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（《京都議定書》）如何減少碳排放，已經成為一個熱門話題。其實，作為一個普通的公民，我們沒有能力讓大氣層的二氧化碳一下子減少，我們能做的，就是在日常生活的點滴中減少CO2的排放，今天我給大家介紹一種減少CO2排放的新方式。

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一、引文

2006年，尼古拉斯?斯特恩牽頭做出的《斯特恩報告》指出：如果現在就開始采取強有力行動，我們可以以大約全球每年GDP的1%為代價，把溫室氣體在大氣中的水平穩定在500-550ppm碳當量，并且認為盡早行動的益處遠遠超過不采取行動的代價，如果沒有任何行動，那么氣候變化帶來的風險大約會增加到至少全球每年GDP的5%，如果考慮到更寬泛的影響，估計損失會達到20%或者更多，足以跟兩次世界大戰和經濟大蕭條比擬[1]。因此，對陜西省碳排放影響因素進行研究，具有重要的理論及現實意義。

本章主要利用陜西省歷史數據，使用LMDI因素分解分析方法，對能源消費進行因素分解分析得出影響陜西省能源消費的主要因素及其歷史貢獻程度[3-6]。

二、碳排放的LMDI分解分析模型

依據LMDI分解分析方法的基本思路，碳排放可分解為如下幾個部分：

其中， 為能源消費總量變化導致的總量變化效應

為能源碳排放系數變化導致的碳排放強度變化效應

為能源消費結構變化導致的結構變化效應

三、數據處理及實證分析

本章使用陜西省1995-2012年碳排放數據及能源消費量等數據，部分數據由推算得出，數據來源于陜西省統計年鑒。在本節中，能源碳排放系數是固定的，因此能源碳排放系數變化導致的碳排放強度變化效應為0。將數據代入公式2-1，可得出碳排放的分解數據，結果如圖3-1所示：

1.能源消費總量效應

能源消費是碳排放的主要來源，并且目前國內對碳排放的估算是基于能源消費數據。從圖3-2中可看出，陜西省碳排放量的變化主要來源于能源消費的變化，能源消費對碳排放變化的累積效應大部分年份超過了100%。此處之所以在對碳排放進行分解分析時納入了能源消費總量的因素是因為，能源消費本身是受到經濟增長、產業結構、人口等因素的影響，這些因素通過對能源消費的影響進一步影響到碳排放。

2.能源消費結構效應

從圖3-1可以看出，從1995年開始，陜西省能源消費結構對碳排放的變化大部分表現為負效應，對減少碳排放的貢獻值在不斷增加。陜西省能源消費中煤炭所占的比重超過了70%，因此能源結構效應對減少中國碳排放的貢獻力不大。從圖3-1可以看出，各年份能源結構的累積效應變化較小，趨于平緩。

四、結論

本文主要采用LMDI分解分析方法，對陜西省能碳排放因素進行分解。主要結論是：在對碳排放進行因素分解分析后得出，碳排放量的變化可分解為能源消費總量變化及能源消費結構變化，通過導入能耗總量及能耗結構的的歷史值，可計算得到各自對碳排放變量的歷史貢獻度。能源消費總量變化對碳排放總量變化貢獻最大，并呈正向關系。能耗結構變化對碳排放總量變化貢獻度相對較低，但呈負向關系，即能耗結構使得碳排放降低。

參考文獻：

[1]Nicholas Stern. Stern Review on the economics of climate change [M].Cambridge University Press，Cambridge，UK，2006.

[2]基于系統動力學的廣東省低碳經濟發展路徑選擇[M].華南理工大學，2011：06.

[3]鞏芳，王芳.基于LMDI分解模型的內蒙古碳排放實證研究，干旱區資源與環境[J].2013：72-77.

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一、 我國碳排放權交易會計核算的現狀

（一）碳排放權的概念

為了界定企業在環境保護中的責任，同時督促各行業履行節能減排的義務，共同走低碳經濟發展的道路，實現可持續發展戰略，業界提出了碳排放權的概念。從字面上理解，碳排放權是企業可以進行“二氧化碳”排放的權利；從經濟學角度分析，碳排放權是企業通過交易的方式，或政府通過直接分配的方式獲得排放二氧化碳等溫室氣體的許可。

（二）碳排放權會計核算的現狀

根據國家環保部門的規定，由于冶金、鋼鐵、采礦等16類行業在生產過程中會排放大量的有害氣體，對于環境的影響較大，因此被列為重污染行業。為了讓此類企業對環境造成的影響買單，設計了碳排放權，并對其交易過程進行重點管制。

1.會計確認。目前，我國冶金行業中，獲取碳排放權的方式主要有兩種，第一種方式為有償購入取得，即冶金行業中的企業在碳排放權市場通過采購的方式獲得的部分，一般企業會將其確認為資產，包括金融資產、存貨、無形資產三種；第二種方式為無償獲得，即每年政府會面向部分企業免費發放碳排放權配額，但必須經企業上報，政府相關部門審核通過后方可獲得，一般企業會計入備查賬，并不在其財務中體現。在使用碳排放權期間，可能出現兩種特殊情況，即節約配額及配額超排。

2.會計計量。（1）計量屬性。各地區的碳排放權交易市場已經逐步建立，各企業可以通過有償購入方式獲取碳排放權，由于買賣雙方可以直接獲得碳排放權的交易金額，因此，碳排放權的計量方式主要以公允價值計量。一般情況下，企業在獲得碳排放權次年6月進行統一清算，但是需要在資產負債表日依照當日實際的公允價值對賬面價值進行調整。（2）后續計量。目前，對于碳排放的使用情況，各企業還沒有進行計量，企業實際的碳排放量定配~是節約還是超排，需要通過碳排放權交易市場獲取。第一種情況，當實際碳排放量低于定配額量時，即節約配額，如此部分配額可以進行交易，節約配額將被作為額外收入，借記“銀行存款”科目，貸記“營業外收入”科目；而如果此部分配額不可以進行市場交易，企業一般不進行處理。第二種情況，當實際碳排放量高于定配額量時，各企業主要采取以下兩類方式進行處理：第一類，依據當年的實際生產數據對碳排量進行預估，購買碳排放權時確認為資產，借記“碳資產”科目，貸記“銀行存款”科目；在碳排量超出時，確認為負債，根據對象將成本費用化，借記“管理費用”科目，貸記 “碳負債”科目。第二類，對于碳排放總量不進行預估，在碳排放量超出時，超過的部分直接確認為應付負債，借記“管理費用”科目，貸記 “應付碳負債”科目，在購買超排配額時，抵銷確認的應付負債，借記“應付碳負債” “管理費用”等科目，貸記“銀行存款”科目。企業需要對碳排放量進行統計，并定期通過第三方認證機構對數據進行認證，如果出現差異，應當以第三方認證機構的數據進行確認。

3.會計信息披露。一般情況下，企業通過計入備查賬的方式來處理政府免費發放的碳排放配額，不會影響資產負債表，在表內也不需要確認和計量。而企業實際碳排量超排的情況下，需要依據對象成本費用化，并在表內列報。

二、碳排放權會計核算中存在的問題

（一）碳排放權發展的角度分析

1.會計制度體系不夠健全，缺乏必要的法律約束。盡管我國在環境保護方面制定了一些法律，但是針對企業碳排放方面仍然是空白，因此在對企業碳排放管理過程也缺乏必要的法律約束和指導，這就使得大部分企業在處理相關業務時，隨意性大，企業之間可比性差；同時由于碳排放權會計制度不夠健全，企業一般不會自覺對碳排放權進行確認計量及披露。在碳排放權管理過程中，企業既沒有受到法律的約束，也沒有相關制度的規范，直接阻礙了我國碳排放權的發展。

2.資源分配不均，利用率偏低。一般情況下，像碳排放權這樣的資源應該能合理分配，但實際情況卻恰恰相反，大部分碳排放權被規模較大的企業掌控，規模小的企業從政府部門獲得碳排放權的難度較大，如果規模小的企業從市場購買碳排放權，其經營成本將大幅增加，財務風險也隨之增大，對于規模小的企業來講，并不愿意確認碳排放權，久而久之，規模小的企業由于財務壓力過大，導致企業有意規避節能減排的義務和責任，僅靠數量有限的大企業，減排能力又有限，環境保護效果不佳，環境污染日益嚴重。

3.企業社會責任意識淡薄。對于大多數企業來講，一方面，由于企業管理層缺乏環境保護意識及社會責任感，并不情愿承擔污染的責任，也不會主動披露企業與碳排放權相關的業務，這就使得披露的報告內容不真實。另一方面，由于我國碳排放權交易主要集中在發達地區，但實際上很多污染企業卻集中在中西部等經濟欠發達地區，使得這部分地區的企業參與碳排放權交易的成本增加，導致參與度不高，更進一步阻礙了相關業務的達成。

（二）從碳排放權實際會計操作的角度分析

1.有償購入的碳排放權，確認方式不統一。企業獲取和使用碳排放配額的目的是按照國家統一要求履行節能減排義務，而并不是以投資獲利為目的，將其計入金融資產依據不夠充分；碳排放權是政府統一調控分配給企業的，而不是企業生產經營過程中自我實現的，實際上并不符合存貨的定義，將其確認為存貨的合理性也不夠充分。

2.計量屬性不同，會導致碳排放權在會計確認過程中發生不一致。依據歷史成本計量，企業從政府獲取的免費碳排放權的成本為零，而從市場通過購買途徑獲取的碳排放權的成本是依據交易金額確認的，二者的取得方式不同，但本質上沒有任何區別，可以進行互相替代，通過這種方式將會使投資者獲取的會計信息不準確。依據公允價值計量，目前，碳排放權交易市場是根據區域分別建立的，在全國范圍內，還沒有構建成統一的交易市場，活躍度滿足不了公允價值計量屬性的要求和條件，仍然需要更多的研究。

3.信息披露方式不同，使得企業無可比性。從實際情況來看，無論是通過有償方式獲得的碳排放權，還是無償獲得的碳排放權都可以通過交易市場進行買賣，但這兩種方式的會計披露卻不同，通過有償方式獲取的部分是在表內進行列報的，而通過無償方式獲取的部分則是在表外進行披露，這樣就使得各企業間缺乏可比性。

三、建議

（一）需建立配額分配監管體制

應當在建立科學合理的碳排放權配額分配體系的基礎上，通過委托第三方審核機構介入，進行專門的審核，以確保資源的合理分配，使得Y源利用最大化，在碳排放權分配的過程中既要考慮企業規模、排放水平、及相對應的財務狀況，同時也應該考慮企業的實際經濟貢獻和未來的發展前景。

（二）加強碳排放權交易市場的管理

政府應當在全國范圍內推動碳排放權交易市場的建立和運行，廣泛開展國際合作，并且鼓勵冶金等行業參與到碳排放權交易的業務中。從目前我國的總體角度來看，碳排放權交易市場的管理仍然存在諸多問題，較為突出就是大部分碳排放交易市場集中在沿海等發達地區，對于碳排放量較大的西部地區和企業來講，還沒有完善的碳排放權交易市場，這部分企業缺乏相關業務的積極性，因此我們首先需要對碳排放權交易市場的分布進行統一規劃，并在整體建立的基礎上，逐步完善各區域交易市場的體制和管理水平，從而提升企業積極性，同時使得碳排放企業會計的利用率提高。同時，完善規則，推動CCERs質押、碳期權合同、碳基金、CCERs預購買權等與碳排放權相關金融工具的運用。

（三）建立健全相關法律法規

現階段，我國冶金企業在碳排放權的披露過程中，操作都比較隨意，其主要原因就是沒有具體的法律法規進行約束，相關的會計處理依據也不是很充分。另外，企業從自身利益角度考慮的比較多，不愿承擔污染環境的責任，使得環境污染日益嚴重，因此，對于這種情況，政府部門應當加強對企業披露信息的監管，并加速推進制定頒布與我國相適應的碳排放會計準則，完善會計準則體系。同時建立健全相關法律法規，完善的碳排放權交易框架體系，使得企業有法可依、有法必依的意識深入企業內部管理者，進一步促使企業加強對碳排放權相關業務處理的謹慎性，最終披露真實準確的碳排放報告。

（四）加強企業社會責任觀念，強化企業內部監管管理體制

企業能夠持續發展的關鍵在于企業管理者的經營理念和企業文化，如果企業管理者的社會責任意識不強，觀念陳舊，那么，這個企業的企業文化內容也會偏離正常的軌道，這并不是企業希望看到的結果，企業管理者可以將自身的社會責任理念通過管理過程傳遞給企業和企業的每個員工，在一定程度上可以提升企業整體的社會責任感，最終形成積極的企業文化，不斷地傳承和發展。當然，在提升企業社會責任觀念的同時，企業也應該通過強化企業內部監督管理，建立必要的內部監控體制，有效的內部監督機制可以很好地約束各職級員工，及時警示和糾正錯誤，保證企業能夠良性運營和發展。Z

參考文獻：

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金融發展；碳排放；經濟發展；狀態空間模型

隨著城市化進程的加快和機動車保有量的增多，北京市CO2排放量逐年上升，溫室氣體減排壓力艱巨。為了緩解由CO2等溫室氣體帶來的環境問題，世界各國都在進行相關研究和實踐，尋求有效的碳減排途徑、合理估計碳減排需求成為政府部門和研究機構的重要努力方向。特別是2007年聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第四次評估報告[1]以來，相關研究方興未艾[2]。近些年國際上出現了部分文獻討論金融發展對能源消費、碳排放的影響，但是結論并不一致。部分文獻認為，金融發展程度越高，越有利于企業融資和各種技術創新活動，提高資源配置效率和能源使用效率，有利于節能減排。Tamazian等（2009）[3]認為，金融發展有助于促進高新技術企業上市、企業技術創新，從而能提高能源利用效率，推進低碳經濟發展；Jalil等（2011）[4]認為中國金融發展沒有對環境造成危害，反而促進了環境保護，并且中國碳排放量從長期看主要取決于人均收入、能源消費以及貿易開放程度。Ozturk等（2013）[5]認為，從長期看，金融發展對人均碳排放量并沒有顯著影響。Birdsall等（1992）[6]研究指出，金融發展能夠吸引FDI和高水平的研發投資以促進技術進步，進而推動環境質量提升，而且也會給發展中國家提供利用新技術的激勵和機會，幫助他們生產清潔的和環境友好的產品，最終廣泛提高全球環境質量并促進區域可持續發展。但是，也有部分文獻通過實證研究認為，金融發展內涵豐富，發展程度越高，可能會增加對高耗能、高排放設備或器件的使用，從而推動能源消費和碳排放上升。例如，郭郡郡等（2012）[7]利用多國數據實證研究發現金融發展與碳排放量之間存在正相關關系；Zhang（2011）[8]則基于中國金融發展的特殊情況，從金融發展規模、金融發展效率、金融中介、金融市場等多個角度研究了金融發展對碳排放的影響，發現中國金融發展是推動碳排放上升的重要因素，特別是金融中介規模的擴大顯著推動碳排放的增加。另外，從研究方法看，現有文獻討論金融發展與碳排放的關系時，基本上是采用自回歸模型[9]、動態最小二乘法模型[10]等固定參數的方法，得到的結果基本上是靜態的，難以表現金融結構、經濟結構的動態特征，結論往往較為籠統。鑒于此，本文將采用狀態空間模型這種變參數方法[11-12]定量討論北京市金融發展與碳排放之間的動態關系，為北京市有關部門制定碳減排政策提供參考依據。

一、數據說明與模型方法

（一）數據說明由于中國金融發展以金融中介規模擴張為主要特征，北京市也不例外，同時由于金融中介效率、金融市場等方面的數據并不完整，因此，本文討論的金融發展僅考慮金融中介規模，并采用由美國經濟學家Goldsmith提出的金融相關比率（FIR）[13]來衡量，具體計算公式如式（1）所示。其中，FIRt為北京市第t年的金融相關比率；CRt代表北京市第t年中資銀行貸款總額；GDPt代表北京市第t年的地區生產總值。同時，本文選取北京市人均實際GDP來衡量經濟發展水平，按1980年可比價計算。此外，由于人類消耗各種能源所產生的CO2是溫室效應產生的主要原因，因此本文基于北京市能源終端消費值，通過國家發展改革委能源研究所推薦的碳排放系數（即0.67）[14]換算得到北京市歷年CO2排放量。本文選擇的樣本區間為1980—2011年，相關數據來自《北京統計年鑒（2012）》。由于對數據取對數后不改變變量之間原有的關系，并能使變量趨勢線性化，消除異方差，因此本文對變量進行自然對數變換。分別以lnTCE、lnFIR、lnGDP表示取自然對數后的CO2排放量、金融相關比率以及人均實際GDP。

（二）模型方法本文運用狀態空間模型考察北京市金融發展對碳排放的動態影響。利用狀態空間形式表示動態系統主要有兩個優點：第一，狀態空間模型將不可觀測的變量（狀態變量）納入可觀測模型，并與其一起得到估計結果；第二，狀態空間模型是利用全局優化的卡爾曼濾波（KalmanFilter）算法[15]估計動態參數。

二、實證研究結果分析

（一）碳排量與金融發展的時變均衡關系為了考察所有變量的平穩性，本文采用擴展的Dickey-Fuller（ADF）方法對數據進行單位根檢驗。結果如表1所示，可見，lnTCE、lnFIR和lnGDP的水平序列都不能拒絕存在單位根的原假設，即水平序列并不平穩。但是，一階差分后，發現在5%的顯著性水平下拒絕原假設，表明所有變量在進行一階差分之后都顯示出平穩性，因此可認為在樣本區間內，北京市CO2排放量、金融發展、經濟發展三個變量都是一階單整序列。首先采用固定參數協整方程考察北京市碳排放量與金融發展、經濟發展之間的長期均衡關系。根據EG兩步法，采用ADF方法檢驗協整回歸的殘差序列，結果表明固定參數協整回歸的殘差并不平穩（如表2所示），這表明基于OLS回歸即平均意義下，北京市碳排放量與金融發展、經濟發展之間并不存在顯著的協整關系。進一步，我們根據王海鵬等[16]的做法，對時變參數協整方程（2）中的殘差序列εt進行ADF檢驗，結果如表2所示。可見在1%的顯著性水平下，時變參數模型的殘差是平穩序列，這表明采用狀態空間模型刻畫北京市碳排放量與金融發展、經濟發展之間的時變參數協整關系是合適的，得到的結果是可靠的。尤其要指出的是，這些變量之間并不具有固定比價的長期均衡協整關系，但是存在長期均衡比例不斷變化的協整關系，換言之，北京市碳排放量與金融發展之間的固定參數回歸是偽回歸，但這并不妨礙它們之間存在的時變均衡關系。

（二）金融發展對碳排放的時變影響分析利用Kalman濾波算法估計狀態空間模型（2）①，得到時變狀態變量如圖1和圖2所示。可見，樣本區間內，北京市金融發展、經濟發展對碳排放的影響都具有時變特征，傳統的固定系數模型并不能準確估計它們的影響機制。具體而言，從時變狀態變量的演變趨勢中，得到的發現主要如下：1.北京市金融發展對碳排放量的影響是時變的，在不同時間階段可能為正也可能為負。從圖1中可以發現，在1980—1994年期間，金融發展對碳排放的影響程度（at）的變化較為平穩，始終維持在0.03~0.12之間的水平，同時在此期間，該系數始終為正值，說明總體上來看金融發展對碳排放的影響是正向的，即金融發展促進了碳排放量的增加。其中，at值在1984年出現了較大缺口，其原因估計是在當時出現了國企股份制改革，金融行業活躍，在同年成立的工商銀行更是為市場提供了大量的資金保證，而在金融體系活躍開始時，金融發展對于碳排放的影響必須通過金融業促進工業、交通行業等高耗能高排放行業快速發展才能實現，而該過程較為復雜并不能很快進行傳遞，由此出現了1984年的缺口。而狀態變量at在1985年、1986年迅速反彈也說明了金融發展影響碳排放量是有時間滯后性的。1994年后，at的值迅速減小，并在1995年跌為負值，在1998年跌至谷底，約為-0.15左右。這個波谷的形成與1997—1998年席卷整個亞洲的金融危機有密切關系，當年金融行業大幅衰退使得金融發展不足以推動經濟增長而對碳排放量產生正向影響，反而出現了負相關的情況。隨后幾年，由于金融危機逐步復蘇，整個金融環境開始好轉，于是又出現了狀態變量的快速反彈，并在2007年恢復到歷史最高水平；其中，2008年狀態變量有所下降，其原因估計為美國次貸危機，但此次金融危機中北京市并不是主要受災區，故金融發展對碳排放的影響程度只出現了小幅震蕩。2.經濟發展對碳排放量的影響始終是正向的，整體上揚。經濟發展對碳排放量的影響程度始終為正，表明經濟發展一直是推動碳排放上升的重要因素；而其影響程度持續上揚，進一步表明高耗能、高排放產業和設備在北京市經濟發展中仍占據重要角色；而且，經濟發展對碳排放的影響程度明顯強于金融發展對碳排放的影響。經濟發展在碳排放量急劇上升過程中發揮了主導作用。可見，經濟發展仍然是驅動北京市碳排放量上升的主要因素，調整經濟結構和經濟發展方式是實現有效碳減排的關鍵途徑。

（三）碳排放量的預測方差分解采用預測方差分解方法比較分析金融發展和經濟發展沖擊對碳排放量變化的貢獻率，評價兩者的相對重要性。結果如圖3所示。研究發現，金融發展和經濟發展對碳排放量波動的貢獻率均逐漸增加，之后分別穩定于7%和78%。此外，研究還發現，在第6期以前，碳排放量波動主要的貢獻者是其自身，此后，經濟發展的貢獻率超過碳排放量本身，在系統趨于平穩時，經濟發展的貢獻率相對最高，金融發展的貢獻率略低于碳排放量自身。

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（一）碳排放權交易含義

碳排放權交易即由國家依據環境容量制定碳排放總量的控制目標，然后把碳排放總量目標分解成若干碳排放配額，分配給各區域的減排參與者，碳排放配額被允許在專門的交易市場上買賣，調劑余缺。碳排放權交易制度是旨在限定污染物或者溫室氣體排放量的前提下，溫室氣體排放參與者之間從自身需求出發，達成協議進行溫室氣體排放量的轉移交付，國家則利用市場交易機制配置環境資源，實現環境資源高效公平利用的制度安排。

（二）碳排放權的交易類型

根據法律框架、交易動機、交易層次、交易機制等不同劃分標準，碳排放權交易可以劃分為不同的市場。一般來說，最常見的劃分方法是根據交易機制不同分為基于項目的碳排放權交易市場和基于配額的碳排放權交易市場，另外就是根據交易動機不同分為強制履約碳市場和自愿碳市場。[1]

1.按照法律框架劃分。可以分為京都市場與非京都市場。全球范圍內的碳減排國際法框架是《全球氣候變化框架公約》與《京都議定書》，盡管美國和澳大利亞相繼退出《京都議定書》，但它們在國家范圍內都己經形成碳排放權交易市場。因此，根據國家是否受《京都議定書》管轄，碳排放權交易市場可以劃分成京都市場與非京都市場。

2.按照交易機制劃分。可以分為基于項目的碳排放權交易市場與基于配額的碳排放權交易市場。在《京都議定書》建立的機制下存在三個溫室氣體減排合作機制，分別是國際排放貿易機制（IET）、清潔發展機制（CDM）和聯合履行機制（JI）。根據這三個不同的機制，可將碳排放權交易市場劃分為基于配額的市場和基于項目的市場。

3.按照交易動機劃分。可以分為強制履約碳市場和自愿碳市場。強制履約碳市場是在《京都議定書》規制下，各國為履行約定進行強制減排而建立的市場。自愿減排碳市場指在《京都議定書》范圍以外的，不以完成國際強制減排義務為目的，自愿進行交易的市場。例如美國的芝加哥氣候交易所（CCX）以及我國天津排放權交易所，近幾年自愿減排碳市場的發展速度迅猛。

4.按照交易層次劃分。可以分為多區域合作市場（如歐盟）、國家級市場（如日本）、區域（州市）級市場（如美國州級碳市場）和零售市場。[2]

二、碳排放權交易的法律基礎

（一）法律規則

隨著全球變暖和氣候異常現象越發嚴重，國際社會越來越重視由溫室氣體排放造成的環境問題。在1992年聯合國召開的環境與發展會議上，155 個國家聯合簽署了《聯合國氣候變化框架公約》（以下簡稱《公約》）。承擔國際減排義務的“共同但有區別的責任”原則即來自此公約， “各締約方應當在公平的基礎上，并根據他們共同但有區別的責任和各自的能力，為人類當代和后代的利益保護氣候系統， 因此發達國家締約方應當率先對付氣候變化及其不利影響。”①該規定使《公約》成為其后《京都議定書》（以下簡稱《京都議定書》）中清潔發展機制的根本母法。1997年12月，聯合國氣候變化框架公約參加國在日本京都通過了旨在限制溫室氣體排放量以抑制全球變暖的《京都議定書》。為了平衡國際減排義務并且考慮到經濟發展的現實需求，《京都議定書》在保證全球范圍內碳排放總量不變或減少的思路指導下，創造性地引入了三個靈活機制：聯合履行機制（JI）、②清潔發展機制（CDM）、③排放貿易機制（IET）④。JI和CDM機制便是基于溫室氣體減排項目合作的機制，均由附件一⑤國家和企業購買具有額外減排效益項目所產生的減排量，再將此減排量作為溫室氣體排放權的等價物抵消其溫室氣體的排放量。[3]這兩種機制的不同之處在于：前者是發達國家之間的合作機制，而后者是發達國家和發展中國家的合作機制。IET機制則是由管理者確立、分配或拍賣排放配額的機制：即環境管理者制定總的排放額度的上限，然后將排放總額度依據一定的科學標準分配成若干份，給在該體系中的每個排放企業。

（二）碳排放權交易的法學分析

碳排放權是排放主體為了生存和發展的需要，由國際條約賦予的向大氣排放一定數量溫室氣體的權利，其實質是權利主體獲取的一定數量的氣候環境資源使用權。這種權利與傳統的權利不同，具有如下特征：

第一，權利的本質上不僅是權利，更是義務。碳排放權形式上表現為國際條約允許某個國家（地區）或國際組織溫室氣體排放的指標，實質上是重在限制溫室氣體排放，即只有在該指標規定的數量范圍內排放溫室氣體才是合法的，否則就要承擔相應的法律責任。[4]

第二，權利的主體范圍廣泛。氣候資源無法為任何國家獨占使用，是公共物品，全人類都有權使用，所以碳排放權的主體是全人類。但碳排放權經過分配后，其主體包括國家、國際組織、自然人、法人等。

第三，權利的客體是大氣環境的溫室氣體容量資源。碳排放權概念是在大氣環境容量理論的基礎上建立起來的，該權利以大氣環境容量為客體。人類的早些時期，溫室氣體排放量不大，并沒有超過大氣環境的自凈能力或一定的溫室氣體含量，也就沒有將大氣環境的溫室氣體容量作為一種資源。只是由于化石燃料大量使用，溫室氣體的排放增長太快，嚴重超過了大氣環境的自凈能力，使得大氣環境的溫室氣體容量日益成為一種稀缺資源。這種資源不具有特定性和排他性，與傳統物權法中的客體有所不同。

第四，權利的內容是主體對若干大氣環境溫室氣體容量資源的占有、使用和收益。具體而言，權利主體可以占有其擁有的排放指標而不做任何使用，也可以自己排放一定數量的溫室氣體，或者將盈余的排放指標贈予、出賣給其他主體。但權利主體一旦使用，或以其他方式處分了排放指標，這種權利就予以消失。

三、碳排放權交易的環境經濟學原理

從環境經濟學角度出發，環境問題實際上是外部性問題。所謂外部性（Externality），即個人（包括自然人和法人）的經濟活動對他人造成了影響，而又沒有將這些影響計入市場交易的成本和價格中。[5]外部性理論是環境經濟學的基礎。對于如何解決外部性問題，經濟學家主張將外部成本內部化。對于將外部成本內部化的方法，經濟學上存在兩大理論，即庇古理論和產權理論。庇古理論主張用稅收解決外部成本內部化的問題，即向污染者征稅，征稅的額度為一個邊際凈社會產品與邊際凈私人產品的差額，即征收庇古稅，從而將外部成本內部化，以達到控制污染排放、保護環境的目的；二是產權理論，其最具代表性的人物為英國經濟學家科斯，他認為在產權明確并且交易成本較小的前提下，無論最初產權屬于哪一方，都可以通過市場交易的方式達到資源的最佳配置狀態。無論初始的產權配置狀態如何，供需雙方都可以通過交易獲得利益。要使外部成本內部化，通過市場主體之間的交易行為就能有效地解決。在科斯定理的基礎上，美國經濟學家戴爾斯提出了排污權交易理論，即污染排放總量不超過環境容量允許的前提下，明確排污權的產權主體，各主體之間通過交易調劑排污量，進行排污權交易，政府、受污染者和環保組織等市場參與者都可以購買污染權，促使污染排放總量降低。《京都議定書》是碳市場的最重要強制性規則，它促進了國際碳交易的產生。《京都議定書》引入了經濟學的原理，以排污權交易原理為基礎，衍生出了以二氧化碳排放權為主要內容的交易制度。生產者擁有一定的排放配額，體現了其利用環境資源的權利，如果排放量超出限額生產者則需要承擔相應的責任；通過明確碳排放配額的產權，把企業的碳排放和經濟效益結合起來，一方面能促使企業改進生產方式，提高生產工藝、開發利用新技術，以達到減少碳排放量的目的，減少大氣污染；另一方面碳配額所有者之間根據自身需求通過市場交易進行買賣，可以使環境資源容量被合理配置和利用。京都議定書下的三項機制，在國際環境法領域中引入經濟杠桿進行國際減排，避免了減排義務承擔者任務過重的問題。由于各減排國之間國家發展水平、技術水平以及勞動力成本等因素參差不齊，同樣的減排行動在不同的國家之間成本會有較大的差異。因為存在這種差異，為了以更低的成本獲取更多的減排效益，減排成本高的國家具有強烈意愿到低減排成本的國家完成減排計劃，以獲得更高的經濟效益。尤其是《京都議定書》中的清潔發展機制（CDM），它是包括發展中國家的彈性機制，開創了發展中國家與發達國家之間的減排量交易：一方面，發達國家有愿意向發展中國家轉移資金、技術，降低減排成本，提高他們的能源利用效率和可持續發展能力；另一方面，發展中國家也樂于通過參與CDM 項目，提高自身能源利用率，優化產業結構。[6]

四、結語

隨著碳排放權交易日益繁榮，國際碳交易市場也逐漸成熟。金融機構參與到碳排放權交易中使得碳市場的范圍更加廣泛，市場流動性以及透明度都得到加強。在一些金融發達國家和地區，如美國、歐洲等已經形成了一些大型的碳排放交易中心，如芝加哥氣候交易所（CCX）、歐洲氣候交易所（ECX）、，甚至出現了碳排放權證券化的衍生金融工具，如歐盟二氧化碳排放量交易體系下的歐盟排放配額期貨。2013年6月18日，我國首個碳排放權交易平臺在深圳啟動，標志著中國碳市場建設邁出了關鍵性一步。此后，北京、上海、天津、湖北、重慶、廣東等省市作為碳排放權交易試點相繼啟動。掌握碳交易話語權在未來國際競爭中至關重要。雖然目前碳捕捉、儲存技術等高端技術的運用主要依靠政府這只“看得見的手”，但通過完善碳排放權交易制度和碳金融產品創新，進行市場交易實現價值發現，在企業層面大量展開后，技術創新的激勵和規模效應就能顯現，中國在國際碳排放權交易市場上的被動局面就能迅速改變。

（一） 《氣候變化框架公約》第三條。

（二）《京都議定書》第六條：“附件一所列任一締約方可以向任何其他此類締約方轉讓或從他們獲得由任何經濟部門旨在減少溫室氣體的各種源的人為排放或增強各種匯的人為清除的項目所產生的減少排放單位。”

《京都議定書》第十二條：“清潔發展機制的目的是協助未列入附件一的締約方實現可持續發展和有益于《公約》的最終目標，并協助附件一所列締約方實現遵守第三條規定的其量化的限制和減少排放的承諾。”

（三）《京都議定書》第十七條：“《公約》締約方會議應就排放貿易，特別是其核查、報告和責任確定相關的原則、方式、規則和指南。為履行其依第三條規定的承諾的目的， 附件二所列締約方可以參與排放貿易。任何此種貿易應是對為實現該條規定的量化的限制和減少排放的承諾之目的而采取的本國行動的補充。”

（四）為實施“共同但有區別的責任”，《聯合國氣候變化框架公約》用附件把國家進行了分類。附件一包括富裕的經濟合作發展組織（OECD 成員國以及“正向經濟轉型的” 國家。（作者單位：華東政法大學）

參考文獻：

[1] 剛等. 碳排放交易制度的中國道路――國際實踐與中國應用[M]. 經濟管理出版社.2011

[2] 朱家賢. 碳金融創新與中國排放權交易[J]. 低碳經濟. 2010，（1）：15

[3] 陸靜. 后京都時代碳金融發展的法律路徑[J]. 國際金融研究. 2010，（8）：36

[4] 牛慧. 碳金融發展的國際比較及對我國的啟示：[碩士學位論文][D]. 北京：北京交通大學，2011. 16

[5] [美]巴利?菲爾德，瑪莎?菲爾德. 環境經濟學[M]. 大連：東北財經大學出版社. 2010.121

[6] 唐躍軍，黎德福. 環境資本、負外部性與碳金融創新[J]. 中國工業經濟. 2010，（6）：10

注解：

① 《氣候變化框架公約》第三條。

② 《京都議定書》第六條："附件一所列任一締約方可以向任何其他此類締約方轉讓或從他們獲得由任何經濟部門旨在減少溫室氣體的各種源的人為排放或增強各種匯的人為清除的項目所產生的減少排放單位。"

篇6

――Based on Panel Smooth Transition Regression Model

SHAO Hanhua， LIU Yaobin

（School of Economics and Management，Nanchang University， Nanchang 330031）

Abstract：Based on the panel data of 30 provinces from 2000 to 2014 in China， this paper uses the panel smooth transition regression model to investigate the nonlinear relationship between financial development and carbon emission. The results show that financial development generally is conducive to reducing carbon emission， however， the reduction effect of financial development on carbon emission transitions smoothly between high and low regimes with the changes of the transition variables， such as economic development， industrial structure， energy structure and international trade. Therefore， the results underscore the need of enhancing the coordination between green finance and structural reforms to play the leading role of financial development in reducing carbon emission and promote regional development of green finance.

Key words：financial development； carbon emission； PSTR； nonlinear relationship

1 引言

伴隨著過去三十余年經濟持續高速增長，我國環境污染問題日益嚴重，環境承載能力已趨極限，環境污染產生的經濟成本是十分巨大的。要實質性改善我國環境不僅僅要依靠更強有力的末端治理措施，還必須采用一系列財稅、金融等手段改革資源配置的激勵機制[1]。在資源配置中，“十三五”規劃提出，要大力發展綠色金融，引導社會資金從“兩高一低”行業退出，更多地投向綠色環保產業，促進綠色清潔生產。與現有大多數研究從經濟結構、能源消費、城鎮化和貿易開放等角度來考察我國碳排放影響因素不同，本文擬從綠色金融視角來研究金融發展對碳排放的影響，并在PSTR模型的非線性分析框架下，深入研究中國不同省際地區發展特征差異對兩者關系的影響，以更好地發揮金融發展在地區節能減排中的作用，為促進地區綠色金融發展提供決策依據。

2 文獻綜述

自從溫室氣體排放引發全球氣候問題成為全球關注焦點以來，學界圍繞碳排放核算、碳排放權利分配以及碳排放影響因素研究進行了大量研究。其中，在環境壓力驅動影響因素的STIRPAT模型分析框架下，國內外學者實證檢驗了經濟增長、能源結構、產業結構、貿易開放和城市化等因素對碳排放的影響 [2～5]。近年來，金融發展對碳排放影響引起了學者的關注。一方面，金融發展可以通過緩解消費者和企業的融資約束，刺激消費投資增長，從而擴大經濟規模和能源消耗，使得碳排放量顯著增加。Sadorsky的研究發現，金融發展使得消費者可以更容易地獲得信貸，從而刺激消費者購買汽車、空調和冰箱等耗能大件產品，增加碳排放[6]。同樣，金融發展也可以提高企業融資可得性和降低企業融資成本，從而促進企業購置大型設備、新建生產線和擴大生產規模，這些必然會增加能源消耗和碳排放 [7]。

另一方面，Shahbaz等認為金融發展可以通過促進企業技術創新以及為環保產業項目和清潔生產技術研發應用提供資金支持等渠道，引導經??結構和能源結構調整，實現低碳經濟發展，從而實現碳排放可持續下降[8]。特別是在綠色金融發展的大背景下，發達的金融市場可以為企業節能減排項目提供多樣化的融資工具，同時，企業也有很強動機通過清潔生產來提高社會責任形象，以便更好地融資。因此，從理論上看，金融發展既可以通過引致需求、擴大經濟規模和能源消耗、產生金融發展對碳排放增加的規模效應，也可以通過調整結構、促進清潔生產、產生金融發展減少碳排放的結構效應，即金融發展對碳排放的影響存在不確定性。實證方面，一些學者利用時間序列模型或面板數據技術，對金磚四國、土耳其和南非等國研究發現，金融發展與碳排放在不同國家呈現出不同的影響，甚至在同一國家不同時期也表現出不一樣的影響關系 [9～12]，即兩者之間關系十分復雜。

需要指出的是，國內外實證研究大都使用線性模型研究金融發展與碳排放之間關系，對兩者可能涉及到的非線性關系研究不夠，所得出的結論也不一致甚至截然相反。特別地，現有研究使用的大都是時間序列數據，即使面板數據模型也是在線性分析框架建立的，沒有考慮到地區差距視角下金融發展與碳排放之間的復雜性。由于我國各地區經濟發展和稟賦結構存在較大異質性，金融發展與碳排放之間的關系可能受到這些異質性影響，從而呈現出非線性效應。因此，本文將從省際間異質性視角出發，基于2000～2014年我國30個省（市）面板數據，利用能夠根據地區屬性差距進行內生分組的面板平滑轉換模型（PSTR），在實證分析金融發展對碳排放影響的整體基礎上，深入研究經濟發展水平、產業結構、能源結構和貿易開放等不同省際特征差異對兩者關系所產生的非線性影響，以更好地發揮金融發展在區域節能減排中的作用，促進區域綠色金融發展。

3 模型、變量及數據說明

3.1 模型設定

為了研究基于不同發展水平和經濟結構等地區差異下我國金融發展與碳排放之間的非線性關系，本文采用González等提出的面板平滑轉換PSTR模型 [13]進行實證分析。

式（1）中，yit和xit分別是被解釋變量和解釋變量，即碳排放和金融發展；轉換函數g（qit；γ，c）是一個取值介于0和1之間的連續函數；qit、γ、c分別是轉換變量、平滑參數和位置參數；m是位置參數的個數，通常取值為1和2。當m=1時，轉換函數含有一個位置參數：

此時，模型（3）為三區制的面板平滑轉換模型，轉換函數關于（c1+c2）/2對稱，并在該點取得極小值，處于中間區制狀態。

需要指出的是，在對PSTR模型估計之前需要檢驗模型是否存在非線性轉換機制，常用的方法是在γ=0處進行泰勒展開構造輔助回歸式：

因此，對PSTR模型的“非線性檢驗”相當于對式（4）中H*0：β1=…=βm=0作為原假設進行假設檢驗，然后可以通過構造如下統計量來檢驗：

如果“線性檢驗”拒絕原假設，則需要進一步檢驗是否存在一個或至少兩個轉換函數，即“剩余非線性檢驗”。類似于“線性檢驗”，同樣通過泰勒展開構造輔助回歸函數，利用LM、LMF和LRT進行檢驗，直至不能拒絕原假設H0：r=r*為止，此時r*就為PSTR模型轉換函數最優個數。

3.2 數據變量說明

考慮到數據可得性，本文選取2000～2014年中國30個省級行政單元（西藏除外）作為研究對象，樣本數據來源于《中國統計年鑒》《中國金融年鑒》和《中國能源統計年鑒》。相關變量選取計算情況如下：

（1）被解釋變量：碳排放。以單位GDP二氧化碳（CO2）排放量表示。目前尚無權威機構關于省際層面CO2的數據，本文借鑒2006年聯合國政府間氣候專門委員會制定的溫室氣體清單指南提供的參考方法，構建CO2的核算公式，為：

式（8）中，Ei表示各種化石能源消費量；CFi為低位發熱量；CCi為單位熱量的含碳水平；COFi為能源的氧化率水平；44/12是CO2分子與碳原子質量比。

（2）解?變量：金融發展。選取經典的金融相關比率，即用存貸款余額總量/GDP表示。此外用私人部門信貸總量與GDP比重，即金融效率，作為金融相關比率的補充指標，該指標被廣泛應用于金融發展的衡量。由于我國金融機構尚未公布私人部門信貸數據，借鑒張軍和金煜[14]做法，私人部門信貸為：[（1-國有固定資產投資額）/全社會固定資產投資額]×貸款余額。

（3）轉換變量。由于我國各地區經濟發展迥異，不同地區的經濟發展水平、經濟結構、能源稟賦結構和對外開放等存在很大的差距，因此會使得金融發展對碳排放的影響在不同省份呈現出異質性差距。因此，結合現有研究，選取地區經濟發展水平、經濟結構、能源結構和貿易開放作為轉換變量，檢驗不同經濟特征差距對金融發展與碳排放之間產生的非線性關系。對于經濟發展水平、經濟結構、能源結構和貿易開放的測度，分別用各地區人均GDP對數值、二產比重、煤炭份額和進出口貿易總額與GDP占比表示。

4 實證分析

4.1 非線性檢驗

在對面板平滑轉換模型估計之前，首先需要確定在不同的轉換變量影響下金融發展與碳排放之間是否存在非線性關系。由表1可知，除了模型E和H外，其他模型在10%顯著性水平下都顯著拒絕兩者關系為線性關系的原假設，說明模型E和H是不含有異質性的線性模型，模型A至模型D、F和G存在明確的非線性特征；對模型A至模型D、F和G進一步進行非線性剩余檢驗，發現LM、LMF和LRT檢驗統計量在10%水平下均不能拒絕r=1的原假設，因此模型A至模型D、F和G均適合采用單個轉換函數的PSTR模型。最后，通過AIC和BIC準則確定模型A至模型D、F和G轉換函數的最優位置參數個數均為1。

4.2 估計結果分析

本文利用網格搜索法尋找平滑參數γ和位置參數c，通過求解相應回歸模型殘差平方和RSS最小時的參數值γ和c對模型進行最優參數估計，相關估計結果見表2。

從表2可知，所有模型的回歸系數在1%水平下均顯著，其中線性部分系數β1顯著為負，說明金融發展有利于降低碳排放。而非線性部分系數β11顯著為正，說明金融減排效應隨著轉換變量增加而減少，地區經濟的異質性，即轉換變量的存在使得金融發展對碳排放影響系數被分成高、低不同區制，影響系數在區制間平滑轉換，具體來說：

（1）經濟發展水平與金融減排效應。模型A結果顯示，β1和β11的系數分別為-0.574和0.240，位置參數c為10.016，說明當人均GDP對數值低于10.016時，模型趨向低區制，金融減排效應最大為-0.574，而當人均GDP對數值高于10.016，模型趨向高區制，金融減排效應通過平滑轉換函數作用最終減弱至-0.334，意味著經濟發展水平的提高降低了金融減排效應。結合轉換函數圖1可知，大部分樣本觀測值處于高、低區制之間，分布在位置參數c兩側，金融減排效應從低區制下開始，以c為中心向高區制地區平滑轉換減弱，轉換速率為4.252。

（2）經濟結構與金融減排效應。模型B的結果顯示，β1和β11的系數分別為-0.317和0.182，位置參數c為0.342，說明當二產比重低于0.342時，模型趨向低區制，金融減排效應最大為-0.317，而當二產比重高于0.342時，模型趨向高區制，金融減排效應通過平滑轉換函數作用最終減弱至-0.135，意味著經濟結構中工業比重的提高降低了金融減排效應。結合轉換函數圖2可知，大部分樣本觀測值都位于高區制，轉換函數g的值近似等于1，金融深化率每提高1%，碳排放下降0.135% ，金融減排效應相對于低區制的省份降低了0.182%。 2014年僅有北京和海南處于低區制，經濟結構中工業比重最低，轉換函數g的值近似等于0，金融發展降低碳排放的效應最大。當利用金融效率指標金融發展變量時，同樣發現金融效率改善降低了碳排放，并且這種效應隨著工業比重提高而弱化，但平滑速率有所降低（見模型E和圖3）。

（3）能源結構與金融減排效應。模型C的結果顯示，β1和β11的系數分別為-0.353和0.400，位置參數c為0.708，說明當能源結構中煤炭比重低于0.708時，模型趨向低區制，金融減排效應最大為-0.353，而當能源結構中煤炭比重高于0.708時，模型趨向高區制，金融減排效應通過平滑轉換函數作用最終減弱至0.047，意味著能源結構中煤炭比重提高降低了金融減排效應。特別地，當地區煤炭比重到達高區制，金融深化率每提高1%，碳排放會增加0.047%。這說明對于以煤為主的省份來說，金融發展不僅沒有降低碳排放，反而增加了碳排放。結合轉換函數圖4可知，轉換函數的數值基本處于0.15之上，說明模型基本處在一種高區制轉換狀態，其中450個樣本觀測值中已經有8.82%的樣本位于高區制。當利用金融效率指標金融發展變量時，同樣發現金融發展降低了碳排放，并且這種效應隨著能源結構中煤炭比重提高而弱化、消失直至轉變為金融效率提高1%，碳排放增加0.538%（見模型F和圖5）。

（4）對外貿易與金融減排效應。模型D的結果顯示，β1和β11的系數分別為-0.579和0.208，位置參數c為0.66，說明當進出口貿易占GDP比重低于0.66時，模型趨向低區制，金融減排效應最大為-0.579，而當進出口貿易占GDP比重高于0.66時，模型趨向高區制，金融減排效應通過平滑轉換函數作用最終減弱至-0.371，這意味著對外貿易弱化了金融減排效應。 根據“污染避難所”假說，發展中國家環境監管標準普遍較低，發達國家通過進出口貿易向發展中國家轉嫁污染，國內一些研究發現我國貿易開放存在“污染避難所” [15]。因此，粗放型的外貿發展方式使得金融減排效應大打折扣。

結合轉換函數（如圖6）進一步發現，76.9%樣本觀測值都處于低區制，貿易比重要顯著低于門檻值，轉換函數g的值近似等于0，金融深化率每提高1%，碳排放下降0.579%，金融減排效應最大。也就是說，對于我國大部分省份來說，當前貿易比重還沒有能夠顯著降低金融減排效應。但是，也有59個樣本觀測值處于高區制，貿易比重高于門檻值，轉換函數g的值近似等于1，金融深化率每提高1%，碳排放下降0.371%，金融?p排效應最弱。

5 結論性評述

面對日益嚴峻的環境壓力，積極發揮金融資源配置在綠色發展的引領作用是“十三五”時期發展綠色金融的題中之義。基于此，本文對我國金融發展與碳排放之間的非線性關系進行了實證檢驗。研究發現：金融發展總體上有利于降低碳排放，但這種金融減排效應會隨著經濟發展水平、經濟結構、能源結構和貿易開放等轉換變量，在高、低區制之間進行平滑轉換，呈現出復雜的異質性特征。具體來說，上述轉換變量的位置參數值分別為10.016、0.342（0.348）、0.708（0.677）和0.660，這些參數值將每個省（市）分為高、低區制，金融減排效應在低區制最大、在高區制最小，即在人均GDP水平較高、工業比重較高、能源結構中煤炭比重較高和貿易開放程度較高的省份，金融減排效應下降。特別地，當一個省份能源結構煤炭比重達到0.708時，金融發展不僅不能降低碳排放，反而會增加碳排放。基于這些研究結論，提出如下的政策建議：

篇7

1、碳排放量的核算

本文碳排放量的核算方法參考樊友良的《江西碳減排影響因素實證分析與對策研究》，均是以煤炭、石油和天然氣三類能源為直接對象進行計算的。

2、我國碳排放量的發展現狀

由分析可知，我國碳排放量在1990-2011年間呈現不斷上升的趨勢，其中在2002年之前碳排放量的增速較緩，而在2002年之后，碳排放量明顯上升，到2011年已經達到216504.6萬噸，相對于1990年的64683.64萬噸，翻了3.35倍。如果碳排放量繼續以這樣的速度增加下去，勢必不符合可持續發展的要求，要想在發展經濟的同時協調好與環境的關系，還得具體情況具體分析，從我國的國情出發，從不同省份的現情出發，走可持續發展之路。

從各省在2010年碳排放量的情況來看，山東省的碳排放量明顯高于其他省份，大約有24080.86萬噸，占到總量的10.08%，繼而是山西、河北、江蘇、河南、內蒙古、遼寧和廣東，這省份的碳排放總量已經占到52.35%。因此，從碳排放總量來看，這省份是減少碳排放量首先要考慮的重點區域，實現可持續發展要首先從這幾個省份著手。另外，從我國2010年的碳排放區域分布情況可以看出，碳排放量高的區域主要集中于東部沿海地區，呈現北高南低、東高西低的特點。因此，從大的方面來看，東部沿海地區以及北方地區應該是我們優先考慮整治的區域。

二、我國碳排放強度現狀分析

1、碳排放強度的核算方法

碳排放強度是指單位GDP的碳排放量。

2、我國總體碳排放強度現狀

由數據分析可以看出，我國碳排放強度從1990-2011年一直呈現下降的趨勢。從1.2.1碳排放量的分析中可以看到碳排放總量是不斷上升的趨勢，而此處碳排放強度不斷下降，說明我國經濟發展水平在不斷大幅度提高。其中，在1997年之前，碳排放強度下降的尤其明顯，這主要是因為這一期間的碳排放總量相對低一些；而在1997年之后，碳排放強度下降的十分緩慢，這主要是隨著碳排放總量的大幅度增加，我國經濟水平也明顯提高。

從各省在2010年碳排放強度的情況來看，寧夏的碳排放強度高于其他省份，繼而是山西、貴州、內蒙古、新疆、甘肅、陜西、黑龍江和遼寧，這九個省份的碳排放強度已經占到51.69%。因此，從碳排放強度來看，這九個省份是減少碳排放強度首先要考慮的重點區域。另外，從我國2010年的碳排放強度區域分布的情況可以看出，碳排放強度高的區域主要集中于北部地區，東南部沿海地區較低，呈現北高南低、中高兩邊低的特點。因此，從大的方面來看，北方地區應該是我們優先考慮整治的區域。

三、用碳生成率反映的經濟發展現狀

1、碳生產率的核算

碳生產率是指單位二氧化碳的GDP產出水平，它與碳排放強度呈倒數關系。

2、我國碳生產率的發展現狀

由1990-2011年碳生成率的數據可以看出，我國碳生產率一直在不斷增加，根據它的定義可知這正好與碳排放強度的變化趨勢相反，這也說明單位碳排放量的產出水平逐步增加，間接地表明，在一定的環境承載能力下，產出水平相對原來水平在不斷提高。因此，提高碳生產率也可以在一定程度上促進可持續發展。

從2010年我國各省碳生產率的情況可以看出，北京市的碳生產率高于其他各省市，其次是廣東、上海、福建、浙江、江蘇、廣西、江西、湖南和四川，這幾個省市的碳生成率達到了53.44%，這些省市的經濟發展水平比較發達，并且以第三產業為主，致使其工業能耗較低；另外，寧夏、貴州的碳生產率極低，這主要是其經濟不發達，并且許多高能耗工業企業都搬遷到這些省市。要實現可持續發展，就應針對不同省份的具體情況來分析。

四、用碳排放量和碳生產率的綜合區域分析

我們可以清晰的看到把省份劃分到不同的象限（以橫軸表示碳排放量，縱軸表示碳生成率）：

第一象限：表示高碳排放量和高碳生產率，主要集中在浙江、廣東和江蘇這三個省份；第二象限：表示低碳排放量和高碳生產率，主要集中在北京、天津、廣西、江西、重慶、上海、福建、湖南、湖北和四川這些省份；第三象限：表示低碳排放量和低碳生產率，主要集中在海南、青海、安徽、云南、吉林、黑龍江、甘肅、寧夏和陜西這幾個省份；第四象限：表示高碳排放量和低碳生產率，主要集中在山東、河北、河南、遼寧和內蒙古這幾個省份；

在第四象限的省市是我們應該首先考慮的重點，因為它們的碳排放量高，尤其是山東省；而且其碳生成率極低，也就是說地區生產總值相對來說沒有達到應該達到的水平。當然，接下來可持續發展從低碳著手的話，也不能一味的發展這些省份的經濟，同時還應該降低其碳排放量，雙重效果才是滿足可持續發展要求的。第二象限的省市是我們可以借鑒學習的對象，因為它們的碳排放量相對很低，并且其碳生產率較高。這在很大程度上是因為這些省市大多以三產為主要的產業而不是工業，其能耗固然不高，并且大量的引入先進的科學技術，進行產業升級和轉型，不斷帶動本省市的經濟快速發展。

五、從低碳的角度提出實現可持續發展的政策建議

走可持續發展之路，在當下必須要走低碳發展道路，不同的地區經濟、社會、環境和人文發展狀況不同，因此，需要根據各省的實際情況來研究每一個省份的可持續發展戰略，下面我們結合以上分析來給出政策建議：

1、加快產業結構轉型升級

面對目前節能減排的巨大壓力，高耗能行業必然是首先進行限制發展的重點對象，而且必須對以高耗能、高污染的省市進行優先治理，如山東、河北、河南和遼寧等，對高耗能行業進行轉型升級，淘汰落后產能，并引進先進技術、科技和研發人才，大力推進高能耗、低效率到低能耗、高效率的轉變。就如河北是一個鋼鐵大省，必須在大力發展我省經濟的同時對鋼鐵產業進行轉型和升級，實現我省經濟的可持續發展。

2、大力發展低碳產業

在進行節能減排的過程中大力發展低碳產業，如節能環保產業等，而不是簡單的對高耗能產業進行轉移。就比如，北京市在節能減排的發展過程中把許多工廠轉移到我省的曹碑店等地，這些高能耗工業將對我省的低碳發展產生極大的阻礙，在今后發展我省經濟的過程中要大力引進高技術、低能耗產業，這要才不違背可持續發展的要求。

3、引入清潔能源、發展低碳技術

能源消費是碳排放的主要來源，大力降低煤炭、石油等的消耗才能從根源是解決碳排放問題，才能實現經濟的可持續發展。我國可以引入清潔能源，如風能、太陽能和核能等來替代傳統能源。另外，可以通過引入先進的低碳技術，提高能源利用效率。（作者單位：河北經貿大學）

篇8

中圖分類號：F1245；C934 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2016）10-0075-04

Abstract： This paper establishes the carbon allocation model by selecting from the proportions of the population， economy and historical emissions， according to three distribution perspective of equity principle， efficiency principle and grandfathering rule. In addition， it forcastes Chinese carbon emissions in 2020 distribution by nine different scenarios. Results show that， the perspective of grandfathering rule will result in increasing the total distribution of Chinese carbon emissions. Besides， it will play a big difference to the resourceful and huge emission provinces. The perspective of efficiency principle makes the smaller influence to the carbon emissions compared with grandfathering rule and mainly influences the carbon quota allocation of eastern developed area. And the perspective of equity principle has little impact on distribution of carbon quotas. In the end， it puts forward some policy recommendations， which is related to accelerate the pace of technology development， to eliminate backward production capacity through the supplyside reform， to improve the allocation of carbon rights mechanisms recommendations， etc.

Key words： carbon emissions； carbon quotas； distribution prediction； simulation model

1引言

全球氣候變暖引發的二氧化碳減排爭議已經成為各國經濟發展面臨的一個“矛盾”抉擇問題。中國作為最大的發展中國家明確表示，無論未來國際減排形勢如何變化，中國將持續走節能減排發展道路；并主動做出承諾到2020年單位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%～45%。為實現該目標，中國將實行碳排放總量控制；但在總量控制下如何合理分配碳配額將成為一大難題。合理分配碳配額，對于有效建立碳排放交易市場，通過經濟手段引導各省市走低耗減排的產業升級之路具有重要的意義。

目前國際上還沒有公認的碳配額分配原則，但公平原則和效率原則視角已得到學者的廣泛關注，而溯往原則視角卻爭議很大、研究很少。針對公平原則視角，Kverndokk[1]、Janssen和Rotmans[2]、丁仲禮[3]等研究發現人口規模對公平分配碳排放權有重要影響。對于效率原則視角，Zhou等[4]、李小勝和宋馬林[5]、鄭立群[6]等學者都基于DEA投入產出效率模型進行研究。在溯往原則研究上，Yi Wenjing[7]、查冬蘭和周德群[8]、宋德勇和劉習平[9]等從人均累計碳排放視角出發對碳權分配問題進行分析。而針對中國實際情況，國內學者多圍繞碳排放空間和效率展開研究。馬大來等[10]基于至強有效前沿的最小距離法分析了省際碳排放效率，及其區域差異性和空間相關性；孫立成等[11]、王秋賢等[12]利用不同模型方法進一步分析了碳排放空間分布特征和空間差異性。

當前研究主要有以下不足：首先，鮮有學者將歷史累計碳排放量作為一個獨立的整體進行分析。作為碳排放分配的基本原則，公平原則與效率原則主要考慮了當期數據的現實性，而溯往原則重點考查了往期數據的歷史性。其次，很少有學者基于我國實際情況，綜合不同的分配原則針對具體省份展開研究。而我國碳配額分配主要以省為分配對象，彭鵑等[13]研究也指出中國碳配額分配需考慮各省的發展實際；因此，具體省份的碳配額分配研究對我國實現節能減排目標具有重要的意義。鑒于此，本文綜合公平原則、效率原則和溯往原則分配視角建立碳排放分配模型，并設立九種不同的分配情景對我國2020年各省碳配額分配進行預測研究。

2模型構建和數據來源

21碳排放總量測算模型

本文基于IPCC清單法構建了碳排放總量測算模型，具體形式如下：

23數據來源

23.1總量數據來源

本文使用的是2005年和2020年的有關數據。2005年能源消費量、人口總數和GDP取自《中國統計年鑒（2014）》，2020年相關數據通過預測得到，能源碳排放系數取自IPCC《國家溫室氣體排放清單指南》。

本文利用人口自然增長率方法預測2020年各區域人口總數為1408億人；國家人口發展研究戰略課題組公布的國家人口發展的戰略目標，2020年人口總量控制在145億人；證明本研究預測結果可行。針對經濟增長預測，本研究假定2014～2020年間GDP維持穩定增長趨勢，即年均增長率為2008～2013年五年的平均增長率。其中2008～2013年中國各地區人口總數和GDP來源于《中國統計年鑒（2014）》。在預測2020年各省級區域歷史碳排放量時，首先利用式（1）測算2007～2012年中國各省級區域碳排放量，然后以2012年碳排放量為基數，利用平均增長率法預測2019年碳排放量，并以此作為2020年溯往原則視角下的分配指標。本研究中2007～2012年各地區能源消耗量數據取自《中國能源統計年鑒（2013）》。各省區2020年預測值如表1所示。

23.2碳排放分配數據來源

中國2020年節能減排目標為單位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%～45%。鑒于此，本文把降低40%設定為中國2020年的減排目標；再結合式（1）測算得2020年單位GDP碳排放限額為049噸/萬元，將其作為中國2020年單位GDP碳排放總額。

3情景設計和預測分析

31情景設計

為深入分析公平原則、效率原則和溯往原則分配視角對我國碳配額分配的影響程度，將選取的典型指標權重進行了代表性取值，并設定9種不同的分配情景，分別是：

32各省份碳排放預測分析

由表2可見，S1情景下我國碳排放分配總額與2020年碳排放限額差值最小；S3情景下各省所需的碳權分配總額最大，遠超過國家限額；S7、S8、S9處于中間水平；與S4、S5、S6三種情景分配結果相對比發現，三個分配視角的貢獻度從大到小依次為溯往原則視角、效率原則視角、公平原則視角。下面分別就3個分配視角的影響效果進行具體分析。

（1）溯往原則視角

S3、S5、S6、S9情景下，溯往原則分配視角所占權重最大，所需分配的碳配額總量最多。從省際角度來看，河北、山西、內蒙古等15個資源豐富、歷史排放量大的省市受溯往原則分配視角的影響較大；而內蒙古、山西、陜西等省市雖然能源消耗量較大，但經濟增長速度較慢，說明這些地區能源利用效率低。由上可見，溯往原則視角對中國大多數省份及東西部地區碳排放分配的影響很大，這是因為中國的能源結構和消費結構以煤炭為主，能源的過度消耗排放了大量的二氧化碳。雖然短期內不可能通過調整能源結構降低碳排放量，但是不潔凈煤炭的碳排放量遠高于石油和天然氣等其他能源消耗產生的碳排放量；因此，最簡單易行的減排方法是加強煤炭的清洗等工作。

（2）效率原則視角

效率原則視角占比較大的是S2、S4、S6、S8情景。S2和S8情景下分配的碳配額總量相差不大，分別為0584噸/萬元、0585噸/萬元；S4和S6情景下碳配額相差較大，為0539噸/萬元和0631噸/萬元，這進一步說明溯往原則視角在碳排放分配中起主要推動作用。整體來看，效率原則分配視角對于北京、上海、江蘇等發達地區的影響很大，經濟的發展耗費了大量的能源，直接導致碳排放量的升高。中國作為發展中國家，發展仍是第一要務，若大幅度限制發達省份的碳排放量必定會減緩我國經濟發展的腳步。因此，即刻顯著降低二氧化碳排放量是不現實的，各地應該根據實際情況在發展經濟的同時積極調整產業結構。

（3）公平原則視角

S1情景僅根據公平原則視角分配碳配額，為0493噸/萬元，最接近我國2020年碳排放限額。S4、S5、S7情景下公平原則視角所占比重最大，結果分配的碳配額總額比其他情景少，說明公平原則視角對碳排放分配的影響很小。將S7、S8、S9 三種情景的分配結果相對比，進一步說明公平原則分配視角有利于降低我國碳排放分配總額。由分析可知，人口比例分配指標對碳配額分配的影響較小，但人口公平性問題仍值得推敲。政府若要以公平原則分配視角為主進行碳配額分配，需要考慮人口流動情況，因為像北京、上海、廣東等經濟發達地區每年都會有大量的外來人員流入，會直接造成二氧化碳排放量的增加，只有將這些地區的人口數進行調整才能保證較公平分配。

4結論和建議

本文基于公平原則、效率原則和溯往原則分配視角建立碳排放分配模型，對我國2020年各省碳排放初始權進行分配預測。從分配結果來看，溯往原則視角會增加我國碳排放分配總額，效率原則視角的影響緊隨其后，而公平原則視角的影響程度較小。針對以上分析，本文提出以下幾點建議：

（1）加快技術開發速度，在提高能源利用效率的同時，積極改變能源結構。溯往原則視角在碳排放分配中占主要地位，短期內可以提高煤炭的清潔等工作；長遠來看，要加快技術開發速度，提高能源利用效率，同時加強核電、水電等可再生能源的開發利用并積極推進產業化。

（2）調整經濟結構，通過供給側改革大力淘汰落后產能，提升產業競爭力。效率原則視角對碳配額分配的影響略小，但卻直接影響著我國經濟的發展腳步，為此在發展經濟的同時，要努力調整其結構。通過供給側結構性改革，大力淘汰煤炭、化工、鋼鐵等領域的僵尸型企業，通過新型領域的創新發展，大幅度降低碳排放量。

（3）完善碳權分配機制，創建國家層面的碳排放權交易平臺。從我國實際國情出發，制定“共同但有區別”的碳權分配機制及相應的法律政策，保證碳權分配機制的有效實施。在有效分配碳配額的前提下，部分省份碳配額會有剩余，而個別省份的碳配額會不足，進行二級市場交易有利于碳配額的有效配置，同時利用價格杠桿提高碳配額不足省份的減排積極性，從而降低碳排放量。

參考文獻：

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[2]Janssen M ，Rotmans J. Allocation of Fossil CO2 Emission Rights Quantifying Cultural Perspectives [J].Ecological Economics，1995，13：65-79.

[3]丁仲禮，付博杰，韓國興，等.中國科學院“應對氣候變化國際談判的關鍵科學問題”項目群簡介[J].中國科學院院刊， 2009，24（1）：8-17.

[4]Zhou P， Z R Sun， D Q Zhou.Optimal Path for Controlling CO2 Emissions in China： A Perspective of Efficiency Analysis [J].Energy Economics， 2014， （45）：99-110.

[5]李小勝，宋馬林.“十二五”時期中國碳排放額度分配評估――基于效率視角的比較分析[J].中國工業經濟，2015，9：99-113.

[6]鄭立群.中國各省區碳減排責任分攤――基于零和收益DEA模型的研究[J]. 資源科學， 2012， 34（11）：2087-2096.

[7]Yi Wenjing， Zou Lele，Guo Jie，et al.How Can China Reach Its CO2 Intensity Reduction Targets by 2020――A Regional Allocation Based on Equity and Development [J].Energy Policy，2011（39）：2407-2415.

[8]查冬蘭，周德群.地區能源效率與二氧化碳排放的差異性――基于Kaya因素分解[J].系統工程， 2007，11：65-71.

[9]宋德勇，劉習平.中國省際碳排放空間分配研究[J].中國人口?資源與環境，2013，5：7-13.

[10]馬大來，陳仲常，王玲.中國省際碳排放效率的空間計量[J].中國人口?資源與環境，2015，1：67-77.

[11]孫立成，程發新，李群.區域碳排放空間轉移特征及其經濟溢出效應[J].中國人口?資源與環境， 2014，8：17-23.

篇9

早在2001年，國家環保總局就和美國環境保護協會合作，確立了在江蘇南通與遼寧本溪展開SOZ排污權交易的試點工作;之后相繼又在山西、山東等7省市促成推動中國SOZ排放總量控制及排污權交易政策實施的研究項目2012年1月國家發改委批準北京、天津、深圳、上海、重慶、廣東省和湖北省7個省市啟動碳排放交易試點7個試點碳排放交易所涵蓋了如鋼鐵、石化、化工、有色金屬、水泥、鋼鐵、電力、建材、紡織、造紙、橡膠、化纖、陶瓷、塑料、交通等工業以及航空、機場、鐵路、商業、賓館、金融等服務行業，將近2 000家企業，為2016年的全國碳交易市場的統一提供了基礎。通過7個試點城市的建設，國家發改委收集了近三年的碳排放數據，未來計劃用2-3年的時間完成全國統一碳市的設計工作，除管理辦法和配套細則，還包括溫室氣體排放報告登記系統、溫室氣體核算方法等。

憑借國內巨人的溫室氣體減排市場，及國際組織、國內政府的引導扶持，2005年中國正式加入CDM市場以來，CDM項目目前己穩居世界第一。截至2014年2月，己獲CERs簽發的CDM項目共計1 374個，支持全國90多個氣候變化項目的融資，帶來氣候資金積累達到140億。但CDM機制是京都時期妥協的產物，隨著京都議定書第一承諾期的到期，加之歐盟明確從2013年起新注冊CDM項目的CER只有來白LDC地區(指最不發達國家)進入，因此，全球的碳排放權交易機制逐步替代CDM機制己是不可避免的發展趨勢

2市場機制與命令與控制的行政機制

無論是節能資金的補貼還是碳稅的開征，都是通過行政的手段來達到節能環保的目的，從市場資源分配角度來看，并不能作為長期唯一的手段，就中國目前而言，從環保和經濟結構調整角度出發，短期的實現可以利用命令與控制的方式得以實現的，但是由政府主導所制定的強制企業減排、淘汰落后技術的政策往往缺乏靈活性和彈性，不能把排放額度安排在最有效率的行業和企業中去，不利于有效分配溫室氣體排放額度，也未必符合經濟規律，難免導致低效率，因此要更多地利用市場機制和經濟手段來實現碳排放強度降低的目標。但是，在現實世界中，科斯定理所要求的前提往往是不存在的，財產權的明確是很困難的，交易成本也不可能為零，有時甚至是比較人的，完全依靠市場機制矯正外部性也是有一定困難的，因此，結合當前我國的現有市場經濟體制，我國的碳減排應是以發展市場運行機制為主導，利用碳排放權市場交易量對產業結構變動產生影響的傳導機制，適當施以行政手段，配合強制減排政策，淘汰高能耗、高污染、高排放產業，實現產業結構的優化升級，加快節能減排的深化。

3碳排放權交易機制的法學思考

盡管國家及各省市在促進低碳經濟發展，開展節能減排制定了諸多的行政法規，但是沒有系統的國家級的立法，無法從根本上規范并有效有依據地制定長遠經濟發展計劃。而且，從完善有助于低碳經濟發展的法律與政策體系目標來看，有助于低碳經濟發展的法律與政策體系應該具備兩人功能:其一平衡各方利益，即公平。因為在低碳經濟發展中存在的最重要的一個矛盾是各方利益沖突，如果環境利益及相關的經濟利益在保護者、破壞者、受益者和受害者之間不能得到公平分配，導致受益者無償占有環境利益，保護者得不到應有的經濟同報，則低碳經濟的發展就會缺乏動力。其二有效地實施，即執行。法律、政策制定出來卻不能落實、執行，法就毫無意義。

目前，中國各試點在開通碳交易市場時，依據各省市產業、經濟等因素，借鑒國際碳市場交易制度、定價規律，政府制定了相關碳排放交易試行辦法，規范其流程，統一其標準。但與國際相對成熟的碳市場相比，國內試點仍需第一注重制度和規則的全而、預先公開，包括管理辦法、配套細則，具體細化到碳排放權如何拍賣，配額如何同購，拍賣資金如何使用等問題;其次要注重信息披露制度的完善，借鑒國際碳披露計劃，制定國家碳披露辦法。信息是市場流動的基礎，也是投資、交易的決策依據，這些信息的提前公開和披露，有利于改變參與主體和投資機構心理不穩的狀態，同時，通過披露企業與減少溫室氣體排放量的相關投資信息，有利于提高企業在消費者和公眾中的聲乏絞。

篇10

據有關數據顯示，中國制造業能源消費和碳排放總量占到工業部門的60%，遠高于工業部門中其他行業能源消費和碳排放所占比重。2009年國務院決定，到2020年中國單位國內生產總值二氧化碳排放比2005年下降40—45%。在這樣的背景之下，進行制造業經濟增長與碳排放的深層次的關聯研究，對有效實施減排工作和實現減排目標有著重要意義。

二、研究設計與方法

脫鉤理論主要是用來分析經濟發展與資源消耗之間的“耦合”關系。目前國內脫鉤指標研究大多集中在循環經濟和產業節能方面的研究。在國際上，OECD脫鉤指標和TaPio脫鉤指標體系是最為成熟的兩種低碳經濟評價指標。OECD脫鉤模型是2002年由經濟合作與發展組織建立的，用來測量經濟增長與環境壓力之間脫鉤情況的指標體系。2005年TaPio利用“脫鉤彈性”的概念，在OECD指標體系的基礎上進行細分，將環境、經濟指標的各種可能組合給出合理的定位，形成“TaPio脫鉤模型”。按TaPio脫鉤模型，我們將脫鉤狀態分為8個合理的可能區域（如圖1）。

與OECD體系相比，TaPio指標體系容易分析各種組合所導致的結果，作為政府政策擬定的參考，TaPio脫鉤指標較有優勢。基于此，本文采用TaPio脫鉤指標模型，對中國制造業經濟增長與碳排放的關聯進行實證研究，試圖從中找出規律，為國家制造業節能環保政策的制定提供一定的理論依據。

三、中國制造業的實證分析

本文數據來源于1993—2010年《中國工業經濟統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》及《中國統計年鑒》。為了剔除價格因素對指數的影響，本文將各年產值調整為1978年不變價。CO2排放量的計算采用的是《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中提供的參考方法，由一次能源消費導致的CO2排放量相加得到。

綜合數據處理的結果可以看出，中國制造業的碳排放強度大體呈現下降趨勢。與發達國家相比，當前我國制造業的碳排放強度仍然較高，但下降的速度較快，從1992年到2008年下降了29%。在20世紀90年代，中國制造業增加值、碳排放及能耗增長率的起伏較大，且波動極不一致；21世紀初我國正處于工業化快速發展階段，隨著經濟的快速增長，能源消費和CO2排放必然有合理增長，從圖中可以看出2005年之前碳排放正處于快速爬坡階段。但在“十一五”之后，隨著節能減排有關政策措施的出臺，碳排放及能耗增長率逐年下滑，2008年兩者增長率均不足5%。

上世紀90年代，中國制造業的經濟增長與能耗、碳排放之間的脫鉤程度每年基本一致。除1993年、1994年之外，其余年份能耗和碳排放增長速度均大大超過經濟增長速度，呈現“高能耗”、“高排放”的特征。這主要由于從上世紀90年代初開始制造業內部結構發生調整，制造業結構逐漸向資金和技術相對密集的重化工業部門轉移，工業增長以重化工業起主要帶頭作用的方式進行，重化工業比重逐漸上升。此外，重化工業的發展，還會帶動作為供給一方的原材料、能源以及這些產業相關制造業部門的發展，從而使得制造業能源消耗大幅上升。再加上中國是以煤炭為主要能源的國家，而二氧化碳的70%均來自燃煤，因此重化工業的迅猛發展，必然促使制造業能耗、碳排放量增長速度大大超越了制造業的經濟增長速度，造成經濟增長與能耗、碳排放的“擴張連接”。隨后，我們發現1998年我國制造業能耗、碳排放均呈擴張性“負脫鉤”，即能源消費及碳排放的增長速度超過經濟增長速度的幅度再次提高。主要受東南亞金融危機的波及效應，再加上我國抑制經濟過熱和低水平建設的政策影響，中國制造業經濟的增長速度必然會大幅減緩，使得1998年制造業經濟增長與能耗、碳排放的脫鉤狀態均呈擴張性“負脫鉤”。我們發現金融危機對隨后兩年也有所影響，但隨著經濟增長速度的回升，其影響程度在逐漸減輕。

到了21世紀，制造業經濟發展與能耗、碳排放的脫鉤彈性指數均呈逐年減小趨勢，表明制造業經濟增長與能耗、碳排放之間正在逐步脫鉤；并且與碳排放的脫鉤速度明顯快于能源消耗的脫鉤速度。此外，我們發現制造業GDP增長與能耗的脫鉤狀態主要集中在“擴展連接”范圍，而制造業GDP增長與碳排放的脫鉤則主要處于“弱脫鉤”狀態，這與我國的國情與發展階段的特征是密切相關的。在能源消耗方面，21世紀我國正處于工業化、城市化快速發展階段，制造業經濟的增長，加劇了能源需求快速上漲的趨勢，使得近年我國制造業經濟與能源消費的脫鉤情況一直處于“擴張接連”。在碳排放方面，21世紀我國制造業GDP與碳排放的脫鉤彈性系數每年均低于能耗的脫鉤彈性系數，碳排放與制造業GDP脫鉤彈性系數集中于弱脫鉤范圍，并且脫鉤系數逐年減小。此外，總體來看21世紀初的脫鉤彈性指數，制造業GDP與碳排放的脫鉤現狀明顯好于能耗脫鉤情況，所以當前制造業部門“節能”環節較“減排”環節更需要值得關注。

四、結論與啟示

本文利用TaPio脫鉤理論測算，可得出如下結論：

第一，總體來看，20世紀90年代，制造業的經濟增長與能源消耗、碳排放的脫鉤狀態呈現逐漸連接的趨勢。

第二，在21世紀初，制造業經濟增長與碳排放的脫鉤情況由“擴張連接”向“弱脫鉤”轉變。與20世紀90年代相比，脫鉤狀態更為明顯。

第三，從歷年脫鉤彈性指數的數值來看，從1998年起，脫鉤彈性指數呈逐年減小趨勢，雖然幅度較小，但足以看出制造業經濟增長與能耗、碳排放之間正在逐步脫鉤；并且中國制造業經濟發展與碳排放的脫鉤略快于能源消耗的脫鉤步伐。

從本文的研究結果中，我們還得到如下啟示：

第一，縱觀21世紀初中國制造業GDP與能源消耗、碳排放的脫鉤彈性指數，均呈逐年減小趨勢，說明制造業經濟增長與能耗、碳排放的響應關系有著良好的發展趨勢，制造業經濟對環境的壓力逐步減弱。

第二，綜合考慮我國國情，短時間內難以形成以石油、天然氣等為主導的能源消費結構。在未來較長一段時間內，我國將繼續保持以煤炭為主的能源結構，所以目前的制造業GDP與能耗、碳排放的脫鉤狀態要保持較長時間，所以要采取措施，加強制造業部門的節能減排力度。

第三，從21世紀的脫鉤狀態來看，制造業GDP與碳排放的脫鉤現狀顯然要好于能耗脫鉤情況。所以中國制造業部門的“節能”環節較“減排”環節更應值得關注。■

參考文獻：

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②朱躍中. 未來中國交通運輸部門能源發展與碳排放情景分析（二）[J]．中國能源，2001（12）：29—31

③張秀梅，李升峰，黃賢金等．江蘇省1996年至2007年碳排放效應及時空格局分析[J]．資源科學，2010（4）：768—775

篇11

二、概念引入設計

“排序”一節的知識理論上比較枯燥，排序算法比較多，各種排序算法的實現、區別和優缺點不容易理解。學生往往在學習時興趣不高，對于算法代碼、復雜度和穩定性等分析往往處于機械記憶，不能達到熟練應用的程度。讓學生對這一知識點產生興趣，并借助興趣提高學習效果是概念引入環節的一個重要考慮。筆者在本章節開始時，提出三個生活中的實際例子供學生思考：①網購時經常按價格或銷量的高低選擇產品，網站如何快速實現海量商品信息的排序？②如何對學生的成績按照某一學科或平均分排序？③打撲克牌抓牌時，手里的牌如何排放？學生往往在聽到這三個例子后會引發短暫的思考，突然意識到排序這一問題并不抽象，出現在生活的方方面面，而且非常重要，愿意了解相關技術細節。

三、算法講解設計

在講解排序算法前，??該先讓學生理解算法的主要思想。“選擇排序”的思路很簡單，即“拔大個”，每次在無序范圍找出最大的，交換到無序范圍的一端，無序區逐漸縮短，直到整個序列有序。在解釋時，采取一邊口述原理，一邊在黑板上對一個序列進行相應操作的方式可以讓學生非常直觀的了解這一非常接近手工排序的算法的基本原理。在講解完原理后，讓學生對一個序列用該方法手工排序，加深對算法的理解，體會算法的自然性。然后就可以按照傳統的做法，進行動畫演示，先演示逐步排序的動畫，再進一步演示逐趟的排序，最后自動演示一個完整的排序，讓學生對算法的印象更深刻。對于動畫的選擇，可以采用傳統的PPT動畫、Flash動畫和Gif動畫等，甚至可以播放一些真人模擬排序過程的視頻，提高課堂的活躍氣氛和學生的興趣。然后給出用編程語言，如Java語言描述的算法代碼。排序是一個比較復雜的問題，在實際應用中遠非對一組整數或浮點數進行排序那樣簡單。例如對商品，可以根據銷量排序，可以根據價格排序，可以根據好評率排序等。因而理論上講應該定義類描述待排序的物體，類中包含多個成員變量描述物體的不同屬性，即排序的鍵值，排序時選擇其中一個作為主鍵值，對多個對象進行排序。這樣做雖然提高了程序的功能和通用性，但大大提高了代碼的復雜性和實現算法的難度，讓教學的重心從算法的核心思想分散到類與對象的操作，不利于讓學生在短時間內快速而透徹的理解算法自身。因而可以采取簡化策略，即使使用面向對象的程序設計語言，也將問題簡化到只對一個整型數組進行排序，將所有其他復雜因素排除，將教學集中于算法的本質。在講解代碼前，可以先隱去最關鍵的部分，如循環體等，讓學生根據算法的原理自行補充。這一環節的一個難點是設計的程序設計語言細節較多，如數組、選擇結構、循環結構和數據交換等。對于《程序設計》這門課，排序的內容一般安排在學習數組時，此時學生對數組尚未完全掌握和理解，用數組實現排序算法比較有挑戰性。對于《數據結構》這門課，學生可能對相關知識有所遺忘。程度一般的學生可以先用自然語言或偽代碼書寫，再翻譯為編程語言，程度好的可以直接用編程語言書寫。如果學生普遍不能寫出，還可以對隱去的每一句代碼都加一個注釋，讓學生將注釋翻譯為代碼。最后再公布參考代碼，供學生糾錯。排序算法的實現通常有多種，對從小到大進行的選擇排序而言，每次可以將最小的數據交換到無序區間的左側，也可以將最大的數據交換到無序區間的右側。在用二重循環實現算法時，內外循環的循環控制變量可以表示多重意義，例如外層循環控制變量可以表示無序區間的左端點、右端點、第幾輪排序等，對每一種不同的變量意義，變量的初始值、循環條件、迭代方式和循環體可能都有區別。在代碼實現這一環節，應鼓勵學生用不同的方式去實現同一個算法，進一步加強學生程序設計的能力。最后是對算法的分析。對于選擇排序，從算法每次選擇最值再交換的做法能夠簡單地得到算法的時空復雜度。而對于算法的穩定性，從選擇排序存在非相鄰數據的交換過程也不難引導學生分析出這一算法是不穩定的。

四、案例分析設計

在完整講解算法之后，使用一些案例演示排序算法能進一步增強學生對算法的理解。在選擇實例時，數據應該豐富且量足夠大，包含隨機生成的數據、從小到大排好的數據、從大到小排好的數據等各種情況。每一輪排序后，輸出當前的結果，并在結束時輸出數據總量和所用時間。接下來可以將案例進行拓展，由數值排序引申到字符排序，因為字符的本質就是數值（Unicode或ASCII等），對字符排序既是對字符編碼的數值進行排序，因而“選擇排序”算法可以幾乎不加修改地用于對單個字符排序。然后可以將排序的方式引申為對二維數組，例如像Excel表中按照最后一列排序。學生很自然地容易想到，在排序時，只對最后一列數據進行最值的選擇，交換時整行數據都交換。但這樣做顯然數據的移動量較大，降低了速度，耗費了內存。這時可以啟發學生注意最后一列的排序結果影響的是二維數組行的排列，即行序號的重排。那么在排序時可以暫時忽略其他列，對行序號和最后一列構成的二維數組按照最后一列的數據進行選擇排序，每次交換都交換一整行，得到的行序號最終重排結果就是原二維數組每行的最終排列順序。只要按照這個順序重新排列各行就可以得到排序后的二維數組。這樣做的好處是，無論該二維數組有多少列，排序過程都只對兩列數據進行，時空復雜度都只和行數有關。

五、?n后實踐設計

篇12

摘要：本文基于1990—2011年中國省際面板數據，運用動態面板模型（GMM）對金融發展與二氧化碳（CO2）排放關系進行經驗研究。結果顯示：金融發展對人均CO2排放的整體影響并不顯著，而這是不同發展特征的省市產生不同作用互相抵消的結果；經濟發展水平和經濟開放度均會影響金融發展對CO2排放的作用，收入水平由低到中的提升會強化正向影響，達到高收入水平則會變為負向影響；隨著經濟開放度提升，金融發展會降低CO2排放。

關鍵詞 ：金融發展；二氧化碳排放；經濟開放度

中圖分類號：F830文獻標識碼：A

文章編號：1000-176X(2015)04-0040-07

收稿日期：2015-01-28

基金項目：教育部人文社會科學基金項目“西北資源開發生態補償金融支持政策體系研究”（12JJD790020）；陜西省教育廳科研計劃項目“陜西省生態補償的市場化機制與模式研究”（2013JK0105）；陜西省教育廳科研計劃項目“陜西環境效率、環境全要素生產率及其影響因子研究”（14JK1401）

作者簡介：陳欣（1974-），女，陜西西安人，博士研究生，副教授，主要從事資源與環境金融、農村金融等方面的研究。E-mail:jodeechen0719@aliyun.com

伴隨著中國經濟的高速增長，近三十年環境污染問題變得日益嚴重。人們開始逐漸關注經濟增長可能引起的環境問題，有關二者關系的研究隨之涌現。從邏輯上講，金融發展能夠推動經濟增長，同時經濟增長又可能與環境污染有關，那么金融發展與環境污染就可能存在某種程度上的關聯。

在當下的中國，金融發展在何種程度上影響了環境？而這正是本文試圖回答的問題。

在研究中，我們注意到，中國各省市地區經濟發展十分不平衡，且各省市具有不同的發展特征。一些省市地區經濟增長速度和金融發展十分迅速，而污染物排放的比例與趨勢卻在下降。與此同時，隨著經濟增長和金融發展，部分省市污染物排放比例卻大幅增加。這種不一致性一定程度上反映了金融發展與環境污染關系可能存在的復雜性。此外，大量有關中國經濟增長與金融發展的實證研究結果表明，選取不同的樣本會導致結論不同，比如研究如果采用總體數據得出的結論可能與利用不同省市地區數據得出的結論差別很大。金融發展與經濟增長關系的不確定性，同時也會導致金融發展與環境污染關系可能存在的復雜性。因此，本研究將利用中國跨省面板數據分析金融發展對環境污染的影響，并嘗試將樣本分組以體現不同省市的發展特征。這樣區分特征的分組研究，將有利于我們更加深入地把脈兩者之間的關系，繼而在推動金融發展的同時降低其對環境的負面作用，并實施適宜的舉措對環境產生積極的影響。

為便于分析問題，本文僅選擇二氧化碳排放來衡量環境質量，即將它作為污染排放的指標。這樣的選擇基于兩點原因：其一，二氧化碳受到國際社會的普遍重視與高度關注；其二，二氧化碳排放與其它污染物排放存在顯著的正相關關系。雖然各種不同的污染排放均會對環境質量造成影響，但對于中國金融發展與二氧化碳排放關系的深入剖析，無疑對我國實施宏觀調控以及碳減排的金融政策具有重要的參考意義。

一、文獻綜述

國內外學者對金融發展與環境質量關系的研究大多集中于定性研究，與此相關的定量分析十分少見，結論也不盡相同。從金融發展對環境影響的機理上來看，理論上存在正反不同方向作用力，因此，整體影響取決于不同方向作用力的相對大小。

一方面，金融發展可能導致環境惡化，其機理為：金融發展會促進經濟增長，經濟增長會引起能源需求增加，而能源需求增加通常意味著污染排放加大。從消費者的角度看，當一國發展金融服務時，消費者會因為貸款的易得性而擴大消費，購買房子、汽車和空調等大件商品，這些會直接增加能源需求；從企業的角度看，金融發展可使得企業融資變得更加便利，股票市場融資還在一定程度上降低了企業融資成本，這些都會促進企業擴大規模生產和擴張商業活動，從而也將增加能源需求。對于這樣一種關系，我們可將其表述為金融發展對環境影響的負面規模效應。國外學者Sadorsky［1］選取22個新興市場國家的數據，使用動態面板模型（GMM）方法檢驗這些國家金融發展對能源消費的影響，得出結論：當金融發展用股票市場度量時，股票市場交易額與股票市值對國民生產總值的占比，都對能源需求產生顯著的促進作用。Bello和Abimbola［2］通過對尼日利亞的金融發展進行研究發現，由于該國投資缺乏必要的監管，因而以證券市場資產表示的金融發展會導致環境惡化。對于中國金融發展與環境之間關系的實證研究雖然少見，但也有部分研究得出了類似的結論。Zhang［3］利用中國1980—2009年的時間序列數據，采用VECM 模型和協整檢驗、格蘭杰因果檢驗等計量方法研究，發現金融發展促進了CO2排放，其中金融規模對CO2排放影響最為顯著，而金融中介效率對CO2排放的作用則較小。徐盈之和管建偉［4］將金融發展變量納入EKC分析框架，以中國為研究對象，對氣、水、霧三種污染物進行回歸分析，發現金融發展加劇了環境質量的惡化。

另一方面，金融發展也可能減少能源消費和污染排放，其機理為：隨著一個國家或地區經濟的進一步發展，金融體系將會給予低污染和低能耗的企業更多的信貸資金支持，通過改變資金的產業投向，產業結構得以優化進而降低環境污染；金融發展還可以在一定程度上促進先進生產技術的投資增加，生產技術升級會逐漸淘汰高污染企業及生產方式［4］，從而使環境污染得以抑制。對于金融與環境之間存在的這一關系，我們可以將其表述為結構效應與技術效應。不僅如此，當一國經濟與金融發展達到一定程度時，國家政策、消費者偏好、經濟結構和市場機制等都會有抑制環境惡化。Tamazian等［5］選取金磚四國1992—2004年的面板數據研究金融發展與環境質量之間的關系，并加入美國和日本的數據進行實證檢驗，發現金融自由化和金融開放對減少CO2起到重要作用，它們能夠吸引高水平研發的直接投資，提升能源使用效率，進而抑制環境惡化。郭郡郡等［6］通過對96個國家1988—2007年的面板數據進行研究，發現僅上市公司市值和私營部門的國內信貸占比對CO2排放有影響，經濟發展水平和金融開放程度會對金融發展與CO2排放之間的關系產生影響，收入水平和金融開放程度的提高均會減少CO2排放。Shahbaz等［7］對巴基斯坦的CO2排放進行研究，認為在控制了經濟增長、人口規模和能源消費等因素后，金融業發展減少了CO2排放，而這暗示促進金融部門的發展可成為降低CO2排放的一個政策工具。對于中國的研究，也有類似的結論。Jalil和Feridun［8］利用中國1953—2006年的數據，采取自回歸分布滯后（ARDL）模型檢驗金融發展和環境污染之間的長期關系，發現金融發展能夠減少CO2排放。顧洪梅和何彬［9］ 采用1979—2008年中國各省的面板數據，通過建立P-VAR模型考察區域金融發展與CO2排放之間的動態關系，發現區域金融發展的深化對碳排放具有顯著的抑制作用。郭福春和潘錫泉［10］基于Gregory-Hansen結構突變檢驗，對浙江省1995—2010年期間是否發生經濟轉型升級和金融支持低碳經濟發展進行了定量分析，認為經濟增長、人口規模效應，能源使用效率低下依然是浙江省CO2排放量的引擎，而金融信貸服務支持卻能有效地降低CO2排放，對浙江省低碳經濟的發展具有強勁的“推進效應”。

不同的實證研究結果表明一個事實，如果所選樣本和利用的方法不同，可能會得出不同的結論。基于此，現有實證文獻還存在兩點不足：一是文獻要么采用跨國數據，要么采用中國總體統計數據，再有就是以中國個別省市為樣本進行研究。前者無法體現中國地區差異下金融發展與環境關系的復雜性，其結論可能存在偏差；后者的結論則在廣泛意義上缺乏代表性。二是現存研究并未分析和探討中國不同省際地區發展特征差異對金融發展和環境污染關系的影響。本文將在這兩個方面進行推進：第一，為把握中國金融發展與CO2關系的總體狀況，將使用包括所有不同發展特征省市的跨省面板數據，在EKC基本模型的基礎上進行經驗研究。第二，在研究金融發展對CO2整體作用的基礎上，深入探討經濟發展水平和經濟開放程度差異對二者關系所造成的影響。

二、模型設定與變量描述

1.模型設定

為檢驗金融發展與CO2排放之間的關系并體現動態調整過程，

本文采用動態面板模型，用差分廣義矩方法對模型進行估計。在利用分省面板數據研究金融發展對CO2排放的影響時，基于基本的EKC模型，不僅考慮將影響CO2排放的各種因素作為自變量，而且基于CO2排放可能具有的較強路徑依賴性（生產和消費行為存在路徑依賴），將因變量的一期滯后項也作為自變量之一。同樣，FDI（外國直接投資）也具有滯后效應，因而在模型中也引入FDI的一階滯后項作為自變量。這樣，以動態面板數據模型為基礎，模型（1）的基本形式為：

模型對除IND的自變量和因變量均做了對數處理，γlnFDit的系數即為金融發展對CO2排放的影響。依據郭郡郡等的研究，由于樣本地區的發展特征不同，金融發展對CO2排放的影響可能會存在差別，γ值則能夠反映這一差別。因此，我們在模型（1）的基礎上，引入與發展特征有關的表示收入水平和經濟開放程度的虛擬變量，得到模型（2）和模型（3），進一步研究收入水平以及經濟開放度差異可能對金融發展與CO2關系造成的影響，具體為：

模型（2）在模型（1）的基礎上引入了表示收入水平的虛擬變量，將樣本省市按收入水平劃分為三組，基準組設為高收入水平組，Minc和Linc分別為代表中等收入組和低收入組的虛擬變量。由此，lnFD的系數γ1表示高收入水平組的金融發展對CO2排放的影響，而系數γ2和γ3則分別表示與高收入水平組相比，中等收入和低收入組金融發展對CO2排放的影響。

模型（3）中加入了表示經濟對外開放程度的虛擬變量，以OPEN表示，以FDI占GDP比衡量。將樣本省市分成兩組，基準組設為經濟開放程度高的省市地區。這樣，lnFD的系數γ1表示經濟開放程度高的省市金融發展對CO2的影響，而OPEN×lnFD的系數γ2則表示相較高開放組而言，開放程度低的省市金融發展對CO2排放的影響。

2.變量選取與描述

因變量Cit為i省t年人均CO2排放量，自變量則主要由三部分組成：

（1）因變量的滯后項Ci，t－1，以前期人均CO2排放量表示。對于CO2排放的測算，基于能源消耗過程中CO2產生的基本化學原理，采用其中相關參數及公式進行估算，某省碳排放的計算公式為：

其中：CO2代表估算的某省CO2排放量，Ci為該省第i種能源產生的CO2排放量。參考周建和易點點［11］文獻的做法，將排放CO2的能源分解為原煤、原油、天燃氣三大類，i=1，2，3分別代表三種化石能源，按照這三大類能源的統計口徑進行各省CO2估計。Ei代表該省第i種化石能源的實際消費量；NCVi為轉換因子，表示第i種能源每千克消費釋放的熱量；CCi為第i種能源燃燒時單位熱量的含碳量；COFi為第i中能源消費釋放碳時的氧化率；44和12分別是CO2的分子量和C的分子量。NCVi來源于《中國能源統計年鑒2008》附錄4中的平均低位發熱量，CCi和COFi來源于IPCC（2006年）和《中國溫室氣體清單研究》。

（2）控制變量，包括人均收入Yit及其平方，經濟對外開放程度FDIit－1，產業結構INDit和能源消費強度ENit。其中，人均收入Yit以地區人均生產總值衡量，產業結構以工業產值占GDP的比重衡量，能源消費強度以單位GDP能耗（噸標準煤/萬元）衡量，對外開放程度以外商直接投資額占地區GDP比重衡量，FDI數值的計算方法為以每年外商直接投資額美元標價數值乘以每年的平均匯率。

（3）金融發展變量FDit，以各地區金融機構貸款占GDP比重衡量。目前雖有許多研

究集中于以銀行信貸、股票市場以及債券市場規模占GDP比重衡量金融發展水平，但本文僅以貸款占比進行表征，原因有三：第一，目前我國企業融資主要依賴于銀行信貸，直接融資比重較小，而貸款對于企業擴大規模生產或進行技術革新作用最大最直接。第二，中國的債券市場始于2005年，可得數據較少，并且對整個金融體系影響十分有限，因而未用其表征金融發展。第三，部分研究將股票市場規模與效率作為表征金融發展的變量，但值得注意的是，這些都是基于國家層面數據的研究，作為對一國金融市場發展的考量，在研究中使用股票市場發展指標是適宜的。但本文是基于省際面板數據的研究，如采用各省股票市場數據表征金融發展則會出現這樣的問題：公司上市融資歸屬一個省市，其業務卻覆蓋跨越多個省市，因而所產生的CO2被統計在多個省市。這樣，如在研究中采用按省劃分的股票市場交易額或市值作為衡量金融發展的表征就會發生嚴重誤差，其邏輯也是不通的。因此，本文對于股票市場指標不予納入。

模型選取了中國29個省市作為研究對象（因西藏數據缺失，重慶后設為直轄市統計容易出現偏差，故排除這兩個省市），時間段取為1990—2011年。表1給出了模型估計中變量設計及數據來源，表2是對變量的統計性描述。

三、經驗結果分析

動態面板GMM 估計有一步和兩步估計，本文采用經驗應用中常用的一步估計量。考慮到估計有效性，我們采用AR(1)、AR(2) 統計量對應的P值和Sargan統計量對應的P值來聯合檢驗所采用的工具變量的有效性［12］。檢驗結果中的J統計量是Hansen(1982) 提出的，它是基于GMM 目標函數和矩條件約束個數的Sargan檢驗。表3給出了整體樣本、按照收入水平和經濟對外開放度分組的模型（1）—模型（3）的估計結果，Hansen檢驗及AR檢驗的P值均表明所采用的工具變量表現良好，并且過度識別條件成立。

1.整體估計結果

模型（1）的估計結果顯示：L.lnC作為因變量的滯后項系數估計值為0.191，且統計量在1%的水平上顯著，這說明當期的CO2排放受前期的CO2排放的顯著影響，同時意味著CO2排放與其它污染物一樣，都具有路徑依賴性；控制變量lnY、(lnY) 2、L.lnFDI、 lnEN和 IND的系數估計值都在5%的水平上顯著，具體分析為：首先，β1>0 且β2<0，即收入的一次項系數為正而二次項系數為負，表明CO2排放和其它污染物有著類似的特點，即排放符合環境庫茲涅茨倒U曲線的假說；其次，β3<0，即外商直接投資的滯后項對人均CO2排放產生了負面的影響，表明外國直接投資的提高會減少人均CO2排放；最后，β4和β5均大于0，即工業產值占GDP比重的提高和能源使用強度的增強均會加大人均CO2排放。金融發展變量統計結果并不顯著，似乎說明金融發展未對CO2排放產生顯著影響，但更可能的原因是：各個地區發展特征不同，不同省市金融發展對CO2排放產生了大小及方向上不同的影響，這些影響在整體回歸中相互抵消，從而使得整體估計中金融發展變量變得不顯著。因此，對于這樣的模型檢驗結果，我們不能簡單地將其解釋為金融發展對CO2排放沒有顯著性影響，反而需要進一步研究不同特征差異給實證研究結果帶來的變化。此外需要注意的是，人均收入lnY和能源消費強度lnEN的系數估計值比其它變量的系數估計值都大，這表明相比較其它影響CO2排放的因素而言，收入水平和能源消費強度對CO2排放產生了更大的影響。

2.按收入水平分組的估計結果

對模型（2）的估計結果，我們重點關注金融發展變量的系數估計值。模型（1）整體樣本的金融發展變量估計量并不顯著，但卻不能簡單得出結論認為金融發展與CO2排放并無關聯。事實上，整體樣本回歸可能由于忽視樣本的不同特征而存在結果失真，與事實相違。具體講，即顯著的正向影響和顯著的負向影響可能互相抵消，這樣便產生了利用整體樣本回歸時估計的整體影響不顯著的情況［6］。模型（2）的估計就進一步揭示了不同經濟發展水平下金融發展對CO2排放的影響的不同。

引入表示收入水平的虛擬變量，將樣本按收入水平分組的估計結果顯示，虛擬變量及基準組的金融發展系數均在5%的水平上顯著，這表明區分收入水平進行模型估計是適宜的。lnFD的系數估計值為負值，說明金融發展在作為基準組的高收入水平省市會對人均CO2排放產生負向的影響。Minc×lnFD的系數估計值為正，說明相對于高收入省市，中等收入省市金融發展對人均CO2排放表現出相對的正向影響，而r1（基準組金融變量lnFD的系數）與r2（Minc×lnFD）的相加之和為正，進一步表明中等收入省市金融發展會增加人均CO2排放。與中等收入省份相似但略有不同的是，雖然Linc×lnFD 的系數估計值r3也為正，但比Minc×lnFD的系數估計值小，因此表明，相對于高收入省市，雖然低收入省市金融發展對人均CO2排放也表現出明顯的正向影響，但這種影響要比中等收入省市正向影響小。而將Linc×lnFD的系數估計值和lnFD的系數估計值相加后發現，金融發展對人均CO2排放也具有正向的影響，但比中等收入省市要小。

整體估計結果反應了這樣一個特征：當收入水平從低向高變化時，正的交叉項的系數估計值會隨收入水平提高變大，即中等收入省市金融發展會進一步加大人均CO2排放；但當人均收入進入到高收入水平的時候，系數又會變為負值，說明隨著收入水平進一步提高，金融發展反而會減少CO2排放，從而有利于環境改善，而這也是符合中國經濟發展特征的。

3.按經濟開放度分組的估計結果

模型（3）估計顯示了引入虛擬變量，按照經濟對外開放度進行分組估計的結果。因為模型以經濟開放度較高的國家為基準組，因而lnFD的系數估計值就表示了經濟開放度高的省市金融發展與CO2排放的關系。lnFD的系數估計值在統計上顯著，且估計值為負，說明對于經濟開放度高的省市，金融發展會減少人均CO2排放。OPEN×lnFD表示代表經濟開放度的虛擬變量和金融發展變量相乘，其估計值為正且統計顯著，說明相對于基準組，經濟開放度低的組金融發展對人均CO2排放表現出更為明顯的正向影響。將交叉項的系數估計值與基準組金融變量的系數估計值相加后，我們可以得到經濟開放度低的省市金融發展對人均CO2排放的影響，此時可以發現，金融發展的系數估計值為正，說明對經濟開放度低的省市，金融發展會導致人均CO2排放增加。

4.CO2排放對金融發展的彈性

由于我們對CO2排放和金融發展（FD）做了對數處理，因此lnFD 的系數估計值以及分組計量的交叉項系數估計值與基準組系數估計值的相加值可被視為CO2排放對金融發展的短期彈性。長期彈性的計算公式為［6］：

長期彈性=短期彈性/（1-α） （5）

其中，α為因變量的一階滯后項的系數估計值。依式（5）可知，長期彈性大小與短期彈性大小及滯后項系數有關，當期的CO2排放對前期CO2排放的依賴性越強，即α估計值越大，長期彈性越大。CO2排放對金融發展的短期彈性和長期彈性的估算結果如表4所示。

表4僅報告了根據統計上顯著的金融發展變量系數估計值計算的彈性，CO2排放對金融發展的長期彈性與短期彈性符號相同，這表明長期影響不會從方向上改變短期影響，但CO2排放的路徑依賴性會放大短期影響。低收入省市CO2排放對金融發展的長短期彈性均為正，隨著收入提升至中等收入水平，彈性并不會減小，反而加大。當收入進一步提升至高收入水平時，彈性才發生方向性的變化，符號轉變為負。當經濟對外開放程度由低向高變化時，CO2排放對金融發展的彈性由正轉負。基于這樣的變化和規律，我們可以認為收入水平的提高對環境質量改善的前提是要進入到高收入水平，而隨著經濟對外開放度的提高，金融發展會抑制CO2排放。

四、結論與政策建議

本文基于1990—2011年中國省際面板數據，以金融機構貸款占GDP比重作為衡量金融發展（FD）的變量，首先研究整體上金融發展對CO2排放的影響，其次引入虛擬變量對不同收入水平和經濟開放度的省市進行分組研究，分析收入水平和經濟開放度變化對二者關系的影響，最后計算CO2排放對金融發展的短期彈性與長期彈性。研究結果表明：

首先，金融發展對CO2排放的整體影響并不顯著。基于后續分組研究，我們認為這樣的模型檢驗結果是忽視了不同省市的發展特征造成的。當按收入水平和經濟開放度進行分組研究時，不同分組的金融發展變量系數估計值均在5%的水平上顯著，且大小和方向存在很大差異。這表明，收入水平和經濟開放度差異會對結果造成影響，整體樣本回歸中，這些不同方向的影響相互抵消從而使得金融發展變量回歸結果不顯著。整體和分組樣本回歸顯著性的不同表明，發展特征會影響金融發展與CO2排放的關系，如果對特征差別不加以考慮，整體研究結果就會掩蓋了不同省市金融發展對環境污染的真實影響。

其次，將樣本省市按經濟發展水平和經濟開放度分組，能夠發現：金融發展對CO2排放的影響由于收入水平和經濟開放度不同而有所不同。當收入水平從低向高提升時，金融發展對CO2排放的正向影響開始加大，后來進入到高收入則會變小，轉為負向影響。這樣的結果也符合中國的實際情況：在經濟發展水平低的時候，企業從銀行獲得的貸款少，金融對環境的作用主要為規模效應，金融發展會對CO2排放產生正向影響。當收入水平逐漸提高時，經濟活動也較低收入時有了較大增長，工業化程度相對提升，金融發展（我們這里主要指銀行貸款）會進一步促使企業擴大再生產和個人增加消費，從而比低收入省市更加加大CO2排放。高收入省市通常經濟結構已經有所調整，不依賴于工業，而金融機構貸款等也更多地用于產業升級和技術革新，因此，金融發展會對CO2排放產生抑制作用。對于經濟開放度的結果表明，經濟開放度的提高會加大金融發展對CO2排放的負向影響，即減少CO2排放，而這不僅符合中國實際情況，也與相關研究結論相吻合。國外直接投資常常能夠對一個國家起到促進技術升級和改造的作用，一個省市如果對經濟開放度高，資金也越多地投入到與技術改造和升級相關的領域中去，因而抑制了CO2的排放。

最后，彈性的計算結果顯示，長期彈性與短期彈性符號是一致的，但長期彈性大于短期彈性，即放大金融發展對CO2排放的影響。低收入省市和中等收入省市，CO2排放對金融發展的長短期彈性均為正，只有等到收入提升至高收入水平時，CO2排放對金融發展的彈性才變為負。當經濟開放度提升時，CO2排放對金融發展的彈性會逐漸由正變為負。

由于金融發展會對CO2排放產生影響，因此，我國在制定政策時必須考慮使金融發展與CO2減排政策不相沖突，發揮金融發展能夠改善環境的積極作用同時減少其對環境產生的負面影響。如此，才能使節能減排的難度和成本在金融發展中得以減低。基于本文的研究結果，我們提出如下的政策建議：

首先，加強信貸市場監管，合理分配信貸比例和信貸方向，尤其加強對中等收入省市信貸管理。我們能夠發現，中國CO2排放與人均收入關系符合環境庫茲涅茲倒U曲線，而金融發展也是在中等收入省市對CO2排放產生最大的正向影響。因此，對中等收入省市應有效管控工業企業的信貸規模，同時給予環境友好型企業一定的信貸支持，對積極創新的私營部門降低貸款難度，使金融產生更多的結構效應和技術效應。具體來講，一方面金融機構應采取政策窗口指導等手段引導信貸資金流向低碳產業，另一方面金融機構可聯手環保部門建立“綠色信貸體系”和綠色信貸激勵機制，加大對碳技術創新的資金支持，為低碳產品研發和實施低碳理念的企業提供資金支持。

其次，進一步引進外國直接投資，擴大經濟開放度。我國外國直接投資對CO2排放總體產生了負面影響，這說明FDI起到的技術和結構效應超過了規模效應。此外，省市經濟開放度越高，金融發展對CO2排放越能起到抑制作用，因此在信貸上，我們應鼓勵和支持FDI，并且在引進FDI時關注其是否為環境友好型企業，積極引導其發揮技術擴散效應。

再次，因地制宜地制定金融發展政策，并與經濟發展所處的階段相適應。對于中等收入和低經濟開放度省市，在制定金融政策時要格外關注金融發展可能對環境產生的破壞作用。由于研究結果顯示高收入水平和高經濟開發度下金融發展會對CO2排放起到抑制作用，因此從長遠看，化解金融發展和環境之間矛盾的有效路徑便是提升經濟發展水平并擴大經濟開放度。

最后，加強環境金融產品創新，強化低碳消費理念。研究表明，碳排放具有明顯的路徑依賴性，這不僅表明企業生產存在慣性，同時表明人們的消費理念和生活方式也具有慣性。因此，從生產角度，我國商業銀行應充分發揮綠色信貸作用，鼓勵低碳產業發展，保險、證券和基金等也應加快開發金融工具，增加對低碳經濟的融資信貸服務，以此推動綠色低碳產業發展。從消費角度，可以通過灌輸低碳思想和理念轉變人們高碳的生活方式，銀行也可在消費貸款上鼓勵低碳消費行為，減少人均碳排放水平，并因此間接影響企業生產，降低CO2排放。

參考文獻：

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篇13

 

【關鍵詞】

4G牌照 TDD-LTE FDD-LTE 隔代競爭 技術驅動 主流網

中圖分類號：F621 文獻標識碼：A 文章編號：1006-1010（2013）-19-0058-05

收稿日期：2013-07-24

責任編輯：左永君 zuoyongjun@mbcom.cn

4G牌照，可以類同“教育界的指揮棒”——高考，完全可以成為一根威力巨大的指揮棒，激發出運營商、通信產業甚至IT產業的非凡效能出來，而不僅僅是作為4G頻譜分配許可證。這兩種境界，宛如圍棋9段與1段的區別！

 

1 當前流行的方案

如果按中國移動、中國電信、中國聯通的“移翼沃”順序排列，以T代表TDD-LTE，F代表FDD-LTE，那么國內目前最常見的分配方案有：

方案一：先期TTT（移動、電信、聯通都是TDD），兩年后再來FFF或0FF（0FF表示移動不上FDD，而電信聯通上），稱為TTT+0FF方案。

方案二：TFF。這是現有三大網絡的自然演進。

方案三：TTT。這是TD派力推的，移翼沃各只建一個TDD網。

方案四：TTF。電信對此很糾結。

方案五：TFT。聯通更糾結。

方案六：TT'T"。電信和聯通成為虛擬運營商，各自借道移動4G網絡。

方案七：（T/3）（T/3）（T/3），三家分片建設TDD。

2 利弊分析

對于以上七個方案的利弊，下面按倒序開始分析。 

方案七（T/3）（T/3）（T/3），是諸侯割據經營或割據建網，顯然不符合網絡化、全網運營和高度兼容性等要求，邊界鴻溝巨大，協調太復雜，用戶故障責任和體驗責任不清，發展驅動力不足，不妥。

 

方案六TT'T"，雖然節約投資，但有摁下電信聯通讓其沒有根基之嫌（主要是其他回報不明顯），顯然也不妥。

方案五TFT，投資比較大，聯通也最不樂意，不如方案四。

方案四TTF，電信同時攤到CDMA和TD兩個弱產業鏈，而且高度受制于高通，電信如此必死。另外該方案中，弱勢的中國TDD產業鏈未必能夠戰勝強勢的FDD國際產業鏈。這種“主要根據地不安全，搭上一個兄弟”的做法，顯然也不妥。

 

方案三TTT，有兩大風險：一是，TDD不是電信聯通的自然演進方向，如果日后電信或聯通在TDD上發展不好，責任會不明晰；二是，如果TDD還像TD-S那樣，進展不夠快，性能又不夠好，扭轉不了產業鏈弱勢，最終敗給國際優勢產業鏈，整個中國通信業就可能雞飛蛋打，又落后于世界——這也是不可承受之重！

 

方案二TFF，運營商站在自身角度，雖然皆大歡喜，但是弱勢的TDD產業鏈被兩個成熟的產業鏈（FDD-WCDMA、FDD-CDMA2000）夾擊，勝算較小，岌岌可危，缺乏安全可控性，從國家戰略決策上看，顯然也不妥。

 

最后一個方案是呼聲最高的方案一TTT+0FF，也就是電信聯通混合組網模式。分析起來，其依然有如下五個缺陷：

（1）電信與聯通都是TF混合組網，投資增加。在假設各網質量都一樣的情況下，T+F網的組合比單網投資加倍（假設FDD網與TDD成本相同），這樣總共將是5張網，比方案五和六的1張大網的投資多了4倍！

 

（2）帶來普遍的TF兼容性問題，增加網絡成本和運營成本。

（3）電信聯通有可能將TDD作為點綴，暗度陳倉，主力還在FDD。這和TFF方案本質上的缺陷一樣：弱勢的TDD最終未必會取勝。比如，可能導致網絡部署與業務商用鏈條傾向FDD，國際運營商不需發展TDD即可實現與中國的漫游和進入中國市場。

 

（4）電信與聯通同時經營FDD與TDD兩張網，和2G時代聯通同時經營GSM和CDMA兩張網情況類似，造成了左右手互搏的尷尬和痛苦。區別只是在，2G時是一家，4G時是2家。同一類陷阱，前面跳過一個，現在跳兩個？

 

（5）雖然TDD提前兩年，但是電信、聯通還是糾結，究竟兩年后主力FDD還是TDD呢？如果主力建設FDD，為什么要白等2年，延誤商機？如果主力TDD，為什么還要FDD呢？邏輯上首先有悖論。

 

如此看來，七個方案各自都有其若干重大缺陷，作為戰略決策都不能令人滿意！

3G牌照的配置已經很難，現在看來，4G牌照更難！

但是，4G牌照決策又不宜拖延。3G牌照的發放，中國已經晚西方十年，4G不能晚太多，否則整個產業鏈都被動。4G的博弈，猶如戰爭，不僅戰略和資源配置要正確，而且還要搶占先機，方能主動。如果4G牌照及時發放，后面的5G牌照又領先西方，則中國通信業將占據先機。

 

所以，我們應該換一個角度，注入更多的智慧與精力，梳理出可行的、安全的中國4G牌照的戰略、原則和具體方案，方能決勝。

3 4G牌照的應有戰略定位

4G牌照，應是中國4G戰略的一部分。中國的4G戰略定位，應該是：

依托3G戰果和資源（TD-SCDMA、CDMA2000、WCDMA），推動中國4G（以TDD為主流、FDD為輔助），以體量、技術競爭力、資源配置能力和意志力取勝，成為世界主流或準主流；再依托4G戰果，在5G戰場取得完勝，成為全球通信的王者，使得“普天之下，莫非王土”，當然，也和其他通信諸侯和諧共處（這里的王者是指影響力）。

4 4G牌照的配置原則

不論中國4G牌照如何配置，要實現中國4G和5G的理想發展，4G牌照的發放，都應該有如下一般性原則（A系列）和針對性原則（B系列）：

4.1 一般性原則（A系列）

A1：公正。公正，看上去是最平淡的一條，卻也是威力最大的一條。只有公正，才有真理；只有真理，才能夠和外人競爭。反壟斷和適當的競爭，也是公正的一種。