中国行业实际减排潜力研究
随着我国经济的高速发展和人口增加，能源开发与利用大幅度增长，碳的排放量也随之增加。根据英国石油公司(BP)统计，2010年中国的二氧化碳排放量为83亿吨，是世界第一排放大国。①基于国际上减排舆论压力和自身发展要求，中国向世界郑重承诺：2020年我国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%，到2020年我国非化石能源占一次能源消费的比重达到15%左右。由于未来几十年以煤炭消费为主的能源消费结构不会改变，因此调整产业结构和提高能源效率等方法就成为减缓碳排放的主要方式。
本文编制中国2007年能源—碳排放—经济投入产出表，根据中国政府承诺的目标，按照三种GDP增长模式设定不同的二氧化碳减排目标，然后建立投入产出优化模型，模拟计算中国政府为实现碳减排目标所应该调整的产业结构，据此提出发展低碳经济的政策建议。我们的研究将各种经济增长情景、能源结构变化情景具体化，设定出更加合理的优化模型，有助于政府决策。
一、文献回顾
ICC第四次评估报告(IPCC-TAR，2007)②将国际上碳减排模型总结为自上而下(top-down)和自下而上(bottom-up)两种类型。前者能够较好地描述宏观经济的相互作用，可以分为宏观经济模型、一般均衡模型(CGE)和投入产出分析(IOA);后者侧重于分析微观数据和技术数据。要从宏观上分析各国减少碳排放的潜力，我们主要应该选择自上而下的类型。其中，一般均衡模型和投入产出分析是目前能够最有效地反映经济结构的系统分析方法。气候—能源—经济模型是于1980年和1990年集成了能源模型和经济模型而发展起来的一种新式模型③④⑤⑥⑦,该模型分为通过计量经济方法的AGE⑧以及通过文献校准的模型⑨，前者尽管可得到准确参数，但因碳排放数据可获得性较差和数据偏差，现有研究所用的模型都是后者。模型分析的问题包括研究污染物对经济的反馈效应⑩、技术进步对减排成本的影响(11)(12)、环境税收和碳税对社会福利的影响(13)(14)，以及《京都议定书》的成本、对GDP所造成的损失分析等等。中国国务院发展研究中心的GAINS模型(15)分析中国的污染控制法律、排放控制技术、成本效应战略、减少能源消耗、如何控制空气质量及减少温室气体排放。此外，基于CGE模型的其他课题组也进行了能源节约和环境保护政策分析，分别在全国水平对能源税和环境税的不同情景进行模拟分析，并且利用多区域CGE模型进行政策效果分析，发现不同排放权分配不会带来整体效率差异，但却存在政策公平性的差异，人均原则要优于历史原则。(16)
Leontief于1970年首次利用投入产出模型分析环境问题。与CGE模型相比较，这个模型更注重产业结构之间的关联。(17)其后，很多经济学家不断完善该模型在资源环境领域的理论和应用研究。近年这个模型被用于分析能源和二氧化碳排放。Miller and Blair用它来分析由经济系统中最终需求引起的能源消费(18)，Lenzen(1998)用它来估计初次能源和在商品和服务中嵌入的温室气体。(19)Hawdon and Pearson(1995)研究了能源、环境和经济福利之间的复杂关系以及污染排放系数和硫排放矩阵。(20)Proops et al.(1993)证明经济结构变化带来了大气中二氧化碳的浓度变化，并且经济结构变化可降低未来20年的二氧化碳排放。(21)最近一些研究在投入产出分析中利用结构分解技术和敏感度分析等新方法研究碳排放与产业结构和经济发展之间的关系。(22)在中国，静态投入产出模型在碳排放和环境研究方面已经有了较多文献，它们大多是利用全国投入产出表进行的。(23)(24)
投入产出优化模型以及投入产出模型的动态化和非线性化是一个新的研究趋势。投入占用产出技术(25)将经济系统与国民经济各部门占用的自然资本、固定资本和人力资本联系起来，可以应用于能源、水资源、环境、教育、国际贸易等多个领域。夏炎(26)用能源—经济投入占用产出模型来研究哥本哈根会议之碳排放约束下产业结构调整潜力。空间投入产出模型为从地理空间上研究区域间和产业间的复杂关系提供了理论框架(27)，但是因数据难以取得，限制了该模型的应用。(28)一些学者用多区域模型或者其他简化模型作为替代模型来研究碳排放问题。(29)但是，尚未有把投入产出模型与最优化模型结合起来以研究产业结构优化、寻求低碳经济发展道路的文献。
二、基于碳排放约束的投入产出优化模型
1.三种碳减排情景设定
碳排放目标的设定分为碳排放强度目标和碳排放绝对量目标两种。碳排放强度是单位GDP的二氧化碳排放量。假定碳排放都由化石能源消耗产生，其他非化石能源消耗和生态活动不产生二氧化碳的话，在假定GDP增长率的情况下，可以将碳强度目标和碳排放数量目标进行换算。中国政府承诺的碳强度目标在目前的GDP增长预期下，其碳排放数量是增长的。我们设定了三种碳减排情景，它们是两种碳排放目标下三个经济增长率对应的碳排放约束，是根据全国平均的碳强度目标，分别设定高、中、低三档，对应于不同的GDP增长率，并相应换算为碳排放数量。
碳强度目标，即哥本哈根会议提出的碳排放强度下降目标，它规定到2020年我国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%，由此我们可以计算每年碳强度约束指标。令碳排放强度I等于能源消耗所产生的二氧化碳总量C除以国内生产总值GDP，则公式表示为：
也就是说，按照哥本哈根会议碳排放强度下降目标，经过计算，我国国民经济各个行业的总体碳排放量应减少在(5.93%，6.76%)的范围内。为了更细致分析，取碳排放目标中间值，则碳排放强度降低指标有高(5.93%)、中(6.35%)、低(6.76%)三档。为研究产业结构调整潜力，我们把GDP年增长率分为三种情景，即GDP增长率按照快速发展(9%)、正常发展(8%)和较慢发展(7.5%)三种情况，则可以得到碳排放总量和强度变化在不同的经济增长率条件下的三种情景(见表1)。
2.产业结构调整潜力
我们研究这种产业结构调整对碳排放减少的影响。国家可以通过调整产业结构将碳排放系数低的产业在国民经济中的比例提高，从而降低整个国家的碳排放量。产业结构调整反映了由于不同产业部门在国民经济中的比例变化所带来的整个国民经济中二氧化碳排放量的变化。一种比较好的研究方法是通过投入产出方程将各部门之间(包括能源在内)的各种投入与国民经济各部门的产出联系起来。每个部门的产出对应于所消耗化石能源
排放的二氧化碳，用碳排放系数反映各个产业产出与二氧化碳排放的比例关系。发展中国家的产业结构变化很大。中国2009年三次产业国内生产总值比重是10.3∶46.3∶43.4，其中第一产业、第二产业国内生产总值总和为19.3万亿元，仅次于美国，超过日本。第一产业劳动生产率低下，第二产业主要采取高污染、高排放的方式，第三产业碳排放系数较低、利润率较高。预计2020年中国GDP达到或者接近美国，各个产业将进一步调整，使得高排放的产业减少而低排放与促进产值增加的产业在国民经济中的比例提高，进而使全国的总碳排放量减少。
我们分析在经济增长速度达到预定目标的情景下，使得总碳排放量小于预定目标之各产业结构调整的潜力，以及这种产业结构调整所带来的碳排放减少量。产业结构调整潜力是指现有产业结构中各个产业产值与优化产业结构各个产业产值的差异。通过设定产业结构调整的各种情景，在规定的减排情景下，不同行业的调整潜力是有差别的。产业结构调整潜力在此被定义为要达到减排目标，现有行业产值水平与实现排放约束后的产业结构优化产值之间的差距：负值表示该产业产值缩小潜力，即该产业产值向减少的方向调整;正值表示该产业产值扩大潜力，即该产业产值向增加的方向调整。潜力越大，说明该行业可以改进和优化的空间越大，绝对贡献大;潜力越小，表明该行业可以改进和优化的空间越小，绝对贡献小。实际行业减排潜力和结构调整潜力可以表示为：
3.能源—碳排放—经济投入产出表编制
由于碳排放主要来自于能源消耗，不同品种的能源所排放的二氧化碳不同，而且不同行业所消耗的能源品种不同，因此我们编制了一个区分能源类型、真实反映不同行业能源消耗量和使用量的能源—碳排放—经济投入占用产出表(见表2)。通过该表，我们可以研究在碳排放过程中分行业分品种能源消耗量，以及对应的二氧化碳排放量。根据该表我们可以计算分行业碳排放强度(单位国内生产总值二氧化碳排放量)，建立优化模型，测算分行业减排潜力。该表编制的主要困难在于各种类型能源的碳排放系数不同，而且电力和热力等二次能源涉及一次能源的加工转换问题。因此，编制能源品种划分详细的分行业能源—碳排放—经济投入产出表。该表的最大优势是可以通过投入产出技术，将经济系统的价值量和不同品种能源消耗的实物量和碳排放实物量联系起来，刻画不同行业和不同能源品种的直接和间接的能源消耗和使用情况，以及直接和间接排放的二氧化碳数量。该表的编制方法参考了夏炎(2010)的能源—经济投入占用产出表。
4.能源结构调整潜力
这里进行能源结构和效率变化对碳排放的影响研究。假设二氧化碳由各种化石能源产生，其碳排放量统一计量为标准煤所排放二氧化碳，则煤炭碳排放量最大，石油次之，天然气最小;而可再生能源(包括生物燃料)，以及水电、太阳能、风能和地热能发电等，不产生二氧化碳。计算能源活动的二氧化碳排放，需要通过能源消费量与二氧化碳排放量的转移来实现。二氧化碳排放系数的估算，主要根据《IPCC(2006)温室气体排放清单》和国家统计局编制的《能源统计年鉴》中公布的计算公式和相关数据。
排放系数=含碳量×净热值×氧化率 (5)
由各行业的分品种能源终端消费可以得到实物型碳排放系数矩阵C，它表示为各行业对各类能源的单位产值的碳排放量，如能源—碳排放—经济投入产出表中所示。
未来世界能源发展趋势是减少化石能源的消耗，增加再生能源的比例，并且提高能源效率。预计2020年可再生能源在能源结构中的比例达到15%。2009年，中国是以煤炭消费为主的高碳排放的能源结构，煤炭占能源消费总量的70%，石油占17.8%，天然气占2.9%，水电与核电等占8.3%。因此，可再生能源将从2009年的8.3%提升到2020年的15%，我们可以假设每年可再生能源提高比例为上一年度的5.4%。(30)假设每个部门所需要的可再生能源替代化石能源的比例是一致的，即投入产出假设中存在结构影响的部门间一致性。我们可以估算出新的分部门二氧化碳排放系数。我们研究的是：在保证经济增长的条件下，为保障能源安全和保护环境而改变能源结构和提高能源效率对减少二氧化碳排放的潜力。
5.投入产出优化模型
我们在此建立投入产出优化模型。优化模型的目标是使国民生产总值最大化，约束条件包括投入产出数量关系式和碳排放约束以及其他资源约束和变量的上下界。
对模型的各约束解释如下：投入产出方程表明各部门产出用于满足各部门的中间需求、最终需求、进出口;目标减排约束可以统一设定为碳排放量约束的三种情况，经济增长约束分别对应于表1中的三种情况。根据三种情景设定的碳排放总量减少率约束和经济增长率约束，分别是模型(7)的m和r的系数值，这里的m表示本期GDP与基期相比的增长率，r表示本期碳排放量与基期相比的增长率，见表1中的三种情景下的碳排放总量(r)。第二个约束条件表明碳排放量需要小于情景中规定的碳排放量，即较基期碳排放量变动r比例。第三个约束条件表明经济增长量需要大于情景中规定的经济增长量，即较基期国民生产总值变动m比例。这样，前三种情况就能保证碳排放强度在各种经济增长率下低于哥本哈根会议承诺目标。这里需要注意的是，m和r之间具有互相制约的关系。例如，在情景一的条件下，在碳排放强度固定为减少5.93%的情况下，GDP增长率大于9%(这里m=9)，意味着碳排放量增长率小于2.53%(这里r=2.53)，反之亦然。因此，只需要其中一个约束条件就可以了。由于目标函数求GDP最大值，因此我们略去GDP约束。在这种情况下，给出的碳绝对量减排约束是0.4%，因此将对应于一个优化结果。虽然针对实际GDP增长率可以得到不同的碳排放强度约束，但是实际碳排放强度约束由目标函数(GDP)的最优值来确定。
可分别求解在三种情景下碳减排之产业结构的优化潜力，由优化模型的最优产出值确定产业结构调整潜力。
三、数据和研究结果
模型的数据基础是我们编制的实物价值型中国能源—碳排放—经济投入产出表。价值部分来自2007年中国投入产出表，计算各行业对应的能源和碳排放数据来自国家统计局编制的《能源统计年鉴》，利用2007年能源平衡表和工业分行业能源终端消费表可以编制该表的实物部分。这样就得到15个部门的实
物价值型能源—碳排放—经济投入产出表，部门分类如表3所示。根据该投入产出表，我们可以得到能源结构调整前后的碳排放系数，并且在此基础上运用最优化模型得到15个产业的最优结构，将这个结构与原有的结构进行对比，我们可以知道每年如何进行产业结构调整，才能保证目标年度实现二氧化碳减排目标。
我们根据投入产出表可以计算能源结构变化前后的各个行业的二氧化碳排放系数，并将此与2007年各行业生产总值占整个国民经济总产出的比例进行比较，在此基础上研究优化的产业结构。优化模型的结果就是在保证二氧化碳排放系数与产业结构调整后的产值之和小于预定的二氧化碳排放约束的条件下，达到国民生产总值最大的各行业总产出。各行业的总产出占国民经济总产出的比例与原有各产业总产值占全部总产出的比例之间的差距就是我们的产业结构调整方案的依据。
1.碳排放强度和现有产业结构
调整前的各个行业的二氧化碳排放强度与现有各行业的产出占总产出的比例如图1所示。从图1中我们可以发现，二氧化碳排放强度较高的基本上是重工业，如金属加工及制品业(行业9)、建材及非金属矿物制品业(行业8)和化工及医药制造业(行业7)，以及第三产业的交通运输、仓储及信息服务业(行业13)。查看调整前的产业结构，我们发现高科技行业如机械、电子设备及其他制造业(行业10)、金属加工及制品业(行业9)，房地产、金融及其他服务业(行业15)的产出占总产出中的比例最高。这种产业结构决定了中国的二氧化碳排放减排潜力还有很大的空间。简而言之，就是碳排放强度大的行业减少其产出在总产出中的比例，增加碳排放强度小的行业在总产出中的比例。但是我们是否应该完全按照碳排放强度从高到低的顺序来减少其产业比例呢?根据我们前面的优化方法，可以看出，这只是应该考虑的约束条件之一，还需要考虑这个行业对国内生产总值的贡献，所以不能完全对等地按照各个行业的碳排放强度大小来调整产业结构。
图1 分行业碳排放结构和初始产业结构
注：碳排放强度单位是吨/元，初始产业结构的单位是百分比。
2.三种情景下的产业结构调整
我们分三种情景设定中国2020年的碳排放强度目标，分为高、中、低三档，设定经济增长率分别为9%、8%和7.5%，这样总共9档碳排放绝对量约束，然后分别设计各个行业的产业结构调整方案，结果如表4和表5所示。与表4相比，表5考虑了非化石能源占一次能源消费的比重达到15%的约束，即能源结构变化使得每年可再生能源提高比例为上一年度的5.4%。在这些方案中，正号表示该产业在总产出的比例调增，负号表示调减。
从分行业角度研究各个行业调整潜力，除了碳排放系数高的少数行业，如金属加工及制品业外，大部分行业的产出都调增。碳排放系数较低的高科技行业和服务业应该最大幅度地调增其在整个国民经济中的比例。在不考虑能源结构调整约束时，高科技行业如机械、电子设备制造业，应调增幅度最大，达到1.72%-1.85%，房地产、金融及其他服务业的调增幅度次之，应该调增1.17%-1.26%。在那些产出调增的部门中，随着碳排放约束程度的加大与经济增长速度的减缓，其调增程度也应加大。例如，机械、电子设备制造业，随着碳排放约束从情景一，也就是碳排放强度年降5.93%，然后到情景三，也就是碳排放强度年降6.76%，在经济增长率都为9%时，碳排放量绝对约束分别为2.53、2.08、1.63，这时该行业的产值占总产出的比例分别调增1.72%、1.74%、1.77%。对于经济增长率分别为9%、8%和7.5%时，在碳排放强度约束年降5.93%时，该行业的产值占总产出的比例分别调增1.72%、1.77%和1.80%。对于碳排放系数较高的行业，其产出应该调减，调减最多的是碳排放系数高的重工业，如金属加工及制品业，应调减8.13%-8.74%。该产业结构调减的部门，随着碳排放约束从情景一到情景二，再到情景三，也就是碳排放强度年降5.93%，在经济增长率都为9%时，碳排放量绝对约束分别为2.53、2.08、1.63，其产业结构分别调减8.13%、8.25%、8.37%。对于经济增长率分别为9%、8%和7.5%时，在碳排放强度约束年降5.93%时，该行业的产业结构分别调减为8.13%、8.38%和8.50%。
考虑能源结构变化后，即非化石能源消耗年增5.4%的情况下，从分行业角度研究各个行业的调整潜力，结果发现情况与前面相似，只是增加或减少的幅度比前面小。首先看调增的部门，碳排放系数较低的高科技行业如机械、电子设备制造业，应调增幅度最大，达到1.4%-1.53%，房地产、金融及其他服务业的调增幅度次之，应该调增0.95%-1.04%。在那些产出调增的部门中，随着碳排放约束程度的加大与经济增长速度的减缓，其调增程度也加大。例如，机械、电子设备制造业，随着碳排放约束从情景一，也就是碳排放强度年降5.93%，然后到情景三，也就是碳排放强度年降6.76%，在经济增长率都为9%时，碳排放量绝对约束分别为2.53、2.08、1.63，其产业结构分别调增1.4%、1.42%、1.45%。对于经济增长率分别为9%、8%和7.5%时，在碳排放强度约束年降5.93%时，该行业的产业结构分别调增为1.4%、1.45%和1.48%。对于碳排放系数较高的行业，其产出应该调减，调整最多的是碳排放系数高的重工业，如金属加工及制品业，应调减6.62%-7.24%。该产业结构调减的部门，随着碳排放约束从情景一到情景二，再到情景三，也就是碳排放强度年降5.93%，在经济增长率都为9%时，碳排放量绝对约束分别为2.53、2.08、1.63，其产业结构分别调减6.62%、6.74%、6.86%。对于经济增长率分别为9%、8%和7.5%时，在碳排放强度约束年降5.93%时，该行业的产业结构分别调减为6.62%、6.87%和7%。
四、结语
中国要履行哥本哈根会议承诺的碳排放义务，需要制定有效的政策来降低各个产业的二氧化碳排放，这需要根据各地的发展情况和产业结构的特点来确定。为了实现减排目标，中国对高排放的行业(如水泥)甚至采取拉闸限电的做法，这不仅削弱了生产力，而且导致相关产品成本剧增，因此有必要确定各行业的减排潜力。本文基于2007年中国能源—碳排放—经济投入产出表建立了投入产出优化模型，从行业减排角度，按照哥本哈根会议谈判的二氧化碳减排约束，假设经济增长率分别为9%、8%和7.5%，测算各行业的产业结构调整潜力。实际上，我们可以发现，除了少数碳排放系数很高的行业外，大部分行业应该调整其产出
占总产出的比例，特别是应该大幅增加碳排放系数较低的高科技行业和服务业的产出，高科技行业如机械、电子设备制造业，应调增幅度最大，达到1.72%-1.85%，房地产、金融及其他服务业的调增幅度次之，应该调增1.17%-1.26%，如果考虑可再生能源比例提高的能源结构调整，则机械、电子设备制造业应调增1.4%-1.53%，房地产、金融及其他服务业调增0.95%-1.04%。而且这些行业产出调增幅度应随着碳排放减少程度和经济增长率减缓而加大。少数碳排放系数较高的重工业行业的产出应该调减，如金属加工及制品业，调减8.13%-8.74%。值得注意的是，由于碳排放强度只是应该考虑的约束条件之一，还需要考虑这个行业对国内生产总值的贡献，所以不能完全对等地按照各个行业的碳排放强度大小来调整产业结构。这些研究结果有助于相关部门在不损害经济发展的前提下，确定各自的产业结构调整计划，以实现碳排放减缓目标。
注释：
①BP Statistical Review of World Energy, June 2011.
②IPGC, 2005 IPCC, "Special Report on Carbon Dioxide Capture and Storage," WTBX Intergovernmental Panel on Climate Working Group Ⅲ(Cambridge UK, Cambridge University Press, 2005).
③J. Whalley and R. Wigle, "Cutting Emissions: The Effects of Alternative Policy Approaches," The Energy Journal 12(1991): 109-124.
④Richels Manne, "The Kyoto Protocol: A Cost Effective Strategy for Meeting Environmental Objectives?" Energy Journal Special Issue on the Costs of the Kyoto Protocol: A Multi Model Evaluation, 1999. Peck, S. C., T. J. Teisberg. "CETA : A Model for Carbon Emissions Trajectory Assessment,” The Energy Journal 13.1(1992): 55-77.
⑤W. D. Nordhaus, and Z. Yang, RICE, A Regional Dynamic General Equilibrium Model of Optimal Climate-Change Policy(New Haven, Conn.: Yale University and Massachusetts Institute of Technology, 1995).
⑥S. C. Peck, and T. J. Teisberg, "CETA: A Model for Carbon Emissions Trajectory Assessment," The Energy Journal 13.1(1992): 55-77.
⑦J. Alcamo, G. J. van den Born, A. F. Bouwman, B. J. de Haan, K. Klein Goldewijk, O. Klepper, J. Krabec, R. Leemans, J. G. J. Olivier, A. M. C. Toet, H. J. M. de Vries and H.J. van der Woerd, "Modeling the Global Society-biosphere-climate System," Part 2: Computed Scenarios, Wat. Air Soil Pollut. 75(1994).
⑧Dale W. Jorgenson, and Peter J. Wilcoxen, "Reducing US Carbon Emissions: An Econometric General Equilibrium Assessment," Resource and Energy Economics 15(1993a): 7-26, March.
⑨Hazilla, Michael, and Kopp, Raymond J, "Social Cost of Environmental Quality Regulations: A General Equilibrium Analysis," Journal of Political Economy, 1990.
⑩Vennemo, H., "A Dynamic Applied General Equilibrium Model with Environmental Feedbacks," Economic Modelling 14(1997):99-154.
(11)Gerlagh and van der Zwaan, "Gross World Product and Consumption in a Global Warming Model with Endogenous Technological Change," Resource and Energy Economics 25(2003): 35-57.
(12)van der Zwaan and Gerlagh, "Economics of Geological Storage and Leakage," 2008.
(13)D. Erickson, and J. R. Jensen, " Sequestration in an Unminable Coalbed-San Juan Basin, Colorado, USA," Williams, D., Durie, B., McMullan, P., Paulson, C., Smith, A.(Eds.), Proc. of the 5th Int. Conf. on Greenhouse Control Technologies(Cairns, 2000): 589-592.
(14)M. H. Babiker, G. E. Metcalf, and J. Reilly, "Tax Distortions and Global Climate Policy," Journal of Environmental Economics and Management 46(2003): 269-287.
(15)M. Amann, Jiang Kejun et al., "GAINS Asia: Scenarios for Cost-effective Control of Air Pollution and Greenhouse Gases in China, 2008. http://gains.iiasa.ac.at/gains/download/GAINS-Asia-China.pdf.
(16)李善同、何建武：《可计算一般均衡模型及其应用》，北京：经济科学出版社，2010年。
(17)Xiannuan Lin, and Karen R. Polenske, "Input-output Anatomy of China's Energy Use Changer in the 1980s," Economic Systems Research 7-1(1995): 67-83.
(18)R. E. Miller and P. Blair, Input-output Analysis: Foundations and Extensions(Prentice Hall, 1985).
(19)M. Lenzen, "Primary Energy and Greenhouse Gases Embodied in Australian Final Consumption: An Input-output Analysis," Energy Policy 26(1998).
(20)D. Hawdon, and P. Pearson, "Input-output Simulations of Energy, Environment, Economy Interaction in the UK," Energy Economics 17(1995): 73-86.
(21)J. L. Proops, M. Faber, and G. Wagenhals, Reducing Emissions: A Comparative Input-output Study for Germany and the UK(Springer-Verlag, Berlin, 1993).
(22)Tarancón, Miguel Angel, Pablo del Río, and Fernando Callejas Albiana, "Assessing the Influence of Manufacturing Sectors on Electricity Demand: A Cross-country Input-output Approach," Energy Policy 38(2010): 1900-1908.
(23)齐晔、李惠民、徐明：《中国进出口贸易中的隐含碳估算》，《中国人口·资源与环境》2008年第3期。
(24)闫云凤、杨来科：《中美贸易与气候变化——基于投入产出法的分析》，《世界经济研究》2009年第7期。
(25)Chen Xi-kang, Guo Ju-e, and Yang Cui-hong, "Extending the Input-output Model with Assets," Economic Systems Research 17(2005): 211-226.
(26)夏炎、杨翠红、陈锡康：《中国能源强度变化原因及投入结构的作用》，《北京大学学报》(自然科学版)2010年第3期。
(27)W. Isard, Location and Space-economy(The MIT Press, Cambridge, MA, 1956).
(28)张
亚雄、赵坤：《北京奥运会投资对中国经济的拉动影响——基于区域间投入产出模型的分析》，《经济研究》2008年第3期。
(29)Glen Peters, C. L. Weber, D. Guan, and K. Hubacek, "China's Growing Emissions—A Race between Increasing Consumption and Efficiency Gains," Environmental Science and Technology 41(2007): 5939-5944.
(30)计算过程为：(2020-2009)-1=5.4%。
使用微信“扫一扫”功能添加“谷腾环保网”
