能源消费,特别是化石能源的大量消耗导致全球气候变暖已成为全人类共识。全球变暖将带来许多环境问题,给经济社会发展造成巨大损失。随着社会经济的快速发展,中国的能源消耗和二氧化碳排放量急剧增加,现在是世界上最高的,对环境造成巨大压力。根据2015年《中国统计年鉴》,中国二氧化碳排放量突破100亿吨,达到115亿吨。然而,由于快速的工业化和城市化,刚性能源需求依然存在。这导致难以减少二氧化碳排放。在所有行业中,电力行业是燃料能源的关键消费者,也是CO₂排放量最大的行业。近年来,电力行业取得了快速增长。例如,电力量从1981年的3000亿千瓦时上升到2016年的5649亿千瓦时,年均增长14.9%。此外,中国电力行业也是最大的能源消费和二氧化碳排放国。2015年占全国能源消费的44.56%,碳排放量的48.79%。众所周知,电力行业的能源消耗主要来自高污染煤炭,煤炭在近期仍将是中国能源消费的主要来源。因此,电力行业无疑是影响实现国家减排目标的关键部门。本文在电力行业现状分析的基础上,运用STIRPAT和SVAR方法构造电力行业碳排放分解模型,对我国电力行业碳排放强度的变化进行因素分解研究,深入分析了中国电力行业碳排量的影响因素。结合现有的研究成果,在碳排放影响因素选取中添加带有电力行业特色因素,基于PATH-STIRPAT模型,计算得出电力行业能源效率、经济发展水平、产业结构、能源结构、城镇化的直接弹性系数和间接弹性系数,实证分析了各变量对碳排放量的影响及选取变量之间的交互影响作用;在计算模型中的回归系数时,为了消除变量间的多重共线性问题,选取偏最小二乘法计算各影响因素的弹性系数。运用结构向量自回归模型对电力行业碳排放量、能源效率、能源结构、城镇化水平进行整体SVAR模型构建。利用脉冲响应函数,分析对碳排放量的动态效应;利用方差分解技术,分析产业结构、城镇化水平对碳排放量的冲击贡献度和变化规律,方差分解结果显示中长期,经济增长对电力行业碳排放量的解释比重维持在10%-12%之间,城市化水平和能源效率对碳排放量的解释比重为6%-7%之间,经济水平的的提高、城市化水平和技术进步在经济结构中的比重和前期碳排量对中长期电力行业碳排量有重要贡献,研究变量之间存在比较强的互动关系,一种变量的波动在一定程度上可以由其他变量的波动来解释。最后针对电力减排可能出现的问题提出对应的对策及建议,为我国电力行业在“十三五”时期完成减排指标提供理论指导和政策建议。