中国碳排放测算分析与减排路径选择研究
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摘要
全球气候变化是人类迄今面临的最重大环境问题，也是21世纪人类面临的最复杂挑战之一，围绕减缓气候变暖的国际谈判不仅关系到人类的生存环境，而且直接影响发展中国家的现代化与可持续发展进程。目前国际科学界认为，解决气候变化问题的根本措施之一是减少温室气体的人为排放。中国是世界上第一大碳排放国家，中国的减排问题己经成为国内外学术界、环境界和各国政府共同关注的热点问题。研究中国减排问题具有十分重要的意义，不仅有利于中国的可持续发展，而且有助于缓和全球气候变暖。
因此，本文在文献回顾和基本理论概述的基础上运用统计分析和计量分析方法对我国碳排放问题进行深入研究，研究内容主要包括：第一部分绪论，介绍本文的选题意义、研究内容、研究方法以及创新点；第二部分碳排放的相关理论概述，指明碳排放相关概念，提出适合我国国情的碳排放测算方法，概括了碳排放问题的理论基础；第三部分碳排放的状况分析，分别从总体状况和碳排放源分布状况对我国碳排放状况进行分析，并通过VAR模型定量分析了我国碳排放对经济、社会和环境造成的影响；第四部分碳排放的影响因素及其实证分析，在理论分析碳排放影响因素的基础上，采用LMDI分解模型对碳排放变化量进行分解分析，并进一步通过分位数回归面板数据模型对不同条件分布位置碳排放影响因素进行实证分析；第五部分减排路径选择及其模拟分析，构建中国能源环境CGE模型，引入能源模块，添加碳排放量和碳排放强度两个变量，在2011年社会核算矩阵数据的基础上，对我国四条主要的减排路径进行模拟分析；第六部分结论与建议，总结全文主要结论，并提出针对性的减排建议。
本文得出的主要结论有：
从碳排放水平总体评价结果看，我国碳排放总体水平让人堪忧，其中碳排放效率较低，碳排放总量较高，碳汇能力较差，碳排放人均水平处于中等水平。从碳排放源的分布状况看，在区域方面，我国重度排放区贡献了碳排放总量的50%以上，是我国最重要的碳排放区域。运用泰尔指数分析碳排放量区域差异产生的原因，结果表明以人口为权重的泰尔指数区域内差异对整体差异的贡献率达到80%左右，而以GDP为权重的泰尔指数表明近年来整体差异主要由于区域间差异产生的；在产业结构方面，我国碳排放总量有90%以上来源于第二产业，其中80%来源于工业部门中的高排放行业；在能源结构方面，我国80%的碳排放量来源于煤炭消费，20%左右来源于石油消费，而只有3.46%的碳排放量来源于天然气。灰色关联分析显示，我国碳排放量与煤炭关联度最高；碳排放强度与天然气关联度最高。
对碳排放变化量的分解结果表明：在碳排放量角度，人均GDP和人口数量对碳排放量具有明显的正向作用，能源消费强度对碳排放量具有明显的抑制作用；人均碳排放量的因素分解结果与碳排放量的相似；在碳排放强度角度，碳排放强度增加归因于能源消费强度的拉动作用，碳排放强度变化与能源消费强度变化完全一致，这与实际情况相符。
通过面板数据的实证检验进一步验证我国碳排放和碳排放强度的影响效应，回归结果显示，我国经济发展水平与碳排放之间不存在倒U型曲线关系，而是呈现线性上升特征，且影响弹性均大于1；提高能源利用效率能有效抑制碳排放增长，影响系数为0.8；人口规模的影响系数为1.2344，认为人口规模是拉动碳排放增长的重要因素；工业比重的影响效应为0.7392，是继经济发展水平和人口规模之后第三大碳排放影响因素；从城市化水平看，影响系数为0.2123，证实了随着城市人口比重上升碳排放量不断增加；对外开放的系数显著为负，反映我国出口贸易能够抑制碳排放；从森林碳汇看，影响系数为-0.1113，证实了森林对二氧化碳的碳汇作用，但是我国森林碳汇作用较小；交互项分析表明我国城市化对经济发展水平的碳排放效应产生正向影响。分位数回归结果显示，在绝大部分分位点上每个影响因素的参数估计值在5%显著性水平上显著，基于估计结果的稳健性，我们可以认为技术水平、经济对外开放度和城市化水平是引起当前碳排放量减少的主要因素；人均GDP是引起碳排放增加的主要因素，并且在碳排放水平高的地区影响效果更明显；其他影响因素对碳排放量的正向影响效果从高到低分别为人口规模、产业结构、能源结构、居民消费水平，它们在碳排放量分布在不同分位点时的影响效果不同。
对减排路径模拟分析的结果显示：对于调整产业结构，增加第三产业比重的减排效果更佳，促进经济快速稳定发展的同时也能够实现节能减排；对于调整能源结构，减少煤炭消费比重更利于减排工作，但是同时也要付出惨痛的经济代价，而减少天然气比重对经济冲击作用较小，但减排效果不佳；对于技术进步，提高能源效率既能促进经济发展又能起到良好的减排效果，提高煤炭效率对减排影响最大，提高石油效率对经济变量影响最大；对于碳税政策，征收化石能源从价资源税是减排的有效路径之一，随着税率逐渐升高，减排效果越好，但是随之也会带来一些严重的经济和社会问题，因此需要寻找最优税率以权衡经济社会发展和节能减排间的关系。
本文的创新之处在于：第一，碳排放量的测算在我国尚属空白，本文在详细分析我国碳源和碳汇的基础上，提出适合我国实际情况的碳排放测算方法，提高了碳排放指标的测算精度；第二，本文创造性的改进Kaya恒等式，将城市化水平、能源结构和产业结构引入Kaya恒等式，奠定了碳排放影响因素的理论基础，利用分解分析指明它们对碳排放的贡献程度；第三，将度量区域公平性指标泰尔指数首次运用于碳排放区域差异分析中，更利于寻找碳排放区域差异存在的原因；第四，首次将具有稳健估计结果的分位数回归面板数据模型用于分析我国碳排放问题，更清晰地反映出我国碳排放分布在不同分位点时每个影响因素的影响效应，并创新性的将森林碳汇引入模型中，研究我国森林的碳汇能力；第五，构建中国能源环境CGE模型，引入效率因子和从价税率，运用CGE模型分析不同减排路径对经济发展和减排的冲击效果，分析结果更具实用性和可靠性。
Global climate change has been one of the most serious environmental problems sofar as well as of the most complex challenges in the21st Century. Internationalnegotiations concerning the reduction of climate warming are not only related to humanliving environment, but also directly affect modernization and sustainable developmentof developing countries. At present, according to the international scientific field, one ofthe fundamental measures to solve the climatic problem is to reduce emissions ofgreenhouse gases. As to carbon emissions China is a major country in the world. China'semission reduction has become a hot issue which academic circles at home and abroad,the environmental community and governments are all concerned about. Research onChinese emission reduction is very important, not only conducive to the sustainabledevelopment of China, but also helps to mitigate the global climate warming.
Therefore, based on literature reviews and an overview of the basic theory, thispaper uses statistical analysis and econometric analysis method to study China's carbonemissions in depth. The first part is the introduction, covering the significance of thetopic, research content, research methods and innovative points. The second part tells therelative theories, indicating the relevant concepts on carbon emissions, proposescalculation method on carbon emissions suitable for the situation of our country, andsummarizes the basic theories of carbon emissions. The third part is the analysis of thestatus of carbon emissions, including the overall situation and carbon source distributionof carbon emission. It also analyses the impact of China's carbon emissions on theeconomy, social and environmental causes by VAR model. The fourth part includes thefactors affecting carbon emissions and the empirical analysis. On the basis of theory,LMDI decomposition model is used to analyze carbon emissions, and give a furtheranalysis on different distributions of carbon emissions through Quantile regression forpanel data model. The fifth part covers reduction path selection and simulation analysis,constructing China Energy and environmental CGE model, introducing energy module,adding two variables (the amount of carbon emission and the intensity of carbonemission. Based on the2011social accounting matrix data, the paper will analyze China's four major emission reduction paths. The sixth part covers conclusions andrecommendations, involving the summary of the paper and reduction proposals.
The main conclusions are as follows:
According to overall evaluation results of Carbon emissions, the overall level ofcarbon emissions in China is in a worrying level, with high level of total number ofemissions and low carbon emission efficiency as well as poor situation of carbon sinksand medium level in terms of carbon emissions on average person. From the distributionof carbon emissions, in the region, China's severe emission areas contributed50%of thetotal carbon emissions, which are the most important regional carbon emissions in China.Through analysis of the causes of difference of regional carbon emissions generated byTheil index, results show that the differences within the Theil index population regionwith population priority contributes about80%to the overall differences, while takingGDP as the Theil index weight indicates that in recent years the whole difference ismainly due to regional differences. In terms of industrial structure, China carbonemissions have more than90%from the second industry, of which80%comes fromindustrial sectors of high energy-consuming industries. In the energy structure, among80%of China's carbon emissions from coal consumption, about20%comes from the oilconsumption, while only3.46%of the carbon emissions from natural gas. Grey relationalanalysis shows highest correlation between China's carbon emissions and coal as well asbetween carbon emissions and natural gas.
The decomposition results show that in terms of carbon emissions GDP per capitaand population has a positive effect on carbon emissions, that energy consumptionintensity has obvious inhibitory effect on carbon emissions, that carbon emissionsdecomposition per capita and carbon emissions have similar results, that in the angle ofcarbon emission intensity, the increase in it is attributed to the pulling effect, andconsistency between carbon emissions intensity change and the change of energyconsumption intensity, which is consistent with the actual situation.
By an empirical analysis of panel data, the effect of China's carbon emissions andcarbon emissions intensity are further validated. The regression results show that there isno inverted U shape relationship between China's level of economic development andcarbon emissions, but linear increase feature, with effects of elasticity of greater than1. Improvement of the efficiency of energy use can effectively inhibit the growth of carbonemissions, with the influence coefficient of0.8, the influence coefficient of populationsize of1.2344. It is considered that population size is important factor driving the growthof carbon emissions and effect of industrial proportion is0.7392, making the third carbonemission factors following economic development level and population size. From thecity level, the influence coefficient is0.2123, confirmed as increase in carbon emissionsand the city population proportion. Coefficient of opening to the outside world issignificantly negative, reflecting China's export trade to curb carbon emissions. Fromforest carbon sink, the influence coefficient is-0.1113, confirming the role of carbonsequestration of forest carbon dioxide and the small effect of forest carbon sink in ourcountry. Interaction analysis shows that a city of China effects of carbon emissions has apositive effect on the level of economic development. Quantile regression results showthat each in the vast majority of quantile factors affect parameter estimates significant at5%level of significance. Based on the robustness of estimating results, we think thattechnology level, economic opening degree and development level of the city are majorfactors to cause the current carbon emissions. GDP per capita is a major factor to causethe increase in carbon emissions, and the effect of high levels of carbon emissions in theregion is more obvious. Other factors on the positive effect of carbon emissions fromhigh to low are the size of the population, industrial structure, energy structure, theconsumption level of residents. They give different effects when carbon emissions are atdifferent quantiles.
Simulation analysis on the emission reduction path shows good effect on adjustingthe industrial structure, increasing the reduction proportion of the tertiary industry,promoting the rapid and stable economic development and at the same time also beingable to achieve energy-saving emission reduction. Adjusting energy structures andreducing the proportion of coal consumption is more beneficial to emissions reduction.But it also pays a painful economic cost. Reducing the natural gas effect on the economicimpact is small, but the emission reduction effect is not good. As for technologicalprogress, improving energy efficiency can not only promote the economic developmentbut can play a good reduction effect. Improve coal efficiency has the greatest impact onemissions and improving oil efficiency has the greatest impact on economic variables. As for a carbon tax, levying tax from the price of fossil energy resource is one of the mosteffective ways to reduce emissions. As the tax rate gradually increases, emissionreduction effect is better, but it will also bring some serious economic and socialproblems, therefore it is necessary to find the optimal tax rate to balance the relationshipbetween economic and social development and energy-saving emission reduction.
The innovation of this paper lies in:
First, the calculation of carbon emissions is still a blank in our country. Based onanalyzing China's carbon sources and sinks of carbon emissions, this paper proposes thecalculation method for the actual situation for our country, improving the measurementaccuracy of carbon emission index；
Second, Kaya equation is improved creatively, introducing the city level, energystructure and industrial structure into the Kaya identities, laying the theoreticalfoundation of factors influencing the carbon dioxide emission, taking advantage ofdecomposition analysis to indicate their contribution to carbon emissions;
Third, Theil index, the equity index measuring regions is applied for the first time tothe analysis of the regional difference in carbon emissions, more conducive to findreasons for the existence of the regional differences of carbon emissions;
Fourth, for the first time the quantile regression model for panel data with the robustestimation results is used to analyze China's carbon emissions, more clearly reflecting theeffect of different site factors at each quantile, and introducing forest carbon sink into themodel to study China's forest carbon sink capacity.
Fifth, This paper constructs China energy environmental CGE model, introducingthe efficiency factor and the ad valorem tax rate, applying CGE model to analysis on theimpact of different emission reduction ways on economic development and the reductionso that analysis results are more practical and reliable.
因此，本文在文献回顾和基本理论概述的基础上运用统计分析和计量分析方法对我国碳排放问题进行深入研究，研究内容主要包括：第一部分绪论，介绍本文的选题意义、研究内容、研究方法以及创新点；第二部分碳排放的相关理论概述，指明碳排放相关概念，提出适合我国国情的碳排放测算方法，概括了碳排放问题的理论基础；第三部分碳排放的状况分析，分别从总体状况和碳排放源分布状况对我国碳排放状况进行分析，并通过VAR模型定量分析了我国碳排放对经济、社会和环境造成的影响；第四部分碳排放的影响因素及其实证分析，在理论分析碳排放影响因素的基础上，采用LMDI分解模型对碳排放变化量进行分解分析，并进一步通过分位数回归面板数据模型对不同条件分布位置碳排放影响因素进行实证分析；第五部分减排路径选择及其模拟分析，构建中国能源环境CGE模型，引入能源模块，添加碳排放量和碳排放强度两个变量，在2011年社会核算矩阵数据的基础上，对我国四条主要的减排路径进行模拟分析；第六部分结论与建议，总结全文主要结论，并提出针对性的减排建议。
本文得出的主要结论有：
从碳排放水平总体评价结果看，我国碳排放总体水平让人堪忧，其中碳排放效率较低，碳排放总量较高，碳汇能力较差，碳排放人均水平处于中等水平。从碳排放源的分布状况看，在区域方面，我国重度排放区贡献了碳排放总量的50%以上，是我国最重要的碳排放区域。运用泰尔指数分析碳排放量区域差异产生的原因，结果表明以人口为权重的泰尔指数区域内差异对整体差异的贡献率达到80%左右，而以GDP为权重的泰尔指数表明近年来整体差异主要由于区域间差异产生的；在产业结构方面，我国碳排放总量有90%以上来源于第二产业，其中80%来源于工业部门中的高排放行业；在能源结构方面，我国80%的碳排放量来源于煤炭消费，20%左右来源于石油消费，而只有3.46%的碳排放量来源于天然气。灰色关联分析显示，我国碳排放量与煤炭关联度最高；碳排放强度与天然气关联度最高。
对碳排放变化量的分解结果表明：在碳排放量角度，人均GDP和人口数量对碳排放量具有明显的正向作用，能源消费强度对碳排放量具有明显的抑制作用；人均碳排放量的因素分解结果与碳排放量的相似；在碳排放强度角度，碳排放强度增加归因于能源消费强度的拉动作用，碳排放强度变化与能源消费强度变化完全一致，这与实际情况相符。
通过面板数据的实证检验进一步验证我国碳排放和碳排放强度的影响效应，回归结果显示，我国经济发展水平与碳排放之间不存在倒U型曲线关系，而是呈现线性上升特征，且影响弹性均大于1；提高能源利用效率能有效抑制碳排放增长，影响系数为0.8；人口规模的影响系数为1.2344，认为人口规模是拉动碳排放增长的重要因素；工业比重的影响效应为0.7392，是继经济发展水平和人口规模之后第三大碳排放影响因素；从城市化水平看，影响系数为0.2123，证实了随着城市人口比重上升碳排放量不断增加；对外开放的系数显著为负，反映我国出口贸易能够抑制碳排放；从森林碳汇看，影响系数为-0.1113，证实了森林对二氧化碳的碳汇作用，但是我国森林碳汇作用较小；交互项分析表明我国城市化对经济发展水平的碳排放效应产生正向影响。分位数回归结果显示，在绝大部分分位点上每个影响因素的参数估计值在5%显著性水平上显著，基于估计结果的稳健性，我们可以认为技术水平、经济对外开放度和城市化水平是引起当前碳排放量减少的主要因素；人均GDP是引起碳排放增加的主要因素，并且在碳排放水平高的地区影响效果更明显；其他影响因素对碳排放量的正向影响效果从高到低分别为人口规模、产业结构、能源结构、居民消费水平，它们在碳排放量分布在不同分位点时的影响效果不同。
对减排路径模拟分析的结果显示：对于调整产业结构，增加第三产业比重的减排效果更佳，促进经济快速稳定发展的同时也能够实现节能减排；对于调整能源结构，减少煤炭消费比重更利于减排工作，但是同时也要付出惨痛的经济代价，而减少天然气比重对经济冲击作用较小，但减排效果不佳；对于技术进步，提高能源效率既能促进经济发展又能起到良好的减排效果，提高煤炭效率对减排影响最大，提高石油效率对经济变量影响最大；对于碳税政策，征收化石能源从价资源税是减排的有效路径之一，随着税率逐渐升高，减排效果越好，但是随之也会带来一些严重的经济和社会问题，因此需要寻找最优税率以权衡经济社会发展和节能减排间的关系。
本文的创新之处在于：第一，碳排放量的测算在我国尚属空白，本文在详细分析我国碳源和碳汇的基础上，提出适合我国实际情况的碳排放测算方法，提高了碳排放指标的测算精度；第二，本文创造性的改进Kaya恒等式，将城市化水平、能源结构和产业结构引入Kaya恒等式，奠定了碳排放影响因素的理论基础，利用分解分析指明它们对碳排放的贡献程度；第三，将度量区域公平性指标泰尔指数首次运用于碳排放区域差异分析中，更利于寻找碳排放区域差异存在的原因；第四，首次将具有稳健估计结果的分位数回归面板数据模型用于分析我国碳排放问题，更清晰地反映出我国碳排放分布在不同分位点时每个影响因素的影响效应，并创新性的将森林碳汇引入模型中，研究我国森林的碳汇能力；第五，构建中国能源环境CGE模型，引入效率因子和从价税率，运用CGE模型分析不同减排路径对经济发展和减排的冲击效果，分析结果更具实用性和可靠性。
Global climate change has been one of the most serious environmental problems sofar as well as of the most complex challenges in the21st Century. Internationalnegotiations concerning the reduction of climate warming are not only related to humanliving environment, but also directly affect modernization and sustainable developmentof developing countries. At present, according to the international scientific field, one ofthe fundamental measures to solve the climatic problem is to reduce emissions ofgreenhouse gases. As to carbon emissions China is a major country in the world. China'semission reduction has become a hot issue which academic circles at home and abroad,the environmental community and governments are all concerned about. Research onChinese emission reduction is very important, not only conducive to the sustainabledevelopment of China, but also helps to mitigate the global climate warming.
Therefore, based on literature reviews and an overview of the basic theory, thispaper uses statistical analysis and econometric analysis method to study China's carbonemissions in depth. The first part is the introduction, covering the significance of thetopic, research content, research methods and innovative points. The second part tells therelative theories, indicating the relevant concepts on carbon emissions, proposescalculation method on carbon emissions suitable for the situation of our country, andsummarizes the basic theories of carbon emissions. The third part is the analysis of thestatus of carbon emissions, including the overall situation and carbon source distributionof carbon emission. It also analyses the impact of China's carbon emissions on theeconomy, social and environmental causes by VAR model. The fourth part includes thefactors affecting carbon emissions and the empirical analysis. On the basis of theory,LMDI decomposition model is used to analyze carbon emissions, and give a furtheranalysis on different distributions of carbon emissions through Quantile regression forpanel data model. The fifth part covers reduction path selection and simulation analysis,constructing China Energy and environmental CGE model, introducing energy module,adding two variables (the amount of carbon emission and the intensity of carbonemission. Based on the2011social accounting matrix data, the paper will analyze China's four major emission reduction paths. The sixth part covers conclusions andrecommendations, involving the summary of the paper and reduction proposals.
The main conclusions are as follows:
According to overall evaluation results of Carbon emissions, the overall level ofcarbon emissions in China is in a worrying level, with high level of total number ofemissions and low carbon emission efficiency as well as poor situation of carbon sinksand medium level in terms of carbon emissions on average person. From the distributionof carbon emissions, in the region, China's severe emission areas contributed50%of thetotal carbon emissions, which are the most important regional carbon emissions in China.Through analysis of the causes of difference of regional carbon emissions generated byTheil index, results show that the differences within the Theil index population regionwith population priority contributes about80%to the overall differences, while takingGDP as the Theil index weight indicates that in recent years the whole difference ismainly due to regional differences. In terms of industrial structure, China carbonemissions have more than90%from the second industry, of which80%comes fromindustrial sectors of high energy-consuming industries. In the energy structure, among80%of China's carbon emissions from coal consumption, about20%comes from the oilconsumption, while only3.46%of the carbon emissions from natural gas. Grey relationalanalysis shows highest correlation between China's carbon emissions and coal as well asbetween carbon emissions and natural gas.
The decomposition results show that in terms of carbon emissions GDP per capitaand population has a positive effect on carbon emissions, that energy consumptionintensity has obvious inhibitory effect on carbon emissions, that carbon emissionsdecomposition per capita and carbon emissions have similar results, that in the angle ofcarbon emission intensity, the increase in it is attributed to the pulling effect, andconsistency between carbon emissions intensity change and the change of energyconsumption intensity, which is consistent with the actual situation.
By an empirical analysis of panel data, the effect of China's carbon emissions andcarbon emissions intensity are further validated. The regression results show that there isno inverted U shape relationship between China's level of economic development andcarbon emissions, but linear increase feature, with effects of elasticity of greater than1. Improvement of the efficiency of energy use can effectively inhibit the growth of carbonemissions, with the influence coefficient of0.8, the influence coefficient of populationsize of1.2344. It is considered that population size is important factor driving the growthof carbon emissions and effect of industrial proportion is0.7392, making the third carbonemission factors following economic development level and population size. From thecity level, the influence coefficient is0.2123, confirmed as increase in carbon emissionsand the city population proportion. Coefficient of opening to the outside world issignificantly negative, reflecting China's export trade to curb carbon emissions. Fromforest carbon sink, the influence coefficient is-0.1113, confirming the role of carbonsequestration of forest carbon dioxide and the small effect of forest carbon sink in ourcountry. Interaction analysis shows that a city of China effects of carbon emissions has apositive effect on the level of economic development. Quantile regression results showthat each in the vast majority of quantile factors affect parameter estimates significant at5%level of significance. Based on the robustness of estimating results, we think thattechnology level, economic opening degree and development level of the city are majorfactors to cause the current carbon emissions. GDP per capita is a major factor to causethe increase in carbon emissions, and the effect of high levels of carbon emissions in theregion is more obvious. Other factors on the positive effect of carbon emissions fromhigh to low are the size of the population, industrial structure, energy structure, theconsumption level of residents. They give different effects when carbon emissions are atdifferent quantiles.
Simulation analysis on the emission reduction path shows good effect on adjustingthe industrial structure, increasing the reduction proportion of the tertiary industry,promoting the rapid and stable economic development and at the same time also beingable to achieve energy-saving emission reduction. Adjusting energy structures andreducing the proportion of coal consumption is more beneficial to emissions reduction.But it also pays a painful economic cost. Reducing the natural gas effect on the economicimpact is small, but the emission reduction effect is not good. As for technologicalprogress, improving energy efficiency can not only promote the economic developmentbut can play a good reduction effect. Improve coal efficiency has the greatest impact onemissions and improving oil efficiency has the greatest impact on economic variables. As for a carbon tax, levying tax from the price of fossil energy resource is one of the mosteffective ways to reduce emissions. As the tax rate gradually increases, emissionreduction effect is better, but it will also bring some serious economic and socialproblems, therefore it is necessary to find the optimal tax rate to balance the relationshipbetween economic and social development and energy-saving emission reduction.
The innovation of this paper lies in:
First, the calculation of carbon emissions is still a blank in our country. Based onanalyzing China's carbon sources and sinks of carbon emissions, this paper proposes thecalculation method for the actual situation for our country, improving the measurementaccuracy of carbon emission index；
Second, Kaya equation is improved creatively, introducing the city level, energystructure and industrial structure into the Kaya identities, laying the theoreticalfoundation of factors influencing the carbon dioxide emission, taking advantage ofdecomposition analysis to indicate their contribution to carbon emissions;
Third, Theil index, the equity index measuring regions is applied for the first time tothe analysis of the regional difference in carbon emissions, more conducive to findreasons for the existence of the regional differences of carbon emissions;
Fourth, for the first time the quantile regression model for panel data with the robustestimation results is used to analyze China's carbon emissions, more clearly reflecting theeffect of different site factors at each quantile, and introducing forest carbon sink into themodel to study China's forest carbon sink capacity.
Fifth, This paper constructs China energy environmental CGE model, introducingthe efficiency factor and the ad valorem tax rate, applying CGE model to analysis on theimpact of different emission reduction ways on economic development and the reductionso that analysis results are more practical and reliable.
引文
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