中国碳排放数据估算与应用院2000-

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1、中国碳排放数据估算与应用院2000-2012-科技创新论文中国碳排放数据估算与应用院2000-2012周颖杰（许昌学院经济与管理学院河南许昌４６１０００）摘要：全球变暖与环境污染日益引起来世界各国的高度关注，并引起理论界的探索研究。采用IPCC计算方法，对中国碳排放量进行估算，并定量研究了碳排放量与GDP，碳排放强度与能源消费结构、环境治理水平的关系。研究表明，碳排放量与GDP显著正相关，碳排放强度与环境治理水平显著负相关，最后，从调整能源消费结构等角度提出促进中国低碳发展的政策措施。关键词：碳排放数据；碳排放强度；环境治理中图分类号

2、：X784文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６６５－２２７２．２０１5．06．０21基金项目：教育部人文社会科学研究规划项目“基于CGE模型的我国低碳发展政策构建研究”（项目编号：12YJA790214）；河南省高等学校哲学社科研究“三重”重大专项“新常态下河南省产业经济发展的机遇、挑战和对策”（项目编号：2014-SZZD-07）收稿日期：2014-12-26０引言根据联合国（ＮＧＯ）世界和平基金会世界低碳环保联盟总会公布的数据显示，中国碳排放量已超过美国，成为世界第一大碳排放国家，但人均碳排放却远远低于美国。中

3、国是发展中国家，现在正处于工业化、城镇化的重要阶段内，对于能源消费数量庞大，而且能源消费结构不合理。然而，随着全球气候变暖问题日益引起世界关注以及国内越来越严重的环境污染现象引起人民关注，减少二氧化碳等废弃物排放，加快发展低碳经济已经受到中国政府的重视。２００９年中国在哥本哈根举行的全球气候大会中作出庄严承诺”到２０２０年，中国每单位ＧＤＰ中碳排放比２００５年下降４０％~４５％”。减少二氧化碳排放，首先要明确影响二氧化碳产生的因素，较为经济、准确地获得二氧化碳排放数据。本文将估算中国碳排放数据，为低成本、高质量获取二氧化碳排放数据以及

4、减少二氧化碳排放提供参考依据。国内外有关估算碳排放数据的方法的研究主要有，Ｄｒｕｃｋｍａｎ等采用类多维区域投入产出模型，结果显示英国碳排放量与收入水平、居所、职位和家庭组成有关；Ｒａｍａｋｒｉｓｈｎａｎ应用ＤＥＡ方法研究了了ＧＤＰ、能源消费、碳排放三者之间的联系；ＵｇｕｒＳｏｙｔａｓ运用ＶＡＲ模型研究了美国能源消耗、ＧＤＰ与碳排放量之间的因果关系。魏楚通过研究发现ＧＤＰ增长与能源利用效率对碳排放影响较大；许士春采用ＬＭＤＩ加和分解法得出我国碳排放的最大驱动因素经济产出效应而最大的抑制因素为产业结构效应的结论；赵敏利用ＩＰＣＣ二氧化碳排

5、放量计算方法估算出上海居民城市交通碳排放数据，并分析了碳排放强度；叶震参考了ＲＡＳ双向平衡方法，利用投入产出表，估算出我国１９９５－２００９年数据。现有文献研究结果表明，碳排放量与能源消耗、能源利用技术以及能源消费结构有重要的关系，然而现有研究方法有些过于复杂，所需要的参数较多，结果未必更真实接近真实碳排放量。１碳排放数据的估算方法二氧化碳排放量的估算方法多种多样，常见的有如投入产出法、碳足迹计算器法、ＩＰＰＣ计算法等。ＩＰＣＣ计算碳排放的方法是联合国气候变化委员会提出的，为世界通用的计算方法，ＩＰＣＣ的评估报告阐明大气中二氧化碳的来

6、源主要为人工排放，而人工排放的途径主要来源能源消费。尽管各国减排技术或资源禀赋存在诸多差异，但是这种方法依然可以通过变换相应参数进行调整，这种方法为研究者提供了所需要的各种能源的参数以及排放因子的缺省值，计算十分简单。采用ＩＰＣＣ碳排放计算指南中的计算方法，假设各类能源的碳排放系数为固定数值，将其结合能源消费数据：式（１）中，Ａ为通过能源消费向空气中排放的碳排放总量；Ｂｉ为能源ｉ消费量；ｉ为能源种类；ｉ＝１，２，３，估算的是由煤、石油、天然气三种能源产生的二氧化碳量；Ｃｉ为能源ｉ的碳排放系数。上述ＩＰＣＣ碳排放计算方法在连续进行时间序

7、列数据估算时存在一个缺陷，即如果选定基年的碳排放系数，那么基年以后年份同样选择相同的碳排放系数，则明显没考虑废弃物循环利用和综合治理的因素，因为随着人类环境保护意识水平的提高，循环利用或综合利用产生的二氧化碳等废弃物的力度也在加大。但是很难获得二氧化碳回收等方面的数据，因此，选择“环境污染治理投资总额占国内生产总值比重”这一指标修正碳排放系数。取某一种能源基年的碳排放系数为Ｃｉ１，基年环境污染治理投资总额占国内生产总值比重的值为，则基年以后任一年份碳排放系数为：本文选择２０００年为基年，利用以上公式估算中国２０００－２０１２年碳排放总

8、量（文中数据来源历年《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》），ＧＤＰ以２０１２年价格计算，估算结果如表１和图１。从表１和图１中可以看出，中国碳排放量总体呈现增长趋势，在总体增长的趋势中，出现几次阶段性下降现象，主要原因不