源强度效应、产业结构效应和技术水平效应为主，包括黑龙江和湖北2个省份，其各因素的绝对贡献率均值η均大于10%。这类省份降低碳排放强度应采用综合措施，包括调整能源消费结构、提高能源效率、调整产业结构、提高技术水平。表1数据显示，这两个省份的能源消费结构效应的绝对贡献率均值η均大于50%，所以，黑龙江和湖北也应重点调整能源消费结构，同时，加大节能减排力度、调整产业结构，同时促进技术革新。

结论

我国碳排放强度驱动因素主要为技术水平、能源消费结构、能源强度和产业结构，其中我国三产能源消费结构的不合理是驱动碳排放强度增加的主要因素。“十一五”期间国家加大节能减排力度、提高能源利用效率的成效显著，有效降低了我国碳排放强度，同时产业结构调整和技术进步也在某种程度上起到了降低碳排放强度的作用，所以，继续加大节能减排力度、发展新能源和可替代能源、调整能源消费结构和产业结构、促进技术进步是降低我国碳排放强度的主要途径。

我国31个省、市、自治区（港澳台除外）的碳排放强度变化的驱动效应共为四类，即为单因素支配型、两因素主导型、三因素颉颃型和四因素综合性。相关数据显示，我国31个省、市、自治区中不同类型的省份的碳排放强度驱动因素存在差别，各省份应明确其碳排放强度的主要影响因子，采用不同的减量措施，以达到降低碳排放强度的目的。但是，需要说明的是，各省份中，并不是绝对贡献率均值较小的影响因素对降低碳排放强度不起作用，只是相对于主要影响因素而言，效果不显著而已，各省份在有侧重的采取主要措施的同时，应促进其他因素的发展，如技术进步、产业结构调整等，以实现经济社会的可持续发展。

参考文献：

1.陈劭锋，刘扬，邹秀萍，苏利阳，汝醒君.二氧化碳排放演变驱动力的理论与实证研究[J].科学管理研究，2010，28（1）

2.金三林，邵振文.我国二氧化碳排放的特点、趋势及政策取向[J].经济纵横，2010（6）

3.李国志，李宗植.我国二氧化碳排放的特点及影响因素分析[J].广西财经学院学报，2011，24（1）

4.李爱军，曹寅雪.我国九省市 CO2排放的分解分析[J].能源技术与管理，2011（5）

5.王俊松，贺灿飞.能源消费、经济增长与中国CO2排放量变化—基于LMDI方法的分解分析[J].长江流域资源与环境，2010，19（1）endprint

3.三因素颉颃型。本类型以能源消费结构效应、能源强度效应和产业结构效应为主，包括北京、辽宁、江苏、福建、河南、广西、甘肃、新疆8个省份，其能源消费结构效应、能源强度效应和产业结构效应的绝对贡献率均值η≥10%。从整体上看，这8个省份的能源强度效应的绝对贡献率（17%-39%）要小于能源消费结构因素的绝对贡献率（40%-60%）。这类省份，欲降低碳排放强度，应加大调整产业结构和节能减排力度，同时注重产业结构的调整。

4.四因素综合型。本类型以能源消费结构效应、能源强度效应、产业结构效应和技术水平效应为主，包括黑龙江和湖北2个省份，其各因素的绝对贡献率均值η均大于10%。这类省份降低碳排放强度应采用综合措施，包括调整能源消费结构、提高能源效率、调整产业结构、提高技术水平。表1数据显示，这两个省份的能源消费结构效应的绝对贡献率均值η均大于50%，所以，黑龙江和湖北也应重点调整能源消费结构，同时，加大节能减排力度、调整产业结构，同时促进技术革新。

结论

我国碳排放强度驱动因素主要为技术水平、能源消费结构、能源强度和产业结构，其中我国三产能源消费结构的不合理是驱动碳排放强度增加的主要因素。“十一五”期间国家加大节能减排力度、提高能源利用效率的成效显著，有效降低了我国碳排放强度，同时产业结构调整和技术进步也在某种程度上起到了降低碳排放强度的作用，所以，继续加大节能减排力度、发展新能源和可替代能源、调整能源消费结构和产业结构、促进技术进步是降低我国碳排放强度的主要途径。

我国31个省、市、自治区（港澳台除外）的碳排放强度变化的驱动效应共为四类，即为单因素支配型、两因素主导型、三因素颉颃型和四因素综合性。相关数据显示，我国31个省、市、自治区中不同类型的省份的碳排放强度驱动因素存在差别，各省份应明确其碳排放强度的主要影响因子，采用不同的减量措施，以达到降低碳排放强度的目的。但是，需要说明的是，各省份中，并不是绝对贡献率均值较小的影响因素对降低碳排放强度不起作用，只是相对于主要影响因素而言，效果不显著而已，各省份在有侧重的采取主要措施的同时，应促进其他因素的发展，如技术进步、产业结构调整等，以实现经济社会的可持续发展。

参考文献：

1.陈劭锋，刘扬，邹秀萍，苏利阳，汝醒君.二氧化碳排放演变驱动力的理论与实证研究[J].科学管理研究，2010，28（1）

2.金三林，邵振文.我国二氧化碳排放的特点、趋势及政策取向[J].经济纵横，2010（6）

3.李国志，李宗植.我国二氧化碳排放的特点及影响因素分析[J].广西财经学院学报，2011，24（1）

4.李爱军，曹寅雪.我国九省市 CO2排放的分解分析[J].能源技术与管理，2011（5）

5.王俊松，贺灿飞.能源消费、经济增长与中国CO2排放量变化—基于LMDI方法的分解分析[J].长江流域资源与环境，2010，19（1）endprint

3.三因素颉颃型。本类型以能源消费结构效应、能源强度效应和产业结构效应为主，包括北京、辽宁、江苏、福建、河南、广西、甘肃、新疆8个省份，其能源消费结构效应、能源强度效应和产业结构效应的绝对贡献率均值η≥10%。从整体上看，这8个省份的能源强度效应的绝对贡献率（17%-39%）要小于能源消费结构因素的绝对贡献率（40%-60%）。这类省份，欲降低碳排放强度，应加大调整产业结构和节能减排力度，同时注重产业结构的调整。

4.四因素综合型。本类型以能源消费结构效应、能源强度效应、产业结构效应和技术水平效应为主，包括黑龙江和湖北2个省份，其各因素的绝对贡献率均值η均大于10%。这类省份降低碳排放强度应采用综合措施，包括调整能源消费结构、提高能源效率、调整产业结构、提高技术水平。表1数据显示，这两个省份的能源消费结构效应的绝对贡献率均值η均大于50%，所以，黑龙江和湖北也应重点调整能源消费结构，同时，加大节能减排力度、调整产业结构，同时促进技术革新。

结论

我国碳排放强度驱动因素主要为技术水平、能源消费结构、能源强度和产业结构，其中我国三产能源消费结构的不合理是驱动碳排放强度增加的主要因素。“十一五”期间国家加大节能减排力度、提高能源利用效率的成效显著，有效降低了我国碳排放强度，同时产业结构调整和技术进步也在某种程度上起到了降低碳排放强度的作用，所以，继续加大节能减排力度、发展新能源和可替代能源、调整能源消费结构和产业结构、促进技术进步是降低我国碳排放强度的主要途径。

我国31个省、市、自治区（港澳台除外）的碳排放强度变化的驱动效应共为四类，即为单因素支配型、两因素主导型、三因素颉颃型和四因素综合性。相关数据显示，我国31个省、市、自治区中不同类型的省份的碳排放强度驱动因素存在差别，各省份应明确其碳排放强度的主要影响因子，采用不同的减量措施，以达到降低碳排放强度的目的。但是，需要说明的是，各省份中，并不是绝对贡献率均值较小的影响因素对降低碳排放强度不起作用，只是相对于主要影响因素而言，效果不显著而已，各省份在有侧重的采取主要措施的同时，应促进其他因素的发展，如技术进步、产业结构调整等，以实现经济社会的可持续发展。

参考文献：

1.陈劭锋，刘扬，邹秀萍，苏利阳，汝醒君.二氧化碳排放演变驱动力的理论与实证研究[J].科学管理研究，2010，28（1）

2.金三林，邵振文.我国二氧化碳排放的特点、趋势及政策取向[J].经济纵横，2010（6）

3.李国志，李宗植.我国二氧化碳排放的特点及影响因素分析[J].广西财经学院学报，2011，24（1）

4.李爱军，曹寅雪.我国九省市 CO2排放的分解分析[J].能源技术与管理，2011（5）

5.王俊松，贺灿飞.能源消费、经济增长与中国CO2排放量变化—基于LMDI方法的分解分析[J].长江流域资源与环境，2010，19（1）endprint