减少碳排放的原因范文

导语：如何才能写好一篇减少碳排放的原因，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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中国于2007年超过美国成为世界第一碳排放大国。2011年全球共排放CO2340亿吨，中国占世界总排放量的比重高达29%。①与此同时，中国从2003年开始，OFDI迅猛增长。《中国对外直接投资统计公报（2012）》显示，2011年中国OFDI实现了自2003年以来连续10年的高速增长，达到746.5亿美元，同比增长8.5%；2003~2011年，中国OFDI年均增长速度为44.6%。中国不断增加的OFDI是否如“污染天堂假说”所说，转移了高污染及高能耗产业，有助于减少本国的CO2排放，这是一个值得深思的问题，也是本文的主要议题。

二、计量模型设定及数据来源

（一）计量方程设定

地区污染通常受经济规模、技术水平、产业结构等因素的影响（熊立等，2012；周力和庞辰晨，2013）。本文使用上述变量来分析我国OFDI对CO2排放量的影响，因此本文的基本方程设定如下：2logCOlogOFDI+LogGDP+logTech+logStruc+LLLLL（1）为了更好地分析影响我国CO2排放量的影响因素，本文同时引入了其他控制变量，即科研经费（RD）、地区受教育程度（Edu）、绿地面积（Green）、环境治理投资（Environ）和能源消费结构（Coalratio），最终计量方程设计为：2ititititititititititLlogCOlogOFDI+LogGDP+logRD+logEdu+logStruc+logGreen+logEnviron+logCoalratio+LLLLLLL（2）其中，i代表区域，t代表时间（年份），采用对数形式是为了更好地控制异方差。

（二）变量设定及数据来源

本文选取了2003~2011年我国30个省市自治区（除）的省级面板数据，以下进行变量说明：1.被解释变量：CO2排放量。本文通过《中国能源统计年鉴（2012）》获得各省市自治区石油、煤、天然气3种能源的消费量数据，并通过《中国可持续发展能源暨碳排放情景分析》中给定的排放系数进行转换，其中：石油的碳排放系数为0.58吨碳/吨标煤、煤炭的碳排放系数为0.75吨碳/吨标煤，天然气的碳排放系数为0.44吨碳/吨标煤。2.核心解释变量：对外直接投资（OFDI）。本文参照许和连和邓玉萍（2012）的做法，选取各省市自治区OFDI存量进行估计。数据来源为2005年、2012年两个年度的《中国对外直接投资统计公报》。3.其他变量：（1）经济规模。参照He（2006）的做法，本文用各省市自治区GDP作为经济规模的衡量指标。通常情况下，经济规模越大意味着更高的工业化水平，因此也会带来更多的CO2排放，二者拟呈正相关关系。数据来源为《中国统计年鉴（2012）》。（2）技术水平。对于技术水平的衡量，学界较多采用单位工业产出CO2（或SO2）排放量，为避免解释变量与被解释变量的多重共线性，本文选用两个指标来共同衡量技术水平，即各省市自治区的科研经费和地区受教育程度（高中以上受教育人数）。科研经费投入的增多必然提高节能减排技术水平，而教育水平的提高也会增强个人的节能减排意识，因此上述两个指标的提高都有助于节能减排，其与碳排放拟呈负相关关系。数据来源为中国科技部网站。（3）产业结构。第二产业为高碳排放产业，对于产业结构的量化，本文沿用已有的方法，采用第二产业产出占GDP的比重进行量化，第二产业产出比重的上升，必然带来碳排放量的提高，二者拟为正相关关系。数据来源为《中国城市统计年鉴（2012）》。（4）绿地面积。绿地面积的增加必然带来我国碳排放量的减少，其与碳排放拟呈负相关关系。数据来源为《中国城市统计年鉴（2012）》。（5）环境治理投资。近年来，我国加大了对环境治理的投资，2010年与2011年我国的环境治理投资分别为6,554亿元和7,114亿元。环境治理投资的增加必然有利于我国CO2排放量的减少，二者拟呈负相关关系。数据来源为《中国城市统计年鉴（2012）》。（6）能源结构。我国的能源消费以煤炭为主，占总能源消费量的70%以上。因此，本文选用煤炭消费量占总能源消费量的比重作为能源结构的量化指标。煤炭消费比例的上升必然导致碳排放量的增多，二者拟呈正相关关系。数据来源为《中国能源统计年鉴（2012）》。

（三）数据相关特征分析

加入对数后，数据整体变小，但仍可看到OFDI的对数标准差达到2.16，说明了2003~2011年我国OFDI的巨大变化，而本文选择在此阶段研究OFDI的碳排放效应，也使得结果更有可信度。由表2的相关性分析可知，经济规模（LogGDP）与许多变量的相关系数都超过了0.7，疑存在多重共线性，因此对模型进行多重共线性检验，检验结果如表3所示。由表3可知，经济规模（LogGDP）的方差膨胀因子（VIF）大大超过了10，模型存在严重的多重共线性，因此，以下进行回归估计时，需对模型进行修正，并剔除具有多重共线性的变量。

三、计量结果分析

（一）全国层面分析

本文选取2003~2011年中国30个省级面板数据对计量方程进行回归。首先对模型进行Hausman检验，根据检验结果，采用固定效应对模型进行回归估计。此外，由于模型存在多重共线性，因此在回归估计时采用逐步回归法，从而剔除不显著变量。如表4所示，随着变量的加入，R2不断增大，且模型1~6所有变量均十分显著，但随着绿地面积与产业结构的加入，R2开始减小，且二者的估计值均不显著，因此将上述两个变量予以剔除。模型1~6均通过Wald检验，模型估计效果良好，选择模型6进行最终结果分析。数据显示：1.我国OFDI对国内碳排放呈显著正效应，OFDI每增加1%，国内CO2排放量将增加0.0914%。这说明，我国OFDI的增多显著提高了我国的CO2排放量。从全国层面来看，“污染天堂假说”不适用于中国。我国的对外直接投资并没有转移国内高能耗产业，将高碳排放转移至东道国。笔者认为，中国OFDI的增多通常会给本国带来产业结构调整效应，增加第二产业的比重，而第二产业为高碳排放产业，这也是OFDI使得我国CO2排放量增多的原因所在。2.经济规模扩大是我国碳排放增多的主要原因。数据显示，经济规模每扩大1%，我国的碳排放会显著增加1.2541%。长期以来，我国第二产业的比重远远高于第一、三产业，经济规模的扩大意味着工业化程度的提高，碳排放量必然显著增多。3.能源结构是增加国内碳排放的重要原因。结果显示，我国煤炭消费的比率每上升1%，我国的碳排放将增加0.5728%。这说明，如果增加其他化石能源的消费以替代煤炭消费，会有助于减少我国的碳排放，调整能源消费结构是节能减排的重要一环。4.我国的技术研发和受教育水平的提高均有助于减少国内碳排放。如果我国的技术研发经费与受教育水平分别增加1%，国内CO2排放量将分别显著减少0.1944%和0.4740%。5.我国的环境治理投资增加了国内的CO2排放量。数据显示，我国的环境治理投资每增加1%，国内碳排放量将显著增加0.0828%。这是由于我国的环境治理投资主要用于减少“三废”，对废气、废渣的处理采用“催化燃烧”等方法时将会增加CO2排放量，这就是加大环境治理投资反而提高国内碳排放的原因所在。

（二）地区层面分析

由于我国幅员辽阔，区域间经济发展程度不同、产业结构不一样，更为重要的是，我国的OFDI数量在区域分布上极不均衡（如表5所示），因此有必要分区域研究我国OFDI对不同地区CO2排放的影响。本文将沿用剔除了多重共线性变量的模型进行估计，分析区域间的差异。本文对地区层面的分析沿用前面的分析方法，首先通过Hausman检验选择固定效应模型，结果如表6所示，其中：东中西部3个模型均通过Wald检验，且较高的R2也显示，模型的解释度较高。以下对回归结果进行简要分析。1.OFDI对CO2排放量的影响呈正效应，这与全国层面的分析保持了一致。然而，在东部地区，OFDI对CO2排放量的影响并不显著，而二者的关系在中西部地区却十分显著。由表5可知，东部地区的OFDI远高于中西部地区，其与当地CO2排放量的关系却不成比例。笔者认为，我国正在将高污染和高能耗产业向中西部转移，庞大的对外投资代表着高速发展的经济水平，而这种经济高速发展却未带来相应比例的碳排放，这便是产业转移的直接效应。数据显示，在我国中西部地区，OFDI的增加均提高了上述地区的碳排放量：OFDI每增加1%，中部地区和西部地区的CO2排放量将分别增加0.1277%和0.1044%。2.经济规模仍然是我国高碳排放的主要原因。在地区分析中，经济规模仍然与我国的碳排放呈正相关关系，且在3个地区均十分显著，这与全国层面分析保持一致，且经济规模扩大所带来的碳排放正效应按东中西部依次递减。3.科研投入与受教育水平仍然是影响我国CO2排放的主要因素。二者在地区回归分析中均与我国碳排放呈负相关关系。科研投入在中西部地区的减排效应并不显著，这是由于我国的科研投入极不平衡，主要集中在东部发达地区，中西部则较少；受教育水平在我国东西部地区显示为显著的负效应，而在中部地区对碳排放的影响则不显著。4.能源结构依然是我国高碳排放的重要原因。在地区分析中，能源结构仍然显示为正效应，但在东部地区，能源结构的正效应并不如中西部地区显著，这再次说明了我国东部地区存在高能耗企业转移现象。5.环境治理投资被再次证明并不能减少反而会增加我国的碳排放量。在地区层面分析中，环境治理投资仍然对我国的碳排放呈正效应，由此进一步说明，我国对“三废”的处理反而增加了我国的CO2排放量，其处理方法有待改善。

四、结论与政策建议

本文选用2003~2011年中国30个省市自治区的省级面板数据研究分析了我国OFDI对本国CO2排放量的影响。实证结果表明，我国的OFDI每增加1%，国内CO2排放量将增加0.0914%，这说明我国的OFDI并没有减少国内碳排放，反而是增加本国碳排放的重要原因之一。作为碳排放大国，中国的节能减排工作刻不容缓，根据研究结果，笔者认为应从以下几个方面加以应对：

（一）调整对外直接投资流向，加强国际能源开发

研究结果显示，我国OFDI的增多会导致我国CO2排放量的增多，这说明我国并没有将高污染、高能耗产业转移至国外，因为我国OFDI主要流向了租赁服务业，①并不能减少国内的碳排放。笔者认为，我国的OFDI应加强对能源行业的投资比重，加强与他国在能源开发方面的合作，研究新能源，共同降低能耗和排放强度，从而一方面解决我国的能源安全问题，另一方面促进我国节能减排工作的开展。

（二）调整区域对外直接投资比重，促进中西部经济发展

在区域研究中，东部OFDI比重最大，中西部的投资比重则相差甚远，然而东部OFDI对CO2排放量的影响却不显著，而且不成比例，这再次证明了东部正在将高污染高能耗产业向中西部转移，中西部OFDI带来的正碳排放效应很可能是由于产业转移带来的，而造成上述现象的原因依然是经济水平发展的不平衡。因此，带动中西部经济发展是解决问题的关键，而加强OFDI则是促进地区经济发展的重要手段之一。对外直接投资的增多可能会增加我国的碳排放量，但会逐渐平衡我国区域的碳排放量，减少我国中西部的碳排放量。

（三）调整能源结构

本文虽然主要探讨OFDI与我国CO2排放量的关系，但是回归结果显示，能源消耗才是我国碳排放量增加的直接原因之一。这是由于我国的能源消费主要以煤炭为主，而煤炭的碳排放系数最高，也就造成了我国较高的碳排放量。目前，我国应加大清洁新能源的开发力度。与此同时，还要逐渐采用“以气代煤”和“以油代煤”的手段，调整能源消费结构，降低我国的CO2排放量。

（四）加大技术研发和教育力度

技术投入和教育水平与我国的CO2排放量呈负相关关系。这说明上述两个要素是降低我国碳排放的重要手段。因此，加大研发力度、提高个人教育水平和素质、强调节能减排从个人做起，将有利于降低我国的碳排放。

（五）调整环境治理手段，逐步改变使用高碳排换取低“三废”的治理手段

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关键词：碳排放因素;行业差异;LMDI模型

Abstract: In this paper, the use of LMDI decomposition method, 2000-2010 Hubei Province carbon emissions driving factors. The results showed that the overall economic development is the most important factor in the increase of carbon emissions in Hubei Province, contribution to energy efficiency to reduce carbon emissions, energy structural condition to reduce carbon emissions contribute little to the .

Key words: carbon emission factors; industry differences; LMDI model

中图分类号：TE02文献标识码：A文章编号：2095-2104（2012）

引言

近年来，低碳减排已成为国际政治政治经济的重要话题。我国也向世界承诺在2020年碳排放量相较于2005年要减少40%—45%，湖北省政府也提出了单位GDP碳排放量每年减少4%以上的目标。然而从实际情况来看，湖北省的能源消费情况不容乐观，从2000——2010年，柴油消费量上升了66%，原煤的消耗量上升了151%，这些能源的使用是碳排放的最重要来源。随着2012年1月我国关于在湖北等9个省（直辖市）碳排放交易试点的展开，如何有效率地设置相关机制开展试点工作是目前的重要课题。正确认识目前湖北省的碳排放现状是十分必要的，是后续做好低碳减排的基础，基于此，本文将探究湖北省碳排放驱动因素及其行业差异。

文献综述

目前国内外学者对于碳排放驱动因素的探究主要基于国家层面。Ang et al. ( 1998) 首先运用对数平均Divisia 指数(LMDI)分解法, 对中国工业部门消费能源而排放的CO2 进行了研究。结果表明，工业部门总产出的变化对CO2 排放产生了比较大的正向效应, 而工业部门能源强度的变化则对CO2 排放起到了较大的抑制作用。Liu et al. ( 2007) 把对中国工业部门CO2 排放的研究扩大到36 个行业,他同样运用LMDI分解法,集中研究了中国1998 —2005年期间工业部门的CO2 排放,其结论认为工业经济发展和工业终端能源强度是推动CO2 排放变化的最重要因素。徐国泉等（2006）运用Divisia指数分解法研究了中国1995—2004年中国人均碳排放的影响因素。宋德勇和卢忠宝( 2009)采用了两阶段LMDI 方法, 研究了中国碳排放的影响因素及其周期性波动。结论表明中国四个阶段不同经济增长方式的差异是碳排放波动的重要原因。

就对省份的研究，温景光（2010）对江苏省碳排放驱动因素进行了实证研究，认为经济增长是江苏省碳排放呈指数增长的最重要原因，能源结构和能源效率对抑制江苏省人均碳排放效果并不显著。田云等（2011）对武汉市的碳排放量进行了测算，认为能源结构、效率对碳排放具有一定的抑制作用，但效果不显著并且波动性较强。孙志威等（2011）运用LMDI法对天津省碳排放进行研究，结果表明经济发展和能源强度之间的相互制约是碳排放的主要变化来源。

从现有的研究来看，第一，指数分解法是目前研究碳排放驱动因素较为有效的工具方法，但在碳排放量的计算上存在着一定缺陷；第二，学者大多数从时间序列上对碳排放数据进行分析，很少有对地区不同行业的碳排放情况进行对比分析。因此，本文将采用LMD分解法对湖北省的整体碳排放驱动因素分别进行整体分析以及行业的对比分析，得到关于湖北省碳排放更为细致可靠的信息，为碳交易机制的开展建立良好基础。

碳排放驱动因素分解模型

(一)模型、数据收集、估算与整理

本文使用的基础等式为Kaya恒等式的扩展，并采用不带残差项的LMDI分解法对湖北省碳排放量驱动因素的贡献度进行测算。关于湖北省能源消费数据、湖北省分行业产值来自于《湖北省统计年鉴》（2000—2010），《中国能源统计年鉴》（2000—2010）。另外，在碳排放系数的处理上，本文认为IPCC给出的碳排放系数不能直接引用，必须将其转化成以各自能源发热量为标准的碳排放系数，才能运用在数理分析中。基于此，本文重新测度了所用能源的碳排放系数，结果如表2所示

表2不同能源的碳排放系数

(二)因素分析

1、湖北省工业总排放量分析

能源强度为消费单位某种能源的二氧化碳排放量，由能源本身的状况所决定，较为固定。所以能源结构、能源效率以及经济发展水平三者为湖北省碳排放量的主要决定因素。

图1 湖北省碳排放驱动因素年度变化折线图 图2 湖北省碳排放驱动因素累积变化折线图

由湖北省总的二氧化碳排放量因素表以及图1图2可以发现，虽然湖北省能源结构对碳排放量影响在有些年份为负，但是其累积效应始终为正值。

近年来，能源效率的提高对于湖北省碳排放量的减少效用较为显著，说明湖北省抑制碳排放主要来自于能源效率的变化，特别是在2006年以后。从图1、图2我们发现经济发展水平和能源使用效率曲线呈现关于X轴对称的态势，这也说明经济发展是企业进行技术革新，加大设备投资以提高能源使用效率的基础。但是另一方面，经济发展又是碳排放增加的最主要的因素。根据库兹涅兹曲线，长期来看，环境压力与经济增长应该是倒U型的关系，而湖北省目前仍然处在倒U型曲线的左端，说明湖北省低碳发展任重而道远。

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1.1参考Chai[8]的研究成果，出口贸易引起的碳排放可以用公式表示为。式（2）中带撇的变量表示该变量在研究时序内的变化量，等式左边表示由出口引起的碳排放变化量，右边的第一项表示我国出口贸易的结构效应，即在总出口额和部门碳排放强度不变的情况下，由出口结构变化带来的碳排放量变化；第二项为技术效应，即在出口总额与出口结构不变的情况下，由各部门碳排放强度变化引起的碳排放量变化；第三项表示规模效应，即在出口结构和部门碳排放强度不变的情况下，由出口总额变化带来的碳排放量变化。

1.2数据来源与处理本文中的工业分行业增加值、分行业能源消耗量以及出口贸易总额数据均来源于2005年、2009年和2013年的《中国统计年鉴》，分行业出口贸易额数据来源于《中国工业经济统计年鉴》，要说明的是这里的分行业出口贸易额选取的是大中型工业企业的出口贸易额。为了剔除价格因素的影响，分别用居民消费价格指数和工业品出厂价格指数平减出口贸易额和工业增加值数据。鉴于统计口径的不一致及数据的可获得性，本文借鉴前人文献的分类方法，将中国主要工业分类归并调整为14个行业，具体如表1所示。

1.3行业碳排放量测算为计算各主要工业行业的碳排放强度数据，进而计算出口贸易影响碳排放的技术效应，有必要经测算获得各工业行业的行业碳排放量数据。本文将采用方程（3）所示的计算公式，通过一次能源消耗量及其碳排放系数来估算各主要工业行业一次能源消费活动的二氧化碳排放量。其中，C为行业碳排放量，E表示一次能源（煤炭、石油、天然气）的行业消费量，F为一次能源的碳排放系数。通过搜集不同机构研究确定的能源碳排放系数，取其平均值，确定煤炭、石油和天然气能源的碳排放系数F分别为0.728，0.549，0.416。

2出口贸易对碳排放量影响的因素分解分析

2.1结构效应根据模型（2）的计算方法，将2008年相对2004年、2012年相对2008年各主要工业行业的出口份额变化量，分别与2004年和2008年该行业的碳排放量相乘，加总后即得到出口规模和碳排放强度不变的情况下，在2004～2008年和2008～2012两个计算期内，主要工业行业由于出口结构变动而引起的碳排放量变化，计算结果如图1、图2和图3所示。由图1、图2和图3可以看出，在第一个计算期内，我国工业行业出口商品结构发生了很大的变化。其中，出口份额下降较多的行业有服装鞋帽制造业和纺织业，由此带来的碳减排量分别为142.002万吨和1536.27万吨。值得注意的是，煤炭、石油和天然气开采业出口份额的减少量虽然不是最多的，但其对我国工业碳排放量的增加发挥了最大的抑制作用，减排量为299.28万吨，此外，一些加工制造业出口份额的小幅降低也为碳减排起到了积极作用。出口份额增长较快的行业包括通信设备及其他电子设备制造业、交通运输设备制造业和金属冶炼及压延加工业。其中，通信设备及其他电子设备制造业与交通运输设备制造业属于技术密集型产业，这种行业的能源利用率高且碳排放量低，即使出口份额增长很快，带来的碳排放量占总量的比重并不大。而金属冶炼及压延加工业是加工制造行业，由该行业出口份额变动带来的碳排放增量最多，多达21006.23万吨。总的来看，在2003～2007年这一计算期内，出口商品结构的变化使碳排放量增加了20140.03万吨，结构效应为正。通过以上分析可以看出，我国工业行业的出口贸易结构处于从轻纺制品行业向机电产品和高新技术品行业转变的过渡阶段，出口商品结构已经在朝着清洁化的方向发展。从图4、图5和图6可以看出，在第二个计算期内，出口份额增长较快的行业有交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业和通信设备及其他电子设备制造业，这主要是因为我国在这些年里逐步发展了机电产品和高新技术品的出口，由此带来的碳排放增量分别为819.425万吨、154.5555万吨和274.29万吨。由于这些行业本身属于技术密集型的低碳行业，所以由此引起的碳排放增量并没有对环境造成很大影响。出口份额减少的行业包括金属冶炼及压延加工业，金属制品业，金属、非金属矿采选业和煤炭、石油、天然气开采业，其中金属冶炼及压延加工业出口份额的调整对降低碳排放做出了巨大贡献，碳排放量减少了17810.1万吨。2007～2011年处于“十一五”规划期间，总的来看，在这一计算期内，工业行业出口结构不断向低碳低能耗转变，工业行业的碳减排起到了成效，减排量为167.81万吨，结构效应为负。由此可以说明，此计算期内，我国始终坚持以资本和技术密集型行业为主的出口结构，把减少资源密集型产品出口，作为优化出口产业结构的主要方向。结合这两个计算期来看，在第一个计算期内，我国初步确立了工业碳减排意识，但减排成效尚不明显。在第二个计算期内，各主要工业行业已基本实现了向高新技术产品出口的结构转变，并取得了较显著的碳减排成效。

2.2技术效应碳排放强度也称碳强度，是指单位国内生产总值的二氧化碳排放量。该指标主要是用来衡量一国经济同碳排放量之间的关系，如果一国在经济增长的同时，每单位国内生产总值所带来的二氧化碳排放量在下降，那么说明该国就实现了一个低碳的发展模式。鉴于本文的研究对象是各主要工业行业，因此这里的碳强度是指单位工业增加值中包含的二氧化碳排放量。根据模型（2）的计算方法，结合两个计算期各主要工业行业的行业出口额与碳排放强度变化量，二者相乘再加总便可得出主要工业行业出口对碳排放影响的技术效应，计算结果如图7、图8和图9所示。由图7、图8和图9中的碳强度数据可知，2004～2008年和2008～2012年两个计算期内，碳排放强度都较大的行业包括煤炭、石油和天然气开采业，金属冶炼及压延加工业，非金属矿物制品业，化学原料及其制品和造纸印刷及文体用品制造业，这些高碳排放行业以资源密集型和加工制造行业为主，其生产效率和排污处理水平较低，伴随着能源消耗而产生的碳排放量也较大。碳强度维持在较低水平的清洁型工业行业主要包括通信设备及其他电子设备制造业、电气机械及器材制造业，交通运输设备制造业，服装鞋帽制造业和金属制品业。总的来看，各主要工业行业的碳排放强度总体呈下降趋势，其中资源密集型和重度污染行业如煤炭、石油和天然气开采业，金属、非金属矿采选业，非金属矿物制品业和化学原料及其制品和医药制造业表现尤为显著。具体而言，第一个计算期内碳强度下降最多的行业依次为煤炭、石油和天然气开采业，非金属矿物制品业，金属、非金属矿采选业，金属冶炼及压延加工业和化学原料及其制品和医药制造业，由此带来的碳排放量分别减少了191.1万吨，215.83万吨，34.01万吨，295.23万吨和327.04万吨。在第二个计算期内，非金属矿物制品业仍保持着碳排放强度的大幅减少并跃居减幅量首位，给工业行业碳减排起到很大的推动作用。到第二个计算期结束，14个主要工业行业中有13个行业的碳强度水平已经降低到每亿元1万吨以下，表明我国在节能技术上的进步，使得工业行业获得了良好的减排效果，一些行业如各类机械、设备和器材制造行业的碳排放强度已经接近每万吨0万吨。综上所述，由于碳排放强度的变化，在第一个计算期内碳排放量减少了1233.08万吨，技术效应为负，在第二个计算期内碳排放量减少了1809.81万吨，技术效应为负。这说明在过去这两个计算期内，我国工业生产的环境保护意识明显增强了，工业生产的节能减排技术得到了大力的发展与应用，对国家的碳减排和环境保护起到了积极作用。

2.3规模效应根据模型（2）的计算方法，将2008年相对2004年、2012年相对2008年各主要工业行业的出口增长率，分别与2004年和2008年该行业的碳排放量相乘，加总后即得到出口结构和碳排放强度不变的情况下，在2004～2008年和2008～2012两个计算期内，主要工业行业由于出口规模变动而引起的碳排放量变化，计算结果如表2所示。在第一个计算期内，除金属、非金属矿采选业外，其余主要工业行业的出口规模都大幅增加，其中金属冶炼及压延加工业，交通运输设备制造业，电气机械及器材制造业，通信及其他电子设备制造业的出口增长率均超过了100%，通信及其他电子设备制造业更是高达730.01%。因而在该计算期内，由于出口规模的变动而带来的碳排放增量大大超过减排量，总计2230144.01万吨，规模效应为正，但一些机电产品和高新技术品行业的出口行业的出口规模显示出大幅度的增加。在2007～2011年也即第二个计算期间，各主要工业行业的出口规模均大幅缩小，其中，煤炭、石油和天然气开采业，金属、非金属矿采选业，金属制品业和金属冶炼及压延加工业，其出口增长率分别下降至-60.02%、-64.07%、-1.80%和-18.51%，由此带来的碳排放减量分别为792701.55万吨、37204.81万吨、352.78万吨和339860.07万吨，为工业碳减排做出了巨大贡献。在此计算期内，主要工业行业碳排放减少了204136.20万吨，规模效应为负，说明“十一五”期间，我国工业坚持走信息化道路，扩展机电产品和高新技术品行业的出口，提高了资源利用效率，加强了排污控制，工业碳减排取得了显著成效。3.4总效应综合来看，主要工业行业出口贸易的碳排放量变化是出口结构、生产技术和出口规模共同作用的结果。由表3可知，在第一个计算期内，主要工业行业出口对碳排放影响的总效应为正，其中出口规模的扩大是导致碳排放量上升的主要原因，技术进步给碳减排带来了积极作用，结构效应虽为正，但结合上述分析可知出口结构已经处于向低能耗、低碳排放的清洁化方向转型的过程中。在第二个计算期内，总效应为负，其中出口规模的减小是导致碳排放量下降的主要原因，而技术进步是减少碳排放的关键因素，出口结构的变化给碳减排起到了积极作用。

3结论与建议

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内容摘要：本文通过对我国低碳经济下碳排放权交易现状进行分析，提出确立低碳经济下碳排放权交易的原则，健全碳排放初始分配标准和方式，完善碳排放权交易的内容，建立违法交易应承担的法律责任体系等观点，从而为推动我国低碳经济下碳排放权交易的规范性发展提供理论参考。

关键词：低碳经济 碳排放权交易 法律规制

低碳经济下碳排放权交易现状

英国于2003年最早提出“低碳经济”的概念。“低碳”是指在保持经济社会稳定健康发展、人民生活水平不断提高的前提下，二氧化碳排放维持在一个较低的水平，对自然系统产生较小负面影响。低碳经济是一种经济社会发展与生态环境保护双赢的经济发展模式，这种经济发展模式是在可持续发展理念的指导下，通过制度创新、产业转型、技术革新、新能源开发等多种手段，尽可能地减少煤炭、石油等高碳能源的消耗。低碳经济最基本的要求就是要减少碳的排放，建立碳排放权交易机制是减少碳排放的有效方式之一。具体而言，是指由环保部门根据各种指标制定碳排放总量控制目标，然后依据一定标准将碳排放总量目标分配给各区域和企业，允许碳排放许可额在市场上进行买卖。低碳经济下碳排放权交易的主要目的就是利用市场主体自发的力量，通过有效的市场交易将利益相关者的收益和成本有效对应，从而调动企业的内在积极性，使它们自发主动减少碳排放，从而建立低碳排放的经济模式。

2008年7月以来，我国相继成立了上海环境能源交易所、北京环境交易所、天津排放权交易所、山西吕梁节能减排交易中心，迈出了构建碳排放权交易机制的第一步。这四个市场的建立表明，我国正在积极探索碳排放权交易市场化机制。虽然我国已经在以上地方进行了碳排放权交易的试点，但由于缺乏完善统一的法律、法规支持，这些交易所都算不上真正的碳排放权交易平台，造成这个局面的主要原因是由于政府在碳排放权交易中始终处于主导地位，导致对市场的培育力度不够，交易主体范围狭窄，交易价格不稳定、不透明等问题。同时，碳排放权交易的过程也受到多方面的局限，在交易过程当中由于我国对碳排污权交易中定价没有话语权，议价能力低下，使得交易价格远远低于国际水平。另外，在实践中还存在着碳排放权初始分配标准和方式不统一、碳排放权交易内容凌乱、对违法交易的法律制裁力度不强等问题。因此，如何从法律制度上完善具有中国特色的碳排放权交易机制势在必行。

确立低碳经济下碳排放权交易的原则

碳排放总量限制原则。碳排放总量限制是以一定区域内环境能承受的碳排放总量为依据，计算出各种特定物允许碳排放的总量，并据此对该区域内的企业作出碳排放的限量规定，以达到该区域内环境可持续发展的目的。碳排放权交易的前提是不能对该区域内碳排放的总量进行增加，只有这样才能促进该区域内的环境朝健康的方向发展。

碳排放物备案原则。需要进行碳排放交易的单位，必须向所在地的环境保护部门进行碳排放物的备案，将单位所拥有的碳排放物的排放设施和在正常作业条件下碳排放物的数量进行登记，并需要提供防治污染环境的相关材料。如果该单位的碳排放物种类、数量发生重大改变，必须及时到环境保护部门进行变更登记备案。碳排放物备案可以使环境保护部门及时全面地了解掌握本区域内碳排放情况，为科学合理地确定本地区碳排放许可证配额提供客观依据。

政府监督原则。碳排放权交易是一种采用市场经济运行的交易方式，通过市场竞争使碳排放权得到合理的配置。但是，市场经济具有两面性，既有积极的一面，也有消极的一面。因此，碳排放权的交易在市场经济运行过程中也难免会出现问题，这时就需要政府来进行引导和监督，靠政府的公信力和强制力来解决市场经济运行中出现的问题。目前，我国正处于碳排放权交易的初级阶段，政府的引导和监督至关重要。

意思自治原则。首先，碳排放权是一种财产性权利，是一种对环境资源的使用权，从法律属性上应该属于《物权法》中的用益物权；其次，进行碳排放权交易的主体是民事主体；最后，碳排放权交易的行为是一种民事法律行为。民事法律行为应当遵循意思自治原则，也就是说碳排放权交易必须遵循意思自治原则。市场经济的典型特征就是允许市场主体追求自身的最大利益，因此在碳排放权交易的过程中，拥有碳排放许可交易资格的双方当事人应当在平等、自愿、等价有偿的原则基础上进行合法交易。

健全碳排放初始分配的标准和方式

笔者认为，应当根据经济发展和减排目标来确定碳排放初始分配的标准，将排放总量进行分配，分配配额应当综合考量地区经济社会情况、历史排放记录、预测排放数值等各种因素。根据排放目标的实施情况和低碳技术发展情况及时调整审核每年的配额数量。在碳排放初始分配方式上，笔者建议采用出售和拍卖等有偿的方式。具体操作中，应由环保部门根据上年度本区域各单位碳排放情况，确定本年度可以出售和拍卖的碳排放权比例，并可预留适量的碳排放权用于奖励和吸引更多新的投资。碳排放权的初始分配以一年为一个周期，这样有利于加快交易频率，激活交易市场。环保部门应以上年度的12月31日为截止日，碳排放权分配系统和审核系统将自动计算出碳排放源的实际排放量和富余量，同时把信息反馈给总量目标系统，以便准确确定来年的碳排放总量标准，富余量从第二年的1月1日起允许在市场上进行交易。

完善低碳经济下碳排放权交易的内容

（一）交易主体

碳排放权交易的主体，是指有资格进行碳排放权买卖的自然人、法人、其他组织。碳排放权的交易可以分阶段逐步展开，每一个阶段都应当按事先设定的标准确定具体的交易主体，交易主体应该到环保部门进行登记，接受环保部门的统一监督管理。环保部门事先设定的标准必须具备以下条件：第一，交易主体应是每年定期进行碳排放物备案登记的企业；第二，交易主体范围限于排放同类碳排放物的企业之间，这样既可以使碳排放权交易有效进行，又可以避免因交易所带来的污染监管不力、环境污染失控等结果；第三，能耗高、污染严重、不符合国家产业政策和环境功能区总体规划的企业，不得受让碳排放指标；第四，政府在特殊情况下可以充当交易主体，如在环境质量恶化时，买进大量碳排放指标，进行宏观调控。

（二）交易标的

碳排放权交易的标的是指企业在达到国家规定的碳排放总量后超额减少的“节余”指标。碳排放权使用人依法在一级市场取得一定的碳排放许可额后，可能因各种原因而出现碳排放许可额的富余，二级市场就是对这些碳排放许可额进行的交易。企业采用新的技术设备提高碳排放的污染治理能力，从而具有了碳排放的减少量，对于企业是选择将这种减少量出售获利还是选择留存，以备以后企业自身业务发展时使用，法律应给予相应的保护，保障企业对超额减少的“节余”碳排放指标拥有使用权、收益权和转让权。

（三）交易合同

碳排放权交易合同是一种特殊的民事合同，应当充分考虑碳排放权交易合同的公法化属性。因为在碳排放权交易合同中，当事人的意思不能完全自治，要受环境公共利益等条件的限制，这与传统的民事合同存在很大的差别。意思自治是传统民事合同的本质，如果将碳排放权交易合同纳入传统民事合同范畴按照意思自治原则，碳排放权交易合同应该是当事人意思自由协商的结果，政府无权对合同的签订、履行过程进行干预，并且除当事人之外，任何人不得请求享有合同上的权利。但碳排放权交易合同中，涉及到对环境容量的使用。企业通过碳排放权的初始分配，对环境容量取得合法的使用权，但环境容量是一种重要的自然资源，具有公共物品的属性，这就决定了同一环境资源物品上的公共利益和私人利益的冲突。在碳排放权的市场配置中，必须加入公共意志的干预因素。在碳排放权交易合同中，当事人的意志和公共意志是互相协调的关系。一方面，公共意志在碳排放权交易合同中处于基础性地位，对当事人意志的限制需要通过确定公共意志的优先地位来实现，公共意志的作用范围决定着当事人意思自治领域的大小；另一方面，公共意志又不能完全排斥当事人意志在碳排放权交易合同中发挥作用。碳排放权交易合同同时满足当事人经济利益和公众的环境利益，合同成为平衡二者利益的支撑点。因此，碳排放权交易合同是通过私法手段实现公法目的的途径，其合同的实质就是“利益平衡”问题，即当事人利益与公众利益的平衡，强调资源利用与环境保护的统一。

（四）交易中介机构

交易成本在碳排放权交易中始终存在，如信息的成本、交易谈判的成本等，这些交易成本必须进行有效的控制，否则就会抵减企业参与碳排放权交易实际获得的利益，交易将变得无利可图，碳排放权交易市场也就不能顺利发展。另外，我国的企业具有规模大小不等、数量繁多、分布不固定等特点，这也会增加碳排放权交易的成本。因此，碳排放权交易中介机构的建立至关重要。建立碳排放权交易的中介机构，可以有效地降低交易成本，增加企业交易的实际收益。笔者建议，碳排放权交易中介机构的业务应当包括提供交易信息、进行交易、办理碳排放权的储存、借贷等方面。

（五）交易程序

笔者认为碳排放权的交易程序应该包括以下几个步骤：首先，碳排放权交易主体应该向环保部门提出交易申请，并提交交易双方的详细资料、交易的必要性和可行性说明等。其次，碳排放权交易必须取得环保部门颁发的许可证才可以进行交易。环保部门对碳排放权交易主体的审核应包括对双方的审核和对交易本身的审核，由此确定其可以交易的碳排放额，并对交易前后的环境质量进行检测。再次，碳排放交易各方就碳排放权交易的数量、价格、时间等具体内容应进行充分地协商，达成协议并签订书面合同。最后，碳排放权交易双方就交易达成的初步协议须上报环保部门审批。若审查符合要求，环保部门则批准该协议并交付执行，变更双方的碳排放许可额，颁发特殊的许可证，并监督交易的正常进行。

建立查处违法交易的法律责任体系

根据碳排放权交易制度的特点及国内、外的立法实践，在一级市场里主要涉及政府的具体行政行为，违法者主要承担行政责任；二级市场是碳排放权主体之间的交易，同时存在环保部门的管理，违法者将承担民事责任或行政责任，严重者将承担刑事责任。

具体可作如下规定：对于不报送或不按期报送碳排放量削减计划的，可以由环保部门责令停止违法行为，并限期改正；对于拒绝或者谎报有关碳排放申报登记事项的，拒绝环保部门检查或者检查时弄虚作假的，可以由环保部门责令停止违法行为，视情节轻重处以一定范围内的罚款；对于无碳排放许可证或超过许可证允许排放量排放的，非法出卖碳排放许可证的，可以由环保部门责令停止违法行为并处以罚款，情节特别严重的可以吊销碳排放许可证；对于造成环境污染的，对有关责任人员，由其所在单位或者上级主管机关给予行政处分；当事人对行政处罚决定不服的可以依法申请行政复议或者向人民法院提讼，逾期不申请复议、也不提讼且不履行处罚决定的，作出行政处罚决定的机关可以强制执行或申请人民法院强制执行；环保部门的执法人员，在执行碳排放权交易的监督管理工作时应当出示证件、文明执法，对、、的由其所在单位或者上级主管机关给予行政处分，构成犯罪的依法追究刑事责任；对于碳排放权交易的民事责任，可适用我国《民法通则》、《合同法》等相关法律法规的规定。

参考文献：

1.张晓.中国环境政策的总体评价[J].中国社会科学，1999（3）

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1、研究方法及数据来源

1.1模型设定为探讨城市化、经济增长、能源消费、贸易开发水平对浙江省碳排放的影响，本文借鉴Dietz等在IPAT模型基础上建立并得到广泛应用的STIRPAT模型。上式中，PCO2为人均碳排放量，EC为能源消费强度代表技术进步，PGDP为人均GDP代表经济发展水平，EX为进出口总额占GDP比例以表示贸易开放水平，UR表示城市化水平；δ为常数项，α1、α2、α3、α4为估计系数，ε为随机误差项，t为年份。

1.2数据来源与处理方法本文样本区间为1995-2013年。GDP、人口和进出口数据来源于历年《中国省统计年鉴》，其中，为消除价格因素带来的误差，本文把历年GDP数据折算成1995年价；为真实反映浙江作为我国吸纳外来人口大省的客观实际，在计算人均碳排放量、人均能源消耗、人均GDP时采用常住人口；进出口数据用同期的美元汇率进行折算，汇率数据来源于《中国统计年鉴》由于官方统计机构还没有碳排放的数据，本文采用《省级温室气体清单编制指南》所提供的参考方法和历年《中国能源统计年鉴》数据对浙江碳排放进行估算。具体方法为，先根据《中国能源统计年鉴》公布的八种化石能源(包括煤炭、柴油、汽油、煤油、原油、燃料油、焦炭、天然气)的折标煤系数将各种能源消费量折算成标准统计量，再乘以《省级温室气体清单编制指南》提供的碳排放系数，得到八种能源消费的碳排放量，加总后即为浙江碳排放总量。本文所使用的计量分析软件为Eviews6.0。

2、浙江省城市化和碳排放的特点分析

2.1城市化发展特点浙江城市化进程自1995年以来持续快速推进，城市化率从1995年的32.6%增长到2013年的64.0%，高于全国平均水平53.73%的10.27个百分点，年均提高约3.82个百分点。城市建设日新月异，城市功能不断得到发挥，城市化发展已进入从中期加速阶段向城乡统筹协调发展的后期阶段，城市在浙江经济社会发展中的重要作用日益显著。图1描述了1995-2013年浙江省城市化发展变化情况。从图中可以看出，1995-2005年是浙江省城市化快速提升阶段，城市化率从32.6%提升至55.0%，年均提高5.98%；2006-2010年城市化持续快速提升，城市化率从55.0%提升到61.6%，年均提高2.29%；2011年后，仍以每年接近1个百分点的速度提升。

2.2碳排放特点图2描述了浙江省1995-2013年人均碳排放变化情况。从图中可以看出，浙江省人均碳排放总体呈现快速增长态势，年均增长6.9%。从不同时间看，人均碳排放大致可分为3个阶段：第一个阶段为1995-2003年人均碳排放缓慢增长阶段，年均增长5.6%；第二阶段2004-2011年人均碳排放快速增长阶段，年均增长11.0%；第三阶段2012-2013人均碳排放呈现下降趋势，这一现象是否说明浙江省的人均碳排放开始拐点性下降，仍需进一步分析探讨。

3、实证研究

3.1单位根检验在实证研究过程中，一些非平稳的经济时间序列可能存在虚假回归或伪回归现象。本文构建的是面板数据模型，包含时间序列数据。为避免伪回归现象的发生，确保估计结果的有效性，必须对各面板序列的平稳性进行检验。为提高检验结果的稳健性，本文采用ADF检验方法对各时间序列进行单位根检验，以判断各序列的平稳性。根据变量序列的折线图，本文选择检测方程类型包括常数项和趋势项，得到单位根检验结果如表1所示。检验结果表明，浙江碳排放量、人均GDP、能源强度、城市化和外贸开放的水平序列在5%的显著水平下均存在单位根，不是稳定序列。进行一阶差分后的服从I(1)过程，满足构建协整模型必要条件。

3.2协整检验本文涉及多个变量之间协整关系的检验，因此采用Johansen检验法。Johansen协整检验是一种基于向量自回归模型的检验，检验之前必须确定VAR模型的结构，最为重要的是确定最优滞后期。本文就lnPEC、lnPGDP、lnUR、lnEX对lnPCO2检验并进行判断，并依据AIC最小值原则，最终确定VAR模型的最优滞后期为2。在此基础上，得到协整检验结果见表2。由表2可知，采用迹统计量检验在5%的显著性水平下，接受变量间存在2个协整关系的原假设，由此可判断各变量之间存在长期均衡关系。从协整方程看，能源强度系数为正且最大，说明浙江省能源消费是刺激二氧化碳排放增长的重要因素。这一结论与周葵等、董美辰[13]的研究结论一致。本文认为，这与浙江长期以来以化石能源为主的能源结构特点相吻合。根据中国能源统计年鉴，从1995年至2013年浙江省碳排放系数最大的煤炭长期占一次能源消费的60%以上，其中2003年之前更是维持在65%以上的高位。同时，浙江省能源效率虽然居我国前列，但能源强度却是同期德、日、韩、美等发达国家的1.73~4.63倍，能源效率仍需进一步提升。城市化水平系数为负，说明浙江省城市化水平与碳排放呈现均衡的负相关，赵红和陈雨蒙研究一致。这可能与城市化水平的提升形成了环境保护规模效应，有利于建立起对环境保护的激励与约束机制，使碳排放水平得到一定程度上的抑制有关。人均GDP系数为正，说明浙江省经济增长与碳排放存在均衡的正向关系。根据统计年鉴计算，浙江省在研究期内的人均GDP年均增长率为9.98%，而人均二氧化碳排放年均增长率为6.95%，两者相差3.03个百分点，说明浙江省碳排放与经济增长在一定程度上呈现“弱脱钩”的发展特点，这与刘其涛、员开奇和董捷等的研究结论一致。贸易开放水平的系数为正值，说明浙江省经济增长与碳排放存在均衡的正向关系，这与张友国研究结论一致，也与浙江出口以纺织、家具、服装、机电等劳动密集型商品为主和进口以原材料资源性商品为主，以及在国际分工体系中处于比较低端的加工环节的客观实际相符。

3.3Granger因果检验在确定上述变量之间均衡关系的基础上，进一步用Granger因果检验确定各变量之间的因果关系，本文用“≯”表示符号前面的变量，不是引起符号后面变量变化的Granger原因。检验结果见表4。从表4可以看出，能源强度、贸易开放、城市化水平和经济发展是引起碳排放变化的Granger原因，但碳排放不是引起能源强度、城市化水平、经济增长和出口贸易变化的Granger原因。

4、结论与政策建议

本研究根据1995-2013年间的统计数据，通过协整分析与Granger因果检验，对浙江省城市化进程与碳排放之间的关系进行了定量观察。经研究发现，浙江省碳排放（被解释变量）与能源强度、人均GDP、贸易开放等四个解释变量之间存在均衡的正向相关，而与城市化水平存在均衡的负相关。从Granger因果检验看，能源强度、城市化发展水平、经济增长和对外贸易是引起浙江省碳排放变化的Granger原因，且仅存在单向影响机制。针对上述研究结论，本文提出以下对策建议：在能源方面，针对浙江现阶段能源结构不尽合理和使用效率仍有较大提升空间的特点，要实施煤炭消费总量控制，推进煤炭的清洁高效利用，积极开发海洋能、太阳能等可再生能源，安全发展核电，推进一次能源结构、电力装机结构清洁化、低碳化。同时，加大低碳技术研发和推广，构建低碳技术评价认定体系，形成低碳技术遴选、示范和推广动态管理机制，提高能源使用效率，从源头上控制因能源结构不合理和能源效率不高引起的碳排放。

在经济发展方面，尽管浙江省经济增长与碳排放之间呈现一定程度的“弱脱钩”现象，但经济增长依然是推进碳排放增长的重要因素，尚未实现碳排放负增长和经济增长的“强脱钩”，因此，在保持经济稳定增长的条件下，要发展新能源、高端装备制造、节能环保、新能源汽车、物联网、新材料、海洋新兴以及核电关联产业等碳排放强度低、产业带动强的战略性新兴产业和现代服务业，同时严格控制高碳行业发展，加快淘汰落后产能，进一步调整和优化产业结构，减少生产过程碳排放。在城市化发展方面，要实现《浙江省城镇体系规划（2011-2020）》提出的到2020年城市化水平为72%左右目标，浙江在2020年前每年需提升城市化率1.14个以上百分点，继续推进城市化仍将是今后的重点任务。因此，尽管城市化水平是浙江省碳排放的负向驱动因素，但在今后推进城市化的进程中，要继续以新型城市化战略和主体功能区战略为指导，构筑以省域中心城市建成区为中心、县城和中心镇为节点、综合交通为骨架的城市空间形态，深入推进城镇结构的低碳化。同时，要在城市基础设施、公共服务设施等建设方面坚持绿色低碳理念，推广绿色建筑，优化交通组织，提高城市建设质量，进一步减少城市碳排放。

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[关键词]物流业；碳排放；影响因素

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2017.15.239

1 引 言

近年来，河北物流业企业数量不断增加，规模不断扩大，服务水平不断提升。物流业的快速发展缘于河北省经济的迅猛发展，两者之间互相促进。然而，河北省物流业发展较为粗放，2014年前三季度社会物流总费用为4.136亿元，同比增长3.41%；社会物流总费用占GDP的比重为19.05%，物流成本明显偏高。《河北省现代物流业“十二五”发展规划》明确提出，要着眼发展低碳经济，以降低物流业资源消耗为重点，构建节能高效、绿色环保的现代物流服务体系。到2015年，物流业碳排放量有所下降，初步建立起节能高效的物流运作模式，但物流业相关行业能耗依然巨大。[1]本文对河北省物流业碳排放量进行测算，并对其影响因素进行分析，为河北省相关部门制定物流业节能减排政策提供理论支持，同时为河北省物流企业的低碳化发展决策提供依据。

2 河北省物流业能源消费分析

物流业是一个复合型的产业，其作为一个生产业，由于其跨行业、跨部门、跨区域和渗透性强等特点。目前，国家尚未建立成熟、统一的指标体系和统计核算方法。根据河北省统计普查中心的统计方法，交通运输、仓储和邮政业可用于代表物流业[2]，本文利用河北省交通运输、仓储和邮政业能源消耗数据进行相关分析与计算。表1给出河北省物流业2005―2014年的能源消费量及比重。

由表1可以看出，2005―2014年，河北省物流业能源消耗总量整体上具有波动性上升的变化特征，除2008年、2009年和2014年外，河北省其余8年的能源消费总量均有所增长，2013年河北省能源消耗总量达到811.76万吨标准煤，为2005年能源消耗量的1.37倍。三种能源中，石油的消耗量一直最大，煤炭的消耗量次之，电力的消耗量最小，其中，石油的消耗量总体呈上升趋势，从2005年的544.85万吨标准煤增长至2014年的705.77万吨标准煤，增长了160.92万吨标准煤，比重由92.12%增加到95.58%；煤炭的消耗量总体上处于下降趋势，从2005年的42.19万吨标准煤减少到2014年的21.92万吨标准煤，减少近一半，比重由7.13%降低到2.97%；电力消耗量比重虽然最低，但一直处于稳定上升趋势，从2005年的4.39万吨标准煤增长到2014年的10.68万吨标准煤，实现了2.43倍的增长，比重由0.74%上升到1.45%。

3 河北省物流业碳排放测算

目前，我国还没有建立统一完善的碳排放监测体系，直接的碳排放量的监测数据还有待测算体系的形成。而根据政府间气候变化专门委员会（IPCC）的评估报告，碳排放量主要来源于化石燃料的燃烧。因此，国内外的碳排放量测算都是由能源消耗量估算而来[3]，估算公式为：

由表2可以看出，2005―2014年，河北省物流业的碳排放总量与能源消费总量变化趋势相似，呈现波动性增长趋势，除2008年、2009年和2014年外，其余8年的碳排放总量均有所增长；分阶段来看，碳排放总量在2008―2010年增长较快，2007―2009年略有下降，2013―2014年下降比较明显，其他时期处于略有增长状态。三种能源中，石油的碳排放量最大，占碳排放总量的90%以上；煤炭的碳排放量次之，碳排放比重由2005年的9.20%减少到2014年的3.87%；电力的碳排放量最少，呈现逐年增长趋势，2014年其碳排放比重增长到1.74%。

4 河北省物流业碳排放影响因素分析

4.1 直接影响因素

由物流业能源消耗碳排放的形成与计算过程可知，河北省物流业碳排放量的直接影响因素是物流业各类能源的消耗量及比重。由表1可以看出，河北省物流业能源消耗量最大的是石油，且石油的碳折算系数较高，所以碳排放最高的是石油。在油类能源消耗中，河北省物流业对柴油消耗量所占比重最大，另外是汽油，它们的消耗主要来自物流运输活动。此外，河北省物流业需求增长和运输方式不均衡是导致碳排放大的原因。[4]物流需求的增长能够推动碳排放量的增长，河北省的货物周转量从2005年的4750.64亿吨公里增长到2014年的12968.8亿吨公里，增长了近3倍。货物周转量的上升势必会带动物流业运输里程与能源消耗的增加，从而提高了物流业的碳排放量，运输方式的不均衡也会影响到物流业的碳排放量。多年来，河北省物流业一直以公路运输为主，相比铁路运输、水运运输，公路运输具有单位里程碳排放大、能源消耗多等特点，进一步促进了河北省物流业碳排放量的增长。

4.2 间接影响因素

物流业是服务业，属于第三产业，服务于人们生产、生活的需要，生产规模的扩大、生活水平的提高都会增大物流服务的需求量，三次产业结构差异导致物流服务需求量和服务结构上的差异。比如，第一产业和第二产I对物流服务中的干线运输与仓储需求量大，而零售业对配送和末端运输服务需求量大，这些结构上的差异都会影响物流业的碳排放量。另外，人口的增长可以引起能源及各种资源的消耗，从而导致碳排放的增加。河北省人口的增长推动了物流行业的发展，增加了对物流的需求，促使物流业的碳排放量增加。

5 结 论

本文测算了河北省物流业的碳排放量，并分析了影响河北省物流业碳排放的因素。结果表明，河北省物流业的碳排放量与能源消费量的变化趋势相似，具有波动性增长特征，其中，石油的碳排放量最大，煤炭的碳排放量次之，电力的碳排放量最少；直接因素与间接因素共同影响着河北省物流业的碳排放量。

参考文献：

[1]赵松岭.河北省物流业节能减排对策研究[J].合作经济与科技，2015（5）.

[2]刘楠.城市物流业碳排放测算及影响因素分析――以天津市为例[D].西安：长安大学，2013.

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关键词：碳排放强度；能源结构：能源效率

中图分类号：F29；X502

文献标志码：A

文章编号：1007－519412010)03－0106－05

全球气候变暖已成为危害未来人类社会生存和发展的重要因素，国际社会普遍认同减少温室气体排放尤其是二氧化碳排放是解决该问题的最佳途径。然而以解决后京都时代国际社会法定减排问题为目的而召开的哥本哈根气候变化大会(丹麦，2009)却以失败而告终，这使得2012年后全球碳减排问题可能遭遇法律真空，将为资金、技术和管理能力占据优势的发达国家开征碳关税提供充足的理由。美国劳伦斯伯克利国家实验室研究发现，中国2006年与能源有关的碳排放量已超过美国，中国政府自愿积极承担国际减排义务，已于2009年11月26日正式对外宣布控制温室气体排放的清晰量化目标，决定到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40％～45％。由此看来无论从外部压力还是从内部经济结构转型的需要来说，发展低碳经济已成为我国经济发展的必然选择。而重庆是我国重要的重工业基地和最大的中央直辖市，也是全国统筹城乡综合配套改革试验区之一，担负着在一些重点领域大胆创新，探索实践，为区域乃至全国积累好的发展经验的历史重任。所以测度重庆碳排放量并研究其影响因素显得尤为重要，能够有效挖掘重庆降低碳排放的空间和方向，为重庆发展低碳经济提供基础性研究，有利于重庆改变经济增长方式，也将为中国经济转型提供示范样板。

一、文献综述

纵观国内外学者在碳排放方面的研究，主要集中在以下三个方面：王中英(2006)、杜婷婷(2007)等采用库茨涅茨曲线(EKC)模拟经济发展与碳排放之间的关系，并认为碳排放与收入水平之间遵循倒“U”曲线关系、“N”型关系；朱永彬(2009)等在内生经济增长模型Moon-Sonn基础上进行改进，从理论上得到了最优经济增长率与能源强度之间存在倒“U”曲线关系的必要条件，即能源的产出弹性小于0.5，以上研究侧重探讨碳排放与经济增长之间的关系。在碳排放机理方面：徐国泉(2006)等采用对数平均权重DVISIA分解法，定量分析了能源结构、能源效率和经济发展对我国人均碳排放的影响，得出能源效率对我抑制我国碳排放的作用在减弱，以煤为主的能源结构未发生根本性变化，能源效率和能源结构的抑制作用难以抵消由经济发展拉动的碳排放量增长；林伯强(2007)等该文采用协整技术研究中国煤炭需求的长期均衡关系，估计出中国煤炭需求的长期收入弹性、价格弹性、结构弹性以及运输成本弹性，尤其是工业结构的调整，哪怕是微调，也会对煤炭需求有很大的抑制作用；田志勇(2009)等运用信息熵理论，测算出在以各类能源探明储量为关键指标的前提下，我国以煤炭为主的能源消费结构是占优能源消费结构的结论，并提出节能减排的关键是提高煤炭利用效率和清洁利用问题研究；Lenung D Y C(2000)等对香港二氧化碳和甲烷的排放进行定量化分析，显示煤是二氧化碳的最主要来源；王铮(2008)等对全国各省区的碳排放进行了核算，并在省级尺度上对中国碳排放进行对比，发现碳排放较高的省份集中在消费结构以煤为主的地区，也就是能源消费结构对碳排放有重要影响。除此之外，张健(2009)等研究了碳税和碳排放权交易机制对我国各行业的影响，并得出合理的碳交易机制可以在一定程度桑缓解间接碳税对我国能源行业的影响的结论；顾朝林(2009)等研究了低碳城市规划进展并强调了其对发展低碳经济的关键作用，这些研究填补了我国控制碳排放制度设计的空白。然而专门针对政府发展规划的具体执行部门和监督部门的省级行政区碳排放研究并不多见，仅有帅通(2009)和赵敏(2009)等对上海市能源消费碳排放情况做过研究。本文将在上述研究基础上，测度重庆市1998―2008年碳排放量并对其影响因素进行研究。

二、碳排放量测度及趋势

(一)数据来源及测度方法

采用《重庆统计年鉴》1998～2008年中的能源数据。计算碳排放量时主要考虑以下几方面：1.只计算终端能源消费产生的碳排放；2.不计加工转换过程、运输和输配损失能源的碳排放；3.计算碳排放时统计年鉴只分煤炭、天然气、油料和电力四大类，本文测算碳排放时采用了各类能源的平均碳排放系数，这是基于统计数据的次优选择，由于本文侧重于研究年度变化趋势，故可以忽略此选择对研究结论的影响。

能源消费碳排放量根据IPCC碳排放计算指南，并结合重庆市统计数据的特点，采用以下方法计算碳排放量：A=∑Ck×Ik

式中A为碳排放量，单位104t；Ck为能源消费量，按标准煤计，单位104t标煤；Ik为能源碳排放系数，单位(104t)／(104t标煤)；k为能源种类，取11类。重庆市主要能源消费的碳排放系数来源于IPCC碳排放计算指南缺省值，原始数据以J为单位，为与统计数据单位一致，将能量单位转化成标准煤，具体转化系数为1×104t标准煤=2.93×105GJ，各种能源的碳排放系数(见表1)。

碳排放强度表示碳排放量与GDP的比值，由于经济发展过程中价格不断变化，以现价GDP计算的单位碳排放量不能直接比较，所以需要采用GDP可比价。计算方法：1998―2008年的GDP以1990年作为价格基准年，即将各年度GDP通过价格指数转化为价格基准年可比价。我国并没有公布正式的GDP价格平减指数，研究者需要根据研究目的，选择适当的方法来测算。根据重庆市公布的数据，文中价格指数为居民消费价格总指数和商品销售价格总指数的平均值。

(二)碳排放量变动趋势

近十年来重庆市碳排放量随GDP的增长逐年增长，由1998年的1.337×107t增长到2008年的3.202×107t，年均增长率为8.26％。图一显示碳排放量与GDP增长趋势相同，2003年后能源消费碳排放量增长速率明显加快，2006年后增长速率开始有下降趋势，这与国家“十一五”规划要求的节能 减排政策相符合。作为衡量单位GDP碳排放量指标的碳排放强度，十年来总体下降，从1998年的2.051／104元GDP，下降到2008年的1.50t／104元GDP，下降了26.83％，平均年下降率2.88％。如果要完成中国政府承诺的2020年藏排40％的最低目标，重庆必须在现有下降速率的基础上提高20.14％。何建坤等(2004)的研究认为，碳排放强度的下降率大于GDP的增长率时才能实现二氧化碳的绝对减排。比较发现，1998年到2008年的碳排放强度下降率远小于GDP的增长率11.36％，远不能实现碳绝对减排，图一也显示了碳排放量的增加趋势。

三、碳排放量影响因素分析

碳排放系统是一个复杂的系统，主要分为自然碳排放系统和人为碳排放系统，本文主要研究人为碳排放系统。影响碳排放的因素非常多，如科技进步、国际贸易、固定资产投资、资源丰富程度等都会影响到碳排放量，但归纳起来所有因素都会通过经济增长、产业结构、能源结构、能源效率中的一个或者多个因素体现出来，因此本文主要探讨这几个方面对重庆碳排放量的影响。

(一)经济增长

经济增长推动碳排放增长的作用机理是经济增长首先导致能源消费量的增长，进而促进碳排放量的增长。这个传导过程成立的条件是经济增长处于粗放型增长阶段，能源结构基本稳定且没有出现重大技术创新，重庆经济正处于这样的发展阶段(许秀川等，2008)。一般用能源消费弹性系数即能源总量增长速度与国内生产总值增长速度之间的比值来定量反映经济增长对能源消费量的影响，本文借鉴能源消费弹性系数的计算方法，测算了对应的能源碳排放弹性系数即能源碳排放增长速度与国内生产总值增长速度之间的比值来定量反映经济增长对碳排放的影响。

通常情况下，发展中国家经济发展初期能源消费弹性系数大于或者接近1，发达国家能源弹性系数小于或者接近0.5，表示经济增长在经济发展初期对能源消费增长影响显著(王中英，2006)。按照同样的思路，能源碳排放弹性系数也有相同的测量意义，图二显示重庆市能源碳排放弹性系数与能源消费碳排放系数基本同步变动，且基本都在0.5以上，十年来平均分别为0.76和0.79，表明经济增长对重庆碳排放量起促进作用，不利于降低碳排放强度。

(二)产业结构

产业结构对碳排放的影响主要是由于各产业能源消费密度不同，如能源密度高的产业在国民经济中占有较大比重且上升较快(史丹，1999)，在能源结构和技术因素既定的前提下，碳排放量就会上升较快。

图三演示了重庆市1998―2008年各产业生产总值占比的变化情况。第一产业占总GDP的比重由1998年的20.9％下降到2008的11.3％，下降了9.6个百分点；第三产业占总GDP的比重由1998年的40.3％波浪上升到2006年的45.3％后，急速下降到2008年的41％；第二产业的比重却从1998年的38.8％上升到2008年的47.7％，上升了8.9个百分点。分析表明，近十年来重庆产业结构变动基本上属于一二产业之间的互相替换，也就是在GDP构成当中第一产业减少份额基本被第二产业增加份额所替代，而第三产业比重基本没有改变。以2008年为例，第二产业单位GDP能耗分别是第一产业的3倍，第三产业的4倍，并且第二产业是能源构成中以高碳排放的煤、石油和天然气为主，表明三次产业结构变动对重庆碳排放量有促进作用。并且从变动趋势来说，产业结构向更不利于减少碳排放强度的方向发展。

(三)能源结构

近十年来重庆碳排放量成指数增长，且总碳排放量和煤类能源碳排放量高度相关(见图四)，1998年到2008年间煤类能源碳排量占总碳排放量的比例始终维持在80％以上，而天然气和油料能源的碳排放量也处于稳定的状态，也就是说在最近10年间重庆能源碳排放量的构成基本没有改变。

平均碳排放系数等于碳排放量与能源消费量的比值，由于一种能源本身的碳排放系数基本不会改变，当低碳能源所占比例增加时，平均碳排放系数将下降，反之亦然，能够体现能源结构调整对碳排放量的影响。1998年到2008年平均碳排放系数最高年份为0.639104t／104t标煤，最低年份为0.617104t／104t标煤，且围绕0.628104t／104t标煤的均线成上下波动趋势(见图四)。

同时，尽管重庆能源消费总量从1998年的2119.46104t标煤，增长到了2008年的5091.52104t标煤，年均增长速度达到8.29％，略低于GDP增长速度，但是图五显示的能源消费结构却基本没有改变，尤其是高碳排放煤类能源的比例基本维持在65％的比例，清洁能源如电力维持在10％左右，这与上面碳排放量构成分析完全一直。由此可知，在过去10年的时间里，没有任何证据表明重庆市能源消费结构对控制碳排放量有积极影响。

(四)能源效率

能源效率也称能源消耗强度一般采用万元GDP标准煤能耗量来表示，即e=E／r，其中e表示能源效率，E表示能源消费量(万吨标准煤)，r表示国民生产总值(亿元人民币)。在能源消费结构不变的前提下，能源效率的提高能有效降低碳排放量，徐国泉等(2006)研究表明1995―2004年中国人均碳排放的抑制作用主要来自能源效率的提高。借鉴孙海等(2009)对制造业能源消耗强度的分解方法，本文也将能源消耗强度分解成产效率份额。运用附件中公式(2)和(3)可计算得出十年来产业结构变动对重庆市总体能源效率贡献度为-32.57％，三产业效率份额对总体能源效率份额贡献度为132.57％。图六是重庆市1998―2008年社会生产总值和各产业万元GDP标准煤能耗量的变化图，显示第二产业能源效率变化是导致总体能源效率变化的关键原因，公式测算出二产业效率改进对产业效率改进贡献率达到102.2％，表明重庆市第二产业能源效率提高是重庆市能源效率改进的主要原因。

由于经济增长、产业结构、能源结构对抑制碳排放的贡献率要么为负，要么基本为零，可以得出1998―2008年重庆市能源效率改进是导致碳排放强度从1998年的2.05t／104元GDP，下降到2008年的1.50t／104元GDP的关键原因。

四、结论与启示

(一)结论

第一，碳排放强度有所下降，碳排放总量增长趋势不变。碳排放强度整体成下降趋势，十年间下降了26.83％，年均年下降率为2.88％。在过去10年中重庆市碳排放量以年均8.26％速度递增，略小于以基准年可比价衡量的年均GDP增长率11.36％。图一显示，尽管增长率有减缓的迹象，但短期内碳排放绝对增长趋势不会改变；第二，经济增长、产业结构变动是导致碳排量增加的主要因素。能源碳排放弹性系数与能源消费碳排放系数平均分别为O.76和0.79，远大于倒“U”型曲线关系的必要条件(朱永彬，2009)，表明经济增长促进重庆碳排放量增长趋势短期不会改变。产业结构中一产业下降了9.6个百分点，但是第二产业增加了8.9个百分点，占92.7％，而二产业的能耗强度是一产业的3.05倍，低能耗产业结构向高能耗产业结构转变，导致碳排放量增加；第三，能源结构变动对碳排放量影响很小，能源效率改进是重庆碳排放强度降低的主要原因。从能源结构比例图(见图五)上可以清楚地看出煤类能源、油料能源、天然气能源和电力能源的比例基本没有变化，并且高碳排放的煤炭能源始终处于绝对主导地位；从反应能源消费结构的平均碳排放系数(见图四)上来看，十年来重庆市能源平均碳排放系数基本处在0.628104t／104t标煤的水平，表明能源消费结构对控制碳排放量的影响很小。在经济增长、产业结构和能源结构都对抑制碳排放产生不利影响的情况下，重庆市碳排放强度从1998年的2.05t／104元GDP，下降到2008年的1.50t／104元GDP，这是重庆市产业能源效率提高的结果，尤其是第二产业能源效率提高的结果。

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摘要：随着全世界对生态环境和可持续发展的重视，企业碳信息的披露变得愈发的重要。本文从国际环境、国内环境的大环境出发，分析了碳信息披露对融资产生的意义，并对碳排放量披露的制度提出了几点设想，以完善我国碳信息的披露来促进企业融资效率的提高。

关键词 ：碳信息；披露；我国企业；融资效率

一、研究背景及文献综述

全球气候变暖已经是一个摆在全世界人民面前的重要问题，而气候变暖的公认主要原因就是碳排放量。为了控制温室气体的排放，国际上也都制定了相应的框架公约甚至是法律条文来限制碳排放量。如《气候变化框架公约》、《京都议定书》等。各国政府也都通过一系列的政治手段来达到控制温室气体排放的目的。根据中证网的报道，中国政府已经确定了未来碳减排目标，即到2020年，单位GDP的碳排放强度减少40%—45%。

国内外的学者对于企业是否进行碳信息披露的原因都进行了一定分析研究，国外学者认为原因在于国家政府层面，监督越严格，企业越会进行碳披露（Peters、Romi 2009），以及股东的决议和监管的压力（Reid、Roffel2009）。一些学者认为我国企业碳信息的披露对企业缺乏有效的激励和约束，企业之间碳信息披露的可比性不强，这既是我国现阶段碳信息披露的特征和不足，也是导致我国碳信息披露很少的原因之一（张彩平，肖序2010）。

对于企业碳信息披露与企业融资成本的影响，Dhaliwal et al.(2011)对国外企业的研究认为，上市公司自愿性披露的社会责任信息质量越高，外部权益性融资成本也越低。我国对于企业碳信息的披露还是处于自愿性的阶段，对于企业碳信息的披露的研究主要在于碳披露的现状描述（田翠香，刘雨，李鸥洋等），还有学者在我国碳信息披露框架设计方面进行了研究，提出了适合我国国情的碳信息披露框架的相关设想（谭德明，邹树梁）。

综上所述，碳信息披露对于我国企业未来可持续发展有着很重要的影响，国外学者也通过对国内外企业的实际研究，总结了许多经验。我国学者对于碳信息的研究也取得了一定的成绩，为我国未来碳信息披露框架的建立奠定了一定基础。

但是，现有的文献和研究成果中，并没有将碳信息披露与企业对外融资进行联系，企业对外的任何信息披露都会或多或少的影响企业的融资效率，因此，对于碳信息与融资效率之间的关系的分析，为我国企业进行碳信息披露提供了一定的参考价值，有利于未来建立更加完善的碳信息披露制度。

二、我国碳信息披露对企业融资的意义

1.能够树立良好的社会形象

进入21 世纪, 具有前瞻性的公司开始认识到碳披露和碳管理成为促进企业运营发展、构筑良好声誉和实现未来成功所必不可少的一部分,企业对外进行碳信息等社会责任信息质量越高，企业越体现其负责任的企业形象，也就更能提现企业的社会责任的履行，同时，还能够在政府相关部门眼中，取得很好的印象，有利于企业以后的发展。我国当前的社会环境，从政府到普通消费者，都对环境问题持有高度敏感度，企业若能在这种情况下，增加企业的碳信息的披露，能很好的建立良好的社会形象。社会良好形象的建立，在未来企业产品价值的实现过程中会起到意想不到的重要作用，从而会促进企业融资的效率。

2.能够增加企业可信赖程度

从融资的对象来看，股东们需要了解气候变化的信息来评估企业实际价值,以支持他们的投资决定" 债权人有兴趣的则是企业公布的有关气候变化的风险和责任,使他们得以利用这些信息重新进行债务合同谈判,从而减少其债务风险。信息不对称理论认为,由于所有权和控制权的分离,管理者会通过披露信息的方式来减少信息的不对称,从而降低成本。如果管理层未提供有关企业实际价值或投资风险的可靠评估信息,他们将会在金融市场上受挫。因此，我们可以认为，企业披露信息越多，质量越高，越能够取得外部信息使用者的信任，从而取得更好的融资效率。

3.能够与绿色经济相适应

近年来，我国管理学、经济学领域与当前时代背景相适应的发展趋势，提出了许多新兴理念，其中与碳信息披露最为密切相关的就是绿色会计。绿色会计理论是将传统的会计核算方法和模式，与节能减排等绿色经济因素相结合，在进行会计核算时，考虑企业的环境成本，生态补偿成本等。同时，按照绿色会计的要求，企业在进行对外信息披露时，也要将相关环境信息进行披露，这就要求企业应当提供碳信息披露。我国学者对于绿色会计的意义研究较为充分，其中就有学者认为企业采用绿色会计会促进企业对外融资效率。因此，我们可以认为，与绿色会计相一致的碳信息披露，同样可以促进企业的对外融资效率。

4.能够利用碳排量交易筹集资金

从经济学的角度看，碳交易遵循了科斯定理，即以二氧化碳为代表的温室气体需要治理，而治理温室气体则会给企业造成成本差异；既然日常的商品交换可看作是一种权利（产权）交换，那么温室气体排放权也可进行交换；由此，借助碳权交易便成为市场经济框架下解决污染问题最有效率方式。这样，碳交易把气候变化这一科学问题、减少碳排放这一技术问题与可持续发展这个经济问题紧密地结合起来，以市场机制来解决这个科学、技术、经济综合问题。

需要指出，碳交易本质上是一种金融活动，但与一般的金融活动相比，它更紧密地连接了金融资本与基于绿色技术的实体经济：一方面金融资本直接或间接投资于创造碳资产的项目与企业；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。

因此，我国企业可以通过碳排量信息的披露，以及碳排放量的减少，来达到企业融资的目的。我国政府对于企业的年碳排放量是有规定的，如果企业碳信息披露中显示企业碳排放量很低，那么其他排放量较高的企业，可以通过交易来获得这一指标，对于排放量低的企业，这就是一个很好的，成本较低的融资手段。

三、我国碳信息披露的改进建议

1.政府加大对碳信息披露的强制性措施

虽然上诉对于碳信息披露对于融资效率的意义进行了分析，但是这些作用中，许多都是从长远角度进行分析的，企业若没有很远的见地，是不会高质量披露碳信息的。在这种情况下，政府应该加强强制性的碳信息披露政策，以促进企业在未来能够意识到碳信息在融资上的重要作用。

2.完善碳排量交易市场的建设

2005 年10 月，中国最大的氟利昂制造公司山东省东岳化工集团与日本最大的钢铁公司新日铁和三菱商事合作，展开温室气体排放权交易业务。到2012 年年底，这两家公司获得5500 万吨二氧化碳当量的排放量，此项目涉及温室气体排放权的规模每年将达到1000 万吨，是目前全世界最大的温室气体排放项目。目前为止，我国只在深圳市有碳排量产权交易市场，有100 多家企业参与到这个交易平台上。但是，这一交易市场并不够完善，对于碳交易的数量统计和检测，以及碳交易的种类方式与国外还存在很大差距。完善碳排放量交易市场，要以政府为主导，以国有大中型企业为主导，只有这一才能更好的发展我国的碳金融市场。

3.加强碳信息披露和绿色会计中的信息披露相融合

我国绿色会计的研究到目前为止，取得了不小的理论成果，可以认为是符合我国经济发展趋势和企业发展趋势的，绿色会计在一定程度上也能够更好的吸引外部融资。因此，碳信息披露与绿色会计模式的结合一方面能完善绿色会计核算模式，另一方面可以通过绿色会计的发展来促进我国碳信息披露制度在融资效率方面的发展。

四、结论

从国际和国内的发展趋势上看，碳信息披露质量的不断提高，以及信息类型的不断完善都是符合这一潮流的。企业对外信息披露很大程度都会考虑对于企业外部融资的影响，碳信息的披露也不例外。

本文从碳信息披露对于企业进行外部融资的意义开始分析，认为碳信息的披露是有利于企业长期发展和外部融资的，从而提出一定的设想来提高我国碳信息披露的质量，完善更好的碳信息披露制度，以致更好的实现企业外部融资效率。本文不足之处在于，没有获得很好的数据支持来证明碳信息披露与企业融资效率的关系，缺乏实证分析。

参考文献：

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[3]张萍.企业谈信息披露现状及影响因素分析,北京交通大学硕士学位论文,2011,7.

[4]叶敏.上市公司碳信息披露制度研究,华东政法大学硕士学位论文,2011,4.

[5]张巧良等.碳排放量、碳信息披露质量与企业价值，南京审计学院学报，2013,2.

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关键词：碳排放权交易市场；交易成本；市场有效

中图分类号：F062.9 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）27-0074-05

根据科斯定理，只要对碳排放权进行完整界定，并允许碳排放权进行交易，就可以使得碳排放权的最终配置与初始分配无关，实现市场公平与市场效率的双重目标，这就是碳排放权交易市场成立的理论基础。但Hahn（2011）认为由于存在交易成本以及市场势力问题，碳排放权交易市场并不能完全实现市场公平和市场效率。所以，关于交易成本的研究成为理论研究的焦点。本文就是在文献分析的基础上，建立交易成本市场模型，分析交易成本对碳排放权交易市场的影响，以期为有关政策的实施提供理论指导。

一、交易成本定义

一直以来，关于交易成本的定义，学术上讨论比较多。更多的研究从市场摩擦展开的，有许多论文文献对市场摩擦进行了讨论，认为交易成本阻碍了或者至少影响了经济主体的经济行为，并且是传统的经济学理论所不能解释的。Hicks （1935）认为，需要给“市场摩擦”更精确的定义，并从交易成本角度对“市场摩擦”进行解释。尽管Coase（1937）认为厂商的存在价值，就是由于厂商的组织形式使得交易更为有效率也更为经济，但是他没有提到“交易成本”这个概念。交易成本这个概念在货币和金融市场中使用得比较多。在20世纪70年代，随着产业组织理论的兴起，经济领域开始讨论交易成本问题，早期的产业组织理论主要是研究市场失灵和“市场摩擦”问题。经济学领域关注交易成本主要有两个方面的原因：一是交易成本会引起市场失灵，从而导致社会福利的损失；二是交易成本会影响产业内部的组织结构形式（Solomon，1999）。

对于碳排放权交易市场来说，由于遵约参与者相对较少、交易的品种比较专业，所以导致碳排放权交易市场交易相对不够活跃，总体交易成本比较高，对于碳排放权交易市场中交易成本的研究就非常有意义。对于碳排放权交易市场来说交易成本主要包括三个部分，分别是寻找对手和信息成本、讨价还价和决策成本以及监管执行成本。第一部分，也就是寻找对手和信息成本是比较明显的。碳排放权交易市场作为一个新的碳减排措施，其建立是基于一系列的法律文件，尤其是在《京都议定书》之后才正式确认为碳减排的主要措施之一，并且各个国家和地区由于经济条件和地理资源禀赋的不同，采取的碳排放权交易规则差异也较大。作为新的减排措施，碳排放权交易市场的各项制度还需要逐步完善，比如欧盟采取了三个阶段来开展碳排放权交易工作，这些规则的修改直接影响碳排放权的供求关系，并且直接或者间接影响碳排放权交易价格，所以对于遵约参与厂商来说，对于碳排放权交易市场的信息搜集工作就非常重要，这些工作更多的是由中介咨询机构来提供。由于碳排放权供给方和需求方往往是跨行业的，所以统一的碳排放权交易市场更有利于寻找交易对手。第二部分，讨价还价和决策成本也非常重要，为了使得交易能够达成，双方需要支付必要的管理费用以及支付给中介一定的费用。第三部分，监管和执行成本主要是监管机构来承担的，为了维持正常的市场秩序，对于碳排放的额度确认以及后续的违规监管和处罚，形成准确而真实的碳排放权供给和需求，这一部分也非常重要。

二、交易成本对碳排放权交易市场的影响

关于交易成本对产业内部的组织结构的影响。Hanemann（2009）发现，交易成本的不同结构会对参与碳排放不同规模的经济体影响是不同的，规模较大的厂商具有一定的规模效益。如果环境监管所带来的交易成本是非线性的，那么边界条件的改变会使得以成本最小化为目标的厂商面临不同的最优决策，结果会使得规模较大的厂商更为有利，从而促进行业的兼并重组，市场的集中度得以提高，有可能减弱市场的竞争性。论文用计量方法分析了欧盟碳排放交易计划（EU ETS）监管下的德国厂商的交易成本情况。通过最小二乘法和非线性估计方法对碳排放交易成本的估计，论文认为交易成本是碳排放量和碳排放交易量的非线性函数。这也就意味着，欧盟碳排放交易计划存在碳交易的规模效益。对于二氧化碳年排放100万吨以上的厂商交易成本是下降的，二氧化碳年排放100万吨以下的厂商交易成本是上升的。基于数据的分析，德国受欧盟碳排放交易计划监管的厂商，每年交易成本总额约为870万欧元。实证进一步显示对于年排放100万吨以下的厂商更有动机去减少碳排放量。虽然这一扭曲结果会带来社会福利的损失以及经济效率的降低，但对于整个欧盟碳排放交易计划的减排效果影响较小。

关于交易成本会引起市场失灵，从而导致社会福利的损失是本文研究的重点。极端情况下由于管理成本以及其他交易成本太高以至于抵消了交易所获得的收益，从而使得Fox River水污染排放交易计划失败。Stavins（1995）首先给出了碳排放权交易市场下交易成本基本模型，首先，给出了交易成本曲线和边际污染控制曲线，通过分析认为交易成本会减少可交易区间，也就是说当交易收益小于交易成本，那么遵约参与者就不会到市场上进行交易了；其次，论文给出了交易成本在碳排放权供给和需求方的分摊情况，认为无论哪方在名义上给付交易费用，实际上的交易成本的分摊主要受碳排放权供给方和需求方的污染控制成本函数的弹性所决定的，具体而言交易成本更多的是由边际污染控制成本较高的一方承担；最后，论文分析了不同的交易成本结构下，遵约参与者碳技术减排数量与初始碳排放权分配额度之间的关系，认为如果交易成本函数是线性的情况下，遵约参与者碳技术减排数量与初始碳排放权分配额度无关，如果交易成本函数是凸函数的情况下，遵约参与者碳技术减排数量与初始碳排放权分配额度负相关，如果交易成本函数是凹函数的情况下，遵约参与者碳技术减排数量与初始碳排放权分配额度正相关。但是，论文没有考虑产品生产数量与初始碳排放权分配额度之间的关系。本文就是在Stavins（1995）的基础上，把产品市场纳入到模型中进行分析。Ofei-Mensah和Bennett（2013）研究了在澳大利亚交通运输和能源部门中开展的三个碳交易计划的交易成本估计问题。这三个碳交易计划分别是：燃料强制标示计划，自愿燃料效率提升计划和假想的市场型计划。资料主要通过调查访谈和其他二手数据等方法获取。第一，本文发现市场型计划碳减排交易成本要高于其他两个计划，交易成本约为7.2美元/吨。也就是说，交易成本成为碳减排的主要障碍。第二，各碳减排计划交易成本组成部分比例的不同主要是由各计划自身特征造成的。因为自愿燃料效率提升计划是自愿加入的，所以其执法成本较低。较低执法成本增加了对是否有足够的资源投入到这碳减排计划实施的疑虑。也就是说，是否有足够资源用来碳减排。对于市场型计划而言，碳市场交易过程产生的费用是主要费用。第三，论文认为对于燃料强制标示计划和市场型计划而言，交易成本非常高以至于对碳减排计划的实施效果具有实质性影响。总之，交易成本会影响政策市场失灵。在选择碳减排政策时考虑交易成本，有助于对政策工具进行初步筛选，有助于提高政策设计和实施，以及政策的评价。尽管如此，但是对于交易成本的关注还是太少。一般研究认为，市场型碳减排计划（碳交易和碳税）比非市场型碳减排计划效率要高，但是本文发现，考虑计划实施过程中的交易成本等因素，市场型的碳减排计划未必优于非市场型的。所以，交易成本对于政策选择具有一定的作用。

三、交易成本模型建立

这里我们首先假设存在N个厂商生产同质的产品，产品市场是完全竞争的。并且，这N个厂商都是碳排放权交易市场遵约参与者，这时这些厂商就需要考虑碳排放成本。于是这些厂商的利润函数为：

π=r・z-C（z）-B（q）-p（θz-a-q）

其中，z表示产品产量，r表示产品价格，C（z）表示产品生产成本函数，并且Cz>0，Czz>0。假设u=θz为遵约厂商在不受排放约束情况下的碳排放量，θ为碳排放强度，也就是单位产品产量对应的碳排放量，q为通过技术手段减少排放的碳排放量（污染处理量），a为监管机构免费发放的碳排放权量，x=θz-a-q为在二级市场交易的碳排放权交易量，当x>0表示卖出碳排放权，当x0，Bqq>0。从这个利润表达式可以看出，碳排放权的初始分配并不会影响到产品产量z，产品产量实际上是产品价格、碳排放权交易价格以及碳排放强度的函数，也即z=z（r，p，θ）。

但是如果把碳排放权交易市场中的交易成本考虑进来，碳排放权的初始分配就会影响到最优的产品产量。用t表示厂商在碳排放权交易市场净交易量，表示为厂商碳排放水平减去初始碳排放权额度的绝对值：

t=|υ-a|

其中，υ=θz-q表示厂商碳排放水平。那么在此基础上，我们定义交易费用函数T（t）为，并且Tt>0。由于遵约厂商参与碳排放权交易市场需要缴纳一定的固定费用，比如说参与碳排放权交易市场所需的管理费用、注册费用等，所以T（t）应该是永远大于零的。当这些固定费用太大时，会使得一些厂商没有动力参与碳排放权交易市场，所以此模型假设固定费用足够小以至于只考虑变动费用则可。这时，遵约厂商的利润函数可表达为：

π=r・z-C（z）-B（q）+p（a+q-θz）-T（t）

不失一般化，这里我们假设其中一个遵约厂商是碳排放权净买入者（υ>a），以此我们分析碳排放权初始分配对遵约厂商利润以及产品产量的影响。遵约厂商的目标函数就是最大化其利润，那么目标函数的一阶条件有：

πz=r-Cz-pθ-θTt=0

从这里可以看出，一阶条件表示产品价格r等于边际成本（Cz+pθ+θTt），也可以说是边际收入（r-pθ-θTt）等于边际产品成本（Cz）。对于交易所来说，不会把交易费用提高到遵约厂商亏损的程度，由于Cz>0，所以要求r-pθ-θTt>0。并且，我们假设遵约厂商技术碳减排量必须大于0。综上，对技术碳减排量求偏导，我们有：

-Bq+p+Tt≤0

q（-Bq+p+Tt）=0

q≥0

如果遵约厂商技术碳减排量大于0，那么遵约厂商的产品产出量和技术碳减排量都是产品价格、碳排放权交易价格、碳排放强度以及碳排放权初始分配额度的函数，z=z（r，p，θ，a）和a=a（r，p，θ，a）。为了进一步分析碳排放权初始分配额度对产品产量和技术碳减排量的影响，我们对一阶条件进行全微分，整理可以得到：

=

=

|H|表示海塞矩阵

|H|=CzzBqq+Ttt（Czz+θ2Bqq）>0

从中我们可以看出，产品产量的变动和技术碳减排量的变动依赖于Ttt的符号。当Ttt=0时，dz/da=0并且dq/da=0，这时碳排放权初始分配额度对产品产量和技术碳减排量没有影响，这个与没有交易成本的情形结果是一致的。当Ttt>0时，dz/da>0并且dq/da

四、结论与政策建议

篇10

中部地区是我国重要的能源原材料基地，本文采用2001—2014年的面板数据，运用随机前沿模型对我国中部地区的碳排放效率进行了测算，并根据计算结果对中部地区的碳排放效率进行了收敛性检验和预测。主要结论是:(1)中部地区2001—2014年的碳排放效率呈逐年上升的趋势，且内部省份的碳排放效率差距不断缩小;(2)中部地区的碳排放效率存在σ收敛和β收敛。在对碳排放效率作出评价基础上，论文最后提出了相应的因地制宜对策建议。

关键词:

碳排放效率;随机前沿模型;中部地区;收敛性检验

据统计，2013年中国碳排放总量超过欧美总和，人均碳排放首次超过欧盟，我国的碳排放总量已占到世界碳排放量的29%。我国政府在2009年提出了在2020年单位GDP的碳排放量要在2005年的基础上下降40%～45%的自主减排目标，但我国的能源结构中煤炭占一次能源的70%以上，而且从技术因素和结构性因素来看，我国的能源转换和利用效率均低于发达国家，从而导致了我国的碳排放强度与发达国家有很大的差距。在全球生态气候环境快速恶化的情况下，发展低碳经济且保护环境气候，解决可持续发展的有效手段之一就是提高碳排放效率。早期部分学者采用单要素指标研究碳排放效率，但是杨红亮等［1］却认为单要素指标虽然简单易懂但会存在许多的不足之处，例如只用碳排放强度这个单一的要素指标来衡量碳排放效率，最终无法反映各要素之间的替代关系，因为能源只有在与其他的要素结合后才能进行生产，并且碳强度还与产业结构、经济发展水平和地区环境资源等相关，产业结构等的变化都会导致碳强度发生一定的变化，然而碳排放效率可能不发生变化;近年来大量的文献从全要素的角度出发，采用数据包络分析法(DEA)对碳排放效率进行了评价，比如屈小娥［2］从全要素的角度运用DEA测算了1995—2010年我国30个省份的二氧化碳排放效率。数据包络分析法是一种运用方程组求极值的方法，对碳排放效率前沿进行估算时很容易受到一些数据质量的影响，且研究我国碳排放效率的数据一般为宏观统计数据，有一定的较大误差，所以运用数据包络分析法得到的测算需要进行严格的检验，但是数据包络分析模型不但没有将随机因素的影响考虑在内，而且不具有统计的特性导致不能对模型进行一定的检验。随着随机干扰项的引入，随机前沿模型更准确地描述生产者的行为，它首先假设偏离前沿的因素来源于两个方面，其中一个是非负随机误差项，表示技术无效，另外一个是随机误差项，表示噪声的系统［3］。RistoHerrala等［4］基于前沿边界模型(SFA)方法对世界170个国家1997—2007年二氧化碳排放效率进行了测算，结果表明中国的碳排放效率低于世界其他国家。杜克锐等［5］利用随机前沿模型和面板数据测算了我国的碳排放效率，最终得出我国碳排放效率存在地区差异，且这种差异在不断的扩大。赵国浩等［6］基于随机前沿模型测算了山西省1995—2010年的碳排放效率，并且对山西省碳排放效率的影响因素进行了深入的分析研究。我国中部地区处于中原地带，是东西南北地区互通的必经之路。虽然资源比较丰富，工业基础相对较好，但是由于产业结构层次不高，二元经济有大的反差，增加经济产值需要消耗大量的资源。再加上生产管理水平、污染治理投入不足等原因，经济增长所带来的环境负面影响不能被生态环境完全消化和吸收，从而碳排放量较大。但目前有关我国中部地区碳排放效率评价的相关文献不多，本文以中国中部地区为研究对象，基于随机前沿模型测算出碳排放效率，对中部地区碳排放效率进行研究分析，最后提出因地制宜的对策建议，为中部地区提高能源利用效率和节能减排提供决策参考。

1研究方法

1．1计量模型随机前沿方法(SFA)是考虑问题比较全面的效率估计方法。它主要是基于宏观层面的相关统计数据(对最基础的数据进行计算获得)，从投入产出的角度来测算效率。从该方法的基本原理来看，对碳排放效率的定义会更加直观，更能贴切的评价生产活动中CO2的排放绩效，这也是本文选择该模型作为研究方法的重要原因。在有关效率估算的定量研究中，一般运用生产函数模型，来反映生产投入与产出函数量之间的关系。Aigner，Lovell和Schmidt(1977)［7］以及Meeusen和VanDenBroeck(1977)［8］分别独立提出了随机前沿生产函数。起初该模型并没有处理综列数据的能力，但是Battese和Coelli(1995)［9］在1992年提出了一个针对那些综列数据的随机生产模型，通过极大似然估计的方法来确定前沿边界，使该模型在处理跨时间段的数据成为了可能，极大的提升了应用范围。本文基于随机前沿模型，采用了较为灵活的超越对数函数，通过极大似然估计的方法来确定前沿边界。

1．2数据来源本文的样本选择了山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南等中部地区的6个省际的面板数据集，考虑到数据的可得性与可比性，样本观测区间设定为2001—2014年。生产投入指标选取能源碳排放量、从业年均人数和资本存量，产出指标选取地区生产总值。相关数据来源于《中国能源统计年鉴》、《中国统计年鉴》和中部6省历年统计年鉴。相关指标及其数据处理说明如下:(1)各省的GDP(Y)。各省的国内生产总值数据直接来源于《中国统计年鉴》，然后在此基础上以2001年作为基准，将各省历年的GDP按照2001年的可比价格进行折算。(2)各省的固定资本存量(K)。资本投入以资本存量数据表示地区的资本投入量，采用永续盘存法来进行估算。在方法上本文将借鉴单豪杰等［10］的估算方法，以2001年的不变价格换算2001—2014年的数据，单位为亿元。(3)各省的从业人员(L)。从业人员直接选取了中国统计年鉴中中部地区各省的2001—2014的年末从业人数。(4)各省的碳排放量(TC)。统计年鉴中没有直接的碳排放量的数据，要用一定的测算的方法对能源消费进行处理，能源消费数据来源于《中国能源统计年鉴》，在对碳排放量的测算上，本文采用了IPCC《国家温室气体清单指南》的测算方法，以下是能源消费的碳排放量计算公式。

2实证结果与分析

2．1模型计算结果和分析基于随机前沿模型，采用2001—2014年的面板数据，测算了中国中部地区2001—2014年的碳排放效率，由Frontier4．1程序运用其中的最大似然法来估算得出各项参数，参数估算结果如表1所示，碳排放效率的计算结果如表2所示。从表1可以看出，碳排放效率和劳动力的系数为正，资本的系数为负，即前两者与产出呈正相关，资本与产出GDP呈负相关;劳动力、碳排放量和资本三者之间的相互影响皆约等于0，说明对产出的影响都不明显。从表2中可以看出，2001—2014年我国中部地区的碳排放效率稳步上升。从中部地区六省近3年碳排放效率的平均值来看，河南的碳排放效率最高，湖南次之;安徽的碳排放效率最低，山西次之;中部地区的碳排放效率平均水平达到0.738。从样本期间各地碳排放效率的演变趋势来看，中部地区的碳排放效率变动趋势大体一致，整体上呈现上升的趋势。中部地区6省的碳排放效率的差距在逐渐缩小，而河南的碳排放效率一直处于最高水平，碳减排任务最为艰巨。我国中部地区的碳排放效率平均值在2001—2014年间呈现缓慢上升的趋势，中部各省区的碳排放效率差距正在缩小。

2．2收敛性检验收敛性分析在于检验不同地区碳排放效率的趋同与发散情况，收敛一般分为3种类型，即σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛。(1)σ收敛性检验对于σ收敛，测度的方法通常有标准差、变异系数、基尼系数和泰尔指数等。为了更进一步考察地区内部的差异，本文使用变异系数来对中部地区碳排放效率进行σ收敛性检验，结果如图1所示。中部碳排放效率的变异系数随着年份的增加不断的下降，且这种下降比较稳定，说明中部地区各省碳排放效率的差异在不断缩小，显示出明显的σ收敛特征，没有发散的趋势。(2)绝对β收敛检验采用Sala－i－Martin(1996)［11］的方法进行绝对β收敛检验，构造回归模型如下。其中ɑ是常数项，β是待估的收敛参数，ε为随机误差项，Eit、Ei0分别表示第i地区在第t年和初始年的地区碳排放效率，git表示t年间第i地区碳排放效率的平均增长速度。采用最小二乘法进行回归，若β显著为负，表明存在绝对β收敛。

为消除经济周期或经济波动的异常影响，我们将2001—2014年划分为3个时期，以2001—2004年工业碳排放效率平均值作为初始值，以2011—2014年工业碳排放效率平均值作为期末值，两个时间段的时间差距为10年，即式(4)中的t=10，绝对β收敛检验结果见表3。从表3可看出，中部地区的β=－0．68为负数且在1%的水平下显著，所以碳排放效率具有绝对β收敛趋势，即中部各地的碳排放效率趋于同一稳定状态，初始值低的地区碳排放效率平均增长速度高于初始值高的地区，存在落后地区追赶先进地区的发展趋势。(3)条件β收敛检验进行条件β收敛检验需要加入控制变量，为了更好地对中部地区碳排放效率进行分析，在此选碳排放效率的直接影响因素作为控制变量，主要包括能源消费结构、技术进步、产业结构和城市化水平等4方面。本文使用如下回归方程式进行检验。利用面板数据固定效应模型进行条件β收敛检验(见表4)，中部地区的β值为负，且达到了1%显著水平。结果表明，中部地区碳排放效率存在条件β收敛，收敛于自己的稳态水平，由于又呈绝对收敛特征，表明中部内部各省份碳排放效率趋向于一个共同的稳态水平。产业结构对碳排放效率的提高起到了促进作用，第二产业占比越大，越有利于碳排放效率的提升;而在城市化进程中，碳排放量也会随着城市的发展有一定程度的增长，同时，城市化进程中的技术创新和资源优化配置，对碳排放效率存在一定的促进作用;中部地区的城市化进程水平还不是很好，工业化进程相对缓慢，对能源的大量使用还是有很强的依赖性，特别是河南和山西，是煤炭的能源大省，因此在能源结构中煤炭的消耗量也是最大的，从而导致煤炭在整个能源消费总量中占的比重比较大，碳排放相对于其他能源也比较高，因此它对整个碳排放效率的提高起到了阻碍作用;技术进步的系数为负值，对整个效率的提高具有一定的阻碍，但不明显，由此可见技术进步还需要进一步的加强，引进能够减少碳排放量的先进技术。

3结论和政策建议

本文采用SFA模型测算了碳排放效率值，在2001—2014年期间，中部地区的能源碳排放效率均呈不断增长趋势，且内部省份的碳排放效率差距较小。在样本期间，中部地区的碳排放效率平均值为0．738，说明我国中部地区能源仍有一定的减排潜力有待挖掘。碳排放效率越高的省份，能源碳减排的成本越高，碳减排政策的制定与实施，需要考虑不同省份碳排放效率的差异，测算与比较地区碳排放效率，可以为各地碳减排目标的设定提供参考。从碳排放效率的收敛性来看，中部碳排放效率存在σ收敛和β收敛，说明中部碳排放效率存在追赶效应与趋同态势，碳排放效率的差距呈现不断缩小的趋势。我国节能减排的任务要根据不同地区碳排放效率的差异来实施因地制宜的政策措施，从而能够更好地利用各地区节能减排的潜力，来实现我国在2009年提出的节能减排目标。因此根据本文对中部地区碳排放效率进行的测算和分析，得出中部地区可以从以下方面来减少碳排放量:(1)提高中部地区的能源利用效率。从传统能源的清洁利用和新能源的发展两方面着手，从而提高能源的碳排放效率，降低中部各省的碳排放量。中部地区主要以煤炭为主的能源结构，应该积极引进一些新的先进技术，实现煤炭等传统能源的清洁利用。同时加快煤制天然气产业发展，降低二氧化碳的排放，可通过利用煤炭大量生产无碳气体氢气，从而减少煤炭在燃烧过程中排放的各种环境污染物。(2)优化中部地区的产业结构。中部地区经济增长主要依靠第二产业带动，第三产业发展相对落后。调整产业结构，积极引导高耗能行业健康发展，关闭一些耗能大、污染重的企业，控制高耗能行业的过快增长，运用低碳环保技术对煤炭、钢铁、冶金等传统产业进行技术改造，推动煤炭等资源型企业向规模化、集约化、可持续化的方向发展，促进第三产业的快速发展。(3)调整中部地区的能源消费结构，改变部分省能源结构单一的局面，向清洁能源转化。中部地区各省的现状是以煤炭为主的能源结构，且煤炭又是中部地区碳排放的主要来源，因而调整能源结构对提高碳排放效率非常重要。随着科学技术的快速发展，各省应结合自身的发展情况和各自的资源优势，通过开发水电、发展风电、推进核电就地转化，与其他清洁能源相比，核电的供应相对比较稳定，且不受气候变化的影响，可以用来满足基础用电的供应。转化核电的原材料用料相对比较少，不但减少了成本费用，而且也减少了运输产生的资源费，为交通工作减少了压力。在这些有限的不可再生资源开发中，还应该积极开发可以循环利用，特别是可再生能源。太阳能是一个新生能源，可称得上是绿色能源，太阳能具有成本低、无污染和可再生的特点，符合保护环境的理念，我们目前可使用的各种清洁能源中，太阳能的转换效率比较高，并且经济实惠具有很大的发展空间，是未来新能源发展的必然选择。

参考文献

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［5］杜克锐，邹楚沅．我国碳排放效率地区差异、影响因素及收敛性分析［J］．浙江社会科学，2011(11):32－43．