本文選題：碳排放 + 峰值　； 參考：《天津科技大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：2014年11月,中國(guó)政府通過(guò)《中美氣候變化聯(lián)合聲明》首次正式提出于2030年左右實(shí)現(xiàn)二氧化碳排放峰值。2015年9月中美雙方發(fā)表《中美元首氣候變化聯(lián)合聲明》,聲明指出中國(guó)計(jì)劃2017年啟動(dòng)全國(guó)碳排放交易體系,推動(dòng)清潔能源和節(jié)能減排的發(fā)展。這就意味著必須將這一目標(biāo)分解到各地區(qū),如何設(shè)計(jì)出一個(gè)公平合理的分配方法成了目前亟待解決的問(wèn)題。本文首先采用2000-2012年中國(guó)30個(gè)省(市、自治區(qū))相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),基于IPCC溫室氣體清單方法,構(gòu)建了碳排放核算的項(xiàng)目框架,核算了中國(guó)各省歷年的碳排放量,分析13年間省域能源消費(fèi)碳排放量變化情況。同時(shí),根據(jù)各省經(jīng)濟(jì)水平、人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度等因素,分析排放量及省域影響因素差異,把30個(gè)省劃分不同特征的碳排放類型。進(jìn)一步,根據(jù)LMDI方法結(jié)合Kaya方程構(gòu)建了一個(gè)基于人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)的碳影響因素分解模型,對(duì)我國(guó)2000-2012年間碳排放因素效應(yīng)進(jìn)行分析,結(jié)果表明:經(jīng)濟(jì)發(fā)展是導(dǎo)致我國(guó)碳排放飛速增長(zhǎng)的主要因素;能源強(qiáng)度是抑制我國(guó)碳排放增加的主要因素;降低排放強(qiáng)度控制我國(guó)碳排放增加的一個(gè)潛在因素;人口因素對(duì)我國(guó)各區(qū)域碳排放的增長(zhǎng)有正向因素,但影響較小。隨后,本文將信息論中的信息熵理論引入到碳排放總量目標(biāo)分解中,根據(jù)LMDI方法和研究結(jié)果,進(jìn)一步將我國(guó)各地區(qū)碳排放的影響指標(biāo)分解為人口規(guī)模、人均GDP、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、排放強(qiáng)度和歷史排放量七個(gè)指標(biāo)。根據(jù)信息熵理論計(jì)算出各指標(biāo)的信息熵和信息熵權(quán)重,根據(jù)熵權(quán)進(jìn)一步計(jì)算出各地區(qū)的綜合評(píng)價(jià)值,從而可以將減排目標(biāo)量分配到全國(guó)30個(gè)省域。最后,從碳市場(chǎng)的角度,碳排放配額最終要分配到企業(yè)實(shí)體,而碳配額分配機(jī)制碳交易的基礎(chǔ)和中心環(huán)節(jié),基于國(guó)際上歐盟碳排放權(quán)配額分配方法的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),結(jié)合國(guó)內(nèi)碳試點(diǎn)配額分配機(jī)制的實(shí)踐,對(duì)構(gòu)建全國(guó)碳市場(chǎng)的碳配額分配方法提出建議。
[Abstract]:November 2014 The Chinese government, through the Joint statement on Climate change between China and the United States, formally proposed for the first time to achieve a peak carbon dioxide emission by around 2030. In September 2015, China and the United States issued the Joint statement on Climate change by the Heads of State of China and the United States. Start the national carbon trading system in 2017, Promote the development of clean energy and energy saving and emission reduction. This means that this goal must be decomposed into various regions, and how to design a fair and reasonable distribution method has become an urgent problem to be solved. In this paper, based on the IPCC greenhouse gas inventory method, the project framework of carbon emission accounting is constructed based on the statistical data of 30 provinces (municipalities and autonomous regions) in China from 2000 to 2012, and the carbon emissions of each province in China are calculated. To analyze the changes of carbon emissions from energy consumption over the past 13 years. At the same time, according to the economic level, population, industrial structure, energy structure, energy intensity and other factors of each province, this paper analyzes the difference of emission and influence factors in provincial area, and divides 30 provinces into different carbon emission types with different characteristics. Furthermore, according to LMDI method and Kaya equation, a decomposition model of carbon factors based on population, economic development level, economic structure and energy structure is constructed, and the effects of carbon emission factors in China from 2000 to 2012 are analyzed. The results show that economic development is the main factor leading to the rapid increase of carbon emissions in China, the energy intensity is the main factor to restrain the increase of carbon emissions in China, and the reduction of emission intensity is a potential factor to control the increase of carbon emissions in China. Population factors have a positive effect on the growth of carbon emissions in different regions of China, but have little effect on the growth of carbon emissions in different regions of China. Then, the information entropy theory of information theory is introduced into the target decomposition of total carbon emissions. According to the LMDI method and the research results, the impact indicators of carbon emissions in various regions of China are further decomposed into population size, per capita GDP, economic structure. Energy structure, energy intensity, emission intensity and historical emissions seven indicators. According to the information entropy theory, the information entropy and the information entropy weight of each index are calculated, and the comprehensive evaluation values of each region are further calculated according to the entropy weight, so that the emission reduction target can be allocated to 30 provinces in China. Finally, from the perspective of the carbon market, the carbon emission quota should be allocated to the enterprise entity, and the basis and central link of the carbon trading mechanism of the carbon quota allocation mechanism, based on the experience and lessons learned from the international European Union carbon emission quota allocation method. Based on the practice of domestic carbon quota allocation mechanism, the paper puts forward some suggestions on how to construct a national carbon market for carbon quota allocation.
【學(xué)位授予單位】：天津科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：X32

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本文編號(hào)：1777463