建筑行业碳排放测算及影响因素析

摘 要：建筑行业提倡绿色建筑，节能减排是重要手段，如何控制二氧化碳的排放，本文在综述已有碳排放影响因素分解研究的基础上，详细说明了炭排放的测算方法及采集相关碳影响因素法分解研究方法，着重于指数分解法与结构分解法，依据研究主题归类综述研究文献，以提升碳影响因素分解研究水平。

关键词：碳排放；影响因素；指数分解法；结构分解法

改革开放以来，中国进入高速工业化时代，成为世界第二大经济体，人民生活水平显著提高，但随着城市化进程加快、工业的不断扩张，产生了大量的污染物，导致环境的不断恶化。随着二氧化碳浓度急剧上升，各国都面临着日益严峻的环境问题，使得碳排放影响因素研究迅速成为环境学、地理学、经济学、社会学等各学科交叉研究热点。碳影响因素分解研究有效的划分了碳生产者和消费者的减排责任，具有重要的理论及实践意义。

一、文献筛选

本文以2022年12月31日为时间节点，检索SCI、SSCI、Springer、CNKI等中外文数据库，共搜索到485篇英文和323篇中文文献。由表1可见按年份整理的碳分解研究文献，相关文献数由2011年的48篇增长至2022年344篇，年均增长12.37%，可见近年碳影响因素分解相关研究总体增长速度较快，渐成热点。

表1 碳影响因素分解历年研究文献数

年份 022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2篇数 44 346 201 285 122 115 107 10 91 79 62 68 4二氧化碳排放的计算可以通过实际能源使用情况，比如燃料账单/水电费上的说明，来乘以一个相应的“碳强度系数”，从而得出您或您家庭二氧化碳排放量的精确数字。

近年来，全球变暖已成为全世界最关心的环保问题，造成全球变暖的主要原因是大量的温室气体产生，而温室气体的主要组成部分就是二氧化碳（CO2），而二氧化碳的大量排放是现代人类的生产生活造成的，归根到底是大量使用各种化石能源（煤炭、石油、天然气）造成的，根据《京都议定书》的规定，各国纷纷制定了减排二氧化碳的计划。通过节约化石能源和使用可再生能源，是减少二氧化碳排放的两个关键。在节能工作中，经常需要统计分析二氧化碳减排量的问题，现将网络收集的相关统计方法做一个简单整理，仅供参考。

1、二氧化碳和碳有什么不同？

二氧化碳（CO2）包含1个碳原子和2个氧原子，分子量为44（C-12、O-16）。二氧化碳在常温常压下是一种无色无味气体，空气中含有约1%二氧化碳。液碳和固碳是生物体（动物植物的组成物质）和矿物燃料（天然气，石油和煤）的主要组成部分。一吨碳在氧气中燃烧后能产生大约吨二氧化碳（C的分子量为12，CO2的分子量为44，44/12=）。我们在查看减排二氧化碳的相关计算资料时，有些提到的是“减排二氧化碳量”（即CO2），有些提到的是“碳排放减少量”

（以碳计，即C），因此，减排CO2与减排C，其结果是相差很大的。因此要分清楚作者对减排量的具体含义，它们之间是可以转换的，即减排1吨碳（液碳或固碳）就相当于减排吨二氧化碳。 2、节约1度电或1公斤煤到底减排了多少“二氧化碳”或“碳”？

发电厂按使用能源划分有几种类型：一是火力发电厂；二是水力发电厂；三是核能发电厂；四是风力发电场。以上几种方式的发电厂中，只有火力发电厂是燃烧化石能源的，才会产生二氧化碳，而我国是以火力发电为主的国家（据统计，2006年全国发电总量万亿kWh，其中火电占%，水电占%），同时，火力发电厂所使用的燃料基本上都是煤炭（有小部分的天然气和石油），全国煤炭消费总量49%用于发电。因此，我们以燃烧煤炭的火力发电为参考，计算节电的减排效益。根据专家统计：每节约 1度（千瓦时）电，就相应节约了千克标准煤，同时减少污染排放千克碳粉尘、千克二氧化碳（CO2）、千克二氧化硫（SO2）、千克氮氧化物（NOX）。为此可以推算出以下公式计算：

节约1度电=减排千克“二氧化碳”=减排千克“碳” 节约1千克标准煤=减排千克“二氧化碳”=减排千克“碳” 节约1千克原煤=减排千克“二氧化碳”=减排千克“碳” （说明：以上电的折标煤按等价值，即系数为1度电=千克标准煤，而1千克原煤=千克标准煤）根据相关资料报道，CO2（二氧化碳）的碳（C）排放系数（t/tce）（吨/吨标煤）中，国家能源研究所推荐值为、日本能源经济研究所参考值为、美国能源部能源信息署参考值为，与以上的推算值（）基本相当。应该说，该系数与火电厂

的发电煤耗息息相关，发电煤耗降低、排放系数自然也有所降低。 用同样方法，也可以推算出节能所减排的碳粉尘、二氧化硫和氮氧化物的排放系数。

3、 节约1升汽油或柴油减排了多少“二氧化碳”或“碳”？

根据BP中国碳排放计算器提供的资料：

节约1升汽油=减排千克“二氧化碳”=减排千克“碳” 节约1升柴油=减排千克“二氧化碳”=减排千克“碳”

物质密度不同重量也不同，1升水重1公斤，原油1升=公斤(1吨=千升=桶)；汽油1升=公斤；煤油1升=公斤；轻柴油1升=公斤；重柴油1升=公斤；1升蒸馏酒=公斤。为此推算：节约1千克汽油=减排千克“二氧化碳”=减排千克“碳”，节约1千克柴油=减排千克“二氧化碳”=减排千克“碳” CO2及污染物计算， CO2及污染物排放现状，自上而下计算能源CO2 ①、某燃料的表观消费量 = 某燃料生产量+某燃料进口量－某燃料出口量－某燃料国际航线加油－某燃料库存变化 ②、某燃料CO2排放量 = （某燃料表观消费量×某燃料潜在碳排放系数－某燃料固碳量）×某燃料碳氧化率 。 综上，节约一度电可以节约标准煤，降低的二氧化 碳排放量。 国家提供的数据是火电厂平均每千瓦时供电煤耗由 2000年的392g标准煤降到360g标准煤，2020年达到320g 标准煤。即： 一吨标准煤可以发三千千瓦时(3000度)的电； 工业锅炉每燃烧一吨原煤，就产生二氧化碳2620公斤，二氧化硫250 公斤，氮氧化物120公斤； 因此燃煤锅炉排放废气成为大气的主要污 染源之一。

一座2000kW的风 发电机，每 发电 为500-800万 ；可供约2000－3000户家庭用电 ，可 去6620吨CO2；相当于栽种3310公顷（约35平方公里）森林 。

二、碳影响因素分解研究方法综述 （一）国内外的研究及发展状况

目前关于碳排放影响因素分析方法主要有：对数平均迪式指数法（Logarithmic Mean pisia Index Method）、IO-SDA法（Input-Output Structural Decomposition Analysis）、STIRPAT模型、Kaya公式、Laspeyre指数法等，这些方法各有其特点与适用性，在国内相关领域取得了良好的应用。渠慎宁（2010）运用STIRPAT模型对中国未来的碳排放峰值进行了相关预测[2]。吴青龙、王建明（2018）等构建开放STIRPAT模型从山西省和全国两个层面预测2016年至2040年碳排放峰值[3]。黄敏（2010）、邢璐（2011）等基于KAYA分析框架、建立低碳经济模型，分析了1978至2009年我国CO2排放的影响因素[4-5]。邹钢涛等（2017）通过改进Kaya公式，设计碳排放计算模型，进而提出合理的低碳交通措施[6]。Park S H（1992）基于Laspeyre指数法分解研究了工业碳排放情况[7]。Zhang（2003）等运用Laspeyre指数法分析中国1990-1997年间工业碳排放影响因素的变化[8]。

（二）指数分解法

指数分解法是对于能源和与其相关的环境进行分析的一种有效可行的重要方法。其中，指数分解法可分为D氏分解法（pision index methods）与L氏分解法（laspeyres index methods），与AMDI分

解法相比，LMDI分解法有效的解决了数据中存在的零值与负值和分解中的剩余问题，所以LMDI分解法是目前应用最为广泛的指数分解方法，最早的应用可追溯到Shrestha与Timilsina（1996）基于pisia分解法对亚洲12国行业二氧化碳强度变化进行研究[9]。

（三）结构分解法

结构分解法（SDA）的应用最早可追溯到Leontief（1953），而Leontief and Ford（1972）最早运用了SDA模型对于空气污染影响因素进行了分析[10]。其本质是一种比较静态分析方法，其核心思想是将经济系统中目标变量的变动分解为不同变量各类形式变动的和以测算各自变量对于目标变量变动贡献的大小。使用结构分解法对于中国案例的研究大多采用竞争型投入产出表作为基础数据进行分析，其缺点在于没有进一步区分进口品，考虑到进口品的生产地在国外，生产期间产生的碳排放也在国外，因此采用该类投入产出表研究时，会在一定程度上高估各自变量对于因变量的影响。近年来，随着SDA法与投入产出分析法相结合，逐渐出现了IO-SDA法，在一定程度上弥补了结构分解法的劣势。顾阿伦等（2016）运用IO-SDA方法分析了经济结构变动因素对于中国碳排放的影响[18]。宋爽等（2013）、张海行（2017）基于IO-SDA法与投入产出模型从低碳视角分析了产业结构与最终需求间的碳排放关系[11-12]。李玲等（2017）基于SDA分解技术，绘制实物价值型能源投入产出可比价序列表，指出影响我国能源强度变动的因素为能源消耗系数、最终需求、最终能源消耗等[13]。

参考文献：

[1]INTERNATIONAL ENERGY AGENCY（IEA）.CO2 emissions from fuel combustion 2008 edition [R]. Paris： OECD/IEA，2009.

[2]渠慎寧.基于STIRPAT模型的中国碳排放峰值预测研究[J].中国人口·资源与环境， 2010，20（12）：10-15.

[3]开放STIRPAT模型的区域碳排放峰值研究——以能源生产区域山西省为例[J].资源科学， 2018（5）.

[4]黄敏，廖为明，王立国，等.基于KAYA公式的低碳经济模型构建与运用——以江西省为例[J]. 生态经济（中文版）， 2010（12）：51-55.

[5]邢璐，单葆国.基于Kaya公式的中国CO2排放影响因素分解[J].能源技术经济，2011，23（10）：46-50.

[6]邹刚涛，刘翀昊，陆键，等.城市客运交通碳排放模型及场景分析[J].现代交通技术，2017，14（1）：79-84.

[7]Park S H. Decomposition of industrial energy consumption：; An alternative method [J]. Energy Economics， 1992， 14（4）： 265-270.

[8]Zhang Z X. Why did the energy intensity fall in China's industrial sector in the 1990s？ The relative importance of structural change and intensity change[J]. Energy Economics， 2003， 25（6）：625-638.

[9]Shrestha R M， Timilsina G R. Factors affecting CO 2 intensities of power sector in Asia： A pisia decomposition analysis[J]. Energy Economics， 2004， 18（4）：283-293.

[10]顾阿伦，何崇恺，吕志强.基于LMDI方法分析中国产业结构变动对碳排放的影响[J].资源科学，2016，38（10）：1861-1870.

[11]LEONTIEF，WASSILY，FORD D N. Air pollution and the economic structure：empirical results of input-output computations，in Leontief，Wassily，Input-Output Economics（Second Edition）[C]. Oxford：Oxford University Press，1972.

[12]宋爽，樊秀峰.最终需求模式演变、产业结构变迁与CO_2排放——基于投入产出模型和SDA方法的分析[J].山西财经大学学报，2013（9）：78-88.

[20]张海行.产业结构、最终需求与碳排放关系的研究——基于IO-SDA方法的实证分析[J].统计与管理，2017（6）：62-65.

[13]李玲，张俊荣，汤铃等.我国能源强度变动的影响因素分析——基于SDA分解技术[J].中国管理科学，2017（09）：129-136.