发电企业应对全国碳排放权交易的策略探讨

全国碳市场正式交易在即,随着各项准备工作紧锣密鼓的进行,发电企业应该尽快建立相应的管理体系,加强能力建设,以长远眼光来进行低碳技术储备,并充分利用碳市场,使企业从中获益。笔者从机组排放量和机组配额量分别分析了发电企业配额盈亏的影响因素,并从管理减排、技术减排、能力建设、强化意识这四个方面给出发电企业的应对策略。     

碳排放约束视角下产业智能化对区域经济差距的影响研究

本文利用2003~2019年中国省级面板数据,从碳排放约束视角出发,实证考察了产业智能化对区域经济差距影响的差异性和产业智能化影响区域经济差距的机制。研究表明,产业智能化对缩小全国、东、中和西部地区省域间经济差距具有显著的正向效应;进一步考虑碳排放约束,发现碳排放约束正向调节了产业智能化对区域经济差距的正向效应,西部地区由于自身产业结构和区位因素,抑制了产业智能化对区域经济差距的正向效应;最后,对产业结构升级的两个子维度在产业智能化和区域经济差距间的中介效应检验,发现产业结构升级的中介效应存在,且主要是通过产业结构高级化实现,产业结构合理化发挥的作用较小。     

建立全国统一绿证体系促进可再生能源跃升发展

此次《通知》强调建立全国统一的绿证体系,建立健全绿证交易管理制度等,意在切实掌握相关用能主体碳排放情况的真实准确性,更加积极有效统筹发挥绿证、绿电、消纳责任管理等各项政策机制的合力协同作用,促进可再生能源高质量跃升发展,满足经济高质量发展的内在要求。     

绿色经济视阈下农村金融发展对碳排放有何影响? ——理论分析与实证检验

为促进中国农村绿色经济、低碳经济发展,走低碳环保之路,亟需降低农村碳排放强度。文章构建了农村金融发展与农村碳排放强度的基础理论模型,分析得出,农村金融发展对农村碳排放强度呈现出倒U型的影响关系。运用中国26个省份2001～2017年的数据,在农村金融规模和效率的维度上分别通过面板模型验证农村金融发展对农村碳排放强度的影响。实证结果发现,农村金融规模中的信贷规模和储蓄规模对农村碳排放强度的影响存在倒U型关系,农村固定资产投资规模对农村碳排放强度的影响为负向;农村金融总体规模对农村碳排放强度没有显著影响;农村金融效率对农村碳排放强度的影响存在U型关系。应深化农村金融发展,加强农村技术升级和深化研发创新,以促进农村绿色经济可持续发展。     

不同碳排放达峰情景对产业结构的影响——基于动态CGE模型的分析

依据2017年投入产出表数据,运用可计算一般均衡理论,构建包括13个中间产业部门和5个能源产业部门的动态CGE模型,考量不同碳排放达峰情景对于产业结构的影响。结果显示：碳减排政策能促进产业结构优化,包括农业、轻工业和服务业等在内的低碳产业部门在总产出中占比增加,高耗能产业部门如非金属矿物加工业、金属加工业等在总产出中占比下降;对能源产出结构影响显著,高碳能源如煤炭、石油在能源产出比例下降,低碳能源如天然气在能源产出比例增加,其中可再生能源比例上升幅度最大。鉴此,应完善碳交易市场运行配套政策和环境,加大技术创新力度,促进产业结构和能源结构优化升级。     

碳排放权交易、损益偏离与绿色经济效率关系研究

"双碳"目标展现了中国作为负责任的大国,对建设人类命运共同体的担当,碳排放权交易是实现这一目标的重要途径,但其对地区经济与环境的双重影响依然有待检验。结合1997—2017年中国省级数据,采用包含非期望产出的SBM-DEA模型测度地区绿色经济效率,以碳排放权交易试点为准自然实验,运用合成控制法评估试点政策对地区绿色经济效率的影响,并采用空间计量模型从损益偏离视角展开机制检验。研究发现:碳排放权交易试点政策能够显著提升地区经济效率,运用双重差分模型和PSM-DID进行稳健性检验后,基本结论依然可靠。缓解"收益在外,污染在内"的损益偏离现象,是碳排放权交易试点机制提升绿色经济效率的有效途径。随后提出通过进一步完善碳排放权交易市场机制,进而推动我国绿色发展的相关政策启示。     

中国城市居民收入和储蓄增长对家庭能耗碳排放的区域异质性及政策应对

估计和预测城市居民收入变化对家庭能源消费碳排放的影响,对城市家庭消费部门构建低碳能源供应体系,应对气候变化具有重要意义。论文首先估计了中国284个地级以上城市的家庭三类能源消费的直接碳排放量,建立了面板固定效应模型来识别城市家庭能耗碳排放增长和变化的驱动因素。研究结果表明:城市居民收入的快速增长与储蓄水平的提高对于家庭碳排放有显著影响;城市家庭收入和储蓄的增加会抑制家庭燃气碳排放的产生,但对于城市家庭用电碳排放和城市家庭采暖碳排放,则表现出显著的推动作用。此外,研究还发现了家庭碳排放的影响因素存在显著的区域异质性。     

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。