第四节

本节结合研究的重点内容，分别从碳排放的产业分布、碳排放的影响因素、碳排放的峰值预测、碳排放的总量控制等环节，分析综述国内外学者的研究成果。

一、碳排放的产业分布

对碳排放进行产业分布的研究分析是深入把握碳排放情况的有效手段。张雷（2003）重点研究了经济结构和能源消费结构演进特征对碳排放变化的影响，通过采用“结构多元化系数”的方法来评价和衡量产业结构整体的演进状态。他在对比中、美、英、德、法、印六个具有代表性的国家的情况后发现，在各国工业化初期，在国家经济总量迅速增长的同时，经济结构的多元化水平也随之迅速提高；碳排放的变化是由国家工业化的不同阶段的经济结构多元化和能源消费变化所导致的。在国家工业化初期阶段，制造业的大规模发展和煤炭消费量的增长导致碳排放量迅速提升。随着工业化的进一步发展，在工业化中期阶段后，高科技和第三产业的发展以及含碳量较低的能源，如石油和天然气等现代能源主导地位的确立，会使得碳排放增速放缓甚至出现下降。

袁濛、盛巧燕和马桢干（2012）核算了1994—2008年我国分行业碳排放总量，并对分行业碳排放总量进行了归类分析和研究。结果表明： 我国的产业结构面临迫切调整的要求，第二产业的碳排放量占比最大，并且保持着上升趋势，其后依次是第一和第三产业。

丁志国、程云龙和孟含琪（2012）则通过引进产业结构变量，研究了1961年至2009年碳排放、产业结构同国内生产总值之间的关系。结果表明，经济增长同高的碳排放规模之间并无必然联系，取决于产业结构特征；从短期来看，经济增长对碳排放规模存在影响，影响方式与产业结构有关；而从长期来看，经济增长与碳排放规模无直接因果关系。通过适合的产业结构调整，我国可以实现在节能减排约束条件下的经济持续增长。

原嫄、席强敏、孙铁山等（2016）则发现第二产业对碳排放的影响强度为正，而服务业的影响强度则逐步降低，逐步扩大服务业的份额最终将使得整体影响强度的下降。此外，他们还发现，产业结构调整所引起的碳排放变动强度差异明显。

杨建楠（2016）研究了占我国六成以上的碳排放量的东中部地区的制造业强省市的产业结构优化对碳排放的影响。结果发现，产业结构合理化及高级化水平的提升有利于降低碳排放量并且弱化经济增长同碳排放量之间的关系。

张明志（2017）对我国工业的碳排放进行测算后发现，从制造业生产者角度来看，碳排放量最多的是黑色金属冶炼及压延加工业等三类工业（吴露，2017）。从消费者角度的碳排放测算方面来看，制造业细分行业50%以上属于净出口隐含碳行业。此外，利用碳排放规律，可以明显提高碳减排的投入产出比。

在国外，Soytas、Sari、Ewing（2007），以及Soytas、Sari（2009）在对美国和土耳其两国的能源消耗、经济增长和碳排放量之间的关系进行分析之后发现，就两国而言，长期来看，能源消耗量的增加会导致碳排放量的增加，而经济增长则同碳排放量的增加无关。

为实施调整产业结构、转变经济发展的理念，低碳经济的发展理念应运而生。贾立江、范德成、武艳君（2013）利用通径分析方法和面板协整模型，揭示了各行业发展和能源消费的依赖关系。结果表明，提高第三产业产值比重，降低第一产业比重是目前实现低碳经济的有效方式。王银（2017）也得出了类似的结论，此外，他还指出，要推进产业结构合理化，制定跨区域的产业结构发展方案，使得各个产业能够协调发展。熊永兰、张志强、曲建升等（2012）指出，省域减排需因地制宜，考虑各地经济发展情况，产业结构以及能源利用结构等因素。

除了国家层面，我国许多地方对低碳背景下的产业结构转型调整也进行了大量深入的研究工作（李炎亭，2015；张雳，2015；王秀艳，2016；吴潜，2017）。刘华华（2012）认为，产业结构调整是成都市低碳经济发展的前提。杨朝远（2013）则认为使长三角城市群实现碳减排，需改善城市之间的碳排放竞争状态，优化产业结构，控制中心城市碳排放量，通过大力发展新能源新技术，提高能源使用效率，这样才能构建低碳城市群。邹媛（2014）针对开封市产业结构特点运用SWOT分析，给出了开封市经济低碳转型的方案，具有较高的实践价值。

邱振卓（2016） 采用数据包络分析（DEA）方法详细分析了吉林省在低碳条件下的主导产业选择。结果表明，只有通过技术进步，大力发展高技术产业，实施创新升级才能解决经济发展和碳排放量增加之间的矛盾。而重庆的碳排放主要来自工业，占据碳排放总量的60%，且工业领域的“6+1”支柱产业占据90%的工业碳排放量。因此，实施节能减排、进行产业结构调整、推进能源替代工作是实现低碳发展的对策（王伟，2016）。李文举（2017）则针对山西省在低碳条件下的经济发展模式进行了详细研究，结果表明，对于煤炭资源型省份的山西来说，通过合理调整产业结构，完全可以实现低碳发展目标。

二、碳排放的影响因素

探明影响碳排放的因素是减少碳排放量的重要前提。由于我国目前已经是全球二氧化碳排放第一大国（沙青，2014），因此在我国工业化、城市化进程仍在高速进行的过程中要实施碳减排，势必带来巨大的发展压力（许泱，2011）。然而，碳排放量受到多种因素的影响，对于了解各类碳排放因素的作用和地位，学者们做了大量工作，得到了许多富有意义的成果（彭水军 等，2015；李炎亭，2015；田成诗等，2015）。

邓吉祥、刘晓、王铮（2014）对碳排放同人口、经济发展、能源强度和能源结构之间的关系进行了深入探讨，得到了碳排放同上述几个因素的关联关系。佟昕（2015）测算了七个方面的影响因素——人口、经济增长、技术进步、城镇化率、产业结构、能源价格和国际贸易对不同区域碳排放的灰色关联度关系。张翠菊（2016）则指出，技术进步、外商直接投资、对外开放水平、城市化和能源结构等因素不仅会影响本地区的碳排放强度，还能够影响周边地区的碳排放强度。戴新颖（2015）通过Kaya理论分析了影响我国煤炭碳排放的因素，发现我国人均耗电量与碳排放二者互为因果，并存在长期稳定的协整关系。

涂正革、谌仁俊、韩生贵（2015）研究发现：经济规模和能源强度效应是导致中国碳排放变化和造成区域显著差异的根本原因，并且，经济规模扩张是促进碳排放的决定因素。通常情况下，当工业化水平低于60%时，经济规模效应是碳排放增长的最重要因素。

苗二森（2016）和曹玲娟（2017）则将着眼点放在省域研究上。他们的研究发现，在全国范围内，中国省域之间的碳排放影响因素存在明显的空间异质性。施开放（2017）则基于DMSP-OLS技术，对碳排放影响因素进行了研究，结果发现，在省级尺度上，第二产业的比例对碳排放的影响程度最高，而人口、城市化率、第二产业的比例对碳排放的影响表现出东高西低的空间分布模式，GDP对碳排放的影响则呈现出西高东低的空间分布模式，城市化率对碳排放的影响则呈现北高南低的空间分布模式。

李敏（2016）和马嫦、陈雄（2018）通过对长江经济带碳排放量进行研究发现，近年来，长江经济带碳排放量逐年升高，且下游排放量高于上游和中游。能源强度对碳排放有抑制作用，经济增长与城镇化水平的提高以及人口规模的增加会导致碳排放增加。

在碳排放影响因素的研究中，基于IPAT模型的随机特殊形式——STIRPAT模型受到了普遍认可（York et al.,2003; York et al.,2003）。我国学者采用该模型分别对重庆（黄蕊 等，2013）、青岛（王乃春 等，2016）、宁夏（李俊等，2016）、浙江（魏丹青等，2017）、新疆（汪菲等，2017）和山西（薛智涛，2018）碳排放影响因素进行了定量分析，得出了不同地区的人均GDP、人口规模、能源强度、能源结构、产业结构对碳排放量的影响。

吴玉鸣、吕佩蕾（2013）等采用空间计量经济学模型研究分析了空间效应及驱动因素对中国省域碳排放的影响，发现碳排放具有显著空间相关性和集群特性，主要表现为在经济发达、 人口密集和能源消费强度大的地区，能源消费强度、 人口规模和人均 GDP对碳排放强度和总量的影响较大，而产业结构、技术创新等因素对碳排放的影响相对较小。

三、碳排放的峰值预测

中国为应对全球气候变化，郑重地向国际社会承诺2030年实现碳排放达峰。张建民（2016）提出了中国实现2030年二氧化碳排放达到峰值的战略措施，包括节约能源、能源优质化和适当的经济发展速度。该举措同时也是中国向高质量经济发展转型与推进可持续发展的必然选择（王勇 等，2017）。

中国碳排放达峰是全社会关注的焦点，而准确的碳排放峰值预测是平衡经济发展和控制碳排放的基础和前提。国内外多家机构采用多种模型对中国的碳排放达峰情况进行了模拟，详见表0-2。目前，在城市层面，学界还没有统一的方法来对温室气体的排放量和峰值预测进行测算。峰值时间和峰值研究手段通常是模型模拟，目前主要有三种模型，分别为目标分解法模型、自上而下的模型以及系统优化模型（马丁 等，2016），而各模型的计算方法、计算范围以及对数据的处理和运用均不同。杨秀、付琳、丁丁（2015）采用基于KAYA的分解方法，通过测算人口、人均GDP、能耗强度、能源的排放特性等参数进行研究，提出在测算排放达峰过程中应考察一次能源消费量而非终端能源消费量，人口测算应采用常住人口而非当地户籍人口，GDP测算应采用不变价GDP，在测算二次能源的输入输出时，应以当地的物理排放源为准。马丁等人以中国能源系统优化模型（ChinaTIMES）为基础，综合分析了碳排放峰值与达峰路径对各部门减排举措的贡献后，指出我国能源消费和碳排放总量将在2010—2050年持续增长，在这严峻的挑战下，需通过发展清洁可再生能源和推进高能耗产业的节能减排，同时使得电力、工业等高耗能行业于2030年达峰（马丁等，2017）。

不少学者分别从国家、省级层面进行预测（Chen et al.,2015; Wang,etal.,2013），还有学者按照行业进行分别预测。郭建科采用历史法对G7国家进行研究，他通过对西方国家发展历史中碳排放的演变过程，考虑GDP等指标，构建了碳强度指数模型，预测我国将于2033年达到峰值（郭建科，2015）。员开奇、董捷（2014）从产业、来源、土地承载三个方面对湖北省的碳排放结构进行分析，研究出各产业对碳排放的影响。有的学者采用了基于IPCC清单历年碳排放核算方案，并结合了土地承载特征，再通过研究湖北省碳排放的时序性，建立了预测模型并提出了湖北省在保障经济发展的同时进行碳减排的具体应对措施（余光英 等，2015）。孙维（2016）采用最优经济增长模型对广州市达峰路径进行了定量研究。

徐西蒙（2015）对昆明市的社会发展及能耗数据进行了研究，对STIRPAT预测模型进行了拓展，对昆明市的碳排放峰值出现年份及峰值量进行了计算，并分别构建了高、中、低三种碳排放模式，发现在高排放模式下，碳排放峰值将在2035年达到，而在中、低排放模式下，昆明市的碳排放峰值将分别在2028年和2021年达到。

娄伟（2011）从碳足迹计算法出发，考虑城市能源消费排放量、工业产品生产过程排放量、城市垃圾处理排放量以及森林二氧化碳吸收量等，对北京市的碳排放量进行测算。

张娟（2014）采用Laspeyres 完全指数分解方法对我国工业部门的39个行业分别进行了二氧化碳排放的预测和分析。蔡宇航等对基于结构减排的碳排放总量控制优化模型进行了优化，并对相关的九大类行业使用的能源种类及相应碳排放进行了研究和预测（蔡宇航 等，2014）。

陈亮、何涛、李巧茹等（2017）建立了改进的STIRPAT模型，并采用最小二乘回归和岭回归法对交通领域的碳排放影响因素进行了定量分析，得出了区域内的交通运输行业各影响因素对碳排放总量及达峰的驱动力的影响程度。

袁从贵、张新政（2012）等提出了一种基于最小二乘支持向量回归模型的时序峰值预测方法，该研究对原有的预测模型提出了进一步的优化和改进，使得优化后的模型预测误差不受样本分布的影响，并提高了整体预测精度。

国内外不同研究机构对碳排放峰值预测的模型设计和情景描述如表0-2所示 。

四、碳排放的总量控制

碳排放的总量控制手段以行政手段和市场手段为主。

行政手段是指出台政令或强化政府引导，如调整能源结构、征收碳税、行政考核等。目前在行政手段方面的研究相对较少。王锋（2011）研究了当前中国碳排放量增长的趋势及其驱动因素，并对能源结构调整、经济结构调整、能源价格提高和征收碳税五个政策措施进行了评价，并对这五项措施对CO ₂ 减排或宏观经济的影响进行了分析。付强（2011）对碳税和总量控制与交易进行了对比分析，他认为：碳税简单易于操作，但是无法保证最终的减排目标能够实现，具有较大的不确定性，而碳总量控制与交易则可以通过制定减排总量的方式保证目标的完成，但该方式复杂且成本高。

市场手段的核心内容为总量目标制定、主要分配机制及交易体系的确立。国内外众多学者都对该体系的设计进行了深入研究和探讨。碳排放总量控制与交易制度构建是诸多学者研究的重点（Zhou et al.,2013; 袁杜娟，2014;Wang,2016）。刘长松对我国完成达峰目标的对策进行了研究（刘长松，2015），我国完成达峰目标面临巨大的困难，尤其是能源、电力和交通行业。完成达峰目标需大力推动低碳技术进步、提升能效、加强管理、设计科学的减排政策、调整能源结构、大力发展可再生能源、改变消费行为等举措。张阳、丁峰、范英英等（2014）通过引入低碳经济理论和区间-模糊线性规划法，对城市碳排放总量的相关因素进行了综合考虑，对基于技术减排的城市低碳排放总量模型在不确定城市条件下的应用进行了优化。根据该模型采取相应的措施，可以保证我国能在预期年内完成单位GDP降低40%~45%的减排目标。

大量学者对碳交易的基础问题——配额分配进行了深入研究（GrüBler,1994;Grubb,1990），并提出了大量的分配原则（于立宏等，2013; 刘春兰等，2013；何艳秋，2015；伊文婧，2011; 孙振清等，2014）。

国内对于分配机制的研究大多基于公平和效率原则（Zhangetal.,2016），应用不同方法对中国各省份碳减排目标分解问题进行研究。主要方法有基于地区差异的综合指数法（Yi et al.,2011; Wei et al.,2012）和政策方向研究（Castells et al.,2005）。

程纪华（2016）考虑地区差异并综合考虑公平、效率和可行性三类因素，考虑各地在经济发展、人民生活和技术水平上的差异均由不同权重体现，对省域碳排放总量进行分解。周德群、王梅、张钦等（2015）提出了一种基于熵的新的企业碳排放配额分配模型，新模型公平有效且可执行。基于信息熵的分配模型能有效满足各行业减排责任、能力、潜力和效率的要求；而基于玻尔兹曼熵的分配模型，既可满足企业发展的需要，同时兼顾对高排放效率企业的鼓励和对低排放效率企业的惩罚。

熊小平、康艳兵、冯升波等（2015）以人口、人均GDP和碳生产力等几个因素为核心指标，提出了简明的计算方法和分配机制，数据要求相对较低，分配过程简单透明，可作为区域碳排放总量控制下的模板分解。

王科、李默洁（2013）根据数据包络分析方法 （DEA），提出了一种适应范围更广的DEA-CEA（DEA based carbon emissions allocation，基于DEA的碳排放分配）配额分配模型，该模型的核心是将CO ₂ 排放配额分配问题看作一种总量控制的资源配置问题。其目标为效率优先，辅以人均公平原则，将国家排放控制总量分配给各省份。其研究成果为：在相同生产水平和减排约束条件下，DEA-CEA模型得出的分配结果所需的减排成本更低，因而更有利于地区经济协调发展，地区间分配配额更符合当地实际情况且有所减小，也有助于提高减排政策的可执行性。

刘红光、刘卫东、范晓梅等（2010）通过对全球的二氧化碳排放研究趋势着手，通过比对分析，总结出有利于提高我国对碳排放总量估计的启示：首先要加快我国CO ₂ 排放基本数据库的建设，只有建立了完善的数据库体系，才能按照不同的能源品种确定各自准确的燃烧排放因子和生产过程排放因子，才能更真实地反映企业、行业、地区乃至全国的能源活动和生产活动的排放水平，有利于制定我国的CO ₂ 减排目标，也有利于制定减排政策和实现目标。

国内外的大量学者还对交易体系进行了大量深入研究。有的学者对欧盟碳排放交易体系（EU-ETS）各阶段进行梳理和研究，分析其交易体系中的结构缺陷，归纳提出对中国碳排放交易市场的启示（邱玮 等，2012; 熊灵 等，2012）。王毅刚（2010）将世界主要温室气体排放交易体系进行了对比分析，提出了一个关于中国交易体系的系统设计。贺城（2017）还对我国碳交易体系中所面临的法律法规不完善、交易基础薄弱、政府监管缺位与越位等问题进行了系统阐述，并且分析欧美等地交易体系中的优缺点，提出我国建立健全监督和管理机制的措施。

郝海青（2012）对欧美碳排放权交易法律制度进行了研究，从立法原则、基本法律制度、具体制度设计及监管机制四个方面，系统全面地阐述了欧美国家和地区在碳交易中的法制制度的优缺点，进而提出有关我国建立碳交易制度的建议。

张丽欣、王峰、王振阳等（2016）还对碳排放权交易体系的监测、报告和核查体系（MRV）进行了国内外的对比，分析了欧美各国及日本、韩国的MRV机制的缺点，并结合国内7个试点碳交易地区的经验，提出了全国碳排放权交易体系下MRV的建设思路及主体内容，包括监测、报告制度、报送体系、三方核查制度、MRV体系等内容。

朴英爱、张益纲（2014）从对国内外的各碳交易体系研究中，梳理了碳排放总量控制交易体系的各设计要素，对碳排放限制的设定、初始配额分配、配额交易、监管、控制减排成本五个方面分别展开论述和分析，得出以拍卖方式为优的结论。

此外，多家机构对中国的碳排放总量进行了预测（见表0-3） 。