基于三阶段SBM-DEA模型的中国区域碳排放效率研究

结合非期望产出的SBM-DEA模型与SFA方法,提出基于非期望产出的三阶段SBM-DEA模型,用于对全要素碳排放效率的测算。该模型具有非径向和非角度的特点,而且能剔除外部环境和随机因素的影响,使效率评价更接近实际情况。运用该模型对2000~2012年我国各区域二氧化碳排放绩效进行了评价与分析。结果表明,全国平均碳排放效率不高,但从2006年呈现加速上升趋势,表现了低碳经济良好的发展态势。剔除外部环境和随机因素影响后的碳减排效率将进一步下降。分区域来看,我国碳排放效率呈现出“东>中>西”的格局,且东部的优势有所扩大。基于对投入、产出冗余以及外部环境因素影响的分析表明,提升能源、资本、人员的配置效率,加强东部地区与中西部地区之间的人才和技术交流,有利于提升碳排放效率。
关键词:碳排放效率;三阶段DEA;SBM模型;SFA回归     

碳排放约束下政府与企业的stackelberg决策分析

在碳排放约束额不能由政府单独决定的条件下,本文通过Stackelberg博弈模型分析了非集中决策系统中政府与企业对绿色技术的决策行为。对政府而言,在考虑以社会福利为目标的基础上引入了社会对环境的关注度,并分析了该因素对政府决策的影响。对企业而言,分析结果表明企业对绿色技术的选择并不随着约束值单调变化。当考虑技术成本对博弈双方决策的影响,发现企业对绿色技术的选择是由技术成本和产品经济效益对成本的补偿程度决定的。最后,综合考虑博弈双方的决策,本文讨论了政府能否通过适当的约束值来促使企业选择更好的绿色技术,并给出了建议。     

中国碳排放灰色预测

中国碳排放问题成为世界关注的焦点问题.预测中国未来碳排放有助于实现2020年的碳减排目标.选取2002-2009年中国碳排放数据,通过灰色GM(1,1)模型,对中国碳排放进行了短期预测.模型检验结果表明:预测精度为二级,关联度、均方差比值和小误差概率均为一级,预测结果与实际值出入较小,到2015年中国碳排放量将超过三十二亿吨碳,"十二五"期间二氧化碳减排形势严峻.针对研究结果,提出发展低碳经济,提高能源效率和发展非化石能源来降低碳排放的策略.     

中国省际碳排放驱动因子及趋势分析:以辽宁省为例

采用1997-2012年辽宁省碳排放时间序列数据,参照STIRPAT模型,通过因子分析和最小二乘法回归拟合得到碳排放量和5类主要影响因子的拟合方程.研究结果表明:人口、人均GDP、第二产业产值、单位GDP能耗和全社会固定资产投资每增加或降低1%将带来碳排放量增加或降低比率分别为:0.3294%、0.1544%、0.1424%、0.2675%和0.1375%.通过灰色预测模型GM(1,1)进行预测分析,预测结果为:2020年和2030年辽宁省的碳排放总量将分别达到38705.368万t和69603.215万t,碳排放强度将分别降至0.576t/万元和0.2878t/万元.     

福建省碳排放分布结构特征及影响因素分析

基于福建省6大产业和居民生活消费17种一次性能源,测算了1995年至2012年福建省能源消费和碳排放的总体趋势,分析了碳排放的能源空间分布结构及产业空间分布结构;创新型地将能源结构效应分解为能源消费种类变化效应和能源消费量变化效应,从而对碳排放分解模型进行了改进;并从能源强度效应、能源结构效应、经济发展效应和人口规模效应分解了各因素对福建省生产和生活碳排放的贡献值、变化趋势及相互作用机理.研究结果表明,福建省的碳排放在今后很长一段时间内将继续保持较快的增长趋势,其中经济发展是导致排放量持续增加的主因,能源效率的提高是减少能源消耗和降低碳排放量的重要手段,能源消费结构的调整和优化具有较大的减排节能的潜力.     

新陈代谢灰色模型在中国碳排放量预测中的应用

中国碳排放问题已经成为世界关注的焦点问题,预测中国未来的碳排放有助于实现2020年碳减排目标.通过选取2005~2011年中国碳排放数据,利用新陈代谢灰色模型对中国碳排放进行短期预测.模型检验结果表明:相对误差为二级,平均精度为一级,预测结果与实际值出入较小,到2015年中国碳排放量将超过31亿吨碳.针对研究结果,提出发展低碳经济提高能源效率和发展非石化能源来降低碳排放的策略.     

福建省碳排放影响因素分析及情景预测

基于福建省经济增长、能源消耗及环境污染现状的基础上,采用联合国政府间气候变化专门委员会规定的碳排放计算方法,测算福建省2003-2015年的能源消费碳排放量.运用灰色关联分析法研究经济增长水平、产业结构、能源结构、能源强度、城市化率和贸易密度与碳排放量的关联度,分析各因素对福建省碳排放量的影响.同时探讨在四种经济增长情况下,福建省2015-2020年人均碳排放量变化趋势.结果显示GDP增速越快,人均碳排放量增长也越快,而当GDP增速维持在9%时,福建省的人均碳排放量可以实现逐年下降的趋势.     

人口结构和经济增长对碳排放的影响分析

利用中国30个省级行政单位(暂不包括港澳台地区,下同)2005~2014年的数据,采用动态面板模型,研究人口结构、经济增长对碳排放的影响.研究结果表明,从全国范围来看,人均GDP、劳动年龄人口比率、城市化率、第二产业就业率及对外开放度均对碳排放有显著正向影响,而平均家庭规模会减少碳排放量;从区域来看,人均GDP、劳动年龄人口比率对碳排放产生显著正向影响,其他因素对碳排放的影响程度及方向有较大差异.     

基于组合赋权法的我国CO2排放量影响因素的评价研究

为客观和准确地挖掘和评价我国CO₂排放量影响因素,选取技术投入、对外贸易开放程度、产业结构、能源消费结构、经济增长水平、人口规模和绿色植被用地面积等因素作为评价依据,构建我国CO₂排放量影响因素指标体系。在此基础上,基于组合赋权法构建我国CO₂排放量影响因素评价模型,实证分析2000~2011年我国CO₂排放量影响因素。组合赋权法结果显示:技术投入、产业结构、能源消费结构、经济增长和绿色植被用地面积是影响我国CO₂排放量的主要因素。组合赋权法在我国CO₂排放量影响因素评价分析的运用,提高了评价的客观性和科学性,为进一步确定CO₂排放量影响因素提供有价值的参考。     

中国产业结构与碳排放量关系的实证检验——基于动态面板平滑转换模型的分析

大多数环境库兹涅茨曲线(EKC)的实证研究隐含地假定各地区具有相同的环境与收入的关系模式,这种假定抹灭了不同地区间的差异性。本文运用动态面板平滑转换模型分析了中国1995-2009年30个省份产业结构对EKC曲线的影响。研究结果显示,中国经济增长与碳排放之间存在EKC曲线,但该曲线会因高技术产业占工业产值比重的不同而发生非线性变化,当该比重值高于10.975%时,碳排放的转折点将大幅下降,因此提高产业结构的高端化水平是实现碳减排的有效途径;某些中西部省份的产业结构调整趋势不利于碳减排。此外,中国的碳排放模式具有较强的路径依赖性,发展低碳环保的居民消费方式是中国未来实现可持续性碳减排的重点。