3.2 国内形势

能源利用是温室气体排放的主要来源，而我国的能源结构是以煤炭等化石能源为主，这一结构短期内不会发生变化，这也意着我国二氧化碳排放量暂时不会减少，甚至于逐年增加。2002年以来，新一轮的经济增长开始，我国能源消费量迅速上升，但上升的幅度是减缓的，这是在强有力的政策支持下，能源技术发展和产业结构调整的结果。我国目前的首要任务是为实现2020年全面小康的目标大力发展经济，改善人民生活条件，消除贫困，在这基础上可以预见我国的碳排放形势是严峻的。如果强制节能减排会以限制经济增长和城市化为代价。另外，我国人地矛盾突出，林地覆盖面积和生物量相对较少，造林的土地面积有限，人工造林增加碳吸收的效率较低，成本较高，环境条件较差。目前，在社会生产中节能减排是一个漫长的过程，而在生活中节能减排是具有巨大空间的。2011年底我国城镇居民平均每百户家庭汽车的数量达到18.6辆，比2002年底增加了17.7辆。农村的生活用能有待提高，煤炭作为直接的生活用煤，主要用于炊事和取暖，热效率只有30%。[3] 

4 数据来源与方法

4.1 数据来源

本文研究的数据主要源于国家统计局（2003-2012年），北京、天津、上海、重庆、湖北、广东的统计年鉴（2013年）。因为数据的缺乏，所以湖北省2003-2004年的分行业能源消耗量是使用时间趋势序列推测方法。深圳市统计局由于公布的1992-2001年能源统计数据通过评估论证存在较大误差，因此2002-2008年能源数据不再向社会公布，所以本文缺少深圳市数据，研究中不包括深圳市。在计算中，将各种能源消耗转化成标准煤的系数来自于中国合同能源管理网。

4.2 模型介绍

Divisia指数是一个对数增长率的加权和，使用的权重是每一个成分在总价值中所占的比重。Divisia指数分解法是在20世纪90年代初才出现端倪，目前学术界已经涌现出了大量的Divisia指数分解应用的研究成果。Divisia指数分解包括了LMDI（对数平均迪式指数）和AMDI（算数平均迪式指数）。LMDI（对数平均迪式指数）可以实现完全分解，使得到的结果更具有说服力和解释力，所以它已经成为能源、环境、碳排放研究的主流工具。LMDI（对数平均迪式指数）又分为乘法分解和加法分解，乘法分解和加法分解之间具有一一相对的关系，顾两者可相互转化。本文中主要使用的是加法分解。

4.3 数据处理

本文研究的是碳交易试点省市的产业结构、行业效率与碳排放的实证关系，即当产业结构、行业效率发生变化时，碳排放强度随之发生变化。在研究时要将碳排放分解，运用的是Divisia分解法。

简要说明数据测算过程：

（1）所需要的数据是：2003-2012 国内生产总值，第一、二、三产业的生产总值，能源消耗总量，第一、二、三产业的能源消费量、 各种能源消费量；

（2）根据所找到的GDP总值以及分行业的GDP值折算成以2003年为基期，即原始GDP乘以削减指数；

（3）按照各种能源的碳排放指数计算出各种能源碳排放量即能源消费量乘以碳排放系数，然后加总求出碳排放总量；

（4)碳排放总量除以GDP得出碳排放强度，用后一年的碳排放强度减去前一年的碳排放强度就是碳排放强度变化；

（5）分行业的GDP除以GDP总值得出各行业的比重，再乘以碳排放总量得出分行业的碳排放量，最后分行业的碳排放量除以分行业的GDP得出分行业的碳排放效率；

（6）根据LMDI（对数平均迪式指数）的分解法将以上所求数值带入加法分解法的公式，得出最终数据：产业结构、行业效率的绝对和相对贡献。 碳交易试点省市产业结构行业效率对碳排放影响的实证分析(2):http://www.youerw.com/jingji/lunwen_60550.html