关键词：碳排放；LMDI；产业结构
中图分类号：F205 文献标识码：A 文章编号：1008-2670(2011)05-0090-06
收稿日期：2011-06-28
作者简介：王宜虎（1973-），男，山东滕州人，山东财经大学经济学院副教授，博士，研究方向：环境经济学和区域经济学。
一、 引言
近200年来，随着人口持续增加以及工业化、城市化进程的不断加速，世界能源消费剧增，生态环境不断恶化，特别是气候变暖已严重威胁到人类的可持续发展，而温室气体排放则是全球气候变暖的元凶，温室气体中二氧化碳又是最主要的一种，因此实现二氧化碳的减排是应对气候变化的重中之重。目前，我国的二氧化碳排放量仅次于美国，居世界第二位，虽然按照《京都议定书》的规定，在2012年之前发展中国家没有减排二氧化碳的指标，但是可以预料到，随着中国经济的发展和工业化进程的加快，中国面临的二氧化碳减排义务将是十分艰巨的。山东省作为我国的人口和经济大省，一直是我国的高碳排放区，中国能源报告（2008）的数据显示，2005年山东省二氧化碳排放量居全国第一位。近年来，山东的碳排放量仍在持续增长，持续稳居全国首位。因此如何控制和减少碳排放已成为一项日益紧迫的重大课题。
目前，国内外均有学者对二氧化碳排放进行研究。York利用STIRPAT模型研究了二氧化碳排放量与人口之间的关系［1］；Cole发现二氧化碳排放量与人均收入之间符合库兹涅茨曲线［2］，而Friedl与杜婷婷分别应用奥地利和中国的数据发现二者之间是“N”形曲线关系［3,4］；徐国泉等采用对数平均权重分解法，定量分析能源结构、能源效率和经济发展等因素变化对中国人均碳排放的影响［5］；张雷通过对发达国家和发展中国家的对比研究发现，经济结构多元化导致了能源需求降低，从而降低了碳排放［6］。这些研究着重从碳排放与人口及经济发展的关系角度进行分析，探讨的是整个国家的碳排放问题。也有一些研究从区域角度探讨碳排放问题，邹秀萍、王伟林、李国志等分别对我国省级区域碳排放、江苏省的碳排放、我国碳排放的区域差异等进行了研究［7-9］。本文根据山东省1995-2009年的产业发展和碳排放数据，分析山东省产业发展碳排放的影响因素，并提出相应的碳减排措施。
二、 模型构建
（一） 数据来源与处理
经济数据来源于《山东统计年鉴》，为剔除经济发展中的价格变化因素，所有经济数据均已换算为1995年可比价格。按照山东统计年鉴对GDP的划分原则，将经济系统的二氧化碳排放量（生活用能源排放除外）分解为：第一产业、工业、建筑业、交通运输仓储邮政业、批发零售住宿餐饮业和其他第三产业。由于生活消费能源没有相对应的GDP值，为了更好地说明GDP和二氧化碳排放的关系，在本文的研究中不涉及生活消费能源，即总二氧化碳排放量不包括生活消费能源排放，仅指生产部门的二氧化碳排放。
能源数据采用1995-2009年《中国能源统计年鉴》上的数据，在计算碳排放量时，只计算能源的终端消费量，而不计算加工转换过程以及运输和分配、储存过程中的损失量，另外，电力和热力的碳排放按火力发电和供热投入的能源计算，也不再计算能源终端消费部门电力和热力的碳排放。
能源消费碳排放量使用各种能源的消费量乘以各自的碳排放系数，其计算公式为：
Cit=∑(Eijt×ηj)（1）
山东财政学院学报2011年第5期王宜虎：山东省碳排放的因素分解实证分析其中，Cit为行业i第t年的二氧化碳排放总量；Eijt为行业i第t年第j种能源的消费量；ηj为第j种能源的碳排放系数。由于原始统计时各种能源的消费量均为实物统计量，测算时必须转换为标准统计量，具体的换算方法根据2009年《中国能源统计年鉴》提供的各种能源折合标准煤的参考系数计算（表1）。能源碳排放系数根据2006 年IPCC国家温室气体清单指南的缺省值，并将能量单位由J转化为标准煤，具体转化系数为1×104t标准煤等于2.93×105GJ。各种能源的碳排放系数见表2。
（二） 模型选择
对二氧化碳排放进行分解的主要目的就是为了获得在一定时期内不同因素对碳排放的影响程度。常用的方法有Laspeyres指数分解法、Paasche分解法以及Sun的完全结构分解法，这些方法的主要缺陷是不能同时对多个因素进行分解，或者分解后的残差比较大。由于迪氏对数指标分解法（LMDI）不仅可以对所有因素进行无残差分解，还可以运用到部分残缺数据集的分解上，因此，国际上许多学者广泛采用迪氏对数指标分解法（LMDI）对能源环境进行分解研究。本文也运用迪氏对数指标分解法（LMDI）研究山东省六大分类部门对二氧化碳排放总量的生产效应、结构效应以及规模效应，从总体上把握各部门对二氧化碳排放的贡献强度。
根据LMDI，从0年到t年的总二氧化碳排放差值称为总效应ΔEtot。ΔEtot由三部分组成：由生产规模扩大或者缩小产生的生产效应（ΔEpdn），由经济结构调整导致二氧化碳排放变化的结构效应（ΔEstr），由二氧化碳排放强度改变而引起的强度效应（ΔEint）。因此：
ΔEtot=Et-E0=ΔEpdn+ΔEstr+ΔEint（2）
根据Ang提出的LMDI分解方法［10］，（2）式右边的每一项可以表示为：
ΔEqdn=∑iEi，t-Ei,0ln(Ei,tEi,0)ln(-YtY0)（3）
ΔEstr=∑i=Ei,t-Ei,0ln(Ei,tEi,0)ln(Si,tSi,0)（4）
ΔEint=∑iEi,t-Ei,0ln(Ei,tEi,0)ln(Ii,tIi,0)（5）
式中，Y代表年度GDP值；Ei,t是第t年行业i的总二氧化碳排放；Si,t是第t年行业i的GDP占总GDP的份额（Yi,t/Yt）；Ii,t是第t年行业的二氧化碳排放强度（Ei,t/Yi,t）。
计算某一行业的三种效应按下列三式进行：
ΔEi,pdn=Ei,t-Ei,0ln(Ei,tEi,0)ln(YtY0)（6）
ΔEi,str=Ei,t-Ei,0ln(Ei,tEi,0)ln(Si,tSi,0)（7）
ΔEi,int=Ei,t-Ei,0ln(Ei,tEi,0)ln(Ii,tIi,0)（8）
三、研究结果分析
运用LMDI对山东省1995-2009年六类行业的二氧化碳排放和GDP数据进行分解，得到如下结果：
（一）总效应
山东省在1995-2009年间经济飞速发展，按可比价计算，GDP年均增长率高达12.37%。经济的强劲增长带来了能源消耗的快速上升以及二氧化碳排放量的迅速增加，15年间二氧化碳排放量增长了3.57倍，二氧化碳排放总量净增长8425.75万吨。
图1是山东省总二氧化碳排放分解效应图。从图中可以看出，造成山东省二氧化碳排放增长的主要原因是生产规模的扩大，2008-2009年为11960.45万吨，是1995-1996年的30.43倍；而GDP的结构调整对碳排放的增加也起了一定的作用，但是相较于生产规模的扩大，其程度很小。所以从总体上看，山东省经济结构调整并没有减少二氧化碳的排放，反而由于工业规模的迅速增加，而在一定程度上增加了二氧化碳的排放。最后二氧化碳排放强度效应一直是负效应，对山东省二氧化碳排放的增加起到了较大的节制作用，并且这种节制作用不断增强，2008-2009年的强度效应为-3534.71万吨，是1995-1996年的6倍多。
（二）生产效应
图2是各行业二氧化碳排放的生产效应图示。从图中可以看出，工业部门二氧化碳的生产效应最大，从1995-1996年的326.65万吨增加到2008-2009年的9796.51万吨，这主要是由山东省国民经济中工业所占的比重最大，生产规模不断扩大的结果。在工业部门中高能耗的重化工工业所占比重较大，并且近几年生产规模不断扩大，导致了山东省工业二氧化碳排放的迅速增加。
其他行业中，二氧化碳排放的生产效应较大的是交通运输仓储邮政业。2008-2009年由其生产导致的二氧化碳排放增加值为950.49万吨。据统计，在很多国家中，交通运输的能源消耗量都约占全部终端能源消费的1/4到1/3，占全部石油制品消耗量的90%左右［11］。因此，交通运输业也是一个值得关注的须减排行业。而像批发零售住宿餐饮业、第一产业、其他第三产业，它们二氧化碳排放的生产效应相对而言较小。
图11996-2009年二氧化碳排放的总效应图21996-2009年各部门二氧化碳排放的生产效应图31996-2009年各部门二氧化碳排放的结构效应图41996-2009年各部门二氧化碳排放的强度效应注：图2-4中A-第一产业、B-工业、C-建筑业、D-交通运输仓储邮政业、E-批发零售住宿餐饮业、F-其他第三产业。
（三）结构效应
图3是各行业二氧化碳排放的结构效应图示。从图中可以看出，1995-2009年山东省工业内部的结构调整并没有对工业节能减排起到积极的正面作用，工业二氧化碳排放的结构效应仍然持续增加，仍在推动二氧化碳排放总量的增加。其他行业中，交通运输仓储邮政业的结构效应也在持续增加，表明其结构调整对二氧化碳的减排也没有起到积极作用；批发零售住宿餐饮业的结构效应也表现为持续小幅增加，但不很明显。第一产业的二氧化碳排放结构效应呈明显下降趋势，表明近年来对于结构调整降低二氧化碳排放最显著的是第一产业，其次是其他第三产业和建筑业。
（四） 强度效应
图4是各行业二氧化碳排放的强度效应图示。从图中可以看出，就整个国民经济而言，工业二氧化碳排放强度效应下降的幅度最为明显，其次为其他第三产业，其他行业的二氧化碳排放强度效应变化不大，有的偶有反复，只有交通运输仓储邮政业的强度效应在2005年以后表现出一定程度的正效应。由此可以推断，强度效应主要是由工业部门二氧化碳排放强度的降低引起的，工业部门的强度效应很好地制约了工业二氧化碳排放的增长速度和总量增长。具体来看，从1995-2009年间，工业部门的二氧化碳排放强度整体上保持递减的态势，只在1998年、2003年、2005年有小幅反弹。到2009年，工业部门二氧化碳排放的强度效应达到-3419.43万吨，是1996年-397.68万吨的8.6倍。由此也可以看出，山东省工业部门节能减排工作取得了一定的成就。
四、 结论与建议
（一）结论
通过以上对山东省产业碳排放总量进行指数分解的实证研究，可以得出以下结论：
（1）山东省碳排放总量的上升主要是由于生产规模扩大造成的结果，经济结构的调整也对碳排放总量的上升起到一定的促进作用。
（2）由于山东省碳排放强度的降低，碳排放的强度效应大大减小，有力地遏制了能源消费总量的上升。
（3）从生产效应、结构效应和强度效应来分析，工业是碳排放的主体，不论是其生产规模的扩大还是其结构的变化都极大地导致了碳排放量的增加，虽然工业碳排放强度的不断减小也对碳排放量产生较大的遏制作用，但是仍不及生产效应和结构效应对碳排放量的促进作用。
（二）建议
实证分析显示，经济产出的持续增长是山东省碳排放增长的主导因素。然而经济产出的增长是满足人民生存与发展基本需求的必要条件，因此目前节能减排政策的制定不能寄希望于控制经济产出规模，而应着眼于优化结构与提高效率，具体建议如下：
（1）调整产业结构。产业结构的变化对山东省现阶段碳排放表现出正效应，这与以调整产业结构推动节能减排的初衷有较大差距。其原因与山东省一度强调重化工业的发展战略不无关系。山东省在经济发展过程中曾大力发展石化、钢铁、纺织等高能耗行业，消耗了大量能源，严重减缓了碳排放强度的下降。因此，应进一步优化产业结构，减少对第二产业(工业)的过分依赖。一方面努力在重化工业领域进行资源整合，加快产品升级换代步伐，适当发展低能耗产业，逐步减小高能耗行业产值占整个工业产出的比例；另一方面，要大力发展高新技术产业和现代服务业，不断提高第三产业在国民经济中的比重，尽快使山东经济完成从外延粗放型向内涵集约型的转变。
（2）提高能源利用效率。尽管山东省碳排放强度总体处于下降趋势，但是同发达国家和地区相比，仍然有很大差距。企业生产应加大对先进节能技术的倾斜性投资，推动能源利用环节创新技术的研发与推广，逐步淘汰高能耗的设备，改进生产工艺，提高能源利用效率。同时，应尽快促成各行业制定《节能法》实施细则，加大《节能法》贯彻力度，从法律层面保障能源效率的持续提高。
（3）改善能源结构。考虑到山东以煤炭为主的能源资源禀赋的制约，要保持能源结构对碳排放的负效应并加以增强，主要出路应该在于发展非化石能源。应有计划地扶持核电、风电、水电、太阳能及生物质能项目，努力保持非化石能源比重的持续增长态势。在化石能源中，相对低碳的天然气在一次能源消费中长期呈现过低比例，应通过调整产业政策及国际贸易政策促进天然气产业的发展。
（4）推进碳减排政策创新。将碳排放作为区域经济发展绩效的考核指标，提出单位GDP的碳减排比例，不断推进政府进行碳减排的政策创新，如开展碳排放权交易、实施碳减排补贴政策等，从而不断推进碳减排。
参考文献:
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An Empirical Analysis of the Factor Decomposition of Carbon Emission
in Shandong Province
WANG Yihu
（School of Economy, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250014, China）
作为世界上最大的发展中国家，我国政府在2009年12月的哥本哈根国际气候会议上对全世界作出郑重承诺：到2020年我国单位国内生产总值的二氧化碳排放量比2005年下降40％～50％．而作为世界上最大的碳排放国家，我国的碳减排目标任重而道远．当前，全球都在积极推行“低碳经济”，各国都在努力实现“绿色生产”，力求减少碳排放量．我国政府在“十二五”规划中提出节能减排的约束性目标，即单位国内生产总值能耗要降低16％，而二氧化碳排放要降低17％，主要污染物的排放总量要求减少8％到10％，同时把该目标进一步分解到全国各地区，要求各地区务必坚持绿色、低碳的新型发展理念，把节能减排作为贯彻落实科学发展观、加快经济发展方式转变的一个重要出发点，发展资源节约型、环境友好型的生产消费模式，进而增强自身的可持续发展能力．一直以来，二氧化碳排放问题作为全球变暖背景下的一个新标识，是国内外众多学者密切关注的重点．由于我国存在严重的区域经济发展不平衡和地区资源禀赋差异，中国各省市地区的碳排放也存在显著差异．要想制定出科学合理且有针对性的节能减排政策，就必须很好地把握中国各省市的碳排放情况，因此有必要对各省市碳排放量进行全面系统的测算．然而，截止目前，我国无论是国家层面的还是省级层面都没有直接公布二氧化碳排放量的官方统计数据，国内外学者的测算研究都是基于对能源消费量的测算．那么，我国各省份二氧化碳排放量到底有多少，哪些因素对二氧化碳的排放产生影响？这些相关影响因素对二氧化碳排放的影响程度又是如何呢？这些问题的解决与否关系到我国节能减排政策制定的科学与否，也关系到低碳战略实施成效的显著与否．节能减排工作的顺利开展，是我国经济社会保持可持续发展的关键．本文参照IPCC（2006）以及国家气候变化对策协调小组办公室［3］和国家发改委能源研究所（2007）［4］的方法，运用相关方法对各省市地区的碳排放量数据进行估算，比较详细估算了我国30个省市（直辖市、自治区）1997—2011年的二氧化碳排放量．
2各地区碳排放量的测算
考虑到二氧化碳排放的来源比较广泛，除了化石能源燃烧外，在水泥、石灰、电石、钢铁等工业生产过程中，由于物理和化学反应的发生，也会有二氧化碳的排放，而在所有工业生产过程排放的二氧化碳中，水泥大约占56．8％，石灰大约占33．7％，而电石、钢铁生产所占不足10％．为了进一步增强估算的全面性和准确性，本文不仅估算了化石能源燃烧所产生的二氧化碳排放量，同时也估算了水泥生产过程产生的二氧化碳排放量．另外，为精确起见，本文进一步将化石能源消费细分为煤炭消费、焦炭消费、石油消费、天然气消费，其中石油消费则更进一步细分为汽油、煤油、柴油、燃料油四类．所有化石能源消费数据都来自于历年《中国能源统计年鉴》．水泥生产数据来自于国泰安金融数据库．水泥生产过程产生的二氧化碳排放量具体计算公式如下：CC＝Q×EFcement．（2）其中CC表示水泥生产过程中二氧化碳排放总量，Q表示水泥生产总量，而EFcement则是水泥生产的二氧化碳排放系数．本文估算水泥生产的二氧化碳排放量时，仅仅计算了化学反应产生的二氧化碳排放量，而没有包含水泥生产过程中燃烧化石燃料而造成的二氧化碳排放量．表1列出了各类排放源的CO2排放系数．经过一系列准确计算，可以得到我国30个省市地区1997—2011年二氧化碳排放量的估计值.由表2的二氧化碳排放量估算值可以看出我国各省市地区碳排放量基本都呈现上升趋势，地区差异比较明显．为了更好的体现我国二氧化碳排放的地区差异性，将我国30个省（市、区）按照经济发展水平和其地理位置划分为三大区域，包括东部地区、中部地区以及西部地区．具体来讲，东部地区包括北京、河北、天津、辽宁、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南这11个省（市）；中部地区主要包括黑龙江、吉林、山西、湖北、河南、湖南、安徽和江西这8个省份；西部地区则包括内蒙古、广西、云南、贵州、四川、陕西、重庆、青海、宁夏、新疆、甘肃、（由于缺乏数据较多，未估算其二氧化碳排放量）这12个省（市、区）．表3显示我国三大区域的碳排放量.表3的数据反映了我国及东中西部三大区域碳排放量情况．从总体上来看，1997—2011年我国的二氧化碳排放量呈现持续增长的趋势，从1997年的336565．69万吨增长至2011年的1066359．01万吨，增长幅度达到729793．32万吨，短短15年间排放量大约增长了2．17倍．由图1可以明显看出，在1997—2002年我国二氧化碳排放量处于缓慢增长的阶段，这个阶段我国的二氧化碳排放量年均增长为3．48％．这个阶段产生的原因主要是受亚洲金融危机影响，我国出口贸易缩减，这在一定程度上减少了二氧化碳的排放．从2003年起，亚洲各国陆续走出金融危机的泥潭，我国经济发展加速，但由于我国高投入、高消耗、高污染的粗放型经济增长方式，使得我国这一阶段的二氧化碳排放量处于快速增长期，2003—2007年我国二氧化碳排放量增速达到13．70％．之后我国二氧化碳排放量增速有所下降，2008—2011年增速为9．37％．虽然增长率依旧不低，但是相比于2003—2007年还是呈现下降趋势．这说明我国意识到能源环境的重要性，开始探寻低碳经济路径，为实现绿色生产付出努力．特别是在2008年10月29日我国公布的《中国应对气候变化的政策行动》白皮书，郑重声明了我国应对气候变化问题的积极态度和相关行动，更是明晰了我国未来低碳发展路径．从表3东中西部三大区域碳排放量情况可以明显看出，我国的碳排放区域差异性是比较显著的．总体来讲，我国二氧化碳排放量呈现由东到西依次递减的规律，东部地区碳排放量最多，中部地区次之，西部地区碳排放量最少．东部地区的二氧化碳排放在绝对量上大大超过中西两大区域．从图2可以看到，这三大区域二氧化碳排放均呈现逐年增长的趋势，且其增长规律均与全国二氧化碳排放量一样，可以分为三个阶段：从1997—2002年三大区域的二氧化碳排放量有升有降，总体来说处于缓慢增长阶段；从2003—2007年，三大区域的二氧化碳排放量均呈现不同程度的增长，整体处于快速增长阶段；从2008—2011年，三大区域的二氧化碳排放量处于增速下降阶段．图2是我国1997—2011年30个省市地区二氧化碳排放量均值的降序排列图．其中，二氧化碳排放量均值位于全国二氧化碳排放均值的省市地区有：山东、河北、江西、江苏、河南、广东、辽宁、内蒙古、浙江、四川和湖北．排名靠前的前五个省份是山东、河北、江西、江苏和河南，分别占我国二氧化碳排放总量均值的8．71％、8．00％、7．68％、6．21％和5．95％．我国的主要二氧化碳排放大省均为传统工业，能源消费以煤炭为主．二氧化碳排放量排名靠后的五个省份分别是天津、甘肃、宁夏、青海和海南，分别占我国二氧化碳排放总量均值的1．46％、1．44％、0．98％、0．40％和0．30％．图3是我国1997—2011年各省碳排放年均增长率的降序排列图．可以看到，二氧化碳排放年均增长率排名前五的省份是宁夏、内蒙古、海南、福建和山东，其中宁夏二氧化碳排放的年均增长率达到15．36％．宁夏出现较高二氧化碳排放速度的原因与其快速的经济增长密切相关，1997年宁夏的国内生产总值为210．92亿元，2011年为2102．21亿元，增幅达到1891．29，增长了8．97倍．第二产业的产值占国内生产总值的比重由1997年的41．6％增长到了2011年的50．2％，增长了8．6个百分点．快速的经济发展及不合理的产业结构刺激了二氧化碳的高速排放．除了以上二氧化碳排放年均增长率排名靠前的省份外，青海、陕西、广西和新疆的年均增长率也均超过了10％，高于全国8．59％的平均增长水平．排名靠后的五个省份为辽宁、山西、黑龙江、上海和北京，其二氧化碳排放的年均增长率分别为6．47％、6．16％、5．41％、4．32％和1．95％，其中北京二氧化碳排放年均增长率以1．95％位居全国最低.
3我国各省区二氧化碳排放影响因素的实证研究
影响二氧化碳排放的相关因素很多，比如地理因素、经济发展水平、产业结构、产权结构、能源消费结构、对外开放程度、投资水平、制度环境、城市化水平、能源价格等［5－8］．考虑到客观条件的限制，在考虑数据可得性基础上，本文构建面板数据模型研究产业结构、出口贸易、能源消费结构、城市化水平、国内生产总值对二氧化碳排放的影响．本文选择的面板数据模型如下：yit＝α＋Zitβ＋ηi＋εit．（3）其中，yit是第i个省份第t年人均二氧化碳排放量；α是常数项，β是回归系数；ηi是个体效应，主要用来控制各省份自有的特殊性质，εit是外生解释变量，主要包含国内生产总值（用gdp表示）、能源消费结构、城市化水平、产业结构及出口贸易等因素．其中，能源消费结构以煤炭消费量占能源消费量的比重度量（用energe表示），城市化水平以非农人口占总人口比重度量（用city表示），出口贸易以出口额占GDP的比重度量（用export表示），产业结构以第二产业占GDP的比重度量（用industry表示），同时对所有变量进行了取对数处理．结果显示，该面板回归模型拟合地较好，回归系数具有较高的显著性，其符号方向与现实情况较为符合．产业结构及国内生产总值对二氧化碳排放量的弹性系数较高，说明二氧化碳对产业结构及国内生产总值的变动比较敏感．第二产业占GDP的比重每增加1％，会使二氧化碳排放量增加0．9744％，这说明第二产业与碳排放呈现明显的正相关关系，第二产业是二氧化碳排放的主要驱动因素．经济每增长1％，二氧化碳排放量则会增加0．5812％，这说明经济增长也是碳排放量增多的一个重要因素，二者呈现正相关关系．能源消费结构与出口贸易与碳排放量的弹性系数在1％水平上不显著．
4结论与政策建议
（许昌学院经济与管理学院 河南 许昌 461000）
摘 要：全球变暖与环境污染日益引起来世界各国的高度关注，并引起理论界的探索研究。采用IPCC计算方法，对中国碳排放量进行估算，并定量研究了碳排放量与GDP，碳排放强度与能源消费结构、环境治理水平的关系。研究表明，碳排放量与GDP显著正相关，碳排放强度与环境治理水平显著负相关，最后，从调整能源消费结构等角度提出促进中国低碳发展的政策措施。
关键词 ：碳排放数据；碳排放强度；环境治理
中图分类号：X784 文献标识码：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．06．021
基金项目：教育部人文社会科学研究规划项目“基于CGE模型的我国低碳发展政策构建研究”（项目编号：12YJA790214）；河南省高等学校哲学社科研究“三重”重大专项“新常态下河南省产业经济发展的机遇、挑战和对策”（项目编号：2014-SZZD-07）
收稿日期：2014-12-26
0 引言
根据联合国（NGO）世界和平基金会世界低碳环保联盟总会公布的数据显示，中国碳排放量已超过美国，成为世界第一大碳排放国家，但人均碳排放却远远低于美国。中国是发展中国家，现在正处于工业化、城镇化的重要阶段内，对于能源消费数量庞大，而且能源消费结构不合理。然而，随着全球气候变暖问题日益引起世界关注以及国内越来越严重的环境污染现象引起人民关注，减少二氧化碳等废弃物排放，加快发展低碳经济已经受到中国政府的重视。2009年中国在哥本哈根举行的全球气候大会中作出庄严承诺“到2020年，中国每单位GDP中碳排放比2005年下降40％~45％”。减少二氧化碳排放，首先要明确影响二氧化碳产生的因素，较为经济、准确地获得二氧化碳排放数据。本文将估算中国碳排放数据，为低成本、高质量获取二氧化碳排放数据以及减少二氧化碳排放提供参考依据。
国内外有关估算碳排放数据的方法的研究主要有，Druckman等采用类多维区域投入产出模型，结果显示英国碳排放量与收入水平、居所、职位和家庭组成有关；Ramakrishnan应用DEA方法研究了了GDP、能源消费、碳排放三者之间的联系；Ugur Soytas运用VAR 模型研究了美国能源消耗、GDP与碳排放量之间的因果关系。魏楚通过研究发现GDP增长与能源利用效率对碳排放影响较大；许士春采用LMDI加和分解法得出我国碳排放的最大驱动因素经济产出效应而最大的抑制因素为产业结构效应的结论；赵敏利用IPCC二氧化碳排放量计算方法估算出上海居民城市交通碳排放数据，并分析了碳排放强度；叶震参考了RAS双向平衡方法，利用投入产出表，估算出我国1995－2009年数据。现有文献研究结果表明，碳排放量与能源消耗、能源利用技术以及能源消费结构有重要的关系，然而现有研究方法有些过于复杂，所需要的参数较多，结果未必更真实接近真实碳排放量。
1 碳排放数据的估算方法
二氧化碳排放量的估算方法多种多样，常见的有如投入产出法、碳足迹计算器法、IPPC计算法等。IPCC 计算碳排放的方法是联合国气候变化委员会提出的，为世界通用的计算方法，IPCC的评估报告阐明大气中二氧化碳的来源主要为人工排放，而人工排放的途径主要来源能源消费。尽管各国减排技术或资源禀赋存在诸多差异，但是这种方法依然可以通过变换相应参数进行调整，这种方法为研究者提供了所需要的各种能源的参数以及排放因子的缺省值，计算十分简单。
采用IPCC碳排放计算指南中的计算方法，假设各类能源的碳排放系数为固定数值，将其结合能源消费数据：
式（1）中，A为通过能源消费向空气中排放的碳排放总量；Bi为能源i消费量； i为能源种类；i＝1，2，3，估算的是由煤、石油、天然气三种能源产生的二氧化碳量；Ci为能源i的碳排放系数。
上述IPCC碳排放计算方法在连续进行时间序列数据估算时存在一个缺陷，即如果选定基年的碳排放系数，那么基年以后年份同样选择相同的碳排放系数，则明显没考虑废弃物循环利用和综合治理的因素，因为随着人类环境保护意识水平的提高，循环利用或综合利用产生的二氧化碳等废弃物的力度也在加大。但是很难获得二氧化碳回收等方面的数据，因此，选择“环境污染治理投资总额占国内生产总值比重”这一指标修正碳排放系数。
取某一种能源基年的碳排放系数为Ci1，基年环境污染治理投资总额占国内生产总值比重的值为，则基年以后任一年份碳排放系数为：
本文选择2000年为基年，利用以上公式估算中国2000－2012年碳排放总量（文中数据来源历年《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》），GDP以2012年价格计算，估算结果如表1和图1。
从表1和图1中可以看出，中国碳排放量总体呈现增长趋势，在总体增长的趋势中，出现几次阶段性下降现象，主要原因不是能源消费总量下降，而是环境污染治理投资总额占国内生产总值比重上升。中国碳排放量主要由煤炭产生，而石油和天然气所产生的二氧化碳较少，这主要是因为中国能源消费结构中煤炭所占比重较大，而其他所占比重较小，产生单位热量煤炭排放的二氧化碳多。碳排放强度的变化趋势见图2。
碳排放强度是单位GDP的碳排放量，其大小直接反映了经济发展对环境影响的大小。从图2可以看出，碳排放强度呈现出下降的趋势，这表明中国在节能减排上取得的成效，然而应该认识到中国碳排放强度依然较高，而且最近几年下降速度变慢。
2 碳排放量与GDP关系
中国经济正在处于高速发展之中，能源消费结构和环境治理水平也在不断变化，经济的快速发展依赖于能源消费的快速增长，能源消费的快速增长促进了碳排放量的增长，而能源消费结构优化和环境治理水平提高又减少了碳排放量。因此，有必要研究碳排放量与GDP关系以及碳排放强度与能源消费结构、环境治理水平的关系。
为解释变量，以2012年不变价格计算，碳排放量被为被解释变量，模型中参数采用普通最小二乘法（OLS）估计，则中国二氧化碳碳排放量与的线性回归模型如下：
用2000－2012年时间序列数据估计模型中的参数，则2000－2012年中国二氧化碳碳排放量与的关系为：
从上述建立的一次线性回归模型各参数可以看出，GDP对碳排放量显著，回归系数显示为正值，表明中国GDP显著正向影响碳排放量，随着GDP增长，二氧化碳排放量也将与之同步增长的趋势，并且GDP每增加1亿元，二氧化碳排放量增加0．24万t。由于GDP增长和二氧化碳排放量呈长期的单调递增关系，随着中国经济的不断发展，中国将面临着更多更大的减排压力。
用CI表示碳排放强度，f1、f2分别代表煤炭、石油占能源消费总量的比重，用表示环境污染治理投资总额占国内生产总值比重，2000-2012年，中国碳排放强度能源利用结构以及环境治理水平的回归如下：
括号中数据为相应参数的t检验值，1％显著。
碳排放强度和煤炭、石油占能源消费总量的比重变化的正向关系说明，煤炭、石油占能源消费总量的比重的提高都会使碳排放强度增加，但是从回归结果来看，煤炭占能源消费总量的比重提高1％要比石油占能源消费总量的比重提高1％促进碳排放强度增加得快一些，因此，从这个角度可以说，提高石油占能源消费总量的比重有利于降低碳排放强度。环境污染治理投资总额占国内生产总值比重的符号为负，表明环境治理水平能显著降低碳排放强度，系数的绝对值较大，表明在中国提高环境污染治理将会显著降低碳排放强度。
3 促进中国低碳发展的政策措施
3．1 转变经济发展方式，形成全社会参与低碳发展的局面
要把加快低碳发展作为贯彻落实科学发展观的重要内容，在全社会广泛开展宣传，使全社会认识到中国由于经济发展引起的过多碳排放量面临的国际减排压力，以及由于大量碳排放量引起的气候变化和环境污染问题，要明确中国作为发展中大国在碳排放方面享有的权利和应承担的义务。要牢固确立低碳发展意识，让转变经济发展方式以及保护环境等成为各级政府和企业的重要发展理念。要区别经济增长与经济发展，经济增长是经济发展的部分内容，经济发展不仅有经济总量的增加，更需要有经济效益、环境治理以及人民水平的提高。中国要避免走西方先污染后治理的模式就必须加快转变经济发展方式，加快低碳发展。
3．2 优化产业结构
当前中国产业结构不合理，主要表现在第二产业比重较大，第三产业比重较小，由于不同产业生产相同价值的产品其消耗的能源是不同的，一般来说，生产等值产品第二产业消耗的能源最多，排放的二氧化碳也最多，第三产业消耗的能源最少，排放的二氧化碳也最少。中国要想完成在哥本哈根举行的全球气候大会中作出的承诺，就必须加大产业结构调整力度，加快第三产业发展，力争在快速发展经济的同时，使碳排放总量最少。
3．3 调整能源消费结构
碳排放强度与能源利用结构显著相关，一般来说，产生等热煤碳排放的二氧化碳最多，石油次之，天然气最少，而清洁能源排放更少。长期以来，中国能源消费结构形成以煤炭为主，清洁能源较少的局面，在一定程度造成了碳排放量的快速增加。因此，要加大对风能、核能、水电等清洁能源的开发与利用，不断调整能源消费结构。另外，开发新的清洁能源在改善国内能源消费结构，降低碳排放量的同时，又可以显著促进经济增长。
3.4 加大环境治理力度
中国碳排放量的增加，影响因素很多，由前面研究可以看出环境治理能显著降低碳排放强度。从统计数据可以看出，中国环境污染治理投资总额占国内生产总值比重一直较低，而且其值一直难以稳定，处于不断变化中。当前，中国面临诸多问题，其中大部分问题都与环境污染治理投资力度不够相关，因此，有必要加大环境治理力度。加大环境治理力度可以逐步引入碳税制度。碳税可以迫使企业因为沉重的税收而放弃碳排放量较多的一些产品生产，从而降低二氧化碳排放量，它是最具有市场效率的减少碳排放的经济政策手段之一。
3.5 增加碳汇
减少二氧化碳除了减少二氧化碳的排放外，还应该尽量吸收已经排放的二氧化碳。碳汇的目的就是从大气中除去二氧化碳的一些方法过程、活动以及机制，主要依靠森林吸收并储存二氧化碳。陆地生态系统中森林是最大的碳库，通过树木和花草等植物的光合作用，吸收大气中的二氧化碳，制造出氧气并向外排出，这样会降低大气中的二氧化碳含量、减缓气候变暖的效果。当前，中国森林面积和森林覆盖率较低，需要继续增加森林面积。中国是能源消费大国，排放的空气中的二氧化碳十分庞大，要想保证空气质量，减缓二氧化碳对气候的影响，需要扩大森林面积来吸收空气中的二氧化碳。另外，国土的绿化会使国家的形象得到大幅提升，吸引更多的游客来旅游观光，不仅有利于降低二氧化碳，同时也可以加快发展第三产业，促进中国产业结构调整和经济发展。
参考文献
1 Angela Druckman. The Carbon Footprint of UK Households 1990-2004[J]. Ecological Economics, 2009(68)
2 Ramakrishnan. Factor Efficiency Perspectiveto the Relationships among World GDP, Energy Consumption and Carbon Dioxide Emissions[J]. Technological Forecasting & Social Change, 2006(73)
3 Ugur Soytas. Energy Consumption, income, and Carbon Emissions in the United State[J]. Ecological Economics, 2007(62)
4 蒋金荷.中国碳排放量测算及影响因素分析[J].资源科学，2011（4）
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关键词 二氧化碳排放；投入产出法；影响因素
中图分类号 F205 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2015）09-0021-08 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.09.004
进入21世纪以来，温室效应逐渐凸显，能源流失问题也日益严重，二氧化碳排放的控制问题已上升到全球层面。在这种背景下，针对二氧化碳排放量的计算在当前的研究中显得尤为重要，其计算结果的准确性不仅直接决定了社会和政府对于碳排放状况的认识，更会对我国的高耗能产业结构调整、减排计划的执行以及国际碳排责任的判定产生影响。因此，不断分析、对比各种计算方法的影响因素、改进计算方法、修正计算结果并对计算进行深入分析，已经成为碳排放相关研究的重要基石。
1 文献综述
目前主要的二氧化碳计算方法有能源消耗法、生命周期评价法（LCA，Life Circle Assessment）和投入产出法（IO，InputOutput）。能源消耗法计算二氧化碳排放量是指以统计资料为依托，根据能源的消耗量以及二氧化碳的排放系数进行对二氧化碳排放量的估算。这一计算方法的数据选取较为灵活，可以针对具体的问题选取适合的数据进行分析，许多学者采用这一方法进行计算。但该方法也存在一定问题，比如数据来源不正统可能会导致计算结果较实际偏差过大。何建坤[1]根据Kaya公式及其变化率分析了中国及一些发达国家的二氧化碳排放峰值，并发现单位能耗的二氧化碳排放强度年下降率大于能源消费的年下降率。赵敏等[2]根据2006年IPCC二氧化碳排放计算指南中的公式及二氧化碳排放系数，计算了上海市1994-2006年间能源消费的二氧化碳排放量，并以此分析了二氧化碳排放强度下降的原因。曹孜等[3]根据化石能源的消耗量计算了2008年总体与各部门的二氧化碳排放量以及1990-2008年碳排放强度的发展趋势，从而进一步研究二氧化碳排放量与产业增长之间的关系。汪莉丽等[4]根据全球及各地区的能源消费历史数据分析了以往的二氧化碳排放总量、二氧化碳排放累积量和人均二氧化碳排放量，并以此预测了未来的能源消费二氧化碳排放情况。李宗逊等[5]根据昆明市的工业能耗统计数据对昆明市的工业二氧化碳排放、行业二氧化碳排放强度及行业分布做了探究。
生命周期评价法计算二氧化碳排放通常以活动环节为分类单位，要求详细研究测度对象生命周期内的能源需求、原材料利用和活动造成的废弃物排放。这一方法能够具体到产品原材料资源化、开采、运输、制造/加工、分配、利用/再利用/维护以及过后的废弃物处理等各个环节，多被用于建筑领域。但在计算生产工序复杂的产品时，存在计算工作量大等缺陷。刘强等[6]利用全生命周期评价的方法对中国出口的46种重点产品进行了碳排放测算，发现这些产品的二氧化碳排放量占全国二氧化碳排放量的比例非常高。张智慧等[7]基于可持续发展及生命周期评价理论界定了建筑物生命周期二氧化碳排放的核算范围并给出了评价框架和核算方法。张陶新等[8]利用生命周期法构建了测算建筑二氧化碳排放的计算模型，并通过构建的模型分析了中国城市建筑二氧化碳排放的现状。
投入产出法计算二氧化碳排放量主要以投入产出表为依据，可以根据产品的直接消耗系数及完全消耗系数分别估算二氧化碳的直接排放和间接排放。直接消耗系数是指某一产品部门在单位总产出下直接消耗各产品部门的产品或服务总额。完全消耗系数是指某一部门每提供一个单位的最终产品，需要直接和间接消耗（即完全消耗）各部门的产品或服务总额。这一计算方法的优势在于可以进行隐含二氧化碳排放（Embodied Carbon Emission）的估算，并且在对于多行业二氧化碳排放进行计算时通过直接消耗系数矩阵以及完全消耗系数矩阵进行一次性估算，减少行业分类的工作量。但是，投入产出法的缺点在于其在计算结果的准确度上不如前两种二氧化碳排放计算法，因而多被用于隐含二氧化碳排放的计算。Lenzen[9]利用投入产出模型研究了1992年和1993年澳大利亚居民最终需求的能源消费及温室气体排放情况，发现65%以上的温室气体来自能源的隐含消费。Ahmed和Wyckof[10]根据投入产出方法估算了全球24个国家的贸易隐含碳，证实了产业地理转移对全球二氧化碳排放的影响。刘红光等[11]、孙建卫等[12]均采用区域间的投入产出表对中国各区域各行业的二氧化碳排放量做了测算，并针对区域碳减排做了分析。何艳秋[13]利用投入产出法计算了各行业的二氧化碳排放系数，并进一步计算了行业最终产品的直接二氧化碳排放量以及消费中间产品的间接二氧化碳排放量。
二氧化碳排放量的计算方法种类繁多，各有利弊，而现有文献大多是选取其中一种方法对二氧化碳排放量进行估算，少有针对不同方法的比较研究和对不同影响因素的量化分析。本文梳理了当前主要的二氧化碳排放量计算方法，并基于投入产出法，对比计算了不同考虑因素对于二氧化碳排放量计算的影响，得到各种条件变动情况下所导致的测算偏差。基于投入产出法，对比分析了不同考虑因素对于二氧化碳排放量计算的影响，并计算了各种条件变动情况下的计算偏差。
2 计算方法及数据来源
二氧化碳排放主要包括能源燃烧的二氧化碳排放和水泥生产过程的二氧化碳排放两类。其中，能源燃烧的二氧化碳排放是指各行业燃烧各种能源所产生的二氧化碳排放，主要根据能源行业对各个行业的能源投入进行计算。水泥生产过程的二氧化碳排放是指在水泥生产过程中因化学反应而产生的二氧化碳排放，主要根据水泥的产量及相关的排放系数进行计算。两种来源涉及不同的行业，由于各行业在生产、加工过程中都需要能源提供热力、动力等，因此各行业均存在能源燃烧二氧化碳排放，而水泥生产的过程排放主要与水泥生产相关，属于非金属矿物制品业的二氧化碳排放。具体来说，这两类二氧化碳排放量的计算思路如下：
本文所介绍的二氧化碳排放量计算法适用于各类能源消耗量已知、各行业的能源使用量已知、水泥产量已知并且能源燃烧和水泥生产过程的二氧化碳排放系数均已知的情况，可以计算各年度国家或地区的总二氧化碳排放情况以及分行业二氧化碳排放情况。为方便介绍，本文以2007年中国的二氧化碳排放情况为例，给出其排放量的计算方法。选取的数据来源主要包括2007年的中国能源平衡表与投入产出表，各能源的平均低位发热量以及单位产热量下的二氧化碳排放系数，此外还需要水泥产量与水泥生产的二氧化碳排放系数等。其中，2007年的中国能源平衡表与各能源的平均低位发热量取自国家统计局出版的《2008年能源统计年鉴》，内容包括2007年中国的能源使用情况；各能源在单位产热量下的二氧化碳排放系数取自日本全球环境战略研究所出版的《2006年IPCC国家温室气体清单指南》，指的是各能源在燃烧后每产生单位热量所排放的二氧化碳量；水泥产量取自国家统计局公布的2007年全国30个省份水泥产量数据，全国的水泥产量本文认为是各省水泥产量的加总；而水泥生产的二氧化碳排放系数取自Greenhouse Gas Protocol网站关于波特兰水泥系数的计算。波特兰水泥是以水硬性硅酸钙类为主要成分之熟料研磨而得之水硬性水泥，通常并与一种或一种以上不同型态之硫酸钙为添加物共同研磨，其二氧化碳排放系数适用于对水泥生产过程中普遍的二氧化碳排放量计算。
3 二氧化碳排放量计算
3.1 能源燃烧的二氧化碳排放
全国的总二氧化碳排放量主要通过能源消耗量计算，而分行业的二氧化碳排放主要是将全国的二氧化碳排放总量按行业能耗的比例进行分解得出。在已知能源的燃烧量及二氧化碳排放系数时，二氧化碳排放量为能源的燃烧量与二氧化碳排放系数的乘积。
3.1.1 能源燃烧量
能源的燃烧量计算的关键问题在于将“没有用于燃烧”的能源消费量从总量中剔除。根据能源平衡表显示，各种能源用于燃烧的部分包括能源的终端消费量、用于火力发电的消费量以及用于供热的消费量，不包括在工业中被用作原料、材料的部分。
3.1.2 能源的二氧化碳排放系数
能源燃烧的二氧化碳排放系数通过平均低位发热量和单位热量的二氧化碳排放系数计算。已知各能源燃烧产生单位热量的二氧化碳排放系数和各能源的平均低位发热量（即单位质量的各类能源在燃烧过程中产生的热量），将各能源燃烧产生单位热量的二氧化碳排放系数与其平均低位发热量相乘，即可得出每单位质量的各类能源在燃烧过程中排放的二氧化碳总量，也即各能源的二氧化碳排放系数，计算过程如公式（4）所示，其计算结果见表2。
3.1.3 能源行业的二氧化碳排放系数
通过以上两部分计算，已经可以得到全国的二氧化碳排放量，接下来需要计算分行业的二氧化碳排放量。如图1的计算流程图所示，计算各行业的二氧化碳排放需要用到各能源行业的二氧排放系数以及各能源行业向所有行业的投入关系。
燃烧所产生的二氧化碳排放量，但由于本文使用的中国42部门投入产出表中提供的能源行业仅有煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、石油加工炼焦及核燃料加工业、燃气生产和供应业4个，这些能源行业与各个化石能源之间存在的对应关系如下：煤炭开采和洗选业包括的能源有原煤、洗精煤和其他洗煤，石油和天然气开采业包括原油和天然气，石油加工、炼焦及核燃料加工业包括汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、其他石油制品、焦炭和其他焦化产品，燃气生产和供应业包括焦炉煤气和其他煤气。各能源行业产生的二氧化碳排放量即为燃烧与其相关能源产品所产生的二氧化碳排放量之和。
这里需要说明的是，在使用投入产出法计算各行业的能源消耗量时，是否剔除能源的转化部分、是否减去固定资本形成及出口投入都会导致二氧化碳排放结果的不同。原因在于，虽然全国42部门所需的能源均是由四个能源行业提供，但这四个能源行业所投入的能源却并非全部用于国内产品生产的能耗，其中有三种用途需要在计算时单独处理：①作为原材料进行加工转换的部分，如煤炭炼焦、原油加工为成品油、天然气液化等的消耗；②作为存货及固定资本形成等的部分；③作为能源产品出口给国外或调出本地的部分。由于这些部分的燃烧过程不在本地，所排放的二氧化碳也不属于本地排放。因此，在计算能源行业的投入金额时，是否剔除这三部分，会对计算结果产生影响。
本文将分别计算是否剔除以上三部分能源消耗的情况。首先，在不剔除这三类能源消耗的情况下，各能源行业用于燃烧部分的总投入金额为：
3.1.4 各行业的能源燃烧排放
在以上计算的基础上，可以计算投入产出表中42行业各自的能源燃烧排放量。计算方法如公式（8）所示，将投入产出表中能源行业j对行业k的能源投入，乘以公式（7）中能源行业j的二氧化碳排放系数，可以计算得出能源行业j给行业k带来的二氧化碳排放量。而行业k的能源燃烧排放为各能源行业投入到行业k的能源燃烧排放量之和，即：
3.2 水泥生产过程的二氧化碳的排放
由于水泥在生产过程中会产生复杂的化学反应，产生二氧化碳，这部分二氧化碳排放被称之为水泥生产的过程排放，在我国二氧化碳排放总量中占到相当比例，因此，在计算中国的二氧化碳排放总量时，是否考虑水泥的过程排放也会影响最终的计算结果。
水泥的生产属于非金属矿物制品业，其二氧化碳排放的计算公式为：
EC=QC×v （9）
其中：EC为水泥生产中的二氧化碳排放量，QC为水泥的总产量，v为水泥生产的二氧化碳排放系数。
本文选取的水泥生产二氧化碳排放系数为波特兰水泥系数，根据Greenhouse Gas Protocol，取值为每t的水泥产量在生产过程中排放
0.502 101 6 t的二氧化碳。水泥产量方面，根据国家统计局统计数据，将中国各省在2007年的水泥产量加总后可得全国在2007年的水泥总产量，共计135 957.6万t。将这两个数据代入公式（9）中计算可得，2007年中国水泥生产过程中的二氧化碳排放总量为68 264.5万t。需要指出的是，在分行业统计的二氧化碳 排放中这一排放属于非金属矿物制品业。
4 不同考虑因素对计算结果的影响
根据本文第二部分对计算方法的介绍可以发现，从“是否剔除能源的转化部分”、“是否减去固定资本形成总额与出口、调出的能源投入”以及“是否考虑水泥生产的过程排放”这3个角度出发，我们可以用23=8种方式对二氧化碳的排放量进行计算，如表3所示。理论上“剔除能源的转化部分，减去固定资本形成总额与出口、调出的能源投入并且加上水泥生产过程排放”的情况下所得计算结果是最为准确的。因此，为了保证计算结果的准确性，在条件允许的情况下，上述三个角度的问题均需要考虑在内。当数据缺失的时候，就需要进行折衷，采取其他几种“不完美的”方法进行计算：比如当能源转化情况不明，即
能源转化率或能源转化量未知的情况下，应选取不剔除能源的转化部分的方法计算；当缺乏固定资本形成总额与出口、调出能源投入的信息，也即投入产出表最终使用部分情况不明时，应选取不减固定资本形成总额与出口、调出的能源投入的方法计算；而在水泥产量或水泥生产的二氧化碳排放系数未知时，计算中不考虑水泥生产的过程排放。相应地，如果这三个角度的问题没有被完全考虑，计算结果也会存在一定程度的偏差。只有在偏差度允许的情况下，该计算方法才是有意义的。因此在采取这些方法计算时，应首先确定各个方法计算结果的准确性。
为了分析各种方法计算得到的二氧化碳排放量的准确性，本文分别利用以上8种“不完美的”计算方法计算了中国2007年的二氧化碳排放量。表3中以“是否剔除能源的转化部分”、“是否减去固定资本形成总额与出口、调出的能源投入”以及“是否考虑水泥生产的过程排放”作为计算变量，展示了各种计算方法得到的结果。当变量取1时为考虑该角度的计算方法，变量取0时为不考虑该角度的计算方法，一共列出8种二氧化碳排放量的计算方法。其中，由于三个变量均取1时，（即“剔除能源的转化部分，减去固定资本形成总额与出口、调出的能源投入并且加上水泥生产的过程排放时”）所得到的计算结果最为准确，因此表3中以三个变量均取1的情况为基准情况，并将其余方法的计算结果与基准情况进行比较，得出各方法下计算结果的准确性偏差。
总排放量方面，计算结果显示，总排放量仅受“是否考虑水泥的过程排放”影响。如表3所示，总排放量的取值仅有两种情况，考虑水泥的过程排放时总排放量为695 167.1万t，不考虑水泥的过程排放时总排放量为626 902.6万t。原因在于本文中二氧化碳排放量的计算包括能源燃烧二氧化碳排放量的计算和水泥生产二氧化碳排放量的计算两类，其中燃烧排放的总量是根据能源平衡表中能源燃烧量计算得出，如前文中的公式（3）所示，与公式（5）、（6）中“是否剔除能源的转化部分”、“是否减去资本形成总额及出口和调出”无关（只影响结构不影响总量），因此总排放量仅受“是否考虑水泥的过程排放”影响。
不考虑能源的转化部分会使中间使用二氧化碳排放量被高估，最终使用二氧化碳排放量被低估。如表3所示，在不剔除能源的转化部分，减去资本形成总额及出口、调出的能源投入，并考虑水泥的过程排放时，中间使用的二氧化碳排放量较基准情况高出0.3%，最终使用的二氧化碳排放量较基准情况低11.7%。原因在于不剔除能源的转化部分即认为所有的能源投入均被用于燃烧，这其中包括真正用于燃烧的部分和实际用于转化的部分，而用于转化的部分在转化成新的能源后也会再次作为燃烧部分计算，也即这部分能源燃烧会被计算两次。这意味着在计算各行业的二氧化碳排放量时，存在转化工序的行业，其能源燃烧量被高估，总燃烧量一定的情况下，其他没有转化工序的行业和最终使用中的能源燃烧量会被低估，导致最终使用二氧化碳排放量的低估及中间使用二氧化碳排放量的高估。不考虑资本形成总额及出口、调出的能源投入会使中间使用二氧化碳排放量被低估，最终使用二氧化碳排放量被高估。表3显示，在不减资本形成总额及出口、调出的能源投入，剔除能源的转化部分，并考虑水泥的过程排放时，中间使用二氧化碳排放量较基准情况低3.0%，最终使用二氧化碳排放量较基准情况高103.5%。原因在于能源行业对资本形成总额（包括固定资本形成总额和存货增加）的投入是将该部分能源以固定资本的形式保留到库存中，并未用于燃烧，而能源行业的出口与调出是将能源以商品的形式转移出本地，其之后无论是否用于燃烧，产生的二氧化碳均不属于本地排放。如果不考虑公式（6）中能源行业j对资本形成总额及出口、调出的能源投入，会使得该能源行业j的总投入金额Dj被高估，从而导致公式（7）中二氧化碳排放系数ej被低估，那么所有通过ej计算的行业二氧化碳排放量均会被低估，使得计算所得各行业的二氧化碳排放量下降，中间使用的二氧化碳排放量减少，而最终使用的二氧化碳排放量增加。
不考虑水泥的过程排放会使中间使用中非金属矿物制品业的二氧化碳排放量被低估。水泥的二氧化碳排放是指在水泥生产过程中，由于化学反应产生的二氧化碳排放，它属于非能源燃烧的二氧化碳排放。根据前文的计算，2007年全国水泥生产的过程二氧化碳排放量为68 344.7万t，因此表3所示“是否考虑水泥的过程排放”，也即是否在非金属矿物制品业的二氧化碳排放中加上水泥生产的过程排放量，可以看到在不考虑水泥的过程排放，剔除能源的转化部分，并减去资本形成总额及出口、调出的能源投入时，中间使用部分的二氧化碳排放量较基准情况减少10.1%。实际上，非能源排放，也即过程排放还包括其他化学反应排放、碳水饮料的排放等，本文仅考虑水泥生产这一项过程排放的做法也有待在后续研究中进行进一步的完善。
综上所述，在剔除能源的转化部分、减去资本形成总额及出口调出的能源投入并考虑水泥的过程排放时计算方法最为准确，与之相反，忽略所有以上因素的计算方法偏差最大。此外，不剔除能源的转化部分、不减资本形成总额及出口调出的能源投入、不考虑水泥的过程排放均会导致计算结果被高估或低估。根据中间使用排放量比较，这三个变量的计算优先度为水泥的过程排放最重要（缺失导致结果偏低10.1%），资本形成总额及出口、调出的能源投入次之（缺失导致结果偏低3.0%），能源的转化部分最末（缺失导致结果偏高0.3%）。根据最终使用排放量比较，这三个变量的计算优先度为资本形成总额及出口、调出的能源投入最重要（缺失导致结果偏高103.5%），能源的转化部分次之（缺失导致结果偏低11.7%），水泥的过程排放不产生影响。根据总排放量比较，这三个变量的计算优先度为水泥的过程排放最重要（缺失导致结果偏低9.8%），能源的转化部分与资本形成总额及出口、调出的能源投入不产生影响。不仅如此，当这三个变量中有两个或三个取0时，计算结果同时受这两三个变量缺失的影响，二氧化碳排放量的变化幅度叠加。表3显示，仅考虑剔除能源的转化部分时，中间使用排放量被低估13.2%，最终使用排放量被高估103.5%；仅考虑资本形成总额及出口、调出的能源投入时，中间使用排放量被低估9.8%，最终使用排放量被低估11.7%；仅考虑水泥的过程排放时，中间使用排放量被低估2.1%，最终使用排放量被高估71.0%；三个变量均不考虑时，中间使用排放量被低估12.2%，最终使用排放量被高估71.0%。
5 结论及建议
本文梳理了当前主要的二氧化碳排放量计算方法，并基于投入产出法，对比计算了不同考虑因素对于二氧化碳排放量计算的影响，研究发现：计算方法方面，本文认为二氧化碳排放的主要来源可以分为能源燃烧排放和水泥生产过程排放两大类，在进行行业二氧化碳排放量的计算时应将这两部分都考虑在内。其中，能源燃烧的二氧化碳排放量可根据分行业的能源消耗量计算，水泥生产的二氧化碳排放量可根据全国水泥产量计算。该方法不仅可以避免能源消耗法数据选取不统一、生命周期评价法多行业计算工作量大，投入产出法计算结果较粗糙等缺陷，得出较为准确的计算结果，还可以同时进行多省份、多行业二氧化碳排放量的计算，简化计算步骤，提升计算效率。计算准确性方面，“是否剔除能源的转化部分”、“是否减去固定资本形成总额与出口、调出的能源投入”以及“是否考虑水泥生产的过程排放”3个因素将对我国二氧化碳排放量的计算结果产生影响。其中，“是否考虑水泥生产的过程排放”影响碳排总量的计算，而其他2个因素主要影响碳排放量的结构。本文认为，在“剔除能源的转化部分、减去资本形成总额及出口调出的能源投入、考虑水泥的过程排放”情况下得到的二氧化碳排放量计算结果最为准确。在此基础上，若不剔除能源的转化部分，会使中间使用排放量被高估0.3%，最终使用排放量被低估11.7%；若不减去资本形成总额及出口调出的能源投入，会使中间使用排放量被低估3.0%，最终使用排放量被高估103.5%；若不考虑水泥的过程排放，会使中间使用排放量被低估10.1%，总排放量被低估9.8%。
基于以上结论，本文提出以下建议：
（1）不断推进二氧化碳计算方法的相关研究，提高对计算结果准确性的关注和重视。二氧化碳排放量作为衡量多种能源和环境问题的主要指标，其计算结果的准确性具有非常重要的意义。从总量上看，我国二氧化碳排放量的大小直接决定了社会各界对于我国碳排放现状的认识，然而，忽视水泥生产过程排放等因素将会使我国碳排总量被低估接近10%，这将直接影响我国社会各界对自身排放现状的正确认识，难以引起人们对能源和环境问题的重视，拖缓减排政策的推广力度和执行程度，甚至影响我国减排目标的达成。排放结构上看，能源转化、资本形成以及出口和调出等因素将会影响我国碳排结构的准确性，影响高耗能产业的确定和低碳产业结构调整。此外，在国际社会方面，各国减排责任的划分越来越多受到关注，我国作为快速崛起的重要经济体，其减排责任的确认更是备受瞩目。因此，我国碳排量计算的准确性决定着我国在国际社会是否承担了合理的减排责任，这一点不仅关乎我国和其他发展中国家的国际责任，更是世界环境问题的主要议题。
（2）关注二氧化碳排放量计算方式的选择，在误差允许的范围内选择准确度更高的方式进行计算。本文从3个角度出发，提供了计算二氧化碳排放量的8种不同方式，确定了最为准确的计算方式并对其他方式的偏差进行了计算和分析。各种方式对不同的影响因素各有取舍，侧重点各不相同，准确度也有所偏差。因此，在数据可及性满足且工作量大小适当的前提下，建议学者采用本文确定的准确方法进行二氧化碳排放量的计算，然而，如果数据不够充分或受工作量大小限制，则应根据本文得到的各种方法的偏差原因和偏差幅度，在误差允许的范围内，针对不同的研究目的选取各自重点关注的主要问题，进而选取在重要环节上准确度更高的方法进行计算，以在最大程度上保证计算结果的准确性。
参考文献（References）
关键词 增氧设备；合理利用；二氧化碳排放；减排效果；节能效益
中图分类号 S969.32+1 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2014）21-0195-02
2001年，政府间气候变化专门委员会（IPCC）首次提出并评估了不同升温情况下气候变化“五个关切理由（综合影响指标）”的风险水平，证明了温室气体导致了全球气候变暖[1]。2012年我国CO2排放总量为89.5亿t，占全球排放总量的28.3%[2]。农业温室气体排放占中国温室气体排放总量的17%[3]，根据《中国渔业年鉴2013》的统计数据[4]，2012年我国渔业经济总产值达17 321.88亿元，占当年国民生产总值（GDP）的3.3%，可想而知其产生的CO2排放量是不可忽视的。
我国每年渔业生产领域总能源消耗为1 754万t标准煤，其中水产捕捞、养殖和加工所占的比重分别为66%、21%和13%[5]。淡水和海水池塘增氧设备耗电量在养殖中所占比率高达53.7%[6]。2009年国家正式出台增氧机列入农机补贴系列，加速了增氧机的推广与使用。
增氧设备的合理利用和正确配置可以达到节能减排的效果，但一直以来没有对使用增氧设备带来的温室气体排放进行评估，在一定程度上影响和制约了渔业节能管理、技术推广和科学研究的有效进行。评估我国水产养殖中增氧设备温室气体排放的现状，正确使用和合理配置增氧设备，可以为渔业节能工作提供数据支持，在一定程度上也可以为行业管理部门的决策提供参考。
1 研究方法
1.1 基本思路
随着我国渔业生产现代化程度的不断提高，水产养殖中养殖设备的利用越来越多，渔业生产的能源消耗主要来自捕捞和养殖行业，徐 皓等[6]对渔业能耗的分类测算表明，我国渔业生产能源消耗折合标准煤1 935.2万t，其中养殖占到近20%。
本文对2012年增氧设备排放的CO2量进行估算，然后结合相关研究结果对合理利用增氧设备进行分析，探讨增氧设备合理利用与配置对节能所做出的贡献，利用Oak Ridge National Laboratory（ORNL）[7]提出的CO2排放量的计算方法对CO2减排量进行估算和分析。并在此基础上，对增氧设备的CO2排放强度进行计算，从而评估目前我国增氧设备的能效。
1.2 计算方法
1.2.1 CO2排放量的计算公式：
QC=QE×FC×C×ξ（1）
公式（1）中[7]：QC为碳量（t）；QE为有效氧化分数，为0.982；FC为每吨标煤含碳量，为0.732 57；C为耗煤量；ξ为1 kW・h电折算为0.356 kg标煤[8]。
Q■=QC×ω（2）
式（2）中：Q■为CO2释放量；ω为碳换算CO2常数，为3.67（以CO2的碳含量为27.27%计算）。
1.2.2 CO2排放强度的计算公式。CO2排放强度指的是单位GDP的CO2排放量，该指标反映的是能源利用效率，可以很好地引导各国提高能源利用效率，向低碳经济转型。其计算公式如下[9]：
二氧化碳排放强度=■（3）
2 结果与分析
2.1 2012年我国增氧设备CO2排放总量
根据《中国渔业统计年鉴2013》提供的数据：2012年池塘养殖面积为809万hm2，其中淡水及海水池塘养殖面积分别为591万hm2和218万hm2，单位面积年耗电量分别为9 837.66（kW・h）/hm2和46 875.00（kW・h）/hm2[10]。淡水和海水池塘养殖中增氧设备耗电占总耗电比分别为53.7%和63.2%[6]，由此推算出我国淡水和海水池塘养殖中增氧设备的单位面积年耗电分别为5 282.82（kW・h）/hm2和29 625.00（kW・h）/hm2。由此可见，池塘养殖增氧设备效能的提高对池塘养殖的发展有着重要作用。
由公式（1）、（2）计算可以得到2012年我国水产养殖增氧设备的单位面积CO2排放量和排放总量（表1）。
我国2012年水产养殖中池塘养殖增氧设备的CO2排放总量为10 461.83万t，我国2012年全国CO2排放总量为89.5亿t。可计算得到，我国池塘养殖增氧设备的CO2排放量占我国CO2排放总量的1.17%。
2.2 增氧设备合理选用与配置的节能效益
2.2.1 增氧设备的正确选用的CO2减排估算。叶轮增氧机具有增氧、曝气和搅拌水体等功能，也是水产养殖取得高产高效的必备装备之一，它能将整池水体维持在一个合理的溶氧浓度和温度[11]。叶轮式增氧机的市场占有率为65%[12]，那么保守估计叶轮增氧机占所有增氧设备所带来的CO2排放量的65%，那么2012年我国池塘养殖使用叶轮式增氧机产生的CO2排放量为6 800.19万t。
前期研究通过对3 kW叶轮式增氧机、1.5 kW水车式增氧机、1.1 kW射流式增氧机及2.2 kW曝气式增氧机在自然状态下的增氧能力及效果进行研究比较。由研究结果可知，3 kW叶轮式增氧机可使距增氧机10.0、1.5 m深处水体溶解氧增速约0.86 mg/（L・h），单位功率增氧值0.287 mg/（L・h）。而在相同试验条件下，1.1 kW射流式增氧机的单位功率增氧值为0.436 mg/（L・h），是叶轮式增氧机的1.5倍之多。利用公式（1）、（2）计算可知在达到相同的增氧量的条件下，若用射流式增氧机取代叶轮式增氧机，2012年叶轮式增氧机产生的二氧化碳可以减少2 323.92万t，相当于当年增氧设备排放二氧化碳的22.21%。
由此看来，叶轮式增氧机的增氧能效还有很大的提升空间。用射流式增氧机来取代或部分取代叶轮式增氧机，可以有效实现能源的高效利用。
2.2.2 增氧设备的合理配置的CO2减排估算。顾兆俊等[13]通过研究在日照条件下养殖池塘表层水和底层水溶氧量的变化差异，分别使用叶轮式增氧机和耕水机进行了水体溶解氧的调控试验，并对这2种养殖机械的调控效果和经济效益进行了比较，结果表明：在白天日照条件下，在0.46 hm2的养殖池塘中，3 kW叶轮式增氧机开启2.0～2.5 h与开启60 W耕水机8～9 h后效果相当。
为使水环境保持理想的状态，完成晴朗白天（6：00―18：00）池塘增氧目的，3 kW的叶轮式增氧机需要工作6 h。而达到同等增氧量可以用60 W的耕水机工作替代，即将耕水机与增氧机结合使用，在白天开启耕水机，晚间使用增氧机。以每年池塘有200 d需要增氧，其中140 d为晴天来计算，用该方法结合增氧，达到相同的增氧效果，池塘年节约的电量达2 419.2（kW・h）/hm2，利用公式（1）、（2）计算可知该电量相当于4.5 t二氧化碳排放量。
按目前叶轮式增氧机使用率占总的增设备65%计算，设使用增氧机的养殖面积为80%，若将耕水机与叶轮式增氧机结合使用替代叶轮增氧机的单独使用，2012年池塘养殖增氧设备排放的二氧化碳可减少2 061.17万t。占我国2012年水产养殖中池塘养殖增氧设备的二氧化碳排放总量的19.70%。
由此看来，根据各类养殖机械的功能特点，适时、合理、经济地使用养殖机械进行水体环境的调控，不仅能促进各类鱼类生长，提高养殖经济效益的有效措施，而且能显示出明显的环境优越性。
2.3 二氧化碳排放强度
从排放量来看，虽然水产养殖增氧设备带来的二氧化碳排放量占我国二氧化碳排放总量的比例仅为1.17%，但排放总量并不能很好地反映出我国水产养殖业的二氧化碳排放情况，更加合理的指标是二氧化碳的排放强度。2012年美国的全国GDP为15 6760亿美元，全年二氧化碳排放量为52.7亿 t，利用公式（3）可知其二氧化碳排放强度为0.34 kg/美元。
根据《中国渔业年鉴2013》提供的数据，我国2012年海水和淡水养殖生产总产值（GDP）为17 321.88亿元，淡水养殖产值为4 194.82亿元。
由公式（3）可得，2012年我国池塘养殖增氧设备的二氧化碳排放强度=10 461.83×10 000×1 000/4 194.82×108÷6.285 5=1.57 kg/美元（以2012年1美元=6.285 5元人民币计算），为美国二氧化碳排放强度的4.62倍。
从排放强度来看，我国池塘养殖增氧设备由于技术和设备的能源消费强度大，致使我国水产养殖增氧设备的二氧化碳排放强度相对较高。据相关数据显示，2010年在全国池塘养殖中增氧机械的总配套功率达18亿 kW之多，且由于养殖控制技术落后，导致能耗损失达40%，是二氧化碳排放强度高的原因之一。这也说明，我国水产养殖业产值的增加更大程度上依赖于能源的消耗，而不是技术的进步。
3 结论与讨论
3.1 结论
（1）仅从达到相同增氧效果方面考虑，若用射流式增氧机取代叶轮式增氧机，那么2012年叶轮式增氧机产生的6 800.19万t二氧化碳可以减少为4 476.27万t，减排量为2 323.92万t，相当于当年增氧设备排放二氧化碳的22.21%。
（2）若要达到相同的增氧效果，将耕水机与叶轮式增氧机结合使用，即在白天开启耕水机，晚间使用增氧机，相比单独使用叶轮式增氧机，2012年池塘养殖增氧设备排放的（下转第199页）
（上接第196页）
二氧化碳可减少2 061.17万t。占我国2012年水产养殖中池塘养殖增氧设备的二氧化碳排放总量的19.70%。
（3）我国池塘养殖增氧设备的二氧化碳排放强度为1.57 kg/美元，是美国二氧化碳排放强度的4.62倍。
3.2 本研究不足之处
（1）造成增氧设备二氧化碳排放强度高的主要原因包括：渔民对增氧机的合理使用和正确配置认识不够。
（2）目前对增氧机合理配置的研究不多，在养殖过程中为减少排放，多种增氧机结合使用的情况并不多见。
本文的局限性在于仅仅从理论上得出不同增氧机结合使用达到相同增氧效果达到减排目的，而增氧设备的实际使用要受到多种因素影响，包括养殖对象、场所，以及增氧量、时间等。为达到保护环境、节约能源的目的，针对不同养殖需要，有针对性地研究多种增氧设备结合使用应提上日程[13]。
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【关键词】二氧化碳排放 排放 现状 对策
中国二氧化碳排放量于2006年超过美国，位居世界第一，而且近几年来中国的二氧化碳排放量持续增加，2012年全年排放量达到8106.43百万吨。中国曾承诺将采取有效措施减少二氧化碳排放，并于2030年前停止增加二氧化碳的排放量。在实施减排任务同时对中国二氧化碳排放现状及影响因素有一个细致的了解是十分有必要的。
一、中国二氧化碳排放来源
化石能源的消耗是造成二氧化碳排放的重要原因，中国经济自改革开放以来迅猛发展，其中第二产业1978年至2015年的平均比重达到45%，第二产业的能源消耗总量占到总能源消耗量的80%以上，由此推断，第二产业，尤其是工业部门是二氧化碳排放的重要来源。
在第二产业内部，不同细分行业的二氧化碳排放量存在差异，排在前五位的分别是电力、热力的生产和供应业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，黑色金属冶炼及压延业，非金属矿物制品业和化学原料及化学制品制造业，分别占到40.1%、24.2%、7.3%、6.7%和6%。
农业活动的二氧化碳排放量占全国二氧化碳排放总量比例较低，而且农业生态系统在相当大的程度上能够减少因人类活动造成的二氧化碳排放。但是，中国大规模的砍伐树林、毁坏良田、破坏湿地等活动使农业生态系统的吸碳能力大幅度下降。
二、二氧化碳排放现状
2000年至2012年，中国全国的二氧化碳排放总量从5389百万吨增长至16572百万吨，具体来看，2000年二氧化碳排放量排在前五的省市区分别为辽宁、广东、河北、山东和山西，到2012年二氧化碳排放总量排在前五的则分别为山东、江苏、广东、河北和内蒙古，虽然排序发生了一些变化，但排在前五位的省市占比加总基本保持在35%左右，这说明我国二氧化碳排放的集中度基本保持不变。2000年至2012年中国全国的二氧化碳平均年增长幅度达到为9.81%，其中，海南、宁夏、内蒙古、陕西、青海、山东、广西、新疆、福建、云南、江苏、湖南、浙江和河南大于全国的二氧化碳平均增长速度，因此，这些地区的减排任务严峻。海南、宁夏两地的增长速度大一部分原因在于其基数小，但若不引起重视，这两地的二氧化碳排放量将超过其他地区。此外，值得注意的是内蒙古2012年的二氧化碳排放量已经位居第五，若仍然保持目前的增长速度，势必会成为中国最大的二氧化碳排放地区。
从地区来看，2000年中国东部、中部和西部的二氧化碳排放量分别为2633百万吨、1757百万吨和999百万吨，比重分别为48.87%、32.60%和18.53%；2012年中国东部、中部和西部的二氧化碳排放量分别为7733百万吨、5340百万吨和3500百万吨，比重分别为46.66%、32.22%和21.12%。2000年至2012年，虽然三大地区对二氧化碳排放量的贡献度排序依然为东部、中部和西部，但是东部的贡献度明显下降，中部基本保持不变，而西部的贡献度明显上升。东部、中部、西部和全国的二氧化碳排放量年平均增速为9.39%、9.71%、11.01%、9.81%，西部地区的增速明显高于其他两个地区和全国平均水平。
三、二氧化碳排放因素分析
人口、经济增长、技术水平是影响二氧化碳排放的主要因素。
人口增长会通过两种方式影响二氧化碳的排放：一是人口数量的增加会使得对能源的消费增加，进而导致二氧化碳排放量的增加；二是人口的增加可能会导致森林、湿地、草原等生态系统的破坏，减少其二氧化碳的吸收能力，间接造成二氧化碳排放量的增加。
经济增长影响二氧化碳排放主要通过三种途径：规模效应、结构效应和技术效应。规模效应对二氧化碳排放有促进作用，而结构效应和技术效应对二氧化碳排放有抑制作用。在经济增长初期，经济的增长主要依靠扩大生产规模，即扩要劳动力、资本、自然资源等生产要素投入量来保持经济的快速增长，这会造成二氧化碳排放量的大量增加。随着经济的增长，经济结构发生改变，过去高污染的工业经济开始转向清洁的技术型、服务型经济，结构效应对二氧化碳排放的抑制作用开始显现。另外，经济增长带来的技术进步也进一步抑制了二氧化碳的排放。总结来说，二氧化碳排放与经济增长之间存在一个“倒U”型的关系，即二氧化碳排放量在初期随着经济的增长而增加，当经济发展达到一个临界点后，二氧化碳排放量随经济增长而开始减少，这就是库兹涅茨曲线。
技术水平可以通过三大主要途径影响二氧化碳的排放。第一，技术水平的提高可以实现节能产品的生产和应用，这将减少化石能源的使用量，进而减少二氧化碳的排放量；第二，技术水平的提高可增加对可再生清洁能源的利用，降低对化石能源的依赖程度；第三，随着技术水平的不断提高，人类社会的经济发展模式发生改变，从以能源为要素投入的经济增长方式逐渐过渡到以资本为要素投入的经济发展方式。
四、结语
目前中国二氧化碳排放情况依然严峻，西部地区是未来二氧化碳减排应该着重注意的区域。在实行二氧化碳减排工作时，要充分认识到人口、经济增长以及技术水平对其的影响作用，将他们纳入一个统一的工作框架，制定一系列有效措施，以此实现在2030年前停止增加二氧化碳排放量的目标。
参考文献：
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[2]李国志. 基于技术进步的中国低碳经济研究[D]南京：南京航空航天大学，2011.
关键词：化工行业；二氧化碳；两阶段核算模型；减排潜力；
作者简介：顾佰和(1987-)，男(满族)，辽宁丹东市人，中国科学院科技政策与管理科学研究所，博士研究生，研究方向：绿色低碳发展战略与政策分析.
1引言
化工行业是经济社会发展的支柱产业，同时也是耗能和温室气体排放大户。国际石油和化工联合会的统计数据显示，2005年世界二氧化碳排放量约为460亿吨，其中化学工业的二氧化碳排放为33亿吨，约占7.1%[1]。中国是世界上最大的化工制品国之一。其中合成氨、电石、硫酸、氮肥和磷肥的产量均排名世界第一[2]。2000年到2010年，中国的化工行业工业产值增长迅速，其中几种主要化工制品例如：乙烯、电石、烧碱、硫酸、甲醇、硝酸等产品的产量在此期间增长了50%以上。2000-2010年化学原料及化学制品制造业能源消费量逐年上升，年均增长8.86%[3]，占全社会能源消费总量的比重基本保持在10%左右。
我国化工行业产品结构不合理，高消耗、粗加工、低附加值产品的比重偏高，精细化率偏低。美国、西欧和日本等发达国家和地区的化工行业精细化率已经达到60%~70%，而目前我国化工行业的精细化率不到40%。且我国化工行业工艺技术落后，高耗能基础原材料产品的平均能耗比国际先进水平要高20%左右，因此我国化工行业存在较大的节能减排空间[4]。那么我国化工行业到底有多大的减排潜力，如何预测化工行业的温室气体减排潜力成为决策者和研究人员关注的焦点之一。
国内外学者围绕行业温室气体减排潜力评估展开了一系列研究，但研究集中于钢铁行业[5-6]、电力行业[7-8]、交通行业[9-10]、水泥行业[11-12]等产品结构较为单一的行业。而由于化工行业的产品种类繁多，且工艺流程各不相同，目前对于化工行业的温室气体减排潜力研究，从研究对象上主要集中于少数几种产品和部分工艺流程。Zhou[13]等全面细致的核算了中国合成氨生产带来的二氧化碳排放和未来的减排潜力，并据此提出了促进减排的政策措施。Neelis[14]等学者从能量守恒的角度研究了西欧和新西兰化工行业的68种主要工艺流程理论上的节能潜力。IEA[15-16]在八国集团的工作框架下，评估了化学和石油工业中49个工艺流程应用最佳实践技术(BestPracticeTechnology)短期内所带来的能效改善潜力。Patel[17]针对化学中间体和塑料等有机化学品给出了累积能源需求和累积二氧化碳排放量的核算流程和核算结果。
就关注的减排影响要素而言，主要涉及技术和成本两方面。技术层面上，Park[18]等通过调查五种节能减排的新技术，使用混合的SD-LEAP模型评估了韩国石油炼制行业的二氧化碳减排潜力；Zhu[19]从技术进步的视角采用情景分析方法从整个行业的层面研究了中国化工行业的二氧化碳减排潜力，并提出一系列促进化工行业碳减排的措施；卢春喜[20]重点概述了气-固环流技术在石油炼制领域中的研究与应用进展；王文堂[21]分析了目前化工企业节能技术进步所遇到的障碍，并对促进企业采取节能减排技术提出建议。成本方面，Ren[22]等对蒸汽裂解制烯烃和甲烷制烯烃两种方式的节能和碳减排成本进行了对比；戴文智等[23]将环境成本作为石油化工企业蒸汽动力系统运行总成本的一部分，构建了混合整数非线性规划(MINLP)模型，优化了多周期运行的石油化工企业蒸汽动力系统；高重密等[24]从综合效益角度出发提出了化工行业实施碳减排的相关建议以及化工园区实施碳减排的管理模式；何伟等[25]设计了节能绩效-减排绩效关系图及节能绩效、减排绩效与经济效益协调关系三角图。
在研究方法上，通过对以上文献的归纳，不难发现情景分析已成为行业温室气体减排潜力的主流分析框架。已有的国内外大部分相关研究都采用情景分析方法[5-12，13，18，19]。情景分析方法是在对经济、产业或技术的重大演变提出各种关键假设的基础上，通过对未来详细地、严密地推理和描述来构想未来各种可能的方案[26]。相比弹性系数法、趋势外推法、灰色预测法等传统的定量预测方法，情景分析法以多种假定情景为基础，强调定性与定量分析相结合。情景分析法在进行预测时，不仅可根据预测对象的内在产生机理从定量方法上进行推理与归纳，还可对各不确定因素(自变量)的几种典型的可能情况采取人为决策，从而更为合理地模拟现实。因此，情景分析法更加适用于影响因素众多、未来具有高度不确定性的问题的分析。此外，情景分析法与传统预测法还有一点显著不同。传统预测法试图勾绘被预测对象未来的最可能发生状况，以及这种可能程度的大小。而情景分析法采取的是一种多路径式的预测方式，研究各种假设条件下的被预测对象未来可能出现何种情况。在情景分析中，各种假设条件不一定会自然出现，但通过这样的分析，可帮助人们了解若要被研究对象出现某种结果需要采取哪些措施以及需要何种外部环境。
综观国内外学者的研究，有以下特点：从研究对象上来说，更多侧重于化工行业产品层面二氧化碳减排潜力的研究，而鲜有从行业整体层面的研究；从研究要素上来说，一般只考虑单一要素对二氧化碳减排的贡献，鲜有综合考虑化工行业内部结构调整、技术进步、政策变动等多因素的研究。鉴于此，本文结合化工行业的产品结构特点构建了一套化工行业二氧化碳减排潜力综合分析模型：首先结合化工行业产品种类繁多的特点，分别从行业和产品视角构建了一种两阶段二氧化碳排放核算模型；在此基础上，综合考虑化工行业的发展规模、结构调整、技术进步等因素，建立了化工行业二氧化碳减排潜力的情景分析方法，探索不同情景下化工行业的减排潜力和路径。最后运用该方法以中国西部唯一的直辖市、国家首批低碳试点城市———重庆市的化工行业为例进行应用分析。最后提出了我国化工行业低碳转型的对策建议。
2模型与分析方法
2.1核算边界
化工行业的二氧化碳排放包括两部分：一部分是由燃料燃烧产生的排放，另外一部分是工业过程和产品使用产生的排放。其中燃料燃烧产生的排放又分为化石燃料产生的直接排放以及电力、热力消耗产生的间接排放，为了体现化工行业对区域二氧化碳减排的贡献，本文将电力和热力消耗产生的间接排放也计算在内。此外，一些化工产品在生产活动中是吸碳的，例如尿素的生产，这部分被吸收的二氧化碳需要在计算中扣除。
2.2化工行业二氧化碳排放两阶段核算模型
为了能够得到化工行业全行业的二氧化碳排放量，同时能够综合考虑多种因素探索其二氧化碳减排潜力，本文针对化工行业特点构建了一种两阶段二氧化碳排放核算模型。模型中的主要参数名称及其含义见表1。
2.2.1基于全行业视角的核算方法
行业视角核算方法主要针对化工行业二氧化碳排放的历史和现状。本文所研究的化工行业包括国民经济行业分类中的化学原料及化学制品制造业、化学纤维制造业和橡胶制品业。化工行业是终端能源消费部门，通过能源平衡表，可以得到化工行业分能源品种的能源消耗量，根据2006年IPCC国家温室气体清单指南推荐的方法二，化工行业由燃料燃烧引起的二氧化碳排放量为：
部分产品在工业过程和产品使用中会产生二氧化碳排放，这部分排放量为：
此外，一些产品在生产过程中会吸收二氧化碳，被吸收的二氧化碳量为：
因此，基于行业视角核算的化工行业温室气体排放量为：
表1主要参数名称及其含义下载原表
表1主要参数名称及其含义
2.2.2基于产品视角的核算方法
化工行业产品种类虽多，但能耗相对集中在少数几种高耗能产品上，2007年，合成氨、乙烯、烧碱、纯碱、电石、甲醇这6种高耗能产品的能源消耗量占中国化工行业的54%[19]。现有的化工行业节能减排政策大部分集中在几种主要的高耗能产品上，因此从产品层面探讨化工行业的二氧化碳排放核算更具有现实意义。本文建立一种基于产品视角的核算方法来预测化工行业未来的二氧化碳排放。首先将化工行业由燃料燃烧引起的二氧化碳排放分为高耗能产品和其他产品两部分。某种高耗能产品的二氧化碳排放量为：
其中EMi为第i种高耗能产品单位产品的二氧化碳排放量，计算方法见式(6)：
由于除主要耗能产品外的其他产品种类多，单个产品的能源消耗量不大，能源利用效率数据难以获得，所以难以从单位产品能耗的角度对这部分产品的二氧化碳排放进行核算，本文将这部分产品作为一个整体来考虑，引入单位产值的二氧化碳排放来解决这一问题。其他产品合计的二氧化碳排放量为：
工业过程和产品使用排放以及产品对二氧化碳的吸收同基于行业视角的核算方法。
因此，基于产品视角核算的化工行业温室气体排放量为：
2.3减排潜力情景分析模型
2.3.1减排潜力的定义
潜力就是存在于事物内部尚未显露出来的能力和力量。而减排潜力即存在于某一温室气体排放主体内尚未发掘的减排能力。为了能够量化表达，本文将减排潜力进一步定义为某一温室气体排放主体通过努力可以实现的减排量。
本文所关注的是化工行业未来的二氧化碳减排潜力，这里为化工行业设置多种不同的发展情景。不同情景下的行业内部结构、技术水平、所面临的宏观和微观政策各不相同，相应的会得到不同的二氧化碳排放路径。其中一种情景称之为BAU(BusinessAsUsual)情景，也叫照常发展情景，该情景下化工行业现有的能源消费和经济发展趋势与当前的发展趋势基本保持一致，沿用既有的节能减排政策和措施，不特别采取针对气候变化的对策。其他情景中化工行业分别针对气候变化做不同程度的努力。所谓化工行业的二氧化碳减排潜力，针对关注的指标不同，有两类不同的含义。一是绝对二氧化碳减排潜力，即目标年份中其他各情景的二氧化碳排放量相比BAU情景的减少量；二是相对二氧化碳减排潜力，即目标年份的二氧化碳排放强度相比基准年份降低的百分比。
通过同一年份各情景与BAU情景二氧化碳排放总量的横向比较，以及同一情景不同年份间二氧化碳排放强度的纵向比较，便可分别得到化工行业的绝对和相对二氧化碳减排潜力。
2.3.2情景分析模型
根据减排潜力的定义，y年份化工行业的绝对二氧化碳减排潜力为：
其中CEyBAU为y年份化工行业BAU情景的二氧化碳排放总量，CEly为y年份化工行业情景l下的二氧化碳排放总量。
相对二氧化碳减排潜力是针对二氧化碳排放强度设置的指标，化工行业的二氧化碳排放强度为：
，其中V为化工行业的工业增加值。由此可以得到，y年份化工行业的相对二氧化碳减排潜力为：
其中，为基准年化工行业的二氧化碳排放强度，CEIly为y年份化工行业在情景l下的二氧化碳排放强度。
3案例分析
3.1对象描述
本文应用上述模型方法以重庆市化工行业为例展开分析。化工行业是重庆市重要的支柱产业之一。2011年重庆市化工行业实现工业总产值902亿元，占重庆市工业总产值的比重达到7.6%。重庆市缺煤少油，但天然气资源丰富，重庆市是国内门类最齐全、产品最多，综合技术水平最高的天然气化工生产基地。但重庆市化工行业部分产品的工艺技术路线落后，产品结构有待调整优化。2009年重庆市化工行业的精细化率仅约20%，低于全国的30%-40%的平均水平，更低于发达国家的60%-70%的水平。
根据重庆市化工行业发展现状和趋势，本文选取了合成氨、烧碱、纯碱、甲醇、石油加工、乙烯和钛白粉这七种产品作为重庆市化工行业的主要耗能产品。其中，2005年合成氨、烧碱、纯碱、甲醇和钛白粉这五种产品合计的二氧化碳排放占化工行业总体排放的46.5%，而石油加工、乙烯将是重庆市化工行业“十二五”期间重点发展的石油化工产业链中的上游产品。本文利用前文所述的化工行业二氧化碳减排潜力分析模型，分析了重庆市化工行业分别到2015年和2020年的二氧化碳排放变化情况，并通过不同情景间的比较得到其减排潜力。
3.2情景设置
化工行业的能源消耗和二氧化碳排放主要由以下几方面因素决定：产业发展规模，产业内部结构，高耗能产品的产量，技术结构的调整，产品的技术进步率等。本文根据以上这些因素为重庆市化工行业设计了三个发展情景。
在这三种情景中，重庆化工行业未来经济发展变化的基本趋势保持一致。2005—2011年重庆市化学工业总产值年均增长29.5%，未来重庆化工行业将继续保持比较高的经济增长速度。根据《重庆市化工行业三年振兴规划》，到2015年重庆市化工行业总产值将达到2000亿元。由此本文设定2011-2015年重庆市化学工业总产值的年均增长率为23.0%，2015-2020年年均增长率降低到20.0%。与此不同的是，为了支持这种经济的发展需求，三种情景分别设定了不同的能源消费增长和利用模式，具体描述如下。
表2情景定性描述表下载原表
表2情景定性描述表
3.3数据来源及处理过程
重庆市化工行业总产值和增加值现状数据来自《重庆市统计年鉴》(2005-2012)，化工行业未来总产值数据来自《重庆市化工行业三年振兴规划》；行业内部结构现状数据来自《重庆市化工行业统计公报》(2005-2010)；化工行业分能源品种能源消耗量数据来自《中国能源统计年鉴》(2005-2012)；各主要耗能产品产量数据来自《重庆市统计年鉴》(2005-2012)；各主要高耗能产品综合能耗参照《中国化学工业年鉴》、《中国低碳发展报告2011~2012》、高耗能产品能耗限额标准(由国家标准化管理委员会制定和颁布)和《能效及可再生能源项目融资指导手册(2008)》，各主要高耗能产品未来所采用的工艺比例和能源消耗参考《2050中国能源和碳排放报告》中的设置，不同的情景将设置不同的技术参数；各种一次能源的二氧化碳排放因子以及各主要耗能产品工业过程与产品使用的排放因子均来自《省级温室气体清单编制指南》，电力的二氧化碳排放因子参考中国国家发改委每年公布的“中国区域电网基准线排放因子的公告”，蒸汽的二氧化碳排放因子通过重庆市的能源平衡表间接计算得到，单位尿素吸收的二氧化碳量用尿素的碳含量(12/60)乘以二氧化碳与碳的转换因子(44/12)得到。主要耗能产品的单价参照中国化工产品网的报价。
3.4结果分析
3.4.1绝对减排潜力
(1)行业总体排放情况
通过模拟计算，重庆市化工行业未来的二氧化碳排放量如下图1所示。
图1重庆化工行业各情景二氧化碳排放总量
图1重庆化工行业各情景二氧化碳排放总量下载原图
随着石油化工的引进，未来重庆化工行业将进入一个飞速发展的阶段。三个情景的二氧化碳排放总量都呈明显的上升趋势，但由于所采取的结构调整和技术改进措施不同，二氧化碳排放总量上升的幅度有所不同。
BAU情景中，由于精细化工比例不高，到2020年只为45%，技术进步率有限，二氧化碳排放上升幅度最大。2015年和2020年的二氧化碳排放量分别为2005年的7.5和13.3倍。
节能情景中，化工行业的精细化工比例相比BAU情景有所提高，到2020年达到50%，工艺设备的技术进步也更显著。2015和2020年二氧化碳排放总量比BAU情景分别低492万吨和1338万吨。
低碳情景中，化工行业的精细化比例进一步提高，到2020年达到55%左右，主要耗能产品的技术水平达到或接近国际先进水平。2015年和2020年二氧化碳排放总量比BAU情景分别低985万吨和2644万吨。
(2)主要耗能产品排放情况
2005年，合成氨、烧碱、纯碱、甲醇和钛白粉这五种主要耗能产品合计的二氧化碳排放量占重庆市化工行业总体二氧化碳排放的46.5%。未来由于化工行业产品结构的调整，高能耗产品产出占化工行业的比例越来越低，加上化工行业工艺技术的改善，尤其对主要耗能产品进行的技术改造，使得主要耗能产品的二氧化碳排放量在重庆化工行业二氧化碳排放总量中所占的比重越来越低，见下图2：
图2八种主要耗能产品合计二氧化碳排放占化工行业总体比重
图2八种主要耗能产品合计二氧化碳排放占化工行业总体比重下载原图
BAU情景中，2015年八种主要耗能产品占化工行业总体二氧化碳排放的比重为29.7%，到2020年降低到18.4%。
节能情景中，2015年八种主要耗能产品占化工行业总体二氧化碳排放的比重降至26.2%，到2020年进一步降低到16.7%。
低碳情景中，2015年八种主要耗能产品占化工行业总体二氧化碳排放的比重为22.0%，到2020年进一步降低到15.2%。
虽然未来各情景主要耗能产品的二氧化碳排放占化工行业总体的比重有所下降，但仍在化工行业中占有重要的地位，未来在进行产品结构调整的同时，主要耗能产品的节能减排仍将是化工行业实现二氧化碳减排的重要方面。
3.4.2相对减排潜力
(1)行业总体相对减排潜力
重庆市化工行业未来的二氧化碳排放强度(万元GDP二氧化碳排放量)如下图3所示。
图3重庆化工行业各情景二氧化碳排放强度
图3重庆化工行业各情景二氧化碳排放强度下载原图
与排放总量显著上升形成鲜明对比的是，重庆化工行业的二氧化碳排放强度下降明显。原因在于重庆化工行业在未来十年将进入一个飞速发展的阶段，2020年重庆化工行业的增加值相比2005年将增加30倍。而由于对高耗能产品规模的控制，精细化工比例的大幅提高，化工行业内部结构得到不断优化；同时由于化工行业的能效水平不断提高，到2020年逐步接近或达到国际先进水平，使得三个情景中，2020年重庆化工行业的二氧化碳排放总量相比2005年分别只增加了13.3、11.6和9.9倍。从而导致三个情景化工行业的二氧化碳排放强度均有较大幅度的下降。各情景二氧化碳排放强度相比2005年降低幅度见下表3。
表3重庆化工行业各情景二氧化碳排放强度相比2005年降低百分比下载原表
表3重庆化工行业各情景二氧化碳排放强度相比2005年降低百分比
(2)主要耗能产品相对减排潜力
随着节能减排技术的不断改进和推广，未来重庆市化工行业各主要耗能产品的单位二氧化碳排放量将不断降低，由于篇幅有限，本文仅以合成氨为例进行分析。
重庆市合成氨均以天然气为原料，2005年重庆市大型天然气制合成氨的比重仅为3.8%。单位合成氨二氧化碳排放量为3.0吨。若扣除末端尿素固碳量，则2005年单位合成氨二氧化碳排放量为2.7吨。未来由于大型天然气制合成氨所占比重越来越高，使得重庆市未来单位合成氨二氧化碳排放显著降低，见下图4和图5。
图4单位合成氨二氧化碳排放量
图4单位合成氨二氧化碳排放量下载原图
图5单位合成氨二氧化碳净排放量(去除尿素固碳)
图5单位合成氨二氧化碳净排放量(去除尿素固碳)下载原图
BAU情景中，2015年大型天然气制合成氨的比重达到50%，合成氨二氧化碳排放总量占化工行业总排放的6.7%，单位合成氨二氧化碳排放降低到2.2吨；2020年大型天然气制合成氨的比重达到80%，合成氨二氧化碳排放只占化工行业总排放量的3.8%，单位合成氨二氧化碳排放进一步降低到1.8吨。
节能情景中，2015年大型天然气制合成氨的比重达到60%，合成氨二氧化碳排放总量占化工行业总排放的5.3%，单位合成氨二氧化碳排放降低到2.0吨；2020年大型天然气制合成氨的比重达到90%，合成氨二氧化碳排放总量占化工行业总排放的2.9%，单位合成氨二氧化碳排放进一步降低到1.6吨。若扣除末端尿素固碳量，2015年和2020年重庆市合成氨的二氧化碳排放量分别可减少117.3万吨和146.7万吨，单位合成氨二氧化碳排放分别降低到1.1吨和0.7吨。
低碳情景中，2015年大型天然气制合成氨的比重达到70%，合成氨二氧化碳排放总量占化工行业总排放的3.8%，单位合成氨二氧化碳排放降低到1.8吨；2020年大型天然气制合成氨的比重将达到100%，合成氨二氧化碳排放总量仅占化工行业总排放的2.3%，吨合成氨二氧化碳排放进一步降低到1.5吨。
4结语
