1.2.3.1　碳排放驱动因素测度研究综述

纵观国内外文献，碳排放驱动因素主要包括能源强度、结构调整、经济发展、人口规模、技术进步等，以及新时代背景下的新驱动因素，如对外开放程度、城镇化率等。在碳排放驱动因素分析领域，通行的研究方法主要有指数分解分析法、计量方法等。

指数分解分析（Index Decomposition Analysis，IDA）法，利用的是各部门的加总数据，适合进行时间序列分析以及跨国比较分析。其中，对数平均迪式指数（Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI）法因具备完全的、不产生残差等优点，在碳排放驱动因素分解中应用较为广泛。Ang BW.综合考虑不同因素分解法的理论基础、适应范围、应用便捷性等方面，提出LMDI法是目前相对较优的因素分解法，并给出具体分解步骤。王云等（2010）基于Kaya恒等式基本原理和LMDI分解法，建立山西省1998—2008年二氧化碳排放影响因素的扩展分解模型，结果表明二氧化碳排放量呈逐年增长态势，经济增长与能源强度变化为影响二氧化碳排放的重要因素。叶晓佳等（2011）采用对数平均权重（LMDI）分解法测算了能源强度效应、结构调整效应、经济发展效应和人口规模效应对碳排放量的贡献值、变化趋势及相互作用机理，研究表明经济发展和人口规模对碳排放量的增长产生正向驱动效应，能源强度和结构调整产生负向驱动效应；经济发展成为导致碳排放量增长的主导因素。

随着LMDI分解法在碳排放因素分解领域的广泛运用，不少研究者试图采用新的分析方法，此时计量方法的跨领域运用应运而生。孙作人等（2012）基于非参数距离函数和环境生产技术，构建了一种生产分解分析新方法，将碳排放变动分解为若干贡献因素，并应用于分析中国工业36个行业碳排放的驱动因素。结果表明：潜在能源结构碳强度对工业二氧化碳排放强度下降的贡献要小于潜在能源强度，能源强度调整空间更大；能源结构碳强度由于煤炭占总能源消费比例过高趋势并未扭转，致使结构节能的潜力并未有效释放；能源利用技术效率改善不明显，各行业能源利用技术效率差异呈扩大趋势。孙欣和张可蒙（2014）运用协整理论分析，认为中国1980—2011年碳强度与影响因素（第二产业比重、人均GDP、能源强度、对外贸易依存度和城镇化率）存在长期均衡关系，通过构建状态空间模型，结果表明：第二产业比重、能源强度与城镇化率对碳强度均产生正影响，人均GDP增长和对外贸易依存度对碳强度产生负影响。田成诗和亓伟（2014）用STIRPAT模型验证了收入与二氧化碳排放之间的关系，利用马尔科夫链分析了收入—二氧化碳排放的联合状态转移机制。研究结果表明，收入是影响二氧化碳排放的重要因素，高收入对应着高排放，低收入水平地区倾向于通过增加二氧化碳排放来带动经济发展。目前，高收入—高排放处于稳定状态，但从长期来看，该状态的地区比重很小。中国没有进入低收入—高排放的收入环境陷阱。计量方法的运用为碳排放研究提供了全新的视角。

王兆峰和杜瑶瑶（2019）运用超效率SBM-DEA模型测算湖南省14个市州碳排放效率和环境效率，分析结果显示湖南省各市州碳排放效率和环境效率普遍较低，且各市州碳排放效率存在显著差异。丁明磊等（2019）分析郑州市2013年共181家工业企业的基础数据，建立分配模型测算碳排放综合绩效，其结果表明郑州各行业碳排放强度与碳排放总量存在较高的关联性，且碳排放强度分布不均衡。门单和黄雄（2019）运用LMDI的分解方法测算我国碳排放效率效应、产业结构效应、能源消耗强度效应与经济效率效应，其结果表明提高经济规模效率和碳排放效率效应能促进节能减排。孔相宜和侯明（2019）运用数据包络分析法与FCAM模型进行比较，分别分析我国各地区的碳排放效率，分析结果表明碳排放分配的政策可以合理进行碳减排。钱浩祺等（2019）运用随机前沿分析法估算了各地区的碳排放效率，其结果显示消费侧和生产侧的分配差异会导致地区间分配差距较大，且以能源为主的生产省份需要成都更多的碳减排量。关伟等（2019）运用SBM模型测算沿海11个省份2006—2015年的贸易出口碳排放效率，其分析结果中的碳排放效率指数在各地区间存在显著差异，为北高东南低的地域趋势。王燕和刘婷（2018）运用SBM模型测算我国30个省份的物流能源效率，其结果显示影响我国物流能源效率的主要因素是行业规模、能源价格与消费结构。殷文等（2018）对干旱地区的典型种植模型进行分析，并结合能值分析理论研究资源利用、碳排放等对生产效率的影响，结果显示免耕秸秆还田的生产模型具有明显的增产效应。张德钢（2018）运用固定效应面板下的随机前沿模型测算分析市场分割对碳排放效率的影响，结果显示市场分割显著地降低了碳排放效率。祝宏辉和李晓晓（2018）利用Tapio脱钩模型测算新疆的农业碳排放量，并与全国农业碳排放量进行比较，比较结果显示新疆及全国农业碳排放量均呈增长趋势。唐洪松等（2018）从碳排放视角出发，测算我国建设用地利用强度和效率，结果表明碳排放综合呈现出由东部向中部、西部依次递减的规律。谭华云等（2018）采用SBM模型测算我国各省区的旅游业碳排放效率，其结果显示各省区存在碳排放效率区域差异。徐国泉和栾昊（2018）采用SBM-DEA模型测算分析江苏省12个城市的碳排放效率，结果显示江苏省区域间碳排放效率呈现“苏中＞苏南＞苏北”的格局，其与传统经济格局存在差异。王劼和朱朝枝（2018）运用ML方法和面板Probit模型测度我国农业部门的碳排放效率，结果表明，发达国家和发展中国家农业部门的碳排放效率多为无效率状态。白世秀等（2018）从生态效率基本理论分析入手，研究生态效率对市场价值的影响，结果表明企业生态效率的高低对其下一期的市场价值有着显著的促进或影响作用。王劼和朱朝枝（2018）引入LMDI模型和Tapio脱钩模型来识别样本国家农业碳排放变化的关键影响因素，结果显示，多数发达国家农业碳排放总量呈下降态势，发展中国家则多呈现增长态势。潘伟和潘武林（2018）以固定资源分配的DEA方法为基础得出总量控制下我国30个省份的碳排放配额分配方案，结果表明要实现全国范围内平均效率最大化，需要将多数配额集中分配到少数省份。于倩雯和吴凤平（2018）通过构建公平与效率耦合视角下的碳排放权总量分配双层规划模型对碳排放权总量分配模型进行求解，进一步验证了碳排放权问题分配模型的有效性与算法的可行性。冉启英等（2018）运用SBM的方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数，测算碳排放约束下我国及东部、中部、西部各区域的农业全要素能源效率，结果表明，不同地区在朝着各自稳定水平发展的过程中出现了落后地区的追赶效应。钟蓉等（2018）以ZSG-DEA模型为手段，对2020年上海市六大行业的碳减排目标进行分解和优化，结果表明，建筑业，交通运输、仓储和邮政业以及批发、零售业与住宿、餐饮业拥有比剩余三个行业更大的减排潜力。王兴等（2018）对西南地区农业碳排放趋势、驱动因素及主要贡献因子进行研究，结果表明西南地区农业碳排放呈增长趋势。孙海燕和耿成轩（2017）结合固定效应测度了我国各区域碳排放差异及其收敛特性，结果表明我国东部区域碳排放变动趋势相对平稳，而中西两大区域的碳排放总体控制并不理想。