17重庆二氧化碳排放测算及统计方法研究0001

1、重庆市统计系统优秀统计分析报告评选推荐表 2013年度） 题目 重庆市二氧化碳排放测算及统计方法研究 单位 能源资源统计处 编发日期 2013年 5月 10 日 编写背景 重庆是长江上游地区经济中心和城乡统筹发展的直辖 市，也是国家发展与改革委员会确定的首批 “发展低碳 产业、建设低碳城市、倡导低碳生活 ”的试点城市之一。 为创建宜居城市， 实现经济低碳可持续发展， 迫切需要 摸清家底， 准确把握二氧化碳排放源， 制定全市碳排放 统计指标体系和监测体系， 为工作实践提供准确、 可靠 的数据支持。 社会评价 该文立意新，技术路线正确，思路清晰，层次清楚，目 标明确，报告内容全面，引用数据可靠，资

2、料翔实，研 究结果可信， 在国内处于领先水平， 对科学构建省、 市 级二氧化碳气体排放测算统计方法和评价体系具有参 考意义和示范效应，建立的低碳经济评价指标体系可用 于指导我市生态文明社会建设。 推荐评语 该文选题有很强的应用价值， 采用了当前国际上通用的 方法学和理论依据，确定了重庆市二氧化碳气体排放测 算方法及统计指标数据来源， 测算了 2010 年重庆的排 放量，探讨了如何构建低碳经济监测体系和评价方法， 分析了体系的可行性以及实际操作性， 并提出了政策建 议。文章条理清晰，语言流畅，内容丰富 , 结论和建议 具有较强的现实意义。 备注 重庆市二氧化碳排放测算及统计方法研究 重庆是长江上

3、游地区经济中心和城乡统筹发展的直辖市， 也 是国家发展与改革委员会确定的首批 “发展低碳产业、建设低碳 城市、倡导低碳生活 ”的试点城市之一。为创建宜居城市，实现 经济低碳可持续发展， 迫切需要摸清家底， 准确把握二氧化碳排 放源， 制定全市碳排放统计指标体系和监测体系， 为工作实践提 供准确、 可靠的数据支持。 本文对我市二氧化碳排放的测算方法 及统计方法作了一定探索研究。 一、重庆市二氧化碳排放测算方法研究 目前，国际上通用的测算二氧化碳等温室气体排放的方法主 要由 IPCC 国家温室气体清单编制指南 （以下简称 IPCC 清 单指南）以及IPCC 国家温室气体清单优良做法指南和不确定 性

4、管理提供，在测算重庆市二氧化碳排放量的过程中，结合了 IPCC 清单指南（ 2006 年版）和中国温室气体清单研究 采用的方法， 将二氧化碳的排放源分为了能源、 工业生产和林业 三大部门。 （一）能源部门 在中国 1994 年能源活动清单中，化石燃料的燃烧是二氧化 碳的最大排放源，同样，在测算重庆市二氧化碳排放过程中， 也 把化石燃料燃烧作为重点，采用参考方法来测算。 1. 计算方法 估算燃料燃烧产生的二氧化碳排放量，具体有以下五个步 骤： 步骤 1：估算按原单位的表观燃料消费量； 步骤 2：转换成通用能源单位； 步骤 3：乘以碳含量以计算出总碳量； 步骤 4：计算非燃碳量； 步骤 5：按未氧

5、化的碳进行校正，并转换为 CO2排放 这几个步骤可用如下公式表示： co2排放量 =表观消费量 所有燃料 燃料 转换因子 燃料 CC 燃料 10 - 非燃碳 燃料 COF 燃料 44 12 其中： 燃料表观消费量 =产量 +进口出口国际航线加油库存变化； 转换因子 =根据净发热值将燃料转换为能源单位 （ TJ）的因子； CC燃料 =碳含量（吨 C/TJ）； 非燃碳 = 排除在燃料燃烧排放以外的原料和非能源用途中的碳； COF燃料 （碳氧化因子） =碳被氧化的比例 ； 44/12= CO2和 C 的分子量比率。 2. 所需数据的来源渠道 测算过程中涉及的各种一次能源燃料的产量， 调入、调出量，

6、库存变化量、 国际燃料舱的燃料数据， 以及用于原材料的非能源 利用数据均来源于重庆市 2010 年能源平衡表以及重庆市 2010年 通常情况下该值为 1 表示完全氧化 能源购进、消费和库存情况表的汇总数据。 3. 测算排放因子的确定 我市能源统计尚处于起步阶段， 数据统计的基础较薄弱， 目 前部分数据仍难以获取，因此所涉及的排放因子采用了 IPCC 清单指南以及 1994 年中国温室气体清单编制中提供的参考值。 4. 测算过程中需要说明的问题 （ 1）我国现行统计制度分类与 IPCC 计算方法的统计口径 有一定出入。计算发热值时， 为了方便填报， 我国基层能源统计 数据并没有严格区分能源消费品

7、种的总发热值（GCV ）和净发热 值（NCV ）范畴。 （ 2）目前国际上能源品种分类主要基于测算二氧化碳排放 的需要， 按煤质划分煤炭类别， 并将煤的指标解释定义为洗选后 投入市场的煤制品。我国直到 2011 年定报制度中才将煤炭和石 油的分类按国际能源署遵循的国际惯例进行了修改， 但对煤炭的 定义仍有不同，依旧定义为洗选前的原煤。 （二）工业生产部门 根据 IPCC 清单指南，工业生产过程中物理变化和化学反 应所产生的二氧化碳应纳入工业生产部门中测算。 由于我市化工 行业中电石、 乙二酸等产品的生产企业规模较小， 数据获取有一 定的难度， 按照碳排放强度， 文中仅测算水泥和钢铁两大行业的

8、在能源统计中，固体、液体和气体燃烧的生产量和消耗量有特定的物理单位，如吨或立方米，将这些数据转换为 能量单位，如兆焦耳，需要引入发热值，部分统计局采用总发热值（ GCV ），IPCC 指南中则采用净 发热值（ NCV ），两者的区别在于是否包含燃料燃烧过程中产生的水蒸气的潜在热能。煤和石油燃烧后，NCV 比 GCV 约少 5% ，对于天然气和多数气体形式， NCV 比 GCV 少约 10%。 氧化碳排放量。 1. 水泥行业 水泥生产过程的二氧化碳排放是我市工业部门的主要排放 源。 硅酸盐水泥生料是用适当比例的石灰石、 黏土、 少量铁矿石 及其它配料配制而成。 在水泥生产过程中， 水泥生料经过高

9、温煅 烧发生一系列物理化学变化， 最后形成熟料， 而二氧化碳则在熟 料高温煅烧中排放（详见图 1）。 图 1 水泥熟料生产流程图 加热 CaCO3 加热 MgCO3 CaO+CO2 MgO+CO2 高温煅烧过程 经过比较研究，本文主要采用 IPCC 清单指南推荐的水 泥熟料生产法来进行测算。 （1）计算公式 co 2 排放量 =水泥熟料产量 EF clin ker 其中： EF clin ker 表示水泥熟料生产过程的二氧化碳排放因子 EF clin ker = CaO含量 （%） M CO2 / M CaO 除碳酸钙（ CaCO3 ）以外水泥生料中还含有少量碳酸镁 （ MgCO3 ），同样，

10、碳酸镁加热后也将分解为二氧化碳（co2 ）和 氧化镁（ MgO ），加入到这部分二氧化碳可得到计算公式如下： CO2排放量=水泥熟料产量熟料中CaO含量（ %） M CO 2 / M CaO 熟料中 MgO含量（ %） M CO 2 / M Mgo =水泥熟料产量（熟料中 CaO 含量44/56.1+熟料 MgO含量 44/40.3） （2）活动水平数据的来源渠道 在测算过程中，作为活动水平的数据主要是水泥熟料的产量， 可从官方统计机构或者中国水泥协会编写的水泥统计年鉴中获取。 （ 3）排放因子的确定 计算排放因子的关键是熟料中氧化钙 （ CaO）和氧化镁（ MgO ） 的含量。本文中采用 1

11、994 年中国温室气体清单研究中对全国分 省抽样调查的数据， 其中代表了直辖前重庆地区平均水平的四川 省水泥熟料的氧化钙、氧化镁含量分别为64.3%和 1.99%。 （4）不确定性评估 由于水泥企业的实际生产情况较为复杂， 作为活动水平的 水泥熟料产量受行业统计、 企业统计和窑灰漏算的影响， 不确 定性量值约为 6.5%8% 。而排放因子的不确定性为水泥熟料 中氧化钙、 氧化镁含量的化学分析误差和抽样误差。 经过综合 对比测算， 得出水泥生产过程中二氧化碳排放量计算结果的不 确定性为 7.6%10.3% 。 2. 钢铁行业 钢铁工业生产中的二氧化碳排放， 主要包含两个部分： 一是 高温碳酸盐类

12、溶剂分解而排放二氧化碳； 二是在炼钢过程中的氧 化降碳过程排放二氧化碳。 因此， 计算该行业二氧化碳排放主要 有以下两个部分： （1）溶剂消耗排放二氧化碳的计算 a）石灰石： 排放 CO2量=石灰石消耗量 石灰石中 CaO成分 0.785+石灰石消耗量 石灰石中 MgO 成分 1.09 石灰石消耗量 石灰石中 CaCO3成分 0.440+石灰石消耗量 石灰石中 MgCO 3成分 0.524 其中： 0.785 为二氧化碳与氧化钙的分子量之比， 1.09 为二 氧化碳与氧化镁的分子量之比。以下类同。 b）菱镁矿： 排放CO2量=菱镁矿石消耗量 菱镁矿石中MgO成分 1.09+菱镁矿石消耗量 菱镁

13、矿石中 CaO成分 0.785 =菱镁矿石消耗量 菱镁矿石中 MgCO 3成分 0.524+ 菱镁矿石消耗量 菱镁矿石中 CaCO 3成分 0.44 c）白云石： 排放CO2量=白云石消耗量 白云石中 CaCO3 MgCO 3成分 0.478 =白云石消耗量 白云石中 MgO 成分 1.09 2 =白云石消耗量 白云石中CaO 成分 0.785 2 （2）炼钢的降碳过程与排放二氧化碳的过程 生铁和钢都是铁元素与碳元素的合金。 一般铁含碳大于 2%， 钢含碳小于 2%，炼钢过程实际上是一个氧化降碳的过程。 炼钢生产过程排放 CO2的量 =（炼钢生铁含碳量 - 钢含碳量） 44/12 O铁i C铁

14、i O铁z C铁zO钢i C钢i 44 /12 其中： 铁i 生铁的种类； 铁z 铸造生铁； O产量； C含碳率 （3）活动水平数据来源渠道 在测算过程中所需要的活动水平数据包括石灰石、白云石、 菱镁矿石的年消耗量以及各种类型生铁产量和钢产量， 可从全市 钢铁行业的统计资料中获取。 （ 4）排放因子的确定 石灰石和白云石的排放因子主要根据 1994 年中国温室气体 清单研究中“ 钢铁企业调查” 的汇总结果推算得出。 （三）林业部门 根据 IPCC 指南和 1994 年中国温室气体研究方法，在测 算我市林业部门二氧化碳排放与吸收过程中， 主要研究森林和其 他木质生物储量的变化引起的二氧化碳吸收量

15、， 以及森林资源消 耗引起的二氧化碳排放量。 1. 二氧化碳吸收量的测算 在测算二氧化碳吸收的过程中， 将森林和及其他木质生物分 成两个部分： （ 1）林分、疏林、散生木和四旁树生长生物量碳吸收 计算公式为： SparseTreeBSCi SparseTreeVi SparseTreeGRi SVDi BEFi CDi 式中， SparseTreeBSCi 林分、疏林、散生木和四旁树生长生物量碳吸 收（吨碳）； SparseTreeVi 林分、 疏林、散生木和四旁树蓄积量 （立方米）； SparseTreeGRi 林分、疏林、散生木和四旁树年均净生长率 （%）； SVDi 林木平均木材密度（每

16、立方米木材的生物量干重） BEFi 林木树干到全林生物质扩展系数； CDi 林木平均碳密度（生物质中的碳含量） ； i林种。 2）经济林、竹林生物质碳储量变化情况 计算公式为： BSCiAi BIOM i CDi 式中， BSCi 经济林、竹林生物质碳储量变化（吨碳） ； Ai 经济林、竹林面积的年变化（公顷） ； BIOM i 经济林、竹林单位面积平均生物量； CDi 经济林、竹林碳密度。 2. 所需活动水平数据及来源渠道 测算中需要的活动水平数据主要有活立木蓄积量、林分、 疏 林、散生木和四旁树蓄积量， 竹林和经济林的年变化量。其中活 立木蓄积量、林分、疏林、散生木和四旁树蓄积量根据 20

17、07 年 重庆市森林资源连续清查第一次复查数据推算而得， 竹林和经济 林的年变化量来自重庆市 2010 年统计年报数据。 3. 排放因子的确定 本次测算采用了全国第七次森林资源清查（ 2004-2008 年） 获得的重庆市相关林业资源数据。 4. 森林消耗引起二氧化碳排放的测算 我国森林资源消耗指的是因采伐利用及森林灾害、 盗伐偷运 等消耗引起的碳排放， 计算方法与生物量碳吸收类似， 通过活立 木年均净消耗量、林木平均木材密度、 生物质扩展系数、碳密度 等即可计算消耗引起的碳排放，计算公式如下： CompBE i LivingV i CompR i SVD i BEF i CD i 式中 Co

18、mpBEi 活立木消耗引起的生物质碳排放（吨碳） ； LivingV i 活立木蓄积量（立方米） ； CompRi 活立木年均净消耗率（ %）。 这里假定消耗的各种生物质碳均在消耗年被全部氧化吸入 大气。考虑到本次测算中忽略了树种、器官、树龄等的差异，因 此采用 IPCC 提供的含碳率（即 0.50）。 二、重庆市碳排放测算结果及统计指标体系研究 （一） IPCC 方法测算结果 根据 IPCC 的测算方法，对重庆市 2010 年二氧化碳排放和 吸收进行了初步测算，结果显示， 2010 年重庆市二氧化碳总排 放量为 1.55 亿吨，其中能源活动排放 1.37 亿吨，占 88.3%，是 最主要的排

19、放源。工业生产过程排放 1822.67 万吨，占 11.7%， 林业部门吸收二氧化碳 366.59 万吨，扣除这部分碳吸收汇之后， 2010 年全市二氧化碳净排放为 1.51 亿吨（折合碳约 0.41 亿吨）， 人均碳排放约 1.43 吨碳 /年， 比世界人均碳排放水平高 0.22 吨碳 /年。（详见表 1） 表1 2010 年重庆市二氧化碳排放基本情况 单位：千吨 排放源 /吸收汇类型 子类型 二氧化碳 总排放量 （ 千吨 /年） 155171.22 净排放量（千吨 /年） 151505.39 排放源 /吸收汇类型 子类型 二氧化碳 能源活动 化石燃料燃烧 136944.55 工业生产过程

20、小计 18226.67 水泥 17408.21 钢铁 818.46 林业 小计 -3665.84 林分、 疏林、 散生木和四旁树生长生物量 碳吸收 -4553.92 经济林碳吸收 -475.63 竹林碳吸收 -444.27 森林消耗引起的碳排放 1807.99 （二） 基于二氧化碳排放测算方法探索统计指标体系 结合目前重庆的实际情况， 我市二氧化碳排放量的统计指标 可分为两大类别进行设置： 1. 基于活动水平数据设置的统计指标体系 为了获取测算二氧化碳排放所需的活动水平数据， 按排放源 可分为能源活动、 工业生产过程和林业活动等三个部门， 每个部 门对应相应的指标和数据来源单位，具体见表2。

21、表2 测算碳排放所需活动水平数据的统计指标及来源 排放源 指标名称 数据来源 能源活动 各能源品种的表观消费量 （包括各燃料的产量、调入、调出量以及库存变化量） 能源统计部门 各能源品种的非能源使用量 国际燃料舱的燃料数据 水运及民航部门 工业生产活动 水泥熟料的产量 专业统计部门 钢铁行业中石灰石、白云石、菱镁矿石的年消耗量，各种 类型生铁产量和钢产量 专业统计部门 各种活立木蓄积量 林业 竹林面积年变化量 林业部门 经济林面积年变化量 2. 排放因子的选取 由于各相应类别排放因子的收集难度较大， 本文中主要使用 了 IPCC 清单指南中的缺省值、 1994年中国温室气体清单研 究中的参考数

22、据以及省级温室气体清单编制指南。 在今后的实践 推广中， 如果要更准确的测算二氧化碳排放量， 还需要对这类指 标组织专门的统计调查获取。 三、建立并完善碳排放监测指标体系的思考 前文中对我市二氧化碳排放的测算方法有了一定的探索研 究，但如何监测和评价碳排放水平， 构建低碳可持续发展的监测 指标体系，依然是迫切需要解决的问题。 （一）监测指标体系的构建 经过对各预选指标的反复筛选，本文采用了系统层次架构， 即目标层、准则层和指标层三个层次来构建（详见表3），基于 地区发展阶段、资源禀赋、 技术水平、 消费模式等因素从低碳产 出、低碳消费、低碳技术、 低碳资源和低碳政策五个方面来综合 评价在可持续

23、发展框架下的低碳经济发展水平。 表 3 基于碳排放的低碳经济监测指标体系 目标层 准则层 指标 层 指标属性 发低 低碳消 费指标 能源消费总量（吨标准煤） A11 定量 （Z 展 碳 ）水经 平济 单位 GDP 能耗（吨标煤 /万元） A12 定量 （A1） 零碳能源 比重（ %）A13 定量 水能、风能、太阳能、生物质能等可再生能源和核能属于零碳排放的能源 回收能占能源消费总量的比重（ %） A14 定量 第三产业占 GDP 的比重（ %） A15 定量 主要工业产品单耗 A16 定量 能源加工转换效率（ %） A17 定量 低碳技 术指标 （A2） 低碳创新科技成果数（个） A21 定量

24、 新能源产业产值比重（ %） A22 定量 清洁煤高效利用技术使用率（ %） A23 定量 节能环保材料在新建筑上的使用比重（ %） A24 定量 低碳资 源指标 （A3） 森林覆盖率（ %） A31 定量 城市绿地面积（平方米） A32 定量 低碳政 策法规 指标 （A4） 建立碳排放监测、统计和监管体系 A41 定性 政府对节能减排及低碳技术资金投入占财政支出 比重 （%） A42 定量 环保节能标准执行率 （%） A43 定量 公众低碳经济知识普及程度 （%） A44 定量 高碳产品市场限入实施政策 A45 定性 碳税政策 A46 定性 碳交易市场金融体制建立 A47 定性 低碳产 出指

25、标 （A5） 单位 GDP 二氧化碳排放量（吨 /万元） A51 定量 单位能耗二氧化碳排放量（能源碳强度） A52 定量 人均排放量（吨 /人） A53 定量 （二）评价方法研究 本文采用层次分析法 （AHP ）来确定各因素的权重，建立模糊综 合评价的多级模型 , 从而使模糊综合评价更具有客观性。 具体步骤如下： 1 建立碳排放指标层次结构模型，如表 3。 2 构造判断两两比较矩阵。根据现有数据资料、结合专家法 （Delphi） 和实践经验，加以平衡后得出。 对文中所列的指标重要性进行调查，对同一层次评价项，进行 美国运筹学家 A.L.Saaty 于 20 世纪 70 年代提出的层次分析法（

26、 Analytical Hierar-chy Process ，简称 AHP 方法 ）， 是一种定性与定量相结合的决策分析方法，是将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化的过程。应用 这种方法，决策者通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，就可以得 出不同方案的权重，为最佳方案的选择提供依据。 两两相比，得到以下判断矩阵 A= aij ， 目标层 Z A1 A2 A3 An A1 a11 a12 a13 a1n A2 a21 a22 a23 a2n A3 a31 a32 a33 a3n An an1 an2 an3 ann a aij 的评价规则是 A.

27、L.Saaty 提出的九级标度法， 把各因素之 间的重要性比较等级分为九等，取值参照表4。 表 4 Saaty 九级判断矩阵标度及含义 标度 含义 2、4、6、 因素i与因素 j相比同样重要 因素i比因素 j稍微重要 因素i比因素 j比较重要 因素i比因素 j十分重要 因素i比因素 j绝对重要 两相邻判断的中间值 倒数 因素i与因素j比较的标度值等于因素 j与因素 i比较的标度值的倒数 3 计算权重 1 nn aij j1 Wi n i1 aij j1 ，并对其进行归一化处理。 4 一致性检验 由于客观事物的复杂性和人们认识上的多样性， 可能会产生 片面判断， 为了考察层次分析法得到的结果是否

28、基本合理， 需要 对判断矩阵进行一致性检验。 C.I. max 计算一致性指标 C.I. ， n1， 其中 max ni1 n aij w j j1 wi C.R. 通过一致性比例 C.R.来判断是否满足一致性要求。 n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 R.I. 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 C.I. R.I. ，（其中， R.I.可以通过查询表 5 获得 ) 表 5 平均随机一致性指标 R.I. 当 C.R. 0.10 时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的， 否则应对判断矩阵作适当修正。 经过测算， 可得到层次单排序的结果。 构建模型的模糊

29、一致 矩阵如表 6 所示。 表6 准则层的模糊一致矩阵 目标层 Z A1 A2 A3 A4 A5 Wi A1 1 1 4 2 1/2 0.2439 A2 1 1 1 1/2 1/3 0.1292 A3 1/4 1 1 1 1/3 0.1125 A4 1/2 2 1 1 1 0.1849 A5 2 3 3 1 1 0.3295 从表 6 中可以看出，低碳消费指标、 低碳技术指标、 低碳资 源指标、 低碳政策法规指标、 低碳产出指标之间的相对权重分别 为：0.244、0.129、0.113、0.185、0.330。经过计算， max =5.3781, C.I.=0.0945,查表后得 R.I.=1

30、.12, C.R.=0.08440.1 ，满足一致性要 求。以此方法类推， 可以计算得出各指标的相对权重， 详见表 7。 表7 基于碳排放的低碳经济监测指标体系及权重分配表 目标层 准则层 指标层 指标属性 权重 排序 低 碳 经 济 发 展 水 平 （Z ） 低碳消费指 标（ A1 ） W1=0.2439 能源消费总量（吨标准煤） A11 定量 W11=0.0604 5 单位 GDP 能耗（吨标煤 /万元） A12 定量 W12=0.0640 4 零碳能源比重（ %） A13 定量 W13=0.0287 13 回收能占能源消费总量的比重（ %） A14 定量 W14=0.0186 18 第三

31、产业占 GDP 的比重（ %） A15 定量 W15=0.0138 22 主要工业产品单耗 A16 定量 W16=0.0305 12 能源加工转换效率（ %） A17 定量 W17=0.0287 14 低碳技术指 标（ A2 ） W2=0.1292 低碳创新科技成果数（个） A21 定量 W21=0.0146 21 新能源产业产值比重（ %） A22 定量 W22=0.0245 15 清洁煤高效利用技术使用率（ %） A23 定量 W23=0.0412 10 节能环保材料在新建筑上的使用比重 （%）A24 定量 W24=0.0490 9 低碳资源指 标（ A3 ） W3=0.1125 森林覆盖

32、率（ %） A31 定量 W31=0.0562 7 城市绿地面积（平方米） A32 定量 W32=0.0562 8 低碳政策法 规指标（A4） W4=0.1849 建立碳排放监测、统计和监管体系 A41 定性 W41=0.0594 6 政府对节能减排及低碳技术资金投入占 财政支出比重 （%） A42 定量 W42=0.0363 11 环保节能标准执行率 （%） A43 定量 W43=0.0225 16 公众低碳经济知识普及程度 （%） A44 定量 W44=0.0118 23 高碳产品市场限入实施政策 A45 定性 W45=0.0162 20 碳税政策 A46 定性 W46=0.0209 17

33、 碳交易市场金融体制建立 A47 定性 W47=0.0178 19 低碳产出指 标（ A5 ） W5=0.3295 单位 GDP 二氧化碳排放量 （吨 /万元）A51 定量 W51=0.1360 1 单位能耗二氧化碳排放量（能源碳强度） A52 定量 W52=0.1079 2 人均排放量（吨 /人） A53 定量 W53=0.0857 3 （三）对低碳经济监测指标体系的评价 由此，我们可以对低碳经济监测指标体系作如下评价： 1. 低碳产出指标对低碳经济发展影响最大。低碳产出指标 作为当前国际国内社会关注的热点， 代表了地区低碳排放的总体 水平，其指标的权重设置也最高，达 33.0%，其中单位

34、GDP 氧化碳排放量指标是衡量地区经济发展与碳排放强度的相关性 指标，在指标权重排名中居首位。 2. 发展低碳经济的关键在于促进经济增长与能源消费引发 的碳排放“ 脱钩”，即实现经济与碳排放的错位增长。 由于煤炭、 石油等化石能源的消耗是二氧化碳的最大来源， 而工业能源消费 比例最大，因此，有效控制工业能源消费量、 减少高碳能源的使 用、提高能源使用效率，对低碳经济意义重大，而低碳消费指标 代表了能源消费模式以及地区产业结构调整优化程度，权重份额仅 次于低碳产出指标，为 24.4%。 3. 建立和完善相关低碳政策制度是推动低碳经济发展的保 障手段。低碳政策法规指标代表了政府部门向低碳经济转型的

35、努 力程度，在权重的分配中，占 18.5%。建立低碳政策制度不仅要 在国家层面制定中长期发展战略、 建立完善碳排放监测、 统计和 监管体系之外，更重要的是政府要通过一系列财政、 税收、 交易 等政策手段来推动低碳经济发展。 4. 技术创新是低碳经济的直接推动力，低碳技术指标在权 重分配中占 12.9%。目前低碳能源技术主要是低碳或零碳能源技 术、温室气体捕捉、埋存技术等领域， 很难直接纳入考核评价体 系，因此可以从地方政府对科技的投入以及当地低碳科技成果数 等指标来进行间接衡量。 5. 提高森林覆盖率、增加碳汇，是促进低碳经济发展的环 境条件。 低碳资源指标， 主要通过碳汇指标来反映降低碳排放

36、与 环境保护的协同效应。 而碳汇主要指的是森林吸收并储存二氧化 碳的能力， 在降低大气中温室气体浓度、 减缓全球气候变暖中具 有重要作用。 但在其权重分配上， 由于地区植树造林有一定的时 间周期，在设置权重时相对较低，占 11.3%。 总体而言，该评价体系涉及能源、环境、经济等综合因素， 通过层次分析法原理来加以分析评价， 不仅便于对部分定性指标 定量化处理， 也有利于及时发现工作的薄弱环节， 在政府决策中 真正做到有的放矢。 但由于目前相关统计数据欠缺， 难以对各指 标进行详细的评价研究， 随着对低碳经济的认识和统计方法制度 研究的不断推进，这一工作也必将会继续深入开展。 四、政策建议 碳排

37、放统计指标体系以及监测体系的建立和完善， 是一个长 期的、动态的过程，不会一蹴而就，更不可能一步到位。为了更 好的开展碳排放统计监测工作，满足政策制定、公众知情以及经济 社会发展的需要，结合前文中的思考，在以下几个方面提出建议： （一）进一步完善现行能源统计制度 测算碳排放所需活动水平数据中，除了能源平衡表数据外， 其他数据的获取并未纳入现行能源统计指标体系， 必须从各专业 部门获取，收集有一定难度。 因此， 可以将部分新增指标纳入现 行能源统计指标制度中，比如水泥熟料生产过程投入的石灰石 量，钢铁生产过程中投入的石灰石、 白云石和菱镁矿石以及钢铁 行业的产量明细。同时，在指标体系中加入林业活立木蓄积量、 经济林和竹林年变化量等部门专业数据， 便于各部门之间指标的 衔接。同时，还必须着眼于体系中指标的可监测、 可检查和可考 核性，及时补充和调整统计体系，完善能源统计制度。 （二）进一步改进统计调查方法 要科学测算二氧化碳排放量，不仅需要详实的活动水平数据， 而且排放因子的获取也必不可少。 在今后的能源统计