城镇碳排放（精选8篇）
城镇碳排放 篇1
在工业化发展的过程中, 城镇化是农业人口向城镇聚集、非农业产业向城镇集中的历史过程, 是现代化建设的核心内容。自改革开放以来, 河南省坚持把城镇化发展放在事关社会发展全局的首要位置, 不断完善发展思路, 积极探索城镇化发展道路, 城镇化进程明显加快。在城镇化迅速推进的同时, 河南省的环境问题日益严峻。在城镇化过程中, 河南省工业化发展与城市建设同步加快, 大量的基础设施建设以及城镇住房建设会增加对化石能源资源的消费与需求, 从而排放大量的二氧化碳, 对生态环境构成巨大压力。因此, 探究河南城镇化进程中碳排放的影响因素, 对于合理制定减排措施、推进河南省发展低碳经济、实现可持续发展目标具有重要现实意义。
一、河南省城镇化进程中碳排放现状
目前河南省正处于城镇化的快速发展阶段, 2014年河南省城镇常住人口为9436万人, 城镇化率较2011年增长近5个百分点, 达到45.2%。城镇化的推动需消耗大量化石能源, 而河南省的能源消耗多依赖煤炭, 因而城镇化的快速发展将加大煤炭能源的消耗, 最终导致碳排放量不断上涨。
2003-2013年, 河南省碳排放总量从19068.7万吨增长至42528.7万吨, 年均增长点达到9.36%。煤炭、石油以及天然气的碳排放总量分别增长2.53、3.50、8.14倍, 其中煤炭消耗产生的碳排放在碳排放总量中占比最大, 并与碳排放总量的增长趋势大致相同。城镇化导致农村人口大量涌入城市, 城市的高碳生活消费需求进一步推动了碳排放。2013年河南人均碳排放量达到4.01吨碳/人, 年均增长8.4%。
河南省经济增长主要依赖以高投入、高能耗、高排放的重工业为主的第二产业拉动, 化石能源的大量消耗是形成高碳排放的主要原因。因此, 河南省应着力于提高能源利用率以及降低化石能源的消耗量, 从根本上控制碳排放。
二、河南城镇化进程中碳排放影响因素
在城镇化进程中, 河南省农村人口以及劳动力大量转向城镇, 第二产业与第三产业向城镇集聚发展。在人们的生活水平得到提高的同时, 也产生了负面的影响, 其中碳排放就是首要问题。导致碳排放的因素是多方面的, 根据河南省当前具体情况, 本文将从人口规模、能源消费、产业结构以及城镇化水平四个方面对河南城镇化进程中碳排放的影响因素进行详细分析。
1. 人口规模。
通常一个地区的碳排放量随人口规模同步增减。2014年河南省总人口10662万人, 在全国人口总数中占比7.8%, 对碳排放量有较大影响程度。河南人口基数过大, 平均每年自然人口增加数50万左右, 由此带来的二氧化碳排放仍不容小觑。河南省2014年城镇人口数达到9436万, 城镇化率为45.2%, 并仍处于上升趋势, 与总人口数增长成正比。而乡村人口数从1995年开始逐步减少, 至2013年跌破6000万。城镇人口数量持续上涨, 乡村人口相继进入城市, 意味着城市对交通工具、住房、医疗、福利等将有更大的需求, 城镇发展需要消耗大量能源燃料, 在一定程度上推进了碳排放。在乡村人口转向城镇的过程中, 同样会产生大量碳排放。
2. 能源消费。
目前河南省能源消耗仍以煤炭、石油、天然气为主, 单位热量燃煤所产生的二氧化碳气体比使用同等质量的石油和天然气分别高出约36%和61%。2013年河南省煤炭消耗量所占比重为80.8%, 以煤炭作为主要燃料的能源消费模式在短期内难以发生本质变革, 河南碳排放势必将持续上涨。
自改革开放之后, 河南能源消费中煤炭占比长期处于80%之上, 石油徘徊在10%左右, 天然气占比逐步上升, 2013年突破4%, 有利于生态环保的绿色能源水电所占比例仅次于天然气。近年来, 煤炭在能源消费总量中所占比例处于缓慢下降趋势, 但煤炭的绝对消费量始终处于不断增加的趋势, 由此引起的二氧化碳排放数量随之增加。推进城镇化发展的过程中不可避免的需要耗费大量能源, 而当前的能源消费结构在短时期内无法彻底改变, 因此在推进城镇化发展的进程中, 努力提高能源利用率, 积极发展低碳能源是重中之重。
3. 产业结构。
三次产业构成对能源消费有着决定性作用, 能源消费又是碳排放的主要来源, 从而各产业所占结构比例对碳排放起到一定影响作用。当前河南三次产业构成处于“二、三、一”的状态, 经济增长主要以第二产业为主。2013年河南三次产业结构配比是12.6:55.34:32, 其中第二产业生产总值为17806.39亿元。第二产业主要包含建筑业和工业, 例如在房屋建设以及道路建造的过程中, 将耗费大量的能源, 由此造成二氧化碳气体的大量排放, 成为河南省碳排放的主要来源。从经济增长贡献率分析, 河南省农业对经济增长的贡献率相对较低, 且呈现缓慢下降的趋势, 对碳排放的影响作用较小, 工业的产业贡献率居高不下, 是促进碳排放的关键因素。
4. 城镇化水平。
通常城镇化是与工业化发展同步并进的。城市的迅速扩张会带来更多工业以及服务业的碳排放, 从而推进能源消费的增长速度。1995-2013年河南省城镇化率呈递增趋势, 与碳排放总量的变化曲线大致相同, 表明城镇化水平和二氧化碳排放之间具有正相关关联。
自2013年起, 河南省城镇化率首次突破40%, 城镇新增人口3079万人, 比2010年上涨5个百分点。快速发展的城镇化在影响经济增长的同时, 对碳排放以及能源消费同样存在较大影响。在城市大规模扩张的过程中, 大量农村人口涌入城市, 城市建设需求大大增加, 房屋以及基础设施的建造会消耗大量化石能源资源和原材料, 势必会加大二氧化碳的排放。此外, 城镇居民消费水平的上升、生活方式的改变以及发达的城市交通都会对碳排放造成影响。
三、结论与政策建议
河南省正处于城镇化快速发展时期, 产业以及人口的集聚, 在带来新的经济增长点、提高人民生活水平的同时, 也带来日益严峻的环境问题。必须准确分析内在条件与外在环境所带来的影响与变化, 在尊重自然发展规律的基础上, 以提高质量作为着重点, 推进城镇化高质高量稳步发展, 走科学低碳发展的新型城镇化道路。
1. 调整产业分配, 推进产业转型升级。
优化升级产业结构, 集中力量发展增长速度快、市场空间大、转移趋势明显的高成长性产业, 加快推进现代服务业与高新技术产业;严格控制高污染、高耗能行业项目以及产能严重过剩的新增行业产能, 加强环保、节能等指标的约束力度, 严控行业入门标准;着力推进环保节能性产业的发展, 创新环保节能的服务模式。
2. 提高能源利用率, 着力开发新能源。
调整能源结构, 促进清洁能源消费, 推广以天然气替代煤炭的策略;提高能源效率, 对煤矿开发地区进行瓦斯提纯、发电、集输管线等项目建设;减少煤炭能源的消耗, 加快发展可再生能源, 积极推动国家生物质能示范省建设, 推进工业园区及产业集聚区的光伏电站建设;积极推动太阳能、生物能、风能等新能源的研发与应用, 着力发展大型水电、大型核电等低碳节能项目。
3. 加强低碳理念的推广力度。
在城镇化进程中, 居民生活理念的改变对碳排放的治理起到至关重要的作用。要大力宣传低碳理念, 将低碳理念引入城镇化进程, 引导生活和生产的主体向低碳、生态化迈进, 将低碳理念融入到城镇的交通、建筑、产业以及城市公共基础设施等各个方面;提倡节能生活方式, 广泛开展低碳教育活动, 鼓励城镇居民改变高碳生活方式, 积极参与到节能减排行动中去。
分解中国碳排放峰值 篇2
工业部门的排放峰值
工业化过程是排放峰值是否能够尽早达到的首要因素。工业部门排放约占当前排放总量的70%，即使不包含工业过程中的排放也已超过51亿吨二氧化碳。根据国家统计局工业化水平综合指数和社科院《中国工业化进程报告》，2010年中国的工业化水平分别已经达到60%或66%（不同指标），中国整体已经步入工业化后期。一般认为，基本完成工业化的水平大约在80%以上，也就是说还有近20个百分点的空间。从工业化国家和中国历史数据比较来看，工业化水平每增长1个百分点，二氧化碳排放则相应增加约0.6亿吨，意味着中国在2020年基本完成工业化时工业部门至少还要增加约10-12亿吨排放，总量将可能超过61亿吨。工业化水平超过80%以后，即工业化后期的下半阶段，如果考虑到产业结构调整，增长主要在新兴和服务产业，相应1个百分点平均降为约0.3亿吨，即意味还有6亿吨左右的增量。那么当前至2030年工业部门排放总的增量在16亿吨左右，排放峰值大约为67亿吨。
根据行业协会对目前主要11个行业产品产量趋势的预测，合成氨峰值约在2015年，水泥峰值大概在2017年（约26亿吨），粗钢峰值可能要到2020年（约8.5亿吨），平板玻璃和电解铝峰值估计在2025年，都要比原先预判的延后。主要高耗能产品排放在2025年前达到峰值虽然是可以争取的，但从预测的峰值水平来看，要高于之前估计的数值约20%-30%。而高耗能产品产量趋稳后，工业部门排放仍将缓慢上升5-10年的时间，因此2025年前工业部门总体达到峰值有难度。
城镇化排放的峰值
城市将是中国未来排放的主要增长来源。交通和建筑等部门当前占排放总量的近30%，已超过21亿吨。中国正处于工业经济为主向城镇经济为主转变的阶段，城市化仅为美国20世纪20年代的同等水平，与世界平均水平大体相当，未来城镇化水平还有很大的提升空间。一般的城镇化过程在20%-30%的水平起飞，越过50%以后会放缓。城镇化趋于平稳和终结时点可参考：一类是移民国家，一般到80%-90%，比如美国、澳大利亚、加拿大；另一类是原住民国家，一般到65%-70%，比如日本、欧盟部分国家。中国2012年的城镇化水平约为52.6%（按照户籍人口测算仅为35%左右），根据世界银行、经济合作与发展组织（OECD）以及国内研究机构预测，2030年总体可达68%-72%的水平，还有近20个百分点的空间。考虑到后期速度的放缓，存量的深度城镇化（“半城市化”农民工的市民化，超过2亿人口）和增量的城镇化（约3-4亿人口）至少仍需要25-30年的时间。按OECD和国家统计局数据测算，美国等发达国家的农村能耗和排放大致是城市的3倍，而中国的城镇人均生活能耗是农村人均水平的约1.5倍、城镇单位建筑面积能耗是农村地区的约4.5倍，相应的总能耗和排放约为农村水平的3倍。未来城镇化过程中城乡格局的变化对排放峰值水平影响很大，而城镇化过程中建筑和交通模式一旦形成和固化，能耗和排放是较难降低的。
中国当前的城镇化速度是每年约1个百分点，这1个百分点意味着每年新增建筑面积近20亿平方米、机动车近2000万辆。从发达国家和中国历史数据比较，城市化水平每增长1个百分点，交通和建筑等部门新增能源需求约8000万吨标煤，二氧化碳排放将相应增加约2亿吨，意味着在工业部门排放增长之外，中国完成增量城镇化过程还可能至少增加约40亿吨排放，完成存量的深度城镇化预估也要增加约17亿吨，总量将可能达到78亿吨。也就是说工业化和城镇化过程排放总量峰值可能达到约145亿吨（仅包括能源活动排放），即使不考虑存量问题也至少要达到128亿吨，未来25年的平均年增长量至少约为2-3亿吨（约为当前年增长量的一半）。因此，在2030年前要实现排放峰值仍需要付出艰苦卓绝的努力，而且峰值水平要显著高于110亿吨。如果按110亿吨目标实行倒逼机制则意味着在产业结构调整假设的基础上还要通过能源结构调整和技术进步减少年排放量至少20-30亿吨。
能源结构调整的潜力
能源结构调整将对峰值目标的实现起到决定性作用。据统计，非化石能源2012年的消费量约为3.3亿吨标煤，占一次能源消费总量比重9.2%，煤炭约占66.4%，石油和天然气分别约占18.9%和5.5%。当前能源结构高碳特征明显，相比于国际平均水平，能源结构清洁化和低碳化的空间至少有20个百分点，也就意味着同等消费总量下可以减排10%-25%左右，问题是可行的调整速度是否能够满足峰值目标要求。事实上，过去20年中能源结构调整幅度非常有限，非化石能源比重仅上升3.5个百分点，煤炭比重下降8.2个百分点，石油比重上升2.4个百分点，天然气比重上升2.3个百分点。即使自2005年加强政策力度以来，非化石能源比重上升的速率快了一倍，每年也仅略高0.3个百分点。
如果至2020年非化石能源比重上升速度相比于“十一五”时期再提高一倍，即每年0.7个百分点左右，则2020年非化石能源占比将接近15%，非化石能源发电量占比将超过30%；而2020年至2030年继续保持相当速度，即每年0.5至1个百分点左右，则2030年非化石能源占比将达到20%-25%，非化石能源发电量占比将超过45%，与此同时能源消费总量控制在60亿吨标煤以内，煤炭占比降低至45%左右，天然气占比增加至10%左右，那么能源活动排放大致可以控制在110亿吨左右。但那就意味着2020年非化石能源消费量要翻一番，达到7亿吨标煤以上，非化石电力装机要超过6亿千瓦，到2030年非化石能源消费量要再翻一番，达到15亿吨标煤以上，非化石电力装机要超过10亿千瓦。这种发展速度大大超过美欧，是极为罕见的，从以往的经验数据看，相当于年投资额要超过1万亿元。而同时天然气的消费量要达到4000亿立方米，如果新增量的一半来自于页岩气开采，那么需要打3万口生产井以上，总投资额也将接近于4万亿元。结构调整速度的不确定性和经济代价都很大。endprint
事实上，如果按照上述工业化和城镇化的进程，能源消费总量大致还要增加30亿吨标煤左右，非化石能源和天然气加速发展也并不能完全满足实际增量需求。“十二五”煤炭消费量规划已为39亿吨，即使2030年在一次能源中占比下降至45%以下，即今后每年下降1.2个百分点以上，煤炭消费总量预期仍会大大突破40亿吨，增长至45-50亿吨，并将长期处于该高位平台区间。
全国“同步低碳”的区域差异
区域发展差异性将对峰值目标部署产生不可忽视的影响。中国区域在发展水平、功能和结构上非常不平衡，事实上从多类研究指标标定的发展阶段看，中国区域间发展梯度可能长达20年甚至更久。目前东部已经进入工业化后期，其中东部两个直辖市已跨入后工业化阶段，中部和西部则总体上处于工业化中期，其中西部5个省仍处于工业化中期的前半阶段、两个自治区仍处于工业化初期阶段。对发展阶段不可逾越的规律认识，促使我们更为理性地思考全国“同步低碳”是否可行的问题。事实上，虽然东、中、西部2011年的人均GDP还存在较大差距，分别约为4.4万元、2.5万元和2.3万元，但人均能源消费量分别已达到约3.4吨标煤、2.9吨标煤和3.0吨标煤，人均能源活动二氧化碳排放量估算也已达到约7.9吨、7.0吨和7.7吨，已相对较为接近。
从工业化过程看，东、中、西部2011年的工业化水平综合指数分别约为81%、59%和51%，“十一五”期间年增长率平均约为5.4、4.2和4.8个百分点，按照历史和规划数据预测，东、中、西部基本完成工业化分别约在2011年、2021年和2023年，完成全阶段工业化过程分别约在2018年、2031年和2031年，东、中、西部工业化过程排放到达峰值前的增量还有约2亿吨、6亿吨和8亿吨；从城镇化过程来看，东、中、西部2011年城镇化率分别约为61%、47%和43%，“十一五”期间年增长率平均分别约为0.9、1.2和1.4个百分点，按照历史和规划数据预测，东、中、西部基本达到约70%水平分别在2024年、2034年和2036年左右，东、中、西部城镇化过程排放到达峰值前的增量保守预计约为9亿吨、16亿吨和15亿吨。
应该说，中国区域的梯度特性既为中国长期发展创造了波浪式的后劲和潜力，同时也延长了增长的过程，意味着全国的排放峰值将取决于区域间发展的叠加效应，峰值前后的平台期预计将持续相当长的时间。这当中，东部确实应率先控制排放，但如果中西部不达到峰值，全国排放峰值也很难实现。因此，国内各区域的减排政策应在公平和差异化的基础上同步推进。
实现战略目标的建议
中国的排放峰值和发展方式息息相关，需要统合起来全盘考虑，科学、公平、有效的峰值目标将有利于形成倒逼机制，但也应该充分认识到峰值方案的风险和挑战性。
中国总体上还存在20%的工业化、20%的城镇化、20%的能源结构调整、20年的发展跨距要面对，应该有步骤地实现排放趋稳，并在更大的社会经济全局内权衡，阶段性的排放峰值目标决策方式和渐进式的峰值目标计划有助于凝聚共识和降低风险。
同步推进针对工业化后期的生产性排放增长和城镇化后期的消费性排放增长的控制政策目标和手段，重视部署后发展地区的“同步低碳”战略，确立基于主体功能区战略的碳功能定位，形成公平的区域差异化气候政策体系，有序建立行业碳排放标准准入和区域碳排放总量控制与市场机制等关键制度。
城镇碳排放 篇3
关键词：碳排放,影响因素,新型城镇化,STIPAT模型
0 引言
2005-2014年河南新型城镇化速度明显加快, 2014年的城镇常驻人口占全省常住人口比例从2005年的30.7%上升到45.2%, 增长近50%左右[1]。然而, 在新型城镇化的快速进程中, 河南以煤炭为主的能源消费结构和粗放型经济增长发展模式, 使得整个区域的能源消耗量不断上升, 造成二氧化碳的大量排放, 碳锁定问题凸显, 因此, 河南城镇化过程中的高碳锁定已逐渐形成, 并且短期内难以改变。于是, 挖掘河南新型城镇化进程中碳排放的影响因素、寻找碳解锁路径、推进河南低碳经济的快速发展迫在眉睫。本文通过构建STIRPAT扩展模型, 分析了河南新型城镇化进程中碳排放的影响因素。
1 构建分析模型
早先, 学者们都采用IPAT模型 (I=PAT) 来分析经济活动对于环境所产生的影响。经典的IPAT模型由Ehrlich与Holden于20世纪70年代提出, 用以评估人类经济活动对环境造成的压力。该模型认为影响环境的三个直接因素分别为:人口规模 (Population) 、财富 (Affluence) 和技术水平 (Technology) [2,3]。
IPAT模型假定这三种因素和环境之间呈现单调等比例变化, 即伴随三种因素之一变化1%, 环境影响同样变化1%。但传统的IPAT模型是一个会计恒等式, 无法进行实证分析, 也无法找出最主要的因素。为此, Dietz和Rosa[4]提出了IPAT扩展模型, 即STIRPAT (Stochastic Impacts by Regresstion on Population, Affluence and Technology) 模型。STIRPAT模型在持有IPAT模型基本理论的基础上, 为增强实证研究的可行性引入了随机性因素, 并且能够分解技术项, 实现对产业结构、能源强度等多种驱动因素对环境影响的研究与分析[5]。STIRPAT模型形式如下:
式 (1) 中, I表示环境影响, P表示人口规模, A表示财富, T表示技术水平, a为模型的常量系数, b、c、d为各自变量的弹性系数, e是模型的随机误差, i表明各变量处于不同的观测单元之间。可以得知, 在a=b=c=d=e=1时, I=PAT即为STIRPAT模型的特殊表现形式。
在进行实证分析时对变量做取对数处理, 不但不会对变量之间原有的协整关系造成影响, 还可以消除异方差。由于STIRPAT模型为非线性方程, 为了消除模型异方差, 通常对方程序两边取对数, 将等式转化成线性方程, 即:
式 (2) 中以ln Pi、ln Ai、ln Ti为自变量, 以ln Ii为因变量, 对经过转换的模型进行多元线性组合。
2 模型指标选取
STIRPAT模型较为灵活, 允许其他变量的加入与替换。用碳排放量C替代环境影响I, 用河南城镇人口表示人口规模P, 用人均GDP表征财富因素A, 用能源强度EI和产业结构IND (第二产业比重) 替代技术水平。选取第二产业比重指标的原因在于相对第一产业和第三产业而言, 第二产业所造成的碳排放更为严重。
构建模型如式 (3) 所示:
式 (3) 中各指标的具体说明见表1。
本文以煤炭、石油、天然气等化石能源的消费作为计算碳排放的主要依据, 通过化石能源的消耗总量以及建议排放系数对河南碳排放进行计算。
3 数据来源及实证分析
3.1 数据来源
本文所选定的模型指标的数据有些可直接使用, 有些则需要进行进一步计算才可以使用。二氧化碳排放量需要通过能源消费量计算与演变得到, 利用到的数据来自于《2014河南统计年鉴》、《2006年IPCC国家温室气体清单指南》, 其他的数据均取自河南省经济社会发展统计数据库、《2014河南统计年鉴》、《2014中国统计年鉴》、《2013中国能源统计年鉴》, 具体样本数据见表2。
3.2 模型估计结果与分析
3.2.1 模型变量的单位根检验
当回归发生在随机游走变量之间时, 容易产生“伪回归”, 为了避免“伪回归”的产生, 要检验所选数据序列是否平稳, 必须对模型中的各个变量分别进行单位根检验。
首先, 对变量进行ADF检验。结果显示, 能源强度、城镇人口以及人均GDP的t值小于临界值, 不存在单位根, 是平稳序列, 碳排放量与产业结构的t值大于所有临界值, 因此以上序列存在单位根, 在该水平情况下序列是非平稳的。对非平稳序列作一阶差分, 产业结构变量达到平稳, 是一阶单整序列, 对碳排放数据进行二阶差分, 得到碳排放是二阶单整序列。所有变量均通过ADF检验, 接下来对这些变量做回归分析。
3.2.2 回归分析
采用eviews6.0软件, 使用公式 (3) 对1995-2013年河南省相关碳排放、人均GDP、城镇人口、产业结构、能源强度的时间序列进行回归估计分析。
由于在eviews软件中c表示常数, 因此在进行回归分析时, 用CAR暂代碳排放量。回归估计分析结果见表3。
注:表中回归系数后括号内是T值, **、***表示在5%、1%的显著性水平下拒绝原假设.
相应回归结果的表达式如式 (4) 。
R2=0.9940, DW=1.37
其中R2为相关系数, DW为趋向指标, 括号内是t值。
由表3可以得知, 产业结构在1%水平下显著, 且值为正数, 表明产业结构与碳排放呈正相关趋势, 当产业结构每增加1%, 相应碳排放同向增长1.6%, 可以得知, 尽管第三产业发展所带来的新型低碳技术以及高效能源利用能够对河南碳排放起到缓解作用, 但综合第二产业的高能耗与高碳排放, 我省的产业结构整体上依然对碳排放呈现增进效果。相同, 人均GDP和城镇人口均和碳排放呈正相关, 人均GDP增加1%, 碳排放随之增加0.04%, 人均GDP所代表的经济因素对碳排放具有正向促进作用;城镇化最直观的变化就体现在城乡人口结构的变化上, 城镇人口增加1%, 碳排放增加0.89%, 城镇人口的增长对河南碳排放的影响最大;能源强度代表技术因素, 随着科学技术的不断进步, 新型低碳技术的出现与扩展能够降低工业生产中能源资料的消耗并提升能源利用效率, 减少河南碳排放, 分析结果显示, 河南能源强度每增加1%将使得碳排放下降0.002%, 体现出我省的低碳经济政策以初见成效。以上四项指标中, 产业结构和城镇人口对河南碳排放的作用程度相对较大。
4 结论
研究结果证实, 河南省城镇化发展所带来的城乡人口结构以及产业结构的转变会对碳排放量造成一定推进作用。作为河南城镇化进程中碳排放的影响因素, 城镇人口规模、能源消费、产业结构以及人均GDP等均会对河南二氧化碳的排放量形成推动作用, 促进河南城镇化过程中碳锁定的形成与巩固。
参考文献
[1]河南省统计局.2014年河南省国民经济和社会发展统计公报EB/OL], 2014.
[2]Ehrlich P, Holden J.One-dimensional economy[J].The Bulletin of the Atomic Scientists, 1972, 28 (5) :817-830.
[3]Gregory C Unruh.Understanding carbon lock-in[J].Energy Policy, 2000, 28 (12) :817-830.
[4]佟昕, 陈凯, 李刚.中国碳排放影响因素分析和趋势预测——基于STIRPAT和GM (1, 1) 模型的实证研究[J].东北大学学报 (自然科学版) , 2015 (2) :297-230.
城镇碳排放 篇4
全球气候变暖是因人为二氧化碳等温室气体的大量排放所致, 在中国尤其明显, 自改革开放以来, 中国经济以年均7.8%的增速快速增长, 使得工业和城镇化的快速推进导致二氧化碳的排放量, 已于2007年超过美国, 成为全球第一大碳排放国 (IEA, 2009) , 正因国内环境状况日益恶化和国际社会对中国减少碳排放的要求, 深入细致研究我国二氧化碳排放现状和主要影响因素, 为科学合理制定减排政策提供理论依据具有十分重要的意义。
现有大量对二氧化碳 (CO2) 排放的影响因素研究文献中, 主要以经济增长、城镇化及产业结构等为研究对象。就经济增长与碳排放的关系, 美国经济学家Grossman和Kureger[1]通过研究北美自贸区经济增长与环境污染, 发现二者存在倒U型关系, 也即后来的环境库兹涅茨曲线 (EKC) 。国内学者同样有过相应的研究, 其中林伯强和蒋竺均[2]利用中国数据, 发现人均收入和人均碳排放之间存在倒U型关系。其次就城镇化与碳排放的关系, Parikh等[3]发现发展中国家城镇化对CO2排放具有显著影响。Martínez-Zarzos等[4]分析城镇化对CO2排放的效应, 却发现城镇化与CO2排放存在倒U型关系。国内来看, 王芳和周兴[5]采用美中日英等9国面板数据研究, 发现城镇化与碳排放存在显著地倒U型关系。
综合以上, 国内外学者在研究影响碳排放因素时主要采用人均碳排放为CO2排放代理变量, 以面板模型进行分析, 但是中国毕竟是一个人口大国, 大量的碳排放必然会因为人口众多而被稀释, 因此, 制定减少碳排放的政策, 应以碳排放总量作为研究对象为宜。本文以1997-2011年30省面板数据为基础, 结合目前国际上公认的IPCC1方法计算CO2排放量, 通过静态和动态模型来验证CKC曲线和城镇化与碳排放的“EKC曲线”, 并给出第二产业对碳排放的影响关系, 以期为制定合理的经济政策来实现经济社会的减排目标做理论依据。
二、模型及数据来源
根据计量经济学中关于静态面板数据模型的定义, 为便于消除异方差性, 对变量进行对数化处理, 拟建立如下模型:
其中LCO2it表示第i个省第t年CO2排放量之对数, LGDPit和LGDP2it表示第i个省第t年国内生产总值之对数及其平方, URit和UR2it是第i个省第t年城镇化率及其平方, SIit是第i个省第t年第二产业比重, αit是常数项, βij (j=1 2…5) 是回归系数, μi则是不可观测的个体效应, εit是随机扰动项, N表示总共横截面数目, T表示时间跨度。
在处理面板数据时, 常用的静态面板包括固定和随机效应模型, 本文拟从中选择其一进行回归。但由于经济变量总是存在滞后性, 为了较好的考察上一期CO2排放量对本期的影响, 建立如下的动态面板模型:
其中LCO2it-1表示因变量LCO2it的滞后一期, βi0则是上一期CO2排放量对本期排放量的影响系数, 它是一个对CO2排放量各种滞后性的综合指标。
对于模型 (2) 存在Arellano和Bond提出的两阶段差分广义距 (Diff-GMM) 方法来估计, 而Arellano和Bover进一步提出系统广义距 (Sys-GMM) 方法进行估计, 相对来说由于后者既考虑差分方程又考虑水平方程, 因此更加有效, 故本文拟将这两种估计结果一并列出以兹比较。
下面将就文本所选取的指标变量的经济意义及数据来源进行说明如下:
国内生产总值 (用LGDP表示) 。为了验证环境的库兹涅茨曲线, 本文采用国内生产总值 (GDP) 刻画经济增长, 同时将GDP的原值和平方值对数化后加入模型 (1) 和模型 (2) 。为保证可比性, 将各省所有年份名义GDP通过平减指数转化为1997年不变价格的实际GDP, 以上所有数据均来自各省历年统计年鉴。
城镇化率 (用UR表示) 。本文有别于一般将城镇化水平与CO2排放量的线性关系处理, 同样认为存在着CO2排放量与城镇化率之间类似的EKC曲线。这里各省城镇化率是通过城镇人口占地区总人口的比重来刻画, 所有数据来源于各省历年统计年鉴和《新中国60年资料汇编》。
产业结构 (用SI表示) 。根据国家统计局关于产业的划分, 我国产业结构划分为三次产业, 其中第二产业包括工业和建筑业。工业尤其是重化工业, 生产过程中造成大量的能源消耗, 必然造成CO2的大量排放, 而我国目前正处于工业化进程的快速阶段, 因此不断增加的工业份额, 将正向作用于CO2排放量。同时建筑业关联水泥、钢铁等行业, 这些行业无论是自身生产过程中还是最终大气排放, 都存在大量的CO2排放。因此本文选取第二产业结构作为解释变量, 其中各省第二产业结构由第二产业增加值占地区生产总值来刻画, 这些数据来自各省历年统计年鉴。
三、计量结果及分析
利用我国1997-2011年省级面板数据构建静态模型 (1) 和考虑被解释变量滞后一期的动态模型 (2) 的基础上, 进行实证分析, 具体结果如下:
(一) 静态面板模型回归结果
如前所述, 为了比较POLS、REM和FEM三种估计方法优劣, 以及对三者之间通过一些检验方法进行选择, 本文将这三种估计结果通过表1一并列出, 以供比较。
首先, 从表中可以看出, POLS回归除了变量LGDP、LGDP2及SI系数在5%水平下显著外, 其他变量显著性并不理想。REM除了LGDP2没有通过外, 其他变量均在5%水平下显著, 而FEM多数变量均在1%水平下表现较高显著性。其次, 通过LM拉格朗日乘数检验, 可以得出REM比POLS回归效果要好的结论, 同样F检验得出FEM较POLS要好, 可见在这里POLS并不适用于模型 (1) 。最后, 通过Hausman检验比较REM和FEM可以看出FEM更加适合于对模型 (1) 进行回归。
如前所述, 面板模型往往受到异方差和自相关问题的困扰, 因此本文采用面板模型可行的广义最小二乘法来对估计进行矫正, 具体见表1中的FGLS估计结果。
如表1所示, LGDP及LGDP2的系数分别为1.0133和-0.0226, 分别在1%和10%水平显著, 证实存在着所谓环境库兹涅茨曲线EKC, 也即后来发展的CKC曲线。同样地, UR与UR2的系数分别为0.7313和-0.9366, 均在10%水平下显著, 说明与LCO2存在所谓EKC的倒U型关系。SI的系数为1.6696在1%水平下显著, 说明第二产业对CO2排放具有巨大影响。
(二) 动态面板模型回归结果
由于经济变量在时间上总是变现出一定的滞后性, 基于此, 本文进一步引入被解释变量LCO2的滞后一期作为解释变量来考察上一期CO2排放量对本期排放量的影响。下面分别运用差分GMM和系统GMM估计方法, 来对模型 (2) 进行回归并比较之。具体见表2。
总体上, 两种GMM估计在Arellano-Bond检验下所得到结果显示为一致估计量, 另外, Sargan检验显示估计结果是有效的。但从估计的效果来看, 系统GMM比差分GMM要更加理想, 除了没有通过SI显著性检验外, 其他变量均在5%水平下显著。同时可以看出, 上一期的CO2排放量与本期的存在高度正相关, 前者每增加1%将使后者增加0.96%左右。
综上, 通过静态面板和动态面板模型, 可以看到估计的FGLS和Sys-GMM方法较好, 其结果表明碳排放与经济增长、城镇化均呈倒U型关系。
四、结论及政策建议
本文使用国际上通用的IPCC (2006) 方法, 较为精确的估算了中国30个省1997-2011年CO2排放量, 并就经济增长 (GDP) 、城镇化率 (UR) 及第二产业比重 (SI) 影响因素分析它们之间的关系。得到如下结论:一是就CO2排放量而言, 东部地区较中西部明显要高, 但由于中西部快速工业和城镇化进程, 其CO2排放量增速反而比东部普遍要高, 因此, 在制定减少碳排放政策时必须考虑地区差异。具体而言, 东部地区应将发展的重点放在加快经济转型升级、鼓励技术创新和转变生活方式、促进清洁能源使用等方面;而中西部在工业化进程中应该坚持走提高生产效率、减少能源依赖的新型工业道路。二是通过静态面板模型计量分析, 结果显示我国CO2排放量与经济增长之间存在环境库兹涅茨倒U型曲线效应, CO2排放量与城镇化率存在同样的关系。另外, 第二产业比重对CO2排放具有重要影响, 其每增加1%将使后者增加1.7%左右。因此, 通过提高第三产业比重而优化产业结构, 有利于减少CO2排放量。三是通过动态面板模型计量分析, 结果显示上一期CO2排放量与本期之间存在高度正相关, 影响系数为0.96左右。这一结论说明, 我国在制定减排政策时, 必须充分考虑滞后因素的影响, 加快资本、技术的调整速度, 同时要注重经济政策的滞后性, 以实现低碳社会的目标。需要指出的是, 鉴于本文仅仅考虑能源消耗过程所释放的CO2, 进一步考察CO2排放量与经济增长、城镇化率倒U型曲线的拐点等, 都将是本文后续重要的研究内容。
摘要：基于国际公认方法估算中国30个省1997-2011年CO2排放量, 运用静态和动态面板模型分别研究经济增长、城镇化及第二产业结构与其影响关系。研究结果显示:CO2排放量与经济增长及城镇化存在倒U型关系, 而第二产业结构对CO2排放量有着显著正相关影响;同时上一期CO2排放量与本期有着显著正相关。
关键词：碳排放,倒U型,产业结构,城镇化,经济增长
参考文献
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碳排放与低碳建筑 篇5
所谓碳排放是关于温室气体排放的一个总称或简称。1997年于日本京都召开的联合国气候变化纲要公约第三次缔约国大会中所通过的[京都议定书], 明确针对六种温室气体排放进行削减, 包括:二氧化碳 (CO2) 、甲烷 (CH4) 、氧化亚氮 (N2O) 、氢氟碳化物 (HFCs) 、全氟碳化物 (PFCs) 及六氟化硫 (SF6) 。其中, 后三类气体造成温室效应的能力最强, 但对全球升温的影响百分比来说, 由于二氧化碳含量较多, 所占的比例也最大, 约为55%。因此用碳 (Carbon) 一词作为代表。
随着世界工业经济的发展、人口的剧增和人类生产生活方式的无节制, 温室气体排放量越来越大, 世界气候面临越来越严重的问题, 地球环境正遭受前所未有的危机, 全球灾难性气候变化屡屡出现, 已经严重危害到人类的生存环境和健康安全。
1997年的12月, 《联合国气候变化框架公约》第三次缔约方大会在日本京都召开。149个国家和地区的代表通过了旨在限制发达国家温室气体排放量以抑制全球变暖的《京都议定书》。2003年, 在英国发表的能源白皮书中首次提到“低碳经济”一词, 2007年中国国家主席胡锦涛明确提出中国要“发展低碳经济”, 2009年末召开的“哥本哈根气候峰会”让低碳、减排成为全球关注的焦点。
2. 低碳建筑
2.1 什么是低碳建筑
低碳建筑指在建筑材料与设备制造、施工建造和建筑物使用的整个生命周期内, 减少化石能源的使用, 提高能效, 降低二氧化碳排放量。目前低碳建筑已逐渐成为国际建筑界的主流趋势。
2.2 为什么发展低碳建筑
人们越来越清晰的认识到二氧化碳排放量猛增, 会导致全球气候变暖, 而全球气候变暖会对整个人类的生存和发展产生严重威胁。一个经常被忽略的事实是:建筑在二氧化碳排放总量中, 几乎占到了50%, 这一比例远远高于运输和工业领域。实际上, 城市里碳排放, 60%来源于建筑维持功能本身上, 而交通汽车只占到30%。
具体到房地产行业就更是能耗大户。统计数据显示, 中国每建成1平方米的房屋, 约释放出0.8吨碳。另外, 在房地产的开发过程中建筑采暖、空调、通风、照明等方面的能源都参与其中, 碳排放量很大。因此, 尽快建设绿色低碳住宅项目, 实现节能技术创新, 建立建筑低碳排放体系, 注重建设过程的每一个环节, 以有效控制和降低建筑的碳排放, 并形成可循环持续发展的模式, 最终, 使建筑物有效的节能减排并达到相应的标准, 是中国房地产业走上健康发展的必由之路, 也是开发商们义不容辞的责任。
低碳经济的发展已经越来越多地得到更加广泛的重视并将成为中国乃至全球经济增长的新亮点。关键是市场的认可, 随着人们对低碳经济的认知和了解, 市场的认可是指日可待, 不会太久, 没有绿色低碳内容的项目恐怕就要被市场淘汰, 而积极筹划运营开发的低碳项目或将大行其道。
2.3 怎样实现低碳建筑
以下技术的应用是实现低碳建筑的基础。约增加的建筑投入在总成本的5%左右, 却能取得30%~40%的减排效果。
(1) 外墙节能技术:墙体的复合技术有内附保温层、外附保温层和夹心保温层三种。我国采用夹心保温作法的较多, 在欧洲各国, 大多采用外附发泡聚苯板的做法, 在德国, 外保温建筑占建筑总量的80%, 而其中70%均采用泡沫聚苯板。
(2) 门窗节能技术:中空玻璃, 镀膜玻璃 (包括反射玻璃、吸热玻璃) 高强度LOW-E防火玻璃 (高强度低辐射镀膜防火玻璃) 、采用磁控真空溅射方法镀制含金属银层的玻璃以及最特别的智能玻璃。
(3) 屋顶节能技术:利用智能技术、生态技术来实现建筑节能的愿望, 如太阳能集热屋顶和可控制的通风屋顶等。
(4) 采暖、制冷和照明是建筑能耗的主要部分, 如使用地 (水) 源热泵系统、置换式新风系统、地面辐射采暖。
(5) 新能源的开发利用:太阳能热水器、光电屋面板、光电外墙板、光电遮阳板、光电窗间墙、光电天窗以及光热、光电玻璃幕墙等。
(6) 屋顶节能技术:利用智能技术、生态技术来实现建筑节能的愿望, 如太阳能集热屋顶和可控制的通风屋顶等。
(7) 采暖、制冷和照明是建筑能耗的主要部分, 如使用地 (水) 源热泵系统、置换式新风系统、地面辐射采暖。
(8) 新能源的开发利用:太阳能热水器、光电屋面板、光电外墙板、光电遮阳板、光电窗间墙、光电天窗以及光热、光电玻璃幕墙等。
2.4 低碳建筑代表
2008年落成、2009年投入使用的北京电视台高楼, 是北京新兴建筑物中并不起眼的一座, 没有明星建筑师光环、没有耀眼的外形设计。不过, 对于中国建筑师来说, 它可能有着别样的样板意义。
由于采用了低碳建筑技术, 北京电视台集成了目前建筑界对环保建筑要求的最佳状态。这其中, 不仅大到包括了所有建筑材料的就地取材、无铅化设计、太阳能和日光利用、噪音、振动对策, 而且小到电梯的节能、低辐射玻璃、既能蓄热也能散热的天窗, 甚至是能根据二氧化碳浓度控制新风量等技术。
城镇碳排放 篇6
天津市2012年地区生产总值(GDP)达10 920.72亿元,是1995年的9.2倍,年均增长率达到12.3%,位居全国首位,但2012年二氧化碳(CO2)的排放量近达1.8亿吨, 而1995年年平均增长率达6.0%,其中天津市工业排放量占比70.3%,天津市工业内部重工业占比高达80%,如金属压延制造、机械制造等产业。
为应对碳排放量的增加,天津市碳排放权交易市场试点成立,该市场将钢铁、化工、电力热力、石化、油气开采等五大行业排放量达到一定标准的114家(现参与的111家)企业纳入试点范围,并且天津市允许个人和机构参与碳排放权。
天津市碳排放权配额发放分为两次。第一次是当年8月,主管部门通过注册系统向纳入企业免费发放本年度应发放配额的80%,第二次是在本年度纳入企业碳排放权核查结束后,分配剩余配额的20%。天津市碳排放权交易市场碳排放权配额分配按照历史法和基准法核发配额, 现阶段天津市的碳排放权配额都是以免费分配配额的分配方法在试点企业间分配。
每年4月30日前,企业首先根据企业的能源台账将消耗的能源(电力或煤等)换算出碳排放量,并提交上年度碳排放报告和核查报告。然后,每年6月30日前履行上年度遵约任务,待上一年度交付义务履行后,政府会发放当年的配额。对于履约交付后多余的配额,可以结转到下一年继续使用。
天津市企业可以使用一定数量的中国核证自愿减排量(CCER)抵销履约的排放量,但是不得超过该年度碳排放量的10%。天津市对于超额排放的企业不罚款,但是对于超排企业可获得的政府融资支持和财政支持做出了限制。对于倒闭、关停的企业应按照当年度实际排放量注销相应配额,剩余配额由政府回收。合并、分立、解散的企业要向主管部门提交相关变更材料,主管部门进行配额转移或回收。
2014年的履约期因为企业参与核查的热情度不高, 推迟到当年7月份才完成。目前试点企业交易情况不乐观,交易不活跃。据了解,交易所9月份只有6天有交易记录,其中一半仅有20吨交易总量,10月份仅仅只有两天有交易。市场分配的配额可能是超额的,现在暂无回购机制。2014年11月4日出现了首单6万吨的控排企业(CCER) 买单。截至2014年10月10日,天津市碳排放权交易市场的成交量达106万吨,其中协议转让高达82万吨。
由于碳排放权交易的特殊性与复杂性,国内外对于其会计处理尚未达成一致意见。目前主要有参与试点的企业在实务中的会计处理没有统一的规范,一定程度上影响了会计信息的准确性和可比性。因此,研究碳排放权交易的会计处理方法,为天津市参与碳排放配额交易的单位提供会计处理方案,具有重要的现实意义。
二、碳排放权交易特征
企业参与碳排放权交易试点与以前没有参与试点的主要区别是企业免费取得政府发放的碳排放配额,同时承担到期按实际碳排放量交付配额的义务。取得的配额与履约时交付配额之间的差额,即是减排量与超排量。企业减排的,配额结余可以出售,取得一项减排收益;企业超排的,必须在交易市场购买配额以完整履行交付义务, 从而发生一项超排支出。即相当于原来生产经营中碳排放量是没有硬性约束的,现在参与碳排放权交易试点企业,政府给企业规定了一定时期内的排放限额:企业减排的,可以取得减排收益;企业超排的,需负担一项超排支出。政府推动碳排放权交易市场的建设,根本目的还是希望推动企业节能减排事业的发展,减排者受“奖励”,超排者被“罚款”,并且减排者的“奖励”由超排者买单。
目前,很多国家和地区已经开展碳排放权交易,大部分学者认为碳排放权应确认为一项资产,但对于确认为哪一种资产并没有形成统一的意见,主要包括无形资产、 金融资产和存货三种观点。
本文认为,碳排放权应当作为“交易性金融资产”处理。首先,在总量管理和控制模式下建立的碳排放权交易市场中,碳排放权作为一种可自由交易的稀缺资源,具有很强的流动性,其应该是流动资产。其次,企业在收到排放配额时即可将其售出,进行融资或投资,投资者也可利用市场供求关系引起的价格变化从中获利,碳排放权具有一系列金融资产的特征。再次,参与CDM项目企业通过减排取得的碳排放权是为了在近期内出售以获得资金和技术支持,这符合“交易性金融资产”的确认条件。因此为了适应天津碳排放交易市场的不断发展,更准确地反映其价值属性,根据《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》,应把碳排放权确认为“交易性金融资产”,在 “交易性金融资产”一级科目下增设“碳排放权”二级明细科目进行核算。
三、碳排放权交易的会计处理
探讨碳排放配额交易的会计核算方法,基本思路是遵循会计核算的一般原则,并在现有的制度框架下解决问题。本文将参与碳市场交易的主体划分为免费发放、到期履约注销配额的试点企业和为了博取差价、以交易为目的的投资机构。根据天津市碳排放权交易的现状,两类市场主体会计处理方法有所不同。
(一)自用目的、到期履约的试点企业
对于从政府免费取得、自用为目的、为履行义务而持有碳排放配额的试点企业,按照会计处理的时点不同,本文提出三种处理方法,以供参考。其中,前两种在初始计量时不对分配配额进行确认,而是在碳排放权变动时对其变动净额进行确认。
1.方法一:免费取得配额不记账,在出售结余配额或购买配额补齐差额时进行会计处理。
实际出售结余配额时,按实际取得的价款:
实际购买配额补齐超排数量时,按实际支付的价款:
在这个时点进行会计处理的理由有两点:
(1)企业免费取得配额又同时承担到期交付义务,相当于试点企业与政府签订一项碳排放合约,约定试点企业严格按照政府分配的排放配额开展生产经营,以控制对环境的损害。此时,仅仅是“一纸合约”,没有实际经济利益的流入与流出,故不需要进行会计处理,待实际履约时再进行会计处理符合会计核算的客观性原则。
(2)不会虚增企业资产与负债,符合会计核算的可比性原则,不会对现行会计报告框架造成影响,便于财务会计报告的使用人对不同企业之间、同一企业不同时期财务状况和经营成果的比较。
2.方法二:取得配额时不记账,在履约期计算出配额结余或配额不足时进行会计处理。
天津市碳排放权交易市场机制中,试点企业的履约时间是在排放年度第二年的6月份,试点企业将经过核查确认的排放年度实际碳排放量与免费取得的排放配额进行比较,其差额即配额结余或配额缺口。
当企业因减排而产生配额结余,试点企业应当确认一项可供出售以获取收益的资产,即按照排放配额的公允价值借记“交易性金融资产——碳排放权(成本)”科目,贷记“管理费用(减排收益)”科目。随后的持有期间, 在资产负债表日的计价以及出售时的会计处理与交易目的持有的碳排放配额的核算完全相同,按照“交易性金融资产”科目的处理规则核算即可,在此不再赘述。
当企业因超排而出现配额短缺,试点企业应当确认一项为履约必须承担的现实义务即金融负债,应当按照公允价值借记“管理费用(超排损失)”科目,贷记“其他应付款——应付碳排放配额款”科目。
企业从二级市场上购买碳排放配额,补齐履约所需配额时,相当于偿付碳排放债务。按照账面余额,借记“其他应付款——应付碳排放配额”科目,按照实际支付金额,贷记“银行存款”科目,差额借记或贷记“管理费用(超排损失)”科目。
在履约期计算出配额结余或配额缺口时进行会计处理,其理由是第三方机构核查结果确认了企业的交付义务,此试点确认减排收益或超排损失,与第一种处理方法比较,更符合会计核算的权责发生制原则。
3.方法三:取得配额时就进行会计处理,直至履约完成为止。
(1)取得碳排放配额时。试点企业免费取得碳排放配额时,在确认一项资产的同时确认一项负债。即按公允价值借记“交易性金融资产——碳排放权(成本)”科目,贷记“其他应付款——应付碳排放配额”科目。
(2)资产负债表日的计价。在持有碳排放配额的会计期末,即资产负债表日,“交易性金融资产”按公允价值计价。也就是说,在会计期末获取碳排放配额的市场价值 (收盘价),并与“交易性金融资产——碳排放权”的账面价值进行比较,其差额计入当期损益。
如果期末碳排放配额的公允价值高于其账而余额, 应按二者差额,借记“交易性金融资产——碳排放权(公允价值变动)”科目,贷记“公允价值变动损益”科目。
如果期末碳排放配额的公允价值低于其账面价值, 应按二者差额,借记“公允价值变动损益”科目,贷记“交易性金融资产——碳排放权(公允价值变动)”科目。
(3)出售配额取得货币资金。企业临时需要货币资金,将持有的排放配额出售时,企业出售碳排放权,应按实际收到的金额,借记“银行存款”科目,按“交易性金融资产——碳排放权”的账面余额,贷记“交易性金融资产 ——碳排放权(成本)”科目,借记或贷记“交易性金融资产——碳排放权(公允价值变动)”科目,按其差额贷记或借记“投资收益”科目。
同时,将原计入该金融资产的公允价值变动损益转出,借记或贷记“公允价值变动损益”科目,贷记或借记 “投资收益”科目。
(4)购买配额时。在履约期之前,企业根据预期的交付数量减去实际持有数量,按其差额在交易市场购买碳排放配额,借记“交易性金融资产——碳排放权(成本)” 科目,贷记“银行存款”科目。
(5)履约交付配额时。履行交付义务时,按账面价值, 借记“其他应付款——应付碳排放配额”科目,按账面价值,贷记“交易性金融资产——碳排放权(成本)”科目,借记或贷记“交易性金融资产——碳排放权(公允价值变动)”科目,按其差额贷记或借记“投资收益”科目。同时, 将原计入该金融资产的公允价值变动损益转出,借记或贷记“公允价值变动损益”科目,贷记或借记“投资收益” 科目。
按照第三种方法进行会计核算,试点企业在免费取得排放配额时,就按照“交易性金融资产”的记账规则进行会计处理,同时增加企业资产与负债,兼顾了排放配额的交易性与自用性,有一定的现实意义。但是,其提供的会计信息可比性,包括试点企业与非试点企业之间、试点企业前后各会计期间之间会计信息的可比性受到一定影响,对会计信息使用人使用财务会计报告进行经济决策有可能产生误导。
(二)以交易为目的的投资机构
对于以短期获利为目的,从二级市场购入和出售碳排放配额,笔者认为其比较符合“交易性金融资产”的性质和特征,可以在“交易性金融资产”科目下设置二级科目“碳排放权”进行会计核算。具体来说,包括取得碳排放配额的初始计量、持有期间会计期末(资产负债表日)计价、出售等三个环节的会计处理。
1. 取得碳排放权的初始计量。投资机构在碳排放权二级市场上购买碳排放配额时,按其公允价值计量,相关的交易费用应当直接计入当期损益。
具体来说,按其公允价值借记“交易性金融资产—— 成本”科目,按交易费用借记“投资收益”科目,按实际支付的金额贷记“银行存款”科目。
2. 资产负债表日的计价。投资机构在持有碳排放配额的会计期末,即资产负债表日,“交易性金融资产”按公允价值计价。也就是说,在会计期末应取得碳排放权的市场公允价值,并与“交易性金融资产——碳排放权”的账面价值进行比较,其差额计入当期损益。
如果期末碳排放权的公允价值高于其账面余额,应按二者差额,借记“交易性金融资产——碳排放权(公允价值变动)”科目,贷记“公允价值变动损益”科目。
如果期末碳排放权的公允价值低于其账面价值,应按二者差额,借记“公允价值变动损益”科目,贷记“交易性金融资产——碳排放权(公允价值变动)”科目。
3. 出售碳排放权的会计处理。企业出售碳排放权,应按实际收到的金额,借记“银行存款”科目,按“交易性金融资产——碳排放权”的账面余额,贷记“交易性金融资产——碳排放权(成本)”科目,借记或贷记“交易性金融资产——碳排放权(公允价值变动)”科目,按其差额贷记或借记“投资收益”科目。
同时,将原计入该金融资产的公允价值变动损益转出,借记或贷记“公允价值变动损益”科目,贷记或借记 “投资收益”科目。
四、碳排放权交易的信息披露
在会计期末财务报表列报中,碳排放配额交易引起的资产、负债、损益的变化结果在“交易性金融资产”、“其他应付款”、“管理费用”、“投资收益”等相关项目中列示, 不需要改变财务报表的列报项目。
另外,在报表附注“其他重要事项”中需要披露报告年度政府分配的碳排放配额、实际排放量(含直接排放、 间接排放)、报告年度减排量或超排量以及原因分析、报告年度减排或超排对当年利润的影响金额等。
本文建议试点企业的碳排放核查时间调整为次年的1 ~ 3月份进行,履约时间调整为4月份,以便与财务报告的会计期间相一致,便于碳排放配额交易的核算与信息披露。
参考文献
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申金荣,赵亦江.我国CDM项目企业的碳排放权会计核算[J].财会月刊,2011(8).
当碳排放不再免费 篇7
科技馆里, 有许多十分有趣的实验器材, 如“仙人摆渡”、“漩涡”、“神奇的喇叭”等, 而很多人最喜欢的是“低碳计算机”这个器材。它能把开车、乘飞机、用水用电等形式换算成该种几棵树来抵消碳排放。它告诉我们应该少排放二氧化碳, 多种一些绿色的植物, 来保护我们人类赖以生存的母亲——地球。
“碳”值多少钱?2012年1月起欧盟将对所有飞经欧洲的飞机收取高昂的碳排放税, 根据国际航空运输协会测算, 全球航空公司2012年将为这一规定缴纳24亿欧元碳排放税, 由此看来, 看不见摸不到的“碳”价格不菲。
国际关于“碳排放税”征与反对征的激烈“对撞”, 令国内民众对于“碳排放”一词不感陌生, 而在2012年的政府工作报告中, 国家将开展对碳排放和排污权交易试点工作的安排, 也让它距离我们越来越近。
碳排放和排污权交易的核心是将排放权作为一种商品进行买卖。1997年12月《京都议定书》在日本京都通过。《京都议定书》把市场机制作为解决二氧化碳为代表的温室气体减排问题的新路径, 即把二氧化碳排放权作为一种商品, 从而形成了二氧化碳排放权的交易, 简称碳交易。
对碳交易最简单的认识就是空气也有了自己的价格, 不过我国开展碳排放和排污权交易试点, 追求的并不是给空气定价。提及碳排放和排污权交易, 就不能不提到人类对气候变化和环境保护重视程度的提高。去年“两会”期间, PM2.5成为代表委员热议话题之一, 据业内专家分析, PM2.5这一极小微粒, 产生的主要来源是日常发电、工业生产、汽车尾气排放等过程中经过燃烧而排放的残留物。2011年11月至12月北京连续出现雾霾天气, “PM2.5”这一专业名词才首次进入公众视野。而PM2.5从首次进入人们视野到出现在政府工作报告中仅仅用了4个月时间, 因此有人戏称其是“跑步入会”。“跑步入会”不仅凸显重视, 更表明国家处理环境问题的急迫。
作为发展中国家, 我国工业化发展速度、民众生活水平都在大幅提升, 提升也带来了附加品:急剧上升的“碳排放”。国家发改委主任张平在2012年“两会”新闻发布会上指出, 2011年由于各种因素的影响, 有三个节能减排目标任务没有完成。其中, 能源强度和碳强度下降指标都没有完成。简单来说碳强度是能源消费的标尺, 强度下降指标未完成就意味着能源消费未减少。
社区碳排放评价初探 篇8
本文对低碳社区的评价进行探索性的研究, 为低碳社区的建设和评价提供指导。社区作为承载城市人口的重要区域, 居民能源消耗占整个社会能源消耗的11%左右, 社区低碳建设对低碳发展的意义不仅仅体现在碳排放的减少, 更体现在一种行为规范、一种观念的形成。通过研究找到减少社区碳排放的相关要素, 对不同的要素根据重要程度赋予一定的分值, 对要素进行细分打分, 最后通过计算社区总分对照评价标准得到不同等级的低碳社区。
1 社区碳排放源
电力消耗:电力, 是社会生产、人们生活一刻都离不开的能源。社区电力的消耗主要来自社区采暖和供冷。其它, 如照明、厨房电器、洗衣机等电器消耗的电力。
热力的消耗:社区热力的消耗主要是采暖, 尤其是北方。
燃料的消耗:社区拥有的备用发电机、维修设备以及其它用油设施, 厨房用气、社区烧锅炉所用的煤炭。
化粪池产生的排放:社区居民产生的粪便产生的排放。
空调冷媒产生的排放:社区空调制冷剂产生的逸散性排放。
污水处理产生的排放:由于社区产生生活污水, 污水在处理的过程中会产生排放。
垃圾产生的排放:由于社区产生的垃圾, 在垃圾处理过程中产生的排放。
社区碳排放源见图1。
2 低碳社区评价指标体系
低碳社区的评价分为基准层和子基准层及分值。基准层规划布局与土地利用率、能源利用、温室气体管理、垃圾管理、园区管理机制和社区生活6个大的方面来评价。土地利用分成容积率和绿化率2个子基准层, 容积率是考虑少占用土地, 绿化率旨在社区留有更多的绿地在美化环境的同时吸收CO2。能源利用是评价基准中最重要的基准, 单位面积电耗、人均能耗、节能节水器具的使用等都是对社区碳排放起决定作用的因素。温室气体管理基准主要从社区人均温室气体和单位面积减排方面做出要求。基准里和子基准具体见图2。
3 低碳社区建设指导
无论是国际还是国内, 目前都没有低碳社区的统一标准和指标。尽管对于什么是低碳社区有不同的定义和理解, 但是归纳起来大概就是舒适、健康、节能、环保等方面。
根据低碳社区的评价准则, 建议低碳社区的营造需要从以下几个方面努力:
a) 能源节约:家庭节能器具的推广使用, 如节能灯、变频空调、节水龙头和马桶;能源系统效率提升改造, 如高效热泵、水泵、电梯变频改造等;社区公共设施低碳化改造, 如小区活动中心, 社区能源中心;尽量使用可再生能源, 如太阳能热水器、太阳能路灯;社区商户能源系统的节能改造;社区居民用能习惯的改变, 譬如空调温度、人走关灯等意识的养成;窗户遮阳隔热与建筑外墙改造;
b) 节水节能:在社区推广使用节水龙头和马桶;雨水收集作为景观和绿化用水;中水回用和综合用水计划;
c) 绿化节能:增加社区绿化面积, 使用吸收CO2高的林分;使用屋顶、阳台等实现社区垂直绿化;
d) 绿色交通:使用公共交通, 使用汽车同乘计划, 社区自行车计划;
e) 垃圾分类和收集:建立社区垃圾分类和回收制度;
f) 社区管理:建立低碳工作专门组织和专门基金, 在社区普及低碳知识。引进和培育组织、机构参与社区低碳建设;引导和组织社区居民自觉实行低碳行动;定期公布社区低碳成果和发展动向;指出社区低碳发展的方向;宣传国内外低碳、生态社区等。
4 结语
介绍了低碳社区的评价体系, 通过该体系可以对低碳社区的评价有一个深刻的认识, 居民对低碳社区的建设有一个明确的努力方向。但是, 有了这些评价的指标, 如何综合评价社区低碳、低碳指标重要程度的确定以及低碳的不同级别是低碳社区下一个研究的重要方向。
摘要：在全球应对气候变化的大潮下, 减少碳排放已经成为社会大众的共同要求。社区作为承载人们生活和居住的主要场所, 是低碳发展的重要空间载体和减少碳排放的基本单元。介绍了低碳社区碳排放源及评价指标体系, 提出社区低碳发展的行动指南和建设方向。