武汉市碳排放波动特征与影响因素分解研究

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1、武汉市碳排放波动特征与影响因素分解研究袁洋（中南民族大学经济学院湖北武汉４３００７４）摘要：测算的武汉市１９９６-２０１１年碳排放量基于１４个主要碳源，包含三次产业。结果表明，自１９９６年以来武汉市碳排放呈现“平稳－上升－平稳－波动”的四阶段特征。并进一步运用ＬＭＤＩ模型从能源结构、能源效率、经济因素与人口规模四个影响因进行分析，发现能源结构、能源效率因素对武汉市碳排放量具有一定抑制作用，而经济因素与人口规模因素则对武汉市碳排放有较强推动作用。最后据此提出推进武汉市碳减排的对策建议。..关键词：ＬＭＤＩ模型；碳排放；武汉市；因素分解中图分类号：X42文献标识码：Ａｄｏｉ

2、：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６６５－２２７２．２０１5．02．００2基金项目：武汉市科技计划项目“武汉市清洁生产模式及应用研究”（项目编号：２０１２６２５２３８４３）收稿日期：２０１4－１0－10０引言碳排放量不断增加是引起全球气候变暖的最重要因素，２０世纪以后，全球平均温度上升明显，呈现出变暖趋势。碳减排就是要低碳，减少能源利用，降低能耗。人类对于天然气、石油、煤等化石燃料的过度使用，导致空气中ＣＯ２浓度不断提高，影响了全球气候。现将目前比较有代表性的相关研究罗列如下：郭朝先运用ＬＭＤＩ分解技术从经济结构、经济总量、能源消费机构、能源利用效率、碳排放系数五个方面

3、分解了中国１９９５－２００７年的相关产业与地区的碳排放。指出：抑制碳排放的主要因素是能源利用效率的提高，促进碳排放高速增长的主要因素为经济规模总量的扩张，传统能源结构、地区结构与产业结构的变化对于碳排放的影响较小。张伟基于ＬＭＤＩ分解和扩展的Ｋａｙａ模型对陕西省２０００－２０１０年的碳排放从经济增长、人口、能源强度、产业结构、能源消费五个方面进行分析。证明拉动陕西省碳排放增长的决定性因素是经济的快速增长；产业结构、人口和能源强度对于碳排放增长的正向影响较小；抑制陕西省能源消费碳排放增长的主要因素则是能源消费结构的优化。苏飞、胡哲太运用ＬＭＤＩ分解方法计算杭州市２００１－

4、２０１１年能源消费的碳排放总量。得出结论：该市以煤为主的能源消费格局依旧没有改变，ＣＯ２排放量增加的主要推动因素为经济的高速增长，ＣＯ２排放的主要则为煤炭消费；碳排放的主要抑制因素则是第二产业能源轻度。１研究方法的选取及数据依据１．１碳排放量估算方法目前对于碳排放研究的统计标准主要可以划分为两类：一类则是以天然气、石油、煤等能源为切入点；另一类是以农膜、农药、化肥等农资投入为切入点，根据相对应的碳排放系数进行测算。综合考虑农资投入与二、三产业能源消耗情况，试图客观、全面、公正地对１９９６－２０１１年间武汉市的碳排放进行测算。构建的武汉市碳排放表达式如下：Ｅ＝∑Ｅｉ＝∑Ｔ

5、ｉ·δｉ（１）式（１）中碳排放总量标记为Ｅ，１４种碳源的碳排放量标记为Ｅｉ，１４种碳排放源的排放量标记为Ｔｉ，１４种碳排放源的碳排放系数标记为δｉ。武汉市１４种碳源碳排放系数选取依据：美国橡树岭国家实验室提出农药、化肥碳排放系数，ＩＲＥＥＡ（南京农业大学农业资源与生态环境研究所）提出农膜碳排放系数，ＩＰＰＣ（联合国气候变化政府间专家委员会）提出其他碳源碳排放系数。１．２碳排放影响因素分解方法对于武汉市碳排放因素的分解采用对数平均Ｄ式指数分解法（ＬｏｇａｒｉｔｈｍｉｃＭｅａｎＤｉｖｉｓｉａＩｎｄｅｘ），此方法由Ａｎｇ等于１９９８年提出。ＬＭＤＩ方法消除残差项对于研究结果的

6、影响，满足因素可逆，使模型更具说服力。根据现有文献，基于ＬＭＤＩ分析框架，并结合武汉市碳排放实际情况，武汉市碳排放总量的表达式如下：式（２）中，Ｃ代表武汉市碳排放量，Ｅ代表武汉市能源消耗总量，ＧＤＰ代表武汉市国内生产总值，Ｐ代表武汉市人口总量。ＥＩ代表武汉市能源结构因素，ＣＩ代表武汉市能源效率因素，ＳＩ代表武汉市经济水平因素。ＬＭＤＩ采用“加和分解”和“乘积分解”两种方法进行分解。对于式（２）所示模型，采用加和分解，将差分分解为：ΔCtot=Ct-C0（３）式（３）中，Ｃ０为基期武汉市碳排放总量，Ｃｔ为Ｔ期武汉市碳排放总量，下标ｔｏｔ表示碳排放总量的变化。各分解因素贡献

7、值的表达式分别为：总效应为：ΔCtot=Ct-C0=ΔEI+ΔCI+ΔSI+ΔP１．３数据农资投入量、能源消耗量、武汉市国内生产总值以及人口总量等历年数据均来自于《武汉统计年鉴》。对于武汉市国内生产总值这一数据的选取，考虑到以实际价格测算的ＧＤＰ不能进行纵向比较，为了消除价格波动的影响，故以１９９５年为价格基准年，采用ＧＤＰ可比价进行测算。２结果及分析２．１武汉市碳排放变化的时序分析根据碳排放公式，计算出武汉市１９９６－２０１１年每年碳排放的总量与增速（见表１）。根据计算结果可以看出，武汉市碳排放总量呈现出总体上升的趋势，其主要推动原因为