【www.myl5520.com--科学课件】
二氧化碳产生途径及其量的概念
篇一:以下产业领域中,(,)是二氧化碳排放的最大来源
CO2的排放概况及其减排措施
IPCC的第三次气候变化科学评估中提出各温室气体对全球气候变暖的贡献比例分别是：CO2为60%，CH4为20%，N2O为6%，CF11、CFC12等为14%，可见二氧化碳对气候变暖的“贡献”最大，是造成温室效应的最主要气体。近年来，由于人类大量使用煤、石油、天然气等化石燃料，全球的二氧化碳正以每年约6 Gt的数量增加，这使得温室气体浓度增速有所提高。
国外CO2排放状况：
由WRI所得数据可知，从1850年至今，全球共排放二氧化碳1000 Gt以上，大部分是由发达国家产生的，其中美国累计排放则超过了300 Gt，是中国的三倍以上，工业化国家的累计排放达到了75%以上；中国人均历史累计排放不足80 t，还不到世界平均值的一半，而美国和英国的人均历史累计排放都超过了1000 t，远远超过中国。 中国CO2排放概况:
我国CO2排放总量排放经历了五个阶段：
第一阶段( 1990 ~ 1994年): 随着我国对外开放的不断深入, 社会、经济得到快速发展, 大型建设项目的全面启动、第二产业的迅猛发展导致能源需求大幅攀升, 能源消耗结构中煤炭消耗比重均保持在75%以上, 各类因素共同作用促使CO2 排放量高速增加。由LMDI分解结果所示: 单位能源消耗排放CO2 量(排放强度效应)对CO2 排放总量变动的影响由初始年份的负向影响转变为正向影响, 即排放强度由1990~ 1992年间减缓CO2 排放总量增加逐渐转变为促进CO2 排 放总量增加, 这种现象是由煤炭消耗量的持续增长造成的;单位GDP能源消耗量(能源强度效应)对CO2 排放总量变动一直保持负向影响, 虽然能源消耗量大幅提高, 但这一时期经济增长速度远远超过能源消耗增长速度, 因而能源强度在这一时期逐年下降, 缓解了CO2 排放总量的增加; 人均国内生产总值的增加会带来居民可支配收入和高碳消费量的增加, 因而人均国内生产总值(经济效应)会促进CO2 排放总量的增加; 人口数量的增加显然会在交通、建筑、生活领域带来CO2 排放总量的增加, 因而人口效应对CO2
排放总量变动一直保
持正向影响。
第二阶段( 1995~ 1997年): 受国家宏观调控机制影响,这一时期中国经济以温和速度平稳增长, CO2 排放总量增加速度缓慢, 一次能源消费量也较第一阶段有所下降, 能源强度效应在1994~ 1996年间发挥了降低CO2 排放量的作用;受第一阶段工业发展空前过热局面的影响, 国务院下达关停高能耗、高污染、低效率的十五小法规在一定程度上降低了能源消耗量, 因而能源强度在这一时期逐年下降, 抑制了CO2 排放量增加; 经济效应和人口效应在这一时期依然保持促进CO2 排放量增长的强劲效应, 拉动CO2 排放总量在1997年跨越平缓期转而急速增长。
第三阶段( 1998~ 2000年): 受东南亚金融危机、国内洪水灾害的影响, 国内出口需求明显下降, 工业经济增长速度被迫放缓, 主要耗能部门的生产活动经历短暂的休眠期, CO2排放总量出现逐年降低的局面。随着清洁能源的开发、利用, 天然气、水能、风能等清洁能源的使用, 单位能源消费排放的CO2 量降低, 即排放强度效应促进CO2 排放总量下降;1998年《节能法》颁布实施后, 能源利用效率大幅提高, 单位GDP消耗能源量逐渐降低, 即能源强度效应在很大程度上促进CO2 排放总量下降; 尽管这一阶段经济效应和人口效应仍旧拉动CO2 排放量增长, 但受金融危机与自然灾害的双重影响, 拉动效应较前两个阶段相比有所减弱。
第四阶段( 2001~ 2004年): 随着中国加入WTO 和国际经济形势的好转, 中国经济又步入一个高速增长时期。重工业部门的急速恢复
发展造成能源需求量随之高速增加, 工业化进程的整体加快造成产业结构出现比例失衡, 多方面因素共同造成CO2 排放总量在这一时期出现倍数性激增。尽管这一时期国家鼓励清洁能源的开发和利用, 但以煤为主的能源消费结构造成排放强度和能源强度刺激CO2 排放总量增加; 与此同时, 经济效应和人口效应也在一定程度上促进CO2 排放总量增加。总而言之, 这一时期CO2 排放总量的增加主要源于能源需求增加和不合理的产业耗能结构。
第五阶段( 2005~ 2008年): CO2 排放总量在这一阶段呈现出平稳放缓增加的趋势, 这与我国开展生态文明建设和提倡发展低碳经济密切相关。2005年《可再生能源法》颁布以后, 我国能源消费结构中, 煤炭消耗比重逐渐降低, 从LMD I分解结果可见, 排放强度效应和能源强度效应在这一阶段促进CO2 排放总量降低; 经济效应和人口效应促进CO2 排放总量持续增长, 但这种正向效应被来自于能源效率提升和低碳减排压力所带来的负向效应所减弱, 因而这一时期CO2 排放量增加速度明显放缓。
各影响因素对CO2排放贡献的变化趋势：
由图2可知, 总体看来, 排放强度效应贡献率和能源强度效应贡献率在1990 ~ 2008年间呈现出先波动下降、后波动上升、最后趋于平稳的变化趋势, 经济效应贡献率在1990~ 2008年间呈现出先波动上升、后波动下降、最后趋于平缓上涨趋势; 人口效应贡献率在1990~ 2008 年间基本保持稳定、平缓的变动趋势。
结合具体年份我国经济、社会发展情况进行具体分析，分析如下： 排放强度效应贡献率和能源强度效应贡献率均在1994~ 1995年间出现负贡献率最低值, 原因在于受国家宏观调控和环境治理影响, 单位GDP能源消耗量、单位能源消耗排放CO2 量较低, 在CO2 排放总量增加的基础上, 排放强度和能源强度的影响作用表现为负向影响, 并且在整个CO2 排放总量变动中占有较大份额, 因而负贡献率较其他年份相比达到最低点; 1999~ 2000年间, 排放强度效应贡献率和能源强度效应贡献率均达到正贡献率最高值, 原因在于经济危机和自 然灾害过后, 中国经济增长速度明显放慢, 一次能源消耗量的减少和清洁能源的开发利用促使排放强度和能源强度降低,在CO2
排放总
浅析煤化工行业二氧化碳排放及综合利用
篇二:以下产业领域中,(,)是二氧化碳排放的最大来源
龙源期刊网 .cn
浅析煤化工行业二氧化碳排放及综合利用 作者：马柯 马娟
来源：《科技创新与应用》2013年第34期以下产业领域中,(,)是二氧化碳排放的最大来源。
摘 要：煤化工行业是一个排放二氧化碳较多的行业，通过分析煤化工行业的产污环节和主要二氧化碳排放源，根据二氧化碳排放气源成份，结合国内外二氧化碳的利用情况，提出煤化工二氧化碳综合利用的建议。
关键词：煤化工；二氧化碳；综合利用
1 二氧化碳的综合利用是煤化工稳步发展的关键以下产业领域中,(,)是二氧化碳排放的最大来源。
煤炭和石油、天然气为我国的主要能源资源，煤炭资源在总能源中占有很大比重，且其蕴藏量居世界第三位，石油和天然气资源相对较少。我国石油产量的增长远不能跟上消费量的增长，石油的资源性缺口很大。我国既是煤炭资源大国，又是煤炭消费大国，将国内的燃料煤利用方式向化工原料提取的利用方式发展，是今后我国煤炭资源开发利用的方向。当前，全球石油资源日益短缺，替代能源的研究和开发虽然非常活跃，但是真正能够形成一定规模的替代能源距实用阶段尚有很大的距离。
因此，根据中国国情大力发展煤化工，生产大量的煤化工产品替代原来依赖石油生产的化工产品，让有限的石油资源更大限度地用于燃料油等紧缺产品的生产，是解决我国原油资源性紧缺的现实性选择，也是国家能源储备的需要。
然而煤化工企业产生并排放废水、废气、废渣等多种废弃物，且排放量很大，若不能在生产过程中进行妥善处理，势必造成重大的环境污染。其中，二氧化碳的过量排放引起的污染在日常生活中越来越得到体现，以二氧化碳为主的温室气体引发的厄尔尼诺、拉尼娜等全球气候异常，以及由此引发的世界粮食减产、沙漠化等现象已引起全世界的关注。因此，能否解决好煤化工产业发展中的环境污染问题，是关系我国煤化工产业能否可持续发展的重大课题。 2 煤化工行业二氧化碳主要排放源
煤化工的常规流程：煤气化→一氧化碳变换→低温甲醇洗→甲醇合成→甲醇制烯烃→以乙烯和丙烯为原料的下游装置。
煤化工行业二氧化碳主要排放源为工艺装置低温甲醇洗装置和锅炉。
低温甲醇洗装置排放二氧化碳来源于洗涤塔尾气，其二氧化碳排放量（折碳）约占煤化工原料总碳的60%，洗涤塔尾气主要成份见表1。
表1 洗涤塔尾气主要成份
开放经济下中国产业部门及CO2排放的关联度分析--基于投入产出表的实证研究
篇三:以下产业领域中,(,)是二氧化碳排放的最大来源
投稿领域：战略性新兴产业、低碳经济与贸易发展
开放经济下中国产业部门及其CO2排放的关联度分析
——基于投入产出表的实证研究
胡剑波1 ，周葵2a，逯建2b
（1.贵州财经大学 国际经济学院，贵阳550004；
2.西南财经大学 a.中国西部经济研究中心；b.国际商学院，成都 611130） 摘 要：文章借鉴产业关联度分析公认的主要指标——影响力系数和感应度系数的思想，利用2007年投入产出数据，在开放经济下构建了中国产业部门及其CO2排放的关联度指标，并利用Matlab计量软件测算28个行业及其CO2排放的影响力系数和感应度系数。实证研究结果显示：（1）产业影响力系数和CO2排放影响力系数大于1的行业集中在第二产业，且以制造业居多；（2）产业感应度系数和CO2排放感应度系数大于1的行业也集中在第二产业，且以采矿业和制造业为主；（3）通过产业部门及其CO2排放的关联度综合分析发现：弱辐射强制约产业大多数为第二产业中的能源和原材料行业，多处于产业链的“上游”环节，如石油和天然气开采业；强辐射强制约产业以“中游”产业居多，如电力、热力的生产和供应业；强辐射弱制约产业大都是发展较为成熟并位居“下游”环节的产业，如金属制品业；弱辐射弱制约产业以第一和三产业为主，如农业、批发零售及餐饮业。
关键词：开放经济；低碳发展；投入产出；产业部门的关联度；产业部门CO2排放的 关联度
Study on Correlation Degree of Industrial Sectors and CO2 Emissions in China under Open Economy: An Empirical Analysis Based on Input-Output Table
HU Jian-bo1 ，ZHOU Kui2a，LU Jian2b
(1. School of International Economics, Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang 550004; 2a.China Western Economic Research Center;2b.School of International Business, Southwestern University of Finance and
Economics , Chengdu 611130)
Abstract: In this research, based on the ideas of influence coefficient and induction coefficient (or sensitivity coefficient) which are well known as the main indicators for industrial correlation degree analysis, using input-output data of 2007, we constructed correlation degree indicators of industry sectors and CO2 emissions in China under open economy. The influence coefficient and induction coefficient of 28 industries and their CO2 emissions are estimated by matlab. The
empirical study shows that: (1) industries which values of industry influence coefficient and CO2 emissions influence coefficient are both bigger than 1, are concentrated in the secondary industry, especially in the manufacturing sectors; (2) industries whose values of industry sensitivity coefficient and CO2 emissions sensitivity coefficient are both bigger than 1, are also concentrated in the secondary industry, especially in the mining and manufacturing sectors; (3) based on comprehensive analysis on sensitivity indicators of industrial sectors and their CO2 emissions, we found: most industries which have characteristics of weak radiation and strong restriction are among the second industry, especially, energy and raw materials industries, and many of them are in the up-stream of the industrial chain links, such as oil and natural gas industry; strong radiation and strong restriction industries are mostly mid-stream industries, such as electricity, heat production and supply industry; strong radiation and weak restriction industries are among the down-stream industries which are relatively mature, such as metal products industry; industries of weak radiation and weak restriction are mostly among the first and three industries, such as agriculture, wholesale and retail trade industry, and, catering industry.
Key words: Open economy; Low-carbon development; Input-output; Correlation degree of industrial sectors; Correlation degree of industrial CO2 emissions
——————————
基金项目：国家社科基金项目（11BJL061）；教育部人文社会科学青年基金项目
（12YJC790132）；贵州省人文社科重点研究基地规划项目（2011A002）；广
东省人文社科重点研究基地招标项目（2012XMA08）。
作者简介：胡剑波（1982-），男，四川泸州人，贵州财经大学国际经济学院副教授，
博士；
周 葵（1970-），女，四川成都人，西南财经大学中国西部经济研究中心
副教授，博士，博士生导师；
逯 建（1982-），男，湖北武汉人，西南财经大学国际商学院讲师，博士，
硕士生导师。
通讯作者：胡剑波
通讯地址：贵州省贵阳市云岩区鹿冲关路276号贵州财经大学国际经济学院 邮政编码：550004
联系电话：18096111288
电子邮箱：hjbbo@126.com
开放经济下中国产业部门及其CO2排放的关联度分析
——基于投入产出表的实证研究
摘 要：文章借鉴产业关联度分析公认的主要指标——影响力系数和感应度系数的思想，利用2007年投入产出数据，在开放经济下构建了中国产业部门及其CO2排放的关联度指标，并利用Matlab计量软件测算28个行业及其CO2排放的影响力系数和感应度系数。实证研究结果显示：（1）产业影响力系数和CO2排放影响力系数大于1的行业集中在第二产业，且以制造业居多；（2）产业感应度系数和CO2排放感应度系数大于1的行业也集中在第二产业，且以采矿业和制造业为主；（3）通过产业部门及其CO2排放的关联度综合分析发现：弱辐射强制约产业大多数为第二产业中的能源和原材料行业，多处于产业链的“上游”环节，如石油和天然气开采业；强辐射强制约产业以“中游”产业居多，如电力、热力的生产和供应业；强辐射弱制约产业大都是发展较为成熟并位居“下游”环节的产业，如金属制品业；弱辐射弱制约产业以第一和三产业为主，如农业、批发零售及餐饮业。
关键词：开放经济；低碳发展；投入产出；产业部门的关联度；产业部门CO2排放的 关联度
一、问题的提出以下产业领域中,(,)是二氧化碳排放的最大来源。
改革开放30多年来，中国经济社会发展取得令人瞩目的成就，GDP由1978年的2164.61亿美元一路飙升到2011年的74970.43亿美元，人均GDP由1978年的241美元迅速攀升到2011年的5449.71美元①。目前的中国是世界的第二大经济体，但却仍未摆脱高投入、高污染、低效益的传统工业化模式，经济增长的背后是生态环境的严重恶化、自然资源的极度消耗以及CO2等温室气体（后文统一简称为GHG）②的大量排放。据国际能源署（IEA）数据库统计资料显示，中国CO2排放量1978年仅为14.98亿吨，占世界CO2排放总量182.36亿吨的8.21%，位居美国、欧盟等CO2排放大国或地区之后；2007年猛增到60.83亿吨，占全球CO2排放总量293.55亿吨的20.72%，并超过一直领跑的美国跃居成为全球第一大CO2①
② 数据来源于2011年《中国统计年鉴》和2011年《国民经济和社会发展统计公报》。 据政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）划分，温室气体（Green House Gas，GHG）主要包括6种气体:二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）、一氧化二氮（N2O）、氢氟碳化物（HFCs）、全氟碳化物（PFCs）以及六氟化硫（SF6），其中，CO2、CH4、N2O是大气中3种最主要的GHG，且主要来自于化石燃料燃烧和工农业生产等人类活动排放；据IPCC-TAR（2007）的研究，在全球人为GHG排放中，CO2占74%，CH4占14%，N2O占8%，其他气体占4%，鉴于CO2是最主要人为排放的GHG以及便于计量和计算，故本文的GHG若没特别说明通常情况下就是指CO2。
排放国；2009年继续攀升达到70.85亿吨，占当年全球CO2排放总量295.49亿吨的23.98%，并远远高于其他国家①；而据IEA（2009）估算，预计2020年和2030年中国的CO2排放量将分别高达96亿吨和116亿吨②。在国际社会、各国政府和学术界高度关注气候变化问题以及全球资源环境压力持续增加的大背景下，CO2排放量的大幅增长使中国面临的减排压力和挑战与日俱增。
另一方面，进入21世纪以来，中国产业结构重型化趋势越发明显，从而对能源消耗和能源强度的影响也越发显著。重工业比例的提高导致能源消费量的增加和工业能源强度的上升，进而造成工业部门CO2排放量的迅速飙升（韩智勇等，2004；Fisher-Vanden et al.，2006；王中英、王礼茂，2006；齐志新等，2007；Cole et al.，2008；刘红光、刘卫东，2009；张友国，2010；田立新、张蓓蓓，2011；艾明晔等，2012）。陈诗一（2009）经过测算发现，1978～2006年间中国工业总产值平均增长11.2%，工业资本存量年均增长9.2%，工业能耗和CO2排放年均增长分别达到6%和6.3%，只占全国40.1%的工业GDP却消耗了全国67.9%的能源，排放出全国CO2总量的83.1%；刘红光等（2010）运用投入产出模型研究中国2007年产业能源消费与CO2排放根源问题，结果发现，机械交通电子设备、电力电热、化工金属等高耗能产业部门的经济活动是我国CO2排放的主要根源；李健，周慧（2012）利用2001～2008年全国及28个主要省域CO2排放强度与一、二、三产业灰色关联度的结果进行分析，结论是第二产业对CO2排放强度的影响最大，其次是第三和第一产业。世界各国的现代实践表明，产业结构的调整优化是减缓CO2排放快速增长的有效途径（肖慧敏，2011），但由于经济系统内部产业关联的复杂性，对某一产业结构的调整优化势必将产生连锁反应，波及整个经济系统。因此，中国在对产业结构进行调整优化升级之时，要充分考虑各产业部门间的关联特性，尽量规避因产业结构调整而引发的剧烈经济波动。从上述文献研究我们可知，诸多学者的分析仅停留在重型化产业结构是中国CO2排放的主要来源，对于各产业部门间CO2排放的后向和前向关联度，即各产业部门间CO2排放的波及程度和感应程度的研究却鲜有涉及。鉴于此，本文试图从两个角度回答该问题：一是在开放经济的视角下构建出中国产业部门及其CO2排放的关联度指标；二是兼顾经济与低碳两个方面对产业部门及其CO2排放的关联度进行综合分析。这两个角度的量化研究可以为政策决策提供客观的基础数据信息，对于调整产业结构、制定节能减排政策、引导碳密集型产业向低碳排放和环境友好型方① 数据来源于IEA.CO2 Emissions from Fuel Combustion[R].Paris: International Energy Agency Publications, 2011；详情参见
② 数据来源于IEA网站，参见
向过渡，有效实现国家减排目标①具有重要的理论和现实意义。
为达成研究目的，本文之后的结构安排如下：第二部分是文献综述；第三部分是在开放经济的条件下构建出中国各产业部门及其CO2排放的关联度指标；第四部分是数据来源及处理；第五部分是实证结果与讨论分析；最后一部分是结论与政策含义。
二、关联度的内涵界定与文献回顾
（一）关联度的基本概念
关联度是指一个产业投入产出关系的变动对其他产业投入产出水平的波及程度和影响程度，它是对产业关联②的量化（李江帆等，2001；芮明杰，2005；李佳，2006；张华初、李永杰，2007；刘海洲，2008；李征，2010；严伟、王飞，2011；史耀波，2012）。在现代产业结构选择研究中，以投入产出表为基础，从产业链条的角度参考应用关联度指标，即影响力系数（Index of Power of Dispersion，IPD）和感应度系数（Index of Sensitivity of Dispersion，ISD），是进行产业关联度分析公认的主要指标，也是深刻揭示产业结构变动内在机理的重要方法和常用的经典方法之一（王岳平，2000；王岳平、葛岳静，2007；林甦等，2009）。影响力系数（或拉动力系数）是反映国民经济某一部门增加一个单位最终使用时，对国民经济各部门所产生的生产需求波及程度；当影响力系数＞1时，表示某一部门的生产对其他部门所产生的波及影响程度超过社会平均影响水平（即各部门所产生波及影响的平均值）；当影响力系数=1时，表示某一部门的生产对其他部门所产生的波及影响程度等于社会平均影响水平；当影响力系数＜1时，表示某一部门的生产对其他部门所产生的波及影响程度低于社会平均影响水平。感应度系数（或推动力系数）是反映国民经济各部门均增加一个单位最终使用时，某一部门由此而受到的需求感应程度；当感应度系数＞1时，表示某一部门受到的感应程度高于社会平均感应度水平（即各部门所受到的感应程度的平均值）；当感应度系数=1时，表示某一部门受到的感应程度等于社会平均感应度水平；当感应度系数＜1时，表示某一部门受到的感应程度低于社会平均感应度水平。
（二）文献综述
利用影响力系数和感应度系数指标不仅可以分析、比较国民经济中各行业部门的重要地位以及对国民经济中各行业部门的拉动作用，还可以判别产业的性质，在确定主导产业等方面有着不可估量的作用（王巧英，2010）。该指标计算方法的根据主要有两种：一种是Chenery ① 2009年11月，国务院常务会议首次提出中国明确的碳减排目标，到2020年单位GDP 的CO2排放量将比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。
② 产业关联（或产业联系）是指国民经济中的产业与产业之间通过产品供需而形成的互相关联、互为存在为前提条件的内在经济联系，即国民经济产业部门之间客观上存在的投入产出关系。
我国碳排放量影响因素
篇四:以下产业领域中,(,)是二氧化碳排放的最大来源
我国碳排放量影响因素分析
摘要：当前，中国正处于工业化和城市化的快速推进进程中，二氧化碳排放保持
快速增长态势，控制二氧化碳排放的形势十分严峻。是什么因素影响中国的碳排放量，值得探讨。本文通过建立多元线性回归模型，筛选出影响碳排放量的主要因素。通过对这些影响因素的分析，提出相应的对策来减缓碳排放日趋严重的趋势。
关键词：碳排放，GDP，能源
1.我国二氧化碳排放基本现状
我国已经成为世界上温室气体排放量第二多的国家，随着经济社会的继续发展，到2020年，预计中国将超过美国成为温室气体排放世界第一大国。我国的温室气体排放具有以下特点：第一，温室气体排放总量大；第二，单位GDP的二氧化碳排放率大；第三，二氧化碳的能源排放系数大；第四，相对OECD国家，GDP能耗强度较高。温室气体排放的主要来源是能源消费，我国长期以来的经济结构和能源消费结构决定了温室气体排放的上述特点：第一，我国是世界上最大的发展中国家，经济发展速度很快，2007年我国的GDP总量仅次于美国、日本和德国，达到30100亿美元，居世界第四位。经济发展需耗费大量能源，产生温室气体，因而我国的温室气体排放总量非常巨大；第二，我国的能源结构中化石能源占70%左右，煤炭是主要的能源。据预测，我国需要消耗31亿吨标准煤左右的能源，包括约23亿吨煤炭，才能实现全面建设小康社会的经济增长目标；第三，我国是以第二产业为主的经济结构，工业是最大的能源消费产业，其中，钢铁、化学、水泥、电力、造纸和玻璃等支柱行业都属于能源密集型产业，是温室气体的排放基地。
1992年，中国正式签署了联合国气候变化框架公约，对于维护全球气候正常有一定的义务；2002年8月中国又批准了京都议定书，从此合法具备参与国际碳排放交易的资格。虽然在第一承诺期我国没有减排目标，但是我国已经面临着很强的国际减排压力，在第二承诺期（2012年以后）可能被分派一定的减排任务。而减排任务的承担必然会对我国的社会、经济发展造成不小的影响。我国人口众多，社会发展形态还很初级。环境问题常常伴随在经济发展的过程当中困扰着我国。为尽早摆脱贫困，中国似乎不惜以无限制地开发自己的环境资源为代价，使得能源耗竭和环境污染等问题异常突出突出。对此，人们开始反思如何才能以更好的方式来处理日益复杂的环境和经济问题。在我国社会主义市场经济体制逐步完善的条件下，出现越来越多的以经济学的理论与方法来认识解决社会问题的研究。因此，一方面，我们应该运用经济学手段寻找导致环境问题的原因；另一方面，寻找解决环境问题的制度方法和机制。
2.影响碳排放量因素分析
2.1 二氧化碳排放的影响因素理论
通过文献回顾发现，一个国家的技术创新能力、经济发展程度和经济结构、人口结构、能源结构等通过决定了二氧化碳的排放总量。根据Ehrlich和Holden（1971）等提出的“I=PAT”方程，人口对环境的影响可以分解为四个部分：环境影响、人口数量、人均财富以及环境修复技术水平。
2.2 碳排放影响因素模型的构建
2.2.1选取变量
我们用人均实际GDP来代表财富，用单位GDP产出的能源消耗代表能源使用效率，用化石能源在能源结构中的消耗比例代表能源构成，用15-64岁的劳动适龄人口代表人口指标，用城市人口占全部总人口的比重代表城市化水平。各变量的定义说明如表1所示：
2.2.2数据来源
数据来自国家统计局《统计年鉴》
2.2.3变量的描述性分析
为了分析二氧化碳排放总量的影响因素，我们首先将二氧化碳排放总量与各因素之间的偏相关关系制成图表，可以直观的描述出二氧化碳与各因素的关系。根据SPSS软件输出的结果，二氧化碳与能源效率之间存在明显的负相关关系，证明一个国家的技术水平越高，即能源效率越高，其二氧化碳排放量越小。这是符合我们碳排放影响因素理论的。此外，能源构成与二氧化碳排放量之间只有不太明显的正相关关系。其原因是目前世界各国的能源都主要由化石能源构成，其差别并不太大。随着技术水平的进步和新能源的采用，能源构成与二氧化碳排放量之间的正相关关系会更加明显。
而对二氧化碳排放总量与城市化水平、劳动适龄人口、总人口和人均GDP之间的关系进行的分析结果显示。他们都与因变量有或多或少的正相关关系，与碳排放影响因素理论一致。从数据之间的关系表明，二氧化碳排放总量与各影响因素关系的实证结果是基本符合理论的。
2.2.4模型分析
运用SPSS13.0对数据进行逐步回归，在六个自变量中城市化水平、劳动适龄人口和能源构成这三个变量没有能通过t检验，说明他们对二氧化碳排放总量的影响不够显著，被剔除出模型。最后选入线性对数模型的自变量是总人口、人均GDP和能源效率。
模型检验结果如表2所示，其中修正的拟合优度R^2的P值小于0.001，表示该模型的拟合度较好，DW值为1.678，说明该模型不存在误差相关性。
表3可以看到，各变量之间不存在相互影响关系，且三个变量都是显著的。
综上，得出碳排放影响因素的线性回归方程如下：
=-7.837+0.985X1+1.165X2-0.896X3
二氧化碳排放的三个影响因素为人口、财富和技术。依据我们对变量的回归分析，选择对碳排放具有最强的解释能力的三个变量：总人口、人均GDP和能源效率。其中，总人口和人均GDP的增加会造成碳排放量的增加，能源效率的提高则会导致碳排放减少。表明经济增长和人口增加与碳减排是负相关的，而技术水平的提高与碳减排是正相关关系。正如Field所认为的，我们不可能通过抑制人口与财富来达到控制碳排放的目的，只能从技术角度来寻求碳减排的手段。因此，减少碳排放量的主要途径是提高能源效率，必须依靠技术进步。其余被模型剔除的变量，尽管作用不是很显著，但对碳排放还是具有一定程度的影响。尤其是能源构成这一变量，虽然它未通过界限在0.05下的t检验，但是其p值接近0.1。随着新能源的采用和技术的进步，能源构成与二氧化碳排放量之间的关系会越来越显著。
3.减少碳排放政策建议
人均GDP是影响CO2排放最主要的因素，但中国的人均GDP还将快速增长，意味着CO2排放仍将增加。中国提出的GDP碳强度目标与发达国家碳减排目标就降低碳排放来说是一致的，但二者有本质区别。发达国家是减少碳排放的绝对量，与GDP增长没有直接关系；而中国 GDP碳强度目标与GDP直接相关，达到某个GDP碳强度目标，可以通过减少碳排放、或提高GDP、或两者同时实施来实现。因此，中国的低碳经济发展是以保证现阶段经济增长和城市化进程为前提的。我们可以在保证一定的GDP增长速度的前提下，通过适当控制城市化速度、提高能源效率(节能)来降低能源强度以减少能源消费量的增长和减少碳排放，也可以通过调整能源结构(增加清洁能源所占的比重)来降低既定能源消费总量下的碳排放。
3.1适当控制城市化速度
现阶段中国的碳减排政策和战略都不能脱离阶段性社会发展规律。城市化的人口转移对能源和碳排放的冲击是明显的，政府可以通过适当控制城市化速度，并且把城市化进程作为低碳发展的机会来控制碳排放增长速度。还可以通过制定和执行积极的能源政策，使城市化进程中的能源效率提高、 能源结构更为清洁。此外，城市化进程也是一个选择生活方式的过程，而生活方式直接影响能源消费，通过政策引导来提倡节能生活方式，也是中国可持续发展的一个重要方面。
3.2调整能源结构
从现在到2020年，是中国进入中等收入国家行列的一个关键时期。为了保证经济发展阶段转换的完成，中国的碳减排应该是一个渐进性的自我约束，因为强制性碳减排将会影响中国的经济增长和社会稳定，延缓中国进入中等收入国家的时间。减排的自我约束就是政府选择现阶段中国从经济发展、社会和谐等各方面可以承受的能源结构和能源成本。
3.3提高能源效率
中国的能源效率目前只有欧盟和日本的1/4，美国的1/3。因此，提高能效不但有潜力，而且应该有技术基础。同时，要基于当前化石燃料和未来多元化的能源供应体系，建立经济高效、能源节约、低碳排放的生产方式和消费方式，有助于进一步提升我国的国际竞争力，促进社会和经济又好又快地发展。
参考文献：
[1] 李湘梅，姚智爽. 基于VAR模型的中国能源消费碳排放影响因素分析[J]. 生态经济. 2014(01): 39-44.
[2] 李磊，肖光年. 基于主成分回归的无锡碳排放量影响因素分析[J]. 城市发展研究. 2011, 18(5): I9.
[3] 陈晓红，王陟昀. 碳排放权交易价格影响因素实证研究——以欧盟排放交易体系(EUETS)为例[J]. 系统工程. 2012(02): 53-60.
[4] 林伯强，刘希颖. 中国城市化阶段的碳排放:影响因素和减排策略[J]. 经济研究. 2010(08): 66-78.
[5] 申笑颜. 中国碳排放影响因素的分析与预测[J]. 统计与决策. 2010(19): 90-92.
[6] 滕欣，李健，刘广为. 中国碳排放预测与影响因素分析[J]. 北京理工大学学报(社会科学版). 2012(05): 11-18.
[7] 刘红琴，王宪恩，段海燕. 中日工业化进程中碳排放影响因素研究[J]. 现代日本经济. 2013(4): 50-59.
[8] 常杪，田欣，杨亮. 中日碳排放模式比较与日本低碳发展政策借鉴: 经济发展方式转变与自主创新——第十二届中国科学技术协会年会[Z]. 中国福建福州: 20108.