基于效率与消费视角的中国省份碳减排任务分配与成本分担研究
发布时间：2020-12-23 05:31
应对气候变化已经成为全球面临的一个公共问题,减少碳排放,推行低碳发展已经成为世界各国的共识。作为最大的发展中国家,近几十年来,中国经济在城市化和工业化的推动下持续增长,由此带来的能源消耗和二氧化碳排放也越来越大,中国政府所面临的碳减排压力较大。碳排放需要包括生产者和消费者在内所有人的共同关注和参与,虽然碳排放多发生在生产领域,但是生产活动最终是为了提供各种产品和服务以满足人们物质和精神的消费需要。从消费侧入手,通过影响人们的消费观念,促进低碳消费行为,寻求绿色可持续消费,对于碳减排工作也具有非常重要的意义。本文首先采用非参数化的距离函数法计算不同省份的边际碳减排成本,进而测算出不同省份的边际碳减排效率。然后构建生产与消费之间的关系矩阵,将投入产出数据中的各生产行业居民消费分解为不同类型中的居民消费,并使用交叉熵值法对这种关系进行系统优化,同时将资本形成看作为当期生产的一种再投入,对传统的列昂惕夫逆矩阵加以改进,最终得到测算中国各省份居民消费全生产周期碳排放量的投入产出模型。另外使用对数平均迪氏指数法对中国各省份居民消费全生产周期碳排放量的驱动因素进行分解,选取了消费碳排放强度、居民消费...
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：91 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
硕士学位论文32居民消费类型碳排放量呈现出稳定的增长趋势，城镇居民的居民消费碳排放量和增长幅度普遍高于农村居民，另外城镇居民的各类居民消费碳排放量和农村的各类居民消费碳排放的变化趋势存在一定的差异，并呈现出不同的变化特征。具体地，对于城镇居民，海南、重庆、宁夏等省份地区的居民消费碳排放量虽然较低，但是其年均增长率是最高，其年均增长率分别为26.46%、26.58%、26.90%。主要原因可能是这些省份的城镇居民消费碳排放量在2002年较低，同时由于其城镇化水平加快和居民消费水平进一步提高，这两个方面导致了其年均增长率较高。北京、上海、广东等省份地区的居民消费碳排放量的年均增长率较低，分别为-0.26%、1.06%、4.43%。这些数据与居民总体的消费碳排放量的趋势保持一致，2002农村2002城镇2007农村2007城镇2012农村2012城镇图4-2城镇与农村居民各消费类型的碳排放量Figure4-2Carbonemissionsofdifferentconsumptiontypesofurbanandruralresidents一方面说明了造成这种现象的原因是这些省份地区的经济发展水平较高，其居民消费水平在近十几年来变化不是很明显，所以其居民消费碳排放量的年均增长率
增长的两个主要因素，城镇化水平和人口规模对于促进居民消费碳排放量增长的作用相对较小；对于广东，居民消费碳强度是抑制增长的主要因素，居民消费结构和城镇化水平对农村居民消费碳排放增长起到抑制作用，其他因素均起到不同程度上的促进作用；对于新疆，居民消费结构是抑制居民消费碳排放量增长的唯一因素，同时城镇化水平对于农村居民消费碳排放增长起到抑制作用，居民消费碳强度和居民收入水平对于促进消费碳排放增长起到主要作用，人口规模促进作用较校图4-3为2002-2012年不同消费类型对居民消费碳排放量的影响。图4-32002-2012年不同消费类型对居民消费碳排放量的影响Figure4-3Theinfluenceofdifferentconsumptiontypesoncarbonemissionofresidentsin2002-2012在居民消费结构因素中，不同居民消费类型对于不同省份的居民消费碳排放量增长的贡献作用也不同。总体上来看，食品消费和居住消费是驱动居民消费碳排放量下降的两个主要因素，文教娱乐消费和其他消费驱动农村居民消费碳排放下降，而促进城镇居民消费碳排放增长，其他四类居民消费都是促进居民消费碳排放量增长的因素。具体地，在2002-2012年期间，对于江苏，食品消费和居民消费分别驱动居民消费碳排放下降了368.44%和372.40%，其他消费驱动农村居民消费碳排放下降了39.16%，衣着消费、交通通信消费、家庭设备及用品消费、医疗保健消费分别驱动居民消费碳排放量增长了48.40%、119.62%、699.25%、89.85%。对于上海，食品、居注家庭设备及用品、文教娱乐、其他消费对于农
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国工业化进程及其对全球化的影响[J]. 黄群慧. 中国工业经济. 2017(06)
[2]终端居民消费不同项目间接碳排放的高效核算模型研究[J]. 柴士改. 统计研究. 2015(11)
[3]基于DDF动态分析模型的边际碳减排成本估算——以天津市为例[J]. 陈立芸,刘金兰,王仙雅,张臻. 系统工程. 2014(09)
[4]基于不同原则下的碳权分配与中国的选择[J]. 王倩,高翠云,王硕. 当代经济研究. 2014(04)
[5]长期气候变化——IPCC第五次评估报告解读[J]. 董思言,高学杰. 气候变化研究进展. 2014(01)
[6]IPCC第一工作组第五次评估报告对全球气候变化认知的最新科学要点[J]. 沈永平,王国亚. 冰川冻土. 2013(05)
[7]我国工业污染物的影子价格估计[J]. 袁鹏,程施. 统计研究. 2011(09)
[8]中国居民最终需求的碳排放测算[J]. 周平,王黎明. 统计研究. 2011(07)
[9]最终消费与碳减排责任的经济学分析[J]. 樊纲,苏铭,曹静. 经济研究. 2010(01)
[10]Scenario analysis on the global carbon emissions reduction goal proposed in the declaration of the 2009 G8 Summit[J]. FANG JingYun1,2, WANG ShaoPeng1, YUE Chao1, ZHU JiangLing1,2, GUO ZhaoDi1, HE CanFei3 & TANG ZhiYao1,21 Department of Ecology, College of Urban and Environmental Sciences, and Key Laboratory of Earth Surface of the Ministry of Education, Peking University, Beijing 100871, China; 2 Climate Change Research Center, Peking University, Beijing 100871, China; 3 Department of Urban and Economic Geography, College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China. Science in China(Series D:Earth Sciences). 2009(11)
本文编号：2933162
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：91 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
硕士学位论文32居民消费类型碳排放量呈现出稳定的增长趋势，城镇居民的居民消费碳排放量和增长幅度普遍高于农村居民，另外城镇居民的各类居民消费碳排放量和农村的各类居民消费碳排放的变化趋势存在一定的差异，并呈现出不同的变化特征。具体地，对于城镇居民，海南、重庆、宁夏等省份地区的居民消费碳排放量虽然较低，但是其年均增长率是最高，其年均增长率分别为26.46%、26.58%、26.90%。主要原因可能是这些省份的城镇居民消费碳排放量在2002年较低，同时由于其城镇化水平加快和居民消费水平进一步提高，这两个方面导致了其年均增长率较高。北京、上海、广东等省份地区的居民消费碳排放量的年均增长率较低，分别为-0.26%、1.06%、4.43%。这些数据与居民总体的消费碳排放量的趋势保持一致，2002农村2002城镇2007农村2007城镇2012农村2012城镇图4-2城镇与农村居民各消费类型的碳排放量Figure4-2Carbonemissionsofdifferentconsumptiontypesofurbanandruralresidents一方面说明了造成这种现象的原因是这些省份地区的经济发展水平较高，其居民消费水平在近十几年来变化不是很明显，所以其居民消费碳排放量的年均增长率
增长的两个主要因素，城镇化水平和人口规模对于促进居民消费碳排放量增长的作用相对较小；对于广东，居民消费碳强度是抑制增长的主要因素，居民消费结构和城镇化水平对农村居民消费碳排放增长起到抑制作用，其他因素均起到不同程度上的促进作用；对于新疆，居民消费结构是抑制居民消费碳排放量增长的唯一因素，同时城镇化水平对于农村居民消费碳排放增长起到抑制作用，居民消费碳强度和居民收入水平对于促进消费碳排放增长起到主要作用，人口规模促进作用较校图4-3为2002-2012年不同消费类型对居民消费碳排放量的影响。图4-32002-2012年不同消费类型对居民消费碳排放量的影响Figure4-3Theinfluenceofdifferentconsumptiontypesoncarbonemissionofresidentsin2002-2012在居民消费结构因素中，不同居民消费类型对于不同省份的居民消费碳排放量增长的贡献作用也不同。总体上来看，食品消费和居住消费是驱动居民消费碳排放量下降的两个主要因素，文教娱乐消费和其他消费驱动农村居民消费碳排放下降，而促进城镇居民消费碳排放增长，其他四类居民消费都是促进居民消费碳排放量增长的因素。具体地，在2002-2012年期间，对于江苏，食品消费和居民消费分别驱动居民消费碳排放下降了368.44%和372.40%，其他消费驱动农村居民消费碳排放下降了39.16%，衣着消费、交通通信消费、家庭设备及用品消费、医疗保健消费分别驱动居民消费碳排放量增长了48.40%、119.62%、699.25%、89.85%。对于上海，食品、居注家庭设备及用品、文教娱乐、其他消费对于农
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国工业化进程及其对全球化的影响[J]. 黄群慧. 中国工业经济. 2017(06)
[2]终端居民消费不同项目间接碳排放的高效核算模型研究[J]. 柴士改. 统计研究. 2015(11)
[3]基于DDF动态分析模型的边际碳减排成本估算——以天津市为例[J]. 陈立芸,刘金兰,王仙雅,张臻. 系统工程. 2014(09)
[4]基于不同原则下的碳权分配与中国的选择[J]. 王倩,高翠云,王硕. 当代经济研究. 2014(04)
[5]长期气候变化——IPCC第五次评估报告解读[J]. 董思言,高学杰. 气候变化研究进展. 2014(01)
[6]IPCC第一工作组第五次评估报告对全球气候变化认知的最新科学要点[J]. 沈永平,王国亚. 冰川冻土. 2013(05)
[7]我国工业污染物的影子价格估计[J]. 袁鹏,程施. 统计研究. 2011(09)
[8]中国居民最终需求的碳排放测算[J]. 周平,王黎明. 统计研究. 2011(07)
[9]最终消费与碳减排责任的经济学分析[J]. 樊纲,苏铭,曹静. 经济研究. 2010(01)
[10]Scenario analysis on the global carbon emissions reduction goal proposed in the declaration of the 2009 G8 Summit[J]. FANG JingYun1,2, WANG ShaoPeng1, YUE Chao1, ZHU JiangLing1,2, GUO ZhaoDi1, HE CanFei3 & TANG ZhiYao1,21 Department of Ecology, College of Urban and Environmental Sciences, and Key Laboratory of Earth Surface of the Ministry of Education, Peking University, Beijing 100871, China; 2 Climate Change Research Center, Peking University, Beijing 100871, China; 3 Department of Urban and Economic Geography, College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China. Science in China(Series D:Earth Sciences). 2009(11)
本文编号：2933162
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