以上我们对中国各省CO2排放的特征进行了分析。下面我们来探讨一下上述特征是由什么原因造成的，这些原因又是怎样影响CO2排放量的变化的。

（一）分析方法和数据

从宏观角度来分析中国各省CO2排放变动的驱动因素，与第一章相同用茅恒等式（Kaya identity）来进行，即将各地区的CO2排放量分解为若干因素的乘积，通过偏微分计算，得出各个因素对CO2排放变化的驱动力。具体方法请参照第一章相关内容。

分析中所利用的数据也与第一章相同，CO2排放数据是根据笔者的上述推算结果，能源消费数据来自《中国统计年鉴》（各年版），GDP和人口数据取自《中国统计年鉴》（各年版）。这里的GDP数值按2005年价格进行了换算。

（二）分析结果

本研究利用茅恒等式和上述资料对中国各省CO2排放变动的驱动因素进行了分解。

图4-4是1995—2012年各省CO2排放变动驱动因素的分解结果。这里首先可以明确的一点是，所有的省市都是经济规模因素和能源效率因素影响较大，而且除了个别省市以外，两者的驱动方向是相反的。也就是说，几乎所有的省市都以经济规模因素为CO2排放增加的驱动因素，而能源效率因素则是CO2排放削减的驱动因素。对中国CO2排放变动起较大驱动作用的基本构图是，经济增长对CO2排放增加的驱动力十分强劲，而能源效率提高（节能）则对CO2减排做出了极大贡献。其次，能源转换因素和人口因素的驱动作用较小，特别是能源转换因素的驱动力方向时而为正，时而为负，处于不稳定状态。

图4-4　1995—2012年各省CO2排放量变化的因素分解

资料来源：笔者作成。

图4-5是分别从各个因素来看的分析结果。首先来看经济规模因素。所有省区都是正向驱动（CO2增排作用），其中驱动力较大的有山东、河北、江苏、内蒙古、河南、辽宁、山西、广东等省区，驱动力较小的是海南、青海、宁夏、北京、甘肃、新疆、江西、天津、广西、云南、重庆、上海等省区。究其原因，大致可以看出，原先经济规模越大或经济增长越快的省区，其驱动力也越大；原先经济规模越小或经济增长越慢的省，其驱动力也越小。例如驱动力居于上位的都是经济规模较大的省，而内蒙古的经济规模虽然不是很大，但由于经济增长率较高，在全国各省经济规模排名上从1995年的第24位上升到2012年的第16位；另一方面，在上述驱动力较小的各省中，除了北京、上海以外，其他省区的经济规模大都较小。(www.daowen.com)

北京、上海的经济规模因素驱动力较小可能有其他的原因。如前所述，经济规模因素中也有经济结构的影响，由于此处没能对经济结构进行分析，所以尚不明确经济结构的影响。这两个直辖市虽然经济规模较大，但由于经济结构变化的影响（向第三产业转型），所以即使经济增长了，但由于CO2排放较少的第三产业比重扩大带来的影响，使得CO2排放增加得到了抑制。从这个意义上讲，经济规模最大的广东省也由于受到经济结构的影响而使其排名不是十分靠前。

图4-5　从各因素来看的分解结果

资料来源：笔者作成。

图4-6　单位GDP的能源消费变化的比较（1995—2012年）

资料来源：笔者作成。

其次来看能源效率因素。除了新疆是属微小的正向驱动以外，其余所有省区都是负向驱动（CO2减排作用）。贡献度较大的是辽宁、河北、山东、山西、江苏、河南、吉林、黑龙江、广东、湖北等省，贡献度较小的有海南、青海、宁夏、云南、广西等省区。其主要原因与各省能源效率（用单位GDP的能源消费来表示）的改善程度不无关系。比较一下1995—2012年各省单位GDP的能源消费增长率（图4-6）就可以发现，下降幅度（表示改善程度）较大的有吉林、天津、北京、黑龙江、山西、辽宁等省市，这些大都是能源效率因素作用较大的省市，且大多位于煤炭产出量较多的华北和东北地区，原先的能源效率极端低下（有一种解释是由于煤炭可以容易取得，所以节约意识欠缺），在此期间能源效率得到了较大的改善，如山西在1995年单位GDP的能源消费量居于全国最高位置（能源效率倒数第一），而东北三省在1995年都位置靠后，到2012年位次都有了较大提高；而天津、北京虽然能源效率有了较大提高，但由于CO2排放总量不是很大，所以能源效率因素的绝对值也不是很大，但单位GDP的能源消费量排名都有较大幅度提升，尤其是天津市的位次提高了9位。另一方面，2012年单位GDP的能源消费指标居于下位的依次是海南、宁夏、新疆、青海、云南、内蒙古等省区，几乎与能源效率因素驱动力较小的省区是一致的。这些省区要么是位于内陆地区，要么即使是位于沿海地区也是属于经济不太发达的省区。

再来看人口因素。除了贵州、四川、安徽和广西等少数几个负向驱动作用的省外，其他的26个省市均为正向驱动（CO2增排作用），其中驱动力较大的是广东、上海、浙江、河北、山东、天津、北京等省市。这些都是GDP规模较大的省份，而且人均GDP也是较大的省份。2012年中国GDP规模最大的是广东省，其次是江苏、山东、浙江等省；从人均GDP来看，除了上海、北京和天津这三个直辖市以外，就数江苏、浙江、广东等省的人均GDP数量较大。

最后再来看能源转换因素。一方面有17个省是负向驱动，另一方面有13个省则是正向驱动。其中，负向驱动力较大的有广东、湖南、上海、北京、四川、江苏、天津、重庆、湖北等省市，正向驱动力较大的则是内蒙古、山西、安徽、河北、山东、辽宁等省份。其原因恐怕与能源消费规模的大小和单位能源消费的CO2排放量的变动有关。能源消费量越多，不管是正向驱动还是负向驱动，其驱动力就越大；而单位能源消费的CO2排放量越多，说明单位发热量的CO2排放较多的煤炭消费就越多，此期间单位能源消费的CO2排放量的变动越大，能源转换因素的驱动力就越大。实际上，如果我们将1995年作为基准对其变动进行比较（图4-7）就可以知道，2012年中国各省市单位能源消费的CO2排放量数值在0.9以下的有北京、青海、湖南、上海、四川、广东、重庆、江西、天津等，都是能源转换因素为负向驱动力的省市；而其值在1.1以上的则是山西、宁夏、安徽、福建、甘肃等，多为能源转换因素是正向驱动力的省区。