Kaya恒等式的碳排放驱动因素分解及其政策含义的局限性

中国碳排放关键驱动因子的分析和政策浅析当前中国经济正处于新型城镇化、工业化加速发展阶段，能源需求和二氧化碳排放量不可避免地持续增长。

另一方面，为了应对全球气候变暖，中国政府一直致力于发展低碳经济的探索和实践，积极推进经济结构调整，加快经济发展模式转变。

根据最新的世界能源统计数据显示，2012 年中国一次能源消费量达到 27.35 亿吨油当量，比 2011 年增加了 7.4%，占全球一次能源消费量的 21.9%，同期碳排放 92.08 亿吨 CO2，比 2011 年增加 6.0%，占全球碳排放26.7%，两者均居全球第一。

既要完成一定的经济社会发展目标，又要使二氧化碳排放降低到可接受的水平这是一个巨大的挑战。

目前国内外对中国能源消费、碳排放影响因素分解做过一些研究，但大部分研究缺乏对方法的系统分析，因为每种分解分析方法都有适用范围;其次，缺少对最近几年中国经济发展过程中引起能源消费、碳排放特征变化的系统分析。

本文就是基于这两个目的，在综合分析各种分解分析方法的基础上，根据可利用的最新统计数据，应用碳排放指数分解的完全分解方法对数平均 Divisia 指数法(LMDI)，得到截至2010 年引起中国终端能源使用碳排放变化的主要影响因素及其贡献率，并对这种碳排放变化特征做了系统分析;基于模型的分解结果和综合分析，对近二十年来中国的经济政策、能源政策进行了反思，同时也对未来能源发展提出对策建议。

影响中国能源消费和碳排放的两大主因是经济政策和能源政策，显然，经济因素是外因，能源供应结构和能源效率才是影响的内在因子。

本文利用碳排放的完全指数分解模型LMDI 系统分析了影响1995-2010 年中国终端能源使用碳排放变化的关键因子和贡献率，分解因子包括四种，即经济规模效应、经济结构效应、能源强度效应、碳强度(即能源结构)效应。

指数分解模型结果表明，不同时期这四种效应对碳排放变化的贡献率是不同的，1995-2010 年对碳排放增加影响最大的因子是经济发展(贡献率155%)和产业结构改变(贡献率10.6%)，累计增加二氧化碳(CO2)排放量分四48.7 亿吨、3.31 亿吨;而碳排放量的减少主要是由能源强度下降贡献(贡献率-63.7%)的，累计减少 CO2 排放20.0 亿吨，碳强度效应影响很小。

低碳环境视角下浙江省能源消费碳排放的因素分解及驱动因子测定研究摘要：随着低碳经济发展理念的提出和不断推进，能源消费碳排放问题已经成为全球关注的焦点和研究的热点。

以浙江省为例，利用化石能源消费数据对CO2排放量进行测算，利用扩展的Kaya恒等式对二氧化碳排放量进行分解，再利用平均对数迪氏指数分解法（LMDI）进行分解，进而最后提出降低二氧化碳排放量及降低能耗强度的对策和建议。

关键词：能源消费；碳排放；驱动因子；LMDI分解一、引言随着经济的飞速发展，中国在发展中消耗了太多的能源和原材料。

目前，我国单位GDP能耗高出世界平均水平，连续多年都位居世界前列。

其中一次能源的消费占据主要部分，其特点是：煤炭的生产和消费比重偏高；石油的生产量低，消费量高，供需缺口需依赖进口石油满足；新能源利用率低，发展潜力大。

浙江作为中国的经济大省，同样也是能源消费大省，温室气体排放量大，2011 年，浙江省能源消费总量17827.27 万吨标准煤，占全国能源消费总量的5.12%，比2010 年的16865.29万吨标准煤增长了5.70% 其中，规模以上工业企业煤炭消费量从2010 年的12601.82万吨标准煤增加到2011年的13598.61万吨标准煤，增长了7.9%；原油消费量从2010年的2835.41万吨标准煤增加到2011年的2939.77万吨标准煤，增长了3.6%。

计算出2010 年浙江省能源消费二氧化碳排放量达到43682.612 万吨，比1985年增长约9.65倍，年均增长率38.6%，远高于国内同期水平；由此可见，为实现2020年浙江单位二氧化碳排放达到国家指标，全省面临巨大的温室气体减排压力，因此，明确浙江省能源消费碳排放因素的特征有重要的意义。

二、文献综述能源分解分析中应用最广泛的是拉氏因素分解法和迪氏因素分解法，此外，还有连环替代法、交互影响平均分配法、交互影响按比重分配法等分解方法，Huang（1993）利用乘法代数平均迪氏指数分解法把碳排放分解为结构变动效应和能源强度改进效应。

中国农业碳排放时空特征及影响因素分解李波;张俊飚;李海鹏【摘要】More and more people are paying attention to the environmental problems caused by agricultural carbon emissions. Hie research, based on six kinds of main carbon sources from agricultural production, calculates China's agricultural carbon emission load from 1993 to 2008. We find that the agricultural carbon emission load is in the gradual upward trend since 1993. In general it can be divided into four periods: rapid growth period, slow growth period, qrowth rate rebound period and growth rate slowing-down period. The average annual growth rate of agricultural carbon emissions is 4.08% , while that of intensity is 2. 38%. Higher carbon emission areas distribute intensively in the major provinces of agriculture, and the higher carbon emission intensity areas are mainly located in the developed cities, eastern coastal provinces and the central major provinces of agriculture. Decomposing all the affecting factors through transformation of Kaya identical equation, the result shows the factors of efficiency, structure and labor scale can restrain carbon emission, but the effect is not obvious and fluctuating drastically. Compared with the carbon emission load in 1993, the load from 1994 to 2008 decreased by 12.95% because of efficiency, while structure did 26. 62% and agricultural labor did 33. 29%. In contrast, agricultural economic development played an active role in agricultural carbon emission, which increased cumulatively to 154.94% of carbon emission load. Finally, some policy suggestions areproposed to reduce agricultural carbon emissions.%农业生产所导致碳排放大幅增加以及引发的环境问题,越来越受到人们的关注.本研究基于农业生产中6个主要方面的碳源,测算了我国1993-2008年农业碳排放量.发现自1993年以来我国农业碳排放处于阶段性的上升态势,总体上可分为快速增长期、缓慢增长期、增速反弹回升期、增速明显放缓期等四个变化阶段.其中农业碳排放总量和强度年平均增长率分别为4.08％、2.38％.农业碳排放总量较高地区主要集中在农业大省,农业碳排放强度较高地区主要集中在发达城市、东部沿海发达省份和中部农韭大省.进一步通过Kaya恒等式变形对农业碳排放影响因素进行分解研究,结果表明,效率因素、结构因素、劳动力规模因素对碳排放量具有一定的抑制作用,1994-2008年与基期相比分别累计实现12.95％、26.62％、33.29％的碳减排,而农业经济发展则对农业碳排放具有较强推动作用,累计产生154.94％的碳增量.最后,据此提出促进农业减排的政策建议.【期刊名称】《中国人口·资源与环境》【年(卷),期】2011(021)008【总页数】7页(P80-86)【关键词】农业碳排放;时空特征;因素分解;Kaya恒等式【作者】李波;张俊飚;李海鹏【作者单位】湖北农村发展研究中心,湖北武汉430070;华中农业大学经济管理学院,湖北武汉430070;湖北农村发展研究中心,湖北武汉430070;华中农业大学经济管理学院,湖北武汉430070;中南民族大学,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】F323;X22农业既是温室气体排放源，也是最易遭受气候变化影响的产业。

2014年第13卷第5期基于KAYA模型的天津市碳排放量分析与对策研究□许刚王蕾【内容摘要】针对世界碳排放问题，综述了低碳经济研究现状，通过KAYA模型对天津市碳排放现状进行测度，从能源消费结构优化、利用效率提高、低碳技术、产业结构优化、机制制度创新等方面分别针对性地提出了发展对策，期望为天津市低碳经济发展决策作出贡献。

【关键词】KAYA模型；碳排放量；低碳经济【基金项目】本文为天津市哲学社会科学研究规划资助项目“低碳生态城市建设的战略对策研究———以天津中新生态城为例”（编号：tjgl12－037）研究成果。

【作者单位】许刚，河北工业大学；王蕾，天津商业大学马克思主义学院一、引言伴随着世界经济的发展，碳排放问题越来越受到各国的重视。

中国面临的资源供给、消耗和环境承载力的多重严峻考验。

低碳城市、和谐城市已成为城市化进程中的共识，低碳发展是实现中国城市社会、经济和生态可持续发展的有效途径。

低碳经济是全球变暖背景下的新概念，最早由英国政府在《我们未来的能源———创建低碳经济》白皮书中首次提出，并逐渐在全世界开始深入探讨和研究。

低碳城市其实就是低碳经济理论和低碳社会理念在城市建设中的实际运用。

金石认为低碳城市就是城市在低碳发展的前提下，保持城市碳排放及能源消耗处于较低水平。

付允等认为低碳城市是通过在城市中发展低碳经济，改进低碳技术，变革生活方式，最大限度地减少温室气体排放，逐步摆脱大量消费、大量生产和大量废弃物排放的社会经济运行模式。

诸大建从宏观和微观两个层面分别对低碳城市进行了定义，充分说明了低碳发展模式下城市经济与生态之间的关系，其中至关重要的是碳排放量。

城市碳排放量是未来城市发展和战略调整的重要依据。

天津市作为大型工业城市、北方经济中心，减少碳排放量的压力明显高于普通城市。

因此，走低碳化发展的道路对于天津市的可持续发展极为重要。

而对天津市碳排放量的测度则是其重要环节。

本文拟借鉴历史数据，通过KAYA预测模型对天津市碳排放现状进行测度，并针对性地制定出其发展对策，期望为天津市经济社会发展决策提供参考。

中国碳排放驱动因素分解分析赵志耘;杨朝峰【摘要】本文基于生产部门、居民生活部门的化石能源消费量以及水泥生产量的数据,较全面地测算了2000～2009年我国的碳排放量,并建立了碳排放驱动因素的对数均值迪氏指数(LMDI)分解模型,考察样本期间各因素对我国碳排放量变化的影响.研究结果表明:我国已经跨越了碳排放强度和人均碳排放高峰阶段,但仍处于从人均碳排放量高峰到碳排放总量高峰的过渡阶段.经济增长和城市化是这一阶段碳排放的主要正向驱动力,能源利用效率则是碳排放的主要负向驱动力.【期刊名称】《中国软科学》【年(卷),期】2012(000)006【总页数】9页(P175-183)【关键词】碳排放;驱动因素;LMDI分解分析【作者】赵志耘;杨朝峰【作者单位】中国科学技术信息研究所,北京 100038;中国科学技术信息研究所,北京 100038【正文语种】中文【中图分类】F205一、引言中国经济在经历了30多年的快速增长之后，已成为仅次于美国的世界第二大经济体，与之相伴随的是中国能源消费量和碳排放量的节节攀升。

2010年中国能源消费总量达32.5亿吨标准煤。

目前中国已成为世界最大碳排放国，面临着越来越严峻的国际减排压力。

此外减排也是中国可持续发展的内在需要。

我国以化石能源为主的能源结构已经日益面临资源与环境的双重约束，具有明显的不可持续性。

发展低碳经济，建立能源有效利用、环境友好和经济可持续发展的低碳社会，既可以弱化能源和环境的双重约束，又可以争取环境外交的主动权，“净化”外部发展环境，为我国的进一步发展提供良好的条件。

中国碳排放量快速上升不能简单理解为仅是化石能源消费增长的结果，而是各因素共同作用的结果。

因此要发展低碳经济，首先必须深入分析中国碳排放量快速增长的深层驱动因素及其影响大小，为低碳经济政策的制订提供决策支持。

在这种背景下，测度碳排放量并分析影响碳排放的主要因素成为学术界和政府共同关注的热点问题。

第36卷第3期统计与信息论坛2021年3月Vol36No.3JOURNAL OF STATISTICS AND INFORMATION Mar.2021【资源与环境统计】中国工业行业能源消耗的驱动因素与脱钩分析马晓君a，陈瑞<a，苏>b（东北财经大学a.统计学院；b教务处，辽宁大连116025%摘要：量化中国工业部门的能源消耗情况、探讨能源消耗的驱动因素以及分析能源消耗的脱钩状态，对工业部门实现节能降耗目标与经济可持续发展具有重要的指导意义（为此，基于2005-2016年中国工业35个分行业总产值与9种主要能源消耗的面板数据，通过构建VALDEX指数衡量中国工业部门的节能情况'进而将改进后的Kaya恒等式与对数平均Divisia指数分解法（LMDI）相结合，创新性地构建一个能源消耗因素分解模型，并在此基础上，结合DPSIR框架构建脱钩努力指数模型，对工业行业经济增长与能源消耗的脱钩效应进行测度（研究结果表明，中国工业部门的节能率以边际递减的速率上升；能源结构效应与产出规模效应导致能源消耗增加，而能源强度效应与经济产出结构效应减少能源消耗；此外，近年来中国工业经济增长与能源消耗呈脱钩状态，但强脱钩行业少且脱钩指数值小，具体表现为：能源强度效应和经济产出结构效应是实现强脱钩的关键因素，而能源结构效应阻碍脱钩的实现。

降低能源强度、调整经济产出结构以及优化能源结构是当前中国工业部门实现节能降耗的重要举措。

关键词：工业；能源消耗；驱动因素;Kaya-LMDI；脱钩努力指数模型中图分类号：C813:F206文献标志码:A文章编号#007—3116（2021）03—0070—12一、引言随着经济的快速发展，能源消耗也在不断增加，由能源过度消耗及其带来的环境问题已成为全球关注的焦点，同时能源的短缺也已成为制约经济可持续发展的因素之一（2019年BP世界能源统计数据显示，2018年全球能源需求平均增长了 2.9%，几乎是过去十年平均增速（1.5%）的两倍，仅中国就贡献了能源消费增量的1/3,中国能源消费增长了 4.3%，连续18年居全球能源消费增量之首，占全球能源消费的24%和全球能源消费增长的34%（中国作为过去20年间世界上最大的能源消费国，在全球能源结构的转型进程中扮演着至关重要的角色，而中国工业又是能源消耗大户，占中国能源消耗总量的70%左右。

基于kaya公式的中国碳排放因素的灰关联分析梅林海;杨慧【摘要】文章采用灰色系统理论和方法对中国碳排放与其影响因素之间的关系进行了关联分析.结果显示:煤炭能源消费在各影响因素中对中国碳排放的关联度最高,其次为石油消费、天然气消费、水电消费以及GDP,最后为核电消费与人口增长.研究表明经济活动中能源消费结构的合理选择对于实现碳减排与经济发展共赢的作用是极为显著的.同时,对于如何实现碳减排与经济发展的共赢,结合实证研究结果,提出了相应的政策建议.【期刊名称】《云南财经大学学报》【年(卷),期】2011(000)004【总页数】5页(P66-70)【关键词】碳排放;Kaya公式;经济增长;灰色系统【作者】梅林海;杨慧【作者单位】暨南大学经济学院,广州510632;暨南大学经济学院,广州510632【正文语种】中文【中图分类】F407一、引言近100多年来，全球平均气温经历了冷-暖-冷-暖两次波动，总的为上升趋势。

进入20世纪80年代后，全球气温明显上升。

众多证据证明全球变暖已经是不争的事实，它对人类的日常生活和社会的发展产生了严重的影响。

气候变暖除了自然因素外，更多的是源于化石燃料的使用导致的人为温室气体排放。

[1]二氧化碳是一种最主要的温室气体，因此实现二氧化碳的减排是应对气候变化的重中之重。

面对全球气候变暖，我国也积极采取有效措施，2009年11月，中国政府首次提出2020年单位国内生产总值(GDP)二氧化碳排放比2005年下降40% ～45%的减排目标。

[2]中国自改革开放以来，经济才开始获得快速增长，但是相对于发达国家，中国的经济还处于发展中水平。

在经济发展相对落后的情况下，如何实现碳减排已经成为一个迫在眉睫需要有效解决的问题。

研究我国的碳排放与哪些因素有关及其与影响因素的相关性程度，能够帮助我们理性地认识我国碳排放问题，找到切实可行的解决方法。

影响碳排放的因素很多，其中人口、经济增长和能源消费是对其影响最大的因素。