本文關(guān)鍵詞：碳排放強(qiáng)度約束下中國各行業(yè)部門碳排放權(quán)及減排量配額研究　出處：《西南交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近年來,氣候變化問題對人類生活、經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了極大的影響,例如全球變暖造成各種環(huán)境問題,對人類的生存和發(fā)展產(chǎn)生較大威脅,因此受到世界各國的廣泛關(guān)注。聯(lián)合國政府間小組氣候變化專門委員會(IPCC)IPCC第五次評估《綜合報(bào)告》指出:進(jìn)入20世紀(jì)中期之后,溫室氣體(例如CO2和甲烷等氣體)排放量急劇增加以及一些其他的人為因素成為全球變暖的主要驅(qū)動因素。作為溫室氣體排放大國,中國在2015年巴黎召開的氣候峰會上承諾到2030年碳排放強(qiáng)度較2005年排放水平降低60%-65%,并在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會發(fā)展規(guī)劃中加入碳排放強(qiáng)度作為規(guī)劃指標(biāo),來衡量規(guī)劃實(shí)施的有效性。明確的碳減排責(zé)任將有助于碳排放目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),考慮到不同行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的差異性以及未來發(fā)展規(guī)劃的特點(diǎn),公平、公正、有理有據(jù)的分配碳減排責(zé)任是首先要明確的問題。首先,本文基于投入產(chǎn)出分析方法,結(jié)合投入產(chǎn)出表和能源平衡表核算了中國41個行業(yè)部門的碳排放量,并結(jié)合投入產(chǎn)出表中各行業(yè)增加值數(shù)據(jù)核算各個行業(yè)部門的碳排放強(qiáng)度,為碳排放權(quán)及減排量分配指標(biāo)提供數(shù)據(jù)依據(jù)。其次,選取各行業(yè)歷史碳排放量、碳排放強(qiáng)度、行業(yè)增加值以及居民消費(fèi)量作為評價指標(biāo)。運(yùn)用信息熵多屬性決策模型建立評價指標(biāo)體系,進(jìn)而得到各行業(yè)排放權(quán)及減排量分配系數(shù)。選擇這些指標(biāo)的主要原因是:行業(yè)歷史碳排放量是衡量碳減排責(zé)任的主要指標(biāo),可充分反映誰污染誰治理的基本原則;行業(yè)增加值能有效反映行業(yè)的減排能力;而碳排放強(qiáng)度和各行業(yè)的居民消費(fèi)量則能間接反映出各行業(yè)不同的碳減排潛力。第三,運(yùn)用離散型二階差分模型預(yù)測2030年國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)走向,通過碳排放強(qiáng)度核算排放強(qiáng)度約束下排放權(quán)及減排總量,并按照各行業(yè)分配系數(shù)將其分配到各個行業(yè)中去。最后,利用SPSS軟件將排放權(quán)和減排量進(jìn)行聚類分析,將碳減排標(biāo)識推廣到各行業(yè)部門,將其劃分為強(qiáng)制減排行業(yè)、重點(diǎn)減排行業(yè)、鼓勵減排行業(yè)和自愿減排行業(yè)4個等級,并針對處于不同階層的行業(yè)及在排放權(quán)及減排量分配等方面提出政策建議。
[Abstract]:In recent years, the issue of climate change has had a great impact on human life and economic development. For example, global warming has caused a variety of environmental problems, and has posed a great threat to the survival and development of human beings. Therefore, the United Nations Intergovernmental Panel on Climate change (IPCC) of the United Nations Intergovernmental Panel on Climate change (IPCC) 5th Assessment of the Comprehensive report pointed out: after the middle of 20th century. The sharp increase in greenhouse gas emissions (such as CO2 and methane) and some other anthropogenic factors have become the main drivers of global warming. They are the major emitters of greenhouse gases. At a climate summit in Paris on 2015, China pledged to reduce its carbon emissions by 60 to 65 percent by 2030 compared with 2005. And in the economic development and social development planning to add carbon emission intensity as planning indicators to measure the effectiveness of the implementation of the plan. A clear responsibility for carbon emission reduction will contribute to the realization of carbon emission targets. Considering the differences of development status in different industries and the characteristics of future development planning, fair, fair and reasonable allocation of carbon emission reduction responsibility is the first clear issue. Based on the input-output analysis method, this paper calculates the carbon emissions from 41 sectors in China by combining the input-output table and the energy balance table. And combined with the input-output data of each industry value added to calculate the carbon emission intensity of each industry sector to provide the data basis for carbon emission rights and emission reduction allocation indicators. Secondly, select each industry historical carbon emissions. Carbon emission intensity, industry added value and resident consumption are used as evaluation indicators. The evaluation index system is established by using multi-attribute decision-making model of information entropy. And then get the emission rights and emission reduction allocation coefficient. The main reason for choosing these indicators is: the industry history carbon emissions are the main indicators to measure the responsibility of carbon emission reduction. Can fully reflect who pollutes who governs the basic principle; Industry added value can effectively reflect the ability of the industry to reduce emissions; The carbon emission intensity and residents' consumption can indirectly reflect the different carbon emission reduction potential of different industries. Thirdly, the discrete second-order difference model is used to predict the GDP (GDP) trend in 2030. Carbon emission intensity accounting under the emission intensity constraints emission rights and total emission reduction, and according to the allocation coefficient of each industry to allocate to the various industries. Finally. By using SPSS software, the emission rights and emission reductions are analyzed by cluster analysis, and carbon emission reduction marks are extended to various sectors, which are divided into compulsory emission reduction industries and key emission reduction industries. Four levels of emission reduction industry and voluntary emission reduction industry are encouraged, and policy recommendations are put forward for industries in different levels and emission rights and emission reduction allocation.
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：X321

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本文編號：1363361