中國(guó)碳排放量估計(jì)結(jié)果及差異影響因素分析

崔琦　楊軍　董琬璐

摘要 在全球積極應(yīng)對(duì)氣候變化的大背景下，不論從自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，還是遵從國(guó)際相關(guān)條款，中國(guó)當(dāng)前及未來(lái)都面臨巨大的碳減排壓力。準(zhǔn)確估計(jì)碳排放量對(duì)于中國(guó)制定相關(guān)碳減排政策和應(yīng)對(duì)國(guó)際談判，都至關(guān)重要。盡管國(guó)內(nèi)外針對(duì)碳排放量的研究很多，但是由于所采用的計(jì)算方法、數(shù)據(jù)來(lái)源、碳排放來(lái)源分類和能源排放系數(shù)等方面的不同，不同研究對(duì)于中國(guó)碳排放量的估計(jì)差異很大。本文利用Meta回歸方法和多因素方差分析方法（ANOVA）對(duì)導(dǎo)致中國(guó)碳排放估計(jì)結(jié)果差異的因素進(jìn)行了分析。研究結(jié)果表明，文獻(xiàn)來(lái)源、碳排放系數(shù)、碳排放來(lái)源和分省計(jì)算與否是導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果差異的主要因素，分別解釋了碳排放估計(jì)結(jié)果差異的30.5%、29.7%、21.2%和11.8%?；谘芯拷Y(jié)果，提出在未來(lái)開展中國(guó)碳排放估計(jì)研究時(shí)，需要特別注意碳排放系數(shù)、碳排放來(lái)源和分省計(jì)算與否等關(guān)鍵性因素，客觀準(zhǔn)確地估計(jì)中國(guó)碳排放量，同時(shí)在國(guó)際氣候變化談判中要立足于中國(guó)權(quán)威機(jī)構(gòu)和學(xué)者的研究結(jié)果。

關(guān)鍵詞：碳排放；Meta分析；影響因素

中圖分類號(hào) F407.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1002-2104（2016）02-0035-07 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.02.005

在全球積極應(yīng)對(duì)氣候變化的大背景下，不論從自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，還是遵從國(guó)際相關(guān)條款，中國(guó)當(dāng)前及未來(lái)都面臨巨大的碳減排壓力。在1978-2013年期間，中國(guó)實(shí)際GDP年均增長(zhǎng)達(dá)到9.8%。伴隨著經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)，中國(guó)能源消耗迅速提高。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)，2001-2013年初級(jí)能源消耗年均增長(zhǎng)高達(dá)8.0%，以“高能耗”為突出特點(diǎn)的粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式和以煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，使得中國(guó)的CO2排放快速提高。根據(jù)美國(guó)能源署（EIA）的統(tǒng)計(jì)，2009年中國(guó)CO2排放量已經(jīng)超過(guò)了美國(guó)成為全球第一大的碳排放國(guó)，約占全球CO2排放總量的23%。作為世界上發(fā)展最快的發(fā)展中大國(guó)，中國(guó)當(dāng)前較大的碳排放量及其未來(lái)較快的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度都使得中國(guó)碳減排成為全球關(guān)注的重點(diǎn)和焦點(diǎn)，面臨巨大的減排壓力。

1 文獻(xiàn)綜述

圍繞中國(guó)和國(guó)際碳減排政策，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開展大量研究，然而在中國(guó)到底排放多少碳這個(gè)最基本問(wèn)題上，依然存在較大爭(zhēng)議。如圖1所示，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在中國(guó)碳排放量的估計(jì)上存在著明顯分歧。例如，趙愛文等[1]估計(jì)2010年中國(guó)碳排放量為17.23億t，然而Pao等[2]同年的估計(jì)量為21.95億t，相差高達(dá)27.4%（4.72億t）。國(guó)內(nèi)外權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)中國(guó)碳排放量估計(jì)也存在極大差異。例如：3家國(guó)內(nèi)權(quán)威機(jī)構(gòu)（國(guó)家發(fā)改委能源研究所，國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心和清華大學(xué)氣候政策研究中心）中國(guó)2007年碳排放估計(jì)平均值為16.92億t，而9家國(guó)際機(jī)構(gòu)（二氧化碳信息分析中心（Carbon Dioxide Information Analysis Center），國(guó)際能源機(jī)構(gòu)（IEA），美國(guó)能源信息管理局（EIA），經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD），世界資源研究所（WRI），荷蘭環(huán)境評(píng)估局（PBL），英國(guó)石油公司（BP），世界銀行（World Bank）和日本能源經(jīng)濟(jì)研究所（IEEJ））估計(jì)平均值為18.35億t，比國(guó)內(nèi)權(quán)威機(jī)構(gòu)估計(jì)結(jié)果高1.43億t。

導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果差異的原因很多，包括所采用的計(jì)算方法、數(shù)據(jù)來(lái)源、產(chǎn)品分類和能源排放系數(shù)等。例如，如果采用發(fā)改委能源研究所碳排放系數(shù)[3]，基于現(xiàn)有文獻(xiàn)，中國(guó)2010年碳排放量估計(jì)結(jié)果的平均值約為17.24億t；然而如果采用IPCC碳放排放系數(shù)[4]，平均值約為22.71億t，比采用發(fā)改委能源研究所碳排放系數(shù)高31.74%（5.47億t）。是否分省、分產(chǎn)業(yè)計(jì)算也對(duì)碳排放的估計(jì)產(chǎn)生顯著差異。Geng et al.[5] 利用中國(guó)各省能源消耗數(shù)據(jù)計(jì)算各省碳排放量，所獲得的全國(guó)碳排放量要大于基于全國(guó)數(shù)據(jù)所得到的碳排放量。

因此，總結(jié)國(guó)內(nèi)外對(duì)中國(guó)碳排放估計(jì)結(jié)果，深入分析導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果差異的原因，對(duì)于確定科學(xué)計(jì)算碳排放量的關(guān)鍵因素，準(zhǔn)確估計(jì)中國(guó)的碳排放量具有重要意義。本文采用國(guó)際上普遍采用的文獻(xiàn)研究方法——Meta回歸方法和多因素方差分析（ANOVA）[6]探討導(dǎo)致碳排放估計(jì)結(jié)果差異的各種影響因素，并評(píng)估各因素的貢獻(xiàn)率。

2 研究樣本

研究樣本收集方法：以“碳排放量”、“二氧化碳排放”或者“carbon emission”、“dioxide carbon emission”在中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)、Sciencedirect數(shù)據(jù)庫(kù)等搜索相關(guān)文獻(xiàn)。為確保納入研究的同質(zhì)性，本文將文獻(xiàn)納入標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定為題目或者關(guān)鍵字至少包含上述詞語(yǔ)之一。為了保證文獻(xiàn)的全面性，我們將國(guó)際研究機(jī)構(gòu)對(duì)中國(guó)碳排放量的估計(jì)納入到文獻(xiàn)中，比如國(guó)際能源所（IEA）、美國(guó)能源部二氧化碳信息中心（CDIAC）等。更進(jìn)一步，我們還將中國(guó)官方機(jī)構(gòu)對(duì)于中國(guó)碳排放量的評(píng)估包括進(jìn)來(lái)，如2050中國(guó)能源和碳排放報(bào)告、2010中國(guó)低碳發(fā)展報(bào)告。

研究重點(diǎn)放在估計(jì)2005-2010年之間的中國(guó)碳排放量上。按照以上文獻(xiàn)篩選標(biāo)準(zhǔn)，剔除定性分析和重復(fù)發(fā)表，截止到2013年8月，共得到42篇數(shù)量研究文獻(xiàn)。其中，包括26篇核心期刊有效文獻(xiàn)和16份國(guó)內(nèi)外相關(guān)機(jī)構(gòu)研究。這些文獻(xiàn)都獨(dú)立地計(jì)算了中國(guó)的碳排放量，由于部分現(xiàn)有文獻(xiàn)計(jì)算的是中國(guó)二氧化碳排放量，我們按照分子量關(guān)系將中國(guó)二氧化碳排放量折算成為碳排放量，單位統(tǒng)一為“億t”。

根據(jù)對(duì)收集文獻(xiàn)的整理和分類，我們發(fā)現(xiàn)碳排放年度、文章來(lái)源、碳排放系數(shù)、分省計(jì)算與否、碳排放來(lái)源以及分產(chǎn)業(yè)計(jì)算與否是可能導(dǎo)致研究結(jié)論存在差異的主要因素。碳排放年度我們選擇了2005-2010年，共6年。文章的研究來(lái)源分為兩類：國(guó)外研究和國(guó)內(nèi)研究，其中，國(guó)外研究是指第一作者署名單位為國(guó)外機(jī)構(gòu)的研究，國(guó)內(nèi)研究是指第一作者署名單位為國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)的研究。碳排放系數(shù)主要分成三類：第一類是IPCC估計(jì)的碳排放系數(shù)，第二類是國(guó)家發(fā)改委能源研究所估計(jì)的碳排放系數(shù)，第三類是多種來(lái)源的碳排放系數(shù)加權(quán)平均。碳排放來(lái)源主要分為3類：第一類是初級(jí)能源消費(fèi)，包括煤炭、石油、天然氣；第二類是初級(jí)能源消費(fèi)和水泥生產(chǎn)；第三類是初級(jí)能源消費(fèi)和其他能源使用。其中，初級(jí)能源除了包括煤炭、石油、天然氣之外，還包括焦炭、洗精煤、柴油、煤氣等加工產(chǎn)品。其他能源主要包括風(fēng)能、水能、生物質(zhì)能源和核能。分省計(jì)算與否，是指文章是否分別計(jì)算各省的碳排放量。分產(chǎn)業(yè)計(jì)算與否，是指文章是否計(jì)算各產(chǎn)業(yè)的碳排放量。

在樣本處理上，我們將每篇文章在2005-2010年之間的每個(gè)碳排放估計(jì)值作為一個(gè)觀測(cè)樣本（例如，如果文獻(xiàn)提供了對(duì)2005年、2006年和2007年中國(guó)碳排放量的估計(jì)，則該文獻(xiàn)提供了3個(gè)樣本觀測(cè)值）。再將每一個(gè)樣本觀測(cè)值針對(duì)碳排放年度、碳排放系數(shù)、分省計(jì)算與否、碳排放來(lái)源、分產(chǎn)業(yè)計(jì)算與否等變量進(jìn)行分類，這樣將每篇文獻(xiàn)擴(kuò)展為包含以上變量信息的多個(gè)獨(dú)立樣本。按照上述樣本處理方法，我們對(duì)選取的42篇論文進(jìn)行分類，最終得到154個(gè)研究樣本。

3 各類指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)分析

研究表明，中國(guó)碳排放量在2005-2010年間快速增長(zhǎng)。圖2為本文所選取樣本的碳放量在不同年度的分布散點(diǎn)圖，其中橫軸代表碳排放年度，縱軸為中國(guó)碳排放量，單位為億t碳。圖中還給出了碳排放量的年度擬合線和95%的置信區(qū)間。如圖2所示，文獻(xiàn)估計(jì)2005年中國(guó)碳排放量平均為14.91億t，2007年增長(zhǎng)到17.64億t，到2010年更是增長(zhǎng)到了21.28億t，年均增長(zhǎng)1.11億t。此外，從圖2上還可清晰看出，現(xiàn)有文獻(xiàn)在中國(guó)碳排放量的估計(jì)上差異極為顯著，而且估計(jì)結(jié)果差異性呈加大趨勢(shì)。

不同來(lái)源的研究對(duì)于中國(guó)碳排放量的估計(jì)存在顯著差異，國(guó)外研究對(duì)中國(guó)碳排放量的估計(jì)要明顯高于國(guó)內(nèi)研究。我們對(duì)樣本數(shù)量較多的2005、2007和2010年等3個(gè)時(shí)期不同來(lái)源的碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，下文的分析也將遵從該思路。表1列出了2005年、2007年和2010年國(guó)內(nèi)外研究所計(jì)算的碳排放量簡(jiǎn)單平均值。從總體上看，國(guó)外研究對(duì)碳排放量的估計(jì)要顯著高于國(guó)內(nèi)研究估計(jì)。在2005年、2007年和2010年，國(guó)內(nèi)外估計(jì)中國(guó)碳排放量的差別分別為0.64億t、0.63億t和3.35億t碳。

碳排放量估計(jì)值在是否分省計(jì)算間差異比較顯著。針對(duì)中國(guó)碳排放量的研究主要以全國(guó)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)估算為主，基于分省估算碳排放量的研究很少。分省計(jì)算碳排放量要普遍高于不分省研究。例如，在2005和2007年，分省計(jì)算的中國(guó)碳排放量平均值分別為16.23億t和18.58億t，都高于不分省所估計(jì)的15.61億t和17.64億t。

能源碳排放系數(shù)對(duì)于中國(guó)碳排放量估計(jì)結(jié)果有一定影響。雖然在2005和2007年，使用IPCC排放系數(shù)、多排放系數(shù)加權(quán)平均和國(guó)家發(fā)改委能源研究所排放系數(shù)所估計(jì)的中國(guó)碳排放量結(jié)果之間差異不大，但是在2010年卻存在顯著差異。例如，采用IPPC排放系數(shù)研究對(duì)中國(guó)碳排放量估計(jì)的平均值為22.71億t，而采用發(fā)改委能源研究所排放系數(shù)研究的平均值為17.24億t，相差高達(dá)5.47億t。使用多種來(lái)源的碳排放系數(shù)加權(quán)平均值計(jì)算的碳排放量介于二者之間。

碳排放量估計(jì)結(jié)果在考慮不同碳排放來(lái)源的研究之間也存在顯著差異。如表1所示，使用初級(jí)能源和水泥、初級(jí)能源和其他能源計(jì)算的碳排放量要顯著多于只使用初級(jí)能源計(jì)算的碳排放量。雖然中國(guó)初級(jí)能源使用占碳排放量的80%以上，但是由于中國(guó)水泥產(chǎn)量已經(jīng)達(dá)到18億t，水泥生產(chǎn)中釋放的二氧化碳也不可忽視。其他能源，如水能、風(fēng)能、核能、生物質(zhì)能在生產(chǎn)、使用過(guò)程中也會(huì)產(chǎn)生少量的二氧化碳，由于這些能源發(fā)展迅速，逐漸成為中國(guó)碳排放量增加的重要來(lái)源。

分產(chǎn)業(yè)計(jì)算的碳排放量略高于不分產(chǎn)業(yè)計(jì)算的碳排放量。如表1所示，在2005、2007和2010年，分產(chǎn)業(yè)研究估算的排放量平均值分別為15.83億t、17.68億t和22.04億t；而不分產(chǎn)業(yè)研究估計(jì)的碳排放量平均值為14.90億t、17.64億t和20.75億t，都低于相應(yīng)的分產(chǎn)業(yè)估算的碳排放量。

4 Meta回歸分析

4.1 Meta回歸模型

Meta分析是一種科學(xué)的定量分析工具，通過(guò)對(duì)多個(gè)獨(dú)立的同類研究的結(jié)論進(jìn)行匯總分析，提高對(duì)研究結(jié)論的論證強(qiáng)度和效應(yīng)分析的評(píng)估力度。同時(shí)，Meta分析可以考察各研究結(jié)果差異性的原因，并據(jù)此為以后的研究提供參考。目前，Meta方法越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)分析領(lǐng)域。Meta分析以現(xiàn)有文獻(xiàn)研究成果的關(guān)鍵指標(biāo)作為因變量，以現(xiàn)有文獻(xiàn)所使用的方法、數(shù)據(jù)和設(shè)計(jì)等特征作為自變量，通過(guò)回歸分析來(lái)研究變量間的關(guān)系。

其中，因變量Yi是第i篇文獻(xiàn)中某個(gè)研究成果的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，自變量Xij為文獻(xiàn)i中某個(gè)具有爭(zhēng)議的特征變量，如研究方法、數(shù)據(jù)特征、模型設(shè)定等變量。系數(shù)βj為現(xiàn)有文獻(xiàn)某一特征對(duì)于文獻(xiàn)研究結(jié)果的邊際影響。εi是Meta回歸分析的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。根據(jù)Nelson and Kennedy[6]的研究，將各類文獻(xiàn)納入Meta分析時(shí)需要考慮到①樣本的異質(zhì)性，可以通過(guò)增加虛擬變量進(jìn)行控制與處理；②異方差帶來(lái)的影響，可以利用樣本大小作為權(quán)重，通過(guò)加權(quán)最小二乘回歸進(jìn)行消除。

4.2 Meta回歸結(jié)果

我們選擇中國(guó)2005-2010年之間的碳排放量數(shù)據(jù)作為因變量，以文獻(xiàn)來(lái)源、計(jì)算中使用的排放系數(shù)、碳排放來(lái)源、分省與否以及分行業(yè)與否作為因變量，同時(shí)控制年度變量，進(jìn)行Meta回歸分析。

具體變量如下：文獻(xiàn)來(lái)源主要有兩類，模型中我們將國(guó)內(nèi)研究作為基準(zhǔn)組，增加了1個(gè)二值虛擬變量：國(guó)外研究（1=國(guó)外研究，0=非國(guó)際研究）；分省計(jì)算為二值虛擬變量（1=分省計(jì)算碳排放量，0=按全國(guó)計(jì)算碳排放量）；現(xiàn)有文獻(xiàn)所使用的碳排放系數(shù)主要有三組，將來(lái)自IPCC的碳排放系數(shù)作為基準(zhǔn)組，增加了2個(gè)二值虛擬變量：多系數(shù)加權(quán)平均（1=來(lái)自多種排放系數(shù)加權(quán)平均，0=不來(lái)自多種排放系數(shù)加權(quán)平均），能源研究所系數(shù)（1=來(lái)自于發(fā)改委能源研究所，0=不來(lái)自發(fā)改委能源研究所）；現(xiàn)有文獻(xiàn)中碳排放來(lái)源可以成為三組，選擇初級(jí)能源作為基準(zhǔn)組，模型增加了2個(gè)二值虛擬變量：初級(jí)能源和水泥（1=碳排放來(lái)自初級(jí)能源和水泥，0=碳排放不來(lái)自初級(jí)能源和水泥），初級(jí)能源和其他能源（1=碳排放來(lái)自初級(jí)能源和其他能源，0=碳排放不來(lái)自初級(jí)能源和其他能源）；分行業(yè)計(jì)算是二值虛擬變量（1=碳排放按照行業(yè)計(jì)算加總，0=碳排放按產(chǎn)業(yè)整體數(shù)據(jù)計(jì)算）。

在Meta回歸中，由于中國(guó)碳排放量的數(shù)據(jù)來(lái)源于不同的文獻(xiàn)，而各篇文獻(xiàn)所提供的用于回歸的樣本觀測(cè)值數(shù)量上存在差異，造成估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差存在差異，導(dǎo)致異方差性的存在，因此要使用加權(quán)最小二乘法進(jìn)行回歸。按照Nelson and Kennedy[6]的方法，以每篇文獻(xiàn)所納入回歸的樣本量的平方根作為權(quán)數(shù)。例如文獻(xiàn)2估計(jì)了2005年、2006年和2007年的中國(guó)碳排放量，其用于回歸的樣本量即為3；文獻(xiàn)3只估計(jì)了2005年的中國(guó)碳排放量，其用于回歸的樣本量即為1，兩篇文獻(xiàn)的樣本量的差異對(duì)估計(jì)結(jié)果存在顯著的影響，采用加權(quán)最小二乘法進(jìn)行估計(jì)可以避免樣本量差異對(duì)估計(jì)結(jié)果造成的影響。具體估計(jì)結(jié)果如表2所示。

年度變量的系數(shù)顯著為正，表明在2005-2010年中國(guó)碳排放量快速增長(zhǎng)。在其它情況相同時(shí)，2006-2010年增幅分別為1.54億t碳、1.23億t碳、1.01億t碳、1.35億t碳、1.49億t碳。碳排放量增幅非常大，年均增長(zhǎng)1億t碳以上。說(shuō)明在此期間，中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)是以高耗能、高排放為代價(jià)的。此外，除了2008年全球金融危機(jī)期間碳排放增長(zhǎng)量小幅下降以外，中國(guó)碳排放量在總體上呈現(xiàn)加速增長(zhǎng)趨勢(shì)。特別是在2008年之后碳排放量快速增長(zhǎng)，一定程度反映了當(dāng)時(shí)所實(shí)施的經(jīng)濟(jì)刺激方案促進(jìn)了高耗能、高排放產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

分省計(jì)算碳排放結(jié)果明顯高于基于國(guó)家總體的計(jì)算結(jié)果。分省計(jì)算碳排放量是根據(jù)各省能源使用和水泥生產(chǎn)數(shù)據(jù)，然后再加總后得到全國(guó)碳排放數(shù)據(jù)，這種計(jì)算結(jié)果顯著高于基于全國(guó)數(shù)據(jù)計(jì)算得到的結(jié)果。如表2所示，在其它條件相同時(shí)，分省計(jì)算碳排放量要比按全國(guó)計(jì)算碳排放量平均多2.84億t碳。這一發(fā)現(xiàn)與現(xiàn)有部分文獻(xiàn)結(jié)論一致。例如Guan D.et al.[7]研究表明：各省碳排放量加總比基于全國(guó)數(shù)據(jù)計(jì)算得到排放量高14%。

排放系數(shù)的選取對(duì)于碳排放估計(jì)影響非常顯著，采用IPCC排放系數(shù)計(jì)算的碳排放量要明顯高于采用發(fā)改委能源研究所碳排放系數(shù)和多排放系數(shù)加權(quán)平均值所計(jì)算的碳排放量。如表2所示，在其他條件相同時(shí)，使用發(fā)改委能源研究所碳排放系數(shù)和多排放系數(shù)加權(quán)平均值所計(jì)算的碳排放量，比使用IPCC排放系數(shù)計(jì)算的碳排放量分別少1.65億t碳和0.54億t碳。發(fā)改委能源研究所的排放系數(shù)只考慮了煤炭、石油、天然氣三種初級(jí)能源的二氧化碳排放，而且每種能源的排放系數(shù)都要小于IPCC所公布的數(shù)字。譬如：就煤炭而言，發(fā)改委能源研究所煤炭排放系數(shù)為每t標(biāo)準(zhǔn)煤0.747 6 t二氧化碳 [8]；IPCC把煤炭產(chǎn)品細(xì)化為原煤、洗精煤、焦炭、其他焦化產(chǎn)品，碳排放系數(shù)分別為每t標(biāo)準(zhǔn)煤0.755 9、0.7559、0.855、0.644 9 t二氧化碳。因此，使用IPCC排放系數(shù)估計(jì)的碳排放量必然要多于使用中國(guó)能源研究所排放系數(shù)估計(jì)的碳排放量（IPCC[9]）。在計(jì)算加權(quán)平均的碳排放系數(shù)時(shí)，一般會(huì)使用IPCC和發(fā)改委能源研究所公布的排放系數(shù)，再加入來(lái)自其他權(quán)威機(jī)構(gòu)的排放系數(shù)，如日本能源研究所、全球氣候變化基金會(huì)等[10-11]。加權(quán)平均的碳排放系數(shù)介于IPCC和發(fā)改委能源研究所公布的碳排放系數(shù)之間，相應(yīng)地，采用其所估計(jì)的碳排放量也處于二者之間。

碳排放來(lái)源對(duì)碳排放估計(jì)結(jié)果影響顯著。如表2所示，兩個(gè)碳排放來(lái)源變量（初級(jí)能源和水泥，初級(jí)能源和其它能源）的估計(jì)系數(shù)顯著為正。這意味著，在其他條件相同時(shí)，相對(duì)于只計(jì)算初級(jí)能源，同時(shí)考慮初級(jí)能源和水泥的碳排放量要多1.01億t碳；如果計(jì)算初級(jí)能源和其他能源，碳排放量估計(jì)值則要多2.24億t碳。雖然中國(guó)的初級(jí)能源碳排放占中國(guó)碳排放總量的80%以上，但是由于中國(guó)的水泥產(chǎn)量巨大，水泥生產(chǎn)中釋放的二氧化碳排放也接近1億t[12]。同時(shí)，其他能源包括生物能源、風(fēng)能、水能、核能在使用中也會(huì)釋放出少量的二氧化碳[13]，其排放量也不可低估。

雖然分產(chǎn)業(yè)計(jì)算回歸系數(shù)為正，但是并不顯著。如表2所示，雖然分產(chǎn)業(yè)計(jì)算變量的回歸系數(shù)為0.43，但是在統(tǒng)計(jì)上并不顯著。這表明在控制其它因素后，分產(chǎn)業(yè)計(jì)算與否對(duì)碳排放量估計(jì)并沒(méi)有顯著差別。

國(guó)內(nèi)外研究在中國(guó)碳排放估計(jì)結(jié)果上存在顯著差異，國(guó)外研究估計(jì)的中國(guó)碳排放量明顯高于國(guó)內(nèi)研究。如表2所示，在控制了計(jì)算方法、排放系數(shù)、排放來(lái)源等變量之后，國(guó)外研究的系數(shù)顯著為正，這意味國(guó)外估計(jì)的中國(guó)碳排放量比國(guó)內(nèi)研究平均高0.76億t碳。

4.3 多因素方差分析（ANOVA）

在Meta回歸分析的基礎(chǔ)上，我們利用多因素方差分析進(jìn)一步探討各類變量的組間方差對(duì)于總方差的貢獻(xiàn)，分析導(dǎo)致研究結(jié)論差異的主要影響因素。表3中的平方和表示基于均值水平的各類變量組間方差估計(jì)的平方和，將其除以總平方和得到各變量組間方差的貢獻(xiàn)率。顯著性基于F檢驗(yàn)，表明各組變量的組間方差是否顯著影響總體方差。

以碳排放量為因變量，文獻(xiàn)來(lái)源、分省計(jì)算、碳排放系數(shù)、碳排放來(lái)源和分產(chǎn)業(yè)計(jì)算作為自變量進(jìn)行多因素方差分析。結(jié)果表明現(xiàn)有文獻(xiàn)碳排放量的差異主要來(lái)自于文獻(xiàn)來(lái)源、碳排放系數(shù)、碳排放來(lái)源和分省計(jì)算與否，分別可以解釋結(jié)論差異的30.5%、21.2%、29.7%和11.8%，并且在5%的水平上顯著，四個(gè)變量可以解釋模型部分的93.1%。

5 主要結(jié)論

本文對(duì)中國(guó)碳排放量估計(jì)的相關(guān)研究進(jìn)行了整理與匯總，利用Meta回歸分析造成各項(xiàng)研究結(jié)論差異的影響因素。分析結(jié)果表明：碳排放年度、文獻(xiàn)來(lái)源、分省估計(jì)與否、碳排放系數(shù)、碳排放來(lái)源是造成現(xiàn)有研究結(jié)論差異的重要原因，這些變量對(duì)于中國(guó)碳排放量估計(jì)結(jié)果影響顯著。進(jìn)一步采用多因素方差分析發(fā)現(xiàn)：文獻(xiàn)來(lái)源、碳排放來(lái)源、碳排放系數(shù)和分省計(jì)算與否是導(dǎo)致現(xiàn)有研究差異的四個(gè)主要因素，分別可以解釋結(jié)論差異的30.5%、29.7%、21.2%和11.8%，共計(jì)解釋結(jié)論差異的93.1%。

目前針對(duì)中國(guó)碳排放量的估計(jì)結(jié)果存在較大差異，不僅使有關(guān)政策制定缺乏科學(xué)依據(jù)，而且使中國(guó)在全球氣候談判中處于不利地位。為了今后更加準(zhǔn)確估計(jì)中國(guó)碳排放量，要加強(qiáng)對(duì)于碳排放系數(shù)的研究，采用分類更加細(xì)致的碳排放系數(shù)將可以得到更加精確的估計(jì)結(jié)果。隨著可再生能源的比例提高，在計(jì)算碳排放量時(shí)，不能只考慮初級(jí)能源的消費(fèi)，還要考慮其他能源消耗、工業(yè)生產(chǎn)所產(chǎn)生的碳排放?？紤]到基于分省數(shù)據(jù)計(jì)算可能會(huì)高估中國(guó)的碳排放量，在計(jì)算中國(guó)碳排放時(shí)，利用全國(guó)能源消耗和工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)可能獲得更加準(zhǔn)確的結(jié)果；當(dāng)利用分省數(shù)據(jù)時(shí)，要系統(tǒng)考慮省級(jí)數(shù)據(jù)的偏差。盡管本研究中分產(chǎn)業(yè)計(jì)算對(duì)于估計(jì)碳排放量的影響不顯著，但是考慮到不同產(chǎn)業(yè)的能源消耗結(jié)構(gòu)不同，如果能夠利用分產(chǎn)業(yè)的能源消耗和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，將可以獲得更加準(zhǔn)確的估計(jì)。同時(shí)，中外權(quán)威機(jī)構(gòu)和學(xué)者對(duì)于中國(guó)碳排放量的估計(jì)存在系統(tǒng)性差異，在國(guó)際氣候變化談判中，要謹(jǐn)慎參考國(guó)外對(duì)中國(guó)碳排放的估計(jì)，立足于中國(guó)權(quán)威機(jī)構(gòu)和學(xué)者的研究成果。

本文研究了中國(guó)碳排放量估計(jì)結(jié)果的差異性及其原因，然而其他溫室氣體排放量、估計(jì)結(jié)果差異性及其原因也非常值得關(guān)注和研究。在深入分析和有效甄別導(dǎo)致當(dāng)前估計(jì)結(jié)果差異原因的基礎(chǔ)上，采用更為完備和科學(xué)的方法，精確估計(jì)中國(guó)各種溫室氣體排放量及變化，這對(duì)于中國(guó)制定相關(guān)溫室氣體減排政策和應(yīng)對(duì)全球氣候變化談判都具有重大理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

（編輯：劉照勝）

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Abstract Under the background of responding to global climate change， China is facing huge pressure of reducing carbon emission at present and in the future， either for its own economic development needs or abiding by international conventions. Accurately estimating Chinas carbon emission is vitally important to make polices for reducing carbon emission and dealing with international negotiations. Although there are many studies on thesis of estimating Chinas carbon emission， the estimations on Chinas carbon emission varied remarkably among different studies. Based on the broad and intensive literature reviews， the paper adopts a metaanalysis method and the multifactor variance analysis （ANOVA） to analyze the key factors that cause the large variations of estimations. Our results indicate the sources of researches and the choice of carbon emission coefficients affect the estimation significantly. The sources of researches， choice of carbon emission coefficient， energies classification and calculation based on national or provincial data are the four key determinants， accounting for 30.5%， 29.7%，21.2% and 11.8% of variances of estimations respectively. According to our findings， it is proposed that the future studies to estimate Chinas carbon emission should pay extreme attention on those key elements， and it should adhere to research output of Chinese authorities and scholars in international negotiations.

Key words carbon emission； metaanalysis； influence factors