1990—2009年山东能源消费的碳排放动态演进分析_王长建.pdf

第 29 卷第 4 期 2012 年 7 月 中国科学院研究生院学报 Journal of Graduate University of Chinese Academy of Sciences Vol． 29 July No． 4  2012 * 国家自然科学基金 ( 41001384) 资助  通信作者 ， E-mail: qiangwang7@ gmail． com 文章编号 : 1002-1175( 2012) 04-0469-07 1990—2009 年山东能源消费的 碳排放动态演进分析 * 王长建 1， 2 ， 张 利 1， 2 ， 王 强 1 ， 乔 莹 3 ( 1 中国科学院新疆生态与地理研究所 ， 乌鲁木齐 830011; 2 中国科学院研究生院 ， 北京 100049; 3 北京大学城市与环境学院 ， 北京 100871) ( 2011 年 8 月 30 日收稿 ; 2011 年 10 月 14 日收修改稿 ) Wang C J， Zhang L， Wang Q， et al． Decomposition of energy-related CO 2 emission in Shandong province［ J］ ． Journal of Graduate University of Chinese Academy of Sciences， 2012， 29( 4) : 469-475． 摘 要 计算山东 1990—2009 年的碳排放量 ， 并采用 LMDI 对其进行因素分析 ． 结果表明 ， 近 20 年 ， CO 2 排放总量和人均排放量不断上升 ， 万元 GDP 碳排放呈下降趋势 ; 煤炭消费是碳排放 主要来源 ， 第二产业 CO 2 排放量比重最大 ． 经济增长是碳排放增加的主要因素 ; 能源消费强度 影响碳排放增速的变化 ， 其本身又受到产业结构和各产业能耗强度的影响 ． 能源消费结构的 微优化 ， 对碳排放的影响还很小 ， 但已显现出它对碳排放减少的作用 ． 关键词 能源消费 ; 碳排放 ; 影响因素 ; 对数平均迪氏指数法 中图分类号 X321， F206 成功应对气候变化的对策必须同时实现 2 个目标 ———能够控制温室气体的排放 ， 又能够保持经济 的增长 ． 随着中国经济的快速发展 ， 能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在短期内很难改变 ， 因此 ， 碳排放不可避免地会出现一定幅度的增加 ． 尽管目前尚未列入京都议定书第 1 批限定减排国家 的名单 ， 但是中国碳排放变化却引起了各国的重视 ． 中国的能源问题不仅成为世纪资源持续开发的核 心 ， 而且也成为国际关注的焦点 ［ 1］ ． 低碳经济是中国应对气候变化的最佳战略选择 ， 如何有效地减少碳 排放成为国际政治经济及学术研究关注的热点之一 ， 更是中国国际政治交往中的重要内容 ． 当前 ， 国外 有关碳排放的研究主要集中在计算温室气体的排放量 ［ 2］ 、分析碳排放的影响因素 ［ 3］ 、减少碳排放的政 策和措施等 ［ 4］ ， 力求社会经济良性发展的前提下达到最大限度的碳减排 ． 国内有关碳排放的研究主要 集中在碳排放的总量及空间格局变化 ［ 5］ 、驱动力和影响因素分析 ［ 6］ 、碳减排政策分析 ［ 7-8］ 、碳排放预 测 ［ 9］ 等方面展开 ． 从地理学的角度看 ， 对于一个国家碳排放的研究不仅需要从总量变化方面评估 ， 还需 要从区域格局变化来把握 ． 从而使碳减排目标和相关政策制定时具有明确的针对性和良好的可操作 性 ， 对实现 2020 年中国单位 GDP 二氧化碳排放比 2005 年下降 40% ～45% 的整体性控制目标更具重要 意义 ． “十二五 ”期间 ， 山东省将确保完成国家下达的节能减排约束性目标 ， 单位地区生产总值能耗和二 氧化碳排放强度大幅下降 ． 经济增长的资源环境约束不断强化 ， 节能减排压力较大 ． 因此 ， 本文系统分 析了山东省 1990—2009 年碳排放量 、碳排放结构 、碳排放强度的变化 ， 并对碳排放进行阶段划分 ， 最后 定量分析了碳排放各影响因素的作用程度 ， 从而对山东碳排放变化和影响因素有一个总体规律的认识 ， 以期为山东经济的低碳转型提供基础理论支撑 ， 同时也为其他区域的能源高效利用和碳减排相关政策 中国科学院研究生院学报 第 29 卷 的制定提供参考 ． 1 数据来源与研究方法 1. 1 数据来源 1990—2009 年的煤 、石油 、天然气等能源消费量 ， 地区生产总值 ， 人口总量等数据直接来源于 《山东 统计年鉴 》( 2000—2010) ． 2000—2009 年三项产业能源消费量数据依据 《山东统计年鉴 》中的能源消费 平衡表整理 ． 1. 2 碳排放量计算 主要能源的碳排放系数来源于 IPCC 碳排放计算指南缺省值 ， 原始数据以 J 为单位 ， 将能源单位转 化成标准煤 ， 具体转化系数为 1 t 标准煤等于 29. 3 GJ ［ 10］ ， 计算得煤 、石油 、天然气的碳排放系数分别为 0. 7559 t/tce、0. 5857 t/tce、0. 4483 t/tce． 将能源消费碳排放量计算公式确定为 C = ∑ n i = 1 E i × c i ， ( 1) 其中 ， C 为碳排放量 ， 10 4 t; E i 为第 i 种能源消费量 ， 按标准煤计 ， tce; c i 为碳排放系数 ， t/tce; n 为能源种 类 ( 煤 、石油 、天然气 ) ， 此处 n 的值为 3． 1. 3 碳排放影响因素分解 为定量分析碳排放的影响因素 ， 研究各影响因素的作用程度 ， 本文应用 Kaya 恒等式 ， 并结合对数平 均迪氏分解法 ( logarithmic mean divisia index) ， 对碳排放量进行无残差分解 CO 2 = POP × ( GDP/POP) × ( E /GDP) × ( CO 2 /E) ， ( 2) 式中 ， CO 2 、POP、GDP、E 分别代表二氧化碳排放量 、人口总数 、国内生产总值和一次能源消费总量 ． 由式 ( 2) 可知 ， 二氧化碳排放量可以分解为总人口 、人均 GDP、能源消费强度和能源结构碳强度 ． 此分解法 可以对所有因素进行无残差分解 ， 结果不包括不能解释的残差项 ［ 11］ ． 从 0 年到 t 年的二氧化碳排放量的差值称为总效应 ΔC． ΔC 由 4 部分组成 : 总人口数增长的人口效 应 ( ΔC P ) 、人均收入变化的经济发展效应 ( ΔC PG ) ， 能源消费强度引起的强度效应 ( ΔC I ) 和能源消费结构 调整的结构效应 ( ΔC S ) ． 应用 LMDI 加法分解法对碳排放的影响因素进行分解分析 ， 其公式如下 : ΔC = ΔC P + ΔC PG + ΔC I + ΔC S ( ΔC = C t － C 0 ) ， ( 3) ΔC P = C t － C 0 lnC t － lnC 0 ln( P t /P 0 ) ， ( 4) ΔC PG = C t － C 0 lnC t － lnC 0 ln( PG t /PG 0 ) ， ( 5) ΔC I = C t － C 0 lnC t － lnC 0 ln( I t /I 0 ) ， ( 6) ΔC S = C t － C 0 lnC t － lnC 0 ln( S t /S 0 ) ， ( 7) 其中 ， C 为二氧化碳排放量 ， P 为总人口 ， PG 为人均 GDP， I 为能源消费强度 ， S 为能源结构强度 ． 1. 4 能源消费强度影响因素分解 为进一步探讨能源消费强度的影响因素 ， 本文将对能源消费强度做进一步的 LMDI 分解 ， 分解公式 为 I = E /GDP = ∑ i E i / ∑ i GDP i = ∑ i E i GDP i × GDP i ∑ GDP i = ∑ i e i × s i ， ( 8) 其中 ， e i 为第 i 产业能源消费强度 ， 表示强度效应 ; s i 为第 i 产业增加值占国内生产总值的比重 ， 表示结 构效应 ; i 可取值 1、2、3， 代表三项产业 ． 则能源消费强度的增量可以表示为 074 第 4 期 王长建 ， 等 : 1990—2009 年山东能源消费的碳排放动态演进分析 ΔI = ΔI e + ΔI s = ∑ i W it － W i0 lnW it － lnW i0 ln( e it /e i0 ) + ∑ i W it － W i0 lnW it － lnW i0 ln( s it /s i0 ) ， ( 9) 其中 ， ΔI e 和 ΔI s 分别表示部门能源消费强度效应和经济结构效应产生的能源消费强度的变化 ， W i = e i × s i ． 2 碳排放整体分析 2. 1 总量变化 1990—2009 年 ， 山东省一次能源消费的碳排放量整体呈上升趋势 ， 从 5376. 16 × 10 4 t 增长到 24685. 58 ×10 4 t， 20 年间增长了 4. 59 倍 ． 1990—1996 年 ， 碳排放以平稳速度增长 ， 年均增速 3. 45% ; 1997—2000 年出现了微降的趋势 ， 从 1997 年的 7256. 34 × 10 4 t 下降到 2000 年的 7064. 18 × 10 4 t， 主要 是 1997 年亚洲金融危机的影响 ， 经济的疲软对一次能源消费增长的带动作用削弱 ; 2001—2005 年 ， 碳 排放量呈现出加剧增长趋势 ， 年均增速达到 32. 28% ; 2006—2009 年碳排放量增速放缓 ， 年均增速 4. 71% ( 图 1) ． 图 1 1990—2009 年山东碳排放总量变化 Fig． 1 Carbon emissions changes of Shandong from 1990 to 2009 2. 2 碳排放结构变化 1990 年以来 ， 山东省能源消费结构整体上以煤为主的能源消费格局仍然没有改变 ． 从各一次能源 消费的碳排放情况来看 ， 20 年来煤 、石油 、天然气消费的 CO 2 排放量平均分别占排放总量的 78. 23%、 20. 64%、1. 13% ． 煤炭消费仍然是 CO 2 排放的主要来源 ， 这是受长期以煤为主能源供应政策影响的一 种必然结果 ． 2. 3 三次产业碳排放量变化 在能源结构没有发生较大变化的情况下 ， 不同产业的碳排放量取决于该产业的能源消费量 ． 本文 重点分析了 2000 年以来的三项产业碳排放量变化情况 ， 山东省第二产业 ( 工业和建筑业 ) CO 2 排放量一 直处于主导地位 ， 且比重呈增加趋势 ( 图 2) ， 与第二产业增加值比重变化趋势相似 ． 第二产业中工业的 碳排放比重呈现出上升趋势 ， 同期建筑业的碳排放比重呈现明显的下降趋势 ， 说明山东的经济发展是以 工业经济为主导的 ， 工业仍然是能源消费和 CO 2 排放的主要产业 ． 山东的重工业化趋势明显 ， 重工业占 全部工业总产值的比重由 2000 年的 52. 32% 上升到 2009 年的 66. 02% ． 装备制造业和建筑业的快速发 展 ， 基础设施投资的加大 ， 所有这些带动了采掘业 、石油和化工 、冶金 、建材等基础原材料产业的膨胀 ． 一些能耗和排放高的行业仍然表现为粗放型增长 ， 是导致山东省的能耗和排放增长的主要原因 ． 2. 4 碳排放强度变化 人均碳排放量不断增加 ， 从 1990 年的 0. 63 t/人增加至 2009 年的 2. 61 t/人 ， 20 年间增长了 4. 12 倍 ． 万 元 GDP 碳排放水平则呈现不断下降的趋势 ， 从 1990 年 的 3. 56 t/万 元 减 少 至 2009 年 的 0. 73 t/万元 ， 降幅为 79. 53% ． 从三项产业的碳排放强度 ( 万元 GDP 碳排放量 ) 比较情况来看 ， 2000— 2009 年 ， 工业碳排放强度出现降幅 ， 但工业的碳排放强度明显高于第一产业和第三产业 ( 图 3) ． 其中建 筑业和第一产业的碳排放强度呈现明显的下降趋势 ， 建筑业降幅最为明显 ． 174 中国科学院研究生院学报 第 29 卷 图 2 2000—2009 年山东三项产业碳排放结构变化 Fig． 2 Changes of carbon emissions of different industries from 2000 to 2009 图 3 2000—2009 年三项产业能耗强度变化 Fig． 3 Carbon emission intensities of the three industries 3 二氧化碳阶段划分及各阶段影响因素分析 3. 1 二氧化碳排放阶段划分 根据 1990 年以来山东省社会经济发展形势 、碳排放总量增速和碳排放强度等特征 ， 重点依据 1990—2009 年以来能源消费弹性系数的变化将山东的 CO 2 排放划分为 3 个阶段 ( 表 1) ． 表 1 碳排放阶段划分评判指标及各阶段的指标值 Table 1 Judge indexes of stage division and the index value of each stage 评判指标 第 1 阶段 ( 1990—1999) 第 2 阶段 ( 2000—2005) 第 3 阶段 ( 2006—2009) 能源消费弹性系数 0. 31 1. 33 0. 55 GDP 年均增速 /% 13. 14 12. 62 13. 28 碳排放量年均增速 /% 3. 45 26. 90 4. 71 万元 GDP 碳排放年均增速 /% －7. 29 3. 11 －5. 81 人均碳排放年均增速 /% 2. 86 25. 72 4. 20 第 1 阶段 : 1990—1999 年 ， 能源消费弹性系数均值为 0. 31， 能源消费量增长速度低于国民经济增长 速度 ． 20 世纪 80 年代后 ， 改革开放政策极大地激活了沿海地区经济发展和一次能源消费的巨大潜力 ， 地处沿海的山东经济得到快速发展 ， 这一阶段山东呈现经济快速增长碳排放低速增长的发展阶段 ． 第 2 阶段 : 2000—2005 年 ， 能源消费弹性系数均值为 1. 33， 能源消费量增长速度高于国民经济增长速度 ． 进 入新世纪 ， 山东经济继续保持平稳快速增长 ， GDP 年均增速 12. 62% ． 在快速的经济和一次能源消费增 长带动下 ， 山东省的碳排放增速也明显加快 ． 第 3 阶段 : 2006—2009 年 ， 能源消费弹性系数均值为 0. 55， 能源消费量增长速度低于国民经济增长速度 ． 相比于 GDP 的快速增长 ， 碳排放量并没有相应的 274 第 4 期 王长建 ， 等 : 1990—2009 年山东能源消费的碳排放动态演进分析 高速增长 ， 年均增速仅为 4. 71% ， 人均碳排放量年均增速为 4. 20% ． 3. 2 碳排放影响因素分解 为了进一步探讨碳排放的影响因素 ， 并研究山东碳排放经历的 3 个阶段各影响因素的作用程度 ， 应 用对数平均迪氏分解法 ( LMDI) 将 CO 2 排放量分解为总人口数的变化产生的人口效应 、人均收入变化 产生的经济发展效应 ， 能源消费强度改变引起的强度效应和能源消费结构调整引起的结构效应 ． 进而 得到碳排放不同阶段影响因素的效应值和贡献率 ( 表 2) ． 表 2 碳排放各分解因素贡献率 Table 2 Contribution rate of each influence factor of carbon emission 效应分解因素 1990—2000 2000—2005 2005—2009 人口规模效应 0. 208 0. 029 0. 083 经济发展效应 5. 951 0. 793 2. 059 能源强度效应 －5. 162 0. 162 －1. 107 能源结构效应 0. 003 0. 016 －0. 035 第 1 阶段 ( 1990—2000 年 ) : 经济的快速增长是 CO 2 排放的最主要原因 ( 贡献率达 595. 09% ) ， 表现 为很强的正效应 ． 经济规模对碳排放变动具有增量效应 ， 这是推动碳排放增加的主要因素 ． 能源消费 强度对 CO 2 排放量增长的影响在这一时期表现为强烈的负效应 ( 贡献率 － 516. 20% ) ， 能源消费强度效 应是这一时期 CO 2 排放量保持平稳增长的最重要因素 ． 第 2 阶段 ( 2000—2005 年 ) : 人口效应 、经济发 展效应 、能源强度效应 、能源结构效应均表现为正效应 ， 其中经济保持平稳快速的发展仍是 CO 2 排放量 增长的最主要原因 ( 贡献率为 79. 33% ) ． 其次是能源消费强度由这一时期转变为正效应 ( 贡献率为 16. 23% ) ． 能源消费强度成为碳排放量急速增长的最主要贡献因子 ． 第 3 阶段 ( 2005—2009 年 ) : CO 2 排放量年均增速有所放缓 ， 经济发展效应的贡献率仍最为突出 ， 高达 205. 93% ． 能源消费强度和能源消 费结构均表现为负效应 ， 分别为 －110. 74% 和 －3. 48% ． 其中能源结构效应首度表现为负效应 ， 主要是 能源消费结构中煤炭消费比例的略有减少所导致的 ， 说明这一时期能源消费结构向着有利于碳减排的 方向发展 ． 总体来看 ， 经济发展和人口增长对 CO 2 排放量的影响始终表现为正效应 ， 经济增长是 CO 2 排放量 增加的主要推动因素 ; 能源消费强度的降低或者升高也是促使碳排放量增速放缓或者加剧的主要影响 因素 ; 在国家以煤为主的能源供应政策下 ， 进展迟缓的一次能源消费结构变化是造成区域碳排放增长无 法实现大幅下降的一个关键因素所在 ． 能源结构的调整对碳排放的影响作用不大 ， 能源消费结构的微 优化没有改变以煤为主的格局 ， 但是对 CO 2 排放量增速放缓的影响已经显现 ． 但是以煤为主的能源结 构未发生根本性变化 ， 能源效率和能源结构的抑制作用难以抵消由经济发展拉动的碳排放量增长 ． 3. 3 能源消费强度影响因素分解 为进一步探讨能源消费强度的影响因素 ， 同样应用对数平均迪氏分解法 ( LMDI) 对碳排放量进行无 残差分解 ， 分解成部门能耗强度效应和经济结构效应对 2000 年以来的三项产业能源消费强度进行分 解 ． 依据能源消费弹性系数划分为 2000—2005 和 2006—2009 2 个阶段 ． 一产产值比重和一产能耗强度由第 1 阶段的负效应转变为第 2 阶段的正效应 ， 由第 1 阶段的强负 效应转变为第 2 阶段的弱正效应 ; 工业产值比重和工业能耗强度在 2 个阶段一直保持着正效应 ， 也是 2 个阶段在三项产业中表现最为突出的 ; 三产产值比重和三产产值能耗在 2 个阶段中均呈现负效应 ． 由 于不同产业之间碳排放差异性越来越大 ， 产业结构调整对碳排放具有一定的减量效应 ， 但抑制作用并不 明显 ， 产业结构仍有待优化 ． 技术效应波动性较大 ， 总体上具有正的效应 ， 三项产业中只有第三产业的 能耗强度为负效应 ， 从减少碳排放角度来看 ， 现行技术对降低碳排放并未发挥优势 ( 见表 3) ． 374 中国科学院研究生院学报 第 29 卷 表 3 能源强度各分解因素贡献率 Table 3 Contribution rate of each influence factor of energy intensity 产业分解因素 2000—2005 2006—2009 一产产值比重 －1. 172 0. 006 一产能耗强度 －3. 315 0. 073 工业产值比重 6. 832 0. 075 工业能耗强度 5. 215 0. 980 建筑业产值比重 －0. 055 0. 000 建筑业能耗强度 －3. 853 0. 005 三产产值比重 －0. 235 －0. 013 三产能耗强度 －2. 415 －0. 126 4 结论与措施 山东能源消费结构整体上以煤为主的能源消费格局仍然没有改变 ， 煤炭消费仍然是 CO 2 排放的主 要来源 ; 经济发展以工业经济为主导 ， 第二产业仍然是能源消费和 CO 2 排放的主要产业 ; 经济发展和人 口增长对 CO 2 排放量的影响始终表现为正效应 ， 经济增长是 CO 2 排放量增加的主要推动因素 ; 以煤为 主的能源结构未发生根本性变化 ， 能源效率和能源结构的抑制作用难以抵消由经济发展拉动的碳排放 量增长 ; 能源消费结构的微优化没有改变以煤为主的格局 ， 但是对 CO 2 排放量增速放缓的影响已经显 现 ; 山东重工业化趋势明显 ， 产业结构仍有待优化 ， 现行的技术效应对降低碳排放并未发挥优势 ． 鉴于此 ， 提出未来山东省碳排放增长的控制政策 : 积极引导低碳产业的发展 ， 不断推进产业结构优 化 ， 以逐步减缓地区一次能源消费总量的增长 ; 强化源头控制 ， 重点抓好高耗能行业的节能监管 ， 大力 推广节能技术 、产品和装备 ; 发展绿色建筑 ， 加快绿色低碳交通运输体系建设 ， 推动公共机构节能 ; 最 大限度地改善地区的一次能源消费结构 ， 以此实现对地区碳排放增长的有效控制 ; 改善能源生产和消 费结构 ， 不断优化以煤炭为主的能源结构 ， 在能源结构调整困难的情况下 ， 应把提高能源效率 、节约能源 作为国民经济发展的一项长远战略方针 ． 参考文献 ［ 1］ Cai G T， Zhang L． Progress in China s energy security research［ J］ ． Progress in Geography， 2005， 24( 6) : 79-87( in Chinese) ． 蔡国田 ， 张雷 ． 中国能源安全研究进展 ［ J］ ． 地理科学进展 ， 2005， 24( 6) : 79-87． ［ 2］ Nobuko Y． An analysis of CO 2 emissions of Japanese industries during the period between 1985 and 1995［ J］ ． Energy Policy， 2004， 32: 595-610． ［ 3］ Rhee H C， Chung H． Change in CO 2 emission and its transmissions between Korea and Japan using international input-output analysis［ J］ ． Ecological Economics， 2006， 58: 788-800． ［ 4］ Bhattacharyya S C， Ussanarassamee A． Decomposition of energy and CO 2 intensities of Thai industry between 1981 and 2000［ J］ ． Energy Economics， 2004， 26( 5) : 765-781． ［ 5］ Guo Y Q， Zheng J Y， Ge Q S． Study on the primary energy-related carbon dioxide emissions in China［ J］ ． Geographical Research， 2010 ( 6) : 1027-1036( in Chinese) ． 郭义强 ， 郑景云 ， 葛全胜 ． 一次能源消费导致的二氧化碳排放量变化 ［ J］ ． 地理研究 ， 2010( 6) : 1027-1036． ［ 6］ Zhao X， Long R Y． Analysis of factors of China s carbon emissions considering the total factor productivity［ J］ ． Resources Science， 2010 ( 10) : 1863-1870( in Chinese) ． 赵欣 ， 龙如银 ． 考虑全要素生产率的中国碳排放影响因素分析 ［ J］ ． 资源科学 ， 2010( 10) : 1863-1870． ［ 7］ Liu W D， Zhang L， Wang L M， et al． A sketch map of low-carbon economic development in China［ J］ ． Geographical Research， 2010( 5) : 778-788( in Chinese) ． 刘卫东 ， 张雷 ， 王礼茂 ， 等 ． 中国低碳经济发展框架初步研究 ［ J］ ． 地理研究 ， 2010( 5) : 778-788． ［ 8］ Peng J W， Huang X J， Zhong T Y， et al． Decoupling analysis of economic growth and energy carbon emissions in China［ J］ ． Resources 474 第 4 期 王长建 ， 等 : 1990—2009 年山东能源消费的碳排放动态演进分析 Science， 2011( 4) : 626-633( in Chinese) ． 彭佳雯 ， 黄贤金 ， 钟太洋 ， 等 ． 中国经济增长与能源碳排放的脱钩研究 ［ J］ ． 资源科学 ， 2011( 4) : 626-633． ［ 9］ Zhu Y B， Wang Z， Pang L， et al． Simulation on China s economy and prediction on energy consumption and carbon emission under optimal growth path［ J］ ． Acta Geographica Sinica， 2009( 8) : 935-944( in Chinese) ． 朱永彬 ， 王铮 ， 庞丽 ， 等 ． 基于经济模拟的中国能源消费与碳排放高峰预测 ［ J］ ． 地理学报 ， 2009( 8) : 935-944． ［ 10］ Zhao M， Zhang W G， Yu L Z． Carbon emissions from energy consumption in Shanghai city［ J］ ． Research of Environmental Sciences， 2009 ( 8) : 984-989( in Chinese) ． 赵敏 ， 张卫国 ， 俞立中 ． 上海市能源消费碳排放分析 ［ J］ ． 环境科学研究 ， 2009( 8) : 984-989． ［ 11］ Lin B Q， Jiang Z J． China s carbon dioxide predicted environmental Kuznets curve and influencing factors［ J］ ． Management World， 2009 ( 4) : 27-36( in Chinese) ． 林伯强 ， 蒋竺均 ． 中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析 ［ J］ ． 管理世界 ， 2009( 4) : 27-36． Analysis of dynamic evolution of energy-related CO 2 emission in Shandong province WANG Chang-Jian 1， 2 ， ZHANG Li 1， 2 ， WANG Qiang 1 ， QIAO Ying 3 ( 1 Xinjiang Institute of Ecology and Geography， Chinese Academy of Sciences， Urumqi 830011， China; 2 Graduate University， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100049， China; 3 College of Urban and Environmental Sciences， Peking University， Beijing 100871， China) Abstract Main factors responsible for the carbon emissions ( CE) in Shandong were analyzed using the LMDI method． We found that CE and CE per capita increased year by year but the CE intensity decreased continuously． Coal consumption from the secondary industry and economic activity was the main driving force． Energy consumption intensity influenced CE and it was affected by the industrial structure and the energy consumption of different industrial sectors． The change in structure of energy consumption has relatively small impact， but it has displayed positive effect on the mitigation of CE． Key words energy use; carbon emissions; influence factors; logarithmic mean divisia index 574