安徽省农业碳排放测算及其影响因素分析

时代经贸　２０１０年８月中旬刊　总第１７８期　我国各省碳排放测算及其影响因素分析　邸一浏　（山西财经大学统计学院，山西太原０３０００６）　【摘要】伴随着我国经济的高速发展，能源消费量持续增长，环境恶化加剧，碳排放带来的温室效应已成为摆在我们面前不容忽视的严峻现实。本文综合考　虑了人口增长率、工业增加值、第三产业比重、治理废气投资等因素，建立了多元回归模型，对中国三十个省份的碳排放量数据用面板模型进行定量分析，并　在此基础上提出了相应对策与建议。　【关键词】能源消费；碳排放；影响因素　一、引言　全球气候变化是人类迄今面临的最重大的环境问题，也　２１世纪人类面临的最复杂的挑战之一。因为气候变化问题不　是自然科学问题，更是全世界可持续发展的大问题，而控制　球二氧化碳等温室气体的排放是解决气候变化问题的焦点。　革开放以来，伴随着我国经济的高速发展，能源消耗和环境　题目益严重，节能减排压力目益增大。放弃经济增长谋求碳　放的降低是不可取的，发展低碳经济，减少碳排放既是时代　需求，也是我国实现可持续发展的必然选择。　国内已有许多文献对碳排放量进行了研究，徐国泉等　（２００６）建立中国人均碳排放的因素分解模型，得出了经济　展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长，而能源效率　能源结构对抑制中国人均碳排放的贡献率都呈倒“ｕ”的结　＿ｌ＿。朱勤、彭希哲等人（２００９）建立因素分解模型，探讨经　产出规模、人口规模、产业结构、能源结构及能源效率等因　的作用机理并量化了其贡献率【２］。谭丹、黄贤金等（２００８）　测算我国东部、中部以及西部三大地区的碳排放总量的基　上，分析三大地区碳排放的特征和差异，进而解释它们之间　在差异的原因　］。由于之前的相关研究多数是分中东西部进　区域研究而缺乏分省区的研究，所以本文试图针对各省的碳　放影响因素进行分析并提出相应的对策建议。　二、各省碳排放量测算　本文所采用的数据为从２００４年￣２００７年中国３０个省、直　市（除西藏外）各类能源的实物消耗量，数据来源于《中国　源统计年鉴》。其中，由于江西省２００４年的天然气数据缺失　所以导致相应的碳排放量数据未能计算得到。　本文借鉴徐国泉等人的算法并做了相应的改进，着重考　了以煤炭、石油、天然气这三种化石燃料的消耗为主要碳源　碳排放，提出了碳排放量分解模型的算法：　其中，ｃ为碳排放量，ｍ为三种燃料的消耗量（折算为标　煤），　则分别为与三种燃料消耗相应的碳排放转换系数。　过查阅有关文献，收集有关能源消耗的碳排放系数并进行比　计算，最终取平均值确定为各能源消耗碳排放系数：　表１各种能源的碳排放系数　数据来源　煤炭消费碳排放系数　石油消费碳排放系数　天然气消费碳排放系数　ＤＯＥ／ＥＩＡ　０．７０２　０　４７８　０．３８９　日本能源经济研究所　０．７５５　０　５８６　０．４４９　国家科委　０．７２６　０　５８３　０．４０９　徐国泉　０　７４７６　０．５８２５　０．４４３５　平均值　０．７３２９　０．５５７４　０．４２２６　注：各种能源的能源碳排放系数单位为吨碳／盹标准煤，数据来源于ｌＰＣＣ研究结果。折　标准煤系数来源于２００８《中国能源统计年鉴》，碳排放量的计算方法参考文献。　我们通过整理计算得到碳排放量后，生成２００４￣２００７四年　３０个省的面板数据。现将２００７年的数据列于下：　表２我国三＋个省份２００７年的碳排放量数据　北京　２８８２　浙江　８４９６　海南　５７２　天津　２７４９　安徽　５５９４　蕈庆　２６７９　河北　１３８２３　福建　４０７７　四　１　０３５３　山西　１５６７５　江西　３１４６　贵州　５８９０　内蒙古　１０５２２　山东　１９６６７　云南　４５００　辽宁　１０００６　河南　１３０９８　陕西　４９７０　吉林　５０８３　湖北　６８７８　甘肃　２８０３　黑龙江　６６０ｌ　湖南　６２２４　青海　７５３　上海　５２０６　广东　１１１２０　宁夏　２３４ｌ　江苏　１２５７３　广西　３０７７　新疆　３８４５　从数据中我们了解到，碳排放量最高的依次是山东、山　西、河北、河南、江苏等。而海南、青海、宁夏、重庆、甘肃　等省份一直保持着较低的水平。而且从四年的数据来看，各省　的碳排放比例及全国相对结构都维持稳定。　三、各省碳排放总量影响因素模型分析　考虑到人１：３、工业、产业结构、科技等因素可能与碳排放　量有关，于是我们利用Ｅ—ｖｉｅｗｓ软件建立面板数据多元回归模　型，得到如下的整体回归估计方程：　（２．６５）　（１．７６）　（４．８６）　（一１．６５）　（一２．４７）　Ｒ２＝Ｏ．７４　Ｄ—Ｗ＝２．２２　Ｆ＝７．０　７　其中，ＲＫ、ＧＹＺＪ、ＤＳＣＹ、ＫＪＳＱ分别为各省的人口增长率、　工业增加值、第三产业比重和国内三种专利申请受理数。模型　的拟合程度较好，达到７４％，并通过了Ｆ检验，自相关问题也不　严重。从模型结果来看，碳排放量与各省的人口增长率和工业　增加值有正向关系，而第三产业比重和国内三种专利申请受理　数对碳排放量的影响为逆向的。　为了直接测度各种影响因素对每个省的影响力度并开展省级　的横向比较，我们也构建了人均碳排放量（吨／万人）为被解释　变量、以第三产业比重、治理废气投资额为解释变量的分省变截　距变系数面板数据模型。估计结果表明：云南、湖南、天津、福　建、广西等省的截距都是比较低的，它们碳排放的基数比较少，　而河南、山东、山西的基数则大一些；从第三产业比重上看，宁　夏、山东、浙江、海南几省这一指标的负项系数是最大的，即在　这些省份中，第三产业的拉动对减少碳排放量起到了很大的作　用，而湖南、山西、内蒙古、辽宁、江苏、吉林等省，第三产业　对碳排放量的负项作用发挥得不理想；另外，海南、宁夏、陕　西、四ＪＩＩ、北京的治理废气投资的负项系数较大，可见这五个省　份的治理废气投资在减少碳排放量方面起到了较显著的作用，相　反，黑龙江、吉林、山东、湖南、内蒙古五省则不太好，应大力　鼓励和发展科技创新，以提高生产力，进而减少碳排放量。　四、建议　ｉ．提高能源利用效率，尤其是第二产业，加快低碳技术的　研发及产业化，节约能源。并逐步淘汰高能耗的设备，改进生　产工艺。　２．调整能源结构，加强新型能源的开发和利用，提高清洁　能源的使用比例，发展非化石能源，在化石能源中发展相对低　碳的天然气能源。　３．优化产业结构，应根据各地区的现实情况，重视发展第　三产业，优化产业结构和产品结构，减少对第二产业（工业）　的过分依赖。在工业部门内部要大力优化行业结构，逐步减小　高能耗行业（重工业）产值占整个工业产出的比例。　４．改变消费结构，我国是人口大国，也应从人口发展角　度考虑节能减排对策，一方面，应注重优化人口结构与人口素　质，另一方面，应大力倡导低碳消费、绿色消费的理念，引导　居民消费模式向可持续性消费方向发展。　５．因地制宜　山东省近几年来碳排放量增长最快，于２００５年一举超过山　西，成为碳排放量全国最多的省份。其碳排放量基数大，增速　快，应引起足够重视。虽然第三产业发展对碳排放量的抑制起到　了一些作用，但其治理投资仍不足；Ｌ　西省是产煤大省、也是耗　煤大省，应充分调动和发挥其省内资源，积极探索替代产业，并　大力发展第三产业，同时狠抓科技，增强对排碳环节的处理；江　苏、山西、内蒙古、湖南和东北地区的省份由于第二产业占ＧＤＰ的　比重大，碳排放量排名也较靠前，应在发展第三产业方面下大力　气，争取在优化产业结构和行业结构方面有所突破；另外，黑龙　江、吉林、湖南、内蒙古几省还应大力发展科研和创新，加大污　染治理的力度，发挥“科学技术”的第一生产力作用。　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：１９９５　２００４Ⅱ］．中　国人口．资源与环境，２００６（６）．　ｆ２］朱勤，彭希哲，陆志明，吴开亚．中国能源消费碳排放变化的因素分解及实证分析Ⅱ１　资源科学，２００９（１２）．　［３］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Ⅱ］中　国人口．资源与环境，２００８（３］．　・１２９・　是仅全改问排的　人发和论济素在础存行排　辖能，

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

第27

卷第3

期自然资源学报

Vol.27No.3

2012年3月JOURNALOFNATURALRESOURCES

Mar．，2012

收稿日期:2011－05－05;

修订日期:2011－07－08。

基金项目:

教育部人文社会科学规划基金项目(11YJA790134);

安徽省哲学社会科学规划项目(AHSK09－10D185);

安徽省人文地理学重点学科建设项目(

皖西学院)。

第一作者简介:

孙贤斌(1970－)，

男，

安徽含山人，

副教授，

博士，

主要从事资源生态与GIS

应用研究。E-mail:

sunxb98@126．com安徽省会经济圈土地利用变化的碳排放效益

孙贤斌

(

皖西学院资源环境与旅游管理学院，

安徽六安237012)

摘要:

土地利用变化是影响碳排放的重要因素。

利用1997

和2007

年土地利用类型数据，

采用

碳排放评价模型，

对安徽省会经济圈碳排放效益进行评价，

并估算碳排放生态补偿标准。

研究

结果显示:

①1997—2007

年间碳排放总量增加1049.92×104

t，

年均增长14.4%;

②2007

年经济

圈内地均建设用地碳排放强度和地均碳排放强度分别为1997

年的2.41

倍、2.18

倍，1997

和

2007

年，

碳排放强度指数值都是合肥市＞

巢湖市＞

六安市;

③经济圈内各县(

区)

地均碳排放强

度差异显著，

建设用地平均碳排放强度前3

位的是合肥市区、

霍山县、

金寨县;

④据中国造林成

本的价格估算，

合肥、

巢湖、

六安3

市的碳汇补偿增加量分别为:21.83×108

、4.31×108

、2.48

×108

元，

县域生态补偿额差异显著;

⑤土地利用结构、

产业结构与碳排放量存在一定的关系。

从碳排放效益和生态补偿的角度，

提出减少碳排放的途径。

关键词:

土地利用变化;

碳排放;

安徽省会经济圈

中图分类号:F301.24;X51

文献标志码:A

文章编号:1000－3037(2012)03－0394－08

人类活动大量排放CO

2等温室气体形成的温室效应是气候变暖的根源，

因此目前碳排

碳排放影响因素分析及减排对策

碳排放影响因素分析及减排对策

来源：经济预测部 作者：肖宏伟 时间：2015-09-18

2014年11月，中美发布《中美气候变化联合声明》，中方首次正式提出，计划2030年左右中国二氧化碳排放达到峰值且将努力早日达峰，并计划到2030年非化石能源占一次能源消费比重提高到20%左右。这一声明的发表，标志着我国政府已向世界正式宣布，未来将通过限定碳排放总量，加快形成转变经济发展方式的倒逼机制，实现绿色发展、循环发展、低碳发展。因此，有必要对碳排放影响因素进行分析，进而有针对性地探讨如何碳减排。

一、碳排放影响因素分析

1、工业化进程的加快，是促进工业领域碳排放快速增长的主要因素

受发展阶段、资源禀赋、技术水平和体制机制等诸多因素影响，我国工业增长具有典型的高能耗、高污染特征，工业能源消费产生的碳排放占据中国能源消费产生的碳排放70%左右。目前我国整体已步入工业化后期，距离基本完成工业化（工业化水平为80%）还有近10个百分点的空间，距离完成工业化（工业化水平为100%）还有近30个百分点的空间。从工业化国家经验来看，基本完成工业化之前，工业化水平每增长1个百分点，碳排放相应增加约0.6亿吨；工业化水平超过80%以后，碳排放增长主要来源于新兴产业和服务业，工业化水平每增长1个百分点，二氧化碳排放则相应增加约0.3亿吨。随着我国工业化进程的快速推进，工业领域的碳排放还将保持一定的刚性增长。

2、城镇化进程的快速推进，是推动交通和建筑领域碳排放增长的关键因素

近年来，我国城镇化建设进程快速推进，城镇化率以每年约1个百分点的速度上升，城镇化过程中能源消费主要集中在交通和建筑领域，交通和建筑等部门当前占碳排放总量的近30%。目前我国正处于工业经济为主向城镇经济为主转变的阶段，2020年、2030年我国城镇化率将分别达到60%、70%。按OECD和国家统计局数据测算，中国城镇人均生活能耗约是农村人均水平的1.5倍、城镇单位建筑面积能耗约是农村地区的4.5倍，相应的总能耗和排放约为农村水平的3倍，随着城镇化进程的快速推进，交通和建筑领域的碳排放将呈刚性增长。