制造业各产业减排的财务指数分析-毕业论文网

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目录

1、前言 1

2、文献综述 1

3、研究方法 2

3.1投入产出技术 2

3.2 SDA分解法 2

4、实证分析 4

4.1整体分解 4

4.2分产业分解 5

4.2.1影响力系数 5

4.2.2感应力系数 5

4.2.3基于影响力系数和感应力系数的部门分类结果 6

4.2.4基于影响力系数和感应力系数的碳排放分解结果 7

4.2.5碳排放影响力系数 10

4.2.6碳排放感应力系数 10

4.2.7基于碳排放影响力系数和感应力系数的部门分类结果 10

4.2.8基于碳排放影响力系数和感应力系数的碳排放分解结果 11

5、政策建议 14

参考文献 15

致谢 17

制造业各产业减排的财务指数分析

岑敏

, China

Abstract: With the rapid development of China's economy, energy consumption has increased dramatically. This has led to a large amount of greenhouse gas emissions, and has brought a series of serious impacts on the ecological environment. China's energy industry faces the predicament of unreasonable energy structure and low energy utilization. How to achieve coordinated economic, energy, and environmental development while maintaining economic growth is a challenge that China needs to meet. Therefore, this paper decomposes the carbon emissions of the 16 industries of China's manufacturing industry from 2002 to 2012 by SDA decomposition, analyzes their composition, and seeks for ways in which the manufacturing sector can implement energy-saving and emission-reduction technologies.

Keywords: Carbon emission;SDA decomposition; Emission reduction

1、前言

目前，中国正处于快速工业化发展进程之中，二氧化碳的排放量仍在逐年增加，我国减排的形势依然很严峻，减少和控制二氧化碳排放量已经刻不容缓。因此，有必要把促进碳排放增长的各个因素从总的增长效应之中分解出来。由此，我们将加深对中国碳排放增长路径的认识，进一步推动中国经济发展方式的转变。

2、文献综述

随着气候变化问题越来越突出，经济学界把目光投向了气候变化研究与经济分析相结合的新研究方向。近些年来，有不少学者深入开展了碳排放的相关研究。其中，Stern在2006年发表的一篇名为“从经济学角度看气候变化”的报告可以看成是最清晰明了的经济学研究框架[^[1]]。Sun率先提出：评估碳排放的重要指标是碳排放强度[^[2]]。此外，我国的刘滨和何建坤也提出了碳排放强度指标可以作为衡量温室气体排放的标准之一[^[3]]。

Ang等则是较早对中国碳排放的驱动因子进行研究的学者，他们采用了对数均值迪氏指数（LMDI）分解法，研究中国工业部门能源消费的碳排放变化[^[4]]。Timilsina和Shrestha研究了中国在内的亚洲12国在1980年到1990年间电力行业碳排放强度的变化，通过Divisia指数分解法探讨燃料强度和发电组合这两个因素对碳排放强度变化的影响[^[5]]。研究结果表明，影响中国电力行业碳排放强度变化的主要因素是燃料强度。赵志耘、杨朝峰建立了碳排放驱动因素的LMDI分解模型，得到了能源强度效应、结构效应、经济发展效应、人口规模效应和城市化效应5个驱动因素[^[6]]。研究得出的结论是：推动中国碳排放量增长的主导因素是经济发展和城市化。郭朝先则是基于LMDI分解技术，构建了一个碳排放恒等式，从产业层面以及地区层面对中国1995-2007年的碳排放进行了分解，最后得出的结论是：能源利用效率的提高可以有效抑制碳排放的增长[^[7]]。

黄文若和魏楚则利用1991-2007年的时间序列数据，比较了世界七大地理板块国家碳排放强度演变趋势的特征，并采用LMDI分解技术分解碳排放强度[^[8]]。研究结果表示，中国的碳排放强度具有高而降低快的特点，需重点从能耗强度与能源结构方面入手，以实现降低碳排放的目标。

除了使用LMDI分解法外，许多学者还采用了基于投入产出表的分解方法。其中，张炎治利用SDA方法研究了中国生产能耗强度和行业完全能耗强度变化的原因[^[9]]。研究结果表明：在不同的时间间隔内，技术因素和最终需求结构因素对生产能耗强度变化的影响大小和方向是不同的，但是总的来说，技术的升级是促使我国生产能耗降低的主要因素。陈琳利用1997年、2002年、2005年和2007年的投入产出数据和能耗数据，并采用SDA分析法将碳排放强度分解成能源使用效率、生产技术、最终需求以及最终需求结构四个因素[^[10]]。最终得出结论：在反映能源使用效率的部门中，促使碳排放强度上升的最重要因素是直接碳排放强度系数和完全需求系数。张海行采用SDA方法将河北省2007-2012年碳排放的变化量分别分解为碳排放强度效应、结构转化效应、最终需求规模效应和最终需求结构效应[^[11]]。得出的结论是：使得河北省2012年碳排放减少的重要因素是产业结构的升级和转换，推动2012年碳排放增加的因素则是最终需求规模效应和最终结构效应则为。吕志强和顾阿伦基于1992、1997、2002、2007、2010年的投入产出表，采用SDA方法，对碳排放量的变化进行分解[^[12]]。结果显示，最终需求效应与Leontief逆矩阵效应是导致我国碳排放增加的主要因素。夏炎等人将能源强度指标分解成能源消耗系数、完全需要系数、最终需求结构系数、最终需求、最终能源消耗系数五个因子[^[13]]。其得出的结论是：影响能源强度的主要因素是完全需要系数和能源消耗系数。李海英根据1997-2010年可比价投入产出序列表，运用SDA方法将二氧化碳强度的变动分别分解为能源结构效应、能源强度效应、投入结构效应、进口替代效应、最终产品使用效应和最终需求产品结构效应这六种效应[^[14]]。分析结果表明：我国二氧化碳排放强度降低的主要原因是需求模式的变化以及生产模式的变化。彭丹根据2000年至2010年投入产出表，采用SDA方法将碳排放的增长量驱动因素分解成人口、经济生产结构、碳排放强度、最终需求结构和人均GDP五个因素[^[15]]。影响力最为显著的是人均GDP和最终需求结构对碳排放的推动作用以及经济生产结构和碳排放强度对碳排放增长的抑制作用。郭朝先将我国1997-2007年二氧化碳排放增长的变化量分解成七个因子，分别是能源消费结构变动、能源消费强度变动、投资扩张、出口扩张、消费扩张、进口替代和投入产出系数变动效应[^[16]]。研究结果表明，抑制碳排放增长的最主要因素是能源消费强度变动效应，促成碳排放增加的主要因素则是最终需求的规模扩张效应和投入产出系数变动效应，而能源消费结构变动效应和进口替代效应对减排的影响一直比较小。

除此之外，李艳梅等人以1980-2007年的碳排放总量为样本期，构建了因子分析模型，衡量产业结构演变、经济总量增长和碳排放强度变化导致的碳减排效应[^[17]]。研究结果表明：经济总量增长和产业结构变动是造成碳排放增长的主要因素，碳排放强度的降低则是减排的重要因素。

贺红兵采用了Shapley值分解分析方法，分析了不含残值分解的碳排放影响因素，并与普通的Laspeyres分解分析方法的结果进行了比较[^[18]]。分解结果表明，碳排放的快速增加很大程度上是由于经济的迅速增长，而能源强度的下降则有效抑制了碳排放的增长。

通过研读国内外文献，发现当前对碳排放的研究使用的大多是2010年之前的数据，因此本文基于2002年至2012年的投入产出表的数据做出分析，对碳排放的增长进行SDA分解。此外，根据顾阿伦等人的研究引入碳排放影响力系数和感应力系数这两个概念[^[19]]，同时依据肖皓等在考虑节能减排效果的情况下对影响力系数和感应度系数公式的修正[^[20]]，改进碳排放影响力系数和感应力系数公式。

研究方法

3.1投入产出技术

投入产出技术由美国经济学家列昂惕夫（Leontief）所创立，是一种非常实用的数量经济分析工具，可以清晰反映系统内部各个部门间错综复杂的联系。

3.2 SDA分解法

本文参考既有研究，结合投入产出表，首先把二氧化碳的排放量分解为四个驱动因素的乘积：二氧化碳排放量，其中，c表示碳排放系数向量，F表示能源结构矩阵，E表示分产业部门的能源消费强度行向量，则表示E的对角矩阵，X表示总产出列向量。接下来设S=cF，同时将S写成对角矩阵，那么二氧化碳排放量Q可写成向量形式：。