作者：张其仔
出版社：社会科学文献出版社
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2050：中国的低碳经济转型(发展方式转变丛书)试读：
引言
近年来，温室气体排放引起全球气候变化的问题引人瞩目，成为环境问题研究中全球最为关注的焦点之一。改革开放以来，中国经济发展取得了显著的成就，但快速的经济增长同时也带来了资源消耗、碳排放增加等问题，目前已经成为世界第一碳排放大国。从长远看，无论国际社会的期望还是国内发展需求，都需要中国走出一条节能、低碳的科学发展之路。
气候变化是一项全球性课题，从历届国际气候大会的谈判进程及其达成的各种协议来看，一国（地区）的排放路径、峰值以及减排的成本会直接影响其应对气候变化的政策措施选择、在国际谈判中可以接受的全球气候变化治理方案。深入研究主要发达国家的排放路径与峰值，不仅有助于评估各种气候变化全球治理方案的可行性和进行全球共同治理气候变化的方案设计，而且有利于中国制订科学合理、代价较小的减排方案。正是基于这个考虑，我们开展了“主要国家和中国温室气体排放路径分析、峰值研究及减排成本效益分析”课题研究。课题承担单位是中国社会科学院工业经济研究所，参与单位包括中国21世纪议程管理中心、国家信息中心经济预测部政策仿真实验室、中国社会科学院农村发展研究所、中国社会科学院社会学研究所、中国环境科学研究院、浙江工商大学、中国海洋大学。中国社会科学院工业经济研究所负责课题的统筹管理，承担了中国温室气体排放峰值、主要行业的排放研究和发达国家的排放路径与减排政策研究等任务。中国温室气体排放峰值研究由李钢、吴利学、白玫等负责，主要行业的排放研究由郭朝先负责，发达国家排放路径与减排政策研究由杨丹辉负责；中国21世纪议程管理中心、中国社会科学院农村发展研究所主要承担发展中国家与典型地区排放路径与减排政策研究，由谭秋成、孙新章负责；中国社会科学院社会学所主要承担减排影响案例研究，由樊平负责；中国环境科学院承担交通运输行业的减排研究，由张新民负责；中国海洋大学承担大型公建和居民生活排放的研究，负责人是纪建悦；国家信息中心经济预测部政策仿真实验室承担减排的经济影响研究，负责人是张亚雄、李继峰和刘宇。
本研究成果的获得，除得到了国家973计划（课题编号：2010CB955205）资助外，还得到了人社部留学人员科技活动择优资助项目“产业竞争力分析的一般均衡方法研究”和中国社会科学院创新工程项目“工业经济运行监测与风险评估研究”的支持。在此，课题组对国家科技部、人社部、中国社会科学院创新工程办公室表示衷心感谢！在研究过程中，课题组还得到了原科技部副部长刘燕华、原清华大学副校长何建坤教授的细心指导，课题组对他们为本课题所付出的心血表示诚挚的谢意！
本报告的初稿写作分工如下：第一章，郭朝先；第二章，吴利学、白玫；第三章，杨丹辉；第四章，张亚雄、刘宇、吴利学、白玫、李继峰、蔡松锋、张其仔、谭秋成；第五章，张亚雄、刘宇、谭秋成、李继峰、蔡松锋、张其仔；第六章，谭秋成；第七章，郭朝先、白玫、梁泳梅、伍业君、王磊、朱菲菲、赵晓敏、秦蕾、王丽、张蕾；第八章，张新民、李凯、薛志钢、李红；第九章，纪建悦；第十章，杨丹辉、渠慎宁；第十一至十五章，陈秋红；第十六章，张其仔。初稿交来后，张其仔进行了进一步修改。本研究主体部分均在2010年进行并于2011年完成。因此，研究中的预测部分与目前最新的实际数据会存在差异。
在研究过程中，李钢作为课题协调人，做了大量组织工作；在课题进行过程中，梁泳梅做了大量组织、沟通工作，并对总报告进行了编辑加工。在此，我谨代表课题组对他们付出的辛勤劳动表示衷心感谢！张其仔2013年5月第一篇中国的排放峰值研究第1章中国排放增长驱动因素分析：基于SDA分解技术
当前中国正处于快速工业化推进进程中，二氧化碳排放量仍保持快速增长态势，控制和削减二氧化碳排放形势十分严峻。图1-1表明，改革开放以来，伴随中国经济快速增长，中国二氧化碳排放量呈逐步增长态势。其中，在1996年之前增长相对平缓，1978年中国二氧化碳排放量为14亿吨，1996年达到35亿吨，1978～2006年年均增长约5%；受亚洲金融危机的影响，1997年之后的一段时间内中国碳排放出现了负增长，2001年二氧化碳排放水平大致和1997年持平，均约为34亿吨；进入21世纪特别是2002年以来，中国二氧化碳排放出现了快速增长，2002年二氧化碳排放量为36亿吨，2008年高达68亿吨，2002～2008年年均增长率约为11%，这个速度甚至高于同期经济增长速度。图1-1 中国二氧化碳排放量变化数据来源：根据历年分品种能源消耗及2006年IPCC国家温室气体排放指南，（2006）提供的碳排放系数计算而来。
到底是什么原因促进了中国碳排放持续快速增长，值得探讨。为深化对中国碳排放增长路径的认识，推动中国经济发展方式的转变，有必要对驱动碳排放增长各个因素从总的效应中分离出来，单独计量其对总排放增长的贡献。通行的分解方法主要有两种，一种是指数分解方法IDA（Index Decomposition Analysis），一种是结构分解方法SDA（Structural Decomposition Analysis）。SDA法与IDA法最大的区别在于前者基于投入产出表，而后者则只需使用部门加总数据。Hoekstra等（2003）对SDA法与IDA法在使用条件与使用方法上进行了比较，他们认为，相比于IDA法，SDA法对数据有着更高的要求，这是其主要劣势；但SDA法的主要优势在于可凭借投入产出模型全面分析各种直接或间接的影响因素，特别是一部门需求变动给其他部门带来的间接影响，而这是IDA法所不具备的。本处采用SDA分解方法对中国碳排放增长进行因素分解。
与本处较为密切的研究主要有廖明球（2009）对总产出的分解研究、潘文卿（2010）对能源消费变动的研究和张友国（2010）对碳排放分解的研究。本文借鉴了廖明球（2009）对总产出分解研究的成果，并把它整合到碳排放分解公式中。潘文卿（2010）对能源消费变动进行了SDA分解分析，本文借鉴采用其产业分类方法，将其运用到碳排放分解中。张友国（2010）也对碳排放进行了因素分解，他的碳排放分解不仅包括生产部门的排放，也包括生活部门的排放，尽管考虑问题更加全面，但也有重复计算的嫌疑，因为投入产出分析本来就是分析经济系统各个部门相互作用的。另外，张友国（2010）是从各部门终端能源消费角度进行分解的，而本文是从各部门的能源直接使用量（消费量）角度出发的，这不仅表现为观察问题的角度不同，而且数据质量也是不一样的。不过，张友国（2010）的研究对本文的研究具有重要借鉴意义，并且，其研究结论也可与本文研究结论相印证。
对比其他文献研究，本研究的特点在于：一是采用双层嵌套结构式SDA法对中国二氧化碳排放变动进行了分解，将碳排放变动分解为能源消费结构变动效应、能源消费强度变动效应、消费扩张效应、投资扩张效应、出口扩张效应、进口替代效应和投入产出系数变动效应等七种效应；二是采用了可比价投入产出表数据，消除价格因素的影响，从而研究方法更科学、计算结果更准确；三是分产业对分解结果进行了分析，不但对农业、工业、建筑业和服务业的不同效应在碳排放变动中发挥的作用进行了分解，而且将工业进一步划分为能源工业、轻制造业、重制造业和其他工业，从而更加全面分析各种效应的贡献。一 研究方法
本处的研究是建立在扩展的经济-能源-碳排放投入产出表基础之上的，表1-1是这种表式的简表。由于中国未单独编制国内和进口的投入产出表，这里假设进口品和国内生产的产品没有差别，因而采用（进口）竞争型经济-能源-碳排放投入产出表表式。表1-1 （进口）竞争型经济-能源-碳排放投入产出表表式
表1-1中，A是投入产出直接消耗系数矩阵，X是总产出列向量，T则X是总投入行向量（T表示转置），Y是最终需求矩阵，包括三个部分，即消费向量（C）、资本形成向量（I）和出口向量（EX），IM是进口列向量。E表示分产业部门的能源消费强度行向量，表示分产业部门的能源消费量，其中表示X的角阵。F表示能源结构矩阵（指煤炭、石油、天然气三者所占比重）。由此可知，碳排放总量，其中，c表示碳排放系数向量。进一步令S=cF，并将S[1]写成角阵的形式，则碳排放量Q可写成向量形式：。
由此，。其中，下标1、0分别表示变量在第1期（报告期）和第0期（基期）的取值；Δ表示变量的变化。
结构分解分析模型通常有四种形式：①保留交叉项；②不保留交叉项，将其以不同权重方式分配给各自变量；③加权平均法；④两极分解法或中点权分解法。方法①中由于交叉影响的存在，因此无法说明某个自变量对因变量的全部影响；方法②在合并交叉项时，存在权重不匹配问题；方法③在理论上比较完善，但是计算量较大；方法④相对粗糙，但可为方法③的近似解，而且比较直观。Dietzenbacher & Los（1998）也指出结构分解的形式并不是唯一的，从不同的因素排列顺序进行分解，会得到不同的分解形式。如果一个变量的变化由n个因素决定，那么该变量的结构分解形式共有n！个。理论上，用这n！个分解方程中每个因素的变动对应变量影响的平均值来衡量该因素的变动对应变量的影响是合理的，但实际计算操作上会相当复杂。不过，Dietzenbacher & Los（1998）进一步指出，如果变量过多，[2]可采用两极分解方法作为替代，而所得到的结果却非常接近。这里采用两极分解方法来进行因素分解。
首先，可将ΔQ分解如下：
同理，也可将ΔQ作如下分解：
于是，
根据投入产出表平衡关系式，经济规模的变化ΔX还可以进一步分解为国内需求变动效应（进一步可分解为消费和资本形成变动效应）、出口扩张效应、进口替代效应、技术变动效应。将ΔX进行进一步分解后代入（3）就可形成“双层嵌套式”的结构分解表达式。
由于下述恒等式成立：
总产品≡国内生产国内使用的中间产品+国内生产国内使用的最终需求产品+出口产品
则有：
式中：A为直接消耗系数矩阵，为国内供给比率的对角矩i阵，其对角元素u为各部门产品的国内供给比率。计算公式是：iii
式中，m、e、x分别为进口列向量IM、出口列向量EX、总产出列向量X相应的元素。
根据以上假定条件，可以进一步对经济规模变化量ΔX进行因素[3]分解。为记述方便，令，。则：
将（6）式代入（3）式，并令，可得：
运用上述“双层嵌套式”的结构分解表达式可以对不同时间段的碳排放变动进行因素分析，分解出能源消费结构变动效应、能源消费强度变化效应、消费扩张效应、投资扩张效应、出口扩张效应、进口[4]替代效应和投入产出系数变动效应等七种效应。二 实证分析
根据数据可获得性和匹配原则，本文采用的数据年度分别是1992年、1997年、2002年和2007年。采用的产业部门数是29个，其中农业部门1个，工业部门24个，建筑业部门1个，服务业部门3个。1992年、1997年、2002年可比价投入产出表来源于刘起运、彭志龙主编的《中国1992～2005年可比价投入产出序列表及分析》，2007年可比价投入产出表根据2007年中国投入产出表（现价）提供的初始数据，仿照可比价投入产出表编制方法由作者编制而成。分产业部门的能源采用一次能源（煤炭、石油、天然气）数据，原始数据来自历年的《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》，根据匹配的原则，将耗能产业部门数调整为29个产业部门。不同能源的碳排放系数数据来自气候变化专门委员会（IPCC）编制的《2006年IPCC国家温室气体清单指南》提供的默认值。
我们从整体状况、分产业（农业、工业、建筑业和服务业）、工业分行业（能源工业、轻制造业、重制造业和其他工业）三个层面对1992～2007年中国碳排放变动进行SDA法分解。（一）整体状况分解结果
表1-2显示了1992～2007年分阶段各因素对中国碳排放增长的贡献，结果如下。（1）1992～2007年中国二氧化碳排放增长34.19亿吨，其中，能源消费强度变动效应始终保持负值，为中国减少碳排放发挥着积极作用，累计减排二氧化碳103.86亿吨。与此相反，消费、资本形成、出口等规模增长因素始终是驱使中国碳排放强力增长的主要因素，1992～2007年三者累计增加碳排放105.07亿吨，分别为25.60亿吨、39.62亿吨和39.83亿吨。表征广义技术进步（包括科学技术进步、管理集约化、产业结构变动等）的投入产出系数变动效应也始终是正值，且越来越大，1992～2007年投入产出系数变动效应累计增加碳排放32.10亿吨，这说明，1992年以来中国经济发展呈现日益“粗放型”增长态势，经济增长对物质资源特别是能源资源消耗的依赖程度加大，这与“低碳化”发展方向是背道而驰的。在此期间，能源结构变动效应不明显，1992～1007年累计仅减排0.36亿吨，说明中国能源结构多年来一直保持着一种稳定的状态。进口替代效应则从负数转变为正数，1992～2007年累计增加碳排放1.27亿吨，说明从碳排放的角度看，中国进口结构也处于一种“劣化”的过程中。（2）从消费、投资、出口三者对中国碳排放增长的贡献来看，1992～1997年增长最多的是投资扩张效应，1997～2002年、2002～2007年增长最多的是出口扩张效应，1992～2007年累计效果则更明显，消费、投资、出口扩张效应分别为25.60亿吨、39.62亿吨和39.83亿吨，表明出口和投资超过消费，成为碳排放增长的主要贡献源泉。（3）2002年开始的新一轮以重化工业为主的经济增长，使中国二氧化碳排放呈现急剧增长的态势。在1992～2007年碳排放增长34.19亿吨中，2002～2007年碳排放增长占其中的80%，达27.24亿吨。尽管这一时期中国大力推进节能减排工作，能源消耗强度变动效应为-26.06亿吨，但经济规模的扩张使碳排放增长29.81亿吨（消费、投资和出口三者扩张效应之和），尤其是投入产出系数变动使碳排放量大大地增加了，该效应达到20.86亿吨，这是一个令人担忧的现象。从“低碳化”角度来看，这一时期技术水平和产业结构出现了明显“倒退”，粗放型经济增长方式得以强化。表1-2 1992～2007年中国碳排放变化结构分解续表（二）分产业分解结果
表1-3显示了分产业分解的结果。数据显示，在1992～2007年总的碳排放增长中（341869万吨），农业、工业、建筑业和服务业分别为1134万吨、344211万吨、204万吨和-3680万吨，对排放增长的贡献率分别为0.3%、100.7%、0.1%和-1.1%。可见，工业领域碳排放具有决定的作用，工业碳排放量超过全部碳排放增长量，而服务业碳排放则呈绝对减少态势。
分产业看，1992～2007年能源消费强度变动效应都是碳排放减少的主要因素，消费、投资和出口一般是碳排放增加的主要因素，但在不同产业作用不一样。在农业和服务业中，消费扩张效应比出口扩张效应、投资扩张效应都要大一些；在工业中，出口扩张效应比投资扩张效应、消费扩张效应要大一些；在建筑业中，占主导地位的是投资扩张效应，消费扩张效应和出口扩张效应则非常微小。在不同产业中，1992～2007年能源消费结构变动效应也是碳排放减少的一个因素，但效果很微弱，服务业中的能源消费结构变动效应相对大一些，但也只占26.3%。和其他产业的投入产出系数变动效应为负值不同，工业的投入产出系数变动效应是323528万吨，对碳排放增长的贡献为正的67.5%。1992～2007年，在所有产业中进口替代效应都不明显，所不同的是，工业的进口替代效应为正，而其他产业的进口替代效应为负。表1-3 1992～2007年分产业碳排放变动结构分解续表
表1-3显示，在不同时间段各种效应在不同产业中发挥的作用是不一样的。在农业和工业中，消费扩张效应呈逐步缩小趋势，而投资扩张效应和出口扩张效应则呈逐步增大趋势。在农业和服务业中能源消费强度效应有缩小的趋势（指贡献幅度，而非贡献率），而在工业中该效应有增大趋势。与其他产业碳排放增长（减少）相对缓慢相比，工业碳排放增长在2002～2007年出现了显著增长，尤其值得注意的是，其中的投入产出系数变动效应增长最多，该效应在工业碳排放增长中呈不断增长态势，而在其他产业中，其作用是不确定的。（三）工业分行业分解结果
鉴于工业碳排放增长的绝对地位，有必要对工业碳排放增长进行进一步分解，不妨将工业划分为能源工业、轻制造业、重制造业和其[5]他工业四个行业，四个工业分行业分解结果如表1-4所示。表1-4 工业分行业碳排放因素分解续表
数据显示，在1992～2007年工业碳排放增长344211万吨中，能源工业、轻制造业、重制造业和其他工业碳排放分别增长301062万吨、2577万吨、39470万吨和1102万吨，对工业排放增长的贡献率分别为87.5%、0.7%、11.5%和0.3%。可见，能源工业是碳排放最重要的部门，重工业碳排放也具有重要地位，轻制造业和其他工业的碳排放量则相对较少，两者碳排放增长对工业碳排放增长的贡献率仅为1%。
从工业分行业情况看，1992～2007年能源强度变动效应始终是促使碳排放减少的主要因素。消费、投资和出口等最终需求扩张是促使碳排放增加的主要因素，在能源工业和轻制造业中出口扩张效应是其中最大的，在重制造业和其他工业中，投资扩张效应是其他最大的。除此之外，投入产出系数变动效应则是各个部门中促使碳排放增长的又一个重要因素。这意味着整个生产部门的技术变化产生了更多的碳密集型中间投入需求，工业发展日益依赖对物质资源特别是能源资源的投入。一般的，进口替代效应都不明显，所不同的是，能源工业和其他工业的进口替代效应为负，而轻制造业和重制造业的进口替代效应为正。
表1-4显示，在不同时间段各种效应在工业分行业中发挥的作用是不一样的。在能源工业中，与其他时间段相比，2002～2007年各种效应变化是最大的，不但消费、投资和出口等规模扩张效应出现大幅度增加外，反映广义技术进步的投入产出系数变动效应也出现大幅度上升，这是导致工业乃至整个经济碳排放增长的一个重要因素。同时，在轻制造业、重制造业和其他工业中，投入产出系数变动效应也出现上升或由负转正，这反映近年来工业结构变动和技术水平变动出现了“高耗能、高排放”的不利形势。在具有最大排放贡献的能源工业和重制造业中，投资扩张效应和出口扩张效应倾向于超过消费扩张效应，而在轻制造业和其他工业中，这种趋势不明显。三 产业结构变动对中国碳排放的影响
当前，中国正处于快速工业化进程中，二氧化碳排放仍保持快速增加态势，控制和削减二氧化碳排放形势十分严峻。产业结构变动作为经济发展的必然结果和重要标志，对碳排放增加或减少有重要影响，但具体程度究竟如何，以及未来中国产业结构变动将对碳排放变动产生何种影响，值得进一步定量分析。本文采用LMDI分解方法（Log Mean Divisia Index，迪氏对数指标分解方法），首先对中国碳排放历史进行分解分析，分离出产业结构变动对碳排放变动的影响。在此基础上，结合我们对未来中国产业结构变动和二氧化碳排放总量的预测，对未来产业结构变动对中国碳排放的影响给出了定量计算结果。（一）文献回顾
一般的，节能减排主要手段包括技术措施、结构措施和管理措施，如果将管理措施纳入广义的技术措施之中，则节能减排措施主要是两大类：技术的和结构的。当然，这里的结构既包括产业结构，也包括能源消费结构，但产业结构调整是结构措施的主要方面。
近年来，中国能源消费量不断增长但单位GDP能耗却呈下降趋势，由此导致中国碳排放量不断增长但碳生产率呈上升的趋势。那么，这个变化过程中哪个因素是决定性的：是技术的还是结构的？对这个问题，似乎并没有统一的结论，仁者见仁、智者见智。
一种意见认为，结构调整是中国单位GDP能耗下降的主要因素，并对未来通过结构调整来达到节能减排的目的持有乐观的看法。比如，史丹（1999）通过计量回归分析后认为，1980～1997年中国在能源弹性系数较小的条件下实现经济高速经济增长主要是经济结构的变动降低了单位GDP的能源消耗。结构变动对中国的能源消费有着非常重要的影响：第一产业比重的下降使煤炭消费需求大幅度下降，工业比重的上升拉动了石油的消费需求，电力将因结构的变动和经济总水平的提高而成为中国的主要消费能源。张雷、黄园淅（2008）认为，随着工业化从初始走向成熟，国家能源消费总量增长有一个从快到慢的减速过程，并且由此导致单位GDP的能耗由升到降局面的形成，其中，产业结构演进的作用至关重要。通常结构演进的能源消费加速效应发生在工业化的初期阶段，主要是由制造业的发展所造成的。一俟进入成熟阶段后，结构演进的能源消费减速效应便日趋明显起来，其关键则是服务业的发展。中国在长期一边倒的部门发展政策影响下，刚性演进特征极大地制约了国家产业结构节能效应的发挥，单位GDP能耗居高不下。张雷、李艳梅、黄园淅、吴映梅（2011）构建产业结构-能源消费、产业结构-单位能耗和能源结构-碳排放3个联动模型，进行中国经济发展、能源消费增长与碳排放三者的行为特征分析，认为产业结构演进决定能源消费增长基本走向；第二产业占绝对主导的产业结构演进极大地延缓了单位GDP能耗倒“U”形变化的过程；以煤炭为主的能源供应结构奠定了国家碳排放增长的总体格局。推动结构节能减排，是中国低碳经济发展的必由之路。初步判断，未来20～30年，在国家低碳经济发展中，产业结构和能源供应结构的改善至关重要，其中，前者的贡献度可能达到60%，后者的贡献度可能在10%。
另一种意见认为，技术进步才是最主要的因素，未来节能减排的主要动力仍来自技术进步。韩智勇、魏一鸣、范英（2004）将能源强度变化分解为结构份额和效率份额，结果表明：1998～2000年间，中国能源强度下降的主要动力来自各产业能源利用效率的提高，其中工业能源强度下降是总体能源强度下降的主要原因。齐志新、陈文颖（2006）运用拉氏因素分解法，分析了1980～2003年中国宏观能源强度以及1993～2003年工业部门能源强度下降的原因，发现技术进步是中国能源效率提高的决定因素。吴巧生、成金华（2006）用简单平均微分PDM2方法对中国1980～2004年能源消耗强度变动的因素进行了分解，结果表明：中国能源消耗强度下降主要是各部门能源使用效率提高的结果，相对于效率份额，结构份额对能源消耗强度的影响也少得多，除了少数年份外，部门结构的调整对降低能源消耗强度的作用是负面的。齐志新、陈文颖、吴宗鑫（2007）计算了1993～2005年工业部门内部轻重结构变化对能源消费和能源强度的影响，发现重工业比例每增加1个百分点，则能源消费增加约1000万吨标准煤；总体上看，工业轻重结构的变化对工业能源强度和单位GDP能耗的影响小于部门强度因素。
上述诸多研究主要在两个方面存在不同：一是采用的方法不一样，二是选取的时间段不一致，显然，得出的结论也就不一样。本处将采用LMDI分解方法对中国二氧化碳排放历史状况进行因素分解，定量计算产业结构变动对二氧化碳排放（或减排）的贡献。之所以研究开展这个问题，一是本处关注产业结构调整（变动）对中国二氧化碳排放的贡献程度究竟有多大，而不纠缠于回答它是不是主导因素；二是本处研究立足点在于预测，即从目前开始到2020年，未来产业结构变动将对减少二氧化碳排放发挥何种程度的作用。
分解分析作为研究事物的变化特征及其作用机理的一种分析框架，在环境经济研究中得到越来越多的应用。将排放分解为各因素的作用，定量分析因素变动对排放量变动的影响，成为研究这类问题的有效技术手段。通行的分解方法主要有两种，一种是指数分解方法IDA（Index Decomposition Analysis），一种是结构分解方法SDA（Structural Decomposition Analysis）。相对于SDA方法需要投入产出表数据作为支撑，IDA方法因只需使用部门加总数据，特别适合分解含有较少因素的、包含时间序列数据的模型，因而得到广泛使用。IDA主要包括Laspeyres类指标分解（Laspeyres IDA）与Divisia类指标分解（Divisia IDA）。Divisia指数分解法又包括AMDI（Arithmetic Mean Divisia Index）与LMDI（Log Mean Divisia Index）两种方法。本处采用LMDI分解方法（迪氏对数指标分解方法），对产业结构变动对1996～2009年中国碳排放的历史影响进行了测算，在此基础上，预测未来产业结构变动可能对碳排放影响的贡献。（二）模型及数据处理
首先，介绍碳排放模型和LMDI分解方法，其次，介绍数据来源及其处理方法。1.碳排放模型及LMDI分解方法
有关二氧化碳排放的恒等式很多，为抓住所关注问题的重点，本处采用如下恒等式对碳排放轨迹进行分解分析，即将碳排放变动因素分解为经济总量效应、产业结构变动效应、能源利用效率因素和能源消费结构变动效应：
其中，i表示产业部门，j表示能源消费种类；C表示二氧化碳排iji放总量，C表示i产业消耗j种能源的二氧化碳排放量；Q和Q分别表示iij经济总量和i产业增加值；E、E、E分别表示能源消耗总量、i产业的i能源消费总量、i产业对j种能源的消费量；S表示i产业增加值所占比iij重；I表示i产业能源消费强度；M表示j种能源在i产业中所占的比重，ijU表示i产业中消费j种能源的二氧化碳排放系数。
这样，在基期和报告期的碳排放量差异可分解为：t0totactstrintmixemf
ΔC=C-C=ΔC+ΔC+ΔC+ΔC+ΔC
上述分项中分别代表经济活动（经济规模扩张）、产业结构、能源消耗强度、能源结构和碳排放系数的变动对总的排放水平的影响。
对于上述公式，我们采用LMDI方法。LMDI由于具有全分解、无残差、易使用、结果的唯一性、易理解等优点而在众多分解技术中受到重视，目前在许多领域得到广泛应用。LMDI 的主要缺陷在于无法处理具有0值和负值的数据，但B.W. Ang等人使用“分析极限”（analytical limit）的技巧成功地解决了这一问题。在实际问题中，一般不会出现负值，而对于0值，则可以用一个任意小的数代替（比如-20-1010～10）而不会影响计算结果。根据LMDI分解方法［详细推导过程可参阅B.W. Ang，et al.（2003）等］，则有：2.数据来源及处理
鉴于数据的可获得性，本处的计算年度为1996～2009年。采用的产业部门依据《国民经济行业分类》（GB-T 4754-2002）的标准，共44个产业部门，其中，农业部门1个（门类），工业部门39个（大类），建筑业1个（门类），服务业部门3个（在第三产业门类基础上合并成交通运输仓储及邮电通信业、批发和零售贸易业餐饮业、其他部门）。各产业能源消耗数据使用的是终端能源消耗数据，终端能源消费品种包括：原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、其他焦化产品、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、其他石油制品、天然气、热力、电力，原始数据来自所消耗的“实物量”。
历年各产业部门的增加值原始数据来自《中国统计年鉴》，但是，以下几个问题需要处理，使之标准化：一是产业部门分类问题及其处理。我们知道，2003年以后统计部门按照《国民经济行业分类》（GB-T 4754-2002）进行部门分类，而此前采用的标准是《国民经济行业分类与代码》（GB/T4754-94），两者不完全一致。为使部门分类统一，我们对1996～2002年的产业部门数据进行了调整，统一按照新标准［《国民经济行业分类》（GB-T 4754-2002）］进行处理。二是工业行业部门统计口径问题及其处理。注意到1996～1997年统计口径是独立核算工业企业，1998～2006年统计口径是全部国有及规模以上非国有工业企业，2007年之后统计口径是规模以上工业企业。其中，后两种仅是名称上的差异，并无实质上的差异，因为近年来国有企业全部在规模以上。考虑到独立核算工业企业与全部国有及规模以上非国有工业企业口径差异较小，而最终我们采用的是全口径的工业企业增加值数据，所以这里无差别使用，均用它们的增加值比例数据乘以当年工业增加值数据得到全口径的工业行业增加值数据。这里暗含的假设是全部工业企业增加值结构和规模以上工业企业增加值结构是一样的。三是部分年份工业增加值数据缺失问题及其处理。国家统计局没有公布2004、2008和2009年分行业工业增加值数据，但是，公布了分行业工业总产值数据。考虑到各工业行业增加值率相对稳定的特点，为此，对于2004年的分行业工业增加值，我们采用2003和2005年增加值率的简单平均数乘以当年的工业总产值数据得到；对于2008和2009年的分行业工业增加值，则采用前两年的增加值率简单平均数乘以当年的工业总产值数据得到。四是价格问题及其处理。为便于比较，增加值数据应该采用不变价，但是历年直接统计采用的是当年价，这里，我们采用国民经济核算序列数据中提供的不变价及其指数，根据以现价计算的比例，来推算各部门的不变价数据。最终统一为2005年的不变价。
各产业终端能源消耗原始数据来自《中国能源统计年鉴》，其中，1996～2008年的数据来自《中国能源统计年鉴》（2009），2009年的数据来自《中国能源统计年鉴》（2010）。由于原始数据为“实物量”数据，因此，各产业分品种能源的比例数据通过《中国能源统计年鉴》附录中的“各种能源折标准煤参考系数”折算成标准煤后再进行计算而得到。
鉴于各种能源在不同年份碳排放系数变化率较小以及测度碳排放系数的技术困难，这里假定它们是不变的，统一使用IPCC提供的默认值（《2006年IPCC国家温室气体清单指南》）测算二氧化碳排放数据。因此，在接下来的碳排放因素分解中，碳排放系数变动效应emfΔC被假定为0，而被忽略。3.结果分析
表1-5和表1-6是LMDI因素分解结果，表格中除了有相邻年度碳排放增长的详细分解结果之外，还增加了两栏，列示1996～2008年和1996～2009年的分解结果。1996～2009年的分解结果实际上反映了一种汇总印象（1996～2009年各因素效应不等于分年度结果之和，这是由LMDI分解方法所内在决定的）。而1996～2008年的分解结果也具有很高的参考价值，这是因为2008年爆发了国际金融危机，在国际金融危机的冲击下，2009年中国高耗能产业出现较大比重的下降，这与此前总体呈现比重上升的趋势相反，考察1996～2008年时间段的因素分解结果，有助于更全面把握情况。表1-5 碳排放增长的因素分解（数量）续表表1-6 碳排放增长的因素分解（贡献率）
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