工业智能化对中国工业碳排放效率的影响及空间效应研究

“30·60”的双碳目标提出后，工业智能化作为新一轮技术革命和产业变革的关键驱动力，对我国实现“碳达峰、碳中和”目标发挥重要作用。基于2006—2019年中国30个省份（因数据缺失，不包括西藏和港澳台地区）的面板数据，运用固定效应模型、中介效应模型、空间杜宾模型，多维度实证分析了工业智能化对中国工业碳排放效率的影响及空间效应。研究发现：(1)工业智能化发展能够提升工业碳排放效率；(2)工业智能化能够依靠技术进步和抑制能源强度提升工业碳排放效率；(3)空间效应上，工业智能化的发展能够提升本地区工业碳排放效率，但对周边地区工业碳排放效率的溢出、扩散效应还未显现；(4)工业智能化对工业碳排放效率的影响存在空间异质性，其发展能够带动东部地区工业碳排放效率的提升，而对中西部地区工业碳排放影响较小。研究结果有效补充了有关工业碳排放效率的影响因素及有关工业智能化的研究，为工业智能化驱动工业碳排放效率提升提供了可靠的实证依据，同时为工业的绿色发展提供了政策参考。     

城镇化进程中碳排放轨迹及其传导机制

中国碳排放水平随着城镇化进程不断提升，如何降低城镇化进程中的碳排放，对于实现双碳目标以及推动中国经济可持续发展具有重要的现实意义。文章采用门槛效应模型和固定效应模型，并结合2000—2020年中国省级面板数据，分析了不同阶段城镇化影响碳排放的规律以及传导机制。研究表明：城镇化由低级阶段迈向高级阶段时，碳排放呈现倒“N”型轨迹；城镇化主要通过消费、投资以及对外贸易影响碳排放，并且在不同城镇化门槛区间内，其传导机制存在异质性。因此，未来政策应重点倡导低碳消费方式，优化投资结构，推动对外贸易结构升级，从而降低城镇化进程中的碳排放水平。     

全球化背景下中国碳市场的减排和福利效应

本文提出并建立了在全球化背景下囊括能源市场和碳减排的多地区多行业的一般均衡模型，将生产中能源的使用、碳排放、碳税、碳关税以及全球生产网络纳入模型，为在全球化背景下量化研究低碳政策的福利和排放效应奠定方法基础。本文利用结构式方法估计了模型的主要参数，量化研究了中国建立碳排放权交易系统和欧盟实施“碳边境调节机制”对中国和世界主要经济体的经济和碳排放的影响，并提出了新颖的渠道分解方法。结果表明中国实施碳市场可以降低中国碳排放、优化产业结构，但将通过降低出口竞争力为中国带来一定的福利损失。由于存在碳泄漏问题，中国实施碳市场对全球碳排放的降低影响有限。欧盟实施“碳边境调节机制”将对中国出口带来一定负面影响，但影响程度有限，对全球碳减排贡献有限。     

贸易开放与碳排放效率——基于绿色技术创新的中介效应分析

选取2003—2020年中国31个省级面板数据，利用非径向方向距离函数测度碳排放效率，并运用基准回归模型与中介效应模型评估贸易开放对碳排放效率的影响。研究结果表明，贸易开放对碳排放效率存在倒“U”型影响，呈现先促进后抑制的变化特征。机制分析表明，绿色技术创新是贸易开放影响碳排放效率的重要路径。进一步分析发现，贸易开放对碳排放效率的影响具有明显异质性；在东部、中部、东北地区以及一般贸易方式下，贸易开放对碳排放效率提升的驱动效应更为显著。为此，应构建高质量贸易开放体系、打造绿色技术创新高地、构建降碳减污协同制度体系，着力推动碳排放效率提升。     

我国铁路运输业碳排放效率与影响因素分析

在我国节能减排、绿色交通和交通强国背景下，本文以18个铁路局集团有限公司为研究对象，基于非期望产出DEA模型、Tobit模型以及Bootstrap模型，建立铁路碳排放效率的经济计量模型。模型以最大化铁路期望产出并最小化非期望产出为目标函数，依据线性规划方法求解。研究结果表明，铁路局集团有限公司碳排放效率表现出地区差异性，基尼系数从0.27下降到0.14，且这种差异性在逐年缩小，表明铁路产业总体碳排放效率呈现递增态势。2010年后，DEA有效的公司数量由3个增加到5个，分别是太原铁路局集团有限公司、济南铁局集团有限公司、广铁局集团有限公司、呼和浩特铁路局集团有限公司与兰州铁路局集团有限公司。通过第二阶段的计量模型测算得到以下结论：在现阶段的综合交通网络中，高速铁路与民航和公路运输方式间的竞争效应大于其合作效应；高速铁路与碳排放效率呈现出倒“U”型，高速铁路有其最优规模区间，从而更有效地提高铁路产业碳排放效率。     

进出口贸易与碳排放关系的研究——以广东省为例

我国进出口贸易不断发展，碳排放量也在高速增长。本文以广东省为例，基于其1990年至2010年碳排放量与进出口贸易额的数据，通过建立碳排放量与进出口量的二次多项式与三次多项式模型，探讨广东省对外贸易增长与碳排放量增长之间的关系。主要结论是，广东省碳排放量同进出口贸易呈现“N”型曲线特征，并提出了相关的政策建议。     

环境规制对碳效率的多重路径及门槛模型研究

从结构升级及效率提升两大维度刻画环境规制对碳排放效率的关系及作用机制，研究环境规制是如何提升城市碳排放效率的。基于2006—2019年中国279个城市层面数据，采用非参数百分位自抽法，逐步回归法、Sobel检验和交互调节模型验证影响路径，并利用门槛模型探讨不同路径下环境规制的调节作用。结果表明：(1)环境规制促进城市碳排放效率提升，但存在区域异质性；(2)环境规制通过促进产业结构高度化、绿色技术创新和能源效率升级提高碳排放效率，产业结构合理化及产业集聚“遮掩”了环境规制的激励作用；(3)环境规制对提升碳排放效率存在多种门槛效应和调节机制。发挥环境规制对碳排放效率结构和效率的双重激励时，需注意不同路径的维度问题，以提高准度，把握力度。     

基于EKC模型的物流服务碳排放测算与评估：浙江实证

根据1995—2009年浙江省物流服务的相关能耗数据，采用系数法对浙江省物流服务的碳排放进行了测算，然后运用EKC模型对浙江省物流服务的碳排放状况进行评估，研究发现15年间物流服务的碳排放量呈严格的指数型增长，物流服务的发展与碳排放呈直线关系，未来减碳需要转变增长方式，发展智慧物流，推进融合物流。     

全球价值链嵌入、产业结构升级与城市碳排放效率——来自中国地级城市层面的经验证据

选取2011—2020年中国地级城市面板数据，从产业结构升级视角出发，实证探析全球价值链嵌入对城市碳排放效率的影响。研究发现：全球价值链嵌入能够显著提升城市碳排放效率，在经过工具变量法、更换计量模型等稳健性检验后，该结论依然成立；产业结构升级是全球价值链嵌入影响城市碳排放效率的重要传导机制；借助面板门限模型检验发现，全球价值链嵌入对城市碳排放效率的提升作用存在产业结构门限特征。据此，应持续深化全球价值链嵌入程度、建立差异化碳减排机制、统筹兼顾产业结构高级化与合理化协调发展，全面提升城市碳排放效率。     

碳排放权交易试点政策对企业低碳转型的影响

在碳达峰、碳中和目标下，“能耗双控”向“碳排放双控”的转变是中国低碳发展的重要举措。在此过程中，碳排放权交易作为碳市场调节机制的核心，对中国推进碳减排具有重要意义。本文基于2009—2020年894家中国A股上市公司数据，运用多时点双重差分模型实证检验了碳排放权交易试点政策对企业碳排放强度的影响，并从数字化转型和企业分工两个维度进行了作用机制分析。研究发现，碳排放权交易试点政策降低了企业碳排放强度，且结论在经过一系列稳健性检验后仍然成立。这说明碳排放权交易试点政策加速了企业低碳转型进程。作用机制分析发现，碳排放权交易试点政策能够通过企业数字化转型来降低企业碳排放强度，但不能通过企业分工降低碳排放强度，且政策的实施效果对不同性质、不同规模和不同资本密集度的企业有所差异。本文研究表明，实施“碳排放双控”政策需要健全各项配套措施，重视碳市场建设并加强企业环境监管对中国低碳发展具有深远影响。     

期权定价模型在我国碳排放权估值中的应用--以广州恒运(000531)碳排放权价值评估为例

目前随着经济的发展,碳市场逐渐活跃,对碳排放权的估值在国内外也引起了热潮。文章梳理了国内外碳排放权估值的研究现状,并根据碳排放权本质的分析选择期权定价模型对我国碳排放权进行估值。利用期权定价模型推导我国碳排放权价值,并通过案例分析,检验模型的估值方法的适用性。     

山东省能源消费碳排放预测

基于《IPCC国家温室气体清单指南》估算了17种能源的碳排放系数,测算了1995—2009年山东省的能源消费碳排放量。选取人口、城镇化率、人均GDP、工业GDP比例、能源消耗强度作为山东省碳排放的影响因素,分别应用偏最小二乘回归和岭回归构建了预测山东省能源消费碳排放的STIRPAT模型。通过对比基于两种回归所得模型的拟合效果,最终选择岭回归模型预测了2010—2015年山东省能源消费碳排放量。最后提出了山东省碳减排的相关对策。     

广东省碳排放量测算、影响因素分析及预测模型选择北大核心

广东省是中国经济最发达的省份之一,科学预测其碳排放量对“双碳”背景下探索省级控碳发展路径具有重要意义。论文首先对各类碳源和碳汇进行核算,得到了广东省1995—2019年的净碳排放量;运用扩展的STIRPAT模型分析广东省碳排放的影响因素,并将其作为碳排放量预测模型的输入变量;建立经鸡群算法优化的快速学习网CSO-FLN预测模型,对广东省碳排放量进行预测,并将预测结果与FLN、ELM模型进行比较分析以验证CSO-FLN模型的优越性和有效性。研究结果表明:广东省的净碳排放量在研究期间呈现上升趋势;人口规模、富裕度、产业结构与碳排放量之间均存在正相关关系,对外开放、技术水平、能源结构与碳排放量之间存在负相关关系;CSO-FLN模型的预测精度高于FLN、ELM模型,可作为后续碳排放量预测的有效建模方法。     

基于个体为本模型的中国碳排放核算模型构建

为合理测算中国碳排放总量, 提出了以单个人为基础的碳排放核算模型。个体碳排放量受其物质资本与人力资本、消费倾向与投资倾向影响,而计算中国碳排放总量还应考虑人口增长的影响。对个体资本投资倾向提出合理假设,进而构建人口增长模型。最后,根据各省GDP分布情况,赋予模型一个初始财富值,核算出中国碳排放总量。     

我国粮食种植碳排放量变化趋势与驱动因素研究

以1990—2020年为考察期，对我国粮食种植碳排放量的变化趋势及内部结构进行剖析，采用LMDI模型将驱动因素分解为要素结构效应、消耗强度效应、粮食单产效应和播种面积效应。结果表明：对粮食主产区而言，粮食单产和消耗强度对碳排放量增长率的影响较大，播种面积次之，要素结构最小。粮食单产始终助推碳排放量增长；消耗强度和要素结构对碳排放量增长率的影响均是先助推、后抑制；而播种面积是先抑制、后助推碳排放量增长。对非粮食主产区而言，粮食单产和消耗强度对碳排放量增长率的影响较大，要素结构次之，播种面积最小。消耗强度始终助推碳排放量增长；粮食单产是先助推、后抑制碳排放量增长；播种面积和要素结构是先抑制、后助推、再抑制碳排放量增长。     

中国省际碳排放预测及达峰情景模拟研究

中国不同省级的碳排放量呈现明显差异。文章采用STIRPAT模型分析得到碳排放影响因素，运用遗传算法优化的极限学习机模型和中国30个省（自治区、直辖市） 1997—2020年的面板数据，对不同发展情景下中国30个省（自治区、直辖市）未来20年的碳排放量进行了预测分析，并将预测结果和误差指标与ELM、BP、GWO-SVM模型进行对比。同时，文章以行政区域为单位划分东北、华北等7个区域进行碳达峰、碳减排能力分析。研究结果显示：使用遗传算法改进的极限学习机模型可以克服ELM模型容易陷入局部最优解的缺点，获得更高的预测精度；在绿色发展情景下中国7个区域均能在2030前实现碳达峰。     

中国区域一体化如何影响碳排放效率

基于2003—2019年中国除西藏、台湾省、香港和澳门特别行政区外30个省份的数据，运用含非期望产出的Super-SBM模型测度了各省份的碳排放效率，用商品市场、劳动力市场和金融市场的一体化水平构造了区域一体化综合水平指标，并分析了区域一体化、产业结构高级化、财政支出规模以及区域一体化与后两者的交互作用对碳排放效率的影响及其空间效应。结果表明：区域一体化有利于提高碳排放效率，且该作用受到产业结构高级化的正向调节和财政支出规模的负向调节；产业结构高级化有利于提高碳排放效率，财政支出规模扩大不利于提高碳排放效率，若产业结构水平过低或财政支出规模过大，则存在通过降低区域一体化水平来提高碳排放效率的次优策略；区域一体化可以促进邻近省份的碳排放效率，但该溢出效应亦受到产业结构高级化的正向调节和财政支出规模的负向调节。因此，应当持续推进产业结构高级化以保障和强化区域一体化对碳排放效率的促进作用；政府在激发市场主体活力的同时也要主动作为，在环境保护投资中分配更多的财政支出，着力培育地方优势产业，积极推行区域一体化战略；碳排放政策必须注重区域协调发展。     

安徽省碳排放预测分析

运用排放因子法核算安徽省2000—2019年与能源相关的碳排放,并分析安徽省碳排放的主要影响因素。结合LMDI分解法分析了碳排放影响因素,之后建立STIRPAT扩展模型及岭回归,定量进行了安徽省能源碳排放预测。模型精确度高达90%以上,误差控制在5%以内,说明该模型可以很好对安徽省未来能源消费碳排放量进行预测。冀望能为安徽省实现碳减排,促进经济发展目标实现提供参考。     

基于WOA-ELM模型的中国碳排放预测研究

为判断中国是否能够实现2030年碳排放强度下降60%～65%的承诺,以及碳排放总量是否能够在2030年达到峰值,论文构建了一个基于鲸鱼优化算法改进的极限学习机模型,对2019—2040年的碳排放量和碳排放强度进行预测。首先基于STIRPAT模型筛选中国碳排放影响因素,将其作为碳排放预测模型的输入因素集,而后运用鲸鱼算法优化极限学习机的参数,克服极限学习机易陷入局部最优解的缺点,最后运用该组合模型对中国未来的碳排放进行预测。通过与ELM、BPNN模型的预测结果和误差指标进行对比,证实论文提出的碳排放预测模型的精度更高,能够更为准确地反映中国未来的碳排放趋势。     

城市化对碳排放非线性脱钩效应的研究——基于Tapio脱钩模型的估计

本文基于Tapio脱钩模型进行估计。首先,从国家层面上,构建城市化碳排放总量、人均碳排放和碳排放强度三种类型的脱钩模型,对城市化碳排放脱钩效应进行初步估计。其次,构建了非线性的计量模型,利用省级面板数据来验证这种非线性脱钩关系的存在,并探究背后的原因。研究发现:城市化的碳排放总量和人均碳排放量脱钩效应非常相似,脱钩现象不明显,主要处于扩张性负脱钩状态,城市化碳排放强度脱钩现象显著,主要处于强脱钩状态。城市化与碳排放呈现出倒"N"型的几何特征,在城市化率极小值和极大值拐点的两个拐点之间,碳排放与城市化正相关,其它时期负相关。城市化碳排放脱钩状态受人均收入和二产占比因素正驱动,研发强度、外资占比、公交车辆占比和区域等因素负驱动。