碳减排的经济影响分析篇1
1 引 言
全球气候变暖作为近年来最主要的气候变化，将严重制约人类的发展甚至威胁人类生存。减少碳排放将成为全球经济未来发展趋势，而碳税政策是被广泛提倡的一种碳减排政策。
碳税政策效应的研究中，Pearce（1991）首次提出碳税“双重红利”概念：碳税征收既能实现碳减排，也能促进经济增长。而Boyd（2002）等认为只有在高技术进步率下才能实现双重红利。国内研究中，魏涛远（2002）等构建了一个CGE模型，指出碳税政策可实现减排，但会恶化中国经济。王金南（2009）等认为征收低税率碳税不仅能减缓碳排放增长，而且对中国的经济影响极为有限。朱永彬（2010）等认为碳税政策对不同的行业有不同的影响。可见，碳税政策的争议主要在其对经济的影响上，但只有较少文献研究碳税政策在微观层面上的影响，如聂华林（2011）分析不同碳税政策情形下的企业生产决策以及碳减排效应。
本文在已有研究基础上，构建含有能源要素的生产函数，来探讨征收碳税政策的减排效应以及对企业能源使用的影响。
2 理论模型
碳税政策是为了控制碳排放，而碳排放主要是由化石燃料的燃烧导致。研究碳税政策对企业的影响，需要将能源引入生产函数中。
3 结 论
由以上分析，可以得出以下两点。
第一，在碳减排方面，碳税政策确实有助于企业碳减排，且税率越高、能源的边际排放量越大，碳税的减排效果越明显。
第二，在企业生产方面，碳税政策对企业的影响取决于能源的碳排放情况。碳税对企业的影响不都是负面的，比如当企业的能源碳排放情况恶化时，即能源的边际碳排放量大于平均碳排放量时，碳税对企业使用能源有纠正作用，并提高企业利润。
参考文献：
[1]魏涛远.征收碳税对中国经济与温室气体排放的影响[J].世界经济与政治，2002（8）：47-49.
[2]王金南，严刚，姜克隽，等.应对气候变化的中国碳税政策研究[J].中国环境科学，2009（1）：101-105.
[3]朱永彬，刘晓，王铮.碳税政策的减排效果及其对我国经济的影响分析[J].中国软科学，2010（4）：1-9.
[4]聂华林，周建鹏，张华.基于减排效应的能源类企业碳税政策的优化选择研究[J].资源科学，2011（10）：1906-1913.
碳减排的经济影响分析篇2
一、引言
发展低碳经济，是可持续发展的题中之义。而碳排放作为全球气候变暖背景下的新标识，得到学者们的广泛研究。那么碳排放的影响因素有哪些？这些影响因素如何影响碳排放的？关于碳排放影响因素的问题，许多学者也做出了探究。例如陈彦玲，王深认为高速的经济增长产出规模是经济碳排放的驱动因素，而产业结构、能源结构的调整和能源效率的提高降低了碳排放量的增长。1唐志鹏等依据突变级数法基本原理，构建了我国CO2减排的影响要素指标评价体系，该指标体系主要包括一次能源消费结构、产业结构、能耗技术以及管理水平等2。冯相昭，王雪臣，陈红枫（2008）、宋德勇，卢忠宝2009、王伟林，黄贤金2008、徐国泉，刘则渊，姜照华2006等均采用指数分解法对碳排放的影响因素进行定量研究3-6。
《江西省低碳经济社会发展纲要白皮书》指出，“到2020年江西省建设低碳经济社会的目标是：产业、能源结构趋于合理，生产方式基本实现向低碳型转变；低碳技术的研发能力全面提升，若干技术和产业规模达到国内领先水平；温室气体排放得到有效控制，碳汇能力明显提高；与低碳经济社会发展相适应的法规、政策和管理体系基本建立；在低碳领域与国内外交流合作的平台全面建立，国际低碳经济交流合作中心的地位得到确立。”
减少能源消耗，降低温室气体二氧化碳排放，需要我们对江西省能源消费及碳排放现状及影响有素有清晰的认识。本文从能源消费及二氧化碳的排放角度出发，结合江西省实际情况，分析“十五”中期至“十二五”初期各工业部门的能源消费、二氧化碳排放情况，并运用LMDI法对二氧化碳排放影响因素进行总体分析，从而为江西省的减排工作提出建议对策。
二、研究方法
一碳排放计算方法
本文采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中推荐的基准方法来计算江西省各产业部门的CO2排放量。计算公式如下：7
Ct=∑iCi，t=∑iECi，t·efi
式中，Ct为t时期各种类型能源消费导致的CO2排放总量104t？鸦i为能源消费类型，如煤炭、石油和天然气等？鸦EC为能源消费总量？鸦efi为能源i的CO2排放系数，CO2排放系数参考相关文献并经过简单的计算获得参照下表1。本文未将工业生产过程中被用作生产原料的那部分能源的固碳量列入到研究范围内，为此不考虑能源固碳化率对估算结果的影响。
二碳排放因素分解方法
近年来的研究不断表明，能源消费碳排放除了与能源消费规模及经济产出有直接联系，而且与能源结构、能源效率及主导产业类型等有较为密切的关系8。因此，本文引入能表示产业结构、能源结构及能源效率的变量，对Kaya恒等式9进行了扩展。扩展后的Kaya恒等式表达为：
式中：POP表示国内人口总量；C表示碳排放总量，指能源燃烧释放出的热量所对应的碳量，用i区分不同的产业类型，用j区分不同的能源类型，则Cij表示第i种产业中第j种能源产生的碳排放；PEij表示第i种产业中第j种能源的消费量；PEi表示第i种产业的能源消费量；GDPi表示第i种产业的国内生产总值。
则能源消费碳排放分解模型表达式为：
式中：fij表示不同类型的单位能源所排放的碳量，即碳排放系数；mij表示第j种能源在第i种产业的能源消费中所占比重；ti表示第i种产业单位GDP的能源消费量，即该产业的能源强度；si表示第i种产业在GDP总量中所占比重；g表示人均GDP；p表示人口数量。
由此，将能源消费碳排放的变化分解为排放因子效应（fij）、产业能源结构效应（mij）、产业能源强度（ti）即能源效率效应、产业结构效应（si）、产出规模效应（g）及人口规模效应（p）等6种因素。
LMDI方法10采用“乘积分解”和“加和分解”两种方法进行分解，两种方法最终分解结果是一致的。对于公式C=∑i∑j（mij·fij·ti·si·g·p）所示模型，设基期碳排放总量为C0，T期总量为CT，用下标tot表示总的变化。采用加和分解，将差分分解为：
各分解因素贡献值的表达式分别为：
排放因子效应：
能源结构效应：
能源强度效应：
产业结构效应：
经济产出效应：
人口规模效应：
总效应：
由于各能源的碳排放因子即为该能源的碳排放系数，在实际应用中取常量，所以，在进行因素分解时，Cfij始终等于0，可以不作为考量因素。故总效应公式可简化为：
3.基础数据处理
为方便计算，本文将工业划分为10个产业部门，具体划分见下表。
本文工业部门能源消费量来自江西省统计年鉴（2004～2012年）11，经济数据采用规模以上工业企业增加值，并依据产业分类加以合并整理。
通过碳排放计算公式得出江西省规模以上工业各部门碳排放量如下：
三、能源消费碳排放LMDI分析
通过能源消耗计算得到2004～2011年江西省规模以上工业内部产业部门能源碳排放情况。并在此基础上进行LMDI分解，得出能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、产出规模效应、人口规模效应，得到各分解因素的效应结果如下表。
1.产出规模效应分析
从LMDI分解结果可以看出，工业部门能源消费的碳排放因素中影响最大的是产出规模正的增效应，即经济增长的正影响。
经济增长所衍生的能源需求是各产业部门CO2排放增加的主要因素，由经济增长所带动的CO2排放增量效应较大的产业包括：能源产业、石化产业、钢铁及有色金属产业、建材产业、采选业等。此外，从时间序列分析，2004～2011年间各产业的增量效应总体上处于增强趋势。部分产业，如纺织服装业、造纸和印刷产业、装备制造业、其他工业部门产出规模效应在2008年前后出现波动，其原因可能由于受国际金融危机影响，全国实行宽松的经济政策，扩大内需，整体经济水平获得稳定增长，能源消费导致的碳排放也随之增长，江西省亦不例外。但随着时间推移，金融危机的影响逐渐渗入各个领域，经济增长脚步放慢，产出规模相应相对减弱，但整体上仍处于上升趋势。
2.能源强度效应分析
从表7和图5可以看出，各产业部门能源强度变动所产生的减量效应渐趋明显。能源强度变动所产生的减量效应较大的产业包括：能源产业、钢铁及有色金属产业、纺织服装业、装备制造业等；由增量效应逐渐转变为减量效应的产业为：采选业、食品加工和制造业、石化产业、建材产业、其他工业部门；而由减量效应转变为增量效应继而又转变为减量效应的是造纸和印刷产业。结合江西省具体情况来分析，随着战略性新型产业的发展，江西省对传统的能源消费较高产业，逐步进行生产工艺和生产设备技术改造，积极引进节能降耗的设备，提高能源的综合利用效率，同时发展新型产业，逐步降低对能源的消耗。
3.产业结构效应分析
从LMDI数据分解结果来看，产业结构对整体产业部门的CO2排放由增量效应逐渐转变为减量效应。从各产业部门来看，产业结构的减量效应的产业包括：食品加工和制造业、造纸和印刷产业、石化产业。产生增量效应的产业包括：采选业和纺织服装业。由增量效应转变为减量效应的产业为：钢铁和有色金属产业、能源产业。其中能源产业在2004年后成为减量效应的主要贡献产业，而随着国家对钢铁及有色金属产业结构的调整及限制，其能源消费及碳排放也得到了有效的控制和缓解。由减量效应转变为增量效应的产业为：建材产业、装备制造业和其他工业部门。可见近年来这些产业的产业结构不尽合理，造成产业重复率高，产能过剩。综合上述分析，尽管能源产业、钢铁和有色金属产业、石化产业是工业部门中主要的CO2排放源，却因产业规模缩减或产业结构调整而带来一定的减量效应，因此可以看出通过产业结构调整和优化可以实现CO2的减排。
四、结论及建议
本文通过碳排放影响因素的对数平均迪氏指数方法（LMDI），从能源消费结构、能源消费强度、产业结构效应、产出规模效应、人口规模效应五个方面对江西省能源消费碳排放进行分解分析，通过分析可以看出2004～2011年产出规模效应、产业结构效应、人口规模效应是影响江西省的能源消费CO2排放的增长因素。能源结构效应、能源强度效应的优化则对控制CO2排放有负的减效应。虽然高速的经济增长会带来能源消费CO2排放正的增效应，但以经济增长换取低碳排放是不实际的。因此，在能源强度下降的同时，调整产业结构，优化能源消费结构，控制人口在合理的水平增长对江西省能源消费碳排放至关重要。
针对以上分析，给出如下建议：
（1）提高能源消费强度是减排的重中之重。江西省能源强度效应在碳排放影响因素中负的减效应最大，因此，要继续推进工业内部重点部门的节能工作，要进一步强化能源产业、钢铁和有色金属产业、石化、建材、采选、食品加工及制造等高耗能产业的节能减排责任，加强重点耗能行业设备、产品单位能耗管理，开展技术改造项目、淘汰落后工业及设备，提高能效，逐步完善以政府调控为主、市场主导为辅、行业为主体，全社会共同推进的节能减排局面。
（2）提高清洁能源比例是减排工作的深化。使用低碳清洁能源代替高碳能源是江西省减排工作的重要方面。一方面，依托西气东输工程，提高天然气在江西省能源消费中的比例；另一方面，积极开发使用太阳能、风能电站建设，增加无碳电力的生产，保障能源安全的前提下，适当提高外来电力消费比例。
（3）碳捕捉及埋存是减排工作的可能途径。碳捕捉及埋存指将CO2从相关排放源中分离出来，运输到封存地，使CO2长期与大气隔离的过程。目前江西省尚无次碳处理方法。但我国上海石洞口第二热电厂碳捕捉项目的建设，可以提供经验、设备及技术指导。另外，江西省还需将分散燃烧的煤炭集中用于发电部门，这样，可以利用大型发电锅炉高的燃烧效率，依托先进技术，减少煤炭分散燃烧，大幅提高煤炭利用效率，也为日后CO2捕捉及埋存奠定基础。
参考文献
1陈彦玲，王琛.影响中国人均碳排放的因素分析J.北京石油化工学院学报2009254～58.
2唐志鹏等.基于突变级数法的中国CO2减排的影响要素指标体系及其评价研究J.资源科学2009111999～2005.
3冯相昭王雪臣陈红枫等.1971～2005年中国CO2排放影响因素分析J.气候变化研究进展2008142～47.
4宋德勇，卢忠宝.中国碳排放影响因素分解及其周期性波动研究J.中国人口·资源与环境2009318～24.
5王伟林，黄贤金.区域碳排放强度变化的因素分解模型及实证分析J.生态经济20081232～35.
6徐国泉刘则渊姜照华.中国碳排放的因素分级模型及实证分析：1995～2004J.中国人口·资源与环境2006166158～161.
7IPCC.2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories M.TokyoIGES2007.
8李国璋王双.中国能源强度变动的区域因素分解分析——基于LMDI分解分析方法J.财经研究200834852～62.
碳减排的经济影响分析篇3
一、引言
十二届全国人民代表大会报告中，环境问题被做为一个议题提了出来，说明中央在抓机遇促发展的同时，已经注意引导各方面把工作重心放到提高经济增长的质量和效益上，推动经济持续健康发展，通过大力推进转变经济发展方式，加快产业结构调整，大力推进能源资源节约和循环利用，中国将选择节能减排、低碳发展之路。而且随着全球经济的不断发展，能源利用所带来的环境问题逐渐引起了人类的重视，特别是温室气体排放所造成的全球气候变暖，对人类的生存和发展产生了严峻的挑战。甘肃省正处于发展加速阶段，能源需求量增大，出现了高能耗、高污染的现象，随之而来的是碳排放量的增加。作为西部欠发达地区，通过产业结构演进实现节能减排，是实现低碳发展的有效途径。
二、文献综述
近年来，众多的研究发现，影响碳排放的因素有很多方面，并且随着对碳排放问题的深入研究，更多的影响因素被发现。B.W.Ang采用对数均值迪氏因素分解法（logarithmic mean Divisia index method，简称LMDI）对加拿大1990—2000年的碳排放进行了因素分解，总共有23个工业部门，14个能源因素，结果经济效应导致加拿大碳排放增长了3倍，而消费结构的改变和能源强度的减少是使碳排放减少的主要因素[1]。宋德勇和卢忠宝分解了我国对1990—2005年的碳排放有影响的因素，得出能源强度是导致我国碳排放减少起关键作用的变量[2]。徐国泉等采用碳排放的基本等式和对数均值迪氏因素分解法对我国1995—2004年的碳排放数据进行分析得出，经济发展是增加我国碳排放的主因[3]。徐盈之等运用改进的拉氏因素分解和脱钩指数对我国制造业碳排放进行分析，结果表明，产出效应为正向效应，而能源强度是负向效应，并且存在脱钩效应。
回顾已有关于碳排放的文献，绝大部分是关于国家层面碳排放的，也小部分对发达省份碳排放做研究的，但缺少对西部欠发达地区的研究。本文通过对1990—2011年甘肃省碳排放量有影响的因素进行分解，找出对碳排放量减少产生主要作用的影响因素，并再次运用LMDI分解法，将此因素进行分解。然后根据对碳排放量增加起主要影响作用的经济规模因素，利用改进后的脱钩指数，对甘肃省碳排放与经济发展的关系进行了分析研究，并对甘肃省实施节能减排提出一定的政策建议。
三、 甘肃省碳排量现状分析
（一）数据来源及说明
本文选取1990—2011年能源数据，对甘肃省碳排放量进行分析研究。根据《甘肃统计年鉴》能源表，将甘肃省主要能源消费品分为九种，即煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气，本文采用如下公式进行碳排放量估算：
其中，Ei表示第i类能源消耗量，Fi表示第i类能源折算为标准煤的换算系数，Ci表示第i类能源的碳排放系数。各类能源消耗量数据由《中国能源统计年鉴》和《甘肃统计年鉴》整理获得，各类能源标煤折算系数采用2011年《中国能源统计年鉴》附表4给出的数据，各类能源碳排放系数，采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》[4]给出的碳排放系数（见表1）。
碳排放强度计算公式为：Ii=CCi/Yi，其中，Ii表示第i年碳排放强度，CCi表示第i年碳排放总量，Yi表示第i年以1990年为基期不变价格生产总值。
（二）碳排放总量现状分析
由2012年《甘肃省统计年鉴》得到1990—2011年甘肃省生产总值、碳排放量与碳排放强度。二十多年间甘肃省生产总值和碳排放量总体呈上升趋势，生产总值和碳排放总量由1990年的242.8亿元和1254.1吨，增加到2011年1694.1亿元和6437.1吨，分别增加了约597.74和413.3个百分点。其中，1990—2000年，碳排放量从1254.1吨增加到2360.1吨，碳排放总量增加了约88.2个百分点，2001—2011年间碳排放量增加了3915.1吨，增加了约155.2个百分点，说明甘肃省碳排放量增长迅速，特别是近年来由于甘肃省进入工业化中期，能源消耗量大，碳排放量增加更快。
根据钱纳里工业阶段划分标准，从人均GDP看，甘肃省产业结构发展第一阶段处于初级产品生产阶段；第二阶段处于工业化初期起步阶段；第三阶段，甘肃省经济迅速发展，人均生产总值增长较快，到2005年，工业化初期阶段发展基本完成，并且经过近几年的发展，甘肃省人均生产总值2010年首次超过2400美元，甘肃省工业化发展到中期完成阶段。
对比甘肃省生产总值、碳排放量和碳排放强度的变化趋势，可以看出，甘肃省碳排放量与生产总值整体呈现上升态势，但生产总值增长速度快于碳排放量的增长速度，甘肃省碳排放强度整体呈现下降趋势（见图1）。
四、研究方法及结果分析
（一）两阶段LMDI因素分解及脱钩指数
1.两阶段LMDI因素分解法
目前，我国针对研究碳排放问题可以采用的模型很多，例如灰色关联度模型、迪氏因素分解法、拉氏因素分解法、STIRPAT模型等都可以对碳排放问题进行研究。本文选取的数据为1990—2011年，时间跨度为二十多年，不属于大样本数据，综合多方面因素考虑，本文选取两阶段LMDI分解法来研究甘肃省碳排放问题，采用此模型更能全面准确地衡量各影响因素对碳排放量的影响作用大小。
对甘肃省CO2采用两阶段LMDI因素分解：根据整理得到的数据，首先将对CO2有影响的因素进行分解； 然后，判断哪些影响因素是正向的，哪些是负向的，并据此得到判断矩阵；最后对主要负向影响因素再次分解。
第一阶段基本公式为：
在式（1）中说明了影响碳排放的5个因素，其中，C代表二氧化碳排放量；E代表能源消费总量；Ei代表第i种能源的消费量；Ci代表第i种能源的碳排放量；Y代表甘肃省生产总值；P代表甘肃省总人口，即人口规模；Ei/E代表能源消费结构；Ci/Ei代表碳排放强度；E/Y代表甘肃省能源强度；Y/P代表甘肃省人均GDP，即经济规模。
在基期和报告期的碳排放量差异可表示为乘法模式和加法模式（B.W. Ang*， F.L. Liu， E.P. Chew，Energy Policy 31 （2003）），并且乘法模式和加法模式之间可以相互转换，在本文中，我们只列出加法模式的模型：
C=CT-C0=CS+CU+CE+CI+CP（2）
其中，C为第T年相对于基年的二氧化碳变化量，CT和C0为T年和基年的二氧化碳排放量，CS、CU、CE、CI和CP分别是能源消费结构、碳排放系数、能源强度、经济规模和人口规模。
式（2）各因素进行分解，总结成一般式为：
假定碳排放系数固定不变，即CU=0。
通过第一阶段LMDI的分解结果，得到对碳排放量减少的主要影响因素是能源强度，为了研究产业因素对能源强度的影响，引入产业结构因素并进行分解。
第二阶段分解模型如下：E=■EiY=■■·■（4）
其中，E代表第i种能源强度，Ei代表第i种能源消费量，Yi代表第i产业的产业值，Y代表总的生产总值。
其中，Ri=Ei/Yi，代表产业能源强度；Ki=Yi/Y，代表产业结构。
2.脱钩分析方法
20世界末，“脱钩”（decoupling）最初由经济合作与发展组织（OECD）提出，是指打破环境压力与经济效益之间的关系，并且被逐渐应用到环境能源问题中来。脱钩方法大致可以分为倒U曲线脱钩方法、DPSIR框架下的脱钩方法、物质消耗总量脱钩方法、Tapio脱钩方法等。本文采用Tapio指数，是因为它分各阶段的层次，更能清楚的反应问题。在前面的分析中得出，经济规模对碳排放量的增加起着主要的影响作用，因此，对经济发展与碳排放量之间的关系进行研究是有必要的，而且发展低碳经济就是实现经济增长与碳排放的脱钩。
（6）
其中，CO2T、GDPT代表T年的CO2排放量和国内生产总值，CO20代表基年的CO2排放量和国内生产总值。
传统的Tapio脱钩将脱钩指数划分为8个层次，但是通过方法对比之后，发现（0.8-1.2）之间的指数容易使结果模棱两可，不利于对结果的判断。鉴于此，将脱钩指数重新进行划分，去掉0.8～1.2之间的指数，将脱钩指数重新划分为6组。
绝对脱钩状态：碳排放量与经济发展变化量方向不一致，经济增加的同时，碳排放量绝对减少，这是经济发展的最佳状态。相对脱钩状态：碳排放量和经济发展变化量方向同向，经济的增长速率大于碳排放量增长的速率。扩张性耦合状态：碳排放量和经济发展变化量方向一致，但经济的增长速率小于碳排放量增长的速率。强负脱钩状态：碳排放量与经济发展变化量方向不一致，经济减少的同时，碳排放量绝对增加，经济处于衰退期，应尽量避免。衰退性耦合状态：碳排放量和经济发展变化量方向相同，经济与碳排放量均降低，但经济降低的速率大于碳排放量降低的速率。衰退性脱钩状态：碳排放量与经济发展变化量方向不相同，经济与碳排放量均降低，但经济降低的速率小于碳排放量降低的速率。
（二）结果分析
1.两阶段LMDI结构分析
将甘肃省1990—2011年整理后的数据代入式（1），可以得到第一阶段LMDI分解结果（见表3）。
1990—2011年，经济规模导致碳排放增加1.079倍，是碳排放量增加的主要影响因素；能源强度使碳排放少0.505倍，有助于甘肃省的节能减排；能源消费结构和人口规模的变化分别导致碳排放量增加0.262倍和0.077倍。在不同的时段，经济规模都是导致碳排放量增加的主要影响因素。能源强度虽然是使碳排放量减少的影响因素，但1990—1995年，能源强度却使碳排放量增加了0.136倍，说明这段时间能源利用效率不高。
根据式（4）和式（5）及整理得到的数据，得到第二阶段LMDI分解结果（见表4）。
从分解结果来看，产业能源强度使能源强度下降了0.074倍，而产业结构却使能源强度增加了0.083倍，说明甘肃省产业不合理，产业结构还有待优化升级。
2.脱钩指数结果分析
将甘肃省1990-2011年碳排放量数据和生产总值数据代入式（6）中，可以得到历年甘肃省碳排放量与生产总值之间的脱钩指数和脱钩状态。
从图2得出：
（1）甘肃省在1991年、1993年、1995年、2001年、2011年为扩张性耦合状态，1993年为衰退性耦合状态，1997年、1998年、2009年为绝对脱钩状态，其余年份为相对脱钩状态。
（2）从分析结果看，甘肃省有多半年份呈现相对脱钩状态，甘肃省大部分年份经济增长的速率大于碳排放速率，在二者都为正的情况下，实现绝对脱钩是可行的。但我们也应该看到，甘肃省脱钩指数并不稳定，要实现绝对脱钩状态，还要对产业结构、能源消费等进行升级改进。
（3）甘肃省脱钩状态呈现曲折变化趋势，脱钩指数下降，说明碳排放和经济之间的关系好转，政府采取的节能减排措施初见成效；脱钩指数上升，说明二者之间的关系恶化。甘肃省出现脱钩状态的曲折变化，说明甘肃省在经济和碳排放量之间所做的努力还不够，需持续努力，使二者达到绝对脱钩状态。
五、结论及建议
本文利用两阶段LMDI因素分解法和脱钩分析方法对甘肃省1990-2011年的碳排放量进行了分析研究，得到的结论和建议如下：
经济增长是导致甘肃省碳排放量增加的主要影响因素，能源消费结构和人口规模增加碳排放，但贡献并不大。能源强度使碳排放减少，其中，产业能源强度是使能源强度下降的主要原因。
甘肃省位于西部欠发达地区，经济正处在快速发展的时期，采取降低经济增长的方式来减少碳排放量，这种方式并不可取，要通过产业的优化升级，减少产生碳污染的企业，增加环保公司，实现经济上的低碳。产业结构不合理导致能源强度的增加，甘肃省要大力发展高新技术产业，淘汰落后的高耗能、低产出产业，使高耗能、高产出产业向低碳发展转变。能源消费结构的调整和优化对甘肃省碳排放量的减少有很大的作用。甘肃省是能源消费大省，通过对能源消费结构的调整，减少对煤、石油等产生碳排放的能源的利用，增加对清洁能源的利用，从而减少碳的排放量。
参考文献：
[1]B W Ang.The LMDI approach to decomposition
analysis： a practical guide[J]. Energy Economics，2005（33）.
碳减排的经济影响分析篇4
（一）测算方法
碳排放主要来源于三个方面：煤炭、石油、天然气的使用。本文参照各类能源的碳排放系数（表1），计算出中国代表性产业的二氧化碳的排量，据以观察国民经济增长中二氧化碳排放量的重点产业。本文用于计算碳排量的公式为Et=δfEf+δmEm+δnEn ，其中，Et为碳排放量，δf为煤炭消耗的碳排放转换系数，Ef为煤炭消耗量；δm为石油消耗的碳排放转换系数，Em为石油消耗量；δn为天然气的碳排放转换系数，En为天然气消耗量。
表1 各类能源的碳排放系数表
资料来源：根据徐国泉、汪刚等人的相关研究整理得出。
（二）数据来源
数据根据1994-2012年的中国统计年鉴获取，代表性行业选取了农业，工业，建筑业，交通运输、仓储及邮电通信业，批发零售贸易、贸易、餐饮业和其他产业。
三、中国碳排放变化特征分析
根据已给出的碳排放测算公式，测算1996-2011年中国碳排放总量的变化趋势。结果表明，1996年碳排放总量为467646.21万t，而2011年碳排放总量为852116.88万t，年均增速为4.12%，从总体上来看，碳排放量的年均增速呈阶段性上升趋势。
从中国碳排放量变化趋势（ 图1） 中可以看出，1996-2011年碳排放量一直呈现上升趋势，但不同阶段增速存在着一定差异，总体上可以分为三个变化阶段：
第一个阶段为1996-2000年，不稳定快速增长期，年际增长率基本大于5%。这主要是由于步入20世纪90年代后，中国现代化进程进一步加快，对煤炭等能源需求增加。另一方面，国家对于建造现代工业的经验不足，政策制定频繁变化，导致碳排放不稳定增长。
第二个阶段为2001-2007年，缓慢增长期，年均增速低于3%。这主要是由于前一个时期盲目加快现代化进程，导致很多经济结构性问题凸显，受其影响，各个行业对能源的需求放缓，碳排放的增速放慢。
第三个阶段为2008-2011年，增速反弹回升期，年均增速介于2.5%-4.5%之间。这是由于国家调整了经济发展政策，解决了一些前期出现的矛盾与问题，经济增速回升，对能源的需求增加，碳排放稳定增加。
图1 中国碳排放总量及年均增速
四、中国碳排放总量影响因素分解
（一）研究方法
Kaya 碳排放恒等式是用数学分析方法将人类社会活动产生的碳排放量与经济、政策和人口等因素建立起联系。该恒等式显示，碳排放主要的影响因素有四个，分别是人口、生活水平、能源使用强度和碳排放强度。具体公式为：
其中，P 、CI、EI、G、分别为人口规模因素、能源结构因素、能源效率因素、经济规模因素，C表示的是碳排放量，E为能源消耗总量，而GDP、P则为国内生产总值和人口总量。为了便于分析，各产业间以产值代替规模，统一采用产值作为比较量。为了消除残差对于分析的影响，将该恒等式的残差部分去除。故将该恒等式变形为：
CIt：代表从T -1年到T年仅有单位能源消耗碳排放强度变化而其它因子未发生变化而导致的碳排放量相对于基年的排放量变化。
EIt：代表T- 1年到T年仅有能源效率发生改变而CI、G、P 均保持在T年水平条件下碳排放量的变化。
Gt：代表从T -1年到T年仅有经济规模变化而其它因子未发生变化而导致的碳排放量相对于基年的排放量变化。
Pt：代表从T -1年到T年仅有劳动力规模变化而其它因子未发生变化而导致的碳排放量相对于基年的排放量变化。
通过变形可以得到以下公式：
这是一种没有残差的分解方法，通过此方法可以得到：
（二）结果及分析
根据上述模型以及搜集得来的数据，借助相关分析工具，得出中国各产业碳排放驱动分析结果如图2所示：
图2 基于Kaya恒等式的中国各产业碳排放影响因素分解结果
生产效率因素、结构因素一定程度上抑制了碳排放量，尽管促进碳减排逐年增强，但是作用有限。1997-2011年相比基期，生产效率因素、结构因素分别累计贡献13.6% （217.54万t） 、43.9% （982.37万t）的碳减排。总体来看，碳减排的效果为：结构因素 生产效率因素。从图2波动下降的态势可以看出，近年来随着生产效率的提高和结构的优化，有助于碳减排。随着劳动力规模的增大，不利于生产效率的提高，进而不利于实现规模经营，不利于碳减排，而经济发展则成为了碳排放增加的最主要因素。结果表明，1997-2011年相比基期，劳动力规模因素累计产生了34.4%（718.24万t） 的碳排放增量，经济发展水平因素则贡献了127.6%（7358.74万t）的碳排放增量，因此，随着经济的增长以及劳动力的增加，碳排放会增加，在今后一段时间内，经济发展仍会成为碳排放增加的主要因素。
五、促进中国碳减排的政策建议
（一） 加快提高生产效率，促进碳减排
生产率提高在提高经济发展水平的同时可以促进碳减排，要使国家发展经济以及节能减排目标真正得以实现，提高生产率是最为有效的方法。应加大生产技术的改进，从而减少劳动力的投入，发展规模经济，同时提高资源的利用率，实现高产出、低能耗的生产方式，达到碳减排的目的。
（二） 进一步调整优化能源结构，减少产业碳排放
在确保经济稳定的前提下，进一步调整优化能源结构，不断优化区域布局。当前我国能源消耗仍以碳排放量大的能源种类如煤炭、石油为主，绿色能源如风能以及低耗能产业发展水平相对滞后。因此，我国经济在未来发展中应减少对高耗能产业以及高排放能源的依赖，适当向低耗能产业以及绿色能源扩展，尤其是环保产业，一方面发育水平较低，拥有广阔的开发潜力；另一方面还能起到增加碳汇、保护生态环境的作用。减少资源高消耗、投入大的产品的制造，加大高生产率、低资源消耗产品的研发与制造。
（三） 兼顾环境保护与经济发展，切实转变经济发展方式
经济发展是碳排放增加的主要因素，因此发展经济的同时，要切实转变经济发展方式，摒弃传统的发展思维和发展模式，在发展思路上彻底改变重开发、轻节约，重速度、轻效益，重外延扩张、轻内涵发展，片面追求GDP 增长、忽视资源和环境的倾向，加快推进低碳经济发展，实现经济、社会、生态效益三者统筹兼顾，促进经济与气候资源环境的全面协调可持续发展。
碳减排的经济影响分析篇5
如今，自然资源日趋紧张，生态环境日趋恶劣，发展低碳经济已成为全世界人民关注的焦点。加速城镇化和促进低碳发展是我国目前经济发展的重点。城镇化不同阶段经济发展水平不同，不同经济发展水平下的能源消费对碳排放量的影响也不同。江苏省不同区域经济发展水平差异显著，苏南、苏中、苏北目前正处于不同的城镇化阶段，因此对比研究具有代表性的三个区域的能源消费碳排放量对我国在城镇化进程中发展低碳经济具有现实的指导意义。
已有学者对城镇化和碳排放之间的关系做了相关研究。卢祖丹基于1995―2008年省域面板数据，通过建立STIRPAT模型对城镇化和碳排放之间的关系进行了相关研究，得出城镇化发展有利于实现碳减排，但未探讨不同的城镇化水平对碳排放的影响因素。林伯强、刘希颖用协整法探讨城市化对碳排放的影响程度，但只针对中国这一主体进行研究，并未对不同区域进行对比分析。宋德勇、徐安采用STIRPAT模型分析了区域差异对碳排放的影响，并未对经济发展水平和碳排放的内在联系进行探讨。
二、研究方法
经济发展是碳排放增长的首要因素，本文结合York等提出的STIRPAT随机回归模型，来分析研究产业结构对碳排放的影响。该模型主要分析P（人口）、A（富裕度）、T（技术）、I（环境影响）之间的关系，公式为：
I■=？琢P■■A■■T■■e■ （1）
其中：？琢是常数项，b、c、d是人口、富裕度、技术的指数，e是误差项。
在实际分析时，将模型先进性对数化处理：
lnIi=ln？琢+blnPi+clnAi+dlnTi+lnei （2）
式（2）中，P代表城镇化水平，用城镇人口占总人口的比重表示（%），用来反映人口向城镇聚集的程度；A代表人均工业生产总值，用工业生产总值与常住人口的比值表示（元/人）；T代表工业能耗强度，选取工业能源消费量与工业生产总值的比重即工业能耗强度来表示（吨标准煤/万元）；I表示工业碳排放量（吨）。相关经济数据均以2000年为基期做了不变价处理。
根据国家统计局编制的《能源统计报表制度》，本文的能源消费指能源的终端消费量。在计算碳排放量时，首先将能源消费量折算成标准煤，然后根据国家发改委能源研究所给出的标准煤的碳排放系数为2.4567吨CO2/吨标准煤进行计算。
文中的能源数据来自江苏省13市各自历年的《统计年鉴》；经济社会数据来自历年《江苏省统计年鉴》。
三、结果与分析
1、研究区域
江苏省位于我国大陆东部沿海中心，地处长江三角洲，经济发展位于全国前列，地区生产总值占全国10%以上。江苏省经济发展区域差异大，苏南、苏中、苏北的城镇化发展处于不同的发展阶段，因此选择江苏省为研究样本，研究其城镇化发展对碳排放的影响，探究城镇化进程中碳排放的影响因素具有很好的代表性。
苏南地区（南京、苏州、无锡、镇江、常州）与上海相邻，经济发展较快，是江苏省经济发展的主力，城镇化发展水平较高，2013年城镇化率已达到73.5%；苏中地区（扬州、泰州、南通）与苏南地区隔江相望，位于长江中下游，经济发展速度适中，城镇化发展水平较落后，2013年城镇化率为59.7%；苏北地区（徐州、宿迁、淮安、连云港、淮安）相对苏南和苏中虽然自然资源丰富，但是接近内陆，经济发展落后，城镇化水平与苏中地区较接近，城镇化率在2013年已达到56.1%。
2、模型回归结果
由于苏中和苏北地区2006年以前能源消费量数据缺失，故本文将主要研究2006―2013年间各区域的碳排放量。对式（2）利用SPSS进行线性回归分析时，首先将数据进行Zscore一致性处理，避免各变量数量级不同对数据分析的影响，然后将处理后的数据带入模型进行分析。结果显示，模型整体通过了一致性检验，但是在95%的置信区间，所有变量的t值都不显著。进一步计算各变量的方差膨胀因子（VIF），三个变量的VIF均远大于10，证明模型中的城镇化水平、人均工业生产总值和工业能耗强度三个变量之间存在严重的多重共线性，因此不适合运用最小二乘法进行无偏估计。
为克服自变量之间的多重共线性问题，本文采用SPSS软件中的有偏估计岭回归函数对模型进行拟合。岭回归是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法。其中k=0时，即为普通最小二乘估计。将式（2）进行岭回归分析，当k=0.1时，苏南模型中各自变量回归系数变化趋于稳定，当k=0.2时，苏中和苏北的模型中各自变量回归系数变化趋于稳定，从而拟合方程分别为：
苏南：lnI=0.2813lnP+0.4407lnA-0.2424lnT （3）
苏中：lnI=0.4607lnP+0.2379lnA-0.2074lnT （4）
苏北：lnI=0.1846lnP+0.3516lnA+0.4007lnT （5）
对岭回归拟合结果进行检验（见表1），结果显示拟合结果能够通过显著性检验。
根据模拟结果可以看出，苏南、苏中和苏北的模型在5%的置信区间都能通过显著性检验，所有变量的t值都大于1.96，R2值和调整的R2值都大于86%，说明P（人口）、A（富裕度）、T（技术）三个变量解释了86%以上的碳排放量变动。
3、结果分析
（1）工业能耗对碳排放的影响。根据回归方程可以看出，城镇化水平和工业生产总值与碳排放量都呈正相关，与实际相符合。工业发展越快，能源消耗越多，碳排放量越大。而城镇化水平的提高并没有导致碳排放的减少，很大程度上是因为城镇化发展仍然离不开工业产业的发展。
苏南是江苏省经济最发达地区，是江苏地区经济发展的主力。结合表2和图1可以看出，2006年以来，苏南地区的城镇化水平较高，至2013年城镇化水平已达到73.50%，且一直持续稳步增长。苏南城镇化水平对碳排放影响的弹性系数为0.28，说明该地区较高水平的城镇化并没有使碳排放量得到减少。相比苏中和苏北地区，苏南地区的工业生产对碳排放的影响更大，弹性系数达0.44，说明该地区在发展工业的同时应提高生产技术水平，提高能源利用效率。
苏中地区的经济发展速度较慢，城镇化水平由2006年的47.3%增长为2013年的59.7%，变动幅度是三个区域中最小的。回归结果显示，苏中地区工业发展对碳排放量的影响较小，弹性系数为0.24，说明该地区工业发展并未造成碳排放量的大幅度增加。但是城镇化对碳排放量影响较大，弹性系数达到0.46，说明该地区在大力发展城镇化的同时必须注重减少碳排放量。
苏北地区城镇化发展较快，至2013年，苏北地区的城镇化水平已达到56.1%，超过苏中地区。相对而言，苏北地区的生产力水平较低，经济发展潜力较大。对苏北地区碳排放量影响较显著的因素是工业能耗强度，弹性系数为0.40，说明该地区节能减排的关键是降低工业能耗强度。城镇化水平弹性系数为0.18，对碳排放影响较弱，说明该地区大力提高城镇化水平不会造成碳排放量的大量增加。
对比三个回归方程，苏南和苏中的能耗强度与碳排放呈负相关，而苏北地区能耗强度与碳排放呈正相关，且能耗强度每增加1%，碳排放量将增加0.4007%，比人均工业生产总值对碳排放量的影响更大，原因在于，苏南和苏中地区的工业技术先进，能源利用效率高，而苏北地区经济落后，对传统化石能源的依赖性较强，能源利用效率较低。
（2）能源消费模式。2010年之前江苏省的家庭能源消费主要是煤气和液化石油气，从2010年开始其家庭能源消费主要是天然气。到2013年，除苏州地区，全省其他12个市都已经不使用煤气。根据IPCC《国家温室气体排放清单指南》提供的碳排放系数可知，天然气的碳排放系数为0.4483×104，煤气的碳排放系数为0.3548×104，液化石油气的碳排放系数为0.5042×104。
由图2可知，随着经济的发展，苏南、苏中、苏北城镇居民家庭消费的碳排放强度都在逐步减弱，且变动趋势接近一致。这主要是由于煤气和液化石油气消费量的减少和天然气消费量的增加，使得能源消耗导致的碳排放增长速度小于经济发展的增长速度。2006―2013年，仅家庭能源消费，苏南地区的碳排放强度下降38.27%，苏中地区的碳排放强度下降38.04%，苏北地区的碳排放强度下降50.46%。
至2007年，天然气还尚未投入使用，而江苏省13市中除苏北的连云港和宿迁两地外，其它各市气化率均达到90%以上。到2013年，江苏省13市的燃气普及率已经达到95%以上，天然气的使用使三大地区家庭能源消费模式趋于一致。不同的城镇化发展水平对于家庭能源消费模式的影响并不显著，从2007年开始，三大地区的能源消费强度就逐渐接近，因此改善能源消费模式也可以大大减少碳排放量。
（3）能源政策。应综合考虑三个地区不同城镇化发展水平下的能源政策对碳排放的影响。从三个地区的经济发展状况和资源禀赋可以看出，苏南地区的能源主要依靠进口，但苏南地区经济发展速度较快，苏中、苏北地区较多人口流入苏南地区，推动苏南地区的城镇化发展。在“十二五”期间，苏南地区基本已经实现能源消耗增长速度低于经济发展速度。苏南地区对于新能源产品和技术的研究和开发，使得苏南地区的碳排放量基本得到了控制。相对于苏南地区，苏中地区城镇化发展速度较慢，且正处于工业化中期向后期过渡阶段，高耗能产业发展较快，在推动新能源发展的同时，重点发展石油化工产业的衍生产品，能源消耗高出全省平均水平，碳排放量持续增长。苏北地区虽然城镇化水平超过苏中地区，但却是江苏省经济发展最落后的地区，能源消耗高，对煤炭等传统能源的依赖性高。但是苏北地区利用自身的地理优势，致力于新能源开发，主要研发太阳能和风能，在大力发展经济的同时注重减少碳排放量。独特的地理优势和能源优势，使苏北地区的城镇化建设发展较快，但同时也抑制了苏北地区的经济发展，促使苏北地区仍停留在重工业为主导的经济发展阶段。
四、结论和建议
1、结论
本文以处于城镇化发展不同阶段的苏南、苏中和苏北三个地区为例，利用STIRPAT模型探讨城镇化发展进程和经济发展水平对碳排放量的影响因素，研究结果表明，不同的城镇化发展进程和经济发展水平对碳排放量的影响不同。城镇化发展和经济发展速度均较快的苏南地区，碳排放量的增长速度（25.8%）已经低于工业经济增长速度（156%），碳排放量基本得到了控制；城镇化发展和经济发展速度适中平稳的苏中地区，城镇化发展是现阶段的发展重点，碳排放量增长速度与经济增长速度一致，持续稳步增长；城镇化发展速度较快但经济发展落后的苏北地区，对传统能源依赖性大，碳排放量增长速度超过经济发展速度。
苏南地区，城镇化水平由2006年的67.1%增长为2013年的73.5%，工业生产对碳排放的影响最大，弹性系数达0.44；城镇化水平对碳排放影响的弹性系数仅为0.28，城镇化建设的推动对碳排放量影响较小。苏中地区，城镇化水平由2006年的47.3%增长为2013年的59.7%，与苏南地区相反，工业发展对碳排放量的影响较小，弹性系数为0.24，工业发展并未造成碳排放量的大幅度增加。但是城镇化对碳排放量影响较大，弹性系数达到0.46，推动城镇化发展的基础设施建设对苏中地区的碳排放影响较大。苏北地区，虽然经济增长速度是三个地区中最快的，2013年苏北地区工业生产总值是2006年的6.31倍，但是苏北地区的城镇化水平和工业生产的弹性系数分别只有0.18和0.35，而能耗强度对碳排放的影响最大，弹性系数为0.40，提高能源利用效率、降低能耗强度才是苏北地区节能减排的关键。
2、政策建议
（1）优化产业结构，促进产业优化升级。虽然苏南地区正在逐步实现产业转型，但是苏中和苏北地区的经济发展仍旧以重工业为主，而且江苏新能源资源匮乏，对传统能源依赖程度大，仅盐城地区风能资源较为丰富。因此加快产业结构优化升级，是减少碳排放量最直接的方法。
（2）提高能源利用效率，优化能源消费模式。提高能源利用效率、降低能耗强度有助于节能减排。家庭能源消费对碳排放的影响体现在衣食住行各方面，应改变能源结构，使用碳排放量较少的新能源替代传统能源。例如，大力发展太阳能、风能发电，减少火力发电；早日实现江苏省13市100%的燃气普及率，减少煤气和液化石油气的使用。
（3）大力实施节能减排政策。政策与实践相结合，在接下来的“十三五”期间，进一步降低碳排放强度，努力实现经济与碳减排的同步发展。结合苏南、苏中和苏北地区不同的地理优势和资源禀赋，制定不同的发展政策，因地制宜，使地区在经济稳步发展的同时减少碳排放。
（注：基金项目：江苏省实践创新指导项目“城镇化不同阶段对区域碳排放影响研究――以江苏省为例”201410299088X。）
【参考文献】
[1] 卢祖丹：我国城镇化对碳排放的影响研究[J].中国科技论坛，2011（7）.
[2] 林伯强、刘希颖：中国城市化阶段的碳排放：影响因素和减排策略[J].经济研究，2010（8）.
[3] 宋德勇、徐安：中国城镇碳排放的区域差异和影响因素[J].中国人口・资源与环境，2011（11）.
碳减排的经济影响分析篇6
因此，在深入了解碳锁定形成机理基础上，寻求国家或者地区碳解锁路径，实现低碳可持续发展，成为国内外学者研究的重要课题。
国内外学者对碳解锁研究主要集中在碳解锁的内涵及内在机理、解锁路径和解锁政策等方面。文章主体分成三个部分，第一部分为国内外研究现状，主要阐述碳解锁的内涵及发展历程。并对碳解锁路径――主要是技术进步的解锁路径和制度改革的解锁路径进行综述；第二部分对当前相关文献的研究对象、理论支持和研究方法进行整理总结；第三部分是对当前碳解锁研究的述评和展望。
一、国内外研究现状
（一）碳解锁发展历程
碳解锁最早由西班牙学者Unruh（2002）年最早提出，他认为技术与制度相互强化形成“技术――制度综合体”（techno-institutional complex），导致现代工业经济“锁定”在碳基能源系统中，因此产生了持续的市场失灵和政策失灵，阻碍了低碳技术的应用和扩散，尽管这些技术相对于目前主导技术具有环境和经济的双重优势。Unruh提出现代工业发展应打破碳锁定现状，实现“碳解锁”，碳解锁的实质就是实现碳基技术体制的替代或者低碳化转型。在此之后，西方学者最初以发达国家为背景，从制度、协议、技术和政策等方面对碳锁定进行了研究，随后对碳锁定的研究范围逐步扩展到发展中国家，主要以中国、印度等国家为代表，探讨发展中国家实现碳解锁的可能性和碳解锁路径选择。其中主要的代表文献有：Unruh（2002）从理论的角度总结出在制度和技术两个层面实现碳解锁，提出制度在低碳技术产生和扩散过程中的地位至关重要，而政府政策在促进技术系统改变尤为重要，肯定政府在碳解锁过程中的重要地位，Unruh还提出低碳技术最先在“缝隙市场”上获得发展，培育成熟后逐渐在主流市场上扩散开来。
中国学者对碳解锁的研究开始在近几年，主要是从技术进步和制度角度来研究中国碳解i路径的可能性。在技术进步方面，主要指低碳技术和清洁能源的推广与应用使得碳排放量与经济增长呈现一定程度的脱钩状态；在制度方面，主要强调政府在制度中的作用，从政策制定到低碳技术系统形成，均肯定了政府的指导作用。谢来辉（2009）追溯碳锁定概念及本身的内涵，深刻阐述了碳锁定和碳解锁的内涵和形成机理，并提出在发展中国家要更加注重国际上的技术合作，以加强参与和履约方面的激励。此后，学者们开始从理论和实证两个角度，利用不同的分析方法和经济模型对中国碳解锁路径进行探讨，探讨范围主要集中在中国GDP和二氧化碳排放量关系以及工业各行业的解锁状态。
（二）基于技术进步的碳解锁路径
目前，技术进步视角下的碳解锁路径研究越来越受到学者们的欢迎，在近些年也成为碳解锁路径研究中的热点。Philip J. Vergragt等（2011）将碳获得和存储（CCS）作为减少二氧化碳排放组合重要元素，开发出一套标准来评估科技锁定的程度，并将这些标准运用到化石燃料社会技术体系（FFR），评估 CCS的碳锁定强化效应，采用技术创新系统的功能方法（TIS）评估CCS的“缝隙”优势，从而运用CCS和生物能源组合避免碳锁定。Kalkuhl（2009）等以福利最大化为目标，提出对学习采用低碳技术进行补贴，采用歧视性的碳价政策调节成本收益，运用细分市场的方式使低碳技术更加经济合理。
中国学者基于技术进步的碳解锁路径研究中，采用了LMDI、动态递归的可计算一般均衡方法、DEA等模型测定技术进步对中国二氧化碳量排放的影响。
关于行业的碳解锁路径研究，孙宁（2011）采用LMDI分解分析方法定量探讨了2003～2008年影响制造业30个分行业二氧化碳排放的主要因素。结果表明技术进步导致的能源强度降低是使得制造业所有分行业碳排放减少的最主要因素，充分印证了技术进步具有显著的碳减排效应。金培振，张亚斌（2014）基于产品质量改进思想构建了考虑能源效率改进与二氧化碳减排的经济增长模型，利用1999～2011年中国工业35 个行业面板数据探讨技术进步通过影响经济增长与能源效率进而作用于二氧化碳减排的双刃效应。研究发现，技术进步会使轻、重工业行业的二氧化碳排放强度向低端收敛；重工业的能源效率改进相对经济增长而言对二氧化碳减排的影响更强。周五七（2015）系统评估了1998～2012年中国工业各细分行业的碳排放量、碳排放强度以及碳排放脱钩弹性，分析了中国工业行业碳解锁的进程、特征和影响因素，研究表明大多数工业行业的碳排放处于相对脱钩状态，高排放行业的碳排放脱钩指数高于中、低排放行业，且高排放行业和低排放行业的碳排放脱钩弹性的波动幅度较大。提出要增强结构性减排在工业碳解锁中的作用，根据行业特征有针对性地实施节能减排以加强行业碳解锁进程。
关于能源效率的碳解锁路径研究，包江山（2013）基于DEA模型对我国的技术进步水平及能源效率状况进行测评，并应用ARDL模型和C-D生产函数分析了技术进步对能源效率的正向改善作用和回弹效应。研究发现，我国各区的经济增长对碳排放的影响呈现较大的差异性，技术效率和技术进步的正向变动均会改善能源效率，而技术进步对能源效率具有较大的回弹效应。刘奕文，胡宗义（2014）借助动态CGE模型-MCHUGE模型仿真分析了三种场景下能源技术变动对我国宏观经济变量、产业资本收益率、产业发展及节能减排的影响程度。研究结果表明，能源技术变动在短期和长期中对主要宏观经济变量、要素市场及节能减排都有较为明显的推动作用。
关于技术进步视角的碳解锁路径研究，鲍勤（2011）将动态递归的可计算一般均衡方法应用于碳关税征收影响的研究，模拟了13种碳关税税率情境下三种不同的能源节约型技术进步增速对于碳关税作用的影响。研究发现，能源节约型技术进步的存在对于我国减少碳排放和促进经济增长具有积极作用，但削弱了碳关税对我国碳减排的积极作用。郭进（2015）基于技术进步视角，运用投入产出分析方法和PLS结构方程模型分析方法，分别对我国的碳锁定状况和碳解锁技术路径进行了研究。研究发现，技术进步对我国碳锁定状况的路径研究系数为0.33，水平较低，其产生的碳解锁效应非常有限，但技术进步有助于优化我国各产业部门之间的投入产出关系，促进我国产业结构的高端化发展。扩大低碳技术的应用范围，能够使技术进步的间接碳解锁效应得到良好的发挥。汪中华（2016）测算1990～2014年中国碳汇量和碳排放量，用两者的差值作为碳超载量，构建碳超载率与能源消耗、制度约束、技术进步3个变量的ECM模型，进一步探讨中国碳解锁路径。
（三）基于制度变革的碳解锁路径
从制度变革的解锁路径来看，主要是依靠政府政策来促进技术系统的变革，进而使得碳排放量与经济增长形成脱钩状态，最终实现碳解锁。政策制度从根本上影响低碳经济的发展，有效的政策制度将为低碳经济的发展打下良好的根基，同时也为引导低碳发展方式建立高效的激励约束机制，从而树立从深层次上影响经济发展模式选择的机制。
外学者对从制度变革层面对碳解锁的路径研究主要集中在环境税、补贴、协议等方面。Bovenberg and Goulder（1996）为了验证环境激励政策的成本是否会消除，构建了1990～2070年的跨时期CGE模型，将环境税收收入用在减少边际收入税率上。结果表明环境税代替普通税收将产生更积极效果，实证显示中性环境税收将征税的负担转移到了低效率的部门，从而产生提高了双重红利。Totti K■onn■ l■、Gregory C. Unruh等（2006）提出前瞻性资源协议，提出政府是作为协调角色促进技术选择多样化；实现技术选择的共同愿景；社会和物理网络的变化。运用这三个目标去分析记录环境自愿协议经验和预见性活动，并将这些工具优点组合成前瞻性政策协议，增强政策文化合作和跨部门、跨学科的利益相关者创造的承诺为避免碳锁定采取行动。Mattauch（2013）认为碳锁定是由技术和政策失灵造成的，避免碳锁定的最有效政策措施是碳税和补偿，通过经济成本利益进行调节，并且加强基础设施建设对于促进低碳转型十分关键。
Patrick Arthur（2014）强调路径依赖和收益增加对大型公路运输基础设施的碳锁定作用，要求在未来交通基础设施中巨大改变，增加政府在交通基础设施严厉措施，从而打破交通行业的碳锁定状况。Linus Mattauch（2015）采用一般均衡模型，研究清洁部门和非清洁部门之间边干学溢出效应的相互作用，从而评估政策避免碳锁定的可行性。研究指出基础设施提高对促进低碳转型是至关重要的。
国内学者在碳解锁的制度选择上，较为主流的政策研究倾向于环境税征收，主要是碳税征收。
关于环境税“双重红利”研究方面，张中祥（1996）利用递推动态模型分析了用二氧化碳税来控制我国二氧化碳排放会造成的各种宏观影响，同时利用能源技术选择模型MARKEL来进行二氧化碳减排技术的选择。研究表明经济增长和环境改善之间存在替代，两者不可兼得。付伯颖（2004）认为，考虑到我国流转税在税制结构中占主导地位，劳动力的供给弹性较小，征税后会否降低产品或行业国际市场竞争力等不确定方面，虽然环境税“双重红利”在理论上具有很大的吸引力，然而从我国经济发展的现状看，环境税的“双重红利”在我国的适用性却十分有限。
关于碳税对行业碳解锁路径研究方面，秘翠翠（2011）构建了一个七部门的静态CGE模型，分析碳税政策的实施对煤炭、石油、电力、建筑等高污染、高耗能部门，以及对我国宏观经济总体的影响。结果表明，碳税的征收并未对我国总体经济造成太大影响，但对于个别高耗能高污染的行业，如煤炭开采业、石油和天然气开采业来说，影响比较明显。 杨超，王峰（2011）基于2007年中国投入产出表，采用动态碳税调整机制构建多目标最优碳税投入产出模型，分析碳税征收对宏观经济的影响。结果显示碳税征收会使得所有行业成本增加，价格上升。但模型并未考虑部分行业能够通过其他方式消化碳税负担，结论存在误差。于倩（2014）构建了一个包含第一产业、煤炭、石油天然气、电力、其他第二产业、第三产业等六个部门的CGE模型，分析了征收碳税对上述六个部门的影响，分析了碳税政策的实施对能源产业的影响，着重分析了碳税政策的实施对电力行业的影响。结果表明碳税政策的实施将使得电力行业成本增加，企业为减少不利影响，必定会使自己朝着高科技、清洁燃料、低碳环保的方向发展。因此碳税政策的实施对我国能源产业优化结构调整有着积极推进的作用。
关于碳税税率方面，刘洁（2011）根据中国各省市、自治区能源消费量及相关系数对相关能源产品使用产生的CO2排放量进行了核算，并根据国际实践经验拟定了三种不同情景的碳税税率。利用1999～2007年省际面板数据定量分析了征收碳税对中国经济增长和能源消耗的影响。研究表明征收碳税能够提高能源产出效率，减小劳动和资本要素收入之间的差距，同时也会降低社会总产出。秦昌波，王金南（2015）利用GREAT-E模型分析环境税改革后不同税率水平对宏观经济、污染减排、收入水平、产业结构、贸易结构和要素需求的影响，发现环境税对中国宏观经济的影响非常有限，GDP的下降在可承受的范围之内，而环境税对污染物的减排作用远远大于对经济的抑制作用，较高税率的环境税能够较大幅度的减少污染物的排放。
关于碳税政策的设计方面，段茂盛（2015）梳理了北欧国家碳税政策的设计演变，阐明碳税政策受到财税政策和控制温室气体排放两方面需求的影响。然而在政策设计过程中往往只能更多体现其中一方面的属性，两种政策属性难以兼容。因此在设计碳税时应首先明确碳税政策所针对的主要问题，避免一方面的需求对碳税政策解决的主要矛盾政策的干扰。另外，由于碳税以控制温室气体排放为主要目标，应该将碳税设置成独立的税目。碳税征收对工业领域影响巨大，为了避免可能的政治阻力，可以采用自愿减排协议机制来加强政策的有效性。
（四）基于技g制度综合体的碳解锁路径
杨玲萍等（2011）从碳锁定的基本内涵出发，重点分析了中国在发电领域、汽车消费领域及建筑能耗领域的碳锁定状态，基于技术――制度复合体概念分析碳锁定的原因，从技术创新与制度变迁的视角下提出了碳锁定解锁策略。李宏伟（2013）年从碳锁定和碳解锁的概念出发，基于技术体制视角定义碳锁定，并在此基础上分析中国碳锁定形成的机理，从理论角度提出”碳解锁“的基本模式和治理体系。谢海生等（2016）分析碳锁定效应的作用机制，提出从技术制度角度进行解锁，解锁的过程需要全部主体共同参与。
二、研究结论
目前国内外对碳解锁路径的研究逐渐增多，根据以上文献，我们可以发现现阶段对碳解锁路径的研究呈现出以下几个方面特点：
（一）研究对象方面
大多数碳解锁路径研究以西方发达国家为背景，近些年逐渐以发展中国家为研究对象，在研究中采用定性研究方法较多，主要集中在从碳解锁形成机理上探索碳解锁路径，定量研究相对比较少。
（二）理论支持方面
对碳解锁路径研究主要理论支撑是碳锁定形成原因和脱钩理论，大多学者对碳解锁路径的分析均从碳锁定的形成机制即技术――制度综合体出发，以此从技术进步、制度变革和技术制度综合体寻求碳解锁路径，基于脱钩理论，对研究对象碳解锁程度进行判定，从而针对不同碳解锁程度提出相应的解锁方法。
（三）研究方法方面
在对碳解锁路径研究中，学者们采用了多种研究方法，在定量分析中，采用了动态递推模型、CGE模型、GREAT-E模型、投入产出模型、ECM模型等对研究对象进行定量分析，并根据分析结果提出对应的解锁路径。
三、研究评述与展望
结合碳解锁路径的特点和中国环境经济问题的实际，本文认为未来碳解锁路径的研究应该围绕以下几个方向发展：在研究方法上，应该借助国际上先进的技术条件和成熟的建模方法，构建符合中国实际的经济环境模型，使得模拟效果与实际现状更加符合。在研究对象上，可以将研究对象更加细化到行业中，对不同行业进行细致的分析和划分，采取合适的计量方法，进一步中国碳解锁路径的研究。在碳解锁路径制度研究方面，采取多种政策制度配合，不是单纯依靠碳税政策，在征收碳税的同时考虑补贴等其他政策，从制度角度对碳解锁路径研究，加强政策对碳解锁程度的定量研究，进一步探讨政策制度对碳解锁的影响程度。由于环境污染具有流动性，加强对区域环境的研究，克服区域间的行政规划，强调区域间碳解锁路径的探究，同时注重建立多区域或者全球的环境经济模型。
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碳减排的经济影响分析篇7
【基金项目】教育部社科规划项目“FDI‘碳光环’效应对节能减碳的影响作用机制与评价研究”（批准号：13YJA790048） 的阶段性成果。
【作者简介】王昊，河北大学经济学院硕士研究生，研究方向：国际投资、国际商务；邢美慧，河北大学经济学院，研究方向：国际金融；张扬，河北金融学院，研究方向：经济学。
全球环境变化以及我国生态环境问题的日益严重，警示我们必须坚定不移地走可持续发展之路，进行发展模式的转型，谋求经济与生态环境的协调和高度融合。FDI作为我国经济发展的重要组成部分，理应适应我国经济发展模式转变的要求，所以不断进行FDI是否适应我国经济发展模式转变的跟踪研究，特别是在低碳经济发展背景下全面考量FDI 与碳排放的关系，揭示FDI 的碳效应形成机制及FDI对碳排放的影响程度和影响途径，具有重要的现实意义。
一、隐含在FDI 生态环境效应中的碳排放效应研究
关于FDI 的碳排放效应研究最先包含在FDI的生态环境效应研究中，而国内外对于FDI与生态环境的关系研究，又可以追溯到国际贸易与生态环境效应的研究中，探讨研究对外贸易、FDI等国际经济活动是否对东道国生态环境产生影响以及影响程度。由于生态环境污染问题包含着大气污染，而二氧化碳排放是导致大气污染的主要因素，因此，分析研究FDI 对生态环境的影响，会直接或间接反映FDI 与碳排放关系。Grossman& Krueger （1991） 开创性地提出了FDI对生态环境影响的三种效应，即FDI投资规模扩大引致严重的污染排放和环境质量下降的规模效应、伴随着产业结构调整而形成的FDI生态环境结构正效应以及由FDI带来的专业分工和新技术，形成使单位产出污染量下降的技术效应，由此建立起对外贸易、FDI对生态环境影响的分析框架，被后来学者广泛应用。
由于不同地区的经济发展水平和产业结构不同，FDI的流入规模不同，FDI对于东道国的生态环境的影响程度也有差异，其影响效果最终取决于上述这些效应的力量对比。后来的学者就其影响力量强弱不同，并以是否存在污染性产业转移为切入点，对隐含FDI 与碳排放关系的FDI 生态环境影响研究不断跟踪，形成的主要观点如下：认为FDI 的流入会使东道国成为“污染避难所”（Walter & Ugelow，1989）。该假说认为，由于发展中国家相对宽松的环境管制，污染密集型企业会从环境管制严格的国家向环境成本较低的国家转移，而这种流向往往是发达国家对发展中国家投资，使发展中国家的生态环境进一步恶化。随着经济全球化趋势的加强，国际竞争进一步加剧，导致发展中国家间环境标准的竞相降低，进而出现FDI “向底线赛跑”的现象。随后Baumol& Oates （1998） 对该假说进行了补充和理论上系统的证明，将生态环境作为一种生产要素引入H-O 模型，并得出发展中国家成为发达国家的“污染避难所”的结论。赵细康（2002）、潘申彪等（2005）、应瑞瑶等（2006） 认为我国外商直接投资与生态环境的关系基本符合Walter &Ugelow 提出的污染避难所假说，即当FDI不断增加时我国的工业污染的程度加重。
同时多数研究成果均采用学者经实证检验论证存在FDI进行污染产业转移的观点，同时也能从经典的国际贸易理论和国际直接投资理论中找到国际资金转移所产生的生态环境效应问题。比如国际贸易理论中的比较优势论、维农的产品生命周期论以及小岛清的边际产业扩张论等，这些理论本身就为发达国家向发展中国家输出污染提供了理论基础。
还有一种观点认为，FDI 的流入有利于东道国生态环境的改善。其理由是发达国家FDI进入发展中国家的同时，也带来了先进的科学技术和管理经验，其技术进步的程度高于发展中国家的同行业平均水平，因而在生产过程中能够有效地进行清洁生产，减少对生态环境的污染和破坏。Grossman & Krueger （1991） 在提出FDI 对环境的三种影响机制的同时，提出了环境库兹涅茨曲线（EKC曲线），即“倒U”曲线。强调指出，如果FDI 的结构效应和技术效应的总和超过FDI 对于生态环境的规模效应，则FDI的影响作用为正效应。Eskeland & Harrison （2003） 通过对委内瑞拉、科特迪瓦和墨西哥等国的FDI的环境绩效进行研究表明，FDI与较清洁的能源使用和较少的单位产出能耗之间存在相关关系，相比较其内资企业，在高污染行业的外企更重视环境保护，更倾向于利用环境友好型的生产和治污技术，能提高东道国的生态福利，这就是著名的“污染晕轮”效应。罗良文等（2012） 分析认为，FDI 的流入不仅可以通过先进技术对生态环境造成良好的影响，而且也会把母国良好的绿色管理体制引入，从而对东道国生态环境产生积极影响。
同样支持FDI对东道国生态环境产生有利影响的“波特”假说认为，环境管制压力就像市场竞争压力一样，能够鼓励企业进行清洁生产技术或产品的创新，改进污染控制技术，使FDI产生生态环境正效应，在竞争中获取明显的优势。
由此可见，FDI 对东道国生态环境产生积极影响还是消极影响，不同阶段的研究成果有不同的认识，说明继续跟踪探讨其发展变化规律具有现实意义。特别是分析研究FDI的生态环境影响作用时，着重关注FDI对大气污染的影响，在大力发展低碳经济的背景下具有重要的现实意义。
二、关于FDI 与碳排放关系的研究
对FDI和碳排放的关系研究是近几年来伴随着低碳经济发展的要求而逐渐加深的。美国学者Hoffman （2005） 研究了112 个国家的面板数据，通过格兰杰因果检验考察了FDI和二氧化碳的排放关系，得出了低收入国家的碳排放水平影响了FDI 的进入，中等收入国家的FDI 流入助长碳排放的增加，在高收入国家没有检测到FDI与碳排放存在因果关系的结论。这一分析结论成为后来国内外学者不断实证检验FDI与碳排放关系的主要分析范式。
我国对于FDI 与碳排放关系的研究成果不多，目前仍处于实证研究层面，大多是在借鉴国外学者研究的基础之上，运用数理模型对我国实际利用FDI与碳排放关系进行实证研究。主要的研究分析方法，一是运用相关的时间序列数据，采用协整和格兰杰因果检验等方法，对FDI和碳排放量之间的关系进行实证研究。二是利用国内各地区的面板数据，采用面板数据模型对FDI与碳排放量之间的关系进行实证分析。三是利用地区、行业数据，运用联立方程的方法，对FDI与碳排放量之间的关系进行研究。
基本研究结论如下：
一是认为FDI的流入增加了东道国二氧化碳的排放量。一方面FDI的大量流入所引发的规模效应会阻碍东道国实现低碳经济的转型；另一方面跨国公司会将碳排放量大的生产活动部署在环境标准低的国家，形成“碳泄露”。跨国公司在世界各地投资，高度分工虽然带来生产效率的提高，但也增加了交通活动的需求，进而显著提高化石燃料需求，由此增加了碳排放量。对发展中国家来说，跨国公司严格控制高新技术向发展中国家转移，低碳技术的外溢效应不明显，而且转移的技术多是处于成熟期或衰退期的技术，发展中国家很难获得先进的技术（赵晓莉等，2010）。王道臻等（2011） 通过对1980~2008年外国直接投资与经济规模以及经济规模与二氧化碳排放之间的格兰杰因果关系进行检验，发现外国直接投资是我国经济规模增长的格兰杰原因，而经济规模是二氧化碳排放的格兰杰原因，即外国直接投资增加可以通过经济规模导致我国二氧化碳排放量的上升。程思婧等（2011） 认为，FDI的流入与我国碳排放量的增长存在着极大的正相关关系，同时FDI也是引起碳排放量增长的格兰杰原因。而从FDI流向的分析中可以看到，流入中国的FDI大多投入到了高碳产业中，比例高达80%以上。从总量上看，我国外商直接投资实际利用额对二氧化碳排放量起到了显著的带动作用，并且在长期内这种趋势仍然存在（朱彦梅，2011）。
二是认为FDI的流入会减少我国二氧化碳排放量。近年来随着我国经济发展模式的转变，我国利用FDI也更加趋于理性。在此背景下分析研究FDI的碳排放效应时，可能会有与不同的观点和结论。其主要依据是以跨国公司为载体的外商直接投资，可以弥补东道国发展低碳产业的资金短缺，而且FDI的流入有助于通过低碳技术、低碳产品和服务的转移来促进东道国的生产向低碳经济转型，同时在消费过程中提供更加低碳的产品和服务，进而影响消费模式，引导东道国市场偏好（赵晓莉等，2010）。李小平等（2010） 认为，发达国家向中国转移的产业并不仅仅是污染产业，同时也向中国转移了低排放系数的“干净” 产业， 中国并不是发达国家的“ 污染天堂”。陈红蕾等（2011） 分析了1987～2009年FDI对广东省发展低碳经济的长期动态影响，认为FDI 每增加1%，会使碳排放量减少0.293%，即FDI 起到了减少碳排放量的作用。姬世东等（2012） 也认为FDI的流入对于区域碳排放具有一定的抑制作用，也就是说FDI的“污染天堂”假说在中国并不成立，FDI流入在一定程度上有利于我国碳排放问题的改善。姚奕等（2013） 通过分析得出我国FDI与碳强度存在显著的负相关关系，FDI 技术溢出可以有效地降低我国的碳强度，对我国技术水平的提高具有显著的溢出效应，FDI的技术溢出是提高我国技术水平的重要途径。
但也有观点认为，FDI 对碳排放产生的影响不是单一的，表现在不同时期不同发展战略下FDI对碳排放产生的影响程度不同，其产生的影响具有复合性。邹麒（2012） 认为，FDI 对碳排放既产生积极的正效应，也产生消极影响。FDI通过技术扩散、收入变化和行业结构调整产生积极的正效应，而FDI带来的高碳产业转移、争议性技术扩散和生产规模变化则对经济发展产生消极的影响。从短期看FDI对发展低碳经济产生消极影响，但从长期看FDI 对碳排放有抑制作用。刘辉煌（2011） 的研究结果表明，对全国大部分省、市、自治区而言，当期的FDI对生态环境影响呈恶化作用，而滞后项的碳排放效应呈现清洁作用，而且我国碳排放的区域性差异较为明显，东部地区的正动态性最大，而中部的正动态性最小。
关于FDI对碳排放影响的路径，几乎一致认同FDI 通过技术扩散有利于降低东道国碳排放量。从最近8 年二氧化碳捕获和封存技术（CSS技术） 在我国的发展和扩散情况可以看出，我国取得了明显的技术进步，这根源于先进技术国家的FDI对我国的CCS技术研发产生了正的技术扩散效应（殷砚等，2010；宋德勇等，2011；李子豪等，2011）。而FDI规模效应、结构效应显著增加了各省二氧化碳排放（李子豪等，2011），而FDI的管制效应对二氧化碳的排放暂时不存在显著的抑制作用。实际上，FDI对各个行业的影响不同，我国FDI主要投向了制造业，第一产业和第三产业流入的FDI 对于碳排放影响较小。同时， FDI对我国东、西、中部的影响程度也存在差别，其影响与FDI在我国的分布情况一致，呈现出“ 东高西低” 的梯度特征。蒋庚华等（2013） 对外商直接投资地区差距对碳排放的影响进行实证分析，得出外商直接投资地区差距对地区碳排放差距的影响为负的结论。
由此可见，FDI 与碳排放的关系会随着低碳经济的发展而越来越受到关注，所以，如何协调FDI与生态环境保护之间的关系，使引进和利用FDI与提高我国生态环境质量的要求相适应，使利用FDI的规模和结构都以解决生态环境要素的稀缺性为中心。特别是在节能减碳背景下，以发挥FDI节能减碳正效应为宗旨，搭建FDI “碳光环”效应发挥的平台，在利用外资政策和产业目录调整上引导FDI的碳效应能够“降负升正”，避免和减少FDI“碳泄露”的负效应产生，以优化实现共同减碳的路径，是不断进行跟踪研究的目的所在。
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碳减排的经济影响分析篇8
一、产业低碳化研究综述
产业低碳化发展是经济低碳发展的核心内容,产业低碳化研究是低碳经济研究的重中之重。目前而言,从经济视角对产业低碳化的研究缺乏整体的共性认识,但从研究层次和研究手段上可分为两类,下面将进行总结。
(一)对产业低碳化发展的整体测评
这方面的研究主要借鉴区域低碳经济发展的测评体系,将碳排放强度、边际碳排放强度、绝对脱钩和相对脱钩等衡量区域低碳经济发展状况的评价指标均引入了这一领域。这其中脱钩概念最具代表性,经济合作与发展组织(OECD)创立的描述区域碳排放与经济发展的“脱钩”概念很快被使用到了描述切断产业环境污染与经济增长之间的链接关系[1]。Herry Consult GmbH(2003)首先把脱钩运用到产业,分析奥地利的经济增长与运输业的需求关系[2];Tapio(2005)对1970-2001年欧洲的交通业经济增长与运输量、温室气体之间的弹性脱钩情况和芬兰的交通业弹性脱钩情况进行了研究[3];中国台湾学者李坚明等(2005)对台湾地区产业的二氧化碳排放与经济增长的脱钩指标进行了研究[4];李忠民和庆东瑞(2010)分别采用绝对脱钩和弹性脱钩对山西省工业进行了低碳发展状况测评[5]。目前,脱钩弹性已成为产业低碳化测评的主要方法。
(二)对产业如何低碳化发展的原因进行解析
这方面的研究大部分集中在定性的层面。庄贵阳(2007)分析了目前中国汽车工业的现状,指出随着中国汽车产业的发展,节能和环保问题凸显[6];刘世锦(2006)指出中国的工业化面临的重大压力,应当自主创新,节约资源,转变经济增长模式,走可持续发展道路[7];迟远英(2008)基于低碳经济的视角研究了中国的风电产业发展[8];冯国亮(2008)分析建筑行业存在的问题以及预测前景,落实建筑业节能减排,走低碳发展道路[9];在定量研究上,魏一鸣等人(2008)其利用LMDI方法围绕中国碳排放的变化以及演变规律,针对中国电力部门、物质生产部门和工业部门的碳排放情况进行了定量测算分析[10];万宇艳等人(2009)用物质流分析方法MFA微观和宏观两个方面监测二氧化碳总量,表明高碳排放原因,为改善经济结构和能源结构提供技术支持[11];李国璋等人(2009)用投入产出关联测度分析浙江省的产业结构[12];吴巧生等人(2006)运用Laspeyres指数分解模型得出,中国能源强度下降主要是各产业能源使用效率提高的结果[13]。这些研究从具体问题入手,有一定的参考作用,但普遍没有把低碳产业分析与低碳产业测度结合,研究既缺乏低碳概念基础,又有很大的行业局限性。
笔者将低碳产业测评和产业如何低碳化两个方面联系在了一起,提出了构造产业低碳化因果链思路和弹性脱钩分析框架(简称LYQ分析框架),这是对产业低碳化发展理论研究的一个新视角[14]。
二、模型构建
(一)LYQ分析框架简介
LYQ分析框架针对目标函数,从变量逻辑因果关系出发进行成因分解(因果链构造)和指标测评,其特点在于可以准确地发现造成产业碳排放脱钩的原因并提出解决对策。因果链构造可以选择一个中间变量,也可以选择多个中间变量,但变量之间应具有明确的逻辑相关关系,通过两个连续变量之间弹性脱钩值的相乘可以得到最终经济驱动力与环境驱动力之间的脱钩关系,而每两个连续变量之间弹性脱钩值大小可以说明其对最终结果的影响。比如构造运输产业排放因果链为“产业碳排放―产业规模(运输量)―技术改善(产业能耗)―经济发展(GDP增长)”,从而达到发现产业碳排放与经济发展脱钩关系成因的目的。
LYQ一般的产业发展与经济增长弹性脱钩分析框架模型如下:
Tx0,xn=■Ti(1)
Ti=(%?驻xi-1/xi-1)/(%?驻x/xi)(2)
其中Ti表示因果链上第i项和第i-1项的脱钩弹性。Tx0,xn表示产业碳排放与经济发展的脱钩弹性。在这一框架基础上,得到了一般产业的基本分析模型,即
tCO2,GDP=(%?驻CO2/CO2)/(%?驻GDP/GDP)
=产业减排脱钩弹性×产业节能脱钩弹性×价值重估脱钩弹性×产业发展脱钩弹性(3)
(二)影响力评价
因子相乘关系的影响力评价可采用对数形式,通过以乘积为底数对因子求对数的方法,可以评价因子对乘积结果的影响力。在基于LYQ框架分析时,由于脱钩弹性值的值域并不仅限于大于1,当该值小于1时,对数值与影响力的关系与前者相反。基于此,笔者构建如下影响力评价函数:
WTi=-logTiTx0,xn,当Tx0,xn>1时logTiTx0,xn,当Tx0,xn
同时,■WTi=1确保了对影响力评价的标准化和可比较性。笔者不考虑强弱负脱钩、衰退连接和强脱钩等特殊状态。
三、基于山西省建筑业的实证分析
(一)指标选取和数据来源
笔者基于产业碳排放―产业能耗―产业规模―产业GDP―区域GDP的思路,对山西省建筑业的变量(即,碳排放、产业能耗、产业规模、产业GDP和区域GDP)分别选取如下指标予以衡量,即二氧化碳排放吨位数、标准煤、在建建筑总面积,基于1997年不变价格计算的建筑业GDP和山西省GDP。通过统计归纳和整理得到表1和图1。
基于LYQ框架和表1数据,计算因果链上的弹性脱钩值,即产业低碳化弹性脱钩的影响因素,可以得到表2数据:
(二)数据分析
基于表2的数据和影响力评价方程式(4),计算产业链上弹性因子对碳排放与经济发展脱钩弹性的影响力,可以得到数据表(其中2004年、2005年产业弹性为强脱钩,无有效数值),分别见表3、图2。
通过分析,结果表明:
山西省建筑业的减排弹性对整体脱钩的影响在1998-2007年变化趋势明显;在2002年以前对产业脱钩一直表现为负向贡献,但影响较小,6年平均负向贡献只有-0.25;2003年虽影响不大但影响由负向转向正向,而2006年则对产业整体脱钩做出了主要贡献,达到了3.05。
山西省建筑业的节能弹性对整体脱钩的影响在1998-2007年变化很不稳定,贡献忽正忽负(6年有效数据中,3年为正,3年为负),时而是产业弹性脱钩的主导因素,时而又变为产业脱钩的主要阻力因素,体现了节能弹性受政策调整的影响较大,也体现了节能技术发展的非连续性。
山西省建筑业的价值重估弹性对整体脱钩的影响在1998-2007年整体稳定,呈现出一种持续的正向影响,反映出建筑业由于土地价值反复重估对产业GDP的正向影响。
山西省建筑业的产业发展弹性对整体脱钩的影响在1998-2007年呈先上升后下降趋势,1999年和2000年为正向影响,其中2000年更达到7.75,成为产业脱钩的主导因素;2001-2003年转为负向影响,并且影响力接近于-1或在-1以上;2007年这一因素影响转为微小正向影响。
从各年均值而言,产业减排脱钩弹性、价值重估脱钩弹性和产业发展脱钩弹性均呈正值,分别是0.33、0.54和0.72,其中产业发展脱钩弹性最大,最具影响力;产业节能脱钩弹性呈负值,为-0.59,长期表现为负向影响力。
从每年的主导影响力来看,1998年的主导影响力是价值重估弹性,1999年和2000年是产业发展弹性,2001-2003年是产业节能弹性,2006年是产业减排弹性,2007年无主导影响力。
(三)政策建议
产业发展弹性由正向影响向负向影响的转变反映了建筑业在山西省经济中的比重在逐步增强,山西省建筑业降低二氧化碳排放问题日益重要,需要政策上的进一步重视。尽管价值重估弹性对产业整体脱钩的影响一直正向,但其并不构成主导因素,产业节能和减排弹性始终是降低二氧化碳排放和实现经济发展与碳排放脱钩的主导和决定性因素,应特别加强,特别是产业节能弹性更为关键,多数情况下是经济发展与碳排放脱钩的决定力量,而且技术创新具有非连续性,特别需要政策的持续不断的大力扶植和推广。
四、本文创新和需进一步研究的问题
笔者在产业弹性低碳化分析框架(LYQ分析框架)基础上,采用对数方法对弹性因子对产业碳排放脱钩弹性的影响力进行了测评方法的设计,并以山西省建筑业为例进行了案例分析,进一步完善了LYQ框架对产业低碳化的研究方法。但同时应当看到,对于运用LYQ分析框架实现产业减排目标这一核心问题,本文尚未涉及,而这一问题恰恰是产业低碳化研究的关键。这有待于后来学者作进一步的研究。
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A Study on the Influent Factors of Decoupling of Industrial Low-carbonization
Li Zhongmin, Han Cuicui, Yao Yu
碳减排的经济影响分析篇9
一、引 言
如今，气候变暖已经成为不争的事实，它影响着人类的生存和发展。大部分科学家认为人类活动尤其是工业革命以后的温室气体排放的快速增加导致了气候变暖[1]，因此减少温室气体尤其是CO2的排放就显得尤为重要。我国作为发展中国家，虽然没有承担《联合国气候变化框架公约》中要求的减排义务。但是随着我国经济的高速发展和人口增加，能源开发和利用必将大幅度增长，碳的排放量也必将增加。无论从可持续发展的角度出发，还是从应尽的国际义务出发，加强我国温室气体的排放控制是必须的[2]。据有关测算，我国1992年、1996年因化石燃料燃烧产生的CO2排放量分别为6.55亿t和8.05亿t，仅次于美国，位居世界第二[3][4]，预计到2025年左右，中国的温室气体净排放量将与美国并驾齐驱。因此，中国的减排压力是非常大的。
在国内，以上海为中心，包括江苏、浙江两省在内的“长江三角洲”地区，区位优势突出，人口密集，经济发展水平高，发展速度快，目前是我国城市化程度最高、城镇分布最密集、最有经济增长潜力的地区。然而，近几年来随着人口的增多，工业化和城市化的迅猛发展，温室气体的排放量也急剧增加，使得苏浙沪地区的可持续发展受到严重威胁。因此，研究苏浙沪地区的碳排放现状及成因，对于寻找减排的技术路线和地区对策，进而实现两省一市的低碳发展可持续发展具有重要意义。为此，本文着重从碳排放的总体情况与人口密度、经济发展及产业结构的关系角度进行分析，运用LMDI因素分解模型，横向角度分析1998年～2008年人口数量、经济规模、行业碳排放强度及行业产出份额对苏浙沪地区整个碳排放变化的影响情况，纵向分析国民经济不同部门的行业碳排放强度变动对整个社会碳排放变动的影响，揭示了不同行业对碳排放的贡献率，为苏浙沪地区发展低碳经济，降低碳排放提供决策参考。
二、计算方法
1. 方法选择
碳排放或者能源消费的因素分解研究自20世纪80年代以来一直是国际能源问题研究的热点问题，国外许多学者运用Laspeyres的分解方法对美国以及其他一些OECD国家的能源消费进行了研究[5][6][7]，Bhattacharyya等运用LMDI的方法分析泰国1981年～2000年间能源消费的因素[8]，吴立波分析我国1980年～2002年间能源消费导致碳排放的驱动因素[9]，魏一明等对1998年～2005 年我国工业最终消费能源导致的CO2排放量变化因子分析，同样认为对碳排放减少贡献最大的是能源强度，而碳排放系数以及能源结构和产业结构转变贡献很小[10]，宋德勇等对我国1990年～2005年的能源消费产生的碳排放影响因素进行分解，指出产出规模和能源效率为主要因素[11]，徐国泉等指出能源效率对中国碳排放的作用在减弱[12]，王伟林等以江苏省为例，将碳排放强度变化的影响因素分解为行业碳排放强度和行业产出份额，指出行业碳排放强度的作用对整个社会碳排放强度变动影响更大[13]，李志强等对中部六省1995年～2006年的碳足迹及其影响因素进行了分析，指出中部六省碳足迹有迅速加深的趋势[14]，魏子清等将影响江苏省能源消费的因素分解为产出效应、结构效应和效率效应，指出提高产业能源利用效率的重要性[15]。
总之，目前对碳排放分解的研究日趋承受，研究方法日趋合理，对于碳减排政策的制定起到了重要作用，然而大部分的研究集中在国家层面，且将碳排放的因素依据能源分解为“能源结构、能源效率、产值结构、经济规模”等，对不同省份各个行业的研究还存在不足。另外根据不同学者实证研究的结果表明，不同分解方法得出的结论十分类似，而Ang[16]提出了选择不同的四条准则：有理论基础、适用性、运用简单和容易理解。基于这样的考虑，本文采用了较为通行的LMDI方法。因此，在其他学者研究的基础上，结合碳排放量计算方法，运用LMDI模型将碳排放分解为人口数量、经济规模、行业碳排放强度和行业产出份额等多因子的复杂公式，以求更加深入地探讨苏浙沪地区碳排放变化的驱动因素。
2. 模型分解
IPCC手册2006年提出了碳排放的基本计算公式[17]为：
C=Cj=××××P（1）
式中，C为碳排放量；Cj为 j 种能源的碳排放量；E为一次能源的消费量，Ej为第 j 种一次能源的消费量；Y为国内生产总值（GDP）；P为人口。
碳排放计算公式还可以等价于：
C=Cj=P××
结合碳排放强度计算公式：
=×
整理得：
C=P×××（2）
其中，Ci 为i行业的碳排放量，Gi 为i行业的生产总值。
则根据LMDI方法，碳排放增量可记为：
Etot=ET-Eo＝EP+EQ+EY+EI=L（Ei，T，Ei，o）
ln（PT /Po）+L（Ei，T，Ei，o）ln（QT /Qo）+L（Ei，T，Ei，o）
ln（YT /Yo）+L（Ei，T，Ei，o）ln（IT /Io） （3）
L（Ei，T，Ei，o）=（Ei，T-Ei，o）/ln（Ei，T /Ei，o） （4）
式中，EP 表示人口数量引起的增量；EQ 表示地区经济规模引起的增量；EY 表示行业碳排放强度变化引起的增量；EI 表示行业产出份额的变化引起的增量；Ei，T 表示i行业T时期的碳排放总量；Ei，o 表示i行业0时期碳排放总量。
三、苏浙沪地区碳排放变化的因素分析
1.数据来源
本文采用苏浙沪地区各国民经济各部门包括农业（农、林、牧、渔、水）、工业、建筑业、交通邮电和仓储运输业、批发和零售贸易餐饮业以及其他行业部门为研究对象，研究中所用能源数据主要来源于1999年～2009年《中国能源统计年鉴》，经济、人口数据来自1999年～2009年《江苏省统计年鉴》、《浙江省统计年鉴》、《上海市统计年鉴》。限于数据的可获性和完整性，研究的时间范围是1998年～2008年。
2. 单位GDP碳排放比较分析
（1）总碳排放量。苏浙沪地区的碳排放总量按以下公式估算：
C=Ci =Ei×=Ei×?啄i （5）
其中，Ei为第i种一次能源的消费量；δi为单位能源消费量所产生的碳排放，即第i类能源的碳排放系数，其取值（见表1），由于水电不产生碳排放，未列置于表中。
通过计算整理得到1998年～2008年苏浙沪地区的碳排放总量变化（见图1）。
（2）单位GDP碳排放量。单位GDP碳排放量反映了经济增长过程中的碳排放强度，也即经济增长在多大程度上依赖于高耗能产业（见图2）。
如图1所示，苏浙沪地区的碳排放总量呈持续上升趋势，江苏省最多，浙江省次之，但从图2来看，苏浙沪地区近11年来的单位GDP碳排放量均呈下降趋势，尤其上海的下降幅度最大，从1998年的0.93下降至2007年的0.52，表明上海的经济发展基本上摆脱了对能源的高度依赖，而江苏和浙江的下降趋势相对平稳，其经济的能源依赖性有所改观，但幅度不大。
从根据中国整体的减排目标即到2020年单位GDP碳排放减少40%～45%左右（以2005年为基年）的任务来看，苏浙沪地区从2005年到现在为止已完成减排20%左右，虽距离40%～45%的减排目标还有一定差距，但依据现在的减排速度到2020年实现减排目标的可能性还是很大的。同时，与全国其他地区相比，上海的减排速度与天津近似仅次于北京，江苏位于中等，而浙江处于中下等水平[18]，因此，江苏和浙江两省还需加大减排力度，降低经济发展对化石能源的依赖性。
3. 碳排放因素分解及结果分析
根据公式（3）（4）计算可得1998年～2008年10个时段苏浙沪地区导致碳排放增量的因素分解模型（见表2、表3、表4）。
若各要素变化相应引起的碳排放变化为正值，表示各因素的变化对碳排放的冲击在增长，其变化值为碳排放量变化的增量效应，又称拉动因素；反之，为减量效应，又称抑制因素。从表2、表3、表4可以看出，人口数量和经济规模为苏浙沪地区碳排放变化的拉动因素，行业碳排放强度的变化对CO2排放的抑制作用却越来越明显，行业产值结构的变化对减少碳排放的作用也逐步呈现出来。
（1） 经济增长周期的波动和地区总产值的增加是碳排放增加的主要原因。从表2～4可以看出，经济发展对苏浙沪地区碳排放的贡献最大，尤其是2003年～2005年之间，经济规模因素所造成的碳排放增量比率上升幅度最大，这与苏浙沪地区在同一时间段较高的经济增长速率是有一定相关性的。如表5所示，江苏省2005年的经济增长速度高达22%，同期碳排放增速也达到24%的峰值，浙江省的碳排放增速也随着GDP的增长在2003年达到最大值，同样上海市在2004年经济高速增长的同时，碳排放量也在迅速攀升。当然，1998年～2002年碳排放增量较少，这与当时东南亚金融危机，苏浙沪地区经济增长速度放缓等原因有关，而2005年之后碳排放增速降低除了受经济因素影响外，与各地实施节能减排，实行能源结构优化密不可分。
（2）人口数量的增加在一定程度上影响着地区的碳排放。显然，某一地区人口越多，意味着该地区与碳排放相关的生产、消费活动也相应越多，即人口数量对碳排放起促进作用。根据上述表格可以看出，由于人口增多而引起的碳排放增量虽然都为正但数据很小，说明人口数量影响碳排放但不是主要影响因素。
（3）行业碳排放强度变化对减少CO2排放贡献最大。行业碳排放强度变动受到很多因素影响，包括能源利用效率、能源结构、技术改进等，随着人类的进步，能源利用效率的提高以及新技术的使用会降低行业碳排放强度，即对CO2的排放起到抑制作用。在因素分解列表中，行业碳排放强度变化所对应的碳排放增量为负值，这也证明了其减量效应。
然而，行业总的碳排放强度变化并不能全面的反映其贡献，在研究中，我们需要将行业进行细分，以找出对苏浙沪各地区碳排放影响较大的行业。
由表6可以看出，一方面，农业（农、林、牧、渔、水）、工业及其他三个部门都抑制了苏浙沪地区的碳排放强度上升，尤其工业的贡献率最大，江苏、上海两地高达80%以上，浙江地区也达到60%以上，极大程度地表明工业部门能源利用效率的提高和能源结构的优化，降低了碳排放；另一方面，对江苏省、上海市而言，整个国民经济部门中交通邮电和仓储运输业是推动两地碳排放增加的主要因素，而批发和零售贸易餐饮业则在浙江省碳排放增加中占主导地位，这与苏浙沪地区不同的经济发展模式是分不开的；第三方面，苏浙沪地区的农业虽抑制碳排放但影响不大，相比浙江、上海两地，江苏省在建筑业方面还有很大的减排空间。
（4）行业产值结构变化所引起的碳排放增量趋势呈两阶段分布。从苏浙沪地区的碳排放变化因素分解表中可以发现，江苏省1998年～2003年由行业结构变化所引起的碳排放增量逐年增加，而2003年之后虽然增量变化有所波动，但整体呈下降趋势，即2003年之后行业结构的调整减少了碳排放。同样，浙江省以2004年为分界点，由行业结构调整所引起的碳排放增量由上升到下降，而上海市的分界更为明显，2003年ΔEI前 逐年上升，2003年后则逐步下降。因此，我们可以认为苏浙沪地区行业产值结构变化所引起的碳排放增量趋势是呈两阶段分布的，并且行业结构的优化对CO2的减排是有效的。
四、结论和政策建议
1. 主要结论
本文根据1998年～2008年的能源统计数据估算出苏浙沪地区的碳排放量之后，利用因素分解方法将影响碳排放变化的因素进行了详细的分析，计算各地区人口数量、经济规模、行业碳排放强度及行业产值结构对碳排放变化增量的影响。分析表明：
（1）苏浙沪地区的碳排放量还在持续增加，2002年之前碳排放量比较平稳，增速较慢，2003年～2005年碳排放量迅速增加，增速在10%以上，从2006年起，虽然总体碳排放量还在增加，但增速明显下降。
（2）苏浙沪地区的碳排放增长速度和各地区的GDP增长速度有密切的相关性，呈一定的正向关系。GDP增长幅度最大的年份基本上也是碳排放增速达到峰值的年份，可见“高增长、高消耗、高排放”是2003年～2005年的主要经济发展模式。
（3）行业碳排放强度的变化对碳排放起积极的抑制作用，尤其是工业部门，贡献率高于60%，这说明，重点针对工业部门实施节能减排，改善能源结构，提高产能是有效的。另外，目前不同地区各自的碳排放拉动因素是有区别的，江苏省除了交通邮电与运输业外，建筑业也促进大量的温室气体排放，浙江省则在批发零售业方面需要加强措施。
（4）行业结构的优化有利于CO2的减排，2003年之前苏浙沪地区经济发展对能源依赖程度大，高耗能产业急剧发展，造成碳排量的大幅上升，而2003年之后，各地区贯彻实施节能减排政策，对行业结构进行了优化，积极发展高效节能产业，抑制或取缔高耗能产业，因此降低了碳排放量的增长速度。
2. 政策建议
（1）加强地区经济增长质量的评价。到目前为止，苏浙沪地区虽然在节能减排工作中取得一定的成就，但要从长远角度出发，将发展低碳经济放在战略位置，同时有必要对领导干部的政绩考核制度进行改革，改变为追求个人“发展”而追求“短期效应”的“政绩观”。
（2）完善促进低碳发展的法律法规。完善并落实《江苏省“十二五”低碳经济发展规划》，开展浙江省和上海市的《低碳经济发展规划》立法研究，同时考虑低碳经济的法制环境“超行政区域”的特征，长三角各省市立法部门应该作整合性的法制思考，制定更加合理有效地法律法规。
碳减排的经济影响分析篇10
随着新疆经济的快速发展，碳排放量逐年增加。尤其是在即将到来的“十二五”时期，新疆经济将更是处于快速增长阶段，在当前这个可持续发展的大环境下，研究碳排放的影响因素对于新疆经济的发展具有深远的意义。
“低碳经济”这个概念，是在2003年英国的《我们未来的能源创建低碳经济》白皮书中首次提出的。低碳经济一经提出，立刻引起了世界各国广泛持续的重视。
目前，低碳经济已经在欧美掀起了一场新的工业革命。发达国家已经陆续制定了一些有利于低碳经济发展的政策与制度。
2010年下半年的中共十七届五中全会上讨论建议将减排目标纳入"十二五"规划，预计到2020年，我国单位GDP的碳排放比2005年下降40%—45%。
新疆目前正处于工业化初期，耗能型产业结构特征明显，经济增长中高投入、高消耗、高污染、低水平、低效益问题突出，能源利用率不高，浪费严重，使得新疆经济中碳排放量居高难下。然而新疆生态环境脆弱，但却具有发展新能源得天独厚的条件，且在全国各省份对口支援新疆的条件下。分析新疆经济中的碳排放问题对于新疆经济的跨越式发展、可持续的发展具有十分重要的战略意义。
虽然关于碳排放的影响因素已经有很多的文献，并在一些问题上达成了共识，但是，到目前为止，由于经济发展中的区域差异，和经济发展水平的不同，各地区碳排放的影响因素差异较大。但在经济的发展过程中，碳排放不会脱离人类活动的生产、分配、交换和消费这四个环节。具体到经济发展中就是产业结构的变动、制度变迁和技术进步这三个方面，本文将从这三个方面分析新疆经济中的碳排放的影响因素。
二、碳排放总量与经济发展理论模型
卢卡斯（1988）的内生增长理论：
，（）
其中：是总产值，为物质资本存量，是劳动者的工作时间比例，是以教育水平衡量的劳动力平均质量，是劳动力数量，定义为人力资本，为人力资本的溢出效应，是常数项。
类比卢卡斯的内生经济增长理论，并考虑到经济发展过程不外乎生产、分配、交换和消费四个阶段，进一步归结，影响碳排放的主要因素即：制度因素、产业结构因素和技术水平，笔者用类比，用经济增长中的技术因素代替，用经济增长中的结构因素代替，制度因素代替。
于是关于碳排放的影响因素模型可建立为：
其中，表示碳排放总量，市场化率表示制度变迁，工业增加值表示产业结构，研究与实验发展经费代表技术水平。由于研究与实验发展费用具有一定的时滞，模型中取了3年作为研究与实验发展用于实践的周期。这基本就是卢卡斯模型的原型，仅做了几项小的变动。
为了更好的拟合制度因素、结构变动和技术进步对经济发展中碳排放总量的影响，笔者将模型进一步扩展为：
其中：为碳排放总量，为工业增加值，为科技资本存量，这里用研究与实验发展经费代替，为市场化程度，以非国有经济的工业总产值代替，为国内生产总，为人口自然增长率。
三、实证检验
本文采用自1995年到2009年15年的新疆经济发展中的时间序列数据，并根据《新疆统计年鉴》验证碳排放量与经济增长中的制度、技术和结构的关系，这些数据涵盖了新疆经济中15年的基本状况，因此具有一般性。
利用统计分析软件对新疆经济发展过程中影响碳排放的因素回归得到工业增加值、研究与试验经费、非国有经济的工业总产值、GDP以及人口自然增长率对碳排放之间的关系。
图1：碳排放和各影响因素的散点图
由图1可知，碳排放水平和GDP高度正相关，即GDP越大对于碳排放的影响越大，人口自然增长率对于碳排放影响不显著，而科技资本存量（pk）和碳排放负相关相关系数为0.4，在工业增加值和碳排放的关系中工业增加值每上升1%则碳排放增加1.09%，非国有经济在经济中的比重越高则碳排放水平越低。
对碳排放的影响因素进行组不回归：
.swregEGDP-ngr,pr(0.05)beginwithfullmodel
p=0.9090>=0.0500removingyear
p=0.3687>=0.0500removingngr
Source|SSdfMSNumberofobs=15
-------------+------------------------------F(4,10)=410.46
Model|13.915246543.47881162Prob>F=0.0000
Residual|.08475376810.008475377R-squared=0.9939
-------------+------------------------------AdjR-squared=0.9915
Total|14.0000003141.00000002RootMSE=.09206
------------------------------------------------------------------------------
E|Coef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
GDP|1.091023.23176484.710.001.57461841.607427
pk|-.4116887.1083732-3.800.003-.6531593-.1702182
inv|1.039544.24133224.310.002.50182241.577266
mkt|-.7361574.2973834-2.480.033-1.398769-.0735458
_cons|1.73e-08.02377030.001.000-.0529634.0529635
------------------------------------------------------------------------------
图2：回归模型系数（regressionmodelCoefficientsa）
由图2得出回归模型为：
t4.71-3.84.31-2.84
由模型知影响新疆经济中碳排放的主要因素为研究与发展经费、非国有经济工业总产值、工业增加值和GDP,亦即技术水平和制度因素，人口自然增长率由于影响不显著被模型剔除。
技术水平每增加1%则碳排放减少0.412%，非国有经济比重增加1%碳排放减少0.74%，工业增加值每增加1%则碳排放量增加1.04%GDP增长越高碳排放水平越高，GDP对新疆经济中碳排放的影响说明了新疆粗放型经济的结构还没有得以扭转。
下面对影响新疆经济中碳排放的因素进行分析：
图3：能源消费总量和GDP的关系图4：新疆研究与实验经费占全国的比重
由图3看出新疆能源消耗量长期看呈现持续上升趋势，尤其是2001年以后能源消耗量更是呈加速上升趋势，这和新疆2001年开始济急速发展和能源的加大开发有关，也就是经济的发展是建立在高能耗的基础之上，但就新疆自身发展而言，依靠能源开发与与能源消耗固然是新疆一个“现成”的优势，但是要实现跨越式发展、全面建设小康社会、保障和改善民生目标必须依靠培育更多的新的经济增长点，而不是一味的依靠高能耗。
由上图4可知新疆科研与教育经费投入长期以来只占到全国的0.3%，这是一个极低的水平。研究与实验经费的偏低或缺失，说明了新疆科技创新水平的不足，科技创新水平的不足，对于新疆经济中的碳排放放有着长期的影响。对此有必要提高新疆经济中科技教育项目的投入。
“十一五”期间，新疆实施推进新型工业化战略目标，新疆新型工业化进入加速推进阶段。全区完成工业增加值8060亿元;规模以上工业企业利润总额预计完成820亿元，比2005年增长112.4%，年均增长16.3%;工业领域固定资产投资完成1500亿元左右，增长186.5%，年均增长23.4%。但新疆工业增加值主要还是依靠石油、煤炭、化工等来推动，从而也是的其对资源环境约束日益凸显，新疆节能减排面临的形势严峻。在非公有之经济方面，新疆在市场化改革是应注重非公有制经济的发展，对于对环境影响较大的产业应加以限制，以减少新疆经济中的碳含量。
四、结论与启示
由上文分析可知，新疆经济发展过程中碳排放的主要影响因子为科技水平、制度因素、经济增长速度，具体到是新疆经济中就是新疆经济中的技术水平越高碳排放越少，新疆经济发展越是快速碳排放越多，新疆经济中非国有经济成分越高碳排放越高。新疆作为一个高能耗地区，我们需要从节能减排、低碳发展的内在规律出发，找到新疆经济发展的动力。归结可以有如下几点关于新疆经济发展过程中减少碳排放的政策措施：
第一，提高新疆经济中科学技术含量，推动科技创新是减少新疆经济中碳排放量发展低碳经济的重要政府行为。由于技术创新需要大量的资金且投资周期较长，所以必须由政府主导。具体就是加大对科研教育经费的投入，培养专业的高科技人才和奖励专项发明。
第二，加速新疆的产业结构优化，在第三部分分析中产业结构因素在碳排放上影响显著，在工业化和城市化加速发展的今天，产业结构的优化有利于避免重化工业过度发展带来能耗高、物耗高、碳排放高等问题，尤其是新疆，其生态环境脆弱，环境对碳的容量较小，于是在新疆我们需要发展高能效低碳排放的产业。首先是提高“高碳”产业准入门槛，避免留下长久不利影响。二是调整结构，推进产业和产品向利润曲线两端延伸：向前端延伸，从生态设计入手形成自主知识产权；向后端延伸，提高核心竞争力。三是发展高新技术产业和现代服务业，降低GDP的碳强度。
第三，在注重经济增长的同时强调循环经济的发展，新疆经济中GDP的增加对碳排放的增加影响显著，GDP每增加1%碳排放将增加1.09%，这说明新疆的粗放型经济的特征还没有改善，于是新疆在经济发展的同时要更加注重资源的循环利用，实现从传统的线型经济到循环经济的转变，这也是新疆实现可持续发展的必要条件。
第四，成立专门机构和完善相关法律，减少碳排放是一项系统工程，需要全社会通力合作。我们可以借鉴国外的例子，2009年6月26日，美国通过《清洁能源安全法案》，旨在减少温室气体的排放，英国2008年通过的《气候变化法案》使英国成为世界上第一个为减少温室气体排放、适应气候变化而建立具有法律约束性长期框架的国家。中国应在相关方面做出努力。
参考文献
1 樊纲、王小鲁、朱桓鹏. 中国经济增长转换和经济增长可持续性[J]. 经济研究,2009年第1期.
2 马艳、严金强. 经济发展方式与低碳经济关系的理论与实证分析[J]. 经济纵横,2011年第1期.
碳减排的经济影响分析篇11
引言
二氧化碳气体的排放是全球关注的重大环境问题，他直接导致了全球气候的变暖，严重影响着地球的环境，破坏生态平衡。为了应对全球变暖的问题，我国在2009年的常务委员会中结合当前我国二氧化碳的排放状况，给出了未来的排放指标。指标要求在2020年的时候总排放量要比2009年下降40%。这就要求各地政府要充分做好优化二氧化碳排放的工作，实现二氧化碳的排放目标。根据调查显示，我国在1952年到2011年间，制造企业的增长速度由原来的19%增加到40%上升了21个百分点。制造企业是我国最大的能源消耗企业，因此要想降低二氧化碳的排放就必须控制好我国制造业能源消耗量。根据2008年的ipcc的第5次评估报告显示，我国的二氧化碳排放主要是由于化工燃料的燃烧，根据调查显示，我国的化石燃料燃烧所产生的二氧化碳排放量达到全国总排放量的90%多。
一、 研究方法与数据来源
本篇文章是用“转换份额分析”（Shift--shareAnalysis）的模式对制造业二氧化碳的排放数据进行分解。
根据以上的公式我们可以看出影响制造业二氧化碳排放指标变化的因素主要可以分为7个。（1）技术进步因素。它主要是反映了制造业个行业的能源消耗变化对制造业二氧化碳排放量的影响。这种影响主要是基于制造业的产品工艺的不同。所以制造业应该努力提高自己产品的生产工艺，开发研究新的产品，让单位产品在能源消耗上发生变化，这样就能做到节能减排的效果。（2）行业结构的变化。它主要是反应制造业各个行业的产品结构对二氧化碳排放强度的影响。这种影响主要是外部环境以及内部生产调整的影响。（3）能源结构效应。他主要是指制造业中由于生产使用的能源变化对二氧化碳排放的影响。（4）技术进步与行业结构相互影响的作用。是指由于技术的进步和产业结构的变动对二氧化碳排放强度的影响。（5）技术与能源结构的效应。我国制造产业的的技术不断改进和能源结构的不断调整对二氧化碳排放产生的影响。（6）行业结构与能源的相互效应。制造业行业结构的变动与能源变动的综合变动对二氧化碳排放的影响。（7）技术进步，行业结构与能源结构的相互作用。主要是针对这三者的结合对制造业二氧化碳排放的影响。
二、制造业二氧化碳排放强度变动总体效应分析
在1999到2009年这十年之间，技术的进步是影响二氧化碳排放强度的最大影响因素。接着是行业结构的变动，能源消耗的减少等因素。通过历年数据的分析我们不难看出各种因素影响对二氧化碳排放的影响比值，其实技术的进步使得二氧化碳的排放量减少了24%左右，行业结构的变动让二氧化碳减少19%左右，能源消耗的减少使得二氧化的排放量减少了10%左右。由此可见技术的创新和生产工艺的改良对制造业二氧化碳的排放量影响最大。由于制造行业中一般都是以煤炭作为主要的能源，因而能源结构的{整对制造业二氧化碳的排放影响也是极为重要的。
三、行业数据分析
在制造业各个行业的数据分析中我们不难看出对制造业技术进步影响最大的是金属的冶炼及锻压行业，技术进步与改良让整个行业中的二氧化碳排放量减少了30%多。紧着是非金属的矿物质制品和化学原料及化学制品企业，由于技术的改良和创新让二氧化碳的排放量减少了20%多。其原因是这些行业的产品创新和技术工艺的水平发展比较快，使得能源的消耗大量减少。还有一些行业的技术进步比较缓慢。如通信设备，计算机，纺织业，皮毛加工制造业以及木材的加工制造业等等，这些产业的技术进步对能源的消耗影响不大。所以这些行业的技术进步对整个行业中的二氧化碳排放强度影响较小。
在行业结构效应中，对制造业影响最大的是石油化工，炼焦，以及核燃料的加工。他们平均让二氧化碳的排放强度减少了42%。其次是化学原料及化工制品企业，他们的行业结构调整让二氧化碳的排放强度减少了33%。这些行业的结构调整使得二氧化碳的排放强度减少。但是制作行业中别的产业的行业调整对二氧化碳强度的排放影响甚微。甚至有些行业的调整没有让二氧化碳的排放强度减少却还在增加。比如黑色金属的冶炼及压延，交通运输设备的制造企业，医药制造企业，专用设备的制造企业等。由于这些行业的产出比重增加的速度大大超过了能源消耗的下降速度，所以对制造业二氧化碳的排放强度没有起到积极的影响。
结论
气候变暖是如今世界最为关注的问题之一，减少二氧化碳的排放，缩短气候变暖的程度已经变得刻不容缓。我国制造业是关系国民经济发展的支柱产业。由于我国的各种原因导致很多高能耗，高污染的企业技术得不到改善。根据本文的研究发现经济的增长和能源的消耗对制造企业的影响最大。
为了贯彻落实我国节能减排的政策，降低二氧化碳的排放强度，需要从二个方面入手，一方面要切实做好节能减排的具体措施。另一方面要密切关注整个制造行业的减排效果。在减排的手段方面要促进制造业的技术改进，让企业在优化生产技术的同时节约能源的消耗，以实现减排的目的。具体产业的变动对二氧化碳的排放影响比较小，还存在着很大的改良空间。可以多促进绿色制造，新兴制造业，大力开发可持续能源与再生能源。
参考文献
[1]李晶. 产业政策对产业结构变迁、二氧化碳排放的影响[D].山东大学，2014.
碳减排的经济影响分析篇12
碳税作为一项税收制度，其实施可能会对经济结构、公众利益等产生影响，这种影响强弱可能会有所差别，影响周期也可能会有所不同。进入21世纪以后，国内外学者对碳税制度构建、碳税作用及碳税影响，进行的研究逐渐增加。
（一）国内成果
魏涛远等（2002）利用可计算一般均衡（CNAGE）模型定量分析了征收碳税对中国经济和温室气体排放的影响，得出的结论是，征收碳税将使二氧化碳的排放量将有所下降，但中国经济状况恶化。长期看，征收碳税的负面影响将会不断弱化，通过征收碳税实施温室气体减排，经济代价十分高昂[1]。于娟等（2007）立足中国二元经济体系影响依然存在的社会现实，构建了基于CHAYANOV农民模型假设基础之上的CGE模型。在此基础上，从二氧化碳减排、缓解常规能源供给压力的角度出发，提出在常规能源部门收入碳税补贴现代生物质能发展的政策建议[2]。周剑等（2008）根据北欧国家的实际应用，从税率、征税对象、税收循环、免税条款、减排效果等方面来研究北欧碳税政策，并提出我国未来碳税政策的思考与建议[3]。陈洪宛等（2009）介绍了碳税这一国际社会普遍采用的减排政策，其后对发达国家碳税实践进行分析，并结合我国国情提出了当前开征碳税需要着重考虑的问题，最后对当前碳税的可行性进行总结[4]。姜克隽（2009）认为，征收碳税对中国二氧化碳排放的抑制作用明显，对GDP的影响最多在0.45%左右。碳税实施一段时间后，经济结构调整到比较低碳排放经济体系下，这时的经济结构将会促进经济发展，开征碳税对GDP的影响不大[5]。宋俊荣（2010）认为，对进口内涵碳产品征收碳税违背了GATT第1条最惠国待遇原则和第3条国民待遇原则，对同类产品给予差别待遇的依据应仅限于产品的碳含量，而不应扩展至其他方面，如产品的出口国等[6]。赵玉焕（2011）从国际贸易的角度对芬兰征收碳税对产业国际竞争力的影响进行了实证研究，认为开征碳税对芬兰产业国际竞争力有一定的消极影响。芬兰的经验，对中国的碳税政策设计提供了良好的借鉴[7]。林桢（2011）针对河南经济发展的特点，分析了碳税开征对河南经济的积极与消极影响，认为开征碳税会给经济带来一定的负面效应，但从长远来讲有利于促进我国节能减排和建立环境友好型社会，并提出了一些应对策略[8]。蔡博峰（2011）认为，从欧洲典型国家碳税实施效果看，通过税收循环和其他辅助措施，碳税对于GDP的影响都是正的，证明了碳税的第二重红利。欧洲许多公众对于碳税调整税收结构的期望已经超过了碳税控制温室气体排放和应对气候变化的作用[9]。
国内成果分两方面，一方面集中于研究开征碳税对居民收入分配的影响和对经济发展的影响的实证分析，另一方面集中于研究借鉴国际经验构建中国的包括碳税在内的环境税制度的政策分析，但这些成果中，没有研究征收碳税对中国宏观税负水平影响的成果。
（二）国外成果
Vlachou（2005）利用希腊碳税数据，分析了开征碳税对希腊天然气行业、煤炭行业和石油行业三个行业碳排放量的不同影响，研究结论证明，碳税的开征将减少各行业的二氧化碳排放量[10]。Goto（2005）利用一般均衡理论构建了一个模型，讨论了开征碳税对宏观经济运行和工业企业生产的作用，可以制定相应措施减缓负面影响[11]。Lee（2008）比较详细地分析了开征碳税与实施碳排污权交易两种减排措施对经济增长和工业等不同部门的影响。研究结论证明，碳税的开征一定程度上将减缓经济增长趋势，但是，若实行“碳税+排污权交易”的搭配机制，那么不仅不会阻碍经济增长，相反，还会促进经济增长[12]。Kenichi Matsumoto等（2011）研究了碳税问题，重点分析了在未来100年的时间内，碳税估算价格对社会经济环境和社会经济增长等作用。研究发现，二氧化碳排放总量减少相同，但对各国经济影响差别较大[13]。
国外成果主要研究开征碳税对减少二氧化碳排放量的作用，这并不奇怪，因为减少碳排放也正是碳税产生的原因。在国外的研究成果中，没有研究征收碳税对各国宏观税负水平影响的成果。
二、碳税风险性理论分析
任何一种税收的开征都会产生无谓损失（DeadLost），都会影响到社会经济资源的最优化配置，碳税也不例外。碳税的开征将产生收入和替代“双重效应”。“双重效应”的结果，将使得碳税对收入分配、经济增长和宏观税负产生一定影响。至少，在理论上，这种影响是存在的。具体到实际上，是否存在这些影响，将另当别论。
（一）碳税对收入分配的影响
根据西方经济学理论，生产要素边际产出效率决定其在市场上的配置。因此，在生产要素总量一定的假设条件下，生产要素的边际产出决定了对生产要素收入分配的衡量。这样，碳税的开征有可能增加资本和劳动要素在收入分配方面的差别化，进而对收入分配产生不利影响。从理论上看，对依赖能源发展的企业征收碳税，将导致其生产成本上升，企业将成本转移，导致商品价格提高，消费者以更高的价格购买商品，实际工资下降，使低收入者的福利受损。由于低收入者用于燃料的支出占总收入的比重高于高收入者，这可能会进一步加大收入差距，因此，碳税的征收将产生一定的非均衡分配效应。碳税主要依据二氧化碳排放量：碳排放越多，征税越多；碳排放越少，征税越少。依据税负转嫁理论，碳税负担最终将被转移到各种类别的化石燃料上。部分碳税或者全部碳税可能被转嫁给化石燃料使用者，从而加重化石燃料使用者税收负担。低收入家庭相对于高收入家庭而言，燃料支出占其支出比重更大，开征碳税的损失也较大。因此，在一定程度上，开征碳税会对收入分配产生影响①。
（二）碳税对经济增长的影响
根据西方 税制理论，对某一种商品课税后，商品成本提高，该商品的供给曲线将向左上方平行移动。此时，如果该商品的需求曲线保持不变，那么在新的均衡点，商品的均衡价格必然上升。比如，开征碳税后，各种化石燃料价格可能会相应提高，这些燃料不仅是家庭的日常用品，可能还是企业的一种生产要素，此类生产要素价格的提升有可能会导致企业生产成本的增加。这样，企业生产、投资积极性就会受到一定程度的抑制，并相应降低对化石燃料的消费需求。企业投资积极性受到打击、消费需求降低，而投资和消费是拉动经济增长的“两驾马车”，经济增长速度很可能会放缓。由于课税所带来的收入效应，商品价格上升后，生产该商品的企业投资将下降、该商品的消费需求降低，当投资和消费下降后，经济增长可能下降。这样，碳税的开征，将使石油、煤炭等能源价格提高，直接提高企业生产成本，抑制企业生产积极性，最终影响到经济增长。因此，征收碳税会降低私人投资的积极性，对经济增长产生抑制作用。但是，另一方面，碳税的开征将可能使政府财政收入增加，政府财政收入增加后，将有更多的财力用于公共投资、教育、卫生、医疗和转移支付等，对这些方面的投资和支出的增加，从长期来看，还有可能促进经济增长，发挥拉推效应②因此，从理论上讲，开征碳税对经济增长将产生正反两方面的影响。
（三）碳税对居民税收负担的影响
宏观税负是由各个税种的微观税负加总而成的。如果宏观税负水平合理，不但能满足政府履行其职能的需要还可以促进经济发展。相反，不合理的宏观税负水平将阻碍政府发挥应有职能，还会阻碍经济增长。中国目前的税种主要包括增值税、营业税、消费税、关税、个人所得税、企业所得税等。这里，税种数量已经不少。从理论上讲，碳税开征后，必然形成碳税的微观税负。此时，碳税的微观税负与其他税种的微观税负的加总有可能导致更高的宏观税负水平。但是，另一方面，碳税作为环境税的一种，本身具有“双重红利”（Double Dividend）效应。这就是说，开征碳税不仅能促进社会经济的可持续发展，还可以降低政府对其他税种的依赖性。对政府来说，如果对某一个税种的依赖性降低，要做的要么是调低该税种税率，要么干脆取消该税种。但是，无论是哪一种情况，都会降低该税种的微观税负。需特别指出的是，这个时候，所有税种微观税负加总得到的宏观税负水平，有可能低于开征碳税前所有税种微观税负加总得到的宏观税负水平。因此，从理论上讲，开征碳税会对宏观税负将产生正反两方面的影响。
三、碳税风险性实证分析
宏观税负提高后，政府财政收入增加，政府财政收入增加后，将有更多的财力用于公共投资、建设、教育、卫生、医疗和转移支付等，这样就会促进经济增长和缩小居民收入差距。因此，收入差距、经济增长和宏观税负这些变量之间是相互联系相互制约的。从时间序列的角度看，上期居民收入差距状况必然影响到当期居民收入差距状况；上期经济增长状况必然影响到当期经济增长状况（当期经济增长是在上期经济增长基础上实现的）；上期宏观税负状况必然影响到当期宏观税负状况（中国税收征管机关的征税任务是上级主管税务机关摊派的，当期税收任务与上期税收任务密切相关，因为上级税务机关在摊派税务任务时，必然应该考虑下级税务机关上期的税务完成情况）。因此，各经济变量前期数值也对当期数值产生影响。基于上述分析，构建包括收入差距、经济增长和宏观税负在内的计量经济模型：
依据碳税模型回归结果，并结合公式（1）—（3），有：
从碳税模型回归可以得出以下结论：
首先，开征碳税对收入分配没有影响，征收碳税不会扩大居民收入差距。原因可能是碳税占居民家庭收入的比重过小，对收入差距的影响非常弱。也就是说，若开征碳税后，居民收入差距仍在扩大，这应该是由别的原因引起的，而不是碳税造成的。经济增长速度的加快也会加大收入差距。因为在经济发展过程中，非劳动力要素，如资本等的贡献度越来越大，导致收入差距的扩大。宏观税负水平的提高会加大收入差距，这主要是因为中国税收制度的纵向原则没有被很好地发挥和运用，导致税制纵向公平作用弱化。
其次，开征碳税不仅不会阻碍经济增长，甚至还会促进经济增长。只是碳税促进经济增长的作用不明显，不能排除为零的可能性。这主要是因为碳税对经济增长虽然具有正向作用，但同时，碳税的阻碍作用也不容忽视，促进作用与阻碍作用相互抵消，因此，开征碳税对经济增长的促进作用不很明显。收入差距的扩大会促进经济增长，可能是由于实行改革开放后，实行的按劳分配政策大大提高了人们工作的积极性和创造财富积极性，促进了私营经济的快速发展，进而带动了全体经济的进步。宏观税负水平提高并不会明显降低经济增长速度，系数不能排除为零的可能性。
最后，开征碳税几乎不会提高宏观税负水平。碳税对宏观税负的影响可能为零，原因主要是中国历年资源税、车船使用税和排污费之和相对于税收总收入来说非常少，这些税（费）的收入增长不足以明显的提高宏观税负水平。但是，由于社会群体中的高收入群体对奢侈品的消费数量扩大，全国消费税收入增加速度较快，超过了经济增长速度，提高了宏观税负水平。这样，收入差距扩大在一定程度上促进了宏观税负水平的进一步提升。经济增长会促使宏观税负水平提高，这符合“瓦格纳法则”，即，随着人均收入水平的提高，财政支出（税收收入）占GDP的比重也相应随之提高。
四、中国碳税设计建议
对于中国碳税制度的设计，应主要涉及到纳税人、课税对象、税率以及税收优惠等。
（一）纳税人
依据开征碳税的作用和目的，碳税纳税人应规定为由于使用化石燃料而向空气中排放二氧化碳的单位和个人。根据中国现行税法惯例，单位主要包括国有企业、集体企业、军工企业、私有企业、外资企业等。从理论上讲，碳税在消费环节征收和在生产环节征收都是可取的。一般来说，在消费环节征收是最直观的，但如何计算是个问题。若直接从原料环节征收碳税是比较简便的，但不可避免地会造成原料价格上涨。同时，从原料环节征税也就意味着让消费者按照其消费天然气、成品油和煤炭等化石燃料的数量缴纳碳税，这种方式有利于强化消费者减少能源消耗意识，但化石燃料消耗量在实践中很 难确定。若不在消费环节征收，而在生产环节征收，税负会转嫁给消费者，但却可以减少偷逃税的机会，实现税款的源头扣缴。因此，碳税的课税环节问题，需要相关专家进行研究论证。
（二）课税对象
从碳税设置的目的来看，其课税对象应选择燃料含碳量或二氧化碳排放量。因此，中国碳税也应以二氧化碳排放量为课税对象，但可以借鉴国外经验，如波兰、捷克等在内的少数国家直接对一氧化碳或二氧化碳的排放量征税。而大部分开征碳税的国家是用燃料的含碳量和消耗的燃料总量计算二氧化碳排放量而开征碳税的，如丹麦和瑞典等，这些国家按照煤炭、电力、柴油和汽油征税的含碳量征税。但前者，对重燃料油征税，后者则不征。挪威不对煤炭和电力征税，但对柴油、汽油石油征税。因此，由于碳税以减少二氧化碳排放量为目的，而国外也有相关经验可以借鉴。中国碳税课税对象应主要包括煤炭、天然气、成品油等燃料。同时，对于同样会造成温室效应的其他气体，如氢氟碳化物、甲烷、氧化亚氮和六氟化硫等气体的排放也要征收碳税。
（三）税率
碳税税率设计要合理。为了给予居民和企业足够时间对其各自行为选择进行调整，以发挥税收政策的“宣示效应”（Announcement Effect），开征碳税之初，税率应该设在较低水平。税率过高会影响企业竞争力和经济发展；税率过低，则起不到期望的效果。从理论和实践中看，确定碳税税率需要考虑三种方式：第一，实行定额税率。按照化石燃料的含碳量规定固定的税率。第二，实行差别税率。根据能源种类差别、需求价格弹性差异等，制定合理的差别税率。第三，税率不宜过高。税率水平不应超出纳税人经济负担能力，同时还要发挥碳税的积极效应。对于碳税，无论是以二氧化碳排放量作为课税依据，还是以燃料含碳量作为课税依据，都应采取定额税率，从量征收。此外，还应区别不同税目，按照不同税目含碳量差别确定不同的税率，同一税目不同等级的相同产品也要按照含碳量不同采取不同的定额税率。在开征碳税的初期，碳税税率不宜过高，随着时间推移，可逐步提高相应税率。[14]
（四）税收优惠
为避免加重企业和民众的税收负担，国外开征碳税的国家一般都制定了相应的税收减免返还等优惠措施。考虑到税收的扭曲效应，即征收碳税将给居民、企业和经济发展带来不利影响，我国碳税制度也应制定相关的优惠措施。税收优惠应兼顾“激励”与“减震”作用。首先，要鼓励企业采用清洁能源、减少碳排放、采用先进的技术设备进行生产活动。对于二氧化碳排放量低于法定标准或能实现逐年减排或能回收二氧化碳的企业，要给予税收减免、投资抵免等优惠措施。另外，在资金上，可以考虑为企业提供低息贷款等资金，解决其融资难、担保难等问题，引导企业进行技术创新与改造。其次，要避免对能源密集型行业造成过大的冲击。在开征碳税的初期阶段，对能源消耗大、竞争力差的企业，应采取税收减免或税收返还补贴等措施，减轻碳税推行的阻力。另外，要制定出相关的措施照顾低收入阶层。如对低收入阶层生活消费所用电力、煤炭、煤气等化石燃料应予以减免税，降低低收入阶层税收负担。对低收入群体实施的税收优惠措施，不仅维持其基本生活水平，还可以维护社会稳定。
五、总结
随着国际上碳税呼声的日益高涨以及我国能源和环境与社会经济可持续发展的需要，开征碳税是必然的。现阶段，我国开征碳税还处于研究阶段，但开征碳税是发展低碳经济必由之路。通过计量模型的分析可以看出，开征碳税不会扩大居民收入差距、不会提高宏观税负水平，也不会阻碍经济增长，甚至还会促进经济增长。因此，开征碳税不具有风险性。
注释：
①Smith（1992）通过计算英国按$10/桶石油征收碳税对不同收入家庭的影响后发现，碳税的分配效应具有累退性。最低收入家庭、中等收入家庭和高收入家庭占家庭总支出的比例分别是2.4%、1.4%和0.8%，碳税具有明显的收入累退性。
碳减排的经济影响分析篇13
本文基于以上想法，从全局最优的角度，建立在全国及各省的能耗强度和碳排放强度目标约束下的省际经济增长优化模型，考察全国及各省的能耗强度、碳排放强度及省际经济增长扩张约束对各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的影响，找到各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的最优分配值，比较各种情景下的节能成本和减排成本，分析全国能源消耗和二氧化碳排放对全国生产总值的脱钩状态，并对全国能耗强度和碳排放强度最大降低幅度进行了预测。
二、优化问题及模型
我国正处于快速工业化阶段，发展经济是当今及今后很长一段时期内的首要任务。因此，本模型的目标函数为最大化各省区生产总值总和，约束条件为全国及各省的能耗强度和碳排放强度的目标约束，以及经济增长扩张约束。根据分析问题的侧重点不同，可建立如下两个优化模型。
(一)如果2010－2015年全国能耗强度和碳排放强度至少降低16％和17％，各省能耗强度和能源碳强度与2005－2010年变化幅度相同，各省经济增长遵循历史发展趋势并兼顾东中西部协调发展，并且各省通过调整产业结构、能源消费结构、节能减排技术改造和技术进步等措施实现《节能减排方案》中各省区能耗强度的降低目标，那么就有关各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放应该如何优化分配问题，可建立如下模型来考察。
利用模型Ⅰ可分析以下两种情景：
情景1：2015年全国能够完成能耗强度和碳排放强度分别降低16％和17％的目标，各省能够完成《节能减排方案》中的下降目标，各省2010－2015年能源碳强度降低程度与2005－2010年相同。以各省政府工作报告中确定的2011年各省经济增长速度作为2010－2015年各省经济增长扩张约束上限；“十二五”规划中提出了2010－2015年国内生产总值增长7％的预期目标，本情景以7％作为2010－2015年各省经济增长扩张下限。
情景2：为适当减缓因经济发展过快而造成能源的过度消耗，实现经济可持续发展，本情景中各省经济扩张约束上限在情景1基础上同比例缩小，其他假设与情景1相同：全国能耗强度和碳排放强度分别降低16％和17％；各省能耗强度能够实现《节能减排方案》中的下降目标；各省2010－2015年能源碳强度降低率与2005－2010年相同；2010－2015年各省经济年均增长扩张下限为7％。
(二)能耗强度和能源碳强度共同决定碳排放强度的变化。若2010－2015年全国能源碳强度降低程度与2005－2010年相同，则全国能耗强度最大降低幅度是多少，以及全国能耗强度降度最大时各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的最优分配值又是怎样的？此问题可转化为情景3。
情景3：2010－2015年全国能源碳强度降低程度与2005－2010年相同，全国能耗强度降低率为可变参数。其他假设与情景2相同：2015年各省能耗强度能实现《节能减排方案》中的下降目标，2010－2015年各省能源碳强度降低程度与2005－2010年能源碳强度降低程度相同；2010－2015年各省经济增长扩张下限为7％，上限在情景1基础上 同比例缩小。可利用以下模型分析。
三、数据来源及预处理
数据来源于历年《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》，数据样本期为2005－2010年，基期和分析期分别为2010年和2015年。因西藏能源消耗数据缺失，模型中暂不考虑。由于二氧化碳排放主要来源于化石能源消耗，本文主要计算了各省煤炭、石油、天然气三种主要化石能源的二氧化碳排放量，煤炭、石油、天然气的排放系数分别为2.69kg/kg、2.67kg/L、2.09kg/kg(采用IPCC推荐值)。由于统计口径不同，所有省区生产总值总和与国内生产总值数据不等，本文所说全国生产总值为所有省区(除西藏外)生产总值总和，所说全国能耗强度为所有省区能源消耗总量与全国生产总值之比，所说全国碳排放强度为所有省区二氧化碳排放总量与全国生产总值之比，所说全国能源碳强度为所有省区二氧化碳排放总量与所有省区能源消耗总量之比。从历年《中国统计年鉴》可得2005－2010年各省区生产总值(2005年不变价)。从历年《能源统计年鉴》可得各省各种能源消耗量。煤炭、石油和天然气的消耗量与它们相应的排放系数相乘，可分别得到煤炭、石油和天然气的二氧化碳排放量。进而可得样本期每年全国及各省区能耗强度和能源碳强度，可得样本期内各省及全国能源碳强度的变化率。能耗强度的降低率来源于《节能减排方案》。由于2010年各省区各种化石能源消耗量数据目前没有公布，无法算出2010年各省二氧化碳排放量，在此假设2010年各省化石能源消费结构与2009年相当，则各省2010年能源碳强度与2009年能源碳强度相同。情景1中参数标定见表1，其他情景中参数的具体变化见本文分析过程。
四、情景优化结果分析
下面利用所建模型来分析三种情景中各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的优化分配。
(一)地区GDP优化分析
优化结果显示三种情景下模型均有最优解，说明从全局最优角度看，在全国及省际能耗强度和碳排放强度约束下，保持经济平稳较快发展，能够找到各省区经济增长的最优路径，进而可分析三种情景下各省区经济增长最优分配值的异同(见表2)。
情景1优化结果显示，2010－2015年全国经济年均增长率为10.2％，八大经济区域中，东北、中部、西北和西南地区经济发展较快，各省经济年均增长率均大于全国经济年均增长率；京津、北部沿海、华东沿海和南部沿海地区经济年均增长率均低于全国经济年均增长率，但均在9％以上。说明若各省能够实现节能减排目标，八大经济区域就能够协调发展，尤其是东北、中部和西南地区经济能够保持较好的发展势头。从省区看，山西、贵州、青海和宁夏的经济增长速度较慢，其中山西年均增长率为8.5％，没有达到本省经济增长扩张上限；贵州、青海和宁夏的年均增长率为7％，取值为经济增长扩张下限，经济增长速度最慢。其他省区经济年均增长率取值为各省经济增长扩张上限，经济发展较快。说明如果经济发展保持目前势头，现行的全国及各省能耗强度约束对山西、贵州、青海和宁夏的经济发展较为不利，对其他省区的经济发展较为有利。
为了维持能源、经济和环境的可持续发展，避免能源过度消耗，需要适度放慢经济发展速度。情景2在情景1基础上同比例缩小了经济扩张上限，为保证2010－2015年间各省年均增长率不低于8％，各省经济发展水平扩张上限缩小比例不超过4.504％。优化结果显示，同比例缩小上限约束对各省及全国经济发展的负面影响是全方位的。当各省经济扩张上限缩小比例为4.504％时，全国经济年均增长率为9％，下降了1.2个百分点。从八大经济区域看，京津、华东沿海、南部沿海、中部、西南、东北、北部沿海和西北地区经济年均增长率下降程度依次增大。从省区来看，河北、内蒙古、云南、甘肃和新疆经济增长率为7％，最优值从经济扩张上限降到经济扩张下限；辽宁年均增长率为9.1％，没有达到经济扩张上限。除此之外，其他省区的经济发展水平在情景1基础上同比例缩小了4.504％，最优值为经济扩张上限。
情景3优化结果显示，若2010－2015年全国能源碳强度降低程度与2005－2010年能源碳强度降低程度相同，则全国能耗强度的最大降低幅度为17.27％，与此同时全国碳排放强度降低了21.07％。与情景2对比，全国经济年均增长率为8％，下降了一个百分点。从八大经济区域看，东北、中部、西北和西南分别下降了2.9、1.7、1.2和2.8个百分点；其他区域没有改变。从省区来看，河北、山西、内蒙古、贵州、云南、甘肃、青海、宁夏和新疆的经济年均增长率分别为7％，最优值仍然是经济扩张下限；吉林、黑龙江、河南、湖北、湖南、重庆、四川和陕西的经济年均增长率分别为7％，最优值从经济扩张上限降低到经济扩张下限；辽宁年均增长率从9.1％下降到7％；广西年均增长率从扩张约束上限下降到7.3％，接近经济增长扩张下限。说明进一步降低全国能耗强度对东北、中部、西北和西南地区的经济增长有较强的阻碍作用。
(二)地区能源消耗和二氧化碳排放优化分析
各省GDP优化值乘以相应能耗强度和碳排放强度可分别得到各省能源消耗和二氧化碳排放的最优分配值。图1和图2分别为三种情景下各省能源消耗和二氧化碳排放增加量的变化情况。
图1 三种情景下2010－2015年能源消耗的增加量 单位：10000 tce
从图1中可见三种情景下，山东、广东、江苏、河北、河南、辽宁等省区能源消耗较大，北京、上海、江西、海南、贵州、青海、宁夏等省区能源消耗较少。情景2与情景1相比，北京、上海、贵州、青海和宁夏能源消耗量没有改变；其他省区均有不同幅度的减少，其中能源消耗变动幅度排在前十一位的省区依次是内蒙古、河北、辽宁、山东、甘肃、新疆、云南、江苏、广东、河南和山西。情景3与情景2相比，辽宁、吉林、黑龙江、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、陕西等地区能源消耗进一步减少，其中河南、四川、重庆、黑龙江和辽宁的能源消耗减少幅度较大；其他省区的能源消耗没有改变。同理可分析各省区二氧化碳排放情况。三种情景中二氧化碳排放变动均较大的省区有河北、内蒙古、辽宁、黑龙江、山东、河南、广东、云南、陕西、甘肃、新疆等。从图2中可看出，情景2与情景1中各省二氧化碳排放的增减情况与能源消耗的增减情况一致。二氧化碳排放变动幅度排在前十一位的省区依次是内蒙古、辽宁、河北、山东、山西、新疆、甘肃、河南、云南、江苏和广东。但其省 区排序与能源消耗变动大小的省区排序有所不同，这是因为二氧化碳排放量不仅受能源消耗量的影响，而且还受能源碳强度的影响，即各省能源碳强度不同导致二氧化碳排放的变化与能源消耗的变化不一致。情景3与情景2相比，二氧化碳排放没有变化的省区和能源消耗没有变化的省区相同；二氧化碳排放减少的省区与能源消耗减少的省区也相同，但省区排序有所不同。
图2 三种情景下2010－2015年二氧化碳排放的增加量 单位：10000 t
结合情景2与情景1中的经济增长优化结果可知，能源消耗和二氧化碳排放变动较大的省区比较容易受经济扩张约束上限变化的影响。缩小经济扩张上限，虽然放慢了全国及一些省区的经济增长速度，但有利于节约能源和减少二氧化碳的排放。结合情景3与情景2中的经济增长优化结果可知，当2010－2015年各省能源碳强度与2005－2010年的能源碳强度变化相同时，能源消耗和二氧化碳排放变动较大的省区比较容易受全国能耗强度变化的影响。为了实现全国经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的最优配置，各省区在制定政策时，要充分考虑本省区的具体情况，制定出适合本省低碳发展的路径。
(三)三种情景下全国节能减排成本与脱钩状态分析
我们把各种情景下全国总能源消耗和二氧化碳排放的优化结果进行对比，当GDP改变量与能耗改变量为负值时，令GDP改变量与能耗改变量比值为节能成本；当GDP改变量与二氧化碳排放改变量为负值时，令GDP改变量与二氧化碳排放改变量比值为减排成本。由三种情景的经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的最优化分配可看出，情景2在情景1基础上同比例缩小了经济扩张上限，减慢了某些省区的经济增长速度，有利于节约能源和减少二氧化碳的排放，其节能成本和减排成本分别为0.963万元/吨标准煤和0.310万元/吨。情景3在情景2基础上考察了全国能耗强度和碳排放强度的最大降低幅度。在此种情况下，节能成本和减排成本分别为1.010万元／吨标准煤和0.339万元/吨。两种对比结果显示节能成本和减排成本均较低，说明适度放慢经济发展过快省区的经济发展和进一步加快全国能耗强度和碳排放强度的降低，虽然对全国及个别省区的经济发展有一定的阻碍作用，但对全国总体能源消耗和二氧化碳排放起着较强的抑制作用。
本文采用Tapio脱钩指标，将二氧化碳排放与经济增长的脱钩弹性分解如下：
其中分别称为碳排放弹性脱钩指标、能源消耗弹性脱钩指标和能源碳排放弹性脱钩指标，经济增长、能源消耗和二氧化碳排放增长率采用2010－2015年年均增长率。由三种情景的经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的最优化分配，可计算出三种情景下2010－2015年年均碳排放弹性脱钩指标、能源消耗弹性脱钩指标、能源碳排放弹性脱钩指标(见表3)。结果显示，能源消耗在情景1中处于增长连接状态，在情景2和情景3中处于弱脱钩状态，且能源消耗脱钩指标值越来越小，说明能源消耗和全国生产总值的弱脱钩程度越来越强。能源碳排放在三种情景中虽均处于增长连接状态，但能源碳排放弹性脱钩指标值越来越趋于0.8(增长连接与弱脱钩状态的临界值)，说明虽然二氧化碳排放与能源消耗之间还处于增长连接阶段，但越来越趋于弱脱钩状态。二氧化碳排放在三种情景中均处于弱脱钩状态，而且碳排放弹性脱钩指标值越来越小，说明二氧化碳排放与全国生产总值的弱脱钩程度越来越强。
五、结论及政策建议
本文根据所分析问题的侧重点不同，从全局最优的角度，建立了两个在全国及省际能耗强度和碳排放强度约束下省区经济增长优化模型。分析了三种情景下各省区经济增长的优化问题，比较了各省经济增长、能源消耗和二氧化碳排放的最优分配路径的异同。发现三种情景下均能实现“十二五”规划中对国内生产总值增长的预期目标、单位GDP能耗强度和碳排放强度的约束目标。若2010－2015年全国能源碳强度降低程度与2005－2010年能源碳强度降低程度相同，则全国能耗强度和碳排放强度的最大降低幅度约分别为17.27％和21.07％。
