党的十八大以来，我国进一步明确走绿色低碳发展之路，以突破资源环境瓶颈、调整经济结构、转变发展方式，实现我国经济的可持续发展转型。2020年，中国政府对外承诺二氧化碳排放力争在2030年前达到峰值，努力争取在2060年前要实现碳中和，减排任务艰巨且紧迫，亟需探讨可行的碳核算方式，以帮助各行业部门对二氧化碳排放的有效核算与测量。基于此，本文分别从测算方法、研究方向、行业研究等3个角度系统梳理现有的碳排放核算相关研究，并结合我国现状提出相应对策与建议。

 

有关气候变化相关主题和低碳经济的研究，仅从概念的内涵发展就经历了一系列的发展与演变，如“碳锁定、碳解锁、碳脱钩、碳达峰和碳中和”等概念的出现，与“碳”相关的研究也日益增多。

 

“碳锁定”是由学者Unruh在2000年首次提出，认为制造业的技术及制度被锁定在化石能源系统中，导致工业经济发展无法摆脱高碳排放问题，而市场和产业政策的低碳减排效果也被削弱，出现“碳锁定”状态。对应于“碳锁定”，“碳解锁”则是要摆脱这一固化局面。Unruh在之后的研究中进一步阐述了“碳解锁”含义，指出TIC的存在导致“碳解锁”收效甚微，只有同时进行技术和制度变革，才有可能实现“碳解锁”。

 

经济学上通常利用“脱钩”来衡量经济增长脱离物质消耗的变化状态，经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development， OECD）在描述经济增长与环境污染问题中，将摆脱依赖高污染、高排放来换取经济增长的状态称为“脱钩”，构建了以驱动力（driver）—压力（pressure）—状态（state）—影响（influence）—反映（response）为框架设计的DPSIR结构的OECD指标，并将“脱钩”进一步分为“相对脱钩”与“绝对脱钩”，在保持经济增长前提下，污染排放或能源消费增长幅度低于经济增长时为“相对脱钩”；当环境污染或能源消费下降时为“绝对脱钩”。Gupta利用OECD指标对OECD成员国的经济增长与环境退化情况进行了数据分析发现，伴随经济增长，衡量环境压力的人口增长、能源产量、温室气体排放量、二氧化碳排放量、硫氧化物和氮氧化物排放量、水资源的使用和浪费等指标并不是都在下降，环境压力指标增速低于经济总体表现，OECD指标衡量的脱钩并不意味经济能够完全实现可持续发展。

 

形容经济与环境关联性的“脱钩”在经济与交通运输关联性中等价于“解耦”或“再链接”，反之为“耦合”，Tapio在研究欧盟十五国交通运输二氧化碳排放量与GDP的关联性时，首次提出另一种有别于OECD指标的 Tapio脱钩模型，将脱钩分为耦合、脱钩、负脱钩三大类，并按照经济与碳排放之间的弹性关系进一步细分：当经济与碳排放的弹性关系处于耦合时，若两者增值为正则为扩张性耦合，反之为隐性耦合；当经济与碳排放的弹性关系处于脱钩时，经济增长且碳排放减弱则为强脱钩，都增加为弱脱钩，反之为隐性脱钩；当经济与碳排放的弹性关系为负脱钩时，经济衰退而碳排放增加时为强负脱钩，两者都增加为扩张性负脱钩，反之为弱负脱钩。

 

碳量永恒的理论（One Tone of CO2 Equals One Tone）是碳排放核算中一切有关碳减排策略的基础。基于这一理论，碳排放核算主要通过收集历史碳排放数据，确定基准值，结合未来发展计划（例如产量、投资等）来测算未来碳排放潜力。

 

根据二氧化碳的核算途径，碳核算的方式可分为自上而下和自下而上两类，前者主要指国家或政府层面的宏观测量，测量方法主要有排放系数法等；而后者则是下级单位的自行测算后向上级单位披露与汇总统计，包括企业的自测与披露、地方对中央的汇报汇总，及各国对国际社会提交反馈，企业更多会采取实测法来对碳排放做出核算。

 

从国际层面而言，国际组织或国际协定主要依靠于各国政府和企业自主进行核算及汇报来计算碳核算结果。自上而下的测算以《IPCC国家温室气体清单指南》为主流国际标准，自下而上的测算则是温室气体议定书（GHG Protocol）系列标准最为广泛使用。这些由非政府组织构建的标准及指引，均鼓励国家、城市、社区及企业等主体对于核算结果进行汇报和沟通，以此确保公开报告的一致性。以国际能源署（International Energy Agency，IEA）发布的碳核算报告为例，其数据来源主要为国家向IEA 能源数据中心提交的月度数据、来自世界各地电力系统运营商的实时数据、国家管理部门发布的统计数据等。

 

在学术界，排放系数法是适用范围最广、应用最为普遍的一种碳核算办法，即把煤、石油、天然气等化石能源按一定的碳排放系数转换成为标准煤的形式进行计算。但在实际操作中，各个机构和学者对碳排放系数确定的标准各不相同，其中影响较大的有政府间气候变化专门委员会（IPCC）、美国能源部/能源情报局（DOE/EIA）、美国橡树岭国家实验室（ORNL）、日本能源研究所、日本能源研究所；我国国家科委气候变化项目、国家发改委能源研究所等。除此之外，还有划分为原煤、洗精煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、其他石油制品、液化石油气、天然气等细类，每个类别分别有其对应的折算系数。相较前者而言，这种划分方法计算结果更为精确，计算过程也相对繁琐。

 

IPCC提供的碳核算基本方程：温室气体（GHG）排放=活动数据（AD）×排放系数（EF）。

 

 

其中，AD是导致温室气体排放的生产或消费活动的活动量，如每种化石燃料的消耗量、石灰石原料的消耗量、净购入的电量、净购入的蒸汽量等；EF是与活动水平数据对应的系数，包括单位热值含碳量或元素碳含量、氧化率等，表征单位生产或消费活动量的温室气体排放系数。EF既可以各机构给出的系数，也可以基于代表性的测量数据来推算。但在实际工作中，由于地区能源品质差异、机组燃烧效率不同等原因，各类能源消费统计及碳排放因子测度容易出现较大偏差，成为碳排放核算结果误差的主要来源。

 

除测算已产生的 CO2外，对CO2的排放预测也非常重要。在我国“双碳”目标颁布后，碳排放的预测对政策的制定与实施有着重要的指导意义。用于这类预测的方法或模型主要有IPAT模型、STIRPAT模型、对数平均迪氏指数法（LMDI）、广义迪氏指数分解法（GDIM）、经济—能源—环境—一般均衡模型等。

 

IPAT模型是美国斯坦福大学人口学家 Ehrlich和Holder于1971年针对技术改善环境恶化提出的人文驱动因素对环境影响的模型。IPAT模型的核心公式是I=PAT恒等式，其中I代表环境影响（impact）、P代表人口（population）、A代表富裕程度（affluence）以及T代表技术（technology）。由于该模型反映的是碳排放与影响因素之间单调线性关系，而且与环境库兹涅茨曲线（EKC）的研究结论相悖， 因而Dietz and Rosa将其改为随机形式，即STIRPAT模型。两个模型均采用指数的方法，结合对影响碳排放的因素，对未来的碳排放做出预测。学者陈占明等利用二氧化碳数据库与地级市数据，通过扩展的STIRPAT模型进行实证分析表明，控制人口规模是大型城市碳减排的关键，而中、小型城市应注重技术提升与产业结构优化，城市规模会影响整体碳达峰的路径设计。

 

在碳排放变化影响因素分解研究领域，对数均值迪氏指数分解法（Logarithmic Mean Divisia Index method, LMDI）因具备诸多优良的特性而得到了广泛的应用，该方法不但能够消除不能解释的残差项，而且能够处理数据中的0值问题，还具有计算过程简单、所得分解结果直观的特点，LMDI方法可以使模型结果具有更强的说服力。李佛关和吴立军利用LMDI分析发现能源结构与人口规模方面的碳减排效益有待优化，经济发展水平过于激进会导致减排受阻，技术提升成为减排主攻方面。之后逐渐演变出了广义迪氏指数分解法（GDIM）王勇等针对东北地区的交通运输情况，利用 GDIM 分别进行在基期、低碳、低碳与技术双重提升三类不同情景下进行碳达峰预测，预计在倡导和实现低碳节能、提升能源技术的情形下，中国交通运输行业能够在2030年及之前实现不同程度的碳达峰。

 

经济—能源—环境—一般均衡模型则是设计在2025年低值单峰情景、2025年高值单峰情景、2027年中值单峰情景、2025-2027年平台型达峰情景等4种碳达峰情景下，碳减排政策对我国GDP增长、居民消费、固定资产投资、就业等的影响，以探寻在实现碳排放量最小情况下，对经济发展负面影响相对更小的路径。张世国等基于国家信息中心经济—能源—环境一般均衡模型模拟估计我国在2025年实现不同碳达峰峰值带来的经济损失，通过对比发现，在到达碳达峰之前，节能减排力度越大，不仅会降低达峰绝对值，更会减轻后期碳中和所面临的环境压力。

 

现阶段中国的第三产业蓬勃发展，但仍以工业产业为主的总体情况短期不会有太大改变，基于各不同行业的碳排放研究揭示了不同行业的特征。其中，农业、建筑业、交通行业以及贸易中存在的隐含碳由于体量大，是学界研究的重点。

 

在日益严峻的全球气候变暖大背景之下，倡导低碳农业是实现经济增长与生态环境和谐共进、推进农业可持续发展的必然选择。农业碳排放研究热点主要集中于3个方面：①农业碳排放量的测算。②农业碳排放影响因素分解研究。③农业碳减排机制与政策性研究。对农业碳排放效率水平进行测度可为制定差异化的农业碳减排政策提供必要依据，具有较强的现实意义。可以构建含有期望产出与非期望产出的DEA-Malmquist效率指数，相比工业碳排放，农业碳排放源头多样、测算复杂，对农业碳排放的测算方法，确定农业碳排放公式为：图片，式中c为农业碳排放总量；i为碳源种类；e为各碳排放源的量；ε为各碳源碳排放系数。

 

在测算建筑业碳排放量时，间接碳排放是不可忽视的一部分。而采用投入产出分析法对间接碳排放进行测算时需要从投入产出表获取相关数据，但我国的投入产出表每5年才更新一次，所以无法计算其余年份的间接碳排放量。Ya等的研究表明，82%-87%的碳排放是在生产建筑材料时产生的，其中钢铁和水泥占到了94%-95%。因此，在研究中可以把生产建筑材料时产生的碳排放作为间接碳排放纳入到建筑业碳排放测算框架中，以期对我国各省建筑业排放进行测算分析。在计算脱钩程度时，与OECD脱钩模型相比，Tapio脱钩模型用于测算时不需要选定基期而且不受统计量纲的影响，其脱钩指标体系也更加完备，因此 Tapio脱钩模型进行分析的研究相对较多。

 

由于私人小汽车的能源消耗、交通设施的能源消耗统计缺失，以及城市公共交通多种能源结构下的能耗统计和碳排放的测算不完善，尚未形成统一规范的标准，使得城市交通能源消耗和碳排放缺少明确的量化关系。Toshihiko等人用可计算的一般均衡（Computable General Equilibrium，CGE）模型通过模拟能源、经济、环境的三者关系，主要用于预测碳税等促进节能减排的政策效果。赵娴在2007年根据 AIM( Asian-Pacific Integrated Model) 能源技术模型建立了北京市2008年交通能源需求与环境排放模型，以2005年为基准年预测了2008年能耗和排放。王晓华应用长期能源替代规划系统（Long-range Energy Alternatives Planning System，LEAP）模型建立了北京市物流系统能耗计算模型，并利用 MOBILE 模型核算了能耗及排放强度。计算全生命周期能耗的研究相对较多，从全生命周期角度研究城市客运交通系统能耗应该包括车辆，基础设施和燃油3个方面，前两个方面又包括设计、原料开采、制造过程、建设过程、运营过程、维护和报废7个阶段。不同交通方式的能源消耗因子比较，考虑全过程消耗和全承担消耗，用生命周期模型方法进行分析评价，包括建设阶段、运营阶段、维护阶段、回收处理阶段，是交通运输能源消耗的研究重点之一。

 

在经济全球化的背景下，国际贸易使产品的生产和消费发生分离，在一国生产的产品通过国际贸易可能在他国进行消费，而相应的碳排放则留在生产国。因此，作为世界最大的出口国之一，采用合理的方法测算我国对外贸易隐含碳排放，有利于界定我国当前碳减排责任。目前学者们使用的隐含能源和隐含碳排放的测算方法主要为单区域投入产出模型（Single-Region Input-Output Model，SRIO)，在实际应用中，SRIO 模型往往基于某一国家的投入产出表，对进出口产品并不作中间产品和最终产品的区分，且假定进口产品与国内产品具有相同的能耗和碳排放水平，无法真实反映一国隐含能源和隐含碳排放规模。而采用多区域投入产出模型（MRIO, Multi-Regional Input-Output Model) 则可以将生产技术模型化，反映不同国家、各部门之间的产业关联和贸易联系，较好地克服了SRIO模型技术同一性假设引起的偏差。