kaya公式的扩展和产业低碳化发展研究

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1、Kaya公式的扩展和产业低碳化发展研究摘要:将区域低碳化经济发展中广泛使用的Kaya公式引入产业低碳化发展研究中,对Kaya公式进行修正和扩展,把影响产业碳排放的因素分解为能源结构碳强度、规模产业能源强度、单位产出的产业规模比率和产业GDP,解决了产业低碳化发展中影响因素影响力的判断问题。以陕西交通运输业为例对研究方法的使用进行实例分析,得出节能是陕西交通运输业碳排放变化的决定性因素,实现二氧化碳排放减少首要的还是节能技术的推广、研发和有效的节能政策。关键词:Kaya公式;产业低碳化;陕西交通运输业中图分类号:G237.5文献标识码:A文章编号:1673-9973(2011)0

2、4-0115-04AstudyontheIndustrialLow-CarbonizationwithanExpansionofKayaFormulaYAOYu,HANCui-cui(InternationalBusinessSchool,ShaanxiNormalUniversity,Shaanxi710062,China)Abstract:Inthisarticle,KayaformulaintheregionaleconomicdevelopmentoflowcarbonizationiswidelyusedinthedevelopmentofIndustrialLow-

3、Carbonization.Factorsaffectingindustrialcarbonemissionsaredecomposedtocarbonintensityofenergystructure,scaleindustrialenergyintensity,theindustrialscaleofperunitoutputandindustrialGDP,whichsolvesinflueneeofinfluentfactorsintheLow-CarbonizationIndustry.Finally,ittakestransportationindustryinS

4、haanxiProvineeasanexampletoputforwardpolicysuggestions.Energysavingandreductionofemissionarethedecisivefactorsincarbonemission.PrimarypolicyistechnologypromotionanddevelopmentofEnergysavingandreductionofemission.Keywords:Kayaformula;IndustrialLow-Carbonization;Shaanxitransportationindustry一、

5、基于Kaya公式的低碳经济研究与低碳产业化问题Kaya公式最早源自日本YoichiKaya教授(1989)在IPCC的一次研讨会上的报告,他提出通过一种简单的数学公式将经济、政策和人口等因子与人类活动产生的C02联系起来,从而发现不同影响因素对碳排放的不同影响力,这就是后来著名的“Kaya恒等式”[1]。后来JuanAntonioDuro,EmilioPadilla(2005)运用Kaya公式分解方法,分析国际间与各国内的人均C02排放的不平衡性,并且得出人均C02排放的不平衡主要是由收入水平决定的结论⑵。J.W.Tester(2005)等运用碳排放Kaya公式分析了碳排放的各

6、个因素状况,提出可持续发展的发展方式⑶。我国学者也将Kaya公式引进到了国内低碳经济的研究。查冬兰、周德群(2007)在对我国28个省区1995-2005年间能源利用效率的差异性进行了比较,在此基础上引入Kaya因子,深入研究能源消耗导致的地区间人均C02排放的差别⑷。黄成和陈长虹(2007)等运用Kaya公式对上海市能源环境现状分析,并从转变经济增长方式、调整产业结构,发展节能技术、节约能源使用来发挥节能潜力对上海市能源环境前景进行预测[5]。冯相昭、王雪臣、陈红枫(2008)利用Kaya恒等式结合宏观经济背景的变迁,对1971-2005年期间影响中国CO2排放量的因子展开分

7、析[6]。冯相昭和邹骥(2008)在讨论Kaya恒等式及其政策涵义的基础上,利用修改后的Kaya恒等式对1971-2005年期间中国的C02排放进行了无残差分解,并结合宏观经济背景的变迁对从“四五”到“十五”计划期间的排放变化展开详细分析⑺。张坤民(2008)用碳排放Kaya公式分析中国目前低碳经济的发展以及面临着能源禀赋、发展水平、总量突出和锁定效应等挑战提出相应政策⑻。总体来看,应用Kaya公式的研究,主要是用来分析区域内影响碳排放的相关因素,在区域的宏观层面探讨低碳经济发展的政策。但产

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