河南省碳排放因素分解及关联分析

赵培华．河南省农业碳排放与经济增长的脱钩分析［Ｊ］．江苏农业科学，２０２３，５１（２２）：２４５－２４９．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２３．２２．０３３河南省农业碳排放与经济增长的脱钩分析赵培华（河南财政金融学院经济与贸易学院，河南郑州４５１４６４） 摘要：河南省作为一个农业大省，农业发展对其经济增长起到极大的促进作用。

但在经济增长的同时，河南省的农业碳排放量也在不断增加。

为找出经济发展与碳排放量之间的关系，根据２０００—２０２０年河南省农业生产能源消耗和经济增长的基础数据，对河南省在此期间农业生产能源的碳排放总量和碳排放强度进行分析，并利用Ｔａｐｉｏ模型分析河南省农业能源消耗碳排放和经济增长之间的脱钩关系。

结果表明，从长期测算分析，发现河南省农业碳排放和经济增长处于弱脱钩状态，从分段测算分析，发现河南省农业碳排放和经济增长的关系由弱脱钩逐渐转变为强脱钩。

说明河南省在经济增长的同时，农业碳排放量在逐渐减少。

因此，河南省应进一步大力发展低碳农业；大力宣传低碳农业理念，鼓励农民进行农业清洁生产；建立低碳农业补偿机制；推进农业减排固碳，尽快实现农业碳排放和经济增长的完全脱钩。

关键词：农业碳排放；经济增长；脱钩模型；河南省 中图分类号：Ｆ３２７ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００２－１３０２（２０２３）２２－０２４５－０５收稿日期：２０２３－０３－０２基金项目：河南省科技软科学项目（编号：２３２４００４１１０８５）。

作者简介：赵培华（１９７８—），女，河南鹤壁人，硕士，副教授，主要从事农业经济、经济贸易理论研究。

Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｏｐｅｉｈｕａ２０１０＠１６３．ｃｏｍ。

二氧化碳排放所导致的全球气候变暖问题给人类生活以及经济发展造成了严重影响，节能减排问题成为各个国家普遍关注的焦点［１］。

在农业生产过程中，大量农用物资的使用在促进经济增长的同时，碳排放量也随之增加，不仅对生态环境造成了破坏，也不利于农业的可持续发展。

基于LMDI模型的河南省碳排放影响因素及对策研究碳排放是全球面临的重要环境问题之一、在中国，河南省作为一个高度工业化的省份，碳排放问题亟待解决。

为了有效地减少碳排放，基于LMDI模型的研究可以帮助我们分析碳排放的主要影响因素，并制定相应的对策。

LMDI模型，即罗尔斯-米尔恩分解模型，是一种常用的分析碳排放影响因素的方法。

该模型可以将碳排放分解为能源强度、结构效应和规模效应三部分，从而确定各个因素对碳排放的贡献程度。

首先，能源强度是指单位GDP能耗排放的碳量，主要取决于能源使用效率和能源结构。

在河南省，我们可以通过提高能源使用效率，减少能源消耗来降低能源强度。

具体的措施包括推广节能技术、提高能源利用效率、发展新能源等。

其次，结构效应是指不同产业部门在经济发展中的碳排放差异。

在河南省，由于工业部门的碳排放量较高，减少工业部门的碳排放是一个重要的任务。

可采取的措施包括优化工业结构，发展低碳产业，鼓励清洁生产等。

最后，规模效应是指经济总量的增长对碳排放的影响。

随着河南省的经济增长，规模效应可能导致碳排放的增加。

因此，我们需要在经济增长的同时，采取相应的措施控制碳排放的增长。

例如，制定严格的环保政策，推动绿色发展，实施碳交易市场等。

此外，为了减少碳排放，还可以采取其他一些措施。

例如，加强环境监管，严格控制工厂和企业的排放标准；鼓励居民低碳生活，提倡节能减排的意识；加大碳排放监测和评估力度，为制定碳减排政策提供科学依据等。

综上所述，基于LMDI模型的研究可以帮助我们了解河南省碳排放的主要影响因素，并为制定相应的对策提供科学依据。

通过提高能源效率、优化产业结构、控制经济规模增长等措施，我们可以有效地减少河南省的碳排放，推动低碳经济的发展。

同时，还需要加强社会各界的合作，形成全社会的减排共识，共同应对碳排放问题，为可持续发展铺平道路。

河南省碳排放量影响因素研究作者：林志宏冯丽来源：《中国经贸导刊》2021年第20期摘要：运用向量自回归的方法，选取河南省1978—2019年经济发展水平、能源消费总量、人口规模和产业结构四个指标，研究其对碳排放量的影响。

结果发现，各变量之间存在长期均衡关系，其中能源消费总量是影响碳排放量的核心驱动因素，其次是经济发展水平、产业结构以及人口规模。

减少碳排放，河南省应降低能源消费总量、优化产业结构、注重经济发展方式转变以及保持人口规模合理增长。

关键词：碳排放量Johansen协整检验脉冲响应方差分解一、引言截至2020年，中国依旧是世界上碳排放量最多的国家，人均碳排放量也处于世界平均水平之上，中国在节能减排方面面临着巨大压力。

党的十九大报告指出，建设生态文明是中华民族永续发展的千年大计，要把践行绿色发展理念放在极端重要的位置。

这也充分说明我国对于节能减排工作的重视以及对建设绿色中国的向往。

自2011年我国在一些地区开放碳排放交易市场以来，我国每年碳排放量都得到有效遏制，至2020年底，生态环境部出台《碳排放交易管理办法（试行）》，正式启动全国碳市场第一个履约周期。

对于碳排放量影响因素的研究已有不少学者涉足。

李湘梅，姚智爽（2014）通过研究证明，能源消费总量对我国的碳排放量起着最为关键作用，能源消费总量越大，碳排放量越多，而城市化水平的影响略低于能源消费总量。

但对碳排放量起着反向作用，认为我国应充分推进煤炭、石油和天然气的改革，挖掘可再生能源。

冯梅，杨桑，郑紫夫（2018）对北京市碳排放影响因素进行定性和定量分析，发现产业结构对碳排放影响最大，二者呈负相关关系，而人均碳排放和城镇化率的影响较小。

河南省作为我国的人口大省，也是能源大省，节能减排任务重责任大。

2017年河南省“十三五”规划指出，要树立世界眼光，把握时代特征，加强战略思维，遵循发展规律，坚持改革创新，着力推动经济发展方式加速转变。

根据国家统计局的数据：2019年全国能源消费总量为48.7亿吨标准煤，其中煤炭、石油、天然气的消费比重分别为57.7%、18.9%和8.1%;而河南省在2019年能源消费总量中煤炭、石油、天然气的比重分别为67.4%、15.7%和6.1%，由上述数据可以看出，河南省的煤炭消耗比重远高于我国平均水平，而煤炭的碳排放系数最高，因此在此种能源结构下产生的二氧化碳会较多。

基于LMDI模型的河南省碳排放影响因素及对策研究
王青林
【期刊名称】《河南工程学院学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2018(033)003
【摘要】近年来,随着经济的快速发展,气候变暖、环境污染等问题日益突出,并开
始制约中国经济的可持续发展.河南省作为中原经济区的主体区域,正处于工业化中
期阶段,能源消费总量继续增加,碳排放量也随之增长,这就使得加强对碳排放问题的研究成为当务之急.对河南省的经济发展水平及碳排放的现状进行分析,运用LMDI
模型,将影响河南省碳排放的因素划分为增碳和减碳两大类,分析结果表明:人口规模、经济发展、工业化率为增碳影响因素;能源效率、能源结构为减碳影响因素.因此,应通过经济激励、优化产业结构、节能降耗、科技创新等政策工具控制河南省碳排放量.
【总页数】8页(P10-16,84)
【作者】王青林
【作者单位】河南大学民生学院商学院,河南开封475001
【正文语种】中文
【中图分类】F127.61
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第45卷第5期河南农业大学学报Vol．45No．52011年10月Journal of Henan Agricultural UniversityOct．2011收稿日期：2011－04－20基金项目：河南省自然科学研究项目（2011A790013）作者简介：李炎丽，1986年生，女，河南巩义人，硕士研究生，主要从事管理系统与工程研究．通讯作者：梁保松，1955年生，男，河南鄢陵人，教授，硕士生导师．文章编号：1000－2340（2011）05－0605－06河南省碳排放因素分解及关联分析李炎丽，梁浩，梁保松（河南农业大学信息与管理科学学院，河南郑州450002）摘要：依照IPCC 的碳排放计算方法，对河南省1995—2009年的碳排放量、碳排放强度、人均碳排放量及3个产业的碳排放量、碳排放强度进行测算，分析了河南省历年碳排放总量和3个产业终端能源消费碳排放量的变化情况，得出了河南省终端能源利用碳排放量的增长与碳排放强度的降低均主要在第2产业．采用灰色关联度分析方法，定量分析了经济发展水平、能源效率、能源结构和产业特征4个因素对河南省碳排放的影响程度．结果表明，4个因素对河南省碳排放的的影响程度依次是产业特征、能源效率、能源结构和经济发展水平．最后提出了相应的减排建议．关键词：碳排放；能源；灰色关联度中图分类号：X24文献标志码：AFactor decomposition and correlation analysis onthe carbon emissions in Henan ProvinceLI Yan-li ，LIANG Hao ，LIANG Bao-song（College of Information and Management Science ，Henan Agricultural University ，Zhengzhou 450002，China ）Abstract ：Based on the IPCC calculation of carbon emissions formula ，this paper analyzes the carbon emissions ，carbon emission intensity ，per capita carbon emissions both in three industries and the whole province in Henan from 1995to 2009，and draws the conclusion that the carbon emissions growth of terminal energy and the carbon emission intensity reduce are mainly related to the second in-dustry．The gray correlation analysis is adopted to analyze the influence of economic growth ，energy ef-ficiency ，energy structure ，industrial characters on carbon emissions change in Henan．The results show that the influence of the four factors on the carbon emissions in Henan is ordinal ：industrial char-acters ，energy efficiency ，energy structure and economic development．In the end ，the suggestions of pollution reduction are put forward．Key words ：carbon emissions ；energy ；grey correlative degree 气候变暖已严重威胁到人类的生存与发展，生态环境的恶化也给人类社会的发展敲响了警钟．在全球气候变暖的背景下，以低能耗、低污染、低排放为基础的低碳经济日益受到各国的关注．发展低碳技术、转变经济发展模式的低碳发展道路将成为人类应对气候变化的最根本、最现实的选择．中国作为一个发展中的、负责任的大国，也对碳减排做出了积极的承诺．哥本哈根会议上，中国政府承诺到2020年中国单位国内生产总值二氧化碳排放量比2005年下降40% 50%．碳排放及其影响因素的分解研究一直是碳排放领域研究的热点，研究理论日渐完善，研究方法日趋成熟，研究内容也更加广606河南农业大学学报第45卷泛．在宏观层面上，徐国泉等［1］采用对数平均权重Divisia分解法分析了能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响；王中英等［2］采用相关分析方法探讨了中国国内生产总值的增长与碳排放量的关系；胡初枝等［3］基于EKC 模型，采用平均分配余量的方法探究了经济规模、产业结构和碳排放强度对碳排放的贡献．在区域层面上，赵欣等［4］采用LMDI分解法分析了江苏省经济规模、产业结构、技术进步与能耗结构4个因素对其碳排放增量的影响；帅通等［5］采用IPCC提出的碳排放计算方法探讨了上海市产业结构和能源结构对其碳排放量的影响．本研究以IPCC［6］（In-tergovernmental Panel on Climate Change）碳排放计算指南和灰色关联度分析方法为基础，利用河南省1995—2009年的数据，分析了河南省的碳排放现状，探究了经济发展水平、能源效率、能源结构和产业特征4个因素对河南省碳排放的影响与关联度，并提出了相关减排建议．1河南省碳排放现状与碳排放测算1．1河南省碳排放现状河南是名副其实的碳排放大省，2010年《河南统计年鉴》［7］数据显示，2009年，全省SO2排放量135．50万t，烟尘排放量59．70万t，工业粉尘排放量24．91万t，工业固体废物生产量10786万t，废水排放总量333980万t，化学需氧量（COD）排放量626228t，氨氮排放量75241t．全省能耗总量近1．98亿t标准煤，其中煤炭消费比重达到88．2%．1．2河南省碳排放测算碳排放包括人工排放和自然排放．本研究仅对煤、石油、天然气能源消费产生的碳排放进行测算．根据IPCC碳排放计算指南，按文献［8］的研究成果，能源消费碳排放量计算公式为A=∑3i=1BiˑCi（1）式中：A为碳排放量，以万t碳衡量；B i为能源i的消费量，按万t标准煤计算；C i为能源i碳排放系数；i为能源种类．数据来自2010年《河南统计年鉴》和1995—2010年《中国能源统计年鉴》中的河南能源平衡表，并以各类能源对标准煤的参考系数进行处理（表1）．根据文献［9，10］，收集有关能源消耗的碳排放系数（表2），最终取其平均值作为各能源消耗碳排放系数．表1各种能源折标准煤参考系数Table1Reference coefficient of convertingdifferent energy into standard coal能源品种Energy types折标准煤参考系数Coefficient of convertingdifferent energy into standard coal原煤Coal0．7143原油Crude1．4286天然气Natural gas1．3300表2各类能源的碳排放系数Table2Carbon emission coefficient of different energy系数来源Coefficient sources 煤炭消耗碳排放系数Carbon emissioncoefficient of coal石油消耗碳排放系数Carbon emissioncoefficient of crude天然气消耗碳排放系数Carbon emissioncoefficient of natural gas美国能源部/能源独立局DOE/EIA0．70200．47800．3890日本能源经济研究所IEEJ0．75600．58600．4490国家科委气候变化项目Climate Change Project of SSTCC0．72600．58300．4090徐国泉XU Guo-quan［1］0．74760．58250．4435平均值Mean0．73290．55740．4226注：碳排放系数是每单位经济产出所排出的二氧化碳数量．Note：Carbon emission coefficient is carbon emissions for each unit of economic output．根据公式（1），利用河南省1995—2009年的能源消费数据，得河南省的碳排放量、碳排放强度（单位GDP碳排放量）和人均碳排放量（表3），以及3个产业的碳排放量和碳排放强度（表4）．其中，第1产业的能源消费主要包括农、林、牧、渔、水利；第2产业的能源消费主要包括工业和建筑业；第3产业的能源消费主要包括交通运输、仓储、邮政业、批发、零售业和住宿、餐饮业，生活消费和其他．3个产业的碳排放量依据其能源消费量进行测算．能源消费量是指《中国能源统计年鉴》中的终端能源消费量．1．3结果与分析由表3看出，河南省的碳排放量由1995年的4551．41万t增长到2009年的13815．96万t，年平均增长8．41%．碳排放增加是由于能源消费增多所致，将碳排放量与能源消费量对比发现，碳排放量与能源消费量增长趋势相同（图1）．尤其是2003以来，能源消费碳排放量显著增长，能源消费第5期李炎丽等：河南省碳排放因素分解及关联分析607表3河南省1995—2009年碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量Table3Carbon emissions，carbon emission intensity and per capita carbon emissions of Henan Province in1995—2009年份Year碳排放量/万tCarbon emissions碳排放强度/（t·万元－1）Carbon emission intensity人均碳排放量/（t·人－1）Per capita carbon emissions19954551．411．5230．50 19964678．411．2870．51 19974725．761．1690．51 19985095．481．1830．55 19995188．861．1490．55 20005564．801．1010．59 20015845．231．0560．61 20026258．311．0370．65 20037372．521．0740．76 20049078．901．0610．93 200510189．300．9621．04 200611329．880．9161．15 200712478．450．8311．26 200813279．190．7371．34 200913815．960．7091．39608河南农业大学学报第45卷量增幅显著，2003年河南省能源消费量（以标准煤计）为10595万t ，2009年增长到19751万t．碳排放强度反映其在经济发展的同时对减缓气候变化的贡献．河南省1995—2009年的碳排放强度持续下降，1995年碳排放强度为1．523t ·万元－1，2009年下降到0．709t ·万元－1．与碳排放强度表现特征相反，人均碳排放量以7．71%的年增长率持续增长，1995年河南省人均碳排放量为0．50t ·人－1，2009年增至1．39t ·人－1．总体来看，河南省碳排放量增幅较大，人均碳排放量与碳排放强度需要进一步降低．由表4看出，河南省1995—2009年3个产业终端能源利用的碳变化中，与1995年相比，2009年河南省第1产业碳排放增长42．91%，第2产业碳排放增长211．15%，第3产业碳排放增长35．44%，第2产业增长最快．2003年以来，第2产业碳排放量迅速增加，而且第2产业的碳排放量远大于第1产业和第3产业．河南省能源消耗以煤炭为主，同时煤炭的碳排放系数较大，河南省终端能源利用的碳排放主要在第2产业，2009年河南省第2产业碳排放量为4582．33万t ，占3大产业碳排放总量的79．88%．从碳排放强度来看，河南省3个产业的碳排放强度都呈下降趋势，这与技术进步、能源效率的提高有很大的关系．与1995年相比，2009年河南省第1产业碳排放强度下降60．62%，第2产业碳排放强度下降60．58%，第3产业碳排放强度下降80．27%，第3产业的下降幅度最大．从整体来看，第2产业的碳排放强度明显高于第1产业和第3产业，2009年第2产业的碳排放强度为0．42t ·万元－1，第1产业和第3产业的碳排放强度分别仅为0．05t ·万元－1和0．18t ·万元－1．由此说明，河南省终端能源碳排放强度的降低主要在第2产业．2河南省碳排放影响因素的灰色关联度分析2．1灰色关联度分析步骤灰色关联分析是分析灰色系统中各因素间关联程度的一种量化方法［11］，碳排放受社会、经济、自然、生态、技术等多方面的影响，是一个随机变化的灰色量，非常适合灰色关联分析，其步骤如下：（1）选择参考序列和比较序列x'0（k ）=｛x'0（1），x'0（2），…，x'0（n ）｝（2）x'i （k ）=｛x'i （1），x'i （2），…，x'i （n ）｝（3）式（2）为参考序列；式（3）为比较序列；k 为观测值数，k =1，2，…，n ；i 为比较序列个数，i =1，2，…，m．（2）指标值规范化处理x 0（k ）=x'0（k ）x'0（1），x'i（k ）=x'i （k ）x'i （1）（4）规范后的数列x'0（k ）作为参考序列，x'i （k ）作为比较序列．（3）计算关联系数ξi （k ）=min imin kx 0（k ）－x i （k ）+ζmax imax kx 0（k ）－x i （k ）x 0（k ）－x i （k ）+ζmax imax kx 0（k ）－x i （k ）（5）式中：ξi （k ）为关联系数（i =1，2，…，m ；k =1，2，…，n ）；ζ为分辨系数，ξ∈（0，1），一般取ζ=0．5．（4）计算关联度γi =1n ∑nk =1ξi （k ）（6）按照计算出的关联度大小排列关联序，关联度越大，说明比较序列对参考序列的影响越大．2．2数据描述及关联度分析2．2．1数据描述以已测算的河南省1995—2009年碳排放总量为基础数据，选取河南省1995—2009年的人口、经济、能源数据，用人均GDP 度量经济发展水平，用单位GDP 能耗表示能源效率，用第2产业产值占总产值的比重表示产业特征［12］，用煤炭消费在一次能源消费中的比例表示能源结构，分析河南省碳排放受经济发展水平、能源效率、能源结构和产业特征4个因素的影响程度．以河南省1995—2009年碳排放量为参考序列，河南省1995—2009年人均GDP 、单位GDP 能耗、能源结构和产业特征作为比较序列，按照公式（6）计算，河南省碳排放与人均GDP 的关联度为0．6039，与单位GDP 能耗的关联度为0．8959，与能源结构的关联度为0．8335，与产业特征的关联度为0．9059．2．2．2碳排放关联分析碳排放与产业特征的关联度（0．9059）最大，这说明产业特征对河南省碳排放影响最大．河南省作为一个传统农业大省和新兴工业大省，其低效农业和低效工业都对河南省碳排放的增量有重大贡献．河南省1995—2009年第2产业的产值占总产值的比重持续增长，始终保持在50%左右，尤其自2005年以来，河南省第2产业的产值占总产值的比重增至50%以上，2009年河南省第2产业的比重已达到56．52%，而第3产业的比重始终在30%左右．2009年河南省第3产业的比重仅为29．26%，说明河南省未来调整产业第5期李炎丽等：河南省碳排放因素分解及关联分析609结构任重道远．碳排放与能源效率的关联度（0．8959）也很大，这说明河南省能源利用效率不高．从能源强度来看，产业不同能源强度也不同，耗能低的产业能源强度低．在同行业中，技术水平低的能源强度高．河南省1995—2009年单位GDP能耗逐年降低，2009降到1．01t·万元－1，但从整体来看，河南省能源利用效率的降低力度不够，有待进一步提高，尤其要着重从第2产业的能耗利用强度入手，降低重工业的比重．同时，在固定资产投资方面，需要进一步降低化工产业、设备制造业、金属冶炼业等高碳排放行业的投资份额．碳排放与能源结构的关联度（0．8335）也很大，这说明河南省的能源结构亟待调整和优化．在一定程度上，一个国家或地区的碳排放量高低主要取决于其能源结构，能源结构合理，高排放的能源所占比例低，则碳排放量就小．河南省是一个典型的能源生产大省和能源消费大省，且能源结构中以高碳能源为主，煤炭仍旧占主导地位，1995—2009年煤炭消费比重均在86．5%以上．河南省应大力发展新能源，特别是太阳能、地热能、风能等清洁能源，加强引进和吸收先进的节能技术．碳排放与经济发展水平的关联度（0．6039）较大，这说明经济发展水平也是影响碳排放增长的一个重要因素．人均GDP的高低反映经济发展水平，经济的快速发展刺激能源消费，导致碳排放逐年增加．一般来说，根据库兹涅茨曲线，环境压力与经济增长之间呈倒“U”型曲线关系（EKC曲线）．在经济发展初期，环境会伴随着经济的增长而不断恶化，经济发展到一定阶段，环境恶化会得到遏止，并随着经济的进一步发展而好转．按照河南省目前的经济增长情况，河南省碳排放量将随经济增长而增加，其中尤以工业增长碳排放最为显著．3结论与对策3．1结论1）河南省1995—2009年能源利用碳排放总量持续增长，并与能源消费量增长趋势相同，2009年碳排放总量达到13815．96万t．同时，碳排放强度持续下降，2009年碳排放强度降到0．71t·万元－1．2）河南省终端能源利用碳排放量的增长与碳排放强度的降低均主要在第2产业．河南省第2产业的比重较大，形成“2﹥3﹥1”顺序的产业结构，表明河南省减排压力仍然很大．3）采用灰色关联度分析方法，定量分析了经济发展水平、能源效率、能源结构和产业特征4个因素对碳排放的影响程度．研究显示，4个因素对河南省碳排放的影响程度依次是产业特征、能源效率、能源结构和经济发展水平．3．2对策与建议1）优化产业结构．一方面，减少产业部门对能源的依赖程度，限制和淘汰高碳产业，发展新兴产业．尤其在工业领域，通过结构性调整减少能源消耗，加大科技创新的力度，大力发展能耗低的机械、电子、汽车等现代装备制造业和高新技术产业．同时，加大产业结构调控力度，使低碳排放产业如服务类产业在在国民经济中发挥更大的作用．此外，适当运用政策引导，鼓励并扶持绿色产业开发，制定高碳产业等税收政策，发展现代服务业，继续增加第3产业的比重．2）提高能源利用效率．减少单位GDP能耗是减少碳排放量的重要选择．一方面，大力发展高新节能技术，吸收国内外先进的能源利用和碳减排技术，建立技术研发平台，提高能源利用效率的技术创新步伐，加速现有技术成果的转化和应用，尤其是在高耗能的产业和产品上面，应增加科研投入，创造低能耗的技术和产品．同时，深入开展清洁发展机制（CDM）以及碳捕捉和碳封存技术能力建设．此外，还应积极建立促进能源高效利用的引导和激励机制，制定节能的相关制度、政策，不断完善节能减排的评价、管理体制．3）调整能源结构．改善能源生产和消费结构，碳排放将得到极大的缓解．一方面，改变以煤炭为主的能源结构，降低煤类能源所占比重，增加石油、天然气、水电、核电所占比重，尤其是热、电能源的比重，将对碳减排起很大贡献．同时，大力发展风能、太阳能、水电、生物质能等清洁能源，提高可再生资源的比例．在增加能源总量的同时，更注重能源的品质，这不仅有助于减少碳排放量，而且有助于能源的长期供应和能源安全．参考文献：［1］徐国泉，刘则渊，姜照华．中国碳排放的因素分解模型及实证分析［J］．中国人口·资源与环境，2006，16（6）：158－161．［2］王中英，王礼茂．中国经济增长对碳排放的影响分析［J］．安全与环境学报，2006，6（5）：88－91．［3］胡初枝，黄贤金，钟太洋，等．中国碳排放特征及其动态演进分析［J］．中国人口·资源与环境，2006，16（3）：38－41．610河南农业大学学报第45卷［4］赵欣，龙如银．江苏省碳排放现状及因素分解实证分析［J］．中国人口·资源与环境，2010，20（7）：25－30．［5］帅通，袁雯．上海市产业结构和能源结构的变动对碳排放的影响及应对策略［J］．长江流域资源与环境，2009，18（10）：885－889．［6］IPCC．2006IPCC guidelines for national greenhouse gas inventions：volumeⅡ［EB/OL］．（2008－07－20）［2009－11－08］．Japan：the institute for global envi-ronmental strategies，http：//www．ipcc．ch/ipecreports/Methodology-reports．htm．［7］河南省统计局．河南统计年鉴［M］．北京：中国统计出版社，2010．［8］王铮，翟石艳，马晓哲．河南省能源消费碳排放的历史特征及趋势预测［J］．地域研究与开发，2010，29（6）：69－74．［9］谭丹，黄贤金．我国东、中、西部地区经济发展与碳排放的关联分析及比较［J］．中国人口·资源与环境，2008，18（3）：54－57．［10］汪刚，冯霄．基于能量集成的CO2减排量的确定［J］．化工进展，2006，25（12）：1467－1470．［11］刘思峰，郭天榜，党耀国，等．灰色系统理论及其应用［M］．北京：科学出版社，1999．［12］邹秀萍，陈劭锋，宁淼，等．中国省级区域碳排放影响因素的实证分析［J］．生态经济，2009（3）：34－37．（责任编辑：梁保松）。

２０２３年６月第２５卷第３期㊀㊀沈阳建筑大学学报(社会科学版)㊀㊀ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅ)Ｊｕｎ.㊀２０２３Ｖｏｌ.２５ꎬＮｏ.３㊀㊀收稿日期:２０２２－０５－０７㊀㊀基金项目:辽宁省科学事业公益研究基金计划项目(２０２０ＪＨ４/１０１０００４８)ꎻ辽宁省社会科学规划基金项目(Ｌ１８ＢＪＹ０３０)㊀㊀作者简介:孙艳丽(１９７１ )ꎬ女ꎬ辽宁本溪人ꎬ教授ꎮ文章编号:１６７３－１３８７(２０２３)０３－０２５７－０７ｄｏｉ:１０.１１７１７/ｊ.ｉｓｓｎ.１６７３－１３８７.２０２３.０３.０６基于ＳＴＩＲＰＡＴ模型的河南省建筑业碳排放研究孙艳丽ꎬ和㊀秀(沈阳建筑大学管理学院ꎬ辽宁沈阳１１０１６８)摘㊀要:以河南省建筑业碳排放为研究对象ꎬ利用碳排放系数法计算二氧化碳排放量ꎬ结合ＳＴＩＲＰＡＴ模型分析了建筑业的从业人数㊁总产值㊁碳排放强度㊁产业规模等驱动因素ꎬ以此为基础对碳排放峰值进行情景分析并建立了预测模型ꎮ结果表明:从业人数㊁总产值㊁碳排放强度均与碳排放量呈显著的正向相关ꎬ影响因素的数值每提高１％ꎬ碳排放量将分别增长０.７２４％㊁０.７５７％㊁１.００９％ꎻ基于预测模型的实证研究ꎬ在低碳情景与强化低碳情景模式下ꎬ河南省建筑业的碳排放量都将于２０３０年达到峰值ꎮ关键词:碳排放ꎻ情景分析ꎻ建筑业ꎻＳＴＩＲＰＡＴ模型中图分类号:Ｘ３２１㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀随着城镇化进程的加快ꎬ伴随着建设过程中能源的消耗ꎬ产生了大量的温室气体ꎬ导致了生态环境被破坏ꎬ人类和其他生物的生存环境问题日趋严峻ꎮ为了加强生态环境保护ꎬ促进中国的可持续发展ꎬ各行业制定有效的节能减排措施显得尤为重要ꎮ为实现碳达峰㊁碳中和战略目标ꎬ各国做出自主自愿的碳减排承诺ꎬ而这主要依靠各国国内多方的努力[１]ꎬ各国不仅要依照 自下而上 的治理模式ꎬ更要根据实际国情进行评判[２]ꎬ并基于地域发展制定切实可行的减排路径ꎬ进而达成 双碳 目标ꎮ政府间气候变化专门委员会(ＩｎｔｅｒｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｌＰａｎｅｌｏｎＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅꎬＩＰＣＣ)指出工业㊁建筑㊁交通等行业为主要的碳排放源头ꎬ从全球能源消耗和碳排放量的角度来看ꎬ近４０％的能源主要消耗在建筑行业[３]ꎬ因此ꎬ建筑业成为了碳排放的大户ꎮ一㊁国内外碳排放研究现状目前ꎬ国内外学者在建筑业碳排放研究上已经建立了较为完善的体系ꎮ如蒋博雅等[４]利用排放因子法ꎬ基于江苏省２０１１ ２０１７年建筑业碳排放量数据进行了计算ꎻＲ.Ｊｉａｎｇ等[５]对中国建筑业全寿命周期的碳排放量进行计算ꎬ指出了间接排放强度效应是碳排放量变化的主要贡献者ꎻＤ.Ｌｉｕ等[６]建立了系统动力学模型㊁扩展ＳＴＩＲＰＡＴ模型及库兹涅茨倒Ｕ字形曲线假说ꎬ对中国ＣＯ２排放量的影响因素以及碳排放峰值进行研究ꎬ以期助力决策者制定合理的政策ꎻ冯国会等[７]以寒冷地区近零能耗建筑为研究对象ꎬ２５８㊀㊀㊀㊀沈阳建筑大学学报(社会科学版)第２５卷建立了建筑全生命周期理论的碳排放计算方法ꎬ并选取建筑保温材料类型㊁厚度以及建筑使用寿命等影响因素ꎬ分析了以上影响因素对建筑业碳排放量的影响ꎻ齐宝库等[８]构建了建筑业碳排放与经济增长脱钩的理论模型ꎬ提出了将矿物能源进行可再生转换㊁优化能源结构等建议ꎮ通过文献分析ꎬ发现对于建筑业碳排放的研究大多基于国家层面展开ꎬ而对于省域研究相对较少ꎬ其中关于河南省建筑业碳达峰的研究尚为空白ꎬ笔者利用碳排放系数法测算２００７ ２０１９年河南省建筑业碳排放量ꎬ运用ＳＴＩＲＰＡＴ模型ꎬ结合情景分析对其峰值时间进行预测ꎬ并对结果的精确度进行验证ꎬ预测了河南省建筑业碳排放的趋势ꎬ以期帮助其他研究者从河南省建筑业实现碳减排的关键因素入手ꎬ提出促进其低碳发展以及早日实现碳达峰这一目标更具针对性的对策和建议ꎮ二㊁ＳＴＩＲＰＡＴ模型的构建１.建筑业碳排放测算方法建筑业的碳排放主要分为直接碳排放和间接碳排放[９]ꎮ直接碳排放为建筑业生产经营活动所产生的碳排放ꎬ间接碳排放即建筑业为拉动上下游行业在生产经营过程中所产生的碳排放ꎮ建筑业作为中国的支柱性产业ꎬ对建材用量的拉动作用非常显著[１０]ꎬ研究表明建材能耗达到建筑业总能耗的５５％ꎮ根据ＩＰＣＣ的能源划分ꎬ笔者选取了原煤㊁焦炭㊁电力㊁煤油㊁柴油以及汽油能源进行直接碳排放量测算ꎻ选取了５种高消耗建材(钢材㊁木材㊁水泥㊁玻璃㊁铝材)计算其间接碳排放量ꎮ由于目前还没有关于碳排放量的官方数据ꎬ故采用ＩＰＣＣ指南中的方法ꎬ通过折算系数将６种能源折算成标准煤ꎬ再通过碳排放系数求得碳排放量Ｃ＝Ｃ１＋Ｃ２＝ð６ｉ＝１Ｎｉˑμｉˑαｉ＋ð５ｊ＝１Ｍｊˑβｊ(１)式中:Ｃ为碳排放总量ꎻＣ１为直接碳排放量ꎻＣ２为间接碳排放量ꎻＮｉ为第ｉ种能源的消费量ꎻμｉ为第ｉ种能源的标准煤折算系数ꎻαｉ为第ｉ种能源的碳排放系数ꎻＭｊ为第ｊ种建筑材料的消耗量ꎻβｊ为第ｊ种建筑材料的碳排放系数ꎮ由于不同能源的实物量不能直接进行汇总ꎬ所以应根据不同部门«综合能耗计算通则»(ＧＢ/Ｔ２５８９ ２００８)来确定标准折算系数(见表１)ꎬ刘菁[１１]根据国家发改委能源研究所以及中国工程院碳排放控制项目的测定ꎬ确定了碳排放系数(见表１)ꎬ建筑材料碳排放系数参考冯博[１２]在建筑业间接碳排放测算中的研究(见表２)ꎮ表１㊀６类能源标准折算系数与碳排放系数能源μｉαｉ原煤０.７１０.７３焦炭０.９７０.８６汽油１.４７０.５５煤油１.４７０.５７柴油１.４６０.５９电力１.２３０.２８表２㊀５类建筑材料的碳排放系数建筑材料种类βｊ水泥０.８２钢材１.７９玻璃０.９７木材－８４２.８０铝材２.６０㊀㊀碳排放量只能体现碳排放的数量规模ꎬ而碳排放强度则可表征一个地区或者行业的低碳发展水平ꎬ碳排放强度的计算式为Ｒ＝Ｃ/Ｇ(２)式中:Ｒ为碳排放强度ꎻＣ为碳排放总量ꎬＧ为生产总值ꎮ２.ＳＴＩＲＰＡＴ模型的建立ＩＰＡＴ模型描述了技术水平(Ｔ)㊁人口规模(Ｐ)和富裕程度(Ａ)对环境压力(Ｉ)的贡献程度ꎬ自２０世纪７０年代初提出以来ꎬ被广泛应用于环境影响评价ꎬ但该模型只适用于仅有单个因素变化的研究ꎬ为应对复杂的社会环境ꎬ对其进行改进后ꎬＩＰＡＴ模型被重新表述为一个随机版本 ＳＴＩＲＰＡＴ模型ꎬ目前该模型广泛应用于碳达峰的预测研究中ꎬ建立ＳＴＩＲＰＡＴ模型对碳排放影响因素进行分解Ｉ＝ａˑＰｂˑＡｃˑＴｄˑｅ(３)第３期孙艳丽等:基于ＳＴＩＲＰＡＴ模型的河南省建筑业碳排放研究２５９㊀式中:Ｔ为技术水平因素ꎻＰ为人口数量因素ꎻＡ为富裕度因素ꎻＩ为环境因素ꎻｂ为Ｐ的指数ꎻｃ为Ａ的指数ꎻｄ为Ｔ的指数ꎻａ为模型的系数ꎻｅ为随机误差ꎮＳＴＩＲＰＡＴ模型可以引入对环境产生影响的众多变量ꎬ可以表述人文因素对环境的影响ꎮ结合河南省实际情况ꎬ以及考虑到数据的可获取性和代表性ꎬ选取河南省建筑业碳排放量作为环境因素(Ｉ)ꎬ选取河南省建筑业从业人数作为人口数量因素(Ｐ)ꎬ选取河南省建筑业总产值作为富裕度因素(Ａ)ꎬ以便进行更直观的剖析ꎬ解释变量的技术水平因素以河南省建筑业碳排放强度(Ｔ１)和河南省建筑业产业规模(Ｔ２)来体现技术对河南省建筑业碳排放量的影响ꎮ对ＳＴＩＲＰＡＴ模型进行扩展并对两边取对数ꎬ构建研究模型为ｌｎＩ＝ｌｎａ＋ｂｌｎＰ＋ｃｌｎＡ＋ｄ１ｌｎＴ１＋ｄ２ｌｎＴ２＋ｌｎｅ(４)三㊁河南省建筑业碳排放影响因素分析１.数据来源２００７ ２０１９年河南省建筑业直接碳排放影响因素的数据ꎬ均来自于２００８ ２０２０年出版的«河南统计年鉴»«中国统计年鉴»以及«中国能源统计年鉴»ꎬ建筑材料消耗量数据来自于«中国建筑业统计年鉴(２００８２０２０)»ꎮ由于出版数据与真实数据必然存在一定的偏差ꎬ为了减小误差ꎬ需对能源数据的来源进行界定ꎬ笔者从«中国能源统计年鉴(２００８ ２０２０)»河南省能源平衡表(实物量)中获取能源数据ꎬ其中包括原煤㊁焦炭㊁电力㊁煤油㊁柴油㊁汽油共６种能源ꎮ２.碳排放影响因素分析基于式(４)所建立的ＳＴＩＲＰＡＴ模型ꎬ对原始数据取对数ꎬ利用ＳＰＳＳ２６.０软件对影响因素进行最小二乘法回归分析及共线性检验(见表３)ꎬ容差和方差膨胀系数可用于表述共线性统计量ꎬ其他参数为最小二乘法的回归分析参数ꎮ由于方差膨胀系数在１０~１００之间表明各变量间存在较强的多重共线性ꎬ计算结果中只有建筑业碳排放强度的方差膨胀系数方差膨胀系数小于１０ꎬ由此可见其他变量之间出现了严重共线性ꎬ表明回归结果的可信度较低ꎻ依据最小二乘法分析结果ꎬ建筑业从业人数为负值ꎬ与事实不符ꎬ故不能利用最小二乘法回归分析对模型进行拟合ꎮ表３㊀多元回归结果变量非标准化系数标准误差标准化系数ｔ显著性ｓｉｇ容差方差膨胀系数ｌｎＰ－０.１３６０.０５８－０.０４３－２.３５５０.０４６０.０１１９３.４８４ｌｎＡ１.０４４０.０１７０.９４８６１.９１４０.００００.０１５６５.７３６ｌｎＴ１０.９９３０.００４０.５３０２５４.２１５０.００００.８１８１.２２２ｌｎＴ２０.０１１０.０２６０.００３０.４３９０.６７２０.０９５１０.５７７㊀㊀为了解决这个问题ꎬ笔者选择岭回归分析方法ꎬ岭回归是一种能很好地解决共线性较强的回归方法ꎮ利用ＳＰＳＳ２６.０软件进行拟合分析ꎬ将岭参数Ｋ赋值ꎬ当Ｋ在０~１之间时ꎬ各变量的标准化岭回归系数逐渐趋于稳定ꎮ当Ｋȡ０.０１时ꎬ影响因素Ｐ㊁Ａ㊁Ｔ１㊁Ｔ２趋于平稳ꎬ此时拟合优度Ｒ２为０.９９９ꎮ由于岭回归为有偏估计ꎬ为了保留该回归分析的更多信息ꎬ与Ｋ尽可能取小的原则ꎬ将Ｋ赋值为０.０１ꎬ其岭回归分析结果如表４所示ꎮ当Ｋ＝０.０１时ꎬ拟合优度Ｒ２值为０.９９９ꎬ意味着ｌｎＰ㊁ｌｎＡ㊁ｌｎＴ１㊁ｌｎＴ２可以很好地解释ｌｎＩ变化的原因ꎮ在１％的显著性水平下ꎬ自变量和常数均通过了检验ꎬ模型也通过了Ｆ检验(Ｆ＝１７４１.９４９ꎬｓｉｇ＝０.００)ꎬ符合经济学意义ꎮ因此ꎬ模型能很好地解释河南省建筑业碳排放量与其影响因素之间的关系ꎬ非标准回归系数是式(５)的系数ꎬ模型的拟合方程为ｌｎＩ＝－１.９７２＋０.７２４ｌｎＰ＋０.７５７ｌｎＡ＋１.００９ｌｎＴ１＋０.０７８ｌｎＴ２(５)表４㊀岭回归结果变量非标准回归系数标准回归系数常数－１.９７２ｌｎＰ０.７２４０.２２９ｌｎＡ０.７５７０.６８７ｌｎＴ１１.００９０.５３９ｌｎＴ２０.０７８０.０１９２６０㊀㊀㊀㊀沈阳建筑大学学报(社会科学版)第２５卷㊀㊀根据拟合回归方程分析ꎬ建筑业从业人数㊁建筑业总产值以及碳排放强度与建筑业碳排放量有显著的正相关性ꎬ产业规模与建筑业碳排放量则呈现弱正相关性ꎮ这意味着河南省建筑业碳排放量会随着建筑业从业人数㊁碳排放强度㊁建筑业总产值以及产业规模的不断增加而增长ꎮ其中ꎬ建筑业从业人数每增加１％ꎬ碳排放量会增加０.７２４％ꎬ可能是因为无论是在城市建设还是在经济发展过程中ꎬ都离不开人的参与ꎬ因此造成了碳排放量的增长ꎻ建筑业总产值每增加１％ꎬ将增加０.７５７％的碳排放量ꎬ可能是因为建筑业作为国民经济的支柱性产业之一ꎬ随着建筑业企业数量的增加以及规模的扩大ꎬ将拉动经济增长ꎬ经济的增长又将拉动内需的增加ꎬ由于经济状况与碳排放水平息息相关ꎬ故该地区的碳排放量也随之增长ꎻ碳排放强度与碳排放量有显著的正相关性ꎬ碳排放强度每增加１％ꎬ碳排放量将增加１.００１％ꎻ随着城镇化进程的加快ꎬ不论是居住性建筑还是公共性建筑ꎬ随着其建设规模的扩大ꎬ可能引起碳排放量的增加ꎬ但建筑业已由原来的粗放式追求增量转变为对高品质的追求ꎬ开发商为获取土地专项激励ꎬ在建设过程中更多地使用新工艺及新型环保材料ꎬ因此ꎬ建筑业产业规模的增加对其碳排放量的影响微乎其微ꎬ二者呈现弱正相关性ꎬ产业规模每扩大１％ꎬ碳排放量将增加０.０７８％ꎮ四㊁河南省建筑业碳达峰情景预测１.预测模型基于式(５)得到河南省建筑业碳排放量的预测模型Ｉ＝ｅｘｐ(０.７２４ｌｎＰ＋０.７５７ｌｎＡ＋１.００９ｌｎＴ１＋０.０７８ｌｎＴ２－１.９７２)(６)将２００７ ２０１９年河南省建筑业的从业人数㊁总产值㊁碳排放强度㊁产业规模代入上式ꎬ计算得出模型预测值(见表５)ꎬ并与实际值进行比较ꎬ可以看到误差值较小ꎮ将预测值和实际值进行Ｔ检验ꎬ检验结果显示显著性为０.９７８ꎬ其显著性水平大于０.０５ꎬ说明该模型具有较好的一致性ꎬ后续可用该模型预测碳排放量ꎮ表５㊀实际测算值与模型预测值比较年份实际测算值/万ｔ模型预测值/万ｔ误差率/％２００７５５３４.７５５５１９.９８０.２７２００８６６８５.１６６６９８.４４０.２０２００９８１８４.１７８３３０.５９１.７９２０１０９８５１.６６９９１０.０００.５９２０１１１０３１４.０１１０５７６.１８２.５４２０１２１２９６４.８４１２９１８.９４０.３５２０１３１２３５２.７６１２１４６.７９１.６７２０１４４８４４７.７７４７１７５.５０２.６３２０１５１５１３８.９０１４５３１.０１４.０２２０１６１７８９２.０５１７８１３.１１０.４４２０１７２１６８６.７３２１７３６.１１０.２３２０１８２７００２.８９２７５４２.０７２.００２０１９２１１４２.０７２０７８８.６０１.６７㊀㊀中国其他省份的能源资源情况各异ꎬ如四川和江苏等省份的可再生资源与天然气资源非常丰富ꎬ碳排放量相对较小ꎬ而河南省则面临能源结构转型难度大㊁碳排放基数大等挑战ꎮ据统计ꎬ河南省碳排放量下降的拐点出现在２０１８年ꎬ预计未来能够实现碳达峰㊁碳中和的战略目标ꎮ２.情景设置情景分析是对未来可能出现的情况进行描述并构成情景ꎬ又称脚本法ꎬ很多学者利用此方法通过设定不同情景[１３－１５]对未来碳排放趋势进行研究ꎮ笔者对河南省建筑业碳排放峰值进行预测ꎬ根据河南省对低碳经济发展的不同需求将情景设定为３种:基准情景㊁低碳情景和强化低碳情景ꎮ选取２０２０年作为预测的基期ꎬ每５年为一个时间段ꎬ以河南省十三五时期的实际经济情况为基础ꎬ结合该省的经济发展趋势㊁十四五规划以及２０３５年远景目标等相关政策ꎬ在３种情景下分别对该省建筑业的从业人数㊁总产值㊁碳排放强度和产业规模这４个影响因素进行设置(见表６)ꎮ其中ꎬ２０２０年河南省建筑业的从业人数值㊁总产值㊁产业规模数值从«河南统计年鉴(２０２１)»中获取ꎬ碳排放强度值从十三五规划中取得ꎮ第３期孙艳丽等:基于ＳＴＩＲＰＡＴ模型的河南省建筑业碳排放研究２６１㊀表６　３种情景下各影响因素增长速率情景年份增长速率/％从业人数总产值碳排放强度产业规模２０２１ ２０２５５.５８.０２.５１.５基准情景２０２６ ２０３０４.０６.５１.０１.２２０３１ ２０３５２.５５.００.５０.６２０２１ ２０２５４.０６.５－３.６１.０低碳情景２０２６ ２０３０２.５５.５－３.８０.８２０３１ ２０３５－０.２４.５－３.９０.４２０２１ ２０２５３.５７.０－４.００.５强化低碳情景２０２６ ２０３０２.０６.０－４.２０.４２０３１ ２０３５－０.３５.０－４.４０.２㊀㊀基准情景下的影响因素按照既定速度调整ꎬ碳排放强度增长速度较慢ꎻ低碳情景下ꎬ政府实施低碳经济发展策略ꎬ碳排放强度呈现负增长ꎬ其他影响因素的增长速率相较基准情景下更低ꎻ强化低碳情景下ꎬ政府加大降碳实施力度ꎬ碳排放强度的负增长速度加快ꎮ建筑业从业人数(Ｐ):２０２０年河南省的建筑业从业人数为２８７.６７万人ꎬ２０１５ ２０１９年其从业人数年平均增长率为５.５％ꎬ随着河南省城镇化进程加快以及经济的快速发展ꎬ其从业人数持续增长ꎬ２０２５年城镇新增就业人员预计为５００万人ꎬ以此为基础设定ꎬ２０２１ ２０２５年在低碳情景下的从业人数增速参数为４.０％ꎻ２０３５年ꎬ预期将建成相对完善的产业体系ꎬ预计城镇新增就业人数将达到１０００万人ꎬ届时随着教育改革的不断深化ꎬ人才队伍的素质将有所提高ꎬ可能会引领新型产业的发展ꎬ进一步推动产业结构的升级ꎬ随着行业智能技术水平的提高ꎬ未来建筑业从业人数的增长速度也将放缓ꎬ同理可将基准情景㊁强化低碳情景下的该影响因素参数进行相应调整ꎮ建筑业总产值(Ａ):２０２０年河南省建筑业总产值为１３１２２.５５亿元ꎬ河南省２０１５ ２０１９年建筑业总产值平均每年增长率为８.５％ꎬ十四五规划中指出该地区总产值年均增长率为６.４％ꎬ以此为基础设定ꎬ其在２０２１ ２０２５年低碳情景下的参数为６.５％ꎻ预期未来该省将在现代化经济体系建设方面取得较大进步ꎬ经济结构将更加优化ꎬ从一味追求数量增长发展为对高质量的追求ꎬ这将使２０２６ ２０３５年河南省建筑业总产值增长幅度减小ꎻ根据低碳情景参数的设置ꎬ将其他２个情景(基准情景㊁强化低碳情景)的影响因素参数分别做出相应调整ꎮ建筑业碳排放强度(Ｔ１):基于河南省发布的十三五规划纲要ꎬ以２０１５年的建筑业碳排放强度为基数ꎬ２０２０年的建筑业碳排放强度比２０１５年下降了２８％ꎬ计算得到２０２０年的建筑业碳排放强度为１.３５万ｔ/亿元ꎻ«河南省 十四五 生态环境保护和生态经济发展规划»中提到ꎬ２０２５年单位生产总值二氧化碳排放量将累计降低１８％ꎬ初步估计２０２１ ２０２５年低碳情景下的该省建筑业碳排放强度参数为－３.６％ꎻ在 双碳 目标下ꎬ未来河南省碳排放强度将持续下降ꎬ因此ꎬ笔者将基准情景㊁强化低碳情景下的该影响因素参数分别做出调整ꎮ建筑业产业规模(Ｔ２):２０２０年河南省建筑业产业规模(单位生产总值的施工面积)为５.０３ｍ２/万元ꎬ近几年来其产业规模呈现出逐年缩减的趋势ꎬ建筑业是国民经济的支柱性产业ꎬ在该省政府对建筑业产业规模的实施意见中提出了在壮大建筑业的同时ꎬ要持续优化产业结构ꎬ加快实施智能建造ꎬ带动建筑业全产业链的升级迭代ꎬ以此估计２０２１ ２０２５年低碳情景下的产业规模增速参数为１.０％ꎻ据此将其他２个情景(基准情景㊁强化低碳情景)的影响因素参数进行了调整ꎮ根据河南省建筑业的发展状况ꎬ结合设置的３种情景ꎬ运用ＳＴＩＲＰＡＴ预测模型对２６２㊀㊀㊀㊀沈阳建筑大学学报(社会科学版)第２５卷２０２０ ２０３５年的河南省碳排放量进行拟合ꎬ得到３种情景下的碳排放量预测结果(见图１)ꎮ在基准情景模式下ꎬ无论是企业还是政府ꎬ由于减排措施力度不够ꎬ导致碳排放量明显增加ꎬ２０３０年前没有达到峰值ꎻ在低碳情景下ꎬ碳排放量为２２７６２.０６万ｔꎬ于２０３０年达到峰值ꎻ在强化低碳情景下ꎬ碳排放量达到２１７６０.３１万ｔꎬ其峰值依旧出现在图１　２０２０ ２０３５年河南省建筑业在３种情景下的碳排放量预测结果３.建㊀议随着河南省基础设施建设规模迅速扩大ꎬ建筑业的节能减排工作面临诸多挑战ꎬ为了助力其早日实现碳达峰㊁碳中和的目标ꎬ笔者提出以下建议ꎮ(１)推动建筑业节能技术发展ꎬ重视技术创新ꎮ应加快节能减排技术的应用和普及ꎬ落实科学发展观ꎬ稳步实现经济绿色转型ꎮ大力宣传低碳节能环保意识ꎬ鼓励建筑行业使用绿色环保材料ꎬ开发绿色低碳新型材料ꎬ迭代高碳排放建筑材料ꎬ推动新型材料业转型升级ꎻ重视能源转型ꎬ引进清洁能源如风能㊁光能㊁生物能等ꎬ迈向能源技术创新之路ꎮ(２)在保证建筑业总产值稳定增长的前提下ꎬ对建筑业内部结构进行优化ꎮ加快新兴产业发展ꎬ实现就业多样化ꎬ同时加强业内人员培训ꎬ提高人才队伍素质ꎬ力争于２０３５年实现人才强省的战略目标ꎻ规范建筑业市场监管秩序ꎬ加强建筑市场的法制化管理ꎬ推进建筑业现代化建设ꎬ增强行业内企业的综合实力ꎻ调整省内产业结构ꎬ产业结构升级的关键在于提高建筑行业的技术水平ꎬ要将特级和一级总承包以及一级分包的准入标准提高ꎬ并相应降低劳务分包承包项目的要求ꎬ鼓励高等级建筑企业对绿色建筑技术的追求ꎬ同时对国有建筑企业进一步深化改革ꎬ增强其市场竞争力ꎬ进而带动民营建筑企业的进步ꎬ促进河南省建筑业健康平稳发展ꎮ(３)河南省政府应鼓励建筑行业自主制定有针对性的节能减排对策ꎮ建筑行业应协同能源㊁交通等部门一起ꎬ统筹规划并科学制定落实碳达峰㊁碳中和目标的行动方案ꎬ建立联动机制ꎬ推动责任落实到位ꎬ在重要领域率先实现碳达峰目标ꎻ鼓励建筑企业大力发展装配式建筑ꎬ装配式建筑对促进建筑业节能减排与提高工程质量具有重要意义ꎬ加大对超低能耗建筑产业的扶持力度ꎬ并积极推进建筑垃圾的资源化利用ꎬ促进建筑业的可持续发展ꎮ五㊁结㊀语在２００７ ２０１９年河南省建筑业碳排放测算的基础上ꎬ结合ＳＴＩＲＰＡＴ模型对其影响因素进行研究分析ꎬ结果表明建筑业的从业人数㊁总产值㊁碳排放强度和产业规模均对碳排放量有正向驱动作用ꎬ影响因素的数值每提高１％ꎬ河南省建筑业碳排放量将分别发生０.７２４％㊁０.７５７％㊁１.００９％㊁０.０７８％的增长ꎻ对数据进行整理与分析后发现ꎬ建筑业间接碳排放量的占比较大ꎬ说明该省的建材还在高消耗阶段ꎮ通过情景分析ꎬ结合预测模型对河南省建筑业未来的碳排放量进行预测并设定了３种情景模式ꎮ在基准情景下由于政府的减排力度较小ꎬ随着建筑业的持续发展ꎬ碳排放量随之不断增加ꎬ因此预计２０３０年无法实现碳达峰这一目标ꎻ在保证行业经济涨幅合理和政府加强减排力度的前提下ꎬ河南省在低碳情景与强化低碳情景下均能于２０３０年实现碳达峰这一目标ꎮ结合河南省建筑业碳排放现状ꎬ提出了促进河南省建筑业低碳发展的建议ꎬ以期助力河南省早日达成碳达峰目标ꎮ第３期孙艳丽等:基于ＳＴＩＲＰＡＴ模型的河南省建筑业碳排放研究２６３㊀参考文献:[１]㊀柳华文. 双碳 目标及其实施的国际法解读[Ｊ].北京大学学报(哲学社会科学版)ꎬ２０２２ꎬ５９(２):１３－２２.[２]㊀柴麒敏ꎬ傅莎ꎬ祁悦ꎬ等.«巴黎协定»实施细则评估与全球气候治理展望[Ｊ].气候变化研究进展ꎬ２０２０ꎬ１６(２):２３２－２４２. [３]㊀李静ꎬ刘燕.基于全生命周期的建筑工程碳排放计算模型[Ｊ].工程管理学报ꎬ２０１５ꎬ２９(４):１２－１６.[４]㊀蒋博雅ꎬ黄宝麟ꎬ张宏.基于ＬＭＤＩ模型的江苏省建筑业碳排放影响因素研究[Ｊ].环境科学与技术ꎬ２０２１ꎬ４４(１０):２０２－２１２. [５]㊀ＪＩＡＮＧＲꎬＬＩＲ.Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｄｅｃｏｕｐｌｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓｏｆｌｉｆｅ￣ｃｙｃｌｅｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｉｎＣｈｉｎａᶄｓｂｕｉｌｄｉｎｇｓｅｃｔｏｒ[Ｊ].Ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙꎬ２０１７ꎬ９(５):７９３.[６]㊀ＬＩＵＤꎬＸＩＡＯＢ.ＣａｎＣｈｉｎａａｃｈｉｅｖｅｉｔｓｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｐｅａｋｉｎｇ:ａｓｃｅｎａｒｉｏａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎＳＴＩＲＰＡＴａｎｄｓｙｓｔｅｍｄｙｎａｍｉｃｓｍｏｄｅｌ[Ｊ].Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｓꎬ２０１８ꎬ９３(１０):６４７－６５７. [７]㊀冯国会ꎬ崔航ꎬ常莎莎ꎬ等.近零能耗建筑碳排放及影响因素分析[Ｊ].气候变化研究进展ꎬ２０２２ꎬ１８(２):２０５－２１４.[８]㊀齐宝库ꎬ赵璐.建筑业经济发展与碳排放脱钩测度研究[Ｊ].沈阳建筑大学学报(社会科学版)ꎬ２０１４ꎬ１６(１):３８－４１.[９]㊀晏为谦ꎬ佘立中ꎬ钟式玉ꎬ等.广东省建筑业碳排放库兹涅茨曲线实证研究[Ｊ].土木工程与管理学报ꎬ２０１８ꎬ３５(２):１８９－１９４.[１０]张智慧ꎬ刘睿劼.基于投入产出分析的建筑业碳排放核算[Ｊ].清华大学学报(自然科学版)ꎬ２０１３ꎬ５３(１):５３－５７.[１１]刘菁.碳足迹视角下中国建筑全产业链碳排放测算方法及减排政策研究[Ｄ].北京:北京交通大学ꎬ２０１８.[１２]冯博.建筑业二氧化碳排放及能源环境效率测算分析研究[Ｄ].天津:天津大学ꎬ２０１５. [１３]钟少芬ꎬ郭晓娟ꎬ刘煜平ꎬ等.基于ＳＴＲＰＡＴ模型的碳排放情景分析[Ｊ].科技管理研究ꎬ２０１９ꎬ３９(１７):２５３－２５８.[１４]黄秀莲ꎬ李国柱ꎬ马建平ꎬ等.河北省碳排放影响因素及碳峰值预测[Ｊ].河北环境工程学院学报ꎬ２０２１ꎬ３１(２):６－１１.[１５]胡茂峰ꎬ郑义彬ꎬ李宇涵.多情景下湖北省交通运输碳排放峰值预测研究[Ｊ].环境科学学报ꎬ２０２２ꎬ４２(４):４６４－４７２.ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣａｒｂｏｎＥｍｉｓｓｉｏｎｏｆＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＩｎｄｕｓｔｒｙｉｎＨｅｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅＢａｓｅｄｏｎＳＴＩＲＰＡＴＭｏｄｅｌＳＵＮＹａｎｌｉꎬＨＥＸｉｕ(ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔꎬＳｈｅｎｙａｎｇＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈｅｎｙａｎｇ１１０１６８ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＴａｋｉｎｇｔｈｅｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎｄｕｓｔｒｙｉｎＨｅｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔꎬｔｈｅｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓꎬａｎｄｔｈｅｄｒｉｖｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｅｍｐｌｏｙｅｅｓｉｎｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎｄｕｓｔｒｙꎬｔｏｔａｌｏｕｔｐｕｔｖａｌｕｅꎬｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙａｎｄｉｎｄｕｓｔｒｙｓｃａｌｅｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄｗｉｔｈｔｈｅＳＴＩＲＰＡＴｍｏｄｅｌ.Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓꎬｔｈｅｓｃｅｎａｒｉｏａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｐｅａｋｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔａｎｄｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ.Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｅｍｐｌｏｙｅｅｓꎬｔｏｔａｌｏｕｔｐｕｔｖａｌｕｅａｎｄｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙｗｅｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙａｎｄｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｓ.Ｅｖｅｒｙ１％ｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｄｒｉｖｉｎｇｆａｃｔｏｒｓꎬｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｓｗｏｕｌｄｉｎｃｒｅａｓｅｂｙ０.７２４％ꎬ０.７５７％ａｎｄ１.００９％ꎬｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｍｏｄｅｌꎬｔｈｅｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｓｏｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎｄｕｓｔｒｙｉｎＨｅｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｗｉｌｌｐｅａｋｉｎ２０３０ｕｎｄｅｒｂｏｔｈｔｈｅｌｏｗ￣ｃａｒｂｏｎｓｃｅｎａｒｉｏａｎｄｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｄｌｏｗ￣ｃａｒｂｏｎｓｃｅｎａｒｉｏｍｏｄｅ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｓꎻｓｃｅｎａｒｉｏａｎａｌｙｓｉｓꎻｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎｄｕｓｔｒｙꎻＳＴＩＲＰＡＴｍｏｄｅｌ(责任编辑:徐聿聪㊀英文审校:林㊀昊)。

河南省碳排放及经济发展现状分析作者：***来源：《价值工程》2019年第31期摘要：碳排放是实现经济环境协调发展与可持续发展的关键，以2006-2017年为时间段，分析河南省能源结构、碳排放量、经济等发展状况。

河南省能源消费量整体处于上升趋势，且以煤炭为主的能源消费结构，并逐渐向更合理高效的绿色清洁能源方向发展;碳排放总量在2009年有下降趋势，之后逐年增加，近两年有下降趋势;GDP增加近3.6倍，GDP增长率呈缓慢下降状态，产业结构逐渐优化，第三产业所占比增大，预示河南省正走向低碳经济。

Abstract： Carbon emission is the key to achieving coordinated development and sustainable development of the economic environment. Based on the period from 2006 to 2017， thedevelopment of energy structure， carbon emissions and economy in Henan Province are analyzed. The overall energy consumption in Henan Province is on the rise， and the coal-based energy consumption structure is gradually developing towards more rational and efficient green clean energy. The total carbon emissions have a downward trend in 2009， and then increase year by year. There has been a downward trend in the last two years. GDP has increased by nearly 3.6 times， and the GDP growth rate has been slowly decreasing overall. The industrial structure has been gradually optimized， and the proportion of the tertiary industry has increased， indicating that Henan Province is moving towards a low-carbon economy.关键词：河南省;碳排放;能源结构Key words： Henan Province;carbon emission;energy structure中图分类号：F252.5; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文章编号：1006-4311（2019）31-0289-020; 引言中國是世界上化石能源消费量和碳排放量最多的国家，不合理的能源消费结构和巨大的碳排放量造成了严重的环境问题。

河南发展低碳经济的重点和难点分析一、河南发展低碳经济的重点1.加快推进能源结构调整河南需大力发展清洁能源，减少传统能源的占比，力争到2025年清洁能源占比达到20%左右，在工业、建筑、交通等领域推广能源节约技术，提高能源利用效率。

2.推进绿色制造河南需进一步推进绿色制造，促进产业升级，降低能源消耗和碳排放。

通过提升企业技术水平，改善生产方式，推广智能制造等手段，降低碳排放并提高经济效益。

3.扩大碳市场合作河南应当积极参与国内外碳市场合作，培育和发展低碳技术、产品和服务，推广碳排放权交易等机制，促进碳市场的发展，推动企业向低碳发展。

4.推动清洁交通发展河南要推动清洁交通，加快发展新能源交通，大力推广公共交通和非机动交通，提高公共交通系统的覆盖率，减少私家车使用，降低交通拥堵和污染。

5.加强低碳意识教育人们对低碳经济的理解和认知程度与低碳经济实践建设的速度和效果密切相关，河南需要加强全民低碳意识的教育和宣传，推广低碳生活方式，提高社会对于低碳经济的认识和支持程度。

二、河南发展低碳经济的难点1.环保意识淡薄目前，不少地方和个别企业对环保意识的认识还相对比较淡薄，缺乏全面、深入的环境保护意识，这就会制约河南发展低碳经济。

2.经济发展和碳排放难以统一在经济发展的过程中，河南需面对如何平衡产业结构调整与碳排放限制之间的关系，如何在更高效的低碳经济转型中实现经济的可持续发展。

3.低碳技术研发和应用需加强与其他发达地区相比，河南关于低碳经济技术研发、应用和产业化存在较大差距，需要加强相关科研团队的建设和创新能力的提升。

4.缺乏政策支持机制在低碳经济发展的过程中，需要政策支持机制的配合和帮助，缺乏政策上的支持就难以推进低碳经济建设。

5.碳市场的建设和生态化也是难点之一碳市场建设和生态化也是在发展低碳经济过程中遇到的难点，这需要建立相关的交易机制和管理模式，完善碳市场体系，加强碳汇规划和管理。

三、河南低碳经济案例分析1.河南宝顺汽车：推广新能源汽车，实现绿色出行河南宝顺汽车积极响应国家政策，创新自主技术，通过使用新能源汽车的方式节能减排，助力河南省低碳经济建设。

河南新型城镇化进程中碳排放影响因素的实证分析吴玉萍;吕小师【摘要】采用STIRPAT模型对河南新型城镇化进程中碳排放的影响因素进行全面分析，研究结果显示：城镇人口规模、能源结构、产业结构以及经济增长对碳排放量都具有促进作用，以上因素中产业结构和城镇人口规模对河南新型城镇化进程中碳排放的影响最为明显。

%The STIRPAT model was used to analyze the impact factors of carbon emission in the process of new-type urbanization in Henan. The results showed that: the size of urban population, energy structure, industrial structure and economic growth have promoting ef-fect on carbon emissions. The industrial structure and the population size of urban population are the most obvious impact on the carbon e-mission in the process of new-type urbanization in Henan.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2016(035)014【总页数】2页(P92-93)【关键词】碳排放;影响因素;新型城镇化;STIPAT模型【作者】吴玉萍;吕小师【作者单位】河南理工大学经济管理学院，焦作454000;河南理工大学土木工程学院，焦作454000【正文语种】中文【中图分类】F299.212005-2014年河南新型城镇化速度明显加快，2014年的城镇常驻人口占全省常住人口比例从2005年的30.7%上升到45.2%，增长近50%左右［1］。

河南省经济发展与碳排放“脱钩”关系实证分析通过建立“脱钩”评价指数，并将脱钩程度划分为6类，对河南省GDP与碳排放间的脱钩关系进行实证分析，得出河南省经济发展与碳排放之间总体呈相对脱钩状态，脱钩指数总体呈曲折下降趋势。

说明政府采取节能减排措施初见成效，两者之间的关系总体呈好转趋势。

标签：脱钩；经济发展；碳排放；河南省脱钩的概念源自于物理学领域，在资源环境领域，关于使用“脱钩”理论研究经济发展与环境压力之间关系问题的研究最早可以追溯到1966年。

20世纪末，OECD将脱钩概念应用于农业领域的研究，并逐步引入环境等领域，成为目前比较权威的脱钩理论体系。

之后，“脱钩”理论被广泛应用于经济发展与能源使用评价、耕地占用评价、生态经济发展评价等领域。

王崇梅利用脱钩理论评价模式分析了我国能源消耗与经济增长的关联[1]。

陈百明，杜红亮建立基于DPR（驱动力-压力-响应）系统的耕地占用与GDP增长之间的脱钩指标体系，应用脱钩指标分析耕地占用和GDP增长之间的相互关系[2]。

周跃志等根据脱钩理论与模型的基本思想对天山北坡绿洲经济带的生态—经济关系进行了分析[3]。

脱钩方法理论可以用来检验环保政策、措施等实施的效用性，若该政策或措施是实施是有效的，则经济和环境之间则向“脱钩”方向发展，若是无效的，则两者之间则会停滞不前或向“耦合”方向发展。

1 “脱钩”的含义目前应用最广是OECD的脱钩概念，OECD认为，脱钩是一个过程，是打破环境危害（environmental bads）和经济财富（economic goods）之间的联系[4]，后来，OECD把脱钩又细分为绝对脱钩和相对脱钩。

之后Tapio P利用弹性系数的理念指出弹性系数小于等于1则为脱钩5]。

Vehmas认为脱钩是一个过程，那么在发展过程中还可能会出现复钩的现象，提出了复钩的概念，并详细的划分为强脱钩、弱脱钩、强复钩、弱复钩、扩张性复钩和衰退性脱钩[6]。

基于这些研究成果，本研究认为，只有在经济持续增长的情况下实现物质资源消耗量的绝对减少或污染物的绝对降低，才是真正意义上的“脱钩”。

Sustainable Development 可持续发展, 2014, 4, 42-50Published Online July 2014 in Hans. /journal/sd/10.12677/sd.2014.43007Analysis on the Carbon Emission in HenanProvince and Its Influence Factors Based on VAR ModelJianrong Tang, Fumin DingSchool of Business, Jiangnan University, WuxiEmail: tangjianrong703@, dingfuminhr@Received: Jun. 27th, 2014; revised: Jul. 10th, 2014; accepted: Jul. 20th, 2014Copyright © 2014 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/AbstractBased on the statistical data 1980-2011 of Henan Province, making use of VAR model to establish the empirical model for carbon emission and its influence factors, the paper deeply analyzes func-tional principles and dynamic relationships of different carbon emissions influence factors by us-ing methods such as impulse response function and variance decomposition. The results show that: level of economic development, energy structure and energy intensity have significant im-pacts on carbon emission, that is, the level of economic development has a lasting effect on carbon emission, energy structure has an inhibitory effect while energy intensity has a time-lag effect on carbon emission. According to the study above, the paper provides recommendations on level of economic development, energy structure and energy intensity.KeywordsCarbon Emission, VAR Model, Impulse Response Function, Variance Decomposition基于VAR模型的河南省碳排放及其影响因素分析唐建荣，丁富民江南大学商学院，无锡Email: tangjianrong703@, dingfuminhr@收稿日期：2014年6月27日；修回日期：2014年7月10日；录用日期：2014年7月20日摘要基于河南省1980~2011年的统计数据，运用VAR模型构建了碳排放及其影响因素的实证模型，利用脉冲响应函数和方差分解等方法深度分析了不同碳排放影响因素的作用规律和动态关系。

基于GRA的河南省交通运输碳排放影响因素研究高广阔;王影歌;李小川【摘要】针对河南省交通运输碳排放影响因素的研究,提出一种基于灰色关联分析法(GRA)和Kaya恒等式的定量分析方法.首先根据河南省的交通运输综合能源消耗量计算得到交通运输碳排放量,然后应用变形后的Kaya恒等式将影响交通运输业碳排放的因素分解为人口效应、经济效应、能源强度效应、能源结构效应和碳排放因子效应,最后应用GRA对各影响因素进行关联分析.实证结果表明:经济效应、能源强度效应以及能源结构效应对碳排放量的影响较大;人口效应和碳排放因子效应对碳排放量的影响较小.【期刊名称】《物流科技》【年(卷),期】2019(042)004【总页数】4页(P74-76,82)【关键词】河南省交通运输碳排放;Kaya恒等式;灰色关联分析;碳排放贡献度【作者】高广阔;王影歌;李小川【作者单位】上海理工大学管理学院,上海200093;上海理工大学管理学院,上海200093;上海理工大学管理学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】F403.30 引言随着全球经济和人口规模的持续增长，人类的生产活动对地球生态系统产生了巨大的影响。

与此同时，能源消耗引起的气候变暖问题威胁着人类的生存环境，发展低碳经济、倡导低碳生活、鼓励低碳出行、实行节能减排的观念已经渐渐被人们所接受，低碳交通将成为世界各地未来发展的必然趋势和选择[1-2]。

交通运输的碳排放量受到社会各界的广泛关注，目前已有许多学者对交通运输的碳排放因素进行了研究。

Wang[3]等采用LMDI模型以交通运输碳排放为研究对象，研究显示对碳排放系数效应对交通运输业碳排贡献率影响很小，而运输载重量以及运输各环节之间的配合程度是可以促进碳排放量减少的主要因素。

另外，人均贡献程度低、运输方式的联动效应差是造成交通运输碳排放量增长的主要潜在因素。

LeeSchipper[4]分别应用LMDI和Laspeyres法对美国交通碳排放的影响因素进行分析，将交通碳排放影响因素分解为人口因子、运输方式因子、经济因子、利用率因子，并比较分析了各因素对碳排放的贡献程度。