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碳排放的來源范文1
關鍵詞：出口隱含碳；投入產出模型
中圖分類號：F746.12 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2013）09-0-01
一、投入產出模型
根據全國投入產出的平衡關系（總產出=中間產出+最終產出），可以建立按行業的投入產出數學模型：X = AX+Y
整理后得 X=（I-A）-1Y
其中A為直接消耗系數或者技術系數矩陣；X為社會總產出列向量；Y為包含其他最終產品的社會最終產品列向量。如果設E為國內單位總產出的直接碳排放強度矩陣，則一國為滿足最終需求Y而引起的國內碳排放C可表達為：
C = E（I-A）-1Y
對中國來講，由于加工貿易所占的比重比較大，占我國外貿總量的40%-50%。如果在計算過程中不考慮加工貿易的影響，即不考慮生產過程中所耗用的進口中間產品的影響，把生產出口品所需要的中間產品都當成是國內生產，并利用國內的排放系數來計算這些產品隱含碳的話，計算結果會有所偏差。事實上，一個國家生產過程中的某些投入是來自國外的，如我國加工貿易中所需要的大部分原材料和零部件都是來自國外，這些產品雖然進入中國的生產過程，但并不在中國產生碳排放，因此，在計算時，需要把這些進口中間產品剔除。所以需要把國內生產過程的投入分為兩部分：一部分來自國內投入，另一部分來自進口中間投入。如果設Ad和Am分別代表中間使用的國內投入部分和進口投入部分的直接消耗系數矩陣，且A=Ad+Am ，其中Am中元素aijm表示j部門每生產一單位產出需要投入的i部門的進口中間投入的量。Ad中的元素aijd表示j部門每生產一單位產出需要投入的i部門的國內中間投入的量。我們可以把Am寫成Am=M·A，其中，M是進口系數，指的是每個產業部門投入中進口中間品所占的比例，用以衡量每個部門對進口的依賴程度。關于M，首先部門之間的均一性，即部門i對于所有其他部門j的投入中進口中間品投入的比例是一致的。因為進口品包括中間產品和最終產品，這樣M就一個對角矩陣，用以衡量第i部門對進口的依賴程度。
所以中國出口的隱含碳排放為：
中國進口的隱含碳排放為：
其中為國內單位總產出的直接碳排放強度，為國內投入的直接消耗系數矩陣，為進口來源國單位總產出的直接碳排放強度，為進口來源國國內投入的直接消耗系數矩陣。
二、數據來源及變量處理
國內單位總產出的直接碳排放強度：，其中為j部門產出的碳排放總量（17個行業8種能源的消費量與每種能源的碳排放量相乘），部門的國內總產出。所使用數據，j部門2002、2005、2007年總產出（數據來源：《中國統計年鑒》），各種能源消費總量（數據來源：中國統計年鑒），各類能源碳排放系數（能源的碳排放系數采用IPCC碳排放計算指南缺省值，來源：2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories，1.1 introductions.）。
其中在統計年鑒中的能源消費量是按50個行業分，而為了與隨后用到的數據一致，根據附表進行歸類，分成17個行業。
國內投入的直接消耗系數矩陣：
（數據來源：通過2007年中國投入產出表獲得直接投入系數A，M通過統計年鑒中各行業進口數量和國內總產出的數據計算獲得）
為行業出口數量，通過統計年鑒可以獲得。
即進口來源國單位產出的完全碳排放系數，這一系數的計算需要確定每一個進口來源國的直接消耗系數以及單位產出碳排放系數，數據獲得困難，本文采用各行業平均的完全能耗強度與中國的平均碳排放強度的比值計算獲得。（數據來源2007年世界各國平均碳排放強度和GDP能耗數據計算獲得）
三、最終的計算
而具體的分析如下：
金屬產品制造業、機械設備制造業所輸出的隱含碳較多，從2002年分別占總量的20.25%和24.24%上升到2007年的24.69%和30.68%，與此同時，2002、2005、2007年的總量分別為1.38492、2.80960、3.12764億噸，明顯看出有大幅度的增加。
中國的進口隱含碳總量從2002年的0.55412億噸到2007年的0.76524億噸，而其中2005年比其他兩年都要高為0.9269億噸。但相比出口隱含碳而言，就九牛一毛了。具體的，2002年、2002、2007年機械設備制造業占進口隱含碳總量的比例為24.24%，25%，29%，但占總的耗用量9.69%、5.794%、7.105%，由此可見進口量還是很少的，中國的機械制造業大部分是自產自足，并且輸出大量的出口。
除了采礦業有明顯的進口外，其他行業無不是凈出口為正的，其中以機械設備制造業為最多，02、05、07年的數據分別為1.343199千萬噸、 2.32336千萬噸、 2.2224千萬噸。這一圖表表明中國出口大量的物品，從而出口隱含碳，得出結論不能只看本土排放，還要看轉移排放。眾所周知這兩類都是能耗很大的行業，可以定義中國為全世界輸送了大量的高耗能的產品，從而減少其他國家的排放碳的總量。
由于本文采用八類能源的碳排放系數而并非魏本勇等 采用的固、液、氣三類能源碳排放系數，并且本文在計算出口貿易隱含碳時剔除了加工貿易中的進口中間產品，因此本文的計算結果更加接近實際。
參考文獻：
碳排放的來源范文2
1．1數據來源文中計算所需數據主要包括1995－2011年我國城鄉家庭生活能源消耗、人均家庭生活消費支出、消費價格指數、人均家庭收入、人口數以及城鄉人口比例。其中，生活能源消費數據來源于《中國能源統計年鑒1996－2012》;人均家庭生活消費支出、消費價格指數、人均家庭收入、人口數以及城鄉人口比例來源于《中國統計年鑒1996－2012》。為了使數據具有可比性，1996－2011年有關消費與收入的數據均轉換為1995年的不變價。
1．2研究方法根據排放來源的不同，家庭碳排放可分為直接和間接兩部分。直接碳排放包括家庭用于炊事、取暖、照明、洗浴、交通等活動中對能源商品直接消費所產生的CO2;間接碳排放是家庭生活過程中使用的各項產品與服務在其開發、生產、流通、使用和回收整個生命周期中所產生的CO2。家庭直接碳排放的核算參照《IPCC溫室氣體排放清單指南》［16］中的表觀消費量法，涉及能源類型包括原煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦爐煤氣、其他煤氣、汽油、煤油、柴油、液化石油氣、天然氣，部分計算系數根據我國最新標準①進行了調整。家庭間接碳排放的核算參照投入產出法［17－19］，涉及食品、衣著、居住、家庭設備、醫療保健、交通通訊、文教娛樂以及其他商品和服務八項消費所產生的碳排放。
2結果與分析
2．1家庭碳排放總量中國正處于城市化快速發展階段，人們對生活質量的要求逐漸提高，各種能源商品及服務的消費支出相應增加，城鄉家庭碳排放總量不斷增加(圖1)。1995－2011年，我國居民家庭碳排放總量呈現先緩慢上升后快速上升的趨勢，從1995年的6．54億t增至2011年的23．78億t，增加了263．28%。其中，城鎮從1995年的3．30億t增至2011年的16．31億t，年均增長9．85%;而農村從1995年的3．24億t增至2011年的7．47億t，年均增長5．03%。城鎮家庭碳排放增速始終大于農村，城鄉家庭碳排放差異從1995的1．02倍增至2011年的2．18倍，差距不斷擴大。
2．2人均家庭碳排放量1995－2011年，我國人均家庭碳排放先緩慢增長后迅速增長(圖2)，從1995年的0．54t/人增至2011年的1．77t/人。17年來，城鎮人均家庭碳排放始終大于農村，但農村增速大于城鎮，城鄉家庭人均碳排放差異從1995年的2．47倍降至2011年2．07倍。差距逐步減小，體現了我國城鄉居民生活水平差距的縮小。
2．3直接碳排放與間接碳排放1995－2011年，城鎮家庭直接碳排放增長了132．21%，間接碳排放增長了692．21%(圖3)，后者增幅遠大于前者;直接碳排放比重從1995年的53．48%降至2011年的25．21%，間接碳排放比重從1995年46．52%增至2011年的74．79%，城鎮家庭逐步轉變為以間接碳排放為主。農村家庭直接碳排放增長了113．98%，間接碳排放增長了152．9%，兩者增幅相當;直接碳排放比重從1995年的57．33%降至2011年的53．25%，間接碳排放比重從1995年42．67%增至2011年的46．75%，農村家庭仍以直接碳排放為主。1995年，城鎮家庭直接碳排放是農村的0．95倍，2011年為1．03倍，城鄉差距較小;1995年城鎮間接碳排放是農村的1．11倍，2011年達到了3．49倍，城鄉差距不斷拉大。
2．4家庭碳排放結構將家庭碳排放分為煤炭(原煤、其他洗煤、型煤)、油品(汽油、柴油、煤油)、液化石油氣、天然氣、電力、其他能源(焦炭、焦爐煤氣、其他煤氣)、食品、衣著、居住、家庭設備及用品、交通通訊、文教娛樂、醫療保健、其他商品和服務共十四項。由于我國農村地區天然氣暫未普及，使用量極少，故農村家庭不單獨列出天然氣的碳排放，而將其歸于其他能源。城鄉家庭在基本生活用能設施、能源類型、消費水平方面差異較大，兩者碳排放結構差別顯著(圖4)。從城鎮家庭的角度來看，交通通訊排放比重增幅最大，從1995年的3．03%增至2011年的21．14%，成為目前城鎮最主要的排放源，這主要是因為近年來我國城市交通通訊基礎設施的逐步完善，以及汽車、摩托車、移動電話等新產品不斷的推出以及價格的下降;而煤炭排放比重降幅最大，從1995的32．31%降至2011年的1．94%，這主要是因為煤炭逐步被液化石油氣、天然氣等能源所替代。從農村家庭的角度而言，電力排放比重增幅最大，從1995年的13．31%增至2011年的32．22%，成為最主要的排放源，歸因于農村能源結構的轉變;煤炭排放比重雖大幅下降，但比重仍較大;食品排放比重下降幅度緊隨其后，歸因于農村居民消費結構的升級。
2．5不同收入水平的城鄉家庭碳排放收入水平是影響家庭碳排放的重要因素［20，21］。2010年，我國城鄉家庭不同收入水平間接碳排放變化情況如圖5(直接能耗數據難以獲得，因此僅考慮間接碳排放)。分析可知:無論城鎮還是農村，隨著收入水平的提高，各類型間接碳排放都呈增加趨勢，對于城鎮家庭，增幅最大的為交通通訊排放，其次為文教娛樂和居住排放;對于農村家庭，增幅最大的為居住排放，其次為交通通訊、文教娛樂、醫療保健排放。同時，隨著收入水平的提高，食品排放比重下降，而交通通訊、文教娛樂排放比重上升。
2．6各省區城鄉人均家庭碳排放我國幅員遼闊，由于地理位置、自然稟賦以及經濟發展等因素，各省區城鄉居民能源利用與家庭碳排放必然存在差異。限于數據的可得性，從人均家庭碳排放的角度對2010年我國30省區(不包括港澳臺和)城鄉家庭碳排放差異進行分析與比較。2010年，我國各省區城鎮人均家庭碳排放均大于農村，以全國平均水平所在點為坐標原點，以①和②線為坐標軸，分為四個象限(圖6)。其中，位于第一象限的北京、上海、浙江、廣東、天津、福建、遼寧、內蒙古8省區的城鎮和農村人均家庭碳排放均大于全國平均水平，該地區是節能減排的重點省區，應加強節能減排，且同時兼顧城鄉區域;位于第二象限的江蘇、黑龍江、山東、吉林、寧夏、河北6省區的農村人均家庭碳排放大于全國平均水平，而城鎮小于全國平均水平，該地區應注重農村地區的節能減排;位于第三象限的湖北、陜西、湖南、河南、安徽、四川、廣西、山西、新疆、江西、海南、青海、甘肅、貴州14省區的城鎮和農村人均家庭碳排放均小于全國平均水平，該地區節能減排工作應在保障當地人民基本生活水平的基礎上進行;位于第四象限的云南、重慶2省區城鎮人均家庭碳排放大于全國平均水平，而農村小于全國平均水平，該地區節能減排應側重城鎮地區。
3討論
隨著我國經濟社會的發展，城鄉居民生活水平逐步提高，來自家庭生活消費的碳排放總量不斷增加，家庭碳排放占我國碳排放總量的比重也不斷上升，以家庭為單元的節能減排工作逐步提上議程。文中通過對1995－2011年我國城鄉居民家庭碳排放的評估分析，形成以下認識:(1)我國居民家庭碳排放快速增長，這與我國前期總體排放水平較低、排放增長需求強密不可分。城鎮居民家庭碳排放的增速明顯高于農村，這與城鎮化進程、城鎮人口增長和消費能力的差別密切相關。城鎮是家庭碳排放的主要貢獻者，如何引導城市在快速發展的同時減緩碳排放增長速度，是城市決策者必須考慮的重點;農村能源消費行為逐步與城市接軌，優質能源(如電力)比重逐年增大，傳統能源(如煤炭)比重逐年降低，為節能減排帶來一定的契機。節能減排政策的制定應從城鄉差異的實際出發。(2)文中研究表明，17年來，家庭碳排放的重點向電力、油品、交通通訊等方面轉移。其中，城鎮家庭交通通訊排放增長迅速，成為主要排放源，而煤炭排放比重快速下降;農村家庭電力排放增幅最大，替代煤炭排放成為最大排放源?？茖W利用家庭碳排放結構動態變化規律及其趨勢預測對節能減排工作進行合理部署。(3)在文中分析的全國30省區中，城鎮和農村的人均家庭排放均低于全國平均水平的有14個，而高于全國平均水平的僅有8個，低水平排放省區主要分布在中西部地區，且中西部省區的城鄉排放差距更大，這意味著不同省區城鄉人均家庭排放的現狀、減排基礎、排放增長需求等均有較大差別。應廣泛考慮區域實際發展需求，使不同地區享有同等的發展權，同時關注城鄉差距，將農村家庭的節能減排工作與脫貧發展互動結合。
4結論與建議
碳排放的來源范文3
一、碳排放會計定義及相關內容
(一)碳排放會計定義 碳排放主要是溫室氣體中碳化氣體(61％)的排放，這是造成全球氣候變暖的原因。在碳排放會計沒有正式提出之前，其相關的概念，如排污權、碳匯、CDM等已有學者進行研究。
雖然目前沒有統一的說法，但學者們也從不同角度對碳排放會計進行定義。Tristram O.West，Gregg Marland(2002)對與碳排放會計密切聯系的凈碳通量(net carbon flux)會計進行說明，指出認清“凈碳通量是指源頭排放和匯清除(emissions by sources and removals by sinks)”是實現聯合國氣候變化框架公約(UNFCCC)下凈碳通量會計的重要一步。Climate Change Information Center(2003)通過說明CDM，對碳排放會計進行了定義，認為碳排放會計是通過源頭和匯清除的方式，由碳會計記錄、總結和報告碳排放量的過程。這些定義只就碳排放本身獨立而言，還未形成系統的概念。Janek Ratnaunga，Stewart Jones(2008)提出了碳排放會計的體系概念：“一般將碳排放會計和碳固會計合稱為碳會計，把碳會計作為一個企業實施碳排放管理的體系，即碳會計體系”，認為碳排放會計是構成碳會計體系的一部分。該研究不僅指明了碳會計體系研究對碳排放會計研究的有利之處，而且對構建碳會計規范給出兩種主要思路：一是基于京都議定書框架下，與IPCC原則相協調的碳信用的會計規范；二是在溫室氣體協定書內(GHG Protoc01)對CO2排放分別進行計量和報告的相關會計問題，成為目前研究碳排放會計問題最具系統、全面的文獻，也可作為我國學者初始研究碳排放會計問題的參考，如周志方、肖序(2009)對Stewart Jones(2008)的總結，以及Liu Qiang(2009)對中國碳會計發展的基本情況介紹與基于“只有在分清排放源的基礎上，實施碳排放會計才是有用”的論斷?？梢钥闯觯瑢W者們一致強調碳排放其排放源頭的重要性，這是碳排放會計客體研究的重點。綜合而論，筆者將碳排放會計定義為：碳排放會計是以碳排放量作為客體對其進行確認、計量、報告，用以傳遞企業碳排放過程和減排情況的會計信息系統。
另外，由于缺少對碳排放會計的權威界定，導致目前一些研究將碳排放會計與碳會計概念混淆。碳排放會計與碳會計的區別在于側重點不同。碳排放會計側重于對碳排放所引起的會計內容，包括碳排放的分類、碳排放存貨、碳排放計量、碳排放報告等。而碳會計其范圍更廣，除了碳排放會計的內容外，還包括碳固，以及一些涉及到會計確認、計量和報告的碳問題，如碳信用等。
(二)碳排教會計目的及實施步驟無論是企業還是國家實施碳排放會計，都需要有一個目標作為指引，激勵全員為減排管理而努力。CCIC(2003)對企業實行碳排放會計提出三個方面的目的：一是建立有效戰略管理GHG排放提供信息的需要；二是為企業參與到GHG交易市場做好相應準備的需要；三是企業服從政府在碳減排方面的相應管理。此外職業界的呼聲也很高，ACCA(2009)政策執行總監羅杰·亞當斯基于對未來碳排放會計和報告準則的期望，指出建立碳排放會計準則可以讓投資者、股東、員工和其他相關各方更容易地進行碳排放和溫室氣體測量，以了解企業經營表現。可見，企業碳排放會計的目的不僅是企業自身可持續發展的需要，更是要履行作為社會公民的責任：在政府政策的指導下實行碳排放會計，承擔對氣候變化、溫室氣體減排進行有效管理的責任，有利于利益相關者對減排信息的需求。
現有文獻主要從企業排放目標設定、邊界劃分、排放量計算、排放記錄和報告的真實與公允性這四個方面予以闡述。其中最權威、最系統的實施步驟指南是2004年WBCSD&WRI聯合的《溫室氣體協定書——企業會計和報告準則(修訂版)》。這份指南就GHG存貨的核算和報告進行詳細闡述，概括為五步：識別邊界；識別所覆蓋的排放源；選擇一個碳排放計算的方法；收集活動數據并選擇排放系數；應用計算工具估計排放量。對此指南規范劃分了GHG排放的范圍：直接GHG排放；電力間接GHG排放；其他間接GHG排放的劃分。在計算企業GHG排放方面，指南將GHG排放予以量化，即GHG=A×EF，其中A指活動數據(activity data)，EF指排放系數(emission factor)。該公式簡化了碳排放定量的研究困難，但也帶來了另外的問題，即公式的構成因子如何確定、確定的標準、數據的來源等。這些都可能存在主觀估計的偏差，而指南中并沒有給出說明。但不可否認的是，指南的頒布為目前企業GHG排放會計(主要是碳排放會計)提供了實務依據，如澳大利亞Carbon reduction institute、Gary Otte(2008)、Jolin Warren(2008)等的論述，其中Jolin Warren通過對蘇格蘭碳會計指南的收集、總結，不僅提出借鑒GHG協議的企業碳排放會計實施步驟而且強調全員為企業碳排放會計實施服務的必要性，指出只有整個企業的經營理念、企業文化、經營目標向低碳經營轉變，碳排放會計才能真正落實到企業中。
二、碳排放會計的不確定性問題
(一)不確定性的界定 國內外學者很早就對會計的不確定性，進行研究。奈特(1927)、科斯(1937)和哈耶克(1945)一致認為不確定性對企業存在和發展的重大影響性。美國會計學家亨德里克森(1965)提出會計不確定性的兩個主要來源：一是與會計信息在未來持續存在的實體有關的不確定性；二是由會計在計量未來不確定事項時產生的估計不確定性。我國學者林長泉(1997)、李學峰(1998)、林斌(2000)、陳紅，周映群(2004)、田建芳，丁君風(2005)等，對不確定性定義、分類，不同學科下不確定性表現，以及會計信息穩健性、會計假設與不確定性的關系進行深入探討，承認會計的不確定性是一種客觀存在，同時將不確定性歸納為概率事件和非概率事件。他們的研究立足于傳統財務會計，對會計信息系統內外部的不確定性進行分析。但隨著環境問題越來越受到重視，新興會計分支——環境會計逐漸發展，其會計客體上的不確定性日益突出，碳排放會計作為環境會計中的一個新領域，將這一不確定性表現為當前碳排放對未來影響的確認、計量和報告。因此，碳排放會計的不確定性，可以說具有雙重性：一是會計學科自身的不確定性，即會計程序是建立在一系列假設基礎上，由會計估計、判斷帶來的不確定性；二是來自于會計對象(客體)，即不確定性經濟事項(碳排放本身)導致的不確定性。
(二)碳排放會計不確定性的研究現狀 以低排放、低消耗、低污染為核心特征的低碳經濟發展模式是碳排放會計核算和報告的基礎。但由于碳排放檢測技術、標準的研究滯后，目前，碳排放會計還無法全面實施，WRl2009年的報告指出：如今世界500強企業中有60％采納了溫室氣體協議下企業會計和報告準則所要求進行的GHG存貨(主要是碳排放)核算、管理和報告。然而碳排放會計的不確定性主要還是因碳排放自身的不確定性所致。且目前的研究也以機構、組織為主。
加拿大環境咨詢公司(2001)以林木業碳排放的管理為例，將碳排放會計中的不確定性分為系統風險和非系統風險。并量化不確定性所導致的企業碳排量差量，包括對基年的碳排放量和項目碳排放量比較分析，研究不確定性影響下，這兩個因素是如何影響企業利潤。同時對木制品企業可能存在的9種參數依據不確定性類型劃分，依次進行不確定性敏感測試，判別不同參數的不確定性敏感程度，為管理不確定性提供參考。Richard Clarkson and Kathryn Deyes(DEFRA，2002)從估計碳排放社會成本的角度來分析不確定性，認為不確定性是由于應用成本效益分析法和邊際成本法所致；并將不確定性分為兩大類：科學上的不確定性和與經濟價值相關的不確定性。另外，WBCSD&WRI(2004)在其聯合的《溫室氣體協定書——企業會計和報告準則》中提供了企業GHG排放(主要是碳排放)數據的計量、估計中不確定性解決的工具，將GHG排放存貨的不確定性分為兩類：科學上的不確定性和估計的不確定性，其中估計的不確定性包括模型的不確定性和參數的不確定性，通過原則導向提供了各類不確定性相對應的解決方法。轉貼于
與此同時，政府也進行了相關研究，如俄羅斯政府聯合國際應用系統分析研究所IIASA(2004)通過使用完全碳會計(FCA)計算1988～1992年俄羅斯陸地的碳通量，指出基于自上而下和自下而上相結合的會計方法比純粹的自上而下會計方法更能縮小碳排放存貨估計的不確定性。政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第四次評估報告第三工作組的報告一技術摘要(2007)在闡述決策、風險和不確定性三者關系時，以一致性程度和證據量(獨立來源的數量和質量)兩個維度對不確定性進行定性定義。雖然目前碳排放會計的不確定性研究還處在定性分析的階段，但是仍有進步，如發現明確排放源頭以及不確定性根源是不確定性解決的依據，故Jan Bebbington and Carlos Larrinaga-Gonza'Lez(2008)對氣候變化的內在產生原因進行分析時，指出溫室氣體排放的不確定性是溫室氣體本身的獨一無二性所導致的，組織很難將其處理但可以通過“風險窗口”致力于不同利益相關者。同時指出研究者要解決溫室氣體排放的不確定性可以通過碳會計與會計責任共同研究的方法以及與碳賬戶設立相協調的規范研究來進行。Gregg Marland等(2009)在結合碳排放自身的不確定性與人為估計的主觀偏差引起的不確定性基礎上，認為不確定性在于對碳排放的估計，其中不確定性來源有兩方面：排放形式的動態性以及全球排放影響的巨大、擴張性導致的不確定性；理解、估計全球碳排放、碳循環所需排放數據的數量不確定。此外，Gray(2002)、IPCC Good Practice Guidelines、Stem(2006)、周志方，肖序(2009)等也就碳排放不確定性產生的源頭進行說明與分類，以便于披露碳排放不確定的信息，包括有益于不確定性的表內、表外披露，有助于不確定性在報告中的要素披露以及披露方式。綜合而言，這些研究都還處在定性分析階段，且更多地側重于不確定性基礎概念的辨析，而沒有涉及如何解決碳排放的量化。這是目前碳排放會計研究的難點。
三、碳排放會計報告與鑒證問題及評析
(一)碳排放會計報告與鑒證問題 目前關于碳排放披露的研究，主要集中在碳排放披露的信息質量要求、報告準則和審計、鑒證準則的標準化問題等方面的建議。
WBCSD&WRI(2004)指南提出了碳排放報告的五個信息質量要求：相關性、完整性、一致性、透明性、準確性。并指出由計量、估計或計算所帶來的不確定性需要減少到切實可行的范疇內，但對于什么程度是“切實可行”的，指南中并沒有說明。英國Aldersgate Group(2007)在對英國企業進行碳排放披露動因(必要性)分析的基礎上，指出現有研究缺乏對碳排放披露的清晰定義和相關協議，特別是一致和可比的披露框架的缺失，影響了企業碳排放披露的發展。在這方面，報告列舉了英國具體5項缺失的披露框架內容。為此，Aldersgate Group認為政府在促進企業碳披露方面需要進行以下方面的努力：標準化的披露準則、所有部門均使用的披露準則、政府的披露榜樣、各機構在計劃制定安排時對碳排放交易財務重要性的考慮等，體現了最早低碳發展的英國對規范化碳排放會計信息的努力。AnsKolk，DavidLevy and JonatanPinkse(2008)以碳披露計劃(CDP)為例，從制度方面，闡述溫室氣體會計報告體系的發展，對CDP制度建立、披露所采用的方法和數據、投資者壓力、碳披露報告通約以及碳會計通約進行詳細說明，指出由于缺少披露的類型、排放數據以及可靠性檢查(第三方鑒證)，碳披露仍然存在爭議、受到質疑，從而很難對已報告的排放進行檢驗，更不要說企業自身的實際排放效果。因此，碳披露體系存在的不足間接影響到信息的使用效果，即有用性。此外ProfRoger Simnett，The Institute of Chartered Accountants in Australia(2008)、CBI on climate changes(2008)、RachelJackson(ACCA，2009)、《ACCA&GRI聯合報告——重要行業：面對氣候變化報告的挑戰》(2009)等都提出頒布全世界適用的碳排放報告標準化指南及第三方認證準則的迫切需求，以助于所披露信息的可比、一致，并將其通過立法化的方式得以實施。轉貼于
碳排放的來源范文4
關鍵詞：服務業；碳排放；發展導向；IPCC法；灰色關聯分析法
中圖分類號：F719文獻標識碼：A文章編號：1008-2670（2014）01-0100-05
收稿日期：2013-10-31
基金項目：吉林省教育廳“十二五”社會科學研究項目“吉林省現代服務業發展狀況調查研究”（2013169）。
作者簡介：韓岳峰，女，吉林長春人，吉林財經大學國際經貿學院、國際交流學院副教授，研究方向：世界經濟，國際貿易；申瑛琦，女，黑龍江哈爾濱人，吉林財經大學，研究方向：區域經濟；張龍，男，吉林長春人，吉林財經大學，研究方向：服務貿易。
一、引言
大氣中二氧化碳排放量的增加是造成全球氣候變暖的主要原因，目前來說，雖然服務業屬于低能源消耗、低碳排放的產業，但隨著三次產業的重新劃分及各產業碳排放量的積累，服務業的碳排放必然成為碳污染的重要來源，由此服務業碳排放問題將成為了未來一大研究熱點[1]。而產業結構優化（調整與升級）是一個國家或地區產業比例的最優化過程，以低碳為目標的產業優化是今后產業調整的必然趨勢。
縱覽已有研究成果，基于碳排放角度的產業結構優化研究主要是針對于第一產業與第二產業，且集中在以下兩個方面：一方面是通過研究碳排放與產業結構的關系，得出產業結構對碳排放的影響，并在此基礎上運用理論分析找出產業結構的重點優化方向，如段瑩[2]、虞義華[3]等的研究。另一方面是研究二者關系后，通過定量的方式采用具體的經濟統計分析方法提出產業結構優化方案，如于娜[4]、謝鏈鋒[5]等的研究。而隨著服務業的迅速發展，服務業活動的碳排放將成為碳排放來源的重要組成部分，確定低碳角度下的服務業發展導向意義重大。
基于此，本文在計算吉林省2004-2010年服務業內部行業碳排放量的基礎上，運用灰色關聯法分析吉林省各服務行業對碳排放的不同影響程度，進而找出吉林省服務業內部結構優化方向，為政府服務業發展戰略的制定與實施提供可供參考的意見和建議。
二、研究方法與數據來源
（一）研究方法
1.碳排放量測算方法
目前，尚未形成對碳排放標準的監測方法，數據一般是基于煤、石油、天然氣三類化石能源的消費量推導計算得出的，如張雷[6] 、朱勤[7]、張龍[8]等采用的方式是間接碳測算法（IPCC法）。本文采用IPCC法，從服務業物質投入的角度測算吉林省服務業的碳排放量，并構建吉林省服務業碳排放量公式如下：
2.灰色關聯分析法
碳排放問題是一個存在信息不充分且存在諸多不確定因素的領域，而且多種因素的影響作用決定了它的發展。它與產業發展的很多因素有著密切相關的關系，需要進行關聯性分析。關聯性分析有幾種計量經濟模型，比如數理統計中的主成分分析、回歸分析、方差分析等，但這些方法往往要求有大量樣本數據，且各因素之間彼此無關[9]。對于本文所研究的問題，使用這些研究模型是不合適的。
此外，碳排放強度和服務業結構的關聯度數值本身并不是本文研究的關鍵，本文重點關心的是以此得出的不同服務業與碳排放量關聯度大小的排序結果，從而找出未來控制碳排放的服務業結構調整方向?；诜諛I碳排放測算難及現實可操作性的考慮，經過綜合比較分析，本文選取灰色關聯分析方法，來反映碳排放強度和產業結構的關系[10]。關聯程度通常是以關聯系數體現的：關聯示數越大證明關聯程度越大，反之則越小?；疑P聯法操作步驟及計算公式見表1
（二）數據來源
在《吉林省統計年鑒》分行業能源品種消費（實物量）中，統計能源消費量時涉及到17種能源，根據本文的研究，將能源按形態劃分為3大類：煤類、油類、氣類。其中，煤類包括原煤、洗精煤、煤制品、焦炭；油類包括原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、其他油制品；氣類包括天然氣、焦爐煤氣、煉廠干氣、液化石油氣。在測算吉林省服務業各行業碳排放量時，數據主要來源于《吉林省統計年鑒（2005-2011）》中三大能源平衡表中的服務業各部門的能源消費量；對于沒有表示出來的服務部門，則其能源消費量按當年投入產出表中各服務行業增加值的比例來估算。為后續研究的開展，需要先將能源實物量換算成標準煤。具體公式為：標準煤=實物量×標準煤折算系數，表2所示為各能源的標準煤折算系數。
三、分析與結論
（一）服務業碳排放的相關分析
1.服務業碳排放量的計算
運用表1給定的各能源標準煤折算指數、能源碳排放系數（萬噸標準煤）及公式（1），由各服務行業不同能源消費量計算其碳排放量，最終得到2004-2010年吉林省各服務行業的碳排放量情況，見表3。
由表3可知，近幾年，吉林省各服務行業碳排放量差異較為明顯，交通運輸、倉儲和郵政業排放量最高；批發、零售業、住宿和餐飲業以逐步遞增的方式在超過100萬噸；相較而言，水利、環境和公共設施管理業，租賃和商務服務業，研究、技術服務和地質勘查業等碳排放量不足10萬噸，為綠色服務產業。就服務業碳排放總量來看，處于首位的交通運輸、倉儲和郵政業2010年碳排放量高達439.38萬噸，批發、零售業、住宿和餐飲業以154.82萬噸位居于次席，碳排放量最少是水利、環境和公共設施管理業，僅為0.97萬噸。
2.服務業灰色關聯分析相關值計算
以表3顯示的2004-2010年吉林省13類服務業的碳排放量為數據基礎，用灰色關聯分析法分析吉林省服務業結構對碳排放的影響。具體來說，將吉林省服務業總的碳排放量作為參考序列，服務業中的13類具體行業作為相應的比較序列，依次進行無量綱處理（得到標準序列）、計算差絕對值、關聯系數，并最終對關聯度進行排序。
經過計算，得到吉林省13類服務行業各自的碳排放量與服務業總排放量平均關聯度分別為：RA=0.93，RB=0.78，RC=0.78，RD=0.84，RE=0.91，RF=0.87，RG=0.67，RH=0.86，RI=0.92，RJ=0.65，RK=0.71，RL=0.89，RM=0.67。具體排序為：RA> RI >RE> RL >RF >RH >RD >RB = RC> RK >RG =RM >RJ 。
（二）基本結論
結合前文研究結果與相關分析，可得出以下結論：
（1）從行業碳排放量角度來看，13類服務業碳排放差異較大，吉林省服務業碳排量總體呈現較為明顯的上升趨勢。與2004年相比，分別累計增加了87.5%、120. 9%、113.5%、102.1%、84.7%、107.9%、142.5%、91.6%、94.1%、118.1%、64.0%、101.8%、106.1%的碳排放量，平均增幅在1倍以上，最高增幅出現在水利、環境和公共設施管理業，最低增幅出現在文化、體育和娛樂業。具體來說，交通運輸、倉儲和郵政業，批發、零售、住宿和餐飲等傳統服務行業屬于碳排放量高的服務業；租賃和商務服務業等新型服務行業為低碳排放量服務業。所以，從碳排放量的角度看，為減少碳排放，首先需對傳統服務行業結構進行優化，應該把此類產業列為吉林省重點調整和優化結構的服務業對象。
分析其原因可能是目前我國交通運輸、倉儲和郵政業（如民航、長途運輸等工具）的能源消費主要是石油，而絕大多數的餐飲企業能源消費則以煤炭、天然氣、液化氣為主， 這種大量使用化石燃料卻很少使用清潔能源和新能源的能源消費結構是導致其碳排放高的最主要原因。當然， 與這些服務行業缺乏綠色經營理念、節能減排科技投入少等原因同樣密不可分。
（2）從分行業對服務業碳排放的影響角度看，13類服務業碳排放影響差異較大，關聯度最高的為交通運輸、倉儲和郵政業（0.93），最低的是衛生、社會保障和社會福利業（0.65）。同時通過上述兩點結論及上面分析可知，碳排放量多少與碳排放對服務業影響并不存在必然的聯系，更不能單純地認為存在著正向相關關系，這是我們非常容易陷入的一個誤區碳排放量多少與碳排放對服務業影響并不存在必然聯系，進而基于這兩個角度選出的服務業優化導向也就不同。，類似現象在李健[11]的中國碳排放強度與產業結構的關聯分析中已經做了合理的解釋。因此，從服務業碳排放灰色關聯分析的角度看，要想有效減少服務業碳排放，首選應是優化關聯度較高的交通運輸、倉儲和郵政業，租賃和商務服務業等行業。
盡管本文分析中有些服務行業無論是總量還是對服務業總的碳排放量影響方面基數不大，這主要是因為我國現階段服務業的發展水平還比較低，表現為服務業的碳減排效應不明顯。但是，需要注意的是，近年來服務業的發展速度迅速，甚至逐漸成為帶動地區經濟的主要源動力，而且隨著三次產業結構優化進程的加快，服務業碳排放問題必然影響巨大。因此，必須未雨綢繆，現在就應注重優化服務業內部結構，提高服務業的發展水平，為加快產業結構優化，降低服務產業碳排放強度做好準備。
四、討論與展望
本文定位的吉林省服務業發展導向主要是基于碳排放量及服務業碳排放灰色關聯度的角度，更進一步說，本文的分析只是找到了在服務業內部行業中應該有目的、有準備、有次序地選擇優化哪些行業，并沒有在行業經濟效益、產業關聯、充分就業和產業規模等約束條件下去尋找具體優化途徑。隨著服務業的高速發展及其在三產業中比例的大幅提升，這一領域的研究空白必然會被迅速填補，筆者目前也在進行大量的數據收集和處理工作，但由于龐大的工作量及數據收集難度，并沒能在本文中一起研究，這些遺留問題將是筆者接下來的學術研究重點。
隨著經濟的發展，資源環境和氣候問題已經越來越明顯地制約著經濟的進一步發展。本文所重點強調的學術重點在于服務業碳排放量與服務業碳排放影響之間的關系，摒棄誤區。另外，本文的核心觀點是：按照可持續發展的要求，像中國這樣資源使用量巨大的發展中國家，不能走先排放、后治理的路徑，而必須在借鑒服務業發展及服務業碳排放研究已經取得很大進展的發達國家經驗的基礎上，力求在發展的過程中邊發展、邊治理，甚至未發展、先設防，實現服務業的綠色發展，實現經濟和社會的可持續發展。
參考文獻：
[1]田云，張俊飚，李波.基于投入角度的農業碳排放時空特征及因素分解研究――以湖北省為例[J].農業現代化研究，2011（6）：752-755.
[2]段瑩.產業結構高度化對碳排放的影響――基于湖北省的實證[J].統計與決策，2010 （23）：94-95
[3]虞義華，鄭新業，張莉.經濟發展水平、產業結構與碳排放強度――中國省級面板數據分析[J].經濟理論與經濟管理，2011 （3）： 89.
[4]于娜.基于節能目標的遼寧省產業結構優化研究[D].大連：大連理工大學，2009.
[5]謝鏈鋒.低碳約束下湖北省產業結構調整研究[D].武漢：華中科技大學，2010.
[6]張雷，黃園淅，李艷梅，等.中國碳排放區域格局變化與減排途經分析[J].資源科學，2010，32（2）： 211-217.
[7]朱勤，彭希哲，陸志明，等.人口與消費對碳排放影響的分析模型與實證[J].中國人口?資源與環境，2010，20（2）：98-102.
[8]張龍.中國農業碳排放變化因素分解研究――基于能源消耗與貿易角度的LMDI分解法[J].當代經濟研究，2013（4）：47-52.
[9]尹春華，顧培亮.我國產業結構的調整與能源消費的灰色關聯分析[J].天津大學學報：自然科學版，2003，36（1）：104-107.
碳排放的來源范文5
關鍵詞：碳排放因素;行業差異;LMDI模型
Abstract: In this paper, the use of LMDI decomposition method, 2000-2010 Hubei Province carbon emissions driving factors. The results showed that the overall economic development is the most important factor in the increase of carbon emissions in Hubei Province, contribution to energy efficiency to reduce carbon emissions, energy structural condition to reduce carbon emissions contribute little to the .
Key words: carbon emission factors; industry differences; LMDI model
中圖分類號：TE02文獻標識碼：A文章編號：2095-2104（2012）
引言
近年來，低碳減排已成為國際政治政治經濟的重要話題。我國也向世界承諾在2020年碳排放量相較于2005年要減少40%—45%，湖北省政府也提出了單位GDP碳排放量每年減少4%以上的目標。然而從實際情況來看，湖北省的能源消費情況不容樂觀，從2000——2010年，柴油消費量上升了66%，原煤的消耗量上升了151%，這些能源的使用是碳排放的最重要來源。隨著2012年1月我國關于在湖北等9個?。ㄖ陛犑校┨寂欧沤灰自圏c的展開，如何有效率地設置相關機制開展試點工作是目前的重要課題。正確認識目前湖北省的碳排放現狀是十分必要的，是后續做好低碳減排的基礎，基于此，本文將探究湖北省碳排放驅動因素及其行業差異。
文獻綜述
目前國內外學者對于碳排放驅動因素的探究主要基于國家層面。Ang et al. ( 1998) 首先運用對數平均Divisia 指數(LMDI)分解法, 對中國工業部門消費能源而排放的CO2 進行了研究。結果表明，工業部門總產出的變化對CO2 排放產生了比較大的正向效應, 而工業部門能源強度的變化則對CO2 排放起到了較大的抑制作用。Liu et al. ( 2007) 把對中國工業部門CO2 排放的研究擴大到36 個行業,他同樣運用LMDI分解法,集中研究了中國1998 —2005年期間工業部門的CO2 排放,其結論認為工業經濟發展和工業終端能源強度是推動CO2 排放變化的最重要因素。徐國泉等（2006）運用Divisia指數分解法研究了中國1995—2004年中國人均碳排放的影響因素。宋德勇和盧忠寶( 2009)采用了兩階段LMDI 方法, 研究了中國碳排放的影響因素及其周期性波動。結論表明中國四個階段不同經濟增長方式的差異是碳排放波動的重要原因。
就對省份的研究，溫景光（2010）對江蘇省碳排放驅動因素進行了實證研究，認為經濟增長是江蘇省碳排放呈指數增長的最重要原因，能源結構和能源效率對抑制江蘇省人均碳排放效果并不顯著。田云等（2011）對武漢市的碳排放量進行了測算，認為能源結構、效率對碳排放具有一定的抑制作用，但效果不顯著并且波動性較強。孫志威等（2011）運用LMDI法對天津省碳排放進行研究，結果表明經濟發展和能源強度之間的相互制約是碳排放的主要變化來源。
從現有的研究來看，第一，指數分解法是目前研究碳排放驅動因素較為有效的工具方法，但在碳排放量的計算上存在著一定缺陷；第二，學者大多數從時間序列上對碳排放數據進行分析，很少有對地區不同行業的碳排放情況進行對比分析。因此，本文將采用LMD分解法對湖北省的整體碳排放驅動因素分別進行整體分析以及行業的對比分析，得到關于湖北省碳排放更為細致可靠的信息，為碳交易機制的開展建立良好基礎。
碳排放驅動因素分解模型
(一)模型、數據收集、估算與整理
本文使用的基礎等式為Kaya恒等式的擴展，并采用不帶殘差項的LMDI分解法對湖北省碳排放量驅動因素的貢獻度進行測算。關于湖北省能源消費數據、湖北省分行業產值來自于《湖北省統計年鑒》（2000—2010），《中國能源統計年鑒》（2000—2010）。另外，在碳排放系數的處理上，本文認為IPCC給出的碳排放系數不能直接引用，必須將其轉化成以各自能源發熱量為標準的碳排放系數，才能運用在數理分析中?；诖耍疚闹匦聹y度了所用能源的碳排放系數，結果如表2所示
表2不同能源的碳排放系數
(二)因素分析
1、湖北省工業總排放量分析
能源強度為消費單位某種能源的二氧化碳排放量，由能源本身的狀況所決定，較為固定。所以能源結構、能源效率以及經濟發展水平三者為湖北省碳排放量的主要決定因素。
圖1 湖北省碳排放驅動因素年度變化折線圖 圖2 湖北省碳排放驅動因素累積變化折線圖
由湖北省總的二氧化碳排放量因素表以及圖1圖2可以發現，雖然湖北省能源結構對碳排放量影響在有些年份為負，但是其累積效應始終為正值。
近年來，能源效率的提高對于湖北省碳排放量的減少效用較為顯著，說明湖北省抑制碳排放主要來自于能源效率的變化，特別是在2006年以后。從圖1、圖2我們發現經濟發展水平和能源使用效率曲線呈現關于X軸對稱的態勢，這也說明經濟發展是企業進行技術革新，加大設備投資以提高能源使用效率的基礎。但是另一方面，經濟發展又是碳排放增加的最主要的因素。根據庫茲涅茲曲線，長期來看，環境壓力與經濟增長應該是倒U型的關系，而湖北省目前仍然處在倒U型曲線的左端，說明湖北省低碳發展任重而道遠。
碳排放的來源范文6
[關鍵詞]EKC；生豬養殖；碳排放
[基金項目]國家社會科學基金重大項目“長江經濟帶建設戰略引領下沿江地區經濟發展路徑研究”（2015YZD16）、國家自然科學基金項目“大湖地區畜禽養殖污染形成機理及管控政策研究――以鄱陽湖生態經濟區為例”（71303099）、江西省普通高?？萍悸涞赜媱澘茖W前沿項目“鄱陽湖生態經濟區土地利用與生物多樣性變化及優化技術”（KJLD12065）和江西財經大學2015年度學生科研課題（XS306）的階段性成果。
[作者簡介]孔凡斌，江西省社會科學院研究員，江西財經大學二級教授，博士生導師，博士后合作導師（江西南昌 330077）；王智鵬，江西財經大學鄱陽湖生態經濟研究院農業經濟管理專業碩士研究生；潘丹，江西財經大學在站博士后（江西南昌 330032）。
一、引言
畜禽養殖碳排放是全球溫室氣體排放的重要來源。聯合國糧農組織（FAO）報告《畜牧的巨大陰影：環境問題與選擇》統計數據顯示，生豬、牛、羊和家禽的溫室氣體排放量占以二氧化碳當量計算的溫室氣體排放量的18%。在日益嚴峻的全球氣候變暖情形之下，以“低能耗、低污染、低排放”的低碳養殖模式呼吁而出，如何處理好經濟增長與生豬養殖碳排放的脫鉤發展，成為低碳養殖研究領域中十分關注的問題。目前，學者對畜禽養殖碳排放的研究主要集中在以下幾個方面：一是畜禽養殖碳排放的測算。學者主要運用碳轉化系數法、IPCC排放系數法、綜合調查法和碳排放指標體系等，對碳排放進行測算①。二是畜禽養殖碳排放與經濟發展之間的關系。國外學者對碳排放與經濟發展之間做了很多研究，發現不同國家的碳排放與經濟發展存在“正U型”“倒U型”“正N型”或“倒N型”等多種曲線關系①。國內學者應用環境庫茲涅茨曲線（EKC）模型驗證畜禽養殖碳排放與經濟發展關系的研究較少。孟祥海等運用EKC模型分析了我國畜禽污染與經濟增長之間的關系，研究表明：污染程度與人均GDP之間存在“倒U型”曲線關系，且已跨過曲線拐點②。田素妍等對中國畜禽養殖碳排放與經濟發展進行了EKC驗證，結果發現：東部地區畜禽養殖碳排放與經濟發展間存在顯著的“倒U型”關系，中、西部地區畜禽養殖碳排放與經濟發展則存在顯著的“正U型”關系③。
綜上所述，現有對畜禽養殖碳排放的研究多以國家、省際作為研究單位，對省、市級研究甚少。同時，目前對畜禽養殖碳排放的測算往往集中在腸道發酵與糞便管理④，很少從系統的角度去測算整個生命周期過程產生的污染物總量，這將導致碳排放量測算的不準確。而有學者研究表明，污染物測算不準、不全往往是導致EKC檢驗結果不準確的主要原因⑤?；诖?，本文將以江西省生豬養殖為例，運用生命周期評價方法（LCA）系統測算生豬養殖碳排放量，在此基礎上對生豬養殖碳排放與經濟發展之間的EKC關系進行檢驗，并分析影響生豬養殖碳排放的主要因素。生豬養殖業在中國畜禽養殖業中占主導地位，是中國畜禽養殖碳排放的主要來源。江西省是全國十大生豬主產省之一，其生豬碳減排工作對全國生豬碳減排具有重要的意義。對致力于打造“生態明文先行示范區”和“美麗中國‘江西樣板’”的江西省而言，對生豬養殖碳排放進行EKC檢驗以及對碳排放影響因素進行分析顯得尤為迫切，具有重要的戰略意義和現實意義。
二、模型構建、變量選取及數據來源
（一）生豬養殖碳排放量測算
FAO溫室氣體排放評估框架《IPCC 2006年國家溫室氣體清單指南》指出⑥，生豬養殖直接的碳排放主要來源于生豬腸道發酵CH4排放與糞便管理系統中CH4、N2O排放，間接的碳排放主要來源于飼料糧種植、飼料糧運輸與加工、飼養環節耗能和豬肉產品屠宰加工等環節中能源與資源消耗所產生的排放。因此，本文結合江西省生豬養殖的實際情況，借鑒胡向東和孟祥海的研究成果⑦，運用生命周期評價方法（LCA），選取飼料糧種植、飼料糧運輸和加工、生豬腸道發酵、糞便管理系統、飼養環節耗能和豬肉產品屠宰加工六大環節，測算出生豬從幼仔養殖到出欄以及到豬肉產品銷售的整個生命周期過程中產生并排放到空氣中的CH4、N2O等溫室氣體折算成二氧化碳當量總和。目前，生命周期評價（LCA）已被廣泛應用于碳排放（即溫室氣體排放）研究領域①，但國內生命周期評價方法應用于畜禽養殖業特別是生豬養殖碳排放測算較少。
生豬養殖碳排放量測算公式如下：
C=EGF +ESM +EMT +ECD+EGE +ESF（1）
式（1）中：C為生豬養殖碳排放總量；EGF為飼料糧種植產生的碳排放量；ESM為飼料糧運輸與加工產生的碳排放量；EMT為生豬腸道發酵CH4排放產生的碳排放量；ECD為糞便管理系統中CH4、N2O排放產生的碳排放量；EGE為生豬飼養環節耗能產生的碳排放量；ESF為豬肉產品屠宰加工產生的碳排放量。
（二）生豬養殖碳排放的EKC模型設定
參照國內外學者對環境質量與經濟發展之間關系的研究成果②，根據測算的生豬養殖碳排放總量，環境質量指標選用碳排放量來衡量，經濟發展指標選用農村居民人均可支配收入來衡量。
同時，本文采用含參數估計的生豬養殖碳排放環境庫茲涅茨模型，來驗證江西省及各地市生豬養殖碳排放與經濟發展之間是否存在EKC拐點。EKC模型的設定多以二次、三次多項式為主，但三次多項式相對靈活③。為消除數據可能出現的異方差，分別對生豬養殖碳排放和農村居民可支配收入取自然對數，采用對數三次方作為回歸方程的基準方程對生豬碳排放進行EKC檢驗：
lnCt=θ0+θ1lnYt+θ2（lnYt）2+θ3（lnYt）3+εt（2）
式（2）中：Ct為生豬養殖碳排放量；Yt為農村居民人均可支配收入；t為時間；θ0為截距項；θ1、θ2、θ3為模型估計參數；ε1為隨機誤差項。根據模型估計參數θ1、θ2、θ3，其取值的不同，可以反映出生豬養殖碳排放與經濟發展之間的不同關系。
（三）生豬養殖碳排放的影響因素研究
1.變量選取與說明
現有研究表明，碳排放具有不確定性和受人類活動影響等特點④，受經濟發展水平、人口規模、產業結構、城市化水平、交通便利情況、人力資本、市場需求和政府支持等因素影響⑤?；诖?，本文結合江西省生豬養殖實際情況與現有的研究成果并考慮數據的可獲得性，選取以下七個變量作為生豬養殖碳排放的影響因素：
（1）豬肉消費總量（X1）：用人均豬肉消費量與城鎮人口之積來表示。一般情況下，人們對豬肉的消費總量越多，意味著生豬養殖總量越多，將會消耗更多的能源和資源，碳排放量越多。
（2）對外貿易程度（X2）：用對外出口的生豬總額與牧業生產總值之比來表示。一般情況下，對外貿易程度越高，說明對外出口的生豬數量越多，產生的碳排放量越高。
（3）公路密度（X3）：用每平方公里的公路里程來表示。通常而言，交通條件越便利，越有利于生豬的運輸以及對低碳養殖技術的推廣，生豬養殖的碳排放量將會越少。
（4）農村勞動力價格（X4）：用城鄉勞動力人均收入之比來衡量。城鄉勞動力人均收入之比越高，生豬養殖的機會成本就越高，在理性經濟人假設下，生豬養殖戶會選擇進城務工以獲取更高的非農收入，選擇生豬養殖的概率更低，生豬養殖數量下降，生豬養殖碳排放量下降。
（5）產業結構（X5）：用牧業生產總值與農業生產總值之比來衡量。牧業生產總值占農業生產總值比重越高，說明生豬產業發展越好，用于生豬養殖的資源越多，生豬養殖所產生的碳排放越高。
（6）政府環保管制（X6）：用政府環境治理投入與地區生產總值之比來衡量。政府環保管制越高，對低碳養殖技術（例如糞便處理技術推廣和沼氣池建設技術）等的補貼越高，從而降低生豬養殖所產生的碳排放。
（7）能源利用效率（X7）：用單位GDP能耗來表示。一般情況下，在生豬養殖的整個生命周期過程中，能源的利用會間接產生碳排放。能源利用率越高，生豬養殖產生的碳排放越低。
2.模型構建
為消除數據中可能出現的異方差同時不改變數據的特征，本文采用變量的對數值。生豬養殖碳排放影響因素的計量模型構建如下：
lnC=θ0+θ1lnY+θ2（lnY）2+θ3（lnY）3+Yi lnXi+ε；i=1，2…（3）
式（3）中：C表示生豬養殖碳排放量；Y表示農村居民人均可支配收入；Xi為解釋變量；θ0為常數；θ1、θ2、θ3、Yi為估計參數；ε為隨機誤差項。
（四）數據來源
生豬養殖碳排放量測算與EKC檢驗采用1990―2014年江西省及11個市區的面板數據，數據來源于1991―2015年《江西省統計年鑒》。由于2000年以前生豬養殖碳排放影響因素的相關數據缺失且較難獲取，因此，生豬養殖碳排放影響因素研究采用2000年之后的數據進行分析，數據來源于2001―2015年《中國統計年鑒》和《江西統計年鑒》。
三、實證結果與分析
（一）生豬養殖碳排放的EKC檢驗及拐點分析
采用固定效應模型對生豬養殖碳排放的EKC進行計量模型估計，結果如表1所示。
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由表1可知，θ10，且θ3
第一，當農村居民人均可支配收入低于2454元時，該時期為1990―2003年，生豬養殖碳排放與經濟發展水平呈反向變化關系，即經濟發展水平保持增長的態勢，而生豬養殖碳排放呈下降趨勢。這一階段生豬養殖業多為農戶散養經營，生豬養殖總量相對較少，有足夠的土地吸納生豬養殖廢棄物，能夠有效實現“廢棄物―有機肥―種植業”的種養結合，廢棄物環境友好型處理率較高。且該時間段生豬養殖業的發展更多依賴于勞動力的投入，物資資本、能源等的投入未急劇增加，因此生豬養殖碳排放呈現下降態勢。
第二，當農村居民人均可支配收入介于2454元至10864元之間時，該時期為2004―2014年，生豬養殖碳排放與經濟發展之間呈現同步上升的趨勢，即隨著農村居民人均可支配收入的增加，生豬養殖碳排放也在增加。該階段隨著人口規模壯大和人們生活水平提高，豬肉市場需求增加使得生豬養殖總量不斷攀升，生豬養殖模式由傳統散養模式向小、中、大規?；B殖模式轉變。隨著生豬養殖業專業化、規?；潭热找嫣岣撸B殖戶經濟基礎比較薄弱，且生豬養殖業在一般情況下屬于微利產業，污染治理投資與運行費用相對較高，多數養殖戶在資金需求上難以承受。因此，相當一部分生豬養殖場缺乏必要的糞污處理設施，大量未經處理的禽糞污隨意排入河流、稻田、荷塘等，使得大量生豬糞污及廢棄物不能實現資源化、循環化綜合利用，環境污染日益嚴重。農牧脫節，使得“廢棄物―有機肥―種植業”的種養結合模式難以實現。同時，政府對沼氣的推廣尚在起步階段，“廢棄物―沼氣―有機肥”的資源化循環經濟模式效果不顯著。而且，隨著勞動力對生豬養殖產出的貢獻力逐漸減弱，生豬養殖產業的發展更多依賴于物資資本及能源的投入增加。因此，該階段生豬養殖碳排放和經濟發展水平處于同步上升的態勢。
第三，當農村居民可支配收入大于10864元時，隨著經濟的進一步發展，生豬養殖碳排放將逐漸降低。這一階段，人民生活水平逐漸提高、環保意識逐漸增強、對環境質量需求也不斷提高。政府對生豬清潔生產更加重視，對生豬低碳養殖技術和清潔生產技術的補貼力度加大，如沼氣池建設、干清糞工藝、尿糞固液分離工藝推廣等。同時，政府采取一定的激勵或者強制措施，促進生豬糞便還田，減少生豬糞便向環境排放。實施生豬養殖業廢棄物綜合利用工程。大力發展養殖業循環經濟，建立以沼氣為紐帶形成“豬―沼―菜”“豬―沼―果”“豬―沼―林”“豬―沼―魚”多功能生態養殖和循環經濟模式。減量化、資源化、再循環模式成效的顯現，使得該階段生豬養殖碳排放會隨著經濟發展水平的提高而降低。
（二）生豬養殖碳排放EKC拐點的時空特征分析
1.空間分布特征
2014年江西省農村居民人均可支配收入為9997.0元，還處于臨界值（10864元）左端，意味著當前江西省生豬養殖碳排放隨著經濟發展仍然呈現上升的趨勢。將江西省十一個設區市2014年農村居民人均可支配收入與臨界值（10864元）進行對比分析后發現：南昌市（12266.8元）、景德鎮市（11410.1元）、萍鄉市（12617.6元）、新余市（12678.9元）和鷹潭市（11215.4元）五個市的農村居民人均可支配收入已經超過其臨界值，生豬養殖碳排放將隨著經濟發展水平的提高逐漸降低?？赡艿脑蚴牵?014年景德鎮市、萍鄉市、新余市和鷹潭市生豬養殖量分別為25萬頭、66萬頭、40萬頭和58萬頭，遠小于江西省129萬頭的生豬平均養殖量。這四個設區市生豬養殖量較小，可以較好地實現“廢棄物―有機肥―種植業”的種養結合，以及政府對生態環境保護的重視和養殖技術的推廣，如“廢棄物―沼氣―有機肥”循環經濟模式等，廢棄物的資源化利用使得這四個區域生豬養殖碳排放經過高拐點值進入了下降階段。南昌市是江西省的省會城市與經濟發展中心，政府對生豬養殖造成的環境污染更加重視，且南昌市生豬養殖專業化、規?；潭容^高，中、大規模養殖場較多，得到的補貼更高；較好地實現了“廢棄物―沼氣―有機肥”多功能生態養殖和循環經濟模式，使得南昌市生豬碳排放從高拐點值開始逐步降低。其余六個設區市生豬養殖碳排放還未到達高拐點值，即隨著經濟發展水平的提高生豬養殖碳排放仍然呈現上升的趨勢。那么，這六個設區市的生豬養殖碳排放何時才能到達高拐點值？接下來本文將對各市到達高拐點值的時間路徑進行分析。
2.時間路徑特征
根據到2020年全面實現小康社會的目標以及各市2010―2014年間農村居民人均可支配收入的平均增速，首先預測出各市農村居民人均可支配收入，并且將其作為預估時間的年均增速；然后，計算出各市到達高拐點值所需要的時間；最后，確定到達的具體年份。根據計算方法，得出的結果如表2所示。
從表2可知，在2015年到達EKC高拐點值的市包括九江市、宜春市、撫州市，在2016年到達EKC高拐點值的市包括吉安市和上饒市，贛州市將在2018年到達EKC高拐點值。不同市到達EKC高拐點值的時間不同，可能由于各市生豬養殖碳排放與經濟發展水平的差異造成的。九江市、宜春市、撫州市、吉安市和上饒市生豬養殖業占有重要地位，2014年這五市生豬養殖量分別達到了95萬頭、284萬頭、124萬頭、175萬頭和127萬頭，分別占江西省生豬養殖總量的6.66%、19.99%、8.73%、12.30%和8.92%。這五市生豬養殖量大，碳排放總量更高，使得生豬養殖碳排放量更高。生豬養殖業蓬勃發展，使得農村居民人均可支配收入更高，到達曲線高拐點值的時間相對較短。贛州市位于贛南地區，面積相對廣闊，主要還是以包括生豬養殖業在內的農業發展為主，經濟發展相對較慢，農村居民人均可支配收入較低，到達曲線高拐點值的時間相對較長。
（三）生豬養殖碳排放影響因素分析
運用stata10.0統計軟件進行生豬養殖碳排放影響因素回歸分析，結果如表3所示：采用固定效應模型處理數據，模型R2為0.9985，且F值為265.6139，說明模型整體擬合優度較好。在控制其他變量不變的情況下，經濟發展水平的系數滿足θ10，且θ3
表3結果顯示，豬肉消費總量（X1）的系數為0.1378，且通過了10%的顯著性檢驗，說明豬肉消費總量對江西省生豬養殖碳排放具有正影響作用，與預期一致。這表明，隨著豬肉消費總量的上升，在其他條件不變的情況下，生豬養殖碳排放呈上升趨勢。
對外貿易程度（X2）的系數為0.0963，且通過了5%的顯著性檢驗，說明對外貿易程度對江西省生豬養殖碳排放具有正影響作用，與預期一致。這表明，隨著對外貿易程度的提高，在其他條件不變的情況下，生豬養殖碳排放呈上升趨勢?？赡艿脑蚴牵喊l達國家的生豬從我國進口，使得碳排放環節發生在我國，出現了“碳轉移排放”現象，這與林百強和蔣竺均研究相符①。
公路密度（X3）的系數為0.0880，且通過了10%的顯著性檢驗，說明公路密度對江西省生豬養殖碳排放具有正影響作用，與預期并不一致?？赡艿脑蚴牵弘S著公里密度的提升，交通條件更為便利，生豬規模飼養數量將會增多，生豬養殖碳排放量增加。
農村勞動力價格（X4）的系數為-0.5527，且通過了1%的顯著性檢驗，說明農村勞動力價格對江西省生豬養殖碳排放具有負影響作用，與預期一致。這表明，在其他條件不變的情況下，在城市收入越高，養殖戶生豬養殖的機會成本就會越高。基于人們對經濟效益的抉擇，城市務工收入越高，從事生豬養殖人員就會相對越少。這與鄧力群的研究類似，養殖機會成本對養殖戶飼養行為產生負影響，即農村勞動力價格將會抑制生豬養殖碳排放的增長①。
產業結構（X5）的系數為0.8767，且通過了1%的顯著性檢驗，說明產業結構對江西省生豬養殖碳排放具有正影響作用，與預期一致。這說明，在其他條件不變的情況下，產業結構的提升會使得生豬養殖碳排放呈上升趨勢。這與杜江和劉渝的研究結果相符②。
政府環保管制（X6）的系數為-0.1549，且通過了1%的顯著性檢驗，說明政府環保管制對江西省生豬養殖碳排放具有負影響作用，與預期一致。張學剛和王玉婧認為，政府對環境的管制等對環境質量改善有重要影響③，在其他條件不變的情況下，政府對環境保護越重視，對生豬低碳養殖重視會越高，使得生豬養殖碳排放下降顯著。
能源利用效率（X7）的系數為-6.6554，且通過了1%的顯著性檢驗，說明能源利用效率對江西省生豬養殖碳排放具有負影響作用，與預期一致。趙愛文和李東研究發現，能源利用效率的不斷提高，顯著影響能源使用強度①。在生豬整個生命周期過程中，能源利用效率的提升，使得能源使用強度顯著下降，使得生豬養殖碳排放減少。
四、結論與政策建議
本文基于1990―2014年江西省及十一個設區市的面板數據，運用生命周期評價方法（LCA）測算出江西省及各市生豬養殖碳排放總量，利用EKC模型檢驗了江西省及各市生豬養殖碳排放與經濟發展水平之間的EKC關系，并對各市的碳排放拐點變動及時空特征進行了實證研究，最后對江西省生豬養殖碳排放的主要影響因素進行分析。得出以下結論：
第一，從長期發展來看，江西省生豬養殖碳排放與經濟發展之間存在“倒N型”的EKC關系，且存在臨界值分別為2454元和10864元的雙拐點。研究表明，當經濟發展水平低于2454元時，生豬養殖碳排放處于下降的態勢；當經濟發展水平超過2454元而低于10864元時，生豬養殖碳排放由低拐點值隨著經濟發展呈現同步上升態勢；當經濟發展水平超過10864元時，生豬養殖碳排放由高拐點值向下呈現逐步下降趨勢。
第二，從空間分布來看，2014年江西省農村居民人均可支配收入為9997.0元，還處于臨界值（10864元）左端，意味著當年江西省生豬養殖碳排放隨著經濟發展仍然呈現上升的趨勢。江西省有五個市生豬養殖碳排放超過了高拐點值，其中包括南昌市、景德鎮市、萍鄉市、新余市和鷹潭市；其余六個市當前生豬養殖碳排放還仍未到達高拐點值，即隨著經濟發展生豬養殖碳排放仍然呈現上升的趨勢。
第三，從時間路徑來看，在未來三年內，有三個設區市將到達EKC高拐點。九江市、撫州市和宜春市已在2015年到達EKC高拐點；吉安市和上饒市將在2016年到達EKC高拐點；贛州市將在2018年到達EKC高拐點。
