前言：中文期刊网精心挑选了减少二氧化碳排放范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
减少二氧化碳排放范文1
随着全球环保意识高涨，二氧化碳排放权交易正成为新兴投资商品。世界各大银行与专业投资机构正逐步进入这一交易市场，他们积极参与规划发展中国家减少温室气体排放的项目建设，希望借此获得排碳配额，再卖到欧洲市场牟利。
据悉，欧盟排放交易机制（EU ETS）是目前最大的商业化碳交易机制，主要在欧洲气候交易所（ECX）交易。欧盟27国厂商必须符合EU ETS规定的二氧化碳减排标准，如果减量超过标准，就可卖出称为“欧盟排碳配额”（EUA）的二氧化碳排放权；反之，如果减排没有达标，就必须从市场购买相应配额的排放权。
目前，欧盟法规主导的欧洲碳交易，已成为全球最大、最活跃的市场。欧洲气候交易所的二氧化碳排放权期货，自2005年4月开始到2007年6月，总交易额已达165亿欧元（237亿美元），并预计将继续增加。二氧化碳排放权期货市场的成熟扩大，使二氧化碳排放权和小麦、原油等商品一样，可自由流通，提供了减少排放的商业诱因。
分析人士指出，随着二氧化碳排放权市场扩大，欧洲企业现在希望从中国大陆、印度等发展中国家购得较便宜的二氧化碳排放权。这些国家可根据京都议定书规定，在减排之后获取“合格减排配额”（CER）的二氧化碳排放权。CER2007年已开始在ECX交易。
由于发展中国家现行技术水准低，改善幅度大，因此引进新技术、获取二氧化碳排放权的成本比在欧洲便宜。举例而言，CER目前售价约为每吨7到17欧元，而EUA在欧洲气候交易所的价格约为24欧元。
与欧洲相同，美国虽然尚未签字加入规范全球温室气体排放的京都议定书，但美国企业却早已对这个商机庞大的二氧化碳排放权交易市场蠢蠢欲动。尽管大多数专家认为美国全国最快要到2010年才会全部通过温室气体排放规范，但越来越多的美国企业正为京都议定书通过后必将欣欣向荣的二氧化碳排放权交易市场开始做出积极的准备。
目前，虽然美国企业并未被硬性规定从事二氧化排放权交易，而是采取自愿性质，但已有225家承诺在2010年以前减少6％温室气体的公司，正在芝加哥交易气候交易所（CCX）交易二氧化碳排放权。二氧化碳排放权每吨价格从CCX在2000年成立时的90美分飙升至现在已超过4美元。
七年来一直致力于减少欧洲温室气体的益可环境国际金融集团，目前已在纽约成立办事处，开始正式进军美国市场。该公司新事业发展部主管指出：“美国市场将是二氧化碳排放权交易的宝藏，因此我们现在就要开始建立自有品牌。”
减少二氧化碳排放范文2
关键词 二氧化碳排放；投入产出法；影响因素
中图分类号 F205 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2015）09-0021-08 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.09.004
进入21世纪以来，温室效应逐渐凸显，能源流失问题也日益严重，二氧化碳排放的控制问题已上升到全球层面。在这种背景下，针对二氧化碳排放量的计算在当前的研究中显得尤为重要，其计算结果的准确性不仅直接决定了社会和政府对于碳排放状况的认识，更会对我国的高耗能产业结构调整、减排计划的执行以及国际碳排责任的判定产生影响。因此，不断分析、对比各种计算方法的影响因素、改进计算方法、修正计算结果并对计算进行深入分析，已经成为碳排放相关研究的重要基石。
1 文献综述
目前主要的二氧化碳计算方法有能源消耗法、生命周期评价法（LCA，Life Circle Assessment）和投入产出法（IO，InputOutput）。能源消耗法计算二氧化碳排放量是指以统计资料为依托，根据能源的消耗量以及二氧化碳的排放系数进行对二氧化碳排放量的估算。这一计算方法的数据选取较为灵活，可以针对具体的问题选取适合的数据进行分析，许多学者采用这一方法进行计算。但该方法也存在一定问题，比如数据来源不正统可能会导致计算结果较实际偏差过大。何建坤[1]根据Kaya公式及其变化率分析了中国及一些发达国家的二氧化碳排放峰值，并发现单位能耗的二氧化碳排放强度年下降率大于能源消费的年下降率。赵敏等[2]根据2006年IPCC二氧化碳排放计算指南中的公式及二氧化碳排放系数，计算了上海市1994-2006年间能源消费的二氧化碳排放量，并以此分析了二氧化碳排放强度下降的原因。曹孜等[3]根据化石能源的消耗量计算了2008年总体与各部门的二氧化碳排放量以及1990-2008年碳排放强度的发展趋势，从而进一步研究二氧化碳排放量与产业增长之间的关系。汪莉丽等[4]根据全球及各地区的能源消费历史数据分析了以往的二氧化碳排放总量、二氧化碳排放累积量和人均二氧化碳排放量，并以此预测了未来的能源消费二氧化碳排放情况。李宗逊等[5]根据昆明市的工业能耗统计数据对昆明市的工业二氧化碳排放、行业二氧化碳排放强度及行业分布做了探究。
生命周期评价法计算二氧化碳排放通常以活动环节为分类单位，要求详细研究测度对象生命周期内的能源需求、原材料利用和活动造成的废弃物排放。这一方法能够具体到产品原材料资源化、开采、运输、制造/加工、分配、利用/再利用/维护以及过后的废弃物处理等各个环节，多被用于建筑领域。但在计算生产工序复杂的产品时，存在计算工作量大等缺陷。刘强等[6]利用全生命周期评价的方法对中国出口的46种重点产品进行了碳排放测算，发现这些产品的二氧化碳排放量占全国二氧化碳排放量的比例非常高。张智慧等[7]基于可持续发展及生命周期评价理论界定了建筑物生命周期二氧化碳排放的核算范围并给出了评价框架和核算方法。张陶新等[8]利用生命周期法构建了测算建筑二氧化碳排放的计算模型，并通过构建的模型分析了中国城市建筑二氧化碳排放的现状。
投入产出法计算二氧化碳排放量主要以投入产出表为依据，可以根据产品的直接消耗系数及完全消耗系数分别估算二氧化碳的直接排放和间接排放。直接消耗系数是指某一产品部门在单位总产出下直接消耗各产品部门的产品或服务总额。完全消耗系数是指某一部门每提供一个单位的最终产品，需要直接和间接消耗（即完全消耗）各部门的产品或服务总额。这一计算方法的优势在于可以进行隐含二氧化碳排放（Embodied Carbon Emission）的估算，并且在对于多行业二氧化碳排放进行计算时通过直接消耗系数矩阵以及完全消耗系数矩阵进行一次性估算，减少行业分类的工作量。但是，投入产出法的缺点在于其在计算结果的准确度上不如前两种二氧化碳排放计算法，因而多被用于隐含二氧化碳排放的计算。Lenzen[9]利用投入产出模型研究了1992年和1993年澳大利亚居民最终需求的能源消费及温室气体排放情况，发现65%以上的温室气体来自能源的隐含消费。Ahmed和Wyckof[10]根据投入产出方法估算了全球24个国家的贸易隐含碳，证实了产业地理转移对全球二氧化碳排放的影响。刘红光等[11]、孙建卫等[12]均采用区域间的投入产出表对中国各区域各行业的二氧化碳排放量做了测算，并针对区域碳减排做了分析。何艳秋[13]利用投入产出法计算了各行业的二氧化碳排放系数，并进一步计算了行业最终产品的直接二氧化碳排放量以及消费中间产品的间接二氧化碳排放量。
二氧化碳排放量的计算方法种类繁多，各有利弊，而现有文献大多是选取其中一种方法对二氧化碳排放量进行估算，少有针对不同方法的比较研究和对不同影响因素的量化分析。本文梳理了当前主要的二氧化碳排放量计算方法，并基于投入产出法，对比计算了不同考虑因素对于二氧化碳排放量计算的影响，得到各种条件变动情况下所导致的测算偏差。基于投入产出法，对比分析了不同考虑因素对于二氧化碳排放量计算的影响，并计算了各种条件变动情况下的计算偏差。
2 计算方法及数据来源
二氧化碳排放主要包括能源燃烧的二氧化碳排放和水泥生产过程的二氧化碳排放两类。其中，能源燃烧的二氧化碳排放是指各行业燃烧各种能源所产生的二氧化碳排放，主要根据能源行业对各个行业的能源投入进行计算。水泥生产过程的二氧化碳排放是指在水泥生产过程中因化学反应而产生的二氧化碳排放，主要根据水泥的产量及相关的排放系数进行计算。两种来源涉及不同的行业，由于各行业在生产、加工过程中都需要能源提供热力、动力等，因此各行业均存在能源燃烧二氧化碳排放，而水泥生产的过程排放主要与水泥生产相关，属于非金属矿物制品业的二氧化碳排放。具体来说，这两类二氧化碳排放量的计算思路如下：
本文所介绍的二氧化碳排放量计算法适用于各类能源消耗量已知、各行业的能源使用量已知、水泥产量已知并且能源燃烧和水泥生产过程的二氧化碳排放系数均已知的情况，可以计算各年度国家或地区的总二氧化碳排放情况以及分行业二氧化碳排放情况。为方便介绍，本文以2007年中国的二氧化碳排放情况为例，给出其排放量的计算方法。选取的数据来源主要包括2007年的中国能源平衡表与投入产出表，各能源的平均低位发热量以及单位产热量下的二氧化碳排放系数，此外还需要水泥产量与水泥生产的二氧化碳排放系数等。其中，2007年的中国能源平衡表与各能源的平均低位发热量取自国家统计局出版的《2008年能源统计年鉴》，内容包括2007年中国的能源使用情况；各能源在单位产热量下的二氧化碳排放系数取自日本全球环境战略研究所出版的《2006年IPCC国家温室气体清单指南》，指的是各能源在燃烧后每产生单位热量所排放的二氧化碳量；水泥产量取自国家统计局公布的2007年全国30个省份水泥产量数据，全国的水泥产量本文认为是各省水泥产量的加总；而水泥生产的二氧化碳排放系数取自Greenhouse Gas Protocol网站关于波特兰水泥系数的计算。波特兰水泥是以水硬性硅酸钙类为主要成分之熟料研磨而得之水硬性水泥，通常并与一种或一种以上不同型态之硫酸钙为添加物共同研磨，其二氧化碳排放系数适用于对水泥生产过程中普遍的二氧化碳排放量计算。
3 二氧化碳排放量计算
3.1 能源燃烧的二氧化碳排放
全国的总二氧化碳排放量主要通过能源消耗量计算，而分行业的二氧化碳排放主要是将全国的二氧化碳排放总量按行业能耗的比例进行分解得出。在已知能源的燃烧量及二氧化碳排放系数时，二氧化碳排放量为能源的燃烧量与二氧化碳排放系数的乘积。
3.1.1 能源燃烧量
能源的燃烧量计算的关键问题在于将“没有用于燃烧”的能源消费量从总量中剔除。根据能源平衡表显示，各种能源用于燃烧的部分包括能源的终端消费量、用于火力发电的消费量以及用于供热的消费量，不包括在工业中被用作原料、材料的部分。
3.1.2 能源的二氧化碳排放系数
能源燃烧的二氧化碳排放系数通过平均低位发热量和单位热量的二氧化碳排放系数计算。已知各能源燃烧产生单位热量的二氧化碳排放系数和各能源的平均低位发热量（即单位质量的各类能源在燃烧过程中产生的热量），将各能源燃烧产生单位热量的二氧化碳排放系数与其平均低位发热量相乘，即可得出每单位质量的各类能源在燃烧过程中排放的二氧化碳总量，也即各能源的二氧化碳排放系数，计算过程如公式（4）所示，其计算结果见表2。
3.1.3 能源行业的二氧化碳排放系数
通过以上两部分计算，已经可以得到全国的二氧化碳排放量，接下来需要计算分行业的二氧化碳排放量。如图1的计算流程图所示，计算各行业的二氧化碳排放需要用到各能源行业的二氧排放系数以及各能源行业向所有行业的投入关系。
燃烧所产生的二氧化碳排放量，但由于本文使用的中国42部门投入产出表中提供的能源行业仅有煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、石油加工炼焦及核燃料加工业、燃气生产和供应业4个，这些能源行业与各个化石能源之间存在的对应关系如下：煤炭开采和洗选业包括的能源有原煤、洗精煤和其他洗煤，石油和天然气开采业包括原油和天然气，石油加工、炼焦及核燃料加工业包括汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、其他石油制品、焦炭和其他焦化产品，燃气生产和供应业包括焦炉煤气和其他煤气。各能源行业产生的二氧化碳排放量即为燃烧与其相关能源产品所产生的二氧化碳排放量之和。
这里需要说明的是，在使用投入产出法计算各行业的能源消耗量时，是否剔除能源的转化部分、是否减去固定资本形成及出口投入都会导致二氧化碳排放结果的不同。原因在于，虽然全国42部门所需的能源均是由四个能源行业提供，但这四个能源行业所投入的能源却并非全部用于国内产品生产的能耗，其中有三种用途需要在计算时单独处理：①作为原材料进行加工转换的部分，如煤炭炼焦、原油加工为成品油、天然气液化等的消耗；②作为存货及固定资本形成等的部分；③作为能源产品出口给国外或调出本地的部分。由于这些部分的燃烧过程不在本地，所排放的二氧化碳也不属于本地排放。因此，在计算能源行业的投入金额时，是否剔除这三部分，会对计算结果产生影响。
本文将分别计算是否剔除以上三部分能源消耗的情况。首先，在不剔除这三类能源消耗的情况下，各能源行业用于燃烧部分的总投入金额为：
3.1.4 各行业的能源燃烧排放
在以上计算的基础上，可以计算投入产出表中42行业各自的能源燃烧排放量。计算方法如公式（8）所示，将投入产出表中能源行业j对行业k的能源投入，乘以公式（7）中能源行业j的二氧化碳排放系数，可以计算得出能源行业j给行业k带来的二氧化碳排放量。而行业k的能源燃烧排放为各能源行业投入到行业k的能源燃烧排放量之和，即：
3.2 水泥生产过程的二氧化碳的排放
由于水泥在生产过程中会产生复杂的化学反应，产生二氧化碳，这部分二氧化碳排放被称之为水泥生产的过程排放，在我国二氧化碳排放总量中占到相当比例，因此，在计算中国的二氧化碳排放总量时，是否考虑水泥的过程排放也会影响最终的计算结果。
水泥的生产属于非金属矿物制品业，其二氧化碳排放的计算公式为：
EC=QC×v （9）
其中：EC为水泥生产中的二氧化碳排放量，QC为水泥的总产量，v为水泥生产的二氧化碳排放系数。
本文选取的水泥生产二氧化碳排放系数为波特兰水泥系数，根据Greenhouse Gas Protocol，取值为每t的水泥产量在生产过程中排放
0.502 101 6 t的二氧化碳。水泥产量方面，根据国家统计局统计数据，将中国各省在2007年的水泥产量加总后可得全国在2007年的水泥总产量，共计135 957.6万t。将这两个数据代入公式（9）中计算可得，2007年中国水泥生产过程中的二氧化碳排放总量为68 264.5万t。需要指出的是，在分行业统计的二氧化碳 排放中这一排放属于非金属矿物制品业。
4 不同考虑因素对计算结果的影响
根据本文第二部分对计算方法的介绍可以发现，从“是否剔除能源的转化部分”、“是否减去固定资本形成总额与出口、调出的能源投入”以及“是否考虑水泥生产的过程排放”这3个角度出发，我们可以用23=8种方式对二氧化碳的排放量进行计算，如表3所示。理论上“剔除能源的转化部分，减去固定资本形成总额与出口、调出的能源投入并且加上水泥生产过程排放”的情况下所得计算结果是最为准确的。因此，为了保证计算结果的准确性，在条件允许的情况下，上述三个角度的问题均需要考虑在内。当数据缺失的时候，就需要进行折衷，采取其他几种“不完美的”方法进行计算：比如当能源转化情况不明，即
能源转化率或能源转化量未知的情况下，应选取不剔除能源的转化部分的方法计算；当缺乏固定资本形成总额与出口、调出能源投入的信息，也即投入产出表最终使用部分情况不明时，应选取不减固定资本形成总额与出口、调出的能源投入的方法计算；而在水泥产量或水泥生产的二氧化碳排放系数未知时，计算中不考虑水泥生产的过程排放。相应地，如果这三个角度的问题没有被完全考虑，计算结果也会存在一定程度的偏差。只有在偏差度允许的情况下，该计算方法才是有意义的。因此在采取这些方法计算时，应首先确定各个方法计算结果的准确性。
为了分析各种方法计算得到的二氧化碳排放量的准确性，本文分别利用以上8种“不完美的”计算方法计算了中国2007年的二氧化碳排放量。表3中以“是否剔除能源的转化部分”、“是否减去固定资本形成总额与出口、调出的能源投入”以及“是否考虑水泥生产的过程排放”作为计算变量，展示了各种计算方法得到的结果。当变量取1时为考虑该角度的计算方法，变量取0时为不考虑该角度的计算方法，一共列出8种二氧化碳排放量的计算方法。其中，由于三个变量均取1时，（即“剔除能源的转化部分，减去固定资本形成总额与出口、调出的能源投入并且加上水泥生产的过程排放时”）所得到的计算结果最为准确，因此表3中以三个变量均取1的情况为基准情况，并将其余方法的计算结果与基准情况进行比较，得出各方法下计算结果的准确性偏差。
总排放量方面，计算结果显示，总排放量仅受“是否考虑水泥的过程排放”影响。如表3所示，总排放量的取值仅有两种情况，考虑水泥的过程排放时总排放量为695 167.1万t，不考虑水泥的过程排放时总排放量为626 902.6万t。原因在于本文中二氧化碳排放量的计算包括能源燃烧二氧化碳排放量的计算和水泥生产二氧化碳排放量的计算两类，其中燃烧排放的总量是根据能源平衡表中能源燃烧量计算得出，如前文中的公式（3）所示，与公式（5）、（6）中“是否剔除能源的转化部分”、“是否减去资本形成总额及出口和调出”无关（只影响结构不影响总量），因此总排放量仅受“是否考虑水泥的过程排放”影响。
不考虑能源的转化部分会使中间使用二氧化碳排放量被高估，最终使用二氧化碳排放量被低估。如表3所示，在不剔除能源的转化部分，减去资本形成总额及出口、调出的能源投入，并考虑水泥的过程排放时，中间使用的二氧化碳排放量较基准情况高出0.3%，最终使用的二氧化碳排放量较基准情况低11.7%。原因在于不剔除能源的转化部分即认为所有的能源投入均被用于燃烧，这其中包括真正用于燃烧的部分和实际用于转化的部分，而用于转化的部分在转化成新的能源后也会再次作为燃烧部分计算，也即这部分能源燃烧会被计算两次。这意味着在计算各行业的二氧化碳排放量时，存在转化工序的行业，其能源燃烧量被高估，总燃烧量一定的情况下，其他没有转化工序的行业和最终使用中的能源燃烧量会被低估，导致最终使用二氧化碳排放量的低估及中间使用二氧化碳排放量的高估。不考虑资本形成总额及出口、调出的能源投入会使中间使用二氧化碳排放量被低估，最终使用二氧化碳排放量被高估。表3显示，在不减资本形成总额及出口、调出的能源投入，剔除能源的转化部分，并考虑水泥的过程排放时，中间使用二氧化碳排放量较基准情况低3.0%，最终使用二氧化碳排放量较基准情况高103.5%。原因在于能源行业对资本形成总额（包括固定资本形成总额和存货增加）的投入是将该部分能源以固定资本的形式保留到库存中，并未用于燃烧，而能源行业的出口与调出是将能源以商品的形式转移出本地，其之后无论是否用于燃烧，产生的二氧化碳均不属于本地排放。如果不考虑公式（6）中能源行业j对资本形成总额及出口、调出的能源投入，会使得该能源行业j的总投入金额Dj被高估，从而导致公式（7）中二氧化碳排放系数ej被低估，那么所有通过ej计算的行业二氧化碳排放量均会被低估，使得计算所得各行业的二氧化碳排放量下降，中间使用的二氧化碳排放量减少，而最终使用的二氧化碳排放量增加。
不考虑水泥的过程排放会使中间使用中非金属矿物制品业的二氧化碳排放量被低估。水泥的二氧化碳排放是指在水泥生产过程中，由于化学反应产生的二氧化碳排放，它属于非能源燃烧的二氧化碳排放。根据前文的计算，2007年全国水泥生产的过程二氧化碳排放量为68 344.7万t，因此表3所示“是否考虑水泥的过程排放”，也即是否在非金属矿物制品业的二氧化碳排放中加上水泥生产的过程排放量，可以看到在不考虑水泥的过程排放，剔除能源的转化部分，并减去资本形成总额及出口、调出的能源投入时，中间使用部分的二氧化碳排放量较基准情况减少10.1%。实际上，非能源排放，也即过程排放还包括其他化学反应排放、碳水饮料的排放等，本文仅考虑水泥生产这一项过程排放的做法也有待在后续研究中进行进一步的完善。
综上所述，在剔除能源的转化部分、减去资本形成总额及出口调出的能源投入并考虑水泥的过程排放时计算方法最为准确，与之相反，忽略所有以上因素的计算方法偏差最大。此外，不剔除能源的转化部分、不减资本形成总额及出口调出的能源投入、不考虑水泥的过程排放均会导致计算结果被高估或低估。根据中间使用排放量比较，这三个变量的计算优先度为水泥的过程排放最重要（缺失导致结果偏低10.1%），资本形成总额及出口、调出的能源投入次之（缺失导致结果偏低3.0%），能源的转化部分最末（缺失导致结果偏高0.3%）。根据最终使用排放量比较，这三个变量的计算优先度为资本形成总额及出口、调出的能源投入最重要（缺失导致结果偏高103.5%），能源的转化部分次之（缺失导致结果偏低11.7%），水泥的过程排放不产生影响。根据总排放量比较，这三个变量的计算优先度为水泥的过程排放最重要（缺失导致结果偏低9.8%），能源的转化部分与资本形成总额及出口、调出的能源投入不产生影响。不仅如此，当这三个变量中有两个或三个取0时，计算结果同时受这两三个变量缺失的影响，二氧化碳排放量的变化幅度叠加。表3显示，仅考虑剔除能源的转化部分时，中间使用排放量被低估13.2%，最终使用排放量被高估103.5%；仅考虑资本形成总额及出口、调出的能源投入时，中间使用排放量被低估9.8%，最终使用排放量被低估11.7%；仅考虑水泥的过程排放时，中间使用排放量被低估2.1%，最终使用排放量被高估71.0%；三个变量均不考虑时，中间使用排放量被低估12.2%，最终使用排放量被高估71.0%。
5 结论及建议
本文梳理了当前主要的二氧化碳排放量计算方法，并基于投入产出法，对比计算了不同考虑因素对于二氧化碳排放量计算的影响，研究发现：计算方法方面，本文认为二氧化碳排放的主要来源可以分为能源燃烧排放和水泥生产过程排放两大类，在进行行业二氧化碳排放量的计算时应将这两部分都考虑在内。其中，能源燃烧的二氧化碳排放量可根据分行业的能源消耗量计算，水泥生产的二氧化碳排放量可根据全国水泥产量计算。该方法不仅可以避免能源消耗法数据选取不统一、生命周期评价法多行业计算工作量大，投入产出法计算结果较粗糙等缺陷，得出较为准确的计算结果，还可以同时进行多省份、多行业二氧化碳排放量的计算，简化计算步骤，提升计算效率。计算准确性方面，“是否剔除能源的转化部分”、“是否减去固定资本形成总额与出口、调出的能源投入”以及“是否考虑水泥生产的过程排放”3个因素将对我国二氧化碳排放量的计算结果产生影响。其中，“是否考虑水泥生产的过程排放”影响碳排总量的计算，而其他2个因素主要影响碳排放量的结构。本文认为，在“剔除能源的转化部分、减去资本形成总额及出口调出的能源投入、考虑水泥的过程排放”情况下得到的二氧化碳排放量计算结果最为准确。在此基础上，若不剔除能源的转化部分，会使中间使用排放量被高估0.3%，最终使用排放量被低估11.7%；若不减去资本形成总额及出口调出的能源投入，会使中间使用排放量被低估3.0%，最终使用排放量被高估103.5%；若不考虑水泥的过程排放，会使中间使用排放量被低估10.1%，总排放量被低估9.8%。
基于以上结论，本文提出以下建议：
（1）不断推进二氧化碳计算方法的相关研究，提高对计算结果准确性的关注和重视。二氧化碳排放量作为衡量多种能源和环境问题的主要指标，其计算结果的准确性具有非常重要的意义。从总量上看，我国二氧化碳排放量的大小直接决定了社会各界对于我国碳排放现状的认识，然而，忽视水泥生产过程排放等因素将会使我国碳排总量被低估接近10%，这将直接影响我国社会各界对自身排放现状的正确认识，难以引起人们对能源和环境问题的重视，拖缓减排政策的推广力度和执行程度，甚至影响我国减排目标的达成。排放结构上看，能源转化、资本形成以及出口和调出等因素将会影响我国碳排结构的准确性，影响高耗能产业的确定和低碳产业结构调整。此外，在国际社会方面，各国减排责任的划分越来越多受到关注，我国作为快速崛起的重要经济体，其减排责任的确认更是备受瞩目。因此，我国碳排量计算的准确性决定着我国在国际社会是否承担了合理的减排责任，这一点不仅关乎我国和其他发展中国家的国际责任，更是世界环境问题的主要议题。
（2）关注二氧化碳排放量计算方式的选择，在误差允许的范围内选择准确度更高的方式进行计算。本文从3个角度出发，提供了计算二氧化碳排放量的8种不同方式，确定了最为准确的计算方式并对其他方式的偏差进行了计算和分析。各种方式对不同的影响因素各有取舍，侧重点各不相同，准确度也有所偏差。因此，在数据可及性满足且工作量大小适当的前提下，建议学者采用本文确定的准确方法进行二氧化碳排放量的计算，然而，如果数据不够充分或受工作量大小限制，则应根据本文得到的各种方法的偏差原因和偏差幅度，在误差允许的范围内，针对不同的研究目的选取各自重点关注的主要问题，进而选取在重要环节上准确度更高的方法进行计算，以在最大程度上保证计算结果的准确性。
参考文献（References）
减少二氧化碳排放范文3
全球变暖问题日益严重，减少温室气体排放的呼声高涨。从2007年的“巴厘岛路线图”到2009年的“哥本哈根气候变化峰会”，中国作为发展中国家虽不承担减排义务，但作为全球能源消耗和二氧化碳排放大国，减排压力与日俱增。中国政府在哥本哈根气候变化峰会上公布了“2020年单位GDP碳排放强度相对于2005年降低40％～45％”的减排目标。根据Laspeyres指数分解和Kaya公式可知，二氧化碳排放受人口、经济增长、产业结构、能源消费结构、技术进步等因素的影响，其中经济增长是二氧化碳排放增长的重要原因。因此，气候变化问题既是环境问题也是发展问题。而我国正处于工业化和城市化的进程中，重化工比例较高，能源消费增长较快，导致二氧化碳排放量较大，虽然实施碳减排政策有助于能源效率的提高，但要强制性减排必将对经济增长带来负面影响。在充分考虑国际环境与本国国情的情况下，“十二五”规划适度放慢了经济发展速度，要求加快转变经济发展方式，优化产业结构，降低能耗强度和碳排放强度、减少污染物排放等，说明我国越来越注重经济质量发展，注重经济、能源与环境的可持续发展。如何把总能源消耗、二氧化碳排放合理地分配到各省区，对实现能耗强度和碳排放强度双重约束目标非常关键。
许多学者对碳减排成本和配额分配进行了详细研究。高鹏飞等(2004)对2010－2050年中国的碳边际减排成本进行了研究，指出中国的碳边际减排成本是相当高的且越早开始实施碳减排约束越有利。王灿等(2005)分析了部门碳减排边际成本曲线，发现重工业、电力、煤炭部门是减排成本相对较低的行业。随着减排率的提高，所有部门成本急剧上升，重工业削减二氧化碳排放的弹性相对较大。韩一杰等(2010)在不同的减排目标和GDP增长率的假设下，测算了中国实现二氧化碳减排目标所需的增量成本，发现GDP增长速度越快或减排目标越高，减排增量成本也越高；但由GDP变化所引起的增量成本变化远小于由减排目标调整所引起的增量成本变化。巴曙松等(2010)发现各种主要能源消费的碳减排成本之间存在差异性，提出施行燃料转换政策是一个很好的减排政策选择。也有一些文献研究了省区减排成本和配额分配问题。褚景春等(2009)以综合能源成本为准则，对省区内外的各种资源进行筛选，得出总成本最小的电力资源组，然后将减排成本计入综合资源规划，使系统排放量达到最优水平。Klepper, G. 等(2006)研究了不同地区的减排成本、区域二氧化碳排放等问题。李陶等(2010)基于碳排放强度构建了省级减排成本模型，在全国减排成本最小的目标下，得到了各省减排配额分配方案，但其各省减排成本曲线与全国类似的假设，与现实情况有些差距。以上文献均是基于碳排放强度的单约束，通过估计碳边际减排成本曲线来分析减排配额的。但“十二五”规划中提出了能耗强度和碳排放强度分别降低16％和17％的双重约束目标，为完成此双重强度约束目标，国务院《“十二五”节能减排综合性工作方案》(国发［2011］26号)(下文简称《节能减排方案》)对各省设定了能耗强度降低目标，各省也相应制定了经济发展的年度规划目标。如何在双重强度约束下，实现各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放最优分配，对整个国民经济发展起着非常重要的作用。
本文基于以上想法，从全局最优的角度，建立在全国及各省的能耗强度和碳排放强度目标约束下的省际经济增长优化模型，考察全国及各省的能耗强度、碳排放强度及省际经济增长扩张约束对各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的影响，找到各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的最优分配值，比较各种情景下的节能成本和减排成本，分析全国能源消耗和二氧化碳排放对全国生产总值的脱钩状态，并对全国能耗强度和碳排放强度最大降低幅度进行了预测。
二、优化问题及模型
我国正处于快速工业化阶段，发展经济是当今及今后很长一段时期内的首要任务。因此，本模型的目标函数为最大化各省区生产总值总和，约束条件为全国及各省的能耗强度和碳排放强度的目标约束，以及经济增长扩张约束。根据分析问题的侧重点不同，可建立如下两个优化模型。
(一)如果2010－2015年全国能耗强度和碳排放强度至少降低16％和17％，各省能耗强度和能源碳强度与2005－2010年变化幅度相同，各省经济增长遵循历史发展趋势并兼顾东中西部协调发展，并且各省通过调整产业结构、能源消费结构、节能减排技术改造和技术进步等措施实现《节能减排方案》中各省区能耗强度的降低目标，那么就有关各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放应该如何优化分配问题，可建立如下模型来考察。
利用模型Ⅰ可分析以下两种情景：
情景1：2015年全国能够完成能耗强度和碳排放强度分别降低16％和17％的目标，各省能够完成《节能减排方案》中的下降目标，各省2010－2015年能源碳强度降低程度与2005－2010年相同。以各省政府工作报告中确定的2011年各省经济增长速度作为2010－2015年各省经济增长扩张约束上限；“十二五”规划中提出了2010－2015年国内生产总值增长7％的预期目标，本情景以7％作为2010－2015年各省经济增长扩张下限。
情景2：为适当减缓因经济发展过快而造成能源的过度消耗，实现经济可持续发展，本情景中各省经济扩张约束上限在情景1基础上同比例缩小，其他假设与情景1相同：全国能耗强度和碳排放强度分别降低16％和17％；各省能耗强度能够实现《节能减排方案》中的下降目标；各省2010－2015年能源碳强度降低率与2005－2010年相同；2010－2015年各省经济年均增长扩张下限为7％。
(二)能耗强度和能源碳强度共同决定碳排放强度的变化。若2010－2015年全国能源碳强度降低程度与2005－2010年相同，则全国能耗强度最大降低幅度是多少，以及全国能耗强度降度最大时各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的最优分配值又是怎样的？此问题可转化为情景3。
情景3：2010－2015年全国能源碳强度降低程度与2005－2010年相同，全国能耗强度降低率为可变参数。其他假设与情景2相同：2015年各省能耗强度能实现《节能减排方案》中的下降目标，2010－2015年各省能源碳强度降低程度与2005－2010年能源碳强度降低程度相同；2010－2015年各省经济增长扩张下限为7％，上限在情景1基础上 同比例缩小。可利用以下模型分析。
三、数据来源及预处理
数据来源于历年《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》，数据样本期为2005－2010年，基期和分析期分别为2010年和2015年。因西藏能源消耗数据缺失，模型中暂不考虑。由于二氧化碳排放主要来源于化石能源消耗，本文主要计算了各省煤炭、石油、天然气三种主要化石能源的二氧化碳排放量，煤炭、石油、天然气的排放系数分别为2.69kg/kg、2.67kg/L、2.09kg/kg(采用IPCC推荐值)。由于统计口径不同，所有省区生产总值总和与国内生产总值数据不等，本文所说全国生产总值为所有省区(除西藏外)生产总值总和，所说全国能耗强度为所有省区能源消耗总量与全国生产总值之比，所说全国碳排放强度为所有省区二氧化碳排放总量与全国生产总值之比，所说全国能源碳强度为所有省区二氧化碳排放总量与所有省区能源消耗总量之比。从历年《中国统计年鉴》可得2005－2010年各省区生产总值(2005年不变价)。从历年《能源统计年鉴》可得各省各种能源消耗量。煤炭、石油和天然气的消耗量与它们相应的排放系数相乘，可分别得到煤炭、石油和天然气的二氧化碳排放量。进而可得样本期每年全国及各省区能耗强度和能源碳强度，可得样本期内各省及全国能源碳强度的变化率。能耗强度的降低率来源于《节能减排方案》。由于2010年各省区各种化石能源消耗量数据目前没有公布，无法算出2010年各省二氧化碳排放量，在此假设2010年各省化石能源消费结构与2009年相当，则各省2010年能源碳强度与2009年能源碳强度相同。情景1中参数标定见表1，其他情景中参数的具体变化见本文分析过程。
四、情景优化结果分析
下面利用所建模型来分析三种情景中各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的优化分配。
(一)地区GDP优化分析
优化结果显示三种情景下模型均有最优解，说明从全局最优角度看，在全国及省际能耗强度和碳排放强度约束下，保持经济平稳较快发展，能够找到各省区经济增长的最优路径，进而可分析三种情景下各省区经济增长最优分配值的异同(见表2)。
情景1优化结果显示，2010－2015年全国经济年均增长率为10.2％，经济区域中，东北、中部、西北和西南地区经济发展较快，各省经济年均增长率均大于全国经济年均增长率；京津、北部沿海、华东沿海和南部沿海地区经济年均增长率均低于全国经济年均增长率，但均在9％以上。说明若各省能够实现节能减排目标，经济区域就能够协调发展，尤其是东北、中部和西南地区经济能够保持较好的发展势头。从省区看，山西、贵州、青海和宁夏的经济增长速度较慢，其中山西年均增长率为8.5％，没有达到本省经济增长扩张上限；贵州、青海和宁夏的年均增长率为7％，取值为经济增长扩张下限，经济增长速度最慢。其他省区经济年均增长率取值为各省经济增长扩张上限，经济发展较快。说明如果经济发展保持目前势头，现行的全国及各省能耗强度约束对山西、贵州、青海和宁夏的经济发展较为不利，对其他省区的经济发展较为有利。
为了维持能源、经济和环境的可持续发展，避免能源过度消耗，需要适度放慢经济发展速度。情景2在情景1基础上同比例缩小了经济扩张上限，为保证2010－2015年间各省年均增长率不低于8％，各省经济发展水平扩张上限缩小比例不超过4.504％。优化结果显示，同比例缩小上限约束对各省及全国经济发展的负面影响是全方位的。当各省经济扩张上限缩小比例为4.504％时，全国经济年均增长率为9％，下降了1.2个百分点。从经济区域看，京津、华东沿海、南部沿海、中部、西南、东北、北部沿海和西北地区经济年均增长率下降程度依次增大。从省区来看，河北、内蒙古、云南、甘肃和新疆经济增长率为7％，最优值从经济扩张上限降到经济扩张下限；辽宁年均增长率为9.1％，没有达到经济扩张上限。除此之外，其他省区的经济发展水平在情景1基础上同比例缩小了4.504％，最优值为经济扩张上限。
情景3优化结果显示，若2010－2015年全国能源碳强度降低程度与2005－2010年能源碳强度降低程度相同，则全国能耗强度的最大降低幅度为17.27％，与此同时全国碳排放强度降低了21.07％。与情景2对比，全国经济年均增长率为8％，下降了一个百分点。从经济区域看，东北、中部、西北和西南分别下降了2.9、1.7、1.2和2.8个百分点；其他区域没有改变。从省区来看，河北、山西、内蒙古、贵州、云南、甘肃、青海、宁夏和新疆的经济年均增长率分别为7％，最优值仍然是经济扩张下限；吉林、黑龙江、河南、湖北、湖南、重庆、四川和陕西的经济年均增长率分别为7％，最优值从经济扩张上限降低到经济扩张下限；辽宁年均增长率从9.1％下降到7％；广西年均增长率从扩张约束上限下降到7.3％，接近经济增长扩张下限。说明进一步降低全国能耗强度对东北、中部、西北和西南地区的经济增长有较强的阻碍作用。
(二)地区能源消耗和二氧化碳排放优化分析
各省GDP优化值乘以相应能耗强度和碳排放强度可分别得到各省能源消耗和二氧化碳排放的最优分配值。图1和图2分别为三种情景下各省能源消耗和二氧化碳排放增加量的变化情况。
图1 三种情景下2010－2015年能源消耗的增加量 单位：10000 tce
从图1中可见三种情景下，山东、广东、江苏、河北、河南、辽宁等省区能源消耗较大，北京、上海、江西、海南、贵州、青海、宁夏等省区能源消耗较少。情景2与情景1相比，北京、上海、贵州、青海和宁夏能源消耗量没有改变；其他省区均有不同幅度的减少，其中能源消耗变动幅度排在前十一位的省区依次是内蒙古、河北、辽宁、山东、甘肃、新疆、云南、江苏、广东、河南和山西。情景3与情景2相比，辽宁、吉林、黑龙江、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、陕西等地区能源消耗进一步减少，其中河南、四川、重庆、黑龙江和辽宁的能源消耗减少幅度较大；其他省区的能源消耗没有改变。同理可分析各省区二氧化碳排放情况。三种情景中二氧化碳排放变动均较大的省区有河北、内蒙古、辽宁、黑龙江、山东、河南、广东、云南、陕西、甘肃、新疆等。从图2中可看出，情景2与情景1中各省二氧化碳排放的增减情况与能源消耗的增减情况一致。二氧化碳排放变动幅度排在前十一位的省区依次是内蒙古、辽宁、河北、山东、山西、新疆、甘肃、河南、云南、江苏和广东。但其省 区排序与能源消耗变动大小的省区排序有所不同，这是因为二氧化碳排放量不仅受能源消耗量的影响，而且还受能源碳强度的影响，即各省能源碳强度不同导致二氧化碳排放的变化与能源消耗的变化不一致。情景3与情景2相比，二氧化碳排放没有变化的省区和能源消耗没有变化的省区相同；二氧化碳排放减少的省区与能源消耗减少的省区也相同，但省区排序有所不同。
图2 三种情景下2010－2015年二氧化碳排放的增加量 单位：10000 t
结合情景2与情景1中的经济增长优化结果可知，能源消耗和二氧化碳排放变动较大的省区比较容易受经济扩张约束上限变化的影响。缩小经济扩张上限，虽然放慢了全国及一些省区的经济增长速度，但有利于节约能源和减少二氧化碳的排放。结合情景3与情景2中的经济增长优化结果可知，当2010－2015年各省能源碳强度与2005－2010年的能源碳强度变化相同时，能源消耗和二氧化碳排放变动较大的省区比较容易受全国能耗强度变化的影响。为了实现全国经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的最优配置，各省区在制定政策时，要充分考虑本省区的具体情况，制定出适合本省低碳发展的路径。
(三)三种情景下全国节能减排成本与脱钩状态分析
我们把各种情景下全国总能源消耗和二氧化碳排放的优化结果进行对比，当GDP改变量与能耗改变量为负值时，令GDP改变量与能耗改变量比值为节能成本；当GDP改变量与二氧化碳排放改变量为负值时，令GDP改变量与二氧化碳排放改变量比值为减排成本。由三种情景的经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的最优化分配可看出，情景2在情景1基础上同比例缩小了经济扩张上限，减慢了某些省区的经济增长速度，有利于节约能源和减少二氧化碳的排放，其节能成本和减排成本分别为0.963万元/吨标准煤和0.310万元/吨。情景3在情景2基础上考察了全国能耗强度和碳排放强度的最大降低幅度。在此种情况下，节能成本和减排成本分别为1.010万元／吨标准煤和0.339万元/吨。两种对比结果显示节能成本和减排成本均较低，说明适度放慢经济发展过快省区的经济发展和进一步加快全国能耗强度和碳排放强度的降低，虽然对全国及个别省区的经济发展有一定的阻碍作用，但对全国总体能源消耗和二氧化碳排放起着较强的抑制作用。
本文采用Tapio脱钩指标，将二氧化碳排放与经济增长的脱钩弹性分解如下：
其中分别称为碳排放弹性脱钩指标、能源消耗弹性脱钩指标和能源碳排放弹性脱钩指标，经济增长、能源消耗和二氧化碳排放增长率采用2010－2015年年均增长率。由三种情景的经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的最优化分配，可计算出三种情景下2010－2015年年均碳排放弹性脱钩指标、能源消耗弹性脱钩指标、能源碳排放弹性脱钩指标(见表3)。结果显示，能源消耗在情景1中处于增长连接状态，在情景2和情景3中处于弱脱钩状态，且能源消耗脱钩指标值越来越小，说明能源消耗和全国生产总值的弱脱钩程度越来越强。能源碳排放在三种情景中虽均处于增长连接状态，但能源碳排放弹性脱钩指标值越来越趋于0.8(增长连接与弱脱钩状态的临界值)，说明虽然二氧化碳排放与能源消耗之间还处于增长连接阶段，但越来越趋于弱脱钩状态。二氧化碳排放在三种情景中均处于弱脱钩状态，而且碳排放弹性脱钩指标值越来越小，说明二氧化碳排放与全国生产总值的弱脱钩程度越来越强。
五、结论及政策建议
本文根据所分析问题的侧重点不同，从全局最优的角度，建立了两个在全国及省际能耗强度和碳排放强度约束下省区经济增长优化模型。分析了三种情景下各省区经济增长的优化问题，比较了各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的最优分配路径的异同。发现三种情景下均能实现“十二五”规划中对国内生产总值增长的预期目标、单位GDP能耗强度和碳排放强度的约束目标。若2010－2015年全国能源碳强度降低程度与2005－2010年能源碳强度降低程度相同，则全国能耗强度和碳排放强度的最大降低幅度约分别为17.27％和21.07％。
在地区经济发展方面，本文比较了三种情景下各省经济增长最优分配的异同，分析了缩小经济扩张上限和进一步降低全国能耗强度对全国及各省区的影响，指出了经济发展较慢和较快的省区。如果经济保持目前发展势头，那么现行的全国及各省能耗强度指标约束对山西、贵州、青海和宁夏的经济发展较为不利，对其他省区的经济发展较为有利。同比例缩小经济扩张上限，对各省及全国经济发展的负面影响是全方位的，中部、西南、东北、北部沿海和西北地区经济年均增长率下降程度较大，其中河北、内蒙古、云南、甘肃、新疆和辽宁经济增长速度明显减慢。若全国能耗强度降低率从16％进一步降低到17.27％，则全国经济年均增长率将进一步下降1.2个百分点，西北、中部、西南和东北地区经济增长速度明显减慢，其中吉林、黑龙江、河南、湖北、湖南、重庆、四川、陕西、辽宁和广西成为经济发展较慢省区的新成员。说明进一步降低全国能耗强度对西北、中部、西南和东北地区的经济增长有较强的阻碍作用。
减少二氧化碳排放范文4
1.荧光灯代替常用的白炽灯。
荧光灯用普通白炽灯40％的能源就能达到相同的亮度，使用荧光灯，每年能避免300磅二氧化碳被排放到大气中。
2.冬天低两摄氏度，夏天高两摄氏度。
在人们生活所消耗的能源中，几乎有一半用在了取暖和降温上。冬天时，将室内温度调低两摄氏度，夏天时调高两摄氏度，一年就能减少2000磅二氧化碳的产生。
3.定期清洁炉灶和空调，或更换过滤装置。
这样做每年能减少350磅二氧化碳被排放到大气中。
4.别让电器处于待机状态。
使用电器上的开关按钮，直接关闭电器，不要使用遥控器。以一天看3小时的电视为例(欧洲人看电视的平均时间)，其余的21个小时里，如果电器处于待机模式，就要白白地耗费40％的电量。
5.用绝缘毯包裹电热水器。
用这样一个简单的方法，每年就能减少1000磅二氧化碳的排放，如果将热水器的温度设置在50摄氏度以下，每年还能避免550磅二氧化碳产生。
6.让冰箱和冰柜远离热源。
如果把冰箱和冰柜放在离炉灶近的地方受热，制冷就需要耗费更多的能源。举例来说，如果把它们放在温度高达30＝31摄氏度的房间里，消耗的电量就是常温状态下的2倍，在这种状态下，冰箱和冰柜一年后向大气中排放的二氧化碳分别能达到160千克和320千克。
7.定期给冰箱或冰柜除霜。
最好换一台有自动除霜功能的冰箱，它们的能源利用效率比你现有的这台高2倍。
8.不要长时间开窗，让热量从房间中流失。
开窗通风一般几分钟就可以了。如果让窗户整天都开着，在寒冷的冬天(当室外温度低于10摄氏度时)，制热器为了保持室内的温度，会耗费很多能源，从而会产生高达一吨的二氧化碳。
9.做饭时盖上锅盖。
这样做一锅饭能节约很多能源。用高压锅和蒸汽锅最好，能节约70％的天然气。
10.用淋浴代替泡澡。
淋浴耗费的能源只是泡澡的1／4。为了最大限度节约能源，还可以将淋浴喷头改为低流量的，便宜又舒服。
11.增强房屋的御寒性能。
适当地在居室墙壁和天花板上采用绝缘材料，一年不仅能为你节省25％的供暖费用，还能避免2000磅二氧化碳的排放。此外，密封和给窗户贴挡风雨条，每年能避免1700磅二氧化碳产生。
12.回收有机废物。
温室气体中约有3％来自干生物降解过程中释放的甲烷。对有机废物进行回收，如果你有一个花园，就采用堆肥处理，这样能避免甲烷的排放。需要注意的是，有机废物需要足够的氧气才能充分降解，如果氧气供应不足，不仅会释放甲烷，而且会让你的花园发出难闻的臭味。
13.明智地购物。
生产一瓶1.5L装的饮料所需的能源比生产3瓶0.5L装的饮料要少，建议购买大瓶装饮料，这样也能避免产生过多的垃圾。使用再生纸可以节省70％－90％的能源：减少森林的砍伐。
14.重复使用购物袋。
购物时拒绝商店提供的一次性购物袋，’使用可重复使用的购物袋，既节约了能源又避免产生垃圾。一次性购物袋产生的垃圾不仅向大气中排放二氧化碳和甲烷，对空气，地下水和土壤都会产生污染。
15.种一棵树。
一棵树在生长过程中会利用光合作用吸收一吨二氧化碳。树荫还可以供人们纳凉，减少开空调的次数，帮你省10％－15％的电费。
16.改用绿色能源。
在很多领城，人们可以利用风能、太阳能这样洁净、可再生的能源。
17.购买本地出产的食物，本地生产的食物省汽油又省钱。
18.购买新鲜的而非冷冻的食品。
冷冻食品生产过程中耗费的能源要比新鲜食品多出10倍。
19.购买有机食品。
相比于普通的种植土壤，有机土壤能吸收和储存更多的二氧化碳。如果所有的大米和大豆都在有机土壤中生长，就能避免5800亿磅的二氧化碳被排放到大气中。
20.少吃肉。
除了二氧化碳，甲烷无疑是温室气体中比重最大的气体了，而牛是所有家畜中最大的甲烷排放者，它们以草料为食物，并且是多胃动物，每次呼吸过程中都会释放大量甲烷。
21.缩减开车次数，尽可能步行、骑车、与别人合用汽车以及乘坐公共交通工具。
每周少开10英里，一年就能避免500磅的二氧化碳被排放到大气中。
22.定期给车做保养。
定期保养你的车，有利于提高燃油效率，从而降低尾气的排放量。只要1％的车主能做到定期保养，大气中就能减少10亿磅的二氧化碳。
23.节约汽油。
改变你的驾驶习惯可以减少二氧化碳的排放。选择合适的挡位，不滥踩刹车，下坡时选择合适的变速器挡位代替引擎制动，如果汽车停靠需要超过1分钟，就将引擎关掉。
24.少坐飞机。
飞机在飞行中会产生大量废气，每年减少坐飞机的次数，哪怕只是一两次，对于减少大气中的二氧化碳都有很大的帮助。
25.保护全球的森林资源森林在全球变暖过程中扮演了一个重要的角色：树木在燃烧和砍伐过程中，贮存的碳会释放到大气中。据统计，全球每年因砍伐森林而产生的二氧化碳占总量的20％。
减少二氧化碳排放范文5
我国能源与环境面临何种形势？
倪维斗指出，能源消费是造成雾霾天气的直接原因。大量燃煤供暖、汽车尾气及燃煤发电等加重了环境负担。当前，能源与环境形势严峻，我国已被逼到“墙角”，每年排放的二氧化碳已达70亿吨，为世界第一。中国正处于二氧化碳排放的上升期，面临国际上对我国二氧化碳排放峰值出现时间和绝对值的要求，在已经大力强化节能以及发展核能和可再生能源的条件下，未来我国在碳减排上仍将处于被动状态。
倪维斗说，全世界环境问题已经非常严重，中国的问题更加严重，一个是气候变化，再加上二氧化碳排放已是世界第一，大概是70-80亿吨/年，美国现在60亿吨/年，远远超过美国；第二个问题是能源安全，一些燃料中国大量进口，差不多每年要进口2.5亿吨，消费量是4.5亿吨，自产不到2亿吨，进口的来源、进口的成本、进口的出路，将来都存在很大的问题；还有个问题是PM2.5的问题，以上这几个问题困扰着中国的发展。
倪维斗认为，从长远来看，化石能源仍然是世界上主要的能源，煤、石油、天然气到2050年差不多各占27%左右（能源消费总量），核电、水电、可再生能源各占7%，从某种意义上来说，煤的问题比较突出。中国这个时期，议论很多，尤其雾霾天气出来以后，人们认为煤是罪魁祸首，想把煤砍掉，但是中国看起来砍不掉，煤炭在相当时期仍然是我国的能源主力。在中国，如果不解决煤的清洁利用问题，那么所谓低碳发展都是不可能的。
倪维斗说，我国的二氧化碳排放是个尖锐问题，到2020年单位GDP的二氧化碳排放量减少40%-45%，到2050年，全世界二氧化碳排放量要比1990年下降一半，只能排放104亿吨（1990年208亿吨）。中国将来二氧化碳的减排主要落在煤身上。倪维斗说：“从2010年到2050年，我国将要用掉1200亿吨煤，这1200亿吨煤怎么用就是个大问题。如果直接燃烧，将产生大量污染，这显然不行，大自然已经给我们教训了，但我国以煤为主的能源消费结构不会变，因此，大幅度减排二氧化碳和其他污染物主要靠煤的清洁低碳利用。”
怎样解决电煤的清洁化利用问题？
倪维斗认为，实现煤炭清洁高效转化有多种途径，分别是实施先进的煤炭发电技术和实施煤基多联产能源系统技术。前者旨在进一步提高能效，减少排放，后者则是通过系统过程集成，达到物质和能量多维度梯级利用。
倪维斗表示，现在我国的燃煤发电技术已经走在世界前列。倪维斗举例说，上海外高桥第三发电厂每度电的平均煤耗在276克标准煤左右，这在世界属于领先水平。但是从目前的发电技术上来看，燃煤超超临界蒸汽发电技术不一定是煤高效利用的唯一重点方向，因为燃煤超超临界蒸汽发电在技术、经济、常规污染物的脱除、二氧化碳的减排上都具有一定先天性的缺陷。特别是二氧化碳在烟气中的收集成本很高，从烟气中收集二氧化碳比较难，要大量的喷淋，还要用化学物质分离，会导致电厂的发电效率降低11%-12%，同时单位成本提高，投资成本增加一倍；本身的发电成本也增加。这种技术的真正商业化大规模使用在目前还没有。
倪维斗说，第二条路径是IGCC技术（整体煤气化联合循环发电系统）。华能集团在天津有一台250MW的IGCC电站，现在已经基本运行，但是系统复杂，价格较贵，首套的造价差不多12000元/kW，而超临界也就4000元/kW。IGCC本身是很好的概念，在目前条件之下，在中国纯粹的发电的IGCC估计也不会有大发展，但是IGCC最大的优点就是将来较易把二氧化碳取出来，二氧化碳浓度较高，达到40%左右，压力比较大，体积比较小，容易取出。
倪维斗表示，多联产技术是中国二氧化碳减排的战略方向。多联产技术以煤气化技术为核心，通过化工合成与动力生产过程的集成耦合，实现煤炭物质和能量的梯级转化与利用。该技术具有捕捉二氧化碳的天性，是实现未来二氧化碳捕捉和埋存的有效途径，且经济效益和环保性能优异，对于我国乃至世界的煤炭清洁利用都具有非常重要的战略意义。
倪维斗认为，多联产是综合解决我国能源问题的重要方案，有助于缓解能源总量要求，尤其是可以应用大量的高硫煤；有助于缓解液体燃料短缺，可以大规模地生产甲醇、F-T合成油等替代燃料，缓解石油进口压力；彻底解决燃煤污染问题，同时用甲醇来制备二甲醚，二甲醚基本上是和LPG（液化石油气）同样性质的液体，可以大量供应小城镇的需要；满足未来减排CO2的需要，所以说，在煤的清洁高效利用方面电化共轨（或能化共轨）有很大潜力，是重要方向。
倪维斗说，以上这三种煤高效清洁利用的技术途径各有千秋，要因时、因地而宜，但必须要有一个顶层设计、总体规划。
如何减少燃煤电厂排放的二氧化碳？
倪维斗提出了两种思路，一是要节约用能；二是将用能后产生的二氧化碳捕捉起来。从目前来看，要降低碳排放，实际上是要在煤的应用上下功夫，因为能源消费主体是煤。要将那些散烧煤取缔或想办法替代，将来煤要集中使用，在集中使用过程中再想办法把二氧化碳减少。因此，碳减排的根本问题就是二氧化碳的捕捉问题。
“实施煤炭现代化战略刻不容缓，煤的高效清洁利用最终离不开二氧化碳的捕捉与处理，我国的CCUS（二氧化碳捕集、利用与封存）战略应该按照我国国情实施。”倪维斗表示，我国实施CCUS战略目前已有很大的潜力，关键在于如何全面统筹安排、协调管理。
减少二氧化碳排放范文6
摘 要： 人均二氧化碳排放的影响因素基于Kaya恒等式可以分解为人均GDP、能源结构和能源强度三个因素。VEC模型的实证结果显示我国存在二氧化碳库兹涅茨曲线，即人均二氧化碳排放随我国经济增长先恶化后改善的倒U形曲线，非化石能源比重与能源强度对我国二氧化碳减排影响显著，但方差分解方法显示能源结构因素和能源强度因素对我国二氧化碳排放的抑制作用非常有限。我国“十二五”期间和2020年的节能减排任务艰巨，只有坚持节约发展和清洁发展，才能实现减排目标。
中图分类号： F062.2 文献标志码： A 文章编号： 10012435(2012)01002506
Analysis of CO2Kuznets Curve in China Based on VECM
LIU Ying, REN Yanyan (School of Economics, Shandong University, Jinan 250100, China)
Key words: carbon dioxide Kuznets curve; proportion of non-fossil energy; energy intensity; VECM
Abstract: The influencing factors of per capita emissions can be decomposed as GDP per capita, energy structure and energy intensity based on Kaya identity. The empirical result of VECM shows that CKC，the inverted Ushaped curve between emissions and income, holds for China. Moreover, both proportion of nonfossil energy and energy intensity are significant on emissions reduction. However, the result of variance decomposition displays that their restraining effects are very limited. In addition, the tasks for energy saving and emissions reduction for twelve fiveyearplan and in 2020 are still arduous. We must insist on conservative and clean development to accomplish our goal.
2009年哥本哈根气候大会召开前，我国提出到2020年单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40％至45％，在2011年德班大会上再次重申并表示在2020年后有条件接受量化减排协议，引起了国际社会的关注。由于我国正处在发展经济、改善民生、推进工业化和城市化的关键阶段，二氧化碳减排困难重重。研究二氧化碳排放的影响因素，预测二氧化碳排放的趋势，对于我们制订合理的减排计划、遵守减排承诺至关重要。
根据环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve, EKC），在经济发展初期，二氧化碳排放将随经济增长而增加，当经济发展到一定阶段排放会随经济增长而逐渐减少，这种倒U形曲线关系被称为二氧化碳库兹涅茨曲线(Carbon Dioxide Kuznets Curve, CKC)。Jalil 等认为，CKC假说在中国是成立的，能源消费对二氧化碳排放影响显著而对外贸易影响不显著［1］。Acaravci等发现除了丹麦和意大利支持CKC假说外，其他国家均不支持［2］。Iwata等则发现二氧化碳排放和经济增长之间不是倒U型曲线关系，而是单调递增的线性关系［3］。杜婷婷等认为我国不存在CKC曲线，我国的二氧化碳排放与经济增长之间呈现“N”型曲线关系［4］。陆虹运用空间状态模型证明我国人均二氧化碳排放随人均收入上升而持续恶化［5］。国内外学者对于CKC假说难以得到一致的估计结果。国内学者对我国CKC的研究主要集中于二氧化碳排放与收入之间的关系，对收入以外影响二氧化碳排放的其他因素关注较少，缺乏对二氧化碳排放未来趋势方面的预测研究。Auci 等将EKC模型分为未调整模型和调整模型，在未调整模型中只有人均GDP一次项和二次项两个解释变量，调整模型在未调整模型的基础上加入了其他影响排放的控制变量，比如国际贸易、收入分配、能源消费、能源结构和产业结构等［6］。很多学者认为调整模型的估计结果比未调整模型有效［6-8］。我们基于Kaya恒等式在未调整模型中加入了能源结构因素和能源强度因素两个控制变量，防止模型设定误差，使估计结果更稳健。同时，Romero-vila和Wagner的研究均表明计量模型的选择对CKC假说的估计结果意义重大［9-10］。我们用VEC模型分析人均排放与人均GDP、非化石能源比重和能源强度之间的协整关系，对我国人均排放的趋势进行预测，考察我国政府提出的“十二五”节能减排目标和2020年的减排承诺实现的可能性。
一、模型构建
（一）基于Kaya恒等式的人均排放影响因素分解
Kaya在1989年IPCC 的研讨会上提出了著名的Kaya恒等式：
C=CE×
EGDP×
GDPP×P，其中C、E、GDP和P分别代表一国二氧化碳排放总量、一次能源消费量、国内生产总值和人口数量。这种通过构造链式乘积的方法将二氧化碳排放影响因素分解为能源碳排放强度CE、能源强度EGDP、人均GDP和人口四个因素。其中能源强度是用单位GDP能耗来衡量的，反映了一国经济对能源的依赖程度，能源碳排放强度CE可以转化成iEiE×CiEi，其中i表示第i种能源，EiE表示第i种能源在一次能源消费中的比重，CiEi表示第i种能源的碳排放系数。这样Kaya恒等式就可以进一步转化为
CP=iEiE×
CiEi×
EGDP×
GDPP。由于目前还没有成熟的二氧化碳减排技术，各种能源的碳排放系数基本保持不变，因此能源碳排放强度大体上就由能源结构决定［11］。转化后的Kaya恒等式意味着人均二氧化碳排放由人均GDP、能源结构和能源强度三个影响因素驱动。
（二）CKC调整模型
基于转化后的Kaya恒等式的分析，我们将能源结构因素和能源强度因素作为控制变量加入到未调整的CKC模型，特别地，我们用非化石能源比重代表能源结构因素。建立我国CKC调整模型的对数形式为：
ln(co2)t=β0+β1lnyt+β2(lnyt)2+β3ln(es)t+
β4ln(ei)t+εt （1）
其中co2表示人均二氧化碳排放，y表示人均GDP（按2005年不变价格计算），es表示非化石能源比重，ei表示能源强度，εt为随机扰动项。我们对所有的变量都作对数变化是为了把握其线性趋势。
二、实证分析
（一）数据来源及描述性分析
人均二氧化碳排放数据来源于美国能源部二氧化碳信息分析中心（Carbon Dioxide Information Analysis Center，CDIAC）。GDP和人口数据来源于宾夕法尼亚大学国际比较中心创立的Penn World Table
7.0，非化石能源比重和一次能源消费数据来源于世界银行WDI。样本区间为1971-2008年。在此期间我国二氧化碳排放和GDP分别增长了6.8倍和22.8倍，人均二氧化碳排放和人均GDP分别增长了4.0倍和14.2倍，非化石能源比重上升了4.4倍，能源强度下降了77.3%。从图1可知我国的人均排放除了在1996-1999年出现短暂的改善外，从总体上呈现随人均GDP增长而逐年恶化的趋势，而且从2000年开始加速上升。如果CKC假说在我国成立，那么式（1）中β1＞0和β2＜0应同时成立，这就是CKC假说声称的倒U形曲线，而预期人均二氧化碳排放会随着非化石能源比重上升和能源强度下降而下降，即β3＜0而β4＞0。
图1 1971-2008年人均二氧化碳排放与人均GDP散点图
（二） 平稳性检验
我们同时采用ADF检验和Phillips-Perron检验（PP检验）两种方法来对各个变量进行单位根检验以保证检验的稳健性。ADF和PP两种单位根检验方法均表明人均二氧化碳排放、人均GDP一次项、人均GDP二次项、非化石能源比重和能源强度的自然对数序列是差分后平稳序列即一阶单整序列（I（1），见表1）。
（三）Johansen协整检验
以上I（1）序列的矩，如均值、方差和协方差会随时间改变而改变，但这些序列的线性组合序列却可能具有不随时间变化的性质，假如这种平稳的或I（0）的线性组合存在，这些非平稳的时间序列之间被认为具有协整关系，即稳定的长期均衡关系。采用Johansen协整检验的迹检验方法可以在1%的显著性水平上拒绝“协整秩为0”的原假设，表明以上I（1）序列之间具有协整关系（见表2）。尽管无法拒绝“最大秩为2”的原假设，但考虑到人均排放与人均GDP、非化石能源比重、能源强度之间如果存在稳定的长期均衡关系，则这种均衡关系必定是唯一的，因此我们将协整秩设为1。
（四）协整方程与误差修正模型
VEC模型可以看作是带有协整约束的VAR模型，既可以考察长期效应，也可以考察短期效应。我们用VEC模型来探求人均排放与人均GDP、非化石能源比重和能源强度之间的长期均衡关系，以及各个解释变量的短期波动对人均排放的冲击。人均排放的1阶差分作为被解释变量的误差修正模型为以下形式：
Δln(co2)t=α1+β11Δln(co2)t-1+β12Δlnyt-1)+β13Δ(lnyt-1)2+β14Δln(es)t-1+
β15Δln(ei)t-1+λ1ecmt-1+εli
（2）
综合AIC信息准则、BIC信息准则和样本容量因素确定VEC模型对应的VAR系统滞后阶数为2，此时的VEC模型是稳定的，也通过了残差自相关的诊断性检验。
式（2）的解释变量由人均排放1阶差分的滞后项、式（1）中所有解释变量的滞后项和误差修正项组成。β12、β13、β14、β15反映式（1）中解释变量的短期变化对人均排放短期波动的影响。ecmt-1是误差修正项，反映变量之间的长期均衡关系，λ1为误差修正项的系数，表示当人均排放偏离其长期均衡状态时向均衡状态调整的速度。
由表3协整方程系数可知，从长期来看，人均GDP一次项、人均GDP二次项、非化石能源比重和能源强度对人均二氧化碳排放的影响都是显著的。与CKC假说相一致，式（1）中β1符号为正，β2符号为负，人均排放与人均GDP呈现倒U形曲线关系，说明我国人均排放会经历一个随经济增长先恶化而后逐渐趋于改善的过程。同时，与预期相一致，β3符号为负而β4符号为正，说明改善能源结构和降低能源强度将会促进二氧化碳减排，其中非化石能源比重每提高一个百分比，人均排放就可以减少0.239%，能源强度每降低一个百分比，人均排放就可以减少0.883%。在表3的误差修正模型中λ1为0.661，不仅显著且符号也符合预期，预示着当人均排放偏离长期均衡状态时它将以66.1%的速度向均衡状态调整。当发生人均排放的短期冲击时，这个调整速度是非常迅速的。值得注意的是，与CKC假说相反，β12＜0而β13＞0，说明人均排放与人均GDP之间为正U型曲线关系，可见在短期内经济增长对恶化二氧化碳排放的力量比较明显。同时，非化石能源比重和能源强度在短期内对二氧化碳排放没有显著影响。一个可能的解释是非化石能源在一次能源消费中的比重过小且在短期内很难改善，同时能源强度的降低即能源效率的提高在短期内也很难实现，因而无法对二氧化碳减排发挥作用，而在长期，非化石能源比重和能源强度在短期的影响逐渐累积从而对人均排放产生显著影响。
（五） 人均排放的方差分解
用方差分解方法可以分析每一个结构冲击对人均排放波动的贡献度，通过计算这个贡献度在总贡献中的比例可以分析每一个结构冲击的相对重要性。由表4可知，除了人均排放本身外，人均GDP（包括一次项和二次项）对解释人均排放的预测方差起到了重要作用，能源结构次之，能源强度起到的作用则非常微弱。在“十一五”期间，我国鼓励开发可再生能源，如风能、太阳能和生物燃料。“十二五”期间，我国将加快推进包括水电、核电等非化石能源发展，积极有序做好风电、太阳能、生物质能等可再生能源的转化利用，这将显著减少煤炭消耗，并弥补石油和天然气资源的不足。在中国科学院提出的能源科技发展规划中，我国将在2050年前后建成可持续能源体系，总量上基本满足经济社会发展的能源需求，结构上对化石能源的依赖度降低到60%以下，可再生能源成为主导能源之一。我国非化石能源在一次能源消费中的比重在1971-1999年间年均增长5.3%，进入21世纪以来，非化石能源建设速度有所加快，年均增长6.4%，但从世界范围看，我国非化石能源在能源结构中的比重是偏低的，以2008年为例，我国非化石能源比重为3.5%，远低于9.1%的世界平均水平，更低于发达国家的一般水平。因此，尽管能源结构因素对减排影响显著，但是非化石能源比重对人均排放预测方差的贡献度最高只有9.4%，现阶段我国能源结构因素对人均排放的抑制作用还很有限，能源强度对人均排放预测方差的贡献度则更小，最高仅为1.9%。我国能源消耗高、效率低、环境压力大，能源强度不仅高于许多发达国家，也高于许多发展中国家。能源强度对二氧化碳减排影响显著，但能源强度的改善、能源效率的提高是个长期而复杂的过程，现阶段改善能源强度对我国二氧化碳排放的抑制作用还没有发挥出来。
（六） 二氧化碳排放预测
用2006年以前的数据来估计VEC模型，然后预测2006-2008年三年的数据，并与实际观测值比较，如图2所示，预测都落在了99%的置信区间之内，对人均GDP和能源强度的预测比较准确，对人均排放和非化石能源比重的预测次之。表5给出了用VEC模型预测我国“十二五”到2020年期间人均排放、人均GDP、非化石能源比重和能源强度的变化趋势。根据测算，“十二五”期间我国单位GDP二氧化碳排放和单位GDP能耗分别会下降15.5%和12.0%，这和我国提出的降低17%和16%的目标有距离；我们预计2020年我国单位GDP二氧化碳排放比2005年下降39.0%，这与我国政府提出的下降40％至45％的承诺有差距。估计到2020年非化石能源占我国一次能源消费仍不到4%，我国政府提出：“十二五”期间我国非化石能源占一次能源消费的比重要提高到11.4%，到2020年要提高到15%，从预测看，我国的非化石能源建设过慢。过度依赖煤炭等化石能源的发展不仅严重污染环境，也是不可持续的，必须大力发展非化石能源，提高其在一次能源消费中的比重，才能够有效降低二氧化碳排放，保护生态环境，并降低化石能源不可持续供应的风险。
三、结论与启示
运用我国1971-2008年的经济、能源和环境数据来实证分析人均二氧化碳排放的影响因素并对人均排放的趋势预测，得出以下结论与启示：
1. 人均排放、人均GDP、非化石能源比重和能源强度在我国存在稳定的长期均衡关系， 且人均GDP、非化石能源比重和能源强度对人均排放影响显著。
2. CKC假说在我国是成立的，表明我国二氧化碳排放会经历一个随经济发展先恶化再逐渐改善的过程，但是，单纯依靠经济增长自身实现二氧化碳减排是不现实的，发达国家“先污染后治理”的老路在我国行不通。我国目前仍处在二氧化碳排放逐渐恶化的阶段，高投入、高消耗、高排放、难循环、低效率的粗放型增长方式在我国还没有发生根本转变。我国若要以较快的速度实现CKC假说声称的倒U型路径，必须调整能源结构，加快转变经济增长方式，才能使人均排放随经济增长而趋于改善。
3. 人均排放的方差分解方法表明经济增长因素对我国人均排放的解释程度最高，而能源结构因素和能源强度因素对我国二氧化碳排放的抑制作用则非常有限。
4. 经过对VEC模型进行预测，基于我国经济增长方式和资源使用现状，我们认为，我国政府实现“十二五”节能减排目标和2020年减排承诺任务非常艰巨。我国必须降低能源强度，提高能源使用效率，同时优化能源结构，加快发展非化石能源。积极应对气候变化，采取低碳型发展方式，不仅是国际潮流，也日趋成为一种国际压力，我们只有在发展方式的转型上增强紧迫感，深化节能减排，坚持节约发展和清洁发展，才能完成预定的减排任务、遵守我国的减排承诺，履行我国作为发展中大国的责任。
参考文献：
［1］ Jalil A, Mahmud S F.Environment Kuznets curve for CO2 emissions: a cointegration analysis for China［J］.Energy Policy,2009,（37）:5167-5172.
［2］ Acaravci A, Ozturk I.On the relationship between energy consumption, CO2 emissions and economic growth in Europe［J］.Energy,2010,（35）:5412-5420.
［3］ Iwata H, Okada K, Samreth S.A note on the environmental Kuznets curve for CO2: A pooled mean group approach［J］.Applied Energy,2011,（88）:1986-1996.
［4］ 杜婷婷,毛锋，罗锐.中国经济增长与CO2排放演化探析［J］. 中国人口资源与环境，2007，（2）：94-99.
［5］ 陆虹.中国环境问题与经济发展的关系分析 ［J］.财经研究，2000，(10) ：53-59.
［6］ Auci S, Becchetti L.The instability of the adjusted and unadjusted environmental Kuznets curves［J］.Ecological Economics,2006,（60）:282-298.
［7］ Copeland B R, Taylor M S. Trade, growth and the environment ［J］. Journal of Economic Literature, 2004,（42）:7-71.
［8］ Stern, D I.The rise and fall of the environmental Kuznets curve［J］. World Development, 2004, 32 (8):1419-1439.
［9］ Romero-vila D.Questioning the empirical basis of the environmental Kuznets curve for CO2: New evidence from a panel stationarity test robust to multiple breaks and cross-dependence ［J］. Ecological Eonomics,2008,（64）:559-574.
