降低碳排放量的措施范例6篇

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降低碳排放量的措施范文1

关键词：低碳经济；国际经验；政策措施

中图分类号：F124.5　文献标识码：A　文章编号：1005-2674(2012)04-086-05

一、引言

人类社会进入后工业社会阶段，发达国家的工业化和城市化基本完成，以大量耗费能源发展经济的模式逐步被抛弃，低消耗、低排放、低污染的低碳发展，已经成为全球应对气候变暖问题和解决人类社会发展与环境矛盾的首选模式。低碳经济是继农业文明、工业文明之后的人类文明史上的又一次重大发展。2009年哥本哈根全球气候变化会议后，这种经济模式已经得到了国际社会的广泛认同。各国政府特别是西方发达国家政府，通过各种方式和途径，努力推进低碳化，力争抢占低碳技术的领先地位。低碳经济的实质是提高能源利用效率，减少温室气体排放量，降低对化石能源的依赖，改善生态系统的自我调节能力，维持生态系统平衡。其目标是降低和控制温室气体排放量，减少大气污染，改善生态环境，避免气候发生灾难性变化，从而实现经济社会可持续发展。

中国是一个经济高速增长的国家，环境污染相当严重，与其他国家相比，中国的温室气体排放量比较大，虽然作为一个发展中国家没有降低碳排放的国际要求，但是出于环境保护的目的，中国政府也积极向国际社会承诺降低碳排放。据国际能源机构(IEA)估计，如果不进行任何控制，到2030年中国的二氧化碳排放量将达到114亿吨，为此中国政府承受着巨大的压力。中国政府承诺到2020年，单位GDP的二氧化碳排放量比2005年降低40％～45％。要实现这个目标，需要我们制定科学的政策，实施有效的措施。在制定中国发展低碳经济的各种政策时，首先需要认真学习和借鉴发达国家的做法，汲取他们的经验。

二、发达国家低碳经济发展规划和策略

(一)发达国家发展低碳经济的战略性规划

自2003年英国提出低碳经济概念以来，英国、德国、日本、加拿大、美国等发达国家相继提出了发展低碳经济的战略目标。这些战略目标虽然各不相同，但是，基本方向是一致的，就是要达到降低能耗，减少温室气体排放，发展新能源产业，实现向低碳经济的转变。为了发展低碳经济，发达国家还制定了相应的政策，这些政策的重点概括起来就是开发低碳技术，发展清洁能源，改造传统产业，以便降低温室气体的排放量。

英国在2003年了《我们能源的未来：创建低碳经济》，在2008年了《气候变化法案》，使其成为世界上第一个为减少温室气体排放、适应气候变化的具有法律约束性长期框架的国家。2009年7月15日，颁布了《英国低碳转型计划》白皮书。英国在《我们能源的未来：创建低碳经济》中提出，到2050年将英国二氧化碳排放量消减60％。《气候变化法案》提出到2050年在1990年的基础上减少80％的温室气体排放，到2020年的中期目标是减少34％的排放。德国在2008年制定了《可再生能源法》。其后，又制定了《可再生能源供暖法》等法律法规。《可再生能源法》把风能作为发展的重点，尤其海上风能。《可再生能源供暖法》规定，德国积极促进可再生能源用于供暖，计划到2020年将可再生能源供暖比例提高到14％(2006年为6％)。

日本政府为了达到低碳社会目标，制定了详细的“低碳社会行动计划”(2008年)，公布了《绿色经济与社会变革》(2009年)政策法案，对高排放、高污染的工业进行整顿，提出了减少温室气体排放的具体措施，推动低碳社会建设。日本把节能技术和低碳能源技术创新作为重点，对可以大规模降低温室气体的捕捉和封存技术进行大力扶持。政府继续投资化石能源的减排技术研发和推广应用，特别是投资燃煤电厂的烟气脱硫技术，确保日本形成国际领先的脱硫环保技术。

澳大利亚在2008年了《减少碳排放计划》政策绿皮书。提出了减排计划目标：2050年达到2000年气体排放的40％。计划2020年可再生能源比重要达到全部电力的20％。计划7年投资5亿澳元，重点用于热能技术升级与太阳能开发利用。计划建立一个全球碳捕集与储存中心。

(二)发达国家低碳经济的财政政策

为了促进低碳经济的发展，建设低碳社会，发达国家在进行战略规划的同时，还制定了相应的政策措施。在所有的政策措施中，制定和实施鼓励低碳产业发展的财政税收政策，是十分重要的举措。在财政政策中，支出政策和收入政策是其两个主要方面，二者的方式不同，但目的是一样的。其内容主要是财政投入政策、补贴、政府采购、税收政策等。

1.财政支出政策

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TimFoxon等认为持续的低碳措施创新能够促进产业向低碳经济发展。我国学者段莹采用产业结构层次系数描述了产业结构高度化水平，结论为产业结构升级对发展低碳经济具有显著作用，湖北省应进一步优化产业结构以推动低碳经济的发展。徐大丰对上海市碳排放与产业影响力系数的分析表明，燃气生产、建筑业、金属加工业的碳排放影响力比较大，因此，对这些行业进行产业结构调整可有效降低碳排放。作为能源大省的黑龙江省尽管最近几年经济保持了快速增长，但在实现低碳经济过程中，由于黑龙江省在历史中形成了偏轻倚重型的产业结构，即第二产业特别是重化工业在产业结构中占主体地位，而这种产业结构无疑是低碳经济发展的羁绊，产业发展中所带来的环境问题必然要通过政府制定相应的碳排放政策进行解决。因此，研究黑龙江省三大产业的碳排放，既是黑龙江省政府应对国际碳关税开征的战略需要，也是推进产业结构优化调整、改善经济增长方式的内在需要。

1黑龙江省三大产业碳排放测算方法

由于气候变化中测算碳排放量比较复杂，目前的学者更多根据生产过程中化石能源的消费量，初略估算化石能源（煤炭、煤油、汽油、天然气等）使用所产生的CO2排放量。在测算过程中，由于单位燃料使用所产生的CO2排放量不同，即化石燃料的碳排放系数不同。碳排放量与CO2排放量还需要进一步换算，通常单位质量的CO2排放相当于12／44碳排放。此外，不同组织机构采用了分品种能源单位能耗排放因子估计值，这些对于计算结果也会带来差异，如表1所示。由于各组织机构采用的计算系数不同造成计算结果的偏差，而IPCC（政府间气候变化专门委员会）在全球范围内被广泛接受，因此本文采用基于IPCC《国家温室气体排放清单指南》的碳排放系数对黑龙江省碳排放进行计算，如表2所示。本文利用黑龙江省某一产业的能源消耗及其总量，估算该产业化石能源消费产生的碳排放总量。其中包括煤炭、四种油品（煤油、柴油、汽油、燃料油）、天然气的消费量（国际上一些机构公布的数据一般都高于估算的碳排放量，这是由于计算时使用了不同碳排放系数）。由于统计数据都是分能源的消费量，还需要这些不同能源有利于折算系数。

2黑龙江省三大产业碳排放测算过程

分析黑龙江省三大产业的碳排放现状，不仅需要测算各产业碳排放总量，还需要计算碳排放强度，从而根据碳排放的强度变化深入分析黑龙江省低碳经济的发展形势。因此，本文将从三大产业碳排放总量和碳排放强度两方面进行测算。

2．1黑龙江省三大产业碳排放总量测算本文通过查阅《黑龙江统计年鉴》（2006～2012）三大产业的化石能源消耗量，并根据式（2）计算出2005～2011年7年间黑龙江省三大产业的碳排放总量为13686．81万t，其中第一产业的碳排放量为1124．79万t；第二产业碳排放量为8890．33万t；第三产业碳排放量为3671．69万t，其中黑龙江省2005～2012年分年度碳排放总量如图1所示。

2．2黑龙江省三大产业碳排放强度测算碳排放强度是指单位国内生产总值的CO2排放量。该指标主要用来衡量一个国家或地区经济同碳排放量之间的关系，如果一国经济在增长的同时，每单位国民生产总值所带来的CO2排放量在下降，那么说明该国或地区实现了低碳发展模式。可以说，碳排放强度是衡量一个国家或地区是否在向低碳经济发展的重要指标。通过查阅相关年鉴，黑龙江省2005～2011年的三大产业GDP及其总量如图2所示。因此，根据图1和图2计算可得出黑龙江省各产业的碳排放强度。

3结论

降低碳排放量的措施范文3

碳排放所引起的气候变化问题已经成为国际社会高度关注的热点。据iea的推算，2007年全球能源消耗产生的碳排放量中有23%是来源于交通部门［1］，预计到2030年这一比例还将提高到41%，交通碳减排已成为发达国家碳减排的重点领域［2］。中国碳排放总量当前位居全球第一①。由于中国经济社会正处于发展阶段，交通部门的碳排放量占全社会碳排放量的比重相对发达国家来说较低，但交通部门也是中国碳排放的主要来源之一，中国道路交通碳排放更是占了交通部门的86.32%［3］，而且随着城市化进程的加快，城市道路交通碳排放量的上升空间十分巨大。城市道路交通碳排放主要是因消耗化石能源而产生的，它正成为中国政府关注的重点。

中国城市化进程中的碳排放具有增长快速的特征。中国城市正处于快速发展时期，经济的快速发展，人民生活水平日益提高，城镇居民人均交通消费支出占总消费性支出的比重不断增长（2009年比1990年就增加了十多倍②），居民出行需求和强度越来越大。城市人口的迅速膨胀，居民出行需求总量又会快速增加，将导致城市交通客运量的快速上涨。随着城镇化进程的加快，城市建成区面积不断扩大由此带来我国城镇居民出行距离的加大。私人汽车增长率居高不下（1999-2009年年均增长率为23.96%），使居民出行结构发生显著变化，越来越多私人汽车的出现，导致城市道路交通能源消耗越来越多。随着城市道路交通需求的不断增加，即使城市交通人均能耗目前仍远低于发达国家水平，但是增量快，增幅大，由此而产生的碳排放量将迅速增长。

许多学者对交通部门碳排放问题进行了研究。江玉林、姜克隽等指出如果不采取有效措施，2020年城市交通的终端能源消耗将占交通行业能耗量的46%［4］。吴文化预计交通领域将成为能源消费增长最快的终端用能领域［5］。国家发展和改革委员会能源研究所课题组的研究结论是交通部门将逐渐成为未来能源需求和碳排放增长的主要贡献者［6］。张陶新等的研究表明，2002-2007 年中国城市交通部门碳排放量的年均增长率明显高出高于同期全国碳排放量；中国各城市人均碳排放增长速度快慢不一，但总体上，中国城市交通碳排放量的增加很快，碳减排形势不容乐观［7］。牛文元认为中国应该在交通领域坚持走低碳发展之路［8］。蔡博峰等呼吁在清晰把握全国和区域碳排放水平的基础上，针对交通模式、燃料类型、发动机效率等方向提出交通领域的系统减排方案［3］。张陶新等对城市低碳交通的概念进行了剖析，并提出了中国城市低碳交通建设的三大战略方向和五项主要措施［7］。本文在已有文献基础上，进一步对中国城市化进程中影响城市道路交通碳排放的机制进行深入的考察，并对不同经济社会发展情景下城市道路交通碳排放进行预测分析，为政府制定城市交通碳减排政策提供理论依据。

1 研究方法

1.1 模型

1.1.1 基本模型

从城市化、经济发展、技术进步（广义）三方面选取城市化率、人均gdp、城市居民消费水平及交通能源强度（平均每车的化石能源消费量）等指标为自变量，以城市道路交通碳排放（后文简称碳排放）量为因变量，并分别以字母p、a、x、t、i表示，建立模型进行研究。

ehrlich等人提出ipat模型来分析人类活动对环境的影响［9］，随后又被进一步扩展为stirpat模型用于对碳排放影响的研究［10］：

i=apbactde（1）

式中：a是模型系数， b、c和d分别为参数，e表示误差项，误差项包含了除p、a和t等自变量外的所有影响碳排放量的因素（如贸易能力、管理制度、消费行为等）。

在实际应用中，可根据需要在stirpat模型中增加社会或其它控制因素来分析它们对环境的影响［11］。因此，本文将模型（1）扩展为下面的形式：

i=apαaβxγtδe

对上式两边取自然对数后就得到如下的基本模型：

li=αlp+βla+γlx+δlt+m+u（2）

其中：li、lp、la、lx、lt、m、u分别是变量i、p、a、x、t及系数a与误差项e的自然对数，α、β、γ、δ分别为长期均衡状态下城市化率、人均gdp、城市居民消费水平及交通能源强度对碳排放的弹性或生态弹性［11］。

1.1.2 变量选择说明

（1）城市化率。城市化本质上是农村人口向城市转移集聚。第六次人口普查显示，2010年中国城市人口达到66 557.5万人，城市化率为49.68%，同2000年相比，城镇人口增加20 713.7万人，乡村人口减少13 323.7万人，相当于新产生了10.56个北京市大小的城市。人口大规模地迁入城市后,对城市交通运输需求快速增加，从而要消耗更多的化石燃料，导致碳排放量增加。本文将城市化率作为反映中国城市化进程的量的指标纳入模型。

（2）城市居民消费水平。2009年城市居民消费水平是2000年的1.8倍多，随着城市居民消费水平的提高，越来越多的汽车进入家庭，对碳排放产生了直接的促进作用。

（3）人均gdp。人均gdp可以代表一个经济体的经济规模，大致反映经济体的经济发展水平。本文将人均gdp作为一个表征经济发展的指标纳入模型之中。

（4）交通能源强度。城市道路车辆每人公里或每吨公里化石能源消耗是用来度量城市道路交通化石能源强度较好的方法，但是目前获取中国城市道路车辆行驶里程、能耗、载客量或载货量等基础数据非常困难，本文用城市道路交通部门平均每车的化石能源消费量来度量城市道路交通能源强度，简称交通能源强度。同样数量的车辆，平均每车消耗的化石能源越少，相应的碳排放量就越少。降低道路交通领域碳排放的技术进步都能使交通能源强度降低，本文将它作为表征广义的技术进步的指标纳入模型。

1.2 碳排放影响因素分析方法

本文运用协整方法考察碳排放量与各变量之间的长期均衡关系：

it=f(pt,at,xt,tt)

以研究在长期均衡状态下各经济与社会因素对碳排放的影响。其中, 各变量的数据期间为1978-2008年，各变量的计算方法为：

第t年的碳排放it=ct×n1t。这里ct表示第t年中国化石能源消耗产生的co2排放量，其数据来源于cdiaccdiac.ornl.gov/trends/emis/tre_coun.html；n1t表示第t年中国城市道路交通能源消耗占中国总能耗的百分比，其数据来源于世界银行

data.worldbank.org/indicator/is.rod.engy.zs。由于到目前为止，中国城市道路交通所消耗的非化石能源数量相对极小，本文将城市道路交通的能源消耗量等同于化石能源消耗量，本文碳排放仅考虑城市道路交通部门因化石能源消耗产生的碳排放。

第t年的交通能源强度tt=ft×（1-n2t）×n1t÷vt。这里，ft表示第t年中国总能耗量，n2t表示第t年中国化石能源消耗占总能耗的比例，vt表示第t年中国城市民用车辆数（由于数据资料的难以获得，用民用车辆数代替城市道路车辆数），ft、n2t和vt的各年数据来源于《中国统计年鉴2010》。

其它数据来源于《中国统计年鉴2010》

除了特别说明之外，gdp、人均gdp、城市居民消费水平等均以1978年的不变价格计算。。

本文采用向量自回归和向量误差修正理论，利用脉冲响应函数考察各经济与社会因素对碳排放的影响机制，并对碳排放进行预测。采用情景分析的方法，通过设定不同的经济社会发展情景，分析不同政策选择对城市交通部门未来碳排放的影响。

本文采用的分析软件为eviews6.0、spss17.0和matlab2009。为使行文简便，后文中变量符号的下标均省略不写。

2 实证分析

2.1 数据处理

变量间的相关性。用spss17.0软件计算各变量之间的pearson相关系数，结果表明，碳排放量与各变量之间都呈极强正线性相关。

变量间的因果关系。为防止出现伪相关问题，用eviews6.0软件进行granger因果关系检验，检验结果表明在5%的显著性水平上，p、a、x、t都是i的granger原因。

由此可知，如下的函数关系式成立：

i=f(p, a, x, t)

2.2 弹性分析

本部分依据基本模型（2），对各变量之间的长期均衡关系进行考察，为了避免出现伪回归，应用协整方法进行分析。

利用eviews6.0软件,采用单位根检验法对变量i、a、p、t、x进行1阶和2阶平稳性检验，检验发现各变量并不都是1阶单整，但在1%的显著水平下，各变量都是2阶单整变量。采用johansen协整检验方法，迹统计量与最大特征值统计量显示，在5%的显著性水平下，一阶差分li、la、lt、lx、lp之间有一个协整关系，因此可以用eg两步法建立相应的协整方程［12］。

使用spss17.0软件对自变量la、lt、lx、lp进行共线性诊断，结果显示自变量之间存在严重的共线性。为了解决变量之间共线性问题，用因子分析法提取两个主成分z1和z2（z1和z2特征值的累积贡献率达到99.694%），代替原有4个指标变量进行回归，得到：

li＾=0.824z1+0.14z2+10.032+u（3）

r2=0.995，调整的r2=0.995，f=2 951.211，方差分析概率值为0.000。因此，模型（3）整体拟合很好，有统计学意义。对序列z1和z2以及模型（3）的残差用eniews6.0进行单位根检验，检验的结果表明在1%的检验水平下，序列z1和z2以及模型（3）的残差是平稳的，方程（3）是协整方程。

将主成分z1和z2以及标准自变量还原为原自变量得到如下协整方程：

li=0.734 1lt+0.928 8lp+0.675 6lx+0.441 8la-5.320 2+u（4）

从建模的各种检验结果可知模型（4）的模拟能力十分强，模型中各自变量回归系数均符合经济学意义检验，能够比较客观地反映碳排放与城市化率、人均gdp、交通能源强度、城市居民消费水平之间的长期均衡关系。

由方程（4）可知，在长期均衡状态下，各因素对碳排放的影响最为显著的是城市化率，其次是交通能源强度，再次是城市居民消费水平，最后为人均gdp。在长期均衡状态下，城市化率每变动1%，其它因素不变时，碳排放量会同向变动0.928 8%；同样地，交通能源强度、城市居民消费水平、人均gdp分别变动1%，而其它因素不变时，碳排放量会分别同向变动0.734 1%、0.675 6%、0.441 8%。

方程（4）表明，在长期均衡路径上要减少碳排放量，着力点首先应放在控制城市化的发展速度上，其次是降低交通能源强度，再就是降低城市居民消费水平增长和经济发展的速度。

转贴于

尽管控制某一因素的增长速度可能显著减少碳排放量，但这并不意味着碳排放量一定会减少，还要取决于其它因素对碳排放量所起的作用。城市道路交通碳减排的战略制定或政策调整不能仅关注个别因素的静态影响，还应从动态的角度统筹考虑。

2.3 影响碳排放的机制

2.3.1 var模型

由前面对变量li、la、lt、lx、lp的有关检验可知，可以建立有意义的var模型，因篇幅所限，下面仅列出var模型中li的方程：

li=-1.22la(-1)-0.573 1la(-2)+0.990 2li(-1)

+0.750 4li(-2)+2.469 5lp(-1)-1.261 5lp(-2)

-0.557 1lt(-1)-0.605 7lt(-2)+0.742 7lx(-1)-0.414 3lx(-2)+6.057 6+ui（5）

var模型估计结果的特征根都位于单位圆内，因此模型是稳定的。aic与sc都很小，滞后阶数恰当。方程的r2以及调整的r2都在0.996以上，另外，对var模型的滞后排除检验结果表明，var模型里的每一个方程中，所有的第1阶滞后内生变量是联合显著的，而且var模型5个方程（另外4个方程未能列出）中，所有的第1阶滞后内生变量也是联合显著的。从建模的各种检验结果可知，模型模拟能力非常强。

2.3.2 碳排放影响机制

通过var模型，利用脉冲响应函数来了解各因素的动态作用机制。由于本文主要分析各因素对碳排放量的作用机制，因此下面重点讨论各因素对碳排放的作用机制。

图1显示了li对变量lx、lp、la、lt、li的冲击的响应，其横轴表示冲击作用的滞后期数（单位：年），纵轴表示脉冲响应函数值的大小（单位：%）。

城市化率与碳排放。图1显示，如果给城市化率一个

图1 li对变量li、lp、lt、la、lx的一个cholesky标准差新息的响应①

fig.1 response for li to cholesky s.d.innovations of li, lp, lt, la, lx

正向冲击，将导致城市化率对碳排放量的弹性在随后2年内上升，接下来的2年有所下降，然后是逐年上升。因此，随着城市化进程的加快，碳排放也会快速上升。

交通能源强度与碳排放。从图1可以看出，对来自lt的冲击，li的响应首先是逐渐减弱的，在第6年后趋于稳定。这一结果的经济含义是，如果给交通能源强度增长率一个正向冲击，会导致交通能源强度对碳排放量的弹性在随后三年内上升，但上升幅度是逐渐降低的，在第4年不升反降，随后碳排放量的增长率有所上升并逐渐保持稳定。因此，交通能源强度增长率的提高，其效果是使碳排放有较大的即时提高，但持续性较弱。降低交通能源强度的长期战略的总体效果将使其对碳排放的弹性降低，使碳排放量增长速度得到抑制。

城市居民消费水平与碳排放。图1显示，对来自lx的冲击，li期初的响应是正向增强的，以后逐渐减弱。这表明给城市居民消费水平一个正向冲击，将会导致开始两年内城市居民消费水平对碳排放量的弹性上升，但从第2年开始，城市居民消费水平对碳排放量的弹性将会逐年下降。作为使城市居民消费水平增长率提高的政策调整，短期内对碳排放量的增长率有较为明显的提高，但长期内使碳排放增长率提高的效果并不明显。

人均gdp与碳排放。图1显示，对来自la的冲击，li的响应首先是负向逐渐增强，在第4期达到负向最大，然后负向减少。这一结果表明，如果给人均gdp一个正向冲击，那么人均gdp对碳排放量的弹性在随后各年逐年下降，这有利于保持较高的人均gdp增长率而不使碳排放增长率增加。

各变量的冲击不仅对碳排放量会产生即期和后期的影响，而且不同冲击的重要性也不一样。下面通过方差分解的方法来分析各因素对碳排放量变动的贡献大小。

图2中，横轴表示方差分解的时期数（单位：年），纵轴表示各变量对li变化的贡献率。图2显示，除了碳排放自身外，交通能源强度对碳排放量的贡献最大。此外，在前5期，城市居民消费水平较大，第6期开始，城市化率的贡献仅次于交通能源强度，人均gdp对碳排放的贡献率总体来说较小。由此可知，短期内，城市化率并不是导致碳排放增长的主要因素，但在长期将对碳排放产生最为重要的影响。因此，如何稳步推进城市化从而有利于中国城市道路交通碳减排战略目标的实现，值得人们思考。交通能源强度虽然是碳排放的重要影响因素，但从长期来看没有超过碳排放本身所起的作用，意味着在没有外界冲击的情况下，碳排放在长期内将会按其自身规律发展，产生碳排放量增加的强化效应，这说明选择什么样的宏观政策将对中国城市道路碳减排起重要的作用。

2.3.3 各因素对碳排放的短期动态影响

根据前面的有关检验可知，由var模型可以导出有意义的vec模型，在vec模型的5个方程中提取li方程如下:

li=0.947 5ecm-1-0.824 1li-1+0.862 1lp-1+0.524 7lt-1-0.041 8lx-1+0.710 3la-1+0.095 1+u(6)

碳排放的短期变动分为两部分：一部分是由于短期滞后1期的各变量变动的影响；另一部分是由前一期碳排放偏离长期均衡关系（即ecm(-1)）的影响。

方程（6）右边各变量的系数可以理解为相应变量滞后1期的波动对当期碳排放的弹性或者短期生态弹性。由方程（6）可知，各变量滞后1期的波动对当期碳排放的正向影响大小依次为：城市化率、人均gdp、交通能源强度，而负向影响依次为碳排放、城市居民消费水平。其中，城市化率滞后1期的波动对当期碳排放的弹性为0.861 2，即滞后1期的城市化率每增加1%，其它因素不变时，当期碳排放量将增加86.21%。因此，前期通过施加降低城市化率增长速度的干预措施，有利于当期碳排放量的下降，与长期均衡下降低城市化速度的效果相差不到7个百分点。

城市居民消费水平滞后1期的波动对当期碳排放的弹性为-0.041 8，说明前期通过政府干预，调整城市居民消费结构而降低城市居民消费水平将会提高当期碳排放量，这与长期均衡下能明显降低碳排放的效果不同。

人均gdp滞后1期的波动对当期碳排放的弹性为0.710 3，比起其长期均衡弹性0.441 8，人均gdp滞后1期对当期碳排放极富弹性，前一期人均gdp增长率的提高，将极大地促使当期碳排放量的上升。

交通能源强度滞后1期的波动对当期碳排放的弹性为0.524 7，比长期均衡弹性小，说明前一期交通能源强度增长率的提高，将使当期碳排放增长率上升，但低于长期均衡效果。

3 预测与情境分析

3.1 预测

以2005年的实际数据为基础， 根据模型（5），运用matlab软件编写相应的程序对2006-2008年的中国城市道路交通碳排放量及其影响因素的值进行模拟，并对2009-2030年的值进行预测。由一切照常情景（bau）下预测的结果碳排放量预测值见图3，其它因素的预测值未能详细列出（仅在后文需要时用到），读者可向作者索取。可知，如果继续延续中国2008年以前的经济社会发展模式（bau情景），碳排放及其影响因素按其原有规律发展，那么，到2030年，中国城市道路交通碳排放量达到7.72亿 t，是2008年的7.54倍，而且其增长趋势十分强劲。显然，这是不可持续的。下面根据前文的分析，对碳排放的各影响因素进行设定，考察在外力干预下的中国城市道路交通碳排放变化情况。

3.2 情景分析

与文献［6］类似，将情景设为节能、低碳、强化低碳三种。节能情景反映这样一种保守的情景：当前节能减排政策继续实施，经济社会稳步发展，技术特别是城市交通技术进步得到发展，经济发展方式转变受到重视，但无应对气候变化的特别政策措施。低碳情景反映了经济发展模式的改变，技术进步得到强化，但城市居民消费增长保持在一定水平，代表了低碳发展的一种未来趋势。强化低碳情景反映了以内涵式的增长为主的发展方式，科技进步进一步强化，gdp增长较缓，代表了中国应对气候变化为全球碳减排所作出的贡献。下面将考察时段分为2010-2015年、2016-2020年、2021-2030年、2031-2040年、2041-2050年五个区间。

人均gdp。根据实证分析结果，综合已有的研究［6,13］，设定节能情形下各区间人均gdp的年均增长率分别为7.84%、7.19%、6.95%、5.0%、3.67%。与文献［14］类似，为使计算简便，在此基础上分别向下浮动1与1.5个百分点得到低碳与强化低碳情景下的人均gdp的年均增长率。

城市化率。一般认为，城市化率在30%-70%之间尤其是在50%左右时增长率提高最快，因此，根据实证分析，并参考有关的研究［6,15-16］，设定节能情景下，2015年、2020年中国城市化率达到54.26%、61.33%，以后城市化率增速变慢，2030年、2040年、2050年分别达到70.07%、74.09%、78.11%的水平。在此基础上，向下浮动2.2个百分点作为低碳情景中相应年份的城市化率，向下浮动4.6个百分点作为强化低碳情景中相应年份的城市化率，由此得到各区间的城市化率年均增长率。

交通能源强度。1978-2008年的交通能源强度年均降低3%，根据bau下的预测结果，bau情形中2010-2015年的交通能源强度年均降低4.9%，2016-2020年的交通能源强度年均降低3.8%，结合前面的实证分析，设定节能情景下，各区间的交通能源强度年均下降率分别为5.9%、5.4%、4.9%、4.5%、4.0%。在此基础上，分别向下浮动1与2个百分点作为低碳与强化低碳情景中相应年份的交通能源强度年均下降率。

城市居民消费水平。1978-2008年的城市居民消费水平年均增长率为6.34%，根据bau下的预测结果，bau情景下2010-2020年的城市居民消费水平年均增长率将为8.39%。考虑到中国将在2020年基本实现工业化，2021年以后，中国进入后工业化时期，投资率将下降，消费率会不断提高。因此，结合实证分析，设定节能情景下，各区间的城市居民消费水平年均增长率分别为8%、7.78%、8%、8.22%、8.44%，在此基础上，2010-2015年向下浮动0.5个百分点作为低碳情景中相应年份的城市居民消费水平增长率，向下浮动0.7个百分点作为强化低碳情景中相应年份的城市居民消费水平增长率。

根据上面对各因素增长率的设定，以及协整模型（4），运用matlab软件编写相应的程序运算，得到各情景中2009-2050年各年的中国城市道路交通碳排放量（见图3）。

图3显示， 2030年，节能、低碳、强化低碳情景下的中国城市交通碳排放量分别为3.596 2、2.587 7、1.867 8亿t，分别比一切照常情景（bau）减少53.42%、66.48%、75.8%。考虑到美国公路运输消费的非化石能源比重很小［17］，如果也将美国道路交通消耗的能源看作是化石能源，那么分别比美国2007年的城市道路交通少排放0.06、1.06、1.79亿t以上的co2。在2050年，节能、低碳、强化

低碳情景下的中国城市交通碳排放量分别为9.015 8、4.812 6、2.787 1亿t碳，强化低碳情景下的中国城市交通碳排放量大约相当于美国1989年的碳排放量。

在bau、节能、低碳、强化低碳四种情景下，中国人均gdp达到1万美元（2008年美元）以上的时间节点分别为2022、2024、2026、2028年。由图3可知，其时的城市交通碳排放量分别为3.42、2.55、2.15、1.75亿t。节能、低碳、强化低碳情景下2050年人均gdp将分别为3.646 4、2.447 5、2.002 4万美元（2008年美元），达到世界中等发达国家水平，基本实现现代化目标。

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4 结论与启示

本文以1978年以来的数据为基础，运用协整与var及vec方法分析了中国人均gdp、城市化率、城市居民消费水平、交通能源强度及碳排放等变量之间的长期均衡关系和动态作用机制，并进行模拟预测和碳排放情景分析。在没有外界冲击的情况下，碳排放将遵循自身的发展规律，中国经济社会无法可持续地发展；外界冲击的强弱不同，中国道路交通碳排放水平差异很大。基于本文的研究，可以得到如下结论与启示：

（1）技术进步（以交通能源强度表征）、经济发展、城市化方面的多种因素共同作用的结果决定了中国城市道路交通碳排放持续增长的趋势难以避免。一切照常情景（bau）下，2009-2030年的中国城市道路交通碳排放年均增长率达到10.63%；2010-2050年，节能、低碳、强化低碳情景下的中国城市道路交通碳排放量年均增长率分别减弱为为5.51%、3.96%、2.66%。在相当长的时期里，中国城市道路交通碳排放量的拐点难以出现。

（2）不同的发展理念和政策与技术的组合，可以使城市道路交通碳排放发生重大变化。本文通过对城市化率、交通能源强度、城市居民消费水平和人均gdp的增长幅度作不同的组合，强化低碳情景下的中国城市道路交通碳排放量年均增长率不到节能情形下的一半。

（3）政府的主导，广大居民的碳减排意识及其行动是城市道路交通碳减排的关键。城市化率、交通能源强度、城市居民消费水平和人均gdp是影响城市道路交通碳排放的主要因素，靠市场本身的发展来转变这些因素的发展方式从而达到碳减排，其过程漫长代价巨大，需要发挥政府的主导作用，进行积极干预和调整。从各因素对碳排放量变动的贡献来看，中短期政策调整的重点应放在交通能源强度对碳排放的影响上，长期战略调整的重点应放在城市化率和交通能源强度对碳排放量的影响上。

政府通过城乡统筹稳步推进城市化，适当控制城市化发展速度，城市化率每变动1%，就可以使城市道路交通碳排放同向变动0.928 8%。实施使城市化增长率降低的长期战略，将使城市化率对城市交通碳排放的弹性下降，城市化率对碳排放量的提升作用得到有效抑制。

政府通过加大政策创新力度和推进技术进步，采取提高燃油经济性标准、开发车用替代燃料、融合协调城市土地利用与交通规划、发展智能交通系统、引导私人汽车使用等等基于机动车、燃料、道路和出行需求的政策措施，可以有效降低城市道路交通车均化石能源消耗量（交通能源强度），交通能源强度每变动1%，城市道路交通碳排放会同向变动0.734 1%。

降低碳排放量的措施范文4

关键词：低碳旅游；理念；北部湾；旅游发展

温室气体的高排放量不仅不同程度影响着人类的生活同时也在破坏着人类赖以生存的地球家园。为了改变这种局面，世界各个国家都采取了一定的补救措施，尽量减少国内碳的排放量。中国也是如此，在政府政策的感召下，各行业都在尽量想办法降低生产中的碳排放量。但是为了降低碳的排放量而停止旅游行业也不现实。因此如何寻找一个能够继续旅游但同时也能尽可能不破坏旅游区环境的旅游方式成为了社会的热点话题。低碳旅游即是在这个背景下提出的，落实低碳旅游不但能够满足人们旅游的需求，拉动旅游城市的经济同时也可以将对旅游城市的环境破坏降至最低。这种环保的旅游方式的推行对北部湾经济区这类具有丰富旅游资源但同时本身生态系统比较薄弱、容易受到影响的旅游景点而言更起到了很好的保护作用，因此其更应当结合自身旅游特点和实际情况将低碳旅游落实到发展实处。

一.低碳旅游的出现和发展

（一）低碳旅游的内涵。

低碳旅游是低碳经济下出现的一种新型旅游方式，这种新的旅游方式的产生为旅游行业实现永久发展这一目标提供了保证。目前针对低碳旅游已经有学者对其概念进行了界定。邓琳琳和林喜庆认为：低碳旅游是指旅游者在旅游时，具有低碳的意识，把种种旅游消费方式的碳排放量保持在合理的范围内，尽可能地降低碳排放的旅游方式。其中有政府和旅游机构推出的有关环保旅游的路线和交通工具等。富筱琪认为：低碳旅游是指在旅游过程里计算二氧化碳，尽可能较少二氧化碳的排放量的旅游，还要用自己的行为去补偿行动所排出的“碳”。蔡萌和汪宇明认为：低碳旅游是指在旅游时，经过利用低碳技术以及提倡低碳旅游消费形式，来获取较高的旅游体验质量与较大的旅游经济和社会以及环境效益的一项永久发展形式。

（二）低碳旅游产生的背景

低碳经济是人类为保护地球家园提出的口号，而低碳旅游则是低碳经济的衍生物。经过了一百多年的发展，人类的经济得到了巨大的发展但同时地球环境也遭到了严重破坏。仅仅百年的时间地球的平均气温就发生过两次大波动，且全球气温一直处于整体上升的趋势。二十世纪八十年代后，地球气温的上升趋势更是明显。不断上升的气温不仅仅影响着人类的生活作息，同时冰川的融化、海平面的升高、红树林生态平衡的破坏无一不昭示着人类赖以生存的坏境正在一步步走向灭亡的境地。马尔代夫是很多人们都梦想去的旅游天堂，但是近年来全球气温的逐渐升高，已经让马尔代夫的海平面不断上升、海水不断被污染，若气候变暖一直不能缓解，这个人们心中向往的天堂最终只能成为回忆。

（三）低碳旅游的发展现状

外国施行低碳旅游的时间早，且也取得了一定的效果，世界自然资金会提倡假日碳足迹工具，并算出游者的碳足迹分数并通过分数引导和教育旅游者改变自己的旅游方式，向着低碳旅游看齐。从这也可出，旅游确实影响旅游景区的环境。而这种碳足迹的发明也正是让人们能够在旅游的同时给当地的环境一个可持续发展的空间。哥本哈根是一个低碳旅游建设较好的国家，在其酒店里都是可循环利用的东西，且人们日常旅游也都是以自行车为主。国家为鼓励市民和外来旅者用使用自行车出行，所有交通工具的变化频率都是根据自行车车道与停放位置进行设置的。可见国家本身对居民低碳生活和低碳旅游的支持与鼓励。

对我国而言，低碳旅游观念在旅游也刚刚有一点的发展，具有代表性的是上海市民自己花钱进行的北极低碳旅行。广西北部湾是我国著名的海滨旅游景点同时也是我国实施低碳城市建设中的重点规划目标。作为一个旅游城市，要想发展成为一个低碳城市，城市领导者应当积极引导本地和外来游者落实低碳旅游，从而达到在发展旅游经济的同时也能够减少因旅游而对环境的影响和破坏。据笔者统计，当前针对低碳旅游这一领域的内容研究还是较少，在此笔者就低碳旅游的特点和广西北部湾地区的旅游特点对如何实现广西北部湾地区的低碳旅游和如何尽量让旅游者实施低碳旅游这一话题进行论述。

二.北部湾地区进行低碳旅游的必要性

广西北部湾地区中有三个海滨城市，一个近海城市，具有着丰富的滨海旅游资源。利用旅游业带动区域的经济发展是对当地旅游资源的充分应用。但是海滨旅游开发前期都是粗放开发方式，对生态环境的破坏严重。且随着后来交通的发达以及旅游可量的增加，更对当地的旅游环境造成了极严重的破坏，高交通排放量及高数量旅游者带来的高碳化旅游经济在带动了北部湾经济的同时也极大破坏了北部湾的生态环境。为了实现北部湾生态环境的可持续发展和尽量减少旅游给该地区造成的伤害，实行低碳化势在必行。

很多研究显示，旅游者旅游时通常都有挥霍倾向，这会导致旅游资源的浪费。且有的旅游人员因道德意识不强，在旅游过程中随地乱扔垃圾，在石壁上刻字，这些行为不仅会影响景区的美观程度更甚者会给景区环境带来无法恢复的影响。在以前一味注重经济发展而忽略了可持续生态经济发展的经济发展观念下，沙滩周围都是接送客车与家庭轿车。虽然交通工具的使用却是提高了人们生活的效率，但是长此以往的高效旅游也会给旅游区的环境造成毁灭性的伤害。

三.北部湾低碳旅游的措施分析

（一）城市的低碳规划

1.旅游行业

旅行社是旅游行业中的一个重压部分，旅行社在低碳旅游中具有重要的作用。旅行社可以研究开发一些低碳旅游产品，研究一些低碳旅游方案，设计旅游路线，必要的时候也可以设计一些徒步旅游或者是自行车旅游的线路等等，知道旅游人员亲近自然和热爱自然，降低碳的排放量，进而保护海岛旅游可以持续发展。初次以外，旅行社还可以利用优秀的导游来引领旅游者的活动，使旅游人员的行为符合低碳旅游观念，导游可以向游客们介绍如何才能够实现低碳旅游，将低碳旅游始终与旅游活动相伴。

2.旅游景点

旅游景点是旅游活动中一个重要部分，为降低碳排放的主要途径。在景点开发时，坚持做到提高利用率，尽量较少开发的原则，尽量开发一些低碳旅游资源。海滨景点从规划时，就将低碳的观念贯彻其中，实行低碳评价机制；景点的建筑用料言尽量地使用环保的材料，尽量使用太阳能和风能等一些情节能源；景点的管理也要实行低碳的管理方式，尽可能地降低办公用纸的使用量等等；除此以外，旅游景点还可以使用可循环利用的电子门票，环保垃圾桶等，实行低碳旅游卫生设施。

3.旅游交通工具

交通是旅游时不可缺少的，交通工具具有很大的减少碳的排放空间。发展与完善城市原有的交通用具，利用低设施污染设施，防止造成海滨周围水体资源的污染。旅游建设过程中，当地政府应当鼓励居民或外来游客能够以自行车为主要交通工具，并在城市建设中提供免费自行车供应点以及固定自行车停车地点和相应的自行车道。让游客能够在旅游中通过这种低碳交通工具感受景区和景区所在城市的风光与特色，同时若有必要的话，还可以提倡旅游者徒步，这样不仅能够呼吸景区的新鲜空气同时也能够领略沿途美好风光。

（二）成立低碳组织推进低碳理念

从城市的低碳旅游构成来讲，政府部门对其有重要的作用，政府部门不仅控制着碳排放的制造者，还影响碳排放的消费者。企业低碳生产产品设计以及产品宣传需要一定的成本，而且还有可能出现旅游者不感兴趣的现象，于是，低碳环保的宣传工作就显得比较重要。需要政府部门以及有关部门在制度与政策上给予一定的支持。对于近海城市低碳旅游的发展，需要各个部门共同努力，明确分工，制定可行的计划项目和实施内容等。低碳组织将依据各个部门的要求，对海滨旅游区的低碳发展进行监督与落实，并要加大对其的惩罚力度，采用科学的手段完善海滨旅游区的低碳旅游建设。

（三）城市旅游区餐饮低碳化

旅游者与城市居民的日常餐饮也是碳量排放的重要部分，因此城市要能够从低碳旅游这一观念出发，建设低碳餐饮，从用具、原料等各个环节实行低碳安排。第一用耗能比较低的烹饪设施。多多的使用节能减排的灶具，耗能比较低的锅具，感应的水龙头等等。第二，使用可循环利用的餐具。和可循环利用的餐具比较，易拉罐和塑料制品等碳排量就比较高。因此就可以用容易分解的物质来取代那些不容易分解的物资，可以降低碳的排放量；第三，饮食所需要的材料实行低碳采购。第四，用低碳的烹饪方式进行烹饪，比如将武火更改为文火，少一些爆炒菜，多食用一些拌菜等，降低碳的排放量。

四.总结

低碳旅游为低碳经济背景下所出现的一种旅游形式，在全球气候逐渐变暖的状况下，提倡旅游者在旅游过程里降低碳的排放量，保护环境。北部湾是一个具有着丰富旅游自然但同时生态系统也相对薄弱的旅游发展区，而实行低碳旅游则是实现该地区的旅游经济的可持续发展，将旅游对该地区环境破坏降至最低的最重要途径。

参考文献：

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[2]张坤民，潘家华，崔大鹏.一种新的旅游发展方式[J].北京社会科学，2008.

[3]王立峰，陈洁，章昌平.低碳旅游理念与开发模式研究[J].中国集体经济，2011（18）.

[4]张艳玲，李悦铮，曹威威.基于低碳视角的我国海岛旅游发展初探[J].国土与自然资源研究，2011（06）.

[5]李小明，张兆干，林超丽.基于低碳经济背景下低碳旅游社区的构建研究—以江苏省丹阳市飞达村为例[J].河南科学，2010（05）.

[6]黄文胜.论低碳旅游与低碳旅游景区的创建[J].生态经济，2009（11）.

[7]黄玉斌，曾其龙.低碳旅游视野下的桂林旅游企业竞争力研究[J].广西财经学院学报，2012（02）.

[8]刘晓.低碳旅游—北京郊区旅游未来发展新模式[J].北京社会科学版，2010（12）.

降低碳排放量的措施范文5

[关键词] 东北老工业基地；工业碳排放；影响因素；LMDI模型

[中图分类号]X321

[文献标识码]A

[文章编号] 1673-5595（2013）04-0018-05

近年来，随着经济高速发展、人口持续膨胀和工业化、城市化进程的进一步推进，能源消费剧增，生态环境日益恶化，特别是温室气体排放引起的气候变暖已严重威胁到人类的生存和发展，低碳经济受到世界各国的普遍关注，成为应对气候变化、实现经济可持续发展的首选战略.[1]。东北老工业基地是中国碳排放的重灾区，不可避免地成为全国碳减排的首要对象，而工业又是其能源消费的主力军，因此，分析东北老工业基地工业碳排放量变化的影响因素，找出控制或降低碳排放量的措施，对于节能减排、促进东北老工业基地低碳经济发展具有重要的现实意义。本文针对东北老工业基地工业碳排放量变化的影响因素，利用对数平均迪氏指数法（Logarithmic Mean Divisia Index method， LMDI）进行因素分解并对模型展开研究，旨在为东北老工业基地未来的节能减排提供实证参考，据此提出控制碳排放的政策建议，以促进东北老工业基地低碳经济的发展，实现东北老工业基地的振兴和长期可持续发展。

一、分解模型的建立

基于对数平均迪氏指数法对碳排放影响因素分析的优越性（全分解、无残差、易使用、易理解），本文采用该方法分析东北老工业基地工业碳排放量变化的影响因素，因为LMDI分解法在理论基础、适用范围和结果表达等综合方面相对较优，分解结果有加法和乘法两种形式，易于转换且一致，不存在无法分解的残差，可以用于绝大多数情形的分析，所以，LMDI分解法是目前对能源分析的一种重要分析方法，具有表达性和实用性.[2]。

工业碳排放的影响因素很多，鉴于东北老工业基地的研究重点在人口规模、经济发展水平、工业化率、能源利用效率、能源消费结构和碳排放系数对工业碳排放量变化的影响，建立下面的工业碳排放影响因素分解模型

由式（2）可知，碳排放总量C的变化取决于P（人口规模因素）、Y（经济发展水平因素）、L（工业化率因素）、M（能源利用效率因素）、Ni（能源消费结构因素）、Ri的变化（碳排放系数因素）.[3]。

中国石油大学学报（社会科学版）2013年8月

第29卷第4期李绍萍，等：基于LMDI的东北老工业基地工业碳排放影响因素实证分析

第t期相对于基期的碳排放总量变化的影响因素可以分解为6个因素，具体如下：

二、数据来源及处理

东北老工业基地工业增加值和工业能源消费的原始数据来源于1997—2011年东北三省历年《统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》，以原始数据为基础，按照以下方法进行数据处理：

由于工业总产值中存在固有的双倍计量问题，本文以工业增加值来计算工业化率和能源利用效率，同时，数据以1997年为基准，根据相应的工业产值指数统一折算成1997年不变价格，不变价工业GDP=基准工业GDP×工业产值指数。因为随着经济发展，价格是不断变化的，所以，以现价工业GDP计算的碳排放总量是不能直接对比的.[5]。

由于能源种类过多，且有些种类消费量较低，本文按照一次能源终端消费的分类将工业能源消费划分为原煤、原油、天然气三种能源种类进行碳排放总量的分析。

目前，东北老工业基地还没有碳排放量的直接检测数据，本文通过能源消费量来估算碳排放量：C=∑iEiRi。由于原始数据中各种能源消费均为实物统计量，单位各不相同，不便于比较，因此，在进行计算时首先需要将各种能源消费实物量按照一定的系数统一折算成标准煤数量，然后再乘以各自的碳排放系数，即可得到各种能源消费的碳排放量.[6]。各种能源的标准煤折算系数和碳排放系数见表2和表3。

三、实证结果及分析

通过整理得到的基础数据，根据上述加法和乘法计算公式，对东北老工业基地工业碳排放量进行因素分解，可以得到1998—2011年各影响因素对东北老工业基地工业碳排放量变化的贡献值和贡献率及贡献值和贡献率趋势图，见表5、图1、图2。

（一）东北老工业基地工业碳排放量的总体变化趋势

从表5和图1中可以看出，东北老工业基地工业碳排放量的总体变化趋势大致表现为明显的两阶段特征：第一阶段为碳排放减少阶段（1997—2002），但整体下降速度变缓，且2000年出现了一个拐点，碳排放量增加了4762万吨；第二阶段为碳排放增加阶段（2002—2011），整体增加速度变快，2008年出现了一个拐点，碳排放量减少了5130万吨，这可能是受绿色奥运等外部因素的影响，使碳排放量有所下降。总体而言，东北老工业基地工业碳排放量是不断增加的，虽然在1997—2002年期间有所下降，但其后一直呈快速增长的趋势，这表明近年来随着振兴东北老工业基地战略的实施和进一步推进，经济得以迅速发展的同时，能源消耗量剧增，东北老工业基地工业碳排放量也呈现出较快增长的趋势.[8]。

图1工业碳排放量变化贡献值趋势

图2工业碳排放量变化贡献率趋势

（二）东北老工业基地工业碳排放量的影响因素分析

为了进一步分析东北老工业基地工业碳排放量变化的内在机理，找出控制或降低工业碳排放量的措施，下面对各影响因素进行具体分析。一般而言，贡献率大于1是碳排放量增加的拉动因素，反之贡献率小于1是其抑制因素。

1. 人口规模因素分析

由表4可知，2011年东北老工业基地人口数为108155万人，较1997年增加了3873万人，说明近年来东北老工业基地人口增长较为缓慢。而根据LMDI分解结果可以看出，人口规模因素对工业碳排放量的贡献值较小，且其贡献率大于1，见表5，说明人口规模因素是工业碳排放量增加的拉动因素，但在其变动不大的情况下，贡献值和贡献率都比较小，且保持相对稳定的状态。

2. 经济发展因素分析

从分解结果中可以看出，经济发展一直是东北老工业基地工业碳排放量增加的主要贡献因素，且其贡献值呈现不断增加的趋势，由1998年的2043万吨增加到2011年的5779万吨，其贡献率则由1998年的108增长到112，说明经济发展始终是推动东北老工业基地工业碳排放量增加的主要因素，对碳排放量的影响最大，且其拉动作用越来越显著，呈不断增强的趋势。

3. 工业化率因素分析

工业化率对东北老工业基地工业碳排放量的贡献值有正也有负，1997—2004年贡献值为负，2004—2011年贡献值除2006年为负外，其他年份都为正，且每阶段内具有一定的变化幅度，这是因为自2004年初国家正式实施振兴东北老工业基地战略后，东北老工业基地迅猛发展，工业化率不断提高，工业能源消耗增加，这在一定程度上导致了工业碳排放量的增加。

4. 能源效率因素分析

能源效率对东北老工业基地工业碳排放量的贡献值整体为负（除2000、2004和2006年3个拐点外），且其贡献值的绝对值较大，其中2008年能源效率对工业碳排放量的抑制作用最大，使碳排放量减少了10776万吨，这说明能源效率是减缓工业碳排放量最重要的因素，是实现碳减排目标最关键的可行因素。

5. 能源结构因素分析

能源消费结构对东北老工业基地工业碳排放量的贡献同时存在正效应和负效应，且其对碳排放量增加的抑制作用较小，其贡献值基本保持在一定的范围内，反映了近年来东北老工业基地能源消费结构未能得到有效改善，有待进一步优化，以充分发挥其对工业碳排放量增加的抑制作用。

四、结论

在东北老工业基地工业碳排放影响因素分解的基础上，通过对各影响因素的实证分析，本文主要得到以下几点结论：

人口规模、经济发展和工业化率因素是东北老工业基地工业碳排放量增加的拉动因素，其中经济发展是工业碳排放量增加的最主要原因，工业化率的贡献值和贡献率次之，人口规模对工业碳排放影响的变化不大。

能源利用效率和能源消费结构因素是东北老工业基地工业碳排放量增加的抑制因素，其中能源利用效率因素的抑制作用大于能源消费结构因素，能源利用效率是减缓工业碳排放量最重要的因素，能源消费结构对工业碳排放影响的变化不大。

总体来讲，东北老工业基地工业碳排放量不断增加，呈现出较快的增长趋势，这主要是因为随着振兴东北老工业基地战略的实施和进一步推进，经济发展和工业化率因素的拉动作用远远大于能源利用效率和能源消费结构因素的抑制作用。

通过以上对影响东北老工业基地工业碳排放量变化因素的分析，笔者认为，在未来的工业发展中，应从以下几方面来控制或减少东北老工业基地工业碳排放量：一是引进先进的生产技术和高效节能设备，对旧设备进行更新与改造，提高能源利用效率；二是进一步优化能源消费结构，多使用天然气、太阳能、风能、水能以及地热能等清洁能源；三是大力发展高新技术产业，适当降低工业化率，特别是降低工业高能耗行业的比重。

综上所述，东北老工业基地在未来的工业发展中只有坚持走以低能耗、低污染、低排放为基本特征的低碳工业发展模式，才能实现东北老工业基地的可持续发展。

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[3] 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—2004[J].中国人口·资源与环境，2006，16（6）：158161.

[4] 潘佳佳，李廉水.中国工业二氧化碳排放的影响因素分析[J].环境科学与技术，2011，34（4）：8692.

[5] 张伟，吴文元.基于LMDI的长三角都市圈工业能源强度变动的因素分解——对长三角都市圈1996—2008年工业部门数据的实证分析[J].产业经济研究，2011，54（5）：6978.

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降低碳排放量的措施范文6

目前，我国低碳化实践尚处于初级阶段，一些企业为迎合政府发展低碳经济的要求也曾引入一些低碳设备与技术，使得其低碳投资类指标暂时满足了当时的硬件要求，然而低碳设备与技术的运用却因企业自身能力所限或低碳意识淡薄而在实践中搁浅，给企业造成不必要的资源浪费与闲置，有悖于发展低碳经济的初衷。政府对企业低碳行为进行激励的资金是有限的，要想将有限的低碳资金分配给真正能够节能减排、低碳经营的企业，必须更加关注企业的减排潜力，因此作为政府激励手段的低碳绩效评价指标中，可持续性应该成为指标设计时遵循的核心原则。努力程度是关键政府对企业的低碳激励标准应该以其实施低碳经济活动的努力程度为评判标准，因为努力程度代表了企业发展低碳经济的主观能动性。因此，在设计低碳水平考核指标时，努力程度是需着重考核的内容，这也是低碳水平的动态绩效评价与传统绩效评价（财务视角）的重大区别。

企业低碳水平的高低主要体现为这两种碳行为抵销后的结果，即碳排放=碳足迹－碳中和。本文以碳足迹与碳中和作为衡量企业碳排放行为的运算基础，设计出以下三种低碳水平动态考核指标：低碳水平偏离指数低碳水平偏离指数反映的是企业与同行业相比节能减排的领先程度。产品（或服务）是否低碳达标取决于是否满足客户的低碳需求，而客户对产品（或服务）低碳程度的判断通常依赖或参照于行业标准，因此本文采用行业标准碳排放作为衡量标准，对企业低碳化目标以相对数的形式进行描述，计算公式为：低碳水平偏离指数=（当年实际碳排放－行业标准碳排放）/行业标准碳排放。低碳水平偏离指数>0，说明企业尚未达到同行业标准，属于高碳经营，碳排放超标，需改善；低碳水平偏离指数<0，说明企业、产品或服务已达到同行业标准，属于低碳经营，碳排放达标，相关产品或服务符合客户价值需求，可以交付给客户。此指标越小说明企业与行业标准碳排放越近。低碳水平偏离指数指标侧重于横向比较，以行业碳排放为标准计算企业碳排放水平与行业水平的差距，体现了企业碳排放的控制水平在行业内的领先程度。与现有文献中提到的静态绩效指标如低碳投资、碳排放量相比，领先程度能够体现企业节能减排成效的动态结果，将该指标作为政府或行业部门在对所属企业进行低碳资金分配、低碳绩效排名与奖惩时的依据，具有一定的正向激励效应。低碳水平的可持续性低碳水平的可持续性反映的是企业的减排潜力。对企业低碳经营可持续性的判断需要从发展潜力的角度出发，对企业的低碳水平进行历史、动态的分析，计算公式为：低碳水平的可持续性=当年减排量/上年碳排放量=（当年二氧化碳排放量－上年二氧化碳排放量）/上年二氧化碳排放量=单位产品二氧化碳排放量的减少数/上年单位产品二氧化碳排放量。该指标的最大特征是通过每年相比上年的减碳比例，考虑了产品（或服务）的可持续性，因此产品（或服务）是否低碳，需要以一个动态的标准来衡量，而不是以一成不变的行业标准为限，或仅仅满足于已有的低碳水平。低碳可持续水平侧重于纵向比较，动态地反映了企业低碳经营发展的未来趋势。实施低碳投资的企业在投资初期的回报往往较低，资金一旦投入便会产生“锁定效应”，只有经过未来较长一段时间的持续经营才有可能收回，这意味着政府或行业主管部门必须以长期发展的眼光制定激励政策，充分考虑企业低碳潜力，将有限的资金分配给那些有减排潜力的企业，才不至造成国家资源的浪费。

低碳能动性碳足迹与碳中和描述的都是企业的碳行为，但二者具有相反的特性。碳排放具有被动性的特征，原因在于企业是为了获取利润而发生的碳行为，其行为后果表现为一定数量的碳排放，对环境造成污染，而碳排放数量的控制需要通过各种减排管理措施方能实现，具有一定的难度。相对而言，碳中和则具有主动性的特征，原因在于此类行为的初衷大多出于企业具有较强的环保意识或营造良好的社会形象的考虑，其行为后果表现为对温室气体的吸收和对环境的改善，与碳排放数量相比难度较为可控。因此，本文设定以下公式来描述低碳能动性，即低碳能动性=碳中和/碳足迹。该指标将企业碳行为的正反两种表现进行对比，是一种结构性指标。低碳能动性等于0,表明企业尚不具备低碳主动性的意识；大于0但小于1，表明企业有一定的低碳意识，虽然有一些碳中和行为但对社会环境的责任尚不能免除；等于1则表明企业低碳意识较强，已完全抵销了企业自身产生的碳排放数量，生产经营实现了真正低碳化，相应的环境责任因此可得以免除；大于1则表明企业低碳意识非常强，不但自身实现了真正的低碳化经营，还对社会、对环境承担起了额外的责任，真正实现了可持续经营的战略目的。低碳能动性指标反映的是企业主动实施低碳的积极程度。从前述碳行为的表述可知，降低碳排放量是应对气候危机的措施，但企业主动实施碳中和会取得事半功倍的效果。相比实施碳排放管制、碳超标罚款等负激励措施，政府或行业主管部门对主动实施碳中和的企业予以优先拨款、税费返还等正向激励必然更为有效。因此，低碳能动性指标能够为政府或行业主管部门考核企业低碳绩效提供“奖勤罚懒”的政策依据。无论政府或是企业层面低碳绩效的评价，低碳化水平的考核都是其评价体系建立与改善的立论起点。需要强调的是，合理有效的低碳水平评估需要政府或第三方准确地实施碳盘查、碳审计进行数据支撑，这样才能使低碳激励机制发挥作用。当前，我国碳盘查、碳审计业务仍处于试点阶段，为加快低碳经济发展的步伐，建议政府部门能够尽快将第三方碳盘查、碳审计的业务制度化、流程化，以便为政府或企业自评低碳绩效提供客观依据。

作者：麦海燕 麦海娟