二氧化碳排放绩效（精选7篇）
二氧化碳排放绩效 第1篇
在2009年12月哥本哈根世界气候大会上, 中国政府向世界宣布了到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%~4 5%的宏伟目标。在向世界宣布大国责任的同时, 我国也承受了巨大的减排压力。从历年的排放数据分析看, 我国5大行业中农业、工业、建筑业和商业的碳强度都有不同程度的下降, 唯独物流业呈现了持续上升的趋势。该行业已经成为5大行业中唯一碳排放比例持续上升的部门, 其碳排放比例从1995年的6%上升到2007年的14%[1]。所以, 降低物流业的二氧化碳排放, 发展低碳物流成为了保证我国2020年减排目标实现的一个重要手段。
从目前物流业二氧化碳排放方面的研究看, 现有的文献主要集中在以下三个视角:一是物流的运输职能带来的碳排放问题, 这也是当前研究主要侧重的领域, 主要是从运输油料消耗和运输路径两个方面进行研究。如Kim、周叶等[2,3]。第二个视角是企业生产物流低碳化方面, 主要研究企业内部生产物流的碳排放最小化。如Cachon、Xiao等[4,5]。第三个视角是配送中心的建设和配送方面, 主要研究在配送中心的选址、布局和配送路线设计上的碳排放最小化问题。如Basta、张睿等[6,7]。也有学者从行业物流的角度进行研究 (如冷链物流[8]) , 但这样的文献并不多见。综上所述, 从研究层面上分析, 现有文献主要侧重于研究物流的某项职能。而在物流行业中, 各个职能之间存在着“效益背反”现象, 单个职能的最优往往不能实现整体的最优, 只有从物流业整体层面研究才能更好的说明和解决问题。但是从整体层面进行研究的文献并不多见;从研究视角上分析, 未发现研究物流业碳排放区域差异方面的文献。本文正是基于此要求, 尝试从整个物流业的角度, 采用定量的方法, 分析我国目前物流业碳排放的现状以及变化趋势, 为实现物流业的减排制定有效的思路。
本文主要包括以下几个部分:首先, 根据环境生产技术, 探讨物流业中二氧化碳的绩效测度方法, 构建出物流业的二氧化碳绩效测量函数;然后, 根据相关研究成果, 选择函数测度所需要的变量以及数据的来源方式;最后, 根据数据处理结果, 分析我国物流业的二氧化碳排放的动态差异和区域比较。
2 分析方法和模型的设定
2.1 物流环境生产技术
作为我国“十大”振兴产业之一的物流业, 有效的支撑了中国经济的高速发展。尤其是在产业转移和产业联动发展的背景下, 物流业的作用更是得到了世人的认可。在这里, 可以将物流业看作一个物流系统, 这个系统将投入要素通过自身的“生产活动”生产出产出要素。根据能源碳排放领域的环境生产技术[9], 将二氧化碳作为物流系统的一个非期望产出。于是假设物流系统的投入要素为x= (x1, x2, x3, …, xN) ∈R+N, 产出要素为u= (u1, u2, u3, …, uM) ∈R+M, 技术集GR={ (x, u) :x∈R+N, u∈R+M, x生产u}。用P (x) 表示可行的产出集, 表示所有可能的产出 (其中包括非期望产出二氧化碳) , P (x) 满足闭合、有界和凸性的特征。根据等[10]的观点, 包含非期望产出二氧化碳的产出集P (x) 满足如下条件:
(1) P (x) 满足所有产出的弱处置性。令0≤θ≤1, 则∈RN+, u∈P (x) , 有θu∈P (x) 。即要想减少物流系统非期望产出二氧化碳的排放, 必然会引起其他产出同比例的减少。
(2) P (x) 满足非期望产出的“零结合”性, 即只要物流系统进行“生产活动”, 在就必然会有非期望产出二氧化碳的排放。若想要避免二氧化碳的排放, 唯一的可能就是停止物流系的运作。
根据Chung[11]、王群伟等[12]的建模思路, 当物流系统在引入非期望产出二氧化碳以后, 令C= (c1, c2, c3, …, cl) 为二氧化碳的排量, 其中l表示地区数。于是在规模报酬不变的情况下, 物流系统可由式 (1) 的线性规划模型来表示:
其中, 表示物流系统产出要素当中不包括二氧化碳的其他好的产出;λi表示每一个横截面观测值的权重, 非负的权重变量表示生产技术是规模报酬不变的。
2.2 物流业二氧化碳排放绩效函数
1982年, Caves, Chistensen和Diewer三人在shephard距离函数的基础上引入了Malmquist生产率指数, 该指数利用投入距离和产出距离来定义要素生产率[13]。在考虑物流业二氧化碳排放的情况下, 这里定义一种以二氧化碳排放为导向的距离函数如下:
式中, 可以通过确定d的大小来寻求二氧化碳排放的最大收缩比例, 从而判断出某地区物流业二氧化碳的排放绩效 (Logistics Carbon Emission Performance, 简称LCEP) 。根据Malmquist生产率指数, 在从时期t到t+1过程当中, 基于初始时期t的LCEP指数可以用下式定义:
基于初始时期t+1的LECP指数可以用下式定义:
于是, 从时期t到t+1的LCEP指数可以取两个时期的几何平均数, 其表达式如下:
将上式左边进行变换, 得到结果如下:
其中, 根式外的比值反映了从时期t到时期t+1过程中以物流业二氧化碳产出为导向的整个产业排放技术效率的变化, 我们令其为SE;方括号内的两个比值则反映了两个时期内物流业二氧化碳排放的技术进步情况的变化, 令其为TE.于是, 得到如下两式
从以上两式可以看出, 技术进步TE等同于时期t+1的技术效率与时期t技术效率的比值。当SE或TE大于1时, 表示物流业二氧化碳排放绩效的提高。
在规模保持不变的情况下, 根据Tyteca[14]、Fa re[10]的思路, 对于物流业的二氧化碳排放构造如下线性规划模型:
3 变量的选择和数据的来源
3.1 变量的选择
通过模型的构建过程我们发现, 如果要确定物流业的二氧化碳绩效水平需要确定模型的输入变量和输出变量。也就是说, 对于一个物流系统而言, 要确定哪些要素是投入要素, 哪些要素是产出要素。从目前的研究来看, 对于产业层面的效率测度, Strassner等提出了基于总产出口径的KLEMS生产率测度方法, 该方法将总投入分解为资本 (K) 、劳动 (L) 、能源 (E) 、材料 (M) 和服务 (S) 五大类[15]。贺竹磬等选取了国内生产总值、居民消费能力、固定资产投入、路网密度、物流企业人员收益能力和物流土地投入、劳动力投入等指标作为投入要素[16];余泽泳等[17]、欧阳小迅等[18]选取的投入要素则是物流业的固定资产投资额和现有从业人员数;钟祖昌[19]、田刚等[20]选取的投入要素则是物流业固定资产净值和现有从业人员数。
对于一个物流系统, 其投入要素主要是人、财、物三个方面, 所以本文选取物流业固定资产投资额、现有从业人员数和能源消耗量作为投入要素。由于本文的重点是研究物流业的二氧化碳排放情况, 因此在选取产出要素的时候依据环境生产技术的相关研究[21], 取物流业的产值和物流业二氧化碳的排放量作为产出指标。
3.2 数据的来源和选取
物流业是近年来才取得蓬勃发展的一个新兴产业, 目前各国统计产业分类体系中都没有“物流业”, 即使是目前最先进的北美产业分类体系 (NALS) 也没有设立“物流业”这个统计类别。从2006年以来我国出版发行的《中国第三产业统计年鉴》的统计数据看, 交通运输、仓储和邮政业占据了物流业83%以上的份额, 可以很大程度上反映整个物流业的发展状况。基于数据的可得性, 目前的研究几乎都是在用交通运输业、仓储和邮政业来代表物流业, 所以本文也以此作为数据的来源。由于现有的各类统计年鉴对交通运输业、仓储和邮政业的统计均始于2003年, 基于数据的可得性, 本论文选取2003~2 009年为研究对象。具体数据的选取方式如下:
(1) 现有从业人员数:选取中国统计年鉴中各地区交通运输、仓储和邮政业2003~2 009年每年的现有从业人员数。
(2) 固定资产投资额以中国统计年鉴中各地区的交通运输、仓储和邮政固定投资额为依据。首先, 利用GDP平减指数对2003~2 009年各年的固定资产投资额转化为1978年的物价水平, 以消除价格因素的干扰。考虑到资本存量因素, 根据徐杰等[22]的研究成果, 2000年我国的资本存量估计为51844.5亿元 (1978年价格) , 结合当年的固定资产投资额, 我们得到投资于资本存量的比例关系。用当年各省的交通运输、仓储和邮政业固定资产投资乘上此比例系数得到各省市的2000年资本存量数。对于折旧率的选取, 利用刘秉镰[23]选取的12.1%的比例系数。于是, 根据永续盘存法就可以得到各地区物流业的资本存量数值。
(3) 物流业能源投入数据来自《中国能源统计年鉴》。对于能源统计年鉴中数据的数据缺失情况, 参考相应省市的统计年鉴获得统计数据。由于西藏的能源数据缺失, , 故在研究时剔除该地区, 以其它30个地区为2003~2 009年的物流业能源消耗量为研究对象。利用能源转化系数将各地区交通运输、仓储和邮政业的所有能源消耗全部转化成标准煤。
(4) 物流业产值:选取中国统计年鉴中各地区2003~2009年交通运输、仓储和邮政业的产值, 并将其转化成1978年的价格。
(5) 物流业二氧化碳排放量:根据IPCC2006的计算方法, 将各地区物流业消耗的各种能源分别转化成二氧化碳的数值, 然后将各地区各年的排放量分别加总。
相关数据的描述统计结果如表1所示。
从表1中, 在将物流业产值统一换算到1978年价格水平的前提下, 可以得到我国2003~2 009年物流业单位产值的二氧化碳排放量, 如图1所示, 计算结果与岳超等在2005年价格水平下得出的全行业碳强度[24]基本一致。
由图1可以看出, 近7年来, 我国物流业的二氧化碳强度呈现了连年上升的趋势, 这与陈诗一等[1]的研究结论是一致的。物流业已经成为当今二氧化碳强度唯一上升的部门, 这与我国实现减排的目标是背道而驰的。因此, 加强对物流业能源效率的管理已经成为完成我国履行二氧化碳减排承诺的关键所在。
4 结果分析
4.1 我国物流业二氧化碳排放绩效动态变化的总体分析
根据构建的绩效测量函数, 计算出2003~2 009年我国30个省市区的物流业二氧化碳排放绩效指标, 其结果如表2所示。
由表2可以看出, 2003~2 009年, 我国物流业二氧化碳排放方面的总体情况是不容乐观的, 几大指标都呈现了下降的趋势, 技术效率指数下降了0.22%, 技术进步指数下降了0.23%, 二氧化碳排放的总体绩效下降了0.45%.然而, 从2003~2 008年的数据来看, 我国物流业二氧化碳的排放绩效总体上保持的是提高的趋势, 2008年的排放绩效比2003年提高了0.27%, 其中技术效率指数提升了0.15%, 技术进步指数提升了0.12%.尤其是自2005年以来, 我国物流业二氧化碳的排放随着物流业规模效率的提高, 呈现出良好的改善趋势。但是, 伴随着国际金融危机的来临, 我国启动了以4万亿为代表, 大规模物流基础设施为表现的2008年底的经济救助计划。在该计划中, 物流业的投资额由原来每年20%左右的增长额猛增到46.7%的增长水平。正是该计划的实施, 使得原本不断优化的物流业二氧化碳绩效呈现出了急速恶化的趋势。2 008~2 009年, 我国二氧化碳的排放绩效下降了4.02%, 其中技术效率指数下降了2.06%, 技术进步指数下降了1.96%.从地区物流业二氧化碳的绩效来看, 从2004年起, 北京一直表现出良好的绩效水平, 连续4年保持不断优化的趋势, 这与北京为了举办2008年的夏季奥运会而做出的努力是分不开的。北京为了保证奥运会的顺利举办, 对城市的基础设施进行了很好的完善, 并对车辆做出了单双号行驶的规定。同时, 北京还在周边大力建设物流园区, 使得北京市的二氧化碳绩效水平得到了很好的改善。
4.2 我国物流业二氧化碳排放绩效变动的区域差异动态分析
从区域角度对物流业的发展情况进行研究是近年来物流业研究的新方向, 如贺竹磬、孙林岩[16]从东部、中部和西部的角度研究我国区域物流的技术情况;田刚等[25]从东部、中部和西部的角度研究了技术效率对我国物流业发展的影响。本文沿用这些文献的研究思路, 从东部、中部和西部的角度研究我国物流业二氧化碳排放绩效2003~2009年的变化情况。这种研究思路不仅有利于从直观上表现出我国物流业二氧化碳的排放情况, 而且有利于国家相应政策的制定。具体数据参看表3。
从表3可以发现, 我国物流业二氧化碳的排放绩效呈现东部好于西部, 西部又好于中部的趋势。田刚曾将中部物流业技术效率低于东部和西部的情形称为中部“塌陷”[25]。贺竹磬也认为我国区域物流的相对有效性, 中部是最不理想的[16]。从二氧化碳的排放绩效来看, 2003~2009年, 东部地区的二氧化碳总体绩效是取得进步的, 其提高程度为0.496%, 而西部和中部地区则呈现了微弱了下降趋势, 分别下降了0.198%和1.08%.正是西部和中部地区排放绩效的降低导致了我国物流业二氧化碳整体排放绩效下降了0.437%.
4.3 我国各地区二氧化碳排放绩效差异
从表4可以看出, 2 003~2 009年, 全国物流业二氧化碳排放管理最好的是北京, 其绩效水平达到了1.056, 远远高于全国其它地区, 这与其技术效率的改善 (1.017) 和技术效率 (1.038) 的进步是分不开的。河北和河南物流业的二氧化碳排放绩效排在第二位 (1.036) 和第三位 (1.031) , 两省的绩效改善主要得益于其技术进步指数的提高。
内蒙古物流业二氧化碳的绩效 (0.836) 是最差的, 远远低于全国的平均水平。在技术效率 (0.883) 和技术进步 (0.947) 上, 该地区均为我国表现最差的地区。虽然, 近年来内蒙古的经济增长率一直排在全国前列, 主要得益于其能源行业的发展。近年来, 我国各地区对能源的需求刺激了内蒙古能源物流业的发展, 但是由于内蒙古物流业的管理技术落后, 内蒙古的物流业二氧化碳排放绩效明显为其迅速发展的经济提出了挑战;另外, 上海物流业的二氧化碳排放绩效 (0.976) 排在倒数第二位, 这与其技术进步指数 (0.976) 的落后是有关的。近年来, 上海在物流基础设施投入使用的情况来看明显落后于其他地区, 导致了自身物流业二氧化碳排放绩效水平较低。但是, 为了世博会的召开, 上海修建了大量的物流基础设施, 相信在以后的统计数据中会看到上海物流业二氧化碳绩效水平的改善。
5结论
本文应用环境生产技术对我国30个省、市和自治区2003~2 009年的物流业二氧化碳排放面板数据进行了分析, 得到了我国物流业的碳强度变化趋势图。同时, 对于二氧化碳的排放绩效进行了国家层面的动态变化分析, 区域层面的动态变化分析与比较, 以及对比了每个地区7年中的二氧化碳排放绩效。主要结论如下:
第一, 我国物流业的碳强度呈现上升的趋势, 但是其增加的速度趋于平缓。为了践行我国的碳减排承诺, 有必要采取措施使得碳强度出现下行趋势。
第二, 我国物流业二氧化碳的排放绩效总体呈现微弱下降的趋势, 技术效率指数下降了0.22%, 技术进步指数下降了0.23%, 二氧化碳排放的总体绩效下降了0.45%.
第三, 从区域层面分析, 东部的绩效好于西部, 西部好中部。其中, 中部和西部的绩效都出现了总体降低的情, 这就要求这两大区域加强自身的物流业管理。尤其是运输方面, 要积极采取措施增加车辆的实载率, 减少无运输。
第四, 从各地区层面分析, 北京是绩效表现最好的城市, 内蒙古是表现最差的地区。北京主要是由于奥运会的因素, 因此需要将相关政策继续的保持下去。内蒙古需要完善自己的物流管理, 提升物流绩效。
摘要：从环境生产技术出发, 构建了物流业二氧化碳排放的绩效测度函数, 运用中国30个省市、自治区2003～2009年代表物流业的面板数据, 对中国物流业的二氧化碳排放绩效进行了动态变化分析和区域差异对比研究。研究发现:中国物流业的碳强度呈现逐年上升的趋势, 成为目前减排的主要压力行业;在样本年内, 中国物流业二氧化碳排放绩效下降了0.45%, 其中, 技术效率指数下降了0.22%, 技术进步指数下降了0.23%;中国的物流业二氧化碳的排放绩效呈现东部好于西部, 西部又优于中部的趋势;在各地区的对比中, 北京的物流业二氧化碳绩效是最好的, 内蒙古是最差的。
中国二氧化碳排放因素浅析 第2篇
温室气体排放是全球所面临的重大环境问题, 越来越受到全世界的关注, 发展低碳经济、降低碳排放是遏制全球气候变暖的重大战略举措。
改革开放以来, 中国经济高速发展, 同时也带来了二氧化碳排放的快速增长。根据国际能源署 (IEA, 2009) 统计数据, 2007年中国二氧化碳的排放量已经超过美国, 成为世界上最大的二氧化碳排放国。为此, 中国政府向全世界承诺, 2020年单位GDP二氧化碳排放量要在2005年的基础上降低40%~45%。这使得中国竭力优化碳排放结构, 实现未来碳排放的目标。
本文以二氧化碳排放为研究对象, 从人口和经济两个方面选取指标进行分析。人口方面选取了人口数量、人均GDP两个因素;经济方面选取了煤炭比重、城市化程度、工业增加值比重三个因素。对所选数据, 先用SAS软件进行方程拟合, 并进行计量经济学检验。再用正交设计助手进行直观分析与方差分析, 以确定因素对指标的影响程度, 最终确定最优组合。
一、SAS方程拟合
(一) 模型建立
1. 建立模型
本文采用对数模型:
其中, Y代表二氧化碳排放量, X1代表煤炭比重, X2代表人口数量, X3代表城市化程度, X4代表人均GDP, X5代表工业增加值比重。
2. 二氧化碳排放量的测算
根据《中国能源统计年鉴》, 能源消费种类分为煤炭、汽油、柴油、天然气、煤油、燃料油、原油、电力和焦炭等九类。能源的消费必然会产生二氧化碳的排放, 所以可以根据历年能源消费量来测算二氧化碳的排放量。公式如下:
其中, Yt为第t年的二氧化碳排放量, Eti为第t年第i种能源消费量, ηi为第i种能源的碳排放系数。
查询资料可知, 各种能源的碳排放系数分别为:煤炭为0.7476t碳/t标准煤、汽油为0.5532t碳/t标准煤、柴油为0.5913t碳/t标准煤、天然气为0.4779t碳/t标准煤、煤油为0.3416t碳/t标准煤、燃料油为0.6176t碳/t标准煤、原油为0.5854t碳/t标准煤、电力为2.2132t碳/t标准煤、焦炭为0.1228t碳/t标准煤。
由于测算碳排放需要转化为标准统计量, 2008年《中国能源统计年鉴》给出具体换算方法为:煤炭为0.7143kg标煤/kg、焦炭为0.9714kg标煤/kg、原油为1.4286kg标煤/kg、燃料油为1.4286kg标煤/kg、汽油味1.4714kg标煤/kg、煤油为1.4714kg标煤/kg、柴油为1.4571kg标煤/kg、天然气为13.300t标煤/万立方米、电力为1.229t标煤/万k Wh。
3. 数据搜集
通过参阅2001—2013年的中国统计年鉴, 可以搜集到五个解释变量从2000—2012年的的时间序列数据, 部分数据需要通过一些运算才能得到。
(二) 方程拟合与计量经济学检验
1. 方程拟合
应用SAS软件进行方程拟合, 拟合结果如下:
由拟合结果可知, 模型拟合是成功的, 但是解释变量都没有通过t检验, 所以需要进行进一步提取, 应用逐步回归法拟合方程可以消除多重共线性。选取R2最大的那个, 方程如下:
由F与R2可知, 再次拟合的方程拟合很成功, 并且每个指标都通过了t检验。同时可知:二氧化碳排放量主要有煤炭比重、人口数量与人均GDP决定, 而与城市化程度、工业增加值比重关系不大。
从实际意义上出发, 在煤炭消费中, 工业消费占主要部分, 工业增加也就意味中煤炭比重上升, 所以煤炭比重上升中包括工业增加值比重;同时, 人均GDP上升的直接结果就是国民追求更高层次的生活条件、设备等等, 最直接的就是城市移民, 造成城市化程度的上升。
2. 异方差性检验
本文采用怀特检验, SAS运行结果如下:
可知, 因素都没有通过t检验, F值与R2值很小, 所以, 方程拟合不成立, 方程不存在异方差。
3. 序列相关性检验
本文应用拉格朗日乘数检验, 1阶滞后残差项的辅助回归方程为:
由方程的拟合程度来看。F值与R2值很小, 同时因素都没有通过t检验, 所以方程拟合不成立, 方程不存在序列相关性。
综上, 可知再次拟合的方程成立, 并且二氧化碳排放量主要二氧化碳排放量主要有煤炭比重、人口数量与人均GDP决定。其中, 人口数量影响程度最大, 煤炭比重次之, 人均GDP最小。
二、正交试验设计分析
1.直观分析
煤炭比重、人口数量与人均GDP具体数据可以由表1可知。选取最近三年的数据作为因素的水平, 用正交表处理, 应用正交设计助手, 直观分析结果如下:
可知, 因素X2的极差最大, 因素X1的极差次之, 因素X4的极差最小, 所以影响程度X2最大, X4最小, 这个结果与SAS运行的结果分析一致, 也佐证了SAS运行的正确性。最优组合为:X1的三水平, X2的一水平, X4的一水平。
2.方差分析
正交试验设计助手方差分析结果如下:
可知, 三个因素X1、X2与X4的F值都大于临界值, 所以对作为因变量的二氧化碳排放量都有较为明显的影响。由F比可知, 455.514最大, 51.783最小, 所以, 因素X2的影响最大, 因素X1次之, 因素X4的影响最小, 这个结果与上面直观分析的结果、SAS运行结果都一致, 将相关数值带入拟合的方程, 可以得到最优组合对应的实验结果为负值, 并且通过了指标的预估计, 所以最优组合为X13X21X41。
本部分主要是对数据的处理过程, 分别用SAS软件和正交设计助手软件进行拟合和相关检验, 最终确定最优方程, 继而确定最优组合。
结论
论文主要分三步: (1) 确定因变量和解释变量, 测算因变量的值, 搜集解释变量的数值, 建立模型, 为分析做准备。 (2) 应用SAS软件, 先拟合方程, 再利用计量经济学检验确定最终方程。 (3) 应用正交设计助手软件, 进行直观分析和方差分析, 找出解释变量对因变量的影响程度的大小, 最终确定最优组合。
从本论文的结果看, 二氧化碳排放量主要二氧化碳排放量主要有煤炭比重、人口数量与人均GDP决定。并且煤炭比重保持2012年的数值, 人口数量保持2010年的数值, 人均GDP保持2010年的数值, 可以使二氧化碳排放量保持最低。
参考文献
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气候衍生产品之二氧化碳排放权交易 第3篇
1. 气候衍生产品
所谓气候衍生的产品是指以一定区域的气象条件, 作为为基础数值而生成的投资工具。例如以台风, 温度、雨量、风速、降雪量, 温室气体排放量等气候因素, 所衍生成五花八门的投资工具, 包括保险, 期货, 期权, 基金, 交换合约, 甚至投资在绿色产业股票的基金等。
气候衍生的产品, 对国内投资者来说, 或许因较少接触而感到陌生, 但在欧美及日本等地, 却由于与当地居民生活息息相关, 早已成为炙手可热的新兴投资工具。就像日本樱花保险, 便是一种非常生活化的投资工具。在日本, 于和春3月下欣赏漫天灿若红霞的樱花, 是日本人一年中最重的日子之一, 为了避免游人因樱花的迟开或早放, 而为旅游业或个人所带来的损失, 日本东京海上火灾保险公司在2002年开始, 便推出一种名叫“樱花前线”的赏樱保险产品, 是以日本过去30年中, 80个城市的樱花开花日数与实际温度做比较来设计, 如果樱花季较预期迟或早开, 客户便可获得赔偿。近年来, 一众投资银行再进一步推出各式各样的温度票据。例如美林银行便推出追踪罗马平均温度的两年期欧元票据, 假设在未来两年内, 罗马的全年平均温度超过摄氏16.38度, 投资者便可获派最多达16厘的利息;但如平均温度低于摄氏16.38度, 投资者则不获任何利息。
2. 二氧化碳排放权交易 (简称碳交易)
气候衍生的产品, 自1996年问世, 已发展到应有尽有的地步。当中具有最大增长潜力的项目, 则一定非二氧化碳排放权交易市场莫属。二氧化碳排放权交易, 源于1997年12月, 由联合国所制订的《京都议定书》, 规定缔约国有义务需在2008年到2012年间的第1个承诺期, 要将以二氧化碳为主的6种温室气体排放量减少至低于1990年平均水平的5.2%。如果未能达此目标, 则该缔约国在2012后的第2个承诺期的减排量将乘以1.3倍。
不过, 《京都议定书》亦希望透过市场交易活动来达致温室气体的减量功效, 故容许各超标排放的缔约国, 以及该国的企业, 可在二氧化碳排放权市场上买入相关配额以作抵消, 而低排放量的国家及企业, 亦可将所节省的二氧化碳排放权出售以换取利润, 因而促使二氧化碳排放权交易市场日益蓬勃。二氧化碳排放权交易市场除了排放权交易外, 亦设有项目交易, 特别让一众参与《京都议定书》的发展中国家及该国的企业, 虽不用负起减排的义务, 但却透过项目交易, 将该国多余的二氧化碳排放权售与已发展的工业国。
事实上, 中国是全球最大的二氧化碳排放权出口国, 有计划成立气候交易所, 不过由于各方面限制, 故在技术上仍存在不少困难。
二、我国二氧化碳排放权交易投融资模式探究
我国政府于2002年8月核准《京都议定书》, 2005年2月议定书生效。《京都议定书》只给工业化国家制定了减排任务, 但没有对发展中国家作这个要求。按其规定, 发达国家缔约方为实现温室气体减排义务, 从2005年开始至2012年间, 必须将温室气体排放水平在1990年的基础上平均减少5.2%, 由于发达国家减排温室气体的成本是发展中国家的几倍甚至几十倍。发达国家通过在发展中国家实施具有温室气体减排效果的项目, 把项目所产生的温室气体减少的排放量作为履行京都议定书所规定的一部分义。2009年12月, 针对二氧化碳的排放量问题, 各国签署《哥本哈根协议》 (下称《协议》) , 约定根据各国的GDP大小减少二氧化碳的排放量。
1. 碳交易主要的投融资模式简介
碳交易的投融资在发达国家已形成体系, 这一体系中不仅包括直接银行贷款、碳期权期货等一系列金融工具为基础支撑, 也涵盖了碳汇市场的融资以及实行碳税等经济措施, 和私人部门直接或间接投资于有助于实现减排和气候变化减缓的重点领域。
(1) 碳金融。是指由《京都议定书》而兴起的低碳经济投融资活动。即服务于限制和减少温室气体排放等技术和项目的直接投融资、碳权交易和银行贷款等金融活动, 主要包括:
1) 直接投资。通常国家实体以直接投资的方式在另一国家建设并运营CDM (清洁发展机制, clean Development Mechanism) 项目, 不仅享有CERs的产权, 同时享有CDM项目的产权。
2) 股本融资或债务融资。在筹措CDM项目运营资金时, 可通过股本融资或债务融资的方式直接有效的进行融资。
3) 杠杆租赁与产品支付。以产品收益作为融资的主要偿债来源的项目/产品远期购买行为。这一方式通常需要通过事先签订协议来进行权利义务的约束。
4) 期货。期货市场主要从事大宗同质商品远期交易。碳期货市场的形成和发展, 使碳排放权和大豆、原油等商品一样, 逐步实现了可自由流通, 提供了减排的商业价值。
(2) 碳税。碳税 (carbon tax) 是指针对二氧化碳排放所征收的税。它以环境保护为目的, 希望通过削减二氧化碳排放来减缓全球变暖。
(3) 碳排放权交易。碳交易基本原理是, 合同的一方通过支付另一方获得温室气体减排额, 买方可以将购得的减排额用于减缓温室效应从而实现其减排的目标。在碳排放权市场中常用的投融资方式主要有CERs购买协议或合同、远期购买方式、订金-CERs购买协议三种。
(4) 碳汇。碳汇作为一种新型的融资方式正在得到很多国家的肯定的青睐。森林碳汇 (Forest Carbon Sinks) 是指森林植物吸收大气中的二氧化碳并将其固定在植被或土壤中, 从而减少该气体在大气中的浓度。
(5) 碳基金。碳基金是指, 国际专门进行CDM项目投资的基金组织到发展中国家开发CDM项目以获得CERs, 并将所获得的CERs回报给投资者的投融资形式。
2. 适合中国的碳交易融资方式研究
在三种碳排放权交易投融资模式中, 对双方来说, 风险高低是与收益相对应的。而现实中, 碳交易市场建设的滞后已经使中国丧失了在全球碳交易市场的定价权和主动权。
理论上来说, 碳基金的收益稳定, 风险较低, 适合长短期投资。但按照当期国际上的规定, 发展中国家不能直接出售配额到欧洲市场。国际碳基金和公司通过中间商 (如世界银行等中间机构) 的参阅不可或缺, 而从事这一领域的国际基金一般都有发达国家政府或跨国大公司背景, 项目评估、风险控制和国际谈判能力都很强, 他们很容易从中赚取差价, 通过高超的谈判技巧和运作使发展中国家的项目业主处于不利的地位。
碳金融是一种灵活性很强的投融资方式。目前我国已经拥有多种金融衍生工具, 将金融衍生工具运用于碳交易具有可行性。碳金融投融资方式将会作为新兴的投融资方式在中国进一步发展。
在中国, 目前所实行的是排污收费制度, 从政策含义上看, 这一制度规定所依据的经济激励原则是谁污染谁治理, 类似于“排污者付费原则”。它涉及如政府干预、仅涉及排污方、不考虑产权问题等。从现实与发展看, 中国的环境污染问题仍面临严峻的挑战, 所以控制环境污染问题解决温室气体减排问题, 却需要在政策研究上进一步加大力度。碳税如有无征收必要, 征收有可能带来哪些负面影响, 以及在税制设计上怎样尽可能减少其负面影响等是我国目前面临的重要课题。
森林碳汇的交易条件非常苛刻。与其他发展中国家相比, 在我国实施森林再造的成本相对较高。因此将碳汇作为主要投融资模式现在尚不成熟。
在众多投融资方式中, 对于我国来说, 碳金融无作一种为新兴的, 灵活的操作方式, 将在国内拥有广阔的发展前景。
三、碳金融
1. 我国碳金融市场
低碳经济的培育和发展离不开政策、技术和资本三位一体的支撑框架。在这3个因素中, 最重要的莫过于金融。现在, 碳金融已经发展成为金融市场非常重要的组成部分, 一方面金融资本直接或者间接地投资与创造碳资产的项目和企业, 另一方面来自不同项目和企业产生的减排量进入碳金融市场进行交易, 被开发成标准的金融工具, 比如碳现货、期货、期权和掉期等产品。中国作为发展中国家, 在共同但有区别的原则下, 并未承担《京都议定书》的强制性碳限额。目前我国碳交易主要还是基于项目的交易, 更多的是依托CDM的金融活动。协议签订以来, 随着越来越多中国企业积极参与碳交易活动, 我国已经成为碳交易最大供应国。
2. 碳金融在我国的发展障碍
中国本来应该是国际碳交易市场最具有影响力的主要参与者, 但是长期以来却未取得定价权。巨大商机的面前, 培育发展国内的碳金融市场已经成为迫在眉睫的事情。我们应当充分认识到碳金融在我国发展的主要障碍。
首先, 对碳金融的认识尚不到位。由于在我国传播的时间有限, 国内许多企业还没有认识到其中蕴藏着巨大商机;
其次, 国内金融机构对“碳金融”的模式, 操作流程, 交易规则等尚不熟悉, 国内除少数银行外, 众多其他金融机构均还未涉及;
再次, 中间机构发育不完全。国内的技术认证和核准机构均还不完善;
最后, 碳金融特别是CDM与一般投资项目相比具有时间长、风险因素多的特征, 同时涉及额外的交易成本。在项目初始和后续运行阶段, 仍然存在监测风险, 由此导致的收益不确定性, 是金融服务支持乏力的根本原因。
四、发展碳金融的机制调整与完善
由于存在对CDM和碳金融的认识尚不到位, 中介市场发育不完全, 以及CDM项目开发时间长、风险因素多等发展障碍。在我国发展碳金融尚需进行机制上的调整和完善, 在吸取国际市场先进经验和教训的基础上, 我们提出以下几点急需解决的问题。
1. 加强环境配套
出口国的碳减排资源和配套环境决定了其在碳市场上的议价能力。因此, 拥有碳市场的定价权不仅取决于碳贸易量, 还首先必须建立起一个统一的碳交易平台, 为买卖双方提供充分的供求信息, 降低交易成本, 实现公平合理定价。而目前, 中国污染排放与温室气体排放交易个案虽然已经不少, 但分散在各个城市和各个行业, 交易往往由企业与境外买方直接去谈判, 信息透明程度不够。这种分散的不公开的市场状况, 使中国企业在谈判中处于弱势地位, 使最终的成交价格与国际市场价格相去甚远。
2. 提高认识
让我国企业充分意识到节能减排所蕴涵的巨大价值, 积极开发CDM项目, 扩大国际间的合作, 取得国家资源环境利益和企业效益的双赢。
3. 逐步培养和发展中介市场
中介市场是CDM机制运行的关键一环, 我国应建立中介准入制度, 允许和引导金融机构和民间机构进入, 重视金融机构作为资金中介和交易中介的作用。
4. 构建激励机制
碳金融发展伊始, 就明显的显现出政策性强和涉及面广等特点。作为个系统性的工程, 碳金融的建立和发展需要政府及相关监管部门制定一整套的标准和规则, 提供投资、税收、信贷导向等政策配套, 降低政策风险, 并鼓励适当的金融机构参与碳金融领域的投融资行为, 从整个体制的完善来切实可行的支持低碳经济。
参考文献
[1]《联合国气候变化框架公约的京都议定书》.又译《京都协议书》.《京都协议书》.《京都条约》.是《联合国气候变化框架公约》 (United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCCC) 的补充条款.是1997年12月在日本京都由联合国气候变化框架公约参加国三次会议制定的.
[2]《哥本哈根协议》.2009年12月.
[3]刘方昱, 张梅玲.基于国际比较的碳交易投融资模式研究[J].产权导刊, 2010年05期.
[4]王文乐.构建我国碳金融制度的路径思考[J].企业经济, 2010, 11.
[5]冯巍.全球碳交易市场架构与展望[J].发展研究, 2009, 05期.
[4]游石.探索碳排放权期权交易[N].证券时报, 2010年1月18日.
二氧化碳排放绩效 第4篇
关键词：工业二氧化碳排放总量,人均工业二氧化碳排放量,工业二氧化碳排放强度
前言
全球变暖是现阶段世界范围内最严重的环境问题，导致全球变暖的温室气体由二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）等多种气体组成，而CO2不论是比重还是增温效应都明显高于其他，所以现阶段降低CO2排放量成为控制全球变暖速度的主要途径。
1 中国工业二氧化碳排放总量影响因素分析
1.1 建立分解模型
工业CO2排放总量通常受到人口数量（P）、区域经济发展水平（M）、区域能源消费结构（N）、能源强度（O）和CO2排放系数（R）的影响，利用对数均值迪氏分解方法可以建立分解模型，，为了使研究的方向性更为明确，将CO2排放的弹性系数变化贡献值视为0，贡献率固定位1。
1.2 数据来源及分析
由于2009年根本哈根会议提出后，世界各国都采取了有效措施进行CO2排放控制，所以文章以1997年至2008年《中国统计年鉴》中能源消费总量的数据记载为数据来源，可以发现煤炭、石油、天然气、水电这四种我国现阶段工业最广泛使用的能源都会生成一定的CO2，在2002年虽然排放量有所减少但其整体趋势是CO2排放总量上升，通过对数据整合分析可以发现，经济发展水平和人口数量的增加会直接推动CO2排放总量的上升，而且经济发展水平的作用比人口数量更加明显，在1997-2008年，虽然贡献值变化呈现出不稳定的状态，但从整体趋势上看CO2排放总量是上升的，甚至在2009年CO2排放总量达到了最大值，数值达到162312.9万吨，1997年为916.9吨，经济发展水平的提升明显加大了CO2排放总量，而人口因素对其促进作用相对较弱，在2002-2005年能源消费结构发生变化，其贡献率突破1，能源消费结构和能源强度作为CO2排放总量的抑制因素，2010年相对于2009年减少了115094.6吨，由此可见在经济发展水平和人口数量一定的情况下，对能源消费结构进行调整，可以有效的抑制CO2排放总量[1]。
2 中国人均工业二氧化碳排放量影响因素分析
2.1 建立分解模型
采用与排放总量相同的影响因素，可以得到其分解模型，即
2.2 数据来源及分析
以1997-2008年人均工业CO2排放量为数据来源，可以发现在1997-1998两年时间内人均工业CO2排放量是呈现降低趋势的，在2000-2008年，人均工业CO2排放量呈现出明显的上升趋势，2004年出现最大值，1998年出现最小值，在人均工业CO2排放量贡献值大于1时，CO2排放总量就会上升，相反就会下降，两者呈现出明显的正比例关系，从数据上可以发现在1997-2008年经济发展水平的贡献值变化是呈波动状的，2005年减少范围较大外，整体上仍然以上升趋势为主，2009年CO2排放总量最大时，其人均CO2排放量为1.309吨每人，在2000年CO2排放量最小的时候，人均CO2排放量缩减为0.0076吨每人，由此可见CO2排放总量和人均CO2排放量在能源消费结构的贡献率发生变化的时候，都会呈现出一直相符的变化趋势，如果将能源消费结构看做固定值，会发现能源强度的贡献值一直处于经济发展水平的范围内，人均CO2排放量的变化幅度明显减少，由此可以得出，在经济发展水平和能源消费结构一定的情况下，降低能源强度可以有效的减少人均CO2排放量[2]。
3 中国工业二氧化碳排放强度影响因素分析
3.1 建立分解模型
采用与排放总量相同的影响因素，可以得到其分解模型，即
3.2 数据来源及分析
以1997-2008年工业CO2排放总量为数据来源，利用对数均值迪氏分解方法可以计算出影响CO2排放量的各因素的实际效果值，通过数据分析可以发现在1997年至2007年CO2排放强度呈现出下降的趋势，在1997年甚至减少到每万元0.655吨，如果单纯从能源消费结构的角度看，可以发现在1997-2008年CO2排放强度呈现下降的趋势，其对CO2排放强度有抑制的作用，在2004年CO2排放强度甚至在原有的水平上下降每万元1.368吨，而在此时能源强度却有所降低，可见经济发展水平对CO2排放强度是有抑制作用的，而能源强度却促使CO2排放强度上升，降低能源强度是降低CO2排放强度的主要手段[3]。
4 结束语
通过上述分析可以发现，人口因素直接影响我国CO2排放总量；经济发展因素对我国CO2排放总量和人均CO2排放量构成较大影响；能源消费结构调整是对CO2排放强度进行控制的有效途径，现阶段在人口和经济发展水平一定的情况下，调整能源消费结构，使能源强度降低，是降低CO2排放强度，从而降低我国工业CO2排放总量的必然选择。
参考文献
[1]刘兰翠.我国二氧化碳减排问题的政策建模与实证研究[D].合肥:中国科学技术大学,2011.
[2]于洋.中国二氧化碳净排放和驱动因素研究[D].长春:东北师范大学,2014.
二氧化碳排放绩效 第5篇
为应对气候变化，天津今后将以结构调整为重点，大力发展服务业和高新技术产业，加快转变经济发展方式，以第二产业为重点，大力推进低碳发展、循环发展和清洁生产，构筑高端化、高质化、高新化的产业结构;以滨海新区为重点，注重新上项目的节能减排和控制温室气体排放，在经济快速发展的同时不对环境造成不利影响;以自主创新和科技进步为重点，加强应对气候变化技术的研发，提高减缓和适应气候变化的能力。
倡导全民节能低碳生活
针对未来可能出现的气候变化，天津市气象局有关专家表示，为最大限度减少危害产生的概率，在相关做出应对举措的同时，也应在全民范围内提倡节能低碳生活。其中包括全民节能绿色生活：节水、节电、节油、节材全员行动，加强企业节能减排管理，鼓励市民围绕节能减排实施革新、发明和设计。塑造家庭生活绿色消费模式，创建节能减排社区。并将节能、节水、节地、节材等教育内容纳入学校课堂教学，促使青少年形成节约、环保的消费方式和生活习惯。
目标：CO2排放5年降15.5%
据了解，天津市应对气候变化的总体目标是：到2015年，控制温室气体排放取得明显成效，二氧化碳排放比2010年下降15.5%;单位GDP能耗比2010年降低15%左右;林木覆盖率达到23%以上。2010年，新能源和可再生能源的利用量占本市一次能源消费的1%以上;一次能源消费结构中原油比重达到41.6%，天然气比重达到4.9%,煤炭比重降到53.5%;林木覆盖率达到21%。农业：发展节水农业。工业：彻底淘汰落后机电设备和产品，节能型技术装备达到100%。林业：全市自然保护区面积达到1634.18km2。建筑：农村居民住宅燃气化率达到90%以上，城镇集中供热率达到80%以上。通过发展新能源、可再生能源、节能新技术和清洁生产技术，进一步促进资源综合利用和社会循环式消费。
二氧化碳排放与福建经济发展的分析 第6篇
1 二氧化碳排放与经济发展的理论分析
能源消费对经济发展起着至关重要的作用,经济发展与能源消费具有明显的正向关系,还未进行经济结构的大规模调整的情况下,经济发展必然大量消费能源,而能源消费会增加二氧化碳排放量,二氧化碳排放空间随之减少。虽然在不破坏生态平衡的情况下,全球能够维持稳定的碳循环,全球碳交换具有一定的阀值,这是允许二氧化碳排放的极限。如果二氧化碳排放量没有超过这个阀值,全球碳库可以消化二氧化碳的新增量,一旦二氧化碳排放量超过了这个阀值,二氧化碳浓度就会增加,碳平衡被打破。工业革命以后,大量化石能源的消耗带来二氧化碳排放量的急剧增加,二氧化碳排放量增加了大约80%,打破了碳平衡,致使大气中二氧化碳增加速度和增加数量大大超过了海洋碳库和陆地生态碳库可以吸收的速度和数量,从而引起温室效应。
为了缓解温室效应,减少二氧化碳排放,国际社会不断做出努力。从1992的《联合国气候变化框架公约》、1997年的《京都议定书》、2007年的“巴厘岛路线图”到2009年的哥本哈根会议,气候谈判在困难中前行。由于二氧化碳排放与经济发展存在着密切关系,削减二氧化碳排放在某种程度上意味着减缓经济发展速度,各个国家在全球气候合作问题上进行着各种博弈,最大限度的保护自身的经济利益。研究者普遍认为经济发展与环境质量变化之间存在库茨涅茨曲线,即他们之间存在一种倒“U”的关系,这表明随着经济发展,碳排放量随之迅速增加,这一时期将导致环境质量的下降,经济发展到一定水平是碳排放量达到最大值,这时人类对环境质量需求上升,环境保护措施的实施,随着经济进一步增长,碳排放量随着下降[16]。虽然为了发展经济、为了提高当代人的福利水平,需要消费能源、排放二氧化碳,但是以大规模能源消费为基础的经济发展将是不可持续的,必将损害后代人的福利水平。现实情况要求在不损害后代人福利水平的情况下,优化能源消费结构,提高能源利用效率,发展当代经济,提高当代人的福利水平,从而实现社会的帕累托改进。
2 二氧化碳排放与经济发展的实证分析
2.1 二氧化碳排放量的计算
二氧化碳是最主要的温室气体,其排放主要是人类大量消耗化石能源活动引起的,根据不同能源的碳排放系数可以计算出二氧化碳排放量,即C=∑Ei×Fi,其中Ei为第i中能源的消费量,Fi为第i种能源的碳排放系数。能源的碳排放系数取值分别为表1所示[6,14],用各种均值表示。再根据福建省统计年鉴(2009)的能源数据,可计算出1978—2008年福建省的二氧化碳排放量。
2.2 二氧化碳排放与福建经济发展的关系分析
经济发展水平一般用GDP来表示,如果将经济发展理解为人民财富的增长,可用人均GDP来表示。本研究采用人均GDP表示经济发展水平。改革开放30年来(1978—2008年),人民财富迅速增加,1978年福建人均GDP仅273元,2008年人均GDP达到30 123元,增长了110.34倍。同时,二氧化碳排放量也迅速增加,碳排放量从1978年的370.67万t,2008年达到4 790.92 万t,增长了12.93倍。如图1所示,碳排放量与人均GDP的增长情况相似,是否存在长期均衡关系呢?
首先,单位根检验。通过Eviews对变量x,y的单位根检验(如下表2)发现:变量x,y在10%水平上不能拒绝存在单位根的假设,即原变量为非平稳序列。其1阶差分在10%水平上也不能拒绝存在单位根的假设,即1阶差分变量也为非平稳序列,然而其2阶差分在1%水平上都拒绝了存在单位根的假设,即2阶差分序列为平稳序列,满足协整分析的前提。
注:*表示在5%的水平上ADF值拒绝存在单位根的假设。**表示在1%的水平上ADF值拒绝存在单位根的假设。C,T,K分别表示常数项,趋势项和滞后阶数。
其次,协整性检验。本研究采用Engle和Granger于1987年提出的两部检验法,即EG检验。①用OLS法估计方程并计算非均衡误差,得到:
Y=0.147X+346.023
25.01550) 5.363542)
R2=0.956 D.W.=0.304
②对残差项e的稳定性进行检验。一个适当的检验式为:
Δet=-0.305et-1+0.334Δet-1+0.486Δet-2
(-2.94) (1.72) (2.37)
R2=0.323 D.W.=2.064
对序列e进行ADF检验,结果表明:检验统计量为-2.936,小于显著性水平0.01时的临界值-2.650,可认为估计残差序列E为平稳序列,进而得到序列X和Y具有协整关系[17]。
第三,构建经典回归模型。目前,绝大部分学者对于时间序列变量之间的长期均衡关系主要是通过建立误差修正模型(ECM)来解释的。而误差修正模型(ECM)构建的前提条件是变量满足一阶单整I(1)并且是(1,1)阶协整的关系,本研究所涉及的变量X和Y均系二阶单整I(2)并且是(2,2)阶协整,故并不适合用误差修正模型(ECM)来解释。除此之外,通过对变量X和Y取对数lnX和lnY虽然能够满足一阶单整I(1)的条件,并且在10%的显著性水平下能够通过(1,1)阶协整关系检验,然而误差修正模型(ECM)建立以后的拟合程度以及D.W.检验值都不理想,并且通过适当方法修正后,其结果也不理想。由此,本研究不采用误差修正模型(ECM)来解释x和y之间的关系,由于随机扰动项是“白噪声”,故采用经典回归模型进行解析,通过加权最小二乘法以及广义差分法对模型存在的异方差行以及序列相关性进行修正[18],得到模型为:
Y=447.207+0.140X+0.862AR(1)
(1.589) (10.338) (8.107)
R2=0.987 DW=1.380
从模型可知,在其他条件不变的条件下,平均而言人均GDP每变动一个单位可以引起二氧化碳排放量变动0.140个单位,而且二氧化碳排放量还受到其本身的滞后一期因素的影响,前期每变动一个单位对当期的影响为0.862个单位。
第四,格兰杰(Granger)因果关系检验。虽然通过协整检验结果知道碳排放量与经济发展之间存在长期均衡关系,但是这种均衡关系是否构成因果关系,格兰杰定理表明:存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。因此,对其进行Granger因果关系检验,结果如表3所示。①在滞后(1~3)期间,分析结论均拒绝碳排放量不是人均GDP的格兰杰原因、即碳排放量是人均GDP的格兰杰原因,意味着随着碳排放量的增加在随后的3年内相应的引起了人均GDP的是增加,简而言之,碳排放量增长在前4年间带动了经济发展。②在滞后(4~5)期间,分析结论表明碳排放量是人均GDP的格兰杰原因,人均GDP也是碳排放量的格兰杰原因,即在这段时间里二者是相互影响的,互为因果,而滞后5期两者相互影响的程度最为明显。③在滞后(6~8)期间,分析结论均拒绝人均GDP不是碳排放量的格兰杰原因,即人均GDP是碳排放量的格兰杰原因,意味着随着人均GDP的增长在随后的3年内相应的引起了碳排放量的增加,因此,在这段时期内经济发展带来了更多的碳排放量。④到滞后9期时,分析结论表明碳排放量不是人均GDP的格兰杰原因、人均GDP亦不是碳排放量的格兰杰原因。意味着在这该期碳排放量与经济发展两者互不影响,或者说引起变化的原因是来自其他方面的因素,而不是两者的“运动”。总之,其他条件不变的情况下,在滞后前期,碳排放量的增加加快经济发展;在滞后中期,碳排放量增加加快经济发展,同时经济发展也带来了更多的碳排放;在滞后后期,经济发展加速了碳排放,而当碳排放达到一定水平后,再没有多余的碳排放空间时即滞后期长度为9时,经济发展与碳排放不存在格兰杰因果关系。
注:y—x表示y不是x的格兰杰原因,即碳排放量不是人均GDP的格兰杰原因。x—y表示x不是y的格兰杰原因,即人均GDP不是碳排放量的格兰杰原因。
2.3 人均碳生产率分析
一般而言,碳生产率是指每排放一单位二氧化碳所带来的地区生产总值的增长情况,等于单位GDP二氧化碳排放强度的倒数,能够反映二氧化碳排放所产生的经济效益[19]。本研究将人均碳生产率理解为每排放一单位二氧化碳所带来的人均GDP的增长。通过图1、图2的分析发现,1978年福建人均碳生产率为0.736 5元/万t,2001年达到最高值7.529 2元/万t后,2005年回落到5.229 3元/万t,随后增长到2008年为6.287 5元/万t,2000年来年平均人均碳生产率比20世纪90年代年平均人均碳生产率增加了27.42%,而且从1993—2008年GDP上涨的幅度比二氧化碳排放量增加的幅度大,说明能源消耗对福建经济总量的贡献是非常大的,反之,如果在没有大规模提高能源利用效率的基础上,短时间内(3年内)福建强制要求减少二氧化碳排放将会使碳均生产率迅速下降,这将对经济发展产生很大的影响,与上文格兰杰因果分析结论是一致的。
3 结论及建议
二氧化碳排放绩效 第7篇
关键词：指数分解模型,碳排放,能源强度,经济结构
一、引言
根据世界自然基金委员会发表的一份报告称, 到2050年, 全球海平面将上升50厘米, 就全球而言, 136座沿海大城市将受到影响。为此, “450情景方案”被提出, 即要求大气中的温室气体浓度稳定在450ppm二氧化碳当量, 气温升高控制在2℃左右。而要达到这一要求就必须改变工业革命以来的经济发展轨迹, 发展低碳经济、绿色能源。
作为联合国常任理事国以及气候变化框架公约缔约国的中国, 进入21世纪面临着一个无法回避的工业化发展路径的选择题。从发展趋势来看, 如果无视资源环境的约束, 仍然按照以前的模式发展, 据国际能源署的预测数据, 2030年中国与能源相关的二氧化碳排放量将上升到116.15亿吨 (碳当量) , 占了这一时期 (2007 - 2030) 全球新增量 (114亿吨碳当量) 的48.6%。而这样的结果不但严重威胁到我国社会、经济的可持续发展, 也是对整个人类可持续发展的挑战。
而从机会成本的角度考虑, 碳排放峰值越高则未来需要减排的幅度则越大。达到碳排放峰值的时间越晚则未来减排的难度则越大。因此, 我们必须把低碳经济作为经济发展的路径, 在经济增长的过程中把资源环境的约束内化。
二、方法论及模型设定
二氧化碳排放量可以表述为扩展的kaya恒等式, 分解国家碳排放总量, 这是个非常有用的工具, 可以表述为:
其中, CIit= CEit / Eit是第t年第i个部门的碳排放密度;EIit=Eit / GDPit表示第t年第i个部门的能源密度 ;ESit= GDPit / GDPt是第t年第i个部门的经济比例。如果用ΔCE表示目标年的碳排放与基年碳排放的变化, 则根据Sun在1998提出的方法, 可以进一步表示为:
其中, C_CIeffect表示碳排放密度变化对二氧化碳排放总量的单独效应, 如果能源消费总量低碳能源占比提高就可以使碳排放密度下降, 这就使碳排放密度成为显示能源消费结构情况的重要标志;C_EIeffect表示能源密度, 或能源效率变化对碳排放的单独效应, ;C_ESeffect经济结构变化对碳排放总量的效应; C_Geffect表示经济规模变化对碳排放总量的效应。上标0和t分别表示基年和目标年。根据Sun (1998年) 完全分解模型, 方程 (2) 右边的每个效应都可以计算。
为了估算二氧化碳的减排, 本文建立一个新的模式。方程 (3) 详细显示了该模式。方程右边的每一项分别代表了二氧化碳密度效应、能量密度效应、结构变化效应、经济活动效应。CIeffect, EIeffect和ESeffect表示碳排放量的变化。Geffect是碳排放量的主要影响因素, 本文把因其引致的碳排放量变化定义为碳排放量的理论变动。其理论跌幅 (ΔEM) 的表示如下:
其中Δ是在0到t的差。则碳排放量 (ER) 第t年的理论跌幅可表示如下:
如方程 (4) , 当Geffect–ΔCE > 0, 则碳排放下降, 且由于经济活动是基于上一年的经济和技术情况下, 因此, 碳排放量的理论变化要大于其实际变化。
三、数据及变量说明
本文的GDP数据来自《中国统计年鉴》并以1994年的价格为基年价格。能源消耗数据出自《中国能源统计年鉴》。对二氧化碳排放量的估计建立在能源消耗 (终端能源消费量扣除用于原料、材料的能源消费) 1中间能源消费量和不同燃料二氧化碳排放系数基础上。本文主要选取了四个能源类型, 依次是一次能源, 二次能源, 电力和热能。一次能源包括煤炭, 石油, 天然气, 水电和核电。二次能源含焦炭, 焦炉煤气, 汽油, 煤油, 柴油, 等共计16个品种。根据保罗和巴塔查里亚 (2004年) 的研究, 发电和供暖所产生的二氧化碳排放量将按四个经济部门对电力消耗的比例进行分配。
四、实证分析
通过分析计算, 本文得到Laspeyres完全指数分解模型结果如下图所示:
(一) 碳密度效应 (ci-effect)
碳密度效应反映能源结构。从实证结果看, 1995-1996年碳密度为正, 煤炭仍然在能源结构中占据最主要的位置, 而这段时期其他的清洁能源的发展相对滞后, 还有很大的发展潜力。1997-2001年, 碳密度效应表现为负。说明能源结构得到了改善。2002-2004年, 上马了许多如钢铁、水泥、电解铝等基础产业部门的大项目, 导致煤炭的比重在能源结构中上升。使得能源利用效率也大大降低。
2005-2012年, 国家加大对清洁能源的发展, 提倡低碳经济, 如2005年通过《可再生能源法》。一方面, 提倡使用清洁能源, 用替代能源来减少因煤炭消耗产生的大量碳排放。另一方面, 积极鼓励低效能源向高效能源的转换。因此这一系列的措施使得碳密度效应呈现小额负效应。
(二) 能源强度效应 (ei-effect)
能源强度效应主要衡量了由于技术水平的提高使得单位产出能耗降低, 从而能够减少CO2排放量得程度。
1995-2003年这段时期能源强度效应为负, 也就是说这个时期由于技术水平的提高使得单位产出能耗降低。2003-2005年由于国家集中投资了一批重化工业的项目, 而这些项目都是能源密集的行业。因而这段时期的能源强度反而出现了正效应。
2006-2012年能源强度效应再次呈现负效应。说明这段时期国家发展低碳经济的政策起到了改善能源强度效应的作用, 首先, 国家在宏观层面上, 通过出台一系列的政策措施支持发展节能减排技术的研发和应用, 其次, 在微观层面上, 几年的经济高速发展为企业奠定更新生产技术的经济基础, 企业在追求利润的驱动下加大了对技术改进方面的投资。再加上低碳技术国际合作的机会在增加。《联合国气候变化框架公约》规定发达国家有义务向发展中国家提供技术转让。因此我国可以通过 国际合作加大提高节能减排技术水平的步伐。
(三) 经济结构效应 (es-effect)
经济结构效应衡量了经济结构对碳排放的影响, 本文主要讨论了也就是工业39个子行业内结构的调整, 主要体现在低碳行业鼓励其优先发展, “三高”行业则控制其发展速度。
除了1999年、2004年和2007年以外, 经济结构效应都为负值。从这个结果说明:虽然我国工业行业结构仍然以重工业为主, 但几年调整产业结构的努力确确实实取得了相当的成效。
其中, 2005-2006年经济结构的改善减少碳排放的效应达到了历史最高水平, 取得了明显的改善效果。特别是2005年达到了 -176.08的峰值。这归功于我国在保持高速经济增长的同时, 充分利用市场约束和资源环境约束的倒逼机制, 一些高能耗产业过热推进得到一定程度的遏制, 使得我国产业结构升级达到历史最高水平。另一方面, 加大对环境能源法律法规的制订和颁布, 如:2005年2月《可再生能源法》通过。
(四) 经济规模效应 (g-effect)
经济规模效应衡量了在其他条件不变的情况下因经济规模扩大CO2排放增加的数量, 也就是碳排放理论增加量。经济增长是碳排放量增加的主要因素。
其中, 2003-2007年, 由于中国加入WTO后, 为中国经济重新加速发展奠定了良好的外部环境, 使得中国经济呈现两位数的发展速度。而这一时期经济增长的一个重要原因是由钢铁、水泥、建材等一系列基础产业的强力推动, 煤炭、钢铁、水泥、化工、建材、石油石化等高耗能行业取得了超常规发展。因而这时期的经济规模效应出现历史最高水平, 甚至在2007年达到785.51几乎比2005年翻了一番。而07年以后由于金融危机影响, 有所降低。 (五) CO2理论减少量
CO2理论减少量是指因技术进步、产业结构调整等因素, 理论上CO2减少排放的数量。它等于碳密度效应、能源强度效应和经济结构效应的和。
从输出结果来看, CO2理论减少量和CO2理论减少率都为波动趋势。且只在2003、2004年两年的CO2理论减少量和CO2理论减少率为负数, 其他年份的CO2理论减少量和CO2理论减少率均为正数。
为了逐步减少CO2平均排放总量, 在不抑制经济增长的前提下, 就必须还用加大增加CO2平均理论减少量的力度。通过降低能源消费结构中的煤炭消费、技术进步和工业内部行业结构调整等方面进一步改善碳密度效应、能源强度效应和经济结构效应。
五、结论与总结
分解结果来看我们可以得到如下结论:
第一, 经济规模效应成为直接导致工业CO2增加的最大的因素。而由于我国还处于发展中国家, 经济增长是必需要保证的, 同时我们必须做到经济增长与环境相互协调, 实现经济“又好又快”发展。在这种情况下, 我们只能在碳密度效应、能源强度效应和经济结构效应的方向上努力。
第二, 从1995-2012年的情况来看, 我国在技术进步、提高能源利用效率方面取得了一定成绩, 能源强度平均值为 -84.11。在经济结构调整方面也起到了抑制碳排放增长的作用, 但力度比较小。而在能源结构改善方面还有很大的改进的空间。
第三, 平均来看碳密度效应平均值为11.74, 也就是说煤炭仍然在能源消费中占据最大的比例, 石油、天然气、水能和核能的比例仍然太低。通过调整能源消费结构减低碳排放将是一个突破口。
综上所述, 根据本文的实证分析, 经过多年的努力我国在节能减排上确实取得了一定成绩, 但我们更要看到在碳密度效应、能源密度效应、经济结构效应各个方面都还有很大的改善空间。但随着国家和公众对能源环境问题的越来越大的关注, 有理由相信, 在我国政府的领导下, 我们有信心也有能力实现新型工业化使经济发展与能源环境协调、可持续发展。
参考文献
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