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改革開放以來，我國城鎮化呈現快速發展趨勢。2013年城鎮化率達到537%，年均增長310%，是建國至改革開放之前城鎮化年均增長率（175%）的近2倍。與此同時，碳排放總量增長至35年前的62倍，人均碳排放增長至35年前的44倍。城鎮化過程伴隨著高碳排放，增長速率高于城鎮化發展速度。這預示著我國未來城鎮化發展將面臨巨大的高碳排放壓力。如何降低城鎮化過程中的碳排放成為亟待解決的問題。本文將城鎮化過程中導致高碳排放的各因素歸納為經濟、政治兩項因素，對我國城鎮化過程中工業、建筑、交通、地方政府等導致高碳排放結果的行為加以區分。研究發現，城鎮化過程中的工業高碳排放、建筑面積擴張與其使用效率的背離、交通出行需求量的持續上升、居民生活水平提高帶來的消費力增加，城市低密度擴張以及其背后地方政府官員考核機制與地方財稅制度的弊端，是我國目前城鎮化呈現高碳發展狀態的主要原因。由此可見，過去的城鎮化發展模式非低碳、非持續是有其深刻的經濟與政治原因的。中長期的低碳轉型只有把經濟手段和制度調整結合，低碳發展理念才有可能實現。
關鍵詞城鎮化;碳排放來源;政治經濟分析;低碳城鎮化
中圖分類號 F293 文獻標識碼A文章編號1002-2104（2015）01-0061-06doi：103969/jissn1002-2104201501009
從世界范圍來看，由于城市相對農村具有較高的碳生產率，城鎮化將帶來更多的碳排放。全球城市占土地總量的1%，容納了地球上50%的人口，碳排放總量卻占全球總排放的2/3，到2030年這一比例會上升到3/4[1]。盡管從經濟角度來看，城市土地利用會隨著城鎮化的發展趨于更集約、生產率向更高的方向發展，然而，我國城鎮化發展過程新產生的碳排放，往往多于由于城市土地集約、生產率提高而減少的碳排放。
當前我國粗放擴張的城鎮化模式，帶來了大量的能源浪費和高碳排放。建國后，我國城鎮化率從106%提高到525%，實現了歷史性的人口結構變化。然而，城鎮化的發展也伴隨著高碳排放。從1978年后，我國的人均碳排放強度和城鎮化率不斷上升[2-4]。城鎮碳排放是中國碳排放的主體[5]，城鎮化率對碳排放的正面影響最大[6]。尤其是改革開放以來，隨著城鎮化的發展，中國的工業水平、經濟水平與居民生活水平都在迅速提升，并由此導致高碳排放產品消費量的增加。目前，我國城鎮化進程還處于中期發展階段。據預測，2050年我國城鎮化率將達到80%[7]，這意味著中國的城鎮化在未來較長的一段時間內將保持高速發展狀態，如仍舊按照原有的城鎮化發展模式，我國將無力承擔這樣的碳排放總量增長。
因此，探究城鎮化高碳發展的宗由并以此為基礎轉變城鎮化發展思路，對我國未來的低碳發展來說至關重要。本文在已有文獻的基礎上，通過總結、歸納事實數據，分析了我國城鎮化過程中導致高碳排放的影響因素，以更直觀具體的方式展現城鎮化與碳排放兩者的關系，為低碳城鎮化政策制定提供參考。
1文獻綜述
關于城鎮化與碳排放的研究，過去主要是圍繞定量證明二者之間的關系展開。Sathaye and Meyers[8]從城市化對能源消費結構影響的角度出發，研究認為隨著城市化率的上升，發展中國家正在加速石油替代煤炭的消費，由此側面說明了城市化將增加碳排放。Gates & Yin通過分析中國能源型家電消費的城鄉結構，認為隨著城市化的推進，居民和商業能源相應增加，能源消費結構由直接燃燒煤炭和有機物而轉向使用電力、石油、天然氣等較清潔的能源[9]。Hiroyuki[10]利用 1980-1993 年多國數據，證明城市化率與人均能耗之間具有顯著的正相關關系。張曉平研究認為城市化是影響我國能源消費區域差異和總量增長的主要因素之一[11]。鄭云鶴認為工業化、城市化進程會導致能源消耗增加，而市場化進程則會導致能源消耗降低[12]。SvirejevaHopkin提出了基于人口密度空間分布的雙參數“分布模型”，對城市年碳平衡進行了估算，也得出了城市化將加快碳增長的結論。林伯強、劉希穎，劉夢琴，何吉多[2， 13-14]的研究也證明了城市化進程直接加劇了CO2的排放。
然而，僅僅從總量角度理解城鎮化與碳排放之間的關系是不夠的，需要對碳排放和城鎮化之間的關系進行定性分析。高碳模式主要由活動總量和活動效率導致。宏觀層面上的城市規劃可以直接影響活動的總量，形成碳鎖定，而具體的操作（主要指中觀技術層面）可以影響活動的效率。除了定量的分析，更需要具體地解釋我國城鎮化過程中工業、建筑、交通，以及地方政府等部門的何種行為造成了高碳排放的結果。
劉希雅等：城鎮化過程中的碳排放來源
中國人口?資源與環境2015年第1期
2我國城鎮化碳排放來源
我國城鎮化過程中高碳排放的誘發因素可以分為兩類，一類是如基礎設施建設擴張、居民消費增長以及土地利用方式轉變等的經濟因素，另一類是導致短命建筑、大拆大建、城市低密度蔓延等現象的政策誘因。一方面，城鎮化發展過程中的新增建設構成了碳排放的增量部分，另一方面，重復建設和建筑能源的浪費等加重了城鎮化過程中的高耗能、高碳排放。經濟因素與政策因素共同作用于我國城鎮化，導致高碳化現象愈發明顯。
21經濟因素：城市化過程中的生產和生活用能上升導致碳排放增加
211工業生產帶來碳排放的增加
工業快速發展是我國碳排放增長的主要動力。2003年以來，我國進入工業化中期，重化工業發展加速，工業發展領先一產、三產的速度。近年來，能源、原材料工業以及制造業、高技術制造業發展快速。一方面工業對整個國民經濟給予有力支撐，另一方面帶來了大量的碳排放。2005-2011年間，年均工業（制造業和能源工業）CO2排放占全社會CO2排放總量的756%。基于世界銀行的數據分析得到，世界主要發達國家和發展中國家的歷史都印證了工業化、城鎮化與碳排放之間的關系。20世紀60年代以后，除了英國的城鎮化表現出明顯的低碳化外，大部分國家在城鎮化過程中均呈現了高碳化趨勢，具體表現為人均碳排放不斷上升。
此外，出口貿易隱含碳對我國碳排放的上升具有不可忽視的作用。我國的出口以加工貿易為主，能耗較高，也是構成我國能源需求增長的重要因素之一。改革開放以來，我國對外貿易快速增長，以2010年為例，出口產品能耗占該年全國能源消費量的383%，其隱含能是1997年的45倍，大大高于社會總能耗（不含進口產品的隱含能）25倍的增速。出口額增長的另一面是出口隱含能的增加，2010年出口產品的隱含能占當年社會總能耗（含進口產品的隱含能）的42%，接近國內能耗總量與碳排放量一半的水平，對國內碳排放總量起到正向推升作用。
212建筑業碳排放增加迅速
建筑面積的增加也帶來了更多的碳排放。1995-2011年，我國能源消耗中建筑能耗占總能耗已從101%上升到1974%[15]。1995-2010年，建筑業直接CO2排放量隨著城鎮化率上升而上升（見圖1）。截止到2011年底，我國城鎮節能建筑僅占既有建筑總面積的23%，全年建筑總面積469億m2，約有77%的建筑為高耗能建筑。節能技術的落后使得建筑的高耗能在未來十年不減反增。以節能門窗的使用為例，我國每年新開工建筑面積約20億m2，門窗流失的能耗占建筑能耗的51%，節能門窗用量
約占新開工面積的1/4。以如此增速，預計到2020年，全國高耗能建筑面積將達到2 1574億m2。相比之下，在發達國家，使用高性能系統門窗的比例已達門窗總量的67%[16]，新增建筑節能效果是我國的近3倍。
此外，建筑使用壽命短、城市重復建設、空置率過高也
會造成碳排放的額外增加。過快地進行更新改造是當前城鎮化過程中的一個重要問題，也造成碳排放無謂的增加。由于城市規劃變更、用地性質改變、地價房價變動等因素，很多未到設計壽命的“年輕”建筑被提前拆除。根據我國《民用建筑設計通則》，重要建筑和高層建筑主體結構的耐久年限為100年，一般性建筑為50-100年，而實際上我國建筑卻只能持續25-30年[18]。過頻地拆除、重復建設造成了大量的建筑材料浪費和碳排放。與重復建設相對的，建筑的低效使用造成大量能耗浪費?？罩寐蔬^高近年在我國也非常普遍。根據發達國家經驗， 10%-15%的空置率是可接受的范圍。但我國近年來的商品房空置率徘徊在20%-30%之間，相關調研表明北京房屋空置率近30%[19]?？罩梅课菰斐纱罅磕芎睦速M，尤其是集中供暖、中央空調系統的商品房，低頻度使用加大了建筑領域碳減排難度。
213交通運輸碳排放增加較快
交通需求增加使得交通能耗總量及其占比皆呈現上升趨勢。近年來，我國交通工具、道路交通基礎設施和居民出行等方面都有了顯著的變化。隨著城市物流流轉速度加快，城鎮的貨運能力逐步加強。單中心的城市擴張使得居民出行的距離也會變大，城市機動化水平迅速提高。
圖11995-2012年建筑業直接CO2排放和城鎮化率關系
Fig1Relation between direct carbon emission and urbanization in
construction industry （1995-2012）
資料來源：祁神軍[17]
注：建筑業直接能耗及碳排放指建筑業在生產建造、拆除階段消耗能源和釋放的CO2氣體量。
從1978-2011年，公路里程、運輸路線長度、客運量、旅客周轉量等重要指標值迅速上升。運輸線路上升了18倍，公路里程上升了46倍，客運總量上升了138倍，旅客周轉量上升了177倍，民用汽車上升了699倍[20]。私人汽車擁有量逐年上升，特別是私人汽車千人保有量從1985年的0018輛/千人，上升到了2012年的564輛/千人，見圖2。
小汽車的出行比例逐年增加導致了交通能耗的急劇上升。如果不加以控制，交通部門能耗很快就會占到全國總能耗的30%[21]。機動車在各種交通工具中耗油比例最高，汽車和摩托車每年消耗85%以上的汽油，交通運輸（公路、鐵路和水路）消耗了20%的柴油。國際經驗表明，當人均GDP達到3 000-4 000美元時，會出現機動車購買的高峰。這意味著未來一段時期內，我國私人汽車的擁有量會進一步提高。這種“以車為本”的交通方式導致了
圖21985-2012年全國私人載客汽車保有量和
私人載客汽車千人保有量
Fig2Total amount of private cars and amount of
private cars per thousand people （1985-2012）
資料來源：中國低碳發展報告2011-2012，2014
私人汽車增長的惡性循環。但實際上30%-40%的小汽車出行完全可以被公共交通、自行車等替代。
214生活水平提高導致碳排放增加
隨著
消費需求的增加，未來消費領域的能源需求將會大幅增加。從占GDP的份額來看，消費需求始終占據主導地位，是經濟增長中份額最大、最穩定的需求。然而，我國消費
領域能耗對總能耗的貢獻低于發達國家。2010年我國消費領域的能耗占能源消費量的542%，發達國家消費領域的能耗一般約占能源消費總量的70%-80%。隨著城鎮化進程的加快，越來越多的農村居民將進入城市，其生活方式尤其是消費水平的轉變將帶來大量的碳排放。如圖3所示，1996-2010年期間，農村居民生活用能和城市居民生活用能差距不斷擴大。以1995年基年，計算在人口自然增長與流動兩種情況下碳排放的變化，其差值表明，1996-2010這15年，由農民變成市民產生的居民用能量增加帶來了巨大的CO2排放，達447億t?？梢酝茰y，在更多“村民”變為“市民”的過程中，生活用能將呈現上升狀態。
22政策因素：地方政府短視行為加劇城市低密度蔓延，推升碳排放增量
低密度、高耗能的城市擴張助漲了碳排放的增加。城市化往往伴隨著大量的基礎設施建設，相對于發達國家較完善的僅需要維護、運行的基礎設施體系，我國城市仍在不斷擴張，建設過程中需要大量高能源、高碳密度的原材料產品，包括鋼材、水泥等，基礎設施能耗呈現顯著上升趨勢。在沒有地方政府行為干擾下，城鎮化過程往往伴隨著土地集約使用，單位土地碳排放增加，人均土地碳排放減少。然而，現有土地利用方式非經濟，導致新增人均土地碳排放不減反增。人均城市面積逐漸逐步擴大，人口密度卻逐漸減?。ㄈ鐖D4）。全國30個主要城市的人口密度在過去三十年均下降，城市面積擴張速度大于人口增加的速度。城市擴張邊際人均能源消耗不降反增，城市表現為低密度、高耗能擴張。
城市密度作為一個重要發展指標，同交通能源消耗之間存在一定的相關性。城市低密度蔓延將帶來更多的碳排放：城市半徑擴大一半，交通總能耗將增長三倍。低密度的城市發展模式，分散的土地利用模式，尤其是“攤大餅”的城市規劃，會增加私人小汽車的出行比例，最終消耗更多的能源，增加CO2的排放。1996-2012年CO2排放全國增量總量為6139億t，年均排放增量為384億t。
圖31996-2010年城市和農村居民生活用能碳排放
Fig3Residential carbon emission from urban
and rural residents（1996-2010）
注：人口自然增長率計算以1995年為基年，城市人口凈流入為當年城市人口減去根據人口自然增長率計算的人口。
圖41981-2010年人均城市土地面積和人口密度情況
Fig4City area per capita and population density
（1981-2010）
資料來源：《中國城鄉統計年鑒2011》，城市統計面積以建成區面積為基準。2006年以后的城市總人口為城區人口加上城市暫住人口，此前沒有城市暫住人口的統計，其余年份城市總人口為城區人口。
圖5城市低密度蔓延導致碳排放增加
Fig5Relation between direct carbon emission and
urbanization in construction industry （1985-2012）
資料來源：中國城鄉建設統計年鑒，中國統計年鑒。
注：以1995年城區人口密度、城區單位面積CO2排放為基準，假設相對于低密度城市蔓延，保持高密度發展城鎮化過程城區單位面積碳排放不變，城市人均碳排放為農村人均碳排放的3倍。
根據測算，如圖5所示，由于城市低密度蔓延，1996-2010年CO2排放增量占當年CO2排放總量的比例從205%增長到181%，呈現逐年上升趨勢，足以證明城市低密度蔓延對碳排放的影響。
城市低密度蔓延現象是地方政府行為的結果，地方政府“圈地”運動與城市規劃失序是導致城市普遍低密度蔓延的主要原因。20世紀90年代的十年間，全國城鄉建設用地增加2 640萬畝，81%的新增建設用地來自對耕地的占用[22]。城鎮擴張依靠占用農村土地，2000-2010年間，城市建成區面積從22萬km2增長到4萬km2，新建成區翻了一番。導致城市低密度蔓延的另一個重要因素是城市規劃的不合理。地方政府擴張城市過程中，交通設置不合理、職住分配不合理都會造成交通量及相應消費能耗的增加。理應通過城市高密度、高效率發展而降低的人均土地碳排放量由城市規劃的不合理造成的碳排放增量抵消，甚至反超。
深究制度原因，現行的官員考核機制與地方財稅制度是加劇高碳化發展趨勢兩個主要原因。其一，地方官員考核機制主要是側重GDP等經濟指標的考核，沒有同可持續發展相關的資源效率指標結合。其二，不徹底的中央和地方稅制改革，驅使地方政府過度依賴土地財政。為了滿足地方發展、GDP提高、政府基本運行和社會福利等，地方政府往往通過城市擴張獲得收益[23]。這樣的屬地化管理模式不可避免誘發了地方政府職能角色錯位等情況，往往因地方利益而失部門利益，表現出了經濟高碳化的路徑依賴。
3結論
綜上，我國城鎮化過程中高碳排放主要集中在工業、建筑、交通部門，但隨著城鎮化的深入，生活消費部門的能耗增加將加大碳減排任務的難度;與此同時，地方政府行為加大了城市低能效、低密度的蔓延，并造成了不減反增的邊際人均土地能耗，對我國未來城鎮擴張中碳減排提出了新的任務。
工業化過程中城鎮化的高碳排放屬性，意味著中國未來幾十年的城鎮化，將對我國甚至是世界范圍的碳排放產生很大的影響。在城鎮化過程中，我國將有幾億人口由農民變為市民，人均能源消耗的大幅度上升和溫室氣體排放
的增加，以及城市各類廢棄物的增加皆加大了對環境的壓力。城鎮化作為國家的宏觀戰略，它的實現路徑與方式，將直接影響碳排放的高低走向。
低碳城鎮化是解決城鎮化過程碳排放逐步上升這一難題的必要和可行途徑。工業化過程中高碳排放依然會在我國繼續，依然是今后不可忽視的重點領域，從技術減排到管理減排已經成為大的趨勢。建筑、交通、居民生活和政策也是緊密相關，特別是經濟激勵政策。建筑面積擴張與其使用效率的背離、交通出行需求量的持續上升、居民生活水平提高帶來的消費力增加都可以通過經濟手段加以制衡。然而，中長期的低碳轉型，必須將經濟發展與制度改革結合起來，城市低密度擴張以及其背后地方政府官員考核機制與地方財稅制度的弊端，制度基礎決定了激勵效果，只有從政策與措施上皆以“低碳發展”為理念，才有可能實現城鎮化的低碳之路。
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Study on Carbon Emissions Sources in China’s Urbanization Process
LIU XiyaWANG YufeiSONG QijiaoQI Ye
（School of Public Policy and Management， Tsinghua University，Beijing 100084， China）
1．1能源消費碳排放核算根據《2006年指南》關于能源消費碳排放核算公式和張蘭［19］等學者的研究，能源消費主要考慮煤炭、石油、天然氣，此外還包含少量的風能、生物質能、核能等，由于其他能源對環境影響較小，不予考慮。核算能源消費碳排放的公式。式中，E－C為能源消費碳排放量;Energyi為第i種能源的消費量;αi為第i種能源轉換因子，即根據凈發熱值將燃料轉換為能源單位(TJ)的轉換因子;CCi為第i種能源碳含量(t/TJ)，即單位能源的含碳量;NCi為第i種能源的非燃燒碳，即排除在燃料燃燒以外的原料和非能源用途中的碳;10－3為單位轉化系數;COFi為第種能源的碳氧化因子，即碳被氧化的比例，通常缺省值為1，表示完全氧化。將上述公式進一步簡化，可得到計算中更為簡便且實用的公式:。式中，βi為第i種能源的碳排放系數，即單位能源的碳排放量。國內外開展能源碳排放系數研究主要有國家科委氣候變化項目、國家計委能源所、日本能源經濟研究所、美國能源部、DOE/EIA等，本文研究中選取幾項權威系數的均值作為計算系數，詳細情況見表1。
1．2農業碳排放核算IPCC有關農業生產碳排放的論述多集中于生物活動產生、土壤碳和水稻的甲烷排放，而關于農業生產物質投入導致碳排放的研究不多。結合我國和湖南省農業生產特點，以《2006年指南》為主要參考，結合田云［2，22］等基于投入視角的農地碳排放測算研究，確定農業生產碳排放源包括:稻田、化肥、農藥、農膜、牲畜活動。由于農業機械動力相關的碳排放已在能源消費碳排放核算中涵蓋，為避免重復，此處不再涉及。構建農業物質投入碳排放核算公式為。式中，A－C為碳排放;i為第i種農業生產要素投入;εi為第種農業生產要素碳排放系數。農藥等農業生產要素碳排放系數參考美國橡樹嶺國家實驗室等機構和學者的研究成果，見表2。水稻生長過程中會釋放大量甲烷，而甲烷是IPCC公布的六類溫室氣體之一。水稻是湖南省種植面積最大的農作物，因此核算湖南省農業生產碳排放需要考慮水稻生長的碳排放。Wang［23］、Cao［24］、Matthew［25］等學者測算了稻田甲烷排放系數，結果為0．44gCH4/(m2•d)、0．44gCH4/(m2•d)、0．50gCH4/(m2•d)，研究將三者的算數平均值作為計算系數，即0．46gCH4/(m2•d)。根據2007年IPCC第四次評估報告的相關內容，1單位甲烷與1單位二氧化碳溫室效應比為25∶1，據此可確定甲烷與碳的轉換系數為6．82，結合稻田甲烷排放系數，確定稻田碳排放系數為3．136gC/(m2•d)。湖南省水稻生長周期為120—150天，研究選取平均值135天為計算標準。稻田碳排放計算公式為。式中，R－C為稻田碳排放量;S為水稻播種面積。根據《2006年指南》第四卷第10章關于牲畜和糞便管理過程碳排放的相關論述，畜牧業尤其是諸如牛、羊等反芻動物生長過程中會產生大量的甲烷，具體而言包括腸道發酵和糞便管理兩部分。參考田云［12］等學者的研究，我國畜牧業產生甲烷排放的主要牲畜品種有牛、馬、驢、騾、豬、羊，以IPCC給出的排放系數為依據，運用上文所述的甲烷—碳轉換系數，建立我國主要牲畜碳排放系數見表3。畜牧業碳排放計算公式為:。
1．3廢棄物碳排放核算根據《2006年指南》第五卷有關廢棄物的分類研究，溫室氣體排放源主要有四類:固體廢棄物生物處理、廢棄物的焚化與露天燃燒、固體廢棄物填埋處理、廢水處理與排放，固體廢棄物填埋處理(即SWDS)是廢棄物溫室氣體的主要來源。固體廢棄物被掩埋后，甲烷菌可使廢棄物所含有機物分解產生甲烷氣體。由前文可知，甲烷是主要溫室氣體之一，且產生的溫室效應比二氧化碳強。據IPCC相關研究估計，全球每年約3%—4%的溫室氣體來源于廢棄物填埋處理產生的甲烷。《2006年指南》推薦使用一階衰減法(FOD)，一階衰減法能獲得更好的測算精度。根據《2006年指南》和渠慎寧［3］等學者的研究，本研究給出固體廢棄物填埋處置產生甲烷量的一階衰減法的估算公式。
2數據來源與處理說明
2．1數據來源農業生產中涉及的水稻種植面積、化肥、農藥、農膜數據來自2001—2011年《中國農村統計年鑒》和能源數據來自湖南省能源平衡表;農業生產中各類牲畜數量來自歷年《湖南省統計年鑒》;工業廢棄物和城市固體垃圾數據來自國研網統計數據庫，確實部分運用插值法根據歷年數據補充完整(限于篇幅，方法介紹略);土地利用數據來自國研網統計數據庫，經濟數據來自相關年份的《湖南省統計年鑒》，按2000年不變價格參與計算。
2．2處理說明根據《土地利用現狀分類》和趙榮欽等學者的研究，承載碳排放的土地利用類型包括耕地、牧草地、農村居民點用地、城鎮居民點及工礦用地、交通水利和其他用地。研究將根據碳排放發生載體，本文將其分解到具體的用地類型，畜牧業按照食物來源將牲畜活動分屬于耕地和牧草地，用地類型與碳排放源對應關系見表4。
3結果分析
3．1碳排放總量與時序特征根據上述公式，我們對湖南省的碳排放總量進行了測算，結果見表5。2011年湖南省碳排放總量為10377．79萬t，比2000年的3504．60萬t增長了196．10%，遠低于同時期GDP增速(500．21%)。從碳排放來源分析，2011年湖南省碳排放的主要來源仍然是能源消費，占總量的95．69%，達9930．06萬t;其次是畜牧業碳排放，占總量的2．43%，達2523．01萬t;種植業碳排放站總量的1．78%，達184．76萬t;廢棄物碳排放最少，僅為碳排放總量的0．10%。根據IPCC給出的《2006年指南》，全球能源消費占碳排放總量比例的平均水平為75%，湖南省能源消費碳排放占比遠高于參考值，說明湖南省的能源消耗量較大，節能減排的形勢嚴峻。本研究重點測算了湖南省2000—2011年的碳排放總量，通過分析其時序和結構變化特征探討了湖南省新世紀初期經濟發展對環境的影響。研究時序內湖南省碳排放逐年增加(表5)，且增速持續上升，年均增長率10．37%，低于GDP的年均增長率(17．69%)。湖南省碳排放的結構特征也發生了較大變化，2000年能源消費僅占碳排放總量的77．29%，隨后逐年上升，直至2008年超過90%，2011年達到總量的95．69%，能源消費對碳排放的影響逐漸增強，湖南省經濟發展對能源消費的依賴日益突出，暴露了較為嚴重的經濟發展質量問題。種植業碳排放占比逐年下降，比2000年降低了4．12倍，對碳排放總量的影響逐漸變小。畜牧業碳排放在碳排放結構中處于第二位，2000占比高達13．36%。隨著能源消費碳排放的迅猛增加和畜牧業自身的萎縮，畜牧業碳排放占比也逐年下降，比2000年降低了4．50倍;廢棄物在總量中的比例一直較低，2000年占總量的0．23%，隨后逐年下降，2011年僅為0．10%。
3．2土地承載結構特征與效應分析根據以上有關土地承載碳排放來源的描述，本研究將2011年湖南省碳排放根據其土地承載的屬性進行分解，并進一步計算結構特征與碳排放強度，以期從土地利用的視角分析碳排放的來源及減排路徑，具體見表6。結果顯示，城鎮居民點及工礦用地是最大的碳排放源，總量達7781．06萬t，占總量的74．98%，且碳排放強度(碳排放與土地面積的比值，t/hm2)也最高，為263．94;交通水利及其他用地次之，碳排放強度為33．41，碳排放占總量的11．30%，為1172．40萬t;其他用地類型的碳排放量較少，總計占比為13．73%;牧草地的碳排放總量雖然較少，但其強度較大，單位面積碳排放達32．22t，是僅次于城鎮居民點及工礦用地和交通水利及其他用地的碳排放土地承載類型。
4結論與討論
4．1結論從2011年湖南省碳排放測算的結果可知，能源消費碳排放是碳排放的主要來源，其次是畜牧業、種植業和廢棄物。能源消費的高碳排放與湖南省產業結構不合理、產能過剩、能源過度消費有著直接的關系。尤其是新世紀初期，忽視環境問題和對資源的過度消耗是造成碳排放居高不下的重要原因。湖南省節能減排形勢嚴峻，為配合國家碳減排的重大目標，在后續發展中應著重從優化產業結構、轉變經濟發展方式、淘汰落后差能、創新能源利用技術、大力發展現代農業等方面著手。研究時序內，湖南省碳排放總量逐年增加，且增速不斷變快，碳排放結構中能源消耗碳排放占比逐年增加，說明湖南省在能源消耗方面存在浪費問題。畜牧業碳排放占比僅次于能源消耗碳排放，其次是種植業碳排放，廢棄物碳排放最少。除能源消耗碳排放占比外，其他來源占總量的比例均逐年下降。能源消耗碳排放的迅猛增加與新世紀初期湖南省經濟發展的特征有關，大量工業企業項目投入使用，產能過剩，造成了資源浪費，從而造成碳排放激增。在種植業方面，在研究時序內湖南省耕地種植面積沒有明顯增加，但碳排放卻顯著增加，這與近年來優越的農業政策有關。農業政策刺激農民積極種糧的同時也加重了農業物質的投入，如化肥、農藥、薄膜等，這些都是農業碳排放的主要來源。畜牧業的碳排放降低與農業產業結構調整有很大關系，湖南省畜牧業萎縮，其產值在第一產業中的比重逐年下降，而技術創新等手段對畜牧業碳排放影響較小，因此碳排放量較最初降低。城鎮居民點及工礦用地是碳排放強度最大的用地類型，其次分別是交通水利及其他用地、牧草地、農村居民點用地、耕地，城鎮居民點及工礦用地集約利用度高，人口密集，且承載了主要的能源消耗碳排放，因此其碳排放強度較高。通過土地承載碳排放效應分析，可為控制碳排放提供一條新路徑。即通過調控土地結構控制碳排放增加，保護其他碳排放強度較低且綜合效益較高的用地類型，如林地、草地、牧草地等。
關鍵詞：土地利用方式；碳排放（吸收）；節能減排
隨著工業文明的大跨步發展，人類對自然資源的開發和利用極具猛增：大片森林和濕地的破壞、化石燃料無節制開發和利用、土地利用方式的改變等，造成大氣中CO2濃度持續增高，并可能是氣候變暖的直接原因。據統計，全球CO2濃度已比工業革命前增加了約25%，并以每年約0.5%的速度持續上升。而中國作為世界上最大的發展中國家，對自然資源的需求量巨大，據統計，截止2005年，中國能源活動產生的碳排放量為7219.2Mt，明顯高于第二名的美國為6963.8 Mt，占到全球碳排放總量的19.12%，是世界上碳排放量最大的國家，中國節能減排工作尤為重要。非持久性的土地利用變化對大氣碳素循環平衡的影響，僅次于能源消耗，是造成全球碳排放量持續猛增的主要原因之一。目前針對土地利用變化碳排放量引起了廣泛的關注和深入研究，但相關研究主要集中在碳排放的宏觀層面，對人類活動造成的碳排放影響的區域分析，尤其是區域碳排放主要來源——土地利用方式變化對碳排放的影響還待深化。本文以河北省為例，研究討論不同利用方式對碳排放的影響，從而為深入開展碳排放的區域分析提供參考。
1 研究區域概況
河北省地處華北、渤海之濱，位于東經113°04'～119°53'，北緯36°01'～42°37'之間，與魯豫晉蒙遼五省接壤，是中國重要的棉糧產區和工業園區。全省地勢由西北向東南傾斜，西北部為山區、丘陵和高原，其間分布有盆地和谷地，中部和東南部為廣闊的平原，是中國唯一兼有高原、山地、丘陵、平原、湖泊和海濱的省份。全省面積18.88 萬平方千米，占全國土地總面積1.97%，總人口約7240萬，人口密度較大。全省轄11個地級市，工業化、城市化水平較高，又毗鄰北京和天津，人類活動對土地生態系統的影響較大，從而土地利用的變化對碳排放的影響較為顯著，因此，分析該區域土地利用變化的碳排放效應具有一定的典型性意義。
2 研究方法和研究數據來源
2.1 研究方法
土地利用方式對碳排放的影響，可以分為直接碳排放和間接碳排放，直接碳排放是指土地利用類型轉變和保持帶來的碳排放，間接碳排放主要指各類土地利用方式中人類活動對象承載的碳排放，包括土地承載、工礦用地消耗能源承載、交通水利承載和居民生活承載。受相關數據的限制，本文只考慮土地利用間接碳排放：耕地、林地和草地碳排放（匯），建設用地中居民生活能源消耗碳排放，建設用地中工礦交通水利等能源消耗碳排放。各類型碳排放（匯）系數主要依據已有研究所得經驗數據：其中耕地利用碳排放系數考慮農業生產碳排放系數和本身對碳排放的吸收系數，進行差值，得出碳凈排放系數；而建業用地排放系數考慮了生產生活對不同能源消耗，包括煤炭、石油、天然氣等，綜合碳排放系數[5-8]。
碳排放估算公式： （1）
其中：E——碳排放總量，g；ei——研究區i類土地利用方式碳排放量，g；Ti——i類碳排放系數，排放為正，吸收為負；各類土地利用面積，m2。
各類土地利用方式碳排放經驗系數，見表1。
2.2 研究數據來源
采用河北省國土資源廳1990～2005年土地利用現狀數據，1990～2005年河北省能源消耗數據，河北省土地利用總體規劃（2006—2020）以及部分來自《河北省統計年鑒》的數據。
3 結果分析
根據已有1990-2005年土地利用現狀數據以及相對應的能源消耗數據，基于各指標的經驗系數，利用碳排放估算公式，求算出河北省歷年不同土地利用方式的碳排量（見圖1）：（1）1900～2005年河北省歷年碳排放總量呈現明顯的上漲趨勢，尤其是從2000年開始，由于土地利用類型由農轉非、由林轉工步伐加快，加之工業化、城市化進程的加快，生產生活對能源的消耗量急速增加，造成2000年后全省碳排放總量年漲幅率變大；（2）建設用地歷年碳排放量在各種土地利用方式中所占比例最大，并呈逐年大幅增大趨勢，碳排量3551.9～11504.9萬t（1990～2005年），所占總排放量比例為92.1%～97.7%（1990～2005年）；（3）工礦、交通、水利用地碳排放量占建設用地總碳排放量份額達到91%左右，其余9%左右碳排放量來源于居民日常生活；（4）各種土地利用方式中，碳排放第二來源為耕地，由于耕地面積的逐年減少，耕地碳排放量也在逐年遞減，碳排量304.76～ 271.88 萬t（1990～2005年），在總碳排放量中所占份額也逐年降低，6.9%～2.3%（1990～2005年）；（5）林地作為主要的碳排放吸收源，由于1990～2005年間，全省植樹造林、退更換林和綠化城鎮政策的加快實施，林地面積363.36～439.29萬hm2（1990～2005年），碳吸收量呈逐年增大趨勢2096.59～2534.70 萬t（1990～2005年），但由于建設用地碳排放強度明顯增大，導致林地吸收碳量占總碳排放量的比例從54.4%降至21.5%。
1990～2005年期間，建設用地面積逐年增加，相對于耕地面積逐年減少，建設用地面積僅有耕地面積的22.2%～26.9% ，但由于建設用地使用對象和特點，其對碳排放影響遠遠超過耕地，在所有土地利用方式中與碳排放相關系數最大，達到0.976，而耕地僅有0.231（見表2）。
從各類主要用地方式中碳排放和碳吸收強度來看：建設用地的碳排放強度最大，每增加1 km2 建設用地，會增加6.30t碳排量；林地碳吸收強度接近于建設用地碳排放強度，每增加1 km2的林地，可吸收5.77t的排放碳，相當于92%左右的建設用地碳排放，而耕地排放量不是很明顯，1 km2耕地碳排放量為0.042t。
根據各類型用地所占的面積不同，參照各類土地利用碳排放量，估算各類用地碳源（匯）的邊際變化，即各類土地利用面積每變化1%所對應的碳排放量（吸收量）的變化情況，見表4：土地利用方式變化中對碳源（匯）最敏感的是建設用地，其次為林地，而草地對碳排放的影響程度最遲鈍；林地作為碳吸收對象，碳吸收變化程度僅為建設用地的6.10%，而耕地的邊際變化僅為建設用地的1.29%，可見建設用地變化是碳排放量增加的主要因素，而作為最主要的碳匯工具，林地面積的增加遠遠不能抵消建設用地增加帶來的碳排放量的增加。
3.2 河北省2010年和2020年碳排放預測
根據河北省土地利用總體規劃（2006—2020）：耕地得到有效保護，農業綜合生產能力不斷提高；土地利用結構更趨合理，布局不斷優化；節約集約用地水平不斷提高，科學發展用地得到保障；土地生態環境逐步改善，京津冀生態屏障基本建立。依據各類土地利用碳源（匯）邊際變化和個土地利用方式碳排放（吸收）經驗系數，對河北省2010年和2020年碳排放總量進行預測，見表4：2010年和220年全省碳排放總量較2005年分別降低了16.8%和14.6%；根據總體規劃，2010年和2020年河北省林地面積較2005年分別增加43.03和131.75萬hm2，這對碳排放的吸收具有很大作用；雖然建設用地面積在逐年增加，但是增幅緩慢，所以碳排放量增幅相對較低；而耕地、草地面積保持在一個相對穩定的級別，所以碳排放（吸收）量沒有太大變化。
4 結論與討論
4.1 結論
（1）根據以上分析結果表明，在所有土地利用方式中，建設用地和耕地是主要碳源，以2005年為據，河北省建設用地利用所產生的碳排放每年可達1.15×108 t，占到總碳排量的97%以上，耕地每年碳排量可達2.71×106 t，而建設用地碳排放量中91%以上來源于工礦企業交通水利能源消耗的碳排量；林地為主要的碳匯，對碳排放量的吸收每年可達2.53×107t，所以擴大林地面積對碳排放的吸收是很有必要的。
（2）在所有土地利用類型中，建設用地與碳排放量的相關系數最高，而根據1990～2005年歷年碳排放量計算可得，每增加1km2的建設用地，將會產生6.3t的碳排放，而每增加1km2的林地，將會吸收5.77t的碳排放，所以林地在碳排放吸收中起到主導作用；基于土地利用對碳影響的邊際變化分析， 林地作為碳吸收對象，碳吸收變化程度僅為建設用地的6.10%，所以就碳平衡來說，目前河北省林地面積和建設用地面積極不平衡，需要采取嚴格措施，保證生態平衡。
（3）通過對2010年和2020年土地利用碳排放的預測，可見2010年和2020年基于2005年碳排放量有明顯降低，雖然碳減排有所成效，但碳排放總量還處于一個很高的水平，所以要繼續做好節能減排工作，調整土地利用結構的平衡。
4.2 調整土地利用方式降低碳排量的建議
21世紀是經濟社會發展的重要戰略機遇期，也是資源環境約束加劇的矛盾凸顯期，土地利用結構不合理，土地利用不充分，從而加劇了人地矛盾。因此，必須建立低碳排、消除人地矛盾的土地利用結構。
（1）在嚴格保護耕地的基礎上，節約集約用地，統籌各類用地。穩定耕地數量，不斷提高耕地質量和農業綜合生產能力；轉變土地利用方式，推進土地節約集約利用，加強建設用地空間管制，促進城鄉用地統籌，不斷提高土地利用效率與效益。
（2） 加強土地生態環境保護與建設。合理進行植樹造林活動，統籌安排生產、生活和生態用地，加強各類自然保護區、森林公園、濕地保護與建設，促進生態環境不斷改善。
（3）嚴格控制建設用地規模，促進建設用地節約集約利用。嚴格執行國家和省各類建設項目投資強度、容積率、建筑密度、人均用地、生產用地比重、綠化率等控制指標，挖掘已有建設用地潛能，尤其是工礦企業用地，推進建設用地集約利用。
（4）提高能源利用率，調整能源結構。不斷科技創新，提高能源利用率，實現減排。同時，加快能源結構調整，大力發展清潔能源和低碳排放替代能源。
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【摘要】采用《IPCC 國家溫室氣體清單指南》（2006） 推薦的計算方法，計算2006～2012 年蘭州市工業碳排放量和工業碳排放強度，并對2012 年全市29 個工業部門總產值、生產總值、碳排放強度和單位工業增加值能耗等指標進行測算與排序，指出蘭州市工業能源消費和碳排放產生的主要來源，為蘭州市發展低碳工業指明方向。
關鍵詞 工業碳排放；碳排放強度；低碳轉型；蘭州市
【基金項目】國家自然科學基金項目“城市循環經濟發展格局、過程及其驅動機制的跨尺度——多層次研究: 以甘肅省典型城市為例”（41471462）。
【作者簡介】楊金強，蘭州大學資源環境學院碩士研究生，研究方向：循環經濟與區域發展；陳興鵬，蘭州大學資源環境學院教授，博士生導師，研究方向：循環經濟與區域發展。
一、前言
工業生產活動排放的大量二氧化碳對于全球氣候變暖產生了重大影響。2009年，中國在哥本哈根氣候變化大會上向世界承諾，到2020年，中國碳排放強度較2005年減少40%~50%。2014年5月，中華人民共和國工業和信息化部開展了區域工業綠色低碳轉型發展試點工作，提出按照工業轉型升級要求，走新型工業化道路，實現工業發展與節能減排互利共贏的轉型路徑和模式。
2012 年，蘭州市實現國民生產總值1564.41億元，其中第二產業增加值744.70億元，工業增加值562.42 億元，分別占地區生產總值的47.6%和35.95%。其中規模以上工業增加值538.15 億元，占全部工業增加值的95.68%；規模以上工業總產值2055.4億元。全市29個主要行業部門中，加工制造業占主導地位，其中石油加工、煉焦和核燃料加工業等8個主要行業部門的工業總產值占全市總產值的82.46%，詳見表1。
二、數據來源及計算方法
（一） 數據來源
二氧化碳的產生主要來源于化石能源燃燒，主要種類包括原煤、焦炭、天然氣、原油、汽油、柴油、煤油和燃料油。本文計算的碳排放不包括熱力和電力，基礎數據來源于2007～2013年蘭州市統計年鑒，經濟和能耗采用規模以上行業部門數據。
（二） 計算方法
本文采用《IPCC 國家溫室氣體排放指南》（2006） 推薦的計算方法，并結合《能源統計知識手冊》（2006） 中關于能源平均低位發熱量的計算，得出每種化石能源的碳排放系數（表2）。
工業碳排放量進行測算采取以下公式：
M =ΣMi =ΣEi × Ki （1）
式中M 表示碳排放量，E 表示化石能源種類，K表示碳排放系數，i表示第i種能源。根據公式（1） 和表1 可計算出2006～2012 年蘭州市工業碳排放總量，結合歷年工業增加值數據，可計算得出歷年蘭州市工業碳排放強度和工業碳排放彈性系數。
（三） 結果分析
總體上來看，2006～2012年蘭州市工業碳排放量和工業增加值每年逐步增加，工業碳排放量由1494.64萬噸增長為1899.13萬噸，年平均增長率為4%；同期內，工業增加值由230.88億元增長為562.42億元，年平均增長率為16%，工業碳排放量的增長速度明顯低于工業增加值的增長速度（見圖1、表3）。工業碳排放強度由2006年的6.47噸/萬元降到2012年的3.38噸/萬元，年平均降低11.4%， 這種變化符合蘭州市近年工業發展特點，充分體現了節能減排的發展趨勢（見圖2）。
分階段來看，2006～2009年蘭州市工業碳排放強度年均降低6.1%，2009～2012年工業碳排放強度年均降低16.1%，且2009年工業碳排放彈性系數波動較大，表明2009年蘭州市工業經濟增長速度明顯高于碳排放量增加速度，這與《甘肅省循環經濟總體規劃》的實施，蘭州市淘汰了一批高耗能、高排放落后產業，工業減排效果明顯有關。
三、重點行業部門能耗與碳排放總量測算
2012年，蘭州市規模以上工業能源消費總量為3587.43 萬噸標煤， 碳排放總量為1593.99 萬噸。全市8個規模以上行業部門能源消費總量為黑色金屬冶煉和壓延加工業、化學原料及化學制品制造業、非金屬礦物制品業、橡膠和塑料制品業以及煤炭開采和洗選業。各部門能源消費及碳排放總量見表4。
四、工業經濟構成與行業部門碳排放強度測算
蘭州市是工業經濟占絕對主導地位的重工業城市，無論是工業總產值、增加值及貢獻率等經濟指標，還是工業能耗、碳排放等能源利用指標，工業部門對于蘭州市經濟發展和能源依賴的程度都占有舉足輕重的地位。經測算，2012年各工業部門總產值、增加值、碳排放強度和單位工業增加值能耗等指標和排序如表5所示。
8 個規模以上行業工業總產值占工業總產值82.46%，工業增加值占82.98%，能源消費總量占全部規模以上工業能源消費的95.29%，碳排放總量占94.52%。碳排放強度前10位由大到小依次為橡膠和塑料制品業、電力、熱力生產和供應業、黑色金屬冶煉和壓延加工業、石油加工、煉焦和核燃料加工業、非金屬礦物制品業、皮革、毛皮、羽毛（絨） 及其制品制造業、煤炭開采和洗選業、食品制造業以及有色金屬冶煉和壓延加工業（表5）。其中，有色金屬冶煉和壓延加工業碳排放強度僅為0.35 噸/萬元，而單位工業增加值能耗高達13.49 噸/萬元，相較于其他工業部門具有明顯的高耗能、低排放的特點；橡膠和塑料制品業、電力、熱力生產和供應業、黑色金屬冶煉和壓延加工業、石油加工、煉焦和核燃料加工業四大工業部門具有明顯的高耗能、高排放特點。
除分析的8個支柱產業和碳排放強度較大的10個工業部門以外，煙草制品業、專用設備制造業、電氣機械及器材制造業、酒、飲料、精茶制造業、醫藥制造業具有明顯的低耗能、低排放、高產出特點，屬于高附加值產業，應重點發展；而皮革、皮毛、羽毛（絨） 及其制品和制鞋業以及食品制造業具有明顯的高耗能、高排放、低產出的特點，需要對生產工藝進行升級和改造。
五、結論
第一，工業是蘭州市能源消費和碳排放總量產生的主要來源，蘭州市工業化石能源主要以石油、原煤為主，對于天然氣、生物質能和新能源的開發利用較少，整體工業能源利用效率較低，工業碳排放系數相對較高。
第二，工業產業結構中，石油化工、電力、熱力生產、有色金屬和黑色金屬冶煉和壓延加工業、非金屬礦物制品、橡膠和塑料制品以及煤炭開采和洗選業等行業是蘭州市主要高耗能行業，并在工業經濟中占主導地位。
第三，煙草、醫藥、飲料、啤酒、專用設備以及電氣機械及器材制造等行業具有低耗能、低排放、高產出的產業特點，皮革、皮毛、羽毛（絨） 及其制品和制鞋業以及食品制造業具有明顯的高耗能、高排放、低產出的特點。
關鍵詞：碳排放；LMDI；能源消費總量；能源消費結構
中圖分類號：F113.3 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2014）08-00-01
一、引文
2006年，尼古拉斯?斯特恩牽頭做出的《斯特恩報告》指出：如果現在就開始采取強有力行動，我們可以以大約全球每年GDP的1%為代價，把溫室氣體在大氣中的水平穩定在500-550ppm碳當量，并且認為盡早行動的益處遠遠超過不采取行動的代價，如果沒有任何行動，那么氣候變化帶來的風險大約會增加到至少全球每年GDP的5%，如果考慮到更寬泛的影響，估計損失會達到20%或者更多，足以跟兩次世界大戰和經濟大蕭條比擬[1]。因此，對陜西省碳排放影響因素進行研究，具有重要的理論及現實意義。
本章主要利用陜西省歷史數據，使用LMDI因素分解分析方法，對能源消費進行因素分解分析得出影響陜西省能源消費的主要因素及其歷史貢獻程度[3-6]。
二、碳排放的LMDI分解分析模型
依據LMDI分解分析方法的基本思路，碳排放可分解為如下幾個部分：
其中， 為能源消費總量變化導致的總量變化效應
為能源碳排放系數變化導致的碳排放強度變化效應
為能源消費結構變化導致的結構變化效應
三、數據處理及實證分析
本章使用陜西省1995-2012年碳排放數據及能源消費量等數據，部分數據由推算得出，數據來源于陜西省統計年鑒。在本節中，能源碳排放系數是固定的，因此能源碳排放系數變化導致的碳排放強度變化效應為0。將數據代入公式2-1，可得出碳排放的分解數據，結果如圖3-1所示：
1.能源消費總量效應
能源消費是碳排放的主要來源，并且目前國內對碳排放的估算是基于能源消費數據。從圖3-2中可看出，陜西省碳排放量的變化主要來源于能源消費的變化，能源消費對碳排放變化的累積效應大部分年份超過了100%。此處之所以在對碳排放進行分解分析時納入了能源消費總量的因素是因為，能源消費本身是受到經濟增長、產業結構、人口等因素的影響，這些因素通過對能源消費的影響進一步影響到碳排放。
2.能源消費結構效應
從圖3-1可以看出，從1995年開始，陜西省能源消費結構對碳排放的變化大部分表現為負效應，對減少碳排放的貢獻值在不斷增加。陜西省能源消費中煤炭所占的比重超過了70%，因此能源結構效應對減少中國碳排放的貢獻力不大。從圖3-1可以看出，各年份能源結構的累積效應變化較小，趨于平緩。
四、結論
本文主要采用LMDI分解分析方法，對陜西省能碳排放因素進行分解。主要結論是：在對碳排放進行因素分解分析后得出，碳排放量的變化可分解為能源消費總量變化及能源消費結構變化，通過導入能耗總量及能耗結構的的歷史值，可計算得到各自對碳排放變量的歷史貢獻度。能源消費總量變化對碳排放總量變化貢獻最大，并呈正向關系。能耗結構變化對碳排放總量變化貢獻度相對較低，但呈負向關系，即能耗結構使得碳排放降低。
參考文獻：
[1]Nicholas Stern. Stern Review on the economics of climate change [M].Cambridge University Press，Cambridge，UK，2006.
[2]基于系統動力學的廣東省低碳經濟發展路徑選擇[M].華南理工大學，2011：06.
[3]鞏芳，王芳.基于LMDI分解模型的內蒙古碳排放實證研究，干旱區資源與環境[J].2013：72-77.
[4]吳振信，石佳，王書平.基于LMDI分解方法的北京地區碳排放驅動因素分析[J].中國科技論壇，2014：34-38.
關鍵詞：出口隱含碳；投入產出模型
中圖分類號：F746.12 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2013）09-0-01
一、投入產出模型
根據全國投入產出的平衡關系（總產出=中間產出+最終產出），可以建立按行業的投入產出數學模型：X = AX+Y
整理后得 X=（I-A）-1Y
其中A為直接消耗系數或者技術系數矩陣；X為社會總產出列向量；Y為包含其他最終產品的社會最終產品列向量。如果設E為國內單位總產出的直接碳排放強度矩陣，則一國為滿足最終需求Y而引起的國內碳排放C可表達為：
C = E（I-A）-1Y
對中國來講，由于加工貿易所占的比重比較大，占我國外貿總量的40%-50%。如果在計算過程中不考慮加工貿易的影響，即不考慮生產過程中所耗用的進口中間產品的影響，把生產出口品所需要的中間產品都當成是國內生產，并利用國內的排放系數來計算這些產品隱含碳的話，計算結果會有所偏差。事實上，一個國家生產過程中的某些投入是來自國外的，如我國加工貿易中所需要的大部分原材料和零部件都是來自國外，這些產品雖然進入中國的生產過程，但并不在中國產生碳排放，因此，在計算時，需要把這些進口中間產品剔除。所以需要把國內生產過程的投入分為兩部分：一部分來自國內投入，另一部分來自進口中間投入。如果設Ad和Am分別代表中間使用的國內投入部分和進口投入部分的直接消耗系數矩陣，且A=Ad+Am ，其中Am中元素aijm表示j部門每生產一單位產出需要投入的i部門的進口中間投入的量。Ad中的元素aijd表示j部門每生產一單位產出需要投入的i部門的國內中間投入的量。我們可以把Am寫成Am=M·A，其中，M是進口系數，指的是每個產業部門投入中進口中間品所占的比例，用以衡量每個部門對進口的依賴程度。關于M，首先部門之間的均一性，即部門i對于所有其他部門j的投入中進口中間品投入的比例是一致的。因為進口品包括中間產品和最終產品，這樣M就一個對角矩陣，用以衡量第i部門對進口的依賴程度。
所以中國出口的隱含碳排放為：
中國進口的隱含碳排放為：
其中為國內單位總產出的直接碳排放強度，為國內投入的直接消耗系數矩陣，為進口來源國單位總產出的直接碳排放強度，為進口來源國國內投入的直接消耗系數矩陣。
二、數據來源及變量處理
國內單位總產出的直接碳排放強度：，其中為j部門產出的碳排放總量（17個行業8種能源的消費量與每種能源的碳排放量相乘），部門的國內總產出。所使用數據，j部門2002、2005、2007年總產出（數據來源：《中國統計年鑒》），各種能源消費總量（數據來源：中國統計年鑒），各類能源碳排放系數（能源的碳排放系數采用IPCC碳排放計算指南缺省值，來源：2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories，1.1 introductions.）。
其中在統計年鑒中的能源消費量是按50個行業分，而為了與隨后用到的數據一致，根據附表進行歸類，分成17個行業。
國內投入的直接消耗系數矩陣：
（數據來源：通過2007年中國投入產出表獲得直接投入系數A，M通過統計年鑒中各行業進口數量和國內總產出的數據計算獲得）
為行業出口數量，通過統計年鑒可以獲得。
即進口來源國單位產出的完全碳排放系數，這一系數的計算需要確定每一個進口來源國的直接消耗系數以及單位產出碳排放系數，數據獲得困難，本文采用各行業平均的完全能耗強度與中國的平均碳排放強度的比值計算獲得。（數據來源2007年世界各國平均碳排放強度和GDP能耗數據計算獲得）
三、最終的計算
而具體的分析如下：
金屬產品制造業、機械設備制造業所輸出的隱含碳較多，從2002年分別占總量的20.25%和24.24%上升到2007年的24.69%和30.68%，與此同時，2002、2005、2007年的總量分別為1.38492、2.80960、3.12764億噸，明顯看出有大幅度的增加。
中國的進口隱含碳總量從2002年的0.55412億噸到2007年的0.76524億噸，而其中2005年比其他兩年都要高為0.9269億噸。但相比出口隱含碳而言，就九牛一毛了。具體的，2002年、2002、2007年機械設備制造業占進口隱含碳總量的比例為24.24%，25%，29%，但占總的耗用量9.69%、5.794%、7.105%，由此可見進口量還是很少的，中國的機械制造業大部分是自產自足，并且輸出大量的出口。
除了采礦業有明顯的進口外，其他行業無不是凈出口為正的，其中以機械設備制造業為最多，02、05、07年的數據分別為1.343199千萬噸、 2.32336千萬噸、 2.2224千萬噸。這一圖表表明中國出口大量的物品，從而出口隱含碳，得出結論不能只看本土排放，還要看轉移排放。眾所周知這兩類都是能耗很大的行業，可以定義中國為全世界輸送了大量的高耗能的產品，從而減少其他國家的排放碳的總量。
由于本文采用八類能源的碳排放系數而并非魏本勇等 采用的固、液、氣三類能源碳排放系數，并且本文在計算出口貿易隱含碳時剔除了加工貿易中的進口中間產品，因此本文的計算結果更加接近實際。
參考文獻：
關鍵詞：碳強度；行業影響；完全分解模型；強度效應；結構效應
一、 引言
當前，全球氣候變化問題已成為國際社會廣泛關注的焦點，中國隨著經濟的快速發展，能源消費急劇增加，特別是化石能源消費快速增長，而全球溫室氣體增加的主要來源是化石能源消費，導致二氧化碳排放總量已位居全球前列。有研究表明，中國能源消費產生的二氧化碳占中國總排放量的75%，2008年中國能源碳排放首次超過美國成為二氧化碳排放大國。隨著工業化和城市化進程的加快，我國二氧化碳排放量將持續快速增長。為應對經濟社會發展中環境壓力大的嚴峻挑戰，2009年11月26日中國政府在哥本哈根世界氣候變化大會上宣布二氧化碳減排的目標為到2020年我國單位國內生產總值（GDP）二氧化碳排放量比2005年下降40%～45%，將單位國內生產總值二氧化碳排放作為約束性指標納入“十二五”及中長期國民經濟和社會發展規劃，要求單位國內生產總值二氧化碳排放降低17%。近年來，碳強度波動引起社會各界的關注，關于碳強度的文章相繼在各種學術期刊出現。主要內容可以分為兩類，一是對碳強度因素分解方法的研究，主要有拉式因素分解法（Greening等，1997）、迪氏因素分解法（Ang 等，2009）、完全因素分解模型（Sun，1998）；二是從多個角度對碳強度進行研究，如Greening等（2004）、Wang（2005）、徐國泉等（2006）、魏一鳴等（2008）、宋德勇等（2009）等運用因素分解從產業結構、人口、經濟等角度分析碳強度變化的影響；王錚等（2008）、李國志等（2010）、仲云云等（2012）運用不同的因素分解方法從區域的角度對碳排放的驅動因素進行分析；邵帥等（2010）、何小鋼等（2012）從工業行業的角度對碳排放進行分析?，F有研究對揭示我國碳排放的行業特點和制定行業減排政策具有積極的參考價值，但是依然存在一定的局限性，如現有研究中較少體現工業行業碳排放的時間和空間變動等。本文將在現有研究的基礎上，從三個角度和兩個時期進行因素分解，三個角度——一是按工業行業小類劃分的39個細分工業行業，二是按工業行業大類劃分的采掘業、制造業、電力、煤氣及水生產和供應業，三是按碳排放高中低劃分的高碳排放行業、中等碳排放行業、低碳排放行業。兩個時期是：“十五”和“十一五”。動態定量分析我國各類工業行業發展對碳強度變化的影響，為相關部門制定行業差異化碳減排政策提供參考依據，對于當前推進經濟結構轉變具有十分重要的指導作用，對促進經濟長期平穩較快發展，具有重要的現實意義。
二、 碳強度分解模型
本文運用Sun（1998）提出的完全分解分析方法，將工業碳強度的影響因素分為強度效應和結構效應來進行剖析，結構效應是反映不同行業經濟發展比重變化引起的工業碳強度變化量，而強度效應是反映不同行業碳強度變化引起的工業碳強度變化量。
三、 工業碳排放與工業增加值的測算
由于統計年鑒上沒有各個工業行業的碳排放量數據，另外從2008年開始國家統計局不再公布行業工業增加值，只公布工業總產值，因此在進行碳強度分解之前，需對各個工業行業的碳排放量和工業增加值進行測算。
1. 工業行業碳排放量測算。根據2007年IPCC第四次評估報告，溫室氣體增加的主要來源是化石燃料燃燒，因此本文利用各個工業行業歷年能源消費數據進行碳排放量測算。計算方法基于IPCC《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》，根據《中國能源統計年鑒》口徑，將最終能源消費種類劃分成9類，包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、電力。9類能源的標準量轉換系數和碳排放系數來源于中國科學院可持續發展戰略研究組的《2009中國可持續發展戰略報告——探索中國特色的低碳道路》。
2. 行業工業增加值測算。從2008年開始國家統計局不再公布行業工業增加值，只公布工業總產值，2008年之前既公布行業工業增加值，又公布工業總產值。通過2005年～2007年工業增加值占工業總產值的比重發現，各行業工業增加值占工業總產值的比重較為穩定，因此可以通過行業工業增加值占工業總產值的比重去測算2008年～2010年分行業工業增加值。運用2006年～2007年行業工業增加值占工業總產值比重的均值推算2008年分行業工業增加值，運用2007年～2008年行業工業增加值占工業總產值比重的均值推算2009年分行業工業增加值，以此類推，推算出2008年～2010年分行業工業增加值。
