我國工業(yè)碳強(qiáng)度的空間分布及影響因素研究

賀勝兵，劉友金，周華蓉

(湖南科技大學(xué)商學(xué)院湖南省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)研究基地，湖南湘潭411201)

0 引言

由于碳排放與能源消耗聯(lián)系緊密，作為能源消耗大戶的工業(yè)一直是CO2的主要排放部門。在國際能源署(IEA)發(fā)布的全球燃料燃燒CO2排放統(tǒng)計(jì)中，電力和熱力生產(chǎn)、其他能源產(chǎn)業(yè)、制造和建筑業(yè)三大部門排放的CO2占全部我國能源燃燒排放CO2總量的85.18%，這一比例遠(yuǎn)高于OECD國家的59.25%，也高于非OECD國家的75.96%①數(shù)據(jù)來源:根據(jù)IEA發(fā)布的《CO2Emissions from fuel combustion highlights 2010 edition》提供的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算得到。。因此，實(shí)現(xiàn)我國工業(yè)部門的節(jié)能和碳減排是完成我國碳減排承諾的關(guān)鍵，考察工業(yè)部門的碳強(qiáng)度對(duì)于研究我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的低碳轉(zhuǎn)型都具有十分重要的意義。

國內(nèi)外對(duì)于中國碳排放相關(guān)議題進(jìn)行了較為廣泛而深入的研究。其中，采用對(duì)數(shù)平均迪維斯因子分解法(LMDI)分析中國能源相關(guān)碳排放的文獻(xiàn)較多，這些文獻(xiàn)通常分析了能源結(jié)構(gòu)、能源效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素對(duì)全國或地區(qū)CO2排放的影響[1-6]。Fan，et al.(2007)分析了1980—2003年中國能源相關(guān)的碳強(qiáng)度的變化[7]。吳濱以建材行業(yè)為例，分析了我國碳排放與能源消耗的關(guān)系[8]。趙靜考察了我國工業(yè)終端能源消費(fèi)的行業(yè)結(jié)構(gòu)特征[9]。岳超等考察了1995—2007年我國省區(qū)碳排放及碳強(qiáng)度的特征，并采用Theil指數(shù)分析碳強(qiáng)度的區(qū)域差異[10]。諶偉等采用VAR模型分析了上海市工業(yè)碳排放總量與碳生產(chǎn)率的關(guān)系[11]。

縱覽現(xiàn)有文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前仍然缺少研究對(duì)象覆蓋我國各省份、基于省際面板數(shù)據(jù)的工業(yè)碳排放研究。鑒于此，本研究在對(duì)《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》的地區(qū)能源平衡表數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的分析整理的基礎(chǔ)上，計(jì)算1998—2008年各省歷年的工業(yè)終端能源CO2排放量和碳強(qiáng)度，進(jìn)而建立回歸模型，分析工業(yè)碳強(qiáng)度變化的原因。

1 工業(yè)終端能源燃燒CO2排放分析

1.1 工業(yè)終端能源燃燒CO2排放量

在各地區(qū)能源數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，第i個(gè)省能源燃燒導(dǎo)致的CO2排放量可以采用公式(1)進(jìn)行估算，即

式中:Cit為i省t年能源消耗導(dǎo)致的CO2排放量;Eitj為i省t年第j種能源消耗標(biāo)準(zhǔn)量;δj為第j種能源的碳排放系數(shù)，碳排放系數(shù)的具體取值如表1所示。各省能源消耗數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(1999—2009)，能源消耗量采用實(shí)物量，并按萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤的換算系數(shù)折算成能源消耗標(biāo)準(zhǔn)量。表2展示了1998—2008年各省工業(yè)終端能源CO2排放量的計(jì)算結(jié)果，樣本區(qū)間內(nèi)全國及東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)三大區(qū)域②東部地區(qū)指廣東、江蘇、上海、浙江、山東、北京、福建、天津、遼寧、河北、海南;中部地區(qū)指湖北、湖南、江西、河南、黑龍江、安徽、吉林、山西;西部地區(qū)指廣西、四川、陜西、重慶、內(nèi)蒙古、云南、甘肅、貴州、新疆、寧夏、青海、西藏。由于西藏和寧夏的缺失數(shù)據(jù)較多，在計(jì)算西部地區(qū)平均值和回歸分析時(shí)均未包括這兩個(gè)地區(qū)。另外，港、澳、臺(tái)因數(shù)據(jù)缺失，在計(jì)算全國平均值及回歸分析時(shí)也未包括在內(nèi)。的平均工業(yè)碳排放量如圖1所示。

1.2 工業(yè)CO2排放總量及地區(qū)分布

通過觀察全國和各省工業(yè)CO2排放量可以發(fā)現(xiàn)，我國工業(yè)CO2排放具有兩個(gè)明顯特征:一是工業(yè)CO2排放總量整體呈上升趨勢。從絕對(duì)量來看，1998年全國工業(yè)終端能源碳排放總量為3.75億t，2008年增加到7.19億t，樣本區(qū)間內(nèi)全國工業(yè)碳排放總量增加了將近1倍。其中，2008年東部地區(qū)各省平均工業(yè)碳排放量為2 651.47萬t，中部地區(qū)為2 430.45萬t，西部地區(qū)為1 894萬t，三大區(qū)域的平均碳排放量以東部地區(qū)為最高。從增長速度來看，樣本區(qū)間內(nèi)全國工業(yè)碳排放年均增長率為6.97%①采用幾何平均法計(jì)算年均增長率。，其中，東部地區(qū)為6.82%，中部地區(qū)為6.18%，西部地區(qū)為7.76%，西部地區(qū)工業(yè)碳排放增長最快，東部次之，中部最慢。具體從各省的情況來看，樣本內(nèi)2008年工業(yè)碳排放最多的3個(gè)省分別是山東(6 685萬t)、貴州(5 584萬t)、河南(4 433萬t)，最少的3個(gè)省分別是海南(234萬t)、青海(318萬t)、寧夏(586萬t);年均增長最快的3個(gè)省分別是內(nèi)蒙古(13.98%)、青海(12.43%)、福建(11.92%)，增長最慢的分別是北京(1.01%)、黑龍江(2.89%)、天津(3.04%)。二是2003年為工業(yè)CO2排放增長的拐點(diǎn)。從圖1可以看出，2002年全國及各地區(qū)工業(yè)碳排放量與1998年基本持平，其間部分年份甚至略有下降。這反映出亞洲金融危機(jī)之后，由于面臨通貨緊縮和國企改革等一系列難題使我國工業(yè)行業(yè)增長乏力的狀況。從2003年開始，我國走出通貨緊縮的陰霾，出口迅速增加，并開始了新一輪的高速增長。由于此輪增長中重化工業(yè)占了相當(dāng)大的比例，加上主要沿襲了“高投入、高消耗、高污染、低效益”的粗放型增長方式，導(dǎo)致能源消耗迅速增加，碳排放也隨之大幅增長。2003—2008年，全國工業(yè)碳排放平均

增長速度為11.18%，東中西三大區(qū)域分別為9.89%，10.81%和12.89%，大大高出前一階段的增長速度。從2005年開始，我國加大了環(huán)境保護(hù)和治理的力度，國家“十一五”經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展規(guī)劃明確提出環(huán)境保護(hù)的約束性指標(biāo)，并出臺(tái)了一系列相關(guān)措施以促進(jìn)節(jié)能減排，這導(dǎo)致2005年起我國工業(yè)碳排放的增速略有放緩。2007年下半年起，全球性金融危機(jī)蔓延，我國工業(yè)行業(yè)也深受影響，但是從工業(yè)碳排放量上看，三大區(qū)域只有中部地區(qū)的增幅出現(xiàn)了較大的回落，東部和西部地區(qū)則影響不大。

表1 各類能源的碳排放系數(shù)Tab.1 Coefficient of carbon emissions of different energies

表2 1998—2008年各省工業(yè)終端CO2排放量Tab.2 Provincial industrial final carbon emissions from 1998 to 2008

圖1 全國及三大區(qū)域工業(yè)碳排放平均值Fig.1 The national and regional average industrial carbon emissions of China

2 工業(yè)碳強(qiáng)度的空間分布

在計(jì)算工業(yè)CO2排放量的基礎(chǔ)上，根據(jù)公式(2)計(jì)算出各地區(qū)的CO2排放強(qiáng)度，即

式中:Iit表示地區(qū)碳排放強(qiáng)度;Qit表示地區(qū)實(shí)際工業(yè)增加值。這里采用各地區(qū)歷年工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)縮減當(dāng)年價(jià)格表示的規(guī)模以上工業(yè)增加值，以剔除價(jià)格變動(dòng)的影響;Cit含義同前。

從計(jì)算結(jié)果來看，樣本區(qū)間內(nèi)我國工業(yè)碳強(qiáng)度的變化有以下兩個(gè)特點(diǎn):一是樣本區(qū)間內(nèi)我國工業(yè)碳強(qiáng)度大幅下降。1998年全國工業(yè)碳排放強(qiáng)度平均值為2.505 9 t/萬元，即每創(chuàng)造1萬元工業(yè)增加值需要排放2.505 9 t CO2，到2008年變?yōu)?.026 3 t/萬元，碳強(qiáng)度下降了一半以上。樣本區(qū)間內(nèi)全國各省工業(yè)碳強(qiáng)度平均下降速度達(dá)到9.13%，這個(gè)數(shù)值超過了反映整體經(jīng)濟(jì)狀況的GDP碳強(qiáng)度的下降速度。按照這個(gè)速度計(jì)算，我國政府在哥本哈根世界氣候大會(huì)上承諾的到2020年碳強(qiáng)度下降45%～50%的目標(biāo)在工業(yè)領(lǐng)域是完全可以實(shí)現(xiàn)的。二是東、中、西三大區(qū)域工業(yè)碳強(qiáng)度及其變動(dòng)存在明顯差異。與三大區(qū)域平均工業(yè)碳排放水平相差不大的情況明顯不同，2008年東部地區(qū)工業(yè)碳強(qiáng)度平均為0.455 4 t/萬元，中部地區(qū)平均為0.953 8 t/萬元，西部地區(qū)為1.712 2 t/萬元，中部和西部地區(qū)分別是東部地區(qū)的2倍和3倍多，東部地區(qū)的工業(yè)碳強(qiáng)度最低，西部地區(qū)最高，三大區(qū)域差異很大。從變化速度來看，東部地區(qū)工業(yè)碳強(qiáng)度年均下降10.21%，中部年均下降8.83%，西部地區(qū)年均下降8.19%，東部下降最快，中部次之，西部最慢。

為進(jìn)一步探索工業(yè)碳強(qiáng)度的省際變化情況，根據(jù)全國工業(yè)碳排放的拐點(diǎn)選取1998，2003和2008年3個(gè)代表性年份，為顯示其相對(duì)變化，將各地區(qū)工業(yè)碳強(qiáng)度水平與全國平均水平進(jìn)行對(duì)比，并將所有地區(qū)分為4個(gè)等級(jí):工業(yè)碳強(qiáng)度低于全國平均水平的1/2;介于全國平均水平的1/2～1倍之間;介于全國平均排放水平1～2倍之間;高于2倍以上。圖2展示了1998，2003和2008年我國工業(yè)碳強(qiáng)度的空間分布情況。對(duì)比3個(gè)分布圖可以發(fā)現(xiàn)，我國工業(yè)碳強(qiáng)度具有明顯的西高東低的特征，高于全國平均水平的省份主要出現(xiàn)在中、西部地區(qū)，隨時(shí)間推移，中部地區(qū)高于全國平均水平的省份明顯減少，高于全國平均排放水平的省份有向西北和東北地區(qū)延伸的趨勢。

圖2 工業(yè)碳強(qiáng)度空間分布的變化趨勢Fig.2 Trends of provincial industrial carbon emission intensity distribution

3 工業(yè)碳強(qiáng)度的影響因素分析

下面將根據(jù)碳強(qiáng)度的省際面板數(shù)據(jù)，建立回歸分析模型并對(duì)其進(jìn)行探討。考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，樣本區(qū)間設(shè)定為1999—2008年，研究對(duì)象為除西藏和寧夏以外中國大陸的29個(gè)省、市及自治區(qū)，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)，回歸分析使用的被解釋變量為工業(yè)碳強(qiáng)度，解釋變量為人均地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)工業(yè)在全國所占比例、工業(yè)人均資本存量、經(jīng)濟(jì)開放度、以及3個(gè)反映地區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)的變量(大中型企業(yè)比例、重工業(yè)比例和國有企業(yè)比例)。各解釋變量定義如下。人均地區(qū)生產(chǎn)總值(X1):用各省人均實(shí)際地區(qū)生產(chǎn)總值表示，將當(dāng)年價(jià)格表示的名義地區(qū)生產(chǎn)總值折算為1998年不變價(jià)，以剔除價(jià)格變動(dòng)的影響，用以衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)工業(yè)碳強(qiáng)度的影響。地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值在全國所占比例(X2):用各省工業(yè)總產(chǎn)值除以全國工業(yè)總產(chǎn)值表示，用于反映地區(qū)工業(yè)布局對(duì)工業(yè)碳排放的影響。工業(yè)人均資本存量(X3):即工業(yè)資本有機(jī)構(gòu)成，用各省歷年工業(yè)資本存量除以該省工業(yè)從業(yè)人數(shù)表示，用于反映各省工業(yè)技術(shù)水平對(duì)工業(yè)碳強(qiáng)度的影響。其中，采用工業(yè)部門固定資產(chǎn)凈值年平均余額作為資本投入，并根據(jù)各省歷年的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)折算成1998年不變價(jià)。經(jīng)濟(jì)開放度(X4):用各省歷年人民幣價(jià)格表示的進(jìn)出口總額占該省地區(qū)生產(chǎn)總值的比例表示，用以描述產(chǎn)品進(jìn)出口對(duì)工業(yè)碳強(qiáng)度的影響。大中型企業(yè)比例(X5):用各省歷年大中型工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值除以該省工業(yè)總產(chǎn)值表示，用以刻畫工業(yè)企業(yè)的規(guī)模結(jié)構(gòu)對(duì)工業(yè)碳強(qiáng)度的影響。重工業(yè)企業(yè)比例(X6):用各省歷年重工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值除以該省工業(yè)總產(chǎn)值表示，用以捕捉工業(yè)企業(yè)的輕重結(jié)構(gòu)對(duì)工業(yè)碳強(qiáng)度的影響。國有企業(yè)比例(X7):用各省歷年國有及國有控股工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值除以該省工業(yè)總產(chǎn)值表示，用以表現(xiàn)工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)工業(yè)碳強(qiáng)度的影響。

分別建立固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，x2統(tǒng)計(jì)量的取值為3.860 4，對(duì)應(yīng)的P值為0.795 7。因此，不能拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型無系統(tǒng)性差異的假設(shè)，但考慮到模型的擬合效果，這里仍以固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果為說明的主要對(duì)象，隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果作為參考(表3)。

表3 工業(yè)碳強(qiáng)度的回歸結(jié)果Tab.3 Regression results of industrial carbon emission intensity

從表3的回歸結(jié)果中可以做出如下解讀:工業(yè)總產(chǎn)值比例X2為負(fù)，表明在其他條件不變的情形下，地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值比例越高，其工業(yè)碳強(qiáng)度反而越低。這說明在工業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)，能源利用效率更高，企業(yè)創(chuàng)造單位產(chǎn)值所消耗的能源更少，排放的CO2也相應(yīng)較少。這是由于在工業(yè)化水平較高的地區(qū)，環(huán)境準(zhǔn)入和環(huán)保監(jiān)管通常也更加嚴(yán)格，同時(shí)，由工業(yè)空間集聚所帶來的技術(shù)溢出和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)也有利于降低碳強(qiáng)度。工業(yè)人均資本存量X3的系數(shù)為負(fù)，表明地區(qū)人均資本存量增加有利于工業(yè)碳強(qiáng)度的降低，這反映出我國近年來各地區(qū)出現(xiàn)的資本有機(jī)構(gòu)成提高以及由此帶來的技術(shù)層次提升，總體上有利于減少單位產(chǎn)值的溫室氣體排放，但是從參數(shù)的估計(jì)值來看，這種效應(yīng)還相當(dāng)微弱。地區(qū)工業(yè)的規(guī)模結(jié)構(gòu)、輕重結(jié)構(gòu)和產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)均對(duì)工業(yè)碳強(qiáng)度有顯著的影響。其中，大中型企業(yè)比例X5的系數(shù)為負(fù)數(shù)，表明大中型企業(yè)比重增加有利于降低地區(qū)工業(yè)碳強(qiáng)度，大中型企業(yè)是我國技術(shù)創(chuàng)新的主要支柱，通常擁有更高水平的技術(shù)裝備，其能源效率也往往更高，單位產(chǎn)值的CO2排放相對(duì)較少。重工業(yè)比例X6的系數(shù)為正數(shù)，顯示重型工業(yè)比重的增加導(dǎo)致工業(yè)碳強(qiáng)度提高，由于我國的重型工業(yè)主要包括能源、鋼鐵、機(jī)械、化工等行業(yè)，與輕工業(yè)相比，這些行業(yè)的能源消耗量大，CO2排放多，導(dǎo)致碳強(qiáng)度相應(yīng)增加，這個(gè)結(jié)果也與基于分行業(yè)能源強(qiáng)度分析的結(jié)論相一致[12]。國有企業(yè)比例X7的系數(shù)也是正數(shù)，這是由于我國東、中、西三大區(qū)域的國有企業(yè)比例依次上升，在國有企業(yè)比例較低的東部地區(qū)，低排放的第三產(chǎn)業(yè)等更為發(fā)達(dá)，于是地區(qū)國有企業(yè)比重與工業(yè)碳強(qiáng)度展現(xiàn)出了顯著的正向相關(guān)性。此外，反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的人均實(shí)際地區(qū)生產(chǎn)總值X1和反映對(duì)外經(jīng)濟(jì)交往的地區(qū)經(jīng)濟(jì)開放度X4對(duì)工業(yè)碳強(qiáng)度的影響均不具有統(tǒng)計(jì)顯著性。

4 結(jié)論與建議

(1)我國工業(yè)CO2排放總量整體呈上升趨勢，2003年是工業(yè)CO2排放增長的拐點(diǎn)。由于對(duì)外受亞洲金融危機(jī)的沖擊，對(duì)內(nèi)受通貨緊縮、國企改革等因素的影響，1998—2003年我國工業(yè)碳排放增長緩慢，2003年開始碳排放迅速增加，2005年后由于政府大力推進(jìn)環(huán)境保護(hù)和節(jié)能減排，增速有所放緩。總的來看，各省的工業(yè)碳排放量有較大差異，但東、中、西三大區(qū)域的平均碳排放量和增長速度差別不大。

(2)樣本區(qū)間內(nèi)我國工業(yè)碳強(qiáng)度大幅下降，東、中、西三大區(qū)域工業(yè)碳強(qiáng)度及其變動(dòng)存在明顯差異。在1998—2008年間，全國工業(yè)碳強(qiáng)度平均下降了一半以上，各省碳強(qiáng)度平均下降速度達(dá)到9.13%，按照這個(gè)速度計(jì)算，我國政府在哥本哈根世界氣候大會(huì)上承諾的到2020年碳強(qiáng)度下降45%～50%的目標(biāo)在工業(yè)領(lǐng)域是完全可以實(shí)現(xiàn)的。碳強(qiáng)度的空間分布顯示，我國工業(yè)碳強(qiáng)度具有明顯的西高東低特征，高于全國平均水平的省份主要出現(xiàn)在中、西部地區(qū)，但是隨時(shí)間推移，中部地區(qū)高于全國平均水平的省份明顯減少，高于全國平均排放水平的省份有向西北和東北地區(qū)延伸的趨勢。

(3)基于省際面板數(shù)據(jù)，以工業(yè)碳強(qiáng)度為被解釋變量的回歸模型顯示，地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值在全國所占比例越高，其工業(yè)碳強(qiáng)度越低;工業(yè)資本有機(jī)構(gòu)成的提高有利于降低工業(yè)碳強(qiáng)度，但其效應(yīng)較為微弱;地區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)中大中型企業(yè)比例增加、重型工業(yè)和國有企業(yè)比例減少均有利于降低工業(yè)碳強(qiáng)度;人均地區(qū)生產(chǎn)總值和經(jīng)濟(jì)開放度的影響不顯著。實(shí)證分析結(jié)果突出地表明，各地區(qū)在發(fā)展工業(yè)經(jīng)濟(jì)的過程中，需要積極推動(dòng)工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以降低工業(yè)碳強(qiáng)度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的又好又快發(fā)展。為此，一是要在市場配置資源的基礎(chǔ)上，鼓勵(lì)企業(yè)兼并重組和做大做強(qiáng)，形成一批具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)和著名品牌、主業(yè)突出、核心競爭力強(qiáng)的大型企業(yè)，提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)的整體實(shí)力;二是要優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局，防范重化工業(yè)的過度擴(kuò)張，充分調(diào)動(dòng)企業(yè)、社會(huì)節(jié)能減排的積極性和主動(dòng)性，形成節(jié)能減排的激勵(lì)和約束機(jī)制;三是要認(rèn)真落實(shí)國家促進(jìn)非公經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策措施，為民營經(jīng)濟(jì)的發(fā)展創(chuàng)造一個(gè)更加寬松的外部環(huán)境，同時(shí)，按照市場化的原則繼續(xù)推進(jìn)國有企業(yè)的改革和重組，優(yōu)化公司股權(quán)結(jié)構(gòu)，提高企業(yè)的經(jīng)營績效。

[1]Wu L，Kaneko S，Matsuoka S.Dynamics of Energy-related CO2Emissions in China from 1980 to 2002:The Relative ImportanceofEnergySupply-sideandDemand-side Effects[J].Energy Policy，2006，34(18):3549-3572.

[2]Wang C，Chen J，Zou J.Decomposition of Energy-related CO2Emissions in China:1957—2000[J].Energy，2005，30(1):73-80.

[3]Liu Lancui，F(xiàn)an Ying，Wei Yiming.Using LMDI Method to Analyze the Change of China’s Industrial CO2Emissions from Final Fuel Use:An Empirical Analysis[J].Energy Policy，2007，35(11):5892-5900.

[4]劉紅光，劉衛(wèi)東.中國工業(yè)燃燒能源導(dǎo)致碳排放的因素分解[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2009，28(2):285-292.

[5]徐國泉，劉則淵，姜照華.中國碳排放的因素分解模型及實(shí)證分析:1995—2004[J].中國人口·資源與環(huán)境，2006，16(6):158-161.

[6]陳海燕，蔡嗣經(jīng).北京工業(yè)終端能源消費(fèi)變化的分解研究[J].中國能源，2006，28(12):28-31.

[7]Fan Ying，Liu Langui，Wei Yiming，et al.Changes in Carbon Intensity in China:Empirical Findings from 1980—2003[J].Ecological Economies，2007，62(3):683-691.

[8]吳濱.中國工業(yè)碳排放及能源消耗研究[J].南京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2010，9(1):25-29.

[9]趙靜.我國工業(yè)終端能源消費(fèi)與合理用能淺析[J].能源技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010，22(6):35-38.

[10]岳超，胡雪洋，賀燦飛，等.1995—2007年我國省區(qū)碳排放及碳強(qiáng)度的分析[J].北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2010，46(7):510-516.

[11]諶偉，諸大建，白竹嵐.上海市工業(yè)碳排放總量與碳生產(chǎn)率關(guān)系[J].中國人口·資源與環(huán)境，2010，20(9):24-29.

[12]張曉平，孫磊.中國工業(yè)能源消費(fèi)強(qiáng)度變化的分解分析[J].資源科學(xué)，2010，32(9):1685-1691.