丁 勝，溫作民

（南京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 210037）

長三角地區(qū)碳排放影響因素分析
——基于IPAT改進(jìn)模型

丁 勝，溫作民

（南京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 210037）

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口與能源消耗的增長，以及不合理的能源結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致了長三角地區(qū)碳排放的不斷增加。文章以人口增長率、GDP增長率、能源消耗量、能源技術(shù)進(jìn)步率、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)變動率為影響因素在對IPAT模型進(jìn)行改進(jìn)的基礎(chǔ)上，對2006-2011年間長三角地區(qū)碳排放的影響因素進(jìn)行定量分析。主要結(jié)論是長三角地區(qū)能源技術(shù)進(jìn)步率與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的減排作用還不能抵消人口與GDP的快速增長的影響，受能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)變動比率逐步增加的影響，碳排放量受人口增長率與GDP增長率的影響呈逐年減小趨勢，能源技術(shù)進(jìn)步率與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的減排作用日趨顯著。

IPAT模型；碳排放；能源結(jié)構(gòu)；能源經(jīng)濟(jì)

一、引言

中國的碳排放問題已經(jīng)成為國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和各國政府共同關(guān)注的焦點，2008年中國能源碳排放總量達(dá)70.3億噸，首次超過美國，成為全球最大排放國。而經(jīng)濟(jì)總量相當(dāng)于全國的20%的長三角地區(qū)地處中國東部亞熱帶濕潤地區(qū)，已成為全國發(fā)展基礎(chǔ)最好、體制環(huán)境最優(yōu)、整體競爭力最強(qiáng)的地區(qū)之一，具有在高起點上加快發(fā)展的優(yōu)勢和機(jī)遇，但該地區(qū)能源消耗巨大，產(chǎn)業(yè)碳排放較高[1]。而要想能夠抑制溫室氣體，達(dá)到有效減排的目的，就必須明確影響現(xiàn)有碳排放的主要因素[2]。因此，全面、完整、準(zhǔn)確地描述長三角地區(qū)碳排放影響因素及其相互間的關(guān)系，尋求有效降低碳排放的空間及路徑，對于實現(xiàn)長三角地區(qū)乃至全國的節(jié)能減排目標(biāo)具有極其重要的意義。

二、文獻(xiàn)述評

當(dāng)前對于碳排放影響因素的研究較少，大部分學(xué)者主要針對國家層面或單一單元進(jìn)行碳排放的核算方法研究。郝千婷等(2011)指出當(dāng)前關(guān)于碳排放核算方法主要有四類，即IPCC清單法、實測法、模型因素分解法等。其中IPCC清單法是IPCC編寫國家溫室氣體估計值清單指南，提供可用于估算國家溫室氣體人為源排放和匯清除清單。實測法由環(huán)境監(jiān)測站提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，具有較高的精度，但測算成本較大[3]。因素分解法能更好地研究如何有效降低CO2排放量，定量分析影響CO2排放量的各類因素，揭示CO2排放量與影響因素的作用關(guān)系，常見的有IPAT模型、STIRPAT模型、Kara模型、LMDI分解法、Lespeyres分解法等。徐國泉等人(2006)采用LMDI分解法分析了1995-2004間能源結(jié)構(gòu)、能源效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素的變化對中國人均碳排放的影響；查冬蘭等人(2007)引入Theil指數(shù)和Kaya因子，比較了能源消耗所導(dǎo)致的區(qū)域間人均CO2排放的差異；李國志等(2011)運用STIRPAT模型，通過面板數(shù)據(jù)分析了人口規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)增長對二氧化碳排放的影響；葛琳珊、羅賓·坎普(2009)認(rèn)為確定不同溫室氣體的來源及影響的方法包括估算、直接測量和宏觀模型。隨著時間的推移和經(jīng)驗的增加，學(xué)者們對每一種方法的準(zhǔn)確性、價值和適用性的了解也不斷在增加。

分析各種研究方法，IPCC清單法較為實用和簡潔，對于統(tǒng)計數(shù)據(jù)不夠詳盡的情況有較好的適用性，但是采用此方法估算的數(shù)據(jù)可靠性不高。實測法具有較高的精度，但對二氧化碳單獨進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測的成本相當(dāng)高，并且監(jiān)測范圍有限。模型因素分解法可以對碳排放影響的各類因素進(jìn)行動態(tài)分析，但是必須提供各類影響因素的相關(guān)參數(shù)。

三、IPAT模型改進(jìn)

IPAT模型由美國生態(tài)學(xué)家Ehrlich&Comnoner提出，IPAT是Environmental impact(I)=Population(P)*Affluence(A)*Technology (T)的公式表達(dá)，反映影響環(huán)境最直接的因素是人口、人均財富量和技術(shù)及其相互間的作用。其中，I為環(huán)境負(fù)荷；P為人口總量；A為人均GDP；T為單位GDP的環(huán)境負(fù)荷；G為GDP總量。在IPAT框架基礎(chǔ)上，許多學(xué)者提出了不同的分析模型，Waggoner&Ausubel(2002)發(fā)展了Im-PACT模型，即把“I= PAT”中的T分解成單位GDP的消費(C)和單位消費產(chǎn)生的影響(T)，因此變?yōu)椤癐=PACT”，這一改變的目的在于通過因素量的改變來分析對環(huán)境影響結(jié)果的變化，從而確定影響決定性因素的其他關(guān)聯(lián)因素。徐中民等提出ImPACTS等式，在原有模型中增加了社會發(fā)展?fàn)顟B(tài)項(S)，對環(huán)境的綜合影響I進(jìn)行系統(tǒng)評價。還有如考慮了人類行為方式的IPBAT，即在修正模型中添加了行為因素B，認(rèn)為除了技術(shù)進(jìn)步和財富減少，還可以通過人類自身行為等更為積極有效的方式來實現(xiàn)環(huán)境改善。當(dāng)然，IPAT模型修正過程中對等式兩邊的單位一致性要求十分嚴(yán)格，如果將人口規(guī)模、人均GDP、碳排放強(qiáng)度及其變化率、科學(xué)技術(shù)進(jìn)步、管理、行為方式等對環(huán)境的影響假設(shè)為線性的話，可能就會忽視各因素間存在的二次及以上的相關(guān)關(guān)系。

綜上，IPAT模型的修正都是通過改變等式中的某個因素同時假設(shè)其他因素不變的條件下來分析某一因素對環(huán)境的線性影響，這是模型應(yīng)用的局限性[4]。然而相比于IPCC法可靠性差、實測法成本較高，利用改進(jìn)的IPAT模型更適合現(xiàn)階段長三角地區(qū)的碳排放影響因素分析，長三角產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征使得IPAT模型所需參數(shù)來源可靠，能更好地支持碳排放影響因素的研究結(jié)果。在考慮各項指標(biāo)綜合作用的情況下，將長三角人口增長率、GDP增長率、能源消耗量、能源技術(shù)進(jìn)步率、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)變動率確定為影響長三角碳排放量的變量，令C表示環(huán)境負(fù)荷，即終端能耗導(dǎo)致的CO2排放量；c代替T，表示碳排放強(qiáng)度；E表示能源消耗總量，D代替能源強(qiáng)度，第j種能源的消耗量用Ej代替，第j種能源的碳排放系數(shù)用efj代替，j表示第j種能源的所占份額[5]。因此，碳排放強(qiáng)度可以表示為:

假設(shè)短期內(nèi)能源利用技術(shù)未發(fā)生重大變革，那么每一種能源的碳排放系數(shù)efj相對固定，短期內(nèi)碳排放的變動只受到人口、人均產(chǎn)出、能源消耗、能源強(qiáng)度與能源結(jié)構(gòu)的影響。設(shè)g為人均GDP的年增長率，n為人口自然增長率，i為能源技術(shù)進(jìn)步率，將表示能源結(jié)構(gòu)調(diào)整所致的碳排放系數(shù)，即能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)，其變動率為v，那么第t期的碳排放為：

根據(jù)式(2)可知：

若(1+n)·(1+g)·(1-i)·(1-v)＞1，人口與GDP的快速增長抵消了能源技術(shù)進(jìn)步與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的減排作用，碳排放量在各種因素的作用下比基期有所增長。

若(1+n)·(1+g)·(1-i)·(1-v)=1，能源技術(shù)進(jìn)步與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的節(jié)能減排作用抵消了人口與GDP增長所增加的能源消費量，在各種因素的綜合作用下碳排放零增長。

若(1+n)·(1+g)·(1-i)·(1-v)＜1，碳排放與能源消耗隨著的GDP增長逐年下降，能源技術(shù)進(jìn)步與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的節(jié)能減排作用超過了人口與GDP增長帶來的能源消耗量的增加。能源技術(shù)進(jìn)步率i與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)變動率v與人口自然增長率n及人均GDP平均增長率g的差值越大，碳減排效果越好。

四、長三角地區(qū)碳排放影響因素分析

1.人口數(shù)量與GDP

假設(shè)主要能源的碳排放系數(shù)短期內(nèi)是固定的，人口和GDP的增長速度與能源技術(shù)進(jìn)步和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的減排作用呈線性關(guān)系，由此可以比較在各類因素綜合作用下的碳排放量。

由表1可得，2006-2011年長三角地區(qū)年均人口增長率為0.64%，高于全國年均人口增長率，其中，江蘇年均人口增長率低于長三角地區(qū)年均人口增長率，浙江與上海年均人口增長率高于長三角地區(qū)年均人口增長率。長三角地區(qū)年均人口增長率對碳排放量的影響大于全國年均人口增長率對碳排放量的影響。

表1 2006-2011年江浙滬及全國人口數(shù)量（萬人）

由表2可知，長三角地區(qū)年均GDP增長率為16.03%，其中，江蘇年均GDP增長率為17.89%，浙江年均GDP增長率為15.51%，上海年均GDP增長率為12.67%，江蘇年均GDP增長率明顯高于浙江與上海。長三角地區(qū)年均GDP增長率對碳排放的影響小于全國年均GDP增長率對碳排放的影響。

表22006 -2011年江浙滬及全國生產(chǎn)總值（單位：億元）

2.能源消耗量

由表3可得，長三角地區(qū)年均能源消耗增長率為6.78%，高于全國年均能源消耗增長率。其中，江蘇年均能源消耗增長率8.04%，浙江年均能源消耗增長率為6.16%，上海年均能源消耗增長率為4.89%，江蘇年均能源消耗增長率明顯高于浙江與上海。

表32006 -2011年江浙滬及全國主要能源消耗量（單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

由圖1可見，江浙滬CO2能源消耗總量差異明顯。2006-2011年，江蘇省能源消耗總量始終遠(yuǎn)高于浙江和上海。江蘇省能源消耗年均增長率高于浙江省，上海市能源消耗年均增長率較平緩?？v向來看，江浙滬能源消耗均呈現(xiàn)逐年上升的趨勢。降低江蘇能源消耗量對降低長三角年均能源消耗增長率、減少長三角能源消耗量對全國碳排放量的影響具有重要作用。

圖1 2006-2011年長三角主要能源消耗量變化趨勢

3.能源強(qiáng)度

能源強(qiáng)度等于能源消耗量與GDP的比值，反映了一個國家或地區(qū)的發(fā)展歷程中經(jīng)濟(jì)增長對能源消耗量的貢獻(xiàn)程度。能源消耗量越小，表明相同數(shù)量GDP的增加帶來的能源消耗增量越少，從而反映了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)的合理性及相應(yīng)碳排放政策的效益水平[1]。由表1與表2可以推算出2006-2011年長三角及全國的能源強(qiáng)度，見圖2。圖2表明，長三角地區(qū)與全國能源強(qiáng)度逐年減少，2006-2011年長三角年均能源技術(shù)進(jìn)步率為8.70%，全國年均能源技術(shù)進(jìn)步率10.15%。長三角能源強(qiáng)度下降速度低于全國平均水平，表明長三角地區(qū)單位GDP增加帶來的能源消耗增量大于全國平均水平，說明在這一段時期長三角經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高能耗產(chǎn)業(yè)、能源的依賴度高于全國平均水平。

圖2 2006-2011年長三角及全國能源強(qiáng)度

4.能源結(jié)構(gòu)

在當(dāng)前及未來較長的一段時間內(nèi)，長三角產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍然保持以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)，這種以依賴化石能源為主的能源結(jié)構(gòu)將嚴(yán)重制約經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。2006-2011年長三角地區(qū)各類能源消耗量見表4。

表4 十一五期間長三角地區(qū)能源消耗量 （單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

2006-2011年長三角地區(qū)各能源消耗量年均增長率情況為，煤炭5.31%，焦炭7.93%，原油6.23%，燃料油-0.31%，汽油11.76%，煤油11.50%，柴油5.08%，天然氣22.55%。

比較2006年與2011年長三角地區(qū)各能源所占比重可知，盡管近年來煤炭所占比重有所下降，但各產(chǎn)業(yè)碳排放量仍呈明顯上升趨勢。究其原因，長三角地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展除了消耗大量的煤炭外，還需消耗占比15%～20%的原油。另外天然氣碳排放量占比重也有較快上升趨勢，這主要與2004年底全線建成投產(chǎn)的國家西氣東輸工程有關(guān)，長三角地區(qū)煤炭、原油、天然氣消耗的增加導(dǎo)致其他能源的碳排放量所占比重基本保持在較低水平。

五、模型的運用與分析

設(shè)(1+n)·(1+g)·(1-i)·(1-v)為w，則：

2007年與2006年相比，

w=(1+0.008)·(1+0.192)·(1-0.071)·(1-v)=1.116(1-v)

2008年與2007年相比，

w=(1+0.006)·(1+0.162)·(1-0.101)·(1-v)=1.051(1-v)

2009年與2008年相比，

w=(1+0.006)·(1+0.090)·(1-0.043)·(1-v)=1.049(1-v)

2010年與2009年相比，

w=(1+0.007)·(1+0.183)·(1-0.074)·(1-v)=1.103(1-v)

2011年與2010年相比，

w=(1+0.005)·(1+0.178)·(1-0.111)·(1-v)=1.052(1-v)

2011年與2006年相比，

w=(1+0.006)·(1+0.16)·(1-0.08)·(1-v)=1.074(1-v)

如果不考慮能源結(jié)構(gòu)調(diào)整所帶來的碳排放系數(shù)的變動，2006-2009年w值逐年下降，2010年由于GDP增速加快，w值上升，2011年能源技術(shù)進(jìn)步率逐步提高，w值回落。2006-2011年長三角地區(qū)在各種因素綜合作用下，w＞1，表明人口與GDP的快速增長抵消了能源技術(shù)進(jìn)步與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的減排作用，與2006-2009年長三角地區(qū)碳排放量呈上升趨勢是一致的。碳排放量在各種因素的作用下比基期有所增長，而其中的主要影響因素是能源利用效率、能源結(jié)構(gòu)以及人口與GDP等[6]，能源結(jié)構(gòu)為低碳能源與高碳能源的比例結(jié)構(gòu)，天然氣的碳排放系數(shù)比石油和煤炭低，核電、風(fēng)電、水電的碳排放系數(shù)最小。近幾年，長三角地區(qū)注重發(fā)展了低碳產(chǎn)業(yè)，平均碳排放系數(shù)呈下降趨勢[7]，使得能源結(jié)構(gòu)得到了一定的優(yōu)化，能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)變動比率v總體上呈平穩(wěn)上升趨勢。盡管長三角地區(qū)當(dāng)前產(chǎn)業(yè)的發(fā)展還未能實現(xiàn)利用能源技術(shù)進(jìn)步率與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的減排去抵消人口與GDP快速增長的影響，即實現(xiàn)w=1或w＜1的狀態(tài)，但w的數(shù)值受能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)變動比率逐步增加的影響，呈現(xiàn)逐年降低的趨勢。

就能源結(jié)構(gòu)因素看，煤炭消耗產(chǎn)生的碳排放量最大，年碳排放量比重基本保持在75%以上，比重雖有逐年下降的趨勢，但幅度不大；其次是油類能源，年碳排放量比重達(dá)到19%左右，而天然氣等其他能源消費的年碳排放量比重不足5%，但呈現(xiàn)逐年增長的趨勢，這表明長三角對天然氣和其他能源單位的使用正逐年增加。以2011年末上海市數(shù)據(jù)為例，第一產(chǎn)業(yè)主要消耗能源為原煤、汽油、燃油和電力，第二產(chǎn)業(yè)主要消耗原煤、焦炭、熱力、電力能源，第三產(chǎn)業(yè)中的交通運輸、倉儲及郵電通信業(yè)主要消耗燃料油、煤油、柴油、汽油，批發(fā)和零售貿(mào)易業(yè)、餐飲業(yè)主要消耗柴油、電力、汽油[8]。比較上海市三大產(chǎn)業(yè)碳排放量，受能源結(jié)構(gòu)逐步優(yōu)化作用，第二產(chǎn)業(yè)碳排放量最大，但碳排放同比增長不斷下降，第三產(chǎn)業(yè)碳排放增長速率最快，碳排放強(qiáng)度變化不大，這與金融保險、房地產(chǎn)和社會服務(wù)業(yè)的比例飛速上升，行業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)不斷升級有很大關(guān)系[9]。由于能源消耗仍然是以煤為主，并且長期以來未發(fā)生實質(zhì)性改變，預(yù)示著長三角地區(qū)在能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、節(jié)能減排方面仍將面臨著較大壓力。

在當(dāng)前，以煤制油、煤化工、煤制氫和煤氣化聯(lián)合循環(huán)發(fā)展為代表的新型煤炭清潔轉(zhuǎn)化產(chǎn)業(yè)正在形成，并與石油、天然氣、風(fēng)能、太陽能、生物質(zhì)能、核能等形成“低碳化能源族”。長三角作為中國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的區(qū)域，進(jìn)行能源戰(zhàn)略創(chuàng)新需要不斷減少能源在生產(chǎn)、運輸、存儲、消費過程中對環(huán)境的有害影響，不斷優(yōu)化能源配置結(jié)構(gòu)。石油、天然氣、煤炭等資源將有耗盡的可能，因此應(yīng)該大力發(fā)展太陽能、風(fēng)能等可再生能源，根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對能源的近期、中期和長遠(yuǎn)需求制定切實可行的能源戰(zhàn)略，把傳統(tǒng)能源的利用和新能源的開發(fā)結(jié)合起來。如開發(fā)氫能源，東海油氣資源，不斷提高碳排放系數(shù)較低的高效能源在能源結(jié)構(gòu)中的比例，實現(xiàn)煤炭低碳化利用。因此，基于改進(jìn)的IPAT模型，在提高傳統(tǒng)能源利用率的同時還應(yīng)提高能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)變動比率，以滿足不斷高漲的產(chǎn)業(yè)能源需求，達(dá)到節(jié)能減排的目標(biāo)[10]。

六、結(jié)論

改進(jìn)的IPAT模型與其它因素分解模型相比，模型所需參數(shù)容易確定，數(shù)據(jù)來源可靠性強(qiáng)，測量結(jié)果誤差較小?；诟倪M(jìn)IPAT模型的性質(zhì)，考慮將長三角人口增長率、GDP增長率、能源技術(shù)進(jìn)步率、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)變動率作為影響長三角碳排放量的變量，對2006-2011年長三角地區(qū)碳排放影響因素進(jìn)行綜合比較與分析得出：

第一，2006-2011年，長三角地區(qū)年均人口增長率對碳排放的影響大于全國平均水平。

第二，2006-2011年，長三角地區(qū)年均GDP增長率對碳排放的影響大于全國平均水平。

第三，江浙滬能源消耗均呈現(xiàn)逐年上升的趨勢，江蘇能源消耗總量始終遠(yuǎn)高于浙江和上海，降低江蘇能源消耗量對降低長三角年均能源消耗增長率、減少長三角能源消耗量對全國碳排放量的影響具有重要作用。

第四，長三角能源強(qiáng)度下降速度低于全國平均水平，長三角地區(qū)單位GDP增量帶來的能源消耗增長大于全國平均水平，長三角經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高耗能產(chǎn)業(yè)、能源的依賴性高于全國平均水平。

第五，長三角地區(qū)在人口增長率、GDP增長率、能源技術(shù)進(jìn)步率、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)變動率等各種因素的綜合作用下，目前還不能實現(xiàn)利用能源技術(shù)進(jìn)步率與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的減排去抵消人口與GDP快速增長的影響。

第六，受能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)變動比率逐步增加的影響，碳排放量受人口增長率與GDP增長率的影響呈逐年減小趨勢，能源技術(shù)進(jìn)步率與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的減排作用日趨顯著。

因此運用改進(jìn)的IPAT模型能夠比較清晰地刻畫長三角地區(qū)碳排放因素的影響水平，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與科技的進(jìn)步，長三角地區(qū)可以通過調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，減少高排放量的煤炭消耗，逐步減少傳統(tǒng)工業(yè)對化石能源的過度依賴，提高能源體系的效率，使能源技術(shù)進(jìn)步與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的節(jié)能減排作用大于人口與GDP增長所產(chǎn)生的影響。同時積極發(fā)展技術(shù)密集程度高、產(chǎn)品附加值高和能耗少、排污少的產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高加工度化，控制高碳產(chǎn)品的產(chǎn)量，努力提升第三產(chǎn)業(yè)在長三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)中的比重。

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（責(zé)任編輯：JJ）

Study on Influential Factors of Carbon Emissions in Yangtze River Delta——Based on IPAT Improved Model

DING Sheng，WEN Zuo-min
（College of Economics and Management，Nanjing Forestry University，Nanjing Jiangsu 210037，China）

With the economy expanding，the population and energy consumption gorwing，and the unreasonable structure of energy，causes the carbon emissions of Yangtze River delta region increase continued.On the basis of IPAT model improved with the influential factors of the population and GDP growth rate，energy consumption and the rate of energy technology progress and energy structure optimization coefficient.The paper analyzes quantitatively the influential factors of carbon emissions in Yangtze River delta region (2006-2011).The main results show that the emission reduction effects of the rate of energy technology progress and optimizing energy structure has not been able to offset the rapid growth of the population and GDP in Yangtze River delta.Because of the gradual increase of energy structure optimization coefficient ratio.Carbon emissions decrease under the impact of population and GDP growth rate year by year.The emission reduction role of energy technology progress rate and energy structure optimization is becoming more and more obvious.

IPAI model；Carbon emissions；Energy structure；Energy economy

F120

A

1004-292X（2014）09-0106-04

2014-04-21

國家948項目（2009-4-44）；江蘇省教育廳2013年度高校哲學(xué)社科項目（2013SJB6300050）。

丁 勝（1970-），男，江蘇姜堰人，博士，副教授，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論及應(yīng)用研究；溫作民（1961-），男，浙江杭州人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。