全球经济的发展伴随着大量能源的耗费,加重了温室气体的排放。因此,立足于国际贸易的视角对中国贸易碳排放进行梳理有利于深化对中国碳排放的认识,同时为预测中国碳峰值的时间和水平,奠定了一定的数据基础,同时为我国实施合理的减排政策以及发展绿色低碳经济奠定了坚实的科学基础。为此,本文在研究碳峰值的过程中,首先,借助投入产出方法计算中国贸易隐含碳、中国碳排放,对发展现状进行描述分析,并探讨其中的发展规律;进一步,借助SDA(Structural Decomposition Analysis)分解技术分析碳排放的影响因子,探讨了致使碳排放变化的深层原因,这不仅是对上述现象进行解释,同时也为碳峰值的预估提供了理论支撑;最后,预测碳排放峰值,借助于夜间灯光数据对经济发展数据进行修正,采用政策情景分析法对中国碳峰值的时间和水平进行预估。因此,论文主要包括:(1)中国贸易隐含碳和碳排放的现状分析。首先,对全球投入产出数据库进行数据预处理;其次,结合投入产出技术对中国贸易隐含碳以及碳排放进行核算,将产业部门合并分类为7个产业部门,国家层面合并分类为14个国家(地区);最后,对核算结果进行分析,分别从国家层面和产业层面分析中国贸易碳排放的时空格局。研究表明:中国碳排放总量整体表现出递增的趋向,出口贸易隐含碳也趋于增加,且出口贸易隐含碳在重制造业、服务业、轻制造业和能源工业占比居多;从国家层面分析,中国出口贸易隐含碳聚集在以法国、德国为主的欧盟国家、美国等发达国家;中国进口贸易隐含碳分布在重制造业、服务业、能源工业和农业较为突出,聚集在其他国家、俄罗斯、韩国、美国和欧盟国家;对进、出口贸易隐含碳的对比分析,表明中国是净流出国家,出口贸易一定程度上会加剧中国在减排方面的全球压力。(2)中国碳排放的相关影响因素分析。利用SDA技术本文分别从能源消费强度、碳排放因子、投入产出系数、本国需求和国外需求对其进行分解研究。结果表明:投入产出系数效应、需求效应致使碳排放量扩大,而能源消费强度效应和碳排放因子效应则起到了抑制作用;从部门层面来看,1995—2011年期间各部门中能源工业、重制造业、服务业、轻制造业、建筑业和农业促进了碳排放的增加,其他工业对碳排放的增加有抑制效应;从1995—2000年、2000—2005年、2005—2011年中研究发现各阶段影响因素对碳排放的影响效应存在差异,能源消费强度效应在能源工业和重制造业中对碳排放增加的抑制效果最突出,本国需求效应在能源工业和重制造业中对碳排放增加起到的促进作用较为显著;从国家层面上分析得出,1995—2011年期间,其他国家、以法国和德国为主的欧盟国家、以及美国对中国碳排放增加的促进效应最为突出。因此,鉴于SDA技术分解表明,投入产出系数和需求效应致使碳排放增加,能源消费强度、碳排放因子致使碳排放减少。(3)碳峰值预测。立足于中国碳排放的现状以及相关影响因素研究,将设定不同的情景对碳峰值进行预估。首先,将通过全球夜间灯光数据来模拟本文所使用的经济数据;其次,分别依据“十二五”成就、“十三五”规划、“2030年达峰”设定碳排放情景,分为6种情景进行碳峰值预估;最后,对实证结果的分析。结果表明:我国国内生产总值与灯光数据有极高的相关性,国内生产总值中存在94.24%的数据可以由灯光数据进行解释;设定的碳排放情景均在2050年之前达到峰值,而且同一经济发展水平下,碳排放强度下降的越快,达到碳峰值的时间就会越早,且碳峰值相对较低。