碳排放差异（精选十篇）
碳排放差异 篇1
当前中国处于城市化快速发展时期, 据统计, 1995年中国城镇化率为29.04%, 2008年中国城镇化率达到45.68%, 增长了16.64%, 年增长率为1.28%。按照目前城镇化发展速度, 到2020年, 中国城镇化率将达到60%左右, 意味着从现在到2020年, 将有大约3亿人口从农村转移到城镇生活。中国城市化进程将给中国带来前所未有的变化。城市化过程伴随着大规模的基础设施和住房建设, 城镇居民人均能源消费是农村居民的3.5~4倍。中国城市化和工业化基本同步, 城市化进程中的工业化特征表现为高耗能产业迅速发展, 也意味着能源消费增长较快。在以化石能源为主的能源结构下, 城市化进程推动的城镇能源消费的快速增长导致城镇碳排放的快速增长, 如何在实现经济增长和完成城市化进程的前提下减缓城镇碳排放是重大课题。
由于各省市资源禀赋不同, 社会经济和历史条件存在较大差异, 区域经济发展水平存在不平衡, 导致碳排放的区域差异, 中国各省市城市化进程不尽同步, 城镇碳排放存在区域差异。测算省市城镇碳排放, 分析城镇碳排放的区域差异, 可以掌握中国碳排放的主要方面和趋势, 有助于更深入细致地掌握中国碳排放的现状和发展趋势, 有助于国家制定科学、合理的减缓碳排放的政策措施, 有助于各省市制定符合本省省情的减缓碳排放政策。本文利用IPCC排放清单的碳排放估算方法和中国能源统计年鉴中的终端能源消费数据, 估算了1995~2008年30省市城镇碳排放, 划分碳排放区域分析区域差异。
二、城镇碳排放估算方法和数据来源
本文分析化石能源消费产生的碳排放, 其他缘由产生的碳排放不做分析。由于没有直接完整的城镇能源消费数据, 本文利用中国能源统计年鉴中能源平衡表中终端能源消费量估算出各省市城镇能源消费, 城镇能源消费量指终端能源消费总量扣除农业生产和农村生活能源消费的部分, 具体包括终端能源消费中工业、建筑业、交通运输业、仓储业、邮电通讯业、批发和零售业、餐饮业以及城镇生活的能源消费, 利用估算的城镇能源消费量可以计算出各省市碳排放量。此外, 本文不计加工转换、运输和分配过程中损失能源的碳排放。
具体的计算分为两步:第一步, 将各省市能源平衡表中城镇消耗的各种终端能源消费实物量转化为标准量, , 实物量转化为标准量的系数采用2008年能源统计年鉴中各种能源实物量转化为实物量的系数;第二步, 将各种能源消费标准量转化为碳排放量, 然后加总, 各种碳排放系数 (除了电力和热力) 来源于IPCC《国家温室气体排放清单指南》 (2006) 。本文采用1995~2008年能源统计年鉴。
城镇碳排放的计算公式:
.C表示城镇碳排放量, 下标i表示终端能源消费中工业、建筑业、交通运输和仓储及邮电通讯业、批发和零售以及餐饮业、城镇生活, 下标j表示终端能源消费中20种能源类别, Qv表示i类行业第j类能源消费实物量, σj表示第j类能源实物量转化为标准量的系数, θj表示第j类能源消费标准量的碳排放系数。
IPCC (2006) 没有给出具体的电力和热力的碳排放系数, 给出了它们的计算方法:通过计算火力发电和热力各自消耗的其他能源产生的碳排放除以电力和热力生产量得到各自碳排放系数。在中国, 热力主要是区域内供热, 因此其排放的计算是根据能源平衡表中供热投入产出计算;在计算各省市电力碳排放系数时, 由于存在普遍的省际间电力输入输出状况, 因此需要对IPCC提供的碳排放系数计算方法做出修正。终端能源消费中电力消费碳排放系数等于消费的电力产生的碳排放除以电力消费总量 (标准量) 。在中国能源平衡表中, 本省市终端电力消费量等于本省市电力生产量加上从外省市的输入量再减去本省市输出量和加工转换过程中的损失量, 据此, 各省市电力消费产生的碳排放也就等于本省市火电生产的碳排放加上外省市输入电力的碳排放减去本省市输出电力的碳排放。本省市电力生产的碳排放用能源平衡表中火力发电投入产出计算;本省市输出电力的碳排放为本省市输出电力乘以本省市电力生产碳排放系数, 本省市电力碳排放系数等于本省市火力发电产生的碳排放除以本省市电力生产总量得到;计算省市外输入的电力碳排放时, 由于电力来源不能确定, 因此其排放采用估算:根据全国电力平衡表, 计算出全国电力的总排放量, 然后除以全国的电力总生产量 (包括火电、水电、核电等) , 用得出的电力排放系数计算省市外输入电力的排放量。
三、各省市城镇碳排放的特点和区域差异
1. 各省市城镇碳排放的特点
各省市城镇碳排放如表2。
注:由于缺少2000~2002年宁夏、2002年海南、1995~1996年重庆能源平衡表, 因此也缺少相应的城镇碳排放, 1995~1996年重庆能源消耗包括在四川里, 重庆碳排放均值和年增长率计算均从1997年开始。西藏数据缺失, 没有计算碳排放。
表2所示, 1995-2008年各省市城镇碳排放呈现以下特点: (1) 从2008年城镇碳排放总量看, 山东、河北、江苏、广东和河南的城镇碳排放分别为20453.47、16037.16、14075.85、13228.78和11695.45万吨碳, 位居全国前五位, 江西、甘肃、宁夏、青海和海南的城镇碳排放分别为3297.17、2831.94、2216.67、933.78和619.27万吨碳, 排在全国倒数五位, 排放量最多的山东是排放量最小的海南的33倍, 相差悬殊。1995~2008年各省市城镇碳排放均值排在前五位和后五位的和2008年相同, 最高的山东碳排放均值是最低的海南的29倍。 (2) 从人均碳排放来看, 2008年, 城镇居民人均碳排放量最高的前面五个省市是宁夏、内蒙古、山西、河北和山东, 最低的后五位是海南、江西、广西、四川和广东, 最高的宁夏是最低的海南的5倍多。 (3) 从城镇碳排放增长速度来看, 1995~2008年各省市城镇碳排放处于不断增加的趋势, 30省市城镇碳排放总量总体年增长率为7.58%, 但是各省市城镇碳排放增长率存在较大差异, 增速最快的是宁夏, 年增长率14.5%, 最低的黑龙江为3.9%, 增速排名前五的有宁夏、内蒙古、海南、福建和山东, 排名后五位的是黑龙江、辽宁、吉林、北京和江西。 (4) 增长有阶段性特征。大体可以2001年为界划分为1995~2001和2001~2008两个阶段, 1995~2001年各省市城镇碳排放普遍增长缓慢, 甚至负增长 (辽宁、湖南、四川、吉林、江西) , 2001年以后, 各省市城镇碳排放增长速度普遍加快。1995~2001年, 少有超过年增长率超过7%的, 2001~2008年, 各省市城镇碳排放增长率普遍超过10%, 内蒙古更是达到年增长率19.6%, (5) 从城镇碳排放占终端总碳排放的比例来看, 2008年各省市城镇碳排放总量占终端能源消费产生的碳排放的90以上 (除了甘肃为88.6%) , 城镇碳排放是全国碳排放的主体。
3. 各省市城镇碳排放的区域差异
为了进一步分析中国各省市城镇碳排放的差异和变化特点, 可以根据前述各省市城镇碳排放的实际情况进行重新划分, 并归类为几个部分或区域。一般划分为东、中、西三个区域的方法, 在分析城镇碳排放中不太适合, 由于东、中、西部各自所包含的各省市城镇碳排放差异较大, 比如海南和山东同属东部, 但是两者城镇碳排放总量相差最大, 中部的山西和河南、西部的内蒙古城镇碳排放很大, 与其他中、西部省市也相差很大。本文按照1995-2008年中国各省市城镇碳排放总量均值及其分布特点, 以5000万吨碳和2400万吨碳为界, 将全国30省划分为三个区域:高排放 (5000万吨以上) 、中排放 (2400万吨~5000万吨) 和低排放区域 (2400万吨以下) 。具体划分如下: (1) 高排放区域:包括山东、河北、江苏、广东、辽宁、河南、山西和浙江八个省; (2) 中排放区域:包括湖北、上海、内蒙古、四川、湖南、黑龙江、安徽、贵州、吉林和北京十省市; (3) 低排放区域:包括陕西、福建、天津、云南、新疆、广西、重庆、江西、甘肃、青海、宁夏和新疆十二省市。归类为三个区域后, 重新核算三区域的城镇碳排放, 具体结果见表3、图1和图2。
如图1和图2所示, 三区域城镇碳排放呈现以下特点: (1) 三区域城镇碳排放总量和人均值总体都不断增加, 区域城镇碳排放分布不平衡, 这一特点在总量上表现尤为显著。1995年高、中、低排放区域城镇碳排放总量分别占全国城镇碳排放总量的47.1%、35.1%、17.8%, 2008年分别占51.9%、29.6%、18.5%, 包括八个省市的高排放区域城镇碳排放总量占全国1995年的将近一半到2008年超过一半。三区域年人均城镇碳排放也存在区域差异, 1995年高、中、低排放区域城镇居民人均碳排放分别为3.04、2.23、2.1吨碳/人, 2008年分别为3.72、3.01、2.77吨碳/人。 (2) 各区域城镇碳排放总量和城镇居民人均碳排放增速有差距和阶段性特征。1995~2008年, 高、中、低2008年城镇碳排放总量相比1995分别增加了180%、114%、163%, 年增长率分别为8.2%、6%、7.7%, 高排放区域增速要快于中、低排放区域, 低排放区域增速要快于中排放区域, 总体上, 高排放区域与中和低排放区域随时间推移差距变大, 低排放区域逐渐缩小了与中排放区域的差距;以2001年为界, 2001年前, 三区域城镇碳排放增长缓慢, 分别为2.6%、1.1%、2.5%, 可以看出, 1995~2001年三区域城镇碳排放差距变化不明显, 2001年后, 各区域城镇碳排放总量增长速度加快, 差距也变大, 分别为13.3%、10.4%、12.3%。从图2可以看到, 1995~2008年高、中、低排放区域城镇居民人均碳排放分别增加了123%、135%、132%, 年增长率分别为1.6%、2.3%、2.1%, 各区域城镇居民人均碳排放增速明显慢于总量增速。1995~2001年间, 三区域城镇居民人均碳排放不断降低, 2001年高、中、低排放区域城镇居民人均碳排放分别为2.48、1.97、1.85吨碳/人, 高排放区域下降幅度较大, 中、低排放城镇居民人均碳排放差距不明显;2001~2008年, 高、中、低排放区域区域城镇居民人均碳排放均加速提高, 增速分别为6%、6.2%、6%。
3.区域城镇碳排放的现状和发展趋势可以和城镇经济发展和人口规模的现状和发展趋势相关。 (1) 城镇居民总收入和城镇人口的不断增长导致了城镇碳排放总量的不断增长。1995~2008年间, 高、中、低排放区域城镇居民总收入不断增长, 年增长率分别为15.3%、11.8%、14.9%, 城镇总人口不断增加, 年增长率分别为6.5%、3.6%、5.5%. (2) 碳排放的区域差异和它们经济总量、人口总量在全国中所占比重差异有关。1995年, 高、中、低排放区域城镇居民总收入分别占全国城镇总收入的43%、39%、18%, 2008年分别为49%、31%、20%;1995年高、中、低城镇人口总量分别占全国城镇人口总量的40%、39%、21%, 2008年分别为46%、32%、22%。 (3) 2001年前后中国经济周期性波动导致城镇碳排放增长的阶段性特征。1995~2001期间, 受通货紧缩、国企改革以及1997年亚洲金融危机等内外因素的冲击, 国内经济形势较为严峻, 加上国家关停高消耗、高污染、低效率的“十五小”, 工业生产遇到较大困难, 这些因素导致国内城镇能源消费和碳排放增长缓慢。2001年后, 中国经济形势逐渐好转, 加入WTO后出口快速增加, 十六大以后, 地方政府主导或引导下的投资快速扩张, 银行信贷扩张, 2003年下半年以来中国经历了新一轮经济扩张, 工业生产、城市基础设施建设和房地产开发加速, 国内城镇能源消费和碳排放也快速增长。
4、主要结论
本文研究了中国30省市1995~2008年城镇碳排放的发展状况、区域差异。研究结果表明, 城镇碳排放是中国碳排放的主体, 在总量、增速和发展趋势上存在很强的区域差异。
当前中国经济需要发展, 居民收入亟待提高, 城市化进程还没有完成, 在化石能源为主的能源结构下, 以减缓经济增长、延缓城市化进程的强制性减缓碳排放并不可行, 中国经济的持续增长和城市化进程的完成需要一定的碳排放空间。中国承诺到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%, 意味着政府决意在发展经济基础上减缓碳排放。然而, 在实现本国经济可持续发展、保障能源安全、保护环境和应对国际压力上, 中国必须有所作为。首先, 转变经济增长方式, 加快对传统工业的技术革新和节能减排, 大力发展高新技术产业和第三产业, 培育新的经济增长点;其次, 走低碳城市化道路, 建设低碳城镇, 科学合理地规划城市, 建设低碳建筑和低碳交通;再次, 过去几十年, 能源强度的降低已经对中国减缓碳排放发挥了重要作用, 今后要继续发挥这一作用, 改革能源政策, 提高能源效率, 开发和引进新能源技术, 大力发展可再生能源;最后, 把高排放区域作为减缓碳排放的重点区域, 欠发展地区应以发展低碳经济为契机, 逐步实现缩小与发展较快地区之间的经济社会差距。
摘要：测算了1995～2008年中国30个省市的城镇碳排放, 划分了高、中、低排放区域, 分析城镇碳排放的区域差异。结果表明, 城镇碳排放是中国碳排放的主体;中国城镇碳排放总体呈快速增长趋势, 2001年后表现尤为明显;中国城镇碳排放存在很强的区域差异, 2008年高排放区域的八个省市城镇碳排放总量占全国城镇碳排放总量的50%以上。
关键词：城镇碳排放,区域差异
参考文献
[1]何晓萍等.中国城市化进程中的电力需求预测[J].经济研究, 2009 (1) .118～130.
建筑工程碳排放论文 篇2
1.1二氧化碳排放量模型的构建
根据建筑工程施工阶段施工工序内容，可以将主体结构施工系统划分为钢筋工程、模板工程、混凝土工程、脚手架工程和运输工程五个子系统．分别对各子系统进行二氧化碳排放量研究，进而综合为整个主体施工阶段的二氧化碳排放量．所构建的主体结构施工阶段二氧化碳排放量分析模型如图1所示．在利用计算机进行模拟分析时，首先利用Vensim软件中的“Model”（模型）功能键，确定所建模型的初始运行时间、终止时间、步长及时间单位等，接着在Vensim窗口中依次选择系统中的各个变量，点击“Equation”（方程式）功能键，在出现的窗口中输入方程式或常数．完成所有变量赋值后，运用“RunaSimulation”（执行模拟）功能键运行模型．最后，利用分析工具栏中的“TableTimeDown”（直向表格）功能键，便可计算出各子系统的二氧化碳排放量，从而确定主要的影响子系统．
1.2各子系统二氧化碳排放量分析
1.2.1模板工程系统目前建筑行业普遍使用的模板主要是钢模板和木模板，塑料模板和铝模板也在不断的推广中．其中，钢模板的使用面积占总量不到1/4，而木模板使用面积达到75%以上[8]．因为模板系统在使用阶段对环境的影响很小，所以将生产模板所产生的碳排放量作为施工阶段对环境影响的考虑因素．钢模板二氧化碳排放量计算公式为：E=，其中：E为二氧化碳排放量（g）；Q为每千克钢材二氧化碳总排放量（g）；K为钢材总重（kg）；n为钢模板周转使用次数．每千克钢材二氧化碳排放量Q为410g[9]，结合施工过程中模板使用的总重量K，得出总的二氧化碳排放量，再根据钢模板的周转使用次数n，将总的二氧化碳排放量进行平均，从而计算出钢模板使用一次的二氧化碳排放量．在计算木模板二氧化碳排放量时，因为无法计算使用木材对环境排放的二氧化碳的量，所以可以将这一部分木材本应吸收的.二氧化碳量，作为其对环境的负面影响加以考虑．木模板二氧化碳排放量计算方法为：根据模板的木材使用量，再结合木材吸收二氧化碳量，就可计算出每年木模板本应吸收的二氧化碳的量，再乘以一定的年限即可，本文取为，同时要考虑到木模板的周转次数，一般取8次[8]．据专家测定，森林每生长1m3木材大约可以吸收1.83t二氧化碳．1.2.2钢筋工程系统钢筋工程系统包括钢筋的存储、加工、绑扎、焊接、回收利用等．钢筋加工流程为：除锈—调整调直—切断—弯曲成型．所使用到的机器有调直机、切断机和弯曲机，焊接过程需要使用电焊机，加工及焊接过程二氧化碳排放计算方法为：∑，其中：E为二氧化碳排放量（kg）；a为燃煤产生每千瓦时电能所排放的二氧化碳量（kg）；i=1,2,3,4，分别表示调直机、切断机、弯曲机和电焊机；为相应机器在整个施工阶段的工作总时长（h）；为相应机器的功率（kW）；表示相应机器的数量．与模板一样，将钢筋生产阶段的二氧化碳排放量计入施工阶段．在进行钢筋工程施工时，要精确计算钢筋需求量，降低损失率，将损耗率控制在2%以下．要做好钢筋的回收使用，例如将回收中质量合格的钢筋当做马凳和墙体定位筋等．1.2.3混凝土工程系统混凝土工程包括运输、浇筑、振捣、养护．普通混凝土划分为十四个等级，生产不同等级的混凝土所排放的二氧化碳也不一样，王帅详细分析了生产六个等级的混凝土对环境的影响，可作为参考[10]．在施工阶段，主要考虑混凝土的浇筑、振捣和养护过程对环境的影响．在浇筑过程中使用的机械包括：混凝土输送泵、振动器．根据机械的功率、使用时长即可计算出耗电量，继而可得出二氧化碳排放量．严格控制冲洗混凝土输送泵用水量和养护过程中用水量，并做好记录统计．根据消耗每立方米水资源所排放的二氧化碳，便可计算总的排放量．1.2.4脚手架工程系统脚手架按照所用材料的种类可以分为：木脚手架、竹脚手架和钢管脚手架，在高层建筑中，使用钢管脚手架较为普遍，因而主要考虑使用此种脚手架对环境的二氧化碳排放影响．同样将生产过程的二氧化碳排放计入施工阶段．计算方法为：E=，其中：L为钢管总长（m）；A为钢管规格（kg/m）；n为钢管、铸铁周转使用次数（取50次）；为每千克钢材二氧化碳总排放量（g）；M为扣件的总重量（t）；为每吨铸铁的标准煤耗,根据国家铸造协会的统计数据，中国铸铁业平均能耗为800kgce/t；为每千克标准煤的二氧化碳排放量2.46kg．1.2.5运输工程系统运输工程系统主要考虑施工材料场内的垂直运输，统计垂直运输机械的电能消耗和原油消耗，即可得出相应二氧化碳的排放量．
2实例分析
2.1案例概况
西安市某栋高层住宅，总建筑面积21757m，地上18层，地下1层，建筑高度为58m，主体为钢筋混凝土剪力墙结构，工期为352d，其中从地下室到主体结构完工耗时85d，近似记为6个月，材料耗用情况如表2所示．
2.2模拟结果及分析
该模型包含五个子系统，由于篇幅有限，仅以商品混凝土工程CO2排放子系统为例进行简单的分析．在Vensim窗口中选择“商品砼工程CO2排放变化量”变量，用鼠标双击该变量使之成为工作变量，再点击分析工具栏中的“CausesTree”(因果树图)按钮，便可得到如图2所示的因果树图，从中可以较为清晰的了解该子系统中的影响因素，再点击“Equations”（方程式）键，利用方程式编辑器来建立编辑模块方程式，如图3所示．其他变量依此操作逐步进行确定，最后点击工具列中的“RunaSimulation”(执行模拟)便可得出相应的结果．商品混凝土工程CO2排放子系统状态变量和速率变量的计算方程如下：状态变量方程：商品砼工程CO2排放量=商品砼过去时刻排放量＋商品砼过去至当前时刻排放变化量(1)速率变量方程：商品砼工程CO2排放变化量=商品砼生产排放量＋用水量排放量＋砼浇筑过程排放量(2)本案例的持续时间为6个月，计每段时间间隔为1个月，为了便于统计最终结果，可以在主体结构施工结束后，将各项消耗汇总输入模型，再将商品砼工程CO2排放变化量除以六，即认为每月的输入量相等，那么商品砼工程CO2排放量就会呈现线性增长，如图4所示．将各变量的数值输入模型，得出相应子系统所排放CO2量依次为：商品混凝土工程子系统排放2824210kg，钢筋工程子系统排放538463kg，模板工程子系统排放754918kg，钢管脚手架工程子系统排放3617kg，运输工程子系统排放95220kg．各部分在CO2总排放量中所占比例如图5所示．从图5中可以看出，在主体工程施工阶段商品混凝土工程所排放的CO2量所占比重最大，其次是模板工程和钢筋工程，而脚手架工程和运输工程排放量所占比重较小．因而在推行绿色施工时，要特别注重商品混凝土工程、模板工程及钢筋工程的施工过程，严格控制材料的投入，减少材料在使用过程中的损耗率，大力推广绿色施工材料，开发绿色替代材料，减少施工过程对环境的影响．
3结语
碳排放差异 篇3
摘 要 本文通过对中国29个省市1996-2007年的工业碳排放的相关数据进行统计研究，发现工业碳排放较高的省份集中第二产业比重较大的地区，如山东、江苏，河北等省；人均碳排放和工业单位GDP排放量较大的是工业结构以煤炭为主的山西，较低的是海南、青海和宁夏等西部省份；而一些经济发达、科技领先的省市，如北京的工业碳排放有下降的趋势。
关键词 工业碳排放 省域差异 能源强度 政策
一、引言
自1992年5月22日联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）达成《联合国气候变化框架条约》（UNFCCC）以后，全球变暖诱发的一系列环境问题已受到世界各国的高度重视，尤其是2005年2月16日《京都议定书》的生效给中国的经济发展带来了现实、严峻的挑战。因此，了解各地区工业碳排放现状及其影响因素，对于寻求节能减排技术和区域对策，实现产业结构升级和优化，提高能源利用效率，及对整体的碳减排目标是有重要意义的。
从现有文献看，有关碳排放开展的研究已取得了一些成果。徐国泉（2006）利用对数平均权重Divisa分解法，建立中国人均碳排放的因素分解模型，定量分析了1995-2004年间，能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响。查冬兰（2007）等将能源分成9大类，并以一次能源的消费量乘以各自的碳排放系数，估算出全国28个省区的碳排放量。谭丹、黄贤金、胡初枝（2008）测算了我国工业各行业近十几年来的碳排放量，采用灰色关联度方法分析我国工业行业碳排放量与产业发展之间的关系，提出规模和能源强度是正负两类最主要的因素，并且指出不同产业碳排放差异较大，产业结构调整对碳排放具有一定的减量效应。王铮（2008）等针对主要排放源—能源消费导致的碳排放分摊到各地进行核算。赵敏（2009）等则是根据IPCC2006年的碳排放计算指南中的计算公式和碳排放系数缺省值，计算了上海市1994—2006年能源消费碳排放量。王群伟（2009）等利用环境生产技术构造了Malmquist二氧化碳排放绩效指数，测度了1996—2007年我国28个省区市二氧化碳的排放绩效，并借助收敛理论和面板数据回归模型分析区域差异及其影响因素。
上述研究的重点是通过测算全国各区域或以个别省区为样本的碳排放，而有关分析省域间特别是工业碳排放及其影响因素等方面的文献较少。因此，本文借鉴徐国泉等在对碳排放进行因素分解所采用的基本公式，然后利用1996—2007年我国29个省区的基础数据对工业碳排放进行统计研究与对比，综合讨论了省域之间的差异及其影响因素。
二、数据来源和方法
基于数据的可得性和分析研究的需要，本文以我国29个省、自治区和直辖市1996—2007年的能源消费为样本（重庆由于1997年成为直辖市，本文中不包括该地区的研究；西藏因数据缺失过多则不包括在内）。由于目前我国没有建立有关碳排放的直接监测数据，因此大部分研究都是基于对能源消费量的测算而得来的。通过查阅《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》等相关文献，能源数据以各类能源为基础数据，按照各种能源标准煤系数统一换算为标准煤。本文采用各地区煤炭、原油和天然气三种一次能源的消耗量与相应排放系数的乘积和来估算工业碳排放量，单位为万吨，基本公式为：
…………………………………………（1）
式（1）中，C为工业碳排放总量，万噸， 为能源i的消费量，按标准煤计，万吨； 为第i种能源的碳排放系数，即碳排放总量等于所消耗各能源乘以各自的碳排放系数之和。
表1 各类能源的碳排放系数
项 目煤炭石油天然气
碳排放系数
（t碳/t标准煤）0.750.5850.4435
资料来源：国家发展和改革委员会能源研究所，中国可持续发展能源暨碳排放情景分析，2003。
三、排放现状与影响因素
1．碳排放总量和工业碳排放平均增长率
碳排放总量反映了我国的碳排放情况。1996年我国的碳排放总量为9.32亿吨，1996-1999年是碳排放缓慢增长的时期，2000年之后碳排放量急剧上升，而2005年到2007年我国年均碳排放量为16.7亿吨，排放量最高的3个省份分别为山东、江苏、河北，而海南、青海和宁夏等西部省份的碳排放总量较低，这说明快速工业化过程对碳排放贡献保持高位。海南、宁夏、山东、青海和河南在1996-2007年间，工业碳排放总量分别以37.79%、17.78%、16.61%、15.52%的平均增长速度排在前五名。北京和黑龙江年均增长水平最低，分别只有1.73%和3.87%。海南省由于其碳排放总量的基数小，对煤炭、油品、电力和热力等资源的需求有一定程度的增长，增长速度相对较快。山东省是传统的工业大省，第二产业占的比重较大，特别是大量地引进高能耗日韩企业，造成二氧化碳排放量过快上升。河南的工业布局呈现出小型化、能耗大、分散化的特征，特别是煤炭、水泥、钢铁和造纸等行业的产能和工艺设备落后，加快了碳排放量增长的速度。青海地处偏远的西部，工业基础薄弱，碳排放总量比东部地区要低很多，但工业化的启动、混乱的工业布局和落后的生产方式，而且以资源开发和资源加工等行业领域为主，工业碳排放的急剧增加还是不容忽视。
2．工业人均碳排放
人均排放量除去了不同地区人口密度对工业总排放的影响，使碳排放的地域差异更具有可比性。因此，工业人均碳排放可以写为：
A= ……………………………………………………（2）
式（2）表示，A为工业人均碳排放，单位为万吨；E为碳排放量，单位为万吨；P为常住人口数量，单位为人。
不同省份的工业人均碳排放差异很大，山西、上海、宁夏、天津和内蒙古的人均排放量最高，从1996-2007年分别增长率2.87%、2.09%、1.75%、1.68%和1.65%。海南、四川及江西等地的人均碳排放增长率最低，这说明工业人均碳排放量的高低跟工业发展情况和能源消费结构有密切关系。山西以煤为主体的资源禀赋特征显著，重工业是其主导产业，其能源消费以碳排放量极高的煤炭为主，决定了该省工业人均排放水平位居全国第一。宁夏和内蒙古由于工业结构单一，工业化刚刚起步，能源需求量大，经济发展拉动了碳排放量的增加，工业人均碳排放也不可避免增长。而上海、天津是全国的经济和产业中心，存在大量的外来流动人口，也决定了其工业人均排放量增长速度位居全国前列，如果仅考虑居住人口，则二者的人均排放水平会有一定程度的下降。
3．工业单位GDP排放量（碳排放强度）
工业的碳排放强度是指单位国内生产总值的二氧化碳排放量，反映了经济增长过程中，经济增长跟高能耗产业的关系。考虑到经济发展中价格不断变化的因素，以现价GDP计算的单位碳排放是不能直接对比，故采用GDP购买力平价，以美元为标准。计算公式为：
B=…………………………………………………（3）
式（3）中，B为工业碳排放强度，吨或吨/万美元；E为工业碳排放量，吨；Y为GDP，美元。
我国省域间的工业碳排放强度差异较大。山西、贵州、内蒙古和宁夏的碳排放强度较高，均超过0.2吨/万美元；北京、上海、广东、江苏等地区碳强度最低，仅为0.055-0.085吨/万美元。从省区间在1996-2007年的碳排放强度的统计结果显示，工业碳排放强度与经济结构具有不同的关系。上述碳强度最高的几个省份，钢铁、水泥、电解铝、煤炭等行业发展过快，工业内部结构失衡，行业结构重复性严重。山西的工业碳排放基数大，再加上一些小型化、能耗大、分散化的工业布局，共同影响其碳排放强度居高不下。而贵州、内蒙古和宁夏由于处于工业化的初期，产业结构不合理，产业技术落后，相当一部分工业产业粗放经营，单位产值能耗较大，能源利用效率较低，造成了这几个省份的工业单位GDP排放量较高，对传统能源的依赖性在短期内难有很大改观，未来将面临较大的减排压力。而像北京、上海、广东、江苏、福建和浙江等东部发达省份的碳排放强度较低，碳减排效果显著。这是由于这些地区正在发生经济结构转型，公园内部能源结构优化和大力发展第三产业，低碳能源使用比例上升，逐渐摆脱了对能源的高度依赖。
四、政策建议
本文通过对各省的工业碳排放量的分析，得出下列一些结论和控制政策：
（1）我国各省的碳排放总量平均增长率、工業人均碳排放量和碳强度存在明显的差异。
（2）山东、江苏、河北都是工业大省，工业碳排放总量排在全国前3位，且存在绝对量继续上升的压力。对于上述传统工业比重大的省份，按照走新型工业化道路的要求，采取各种有效措施，严格控制能耗大、高污染的企业，有选择地利用资金，做到碳排放和经济社会的协调发展。
（3）山西省的人均碳排放和工业单位GDP排放量都是全国最高的。这跟煤炭在工业消费中占有较高的比重有必然的联系，加上能源利用效率低下，共同导致了人均碳排放总量和工业单位GDP排放量居于高位。山西一方面应该大力转变以煤炭为主的能源结构，通过其他低碳能源代替；另一方面努力降低能源强度，提高能源消费效率，积极推进产业结构向节能型、高级化发展。
（4）海南、宁夏、青海、内蒙古、新疆等省份的平均增长速度较快。主要原因是工业基础薄弱，经济规模小，接受了东部地区落后产业的转移，经济的起步导致了能源需求上升。因此，对于那些单位GDP碳排放量大，并且碳排放减少速度比较慢的工业行业，抑制其过快发展并慢慢减少其占比，大力引进先进技术和打造以清洁能源生产为主的产业链，逐步降低经济增长对高碳能源的依赖。
（5）北京、上海、广东、浙江和江苏等东部发达省市，是产业创新和新技术应用的主要地区，这些地区应加强能源技术领域的研发力度与国际合作，加强节能减排技术的交流和扩散，促进工业结构的升级，优化能源生产和消费结构，降低以煤炭、石油等传统能源为主的依赖，减少工业行业碳排放。
参考文献:
[1]徐国全,刘则渊,姜照华.中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004.中国人口•资源与环境.2006(16):158-161.
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[3]查冬兰,周德群.地区能源效率与二氧化碳排放的差异性:基于Kaya因素分解.系统工程.2007(11):65-71.
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[5]王铮,朱永彬.我国各省区碳排放量状况及减排对策研究.中国科学院院刊.2008(2):109-115.
碳排放差异 篇4
碳排放水平是由一个国家或地区的技术水平、富裕程度、能源结构、经济结构、人口结构等因素共同决定的[1],因此本文拟在对2000 - 2011 年江苏省13 个省辖市碳排放时空差异分析的基础上,探讨人口、人均财富、碳排放强度等对江苏省碳排放量的影响,试图获得一些规律性的知识,为江苏省低碳城市建设和产业结构调整提供参考。
一、数据来源与研究方法
( 一) 数据来源
南京、苏州、无锡等13 个省辖市的人口和GDP数据来源于 《江苏统计年鉴》 ( 2001 - 2012) ,产业比重数据来源于长三角年鉴、中国城市统计年鉴,能源消耗数据来源于13 个省辖市2001 -2012 年统计年鉴。对统计年鉴中个别值有缺失的,本文取上下年数值之和的平均值; 连云港由于能源消耗数据的缺失,本文暂未考虑。此外,文中涉及到的价格财富数据如GDP、人均GDP均以1978年为基期,按居民消费价格定基指数作价格平减处理。
( 二) 研究方法
1. 碳排放的测算方法
目前,我国仍没有碳排放总量的直接检测数据,大多学者采用对能源消耗量、能源碳排放系数估算的方式对碳排放进行研究。IPCC作为国际权威的温室气体排放研究机构,提供了计算国家温室气体排放清单指南。本文在该指南提出的计算方法基础上,结合江苏省各市能源消费的特征选取原煤、原油、天然气等9 种能源消费产生的碳排放量进行测算,其计算公式如下:
其中,C为碳排放总量; Ei为第i类化石能源的消费量; Fi为第i类化石能源对标准煤的折算系数;Ki为第i类化石能源的碳排放系数,能源不同,K值也不同[2]。在国家层面,K值因不同国家的技术条件和能源结构而有所差异。英国、美国、日本等发达国家能源结构合理且利用效率高,其K值偏低,而中国由于能源结构不合理,其碳排放系数偏高。综合国内相关学者的研究成果,本文设定的中国碳K值约等于0. 785。江苏12 个省辖市中不同能源使用后的CO2排放量根据 《中国能源统计年鉴2012》中公布的能源折标煤转换系数计算得到( 见表1) 。
资料来源:厦门节能公共服务网http://xmecc.xmsme.gov.cn/2006-10/2006101194039.htm;2006 IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories:volumeⅡ。
2. STRIPAT模型的构建
York在经典IPAT等式( I = PAT) 基础上,提出了随机回归模型,即STRIPAT模型,具体模型方式为: I = a PbAcTde[3]。其中,I 、P 、A 、T分别为环境压力、人口数量、富裕程度和技术水平; a是模型的系数,b 、c 、d分别是人口数量、富裕度、技术等人文驱动力的指数,e为模型误差。STRIPAT模型是定量分析人文因素对环境压力的一种有效方法,指数的引入使得该模型可用于分析各驱动要素对环境压力的非比例影响。借鉴STRIPAT多变量的非线性模型,本文构建的能源消费碳排放与其驱动因子关系的计量模型为:
两边取对数,可得:
式中各个变量的含义为: I表示二氧化碳总量( 万吨) ; P表示人口因素( 万人) ; A为财富因素,用人均GDP表示( 人民币元) ; T表示技术因素,用二氧化碳强度表示,即单位GDP二氧化碳的排放量( 吨/万元) ; SI为产业结构,用第二产业GDP占GDP的比重来表示; lnk表示常数项; lne作为随机误差项。a 、b 、c 、d为弹性系数,表示P 、A 、T 、SI每变化1% 时,将分别引起I的a % 、b % 、c % 、d % 的变化。
二、江苏省12 个省辖市碳排放时空差异分析
( 一) 江苏省碳排放时间演变分析
从图1 可以看出,2000 - 2011 年江苏省碳排放量整体上呈快速上升趋势,尤其是2009 年之后,碳排放增长速度明显加快,2011 年的碳排放量为2000 年的3. 3 倍,达到15 791. 70 万吨。导致碳排放快速增长的根源在于以工业为主导的经济快速发展。
从2011 年省辖市的碳排放总量看,苏州、南京、徐州、无锡、南通的碳排放依次为3 483. 37万吨、3 395. 78万吨、2 569. 72万吨、1 575. 06万吨、892. 20 万吨, 位居江苏省前五位, 泰州、 扬州、淮安、盐城、宿迁的碳排放依次为687. 60 万吨、669. 58 万吨、531. 66 万吨、329. 05 万吨、83. 12万吨,位居江苏省倒数五位; 排放量最多的苏州几乎是排放量最小的宿迁的42 倍,相差悬殊。2000- 2010 年碳排放量位居前五名的省辖市略有不同,南京、苏州、徐州是排放量最多的地区,大约是碳排放量最少的宿迁的44 倍。
从表2 人均碳排放来看,2011 年人均碳排放位于江苏省前五位的是苏州、南京、无锡、徐州、常州,后五位的则是泰州、南通、淮安、盐城、宿迁,最高的苏州是最低的宿迁的36 倍。作为人均碳排放最高的城市,苏州2011 年人均碳排放是2000 年的5. 53 倍,年均增长16. 65% ,其增长大致可以分为三个阶段: 一是缓慢增长阶段,由2000 年的0. 98 吨/ 人增长到2003 年的1. 45 吨/ 人;二是2003 - 2007 年的快速增长阶段,2007 年人均碳排放达到4. 28 吨/人,增幅达296% ; 三是2007- 2011 年的增长缓慢阶段,此阶段的增长幅度明显小于第二阶段,但仍处于增长趋势,2011 年人均碳排放达5. 42 吨/人,比2007 年增长了1. 14 吨/人。
(单位:吨/人)
资料来源:根据《中国城市统计年鉴》(2001-2012)、江苏12个省辖市统计年鉴(2001-2012)整理计算所得。
从碳排放强度看,2000 - 2011 年江苏省碳排放强度呈大幅下降趋势( 见图2) 。2000 年碳排放强度为2. 56 吨/万元,2011 年为1. 88 吨/万元,下降了0. 68 吨/万元,降幅明显。与此同时,2000 -2011 年苏南、苏北、苏中三大区域的碳排放强度也呈现出下降的趋势,但其下降幅度不同,碳排放强度整体呈现出苏北> 苏南> 苏中的关系。2011年碳排放强度位于江苏省前五位的是徐州、南京、苏州、淮安、镇江、泰州,后五位的则是常州、无锡、南通、盐城、宿迁,最高的徐州是最低的宿迁的11. 36 倍,相差明显。尽管2000 - 2011 年12 个省辖市碳排放强度在江苏省的位置略有不同,但南京、徐州始终是碳排放强度较高的城市。
( 二) 江苏省碳排放空间格局分析
众所周知,江苏省经济发展极为不平衡,表现出明显的地域差异。按照经济、地理位置,可将江苏省划分为苏南、苏中、苏北三大区域地带。本文在大区域系统中分析江苏省一次能源消费的碳排放空间格局的变化。
1. 大区域变化
总体而言,2000 - 2011 年苏南地区的碳排放量大于苏北地区,而苏北地区又高于苏中地区。从图3 可以看出,2000 - 2011 年苏南地区的碳排放比重始终保持在60% 以上,其原因是苏南地区资源丰富,有较强的经济基础、技术基础和较高素质的劳动力资源,靠近上海,交通便利,经济发展速度较快,第二产业较为发达,城市化水平高。由于能源消耗主要集中在第二产业部门,导致一次能源消费水平高,碳排放始终占据着主导地位。但从2007 年以后,苏南地区的碳排放比重有所下降,原因是江苏省政府出台了苏南向苏北进行产业转移的政策。据统计,截止到2008 年,苏南向苏北转移产业项目5 261个,总投资1 961. 4 亿元[4],其中绝大部分是贸易制造加工业,而处在工业化后期的苏南地区开始重点转向服务业及第三产业的发展,这在一定程度上降低了苏南地区的碳排放比重。
苏北地区的碳排放比重呈现出先下降后逐步上升的趋势,即先由2000 年的22. 6% 下降到2007 年的19. 30% ,下降幅度达3% ,而后碳排放比重又开始逐渐升高,上升的幅度达3% 。较苏南地区而言,苏北地区处于工业化初期阶段,2007 年起,随着苏南地区产业向苏北地区的转移,特别是建筑制造业等第二产业的转移,一定程度上促进了苏北地区经济的发展,但相应地也导致苏北地区消耗更多的一次化石能源,致使碳排放比重有所上升。
苏中地区的碳排放比重整体上变化幅度不大,基本保持在10% - 15% 的比例。由于苏南经济的快速发展对苏中地区的辐射和带动作用比较强,近几年,苏中地区产业化进程加快,碳排放比重有一定的波动性。
2. 江苏省省辖市碳排放过程变化
本文采纳张雷( 2006) 对碳排放规模分类的方法[5],把碳排放分为超重碳排放型、重碳排放型、一般碳排放型、轻碳排放型四种类型。结合江苏省12 个省辖市碳排放的变化特征,各种碳排放类型的碳排放量界定标准见表3。
( 1) 2000 年江苏省12 个省辖市碳排放类型的空间分布。从图4 可以看出,2000 年属于超重碳排放型的地区有南京、徐州; 属于I级重碳排放型的地区包括常州、淮安、南通、扬州、镇江等5个; 属于II级重碳排放型的地区包括无锡、苏州;属于I级一般碳排放型的地区只有盐城; 属于II级一般碳排放型的地区只有泰州; 属于轻碳排放型的地区仅包括宿迁。
( 2) 2005 年江苏省12 个省辖市碳排放类型的空间格局。从图5 可以看出,2005 年属于超重碳排放型的地区有无锡、徐州、苏州、南京;属于I级重碳排放型的地区包括泰州、盐城、淮安;属于II级重碳排放型的地区包括扬州、常州、南通、镇江; 属于I级一般碳排放型的地区只有宿迁; 没有属于II级一般碳排放型和轻碳排放型的地区。相比2000 年,2005 年超重型碳排放地区增加2 个,重碳排放型地区的数量没有发生变化,一般碳排放型的地区增加1 个,轻碳排放型地区减至0 个。
资料来源:结合相关文献作者整理而来。
( 3) 2011 年江苏省12 个省辖市碳排放类型的空间格局。从图6 可以看出,2011 年属于超重碳排放型的地区有苏州、南京、徐州、无锡、南通、常州、镇江、泰州、扬州9 个,比2005 年增加了5个; 属于I级重碳排放型的地区包括盐城; 属于II级重碳排放型的地区包括淮安; 属于I级一般碳排放型的地区只有宿迁。与2005 年相同,没有属于II级一般碳排放型和轻碳排放型的地区。
通过上述分析不难发现,在江苏省整体经济发展和一次能源消费增多的情况下,12 个省辖市的碳排放量也在不断增加,特别是超重碳排放型地区,由2000 年的2 个增加到2011 年的9 个地区,表明2000 - 2011 年江苏省12 个省辖市的碳排放量发生显著变化。
三、江苏省辖市碳排放驱动因子分析
( 一) 对多重共线性和异方差的修正
大量文献表明,多重共线性和异方差问题是应用STRIPAT模型时通常会遇到的问题,经检验,本文选取的变量之间不存在多重共线性问题( 见表4) ; 通过对原始数据取对数,方差膨胀因子( VIF检验值) 小于10,说明STRIPAT模型本身较好地解决了异方差问题。因此,可以判断模型中的各个统计检验值是比较理想的,回归结果是可信的。
( 二) 结果分析
根据建立的STRIPAT模型,以ln( I) 为因变量,ln P 、ln A 、ln T 、ln SI为自变量,在stata软件中进行拟合,结果如表5 所示。人口、人均财富、技术水平、第二产业比重都通过了1% 显著性水平检验,从而可以得出江苏省各省辖市2000 - 2011 年碳排放驱动因子计量模型:
注:***、**、*分别表示1% 、5% 、10% 显著水平。
从系数大小来看, ( 1) 人口数量是江苏省各省辖市碳排放影响最重要的因素,人口数量每提高1% ,碳排放增加1. 04% 。人口是决定能源需求的传统因素,较高的人口增长率往往会伴随着较高的能源需求[6],从而大大增加碳排放量,这也解释了为何南京、徐州在经济发展迅速的同时也是江苏省碳排放量最高的城市。 ( 2) 人均财富对碳排放也起正向推动作用,每增加1% ,碳排放就会增加0. 91% ,说明江苏省各省辖市的富裕程度对碳排放的影响很强烈。 ( 3) 碳排放强度成为仅次于人口和产业结构的第三大影响因素,表明通过技术的进步可以提高能源效率从而降低单位能源消耗和碳排放。( 4) 产业结构每改变1% ,将引起碳排放量0. 97% 的变化,对碳排放具有比较大的正效应。近年来,江苏省各省辖市的第二产业比重总体都呈现上升趋势,且增长趋势快于第三产业,其贡献率抵消了相对低碳的第三产业对碳排放增长的负效应。
四、结论
本文以2000 - 2011 年江苏省12 个省辖市的能源消费量及经济发展相关数据为基础,对江苏省碳排放进行时空差异分析,并基于STRIPAT模型构建了碳排放驱动因子分析模型,得出如下结论:
( 1) 2000 - 2011 年江苏省整体碳排放呈快速上升趋势,其根源在于以工业为主导的经济快速发展,在显著提高人民生活水平的同时也增加了大量的能源消耗,从而使江苏省的碳排放呈较快增长趋势。具体到各省辖市,碳排放总量略有不同,南京、苏州、徐州一直是碳排放量最多的地区; 人均碳排放都呈现出逐年上升的趋势; 碳排放强度呈现出逐年下降的趋势,且苏北> 苏南> 苏中,说明随着经济的发展,相同数量GDP的增加带来的碳排放增量减少,从侧面反映了江苏省12个省辖市经济结构的合理性和经济发展中的科学技术水平在不断提高。
( 2) 江苏省碳排放比重在空间格局上呈现出苏南> 苏北> 苏中的现象,特别是2007年以后江苏省产业转移政策的出台,大大增加了苏北地区的碳排放比重。从江苏省12 个省辖市碳排放类型看,江苏省超重碳排放型地区由2000 年的2 个增加到2011 年的9 个,轻碳排放型地区的个数在逐渐减少,说明近年来江苏省12 个省辖市的碳排放量都在显著增加。
节约粮食减少碳排放 篇5
粮食生产是一个漫长而艰辛的过程，要经过播种、施肥、除虫、收割等许多环节。唐诗“锄禾日当午，汗滴禾下土。谁知盘中餐，粒粒皆辛苦” 就形象地描述了种粮食的艰辛。计算表明，每浪费1Kg粮食，就要排放0.8Kg的二氧化碳。节约粮食，不仅可以减少资源的消耗，也可以收到减少二氧化碳排放的效果。
【知识链接】
在发展中国家，每5人中就有1个长期营养不良，有1/5的发展中国家人口粮食无保障。饥荒已成为地球人的“第1号杀手”，每年平均夺去10000000人的生命。由于直接或间接的营养不良，全球大约每4秒钟有1人死亡。这真是一组令人触目惊心的数字。全世界的粮食正随着人口的飞速增长而变得越来越供不应求，解决粮食问题也是世界上的大问题。因此，联合国把每年的10月16日定为世界粮食日，引起人类对粮食的重视。
【读懂In词：“光盘行动”】
“光盘行动”指就餐时倡导人们不浪费食物，吃光盘子里的东西，吃不完的饭菜打包带走。2013年1月16徐侠客（国土资源报副社长）在腾讯微博发起“光盘行动”，倡导网友珍惜粮食，加入行动；1月22日央视《新闻联播》报道该活动，号召大家节约粮食、从我做起。
【我们可以这样做】
1.告诉爸爸妈妈，做菜或者点菜的时候不要太多，不够可以再做或再点，因为剩下的食物不仅造成了浪费，还会给城市带来泔水污染和难闻的气味。
2.吃饭时尽量把碗里的饭菜吃干净，并养成这种好习惯。
碳排放差异 篇6
一、欧盟碳排放交易立法概况
欧盟碳排放交易立法始于《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》, 根据该公约和议定书的要求, 欧盟陆续颁布了多部指令、规定和决议, 不断修改和完善碳排放交易制度。
(一) 2003年碳排放交易指令
该指令奠定了欧盟碳排放交易的法律基础, 在欧盟体系内建立了一个温室气体排放配额交易的框架, 主要规定了碳排放交易的立法目的、适用范围、温室气体排放许可的申请 (包括申请的内容) 、颁发许可证的条件 (能够监测和报告排放) 、许可证的内容、配额的转让、放弃和取消、主管机构的设置、注册、中央管理机构、成员国的报告、和其他温室气体交易机制的衔接、委员会的评估和未来发展、该指令在成员国的实施等内容。
(二) 2004年修正指令
该指令根据《京都议定书》确定的温室气体减排灵活履行的三种机制, 对2003年的温室气体排放交易指令进行了修正。主要规定了项目行为、排放削减单位 (ERU) 、核定减排量 (CER) 等术语的定义;根据欧盟计划实施的项目行为获得的核证减排量和排放削减单位的使用;与碳排放交易配额分配有关的裁定;为支持发展中国家和转型期国家充分利用联合履约 (JI) 和清洁发展机制 (CDM) 而支持其能力建设行为。
(三) 2008年把航空行为纳入温室气体排放交易机制的指令
该指令主要是把航空业加入碳排放交易计划。主要规定了商业性空运、航空器经营者、主管当事国、可归因的航空排放、历史性航空排放等术语的定义。列举了航空业排放配额的分配和发布, 航空业碳排放配额总量, 以及通过拍卖分配航空业碳排放配额的方法;对航空业碳排放配额实施的监测和报告计划。对航空业碳排放的核查。成员国必须确保航空业经营者提交的报告能够按照制定的准则核实, 并告知主管机构。如果该报告没有以法定的方式核查, 则该经营者不能在本年度进行碳排放配额交易等。
(四) 2009年提高和扩展温室气体排放交易机制的指令
该指令主要是提高削减水平, 作为必要的避免危险的气候变化的措施。指令制定了更严格的评估条款和削减承诺。主要规定了温室气体、新进者的定义。设施经营者要告知主管机构任何设施或其功能的计划变化, 或者任何分支机构或其功能的重大减少, 可要求更新温室气体排放许可证。从2013年起, 成员国将拍卖所有没有被免费分配的配额。支持能源密集型企业防止碳泄漏的措施等。
除了上述指令以外, 欧盟还不断制定和修改直接适用于每个成员国的关于碳排放交易的规定和只强调碳交易实施某个方面具体的决议, 如2006年的“关于避免温室气体削减量双重计量的决议”, 2007年的“建立温室气体排放监测和报告的指南的决议”, 2009年6月的“关于2003碳排放交易指令附录一列举的航空行为的详细解释的决议”等, 形成了一个层次分明、结构合理、规范健全、可操作性比较强的碳排放交易法体系。
二、中国碳排放交易立法现状
中国也是《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》的缔约国之一, 但中国的碳排放交易立法明显滞后。
(一) 缺乏统一的碳排放交易立法
中国目前关于碳交易的立法极其匮乏, 仅有的立法是2011年国家发改委颁布实施的《温室气体自愿减排交易管理暂行办法》、《温室气体自愿减排交易审定与核证指南》。
《温室气体自愿减排交易管理暂行办法》主要规定了温室气体自愿减排交易应遵循的基本原则、主管部门、参与主体、管理方式等内容。国家对温室气体自愿减排交易采取备案管理方式。包括自愿减排项目管理、项目减排量管理、减排量交易、审定与核证管理等四项主要内容, 确立了备案制度和核证自愿减排量等 (CCER) 。
《温室气体自愿减排交易审定与核证指南》主要规定了温室气体自愿减排交易审定与核证工作的原则、程序和要求。审定机构应按照规定的程序进行审定, 主要步骤包括合同签订、审定准备、项目设计文件公示、文件评审、现场访问、审定报告的编写及内部评审、审定报告的交付等七个步骤。核证机构应按照规定的程序进行核证, 主要步骤包括合同签订、核证准备、监测报告公示、文件评审、现场访问、核证报告的编写及内部评审、核证报告的交付等七个步骤。
中国的碳交易立法层次低, 这些碳交易立法目前都属于部门规章, 缺乏全国统一适用的碳排放交易法。由于采用备案方式, 政府主管重点在审定与核证管理, 忽视了交易规则、交易条件、交易效果等规制碳排放权交易的重要内容。
(二) 碳交易立法操作性不足, 不利于碳排放交易的实施
当前中国的碳排放交易主要限于自愿减排, 所交易的减排量基于具体项目。缺乏法律强制性的自愿减排, 使得企业缺乏积极性去实施碳排放交易, 进而无助于碳排放交易立法的完善。比如, 中国的碳排放交易立法中始终没有明确碳交易主体如何获取合法的碳排放权, 碳排放交易实践中往往根据政策和政府计划完成碳排放权的无偿性初始分配, 即政府相关管理机构依据交易主体的历史数据来对其进行碳排放权配额的无偿分配, 历史数据通常包括交易主体过去的能源投入、能源产出及废气的排放量, 这种分配方法容易造成交易主体间的“歧视性分配”现象和交易主体为了获得更多的无偿初始配额而向碳排放权的分配者进行贿赂等“寻租”行为[1]。
(三) 碳排放交易立法监督不到位
碳排放交易是涉及全体公民切身利益的大事业, 仅仅依靠政府主导远远不够, 但中国在碳排放交易立法中, 明显缺乏公众参与、信息公开、社会监管, 社会团体参与不足, 这是造成中国碳排放交易立法滞后发展的一个重要原因。比如, 中国仅有的《温室气体自愿减排交易管理暂行办法》中没有对公众参与碳排放交易的监督做出规制, 虽然在第8条规定, “在每个备案完成后的10个工作日内, 国家主管部门通过公布相关信息和提供国家登记薄查询, 引导参与自愿减排交易的相关各方, 对具有公信力的自愿减排量进行交易。”但该条规定显然不是从公众参与的角度进行信息公开, 而是为了完成交易。
三、欧盟碳排放交易立法对中国的启示和借鉴
(一) 尽快制定全国统一的碳排放交易立法
欧盟的碳排放交易立法首先是在欧盟范围内统一适用的。欧盟在2003年制定并颁布了碳排放交易指令 (Directive2003/87/EC) , 该指令是欧盟碳排放交易的基础立法, 此后, 根据碳排放交易法实施中出现的问题, 欧盟陆续制定了一系列指令、规定和决议。如2009年12月的“确定有碳泄漏重大风险的企业名单的决议”, 2010年1月的“修正2003碳排放交易指令附录一列举的航空企业名单以及在2006年1月1日或之后每个航空经营者的指定主管国家名单的规定”, 2010年11月的“关于温室气体削减配额拍卖的时间、管理和其他方面的规定”等。中国应该尽快制定碳排放交易的全国统一示范立法, 该立法应包含碳排放交易的主要内容, 并形成全国统一的碳排放交易法体系。
(二) 总结经验, 制定和修改详细的实施细则
欧盟碳交易立法非常严谨, 注重法律的连续性和配套实施, 注重法律术语的准确性和适用性。比如, 2003年《碳排放交易指令》明确该指令的立法目的是以符合成本效益和经济可行的的方式促进温室气体减排, 并进一步明确该指令无偏见地适用于1996年第61号指令 (限制温室气体排放的指令) 的任何要求。该指令对相关术语进行了准确界定。如所谓“配额”是指在指定期间排放一吨的二氧化碳当量, 而该当量只有在为满足本指令的要求时才是有效的, 并且该当量根据指令是可以交易的。所谓“设施”是指一个静止的技术设备, 附录一所列出的行为和其他直接相关的行为与该设备有直接的联系, 而该行为会对排放和污染产生影响。
中国的碳排放交易立法注重程序规制, 比如对碳排放交易的审核, 规定“核证机构应按照规定的程序进行核证”, 但对于获得核证的条件并没有详细地规定, 仅仅只规定一些原则性的条件。如对“核证机构应通过现场访问来确认项目活动所有的物理设施是否按照备案的项目设计文件安装, 项目业主是否按照项目设计文件实施项目”。但如何进行现场访问却没有规定。应在碳排放交易立法中迅速完善实体性规定, 注重法律的可操作性和适用性, 针对实施中出现的问题, 及时出台实施细则, 细化技术性规范。
(三) 强化碳排放交易的信息公开、公众参与和社会监督
欧盟在其碳排放交易立法中普遍确立了信息公开、公众参与的内容。如2003年《碳排放交易指令》第17条规定:“有关的决议信息应该公开, 包括与碳排放交易配额分配有关的, 以及与排放许可证规定的和政府持有的排放报告有关的。”2004年修正指令进一步规定了该条规定。2009年《提高和扩展温室气体排放交易机制的指令》第15a条则规定:“成员国和欧委会应确保所有的决议和报告, 包括碳排放配额数量和分配, 以及对碳排放的监测、报告和核查, 能够立即无歧视地以一种有序的方式披露。”
中国要建立自己的碳排放权交易机制就必须建立碳排放信息披露制度, 要求参与主体都积极、主动地对碳排放信息在行政主管部门登记、披露和报告[2]。碳排放交易是否完成规定的减排量, 是否达成自愿减排的目标, 不能只靠政府和企业决定, 还需要社会监管和公众参与。中国应在相关立法中明确规定公众有权获取碳排放交易信息, 赋予公众监督权, 发挥社会监管作用, 以监督企业是否切实完成减排目标, 对没有完成减排目标的企业, 可以诉诸法律或者诉求行政监管。
参考文献
[1]胡珀, 吴锐.论中国碳交易法律制度的构建[J].兰州大学学报:社会科学版, 2011, (9) .
碳排放差异 篇7
科学研究结论表明:大气中温室气体浓度的增加, 是造成全球气温不断升高的主要原因。而导致全球气候变化的温室气体主要包括二氧化碳 (CO2) 、二氧化硫 (SO2) 、氧化亚氮 (N2O) 、甲烷 (CH4) 、臭氧 (O3) 、六氟化硫 (SF6) 和氢氟碳化物 (HFC) 等, 其中二氧化碳约占温室气体排放的60%, 是最重要的温室气体 (苏明等, 2009) 。如今的气候变化已成为备受全球关注重大议题, 作为负责任的大国——我国政府对气候变化问题非常重视, 早在2007年就颁布了《中国应对气候变化国家方案》, 之后又陆续颁布了诸如《千家企业节能行动实施方案》、《关于建立政府强制采购节能产品制度的通知》、《节能减排综合性工作方案》等一系列的应对政策。2009年底, 《联合国气候变化框架公约》第15次缔约方会议暨《京都议定书》第5次缔约方会议在丹麦的哥本哈根召开, 中国政府做出了“延缓二氧化碳的排放, 到2020年中国单位国内生产总值 (GDP) 二氧化碳排放比2005年下降40%-45%”的庄严承诺。
企业是碳排放的主体, 据测算, 空气中80%的温室气体来自企业排放。因此, 国家做出的承诺的减排任务应主要由各个企业去具体落实。而企业是否完成了国家要求的减排任务, 是否对碳排放信息予以准确、完整、及时的披露, 这就需要对其碳排放信息进行审计。2010年2月10日, 中国注册会计师协会发布《会计师事务所服务经济社会发展新领域业务拓展工作方案》, 在其中的《注册会计师业务指导目录》 (征求意见稿) 中列入了“企业碳排放审计”, 其内容为“注册会计师利用专业知识对企业碳排放符合标准及其影响进行专项审计”。而业务开展情况则是会计师事务所“可根据市场需求和政策变化积极开拓”。因此, 企业碳排放审计在我国已经开始起步。而要进行审计, 首先应该界定清楚碳排放信息的内容是什么, 采用什么标准进行审计。本文拟对此进行初步探讨。
二、碳排放信息内容界定
鉴于温室气体主要是二氧化碳, 因此本文研究涉及的碳排放相关信息将不再对二氧化碳和温室气体两个概念进行严格区分。目前我国指导企业披露碳排放信息的几个法规分别是:《关于中央企业履行社会责任的指导意见》 (国资发研究[2008]1号) 、《上海证券交易所上市公司环境信息披露指引》、《深圳证券交易所上市公司社会责任指引》、《企业内部控制应用指引第4号——社会责任》 (财会[2010]11号) 。在上述法规中, 对企业碳排放信息披露内容的规定如表1。
从表1中的各规定可见, 当前的法规对碳排放信息披露的内容规定得过于原则和笼统, 不具备可操作性。这样很难保障企业做到充分、详细披露, 会计师事务所也很难进行审计。笔者认为, 碳排放信息就是与企业温室气体排放相关的各类信息, 这些信息主要包括企业是否在发展战略中包含了对气候变化的关注、是否对温室气体排放进行了相应的核算、是否采取了降低温室气体排放的措施等。基于此, 并结合企业应对气候变化社会责任履行的基本要求, 本研究将企业碳排放信息披露的主要内容归纳如下 (见表2) :
在表2中, 温室气体排放总量、温室气体排放的货币化计量金额和森林资源固碳功能的定量化计量是三个核心指标, 下面分别予以详细探讨。
1.温室气体排放总量
温室气体排放总量是一个非常核心的指标, 其计量非常重要。以CO2的排放为例, 根据《2006年联合国政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 国家温室气体清单指南》中能源部分所提供的基准方法, 化石燃料消费产生CO2排放量的计算公式为:
CO2排放量=化石燃料消耗量×CO2 排放系数
CO2排放系数=低位发热量×碳排放因子×碳氧化率×碳转换系数
从上述公式看, 企业首先应该对燃料消耗量进行详细统计, 然后再按照一定的标准计算出碳排放数量。对于主要化石燃料CO2排放量国家应该制定发布相关计算标准, 或者参考《IPCC国家温室气体清单指南CO2的估算排放量》。
2.温室气体排放的货币化计量金额
实物量测算是量化披露的第一步, 在此基础上, 应进一步对其进行货币化计量。货币化计量主要包括所排放的温室气体产生的以下费用:①摊销的取得排污权许可证所发生的费用;②超额排放温室气体所缴纳的罚款;③缴纳的碳税;④摊销的排污权许可证的减值损失。 (蒋德启, 田治威等, 2009)
3.森林资源固碳功能的定量化计量
以植树造林为主的植被恢复、森林保护和减少毁林等林业活动, 对降低大气中的CO2浓度、减缓气候变暖起到积极作用 (方精云, 2007) 。因此, 对于林业企业, 其拥有的森林资源具有固碳功能, 固碳可以理解为负的碳排放。目前, 国内外关于森林固碳量的计算方法如表3:
根据《森林生态系统服务功能评估规范》的规定, 森林固碳的物质量计量公式为:
(1) 植物被碳:G植被固碳=1.63R碳AB年
G植被固碳为植被年固碳量, 单位:t·a-1;R碳为CO2中碳的含量, 为27.27%;B年为林分净生产力, 单位:t·hm-2·a-1;A为林分面积, 单位hm2。
(2) 土壤固碳:G土壤固碳=AF土壤
F土壤为单位面积林分土壤年固碳量, 单位:t·hm-2·a-1。
森林固碳价值量计量公式为: U碳=AC碳 (1.63R碳B年+F土壤碳)
C碳为固碳价格, 《森林生态系统服务功能评估规范》规定的标准为1200元·t-1。
企业可以参照上述方法计算披露所拥有的森林资源的固碳功能, 会计师事务所在审计时也可以根据上述方法对森林资源的固碳效果进行复核。
三、企业碳排放审计的标准
温室气体减排是企业承担的一项社会责任。对社会责任履行情况进行审计, 国际上主要有两个标准:国际审计与鉴证准则委员会 (International Auditing and Assurance Standard Board, 简称IAASB) 2003年发布的国际保证标准约定《适用于非财务审计的国际鉴证业务准则》 (ISAE3000) 和由社会和伦理责任协会 (Institute of Social and Ethical Accountability, 简称ISEA) 2008年发布的AA1000审验标准 (AA1000AS) 。毕马威会计师事务所 (KPMG) 2005年和2008年分别选择上一年《财富》全球500强企业中的前250家 (简称G250) 和不同地区、国家中的100强 (简称N100) 进行调查, G250和N100公司的社会责任报告审计采用的审计标准如表4所示:
ISAE3000和AA1000AS均是由协商程序发展而来, 前者产生于审计和财务标准背景, 后者则利用更广泛的专业和商业界背景。由于AA1000AS或ISAE3000标准目标的差别, 导致审验程序的重点不同, 也会使得审验结果出现差别。ISAE3000要求审验程序遵循组织对报告的定义范围 (边界) 以及审验对象 (可能未覆盖整个报告) , 审验人员必须判断选定事项的重大错误或遗漏有关的重要性。AA1000AS要求审验程序应关注组织利益相关者的主要利益, 因此, 要求审验人员从开始就关注报告整体中的任何遗漏或失真, 而这些遗漏或失真会影响预计信息使用者的行为。研究发现, 在审验过程中同时使用AA1000AS标准和ISAE3000标准可能传递更可靠的结果。这是因为:第一, ISAE3000提供了必要的指南以确保严格的审验方法和程序, 这使得系统且持续性的方式可与专业审计标准和行为指导相结合;第二, AA1000 AS标准提供了一个反应性的概念, 重点在于推动未来业绩;第三, AA1000AS标准和ISAE3000在技术上互补, 因此可以在一个审验程序中结合使用, 两者之间不存在方法上的根本冲突。
我国的注册会计师进行碳排放审计不可能使用上述标准。在目前的《中国注册会计师执业准则》中, 《中国注册会计师其他鉴证业务准则第3101号——历史财务信息审计或审阅以外的鉴证业务》从内容上类似于ISAE3000, 会计师在碳排放审计时可以参照执行。但该准则也仅仅是一个程序性准则, 具体到碳排放审计的实质性审计, 依然要参考碳排放信息的内容界定。
根据以上分析, 笔者认为在全球都对气候变化广泛关注的大背景下, 企业碳排放审计应该会得到一定的开展。中国注册会计师协会应该制订关于碳排放审计的指导性文件, 针对碳排放信息的界定、各种指标数据的取得方法、审计程序、审计报告的格式等做出规定。会计师事务所也应该做好相应的准备工作, 加强研究和学习, 以尽快适应这种新型审计业务的开展。
参考文献
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[6].肖序, 张红霞.论企业可持续发展报告的第三方保证[J].决策与信息, 2008 (6) :10～11.
碳排放差异 篇8
关键词：碳排放权,交易价格,影响因素,主成分分析法
一、引言
随着1997年《京都议定书》的签订,确定了碳交易的三种机制,我国作为发展中国家,目前只适用于以清洁发展机制项目(CDM)为载体的项目型交易。在清洁发展机制下,发达国家被纳入《京都议定书》的缔约国,拥有绝对减排目标,但由于其工业化发达,很难达到这一目标,发达国家就可以通过提供技术或者资金在发展中国家建立有利于温室气体排放的项目,项目产生的经核证的减排量(CERs)可以作为本国减排任务的一部分,而中国成为全球碳排放权的最大供给方。随着后京都时代的到来,发展中国家也将承担起一定的温室气体减排义务,如果长此以往,我国将来很可能以高出几倍的价格从国外购买碳排放权。
为了促使我国减排,2011年国务院出台《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》,提出逐步开展碳排放权交易试点。我国于2013年率先成立深圳碳交易所,北京、天津、上海、广东、湖北、重庆也相继获得批准建立碳排放权交易试点,截至2015年6月,七大试点碳市场累计成交二氧化碳约2509万吨,总金额约8.3亿元。北京市碳排放交易试点目前仍是以配额型交易为主,即政府向参与企业免费发放碳排放额度,企业在用尽自身配额后,可以从有剩余配额的企业那里购买碳排放权许可。由于我国尚未建立全国统一的碳排放交易市场,缺乏统一完善的定价机制,各个试点市场之间碳交易价格差异很大。本文研究的主要目的是通过对我国区域范围内碳交易价格进行实证分析,寻找其价格的显著影响因素,为企业更深层次地参与节能减排提供建议,也为我国完善碳交易定价机制提供一定的参考。
二、文献综述
目前我国关于国内区域市场碳价的研究文献比较少。国内外学者对碳排放权定价的研究多集中于欧盟碳排放交易体系下的配额型交易(EUA)和欧洲核证减排量(CERs),主要研究集中在三个方面:从理论上探讨碳资源定价问题及解决途径、构建模型研究合理的定价机制、实证检验碳资源价格的显著影响因素。国内外关于碳排放权影响因素的实证研究主要集中于以下三个理论:
1. 供给、需求、市场三因素理论。
市场因素包括政策、能源价格、天气因素、宏观经济环境等方面。陈晓红(2012)从供给、需求、市场三个维度选取变量,采用面板回归与残差检验,分两个阶段进行实证设计,得出EUA供给因素在两个阶段内分别不同程度地影响了EUA交易价格的结论。邹亚生、魏薇(2013)利用向量误差修正模型和公共因子模型,实证分析了CERs现货价格的影响因素,研究结果表明,宏观经济指标、气候指标和CERs期货市场价格发现功能都会对CERs现货产品价格有显著影响。丁可等(2015)基于供需层面对CERs的七个影响因素进行了定量分析,认为CDM项目注册数量是CERs二级市场价格的最大决定因素。Marc(2011)使用copula模型得出结论:在经济衰退时期,EUA期货价格收益率和宏观经济市场存在很强的相关性。Littell D.和Jenkins(2014)认为政策约束对碳价有显著影响。Reboredo(2014)运用时变copula模型得出结论:EUA价格和原油价格之间存在正向均值依赖和极值对称关系。
2. EUA和CERs价格、现货与期货价格相互影响理论。
洪涓、陈静(2010)认为CERs期货价格主要受现货价格引导。盛春光(2013)选取欧洲气候交易所EUA期货价格和CERs期货价格为研究对象,通过协整性检验、因果关系检验等形成的递进式计量分析框架,得出CERs期货和EUA期货价格相互影响的结论。章淑威(2015)选取ICE交易所EUA期货和CERs期货日数据,构建VAR模型并得出结论:从短期看,二者间存在正向变动关系;但长期来看,二者的价格关系走势是趋近的,长期处于平稳均衡状态。Rittler(2012)运用GARCH模型,发现EUA期货市场会首先捕捉到新信息,随着EUA期货市场价格的浮动逐渐影响到现货市场。Koop、Tole(2013)利用时间序列模型进行研究,结果表明EUA期货价格对于CERs价格有决定性作用。Azifi(2013)在EUA和CERs价格数据平稳的前提下,对两者间的价格波动规律进行实证研究,结果表明,短期内EUA和CERs现货价格相互引导,但从长期来看,二者之间并不相关。
3. 影响因素不确定理论。
郑春梅等(2014)运用MS-VAR(马尔科夫机制转换向量自回归模型)研究欧盟碳期货价格波动的影响因素,研究结果表明,不同时期的碳期货价格受到不同因素的影响。Alberola(2008)就能源市场和碳排放权价格的关系进行了计量分析,得出不同阶段能源和碳排放权价格之间的关系存在不同特征的结论。
可见,国内外大量研究成果主要集中在欧洲市场,与我国市场发展程度结合度不高,对国内碳交易市场价格的研究几乎一片空白,不能为国内市场的发展提供可靠的参考。
三、变量选取与研究假设
1. 变量选取与数据来源。
本文选取2013年11月~2016年2月北京市碳排放交易平台公布的每日成交均价(BEA成交均价)作为研究对象,计价单位为元/吨,处理后得到的每月平均价格作为被解释变量。北京市碳排放交易所于2013年11月28日在北京环境交易所正式开市,涵盖发电、制造和大型建筑行业的500多家企业。开市两年多来,市场成交量和成交额均位居全国7个碳排放交易试点前列。
本文从以下五个方面选取9个解释变量进行实证研究:
(1)国内区域碳价与CERs项目性交易在本质上存在共性,很有必要研究不同碳资产之间的价格是否具有联动性,本文选取同一时期的CERs期货结算价格。
(2)国际CERs价格受到国际市场配额、CDM签发量、国际能源价格等诸多因素的影响。基于CDM项目型交易来讲,一个典型的CDM项目要经过漫长严格的审批环节才能产生核证减排量(CERs),短期内CERs不可能产生较大的变化,故不考虑国际碳资源供应方面的影响,一种能源价格的波动将直接影响其替代品的使用量,传统能源价格波动将影响作为其替代用品的清洁能源使用量,从而影响二氧化碳等温室气体的排放量。通过对西方传统能源结构的分析,本文选取煤、石油、天然气三种能源价格作为衡量国际能源价格的被解释变量,分别为在国际能源市场比较有代表性的欧洲三港ARA动力煤现货价、布伦特原油期货每日交易结算价格、NYMEX天然气期货日结算价格。
(3)基于价格供需理论,分别考虑碳资源的供需对碳价造成的影响,我国国内碳市场目前仍以配额型交易为主导,碳资源的供应量相对平稳,故本文不考虑。从需求层面看:需求量=配额量-实际排放量,而实际排放量又受到工业发展水平、能源使用、技术手段等众多因素的影响,本文选取中证工业指数代表我国工业发展总水平。从我国的工业能源消耗结构来看,消耗量最大的能源是煤炭和石油,其次才是天然气,考虑到数据的可靠性与可得性,只选取环渤海动力煤价格指数和大庆原油现货价作为能源消耗的衡量指标。
(4)温度也是影响碳交易价格波动的关键性指标,过低或过高的气温都会使能源需求急剧升高,使温室气体排放量增加,从而引起碳排放权需求的增加。本文选取北京市月平均最高温作为解释变量,以北京市2000年以来的平均气温为基准,如月平均最高温高于2000年来的平均气温,则视为较为温暖,记作1,反之视作较为寒冷,记作0。
(5)金融市场是否繁荣稳定也是影响碳金融市场交易的一个重要因素,本文选取沪深300指数作为衡量国内市场的指标,用来反映国内资本市场整体走势。
为使以上时间序列数据具有平衡性与连续性,均处理后得到每月平均值变量,各解释变量与数据来源见表1。
2. 研究假设。
我国作为发展中国家,在国际碳排放交易市场主要是基于CDM项目的CERs交易,国际CERs交易和国内市场交易本质上是相同的。近年来,受欧洲经济衰退和配额供应过量等原因影响,国际CERs价格持续走低,这或许会带动中国的减排项目转向更具诱惑的国内市场,从而使国内市场交易量大幅上升。为此,本文提出研究假设1。
假设1:国际CERs价格和BEA成交均价负相关。
以煤炭、石油、天然气为主的传统能源,是温室气体的主要来源,传统能源价格的波动将直接影响企业对于其替代品的使用。当传统能源价格上涨,企业对其使用量降低,温室气体排放量大大降低,导致碳排放权的需求下降,必然引起其交易价格下跌。为此,本文提出研究假设2。
假设2:传统能源价格和BEA成交均价负相关。
我国是一个重视工业生产的国家,工业生产排放的二氧化碳占二氧化碳排放总量的绝大部分份额,目前国内区域范围内的碳排放交易所都将重污染的工业企业纳入其交易范围。工业企业的高产值必然导致温室气体排放量增加,导致碳排放权需求量增加,从而带动其交易价格上升。为此,本文提出研究假设3。
假设3:工业发展水平和BEA成交均价正相关。
碳排放权是一个虚拟概念,其交易也类似于期货交易,碳金融作为一种新型的投资形式,受到越来越多金融机构的青睐,金融市场是否繁荣稳定影响着投资者的投资决策。金融市场稳定成熟,全国范围内经济势头发展良好,会带动碳交易市场的发展。为此,本文提出研究假设4。
假设4:金融市场繁荣程度与BEA成交均价正相关。
四、实证分析
本文利用Eviews 6.0软件进行数据的平稳性检验和协整性检验,利用SPSS 17.0软件进行数据的相关性分析、主成分分析以及多元回归分析。
1. 单变量分析。
平稳性检验和协整性检验结果见表2。
(1)平稳性检验。由于本文选取的数据为时间序列,为了防止出现伪回归,有必要先对时间序列数据进行平稳性检验,本文采取单位根检验法中的ADF检验法检验数据的平稳性。检验结果表明:BEA成交均价和各解释变量都是非平稳序列,进一步检验可得到各个非平稳序列的单整阶数,各个变量在5%的显著性水平上均是一阶单整。
(2)协整性检验。在各个变量满足同阶单整的情况下,可进一步对数据进行协整性检验,检验各个非平稳的经济变量是否存在某种线性组合是平稳的。本文采用EG两步法进行协整性检验,通过对回归残差序列的ADF检验可知,BEA成交均价和各个解释变量之间均存在长期协整关系,因此多元回归结果具备一定的经济意义。
2. 多变量分析。
(1)相关性分析。为了避免出现多重共线性,首先对各变量进行相关性分析,相关系数见表3。从表3可以看出,一部分变量之间存在着严重的多重共线性。严重的多重共线性会使得用普通最小二乘法得到的回归参数估计值很不稳定,回归系数的方差随着多重共线性强度的增大而加速增长,甚至可能出现回归系数的正负得不到合理经济解释的情况。为了避免这种情况,此处采用主成分分析法,从9个解释变量中抽取几大公共因子,利用公共因子与被解释变量做回归分析。
(2)主成分分析。因计量单位不同,各变量之间不具备可比性,如果直接做主成分分析,则会夸大数值大的变量在分析过程中的作用,为防止误差产生,先对各变量进行标准化处理。本文采取Z方法对数据进行标准化,即(代表均值,S代表标准差),各个变量的标准化表达式为:
然后,对标准化之后的数据进行KMO检验和Bartlett球度检验,以判断数据是否适合做主成分分析。检验结果(略)显示:KMO统计值为0.755,Bartlett球度检验的观测值为442.521,伴随概率P小于显著性水平0.05,说明数据非常适合做主成分分析。
注:∗∗、∗分别表示在0.01、0.05的水平(双侧)上显著相关。
由主成分分析输出结果(详见表4)可知,2个因子解释了原有变量总方差的81.567%,故只需要提取2个公共因子就可以较大程度地概括变量信息,起到了降维的作用。
从因子碎石图可以看出,有2个因子的特征值大于1,到第3个因子之后,特征值变化不明显,曲线趋向平稳,可见,取2个因子是比较合适的。
为了明确两个主成分的含义,表5给出了旋转后的因子载荷矩阵。成分1在欧洲三港(ARA)动力煤现货价、大庆原油现货价、布伦特原油期货结算价(连续)、CERs期货价格等9个指标上有较高的载荷,成分2在气温上有较高的载荷,因此将影响BEA成交均价的因素归纳为三个:国内外能源价格因素、宏观经济环境因素、天气因素。根据成分得分系数矩阵,可以得出各个主成分因子的线性表达式:
(3)多元回归分析。用两个因子作为解释变量,得出的回归结果(略)显示:调整R2为0.513,F统计值为15.228,伴随概率P值为0.000,模型较好地拟合了变量间的关系,F值显著,对应的P值也远小于给定的显著性水平,各个解释变量也均通过了T检验,说明两个因子共同对解释变量有显著影响,也都单独对其有显著影响,可以建立如下回归模型:
将式①、②代入式③可还原得到影响我国BEA成交均价的多元回归模型,即:
从式④可以初步判定,我国BEA成交均价和国际CERs期货价格、中证工业指数负相关,而受到CERs期货价格的负相关影响更为严重;我国BEA成交均价与欧洲三港(ARA)动力煤价格、布伦特原油价格、NYMEX天然气价格、环渤海动力煤价格、大庆原油价格、气温及沪深指数均正相关。单纯从式④多元回归方程来看,部分结论并不符合相关假设。
3. 实证结果分析。
本文先对时间序列进行平稳性检验,各个时间序列虽然是一阶单整序列,但各个变量间存在协整关系,排除了回归结果伪回归的问题。然后又采用主成分分析法进行回归分析,结果显示:国内外能源价格因素、宏观经济环境因素、天气因素对我国BEA成交均价具有正向影响,其中:①能源和宏观市场因子和BEA成交均价的回归系数达到了0.672,说明二者之间存在密切的正相关关系。②气温和BEA成交均价间的回归系数达到了0.312,表明二者之间的相关程度并不是很高。虽然国内外的很多文献都得出结论:气温也是影响碳价的因素,气温过低或者过高都会引起企业对能源的需求发生变化,但是由于气温对碳价的影响并不是直接的,其作用机理也很复杂,所以从总体看来,气温对碳价的影响并不是很严重。
从还原得到的各个原始变量与被解释变量的线性表达式中,可以更加细化地分解出各个自变量对因变量的影响:①国际CERs和BEA成交均价负相关,有效地验证了本文假设1。②传统能源价格和BEA成交均价正相关,这与本文的假设2并不相符。不相符的原因可能是高污染能源一般与碳价是呈反比例关系的,煤炭和天然气是国内企业大量排放二氧化碳的主要来源,这类能源价格上涨,很可能带动企业转向使用稍为清洁的天然气等清洁能源,从而使市场上对碳排放权的需求下降,导致碳排放权价格下跌。但是由于我国碳市场的交易不够活跃,成交价格不断走低,并不能激励企业节能减排,所以检验结果出现了正相关关系。③工业发展水平和BEA成交均价负相关,这与本文的假设3并不相符。不相符的原因可能是我国近年来工业化进程不断加快,资源消耗已远超过资源再生速度和环境承载能力,随着国家资金技术的不断投入,产业升级加快,以能源密集型为主的重工业开始转型,导致环境污染开始减少。④金融市场繁荣程度与BEA成交均价正相关,有效地验证了本文的假设4。
五、研究结论与建议
1. 研究结论。
为研究我国区域碳排放权成交价格的影响因素,本文选取北京市碳排放交易所2013年11月~2016年2月的数据作为研究样本,借助Eviews和SPSS统计软件进行回归分析,得出结论:国际CERs价格、工业发展水平和BEA成交均价负相关,传统能源价格、金融市场繁荣程度与BEA成交均价正相关。但是,我国建立碳市场的根本目的是促进减排而非交易。成熟、完善的交易市场是促进减排的一种形式,活跃的交易、公允的价格才能实现减排成本的最小化。
2. 建议。
为了促进减排,本文提出以下建议:①由于当前国际CERs价格持续走低且同我国碳价负相关,应着力提高我国区域碳市场的市场化程度,尽快建立并完善全国统一的碳交易平台,同时尽快与国际对接。而且企业和投资者可以将目光转向国内市场,在合适的时间选择增持或抛售碳资产,以此规避风险。②国内外传统能源价格对碳排放权价格有显著影响,对于企业来讲,有必要分析能源价格走势,衡量碳排放成本与能源替代成本之间的差异,使企业在能源的选择与使用上做出更好的决策。③我国目前的碳交易大多属于配额型交易,在经济发展势头良好、资本市场稳健的时候,政府应该适当增加配额供给,避免因碳排放成本的增加影响企业经济活力。
参考文献
邹亚生,魏薇.碳排放核证减排量(CER)现货价格影响因素研究[J].金融研究,2013(10).
丁可,潘焕学,秦涛.基于供需层面的国际碳排放权价格影响因素的实证研究[J].金融经济,2015(22).
章淑威.欧盟碳金融衍生品EUA与CER关联度研究[D].杭州:浙江工商大学,2015.
郑春梅,刘红梅.欧盟碳排放权价格波动影响因素研究--基于MS-VAR模型[J].山东工商学院学报,2014(5).
碳排放绿色交易渠道 篇9
作为应对气候变化的一种市场机制,“碳排放交易”近年来已引起关注。国家“十二五”规划纲要提出,在“十三五”期间力争建成全国性碳排放权交易市场,“十二五”期间以北京等7个省市为试点进行探索。目前,京津冀晋蒙鲁六省市发展改革委签订跨区域碳排放权交易合作研究协议,拟在二氧化碳排放核算、核查、配额核定等方面开展合作研究。但怎么更好地利用碳交易来促进节能减排和低碳经济的发展,还是一个需要进一步解决的问题。
天津:绿色技术发展平台和金融平台的对接
继深圳经济特区、浦东新区之后,天津滨海新区正在成为中国经济增长的第三极。国家在金融、土地、行政改革等方面的多项改革试点,都安排在滨海新区先行先试。而位于该区的综合性环境权益交易机构——天津碳排放交易所,旨在打造一个利用市场化手段和金融创新方式促进节能减排的国际化交易平台。根据国家发改委确定的区域碳交易市场试点建设日程表规定,包括天津、北京、上海等7省市试点城市将在2013年底以前正式开始碳交易。目前,在经历了一年多的市场基础体系建设后,区域碳排放权交易市场的各项基本要素建设已经初步完成,包括制定区域碳市场管理办法,建设碳交易注册登记系统和交易平台,建立统一的监测、报告、核查体系,完善市场监管体系等,天津试点已进入操作实施阶段。
对于节能市场来说,一直存在着“合同能源管理华而不实”的说法,比如计量收费困难、市场不规范等问题的存在,使交易双方常针对“究竟节了多少能、怎么去衡量”等相关问题争执不休。今年5月,中国电子学会和天排所以推动节能减排、促进国民经济产业结构转型升级、加快打造绿色经济发展模式、帮助经济社会实现可持续发展为主要目标展开合作,围绕经济结构转型和产业升级的要求,率先探索构建产业、技术、金融资源之间的相互支持和可持续发展的机制。双方将推动节能减排新技术推广应用,双方通过在技术障碍和服务模式两个方面的突破,研发绿色技术发展平台和现金碳金融平台的全新对接模式,有效缩短节能减排技术和金融资源之间的距离。而距离的缩短完全来源于平台针对三方的专业化服务和平台自身公示公信力的增信作用。
据介绍,此前合同能源管理项目开发的难点也存在于此,碳排放交易平台作为一个公平、公正、公开的信息汇集渠道,将利用自身的在节能技术甄别和绿色金融服务两方面的专业水平,帮助金融机构理解和识别具备投资价值的节能减排机遇、帮助用能单位建立完善的合同能源管理合作管理体系、帮助节能服务机构规范化运作节能减排项目,锁定节能收益分享来源,降低融资成本和抵押担保要求。
就目前的情况来看,网上交易将是中国自愿碳减排交易发展的一个重要途径。网上交易有利于交易信息的公开透明化,同时可以通过网络远程交易吸引更多的参与者,通过公平公正的市场充分发现自愿碳减排量的市场价格。亚洲开发银行将通过“天津排放权交易所交易系统建设”的技术援助项目推动交易所交易平台建设,提升交易所电子信息化能力,以实现排放权电子化交易。
截至2014年2月天排所共完成1201笔交易,成交量共计77560吨,交易额共计2124059.60元。其中线上交易共计32560吨,交易额共计874059.60元。对投资者而言,碳市场是一个可以尝试交易获利的新平台,也是一个仍有未知的新概念,机遇与挑战并存。通过这样的网上交易系统,也有利于资金的监管,保证资金的安全。
北京:报送、核查和交易全过程实行电子化管理
北京市碳排放权交易2013年11月在北京环境交易所正式敲锣开市以来,日均交易量逐步提高。截至2014年6月11日,共成交275笔,成交量近50.2万吨,成交额约2620.8万元。碳排放权交易市场对北京市节能减碳工作的支撑作用进一步增强。为碳交易的参与方之间搭建一个信息化、市场化、高效率、公开、公平、公正的交易平台则越发重要。
据了解,为了保证碳交易过程的透明、公开,目前北京还专门针对碳交易建立了温室气体报送、注册登记和交易系统,三者之间可以相互联动,为整个碳交易过程提供全方位信息化平台。
对于碳交易流程,北京市发改委此前定下了这样一套办法:每年4月15日前,参与企业通过“北京节能降耗及应对气候变化数据填报系统”报送上年度碳排放年度报告;然后,排放单位应当委托市发改委核查机构目录库中的第三方核查机构对碳排放年度报告进行核查;市发改委根据相关办法核定履约企业的年度排放配额,当年6月底前再以电子凭证的形式发放。此后,企业就可以通过设在北京环交所的电子交易平台系统进行交易。
目前进行碳交易只需一台联网电脑,符合条件企业输入购买金额、碳排放吨数就可以直接参加交易。企业除了最初进行登记时需要来环交所填写相关材料领取登录系统的U盾密码锁外,平时并不需要来环交所,在家或者在公司就可以随时上网买卖。
上海环交所的自愿碳减排网上交易平台,同时也建立了远程交易、即时报价、网上交割以及核证标准等技术系统,同时还建立了登记结算系统,以保证交易的安全性,同时也对交易标的的真实性和权利的清晰性作出重要的制度保障。其远程交易可以使客户在异地同时进行操作,完成全部的交易流程,实现交易的即时性。同时,为保证所有在平台交易的自愿减排量的真实性、可靠性、可测量性和可追溯性,其登记注册系统包括了项目信息、认证信息、交易信息、有效性信息等内容。
什么是碳排放交易 篇10
CDM就是清洁发展机制（Clean Development Mechanism）。它是联合国在《京都议定书》中规定的一种发达国家和发展中国家合作进行温室气体减排的机制。
1997年12月11日，160个国家在日本京都签署通过了《联合国气候变化框架公约京都议定书》，2005年2月16日生效。由于发达国家对温室气体的排放负有主要责任，《京都议定书》规定了发达国家的法定减排指标，对发展中国家不具法律约束力。根据规定，从2005年开始至2012年，签署该协议的发达国家必须将温室气体排放水平在1990年的基础上平均减少5.2%。其中，欧盟为8%，美国7%，日本6%，澳大利亚增长8%。由于在发达国家减排温室气体的成本是发展中国家的几倍甚至几十倍，《京都议定书》安排了一种灵活的机制，即允许发达国家通过提供资金和技术在发展中国家实施温室气体减排项目，并将项目实施后获得的减排量用来充抵本国的法定减排指标。这种灵活机制就是清洁发展机制。