江苏能源消费的碳排放统计分析及因素分解.pdf

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1、2年第13⋯⋯dTe谭。⋯。hdoi：10．3969／j．issn．1000—7695．2013．13．013江苏能源消费的碳排放统计分析及因素分解林珊珊(南通大学商学院，江苏南通226019)摘要：发展低碳经济必须了解碳排放量，首先计算出1990-2010年江苏能源消费的碳排放量，并进行统计分析；继而运用因素分解法分析经济总量、产业结构及产业碳排放强度对江苏能源消费碳排放量的影响。研究结果表明，经济增长对碳排放产生最大的正面影响，产业结构的影响不明显，产业的碳排放强度不稳定且为正面影响，产业的技术效率未得以充分发挥。最后提出了减少碳排放

2、的相关建议。关键词：低碳经济；碳排放；统计分析；因素分解；碳排放强度中图分类号：F205文献标识码：A文章编号：1000—7695(2013)13—0062—05AnalysisonEnergyCarbonEmissionanditsDecompositioninJiangsuLINShanshan(BusinessSchoolofNantongUniversity，Nantong226019，China)Abstract：Carbonemissionmustbeknownindevelopinglow—carboneconomy．The

3、amountofcarbonemissioninenergyconsumptioninJiangsuprovinceiscalculatedfrom1990to2010，andthenisstatisticallyanalyzed．Onthisbasis，thearti—cleanalyzesthecontributionofeconomicSCale．industrialstructureandcarbonemissionintensity．usingthefactordecom—positionmethod．Itshowsthatth

4、eeconomyscaleiSaprimarydrivefactor：industrialstructureiSnotobviousuntil2006：thecarbonemissionintensityiSnotstable．anddoesnotdecreasewiththeimprovementoftechnology．whichshowsthatthecurrenttechnologyhasnotgotitsadvantages．Finally，somesuggestionsareproposed．Keywords：low—carb

5、oneconomy；carbonemission；statisticalanalysis；factordecomposition；carbonemissionintensity‘采用对数平均权重(Divisia)分解法，建立江苏省1前言沿海地区人均碳排放量的影响因素分解模型，分析江苏的经济发展走在中国的前列，同时江苏是了2000-2008年经济发展、能源结构和能源效率对一个工业大省，2011年第二产业GDP占全省的江苏省沿海地区人均碳排放的影响¨J。聂锐等将环51．5％，目前正处于建设新型工业化道路的重要时境负荷IPAT模型与脱钩理论相结

6、合，认为未来20期，工业化进程的加快带来了能源消费的增加。然年能源资源的有效供应与合理利用成为制约低碳经而江苏本地能源匮乏，90％以上的能源依靠外购，济发展的瓶颈因素。王志华等估算了1986-2009能源成本较大，江苏的能源消费碳排放量在全国位年江苏工业的碳排放量和排放强度，表明江苏工业居第四位。如何既保持经济的持续稳定增长，又碳排放量呈指数形式增长，而碳排放强度呈对数形保证节能减排目标的实现，切实发展低碳经济是必式下降J。张秀梅等对江苏省1996年至2007年碳由之路。排放效应分析，认为能源消耗是碳排放的主体，建论文认为发展低碳经济必须

7、首先了解江苏的碳设用地是最主要的碳源，碳排放量、地均碳排放强排放量的情况，了解碳排放与经济发展的关系，碳度和地均建设用地碳排放都呈现苏南>苏中>苏北排放的特点、在各行业的分配情况，影响碳排放的的分布格局_4J。温景光等采用LMD法对1996-2007各类因素及其影响效果等，这样才能有所侧重地提年间，经济发展、能源结构和能源效率这三大因素出针对性的政策建议。论文以江苏省为例，通过数对江苏人均碳排放的影响进行定量分析，结论是经据及模型详细分析江苏的碳排放情况，继而提出政济发展对促进江苏人均碳排放的贡献率呈指数增长，策方向然而能源结构和能源效率

8、对抑制江苏人均碳排放的贡献率并不显著J。李广众等基于EKC假设，估算2文献综述了1985-2008年问江苏省二氧化碳排放的EKC形关于江苏省碳排放情况的研究主要有：王圣等态及排放峰值对应的人均