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序論：在您撰寫碳排放論文時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導您走向新的創(chuàng)作高度。
1.1碳排放的測量方法我國官方并沒有對碳排放量進行特別統(tǒng)計，學界用的碳排放數(shù)據(jù)都是基于能源消費量、能源碳排放系數(shù)估算得到的。如張雷、李艷梅、胡初枝等基于一次能源消費總量和一次能源碳排放系數(shù)對碳排放量進行了估算。徐國泉等建立了中國人均碳排放的因素分解模型，采用對數(shù)平均權重Disvisia分解法，對我國的碳排放量進行了測算[20]。李健等結合上述方法提出了相應的計算公式[3]。上述研究方法雖然有所不同，但研究思路大體相似，煤、石油、天然氣熱力和電力是我國主要能源，只要估算出這五種基礎能源的碳排放系數(shù)，結合能源的消費統(tǒng)計數(shù)據(jù)，就可以對碳排放進行估算。本文碳排放采用如下公式在李健提出的計算公式的基礎上進行簡化：其中，TC為碳排放總量；Ei為第i類能源的消費量，Pi為第i類能源的碳排放系數(shù)。各類能源對標準煤的折算系數(shù)采用《中國能源統(tǒng)計年鑒》（2012）規(guī)定的數(shù)值，即1噸原煤折0.7143噸標煤、1噸原油折1.4286噸標煤、1萬立方米天然氣折13.330噸標煤、1百萬千焦熱力折0.03412噸標煤、1萬千瓦時電力折1.229噸標煤。碳排放系數(shù)各國測算的結果有所差別，本文煤炭、石油、天然氣采用了國家發(fā)改委能源研究所提供的各類能源碳排放系數(shù)作為測算的依據(jù)，熱力和電力則依據(jù)宋佩珊、王文秀和國家氣候戰(zhàn)略中心編制的《2010年中國區(qū)域及省級電網(wǎng)平均二氧化碳排放因子》計算得出。
1.2聚類分析聚類分析是研究多要素事物分類問題的數(shù)量方法，其基本原理是根據(jù)樣本自身的屬性,按照某種相似性或差異性指標,定量確定樣本之間的親屬關系,并按這種親疏關系程度對樣本進行聚類[25]。根據(jù)分類對象的不同，聚類分析又可以分為兩類，一是在變量空間中根據(jù)變量特征或者指標性質(zhì)對樣品，即研究對象進行分類，叫做Q型聚類分析；二是在樣品空間中根據(jù)變量在樣品上的觀測值對變量進行分類，叫做R型聚類分析[26]。本文著重對各產(chǎn)業(yè)進行分類，故采用Q型聚類分析。
1.3數(shù)據(jù)來源本文采用的數(shù)據(jù)廣州市能源消費總量（萬噸標準煤）、廣州市國民生產(chǎn)總值GDP（萬億）和廣州市年末常住人口數(shù)（萬人）均來源于歷年《廣州市統(tǒng)計年鑒》（2004～2013）。
2結果分析
2.1廣州市三次產(chǎn)業(yè)碳排放特征改革開放以來，廣州加快了產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整步伐，產(chǎn)業(yè)結構由改革開放初期的“一、二、三”調(diào)整為目前的“三、二、一”，第三產(chǎn)業(yè)占據(jù)了三次產(chǎn)業(yè)的主體地位。據(jù)統(tǒng)計，2012年廣州市實現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）13551.21億元，按可比價格計算，比上年（下同）增長10.5%，三次產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻率分別為0.5%、35.2%和64.3%。形成了以汽車、石油化工、電子信息制造業(yè)以及生物醫(yī)藥等產(chǎn)業(yè)為支柱的國民經(jīng)濟體系。2012年，第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)在碳排放總量中所占比重分別為1.95%、42.05%、42.49和13.50%左右。第一產(chǎn)業(yè)的碳排放量趨向穩(wěn)定，近10年來一直維持在2%左右的低位，這說明第一產(chǎn)業(yè)并不是影響廣州市碳排放總量的主要因素。另外，第三產(chǎn)業(yè)的碳排放量增長迅速，2012年第三產(chǎn)業(yè)的碳排放量首次超過第二產(chǎn)業(yè)。在廣州市碳排放量比例中，以工業(yè)部門為主要構成的第二產(chǎn)業(yè)所占比重仍然較大，工業(yè)結構重型化，制造業(yè)仍然處于國際產(chǎn)業(yè)鏈的相對低端，先進制造業(yè)、現(xiàn)代服務業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對不足。2012年廣州規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值中輕重工業(yè)比例為32.02:67.98，重工業(yè)的能源消費占工業(yè)能源消費的71.72%。隨著廣州城市化、現(xiàn)代化不斷發(fā)展，能源需求快速增長，碳排放需求將進一步釋放。10年來，第三產(chǎn)業(yè)的碳排放比重迅速增加，2012年第三產(chǎn)業(yè)部門的碳排放量首次超過第二產(chǎn)業(yè)，這是由于交通運輸業(yè)、倉儲、郵政業(yè)等較耗能第三產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展所致，第三產(chǎn)業(yè)比重所占比重加大。第一產(chǎn)業(yè)所占的比重最小，隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的提高，農(nóng)業(yè)能耗增加，碳排放比重有所提高。除第一產(chǎn)業(yè)外，其他部門碳排放強度呈現(xiàn)逐年下降趨勢（圖1），其中第二產(chǎn)業(yè)部門下降幅度最大，這是由于工業(yè)行業(yè)內(nèi)部結構進行了優(yōu)化調(diào)整，部分高能耗企業(yè)（印染、造紙等）關?；蜣D(zhuǎn)移，高附加值低能耗行業(yè)（電器機械制造業(yè)、醫(yī)藥業(yè)等）比重上升。第三產(chǎn)業(yè)的碳排放強度最低，但同時應該看到，10年來第三產(chǎn)業(yè)碳排放強度下降速度緩慢，第三產(chǎn)業(yè)是未來廣州經(jīng)濟增長的核心，金融、保險、物流等服務業(yè)是發(fā)展的重心，而這些行業(yè)的碳排放強度小，所以第三產(chǎn)業(yè)碳排放強度仍有較大下降空間。第一產(chǎn)業(yè)碳排放強度有所上升，這是農(nóng)業(yè)機械化導致能耗上升的結果。
2.2廣州工業(yè)內(nèi)部各行業(yè)碳排放分析第二產(chǎn)業(yè)作為廣州重要的支柱產(chǎn)業(yè)，低碳指標無疑是重要的，但不能因此而放棄一些碳排放較大，但對國民經(jīng)濟影響較大的部門。進一步優(yōu)化廣州工業(yè)結構的關鍵是甄別出碳排放量小、社會經(jīng)濟效益高的行業(yè)。本文將從經(jīng)濟、社會、生態(tài)效益三方面提取指標對工業(yè)內(nèi)部各行業(yè)進行聚類分析，建立起廣州工業(yè)內(nèi)部的分類體系，該體系顯示未來廣州應該大力發(fā)展的行業(yè)和重點優(yōu)化的行業(yè)。
2.2.1指標選取對經(jīng)濟、社會、生態(tài)效益的衡量分別選取增加值規(guī)模、就業(yè)系數(shù)、碳排放強度這三項指標。增加值規(guī)模代表該行業(yè)占工業(yè)比重，體現(xiàn)了該行業(yè)重要程度，增加值規(guī)模越大，則該行業(yè)對國民經(jīng)濟的拉動力越強。就業(yè)系數(shù)為行業(yè)的就業(yè)人數(shù)與該行業(yè)增加值的比值，反應行業(yè)對社會就業(yè)的吸納能力，就業(yè)系數(shù)越大，則單位增加值吸納勞動力越多，但同時也說明勞動生產(chǎn)率較低，在目前我國勞動力過剩的情況下需要辯證的看待這項指標。碳排放強度是單位增加值的碳排放量，該項指標反映行業(yè)對生態(tài)環(huán)境的影響程度。
2.2.2聚類分析本文采取聚類分析法對廣州市工業(yè)內(nèi)部行業(yè)進行聚類分析，根據(jù)《廣州統(tǒng)計年鑒2013》查得規(guī)模以上工業(yè)各行業(yè)增加值、勞動生產(chǎn)率、單位增加值能耗等數(shù)據(jù)，從而計算出增加值規(guī)模、就業(yè)系數(shù)和碳排放強度等反應經(jīng)濟、社會和生態(tài)的指標（表2），依據(jù)指標對各行業(yè)進行聚類分區(qū)。本文采用的是系統(tǒng)聚類法，運用SPSS19選擇ward聚類方法，采用平方Euclidean距離，聚類結果見圖2。根據(jù)聚類結果，可以將廣州的工業(yè)部門劃分為五大類。第一類，2個，汽車制造業(yè)，化學原料及化學制品制造業(yè)。增加值規(guī)模占總增加值規(guī)模比例高達34.18%（為敘述簡便，下述指標占比規(guī)模未作特別說明皆為該產(chǎn)業(yè)占規(guī)模以上工業(yè)比重），為增加值規(guī)模最大的兩個產(chǎn)業(yè)，是廣州的支柱產(chǎn)業(yè)，勞動生產(chǎn)率高，就業(yè)系數(shù)較低，但就業(yè)人數(shù)較多，就業(yè)人數(shù)規(guī)模為13.95%；同時也是碳排放強度較低的產(chǎn)業(yè)，碳排放強度僅為0.11，碳排放量占比為5.98%。上述產(chǎn)業(yè)為經(jīng)濟效益很高，同時碳排放強度較低的產(chǎn)業(yè)，就業(yè)人數(shù)較多，是廣州今后優(yōu)先發(fā)展的產(chǎn)業(yè)。第二類，14個，燃氣生產(chǎn)和供應業(yè)，煙草制品業(yè)，有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，農(nóng)副食品加工業(yè)，計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)，電氣機械及器材制造業(yè)，金屬制品業(yè)，儀器儀表制造業(yè)，專用設備制造業(yè)，食品制造業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)，酒、飲料和精制茶制造業(yè)，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業(yè)，通用設備制造業(yè)。增加值規(guī)模37.09%，就業(yè)規(guī)模44.82%，碳排放規(guī)模8.37%，就業(yè)系數(shù)0.04234，碳排放強度0.15749，主要為先進制造業(yè)和飲食制造業(yè)，該類產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增長對碳排放的依賴較小，增長速度快，科技含量較高，吸納就業(yè)能力強的支柱產(chǎn)業(yè)，屬于典型的低碳行業(yè)。造船業(yè)，各類設備制造業(yè)，通信電子以及生物醫(yī)藥應該作為廣州重點發(fā)展的先進制造業(yè)；對于食品飲料，應健全監(jiān)測與監(jiān)控體系，提高產(chǎn)品質(zhì)量標準，應用各項信息技術改善銷售方式和渠道，依靠“廣式食品”的傳統(tǒng)美譽，做強做大“廣式臘味”“廣式月餅”，更好地體現(xiàn)嶺南美食文化。第三類，8個，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)，印刷業(yè)和記錄媒介的復制，木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(yè)，紡織服裝、服飾業(yè)，文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)，家具制造業(yè)，其他制造業(yè)，橡膠和塑料制品業(yè)。增加值規(guī)模10.78%，就業(yè)規(guī)模30.93%，碳排放規(guī)模4.64%，就業(yè)系數(shù)0.10587，碳排放強度0.28035噸每萬元，大部分屬于輕工業(yè)，就業(yè)系數(shù)較高，碳排放強度較低，但經(jīng)濟效益偏低的產(chǎn)業(yè)，從現(xiàn)階段來看，該類產(chǎn)業(yè)能夠解決部分就業(yè)問題，對環(huán)境污染較小，關鍵在于加大研發(fā)投入，開發(fā)高端產(chǎn)品，提高經(jīng)濟效益，如高端服飾、體育用品、高尚家具品牌的建立。第四類，6個，紡織業(yè)，黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，造紙及紙制品業(yè)，水的生產(chǎn)和供應業(yè)，化學纖維制造業(yè)。增加值規(guī)模4.75%，就業(yè)規(guī)模8.46%，碳排放規(guī)模12.89%，就業(yè)系數(shù)0.0595，碳排放強度1.37282，屬于典型的高碳低效產(chǎn)業(yè)，是今后廣州發(fā)展需要重點控制的產(chǎn)業(yè)，關停部分高碳產(chǎn)業(yè)，提高技術降低碳排放強度，如通過環(huán)保搬遷、園區(qū)集聚和技術升級，提高造紙工藝技術水平，開發(fā)各類高檔新聞紙和高檔文化用紙，進一步發(fā)展廣州特色的高檔印刷業(yè)。第五類，2個，電力、熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)，石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)。碳排放高達68.12%，是工業(yè)碳排放的主要來源，同時也是碳排放強度最大的兩個產(chǎn)業(yè)，碳排放強度高達3.18噸/萬元，為平均碳排放強度的5.3倍；增加值規(guī)模為13.20%，就業(yè)系數(shù)低，就業(yè)人數(shù)僅占1.84%。上述產(chǎn)業(yè)為經(jīng)濟效益較高，但碳排放較大的產(chǎn)業(yè)，對就業(yè)的拉動不大，產(chǎn)業(yè)的增長對碳排放的依賴較大，增長方式不夠“低碳”，通過技術革新，大力降低碳排放強度的潛力還很大。
3結論與建議
3.1結論通過上述產(chǎn)業(yè)分析可見，產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整對廣州發(fā)展低碳經(jīng)濟，提升城市生態(tài)競爭力具有重要意義?？傮w上來說，第一產(chǎn)業(yè)所占的比重略有增加，由2003年的1.60%提高到2012年的1.95%，這與農(nóng)業(yè)機械化水平的提高有關；第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)變化最大，第二產(chǎn)業(yè)碳排放量由2003年的59.09%降低到2012年的42.05%，而第三產(chǎn)業(yè)則從2003年的24.48%提高到2012年42.49%，2012年第三產(chǎn)業(yè)碳排放首次超過第二產(chǎn)業(yè)，同時第三產(chǎn)業(yè)的增加值貢獻率高達64.3%，說明廣州市產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整取得了階段性成果。第二產(chǎn)業(yè)中工業(yè)部門眾多，其內(nèi)部各行業(yè)碳排放相差較大，本文通過聚類分析將其分為五類。第一是優(yōu)先發(fā)展行業(yè)，汽車制造業(yè)，化學原料及化學制品制造業(yè)。該類產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值規(guī)模大，經(jīng)濟效益好，碳排放強度低，就業(yè)人數(shù)較多。第二是重點發(fā)展行業(yè)，燃氣生產(chǎn)和供應業(yè)，煙草制品業(yè)，有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，農(nóng)副食品加工業(yè)，計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)，電氣機械及器材制造業(yè)，金屬制品業(yè)，儀器儀表制造業(yè)，專用設備制造業(yè)，食品制造業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)，酒、飲料和精制茶制造業(yè)，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業(yè)，通用設備制造業(yè)。該類產(chǎn)業(yè)科技含量高，產(chǎn)值規(guī)模較大，吸納就業(yè)的能力較強，同時碳排放強度較低。第三是優(yōu)化發(fā)展行業(yè)，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)，印刷業(yè)和記錄媒介的復制，木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(yè)，紡織服裝、服飾業(yè)，文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)，家具制造業(yè)，其他制造業(yè)，橡膠和塑料制品業(yè)。該類產(chǎn)業(yè)大部分屬于輕工業(yè)，就業(yè)系數(shù)較高，碳排放強度較低，但經(jīng)濟效益偏低的產(chǎn)業(yè)，關鍵在于提高技術，打響品牌。第四是限制發(fā)展行業(yè)，紡織業(yè)，黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，造紙及紙制品業(yè)，水的生產(chǎn)和供應業(yè)，化學纖維制造業(yè)。屬于典型的高碳低效行業(yè)，除水的生產(chǎn)和供應業(yè)作為國民經(jīng)濟運行必須發(fā)展外，其他行業(yè)應重點監(jiān)控，關停部分行業(yè)，引導行業(yè)走低碳化道路。第五是深化發(fā)展行業(yè)，電力、熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)，石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)。該類產(chǎn)業(yè)作為能源供應業(yè)，雖然屬于高碳排放產(chǎn)業(yè)，但是能源是作為國民經(jīng)濟運行的基礎，今后需要加快發(fā)展石化深加工、提高低碳技術水平，發(fā)展核能、風能、潮汐能等能源，滿足市場對清潔能源的需求。
對于國外碳排放審計的現(xiàn)狀主要基于審計主體、審計標準、審計方法、審計報告等方面逐次進行說明。
（一）審計主體
目前碳排放審計的主體主要有兩大類：一是專門從事審計與鑒證業(yè)務的組織，即會計師事務所，除了國際四大之外，均富國際等會計師事務所也有參與；另一類是由環(huán)境工程專家構成的咨詢、評價機構，如知名的法國國際檢驗局、英國勞氏質(zhì)量認證公司、環(huán)境資源管理集團等。兩大審計主體均屬于獨立的第三方，經(jīng)過其審計的碳排放信息質(zhì)量有保證，更易獲得他人的信賴。兩大主體優(yōu)勢互補，會計師事務所具有扎實的審計功底與強大的審計隊伍，而咨詢公司在環(huán)境專業(yè)知識方面見長。根據(jù)WendyGreen（2013）對2006年至2008年來自43個國家的3008個公司的碳排放信息披露進行研究發(fā)現(xiàn)，當鑒證對象僅包括碳排放信息時，傾向于由咨詢公司進行鑒證。當鑒證的對象延伸到可持續(xù)發(fā)展外的更廣泛領域時，由會計師事務所提供審計的居多。
（二）審計標準
國外進行碳排放審計時所依據(jù)的審驗標準有：在國際層面，有審計職業(yè)界，如國際審計與鑒證準則委員會（IAASB）的ISAE3000標準，其他組織，如世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會（WBCSD）和世界資源研究所（WRI）2004年制定的溫室氣體議定書及國家化標準組織（ISO）于2006年制定的ISO14064-1、ISO14064-3等。在國家層面，美國會計師學會和加拿大特許會計師公會于2003年紛紛制定了關于溫室氣體排放信息認證的審計準則。盡管審計標準種類繁多，然而與成熟的財務審計不同，碳排放信息鑒證仍缺乏具體的、可操作的國際性指南。因此IAASB在2007年批準了一個旨在制定碳排放披露鑒證準則的項目，并于2008年在悉尼、墨爾本、多倫多、布魯塞爾召開的四次圓桌會議中有來自不同背景的人員（會計人員、政府監(jiān)管者、公司代表、學術界成員等）對構建準則中的難題進行集中討論。
（三）審計方法
傳統(tǒng)的財務審計方法如檢查、觀察、詢問、分析程序等在碳排放審計中仍然可用。根據(jù)美國和歐盟的排放實踐，在進行現(xiàn)場審計時，需要審查被審計單位的監(jiān)測計劃數(shù)據(jù)、歷史排放數(shù)據(jù)等，現(xiàn)場檢查監(jiān)測設備的維護狀況以及與相關工作人員面談等，必要時運用專業(yè)技術和設備對檢測系統(tǒng)進行獨立的成效檢驗?；讷@取的信息進行策略分析、程序分析以及風險分析，加強關注錯誤高發(fā)源和其他可能導致錯誤的監(jiān)測和報告程序，重視經(jīng)營者為降低不確定性采取的所有有效的控制風險的方式。除此之外，大量的數(shù)據(jù)處理與驗證必須允許操作的交易程序建立在信息技術系統(tǒng)之上。在碳排放報告與審計中使用信息技術有助于增強數(shù)據(jù)的準確性，提高審計速度，增強數(shù)據(jù)的分析以及可比性。美國是將信息技術成功運用的典范，環(huán)保局（EPA）要求污染物的報告應以標準化的電子格式（EDR）報告。當排放數(shù)據(jù)以標準化的電子格式報告時，可通過數(shù)據(jù)檢查軟件進行質(zhì)量保證和質(zhì)量控制檢查，并結合風險評估程序有針對性的投入審計資源，減少或避免錯誤，審計質(zhì)量得到保證的同時提高審計效率。（四）審計報告碳排放審計的最終成果以審計報告的形式呈現(xiàn)。報告應明確所有完成的相關工作，并對有關排放信息表述是否恰當做出評價。傳統(tǒng)財務審計一般提供的是合理保證，而在碳排放審計中審計人員可基于工作的努力程度和報告具體的要求有選擇的提供合理、有限保證，甚至是高水平的保證。目前大部分的碳排放信息審計報告仍然作為可持續(xù)發(fā)展報告的一部分，但隨著社會環(huán)保意識的增強，獨立碳排放審計鑒證準則的建立，單獨披露碳排放審計報告是發(fā)展趨勢。
二、國外碳排放審計的效果分析
（一）研究假設
對碳排放信息進行審計、評價意味著企業(yè)注重碳管理，屬于Sinkin（2008）所指的生態(tài)效益企業(yè)。相對而言生態(tài)效益企業(yè)能否擁有更高的市場價值，Sinkin（2008）選取2003年431家財富500強企業(yè)對此進行實證研究，結果發(fā)現(xiàn)企業(yè)采取具有生態(tài)效益的策略可以降低成本，提高利潤，擁有較高的股票價格；Jacobs（2010）則選取340家美國公司作為樣本，通過事件研究方法證明，經(jīng)過ISO14001認證的公告會引起市場較強的正反應，與Sinkin（2008）結果類似?？梢?，經(jīng)過認證的環(huán)境信息可以在一定程度上提升企業(yè)價值，而碳排放審計作為對碳排放信息的鑒證、評價，屬于環(huán)境認證的子部分，是否有此效果，本文對此加以驗證。由此，本文提出以下假設：經(jīng)過碳排放審計的企業(yè)擁有更高的企業(yè)價值。
（二）樣本數(shù)據(jù)與模型設定
本文樣本來源于碳信息披露項目（CDP）。CDP是由英國倫敦機構投資者自發(fā)形成的，旨在向投資者披露有關氣候變暖所引起的重大風險與機會的信息，試圖在投資者和企業(yè)之間搭建起一個以高質(zhì)量的信息披露為基礎的對話平臺，為廣大投資者提供至關重要的碳排放信息和數(shù)據(jù)。目前CDP已擴展到20個國家和地區(qū)，成為國際碳披露的基本模式。而我國企業(yè)自2008年受邀參與CDP問卷調(diào)查，成為參與比例最低的幾個國家之一，即使在2012年100家受邀企業(yè)中，回復問卷的企業(yè)也僅有23家，未回復但提供相關信息的企業(yè)有1家，尚未披露任何關于碳排放審計的信息。鑒于國內(nèi)數(shù)據(jù)的不可獲得性，本文以入選2011-2012CDPS&P500的企業(yè)作為研究對象。由于CDP屬于自愿性披露項目，最終參與CDP問卷調(diào)查并予以公開的企業(yè)2011年有295家，2012年298家，即可獲取的觀察值有593個。其中2011、2012年經(jīng)過審計的分別有79家（26.78%）、179家（60.01%），開展碳排放審計的企業(yè)數(shù)量逐年增加。對碳信息披露是否經(jīng)過審計（Audit）采用虛擬變量定義，是為1，否為0。結合已有的研究，本文的企業(yè)價值采用托賓Q值（TobinQ）來衡量，并選擇企業(yè)規(guī)模、財務杠桿、收入增長率、盈利能力作為控制變量，構建如下模型，模型中的定義變量見上頁表1，變量的描述性統(tǒng)計見上頁表2，各變量的標準差較小，沒有表現(xiàn)出太大的差異性，處于正常的變動。TobinQ=β0+β1Audit+β2SIZE+β3Lev+β4Growth+β5Roa+ε
（三）變量的相關性檢驗
TobinQ與Audit之間的Pearson相關系數(shù)為0.018，p值為0.664，意味著簡單的兩者之間線性相關未能通過顯著性檢驗。根據(jù)偏相關系數(shù)檢驗結果（表4），在控制了企業(yè)規(guī)模、財務杠桿、盈利能力、企業(yè)發(fā)展狀況之后，TobinQ與Audit之間的偏相關系數(shù)為0.114，p值為0.006，在1%的水平上顯著，即通過顯著性檢驗。通過變量的相關性檢驗，初步說明碳排放審計可影響企業(yè)價值。（四）回歸分析由表5的多變量回歸結果表可得，TobinQ與Audit的系數(shù)為0.2241，且在1%的水平上顯著。除此之外，企業(yè)規(guī)模、盈利能力與企業(yè)發(fā)展狀況顯著影響企業(yè)價值。這一結果充分印證了相關性檢驗的結論，即在控制企業(yè)規(guī)模、盈利能力、財務杠桿與企業(yè)發(fā)展狀況下，碳排放審計可以提升企業(yè)價值，假設得到驗證。
三、結論及啟示
1.數(shù)據(jù)來源。本文選擇的樣本時間區(qū)間是1980-2013年，數(shù)據(jù)主要來源于歷年《四川省統(tǒng)計年鑒》和統(tǒng)計公報。
2.指標的選取。本文選擇產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、產(chǎn)業(yè)資本存量和產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)三個指標來評價產(chǎn)業(yè)結構的發(fā)展情況；本文結合Kaya模型和碳的化學燃燒公式法來測量碳排放。各指標具體如下:
2.1產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值。本文采用的各次產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)主要來源于《四川省統(tǒng)計年鑒》歷年公布的的當年GDP。用GDPit表示四川省第i次產(chǎn)業(yè)在t年的國內(nèi)生產(chǎn)總值。
2.2產(chǎn)業(yè)資本存量。本文采用國際上普遍使用的永續(xù)盤存法來衡量四川省的資本存量，該方法由Goldsmith在1951年開創(chuàng)，該方法的計算公式為。公式中，i=1,2,3分別表示第一、二和三次產(chǎn)業(yè)；Kit表示第i個產(chǎn)業(yè)在第t年的資本存量；Kit-1表示第第i次產(chǎn)業(yè)在第t-1年的資本存量；Iit表示第i次產(chǎn)業(yè)在第t年的投資，δit表示第i次產(chǎn)業(yè)在第t年的折舊率。目前，國內(nèi)學者對于資本存量基期的確定，大多數(shù)選擇1952年或1978年作為基期，本文以1978年作為基期。對于折舊率的確定，國內(nèi)學者的選擇差異較大，如黃勇峰等(2002)選擇設備、建筑的折舊率分別為17%、8%；張軍等(2004)選擇各省份的折舊率為9.6%；楊格(Young，2000)、龔六堂和謝丹陽(2004)的選擇分別為6%和10%，本文的折舊率定為上述學者選擇的算術平均數(shù)為10%。對于當年投資的確定，國內(nèi)學者中張軍和章元（2003）采用積累的概念及其相應的統(tǒng)計口徑確定；王小魯(2000)采用全社會固定資產(chǎn)投資作為當年的投資；還有用資本形成總額或固定資產(chǎn)形成總額作為當年的投資，本文采用第三種方法即四川省當年的固定資本形成總額作為當年的投資。
2.3產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)。本文中各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)來源于四川省歷年統(tǒng)計年鑒，用itlabor(其中i=1，2，3)表示四川省第i次產(chǎn)業(yè)在第t年的就業(yè)人數(shù)。
2.4碳排放量。目前我國沒有碳排放量的直接監(jiān)測數(shù)據(jù)，對于碳排放量的計算,學術界沒有統(tǒng)一的標準，本文結合Kaya模型和碳的化學燃燒公式法來計算四川省的碳排放量。Kaya模型是由日本學者YoichiKaya提出的，該模型將經(jīng)濟發(fā)展、人口和政策等因素與人類活動產(chǎn)生的二氧化碳聯(lián)系起來，分析地區(qū)的碳排放量和該地區(qū)的能源消費結構因素、各類能源的排放強度、能源的利用效率、經(jīng)濟的發(fā)展因素以及人類的活動的關系。公式中，P為人口，E/GDP表示單位能源使用強度，CO2/E表示碳排放強度即碳排放系數(shù)。碳的化學公式法是使用碳的化學燃燒公式:C+O2=CO2，從化學角度來測算能源消耗產(chǎn)生的碳排放。碳的燃燒值約為34070kj/kg，每噸標準煤消耗釋放的熱量約為29302kj，因此可以計算出消耗每噸標準煤釋放出的二氧化碳。然而國內(nèi)外學者發(fā)現(xiàn)標準煤含有硫、氮等元素會影響碳排放的測算，因此，本文結合兩種方法計算出的每噸標準煤的碳排放系數(shù)的算術平均數(shù)作為本文每噸標準煤的碳排放系數(shù)為2.499。公式中，itcarbon(i=1，2，3)表示四川省第i次產(chǎn)業(yè)在第t年的碳排放量，單位為萬噸;tcarbon表示四川省在第t年的碳排放量;GDPt和GDPit分別表示四川省在第t年的國內(nèi)生產(chǎn)總值和第i次產(chǎn)業(yè)的國內(nèi)生產(chǎn)總值。
二、模型的設定
鑒于本文中各經(jīng)濟變量數(shù)據(jù)較大，并且盡量減少或消除異方差對回歸結果有效性的影響，本文對各變量取自然對數(shù)構造如下的面板數(shù)據(jù)計量模型。表示四川省第i次產(chǎn)業(yè)在第t年資本存量、勞動力和碳排放量的對數(shù)值;表示截距項，表示回歸系數(shù)，表示殘差項。
三、實證結果及分析與結論
1.回歸結果及分析表1四川省各產(chǎn)業(yè)碳排放與產(chǎn)業(yè)結構回歸結果由表1可知：對于第一產(chǎn)業(yè)，評價第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況的三個因素GDP、資本存量和就業(yè)人員數(shù)量均通過了5%顯著性水平的檢驗，且第一產(chǎn)業(yè)GDP與第一產(chǎn)業(yè)碳排放呈正相關關系，回歸彈性系數(shù)達到0.8524，表示第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值每增加1%就會導致第一產(chǎn)業(yè)碳排放增加0.8524%;而第一產(chǎn)業(yè)的資本存量和就業(yè)人員數(shù)量對第一產(chǎn)業(yè)的影響卻呈現(xiàn)出負相關關系，相關彈性系數(shù)分別為－0.5134和－0.5285，這說明第一產(chǎn)業(yè)的資本存量和從業(yè)人數(shù)的增加不會導致碳排放的增加。對于第二產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)的資本存量對第二產(chǎn)業(yè)的碳排放通過了10%的顯著性檢驗，其他變量均通過了5%的顯著性水平檢驗，總體而言，各變量對于碳排放的影響是顯著的。其中，第二產(chǎn)業(yè)的GDP對第二產(chǎn)業(yè)的碳排放影響最大，相關彈性系數(shù)達到1.5631，遠遠高于其他兩個變量的影響，而且遠遠大于第一、三產(chǎn)業(yè)對碳排放的影響，表明四川省的第二產(chǎn)業(yè)中，三高（高能耗、高污染、高排放）企業(yè)居多，反映第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展結構不合理。對于第三產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)的所有變量均通過了5%的顯著性水平檢驗，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與碳排放呈正相關關系，彈性系數(shù)為0.6796，在各產(chǎn)業(yè)中對于碳排放的影響最小，且第三產(chǎn)業(yè)的資本存量和從業(yè)人員與第三產(chǎn)業(yè)的碳排放呈負相關關系，與第一產(chǎn)業(yè)一致。
1．1能源消費碳排放核算根據(jù)《2006年指南》關于能源消費碳排放核算公式和張?zhí)m［19］等學者的研究，能源消費主要考慮煤炭、石油、天然氣，此外還包含少量的風能、生物質(zhì)能、核能等，由于其他能源對環(huán)境影響較小，不予考慮。核算能源消費碳排放的公式。式中，E－C為能源消費碳排放量;Energyi為第i種能源的消費量;αi為第i種能源轉(zhuǎn)換因子，即根據(jù)凈發(fā)熱值將燃料轉(zhuǎn)換為能源單位(TJ)的轉(zhuǎn)換因子;CCi為第i種能源碳含量(t/TJ)，即單位能源的含碳量;NCi為第i種能源的非燃燒碳，即排除在燃料燃燒以外的原料和非能源用途中的碳;10－3為單位轉(zhuǎn)化系數(shù);COFi為第種能源的碳氧化因子，即碳被氧化的比例，通常缺省值為1，表示完全氧化。將上述公式進一步簡化，可得到計算中更為簡便且實用的公式:。式中，βi為第i種能源的碳排放系數(shù)，即單位能源的碳排放量。國內(nèi)外開展能源碳排放系數(shù)研究主要有國家科委氣候變化項目、國家計委能源所、日本能源經(jīng)濟研究所、美國能源部、DOE/EIA等，本文研究中選取幾項權威系數(shù)的均值作為計算系數(shù)，詳細情況見表1。
1．2農(nóng)業(yè)碳排放核算IPCC有關農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放的論述多集中于生物活動產(chǎn)生、土壤碳和水稻的甲烷排放，而關于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物質(zhì)投入導致碳排放的研究不多。結合我國和湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特點，以《2006年指南》為主要參考，結合田云［2，22］等基于投入視角的農(nóng)地碳排放測算研究，確定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放源包括:稻田、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、牲畜活動。由于農(nóng)業(yè)機械動力相關的碳排放已在能源消費碳排放核算中涵蓋，為避免重復，此處不再涉及。構建農(nóng)業(yè)物質(zhì)投入碳排放核算公式為。式中，A－C為碳排放;i為第i種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入;εi為第種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素碳排放系數(shù)。農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素碳排放系數(shù)參考美國橡樹嶺國家實驗室等機構和學者的研究成果，見表2。水稻生長過程中會釋放大量甲烷，而甲烷是IPCC公布的六類溫室氣體之一。水稻是湖南省種植面積最大的農(nóng)作物，因此核算湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放需要考慮水稻生長的碳排放。Wang［23］、Cao［24］、Matthew［25］等學者測算了稻田甲烷排放系數(shù)，結果為0．44gCH4/(m2•d)、0．44gCH4/(m2•d)、0．50gCH4/(m2•d)，研究將三者的算數(shù)平均值作為計算系數(shù)，即0．46gCH4/(m2•d)。根據(jù)2007年IPCC第四次評估報告的相關內(nèi)容，1單位甲烷與1單位二氧化碳溫室效應比為25∶1，據(jù)此可確定甲烷與碳的轉(zhuǎn)換系數(shù)為6．82，結合稻田甲烷排放系數(shù)，確定稻田碳排放系數(shù)為3．136gC/(m2•d)。湖南省水稻生長周期為120—150天，研究選取平均值135天為計算標準。稻田碳排放計算公式為。式中，R－C為稻田碳排放量;S為水稻播種面積。根據(jù)《2006年指南》第四卷第10章關于牲畜和糞便管理過程碳排放的相關論述，畜牧業(yè)尤其是諸如牛、羊等反芻動物生長過程中會產(chǎn)生大量的甲烷，具體而言包括腸道發(fā)酵和糞便管理兩部分。參考田云［12］等學者的研究，我國畜牧業(yè)產(chǎn)生甲烷排放的主要牲畜品種有牛、馬、驢、騾、豬、羊，以IPCC給出的排放系數(shù)為依據(jù)，運用上文所述的甲烷—碳轉(zhuǎn)換系數(shù)，建立我國主要牲畜碳排放系數(shù)見表3。畜牧業(yè)碳排放計算公式為:。
1．3廢棄物碳排放核算根據(jù)《2006年指南》第五卷有關廢棄物的分類研究，溫室氣體排放源主要有四類:固體廢棄物生物處理、廢棄物的焚化與露天燃燒、固體廢棄物填埋處理、廢水處理與排放，固體廢棄物填埋處理(即SWDS)是廢棄物溫室氣體的主要來源。固體廢棄物被掩埋后，甲烷菌可使廢棄物所含有機物分解產(chǎn)生甲烷氣體。由前文可知，甲烷是主要溫室氣體之一，且產(chǎn)生的溫室效應比二氧化碳強。據(jù)IPCC相關研究估計，全球每年約3%—4%的溫室氣體來源于廢棄物填埋處理產(chǎn)生的甲烷。《2006年指南》推薦使用一階衰減法(FOD)，一階衰減法能獲得更好的測算精度。根據(jù)《2006年指南》和渠慎寧［3］等學者的研究，本研究給出固體廢棄物填埋處置產(chǎn)生甲烷量的一階衰減法的估算公式。
2數(shù)據(jù)來源與處理說明
2．1數(shù)據(jù)來源農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中涉及的水稻種植面積、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜數(shù)據(jù)來自2001—2011年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和能源數(shù)據(jù)來自湖南省能源平衡表;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中各類牲畜數(shù)量來自歷年《湖南省統(tǒng)計年鑒》;工業(yè)廢棄物和城市固體垃圾數(shù)據(jù)來自國研網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，確實部分運用插值法根據(jù)歷年數(shù)據(jù)補充完整(限于篇幅，方法介紹略);土地利用數(shù)據(jù)來自國研網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，經(jīng)濟數(shù)據(jù)來自相關年份的《湖南省統(tǒng)計年鑒》，按2000年不變價格參與計算。
2．2處理說明根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》和趙榮欽等學者的研究，承載碳排放的土地利用類型包括耕地、牧草地、農(nóng)村居民點用地、城鎮(zhèn)居民點及工礦用地、交通水利和其他用地。研究將根據(jù)碳排放發(fā)生載體，本文將其分解到具體的用地類型，畜牧業(yè)按照食物來源將牲畜活動分屬于耕地和牧草地，用地類型與碳排放源對應關系見表4。
3結果分析
3．1碳排放總量與時序特征根據(jù)上述公式，我們對湖南省的碳排放總量進行了測算，結果見表5。2011年湖南省碳排放總量為10377．79萬t，比2000年的3504．60萬t增長了196．10%，遠低于同時期GDP增速(500．21%)。從碳排放來源分析，2011年湖南省碳排放的主要來源仍然是能源消費，占總量的95．69%，達9930．06萬t;其次是畜牧業(yè)碳排放，占總量的2．43%，達2523．01萬t;種植業(yè)碳排放站總量的1．78%，達184．76萬t;廢棄物碳排放最少，僅為碳排放總量的0．10%。根據(jù)IPCC給出的《2006年指南》，全球能源消費占碳排放總量比例的平均水平為75%，湖南省能源消費碳排放占比遠高于參考值，說明湖南省的能源消耗量較大，節(jié)能減排的形勢嚴峻。本研究重點測算了湖南省2000—2011年的碳排放總量，通過分析其時序和結構變化特征探討了湖南省新世紀初期經(jīng)濟發(fā)展對環(huán)境的影響。研究時序內(nèi)湖南省碳排放逐年增加(表5)，且增速持續(xù)上升，年均增長率10．37%，低于GDP的年均增長率(17．69%)。湖南省碳排放的結構特征也發(fā)生了較大變化，2000年能源消費僅占碳排放總量的77．29%，隨后逐年上升，直至2008年超過90%，2011年達到總量的95．69%，能源消費對碳排放的影響逐漸增強，湖南省經(jīng)濟發(fā)展對能源消費的依賴日益突出，暴露了較為嚴重的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量問題。種植業(yè)碳排放占比逐年下降，比2000年降低了4．12倍，對碳排放總量的影響逐漸變小。畜牧業(yè)碳排放在碳排放結構中處于第二位，2000占比高達13．36%。隨著能源消費碳排放的迅猛增加和畜牧業(yè)自身的萎縮，畜牧業(yè)碳排放占比也逐年下降，比2000年降低了4．50倍;廢棄物在總量中的比例一直較低，2000年占總量的0．23%，隨后逐年下降，2011年僅為0．10%。
3．2土地承載結構特征與效應分析根據(jù)以上有關土地承載碳排放來源的描述，本研究將2011年湖南省碳排放根據(jù)其土地承載的屬性進行分解，并進一步計算結構特征與碳排放強度，以期從土地利用的視角分析碳排放的來源及減排路徑，具體見表6。結果顯示，城鎮(zhèn)居民點及工礦用地是最大的碳排放源，總量達7781．06萬t，占總量的74．98%，且碳排放強度(碳排放與土地面積的比值，t/hm2)也最高，為263．94;交通水利及其他用地次之，碳排放強度為33．41，碳排放占總量的11．30%，為1172．40萬t;其他用地類型的碳排放量較少，總計占比為13．73%;牧草地的碳排放總量雖然較少，但其強度較大，單位面積碳排放達32．22t，是僅次于城鎮(zhèn)居民點及工礦用地和交通水利及其他用地的碳排放土地承載類型。
4結論與討論
4．1結論從2011年湖南省碳排放測算的結果可知，能源消費碳排放是碳排放的主要來源，其次是畜牧業(yè)、種植業(yè)和廢棄物。能源消費的高碳排放與湖南省產(chǎn)業(yè)結構不合理、產(chǎn)能過剩、能源過度消費有著直接的關系。尤其是新世紀初期，忽視環(huán)境問題和對資源的過度消耗是造成碳排放居高不下的重要原因。湖南省節(jié)能減排形勢嚴峻，為配合國家碳減排的重大目標，在后續(xù)發(fā)展中應著重從優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式、淘汰落后差能、創(chuàng)新能源利用技術、大力發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等方面著手。研究時序內(nèi)，湖南省碳排放總量逐年增加，且增速不斷變快，碳排放結構中能源消耗碳排放占比逐年增加，說明湖南省在能源消耗方面存在浪費問題。畜牧業(yè)碳排放占比僅次于能源消耗碳排放，其次是種植業(yè)碳排放，廢棄物碳排放最少。除能源消耗碳排放占比外，其他來源占總量的比例均逐年下降。能源消耗碳排放的迅猛增加與新世紀初期湖南省經(jīng)濟發(fā)展的特征有關，大量工業(yè)企業(yè)項目投入使用，產(chǎn)能過剩，造成了資源浪費，從而造成碳排放激增。在種植業(yè)方面，在研究時序內(nèi)湖南省耕地種植面積沒有明顯增加，但碳排放卻顯著增加，這與近年來優(yōu)越的農(nóng)業(yè)政策有關。農(nóng)業(yè)政策刺激農(nóng)民積極種糧的同時也加重了農(nóng)業(yè)物質(zhì)的投入，如化肥、農(nóng)藥、薄膜等，這些都是農(nóng)業(yè)碳排放的主要來源。畜牧業(yè)的碳排放降低與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整有很大關系，湖南省畜牧業(yè)萎縮，其產(chǎn)值在第一產(chǎn)業(yè)中的比重逐年下降，而技術創(chuàng)新等手段對畜牧業(yè)碳排放影響較小，因此碳排放量較最初降低。城鎮(zhèn)居民點及工礦用地是碳排放強度最大的用地類型，其次分別是交通水利及其他用地、牧草地、農(nóng)村居民點用地、耕地，城鎮(zhèn)居民點及工礦用地集約利用度高，人口密集，且承載了主要的能源消耗碳排放，因此其碳排放強度較高。通過土地承載碳排放效應分析，可為控制碳排放提供一條新路徑。即通過調(diào)控土地結構控制碳排放增加，保護其他碳排放強度較低且綜合效益較高的用地類型，如林地、草地、牧草地等。
考慮到實體經(jīng)濟與碳排放影響的關系，本文選取以下經(jīng)濟指標來衡量城市化工業(yè)化水平。城鎮(zhèn)化率；采取非農(nóng)人口占總人口比重來度量，記為city。人均GDP；在模型中取人均GDP的對數(shù)形式，記為pgdp。建筑業(yè)總產(chǎn)值；模型中采用對數(shù)形式的總產(chǎn)值，記為building。規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值；為便于統(tǒng)計，模型采用規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值，同時取對數(shù)形式，記為in⁃dustry。能源強度；即每一單位GDP產(chǎn)出的能源消費量，值越高，表示經(jīng)濟活動的能源效率越低，碳排放量相對越多，記為energy。4.模型引用空間DURBIN模型是近幾年發(fā)展起來的空間計量經(jīng)濟模型。模型考慮了因變量和自變量的滯后影響，能較好地反映空間外部性和溢出性，對空間經(jīng)濟集聚與擴散研究有較大解釋能力(Anselin,1988)。式（2）中yit是i省t年二氧化碳排放量；W是0-1空間鄰接矩陣；xit是解釋變量向量，xit指i省t年數(shù)值；In是n階單位矩陣；ρ，β，θ，α是待估參數(shù),μ是隨機誤差項。
二、實證分析
實證部分主要運用空間DURBIN模型對我國區(qū)域碳排放的影響進行量化分析。模型中，以co2為被解釋變量，以city，energy，pgdp，building，industry為解釋變量，利用STATA軟件進行編程計算。具體模型如下?？蓻Q系數(shù)R2為0.3530，反映模型在變量的選擇上及模型整體構建上基本上符合預期。因變量的空間滯后回歸系數(shù)為0.1264，在0.01的水平上不顯著為正，這反映了我國相鄰的各省市間碳排放存在空間依賴性，但并不十分顯著。我國區(qū)域碳排放的空間影響因素分析：城鎮(zhèn)化率對碳排放的回歸系數(shù)顯著為正，在其他因素不變的情況下，城鎮(zhèn)化率每提高1%，碳排放增加5.4%；城鎮(zhèn)化率的空間滯后項系數(shù)為-0.072，顯著為負，表明城鎮(zhèn)化率對區(qū)域間碳排放存在顯著的擠出效應，這表明相鄰省市相同的城鎮(zhèn)化率會形成競爭態(tài)勢，使相鄰區(qū)域碳排放量受到影響。
能源強度對碳排放的回歸系數(shù)顯著為正，能源強度每降低1噸標準煤/萬元GDP，碳排放降低11.5%；能源強度的空間滯后項系數(shù)為0.0337，顯著為正，表明能源強度對區(qū)域間碳排放存在顯著的溢出效應。人均GDP的對數(shù)對碳排放的回歸系數(shù)不顯著為負，人均GDP的對數(shù)每增加1個單位，碳排放降低4.1%；人均GDP的對數(shù)形式的空間滯后項系數(shù)為-0.1735，但不顯著，這表明人均GDP對相鄰區(qū)域間碳排放不存在顯著的擠出效應，這也表明人均GDP增加并不意味著相鄰區(qū)域碳排放會增加。建筑業(yè)總產(chǎn)值對碳排放的回歸系數(shù)顯著為正，建筑業(yè)總產(chǎn)值的對數(shù)每增加一個1個單位，碳排放增加0.74%；建筑業(yè)總產(chǎn)值的空間滯后項系數(shù)為0.102，但不顯著，這表明建筑業(yè)總產(chǎn)值對相鄰區(qū)域間碳排放存在不顯著的溢出效應。規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值對碳排放的回歸系數(shù)顯著為正，規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值的對數(shù)每增加一個1個單位，碳排放增加0.24%；規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值的空間滯后項系數(shù)顯著為負，表明規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值對區(qū)域間碳排放存在顯著的擠出效應，這表明相鄰省市相同的規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值會形成競爭態(tài)勢，資本等生產(chǎn)要素要流向更有利于增值的地方。
三、結論與建議
（一）基于信息熵的行業(yè)碳排放配額分配模型信息熵可以客觀衡量系統(tǒng)均衡性，避免人為偏好影響，近年來，信息熵被廣泛應用于社會工程經(jīng)濟領域的系統(tǒng)評價和決策中。根據(jù)歷史文獻閱讀和工業(yè)企業(yè)碳排放現(xiàn)狀分析，總結工業(yè)企業(yè)碳排放的影響因素主要有經(jīng)濟水平、能源結構、能源強度和碳排放強度等。鑒于企業(yè)碳排放量的分配要考慮企業(yè)歷史責任、發(fā)展要求、減排能力、減排潛力和減排效率，本文選取歷史排放量、工業(yè)產(chǎn)值、能源結構、能源強度和碳排放強度5個指標。本文以T0年為碳排放量分配基準年，以T年為碳排放量分配目標年，根據(jù)“定總量、算減量、確定分配量”的思路，以歷史沿襲法為基礎，確定分配年各行業(yè)碳排放總量，在減排總量分配中體現(xiàn)各行業(yè)異質(zhì)性和分配公平有效性。具體建模步驟如下：1．建立原始評價矩陣本文將m個工業(yè)行業(yè)設為待評價的對象，將歷史排放量、工業(yè)產(chǎn)值、能源結構、能源強度和碳排放強度5個影響因素設為評價指標，每個對象對應這5個評價指標。2．原始矩陣歸一化處理由于各個指標的含義和量綱不一，不能直接進行比較，需要進行歸一化處理。不同性質(zhì)的指標歸一化處理方式不一，鑒于本文采用的減排分配量評價指標都是效益型指標，故進行統(tǒng)一歸一化處理。各指標內(nèi)涵和歸一化處理如表1所示。
（二）基于波爾茲曼熵的企業(yè)碳排放配額分配模型在區(qū)域碳排放量分配給區(qū)域內(nèi)各行業(yè)后，將行業(yè)碳排放總量分配給行業(yè)內(nèi)各個企業(yè)是落實碳分配和碳減排目標的關鍵。本文基于波爾茲曼分布，將熵最大化的原理應用于同行業(yè)下各個企業(yè)之間碳排放量的分配。在這里，包含多個企業(yè)的單個減排工業(yè)行業(yè)類比于物質(zhì)系統(tǒng)，單位分配碳排放量類比于物質(zhì)顆粒，參與減排企業(yè)的歷史碳排放量和上報未來碳排放量幾何平均類比于物質(zhì)單態(tài)。假設所有的單位碳排放量在同一個企業(yè)k內(nèi)都產(chǎn)生相同的碳排放量，那么企業(yè)k的碳排放強度ek即類比于物質(zhì)單態(tài)i的單態(tài)能量Ei。在這樣的類比下，分配給企業(yè)k的單位碳排放量的概率和跟企業(yè)k的歷史排放量和未來排放量成正比，跟企業(yè)k的碳排放強度成反比，既兼顧了歷史排放責任、未來發(fā)展需求，又鼓勵提高排放效率。
二、樣本選取與數(shù)據(jù)來源
昆山市張浦鎮(zhèn)位于上海、蘇州、昆山之間的黃金三角地帶，是“全國經(jīng)濟百強縣”之首昆山市的經(jīng)濟強鎮(zhèn)。改革開放以來，張浦鎮(zhèn)實施外向帶動戰(zhàn)略，先后成立了德國工業(yè)園、海峽兩岸食品產(chǎn)業(yè)園、N維空間文化產(chǎn)業(yè)園等特色園區(qū)，累計吸引了3400多家企業(yè)注冊落戶，形成了以加工制造業(yè)為主的工業(yè)城鎮(zhèn)。2012年，張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)達到220家，其能源消耗占全部企業(yè)能源消耗的95%。通過對張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)碳排放量進行定量分配，給予企業(yè)明確碳排放量約束，不但推進了碳交易市場的建立和工作的開展，也促進了張浦鎮(zhèn)“十二五”期間節(jié)能減排目標的實現(xiàn)。本文選取張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)為樣本，考慮到張浦鎮(zhèn)自2012年才進行規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)網(wǎng)上能耗統(tǒng)計，本文選取2012年和2013年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)歷史排放數(shù)據(jù)，分配2013年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)碳排放量。2012年張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)220家，2013年增加至255家，選取張浦鎮(zhèn)2012—2013年不變的217家規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)作為碳排放權分配企業(yè)。通過計算分析，2012—2013年期間，此217家工業(yè)企業(yè)在政府行政命令下減排11%，完全達到政府規(guī)劃要求，因此本文直接使用2013年規(guī)模以上企業(yè)實際排放量作為分配總量，同時也方便對比分析分配結果的滿意度。企業(yè)能耗和工業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來源于張浦鎮(zhèn)經(jīng)促局統(tǒng)計科提供的《2012年張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)能耗明細》和《2013年張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)能耗明細》；碳排放數(shù)據(jù)以各企業(yè)各類能源消費量為依據(jù)，根據(jù)各類能源發(fā)熱系數(shù)、排放系數(shù)和碳氧化率計算得到，相關系數(shù)取自《上海市溫室氣體排放核算與報告技術文件》推薦標準，各個分品種能源的碳排放系數(shù)如表2所示。
三、分配結果分析
（一）基于信息熵的行業(yè)碳排放配額分配結果分析本文基于信息熵理論，以2012年和2013年張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)碳排放數(shù)據(jù)均值，計算各行業(yè)碳排放減排系數(shù)，進而對2013年張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)行業(yè)碳排放總量進行分配。通過基于信息熵的行業(yè)碳排放分配模型公式的計算，可得各指標的信息熵值、信息量值和熵權重值，這3個參數(shù)是計算減排因子的基礎。具體減排影響因素指標參數(shù)計算值如表3所示。從各個影響因素指標的信息熵值來看，工業(yè)產(chǎn)值信息熵值最大，熵值為0.707，說明工業(yè)產(chǎn)值信息量較小，行業(yè)減排能力對碳總量減排作用較??；能源結構熵值最小，熵值0.470，說明能源結構信息量較大，原煤減少使用對碳總量減排作用較大。其他因素如歷史排放量、能源強度和排放強度在碳減排分配中影響越來越小。結合張浦鎮(zhèn)2013年規(guī)模以上工業(yè)碳分配總量，通過信息熵行業(yè)碳分配模型計算可得張浦鎮(zhèn)2013年規(guī)模以上工業(yè)各個行業(yè)碳排放配額。根據(jù)碳減排結果（圖1）顯示，各行業(yè)的碳減排量相對于2012年，各行業(yè)減排幅度從17.17%~0.02%不等，全行業(yè)碳減排量相對于基期2012年減排了11.01%，基本符合張浦鎮(zhèn)發(fā)展需求和節(jié)能減排形勢。如圖1所示，一方面，化學原料和化學制品制造業(yè)（行業(yè)26）分配到碳減排量16.81萬噸，減幅17.17%，對以煤為主的化工行業(yè)，施以嚴格的減排約束，有利于促進化工行業(yè)調(diào)整能源結構。其中，中鹽昆山有限公司耗能占總化工行業(yè)耗能96.5%，其“十二五”期間實施節(jié)能技改可以節(jié)能21.45%，所以化工行業(yè)的碳排放減排降幅符合了行業(yè)節(jié)能潛力，該減排量切實可行。另一方面，非金屬礦物制品業(yè)（行業(yè)30）分配到碳減排量8.40萬噸，降幅9.27%，這對碳排放強度較高的非金屬行業(yè)提出較高要求，督促企業(yè)節(jié)能減排，提高能源效率。其中，臺玻集團耗能占總行業(yè)耗能81.81%，其能源審計報告顯示臺玻集團“十二五”期間實施節(jié)能技改項目，可以節(jié)能8.98%，考慮到中鹽鍋爐項目實施，臺玻集團等企業(yè)將使用中鹽的鍋爐蒸汽，則臺玻集團可以進一步節(jié)能減排，所以非金屬礦物制品業(yè)碳排放降幅是合理且可行的。通過對比基于信息熵的碳排放總量行業(yè)分配和基于歷史排放的碳排放總量行業(yè)分配結果如圖2所示。以化工行業(yè)為例，若是基于歷史排放進行碳排放量分配，其可獲得87.118萬噸的分配量，多出5.207萬噸。這種情況下，雖然分配標準考慮到行業(yè)發(fā)展需求，但是分配存在不公平性，政府仿佛在變相鼓勵高排放企業(yè)進行碳排放，此碳分配量可能得不到其他企業(yè)認同；另外，企業(yè)獲得高排放權利，其節(jié)能減排動力不足，企業(yè)不會主動提高能源效率，行業(yè)碳排放強度難以下降，難以完成全行業(yè)的節(jié)能減排目標?；谛畔㈧氐姆峙浞椒紤]了化工行業(yè)歷史責任和行業(yè)減排潛力，分配結果使化工行業(yè)的碳排放量更加合理。進一步通過對比基于信息熵的碳排放總量行業(yè)分配和基于按比例分配的碳排放總量行業(yè)分配減排占比，如圖3所示。經(jīng)計算發(fā)現(xiàn)，按相同碳減排比例（本文的減排分配比例是11.01%）分配得到的各行業(yè)碳排放量和按歷史排放分配得到的分配量結果是一致的。在按等減排比例分配情況下，此分配標準沒有考慮各個行業(yè)的異質(zhì)性，各個行業(yè)的減排能力和減排潛力是不一致的，對于能源效率低下的化工行業(yè)和能源效率相對較高的通信電子行業(yè)都采取一刀切的分配方法，是粗放不合適的。綜上，基于信息熵的碳排放量分配相對于基于歷史排放和基于等減排比例的分配更加公平有效，主要是由于信息熵方法基于行業(yè)異質(zhì)性，客觀考慮了行業(yè)發(fā)展需求、減排能力和減排潛力，其分配結果更加符合實際。
（二）基于波爾茲曼熵的企業(yè)碳排放配額分配結果分析基于上述行業(yè)碳排放配額分配結果，通過玻爾茲曼熵，計算張浦鎮(zhèn)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)2013年碳排放量分配額。鑒于數(shù)據(jù)可得性，C0i使用企業(yè)2012年和2013年碳排放量的幾何平均；ei使用企業(yè)2013年碳排放強度，以體現(xiàn)企業(yè)最新排放效率，貼合企業(yè)實際需求和要求；β由2012年和2013年歷史碳排放量，通過最小二乘法模擬計算取得（即使Y值最?。鱾€行業(yè)β計模擬結果如表4所示。根據(jù)各行業(yè)的最優(yōu)β值，進一步計算得出各個行業(yè)內(nèi)企業(yè)的碳排放配額。根據(jù)各個行業(yè)內(nèi)企業(yè)的碳排放量分配結果看出，各個企業(yè)獲得的碳排放分配量相對于基期2012年排放量，減排幅度不等，不僅由于行業(yè)異質(zhì)性，也考慮行業(yè)內(nèi)企業(yè)的發(fā)展需求和碳排放效率。對于化學原料和化學制品制造業(yè)（行業(yè)26），對該行業(yè)下15家企業(yè)碳排放量的分配中，通過最小二乘法的β模擬最優(yōu)值為0。通過計算，如圖4所示，分配結果與歷史排放均值成正比，分配結果相對于企業(yè)2013年實際排放值和2012年歷史排放值比較沒有很大波動。此時β取值為0，企業(yè)分配到的碳排放配額基本滿足企業(yè)自身生產(chǎn)需要，企業(yè)之間碳交易成本最低。若適當提高β取值，可以進一步獎勵高排放效率企業(yè)，懲罰低排放效率企業(yè)，不過增加了本行業(yè)下企業(yè)的碳交易成本。本文此處β取值為0，中鹽公司雖然碳排放強度高，但是作為國營企業(yè)，已經(jīng)進行節(jié)能改造，能源效率迅速提高，若減排后多出的碳排放配額，既可以用于進一步擴大生產(chǎn)，提高行業(yè)高效率產(chǎn)能占比，從而改善了行業(yè)的資源配置，提高了整個行業(yè)的碳排放效率；也可以通過碳交易市場出售給其他減排成本較高企業(yè)，獲得利潤，進一步改善生產(chǎn)結構。其他化學制品公司碳排放強度不高，在政府部分鼓勵和補貼下，可以積極申報政府節(jié)能技改項目，以進一步提高碳排放效率。對于橡膠和塑料制品業(yè)（行業(yè)29），在對該行業(yè)下16家企業(yè)碳排放量的分配中，通過最小二乘法的β模擬最優(yōu)值為0.514。通過計算可得各個企業(yè)2013年碳排放配額，相對于企業(yè)2012年和2013年歷史排放幾何平均值，分配減排量比從-22.77%~13%不等，由圖5所示，在總量控制下，橡膠和塑料制品業(yè)下各企業(yè)分配到的減排比例和企業(yè)排放強度成正向關系，企業(yè)碳排放強度越高，企業(yè)分配得到減排量越大。此時的β取值，不僅使得企業(yè)碳交易成本最低，同時獎勵了高排放效率企業(yè)，懲罰了低排放效率企業(yè)。隨著β值取值越小于0.514，則企業(yè)分配到的碳排放量更接近歷史排放均值；隨著β值取值越大于0.514，企業(yè)因碳排放強度受到的懲罰和獎勵就更大。β取值0.514，企業(yè)間碳交易成本最小。分配到較少碳排放配額的企業(yè)需要通過提高能源效率，降低碳排放需求，或者通過碳交易市場購買碳排放配額；分配到較多碳排放配額的企業(yè)，可以通過碳交易出售給減排成本較高的企業(yè)，也可以自己儲備用來擴大優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)力。例如，和進塑膠電子有限公司，2013年碳排放強度為0.686噸CO2/萬元，碳排放效率行業(yè)最低，分配獲得13%的碳排放減量；而賀升電子有限公司，2013年碳排放強度為0.016噸CO2/萬元，碳排放效率行業(yè)最高，分配獲得22.77%的碳排放增量。在此情況下，和進塑膠電子有限公司必須進行節(jié)能減排工程項目實施，提高碳排放效率，降低碳交易成本；而賀升電子有限公司則可以出售碳配額獲益。綜上，在同一個行業(yè)下使用基于玻爾茲曼熵的企業(yè)碳排放配額分配法，以最小交易成本為目標，考慮了企業(yè)未來發(fā)展需求，達到獎勵高排放效率企業(yè)，懲罰低排放效率企業(yè)，分配結果更易被企業(yè)接受，也推動了張浦鎮(zhèn)節(jié)能減排工作順利完成。
四、主要結論
通過實驗結果可知,熟料中含有極少量未分解的碳酸鹽和未燃燒的有機碳.使用同位素可以確定無機碳和有機碳是來源于生料還是燃煤,但使用該法費用將大幅增加.如分別考慮生料、熟料、燃煤和窯灰中的無機碳和有機碳,則可以規(guī)避該問題,使結果更為準確.
1.1新型干法碳排放分類的結果分析與排放因子測算使用23條新型干法生產(chǎn)線的樣品數(shù)據(jù)對校正后的結果進行分析與排放因子測算.由于新型干法窯的窯灰大部分都會入窯,而旁路放風粉塵的成分又近于熟料[25],因此新型干法窯的排放因子只考慮窯尾生料、窯頭熟料和燃煤中的無機碳和有機碳含量即可.新型干法窯的生料、熟料和燃煤中的無機碳和有機碳含量及分析見表2.在考慮碳酸鹽分解率和有機碳燃燒率之后,所得我國新型干法工藝的無機碳排放因子為522kgCO2/tcl,有機碳排放因子為265kgCO2/tcl,碳排放因子為787kgCO2/tcl,該結果較主流分類的結果832kgCO2/tcl低近50kgCO2/tcl.
1.2立窯碳排放分類的結果分析與排放因子測算立窯屬于高能耗、高污染的落后工藝,但是由于我國地域幅員遼闊,各地經(jīng)濟發(fā)展和資源存儲、開采情況不平衡,該種生產(chǎn)工藝仍存在于我國的部分省市區(qū).立窯生產(chǎn)企業(yè)用13條生產(chǎn)線進行樣品分析與排放因子測算,立窯生料、熟料和窯灰的無機碳、有機碳含量及分析見表3.如前所述,由于立窯生料中燃煤的配入,全黑生料中的有機碳會較白生料、半黑生料或新型干法生料的有機碳高很多,對45個全黑生料樣本(包括其他生產(chǎn)線的全黑生料樣本)數(shù)據(jù)進行單樣本t檢驗,全黑生料有機碳含量的95%置信區(qū)間為5.47%~6.19%,平均值為5.83%,其統(tǒng)計分析見圖2.校正后計算得我國立窯工藝的無機碳排放因子為505kgCO2/tcl,有機碳排放因子為334kgCO2/tcl,碳排放因子為839kgCO2/tcl,該結果較主流分類921kgCO2/tcl低近90kgCO2/tcl.通過上述的標準偏差可看出,不同廠家或不同生產(chǎn)線的窯灰中碳酸鹽含量相差較大.13個窯灰樣品中的碳酸含量的變異系數(shù)為44.14%.因此,不同生產(chǎn)線的窯灰煅燒程度相差較大.
2討論
2.1燃煤中的碳含量水泥用煤分析主要包括水分、灰分、揮發(fā)分、發(fā)熱量和全硫以及煤灰成分等,通常不涉及煤中有機碳和無機碳的問題.煤中碳酸鹽二氧化碳的含量一般為0~3.5%.如考慮煤中的碳酸鹽二氧化碳,那么煤燃燒的CO2排放量計算公式應為:EFCO2=(COC×44/12+CIC×44/60)(其中COC為生產(chǎn)單位熟料所需燃煤中的有機碳;CIC為生產(chǎn)單位熟料所需燃煤中的碳酸鹽;44/60為碳酸鹽到CO2的轉(zhuǎn)換系數(shù)).因此,如果按照EFCO2=Cdef×44/12[27]來計算煤燃燒的CO2排放量會使結果偏大.燃煤灰分的鈣、鎂和碳酸鹽回歸分析表明(n=19),R2=0.129擬合質(zhì)量較差,但是灰分鈣、鎂和燃煤碳酸鹽均符合正態(tài)性檢驗(P=0.122)和常數(shù)方差檢驗(P=0.461).因此,煤中的鈣和鎂還會以其他形式存在,例如鈣會以硫酸鹽(主要是石膏)、磷酸鹽、硅酸鹽和有機狀態(tài)存在,鎂會存在于黏土礦物中或以有機態(tài)存在[28].該問題也說明了對直接排放進行校正后來進行碳排放因子測算的合理性.
2.2熟料的燒失量及其中的碳酸鹽和有機碳燒失量是物料在水泥窯煅燒過程中失去結晶水,碳酸鹽分解釋放CO2,硫酸鹽分解釋放SO2以及有機雜質(zhì)被排出后物量損失的過程.圖3為新型干法窯和立窯的生料和窯灰燒失量與有機碳和碳酸鹽二氧化碳之和的關系對比圖.由圖3可知,窯灰的燒失量與有機碳和碳酸鹽二氧化碳之和的線性關系(R2=0.9707)要高于新型干法窯(R2=0.0270)和立窯(R2=0.0902)生料的3種化學成分的線性關系,這可能與不同生料樣品間的揮發(fā)損失相差太大等因素有關;由圖3還可看出,無論是新型干法還是立窯,不同生產(chǎn)線間的生料燒失量都相差無幾,所以除生產(chǎn)單位使用替代原料和替代燃料等特殊情況外,企業(yè)間的生料配料相差不多.由于窯灰相當于10%~20%的熟料成分,其中的結合水等揮發(fā)物質(zhì)幾乎不存在,因此可將熟料燒失量近似看成碳酸鹽二氧化碳和有機碳之和.對87個新型干法和57個立窯熟料樣本(含上述23新型干法生產(chǎn)線和13條立窯生產(chǎn)線的熟料樣品)進行單樣本t檢驗.結果表明,兩種水泥窯熟料燒失量的95%置信區(qū)間分別為0.45%~0.65%和1.12%~1.65%.由此可見,立窯熟料燒失量明顯高于新型干法窯熟料燒失量,并且與立窯熟料的無機碳和有機碳含量均高于新型干法窯熟料的無機碳和有機碳含量(表2和3對比)趨勢相一致.對于新型干法窯,熟料中碳酸鹽和有機碳的存在應該與生料的粉磨粒度,預分解窯內(nèi)物料的運動速度、停留時間和物料填充以及回轉(zhuǎn)窯內(nèi)的鼓風情況(如窯內(nèi)氣體流速和企業(yè)所處的緯度、海拔-緯度、海拔高,氧氣稀薄,鼓風量需增大)、傳熱(包括燃料、物料、窯襯和窯皮之間)等因素有關[29];對于立窯工藝,其巨大的能量損耗和料球的物理性質(zhì)、窯內(nèi)流場、溫度場等原因都可能導致燃料的不完全燃燒[30],生料成球不理想、鼓風較差和卸料較快等原因應該是熟料中存在碳酸鹽和有機碳的主要原因.熟料中無機碳和有機碳的存在表明,對直接排放進行校正后再進行碳排放因子測算會更合理且更準確.
3結論
