出口产品碳排放论文范文
出口产品碳排放论文范文第1篇
摘要：工业在国民经济发展中占据主导地位，决定着国民经济现代化的速度、规模和水平，中国工业生产以消耗化石能源为主，从而产生大量的CO2，因此，如何平衡工业经济发展与碳排放的关系，力求在发展经济的同时减缓碳排放，以实现工业低碳化发展的目标成为本研究的重点。本文将工业进一步划分为资源型产业与制造业，采用1994-2011年的能源消费数据计算得出资源型产业与制造业碳排放量，运用计量经济方法，通过协整检验、格兰杰因果关系检验、广义脉冲响应函数分析及方差分解，分析了资源型产业及制造业碳排放量与工业经济发展的影响关系及程度。研究结果表明： ①长期各变量间存在均衡负相关关系，资源型产业及制造业碳排放的增加阻碍了工业经济发展，且资源型产业碳排放对工业经济增长的阻碍作用大于制造业碳排放；②资源型产业碳排放量与工业经济发展互为格兰杰原因，资源型产业碳排放量的变化可引起工业经济发展的格兰杰变化，而工业经济发展也会对资源型产业碳排放量的变化产生影响；③资源型产业碳排放对工业经济增长的正向冲击呈先升后降趋势；制造业碳排放对工业经济增长的正向冲击短期内呈下降趋势，长期经小幅波动后趋于稳定；④资源型产业碳排放对工业经济增长的方差贡献度较大，呈先增后减趋势。表明短期内工业经济增长方式仍为粗放型，工业经济发展对资源型产业碳排放的依赖程度仍较大，长期对资源型产业碳排放的依赖程度逐渐减弱。提出走“资源型产业转型升级—制造业产业能源结构调整优化—低能耗低污染高效率的高端制造业”的产业发展路径及“改造提升资源型产业—促进工业经济增长—反哺制造业发展”的工业发展模式。
关键词碳排放；工业经济发展；资源型产业；制造业
IPCC《第五次气候变化评估报告》称人类影响极可能是20世纪中期以来全球气候变暖的主要原因，可能性在95%以上，高于2007年第四份评估报告所提出的90%。截至2010年底，导致气候变暖的温室气体浓度已超过390ppm或超过工业化前水平39%[1]。这些数字反映出各国政府亟待采取措施进一步抑制或减少CO2、CH4、N2O、HFCs、PFCs及SF6，其中CO2对全球升温的贡献比最大[2]，达到55%。因此，为保护人类赖以生存的环境，遏制全球变暖对人类造成的危害，CO2减排应居于首要位置。中国政府于2009年宣布了我国温室气体减排目标：到2020年我国单位国内生产总值CO2排放将比2005年下降40%-45%[3]。可见，中国有信心在发展经济的同时减缓碳排放，为遏制全球气候变暖承担大国应承担的责任和义务。工业是国民经济中重要的物质生产部门，在国民经济中起主导作用，中国工业生产以消耗化石能源为主，从而产生大量的CO2，因此，如何平衡工业经济发展与碳排放的关系以实现工业低碳化发展成为本研究的重点。
1研究综述
目前，关于碳排放与经济发展关系的研究主要集中于以下两方面：一是以区域为研究范围，分析区域碳排放与国民经济发展的关系，如Grossman和Krueger[4-5]，Shafik[6]，徐承红、李标[7]等证明环境质量与人均收入、人均国内生产总值之间的关系呈倒“U”型，符合环境库兹涅茨曲线。Vincent认为马来西亚经济增长与环境污染之间不存在显著的倒“U”型关系[8]。Hannes Egli认为德国仅有少数污染物与人均国内生产总值之间呈倒“U”型关系，其他如CO2、SO2、CH4等污染物并不表现为倒“U”型关系[9]。虞义华等认为中国碳排放强度同人均国内生产总值之间呈“N”型特征且第二产业比重同碳排放强度之间存在正相关关系[10]。武红等证明中国化石能源消费碳排放与经济增长之间的关系存在长期均衡关系与短期动态调整机制，碳排放是经济增长的单项格兰杰原因[11]。二是以产业为研究对象，探析产业碳排放与经济发展的关系。与本文较为密切的研究如学者谭丹等对十几年来中国工业各行业的碳排放量进行了测算，并运用灰色关联度方法得出工业产值与碳排放量关系密切的结论[12]。陈诗一通过对中国工业38个二位数行业的投入产出面板数据进行分析，认为技术进步、能源和资本是中国工业发展的驱动因素，劳动和排放增长抑制或阻碍了中国工业的发展[13]。李虹、亚琨证明中国工业、建筑业、交通运输业各产业间存在长期均衡关系，工业、建筑业与经济发展互为格兰杰原因[8]。肖宏伟等运用Tapio脱钩弹性指标对中国工业经济发展与碳排放量之间的脱钩关系进行了研究，并从三个工业行业分类角度对脱钩弹性进行测算和因果链分解[14]。
由此可见，国内外学者从多种角度、运用多种方法对碳排放与经济发展的关系进行了研究。本文以工业为研究对象，通过对以上文献的梳理总结发现，已有的研究或是将工业部门作为一个整体，分析工业整体碳排放与区域经济发展的关系；或是将工业部门按照工业行业小类、工业行业大类、工业行业碳排放高中低等角度分类，探析各类细分行业碳排放与工业经济发展的关系。与以往学者对工业碳排放的研究视角不同，本文从行业特征角度出发，将工业进一步细分为资源型产业与非资源型制造业，探讨这两种类型的细分产业碳排放与工业经济发展的关系。本文以1994-2011年中国资源型产业与非资源型制造业能源消费数据为原始数据，计算得出两种类型产业碳排放量，实证分析及检验两型产业碳排放与中国工业发展的影响关系及程度，以期为中国工业进行结构性调整、优化产业结构提供参考依据，实现中国工业低碳化的发展目标。
2数据处理
2.1样本数据选择
根据《国民经济行业分类》（GB/T 4754—2011），可将中国工业划分为资源型产业与非资源型制造业，资源型产业包括采矿业，电力、热力、燃气及水生产和供应业以及资源型制造业，共14个细分行业。非资源型制造业（以下简称制造业）包括除去资源型制造业的其他制造业，共24个细分行业（见表1）。
2.2碳排放的测算
根据中国1994-2011年资源型产业与制造业对各类能源的消费量，结合《中国能源统计年鉴》中各种能源折标准煤参考系数及IPCC《国家温室气体排放清单指南》中公布的能源碳排放系数，计算出中国资源型产业与制造业碳排放量（见表2），分别用ZY与ZZ表示。
行业碳排放量计算公式为[15]：
Cj=∑n[]i=1Nji﹒gi﹒hi（i=1，2，3，…，n）
其中，Cj表示j行业碳排放总量；i表示能源消费种类，分别包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、电力等；Nji表示j行业在一定时期对能源i的消费量；gi表示第i种能源的标准煤折算系数；hi表示第i种能源的碳排放系数。
3实证分析
3.1实证分析方法及目的
本文选择1994-2011年作为观察期，通过建立时间序列计量经济模型来研究中国资源型产业及制造业碳排放与工业经济发展的关系，选择的方法包括协整关系检验、格兰杰因果关系检验、基于向量自回归模型的广义脉冲函数响应分析及方差分解分析。
研究目标为：
（1）分析中国资源型产业碳排放、制造业碳排放与工业经济发展三变量是否具有协整关系，即三变量是否存在长期均衡关系；
（2）检验资源型产业碳排放及制造业碳排放与工业经济发展之间是否具有格兰杰因果关系，即是资源型产业及制造业碳排放量增加推动了工业经济发展，还是工业经济发展引起了两个产业碳排放量的增加，亦或两个产业碳排放量与工业经济发展互为格兰杰因果关系；
（3）建立广义脉冲响应函数，刻画三变量随时间变化的动态影响关系；
（4）利用方差分解分析资源型产业与制造业碳排放量对工业经济发展的影响程度和贡献度。3.2实证分析结果
3.2.1ADF单位根检验
由于经济时间序列通常是非平稳的单整序列，当变量均为非平稳时间序列时，对变量间进行的回归可能导致伪回归现象，为避免虚假回归现象的出现，在采用时间序列数据运用计量经济模型进行分析之前，第一步就要对模型中包含的时间序列进行平稳性检验，因此，本文首先要检验GY（中国工业总产值）、ZY、ZZ各变量的平稳性。为检
验数据平稳性，本文采用ADF单位根检验法，对取对数后的变量中国工业总产值（LNGY）和资源型产业碳排放量（LNZY）、制造业碳排放量（LNZZ）在样本区间进行平稳性检验，并结合AIC、SC值择优选择滞后项。ADF检验模型为：
ΔXt=α+βt+θXt-1+∑m[]i=1βiΔXt-1+εt
式中α、θ表示模型是否含有常数项和趋势项，εt表示随机扰动项，i表示滞后项。模型零假设是：H0：θ=0，即存在一单位根。检验结果如表3所示。由ADF单位根检验结果可知，序列LNGY、序列LNZY和序列LNZZ均为一阶单整序列，序列LNGY一阶差分后通过5%的显著性检验，序列LNZY和序列LNZZ差分后通过1%的显著性检验，
因此，各变量一阶差分后均为平稳序列。
3.2.2协整关系检验
由ADF单位根检验结果可知，各变量均为一阶单整序列，符合进行协整检验的前提条件，因此可利用Johansen多重协整检验方法对序列LNGY、LNZY和LNZZ进行协整检验，以检验各变量间是否存在长期均衡关系。本文综合运用特征值轨迹检验和最大特征值检验方法进行检验，结果见表4。 特征值轨迹检验和最大特征值检验结果都表明，在5% 的显著性水平上，均接受至多存在两个协整方程的原假设，说明资源型产业碳排放、制造业碳排放与工业总产值等变量之间存在长期均衡关系。根据本文研究目的，选择以工业总产值为解释变量的协整方程，结果如下：
制造业碳排放量均呈负相关关系，且资源型产业与制造业碳排放量对工业总产值贡献的弹性系数分别为-0.974和-0.971，即资源型产业和制造业每减少1%碳排放量，工业总产值则分别增加0.974%和0.971%。
3.2.3格兰杰因果关系检验
由协整检验结果可知，变量LNGY、LNZY和LNZZ之间存在长期均衡关系，但这种均衡关系是否具有因果性还不明确，因此，还需要进一步对变量间的关系进行格兰杰因果检验。
检验xt对yt存在格兰杰非因果性的零假设是：对（2）式而言H0：η1=η2=…=ηm=0；对（3）式而言H0：σ1=σ2=…=σn= 0。显然如果回归检验式中xt的滞后变量的回归系数估计值都不显著，则H0不能被拒绝，即xt对yt不存在格兰杰因果性。反之，如果xt的任何一个滞后变量回归系数的估计值是显著的，则xt对yt存在格兰杰因果关系。类似的，可检验yt对xt是否存在格兰杰因果关系[16]。
本文格兰杰因果关系检验结果如表5所示。在5%的显著性水平下，资源型产业碳排放量与工业总产值互为格兰杰因果关系，即资源型产业碳排放量的变化可引起工业经济发展的格兰杰变化，而工业经济发展也会对资源型产业碳排放量的变化产生影响；但在同一显著性水平下，制造业碳排放量与工业总产值不存在格兰杰因果关系。
3.2.4广义脉冲响应函数分析
脉冲函数检验了模型中一个内生变量的随机误差项受到一个标准差大小的冲击后，对所有内生变量的当期值及将来值造成的影响[17]，描述了系统内变量间相互冲击与响应的轨迹，体现出变量间的动态影响关系，本文选择广义脉冲响应函数分析法避免因变量排序不当导致结果出现的偏差。
脉冲响应函数结果如图1所示，横轴表示冲击作用的滞后期数，纵轴表示变量间的响应程度，实线部分为广义脉冲响应函数，虚线部分为正负两倍标准差偏离带。
（1）图（a）显示工业总产值对资源型产业碳排放量的脉冲响应函数曲线呈倒“U”型，给资源型产业碳排放量一个正冲击后，工业总产值变化量只在第一期为负值，第二期便转为正值，且呈持续上升状态，在第七期达到最大值0.255，之后正向影响逐步减弱，表明资源型产业碳排放量受到正向冲击后给工业总产值带来同向影响，且影响力度较为平稳，呈先升后降趋势。这说明资源型产业碳排放对工业经济增长有拉动作用，资源型产业属于高耗能高排放产业，它对工业经济增长的贡献显然要通过耗费资源、高污染高排放来实现，因此碳排放增加拉动工业经济增长。
（2）图（b）显示给工业总产值一个正冲击后，对资源型产业碳排放变化量的影响只在第二期为正值，其余为负值，且从第三期到第十期基本呈先降后升的正“U”型走势。即工业总产值受到冲击后传递给资源型产业碳排放量，给资源型产业碳排放量带来反向冲击，并在第八期达到最小值-0.085后呈小幅上升趋势，表明工业总产值的正向冲击对资源型产业碳排放量产生阻碍作用且具有持续性。短期内工业经济增长带动了资源型产业的发展，其发展必然要加大碳排放量，但从长期来看，因为工业结构化调整，工业经济增长对高排放产业的依赖程度下降，高碳排放产业的发展受到限制，因此工业总产值的正冲击对资源型产业的发展起阻碍作用。
（3）图（c）显示工业总产值对制造业碳排放量的脉冲响应函数曲线呈波动式下降趋势，给制造业碳排放量一个正冲击后，工业总产值在冲击开始即达到最高点，前五期下降趋势明显，第五期以后则围绕零点呈小幅波动趋势，长期来看制造业碳排放量的正冲击对工业总产值产生负向影响。相对于资源型产业来说，制造业碳排放量较低，当制造业碳排放量由于受到正向冲击而加大时，说明制造业呈迅速扩张发展态势，则其对工业经济的促进作用在短期内见效显著，但长期促进作用将下降并趋于稳定。
（4）图（d）显示在本期给工业总产值的正冲击在一开始有正的影响，制造业碳排放量在前两期波动幅度较大，在当期即达到最高点0.310，下一期迅速回落到0.032，此后围绕零点只有小幅波动，第九期以后趋于平稳。表明在短期内，工业总产值受到正向冲击后给制造业碳排放量带来的冲击力度较大，长期内冲击影响减弱并逐渐稳定。说明短期内工业经济的迅速发展提高了制造业的生产效率、技术效率，促进了制造业产业结构优化升级，从而降低了碳排放量，在长期内工业经济发展对制造业碳排放量的影响逐渐趋于稳定。
（5）从图（a）和图（b）可看出，前两期内工业总产值与资源型产业碳排放量之间的影响路径几乎相同，都是由正到负的小幅上升，说明二者之间的短期影响关系较稳定。从第三期开始，在本期给资源型产业碳排放量的正冲击给工业总产值带来正影响，与之相反，工业总产值的正冲击给资源型产业碳排放量带来负影响。
（6）从图（c）和图（d）可看出，在短期内，工业总产值的变化对于制造业碳排放量的影响力度大于制造业碳排放量受到冲击后给工业总产值带来的影响；在长期内，工业总产值与制造业碳排放量之间的相互影响关系均呈小幅波动状态并逐渐趋于稳定。
3.2.5方差分解
方差分解是分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，以此来评价不同结构冲击的重要性，给出系统内对内生变量产生影响的各随机扰动的相对重要性信息[8]。本文利用方差分解法分析资源型产业与制造业碳排放量对工业经济发展的影响程度和贡献度（见表6）。
（1）从资源型产业碳排放变化量对工业总产值变化量的贡献程度来看，工业总产值变化量受自身波动冲击的影响程度逐步下降，短期内下降幅度较大，在第五期达到最小值31.261%，第六期到第十期呈稳步上升趋势，且贡献度稳定在30%-40%之间。来自资源型产业碳排放变化量的扰动呈先升后降趋势，短期内上升幅度显著，并于第五期达到最大值68.739%，第六期之后开始回落，贡献度稳定在60%-70%之间。工业总产值变化量与资源型产业碳排放变化量的方差贡献度之间呈现倒“U”型关系。这是由于中国工业经济的发展对资源型产业碳排放的依赖程度仍然较大，但随着产业结构调整转型升级，资源型产业碳排放对工业经济发展的拉动作用逐渐减弱。
（2）从制造业碳排放变化量对工业总产值变化量的贡献程度来看，制造业碳排放变化量对工业总产值变化量的贡献比重在前三期内呈小幅波动趋势，且波动幅度极其微弱，第四期开始呈明显的持续上升趋势，并于第十期达到31.586%。表明制造业碳排放量对工业经济发展的影响路径同样受到产业结构调整的影响而呈逐渐上升趋势。
（3）从短期来看，资源型产业碳排放变化量对工业总产值变化量的贡献度及贡献增幅均较大，而制造业碳排放变化量对工业总产值变化量的贡献度及贡献波幅均极小；从长期来看，资源型产业碳排放变化量仍然对工业总产值变化量做出主要贡献，但出现逐渐下降的趋势，制造业碳排放变化量开始显现出对工业总产值变化量的贡献，且呈平稳上升趋势。
4结论与政策启示
4.1研究结论
基于1994-2011年的年度数据，对中国资源型产业及制造业碳排放与工业经济发展的长期均衡关系和短期相互影响进行了实证分析，主要结论如下：
（1）协整检验结果表明中国资源型产业及制造业碳排放与工业经济增长之间存在协整关系，即存在长期均衡关系，且均呈负相关关系。由三变量所建的协整方程表明，在长期均衡关系中，资源型产业与制造业碳排放量对工业总产值贡献的弹性系数分别为-0.974和-0.971，即资源型产业和制造业每减少1%碳排放量，工业总产值则分别增加0.974%和0.971%。这说明，在长期我国工业经济的发展逐渐脱离了高耗能高排放高污染的产业初级发展阶段，逐步迈入了低耗能低排放低污染的产业中高级发展阶段，工业经济的发展由单纯依赖消耗大量资源转向依赖于技术进步、技术效率、创新能力的增强，即工业经济的发展逐步由“资源驱动”向“技术驱动”、“效率驱动”，进而向“创新驱动”模式转变。
（2）格兰杰因果关系检验结果表明资源型产业碳排放与工业经济增长之间互为格兰杰因果关系，制造业碳排放与工业经济增长则不存在格兰杰因果关系。由于资源型产业高碳排放及制造业相对低碳排放的特征，格兰杰因果关系结果意味着一定时期内我国工业经济增长方式仍然偏向粗放型，高碳排放推动了经济增长，而工业经济的增长一方面促进了资源型产业的大力发展，另一方面并没有导致技术效率、技术水平相对较高的制造业碳排放显著增加。
（3）利用广义脉冲响应函数对我国资源型产业碳排放量及制造业碳排放量与工业经济增长之间的动态影响关系进行了进一步分析，其随时间变化的波形和响应值表明：短期内，变量受到正冲击后，资源型产业碳排放量与工业总产值之间存在相同的影响路径，工业总产值的变化对于制造业碳排放的影响力度大于制造业碳排放受到冲击后给工业总产值带来的影响；资源型产业及制造业与工业经济增长之间的动态影响关系在长期趋于稳定。
（4）方差分解结果表明短期内资源型产业碳排放变化量对工业总产值变化量的贡献度及贡献增幅均较大，而制造业碳排放变化量对工业总产值变化量的贡献度及贡献波幅均极小；在长期，相对于制造业，资源型产业碳排放对工业经济增长的影响程度更大也更为稳定，但呈逐渐下降的趋势，制造业碳排放对工业经济增长的贡献逐渐显著。说明资源型产业碳排放对中国工业经济发展的贡献仍然较大，但随着产业结构调整、转型、升级，工业经济的发展对资源型产业碳排放的依赖程度逐渐减弱，对制造业碳排放的依赖程度逐渐上升。
综上所述，资源型产业碳排放高于制造业碳排放，两型产业碳排放的增加在一定时期内促进工业经济增长，且资源型产业碳排放对工业经济增长的拉动作用大于制造业碳排放。但从长远来看，两型产业碳排放的增加阻碍了工业经济高效发展，且资源型产业碳排放对工业经济增长的阻碍作用大于制造业碳排放。
4.2政策启示
根据上述研究结论，分别得出以下四点政策启示：
（1）促使资源型产业及制造业走循序渐进的产业结构调整升级之路，即从附加值低的环节逐步向附加值高的环节转换，渐进式实现线性的、连续性的产业发展路径。协整检验结果表明，由于国家对能源消费结构调整的重视及环境承载力的制约，从长期来看，促使高耗能低效率产业向低耗能高效率产业转变势在必行。因此，为提高工业产品附加值，优化资源型产业与制造业碳排放与工业经济发展的关系，走“资源型产业向制造业转型升级，调整优化制造业产业能源结构，向低能耗低污染高效率的高端制造业转化”的产业发展路径是明智的选择。
（2）加快提升资源型产业技术创新能力，促进资源型产业转型升级，确保工业经济增长的同时控制碳排放量增加。资源型产业大多以初级加工产品为主要最终产品，以消耗资源、污染环境和破坏生态为代价，技术效率、技术水平低于制造业，产生的碳排放量却远大于制造业。从格兰杰因果检验结论看，在很长一段时间内，工业经济增长对资源型产业碳排放的依赖程度仍然很大，增长方式仍为粗放型，工业经济的增长伴随着资源型产业带来的高污染、高碳排放量。因此，要加强技术创新体系建设，将技术支撑及创新成果应用于资源型产业的规模化生产中，帮助其突破技术创新因素的制约，提升技术创新能力。同时，要转变经济发展方式，形成完整产业链条，健全资源型产业支撑体系，以提升自主创新能力为手段，以发展产业集群为形式，以完善体制机制为保障，促使资源型产业向生态化、低碳化的发展模式转型升级，控制碳排放量增加，实现工业经济发展与低碳环保双赢。
（3）构建资源型产业与制造业协同发展产业链，平衡碳排放与经济发展的关系。广义脉冲响应函数分析结果表明，虽然在一定时期内资源型产业碳排放稳定促进工业经济增长，但其对工业经济的拉动作用在速度及程度上均不及制造业，且制造业低碳化程度远高于资源型产业。因此，一方面工业发展要打破经济增长对资源型产业碳排放的依赖关系，结合资源禀赋，立足自身优势，引进节能减排技术、生态产业链接技术等“绿色技术”，加快对资源型产业的改造提升，要通过资源型产业价值链、产业链的提升而非单纯的高碳排放来推动工业经济增长。另一方面工业经济迅猛增长将促使制造业的发展迅速作出反应，经济发展带来的产品创新、技术创新、管理创新将立即应用于低碳发展效率较高的制造业，助其碳减排的同时推进制造业集约化发展。综上两方面，通过改造提升资源型产业促进工业经济增长，进而反哺制造业发展的工业发展模式将推动“产业发展”与“经济发展”两驾马车并驾齐驱。
（4）优化制造业产业结构、能源结构，进一步实现制造业低碳化发展。方差分解结果表明，工业经济发展虽然过多依赖资源型产业碳排放，但对其依赖程度逐渐下降，工业经济发展在今天离不开资源型产业，但明天不能依赖资源型产业。研究结果也显示出我国工业经济发展对制造业碳排放的依赖程度逐渐上升，表明工业经济发展方式在日益转变，经济结构调整成效也日渐显著，未来工业经济发展方向将更多向制造业倾斜。因此，加快发展贡献度不断增加的相对低能耗、低污染的制造业，优化制造业产业结构、能源结构，一方面用信息化等高新技术和先进实用技术改造和提升传统优势产业，另一方面加大研发力度，大力发展新兴产业，进一步提高资源利用率，推动低中端制造业向高新技术产业、战略性新兴产业等高端制造业方向迈进，实现中国工业经济的低碳化发展。
（编辑：刘呈庆）
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出口产品碳排放论文范文第2篇
摘要：基于2005、2010、2015年杭州市县域单元土地利用数据和能源消耗数据，分析了土地利用碳排放的时空演变特征，并利用LMDI因素分解法对土地利用碳排放的影响因素进行分析。结果表明：杭州市土地利用碳排放逐渐增加，城镇用地、农村居民点用地和工业及其他建设用地的碳排放量逐渐增加，耕地碳排放在减少。从土地利用碳排放结构看，工业及其他建设用地的碳排放量最大，其次为城镇用地、耕地和农村居民点用地。不同县域单元土地利用碳排放结构及变化不尽相同。杭州市城镇用地和工业及其他建设用地碳排放呈现东北高、西南低的空间分布特征;农村居民点用地碳排放呈现东北高和西南高、中部低、主城区最低的空间分布特征;耕地碳排放呈现东北高、西南低、主城区最低的空间分布特征。总体上，土地利用变化和土地利用集约度对土地利用碳排放起抑制作用，经济发展因素和人口因素起促进作用，但不同因素在不同时期、不同县域单元的作用强度和作用方向不尽相同。
关键词：土地利用碳排放;LMDI;县域;杭州市
DOI：10.16315/j.stm.2020.01.003
温室气体的排放使得以气候变暖为主要特征的全球气候变化受到广泛关注，近年来，伴随着经济的快速发展，中国已经成为全球最大的温室气体排放国，如何促进经济发展低碳化已成为当前亟待解决的问题。土地是人类社会经济发展的载体，社会建设、经济发展、产业布局、能源消耗最终都会落实到土地利用上来，因此研究土地利用碳排放，对实现低碳土地利用，促进经济低碳发展具有重要意义。
目前国内外学者对土地利用碳排放的研究越来越多，主要集中在土地利用碳排放核算、机理、效应和影响因素等方面。Detwiler认为土地利用之间的相互转化会使碳排放增加或减少。Zhang等采用陆地生态系统动态模型评价了美国南部各州由于土地开发造成的碳排放动态变化情况。Xu等采用灰色关联度分析法分析了珠江三角洲城市群经济城市化、人口城市化、土地城市化与碳排放之间的关联程度，并探讨了城市化对碳排放的影响机制。Svire-jeva等对城市扩张对碳排放的影响进行研究，结果发展中国及一些亚洲国家的城市呈现碳源特征。Kellett等对温哥华的建筑及机动车能源消耗对碳排放的影响进行了研究。张俊峰等采用排放系数法对武汉城市圈土地利用碳排放进行核算并通过LM-DI因素分解法对影响武汉城市圈土地利用碳排放的因素进行分解，发现土地利用变化、经济发展、人口增加对土地利用碳排放存在正效应，能源效率提高和能源结构优化存在负效应。朱巧娴等基于碳排放核算利用改进的DEA模型对湖北省土地利用结构效率进行评价并提出改进方案。卢祖丹通过建立向量误差修正模型探讨了城市扩张、城市转型与碳排放之问的长短期关系，发现城市扩张和城市转型联合构成了碳排放增加的格兰杰因果关系，但并未形成长期稳定关系。路昌等对哈尔滨市的耕地、林地、草地、建设用地、水域和未利用地进行碳排放效应分析，并运用Logistic模型预测2011-2020年的土地利用净碳排放状况。但是，目前对于县域单元的土地利用碳排放的研究相对较少。
县域单元是我国经济社会发展的基础单元，开展县域单元土地利用碳排放研究有助于细化评估区域碳减排压力，促进区域经济低碳发展。本文以杭州市为研究区域，基于县域空间视角，探索各类土地利用碳排放的时空特征，并引入LMDI因素分解法，对土地利用碳排放的影响因素进行分析。
1研究方法
1.1碳排放核算
能源消耗碳排放根据《浙江省市县温室气体清单编制指南》提供的方法也即《IPCC国家温室气体清单指南》中的优良方法二对碳排放进行测算，计算如下：
1.2LMDI因素分解法
LMDI因素分解法已被廣泛应用于能源效应与环境影响的研究中，该方法具有技术成熟、形式多样、计算方便、分解无残差等优点，在CO2排放的效应分解中也得到了广泛应用。为了分析杭州市各县域单元土地利用碳排放的驱动因素及其影响方向、程度，本文将杭州市各县域单元的土地利用碳排放与各驱动因素的关系表示为
研究结果表明：杭州市林地面积最大，占土地总面积的67.99%～68.38%，其次为耕地、水域、城镇用地、草地、农村居民点用地、工业及其他建设用地和未利用地。城镇用地、农村居民点用地、工业及其他建设用地的面积逐渐增加，其中，工业及其他建设用地增加幅度最大，达218.76%，其次为城镇用地、农村居民点用地，增加幅度分别为36.35%、23.11%。耕地、林地的面积逐渐减少，减少幅度分别为8.76%和1.56%。水域、草地和未利用地面积则波动减少。
2.1.2杭州市土地利用碳排放
参考文献[20]并结合杭州市实际情况，建立用地类型与温室气体排放对应关系，具体对应关系，如表2所示。
根据土地利用碳排放与用地类型对应关系计算得研究期内杭州市土地利用碳排放，并利用土地利用碳排放除以相应的用地类型面积得出各地类的碳排放强度，具体结果，如表3所示。
研究结果表明，研究期内杭州市土地利用碳排放逐渐增加，由2005年的4127.4万t增加到2015年的4662.56万t。其中2005-2010年问增长幅度较大为7.46%，2010-2015年问增长幅度较小为5.12%。从土地利用碳排放结构看，工业及其他建设用地的碳排放量最大，占总排放量的83.92%～88.53%，其次为城镇用地、耕地和农村居民点用地。从土地利用碳排放强度看，工业及其他建设用地碳排放强度最大，为45.41～15.55万t/km2，其次为城镇用地、农村居民点用地和耕地。从土地利用碳排放变化看，城镇用地的碳排放量和碳排放强度逐渐增加，工业及其他建设用地碳排放量逐渐增加，碳排放强度则逐渐减小。农村居民点用地和耕地的碳排放量和碳排放强度变化不大。
2.1.3杭州市县域土地利用碳排放时间变化
通过计算得杭州市县域单元2005-2015年各用地类型碳排放量变化幅度，具体结果，如图1所示。
研究期内，杭州市各县域单元城镇用地碳排放逐渐增加，其中余杭区和富阳区为大幅增长区，增长幅度分别为273.32%和263.20%，萧山区、桐庐县和临安区为中幅增长区，增长幅度为159.79%～186.02%，主城区、淳安县、建德市为小幅增长区，增长幅度为95.75%～98.67%。这主要是由于研究期内，主城区城市化已经进入了较高水平，城市化速度和第三产业发展速度有所放缓，淳安县、建德市的城市化水平相对较低，速度也较为缓慢，而主城区周围的余杭区、富阳区、萧山区在主城区产业转移、辐射带动的影响下，城市化发展迅猛，城镇用地扩张迅速，故而推动城镇用地碳排放的大幅增加。总体而言，杭州市的城镇用地碳排放增长明显，2005-2015年问，全市第三产业生产总值增长幅度达351.12%，人口城市化率由2006年的46.49%提高到2015年的75.3%。
研究期内，萧山区、淳安县、建德市、临安区的农村居民点用地碳排放总体上处于增长状态，其中萧山区的增长幅度最大，达37.31%，其次为淳安县、建德市、临安区，增长幅度在7.63%～29.49%之间。随着农村居民生活水平的提高，居民生活的能源消耗量也在增加，故而促进了农村居民点用地碳排放的增加。主城区、余杭区、富阳区和桐庐县的农村居民点用地碳排放呈减少状态，其中，主城区减少幅度最大，达81.34%，其次为桐庐县、富阳区、余杭区，减少幅度在7.29%～24.53%之间。这主要是由于这些县域单元的产业结构调整使得其牲畜养殖业逐渐减少，其中，主城区的人口城市化的作用也相当明显。
研究期内，主城区、余杭区、富阳区、桐庐县、淳安县、建德市和临安区的工业及其他建设用地碳排放处于增长状态，其中淳安县、临安区、余杭区、建德市为大幅增长区，增长幅度在20.25%～36.10%之间，主城区、富阳区、桐庐县为小幅增长区，增长幅度在3.43%～9.45%之问。萧山区的工业及其他建设用地碳排放处于减少状态，减少幅度为5.46%。这主要是由于淳安县、建德市、桐庐县的工业化起步晚，工业基础较为薄弱，研究期内这些县域单元工业发展迅速，能源消耗增加。临安区、余杭区、萧山区等是杭州的主要工业区，研究期内临安区、余杭区工业及其他建设用地碳排放处于上升状态且2010-2015年问上升幅度远远小于2005-2010年间上升幅度，萧山区2005-2010年工业及其他建设用地碳排放处于上升状态，2010-2015年处于下降状态且研究期内总体上处于下降状态，说明主要工业区通过技术改善、产业结构调整，提高了能源效率，减缓甚至减少了工业及其他建设用地碳排放的增加。
研究期內，富阳区、淳安县、建德市和临安区的耕地碳排放处于增长状态，其中富阳区、临安区的上升幅度较大，分别为6.02%、8.11%，淳安县、建德市的增长幅度较小，分别为1.21%、0.7%。研究期内，这些县域单元的耕地面积在逐渐减少，但由于投入农业生产的能源增加导致了耕地碳排放量的增加。主城区、萧山区、余杭区和桐庐县的耕地碳排放处于下降状态，其中主城区的下降幅度最大，达58.51%，其次为余杭区、萧山区和桐庐县，减少幅度在8.74%～21.36%之间。这主要是这些县域单元的城镇用地和工业及其他建设用地扩展迅速，导致耕地面积减少的结果。
2.1.4杭州市县域土地利用碳排放空间格局
利用杭州市各县域单元2015年土地利用碳排放数据，通过ArcGIS10.2软件根据自然断点法绘制杭州市土地利用碳排放空间格局图。如图2所示。
由图2（a）可知，杭州市城镇用地碳排放呈现出东北高、西南低、主城区最高的空间分布特征。主城区城镇用地碳排放276.55万t，占城镇用地总排放量的54.71%。余杭区、萧山区和富阳区城镇用地碳排放相对较少，为34.19万～75.66万t，合计169.33万t，占城镇用地总排放量的33.5%。西南部的临安区、建德市、桐庐县和淳安县的城镇用地碳排放量最少，为9.32万～19.99万t，合计59.62万t，仅占城镇用地总排放量的11.79%。这主要是由于杭州市东北部的主城区、萧山区、余杭区和富阳区的城镇用地面积大，城市人口众多，第三产业发达，主城区、萧山区、余杭区和富阳区的城镇用地面积占全市城镇用地面积的86.49%，第三产业生产总值占全市第三产业生产总值的85.02%，城镇人口占全市城镇人口的76.11%，与此相比，西南部的建德市、桐庐县、淳安县和临安区的城镇用地面积、第三产业生产总值和城镇人口占全市城镇用地面积、第三产业生产总值和城镇人口的比例仅为13.51%、14.98%和23.89%，因而东北部的城镇用地碳排放远远多于西南部。
由图2（b）可知，杭州市农村居民点用地碳排放呈现东北高和西南高、中部低、主城区最低的空间分布特征。其中萧山区和余杭区农村居民点用地碳排放最多，分别为29.35、14.69万t，合计44.04万t，占农村居民点用地总排放量的42.6%。其次为临安区、建德市和淳安县，为12.85万t～13.5万t，合计39.64万t，占农村居民点用地总排放量的38.35%。再次为富阳区和桐庐县，分别为10.34万t、7.79万t，合计18.14万t，占农村居民点用地排放总量的17.55%。主城区农村居民点用地碳排放量最少，为1.56万t，占农村居民点用地总排放量的1.51%。虽然东北部的人口城市化率高于西南部，但由于杭州市的人口呈现东北多、西南少的空间分布特征，因而东北部的农村人口总量大于西南部。东北部的主城区、萧山区、临安区、富阳区的奶牛养殖业和养猪业比较发达，西南部的淳安县、建德市等的家禽养殖业和养牛业比较发达。总体而言，杭州市县域农村居民点用地碳排放量空间差别不大。
由图2（c）可知，杭州市工业及其他建设用地碳排放呈现东北高、西南低、主城区最高的空间分布特征。主城区工业及其他建设用地碳排放1609.97万t，占工业及其他建设用地总排放量的44.15%。余杭区、萧山区和富阳区工业及其他建设用地碳排放相对较小，为308.7万～892.47万t，合计1673.36万t，占工业及其他建设用地总排放量的42.77%。西南部的临安区、建德市、桐庐县和淳安县的城镇用地碳排放量最少，为67.73万～233.71万t，合计629.39万t，占其它建设用地总排放量的16.09%。这主要是由于东北部主城区、萧山区、余杭区和富阳区的工业及其他建设用地面积大，工业生产总值高、能源消耗量大，主城区、萧山区、余杭区和富阳区的工业及其他建设用地面积占全市工业及其他建设用地总面积的68.07%，工业生产总值占全市工业生产总值的85.02%，与此相比，西南部的建德市、桐庐县、淳安县和临安区的工业及其他建设用地、工业生产总值占全市工业及其他建设用地面积、工业生产总值的比例仅为31.92%，14.98%。
由图2（d）可知，杭州市耕地碳排放呈现东北高、西南低、主城区最低的空间分布特征。其中萧山区和余杭区耕地碳排放最多，合计达57.38万t，占全市耕地碳排放的40.7%。其次为临安区和富阳区，合计排放38.56万t，占耕地总排放量的27.35%。再次为淳安县、桐庐县和建德市，碳排放量为11.3万～16.5万t，合计40.55万t，占耕地总排放量的28.76%。主城区耕地碳排放量最少，为4.5万t，占总碳排放量的3.2%。这是由于东北部分的萧山区、余杭区的地形以平原为主，适合农业生产发展，耕地面积远多于以山地、水域为主的西南部地区，且东北部农业机械化程度高、能源消耗量大，萧山区、余杭区、富阳区的农业机械总动力占全市农业机械总动力的56.27%，建德市、桐庐县、淳安县和临安区的农业机械总动力占全市农业机械总动力的43.73%。主城区由于耕地面积很小，农业经济活动占比很小，所以耕地碳排放最少。
2.2杭州市县域土地利用碳排放因素分解分析
根据式（8）计算得出的杭州市各县域单元土地利用碳排放LMDI因素分解结果，设定AEtot的绝对值为1，得到AEI、AAI、AGI、API的分解量的相对贡献率。具体结果，如表4所示。
土地利用变化对杭州市土地利用碳排放明显的抑制作用，其2005-2010年与2010-2015年累计贡献为-15.49和-32.57。从县域单元看，研究期内，主城区、富阳区、桐庐县和建德市的土地利用变化对于土地利用碳排放一直是抑制作用，其中，主城区、桐庐县的土地利用变化的抑制作用在减弱，建德市、富阳区的土地利用变化的抑制作用在增强，萧山区、余杭区、临安区和淳安县则由促进作用转变为抑制作用且总体上为抑制作用。2005-2015年问，由于土地利用变化的影响，杭州市全市碳减排累计实现了1282万t，占总减排量的28.4%。其中，主城区减排量最多，达372.15万t，其次为萧山區（349.09万t）、建德市（170.26万t）、富阳区（142.4万t）、桐庐县（79.05万t）、余杭区（70.59万t）、淳安县（57.56万t）、临安区（40.91万t）。土地利用变化的碳减排作用表明区域发展中造成的建设用地、居住用地的扩张没有带来过多的碳排放，也是能源效率的提高和产业结构的调整在土地利用碳排放上的表现。
土地利用集约度是杭州市土地利用碳排放主要的抑制因素，其2005-2010年与2010-2015年累计贡献为-101.58和-11.51。从县域单元看，研究期内，主城区、萧山区、余杭区、富阳区、临安区和桐庐县的土地利用集约度对于土地利用碳排放一直是抑制作用，其中，主城区、萧山区、桐庐县、富阳区的土地利用集约度的抑制作用在减弱，余杭区、临安区的土地利用集约度的抑制作用在增强，建德市和淳安县则由抑制作用转变为促进作用但总体上是抑制作用。2005-2015年问，由于土地利用集约度的提高，杭州市全市碳减排累计实现了3231.62万t，占总减排量的71.6%。其中，主城区减排量最多，达1173.98万t，其次为萧山区（866.47万t）、余杭区（567.76万t）、富阳区（258.68万t）、临安区（211.92万t）、桐庐县（122.05万t）、淳安县（24.66万t）、建德市（6.09万t）。土地利用集约度的提高说明杭州市对土地资源的优化配置，更大程度的开发了土地资源的潜力，避免了居住用地、建设用地的盲目扩张，减少了因居住用地、建设用地的增加带来的碳排放。建德市和淳安县土地利用集约度的降低则说明这两个县域单元对土地资源不合理的开发利用，造成了土地利用碳排放的增加。
经济发展因素是杭州市土地利用碳排放的主要促进因素，其2005-2010年与2010-2015年累计贡献为113.77和44.97。经济发展因素对于杭州市各县域单元的土地利用碳排放均为促进作用，其中，主城区、萧山区、桐庐县、淳安县、建德市的经济发展因素的促进作用在减弱，余杭区、富阳区、临安区的经济发展因素的促进作用在增强。从经济发展因素的空间变化看，2005-2010年，主城区、桐庐县、萧山区的经济发展促进因素较强，其他县域单元则较弱。到2010-2015年，主城区、桐庐县、萧山区的经济发展的促进作用均出现不同程度的下降，余杭区、富阳区、临安区的经济发展的促进作用则相对变强。这主要是由于研究期内杭州市注重发展扩大杭州都市圈，余杭、富阳、临安等纷纷撤市设区，县域土地、劳动力等资源与市区产业形成了有效衔接，一定程度上促进了它们的经济发展。2005-2015年问，经济发展因素造成杭州市全市碳排放增加了4599.65万t，占总增加量的91.1%。其中，主城区增加量最多，达1523.02万t，其次为萧山区（1139.01万t）、余杭区（673.21万t）、富阳区（414.46万t）、临安区（313.57万t）、桐庐县（217.96万t）、建德市（212.17万t）、淳安县（106.24万t）。经济发展能够带动终端能源消费的增加，因而是碳排放增加的主要促进因素。杭州市2005-2010年GDP涨幅为102.17%，2010-2015年GDP涨幅下降为54.91%，随着杭州市经济发展速度的放缓，经济发展因素对土地利用碳排放的促进作用也在降低。
人口规模因素也是杭州市土地利用碳排放的促进因素之一，其2005-2010年与2010-2015年累计贡献为9.30和3.11。从县域单元看，研究期内除建德市外，人口规模因素对于杭州市各县域单元的土地利用碳排放均为促进作用，其中，主城区、萧山区、桐庐县的人口因素的促进作用在减弱，余杭区、淳安县、富阳区、临安区的促进作用在增强、建德市则由促进作用转变为抑制作用。这主要是由于余杭区、富阳区、临安区等在撤县设区的情况下，吸引了大量企业落户，提高了对劳动力的吸纳能力。2005-2015年问，人口规模因素造成杭州市全市碳排放增加了449.15万t，占总增加量的8.9%。其中，主城区增加量最多，达256.0l万t、其次为余杭区（83.32万t）、萧山区（76.94万t）、富阳区（20.84万t）、桐庐县（6.71万t）、临安区（3.43万t）、淳安县（1.41万t）、建德市（0.48万t）。总体而言，人口因素对土地利用碳排放的促进作用较小。随着杭州市人口增长速度的减缓，人口因素对杭州市土地利用碳排放的促进作用也在降低。
3结论及建议
3.1结论
通过对杭州市土地利用碳排放的时空演变及因素分解分析，可以得出以下结论。
1）研究期内，杭州市土地利用碳排放逐渐增加，从不同土地利用类型看，城镇用地的碳排放量和碳排放强度逐渐增加，工业及其他建设用地碳排放量逐渐增加，碳排放强度则逐渐减小，农村居民点用地和耕地的碳排放量和碳排放强度变化不大。从土地利用碳排放结构看，工业及其他建设用地的碳排放量最大，其次为城镇用地、耕地和农村居民点用地。工业及其他建设用地碳排放强度最大，其次为城镇用地、农村居民点用地和耕地。
2）从县域单元土地利用碳排放变化看，主城区、余杭区、桐庐县的城镇用地和工业及其他建设用地碳排放处于增长状态，农村居民点用地和耕地碳排放处于减少状态。萧山区城镇用地和农村居民点用地碳排放处于增长状态，工业及其他建设用地和耕地碳排放处于减少状态。富阳区的城镇用地、工业及其他建设用地和农用地碳排放处于增长状态，农村居民点用地碳排放处于减少状态。淳安县、建德市和临安区的各用地类型碳排放均处于增长状态。以2015年为例，杭州市城镇用地和工业及其他建设用地碳排放呈现出东北高、西南低、主城区最高的空间分布特征;农村居民点用地碳排放呈现东北高和西南高、中部低、主城区最低的空间分布特征;耕地碳排放呈现东北高、西南低、主城区最低的空间分布特征。
3）研究期内，土地利用变化和土地利用集约度是杭州市土地利用碳排放的抑制因素，经济发展和人口规模是促进因素。分县域单元看，主城区、富阳区、桐庐县和建德市的土地利用变化对于土地利用碳排放一直是抑制作用。萧山区、余杭区、临安区和淳安县则由促进作用转变为抑制作用且研究期内总体上为抑制作用;主城区、萧山区、余杭区、富阳区、临安区和桐庐县的土地利用集约度对于土地利用碳排放一直是抑制作用，建德市和淳安县则由抑制作用转变为促进作用但总体上是抑制作用;经济发展因素、人口规模因素对于杭州市各县域单元的土地利用碳排放均为促进作用且其促进作用总体上呈下降趋势。
3.2建议
不同县域单元应制定不同的减排策略。各县域单元均应做好在城市化过程中的低碳发展工作，尤其是主城区、萧山区、余杭区、富阳区等城镇用地碳排放量大，增长迅速的县域单元，在城市发展中要合理规划城镇用地，倡导居民低碳生活方式，扩大公共交通等城市公共服务的范围，提高城市公共服务的效率。主城区、萧山区、富阳区等县域单元工业及其他建设用地碳排放增速虽然较慢，但其排放量基数大，因此应该着重在现有工业产业中推动技术革新。而淳安县、建德市、临安区等工业及其他建设用地碳排放量相对较少，但其增速较快的县域单元，应对引人工业企业的碳排放量和低碳生产技术有一定要求，设置低碳准入门槛。萧山区、建德市、淳安县等农村居民点用地碳排放较多的县域单元一方面要在农村地区提倡低碳环保的生活方式，另一方面要加强对牲畜养殖业的集约化管理，提高牲畜粪便处理技术。
土地利用变化对碳排放的抑制作用反映了土地利用碳排放强度的降低，间接反映了土地所承载的经济活动碳排放强度的降低，工业及其他建设用地碳排放是杭州市土地利用碳排放的主要来源。一方面，各县域单元应控制工业及其他建設用地的规模，优先消耗工业及其他建设用地存量，避免工业及其他建设用地盲目扩张;另一方面要积极促进技术革新和产业结构调整，淘汰高能耗、高排放的产业，引入和发展低碳产业，降低经济活动的碳排放强度。土地利用集约度对碳排放的抑制作用说明研究期内杭州市土地利用集约度有一定提升，也说明优化土地利用方式，合理配置土地资源是控制土地利用碳排放的有效手段，杭州市应在全市范围内统筹布局产业，避免各县域单元产业同质化竞争，鼓励各县域单元发挥地域优势，发展差异化产业。各县域单元要统一规划工业园区，完善配套基础设施，避免工业及其他建设用地的无序扩张，提高土地利用集约度。但是，土地利用变化和土地利用集约度的提高还不足以弥补经济发展和人口增长所带来的碳排放的增加。因此，短期内杭州市土地利用碳排放还会继续增加。
出口产品碳排放论文范文第3篇
运用碳排放系数法核算了我国纺织服装行业在1991 — 2009年间的碳排放量，并对行业的碳排放情景进行分析。结果表明，从1991至2009年，我国纺织服装行业的碳排放量增加了1倍多，但行业的碳排放强度整体呈下降趋势；行业碳排放量与工业总产值存在很高的相关性和较高的动态关联度。
The amount of carbon emissions of China’s textile and apparel industry between 1991 and 2009 were calculated by carbon emission coefficients method. The trend of carbon emission was analyzed. The results showed that the total amount of carbon emissions of China’s textile and apparel industry nearly increased by one time during this period and the carbon emission intensity decreased continuously. There were high correlation and dynamic incidence-degree between the amount of carbon emissions and the total industrial output value.
世界经济的发展显著改善了人们的生活质量，但同时也带来了资源短缺、环境污染、气候变化等严重的全球性问题，其中，全球气候变化的问题尤为引人关注。科学观测表明，地球大气中CO2的浓度已从工业革命前的 280 ppmv上升到了目前的 379 ppmv，全球平均气温也在近百年内升高了 0.74 ℃，特别是近 30 年来升温明显。为了应对全球气候变化的挑战，联合国气候变化框架公约等国际性组织通过签署相关的国际性法案（如《京都议定书》）、组织全球气候大会等方式推动在全球范围内减少CO2等温室气体的排放。
相关资料统计显示，2007年中国化石燃料消费排放CO2为 62.84 亿t，占全球排放总量的 21.01%，已超过美国的20.08% 成为世界第一大温室气体排放国。虽然上述结论还存在争议，但随着中国排放量的继续增加及新一轮气候谈判的开始，中国面临的温室气体减排压力将越来越大。我国政府积极响应国际社会在减少温室气体排放方面的倡议，提出了适合我国国情的低碳经济目标，即到2020年，我国单位GDP的CO2排放量较2005年降低 40% ～ 45%。在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》中，进一步明确了减少CO2排放的目标，即在“十二五”期末，单位GDP的CO2排放降低 17%。
纺织服装行业是我国的民生产业，也是国民经济发展的传统优势产业和十大振兴产业之一，我国现已发展成为全球第一大纺织服装生产国和出口国。但由于全行业的整体管理水平参差不齐，加之我国以化石燃料为主的能源结构现状，我国纺织服装行业的温室气体排放在工业部门中处于相对较高的水平。本文基于我国相关领域的统计年鉴数据，核算了我国纺织服装行业的碳排放情况，初步探讨了行业碳排放的规律以及碳排放与行业发展之间的关系。
一、核算方法与数据处理
1. 核算方法
本文的碳排放核算是基于纺织服装行业终端能源消费口径的统计数据，采用排放系数法核算全行业的碳排放，计算公式如下：
式中，C为碳排放量，Ei为第 i 种能源的消费量，以标煤计，为第 i 种能源的碳排放系数，碳排放系数实际值等于其理论值与氧化分数的乘积，曹淑艳等对我国各类能源的碳排放系数进行了计算，本文直接引用其计算结果（表 1 ）。
2．行业边界
我国的国民经济行业分类标准作为行业统计的重要依据，目前已颁布了 3 个版本，分别为GB 4754 — 84《国民经济行业分类与代码》、GB/T 4754 — 1994《国民经济行业分类和代码》、GB/T 4754 — 2002《国民经济行业分类》，其中GB/T 4754 — 2002关于纺织服装行业的分类见表 2 所示。由于本文是对我国纺织服装全行业的碳排放进行核算，因此在确保统计数据来源一致的前提下，行业分类的内部调整对最终核算结果的影响可以忽略。
3．数据来源
本文选取1991 — 2009年作为研究的时间区间，纺织服装行业的历年能耗（万吨标准煤）数据来自《中国能源统计年鉴》（1992 — 2010年），历年工业总产值（亿元）数据来自《中国统计年鉴》（1992 — 2010年）、《中国工业经济统计年鉴》（1992 — 2010年）和《中国经济普查年鉴》（2004、2008年）。为了保持数据的可比性，需要对研究时间区间内各年的工业生产总值进行不变价格折算，本文选取以1990年为基期的工业总产值指数表进行折算。部分年份的能源消耗和工业总产值（不变价格）数据见表 3 所示。
二、核算结果与分析
1．碳排放总量分析
我国纺织服装行业时间序列（1991 — 2009年）的碳排放情况如图 1 所示。
由图 1 可以看出，我国纺织服装行业的碳排放总量从1991年的 0.75 亿t 上升到2009年的 1.63 亿t，近 20 年的时间内，全行业的碳排放总量翻了 1 倍多。全行业的碳排放总量中，纺织业的碳排放占有较大的比例，1991 — 2009年间所占的平均比重为 91.17%。1991 — 1994年，纺织业的碳排放量波动性增长，增幅较小。1995 — 1999年，纺织业的碳排放量出现下降的趋势，1999年的碳排放量最少。1999年之后，纺织业的碳排放量又开始加速增长，特别是在2005年，全球纺织品服装贸易进入一体化发展阶段，配额取消使我国纺织服装行业的产能得到充分地释放，对国内纺织服装行业的工业化生产起到很大的拉动作用，2003 — 2004年纺织业的碳排放量增幅达 25.65%。与纺织业相比，我国的纺织服装、鞋、帽制造业在1991 — 2009年间的碳排放量平稳增长，年平均增长率为 10.36%。
2. 碳排放的强度分析
碳排放强度是反映碳排放量与产值产出之间关系的指标之一，何建坤等研究者的研究指出，碳排放强度是CO2排放量与GDP的比值。本文将纺织服装行业的碳排放强度定义为CO2排放量与工业总产值的比值，其计算公式如下：
式中，I为碳排放强度（tCO2/万元），C为碳排放量（t），VGIOV为纺织服装行业的工业总产值（亿元）。
我国纺织服装行业时间区间（1991 — 2009年）的碳排放强度如图 2 所示。
由图 2 可以看出，1991 — 2009年间，我国纺织业，纺织服装、鞋、帽制造业和全行业碳排放强度整体呈现下降的趋势，其原因可能包括行业的能源管理水平提高、能源结构优化、技术进步以及劳动生产率的提高等因素。在纺织服装全行业中，纺织业的碳排放响度高于全行业的平均碳排放强度，纺织服装、鞋、帽制造业的碳排放强度较低于全行业的平均碳排放强度，因此通过进一步的提高能源管理水平、优化能源结构等方式降低纺织业的碳排放强度，对于全行业碳排放强度的降低具有更为显著的效果。
3．碳排放与行业发展的相关性分析
1991 — 2009年我国纺织服装行业碳排放量与工业总产值的变化曲线如图 3 所示。
从图 3 可以看出，纺织服装行业的碳排放量与工业总产值具有相似的趋势，曲线形状也比较相似，为了考察二者之间的关系，本文对两个序列的数据进行相关性和灰色相对关联度分析。首先运用SPSS软件对碳排放量与工业总产值进行相关性分析，分析结果见表 4。
由相关性分析结果可知，纺织业、纺织服装、鞋、帽制造业以及全行业的碳排放量与工业总产值的相关系数> r0.01（17）＝0.575，所以我国纺织服装行业的碳排放量与工业总产值之间高度相关，其中以全行业的相关性最高。
灰色关联度分析方法的基本思想根据数据序列曲线形状的相似程度来判断序列之间的联系是否紧密，其中灰色相对关联度反映了相对于起始点的变化速率的关联程度，用于表征序列间的动态相似度。对纺织服装行业碳排放量与工业总产值两序列间的灰色相对关联度进行计算，得到纺织业、纺织服装、鞋、帽制造业和全行业的关联度系数分别为：0.69、0.86、0.67。由此可知，我国纺织服装行业的工业总产值对碳排放量具有重要的影响作用，其中纺织服装、鞋、帽制造业的工业总产值与碳排放量具有高度的动态关联度（关联度系数 > 0.7），其次为纺织业和纺织服装全行业。
三、结论
全球气候变化已成为当前世界各国关注的焦点，发展低碳经济、开展节能减碳也逐渐成为世界经济的主流趋势。我国的能源消费造成了大量的温室气体排放，由此带来了较大的温室气体减排压力。纺织服装行业是我国经济发展的传统优势产业，同时也是碳排放较高的产业，减少我国纺织服装行业的温室气体排放，对实现我国低碳经济的发展目标具有较好的促进作用。
（1）1991 — 2009年，我国纺织服装行业的碳排放量增加了一倍多，其中纺织业的碳排放占有很大的比例，平均比重为 91.17%，纺织服装、鞋、帽制造业的碳排放量平稳增长，平均增长率为 10.36%。
（2）1991 — 2009年，我国纺织业，纺织服装、鞋、帽制造业和纺织服装全行业的碳排放强度整体呈现下降的趋势，纺织业的碳排放强度高于全行业的平均碳排放强度，通过提高能源管理水平、优化能源结构、技术创新等方式降低碳排放强度，具有较为显著的效果。
（3）1991 — 2009年，我国纺织服装行业的碳排放量与工业总产值具有很高的相关性，全行业的碳排放量受工业总产值的影响较大，并具有较高的动态关联度。
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出口产品碳排放论文范文第4篇
摘要 物流活动是主要碳排放源之一，是温室气体减排、缓解气候变化的重要领域，从省域层面对我国物流作业的碳排放量进行核算和比较分析，对于从宏观上掌控各省域物流作业碳排放量及省域物流作业节能减排目标确定具有重要的意义。本文首先给出了省域物流作业CO2排放量测量模型，测算了不同能源的CO2排放因子及排放系数。然后，以物流作业直接能耗法核算我国各省域2008年物流作业的CO2排放指标，包括各省域的CO2排放量和单位货物周转CO2排放量，对比分析发现：我国省域之间物流活动产生的CO2排放量存在着地域不平衡性，CO2排放量中东部大部分省域要高于西部省域，而单位货物周转CO2排放量西部大部分省域要高于中东部省域。最后，根据物流作业的特点，分别从发展低碳运输、探索物流作业的技术性减碳方法、实行精细化物流作业管理、建立完善的节能减排考核与激励约束机制、制定低碳物流作业标准与打造低碳物流示范企业等五个主要的方面，阐述了我国物流作业的低碳化对策，以期促进我国低碳物流的发展。
关键词 省域；低碳；物流作业；碳排放量
近年来，随着全球气候的变暖，温室气体（主要是二氧化碳，CO2）的减排受到我国政府的密切关注。在2009年召开的世界气候峰会上，我国承诺到2020年实现单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%-45%，并作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划。以此为标志，发展以低能耗、低污染、低排放为基础的低碳经济与生态经济，成为我国的一项重要国策和战略重点。物流作业作为主要碳排放源之一，是温室气体减排、缓解气候变化的重要领域。物流在低碳经济中占有重要的地位，一方面物流既是能源消耗大户，又是碳排放大户，2009年国际能源署发布的《运输、能源与二氧化碳：迈向可持续发展》报告显示，全球CO2排放量约有25％来自交通运输［1］，因此，降低物流作业的能源消耗，能够有力促进低碳经济发展；另一方面，先进的物流方式可以支持低碳经济的生产方式和生活方式，降低经济运行成本，推动区域经济增长方式转变，因此，低碳经济离不开现代物流的支撑［2］，发展低碳物流是大势所趋。从省域层面对我国物流作业的碳排放量进行核算和比较分析，更有利于从宏观上掌控各省域物流作业碳排放量，为进一步的省域物流作业比较分析、物流行业节能减排目标确定和相关支撑政策制定奠定基础。为此，本文以物流作业直接能耗法来核算碳排放量，依据国家统计局公布的最新相关统计数据，核算出各省域2008年的CO2排放量及相关数据，通过比较分析来了解各省域的能源消耗和CO2排放状况，同时，从多个角度来探讨物流作业低碳化的制度性和实用性对策。
1 相关研究综述
通过对国内外相关文献分析可知，在物流碳排放量计算方面，目前的研究主要有基于油料消耗［3］和基于运距［4］两种测算方法，除此之外，Ubeda以西班牙一家领先的食品配送公司Eroski为例来研究绿色物流，主要包括估计环境的影响（采用基于运距的方法来测算其配送作业碳排放量）、配送路线的重新优化（采用新的CVRP算法来缩短运距）、优化环境的影响（通过建立碳排放量最小的配送模型来进行优化）［5］。Piecyk采用集中讨论和大规模Delphi调查方法将影响货物运输需求、车辆油料消耗和相应碳排放的因素根据不同层次的物流决策分成六大类，并构建了三种场景对2020年公路运输碳排放量进行评估［6］。Hickman为伦敦市构建了一个运输和碳排放仿真模型，该模型可用于分析多种政策下的执行效果，为降低碳排放量提供参考［7］。王晓华在低碳物流的发展对策方面，Brand提出了一个新的战略运输、能源、碳排放和环境影响模型（UKTCM），它包含一系列涉及社会经济、能源需求减少政策影响、生命周期内的碳排放和外部成本等的运输—能源—环境问题，并通过三个简单政策和一个政策体系来证明模型的可行性，从而为低碳运输政策的制定提供理论支持［8］。王国文从低碳物流和绿色供应链的概念出发, 基于供应链流程标准，提出了以建立贯穿供应链的碳排放监督测量机制、优化订单量与库存、低碳运输管理、低碳仓储配送管理、回收与排放管理、发展多式联运降低碳排放等管理和技术方法来构建低碳物流体系［9］。由此可见，低碳物流相关研究取得了丰富的成果，但从省域层面来研究物流作业碳排放量测评及减排对策的成果还比较少见。
周叶等：中国省域物流作业的CO2排放量测评及低碳化对策研究
中国人口•资源与环境 2011年 第9期2 省域物流作业CO2排放量测量模型
物流作业所引发的二氧化碳排放，是由于在物流作业过程中消耗各种能源和物质所带来的直接和间接CO2排放，物流作业消耗的物质种类不同（如各种包装材料、标签、托盘等），其生产和流通过程中排放的碳难以进行统一核算，故本文所测算的物流作业CO2排放量是依据各省域物流作业活动实际消耗的能源折算而成的，省域碳排放量测量模型如公式（1）所示：
Qc=Qpc+Qcc+Qgc+Qec+Qhc
（1）
其中：Qpc为消耗石油燃料的碳排放量，Qcc为消耗煤炭所排放的碳量，Qgc为消耗燃气所排放的碳量，Qec为消耗电能所折算的碳排放量，Qhc为消耗热能所折算的碳排放量。
(1)省域物流作业石油燃料的CO2排放量。物流作业过程中使用的石油燃料主要有汽油、煤油和柴油等，其主要的消耗是在运输和配送作业活动中，因此，以省域内物流作业活动所消耗的石油燃料量来核算所排放的碳量，其核算公式见下式（2）：
Qpc=∑(不同燃油消耗量×CO2排放系数)
（2）
其中：不同能源的CO2排放系数见表1所示。
(2) 省域物流作业煤炭燃料的CO2排放量。物流作业过程中所使用的煤炭燃料主要用于为物流节点供热，因此，以区域内物流活动所消耗的煤炭燃料量来核算所排放的碳量，其核算公式见下式（3）：
Qcc＝∑(不同煤炭消耗量×CO2排放系数)
（3）
(3)省域物流作业燃气燃料的CO2排放量。燃气燃料主要用于物流节点供暖和燃气能源车辆设备的运输搬运等物流作业，因此，以区域内物流活动所消耗的燃气燃料量来核算所排放的碳量，其核算公式见下式（4）：
Qgc=∑(不同燃气消耗量×CO2排放系数)
（4）
(4)省域物流作业消耗电能折算的CO2排放量。在物流作业过程中离不开电力资源，电的消耗本身不直接排放CO2，但电厂 (主要是火电厂，其发电量2008年占全国总电量的80.5%，本文考虑到能源采掘、加工、存储和运输过程中的CO2溢散排放，故不考虑其他能源方式的发电，直接将火电厂的CO2排放系数作为电能的CO2排放系数)发电过程中会导致CO2的排放，属于间接碳排放，因此，需要先核算出电能的CO2排放系数，再根据省域内物流活动所消耗的电量来核算所排放的间接CO2量，其核算公式见下式（5）：
Qec＝电能消耗量×CO2排放系数
（5）
其中：电能的CO2排放系数的计算公式为：CO2排放系数＝∑火电厂能源消耗量×各能源的CO2排放系数火电发电总量，电能的CO2排放系数见表1所示，本结果根据《中国能源统计年鉴2009》中2008年的全国火电厂消耗的能源量和总发电量数据进行核算。
(5)省域物流作业消耗热能折算的CO2排放量。在我国北方省域，为了确保正常的物流作业，需要对物流节点进行供暖，这就需要消耗热能，供暖本身不直接排放CO2，但供热厂产热过程中会导致CO2的排放，属于间接碳排放，因此，需要先核算出热能的CO2排放系数，其核算公式见式（6），由于每个省域所消耗的能源和供应的热能差别较大，根据《中国能源统计年鉴2009》中2008年各省域的热能耗能和供应数据，分别核算出统计年鉴中物流作业有热能需求的各省域的热能CO2排放系数，见表2，最后，根据省域内物流节点所消耗的热能来核算所排放的间接CO2量，核算公式见式（7）：
热能CO2排放系数＝
∑省域热能厂能源消耗量×各能源的CO2排放系数省域供热总量
（6）
Qｈc＝热能消耗量×CO2排放系数
（7）
3 我国省域物流作业CO2排放量及对比分析根据上面的CO2排放量测量模型，采用2008年各省域的交通运输、仓储和邮政业的数据，核算出我国省域2008年物流作业CO2排放量，详见表3所示，CO2排放量排名前后5名的省域见表4所示。由表4可知，物流作业的CO2排放绝大部分都是油品类能源消耗所带来的，其次是电能和煤炭；而且，东部发达省域的物流CO2排放量较大，而西部省域的物流CO2排放量较小，这主要与其物流作业量大小有关。由于各省域的物流作业量大小不同，单独比较省域间的CO2排放量存在不合理性，因此还需要核算省域单位物流作业量的CO2排放量，本文采用单位货物周转CO2排放量这个指标来进行核算对比，其核算公式见式（9）：单位货物周转CO2排放量=省域CO2排放总量省域货物周转总量（9）根据该公式及相关数据，得出各省域的单位货物周转CO2排放量，详见表3和图1，可以看出北京的单位货物周转CO2排放量最大，达到2.862 4t/万tkm，北京作为陆运交通枢纽，拥有诸多大型的物流节点，消耗的电能（占排放量的19.48%）和热能（占排放量的5%）资源比其他大部分省域的要高，而作为消费型城市其货物周转量又少，这可能是导致其单位货物周转CO2排放量较其他省域高，或者是统计数据出现偏差的原因，但这个出乎意料的结果应该值得关注和进一步的分析。安徽省以975.381 3万t的物流作业CO2排放量完成5 843.205 4亿t km的周转量，是我国省域中单位货物周转CO2排放量最少的省域。由图1可看出，华东和华北地区的单位货物周转CO2排放量较小，而西南地区则较大，因此，可以看出单位货物周转CO2排放量跟物流作业的地域存在一定关系。
注：①本表的碳排放因子数据来源于《2006 年IPCC国家温室气体清单指南》第二卷“能源”部分，平均低位发热量数据来源于《中国能源统计年鉴2009》；②本表汽油的碳排放因子选用车用汽油的数据；煤油的碳排放因子选用航空煤油的数据；其他石油制品的均低位发热量选用原油的数据；原煤的碳排放因子是采用无烟煤的数据；洗精煤的碳排放因子选用炼焦煤的数据；其他洗煤的碳排放因子选用其他沥青煤的数据，平均低位发热量选用洗中煤的数据；型煤的碳排放因子选用棕色煤压块的数据，平均低位发热量选用洗精煤的数据；其他煤气采用煤气公司煤气的碳排放因子数据，平均低位发热量为各种煤气的低位发热量的均值；焦炉煤气的平均低位发热量选取给定范围的中值；③化石燃气能源的CO2排放系数的计算公式为：CO2排放系数＝CO2排放因子×平均低位发热量1×109。
注：①本表的能源消耗数据来源于《中国能源统计年鉴2009》中的“交通运输、仓储和邮政业”2008年数据，由于数据原因，未对港澳台及西藏地区的物流作业CO2排放量进行核算；省域货物周转量数据来源于《中国统计年鉴2009》的2008年数据；②每类CO2排放量为本类（不同类型的能源耗量×对应的CO2排放系数）之和；③煤类合计包括焦炭的消耗量；由于统计年鉴将液化石油气以重量进行核算，故本表中的油品合计包括液化石油气的消耗量；燃气合计则包括焦炉煤气、其他煤气、炼厂干气和天然气的消耗数据之和。
4 我国物流作业低碳化对策分析
将表3我国各省域的CO2排放量进行汇总，2008年我国物流作业CO2排放总量达到54 565.787 2万 t（未包含西藏、港澳台地区），占我国全年能源消耗排放CO2总量的7.16％ (根据《中国能源统计年鉴2009》数据计算得2008年全国CO2总排放量为762 037.634 5万 t)。有报告说，全球物流活动每年产生28亿 t的CO2，大约占人类活动排放量500亿 t的5.5%。而且，世界经济论坛（WEF）2009年底发布的研究报告指出，物流业如果进行环保改革，有潜力每年为全球减少逾14亿 t的二氧化碳排放，大约是所有人类活动排放量的近3%。由此看出，我国物流活动的碳排放量比重明显高于国际平均水平，需要大力探索适合我国国情的物流低碳作业模式和低碳发展策略。为此，本文试图从以下5个方面来探讨物流作业的低碳化发展策略。
4.1 发展低碳运输
运输是物流的主要功能之一，其CO2排放量占物流作业总排放量的70％左右，因此，发展低碳运输是实现节能减排和低碳物流的关键。发展低碳运输的途径主要包括。
(1)推广和使用新能源或环保低耗的运输工具。公路运输一直是我国最重要的物流运输方式，2009年我国公路运输货运量占总运量的75.32％ (根据《中国统计年鉴2010》数据计算所得)，但公路运输运量小、成本高、高能耗、高排放和高污染，因此，发展新能源汽车是降低公路运输碳排放的关键所在，国家应大力鼓励以混合动力、燃料电池和电动汽车为代表的新能源汽车的研发与应用，如福田汽车推出的一款轻卡欧马可成为零碳馆指定物流用车，它是我国首款国Ⅳ柴油欧系轻卡，能全面满足用户领先可靠、领先安全、领先节油与领先环保的物流需求。另外，对于公路运输，还应该提高能源效率、节约能源，有文章显示，我国乘用车单位油耗比欧盟高出15%-22%，载货汽车的单位油耗也较日本、美国都高，平均高于日本10%左右［10］，因此，应该着力研究运输车辆的节油降耗技术，缩短与国外先进国家的单位油耗差距。同时，国家应强制淘汰高耗落后的运输设备，对其给予一定的财政补贴和低息贷款，用以购置新型低耗的运输设备，从而降低碳排放量。
(2)推进铁路运输和管道运输等低碳运输模式的发展。据日本对各种运输方式的二氧化碳排放比例调查结果表明，小轿车52%、货运汽车31%、航运6%、铁路3%、航空3%、其他5%。在运输方式中，公路和航空运输耗油量大，而铁路是耗油量最少的运输方式，测算表明，在等量运输下，铁路、公路和航空的能耗比为1.9∶3∶18.6。因此，通过完善电气化铁路货运网和先进的铁路货运组织管理来提高铁路货运量和运输效率，降低碳排放量。管道运输具有低损耗和低碳排放等特点，目前主要应用于能源领域的运输，可以通过构建合理的管道运输网络，优化能源运输方式，来降低能源运输的碳排放量。
(3)优化运输作业管理，减少空载运输、无效运输等不合理运输方式。采用GPS（全球定位系统）、GIS（地理信息系统）和运输管理信息系统等先进的信息技术，优化运输作业，规避不合理的运输方式，减少运力浪费和油料耗损，实现节能减排。有报道称在航空运营方面，国际航协已帮助成员航空公司节省3 600万 t碳排放量，通过改善航线，国际航协帮助节省了253万 t排放量。
4.2 探索物流作业的技术性减碳方法
对物流作业的设备和设施，进行技术创新和改进，也是实现节能减排的重要方法。青岛港自主研发的“门机作业自动计量系统”，取代了传统粗放的港口装卸计量统计模式，在22台各类门机上应用后，设备作业效率提高了17.77％、能耗降低了13.08%，每年可节电143.47万Kwh，减少二氧化碳排放1 510 t。马士基航运公司实施的仓储运输质量与能源效率(QUEST)方案，是一种提供全新温度控制模式的软件解决方案，能大幅削减冷藏集装箱（冻柜）的能耗与二氧化碳排放量，全面实施QUEST方案后，每年将减少的二氧化碳排放量可达32.5万 t。联邦快递在加州奥克兰建成了一座以太阳能为主要能源的货物转运中心，该转运中心在开始运营的前三年提供了超过300万kW时的清洁能源，减少的二氧化碳排放量超过1 000 t。
4.3 实行精细化物流作业管理
通过改进物流作业操作技能或工作方法也能实现节能减排，例如湖北省交通厅总结王静20多年的驾驶经验，将其提炼为一套四位一体的工作方法，其主要内容是“十九字”节油操作法、“三好三不”安全驾驶法、“六个一点”优质服务法及“三边三勤”工作创新法，“王静工作法”在湖北省推广后，自2008-2009年两年间，湖北省30万辆营运车辆共节约燃油55 440万升，减少碳排放约合150万 t，安全事故率下降33%。另外，还有青岛港的“学良节油”工作法可使拖轮油耗降低37.5%，中海运集团的“船舶只开单台辅机工作法”可每天节约燃油0.4 t以上。通过先进的运输和配送车辆调度和管理方法，提高车辆实载率，减少空载运输、无效运输等不合理运输方式，提高车辆利用率，缩短送货运距，从而降低碳排放量。在仓储作业中，通过对货物仓位的合理分配，可以缩短存取货时间和搬运路径、降低能源消耗，从而减少碳排放。这些先进的物流作业方法只需在作业管理精细化和人员专业化上下功夫，就能取得明显的节能减排成效。
4.4 建立完善的节能减排考核与激励约束机制
没有考核，就无法衡量物流作业节能减排的实施效果和进行有效的对比分析，因此，需要构建合理的物流作业节能减排考核指标和考核方法，并将考核结果与激励政策结合起来，鼓励一线物流作业人员积极探索节能减排的技术和方法。同样，在物流企业层面也应该建立相应的节能减排目标和激励约束机制，推动企业切实落实节能减排目标，也可考虑建立适合我国国情的低碳物流企业认证体系，依托专业的第三方认证和评级机构对物流企业进行低碳化认证和评级，推动物流企业低碳化作业的实现。
4.5 制定低碳物流作业标准，打造低碳物流示范企业
我国目前还没有低碳物流作业标准，物流企业只是响应政府的“节能减排”号召结合自身情况进行这方面的探索，没有形成一套完善的低碳作业标准，为此，可以考虑由物流行业协会牵头，在借鉴国外相关低碳物流作业标准的基础上，结合我国物流行业的特点，联合一些低碳物流示范企业，进行这方面的经验总结和标准制定，并进行全行业推广学习。同时，政府部门和物流交通行业协会可以考虑举办区域内的物流作业节能减排比赛，一方面可以激励物流作业人员重视节能减排，另一方面，又提供了经验交流和相互学习的平台。例如浙江省安吉县通过开展节能减排技能比赛，2009年该县班车百车公里油耗为17.5升，比2008年降低了0.2升/百车公里，一年下来节约成本超百万元。除此之外，行业协会可以根据物流作业的特点，分别建立运输类、仓储类、配送类、物流园区类等低碳物流示范企业（基地），鼓励其进行低碳化物流作业方式的探索和研究，通过试点后再进行全行业推广应用。
5 结 语
随着人们对以二氧化碳为表征的温室气体排放重要性的逐渐认识，经济低碳化已经从民间行为上升到国家战略层面，低碳经济成为世界经济的新潮流，作为低碳经济的重要组成部分——物流业，势必会在低碳经济发展中扮演着重要的角色。然而，通过上述的分析，可以看出我国省域之间物流活动产生的CO2排放量存在着不平衡性，这种不平衡性是基于物流作业活动中能源消耗不均所引发的。从排放总量来看，东部沿海省域要普遍大于西部省域，西部地区以四川省的排放量最大，另外有些中部省份如湖北和内蒙古等的排放量排名也靠前；而从单位货物周转CO2排放量来看，西部省域普遍要大于中东部省域，东部沿海地区以广东省最大，西部地区则以云南省最大。通过这些比较分析，可以让我们大致了解各省域物流作业碳排放的基本情况，更重要的是相关省域的行政主管部门和物流行业机构要能挖掘这些数据背后所隐藏的各省域物流活动过程中能源利用效率和节能减排实施效果等深层次的内容。这些内容与省域内具体物流企业的低碳物流作业是密切联系的，关键就是要通过对比分析找出差距的原因，从而寻求降低省域内各种物流作业活动碳排放量的方法和策略。
（编辑：于 杰）
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Study on the CO2 Emission Evaluation of the Provincial Logistics Operation and Lowcarbon Strategy in China
ZHOU Ye1,2WANG Daoping1 ZHAO Yao1
(1. School of Economics and Management, University of Science and Technology Beijing，Beijing 100083,China；
2. School of Economics and Management, Nanchang Hangkong University, Nanchang Jiangxi 330063, China)
Key words provincial region in China; low carbon; logistics operation; carbon emission volume
出口产品碳排放论文范文第5篇
摘要：以推进新型城镇化发展为切入点，对企业碳排放成本控制进行了动因分析，并阐述了控制程序的基本步骤及产品设计、产品采购、产品生产等三个主要控制环节，最后以金江水泥企业为例，通过计算分析得出此结论：企业在生产流程工艺的低碳改进可以使公司减少现金流量的支出，获得长期的利益及竞争优势。
关键词：低碳经济;碳排放成本;新型城镇化;控制
一、引言
2011年以来我国先后开展两批42家低碳省和低碳城市试点，在实施低碳经济的过程中通过确定碳排放峰值目标、加快技术创新等举措，不断地探索着各具特色的低碳发展经验。从2013年起，根据新型城镇化和新型工业化的具体要求，我国先后开展了国家低碳社区和低碳工业园区的试点。迄今为止，低碳试点工作逐步形成了从省到城市、城镇、园区、社区的全方位覆盖。北京、上海、深圳、天津等7个碳交易试点的顺利进展，见证了交易量的持续增长。
雾霾问题一再成为众矢之的，不仅大城市期待“APEC蓝”，新型城镇也盼望着PM2.5的值不再爆表。在建设“美丽中国”的今天，如何使得新型城镇实现绿色、生态发展成为了国人的关注点，作为打造新型城镇的重要着力点——减少温室气体的排放随之提上了议事日程。为此，在新型城镇中进行碳排放成本管理是实现“低碳城镇”的应有之义。与此同时，关注新型城镇化中的碳排放成本是生态化、美丽乡村建设与城乡统筹的社会背景下顺应低碳经济的发展潮流，也是随着碳排放市场的日趋成熟，企业在未来竞争中的有力武器。本文尝试以新型城镇化中的金江水泥企业为分析重点，对其碳排放成本控制展开较深入地探讨。
二、新型城镇化的内涵诠释
新型城镇化是大中小城市、小城镇、新型农村社区协调发展、互促共进的城镇化，具有城乡统筹、节约集约、生态宜居等基本特征。新型城镇化规划主要强调生态文明建设，在不以牺牲生态和环境为代价的前提下，促进经济与社会的发展。节约集约利用土地资源、水资源及能源等，强化生态的修复与环境的治理，推进绿色城市和智慧城市的建设，促进城市建设运营管理模式以及绿色低碳的生产生活方式的形成，尽可能减少对自然的人为干扰，一定程度上降低对生态环境的污染与破坏，最终实现新型城镇化的低碳建设和发展。
三、碳排放成本控制动因分析
碳排放成本控制是指以成本作为碳排放控制的手段，通过计算和监督企业在生产耗费发生以前和成本控制过程中产生的各种碳耗费，综合考虑影响成本的不同因素和条件，同时采取一系列预防和调节措施，以达到对经济活动实施有效控制的一系列管理活动与过程。科学地实施碳排放成本控制，可以促进新型城镇中的企业改善经营管理，转变经营机制，实现跨越式发展。帮助新型城镇中的企业推进产业和产品向利润曲线两端延伸：向前端延伸，从生态设计入手投入研发形成自主知识产权;向后端延伸，重塑品牌与构建销售网络，提高核心竞争力，最终使新型城镇的产业结构逐步趋向低碳经济的标准。
随着全球经济一体化机制的加快，国际金融环境给国内经济带来的负面影响已经进入常态，在全球经济暂不明朗的情况下，面对这一经济形势国家相继通过召开经济工作会议等形式对此进行相应部署和改革，而在所改革过程中，环境问题与可持续发展一直成为各界热议的话题，这其中有关碳排放的工作部署显得尤为明显。打造新型城镇，就是在这一背景下提出来的。
但是，在新型城镇中大多数企业仅仅把产品生产成本的管理置于最重要的位置，尤其是对成本控制的重点部分进行选择时，仅考虑了较为直接的生产成本，而忽视了间接成本，如碳排放成本等。例如，在核算产品生产成本的过程中，很少有企业会考虑从产品的可行性研究到销售使用过程中发生的碳排放成本。更严重的是这些高碳支出并没有得到有效控制。目前，国内企业的碳排放成本控制仅仅侧重于处理和解决企業生产过程中产生的废气排放问题，缺少一套有效的碳排放成本控制方法，导致没有对产品生产全过程的环境成本进行有效控制。若企业要实现低碳环保的目标，就必须转变其固有观念，将生命周期法等成本控制方法融入碳排放成本控制中，而且企业成本控制的范围不应只包括内部实际发生的成本，也应该包括企业之外的环境成本。
四、碳排放成本控制的基本步骤
虽然每个行业碳排放控制对象各有不同，碳排放控制工作的要求也各不一样，但碳排放成本控制工作的过程基本是一致的，大致可分为四个步骤：
1. 确定碳排放控制标准，即确定评定工作绩效的尺度。管理者应以计划为基础，根据制定的标准引导碳排放控制工作。科学的控制标准直接影响了整个控制工作能不能更好地运行。结合生命周期理论与碳排放来看，制定碳排放成本控制标准应从企业现有条件出发，包括其现有的管理水平与资源条件，并结合企业产品生命周期每个阶段的不同特点，采用一定的碳排放效率指标参数来确定碳排放成本控制标准。
2. 衡量碳排放工作成效，即通过管理信息系统采集实际工作的数据（与已制定的碳排放控制标准中所对应的要素），了解和掌握工作的实际情况。在这一过程中，要特别注意保证会计信息的可靠性，做到信息的准确性、及时性、客观性、相关性。
3. 分析衡量的结果，即对比实际成本控制结果与目标成本，找出控制过程中出现的偏差并分析其发生的原因，针对差异发生的原因，积极提出并贯彻执行更有效的改进措施，这是碳排放控制中最需智慧与勇气的环节。但是，若分析结果表明偏差低于重要性水平或在可控范围内，那么碳排放控制人员就不必再进行下一步，控制也就到此为止了。
4. 采取管理行动，纠正偏差。纠正偏差的方法不外乎两种：要么改进工作绩效，要么修订标准。在碳排放成本控制的标准下，衡量与对比分析企业低碳会计系统运行过程中发生的实际成本，发现并及时纠正偏差，例如针对企业采购环节的不合理，可以采取更换供应商、加强绿色价值链管理等手段进行纠偏;如果是因为法律法规的变化导致的不适应，那么就可以通过调整碳排放成本控制的标准，使之与其新的法规相匹配，利用低碳控制程序的约束和纠偏功能进行纠正。碳排放成本控制是新型城镇建设碳成本管理的一部分，致力于实现发展低碳经济、让天更蓝，水更绿的生活愿景。同时作为市场经济的参与者，企业也必须满足供应商、购买者、投资人及法律法规等对企业的成本要求。
五、碳排放成本控制环节
碳排放成本控制是新型城镇建设碳成本管理的一部分，致力于满足碳排放成本要求，按照哈佛大学商学院教授迈克尔·波特于1985年提出的价值链理论，碳排放成本控制的应该是贯穿碳排放成本发生的每个基本活动和辅助活动环节，具体包括：生产、营销、运输和售后服务、物料供应、技术、人力资源或支持其他生产管理活动的基础功等过程所发生的碳排放成本控制。在这些所有活动环节中，最重要的三个环节是产品设计、产品采购、产品生产环节，这三个核心环节的碳排放若是能得到有效控制，新型城镇化中的企业便能戒除以大量消耗能源、大量排放温室气体为代价的“面子消费”、“奢侈消费”的嗜好，自觉践行低碳路线，实现碳排放成本的控制达标。
（一）产品设计
产品类型是低碳还是高碳取决于设计环节，而产品类型不仅决定了能否为企业带来超额利润，还在很大程度上决定了产品能否赢得消费者的青睐，决定企业在市场上的竞争地位。因此，设计阶段是企业碳排放成本控制的源头与关键。为了降低整体碳排放成本至最小，在最初的研发设计阶段企业应该首先关注企业行为对碳排放产生的影响，合理开发与设计产品，兼顾环境利益与经济利益，和谐发展。实现产品的低碳设计可以从以下几个方面着手。
1. 节约材料使用数量
为实现原材料的最小化使用，可以通过精简产品的设计节约材料使用数量。这不仅可以减少原材料生产过程中的碳排放，还有利于减少运输和存储空间，进一步降低运输带来的碳压力。根据国家科技部的数据，1千克过度包装纸的使用减少，可节能标准煤约1.3千克，二氧化碳相应减排3.5千克。如果全国范围内过度包装纸用量每年减少10%，那么可节能约120万吨，减排二氧化碳312万吨。
2. 延长产品生命周期
低碳设计策略包括应延长产品生命周期，具体措施如下：改进产品的设计，选择质量好的材料，严格把控生产全过程，提高产品的耐久性。改进产品的设计，完善产品的功能，保证在较长一段时间内产品都能满足客户的需求，降低客户对产品更新换代的速度。
3. 促进低碳消费的形成
产品的最终出路在消费，低碳消费是在设计环节就应该考虑到的，从而在消费过程中能够降低产品产生过多的碳。具体包括以下措施：降低能源消费。如设置自动关闭电源的装置，优先使用能效最低的原件，像在饮水机闲置时设计自动关掉电源，除开每天正常工作的九小时之外，每台每年节电约366度，相应减排二氧化碳351千克。使用清洁能源。不可再生资源生产的产品使用应适当减少，提倡使用清洁能源产品。例如混合动力车可省油30%以上，每辆普通轿车每年可因此节油约378升，相应减排二氧化碳832千克。
（二）产品采购
实行低碳采购，是指在企业的采购决策中考虑碳排放等环境因素，通过减少采购危害生态环境或难以处理的材料，减少材料的采购成本并循环使用材料，从而提高产品质量，降低企业碳排放成本，最终实现提高企业绩效的目标。
1. 选择低碳供应商
企业在采购过程中，应该优先选择低碳供应商。关注产品单位产值碳足迹，采用可再生、可循环、碳排放少的材料和零部件，以最少的资源消耗和碳排放实现最大的经济效益。目前供应商低碳评价的主要标准包括：碳风险评估、低碳计划、低碳技术;产品或服务绩效、企业创新与发展能力、碳信息管理与监管等。
2. 对采购资源进行投资回收
在采购过程中对各种资源进行投资回收与再利用，能够提高企业的环境和经济效应。产品的回收。建立产品的再循环和回收系统，最大限度发挥产品的功能。再制造和再更新。在采购产品时优先考虑采购标准元部件，从而当产品进入处置阶段时，就可以通过再制造和再更新等手段促使元部件原有功能的继续发挥。充分利用多余的设备和材料，企业多余的资源、二手材料、以及废料可以同时出售，确保有效实施低碳采购策略和控制碳排放成本。
（三）产品生产
生产环节是企业的中心环节，也是企业减排的“主力军”。新型城镇中的企业要实现低碳生产，就必须加快淘汰高能耗、高污染的落后生产能力，推进節能减排的科技创新，对生产过程与产品采取整体预防的碳策略。具体措施包括：“高碳改造、低碳升级和无碳替代”。高碳改造是指通过节能减排减少排放量;低碳升级是指利用新材料、新装备、新工艺改进原有设备;无碳替代指积极使用核能、风能、太阳能等新能源;这些措施能够有效的减少二氧化碳（CO2）排放量，获得最大的生态经济效益。
1. 改进生产工艺和技术
生产工艺和技术是实现新型城镇中的后进式企业转型升级的最重要的因素。改进生产工艺、更新改造生产设备、引进先进生产技术，有效提高原材料和能源的利用率，不断减少生产过程中产生的碳排放量，这就在很大程度上保护了环境。更新设备、改变工艺是清洁生产的必经之路。
2. 合理有效利用资源
据科学统计，原材料费用大约占了产品成本的2/3，因此合理运用原材料能够有效地降低产品成本，提高经济效益，同时减少碳排放。合理利用资源，就是针对选择的优质原材料进行分组，确保物料平衡，合理制定并有效执行产品生产方案，这一过程最好能协调经济与低碳两方面，以便资源达到最大化利用，最终建立一种长期的、高效的资源选择机制。
六、结论
新型城镇“招商引资”引进的企业排出的温室气体，容易改变生态系统的初级生产力和农业的土地承载力，进而影响到城镇的可持续发展。因此，建立与完善新型城镇企业碳排放成本控制机制，提高企业的“碳”风险应对能力，很有现实意义。本文认为，碳排放成本控制是新型城镇建设碳成本管理的一部分，致力于满足碳排放成本要求，碳排放成本控制的应该是贯穿碳排放成本发生的每个基本活动和辅助活动环节。
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出口产品碳排放论文范文第6篇
摘要：依据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)碳排放计算指南中的计算公式和碳排放系数缺省值，计算了重庆市1998～2008年的能源消费碳排放量和碳排放强度。并分别分析了经济增长、产业结构调整、能源结构调整和能源效率改进对重庆市碳排放强度的影响，结果表明：经济增长和产业结构调整提高了碳排放强度，能源结构调整对碳排放强度影响不显著，能源效率改进是导致碳排放强度下降的关键原因。
关键词：碳排放强度；能源结构：能源效率
文献标志码：A
全球气候变暖已成为危害未来人类社会生存和发展的重要因素，国际社会普遍认同减少温室气体排放尤其是二氧化碳排放是解决该问题的最佳途径。然而以解决后京都时代国际社会法定减排问题为目的而召开的哥本哈根气候变化大会(丹麦，2009)却以失败而告终，这使得2012年后全球碳减排问题可能遭遇法律真空，将为资金、技术和管理能力占据优势的发达国家开征碳关税提供充足的理由。美国劳伦斯伯克利国家实验室研究发现，中国2006年与能源有关的碳排放量已超过美国，中国政府自愿积极承担国际减排义务，已于2009年11月26日正式对外宣布控制温室气体排放的清晰量化目标，决定到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40％～45％。由此看来无论从外部压力还是从内部经济结构转型的需要来说，发展低碳经济已成为我国经济发展的必然选择。而重庆是我国重要的重工业基地和最大的中央直辖市，也是全国统筹城乡综合配套改革试验区之一，担负着在一些重点领域大胆创新，探索实践，为区域乃至全国积累好的发展经验的历史重任。所以测度重庆碳排放量并研究其影响因素显得尤为重要，能够有效挖掘重庆降低碳排放的空间和方向，为重庆发展低碳经济提供基础性研究，有利于重庆改变经济增长方式，也将为中国经济转型提供示范样板。
一、文献综述
纵观国内外学者在碳排放方面的研究，主要集中在以下三个方面：王中英(2006)、杜婷婷(2007)等采用库茨涅茨曲线(EKC)模拟经济发展与碳排放之间的关系，并认为碳排放与收入水平之间遵循倒“U”曲线关系、“N”型关系；朱永彬(2009)等在内生经济增长模型Moon-Sonn基础上进行改进，从理论上得到了最优经济增长率与能源强度之间存在倒“U”曲线关系的必要条件，即能源的产出弹性小于0.5，以上研究侧重探讨碳排放与经济增长之间的关系。在碳排放机理方面：徐国泉(2006)等采用对数平均权重DVISIA分解法，定量分析了能源结构、能源效率和经济发展对我国人均碳排放的影响，得出能源效率对我抑制我国碳排放的作用在减弱，以煤为主的能源结构未发生根本性变化，能源效率和能源结构的抑制作用难以抵消由经济发展拉动的碳排放量增长；林伯强(2007)等该文采用协整技术研究中国煤炭需求的长期均衡关系，估计出中国煤炭需求的长期收入弹性、价格弹性、结构弹性以及运输成本弹性，尤其是工业结构的调整，哪怕是微调，也会对煤炭需求有很大的抑制作用；田志勇(2009)等运用信息熵理论，测算出在以各类能源探明储量为关键指标的前提下，我国以煤炭为主的能源消费结构是占优能源消费结构的结论，并提出节能减排的关键是提高煤炭利用效率和清洁利用问题研究；Lenung D Y C(2000)等对香港二氧化碳和甲烷的排放进行定量化分析，显示煤是二氧化碳的最主要来源；王铮(2008)等对全国各省区的碳排放进行了核算，并在省级尺度上对中国碳排放进行对比，发现碳排放较高的省份集中在消费结构以煤为主的地区，也就是能源消费结构对碳排放有重要影响。除此之外，张健(2009)等研究了碳税和碳排放权交易机制对我国各行业的影响，并得出合理的碳交易机制可以在一定程度桑缓解间接碳税对我国能源行业的影响的结论；顾朝林(2009)等研究了低碳城市规划进展并强调了其对发展低碳经济的关键作用，这些研究填补了我国控制碳排放制度设计的空白。然而专门针对政府发展规划的具体执行部门和监督部门的省级行政区碳排放研究并不多见，仅有帅通(2009)和赵敏(2009)等对上海市能源消费碳排放情况做过研究。本文将在上述研究基础上，测度重庆市1998—2008年碳排放量并对其影响因素进行研究。
二、碳排放量测度及趋势
(一)数据来源及测度方法
采用《重庆统计年鉴》1998～2008年中的能源数据。计算碳排放量时主要考虑以下几方面：1.只计算终端能源消费产生的碳排放；2.不计加工转换过程、运输和输配损失能源的碳排放；3.计算碳排放时统计年鉴只分煤炭、天然气、油料和电力四大类，本文测算碳排放时采用了各类能源的平均碳排放系数，这是基于统计数据的次优选择，由于本文侧重于研究年度变化趋势，故可以忽略此选择对研究结论的影响。
能源消费碳排放量根据IPCC碳排放计算指南，并结合重庆市统计数据的特点，采用以下方法计算碳排放量：A=∑Ck×Ik
式中A为碳排放量，單位104t；Ck为能源消费量，按标准煤计，单位104t标煤；Ik为能源碳排放系数，单位(104t)／(104t标煤)；k为能源种类，取11类。重庆市主要能源消费的碳排放系数来源于IPCC碳排放计算指南缺省值，原始数据以J为单位，为与统计数据单位一致，将能量单位转化成标准煤，具体转化系数为1×104t标准煤=2.93×105GJ，各种能源的碳排放系数(见表1)。
碳排放强度表示碳排放量与GDP的比值，由于经济发展过程中价格不断变化，以现价GDP计算的单位碳排放量不能直接比较，所以需要采用GDP可比价。计算方法：1998—2008年的GDP以1990年作为价格基准年，即将各年度GDP通过价格指数转化为价格基准年可比价。我国并没有公布正式的GDP价格平减指数，研究者需要根据研究目的，选择适当的方法来测算。根据重庆市公布的数据，文中价格指数为居民消费价格总指数和商品销售价格总指数的平均值。
(二)碳排放量变动趋势
近十年来重庆市碳排放量随GDP的增长逐年增长，由1998年的1.337×107t增长到2008年的3.202×107t，年均增长率为8.26％。图一显示碳排放量与GDP增长趋势相同，2003年后能源消费碳排放量增长速率明显加快，2006年后增长速率开始有下降趋势，这与国家“十一五”规划要求的节能
减排政策相符合。作为衡量单位GDP碳排放量指标的碳排放强度，十年来总体下降，从1998年的2.051／104元GDP，下降到2008年的1.50t／104元GDP，下降了26.83％，平均年下降率2.88％。如果要完成中国政府承诺的2020年藏排40％的最低目标，重庆必须在现有下降速率的基础上提高20.14％。何建坤等(2004)的研究认为，碳排放强度的下降率大于GDP的增长率时才能实现二氧化碳的绝对减排。比较发现，1998年到2008年的碳排放强度下降率远小于GDP的增长率11.36％，远不能实现碳绝对减排，图一也显示了碳排放量的增加趋势。
三、碳排放量影响因素分析
碳排放系统是一个复杂的系统，主要分为自然碳排放系统和人为碳排放系统，本文主要研究人为碳排放系统。影响碳排放的因素非常多，如科技进步、国际贸易、固定资产投资、资源丰富程度等都会影响到碳排放量，但归纳起来所有因素都会通过经济增长、产业结构、能源结构、能源效率中的一个或者多个因素体现出来，因此本文主要探讨这几个方面对重庆碳排放量的影响。
(一)经济增长
经济增长推动碳排放增长的作用机理是经济增长首先导致能源消费量的增长，进而促进碳排放量的增长。这个传导过程成立的条件是经济增长处于粗放型增长阶段，能源结构基本稳定且没有出现重大技术创新，重庆经济正处于这样的发展阶段(许秀川等，2008)。一般用能源消费弹性系数即能源总量增长速度与国内生产总值增长速度之间的比值来定量反映经济增长对能源消费量的影响，本文借鉴能源消费弹性系数的计算方法，测算了对应的能源碳排放弹性系数即能源碳排放增长速度与国内生产总值增长速度之间的比值来定量反映经济增长对碳排放的影响。
通常情况下，发展中国家经济发展初期能源消费弹性系数大于或者接近1，发达国家能源弹性系数小于或者接近0.5，表示经济增长在经济发展初期对能源消费增长影响显著(王中英，2006)。按照同样的思路，能源碳排放弹性系数也有相同的测量意义，图二显示重庆市能源碳排放弹性系数与能源消费碳排放系数基本同步变动，且基本都在0.5以上，十年来平均分别为0.76和0.79，表明经济增长对重庆碳排放量起促进作用，不利于降低碳排放强度。
(二)产业结构
产业结构对碳排放的影响主要是由于各产业能源消费密度不同，如能源密度高的产业在国民经济中占有较大比重且上升较快(史丹，1999)，在能源结构和技术因素既定的前提下，碳排放量就会上升较快。
图三演示了重庆市1998—2008年各产业生产总值占比的变化情况。第一产业占总GDP的比重由1998年的20.9％下降到2008的11.3％，下降了9.6个百分点；第三产业占总GDP的比重由1998年的40.3％波浪上升到2006年的45.3％后，急速下降到2008年的41％；第二产业的比重却从1998年的38.8％上升到2008年的47.7％，上升了8.9个百分点。分析表明，近十年来重庆产业结构变动基本上属于一二产业之间的互相替换，也就是在GDP构成当中第一产业减少份额基本被第二产业增加份额所替代，而第三产业比重基本没有改变。以2008年为例，第二产业单位GDP能耗分别是第一产业的3倍，第三产业的4倍，并且第二产业是能源构成中以高碳排放的煤、石油和天然气为主，表明三次产业结构变动对重庆碳排放量有促进作用。并且从变动趋势来说，产业结构向更不利于减少碳排放强度的方向发展。
(三)能源结构
近十年来重庆碳排放量成指数增长，且总碳排放量和煤类能源碳排放量高度相关(见图四)，1998年到2008年间煤类能源碳排量占总碳排放量的比例始终维持在80％以上，而天然气和油料能源的碳排放量也处于稳定的状态，也就是说在最近10年间重庆能源碳排放量的构成基本没有改变。
平均碳排放系数等于碳排放量与能源消费量的比值，由于一种能源本身的碳排放系数基本不会改变，当低碳能源所占比例增加时，平均碳排放系数将下降，反之亦然，能够体现能源结构调整对碳排放量的影响。1998年到2008年平均碳排放系数最高年份为0.639104t／104t标煤，最低年份为0.617104t／104t标煤，且围绕0.628104t／104t标煤的均线成上下波动趋势(见图四)。
同时，尽管重庆能源消费总量从1998年的2119.46104t标煤，增长到了2008年的5091.52104t标煤，年均增长速度达到8.29％，略低于GDP增长速度，但是图五显示的能源消费结构却基本没有改变，尤其是高碳排放煤类能源的比例基本维持在65％的比例，清洁能源如电力维持在10％左右，这与上面碳排放量构成分析完全一直。由此可知，在过去10年的时间里，没有任何证据表明重庆市能源消费结构对控制碳排放量有积极影响。
(四)能源效率
能源效率也称能源消耗强度一般采用万元GDP标准煤能耗量来表示，即e=E／r，其中e表示能源效率，E表示能源消费量(万吨标准煤)，r表示国民生产总值(亿元人民币)。在能源消费结构不变的前提下，能源效率的提高能有效降低碳排放量，徐国泉等(2006)研究表明1995—2004年中国人均碳排放的抑制作用主要来自能源效率的提高。借鉴孙海等(2009)对制造业能源消耗强度的分解方法，本文也将能源消耗强度分解成产效率份额。运用附件中公式(2)和(3)可计算得出十年来产业结构变动对重庆市总体能源效率贡献度为-32.57％，三产业效率份额对总体能源效率份额贡献度为132.57％。图六是重庆市1998—2008年社会生产总值和各产业万元GDP标准煤能耗量的变化图，显示第二产业能源效率变化是导致总体能源效率变化的关键原因，公式测算出二产业效率改进对产业效率改进贡献率达到102.2％，表明重庆市第二产业能源效率提高是重庆市能源效率改进的主要原因。
由于经济增长、产业结构、能源结构对抑制碳排放的贡献率要么为负，要么基本为零，可以得出1998—2008年重庆市能源效率改进是导致碳排放强度从1998年的2.05t／104元GDP，下降到2008年的1.50t／104元GDP的关键原因。
四、结论与启示
(一)結论
第一，碳排放强度有所下降，碳排放总量增长趋势不变。碳排放强度整体成下降趋势，十年间下降了26.83％，年均年下降率为2.88％。在过去10年中重庆市碳排放量以年均8.26％速度递增，略小于以基准年可比价衡量的年均GDP增长率11.36％。图一显示，尽管增长率有减缓的迹象，但短期内碳排放绝对增长趋势不会改变；第二，经济增长、产业结构变动是导致碳排量增加的主要因素。能源碳排放弹性系数与能源消费碳排放系数平均分别为O.76和0.79，远大于倒“U”型曲线关系的必要条件(朱永彬，2009)，表明经济增长促进重庆碳排放量增长趋势短期不会改变。产业结构中一产业下降了9.6个百分点，但是第二产业增加了8.9个百分点，占92.7％，而二产业的能耗强度是一产业的3.05倍，低能耗产业结构向高能耗产业结构转变，导致碳排放量增加；第三，能源结构变动对碳排放量影响很小，能源效率改进是重庆碳排放强度降低的主要原因。从能源结构比例图(见图五)上可以清楚地看出煤类能源、油料能源、天然气能源和电力能源的比例基本没有变化，并且高碳排放的煤炭能源始终处于绝对主导地位；从反应能源消费结构的平均碳排放系数(见图四)上来看，十年来重庆市能源平均碳排放系数基本处在0.628104t／104t标煤的水平，表明能源消费结构对控制碳排放量的影响很小。在经济增长、产业结构和能源结构都对抑制碳排放产生不利影响的情况下，重庆市碳排放强度从1998年的2.05t／104元GDP，下降到2008年的1.50t／104元GDP，这是重庆市产业能源效率提高的结果，尤其是第二产业能源效率提高的结果。
(二)启示
第一，经济增长不等于经济发展，以高能耗为代价的经济增长模式面临国际舆论和国内环保的双重压力，改变重庆经济发展模式是当务之急；第二，调整产业结构和能源结构对降低重庆碳排放强度有巨大的空间可以挖掘。大力增加第三产业比重，适当稳定第一产业比重和增加低排碳能源和清洁能源供应对重庆降低碳排放强度将有巨大的促进作用；第三，能源效率提高对降低重庆碳排放强度起到关键作用，但是边际效率改进难度加大，大力推进技术革新和制度创新是促使能源效率提高的关键。
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