碳排放論文匯總十篇

序論：好文章的創(chuàng)作是一個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)三個指標(biāo)來評價產(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年的國內(nèi)生產(chǎn)總值。

2.2產(chǎn)業(yè)資本存量。本文采用國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，國內(nèi)學(xué)者對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。對于折舊率的確定，國內(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(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%。對于當(dāng)年投資的確定，國內(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)計口徑確定；王小魯(2000)采用全社會固定資產(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。目前我國沒有碳排放量的直接監(jiān)測數(shù)據(jù)，對于碳排放量的計算,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，因此可以計算出消耗每噸標(biāo)準(zhǔn)煤釋放出的二氧化碳。然而國內(nèi)外學(xué)者發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)煤含有硫、氮等元素會影響碳排放的測算，因此，本文結(jié)合兩種方法計算出的每噸標(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年的國內(nèi)生產(chǎn)總值和第i次產(chǎn)業(yè)的國內(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回歸結(jié)果有效性的影響，本文對各變量取自然對數(shù)構(gòu)造如下的面板數(shù)據(jù)計量模型。表示四川省第i次產(chǎn)業(yè)在第t年資本存量、勞動力和碳排放量的對數(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)下各個企業(yè)之間碳排放量的分配。在這里，包含多個企業(yè)的單個減排工業(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“全國經(jīng)濟(jì)百強(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)施外向帶動戰(zhàn)略，先后成立了德國工業(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)，累計吸引了3400多家企業(yè)注冊落戶，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，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，同時也方便對比分析分配結(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)和碳氧化率計算得到，相關(guān)系數(shù)取自《上海市溫室氣體排放核算與報告技術(shù)文件》推薦標(biāo)準(zhǔn)，各個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，計算各行業(yè)碳排放減排系數(shù)，進(jìn)而對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個參數(shù)是計算減排因子的基礎(chǔ)。具體減排影響因素指標(biāo)參數(shù)計算值如表3所示。從各個影響因素指標(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)減排能力對碳總量減排作用較小；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)碳分配模型計算可得張浦鎮(zhèn)2013年規(guī)模以上工業(yè)各個行業(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。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16.81萬噸，減幅17.17%，對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8.40萬噸，降幅9.27%，這對碳排放強(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，臺玻集團(tuán)耗能占總行業(yè)耗能81.81%，其能源審計報告顯示臺玻集團(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，臺玻集團(tuán)等企業(yè)將使用中鹽的鍋爐蒸汽，則臺玻集團(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87.118萬噸的分配量，多出5.207萬噸。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)能減排動力不足，企業(yè)不會主動提高能源效率，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)。基于信息熵的分配方法考慮了化工行業(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)沒有考慮各個行業(yè)的異質(zhì)性，各個行業(yè)的減排能力和減排潛力是不一致的，對于能源效率低下的化工行業(yè)和能源效率相對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算取得（即使Y值最小），各個行業(yè)β計模擬結(jié)果如表4所示。根據(jù)各行業(yè)的最優(yōu)β值，進(jìn)一步計算得出各個行業(yè)內(nèi)企業(yè)的碳排放配額。根據(jù)各個行業(yè)內(nèi)企業(yè)的碳排放量分配結(jié)果看出，各個企業(yè)獲得的碳排放分配量相對于基期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。對于化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)（行業(yè)26），對該行業(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。此時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)一步獎勵高排放效率企業(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，但是作為國營企業(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，提高了整個行業(yè)的碳排放效率；也可以通過碳交易市場出售給其他減排成本較高企業(yè)，獲得利潤，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，在政府部分鼓勵和補(bǔ)貼下，可以積極申報政府節(jié)能技改項(xiàng)目，以進(jìn)一步提高碳排放效率。對于橡膠和塑料制品業(yè)（行業(yè)29），在對該行業(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。通過計算可得各個企業(yè)2013年碳排放配額，相對于企業(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。此時的β取值，不僅使得企業(yè)碳交易成本最低，同時獎勵了高排放效率企業(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)度受到的懲罰和獎勵就更大。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購買碳排放配額；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)到獎勵高排放效率企業(yè)，懲罰低排放效率企業(yè)，分配結(jié)果更易被企業(yè)接受，也推動了張浦鎮(zhèn)節(jié)能減排工作順利完成。

篇（3）

2我國紡織業(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。紡織工業(yè)能源消費(fèi)總量由1995年的3531萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤增加到2013的6357萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，增長了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”時期，國家對紡織工業(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)，并對單耗下降值提出了明確要求。紡織工業(yè)先后出臺了《紡織工業(yè)“十二五”發(fā)展規(guī)劃》和《建設(shè)紡織強(qiáng)國綱要（2011-2020）》兩個綱領(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)：單位增加值能源消耗比2010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

我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，正從高速增長轉(zhuǎn)向中高速增長，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式正從規(guī)模速度型粗放增長轉(zhuǎn)向質(zhì)量效率型集約增長，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)展動力正從傳統(tǒng)增長點(diǎn)轉(zhuǎn)向新的增長點(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)勢下，紡織行業(yè)也面臨生產(chǎn)增速全面下降，出口形勢嚴(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”即直接估算一個國家或地區(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)對旅游行為的分類統(tǒng)計，向上逐級統(tǒng)計各個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。山東省是我國的重要經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省和旅游大省，其經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平在全國各省份中名列前茅，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，而計算所需的2000—2013年山東省旅客周轉(zhuǎn)量來自《山東統(tǒng)計年鑒》(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《中國旅游城市網(wǎng)譽(yù)報告》中的數(shù)據(jù)顯示，我國有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、計算結(jié)果與分析

查閱歷年《山東統(tǒng)計年鑒》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態(tài)勢

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階段，即2000—2003年和2010—2013年為緩慢增長階段，2004—2009年為快速增長階段。2000—2003年山東省旅游交通碳排放量增長緩慢，2001年旅游交通碳排放量增長率為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)快速增長態(tài)勢，年增長率都在10個百分點(diǎn)以上。由于國務(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)的同時響應(yīng)國家號召，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較為緩慢，2013年僅增長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

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。進(jìn)入21世紀(jì)以來，山東省旅游業(yè)無論是總體規(guī)模還是發(fā)展速度都位居全國前列，2000年山東省游客總數(shù)為7079萬人，2013年增長到54714萬人，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)增長率總體上仍要大于旅游交通碳排放量增長率，這就使得游客人均旅游交通碳排放量總體上呈下降趨勢。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年受國際金融危機(jī)影響，當(dāng)年的游客人數(shù)增長率也出現(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

為消除個別年份的數(shù)據(jù)對總體結(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)場完成旅客吞吐量2884萬人次，同比增長13.4%，同時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”的高等級公路網(wǎng)建設(shè)規(guī)劃，形成了橫連東西、縱貫?zāi)媳薄h(huán)連相通的大通道。

四、結(jié)論及對策建議

(一)結(jié)論

通過對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。旅游交通碳排放量的變化可分為三個階段，即2000—2003年和2010—2013年的緩慢增長階段，2004—2009年的快速增長階段。

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。

3.旅游交通碳排放主要來源于航空交通和公路交通。

(二)對策建議

1.山東省可以借鑒國際上對交通業(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)激勵手段推動替代燃料技術(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《中國能源統(tǒng)計年鑒》．水泥生產(chǎn)數(shù)據(jù)來自于國泰安金融數(shù)據(jù)庫．水泥生產(chǎn)過程產(chǎn)生的二氧化碳排放量具體計算公式如下：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，僅僅計算了化學(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)確計算，可以得到我國30個省市地區(qū)1997—2011年二氧化碳排放量的估計值.由表2的二氧化碳排放量估算值可以看出我國各省市地區(qū)碳排放量基本都呈現(xiàn)上升趨勢，地區(qū)差異比較明顯．為了更好的體現(xiàn)我國二氧化碳排放的地區(qū)差異性，將我國30個省（市、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個省（市）；中部地區(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個省（市、區(qū)）．表3顯示我國三大區(qū)域的碳排放量.表3的數(shù)據(jù)反映了我國及東中西部三大區(qū)域碳排放量情況．從總體上來看，1997—2011年我國的二氧化碳排放量呈現(xiàn)持續(xù)增長的趨勢，從1997年的336565．69萬噸增長至2011年的1066359．01萬噸，增長幅度達(dá)到729793．32萬噸，短短15年間排放量大約增長了2．17倍．由圖1可以明顯看出，在1997—2002年我國二氧化碳排放量處于緩慢增長的階段，這個階段我國的二氧化碳排放量年均增長為3．48％．這個階段產(chǎn)生的原因主要是受亞洲金融危機(jī)影響，我國出口貿(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，亞洲各國陸續(xù)走出金融危機(jī)的泥潭，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速，但由于我國高投入、高消耗、高污染的粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式，使得我國這一階段的二氧化碳排放量處于快速增長期，2003—2007年我國二氧化碳排放量增速達(dá)到13．70％．之后我國二氧化碳排放量增速有所下降，2008—2011年增速為9．37％．雖然增長率依舊不低，但是相比于2003—2007年還是呈現(xiàn)下降趨勢．這說明我國意識到能源環(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日我國公布的《中國應(yīng)對氣候變化的政策行動》白皮書，鄭重聲明了我國應(yīng)對氣候變化問題的積極態(tài)度和相關(guān)行動，更是明晰了我國未來低碳發(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，我國的碳排放區(qū)域差異性是比較顯著的．總體來講，我國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)逐年增長的趨勢，且其增長規(guī)律均與全國二氧化碳排放量一樣，可以分為三個階段：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，整體處于快速增長階段；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1997—2011年30個省市地區(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．排名靠前的前五個省份是山東、河北、江西、江蘇和河南，分別占我國二氧化碳排放總量均值的8．71％、8．00％、7．68％、6．21％和5．95％．我國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省份分別是天津、甘肅、寧夏、青海和海南，分別占我國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1997—2011年各省碳排放年均增長率的降序排列圖．可以看到，二氧化碳排放年均增長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)增長密切相關(guān)，1997年寧夏的國內(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，增長了8．97倍．第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重由1997年的41．6％增長到了2011年的50．2％，增長了8．6個百分點(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率排名靠前的省份外，青海、陜西、廣西和新疆的年均增長率也均超過了10％，高于全國8．59％的平均增長水平．排名靠后的五個省份為遼寧、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率以1．95％位居全國最低.

3我國各省區(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)、對外開放程度、投資水平、制度環(huán)境、城市化水平、能源價格等［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、國內(nèi)生產(chǎn)總值對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），同時對所有變量進(jìn)行了取對數(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，其符號方向與現(xiàn)實(shí)情況較為符合．產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及國內(nèi)生產(chǎn)總值對二氧化碳排放量的彈性系數(shù)較高，說明二氧化碳對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及國內(nèi)生產(chǎn)總值的變動比較敏感．第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重每增加1％，會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)動因素．經(jīng)濟(jì)每增長1％，二氧化碳排放量則會增加0．5812％，這說明經(jīng)濟(jì)增長也是碳排放量增多的一個重要因素，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、交通等活動中對能源商品直接消費(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，部分計算系數(shù)根據(jù)我國最新標(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正處于城市化快速發(fā)展階段，人們對生活質(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，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，我國人均家庭碳排放先緩慢增長后迅速增長(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了132．21%，間接碳排放增長了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了113．98%，間接碳排放增長了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鞘薪煌ㄍㄓ嵒A(chǔ)設(shè)施的逐步完善，以及汽車、摩托車、移動電話等新產(chǎn)品不斷的推出以及價格的下降;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霓r(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。

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，對于城鎮(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，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2010年我國30省區(qū)(不包括港澳臺和)城鄉(xiāng)家庭碳排放差異進(jìn)行分析與比較。2010年，我國各省區(qū)城鎮(zhèn)人均家庭碳排放均大于農(nóng)村，以全國平均水平所在點(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平均水平，而城鎮(zhèn)小于全國平均水平，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平均水平，而農(nóng)村小于全國平均水平，該地區(qū)節(jié)能減排應(yīng)側(cè)重城鎮(zhèn)地區(qū)。

3討論

隨著我國經(jīng)濟(jì)社會的發(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1995－2011年我國城鄉(xiāng)居民家庭碳排放的評估分析，形成以下認(rèn)識:(1)我國居民家庭碳排放快速增長，這與我國前期總體排放水平較低、排放增長需求強(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)展的同時減緩碳排放增長速度，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。科學(xué)利用家庭碳排放結(jié)構(gòu)動態(tài)變化規(guī)律及其趨勢預(yù)測對節(jié)能減排工作進(jìn)行合理部署。(3)在文中分析的全國30省區(qū)中，城鎮(zhèn)和農(nóng)村的人均家庭排放均低于全國平均水平的有14個，而高于全國平均水平的僅有8個，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)境管理生命周期評價標(biāo)準(zhǔn)(ISO14040)將生命周期評價方法分為四個步驟:研究目標(biāo)和范圍確定、生命周期清單分析、生命周期的影響評價以及生命周期結(jié)果解析。碳排放計量的首要工作是確定計算的目標(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重要措施。另外，人的因素產(chǎn)生的碳排放量相對很小，在測算建材生產(chǎn)碳排放時可以忽略不計。

(2)建材和機(jī)械運(yùn)輸碳排放(以下簡稱運(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)械臺班消耗上，根據(jù)機(jī)械臺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，人工碳排放量相對很少，可以忽略不計;建材生產(chǎn)過程已經(jīng)計算過材料碳排放，不必重復(fù)計算。故施工碳排放主要考慮施工機(jī)械和施工工藝因素，通過對施工方案和施工組織設(shè)計的優(yōu)化可有效減少碳排放量。

1.2計算方法

目前，工程建設(shè)碳排放計量尚無通用的國際或國家標(biāo)準(zhǔn)，可參考產(chǎn)品碳計量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行工程建設(shè)碳排放的計算。如ISO/CD14067、英國PAS2050:2008規(guī)范以及IPCC國家溫室氣體(GHG)排放清單指南等，這些規(guī)范在碳排放的范圍核算和計量方法上都較為成熟，具有很大的參考價值。對現(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算方法:

(1)實(shí)測法。通過標(biāo)準(zhǔn)連續(xù)計量設(shè)施對現(xiàn)場燃燒設(shè)備有關(guān)參數(shù)進(jìn)行實(shí)際計量，得到排放氣體的流速、流量和濃度數(shù)據(jù)，據(jù)此計算碳排放。實(shí)測法結(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)出法可用于計算整個或局部生產(chǎn)過程的碳足跡，但其無法區(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)品生命周期整個過程的物質(zhì)和能源流動消耗來測算碳排放量，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公布的《IPCC溫室氣體排放清單》計算碳排放，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)庫中查得。清單估算法簡單可行、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)奶寂欧乓蜃印１疚牡墓こ探ㄔO(shè)碳排放量計算是基于生命周期評價理論，將過程法和清單估算法有機(jī)結(jié)合而成的混合計算方法。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價時的分部分項(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)與對應(yīng)碳排放因子相乘并加總，即得到整個工程建設(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)，在此不便對工程概況進(jìn)行介紹，只運(yùn)用工程造價數(shù)據(jù)進(jìn)行計算分析。

2.1清單匯總

根據(jù)工程造價文件中的機(jī)械臺班消耗量和2005年《鐵路工程機(jī)械臺班費(fèi)用定額》中的單位臺班消耗指標(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統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，不同國家、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)國家逐漸減少其人均年碳排放量，而發(fā)展中國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)展中國家的人均排放權(quán)利，這不僅因?yàn)樗纯紤]發(fā)達(dá)國家與發(fā)展中國家歷史排放責(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)國家的人均年排放量會始終高于發(fā)展中國家，這將導(dǎo)致兩者人均歷史累計排放量的差距進(jìn)一步單調(diào)增加，這對發(fā)展中國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，下面舉一個例子進(jìn)行剖析。CCCPST方案[7]由美國、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，對于一個國家來說，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”作為全球各國間的排放權(quán)分配依據(jù)，很不合理，而且會使得發(fā)達(dá)國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，很難做出一個既合理又公平的界定，且發(fā)達(dá)國家與發(fā)展中國家的富人標(biāo)準(zhǔn)無疑是不一樣的，難以統(tǒng)一；國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的歷史碳排放責(zé)任，并提出發(fā)達(dá)國家應(yīng)建立清潔發(fā)展基金幫助發(fā)展中國家減排的觀點(diǎn)，比較有利于發(fā)展中國家。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采用的計量方法不同，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，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。國內(nèi)的碳排放權(quán)分配方案[10]基本是以“人均歷史累計排放指標(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)國家與發(fā)展中國家歷史排放責(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的國家自然社會經(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)用人均原則確定評估期內(nèi)滿足全球長期目標(biāo)的全球碳預(yù)算，然后以基準(zhǔn)年人口為標(biāo)準(zhǔn)對各國碳預(yù)算進(jìn)行初始分配，并根據(jù)各國氣候、地理、資源稟賦等自然因素對各國初始碳預(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的自然社會環(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（人類對全球碳容量的科學(xué)認(rèn)識是不完備的，未來可能有巨大變化）對碳排放權(quán)分配結(jié)果的影響。這2個缺陷會導(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)為各國的碳排放限額與其GDP碳排放強(qiáng)度成反比。筆者認(rèn)為無論碳排放強(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)展中國家由于經(jīng)濟(jì)技術(shù)相對落后，具有較高的碳排放強(qiáng)度。如果低排放強(qiáng)度的國家（如發(fā)達(dá)國家）分得較多的排放權(quán)，會造成“富則越富，窮則越窮”的現(xiàn)象，發(fā)達(dá)國家與發(fā)展中國家之間的差距越來越大。若高排放強(qiáng)度的國家（如發(fā)展中國家）分得較多的排放權(quán)，由于經(jīng)濟(jì)技術(shù)相對落后將會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（比如同一個國家、同一個行政區(qū)域或同一個經(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。總體來說，現(xiàn)有方法存在以下2個共同的重大缺陷：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國家自然社會環(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（未來長時間尺度的人口變化是難以準(zhǔn)確預(yù)測的，全球碳容量究竟有多少也仍然是一個學(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，使得各個國家之間一直難以達(dá)成減排共識，拖延了全球碳減排行動的實(shí)施。針對現(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價指標(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（文中簡稱基尼系數(shù)法）和滾動規(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2006年G20主要國家的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個方面的公平[20]：（1）初始分配的公平：要求能對各國家CO2歷史和現(xiàn)狀排放做出準(zhǔn)確合理的評價，分配指標(biāo)的選取要尊重各國自然社會環(huán)境因素的差異、最具代表性、能盡最大可能保障每個國家和個體的排放權(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間段的變化，盡可能地減少和兼容不確定性因素。針對初始分配的公平，本文在碳減排分配指標(biāo)選取時，遵循了文獻(xiàn)[19]中提出的2個基本原則“生存權(quán)平等，發(fā)展權(quán)有別”。“生存權(quán)平等”是指人人生而平等，每個個體都應(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。國與國之間人口相同，但在其他指標(biāo)上不同的話，在CO2允許排放量這個指標(biāo)上的發(fā)展權(quán)也應(yīng)是不同的。針對分配結(jié)果和分配過程的公平，本文試圖通過滾動規(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)該是一個滾動規(guī)劃的過程，因?yàn)槿祟悓夂蜃兓恼J(rèn)識是不斷進(jìn)步的，當(dāng)新的認(rèn)識出現(xiàn)時，未來全球CO2可排放總量將會變化。此外，未來主動愿意承擔(dān)減排責(zé)任的地區(qū)和國家可能會越來越多。再者，未來人口也將會劇烈變化，僅以現(xiàn)代人的角度來分配未來某個長時間段的排放權(quán)，將會損害后代人的排放權(quán)益。滾動規(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)，對人們現(xiàn)有水平認(rèn)識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，計算得出未來3~5年的排放配額（即3~5年為一個規(guī)劃期）。具體計算方法為：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)法對該總量進(jìn)行分配，得出當(dāng)期世界各國的排放配額；每一規(guī)劃期的自然社會環(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)識和研究結(jié)果有較大更新變動，則可及時修正人類可排放總量；此外，如果出現(xiàn)某些國家主動承擔(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)考慮以下幾個指標(biāo)：國土面積、資源稟賦以及對全球碳匯的實(shí)際貢獻(xiàn)。本文將沿用人口、國土面積、生態(tài)生產(chǎn)性土地面積、當(dāng)前化石能源探明儲量四個指標(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)國家，原朝鮮數(shù)據(jù)分配給韓國和朝鮮，補(bǔ)充德國分裂時期（東德和西德）數(shù)據(jù)和日本未管轄的琉球群島時期數(shù)據(jù)，將蒙古的歷史排放數(shù)據(jù)從中國分出去，原因是在美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)庫中，并未對一些國家的歷史責(zé)任進(jìn)行分配整合，有必要進(jìn)行重新計算，具體的分配計算方法是以該國分裂年的人口數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，將該國歷史累計排放量進(jìn)行分配，得到該國的歷史累計排放量；（3）改進(jìn)了化石能源探明儲量數(shù)據(jù)，將石油、天然氣、煤儲量按照熱當(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國家擴(kuò)充到全球所有國家，并根據(jù)數(shù)據(jù)的完備程度及分類方法，將全球所有國家整合成71個國家和地區(qū)。

2.3基尼系數(shù)法分配思路本文依據(jù)文獻(xiàn)[19]評價結(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)滾動規(guī)劃分配理念，以5年為一個規(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CO2新增排放總量，記為W1；然后計算各國自工業(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)法對各國自工業(yè)革命到規(guī)劃目標(biāo)年的CO2可排放總量（W1+W2）做出分配，再減去各國歷史累計至規(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)整的同時保證4個自然社會環(huán)境指標(biāo)中的任何一個的基尼系數(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。為了計算方便，本文將人口指標(biāo)的權(quán)重設(shè)為0.4，其它3個指標(biāo)等權(quán)對待，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，即邀請有關(guān)利益各方代表和學(xué)者根據(jù)計算結(jié)果的具體情況進(jìn)行國際談判來商定最終的賦值結(jié)果。

2.4基尼系數(shù)法計算步驟（1）確定可分配的CO2排放總量。（2）分別統(tǒng)計各個國家各相應(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，即得各國在各基尼系數(shù)指標(biāo)下的CO2排放強(qiáng)度（即斜率），對各基尼系數(shù)指標(biāo)下的斜率進(jìn)行排序后（從小到大），計算各基尼系數(shù)下各國在該指標(biāo)中占該指標(biāo)總和的百分比，并相應(yīng)地計算出該基尼系數(shù)指標(biāo)下的各國CO2排放量占總和的百分比數(shù)值（在初次計算各國在各指標(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)而計算基于各個指標(biāo)的現(xiàn)狀基尼系數(shù)之值。式（1）中，Xi為i國在國土面積、生態(tài)生產(chǎn)性土地面積、人口或化石能源儲量指標(biāo)上占所有國家總和的百分比；Yi為該國CO2排放量占所有國家總和的百分比；n為分配國家的個數(shù)，當(dāng)i=1的時候，Yi-1為0。（3）以各指標(biāo)對應(yīng)的基尼系數(shù)加權(quán)總和最小為目標(biāo)函數(shù)，各國家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++語言編程進(jìn)行優(yōu)化求解，確定分配方案。目標(biāo)函數(shù)計算如下。式（2）中，G1、G2、G3、G4分別為國土面積、生態(tài)生產(chǎn)性土地面積、人口和化石能源儲量4個指標(biāo)的基尼系數(shù)；F為國土面積、生態(tài)生產(chǎn)性土地面積、人口和化石能源儲量4個指標(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)用前期研究的評價方法[19]衡量近年來各國CO2排放的公平性，然后在VC平臺上設(shè)計開發(fā)了可以實(shí)現(xiàn)滾動規(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法直接求解這個模型，其主要原因是該模型在優(yōu)化求解的過程中要不斷地對世界各國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，對全球各國工業(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)化分配模型對全球各國自工業(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，并以之與各國歷史累計至2008年的實(shí)際排放現(xiàn)狀作比較，從而定量化地評估基尼系數(shù)法對改善碳排放權(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歷史累計到2008年可排放總量后，各國所得配額與各國累計至2008年實(shí)際排放量的差額比例，正數(shù)是指相對于實(shí)際排放方案各國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)代表的僅是各國自工業(yè)革命到2008年當(dāng)期的盈余或赤字，代表各國潛在的減排壓力，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定論，而碳容量不能確定的話世界各國的實(shí)際碳排放盈余和赤字也就無法確定）。表1說明用基尼系數(shù)法優(yōu)化分配模型來虛擬優(yōu)化分配全球各國自工業(yè)革命至2008年的CO2排放配額，與各國累計至2008年實(shí)際排放量相比，附件1國家美國、荷蘭、法國、保加利亞、捷克、德國、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、朝鮮和韓國的排放配額出現(xiàn)赤字，赤字比例在64%以內(nèi)，其他國家均有盈余，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)國家與發(fā)展中國家CO2排放量配額的差距，并使得發(fā)達(dá)國家相互間出現(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家從工業(yè)革命累計至2008年的可排放總量，基于各項(xiàng)指標(biāo)的基尼系數(shù)之值均比各國累計至2008年實(shí)際排放基尼系數(shù)之值小，其中基于國土面積和生態(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環(huán)境指標(biāo)，它們可分別代表各國家的自然、社會和環(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)濃度下全球各國的排放空間計算及分配

3.2.1碳排放空間的計算人類未來通過燃燒化石能源可排放碳總量計算方法是：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)計的基尼系數(shù)優(yōu)化求解軟件進(jìn)行分配，得出各國工業(yè)革命至2050年的碳排放空間。然后減去各國歷史累計至2008年的排放量，即得到各國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)則表示該國已經(jīng)將排放配額用完，并且出現(xiàn)赤字。同時計算未來排放空間較歷史累計排放增排比例，正數(shù)代表未來排放空間較歷史累計排放增加的比例，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國家美國、荷蘭、法國、捷克、德國、波蘭、丹麥、英國和日本在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)國家配額較人均歷史累計趨同法的有所增加。非附件1國家僅部分國家有赤字出現(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家，并非一直不需要減排，如果這些國家繼續(xù)以目前排放強(qiáng)度或更高強(qiáng)度排放，部分國家的排放配額將在2050年前消耗殆盡，屆時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]各國的CO2排放量收支（即排放權(quán)購買國家要增加其排放配額，賣方國家要減去交易額），另外還要酌情考慮發(fā)達(dá)國家通過資金援助等手段對發(fā)展中國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)則和滾動規(guī)劃的分配理念，在各國歷史排放和自然社會環(huán)境狀況一定的基礎(chǔ)上，以3~5年為一個規(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)時的滾動，這種滾動規(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又不失公平性（如人口的變化、碳源碳匯統(tǒng)計方法和口徑的變化、全球碳容量研究結(jié)果的更新變動、各國的主動性承諾等），從而大大提高該方法的適用性。

3.3與IPCC方案基尼系數(shù)對比為了進(jìn)一步驗(yàn)證方案的公平性，本文粗略計算了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)行對比。IPCC[17]（政府間氣候變化專門委員會）提出附件1國家，2020年在1990年的基礎(chǔ)上減排25%~40%，到2050年則要減排80%~95%；對非附件1國家中的拉美、中東、東亞以及“亞洲中央計劃國家”，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國家在1990年基礎(chǔ)上減排30%，非附件1國家無需減排，2050年目標(biāo)設(shè)定為2009年附件1國家在1990年基礎(chǔ)上減排90%，非附件1國家減排20%，計算其基尼系數(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）計量模型設(shè)定本文的計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，對人均GDP取自然對數(shù)，其余指標(biāo)為百分比，不做對數(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量分析數(shù)據(jù)使用的是1995~2009年50個國家的面板數(shù)據(jù)，其中包括高收入國家20個，中等收入國家30個，樣本總?cè)萘繛?50。選擇1995~2009年這個區(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）用各國服務(wù)貿(mào)易進(jìn)出口額占GDP比重代替。一般而言，一國服務(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)中的占比會越高，從而對環(huán)境的影響會越小。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)等勞動密集型行業(yè)均會產(chǎn)生二氧化碳等氣體，對環(huán)境構(gòu)成影響。fdi表示外商直接投資占GDP比重。國內(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對環(huán)境具有影響，且以間接影響為主。如一國或地區(qū)所吸引的外資投向化工等易產(chǎn)生污染的行業(yè)，對環(huán)境造成影響；再比如，一國或地區(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)生的按購買力平價計算的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；李國璋等，2010）。收入水平用人均GDP代替，是國內(nèi)生產(chǎn)總值除以年中人口數(shù)。現(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《國際標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)分類》（ISIC）第10~45項(xiàng)相對應(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)計數(shù)據(jù)庫（），數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述如表2。

（三）實(shí)證檢驗(yàn)首先利用stata軟件對二氧化碳排放量（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，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比重對二氧化碳排放量具有正向影響，即tech、gdp、fdi的增加會引起二氧化碳排放量的增加。第三，工業(yè)增加值占GDP比重對二氧化碳排放量具有負(fù)向影響，即scale的增加會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1995~2009年的跨國面板數(shù)據(jù)進(jìn)行計量分析。我們在服務(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，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)模型對方程進(jìn)行估計（易行健等，2013）。估計結(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1995~2007年省級面板數(shù)據(jù)對貿(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)易一樣會對環(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，隨著服務(wù)貿(mào)易開放度的提高，二氧化碳的排放量也會隨之上升；當(dāng)達(dá)到一定臨界點(diǎn)時，服務(wù)貿(mào)易開放度的提高會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夹g(shù)水平的提高會有效地降低碳排放。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)，分高收入國家、中高收入國家和中低收入國家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，高收入國家服務(wù)貿(mào)易開放度對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)。可見，高收入國家的服務(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家的碳排放。原因可能是高收入國家一般而言都是服務(wù)貿(mào)易進(jìn)出口的大國，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。對中高收入國家而言，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。對中低收入國家而言，服務(wù)貿(mào)易開放度對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乙话氵€處于工業(yè)化時期，與高收入國家相比，無論是在服務(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。

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二、計量模型設(shè)定及數(shù)據(jù)來源

（一）計量方程設(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OFDI對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CO2排放量的影響因素，本文同時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），最終計量方程設(shè)計為：2ititititititititititLlogCOlogOFDI+LogGDP+logRD+logEdu+logStruc+logGreen+logEnviron+logCoalratio+LLLLLLL（2）其中，i代表區(qū)域，t代表時間（年份），采用對數(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30個省市自治區(qū)（除）的省級面板數(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《中國能源統(tǒng)計年鑒（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。數(shù)據(jù)來源為2005年、2012年兩個年度的《中國對外直接投資統(tǒng)計公報》。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《中國統(tǒng)計年鑒（2012）》。（2）技術(shù)水平。對于技術(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)）。科研經(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增強(qiáng)個人的節(jié)能減排意識，因此上述兩個指標(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《中國城市統(tǒng)計年鑒（2012）》。（4）綠地面積。綠地面積的增加必然帶來我國碳排放量的減少，其與碳排放擬呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。數(shù)據(jù)來源為《中國城市統(tǒng)計年鑒（2012）》。（5）環(huán)境治理投資。近年來，我國加大了對環(huán)境治理的投資，2010年與2011年我國的環(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《中國城市統(tǒng)計年鑒（2012）》。（6）能源結(jié)構(gòu)。我國的能源消費(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《中國能源統(tǒng)計年鑒（2012）》。

（三）數(shù)據(jù)相關(guān)特征分析

加入對數(shù)后，數(shù)據(jù)整體變小，但仍可看到OFDI的對數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到2.16，說明了2003~2011年我國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)行回歸估計時，需對模型進(jìn)行修正，并剔除具有多重共線性的變量。

三、計量結(jié)果分析

（一）全國層面分析

本文選取2003~2011年中國30個省級面板數(shù)據(jù)對計量方程進(jìn)行回歸。首先對模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，采用固定效應(yīng)對模型進(jìn)行回歸估計。此外，由于模型存在多重共線性，因此在回歸估計時采用逐步回歸法，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，且二者的估計值均不顯著，因此將上述兩個變量予以剔除。模型1~6均通過Wald檢驗(yàn)，模型估計效果良好，選擇模型6進(jìn)行最終結(jié)果分析。數(shù)據(jù)顯示：1.我國OFDI對國內(nèi)碳排放呈顯著正效應(yīng)，OFDI每增加1%，國內(nèi)CO2排放量將增加0.0914%。這說明，我國OFDI的增多顯著提高了我國的CO2排放量。從全國層面來看，“污染天堂假說”不適用于中國。我國的對外直接投資并沒有轉(zhuǎn)移國內(nèi)高能耗產(chǎn)業(yè)，將高碳排放轉(zhuǎn)移至東道國。筆者認(rèn)為，中國OFDI的增多通常會給本國帶來產(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%，我國的碳排放會顯著增加1.2541%。長期以來，我國第二產(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)是增加國內(nèi)碳排放的重要原因。結(jié)果顯示，我國煤炭消費(fèi)的比率每上升1%，我國的碳排放將增加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)，會有助于減少我國的碳排放，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.我國的技術(shù)研發(fā)和受教育水平的提高均有助于減少國內(nèi)碳排放。如果我國的技術(shù)研發(fā)經(jīng)費(fèi)與受教育水平分別增加1%，國內(nèi)CO2排放量將分別顯著減少0.1944%和0.4740%。5.我國的環(huán)境治理投資增加了國內(nèi)的CO2排放量。數(shù)據(jù)顯示，我國的環(huán)境治理投資每增加1%，國內(nèi)碳排放量將顯著增加0.0828%。這是由于我國的環(huán)境治理投資主要用于減少“三廢”，對廢氣、廢渣的處理采用“催化燃燒”等方法時將會增加CO2排放量，這就是加大環(huán)境治理投資反而提高國內(nèi)碳排放的原因所在。

（二）地區(qū)層面分析

由于我國幅員遼闊，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OFDI對不同地區(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，分析區(qū)域間的差異。本文對地區(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。以下對回歸結(jié)果進(jìn)行簡要分析。1.OFDI對CO2排放量的影響呈正效應(yīng)，這與全國層面的分析保持了一致。然而，在東部地區(qū)，OFDI對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)模仍然與我國的碳排放呈正相關(guān)關(guān)系，且在3個地區(qū)均十分顯著，這與全國層面分析保持一致，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CO2排放的主要因素。二者在地區(qū)回歸分析中均與我國碳排放呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。科研投入在中西部地區(qū)的減排效應(yīng)并不顯著，這是由于我國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)對碳排放的影響則不顯著。4.能源結(jié)構(gòu)依然是我國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增加我國的碳排放量。在地區(qū)層面分析中，環(huán)境治理投資仍然對我國的碳排放呈正效應(yīng)，由此進(jìn)一步說明，我國對“三廢”的處理反而增加了我國的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30個省市自治區(qū)的省級面板數(shù)據(jù)研究分析了我國OFDI對本國CO2排放量的影響。實(shí)證結(jié)果表明，我國的OFDI每增加1%，國內(nèi)CO2排放量將增加0.0914%，這說明我國的OFDI并沒有減少國內(nèi)碳排放，反而是增加本國碳排放的重要原因之一。作為碳排放大國，中國的節(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)從以下幾個方面加以應(yīng)對：

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

研究結(jié)果顯示，我國OFDI的增多會導(dǎo)致我國CO2排放量的增多，這說明我國并沒有將高污染、高能耗產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至國外，因?yàn)槲覈鳲FDI主要流向了租賃服務(wù)業(yè)，①并不能減少國內(nèi)的碳排放。筆者認(rèn)為，我國的OFDI應(yīng)加強(qiáng)對能源行業(yè)的投資比重，加強(qiáng)與他國在能源開發(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的能源安全問題，另一方面促進(jìn)我國節(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。對外直接投資的增多可能會增加我國的碳排放量，但會逐漸平衡我國區(qū)域的碳排放量，減少我國中西部的碳排放量。

（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，能源消耗才是我國碳排放量增加的直接原因之一。這是由于我國的能源消費(fèi)主要以煤炭為主，而煤炭的碳排放系數(shù)最高，也就造成了我國較高的碳排放量。目前，我國應(yīng)加大清潔新能源的開發(fā)力度。與此同時，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的CO2排放量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。這說明上述兩個要素是降低我國碳排放的重要手段。因此，加大研發(fā)力度、提高個人教育水平和素質(zhì)、強(qiáng)調(diào)節(jié)能減排從個人做起，將有利于降低我國的碳排放。