龔 雨 芹

(天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)部 系統(tǒng)工程研究所，天津 300072)

天津市碳排放強度與碳排放影響因素分解分析

龔 雨 芹

(天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)部 系統(tǒng)工程研究所，天津 300072)

通過對1996 ～2012年天津市經(jīng)濟增長、能源消費進行分析，發(fā)現(xiàn)減少天津市CO2排放對其低碳城市建設(shè)有著重要的意義.通過計算天津市CO2排放量，運用LMDI法分解影響CO2排放的因素，探索了天津市二氧化碳減排政策.結(jié)果表明，天津市能源消費量保持上升形勢，且終端消費能源結(jié)構(gòu)以煤炭為主.能源消耗量的增多必然會導(dǎo)致天津市CO2排放的迅速增多，其中，第二產(chǎn)業(yè)對能源消耗產(chǎn)生的CO2中貢獻最大，決定了全市CO2排放增長的形勢.人均GDP和能源強度效應(yīng)的累積貢獻量相對較大，而能源消費結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)累計貢獻量相對較小，且拉動和減緩作用交替出現(xiàn).優(yōu)化天津市能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是發(fā)展低碳經(jīng)濟的根本路徑.

碳排放；碳排放強度；因素分解；結(jié)構(gòu)效應(yīng)；對數(shù)平均迪氏指數(shù)法

政府間氣候變化專門委員會通過對全球氣候變化進行評估，積累了大量資料.在1956～2005年間以每10年0.13 ℃的速率變暖[1]，這主要是由溫室氣體排放的增多導(dǎo)致的.工業(yè)革命后，化石能源的使用逐步增多， CO2排放量也迅速上升，在未來很長時間內(nèi)，地球?qū)惺軞夂蜃兣瘞淼纳鷳B(tài)環(huán)境變化.

如今，中國經(jīng)濟快速發(fā)展，能源消耗逐步增多，CO2大量排放所造成的環(huán)境問題也越來越受重視[2].中國通過消耗化石燃料產(chǎn)生的 CO2排放量已超過美國，并成為了世界第一大 CO2排放國家[3].我國應(yīng)肩負起改善環(huán)境的重擔，探索發(fā)展低碳經(jīng)濟的路徑.

各國學(xué)者對碳排放強度的研究，集中于兩大部分：①影響碳排放強度的原因.Ang等對中國工業(yè)能耗和CO2排放進行了解析，發(fā)現(xiàn)工業(yè)增加產(chǎn)值及行業(yè)能源強度與碳排放強度具有正負效應(yīng)關(guān)系[4]；Cramer和Cheney采用環(huán)境壓力等式模型對美國加利福利亞州人口、政府財政政策、收入等對碳排放強度的影響進行了深入研究[5]；Greening通過對10個OECD國家碳排放強度按部門分析后，認為生產(chǎn)部門碳強度降低是整體行業(yè)碳排放降低的主要原因[6]；宋德勇等認為“高投入、高排放”的經(jīng)濟發(fā)展方式是導(dǎo)致CO2排放增加的關(guān)鍵因素[7]；②碳排放強度的指數(shù)因子分解學(xué).Yoichi Kaya創(chuàng)立KAYA恒等式，奠定了碳強度指數(shù)因子分解的理論基礎(chǔ)[8]；Greening等運用指數(shù)因子分解方法探索了影響美國能源強度和碳排放強度的因子[9]；Fan等用適應(yīng)迪氏指數(shù)分解法分解了影響中國碳排放強度的因子[10].由于指數(shù)因素分解法對數(shù)據(jù)的要求比較低，且可進行時間和空間的比較研究，現(xiàn)逐漸成為碳排放總量分解和能源強度分解的主流分析方法.

改革開放之后，天津市經(jīng)濟高速增長.在“十一五”階段內(nèi)，天津市能耗增大，CO2量也增加，減少CO2排放已刻不容緩.通過計算天津市CO2排放量，運用LMDI法解析了影響CO2排放的因子，并提供了有效減排建議，對天津市低碳建設(shè)有著重要意義.

1 天津市能源消費和二氧化碳排放現(xiàn)狀

1.1 天津市能源消費狀況

1.1.1天津市能源消費總量及其變化率

通過生產(chǎn)消耗的能源是天津市最主要的能源消耗方式.1996年之后，天津市的能源消耗量總體保持增長形勢；2012年能源消費量達到8 208.01萬tce，較1996年增長228.49%[11-12].

1.1.2天津市與地區(qū)能耗比較分析

據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2009年全國單位GDP能源消費是1.077 tce/萬元，降低3.61%，其中天津單位GDP能源消費是0.836 tce/萬元，降低6.03%，單位GDP能源消費由低到高在全國各省市中，排第七位[13].

1.1.3終端能源消費構(gòu)成分析

通過把煤、油品、天然氣等消耗量折成標煤，發(fā)現(xiàn)天津市終端能源消費以煤炭為主，石油類其次，天然氣為輔.能源結(jié)構(gòu)目前呈慢慢優(yōu)化趨勢，卻依然不能改變煤炭為主的格局；雖然天然氣在終端消費能源中增長速度緩慢，天津市能源結(jié)構(gòu)有待進一步優(yōu)化.

1.2 二氧化碳排放估算方法

由于數(shù)據(jù)獲取困難，這里僅對終端化石能源燃燒導(dǎo)致的二氧化碳排放進行計算.測算方法基于 IPCC清單法[14]，公式如下：

(1)

其中：Ct是第t年CO2排放量，Ci,t為第t年i部門的CO2排放量，Ei,j,t為第t年i部門j種能源終端消費量，F(xiàn)i為第i類能源的碳排放系數(shù)(以每噸標準煤計).(見表1)

表1 各種能源碳排放系數(shù)[15](t/tce)

1.3 天津市CO2排放分析

1.3.1天津市分產(chǎn)業(yè)CO2排放分析

按照傳統(tǒng)劃分一、二、三產(chǎn)業(yè)的方式，測算了1996～2012年天津市各產(chǎn)業(yè)CO2排放量.見表2.

1.3.2碳排放對經(jīng)濟的影響分析

隨著人們對生活與環(huán)境質(zhì)量要求逐漸提升，低碳經(jīng)濟已成為未來發(fā)展的重點.從圖 1可以發(fā)現(xiàn)，CO2排放量和與GDP保持同樣的增長.2005年后，天津市CO2排放增速得到控制，但GDP仍舊增加.這主要受益于減排措施的實施，使單位產(chǎn)值能耗不斷降低，不斷向低耗能、高產(chǎn)出的經(jīng)濟模式轉(zhuǎn)型.

注：地區(qū)生產(chǎn)總值按2005年不變價格計算圖1 1996～2012年天津市碳排放量和GDP變化趨勢

1.3.3工業(yè)部門碳排放的行業(yè)結(jié)構(gòu)分析

工業(yè)行業(yè)的碳排放是天津市碳排放量的主要來源，這里選取 2012 年天津市工業(yè)終端能源消耗數(shù)據(jù)計算碳排放并進行排序，選取七個高能耗高排放行業(yè)進行分析.由于數(shù)據(jù)缺失，這里僅對2005～2012年的CO2排放量進行分析.見圖2.

圖2 天津市高能耗高排放行業(yè)碳排放量變化趨勢

2005 年，天津市高排放行業(yè)貢獻了 58.51 %的CO2，至2012年，高排放行業(yè)貢獻了69.03 %的CO2，其他行業(yè)僅貢獻了約30 %的碳排放量.2012年黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)碳排放占總量的48.38 %，遠大于其他部門；2012年，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)CO2排放量排第二，占比13.94%；2005～2009年期間，石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)CO2排放量持續(xù)上升，2010年之后開始下降.黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)碳排放量總和占排放總量的64.54%.可見工業(yè)產(chǎn)生的CO2主要來自于少數(shù)幾個高能耗高排放部門.

1.4 天津市碳排放強度分析

1.4.1天津市碳排放強度測定

2009 年哥本哈根氣候會之前，中國提出了“單位 GDP 碳排放”的概念.根據(jù)以下公式，可測算碳排放強度：

(2)

其中：ρt是第t年碳排放強度，Ct是第t年CO2排放量，Gt為第t年天津市生產(chǎn)總值.

通過圖3可以發(fā)現(xiàn)，整體上天津市碳排放強度逐步下降.2012年碳排放強度與2005年比，降低了40.89%，如果繼續(xù)現(xiàn)有速度，至2020年可以實現(xiàn)碳排放強度相比 2005 年降低 40%～45%的目標.

圖3 1996～2012年天津市碳排放強度變化趨勢

1.4.2工業(yè)部門碳排放強度分析

2012年，工業(yè)行業(yè)共產(chǎn)生47.49%的增加值，卻導(dǎo)致相對于54.14%的碳排放總量.所以需要對各工業(yè)部門碳排放強度開展分析.由數(shù)據(jù)獲取困難，這里僅對2007年天津市工業(yè)部門碳排放強度進行分析，其中各工業(yè)部門生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來源于《2007年天津市投入產(chǎn)出表》，選取2007年碳排放強度1.13 t/萬元為該年平均碳排放強度.見圖4.

結(jié)果顯示，天津市不同工業(yè)部門碳強度差別極大.2007年，有11個工業(yè)部門的碳強度超過平均碳強度，其中，非金屬礦物制品業(yè)和金屬冶煉及壓延加工業(yè)超標最突出.非金屬礦物制品業(yè)和金屬冶煉及壓延加工業(yè)排放分別是平均水平的7倍和6倍，導(dǎo)致碳排放強度總體維持在一個比較高的水平.

注：地區(qū)生產(chǎn)總值按2005年不變價格計算圖4 2007年天津市工業(yè)各部門碳強度情況

2 天津市產(chǎn)業(yè)CO2排放量影響因素分析

2.1 研究方法

在Ang提出的最原始的LMDI分解因素基礎(chǔ)之上[16-17]，將天津市碳排放分解為人口、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源效率、能源結(jié)構(gòu)和碳排放系數(shù)6個因子，分解等式如下：

(3)

其中：P為人口；Q為GDP；E為能源消費量；C為能源消費的碳排放量.i為產(chǎn)業(yè)類型，j為能源類型.我們用ΔCtot表示能源消費碳排放增量為綜合效應(yīng)，綜合效應(yīng)由六方面效應(yīng)的貢獻量(萬t)構(gòu)成，即人口效應(yīng)貢獻量Δ CP、人均GDP效應(yīng)貢獻量ΔCG、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻量Δ Cs、能源效率效應(yīng)貢獻量Δ Cn、能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻量Δ Cm和碳排放系數(shù)效應(yīng)Δ Cu.

設(shè)基期的碳排放量是C0，t期是CT，Δ Ctot表示從基期到t期碳排放變化量，有：

ΔCtot=CT-C0=

ΔCP+ΔCG+ΔCs+ΔCn+ΔCm+ΔCu

(4)

如果測度逐年各因素效應(yīng)貢獻量，有：

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

2.2 結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響分析

這里把1996年設(shè)作基期，對天津市1997～2012年碳排放進行因素解析，觀察各因素的貢獻量.見圖5.

根據(jù)結(jié)果可看出，人均GDP和能源強度效應(yīng)累積貢獻量較大，而能源消費結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)累計貢獻量較小，拉動和減緩作用交替出現(xiàn).經(jīng)濟增長是導(dǎo)致天津市CO2排放增加的關(guān)鍵因素，而降低能源強度是減緩CO2排放增長的重要途徑.以下是具體分析.

圖5 天津市歷年各影響因素累積貢獻量

2.2.1人口效應(yīng)

圖6結(jié)果顯示，人口對天津市碳排放增大起到了拉動的作用，這種作用僅次于人均GDP效應(yīng)帶來的變化.在農(nóng)村城鎮(zhèn)化的驅(qū)動下，近年來，天津市人口增多，1996～2012年年均增長率達2.53%，人口因素共貢獻了16.6%(2 296.79萬t)的CO2排放量.

圖6 天津市人口效應(yīng)累積貢獻量及CO2排放

2.2.2人均GDP效應(yīng)

人均GDP的提升是導(dǎo)致天津CO2排放增多的直接原因.1996～2012年，天津市人均 GDP年均增長率達11.12%，經(jīng)濟水平共導(dǎo)致76.2 %(8 173.96萬t)的CO2增量.天津市是北方經(jīng)濟中心，工業(yè)持續(xù)高速發(fā)展趨勢勢必繼續(xù)維持，所以應(yīng)從改變經(jīng)濟增長的角度出發(fā)，慢慢削弱經(jīng)濟對天津CO2排放帶來的變化.見圖7.

圖7 天津人均GDP效應(yīng)累積貢獻量及碳排放

2.2.3產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)

根據(jù)分解結(jié)果，天津市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻量并不多.1996～2012年間天津市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)共貢獻了9%(185.54萬t)的CO2減排.以2003年分界，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)累積貢獻量從負效應(yīng)變?yōu)檎?yīng)，到2008年起才回到負效應(yīng).與此對應(yīng)，1997～2002年第三產(chǎn)業(yè)占比提升(37.8%增長到46.4%)，第二產(chǎn)業(yè)比重下降(從55.7%下降至49.7%)，此期間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)累積貢獻量為負值，呈減緩作用；但2003年天津快速引進了多項重化工產(chǎn)業(yè)，使得二產(chǎn)的比重從49.7%上升至55.2%，三產(chǎn)從46.4%下降至42.8%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)累積貢獻量突然變?yōu)檎?，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素從減緩因素變?yōu)槔瓌右蛩?，CO2排放量呈現(xiàn)大幅提升，至2008年才有所緩和.因此，降低第二產(chǎn)業(yè)比重，促進第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，可抑制CO2排放量的增長.見圖8、9.

圖8 天津市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)累積貢獻量及碳排放

圖9 1996～2012年天津市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動圖

2.2.4能源消費結(jié)構(gòu)效應(yīng)

天津市的能源消費結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻量相對較小，但我們對比能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的累計貢獻量和碳排放總量，得出其對CO2排放變化帶來的影響也不可忽視.1996～2012年間能源強度因素累積實現(xiàn)了8%(0.24萬t)的碳排放.以2003年為界，之前天津市能源結(jié)構(gòu)累積貢獻量呈小幅下降趨勢，之后突然大幅度上升，變成正值，能源結(jié)構(gòu)因素從減緩因素變?yōu)槔瓌右蛩?，與此趨勢相一致的是碳排放量開始快速增加.煤炭消費產(chǎn)生的CO2排放是CO2排放總量的主要部分，但煤炭碳排放系數(shù)較高，這強調(diào)了利用水能、太陽能、風(fēng)能等可再生能源的必要性.見圖10.

圖10 天津市能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)累積貢獻量及碳排放

2.2.5能源強度效應(yīng)

能源強度是實現(xiàn)CO2排放減少的重要因子.能源強度對天津市CO2排放影響表現(xiàn)出波動的變化，但累積增量表現(xiàn)出負面的效應(yīng)，1996～2012年間能源強度共導(dǎo)致82.5%(5 690.37萬t)的CO2減排.2003年前能源利用效率的提高較好地抑制了CO2排放，2009年后由于堅持可持續(xù)發(fā)展，能源利用效率大幅增加，成功抑制了CO2排放的迅速增長.見圖11.

圖11 天津市能源強度效應(yīng)累積貢獻量及碳排放

3 天津市低碳經(jīng)濟發(fā)展政策建議

天津市要實現(xiàn)低碳經(jīng)濟，需要結(jié)合其具體情況.這里從3個方面提出一些具體的建議.

3.1 優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)

在短時間內(nèi)，天津市以燃煤為主的能源結(jié)構(gòu)不大可能發(fā)生轉(zhuǎn)變，這對天津市實現(xiàn)減排的目標帶來巨大壓力.因此，應(yīng)針對能源結(jié)構(gòu)制定一些策略：制定統(tǒng)一排放標準，強制超標排放部門進行減排技術(shù)改造；實行補貼或獎勵等政策引導(dǎo)企業(yè)提升燃煤利用率；大力推行清潔技術(shù).

3.2 優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

結(jié)合本市特點，發(fā)展低碳經(jīng)濟應(yīng)是要分層次、分重點對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整.而天津市八大產(chǎn)業(yè)中，石油化工是高耗能行業(yè)，應(yīng)重點對工業(yè)中高能耗高排放的部門實施節(jié)能減排.短時間內(nèi)天津市重石油化工的產(chǎn)業(yè)較難發(fā)生變化，為了實現(xiàn)低碳發(fā)展，應(yīng)努力發(fā)展高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化本市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

3.2.1石油化工產(chǎn)業(yè)

對于石化行業(yè)來說，應(yīng)該加速技術(shù)的研發(fā)，往技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展.煉化企業(yè)則應(yīng)增加研發(fā)成本，攻克輕質(zhì)油的難題，實現(xiàn)量產(chǎn)；重建技術(shù)創(chuàng)新體系.

3.2.2高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)

電子信息、生物、新能源等產(chǎn)業(yè)技術(shù)含量高，造成的碳排放比石油化工等產(chǎn)業(yè)少.發(fā)展高技術(shù)行業(yè)，可優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，最終起到減少CO2排放的作用.

新能源新材料產(chǎn)業(yè)作為天津市的新興支柱，近年來飛速發(fā)展，尤其是風(fēng)電產(chǎn)業(yè)和LED產(chǎn)業(yè).天津市應(yīng)憑借其優(yōu)越的地理位置，建立全球領(lǐng)先的風(fēng)電產(chǎn)業(yè)基地；LED照明耗電量少、壽命長且環(huán)保，發(fā)展前景可觀，天津市有必要加大扶持力度.

3.2.3生態(tài)旅游業(yè)、物流業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)

天津市擁有豐富的自然、人文資源，應(yīng)加速其生態(tài)旅游業(yè)的發(fā)展.物流行業(yè)造成的CO2排放少，且耗費較少的資源，天津可以依托其北方重要樞紐的優(yōu)點，加快發(fā)展現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè).

3.3 政策工具

政府可以實行稅收政策，對使用高排放的機動車的人征稅，獲得的稅收收入可以用于環(huán)保建設(shè).同時，對于一些民營企業(yè)，政府應(yīng)該實施扶持的政策，幫助它們實現(xiàn)低碳發(fā)展.

4 結(jié) 語

通過介紹發(fā)展低碳經(jīng)濟的重要性，對天津市能源消費、CO2排放和碳排放強度進行分析.通過對影響CO2排放的因素進行分解，分析CO2排放量日益增長的原因，探索天津市發(fā)展低碳經(jīng)濟的路徑.

如今，天津市能源消費量總體呈現(xiàn)上升形勢，天津市終端消費的能源以煤炭為主，石油類其次，天然氣等清潔能源為輔.第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的CO2排放中占總排放比例最大，造成全市 CO2排放的持續(xù)增長.

人均GDP和能源強度效應(yīng)對天津市CO2排放的累積貢獻較大，能源消費結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)累計貢獻較小，拉動和減緩作用交替出現(xiàn).加快化石能源向可再生能源的轉(zhuǎn)變，推行低碳技術(shù)，提升能源使用效率，逐步降低第二產(chǎn)業(yè)比重，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，能有效的促進低碳經(jīng)濟發(fā)展.此外，利用政府財政稅收手段，增大低碳行業(yè)的金融支持，也能實現(xiàn)低碳經(jīng)濟.

[1] IPCC. Climate Change 2007: The Physical Science Basic [M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2007.15-16.

[2] CYRANOSKI D. China struggles to square growth and emissions [J]. Nature, 2007, 446(7139): 954-955.

[3] 王 峰, 吳麗華, 楊 超.中國經(jīng)濟發(fā)展中碳排放增長的驅(qū)動因素研究[J]. 經(jīng)濟研究, 2010, 45(2): 123-136.

[4] ANG B W, ZHANG F Q, CHOI K. Factoring changes in energy and environmental indicators through decomposition [J]. Energy, 1998, 23(6): 489-495.

[5] CRAMER J C, CHENEY R P. Lost in the Ozone: Population Growth and Ozone in California [J]. Population and Environment, 2000, 21(3): 315-338.

[6] GREENINGL A. Effects of human behavior on aggregate carbon intensity of personal transportation: comparison of 10 OECD countries for the period 1970-1993 [J]. Energy Economics, 2004, 26(1): 1-35.

[7] 宋德勇, 盧忠寶. 中國碳排放影響因素分解及其周期性波動研究[J]. 中國人口、資源與環(huán)境, 2009, 19(3): 18-24.

[8] KAYA Y. Impact of carbon dioxide emission on GNP growth: interpretation of proposed scenarios [R]. Paris: IPCC, 1989.

[9] GREENING L A, DAVIS W B, SCHIPPER L. Decomposition of aggregate carbon intensity for the manufacturing sector: comparison of declining trends from 10 OECD countries for the period 1971-1991 [J]. Energy Economics, 1998, 20(1): 43-65.

[10] FAN Y, LIU L C, WU G,etal. Changes in carbon intensity in China: Empirical findings from 1980-2003 [J]. Ecological Economics. 2007, 62(3): 683-691.

[11] 天津市統(tǒng)計局. 天津統(tǒng)計年鑒1997-2013 [M]. 北京: 中國統(tǒng)計出版社, 1997-2013.

[12] 國家統(tǒng)計局能源統(tǒng)計司. 中國能源統(tǒng)計年鑒1997-2013 [M]. 北京: 中國統(tǒng)計出版社, 1997-2013.

[13] 國家統(tǒng)計局. 中國統(tǒng)計年鑒 2010 [M]. 北京: 中國統(tǒng)計出版社, 2010.

[14] IPCC. IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories 2006 [EB/OL]. http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/index.html, 2014-11-03.

[15] 郭彩霞, 邵超峰, 鞠美庭.天津市工業(yè)能源消費碳排放量核算及影響因素分解[J]. 環(huán)境科學(xué)研究, 2012, 25(2): 232-239.

[16] ANG B W. The LMDI Approach to Decomposition Analysis：a Practical Guide[J]. Energy Policy, 2005, 33(7): 867-871.

[17] ANG B W. Decomposition Analysis for Policymaking in Energy: Which is the Preferred Method? [J]. Energy Policy, 2004, 32(9): 1131-113.

Analysis of carbon intensity of Tianjin and effect of carbon emission factor decomposition

GONG Yu-qin

(Institute of Systems Engineering,School of Management & Economics, Tianjin University, Tianjin 300072, China)

With the rapid development of China’s economy, the energy consumption gradually increases, and more and more importance is given to the environment problem caused by large amounts of CO2emissions. Through analyzing the economy growth and energy consumption in Tianjin during 1996～2012, it is found that reducing CO2of Tianjin has important implications for its low carbon city construction. By calculating the CO2emissions of Tianjin and studying on the decomposition of carbon emission factors by the logarithmic mean Divisia index method (LMDI), the CO2emission reduction policies of Tianjin are explored. The results show that the energy consumption of Tianjin keeps increasing and the terminal energy consumption structure is mainly based on coal. The increase of energy consumption leads to the rapid increase in CO2emissions in Tianjin. The second industry is the largest contribution in the CO2emissions created by energy consumption, and it determines the city’s situation of CO2emissions. The cumulative contribution of the per capita GDP and the energy intensity effect are relatively large, while the cumulative contribution of the energy consumption structure and the industrial structure of rate are comparatively small, and it appears pull and slow effect alternately. Optimizing the energy structure and industrial structure of Tianjin is a fundamental path of low-carbon economy development.

carbon emission; carbon intensity; decomposition analysis; structural effect; logarithmic mean divisia index method

2014-11-01.

國家自然科學(xué)基金項目(71273185)；國家發(fā)展改革委應(yīng)對氣候變化司中國清潔發(fā)展機制基金項目(2012023)

龔雨芹(1989-)，女，碩士，研究方向：能源與環(huán)境政策建模.

F206

A

1672-0946(2015)05-0557-07