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減少碳排放的建議范文第1篇

關鍵詞：碳金融；配給機制；價格機制；效率及溢出效應

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2013）01-0044-06

碳金融的廣義內涵是旨在減少溫室氣體排放及轉移碳交易風險的各種金融制度安排和金融交易活動的統稱，既包括碳排放權及其衍生品的交易、低碳項目開發的投融資，也包括碳保險、碳基金和其他相關金融中介活動及碳交易幣種的確定等制度安排；其狹義內涵僅指碳交易。隨著低碳經濟發展的深入，學者們已逐步走出“陰謀論”的邏輯困境，更多關注碳金融的正向效應。以“碳金融”作為主題在知網搜索，2005-2007年，檢索結果為2篇報紙文章，2008年至今，成果達1168篇，在數量、質量兩個維度實現了全方位的突破。本文以碳金融交易作為切入點，從分配機制、需求機制、價格機制、風險防控機制、效率及溢出效應五個維度對現有研究進行梳理，并就未來的研究方向進行展望。

一、碳金融交易的分配機制

《京都議定書》（1997）確立了三類碳減排市場：總量交易市場、CDM市場、自愿減排市場。在總量交易市場，碳排放權總量確定與分配的理論基礎主要有基于人文發展的碳排放需求指標分配理論、累計歷史排放權指標分配理論、三要素分配方案、碳排放強度指標分配方案、低碳人文發展方案等②。分配方式有兩種：免費分配與拍賣。在免費分配中，又有祖父法、標桿法等不同的分配法則：拍賣亦可分為美國式拍賣、荷蘭式拍賣、暗標拍賣等不同形式。在CDM市場，王翊和黃余（2011）將國內外各種排放權分配方案歸納為兩類：一類是發達國家倡導的以當前排放現狀和長期全球減排目標下的人均排放趨同為基礎；另一類是部分發展中國家倡導的以人均累積排放為基礎。

國內外學者關于分配機制的研究多以2005年正式啟動的歐盟排放交易體系（European EmissionTrading Scheme，EUETS）作為研究對象，研究內容主要包括分配數量、分配結構的合理性以及分配的公平性。EU ETS第一階段覆蓋了歐盟27個成員國家的11500家公司，主要涵蓋石油冶煉、燃燒、焦爐、鋼鐵、水泥等能源密集型行業，其CO2排放量占歐盟總體排放量的40%以上。歐盟委員會設立了節能減排的整體目標，由各個成員國基于歷史排放準則，確定本國碳排放權分配的細則。盡管對于正常排放量（Business As Usual，BAU）以及過度配給的界定存在爭議，如Anderson and Di Maria（2010）采用反擬法確定正常排放量，將配額超過BAU作為過度配給的標準。Ellerman and Buchner等（2010）以成員國內單個公司作為研究對象，將排放權空方公司總量占多方公司總量不足40%作為過度配給的標準，但學者們普遍認為第一階段的碳排放權分配存在過度配給現象。關于碳排放權的分配結構，歐洲環境署指出，碳排放量最大的四個部門依次是電力和熱能（27.8%）、交通（19.5%）、制造業（12.7%%）、農業（9.2%）。截至2012年，EUETS尚未覆蓋交通、農業等行業，在一定程度上制約了排放交易體系的效力發揮。鑒于此，Brandt等提出將農業納入EUETS的構想，一方面，農業較低的邊際減排成本能夠減低碳價格，進而降低低碳經濟的成本：另一方面，農業具有碳封存的潛力，有助于加快減排目標的實現。

以歷史排放為基準，歐盟在第一階段對近90%的排放權實行免費配給。免費配給既能在一定程度上緩解不同行為主體之間的利益沖突，降低節能減排政策對經濟增長的沖擊，亦能減少碳交易的阻力，提高政策的可行性。但免費配給方式為高能耗企業創造的意外收益使其公平性飽受爭議。FrankVenmans（2012）認為意外收益的存在是EUETS的主要弊端，將使財富由消費者向生產者轉移，降低了收入分配的公平性。國內學者林坦和寧俊飛（2011）基于零和DEA模型，對EUETS初始排放權的分配效率進行判定，認為現行分配模式效率較低，并提出了公平的碳排放權分配狀況及調整方式的矩陣。

二、碳金融交易的需求機制

減少碳排放的建議范文第2篇

關鍵詞：城鎮居民消費結構；碳排放；建議

中圖分類號：F12 文獻標識碼：A

收錄日期：2014年3月11日

一、引言

當前，我國面對國內經濟發展的需求和國際的壓力。在過去，中國通過經濟結構調整、提高能效、能源替代、植樹造林、計劃生育等行動，有效減少了中國CO2排放的增長率。但為了能夠實現國務院常務會議通過的《“十二五”控制溫室氣體排放工作方案》中提到的到2015年實現單位國內生產總值二氧化碳排放比2010年下降17%的目標。我國仍需要結合本國國情，在低碳經濟的多方面深入研究。

對于碳排放的研究領域而言，其本身屬于一個新興的領域，在1992年環境問題被提出，到1997年的《京都議定書》簽訂，這個問題才開始真正地被重視，也才產生了有關的研究，我國已有的有關碳排放的研究，大部分是研究碳排放與經濟、產業的關系，而對于居民消費對碳排放的影響卻不多，然而近年來發達國家的統計數據表明，居民生活消費的直接與間接能耗已超過產業部門，成為碳排放的主要增長點，并且居民的間接能源消費量是其直接能源消費的2.44倍。而現有關于還沒有專門從居民間接消費的角度去探討居民消費對碳排放的影響。所以，本文旨在研究城鎮居民消費結構與碳排放的關系，回歸分析，得出結論同時提出建議。

二、文獻回顧

我國沒有專門有關居民消費結構與碳排放關系的研究，但是有學者在研究居民消費與碳排放關系的時候有涉及消費結構的因素，比如，雷朝陽、資樹榮在2012年的低碳發展背景下的城市居民消費調控探析的研究中建議改變消費結構、消費方式、消費文化來進行減碳，但未采用實證的方法去進行說明。

在模型方面，已有的研究碳排放和居民消費的模型有兩種：一種是碳排放投入產出模型，另一種是IPAT模型（STIRPAT模型）。碳排放投入產出模型，比較典型的研究者是葉震，他在2011年和2012年發表的論文中都運用了投入產出模型。采用環境壓力模型IPAT模型（STIRPAT模型），比如朱勤、彭希哲、陸志明等人，對人口與消費對碳排放影響進行實證分析。

三、實證分析

（一）模型建立。本文通過研究城鎮居民在食品、衣著、居住、家庭設備與用品、醫療保健、交通通訊、文教娛樂、其他雜項這幾方面的支出比重來解釋消費結構，建立計量經濟模型，如式（1）：

Carton=a1Foodt+a2Clotht+a3Livet+a4Applicationt+a5Healtht+a6Traffict+a7Educationt+a8Otherst （1）

基于式（1）的計量經濟模型，利用我國1980～2012年的人口、收入、消費結構等數據進行碳排放測算及相關變量的回歸分析，考察我國人口、收入及消費等因素對碳排放的影響規律。

（二）回歸分析。OLS回歸是回歸中最為趨近原趨勢的回歸方法，所以本文采用OLS法對變量進行回歸分析，得到下列結果表1。（表1）

根據以上回歸結果，寫出碳排放量和城鎮居民間接消費支出占比之間的關系如下：

Carton=-156.21Foodt+465.5289Clotht-287.098Livet+954.6317Applicationt+457.6255

Healtht+399.8737Traffict-267.8974Educationt-579.4125Otherst

（三）結果分析。R2為0.910274說明回歸結果具有一定的可靠性，其中APPLICATION和TRAFFIC的P值均小于5%，系數均大于零，這說明家庭設備及用品和交通通訊的回歸顯著，且和碳排放的關系呈正相關關系。也就意味著，家庭設備及用品和交通通訊的消費比重越大其碳排放強度較大，同時也給我們傳遞了這樣一個信號：如果我們減少對家庭設備及用品和交通通訊的消費的過分依賴，調整間接消費結構，發展低碳模式的消費方式，就可以達到碳排放下降、環境改善的目的。

四、政策建議

（一）低碳式城鎮化。對農村的建設，以公共交通建設為主體，提高資源的循環利用和新能源的開發利用，居民小區加強綠化建設。

（二）轉變城市交通發展方式。盡快構建以低碳、綠色、環保、高效、低耗、安全為特征的城市低碳交通發展模式是一種有效的減碳方式。提倡有序發展私人交通、慢行交通、公共交通替代私家車出行的交通消費方式。

（三）促進節能技術的發展。我國屬于發展中國家，環境保護方面的技術比較滯后，要想在發展的同時，降低碳排放，就需要提高對技能技術的要求，加強與國際的交流與合作，在運用理論的同時，結合我國的實際情況進行技術的改革，促進節能技術、無碳和低碳能源技術、二氧化碳捕捉與埋存技術等的運用和推廣。

（四）推行鼓勵低碳政策。制定相關的法律和政策，引導和鼓勵居民使用節能產品，獎勵節能減排的先進集體和個人。對于低碳實施表現突出的城市給予獎勵和表彰，潛移默化地改變人們的消費結構。

主要參考文獻：

[1]陸瑩瑩，趙旭.家庭能源消費研究述評[J].水電能源科學，2008.26.1.

[2]wei Yi MiIlg，Liu Lan cui.Fan'Ying，ete.The Impact of Lifestyle 0n Energy Use and c02 Emission；An empirical Analysis of China’residents[J].Energy Policy，2007.35.

[3]朱勤，彭希哲，陸志明.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.

減少碳排放的建議范文第3篇

論文關鍵詞：貿易模式,碳排放,環境保護

一、引言

改革開放以來，中國出口貿易額年均增長18%左右，出口依存度也大大增加。在出口貿易中，加工貿易占了很大比重，如2008年加工貿易出口6751.14億美元，占出口總額的46.7%，而在加工貿易中，充斥著大量的高能耗、高污染的產業。同時據有關資料顯示，我國東部招商引資中有四成是污染企業，其中外資占九成。隨著我國貿易規模的擴大，生態環境急劇惡化，溫室氣體排放大幅度增加。目前，中國二氧化碳的排放量已位居世界第二，單位GDP的碳排放強度也很高，2002年為605噸/百萬美元，為西歐發達國家的1.6倍。據美國能源署預測，2020年我國碳排放將超過美國，成為世界第一大碳排放國。2005年2月16日，《京都議定書》的生效，給中國帶來了非常現實的、嚴峻的挑戰。因此，控制和減少中國的碳排放，是當前迫切需要解決的問題，也是落實科學發展觀、推進生態文明建設的必然選擇。

對于貿易與碳排放問題的研究不多，主要從結構效應、規模效應、技術效應三個方面來分析。李秀香等(2004)以CO排放量為污染指標，分析了1981-1999年期間我國出口增長的環境效應，所得結論是：隨著出口的不斷擴大、貿易自由化及環境規制的實施，我國CO排放量的增幅下降，貿易的規模、結構及技術效應均為正。蘭天設立了1個雙對數回歸模型，采用了1995-2001年中國30個省、直轄市的CO排放量進行回歸分析，從規模、結構和技術效應3個方面分析了貿易自由化對中國環境質量的影響，得出的結論是：規模效應會進一步加劇我國的環境污染，結構和技術效應將有利于我國環境質量的改善。

對于貿易模式與碳排放關系的實證研究目前國內還比較少。由于江蘇、浙江和廣東三省的對外貿易在改革開放以來發展極為迅速，貿易額約占到了全國總額的50%，并且這三省的貿易模式各具特色，故本文以這三省為例，來分析貿易模式對碳排放的影響，以為發展低碳經濟提供政策建議。

二、浙、粵、蘇三省貿易模式分析

學術界對于貿易模式沒有統一的界定，從不同的角度有不同的分類。本文采用張小蒂（2004）對于貿易模式的分析，從貿易方式、貿易品結構和出口企業類型三個角度來分析浙、粵、蘇三省的貿易模式。

表1浙、粵、蘇三省貿易方式及外資出口情況（2000-2007年平均值）

省份

浙江

廣東

江蘇

加工貿易出口占出口總額比重

20.60%

72.80%

63.60%

機電產品出口占出口總額比重

39.20%

66.00%

65.90%

外資企業出口占出口總額比重

34.90%

減少碳排放的建議范文第4篇

關鍵詞：碳減排；治理機制創新；利益相關者；界定與分類

中圖分類號：F062.2

文獻標識碼：A 文章編號：16721101（2014）05001708

如何進行環境治理，減少碳排放，實現可持續發展，是我國當前亟待解決的重要問題。

從目前我國碳排放治理的實踐來看，存在著企業投資動力不足，科研機構創新精神不夠；政府管理部門多、雜，權利交織導致調控力下降，治理成本高；管理方式行政化，與其他利益相關者的利益沖突嚴重等問題。本文對碳減排利益相關者界定為對碳減排負有責任、擁有相應的權力和減排手段，對碳減排目標實現具有較大影響，與碳減排利益關系較大的組織。

這些問題表明了我國碳排放治理中政府單方治理的高成本、低效益，同時利益相關者的力量未得到有效利用。針對存在的這些問題，作者將從利益相關者共同治理角度對碳減排治理模式進行創新研究，為我國碳排放治理開辟新的途徑。本文將對我國碳減排的利益相關者進行界定和分類，回答誰是利益相關者，并對其進行分類，明確其在碳減排中的角色地位。

一、文獻綜述

目前與碳排放利益相關者分類直接相關的研究文獻尚未檢索到。

碳排放方面的研究主要集中在碳排放的驅動因素及其影響程度，碳排放與經濟增長、能源消費等的關系及碳排放的因素分解等方面[1-4]。學者研究認為我國碳排放增長的主要原因在于產業結構、能源結構、能源效率、人口因素、城鎮化建設等方面，據此提出了調整產業結構、提高非化石能源比重、能源效率和人口素質等方面的建議[5-7]。這些豐碩的研究成果是本文進一步研究的基礎。碳排放治理的文獻側重于政府單向治理，如碳減排政策的制定、取向分析和政府在碳減排中的職能等[8-11]。李欣研究認為環境治理中政府管制手段的優點是強制性高，效果明顯，缺點是簡單粗暴，經濟效益差以及深層次的無法回避的制度缺陷[12]。學者在碳排放權市場交易機制、碳稅、碳金融政策等方面也有大量研究成果[13-15]。如樊綱為代表的學者明顯傾向于碳稅政策[16]，而國務院發展研究中心課題組則明確建議采用碳市場制度[17]。財政稅收手段屬于雙刃劍，一方面會帶來碳排放量的下降，另一方面其對能源產業、收入分配、就業、國際貿易及公平性等方面的影響難以確定[18-19]。碳排放市場交易手段在國際層面的問題是如何確定初始碳排放的國際分配及界定方面，難以達成國際共識，在國家層面其關鍵問題是碳排放總量控制制度及市場機制的完善問題，也難以發揮利益相關者的推動力和積極性。

碳減排政策建議從客觀上來看是降低碳排放的有效途徑，而政策的實施要依賴于利益相關者去執行，其實施效果取決于利益相關者群體的執行程度和積極性。同時，目前的治理模式不能發揮利益相關者的積極性和推動力量。因此，提高碳減排效果還需要研究利益相關者及其在碳減排中的角色地位、利益要求等。

利益相關者治理理論早期主要應用于公司治理的研究，近年來擴展到了生態旅游和可持續能源等領域，得到了廣泛應用。本文將利益相關者理論引入碳排放治理領域，試圖突破目前的碳稅治理和碳排放權治理模式的研究，為我國碳排放治理研究新的途徑，提供新的選擇。

二、方法與數據

（一）研究方法

根據本文對我國碳減排利益相關者的界定，選擇政府、生產企業、銀行、碳排放權交易機構、研發機構、能源供應行業、新聞媒體、公眾團體、投資者、中介機構等10個組織進行調查研究。需要說明的是，中國管理碳減排的部門有國家各級政府部門、國家及各級環保部門和各級節能減排部門，在控制碳排放事務方面他們屬于互補關系和上下級關系，共同為治理碳排放任務工作。因此，在本文中中國政府管理碳排放的部門統稱為政府，以下不在說明。

借鑒學者提出的“多維細分法”和“米切爾評分法”的分析思路[20-22]，本文從利益相關者的合法性、權利屬性和利益要求的緊急性三個維度對中國碳排放的利益相關者進行界定和分類。

根據界定與分類方法，本文編寫了調查問卷，要求調查對象分別從合法性、權利屬性、緊急性等三個維度對所給出的10種利益相關者與碳減排的相關程度按著從大到小進行排序，排名第一用1分表示，排名第二用2分表示，依次類推。因此，1分表示相關程度最大，2分表示相關程度第二大，依次類推，10分表示相關程度最小。

其中，合法性，表示該組織是否在法律或道德或特定的被賦予了減少碳排放的義務、責任，或承擔了碳減排風險；權力屬性，表示該組織是否擁有影響我國碳減排的能力、地位和相應的手段，對碳減排目標實現影響力的重要性程度；緊急性，表示該組織與碳減排的利益相關程度和實現碳減排目標的迫切性程度。

（二）數據來源

通過對調查對象的分析、選擇，本次調查共計發放調查問卷750份，實際回收586份，回收率78.13%，回收的問卷中有效問卷529份，回收問卷有效率90.27%。調查對象的分布情況如表1所示。

表1 調查對象的分布情況

分類頻數百分比（%）

性別男29655.95

女23344.05

年齡30歲及以下18534.97

30-40 歲16431.00

40歲以上18034.03

學歷本科24345.94

碩士研究生 19436.67

博士研究生9217.39

工作行業大學417.75

研發機構499.26

政府部門6311.91

生產企業6913.04

金融業438.13

中介組織529.83

能源供應行業489.07

新聞媒體519.64

碳排放權交易機構529.83

公眾團體6111.53

從調查對象的分布情況來看，調查對象性別、年齡結構分布合理，學歷為本科以上層次，對碳減排能有較為準確的認識和理解，從工作行業來看分布在大學等10個行業，包含了碳減排的利益相關者行業，調查對象來源較為廣泛。從調查樣本數量來看，除其它行業外最少的分類變量數據大于40個，數據量可以滿足統計分析的基本要求。

三、實證結果與分析

對回收的有效問卷利用SPSS16.0軟件進行統計分析，包括調查數據描述性統計、配對樣本T檢驗。

（一）描述性統計

首先，對調查結果從合法性、權利屬性和緊急性三個維度進行描述性統計。三個維度的描述性統計結果分布如表2、表3和表4所示：

表2 利益相關者合法性維度上評分的描述性統計

（N）（Min）（Max）（Mean）Std D.

政府529172.155 30.703 6

生產企業529181.135 90.931 2

銀行5292105.935 01.410 4

碳排放權

交易機構5291108.841 71.160 6

研發機構5292103.791 31.468 1

能源供應行業5293104.660 21.531 4

新聞媒體5291105.201 01.240 1

公眾團體5291107.188 30.857 6

機構投資者5292108.233 00.988 4

中介機構5294106.730 10.703 6

注：根據調查問卷的按相關程度大小排序要求，1分表示相關程度最大，2分表示相關程度第二大，依次類推，10分表示相關程度最小。表2、表3的含義相同。

如表2所示，從碳減排的合法性維度上來看，按平均得分的大小，合法性程度從高到底依次為：生產企業、政府、研發機構、能源供應行業、新聞媒體、銀行、中介機構、公眾團體、機構投資者、碳排放權交易機構。

表3 利益相關者權利性維度上評分的描述性統計

（N）（Min）（Max）（Mean）Std D.

政府529151.679 60.542 2

生產企業529192.18641.088 4

銀行5292105.820 42.106 1

碳排放權

交易機構529198.956 32.093 2

研發機構5291104.272 81.285 3

能源供應行業5292105.101 91.310 0

新聞媒體5291103.252 41.596 6

公眾團體529187.762 11.506 1

機構投資者5291106.757 31.091 7

中介機構5294107.168 01.251 3

如表3所示，從碳減排的權利屬性維度來看，權利大小從高到底依次為：政府、生產企業、新聞媒體、研發機構、能源供應行業、銀行、機構投資者、中介機構、公眾團體、碳排放權交易機構。

表4 利益相關者緊急性維度上評分的描述性統計

（N）（Min）（Max）（Mean）Std D.

政府529151.626 21.727 0

生產企業529192.132 01.448 2

銀行5292107.077 71.655 6

碳排放權交易機構5291108.664 81.3798

研發機構5292105.193 21.580 8

能源供應行業5293104.889 30.928 8

新聞媒體5291103.786 42.269 8

公眾團體5291104.089 31.462 9

機構投資者5291106.359 21.942 8

中介機構5293107.972 80.807 0

如表4所示，從碳減排的利益要求被關注的緊急性維度來看，從高到底依次為：政府、生產企業、新聞媒體、公眾團體、能源供應行業、研發機構、機構投資者、銀行、中介機構、碳排放權交易機構。

（二）配對樣本T檢驗

利用配對樣本T檢驗（Paired-Samples Test）進一步判斷上述利益相關者每兩個變量均值之差與0是否具有顯著性差異。

合法性維度利益相關者評分均值差異的配對樣本T檢驗結果如表5所示。

表5 合法性維度評分均值差異的配對樣本T檢驗結果

123456789

1.政府

2.生產企業0.98**（7.77）

3.銀行7.18**（7.36）6.20**（4.83）

4.碳排放權交易機構5.29*（4.32） 4.31**

（6.91）1.89（2.71）

5.研發機構5.64*

（4.25）4.66**

（7.51）1.54**

（5.35）0.35**（5.52）

6.能源供應行業4.50**

（5.40）3.52**

（8.79）2.67**

（4.77）0.78**

（5.80）1.13**

（6.37）

7.新聞媒體7.65**

（5.25）6.67**

（8.01）0.47**

（4.84）2.36**

（6.04）2.01**

（7.75）3.14

（2.09）

8.公眾 團體3.73**

（6.52）2.75**

（9.24）3.45**

（8.52）1.55**

（4.72）1.90**

（8.02）0.77**

（9.70）3.91**

（8.54）

9.機構投資者5.08**

（4.48）4.10**

（4.79）2.10**

（8.25）0.21**

（5.44）0.56**

（7.38）0.57

（1.25）2.57**

（7.75）1.34**

（3.69）

10.中介機構6.17**

（4.38）5.19**

（9.15）1.00**

（4.10）0.89**

（3.82）0.54**

（5.31）1.67**

（5.87）1.47**

（4.88）2.44**

（6.15）1.10**

（8.01）

注：未加括號的數據表示某兩類利益相關者在該維度上評分的均值的差，括號內的數據為配對樣本T 檢驗值。*表示均值之差通過了95%置信度的檢驗，**表示均值之差通過了99%置信度的檢驗。均

值之差的數據下方有橫線者，表示未通過檢驗。表6、表7含義相同。

從表5可以看出，從合法性維度來看，除個別利益相關者未通過配對樣本檢驗外，絕大部分檢驗結果具有非常顯著的統計意義上的差別，表明絕大部分利益相關者的排序都具有顯著的統計意義上的差別。因此，合法性維度上利益相關者的評分均值可以反映其在碳減排中合法性程度的大小關系。

權利維度利益相關者評分均值差異的配對樣本T檢驗結果如表6所示。

表6 權力維度評分均值差異的配對樣本T檢驗結果

123456789

1.政府

2.生產企業0.89**

（4.24）

3.銀行7.03**

（4.16）6.14*

（5.36）

4.碳排放權交易機構2.17**

（5.02）1.28**

（6.29）4.86**

（5.81）

5.研發機構1.79**

（4.53）0.89**

（5.22）5.25**

（4.96）0.38**

（6.20）

6.能源供應行業3.82**

（6.33）2.92**

（7.27）3.22**

（7.13）1.65**

（7.96）2.03

（1.23）

7.新聞媒體6.47**

（4.95）5.57**

（5.72）0.5**7

（6.36）4.30**

（7.81）4.68**

（7.63）2.65

（1.92）

8.公眾團體0.02**

（4.26）0.92**

（5.28）7.06**

（5.94）2.19**

（5.22）1.81**

（6.73）3.84**

（5.85）6.49**

（4.24）

9.機構投資者3.97**

（6.24）3.08**

（7.22）3.06**

（7.58）1.80**

（7.91）2.18**

（6.34）0.16**

（6.21）2.50**

（6.39）4.00**

（7.03）

10.中介機構5.78**

（5.08）4.89**

（7.19）1.25**

（7.06）3.61**

（6.10）4.00**

（6.76）1.97**

（6.18）0.68**

（7.25）5.81**

（6.89）1.81**

（7.82）

從表6可以看出，從權力維度來看，仍然是絕大部分檢驗結果具有非常顯著的統計意義上的差別，表明絕大部分利益相關者的排序都具有顯著的統計意義上的差別。因此，權利維度上利益相關者的評分均值可以反映其在碳減排中權利的大小關系。

緊急性維度利益相關者評分均值差異的配對樣本T檢驗結果如下頁表7所示。

從表7可以看出，從權力維度來看，大部分檢驗結果具有非常顯著的統計意義上的差別，表明絕大部分利益相關者的排序都具有顯著的統計意義上的差別。因此，緊急性維度上利益相關者的評分均值可以反映其在碳減排中緊急性程度的大小關系。

（三）分類結果

根據各個利益相關者在三個維度上的得分均值及配對樣本T檢驗結果，我們可以得到中國碳減排的利益相關者分類情況，如表8所示。

根據表8中的各個利益相關者的在三個維度的評分分布情況，本文對我國碳減排的利益相關者分類如下：

核心利益相關者，至少在2個維度的得分在4分以下。他們在中國減少碳排放的作用不可或缺，承擔著碳減排的責任和義務，與減少碳排放具有緊密的利害聯系，在碳減排活動中，有一定的利益要求和權利，在很大程度上可以決定碳減排目標的實現與否。 他們包括政府、生產企業、新聞媒體。

重要利益相關者，至少在兩個維度上的得分在4分以上和6分以下。他們已經與碳減排形成了較為密切的關系，付出了專用性投資，在實踐中承擔者一定的風險。在正常狀態下，他們一般表現為一種顯性契約人，而一旦其利益要求沒有得到很好的滿足或受到損害時，他們可能從潛在狀態變為活躍狀態，從而直接影響我國碳減排目標的實現。他們包括研發機構、能源供應行業、銀行。

一般利益相關者，至少在兩個維度上的得分在6分以上。他們對我國碳減排目標的實現發揮輔助作用，往往被動的受到碳減排活動的影響，不能對減少碳排放直接施加影響，對實現減少碳排放目標的重要性程度較低，其實現利益要求的緊迫性也不強，他們包括中介機構、公眾團體、機構投資者、碳排放權交易機構。

表7 緊急性維度評分均值差異的配對樣本T檢驗結果

123456789

1.政府

2.生產企業1.31**

（5.04）

3.銀行6.15**

（5.49）7.45

（1.08）

4.碳排放權交易機構3.74**

（5.07）5.05*

（4.51）2.40**

（8.06）

5.研發機構0.54**

（3.84）0.77**

（8.30）6.68**

（4.13）4.28**

（5.87）

6.能源供應行業3.26*

（4.95）4.56**

（3.64）2.89*

（4.33）0.49**

（5.24）3.80**

（4.86）

7.新聞媒體4.85**

（6.26）6.16**

（3.12）1.29**

（4.23）1.11**

（5.26）5.39

（1.98）1.60**

（4.24）

8.公眾團體1.26**

（6.98）2.56**

（6.08）4.89**

（7.18）2.49**

（6.36）1.80**

（5.24）2.00**

（5.82）3.60**

（6.33）

9.機構投資者5.93**

（3.92）7.23**

（4.08）0.22**

（3.89）2.18**

（4.32）6.47**

（5.16）2.67**

（4.91）1.07**

（4.56）4.67

（0.12）

10.中介機構5.14**

（3.75）6.45**

（4.32）1.00*

（4.78）1.40**

（3.81）5.68**

（3.97）1.88**

（5.01）0.29**

（4.61）3.88**

（5.58）0.79

（0.69）

表8 中國碳減排利益相關者三維分類結果

評分[1，4][4，6][6，10]

合法性生產企業、政府、研發機構能源供應行業、新聞媒體、銀行中介機構、公眾團體、機構投資者、

碳排放權交易機構

權力性政府、生產企業、新聞媒體研發機構、能源供應行業、銀行機構投資者、中介機構、公眾團體、碳排放權交易機構

緊急性政府、生產企業、新聞媒體公眾團體、能源供應行業、研發機構機構投資者、銀行、中介機構、碳排放權交易機構

四、結論與展望

通過廣泛的問卷調查和分析，本文將我國碳減排的利益相關者劃分為核心利益相關者、重要利益相關者和一般利益相關者。不同的利益相關者在不同領域對我國碳減排發揮作用。

從核心利益相關者來看，控制及減少碳排放具有公共事務的性質，因此調查對象普遍認為政府在碳減排中應發揮主導作用，包括政策制定、管理機制、利益關系調節等政府均應發揮領導作用。生產企業是主要碳排放者和減少碳排放的直接執行者，因此是實現減排目標的關鍵。生產企業在生產中擔負著加強節能環保技術開發、引進技術設備減少碳排放、提高產品的環保性能等重要作用。同時，減少碳排放在一定時期上將增加企業生產成本，提高產品價格，因此，生產企業實現減少碳排放需要外部力量的介入及資金支持。新聞媒體在碳減排中具有強大的輿論宣傳優勢及監督能力，被調查對象給予了厚望。政府、生產企業及新聞媒體分別在領導、執行、監督三個方面對我國實現碳減排目標中發揮核心主導作用。

從重要利益相關者來看，研發機構一方面為減少碳排放提供政策建議、決策支持，另一方面提供技術支持，提高我國能源的利用效率，從而減少碳排放。能源消費是碳排放的主要來源，能源供應行業可以通過控制能源供應的種類、數量及價格來影響能源的消費數量及種類，促使消費者加大節能投入，同時，可以開發新的綠色能源，從而減少碳排放。銀行在政府的領導下通過對融資項目進行環保評價控制資金的供給和使用方向來引導節能減排行為，也在客觀上承擔了減排責任和風險。但目前其作用還非常有限。研發機構、能源供應行業和銀行分別在技術支持、能源供給種類及數量、資金供給等方面對我國碳減排發揮重要作用。

從一般利益相關者來看，中介機構在碳減排中負責檢測、檢驗認證、咨詢策劃等，可以幫助和促進碳排放交易的順利進行，降低交易成本和費用。公眾團體可以通過舉辦活動向社會宣傳能源、氣候及環境狀況等，提高社會公眾的節能減排的認識，也會通過一些活動向污染較大的生產企業進行抗議，對其施加壓力，督促其減少碳排放。機構投資者可以為企業實現減排目標提供資金支持，但其以盈利為目標，其投資活動將以其預期盈利目標為前提。碳排放權交易機構是解決碳排放的問題的市場機制，促進具有成本效率的碳減排。現階段由于碳排放治理是市場機制還處于起步階段，他們能發揮的作用還非常有限或尚未發揮作用。隨著市場機制的成熟和完善，這些利益相關者在碳減排中從碳檢測認證、投融資、市場交易等角度對我國碳減排發揮重要的輔助作用。

明確了利益相關者在碳減排中的角色地位可以為我們構建合理的利益相關者共同治理機制，促進利益相關者在碳減排中發揮積極作用和推動力量提供指導。參考文獻：

[1] 孫作人，周德群，周鵬.工業碳排放驅動因素研究：一種生產分解分析新方法[J]. 數量經濟技術經濟 ，2012（5）：63-74.

[2] 何小鋼，張耀輝. 中國工業碳排放影響因素與CKC重組效應―基于STIRPAT模型的分行業動態面板數據實證研究 [J]. 中國工業經濟，2012（1）：26-35.

[3] Ang J B.CO2 Emissions， Research and Technology Transfer in China[J]. Ecological Economics， 2009， 68： 2658-2665.

[4] Betül zer， Erdem G rgün， Selahattin ncecik. The scenario analysis on CO2 emission mitigation potential in the Turkish electricity sector： 20062030 [J]. Energy， 2013（49）： 395-403.

[5] 林伯強，蔣竺均.中國二氧化碳的環境庫茲涅茨曲線預測及影響因素分析[J].管理世界，2009（4）： 27-36.

[6] 陳詩一. 中國碳排放強度的波動下降模式及經濟解釋[J]. 世界經濟，2011（4）： 124 143 .

[7] 王小魯，樊綱，劉鵬. 中國經濟增長方式轉換和增長可持續性[J]. 經濟研究，2009（1）：4-16.

[8] Apergis N，J. E. Payne. CO2 emissions， energy usage and output in central America [J]. Energy Policy， 2009， 37（8）：3 282-3 286.

[9] Thanh Cong Nguyen， Jackie Robinson， Shinji Kaneko， et.al. Estimating the value of economic benefits associated with adaptation to climate change in a developing country： A case study of improvements in tropical cyclone warning services [J]. Ecological Economics， 2013， 86 （2）： 117-128.

[10] 途正革.中國的碳減排路徑與戰略選擇-基于行業部門碳排放量的指數分解分析 [J].中國社會科學，2012（3）：78-94.

[11] Henri L. F. de Groot， Erik T. Verhoef and Peter Nijkamp.Energy saving by firms： decision-making， barriers and policies [J]. Energy Economics， 2001， 23 （6）：717-740.

[12] 李欣. 環境政策研究[D].北京：財政部財政科學研究所，2012.

[13] 李昊，趙道致. 基于多Agent 的碳排放權交易機制建模與仿真[J].計算機工程與應用，2012，48（25）：9-14.

[14] T. Callan， S. Lyons， S. Scott， et al. The distributional implications of a carbon tax in Ireland [J]. Energy Policy， 2009， 37（2）：407-412.

[15] Philip James. Overcoming barriers to low carbon dwellings： the need for innovative models of finance and service-provision [J]. Environmental Development， 2012， 2（4）： 6-17.

[16] 樊綱. 走向低碳發展：中國與世界-中國經濟學家的建議[M]. 北京：中國經濟出版社，2010.

[17] 國務院發展研究中心課題組. 全球溫室氣體減排：理論框架和解決方案[J]. 經濟研究，2009（3）：4-13.

[18] 沈滿紅，吳文博，魏楚. 近二十年低碳經濟研究進展及未來趨勢[J]. 浙江大學學報：人文社會科學版，2011，41（3）：28-39.

[19] Chuanyi Lu， Qing Tong， Xuemei Liu. The impacts of carbon tax and complementary policies on Chinese economy[J]. Energy Policy， 2010， 38（11）： 7 275-7 278.

[20] Freeman R E. Response： Divergent Stakeholder Theory [J]. Academy of Management Review， 1999， 24（2）： 233-236.

減少碳排放的建議范文第5篇

一、河北省碳排放現狀

隨著我國工業化、城鎮化進程加速推進，資源能源環境制約進一步加劇，轉變長期形成的粗放型發展方式，降低碳排放迫在眉睫。河北省是工業經濟大省，同時也是能源消耗的大省。2012年河北省燃煤量占到京津冀地區總量的88.8%，河北省是京津冀地區煤炭消費量的主要消耗區。河北省鋼鐵、水泥、電力和玻璃行業是其主要耗煤行業，2012年這四個行業消費煤炭1.67億噸，占全省總燃煤量的53%。河北省這些高污染、高耗能產業使得其單位GDP所造成的碳排放大大增加。

伴隨經濟發展，河北省從1995年到2012年，碳排放量整體呈現上升趨勢，2012年河北省碳排放量達到20570萬噸。2000年到2007年河北省碳排放量呈現出迅猛直線增長趨勢，2007年碳排放總量是1995年碳排量的近3倍。從2008年開始河北省不斷淘汰落后產能，致力于產業轉型和減少碳排放，不斷推進促進清潔能源開發和利用，2008年到2012年河北省碳排放增長速度逐漸放緩。1995年到2007年，河北省GDP（億元）與碳排放總量比值小于1億元/萬噸，2008年河北省GDP（億元）與碳排放總量比值首次大于1億元/萬噸，河北省單位GDP碳排放出現歷史性的轉機，GDP的增長速度超過碳排放增長的速度，單位GDP的碳排放數量不斷降低。雖然河北省相對于其他省份來講仍然是高消耗、高污染的地區，但是通過數據分析可以看出河北省逐漸轉變發展方式的決心與態勢。

二、河北省碳排放影響因素分析

本文原始數據源于1994—2013年河北省統計年鑒，由于年鑒中缺乏1996—1999年能源工業投資數據，本文利用臨近點的中位值方法補全了缺失數值。國家發改委能源研究所推薦的碳排放系數值為0.67，日本能源經濟研究所參考值為0.68，美國能源部能源信息署參考值為0.69，本文取均值1kg標準煤的碳排放系數為0.68進行計算。通過數據整理和轉換得到碳排放Y,GDPX1,第二產業總產值X2,人均收入X3,能源工業投入X4,房屋竣工面積X5。對數據進行多元線性回歸，回歸結果顯示VIF數值大于10,即表明存在嚴重的多重共線性，多重共線使得檢驗的可靠性降低。因此本文采用嶺回歸的方法，嶺回歸能夠解決多重共線帶來的估計量方差變大問題，使回歸系數回歸實際。根據嶺回歸結果，我們保留三位小數可以得到如下關系式：Y=0.209X1+0.213X2+0.201X3+0.195X4+0.014X5，其擬合優度為92.3%，回歸方程擬合度很好。此關系表明：GDP每增加1億元碳排放增加0.209萬噸,第二產業總產值每增加1億元碳排放增加0.213萬噸,人均收入每增加1元碳排放增加0.201萬噸,能源工業投入每增加1億元碳排放增加0.195萬噸，房屋竣工面積每增加1平方米碳排放增加0.014萬噸。

三、河北省減少碳排放對策建議

1.提升清潔能源使用比例，加快推廣低碳技術。河北省清潔能源使用比例偏低，承德和張家口地區應當充分利用其區位的能源優勢，提升風能的利用效率；借助保定低碳城市的探索與經驗，加快推廣太陽能清潔能源技術，提升太陽能使用效率，加快太陽能設備的推廣；同時河北省在踐行低碳經濟時，還應當加快低碳技術的研發和推廣，將科研院校低碳技術研究成果應用到生產實踐中。

2.加快調整產業結構。在河北省碳排放影響因素分析中，單位GDP和工業生產對于碳排放量影響較大，這說明河北省經濟轉型和產業升級迫在眉睫。河北省當前應當逐漸降低工業生產中高能耗產業份額，抑制高污染企業生產發展，逐步淘汰落后產業和高耗能產業，加大對新興戰略產業和低碳產業扶持力度，引導產業升級和轉型。第三產業是一個相對低碳的產業，河北省應當加快第三產業的發展，這樣不僅可以引導第二產業過剩的勞動力順利轉移到第三產業，還可以加快低碳產業布局的形成。

3.倡導綠色低碳生活與消費。倡導居民低碳綠色生活是從源頭上降低碳排放，消費者是產品和服務價值實現的最終環節。同時綠色低碳消費能夠引導和帶動企業進行綠色投資，帶動低碳產業的發展。因此，河北省應當通過各種方式和途徑宣傳引導低碳生活和消費，改變傳統消費模式，提升全民綠色低碳消費意識，在全省范圍內形成綠色低碳消費和生活氛圍，鼓勵消費綠色低碳產品，倡導綠色低碳出行。

4.鼓勵清潔能源和低碳建筑方面的投資。能源工業投資主要是指對煤炭工業、石油、天然氣工業和電力工業的投資。根據河北省碳排放因素分析得出，能源投資的增加之所以導致碳排放量與第二產業碳排放強度并肩，是因為河北省對于清潔能源的投資力度較小，因此河北省應當鼓勵投資者向清潔能源領域進行投資。