中国各省市碳排放--数据统计1995-2007
我国各省碳排放测算及其影响因素分析
的 碳 排 放 比例 及 全 国相 对 结 构 都 维 持 稳 定 。 引 言 三 、各 省碳 排放 总 量 影 响 因 素 模 型 分 析 全球气候变化 是人类迄今 面临 的最 重大的环境 问题 ，也 考 虑到人 １、工业 、产 业结构 、科技等 因素可能 与碳 排放 ： ３ ２ 世 纪 人 类 面 临 的 最 复 杂 的 挑 战 之 一 。 因 为 气 候 变 化 问题 不 １ 量有 关 ，于是我们 利用 Ｅ ｖ ｅ ｓ — ｉ ｗ 软件 建立面板 数据 多元 回归模 是 自然科学 问题 ，更是全世 界可持续发 展的大 问题 ，而控制 型 ，得到如下 的整体 回归估计 方程 ： 球 二 氧 化 碳 等 温 室 气 体 的排 放 是 解 决 气 候 变 化 问题 的 焦 点 。 （ ． ５ （ ． ６ （ ． ６） （ １ ６ （ ２ ４ ） ２６ ） １７ ） ４８ 一 ． ５） 一 ． ７ 革开放 以来 ，伴 随着我 国经 济的高速发 展，能源 消耗和环境 Ｒ＝ ． ４ ２Ｏ ７ Ｄ Ｗ＝ ２ ２ — ．２ Ｆ ＝７．０ ７ 题 目益严 重 ，节 能减排压力 目益增大 。放 弃经济增 长谋求碳 其 中 ， Ｒ 、Ｇ Ｚ 、Ｄ Ｃ 、Ｋ Ｓ 分 别 为各 省 的 人 口增 长 率 、 Ｋ ＹＪ ＳＹ ＪＱ 放 的降低 是不可取 的 ，发展低碳 经济 ，减 少碳排放 既是时代 工业增 加值 、第三 产业 比重和 国内三 种专利 申请受理数 。模型 需求 ，也是我 国实现可持续发展 的必然选择 。 的拟合 程度较好 ，达到７ ％ ４ ，并通 过 了Ｆ 检验 ， 自相关 问题 也不 国 内 已有 许 多文 献对 碳 排放 量进 行 了研 究 ，徐 国泉 等 是仅全改问排 的 人发和论济素 在础存 行排 看 ，碳 排 放 量 与 各 省 的人 口增 长 率 和 工 业 严 重 。 从 模 型 结 果 来 辖 能 ， 虑的 准通较 （０６ ２ ０ ）建立 中国人均碳排 放的因素分 解模型 ，得出 了经济 增加值 有正 向关 系 ，而第三 产业 比重和 国内三种 专利 申请 受理 展对 拉动 中国人均 碳排放 的贡献率呈指 数增长 ，而 能源效率 能源 结构对 抑 制中 国人 均碳 排放 的贡献率 都呈 倒 “ ｕ”的结 数 对 碳 排 放 量 的影 响 为逆 向 的 。 ＿ ｌ＿ 为 了直 接 测 度 各种 影 响 因素 对 每 个 省 的影 响 力 度 并 开 展 省级 朱勤 、彭希 哲等人 （ ０ ９ ２ ０ ）建立 因素 分解模 型，探讨经 的横 向比较 ，我们也 构建了人均碳排放量 （ 万人 ）为被解释 吨／ 产 出规模 、人 口规 模、产业 结构、能源 结构及能源 效率等 因 变量、以第三产业 比重、治理废气 投资额为解释变量的分省变截 的作用机 理并 量化 了其贡 献率 【。谭丹、黄贤 金等 （ ０ ８ ２ ］ ２０） 距变系数面板数据模型 。估计结果表 明：云南、湖南、天津 、福 测 算我 国 东部 、 中部 以及西 部三 大地 区的碳 排放 总 量 的基 建、广西等 省的截距都是 比较低的，它们碳排放的基数比较 少， 上 ，分析三大地 区碳排放 的特 征和差异 ，进而解释 它们之 间 而河南、山东、山西的基数则大一些 ；从第三产业比重上看 ，宁 在差 异的原 因 ］ 由于之 前的相关研 究多数 是分 中东西部进 。 夏、山东、浙江 、海南几省这一指标 的负项系数是最大的，即在 区域研 究而缺乏分 省区 的研 究，所 以本文试 图针对各 省的碳 这些省 份 中，第 三产业 的拉动对减 少碳排放 量起到 了很大 的作 放影 响因素进行分析并提 出相应 的对策建议 。 用，而湖 南、山西、 内蒙古、辽宁、江 苏、吉林等省，第三产业 二、各省碳排放量测算 本文所采用 的数据 为从２ ０ 年￣２ ０ 年 中国３ 个省 、直 ０４ ０７ ０ 对碳排 放量的 负项 作用发挥 得不 理想；另外 ，海南 、宁夏 、陕 市 （ 西 藏 外 ）各 类 能 源 的 实物 消 耗 量 ， 数 据 来 源 于 《 国 除 中 西、四Ｊ 、北京 的治理废气投资的负项 系数较大 ，可见这五个省 Ｉ Ｉ 源 统 计 年 鉴 》 。其 中 ， 由于 江 西 省 ２ ０ 年 的 天 然 气 数 据 缺 失 ０４ 份的治理废气投资在减少碳排放量方面起到 了较显著的作用 ，相 所 以导致相应 的碳排放量数据未能计算得到 。 反，黑龙江 、吉林、 山东、湖 南、内蒙古五省则不太好，应大力 本文借鉴徐 国泉等人 的算法并做 了相应 的改进 ，着重考 鼓励和发展科技创新 ，以提高生产力，进而减少碳排放量。 了以煤炭 、石油 、天然 气这三种 化石燃料 的消耗为主 要碳源 四 、建 议 碳排放 ，提 出了碳排放量分解模型的算法 ： ｉ ．提高能源利用效率 ，尤其是第二产业 ，加 快低 碳技 术的 其 中 ，ｃ 为碳排放量 ，ｍ 为三种燃料 的消耗量 （ 算为标 折 研 发 及 产 业 化 ，节 约 能 源 。 并 逐 步 淘 汰 高 能 耗 的 设 备 ，改 进 生 煤 ）， 则分别为 与三 种燃料消 耗相应 的碳 排放转换 系数 。 产 工艺 。 过查 阅有 关文献 ，收集 有关 能源 消耗的碳排 放系数 并进行 比 ２ ．调整能源结构 ，加强新型能源 的开发和利用 ，提 高清 洁 计算，最终取平均值确定为各能源消耗碳排放系数 ： 能 源 的 使 用 比例 ，发 展 非 化 石 能 源 ， 在 化 石 能 源 中 发 展 相 对 低 表１各种 能源的碳排放系数 碳 的天然气能源 。 ３ ．优化产业结构 ，应根据各地 区的现实情况 ，重 视发展第 数 据来源 煤炭 消费碳排放 系数 石 油消费碳排 放系数 天然 气消费碳排放 系数 三 产业 ，优 化产业 结构和产 品结构 ，减少 对第二产业 （ 工业 ） ＤＥ Ｉ Ｏ ／Ｅ Ａ ０ ７２ ．０ ０ ４８ ７ ０３ ９ ．８ 的过分依赖 。在工业 部 门内部 要大力优化 行业结构 ，逐步减 小 日本能源经济研究所 ０７５ ．５ ０５６ ８ ０４９ ．４ 高能耗行业 （ 重工业 ）产值 占整个工业产 出的比例 。 国家科委 ０ ７６ ． ２ ０ ５３ ８ ０４ ９ ．０ ４ 改变消 费结构 ，我 国是人 口大 国 ，也应从 人 口发展角 ． 徐国 泉 ０ ７７ ４６ ０５ ２ ．８５ ０４３ ．４５ 度 考虑节 能减排对策 ，一方面 ，应注重优 化人 口结构与人 口素 平均值 ０ ７２ ．３ ９ ０５ ７ ．５４ ０４２ ．２６ 质 ，另一方 面 ，应大 力倡导低碳 消费 、绿 色消费 的理 念 ，引导 注：各种 能源 的能源碳排放系数 单位为吨碳／ 盹标 准煤，数据来 源于 ｌＣ 研 究结果。折 居 民消费模 式向可持续性消费方 向发展 。 ＰＣ
中国居民最终需求的碳排放测算
第28卷第7期2011年7月统计研究Statistical ResearchVol．28，No.7Jul．2011［11］Ruggiero，J．，Non-discretionary inputs in data envelopment analysis ［J］．European Journal of Operational Research1998，2（111）：461－469．［12］Hu Jin-Li，Her-Jiun Sheu and Shih-Fang Lo，2005，Under the Shadowof Asian Brown Clouds：Unbalanced Regional Productivities in China and Environmental Concerns［J］．，International Journal of Sustainable Development＆World Ecology，2005（1）：2429－442．［13］Tucker M．Carbon dioxide emissions and global GDP［J］．Ecological Economics，1995（15）：215－223．［14］Bongaarts．Population growth and global warming．Population and Development Review．37：1992（37）：289－319．［15］Grossman GM，Krueger AB．Environmental impacts of the NorthAmerican Free Trade Agreement［R］．National Bureau ofEconomie Research Working paper，1991，No．W3914．［16］魏巍贤，杨芳．技术进步对中国二氧化碳排放的影响［J］．统计研究，2010（7）：36－44．作者简介李涛，男，1980年生，河南南阳人，重庆大学经济与工商管理学院博士研究生。
中国碳排放的区域差异及演变特征分析与因素分解_邓吉祥
自然资源学报JOURNAL OF NATURAL RESOURCES第29卷第2期2014年2月V ol.29No.2Feb.,2014收稿日期：2012-12-28；修订日期：2013-04-26。
基金项目：国家重大研究计划(973)项目(2012CB955800)；中国科学院战略性先导科技专项“应对气候变化的碳收支认证及相关问题”(XDA05150900)；湖南省社会科学院青年科研基金(2013Qnkt12)。
第一作者简介：邓吉祥（1984-），男，湖南岳阳人，博士研究生，研究方向为经济增长模拟与地理计算。
E-mail:dengjixiang110@*通信作者简介：王铮（1954-），男，云南陆良人，研究员，博士生导师，主要从事理论地理学、计算地理学研究。
E-mail:wangzheng@中国碳排放的区域差异及演变特征分析与因素分解邓吉祥1，刘晓2，王铮1,3*(1.华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室，上海200062；2.湖南省社会科学院，长沙410003；3.中国科学院科技政策与管理科学研究所，北京100080)摘要：在研究近16a （1995—2010年）中国八大区域碳排放特征及其演变规律的基础上，采用LMDI 分解方法，将碳排放的影响效应分解为人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应和能源结构效应，探讨中国碳排放区域差异变化的原因与规律。
结果表明：①八大区域碳排放量和人均碳排放量均呈逐年上升趋势；②东北、京津和东部沿海地区碳排放比重逐年下降，其它地区正好相反或维持不变；③经济发展效应对碳排放有最强正影响，能源强度效应对碳排放有最强负影响；④人口规模效应对包含直辖市的区域碳排放有较大的正影响，经济发展效应对经济发达地区的碳排放正效应弱于其它地区，能源强度效应对经济结构调整活跃地区的碳排放有较强的抑制作用，能源结构效应受宏观经济形式与能源政策影响，对碳排放的影响有较大波动。
关键词：碳排放;区域差异;LMDI中图分类号：X321文献标志码：A文章编号：1000-3037(2014)02-0189-12DOI ：10.11849/zrzyxb.2014.02.001减排已成为全球共识，作为负责任的大国，中国提出了2020年单位GDP 碳排放比2005年减少40%~45%的目标。
中国2030年碳排放强度减排潜力测算
中国2030年碳排放强度减排潜力测算屈超;陈甜【摘要】中国正面临严峻的环境问题,2013年中国的CO2排放量超过了欧盟和美国的总和,同时中国的人均CO2排放置首次超过欧洲. 2015年在巴黎国际气候大会上中国政府宣布碳排放强度减排目标为:2030年单位国内生产总值CO2排放比2005年下降60％-65％.按照IPCC(2007) CO2排放核算方法计算的数据,近年来中国CO2排放情况总体呈排放量逐年上升但排放强度总体下降的态势.为了进一步估计中国2030年CO2排放强度,本文构建了IPAT模型,利用全国30个省1995-2012年数据进行拟合,并采用最小二乘法和萤火虫优化算法分别计算了IPAT模型的参数,发现与传统最小二乘法相比,萤火虫算法优化后的模型显示出更高的拟合优度和更低的误差,模型系数也更为合理.文章在萤火虫优化的IPAT模型基础上估算了中国2030年的CO2排放强度,实证结栗显示,第三产业的发展有利于降低CO2排放强度;2030年全国CO2排放强度比2005年下降了66.34％,其中有20个省份CO2排放强度减排幅度超过60％;中国能够实现在2015巴黎国际气候大会上提出的碳减排目标.为了进一步发展低碳经济,各省应该充分重视经济转型对减少CO2排放的作用,改善以煤炭为主的能源消费结构,增加生物能、太阳能、风能、沼气等可再生资源的使用比重.【期刊名称】《中国人口·资源与环境》【年(卷),期】2016(026)007【总页数】8页(P62-69)【关键词】碳排放强度;IPAT模型;萤火虫优化算法【作者】屈超;陈甜【作者单位】东北财经大学统计学院,辽宁大连116025;东北财经大学统计学院,辽宁大连116025【正文语种】中文【中图分类】F124.5;F224应对气候变化已经成为全世界共同面临的环境挑战，减少CO2排放，实行低碳发展已经成为全球各国的共识。
中国的碳排放量情况不容乐观，全球碳计划(Global Carbon Project)于2014年9月公布的2013年度全球碳排放数据显示，2013年全球人类活动CO2排放量达到360亿t，人均碳排放量达到5 t，而中国碳排放量超过欧盟和美国的总和，同时中国的人均CO2排放量首次超过欧洲，达7.2 t。
1995_2005年中国碳排放核算及其因素分解研究
第25卷 第8期自 然 资 源 学 报V ol 125N o 18 2010年8月J OURNAL OF NATURAL RESOURCESA ug .,2010收稿日期:2009-11-13;修订日期:2010-05-02。
基金项目:国土资源部公益性行业科研专项经费项目(200811033);江苏省环保科技基金(2009037)第一作者简介:孙建卫(1982-),男,吉林磐石人,硕士,主要从事资源环境经济与政策研究。
E-m a i :l S5239116@sohu.co m*通信作者简介:黄贤金(1968-),男,江苏扬中人,教授、博导,中国自然资源学会会员(S300000423M ),主要从事土地利用变化、资源环境经济与政策研究。
E -m ai :l hxj369@n j .cn致谢:感谢审稿专家和编辑部为本文提出的宝贵的修改意见。
1995)2005年中国碳排放核算及其因素分解研究孙建卫1,赵荣钦1,2,黄贤金1*,陈志刚1(11南京大学地理与海洋科学学院,南京210093;21华北水利水电学院资源与环境学院,郑州450011)摘要:采用1995)2005年中国各行业的相关统计数据,基于IPCC 温室气体清单方法,构建了碳排放核算的项目框架,对中国历年的碳排放进行了核算;并应用因素分解方法对中国历年来碳排放量和碳排放强度及其变化的因素进行了时间序列分析。
结论如下:¹中国碳排放总量呈先缓慢减少后快速增加的态势,2005年中国碳排放达22102@108t ,比1995年增加了66%,由于林业的碳汇功能,2005年净碳排放量为19105@108t ;º碳排放强度的变化量总体上表现为增长态势,2002年前碳排放强度逐年减小,2002年后碳排放强度变化量转为正值,其中技术进步是碳排放强度变化的主要因素;»GDP 增长是碳排放总量增加的主要动力,技术进步因素是碳排放量降低的主导因素;¼工业部门对碳排放总量和碳排放强度的变化起决定作用,因此工业部门是实现碳减排的关键。
1995-2010年居民家庭生活消费碳排放轨迹
1995-2010年居民家庭生活消费碳排放轨迹刘莉娜;曲建升;邱巨龙;曾静静;李燕【期刊名称】《开发研究》【年(卷),期】2012(000)004【摘要】居民家庭生活消费碳排放是指居民在家庭生活消费过程中所产生的间接碳排放量.根据生活碳排放研究方法,计算了1995-2010年中国31个省区人均家庭生活消费碳排放量,并从时间、空间角度对我国居民家庭生活消费碳排放特征进行分析.结果表明,(1)在时间上,1995-2010年,人均家庭生活消费、人均家庭生活消费碳排放、碳排放强度均呈逐渐上升趋势；各项人均家庭生活消费碳排放主要处于波动上升趋势,其中文教、娱乐用品及服务消费和居住消费碳排放上升趋势最显著.(2)在空间上,中国人均家庭生活消费碳排放存在很大的区域差异性,由东南沿海各省向西北内陆各省递减.在此基础上,对我国居民家庭生活消费节能减排提出相应对策及意义.【总页数】5页(P117-121)【作者】刘莉娜;曲建升;邱巨龙;曾静静;李燕【作者单位】兰州大学西部环境教育部重点实验室/西部环境与气候变化研究院,甘肃兰州730000;兰州大学西部环境教育部重点实验室/西部环境与气候变化研究院,甘肃兰州730000;中国科学院资源环境科学信息中心/国家科学图书馆兰州分馆,甘肃兰州730000;兰州大学西部环境教育部重点实验室/西部环境与气候变化研究院,甘肃兰州730000;中国科学院资源环境科学信息中心/国家科学图书馆兰州分馆,甘肃兰州730000;兰州大学西部环境教育部重点实验室/西部环境与气候变化研究院,甘肃兰州730000【正文语种】中文【中图分类】X32【相关文献】1.农村居民收入与消费支出的实证分析——基于1995-2010年江苏省的数据2.收入持续增长消费需求趋旺——2004年广东城镇居民家庭生活状况分析3.湖南省1995-2010年能源消费碳排放变化的因素分解分析4.城乡居民消费差异化研究-基于1995-2010年动态面板数据分析5.江苏省城乡居民家庭生活消费碳排放测度与差异性分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中国各省碳排放额分配及减排潜力
中国各省碳排放额分配及减排潜力导言：（1）我国30个省（市、自治区）碳排放权分配数额差异较大，其中云南、四川、黑龙江依次占据前3位，其配额均超过了10×108t，分别为14.209×108t、13.694×108t、11.704×108t。
与此对应，宁夏配额最少，仅为0.382×108t，山西、新疆依次排在倒数二、三位，分别为0.591×108t、0.669×108t。
（2）14个地区的碳排放权初始空间余额表现为盈余状态，其中以云南最高，根据原因差异可大致分为“低排放、高配额”“低排放、低配额”以及“高排放、高配额”等三类不同地区。
其他16个地区均表现出了一定程度的欠缺，结合数值差异可划分为以江苏等4地为代表的轻度欠缺地区，以天津等7地为代表的中度欠缺地区，以及以辽宁等5地为代表的重度欠缺地区。
（3）在16个碳排放权欠缺地区中，浙江、天津、山东等3地所具备的碳减排潜力要明显高于其他地区，处于领先水平；福建、重庆、安徽等7地的减排目标实现潜力处于居中水平；而甘肃、内蒙古、贵州等6地所呈现出的碳减排潜力相对较小。
进一步分析表明，各地区碳减排潜力与其碳排放权欠缺量之间虽表现出了一定趋同性但并非完全一致。
全文如下：1.介绍近年来，由二氧化碳等温室气体排放所导致的气候变暖对全球生态环境带来了极大破坏，同时也在一定程度上加剧了疾病传播。
作为全球气候治理的重要参与者，中国早在《巴黎协定》签订之前就已向世界各国公布了未来的减排计划。
有鉴于减排工作重要性的不断凸现，近年来有不少学者立足于中国碳排放问题展开深度探讨。
通过对文献梳理，作者发现目前关于中国碳排放问题的研究已较为系统，基本涵盖了各个方面，所得出的相关结论也为逐步完善我国碳排放抑或碳减排问题的研究体系奠定了坚实基础。
但同时，现有研究也存在着一定不足，重点体现在两个方面：一是虽然也有学者探讨过碳排放权的省域分配问题，但在指标体系的构建上却更倾向于各类社会经济指标，而忽视了以林业、农业等为代表的生态功能指标。
社会发展全国各省市区统计数据：1-12 资源环境基本情况(1995-2018)
373 415 525 617 735 1891 1995 2549 2185 1859
19653 17751 30670 8355 11542 7723 2936
1-12 资源环境基
本情况（1995-
2B0a1s8i） c
Statistics on源自Resources and
Environment 项目
Item
森林覆盖率(%) Forest Coverage Rate (%)
造林总面积(万公 顷)
Area
of
Afforestation
(10
000
hectares)
Total Area of Forest Fires (10 000 hectares)
Total Investment in the Treatment of Environmental Pollution (100 million yuan)
Total Investment in the Treatment of Environmental Pollution as of GDP (%)
438 436 432 711 700 1103 875 10997 7521 2966 2034 3223 2478
1.8 4.4 2.9
9220 9539
1.25 1.16
7.1 8.8 7.4 11.6 3.3
1015 2388 7612 8806
1.13 1.30 1.86 1.28
2016 2017 2018 21.63 21.63 22.96
2024年中国区域及省级电网平均二氧化碳排放因子
中国是世界上最大的温室气体排放国之一，其中二氧化碳是主要的温室气体之一、根据国家统计局的数据，2024年中国各省份的电网平均二氧化碳排放因子如下：1. 北京市：北京市是中国的首都，也是一个经济发达的地区。
2024年，北京市的电网平均二氧化碳排放因子为 0.7367 kg/kWh。
2. 天津市：天津市是中国的沿海城市之一，也是中国的经济中心之一、2024年，天津市的电网平均二氧化碳排放因子为 0.7775 kg/kWh。
3. 河北省：河北省是中国的一个重工业省份，也是中国的煤炭大省之一、2024年，河北省的电网平均二氧化碳排放因子为 0.9306 kg/kWh。
4. 山西省：山西省是中国的一个重要的煤炭产区，也是中国的煤炭大省之一、2024年，山西省的电网平均二氧化碳排放因子为 0.9608kg/kWh。
5. 内蒙古自治区：内蒙古自治区是中国的一个重要的能源产区，也是中国的煤炭和石油大省之一、2024年，内蒙古自治区的电网平均二氧化碳排放因子为 0.8961 kg/kWh。
6. 辽宁省：辽宁省是中国的一个重工业省份，也是中国的石油和天然气大省之一、2024年，辽宁省的电网平均二氧化碳排放因子为 0.7223 kg/kWh。
7. 吉林省：吉林省是中国的一个重工业和农业省份，也是中国的汽车制造中心之一、2024年，吉林省的电网平均二氧化碳排放因子为0.7652 kg/kWh。
8. 黑龙江省：黑龙江省是中国的一个农业和能源省份，也是中国的石油和天然气大省之一、2024年，黑龙江省的电网平均二氧化碳排放因子为 0.7520 kg/kWh。
9. 上海市：上海市是中国的经济中心之一，也是中国的国际金融中心之一、2024年，上海市的电网平均二氧化碳排放因子为 0.7400kg/kWh。
10. 江苏省：江苏省是中国的一个经济发达的省份，也是中国的制造业和出口大省之一、2024年，江苏省的电网平均二氧化碳排放因子为0.6126 kg/kWh。
1997-2017年全国 及各省份碳排放量面板数据
382,130 372,040 375,354 375,300 379,000 377,200 379,400 358,600 338,500 330,200 325,300 290,300 255,800 218,000 178,400 156,500 142,900 131,400 121,100 114,900 115,400
725,920 748,480 734,129 751,900 768,900 714,500 724,600 647,000 577,800 554,400 529,000 486,700 459,100 374,200 328,600 284,400 251,500 237,300 222,800 211,300 212,100
370,550 362,360 351,327 350,400 343,100 318,200 291,300 261,900 251,500 225,000 197,700 175,800 156,700 153,800 168,000 112,800 127,000 118,700 113,200 105,800 109,500
数据来 源：Wind
辽宁
吉林
黑龙江
上海
江苏
浙江
安徽
千吨二氧化碳 千吨二氧化碳 千吨二氧化碳 千吨二氧化碳 千吨二氧化碳 千吨二氧化碳 千吨二氧化碳
479,180 456,730 472,111 484,500 482,000 461,000 455,100 446,300 406,900 371,400 362,200 317,900 279,600 250,200 236,700 220,700 205,500 213,000 184,500 190,600 200,700