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改革开放以来，我国城镇化呈现快速发展趋势。2013年城镇化率达到537%，年均增长310%，是建国至改革开放之前城镇化年均增长率（175%）的近2倍。与此同时，碳排放总量增长至35年前的62倍，人均碳排放增长至35年前的44倍。城镇化过程伴随着高碳排放，增长速率高于城镇化发展速度。这预示着我国未来城镇化发展将面临巨大的高碳排放压力。如何降低城镇化过程中的碳排放成为亟待解决的问题。本文将城镇化过程中导致高碳排放的各因素归纳为经济、政治两项因素，对我国城镇化过程中工业、建筑、交通、地方政府等导致高碳排放结果的行为加以区分。研究发现，城镇化过程中的工业高碳排放、建筑面积扩张与其使用效率的背离、交通出行需求量的持续上升、居民生活水平提高带来的消费力增加，城市低密度扩张以及其背后地方政府官员考核机制与地方财税制度的弊端，是我国目前城镇化呈现高碳发展状态的主要原因。由此可见，过去的城镇化发展模式非低碳、非持续是有其深刻的经济与政治原因的。中长期的低碳转型只有把经济手段和制度调整结合，低碳发展理念才有可能实现。
关键词城镇化;碳排放来源;政治经济分析;低碳城镇化
中图分类号 F293 文献标识码A文章编号1002-2104（2015）01-0061-06doi：103969/jissn1002-2104201501009
从世界范围来看，由于城市相对农村具有较高的碳生产率，城镇化将带来更多的碳排放。全球城市占土地总量的1%，容纳了地球上50%的人口，碳排放总量却占全球总排放的2/3，到2030年这一比例会上升到3/4[1]。尽管从经济角度来看，城市土地利用会随着城镇化的发展趋于更集约、生产率向更高的方向发展，然而，我国城镇化发展过程新产生的碳排放，往往多于由于城市土地集约、生产率提高而减少的碳排放。
当前我国粗放扩张的城镇化模式，带来了大量的能源浪费和高碳排放。建国后，我国城镇化率从106%提高到525%，实现了历史性的人口结构变化。然而，城镇化的发展也伴随着高碳排放。从1978年后，我国的人均碳排放强度和城镇化率不断上升[2-4]。城镇碳排放是中国碳排放的主体[5]，城镇化率对碳排放的正面影响最大[6]。尤其是改革开放以来，随着城镇化的发展，中国的工业水平、经济水平与居民生活水平都在迅速提升，并由此导致高碳排放产品消费量的增加。目前，我国城镇化进程还处于中期发展阶段。据预测，2050年我国城镇化率将达到80%[7]，这意味着中国的城镇化在未来较长的一段时间内将保持高速发展状态，如仍旧按照原有的城镇化发展模式，我国将无力承担这样的碳排放总量增长。
因此，探究城镇化高碳发展的宗由并以此为基础转变城镇化发展思路，对我国未来的低碳发展来说至关重要。本文在已有文献的基础上，通过总结、归纳事实数据，分析了我国城镇化过程中导致高碳排放的影响因素，以更直观具体的方式展现城镇化与碳排放两者的关系，为低碳城镇化政策制定提供参考。
1文献综述
关于城镇化与碳排放的研究，过去主要是围绕定量证明二者之间的关系展开。Sathaye and Meyers[8]从城市化对能源消费结构影响的角度出发，研究认为随着城市化率的上升，发展中国家正在加速石油替代煤炭的消费，由此侧面说明了城市化将增加碳排放。Gates & Yin通过分析中国能源型家电消费的城乡结构，认为随着城市化的推进，居民和商业能源相应增加，能源消费结构由直接燃烧煤炭和有机物而转向使用电力、石油、天然气等较清洁的能源[9]。Hiroyuki[10]利用 1980-1993 年多国数据，证明城市化率与人均能耗之间具有显著的正相关关系。张晓平研究认为城市化是影响我国能源消费区域差异和总量增长的主要因素之一[11]。郑云鹤认为工业化、城市化进程会导致能源消耗增加，而市场化进程则会导致能源消耗降低[12]。SvirejevaHopkin提出了基于人口密度空间分布的双参数“分布模型”，对城市年碳平衡进行了估算，也得出了城市化将加快碳增长的结论。林伯强、刘希颖，刘梦琴，何吉多[2， 13-14]的研究也证明了城市化进程直接加剧了CO2的排放。
然而，仅仅从总量角度理解城镇化与碳排放之间的关系是不够的，需要对碳排放和城镇化之间的关系进行定性分析。高碳模式主要由活动总量和活动效率导致。宏观层面上的城市规划可以直接影响活动的总量，形成碳锁定，而具体的操作（主要指中观技术层面）可以影响活动的效率。除了定量的分析，更需要具体地解释我国城镇化过程中工业、建筑、交通，以及地方政府等部门的何种行为造成了高碳排放的结果。
刘希雅等：城镇化过程中的碳排放来源
中国人口・资源与环境2015年第1期
2我国城镇化碳排放来源
我国城镇化过程中高碳排放的诱发因素可以分为两类，一类是如基础设施建设扩张、居民消费增长以及土地利用方式转变等的经济因素，另一类是导致短命建筑、大拆大建、城市低密度蔓延等现象的政策诱因。一方面，城镇化发展过程中的新增建设构成了碳排放的增量部分，另一方面，重复建设和建筑能源的浪费等加重了城镇化过程中的高耗能、高碳排放。经济因素与政策因素共同作用于我国城镇化，导致高碳化现象愈发明显。
21经济因素：城市化过程中的生产和生活用能上升导致碳排放增加
211工业生产带来碳排放的增加
工业快速发展是我国碳排放增长的主要动力。2003年以来，我国进入工业化中期，重化工业发展加速，工业发展领先一产、三产的速度。近年来，能源、原材料工业以及制造业、高技术制造业发展快速。一方面工业对整个国民经济给予有力支撑，另一方面带来了大量的碳排放。2005-2011年间，年均工业（制造业和能源工业）CO2排放占全社会CO2排放总量的756%。基于世界银行的数据分析得到，世界主要发达国家和发展中国家的历史都印证了工业化、城镇化与碳排放之间的关系。20世纪60年代以后，除了英国的城镇化表现出明显的低碳化外，大部分国家在城镇化过程中均呈现了高碳化趋势，具体表现为人均碳排放不断上升。
此外，出口贸易隐含碳对我国碳排放的上升具有不可忽视的作用。我国的出口以加工贸易为主，能耗较高，也是构成我国能源需求增长的重要因素之一。改革开放以来，我国对外贸易快速增长，以2010年为例，出口产品能耗占该年全国能源消费量的383%，其隐含能是1997年的45倍，大大高于社会总能耗（不含进口产品的隐含能）25倍的增速。出口额增长的另一面是出口隐含能的增加，2010年出口产品的隐含能占当年社会总能耗（含进口产品的隐含能）的42%，接近国内能耗总量与碳排放量一半的水平，对国内碳排放总量起到正向推升作用。
212建筑业碳排放增加迅速
建筑面积的增加也带来了更多的碳排放。1995-2011年，我国能源消耗中建筑能耗占总能耗已从101%上升到1974%[15]。1995-2010年，建筑业直接CO2排放量随着城镇化率上升而上升（见图1）。截止到2011年底，我国城镇节能建筑仅占既有建筑总面积的23%，全年建筑总面积469亿m2，约有77%的建筑为高耗能建筑。节能技术的落后使得建筑的高耗能在未来十年不减反增。以节能门窗的使用为例，我国每年新开工建筑面积约20亿m2，门窗流失的能耗占建筑能耗的51%，节能门窗用量
约占新开工面积的1/4。以如此增速，预计到2020年，全国高耗能建筑面积将达到2 1574亿m2。相比之下，在发达国家，使用高性能系统门窗的比例已达门窗总量的67%[16]，新增建筑节能效果是我国的近3倍。
此外，建筑使用寿命短、城市重复建设、空置率过高也
会造成碳排放的额外增加。过快地进行更新改造是当前城镇化过程中的一个重要问题，也造成碳排放无谓的增加。由于城市规划变更、用地性质改变、地价房价变动等因素，很多未到设计寿命的“年轻”建筑被提前拆除。根据我国《民用建筑设计通则》，重要建筑和高层建筑主体结构的耐久年限为100年，一般性建筑为50-100年，而实际上我国建筑却只能持续25-30年[18]。过频地拆除、重复建设造成了大量的建筑材料浪费和碳排放。与重复建设相对的，建筑的低效使用造成大量能耗浪费。空置率过高近年在我国也非常普遍。根据发达国家经验， 10%-15%的空置率是可接受的范围。但我国近年来的商品房空置率徘徊在20%-30%之间，相关调研表明北京房屋空置率近30%[19]。空置房屋造成大量能耗浪费，尤其是集中供暖、中央空调系统的商品房，低频度使用加大了建筑领域碳减排难度。
213交通运输碳排放增加较快
交通需求增加使得交通能耗总量及其占比皆呈现上升趋势。近年来，我国交通工具、道路交通基础设施和居民出行等方面都有了显著的变化。随着城市物流流转速度加快，城镇的货运能力逐步加强。单中心的城市扩张使得居民出行的距离也会变大，城市机动化水平迅速提高。
图11995-2012年建筑业直接CO2排放和城镇化率关系
Fig1Relation between direct carbon emission and urbanization in
construction industry （1995-2012）
资料来源：祁神军[17]
注：建筑业直接能耗及碳排放指建筑业在生产建造、拆除阶段消耗能源和释放的CO2气体量。
从1978-2011年，公路里程、运输路线长度、客运量、旅客周转量等重要指标值迅速上升。运输线路上升了18倍，公路里程上升了46倍，客运总量上升了138倍，旅客周转量上升了177倍，民用汽车上升了699倍[20]。私人汽车拥有量逐年上升，特别是私人汽车千人保有量从1985年的0018辆/千人，上升到了2012年的564辆/千人，见图2。
小汽车的出行比例逐年增加导致了交通能耗的急剧上升。如果不加以控制，交通部门能耗很快就会占到全国总能耗的30%[21]。机动车在各种交通工具中耗油比例最高，汽车和摩托车每年消耗85%以上的汽油，交通运输（公路、铁路和水路）消耗了20%的柴油。国际经验表明，当人均GDP达到3 000-4 000美元时，会出现机动车购买的高峰。这意味着未来一段时期内，我国私人汽车的拥有量会进一步提高。这种“以车为本”的交通方式导致了
图21985-2012年全国私人载客汽车保有量和
私人载客汽车千人保有量
Fig2Total amount of private cars and amount of
private cars per thousand people （1985-2012）
资料来源：中国低碳发展报告2011-2012，2014
私人汽车增长的恶性循环。但实际上30%-40%的小汽车出行完全可以被公共交通、自行车等替代。
214生活水平提高导致碳排放增加
随着
消费需求的增加，未来消费领域的能源需求将会大幅增加。从占GDP的份额来看，消费需求始终占据主导地位，是经济增长中份额最大、最稳定的需求。然而，我国消费
领域能耗对总能耗的贡献低于发达国家。2010年我国消费领域的能耗占能源消费量的542%，发达国家消费领域的能耗一般约占能源消费总量的70%-80%。随着城镇化进程的加快，越来越多的农村居民将进入城市，其生活方式尤其是消费水平的转变将带来大量的碳排放。如图3所示，1996-2010年期间，农村居民生活用能和城市居民生活用能差距不断扩大。以1995年基年，计算在人口自然增长与流动两种情况下碳排放的变化，其差值表明，1996-2010这15年，由农民变成市民产生的居民用能量增加带来了巨大的CO2排放，达447亿t。可以推测，在更多“村民”变为“市民”的过程中，生活用能将呈现上升状态。
22政策因素：地方政府短视行为加剧城市低密度蔓延，推升碳排放增量
低密度、高耗能的城市扩张助涨了碳排放的增加。城市化往往伴随着大量的基础设施建设，相对于发达国家较完善的仅需要维护、运行的基础设施体系，我国城市仍在不断扩张，建设过程中需要大量高能源、高碳密度的原材料产品，包括钢材、水泥等，基础设施能耗呈现显著上升趋势。在没有地方政府行为干扰下，城镇化过程往往伴随着土地集约使用，单位土地碳排放增加，人均土地碳排放减少。然而，现有土地利用方式非经济，导致新增人均土地碳排放不减反增。人均城市面积逐渐逐步扩大，人口密度却逐渐减小（如图4）。全国30个主要城市的人口密度在过去三十年均下降，城市面积扩张速度大于人口增加的速度。城市扩张边际人均能源消耗不降反增，城市表现为低密度、高耗能扩张。
城市密度作为一个重要发展指标，同交通能源消耗之间存在一定的相关性。城市低密度蔓延将带来更多的碳排放：城市半径扩大一半，交通总能耗将增长三倍。低密度的城市发展模式，分散的土地利用模式，尤其是“摊大饼”的城市规划，会增加私人小汽车的出行比例，最终消耗更多的能源，增加CO2的排放。1996-2012年CO2排放全国增量总量为6139亿t，年均排放增量为384亿t。
图31996-2010年城市和农村居民生活用能碳排放
Fig3Residential carbon emission from urban
and rural residents（1996-2010）
注：人口自然增长率计算以1995年为基年，城市人口净流入为当年城市人口减去根据人口自然增长率计算的人口。
图41981-2010年人均城市土地面积和人口密度情况
Fig4City area per capita and population density
（1981-2010）
资料来源：《中国城乡统计年鉴2011》，城市统计面积以建成区面积为基准。2006年以后的城市总人口为城区人口加上城市暂住人口，此前没有城市暂住人口的统计，其余年份城市总人口为城区人口。
图5城市低密度蔓延导致碳排放增加
Fig5Relation between direct carbon emission and
urbanization in construction industry （1985-2012）
资料来源：中国城乡建设统计年鉴，中国统计年鉴。
注：以1995年城区人口密度、城区单位面积CO2排放为基准，假设相对于低密度城市蔓延，保持高密度发展城镇化过程城区单位面积碳排放不变，城市人均碳排放为农村人均碳排放的3倍。
根据测算，如图5所示，由于城市低密度蔓延，1996-2010年CO2排放增量占当年CO2排放总量的比例从205%增长到181%，呈现逐年上升趋势，足以证明城市低密度蔓延对碳排放的影响。
城市低密度蔓延现象是地方政府行为的结果，地方政府“圈地”运动与城市规划失序是导致城市普遍低密度蔓延的主要原因。20世纪90年代的十年间，全国城乡建设用地增加2 640万亩，81%的新增建设用地来自对耕地的占用[22]。城镇扩张依靠占用农村土地，2000-2010年间，城市建成区面积从22万km2增长到4万km2，新建成区翻了一番。导致城市低密度蔓延的另一个重要因素是城市规划的不合理。地方政府扩张城市过程中，交通设置不合理、职住分配不合理都会造成交通量及相应消费能耗的增加。理应通过城市高密度、高效率发展而降低的人均土地碳排放量由城市规划的不合理造成的碳排放增量抵消，甚至反超。
深究制度原因，现行的官员考核机制与地方财税制度是加剧高碳化发展趋势两个主要原因。其一，地方官员考核机制主要是侧重GDP等经济指标的考核，没有同可持续发展相关的资源效率指标结合。其二，不彻底的中央和地方税制改革，驱使地方政府过度依赖土地财政。为了满足地方发展、GDP提高、政府基本运行和社会福利等，地方政府往往通过城市扩张获得收益[23]。这样的属地化管理模式不可避免诱发了地方政府职能角色错位等情况，往往因地方利益而失部门利益，表现出了经济高碳化的路径依赖。
3结论
综上，我国城镇化过程中高碳排放主要集中在工业、建筑、交通部门，但随着城镇化的深入，生活消费部门的能耗增加将加大碳减排任务的难度;与此同时，地方政府行为加大了城市低能效、低密度的蔓延，并造成了不减反增的边际人均土地能耗，对我国未来城镇扩张中碳减排提出了新的任务。
工业化过程中城镇化的高碳排放属性，意味着中国未来几十年的城镇化，将对我国甚至是世界范围的碳排放产生很大的影响。在城镇化过程中，我国将有几亿人口由农民变为市民，人均能源消耗的大幅度上升和温室气体排放
的增加，以及城市各类废弃物的增加皆加大了对环境的压力。城镇化作为国家的宏观战略，它的实现路径与方式，将直接影响碳排放的高低走向。
低碳城镇化是解决城镇化过程碳排放逐步上升这一难题的必要和可行途径。工业化过程中高碳排放依然会在我国继续，依然是今后不可忽视的重点领域，从技术减排到管理减排已经成为大的趋势。建筑、交通、居民生活和政策也是紧密相关，特别是经济激励政策。建筑面积扩张与其使用效率的背离、交通出行需求量的持续上升、居民生活水平提高带来的消费力增加都可以通过经济手段加以制衡。然而，中长期的低碳转型，必须将经济发展与制度改革结合起来，城市低密度扩张以及其背后地方政府官员考核机制与地方财税制度的弊端，制度基础决定了激励效果，只有从政策与措施上皆以“低碳发展”为理念，才有可能实现城镇化的低碳之路。
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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能源消费碳排放核算根据《2006年指南》关于能源消费碳排放核算公式和张兰［19］等学者的研究，能源消费主要考虑煤炭、石油、天然气，此外还包含少量的风能、生物质能、核能等，由于其他能源对环境影响较小，不予考虑。核算能源消费碳排放的公式。式中，E－C为能源消费碳排放量;Energyi为第i种能源的消费量;αi为第i种能源转换因子，即根据净发热值将燃料转换为能源单位(TJ)的转换因子;CCi为第i种能源碳含量(t/TJ)，即单位能源的含碳量;NCi为第i种能源的非燃烧碳，即排除在燃料燃烧以外的原料和非能源用途中的碳;10－3为单位转化系数;COFi为第种能源的碳氧化因子，即碳被氧化的比例，通常缺省值为1，表示完全氧化。将上述公式进一步简化，可得到计算中更为简便且实用的公式:。式中，βi为第i种能源的碳排放系数，即单位能源的碳排放量。国内外开展能源碳排放系数研究主要有国家科委气候变化项目、国家计委能源所、日本能源经济研究所、美国能源部、DOE/EIA等，本文研究中选取几项权威系数的均值作为计算系数，详细情况见表1。
1．2农业碳排放核算IPCC有关农业生产碳排放的论述多集中于生物活动产生、土壤碳和水稻的甲烷排放，而关于农业生产物质投入导致碳排放的研究不多。结合我国和湖南省农业生产特点，以《2006年指南》为主要参考，结合田云［2，22］等基于投入视角的农地碳排放测算研究，确定农业生产碳排放源包括:稻田、化肥、农药、农膜、牲畜活动。由于农业机械动力相关的碳排放已在能源消费碳排放核算中涵盖，为避免重复，此处不再涉及。构建农业物质投入碳排放核算公式为。式中，A－C为碳排放;i为第i种农业生产要素投入;εi为第种农业生产要素碳排放系数。农药等农业生产要素碳排放系数参考美国橡树岭国家实验室等机构和学者的研究成果，见表2。水稻生长过程中会释放大量甲烷，而甲烷是IPCC公布的六类温室气体之一。水稻是湖南省种植面积最大的农作物，因此核算湖南省农业生产碳排放需要考虑水稻生长的碳排放。Wang［23］、Cao［24］、Matthew［25］等学者测算了稻田甲烷排放系数，结果为0．44gCH4/(m2•d)、0．44gCH4/(m2•d)、0．50gCH4/(m2•d)，研究将三者的算数平均值作为计算系数，即0．46gCH4/(m2•d)。根据2007年IPCC第四次评估报告的相关内容，1单位甲烷与1单位二氧化碳温室效应比为25∶1，据此可确定甲烷与碳的转换系数为6．82，结合稻田甲烷排放系数，确定稻田碳排放系数为3．136gC/(m2•d)。湖南省水稻生长周期为120—150天，研究选取平均值135天为计算标准。稻田碳排放计算公式为。式中，R－C为稻田碳排放量;S为水稻播种面积。根据《2006年指南》第四卷第10章关于牲畜和粪便管理过程碳排放的相关论述，畜牧业尤其是诸如牛、羊等反刍动物生长过程中会产生大量的甲烷，具体而言包括肠道发酵和粪便管理两部分。参考田云［12］等学者的研究，我国畜牧业产生甲烷排放的主要牲畜品种有牛、马、驴、骡、猪、羊，以IPCC给出的排放系数为依据，运用上文所述的甲烷—碳转换系数，建立我国主要牲畜碳排放系数见表3。畜牧业碳排放计算公式为:。
1．3废弃物碳排放核算根据《2006年指南》第五卷有关废弃物的分类研究，温室气体排放源主要有四类:固体废弃物生物处理、废弃物的焚化与露天燃烧、固体废弃物填埋处理、废水处理与排放，固体废弃物填埋处理(即SWDS)是废弃物温室气体的主要来源。固体废弃物被掩埋后，甲烷菌可使废弃物所含有机物分解产生甲烷气体。由前文可知，甲烷是主要温室气体之一，且产生的温室效应比二氧化碳强。据IPCC相关研究估计，全球每年约3%—4%的温室气体来源于废弃物填埋处理产生的甲烷。《2006年指南》推荐使用一阶衰减法(FOD)，一阶衰减法能获得更好的测算精度。根据《2006年指南》和渠慎宁［3］等学者的研究，本研究给出固体废弃物填埋处置产生甲烷量的一阶衰减法的估算公式。
2数据来源与处理说明
2．1数据来源农业生产中涉及的水稻种植面积、化肥、农药、农膜数据来自2001—2011年《中国农村统计年鉴》和能源数据来自湖南省能源平衡表;农业生产中各类牲畜数量来自历年《湖南省统计年鉴》;工业废弃物和城市固体垃圾数据来自国研网统计数据库，确实部分运用插值法根据历年数据补充完整(限于篇幅，方法介绍略);土地利用数据来自国研网统计数据库，经济数据来自相关年份的《湖南省统计年鉴》，按2000年不变价格参与计算。
2．2处理说明根据《土地利用现状分类》和赵荣钦等学者的研究，承载碳排放的土地利用类型包括耕地、牧草地、农村居民点用地、城镇居民点及工矿用地、交通水利和其他用地。研究将根据碳排放发生载体，本文将其分解到具体的用地类型，畜牧业按照食物来源将牲畜活动分属于耕地和牧草地，用地类型与碳排放源对应关系见表4。
3结果分析
3．1碳排放总量与时序特征根据上述公式，我们对湖南省的碳排放总量进行了测算，结果见表5。2011年湖南省碳排放总量为10377．79万t，比2000年的3504．60万t增长了196．10%，远低于同时期GDP增速(500．21%)。从碳排放来源分析，2011年湖南省碳排放的主要来源仍然是能源消费，占总量的95．69%，达9930．06万t;其次是畜牧业碳排放，占总量的2．43%，达2523．01万t;种植业碳排放站总量的1．78%，达184．76万t;废弃物碳排放最少，仅为碳排放总量的0．10%。根据IPCC给出的《2006年指南》，全球能源消费占碳排放总量比例的平均水平为75%，湖南省能源消费碳排放占比远高于参考值，说明湖南省的能源消耗量较大，节能减排的形势严峻。本研究重点测算了湖南省2000—2011年的碳排放总量，通过分析其时序和结构变化特征探讨了湖南省新世纪初期经济发展对环境的影响。研究时序内湖南省碳排放逐年增加(表5)，且增速持续上升，年均增长率10．37%，低于GDP的年均增长率(17．69%)。湖南省碳排放的结构特征也发生了较大变化，2000年能源消费仅占碳排放总量的77．29%，随后逐年上升，直至2008年超过90%，2011年达到总量的95．69%，能源消费对碳排放的影响逐渐增强，湖南省经济发展对能源消费的依赖日益突出，暴露了较为严重的经济发展质量问题。种植业碳排放占比逐年下降，比2000年降低了4．12倍，对碳排放总量的影响逐渐变小。畜牧业碳排放在碳排放结构中处于第二位，2000占比高达13．36%。随着能源消费碳排放的迅猛增加和畜牧业自身的萎缩，畜牧业碳排放占比也逐年下降，比2000年降低了4．50倍;废弃物在总量中的比例一直较低，2000年占总量的0．23%，随后逐年下降，2011年仅为0．10%。
3．2土地承载结构特征与效应分析根据以上有关土地承载碳排放来源的描述，本研究将2011年湖南省碳排放根据其土地承载的属性进行分解，并进一步计算结构特征与碳排放强度，以期从土地利用的视角分析碳排放的来源及减排路径，具体见表6。结果显示，城镇居民点及工矿用地是最大的碳排放源，总量达7781．06万t，占总量的74．98%，且碳排放强度(碳排放与土地面积的比值，t/hm2)也最高，为263．94;交通水利及其他用地次之，碳排放强度为33．41，碳排放占总量的11．30%，为1172．40万t;其他用地类型的碳排放量较少，总计占比为13．73%;牧草地的碳排放总量虽然较少，但其强度较大，单位面积碳排放达32．22t，是仅次于城镇居民点及工矿用地和交通水利及其他用地的碳排放土地承载类型。
4结论与讨论
4．1结论从2011年湖南省碳排放测算的结果可知，能源消费碳排放是碳排放的主要来源，其次是畜牧业、种植业和废弃物。能源消费的高碳排放与湖南省产业结构不合理、产能过剩、能源过度消费有着直接的关系。尤其是新世纪初期，忽视环境问题和对资源的过度消耗是造成碳排放居高不下的重要原因。湖南省节能减排形势严峻，为配合国家碳减排的重大目标，在后续发展中应着重从优化产业结构、转变经济发展方式、淘汰落后差能、创新能源利用技术、大力发展现代农业等方面着手。研究时序内，湖南省碳排放总量逐年增加，且增速不断变快，碳排放结构中能源消耗碳排放占比逐年增加，说明湖南省在能源消耗方面存在浪费问题。畜牧业碳排放占比仅次于能源消耗碳排放，其次是种植业碳排放，废弃物碳排放最少。除能源消耗碳排放占比外，其他来源占总量的比例均逐年下降。能源消耗碳排放的迅猛增加与新世纪初期湖南省经济发展的特征有关，大量工业企业项目投入使用，产能过剩，造成了资源浪费，从而造成碳排放激增。在种植业方面，在研究时序内湖南省耕地种植面积没有明显增加，但碳排放却显著增加，这与近年来优越的农业政策有关。农业政策刺激农民积极种粮的同时也加重了农业物质的投入，如化肥、农药、薄膜等，这些都是农业碳排放的主要来源。畜牧业的碳排放降低与农业产业结构调整有很大关系，湖南省畜牧业萎缩，其产值在第一产业中的比重逐年下降，而技术创新等手段对畜牧业碳排放影响较小，因此碳排放量较最初降低。城镇居民点及工矿用地是碳排放强度最大的用地类型，其次分别是交通水利及其他用地、牧草地、农村居民点用地、耕地，城镇居民点及工矿用地集约利用度高，人口密集，且承载了主要的能源消耗碳排放，因此其碳排放强度较高。通过土地承载碳排放效应分析，可为控制碳排放提供一条新路径。即通过调控土地结构控制碳排放增加，保护其他碳排放强度较低且综合效益较高的用地类型，如林地、草地、牧草地等。
关键词：土地利用方式；碳排放（吸收）；节能减排
随着工业文明的大跨步发展，人类对自然资源的开发和利用极具猛增：大片森林和湿地的破坏、化石燃料无节制开发和利用、土地利用方式的改变等，造成大气中CO2浓度持续增高，并可能是气候变暖的直接原因。据统计，全球CO2浓度已比工业革命前增加了约25%，并以每年约0.5%的速度持续上升。而中国作为世界上最大的发展中国家，对自然资源的需求量巨大，据统计，截止2005年，中国能源活动产生的碳排放量为7219.2Mt，明显高于第二名的美国为6963.8 Mt，占到全球碳排放总量的19.12%，是世界上碳排放量最大的国家，中国节能减排工作尤为重要。非持久性的土地利用变化对大气碳素循环平衡的影响，仅次于能源消耗，是造成全球碳排放量持续猛增的主要原因之一。目前针对土地利用变化碳排放量引起了广泛的关注和深入研究，但相关研究主要集中在碳排放的宏观层面，对人类活动造成的碳排放影响的区域分析，尤其是区域碳排放主要来源——土地利用方式变化对碳排放的影响还待深化。本文以河北省为例，研究讨论不同利用方式对碳排放的影响，从而为深入开展碳排放的区域分析提供参考。
1 研究区域概况
河北省地处华北、渤海之滨，位于东经113°04'～119°53'，北纬36°01'～42°37'之间，与鲁豫晋蒙辽五省接壤，是中国重要的棉粮产区和工业园区。全省地势由西北向东南倾斜，西北部为山区、丘陵和高原，其间分布有盆地和谷地，中部和东南部为广阔的平原，是中国唯一兼有高原、山地、丘陵、平原、湖泊和海滨的省份。全省面积18.88 万平方千米，占全国土地总面积1.97%，总人口约7240万，人口密度较大。全省辖11个地级市，工业化、城市化水平较高，又毗邻北京和天津，人类活动对土地生态系统的影响较大，从而土地利用的变化对碳排放的影响较为显著，因此，分析该区域土地利用变化的碳排放效应具有一定的典型性意义。
2 研究方法和研究数据来源
2.1 研究方法
土地利用方式对碳排放的影响，可以分为直接碳排放和间接碳排放，直接碳排放是指土地利用类型转变和保持带来的碳排放，间接碳排放主要指各类土地利用方式中人类活动对象承载的碳排放，包括土地承载、工矿用地消耗能源承载、交通水利承载和居民生活承载。受相关数据的限制，本文只考虑土地利用间接碳排放：耕地、林地和草地碳排放（汇），建设用地中居民生活能源消耗碳排放，建设用地中工矿交通水利等能源消耗碳排放。各类型碳排放（汇）系数主要依据已有研究所得经验数据：其中耕地利用碳排放系数考虑农业生产碳排放系数和本身对碳排放的吸收系数，进行差值，得出碳净排放系数；而建业用地排放系数考虑了生产生活对不同能源消耗，包括煤炭、石油、天然气等，综合碳排放系数[5-8]。
碳排放估算公式： （1）
其中：E——碳排放总量，g；ei——研究区i类土地利用方式碳排放量，g；Ti——i类碳排放系数，排放为正，吸收为负；各类土地利用面积，m2。
各类土地利用方式碳排放经验系数，见表1。
2.2 研究数据来源
采用河北省国土资源厅1990～2005年土地利用现状数据，1990～2005年河北省能源消耗数据，河北省土地利用总体规划（2006—2020）以及部分来自《河北省统计年鉴》的数据。
3 结果分析
根据已有1990-2005年土地利用现状数据以及相对应的能源消耗数据，基于各指标的经验系数，利用碳排放估算公式，求算出河北省历年不同土地利用方式的碳排量（见图1）：（1）1900～2005年河北省历年碳排放总量呈现明显的上涨趋势，尤其是从2000年开始，由于土地利用类型由农转非、由林转工步伐加快，加之工业化、城市化进程的加快，生产生活对能源的消耗量急速增加，造成2000年后全省碳排放总量年涨幅率变大；（2）建设用地历年碳排放量在各种土地利用方式中所占比例最大，并呈逐年大幅增大趋势，碳排量3551.9～11504.9万t（1990～2005年），所占总排放量比例为92.1%～97.7%（1990～2005年）；（3）工矿、交通、水利用地碳排放量占建设用地总碳排放量份额达到91%左右，其余9%左右碳排放量来源于居民日常生活；（4）各种土地利用方式中，碳排放第二来源为耕地，由于耕地面积的逐年减少，耕地碳排放量也在逐年递减，碳排量304.76～ 271.88 万t（1990～2005年），在总碳排放量中所占份额也逐年降低，6.9%～2.3%（1990～2005年）；（5）林地作为主要的碳排放吸收源，由于1990～2005年间，全省植树造林、退更换林和绿化城镇政策的加快实施，林地面积363.36～439.29万hm2（1990～2005年），碳吸收量呈逐年增大趋势2096.59～2534.70 万t（1990～2005年），但由于建设用地碳排放强度明显增大，导致林地吸收碳量占总碳排放量的比例从54.4%降至21.5%。
1990～2005年期间，建设用地面积逐年增加，相对于耕地面积逐年减少，建设用地面积仅有耕地面积的22.2%～26.9% ，但由于建设用地使用对象和特点，其对碳排放影响远远超过耕地，在所有土地利用方式中与碳排放相关系数最大，达到0.976，而耕地仅有0.231（见表2）。
从各类主要用地方式中碳排放和碳吸收强度来看：建设用地的碳排放强度最大，每增加1 km2 建设用地，会增加6.30t碳排量；林地碳吸收强度接近于建设用地碳排放强度，每增加1 km2的林地，可吸收5.77t的排放碳，相当于92%左右的建设用地碳排放，而耕地排放量不是很明显，1 km2耕地碳排放量为0.042t。
根据各类型用地所占的面积不同，参照各类土地利用碳排放量，估算各类用地碳源（汇）的边际变化，即各类土地利用面积每变化1%所对应的碳排放量（吸收量）的变化情况，见表4：土地利用方式变化中对碳源（汇）最敏感的是建设用地，其次为林地，而草地对碳排放的影响程度最迟钝；林地作为碳吸收对象，碳吸收变化程度仅为建设用地的6.10%，而耕地的边际变化仅为建设用地的1.29%，可见建设用地变化是碳排放量增加的主要因素，而作为最主要的碳汇工具，林地面积的增加远远不能抵消建设用地增加带来的碳排放量的增加。
3.2 河北省2010年和2020年碳排放预测
根据河北省土地利用总体规划（2006—2020）：耕地得到有效保护，农业综合生产能力不断提高；土地利用结构更趋合理，布局不断优化；节约集约用地水平不断提高，科学发展用地得到保障；土地生态环境逐步改善，京津冀生态屏障基本建立。依据各类土地利用碳源（汇）边际变化和个土地利用方式碳排放（吸收）经验系数，对河北省2010年和2020年碳排放总量进行预测，见表4：2010年和220年全省碳排放总量较2005年分别降低了16.8%和14.6%；根据总体规划，2010年和2020年河北省林地面积较2005年分别增加43.03和131.75万hm2，这对碳排放的吸收具有很大作用；虽然建设用地面积在逐年增加，但是增幅缓慢，所以碳排放量增幅相对较低；而耕地、草地面积保持在一个相对稳定的级别，所以碳排放（吸收）量没有太大变化。
4 结论与讨论
4.1 结论
（1）根据以上分析结果表明，在所有土地利用方式中，建设用地和耕地是主要碳源，以2005年为据，河北省建设用地利用所产生的碳排放每年可达1.15×108 t，占到总碳排量的97%以上，耕地每年碳排量可达2.71×106 t，而建设用地碳排放量中91%以上来源于工矿企业交通水利能源消耗的碳排量；林地为主要的碳汇，对碳排放量的吸收每年可达2.53×107t，所以扩大林地面积对碳排放的吸收是很有必要的。
（2）在所有土地利用类型中，建设用地与碳排放量的相关系数最高，而根据1990～2005年历年碳排放量计算可得，每增加1km2的建设用地，将会产生6.3t的碳排放，而每增加1km2的林地，将会吸收5.77t的碳排放，所以林地在碳排放吸收中起到主导作用；基于土地利用对碳影响的边际变化分析， 林地作为碳吸收对象，碳吸收变化程度仅为建设用地的6.10%，所以就碳平衡来说，目前河北省林地面积和建设用地面积极不平衡，需要采取严格措施，保证生态平衡。
（3）通过对2010年和2020年土地利用碳排放的预测，可见2010年和2020年基于2005年碳排放量有明显降低，虽然碳减排有所成效，但碳排放总量还处于一个很高的水平，所以要继续做好节能减排工作，调整土地利用结构的平衡。
4.2 调整土地利用方式降低碳排量的建议
21世纪是经济社会发展的重要战略机遇期，也是资源环境约束加剧的矛盾凸显期，土地利用结构不合理，土地利用不充分，从而加剧了人地矛盾。因此，必须建立低碳排、消除人地矛盾的土地利用结构。
（1）在严格保护耕地的基础上，节约集约用地，统筹各类用地。稳定耕地数量，不断提高耕地质量和农业综合生产能力；转变土地利用方式，推进土地节约集约利用，加强建设用地空间管制，促进城乡用地统筹，不断提高土地利用效率与效益。
（2） 加强土地生态环境保护与建设。合理进行植树造林活动，统筹安排生产、生活和生态用地，加强各类自然保护区、森林公园、湿地保护与建设，促进生态环境不断改善。
（3）严格控制建设用地规模，促进建设用地节约集约利用。严格执行国家和省各类建设项目投资强度、容积率、建筑密度、人均用地、生产用地比重、绿化率等控制指标，挖掘已有建设用地潜能，尤其是工矿企业用地，推进建设用地集约利用。
（4）提高能源利用率，调整能源结构。不断科技创新，提高能源利用率，实现减排。同时，加快能源结构调整，大力发展清洁能源和低碳排放替代能源。
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【摘要】采用《IPCC 国家温室气体清单指南》（2006） 推荐的计算方法，计算2006～2012 年兰州市工业碳排放量和工业碳排放强度，并对2012 年全市29 个工业部门总产值、生产总值、碳排放强度和单位工业增加值能耗等指标进行测算与排序，指出兰州市工业能源消费和碳排放产生的主要来源，为兰州市发展低碳工业指明方向。
关键词 工业碳排放；碳排放强度；低碳转型；兰州市
【基金项目】国家自然科学基金项目“城市循环经济发展格局、过程及其驱动机制的跨尺度——多层次研究: 以甘肃省典型城市为例”（41471462）。
【作者简介】杨金强，兰州大学资源环境学院硕士研究生，研究方向：循环经济与区域发展；陈兴鹏，兰州大学资源环境学院教授，博士生导师，研究方向：循环经济与区域发展。
一、前言
工业生产活动排放的大量二氧化碳对于全球气候变暖产生了重大影响。2009年，中国在哥本哈根气候变化大会上向世界承诺，到2020年，中国碳排放强度较2005年减少40%~50%。2014年5月，中华人民共和国工业和信息化部开展了区域工业绿色低碳转型发展试点工作，提出按照工业转型升级要求，走新型工业化道路，实现工业发展与节能减排互利共赢的转型路径和模式。
2012 年，兰州市实现国民生产总值1564.41亿元，其中第二产业增加值744.70亿元，工业增加值562.42 亿元，分别占地区生产总值的47.6%和35.95%。其中规模以上工业增加值538.15 亿元，占全部工业增加值的95.68%；规模以上工业总产值2055.4亿元。全市29个主要行业部门中，加工制造业占主导地位，其中石油加工、炼焦和核燃料加工业等8个主要行业部门的工业总产值占全市总产值的82.46%，详见表1。
二、数据来源及计算方法
（一） 数据来源
二氧化碳的产生主要来源于化石能源燃烧，主要种类包括原煤、焦炭、天然气、原油、汽油、柴油、煤油和燃料油。本文计算的碳排放不包括热力和电力，基础数据来源于2007～2013年兰州市统计年鉴，经济和能耗采用规模以上行业部门数据。
（二） 计算方法
本文采用《IPCC 国家温室气体排放指南》（2006） 推荐的计算方法，并结合《能源统计知识手册》（2006） 中关于能源平均低位发热量的计算，得出每种化石能源的碳排放系数（表2）。
工业碳排放量进行测算采取以下公式：
M =ΣMi =ΣEi × Ki （1）
式中M 表示碳排放量，E 表示化石能源种类，K表示碳排放系数，i表示第i种能源。根据公式（1） 和表1 可计算出2006～2012 年兰州市工业碳排放总量，结合历年工业增加值数据，可计算得出历年兰州市工业碳排放强度和工业碳排放弹性系数。
（三） 结果分析
总体上来看，2006～2012年兰州市工业碳排放量和工业增加值每年逐步增加，工业碳排放量由1494.64万吨增长为1899.13万吨，年平均增长率为4%；同期内，工业增加值由230.88亿元增长为562.42亿元，年平均增长率为16%，工业碳排放量的增长速度明显低于工业增加值的增长速度（见图1、表3）。工业碳排放强度由2006年的6.47吨/万元降到2012年的3.38吨/万元，年平均降低11.4%， 这种变化符合兰州市近年工业发展特点，充分体现了节能减排的发展趋势（见图2）。
分阶段来看，2006～2009年兰州市工业碳排放强度年均降低6.1%，2009～2012年工业碳排放强度年均降低16.1%，且2009年工业碳排放弹性系数波动较大，表明2009年兰州市工业经济增长速度明显高于碳排放量增加速度，这与《甘肃省循环经济总体规划》的实施，兰州市淘汰了一批高耗能、高排放落后产业，工业减排效果明显有关。
三、重点行业部门能耗与碳排放总量测算
2012年，兰州市规模以上工业能源消费总量为3587.43 万吨标煤， 碳排放总量为1593.99 万吨。全市8个规模以上行业部门能源消费总量为黑色金属冶炼和压延加工业、化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、橡胶和塑料制品业以及煤炭开采和洗选业。各部门能源消费及碳排放总量见表4。
四、工业经济构成与行业部门碳排放强度测算
兰州市是工业经济占绝对主导地位的重工业城市，无论是工业总产值、增加值及贡献率等经济指标，还是工业能耗、碳排放等能源利用指标，工业部门对于兰州市经济发展和能源依赖的程度都占有举足轻重的地位。经测算，2012年各工业部门总产值、增加值、碳排放强度和单位工业增加值能耗等指标和排序如表5所示。
8 个规模以上行业工业总产值占工业总产值82.46%，工业增加值占82.98%，能源消费总量占全部规模以上工业能源消费的95.29%，碳排放总量占94.52%。碳排放强度前10位由大到小依次为橡胶和塑料制品业、电力、热力生产和供应业、黑色金属冶炼和压延加工业、石油加工、炼焦和核燃料加工业、非金属矿物制品业、皮革、毛皮、羽毛（绒） 及其制品制造业、煤炭开采和洗选业、食品制造业以及有色金属冶炼和压延加工业（表5）。其中，有色金属冶炼和压延加工业碳排放强度仅为0.35 吨/万元，而单位工业增加值能耗高达13.49 吨/万元，相较于其他工业部门具有明显的高耗能、低排放的特点；橡胶和塑料制品业、电力、热力生产和供应业、黑色金属冶炼和压延加工业、石油加工、炼焦和核燃料加工业四大工业部门具有明显的高耗能、高排放特点。
除分析的8个支柱产业和碳排放强度较大的10个工业部门以外，烟草制品业、专用设备制造业、电气机械及器材制造业、酒、饮料、精茶制造业、医药制造业具有明显的低耗能、低排放、高产出特点，属于高附加值产业，应重点发展；而皮革、皮毛、羽毛（绒） 及其制品和制鞋业以及食品制造业具有明显的高耗能、高排放、低产出的特点，需要对生产工艺进行升级和改造。
五、结论
第一，工业是兰州市能源消费和碳排放总量产生的主要来源，兰州市工业化石能源主要以石油、原煤为主，对于天然气、生物质能和新能源的开发利用较少，整体工业能源利用效率较低，工业碳排放系数相对较高。
第二，工业产业结构中，石油化工、电力、热力生产、有色金属和黑色金属冶炼和压延加工业、非金属矿物制品、橡胶和塑料制品以及煤炭开采和洗选业等行业是兰州市主要高耗能行业，并在工业经济中占主导地位。
第三，烟草、医药、饮料、啤酒、专用设备以及电气机械及器材制造等行业具有低耗能、低排放、高产出的产业特点，皮革、皮毛、羽毛（绒） 及其制品和制鞋业以及食品制造业具有明显的高耗能、高排放、低产出的特点。
关键词：碳排放；LMDI；能源消费总量；能源消费结构
中图分类号：F113.3 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）08-00-01
一、引文
2006年，尼古拉斯・斯特恩牵头做出的《斯特恩报告》指出：如果现在就开始采取强有力行动，我们可以以大约全球每年GDP的1%为代价，把温室气体在大气中的水平稳定在500-550ppm碳当量，并且认为尽早行动的益处远远超过不采取行动的代价，如果没有任何行动，那么气候变化带来的风险大约会增加到至少全球每年GDP的5%，如果考虑到更宽泛的影响，估计损失会达到20%或者更多，足以跟两次世界大战和经济大萧条比拟[1]。因此，对陕西省碳排放影响因素进行研究，具有重要的理论及现实意义。
本章主要利用陕西省历史数据，使用LMDI因素分解分析方法，对能源消费进行因素分解分析得出影响陕西省能源消费的主要因素及其历史贡献程度[3-6]。
二、碳排放的LMDI分解分析模型
依据LMDI分解分析方法的基本思路，碳排放可分解为如下几个部分：
其中， 为能源消费总量变化导致的总量变化效应
为能源碳排放系数变化导致的碳排放强度变化效应
为能源消费结构变化导致的结构变化效应
三、数据处理及实证分析
本章使用陕西省1995-2012年碳排放数据及能源消费量等数据，部分数据由推算得出，数据来源于陕西省统计年鉴。在本节中，能源碳排放系数是固定的，因此能源碳排放系数变化导致的碳排放强度变化效应为0。将数据代入公式2-1，可得出碳排放的分解数据，结果如图3-1所示：
1.能源消费总量效应
能源消费是碳排放的主要来源，并且目前国内对碳排放的估算是基于能源消费数据。从图3-2中可看出，陕西省碳排放量的变化主要来源于能源消费的变化，能源消费对碳排放变化的累积效应大部分年份超过了100%。此处之所以在对碳排放进行分解分析时纳入了能源消费总量的因素是因为，能源消费本身是受到经济增长、产业结构、人口等因素的影响，这些因素通过对能源消费的影响进一步影响到碳排放。
2.能源消费结构效应
从图3-1可以看出，从1995年开始，陕西省能源消费结构对碳排放的变化大部分表现为负效应，对减少碳排放的贡献值在不断增加。陕西省能源消费中煤炭所占的比重超过了70%，因此能源结构效应对减少中国碳排放的贡献力不大。从图3-1可以看出，各年份能源结构的累积效应变化较小，趋于平缓。
四、结论
本文主要采用LMDI分解分析方法，对陕西省能碳排放因素进行分解。主要结论是：在对碳排放进行因素分解分析后得出，碳排放量的变化可分解为能源消费总量变化及能源消费结构变化，通过导入能耗总量及能耗结构的的历史值，可计算得到各自对碳排放变量的历史贡献度。能源消费总量变化对碳排放总量变化贡献最大，并呈正向关系。能耗结构变化对碳排放总量变化贡献度相对较低，但呈负向关系，即能耗结构使得碳排放降低。
参考文献：
[1]Nicholas Stern. Stern Review on the economics of climate change [M].Cambridge University Press，Cambridge，UK，2006.
[2]基于系统动力学的广东省低碳经济发展路径选择[M].华南理工大学，2011：06.
[3]巩芳，王芳.基于LMDI分解模型的内蒙古碳排放实证研究，干旱区资源与环境[J].2013：72-77.
[4]吴振信，石佳，王书平.基于LMDI分解方法的北京地区碳排放驱动因素分析[J].中国科技论坛，2014：34-38.
关键词：出口隐含碳；投入产出模型
中图分类号：F746.12 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）09-0-01
一、投入产出模型
根据全国投入产出的平衡关系（总产出=中间产出+最终产出），可以建立按行业的投入产出数学模型：X = AX+Y
整理后得 X=（I-A）-1Y
其中A为直接消耗系数或者技术系数矩阵；X为社会总产出列向量；Y为包含其他最终产品的社会最终产品列向量。如果设E为国内单位总产出的直接碳排放强度矩阵，则一国为满足最终需求Y而引起的国内碳排放C可表达为：
C = E（I-A）-1Y
对中国来讲，由于加工贸易所占的比重比较大，占我国外贸总量的40%-50%。如果在计算过程中不考虑加工贸易的影响，即不考虑生产过程中所耗用的进口中间产品的影响，把生产出口品所需要的中间产品都当成是国内生产，并利用国内的排放系数来计算这些产品隐含碳的话，计算结果会有所偏差。事实上，一个国家生产过程中的某些投入是来自国外的，如我国加工贸易中所需要的大部分原材料和零部件都是来自国外，这些产品虽然进入中国的生产过程，但并不在中国产生碳排放，因此，在计算时，需要把这些进口中间产品剔除。所以需要把国内生产过程的投入分为两部分：一部分来自国内投入，另一部分来自进口中间投入。如果设Ad和Am分别代表中间使用的国内投入部分和进口投入部分的直接消耗系数矩阵，且A=Ad+Am ，其中Am中元素aijm表示j部门每生产一单位产出需要投入的i部门的进口中间投入的量。Ad中的元素aijd表示j部门每生产一单位产出需要投入的i部门的国内中间投入的量。我们可以把Am写成Am=M·A，其中，M是进口系数，指的是每个产业部门投入中进口中间品所占的比例，用以衡量每个部门对进口的依赖程度。关于M，首先部门之间的均一性，即部门i对于所有其他部门j的投入中进口中间品投入的比例是一致的。因为进口品包括中间产品和最终产品，这样M就一个对角矩阵，用以衡量第i部门对进口的依赖程度。
所以中国出口的隐含碳排放为：
中国进口的隐含碳排放为：
其中为国内单位总产出的直接碳排放强度，为国内投入的直接消耗系数矩阵，为进口来源国单位总产出的直接碳排放强度，为进口来源国国内投入的直接消耗系数矩阵。
二、数据来源及变量处理
国内单位总产出的直接碳排放强度：，其中为j部门产出的碳排放总量（17个行业8种能源的消费量与每种能源的碳排放量相乘），部门的国内总产出。所使用数据，j部门2002、2005、2007年总产出（数据来源：《中国统计年鉴》），各种能源消费总量（数据来源：中国统计年鉴），各类能源碳排放系数（能源的碳排放系数采用IPCC碳排放计算指南缺省值，来源：2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories，1.1 introductions.）。
其中在统计年鉴中的能源消费量是按50个行业分，而为了与随后用到的数据一致，根据附表进行归类，分成17个行业。
国内投入的直接消耗系数矩阵：
（数据来源：通过2007年中国投入产出表获得直接投入系数A，M通过统计年鉴中各行业进口数量和国内总产出的数据计算获得）
为行业出口数量，通过统计年鉴可以获得。
即进口来源国单位产出的完全碳排放系数，这一系数的计算需要确定每一个进口来源国的直接消耗系数以及单位产出碳排放系数，数据获得困难，本文采用各行业平均的完全能耗强度与中国的平均碳排放强度的比值计算获得。（数据来源2007年世界各国平均碳排放强度和GDP能耗数据计算获得）
三、最终的计算
而具体的分析如下：
金属产品制造业、机械设备制造业所输出的隐含碳较多，从2002年分别占总量的20.25%和24.24%上升到2007年的24.69%和30.68%，与此同时，2002、2005、2007年的总量分别为1.38492、2.80960、3.12764亿吨，明显看出有大幅度的增加。
中国的进口隐含碳总量从2002年的0.55412亿吨到2007年的0.76524亿吨，而其中2005年比其他两年都要高为0.9269亿吨。但相比出口隐含碳而言，就九牛一毛了。具体的，2002年、2002、2007年机械设备制造业占进口隐含碳总量的比例为24.24%，25%，29%，但占总的耗用量9.69%、5.794%、7.105%，由此可见进口量还是很少的，中国的机械制造业大部分是自产自足，并且输出大量的出口。
除了采矿业有明显的进口外，其他行业无不是净出口为正的，其中以机械设备制造业为最多，02、05、07年的数据分别为1.343199千万吨、 2.32336千万吨、 2.2224千万吨。这一图表表明中国出口大量的物品，从而出口隐含碳，得出结论不能只看本土排放，还要看转移排放。众所周知这两类都是能耗很大的行业，可以定义中国为全世界输送了大量的高耗能的产品，从而减少其他国家的排放碳的总量。
由于本文采用八类能源的碳排放系数而并非魏本勇等 采用的固、液、气三类能源碳排放系数，并且本文在计算出口贸易隐含碳时剔除了加工贸易中的进口中间产品，因此本文的计算结果更加接近实际。
参考文献：
关键词：碳强度；行业影响；完全分解模型；强度效应；结构效应
一、 引言
当前，全球气候变化问题已成为国际社会广泛关注的焦点，中国随着经济的快速发展，能源消费急剧增加，特别是化石能源消费快速增长，而全球温室气体增加的主要来源是化石能源消费，导致二氧化碳排放总量已位居全球前列。有研究表明，中国能源消费产生的二氧化碳占中国总排放量的75%，2008年中国能源碳排放首次超过美国成为二氧化碳排放大国。随着工业化和城市化进程的加快，我国二氧化碳排放量将持续快速增长。为应对经济社会发展中环境压力大的严峻挑战，2009年11月26日中国政府在哥本哈根世界气候变化大会上宣布二氧化碳减排的目标为到2020年我国单位国内生产总值（GDP）二氧化碳排放量比2005年下降40%～45%，将单位国内生产总值二氧化碳排放作为约束性指标纳入“十二五”及中长期国民经济和社会发展规划，要求单位国内生产总值二氧化碳排放降低17%。近年来，碳强度波动引起社会各界的关注，关于碳强度的文章相继在各种学术期刊出现。主要内容可以分为两类，一是对碳强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）；二是从多个角度对碳强度进行研究，如Greening等（2004）、Wang（2005）、徐国泉等（2006）、魏一鸣等（2008）、宋德勇等（2009）等运用因素分解从产业结构、人口、经济等角度分析碳强度变化的影响；王铮等（2008）、李国志等（2010）、仲云云等（2012）运用不同的因素分解方法从区域的角度对碳排放的驱动因素进行分析；邵帅等（2010）、何小钢等（2012）从工业行业的角度对碳排放进行分析。现有研究对揭示我国碳排放的行业特点和制定行业减排政策具有积极的参考价值，但是依然存在一定的局限性，如现有研究中较少体现工业行业碳排放的时间和空间变动等。本文将在现有研究的基础上，从三个角度和两个时期进行因素分解，三个角度——一是按工业行业小类划分的39个细分工业行业，二是按工业行业大类划分的采掘业、制造业、电力、煤气及水生产和供应业，三是按碳排放高中低划分的高碳排放行业、中等碳排放行业、低碳排放行业。两个时期是：“十五”和“十一五”。动态定量分析我国各类工业行业发展对碳强度变化的影响，为相关部门制定行业差异化碳减排政策提供参考依据，对于当前推进经济结构转变具有十分重要的指导作用，对促进经济长期平稳较快发展，具有重要的现实意义。
二、 碳强度分解模型
本文运用Sun（1998）提出的完全分解分析方法，将工业碳强度的影响因素分为强度效应和结构效应来进行剖析，结构效应是反映不同行业经济发展比重变化引起的工业碳强度变化量，而强度效应是反映不同行业碳强度变化引起的工业碳强度变化量。
三、 工业碳排放与工业增加值的测算
由于统计年鉴上没有各个工业行业的碳排放量数据，另外从2008年开始国家统计局不再公布行业工业增加值，只公布工业总产值，因此在进行碳强度分解之前，需对各个工业行业的碳排放量和工业增加值进行测算。
1. 工业行业碳排放量测算。根据2007年IPCC第四次评估报告，温室气体增加的主要来源是化石燃料燃烧，因此本文利用各个工业行业历年能源消费数据进行碳排放量测算。计算方法基于IPCC《2006年IPCC国家温室气体清单指南》，根据《中国能源统计年鉴》口径，将最终能源消费种类划分成9类，包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、电力。9类能源的标准量转换系数和碳排放系数来源于中国科学院可持续发展战略研究组的《2009中国可持续发展战略报告——探索中国特色的低碳道路》。
2. 行业工业增加值测算。从2008年开始国家统计局不再公布行业工业增加值，只公布工业总产值，2008年之前既公布行业工业增加值，又公布工业总产值。通过2005年～2007年工业增加值占工业总产值的比重发现，各行业工业增加值占工业总产值的比重较为稳定，因此可以通过行业工业增加值占工业总产值的比重去测算2008年～2010年分行业工业增加值。运用2006年～2007年行业工业增加值占工业总产值比重的均值推算2008年分行业工业增加值，运用2007年～2008年行业工业增加值占工业总产值比重的均值推算2009年分行业工业增加值，以此类推，推算出2008年～2010年分行业工业增加值。
