東部地區(qū)能源碳排放的省域比較及因素分解

[摘要]根據(jù)1996年～2008年能源消費(fèi)數(shù)據(jù)，對(duì)東部地區(qū)12個(gè)省份的CO2排放量進(jìn)行估算，并且利用LMDI方法對(duì)其進(jìn)行因素分解。結(jié)果表明：東部地區(qū)碳排放呈快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，且不同省份之間碳排放量差異比較明顯；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人口規(guī)模和能源結(jié)構(gòu)是東部地區(qū)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素，其中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是最關(guān)鍵的因子，而技術(shù)進(jìn)步是東部地區(qū)碳排放的抑制因素，但是在不同年份之間存在較大的隨機(jī)性。基于此，提出了減少東部地區(qū)CO2排放的相關(guān)政策建議，以適應(yīng)中國(guó)的低碳經(jīng)濟(jì)道路。

[關(guān)鍵詞]東部地區(qū)；CO2排放；因素分解；LMDI模型

[中圖分類號(hào)] F062.2 ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］ Ａ [文章編號(hào)] 1673-0461（2011）10-0048-05

一、引 言

中國(guó)是世界上最大的碳排放國(guó)，同時(shí)也是對(duì)世界環(huán)境高度負(fù)責(zé)的國(guó)家，所以逐步降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的碳排放，走低碳經(jīng)濟(jì)道路是中國(guó)的惟一選擇。東部地區(qū)作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的區(qū)域，化石能源消耗量巨大，因此也是CO2排放最大的區(qū)域。同時(shí)東部地區(qū)不同省份之間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、技術(shù)水平、人口規(guī)模和能源結(jié)構(gòu)均有所不同，所以碳排放量肯定也存在較大差異，并且導(dǎo)致這種差異的因素也會(huì)不一樣。關(guān)于碳排放的因素分解問題，目前國(guó)內(nèi)外有部分文獻(xiàn)進(jìn)行了研究。主要包括：Wu等利用三層分解方法，分析了工業(yè)部門能源強(qiáng)度和勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)碳排放的影響[1]；Wang等分析了能源強(qiáng)度和化石能源結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)1957年～2000年中國(guó)碳排放變化的影響[2]；Fan等采用AWD方法分解了1980年～2003年我國(guó)碳排放強(qiáng)度的影響因素[3]；Ma和Stern分析了生物質(zhì)能的消費(fèi)比重對(duì)碳減排的積極影響[4]；Schipper等根據(jù)

13個(gè)IEA國(guó)家的9個(gè)制造業(yè)部門相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)其碳排放強(qiáng)度進(jìn)行了分析[5]；胡初枝等對(duì)1990年～2005年我國(guó)六部門能源消費(fèi)碳排放量進(jìn)行了簡(jiǎn)單平均的因素分解[6]；徐國(guó)泉等采用對(duì)數(shù)平均權(quán)重Disvisia分解法，定量分析了經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源效率和能源結(jié)構(gòu)等因素對(duì)中國(guó)人均碳排放的影響[7]；劉紅光等采用投入產(chǎn)出方法分析了我國(guó)工業(yè)源碳排放的影響因素[8]。上述文獻(xiàn)利用各種方法對(duì)碳排放的影響因素進(jìn)行了分析，得出的結(jié)論各有不同。本文在上述文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，利用LMDI因素分解方法，對(duì)我國(guó)東部地區(qū)1996年～2008的碳排放總量進(jìn)行因素分解，并據(jù)此提出相應(yīng)政策建議。

二、東部地區(qū)碳排放量的估算及省域比較

（一）碳排放量估算方法

目前，在各國(guó)的環(huán)境統(tǒng)計(jì)工作中，有幾種比較通行的方法來(lái)對(duì)污染氣體排放量進(jìn)行估算，如實(shí)測(cè)法、生命周期法、物料衡算法、決策樹法等。根據(jù)IPCC第四次評(píng)估報(bào)告[9]，一個(gè)區(qū)域的CO2排放量主要來(lái)源于化石燃料燃燒，所以本文采用表面能源消費(fèi)量估算法（屬于物料衡算法的一種）來(lái)進(jìn)行碳排放量的估算。在進(jìn)行計(jì)算時(shí)，將各省份的各種能源消費(fèi)數(shù)量（實(shí)物統(tǒng)計(jì)量）按照一定的系數(shù)折算成標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)量，再乘以各自的碳排放系數(shù)，可得到各種能源消費(fèi)的碳排放數(shù)量，最后將各種能源的碳排放量簡(jiǎn)單加總即可得到某個(gè)省份的CO2排放總量。具體公式如下：

Cit=■Eijtηj （1）

其中Cit為i省第t年的CO2排放總量；Eijt為i省第t年第j種能源消費(fèi)量；ηj為第j種能源的碳排放系數(shù)。根據(jù)《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》口徑，將最終能源消費(fèi)種類劃分為9類，即煤炭、柴油、汽油、煤油、天然氣、原油、燃料油、電力和焦炭，其折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)和碳排放系數(shù)分別如表1和表2所示。

資料來(lái)源：IPCC.Climate change：impacts，adaptation and mitigation of climate change[M]. Cambridge University Press，1995.

（二）東部地區(qū)碳排放的省域比較

根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局口徑，東部地區(qū)包括12個(gè)省（市、區(qū)），即北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西和海南（為行文方便，下文統(tǒng)一稱之為省份）。根據(jù)上文所述方法，可以估算出東部地區(qū)各省份1996年～2008年的碳排放總量，表3給出了各省份1996年、2008年、1996年～2008年平均碳排放量，以及1996年～2008年碳排放量的年平均增長(zhǎng)速度。

由表3可知，東部地區(qū)不同省份之間的CO2排放總量差異非常明顯。從1996年～2008年平均值看，可以將12個(gè)省份劃分為4個(gè)等級(jí)，其中：遼寧、河北、江蘇、廣東和山東這5個(gè)省份每年的碳排放量均超過1億噸以上，為高排放省份；上海和浙江兩省每年的碳排放量在5千萬(wàn)噸到1億噸之間，為中高排放省份；廣西、天津、北京、福建這4個(gè)省份每年的碳排放量在1千萬(wàn)噸到5千萬(wàn)噸之間，為中低排放省份；海南省每年的碳排放量在1千萬(wàn)噸以下，為低排放省份。從CO2排放增長(zhǎng)速度看，不同省份之間差異也較大。其中，海南、福建、浙江、廣東和山東這5個(gè)省份的年均增速均超過了10%；廣西、天津、上海、遼寧、河北、江蘇這6個(gè)省份的年均增速在5%與10%之間；北京碳排放的年均增速最低，僅為4.35%。所以總的來(lái)說(shuō)，浙江、江蘇、廣東、山東等省份碳排放量基數(shù)大，年均增速快，未來(lái)會(huì)面臨較大的減排壓力，是我國(guó)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的重點(diǎn)省份；而北京、天津等省份碳排放量基數(shù)較小，年均增速也較慢，未來(lái)的碳減排壓力相對(duì)較小；值得注意的是海南，雖然目前碳排放量較小，但是其年均增速高達(dá)17.33%，所以從長(zhǎng)期來(lái)看，也有一定的減排壓力。

三、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）LMDI因素分解方法

目前在能源和環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)中常用的因素分解法主要包括兩類：一是結(jié)構(gòu)性因素分解方法（SDA）；二是指數(shù)因素分解方法（IDA）。后者又可以分為拉氏分解和迪氏分解兩種方法，本文利用Ang等（1998）提出的對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法（Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI）對(duì)中國(guó)的CO2排放量進(jìn)行因素分解[10]。LMDI方法具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

設(shè)V為需要分解的對(duì)象，在一個(gè)時(shí)間跨度內(nèi)有n個(gè)因素對(duì) 的變化起作用，每一個(gè)n對(duì)應(yīng)一個(gè)變量，即有n個(gè)變量x1，x2，…，xn，下標(biāo)i表示總量指標(biāo)的次級(jí)分類，用于進(jìn)行結(jié)構(gòu)變化的分析。在次級(jí)分類的水平上，存在關(guān)系Vi=x1，i，x2，i，…，xn，i。

一般地，指數(shù)分解定義為V=■Vi=■x1，i x2，i…xn，i，其中0時(shí)期總量的變化為V0=■x01，i x02，i…x0n，i，t時(shí)期總量的變化為Vt=■xt1，i xt2，i…xtn，i利用加法分解，將變化差分解為ΔVtot=Vt-V0=ΔVx1+ΔVx2+…+ΔVxn，其中下標(biāo)i表示總的變化，對(duì)應(yīng)的第k個(gè)因素的效應(yīng)表示為ΔVxk=■■×ln■。

（二）碳排放分解模型

遵循LMDI分析框架，東部地區(qū)CO2排放總量可以用以下基本公式來(lái)表示：

C=■Ci=■[（Ci /Ei）×（Ei /Yi）×（Yi /Pi）×Pi] （2）

其中，C為東部地區(qū)總的碳排放量；Ci為第 i個(gè)省份的碳排放量；Ei為第i個(gè)省份的能源消費(fèi)量；Yi為第i個(gè)省份的實(shí)際GDP；Pi為第i個(gè)省份的人口總量。不妨令Si=Ci /Ei，表示第i個(gè)省份能源消費(fèi)的碳排放強(qiáng)度，即消費(fèi)一單位能源的CO2排放量，這與各省份的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)有關(guān)；Ti=Ei /Yi，表示第i個(gè)省份的能源強(qiáng)度，即生產(chǎn)單位GDP的能源消費(fèi)數(shù)量，這通常與各省份的技術(shù)水平有關(guān)；Ai=Yi /Pi，表示第i個(gè)省份的人均實(shí)際GDP，通常與各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān)。所以式（2）可以寫為

C=■（Si ×Ti×Ai×Pi)。

所以第t期的碳排放量相對(duì)于基期排放量的變化可以表示為下式：

ΔCtot=Ct-C0=ΔCS+ΔCT+ΔCA+ΔCP （3）

其中：ΔCS為結(jié)構(gòu)效應(yīng)，表示能源結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)CO2排放的貢獻(xiàn)值；ΔCT為技術(shù)效應(yīng)，表示技術(shù)進(jìn)步對(duì)CO2排放的貢獻(xiàn)值；ΔCA為經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平對(duì)CO2排放的貢獻(xiàn)值；ΔCP為人口效應(yīng)，表示人口規(guī)模變動(dòng)對(duì)CO2排放的貢獻(xiàn)值。根據(jù)LMDI方法，令Wi=■，可以得出各因素的分解結(jié)果如下：

ΔCS=■Wiln■；ΔCT=■Wiln■；

ΔCA=■Wiln■；ΔCP=■Wiln■

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明

本文所使用的原始數(shù)據(jù)中，各省份GDP總量和人口數(shù)量來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，并按照2005年價(jià)格將名義GDP折算為實(shí)際GDP數(shù)據(jù)；各省能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，并按照前文所述方法將其折算為標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)量；CO2排放量按照前文所述方法估算得到，為了保持與現(xiàn)有文獻(xiàn)一致，本文將CO2排放量的單位轉(zhuǎn)變?yōu)橐蕴紴閱挝弧?/p>

四、實(shí)證分析結(jié)果

（一）東部地區(qū)總體碳排放分解結(jié)果

根據(jù)上述方法，對(duì)東部地區(qū)總體的碳排放年增量進(jìn)行因素分解，結(jié)果如圖1所示：

由圖1可知，在研究期間，東部地區(qū)每年的碳排放總量較上年相比均有明顯增加，尤其是2003年以后，碳排放年增量都超過了1億噸以上（2005年的增量近2億噸），這與東部地區(qū)近年來(lái)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展是相符的。從結(jié)構(gòu)效應(yīng)看，除1998年、2000年和2002年為負(fù)外，其余年份均為正，這說(shuō)明在多數(shù)年份，東部地區(qū)的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出“高碳化”趨勢(shì)，單位能源消費(fèi)所排放的CO2有所增加。若將不同年份的結(jié)構(gòu)效應(yīng)加總，可知能源結(jié)構(gòu)調(diào)整使東部地區(qū)碳排放增加了4，662.42萬(wàn)噸，這對(duì)我國(guó)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)是較為不利的。從技術(shù)效應(yīng)看，多數(shù)年份為負(fù)，說(shuō)明在多數(shù)年份東部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步使得能源強(qiáng)度有所下降，單位GDP的能源消耗降低了，一定程度上緩解了碳排放。但是在2000年、2002年～2005年技術(shù)效應(yīng)為明顯的正值，特別是2004年和2005年，由于技術(shù)效應(yīng)增加的碳排放增加值均在5，000萬(wàn)噸碳以上，這說(shuō)明技術(shù)對(duì)碳減排的作用具有較大的隨機(jī)性。可喜的是，最近幾年（2006年～2008年）的技術(shù)效應(yīng)連續(xù)為負(fù)值，1996年～2008年累計(jì)技術(shù)效應(yīng)為-6，922.06萬(wàn)噸碳，說(shuō)明總體而言，技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)了碳減排。從經(jīng)濟(jì)效應(yīng)看，各年均為正值，說(shuō)明東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)使得人均實(shí)際GDP較上年均有所提升，促進(jìn)了碳排放的增加，尤其是2006年～2008年，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)導(dǎo)致的碳排放年增量均超過1億噸。進(jìn)一步分析可知，1996年～2008年累計(jì)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)為99，830.22萬(wàn)噸碳，這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是東部地區(qū)碳排放快速增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)因素。從人口效應(yīng)看，除2001年為負(fù)值外，其余年份均為正，1996年～2008年累計(jì)人口效應(yīng)為14，241.70萬(wàn)噸碳，說(shuō)明東部地區(qū)人口規(guī)模的變動(dòng)較大地推動(dòng)了碳排放的增長(zhǎng)。總體而言，東部地區(qū)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素包括經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人口規(guī)模和能源結(jié)構(gòu)，其貢獻(xiàn)的碳排放增量占總的碳排放增量比重分別為84.08%、11.99%和3.93%；而能源強(qiáng)度是東部地區(qū)碳排放惟一的抑制因素。

（二）東部地區(qū)不同省份碳排放分解結(jié)果

進(jìn)一步可將東部地區(qū)碳排放的各種效應(yīng)分解到不同的省份，得到不同省份碳排放的因素分解結(jié)果，如圖2所示：

由圖2可知，東部地區(qū)不同省份之間碳排放分解結(jié)果存在較大差異。從總效應(yīng)看，河北、江蘇、浙江、山東和廣東這5個(gè)省份的累計(jì)碳排放增量均超過了1億噸，5個(gè)省份總計(jì)增加碳排放82，587萬(wàn)噸，占東部地區(qū)碳排放增量（111，812萬(wàn)噸）的比重為73.86%。而其余7個(gè)省份的碳排放增量比重僅為26.14%，這說(shuō)明東部地區(qū)不同省份之間碳排放存在比較嚴(yán)重的非均衡性，碳減排壓力較大的省份集中于那些資源、經(jīng)濟(jì)和人口大省。從結(jié)構(gòu)效應(yīng)看，北京、天津、河北、遼寧、上海和廣西這6個(gè)省份為負(fù)，而其余6個(gè)省份為正，其中浙江和山東兩省結(jié)構(gòu)效應(yīng)增加的碳排放在2，000萬(wàn)噸以上。這說(shuō)明不同省份能源結(jié)構(gòu)變動(dòng)方向有所不同，江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南這6個(gè)省份呈現(xiàn)“高碳化”趨勢(shì)，其余6個(gè)省份呈現(xiàn)“低碳化”態(tài)勢(shì)。從技術(shù)效應(yīng)看，北京、天津、河北、遼寧和上海這5個(gè)省份為負(fù)，尤其是遼寧省碳減排效應(yīng)十分顯著（減排5，017萬(wàn)噸），說(shuō)明這些省份能源強(qiáng)度在研究期內(nèi)有所下降。如遼寧，1996年能源強(qiáng)度為2.6915噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元，2008年將為1.7253噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元，表示同樣生產(chǎn)1萬(wàn)元GDP，2008年消耗的能源量比1996年減少近1噸標(biāo)準(zhǔn)煤。其余7個(gè)省份技術(shù)效應(yīng)為正，說(shuō)明能源強(qiáng)度有所上升，刺激了碳排放增長(zhǎng)。從經(jīng)濟(jì)效應(yīng)看，所有省份均為正，其中河北、遼寧、江蘇、山東和廣東這5個(gè)省份經(jīng)濟(jì)效應(yīng)引起的碳排放增量超過了1億噸，說(shuō)明東部地區(qū)所有省份的人均實(shí)際GDP在研究期內(nèi)均明顯增加，推動(dòng)了各省份的碳排放增長(zhǎng)。從人口效應(yīng)看，除廣西為負(fù)外，其余省份均為正，其中廣東省人口效應(yīng)增加的碳排放為4，274萬(wàn)噸，這與其人口規(guī)模變動(dòng)關(guān)系十分密切（由1996年的6，961萬(wàn)人增加到2008年的9，544萬(wàn)人）。

五、簡(jiǎn)要結(jié)論及建議

本文根據(jù)能源消費(fèi)數(shù)量對(duì)東部地區(qū)12個(gè)省份的碳排放量進(jìn)行了估算，并在此基礎(chǔ)上利用LMDI方法對(duì)東部地區(qū)碳排放進(jìn)行因素分解。研究結(jié)果如下：

一是東部地區(qū)碳排放總量呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，1996年～2008年年均增速為8.82%，其中碳排放量較大的省份主要包括山東、廣東、江蘇、河北和遼寧等，但碳排放增長(zhǎng)速度最快的省份為海南，年均增速高達(dá)17.33%。所以降低這些省份的CO2排放量是東部地區(qū)實(shí)現(xiàn)碳減排的關(guān)鍵。

二是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人口規(guī)模和能源結(jié)構(gòu)是東部地區(qū)CO2排放的驅(qū)動(dòng)因素，其中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為主要驅(qū)動(dòng)因素，其增加的碳排放占碳排放總增長(zhǎng)量的84.08%，而人口規(guī)模和能源結(jié)構(gòu)變動(dòng)增加的碳排放比重分別為11.99%和3.93%；技術(shù)進(jìn)步是東部地區(qū)CO2排放的抑制因素，共實(shí)現(xiàn)碳減排6，922.06萬(wàn)噸碳，但是技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳減排的作用有一定的隨機(jī)性。這說(shuō)明在降低碳排放方面，并未完全發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步優(yōu)勢(shì)，目前技術(shù)應(yīng)用更多是為了提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，而并非與提高環(huán)境質(zhì)量有關(guān)。盡管東部地區(qū)技術(shù)進(jìn)步非常快，但對(duì)降低碳排放的作用并不明顯，所以要在生產(chǎn)中進(jìn)一步推行削減碳排放的相關(guān)技術(shù)。

三是東部地區(qū)不同省份之間碳排放差異比較明顯，并且碳排放因素分解結(jié)果也有所不同。其中碳排放累計(jì)增量較大的省份包括河北、江蘇、浙江、山東和廣東等省份；北京、天津、河北、遼寧、上海和廣西共6個(gè)省份結(jié)構(gòu)效應(yīng)為負(fù)，其余省份為正；北京、天津、河北、遼寧和上海共5個(gè)省份技術(shù)效應(yīng)為負(fù)，其余省份為正；所有省份經(jīng)濟(jì)效應(yīng)均為正，比較明顯的省份主要有河北、遼寧、江蘇、山東和廣東等；人口效應(yīng)除廣西為負(fù)外，其余省份均為正，其中廣東省最為明顯。

基于上述，本文提出如下建議：

第一，進(jìn)一步優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。在近期，我國(guó)應(yīng)把煤炭的清潔利用和節(jié)能作為重點(diǎn)，不斷提高能源的利用效率，加快可再生能源、新能源、固碳和低碳技術(shù)的研發(fā)；在中期要大幅提高可再生能源在能源消費(fèi)中的比重，推進(jìn)碳收集與埋存技術(shù)以及氫燃料電池等新能源技術(shù)的應(yīng)用；更長(zhǎng)遠(yuǎn)看，要逐步建立以可再生能源、先進(jìn)核能、潔凈煤等為主體的可持續(xù)能源體系。除了提高能效、節(jié)約能源外，還必須加快開發(fā)清潔的替代能源，使能源消費(fèi)向“低碳富氫”的方向發(fā)展。

第二，依靠技術(shù)進(jìn)步，減少單位產(chǎn)出的能源消耗和碳排放。技術(shù)創(chuàng)新是降低人為溫室氣體排放的利器，是應(yīng)對(duì)氣候變化的重要途徑，包括碳捕獲和封存技術(shù)、低碳排放技術(shù)等。同時(shí)，要進(jìn)一步推動(dòng)發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)對(duì)中國(guó)溫室氣體減排的技術(shù)轉(zhuǎn)讓，幫助中國(guó)提高能源利用效率和生產(chǎn)力水平。

第三，完善CO2排放的政策體系，強(qiáng)化政府對(duì)環(huán)境的規(guī)制。在節(jié)能、能源、林業(yè)、農(nóng)業(yè)、水資源等相關(guān)政策和法律中，增加與減緩碳排放有關(guān)的內(nèi)容，研究適時(shí)征收碳稅或采取其他財(cái)稅、市場(chǎng)措施和手段，逐步建立和健全碳減排的激勵(lì)機(jī)制和政策體系。

第四，建立低碳的消費(fèi)模式和生活方式。中國(guó)人口眾多，建立可持續(xù)的消費(fèi)模式和生活方式，是減緩CO2排放的重要途徑，我們需要在鼓勵(lì)節(jié)約糧食、綠色出行等方面做出進(jìn)一步努力。

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Provincial Comparison and Factorization

of Energy Carbon Emissions in the Eastern Region

Li Guozhi 1，2，Li Zongzhi 1，Zhou Ming 3

（1. School of Economics and Management， Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing210016，China；

2. Business School， Jiangxi Agriculture University，Nanchang330044，China；

3. School of Economics and Management，East China University of Technology，F(xiàn)uzhou344000，China）

Abstract：Based on the energy consumption data from 1996 to 2008， this paper estimates the carbon dioxide emissions of 12 provinces in the eastern region， and decomposes it using LMDI method. The results show that: firstly， the carbon emissions show a rapid growth trend in the eastern region， and the difference of carbon emissions is obvious among the different provinces; secondly， economic growth， population size and energy structure are the drivers of carbon emissions in the eastern region， and economic growth is the most critical factor; thirdly， technological advance reduces the carbon emissions in the eastern region， but it shows randomness between different year. Finally the paper puts forward corresponding policy suggestions to reduce the carbon emissions in the eastern region so as to conform the low carbon economy.

Key words：eastern region；carbon dioxide emissions；factorization；LMDI model

（責(zé)任編輯：張改蘭）