基于“黑箱”问题的政府碳排放调控政策设计及影响分析

本文在低碳经济背景下,针对我国制造企业生产和碳排放现状,在设定经济发展速度所决定的制造企业限额碳排放约束下,构建了基于“黑箱”问题的碳排放量-环境政策模型,研究政府如何制定碳税和补贴相结合的复合调控政策以控制企业的碳排放量。通过数值仿真结果,分析企业产量、产品价格与调控政策之间的关系,得出结论:基于“黑箱”问题的碳排放量-环境政策能够在降低碳排放量的同时维持企业的发展,单位碳税和超标碳排放量并不是一定的线性关系,但是总趋势可以看出,超标的碳排放量与单位碳税是正向关系;不同情境下的单一制造企业或不同情境下的多个制造企业的单位碳税和补贴不同,政府可以设置差异化碳税和补贴;碳税和补贴的变动对产品价格的变化幅度在-1%和1.5%之间,说明可以在降低碳排放量和满足生产量的同时使现实生活中产品的价格保持基本稳定。     

CDM机制下政府碳税及垄断企业最优定价与碳排放策略研究

考虑实施CDM(Clean Development Mechanism)低碳项目的生产型垄断企业与政府的单阶段斯坦克尔伯格博弈。其中政府为领导者,以碳税税率为决策变量,企业为跟随者,以低碳产品价格及CDM项目期内总的碳排放量为决策变量。政府以社会福利最大化为目标,制定碳税税率时考虑了企业不同税率范围下的最优碳排放策略。企业面对市场上不同低碳偏好的消费者,以利润最大化为目标,首先制定其低碳产品的最优价格,然后根据不同碳税范围制定相应的周期总排放量。分析表明,低碳产品的定价受消费者低碳产品认知度与碳税税率等因素的影响;碳排放量方面,相对不同的碳税水平,存在最低、最高及凹函数稳定点解。根据这三类排放策略分析了政府最优碳税取值范围并结合算例分析得出了一些建设性的结论。     

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.     

政府碳税政策对三种再制造模式影响对比分析研究

为分析碳税政策对不同再制造模式的影响,基于三种再制造模式构建制造/再制造博弈模型。基于三种再制造博弈模型,对比分析碳税政策对不同再制造模式均衡解的影响。研究主要得到：1)政府实施碳税政策会增加两种产品的单位零售价格,碳税较高时选择外包再制造,单位再制造单位产品零售价格最低,碳税较低时选择独立再制造,单位再制造产品零售价格最低;2)当废旧产品回收率较高时,政府实施碳税政策会使新产品的需求量减少,再制造产品的需求量增加;3)当消费者对再制造产品的偏好大于某一阈值时,采取外包再制造模式可以同时使原始制造商和再制造商收益实现最优;4)政府实施碳税政策有利于降低对环境的影响,但是影响程度与单位新产品和再制造产品对环境的影响之比有关。     

论“打开黑箱评价”的网络DEA模型

讨论了两阶段网络DEA模型KH,复合网络DEA模型WYP,以及两个模型之间的关系.并指出了上述两个模型能够打开"黑箱".     

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.     

机动车碳税政策下政府、企业与出行者的三方演化博弈模型研究

为促进机动车碳减排,缓解因尾气排放带来的大气污染,本文采用演化博弈理论探究机动车碳税政策下的决策行为。建立政府管理部门、汽车企业和出行者三方利益主体的演化博弈模型,并对模型的演化路径及演化规律进行理论与数值仿真。研究发现:降低机动车碳排放演化是政府、汽车企业和出行者三者博弈互动的结果;政府主动实施机动车碳税政策,能够促进另外两者选择低碳的策略;提高机动车碳税税额与对低碳行为的补贴,加快了汽车企业与出行者朝各自低碳策略演化的速度。     

基于LMDI的中国碳排放影响因素分解研究

在对中国2000-2012年不同产业部门、不同能源消费类型的碳排放量进行估算的基础上,利用Kaya恒等式改进模型结合LMDI分解法对中国碳排放量的影响因素进行分解分析.结果显示:经济产出水平、能源结构和人口规模对碳排放的影响是正向的,能源强度和产业结构对碳排放量的影响是负向的.最后提出节能减排的对策建议.     

基于STIRPAT模型的我国制造业碳排放影响因素研究

本文采用岭估计法和STIRPAT模型,定量分析了人口、财富和技术因素对我国制造业碳排放的影响,认为人口和财富因素对我国制造业碳排放存在正向作用,影响系数值分别为0.529和0.2565;技术因素有负向作用,其影响系数为-0.0965。构建了引入人口和财富二次方项的STIRPAT模型,二次方项的系数都为正,说明环境库兹涅茨倒U型曲线不适用于我国目前制造业碳排放,即我国制造业碳排放短期内不会出现拐点。最后给出了相应的对策建议。     

我国碳排放强度变化的区域影响分析

为分析区域对我国碳排放强度变化的具体影响,运用完全分解模型,从省级区域、东、中、西部等视角对我国碳排放强度变化的影响进行分解分析.结果发现:1)我国碳排放强度总体上呈现下降趋势,由1997年的2.064吨/万元下降到2009年的1.556吨/万元,年均碳排放强度下降2.74%.2)在1997—2009年期间,对我国碳排放强度下降起最大正作用的是黑龙江、辽宁、河北、湖北、上海5个省份、东部地区;3)要促使我国碳排放强度下降,首要监控对象应该是河北、湖北和黑龙江三个省份和东部地区.     

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.     

中国物流业碳排放特征及其影响因素分析——基于LMDI分解技术

在对我国物流业碳排放特征进行分析的基础上,运用LMDI分解技术,建立中国物流业人均碳排放的因素分解模型,定量分析了1991-2010年能源结构、能源效率、运输方式、物流发展、经济增长以及人口等6种因素对物流业人均碳排放的影响.分析表明:经济增长是拉动物流业碳排放增长最主要的动力,在研究期间呈指数增长的趋势.运输方式对碳排放增长也表现出明显的促进作用,能源结构和能源效率虽然表现出拉动作用,但效果微弱.而物流发展因素则对物流业人均碳排放量表现出明显的抑制作用.因此,应大力推进物流业科技水平的提高,进一步发挥物流发展因素对碳排放的抑制作用,同时,优化物流运输体系,形成以铁路为主体,水运和管道为支撑,公路和航空运输为辅的低碳化的综合运输体系.     

基于SEM的企业低碳发展的信息化影响因素分析及对策

前期研究表明信息化对企业低碳发展在总体上有促进作用,然而信息化具体因素对企业低碳发展的影响尚不明确,本文在此基础上以低碳经济与企业信息化相关理论为依据,选取适当样本进行实证研究,确定企业低碳发展和信息化的影响因素,建立信息化对企业低碳发展的影响路径模型并验证,借助SEM模型(Structural Equation Modeling,结构方程模型)得出信息化各要素对企业低碳发展的作用关系,并为企业实现低碳信息化给出科学合理的对策、意见。     

气候政策的经济环境效应分析与比较—基于碳税、许可交易和总量控制的动态微分博弈

基于产品差别化假设,建立双寡头动态微分博弈模型,比较碳税和许可交易以及总量控制3种气候政策的经济环境效应.研究发现,不同气候政策对两国的经济效应不同.进一步研究还发现,在企业产品差别化竞争时,从碳排放流量来看,碳税政策和许可交易政策与总量控制政策之间没有严格的优劣之分;碳排放存量对碳税政策最敏感.从碳存量对政策的边际影响来看,许可交易政策与总量控制政策是相同的,而碳税政策与之相反.当两国生产的产品完全同质时,从均衡碳排放流量和碳排放存量来看,许可交易政策最优,总量控制政策次之,碳税政策最差.若政府单纯以控制碳排放量为目的,许可交易政策是最佳选择.     

基于投人产出分析的中国能源消费分行业碳排放系数因素分解

采用投入产出分析法,结合部门能源消费数据,从最终需求的角度评估和计算了中国1997年、2002年和2007年的碳排放量、碳排放系数、直接碳排放系数和完全碳排放系数.研究结果表明,金属冶炼及压延加工业、燃气生产和供应业、非金属矿物制品业、电力、热力的生产和供应业、水的生产和供应业以及煤炭开采和洗选业的直接碳排放系数历年均是最高的,能源强度是影响这些行业直接碳排放系数变化的主要因素;金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业、金属制品业、化学工业、电力、热力的生产和供应业、水的生产和供应业以及煤炭开采和洗选业的完全碳排放系数历年均居前列,中间产品投入和能源强度是影响完全碳排放系数变化的主要因素.针对实证结果,现阶段我国节能减排的重点方向在于调控金属冶炼及压延加工业、化学工业等高碳排放行业,并通过提高能源效率、调整产业结构及优化能源结构来达到降低碳排放系数的目的.     

中国城镇化对碳排放的影响研究:基于居民消费的视角

将城镇化、居民消费和碳排放视作碳排放系统中的一个子系统进行深入研究,分析了三者之间的作用机理并提出了四个假设.运用1978-2013年的时间序列数据进行了实证研究,结果表明:城镇化和居民消费均是碳排放的Granger原因;城镇化并不直接产生碳排放,并且对居民消费与碳排放的关系不具有调节作用;城镇化通过影响居民消费而影响碳排放.针对分析结果,探讨了有序推进中国城镇化发展和生态文明建设的应对之策.     

中国碳排放的省域差异及影响因素的实证研究

参照IPCC(2006)以及国家气候变化对策协调小组办公室和国家发改委能源研究所)的方法,估算了我国30个省(直辖市、自治区)的1997—2011年期间的二氧化碳排放量.数据显示,我国各省(直辖市、自治区)的二氧化碳排放量从整体上基本都呈现出上升趋势,地区差异比较显著.总体上来讲,我国的二氧化碳排放量呈现出由东到西依次递减的规律特征,东部地区的二氧化碳排放量最多,中部地区次之,西部地区二氧化碳排放量最少,而且东部地区的二氧化碳排放在绝对量上大大超过中西两大区域.产业结构和经济发展是影响各地区二氧化碳排放量的主要因素,能源消费结构和出口贸易对各地区碳排放量的影响不显著.     

基于Adaboost-SVR模型的我国碳排放强度分析与预测

首先对我国1960-2017年的碳排放趋势分5个阶段分析,发现虽然在不同时期存在波动,但长期来看,我国碳排放强度呈逐步下降趋势.然后对差分平稳后的序列数据建立Adaboost-SVR预测模型,采用RMSE、MAPE、MAE、MSE四个评价指标比较Adaboost-SVR模型与Adaboost-DT、SVR、BP神经网络对碳排放强度的预测精度.结果表明,组合模型明显优于其他3种模型,对于碳排放强度预测具有很高的可靠性.另外,通过使用Adaboost-SVR模型进行后续年份预测,发现我国未来碳排放强度总体将继续缓慢下降.最后,基于二氧化碳排放量的LMID分解结果,提出调整能源产业结构, 促进可再生能源利用等节能减排建议.     

基于三阶段DEA模型的我国碳排放效率分析

对我国区域碳排放效率的准确测评是各省区针对性制定减排战略的基础,经典DEA模型未能排除外部环境因素和随机因素的影响,本文利用三阶段DEA模型构建消除外部环境因素和随机因素的区域碳排放效率测算模型。研究表明我国碳排放高效率地区共有广东等9省,中效率地区共有湖南等16省,低效率地区共有甘肃等4省。用三阶段DEA模型测算出的各省1997~2010年平均碳排放效率结果与经典DEA模型测算结果有显著性差异,与我国经济发展实际和预期结果更加吻合,各省可以根据自身测评结果有针对性地提高综合碳排放效率。     

国际碳排放权市场动态相依性分析及风险测度:基于Copula-GARCH模型

选取2009年3月13日-2010年8月4日的CER和EUA交易价格数据,借用CopulaGARCH模型,文章对欧洲气候交易所EUA和CER现货市场与期货市场之间的动态相依性进行了分析。分别选取Student-t DCC、Student-t TVC、Gaussian DCC、G3,ussian TVC和SJCPatton五种动态Copula函数来捕捉市场之间的动态相依性结构,研究表明Student-t DCC动态Copula函数能够更好地描述EUA和CER现货市场与期货市场之间的动态相依性。此外,EUA和CER各市场之间存在较强的对称尾部相依性,而非对称尾部相依性的证据尚不十分充足.进一步地,文章基于动态相依性分析运用Monte Carlo方法模拟国际碳排放权市场投资组合的风险VaR。