化石能源消费是经济增长的重要驱动力量,但其燃烧产生的CO2是造成温室效应及其衍生灾害加剧的主要原因之一。近年来,中国的化石能源CO2排放量长期高居世界第一位,且所占份额逐年增加。因此,研究中国能源消费的低碳化发展问题,对于改善生态环境,实现社会经济的可持续发展具有重要意义。当前,对于能源消费低碳化发展模型的研究尚缺乏系统性,且多数并不适合中国的需要。鉴于此,本文根据中国化石能源消费及CO2排放的特点,设计了一套包括路径分解、边际影响分析以及排放量预测功能的模型系统,并以此对中国的能源消费低碳化问题进行了实证研究,主要工作如下：(1)提出了碳生产率三维分解模型组。该模型组以碳生产率对时间的导数形式为起点,通过设计不同的积分算法、对数中值算法和影响力累计算法,最终得到碳生产率绝对分解模型和相对分解模型。将该模型组应用于中国的实证分析表明,工业部门淘汰落后产能、优化出口结构以及破除地方保护主义对于中国碳生产率的提高具有重要意义。(2)设计了分解方程将中国的GDP增长分解为碳排放总量增加、各省碳排放结构调整以及各省碳生产率提高三者的贡献,并采用Laspeyres指数分解算法实现了上述分解因素的定量测算。研究结果表明：地方保护主义的影响得到了进一步证实；迄今为止,中国的经济发展依然以粗放型增长为主；在考虑碳排放的情况下,各省的经济增长模式与其经济发达程度以及经度位置(东部、中部和西部)无关,而与纬度位置(北部、中部和南部)密切相关。(3)以不同种类能源消费量作为输入,以GDP产出和碳排放量作为输出定义了广义能源效率。采用DEA-MPI分解算法对中国各省的广义能源效率的相对变化进行了分解研究。研究结果表明：第一,中国能源效率的提高以中央政府的推动起主导作用,地方政府的推动作用较弱；第二,第二产业的发展模式和能源消费模式变化,对于各省相对能源效率的变化具有决定性影响；第三,与经济发展模式类似,各省能源效率变化模式与其经济发达程度以及经度位置无关,而与纬度位置密切相关。(4)将42部门投入产出表合并为27部门,结合各产业部门的进出口额和碳排放量数据,通过IO模型测算出各产业部门的完全碳密度和国际贸易的完全碳转移量,并在此基础上预测了未来的碳转移趋势。研究结果表明,由于国际贸易环境的变化,中国各产业部门国际贸易的总净碳转移量在2014年之后将成为负值。(5)以对数STIRPAT模型框架为基础,采用PLS方法克服变量间多重共线性的影响,对影响中国C02排放的各因素解释能力进行了测算。研究结果表明,对中国C02排放量增长而言,人口增长的解释能力最强,人民生活水平提高的解释能力次之,技术进步的解释能力最弱。此外,以PLS方法建立的较为稳定的对数线性模型为基础,设计了8种发展情景,对中国2012-2020年的C02排放量进行了情景预测。(6)在广泛研究世界各国CO2排放规律的基础上,提出了用于拟合长期CO2排放趋势的Logistic方程。在解释其科学性的基础上,总结了四种参数估计算法。此外,考虑到中国等发展中国家的需要,提出了采用混合模型对未来少数年份CO2排放量进行预测的算法。(7)考虑到中国等发展中国家C02排放EKC所处的阶段和特点,提出了采用分段二次函数对其进行拟合的算法。并采用小样本建模方法预测了中国未来的人均C02排放量的可行域及达到峰值的时间。(8)考虑到中国等发展中国家月度CO2排放趋势的特点,提出了变动振幅趋势外推模型。该模型采用小波变换对月度CO2排放数据进行分解,在剔除随机性波动后,用RBF网络和混合模型分别对规律性波动趋势和长期增长趋势进行建模预测。实证分析表明,该模型对于中国月度CO2排放量的预测精度要高于传统算法和当前主要算法。本文的主要研究成果,已作为论文被本领域内多种有重要影响的期刊出版或录用。部分研究成果被《Nature》网站进行介绍并由其专业期刊《Nature Climate Change》发表文章进行评论和肯定。部分实证研究的结论已经被国务院相关部门采纳,用于中国能源及产业政策的调整。