随着我国人民生活水平的不断提高以及工业化和城市化进程的不断加快,我国工业能源消费量与日俱增,随之而来的环境问题也越来越突出,尤其是工业能源消费导致的二氧化碳排放量日益增多。因此,合理的能源统筹规划对我国今后应对能源、环境和可持续发展问题意义重大。本论文旨在对我国工业能源消费及其导致的二氧化碳排放量进行因素分析,在此基础上预测我国工业能源消费及其二氧化碳排放量,为政府和有关部门解决能源环境问题提供参考依据。本论文首先选定工业GDP、产业结构、能源消费结构和城镇人口比重4个因素,采用通径分析方法,分析各因素对我国工业能源消费的影响作用。并且得出结论：工业GDP起主要决策作用,而工业能源消费结构起到主要抑制作用。同时,本论文还结合了灰色预测方法和偏最小二乘回归法对2015年和2020年我国工业能源消费量进行了中长期预测。其次,本文使用LMDI分解分析方法,选取碳排放系数、工业能源消费结构、工业能源强度、工业份额、经济活动、人口因素6个因子,对我国1999-2007年的工业能源消耗导致的CO2排放量进行时间序列分解分析,还选取2007年的全国平均水平作为基准,对我国进行区域差异性分解分析。得出结论：经济发展是增加工业CO2排放量的主要因素,工业能源强度的降低是减少工业CO2排放量的主要因素。经济发展、工业能源强度和人口因素是造成各个区域明显差异的主要因素。CO2排放系数和能源消费结构目前对于各个区域的CO2排放量影响不大。最后,根据LMDI分解方法建立了工业能源消费导致的二氧化碳排放预测模型。针对基准、节能和低碳3种情景,将人口总数、人均GDP、产业结构、工业能源强度、工业能源消费结构5个因素作为外生数据,预测了我国2015年和2020年工业能耗相关的二氧化碳排放量。