“十三五”能源环境政策将继续收紧

"‘十三五’期间,中国能源环境问题依然严峻,节能减排形势依然紧张,国家会继续制定资源环境方面的约束性控制指标",在1月10日举行的"国研智库论坛·新年论坛2015"上,国家发改委能源研究所可持续发展研究中心主任康艳兵在预判"十三五"期间能源环境政策走向时如是说。近年来,中国经济高歌猛进,环境却持续退化,成绩与     

基于空气公共物品属性的碳排放与碳减排多主体博弈分析

本文通过个体和整体两种视角,采用博弈分析方法,考察了纳什均衡条件与帕累托均衡条件下社会碳排放总量与碳减排总量的差异,探讨了碳排放过量的根源以及空气资源利用的效率问题问题,认为:空气严重污染的经济根源在于清洁空气是一种无法界定产权的公共资源;社会总的实际净排放量大于帕累托均衡状态下社会总的净排放量;社会碳排放量过多是多主体对清洁空气消费行为博弈的必然结果,而社会碳减排总量不足是多主体对空气污染治理行为博弈的必然结果。这些都为低碳经济机制设计和制度安排提供了理论依据。     

基于CDM项目碳排放权的会计确认问题初探

近年来,我国一直通过清洁发展机制(CDM)积极参与到全球温室气体减排的行动中,并已成为CDM项目全球最大的供应方。但对于CDM项目下碳排放的会计处理问题,我国会计准则体系中并未详细说明。本文通过分析CDM项目下碳排放权的特征,认为不应一概而论地将其确认为单一的某个会计要素,而是应当根据主体取得方式、持有目的以及所处宏观环境的不同分别确认为无形资产、存货或者金融资产。     

中国绿色金融发展的碳减排效果研究--以绿色信贷与绿色风投为例北大核心CSSCI

本文以绿色信贷、绿色风投为绿色金融的代表,基于中国23个省(市)2006-2016年的数据,构建动态面板数据模型,从整体和分组两个层面实证研究绿色金融的碳减排效果。结果表明:单独考虑绿色信贷、绿色风投,两者均能抑制碳排放;将两者纳入同一个模型,除低碳排放组外,省级及其余组别的绿色风投系数均不再显著;费舍尔组合检验表明,高、低碳排放组的绿色信贷、绿色风投的碳减排效果无显著性差异,但高、低绿色信贷组的绿色信贷、绿色风投的碳减排效果存在显著性差异;绿色信贷与绿色风投之间不存在显著的"挤入效应"或"挤出效应"。     

市场激励型环境规制可以推动企业技术创新吗？——基于中国碳排放权交易机制的自然实验

提高环境标准以推进企业低碳环保转型是供给侧结构性改革的重要内容。在众多环境规制的政策工具中,以市场激励为导向的排放权交易机制在西方国家得到了较为广泛的认可与应用,但是否同样适用于尚处在转轨期的新型中国市场还有待进一步检验。本文基于中国2013年开始试点实施的碳排放权交易机制,考察了市场激励型的环境规制对中国企业技术创新的影响。研究发现:碳排放权交易机制的实施显著推动了企业的技术创新,且当碳市场的流动性程度越高,该市场激励型环境规制对企业技术创新的推动作用更加明显。但企业成本转嫁能力会在一定程度上削弱该环境规制的积极影响,当企业所承受的产品市场竞争程度更低、企业对客户和供应商的议价能力更高时,碳排放权交易机制对企业技术创新的推动作用相对降低。综上,本文的研究不仅从市场激励的角度丰富了环境规制与企业技术创新的相关文献,同时也为中国碳排放权交易实施的政策效果提供了微观证据,研究结论可为后续在全国范围内统一推进碳排放权交易市场建设提供政策参考。     

低碳消费偏好下碳排放配额分配方式的减排效应

本文通过构建企业间多阶段动态博弈模型,研究了现行碳排放配额初始分配方式下总量控制和拍卖比例对低碳消费偏好下不同类型企业的减排效应。研究结果表明:在完全免费分配方式下,降低碳排放配额总量对轻型碳排放企业和中型碳排放企业的减排效应显著,而重型碳排放企业的最优减排水平反而下降;在完全拍卖分配方式下,降低碳排放配额总量缩减了所有类型控排企业的最优减排水平;在免费分配与拍卖分配相结合的混合分配方式下,提高拍卖比例对轻型碳排放企业和中型碳排放企业具有显著碳减排效应,但会极大降低重型碳排放企业的最优减排水平,而缩减碳排放配额总量只对轻型碳排放企业的减排效应显著。无论何种分配方式下,严控重型碳排放行业内企业数量、降低企业减排成本系数和提高消费者低碳意识均有助于促进企业减排和提升配额使用效率。本文既丰富了碳排放配额分配方式和碳减排方面的研究,也为政府完善相应的分配机制和减排政策提供了理论依据。     

"碳达峰"目标下中国碳排放强度预测——基于LSTM和ARIMA-BP模型的分析

本文基于LSTM神经网络模型并在一定的经济增长预期下推导预测出我国碳排放强度变化趋势,同时,建立ARIMA-BP神经网络模型作为验证模型对碳排放强度进行直接预测。研究结论为:(1)LSTM神经网络模型在验证集上的均方误差(MSE)为0.00001,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.33%,表明模型泛化能力十分优秀,在LSTM神经网络模型预测框架下,中国碳排放强度将在2030年达到0.9237吨/万元,相较于2005年的碳排放强度2.9755吨/万元下降68.96%;(2)在ARIMA-BP神经网络模型的预测分析中,预估中国2030年碳排放强度能够下降至0.9840吨/万元,相较于2005年2.9755吨/万元的碳排放强度下降66.93%;(3)将ARIMA-BP神经网络模型得到的碳排放强度预测值与LSTM神经网络模型进行对比,LSTM模型在预测精度上的表现更佳,两个模型对于2030年碳排放强度值的预测相差0.0603吨/万元,对于碳排放强度较2005年降幅预测相差2.03个百分点,验证了本文预测模型的稳健性。     

建设用地碳排放驱动因子及脱钩效应贡献分析--以安徽省为例北大核心

基于安徽省统计数据,对建设用地碳排放量进行测度,然后运用扩展的Kaya等式和LMDI法对建设用地碳排放驱动因素进行分解,进一步对脱钩效应及其贡献因子进行分析。结果表明:自2000年以来,安徽省建设用地规模以年均4.8%的速度不断扩张,同时,建设用地碳排放以年均12.87%的速度激增,到2019年达到747.23万吨。建设用地碳排放增加的驱动因素按贡献大小排序依次是能源强度、建设用地规模、经济增长和城市人口密度,促进建设用地碳排放减少的因素是产业结构和能源结构。建设用地碳排放与经济增长呈现弱脱钩,对脱钩经济增长努力有效的五大因素按贡献大小排序依次是能源结构、产业结构、建设用地规模、能源强度和城市人口密度。调整能源结构、优化产业结构和调控建设用地规模等可成为未来安徽省抑制建设用地碳排放应优先考虑并重点采取的有效措施。     

高铁网络、城市碳排放强度及空间溢出效应 ——来自长三角地区的证据

基于2006—2018年长三角地区的城市面板数据,采用社会网络分析(SNA)、倾向得分匹配双重差分法(PSM-DID)和空间杜宾模型(SDM)等方法实证检验了高铁开通及高铁网络对碳排放强度的影响及空间溢出效应,研究发现:(1)高铁开通对节点城市碳排放强度产生了显著的减排效应,且随着高铁网络的完善,度数中心度和接近中心度越高的城市碳减排效应越明显;(2)高铁开通通过产业结构效应和技术创新效应降低了碳排放强度;(3)高铁开通提升了节点城市周边地区的碳排放强度。在开通高铁的城市中,度数中心度和接近中心度更高的城市对周边城市的碳排放强度产生了更显著的提升效果,这表明碳排放可能在高铁网络中发生了转移。     

科技创新、产业结构升级与碳排放的传导效应 ——基于半参数空间面板VAR模型

为了实现碳减排目标和碳中和愿景,在中国30个省市的面板数据基础上,构建半参数空间面板向量自回归模型（SSPVAR）,利用脉冲响应函数和导数散点图实证分析了科技创新、产业结构合理化和产业结构高级化、碳排放之间的双向空间传导效应,以及环境规制的非线性影响。结果表明：（1）科技创新、产业结构升级和碳排放之间存在时间滞后效应和空间传递效应。科技创新和碳排放存在显著的正向自强化效应和正向空间溢出效应,而产业结构合理化和产业结构高级化存在负向空间溢出效应。（2）科技创新促进本地和邻地产业结构合理化和产业结构高级化,但是产业结构合理化和产业结构高级化均对本地和邻地的科技创新产生不同程度的时间滞后性的抑制作用。（3）科技创新减少本地二氧化碳排放,但不利于邻地的碳减排;产业结构合理化和产业结构高级化有利于邻地碳减排,但增加了本地的二氧化碳排放,且产业结构高级化的碳减排效应比产业结构合理化更显著。（4）环境规制对科技创新、产业结构升级、碳排放都存在显著的非线性影响。