FDI对中国物流业碳排放影响的实证研究

近年来,全球气候变暖现象严重,为了实现人类的可持续发展,各国普遍重视发展低碳经济。中国是世界上碳排放量最多的国家,作为负责任的大国,我国发展低碳经济势在必行。物流是经济中不可缺少的一环,低碳物流直接影响到我国低碳经济的发展,因而,对于物流业碳排放问题的研究显得十分必要与紧迫。在经济全球化的背景下,我国大力推行外资政策,积极引进FDI,FDI在推动我国经济发展的同时,也对我国的生态环境产生了影响。正是在这一背景下,本文尝试探讨FDI对我国物流业碳排放的影响;因为产业之间具有关联性,这里的FDI既包括物流业的FDI,也包括其他与物流业相关性较强行业的FDI。本文首先采用投入产出分析方法具体分析了物流业与其他产业的关联程度,得出制造业、商业和金融业是物流业的强相关行业的结论;进而通过构建分行业FDI对我国物流业碳排放影响的时间序列回归模型进行实证分析,结果表明,FDI总体上显著减少了我国物流业的CO2排放量和排放强度,其中物流业、制造业的FDI在减少我国物流业碳排放方面是显著的,而商业与金融业FDI对我国物流业二氧化碳排放强度影响均不显著;上述结果说明FDI对我国物流业碳排放的技术效应明显,"污染天堂假说"在我国物流业并不成立。此外,行业规模、能源消费强度、贸易开放程度、城镇化率以及环境治理投资等因素都会对物流业的碳排放产生影响。最后,在总结全文的基础上得出合理引进FDI,调整能源消费结构,发展节能减排技术的政策建议。     

产业结构变动对中国碳排放的影响

采用LMDI分解方法,对中国1996-2009年的碳排放进行分解,定量分析产业结构变动对碳排放变动的影响。在此基础上,依据对未来中国产业结构变动的预测,估算了2020年之前产业结构变动对中国碳减排的贡献。基本情况是,1996-2009年中国碳排放增长464 678万t,其中,经济总量效应531 337万t,产业结构效应49 887万t,能源消费强度效应-223 940万t,能源消费结构效应107 395万t,诸因素对碳排放增长的贡献度分别为114.3%,10.7%,-48.2%和23.1%。产业结构变动驱动了碳排放增长,尽管它不是最主要因素。进一步研究发现,高耗能产业上升或下降1个百分点所对应的CO2排放量增加或减少2.2-2.9亿t。依据对高耗能产业结构变动值的预测,到2020年,产业结构变动效应约为-5亿t,占期间碳排放增量的-15%。这表明,与此前产业结构变动导致碳排放量增加情形相反,未来产业结构变动将有助于减少碳排放。     

城镇化对中国碳排放的影响及作用渠道

在新型城镇化进程不断推进的背景下,研究城镇化对碳排放的影响及作用渠道具有较强的现实意义。本研究依托Black、Henderson城市化模型和Stokey污染模型,在最优化框架下推导城镇化、人力资本积累、清洁生产和碳排放之间的作用机制。理论分析表明,人力资本积累和清洁生产都是城镇化影响碳排放的作用渠道,城镇化可以通过对人力资本积累和清洁生产等渠道来抑制地区碳排放。基于2000-2012年的中国省际面板数据,构建常住人口城镇化率、户籍人口城镇化率和半城镇化率三个城镇化指标,使用固定效应模型、考虑异方差和序列相关因素的固定效应模型和动态面板数据模型三种估计方法,实证分析城镇化通过人力资本积累和清洁生产对我国碳排放的影响机制。研究结果表明:首先,样本期间内,中国的城镇化进程对碳排放存在正向影响,但是城镇化会通过人力资本积累和清洁生产技术推广来抑制这种不利影响;其次,在控制其他变量的情况下,人力资本积累有利于我国碳减排进程,人力资本积累渠道会弱化城镇化对碳排放的正向作用,也即人力资本积累会降低城镇化对碳排放的边际影响;最后,在控制其他变量的情况下,清洁生产也有利于我国碳减排进程,清洁生产渠道也会弱化城镇化对碳排放的正向作用,和人力资本积累渠道相比,清洁生产渠道对城镇化和碳排放之间关系的边际影响显著性降低。因此,在我国新型城镇化背景下如何强化城镇化对人力资本积累和清洁生产技术推广的作用是避免城镇化进程中出现"高碳锁定"的关键路径。     

中国碳排放变动的因素分解分析

随着中国经济的快速发展,能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在短期内难以改变,中国一次能源消费的碳排放总量不断增长.本文基于广义费雪指数(GFI)方法,建立中国人均碳排放的因素分解模型,定量分析 2000-2008年间,能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响.该方法较之拉氏指数和D氏指数分解法,克服了它们的缺点,更好的消除了分解的残差项,得到的结果更加精确.分析表明:经济发展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长,而能源效率对抑制中国人均碳排放的贡献率呈倒“U”型,并且其抑制作用当前有增强趋势,能源结构的抑制作用依然微弱.能源效率和能源结构对碳排放的抑制作用难以抵消由经济发展拉动的中国人均碳排放量增长.本文得到当前能源效率因素对碳排放的抑制作用正逐渐增强,而能源结构因素对碳排放的抑制作用依然微弱,这与以往的结果不同.为了考察各种因素对中国能源消费碳排放影响的长期规律性,本文首次拟合了各种影响因素的瞬时变化率特征,进一步反映出各影响因素的动态演进过程.     

城镇化过程中的碳排放来源

改革开放以来,我国城镇化呈现快速发展趋势。2013年城镇化率达到53.7%,年均增长3.10%,是建国至改革开放之前城镇化年均增长率(1.75%)的近2倍。与此同时,碳排放总量增长至35年前的6.2倍,人均碳排放增长至35年前的4.4倍。城镇化过程伴随着高碳排放,增长速率高于城镇化发展速度。这预示着我国未来城镇化发展将面临巨大的高碳排放压力。如何降低城镇化过程中的碳排放成为亟待解决的问题。本文将城镇化过程中导致高碳排放的各因素归纳为经济、政治两项因素,对我国城镇化过程中工业、建筑、交通、地方政府等导致高碳排放结果的行为加以区分。研究发现,城镇化过程中的工业高碳排放、建筑面积扩张与其使用效率的背离、交通出行需求量的持续上升、居民生活水平提高带来的消费力增加,城市低密度扩张以及其背后地方政府官员考核机制与地方财税制度的弊端,是我国目前城镇化呈现高碳发展状态的主要原因。由此可见,过去的城镇化发展模式非低碳、非持续是有其深刻的经济与政治原因的。中长期的低碳转型只有把经济手段和制度调整结合,低碳发展理念才有可能实现。     

最终需求的完全碳排放强度变动及其影响因素分析

区别于传统视角的碳排放强度研究,本文从供给和需求,产出和增加值的内在联系出发,提出了最终需求视角下的完全碳排放强度及其消费的完全碳排放强度、投资的完全碳排放强度和出口的完全碳排放强度相关概念和计算方法,并根据合并WIOD形成的1996-2009年的中国非竞争型投入产出表完成了对各类完全碳排放强度的测算,以及对完全碳排放强度的变动的直接贡献率分解,同时对各类完全碳排放强度的变动进行了直接碳排放系数效应、中间投入技术结构效应、增加值系数效应和最终需求规模效应4种驱动因素的SDA分解。结果显示:第一,期间消费的完全碳排放强度均小于投资和出口的完全碳排放强度,且消费的完全碳排放强度对完全碳排放强度变动的直接贡献率要大于投资和出口,表明消费中隐含的碳排放与增加值的比例沿着"集约型"路径不断优化,而出口和投资的增长路径则相对"粗放"。第二,各类完全碳排放强度的减排路径大体一致,直接碳排放系数效应为正,而中间投入技术结构效应、增加值系数效应和最终需求规模效应均为负,暗含投入产出结构、各类需求的隐含增加值系数以及规模变动对碳排放强度下降并没有起到积极作用,而主要源泉还是直接碳排放系数下降。其中直接碳排放系数、中间产品技术结构效应和增加值系数效应的变化在投资的完全碳排放强度中作用较大,而最终需求规模的变化在消费的完全碳排放强度中作用较大。第三,各类完全碳排放强度变化以及其背后的驱动力具有明显的分阶段特征。2002-2004年投资和出口的完全碳排放强度变化促使了完全碳排放强度上升,而2004-2009年则对完全碳排放强度的下降有一定的正贡献。入世以前增加值系数对各类需求的完全碳排放强度下降的贡献为正,而其后贡献为负。其中,在2003-2007年投资和出口的完全碳排放强度变化中表现更为明显。因此,降低碳排放强度是一项系统工程,减排技术仍是最直接和有效的措施,而需求模式调整也是降低碳排放强度的重要手段之一,特别是降低出口和投资的中隐含碳和提高出口和投资中的增加值率,同时也要警惕消费结构变动中如汽车等高能耗产品普及带来的不利影响。     

民族地区农地利用碳排放测算及影响因素研究

农地生产和利用所导致碳排放大幅增加以及引发的环境问题,越来越受到人们的关注。本研究基于农地利用的6个主要方面碳源,测算分析表明,1993-2010年内蒙古、广西、贵州、云南、西藏、青海、宁夏和新疆等民族地区农地利用碳排放总量年均增速分别为8.59%,4.09%,3.04%,5.48%,8.20%,2.06%,6.63%和6.95%。进一步通过LMDI模型对影响因素进行分解,结果表明,效率因素、结构因素以及人口规模因素对碳排放以抑制作用为主,但效果不明显且区域间差异较大;而农业经济水平则对农地利用碳排放具有较强推动作用,与1993年相比,1994-2010年内蒙古、广西、贵州、云南、西藏、青海、宁夏和新疆分别累计产生了207.79%,152.55%,71.83%,166.77%,192.40%,35.41%,269.78%和176.45%的碳增量。最后,基于研究结论提出促进农地利用碳减排的政策建议。     

基于Divisia分解法的江苏沿海地区碳排放影响因素研究

能源消费是碳排放的主要来源。随着江苏沿海经济的快速发展,能源消费的增长以及以煤为主的能源结构在短期内难以改变,因此碳排放呈增长趋势。为了研究影响江苏沿海地区碳排放的因素,采用对数平均权重Divisia分解法,建立江苏省沿海地区人均碳排放量的影响因素分解模型,分析了2000～2008年经济发展、能源结构和能源效率对江苏省沿海地区人均碳排放的影响。研究结果表明：经济发展对江苏省沿海地区人均碳排放的贡献值和贡献率均呈指数增长趋势,能源效率的提高和能源结构的改善对人均碳排放的抑制作用比较有限,经济发展是造成江苏省沿海地区人均碳排放量快速增长的主要因素。通过研究,为江苏沿海地区控制和减少碳排放提供一些针对性的措施     

中国城市化进程中的城市道路交通碳排放研究

探讨了中国城市化、经济发展、技术进步等与城市道路交通碳排放之间的长期均衡关系与动态作用机制,并对中国城市道路交通碳排放进行了预测和情景分析。结果表明:①城市化率、交通能源强度、城市居民消费水平和人均GDP对城市道路交通碳排放的长期均衡弹性分别为0.93、0.73、0.68、0.44;②城市道路交通碳排放的最大贡献者在中短期内是交通能源强度,长期内是城市化率;③人均GDP增长率的提高,短期内会促使城市道路交通碳排放增长率提高,而长期又有助于使之降低;④中国城市道路交通碳排放持续增长的趋势在相当长时期内不可避免;⑤不同的发展理念和政策与技术的组合,可以使城市道路交通碳排放发生重大变化。基于研究,提出了中国城市道路交通碳减排的政策取向。     

中国农业碳排放时空特征及影响因素分解

农业生产所导致碳排放大幅增加以及引发的环境问题,越来越受到人们的关注.本研究基于农业生产中6个主要方面的碳源,测算了我国1993-2008年农业碳排放量.发现自1993年以来我国农业碳排放处于阶段性的上升态势,总体上可分为快速增长期、缓慢增长期、增速反弹回升期、增速明显放缓期等四个变化阶段.其中农业碳排放总量和强度年平均增长率分别为4.08％、2.38％.农业碳排放总量较高地区主要集中在农业大省,农业碳排放强度较高地区主要集中在发达城市、东部沿海发达省份和中部农韭大省.进一步通过Kaya恒等式变形对农业碳排放影响因素进行分解研究,结果表明,效率因素、结构因素、劳动力规模因素对碳排放量具有一定的抑制作用,1994-2008年与基期相比分别累计实现12.95％、26.62％、33.29％的碳减排,而农业经济发展则对农业碳排放具有较强推动作用,累计产生154.94％的碳增量.最后,据此提出促进农业减排的政策建议.     

中国省域物流作业的CO2排放量测评及低碳化对策研究

物流活动是主要碳排放源之一,是温室气体减排、缓解气候变化的重要领域,从省域层面对我国物流作业的碳排放量进行核算和比较分析,对于从宏观上掌控各省域物流作业碳排放量及省域物流作业节能减排目标确定具有重要的意义.本文首先给出了省域物流作业CO2排放量测量模型,测算了不同能源的CO2排放因子及排放系数.然后,以物流作业直接能耗法核算我国各省域2008年物流作业的CO2排放指标,包括各省域的CO2排放量和单位货物周转CO2排放置,对比分析发现:我国省域之间物流活动产生的CO2排放量存在着地域不平衡性,CO2排放量中东部大部分省域要高于西部省域,而单位货物周转CO2排放置西部大部分省域要高于中东部省域.最后,根据物流作业的特点,分别从发展低碳运输、探索物流作业的技术性减碳方法、实行精细化物流作业管理、建立完善的节能减排考核与激励约束机制、制定低碳物流作业标准与打造低碳物流示范企业等五个主要的方面,阐述了我国物流作业的低碳化对策,以期促进我国低碳物流的发展.     

Characteristics of Carbon Emission in China and Analysis on Its Cause

From the history of human economic development, it is known that there is a close relationship between economic development and environment quality. Thus, in this study a factor decomposition model of carbon emission in China is built and the contributions that economic scale, industrial structure, and carbon emission intensity make to carbon emission quantitatively from 1990 to 2005 are analyzed, in other words—scale effect, structural effect, and technical effect—using the decomposition method of average distribution cushion which is based on the environmental Kuznets curves model is studied. The result suggests that the average of the effect changes of carbon emission in China is 19.55%, the effects brought by economic scale, industrial structure, and carbon emission intensity are 15.76%, −0.86%, and 4.65%, respectively. In general, the relation between carbon emission and China's economy was more like an “N” curve; Economy scale is a primary drive factor and has incremental effect to carbon emission. Since otherness of different industry is getting bigger, the industrial restructure has certain decremental effect to carbon emission, but the restrictive function is not obvious, the industrial structure still need to be further optimized; the technical effect is positive and its volatility is large. From the perspective of reducing carbon emission, the current technology has not played to its advantages. This study will promote the understanding of the theory about the relationship between carbon emission and economy development and provide reference value by all means to the adjustment of industrial development.     

FDI的技术效应对碳排放的影响

随着温室效应的加剧和中国对外开放程度的不断提升,外商直接投资对东道国碳排放的影响日益引起各方重视.外商直接投资对中国工业行业的碳排放的影响如何?外商直接投资通过何种技术渠道对中国的碳排放产生影响?外商直接投资的技术效应对不同行业的影响存在何种差异?都是当前亟待研究的现实问题.利用中国1999 - 2008年35个工业行业的面板数据,分别使用反映外商直接投资不同渠道的效应的指标,并对35个工业行业按照排放强度进行分类,本文实证检验了FDI的技术效应对我国工业行业碳排放的影响.全行业的研究表明,FDI的技术效应对工业行业的碳排放具有显著的正面影响;技术影响渠道方面,FDI的人员流动效应的正面影响显著强于FDI的竞争、示范效应.分行业的研究表明,FDI的技术效应对高排放行业碳排放无显著影响,但对低排放行业碳的排放具有显著的积极影晌.最后,本文建议我国继续加大吸引外资的力度,以充分发挥FDI对工业行业碳排放降低的积极作用.     

企业内部碳交易市场探析

随着气候变化问题的加剧,企业逐渐认识到将气候变化问题上升到企业战略高度的重要性.在企业的生产运营过程中有效减少温室气体排放量,关系到企业的可持续发展.但目前企业自主减排的动力不足,这不仅需要外部激励,更需要企业具有内生性动力.而只有依靠企业运行机制的修整和改良才能在根本上激励企业减排的自发性.企业内部碳交易市场的构建就能起到这个作用——它将市场机制引入企业,基于“总量管制和排放交易”理念,建立企业内部碳交易市场,在企业内部各部门之间进行温室气体排放权的重新分配和交易.它具体包括三个互为联系的子市场,即碳信用市场、碳项目市场和现碳交易市场,各子市场的良好运作也需要三重保障,即减排基金的合理构建、产权的明晰和监督机制的完善.通过构建内部碳交易市场,实现温室气体排放权在企业内部的市场化运作,提高温室气体排放权的利用效率,从而减少企业的温室气体排放量,降低企业的生产运营成本,保障企业抓住气候变化带来的战略机遇,规避风险,实现可持续发展.     

中国碳排放量估计结果及差异影响因素分析

在全球积极应对气候变化的大背景下,不论从自身经济发展需要,还是遵从国际相关条款,中国当前及未来都面临巨大的碳减排压力。准确估计碳排放量对于中国制定相关碳减排政策和应对国际谈判,都至关重要。尽管国内外针对碳排放量的研究很多,但是由于所采用的计算方法、数据来源、碳排放来源分类和能源排放系数等方面的不同,不同研究对于中国碳排放量的估计差异很大。本文利用Meta回归方法和多因素方差分析方法(ANOVA)对导致中国碳排放估计结果差异的因素进行了分析。研究结果表明,文献来源、碳排放系数、碳排放来源和分省计算与否是导致估计结果差异的主要因素,分别解释了碳排放估计结果差异的30.5%、29.7%、21.2%和11.8%。基于研究结果,提出在未来开展中国碳排放估计研究时,需要特别注意碳排放系数、碳排放来源和分省计算与否等关键性因素,客观准确地估计中国碳排放量,同时在国际气候变化谈判中要立足于中国权威机构和学者的研究结果。