碳中和趋势篇1
从各种柴油车车型2010－2013年的增速来看，增长最快的轻型客车，增长了126.3%;增长较快的还有轻型货车，增长了57.1%;重型货车增长了46.5%;而三轮汽车和低速货车呈现下降的趋势。2013年各种车型与2010年相比的变化趋势如图3所示。近些年来，由于我国不断加强了对柴油车的污染控制管理力度，标准更新换代进程加快，黄标车和老旧车辆的淘汰管理力度和经济激励逐步加强，使得黄绿标柴油车的构成发生了很大的变化，如图4所示。从图4可以看出，2010－2013年我国黄标车的数量逐渐下降，绿标车增长很快。
2、2010－2013年柴油车黑碳排放变化趋势
研究表明，2013年全国柴油类机动车黑碳排放量为31.33万吨，与2012年相比，减少了约2.8%。2010－2013年全国机动车黑碳排放变化趋势如图5所示，从可以看出，2010－2013年我国机动车的黑碳出现先增后减的变化规律，经过2011年后呈现出下降的趋势。2010－2013年我国柴油类汽车的黑碳排放变化趋势也呈现相同的变化趋势。出现这种趋势的原因，一方面是因为我国柴油车仍旧呈现增长的态势，二是由于这两年我国加大了黄标车淘汰的力度，黄标车保有量逐渐减少，黄标柴油车的黑碳排放下降速度要快于绿标车黑碳排放的增长速度，黑碳排放在二者平衡之后逐渐开始下降。
3、2013年分区域黑碳排放状况分析
2013年全国各省(直辖市、自治区)的柴油类机动车保有量调研表明，柴油车保有量较大的省份主要集中在中东部地区，其中保有量前五位的省份依次为山东、河南、河北、广东和辽宁，分别为244.1、220.2、214.8、176.1和139.4万辆，另江苏和安徽的柴油车保有量也超过了100万辆。2013年全国分省份的柴油车保有量如图8所示。2013年分省黄标柴油汽车保有量的分布状况如图9所示。黄标柴油车较多的省份有广东、山东、河南、江苏和河北，分别为87.5万辆、61.4万辆、50.9万辆、39.4万辆和35.1万辆，这五个省的黄标柴油车所占数量占到全国黄标柴油车总保有量的38%左右。2013年各省(直辖市、自治区)柴油车黑碳排放量如图10所示。前五位的为河南、河北、山东、广东和内蒙，其黑碳排放量分占总柴油车黑碳排放量的8.8%、8.5%、7.7%、7.2%和5.1%，约占全国。各省(直辖市、自治区)黄标柴油车的黑碳排放量，前五位仍然为河南、河北、广东、山东和内蒙，显示了黄标柴油车黑碳排放与总的柴油车黑碳排放有着很强的相关性和黄标柴油车黑碳减排的重要性。
4、小结
(1)2010－2013年，我国柴油车增长了23%，柴油类汽车保有量约增长了约43.3%;2013年我国柴油车保有量约为2593.5万辆;
(2)2010－2013年，我国柴油车黑碳排放量出现先增后减的趋势，2013年各类柴油机动车的黑碳排放量约为33.33万吨，比2012年减少了2.8%;
碳中和趋势篇2
关键词：人均能源碳排放；经济发展；能源强度；能源结构；LmDi
中图分类号：F842.6文献标识码：a文章编号：1003-3890（2011）06-0014-06
一、引言
自从18世纪中期人类社会进入工业化时代以来，人类的社会活动对气候变化的影响越来越大。从ipCC的四次气候变化报告来看，越来越多的证据表明人类活动，特别是占温室气体主要成分的二氧化碳的排放，是影响最近半个世纪以来气候变化的主要原因，这也引起了越来越多的国内外学者重新审视以能源消耗为主，大量排放二氧化碳的经济增长方式。于是，低碳经济自然成为当前研究的热点。哥本哈根会议上中国承诺到2020年在2005年的基础上减排40%~45%，进一步明确了中国走低碳经济的发展道路。研究能源消费、经济增长与二氧化碳排放的变动关系，探讨减排二氧化碳的影响因素，对实现减排目标和发展低碳经济具有重要的现实意义。
国内外学者对于影响二氧化碳排放的因素进行了大量的研究。K.Lisakas等[1]利用代数分解方法研究了欧盟1973―1993年的工业二氧化碳排放的变化，研究表明二氧化碳排放量的减少可以在不影响经济增长的情况下实现。JosepG等[2]研究发现与19世纪90年代相比，2000―2006年二氧化碳的排放增长速率从1.3%到3.3%，其中65.16%来自全球经济活动的贡献，17.6%来自全球碳强度的贡献，18.15%来自最近50年来空气中二氧化碳的比例变化的贡献。JamesB[3]利用协整和误差修正模型研究了污染物排放、能源消耗和经济产出的关系，认为三者有密切的相互关系；从长期来看经济增长和能源消耗、污染物排放的互为Granger因果关系；短期来看，能源消耗与经济增长具有单向Granger因果关系。李艳梅等[4]以1953―2007年的中国一次能源消耗数据估算了碳排放的变动状况，研究结果表明中国碳排放增加的因素是经济总量增长和产业结构变化，而产生碳减排效应的因素惟有碳排放强度降低。徐国泉等[5]采用1990年为基期，利用1995―2004年的数据研究了中国人均碳排放的变化，认为经济发展是影响人均碳排放增加的主要因素，能源结构的调整作用不大，能源效率有效的抑制了人均碳排放的增长。王迪等[6]利用Laspeyres分解技术，以1996―2007年的6部门终端能源消耗数据研究了江苏省的碳排放变动，认为经济增长的规模效应和技术进步效应解释了江苏省碳排放量变动的大部分原因，产业结构优化的作用不明显，能源效率的提高对抑制碳排放起到了积极的作用。
综合上述文献可知，因素分解法被广泛的应用在研究能源和经济发展相关领域的问题，其有助于找出最主要的影响因素，以及通过理论的指导可以发现哪些因素没有起到应有的作用，从而为政策制定提供参考依据。尽管国内部分学者也应用因素分解技术研究了影响全国或者区域的碳排放因素，但有的分解因素不够完善，或者是数据期较短，研究的结论作为节能减排政策制定的参考依据具有一定的局限性。本文以1981―2008年中国能源消耗量、人口数和人均能源碳排放相对于基期的变动状况为研究对象，利用对数平均权重Divisia分解法（LogarithmicmeanweightDivisiaindexmethod，LmDi）完全分解技术，从经济增长、能源强度和能源结构三个方面考察对人均能源碳排放的贡献。
二、模型构建
（一）能源碳排放计算公式
本文根据ipCC[7]能源碳排放的计算方法，将能源碳排放总量分解为：
Ct=Cit=••et（1）
=••••p（2）
式中，Ct为t时期能源碳排放总量；Cit为第i种能源t时期能源碳排放量；et为t时期所消耗的能源总量（折算成标准煤，下同）；eit为第i种能源t时期所消耗的能源总量；Cit为第i种能源t时期碳排放量；Y为t时期的国内生产总值；p为t时期的人口总数。
（二）因素分解模型
由公式（2）可求得，第t时期人均能源碳排放量为：
aCt==•••
=SitFititRt（3）
公式中，Sit第i种能源第t时期所占总能源的比重，即能源结构；Fit第i种能源第t时期单位能源碳排放量，即能源排放强度，也就是能源的碳排放系数；it第t时期单位GDp消耗的能源量，即能源强度；Rt为第t时期人均GDp量，作为经济发展指标。
相对于基期的人均能源碳排放变化量为：
?驻aC=aCt-aC0=SitFitiitRt-Si0Fi0ii0R0
=?驻aCS+?驻aCF+?驻aCi+?驻aCR+?驻aCrsd（4）
D==DSDFDiDRDrsd（5）
式中，?驻aCS，DS分别为能源结构变动因素；?驻aCF，DF分别为能源碳排放强度变动因素；?驻aCi，Di分别为能源强度变动因素；?驻aCR，DR分别为经济发展变动因素；?驻aCrsd，Drsd分解余量。
需要注意的是，?驻aCS、?驻aCF、?驻aCi、?驻aCR分别是各因素的变化对人均能源碳排放量的贡献值，有单位；DS、DF、Di、DR分别是各因素的变化对人均能源碳排放量的贡献率，无单位；
根据ang等[8]人1998年提出的对数平均权重Divisia分解法（LogarithmicmeanweightDivisiaindexmethod，LmDi），结合式（3），把影响人均能源碳排放的各因素分解，结果如下：
?驻aCS=L（aCit，aCi0）ln（）（6）
?驻aCF=L（aCit，aCi0）ln（）（7）
?驻aCi=L（aCit，aCi0）ln（）（8）
?驻aCR=L（aCit，aCi0）ln（）（9）
?驻aCrsd=?驻aC-?驻aCS-?驻aCF-?驻aCi-?驻aCR
=aCt-aC0-L（aCit，aCi0）（ln（）
+ln（）ln（）ln（））
=aCt-aC0-L（aCit，aCi0）ln（）
=aCt-aC0-aCit，aCi0）
=0（10）
式中，L（aCit，aCi0）=（aCit-aCi0）/（lnaCit-lnaCi0）
即这是一个完全分解，不带有残差。
对式（5）两边取对数，可得：
lnD=lnDt-lnD0=lnDS+lnDF+lnDi+lnDR+lnDrsd（11）
由式（5）和式（11），可得：
=====（12）
假设为任意常数，设=
=L（aCit，aCi0）（13）
则有式（12）和式（13）可得：
DS=exp（L（aCit，aCi0）×?驻aCS）（14）
DF=exp（L（aCit，aCi0）×?驻aCF）（15）
Di=exp（L（aCit，aCi0）×?驻aCi）（16）
DR=exp（L（aCit，aCi0）×?驻aCR）（17）
Drsd=1
三、数据来源、处理及实证分析
（一）数据来源及处理
本文所用能源数据来源于《中国能源统计年鉴2009》；人口数据和GDp数据来源于《中国统计年鉴2010》，其中GDp数据已经由作者换算成1978年可比价格；能源碳排放总量数据依据式（1）计算得到；各种能源碳排放系数据见表1，计算结果见表2。
（二）人均能源碳排放因素分解分析
本文依据ang等[8]人1998年研究中国工业行业人均能源碳排放的分解因素，把影响中国人均能源碳排放变化的因素分解为能源结构、能源碳排放强度、能源强度和经济发展四个变量。文中假设Fit不变，即各能源碳排放强度不变，所以?驻aCF=0，DF=1，也就是说影响中国人均能源碳排放变化的因素为能源结构、能源强度和经济发展。本文研究的基期为1981年，依据公式（6）―（9）和（14）―（17）计算可得表3的结果。
从图1中可以看出，中国人均能源碳排放相对于基期人均能源碳排放的变化总体上呈现增长趋势，其中1982―1996年相对于基期人均能源碳排放的变化较为缓慢，呈逐年较平稳增长，2002―2008年人均能源碳排放相对于基期的变化显著。特别是2002年以后，人均能源碳排放量年均增长率为10.03%，略低于中国人均GDp年均增长率10.69%。值得注意的是，中国人均能源碳排放相对于基期的变化从1996―1998年有一个下降的阶段，尽管降幅较小；中国人均能源碳排放相对于基期的变化从2007年以后增幅开始显著收窄，2000―2007年，后一期比前一期的能源碳排放总量增幅都在1000万吨以上，但2008年仅比2007年多排放约400万吨。
经济发展与人均能源碳排放的增长有显著的正相关关系，经济的快速发展是引起中国人均能源碳排放增长的主要因素。从图1中可以看出，经济发展曲线对人均能源碳排放曲线的走势具有决定性作用，其对人均能源碳排放曲线的向上拉动作用显著，这也符合人们的预期。经济发展对人均能源碳排放的贡献呈现先增大、再减小，最后增大的趋势，这主要与国民经济的产业结构有关，1990年三大产业的比例为27.1∶41.3∶31.6，2008年则为10.7∶47.4∶41.8，第二产业占比的增加导致了人均碳排放的快速增长。能源结构对人均能源碳排放的影响先呈现正相关，而后呈现负相关，开始起到抑制人均能源碳排放增加的作用，其拐点出现在1995年，但是能源结构对人均能源碳排放相对于基期变化的影响有限，贡献很小，主要原因是非化石能源的供给总量较小。值得注意的是，能源结构对于人均能源碳排放量变化的抑制作用近来年有加大的趋势。能源强度相对于基期的变化呈现出逐步加大的趋势，是抑制人均能源碳排放增长的主要因素，但弱于经济发展对人均能源碳排放增长的贡献，且其贡献有减缓的趋势。
为了进一步分析各因素对人均能源碳排放的贡献率的趋势，我们将各因素对人均能源碳排放变化的影响分为拉动因素和抑制因素，拉动因素为经济增长，抑制因素为能源强度的降低。由于能源结构在1995年以前对人均能源碳排放变化起到了微弱的促进作用，而后开始起到微弱的抑制作用，故能源结构因素贡献率数值在很接近数值1的上下微弱变动。根据经验可知，非化石能源在消耗的总能源中的占比越大，其总能源碳排放量越小，在人口数不变的情况下，人均能源碳排放也越小。综合以上分析，能源结构的变动也作为人均能源碳排放的抑制因素考虑。为了方便观察，我们将抑制因素对人均能源碳排放的贡献取倒数，即为人均能源碳排放降低的贡献率（见图2）。
从图2可以看出，拉动因素（经济发展）对中国人均能源碳排放的贡献率呈指数型增长，且各阶段的贡献率明显大于抑制因素对人均能源碳排放的贡献率，加上能源结构变化对人均能源碳排放的贡献率微弱，从而导致人均能源碳排放量呈逐年增加趋势。能源强度在2002年以前对人均能源碳排放的贡献率逐步上升，但是在2002―2004年有一个快速下降的趋势，之后贡献率开始增加。究其原因，主要是从2002年开始中国的经济开始了新一轮的快速增长，截至2008年，全社会固定资产投资年均增长率达25.85%，其中房地产开发投资年均增长率更高达26.02%；此时中国的国民经济也开始了再次重工业化的趋势，对能源的需求量快速扩大，而能源利用技术却没有得到实质性的提高，相反经济的快速发展还催生出了盲目投资，经济结构调整有走回头路的趋势。2004年以后，能源强度对人均能源碳排放的贡献率止跌反弹，逐步开始提高。笔者认为这主要得力于2004年11月国家出台了节能领域的第一个中长期规划――《能源中长期发展规划纲要（2004―2020年）》；其后国家先后对焦碳、钢铁、水泥、电解铝等高耗能行业出台了一系列加大产业结构调整力度的政策文件。在此期间，电冰箱、空调器、洗衣机、照明器具等数十类产品的能效标准相继出台，《夏热冬冷地区居住建筑节能设计标准》等一系列与建筑节能设计有关的标准与规范也陆续颁布，这些文件对2004年以后能源强度对人均能源碳排放贡献率的增加起到了很大的促进作用。
通过以上分析，笔者发现能源强度的降低对抑制人均能源碳排放量随经济规模的增长有着积极的作用，但是2002年以后，由于经济规模的快速增长，其对人均能源碳排放的贡献显著超越了能源强度降低的贡献，尽管能源强度的贡献在逐步增加，能源结构对人均能源碳排放的贡献值由正转负，即由加剧人均能源碳排放到抑制人均能源碳排放。
四、结论和建议
综上可知，自1982年以来，中国人均能源碳排放主要呈增长趋势，且增幅成指数型增长，其中1996―1999年增幅略有下降，2002―2007年增速显著加快，但2007年以后增速放缓，可能出现下降的趋势。而抑制中国人均能源碳排放的主要因素是能源强度的降低，而能源结构的改变对人均能源碳排放的变化先有拉动作用，而后出现抑制作用，但效果不显著。能源强度在抑制人均能源碳排放的作用具有阶段性，开始抑制作用明显，中间有一个调整过程。近年来对人均能源碳排放的抑制作用有不断放缓的趋势，但是其和能源结构对人均能源碳排放的抑制作用仍然没有超过经济增长对人均能源碳排放的拉动作用，故人均能源碳排放总体上呈现增长趋势。
减少人均能源碳排放，应注重以下几个方面：
第一，从中国工业化发展现状出发，将节约能源，降低能源强度，即提高能源的利用效率作为减少人均能源碳排放的长远战略方针。一方面要坚决贯彻“开发与节约并重，近期把节约放在首要位置”的能源发展方针，另一方面要进一步落实遏制高耗能高污染行业过快增长，加快实施淘汰落后生产能力的节能减排政策，有效提高能源的利用效率。
第二，优化能源结构，进一步加大非化石能源总量的供给，逐步提高天然气、核电、水电和太阳能等其他可再生能源在总能源消耗中的比重。考虑到中国人均水资源紧缺，在水电开发的时候，要注重统筹利用，加大太阳能、风电的开发力度，同时大力发展核电，增大核电能源的供给，有效改变非化石能源所占比例。
第三，应大力发展60万千瓦及以上超（超）临界机组、大型联合循环机组，提高能源转换效率。加快建设百万千瓦级大型先进压水堆核电建设，推进高温气冷堆、核中子增殖反应堆、核聚变反应堆等技术的研发应用，真正实现零碳排放。
第四，加快技术升级，推广节能减排技术的应用，在高效利用煤发电技术、建筑节能、清洁生产等方面组织科研攻关，攻克消耗能源总量大和高耗能领域中的关键节能技术，重点发展冶金、制造、水泥、化工等行业的节能减排技术。
第五，转变经济结构，加快产业升级。遏制对人均能源碳排放具有决定性影响的高耗能和高排放的第二产业不合理的增长，坚决淘汰高消耗、高污染和高排放的落后产能，转变国民经济再次重工业化的不合理趋势。充分利用财政和税收等手段，发挥市场对经济结构调整的灵活性和决定性作用，大力发展高新技术产业和现代服务业，不断提高第三产业在国民经济中的占比，有效地引导国民经济走上低碳发展道路。
参考文献：
［1］K.Liaskas，G.mavrotas，m.mandarka，etal.DecompositionofindustrialCo2emissioms:thecaseofeuropeanUnion［J］.energyeconomics，2000，（22）：383-394.
［2］JosepG.Canadell，CorinneLeQuéré，michaelR.Raupach，etal.ContributionstoacceleratingatmosphericCo2growthfromeconomicactivity，carbonintensity，andefficiencyofnaturalsinks.pnaS，2007，（11）：18866-18870.
［3］JamesB.ang，Co2emissions，energyconsumption，andoutputinFrance.energypolicy，2007，35（10）：4772-4778.
［4］李艳梅，等.中国碳排放变化的因素分解与减排途径分析［J］.资源科学，2010，（2）:218-222.
［5］徐国泉，等.中国碳排放的因素分解模型及实证分析：1995-2004［J］.中国人口、资源与环境，2006，（6）：158-161.
［6］王迪，等.江苏省节能减排影响因素及其效应比较［J］.资源科学，2010，（7）:1252-1258.
［7］ipCC2006.2006ipCCGuidelinesfornationalGreenhouseGasinventories［J］.energy，2006，（1）．
［8］B.wang，F.QZhangandK-HongChoi.Factorizingchangesinenergyandenvironmentalindicatorsthroughdecomposition［J］.energy，1998，（6）：489-495.
FactorDecompositionandemissionReductionapproachesanalysisonChina'sper
CapitaCarbonemission
Zhumingxu,HuangShaopeng,Sunna,XuGuanyu
（ResearchCenterforeconomicDevelopment,anhuiUniversityofFinances&economics,Bengbu233041,China）
abstract：Basedontheenergyconsumption,populationandGDpdatainChinafortheperiodof1981-2008,andthroughempiricalanalysisonthecontributionoffromeconomicdevelopment,energyintensityandenergystructure.,theresultsshowthateconomicgrowthcanleadincreaseofpercapitacarbonemission;reductionofenergyintensityrestrainsemissionincreaseofpercapitacarbon;andchangesinenergystructureplayadrivingroleonincreasingcarbonemissionbefore1997,thenplayaninhibitoryactioninemission,butthecontributionisnotsignificant.inrecentyears,thecontributiontrendoftheenergystructureisgraduallyincreasing.
碳中和趋势篇3
关键词出口隐含碳；影响因素；反事实法
中图分类号F062.2文献标识码a文章编号1002-2104（2017）06-0016-11Doi：10.12062/cpre.20170357
20世纪末以来，《京都议定书》、《巴黎路线图》、《哥本哈根协议》与《巴黎协定》等一系列国际协定确定碳排放总量控制约束性目标，并逐步形成了以碳关税、碳排放权交易市场为基础的温室气体减排机制，世界范围内碳价格开始形成并溢价[1-2]。在出口规模扩张、贸易顺差累积与二氧化碳排放迅猛增长的转型过程中，中国出口贸易在国际上面临着碳减排压力与核心竞争优势丧失的双重风险[3]。从国内情况来看，中国正处于计划经济向市场经济的转型期、工业化与城市化的加速期，资源消耗量大大超过可再生性流量，贸易品的要素组合与价格形成未能全面反映资源稀缺程度，贸易顺差的持续累积是以国内资源赤字与环境逆差作为代价的[4]。Guadalupe&Luis[5]研究表明：“中国是典型的碳净输出国，生产的碳排放比消费所产生的排放多10%，中国以出口品隐含碳的形式为oeCD国家承担了大量的碳排放责任”。事实上，在要素市场不完善与环境规制不健全的框架下，中国出口贸易既是链接资源、置换产能的基本渠道，客观上也构成了“碳转移”、“碳输出”的重要诱因[6]。鉴于“世界工厂”与最大发展中国家的角色地位，探讨中国出口隐含碳排放的变化趋势及其背后驱动因素，既是世界范围内实施碳排放总量控制、缓解气候变化的内在要求，也是促进中国加速节能减排与绿色贸易发展的重要途径。与此相关的一些重要问题包括：①在出口规模不断扩张、贸易顺差持续累积的宏观背景下，中国出口碳排放的变化趋势如何，这种趋势背后的驱动力，即影响因素是什么？②这些影响因素经历了怎样的时序变化，存在怎样的国别差异，对出口碳排放的影响效果如何？为了观察出口隐含碳排放的变化趋势及其内在驱动因素，本文从时序变化与空间差异两个角度进行综合考察，在分析上运用截面数据和时序数据相结合的方式进行。进一步地，我们可以通过影响因子的规模指数与结构指数来刻画各影响因素的变化动态，并运用反事实构造法量化各影响因子的作用效果。
1文献综述
“隐含碳”概念是碳排放消费者责任制的重要基石，但国内外学界目前尚未形成一致定义。从历史沿革来看，“隐含碳”概念的产生可追溯至1974年国际高级研究机构联合会（iFiaS）的能源分析工作组会议，该会议首次提出“隐含能”（embodiedenergy）概念，并将其定义为“某种产品或服务在生产过程中直接和间接消耗的能源总量”。其后，《联合国气候变化框架公约》（UnFCCC）从非意愿产出的角度将“隐含能”扩展为“隐含碳”，wiedmann[7]进一步从“碳足迹”视角将其界定为“商品从原料的取得、制造加工、运输，到成为消费者手中所购买的产品这段过程中所排放的二氧化碳，即直接消耗与间接消耗所排放的二氧化碳之和”。本文采纳这一定义，拟从“间接消耗”的角度考察出口碳排放的“隐含”性质，并借助Leontief逆矩阵追溯其具体来源。在隐含碳排放影响因素的相关研究方面，Grossman&Krueger[8]首次提出隐含碳排放是生产活动的“负产出”，其大小取决于出口值规模（Scaleofexport）、出口产品结构（productStructureofexport）与单位产值碳排放（CarbonemissionperUnitproduction），即规模效应（Scaleeffect）、结构效应（Compositioneffect）与技术效应（techniqueeffect）三个决定性因素。Copeland&taylor[9]从一般均衡角度给出了上述研究中三种效应的具体定义与量化指标，这为出口隐含碳排放提供了理论基石与分析框架。潘安、魏龙[10]借助Leontief逆矩阵，从地区与行业两个维度系统剖析了中国出口贸易隐含碳排放的结构性特征，并将规模效应确认为出口隐含碳排放增长的主导性因素。郭朝先[11]基于出口[含碳排放“双层嵌套式”的结构分解表达式，将不同时间段的碳排放变动因素分解为能源消费结构变动效应、能源消费强度变化效应、消费扩张效应、投资扩张效应、出口扩张效应、进口替代效应和投入产出系数变动效应等七种效应，研究发现投入产出系数变动效应在样本期内呈显著的递增态势，说明中国出口“粗放型”增长方式是推动碳排放增加的重要动力。张友国[12]基于非竞争型投入产出表，将贸易含碳量影响因子区分为部门能源强度、贸易规模、进出口产品结构、投入结构、能源结构及碳排放系数，并具体探讨了影响因子对出口隐含碳排放的扩张效应与抑制效应。谭娟、陈鸣[13]及刘祥霞、王锐[14]分别从LmDi分解、生态环境差额等角度对出口碳排放影响因素进行了量化分析。
上述研究成果分别运用不同的理论工具与分析范式从内容上、方法上为本文提供了有益借鉴，对这些内容的提炼、整合可以有效增强本文的理论基础与研究积累。但是上述研究多是采用国内逢2、逢7年份编制的投入产出表，数据缺乏连续性，样本量偏少，在“描述中国出口碳排放变化动态”的过程中遭遇了数据限制。同时，从中国编制的竞争型投入产出表来看，投入数据在统计口径上未作国内投入与进口投入的区分，直接应用将造成“直接消耗系数”与“完全消耗系数”被高估。针对上述缺陷，国内外学者提出了双比例平衡技术的RaS法与熵方法等半调查更新法[15]，借助进口系数矩阵将中间投入从最终需求中分离[16]。上述处理方法在一定程度上改善了投入产出表的时序特征，在数据缺失的情况下具备较强的实用价值，但这种改善仍然是以引入估计值与真实值的偏差为代价的，因此其获得的研究结论必将存在局限性。
对于产业结构急剧变化的转型经济体来说，投入产出数据的上述缺陷不仅限制了分析工具的使用，也削弱了研究结论的可靠性与实用价值。基于此，本研究采用世界投入产出数据库（wioD）公布的以年为频率的时间序列数据，并选取1995―2015年为样本期进行分析。相比于国内投入产出表而言，世界投入产出数据库覆盖了美国、中国等发达经济体与转型经济体，样本量较大，统计口径上直接作出了国内投入与进口投入的区分，且采用了统一的部门分类与货币单位，数据更具完整性、时效性与可比性。同时，样本期具有较长的时间跨度，期间经历了1998年亚洲金融危机与2008年美国次债危机，有助于刻画外部冲击下中国出口隐含碳的变化动态与阶段性特征，从动态视角识别并量化影响因子的作用强度。使用这些数据对中国出口隐含碳排放的影响因素进行研究，对之前相关研究由于数据局限所带来的不足是一个有益的补充，其研究结论由于是建立在较为强大的数据库支持基础上，因而可能更有利于我们对相关问题的观察。
2数据来源、模型设定与研究假设
2.1数据来源与部门分类
目前，中国还没有官方公布的出口隐含碳排放的权威数据。国际能源总署（iea）、美国能源情报署（eia）以及二氧化碳信息分析中心（CDiaC）等国外知名机构对各国（或地区）的宏观碳排放量进行了估算。本文旨在考察影响因素“时序变化”与“空间差异”对出口隐含碳排放的影响，而这些机构公布的结果仅局限于宏观碳排放量的估算数据，未触及能源种类、部门关联等影响因素的变化过程，无法构建起因变量“出口隐含碳排放”与自变量“影响因素”之间的对应关系，因此不能满足本文的研究需要。为解Q这一难题，本文采用政府间气候变化专门委员会（ipCC）、经济合作与发展组织（oeCD）推荐的方法，选取原煤、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气7种主要能源，根据各产业部门能源消耗量与能源碳排放系数对中国出口隐含碳排放进行核算。核算所需数据主要来源于世界投入产出数据库与《中国能源统计年鉴》。其中，各部门总产出、部门间投入产出与各部门出口数据来源于世界投入产出数据库，而分行业的能源消耗数据来源于《中国能源统计年鉴》，能源二氧化碳排放系数采用国内《省级温室气体清单编制指南》公布的数据。为增强数据的时序可比性，本文以2005年为基准期，采用联合国贸发会议数
据库（UnCtaD）提供的全球平均居民消费价格指数（Cpi）对世界投入产出数据库的数据作出了平减化处理。
在产业标准分类方面，世界投入产出数据库采用国际产业标准分类（iSiC.Rev3），《中国能源统计年鉴》采用国民经济行业分类，两类分类标准的差异主要集中在制造业。鉴于制造业在出口部门中的主体地位，为确保数据统计口径一致性并方便数据计算与应用，本文借鉴刘瑞翔、姜彩楼[17]制造业部门调整的方法，在一、二、三产业划分基础上将国民经济进一步分类、整合为21部门。具体部门分类情况如表1所示。
2.2模型设定
这一部分在Grossman&Krueger模型基础上，提出内涵“产出―产值―出口”的扩展模型，对模型进行变换，选取影响因子，并构造影响因子的“反事实”项，以构建起自变量“因子变动”与因变量“影响效果”相对应的面板系统。
2.2.1扩展模型提出
在Grossman&Krueger建立的关于“出口隐含碳排放
影响因素”基础模型中，出口隐含碳排放的测算公式如（1）式所示：
K=∑jex×rj×tj（1）
其中，K表示出口隐含碳排放，ex、rj、tj分别表示出口值规模、j部门出口占比与j部门单位产值隐含碳，被视为规模效应、结构效应与技术效应的内在驱动因子。Grossman&Krueger基础模型为我们提供了“从测算公式中选取影响因子”的基本思路，这一思路可以避免“重要变量遗失”与存在“分解剩余”（DecompositionResidual）的偏误，确保影响因子的典型代表性。当然，从“隐含碳是直接消耗与间接消耗所排放的二氧化碳之和”这一本质界定来看，“直接以单位产值隐含碳来表征技术效应”的处理方式，虽然实现了模型简化，却将“产出与中间消耗对出口隐含碳排放的影响”置于了不可观测的“黑匣子”（BlackBox）状态。
事实上，由非竞争型投入产出表基本性质可知，中间消耗（intermediateConsumption）+最终产值（Finalproduct）=总产出（totaloutput），即adX+Y=X，表示为
X1X2X21=（e-ad）-1Y1Y2Y21（2）
借助Leontief逆矩阵，可以构建起内涵“产出―产值―出口”的扩展模型，实现影响因素从基础模型中的“出口”向“产出”与“中间消耗”延伸。具体的模型设定如（3）式所示：
K=（δ1，δ2…δ7）（a）×p11p12…p1，21
p21p22…p2，21
2.4.1相关指数构建与说明
由于影响因子进行了“规模*结构”形式变换，且本文的能源数据与投入产出数据采用了统一的部门分类，我们可以直接选取上述（3）式中的a=∑21j=1pXj、b=∑21j=1∑21i=1bij与c=∑21j=1exj作为影响因子的规模指数，以明确因子的总体变化趋势及其影响效果。
同时，为进一步明确各部门对平均趋势的偏离程度，还需要构造Spearman偏度系数σ、“碳偏向性”指数ρ与moore结构偏离指数θ，以考察产出、中间消耗与出口的部门构成对出口隐含碳排放的相对影响。各结构指数的计算公式及经济含义如下式（5）、（6）和（7）所示：
Spearman偏度系数θ=3（-α′）αv（5）
其中，α为数组α1′，α2′…α21′，由上述“单位产出碳排放量”部门向量（α1，α2…α21）按照从小至大顺序排列组成。、α′、αv为数组α的均值、中位数与标准差。若Spearman偏度系数符号为正，即偏斜方向为右偏态，说明单位产出碳排放量的分布偏斜于高碳部门；系数绝对值越大，说明偏斜程度越显著。
“碳偏向性”指数ρ=∑21j=1∑21i=1αi・βij，ρ∈[0，1]（6）
完全消耗系数的“碳偏向性”（BiasofCarbon）是从“技术偏向性”（Biasoftechnology）的角度进行定义与量化的。直观上来说，“碳偏向性”可以从“强、弱”两个层面进行描述：“强碳偏向性”即“中间消耗”较多使用单位产出碳排放量大的部门投入、较少使用单位产出碳排放量小的部门投入；“弱碳偏向性”为相反情形，若平衡使用各部门投入，则可以理解为“中性碳偏向”。在此基础上，上述“碳偏向性”指数值具体量化了中间消耗在21部门之间的偏向程度，可以视为“碳”要素配置效率的一种判定与衡量。
moore结构偏离指数θ=arccosμ0・μt|μ0|・|μt|，θ∈[0，π2]（7）
该指数将出口三次产业占比视为三维向量μ1=λ1λ2λ3，通过测算基期向量与报告期向量夹角来观测产业结构的变动程度。在样本期内，2002年出口中第三产业占比最高、第一产业最低，选取2002年三次产业占比为基期向量，有助于观测各年份出口部门构成对最优状态的偏x趋势。θ越大，说明产业结构变动程度越大，对最优状态的偏离效应越显著。
2.4.2影响因子的反事实构造
由上述公式（4）可知，影响因子“单位产出碳排放量a”、“完全消耗系数B”与“出口值C”之间具有截面上的互补性，从动态视角来看，各影响因子之间存在时序上的联动趋势，各影响因子与“出口隐含碳排放K”之间独立作用关系的量化必须借助适当的参照基准。基于此，本文选取影响因子样本期起始年份的“初始状态“作为参照基准，通过“假设某一影响因子在样本期内唯一不变，其他影响因子正常变化，出口隐含碳排放将会如何？”的反事实构造（Counterfactuals）[20]，分别获取“单位产出碳排放量唯一不变”反事实项Ka、“完全消耗系数唯一不变”反事实项KB与“出口值唯一不变”反事实项KC，以构建起自变量“因子变动”与因变量“影响效果”相对应的面板系统。
由于完全消耗系数本质上属于技术系数，本文还选取“世界技术前沿”的“美国Leontief逆矩阵”作为参照基准，构造“假设采用美国完全消耗系数，出口碳排放如何？”反事实项KD，以明确完全消耗系数“国别差异”对出口隐含碳排放的影响效果。同时，反事实项KB与反事实项KD的比较，能够将技术系数本身的时序变化扩展为技术系数“国别差异”的时序变化，一方面，可以较为直观地观察中国技术效率在截面上的相对水平，另一方面，可以从动态视角观测国别间“技术差距”的变化趋势及其对出口隐含碳排放的影响程度。
这一部分模型动态化及反事实项的数学表达式分别如式（8）与（9）所示：
K=pX1，pX2…pX21t×b11b12…b1，21
b21b22…b2，21
…
b21，1b21，2…b21，21t×ex1ex2ex21t（t=1995，1996…2015）（8）
Ka=pX1，pX2…pX211995×b11b12…b1，21
b21b22…b2，21
…
b21，1b21，2…b21，21t×ex1ex2ex21t（9）
出口隐含碳排放反事实项与真实项的比较具有丰富的经济含义：一方面，反事实项模拟值与真实值的大小比较可以识别影响因子的作用方向，若模拟值>真实值，说明影响因子的时序变化对对出口隐含碳排放的增长具有抑制作用，反之则存在着“扩张效应”，对出口隐含碳排放的增长具有推动作用；另一方面，模拟值与真实值之差可以直接量化“抑制效应”与“扩张效应”的大小，而不依赖于经济模型的经验设定与参数估计。
3检验结果与分析
由于上述假设是从“因子变动”与“影响效果”两个方面给出的，这一部分首先可以借助规模指数与结构指数，对影响因子的变化动态进行考察；然后，基于影响因子的反事实构造，从作用方向与驱动强度两个层面对“因子变动”的作用效果进行评价。
3.1检验结果与分析：影响因子“变化动态”的考察
这一部分对上述各项规模指数与结构指数进行测算，具体测算结果见于表2。假设一、假设二与假设三的“因子变动”部分可以根据表2，结合图1、图2与图3分别予以检验，假设四需要综合图1―3逐步进行说明。
假设一的“因子变动”情况可从图1直接得到验证。图1显示，单位产出碳排放量的规模指数a=∑21j=1pXj趋势线为向右下方倾斜的单调曲线，说明单位产出碳排放量在样本期
内呈单调递减，从期初的5.53下降至期末1.59，下降幅度高达247.7%，说明相比于产出而言，作为“非意愿产出”的隐含碳排放量具有内在的“规模不经济”；Spearman偏度系数σ大于1，说明单位产出碳排放量的偏斜方向为右偏态，碳排放的部门分布显著偏斜于高碳部门，假设四部分得证。
结合表2与图2可以发现，样本期内，中国的中间消耗规模指数b=∑21j=1∑21i=1bij与碳偏向
性指数ρ均值为51.64、0.0481，高于美国的39.25、0.0426，说明中美“技术差距”存在着规模与结构两个层面的影响机制：①一方面，中国的产出/投入比率较低，中间消耗总量偏大；②另一方面，中国的消耗投入在结构上偏向于高碳部门。从具体的变化过程来看，美国“中间消耗”规模指数、碳偏向性指数在整体上分别呈下降趋势与波动状态，下降幅度与波动幅度都较为平滑。与此不同的是，中国的规模指数与碳偏向性指数分别在2004―2009年、2001―2005年间进入了急剧的攀升阶段，攀升幅度分别高达7.41、0.0082，说明样本期内，“中间消耗”作为投入要素在规模上出现了边际报酬递减趋势，在结构上显著偏向于高碳部门，两者在时序上形成了叠加效应与接替趋势。从而，假设二与假设四部分得证。
这一部分，假设三与假设四“因子变动”的验证，可从“加入世界贸易组织”与“美国次债危机”的规模效应与“亚洲金融危机”的结构效应两个层面展开。如图3所示，出口值规模的变化具有明显的阶段性特征，可以描述为“平缓扩张――快速攀升――V型震荡”轨迹。从具体时段来看，平缓扩张阶段为1995―2001年，出口规模的增长幅度较小，年平均增长速度仅为8.77%；快速攀升阶段出现在2002―2007年，扩张幅度高达296.6%，事实上，这一阶段中出口规模的扩张速度超过了最终产值的扩张速度，出口在产值的占比从19.7%增至30.8%，说明“加入世界贸易组织”对中国同时产生了需求转换与需求拉动效应，
出口依存度（RatioofDependenceonexport）不断提高。2008―2015年为V型震荡阶段，出口在急剧萎缩后出现了恢复性增长，说明2008年美国次债危机给中国带来的外部冲击产生了显著的抑制作用，但没有中断和改变其“时序递增”的长期性趋势。同时，出口的moore结构变动指数θ形成了以基期2002年为顶点、“先下降、后上升、再平稳”的变化轨迹，“1998年亚洲金融危机”对下降趋势产生了短期性扰动，说明平缓扩张阶段、攀升阶段与震荡阶段中，出口产品结构对最优状态的偏离程度“先缩小、后扩大”，出口增幅最大的产业存在“第三产业第二产业二、三产业”的交替趋势。
3.2检验结果与分析：影响因子“作用效果”的评价
这一部分根据出口碳排放测算公式与反事实构造，测算各影响因子的出口碳排放真实值与“反事实”模拟值，
测算结果见于表3，其变化趋势如图4所示。假设中“影响效果”评价可从以下两个层面进行：①观察模拟值与真实值趋势线的上下位置，明确各影响因子对出口隐含碳排放的“正向扩张”与“负向抑制”的作用方向；②考察模拟值与真实值趋势线的垂直距离，量化各影响因子“扩张效应”与“抑制效应”的驱动强度。
首先，从各趋势线的基本形状来看，出口隐含碳排放真实值与图3出口值规模指数的变化动态高度相似，均表现为“平缓扩张――快速攀升――V型震荡”的变化轨迹，说明出口值波动是影响出口隐含碳排放时序特征的核心因素。观察图4趋势线位置可以发现，“单位产出碳排放
量唯一不变”模拟值Ka始终位于真实值K上方，“Leontief逆矩阵唯一不变”模拟值KB与“出口唯一不变”模拟值KC位于真实值下方，说明单位产出碳排放量对出口碳排放增长存在着“抑制”作用，完全消耗系数与出口值对出口碳排放增长产生了“U张”效应。同时，从各趋势线之间的垂直距离来看，模拟值Ka处于真实值K上方，与真实值的垂直差距不断扩大，模拟值KC处于真实值K下方，其持续下降趋势与真实值的上升趋势组成了向右侧的“V”型轨迹，这说明单位产出碳排放量的“抑制”效应与出口值的“扩张”效应具有连续性与递增趋势，两种效应均在样本期末达到峰值，分别为127.55亿t与23.6亿t。假设一与假设三中“作用效果”在此获得证明。
相比较而言，完全消耗系数的影响效果表现出了明显的阶段性特征：1995―2001年，模拟值KB与真实值呈小幅波动，两线接近重合；2002―2007年，两线都进入了攀升阶段，由于模拟值KB的攀升过程相对平滑，模拟值KB开始处于真实值下方，垂直差距不断扩大，从2002年的0.11亿t增至2007年的4.7亿t；2008―2015年，受外部需求冲击，模拟值KB与真实值K都经历了“V”型变化轨迹，但两线的上下位置没有出现显著变化，垂直距离保持在4.73亿t左右。这说明完全消耗系数是“出口碳排放”扩张的加速器，其驱动强度存在着“低位波动――快速攀升――高位稳定”的阶段性差异。
“美国完全消耗系数”模拟值KD对真实值K的偏离可以视为“技术差距”对中国出口隐含碳排放的作用效果。从作用方向来说，出口碳排放的“美国完全消耗系数”模拟值KD始终处于真实值K下方，真实值与模拟值的均值差额高达6.62亿t，说明中国完全消耗系数在截面上具有“高投入、高消耗、高排放”特征，技术效率处于较低水平，与“技术前沿”的技术差距对出口碳排放存在着显著的“扩张”效应。同时，从驱动强度来说，模拟值与真实值垂直距离的变化趋势可以描述为“低位稳定――持续扩大――高位稳定――再次扩大”的阶梯型轨迹，技术差距的“扩张效应”在2002―2007年的攀升过程与2010―2015年的恢复性增长过程中出现了显著的递增趋势。至此，假设二“因子变动”的“影响效果”全部得证。
4结论与启示
在部门归类与形式变换的基础上，本文构建“因子变动―反事实构造―效果评价”的分析框架，从规模与结构两个层面描述了影响因子的变化动态，借助反事实构造对“因子变动”的作用效果进行了评价。
本文的主要研究结论可概述如下：
（1）“单位产出碳排放量”规模指数呈现单调递减，Spearman偏度系数大于1且为右偏态，意愿产出X与非意愿产出“碳排放量”时序上呈单调递增，说明碳排放的部门分布显著偏斜于高碳部门，且非意愿产出“碳排放量”的扩张幅度偏小，具有内在的规模不经济，从而对出口隐含碳排放的增长产生了“负向”的抑制作用。
（2）在以“技g前沿”美国为参照基准的前提下，中国“完全消耗系数”的消耗总量指数与碳偏向性指数在截面上始终处于高位水平，时序上出现了显著的递增趋势，显示中国单位产值的中间消耗总量偏大，且中间消耗投入在结构上偏向于高碳部门，与“技术前沿国”美国存在显著“技术差距”；从时序维度来说，“中间消耗”与“技术差距”对中国出口隐含碳排放的增长均产生了“正向”的推动作用。
（3）“出口值”规模指数呈现“平缓扩张――快速攀升――V型震荡”的阶段性特征，结构指数形成了以基期2002年为顶点、“先下降、后上升、再平稳”的变化轨迹，样本期内出口增幅最大产业存在着“第三产业第二产业二、三产业”的交替趋势，说明“出口值”作为最具有弹性的影响因子，受“亚洲金融危机”、“加入世界贸易组织”与“美国次债危机”等外部冲击的影响明显，扩张效应具有阶段性特征。
（4）在“产出―产值―出口”分析框架下不难发现，中国产出、中间消耗与出口的部门构成具有内生关联（endogenousassociation），均显著偏向于高碳部门，对出口隐含碳排放的增长产生了叠加性的“正向”扩张效应。需要特别指出的是，从已有研究来看，“出口规模对出口隐含碳排放的推动作用”与“产品结构高级化在抑制出口碳排放中的便利优势”获得了广泛认可，“中间消耗”作为深层次驱动因素，“消耗量、部门构成的变化及影响”尚未获得足够的重视。本文研究发现，样本期内，中国经济规模的扩张推动“中间消耗”进入了“边际报酬递减”区间，消耗的部门构成呈现出明显的“高碳化”特征。事实上，在要素市场不完全与环境规制不健全的既定体系下，中国出口贸易品的要素组合、成本核算、价格形成与价值确认存在着系统性偏差，要素市场不健全，聚合质量与配置效率偏低，与产品市场之间具有明显的“狮身人面像”特征，这是中国出口隐含碳排放迅速增长的重要因素之一。
基于此，本文的政策含义是十分直接的。鉴于产品结构与消耗投入结构之间的关联性，总量控制与结构优化的视角需从产品环节向中间消耗环节扩展，一方面，深化要素市场改革，加速要素禀赋升级，构建“资源能源节约、非意愿产出减少”的内生性激励约束机制与市场自运行机制，通过价格机制从上游环节抑制出口碳排放的输入来源；另一方面，从“中间消耗”角度追溯出口碳排放的产业来源与分布，综合确定“低碳优势产业”、“低碳劣势产业”、“高碳优势产业”与“高碳劣势产业”，明确差别化产业政策的作用对象、范围与关键作用点，通过强化要素市场配置与政府政策规制的有效组合，为中国出口贸易“节能减排、低碳发展”提供基本载体。
参考文献（References）
[1]JonGminY，minDYL.anoptimalhybridemissioncontrolsysteminamulticomplianceperiodmodel[J].Resourceandenergyeconomics，2015，39：16-28.
[2]wanGmingzheng，LiUJunling，CHanHauling，etal.effectsofcarbontariffstradingpolicyonduopolymarketentrydecisionsandpricecompetition：insightsfromtextilefirmsofdevelopingcountries[J].internationaljournalofproductioneconomics，2016，181：470-484.
[3]HiSHamF，menGQingwei，maLLinC.thesocial，environmentalandethicalperformanceofChinesecompanies：evidencefromtheShanghaistockexchange[J].internationalreviewoffinancialanalysis，2015，42：53-63.
[4]LinBongqiang，SUnChuanwang.evaluatingcarbondioxideemissionsininternationaltradeofChina[J].energypolicy，2010，1（38）：613-621.
[5]GUaDaLUpea，LUiSa，GUanD，etal.Carbonemissionsembodiedininternationaltrade：thepostChinaera[J].appliedenergy，2016，184：1063-1071.
[6]SUnLicheng，wanGJunwei.interindustrialcarbonemissiontransfersinChina：economiceffectandoptimizationstrategy[J].ecologicaleconomics，2017，132：55-62.
[7]wieDmannt.afirstempiricalcomparisonofenergyfootprintsembodiedintrade：mrioversusplum[J].ecologicaleconomics，2009，7（68）：1975-1990.
[8]GRoSSmanG，KRUGeRa.environmentalimpactsofanorthamericanFreetradeagreement[J].mitpress，1993：13-56.
[9]CopeLanDB，taYLoRm.tradeandtheenvironment：theoryandevidence[m].princeton：princetonUniversitypress，2004：7-71.
[10]潘安，魏.中国对外贸易隐含碳：结构特征与影响因素[J].经济评论，2016（4）：16-29.[panan，weiLong.embodiedcarboninChina’sforeigntrade：structuralfeaturesandinfluentialfactors[J].economicreview，2016（4）：16-29.]
[11]郭朝先.产业结构变动对中国碳排放的影响[J].中国人口・资源与环境，2012，22（7）：15-20.[GUoChaoxian.theinfluencestoChinacarbonemissionsfromchangeofindustrialstructure[J].Chinapopulation，resourcesandenvironment，2012，22（7）：15-20.]
[12]张友国.中国贸易含碳量及其影响因素――基于（进口）非竞争投入―产出表的分析[J].经济学（季刊），2010，9（4）：1287-1310.[ZHanGYouguo.Chinacarbonemissionsoftradeanditsfactors：analysisofnoncompetitiveinputoutputtables[J].Chinaeconomicquarterly，2010，9（4）：1287-1310.]
[13]谭娟，陈鸣.基于多区域投入产出模型的中欧贸易隐含碳测算及分析[J].经济学家，2015（2）：72-81.[tanJuan，CHenming.CalculationandanalysisoftradeimpliedcarbonbetweenChinaandeuropeanUniononmultiareainputoutputmodel[J].economist，2015（2）：72-81.]
[14]刘祥霞，王锐，陈学中.中国外贸生态环境分析与绿色贸易转型研究――基于隐含碳的实证研究[J].资源科学，2015，37（2）：280-290.[LiUXiangxia，wanGRui，CHenXuezhong.ecologicalenvironmentandgreentradetransformationinChinabasedonembodiedcarbon[J].Resourcesscience，2015，37（2）：280-290.]
[15]泰斯・滕亚.投入产出分析经济学[m].胡金有，译.北京：经济管理出版社，2012：133-147.[teBRaat.theeconomicsinputoutputanalysis[m].translatedbyHUJinyou.Beijing：economy&managementpublishingHouse，2012：133-147.]
[16]赵玉焕，刘月.基于投入产出法的中国出口产品隐含碳测算[J].中国人口・资源与环境，2011，21（12）：8-14.[ZHaoYuhuan，LiUYue.thecalculationofChinaexportsembodiedcarbonbasedontheinputoutputmethod[J].Chinapopulation，resourcesandenvironment，2011，21（12）：8-14.]
[17]刘瑞翔，姜彩楼.从投入产出视角看中国能耗加速增长现象[J].经济学（季刊），2011，10（3）：778-797.[LiURuixiang，JianGCailou.theacceleratedgrowthofenergyconsumptioninChinafromtheperspectiveofinputandoutput[J].Chinaeconomicquarterly，2011，10（3）：778-797.]
[18]wanGKe，weiLiming，ZHanGXian.acomparativeanalysisofChina’sregionalenergyandemissionperformance：whichisthebetterwaytodealwithundesirableoutputs？[J].energypolicy，2012，46：574-584.
[19]JaRamiLLop，mULLeRn.airpollutionemissionsanddamagesfromenergyproductionintheUS：2002-2011[J].energypolicy，2016，90：202-211.
[20]FRoSCHC，BYRneR.Causalconditionalsandcounterfactuals[J].actaesychologica，2012，141：54-66.
[21]SUnR，KUanGD.CGemodelbasedanalysisoftheneutralizedhybridcarbonpolicyanditsdecomposedeffectsoneconomicgrowth，carbonreduction，andenergyutilizationcosts[J].Chinesejournalofpopulation，resourcesandenvironment，2015，13（1）：43-54.
[22]ZHanGB，HemY，panHR.astudyonthedesignofahybridpolicyforcarbonabatement.Chinesejournalofpopulation，resourcesandenvironment，2017，15（1）：50-57.
[23]王新a，陈兆瑞.国际贸易中的产品异质性研究综述[J].经济与管理评论，2016（4）：39-44.[wanGXinhua，CHenZhaorui.theproductheterogeneityininternationaltrade：aliteraturereview[J].Reviewofeconomyandmanagement，2016（4）：39-44.]
ResearchonthefactorsofimpliedcarbonexportinChina：basedontheanalysisofcounterfactualmethod
ZHoUKuimaoYunyi
（CenterforwesternChinaeconomicResearch，SouthwesternUniversityofFinanceandeconomics，ChengduSichuan611130，China）
碳中和趋势篇4
【abstract】Basedontheoutputvalueandenergyconsumptiondataof6smallscaleenterprisesinShanghaiinyear2007to2011，accordingtothegreenhousegasaccountingmethodproposedbyipCC，thecomprehensiveenergyconsumption，carbonemissions，carbonemissionintensityandenergyconsumptionintensityof6smallindustrialenterpriseswerecalculated.inthispaper，thecorrelationanalysisofthecomprehensiveenergyconsumption，thetotalcarbonemissionsandtheoutputvalueofsmallscaleenterprisesarecarriedout.takingtheSKenterprisesasanexample，theinfluenceofproductionequipmentontheenergyconsumptionintensityandcarbonemissionintensityisanalyzed.
【关键词】上海市；小型重工企业；综合能耗；碳排放
【Keywords】Shanghaicity；smallheavyindustryenterprise；comprehensiveenergyconsumption；carbonemission
【中图分类号】F424；X196【文献标志码】a【文章编号】1673-1069（2017）03-0126-02
1研究方法
1.1企业背景
论文所涉及的6家企业位于上海市松江区。企业的规模按照国家统计局制定的《统计上大中小微型企业划分办法》，划分为小型企业。按照上海市y计局的《轻重工业划分办法》，被划分为重工业。按照产品类型又可把这6家企业分为金属加工机械制造业，包括RX企业、JX企业、wF企业，和输配电及控制设备制造业，包括KC企业、wX企业和SK企业。各企业的运营时间都在5年以上。
1.2碳排放量的计算
论文只研究在企业生产、运输过程中与能源消耗相关性最为密切的二氧化碳排放量。其他，如氧化亚氮、甲烷等温室气体暂不计入本研究的范围。已知，电力消耗的碳排放因子为0.8367tCo2/（mwh），汽油的平均低位发热量为43070kJ/kg，汽油的二氧化碳排放因子缺省值为69300kg/tJ。论文用到的计算碳排放方法来源于ipCC国家温室气体计算导则。
1.3能源统计和产值
经过调查研究发现，上述两种类型共计6家小型重工企业在生产过程中的能耗主要是电力资源消耗，在产品运输过程中则主要是汽油消耗。为了便于分析和比较，论文将综合能耗作为能耗指标，即将实际消耗的各种能源折算为标煤。
2结果
2.1综合能耗及变化趋势
为了便于分析和比较，这里将6家小型重工企业分成金属加工机械制造企业和输配电及控制设备制造企业两类。根据1.3中提到的能源统计方法，计算得到两类小型重工企业各年的平均综合能耗和平均年产值，发现：金属加工机械制造企业和输配电及控制设备制造企业各年平均综合能耗都呈波动增长态势，但输配电及控制设备制造企业平均综合能耗的波动性更大。两类小型重工企业2007―2011年平均年产值的变化趋势和平均综合能耗的变化趋势有着极大的相似性[1]。说明综合能耗的变化特征与企业产值间存在着一定的相关性，下文将对此进行具体研究。
2.2能耗强度和变化趋势
能耗强度是指单位国内生产总值的能源消耗量，是综合能耗值与GDp的比值。这里计算各类企业2007―2011年能耗强度的平均值，结果得到：两类小型企业相对应的全行业平均能耗强度，结果显示：2007―2011年间金属加工机械制造企业平均能耗强度呈逐年下降趋势，输配电及控制设备制造企业平均能耗强度呈波动下降趋势，且波动性较大。上海市金属加工机械制造全行业的平均能耗强度总体上高于输配电及控制设备制造全行业，但上海市金属加工机械制造全行业平均能耗强度8年来下降速度较快。
结论：本文调研的两类小型重工企业平均能耗强度的变化趋势与上海市相应类型全行业的变化趋势相一致，都呈波动下降态势。产生这一现象的原因将在3.2中进行详细讨论。
2.3碳排放总量和变化趋势
根据1.2中提到的碳排放计算方法，计算得到两类小型重工企业各年平均碳排放总量，发现：2007―2011年间两类企业平均碳排放总量都呈波动增长态势，其中，输配电及控制设备制造企业的波动性较大，金属加工机械制造企业的波动性较小。2007年和2011年输配电及控制设备制造企业平均碳排放总量略低于金属加工机械制造企业，其他年份，输配电及控制设备制造企业平均碳排放总量均高于金属加工机械制造企业。
2.4碳排放强度及变化趋势
碳排放强度是指单位国内生产总值的二氧化碳排放量，是二氧化碳排放量与GDp的比值。这里将企业的碳排放强度定义为企业的年二氧化碳排放量和年产值的比值。
2007-2011年间，论文的两类小型重工企业平均碳排放强度变化趋势与上海市相应类型全行业的变化趋势相一致，都呈波动下降态势。此外，本文的两类小型重工企业平均碳排放强度的对比特点与上海市两类相应类型全行业的对比特点基本一致，都是金属加工机械制造业高于输配电及控制设备制造业。
3讨论
3.1综合能耗、碳排放总量与产值间的相关性分析
通过2.1、2.3的分析对比可见，小型重工企业的综合能耗、碳排放总量与企业年产值间存在着某种相关关系，为了进一步考察三者之间的关系，这里运用eViews6.0软件进行相关性分析，发现上海地区6家小型重工企业的综合能耗、碳排放总量与产值间都为正相关关系，即综合能耗和碳排放总量随着企业产值的增长而增加。再用两类小型重工企业的各类相关系数和全行业的相关系数进行对比。已知综合能耗和碳排放总量之g的相关系数接近于1，因此这里只描述企业产值与综合能耗间的关系。发现上海地区两类小型重工企业和相应企业全行业的综合能耗与企业总产值间的相关系数都为正值，说明不论是论文调研的两类小型重工企业还是相应类型的全行业，综合能耗与产值之间都为正相关关系，即综合能耗随着企业产值的增长而增加。
3.2导致小型企业高能耗强度、高碳排放强度的主要因素分析
从2.2和2.4中可知，6家小型重工企业的碳排放强度和能耗强度都远高于上海市相应类型全行业的碳排放强度和能耗强度。这里主要从生产和运输两个方面进行分析。
在生产方面：小型企业与大型企业间存在着明显的劳动生产率（包括管理水平、劳动力水平、技术水平等）和生产设备先进性的差异。
从劳动生产率上看，小型企业的管理者素质（包括企业家素质及管理团队素质）与大型企业有相当大的差距。论文6家小型企业管理者的受教育程度大都为高中及以下，且多采用亲情化、友情化、温情化管理模式，缺乏完善的制度管理体系。
从生产设备上看，生产设备状况是影响小型企业能耗强度和碳排放强度的主要因素。由于数控设备属于技术密集和资金密集型产品，而小型企业受资金、技术和管理等因素的制约，设备的数控化率往往比大型企业要低，生产设备较为落后。
在产品运输方面：论文6家小型企业主要是自主散装运输（企业自配汽车进行运送），而上海市大部分大中企业近几年来已经基本实现了产品的集装式运输。产品数量多时，运输次数增多，导致油耗增多；产品数量少时，为了使产品按期到达销售地，车辆往往未载满便发车，导致小型企业单位产值能耗增加、碳排放强度偏高，不利于小型企业的可持续发展。
4结论
①小型金属加工机械制造企业和小型输配电及控制设备制造企业各年平均综合能耗都呈波动增长态势。
②小型企业平均综合能耗和平均碳排放总量的变化特征与企业产值的变化特征高度相关。
③小型金属加工机械制造企业平均能耗强度和平均碳排放强度逐年下降。小型输配电及控制设备制造企业平均能耗强度和平均碳排放强度则呈波动下降趋势，且波动性较大。小型金属加工机械制造企业各年平均能耗强度和平均碳排放强度均高于小型输配电及控制设备制造企业。
④小型企业与大型企业间存在着明显的劳动生产率、生产设备先进性以及产品运输方式的显著差异，是导致小型企业高能耗强度、高碳排放强度的主要因素。
碳中和趋势篇5
关键词：经济增长碳排放协整分析甘肃
一、甘肃省碳排放的现状
如图1所示，甘肃省的碳排放量与GDp都呈现递增的趋势，因此两者可能存在较强的相关关系。就碳排放强度而言，1980—2010年虽有个别年份较前一年增加，但总体而言是逐渐减少的，且这种总体趋势呈线性。这就从另一个角度说明了甘肃省碳排放与GDp之间可能存在着线性关系。
二、模型的构建
（一）数据的选取与碳排放量的计算
本文用到的所有数据均来自历年的《甘肃年鉴》。为了研究碳排放与经济增长的关系，对历年的生产总值（GDp）采用的是以1980年为基期，消除物价波动的实际值。而碳排放量的计算公式为：C=∑Ci=ci×ei其中C为碳排放总量，Ci为第i种能源的碳排放量，ci为第i种能源的碳排放系数1，ei为第i种能源的消费量。由于数据取对数后不改变协整关系，并能将趋势线性化和尽可能消除存在的异方差，所以本文将数据进行对数处理，处理后的数据为lngdp和lnce。
1、序列的平稳性检验
首先对时间序列lngdp和lnce采用aDF统计量进行平稳性检验，检验形式用（c，t，k）表示，其中c表示有漂移项，t表示有趋势项，k表示滞后项的个数。对于滞后项个数的选择，可以构建VaR模型，根据VaR模型估计结果的aiC、SC最小准则和LR准则进行滞后阶数的选择。如表1所示，给出了对于lngdp序列进行VaR模型构建的过程，分别可以找到对于不同形式lngdp原序列和一阶序列的最大滞后阶数。对于lngdp二阶和lnce原序列、一阶、二阶最大滞后阶数的选择与表1中lngdp序列的VaR构造相似，不再赘述。根据以上的分析，序列的平稳性检验结果如下表2，可知lngdp和lnce序列均为一阶单整即i（1）序列，满足协整分析的首要条件。
2、协整检验
建立lnce和lngdp的回归模型
lnce（t）=-1.815+0.628lngdp（t）
（0.000）（0.000）（0.000）表示t统计量的概率值，下同。
R2=0.981，D.w=0.508
发现残差项有较强的一阶自相关。考虑加入适当的滞后项，得到lnce与lngdp的分布滞后模型：
lnce（t）=-0.636+0.179lngdp（t）
+0.7lnce（t-1）（1）
（0.029）（0.010）（0.000）
R2=0.99D.w=1.7Lm（1）=0.67
Lm（2）=1.66
自相关性消除，因此可初步认为（1）式是lngdp与lnce的长期稳定关系。残差项的稳定性仍采用aDF单位根检验法，结果aDF统计量的概率值为0，拒绝不平稳的原假设即参差通过了平稳性的检测，也就是说lnce和lngdp之间存在协整关系，协整方程式为（1）式。
建立lngdp和lnce的回归模型
lngdp（t）=3.119+1.562lnce（t）
（0.000）（0.000）
R2=0.981，D.w=0.501
发现残差项有也较强的一阶自相关。考虑加入适当的滞后项，同理得到lngdp与lnce的分布滞后模型：
lngdp（t）=0.281+0.04lnce（t）
+0.084lngdp（t-1）
（0.008）（0.064）（0.000）
+0.086lngdp（t-2）（2）
（0.032）
R2=0.99D.w=1.61Lm（1）=3.83Lm（2）=4.11
对参差进行单位根检验，可知aDF统计量的概率值为0.008，即参差平稳。所以（2）式为序列lngdp和lnce的一个协整方程。
3、误差修正模型
经过协整分析可知，碳排放与经济增长存在着长期的趋势，可以建立误差修正模型，以考察短期变量间的关系以及对偏离长期趋势的动态修正力度，对序列lnce是lngdp建立的误差修正模型为：
lnce（t）=-0.237lngdp（t）+1.023lnce（t-1）
（0.378）（0.008）
+0.386lnce（t-3）-1.09eCm1.t-1（3）
（0.042）（0.011）
R2=0.41D.w=2.01Lm（1）=0.08Lm（2）=1.07
lnce（t）=0.757lnce（t-1）+0.296lnce（t-3）
（0.000）（0.057）
-0.848eCm2.t-1（4）
（0.006）
R2=0.31D.w=1.97Lm（1）=0.00Lm（2）=1.19
lngdp（t）=0.048lnce（t）+1.287lngdp（t-1）
（0.351）（0.000）
-0.335lngdp（t-2）-0.815eCm1.t-1
（5）
（0.000）（0.000）
碳中和趋势篇6
关键词：低碳经济；国际贸易；贸易产品；碳排放
全球气候不断变暖继而导致各类与生态相关的问题，对人们的生活产生极大的不良影响的情形下，自低碳经济发展理念被提出以后，在其备受关注的同时，也在全球范围内正式进行推广。也正是因此，人们在国际贸易中不断融合该理念。这也就给国际贸易产生巨大的影响，促使国际贸易发生了极大的变化。对国际贸易的产品、结构、规则等方面，都提出了一定的考验与要求，更是对国际贸易产生约束而导致面临诸多新的问题。所以，在追求低碳经济减少碳排放的情况下，应当针对国际贸易中存在的问题进行有效的解决，以促进国际贸易的良性发展。
一、低碳经济概述
1.低碳经济的概念在气候不断变暖的影响下，大力发展低碳经济已经成为世界上各个国家统一的共识，是其经济发展的一个重要形式。而低碳经济是指在可持续发展理念指导下，通过技术创新、制度创新、产业转型、新能源开发等多种手段，尽可能地减少煤炭、石油等高碳能源消耗，减少温室气体排放，达到经济社会发展与生态环境保护双赢的一种经济发展形态。这也就是说低碳经济不光是为了达到现行使用能源的一种转变，而是借助科技大大提高对能源的使用效率，达到最佳的效果。若想更好地发展低碳经济，就需要做到两方面：一方面是加强保持生态环境系统的平衡与稳定，缓解对资源的消耗，秉持节能减排的发展观念。另一方面是对国家的经济模式进行创新，调整现行发展经济结构，大力发展低消耗、低污染的经济模式，构造良好的生态文明。
2.低碳经济的特点低碳经济是具有一定前言的全新经济发展形式，其所表现出的特点主要有：一是先进性，也就是说其不主张高消耗、高碳排放、高污染的传统经济形式，而主张低消耗、低排放、低污染的经济发展形式，这与持续发展的理念相吻合，所以更具先进性。二是创新性，对于低碳经济而言，其主要强调通过低碳标准对相应的排放进行衡量，借助技术的创新达到降低碳排放的目的，这就会促进更多行业在技术水平上的创新。三是阶段性，在低碳经济发展到一定的阶段，气候环境得到一定的改善以后，经济的发展趋势、重心将会向更高层次调整，并进入新的发展阶段。
二、低碳经济下国际贸易面临的问题
1.高碳产品将日益受到市场排挤拥有先进技术的部分发达国家，将不断开发更多低碳的贸易产品，以及采取经济、法律等多样的方式，不断针对高碳产品的价格、准入条件提出更严格的标准。这势必就会导致高碳产品，在国际贸易中将日益受到贸易市场的排挤。也就是说在利用碳定价降低消费人群进行购买，迫使贸易企业不断进行低碳产品的生产。同时，在发展低碳经济上较为领先的国家，不断加大宣传、对消费人群进行引导、提升低碳产品的品质、二氧化碳可视化制度等。在越来越多的国家开始实施或者引用这些低碳制度后，部分发展中国家在国际贸易中，因其提供的贸易产品属于高能耗、高碳产品、缺少碳含量详情而遭受排挤。
2.弱化中国廉价的能源基础中国拥有极其庞大的煤炭资源，煤炭既有廉价的优势，又是热力发电燃料中极具有竞争力的，更是占据发电燃料80%的份额，这也是贸易产品在国际贸易竞争中的一大价格优势。然而，煤炭资源也是对环境污染较大的化石能源，其所含有的碳量是极高的。在中国经济快速发展的同时，造成的碳排放量也是逐年在增长。这也就是说要想提高在国际贸易中的竞争力，就必须重视发展科学技术的研发力度，或者不得不向拥有先进技术的国家购买技术。无论选择哪种方式来提高贸易产品在国际贸易中的竞争力，都是对以廉价的能源为基础的贸易生产方式的弱化。
3.被动适应国际贸易规则变化由于低碳经济这一理念最初起源于发达国家，与其经济制度、政策等更加相契合，并在本国内建立碳排放标准、碳足迹等。在大力推动低碳产业、低碳产品、低碳服务贸易，并对此放开政策的同时，对高碳行业、产品等贸易进行约束。这也就会使发展中的国家处于被动的地位，要想在国际贸易上占据份额，就只能被动性的去适应国际贸易在规则上所发生的变化。如越来越多的国家对税收和公共支出政策措施予以支持,即对税收的减免、返还和优惠；允许加速折旧、提供投资支持,甚至直接提供资金补贴等，这也就会迫使部分国家只能被动性的接受、适应这些变化。
4.难以避免接受被动强制减排在国际贸易中受低碳经济理念的影响，暂未实施低碳经济的国家，将会在贸易交易中受到已经实施低碳贸易伙伴，在节能减排上的制度影响，不得不被动的接受强制性的减排。比如美国参议院环境与公共事业委员会通过实施的二氧化碳减排法案，其中明确指出二零五零以前都是实施温室气体减排的阶段。同时，自2020年起范式美国进口贸易中企业进口的贸易产品，都必须在国际碳排放制度的范围内，并向海关提供相应的申报单，不在申报范围内的贸易产品是不允许进口的。针对进口的贸易产品成分中的含碳量、碳排放量、碳税标准等，进一步征收碳税，强制与其有贸易合作的国家承担相应的关税。通过增收关税的方式，强迫并不承担此项义务的国家，不得不被动性的接受。
5.激烈的贸易规则话语权争夺每一个国家都会在国际贸易中对本国的贸易企业、经济发展进行必要的贸易保护，就会根据本国的情况制定相应的贸易壁垒，以起到相应的保护目的。尤其，像我国这种对外出口的贸易大国，对外出口的贸易产品大都集中在劳动密集型、资源密集型。极易受到国际上的很多国家都会寻找进行抵制的方法，并且出台一些列的约束政策。这就会导致贸易产品遭遇更多的贸易壁垒，长此下去也就会使国际贸易环境越来越严峻。低碳标准是对国际贸易中出口产品进行衡量的标准，其在制定实施上往往对本国的贸易经济进行一定的维护，并能够在利益最大化的情况下进行维护。这也就说明贸易规则的话语权对任何一个国家都是非常关键的，所以就会导致较为激烈的话语权争夺。
三、优化低碳经济下国际贸易发展的对策
1.发展低碳行业减少碳排放在低碳经济的影响下，要想提高贸易产品的在国际贸易中的竞争力，就需要降低高碳产品的生产，而不断发展更多的低碳行业，向国际市场提供更多低碳产品的同时，减少环境中的碳排放。为更好地契合当前的国际贸易发展趋势，第一，要对低碳行业给予更多的优惠政策，比如提高财政补贴、降低贸易关税等。第二，大力发展服务贸易，并提高其在国际贸易中的份额，如旅游服务业、金融服务业、文化产业服务等。第三，鼓励高新技术产业的发展，对外输出高附加值的科学技术，如航空航天技术产业、生物技术、氢能源等，加大国际贸易中的科技产品或技术的贸易份额。开发更多顺应国际贸易新发展趋势的产业，在降低碳排放的同时，缓解低碳经济对国际贸易产品产生新的贸易壁垒。
2.不断对能源结构进行优化各类能源的存储量快速消耗的同时，也导致自然环境的不断破坏与恶化，造成全球范围内都处于能源短缺的局面。要想更好地应对这种不利的局面，就需要在全球化的国际贸易中针对能源的结构进行持续的优化，这更是未来国际贸易发展的主导趋势。在贸易产品的生产初始阶段注重对能源结构的优化，减少或者杜绝对高碳、不可再生能源的使用率，借助科技的发展降低贸易产品生产过程的能源消耗。在国际贸易的过程中不断提升对清洁能源的使用效率，缓解对大气环境的碳排放量。
3.参与多边贸易规则的制定欧盟国家为在贸易规则的制定中获得更多的优势，将环境服务作为讨论内容的一部分，这肯定会对贸易规则的制定产生不良的影响。所以，各个成员国应当结合本国的实际情况，在参与多边贸易规则制定的过程中，为本国的经济发展争取更加合理的贸易条款。另外，各国应当根据本国的出口产品、服务清单开展研究，大力开发符合国际贸易规则的环境产品，提升在国际贸易中的竞争实力。低碳经济下的国际贸易新规则是不可避免的，也是贸易发展的必然趋势，这就需要世贸组织的各个成员国共同参与新贸易规则的制度，这样才能够制定更为公平、合理、可行的贸易准则。
4.主动参与低碳领域标准制定在国际贸易的发展过程中低碳经济的重要性正在逐步提升，对低碳领域的标准也就越来越详细与严格。若想在低碳经济下的国际贸易中提高本国贸易产品的竞争力，各国应当积极主动地参与到低碳领域标准的制定。低碳领域标准的制定实际上就是多方利益的一种争夺与保护，关系着各个国家的实际利益。这就需要重视对低碳标准制定的参与，尤其是国际标准化组织的标准与内容的制定。派遣低碳领域的专家学者，积极参加国际化低碳标准细则的研讨会议。这样既能够掌握其他国家所主张的标准，又能够根据本国的情况提出合理的意见。积极主动地参与低碳标准的研讨与制定，既能展现对国际标准的认可与支持，又能利于本土贸易与国际贸易间的和谐发展。
5.加强合作重视国际间协同发展低碳经济理念对于发达国家而言，其在科技上具有极高的优势并处于主动的地位，而对于发展中的国家而言，缺乏优势的同时处于被动的地位，也就不得不面临着不得不被动接受不合理的条款约束，对本国的经济发展造成一定的阻碍。所以，全球化的低碳经济趋势下国际贸易的地位就显得尤为重要，而要想更好地促进低碳经济的全球化，就必须重视国际间的相互合作、协同发展，这也才能够达到共同发展的目的。尤其是发展中的国家，更应当加强与拥有先进科技的发达国家之间的合作，借助国际间的合作带动本土经济的转型与发展，与国际贸易发展趋势相契合。
碳中和趋势篇7
关键词：小岛国联盟；aoSiS；气候变化谈判；碳排放；脆弱性
中图分类号：X16
文献标识码：
1小岛国联盟概况
小岛国联盟（aoSiS）成立于1991年，是受全球变暖威胁最大的几十个小岛屿及低海拔沿海国家组成的国家联盟，代表小岛屿国家利益。小岛国联盟共有39个成员国和4个观察国，约占全球发展中国家总数的28%，成员国总数的20%。小岛国联盟地理面积总和约为77万平方公里，占全球总陆地面积的0.52%。2009年其总人口为54555万人，占全球总人口的0.79%，GDp总量为5645.8亿美元，占全球总量的0.97%。
小岛国联盟大部分国家的经济收入主要来源于旅游业、捕捞许可证费和农业。其中旅游业的收入占据很大比例，如帕劳的旅游业收入占其GDp的49%；库克群岛占47%；瓦努图占17%，基里巴斯和汤加占15%，斐济占13%等。外国渔船捕捞许可证费用也是小岛国的一大收入：基里巴斯和图瓦卢的捕捞许可证费用收入占其GDp的40%。然而由于农产品的出口、运输和船运的费用太高，在国际市场上不占优势，很多太平洋地区的岛屿国家仍需依靠援助和汇款收入生存，如密克罗尼西亚、基里巴斯、马绍尔群岛、瑙鲁、纽埃和图瓦卢的救济资金均占其GDp的1/3。此外，来自海外侨民的汇款对小岛国的支撑也很重要，如汤加在极端情况下接受的汇款数额占其Gnp的40%。
小岛国联盟各岛国具有相似的特点，主要包括：陆地面积小、自然资源有限；地理位置相对孤立、经济开放程度低；人口密度高且增长迅速；基础设施差、资金和人力资源有限；技术和能力薄弱。这些特点使得小岛国联盟在应对极端灾害方面显得极其脆弱，对气候变化尤其是海平面上升的适应能力极弱。在气候谈判中，小岛国联盟虽然在人口、经济和国土面积等方面总量较低，但因其独特地位，而倍受关注。
2小岛国联盟对气候变化的脆弱性
全球变暖对小岛国联盟造成的最大威胁就是海平面上升。从海平面的观测数据来看：自1961年以来，全球平均海平面上升的平均速率为每年1.8毫米，而从1993年以来平均速率为每年3.1毫米。由于温室效应带来的全球变暖，据预测忉未来100年内海平面将以每年5毫米的速度上升。资料分析1）显示：小岛国联盟平均海拔在5米以下的有8个，占20%。汤加、特立尼达和多巴哥平均海拔几乎为零，马尔代夫、基里巴斯平均海拔在2米以下。因此，海平面上升将给他们带来毁灭性的灾难。联合国气候变化委员会认为：本世纪海洋会升高18至59厘米，未来几个世纪还会持续上升。但有些科学家认为，到2100年海洋会升高1.55米，2300年时升高1.5至3.5米。英国国家海洋学中心的研究人员在新一期《自然？地球科学》杂志上报告说，本世纪海平面将会上升163厘米。根据一项新的研究结果，科学家警告说，海平面上升速度可能将高出ipCC预测，在2100年之前，全球海平面上升幅度在75～190厘米之间。德国气候科学家StefanRahmstorf指出：在20世纪随着全球变暖，海平面以3.4mm/年·℃。若根据ipCC报告1990～2100年温度上升1.4～5.8℃，海平面将上升0.55～1.25米。如果北极冰层全部融化，全球的海平面将会上升57米。同时，Science和nature发表文章称：由于冰川的加速融化导致海平面到2100年上升将比ipCC预测的要高，最大达到2米。图瓦卢、汤加、基里巴斯、马绍尔群岛、托克劳群岛、马尔代夫等一些小岛屿国家将因为海平面上升而失去大面积的领土；斐济、波多黎各和萨摩亚等面积稍大的岛屿也将面临定居地和公共设施被破坏的潜在危险以及由于气候移民导致的生态问题。极端情况下，西南极洲冰盖坍塌将导致全球海面上升5米，小岛国联盟的所有海岸地区将全部被淹没，很多小岛屿国家将全部被海水覆盖，大部分的岛屿首都和港口将不复存在。尤其是处于低海拔的岛国形势更加严重，如图瓦卢高潮时只比海水高出5米；马尔代夫岛上最高点比海平面高出2.3米，其首都马累（male）四周被3.5米高的海堤环绕，如果海平面上升，将给他们带来巨大的生命和财产损失。另外，小岛国也受到气候变化的其他方面影响。mimura等认为，到2100年所有小岛国地区的气温相对于1961～1990年将升高1℃～4℃。全球变暖引起的化学变化将对小岛国人民的生存、生活构成威胁。海洋吸收大气中的二氧化碳将导致海水酸化Ⅱ，海水酸化危害了珊瑚礁并对珊瑚岛包括卵石海滩造成不利影响。另外，气候变化带来的热浪作用和风暴潮造成的盐化作用也将对农业、旅游业产生重大影响。
尽管小岛国被认为是气候变化最脆弱的地区，但Kelman认为岛国的一些人口地域特点：紧密的亲属网络，独特的遗产，强烈的主人翁精神和社会责任感，可持续生计的创造性，岛民、侨民对生活的汇款支持，历史上面临环境和社会变化问题的当地知识和经验等也为其解决所面临的挑战提供了一些优势和机遇。
3小岛国联盟的政治诉求及国际援助
小岛国联盟认为他们是受全球变化影响最严重也最不应该为此负责的国家。在哥本哈根大会上，小岛国提议发达国家到2020年比1990年整体减排45%，同时要求所有缔约国的总排放量到2015年达到峰值并开始减少，到2050年比1990年减少85%；要求工业化国家到2020年要在1990年的基础上整体减排40%以上，到2050年减排95%。在温度控制方面，小岛国联盟要求将工业革命以来地球温度的上升幅度控制在1.5℃以内。小岛国联盟认为生存问题是不可谈判的，海平面的上升会直接威胁到他们的生存，因而尤其关注全球碳排放总量的控制，要求将温室气体浓度控制在350ppm以内。小岛国联盟就减少发展中国家毁林的政策框架和激励机制、方法学问题、程序和时间框架等方面，希望实行基于碳贸易机制的减少毁林行动，以此获得额外的资金，他们不会自愿承诺减少毁林。
在资金技术方面，小岛国联盟在呼吁发达国家率先采取行动大幅度减排温室气体的同时增加经济和技术的援助，提高小岛国应对气候变化问题的能力。他们强调发达国家的历史责任，要求其提供的援助资金须达到该国GDp的1.5%，并呼吁发达国家尽速落实快速启动资金，建立稳定、有效的筹资模式。在对待发展中大国方面，小岛国联盟与欧盟持相似立场，强烈要求发展中大国参与减排行动。在减排责任分担的问题上，小岛国联盟呼吁排放量迅速增长的发展中大国应以某种形式承担量化减排指标。
目前，已有若干项国际协议约定了针对小岛国联盟的援助。如哥本哈根谈判达成协议，发达国家将从2020年起向发展中国家及小岛国等提供每年1000亿美元的援助。第十二届缔约方会议达成的《内罗毕工作计划》（nairobiworkprogramme），要求协助小岛国提高对影响适应和脆弱性的理解和评估水平。在坎昆会议上，世界银行、联合国开发计划署和丹麦政府与小岛国联盟共同签署了为小岛国提供可再生能源援助的协议。根据该协议，丹麦政府将提供约1450万美元作为启动基金。此外，小岛国联盟还可以享受源自清洁发展机制（CDm）项目的适应基金。
4小岛国联盟碳排放状况分析
4.1数据来源及计算方法
综合利用美国橡树岭国家实验室二氧化碳信息分析中心（CDiaC）、世界资源研究所（wRi）、联合国粮农组织数据库、世界银行的数据（其中1950-2009年的碳排放数据来自于CDiaC；人口数据来自wRi；国土面积数据来源于联合国粮农组织数据库和联合国《统计月报》；19602009年GDp数据来自于世界银行），计算了小岛国联盟1950～2007年的碳排放总量，运用人口和GDp数据分别计算了人均排放量、历史累计人均排放量和年均碳排放强度；并运用各种碳排放指标与全球以及美国、日本、法国、中国、印度、南非等国的同类指标进行了对比，分析了小岛国联盟的相对排放水平。
4.2小岛国联盟碳排放总体情况
评价分析发现（表1），小岛国联盟的面积、人口数量和GDp总量均较低，但人均GDp要高于印度、中国和南非等发展中国家。2007年，小岛国联盟的碳排放总量为48383千吨碳，与人口数量比较接近的法国和南非相比，其碳排放总量不足他们的一半。从人均碳排放量来看，2007年小岛国联盟的人均碳排放量为0.91吨碳/人，明显低于其他国家，与相近人口
1950-2007年，小岛国碳排放总量呈显著地上升趋势（图1）。2007年小岛国联盟碳排放总量为48383千吨碳，是1950的18倍，年均增长率为5.2%。但与全球主要国家对比发现，小岛国联盟的碳排放水平明显较低。美国的多年平均碳排放是小岛国联盟的78.86倍，1990年以前平均是其96.65倍，最高是其258倍。2009年中国碳排放量是小岛国联盟的36.85倍，近十年平均排放量是小岛国的29.06倍。小岛国近几十年碳排放增长迅速，丁仲礼等把其归类为“排放增速需降低的国家”。
如图2所示，与全球排放总量相比，小岛国的碳排放量所占比例较小。最高年份不到全球的0.7%，多年平均占全球的0.46%。与小岛国相比，美国的碳排放总量占全球比例虽然呈下降趋势，但绝大多数年份仍在20%以上，多年平均占全球的26.6%，最高年份占全球的42.5%。法国、日本、印度、南非、中国等国家碳排放总量占全球的比例大多在1%-10%之间。从年排放总量来看，小岛国碳排放增长较快，年均增长率为5.1%，但从所占全球的比例而言，其增长速率较为缓和。从整个时间段来看，小岛国排放总量占全球比例的年均增长率为2.2%；1950～1997年所占比例的年均增长率为3.0%。从最近十年的数据看，小岛国排放总量占全球比例呈现下降趋势，年均下降率为1.2%。
4.3人均碳排放量
如图3所示，小岛国联盟的人均碳排放量较低，据戴君虎对国家类型的划分，小岛国联盟大部分国家属于低人均碳排放贫困或中等富裕型国家。整体来看，1950-2007年小岛国联盟人均碳排放水平呈增长趋势，2007年其人均排放量相比1950年增长了5.58倍，年均增长3.4%。多年人均碳排放的平均值为0.62吨碳/人，最高年份为0.92吨碳/人。与全球主要国家对比发现，南非、日本、法国的人均碳排放量在1.5-3.0吨碳/人。南非人均排放量的多年平均值为2.11，法国为1.93、日本为1.90，均是小岛国联盟的2倍以上。美国无疑是世界上人均排放量最高的国家，其人均排放量最高值为6.03吨碳/人，其多年平均值为5.05吨碳/人，是小岛国联盟的5.26倍。但相比于中国和印度，小岛国联盟的人均排放量还处于高水平。小岛国联盟人均碳排放量多年平均值是中国的2倍多，是印度的5.6倍。从整体的变化趋势来看，美国、法国处于人均排放量降低趋势，南非处于基本持平略有下降趋势，日本近几十年来，处于基本稳定略有上升趋势，中国、小岛国联盟、和印度等发展中国家呈现上升趋势。
如图4所示，从人均碳排放量与全球人均排放量的比值来看，小岛国的人均排放量远低于世界平均排放量，其最高值达世界人均排放水平的0.83。多年平均情况下，小岛国联盟的人均碳排放量只占全球平均水平的57%。从图中明显可以看出，小岛国联盟、中国和印度人均排放水平低于世界平均水平，属于低人均碳排放国家。日本、南非和法国属于高人均碳排放国家，其人均排放量达世界平均水平的2倍左右。美国属于极高人均碳排放国家，多年平均，其人均碳排放量达世界平均水平的5倍左右，最高年份达世界人均排放量的6.75倍。从整体的变化趋势来看，日本、美国、法国和南非人均碳排放与全球水平的比值呈现略有下降趋势，中国、小岛国联盟和印度呈现上升趋势。
如图5，从1950-2007年历史累计人均碳排放来看，小岛国联盟的历史累计人均碳排放量为26.71吨碳/人，世界平均水平为41.47吨碳/人，只达到世界平均水平的64%。横向比较发现，小岛国联盟的历史累计人均排放量更远低于世界排放大国美国、法国、日本、南非。其中，美国的历史累计人均排放量是小岛国联盟的8.4倍，日本是其3.7倍、法国是其3.6倍、南非是其2.8倍。但与中国、印度等发展中国家相比，小岛国联盟的历史累计人均碳排放还是较高的。小岛国联盟的历史累计人均碳排放量是中国的1.2倍，是印度的3.9倍。
4.4碳排放强度比较
如图6所示，世界各国碳排放强度呈显著下降趋势，说明世界的能源效率和相应碳排放效益有了很大的提升。其中，中国、南非等发展中国家下降速度尤为迅速。南非2009年碳排放强度为0.41千克碳/美元，相比1960年下降了89%，中国2009年的碳排放强度相对1960年也下降了88%。近50年来，小岛国联盟的碳排放强度也急剧下降，2007年其碳排放强度为0.14千克碳/美元，相比1960年降低了92%。但还高于美国、法国、日本等发达国家水平。
从图7可以看出，中国、南非、印度等发展中国家的碳排放强度普遍高于世界平均水平且呈现上升趋势，日本、美国和法国等发达国家低于世界平均水平且呈现下降趋势。小岛国联盟碳排放强度与全球平均碳排放强度比值曲线大多在1.0附近浮动，说明小岛国联盟的碳排放强度几乎保持与世界平均水平持平或略高的水平，最高年份达世界平均碳排放强度的1.33倍，近20年来有略微下降趋势。
4.5碳排放密度比较
碳排放密度指单位国土面积的排放量，这一指标可以反映一个国家或地区在其国土上的碳排放相对水平，对排放总量、人均排放量和排放强度等指标所反映的区域差异进行补充。采用碳排放密度指标（排放量/国土面积），计算了2007年小岛国联盟以及主要国家单位面积上的碳排放状况，并根据历史累计人均碳排放的理论计算了其历史累计碳排放密度（如图8、9）。
如图8所示：2007年主要国家的碳排放密度以日本最高，达905.08吨碳/平方公里，是全球平均水平的16倍.小岛国联盟的碳排放密度仍处于较低水平，仅为62.83吨碳/平方公里，略高于全球平均水平，与世界主要国家相比明显较低。这说明小岛国联盟在单位土地面积上排放的碳较少。中国、美国、印度、南非等都属于地域大国，但其碳排放密度仍高于小岛国联盟。其中，中国碳排放密度为小岛国联盟的3倍，美国为其2.7倍、印度为其2.4倍、南非为其1.5倍。日本、法国均属人口稠密的地域小国，其碳排放密度更是远远高于小岛国联盟。
如图9所示，从历史累计的角度来分析：1950-2007年小岛国联盟单位土地面积上累计碳排放量为1850.37吨，略低于全球平均水平，与世界其他主要国家相比，处于较低水平。日本由于人口稠密、经济相对发达其历史累计排放密度仍居高不下；美国虽其地域辽阔、人口稀疏，但由于其排放累计总量较大，美国的碳排放密度也较高；中国、印度等发展中国家历史累计排放量低，碳排放密度也较低。碳排放密度和历史累计碳排放密度再次说明了小岛国联盟的碳排放水平较低的事实。
5结语
对小岛国而言，全球变暖导致的海平面上升将对其造成灾难性的影响，二氧化碳排放量增加导致的海洋酸化将影响珊瑚及岛屿海岸和生态环境，热浪和风暴潮带来的盐化作用对农业、旅游和基础设施具有破坏作用，这些影响使得小岛屿国家对气候变化的脆弱性极高。因此，小岛国联盟把全球变暖以及二氧化碳减排看作是生存问题，认为生存问题是不可谈判的。小岛国联盟主张到2050年全球碳排放量在1990年基础上减排85%，全球气温上升幅度相比1990年不能超出1.5℃。
碳中和趋势篇8
关键词：老工业基地；碳排放；LmDi方法；能源强度；能源消费结构；行业结构；行业规模
中图分类号：F224.0；F127文献标志码：a文章编号：1674-8131（2015）01-0095-07
一、引言
低碳经济的核心理念是减少人类的经济活动所产生的、排放到空气中的二氧化碳；老工业基地大多以传统工业为主，碳排放强度较高，面临的资源环境压力也较大，因此其低碳转型发展意义重大。要实现老工业基地低碳转型发展，首先必须要弄清楚老工业基地碳排放趋势及影响因素，因此，准确测算我国老工业基地的碳排放具有重要意义。关于碳排放及其影响因素，很多学者进行了大量的实证研究，比如wangetal（2005）、wuetal（2005）、徐国泉等（2006）、Fanetal（2007）、雷厉等（2011）、张占贞（2013）、潘雄锋（2011）、孙宁（2011）、王迪（2012）等所做的研究。但相关文献的研究方法还存在进一步改进的空间，研究视角也可进一步拓展。本文主要在两个方面进行了改进：一是采用“电（热）碳分摊”原则对碳排放量进行测量，测算结果更加科学准确；二是采用LmDi方法将老工业基地碳排放量的影响因素分解为产业规模、产业结构、能源强度和能源结构四个纬度，并将48个老工业基地的37个行业碳排放的影响因素分为行业规模、能源强度和能源结构三个纬度，这样从区域、行业两个层面的深入研究，增强了结论的政策意义以及政策建议的针对性。
二、测算方法和数据处理
1.碳排放量测算方法
本文基于工业行业终端能源消费口径的统计数据，采用排放系数法核算各老工业基地各细分行业的碳排放量，计算公式如下：
2.数据来源及处理
规模以上工业行业总产值、Cpi价格指数以及能源消费量均来自老工业基地2007―2013年的《统计年鉴》；工业行业总产值变量均以2006年不变价格计算，测算区间为2006―2012年；能源消费主要包括四大类：原煤（吨）、汽油（吨）、柴油（吨）、电力（万千瓦时），四类能源的转换系数及碳排放系数如表1所示。
经过调整，研究样本中行业数量为37个；在所考察的120个老工业基地中，由于直辖市、计划单列市或省会城市的市辖区的地理位置和发展环境的特殊性，在研究样本中删去；在95个地级市中，经过筛选，有辽宁抚顺、辽宁锦州、安徽安庆、山西临汾等48个地级老工业基地数据较为齐全。所以，最终样本为48个老工业基地37个行业的数据。
三、老工业基地工业碳排放概况
图1是48个老工业基地2006―2012年37个行业年产值总和、行业二氧化碳排放总量、行业总值碳排放强度趋势图在计算碳排放强度时一般用碳排放量与GDp的比值，但在行业层面只有行业总产值数据，所以本文在计算碳排放强度时使用的是工业总产值的数据，计算结果相应偏低，但不影响比较结果。。2006年我国48个老工业基地37个行业碳排放总量为3.46亿吨，到2012年增加到5.23亿吨，平均年增长率为7.23%，工业碳排放总量整体上仍呈上升趋势。同期，48个老工业基地工业行业产值总和也由2006年的46676.86亿元增加到2012年的96854.58亿元，平均年增长率达到13.50%。二者的变动趋势显现出明显的一致性。行业总值碳排放强度2006年为0.7414吨/万元，2012年为0.5403吨/万元，平均每年增长率为-4.46%，呈明显的下降趋势。
图2是48个老工业基地2006―2012年的碳密度值。碳密度是二氧化碳的排放量与能源消耗量的比值，可以反映行业的能源消费结构。不同能源在提供能量时所释放的二氧化碳不同（王玮，2012），2006―2012年48个老工业基地碳密度平均为1.08，可见老工业基地能源消费中还是以煤炭消费为主；同时，2006―2012年行业碳密度呈现上升的趋势，平均年增长率为6.83%。
四、老工业基地碳排放因素分解分析
采用LmDi方法将48个老工业基地碳排放量的影响因素分为产业规模、产业结构、能源强度以及能源结构四个维度（图3和图4）。
图3是老工业基地工业行业各因素碳排放量变化贡献值趋势。老工业基地规模以上工业企业产业规模的扩大（即经济总产值的不断增加）对碳排放量变动的贡献最大，2007年是-2986.94万吨，然后一直上升到2012年的31047.43万吨，是碳排放量增加的主要拉动因素。产业结构在2007年对工业碳排放量变动的贡献值为-174.06万吨，2011年为-879.88万吨，而2012年为-5.89万吨，对老工业基地碳排放的变动整体上显现抑制作用，也就是说随着国家节能减排政策的实施，相关行业发展受到抑制，产业结构发生变动，对规模以上工业企业碳排放确实起到了削减作用。能源强度代表技术水平，2007年能源强度对碳排放量变动的贡献值为9090.71万吨，2012年为-13932.50万吨，说明技术水平的不断提高对碳排放起到了抑制作用，对于碳减排具有重要意义。2007年能源结构对碳排放量变动的贡献值为339.45万吨，2012年为1409.69万吨，对老工业基地碳排放的变动整体上显现促进作用，说明能源结构的调整对老工业基地碳减排的作用还有待进一步提高。
图4是老工业基地各因素碳排放量变化贡献率趋势。贡献率>1的因素称为碳排放增加的拉动因素，贡献率
根据LmDi分解模型，对2006―2012年48个老工业基地的37个行业碳排放的影响因素进行分解，将影响因素分为行业规模、能源强度和能源结构三个维度（见表2）。
2006―2012年48个老工业基地的大部分行业的碳排放量都呈现出增长的趋势，其中煤炭开采和洗选业、电力热力的生产和供应业、黑色金属冶炼和压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制造品业、化学原料及制品制造业的碳排放量变化的幅度较大。这6个行业碳排放变化幅度均在3500万吨以上，使碳排放量增加了62353.93万吨，可见这6个行业是老工业基地碳排放的密集行业，应该成为重点减排行业。而石油加工炼焦和核燃料加工业、石油和天然气开采业、废弃资源综合利用业、化学纤维制造业、其他制造业和烟草制品业的碳排放量在整体上是呈下降的趋势。
老工业基地37个行业的行业规模对碳排放量的影响均呈现出促进作用。黑色金属冶炼及压延加工业、电力热力的生产和供应业、化学原料及制品制造业、有色金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制造品业、煤炭开采和洗选业以及石油加工炼焦和核燃料加工业的行业规模的促进作用尤为显著，这7个行业的经济规模对碳排放的贡献值均在1200万吨以上，使得老工业基地的碳排放量增加了23212.34万吨。这些行业属于大型制造业，规模一般情况下都比较大，其对碳排放的影响也比较明显，应重点考虑适时减小其行业规模。而文教工美体育娱乐用品制造业和烟草制品业等行业的规模较小，其对碳排放的影响也较小。
老工业基地的37个行业中除纺织服装和服饰业、印刷和记录媒介复制业、仪器仪表制造业、家具制造业、木材加工和木竹藤棕草制品业、有色金属矿采选业以及农副食品加工业的其他30个分行业的能源强度对碳排放量增量呈现出抑制作用，可能的原因是这些行业技术进步较快，产值增长幅度远超能源消耗增幅。电力热力的生产和供应业、煤炭开采和洗选业、石油加工炼焦和核燃料加工业、黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及制品制造业以及非金属矿物制造品业等行业的能源强度对碳减排的促进作用最为明显，2006―2012年这6个行业的能源强度使老工业基地的碳排放降低了57834.40万吨。而对于能源强度对碳排放量的贡献值为正值的行业，应努力提高其技术水平，改善其能源强度。
老工业基地37个行业的能源结构对碳排放的影响不同。其中：煤炭开采和洗选业、电力热力的生产和供应业、金属制品业、酒饮料和精制茶制造业、电气机械及器材制造业、印刷业和记录媒介的复制、家具制造业、其他制造业和纺织服装服饰业的能源结构对碳排放量增量起到抑制作用，减少了666.19万吨的碳排放量，可能的原因是这些行业对煤炭消耗较少而对电力消耗较多；其余行业的能源结构均促进了二氧化碳的排放量，其中黑色金属冶炼及压延加工业、石油加工炼焦和核燃料加工业、化学原料及制品制造业以及非金属矿物制造品业的能源结构明显增加了碳排放量，2006―2012年这4个行业的能源结构对碳排放增量的贡献值为3217.78万吨。从整体来看，全行业的能源结构对碳排放量的贡献值为4287.66万吨，说明整个工业行业的能源结构仍需进一步优化。
五、结论及建议
本文通过考察我国48个老工业基地2006―2012年碳排放量的总体趋势及区域、行业碳排放影响因素，得到如下结论：
第一，老工业基地能源消费中还是以煤炭消费为主，2006―2012年的煤炭消费占总能源消费的比例平均达到89.99%。可见，我国老工业基地工业行业能源结构还不合理，需要进一步改善能源结构。
第二，从地区层面来考察，在影响老工业基地工业行业碳排放的四大因素中，产业规模和能源结构是影响碳排放的主要拉动因素，其中，产业规模又是最主要的拉动因素；产业结构和能源强度是影响碳排放的重要制约因素，其中能源强度又是最主要因素。
第三，从行业层面来考察：（1）行业规模对我国老工业基地的37个行业碳排放量均表现出促进作用，其中对黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及制品制造业等7行业的促进作用较对烟草制品等行业的促进作用大；（2）能源强度对我国老工业基地的37个行业中的纺织服装和服饰业及印刷和记录媒介复制业等7行业碳排放量的贡献值为正值，其余30个行业均为负值，即能源强度对这7行业的碳排放起到促进作用，而对电力热力的生产和供应业、煤炭开采和洗选业等6行业的碳排放的抑制效应最为明显；（3）能源结构对我国老工业基地37个行业中的煤炭开采和洗选业、电力热力的生产和供应业等9行业的碳排放量具有抑制作用，其余行业的能源结构均促进了二氧化碳的排放，而其中能源结构对黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及制品制造业等4行业的碳排放量具有明显的拉动作用。
根据上述有关结论，本文认为老工业基地要实现低碳发展，可以采取以下措施：第一，适度控制工业产业规模，优化产业结构。在控制工业产业规模的同时调整产业结构，尤其应该降低黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及制品制造业等高排放行业的规模。第二，加快技术进步，进一步引进先进的生产技术和高效节能设备，加大对旧设备的更新与改造，加快产业转型升级。尤其要加大对黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及制品制造业以及非金属矿物制造品业等行业的科技投入，促进其技术进步，以提高其能源的利用效率。第三，进一步优化能源消费结构，在现有基础上逐步建立煤炭略有增长、石油平稳增长、天然气快速增长、非化石能源大幅增长的能源消费模式，重点转变黑色金属冶炼及压延加工业、石油加工炼焦和核燃料加工业、化学原料及制品制造业等行业的能源结构，使其能源结构利于减少碳排放量。
参考文献：
雷厉，仲云云，袁晓玲.2011.中国区域碳排放的因素分解模型及实证分析[J].当代经济科学（5）：59-65，126.
潘雄锋，舒涛，徐大伟.2011.中国制造业碳排放强度变动及其因素分解[J].中国人口・资源与环境（5）：101-105.
孙宁.2011.依靠技术进步实行制造业碳减排――基于制造业30个分行业碳排放的分解分析[J].中国科技论坛，（4）：44-48.
王迪，聂锐.2012.中国制造业碳排放的演变特征与影响因素分析[J].干旱区资源与环境（9）：132-136.
王玮.2012.碳排放驱动因素与减排潜力研究[D].武汉：华中师范大学.
徐国泉，刘则渊，姜照华.2006.中国碳排放的因素分解模型及实证分析：1995―2004[J].中国人口・资源与环境（6）：158-161.
张占贞.2013.基于KaYa模型的青岛市碳排放及驱动因素分析[J].青岛科技大学学报（社会科学版）（3）：84-87.
ang.2004.Decompositionanalysisforpolicymakinginenergy：whichisthepreferredmethod[J].energypolicy，32（9）：1131-1139.
Fan，Liuetal.2007.ChangesincarbonintensityinChina：empiricalfindingsfrom1980―2003[J].ecologicaleconomics，62（3-4）：683-691.
碳中和趋势篇9
[关键词]绿色低碳国际合作转变经济增长模式
气候变化、环境保护、能源安全等问题越来越受到国际社会的广泛关注，可持续发展已成为人类社会共同面临的紧迫课题。金融危机以来，人们在调整变革中寻求经济持续发展之道，以绿色经济、低碳技术为代表的新一轮产业和科技变革正在孕育繁衍，绿色发展成为重要趋势。绿色低碳经济已成为当今世界经济结构调整的一个重要趋势。
随着我国工业化、城镇化和新农村建设进程的加快，经济社会发展与资源环境约束的矛盾越来越显现出来，环境形势十分严峻。如果改革开放是新中国经济社会发展的第一次转型，那么“绿色低碳革命”将是当代中国社会的又一次伟大转型，伴随转型而来的潜力将为经济发展释放巨大的空间。应对气候变化，发展绿色低碳经济，加快调整产业结构、转变发展方式，将铺就中国未来增长模式的新道路。
一、把握全球经济发展趋势，积极推进生态文明建设
2009年以来，世界主要经济体实行了不同的“绿色复苏”推进措施。欧、美、日等发达国家正在研究推进与气候变化相关的贸易措施，发达国家积极酝酿推进“碳关税”、“碳认证”等措施，对我国外贸的潜在影响越来越强。
在当前，发展绿色低碳经济已成为促进世界经济复苏的重要力量。在今年9月结束的apeC第二十次领导人会议上，与会各方通过了包括54类商品在内的《环境产品清单》，apeC各经济体将在2015年把清单内产品关税降至5%或以下，这为扩大世界范围内的绿色产业合作创造了有利契机。绿色低碳领域发展前景广阔，将为全球投资者带来更多的合作机遇。根据联合国环境规划署报告，2011年，全球可再生能源投资达到2501亿美元的历史记录。
把握全球经济发展趋势，积极推进生态文明建设，实现绿色低碳发展既是中国顺应全球发展大势的必然选择，也是践行生态文明、促进可持续发展的内在需要。
“十二五”是中国推动绿色低碳发展、加快生态文明建设的关键时期。面对日趋强化的资源环境约束，我们必须不断增强危机意识，把生态文明建设的理念、原则、目标等深刻融入和全面贯彻到中国经济社会发展的全过程。经济发展以节能减排为重点，健全激励与约束机制，加快构建资源节约、环境友好的生产方式和消费模式，增强可持续发展能力，提高生态文明水平。
二、积极开展绿色低碳领域的国际交流与合作
中国经济在转轨的过程中面临着资金和技术的难题，同时还要面对未来工业化和城市化道路上带来的环境压力的挑战，绿色低碳之路艰难异常，但转变经济发展方式，努力实现绿色循环低碳发展，是我国增强可持续发展能力，提高生态文明建设水平的唯一选择。
在经贸领域节能环保国际合作框架下，我们要与节能环保先进国家积极开展绿色低碳领域的国际交流与合作，吸引国内外投资者参与中国绿色低碳产业发展。目前我国已确定在青岛经济技术开发区、镇江经济技术开发区和苏通科技产业园分别建设中德青岛生态园、中瑞镇江生态园、中奥苏通生态园，成为节能环保国际合作的重要平台，推动工业园区节能减排和生态化、低碳化改造。
加强各国协作，参与apeC环境产品清单的制定和磋商，推动环境产品贸易便利化与自由化，避免滥用绿色壁垒，制订并实施鼓励绿色经济发展的贸易政策，让绿色经济发展惠及更多国家和企业。
三、深化南南合作，共同应对气候变化
多年来，中国始终坚持向经济困难的发展中国家提供力所能及的援助。在应对气候变化方面，中国对外援助涉及沼气、小水电、太阳能、风能、防沙治沙、生物多样性、荒漠化治理等多个领域，帮助有关国家建立天气预报预警系统，向发展中国家提供农业抗旱节水、森林可持续经营、海平面上升监测等方面的实用技术，加大培训力度，共同促进可持续发展。
绿色发展是当今时代的潮流，是南南合作日益重要的领域。中国是南南合作的倡导者和实践者，多年来，中国积极参与联合国推动的南南合作项目，在对外援助和对外投资合作中，以绿色发展为己任，取得了显著成效，体现了一个负责任的大国形象。
四、支持绿色创新发展，鼓励节能环保产品进出口
一直以成本优势著称的“中国制造”正在失去价格优势，我国外贸传统竞争优势正在面临挑战，应大力推动外贸领域绿色低碳发展，积极应对全球气候变化、加快转变经济发展方式和外贸发展方式。
转变外贸发展方式，调整贸易结构，要支持绿色创新发展，将绿色产业、清洁生产和节能环保产业作为吸收外资的重点领域，促进环境产品贸易和投资，培育环保产业发展，推进流通企业节能减排，为实现绿色低碳各项发展目标做出贡献。
加强应对全球气候变化的国际合作，利用世贸组织等多双边合作机制，将贸易投资便利化作为发展绿色经济的助推器，规范碳排放贸易，制订相关技术标准地创造有利于国内外绿色创新企业公平竞争发展的良好环境。
把握全球经济低碳转型带来的无限商机，促进更多的绿色低碳技术走向产业化，为实现全球经济绿色发展发挥积极作用。
五、顺应形势，积极发展绿色低碳产品
原材料价格上涨势头迅猛，人民币汇率前途未卜，两者都是外贸企业的心病。提价不是办法，于是很多企业被迫创新升级，开发新技术和新产品，自主研发能力或高附加值的产品降低了外贸企业过度依赖政策的风险。
外贸企业顺应形势，积极发展绿色低碳产品，培育外贸竞争新优势，将促进我国对外贸易结构优化和可持续发展，发展绿色低碳经济让中国制造变中国创造。
同时也要借鉴发达国家经验，尽快建立完整、先进的废旧商品回收利用体系，提高废旧家电回收拆解水平。
企业要在未来获得更好的发展，就必须加大对低碳节能技术的研发推广和应用，满足市场需求。
参考文献：
[1]王受文.转变外贸发展方式，推动对外贸易稳定平衡发展.国际贸易[J]，2012（1）.4-7
碳中和趋势篇10
各部门出口、总投入、总产出、直接消耗系数通过投入产出表计算获得，并以2002年价格为基期，剔除2007年和2010年数据中的价格因素。各部门能源消耗量及能源出口由中国能源统计年鉴获得。由于能源统计口径和投入产出口径不一致，将投入产出表中的42个部门调整为21个部门，并以投入产出表为基准，将能源统计年鉴中的部门作相应调整(见表2)。本文结合2002年、2007年中国地区投入产出表以及2010年中国投入产出表延长表和能源统计数据，直接计算出2002年、2007年及2010年共三年21个部门的直接碳排放系数和完全碳排放系数，进而计算出各部门的出口隐含碳，并分别对2002—2007年以及2007—2010年的隐含碳排放增长进行分解。借鉴姜茜等和郑展鹏等的分类方法，结合具体贸易商品的要素密集特征，将主要出口商品分为四类，以便分析比较中国出口贸易结构与变动。分别为:①矿产品、动植物等自然资源密集型产品(1、2、3、4、5、6、9、10);②纺织以及服装皮革等非熟练劳动密集型产品(7、8);③化学制品、机械、运输设备等资本技术密集型产品(11、12、14、17);④电子、通信、精密仪器等人力资本密集型产品(13、15、16、18、19、20、21)。
2结果分析
2.1不同类型出口产品隐含碳排放强度
由表3可知，资本技术密集型和人力资本密集型产品的完全碳排放系数分居第一和第二，3个年份分别为6.65吨/万元、4.53吨/万元、3.60吨/万元和2.31吨/万元、1.83吨/万元、1.31吨/万元。其中，资本技术密集型产品的直接碳排放系数最高，其占完全碳排放系数比重分别为65.10%、61.94%、67.44%，这表明，生产过程中直接能源消耗排放的Co2较多。而人力资本密集型产品的间接碳排放系数较高，其占完全碳排放系数比重分别为71.84%、81.83%、79.66%，说明由于中间投入品比重较高而导致的间接能源消耗排放的Co2较多。值得注意的是，非熟练劳动密集型产品的间接碳排放系数最高，其占完全碳排放系数比重分别为80.09%、86.15%、84.79%。
2.2基于隐含碳角度的出口产品结构变化
对外贸易体现生产要素禀赋的特征及资源的配置效率，也在一定程度上体现了竞争优势的部门分布。从四类商品出口隐含碳占出口隐含碳总量比重来看，人力资本密集型产品出口隐含碳位居第一位，其占出口隐含碳总量的份额较稳定，为46.0%左右。其次是资本技术密集型产品，其占出口隐含碳总量比重呈稳步增长趋势。非熟练劳动密集型产品和自然资源密集型产品出口隐含碳所占份额呈逐步降低趋势。出口隐含碳总量及所占份额虽然一定程度上能说明中国出口贸易结构现状以及变化情况，但由于贸易隐含碳由规模效应、结构效应和技术效应共同决定，将导致出口隐含碳增长的因素进行分解，可以更清晰地看到出口结构的变化。从规模效应来看，2002—2007年和2007—2010年出口隐含碳规模效应均为正，表明四类产品的出口量均增长，但对比2002—2007年，2007—2010年增长幅度大大减少，很大原因在于2008年全球金融危机爆发，导致中国出口形势恶化。其中，人力资本密集型产品的规模效应最大，其次是资本技术密集型产品，说明这两类产品出口规模增长幅度较大，而非熟练劳动密集型产品和自然资源密集型产品出口规模增长较小。结构效应表示某类产品出口量比重的变动情况，其值为正，说明该类产品出口量占总出口量的比重增加，反之亦然。资本技术密集型和人力资本密集型产品出口量占出口总量的比重在增加，自然资源密集型和非熟练劳动密集型产品的出口比重减小，减小幅度基本持平(见表5)。从分解出来的规模效应和结构效应可清晰地看出，2002—2007年与2007—2010年期间，四类产品的出口量均在增长，但是，四类产品的出口份额呈两极分化趋势，即人力资本密集型与资本密集型产品的出口份额呈增长趋势，而自然资源密集型与非熟练劳动密集型产品的出口份额呈下降趋势。这说明，出口重心向碳排放强度较高的人力资本密集型产品以及资本密集型产品转移。
2.3出口产品隐含碳排放强度下降的速率在加快
技术效应反映产品生产过程中完全碳排放系数的增大或减小的问题，技术效应为负表明生产中能源利用效率提高，单位产品耗碳量减少。从表5可以看到，2002—2007年与2007—2010年，四类产品的单位产品耗碳量均减少，说明生产技术不断在改进。值得注意的是，尽管受2008年爆发的全球金融危机的影响，2007—2010年中国出口贸易增长额对比2002—2007年增长额大幅度减少，但是，四类产品的技术效应所带来的出口隐含碳排放的减少幅度均大于2002—2007年，表明能源利用效率提高的速率在加快。其中，2002—2007年完全碳排放系数降低幅度最大的是资本技术密集型产品，其次是人力资本密集型产品，最小的是非熟练劳动密集型产品。2007—2010年完全碳排放系数降低幅度最大的是人力资本密集型产品，其次是资本密集型产品，最小的是自然资源密集型产品。从四类产品的完全碳排放系数进行分析，可以得出同样的结论(见表3)。
2.4人力资本密集型产品中的加工贸易比重最大，其次是非熟练劳动密集型产品
一直以来，加工贸易是中国出口贸易的重要组成部分，所占份额较大。出口隐含碳计算式由两部分组成，一部分是中间投入品与最终产品均在国内生产的出口品所含的隐含碳，另一部分是中间投入品为国外进口品，在国内进行加工生产再出口的产品的隐含碳，即R(i－ad)－1am(i－a)－1eX，其所占比重则反映各类出口产品中加工贸易的比重。由表4可知，人力资本密集型产品中的加工贸易比重最大，并呈增长趋势(3个年份分别为29.44%、32.14%、26.91%)，其次为非熟练劳动密集型产品中的加工贸易(2002、2007和2010年分别为15.27%、22.47%、19.75%)。这表明，在机械、电气设备、纺织鞋帽等出口产品中，有相当一部分是“两头在外”的加工贸易，其因进口中间投入品，从而“节省”了大量的碳排放。但是，资本技术密集型产品中的加工贸易比重最小，而这类产品的完全碳排放系数最高(3个年份分别为6.65吨/万元、4.53吨/万元、3.60吨/万元)。说明加工贸易集中在完全碳排放系数较低的部门，而化工、运输设备等完全碳排放系数较高的出口产品在生产时的进口中间投入较少。相对人力资本密集型和非熟练劳动密集型产品，自然资源密集型和资本技术密集型产品在生产过程中的中间投入本来较少是原因之一。
3主要结论和几点建议
3.1主要结论
(1)人力资本密集型和资本密集型产品的出口隐含碳排放强度较高。人力资本密集型产品间接消耗带来的碳排放比重大，资本密集型产品直接碳排放系数较高。(2)出口重心向人力资本密集型产品和资本密集型产品转移，自然资源密集型产品与非熟练劳动密集型产品出口份额逐渐降低。出口产品向高端化发展，但碳排放强度也更高，出口结构的调整对碳减排不利。(3)加工贸易总体呈增长趋势，且集中在碳排放强度较低的部门，“节省”了大量碳排放。(4)出口产品能源利用效率提高的速率在加快，资本技术密集型产品与人力资本密集型产品的碳排放强度降低幅度最大。
3.2几点建议