中国2020年碳减排目标下若干关键经济指标研究

《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》将能源消耗强度和CO2排放强度作为约束性指标。实现2020年单位GDP碳排放强度下降40-45%的自主减排目标是中国今后发展的战略性任务。"十一五"期间,中国以能源消费年均6.6%的增速支撑了国民经济年均11.2%的增长,累计节能量达到6.3亿t标煤,CO2减排量达到14.6亿t,为全球应对气候变化做出了积极贡献。但单位GDP的能耗强度和碳强度下降与温室气体排放总量的上升还将是中国当前和未来很长时期温室气体排放的主要特征。根据历史数据分析,GDP增长、经济结构、产业结构、能源结构等都会对中国的碳减排产生重要影响。GDP增速高必然呈现高能耗、高排放的特征。经济结构方面,影响能耗和碳排放的是GDP(最终需求)的组成变化,即消费、投资和净出口的变化。由于第二产业在国民经济中所占的较大比重以及重化工产业长期存在,除了继续依靠技术进步提高能源使用效率外,必须重视产业结构调整对降低碳排放强度的贡献。能源结构对节能和碳减排的影响集中体现在资源禀赋不平衡、供需分布不平衡、消费种类不平衡。文章提出实现碳减排目标,必须控制和达到以下关键指标:控制GDP增速在6-8%之间;调整出口结构,提升服务贸易比重至30%左右;提高第三产业比例至47%以上,控制高能耗工业比重在22%以下;提高非化石能源比重至15%。此外,实现碳减排目标还必须:充分认识碳减排对转方式、调结构的重要意义;切实加强对不同区域碳减排工作的分类指导;提前部署重大低碳技术和重点领域技术研发;大力倡导绿色低碳消费和生活方式等。研究表明,中国实现2020年CO2自主减排目标还需付出更大的努力。     

综合性能源价格指数对中国省域碳强度的调节作用及其比较——来自30个省份面板数据的实证分析

在构建综合性能源价格指数的基础上,基于1995~2012年我国30个省份相关历史数据,通过面板数据模型和层次聚类法分析了省域能源价格对碳强度的静态和动态调节作用。结果表明:能源价格通过影响产业结构、技术水平、能源强度对碳强度分别产生了0.576%、0.048%和0.787%的作用,但经由前两个路径产生的作用大于路径变量本身的直接影响,其中结构路径的作用提高了44.4%,技术路径变动不大,而经由能源强度对碳强度产生的影响较其本身降低了7.91%。总体来看,能源价格的合理上升有利于节能减排,但价格对碳强度的杠杆作用表现出明显的区域差异性。此外,煤炭资源税的征收对降低碳强度也有明显的效果,且具有较大增长空间。按照价格杠杆作用的差异,相关省份可以被划分为调节作用弱、较弱、中、较强、强五类。东部和中东部省份能源价格变动的碳抑制作用明显高于西部和中西部省份。     

多因素驱动下的中国城市环境效应分析——基于285个地级及以上城市面板数据

城市化是深刻影响经济社会发展的一项重大社会工程,也是在世界范围内具有一定普遍规律的发展现象,我国多年来快速的城市化取得了积极成效,也积累了严重的环境问题。本研究从经济发展与环境压力的国内外研究出发,以285个地级及以上城市为研究对象,利用调整过的STIRPAT模型,分析这些城市2004—2013年工业SO_2排放强度、工业废水排放强度和工业烟(粉)尘排放强度的驱动因素,结果显示:(1)产业结构调整会产生显著的环境效应,第二产业产值占比对工业污染物排放强度有显著的拉动作用,虽然现阶段我国大多数城市的产业结构向合理化趋势发展,但部分城市仍过分倚重第二产业对经济的拉动,资源消耗大、环境污染严重;(2)城市人口密度与空间规模扩张,使不同规模、不同经济发展水平的城市间出现了"污染转移"现象;(3)我国城市成为外资企业"污染避难所"的问题并不突出,外资企业对工业烟(粉)尘排放相关产业部门降低排放强度有显著的正环境效应;(4)在一定的城市规模区间内,城市规模对工业污染物排放强度有显著影响;(5)285个城市中,大多数城市的工业污染物排放强度的EKC曲线拐点可能已经到来且处于曲线下降阶段,污染反弹的可能性不大,但污染物排放强度拐点的到来并不意味着环境质量改善的拐点也到来。因此,需要正确认识和处理好经济发展与环境保护之间的关系,为城市化发展滞后地区留足发展的生态资本,通过强化环保总体规划、明确生态红线和城市增长边界,合理布局城市产业结构、提高城市土地集约化程度引进绿色资本、实施差异化评估考核等方式推动城市绿色可持续发展。     

中国“十三五”时期省际碳减排目标的效率分配

首先,将"零和收益"的博弈思想引入到SBM模型中,构建了基于零和收益的碳减排SBM效率分配模型(ZSG-SBM)。然后,基于"十三五"规划中我国整体碳强度降低18%的减排约束,从经济增速和能源消费结构2个维度设置了"十三五"期间我国经济系统的4种发展情景,应用上述ZSG-SBM模型对碳减排目标进行了省际层面的效率分配。并通过对比各省经济发展现状和碳减排目标的分配结果,分析了各省的低碳经济发展路径。结果表明:采用ZSG-SBM模型对碳排放量进行效率分配后,30个省份的投入、产出指标实现了有效配置,碳排放效率到达效率前沿。政府基于"公平"导向的行政分配方案会造成一定程度的效率损失,基于ZSG-SBM模型的效率分配方案更符合低碳经济的长远发展要求。在碳强度约束的基础上,能源强度的再约束将迫使各省优化能源消费结构,从而提升我国整体碳排放效率。"十三五"时期,我国有16个省份的碳减排目标分配结果大于18%的平均标准,各省应根据自身资源禀赋、经济水平、产业结构和能源消费结构的现状选择差异的低碳经济发展道路。     

产业结构变动对中国碳排放的影响

采用LMDI分解方法,对中国1996-2009年的碳排放进行分解,定量分析产业结构变动对碳排放变动的影响。在此基础上,依据对未来中国产业结构变动的预测,估算了2020年之前产业结构变动对中国碳减排的贡献。基本情况是,1996-2009年中国碳排放增长464 678万t,其中,经济总量效应531 337万t,产业结构效应49 887万t,能源消费强度效应-223 940万t,能源消费结构效应107 395万t,诸因素对碳排放增长的贡献度分别为114.3%,10.7%,-48.2%和23.1%。产业结构变动驱动了碳排放增长,尽管它不是最主要因素。进一步研究发现,高耗能产业上升或下降1个百分点所对应的CO2排放量增加或减少2.2-2.9亿t。依据对高耗能产业结构变动值的预测,到2020年,产业结构变动效应约为-5亿t,占期间碳排放增量的-15%。这表明,与此前产业结构变动导致碳排放量增加情形相反,未来产业结构变动将有助于减少碳排放。     

武汉城市圈土地利用碳排放效应分析及因素分解研究

土地低碳利用对减少土地利用碳排放,发展低碳经济,建设“两型社会”具有重要作用。以武汉城市圈为研究对象,估算了武汉城市圈1996～2010年土地利用碳排放量,分析了城市圈1996～2010年土地利用碳排放效应,利用LMDI模型对影响城市圈土地利用碳排放的因素进行了分解。研究表明：（1）1996～2010年武汉城市圈土地利用碳排放量由1996年的95282万t上升到2010年的4 55035万t,年均增长1182%,且上升幅度越来越大;（2）武汉城市圈居民点及工矿用地碳排放强度最大,耕地最小,不同土地利用方式碳排放强度及变化幅度存在一定差异;（3）城市圈各城市土地利用碳排放存在时空差异,时间上表现为碳排放增长速度和幅度的差异,空间上表现为各城市单元碳排放量的差异;（4）土地利用变化、经济发展水平提高、人口规模增加对城市圈土地利用碳排放存在正效应,能源效率提高和能源结构优化存在负效应     

武汉城市圈碳排放的时空格局及影响因素分解研究

碳排放导致的全球气候变化已对人类社会与经济发展产生了深刻影响,构建一套适合“两型社会”的碳排放核算体系对于武汉城市圈寻求合理的碳减排途径具有重要的意义。以IPCC碳排放清单为依据,从4个一级项目27个二级项目系统地计算了武汉市城市圈2001～2009年各城市的碳排放总量和碳排放强度。并进一步运用迪氏对数指标分解模型（Logarithmic Mean Divisia Index Method,LMDI）定量分解了影响武汉城市圈碳排放的影响因素。研究发现：废弃物处理是武汉城市圈碳排量最多的项目,碳排放主要集中在武汉、黄石、孝感和黄冈等市,城市圈碳排放总量、碳排放地理强度和经济强度的年均递增(减)率分别为186%、022%和606%。能源结构、能源效率是抑制碳排放的主要因素,经济水平是碳排放增长的主要原因,人口效应对碳排放的影响不大,其累计贡献值分别为-22 879.85万t、-5 173.10万t、14 258.36万t和58231万t。为降低碳排放,城市圈需在推进废弃物处理技术、新能源开发、产业升级和构建低碳补偿等方面做出改进     

长江经济带碳排放现状及未来碳减排

长江经济带是我国"三大支撑带"之一,其碳减排目标实现对我国生态文明建设具有重要意义。采用2005~2013年长江经济带(含9省2市)的能源消耗与经济社会数据,通过数理统计,得出各地历年碳排放量、人均碳排放、能源强度、产业结构多元水平的具体数值及变化率,结合运用弹性计算和矩阵分类法,发现长江经济带碳排放存在空间与结构差异。研究结果显示:(1)长江经济带碳排放及增长率、人均碳排放及增长率、能源强度都高于全国平均水平,能源强度下降率低于全国平均水平;把长江经济带分为东中西三段区域,碳排放总量、人均碳排放及能源强度下降率梯度下降,碳排放增长率、人均碳排放增长率、能源强度梯度上升。(2)工业化开始越早、重工业化主导向生产性服务业主导转变越快、越充分地区,经济低碳化水平越高;通过提升产业结构多元化速度有利于碳减排。(3)长江经济带各地实现碳减排措施应有不同,东段地区应着重降低人均碳排放,中西段地区应着重于降低能源强度。(4)未来碳减排应兼顾公平与效率,各地区碳减排目标分配应结合各地支付能力、碳汇能力、生产效率、能源结构等因素来安排。     

中国的节能减排困境和财税政策选择

节能减排不仅是推进我国国民经济又好又快发展的核心要义,也是应对全球气候变化的迫切需要.在我国,要实现到2020年单位国内生产总值的二氧化碳排放比2005年下降40%-45%的约束性目标,需要进行艰难的产业结构调整、能源消费结构调整和经济发展阶段跨越,并应采取体制、政策、技术和管理等综合推进措施.包括政府投资、税收、政府采购和财政贴息在内的财税政策措施对于推进我国节能减排至关重要.本文认为,政府投资政策应重在支持高新技术产业研发应用,经由产业结构调整促进节能减排;税收政策应立足于综合采取增设环境污染税、低技术污染税以及税收优惠和减免等激励和惩罚并重措施;政府采购应通过扩大高效节能减排产品市场需求,引导企业生产行为;财政贴息则应侧重于解决企业节能减排投资以及技术改造过程中的资金约束.     

中国碳交易下的工业碳排放与减排机制研究

中国工业的高能耗投入在带来经济快速增长的同时也导致碳排放的急剧增加,作为全球最大的碳排放国,中国肩负着巨大的减排责任。为了探索减排方式,中国自2013年先后在7个省市建立了碳排放交易市场。研究碳交易对工业碳排放的影响及作用机制,有助于科学评价政策,为全国工业碳交易市场的推行提供合理的建议。本文利用中国30个省份规模工业碳排放数据,首先分别采用DID和PSM-DID方法考察了碳排放交易对工业碳排放和碳强度的影响,其次在使用SFA测算出各省规模工业能源技术效率和能源配置效率的基础上探讨了碳交易发挥作用的机制和影响大小。结果发现:(1)碳交易对试点地区规模工业的碳排放量和碳强度有显著抑制作用,分别使二者下降4.8%和5.2%;(2)碳交易分别使试点地区的工业能源技术效率和配置效率显著提高0.03和0.08;(3)碳交易发挥作用的机制与规模工业的能源技术效率有关。能源技术效率的减排效应大于能源配置效率的增排效应,最终导致政策具有减排作用。这些结论说明,想要推进中国碳交易市场的发展并使其长期发挥减排作用,必须要加快碳交易市场相关配套制度的改革,包括碳价机制和配额分配机制等,使市场交易与政府调控有效结合;淘汰落后产能,增加研发投入,鼓励工业企业使用新技术;转变能源消费结构,倡导新能源和清洁能源的使用。     

长三角城市工业碳排放及其经济增长关联性分析

根据《IPCC国际温室气体清单指南》中的参考方法对长三角16个城市2005～2009年的工业碳排放进行核算,具体分析比较16个城市的化石燃料的碳排放量、工业碳排放强度、工业碳排放变化率等影响因素,并通过关联性分析和脱钩分析对比城市工业碳减排现状与发展趋势,得出:(1)2009年长三角工业碳排放量达到20 979.79万t,其中煤炭消耗产生的碳排放量占主导,达到95.25%;(2)2005～2009年长三角16个城市的平均工业碳排放强度从1.25t/万元降低到0.88t/万元,上海的工业碳排放水平一直保持较低水平,江苏8个城市的工业碳排放强度较为接近,浙江省的7个城市工业碳排放强度差异明显;(3)长三角地区的碳排放强度与工业经济强度两者之间存在明显的负相关性;(4)工业增加值与工业碳排放量脱钩分析显示上海等13个城市落在弱脱钩区域。     

Target Gap of Emission Reduction for China:Analysis based on Elastic Decoupling

The present paper analyzes historically the relationship between carbon emission and economic development by different stages through adopting elastic decoupling methods and Tapio evaluation criteria along with a comparison with the national Five Year Plans. The analysis shows that the influencing factors to the relationship between carbon emission and economy in China are different, and economic development and carbon emission have less connection in the recent 30 years of reform and opening-up in China. It is a difficult task to realize the promise that we will reduce carbon emission by 40%-50% in 2020 based on the data from historical experience and different expectations for economic development from economists. Through constructing the calcula- tion model of carbon emission intensity gap according to different development scenarios, the analysis shows that economic growth, infrastructure investment and further development of industrial-ization are the main drivers to the increase of carbon emission, technological progress, and particularly, the reduction of energy consumption is the primary means to reduce carbon emission in China. It is imperative to transform the economic growth pattern, and it is a grand task to perform and there is a long way to go for China to maintain economic growth and reduce carbon intensity.     

The Factor Decomposition on Carbon Emission of China — Based on LMDI Decomposition Technology

Abstract

Carbon emission is the current hot issue of global concern. How to assess various contributing factors for carbon emission is of great importance to find out the key factors and promote carbon emission reduction. In this paper, the author constructs an identical equation for carbon emission, based on the economic aggregate, the economic structure, the efficiency of energy utilization, the structure of energy consumption, and the coefficient of carbon emission; by applying to LMDI decomposition technology, the author analyzes the carbon emission of China from 1995 to 2007 at industrial level and regional level. The results show that the expansion of economic aggregate is the main reason for China’ s rapidly increasing carbon emission and the increase of energy utilization efficiency is the key factor that can hold back the increase of carbon emission. In addition, the change of industrial structure or regional structure and the change of traditional energy structure have limited influence on the carbon emission, and their potentials have not yet been exploited. At the end of this paper, the author proposes the efforts that China should make to reduce carbon emission.     

碳交易背景下中国石化行业2020年碳减排目标情景分析

石化行业作为中国八大典型高碳排放产业之一,也是碳市场参与的重要行业.在国家2020年碳排放强度目标的约束下,客观评价其行业减碳的压力,对于政府部门科学制定各个行业碳排放配额的分配方案具有重要支撑作用.同时,亦对于通过低碳转型升级实现行业的可持续发展和支撑国家的工业减排目标具有理论和现实意义.本文针对石化行业9个子部门,结合我国经济发展的总体背景和趋势以及石化行业的相关数据,以2010年为基准情景,在2020年国家碳排放强度分别下降45％和50％的减排约束目标下,构建了一个动态CGE模型——PCCGE,借助GAMS软件模拟分析,预测了到2020年国家和石化行业经济总量、能源消费结构和碳排放量及碳强度等的变化趋势.研究结果表明,相比基准情景,在45％、50％的碳强度减排目标下,国家和石化行业的经济增长、能源消费结构和碳排放强度等指标分别受到一定程度影响,其中,50％的减排目标对国家整体经济增速影响更为明显;对煤炭、石油这两种高碳能源的需求产生了较显著的约束效应;相比国家45％-50％的低碳发展目标,石化行业减碳承受压力达到60.63％至64.78％,面临着艰巨的减排任务与挑战.最后,文章结合低碳市场化背景提出了如下建议:科学预测典型离碳行业的减碳潜力,谨慎应对石化等行业企业参与碳市场交易过程中碳配额指标的制定与分配;充分利用技术创新和能源结构调整等战略,提高可再生能源的使用规模,促进能源消耗结构的优化和调整;构建石化行业节能低碳技术产学研协同创新体系,解决共性节能技术瓶颈;实施石化行业企业低碳发展战略,建设完善碳排放管理体系是行业节能减碳的重要手段.     

城市工业土地集约利用对碳排放效率的影响研究 ——以中国15个副省级城市为例

城市土地利用方式是社会经济发展的重要驱动力，也是影响碳排放的重要因素之一。以中国15个副省级城市为分析对象，运用面板回归模型分析2001～2017年副省级城市的碳排放效率情况。结果表明：（1）2001～2017年各副省级城市碳排放效率总体呈上升趋势，平均增长率为6.823%，其中成都市上升趋势最明显，年均增长率为13.150%，深圳市上升趋势最平缓，年均增长率仅为5.232%；（2）工业土地集约利用（IILU）对城市碳排放效率的影响作用显著，地均劳动力、资本投入及科教支出对碳排放效率均有显著的正向效应，地均能源消耗则存在负向效应；而控制变量中除城镇化因素影响作用不显著外，工业产值占比与人均GDP均对碳排放效率有显著的促进作用，而单位工业产值的二氧化硫排放量则存在较为显著的抑制作用；（3）IILU指标中不同的解释变量对碳排放效率低、中、高值区的影响效果是不同的，地区差异性较大，地均劳动力要素仅对高值区有正向效应，地均能源消耗对低、中、高值区均有显著负向效应，地均资本要素对低值和中值区有显著促进作用，地均科教因素对低、中、高值区均有显著促进作用。本文从提高用地转换率、改变粗放型经济发展方式以及倡导低碳文明的绿色发展道路等方面提出对策建议，以期减少城市碳排放和环境污染，达到优化城市空气质量的目的。     

Estimation of emission reduction potential in China’s industrial sector

The industrial sector is usually the largest economy sector for carbon emissions in many countries, which made it the sector with greatest potential for carbon reduction although the process duration might be very long. Studying the potential of industrial emission reduction has great significance in estimating the carbon emission peak of China on the one hand, and adjusting its strategy in international climate change negotiations. By employing the economic accounting method, this article estimates the emission reduction potential of China’s Industrial sector for the period of 2010–2050. It reveals that, taking 2030 as the year when the emission reaches the peak, the total reduction can be 8.38 billion tons (bts) for the period of 2010–2030, with 3.12 bts from structural reduction while 5.26 bts from intensity reduction. Afterwards, reduction will continue with a total amount of 6.59 bts for the period of 2030–2050, where the structural reduction accounts for 2.47 bts, and intensity reduction 4.115 bts. If both industrial and energy consumption structures are improved during the above period, the reduction potential can be even greater, e.g. the emission peak can arrive five years earlier (in the year of 2025) and the peak value can decline by about 8% as compared to the original estimation. Reviewing the trajectory of emission changes in developed countries indicates that the industry sector can contribute to the overall reduction targets through the dual wheels of structural reduction and intensity reduction, even beyond the emission peak. This article concludes with the following policy suggestions. (1) Our estimation on the emission peak of the industrial sector suggests that China should avoid any commitment earlier than 2030 on the timeline of the overall emission peak; (2) the great potential of industrial emission reduction can improve the situation of China in climate change negotiation, where the intensity reduction can serve as an important policy option. (3) Reduction potential can be further enhanced through technology advancement, which requires furthering of market oriented reforms and improvement of institutional design. (4) To secure the reduction effects of the industrial structure adjustment, the balanced development among different regions should be encouraged in order to avoid the reverse adjustment caused by industrial transferring. (5) International cooperation promoting the application and development of industrial emission reduction technologies, including carbon capture, utilization and storage, should be encouraged.     

资源型城市能耗增长因素分解及差异分析

本文以95个有代表性的资源型城市2004—2013年的数据为样本,重点关注城市经济发展、人口增长和空间扩张几个方面,考虑能耗强度、经济规模、人口密度、辖区面积四个因素,利用LMDI法对资源型城市的能耗增长进行因素分解,并针对不同区位、不同规模与不同发展阶段三种情况分别进行资源型城市能耗增长影响因素的差异分析。得出了研究结论:总体来看,对资源型城市能耗增长影响较大的因素是能耗强度与经济规模,其中能耗强度下降对能耗增长有明显的抑制作用,经济规模扩大对能耗增长有明显的推动作用,但能耗强度下降的抑制作用不足以抵减经济规模扩大的推动作用,导致能耗总量增加。人口密度增加和辖区面积扩大对城市能耗增长的贡献率较小,都只是微弱的推动作用。单个城市能耗增长的因素分解结果与总体情况较为一致,但不同城市之间存在差异。分区位看,越是落后地区,能耗强度下降对能耗增长的抑制作用以及经济规模扩大对能耗的拉动作用越强;分规模看,小城市的落后产能改进空间还没有得到充分利用;分资源开发阶段看,衰退型城市落后产能改进成效突出但能源利用效率依然较低,成熟型城市对落后产能改进空间的利用不足。最后有针对性地提出了相关政策建议:优化产业结构,转变经济增长方式,实现资源型城市从"粗放型增长"到"集约型发展"的转变;大力发展新能源,提高能源利用效率;对不同类型的资源型城市有针对性地实施节能降耗的分类指导;强化宣传教育,有效提高企业和居民的节能降耗意识。     

Can regional economy influence China’s water use intensity?: based on refined LMDI method

China experienced a decline of water use intensity in the 11th Five Year Plan, but the water use intensity actually increased in 2009. To the best of our knowledge, the index decomposition analysis method was rarely used to analyze changes in water use, and no decomposition analysis has investigated the role of regional economy in the decline of water use intensity. In this paper, we use logarithmic mean Divisia index (LMDI) techniques to decompose the change of water use intensity in the period 2006–2010. We find that the change of industrial water use intensity is confirmed as the dominant contributor to the decline in the overall water use intensity; the regional structure effect and the industrial structure effect is positive to the decline of overall water use intensity; the decline of China’s water use intensity is mainly attributed to the effect of developed eastern provinces; meanwhile, the effect of central and undeveloped western is also positive to the decline of overall water use intensity; at least one out of three effects is positive to the decline of water use intensity in the different provinces; the intensity effect is positive and the industrial structure effect is positive to the declines of China’s water use intensity based on chaining approach except the period 2008–2009, individually; and the deviation of regional structure effect and industrial structure effect between with regional economy and without regional economy in LMDI is 0.9 and 2.3 m³/10⁴ RMB, respectively.     

城市工业部门脱钩分析

节能减排是我国应对能源短缺与全球变暖两大环境热点问题的基本国策。目前国家已经制定了一系列节能减排目标并分解落实到地区与行业执行。城市是人类生产和生活的中心,快速城市化带来了人口、能源消费和碳排放的激增。工业部门在城市经济发展和能源消费中占据着重要地位,因此成为节能减排工作的重点对象。重庆市对西部地区的发展有着重要的意义,目前在工业化进程中面临着巨大的节能减排压力。本文以重庆市为案例对象,应用脱钩分析方法研究了该市各工业部门经济增长、能源消耗和碳排放之间的关联特征,并提出脱钩稳定性指标用以评价脱钩状态的波动情况。结果表明:重庆市工业部门能源消费品种单一,对煤炭依赖性过大;高能耗部门虽然表现为弱脱钩,且脱钩稳定性高,但能耗强度和碳排放强度偏大,远高于工业部门的平均水平;部分中低能耗部门由于生产技术相对落后和关键节能减排技术缺失造成能源利用效率参差不齐和碳排放水平不稳定。依据研究结果本文提出重庆市工业部门节能减排的实施建议。     

整合消费与增加值视角的中国行业碳排放变动分解研究

在研究影响我国CO 2排放因素领域,基于投入产出技术的分解模型已成为主要的分析工具,现有研究多分别基于消费视角或收益视角展开分析。为全面评估各行业收益与消费对其上游、下游行业碳排放的综合影响,整合基于收益与基于消费两个视角,运用2012年与2015年我国投入产出表,构建两层嵌套式结构分解分析模型(SDA),比较分析消费规模效应、收益规模效应、行业流入、流出增加值变动效应、增加值结构变动效应等14个影响各行业碳排放变动的关键因素,并借助对消费者原则碳排放估算公式的重构,更准确地实现从增加值视角对各行业消费者原则碳排放变动的关键影响因素分析。研究发现:①研究期内,我国在总产出增长29.14%的同时碳排放量上升1.46%,各行业碳排放强度下降是主要的减排因素,其中建筑业减排贡献最大。②增排效应方面,影响从大到小依次为消费规模、收益规模、完全投入结构与完全消费结构四项效应,且前两个规模效应的影响是后两个结构效应的2倍以上,尤其建筑业消费规模效应、煤炭采选产品业收益规模效应增排较大。③消费规模扩大导致增排的原因并非行业本身生产规模扩大,而主要在于建筑业、服务业等行业规模扩张时吸收其他行业流入的增加值量增多。④收益规模扩大导致的增排效应方面,细分来说从大到小依次为劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧、营业盈余四项效应,且行业差异显著,如煤炭采选产品业的劳动者报酬效应,石油、炼焦产品和核燃料加工品业的生产税净额效应以及电力、热力生产和供应业的营业盈余效应增排贡献较大,而煤炭采选产品业的营业盈余效应、批发、零售业和住宿、餐饮业的生产税净额效应则减排贡献较大。