Carbon Emission Accounting, Modeling and Forecasting Research in China’s Industrial Sector

作者：Pengyu CHEN, Lixin TIAN · 发表于：Journal of Energy and Climate Change · 年份：2025 · DOI：10.3724/j.issn.2097-4981.jecc-2025-0002 · 被引用次数：2 · 研究领域：Environmental Impact and Sustainability

作为国民经济的重要支柱，工业部门是中国二氧化碳排放的主要来源，占全国碳排放总量的70%，所以工业领域的碳减排是实现“双碳”目标的核心环节。工业各部门之间在碳排放上存在显著差异，各行业的减排潜力各不相同。其中，电力、钢铁和水泥等能源密集型行业是工业碳排放的主要贡献者，占工业总排放的76.8%-93.3%。本综述聚焦于中国工业及其子部门碳排放的核算、建模和预测研究，对此类文献中的研究结论进行归纳总结。经研究发现：由于碳排放核算存在区域异质性和数据不确定性，传统碳核算方法存在高估碳排放的情况。在碳排放建模方面，建立了“总体-门类-行业”的分析体系，发现东部省份工业碳排放效率较西部高40%-50%，北方重工业集中区需承担更大减排责任，且各地区工业子部门碳排放存在显著异质性。为了实现对碳排放的准确预测，相较于单一的预测模型，我们提出的组合预测模型框架有望降低15%-20%的预测误差，并能有效应对工业大数据的不确定性。中国工业碳排放在2031年有机会实现达峰，但需关注少数滞后省份的碳减排成效，而实施差异化减排策略是实现“双碳”目标的最有效手段。工业碳排放在不同尺度下普遍存在时空异质性，本研究将帮助政策制定者设定更加科学的减排目标，制定出切实有效的碳减排政策与措施。本文在构建文献综述体系的同时也将推动工业碳排放核算、建模和预测方法的创新。