序論：好文章的創(chuàng)作是一個(gè)不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇碳排放論文范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

2.指標(biāo)的選取。本文選擇產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、產(chǎn)業(yè)資本存量和產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)三個(gè)指標(biāo)來評(píng)價(jià)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展情況；本文結(jié)合Kaya模型和碳的化學(xué)燃燒公式法來測(cè)量碳排放。各指標(biāo)具體如下:

2.1產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值。本文采用的各次產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)主要來源于《四川省統(tǒng)計(jì)年鑒》歷年公布的的當(dāng)年GDP。用GDPit表示四川省第i次產(chǎn)業(yè)在t年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。

2.2產(chǎn)業(yè)資本存量。本文采用國(guó)際上普遍使用的永續(xù)盤存法來衡量四川省的資本存量，該方法由Goldsmith在1951年開創(chuàng)，該方法的計(jì)算公式為。公式中，i=1,2,3分別表示第一、二和三次產(chǎn)業(yè)；Kit表示第i個(gè)產(chǎn)業(yè)在第t年的資本存量；Kit-1表示第第i次產(chǎn)業(yè)在第t-1年的資本存量；Iit表示第i次產(chǎn)業(yè)在第t年的投資，δit表示第i次產(chǎn)業(yè)在第t年的折舊率。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于資本存量基期的確定，大多數(shù)選擇1952年或1978年作為基期，本文以1978年作為基期。對(duì)于折舊率的確定，國(guó)內(nèi)學(xué)者的選擇差異較大，如黃勇峰等(2002)選擇設(shè)備、建筑的折舊率分別為17%、8%；張軍等(2004)選擇各省份的折舊率為9.6%；楊格(Young，2000)、龔六堂和謝丹陽(yáng)(2004)的選擇分別為6%和10%，本文的折舊率定為上述學(xué)者選擇的算術(shù)平均數(shù)為10%。對(duì)于當(dāng)年投資的確定，國(guó)內(nèi)學(xué)者中張軍和章元（2003）采用積累的概念及其相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)口徑確定；王小魯(2000)采用全社會(huì)固定資產(chǎn)投資作為當(dāng)年的投資；還有用資本形成總額或固定資產(chǎn)形成總額作為當(dāng)年的投資，本文采用第三種方法即四川省當(dāng)年的固定資本形成總額作為當(dāng)年的投資。

2.3產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)。本文中各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)來源于四川省歷年統(tǒng)計(jì)年鑒，用itlabor(其中i=1，2，3)表示四川省第i次產(chǎn)業(yè)在第t年的就業(yè)人數(shù)。

2.4碳排放量。目前我國(guó)沒有碳排放量的直接監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)于碳排放量的計(jì)算,學(xué)術(shù)界沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，本文結(jié)合Kaya模型和碳的化學(xué)燃燒公式法來計(jì)算四川省的碳排放量。Kaya模型是由日本學(xué)者YoichiKaya提出的，該模型將經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口和政策等因素與人類活動(dòng)產(chǎn)生的二氧化碳聯(lián)系起來，分析地區(qū)的碳排放量和該地區(qū)的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)因素、各類能源的排放強(qiáng)度、能源的利用效率、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展因素以及人類的活動(dòng)的關(guān)系。公式中，P為人口，E/GDP表示單位能源使用強(qiáng)度，CO2/E表示碳排放強(qiáng)度即碳排放系數(shù)。碳的化學(xué)公式法是使用碳的化學(xué)燃燒公式:C+O2=CO2，從化學(xué)角度來測(cè)算能源消耗產(chǎn)生的碳排放。碳的燃燒值約為34070kj/kg，每噸標(biāo)準(zhǔn)煤消耗釋放的熱量約為29302kj，因此可以計(jì)算出消耗每噸標(biāo)準(zhǔn)煤釋放出的二氧化碳。然而國(guó)內(nèi)外學(xué)者發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)煤含有硫、氮等元素會(huì)影響碳排放的測(cè)算，因此，本文結(jié)合兩種方法計(jì)算出的每噸標(biāo)準(zhǔn)煤的碳排放系數(shù)的算術(shù)平均數(shù)作為本文每噸標(biāo)準(zhǔn)煤的碳排放系數(shù)為2.499。公式中，itcarbon(i=1，2，3)表示四川省第i次產(chǎn)業(yè)在第t年的碳排放量，單位為萬(wàn)噸;tcarbon表示四川省在第t年的碳排放量;GDPt和GDPit分別表示四川省在第t年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和第i次產(chǎn)業(yè)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。

二、模型的設(shè)定

鑒于本文中各經(jīng)濟(jì)變量數(shù)據(jù)較大，并且盡量減少或消除異方差對(duì)回歸結(jié)果有效性的影響，本文對(duì)各變量取自然對(duì)數(shù)構(gòu)造如下的面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型。表示四川省第i次產(chǎn)業(yè)在第t年資本存量、勞動(dòng)力和碳排放量的對(duì)數(shù)值;表示截距項(xiàng)，表示回歸系數(shù)，表示殘差項(xiàng)。

三、實(shí)證結(jié)果及分析與結(jié)論

篇（2）

（二）基于波爾茲曼熵的企業(yè)碳排放配額分配模型在區(qū)域碳排放量分配給區(qū)域內(nèi)各行業(yè)后，將行業(yè)碳排放總量分配給行業(yè)內(nèi)各個(gè)企業(yè)是落實(shí)碳分配和碳減排目標(biāo)的關(guān)鍵。本文基于波爾茲曼分布，將熵最大化的原理應(yīng)用于同行業(yè)下各個(gè)企業(yè)之間碳排放量的分配。在這里，包含多個(gè)企業(yè)的單個(gè)減排工業(yè)行業(yè)類比于物質(zhì)系統(tǒng)，單位分配碳排放量類比于物質(zhì)顆粒，參與減排企業(yè)的歷史碳排放量和上報(bào)未來碳排放量幾何平均類比于物質(zhì)單態(tài)。假設(shè)所有的單位碳排放量在同一個(gè)企業(yè)k內(nèi)都產(chǎn)生相同的碳排放量，那么企業(yè)k的碳排放強(qiáng)度ek即類比于物質(zhì)單態(tài)i的單態(tài)能量Ei。在這樣的類比下，分配給企業(yè)k的單位碳排放量的概率和跟企業(yè)k的歷史排放量和未來排放量成正比，跟企業(yè)k的碳排放強(qiáng)度成反比，既兼顧了歷史排放責(zé)任、未來發(fā)展需求，又鼓勵(lì)提高排放效率。

二、樣本選取與數(shù)據(jù)來源

昆山市張浦鎮(zhèn)位于上海、蘇州、昆山之間的黃金三角地帶，是“全國(guó)經(jīng)濟(jì)百?gòu)?qiáng)縣”之首昆山市的經(jīng)濟(jì)強(qiáng)鎮(zhèn)。改革開放以來，張浦鎮(zhèn)實(shí)施外向帶動(dòng)戰(zhàn)略，先后成立了德國(guó)工業(yè)園、海峽兩岸食品產(chǎn)業(yè)園、N維空間文化產(chǎn)業(yè)園等特色園區(qū)，累計(jì)吸引了3400多家企業(yè)注冊(cè)落戶，形成了以加工制造業(yè)為主的工業(yè)城鎮(zhèn)。2012年，張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)達(dá)到220家，其能源消耗占全部企業(yè)能源消耗的95%。通過對(duì)張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)碳排放量進(jìn)行定量分配，給予企業(yè)明確碳排放量約束，不但推進(jìn)了碳交易市場(chǎng)的建立和工作的開展，也促進(jìn)了張浦鎮(zhèn)“十二五”期間節(jié)能減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。本文選取張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)為樣本，考慮到張浦鎮(zhèn)自2012年才進(jìn)行規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)網(wǎng)上能耗統(tǒng)計(jì)，本文選取2012年和2013年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)歷史排放數(shù)據(jù)，分配2013年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)碳排放量。2012年張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)220家，2013年增加至255家，選取張浦鎮(zhèn)2012—2013年不變的217家規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)作為碳排放權(quán)分配企業(yè)。通過計(jì)算分析，2012—2013年期間，此217家工業(yè)企業(yè)在政府行政命令下減排11%，完全達(dá)到政府規(guī)劃要求，因此本文直接使用2013年規(guī)模以上企業(yè)實(shí)際排放量作為分配總量，同時(shí)也方便對(duì)比分析分配結(jié)果的滿意度。企業(yè)能耗和工業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來源于張浦鎮(zhèn)經(jīng)促局統(tǒng)計(jì)科提供的《2012年張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)能耗明細(xì)》和《2013年張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)能耗明細(xì)》；碳排放數(shù)據(jù)以各企業(yè)各類能源消費(fèi)量為依據(jù)，根據(jù)各類能源發(fā)熱系數(shù)、排放系數(shù)和碳氧化率計(jì)算得到，相關(guān)系數(shù)取自《上海市溫室氣體排放核算與報(bào)告技術(shù)文件》推薦標(biāo)準(zhǔn)，各個(gè)分品種能源的碳排放系數(shù)如表2所示。

三、分配結(jié)果分析

（一）基于信息熵的行業(yè)碳排放配額分配結(jié)果分析本文基于信息熵理論，以2012年和2013年張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)碳排放數(shù)據(jù)均值，計(jì)算各行業(yè)碳排放減排系數(shù)，進(jìn)而對(duì)2013年張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)行業(yè)碳排放總量進(jìn)行分配。通過基于信息熵的行業(yè)碳排放分配模型公式的計(jì)算，可得各指標(biāo)的信息熵值、信息量值和熵權(quán)重值，這3個(gè)參數(shù)是計(jì)算減排因子的基礎(chǔ)。具體減排影響因素指標(biāo)參數(shù)計(jì)算值如表3所示。從各個(gè)影響因素指標(biāo)的信息熵值來看，工業(yè)產(chǎn)值信息熵值最大，熵值為0.707，說明工業(yè)產(chǎn)值信息量較小，行業(yè)減排能力對(duì)碳總量減排作用較??；能源結(jié)構(gòu)熵值最小，熵值0.470，說明能源結(jié)構(gòu)信息量較大，原煤減少使用對(duì)碳總量減排作用較大。其他因素如歷史排放量、能源強(qiáng)度和排放強(qiáng)度在碳減排分配中影響越來越小。結(jié)合張浦鎮(zhèn)2013年規(guī)模以上工業(yè)碳分配總量，通過信息熵行業(yè)碳分配模型計(jì)算可得張浦鎮(zhèn)2013年規(guī)模以上工業(yè)各個(gè)行業(yè)碳排放配額。根據(jù)碳減排結(jié)果（圖1）顯示，各行業(yè)的碳減排量相對(duì)于2012年，各行業(yè)減排幅度從17.17%~0.02%不等，全行業(yè)碳減排量相對(duì)于基期2012年減排了11.01%，基本符合張浦鎮(zhèn)發(fā)展需求和節(jié)能減排形勢(shì)。如圖1所示，一方面，化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)（行業(yè)26）分配到碳減排量16.81萬(wàn)噸，減幅17.17%，對(duì)以煤為主的化工行業(yè)，施以嚴(yán)格的減排約束，有利于促進(jìn)化工行業(yè)調(diào)整能源結(jié)構(gòu)。其中，中鹽昆山有限公司耗能占總化工行業(yè)耗能96.5%，其“十二五”期間實(shí)施節(jié)能技改可以節(jié)能21.45%，所以化工行業(yè)的碳排放減排降幅符合了行業(yè)節(jié)能潛力，該減排量切實(shí)可行。另一方面，非金屬礦物制品業(yè)（行業(yè)30）分配到碳減排量8.40萬(wàn)噸，降幅9.27%，這對(duì)碳排放強(qiáng)度較高的非金屬行業(yè)提出較高要求，督促企業(yè)節(jié)能減排，提高能源效率。其中，臺(tái)玻集團(tuán)耗能占總行業(yè)耗能81.81%，其能源審計(jì)報(bào)告顯示臺(tái)玻集團(tuán)“十二五”期間實(shí)施節(jié)能技改項(xiàng)目，可以節(jié)能8.98%，考慮到中鹽鍋爐項(xiàng)目實(shí)施，臺(tái)玻集團(tuán)等企業(yè)將使用中鹽的鍋爐蒸汽，則臺(tái)玻集團(tuán)可以進(jìn)一步節(jié)能減排，所以非金屬礦物制品業(yè)碳排放降幅是合理且可行的。通過對(duì)比基于信息熵的碳排放總量行業(yè)分配和基于歷史排放的碳排放總量行業(yè)分配結(jié)果如圖2所示。以化工行業(yè)為例，若是基于歷史排放進(jìn)行碳排放量分配，其可獲得87.118萬(wàn)噸的分配量，多出5.207萬(wàn)噸。這種情況下，雖然分配標(biāo)準(zhǔn)考慮到行業(yè)發(fā)展需求，但是分配存在不公平性，政府仿佛在變相鼓勵(lì)高排放企業(yè)進(jìn)行碳排放，此碳分配量可能得不到其他企業(yè)認(rèn)同；另外，企業(yè)獲得高排放權(quán)利，其節(jié)能減排動(dòng)力不足，企業(yè)不會(huì)主動(dòng)提高能源效率，行業(yè)碳排放強(qiáng)度難以下降，難以完成全行業(yè)的節(jié)能減排目標(biāo)?；谛畔㈧氐姆峙浞椒紤]了化工行業(yè)歷史責(zé)任和行業(yè)減排潛力，分配結(jié)果使化工行業(yè)的碳排放量更加合理。進(jìn)一步通過對(duì)比基于信息熵的碳排放總量行業(yè)分配和基于按比例分配的碳排放總量行業(yè)分配減排占比，如圖3所示。經(jīng)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，按相同碳減排比例（本文的減排分配比例是11.01%）分配得到的各行業(yè)碳排放量和按歷史排放分配得到的分配量結(jié)果是一致的。在按等減排比例分配情況下，此分配標(biāo)準(zhǔn)沒有考慮各個(gè)行業(yè)的異質(zhì)性，各個(gè)行業(yè)的減排能力和減排潛力是不一致的，對(duì)于能源效率低下的化工行業(yè)和能源效率相對(duì)較高的通信電子行業(yè)都采取一刀切的分配方法，是粗放不合適的。綜上，基于信息熵的碳排放量分配相對(duì)于基于歷史排放和基于等減排比例的分配更加公平有效，主要是由于信息熵方法基于行業(yè)異質(zhì)性，客觀考慮了行業(yè)發(fā)展需求、減排能力和減排潛力，其分配結(jié)果更加符合實(shí)際。

（二）基于波爾茲曼熵的企業(yè)碳排放配額分配結(jié)果分析基于上述行業(yè)碳排放配額分配結(jié)果，通過玻爾茲曼熵，計(jì)算張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)2013年碳排放量分配額。鑒于數(shù)據(jù)可得性，C0i使用企業(yè)2012年和2013年碳排放量的幾何平均；ei使用企業(yè)2013年碳排放強(qiáng)度，以體現(xiàn)企業(yè)最新排放效率，貼合企業(yè)實(shí)際需求和要求；β由2012年和2013年歷史碳排放量，通過最小二乘法模擬計(jì)算取得（即使Y值最小），各個(gè)行業(yè)β計(jì)模擬結(jié)果如表4所示。根據(jù)各行業(yè)的最優(yōu)β值，進(jìn)一步計(jì)算得出各個(gè)行業(yè)內(nèi)企業(yè)的碳排放配額。根據(jù)各個(gè)行業(yè)內(nèi)企業(yè)的碳排放量分配結(jié)果看出，各個(gè)企業(yè)獲得的碳排放分配量相對(duì)于基期2012年排放量，減排幅度不等，不僅由于行業(yè)異質(zhì)性，也考慮行業(yè)內(nèi)企業(yè)的發(fā)展需求和碳排放效率。對(duì)于化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)（行業(yè)26），對(duì)該行業(yè)下15家企業(yè)碳排放量的分配中，通過最小二乘法的β模擬最優(yōu)值為0。通過計(jì)算，如圖4所示，分配結(jié)果與歷史排放均值成正比，分配結(jié)果相對(duì)于企業(yè)2013年實(shí)際排放值和2012年歷史排放值比較沒有很大波動(dòng)。此時(shí)β取值為0，企業(yè)分配到的碳排放配額基本滿足企業(yè)自身生產(chǎn)需要，企業(yè)之間碳交易成本最低。若適當(dāng)提高β取值，可以進(jìn)一步獎(jiǎng)勵(lì)高排放效率企業(yè)，懲罰低排放效率企業(yè)，不過增加了本行業(yè)下企業(yè)的碳交易成本。本文此處β取值為0，中鹽公司雖然碳排放強(qiáng)度高，但是作為國(guó)營(yíng)企業(yè)，已經(jīng)進(jìn)行節(jié)能改造，能源效率迅速提高，若減排后多出的碳排放配額，既可以用于進(jìn)一步擴(kuò)大生產(chǎn)，提高行業(yè)高效率產(chǎn)能占比，從而改善了行業(yè)的資源配置，提高了整個(gè)行業(yè)的碳排放效率；也可以通過碳交易市場(chǎng)出售給其他減排成本較高企業(yè)，獲得利潤(rùn)，進(jìn)一步改善生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。其他化學(xué)制品公司碳排放強(qiáng)度不高，在政府部分鼓勵(lì)和補(bǔ)貼下，可以積極申報(bào)政府節(jié)能技改項(xiàng)目，以進(jìn)一步提高碳排放效率。對(duì)于橡膠和塑料制品業(yè)（行業(yè)29），在對(duì)該行業(yè)下16家企業(yè)碳排放量的分配中，通過最小二乘法的β模擬最優(yōu)值為0.514。通過計(jì)算可得各個(gè)企業(yè)2013年碳排放配額，相對(duì)于企業(yè)2012年和2013年歷史排放幾何平均值，分配減排量比從-22.77%~13%不等，由圖5所示，在總量控制下，橡膠和塑料制品業(yè)下各企業(yè)分配到的減排比例和企業(yè)排放強(qiáng)度成正向關(guān)系，企業(yè)碳排放強(qiáng)度越高，企業(yè)分配得到減排量越大。此時(shí)的β取值，不僅使得企業(yè)碳交易成本最低，同時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)了高排放效率企業(yè)，懲罰了低排放效率企業(yè)。隨著β值取值越小于0.514，則企業(yè)分配到的碳排放量更接近歷史排放均值；隨著β值取值越大于0.514，企業(yè)因碳排放強(qiáng)度受到的懲罰和獎(jiǎng)勵(lì)就更大。β取值0.514，企業(yè)間碳交易成本最小。分配到較少碳排放配額的企業(yè)需要通過提高能源效率，降低碳排放需求，或者通過碳交易市場(chǎng)購(gòu)買碳排放配額；分配到較多碳排放配額的企業(yè)，可以通過碳交易出售給減排成本較高的企業(yè)，也可以自己儲(chǔ)備用來擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)力。例如，和進(jìn)塑膠電子有限公司，2013年碳排放強(qiáng)度為0.686噸CO2/萬(wàn)元，碳排放效率行業(yè)最低，分配獲得13%的碳排放減量；而賀升電子有限公司，2013年碳排放強(qiáng)度為0.016噸CO2/萬(wàn)元，碳排放效率行業(yè)最高，分配獲得22.77%的碳排放增量。在此情況下，和進(jìn)塑膠電子有限公司必須進(jìn)行節(jié)能減排工程項(xiàng)目實(shí)施，提高碳排放效率，降低碳交易成本；而賀升電子有限公司則可以出售碳配額獲益。綜上，在同一個(gè)行業(yè)下使用基于玻爾茲曼熵的企業(yè)碳排放配額分配法，以最小交易成本為目標(biāo)，考慮了企業(yè)未來發(fā)展需求，達(dá)到獎(jiǎng)勵(lì)高排放效率企業(yè)，懲罰低排放效率企業(yè)，分配結(jié)果更易被企業(yè)接受，也推動(dòng)了張浦鎮(zhèn)節(jié)能減排工作順利完成。

篇（3）

2我國(guó)紡織業(yè)溫室氣體排放分析

近幾年，隨著紡織產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，能源消費(fèi)也顯著增長(zhǎng)。紡織工業(yè)能源消費(fèi)總量由1995年的3531萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤增加到2013的6357萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤，增長(zhǎng)了44%。紡織工業(yè)的能源消費(fèi)主要集中在煤、電、熱力的消耗上，占到90%左右。從工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)成本構(gòu)成看，紡織企業(yè)能源資源消耗占成本的比重超過70%。“十二五”時(shí)期，國(guó)家對(duì)紡織工業(yè)提出了新的要求，主要產(chǎn)品單耗值增加為新的約束性指標(biāo)，并對(duì)單耗下降值提出了明確要求。紡織工業(yè)先后出臺(tái)了《紡織工業(yè)“十二五”發(fā)展規(guī)劃》和《建設(shè)紡織強(qiáng)國(guó)綱要（2011-2020）》兩個(gè)綱領(lǐng)性文件。文件中明確提出了：“十二五”期間紡織工業(yè)節(jié)能發(fā)展目標(biāo)：?jiǎn)挝辉黾又的茉聪谋?010年降低20%；工業(yè)二氧化碳排放強(qiáng)度比2010年降低20%。

3紡織工業(yè)的溫室氣體減排

我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，正從高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向中高速增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式正從規(guī)模速度型粗放增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向質(zhì)量效率型集約增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)正從增量擴(kuò)能為主轉(zhuǎn)向調(diào)整存量、做優(yōu)增量并存的深度調(diào)整，經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力正從傳統(tǒng)增長(zhǎng)點(diǎn)轉(zhuǎn)向新的增長(zhǎng)點(diǎn)。從資源環(huán)境約束看，過去能源資源和生態(tài)環(huán)境空間相對(duì)較大，現(xiàn)在環(huán)境承載能力已經(jīng)達(dá)到或接近上限，必須推動(dòng)形成綠色低碳循環(huán)發(fā)展新方式。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的態(tài)勢(shì)下，紡織行業(yè)也面臨生產(chǎn)增速全面下降，出口形勢(shì)嚴(yán)峻，資源環(huán)境承載壓力大等情況，節(jié)能減排將成為紡織行業(yè)發(fā)展的突破口。紡織行業(yè)必須改變粗放增長(zhǎng)方式，通過改變能源結(jié)構(gòu)、提高能源利用效率、采用節(jié)能低碳技術(shù)來達(dá)到溫室氣體減排目的。紡織工業(yè)改變能源結(jié)構(gòu)的方法有利用生物質(zhì)能及太陽(yáng)能。提高能源利用效率則可以通過采用廠房節(jié)能燈的使用、新型變壓器的使用、變頻器的使用、新型疏水閥、鍋爐過量空氣系數(shù)控制技術(shù)、耗熱設(shè)備的保溫技術(shù)、高溫廢水余熱回收技術(shù)、熱定形機(jī)尾氣余熱回收技術(shù)、節(jié)能風(fēng)機(jī)等方法。節(jié)能低碳技術(shù)則包括低浴比印染技術(shù)、常溫染整技術(shù)、無(wú)水染整技術(shù)、機(jī)械整理技術(shù)、數(shù)碼印花技術(shù)、短流程印染技術(shù)等。

篇（4）

二、山東省旅游交通碳排放量的估算方法

準(zhǔn)確計(jì)算旅游碳排放量比較困難，在既有的關(guān)于旅游碳排放量估算的研究中，主要有“自上而下法”和“自下而上法”兩種。“自上而下法”即直接估算一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的旅游業(yè)碳排放量;而“自下而上法”則是以分析到達(dá)旅游目的地的游客數(shù)據(jù)入手，根據(jù)對(duì)旅游行為的分類統(tǒng)計(jì)，向上逐級(jí)統(tǒng)計(jì)各個(gè)部門的二氧化碳排放量。各種與旅游相關(guān)的交通方式的旅客運(yùn)輸規(guī)模則用相應(yīng)交通方式旅客周轉(zhuǎn)量的9%來表示。在發(fā)展中國(guó)家，每人每天大約出行6千米，其中與旅游休閑有關(guān)的出行占不到10%，即每人每天大約有0.6千米的出行是與旅游相關(guān)的。一般來說，某一區(qū)域的經(jīng)濟(jì)水平越發(fā)達(dá)，其居民的出游意愿和出游幾率也就越高。山東省是我國(guó)的重要經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省和旅游大省，其經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平在全國(guó)各省份中名列前茅，以2013年為例，其旅游業(yè)收入占GDP的比重為9.48%，而當(dāng)年我國(guó)旅游業(yè)收入占GDP的比重僅為5.18%，結(jié)合石培華(2011)的研究結(jié)果，本文使用旅客周轉(zhuǎn)量的9%作為與旅游相關(guān)的旅客運(yùn)輸規(guī)模，而計(jì)算所需的2000—2013年山東省旅客周轉(zhuǎn)量來自《山東統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2014)。另外，由于居民旅游所選擇的出行方式多樣化，根據(jù)2009年《中國(guó)旅游城市網(wǎng)譽(yù)報(bào)告》中的數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)有35.6%的游客選擇通過公路交通完成旅行，有32.7%的游客選擇鐵路交通，有25%的乘客選擇航空交通，而選擇自行車、水運(yùn)等其他交通方式的旅客約占6.7%，本文使用以上數(shù)據(jù)作為游客選擇各種交通方式出行的數(shù)據(jù)。

三、計(jì)算結(jié)果與分析

查閱歷年《山東統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得2000—2013年山東省旅客周轉(zhuǎn)量后，代入公式即可得到與旅游相關(guān)的各類交通方式的旅客運(yùn)輸規(guī)模，再根據(jù)公式，分別與相應(yīng)的各種交通方式的二氧化碳排放系數(shù)相乘后，即可得到相應(yīng)的旅游交通碳排放量，再將各種旅游交通方式的碳排放量進(jìn)行加總處理，即可得到2000—2013年山東省旅游交通碳排放量，然后除以各年相應(yīng)的山東省游客總數(shù)之后，即可得到2000—2013年山東省游客人均旅游交通碳排放量。游客人均旅游交通碳排放量、旅游交通碳排放結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析之后，得出結(jié)果:

(一)山東省旅游交通碳排放量總體呈逐年增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)

2000年山東省旅游交通碳排放量為0.848Mt，2013年增至2.924Mt，是2000年的3.45倍，年均增長(zhǎng)9.99%。2000—2013年山東省旅游交通碳排放量的變化大致分為三個(gè)階段，即2000—2003年和2010—2013年為緩慢增長(zhǎng)階段，2004—2009年為快速增長(zhǎng)階段。2000—2003年山東省旅游交通碳排放量增長(zhǎng)緩慢，2001年旅游交通碳排放量增長(zhǎng)率為8.31%，2002年為8.18%，2003年旅游業(yè)由于受到“非典”事件的影響，山東省旅游業(yè)收入和接待游客總數(shù)均出現(xiàn)一定程度的下降，旅游交通碳排放量同步下降3.93%。2004—2009年，山東省旅游業(yè)發(fā)展迅速，旅游交通碳排放量呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，年增長(zhǎng)率都在10個(gè)百分點(diǎn)以上。由于國(guó)務(wù)院在2009年提出要大力實(shí)施旅游節(jié)能節(jié)水減排工程，倡導(dǎo)低碳旅游方式，國(guó)家旅游局又在2010年進(jìn)一步提出推進(jìn)旅游行業(yè)節(jié)能減排工作的指導(dǎo)意見，山東省在發(fā)展旅游經(jīng)濟(jì)的同時(shí)響應(yīng)國(guó)家號(hào)召，實(shí)施了旅游業(yè)節(jié)能減排政策，使得2010—2013年旅游交通碳排放增長(zhǎng)較為緩慢，2013年僅增長(zhǎng)3.32%，旅游業(yè)節(jié)能減排工作初見成效。

(二)山東省游客人均旅游交通碳排放量總體呈下降趨勢(shì)

從游客人均旅游交通碳排放量來看，山東省游客人均旅游交通碳排放量總體呈下降趨勢(shì)。進(jìn)入21世紀(jì)以來，山東省旅游業(yè)無(wú)論是總體規(guī)模還是發(fā)展速度都位居全國(guó)前列，2000年山東省游客總數(shù)為7079萬(wàn)人，2013年增長(zhǎng)到54714萬(wàn)人，是2000年的7.73倍，雖然山東省旅游交通碳排放量逐年上升，但山東省游客總數(shù)增長(zhǎng)率總體上仍要大于旅游交通碳排放量增長(zhǎng)率，這就使得游客人均旅游交通碳排放量總體上呈下降趨勢(shì)。其中，2003年受“非典”事件影響山東省當(dāng)年游客數(shù)量減少，2008年受國(guó)際金融危機(jī)影響，當(dāng)年的游客人數(shù)增長(zhǎng)率也出現(xiàn)一定程度的下滑，這就使2003年和2008年山東省游客人均旅游交通碳排放量出現(xiàn)短暫上升。

(三)航空交通和公路交通是山東省旅游交通碳排放的主要來源

為消除個(gè)別年份的數(shù)據(jù)對(duì)總體結(jié)果的影響，以2000—2013年各種交通方式累積的碳排放量來看，可發(fā)現(xiàn)各種交通方式中，公路交通碳排放占27.37%，鐵路交通碳排放占12.38%，航空交通碳排放占57.67%，其他交通方式碳排放僅占2.58%;各種交通方式中，公路交通碳排放的年平均增長(zhǎng)率最大，航空交通次之，說明航空交通和公路交通是山東省旅游交通碳排放的主要來源，這主要與山東省公路交通發(fā)達(dá)，航空運(yùn)輸發(fā)展迅速有關(guān)。以2013年為例，山東省8家運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)完成旅客吞吐量2884萬(wàn)人次，同比增長(zhǎng)13.4%，同時(shí)公路交通是山東省主要的交通運(yùn)輸方式，其公路建設(shè)遍布城鄉(xiāng)，四通八達(dá)，截至2013年底，山東省已經(jīng)初步完成了“五縱四橫一環(huán)八連”的高等級(jí)公路網(wǎng)建設(shè)規(guī)劃，形成了橫連東西、縱貫?zāi)媳?、環(huán)連相通的大通道。

四、結(jié)論及對(duì)策建議

(一)結(jié)論

通過對(duì)2000—2013年山東省旅游交通碳排放量進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論:

1.旅游交通碳排放總體呈逐年上升態(tài)勢(shì)。旅游交通碳排放量的變化可分為三個(gè)階段，即2000—2003年和2010—2013年的緩慢增長(zhǎng)階段，2004—2009年的快速增長(zhǎng)階段。

2.除了2003年和2008年之外，山東省游客人均旅游交通碳排放量均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

3.旅游交通碳排放主要來源于航空交通和公路交通。

(二)對(duì)策建議

1.山東省可以借鑒國(guó)際上對(duì)交通業(yè)征收碳稅的做法，適當(dāng)提高燃油經(jīng)濟(jì)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)燃油、天然氣等按含碳量的比例征收碳稅，通過經(jīng)濟(jì)激勵(lì)手段推動(dòng)替代燃料技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展，以達(dá)到旅游交通節(jié)能減排的目的。

2.加大資金投入力度，通過技術(shù)等手段降低航空旅游交通的碳排放。航空企業(yè)在確保安全的前提下，可通過優(yōu)化航路、截彎取直縮短飛行距離、精確計(jì)算所需攜帶的能源量達(dá)到合理配載、盡量減少地面滑行、提高空管效率、推廣橋載設(shè)備、鼓勵(lì)使用生物燃料等一系列措施，最大限度地降低航空旅游交通碳排放量。

篇（5）

2各地區(qū)碳排放量的測(cè)算

考慮到二氧化碳排放的來源比較廣泛，除了化石能源燃燒外，在水泥、石灰、電石、鋼鐵等工業(yè)生產(chǎn)過程中，由于物理和化學(xué)反應(yīng)的發(fā)生，也會(huì)有二氧化碳的排放，而在所有工業(yè)生產(chǎn)過程排放的二氧化碳中，水泥大約占56．8％，石灰大約占33．7％，而電石、鋼鐵生產(chǎn)所占不足10％．為了進(jìn)一步增強(qiáng)估算的全面性和準(zhǔn)確性，本文不僅估算了化石能源燃燒所產(chǎn)生的二氧化碳排放量，同時(shí)也估算了水泥生產(chǎn)過程產(chǎn)生的二氧化碳排放量．另外，為精確起見，本文進(jìn)一步將化石能源消費(fèi)細(xì)分為煤炭消費(fèi)、焦炭消費(fèi)、石油消費(fèi)、天然氣消費(fèi)，其中石油消費(fèi)則更進(jìn)一步細(xì)分為汽油、煤油、柴油、燃料油四類．所有化石能源消費(fèi)數(shù)據(jù)都來自于歷年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》．水泥生產(chǎn)數(shù)據(jù)來自于國(guó)泰安金融數(shù)據(jù)庫(kù)．水泥生產(chǎn)過程產(chǎn)生的二氧化碳排放量具體計(jì)算公式如下：CC＝Q×EFcement．（2）其中CC表示水泥生產(chǎn)過程中二氧化碳排放總量，Q表示水泥生產(chǎn)總量，而EFcement則是水泥生產(chǎn)的二氧化碳排放系數(shù)．本文估算水泥生產(chǎn)的二氧化碳排放量時(shí)，僅僅計(jì)算了化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生的二氧化碳排放量，而沒有包含水泥生產(chǎn)過程中燃燒化石燃料而造成的二氧化碳排放量．表1列出了各類排放源的CO2排放系數(shù)．經(jīng)過一系列準(zhǔn)確計(jì)算，可以得到我國(guó)30個(gè)省市地區(qū)1997—2011年二氧化碳排放量的估計(jì)值.由表2的二氧化碳排放量估算值可以看出我國(guó)各省市地區(qū)碳排放量基本都呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，地區(qū)差異比較明顯．為了更好的體現(xiàn)我國(guó)二氧化碳排放的地區(qū)差異性，將我國(guó)30個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和其地理位置劃分為三大區(qū)域，包括東部地區(qū)、中部地區(qū)以及西部地區(qū)．具體來講，東部地區(qū)包括北京、河北、天津、遼寧、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東和海南這11個(gè)?。ㄊ校恢胁康貐^(qū)主要包括黑龍江、吉林、山西、湖北、河南、湖南、安徽和江西這8個(gè)省份；西部地區(qū)則包括內(nèi)蒙古、廣西、云南、貴州、四川、陜西、重慶、青海、寧夏、新疆、甘肅、（由于缺乏數(shù)據(jù)較多，未估算其二氧化碳排放量）這12個(gè)省（市、區(qū)）．表3顯示我國(guó)三大區(qū)域的碳排放量.表3的數(shù)據(jù)反映了我國(guó)及東中西部三大區(qū)域碳排放量情況．從總體上來看，1997—2011年我國(guó)的二氧化碳排放量呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，從1997年的336565．69萬(wàn)噸增長(zhǎng)至2011年的1066359．01萬(wàn)噸，增長(zhǎng)幅度達(dá)到729793．32萬(wàn)噸，短短15年間排放量大約增長(zhǎng)了2．17倍．由圖1可以明顯看出，在1997—2002年我國(guó)二氧化碳排放量處于緩慢增長(zhǎng)的階段，這個(gè)階段我國(guó)的二氧化碳排放量年均增長(zhǎng)為3．48％．這個(gè)階段產(chǎn)生的原因主要是受亞洲金融危機(jī)影響，我國(guó)出口貿(mào)易縮減，這在一定程度上減少了二氧化碳的排放．從2003年起，亞洲各國(guó)陸續(xù)走出金融危機(jī)的泥潭，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速，但由于我國(guó)高投入、高消耗、高污染的粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，使得我國(guó)這一階段的二氧化碳排放量處于快速增長(zhǎng)期，2003—2007年我國(guó)二氧化碳排放量增速達(dá)到13．70％．之后我國(guó)二氧化碳排放量增速有所下降，2008—2011年增速為9．37％．雖然增長(zhǎng)率依舊不低，但是相比于2003—2007年還是呈現(xiàn)下降趨勢(shì)．這說明我國(guó)意識(shí)到能源環(huán)境的重要性，開始探尋低碳經(jīng)濟(jì)路徑，為實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)付出努力．特別是在2008年10月29日我國(guó)公布的《中國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化的政策行動(dòng)》白皮書，鄭重聲明了我國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化問題的積極態(tài)度和相關(guān)行動(dòng)，更是明晰了我國(guó)未來低碳發(fā)展路徑．從表3東中西部三大區(qū)域碳排放量情況可以明顯看出，我國(guó)的碳排放區(qū)域差異性是比較顯著的．總體來講，我國(guó)二氧化碳排放量呈現(xiàn)由東到西依次遞減的規(guī)律，東部地區(qū)碳排放量最多，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)碳排放量最少．東部地區(qū)的二氧化碳排放在絕對(duì)量上大大超過中西兩大區(qū)域．從圖2可以看到，這三大區(qū)域二氧化碳排放均呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，且其增長(zhǎng)規(guī)律均與全國(guó)二氧化碳排放量一樣，可以分為三個(gè)階段：從1997—2002年三大區(qū)域的二氧化碳排放量有升有降，總體來說處于緩慢增長(zhǎng)階段；從2003—2007年，三大區(qū)域的二氧化碳排放量均呈現(xiàn)不同程度的增長(zhǎng)，整體處于快速增長(zhǎng)階段；從2008—2011年，三大區(qū)域的二氧化碳排放量處于增速下降階段．圖2是我國(guó)1997—2011年30個(gè)省市地區(qū)二氧化碳排放量均值的降序排列圖．其中，二氧化碳排放量均值位于全國(guó)二氧化碳排放均值的省市地區(qū)有：山東、河北、江西、江蘇、河南、廣東、遼寧、內(nèi)蒙古、浙江、四川和湖北．排名靠前的前五個(gè)省份是山東、河北、江西、江蘇和河南，分別占我國(guó)二氧化碳排放總量均值的8．71％、8．00％、7．68％、6．21％和5．95％．我國(guó)的主要二氧化碳排放大省均為傳統(tǒng)工業(yè)，能源消費(fèi)以煤炭為主．二氧化碳排放量排名靠后的五個(gè)省份分別是天津、甘肅、寧夏、青海和海南，分別占我國(guó)二氧化碳排放總量均值的1．46％、1．44％、0．98％、0．40％和0．30％．圖3是我國(guó)1997—2011年各省碳排放年均增長(zhǎng)率的降序排列圖．可以看到，二氧化碳排放年均增長(zhǎng)率排名前五的省份是寧夏、內(nèi)蒙古、海南、福建和山東，其中寧夏二氧化碳排放的年均增長(zhǎng)率達(dá)到15．36％．寧夏出現(xiàn)較高二氧化碳排放速度的原因與其快速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)密切相關(guān)，1997年寧夏的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為210．92億元，2011年為2102．21億元，增幅達(dá)到1891．29，增長(zhǎng)了8．97倍．第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重由1997年的41．6％增長(zhǎng)到了2011年的50．2％，增長(zhǎng)了8．6個(gè)百分點(diǎn)．快速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展及不合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)刺激了二氧化碳的高速排放．除了以上二氧化碳排放年均增長(zhǎng)率排名靠前的省份外，青海、陜西、廣西和新疆的年均增長(zhǎng)率也均超過了10％，高于全國(guó)8．59％的平均增長(zhǎng)水平．排名靠后的五個(gè)省份為遼寧、山西、黑龍江、上海和北京，其二氧化碳排放的年均增長(zhǎng)率分別為6．47％、6．16％、5．41％、4．32％和1．95％，其中北京二氧化碳排放年均增長(zhǎng)率以1．95％位居全國(guó)最低.

3我國(guó)各省區(qū)二氧化碳排放影響因素的實(shí)證研究

影響二氧化碳排放的相關(guān)因素很多，比如地理因素、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開放程度、投資水平、制度環(huán)境、城市化水平、能源價(jià)格等［5－8］．考慮到客觀條件的限制，在考慮數(shù)據(jù)可得性基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、出口貿(mào)易、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、城市化水平、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)二氧化碳排放的影響．本文選擇的面板數(shù)據(jù)模型如下：yit＝α＋Zitβ＋ηi＋εit．（3）其中，yit是第i個(gè)省份第t年人均二氧化碳排放量；α是常數(shù)項(xiàng)，β是回歸系數(shù)；ηi是個(gè)體效應(yīng)，主要用來控制各省份自有的特殊性質(zhì)，εit是外生解釋變量，主要包含國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（用gdp表示）、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、城市化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及出口貿(mào)易等因素．其中，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以煤炭消費(fèi)量占能源消費(fèi)量的比重度量（用energe表示），城市化水平以非農(nóng)人口占總?cè)丝诒戎囟攘浚ㄓ胏ity表示），出口貿(mào)易以出口額占GDP的比重度量（用export表示），產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重度量（用industry表示），同時(shí)對(duì)所有變量進(jìn)行了取對(duì)數(shù)處理．結(jié)果顯示，該面板回歸模型擬合地較好，回歸系數(shù)具有較高的顯著性，其符號(hào)方向與現(xiàn)實(shí)情況較為符合．產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)二氧化碳排放量的彈性系數(shù)較高，說明二氧化碳對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的變動(dòng)比較敏感．第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重每增加1％，會(huì)使二氧化碳排放量增加0．9744％，這說明第二產(chǎn)業(yè)與碳排放呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系，第二產(chǎn)業(yè)是二氧化碳排放的主要驅(qū)動(dòng)因素．經(jīng)濟(jì)每增長(zhǎng)1％，二氧化碳排放量則會(huì)增加0．5812％，這說明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也是碳排放量增多的一個(gè)重要因素，二者呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系．能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與出口貿(mào)易與碳排放量的彈性系數(shù)在1％水平上不顯著．

篇（6）

1．2研究方法根據(jù)排放來源的不同，家庭碳排放可分為直接和間接兩部分。直接碳排放包括家庭用于炊事、取暖、照明、洗浴、交通等活動(dòng)中對(duì)能源商品直接消費(fèi)所產(chǎn)生的CO2;間接碳排放是家庭生活過程中使用的各項(xiàng)產(chǎn)品與服務(wù)在其開發(fā)、生產(chǎn)、流通、使用和回收整個(gè)生命周期中所產(chǎn)生的CO2。家庭直接碳排放的核算參照《IPCC溫室氣體排放清單指南》［16］中的表觀消費(fèi)量法，涉及能源類型包括原煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦?fàn)t煤氣、其他煤氣、汽油、煤油、柴油、液化石油氣、天然氣，部分計(jì)算系數(shù)根據(jù)我國(guó)最新標(biāo)準(zhǔn)①進(jìn)行了調(diào)整。家庭間接碳排放的核算參照投入產(chǎn)出法［17－19］，涉及食品、衣著、居住、家庭設(shè)備、醫(yī)療保健、交通通訊、文教娛樂以及其他商品和服務(wù)八項(xiàng)消費(fèi)所產(chǎn)生的碳排放。

2結(jié)果與分析

2．1家庭碳排放總量中國(guó)正處于城市化快速發(fā)展階段，人們對(duì)生活質(zhì)量的要求逐漸提高，各種能源商品及服務(wù)的消費(fèi)支出相應(yīng)增加，城鄉(xiāng)家庭碳排放總量不斷增加(圖1)。1995－2011年，我國(guó)居民家庭碳排放總量呈現(xiàn)先緩慢上升后快速上升的趨勢(shì)，從1995年的6．54億t增至2011年的23．78億t，增加了263．28%。其中，城鎮(zhèn)從1995年的3．30億t增至2011年的16．31億t，年均增長(zhǎng)9．85%;而農(nóng)村從1995年的3．24億t增至2011年的7．47億t，年均增長(zhǎng)5．03%。城鎮(zhèn)家庭碳排放增速始終大于農(nóng)村，城鄉(xiāng)家庭碳排放差異從1995的1．02倍增至2011年的2．18倍，差距不斷擴(kuò)大。

2．2人均家庭碳排放量1995－2011年，我國(guó)人均家庭碳排放先緩慢增長(zhǎng)后迅速增長(zhǎng)(圖2)，從1995年的0．54t/人增至2011年的1．77t/人。17年來，城鎮(zhèn)人均家庭碳排放始終大于農(nóng)村，但農(nóng)村增速大于城鎮(zhèn)，城鄉(xiāng)家庭人均碳排放差異從1995年的2．47倍降至2011年2．07倍。差距逐步減小，體現(xiàn)了我國(guó)城鄉(xiāng)居民生活水平差距的縮小。

2．3直接碳排放與間接碳排放1995－2011年，城鎮(zhèn)家庭直接碳排放增長(zhǎng)了132．21%，間接碳排放增長(zhǎng)了692．21%(圖3)，后者增幅遠(yuǎn)大于前者;直接碳排放比重從1995年的53．48%降至2011年的25．21%，間接碳排放比重從1995年46．52%增至2011年的74．79%，城鎮(zhèn)家庭逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐蚤g接碳排放為主。農(nóng)村家庭直接碳排放增長(zhǎng)了113．98%，間接碳排放增長(zhǎng)了152．9%，兩者增幅相當(dāng);直接碳排放比重從1995年的57．33%降至2011年的53．25%，間接碳排放比重從1995年42．67%增至2011年的46．75%，農(nóng)村家庭仍以直接碳排放為主。1995年，城鎮(zhèn)家庭直接碳排放是農(nóng)村的0．95倍，2011年為1．03倍，城鄉(xiāng)差距較小;1995年城鎮(zhèn)間接碳排放是農(nóng)村的1．11倍，2011年達(dá)到了3．49倍，城鄉(xiāng)差距不斷拉大。

2．4家庭碳排放結(jié)構(gòu)將家庭碳排放分為煤炭(原煤、其他洗煤、型煤)、油品(汽油、柴油、煤油)、液化石油氣、天然氣、電力、其他能源(焦炭、焦?fàn)t煤氣、其他煤氣)、食品、衣著、居住、家庭設(shè)備及用品、交通通訊、文教娛樂、醫(yī)療保健、其他商品和服務(wù)共十四項(xiàng)。由于我國(guó)農(nóng)村地區(qū)天然氣暫未普及，使用量極少，故農(nóng)村家庭不單獨(dú)列出天然氣的碳排放，而將其歸于其他能源。城鄉(xiāng)家庭在基本生活用能設(shè)施、能源類型、消費(fèi)水平方面差異較大，兩者碳排放結(jié)構(gòu)差別顯著(圖4)。從城鎮(zhèn)家庭的角度來看，交通通訊排放比重增幅最大，從1995年的3．03%增至2011年的21．14%，成為目前城鎮(zhèn)最主要的排放源，這主要是因?yàn)榻陙砦覈?guó)城市交通通訊基礎(chǔ)設(shè)施的逐步完善，以及汽車、摩托車、移動(dòng)電話等新產(chǎn)品不斷的推出以及價(jià)格的下降;而煤炭排放比重降幅最大，從1995的32．31%降至2011年的1．94%，這主要是因?yàn)槊禾恐鸩奖灰夯蜌狻⑻烊粴獾饶茉此娲?。從農(nóng)村家庭的角度而言，電力排放比重增幅最大，從1995年的13．31%增至2011年的32．22%，成為最主要的排放源，歸因于農(nóng)村能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變;煤炭排放比重雖大幅下降，但比重仍較大;食品排放比重下降幅度緊隨其后，歸因于農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。

2．5不同收入水平的城鄉(xiāng)家庭碳排放收入水平是影響家庭碳排放的重要因素［20，21］。2010年，我國(guó)城鄉(xiāng)家庭不同收入水平間接碳排放變化情況如圖5(直接能耗數(shù)據(jù)難以獲得，因此僅考慮間接碳排放)。分析可知:無(wú)論城鎮(zhèn)還是農(nóng)村，隨著收入水平的提高，各類型間接碳排放都呈增加趨勢(shì)，對(duì)于城鎮(zhèn)家庭，增幅最大的為交通通訊排放，其次為文教娛樂和居住排放;對(duì)于農(nóng)村家庭，增幅最大的為居住排放，其次為交通通訊、文教娛樂、醫(yī)療保健排放。同時(shí)，隨著收入水平的提高，食品排放比重下降，而交通通訊、文教娛樂排放比重上升。

2．6各省區(qū)城鄉(xiāng)人均家庭碳排放我國(guó)幅員遼闊，由于地理位置、自然稟賦以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素，各省區(qū)城鄉(xiāng)居民能源利用與家庭碳排放必然存在差異。限于數(shù)據(jù)的可得性，從人均家庭碳排放的角度對(duì)2010年我國(guó)30省區(qū)(不包括港澳臺(tái)和)城鄉(xiāng)家庭碳排放差異進(jìn)行分析與比較。2010年，我國(guó)各省區(qū)城鎮(zhèn)人均家庭碳排放均大于農(nóng)村，以全國(guó)平均水平所在點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)，以①和②線為坐標(biāo)軸，分為四個(gè)象限(圖6)。其中，位于第一象限的北京、上海、浙江、廣東、天津、福建、遼寧、內(nèi)蒙古8省區(qū)的城鎮(zhèn)和農(nóng)村人均家庭碳排放均大于全國(guó)平均水平，該地區(qū)是節(jié)能減排的重點(diǎn)省區(qū)，應(yīng)加強(qiáng)節(jié)能減排，且同時(shí)兼顧城鄉(xiāng)區(qū)域;位于第二象限的江蘇、黑龍江、山東、吉林、寧夏、河北6省區(qū)的農(nóng)村人均家庭碳排放大于全國(guó)平均水平，而城鎮(zhèn)小于全國(guó)平均水平，該地區(qū)應(yīng)注重農(nóng)村地區(qū)的節(jié)能減排;位于第三象限的湖北、陜西、湖南、河南、安徽、四川、廣西、山西、新疆、江西、海南、青海、甘肅、貴州14省區(qū)的城鎮(zhèn)和農(nóng)村人均家庭碳排放均小于全國(guó)平均水平，該地區(qū)節(jié)能減排工作應(yīng)在保障當(dāng)?shù)厝嗣窕旧钏降幕A(chǔ)上進(jìn)行;位于第四象限的云南、重慶2省區(qū)城鎮(zhèn)人均家庭碳排放大于全國(guó)平均水平，而農(nóng)村小于全國(guó)平均水平，該地區(qū)節(jié)能減排應(yīng)側(cè)重城鎮(zhèn)地區(qū)。

3討論

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，城鄉(xiāng)居民生活水平逐步提高，來自家庭生活消費(fèi)的碳排放總量不斷增加，家庭碳排放占我國(guó)碳排放總量的比重也不斷上升，以家庭為單元的節(jié)能減排工作逐步提上議程。文中通過對(duì)1995－2011年我國(guó)城鄉(xiāng)居民家庭碳排放的評(píng)估分析，形成以下認(rèn)識(shí):(1)我國(guó)居民家庭碳排放快速增長(zhǎng)，這與我國(guó)前期總體排放水平較低、排放增長(zhǎng)需求強(qiáng)密不可分。城鎮(zhèn)居民家庭碳排放的增速明顯高于農(nóng)村，這與城鎮(zhèn)化進(jìn)程、城鎮(zhèn)人口增長(zhǎng)和消費(fèi)能力的差別密切相關(guān)。城鎮(zhèn)是家庭碳排放的主要貢獻(xiàn)者，如何引導(dǎo)城市在快速發(fā)展的同時(shí)減緩碳排放增長(zhǎng)速度，是城市決策者必須考慮的重點(diǎn);農(nóng)村能源消費(fèi)行為逐步與城市接軌，優(yōu)質(zhì)能源(如電力)比重逐年增大，傳統(tǒng)能源(如煤炭)比重逐年降低，為節(jié)能減排帶來一定的契機(jī)。節(jié)能減排政策的制定應(yīng)從城鄉(xiāng)差異的實(shí)際出發(fā)。(2)文中研究表明，17年來，家庭碳排放的重點(diǎn)向電力、油品、交通通訊等方面轉(zhuǎn)移。其中，城鎮(zhèn)家庭交通通訊排放增長(zhǎng)迅速，成為主要排放源，而煤炭排放比重快速下降;農(nóng)村家庭電力排放增幅最大，替代煤炭排放成為最大排放源?？茖W(xué)利用家庭碳排放結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化規(guī)律及其趨勢(shì)預(yù)測(cè)對(duì)節(jié)能減排工作進(jìn)行合理部署。(3)在文中分析的全國(guó)30省區(qū)中，城鎮(zhèn)和農(nóng)村的人均家庭排放均低于全國(guó)平均水平的有14個(gè)，而高于全國(guó)平均水平的僅有8個(gè)，低水平排放省區(qū)主要分布在中西部地區(qū)，且中西部省區(qū)的城鄉(xiāng)排放差距更大，這意味著不同省區(qū)城鄉(xiāng)人均家庭排放的現(xiàn)狀、減排基礎(chǔ)、排放增長(zhǎng)需求等均有較大差別。應(yīng)廣泛考慮區(qū)域?qū)嶋H發(fā)展需求，使不同地區(qū)享有同等的發(fā)展權(quán)，同時(shí)關(guān)注城鄉(xiāng)差距，將農(nóng)村家庭的節(jié)能減排工作與脫貧發(fā)展互動(dòng)結(jié)合。

篇（7）

所謂碳排放，即指溫室氣體排放。溫室氣體主要包括二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)、氧化亞氮(N2O)、氫氟碳化物(HFC5)、全氟碳化物(PFCS)和六氟化硫(SF6)。由于CO2在溫室氣體中比重較大，故大多數(shù)研究中采用CO2當(dāng)量來表示溫室氣體的排放量。環(huán)境管理生命周期評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(ISO14040)將生命周期評(píng)價(jià)方法分為四個(gè)步驟:研究目標(biāo)和范圍確定、生命周期清單分析、生命周期的影響評(píng)價(jià)以及生命周期結(jié)果解析。碳排放計(jì)量的首要工作是確定計(jì)算的目標(biāo)和范圍。工程建設(shè)階段是建設(shè)產(chǎn)品的形成階段，這一階段產(chǎn)生的碳排放來源有三個(gè)方面，分別是建材生產(chǎn)碳排放、建材和機(jī)械運(yùn)輸碳排放和工程施工碳排放，需要確定每一部分碳排放的邊界范圍。

(1)建材生產(chǎn)碳排放，主要由建材生產(chǎn)時(shí)消耗的各種能源產(chǎn)生。由于原材料和生產(chǎn)工藝不同，不同建材的碳排放量有很大差別，選擇合適的建材是減少碳排放的一個(gè)重要措施。另外，人的因素產(chǎn)生的碳排放量相對(duì)很小，在測(cè)算建材生產(chǎn)碳排放時(shí)可以忽略不計(jì)。

(2)建材和機(jī)械運(yùn)輸碳排放(以下簡(jiǎn)稱運(yùn)輸碳排放)，主要由運(yùn)輸過程消耗的燃油資源產(chǎn)生。其碳排放量與所運(yùn)輸?shù)奈锲贩N類、數(shù)量、運(yùn)輸工具以及運(yùn)輸距離等因素有關(guān)。在工程造價(jià)文件中，運(yùn)輸碳排放數(shù)據(jù)體現(xiàn)在運(yùn)輸車輛的機(jī)械臺(tái)班消耗上，根據(jù)機(jī)械臺(tái)班消耗量可估算出運(yùn)輸碳排放量。

(3)施工過程較建材生產(chǎn)和運(yùn)輸過程更加復(fù)雜，碳排放范圍也更廣泛。施工生產(chǎn)要素消耗包括人工、材料、機(jī)械三類，其中，人工碳排放量相對(duì)很少，可以忽略不計(jì);建材生產(chǎn)過程已經(jīng)計(jì)算過材料碳排放，不必重復(fù)計(jì)算。故施工碳排放主要考慮施工機(jī)械和施工工藝因素，通過對(duì)施工方案和施工組織設(shè)計(jì)的優(yōu)化可有效減少碳排放量。

1.2計(jì)算方法

目前，工程建設(shè)碳排放計(jì)量尚無(wú)通用的國(guó)際或國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，可參考產(chǎn)品碳計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行工程建設(shè)碳排放的計(jì)算。如ISO/CD14067、英國(guó)PAS2050:2008規(guī)范以及IPCC國(guó)家溫室氣體(GHG)排放清單指南等，這些規(guī)范在碳排放的范圍核算和計(jì)量方法上都較為成熟，具有很大的參考價(jià)值。對(duì)現(xiàn)有規(guī)范和參考文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)，得到工程建設(shè)領(lǐng)域可借鑒的幾種碳排放量計(jì)算方法:

(1)實(shí)測(cè)法。通過標(biāo)準(zhǔn)連續(xù)計(jì)量設(shè)施對(duì)現(xiàn)場(chǎng)燃燒設(shè)備有關(guān)參數(shù)進(jìn)行實(shí)際計(jì)量，得到排放氣體的流速、流量和濃度數(shù)據(jù)，據(jù)此計(jì)算碳排放。實(shí)測(cè)法結(jié)果較為準(zhǔn)確，但耗費(fèi)的人工和費(fèi)用成本較高，一般應(yīng)用于量大面廣的碳排放測(cè)量。

(2)投入產(chǎn)出法。投入產(chǎn)出法又稱物料衡算法，它的原理是遵循質(zhì)量守恒定律，即生產(chǎn)過程投入某系統(tǒng)或設(shè)備的燃料和原料中的碳等于該系統(tǒng)或設(shè)備產(chǎn)出的碳。投入產(chǎn)出法可用于計(jì)算整個(gè)或局部生產(chǎn)過程的碳足跡，但其無(wú)法區(qū)別出不同施工工藝和技術(shù)的差異，且獲得結(jié)果的準(zhǔn)確性有偏差。

(3)過程法。過程法在工程建設(shè)領(lǐng)域又叫作施工工序法。它是基于產(chǎn)品生命周期整個(gè)過程的物質(zhì)和能源流動(dòng)消耗來測(cè)算碳排放量，其思路是將施工階段進(jìn)行劃分，列出分部分項(xiàng)工程的機(jī)械清單，然后用單位量乘以量就得到各分部分項(xiàng)工程的施工碳排放。過程法簡(jiǎn)便易行、精確性較高，但基于過程的物質(zhì)和能源消耗數(shù)據(jù)不易獲得，在一定程度上限制了該方法的應(yīng)用。

(4)清單估算法。清單估算法采用IPCC政府間氣候變化專門委員會(huì)公布的《IPCC溫室氣體排放清單》計(jì)算碳排放，主要原理是用各種能源的實(shí)際消耗量乘以碳排放因子加總得到總的碳排放量。碳排放因子指生產(chǎn)單位產(chǎn)品所排放的CO2的當(dāng)量值，根據(jù)正常作業(yè)及管理?xiàng)l件，生產(chǎn)同一產(chǎn)品的不同工藝和規(guī)模下溫室氣體排放量加權(quán)平均得到，可在相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)中查得。清單估算法簡(jiǎn)單可行、應(yīng)用面廣，關(guān)鍵是要確定溫室氣體的排放清單并選擇適當(dāng)?shù)奶寂欧乓蜃?。本文的工程建設(shè)碳排放量計(jì)算是基于生命周期評(píng)價(jià)理論，將過程法和清單估算法有機(jī)結(jié)合而成的混合計(jì)算方法。具體過程為:首先，采用過程法，按照工程圖樣列出材料機(jī)械消耗清單，也可直接采用清單計(jì)價(jià)時(shí)的分部分項(xiàng)工程材料機(jī)械清單;其次，采用清單估算法，將各個(gè)材料和機(jī)械的消耗量進(jìn)行匯總并選擇合適的碳排放因子;最后，將消耗量數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)碳排放因子相乘并加總，即得到整個(gè)工程建設(shè)階段的碳排放量。

2案例實(shí)證

本文選取鐵路工程某建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行工程建設(shè)階段碳排放實(shí)例分析，由于該工程的特殊性質(zhì)，在此不便對(duì)工程概況進(jìn)行介紹，只運(yùn)用工程造價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析。

2.1清單匯總

根據(jù)工程造價(jià)文件中的機(jī)械臺(tái)班消耗量和2005年《鐵路工程機(jī)械臺(tái)班費(fèi)用定額》中的單位臺(tái)班消耗指標(biāo)，二者相乘即得到總的機(jī)械能源消耗量。

2.2碳排放因子確定

碳排放因子(CarbonEmissionFactor)是計(jì)算碳排放的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，指消耗單位質(zhì)量能源所產(chǎn)生的溫室氣體轉(zhuǎn)化為二氧化碳的量。能源的碳排放因子包括了單位質(zhì)量能源從開采、加工、使用各個(gè)環(huán)節(jié)中排放的溫室氣體量轉(zhuǎn)化為二氧化碳量的總和。目前，關(guān)于碳排放因子的選用尚無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，不同國(guó)家、組織和地區(qū)算得的碳排放因子往往有很大差別，在一定程度上影響到計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。本文總結(jié)并借鑒了現(xiàn)有碳排放因子，選擇其常用值或平均值作為工程建設(shè)階段碳排放計(jì)算的參考，各能源或材料的碳排放因子用F表示。

篇（8）

1.1人均年排放量趨同分配方法人均年排放量趨同分配方法[1]的主要思想是：發(fā)達(dá)國(guó)家逐漸減少其人均年碳排放量，而發(fā)展中國(guó)家慢慢增加其人均年碳排放量，到某一目標(biāo)年兩者趨同。本文認(rèn)為該方法侵犯了發(fā)展中國(guó)家的人均排放權(quán)利，這不僅因?yàn)樗纯紤]發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家歷史排放責(zé)任的差異[13、15-16]，更為嚴(yán)重的是按照該方法實(shí)施，在實(shí)現(xiàn)趨同以前，發(fā)達(dá)國(guó)家的人均年排放量會(huì)始終高于發(fā)展中國(guó)家，這將導(dǎo)致兩者人均歷史累計(jì)排放量的差距進(jìn)一步單調(diào)增加，這對(duì)發(fā)展中國(guó)家來說是極為不公平的。在人均年排放量趨同思想的基礎(chǔ)上，發(fā)達(dá)國(guó)家提出了各種改進(jìn)和變通方案，但這些方案在兼顧公平性方面仍存在一些不足，下面舉一個(gè)例子進(jìn)行剖析。CCCPST方案[7]由美國(guó)、荷蘭和意大利的幾位科學(xué)家共同提出，主要思想是由不同國(guó)家的高收入群體承擔(dān)減排義務(wù)。筆者認(rèn)為該方案既難以操作，又不公平。首先，對(duì)于一個(gè)國(guó)家來說，高低收入的比例結(jié)構(gòu)不僅與化石能源帶來的收益有關(guān)，還與其政治經(jīng)濟(jì)體制、財(cái)富分配機(jī)制相關(guān)，而后者起主導(dǎo)作用，關(guān)系更為密切。使用一個(gè)與化石能源CO2排放相關(guān)性不高的指標(biāo)“高收入人數(shù)比例”作為全球各國(guó)間的排放權(quán)分配依據(jù)，很不合理，而且會(huì)使得發(fā)達(dá)國(guó)家輕易逃脫其碳排放的歷史責(zé)任。其次，該方法的可操作性很低：富人與窮人，很難做出一個(gè)既合理又公平的界定，且發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家的富人標(biāo)準(zhǔn)無(wú)疑是不一樣的，難以統(tǒng)一；國(guó)家之間收入換算成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)是采用匯率還是采用購(gòu)買力，也沒有定論。最后，從公平性的角度來說，僅由富人承擔(dān)減排責(zé)任也不合理。

1.2考慮歷史責(zé)任的分配方法巴西提案[9]認(rèn)為全球氣候變化主要是發(fā)達(dá)國(guó)家自工業(yè)革命以來200多年間溫室氣體排放的累積效應(yīng)造成的，提出以“有效排放量”（即考慮氣體在大氣中的半衰期影響）為指標(biāo)分配附件1國(guó)家的碳排放限額，從而體現(xiàn)“污染者付費(fèi)”的原則（污染者付費(fèi)原則要求根據(jù)各國(guó)溫室氣體排放造成的環(huán)境影響來分配碳排放限額）。巴西提案考慮了各國(guó)的歷史碳排放責(zé)任，并提出發(fā)達(dá)國(guó)家應(yīng)建立清潔發(fā)展基金幫助發(fā)展中國(guó)家減排的觀點(diǎn)，比較有利于發(fā)展中國(guó)家。但有學(xué)者[18]指出巴西提案存在以下重大缺陷：由于附件1與非附件締約方各國(guó)采用的計(jì)量方法不同，若僅根據(jù)有效排放來確定減排義務(wù)，非附件1締約方將在其人均有效排放量遠(yuǎn)低于附件1締約方的人均有效排放量時(shí)，就承擔(dān)與附件1締約方相同的減排義務(wù)。也有學(xué)者[11]提出巴西提案只強(qiáng)調(diào)了污染者要為歷史付費(fèi)，而沒有考慮處于不同發(fā)展階段的各國(guó)當(dāng)前及未來的發(fā)展需求。如何將其更好地應(yīng)用于全球碳排放權(quán)的分配，還需要進(jìn)一步探討。國(guó)內(nèi)的碳排放權(quán)分配方案[10]基本是以“人均歷史累計(jì)排放指標(biāo)”為基點(diǎn)，來分配未來全球CO2排放限額。該方法強(qiáng)調(diào)發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家歷史排放責(zé)任的不同，顯然，考慮歷史責(zé)任的人均分配方法在一定程度上有利于發(fā)展中國(guó)家。不過，筆者認(rèn)為，雖然從人權(quán)的角度來說，人均的碳排放權(quán)益是在進(jìn)行碳減排指標(biāo)分配時(shí)應(yīng)該要考慮的首要指標(biāo)，但不應(yīng)是唯一的指標(biāo)，僅考慮這一個(gè)指標(biāo)尚不夠公平，但遺憾的是，現(xiàn)有的絕大部分方案均未綜合考慮各國(guó)的國(guó)家自然社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況。潘家華等[11]提出的“滿足人文發(fā)展基本需求的碳預(yù)算方案”，該方案考慮了歷史排放責(zé)任的不同，首先運(yùn)用人均原則確定評(píng)估期內(nèi)滿足全球長(zhǎng)期目標(biāo)的全球碳預(yù)算，然后以基準(zhǔn)年人口為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)各國(guó)碳預(yù)算進(jìn)行初始分配，并根據(jù)各國(guó)氣候、地理、資源稟賦等自然因素對(duì)各國(guó)初始碳預(yù)算作出調(diào)整，并通過基于實(shí)際需求的碳預(yù)算轉(zhuǎn)移支付，以達(dá)到保持全球碳預(yù)算的總體平衡和各國(guó)碳預(yù)算平衡的目的。筆者認(rèn)為碳排放權(quán)分配不僅需要納入各國(guó)的自然社會(huì)環(huán)境要素，從多角度、多尺度綜合考慮各相關(guān)指標(biāo)，如能在分配中從公平性角度實(shí)現(xiàn)公平性最大化考量的話，可能更有利于被世界各國(guó)接受。另外值得一提的是，采用人均原則進(jìn)行碳排放權(quán)分配的方法普遍存在這樣2個(gè)缺陷：在分配方案中難以考慮未來人口的真實(shí)變化導(dǎo)致的影響，以及難以兼容未來全球碳容量變化（人類對(duì)全球碳容量的科學(xué)認(rèn)識(shí)是不完備的，未來可能有巨大變化）對(duì)碳排放權(quán)分配結(jié)果的影響。這2個(gè)缺陷會(huì)導(dǎo)致現(xiàn)有的分配方法往往是站在現(xiàn)代人的角度，來限定未來人的排放需求，而且這種分配方案在理論上和數(shù)值上均未必是準(zhǔn)確的，因此這類做法在某種程度上違背了可持續(xù)發(fā)展的要求，這也就意味著這一類分配方法的公平性和可持續(xù)性還有待提高。

1.3其他分配方法GDP碳排放強(qiáng)度分配原則[15]認(rèn)為各國(guó)的碳排放限額與其GDP碳排放強(qiáng)度成反比。筆者認(rèn)為無(wú)論碳排放強(qiáng)度與碳排放限額分配是正相關(guān)還是負(fù)相關(guān)，都是不合理的，理由如下：發(fā)達(dá)國(guó)家由于其較高的技術(shù)水平和較合理的能源和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，具有較低的碳排放強(qiáng)度；而發(fā)展中國(guó)家由于經(jīng)濟(jì)技術(shù)相對(duì)落后，具有較高的碳排放強(qiáng)度。如果低排放強(qiáng)度的國(guó)家（如發(fā)達(dá)國(guó)家）分得較多的排放權(quán)，會(huì)造成“富則越富，窮則越窮”的現(xiàn)象，發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家之間的差距越來越大。若高排放強(qiáng)度的國(guó)家（如發(fā)展中國(guó)家）分得較多的排放權(quán)，由于經(jīng)濟(jì)技術(shù)相對(duì)落后將會(huì)排放更多的溫室氣體，這就違背了全球碳減排的宗旨。所以國(guó)際碳排放權(quán)分配機(jī)制中難以采用GDP碳排放強(qiáng)度指標(biāo)，采用這一指標(biāo)分配只有在存在內(nèi)部利益協(xié)調(diào)機(jī)制的體系中（比如同一個(gè)國(guó)家、同一個(gè)行政區(qū)域或同一個(gè)經(jīng)濟(jì)體系）才是比較便于實(shí)現(xiàn)的，也有利于提高該體系對(duì)碳排放權(quán)配額的整體利用效率。

1.4小結(jié)上述分配方法為全球碳排放配額的確定提供了很好的思路，但筆者認(rèn)為在公平性兼顧方面還存在一些缺陷，各自缺陷已在上了詳細(xì)陳述?？傮w來說，現(xiàn)有方法存在以下2個(gè)共同的重大缺陷：首先，現(xiàn)有分配方法中的絕大部分分配方案均未能綜合考慮各個(gè)國(guó)家自然社會(huì)環(huán)境因素的差異，選取的分配指標(biāo)單一，潘家華等[11]雖首次在碳排放權(quán)分配中綜合考慮了這些方面的影響因素，但在具體分配方案的公平性考量上尚有待改進(jìn)；其次，現(xiàn)有分配方案對(duì)未來全球碳容量變化、人口變化等不確定因素的定量化兼容性較差（未來長(zhǎng)時(shí)間尺度的人口變化是難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的，全球碳容量究竟有多少也仍然是一個(gè)學(xué)術(shù)上懸而未決的事）。這些問題在一定程度上降低了碳減排分配方案的公平性和可操作性，使得各個(gè)國(guó)家之間一直難以達(dá)成減排共識(shí)，拖延了全球碳減排行動(dòng)的實(shí)施。針對(duì)現(xiàn)有碳排放權(quán)分配方法在公平性和兼容性方面不太令人滿意的現(xiàn)狀，本文基于前期研究提出的“生存權(quán)平等，發(fā)展權(quán)有別”的思想和多角度衡量公平性的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[19]，提出基于基尼系數(shù)法的全球CO2排放權(quán)優(yōu)化分配方法（文中簡(jiǎn)稱基尼系數(shù)法）和滾動(dòng)規(guī)劃的分配理念，并開發(fā)優(yōu)化求解軟件進(jìn)行基尼系數(shù)優(yōu)化分配模型的求解，以期最大可能地提高碳排放權(quán)分配方案的公平性和可操作性。

2基于基尼系數(shù)法的全球CO2排放權(quán)分配方法

2.1基本原則和滾動(dòng)規(guī)劃理念基尼系數(shù)是經(jīng)濟(jì)學(xué)中用來衡量居民收入分配公平程度的指標(biāo)，近年來，基尼系數(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛，已經(jīng)不僅僅局限于傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。文獻(xiàn)[19]中作者用基尼系數(shù)法對(duì)2006年G20主要國(guó)家的CO2現(xiàn)狀排放公平性進(jìn)行了分析，本文將其引用到碳排放權(quán)分配領(lǐng)域，期望得出一套較科學(xué)、合理、公平的分配方法。筆者認(rèn)為全球碳排放權(quán)的分配要兼顧以下3個(gè)方面的公平[20]：（1）初始分配的公平：要求能對(duì)各國(guó)家CO2歷史和現(xiàn)狀排放做出準(zhǔn)確合理的評(píng)價(jià)，分配指標(biāo)的選取要尊重各國(guó)自然社會(huì)環(huán)境因素的差異、最具代表性、能盡最大可能保障每個(gè)國(guó)家和個(gè)體的排放權(quán)利。（2）分配結(jié)果的公平：要求減排責(zé)任的分擔(dān)要在保障人類基本生存發(fā)展需求的基礎(chǔ)之上，盡可能創(chuàng)造社會(huì)福利，既要保障當(dāng)代人的排放權(quán)利，又要保證子孫后代的排放權(quán)利不受損害。（3）分配過程的公平：要求考慮未來不同時(shí)間段的變化，盡可能地減少和兼容不確定性因素。針對(duì)初始分配的公平，本文在碳減排分配指標(biāo)選取時(shí)，遵循了文獻(xiàn)[19]中提出的2個(gè)基本原則“生存權(quán)平等，發(fā)展權(quán)有別”?！吧鏅?quán)平等”是指人人生而平等，每個(gè)個(gè)體都應(yīng)獲得平等的維持自身生存和發(fā)展的碳排放權(quán)益，所以要體現(xiàn)公平性首先要考慮人口指標(biāo)；“發(fā)展權(quán)有別”是指人權(quán)指標(biāo)固然是首要考慮的指標(biāo)，但僅考慮這一指標(biāo)也是不公平的。國(guó)與國(guó)之間人口相同，但在其他指標(biāo)上不同的話，在CO2允許排放量這個(gè)指標(biāo)上的發(fā)展權(quán)也應(yīng)是不同的。針對(duì)分配結(jié)果和分配過程的公平，本文試圖通過滾動(dòng)規(guī)劃和基尼系數(shù)最優(yōu)化的分配理念來解決。筆者認(rèn)為碳排放權(quán)的分配過程應(yīng)該是一個(gè)滾動(dòng)規(guī)劃的過程，因?yàn)槿祟悓?duì)氣候變化的認(rèn)識(shí)是不斷進(jìn)步的，當(dāng)新的認(rèn)識(shí)出現(xiàn)時(shí)，未來全球CO2可排放總量將會(huì)變化。此外，未來主動(dòng)愿意承擔(dān)減排責(zé)任的地區(qū)和國(guó)家可能會(huì)越來越多。再者，未來人口也將會(huì)劇烈變化，僅以現(xiàn)代人的角度來分配未來某個(gè)長(zhǎng)時(shí)間段的排放權(quán)，將會(huì)損害后代人的排放權(quán)益。滾動(dòng)規(guī)劃的分配理念是指基于規(guī)劃期起始年現(xiàn)狀排放的事實(shí)，對(duì)人們現(xiàn)有水平認(rèn)識(shí)下的未來碳排放空間，以基尼系數(shù)總和最小為目標(biāo)，進(jìn)行碳排放權(quán)的優(yōu)化分配，計(jì)算得出未來3~5年的排放配額（即3~5年為一個(gè)規(guī)劃期）。具體計(jì)算方法為：以目前提出的較為合理的CO2濃度總量控制目標(biāo)（體積濃度450×10-6、500×10-6或550×10-6等）為參考，得出一定時(shí)間尺度規(guī)劃期內(nèi)（如2009-2050年）全球公認(rèn)的CO2允許排放總量，運(yùn)用基尼系數(shù)法對(duì)該總量進(jìn)行分配，得出當(dāng)期世界各國(guó)的排放配額；每一規(guī)劃期的自然社會(huì)環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)以這一規(guī)劃期的起始年為依據(jù)，下一規(guī)劃期的允許排放總量根據(jù)全球最新公布的總量數(shù)據(jù)和上一規(guī)劃期末各國(guó)家的實(shí)際排放狀況（盈余或是赤字）重新給出，依次類推。期間如果出現(xiàn)全球性氣候?yàn)?zāi)害、劇烈火山噴發(fā)等變化，導(dǎo)致自然界排放的碳增加或減少，或是學(xué)術(shù)界有關(guān)全球碳容量的科學(xué)認(rèn)識(shí)和研究結(jié)果有較大更新變動(dòng)，則可及時(shí)修正人類可排放總量；此外，如果出現(xiàn)某些國(guó)家主動(dòng)承擔(dān)減排責(zé)任，高于基尼系數(shù)法分配的份額，則也可修正分配方案；等等。

2.2指標(biāo)體系的構(gòu)建運(yùn)用基尼系數(shù)法優(yōu)化分配模型對(duì)全球CO2排放權(quán)進(jìn)行分配，指標(biāo)體系的構(gòu)建是至關(guān)重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。在文獻(xiàn)[19]中，依據(jù)“生存權(quán)平等，發(fā)展權(quán)有別”的思想，已構(gòu)建了一套相對(duì)合理的指標(biāo)體系，認(rèn)為除人權(quán)因素外，在與CO2允許排放量有關(guān)的發(fā)展空間上，還應(yīng)考慮以下幾個(gè)指標(biāo)：國(guó)土面積、資源稟賦以及對(duì)全球碳匯的實(shí)際貢獻(xiàn)。本文將沿用人口、國(guó)土面積、生態(tài)生產(chǎn)性土地面積、當(dāng)前化石能源探明儲(chǔ)量四個(gè)指標(biāo)，具體理由文獻(xiàn)[19]已詳細(xì)分析，不再贅述。本文數(shù)據(jù)來源與文獻(xiàn)[19]相同，但將數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下改進(jìn)：（1）本文將數(shù)據(jù)更新至2008年；（2）完善了俄羅斯等前蘇聯(lián)國(guó)家歷史排放數(shù)據(jù)，主要是將前蘇聯(lián)的歷史排放數(shù)據(jù)分配至俄羅斯、烏克蘭等前蘇聯(lián)國(guó)家，原朝鮮數(shù)據(jù)分配給韓國(guó)和朝鮮，補(bǔ)充德國(guó)分裂時(shí)期（東德和西德）數(shù)據(jù)和日本未管轄的琉球群島時(shí)期數(shù)據(jù)，將蒙古的歷史排放數(shù)據(jù)從中國(guó)分出去，原因是在美國(guó)橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)庫(kù)中，并未對(duì)一些國(guó)家的歷史責(zé)任進(jìn)行分配整合，有必要進(jìn)行重新計(jì)算，具體的分配計(jì)算方法是以該國(guó)分裂年的人口數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，將該國(guó)歷史累計(jì)排放量進(jìn)行分配，得到該國(guó)的歷史累計(jì)排放量；（3）改進(jìn)了化石能源探明儲(chǔ)量數(shù)據(jù)，將石油、天然氣、煤儲(chǔ)量按照熱當(dāng)量：1m3天然氣=1.33kg標(biāo)準(zhǔn)煤，1kg原油=1.4286kg標(biāo)準(zhǔn)煤，1kg原煤=0.7143kg標(biāo)準(zhǔn)煤，統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)煤當(dāng)量。（4）將G20國(guó)家擴(kuò)充到全球所有國(guó)家，并根據(jù)數(shù)據(jù)的完備程度及分類方法，將全球所有國(guó)家整合成71個(gè)國(guó)家和地區(qū)。

2.3基尼系數(shù)法分配思路本文依據(jù)文獻(xiàn)[19]評(píng)價(jià)結(jié)果，并參考文獻(xiàn)[21]中的“基于基尼系數(shù)的水污染物總量分配方法”，來進(jìn)行基尼系數(shù)法的優(yōu)化分配。根據(jù)滾動(dòng)規(guī)劃分配理念，以5年為一個(gè)規(guī)劃期：首先確定規(guī)劃起始年至規(guī)劃目標(biāo)年的世界各國(guó)CO2新增排放總量，記為W1；然后計(jì)算各國(guó)自工業(yè)革命至規(guī)劃起始年的實(shí)際排放總量，記為W2；用基尼系數(shù)法對(duì)各國(guó)自工業(yè)革命到規(guī)劃目標(biāo)年的CO2可排放總量（W1+W2）做出分配，再減去各國(guó)歷史累計(jì)至規(guī)劃起始年的實(shí)際排放量，即可得出該規(guī)劃期各國(guó)的排放配額。分配過程的實(shí)質(zhì)是基尼系數(shù)的優(yōu)化調(diào)整過程，以基尼系數(shù)加權(quán)總和最小為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，調(diào)整的同時(shí)保證4個(gè)自然社會(huì)環(huán)境指標(biāo)中的任何一個(gè)的基尼系數(shù)都不變大，即基于各指標(biāo)的總量分配公平性不能變差。在優(yōu)化分配過程中，基于“生存權(quán)平等，發(fā)展權(quán)有別”的倫理學(xué)思想（文獻(xiàn)[19]），人口指標(biāo)是最重要的指標(biāo)，應(yīng)加大其權(quán)重。為了計(jì)算方便，本文將人口指標(biāo)的權(quán)重設(shè)為0.4，其它3個(gè)指標(biāo)等權(quán)對(duì)待，都為0.2。需要承認(rèn)和注意的是，這種權(quán)重結(jié)構(gòu)的設(shè)置是由本文研究者事先人為粗略給定的，肯定不是最佳的最終結(jié)果，本文建議在實(shí)際應(yīng)用中可以采取群決策的技術(shù)方法進(jìn)行處理，即邀請(qǐng)有關(guān)利益各方代表和學(xué)者根據(jù)計(jì)算結(jié)果的具體情況進(jìn)行國(guó)際談判來商定最終的賦值結(jié)果。

2.4基尼系數(shù)法計(jì)算步驟（1）確定可分配的CO2排放總量。（2）分別統(tǒng)計(jì)各個(gè)國(guó)家各相應(yīng)指標(biāo)和當(dāng)期CO2現(xiàn)狀排放量的數(shù)值，將前者分別除后者，即得各國(guó)在各基尼系數(shù)指標(biāo)下的CO2排放強(qiáng)度（即斜率），對(duì)各基尼系數(shù)指標(biāo)下的斜率進(jìn)行排序后（從小到大），計(jì)算各基尼系數(shù)下各國(guó)在該指標(biāo)中占該指標(biāo)總和的百分比，并相應(yīng)地計(jì)算出該基尼系數(shù)指標(biāo)下的各國(guó)CO2排放量占總和的百分比數(shù)值（在初次計(jì)算各國(guó)在各指標(biāo)中占總量的百分比數(shù)值之后，每次僅需按各基尼系數(shù)指標(biāo)的斜率排序進(jìn)行重排即可），進(jìn)而計(jì)算基于各個(gè)指標(biāo)的現(xiàn)狀基尼系數(shù)之值。式（1）中，Xi為i國(guó)在國(guó)土面積、生態(tài)生產(chǎn)性土地面積、人口或化石能源儲(chǔ)量指標(biāo)上占所有國(guó)家總和的百分比；Yi為該國(guó)CO2排放量占所有國(guó)家總和的百分比；n為分配國(guó)家的個(gè)數(shù)，當(dāng)i=1的時(shí)候，Yi-1為0。（3）以各指標(biāo)對(duì)應(yīng)的基尼系數(shù)加權(quán)總和最小為目標(biāo)函數(shù)，各國(guó)家CO2排放配額為決策變量，在各指標(biāo)現(xiàn)狀基尼系數(shù)和CO2可分配總排放量的約束條件下利用C++語(yǔ)言編程進(jìn)行優(yōu)化求解，確定分配方案。目標(biāo)函數(shù)計(jì)算如下。式（2）中，G1、G2、G3、G4分別為國(guó)土面積、生態(tài)生產(chǎn)性土地面積、人口和化石能源儲(chǔ)量4個(gè)指標(biāo)的基尼系數(shù)；F為國(guó)土面積、生態(tài)生產(chǎn)性土地面積、人口和化石能源儲(chǔ)量4個(gè)指標(biāo)的基尼系數(shù)加權(quán)總和。

3應(yīng)用實(shí)例研究

本文首先運(yùn)用前期研究的評(píng)價(jià)方法[19]衡量近年來各國(guó)CO2排放的公平性，然后在VC平臺(tái)上設(shè)計(jì)開發(fā)了可以實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)規(guī)劃分配理念和基于基尼系數(shù)法的全球CO2排放權(quán)優(yōu)化分配模型的計(jì)算機(jī)算法和求解軟件（因?yàn)楝F(xiàn)有優(yōu)化求解軟件均無(wú)法求解這一模型，包括Matlab、GAMS、SPSS和Excel軟件中的優(yōu)化求解模塊等軟件均無(wú)法直接求解這個(gè)模型，其主要原因是該模型在優(yōu)化求解的過程中要不斷地對(duì)世界各國(guó)在洛倫茲曲線中的名次進(jìn)行重排序，而現(xiàn)有的優(yōu)化軟件均無(wú)法直接實(shí)現(xiàn)這一要求）。運(yùn)用上述基尼系數(shù)法優(yōu)化分配求解軟件，對(duì)全球各國(guó)工業(yè)革命累積至2008年實(shí)際排放量和2009-2050年排放空間進(jìn)行虛擬分配，并與虛擬IPCC方案2020年和2050年排放情景的基尼系數(shù)進(jìn)行粗略對(duì)比，來探討此方法的公平性效果。本文提出的基于基尼系數(shù)法的CO2排放權(quán)分配方法和滾動(dòng)規(guī)劃的分配理念，旨在進(jìn)一步提高全球碳減排分配方案的公平性。本文首先運(yùn)用基尼系數(shù)法優(yōu)化分配模型對(duì)全球各國(guó)自工業(yè)革命至2008年的CO2實(shí)際排放總量進(jìn)行優(yōu)化分配，得出優(yōu)化分配后基于各項(xiàng)指標(biāo)的基尼系數(shù)之值，并以之與各國(guó)歷史累計(jì)至2008年的實(shí)際排放現(xiàn)狀作比較，從而定量化地評(píng)估基尼系數(shù)法對(duì)改善碳排放權(quán)分配公平性的效果。

3.1工業(yè)革命至2008年CO2排放虛擬分配方案及結(jié)果分析全球各國(guó)自工業(yè)革命至2008年CO2排放虛擬分配額如表1所示，變化比例是指用基尼系數(shù)法優(yōu)化分配模型來分配各國(guó)歷史累計(jì)到2008年可排放總量后，各國(guó)所得配額與各國(guó)累計(jì)至2008年實(shí)際排放量的差額比例，正數(shù)是指相對(duì)于實(shí)際排放方案各國(guó)可增加的碳排放量比例，負(fù)數(shù)則指要減少排放量的比例。需要說明的是正數(shù)或者負(fù)數(shù)代表的僅是各國(guó)自工業(yè)革命到2008年當(dāng)期的盈余或赤字，代表各國(guó)潛在的減排壓力，而并非實(shí)際的盈余與赤字，實(shí)際的盈余和赤字與未來全球的碳容量有關(guān)（未來的全球碳容量究竟有多少到目前為止并無(wú)定論，而碳容量不能確定的話世界各國(guó)的實(shí)際碳排放盈余和赤字也就無(wú)法確定）。表1說明用基尼系數(shù)法優(yōu)化分配模型來虛擬優(yōu)化分配全球各國(guó)自工業(yè)革命至2008年的CO2排放配額，與各國(guó)累計(jì)至2008年實(shí)際排放量相比，附件1國(guó)家美國(guó)、荷蘭、法國(guó)、保加利亞、捷克、德國(guó)、希臘、匈牙利、波蘭、西班牙、烏克蘭、丹麥、意大利、羅馬尼亞、俄羅斯、英國(guó)和日本的排放配額都有不同程度地減少，當(dāng)期形成了排放赤字，除希臘、西班牙、烏克蘭和俄羅斯以外赤字比例都在50%以上，而加拿大、挪威和澳大利亞由于地廣人稀、歷史較短等因素排放配額有所增加，其中澳大利亞可以增排133.26%。非附件1國(guó)家阿塞拜疆、烏茲別克斯坦、其他歐亞、科威特、卡塔爾、阿聯(lián)酋、南非、朝鮮和韓國(guó)的排放配額出現(xiàn)赤字，赤字比例在64%以內(nèi)，其他國(guó)家均有盈余，未來減排壓力較小。基尼系數(shù)法優(yōu)化分配模型分配結(jié)果顯著地縮小了發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家CO2排放量配額的差距，并使得發(fā)達(dá)國(guó)家相互間出現(xiàn)了較大的分異，公平性程度更高，通過基尼系數(shù)之值可進(jìn)一步說明，如表2所示。由表2可以看出，用基尼系數(shù)法優(yōu)化分配模型虛擬分配全球國(guó)家從工業(yè)革命累計(jì)至2008年的可排放總量，基于各項(xiàng)指標(biāo)的基尼系數(shù)之值均比各國(guó)累計(jì)至2008年實(shí)際排放基尼系數(shù)之值小，其中基于國(guó)土面積和生態(tài)生產(chǎn)性土地面積指標(biāo)的基尼系數(shù)值優(yōu)化至相對(duì)公平區(qū)間，基于人口指標(biāo)的基尼系數(shù)值優(yōu)化至比較公平區(qū)間（基尼系數(shù)公平性衡量參照經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的公平性區(qū)間：基尼系數(shù)低于0.2表示環(huán)境資源利用公平；0.2~0.3表示比較公平；0.3~0.4表示相對(duì)公平；0.4~0.5表示利用不公平；0.5~0.6表示利用非常不公平；0.6以上表示極度不公平），說明基于基尼系數(shù)法的分配方案更趨于公平。本文采用了4項(xiàng)有代表性的自然社會(huì)環(huán)境指標(biāo)，它們可分別代表各國(guó)家的自然、社會(huì)和環(huán)境狀況，因此，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的CO2總量指標(biāo)分配結(jié)果的公平性也更好。

3.2不同目標(biāo)濃度下全球各國(guó)的排放空間計(jì)算及分配

3.2.1碳排放空間的計(jì)算人類未來通過燃燒化石能源可排放碳總量計(jì)算方法是：首先，設(shè)定排放目標(biāo)濃度；然后，根據(jù)向大氣排放1Gt碳，大氣CO2體積濃度會(huì)增加0.47×10-6[17]，全球碳循環(huán)過程中海洋和陸地等自然系統(tǒng)能夠吸收54%，扣除土地利用所導(dǎo)致的排放（按年均1.5Gt碳）來計(jì)算碳排放空間。本文將目標(biāo)年份設(shè)在2009-2050年，根據(jù)IPCC報(bào)告建議的控制溫度的大氣目標(biāo)濃度范圍，本文分別設(shè)定體積濃度450×10-6、500×10-6、550×10-63種目標(biāo)濃度，分別計(jì)算3種情形下的化石能源碳排放空間，如表3所示。3.2.2不同情形下2009-2050年碳排放空間虛擬分配根據(jù)表3所得3種情況下工業(yè)革命至2050年碳排放空間，利用前文設(shè)計(jì)的基尼系數(shù)優(yōu)化求解軟件進(jìn)行分配，得出各國(guó)工業(yè)革命至2050年的碳排放空間。然后減去各國(guó)歷史累計(jì)至2008年的排放量，即得到各國(guó)2009-2050年碳排放配額，其中正數(shù)表示未來仍有排放空間，負(fù)數(shù)則表示該國(guó)已經(jīng)將排放配額用完，并且出現(xiàn)赤字。同時(shí)計(jì)算未來排放空間較歷史累計(jì)排放增排比例，正數(shù)代表未來排放空間較歷史累計(jì)排放增加的比例，負(fù)數(shù)代表未來排放空間較歷史累積排放減少的比例，如表4所示。由表4可以看出，附件1國(guó)家美國(guó)、荷蘭、法國(guó)、捷克、德國(guó)、波蘭、丹麥、英國(guó)和日本在3種情形下均有赤字，保加利亞、西班牙、烏克蘭和羅馬尼亞在體積濃度500×10-6和550×10-6情形下的排放配額尚有盈余，匈牙利和意大利在550×10-6濃度情形下有少量排放空間，而加拿大、希臘、挪威、俄羅斯、澳大利亞、新西蘭在3種情形下均有一定量的剩余排放空間，總體上看，發(fā)達(dá)國(guó)家配額較人均歷史累計(jì)趨同法的有所增加。非附件1國(guó)家僅部分國(guó)家有赤字出現(xiàn)，烏茲別克斯坦、卡塔爾、阿聯(lián)酋、朝鮮和韓國(guó)在450×10-6濃度情形下赤字；其他歐亞和科威特在450×10-6和500×10-6濃度情形下出現(xiàn)赤字，大部分國(guó)家存在一定的發(fā)展空間。需要說明的是，3種情形下均未形成赤字的國(guó)家，并非一直不需要減排，如果這些國(guó)家繼續(xù)以目前排放強(qiáng)度或更高強(qiáng)度排放，部分國(guó)家的排放配額將在2050年前消耗殆盡，屆時(shí)可能也需要不同程度的減排，其具體的未來減排情況，需要根據(jù)未來的實(shí)際排放情況進(jìn)行滾動(dòng)規(guī)劃方能確定。上述結(jié)果（盈余或是赤字）單純是從公平性最大化角度所作的優(yōu)化分配，在方案實(shí)際實(shí)施過程中，不僅要考慮CDM機(jī)制交易[22]各國(guó)的CO2排放量收支（即排放權(quán)購(gòu)買國(guó)家要增加其排放配額，賣方國(guó)家要減去交易額），另外還要酌情考慮發(fā)達(dá)國(guó)家通過資金援助等手段對(duì)發(fā)展中國(guó)家碳減排提供的幫助。值得一提的是，依據(jù)基尼系數(shù)法的優(yōu)化分配規(guī)則和滾動(dòng)規(guī)劃的分配理念，在各國(guó)歷史排放和自然社會(huì)環(huán)境狀況一定的基礎(chǔ)上，以3~5年為一個(gè)規(guī)劃期進(jìn)行碳排放權(quán)的分配，全球CO2排放配額分配方案就可以進(jìn)行實(shí)時(shí)的滾動(dòng)，這種滾動(dòng)規(guī)劃就使得該方法能夠定量化地兼容未來各種變化因素的同時(shí)又不失公平性（如人口的變化、碳源碳匯統(tǒng)計(jì)方法和口徑的變化、全球碳容量研究結(jié)果的更新變動(dòng)、各國(guó)的主動(dòng)性承諾等），從而大大提高該方法的適用性。

3.3與IPCC方案基尼系數(shù)對(duì)比為了進(jìn)一步驗(yàn)證方案的公平性，本文粗略計(jì)算了IPCC方案實(shí)施后的基尼系數(shù)，與基尼系數(shù)法的基尼系數(shù)進(jìn)行對(duì)比。IPCC[17]（政府間氣候變化專門委員會(huì)）提出附件1國(guó)家，2020年在1990年的基礎(chǔ)上減排25%~40%，到2050年則要減排80%~95%；對(duì)非附件1國(guó)家中的拉美、中東、東亞以及“亞洲中央計(jì)劃國(guó)家”，2020年要在“照常情景”（BAU）水平上大幅減排，到2050年所有非附件1國(guó)家都要在BAU水平上大幅減排。我們分別假定在2009年就實(shí)現(xiàn)2020年和2050年目標(biāo)，其中2020目標(biāo)設(shè)定為2009年附件1國(guó)家在1990年基礎(chǔ)上減排30%，非附件1國(guó)家無(wú)需減排，2050年目標(biāo)設(shè)定為2009年附件1國(guó)家在1990年基礎(chǔ)上減排90%，非附件1國(guó)家減排20%，計(jì)算其基尼系數(shù)，如表5所示。由表5可知，按照IPCC方案進(jìn)行實(shí)施的話，其分配后果仍然是不公平的，大部分指標(biāo)仍處于不公平甚至極度不公平的區(qū)間。而與之相比，基尼系數(shù)法各項(xiàng)指標(biāo)的基尼系數(shù)和基尼系數(shù)加權(quán)總和均有不同程度的減小，且基本都處于公平區(qū)間（僅在化石能源儲(chǔ)量的指標(biāo)上變化不大，這與尋求多指標(biāo)加權(quán)總和最小有關(guān)），可見基尼系數(shù)法分配的公平性在本文所定義的公平性范疇下更優(yōu)。

篇（9）

二、模型構(gòu)建和實(shí)證檢驗(yàn)

（一）計(jì)量模型設(shè)定本文的計(jì)量模型首先將碳排放作為因變量，服務(wù)貿(mào)易開放度（服務(wù)貿(mào)易進(jìn)出口額占GDP比重）作為自變量。為檢驗(yàn)二者的非線性關(guān)系，加入服務(wù)貿(mào)易開放度的平方項(xiàng)作為自變量。其中，poll為環(huán)境污染，用二氧化碳排放量（人均公噸數(shù)）代替，X為影響碳排放的其他控制變量，為誤差項(xiàng)。根據(jù)已有研究，影響一國(guó)環(huán)境的因素包括經(jīng)濟(jì)規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等。因此，添加外商直接投資占GDP比重（fdi）、技術(shù)水平（tech）、工業(yè)規(guī)模（scale）、收入水平（lngdp）作為控制變量。為減小異方差，對(duì)人均GDP取自然對(duì)數(shù)，其余指標(biāo)為百分比，不做對(duì)數(shù)處理。因此，模型（1）擴(kuò)展如下。

二）數(shù)據(jù)和變量解釋本文的計(jì)量分析數(shù)據(jù)使用的是1995~2009年50個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)，其中包括高收入國(guó)家20個(gè)，中等收入國(guó)家30個(gè)，樣本總?cè)萘繛?50。選擇1995~2009年這個(gè)區(qū)間是因?yàn)?995年《服務(wù)貿(mào)易總協(xié)定》正式生效，服務(wù)貿(mào)易開始進(jìn)入大發(fā)展時(shí)期。碳排放包括二氧化碳、一氧化碳等碳氧化物，本文選擇二氧化碳作為因變量（人均公噸），基于兩方面考慮：一是二氧化碳是最常見和最主要的溫室氣體，具有代表性；二是根據(jù)數(shù)據(jù)可獲得性原則。服務(wù)貿(mào)易開放度（open）用各國(guó)服務(wù)貿(mào)易進(jìn)出口額占GDP比重代替。一般而言，一國(guó)服務(wù)貿(mào)易開放度指數(shù)越高，其第三產(chǎn)業(yè)在三次產(chǎn)業(yè)中的占比會(huì)越高，從而對(duì)環(huán)境的影響會(huì)越小。但是，服務(wù)貿(mào)易中的運(yùn)輸服務(wù)所需的交通工具以及旅游服務(wù)等勞動(dòng)密集型行業(yè)均會(huì)產(chǎn)生二氧化碳等氣體，對(duì)環(huán)境構(gòu)成影響。fdi表示外商直接投資占GDP比重。國(guó)內(nèi)外學(xué)者如郭沛等（2013）、Acharyya(2009)、Hajkova和Nicoletti(2006)、Grosse和Trevino(2005)等研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI對(duì)環(huán)境具有影響，且以間接影響為主。如一國(guó)或地區(qū)所吸引的外資投向化工等易產(chǎn)生污染的行業(yè)，對(duì)環(huán)境造成影響；再比如，一國(guó)或地區(qū)吸引外資投向清潔行業(yè)，由于該行業(yè)的發(fā)展，帶動(dòng)下游原材料或中間產(chǎn)品的發(fā)展，但其原材料或中間產(chǎn)品卻易對(duì)環(huán)境造成污染。因此，本文將FDI占GDP比重納入模型。技術(shù)水平tech用GDP單位能源消耗代替，指平均每千克石油當(dāng)量的能源消耗所產(chǎn)生的按購(gòu)買力平價(jià)計(jì)算的GDP。一般而言，技術(shù)水平的提高能夠有效地減少環(huán)境污染（曾波等，2006；李從欣，2009；李國(guó)璋等，2010）。收入水平用人均GDP代替，是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值除以年中人口數(shù)?，F(xiàn)有研究結(jié)果趨于一致，即收入水平的提高能有效改善環(huán)境（陳紅蕾等，2007），但是在不同收入水平國(guó)家其作用并不一致（黃順武，2010）。經(jīng)濟(jì)規(guī)模scale用工業(yè)增加值（占GDP比重代替），因?yàn)榇颂幙紤]的是經(jīng)濟(jì)規(guī)模對(duì)環(huán)境的影響，因而工業(yè)增加值能很好地滿足模型的要求。此處的工業(yè)與《國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)分類》（ISIC）第10~45項(xiàng)相對(duì)應(yīng)，增加值為所有產(chǎn)出相加再減去中間投入得出的部門的凈產(chǎn)出。這種計(jì)算方法未扣除裝配式資產(chǎn)的折舊或自然資源的損耗和退化，增加值來源是根據(jù)ISIC修訂本第3版確定的。本文所有數(shù)據(jù)均來自世界銀行網(wǎng)站（）和世界貿(mào)易組織統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)（），數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述如表2。

（三）實(shí)證檢驗(yàn)首先利用stata軟件對(duì)二氧化碳排放量（CO2）與服務(wù)貿(mào)易開放度（trade）、外商直接投資占GDP比重（fdi）、工業(yè)增加值占GDP比重（scale）、收入水平（gdp）、GDP單位能源消耗水平（tech）之間的關(guān)系進(jìn)行了線性擬合。發(fā)現(xiàn)二氧化碳排放量與trade、scale、gdp呈顯著的正向線性關(guān)系，而與fdi的線性斜率則較小，與scale則呈負(fù)向的線性關(guān)系。由此形成如下預(yù)期：第一，服務(wù)貿(mào)易開放度與二氧化碳排放量呈正向線性關(guān)系。當(dāng)加入服務(wù)貿(mào)易開放度的二次項(xiàng)時(shí)，預(yù)期呈倒U形，即服務(wù)貿(mào)易開放度與二氧化碳排放量之間符合環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的關(guān)系。第二，GDP單位能源消耗水平、收入水平和外商直接投資占GDP比重對(duì)二氧化碳排放量具有正向影響，即tech、gdp、fdi的增加會(huì)引起二氧化碳排放量的增加。第三，工業(yè)增加值占GDP比重對(duì)二氧化碳排放量具有負(fù)向影響，即scale的增加會(huì)減少二氧化碳的排放。接下來，本文分別從全樣本、依收入水平分組的樣本對(duì)各變量之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析，以檢驗(yàn)是否與預(yù)期一致。1.全樣本面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)本部分利用軟件stata11.0對(duì)服務(wù)貿(mào)易開放度與碳排放之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。依據(jù)前面設(shè)定的模型（2），對(duì)1995~2009年的跨國(guó)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析。我們?cè)诜?wù)貿(mào)易開放度和服務(wù)貿(mào)易開放度平方項(xiàng)的基礎(chǔ)上逐步加入控制變量進(jìn)行回歸。在計(jì)量方法上，經(jīng)Hausman檢驗(yàn)，拒絕采用隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)，因而采用固定效應(yīng)模型。同時(shí)，我們還依次檢驗(yàn)了模型的異方差、序列相關(guān)性和截面相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)方程（1）~（5）均存在異方差、序列相關(guān)和截面相關(guān)。為消除上述影響，最終統(tǒng)一使用D-K①校正的固定效應(yīng)模型對(duì)方程進(jìn)行估計(jì)（易行健等，2013）。估計(jì)結(jié)果如表3所示。由表3可知，盡管不斷加入控制變量，但服務(wù)貿(mào)易開放度系數(shù)一直為正，并且在10%水平下均顯著，表明服務(wù)貿(mào)易開放度的提高對(duì)二氧化碳排放量的影響為正。這一結(jié)果與劉華軍和閆慶悅（2011）利用我國(guó)1995~2007年省級(jí)面板數(shù)據(jù)對(duì)貿(mào)易開放與二氧化碳排放的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果一致。可見，服務(wù)貿(mào)易并非傳統(tǒng)觀念中所認(rèn)為的“清潔行業(yè)”，它與貨物貿(mào)易一樣會(huì)對(duì)環(huán)境造成污染。服務(wù)貿(mào)易開放度平方項(xiàng)的系數(shù)在5個(gè)方程中均為負(fù)數(shù)，且都在1%水平下顯著，說明服務(wù)貿(mào)易開放度與二氧化碳排放量之間是倒U型的非線性關(guān)系。即在服務(wù)貿(mào)易開放度較低時(shí)，隨著服務(wù)貿(mào)易開放度的提高，二氧化碳的排放量也會(huì)隨之上升；當(dāng)達(dá)到一定臨界點(diǎn)時(shí)，服務(wù)貿(mào)易開放度的提高會(huì)減少二氧化碳的排放量。技術(shù)水平的系數(shù)為負(fù)，均在1%水平下顯著，這與我們線性擬合結(jié)果預(yù)期相左，但是與現(xiàn)實(shí)更趨一致，因?yàn)橐粐?guó)技術(shù)水平的提高會(huì)有效地降低碳排放。收入水平和經(jīng)濟(jì)規(guī)模的系數(shù)均在1%水平下顯著為正，前者與我們的線性擬合預(yù)期一致，而經(jīng)濟(jì)規(guī)模與預(yù)期相反。事實(shí)上，本文選取的衡量經(jīng)濟(jì)規(guī)模的指標(biāo)是工業(yè)增加值占GDP比重，因而占比越高，二氧化碳排放量也隨之增加，這是符合現(xiàn)實(shí)的。外商直接投資的系數(shù)為正，但是不顯著。2.依收入水平分組的實(shí)證檢驗(yàn)本部分在計(jì)量方法上首先直接采用固定效應(yīng)模型①進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，分高收入國(guó)家、中高收入國(guó)家和中低收入國(guó)家3組。此外，為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，本文在固定效應(yīng)模型回歸的基礎(chǔ)上，還加入了OLS回歸。由表4可知，高收入國(guó)家服務(wù)貿(mào)易開放度對(duì)二氧化碳排放量有正向影響，但是不顯著，而服務(wù)貿(mào)易開放度的平方項(xiàng)卻與其呈顯著的負(fù)相關(guān)?？梢?，高收入國(guó)家的服務(wù)貿(mào)易與碳排放是非線性關(guān)系，且服務(wù)貿(mào)易能顯著地改善這些國(guó)家的碳排放。原因可能是高收入國(guó)家一般而言都是服務(wù)貿(mào)易進(jìn)出口的大國(guó)，而且一般處于服務(wù)貿(mào)易的上游，即提供資本、技術(shù)密集型的服務(wù)，而傳統(tǒng)服務(wù)貿(mào)易占比較低。對(duì)中高收入國(guó)家而言，服務(wù)貿(mào)易開放度與二氧化碳排放量呈顯著的倒U型關(guān)系，即隨著中高收入國(guó)家服務(wù)貿(mào)易開放度的提高，其二氧化碳排放量呈先增后減的趨勢(shì)。對(duì)中低收入國(guó)家而言，服務(wù)貿(mào)易開放度對(duì)二氧化碳排放量的影響不顯著，但是經(jīng)濟(jì)規(guī)模、收入水平和技術(shù)水平均在1%水平下顯著影響。這一結(jié)果與我們的預(yù)期是一致的，因?yàn)橹械褪杖雵?guó)家一般還處于工業(yè)化時(shí)期，與高收入國(guó)家相比，無(wú)論是在服務(wù)貿(mào)易的規(guī)模還是技術(shù)水平上均存在較大差距，影響其二氧化碳排放量的主要是工業(yè)，因而服務(wù)貿(mào)易開放度對(duì)其影響尚不顯著。此外，從穩(wěn)健性檢驗(yàn)可知，OLS回歸的結(jié)果與固定效應(yīng)模型回歸的結(jié)果基本一致，表明本文回歸結(jié)果是穩(wěn)健的，偏差較小。

篇（10）

二、計(jì)量模型設(shè)定及數(shù)據(jù)來源

（一）計(jì)量方程設(shè)定

地區(qū)污染通常受經(jīng)濟(jì)規(guī)模、技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素的影響（熊立等，2012；周力和龐辰晨，2013）。本文使用上述變量來分析我國(guó)OFDI對(duì)CO2排放量的影響，因此本文的基本方程設(shè)定如下：2logCOlogOFDI+LogGDP+logTech+logStruc+LLLLL（1）為了更好地分析影響我國(guó)CO2排放量的影響因素，本文同時(shí)引入了其他控制變量，即科研經(jīng)費(fèi)（RD）、地區(qū)受教育程度（Edu）、綠地面積（Green）、環(huán)境治理投資（Environ）和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（Coalratio），最終計(jì)量方程設(shè)計(jì)為：2ititititititititititLlogCOlogOFDI+LogGDP+logRD+logEdu+logStruc+logGreen+logEnviron+logCoalratio+LLLLLLL（2）其中，i代表區(qū)域，t代表時(shí)間（年份），采用對(duì)數(shù)形式是為了更好地控制異方差。

（二）變量設(shè)定及數(shù)據(jù)來源

本文選取了2003~2011年我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)（除）的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，以下進(jìn)行變量說明：1.被解釋變量：CO2排放量。本文通過《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒（2012）》獲得各省市自治區(qū)石油、煤、天然氣3種能源的消費(fèi)量數(shù)據(jù)，并通過《中國(guó)可持續(xù)發(fā)展能源暨碳排放情景分析》中給定的排放系數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，其中：石油的碳排放系數(shù)為0.58噸碳/噸標(biāo)煤、煤炭的碳排放系數(shù)為0.75噸碳/噸標(biāo)煤，天然氣的碳排放系數(shù)為0.44噸碳/噸標(biāo)煤。2.核心解釋變量：對(duì)外直接投資（OFDI）。本文參照許和連和鄧玉萍（2012）的做法，選取各省市自治區(qū)OFDI存量進(jìn)行估計(jì)。數(shù)據(jù)來源為2005年、2012年兩個(gè)年度的《中國(guó)對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。3.其他變量：（1）經(jīng)濟(jì)規(guī)模。參照He（2006）的做法，本文用各省市自治區(qū)GDP作為經(jīng)濟(jì)規(guī)模的衡量指標(biāo)。通常情況下，經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大意味著更高的工業(yè)化水平，因此也會(huì)帶來更多的CO2排放，二者擬呈正相關(guān)關(guān)系。數(shù)據(jù)來源為《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒（2012）》。（2）技術(shù)水平。對(duì)于技術(shù)水平的衡量，學(xué)界較多采用單位工業(yè)產(chǎn)出CO2（或SO2）排放量，為避免解釋變量與被解釋變量的多重共線性，本文選用兩個(gè)指標(biāo)來共同衡量技術(shù)水平，即各省市自治區(qū)的科研經(jīng)費(fèi)和地區(qū)受教育程度（高中以上受教育人數(shù)）?？蒲薪?jīng)費(fèi)投入的增多必然提高節(jié)能減排技術(shù)水平，而教育水平的提高也會(huì)增強(qiáng)個(gè)人的節(jié)能減排意識(shí)，因此上述兩個(gè)指標(biāo)的提高都有助于節(jié)能減排，其與碳排放擬呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。數(shù)據(jù)來源為中國(guó)科技部網(wǎng)站。（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。第二產(chǎn)業(yè)為高碳排放產(chǎn)業(yè)，對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的量化，本文沿用已有的方法，采用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出占GDP的比重進(jìn)行量化，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出比重的上升，必然帶來碳排放量的提高，二者擬為正相關(guān)關(guān)系。數(shù)據(jù)來源為《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒（2012）》。（4）綠地面積。綠地面積的增加必然帶來我國(guó)碳排放量的減少，其與碳排放擬呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。數(shù)據(jù)來源為《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒（2012）》。（5）環(huán)境治理投資。近年來，我國(guó)加大了對(duì)環(huán)境治理的投資，2010年與2011年我國(guó)的環(huán)境治理投資分別為6,554億元和7,114億元。環(huán)境治理投資的增加必然有利于我國(guó)CO2排放量的減少，二者擬呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。數(shù)據(jù)來源為《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒（2012）》。（6）能源結(jié)構(gòu)。我國(guó)的能源消費(fèi)以煤炭為主，占總能源消費(fèi)量的70%以上。因此，本文選用煤炭消費(fèi)量占總能源消費(fèi)量的比重作為能源結(jié)構(gòu)的量化指標(biāo)。煤炭消費(fèi)比例的上升必然導(dǎo)致碳排放量的增多，二者擬呈正相關(guān)關(guān)系。數(shù)據(jù)來源為《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒（2012）》。

（三）數(shù)據(jù)相關(guān)特征分析

加入對(duì)數(shù)后，數(shù)據(jù)整體變小，但仍可看到OFDI的對(duì)數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到2.16，說明了2003~2011年我國(guó)OFDI的巨大變化，而本文選擇在此階段研究OFDI的碳排放效應(yīng)，也使得結(jié)果更有可信度。由表2的相關(guān)性分析可知，經(jīng)濟(jì)規(guī)模（LogGDP）與許多變量的相關(guān)系數(shù)都超過了0.7，疑存在多重共線性，因此對(duì)模型進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。由表3可知，經(jīng)濟(jì)規(guī)模（LogGDP）的方差膨脹因子（VIF）大大超過了10，模型存在嚴(yán)重的多重共線性，因此，以下進(jìn)行回歸估計(jì)時(shí)，需對(duì)模型進(jìn)行修正，并剔除具有多重共線性的變量。

三、計(jì)量結(jié)果分析

（一）全國(guó)層面分析

本文選取2003~2011年中國(guó)30個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)量方程進(jìn)行回歸。首先對(duì)模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，采用固定效應(yīng)對(duì)模型進(jìn)行回歸估計(jì)。此外，由于模型存在多重共線性，因此在回歸估計(jì)時(shí)采用逐步回歸法，從而剔除不顯著變量。如表4所示，隨著變量的加入，R2不斷增大，且模型1~6所有變量均十分顯著，但隨著綠地面積與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的加入，R2開始減小，且二者的估計(jì)值均不顯著，因此將上述兩個(gè)變量予以剔除。模型1~6均通過Wald檢驗(yàn)，模型估計(jì)效果良好，選擇模型6進(jìn)行最終結(jié)果分析。數(shù)據(jù)顯示：1.我國(guó)OFDI對(duì)國(guó)內(nèi)碳排放呈顯著正效應(yīng)，OFDI每增加1%，國(guó)內(nèi)CO2排放量將增加0.0914%。這說明，我國(guó)OFDI的增多顯著提高了我國(guó)的CO2排放量。從全國(guó)層面來看，“污染天堂假說”不適用于中國(guó)。我國(guó)的對(duì)外直接投資并沒有轉(zhuǎn)移國(guó)內(nèi)高能耗產(chǎn)業(yè)，將高碳排放轉(zhuǎn)移至東道國(guó)。筆者認(rèn)為，中國(guó)OFDI的增多通常會(huì)給本國(guó)帶來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整效應(yīng)，增加第二產(chǎn)業(yè)的比重，而第二產(chǎn)業(yè)為高碳排放產(chǎn)業(yè)，這也是OFDI使得我國(guó)CO2排放量增多的原因所在。2.經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大是我國(guó)碳排放增多的主要原因。數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)濟(jì)規(guī)模每擴(kuò)大1%，我國(guó)的碳排放會(huì)顯著增加1.2541%。長(zhǎng)期以來，我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)的比重遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于第一、三產(chǎn)業(yè)，經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大意味著工業(yè)化程度的提高，碳排放量必然顯著增多。3.能源結(jié)構(gòu)是增加國(guó)內(nèi)碳排放的重要原因。結(jié)果顯示，我國(guó)煤炭消費(fèi)的比率每上升1%，我國(guó)的碳排放將增加0.5728%。這說明，如果增加其他化石能源的消費(fèi)以替代煤炭消費(fèi)，會(huì)有助于減少我國(guó)的碳排放，調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是節(jié)能減排的重要一環(huán)。4.我國(guó)的技術(shù)研發(fā)和受教育水平的提高均有助于減少國(guó)內(nèi)碳排放。如果我國(guó)的技術(shù)研發(fā)經(jīng)費(fèi)與受教育水平分別增加1%，國(guó)內(nèi)CO2排放量將分別顯著減少0.1944%和0.4740%。5.我國(guó)的環(huán)境治理投資增加了國(guó)內(nèi)的CO2排放量。數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)的環(huán)境治理投資每增加1%，國(guó)內(nèi)碳排放量將顯著增加0.0828%。這是由于我國(guó)的環(huán)境治理投資主要用于減少“三廢”，對(duì)廢氣、廢渣的處理采用“催化燃燒”等方法時(shí)將會(huì)增加CO2排放量，這就是加大環(huán)境治理投資反而提高國(guó)內(nèi)碳排放的原因所在。

（二）地區(qū)層面分析

由于我國(guó)幅員遼闊，區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度不同、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不一樣，更為重要的是，我國(guó)的OFDI數(shù)量在區(qū)域分布上極不均衡（如表5所示），因此有必要分區(qū)域研究我國(guó)OFDI對(duì)不同地區(qū)CO2排放的影響。本文將沿用剔除了多重共線性變量的模型進(jìn)行估計(jì)，分析區(qū)域間的差異。本文對(duì)地區(qū)層面的分析沿用前面的分析方法，首先通過Hausman檢驗(yàn)選擇固定效應(yīng)模型，結(jié)果如表6所示，其中：東中西部3個(gè)模型均通過Wald檢驗(yàn)，且較高的R2也顯示，模型的解釋度較高。以下對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。1.OFDI對(duì)CO2排放量的影響呈正效應(yīng)，這與全國(guó)層面的分析保持了一致。然而，在東部地區(qū)，OFDI對(duì)CO2排放量的影響并不顯著，而二者的關(guān)系在中西部地區(qū)卻十分顯著。由表5可知，東部地區(qū)的OFDI遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)，其與當(dāng)?shù)谻O2排放量的關(guān)系卻不成比例。筆者認(rèn)為，我國(guó)正在將高污染和高能耗產(chǎn)業(yè)向中西部轉(zhuǎn)移，龐大的對(duì)外投資代表著高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)水平，而這種經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展卻未帶來相應(yīng)比例的碳排放，這便是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的直接效應(yīng)。數(shù)據(jù)顯示，在我國(guó)中西部地區(qū)，OFDI的增加均提高了上述地區(qū)的碳排放量：OFDI每增加1%，中部地區(qū)和西部地區(qū)的CO2排放量將分別增加0.1277%和0.1044%。2.經(jīng)濟(jì)規(guī)模仍然是我國(guó)高碳排放的主要原因。在地區(qū)分析中，經(jīng)濟(jì)規(guī)模仍然與我國(guó)的碳排放呈正相關(guān)關(guān)系，且在3個(gè)地區(qū)均十分顯著，這與全國(guó)層面分析保持一致，且經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大所帶來的碳排放正效應(yīng)按東中西部依次遞減。3.科研投入與受教育水平仍然是影響我國(guó)CO2排放的主要因素。二者在地區(qū)回歸分析中均與我國(guó)碳排放呈負(fù)相關(guān)關(guān)系?？蒲型度朐谥形鞑康貐^(qū)的減排效應(yīng)并不顯著，這是由于我國(guó)的科研投入極不平衡，主要集中在東部發(fā)達(dá)地區(qū)，中西部則較少；受教育水平在我國(guó)東西部地區(qū)顯示為顯著的負(fù)效應(yīng)，而在中部地區(qū)對(duì)碳排放的影響則不顯著。4.能源結(jié)構(gòu)依然是我國(guó)高碳排放的重要原因。在地區(qū)分析中，能源結(jié)構(gòu)仍然顯示為正效應(yīng)，但在東部地區(qū)，能源結(jié)構(gòu)的正效應(yīng)并不如中西部地區(qū)顯著，這再次說明了我國(guó)東部地區(qū)存在高能耗企業(yè)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。5.環(huán)境治理投資被再次證明并不能減少反而會(huì)增加我國(guó)的碳排放量。在地區(qū)層面分析中，環(huán)境治理投資仍然對(duì)我國(guó)的碳排放呈正效應(yīng)，由此進(jìn)一步說明，我國(guó)對(duì)“三廢”的處理反而增加了我國(guó)的CO2排放量，其處理方法有待改善。

四、結(jié)論與政策建議

本文選用2003~2011年中國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)的省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究分析了我國(guó)OFDI對(duì)本國(guó)CO2排放量的影響。實(shí)證結(jié)果表明，我國(guó)的OFDI每增加1%，國(guó)內(nèi)CO2排放量將增加0.0914%，這說明我國(guó)的OFDI并沒有減少國(guó)內(nèi)碳排放，反而是增加本國(guó)碳排放的重要原因之一。作為碳排放大國(guó)，中國(guó)的節(jié)能減排工作刻不容緩，根據(jù)研究結(jié)果，筆者認(rèn)為應(yīng)從以下幾個(gè)方面加以應(yīng)對(duì)：

（一）調(diào)整對(duì)外直接投資流向，加強(qiáng)國(guó)際能源開發(fā)

研究結(jié)果顯示，我國(guó)OFDI的增多會(huì)導(dǎo)致我國(guó)CO2排放量的增多，這說明我國(guó)并沒有將高污染、高能耗產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至國(guó)外，因?yàn)槲覈?guó)OFDI主要流向了租賃服務(wù)業(yè)，①并不能減少國(guó)內(nèi)的碳排放。筆者認(rèn)為，我國(guó)的OFDI應(yīng)加強(qiáng)對(duì)能源行業(yè)的投資比重，加強(qiáng)與他國(guó)在能源開發(fā)方面的合作，研究新能源，共同降低能耗和排放強(qiáng)度，從而一方面解決我國(guó)的能源安全問題，另一方面促進(jìn)我國(guó)節(jié)能減排工作的開展。

（二）調(diào)整區(qū)域?qū)ν庵苯油顿Y比重，促進(jìn)中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展

在區(qū)域研究中，東部OFDI比重最大，中西部的投資比重則相差甚遠(yuǎn)，然而東部OFDI對(duì)CO2排放量的影響卻不顯著，而且不成比例，這再次證明了東部正在將高污染高能耗產(chǎn)業(yè)向中西部轉(zhuǎn)移，中西部OFDI帶來的正碳排放效應(yīng)很可能是由于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移帶來的，而造成上述現(xiàn)象的原因依然是經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展的不平衡。因此，帶動(dòng)中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展是解決問題的關(guān)鍵，而加強(qiáng)OFDI則是促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要手段之一。對(duì)外直接投資的增多可能會(huì)增加我國(guó)的碳排放量，但會(huì)逐漸平衡我國(guó)區(qū)域的碳排放量，減少我國(guó)中西部的碳排放量。

（三）調(diào)整能源結(jié)構(gòu)

本文雖然主要探討OFDI與我國(guó)CO2排放量的關(guān)系，但是回歸結(jié)果顯示，能源消耗才是我國(guó)碳排放量增加的直接原因之一。這是由于我國(guó)的能源消費(fèi)主要以煤炭為主，而煤炭的碳排放系數(shù)最高，也就造成了我國(guó)較高的碳排放量。目前，我國(guó)應(yīng)加大清潔新能源的開發(fā)力度。與此同時(shí)，還要逐漸采用“以氣代煤”和“以油代煤”的手段，調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，降低我國(guó)的CO2排放量。

（四）加大技術(shù)研發(fā)和教育力度

技術(shù)投入和教育水平與我國(guó)的CO2排放量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。這說明上述兩個(gè)要素是降低我國(guó)碳排放的重要手段。因此，加大研發(fā)力度、提高個(gè)人教育水平和素質(zhì)、強(qiáng)調(diào)節(jié)能減排從個(gè)人做起，將有利于降低我國(guó)的碳排放。