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中国作为世界上最大的发展中国家和第二大能源消费国,以及仅次于美国的第二大二氧化碳排放国家,能源需求及能源相关二氧化碳的排放已经成为国内外学术界、环境界和各国政府共同关注的热点问题。究竟那些因素影响了我国能源消耗及相关二氧化碳排放的变化?各因素的贡献率又是多大?研究这些问题具有十分重要的意义,不仅有利于中国的可持续发展,而且对缓和全球气候变暖有突出贡献。通过研究我们发现:在众多产业部门中,交通运输业能源消耗的规模逐年上升,能源消耗的增速高于全社会能源消耗的增速,成为我国用能增长最快的行业之一。值得注意的是,在我国的统计体系中,交通运输、仓储及邮电通讯业的能源消耗合为一项,而且不能区分交通运输方式和燃料类型的能源消耗。分析计算以及预测交通部门的能源消耗,分解影响交通能源消耗相关的因素,对提高交通运输的能源利用效率,减低交通对环境的负面影响有重要意义,既是全面建设节约型社会的主要内容之一,也是交通运输可持续发展的客观要求。当前,对于分解分析能源与环境问题,指数分解方法是一个比较新的方法,国外对于这方面的研究比较多,而我国才刚刚起步,且对环境问题和部门层次研究的比较少。因此,本论文基于指数分解方法建立模型定量地研究了影响中国能源消耗、相关二氧化碳排放和交通部门能源消耗的相关因素。主要内容如下:（1）在分析中国1980-2006年能源消耗现状的基础上,基于Laspeyres完全分解方法和LMDI方法分别建立了能源消耗分解模型,分解分析影响能源消耗和能源强度相关因素;然后将LMDI方法推广成能源预测模型（LMDIED）,该模型集预测分析予一身,并分两种情景预测中国2010、2015和2020年能源需求。（2）分析计算了中国1991-2006年终端能源消耗相关的CO2排放,然后基于Laspeyres完全分解方法建立了CO2排放分解模型,从整体和部门两个层次上分解分析了影响CO2排放和CO2排放强度的相关因素。（3）在分析中国交通发展现状的基础上,分交通运输方式和燃料类型计算了1991-2006年交通部门的能源消耗;基于LMDI方法建立了交通部门能源消耗分解模型,定量分解分析了影响交通部门能源消耗的相关因素,最后利用有效能方法分析交通部门的能源利用效率。目前,城市客运交通能源消耗增长迅速,利用LMDI方法建立了城市客运交通能源消耗的分解模型。研究相关因素对能源消耗的影响,将有助于了解影响交通能源消耗变化的主导因素。（4）交通能源需求是一个国家能源消费非常重要的组成部分,预测交通能源需求,常用的方法是利用计量经济模型对一个方程或方程组直接求算,或者采用“两步法”,即先预测交通能源需求的驱动力-交通需求量,再预测相应的能源需求。本章首先采用PLSR方法建立了交通能源需求预测的计量经济模型,分两种情景预测了2020年交通部门的能源需求,该模型克服以前计量经济模型中的多元线性相关性的问题。其次建立了自下而上的CTEF交通能源需求预测模型,并考虑了五种情景预测2030年交通部门的能源需求,该模型主要有四个功能:预测交通能源需求、分解分析交通能源需求的影响因素、交通能源效率分析和交通部门温室气体排放的计算。