崔琦　楊軍　董琬璐

摘要 在全球積極應對氣候變化的大背景下，不論從自身經(jīng)濟發(fā)展需要，還是遵從國際相關條款，中國當前及未來都面臨巨大的碳減排壓力。準確估計碳排放量對于中國制定相關碳減排政策和應對國際談判，都至關重要。盡管國內(nèi)外針對碳排放量的研究很多，但是由于所采用的計算方法、數(shù)據(jù)來源、碳排放來源分類和能源排放系數(shù)等方面的不同，不同研究對于中國碳排放量的估計差異很大。本文利用Meta回歸方法和多因素方差分析方法（ANOVA）對導致中國碳排放估計結果差異的因素進行了分析。研究結果表明，文獻來源、碳排放系數(shù)、碳排放來源和分省計算與否是導致估計結果差異的主要因素，分別解釋了碳排放估計結果差異的30.5%、29.7%、21.2%和11.8%?；谘芯拷Y果，提出在未來開展中國碳排放估計研究時，需要特別注意碳排放系數(shù)、碳排放來源和分省計算與否等關鍵性因素，客觀準確地估計中國碳排放量，同時在國際氣候變化談判中要立足于中國權威機構和學者的研究結果。

關鍵詞：碳排放；Meta分析；影響因素

中圖分類號 F407.2 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2016）02-0035-07 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.02.005

在全球積極應對氣候變化的大背景下，不論從自身經(jīng)濟發(fā)展需要，還是遵從國際相關條款，中國當前及未來都面臨巨大的碳減排壓力。在1978-2013年期間，中國實際GDP年均增長達到9.8%。伴隨著經(jīng)濟的高速增長，中國能源消耗迅速提高。據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，2001-2013年初級能源消耗年均增長高達8.0%，以“高能耗”為突出特點的粗放型經(jīng)濟增長方式和以煤炭為主的能源消費結構，使得中國的CO2排放快速提高。根據(jù)美國能源署（EIA）的統(tǒng)計，2009年中國CO2排放量已經(jīng)超過了美國成為全球第一大的碳排放國，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，中國當前較大的碳排放量及其未來較快的經(jīng)濟增長速度都使得中國碳減排成為全球關注的重點和焦點，面臨巨大的減排壓力。

1 文獻綜述

圍繞中國和國際碳減排政策，國內(nèi)外學者已經(jīng)開展大量研究，然而在中國到底排放多少碳這個最基本問題上，依然存在較大爭議。如圖1所示，國內(nèi)外學者在中國碳排放量的估計上存在著明顯分歧。例如，趙愛文等[1]估計2010年中國碳排放量為17.23億t，然而Pao等[2]同年的估計量為21.95億t，相差高達27.4%（4.72億t）。國內(nèi)外權威機構對中國碳排放量估計也存在極大差異。例如：3家國內(nèi)權威機構（國家發(fā)改委能源研究所，國務院發(fā)展研究中心和清華大學氣候政策研究中心）中國2007年碳排放估計平均值為16.92億t，而9家國際機構（二氧化碳信息分析中心（Carbon Dioxide Information Analysis Center），國際能源機構（IEA），美國能源信息管理局（EIA），經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD），世界資源研究所（WRI），荷蘭環(huán)境評估局（PBL），英國石油公司（BP），世界銀行（World Bank）和日本能源經(jīng)濟研究所（IEEJ））估計平均值為18.35億t，比國內(nèi)權威機構估計結果高1.43億t。

導致估計結果差異的原因很多，包括所采用的計算方法、數(shù)據(jù)來源、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，中國2010年碳排放量估計結果的平均值約為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)計算也對碳排放的估計產(chǎn)生顯著差異。Geng et al.[5] 利用中國各省能源消耗數(shù)據(jù)計算各省碳排放量，所獲得的全國碳排放量要大于基于全國數(shù)據(jù)所得到的碳排放量。

因此，總結國內(nèi)外對中國碳排放估計結果，深入分析導致估計結果差異的原因，對于確定科學計算碳排放量的關鍵因素，準確估計中國的碳排放量具有重要意義。本文采用國際上普遍采用的文獻研究方法——Meta回歸方法和多因素方差分析（ANOVA）[6]探討導致碳排放估計結果差異的各種影響因素，并評估各因素的貢獻率。

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”在中國期刊全文數(shù)據(jù)庫、萬方數(shù)據(jù)庫、Sciencedirect數(shù)據(jù)庫等搜索相關文獻。為確保納入研究的同質(zhì)性，本文將文獻納入標準設定為題目或者關鍵字至少包含上述詞語之一。為了保證文獻的全面性，我們將國際研究機構對中國碳排放量的估計納入到文獻中，比如國際能源所（IEA）、美國能源部二氧化碳信息中心（CDIAC）等。更進一步，我們還將中國官方機構對于中國碳排放量的評估包括進來，如2050中國能源和碳排放報告、2010中國低碳發(fā)展報告。

研究重點放在估計2005-2010年之間的中國碳排放量上。按照以上文獻篩選標準，剔除定性分析和重復發(fā)表，截止到2013年8月，共得到42篇數(shù)量研究文獻。其中，包括26篇核心期刊有效文獻和16份國內(nèi)外相關機構研究。這些文獻都獨立地計算了中國的碳排放量，由于部分現(xiàn)有文獻計算的是中國二氧化碳排放量，我們按照分子量關系將中國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)對收集文獻的整理和分類，我們發(fā)現(xiàn)碳排放年度、文章來源、碳排放系數(shù)、分省計算與否、碳排放來源以及分產(chǎn)業(yè)計算與否是可能導致研究結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。文章的研究來源分為兩類：國外研究和國內(nèi)研究，其中，國外研究是指第一作者署名單位為國外機構的研究，國內(nèi)研究是指第一作者署名單位為國內(nèi)機構的研究。碳排放系數(shù)主要分成三類：第一類是IPCC估計的碳排放系數(shù)，第二類是國家發(fā)改委能源研究所估計的碳排放系數(shù)，第三類是多種來源的碳排放系數(shù)加權平均。碳排放來源主要分為3類：第一類是初級能源消費，包括煤炭、石油、天然氣；第二類是初級能源消費和水泥生產(chǎn)；第三類是初級能源消費和其他能源使用。其中，初級能源除了包括煤炭、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能、水能、生物質(zhì)能源和核能。分省計算與否，是指文章是否分別計算各省的碳排放量。分產(chǎn)業(yè)計算與否，是指文章是否計算各產(chǎn)業(yè)的碳排放量。

在樣本處理上，我們將每篇文章在2005-2010年之間的每個碳排放估計值作為一個觀測樣本（例如，如果文獻提供了對2005年、2006年和2007年中國碳排放量的估計，則該文獻提供了3個樣本觀測值）。再將每一個樣本觀測值針對碳排放年度、碳排放系數(shù)、分省計算與否、碳排放來源、分產(chǎn)業(yè)計算與否等變量進行分類，這樣將每篇文獻擴展為包含以上變量信息的多個獨立樣本。按照上述樣本處理方法，我們對選取的42篇論文進行分類，最終得到154個研究樣本。

3 各類指標的描述性統(tǒng)計分析

研究表明，中國碳排放量在2005-2010年間快速增長。圖2為本文所選取樣本的碳放量在不同年度的分布散點圖，其中橫軸代表碳排放年度，縱軸為中國碳排放量，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，文獻估計2005年中國碳排放量平均為14.91億t，2007年增長到17.64億t，到2010年更是增長到了21.28億t，年均增長1.11億t。此外，從圖2上還可清晰看出，現(xiàn)有文獻在中國碳排放量的估計上差異極為顯著，而且估計結果差異性呈加大趨勢。

不同來源的研究對于中國碳排放量的估計存在顯著差異，國外研究對中國碳排放量的估計要明顯高于國內(nèi)研究。我們對樣本數(shù)量較多的2005、2007和2010年等3個時期不同來源的碳排放數(shù)據(jù)進行比較，下文的分析也將遵從該思路。表1列出了2005年、2007年和2010年國內(nèi)外研究所計算的碳排放量簡單平均值。從總體上看，國外研究對碳排放量的估計要顯著高于國內(nèi)研究估計。在2005年、2007年和2010年，國內(nèi)外估計中國碳排放量的差別分別為0.64億t、0.63億t和3.35億t碳。

碳排放量估計值在是否分省計算間差異比較顯著。針對中國碳排放量的研究主要以全國統(tǒng)計數(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，分省計算的中國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的15.61億t和17.64億t。

能源碳排放系數(shù)對于中國碳排放量估計結果有一定影響。雖然在2005和2007年，使用IPCC排放系數(shù)、多排放系數(shù)加權平均和國家發(fā)改委能源研究所排放系數(shù)所估計的中國碳排放量結果之間差異不大，但是在2010年卻存在顯著差異。例如，采用IPPC排放系數(shù)研究對中國碳排放量估計的平均值為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5.47億t。使用多種來源的碳排放系數(shù)加權平均值計算的碳排放量介于二者之間。

碳排放量估計結果在考慮不同碳排放來源的研究之間也存在顯著差異。如表1所示，使用初級能源和水泥、初級能源和其他能源計算的碳排放量要顯著多于只使用初級能源計算的碳排放量。雖然中國初級能源使用占碳排放量的80%以上，但是由于中國水泥產(chǎn)量已經(jīng)達到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、風能、核能、生物質(zhì)能在生產(chǎn)、使用過程中也會產(chǎn)生少量的二氧化碳，由于這些能源發(fā)展迅速，逐漸成為中國碳排放量增加的重要來源。

分產(chǎn)業(yè)計算的碳排放量略高于不分產(chǎn)業(yè)計算的碳排放量。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分析是一種科學的定量分析工具，通過對多個獨立的同類研究的結論進行匯總分析，提高對研究結論的論證強度和效應分析的評估力度。同時，Meta分析可以考察各研究結果差異性的原因，并據(jù)此為以后的研究提供參考。目前，Meta方法越來越廣泛地應用于經(jīng)濟學文獻分析領域。Meta分析以現(xiàn)有文獻研究成果的關鍵指標作為因變量，以現(xiàn)有文獻所使用的方法、數(shù)據(jù)和設計等特征作為自變量，通過回歸分析來研究變量間的關系。

其中，因變量Yi是第i篇文獻中某個研究成果的統(tǒng)計指標，自變量Xij為文獻i中某個具有爭議的特征變量，如研究方法、數(shù)據(jù)特征、模型設定等變量。系數(shù)βj為現(xiàn)有文獻某一特征對于文獻研究結果的邊際影響。εi是Meta回歸分析的隨機擾動項。根據(jù)Nelson and Kennedy[6]的研究，將各類文獻納入Meta分析時需要考慮到①樣本的異質(zhì)性，可以通過增加虛擬變量進行控制與處理；②異方差帶來的影響，可以利用樣本大小作為權重，通過加權最小二乘回歸進行消除。

4.2 Meta回歸結果

我們選擇中國2005-2010年之間的碳排放量數(shù)據(jù)作為因變量，以文獻來源、計算中使用的排放系數(shù)、碳排放來源、分省與否以及分行業(yè)與否作為因變量，同時控制年度變量，進行Meta回歸分析。

具體變量如下：文獻來源主要有兩類，模型中我們將國內(nèi)研究作為基準組，增加了1個二值虛擬變量：國外研究（1=國外研究，0=非國際研究）；分省計算為二值虛擬變量（1=分省計算碳排放量，0=按全國計算碳排放量）；現(xiàn)有文獻所使用的碳排放系數(shù)主要有三組，將來自IPCC的碳排放系數(shù)作為基準組，增加了2個二值虛擬變量：多系數(shù)加權平均（1=來自多種排放系數(shù)加權平均，0=不來自多種排放系數(shù)加權平均），能源研究所系數(shù)（1=來自于發(fā)改委能源研究所，0=不來自發(fā)改委能源研究所）；現(xiàn)有文獻中碳排放來源可以成為三組，選擇初級能源作為基準組，模型增加了2個二值虛擬變量：初級能源和水泥（1=碳排放來自初級能源和水泥，0=碳排放不來自初級能源和水泥），初級能源和其他能源（1=碳排放來自初級能源和其他能源，0=碳排放不來自初級能源和其他能源）；分行業(yè)計算是二值虛擬變量（1=碳排放按照行業(yè)計算加總，0=碳排放按產(chǎn)業(yè)整體數(shù)據(jù)計算）。

在Meta回歸中，由于中國碳排放量的數(shù)據(jù)來源于不同的文獻，而各篇文獻所提供的用于回歸的樣本觀測值數(shù)量上存在差異，造成估計的標準差存在差異，導致異方差性的存在，因此要使用加權最小二乘法進行回歸。按照Nelson and Kennedy[6]的方法，以每篇文獻所納入回歸的樣本量的平方根作為權數(shù)。例如文獻2估計了2005年、2006年和2007年的中國碳排放量，其用于回歸的樣本量即為3；文獻3只估計了2005年的中國碳排放量，其用于回歸的樣本量即為1，兩篇文獻的樣本量的差異對估計結果存在顯著的影響，采用加權最小二乘法進行估計可以避免樣本量差異對估計結果造成的影響。具體估計結果如表2所示。

年度變量的系數(shù)顯著為正，表明在2005-2010年中國碳排放量快速增長。在其它情況相同時，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1億t碳以上。說明在此期間，中國經(jīng)濟高速增長是以高耗能、高排放為代價的。此外，除了2008年全球金融危機期間碳排放增長量小幅下降以外，中國碳排放量在總體上呈現(xiàn)加速增長趨勢。特別是在2008年之后碳排放量快速增長，一定程度反映了當時所實施的經(jīng)濟刺激方案促進了高耗能、高排放產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

分省計算碳排放結果明顯高于基于國家總體的計算結果。分省計算碳排放量是根據(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碳排放數(shù)據(jù)，這種計算結果顯著高于基于全國數(shù)據(jù)計算得到的結果。如表2所示，在其它條件相同時，分省計算碳排放量要比按全國計算碳排放量平均多2.84億t碳。這一發(fā)現(xiàn)與現(xiàn)有部分文獻結論一致。例如Guan D.et al.[7]研究表明：各省碳排放量加總比基于全國數(shù)據(jù)計算得到排放量高14%。

排放系數(shù)的選取對于碳排放估計影響非常顯著，采用IPCC排放系數(shù)計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)加權平均值所計算的碳排放量。如表2所示，在其他條件相同時，使用發(fā)改委能源研究所碳排放系數(shù)和多排放系數(shù)加權平均值所計算的碳排放量，比使用IPCC排放系數(shù)計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標準煤0.747 6 t二氧化碳 [8]；IPCC把煤炭產(chǎn)品細化為原煤、洗精煤、焦炭、其他焦化產(chǎn)品，碳排放系數(shù)分別為每t標準煤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)估計的碳排放量必然要多于使用中國能源研究所排放系數(shù)估計的碳排放量（IPCC[9]）。在計算加權平均的碳排放系數(shù)時，一般會使用IPCC和發(fā)改委能源研究所公布的排放系數(shù)，再加入來自其他權威機構的排放系數(shù)，如日本能源研究所、全球氣候變化基金會等[10-11]。加權平均的碳排放系數(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，相應地，采用其所估計的碳排放量也處于二者之間。

碳排放來源對碳排放估計結果影響顯著。如表2所示，兩個碳排放來源變量（初級能源和水泥，初級能源和其它能源）的估計系數(shù)顯著為正。這意味著，在其他條件相同時，相對于只計算初級能源，同時考慮初級能源和水泥的碳排放量要多1.01億t碳；如果計算初級能源和其他能源，碳排放量估計值則要多2.24億t碳。雖然中國的初級能源碳排放占中國碳排放總量的80%以上，但是由于中國的水泥產(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，其他能源包括生物能源、風能、水能、核能在使用中也會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)計算變量的回歸系數(shù)為0.43，但是在統(tǒng)計上并不顯著。這表明在控制其它因素后，分產(chǎn)業(yè)計算與否對碳排放量估計并沒有顯著差別。

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

4.3 多因素方差分析（ANOVA）

在Meta回歸分析的基礎上，我們利用多因素方差分析進一步探討各類變量的組間方差對于總方差的貢獻，分析導致研究結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的平方和，將其除以總平方和得到各變量組間方差的貢獻率。顯著性基于F檢驗，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，文獻來源、分省計算、碳排放系數(shù)、碳排放來源和分產(chǎn)業(yè)計算作為自變量進行多因素方差分析。結果表明現(xiàn)有文獻碳排放量的差異主要來自于文獻來源、碳排放系數(shù)、碳排放來源和分省計算與否，分別可以解釋結論差異的30.5%、21.2%、29.7%和11.8%，并且在5%的水平上顯著，四個變量可以解釋模型部分的93.1%。

5 主要結論

本文對中國碳排放量估計的相關研究進行了整理與匯總，利用Meta回歸分析造成各項研究結論差異的影響因素。分析結果表明：碳排放年度、文獻來源、分省估計與否、碳排放系數(shù)、碳排放來源是造成現(xiàn)有研究結論差異的重要原因，這些變量對于中國碳排放量估計結果影響顯著。進一步采用多因素方差分析發(fā)現(xiàn)：文獻來源、碳排放來源、碳排放系數(shù)和分省計算與否是導致現(xiàn)有研究差異的四個主要因素，分別可以解釋結論差異的30.5%、29.7%、21.2%和11.8%，共計解釋結論差異的93.1%。

目前針對中國碳排放量的估計結果存在較大差異，不僅使有關政策制定缺乏科學依據(jù)，而且使中國在全球氣候談判中處于不利地位。為了今后更加準確估計中國碳排放量，要加強對于碳排放系數(shù)的研究，采用分類更加細致的碳排放系數(shù)將可以得到更加精確的估計結果。隨著可再生能源的比例提高，在計算碳排放量時，不能只考慮初級能源的消費，還要考慮其他能源消耗、工業(yè)生產(chǎn)所產(chǎn)生的碳排放。考慮到基于分省數(shù)據(jù)計算可能會高估中國的碳排放量，在計算中國碳排放時，利用全國能源消耗和工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)可能獲得更加準確的結果；當利用分省數(shù)據(jù)時，要系統(tǒng)考慮省級數(shù)據(jù)的偏差。盡管本研究中分產(chǎn)業(yè)計算對于估計碳排放量的影響不顯著，但是考慮到不同產(chǎn)業(yè)的能源消耗結構不同，如果能夠利用分產(chǎn)業(yè)的能源消耗和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，將可以獲得更加準確的估計。同時，中外權威機構和學者對于中國碳排放量的估計存在系統(tǒng)性差異，在國際氣候變化談判中，要謹慎參考國外對中國碳排放的估計，立足于中國權威機構和學者的研究成果。

本文研究了中國碳排放量估計結果的差異性及其原因，然而其他溫室氣體排放量、估計結果差異性及其原因也非常值得關注和研究。在深入分析和有效甄別導致當前估計結果差異原因的基礎上，采用更為完備和科學的方法，精確估計中國各種溫室氣體排放量及變化，這對于中國制定相關溫室氣體減排政策和應對全球氣候變化談判都具有重大理論價值和現(xiàn)實意義。

（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