二氧化碳排放影响范文
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导语：如何才能写好一篇二氧化碳排放影响，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。
篇1
全球气候持续变暖已经成为当前人类面临的主要挑战,人类活动排放的二氧化碳与气候变暖关系密切°°。作为世界上最大的发展中国家和第二大能源生产和消费国，以及仅次于美国的二氧化碳排放国家0,中国面临着越来越大的压力和挑战。2009年5月20日召开的哥本哈根气候变化会议围绕着发展中国家是否应该承担减排义务展开了激烈的交锋,抑制气候变化制定合理有效的环境政策成为了国际上的研究热点。中国也一直采取政策、措施来积极应对气候变化，中央在‘‘十一五”规划纲要明确提出，到2010年单位国内生产总值能源消耗比“十五”期末要降低20%左右，主要污染物排放总量减少10%,并将其列为重要的约束性指标。同时,我国政府于2009年11月26日正式宣布控制温室气体排放的行动目标,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%。因此，研究二氧化碳碳减排问题不仅有利于落实科学发展观，而且对于国家的可持续发展,减缓全球气候变化具有积极的意义。
事实上，二氧化碳减排的最有效措施是以重点领域作为突破口和重要抓手。化学工业作为工业部门中高能耗、高污染的行业之一，自然成为了我国减排工作实施的重点领域。据统计，化工行业年排放工业废水30多亿吨,工业废气1.4万亿立方米,产生工业固体废弃物8400多万吨,分别占全国“三废”排放总量的16%、％和5%,位居工业行业的第1、和5位。另一方面,尽管通过新的节能技术和减排技术已使我国化学工业主要耗能产品的单位能耗有不同程度的降低，但单位产品的能耗和排放与国际先进水平相比仍有一定差距。就能源利用效率而言，我国化学工业的能源效率比发达国家低10%-15%左右，一些产品单位能耗比发达国家高10%-20%左右。因此，化学行业二氧化碳减排工作的有效开展对于我国整体节能减排工作的突破和循环经济的发展具有重要现实意义和示范作用。
然而，对化学行业二氧化碳减排政策制定和实施离不开对该行业的碳减排影响因素分析。究竟哪些因素推动了能耗量的增长和碳排量的变动？哪些部门是主要的耗能部门或者是最大的碳排放源？等等，只有充分掌握上述影响碳排放的因素,才能有针对性地制定和实施有效的行业节能减排政策。因此，研究化学行业的二氧化碳排放的影响因素具有重要的理论和现实意义，并能为制定可行的行业节能减排等环境政策提供参考。
二、国内外研究现状
目前与本文研究相关的文献主要集中碳排放强度以及碳排放因素两个方面。
(1)碳排放强度
Greening等(1998)对10个OECD国家（丹麦、芬兰、法国、联邦德国、意大利、日本、挪威、瑞典、英国和美国）的生产部门(1971-1991年)进行了分析,认为生产部门能源强度下降是其碳排放强度下降的主要原因，同时能源价格等一些其他因素对碳排放强度有很大影响0。Zhang(2003)利用没有残差的Laspeyres方法分析了中国工业部门1990-1997年能源消费的变化，研究结果表明1990-1997年工业部门所节约能源的87.8%是由于实际能源强度下降引起的，能源下降主要体现在黑色金属、化学、非金属矿物、机械制造四个部门?。Wu等(2005)根据中国各省的数据,利用一种新的三层分析法研究了1996-1999年中国二氧化碳排放“突然下降”的原因，研究结果表明：工业部门能源强度下降的速度以及劳动生产率的缓慢下降是化石燃料利用二氧化碳排放下降的决定因素5。Fan等(2007)分析了1980-2003年一次能源利用和物质生产部门终端能源利用的碳排放强度变化情况，研究发现能源强度下降是中国碳排放强度下降的主要原因0。魏一鸣等（2008)在《中国能源报告（2008)：碳排放研究》中对中国能源消费与碳排放进行了研究指出中国碳排放强度高于世界平均水平,但是下降较快，中国碳排放强度仍存在一定的下降空间，减缓二氧化碳排放增长的重点是降低能源强度、降低能源消费结构中的高碳能源比例、增加低碳能源消费、以及控制人口数量来实现0。
(2)碳排放因素
许多学者利用因素分解方法和投入产出理论,研究了二氧化碳气体排放变化的影响因素以及与环境相关的问题。Gould和Kulshreshtha(1986)首次将最终需求、结构依存以及节约能源与萨斯喀彻温省的能源消费结合起来?。Rose和Chen(1991)运用投入产出结构分解方法来解释1972-1982年美国经济的中间部门的基于燃料和其他投入之间的中间燃料替代0。Chang和Lin(1998)利用投入产出结构分解法分析了1981-1991年台湾二氧化碳排放趋势和工业部门排放二氧化碳的变化M。Fan(2006)等分析了1975-2000年人口、经济、技术对中国、世界、高收入国家、较高的中等收入国家、较低的中等收入国家、低收入国家的二氧化碳排放的影响，研究发现人口、经济、技术对不同收入水平国家二氧化碳排放量的影响是不同的。MichaelDalton等(2008)的研究中指出从长远的角度来看，人口老龄化会减少二氧化碳的排放,人口的年龄结构对二氧化碳的排放和能源利用等产生影响，如果在人口相对较少的情况下，排放量几乎会降低40%12。MinZhao、LirongTan等（2010)基于LMDI方法利用1996年-2007年的历史数据研究了上海工业部门的碳排放影响因素，结果表明经济产出效应是推动碳排放增长的主要因素，而能源强度的降低和能源结构、产业结构的调整成为抑制碳排放增长的因素13。ClaudiaSheinbaum等(2010)米用LMDI方法定量研究了1970-2006年间墨西哥钢铁工业部门的能耗和碳排放情况，他们指出经济活动效应使能耗在所研究时间范围内增长了227%,而结构效应和能源效率效应则分别使能耗减少5%,90%14。SebastianLozano、EsterGutier?rez(2008)运用数据包络分析（DEA)研究了人口、能耗、碳排放和GDP之间的关系M。牛叔文、丁永霞等(2010)以亚太八国为对象，采用面板数据模型,分析了1971-2005年间能耗、GOT和二氧化碳之间的关系，他们的研究显示发达国家的碳排放基数和能源利用率高，单位能耗和单位GDP排放的二氧化碳低,而发展中国家则相反，我国的能耗和碳排放指标所优于其他三个发展中国家,但次于发达国家116。ChengF.Lee、SueJ.Lin(2001)利用投入产出结构分解的方法研究了影响台湾石化行业1984年到1994年二氧化碳排放的关键因素,通过指数分解分析、投入产出理论以及结构分解方法，识别出二氧化碳排放系数,能源强度、能源替代、增值率、中间需求、国内最终需求、最终出口需求等8个因素台湾石化行业的二氧化碳排放变化的影响，并提出了相应的政策建议。
综上可以看出，尽管目前关于碳减排研究较多,但多集中在国家或者区域层面上，且大多关于西方国家和地区，而对在经济领域具有重要地位的特定工业部门研究却不多见，特别是采用定量实证分析化学工业碳排放的研究很少。
三、方法及数据来源
(一）二氧化碳排放量的估算
根据IPCC给出的温室气体排放指导方针目录（1996年修订版），中国化学工业的二氧化碳排放量可以采用以下公式进行估算,如式（1)所示。
(二）化学工业二氧化碳排放量变化的因素分解模型
借鉴Kaya恒等式M,为了分析化学工业的二氧化碳排放量变化的影响因素，可以将化学工业二氧化碳排放总量分解为以下的影响因素：化学工业能源消费总量、化学工业具体部门能源消费比例、化学工业化石能源比例、化学工业化石能源结构以及能源碳排放系数。具体公式如（2)所示，公式(2)中的参数说明如表2。
为了下文叙述方便,将(2)、(3)式分别称为二氧化碳排放模型、能源消费模型。Ang(2004)B9]比较了各种不同的指数分解方法，认为对数平均指数分解法（LMDI)在其理论基础、适用性以及结果解释等方面具有优势，因此本文选择LMDI(Log-MeanDivisiaIndex)方法。根据LMDI分解方法，可以推出如下等式。
(1)二氧化碳排放模型
E表示现期相对基期化学工业能源消费量的变动;AEq、、Eu尾,AEei分别表示化学工业能源消费量的经济增长效应、化学工业产出比例效应、化学工业的部门结构效应、能耗强度效应。同样地,根据LMDI分解方法得到如下分解结果：
对基期二氧化碳排放量的变动;ACEi,ACfe,ACes,ACec、ACQ、ACu、ACss、/AC?分别表示部门能源消费效应、化学工业化石能源比例效应、化石能源结构效应、能源碳排放强度效应、经济增长效应、化学工业产出比例效应、化学工业的部门结构效应、能耗强度效应。
(三）数据来源
本文分析了1996-2007年我国主要化学工业二氧化碳排放量的变动情况。1996-2007年的各部门的工业总产值数据来源于中国工业经济统计年鉴1997、1998、2000、2001、2002、2003、2004、
2006、2007,由于未得到1998年和2004年的工业总产值，因此本文通过前后两年平均得到1998年和2004年的工业总产值。1996-2007年的二氧化碳排放量根据国家发改委能源研究所的数据计算得到。各部门的能源消费量以及煤炭、石油、天然气等的能源消耗来源于中国统计年鉴1996-
2007。在本文中假定三种能源的二氧化碳排放强度保持不变，因此,ACm=0。
四、结果分析及讨论
能源消费、能源强度以及能源结构都与化学工业二氧化碳排放相关，另外,一些经济因素如工年二氣化碳排放模型分解结果累积图业总产值等也会影响化学工业二氧化碳的排放。LMDI方法可以有效地识别这些关键因素的影响程度。本文将化学工业分为化学原料及化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、橡胶制品业以及塑料制品业等5个部门。
(一）二氧化碳排放模型结果根据(4)式，以1996年为基年,逐年变动累积得到的结果如图1所示。
结果显示,在1996年至2007年之间，中国化学工业二氧化碳排放量的变动基本上可以由能源消费量的变动来解释,化学工业化石能源结构效应、化学工业化石能源比例效应的影响其次,化学工业具体部门的能源消费效应的影响最小。从整体趋势来看，化学工业能源消费的增长增加了二氧化碳排放量，而化石能源结构效应以及化石能源比例效应的负向变化抑制了二氧化碳的排放。另外,1996年至1999年间，化学工业二氧化碳排放量是逐年减少的，主要是由这几年化学工业能源消费以及化学工业具体部门能源消费的降低所致。随着部门及总体能源消费的增加，二氧化碳排放开始出现明显增长,到2004年，出现大幅度增长,此时则主要缘于化学工业化石能源比例效应及能源消费效应,即能源消耗,尤其是大量的化石能源的消耗直接导致了二氧化碳排放量的增加。
以1996年为基期,2007年为现期，根据4式的分解结果如图2。2007年相对于1996年化学工图2中国化学工业1996年和
业二氧化碳排放量的变动中，能源消费效应的贡献度为172.86%,化石能源比例效应和化石能源结构效应的贡献度分别为-5.08%、-67.43%,而化学工业具体5个部门（包括化学原料和化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、橡胶制造业以及塑料制造业）的能源消费效应的贡献率仅为-0.34%。自上世纪90年代中期以后，煤炭在化石能源中的比例有所下降，石油和天然气的比重有所上升。三种化石能源中，煤炭的二氧化碳排放强度最高，石油次之，天然气最低。因此,化学工业化石能源的结构变动有利于减少二氧化碳的排放。在全球气候变暖、温室气体排放不断增加的压力下,除了调整化石能源结构以外，还应大力推进新能源（包括风电、核电和水电）的使用比例。
(二）能源消费模型结果
根据(6)式,以1996年为基年,逐年变动累积得到的结果如图（3)和（4)所示。
从图3可以看出，经济发展和能耗强度变动是影响化学工业能源消费量的最主要的两个因素,其中，经济增长增加了二氧化碳的排放,而能耗强度变动减少了二氧化碳排放。而化学工业经济效应以及化学工业具体部门结构效应的影响较小。
2007年二氣化碳排放模型分解结果
图4从更细致的层面反映了化学工业中具体5个部门能耗强度的变化情况。其中，化学原料和化学制品制造业以及化学纤维制造业的能耗强度下降很快,尤其在2001年以后。医药制造业、橡胶制品业以及塑料制品业的能耗强度减少较缓慢。说明化学原料和化学制品制造业以及化学纤维制造业两个部门是化学工业所有部门中能耗较高、同时经济发展也较高的部门。为了降低化学工业二氧化碳排放量,提高能源效率，应该加强化学原料和化学制品制造业以及化学纤维制造业的经济投入，同时通过改善相应设备，增加清洁能源比重,降低化石能源消费。
根据(6)式，以1996年为基期，2007年为现期，分解结果如图5所示。
(三）叠加结果
在(4)、(6)两式分解结果的基础上,根据（8)式,叠加后的结果如图6所示。
以1996年为基期，2007年为现期,叠加后的结果如图7所示。
图7全面地反映了各影响因素对1996-2007年中国化学工业二氧化碳排放量变动的贡献程度。根据图7及以上的分析，可以得到：
(1)经济活动和能耗强度下降是影响中国化学工业1996-2007年二氧化碳排放的两个最重要的因素。能耗强度的下降明显减少了二氧化碳的排放,但仍无法抵消经济增长导致的二氧化碳排
放量的增加。
(2)中国整体经济增长导致的二氧化碳排放源于经济增长对能源的需求和消耗，这也造成了化学工业二氧化碳减排与其经济发展之间的矛
盾。为了在减少二氧化碳排放的同时不会抑制经济的发展,需要考虑更多的因素，如化石能源的减少,能源结构的优化,部门结构的调整等等。
(3)由图7可以看出，化学工业的经济发展反而会降低其二氧化碳的排放，因此，应继续关注我国化学工业的生产和发展,加大投入。
(4)能耗强度的下降无疑是化学工业二氧化碳减排最有力的贡献因素，因此，为了提高化学工业的能源利用效率，降低二氧化碳排放,需要不断降低能耗强度,可以通过增加研发投入、改进技术以及改善相应设备、增加新能源比重入手。
(5)化学工业具体部门结构的变动会增加能
年和2007年叠加分解结果
源的消费量，因此需要调整各部门的结构，关注高耗能部门(化学原料和化学制品制造业以及化学纤维制造业）的能源消费,增加较低耗能部门的投入,以期降低能源消耗。
(6)化学工业能源结构的优化减少了二氧化碳的排放,虽然相对而言，能源结构的贡献率不是很大,但是能源结构的优化作为战略性的减排政策是非常重要的，尤其是大力发展核能、风能以及太阳能等非化石能源。
篇2
Abstract： Taking Yunnan province as an example， this article studies the influencing factors of carbon emissions from population， urbanization rate， total GDP， per capita GDP， secondary industry share of GDP， energy consumption per unit of GDP， the proportion of coal consumption based on STIRPAT model. An equation model is constructed. Finally the relationship and influencing degree of the factors are analyzed.
关键词： 碳排放；STIRPAT模型；人均GDP；能源结构
Key words： carbon emission；STIRPAT model；per capita GDP；energy structure
中图分类号：F206 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）32-0182-02
作者简介：黄宜（1981-），女，湖南澧县人，昆明理工大学管理与经济学院在读博士生，研究方向为战略管理。
0 引言
随着经济的发展，我国的工业化进程不断地加快，如何有效地减少和降低由于工业化进程的推进带来的碳排放是我国必须要承担的责任，也是面临的重大挑战。为了很好地践行节能减排，为实现低碳经济提供有价值的参考，需对碳排放的影响因素进行分析。本文以云南省为例进行研究。
1 云南省碳排放影响因素研究
1.1 模型研究 Ehrilich和Holden（1971）[1]提出了针对一个国家环境污染问题的IPAT模型，模型的表达式为I=P·A·T，其中I表示一国环境污染情况；P代表一国人口水平；A代表一国富裕程度；T代表一国技术水平。此模型将环境影响与各驱动因素之间的关系简单地处理为同比例的线性关系，不能很好地反映出驱动因素变化时对环境影响的变化程度。鉴于此，York和Dietz，Rosa等（1994）[2]在IPAT 模型基础上进行扩展，提出了随机回归影响模型（STIRPAT模型）；其表达式为I=aP■A■T■e。其中e为模型误差。STIRPAT模型能够克服IPAT的“各因素同比例影响碳排放”假设的不足，是对上述模型的修正和扩展。因此本文选取STIRPAT模型对碳排放影响因素进行分析。
1.2 因素选取 在以往研究的基础上并结合云南省的实际情况，本文从STIRPAT模型的人口、富裕、技术水平3个方面出发扩展到人口指标、财富指标、结构化指标、技术性指标和能源结构这5个方面，并选取人口、城市化率、GDP总额、人均GDP、第二产业占GDP的比重、单位GDP能耗、煤炭消费比重共7个因素分别代表这5个方面来进行分析研究[3]。
1.3 影响因素分析 从STIRPAT模型的三个方面扩展到人口、城市化率、GDP总额、人均GDP、第二产业占GDP的比重、单位GDP能耗、煤炭消费比重共7个因素考虑对碳排放的影响。拓展后的STIRPAT模型表达式[4]为：
C■=aP■■U■■A■■I■■T■■E■■D■■ （1）
其中Ci，Pi，Ui，Ai，Ii，Ti，Ei，Di分别表示第i年的碳排放量、人口数、城市化率、GDP总额、人均GDP、第二产业占GDP的比重、单位GDP能耗、煤炭消费比重；其中b1，b2，b3，b4，b5，b6，b7均为模型参数。
由于STIRPAT模型是非线性的，为了方便使用相关软件对其进行回归分析，对该模型两边取对数，使其线性化：lnC=lna+b1lnP+b2lnU+b3lnA+b4lnI+b5lnT+b6lnE+b7lnD （2）
作为碳排放备选驱动因子，首先对其取对数，然后将数据输入SPSS16.0软件作偏相关分析。（此处所选取的数据年份为1978-2010年，数据来源于《云南统计年鉴2011》[5]和《云南能源统计年鉴2011》[6]）得到人口、GDP总额、人均GDP、第二产业比重的相关系数分别为0.968、0.983、0.985、0.894，与碳排放量具有高度正相关性；单位GDP能耗、煤炭消费比例的系数分别为-0.822、-0.665，与碳排放量具有较高的负相关性；城市化率的系数为0.511，具有较低的相关性，故删除。选择人口、GDP总额、人均GDP、第二产业比重、单位GDP能耗、煤炭消费比重6个因子作为碳排放的影响因子进行分析。
为了考虑各个变量之间是否存在明显的多重共线关系，对6个影响因素进行VIF检验，得到GDP总额为已排除的变量，剩下的因素人口、人均GDP、第二产业比重、单位GDP能耗、煤炭消费比例的VIF值分别为126.569、106.428、7.299、10.146、2.682，其中人口、人均GDP、单位GDP能耗的VIF值大于10，因此说明此回归方程存在严重的多重共线性。在保持自变量个数不变的前提下解决回归方程存在多重共线性的方法有偏最小二乘法、主成分回归法和岭回归法。此处选取岭回归方法来对原始数据拟合回归。
由于在spss中没有可视对话框进行岭回归的分析，需要编写相应的程序，打开文件—新建—语法，在弹出的对话框中输入以下语法命令：
INCLUDE'C：＼Program Files （x86）＼SPSSInc＼PASWStatist-
ics18＼Samples＼English＼ridge regression.sps'.
RIDGEREG enter=x1，x4，x5，x6，x7（x1代表人口，x4代表人均GDP，x5代表第二产业比重，x6代表单位GDP能耗，x7代表煤炭消费比重）
/dep=y （y代表碳排放量）
/inc=0.05.
运行得到当K值为0.4时，岭迹图开始变得平稳，同时可绝系数处在缓慢下降中。而当K=0.4时，X1，X4，X5，X6，X7的系数分别为0.283715，0.322386，0.190369，-0.061796，-0.027519。则匹配模型的方程为：
Y*=0.283715X■■+0.322386X■■+0.190369X■■-0.061796X■■-0.027519X■■
相应的决定系数为0.92142，虽然没有原方程的0.957高，但是方程中的5个变量的系数前三个为正，后两个为负数，符合专业知识。也就是说岭回归通过丢弃少量的信息，换来了方程系数的合理估计。
2 结果分析
从系数来看，人均GDP对二氧化碳排放的影响最大，其弹性系数为0.32，即人均GDP水平每增加1%，使得二氧化碳排放总量增长0.32%，由于人均GDP的增长使得人们的生活消费水平也不断改善和提高，消费相应的高耗能和高排放产品数量也会明显增加，对碳排放会造成一定的影响。
人口水平弹性系数达到了0.28，即人口每增加1%，可以使二氧化碳排放总量增加0.28%。这一结果较为符合，在云南近30年来的发展过程，由于气候条件等先天的优势，吸引了全国各地人民，人口数量的高速增长，人们的各种活动都会消耗能源并产生二氧化碳，其结果必然造成二氧化碳总量的“刚性”增加。
第二产业比重其弹性系数为0.19，即第二产业比重每增加1%，则二氧化碳排放量增加0.19%。主要是以工业为主的第二产业消耗的能源会造成大量二氧化碳的排放，随着产业结构的调整，第三产业的比重越来越大，其对能源的需求和消费已取代了第二产业对于能源消费的需求，因此第二产业的高耗能排放不再那么显著，取而代之的是第三产业碳排放逐渐增加。
单位GDP能耗其弹性系数为-0.06，与二氧化碳排放呈负相关关系，表示能源强度降低1%，二氧化碳排放增加0.06%，深入分析原因，1978年至2010年期间云南经济发展迅速，能源消费增长8.14倍，但GDP增长22.15倍，单位GDP能耗下降0.92倍。能源强度虽然下降了，但是能源消费不断增加，导致二氧化碳排放也呈现增加的态势，单位GDP能耗对二氧化碳排放总量的减少作用几乎没有。
煤炭消费比重其弹性系数为-0.03，即煤炭消费比重降低1%，则二氧化碳排放量增长0.03个百分点。1978年到2010年的33年间，二氧化碳排放量增长6.65倍，虽然煤炭消费比重下降1.38倍，但是石油比重增长2.1倍，由煤炭消费减少带来的二氧化碳排放被石油消费增加所带来的二氧化碳排放抵消，因此煤炭消费比重的下降对二氧化碳排放量的减少几乎为0，因此大力发展清洁能源，使用清洁能源才是发展的硬道理。
3 结论
本文从人口、GDP总额、城市化率、人均GDP、第二产业占GDP的比重、单位GDP能耗、煤炭消费比重共7个因素出发，利用STIRPAT模型对影响碳排放的因素进行了分析。构建了影响因素的方程模型，得到了各影响因素的影响因子，为更好地实现低碳经济考核目标提出有价值的参考提供了依据。
参考文献：
[1]Ehrlich P R，Holden J P. Impact of population growth[J]. Sci- ence，1971，171：1212 -1217.
[2]Dietz T， Rosa E A. Rethinking the Environmental Impacts of Population， Affluence， and Technology[J].Human Ecology Review 1，277-300，1994.
[3]秦昌才，刘树林.碳排放影响因素研究的现状、比较与启示[J].经济与管理评论，2012（3）：29-33.
[4]宋杰鲲.基于STIRPAT和偏最小二乘回归的碳排放预测模型[J].统计与决策，2011（24）：19-22.
篇3
[关键词]KAYA模型；碳排放；驱动因素；青岛市
[中图分类号]F207 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372（2013）03-0084-04
一、引言
与同类城市相比，青岛的农村大、城市小，农民多、市民少，县域面积占全市总面积的90%，农业人口占全市总人口的60%。2011年青岛市的万元GDP能耗0.71吨标准煤，已居全国前列；一、二、三次产业结构的比重为4.6：47.6：47.8，能耗较高的工业比重依然大于当年的全国平均水平46.8%。因此，本文运用实证分析的方法，考量青岛市二氧化碳排放状况，分析驱动碳排放量增长的因素，及各个因素的影响程度。
目前我国对二氧化碳排放及其驱动因素的研究成果，大部分集中于某个区域或省份二氧化碳及驱动因素。李卫兵、陈思（2011）对中国中、东、西部三个经济带的碳排放驱动因素进行了分析，并通过区域对比研究发现，中部地区与东、西部在碳排放驱动因素的影响方向和影响程度上有很大的不同[1]。叶晓佳、孙敬水、董立峰（2011）测算了浙江省1996—2008年碳排放及各驱动因素对碳排量的贡献[2]。张超、任建兰（2012）利用1990—2009年的数据对山东省能源消费二氧化碳排放及驱动因素分析[3]。王兆君、李婷婷（2012）利用KAYA模型，分析了2001—2010年黑龙江国有林区碳排放量与人口数量、经济发展、单位能耗碳排放、单位GDP能源强度的关系，提出了减少林区碳排放的建议[4]。本文利用KAYA模型对青岛市二氧化碳排放及其驱动因素进行研究，以期为青岛市低碳经济发展政策的制定提供依据。
二、碳排放模型的构建及指标解释
（一）模型构建
KAYA模型是由日本学者Kaya Yoichi（1990）提出的，专门用于研究二氧化碳排放及其驱动因素，揭示二氧化碳排放量的推动力[5]。他认为一个国家或地区的碳排放量受到人口数量、人均GDP、单位GDP能源强度以及单位能耗碳排放量四个因素的影响，反映的是碳排放与人口数量、经济发展和能源利用的关系。利用KAYA模型，可对一个国家或地区碳排放量驱动因素分析，以找出降低碳排放的有效措施。模型的具体形式如下：
二氧化碳排放量=人口数量×人均GDP×单位GDP能源强度×单位能耗碳排放量 （1）
在KAYA模型原始表达式（1）的基础上，构建青岛市二氧化碳排放及驱动因素分析的模型：
其中，CO2为青岛市二氧化碳排放量，P为青岛市人口数量，GDP为青岛市生产总值，E为青岛市单位GDP能源强度，K为青岛市单位能耗二氧化碳排放量。
本文基于上述模型，测定青岛市2001—2010年二氧化碳排放量及变动趋势，分析各个驱动因素对碳排放总量的影响方向和影响程度。数据主要来源于2001—2011年《青岛市统计年鉴》、《山东省统计年鉴》。这10年正值国家“十五”计划（2001—2005）和“十一五”规划（2006—2010）的重要时期，也是青岛市经济快速发展时期。
（二）指标解释
1.人口数量
人口数量是影响碳排放的一个重要指标。在社会经济、技术条件不变的情况下，一般来讲人口数量增长对资源和能源的需求量就越大，碳排放量会增加。
2.人均GDP（GDP/P）
人均GDP是一个国家或地区，在核算期内（通常为一年）实现的生产总值与所属范围内的常住人口的比值，是衡量各国人民生活水平的一个标准。一般来讲，在高碳经济模式下，人均GDP越大，碳排放量越多；而在低碳经济模式下，人均GDP的增长可能不会带来碳排量的增加，低碳或无碳能源和低碳产业是推动经济的主要力量。
3.单位GDP能源强度（E）
单位GDP能源强度是指每单位GDP消耗能源的数量。单位GDP能耗越大，说明经济发展对能源的依赖程度越强，它是衡量能源经济效率的重要指标。
4.单位能耗碳排放量（K）
单位能耗碳排放量是指每消耗一单位的能源排放的二氧化碳量，是衡量碳能源结构的一项重要指标。由于热值和燃烧效率有所差异，不同的能源产生的二氧化碳排放量有很大的不同。单位能耗碳排放量的计算模型如下：
其中，Ui表示第i种能源消耗量，i表示第i种能源的碳排放系数，n表示能源的种类。参照2001—2010年的山东省能源消费结构，根据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》的不同能源二氧化碳排放系数，计算得到各年的二氧化碳排放总量及单位能耗二氧化碳排放量。
三、青岛市碳排放计算结果及分析
（一）模型计算结果
为了保证数据的前后可比性，本文以2000年为基期，用GDP平减指数对GDP数据进行处理。在完成模型构建和原始数据收集汇总工作以后，利用Excel对数据进行处理、计算和分析。
根据模型（2）得到青岛市2001—2010年二氧化碳排放总量和增长速度（见表1）。可见，青岛市二氧化碳排放的增长速度总体上呈降低趋势，10年间的平均增长速度为7.16%，排放总量缓慢增加。
（二）结果分析
1.二氧化碳排放规模与速度分析
由表1可知，青岛市二氧化碳排放总量呈上升趋势，期间年平均增长速度为7.16%。从发展轨迹上来看，青岛市二氧化碳排放大致经历了三轮的螺旋式攀升阶段：2001—2004年环比增长速度较高，2005—2006年增长速度有所减缓，2007—2010年增长速度进一步放缓。2001—2004年正处在国家第十个五年计划的发展时期，经济发展进入了新一轮的快速增长，这一时期青岛市GDP（可比价）平均增长速度维持在14%左右的高水平上，能耗水平较高的工业比重在47%～51%之间，工业经济的增长速度在17%～24%之间，此阶段人们对高碳排放的认识不足，单位GDP碳排放水平较高，这种高能耗的产业结构和落后的耗能设备技术，是二氧化碳排放快速增长的主要原因。2005—2006年，工业经济比重依旧在51%～52.4%的高水平上，但增长的速度明显放慢，增速在20%左右。2007—2010年青岛市的产业结构调整速度加快，能耗高的工业比重由2006年的52%，降低到2010年的48.7%，工业的增长速度进一步放慢，在15%上下波动。“十一五”规划中国家节能减排的政策力度不断加强，青岛市在发展经济的同时，加强产业结构调整，加大节能减排力度，使碳排放增长速度趋于平缓。
2.碳生产力分析
碳生产力是衡量碳排放效率的重要指标，指一段时期内每单位二氧化碳排放创造了多少GDP，反映了单位碳排放所产生的经济效率，因为涵盖了“低碳”和“经济发展”两大目标，所以它成为衡量低碳经济发展水平的一个最具代表性的指标。碳生产力的提高意味着单位物质能源消耗创造了更多的社会财富，碳生产力的增长率也常被用于衡量一个国家或区域在降低二氧化碳排放量、应对气候变化方面所取得的成效。根据原始数据，计算2001—2010年青岛市、山东省碳生产力及增长情况（见表2，图1）。
由表2、图1可见，2001—2010年青岛市碳生产力在循环波动中不断提高，2001—2010年碳生产力增加总量1.28万元/吨，年均增长速度约为7.57%，其中，2004年、2007年、2010年的增长速度最快。碳生产力的发展趋势大致经历了两个阶段：第一阶段（2001—2003年），青岛市碳生产力缓慢提高，增速在2.2%～3.5%，即每吨碳排放产生的经济效益增加额为246.66万元；第二阶段（2004—2010年），青岛市碳生产力增速不断提高，增速最低的2009年也达到4.18%。从总体趋势来看，10年间青岛市碳生产力不断提高，意味着碳排放效率不断增强。
与山东省总体水平比较，不管是碳生产力还是其增长速度，青岛市的水平高于全省平均水平，主要是因为青岛市的产业结构优于全省的产业结构。2010年山东省工业比重为48.2%，其中重工业比重高达67.61%，青岛市工业比重为48.7%，其中重工业比重为61%。同时，青岛市在节能减排、生态城市建设等方面的成绩比较突出。
3.碳排放驱动因素分析
根据因素分析法计算可得，人口数量、人均GDP、单位GDP能源强度以及单位能耗二氧化碳排放量对青岛市二氧化碳排量的影响方向和影响程度（见表3，图2）。
由表3、图2数据，可以对人口数量、人均GDP、单位GDP能源强度以及单位能耗碳排放量四个因素做以下分析：
（1）人口效应。人口数量对青岛市碳排放量基本产生正向影响，影响程度总体来看相对较小，2003—2006年相对显著。从原始数据来看，主要是青岛市10年间人口总数波动不大，不会造成碳排放量的显著变化。
（2）经济发展效应。人均GDP的变化对碳排放量产生重要的正向影响，在四个影响因子中，人均GDP的影响程度最大。其历年对碳排放量的影响无论是在数量上还是从比重上都是最大的，且每年影响程度除2003年、2004年为87.85%、97.77%外，多数年份的影响比重均在116%以上，2008年达到顶峰值246.31%。10年经济发展共产生了增量二氧化碳4508.16万吨，占10年二氧化碳增量总量的近146%，这主要是由青岛市目前发展的高碳产业结构导致的。据相关研究，第三产业的二氧化碳排放强度远低于第二产业，而在第二产业中，先进制造业的二氧化碳排放强度也远低于以电力、石油加工为代表的传统能源加工转换部门以及以钢铁、化工为代表的能源密集型工业部门。因此，青岛市在未来经济发展中，应通过不同层面的结构调整，进一步降低二氧化碳的排放强度，实现低碳发展。
（3）单位GDP能源强度效应。该指标对青岛市碳排放产生了显著的负向影响，单位GDP能源强度的降低对抑制碳排放量有着重要意义。从GDP结构上来看，2001—2010年第二产业在青岛市GDP中的比重大致在47%—52%之间波动，2004—2008年都在50%以上，高碳经济的特征明显。因此，青岛市如何优化经济结构，加快低碳和零碳能源的开发利用，加快高能耗设备的技术改造，直接影响到青岛市低碳城市和蓝色经济发展目标的实现。
（4）单位能耗碳排放效应。该指标对青岛市碳排放有正向作用，但影响程度不大，只有少数年份出现负影响。这主要是受当年的能源结构变化的影响，从青岛市2001—2010年的一次能源消费结构来看，原煤和原油的消耗量占近99%以上，天然气比重不到1%。这种能源结构不仅会增加碳排放还会制约经济发展。因此，如何优化能源结构，发展和利用新能源成为青岛市发展低碳经济的关键。
四、研究结论与建议
本文运用KAYA模型，对青岛市碳排放及其驱动因素进行了实证分析。实证结果显示，2001—2010年青岛市碳排放总量持续增加，碳生产力不断提高，以煤炭、石油为主的高碳经济发展模式仍然没有根本改观。四个影响因素中，人口数量、经济发展、单位能耗碳排放三个因素对青岛市碳排放量基本为正向影响，即如果当前经济发展模式不变，人口增长、人均GDP增长、单位能耗碳排放增长都会导致青岛市碳排放量的增加。单位GDP能源强度则主要为负向影响，体现出青岛市能源利用效率的提高，一定程度上减少了碳排放水平。从影响程度上看，经济发展和单位GDP能源强度是影响青岛市碳排放的主要因素，而人口数量和单位能耗碳排放对碳排放影响较低。从最终结果来看，总的正向驱动效应大于总的负向驱动效应，从而使青岛市碳排放量呈现不断上升的趋势。
青岛市的经济结构和能源消费结构是影响碳排放的主要因素。未来青岛市低碳经济的发展应依据长期的碳强度控制目标，制定低碳发展战略。以调整经济结构为突破点，改变目前的高碳发展模式；提高低碳技术创新能力和能源利用效率，优化能源消费结构，构建低碳能源体系；通过机制创新和相关政策体系的完善，营造良好的低碳经济发展环境，并逐步建立起“低碳交易市场”，在政府、企业、市场“三位一体”监管机制的约束下，实现低碳经济的发展目标。
[参考文献]
[1]李卫兵，陈思.我国东中西部二氧化碳排放的驱动因素研究[J].华中科技大学学报，2011（3）：111-116.
[2]叶晓佳，孙敬水，董立锋.低碳经济发展中的碳排放驱动因素实证研究—以浙江省为例[J].经济理论与经济管理，2011（4）：13-23.
篇4
关键词：低碳经济效率；碳排放；DEA模型
中图分类号：F124.3；F224
文献标识码：ADOI：10.3963/j.issn.16716477.2016.05.0022
在中国经济快速发展的同时，伴随着资源的高投入、环境的高污染，以及低效率和碳排放剧增，即资源、环境的刚性约束与高能耗、高污染、低产出的传统经济发展模式之间的矛盾日益突出。作为温室气体最重要的组成部分，如何控制二氧化碳排放，实现社会经济可持续发展，成为全球关注的焦点。从碳排放强度看，我国的碳排放强度不但高于发达国家，也高于部分发展中国家。例如，2010年我国每万美元GDP二氧化碳排放量是13.8吨，是美国的3.8倍，日本的6.9倍， 欧盟的 6.3倍，巴西的7倍，印度的1.6倍①。
“十三五”纲要已明确提出，把大幅度降低能源消耗强度和二氧化碳排放强度作为约束性指标，有效控制温室气体排放。因此，在研究经济效率的同时，把二氧化碳排放量纳入经济发展评价指标，利用经济模型对我国省域低碳经济发展进行评价，对于推进低碳发展、提高低碳经济发展效率具有重要的指导意义。
一、国内外关于低碳经济的研究
（一）国外学者关于低碳经济的相关研究
2003年，英国首次在政府文件中提出“低碳经济”的概念，认为低碳经济是通过低碳消耗和低污染以获得高产出，通过应用先进的技术来推动经济的发展。J. A. Duro 和 E. Padilla利用 theil 指数分解法，证实影响碳排放差异的主要因素是人均收入[1]。Kei Gomi，Koji Shimada等对建立区域低碳社会进行了研究，认为区域发展应该建立二氧化碳减排目标，制定二氧化碳排放的长期计划，通过温和的经济增长来实现目标和计划[2]。M. David等分析了不同国家及部门温室气体减排目标实现的可能性，并给出相应政策建议[3]。Toshihiko Nakata，Mikhail Rodionov等认为全球应通过构建一个新的能源系统向低碳社会转型，常规的能源系统侧重于世界能源供给与需求网络，新的能源系统应该是立足于减少全球碳排放，更改能源结构，提高能源效率的创新系统[4]。Fankhauser S借鉴英国的经验，为碳减排的政策制定者提供了实际可行的建议。他认为，给碳定价是至关重要的，但低碳还必须解决更广泛的市场、投资的政策和行为失败问题，这反过来提高政策的复杂性和协调的问题。碳转型主要是革命的生产，而不是消费。供应方面的创新和需求需要调整生活方式和行为，但前者占主导地位[5]。Xue J， Watanabe S.通过分析日本的碳排放现状，对日本政府对气候管理和能源管理的研究，结果发现，日本广泛开展能源外交、建设能源储备、大力发展新能源以保障能源供给，推动了日本传统社会向“新型低碳社会”的转变。日本的气候政策和能源政策对于发展我国的低碳经济具有十分重要的借鉴意义[6]。国外学者的研究主要针对碳排放和能源政策的研究，对于我国相关政策的制定具有一定的指导意义。
（二）中国学者关于低碳经济方面的研究
1.对低碳经济效率评价的相关研究。陈诗一基于SBM-DDF-AAM低碳经济分析理论机制，构建了低碳转型进程的动态评估指数，并对改革以来中国各省级地区的低碳经济转型进程进行评估和预测[7]。朱承亮在考虑非期望产出SO2和COD的基础上，基于产出角度的SBM-Undesirable模型，从效率视角对节能减排约束下中国绿色经济绩效进行了研究，发现：考察期内效率较低的省份全部为西部省份，但效率较高的省份未必全部为东部省份，个别西部省份在一些年份均处于生产前沿；中国经济增长效率区域差异明显；优化产业结构、提高能源效率、增强环境治理强度及能力对经济增长效率具有显著促进作用[8]。刘瑞翔利用了生产率指数构建与分解方法，发现能源消耗和污染排放是中国环境无效率的主要来源[9]。周莹在“压力-状态-响应”框架下构建了省域低碳经济运行状况综合评价指标体系[10]。相关学者对省域低碳经济效率的相关研究，主要是通过构建低碳经济发展的指标体系，分析各省低碳发展的差异，进而对各地区低碳经济发展水平进行评价。
2.对低碳经济影响因素的相关研究。林伯强得出对我国碳排放影响较为显著的因素包括经济增长、收入增加和能源强度[11]。涂正革发现：经济规模每增长1个百分点，碳排放量平均增加15百万吨（MT）；不同行业间经济增长的边际碳排放量差异很大，推动产业结构调整、能源结构优化，促进节能技术与工艺创新、走新型工业化道路，是实现中国低碳发展的必经之路[12]。李涛运用面板数据模型回归，考察了影响我国低碳经济发展的相关因素，认为产业结构对改善碳排放效率最有成效。史亚东利用超效率DEA模型，测算了我国主要能耗行业在碳减排约束下的能源利用效率，发现碳减排约束对能源利用效率有显著的影响[1314]。贾登勋利用Tobit模型研究了低碳经济发展效率的区域差异及影响因素，结果显示，产业结构、经济发展水平、能源消费结构和能源消耗强度与低碳经济发展水平负相关[15]。
中国学者主要利用投入产出模型回归等方法来研究我国的碳排放和低碳经济发展，主要采用数据包络分析等方法，研究影响碳排放的相关因素，进而探索改善碳减排的措施，提出相应的政策建议。
4.低碳经济效率极低（有效值低于0.45）地区有：河南、四川、重庆、贵州、甘肃、河北、山西等7省，说明这些地区转变经济发展方式的形势迫切。例如山西省，GDP为12 113亿元，CO2排放量为10 396万吨，资本存量为11 511亿元，劳动力人口为1 790万人，能源消耗为19 336万吨。山西省是明显的高排放、高能耗省份，产出并没有高出平均水平，低碳经济效率极低。甘肃省，GDP为5 650亿元，CO2排放量为4 048万吨，资本存量为6 155亿元，劳动力人口为1 492万人，能源消耗为7 007万吨。甘肃省各项指标都很低，但其低产出是低碳效率极低的最主要原因。
四、研究结论及政策建议
（一）研究结论
本文通过采用基于交叉评价DEA方法，测度和评价了2012年中国30个省份的低碳经济效率，避免了传统DEA模型中权重依赖性的缺陷。
研究表明，2012年中国区域低碳经济效率基本上呈现东部>中部>西部的梯度分布，且省际差异明显。从区域层面上看，低碳经济效率东部为0.68，中部为0.58，西部为0.48，同时，从省际层面上，各省低碳经济效率差异较大。广东、福建、上海、浙江、江苏、湖北、海南等7个地区低碳经济发展水平较好。河南、四川、重庆、贵州、甘肃、河北、山西等7省，这些地区低碳经济效率最低。在资源与环境的约束下，能源消耗和碳排放是低碳经济效率低下的主要来源。在明确了省际低碳经济效率差异的基础上，可以通过分析每个省市效率低下的原因，考虑不同地区资源禀赋、经济发展现状和产业结构布局，进而制定具有针对性的碳减排战略，有的放矢。例如，山西省是我国主要煤炭产区，属于传统能源大省，煤炭开采与加工对地区碳排放影响较为显著。山西高能耗行业所占比重达到53%，因此其低碳化进程中，应加大煤炭开发使用领域的技术投资，强化高能耗行业研发管理力度。
（二）提高低碳经济发展效率的手段
1.发展低碳能源，优化能源消费结构。在低碳经济背景下，中国应以节能减排为重点，加快工业内部结构调整，扩大清洁能源的利用，优化能源消费结构，以提高能源效率。以“高能耗、高产出”的辽宁省为例，应当在产出不减少的情况下提高能源利用效率，同时控制二氧化碳的排放。
2.发展低碳产业，推进产业结构转型升级。推进产业结构转型升级，严格限制“高能耗、低产出”产业的发展。从源头减少碳排放，比如优化产业结构，加快产业升级，减少能耗，降低二氧化碳的排放水平。以山西省为例，面对其高排放、高能耗的发展特征，产业转型升级是当务之急。
3.提倡低碳消费与环境保护。发展低碳经济与低碳消费直接关联。要求在大幅度提高经济指标的同时，加强生态环境建设和保护，只有通过节能减排、要素重置推动全要素生产率持续改善才是低碳转型和经济持续发展的必由之路。
4.鼓励自主研发，加大技术投入强度，完善碳权交易平台和碳基金运营模式。完善碳交易平台，将碳排放纳入效率评价体系，激发企业减排的积极性。政府为低碳技术的研发提供资金拨款，同时鼓励民间投资，为低碳经济的发展提供更多政策与资金支持。
注释：
①此处二氧化碳排放强度中二氧化碳数据来源于美国橡树岭国家实验室二氧化碳信息分析中心（CDIAC）。
[参考文献]
[1]Duro Juan Antonio， Padilla Emilio . International inequalities in per capita CO2 emissions ： A decomposition methodology by kaya factors[J] . Energy Economics ， 2006，28（2）：170187.
[2]Kei Gomi， Koji Shimada， Yuzuru Matsuoka， et al. Scenario Study for a Regional Low carbon Society[J]. Sustainability Science . 2007（2）：121131.
[3]David M， Christopher Y. Achieving deep reductions in US transport greenhouse gas emissions： Scenario analysis and policy implications[J]. Energy Policy ， 2009，37（12）：550559.
[4]Nakata T， Rodionov M， Silva D， et al. Shift to a low carbon society through energy systems design[J]. Science China Technological Sciences， 2010，53（1）：134143.
[5]Fankhauser S. A practitioner’s guide to a lowcarbon economy： lessons from the UK[J]. Climate Policy， 2013，13（3）：345362.
[6]Xue J， Watanabe S. Low Carbon Economy in Japan[J]，Handbook of clean energy systems，2015（6）：37193753.
[7]陈诗一.中国各地区低碳经济转型进程评估[J].经济研究，2012（8）：3244.
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关键词 贸易开放 碳排放效率 环境库兹涅茨效应 MalmquistLuenberger指数
一、 引 言
第二次世界大战以后，日本利用战后有利条件，承接了美国转移的劳动密集型产业，率先实现了经济起飞。此后，台湾、香港、韩国、新加坡等亚洲“四小龙”和泰国、马来西亚、印尼、中国等新兴经济体先后实现了经济的高速增长，创造了所谓的“东亚奇迹”。与此同时，东亚各经济体通过相互投资与贸易，区域内贸易联系日益紧密，经济开放程度不断提高，东亚地区逐渐成为与北美自由贸易区、欧盟并重的世界三大生产网络之一，形成了以机械、化工、钢铁、船舶、电子等能源密集型产业为主的生产网络，成为名副其实的“世界工厂”。东亚地区经济增长外向型特征十分鲜明，贸易是驱动经济增长重要因素，为经济增长做出了巨大贡献。东亚各经济体依次通过承接先发国家转移的产业，发展出口导向型的经济和贸易自由化，逐次实现经济起飞。东亚地区这一增长模式被称为“雁行模式”。但由于东亚生产网络产业结构能源密集型的特点，“雁行模式”的背后带来了严重的环境问题。
东亚各经济经济增长、贸易开放与二氧化碳排放有着密不可分的关系。“雁行模式”促使东亚各经济体贸易自由化，进而对经济增长和碳排放产生重要影响。经济增长对于碳排放的影响倒U型的关系被称为环境库兹涅茨曲线（the Environmental Kuznets Curve， EKC）。在初期阶段，随着经济增长的环境质量趋于恶化，到了一定的阶段，随着技术进步和环保意识增强，经济增长有助于改善环境质量。贸易开放对于碳排放的影响则取决于“污染光环”（pollution halo）效应和“污染避难所”（pollution haven）效应的大小，前者指随着贸易开放一国可以获得更加清洁的技术从而降低碳排放量，后者则是随着贸易开放各国为提升竞争力对环境质量向底线赛跑（Race-to-the-bottom）而导致污染产业向本国转移。处于“雁行模式”模式的东亚各经济体是否存在着环境库兹涅茨曲线的情形，融入东亚生产网络是否使东亚各经济体成为高排放产业避难所，这对于东亚各经济体调整增长模式、优化贸易结构具有重要的现实意义。
改革开放以后，中国开始融入东亚生产网络，并逐渐上升成为重要成员；本世纪以来，中国加快了参与东亚生产网络的步伐，日益发挥了出口平台的作用。（唐海燕、张会清，2008）1978 年中国对东亚贸易量占对外贸易总量的比重仅为10.8%，2012年这一比重已升至37.3%，表明中国对东亚生产网络参与度大幅度上升。随着中国日益融入以高排放产业为主的东亚生产网络，加剧了中国贸易结构碳排放强度高的特点，从而增加了中国二氧化碳排放。因此，从贸易部门的角度研究东亚地区二氧化碳排放的影响因素，对于中国经济与贸易的转型升级具有重要的意义。
二、 文献综述
近20年来，国内外学术界对于经济增长、贸易开放与二氧化碳排放关系的研究已经非常密集。在经济增长与碳排放关系方面，Grossman和Krueger（1991）研究表明，污染物与人均收入之间并不是简单的线性关系，而是存在着倒U形关系。其后，Panayotou（1993）将环境污染与人均收入之间的这种倒U 形发展轨迹命名为“环境库兹涅兹曲线”。Shafik （1994） 、Burke（2008）、吴振信（2012）、胡宗义（2013）、贾登勋和黄杰（2015）等多数实证研究支持倒U形EKC曲线的存在，但Moomaw和Unruh（1997）、Lantz和Feng（2006）认为倒U型关系不存在，Friedl和Getzner（2003）、何小钢和张耀辉（2012）则提出了N型的环境库兹涅茨曲线。在贸易开放与碳排放关系方面，Grossman和Krueger（1993）最早指出贸易开放对碳排放的影响取决于规模效应、结构效应和技术效应的大小。Kondo等人（1998）、Ghertner和Fripp（2007）、Yan和Yang（2011）等人的研究表明，国际贸易活动是碳排放的重要影响因素。Grimes和Kentor （2003）、Managi （2004）、Frankel和Rose（2005）、Takeda和Matsuura （2006）等人的研究表明贸易开放导致了二氧化碳排放的增加，但也有研究如Cole （2004）、李小平和卢现祥（2010）则发现贸易开放减少了二氧化碳的排放。
随着国际生产网络和产业内贸易的发展，产业内贸易对与碳排放的影响引起了国内外学者的重视。Dean和Lovely（2008）、丘兆逸（2012）等研究表明产业内贸易是碳排放的重要因素。张少华和陈浪南（2009）、汪丽和燕春蓉（2011）等研究表明产业内贸易有利于我国环境改善。而金雪军（2008）、牛海霞和罗希晨（2009）则认为产业内贸易导致我国环境恶化。钱志权等（2014）认为东亚生产网络特殊的生产分工及产业内贸易，提升了东亚地区的技术水平和能源利用效率，减少了中国的二氧化碳排放。还有一些学者研究产业结构、外商直接投资等其他因素对于碳排放影响。
从国内外的研究来看，学者们大多赞同经济增长、贸易开放、产业内贸易等是二氧化碳排放的重要影响因素，但由于研究路径和假设的差异，得出的结论往往非常不同，同时基于贸易部门细分行业产业内贸易及各行业不同的贸易模式对于二氧化碳排放的影响的研究，文献较少涉及。从方法论角度看，随着数据包络方法（Data Envelope Analysis，DEA）在评估经济活动的环境影响方面得到广泛应用，碳排放效率日益成为研究者关注的一个重点。碳排放效率是指用较少的碳排放生产同样数量合意的服务与产出，从碳排放效率角度出发探讨东亚区内外不同的贸易模式对于二氧化碳排放的影响，将扩展相关文献的研究结论。
三、 基于ML指数东亚地区碳排放效率测算
（一） 碳排放效率测算ML指数模型
本文的研究方法主要是基于数据包络模型的ML指数。这一指数的前身是瑞典经济学家Malmquist（1953）在分析消费过程中首次提出的Malmquist指数。之后，Caves等人（1982）将其用于生产效率的衡量。1997年，Chung等人（1997）通过数据包络方法（DEA）将抽象的思想模型化，提出了环境生产效率测度的ML指数。
该模型首先假设对时期t，第k个经济体的投入和产出为（xt，k，yt，k，bt，k），其中：xt，k为k地区t时期的投入；yt，k为合意产出，bt，k为非合意产出。ztk表示每一个横截面观测数值的权重，权重变量非负意味着生产技术规模报酬不变。式（1）中合意产出和投入变量的不等式约束表示合意产出和投入的强可处置性。非合意产出的约束意味着合意产出和非合意产出的联合弱处置性。
Dt0（xt，k′，yt，k′，bt，k′）=maxβs.t.∑Kk=1ztkytkm（1+β）ytk′m，m=1，...，M；∑Kk=1ztkbtki=（1+β）btk′i，i=1，...，I；∑Kk=1ztkxtkn
SymbolcB@ （1+β）xtk′n，n=1，...，N；ztk0，k=1，...，K（1）
为了便于计算，引入基于产出的方向距离函数，方向向量为（g，-b）。如果方向距离函数的值为0，则表明该经济体生产在生产可能集前沿，具有技术效率；否则表示技术无效率。在基于产出的方向性距离函数的基础上，为衡量考虑了GDP产出的环境生产效率，Chung等（1997）还构造了基于产出的ML指数，从t期到t+1期的环境生产率指数为（2）。
MLt+1=[1+Dt0（xt，yt，bt；gt）][1+Dt0（xt+1，yt+1，bt+1；gt+1）]×[1+Dt+10（xt，yt，bt；gt）][1+Dt+10（xt+1，yt+1，bt+1；gt+1）]12（2）
ML指数代表了决策单位投入与产出的组合从t到t+1时期环境生产效率的变动情况。ML指数方法近年来常被用于碳排放效率的测算，如果ML指数比1大的值代表从t到t+1时期的一个正的碳排放效率的提升，反之，则意味着碳排放效率的下降。
为了将非合意产出纳入到ML指数计算模型中，有以下方法可以选择：（1） 完全忽略非合意产出。（2） 将非合意产出作为投入变量纳入模型，在既定的碳排放和投入向量情况下，可以实现产出的最大化，同时约束碳排放量的增长，但是这与实际生产过程不相符合。（3） 将非合意产出进行递减的单调变换，如取非合意产出的倒数、负数、或者用一个较大的变量减去非合意产出等。这些方法都可以在既定投入向量的情况下，实现合意产出和非合意产出的递减的单调变换的最大化，也就是合意产出最大化和非合意产出的最小化，第三种方法可以保留非合意产出向量的凸性。本文选择第三种方法，将非合意产出碳排放量的倒数作为产出向量纳入到ML模型。
（二） 数据说明
我们借助数据包络分析软件DEA2.1，选取中国大陆、香港、台湾省、日本、韩国、文莱、缅甸、新加坡、菲律宾、越南、泰国、印度尼西亚、马来西亚等东亚主要经济体作为研究对象，研究1994年至2012年各经济体的碳排放效率。在投入向量中，本文考虑实物资本存量、人力资本增强型就业人数和能源消耗总量。在产出向量中则采用实际GDP和二氧化碳排放量。
2005年不变价格和汇率水平的实际GDP（Y）来自联合国贸发会议（UNTCAD）数据库。二氧化碳排放量（EM）来自美国能源信息管理局（EIA）数据库。实物资本存量（K）：采取Barro和Lee（2010）的永续盘存法计算，各年份投资额来自世界银行数据库的总固定资本形成。以2005年的不变价格和汇率计算，全社会平均折旧率δt取0.06，1994年基期的资本存量根据K1994=I1994/（gt+δt）公式计算，g为各经济体1989年至1994年总固定资本形成的增长速度的几何平均值。柬埔寨、越南缺少1989年至1992年、1989―1993年的总固定资本形成数据，用1993至1997年、1994至1998年总固定资本形成的增长速度的几何平均值作为替代，世界银行缺少台湾有关数据，本文运用《台湾统计年鉴》中的相关数据对之进行了补充。人力资本增强型就业人数（H）：全社会就业人数来自UNTCAD数据库，全社会平均受教育年限来自Barro和Lee（2010），我们依据平均几何增长速度对其余年份数据进行了补充。能源消费总量（E）来自美国能源信息管理局（EIA）数据库。
（三） 测算结果
根据上文方法运用DEA2.1软件计算得出东亚地区碳排放效率。从东亚地区碳排放平均值可以看出，1995至2012年间，韩国、日本、新加坡等国的碳排放效率是整体提高的，而其余的发展中经济体碳排放效率是年均下降的。对于这一计算结果，我们认为，韩国、日本、新加坡等国的碳排放效率提高是因为这些国家采用了先进的生产技术和管理。
从东亚地区碳排放效率整体情况看，仅有2000、2010等年少数年份碳排放效率与上年比有微幅提升，其余年份均呈下降状态（见图1）。东亚地区主要经济体的碳排放效率的几何平均值为0.9795，说明东亚地区在19年里碳排放效率是恶化的，年均下降2.05%，19年间累计下降约20%。这与东亚地区在这期间上升为全球主要碳排放的重点地区，碳排放量占全球碳排放量的三分之一这一事实是相吻合的。
在上世纪70年代以来，东亚地区逐渐形成了垂直专业化分工、零部件贸易为特点的生产网络，全球一些高能耗产业也逐渐循着这一生产网络在东亚地区扩散。东亚生产网络的发展是否影响了东亚各国的碳排放效率？接下来，笔者将运用面板数据模型对此进行分析。
四、 碳排放效率影响因素分析
（一） 实证模型设定
我们运用数据包络方法测算的结果是各国的整体碳排放效率，为了反映东亚贸易开放和区内贸易模式对碳排放效率的影响，我们需加入影响一国整体碳排放效率的影响因素作为控制变量。遵循文献的一般做法，我们加入人均GDP及其平方项、产业结构、开放度、外商直接投资、产业内贸易指数等经济活动和开放经济指标作为控制变量，反映经济活动的水平、经济结构变化、投资贸易自由化其对于一国整体碳排放效率的影响；加入人均实际GDP的平方项代表环境库兹涅茨效应，反映随着收入的增长，碳排放效率先降后升的现象。综上所述，面板数据模型如下：
其中：i=1，…，N，为截面单元；t=1，…T为时间期数；λ为时间效应；μ为个体效应。模型的被解释变量碳排放效率指数ML则按前文计算所得，为了得到18年间二氧化碳排放效率累积变化，我们以1994年为参照期，按照MLt=∏tn=1MLn*100计算碳排放效率相对于基期的变化指数。lnPGDP为实际GDP；（lnPGDPit）2为环境库兹涅茨效应；人均GDP为2005年不变价格物价和汇率；lnOPEN为开放度，为各国进出口贸易额与GDP比值；lnINT=ln{[1-∑ni=1Xi-Mi/∑ni=1（Xi+Mi）]*100}为产业内贸易指数，我们依据Grubel和Lloyd （1975）方法和UNCTAD数据库中东亚各经济体之间SITC Rev 3.0三分位下256种产品的相互贸易数据计算而得；lnSTR为各国第二产业与第三产业的相对规模，用第二产业与GDP的比值除以第三产业占GDP的比值。第二产业碳排放强度高于第三产业，因此，相对规模可以反映产业结构对于碳排放的影响。Zit为贸易结构向量，具体计算方法见下文。除人均GDP及其平方项外其他变量以100为单位。所有变量都经过对数处理，以降低模型的异方差性。上述变量除产业结构指数原始数据来自亚洲开发银行（ADB）外，其余来自UNCTAD。各主要变量的描述性统计见表3。
为进一步考察东亚生产网络独特的贸易模式对碳排放效率的影响，我们加入了贸易结构向量Zit用以比较东亚各经济对区内和世界其他地区（Rest of World， ROW）的产业内贸易和出口结构对碳排放效率的影响。在产业内贸易方面，考虑到东亚生产网络垂直专业化分工、零部件贸易和产业结构重工业化的特点，我们挑选了SITC Rev 3.0三分位产品中能源密集产品lnINTEN、零部件lnINTPC、技术与知识密集型lnINTTK等三类产品产业内贸易，分别计算了东亚各国对区内和ROW这三类产品产业内贸易指数。在出口贸易结构方面，我们依据要素密集度和技术等级将SITC Rev 3.0三分位下256种出口贸易品划分为资源密集型初级产品lnEXRI、劳动密集型低技术产品lnEXLL、中等技术产品lnEXMT以及高技术产品lnEXHT，分别计算了东亚各国对区内和ROW这四类产品出口的比重。
（二） 面板模型估计
我们对实证模型进行了估计，其结果见表5。在此基础上我们又对有关数据进行了面板单位根检验。检验结果表明，所有的变量均为一阶单整序列，即I（1）。Kao检验显示各变量之间存在着长期协整关系，Hausmann检验显示，应当建立固定效应模型。我们运用时间和个体双固定效应模型对东亚各国碳排放效率、人均国内生产总值、环境库兹涅茨效应、开放度、产业内贸易指数、产业结构以及外商直接投资等变量进行了回归分析，绝大多数变量都通过了1%的显著性检验，F统计量检验均通过1%的显著性检验表明解释变量对被解释变量的联合解释能力较强。
注：***表示在1%显著性水平显著，**表示在5%显著性水平显著，*表示在10%显著性水平显著
模型（1）表明，在东亚经济体内，人均GDP、开放度、产业结构、外商直接投资等变量与碳排放效率成负相关，环境库兹涅茨曲线效应、产业内贸易与碳排放效率成正相关。上述系数表明，随着东亚经济体各成员的经济增长，存在着环境库兹涅茨曲线效应，碳排放效率与人均GDP存在着U型关系。在人均GDP较低时，人均GDP增长会恶化碳排放效率；当人均收入达到一定的门槛之后，随着收入的增长，碳排放效率会得到改善。随着贸易开放和各国投资的自由化，碳排放效率有恶化的趋势，这在一定程度上证实了在东亚地区存在着“污染避难所”的效应。同时，东亚区域内的各经济体的产业内贸易与碳排放效率总体上是正相关的，说明产业内贸易扩张能够带来碳排放效率的提升。
模型（2）、模型（3）显示了东亚各经济体对东亚区内和ROW不同产品产业内贸易对碳排放效率的影响。东亚地区之间的零部件贸易明显恶化了区内的碳排放效率，而对区外零部件产业内贸易则影响不明显，这表明随着垂直专业化和零部件贸易为主要特点的东亚生产网络的发展，该地区碳排放效率明显恶化。东亚区内能源、技术与知识密集型产品产业内贸易对碳排放效率提升效果要显著高于区外贸易，说明东亚地区存在着技术溢出效应，能源、技术与知识密集型产品的产业内贸易促进了低碳技术在区内的扩散，进而提升了东亚地区整体碳排放效率。
模型（4）、模型（5）则显示了东亚各经济体出口贸易结构变化对于碳排放效率的影响。实证模型表明，不论区内外，资源密集型初级产品、劳动密集型低技术产品出口比重的上升都有利于碳排放效率的提升，中级技术产品对于碳排放效率的影响不明显。有趣的是，与世界其他地区不同的是，东亚区内高技术产品出口比重的上升却显著降低了各国碳排放效率。这或许是因为东亚生产网络的产业结构有重工业化的特点，各国对东亚区内出口的高技术产品能源密集度高于世界其他地区。
五、 结论与对中国的政策启示
本文运用数据包络方法测算了东亚十三个主要经济体碳排放效率，并对碳排放效率的影响因素进行实证检验。研究表明，东亚地区碳排放效率有整体下降趋势，各经济体之间碳排放效率差异较大且有扩大的趋势。东亚各经济体对区内与区外不同的贸易模式对二氧化碳排放有着十分不同的影响，融入以垂直分工、零部件贸易、高排放产业为主要特点的东亚生产网络是碳排放效率恶化的重要原因，产业内贸易尤其是知识、技术、能源密集型产品的产业内贸易则有助于改善碳排放效率。
对于中国而言，中国处在城市化和工业快速增长时期，碳排放效率恶化在所难免，同时随着中国在东亚地区发挥着生产组织和对外出口的平台作用，加剧了碳排放效率长期恶化趋势。中国应当采取积极措施，既有效利用东亚生产网络的技术溢出，又避免参与高排放产业为主的国际分工所导致的碳排放增长。首先，应当审慎评估参与东亚生产网络的环境影响，加强对区内高能耗的外来直接投资和贸易品出口的监管，加大国内环境规制力度，稳步推进开征能源税、资源税，降低高能耗出口贸易品在环境成本方面的比较优势，缓解融入东亚生产网络给减排带来负面效应。其次，积极从区内发达经济体引进节能减排技术，提高自身低碳技术水平和能力，改善国内碳排放效率。最后，应当积极调整能源依赖型出口贸易结构，控制低附加值、高排放的低端工业制成品出口过快增长，大力发展生产贸易等高附加值、低排放的高端出口贸易。
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篇6
改革开放以来我国:氧化碳排放量不断增加
政府间气候变化专门委员会(IPCC)第一工作组第四次评估报告指出,近100多年来全球平均地表温度升高了0.3℃～0.6℃,海平面平均升高了10～25cm。尽管目前对气候变暖的成因解释上还存在分歧,但温室气体特别是二氧化碳(CO2)浓度增加导致气候变暖的观点已基本成为一共识。研究表明,人口数量的快速增长及人类社会经济活动的不断加强对大气CO2浓度的升高和全球气候变暖起到了决定性作用。化石能源的大量使用,是大气CO2浓度升高的主要原因。
改革开放以来,我国在经济发展取得显著成就的同时也出现了资源消耗、碳排放增加等问题。二氧化碳排放总量从1978年的1483百万吨增加到2008年的6896百万吨,年均增长5.2%。人均二氧化碳排放量从1978年的1.5吨增加到2008年的5.2吨,年均增长4.1%。(见表1
这一期间,二氧化碳排放也呈现出较强的阶段性特征,总体可分为三个阶段。第一阶段是1978～1996年,二氧化碳排放量呈平稳增长态势,年均增长4.9%;第二阶段是1997～2002年,二氧化碳排放量基本稳定,年均增长0.9%;第三阶段是2003-2008年,二氧化碳排放量快速增长,年均增长11.3%,2003～2005年增速分别达到17.4%、15.7%和10.2%,远高于其他国家增长速度。(见图1)
我国二氧化碳排放强度总体上不断下降,但仍明显高于国际平均水平
1 我国二氧化碳排放强度总体上呈较快下降趋势
尽管二氧化碳排放总量在增长,但二氧化碳排放强度(万元GDP二氧化碳排放量)总体呈较快下降趋势。从现价看,万元GDP二氧化碳排放量从1978年的40.7吨下降到2008年的2.3吨,年均下降9.1%;从不变价(1978年价格)看,万元GDP二氧化碳排放量从1978年的40,7吨下降到2008年的12.3吨,年均下降4.1%。(见表2)
从时间看,二氧化碳排放强度的变化可分为两个阶段:1998年以前基本上是稳定下降,但1999年以后下降速度放缓,2003和2004年还出现反弹,“十一五”以后下降速度明显低于历史其他时期。(见图2)
2 我国二氧化碳排放强度明显高于国际水平
按汇率法和不变价美元计算,2008年我国每亿美元二氧化碳排放量是26.5万吨,是世界平均水平的3.4倍,是日本的9.9倍,德国的6.4倍,巴西的5.2倍,美国的4.8倍,印度的1.5倍。从动态来看,2003 2008年我国二氧化碳排放强度下降了3.7%,也低于日本、德国、美国和印度。(见表3)
按PPP法和不变价国际美元计算,我国二氧化碳排放强度显著低于现价,但仍高于世界平均水平。2008年,我国亿国际美元二氧化碳排放量是9.4万吨,是世界平均水平的1.9倍,是日本的2.7倍,德国的3.0倍,巴西的3.9倍,美国的1.9倍,印度的2.1倍。从动态来看,2003～2008年我国二氧化碳排放强度下降了3.7%,不仅低于日本、德国、美国和印度,甚至低于世界平均降速。(见表4)
即使考虑PPP法对人民币汇率有高估的因素,我国二氧化碳排放强度在全球也是较高的,下降速度也是较慢的。
能源消费总量过快增长、能源效率偏低和能源消费结构不合理是我国二氧化碳排放增长的主要因素
政府间气候变化专门委员会(IPCC)研究发现,自工业化时期以来,人类通过燃烧化石燃料向大气中排放的CO2占全球CO2排放总量的95%以上,是引起大气增温的主要原因。因此,二氧化碳排放问题本质上是一个能源消耗问题。能源消耗对二氧化碳排放的影响又可分解为三个层面:一是总量层面,能源消耗量越大,二氧化碳排放越多;二是效率层面,能源效率越高,单位产出消耗的能源越少,二氧化碳排放就越少;三是结构层面,同等能源消耗量中清洁能源的比重越高,二氧化碳排放越少。事实上,恰恰是这三个因素同时存在,才导致我国二氧化碳排放量的不合理增长。
1、能源消费总量持续增长,2003年以后增速明显加快
随着国民经济的快速发展,我国能源消费总体上呈稳步上升态势。能源消费总量从1978年的57144万吨标煤上升到2008年的285000万吨标煤,30年增长了近4倍,年均增长5.4%。其中,煤炭年均增长5.3%,石油年均增长4.8%,天然气年均增长6%,水电、核电、风电年均增长8.8%。从部门来看,工业在能源消费中的比重一直在70%左右,交通运输能源消费比重有较快上升。(见表5)
能源消费增长明显分为三个阶段。第一阶段是1978～1997年,上升比较平稳,年均增长4.7%;第二阶段是1997―2002年,稳中有降,年均增长1.5%;第三阶段是2003～2008年,上升比较快,年均增长11.1%,特别是2003～2005年连续3年增速超过10%。与此对应,我国国内能源供需缺口不断扩大,能源国内供需缺口率(能源供需缺口除以国内能源消费总量)在1992年为1.75%,到2007年上升到11.36%;尽管2008年有所减小,但也达到了8.77%。尤其是石油进口快速增长,2009年对外依存度已超过50%。
2、煤炭是我国能源消费的主体,油气消费比重偏低
由于我国的能源资源和产量都是以煤炭为主,这也决定了我国的能源消费也是以煤炭为主。如下表所示,虽然煤炭在我国能源消费总量中的比重由最高峰时的76%下降到2008年的68.7%,但仍然占据了绝对地位,而且这一比重在近年还有上升的趋势。(见表6)
从国际比较来看,目前,世界大多数国家的能源消费都是以石油和天然气为主。这主要是因为石油和天然气是清洁能源,对环境的污染压力小,而煤炭对环境的污染要严重得多。例如,2008年,美国的能源消费结构中,石油占38.48%,天然气占26.13%,二者合计占64.61%,煤炭只占24.58%;日本和欧洲的石油和天然气比重也大大高于煤炭,如表7所示。
从表7可以看出,我国油气能源、尤其是天然气的比重与发达国家相比相差很大。这也是我国单位能耗碳排放水平高于其他主要国家的重要原因。
3、进入21世纪后我国能源效率提高缓慢,并大大低于国际先进水平
从现价能耗看,我国万元GDP能耗水平从1978年的15.7吨标准煤下降到2008年的0.95吨标准煤,30年间下降了14.73吨标准煤,年均下降8.8%。但是进入21世纪以后,能耗水平下降明显变缓,在2003年还出现了回升的态势。
从不变价(1978年价格)能耗看,其下降幅度要小
于现价能耗。1979～2008年,我国不变价能耗从15.7吨/万元下降到4.7吨/万元,年均下降3.9%,降幅大大低于现价能耗。2004年以后,不变价能耗水弹较为明显。(见图3)
总的来看,我国能源效率在1990～1998年基本呈现出稳定上升的态势(即能耗水平稳定下降),但从1998年以后,增速开始下降。进入2002年以后,连续三年出现了负增长。尽管2006年以后能源效率重新开始提高,但是速度非常缓慢,这说明我国能源效率进一步提高的难度已经很大了。
为了更直观了解我国的能源效率,还可以与发达国家水平进行横向比较。但进行国际比较时,GDP会受到汇率水平的影响,因此本文采取汇率法和购买力平价(PPP)的方法分别进行比较(均为现价)。2008年,我国与美国、日本、印度等国家按汇率法计算的能源消耗水平如表8所示。
从表8可以看出,按照汇率法计算,我国能源效率明显低于发达国家的水平。2002年,我国1亿美元GDP约消耗能源462.88吨油当量,能耗强度是日本的4.48倍,德国的5.43倍,美国的2.86倍,巴西的3.27倍,甚至是印度的1.30倍。
但很多人认为,由于我国的人民币汇率水平被低估,导致我国的GDP被低估,进而使能源效率被低估。因此,我们利用购买力平价(PPP)的方法再对我国与上述国家的能源效率进行比较。2008年,我国与美国、日本、印度、澳大利亚等国家按PPP法计算的能源消耗水平如表9所示。
与汇率法计算结果很大不同的是,按PPP方法计算的我国能源效率要高得多。2008年,我国1亿国际美元GDP约消耗能源253.38吨油当量,是汇率法计算的54.74%,能耗水平仅为日本的2.17倍,德国的2.38倍,美国的1.57倍。
不过,当前国际上对用PPP法进行国际汇率换算和比较是有争议的,因为PPP理论建立在充分开放、充分贸易和市场充分有效的世界经济基础上,但现实生活中,各国市场经济条件千差万别,满足PPP理论的前提条件并不完全成立。我国是发展中国家,用此法进行汇率换算得出美元与人民币的比价,1美元不到2元人民币,显然是高估了人民币币值。因此,按PPP计算,明显是高估了我国的能源效率。
为了剔除汇率的影响,我们再来比较一下物理能耗。20世纪80年代初期,我国政府根据当时的经济发展和能源消费的现状,提出了“开发与节约并重,近期把节约放在优先地位”的能源方针,通过逐步调整经济结构,全面加强能源管理,并投入大量资金实施节能基本建设和技术改造等措施,使国家重点考核的60多种工业产品的能源单耗指标有了较大幅度的下降,这些措施使我国能以较低的能源增长速度支持了国民经济的高速增长。但与国际先进水平相比,我国的能源效率仍存在较大差距,如表10所示。
2007年,我国每千瓦时供电耗煤比国际先进水平高44克标煤,每吨钢能耗水平比国际先进水平高58公斤标煤,每吨水泥综合能耗水平比国际先进水平高3l公斤标煤,分别高出14%、10%和24%。与2000年相比,差距在缩小,但还是较大。由于实物量指标不涉及汇率问题,这个结果的可信度更大一些。
除了资源禀赋和发展阶段等客观因素以外,我国能源效率较低的主要原因在于经济增长结构不合理以及制度扭曲
从长期来看,经济增长是影响能源需求的最主要因素,这是不言而喻的。改革开放以来,我国经济保持了年均近10%的增长速度,客观上也导致了能源消耗的快速增长。但能源效率较低,则与结构因素和制度因素有关。
1、产业结构水平对我国能源消费有重要影响
不同产业对于能源的消耗量不相同,在不同的经济发展阶段,不同产业所占的比重也会有明显的差异,所以产业结构水平也会影响到能源消耗量。若单位产值能源消耗量较小的第三产业比重大,整个经济的能源效率就较高。
虽然我国产业结构调整目标是朝着能源消耗水平低的方向发展,但是从目前整体情况来看,我国仍是高投入、高消耗、高污染的粗放型经济增长方式,能源消耗水平还比较高,尤其是重化工业的发展带来了能源消耗水平的大幅增加。
1994～2003年,我国能源消费水平平均为1.65万吨标准煤/亿元,从四个产业(第一产业,第三产业,重化工业,除重化工业以外的其它第二产业)来看,只有重化工业远高于平均水平,为8.3万吨标准煤/亿元。从各产业对能源效率提高的贡献来看,第三产业对能源效率提高的贡献最大,为23.9%,其次是其他第二产业,重化工业排第三,第一产业最低。2003～2008年,我国重工业加快发展,是能耗水平下降放缓的主要原因。尤其是2003～2005年,重工业的能耗水平也在上升,是整个能耗水平上升的主要原因。此后,随着国家节能减排力度的加强,工业能耗水平下降,并带动整个能耗水平再次下降。
综合来看,重化工业对我国能源的消耗强度最大,但其效率贡献份额最低(除农业以外),制约了我国整体能源效率水平的提高。这不仅反映出我国产业结构、工业结构不够合理,也反映了我国工业领域能效偏低的事实。
2、出口的快速增长也加剧了我国的能源消费
根据《2007世界能源展望:洞察中国和印度》统计,2004年中国能源再出口数量为400Mtoe(百万吨油当量),约占当年中国能源消费总量的25%;而中国进口商品所包含的能源数量为171Mtoe,相当于中国当年能源需求的10%。中国出口商品包含的能源比例远远高于其他国家(2001年美国、欧盟和日本的能源再出口比例分别为6%、7%和10%)。刘强等(中国出口贸易中的载能量及碳排放量分析,中国工业经济,2008年第8期)对中国46种主要的出口贸易产品的出口载能量进行了分析,从分析的结果看,这些产品在出口的过程中带走了大约13.4%的国内一次能源消耗。该研究仅计算了46种出口贸易产品的载能量,出口总额仅占中国2005年出口总额的22%。如果扩展到其它贸易品,我国每年由贸易带走的能耗量十分可观。导致这种现象的根本原因,是我国受资金和技术水平的限制,在国际分工中还处于较低的层次,出口贸易产品主要靠较低的劳动力和生产成本在国际市场上获得竞争力,出口贸易产品结构总体看还很不合理。我国出口贸易中初级产品尤其是资源性和高载能产品占据了较高的比例,它们出口的同时相当于直接和间接出口了大量的能源,尤其是能源资源类产品的出口,在一定程度上还降低了我国的能源安全度。另外,在我国出口贸易结构中占据很高比例的一些其他大宗贸易类产品,如轻工类产品、机电类产品等虽然在生产过程中直接消耗的能源量并不高,但它们的间接载能量并不低。因此,它们所负载的总能量十分巨大,这些产品的出口相当于间接出口了大量的隐性能源,并将大量的碳排放留在了国内。
总之,欧洲、美国和日本制造业中很大一部分能源的消费已经转移到中国。中国能源再出口,等同于欧美日经济用于制造业的能源消耗部分转移到中国。这也反映了全球能源消费地区结构在转移,即欧美日的比重在下降,而中印等发展中大国比重在上升。
3、价格管制、价格偏低刺激了能源消费
价格管制使能源价格低于合理均衡水平,结果将导致对能源的过渡消耗,并使资源存量下降,降低了能源供给的可持续性。改革开放以来,我国政府对能源价格的管制逐步放松,但政府对煤、石油和天然气等主要能源价格的管制实际上仍然较多。
1993年以后国家逐步放开煤价,到2005年全部放开电煤价格,历时13年。这一时期,电煤仍然执行的是政府指导价,煤炭价格实际上放而未开。受我国煤炭行业的特点和转型期诸多因素的困扰,我国煤炭价格形成机制的改革还出现了多次反复,市场调节与政府调控的矛盾目前仍然比较突出。
“十一五”之前,我国经历了三次石油定价机制改革,2007年1月,“原油成本法”正式开始实行,表明我国成品油定价机制改革迎来了第四个发展阶段――“原油成本法”阶段。2008年12月国务院印发了《关于实施成品油价格和税费改革的通知》,决定完善成品油价格形成机制,理顺成品油价格;2009年5月,国家发展和改革委员会了《石油价格管理办法(试行)》,规定国内成品油价格以国际市场原油价格为基础,加国内平均加工成本、税金、合理流通费用和适当利润确定。这些措施符合当前我国国情和石化产业发展实际使得我国石油价格实现了与国际市场的基本接轨,但没有实现定价机制与国际接轨。随着全球化进程的加快和能源供需情况的日趋复杂,现行的“定价机制”依然不能适应我国油品市场的发展。
目前我国天然气出厂价的形成采用以成本为基础的固定价格制度,即不反映外部市场环境变化的、由生产成本加合理利润构成天然气出厂价的定价方法,存在明显的局限性。第一,天然气价格由于与市场的相关能源价格变化联系不够紧密,不能充分反映替代能源价格水平,向市场传递了错误的经济信号,人为地刺激了对天然气的需求。第二,国家制定的政府指导价历经几年不变,忽视了天然气生产成本递增的规律,最终导致目前的天然气价格与其生产成本完全脱节。2008年,国内天然气平均出厂价格只有0.93元/立方米,仅相当于原油价格的18%左右,天然气价格严重偏低。第三,科学合理的确定成本加成率,这一问题无论是在理论上还是在实践中都尚待解决。这些情况都说明我国传统的、以成本加成为基础的天然气价格形成机制已不适应我国目前的天然气行业发展状况,定价机制需要进一步改革。
上述管制压低了我国能源产品的价格,不仅低于国际水平,也没有充分反映出我国的资源稀缺程度、社会环境成本和市场供求关系。价格偏低是我国能源消耗、尤其是重化工业能源消耗的重要原因。
4、社会性管制缺失也降低了能源生产成本和价格,刺激了能源消费
在完全竞争的条件下,能源产品的价格等于其总边际成本。但能源产品生产过程会形成负外部成本,包括负代际外部性成本和环境成本。所以,能源产品的边际成本(MC)与一般商品不同:一般商品只包括一种边际成本,即边际生产成本(MPC);而资源产品的边际成本由三部分组成,即边际生产成本(MPC),边际使用者成本(MUC),边际环境成本(MEC)。
为了让能源产品价格能真实地反映资源稀缺性和环境成本,许多国家都采取社会性管制的措施,如征收相当于边际使用者成本的资源使用费,制定生产安全标准、污染排放标准并加强监管等,让企业生
产的外部成本内部化。
在我国,由于法律不完善和政府执法不严,社会性管制严重缺失,很多能源企业在安全、环保等方面节省投资,使能源产品的生产成本和价格大大降低,产量高于社会最优的合理水平,加速了资源的消耗。
我国二氯化碳排放还处于较快增长阶段,“十二五”期间节能降碳形势仍不容乐观
1、我国二氧化碳排放还处于较快增长阶段
1995年,美国经济学家格鲁斯曼(Crossman)和克鲁格(Krueger)受到库兹涅茨曲线的影响,根据经验数据提出了经济增长与环境质量之间的倒u型关系,提出了环境库兹涅茨曲线(EKC)的概念。它假定,如果没有一定的环境政策干预,一个国家的整体环境质量或污染水平在经济发展的初期随着国民收入的增加而恶化;当该国经济发展到较高水平,环境质量的恶化或污染水平的加剧速度开始保持平稳;进而随着国民收入的继续增加而逐渐好转,即环境污染变动趋势与经济发展变动趋势间呈现倒“U”型关系。
本文用1978年价的人均GDP数据和人均二氧化碳排放水平数据,拟合了1978～2008年我国二氧化碳排放水平与经济发展水平的关系,如图4所示。
图4表明,我国二氧化碳排放水平与经济发展水平高度正相关,人均二氧化碳排放量随着人均GDP的提高而增加,目前还处在环境库兹涅茨曲线(倒U型)的上升阶段,拐点还没有出现。而且,从趋势看,如果没有环境政策的干预,二氧化碳的排放量不太可能会随着经济的增长而自动下降。
2、“十二五”期间我国经济仍可能保持较快增长
由于能源消费总量取决于经济规模和万元GDP能耗水平,二氧化碳排放总量取决于经济规模和万元GDP排放水平。而且,能耗水平对二氧化碳排放强度高度相关,二氧化碳排放目标对能源消费有重要影响。因此,可以通过对这几个指标的预测来分析“十二五”期间我国的能源消耗及二氧化碳排放形势。
“十二五”期间,我国经济仍可能保持平稳较快增长,年均经济增长率有望达到8.8%,低于“十一五”期间年均增长率1个百分点左右。但由于影响经济增长的因素较多,“十二五”期间我国年均经济增长可能在一定区间内波动,因此本文对“十二五”期间的GDP增长率分别做出7%,8%,9%的假设,并以8%作为基准情景。
3、“十二五”期间我国能耗水平和排放强度将进一步下降
我们从国际经验和国家的节能减排目标两个方面来分析“十二五”期间我国能耗水平、二氧化碳排放强度的变动趋势。
从世界各国、尤其是工业化国家的发展趋势来看,伴随着工业化进程的发展,能源效率都经历了一个从高增长转向低增长的经历:在工业化的早中期,能源效率大幅度提高,但发展到工业化的中后期以后,能源效率的提高大大减缓,甚至会出现不增长或负增长。下表给出了全球主要国家、组织在1990～2000年能源效率的变化情况:(见表11)
1990～2000年间,整个世界的能源效率平均提高了1.14%,工业化程度较低的非OECD国家平均提高了2.25%,而工业化程度较高的OECD国家只提高了0.8%。发达国家中,美国提高较快,也只平均增长了
1.4%,而日本却下降了0.3%。发展中国家印度也只提高了0.4%。
国内外普遍认为,我国自20世纪90年代中期以后进入了工业化中期阶段,而目前又正处在重化工业的加速发展阶段,到2020年以前我国都应该处在这样一个阶段。这个特殊的发展阶段,决定了我国的能源效率已不再可能像20世纪80年代到90年代初那样的快速提高,而是进入了低速增的阶段。
从国内看,我国已将应对气候变化纳入国家战略。2009年11月25日,国务院常务会议专门研究部署应对气候变化工作。会议强调,我国将坚持《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》基本框架,坚持“共同但有区别的责任”原则,主张严格遵循巴厘路线图授权,加强《公约》及《议定书》的全面、有效和持续实施,统筹考虑减缓、适应、技术转让和资金支持,推动哥本哈根会议取得积极成果。会议决定,到2020年我国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%～45%,作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划,并制定相应的国内统计、监测、考核办法。预计“十一五”期间,我国二氧化碳排放强度将下降18%左右,考虑到“十三五”基数较大的原因,“十二五”排放强度下降幅度应高于“十三五”。我们以2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降45%这一高目标来考虑,设定2015年二氧化碳排放强度将比2010年下降19%。
根据全球主要国家、组织在1990～2000年能源效率的变化情况,以及我国设定的二氧化碳减排目标,我们假定了2010～2015年我国万元GDP能耗水平下降15%、18%和20%三种情景,并以下降18%为基准情景。
4、“十二五”期间我国节能降碳形势仍不容乐观
基于上述假设对“十二五”期间我国能源消费及二氧化碳排放情况进行预测,结果如表12所示。
从表12可知,2015年二氧化碳排放量预测值在8228.0百万吨到9050.8百万吨之间,远远高于目前的6896.5百万吨,低碳经济的道路非常艰难。2015年我国能源消耗总量最低为334021.8万吨标准煤,最高为390388万吨标准煤,远远超过目前的285000万吨标准煤,能源需求量的快速上升将给我国的能源供给带来巨大的压力。
5、“十二五”能源供求形势将依然严峻
尽管我国能源资源总量较大,但却是个地地道道的资源“弱国”,主要能源资源的人均拥有量均低于世界平均水平。近些年来,我国人均石油可采储量、人均天然气可采储量均不到世界平均水平的10%;资源相对丰富的煤炭,人均可采储量也不到世界平均水平的60%。当前已出现的能源约束不同于以往,20世纪80年代中期以及90年代初期曾出现能源短缺的主要原因是生产能力不足,而今后将受制于国内资源不足。
目前,我国东部大部分主力油田如大庆、胜利、辽河等已进入开发中后期,综合含水率和采油成本上升,新增可采储量低于原油产量,增产稳产难度加大,且有扩大减产的趋势;西部战略新区石油勘探工作虽然取得了很大成绩,但由于自身条件差,地质条件和自然条件复杂,目前发现的大都是中小型油田,类似大庆这样能够解决中国石油问题的战略接替区目前尚未发现。海上油田勘、采取得一定成效,且产量增长很快,但能不能很快成为东部油田的战略接替区,目前看来,把握不大,至少难度很大。
我国天然气正处于快速发展的初期,全国六大气区正在形成和发展,有继续发现大型气田的良好机遇,只要加强勘探,可以在相当长的时期内保持储量高增长趋势。但由于天然气资源远离市场,基础管网薄弱,终端气价偏高,大型工业燃料及原料用气市场开拓困难,上、中、下游缺乏良性互动,天然气发展仍受到一定限制。
煤炭在我国能源资源储量和产量中的比重,决定了其仍将在相当长的一段时间内占据我国能源供给的主要地位,但是日益严格的环境保护约束也决定了我国煤炭产量不可能象过去那样高速增长。
我国的水电和核电能源具有一定的发展潜力,但受技术和投资的制约,“十二五”期间不太可能有较快发展,大幅度替代常规化石能源的可能更是不现实。
综合国内外有关研究结果来看,“十二五”期间我国国内能源生产总量年均增速在3～4%左右,2015年国内能源生产总量在320000～350000万吨标准煤之间,国内供需缺口将在20000～40000万吨标准煤之间,石油对外依存度会继续上升,天然气对外依存度则会大幅上升。
促进低碳发展和能源节约的主要路径是充分发挥政府和市场的作用,优化经济结构和提高能源技术效率
减缓二氧化碳排放影响的路径主要有两个:一是从源头上减少二氧化碳排放;二是将排放出来的二氧化碳捕获、存贮和利用起来。减少二氧化碳排放的核心问题是减少能源的消费,并优化能源消费结构。在我国以煤为主的特定资源禀赋条件下,能源消费结构的优化将是一个漫长的过程,因此,减缓二氧化碳排放的主要路径是减少能源消费,即节能。节能的主要路径又有三个:控制经济增速,优化经济结构,提高能源技术效率。我国还处在工业化、城镇化加快发展的阶段,就业压力较大,经济增速不可能太低,节能的主要着力点在于优化经济结构和提高能源技术效率。想要做到这两点,则需要在制度层面做出安排,充分发挥政府和市场的作用。
1、深化能源价格市场化改革
我国能源价格改革深化的主要内容有:一是完善资源资产管理体制,切实解决资源所有权的“虚位”问题,二是对能形成有效竞争的能源产品推行市场定价,以及时、合理地反映市场的供求关系;三是对具有自然垄断特性的环节实行有效的价格监管,主要是输配电网和天然气管网;四是形成有利于实现可持续发展目标的资源价格结构和比价关系,五是完善矿产权的招、拍、挂转让方式,并以边际使用者成本为依据进行政府干预。同时,还要建立对低收入人群的价格补贴制度。
2、加强社会性管制
增强政府的社会性管制包括以下主要内容:一是完善安全、环保、质量、劳动保护等领域的法律法规,使生产者和执法者都有据可循;二是建立以社会性管制为核心内容的项目核准制,以安全、环保、质量、劳动保护等作为项目立项核准的主要依据;三是建立统一有效的行政监管体系,遏制生产者的违规行为,使社会成本能充分内部化;四是建立能使成本内化的税收制度,主要是完善资源税税制,并提高石油消费的税负水平。
加强社会性管制还要研究资源的边际使用者成本的计算方法,并将其作为矿业权招标、拍卖出让的基准价格。
3、进一步优化产业结构
从前面的分析可知,产业结构不合理是造成我国能源效率偏低的主要原因。目前,我国第三产业比重只有40%左右,远低于发达国家的水平(中等收入国家平均为55%左右,发达国家普遍超过70%)。而且,我国工业增加值只占GDP的40%左右,但工业能源消
耗几乎占到了能源消费总量的70%,明显偏高,主要是因为工业内部重化工业比重较大。因此,要实现节能降碳的目标,就必须大力调整产业结构,限制高能耗产业的发展。
首先,要大力发展第三产业,提高其在国民经济中的比重,尤其是发展资源消耗低、增加值率较高的金融、商务、信息服务等现代服务业。同时,要加快调整工业部门内部的产业结构、产品结构和能源消费结构,完善《产业结构调整指导目录》,鼓励发展高新技术产业,优先发展对经济增长有重大带动作用、低能耗的信息产业,不断提高高新技术产业在国民经济中的比重。鼓励运用高新技术和先进适用技术改造和提升传统产业,促进传统产业结构优化和升级。完善钢铁、有色、水泥等高耗能行业发展规划、政策,提高行业准入标准。
但是,我国正处在工业化和城市化加速发展的阶段,产业结构调整有着一定的刚性。又由于近两年我国产业内部能源消耗水平大幅上升,因此,未来5～10年,我国提高能源效率的重点应该放在技术方面,尤其是在中重点领域推广使用节能技术和节能管理方法。
4、加强重点领域的节能工作
综合有关机构的研究成果来看,到2020年,虽然工业部门占能源总需求的比例将从目前的70%左右逐步下降到55%左右,但仍将为第一大用能部门;而交通和建筑两个部门的用能增长将明显加快,交通用能所占的比例将从目前的11%左右提高2020年的16～17%左右,建筑用能比例将由目前的16%左右提高到2020年的2527%左右。因此,工业、建筑和交通应成为我国节能的重点领域。
到2020年,工业部门不仅是最大的用能部门,也是获得节能效应最为显著的部门。从节能的实现因素看,工业部门节能应实行技术进步与调整行业、产品结构相结合。要通过修订节能设计规范,实行企业能源审计和报告/对标管理,推进节能技术进步,建立能源管理信息系统,推行绩效合同等政策和措施,促进工业部门、尤其是钢铁、有色金属、建材、石化等行业的节能工作。
在建筑节能方面,由于全国节能建筑面积占城市建筑总面积的比重还很低,2009年只有21.7%。因此,应高度重视现有建筑的节能改造工作。国家应该制定并实施《建筑节能条例》,严格执行建筑节能设计标准,制定鼓励生产和使用节能建筑材料及耗能器具的经济激励机制,制定耗能设备能效标准和标识。
在交通节能方面,目前我国各类汽车平均百公里油耗比发达国家高20%以上。如果政策得当,2010年公路运输节油潜力约为15%,2020年为30%以上。国家应该尽快制定燃料效率和油品质量标准;改进城市规划和交通体系,优先发展快速公共交通;建立智能交通系统,鼓励开发、购买和使用替代燃料车,尤其是高度重视电动汽车的发展,对大排量汽车实行更严格的环保限制。
5、严格限制高能耗,高排放商品的出口
由于出口对我国能耗和碳排放的影响已经很大,通过加强对出口贸易产品结构的调整,降低出口贸易中的载能量和碳排放量,对实现节能降碳目标十分有益的。一方面,出口贸易所隐含的碳排放量的降低,将有助于国内温室气体排放量的减少,从而减少国际社会要求我国减排温室气体的压力;另一方面,出口贸易产品碳含量的降低,可以规避或减少我国出口贸易产品所可能面临的边界碳税及由此带来的贸易壁垒。但是,虽然近几年随着国家逐渐取消对“两高一资”产品的出口退税政策,这些产品的出口受到一定程度抑制,但其出口量较高的情况仍然没有扭转,今后对这些产品的出口要继续采取限制政策和措施。对于大宗贸易类产品,维持其出口量对保障我国经济的持续增长仍十分必要,但关键是要促进出口产品的换代升级,努力增加高附加值产品的出口比例,并限制其中载能量极高的产品的出口。
6、优化能源结构,发展清洁能源和低碳技术
这方面的重点在于以下几个方面:
一是集约、清洁、高效地利用煤炭。大力发展煤炭的清洁利用技术,大力发展先进燃煤发电技术,提高煤炭转化效率;推进热电、热电冷联供等多联产技术,提高煤炭资源的综合利用效率。
二是优化石油天然气供应。适应新形势的需要,逐步提高成品油的环境标准,发展清洁油品。通过扩大国内天然气资源的开发利用和进口周边国家天然气以及LNG,增加天然气对煤炭和石油的替代,提高天然气在能源消费中的比重。
三是大力发展低碳和无碳能源。加快发展太阳能、风能、生物质能、氢能、核能、油页岩、油砂、天然气水合物等的开发利用新技术,提高可再生能源和新能源装备的国产化水平,提升技术的综合竞争力,为开发替代能源奠定科技基础。当前,要加快水电、核电、风电建设,推进太阳能光伏发电商业化。
四是从战略高度重视智能电网、碳捕获及碳利用技术的研发及应用。提高配电网对供需信息变化的反应能力,特别是对电动汽车、蓄能装置利用等需求的反应能力,增加可再生能源消纳能力。加强CCS(碳捕获)和CCU(碳捕获和利用)等技术的研发和应用推广,尽早取得突破性进展,掌握相应知识产权。
7、培育碳排放交易市场,通过市场的激励机制调动企业减排的积极性
在现有环境交易所的基础之上,构建自愿碳交易登记注册、撮合交易以及清算和结算系统,设立排放量审计、报告以及确认规则。同时,引入第三方排放认证机构,对参与企业的基准排放量以及减排量进行确认,通过认证的多余排放量可以在交易所上市进行交易。在征收碳税的同时,允许能源密集型企业可以选择自愿减排协议进行减排,不能完成协议量的企业可以通过碳交易系统来购买碳排放。充分利用CDM机制,获取国际减排资金,承接节能减排技术的转移和扩散。逐步引入碳银行制度,为地区和重要企业建立碳帐户,鼓励碳交易。
篇7
将工业技术进步依据来源细分为自主创新与技术引进（包含技术消化吸收），并将二者纳入STIRPAT模型中的空间面板模型，分别研究两者对地区碳强度的直接影响与间接影响。结果发现：自主创新与技术引进均有利于减少全国的碳强度；相对于技术引进，自主创新更能减少区域碳强度；东部地区加强自主创新，中西部地区加强引进技术的吸收能力，才能更好地发挥技术进步的节能减排作用。
改革开放以来，中国在取得经济持续快速增长的同时也伴随着大量的能源消耗。1995～2011年中国年均能源消耗增长率达到747%，由此产生的碳排放也呈逐年增长趋势，2010年中国已经超过美国成为世界排名第一的碳排放国。另一方面，近30年来，中国的能源结构始终保持稳定，煤炭消费约占总能源消费的70%，以煤为主的能源结构与大量能源消耗的现状导致了近年来碳排放量的猛增，使得中国产生了一系列的环境问题，中国在国际上的节能减排达标压力也日益增长。因此，实行二氧化碳减排已经成为中国发展亟需解决的问题。能源结构难以在短期内改变，技术进步因而成为当前节能减排的重要举措。本文在以往研究基础上，考虑碳的空间溢出影响，研究工业技术进步对碳强度的影响，期望能为减少碳排放提供针对性的建议。
1文献综述
技术进步能够减少能源消费所带来的污染排放尤其是二氧化碳的排放。Asafu-Adjaye以澳大利亚为例，通过新能源结构、减污技术进步和能源税三种指标对碳排放影响的比较，最终得出只有减污技术进步可以减少碳排放。基于中国的实证研究结果也证明了技术进步对碳排放存在积极的影响。这种影响主要表现在三个方面：首先是技术进步促进产业结构的调整与升级，减少了能源消耗量与碳排放。Zhou利用DEA-Malmquist测算了基于中国碳排放的技术进步效率，并认为由技术进步所产生的产业结构调整与优化是碳减排的有效方法；第二是通过产生节能减排的专利减少了污染的排放，如Wang采用计量方法分析了中国能源技术专利与碳排放之间的关系，揭示国内专利技术并未能显著地减少中、西部的碳排放，但是对东部地区的减排产生了重要作用；第三是技术进步所带动的能源利用效率的提升，如王锋运用对数平均Divisia指数分解法，分析发现中国碳排放量下降的主要驱动因素是工业部门能源利用效率的提高，而深层原因是研发经费支出提高所推动的技术进步和工业企业所有制结构的变化。技术进步作为影响碳强度变化的重要因素，在研究中被广泛认可，但本文则旨在综合分析直接导致技术进步的两大来源，即技术创新与技术引进对碳排放产生的影响。
与以往研究不同，本文将碳强度作为反映环境污染的综合指标，并将碳强度的空间溢出效应作为碳强度的影响因素。即考虑碳排放在各地区间的流动溢出对地区碳排放的影响。该溢出效应主要基于地区之间的社会经济差异，具体成因为：（1）由于地区产业结构不同，地区消费偏好有差异，产品生产和产品消费可能产生跨地区的交易或流动，从而促进碳的空间扩散。（2）随着社会的发展，中国区域间人口流动频繁，由于人的迁移，知识和技术会跨区域扩散，消费行为也会产生空间转移，从而影响碳排放。忽视碳排放空间效应可能会导致偏差或不一致的结果。不少学者开始将空间计量应用于环境问题的分析，如许和连基于省级空间面板计量的方法分析了外商直接投资与环境污染的关系，Yu利用空间面板方法测算了影响中国区域能源效率集聚溢出的影响因素。
篇8
[关键词]河北省；GDP；碳排放量；环境库兹涅茨曲线
[DOI]1013939/jcnkizgsc201538232
1引言
人类生产活动是人与自然界进行物质交换的过程，在此过程中必然会造成不同程度的环境污染问题。随着现代生产力的不断发展，环境问题已从局部范围扩展至全球程度，人们对环境问题也越来越关注。全球变暖、自然灾害、世界范围内的极端气候频频出现使得人们不得不对环境问题更加关注。
1955年，美国经济学家西蒙・库兹涅茨在对收入差距进行研究时发现，在经济发展过程中，收入差距随着经济增长先逐渐增大，后逐渐缩小，即收入差距和人均收入之间存在倒U形关系，描述这一关系的曲线被称为库兹涅茨曲线。环境库兹涅茨曲线是在此基础上将环境污染程度和人均收入水平相联系进行研究，发现在经济发展的较低水平阶段，由于经济活动水平较低，环境污染水平也相应较低；在经济起飞阶段，资源消耗超过资源再生，环境情况恶化；在经济发展的更高阶段，经济结构发生变化，技术更加进步，环保意识加强，治理力度加强，环境问题得到改善，这样就形成了一条倒“U”形曲线，此为环境库兹涅茨曲线。该文将在此处基础上选取人均碳排放量作为污染指标，研究河北省是否存在碳排放的环境库兹涅茨曲线以及该曲线的形状与特点。
2河北省经济增长和碳排放情况分析
21GDP总量与人均GDP
河北省是中原大省，作为华北地区重要的经济腹地，进入21世纪以来大力发展经济，处于经济快速发展的时期，衡量一个地区的经济发展程度和人民的生活水平主要是看此地区的GDP水平以及人均GDP水平。
河北省1995―2011年生产总值以及人均GDP（GDP单位：亿元； 人均GDP单位：元）
如上图可知自1995年以来河北省经济总量实现连续增长，由1995年的284952亿元增长到2011年的2451576亿元，是1995年的860倍，2005年GDP总值为1001211亿元，突破了万亿元大关。1995年至2002年呈现缓慢增长的态势，但自进入21世纪以来生产总值的增长速度明显加快，尤其是近几年GDP总值实现了高速的增长，并且仍然保持着快速增长的态势。人均GDP的增长趋势大致与生产总值的走势一致，由1995年的4444元增加到了2011年的33969元，是1995年的764倍。2003年人均GDP为10251元，首次突破万元，并且自此后进入了快速增长的时期。
22碳排放量
碳排放量无法从统计年鉴中直接得到，根据2006年IPCC国家温室气体清单指南中的提供的内容，本文选定采用根据化石燃料燃烧的数量以及平均排放因子的方法对河北省的碳排放量进行估算。根据河北省的能源消费情况本文选定了煤炭、原油和天然气这三种燃料。
计算公式为：
碳排放总量=各种能源的碳排放量=转换后的消费量×排放系数/氧化率/44/12
根据河北省1995―2011年碳排放量估算结果来看，能源碳排放量逐年增加，由1995年的2037754万吨增加到了2011年的5794287万吨，增加了3756533万吨，是1995年的2843倍。1995年至2002年碳排放总量缓慢增长，2002年之后呈现快速增长的趋势，与经济增长呈同方向、同速度增长。从20000万吨增长到30000万吨用了9年的时间，而从30000万吨增长到40000万吨仅用了3年的时间，增长速度明显加快。其中由于煤炭消费引起的二氧化碳排放占二氧化碳排放总量的比重除1999年为8993%与2000年为8959%外均在90%以上，说明煤炭消费是引起河北省碳排放量增加的主要原因，详见表1。
3实证分析
31模型设定
本文将采取一元二次曲线来描述碳排放的环境库兹涅茨曲线，选取人均碳排放量来表示环境指标。用y来表示人均碳排放量作为因变量，用x来表示人均GDP作为自变量，建立一元二次方程Y=α+β1X+β2X2 ，在此基础上对等式两边分别取对数得到模型LnY=α+β1LnX+β2（LnX）2+μ ，其中α是截距项，β1和β2分别是LnX、（LnX）2的估计系数。
32数据来源和处理
人均GDP来源于《河北经济统计年鉴》，并按照1978年不变价格进行调整。二氧化碳排放数据无法直接得到，按照本文所采用的二氧化碳估算方法，需要用到河北省的煤炭、原油、天然气共三种能源消费量数据。本文所采用的能源消费数据均来自历年《河北经济统计年鉴》。人均二氧化碳排放量是由二氧化碳排放总量除以人口总量所得，单位为吨/人。其中人口总量源自《河北经济统计年鉴》。
33回归结果
对模型第一次的回归结果为LnY=8.982-2.648LnX+0.220（LnX）2
继而对此结果进行如下检验，首先进行“Histogram-Normality Test”得到其“Jarque-Bera”项的伴随概率“Probability”的值为0565大于005表明随即干扰项是正态的假设成立。“White Heteroskedasticity”检验得“Obs*R-squared”项后面对应的概率为0596大于005的显著水平，说明模型不存在异方差现象。“Serial Correlation LM Test”自相关检验，结果表明一阶时的“Obs*R-squared”项后面的伴随概率为0005明显小于005，说明存在一阶自相关。
为了消除模型中的一阶自相关问题，需要对模型进行进一步调整。从OLS估计结果中提取DW统计量的值为060，根据DW检验的原理ρ=1-[SX（]DW[]2[SX）]计算出残差序列的自相关系数ρ=1.7，说明残差序列存在正的自相关。利用计算出的自相关系数ρ对原模型中的自变量和因变量进行广义差分变换，利用生成的广义差分序列对原模型进行OLS估计得到结果见表2。
得到模型为：
GLnY=-12.737-5.187GLnX+0.394G（LnX）2
由表2可知模型的判定系数和校正后的判定系数分别为0906；0965说明该模型的拟合优度较高。DW值为19302，经查表该值在合理区间，说明方程序列相关问题得到解决。并且各解释变量的P值均小于005，表示各解释变量在5%显著水平下显著。
该模型β2的值为正，根据抛物线的性质，此回归曲线的开口向上，说明河北省存在正“U”形的人均碳排放环境库兹涅茨。根据拐点理论计算得出在e6即人均GDP为109265时处于拐点位置。也就是说河北省在1998年达到人均碳排放量的最低值，而后随着经济的不断增长碳排放量也不断增加。
4结论
经济增长与碳排放的关系具有一定的时间效应，在经济发展的初级阶段，虽然经济增长也会伴随着碳排放，但尚在环境的承载范围内，自然系统可以自行消化吸收，因而经济增长不会带来碳排放量的急速增加；然而随着经济进入快速发展时期，碳排放量迅猛增加超过了自然环境自身的承载能力，就会出现经济增长与碳排放同方向增加的情况；当经济发展到更高级别的阶段时，由于技术的进步、人们环保意识的增加会出现经济不断增长和碳排放量下降的双赢局面。
河北省的人均碳排放环境库兹涅茨曲线呈现正“U”形，但是自1998年起已经过了碳排放量处于最低值的拐点，也可以理解为现阶段河北省的人均碳排放量处于倒“U”形曲线的左侧还未达到碳排放量最大值的拐点，处于经济增长和碳排放量同方向增加的阶段，尚未出现经济增长与碳排放的双赢局面。该种情况将持续很长一段时间，不可能在短期内得到根本上质的转变。河北省正处于经济快速发展阶段，人们对于GDP增长以及生活水平提高的欲望要远远大于对环境保护的期待。作为全国重要的工业基地，经济增长主要依靠能源以及原材料的钢铁、建材、机械等重化工业，产业结构偏重不合理。能源消费也是以碳排放系数较大的煤炭为主，相对清洁的非化石燃料消费量占很小的比例，能源消费结构较单一。虽然这些问题导致了河北省位于倒“U”形环境库兹涅茨曲线的左侧，但若是对产业结构进行优化升级，淘汰落后产能，改善能源的消费结构，提高清洁能源的消费比重，引进先进技术提高能源的加工转换率等措施还是可以改变该省的碳排放环境库兹涅茨曲线的形状，提早到达碳排放量最高的拐点的，这就需要河北省政府协调好经济增长与环境保护之间的关系，在确保经济水平平稳增长的情况下更好地履行保护环境的职责，实现经济的循环增长。
参考文献：
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[4]吴开亚，等安徽省经济增长与环境污染水平的关系研究[J].重庆环境科学，2003，25（6）：9-11
篇9
近年来,中国经济的快速增长带来了能源消费和CO2排放量的急剧增加。中国是人均能源资源相对稀缺的发展中国家,人均能源资源拥有量不到世界平均水平的一半。1992年,中国成为石油净进口国。2003年,中国成为继美国之后的第二大能源进口国家。据预测,2020年中国原油缺口将加大到2.5亿吨以上。紧缺的能源资源已经成为制约中国经济发展的瓶颈之一[1]。解决高能源消耗问题,实现经济、资源、环境的可持续协调发展已经成为建设和谐社会过程中必须解决的重要问题。中国已经向国际社会承诺,在2005年的基础上到2020年降低二氧化碳排放强度40%至45%。加入WTO后,中国国际贸易自由化不断深入,贸易规模不断扩大,和世界其他国家在经济上的相互依赖性也日益增强。2004年,中国进出口贸易总量已居世界第三位。2008年,中国对外贸易进出口总值达25616.3亿美元,居世界第二位,顺差达2954.7亿美元。这不仅使中国逐渐依赖贸易伙伴的生产体制和消费模式,也影响着中国产业结构的演变及能源消费。能源是重要的生产要素,国际贸易增长的同时也带来了能源消费的增加,即蕴含能源进出口。由于中国的环境污染为典型的能源消费型污染,出口贸易的增长也不可避免地带来了环境污染的增多。以铝业为例,目前技术条件下生产1吨铝耗电15000度,中国净出口70万吨铝,仅从直接能源消耗的角度分析就相当于出口100多亿度电。值得注意的是,中国在国际产业分工体系中位于产业链低端,55%的出口贸易属于附加值较低的加工贸易,而且资源和能源密集型产品出口仍占较大比例,以往的数据统计并没有将蕴含能源进出口计入其中。能源环境约束已经成为影响中国进出口贸易进一步发展的重要因素。对进出口贸易的能源消费影响进行定性和定量分析,可以为制定相关节能政策和产业发展指导政策提供依据。通过加总产品生产过程中的直接能源消耗和间接能源投入,生命周期分析可以分析产品和服务中蕴含的能源[2-3]。由于生命周期分析方法需要进行实地调研和收集详细的中间产品能源消费数据,工作量巨大。现有研究中多采用投入产出技术对产业生产中的蕴含能源消费问题进行分析。投入产出技术可以不考虑各类产品和服务生产过程的复杂性和长度,使用Leontief逆矩阵来计算一个部门的完全需求[4-6]。李坤望和孙玮发现,中国普通非能源商品贸易中隐含的能源输出量远高于能源产品的直接贸易量[7]。齐晔等人采用日本作为进口国代表,计算了中国进口商品的能耗系数,研究得出了中国隐含能净出口的上下限[8]。Gay、Proops、Lenzen和Machado等人的研究则将进口矩阵纳入到投入产出分析框架,他们的研究表明,澳大利亚、巴西、德国都是二氧化碳排放出口国,即这些国家进口品所蕴含的二氧化碳排放量小于其出口品中的CO2排放量[9-11]。Glen和Edgar等人对挪威进口商品的研究发现,其导致的CO2排放量的一半来源于发展中国家的进口,这些进口量只占挪威总进口量的10%[12]。能源投入产出分析的应用体现了对经济增长背后的资源环境消耗的定量测算,从而也可以对进出口贸易背后的能源消耗进行系统的分析。随着温室效应和气候变化等全球性问题的出现,国际二氧化碳谈判、国内能源政策和国际贸易政策的制定等都亟待学界对国际贸易与能源环境之间的交互影响进行更为深入地研究,特别是对国际贸易背后的能源消耗进行系统地测算分析。投入产出表可以采用实物量单位或者价值量货币单位编制。已有研究中,实物量和价值量难以反映在同一张投入产出表中。为分析出口贸易对能源消费的影响,尤其需要分析不同因素对出口蕴含能源的影响,需要将能源部门的产业(投入产出表中行方向数据)同时采用实物量和价值量表示,但上述研究在能源投入产出表的编制中没有考虑到中国能源系统中最终消费和中间投入之间的不同价格,也没有深入分析出口蕴含能源的影响因素。
二、中国国际贸易的演进态势及其能源环境影响的定性分析
1980年,中国出口贸易总额全球排名为第26位,随着中国经济开放程度的不断扩大,尤其是2001年加入WTO之后,中国国际贸易高速发展,中国经济日益融入世界经济体系。中国进出口总值从1978年的206亿美元猛增到2008年的25616亿美元,居世界第二位。2001年以后,中国国际贸易年均增速高达26%,是全球国际贸易增长最快的国家。2010年,中国出口贸易排名全球第一,外贸进出口总值为29727.6亿美元,比2009年同期增长34.7%,进出口贸易顺差为1831亿美元。中国的制造业产出占到了全世界的19.8%,高于美国(美国为19.4%),中国已经成为全球重要的制造业加工生产基地。中国国际贸易的迅速增长带动了能源消费的迅猛增长。尤其是2002年以来,中国的经济增长在很大程度上依赖于对重型制造业的固定资产投资和以量取胜的工业制造品的出口。中国是一个人均能源资源相对稀缺的国家,人均能源占有量不到世界平均水平的一半。受制于资源禀赋,中国能源需求与本国供应之间的缺口不断扩大,日趋依赖进口各类资源以满足其日益增长的能源需求。中国初级产品占进口总额中的比例由1990年的17%,增长至2008年的31%。从直接能源进出口量分析,中国自1997年开始成为净能源进口国家。2001年开始,直接能源进口量快速增长而直接能源出口量略呈下降趋势,净能源进口量快速增长。这说明中国能源对外依存度不断增长,其中进口能源中以原油和成品油为主。2008年,原油进口量占直接能源进口量的67%,中国石油消费对外依存度达到创纪录的51.3%。从直接能源进出口量分析,中国已经成为净直接能源输入国。对美国等发达国家而言,其国际贸易的增长意味着大量工业产品可以在这些发展中国家生产。国际贸易规模的扩大使得发达国家的居民消费可以更多地依赖于来自发展中国家的工业制成品进口,提高服务业在其国民经济体系中的比例,从而最终在一定程度上减少其国内经济活动与生态资源环境的矛盾。但对发展中国家来说,由于能源、环境法规政策的相对宽松和不完善,而自由贸易追求的是利润最大化,出口型生产往往对社会和环境成本考虑不足,国际贸易扩大导致的产出增加会带来能源消费的增长和环境的恶化。因此,国际贸易可能产生这样的能源消耗和污染物排放影响:一个国家可以通过转移高能耗、高污染排放型产业至其他国家以减少其能源消费并保持其环境承载力;一个国家也可能由于出口产品生产过程中的高能耗、高污染,增加了其能源消费总量并使环境受损。进一步而言,通过国际贸易,一些国家可能间接出口了能源资源和环境承载力,而另一些国家则可能进口能源资源和环境承载力。
出口贸易高速发展使中国能源消费呈现快速增长的态势,由于中国的环境污染为典型的能源消费型污染,出口增长在促进中国消费增长的同时也不可避免地带来了环境污染的增多。开发、利用能源所产生的环境约束不仅已经成为能源战略和能源决策中越来越重要的决定性因素,而且是影响中国进出口贸易进一步发展的重要因素。虽然中国国际贸易的高速发展可以为中国的环境保护积累必要的经济基础,通过进口高能耗污染密集型产品可以直接降低本国的能源消耗和污染程度,从国外引进先进的技术,学习先进的管理经验及进口先进的机械设备会促进国内节能减排和环境保护的发展。因为受制于中国在国际产业分工中担当的加工装配者角色①,中国出口贸易的增长不可避免地加速消耗了大量的稀缺性自然资源,导致“掠夺性”资源开采问题。与出口贸易带来的能源消费增长一致,出口行业所排放的工业废水、废气和固体废弃物也相应增加,环境污染日趋严重,环境承载力不断下降。“经济增长的资源环境代价过大”②,这是中国经济可持续发展必须解决的首要问题。和初级产品相比,工业制成品生产中的环境影响不仅包含着原材料的开采与加工,还包括其本身加工过程中所排放的废水、废气与固体废弃物。由于工业制成品占中国出口贸易总额的比例一直上升,2009年,其比例达到95%,故本文选择工业制成品出口总额分析国际贸易的环境影响效应。1990—2010年,中国的工业制成品出口总额由462亿美元上升为13965亿美元,年均增长17.6%。同期工业固体废物产生量由1990年的57797万吨增长至2010年的240944万吨,增幅达4倍。工业固体废物和工业制成品出口总额呈同步增长态势。工业二氧化硫(SO2)排放量从1990年的1033万吨增长至2006年的2235万吨,年均增长5%。其后由于中国政府在“十一五”规划③中制定了降低单位GDP能耗20%、在2005年的基础上到2010年减少二氧化硫排放量10%的政策,中国工业二氧化硫排放量在2010年减少至1864万吨。因此,从整体上分析,中国工业二氧化硫排放量在2006年之前随工业制成品出口总额呈同步增长态势,但“十一五”期间由于政府管制呈下降趋势。另外两项环境指标,工业废水排放量和工业化学需氧量(COD)排放量,由于国家以造纸等行业减排为重点,采取各种环境政策积极推进高污染行业的清洁生产和大力发展循环经济,中国工业废水排放量和工业化学需氧量(COD)排放量并未出现和工业制成品出口总额同期增长的趋势。1990—2010年间,中国的工业废水排放量没有明显的增长趋势,1990年排放量为236亿吨,2010年为238亿吨。这说明从工业废水排放量这一环境指标来看,工业制成品出口总额的增加并未对工业废水排放产生显着的影响效应。工业COD排放量和工业废水排放量变动趋势一致,仅在1997年达到峰值,此后则呈下降趋势。中国的二氧化硫排放中,燃煤电厂二氧化硫排放量约占全国二氧化硫排放量的50%,电力是工业生产制造的基础,因此从整体分析中国二氧化硫排放和工业固体废弃物排放与中国的出口贸易规模之间存在正向关联关系。从两项环境指标(工业废水排放量和工业COD分析)来看则没有显着的正向关系。因此,需要对中国国际贸易和能源消费及环境污染之间的关系做更为深入的系统分析。
篇10
全球贸易量在过去十年中增加了一倍以上，达到同期全球国民生产总值增长率的六倍。相对廉价的能源助长了这一现象，而由此带来的气候变化则被放到了次要地位。据估计，每排放一吨二氧化碳带来的经济破坏约为85美元，所以，限制温室气体排放和实行“有价”排放政策变得很有必要。
将来的发展趋势是：公司将为排放的二氧化碳付费。可以肯定的是，这将促使公司改变其供应链运作方式。减少供应链的碳足迹将成为公司一项不能回避的义务。
公司的选择要么是采取拖延策略，要么是迎接气候变化的挑战，将其作为重组供应链以实现经济和环境收益的一个契机。现在就采取行动的公司会获得那些等待法律规范的公司无法获得的好处。这些好处包括不断增长的“良知消费者”、市场的“认知份额”、吸引和留住顶尖人才以及更加可持续的总体增长。
一．减少碳排放的“权衡”因素
为了实现更加可持续的发展，更好地管理碳排放，企业可以从不同方面着手。然而，所有这些方面，以及各种采购、生产和配送流程，通常都密切联系并相互依赖。
在组件供应、制造/组装和配送中，有许多选项可以同时减少碳排放和成本(“同时性”当然是最佳解决方案的标志)。有鉴于此，一个“权衡”模型将一体化地考虑所有的因素，包括设计、包装、流程、组件、能源、库存和运输(参见图1)。
这些选项代表着能够影响成本、质量和服务以及温室气体排放的“杠杆”。碳排放与这些杠杆结合得越多，一个企业就会以更加“无缝绿色”的面貌出现。这可以使产品对今天市场上日渐增多的“良知消费者”更具吸引力，使公司对那些想对周围环境产生积极影响的下一代员工更有吸引力。针对每个杠杆，都有可供利用的多重选项：
.设计：物料选择、能源效率、耐用性、可升级、易于拆解、可再循环、可处理、虚拟产品开发；
.包装：尺寸、可重复使用/再循环、材料(瓦楞纸箱、泡沫聚苯乙烯、塑料及类似物)、文档/手册；
.流程：订单履行、制造、运输、质量控制、组织管理、需求/供应计划；
.组件：替代品、寻源、选址、供应商合理化；
.能源：基于化石燃料的(石油、天然气)、基于可再生能源的(乙醇、太阳能、风)、其他(核能、地热能)；
.库存策略：安全库存、批量、计划频率、补库计划(准时制、供应商管理库存、店铺直送)；
.运输：方式、运输频率、集中运输、线路。
二．实际的“权衡”：物流和配送
供应链管理中的一个典型挑战是对运输、流程和库存策略进行恰当的平衡。减少二氧化碳排放为这一要求增加了一个因素(参见图2)。
1.集中运输
集中运输是减少碳排放的最好方式之一。量化运输频率对成本和碳排放的影响有助于确定补库策略，以满足业务需求和减少环境影响。
2.采购地
供应商的位置远近会影响组件成本、碳排放量和库存，所有这一切都能够加以量化，以便评估一个组织的采购策略和确定针对环境问题的改进需要。
3.运输方式
除了缩短运输距离，公司还可以在平衡考虑中关注低碳排放运输选项――火车、飞机、轮船和卡车在成本、服务水平和碳排放影响之间都有不同的碳权衡点。
4.网络优化
公司可以修改网络优化策略，以应对额外的碳变量及其对设施场所、生产、配送和运输操作的影响，还可以优化配送设施的作用和规模、运输选项、寻源和采购策略以及库存部署等。
三．供应链碳管理的五步骤
碳“权衡”将会使供应链复杂化，这一事实要求企业采取更多途径迅速解决这一问题。公司可以采取明确具体的步骤来限制温室气体排放：从易于实施的局部改进到涉及延伸供应链的复杂优化。这些行动沿供应链延伸和整合得越远，对碳排放就有更大的控制力 (参见图3)。
考虑到碳管理的复杂性，推荐一个逐步式的解决方案：
1.诊断和评估
如今的全球经济和公司与其业务伙伴(供应商、合约制造商、物流服务提供商、财务和税务实体、客户)间的相互依存性要求企业对于其整个供应链――从供应策略到配送和库房管理，再到生产运营和客户服务的碳影响有一个整体认识。通过碳诊断――按照一组简单的碳报告书和关键绩效指标评估每个高阶供应链组件，一个公司能够定义自己的成熟度，识别差距和设定目标水平。
2.碳资产管理
直接减少碳排放的大部分机会存在于供应链的设施和资产当中。例如仓储设施、机械设备、车队和数据中心等会消耗大量能源。
投资于低碳排放设施和节能设备是有效的第一步，具有明确的投资回报，Catalyst Paper Corporation公司的例子很好地印证了这一点。
减少纸张生产中的能耗
加拿大纸浆和造纸公司Catalyst Paper Corporation利用其自有的副产品(生物量)来提供运行动力。它还从排放物中回收的热能来保温处理水，并因此进一步减少其碳排放。通过提高效率和改用天然气，该公司自1990年以来使其温室气体排放减少了70%，能源使用减少了21%。单是在2005和2006年，公司就通过减少燃料消耗2%实现节约440万美元。
3.职能优化
每个供应链职能都能对减少温室气体排放作出具体的贡献。一般而言，基于碳诊断结果及“绿色”供应链管理战略，在流程中越早采取措施，减少二氧化碳排放的能力通常会越大(参见图4)。在考虑产品设计、客户订单履行甚至逆向物流过程中，都存在一系列进行职能优化的机会。
4.内部横向整合
鉴于供应链全球分布以及产品的客户化现状，减少碳排放的复杂性与日俱增，具体的职能改进空间变得非常有限。相比之下，跨职能的水平整合方案能有更大的影响。
与“面向制造的设计”或“面向服务的设计”概念相似，“面向环境的设计”将排放物考虑在内。这包括碳排放对采购、制造和配送的影响。另一个通行做法是修改包装，以方便运输。Friesland Coberco Dairy Foods公司是一个跨越所有职能 (从产品设计到运输)的例子。本例表明，较晚的定制可以减小分散运营的影响，但是它要求企业进行跨供应链职能的综合性碳管理。同时，整合的碳管理能够提升一个企业的品牌形象。
一个乳制品供应链的综合视角
婴幼儿食物最近成为高度多样化的产品，而过去只有三条生产线，每条生产线针对一个年龄组。现在，公司有大量的婴幼儿食物种类，包括那些用于增加抵抗力或消除过敏性反应的产品。位于荷兰的Friesland Coberco Dairy Foods公司生产、包装、运输和库存来自不同地点的婴幼儿食品。为了减少运输工作，该公司正在调整其产品配方及其生产流程，在基本产品的基础上形成多种产品。特殊成分是在供应链的晚期阶段才添加的，这能够减少所需的库存并因此减少运输里程，估计每年达127,000英里，同时也能够减少碳排放。
5.协同的端到端优化
虽然内部横向整合可以起到减少碳排放的作用，但只有当供应链的所有参与者齐心合力并进行端到端优化合作时才能获得减少碳排放的最大潜力(参见有关Tesco公司补充报道)。
在明确的环境战略的基础上，应当与合作伙伴培养共同点，特别是在产品设计、包装和物流方面。一旦改进碳管理的机会明晰起来，协同和端到端的供应链优化－基于对成本、服务、质量和环境因素的平衡就能给各方创造共赢的局面。
Tesco公司的一体化包装设计
在英国零售商Tesco提供给客户的产品包装重量中，玻璃占的比重最大。通过促使行业提供轻重量的酒瓶，Tesco将来自一个供应商的每年玻璃使用量减少了2,600吨，节约了15%。
据估计，通过进口散装“new world”酒和在英国用轻重量酒瓶进行灌装，公司能够避免4,100吨碳排放。改进产品设计不仅使玻璃生产商实现了节约，还减少了玻璃瓶整个生命周期的碳排放。
四．理想的解决方案
理想的解决方案是在成本、服务、质量和碳排放结果之间取得最佳平衡，这是一个典型的结合数学分析、深度计算和专业知识才能解决的优化挑战。对于尚未准备好一次性跨越所有障碍的公司，我们推荐前面讨论的中间步骤来帮助实现具体的温室气体减排目标。而当您开始解决供应链碳管理的问题时，有几个重要问题需要考虑：
•您当前的碳足迹的模型或“热图(参见图5)”是什么？企业内部以及延伸企业中的什么流程是碳密集型的？
•您应该测量的绿色指标有哪些？改进或满足法规要求的当前目标和起点是什么？
•有关减少供应链碳排放有哪些重要的“权衡”、限制和考虑事项－同时维持服务和质量水平，并减轻成本影响？
•如果正在实施碳管理协同方案，您如何使合作伙伴加紧行动，以及如何分担风险、责任和分享价值？随着公司在碳管理方面逐渐变被动为主动，它们有可能将成本问题转化为增长机会。