中国重点部门和行业碳排放总量控制目标及政策研究

中国控制温室气体排放从"十二五"时期的碳强度目标为主正在逐渐过渡到"十三五"碳强度、总量并举的时期,特别是在经济新常态下,中国的碳排放正在呈现出新的阶段性特征。"十三五"规划中已经提及推动优先开发区、重点领域和行业的碳排放率先达峰,《巴黎协定》的生效和国家自主贡献的实施也要求2020年后建立碳排放峰值和总量管理制度。本文基于自下而上的部门和行业综合评估模型(SIAM),对中国"十二五"时期工业、能源、建筑、交通等重点领域低碳发展和电力、钢铁、建材、化工等重点行业碳排放管理绩效进行评估,并以此为基础对重点部门和行业实施总量控制的目标及政策进行了研究,结果表明:三大重点部门的碳排放总和在2014年出现了一个短暂的峰值,但从对"十三五"期间的预测看,这一峰值是阶段性、不稳定的。工业部门能源消费和碳排放总体趋于稳定,直接排放已开始下降;建筑部门的能源消费和碳排放仍将持续增长,但伴随着终端电气化程度的提高,直接排放也呈现平缓趋势;交通部门的能源消费和碳排放仍将持续且快速增长。四大重点行业的碳排放总和也在2014年出现了一个短暂的峰值,且从对"十三五"期间的预测看,排放总量趋于稳定甚至下降。电力行业的发电量和碳排放增长的势头有所恢复,但总体与"十二五"期间的高点持平;随着需求下行和去产能的任务要求,钢铁和建材行业的能耗和碳排放出现缓慢下降,化工行业的能耗和碳排放有望出现峰值并缓慢下降。     

低碳省区试点政策的净碳减排效应北大核心CSCDCSSCI

低碳试点是实现中国绿色发展的一项重要政策,旨在探索和推广工业化与城镇化过程中低碳建设的做法及经验。客观评估低碳省区试点政策效果,有助于更好积累和推广省级层面的低碳建设经验,进而全面推进绿色化进程与生态文明建设。作者基于2000—2017年中国26个省区的面板数据,采用合成控制法从人均碳排放和碳强度两个方面,对辽宁、广东、陕西、湖北、云南和海南等6个“低碳省区”试点政策的净碳减排效应进行分析和评价,并通过安慰剂检验和双重差分(DID)估计对政策效应的稳健性进行验证和补充分析。研究发现:低碳省区试点政策下,辽宁和湖北的人均碳排放和碳强度均显著下降,即政策效应双有效;广东和云南的人均碳排放显著下降,而这两个省区的碳强度变动并非源于低碳试点政策;低碳省区试点对陕西和海南的碳减排均无效,相反,这两个省区的碳强度以及陕西的人均碳排放显著上升。分析认为,导致各省区净碳减排效应异质性的因素有以下四点:①工业占地区生产总值比重越低,越有利于人均碳排放控制;省区经济水平越高,即人均地区生产总值越高,越有利于碳强度控制。②碳排放权交易试点政策叠加有效促进碳减排。③政策实施前,省区人均碳排放和碳强度指标越低,其减排空间越小,减排难度越大。④经济发展和产业结构优化的惯性作用会长效推进碳减排。有鉴于此,提出以下建议:在省级层面合理布局低碳产业,特别是低能耗、低排放的第三产业,有效降低能源消费;推动人均碳排放和碳强度较高的省区率先减排;加大对经济欠发达省区的节能减排资金与技术支持;加快全国碳排放权交易市场的建设与完善,形成长效的低碳发展机制,实现生态绿色和经济增长和谐共赢。     

碳排放权交易政策的有效性及作用机制研究——基于建设用地碳排放强度省际差异视角

碳排放权交易政策是当前我国实现低碳经济转型的重要举措。以中国30个省级单位2007～2016年的面板数据为研究对象,从建设用地碳排放强度省际差异视角出发,运用双重差分法探究碳排放权交易政策有效性,并对该政策的作用机制进行分析。结果表明:(1)试点区与非试点区建设用地碳排放强度均值有相同的变化趋势,但试点区的碳排放强度值总体呈下降趋势,非试点区则略有上升,说明碳排放权交易政策的实施效果优于强制性减排政策;(2)双重差分法结果证实在控制其他变量的情况下,碳排放权交易政策显著降低了建设用地碳排放强度,且地均GDP、能源强度和工业结构等控制变量对建设用地碳排放强度有显著的促进作用;(3)进一步对碳排放权交易政策的作用机制检验发现,碳排放权交易政策通过对能源强度的相对下降,最终起到抑制建设用地碳排放强度的作用。     

低碳世界中的中国:地位、挑战与战略

“低碳经济”最早见诸于政府文件是在2003年的英国能源白皮书《我们能源的耒来：创建低碳经济》。2007年是全球高度关注气候变化和推动低碳经济的一年．人们期望通过低碳经济模式与低碳生活方式。实现可持续发展。UNDP2007／2008年人类发展报告指出：2004年中国的人均碳足迹为3．8CO2t／人，显著地低于美国、加拿大、日本、俄国、英国和法国。J．W．Tester等运用碳排放Kaya公式分析表明：尽管20年间中国的能源强度年平均降低了5．22％，碳强度年平均降低了0．26％．但由于人口多。加上人均GDP年增长为世界的6．6倍。而碳强度年均降低不到世界的58％．使得碳排放年均增长达4％。中国面临着能源禀赋、发展水平、总量突出和锁定效应等挑战。因此。中国的应对战略主要有：构建可持续发展的能源对策框架，坚持不懈地节能减排，高度重视全球气候变化。大力发展可再生能源，积极推进核电建设与科学发展替代能源等。     

城镇居民生活能耗与碳排放动态特征分析

居民家庭生活能源消费与碳排放越来越不容忽视,开展这方面研究对于促进居民可持续消费、寻找新的节能减排途径都具有十分重要的意义.本文在考察量化1999-2007年中国城镇居民生活直接、间接能源消费及其碳排放连续变化的基础上,探究了这段时期生活能耗与碳排放的动态变化特征,并分析其潜在的影响因素.研究主要结论包括:1999-2007年,中国城镇居民人均生活总能耗和碳排总量都呈现出逐年增加趋势,其中间接能耗与碳排始终大于直接能耗与碳排,但二者的差异正在逐年缩小;对于人均直接能耗与碳排来说,二者总量都呈逐年增加趋势,其中电力和煤炭是最主要的直接能源消费品种,也是最主要的碳排来源;对于人均间接能耗与碳排来说,虽然居民生活消费开支逐年递增,但由于各类消费项的单位产值能源强度在逐年下降,因此总的间接能耗与碳排并没呈现出一定的递增或递减趋势,而是出现波动性变化.其中"食品"、"教育文化娱乐服务"和"居住"3项是居民生活间接能耗与碳排的主要来源;人均住宅建筑面积是居民生活碳排变化的主要影晌因子.研究结论为引导可持续的家庭消费模式和节能减排措施的制定提供管理启示与科学依据.     

2020年中国低碳经济发展前景研究

中国低碳经济发展涉及众多因素,区分这些因素对制定低碳政策具有重要意义.本文通过构建阻碍中国低碳经济发展影响因素的指标体系,采用图论方法建立影响因素的关联矩阵,运用布尔运算得到各影响因素的层级关系,得出低碳经济发展的主要影响因素为经济粗放式发展、居民低碳意识淡薄和缺乏低碳专业人才.根据主要影响因素从基础情景、低碳情景和受挫情景定量模拟了中国2020年低碳经济发展水平,预测结果表明,在低碳情景下2020年能源消耗总量大致是41亿吨标准煤,C02排放量23亿吨碳当量,煤炭占一次能源需求量的60.5%,石油占18.4%,天然气占7.5%,核能占3.3%,水能占8.5%,其它新能源占2.1%.从终端能源使用部门来看,第二产业尤其是高耗能行业比重大幅下降,现代服务业比重提高,对能源需求下降起到至关重要的作用.但是随着我国经济发展和居民生活水平不断提高,居民能耗呈现不断上升的特点,因此提高居民低碳意识和倡导低碳消费有利于实现我国低碳目标.此情景模拟取得了较好的预测效果,对中国的低碳经济发展政策具有一定的借鉴意义.     

碳交易的“能源-经济-环境”影响及碳价合理区间测算

构造纳入碳交易模块以及在生产模块CES函数中纳入碳排放成本的四层嵌套宏观经济CGE模型,采用2007年投入产出数据构造了社会核算矩阵(SAM),用以分析和评价不同总量减排目标情景下,碳价引入对宏观和产业部门层面经济产出、能源消费和碳减排的影响,以及相应合理的碳价水平,得到结论:①在宏观层面上,碳价越高,碳减排效果越显著,GDP损失越大,能源消费越少。综合考虑宏观经济损失和减排效果,确定了各情景下的最优碳价以及合理碳价区间,其中,在减排目标为10%时,碳市场能接受幅度更大的价格波动(6.9-35€/tC)冲击,宏观经济损失相对小,引入碳市场是最好的选择;参考Kaya等式的因素分解,说明碳价所引致的总碳减排效果,主要来自于能源强度效应和技术进步效应;引入碳价,不仅能够降低能源消费,还会引致能源消费结构向低碳方向调整,煤炭消费明显下降。②在产业部门层面,各产业部门特别是能源部门经济产出水平降低,但总体产业结构影响不大;对部门能源消费产生的主要影响是,能源部门和交通运输部门的能源消费总量显著下降;将部门合成能源单位利用成本分解为能源自身价格变动和碳排放成本两部分,得出合成能源单位利用成本变动主要由碳排放成本引起的结论;进一步,能源密集型部门的碳排放成本较高,同时实现的减排率也相对较高,但减排效果仍不充分,建议采取能源资源税和交通燃油税等激励政策,保持必要的能源市场价格水平,同时促进煤炭和交通领域的减排。     

南京低碳经济定量研究

城市化和工业化产生的碳排放是当今中国影响气候变化的重要因素,经济增长和碳排放之间的关系是当今研究的热点问题.本文研究南京市低碳经济发展的现状、阶段及演化特点,发现30年来,南京市低碳经济发展呈现波动反复的特点,扩张负脱钩3次,较高能源消费的经济增长形式-扩张连接4次,经济发展实现与能源消费较好脱钩的弱负脱钩1次,强脱钩4次,其余为弱脱钩.基于内生经济增长模型Moon-Sonn,建立了南京经济增长预测模型,并探讨了不同发展模式下南京未来50年低碳经济水平及碳排放量演化规律,预测了不同低碳经济水平下南京碳排放量和峰值出现的时间.研究结果显示,按现行经济模式,南京2050-2060年碳总量增加速度逐步减缓,约在2058年左右实现碳总量的负增长.50年内南京市预计为扩张负脱钩和扩张连接,难以实现稳定的离水平低碳经济增长模式;设定最优能源强度参数的模式下,南京迅速实现稳定强脱钩的低碳经济,碳释放量EKC曲线呈现倒U型,2015年左右即达到峰值.综合各种因素,南京近几年将延续模式l的增长模式,在2020年左右实现向模式2转变,其碳释放量约于2028年前后出现峰值.     

碳交易背景下中国石化行业2020年碳减排目标情景分析

石化行业作为中国八大典型高碳排放产业之一,也是碳市场参与的重要行业.在国家2020年碳排放强度目标的约束下,客观评价其行业减碳的压力,对于政府部门科学制定各个行业碳排放配额的分配方案具有重要支撑作用.同时,亦对于通过低碳转型升级实现行业的可持续发展和支撑国家的工业减排目标具有理论和现实意义.本文针对石化行业9个子部门,结合我国经济发展的总体背景和趋势以及石化行业的相关数据,以2010年为基准情景,在2020年国家碳排放强度分别下降45％和50％的减排约束目标下,构建了一个动态CGE模型——PCCGE,借助GAMS软件模拟分析,预测了到2020年国家和石化行业经济总量、能源消费结构和碳排放量及碳强度等的变化趋势.研究结果表明,相比基准情景,在45％、50％的碳强度减排目标下,国家和石化行业的经济增长、能源消费结构和碳排放强度等指标分别受到一定程度影响,其中,50％的减排目标对国家整体经济增速影响更为明显;对煤炭、石油这两种高碳能源的需求产生了较显著的约束效应;相比国家45％-50％的低碳发展目标,石化行业减碳承受压力达到60.63％至64.78％,面临着艰巨的减排任务与挑战.最后,文章结合低碳市场化背景提出了如下建议:科学预测典型离碳行业的减碳潜力,谨慎应对石化等行业企业参与碳市场交易过程中碳配额指标的制定与分配;充分利用技术创新和能源结构调整等战略,提高可再生能源的使用规模,促进能源消耗结构的优化和调整;构建石化行业节能低碳技术产学研协同创新体系,解决共性节能技术瓶颈;实施石化行业企业低碳发展战略,建设完善碳排放管理体系是行业节能减碳的重要手段.     

中国2020年碳减排目标下若干关键经济指标研究

《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》将能源消耗强度和CO2排放强度作为约束性指标。实现2020年单位GDP碳排放强度下降40-45%的自主减排目标是中国今后发展的战略性任务。"十一五"期间,中国以能源消费年均6.6%的增速支撑了国民经济年均11.2%的增长,累计节能量达到6.3亿t标煤,CO2减排量达到14.6亿t,为全球应对气候变化做出了积极贡献。但单位GDP的能耗强度和碳强度下降与温室气体排放总量的上升还将是中国当前和未来很长时期温室气体排放的主要特征。根据历史数据分析,GDP增长、经济结构、产业结构、能源结构等都会对中国的碳减排产生重要影响。GDP增速高必然呈现高能耗、高排放的特征。经济结构方面,影响能耗和碳排放的是GDP(最终需求)的组成变化,即消费、投资和净出口的变化。由于第二产业在国民经济中所占的较大比重以及重化工产业长期存在,除了继续依靠技术进步提高能源使用效率外,必须重视产业结构调整对降低碳排放强度的贡献。能源结构对节能和碳减排的影响集中体现在资源禀赋不平衡、供需分布不平衡、消费种类不平衡。文章提出实现碳减排目标,必须控制和达到以下关键指标:控制GDP增速在6-8%之间;调整出口结构,提升服务贸易比重至30%左右;提高第三产业比例至47%以上,控制高能耗工业比重在22%以下;提高非化石能源比重至15%。此外,实现碳减排目标还必须:充分认识碳减排对转方式、调结构的重要意义;切实加强对不同区域碳减排工作的分类指导;提前部署重大低碳技术和重点领域技术研发;大力倡导绿色低碳消费和生活方式等。研究表明,中国实现2020年CO2自主减排目标还需付出更大的努力。     

China’s Transition to a Low-Carbon Economy:2006-2010

China achieved major progress in low-carbon development during the period of the 11th Five Year Plan (2006-2010). The increasing trend of energy intensity and carbon intensity of the economy as seen prior to 2005 was reversed to a sharp decreasing trend, leading to a 19% decrease in energy intensity and 21% decrease in carbon intensity in five years. The enhanced energy efficiency, mostly due to efficiency improvement in power and manufacturing sector, is the major driver of the decrease in carbon intensity of the economy. The development of renewable energy, despite its impressive growth rate, played a minor role because of its small share in the energy mix of the country. Energy con-sumption and energy-related carbon emissions per unit of area in building continued to grow at a lesser rate, which, combined with the fast growth of total building volume, led to fast growth in total energy consumption and carbon emissions in the sector. Similar trend is observed in the transportation sector whose total energy use and carbon emissions continued to grow fast despite slight improvement in energy efficiency. Agricultural energy use experienced a slight change and forestry made a major contribution to carbon sinks. Policy and institutional innovations helped build a solid system of rules for low-carbon development. Improving cost effectiveness of the system remains a major challenge for the next five year plan period.     

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。     

安徽省城市化进程中的碳排放影响因素研究——基于STIRPAT模型

通过对安徽省2000~2011年能源消费碳排放量及碳排放强度进行了测算分析,并基于STIRPAT模型,运用因子主成分回归方法,构建影响城市化进程中碳排放增长的驱动因子模型,对城市化进程中碳排放影响因子进行定量分析研究。研究表明：安徽省2000~2011年能源消费碳排放量呈逐年递增态势,碳排放强度和能源强度均逐年递减态势;安徽省在城市化快速进程中,第二产业产值、第三产业产值、城镇人口比重、城镇建成区面积、城镇居民人均可支配收入每增加1%时,碳排放总量将增加1.208 8%、0.202 0%、0.502 3%、4.793 8%、1.066 0%;当能源强度每下降1%时,碳排放总量将减少0.120 2%;城镇建成区面积扩张、工业化水平提升促进了能源的消耗,成为碳排放的主要驱动因素。鉴于此,提出严格控制城市发展用地规模、通过科技创新推动能源利用效率提高及开发利用新能源、优化产业结构及提高三次产业占GDP比重、建设紧凑型低碳城市、倡导低碳绿色生态的生产消费模式等政策建议,为实现建设生态文明以及实现“生态安徽”与“美丽安徽”目标提供科学依据,也可为中尺度（省级行政区）城市化进程中碳排放的研究提供示范     

综合性能源价格指数对中国省域碳强度的调节作用及其比较——来自30个省份面板数据的实证分析

在构建综合性能源价格指数的基础上,基于1995~2012年我国30个省份相关历史数据,通过面板数据模型和层次聚类法分析了省域能源价格对碳强度的静态和动态调节作用。结果表明:能源价格通过影响产业结构、技术水平、能源强度对碳强度分别产生了0.576%、0.048%和0.787%的作用,但经由前两个路径产生的作用大于路径变量本身的直接影响,其中结构路径的作用提高了44.4%,技术路径变动不大,而经由能源强度对碳强度产生的影响较其本身降低了7.91%。总体来看,能源价格的合理上升有利于节能减排,但价格对碳强度的杠杆作用表现出明显的区域差异性。此外,煤炭资源税的征收对降低碳强度也有明显的效果,且具有较大增长空间。按照价格杠杆作用的差异,相关省份可以被划分为调节作用弱、较弱、中、较强、强五类。东部和中东部省份能源价格变动的碳抑制作用明显高于西部和中西部省份。     

Carbon price impacts on sector cost: based on an input–output model of Beijing

Under the pressure of sustained growth in energy consumption in China, the implementation of a carbon pricing mechanism is an effective economic policy measure for promoting emission reduction, as well as a hotspot of research among scholars and policy makers. In this paper, the effects of carbon prices on Beijing’s economy are analyzed using input–output tables. The carbon price costs are levied in accordance with the products’ embodied carbon emission. By calculation, given the carbon price rate of 10 RMB/t-CO₂, the total carbon costs of Beijing account for approximately 0.22–0.40% of its gross revenue the same year. Among all industries, construction bears the largest carbon cost. Among export sectors, the coal mining and washing industry has much higher export carbon price intensity than other industries. Apart from traditional energy-intensive industries, tertiary industry, which accounts for more than 70% of Beijing’s economy, also bears a major carbon cost because of its large economic size. However, from 2007 to 2010, adjustment of the investment structure has reduced the emission intensity in investment sectors, contributing to the reduction of overall emissions and carbon price intensity.     

崇明岛中长期碳排放预测及其影响因素分析

为更好地推动崇明低碳生态岛的建设,在应用以自下而上的部门法为基础的区域范围温室气体排放评估核算方法,全面核算崇明岛能源消费及温室气体排放现状的基础上,应用LEAP模型,通过情景分析预测崇明岛中长期能源消费需求以及温室气体排放水平,并进一步应用对数平均指数法(LMDI)对影响崇明岛未来温室气体排放的主要因素进行了定量分析。研究表明:参考情景下,崇明岛能源消费总量从2010年的101万吨标煤增加到2050年的533万吨标煤,净碳足迹从2010年的238万吨CO2e增加到2050年的579万吨CO2e。崇明岛能源消费需求和碳排放增加的主要驱动因素是未来的经济发展、人口增长和生活水平的提高,但是通过一系列的优化,尤其是能源结构的变化和能耗强度的下降,减排情景下,崇明岛能源消费总量有可能在2039年左右达到峰值,并有望在2050年左右实现"零碳岛"的长期发展目标。结合定量分析的结论,进一步提出了实现崇明岛低碳发展中长期目标的可能性和重点发展领域。     

Distributional dynamic and trend evolution of China’s agricultural carbon emissions – an analysis on panel data of 31 provinces from 2002 to 2011

Researching the dynamic distribution characteristics and trend evolution of agricultural carbon emissions is of considerable significance in formulating an effective agricultural carbon reduction policy. Based on measurement of agricultural carbon emissions of 31 provinces over the period 2002–2011, the study observed regional differences and the dynamic evolution of distribution of agricultural carbon emissions using agricultural carbon intensity as the indicator, accompanied by Gini coefficients and the kernel density estimation method. The results demonstrate first that agricultural carbon emissions for China show an obvious nonequilibrium nature in regard to spatial distribution. According to the differences in agricultural carbon emissions dynamic trends, we divided the 31 regions into four types – continuous decline, fluctuating decline, continuous increase, and fluctuating increase. Further, agricultural carbon emissions intensity showed a downward trend with significant differences in the research areas. Second, the gap in spatial distribution of national agricultural carbon emissions is gradually expanding based on the results calculated by Gini coefficient. From the perception of regional differences in agricultural carbon emissions, the eastern region showed an average level, the gap was more obvious in the central region, while western region showed a trend of fluctuating downward. Third, according to estimation by kernel density, the regional disparity in agricultural carbon emissions had a downward, but limited, trend. In regard to agricultural carbon emissions over the three areas, the regional gap not only tended to decrease but also showed a “four way” differentiation phenomenon in the eastern region. The difference in the central region difference was narrower. On the whole, the gap for the western region reduced steadily over a small range.     

基于ARIMA和BP神经网络组合模型的我国碳排放强度预测

预测我国碳排放强度的长期变动趋势, 对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10 a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%~45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标